跳躍運動制御の機能別実効筋モデルによるメカニズム解析

• 研究課題/領域番号: 22K11602
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分59020:スポーツ科学関連
• 研究機関: 富山大学
• 研究代表者: 鳥海 清司 富山大学, 学術研究部教養教育学系, 教授 (60227676)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2024年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
• キーワード: 機能別実効筋 / 二関節筋 / 作業座標系出力分布 / シミュレーション

研究開始時の研究の概要

ヒトの跳躍動作を解析するために、体肢の骨格筋配列をモデル化した機能別実効筋モデルを用いる。身体運動の解析には、関節トルクを基にした解析が一般的であるが、機能別実効筋を用いた解析と関節トルクを用いた解析では、体肢の末端部で発揮される力の分布が異なり、前者は平行四辺形、後者は6角形であらわされる。この体肢末端での力出力分布の違いによって最大力の大きさや発揮方向に差異が生じる。本研究では、機能別実効筋モデルを用いて跳躍動作の解析を行い、跳躍運動の運動制御について新たな知見を得ようとするものである。跳躍について関節トルク及び機能的実効筋の活動を算出した後、コンピュータシミュレーションを行う。

研究実績の概要

本研究は、機能別実効筋モデルを用いた跳躍動作の解析と関節トルク解析との比較を行い、機能別実効筋モデルによる跳躍運動制御についての新たな知見を得ようとするものである。これまでに2関節三対6筋の機能別実効筋モデルによる系末端部の出力分布の解析を行ってきたが、本研究ではヒトの大腿部、下腿部、足部からなる下肢に近似した、3関節四対7筋（三対の一関節筋と一対の二関節筋と単独の二関節筋）の機能別実効筋モデルによる系先端(足先)での出力分布を解析することで、跳躍運動制御の新たな知見を得ようとしている。本年度の当初予定は3関節四対7筋の機能別実効筋のモデル化を行い、活性化する機能別実効筋の組み合わせと関節角度の組み合わせを条件としてシミュレーションを行うことで、系先端（足先）での出力分布を理論的に算出すること、さらにこの知見を基にヒトの実際の出力分布算出方法を確立し、機能別実効筋力測定器の設計を行うことを目的としていた。実績としては、大腿部、下腿部、足部からなる３体節3関節モデルを、様々な関節角度条件下で、系先端(足先)での出力を入力値として、各関節で発揮された関節トルクを算出するヤコビ行列を構築した。さらに、このヤコビ行列の逆行列を算出することで、様々な関節角度条件下で各関節トルクを入力値とした駆動条件下での系先端(足先)での出力を算出する行列をコンピュータ上に構築した。また、3体節3関節を駆動する四対7筋の駆動による各関節でのトルクの発揮に関する文献調査を実施した。

現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

当初の予定では、3関節四対7筋の機能別実効筋モデルによる系先端(足先)での出力分布は、2関節三対6筋の機能別実効筋モデルによる系末端部の出力分布に用いた幾何学的な手法を応用することで算出しようとしていた。しかしながらこの方法では、3関節四対7筋の機能別実効筋モデルによる系先端(足先)での出力分布が算出できなかったため、まずは３体節3関節モデルに対して系先端での出力を入力値として、関節トルクを出力地とするヤコビアンを用いた式を構築し、そこから逆行列を算出することで、関節トルクと入力値、系先端での出力を出力とするモデルを講師くしなければならなかった。さらに、このモデルに機能別実効筋を装備させ、その出力から各関節の関節トルクを算出するモデルが必要となった。この機能別実効筋から関節トルクの出力を算出するモデルについては、新たな取り組みとなり、先行する研究の知見を確認するために遅れを生じた。

今後の研究の推進方策

後はまず、3関節四対7筋の機能別実効筋モデルを完成させる。そのうえで様々な関節各角度条件下において、7つ機能別実効筋出力の組み合わせから生じる様々な関節トルクを入力値として、系先端(足先)での出力分布をコンピュータ上でシミュレーションすることで論理的に算出する。その結果から、ヒトの四対7筋の機能別実効筋力の測定方法を検討し、測定器の製作を試みる。同時に、ヒトの立ち幅跳びと垂直跳びの動作撮影を実施したい。