自信を持たせる動作支援: 動作予測と体性感覚呈示とモニタリングによる柔らかい支援

令和3年度は，下記(a), (b)等，システムや実験の基盤を構築することに重点を置いて研究を行ったが，自信・QOLの計測のための(c)，(d)等の検討も進めた．(a) 筋活動，姿勢等の計測による動作解析と動作予測: 身体の姿勢を60Hz程度，筋電位を1--5kHz程度で計測可能な環境を複数の研究室で構築し，立ち上がり動作や首振り動作などの計測・データ収集を行った．同一人物の(電極の着脱を含む)複数日に渡るデータを収集してその間の関係を分析した結果，適切な変換を用いれば比較的安定に筋シナジーを推定できることを明らかにした．これにより，筋シナジーパターンを基にしたアシストデバイスの制御が可能であることを確認した．(b) パワーアシストによる支援の設計とその基礎的性能の確認: 理研ガーディアンロボシクスプロジェクトと協働し，膝周りのパワーアシストデバイスおよびイス型の立ち上がり支援デバイスを実装し，それぞれを用いた立ち上がり補助，および，両方を協調させた立ち上がり支援が可能であることを確認した．これにより，種々の制御手法や装着者とのインタラクションを設計・実装し，それらの効果を検証する基盤が整った．(c) 自信・QOL指標の計測と推定: 本研究では計測手法の一つとして微細な表情変化の識別を用いるが，そのために「比較を基にした表情認識手法」を提案し，複数人，および，種々の状況における小さな表情変化を識別できること，および，表情の細かいランク付けが可能となることを確認した．これにより，蓄積されたデータに基づいて表情変化を多段階で評価でき，動作支援の効果や影響を逐次的に詳細に計測できる基盤が整ってきた．さらに，生理的状態の計測手段として，アクチグラフ(活動量計)，心拍計を導入し，それらの計測値を動作や動作支援と同期して記録することが可能であることを確認した．

令和3年度は，下記(a), (b)等，システムや実験の基盤を構築することに重点を置いて研究を行ったが，自信・QOLの計測のための(c)，(d)等の検討も進めた．(a) 筋活動，姿勢等の計測による動作解析と動作予測: 身体の姿勢を60Hz程度，筋電位を1--5kHz程度で計測可能な環境を複数の研究室で構築し，立ち上がり動作や首振り動作などの計測・データ収集を行った．同一人物の(電極の着脱を含む)複数日に渡るデータを収集してその間の関係を分析した結果，適切な変換を用いれば比較的安定に筋シナジーを推定できることを明らかにした．これにより，筋シナジーパターンを基にしたアシストデバイスの制御が可能であることを確認した．(b) パワーアシストによる支援の設計とその基礎的性能の確認: 理研ガーディアンロボシクスプロジェクトと協働し，膝周りのパワーアシストデバイスおよびイス型の立ち上がり支援デバイスを実装し，それぞれを用いた立ち上がり補助，および，両方を協調させた立ち上がり支援が可能であることを確認した．これにより，種々の制御手法や装着者とのインタラクションを設計・実装し，それらの効果を検証する基盤が整った．(c) 自信・QOL指標の計測と推定: 本研究では計測手法の一つとして微細な表情変化の識別を用いるが，そのために「比較を基にした表情認識手法」を提案し，複数人，および，種々の状況における小さな表情変化を識別できること，および，表情の細かいランク付けが可能となることを確認した．これにより，蓄積されたデータに基づいて表情変化を多段階で評価でき，動作支援の効果や影響を逐次的に詳細に計測できる基盤が整ってきた．さらに，生理的状態の計測手段として，アクチグラフ(活動量計)，心拍計を導入し，それらの計測値を動作や動作支援と同期して記録することが可能であることを確認した．