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本研究は，高齢者のつまずき予防に向け，訓練を行うトレッドミル上において障害物環境を再現し，人の制御能力に応じて適応的に歩行訓練ロボットを介入させる手法の構築を目指している．初年度は，一定環境において，人のつま先高さの予測値に基づいた歩行訓練ロボットのアシスト手法を構築した．最終年度では，トレッドミル上において任意の障害物が存在する環境を再現するシステムの構築を行った．
複合現実（MR）を投影するヘッドマウントディスプレイ(HMD)により，障害物が仮想的に存在する環境を生成するシステムを開発した．慣性センサや深度センサ等のセンサに基づくリアルタイム自己位置推定技術により，トレッドミル上の前方にMR障害物を配置し，ベルト速度と同速度でMR障害物を人へ接近させることを実現した．被験者実験の結果，障害物の接近が予見可能な初期投影位置の場合において，実際の障害物と同様に人が前足での障害物回避の動作を行うことができることを確認した．このことから，本システムは，歩行訓練ロボットによるつまずき予防のための新たな歩行訓練環境として使用できるものであり，期待通りの研究成果が得られたと言える．一方で，被験者が後ろ足ではMR障害物を跨がない事例も多く確認されたことから，MR障害物を現実の障害物とより同じ度合で認識可能にする仕組みが必要と考えられる．そのためには，MR障害物に対しての足位置情報のフィードバックをする機能を設ける必要があると考えられる．また，開発した歩行訓練ロボットシステムとMR障害物投影システムの統合が課題として残されているが，本研究成果によって基礎部分が十分に検討されたため，今後の実証課題として同研究グループにおいて研究を進行することが可能となっている．
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