研究課題
本研究では，簡単なシステムで松葉杖使用患者の歩行中の転倒の可能性を予測し，転倒の可能性が高ければ警告・教示することでその可能性を減少させる訓練システムを開発した．既存のシステムや歩行解析研究で用いられる方法では，松葉杖歩行者の身体にセンサを取り付けたり，複数カメラから成るモーションキャプチャシステムを使う必要があるなど大がかりであった．平成27年度までに，松葉杖歩行者の大腿の動作から身体加速度を推定できることを確認し，更に，小型軽量で扱いやすいKinectセンサで歩行動作を計測することを提案し，身体加速度の推定を目指した．このセンサの計測領域は狭かったためセンサを移動ロボットに載せて歩行者に伴走するように移動しながら歩行動作を計測する「付き添い」方法を開発した．続いて，訓練を監視するための「見守り」機能として，移動ロボット上のパソコンの画面にリアルタイムにメッセージを表示した．被験者に対して簡単な指示を発することができた．平成28年度は，それまでに開発したロボットを松葉杖歩行の訓練実験に導入した．前年度に開発した警告・教示効果の向上を目指して，歩行評価のためのアルゴリズムを更新した．具体的には，被験者の歩行中の大腿の振れ幅の変化率を説明変数，影響を受けた歩幅の変化率を目的変数としてロジスティック解析して，評価の基準を導出した．平成29年度は，それまでに開発した機能を統合して「見守り・付き添い型ロボット」として完成した．このロボットの側を被験者が松葉杖を使って歩行すると，ロボットが歩行者に伴走しながらリアルタイムに歩行の様子を計測し必要に応じて歩行方法をモニタに表示してアドバイスすること，また歩行後には一連の歩行全体の評価をタブレットコンピュータに表示して，歩行者が自らの歩行方法をレビューできることを確認した．これらの成果を国際会議に論文投稿し，受理され発表した．
すべて 2018 その他
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 備考 (1件)
Proceedings of the Companion of the 2018 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI'18)
巻: 1 ページ: 259,260
https://doi.org/10.1145/3173386.3176968
http://www.wakayama-nct.ac.jp/gakka/mecha/tsuda/
