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支援装置と人間との物理的な接触が避けられないリハビリテーションにおいては、人間の意図や身体情報をロボットが認識し、優しく接触する機能が必須となる。本研究では力触覚技術を用いることで支援対象者の身体特性を力率としてモニタし、支援装置と支援対象者のエネルギーのやりとりを数値化することで、身体が「硬い」動きをしているのか、「柔らかい」動きをしているのか読み取る。特にリハビリテーションにおいてはこれらの身体特性把握は非常に重要である。支援対象者が硬い（硬直するような）動きを行っている場合に支援装置も硬い（無理やり動かす）動作を行うと腱や関節に無理な力が加わることになり施術の質が低下するばかりか、身体を痛める結果になってしまう。実際に人間同士での施術では療法士が手や腕の感覚を頼りに適宜力を入れたり抜いたりすることでこの問題を回避している。本技術を用いて人間の意図を力率で表現することで支援装置も同様に高度な施術を行うことが可能となる。平成２８年度は、IEEE Industrial Electronics Societyの年次会議IECON2016において力率によって身体特性がリアルタイムで取得可能であることを示した。本研究では力を抜いた脱力状態の上肢と力を入れて硬直させた上肢の力率をそれぞれ計測し、剛性、粘性、慣性といった物理的なパラメータとの関連性を調べることで、力率から導出した身体特性の妥当性を示した。さらに電気学会の開催する国際会議SAMCON2017では力率を取得する周波数帯域を指定することで力率が動的に計測できることを示した。本成果を統合することで支援対象者の身体特性のモニタ以外にも、施術中に療法士が力を入れたり緩めたりする挙動やタイミング、大きさなどをモニタすることが可能となり、療法士の技術伝承などにも効果が期待できる。これらの成果は、現在学術論文誌への投稿準備中である。
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