活用例
下肢外骨格開発のためのモーションキャプチャシステム
中原工科大学
5m×4m×3m
モーションキャプチャ、外骨格ロボティクス、下肢動作解析
実験者の歩行
6つのMars 2Hモーションキャプチャーカメラ

高齢化が進む中、運動機能障害を持つ方が増え、支援を必要としています。 従来の治療では、リハビリテーション療法士の協力を得てリハビリを行いますが、中国では基礎人口10万人に対するリハビリテーション医の割合が0.4人と、すべての患者をカバーすることができません。

ロボットシステムと生体医工学原理の発展により、下肢外骨格ロボットの出現は、リハビリテーションのために人間の正常な歩行運動をシミュレートし、人間の下肢の筋肉や運動神経を鍛え、患者が介護なしである程度効果的なリハビリを行えるようにするという利益をもたらしている。

外骨格型ロボットの開発では、人体の歩行運動特性を最適化し、ヒューマノイドコントローラーの設計やリアルタイムトレーニングに利用されています。 そのため、撮影した動作特性をいかに効果的に処理し、ヒューマノイドコントローラを設計して、下肢リハビリテーションロボットのリアルタイムアシスト訓練に適用するかは、現段階では下肢リハビリテーションロボットの設計・制御におけるホットな研究テーマとなっています。

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中原工科大学の研究者たちは、下肢外骨格ロボットのダイナミクスのモデリングと、人間の動作メカニズムに基づく制御システムの設計に関連する研究を行いました。 人間の運動リハビリテーション技術の分野では、運動に関する何らかの詳細な情報は、バイオメカニクスモデルの検証だけでなく、人体の運動情報の解析にも利用できるため、体動過程の計測は重要な側面を持っています。 研究チームは、NOKOVモーションキャプチャシステムと3Dフォースプレートを使って、人間の歩行運動データと足底力データを収集しました。

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移動データの収集は、縦5メートル、横4メートル、高さ3メートルのスペースで行いました。 実験中、実験者は両手を胸の上に置き、足は自然に平行になるように歩いた。本研究では、実験者の動作の基本骨格を捉えることに主眼を置き、下肢の関節点に反射型マーカーポイント(Marker)を取り付けました。15個の反射型マーカーポイントを取り付け、各マーカーポイントからのデータ情報を6台のMars 2Hモーションキャプチャカメラで取得し、フィルタリングを行いました。

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処理されたデータは、理想的な基準動作として下肢外骨格ロボットに直接適用できないため、フーリエ関数を用いて曲線フィッティングを行い、フィットした曲線を下肢外骨格ロボット制御システムの基準望ましい動作軌跡として、収集したデータを人間の運動学・動力学特性として分析した。

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人間の運動機構の解析に基づき、下肢外骨格ロボット制御システムの設計を行い、人間の快適性に基づく線形フィードバック制御、人間の快適性に基づく適応制御、人間の歩行データに基づくロバスト適応PD制御の3方式を提案しました。 提案した理論の妥当性を検証するため、収集した下肢運動特性を下肢外骨格ロボット制御システムの基準望ましい運動軌道として用い、実験データに基づく下肢外骨格ロボット制御システムのシミュレーション検証を実施した。

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参考文献:[1] 胡寧寧.人体運動機構に基づく下肢外骨格ロボット制御システムの設計[D]. 中原工業大学, 2020. DOI:10.27774/d.cnki.gzygx.2020.000121.

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