歩行支援ロボット"インテリジェントケイン"

インテリジェントケイン ver.5

我々は高齢者や障がい者の歩行補助を目的とした杖型の移動ロボット”Intelligent Cane"の研究・開発を行っています。 近年、日本を含む世界各国では少子高齢化が進んでおり社会問題となっていますが、その１つとして高齢者の介護労働力の不足が挙げられます。高齢者の人数に対して労働者が少ないため、介護現場において十分な介護サービスを提供できなくなってきているためです。そこで、介護労働力を補うために介護ロボットが近年注目されてきており、介護を代行・支援することができる介護ロボットの重要性は今後ますます高まっていくと予想されます。特に、高齢者の介護において歩行安定化や歩行能力の改善を目指したリハビリテーションは重要な分野です。 そこで本研究では杖ロボットを用い、歩行時の転倒防止機能や体力増進、歩行訓練のための最適歩行負荷制御などの手法を研究しております。

タンデムスタンス回避による転倒予防

タンデムスタンスとは、両脚が前後に一直線に並んでいる状態で、人がタンデムスタンスとなっている時、両脚によって形作られる支持多角形は左右方向に狭くなる。そのため、両脚のCOP（Center of Pressure）と支持多角形の境界との距離は小さくなり、人の身体は左右に大きく揺れるようになる。結果として、人はバランスを保つのが困難となり,、転倒の危険性が高まる。また、人がタンデムスタンスになっている時、COPは後ろ脚の方に位置しやすいことが判明している。そのため，脚の筋力が低下している高齢者がタンデムスタンスになった場合、充分に体重移動することなく後ろ脚を遊脚として前に振り出そうとして、後ろに転倒してしまう危険性が高い。以上の理由により、タンデムスタンスは転倒のリスクを高める要因であると考えられる． 多くの場合タンデムスタンスは旋回動作中に観測される。この旋回時に旋回方向側の脚が軸脚となっている場合、遊脚は軸脚に近づくように移動する。この時、１歩で身体を大きく回転させようとすると遊脚はその分だけ軸脚に近づくため、タンデムスタンスに陥る可能性が高くなる。一方、旋回方向と逆側の脚が軸脚となっている場合、遊脚は軸脚から離れるように移動する。そのため、１歩で身体を大きく回転させようとしても遊脚は軸脚から遠ざかるので、タンデムスタンスに陥る可能性は低い。つまり、旋回動作中に旋回方向側の脚が軸脚となり１歩で身体を大きく回転させようとする時、タンデムスタンスが発生するものと考えられる． 前述の考察から、旋回動作中に旋回方向側の脚が軸脚となっている時には、１歩で身体を大きく回転させることのない様、インテリジェントケインの使用者の動きを制限することができれば、使用者のタンデムスタンスを予防できるものと考えられる。一般に人が旋回行動を行う時、人の下肢の旋回動作は上半身の向きに拘束される。具体的には、人の上半身が正面を向いている時、下肢のみ旋回動作をさせることは意識して行わない限り困難である。そのため、上半身の動きを正面方向に拘束することができれば１歩で身体を大きく回転させることはできなくなり、タンデムスタンスを予防できると考えられる。ここで、Intelligent Caneを両手持ちの状態で使用する時、使用者の両手はロボットに拘束され、上半身の動きも同様に拘束される。つまりインテリジェントケインを旋回しづらいように調整することで、使用者の上半身の向きを正面方向に拘束することが可能となる。よって、旋回動作中に旋回方向側の脚が軸脚となっている時に、Intelligent Caneを旋回しづらいように調整して使用者の上半身の向きを正面方向に拘束することにより、下肢の動きを拘束してタンデムスタンスが発生しないように誘導することが可能である。 これは、既に転倒し始めてしまっている対象者を復帰させるためにはロボットはかなり大きな支持力を生成する必要があるため，低出力のロボットでは対象者の転倒を支えきれないことが予想されが、転倒予兆を検出後に対処するのではなく、予め転倒の要因を排除しておくことが転倒の防止手法として有効である。 以上の手法実現させるために、アドミッタンス制御に用いている前述の仮想係数を歩行状況に応じて変化させる可変アドミッタンスモデルの設計を行った。力覚センサによって得られる旋回意思とLRFによって得られる歩行状態を組み合わせることによって、旋回方向と軸脚を判定し、仮想係数の決定する。これにより旋回時の軸脚によって旋回の拘束有無が変更でき、タンデムスタンスを回避することができる。健常な医療従事者8名がインテリジェントケインと共に歩行した実験において、この機能を用いることでタンデムスタンスを50％減少させた。

Publications

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  A. Journal Article (5)
Admittance control based robotic clinical gait training with physiological cost evaluation. Itadera, S.; Nakanishi, J.; Hasegawa, Y.; Fukuda, T.; Tanimoto, M.; and Kondo, I. Robotics and Autonomous Systems, 123. 2020.
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Predictive Optimization of Assistive Force in Admittance Control-Based Physical Interaction for Robotic Gait Assistance. Itadera, S.; Dean-Leon, E.; Nakanishi, J.; Hasegawa, Y.; and Cheng, G. IEEE Robotics and Automation Letters, 4(4). 2019.
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A clinical pilot study on posture stabilization via light contact with cane-type companion robot. Itadera, S.; Aoyama, T.; Hasegawa, Y.; Aimoto, K.; Kato, K.; and Kondo, I. ROBOMECH Journal, 6. 2019.
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Fall Detection and Prevention Control Using Walking-Aid Cane Robot. Di, P.; Hasegawa, Y.; Nakagawa, S.; Sekiyama, K.; Fukuda, T.; Huang, J.; and Huang, Q. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 21(2): 625-637. 2016.
doi   link   bibtex  
Tandem Stance Avoidance Using Adaptive and Asymmetric Admittance Control for Fall Prevention. Nakagawa, S.; Hasegawa, Y.; Fukuda, T.; Kondo, I.; Tanimoto, M.; Di, P.; Huang, J.; and Huang, Q. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 24(5): 542-550. 2016.
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  C. International Conference (1)
Coordinated movement algorithm for accompanying cane robot. Itadera, S.; Watanabe, T.; and Hasegawa, Y. In 2016 International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science (MHS), 2016.
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