|
本年度は以下の３つのトピックにおいて成果を挙げた。
1. 走行時に脚部に作用する力学的ストレスを詳細に評価した。比較的遅い速度から比較的速い速度まで段階的に走行速度を変化させ、その際に足部と床との間に作用する力（床反力）、並びに足部・下腿部・大腿部・骨盤部・頭部に作用する加速度を計測した。床反力の計測には力センサ内蔵のトレッドミルを用い、加速度の計測には小型・軽量・ウェアラブルな加速度センサを用いた。その結果、(1)加速度は足部から頭部にかけて小さくなっていく、(2)加速度の変動性も同様に足部から頭部にかけて小さくなっていく、(3)加速度の値・変動性ともに速度の増加に伴い大きくなる、という事が明らかとなった。
2. リアルタイムな心拍計測の値に基づいてベルト速度を調節するインテリジェントなトレッドミルを作成した。このシステムを用いる事で、任意の運動強度での走行・歩行動作を実現する事ができる。走行・歩行の運動の際に、最大心拍数のX%という形で運動強度を設定する手法が良く用いられる。しかし実際には走行・歩行動作中に心拍数が変動するためこれを厳密に実現するのは容易ではない。本研究ではリアルタイムな心拍計測値に基づいて、心拍数がターゲットとする範囲より小さい際にはトレッドミルの速度を増加させ、逆に心拍数がターゲットとする範囲より大きい際にはトレッドミルの速度を低下させるアルゴリズムを構築した。これを用いる事で任意の運動強度での走行・歩行動作を容易に実現できる様になった。
3. 走行・歩行動作中に全身の筋が発揮する力を推定する事を可能にした。推定には動作解析の手法を用いる。全身の動作をモーションキャプチャーし、逆運動学計算・逆動力学計算を実施する。これにより全身の関節が発揮するトルク、並びに全身の筋が発揮する力を計算する事が可能となった。
|
