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今年度の目標は、下肢動作における起立着座の観測モデルとこのモデルに基づいた動作モデルの研究を行った。まず、観測モデルは人体における起立着座の距離差に着目し、膝上部の距離の変化を測域センサで計測することによって起立着座を観測する。そしてこの距離データとグーデルマン関数を用いて観測モデルを構築する。このモデルでは体に触れないセンサを使用するため計測機器を装着せず、利便性が高まる。また、カメラのような画像処理を行わないためプライバシーを保護することが可能であり、少ないデータで起立着座の観測が可能である。そして高齢者の動作速度にあわせた連続的な起立着座の計測が可能である。
動作モデルは、起立と着座の時間による変化部分である膝の動きに注目した。起立着座の運動は膝を中心とした膝から腰まで三次元の運動とみなすことが可能である。ここで起立着座矢状面の二次元円運動と近似化する。起立着座の円運動では動作の始まりにおいて徐々に加速し、動作の終わりにおいて徐々に減速していくと考えられる。そこでこの運動はエクスポーネンシャルとして表すことが可能ではないかと考えた。このような概念を基に提案されたモデルは、地面から腰の高さを数式で表すことと、起立着座動作のおよそ理想的な時間、速度を表すことが可能である。
この起立着座モデルに基づいて下肢動作支援ロボットフレームの開発を行った。高齢者の残存機能を活かすために力補助ではなくバランス補助を行うロボットの開発を目標とした。さらに、起立着座時だけでなく車やベッドからの移動でも使用することができ、持ち運びができることからトイレなど狭い場所でも手軽く使用することができた。手すり部分の上下可動式にすることで起立と着座両方に対応することが可能であり、上下移動の速度を制御することで人によって異なる起立着座動作の速度に合わせた補助ができた。
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