JP2022175049A - 荷重測定システム、歩行訓練システム、荷重測定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】足裏領域の荷重分布関連情報の測定精度が向上する荷重測定システム、歩行訓練システム、荷重測定方法及びプログラムを提供する。【解決手段】荷重測定装置１００は、取得部１０１と、第１抽出部１０２と、第２抽出部１０３と、出力部１０５とを備える。取得部１０１は、被験者の足裏から受ける荷重分布を検出する荷重分布センサ１５０から出力された計測情報を取得する。第１抽出部１０２は、計測情報に基づいて、荷重値が第１閾値以上である領域を第１領域として抽出し、第１領域を足裏領域として検出する。第２抽出部１０３は、第１領域に対応して定められる再抽出対象領域から、荷重値が第１閾値より小さい第２閾値以上である第２領域を抽出し、第２領域を足裏領域に追加する。出力部１０５は、足裏領域の荷重分布に関連する情報を出力する。【選択図】図４

Description

本発明は、荷重測定システム、歩行訓練システム、荷重測定方法及びプログラムに関する。

リハビリテーション（以下、リハビリと呼ぶ）の患者が歩行動作を訓練するための歩行訓練システムが開発されている。歩行訓練システムでは、トレッドミルに設置された荷重分布センサにより、訓練者の荷重分布を計測する。例えば、特許文献１には、２種類のループ電極群と、その上の弾性体と、その上の導電性物質からなる圧力分布検出装置が開示されている。そして歩行訓練システムは、計測結果の荷重分布から足裏領域を算出し、足裏領域の荷重分布に関連する情報である荷重分布関連情報に基づいて訓練者の歩行状態を推定し、訓練者の関節の動きを補助する。

国際公開第２００６／１０６７１４号

歩行訓練システムは、荷重分布のうち検出閾値以上の荷重を有する領域を、訓練者の足裏領域として検出する。ここで、検出閾値を高く設定した場合、足裏領域として検出されない領域が発生し、足裏領域の荷重分布関連情報を正しく得ることができないという問題がある。例えば、歩行訓練システムが、荷重分布情報として足裏領域の圧力中心（ＣＯＰ；center of pressure）を算出する場合、つま先等に対応する低荷重領域が検出されないため、ＣＯＰが後ろ寄りにずれることがある。上述した問題は、訓練者の体重が軽い場合、又は麻痺により一方の脚の足裏から受ける荷重が他方の脚の足裏から受ける荷重よりも小さい場合、荷重分布のうちの低荷重領域が占める割合が多くなるため、深刻である。

一方、検出閾値を低く設定すると、ノイズが検出された場合にノイズの影響を受けるため、足裏領域の荷重分布関連情報を正しく得ることができないという問題がある。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、足裏領域の荷重分布関連情報の測定精度が向上する荷重測定システム、歩行訓練システム、荷重測定方法及びプログラムを提供するものである。

本発明の一態様にかかる荷重測定システムは、取得部と、第１抽出部と、第２抽出部と、出力部とを備える。前記取得部は、被験者の足裏から受ける荷重分布を検出する荷重分布センサから出力された計測情報を取得する。前記第１抽出部は、前記計測情報に基づいて、荷重値が第１閾値以上である領域を第１領域として抽出し、前記第１領域を足裏領域として検出する。前記第２抽出部は、前記第１領域に対応して定められる再抽出対象領域から、荷重値が前記第１閾値より小さい第２閾値以上である第２領域を抽出し、前記第２領域を前記足裏領域に追加する。前記出力部は、前記足裏領域の荷重分布に関連する情報を出力する。これにより、荷重測定システムは、ノイズの影響を低減させつつ、足指等の低荷重領域を精度よく検出することができる。したがって、足裏領域の荷重分布関連情報の測定精度が向上する。

前記荷重測定システムは、前記足裏領域の圧力中心を算出する算出部をさらに備えてよい。そして、前記出力部は、前記圧力中心に関する情報を出力してよい。これにより、荷重測定装置は、圧力中心の位置の誤差を低減することができる。

また、前記第２抽出部は、前記第１領域の位置から予め定められた距離以内に位置する領域を、再抽出対象領域として決定してよい。再抽出対象領域を第１領域（高荷重領域）に近接する領域に限定することで、遠方の領域のノイズの影響を低減できる。また再抽出の処理負荷が低減するため、リアルタイムでの足裏領域の検出が可能となる。

また、前記第２抽出部は、前記再抽出対象領域の歩行前方の端部が、前記第１領域の歩行前方の端部よりも前記被験者の歩行前方に予め定められた距離だけ突出するように、前記再抽出対象領域を決定してよい。これにより、荷重測定システムは、つま先に対応する低荷重領域を容易に検出できる。

また、前記第２抽出部は、前記第１領域が右脚の足裏領域である場合、前記再抽出対象領域の左側方の端部が、前記第１領域の左側方の端部よりも左に予め定められた距離だけ突出するように、前記再抽出対象領域を決定してよい。また、前記第２抽出部は、前記第１領域が左脚の足裏領域である場合、前記再抽出対象領域の右側方の端部が、前記第１領域の右側方の端部よりも右に予め定められた距離だけ突出するように、前記再抽出対象領域を決定してよい。これにより、荷重測定システムは、土踏まずに対応する低荷重領域を容易に検出できる。

また、前記第２抽出部は、立脚初期の前記足裏領域の歩行後方の端部の位置情報と、前記被験者の足長情報とに基づいて、前記再抽出対象領域を決定してよい。これにより、被験者がかかとをつき始めた部分を基準に足長情報から再抽出対象領域を決定できるため、足裏領域の推定精度が向上する。

また、前記第２抽出部は、前記被験者の属性情報に基づいて前記第２閾値を設定してよい。これにより、荷重測定システムは、被験者毎に好適な荷重測定結果を取得でき、したがって測定精度が向上する。

また、前記第２抽出部は、前記被験者の歩行中に、前記足裏領域の面積または形状の履歴に基づいて、前記第２閾値を変更してよい。これにより、歩容が安定しない被験者に対しても好適に測定を実施することができ、測定精度が向上する。

本発明の一態様にかかる歩行訓練システムは、前記荷重分布センサと、前記荷重測定システムと、前記被験者の前記足裏領域の荷重分布に関連する情報に基づいて、前記被験者の少なくとも一方の脚に装着された脚ロボットの伸展を制御する制御装置とを備える。これにより、歩行訓練システムは、脚ロボットを適切に制御し、好適な歩行訓練を実施できる。

本発明の一態様にかかる荷重測定方法は、被験者の足裏から受ける荷重分布を検出する荷重分布センサから出力された計測情報を取得するステップと、前記計測情報に基づいて、荷重値が第１閾値以上である領域を第１領域として抽出し、前記第１領域を足裏領域として検出するステップと、前記第１領域を基準として定められる再抽出対象領域から、荷重値が前記第１閾値より小さい第２閾値以上である第２領域を抽出し、前記第２領域を前記足裏領域に追加するステップと、前記足裏領域の荷重分布に関連する情報を出力するステップとを備える。これにより、ノイズの影響を低減させつつ、足指等の低荷重領域を精度よく検出することができる。したがって、足裏領域の荷重分布関連情報の測定精度が向上する。

本発明の一態様にかかるプログラムは、荷重測定方法を、コンピュータに実行させる。前記荷重測定方法は、被験者の足裏から受ける荷重分布を検出する荷重分布センサから出力された計測情報を取得するステップと、前記計測情報に基づいて、荷重値が第１閾値以上である領域を第１領域として抽出し、前記第１領域を足裏領域として検出するステップと、前記第１領域を基準として定められる再抽出対象領域から、荷重値が前記第１閾値より小さい第２閾値以上である第２領域を抽出し、前記第２領域を前記足裏領域に追加するステップと、前記足裏領域の荷重分布に関連する情報を出力するステップとを備える。これにより、ノイズの影響を低減させつつ、足指等の低荷重領域を精度よく検出することができる。したがって、足裏領域の荷重分布関連情報の測定精度が向上する。

本発明により、足裏領域の荷重分布関連情報の測定精度が向上する荷重測定システム、歩行訓練システム、荷重測定方法及びプログラムを提供できる。

実施形態１にかかる歩行訓練システムの概略斜視図である。 歩行補助装置の一構成例を示す概略斜視図である。 実施形態１にかかるトレッドミルの側面図および上面図である。 実施形態１にかかる荷重測定装置の概略構成を示すブロック図である。 実施形態１にかかる第１領域を説明するための図である。 実施形態１にかかる再抽出対象領域の一例を説明するための図である。 実施形態１にかかる再抽出対象領域の一例を説明するための図である。 実施形態１にかかる再抽出対象領域の一例を説明するための図である。 実施形態１にかかる荷重測定方法の手順を示すフローチャートである。 実施形態２にかかる再抽出対象領域の一例を説明するための図である。 実施形態３にかかる荷重測定方法の手順を示すフローチャートである。 実施形態１～３にかかる荷重測定装置及びシステム制御部として用いられるコンピュータの概略構成図である。

以下、実施形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲にかかる発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略、および簡略化がなされている。

＜実施形態１＞
まず、本発明の実施形態１について説明する。図１は、実施形態１にかかる歩行訓練システム１の概略斜視図である。歩行訓練システム１は、実施形態１にかかる荷重測定装置（荷重測定システムとも呼ばれる）が適用されることができるシステムの一例である。歩行訓練システム１は、一方の脚に麻痺を患う片麻痺患者である訓練者９００が、歩行訓練を行うためのシステムである。訓練者９００は、被験者とも呼ばれる。なお、以下の説明における上下方向、左右方向、前後方向は、訓練者９００の向きを基準とする方向である。

歩行訓練システム１は、主に、全体の骨格を成すフレーム１３０に取り付けられた制御盤１３３と、訓練者９００が歩行するトレッドミル１３１と、訓練者９００の少なくとも一方の脚に装着された歩行補助装置１２０とを備える。本実施形態１では、少なくとも一方の脚は、訓練者９００の麻痺側の脚部である患脚である。

フレーム１３０は、床面に設置されるトレッドミル１３１上に立設されている。トレッドミル１３１は、不図示のモータによりリング状のベルト１３２を回転させる。これにより、ベルト１３２は、周回軌道に沿って走行する。トレッドミル１３１は、訓練者９００の歩行を促す装置である。歩行訓練を行う訓練者９００は、ベルト１３２に乗り、ベルト１３２上に形成された歩行面に対して、歩行動作を試みる。

フレーム１３０は、制御盤１３３、訓練用モニタ１３８および音声出力部１３９を支持している。
制御盤１３３は、荷重測定装置１００とシステム制御部２００とを収容する。荷重測定装置１００は、センサの計測結果に基づいて、訓練者９００の足裏領域の荷重分布に関連する情報を測定するコンピュータ装置である。荷重分布に関連する情報は、荷重分布関連情報とも呼ばれる。システム制御部２００は、制御装置とも呼ばれ、センサやモータの制御を行うコンピュータ装置である。例えばシステム制御部２００は、荷重測定装置１００が測定した訓練者９００の足裏領域の荷重分布関連情報に基づいて歩行補助装置１２０の伸展を制御する。

訓練用モニタ１３８は、訓練や測定に関する情報を訓練者９００へ呈示する表示装置である。訓練用モニタ１３８は、例えば液晶パネルである。訓練用モニタ１３８は、訓練者９００がトレッドミル１３１のベルト１３２上を歩行しながら視認できるように設置されている。

音声出力部１３９は、訓練や測定に関する情報を音声で出力し、訓練者９００に対して報知する。音声出力部１３９は、例えばスピーカである。音声出力部１３９は、訓練者９００がトレッドミル１３１のベルト１３２上を歩行しながら聞こえる位置に設置されている。

また、フレーム１３０は、訓練者９００の頭上部前方付近で前側引張部１３５を、頭上部付近でハーネス引張部１１２を、頭上部後方付近で後側引張部１３７を支持している。また、フレーム１３０は、訓練者９００が掴むための手摺り１３０ａを含んでよい。

カメラ１４０は、正面から訓練者９００の歩容が認識できる画角で訓練者９００を撮像する正面カメラユニットである。カメラ１４０は、側面から訓練者９００の歩容が認識できる画角で訓練者９００を撮像する側面カメラユニットを含んでもよい。本実施形態におけるカメラ１４０は、ベルト１３２上に立つ訓練者９００の頭部を含む全身を捉えられる画角となるようなレンズと撮像素子とのセットを含む。撮像素子は、例えばＣＭＯＳイメージセンサであり、結像面に結像した光学像を画像信号に変換する。カメラ１４０は、訓練用モニタ１３８の近傍に、訓練者９００と相対するように設置される。なおカメラ１４０が側面カメラユニットを含む場合は、側面カメラユニットは、手摺り１３０ａに、訓練者９００を側方から捉えるように設置されてよい。

前側ワイヤ１３４は、一端が前側引張部１３５の巻取機構に連結されており、他端が歩行補助装置１２０に連結されている。前側引張部１３５の巻取機構は、システム制御部２００の指示に従って不図示のモータをオン／オフさせることにより、患脚の動きに応じて前側ワイヤ１３４を巻き取ったり繰り出したりする。同様に、後側ワイヤ１３６は、一端が後側引張部１３７の巻取機構に連結されており、他端が歩行補助装置１２０に連結されている。後側引張部１３７の巻取機構は、システム制御部２００の指示に従って不図示のモータをオン／オフさせることにより、患脚の動きに応じて後側ワイヤ１３６を巻き取ったり繰り出したりする。このような前側引張部１３５と後側引張部１３７の連携した動作により、歩行補助装置１２０の荷重が患脚の負担とならないように当該荷重を相殺し、更には、設定の程度に応じて患脚の振り出し動作をアシストする。

訓練補助者であるオペレータ９１０は、重度の麻痺を抱える訓練者に対しては、アシストするレベルを大きく設定する。オペレータ９１０は、歩行訓練システム１の設定項目を選択したり、修正したり、追加したりする権限を有する理学療法士や医師である。アシストするレベルが大きく設定されると、前側引張部１３５は、患脚の振り出しタイミングに合わせて、比較的大きな力で前側ワイヤ１３４を巻き取る。訓練が進み、アシストが必要でなくなったら、オペレータは、アシストするレベルを最小に設定する。アシストするレベルが最小に設定されると、前側引張部１３５は、患脚の振り出しタイミングに合わせて、歩行補助装置１２０の自重をキャンセルするだけの力で前側ワイヤ１３４を巻き取る。

歩行訓練システム１は、安全装具１１０、ハーネスワイヤ１１１、ハーネス引張部１１２を主な構成要素とする安全装置を備える。安全装具１１０は、訓練者９００の腹部に巻き付けられるベルトであり、例えば面ファスナによって腰部に固定される。ハーネスワイヤ１１１は、一端が安全装具１１０に連結されており、他端がハーネス引張部１１２の巻取機構に連結されているワイヤである。ハーネス引張部１１２の巻取機構は、不図示のモータをオン／オフさせることにより、ハーネスワイヤ１１１を巻き取ったり繰り出したりする。このような構成により、安全装置は、訓練者９００が体勢を大きく崩した場合に、その動きを検知したシステム制御部２００の指示に従ってハーネスワイヤ１１１を巻き取り、安全装具１１０により訓練者９００の上体を支える。

管理用モニタ１４１は、フレーム１３０に取り付けられており、オペレータ９１０が監視および操作するための表示装置である。管理用モニタ１４１は、例えば液晶パネルであり、その表面には入力部１４２の一例としてタッチパネルが重畳されている。管理用モニタ１４１は、訓練・測定の設定に関する各種メニュー項目や、訓練・測定時における各種パラメータ値、訓練時の測定結果などを呈示する。また、オペレータ９１０は、タッチパネルや不図示のキーボード等の入力部１４２を介して設定項目を選択したり、修正したり、追加したりする。また、管理用モニタ１４１は、トレッドミル１３１上の訓練試行位置から、訓練者９００がその表示を視認できない位置に設置されている。なお、管理用モニタ１４１を支持する支持部は、オペレータ９１０が表示画面を訓練者９００に意図的に見せようとする場合に対応すべく、表示面を反転させる回転機構を有していても良い。

歩行補助装置１２０は、訓練者９００の患脚に装着され、患脚の膝関節における伸展および屈曲の負荷を軽減することにより訓練者９００の歩行を補助する。歩行補助装置１２０は、歩行訓練によって得られる運脚に関するデータをシステム制御部２００に送信したり、システム制御部２００からの指示に従って関節部分を駆動させたりする。歩行補助装置１２０は、転送防止ハーネス装置の一部である安全装具１１０に取り付けられたヒップジョイント（回転部を有する接続部材）と、ワイヤなどを介して接続しておくこともできる。

図２は、歩行補助装置１２０の一構成例を示す概略斜視図である。歩行補助装置１２０は、主に、制御ユニット１２１と、患脚の各部を支える複数のフレームと、を備える。なお、歩行補助装置１２０は、脚ロボットとも称す。

制御ユニット１２１は、歩行補助装置１２０の制御を行う補助制御部２２０を含み、また、膝関節の伸展運動及び屈曲運動を補助するための駆動力を発生させる不図示のモータを含む。患脚の各部を支えるフレームは、上腿フレーム１２２と、上腿フレーム１２２に回動自在に連結された下腿フレーム１２３と、を含む。また、このフレームは、下腿フレーム１２３に回動自在に連結された足平フレーム１２４と、前側ワイヤ１３４を連結するための前側連結フレーム１２７と、後側ワイヤ１３６を連結するための後側連結フレーム１２８と、を含む。

上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３は、図示するヒンジ軸Ｈａ周りに相対的に回動する。制御ユニット１２１のモータは、補助制御部２２０の指示に従って回転して、上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３がヒンジ軸Ｈａ周りに相対的に開くように加勢したり、閉じるように加勢したりする。制御ユニット１２１に収められた角度センサ２２３は、例えばロータリエンコーダであり、ヒンジ軸Ｈａ周りの上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３の成す角を検出する。下腿フレーム１２３と足平フレーム１２４は、図示するヒンジ軸Ｈｂ周りに相対的に回動する。相対的に回動する角度範囲は、調整機構１２６によって事前に調整される。

前側連結フレーム１２７は、上腿の前側を左右方向に伸延し、両端で上腿フレーム１２２に接続するように設けられている。また、前側連結フレーム１２７には、前側ワイヤ１３４を連結するための連結フック１２７ａが、左右方向の中央付近に設けられている。後側連結フレーム１２８は、下腿の後側を左右方向に伸延し、両端でそれぞれ上下に伸延する下腿フレーム１２３に接続するように設けられている。また、後側連結フレーム１２８には、後側ワイヤ１３６を連結するための連結フック１２８ａが、左右方向の中央付近に設けられている。

上腿フレーム１２２は、上腿ベルト１２９を備える。上腿ベルト１２９は、上腿フレームに一体的に設けられたベルトであり、患脚の上腿部に巻き付けて上腿フレーム１２２を上腿部に固定する。これにより、歩行補助装置１２０の全体が訓練者９００の脚部に対してずれることを防止している。

図３は、実施形態１にかかるトレッドミルの側面図および上面図である。トレッドミル１３１は、リング状のベルト１３２と、プーリ１５１と、図示しないモータを少なくとも備える。

また、ベルト１３２の内側、すなわちベルト１３２の、訓練者９００が搭乗する面と反対側には、荷重分布センサ１５０が配置されている。荷重分布センサ１５０は、トレッドミル１３１本体に、ベルト１３２の移動に伴わないで固定されている。

荷重分布センサ１５０は、複数の圧力検出点を有する荷重分布センサシートである。複数の圧力検出点は、立位状態の訓練者９００の足裏を支持する歩行面Ｗ（載置面）に平行に、マトリックス状に配置されている。また荷重分布センサ１５０は、歩行前後方向に直交する左右方向において、歩行面Ｗの中央側に配置される。尚、歩行前後方向とは、ベルト１３２の走行方向に平行な方向である。荷重分布センサ１５０は、複数の圧力検出点の出力値を用いることにより、訓練者９００の足裏から受ける垂直荷重の大きさと分布とを検出することができる。それにより、荷重分布センサ１５０は、ベルト１３２を介して、立位状態の訓練者９００の足裏の位置や、訓練者９００の足裏から受ける荷重の分布を検出する。ここで、足裏の接地領域を足裏領域ＳＬと呼ぶ。足裏領域ＳＬの位置は、訓練者９００の立ち位置又は踏み込み位置とも呼ばれる。

荷重分布センサ１５０は、荷重測定装置１００に接続される。荷重測定装置１００は、荷重分布センサ１５０から出力される計測情報を取得し、計測情報に基づいて訓練者９００の足裏領域の荷重分布関連情報を算出する。荷重測定装置１００は、測定した足裏領域の荷重分布関連情報を、システム制御部２００に供給する。

システム制御部２００は、足裏領域の荷重分布関連情報に基づいて、各種駆動部を制御する。例えば、システム制御部２００は、トレッドミル駆動部２１１と、引張駆動部２１４と、ハーネス駆動部２１５と、歩行補助装置１２０の補助制御部２２０に、有線又は無線で接続される。そしてシステム制御部２００は、トレッドミル駆動部２１１、引張駆動部２１４、及びハーネス駆動部２１５に駆動信号を送信し、補助制御部２２０に制御信号を送信する。

トレッドミル駆動部２１１は、トレッドミル１３１のベルト１３２を回転させる、上述したモータ及びその駆動回路を含む。システム制御部２００は、トレッドミル駆動部２１１へ駆動信号を送ることにより、ベルト１３２の回転制御を実行する。システム制御部２００は、例えば、オペレータ９１０によって設定された歩行速度に応じて、ベルト１３２の回転速度を調整する。或いは、システム制御部２００は、荷重測定装置１００から出力される足裏領域の荷重分布関連情報に応じて、ベルト１３２の回転速度を調整する。

引張駆動部２１４は、前側引張部１３５に設けられた、前側ワイヤ１３４を引張するためのモータ及びその駆動回路と、後側引張部１３７に設けられた、後側ワイヤ１３６を引張するためのモータ及びその駆動回路と、を含む。システム制御部２００は、引張駆動部２１４へ駆動信号を送ることにより、前側ワイヤ１３４の巻き取り及び後側ワイヤ１３６の巻き取りをそれぞれ制御する。また、システム制御部２００は、巻き取り動作に限らず、モータの駆動トルクを制御することにより、各ワイヤの引張力を制御する。さらに、システム制御部２００は、例えば、荷重測定装置１００から出力される足裏領域の荷重分布関連情報に応じて、患脚が立脚状態から遊脚状態に切り替わるタイミングを同定し、そのタイミングに同期して各ワイヤの引張力を増減させることにより、患脚の動作をアシストする。

ハーネス駆動部２１５は、ハーネス引張部１１２に設けられた、ハーネスワイヤ１１１を引張するためのモータ及びその駆動回路を含む。システム制御部２００は、ハーネス駆動部２１５へ駆動信号を送ることにより、ハーネスワイヤ１１１の巻き取り、及び、ハーネスワイヤ１１１の引張力を制御する。システム制御部２００は、例えば、訓練者９００の転倒を予測した場合に、ハーネスワイヤ１１１を一定量巻き取って、訓練者の転倒を防止する。

補助制御部２２０は、例えばＭＰＵ（micro processor unit）であり、システム制御部２００から与えられた制御プログラムを実行することにより、歩行補助装置１２０の制御を実行する。また、補助制御部２２０は、歩行補助装置１２０の状態を、システム制御部２００へ通知する。また、補助制御部２２０は、足裏領域の荷重分布関連情報に基づいたシステム制御部２００からの指令を受けて、歩行補助装置１２０の起動や停止等の制御を実行する。

補助制御部２２０は、制御ユニット１２１のモータ及びその駆動回路を含む関節駆動部へ駆動信号を送ることにより、上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３がヒンジ軸Ｈａ周りに相対的に開くように加勢したり、閉じるように加勢したりする。このような動作により、膝の伸展動作及び屈曲動作をアシストしたり、膝折れを防止したりする。補助制御部２２０は、ヒンジ軸Ｈａ周りの上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３の成す角を検出する角度センサ（不図示）から、検出信号を受け取って膝関節の開き角を演算する。

図４は、実施形態１にかかる荷重測定装置１００の概略構成を示すブロック図である。荷重測定装置１００は、取得部１０１と、第１抽出部１０２と、第２抽出部１０３と、算出部１０４と、出力部１０５と、記憶部１０６とを備える。荷重測定装置１００の各構成要素は、互いに接続されている。

取得部１０１は、荷重分布センサ１５０から出力された計測情報を取得する。計測情報には、互いに位置が異なる圧力検出点の各々に対応する荷重値の情報が含まれる。例えば取得部１０１は、荷重分布センサ１５０に接続され、荷重分布センサ１５０から計測情報を取得する。あるいは、取得部１０１は、荷重分布センサ１５０に接続される他の装置（不図示）に接続され、当該他の装置から計測情報を取得してもよい。そして取得部１０１は、計測情報を第１抽出部１０２、第２抽出部１０３及び算出部１０４に供給する。

また取得部１０１は、入力部１４２に接続され、入力部１４２において受け付けた入力情報を取得する。本実施形態１では、入力情報は、後述する第１閾値を決定するための第１入力情報と、第２閾値を決定するための第２入力情報と、再抽出対象領域を決定するための第３入力情報とを含んでよい。本実施形態１では、第１及び第２入力情報は、訓練者９００の体重値である。しかし、第１及び第２入力情報は、体重値に代えて又は加えて、訓練者９００の性別、年齢、足長情報、及びリハビリステージレベルといった、訓練者９００のその他の属性情報を含んでもよい。第３入力情報は、再抽出対象の種別を示す情報である。再抽出対象は、「つま先」、「土踏まず」又は「かかと」の低荷重領域であってよい。また、第３入力情報は、再抽出対象の種別に代えて又は加えて、訓練者９００の性別、年齢、足長情報、及びリハビリステージレベルといった、訓練者９００の属性情報を含んでもよい。取得部１０１は、第１入力情報を第１抽出部１０２に、第２入力情報及び第３入力情報を第２抽出部１０３に供給する。

第１抽出部１０２は、第１入力情報に基づいて、第１閾値を設定する。そして第１抽出部１０２は、計測情報に基づいて、荷重値が予め定められた第１閾値以上である領域を第１領域として抽出する。第１領域は、高荷重領域と呼ばれることがある。そして第１抽出部１０２は、抽出した第１領域を足裏領域ＳＬとして暫定的に検出する。第１抽出部１０２は、足裏領域ＳＬとして検出された第１領域の位置情報を第２抽出部１０３に供給する。

第２抽出部１０３は、第１領域を基準として定められる領域を、再抽出対象領域として決定する。具体的には、第２抽出部１０３は、第１領域の位置情報と、第３入力情報とに基づいて、再抽出対象領域を決定する。ここで第２抽出部１０３は、第１領域の位置から予め定められた距離以内に位置する領域を再抽出対象領域として決定してよい。つまり、再抽出対象領域は、高荷重領域に近接する領域であってよい。再抽出対象領域を高荷重領域に近接する領域に限定することで、遠方領域のノイズの影響を低減できる。また再抽出の処理負荷が低減するため、リアルタイムでの足裏領域ＳＬの検出が可能となる。

また第２抽出部１０３は、第１閾値と、第２入力情報とに基づいて第２閾値を設定する。第２閾値は、第１閾値より小さい値である。そして第２抽出部１０３は、再抽出対象領域に、荷重値が予め定められた第２閾値以上である領域が含まれる場合、再抽出対象領域から当該領域を、第２領域として抽出する。第２領域は、低荷重領域と呼ばれることがある。そして第２抽出部１０３は、第２領域を足裏領域ＳＬに追加する。つまり、再抽出対象領域に第２領域が含まれる場合は、足裏領域ＳＬは、第１領域及び第２領域を含む領域であり、例えば、第１領域及び第２領域の和集合部分の領域である。一方、再抽出対象領域に第２領域が含まれない場合は、足裏領域ＳＬは、第１領域を含む領域であり、第１領域と一致してよい。第２抽出部１０３は、足裏領域ＳＬの位置情報を、算出部１０４に供給する。

算出部１０４は、足裏領域ＳＬの位置情報及び計測情報に基づいて、足裏領域ＳＬの荷重分布関連情報を算出する。本実施形態１では、足裏領域ＳＬの荷重分布関連情報は、足裏領域ＳＬの圧力中心（ＣＯＰ）である。しかしこれに代えて又は加えて、算出部１０４は、足裏領域ＳＬの荷重分布関連情報として、足裏領域ＳＬの荷重値の和を算出してもよいし、計測情報から足裏領域ＳＬの荷重分布情報を生成してもよい。算出部１０４は、足裏領域ＳＬの荷重分布関連情報を出力部１０５に供給する。

出力部１０５は、足裏領域ＳＬの荷重分布関連情報を、システム制御部２００に出力する。本実施形態１では、出力部１０５は、ＣＯＰに関する情報、例えばＣＯＰの位置情報を出力する。

記憶部１０６は、荷重測定装置１００の処理に必要な情報や、生成した情報を格納する記憶媒体である。

図５は、実施形態１にかかる第１領域を説明するための図である。第１抽出部１０２は、計測情報に含まれる各圧力検出点から検出された荷重値に基づいて、第１閾値以上である荷重値が検出された圧力検出点を抽出する。そして第１抽出部１０２は、抽出された圧力検出点の位置に基づいて、荷重分布センサ１５０の配設領域から、荷重値が第１閾値以上である領域Ａを抽出する。ここで、第１抽出部１０２は、荷重値が第１閾値以上である領域として１つの連続した領域Ａ１だけを抽出した場合、当該領域Ａ１を第１領域ＦＡ１と特定する。

一方、第１抽出部１０２は、荷重値が第１閾値以上である領域として１つの連続した領域を複数抽出した場合（例えば、領域Ａ１，Ａ２－１，Ａ２－２）、第１抽出部１０２は、各領域Ａの位置に基づいて、同じ足裏から荷重を受けることにより発生した領域かを判定する。具体的には、第１抽出部１０２は、各領域Ａの重心の位置を求め、各領域Ａの重心間の距離に基づいて、領域Ａを２以下のクラスタにクラスタリングする。そして第１抽出部１０２は、クラスタごとに第１領域ＦＡとして特定する。

例えば、第１抽出部１０２は、ある２つの領域Ａの重心間の左右方向の距離がｌ_１未満である場合、その２つの領域Ａが同じ足裏から荷重を受けることにより発生した領域であると判定し、１つのクラスタに分類する。また、第１抽出部１０２は、ある２つの領域の重心間の、左右方向の距離がｌ_１未満であり、かつ歩行前後方向の距離がｌ_２未満である場合、その２つの領域Ａが同じ足裏から荷重を受けることにより発生した領域であると判定してもよい。このときｌ_２はｌ_１よりも長くてよい。本例では、領域Ａ２－１及び領域Ａ２－２の重心間の左右方向の距離ｌ_１０がｌ_１未満であり、かつ歩行前後方向の距離ｌ_２０がｌ_２未満であるため、第１抽出部１０２は、領域Ａ２－１及び領域Ａ２－２を、１つのクラスタに分類する。一方、領域Ａ１については、領域Ａ２－１及び領域Ａ２－２のいずれとも、重心間の距離の判定条件を満たさないため、第１抽出部１０２は、領域Ａ１を、領域Ａ２－１及び領域Ａ２－２とは異なるクラスタに分類する。そして第１抽出部１０２は、領域Ａ１を第１領域ＦＡ１とし、領域Ａ２－１及び領域Ａ２－２を第１領域ＦＡ２として特定する。

尚、第１閾値以上である複数の領域Ａが、クラスタリングにより３以上のクラスタに分類された場合、第１閾値が低すぎるためにノイズが検出されている可能性がある。したがって、第１抽出部１０２は、第１閾値を所定値高く設定し、第１閾値以上である領域Ａを抽出し直してよい。

そして第１抽出部１０２は、特定した第１領域ＦＡを、暫定的に足裏領域ＳＬとして特定する。次に、第２抽出部１０３は、第１抽出部１０２により特定された第１領域ＦＡの各々について、再抽出対象領域ＴＡを決定する。

図６は、再抽出対象領域ＴＡの一例を説明するための図である。本図では、図５で説明した第１領域ＦＡ１が示されている。ここで、第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ及び再抽出対象の種別に基づいて、再抽出対象領域ＴＡを決定してよい。

例えば第３入力情報が、再抽出対象が「つま先」であることを示している場合、第２抽出部１０３は、再抽出対象領域ＴＡとして再抽出対象領域ＴＡ１を決定する。再抽出対象領域ＴＡ１は、その歩行前方の端部が、第１領域ＦＡ１の歩行前方の端部よりも訓練者９００の歩行前方に予め定められた距離だけ突出する領域である。あるいは、再抽出対象領域ＴＡ１は、その重心位置が、第１領域ＦＡ１の重心位置よりも訓練者９００の歩行前方に予め定められた距離だけ離隔している領域であってもよい。尚、再抽出対象領域ＴＡ１の重心位置は、左右方向において、第１領域ＦＡ１の重心位置と一致していてもよいし、第１領域ＦＡ１の重心位置との間の左右方向における距離が所定値未満であってもよい。このように再抽出対象領域ＴＡ１を定めることで、荷重測定装置１００は、つま先に対応する低荷重領域を容易に検出できる。

また、再抽出対象領域ＴＡ１の左右方向の長さは、第１領域ＦＡ１の左右方向の長さに基づいて定められてよい。再抽出対象領域ＴＡ１の左右方向の長さは、第１領域ＦＡ１の左右方向の長さよりも大きくてよい。一例として再抽出対象領域ＴＡ１の左右方向の長さは、第１領域ＦＡ１の左右方向の長さのｎ_１倍（ｎ_１＞１）である。ｎ_１の値は、予め定められてよい。

また、再抽出対象領域ＴＡ１の歩行前後方向の長さは、第１領域ＦＡ１の歩行前後方向の長さに基づいて定められてよい。再抽出対象領域ＴＡ１の歩行前後方向の長さは、第１領域ＦＡ１の歩行前後方向の長さより小さくてよい。一例として再抽出対象領域ＴＡ１の歩行前後方向の長さは、第１領域ＦＡ１の歩行前後方向の長さのｍ_１倍（ｍ_１＜１）である。ｍ_１の値は、予め定められてよい。

また例えば、第３入力情報が、再抽出対象が「かかと」であることを示している場合、第２抽出部１０３は、再抽出対象領域ＴＡとして再抽出対象領域ＴＡ２を決定する。再抽出対象領域ＴＡ２は、その歩行後方の端部が、第１領域ＦＡ１の歩行後方の端部よりも訓練者９００の歩行後方に予め定められた距離だけ突出する領域である。あるいは、再抽出対象領域ＴＡ２は、その重心位置が、第１領域ＦＡ１の重心位置よりも訓練者９００の歩行後方に予め定められた距離だけ離隔している領域であってもよい。尚、再抽出対象領域ＴＡ２の重心位置は、左右方向において、第１領域ＦＡ１の重心位置と一致していてもよいし、第１領域ＦＡ２の重心位置との間の左右方向における距離が所定値未満であってもよい。このように再抽出対象領域ＴＡ２を定めることで、荷重測定装置１００は、かかとに対応する低荷重領域を容易に検出できる。

また、再抽出対象領域ＴＡ２の左右方向の長さは、第１領域ＦＡ１の左右方向の長さに基づいて定められてよい。再抽出対象領域ＴＡ２の左右方向の長さは、第１領域ＦＡ１の左右方向の長さよりも大きくてよい。一例として再抽出対象領域ＴＡ２の左右方向の長さは、第１領域ＦＡ１の左右方向の長さのｎ_２倍（ｎ_２＞１）である。ｎ_２の値は、予め定められてよい。

また、再抽出対象領域ＴＡ２の歩行前後方向の長さは、第１領域ＦＡ１の歩行前後方向の長さに基づいて定められてよい。再抽出対象領域ＴＡ２の歩行前後方向の長さは、第１領域ＦＡ１の歩行前後方向の長さより小さくてよい。一例として再抽出対象領域ＴＡ２の歩行前後方向の長さは、第１領域ＦＡ１の歩行前後方向の長さのｍ_２倍（ｍ_２＜１）である。ｍ_２の値は、予め定められてよい。

また例えば、第３入力情報が、再抽出対象が「土踏まず」であることを示している場合、第２抽出部１０３は、再抽出対象領域ＴＡとして再抽出対象領域ＴＡ３を決定する。ここで、再抽出対象領域ＴＡ３は、第１領域ＦＡ１が右脚の足裏に対応している場合と、左脚の足裏に対応している場合とで、第１領域ＦＡ１に対する位置が異なる。そこで第２抽出部１０３は、まず、第１領域ＦＡ１が右脚の足裏に対応しているか左脚の足裏に対応しているかを判定する。例えば、第２抽出部１０３は、荷重分布センサ１５０の左右方向の中心軸Ｄ１に対する第１領域ＦＡ１の位置により、第１領域ＦＡ１がいずれの脚の足裏に対応しているかを判定する。一例として、第１抽出部１０２は、第１領域ＦＡ１の重心の位置を算出し、重心の位置が中心軸Ｄ１よりも右である場合、第１領域ＦＡ１が右脚の足裏に対応していると判定してよい。

また、第２抽出部１０３は、正面カメラユニットであるカメラ１４０及び側面カメラユニットが訓練者９００の歩容を撮影した撮影画像に基づいて、検出された第１領域ＦＡ１が右脚の足裏に対応しているか左脚の足裏に対応しているかを判定してもよい。例えば、撮影画像に右脚の足裏を接地させている訓練者９００が含まれる場合、第２抽出部１０３は、検出された第１領域ＦＡ１が右脚の足裏に対応していると判定する。また、撮影画像から訓練者９００の各脚に対応する足裏の位置を推定し、推定された位置が第１領域ＦＡ１の位置に最も近い足裏を特定することで、第１領域ＦＡ１が右脚の足裏に対応しているか左脚の足裏に対応しているかを判定してもよい。

尚、両脚の足裏が接地し、第１領域ＦＡが２つ特定された場合は、２つの第１領域ＦＡの相対位置に基づいて、各第１領域ＦＡが右脚の足裏に対応しているか左脚の足裏に対応しているかを判定してもよい。例えば、第２抽出部１０３は、２つの第１領域ＦＡのうち、右側に位置する第１領域ＦＡを、右脚の足裏に対応する第１領域ＦＡとしてよい。またこの場合も、第２抽出部１０３は、撮影画像に基づいて第１領域ＦＡの左右の別を推定してよい。

そして第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ１が右脚の足裏に対応していると判定した場合、再抽出対象領域ＴＡの左側方の端部が、第１領域ＦＡの左側方の端部よりも左に予め定められた距離だけ突出するように、再抽出対象領域ＴＡを決定する。一方、第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ１が左脚の足裏に対応していると判定した場合、再抽出対象領域ＴＡの右側方の端部が、第１領域ＦＡ１の右側方の端部よりも右に予め定められた距離だけ突出するように、再抽出対象領域ＴＡを決定する。図６では、第１領域ＦＡ１は右脚の足裏に対応しているため、第２抽出部１０３は、再抽出対象領域ＴＡとして再抽出対象領域ＴＡ３を決定する。このように再抽出対象領域ＴＡ３を定めることで、荷重測定装置１００は、土踏まずに対応する低荷重領域を容易に検出できる。

尚、本図では、再抽出対象領域ＴＡを矩形で示しているが、再抽出対象領域ＴＡの形状は、矩形に限らず、円形、楕円形、半月形、又は台形、その他の任意の形状であってよい。

また、第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡと、訓練者９００の足長とに基づいて、再抽出対象領域ＴＡを決定してもよい。この場合、第３入力情報には、訓練者９００の足長情報が含まれてよい。
図７は、実施形態１にかかる再抽出対象領域ＴＡの一例を説明するための図である。本図でも、図５で説明した第１領域ＦＡ１が示されている。第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ１のかかとに対応する位置として、第１領域ＦＡ１の歩行後方の端部に位置する点Ｐ０を特定する。訓練者９００の足長が長さＬである場合、第２抽出部１０３は、点Ｐ０から歩行前方に長さＬだけ離隔した点Ｐ１を、つま先の位置であると推定する。

ここで、第３入力情報が、再抽出対象が「つま先」であることを示している場合、第２抽出部１０３は、点Ｐ１を重心とする再抽出対象領域ＴＡ１を、再抽出対象領域ＴＡとして特定する。再抽出対象領域ＴＡ１の幅、長さ、面積及び形状については、図６の説明と同様である。

また、第２抽出部１０３は、足裏の向きを推定し、第１領域ＦＡ及び足裏の向きに基づいて再抽出対象領域ＴＡを決定してもよい。
図８は、実施形態１にかかる再抽出対象領域ＴＡの一例を説明するための図である。本図でも、図５で説明した第１領域ＦＡ１が示されている。第２抽出部１０３は、下肢の形態情報に基づいて足裏の向きを推定する。一例として、下肢の形態情報は、Ｏ脚（内反膝）又はＸ脚（外反膝）であってよい。この場合、第３入力情報に、訓練者９００の属性情報として、下肢の形態情報が含まれてよい。第２抽出部１０３は、第３入力情報に含まれる下肢の形態情報から、第１領域ＦＡ１の中心軸を推定し、当該中心軸に基づいて足裏の向きを推定してよい。また、第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ１に基づいて、足裏の向きを推定してもよい。例えば、第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ１の位置情報に対してＰＣＡ分析（Principal Component Analysis：主成分分析）を行うことで、第１領域ＦＡ１の中心軸を算出し、当該中心軸に基づいて足裏の向きを推定してもよい。図８では、足裏の向きとして、第１領域ＦＡ１の中心軸と、歩行前後方向（ベルト１３２の走行方向）との間の角度θが示されている。

そして第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ及び足裏の向きに基づいて再抽出対象領域ＴＡを決定する。例えば、第２抽出部１０３は、図６で示した再抽出対象領域ＴＡ１を歩行前後方向に対して角度θだけ傾けた再抽出対象領域ＴＡ１’を、再抽出対象領域ＴＡとして決定する。

また、第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ及び足裏の向きに加えて、訓練者９００の足長に基づいて再抽出対象領域ＴＡを決定してもよい。例えば、第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ１のかかとに対応する点Ｐ０から、第１領域ＦＡ１の中心軸方向の前方側に長さＬだけ離隔した点Ｐ１’を、つま先の位置であると推定する。第３入力情報が、再抽出対象が「つま先」であることを示している場合、第２抽出部１０３は、点Ｐ１’を重心とする再抽出対象領域ＴＡ１’を、再抽出対象領域ＴＡとして特定する。再抽出対象領域ＴＡ１’の幅、長さ、面積及び形状については、再抽出対象領域ＴＡ１の説明と同様である。

図９は、実施形態１にかかる荷重測定方法の手順を示すフローチャートである。まず、取得部１０１は、入力部１４２において訓練者９００又はオペレータ９１０から受け付けた入力情報を取得する（ステップＳ１０）。次に荷重測定装置１００は、計測を開始するか否かを判定する（ステップＳ１１）。計測を開始するとは、歩行訓練システム１による訓練が開始される場合や、オペレータ９１０の操作により荷重測定装置１００の荷重測定処理が開始する場合等が挙げられる。荷重測定装置１００は、計測を開始すると判定するまでステップＳ１１に示す処理を繰り返し、計測を開始すると判定した場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、処理をステップＳ１２に進める。

ステップＳ１２において、取得部１０１は、荷重分布センサ１５０が出力した計測情報を取得する。次に、第１抽出部１０２は、第１入力情報に基づいて第１閾値を設定し、計測情報から、荷重値が第１閾値以上の領域である第１領域ＦＡを抽出（特定）する（ステップＳ１３）。第１抽出部１０２は、第１領域ＦＡを暫定的に足裏領域ＳＬとして検出する。次に、第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡ及び第３入力情報に基づいて再抽出対象領域ＴＡを決定する（ステップＳ１４）。そして第２抽出部１０３は、第２入力情報に基づいて第２閾値を設定する。次に第２抽出部１０３は、第１領域ＦＡから、荷重値が第２閾値以上の領域である第２領域ＳＡを抽出（特定）する（ステップＳ１５）。第２抽出部１０３は、暫定的に検出した足裏領域ＳＬに、第２領域ＳＡを追加することで、足裏領域ＳＬを決定する（ステップＳ１６）。尚、第２領域ＳＡが抽出されなかった場合は、ステップＳ１６に示す処理は省略される。

次に、算出部１０４は、足裏領域ＳＬの位置情報及び計測情報に基づいて、足裏領域ＳＬのＣＯＰを算出する（ステップＳ１７）。次に、出力部１０５は、足裏領域ＳＬのＣＯＰの位置情報を、システム制御部２００に出力する（ステップＳ１８）。そして荷重測定装置１００は、計測を終了するか否かを判定する（ステップＳ１９）。計測を終了するとは、歩行訓練システム１による訓練が終了する場合や、オペレータ９１０の操作により荷重測定装置１００の荷重測定処理が終了する場合等が挙げられる。荷重測定装置１００は、計測を終了すると判定するまでステップＳ１２～Ｓ１８に示す処理を繰り返す。

このように実施形態１によれば、荷重測定装置１００は、荷重分布センサ１５０の配設領域全体を所定の閾値でスキャン後、特定の領域のみ閾値を下げてスキャンすることで、ノイズの影響を低減させつつ、足指等の低荷重領域を精度よく検出することができる。したがって、足裏領域ＳＬの荷重分布関連情報の測定精度が向上する。特に、荷重測定装置１００は、足裏領域ＳＬの荷重分布関連情報として足裏領域ＳＬのＣＯＰを測定する場合は、ＣＯＰ位置の誤差を低減することができる。これにより、歩行訓練システム１は、脚ロボットを適切に制御し、好適な歩行訓練を実施できる。

また、第１閾値及び第２閾値は、訓練者９００の属性情報に基づいて設定されるため、荷重測定装置１００は、訓練者９００毎に好適な荷重測定結果を取得できる。したがって、測定精度が向上する。

＜実施形態２＞
次に、本発明の実施形態２について説明する。実施形態２にかかる荷重測定装置１００は、実施形態１にかかる荷重測定装置１００と同様の構成を有するため、説明を省略する。ただし、実施形態２にかかる荷重測定装置１００は、足裏に接地し始めた部分を基準に再抽出対象領域を決定することに特徴を有する。

図１０は、実施形態２にかかる再抽出対象領域ＴＡの一例を説明するための図である。図１０の左図には、立脚初期である時刻ｔ＝ｔ_０における、荷重分布センサ１５０の配設領域に含まれる足裏領域ＳＬ１’が示されている。足裏領域ＳＬ１’には、第１領域ＦＡ１’と、第２領域ＳＡ１’とが含まれている。

例えば第２抽出部１０３は、一方の脚の足裏領域ＳＬの面積が増加傾向にあり、かつ所定閾値以上となった場合、当該脚の動作状態を立脚初期と判定してよい。あるいは、第２抽出部１０３は、一方の脚の足裏領域ＳＬの総荷重値が増加傾向にあり、所定閾値以上になった場合、当該脚の動作状態を立脚初期と判定してよい。そして第２抽出部１０３は、立脚初期を検出した場合、足裏領域ＳＬの歩行後方の端部又は端点を特定する。一般に訓練者９００は、かかとから接地することが多いため、歩行後方の端部又は端点は、踏み込み始めのかかとの位置を表している。図１０の左図では、第２抽出部１０３は、歩行後方の端点として点Ｐ０’を特定する。

そして図１０の右図には、立脚初期から所定時間（Δｔ）経過後である時刻ｔ＝ｔ_０＋Δｔにおける、荷重分布センサ１５０の配設領域に含まれる第１領域ＦＡ１及び再抽出対象領域ＴＡ５が示されている。ここで、第２抽出部１０３は、時刻ｔ＝ｔ_０＋Δｔにおけるかかとの位置を推定する。ここで、トレッドミル１３１のベルト１３２が荷重分布センサ１５０の配設領域に対して所定の速度ｖで歩行後方に移動する場合を考える。この場合、時刻ｔ＝ｔ_０＋Δｔにおける訓練者９００のかかとの位置は、時刻ｔ＝ｔ_０におけるかかとの位置である点Ｐ０’よりｖΔｔだけ歩行後方の点Ｐ０に位置すると推定できる。

次に第２抽出部１０３は、時刻ｔ＝ｔ_０＋Δｔにおけるかかとの位置に基づいて再抽出対象領域ＴＡを決定する。例えば再抽出対象が「かかと」である場合、第２抽出部１０３は、第２抽出部１０３は、時刻ｔ＝ｔ_０＋Δｔにおけるかかとの位置（点Ｐ０）を重心とする再抽出対象領域ＴＡ５を、再抽出対象領域ＴＡとして決定してよい。

また例えば再抽出対象が「つま先」である場合、第２抽出部１０３は、時刻ｔ＝ｔ_０＋Δｔにおけるかかとの位置（点Ｐ０）と、訓練者９００の足長情報とに基づいて、再抽出対象領域ＴＡ６を再抽出対象領域ＴＡとして決定してよい。再抽出対象領域ＴＡ６の具体的な特定方法については、図７又は図８で説明した方法と同様であってよい。

再抽出対象領域ＴＡ５，ＴＡ６の幅、長さ、面積及び形状については、前述の説明と同様である。

このように実施形態２によれば、第２抽出部１０３は、立脚初期の足裏領域ＳＬの歩行後方の端部又は端点（かかと）の位置情報と、トレッドミル１３１の走行速度及び立脚初期からの経過時間とに基づいて、再抽出対象領域ＴＡを決定する。再抽出対象が「つま先」である場合は、第２抽出部１０３は、上述に加えて、訓練者９００の足長情報に基づいて、再抽出対象領域ＴＡを決定する。つまり、第２抽出部１０３は、かかとをつき始めた部分を基準に、再抽出対象に応じて適宜訓練者９００の属性情報を用いながら、再抽出対象領域ＴＡを決定する。これにより荷重測定装置１００の足裏領域ＳＬの推定精度が向上する。

尚、上述の説明では、訓練者９００がかかとから接地することが前提であった。しかし、訓練者９００がつま先から接地する傾向にある場合は、第２抽出部１０３は、立脚初期の足裏領域ＳＬの歩行前方の端部又は端点（つま先）の位置情報と、トレッドミル１３１の走行速度及び立脚初期からの経過時間とに基づいて、再抽出対象領域ＴＡを決定してよい。この場合、再抽出対象が「かかと」である場合は、第２抽出部１０３は、上述に加えて、訓練者９００の足長情報に基づいて、再抽出対象領域ＴＡを決定してよい。

＜実施形態３＞
次に、本発明の実施形態３について説明する。実施形態３にかかる荷重測定装置１００は、実施形態１～２にかかる荷重測定装置１００と同様の構成を有するため、説明を省略する。ただし、実施形態３にかかる荷重測定装置１００は、訓練者９００の歩行訓練中に第２閾値を変更することに特徴を有する。

ここで訓練者９００が重度のリハビリ患者である場合、訓練者９００の歩容が安定しないため、測定中ずっと同じ第２閾値を使用していると、歩行サイクル数によっては低荷重領域が検出できない場合が生じる。したがって、歩容の安定性に応じて第２閾値を変更していくことが好ましい。具体的には、第２抽出部１０３は、訓練者９００の歩行訓練中に、足裏領域ＳＬの面積、形状及び向きの少なくとも１つの履歴に基づいて、歩容が安定しているか否かを判定してよい。例えば、第２抽出部１０３は、歩行サイクル間での、足裏領域ＳＬの面積、形状又は向きの傾向の差が著しい場合、歩容が安定していないと判定する。一例として、第２抽出部１０３は、歩行サイクル間で、立脚初期から所定時間経過後の足裏領域ＳＬの面積を比較し、面積の差分が所定閾値以上である場合、歩容が安定していないと判定する。

そして第２抽出部１０３は、歩容が安定していないと判定した場合、第２閾値を変更してよい。例えばこの場合、第２抽出部１０３は、第２閾値を所定値だけ小さく設定し直してよい。また、第２抽出部１０３は、歩容が安定していないと判定してから次に歩容が安定したと判定した場合、歩容が回復したと推定し、第２閾値を変更してよい。例えばこの場合、第２抽出部１０３は、第２閾値を所定値だけ大きく設定し直してよい。

図１１は、実施形態３にかかる荷重測定方法の手順を示すフローチャートである。図１１に示すステップは、図９に示すステップに加えて、ステップＳ２０～Ｓ２５を有する。第２抽出部１０３は、ステップＳ１６において足裏領域ＳＬを決定したことに応じて、足裏領域ＳＬの履歴を記憶部１０６に記録する（ステップＳ２０）。ここで、足裏領域ＳＬの履歴は、足裏領域ＳＬの面積、形状又は向きの履歴であってよい。例えば、足裏領域ＳＬの履歴には、歩行サイクル番号と、立脚初期からの経過時間と、足裏領域ＳＬの面積、形状又は向きの情報とが含まれていてよい。歩行サイクル番号は、検出時点での歩行サイクルが計測を開始してから何巡目の歩行サイクルであるかを示す番号である。

次に、荷重測定装置１００は、ステップＳ１７～Ｓ１９と同様の処理であるステップＳ２１～２３を実行する。そして荷重測定装置１００が計測を終了すると判定しない場合（ステップＳ２３でＮＯ）、第２抽出部１０３は、第２閾値を変更する必要があるか否かを判定する（ステップＳ２４）。第２抽出部１０３は、上述した方法で歩容が安定しているか否かを判定することにより、第２閾値を変更する必要があるか否かを判定してよい。そして第２抽出部１０３が第２閾値を変更する必要があると判定した場合（ステップＳ２４でＹＥＳ）、第２閾値の変更を実施し（ステップＳ２５）、処理をステップＳ１２に戻す。一方、第２抽出部１０３が第２閾値を変更する必要がないと判定した場合（ステップＳ２４でＮＯ）、そのまま処理をステップＳ１２に戻す。

このように実施形態３によれば、歩容が安定しない訓練者９００に対しても好適に荷重測定を実施することができ、測定精度が向上する。

図１２は、実施形態１～３にかかる荷重測定装置１００及びシステム制御部２００として用いられるコンピュータの概略構成図である。
コンピュータ１９００は、主要なハードウェア構成として、プロセッサ１０００と、ＲＯＭ１０１０（Read Only Memory）と、ＲＡＭ１０２０（Random Access Memory）と、インターフェース部１０３０（ＩＦ；Interface）とを有する。プロセッサ１０００、ＲＯＭ１０１０、ＲＡＭ１０２０およびインターフェース部１０３０は、データバスなどを介して相互に接続されている。

プロセッサ１０００は、制御処理および演算処理等を行う演算装置としての機能を有する。プロセッサ１０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）、ＤＳＰ（digital signal processor）またはＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）並びにこれらの組み合わせであってよい。ＲＯＭ１０１０は、プロセッサ１０００によって実行される制御プログラムおよび演算プログラム等を記憶するための機能を有する。ＲＡＭ１０２０は、処理データ等を一時的に記憶するための機能を有する。インターフェース部１０３０は、有線または無線を介して外部と信号の入出力を行う。また、インターフェース部１０３０は、ユーザによるデータの入力の操作を受け付け、ユーザに対して情報を表示する。例えば、インターフェース部１０３０は、荷重分布センサ１５０、入力部１４２およびシステム制御部２００と通信を行う。

上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、ＲＯＭ１０１０の一例として様々な非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。

上述の実施形態ではコンピュータ１９００は、パーソナルコンピュータやワードプロセッサ等を含むコンピュータシステムで構成される。しかしこれに限らず、コンピュータ１９００は、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）のサーバ、コンピュータ（パソコン）通信のホスト、インターネット上に接続されたコンピュータシステム等によって構成されることも可能である。また、ネットワーク上の各機器に機能分散させ、ネットワーク全体でコンピュータ１９００を構成することも可能である。したがって、荷重測定装置１００の構成要素がそれぞれ異なる機器に分散されていてもよい。

なお、本発明は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、第２抽出部１０３は、歩行サイクル中のステージ（立脚初期、立脚中期、及び立脚後期等）に応じて再抽出対象を決定してもよい。例えば、第２抽出部１０３は、立脚初期では再抽出対象を「つま先」とし、立脚中期では再抽出対象を「つま先」及び「土踏まず」とし、立脚後期では再抽出対象を「かかと」に設定してよい。

また、上述の実施形態３では、第２抽出部１０３が、訓練者９００の歩行訓練中に、足裏領域ＳＬの面積、形状及び向きの少なくとも１つの履歴に基づいて、第２閾値を変更するとした。しかし、第１抽出部１０２も、第２抽出部１０３による第２閾値の変更と同様に、訓練者９００の歩行訓練中に、足裏領域ＳＬの面積、形状及び向きの少なくとも１つの履歴に基づいて、第１閾値を変更してよい。

また、上述の実施形態１～３では、荷重測定装置１００が、トレッドミル１３１を含む歩行訓練システム１に適用されていた。しかしこれに限らず、荷重測定装置１００は、訓練者９００の足裏から受ける荷重を計測する荷重分布センサ１５０を用いたその他の任意の機器に適用されてよい。

また、訓練者９００は、両脚に歩行補助装置１２０を装着して訓練を実施してもよい。或いは、訓練者９００は、何れの脚にも歩行補助装置１２０を装着していなくてもよい。

１ 歩行訓練システム
１００ 荷重測定システム（荷重測定装置）
１０１ 取得部
１０２ 第１抽出部
１０３ 第２抽出部
１０４ 算出部
１０５ 出力部
１０６ 記憶部
１１０ 安全装具
１１１ ハーネスワイヤ
１１２ ハーネス引張部
１１３ 振動出力部
１２０ 歩行補助装置
１３０ フレーム
１３０ａ 手摺り
１３１ トレッドミル
１３２ ベルト
１３３ 制御盤
１３４ 前側ワイヤ
１３５ 前側引張部
１３６ 後側ワイヤ
１３７ 後側引張部
１３８ 訓練用モニタ
１３９ 音声出力部
１４０ カメラ
１４１ 管理用モニタ
１４２ 入力部
１５０ 荷重分布センサ
１５１ プーリ
２００ システム制御部
９００ 訓練者（被験者）
９１０ オペレータ
１０００ プロセッサ
１０１０ ＲＯＭ
１０２０ ＲＡＭ
１０３０ インターフェース部（ＩＦ）
１９００ コンピュータ
ＳＬ 足裏領域
ＦＡ 第１領域
ＳＡ 第２領域
ＴＡ 再抽出対象領域

Claims (11)

1. 被験者の足裏から受ける荷重分布を検出する荷重分布センサから出力された計測情報を取得する取得部と、
   前記計測情報に基づいて、荷重値が第１閾値以上である領域を第１領域として抽出し、前記第１領域を足裏領域として検出する第１抽出部と、
   前記第１領域を基準として定められる再抽出対象領域から、荷重値が前記第１閾値より小さい第２閾値以上である第２領域を抽出し、前記第２領域を前記足裏領域に追加する第２抽出部と、
   前記足裏領域の荷重分布に関連する情報を出力する出力部と
   を備える荷重測定システム。
2. 前記足裏領域の圧力中心を算出する算出部をさらに備え、
   前記出力部は、前記圧力中心に関する情報を出力する
   請求項１に記載の荷重測定システム。
3. 前記第２抽出部は、前記第１領域の位置から予め定められた距離以内に位置する領域を、再抽出対象領域として決定する
   請求項１又は２に記載の荷重測定システム。
4. 前記第２抽出部は、前記再抽出対象領域の歩行前方の端部が、前記第１領域の歩行前方の端部よりも前記被験者の歩行前方に予め定められた距離だけ突出するように、前記再抽出対象領域を決定する
   請求項１から３のいずれか一項に記載の荷重測定システム。
5. 前記第２抽出部は、
   前記第１領域が右脚の足裏領域である場合、前記再抽出対象領域の左側方の端部が、前記第１領域の左側方の端部よりも左に予め定められた距離だけ突出するように、前記再抽出対象領域を決定し、
   前記第１領域が左脚の足裏領域である場合、前記再抽出対象領域の右側方の端部が、前記第１領域の右側方の端部よりも右に予め定められた距離だけ突出するように、前記再抽出対象領域を決定する
   請求項１から４のいずれか一項に記載の荷重測定システム。
6. 前記第２抽出部は、立脚初期の前記足裏領域の歩行後方の端部の位置情報と、前記被験者の足長情報とに基づいて、前記再抽出対象領域を決定する
   請求項１から５のいずれか一項に記載の荷重測定システム。
7. 前記第２抽出部は、前記被験者の属性情報に基づいて前記第２閾値を設定する
   請求項１から６のいずれか一項に記載の荷重測定システム。
8. 前記第２抽出部は、前記被験者の歩行中に、前記足裏領域の面積または形状の履歴に基づいて、前記第２閾値を変更する
   請求項１から７のいずれか一項に記載の荷重測定システム。
9. 前記荷重分布センサと、
   請求項１～８のいずれか一項に記載の荷重測定システムと、
   前記被験者の前記足裏領域の荷重分布に関連する情報に基づいて、前記被験者の少なくとも一方の脚に装着された脚ロボットの伸展を制御する制御装置と
   を備える歩行訓練システム。
10. 被験者の足裏から受ける荷重分布を検出する荷重分布センサから出力された計測情報を取得するステップと、
    前記計測情報に基づいて、荷重値が第１閾値以上である領域を第１領域として抽出し、前記第１領域を足裏領域として検出するステップと、
    前記第１領域を基準として定められる再抽出対象領域から、荷重値が前記第１閾値より小さい第２閾値以上である第２領域を抽出し、前記第２領域を前記足裏領域に追加するステップと、
    前記足裏領域の荷重分布に関連する情報を出力するステップと
    を備える荷重測定方法。
11. 被験者の足裏から受ける荷重分布を検出する荷重分布センサから出力された計測情報を取得するステップと、
    前記計測情報に基づいて、荷重値が第１閾値以上である領域を第１領域として抽出し、前記第１領域を足裏領域として検出するステップと、
    前記第１領域を基準として定められる再抽出対象領域から、荷重値が前記第１閾値より小さい第２閾値以上である第２領域を抽出し、前記第２領域を前記足裏領域に追加するステップと、
    前記足裏領域の荷重分布に関連する情報を出力するステップと
    を備える荷重測定方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

Images