| 研究課題/領域番号 |
19K11428
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| 研究機関 | 東京工芸大学 |
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研究代表者 |
辛 徳 東京工芸大学, 工学部, 教授 (00431982)
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| 研究分担者 |
姜 有宣 東京工芸大学, 工学部, 教授 (10582893)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 筋電義手 / biomimetic robot hand / stiffness |
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| 研究実績の概要 |
上肢欠損の患者さんの多くが筋電義手を希望しているが、いくつかの理由でまだ使用されていない。その最も大きな理由のひとつは、人間の手とロボットリンクの構造上の違いからくる違和感を持つ外見の問題である。より自然な外観の筋電義手を製作するためには、人体解剖学に基づいた構造であることが必要である。
本研究では、人間（日本女性の平均：159㎝、52㎏）の筋骨格系に基づき、骨、靭帯、腱、複数の筋肉を備えたバイオミメティック義手の設計を行った。2021年度は親指と人指し指で細かいピンチング作業が可能な指ロボット義手を開発した。開発した義手は各指に２つの伸筋と2つの屈筋により総8筋（第2指は①②指伸筋, ③深指屈筋, ④虫様筋；第1指は⑤長母指屈筋, ⑥母指内転筋, ⑦長母指伸筋, ⑧長母指外転筋）で制御を行った。提案した電動義手について、弾力を持つ角度計測センサを用いて、人間の手と同様に機能するかどうかを角度検出の検証実験を行った。また、力センサを使用して義手の指の力を人間の指の力と比較した。その結果、人間の可動範囲より少し広い動作範囲で人指し指は1.85[rad/s]、親指は1.31[rad/s］の速度で制御することができた。さらに、同程度の人（女性162㎝、52kg）の指の力（最大6.19N）と比較した結果、44%（2.68N）を発揮することができた。人間のように複数の伸筋・屈筋を同時活性化することで関節の角度や硬さを制御できた。それらの結果をまとめて国際論文誌（Acutuators誌）に投稿した。
現在、4つの筋肉を持つ手首ロボットも同時に開発が進んでいる。手首の動きを再現できる機械的な関節構造の球関節を採用した。手根骨に球体受けを設計をするために6人の被験者の手首軌道を計測し、平均値を求めた。その結果に基づいて人間と同程度の可動域を確保した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
これまでは190㎝の男性の骨格に基づいて開発を行ったが日本人の平均ではないので大きすぎる問題があった。2021年度では日本女性の標準骨格（159㎝、52㎏）に基づいた標準サイズの義手の製作が可能になった。ピンチング作業ができる２指の義手の開発を主に行った。設計した第1指のIP関節・MP関節と第2指のDIP関節・PIP関節・MP関節についた指骨3Dモデルでは人間と同様の可動域に従い, 過屈曲・過伸展を防ぐ関節構造を採用した。 第1指CM関節は鞍関節と呼ばれる2軸性関節に採用し設計を行った。靭帯も改善があり、精密ネジとシリコンゴム紐によって靭帯を疑似的に再現し、粘弾力を持つ粘着済で補強を行う方法を考案した。腱鞘は指骨内にトンネルのような管を設計することで再現した。
本研究では第2指と第1指それぞれ4本ずつ, 計8本の腱を考慮した腱鞘を指骨モデルに設計した。第2指は①②指伸筋, ③深指屈筋, ④虫様筋を考慮した. 第1指は⑤長母指屈筋, ⑥母指内転筋, ⑦長母指伸筋, ⑧長母指外転筋を考慮し、筋肉の着点を設計した。総8個の筋肉は従来のRCモータではなく、金属材質の遊星ギヤを持つ超小型DCモータを採用した。さらに、フィードバックセンサとしてシリコンと液体金属で構成されたセンサを特注し、骨に付けた。動作実験では従来のロボットハンドでは出来なかった様々な繊細な指の動作が可能になり、人間の44%の力を発揮することに成功した。さらに、伸筋と屈筋を同時活性化することで指のスティフネスを調節することも成功した。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究では、人間の骨格系を類似した骨、靭帯、腱鞘、腱、筋肉、皮膚を持つ骨格型電動義手を提案し、複数の屈筋・伸筋を制御して指の動きを実現した。機械学習を用いず、筋肉の数学的張力モデルを用いて粘弾性を制御することで、日常生活や物体とのインタラクションに必要なほとんどの動作が可能になると考えられる。現在まで開発している指義手と手首義手を合わせて5指と手首関節を持つ多自由度筋電義手を目指す。
それを実現するため、多数のDCモータを同時に制御できるコントローラボードを開発する。APIを搭載した制御ボードの開発を進めているため、多自由度を持つ5指の筋電義手の開発が今後の課題となる。提案する筋電義手では、表面筋電図から複数の伸筋・屈筋を制御し、硬さを表現することが可能になる。我々は，表面筋電図から関節トルクと粘弾性を予測する数理モデルを持っているので、今後の研究に適用する。健常者は、外界における腕の軌道座標や物体の重さを予測し、筋肉の粘弾性を調整することで物体とのインタラクションを行っているため、筋肉の粘弾性の予測は重要なカギである。また、不足する筋電信号は、筋シナジー法を用いて残りの筋から予測することが提案されているので積極的に利用する。
また、完全に欠損し、筋電信号が取れない患者では、皮質脳波（ECoG）から筋電信号を推定し、リアルタイムに腕の軌道や力を推定したのでECoG信号から電動義手の制御も可能になると考える。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国際論文誌（Actuator誌）に投稿したので掲載費として使う予定であったがまだ掲載決定まで至らなかったので次年度使用額が生じた。
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