| 研究課題/領域番号 |
20K20494
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
超高齢社会研究
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
田中 敏明 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特任研究員 (40248670)
|
|---|
| 研究分担者 |
加藤 士雄 北海道科学大学, 保健医療学部, 准教授 (40760260)
小舘 尚文 北海道大学, 公共政策学連携研究部, センター研究員 (50396694)
三浦 貴大 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80637075)
渡邉 高志 東北大学, 医工学研究科, 教授 (90250696)
白銀 暁 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 研究室長 (90404764)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
25,480千円 (直接経費: 19,600千円、間接経費: 5,880千円)
2022年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
2021年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
2020年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
|
|---|
| キーワード | パーソナルモビリティ / アシストロボット / 移動支援機器 / 注意喚起システム / 福祉工学 / リハビリテーション科学 / パーソナルモビリティー / 高齢者・障害者 / ロボットセラピー / 高齢者 / リハビリテーション / 移動支援 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
ロボット技術を、高齢者支援の現場で有益・効率的に用いるには，高齢者個々人に適応するオーダーメイド型の移動支援機器に関する技術開発が必要である．本研究は，個々の高齢者の日常生活状況に合わせた持続的・段階的リハビリテーションを安全に行うため，ヒトとロボットの同期的感覚フィードバックを導入の上でパーソナルモビリティとロボットスーツを融合した外骨格ロボット型パーソナルモビリティの開発研究・評価を目的とする．
|
| 研究実績の概要 |
本年度（2022年）では、課題であるロボット型パーソナルモビリティ（RPM）制作・RPMのIoT化を目指した。昨年度開発したIMUを用いた歩行アプリとスマホを用いた無線式として、さらにデータを分析保管可能とした。構築した本システムとしては、 ①立ち上がり座り等トランスファー支援を含む車椅子・パーソナルモビリティ、②歩行器様アシストロボット、③歩行様アシストロボット（ロボットスーツ）、以上の3支援機器に対して無線式IMUセンサおよび感覚フィードバック機能を有する。なお、本年度は振動・音声ガイド刺激に加え視覚刺激に関してHMD（ヘッドマウントディスプレイ）もしくは携帯型液晶ディスプレイを用いて本フィードバックシステムに加え構築した。振動および音声ガイドは、四肢体幹の関節運動および3つの支援機器とヒトが接する部分の動き（特に体幹と下肢）の動きを継続計測し、ヒトとRPMの動きのズレを感知して振動おおよび音声でヒト側（本人と介助者等）へ提示しRPMを制御可能とした。具体的には、RPM使用時のヒト側の関節運動において各被験者の異常関節運動が生じた場合、振動と音声で注意を本人と検査者へ素早く通知する。また同様にRPM自体の通常の動作から逸脱した場合も、被験者本人と検査者へ通知し制御可能とする。加えて、IoT技術を用い、常時モニタリングし、かつ、生体情報として心拍を無線式でモニタリング可能とした。具体的には、通常状態の平均心拍数からリハビリテーションを実施するうえで中止基準に心拍数が到達した場合、振動と音声で注意を本人と検査者へ通知する。以上に関し、健常人5名を被験者としてシステムの効果検証を実施し、今後の改善点をまとめた一部内容を論文化している。なお、①、②に関しては、注意喚起のみでなく、外部から立ち上がり座り、歩行支援時に駆動モーターの外部制御を可能とした。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本年度予定の開発課題はほぼクリアしたが、昨年度と同じく、新型コロナウイルス感染症対策対応のため被験者を依頼することが困難なため、パーソナルモビリティおよびアシストロボットを用いた実験は、当面、健常人を被験者として基礎データを収集分析を実施した。また、先行研究データおよび文献的調査を精査した。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は、ヒトとRPMのマッチングが不良である場合の外部制御に関して、注意喚起だけでなく、外部から立ち上がり座り、歩行支援時に駆動モーターを外部制御制御の構築を遅れているロボットスーツに関して実施する。最終的には、新型コロナ感染症対策のため実施不可能であった患者および高齢者を被験者として、開発した全システムの臨床応用検証を，まず病院施設でのリハビリテーションとして用いるため，協力機関において，本システムの有効性を検討する．具体的には，昨年度に実施したヒトとRPMの本システムデータから，典型的な患者例のリハビリテーションの進捗状況と経時的比較検証を行い，本システムがより有効であり効率的なリハビリテーションを支援しうるかを検証する．万が一、コロナ禍で患者および高齢者の実験参加が不可能な場合、患者および高齢者のシミュレーション用具等を用いて可能な限り多様な重症度での検証を実施する。
|
