Robot patient system that dramatically improves learning transferability by the effect of a patient view

人の立ち上がり動作のモデル化を行った．まず，ロボットの立ち上がり動作の改良に用いる基礎データを収集するために人の立ち上がり動作の計測実験を行った．具体的には，看護師役が患者役を立ち上がらせる動作をモーションキャプチャと床反力計で測定し，患者役に加えられる力やトルクと，それに対する応答としての患者の動きを計測した． 患者の腰に対して水平方向，鉛直方向にかかる力やトルクと腰の位置や角度の関係等を実験から得た．ここから，人が他者に支えられながら立ち上がる際には，他者から加えられた力やトルクに応じて実際に動作を生成していることが分かった．次に，実験結果に基づいた人の立ち上がり動作のモデル化を行った．「人に支えられながら立ち上がる動作をロボットでどう再現するか 」という課題に対して，加えられた力に対して速度を生成するアドミッタンス制御モデルが適用できるのではないかという仮説を基に，実際の計測データにこのモデルを適用することで検証した．その結果，鉛直方向の力，水平方向の力，腰回りのモーメントについて，速度比例項と定数項をそれぞれおフィッティングしたところ，実際のデータとモデルの予測値の相関係数が全て 0.69以上と高くなり， 二乗平均誤差も小さいことから ロボットに適用可能とみなし，実装を試行することとした．ハードウェア面とソフトウェア面で既存の患者ロボットの改良を行った．ハードウェア面では，ロボットにかかる力を計測できるように腰のパーツを改良した．また，ソフトウェア面では，作成したモデルに基づいた立ち上がり動作を行うようなプログラムを作成した．

人の立ち上がり動作のモデル化を行った．まず，ロボットの立ち上がり動作の改良に用いる基礎データを収集するために人の立ち上がり動作の計測実験を行った．具体的には，看護師役が患者役を立ち上がらせる動作をモーションキャプチャと床反力計で測定し，患者役に加えられる力やトルクと，それに対する応答としての患者の動きを計測した． 患者の腰に対して水平方向，鉛直方向にかかる力やトルクと腰の位置や角度の関係等を実験から得た．ここから，人が他者に支えられながら立ち上がる際には，他者から加えられた力やトルクに応じて実際に動作を生成していることが分かった．次に，実験結果に基づいた人の立ち上がり動作のモデル化を行った．「人に支えられながら立ち上がる動作をロボットでどう再現するか 」という課題に対して，加えられた力に対して速度を生成するアドミッタンス制御モデルが適用できるのではないかという仮説を基に，実際の計測データにこのモデルを適用することで検証した．その結果，鉛直方向の力，水平方向の力，腰回りのモーメントについて，速度比例項と定数項をそれぞれおフィッティングしたところ，実際のデータとモデルの予測値の相関係数が全て 0.69以上と高くなり， 二乗平均誤差も小さいことから ロボットに適用可能とみなし，実装を試行することとした．ハードウェア面とソフトウェア面で既存の患者ロボットの改良を行った．ハードウェア面では，ロボットにかかる力を計測できるように腰のパーツを改良した．また，ソフトウェア面では，作成したモデルに基づいた立ち上がり動作を行うようなプログラムを作成した．