感情・疲労のリアルタイム自動的推定に基づく歩行困難者向け運動促進リハ補助システム

高齢者およびフレイルを対象として，脳卒中を防止するために運動促進が必要である．従来の動作補助ロボットは，物理的に補助するだけのものが大半であったが，本人のモチベーション維持が重要であり，対象者の感情や疲労の状態をリアルタイムに評価できることが必要であった．そのため，感情を快－不快，覚醒－睡眠の２軸で表し，現時点での対象者の感情位置を脳波と心拍よりニューラルネットワークを用いて推定可能とした．DNN，ResNet，DenceNetを用いたときの精度の比較を行い，DenceNetを用いた結果では，快－不快は86％，覚醒－睡眠は84％の精度を得ることができた．さらに筋疲労推定には，従来筋電の平均パワー周波数を使用していたが，光を当てるだけで評価できるNIRSを使用し，筋電結果と同様の変化傾向が得られること，ウォーミングアップ，疲労の周期を推定できることを確認した．また，２軸を感情評価，３軸目を筋疲労評価として，３次元人間状態モデルを構築し，快かつ覚醒状態でも早い速度で疲労が増えていれば危険であること，例え感情が快かつ覚醒から平常に落ち着いても速度を下げると疲労状態は下がらないことを確認し，これらを基に感情と疲労に応じて人に寄り添いながら歩行補助機を自動チューニングする手法を提案した．本手法を用いて歩行補助機を用いて実験したところ，６名中全員の３回目の疲労までの運動時間が増え，４名が歩行距離も延びており，有効性が示唆された．しかし本手法は１分に１度の比較的長い周期で目標値を変えているが，１歩ずつの適切な歩行周期や歩幅は異なる．そこで，短周期的に次の１歩の歩行周期と歩幅を予測し，今歩いている状態に即座に自動調整され，かつ各歩行位相では装置が装着者より少し速く動いて歩行運動を促進する手法を提案し，精度良く予測できることを確認した．また，底背屈を補助する歩行補助機の新たな構造も検討した．

高齢者およびフレイルを対象として，脳卒中を防止するために運動促進が必要である．従来の動作補助ロボットは，物理的に補助するだけのものが大半であったが，本人のモチベーション維持が重要であり，対象者の感情や疲労の状態をリアルタイムに評価できることが必要であった．そのため，感情を快－不快，覚醒－睡眠の２軸で表し，現時点での対象者の感情位置を脳波と心拍よりニューラルネットワークを用いて推定可能とした．DNN，ResNet，DenceNetを用いたときの精度の比較を行い，DenceNetを用いた結果では，快－不快は86％，覚醒－睡眠は84％の精度を得ることができた．さらに筋疲労推定には，従来筋電の平均パワー周波数を使用していたが，光を当てるだけで評価できるNIRSを使用し，筋電結果と同様の変化傾向が得られること，ウォーミングアップ，疲労の周期を推定できることを確認した．また，２軸を感情評価，３軸目を筋疲労評価として，３次元人間状態モデルを構築し，快かつ覚醒状態でも早い速度で疲労が増えていれば危険であること，例え感情が快かつ覚醒から平常に落ち着いても速度を下げると疲労状態は下がらないことを確認し，これらを基に感情と疲労に応じて人に寄り添いながら歩行補助機を自動チューニングする手法を提案した．本手法を用いて歩行補助機を用いて実験したところ，６名中全員の３回目の疲労までの運動時間が増え，４名が歩行距離も延びており，有効性が示唆された．しかし本手法は１分に１度の比較的長い周期で目標値を変えているが，１歩ずつの適切な歩行周期や歩幅は異なる．そこで，短周期的に次の１歩の歩行周期と歩幅を予測し，今歩いている状態に即座に自動調整され，かつ各歩行位相では装置が装着者より少し速く動いて歩行運動を促進する手法を提案し，精度良く予測できることを確認した．また，底背屈を補助する歩行補助機の新たな構造も検討した．