JP7474466B2 - 動作判別装置及び動作判別プログラム - Google Patents

Description

本発明は、動作判別装置及び動作判別プログラムに関し、特に、人の動作をアシストするアシスト装具の制御に好適な動作判別装置及び動作判別プログラムに関する。

近年、特許文献１に示すような、空気圧人工筋肉を用いた可変粘弾性特性を有するアシスト装置が提案されている。人間は、筋肉の粘弾性を変えながら運動を行っていることが知られている。特許文献１に示すアシスト装置では、人間の関節駆動原理である可変粘弾性特性に基づいて動作するように構成されているため、人との親和性が高い。また、アシスト力の発生において粘性と弾性が可変になることでバックドライブに必要なトルクを小さくでき、高バックドライバブルで様々な動作をアシストすることができる。

特開２０１９－１２６６６８号公報

その一方で、アシスト装置を動作させるためには、装着者の動作を判別し、その動作に応じたアシスト力を出力する必要がある。装着者の動作を判別する方法には、例えば、装着者の筋電位を用いたもの、加速度センサを用いたもの、ＺＭＰ（ゼロモーメントポイント）を用いたもの等が知られている。
筋電位を用いたものは、筋電位が電気信号であるため、装着者の動作の意図をリアルタイムで検出できる。一方で、ノイズが大きいことと、筋電位計を装着者に張り付付ける手間が生じるという問題がある。また、加速度センサを用いたものは、センサの数が少数で済み、センサーから出力されるノイズも比較的小さい。しかし、前述の筋電位計のようなリアルタイム性がなく、アシスト装具には不向きである。
また、ＺＭＰを用いたものは、足裏に設けた床反力センサから装着者のＺＭＰを計測するものである。ＺＭＰ（ゼロモーメントポイント（英語: zero moment point）とは、二足歩行ロボットの軌道生成法と制御法において、重力だけでなく慣性力を加えた合力が路面と交わる点をいう。しかし、新たに足裏にセンサを設ける必要があり、システムが複雑化するという問題がある。
そこで、本発明は、上記問題点を解決すべく、アシスト装置の動作の判別においてノイズが少なく、装着時の手間を省力化するとともにリアルタイム性に優れた動作判別装置及び動作判別プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するための動作判別装置の構成として、関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、他方の部位に装着される第２装具と、人の関節の動作に追従して第１装具と第２装具とを回転可能に連結する連結体と、第１装具及び第２装具間に、相対的な回転力を生じさせる人工筋肉と、人の動作が第１装具及び第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段とを備えたアシスト装置、或いは、関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、他方の部位に装着される第２装具と、電気的な信号に基づいて機能性流体の粘性が変化し、回転抵抗が可変に構成され、人の関節の動作に追従して第１装具と第２装具とを回転可能に連結する連結体と、人の動作が第１装具及び第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段とを備えたアシスト装置、若しくは、関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、他方の部位に装着される第２装具と、電気的な信号に基づいて機能性流体の粘性が変化し、回転抵抗が可変に構成され、人の関節の動作に追従して第１装具と第２装具とを回転可能に連結する連結体と、第１装具及び第２装具間に、相対的な回転力を生じさせる人工筋肉と、人の動作が第１装具及び第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段とを備えたアシスト装置等を装着した人の動作を判別する動作判別装置であって、特徴量検出手段により検出された特徴量の時間変化を、あらかじめ設定された動作を判別するための閾値と比較し、人の動作を判別する比較判別手段を備え、前記比較判別手段は、体の重心の移動を伴わない動作と体の重心の移動を伴う動作とを判別するバランス状態判別手段と、脚を交互に動かしているかどうかについて判別する脚動作判別手段と、脚が整列状態にあるかどうかを判別する脚整列状態判別手段と、座位と立位を判別する座位立位判別手段とを含み、前記脚動作判別手段は、前記バランス状態判別手段で判別された動作に基づいて脚を交互に動かしているかどうかについて判別し、前記脚整列状態判別手段は、前記バランス状態判別手段で判別された動作に基づいて脚が整列状態にあるかどうかを判別し、座位立位判別手段は、前記前記脚整列状態判別手段で判別された動作に基づいて座位と立位を判別する構成とした。
本構成によれば、動作の判別においてノイズが少なく、装着時の手間やリアルタイム性を損なうことなく、人の動作をより簡便に判別することができる。
また、動作判別装置の構成として、前記特徴量検出手段が、前記第１装具及び前記第２装具を装着した人が動こうとしたときに、前記第１装具又は前記第２装具と人との間に生じる相互反力を検出するようにしても良い。
上記課題を解決するための動作判別プログラムの態様として、関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、他方の部位に装着される第２装具と、人の関節の動作に追従して第１装具と第２装具とを回転可能に連結する連結体と、第１装具及び第２装具間に、相対的な回転力を生じさせる人工筋肉と、人の動作が第１装具及び第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段とを備えたアシスト装置、或いは、関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、他方の部位に装着される第２装具と、電気的な信号に基づいて機能性流体の粘性が変化し、回転抵抗が可変に構成され、人の関節の動作に追従して第１装具と第２装具とを回転可能に連結する連結体と、人の動作が第１装具及び第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段とを備えたアシスト装置、若しくは、関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、他方の部位に装着される第２装具と、電気的な信号に基づいて機能性流体の粘性が変化し、回転抵抗が可変に構成され、人の関節の動作に追従して第１装具と第２装具とを回転可能に連結する連結体と、第１装具及び第２装具間に、相対的な回転力を生じさせる人工筋肉と、人の動作が第１装具及び第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段とを備えたアシスト装置等を装着した人の動作を判別する動作判別プログラムであって、特徴量検出手段により検出された特徴量の時間変化を、動作を判別するためにあらかじめ設定された閾値と比較し、体の重心の移動を伴わない動作と、体の重心の移動を伴う動作とを判別する第１のステップと、脚を交互に動かしているかどうかについて判別する第２のステップと、脚が整列状態にあるかどうかを判別する第３のステップと、座位と立位を判別する第４のステップと、をコンピュータに実行させ、前記第２のステップは、前記第１のステップの判別結果に基づいて脚を交互に動かしているかどうかについて判別し、前記第３のステップは、前記第１のステップの判別結果に基づいて脚が整列状態にあるかどうかを判別し、前記第４のステップは、前記第３のステップの判別結果に基づいて座位と立位を判別するようにした。
本態様によれば、動作の判別においてノイズが少なく、装着時の手間やリアルタイム性を損なうことなく、人の動作をより簡便に判別することができる。
また、特徴量は、前記第１装具及び前記第２装具を装着した人が動こうとしたときに、前記第１装具及び前記第２装具と人との間に生じる相互反力で合ったりしても良い。

本実施形態に係るアシスト装置の概略構成図である。 連結体の構成を示す図である。 人工筋肉の構成を示す図である。 フレームの連結状態を示す図である。 モーションキャプチャーにより実際に取得した左右の股関節及び膝関節の角度の変化を示すグラフである。 動作判別装置による処理（フローチャート）を示す図である。 被験者４名の体型を纏めた表である。 シミュレーションによって得た判別シグナルの結果をもとに計算した判別率の結果である。 アルゴリズムによって出力された判別シグナルの結果である。 アシスト装具を被験者に装着し、動作判別実験を行ったときのアルゴリズムである。 図１０に示す動作判別実験を行うときに設定したパラメータをまとめた表である。 歩行動作の実験により得られた判別シグナルの結果及び成功率を纏めた図である。 立ち上がりの実験結果及び成功率を示す図である。 アシスト装具と装着者間に生じる相互反力の向きの定義を示す図。 装具と装着者の間に生じる相互反力を用いて装着者の動作を判別する動作判別アルゴリズムを示す図である。

以下、発明の実施形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明される特徴の組み合わせのすべてが発明の解決手段に必須であるとは限らず、選択的に採用される構成を含むものである。

図１は、本実施形態に係る動作判別方法の適用に好適なアシスト装置の一実施形態の構成図である。図１に示すアシスト装置は、座位からの立ち上がり、立位姿勢、立位姿勢から座位への立ち下がりや歩行などの人の動作を支援可能ないわゆる外骨格型の支援ロボットであって、概略、人の動作に対して補助力を生じさせる動作補助部４と、動作補助部４の動作を制御する制御部８とを備える。

外骨格型とは、人体における骨格をアシストの動作において構造的要素として利用せずに、人体に装着されることにより、人体における骨と骨のつながりを１つのリンク機構とみなしたときに、それと同様の動作を独立して動作して関節における屈伸動作をするものをいう。

動作補助部４は、前述の外骨格を形成するように体の左右の外側側部に沿ってそれぞれ装着される。各動作補助部４は、フレーム２、人工筋肉４０、ワイヤ４６、プーリー４４と、角度センサ４８とを備える。

フレーム２は、体の左右の外側側部に沿って、腰部に固定される腰フレーム２４と、大腿部に固定される大腿フレーム２０と、下腿部に固定される下腿フレーム２２とを備える。腰フレーム２４及び大腿フレーム２０、大腿フレーム２０及び下腿フレーム２２は、それぞれ互いに回転可能に連結体４２を介して連結される。
即ち、腰フレーム２４及び大腿フレーム２０は、人の一方の部位に装着される第１装具と、他方の部位に装着される第２装具に相当し、大腿フレーム２０及び下腿フレーム２２は、人の一方の部位に装着される第１装具と、他方の部位に装着される第２装具に相当する。腰フレーム２４、大腿フレーム２０及び下腿フレーム２２は、それぞれ剛体により構成される。

大腿フレーム２０は、例えば、体の外側側部に沿って太ももの付け根から膝関節まで延長するように長さが設定され、腰部側の端部、及び足末側の端部のそれぞれに連結体４２が取り付けられ、腰フレーム２４及び下腿フレーム２２と連結される。

連結体４２：４２は、ちょうど大腿骨の腰部側の関節、足末側の関節に対応するように、大腿フレーム２０に取り付けられる。即ち、腰を曲げたときに腰フレーム２４と大腿フレーム２０とが連結体４２により回転可能に、また、膝を曲げたときに大腿フレーム２０と下腿フレーム２２とが連結体４２により回転可能に構成される。

大腿フレーム２０を基準とすると、腰フレーム２４は、腰関節から体の外側側部に沿って人体の前後方向後方に向けて延長する。下腿フレーム２２は、膝関節から下腿部の外側側部に沿って延長する。下腿フレーム２２の足末側には、足裏に向けて延長する足裏プレート２２Ａが設けられている。
腰フレーム２４、大腿フレーム２０及び下腿フレーム２２は、下腿フレーム２２に設けられた足裏プレート２２Ａを足裏で踏み付けた状態で、固定ベルト３等を人に巻きつけることで固定される。固定ベルト３は、例えば、非伸縮性の帯状のものが好ましく、より好ましくは、該固定ベルト３の延長方向の端部に固定手段として機能する面ファスナー、また、人体との緩衝を測るように人に巻き付けられる側の面に、図外のクッション材等を備えると良い。

図２は、連結体４２の外観斜視図及び断面図である。
連結体４２には、例えば、回転運動を許容する概略円柱状に形成されたＭＲブレーキが適用される。図２に示すように、ＭＲブレーキは、有底円筒状に形成されたケース６０の中央に設けられた収容部６２に、該ケース６０に対して回転可能に収容されたコア６４を備える。収容部６２は、一側面から筒状に窪む凹部として形成される。収容部６２には、コア６４が貫通する貫通孔を有する平板円環状のディスク６３が軸方向に重ねるように複数配置される。各ディスク６３は、円筒面６２ａに回転不能に取り付けられる。
コア６４は、収容部６２の内部に挿入される軸部６４Ａと、収容部６２の開口を閉塞するように設けられる円板部６４Ｂとを備える。コア６４は、軸部６４Ａの先端側がケース６０に対して回転自在に取り付けられる。軸部６４Ａの外周には、コイル６６が設けられる。さらに、コイル６６の外周には複数の平板円環状のディスク６８が回転不能に取り付けられる。各ディスク６８は、収容部６２側に設けられたディスク６３と交互に配置される。

コア６４が収容されたケース６０の収容部６２の空間には、磁性流体６９が封入される。ＭＲブレーキは、コイル６６に電圧が印加されていない状態では、ケース６０に対してコア６４が自在に回転し、コイル６６に電圧が印加された状態では、コイル６６により生じる磁場が磁性流体に影響を及ぼし、ケース６０側のディスク６３とコア６４側のディスク６８との相対的な回転に抵抗を生じさせることでコア６４の自在な回転に制動を与え、コイル６６に許容される最大電圧を印加することで、磁性流体が固化してケース６０とコア６４とが一体化して回転する。
ＭＲブレーキは、磁気粘性流体を利用したデバイスであって、内部に封入された磁気粘性流体への磁場の印加により１０ｍｓ程度の応答速度で摩擦係数を変化させることができるように構成される。つまり、ＭＲブレーキは、上述のように、応答速度が数十ミリ秒と高く、また、高出力、バックドライバブルという特徴を有する。
各連結体４２は、後述の動作制御装置８４と接続され、動作制御装置８４から入力される調整された電圧（信号）に基づいて、ケース６０に対するコア６４の回転抵抗が可変に動作する。

図４は、連結体４２により連結されたフレーム２４；２０；２２の連結状態を示す図である。
このように動作する連結体４２は、例えば、図４に示すように、ケース６０が固定され、コア６４が腰フレーム２４に大腿フレーム２０に固定されることにより、腰の屈伸動作に合わせて、腰フレーム２４及び大腿フレーム２０が屈伸する一つのリンク機構、また、ケース６０が大腿フレーム２０に固定され、コア６４が下腿フレーム２２に固定されることにより、膝の屈伸動作に合わせて大腿フレーム２０及び下腿フレーム２２が屈伸する一つのリンク機構を構成する。

なお、連結体４２のおけるケース６０及びコア６４が腰フレーム２４、大腿フレーム２０、下腿フレーム２２に取り付けられる関係については限定されない。
また、連結体４２は、ＭＲブレーキに限定されない。連結体４２は、前述のように動作するものであれば、例えば、電気的な信号に基づいて粘性が変化する機能性流体が封入されたＥＲブレーキ等を用いても良い。

腰フレーム２４には、腰フレーム２４に対して大腿フレーム２０を回転させるための駆動機構５、大腿フレーム２０には、腰フレーム２４に対して大腿フレーム２０を回転させるための駆動機構がそれぞれ設けられる。

、下腿フレーム２２には、駆動機構５を構成し、アシスト力を大腿フレーム２０及び下腿フレーム２２に作用させるためのプーリー４４が固定される。プーリー４４は、大腿フレーム２０、下腿フレーム２２において中心が連結体４２の回転軸と同軸上に位置するように取り付けられる。

図１に示すように、駆動機構５は、人工筋肉４０と、バネ４１と、ワイヤ４６とを備える。駆動機構５は、腰フレーム２４の上体側に設けられた駆動機構取付部２５、及び、大腿フレーム２０の上体側に設けられた駆動機構取付部２１に取り付けられる。

図３は、人工筋肉４０の構成を示す図である。図３（ａ）に示すように、人工筋肉４０は、外観視において、円筒状に形成され、流体の給排により軸方向に伸縮可能なアクチュエータである。

このような人工筋肉４０には、例えば、図３に示すように構成された軸方向繊維強化型人工筋肉を適用することができる。軸方向繊維強化型人工筋肉は、例えば天然のラテックスゴムからなる円筒体５０にカーボン繊維シート５２を内挿した構成である。カーボン繊維シート５２は、複数のカーボン繊維５１が円筒体５０の軸方向に沿って配向されており、円筒体５０の軸方向への伸長を拘束する。円筒体５０は、両端が端子部材５３Ａ；５３Ｂにより閉塞され、円筒体５０の内周側に気室５６が形成される。一方の端子部材５３Ａには、気室５６に連通する空気流通口５５が設けられ、後述の空気給排装置８０から延長するチューブが接続可能に構成される。また、円筒体５０の外周には、複数のリング５４が軸方向に均等な間隔で設けられている。

そして、人工筋肉４０は、空気流通口５５に空気を供給することにより図３（ｂ）に示すように、リング５４に区画された複数の瘤を有するように半径方向に膨張するとともに、カーボン繊維シート５２の拘束力によって軸方向に収縮して牽引力を生じさせる。また、気室５６内の空気を排気することによって図３（ａ）に示すように、自然長に復帰（伸長）するように動作する。
なお、人工筋肉４０は、上述の軸方向繊維強化型人工筋肉に限定されず、マッキベン型であっても良い。

バネ４１は、所謂コイルスプリングであって、人工筋肉４０と並進するように駆動機構取付部２１；２５に一端が取り付けられる。バネ４１の他端には、人工筋肉４０の他端に取り付けられたワイヤ４６の端部が、プーリーを４４を経由して接続される。
ワイヤ４６は、プーリー４４にたるみなく架けられ、拮抗配置された人工筋肉４０及びバネ４１を連結する。これにより、バネ４１は、人工筋肉４０の収縮による牽引力に抵抗を付与する。なお、バネ４１に代えて、人工筋肉４０と同様の人工筋肉を拮抗配置させても良い。

ワイヤ４６は、金属製、或いは有機繊維を撚り合わせた化繊のものであっても良い。ワイヤ４６は、張力が付加されたときに伸長性の少ない素材のものが好ましい。また、耐久性を考慮した場合、金属製や非金属性の無機繊維のもが好ましく、重量の観点からは、有機繊維を撚り合わせた化繊のものが好ましい。

したがって、駆動機構５は、人工筋肉４０を収縮させることで、プーリー４４に巻き付けられたワイヤ４６がバネ４１を牽引することで、プーリー４４を従動的に回転させる。腰フレーム２４に取り付けられる駆動機構５は、図１に示すように、バネ４１が前側、人工筋肉４０が後側となるように腰フレーム２４に取り付けられ、大腿フレーム２０に取り付けられる駆動機構５は、バネ４１が前側、人工筋肉４０が後側となるように大腿フレーム２０に取り付けられる。
プーリー４４の回転に伴ない、腰フレーム２４に対して大腿フレーム２０がプーリー４４と共に回転して、腰の屈伸動作のアシスト、大腿フレーム２０に対して下腿フレーム２２がプーリー４４と共に回転して屈伸動作のアシストが可能となる。即ち、人工筋肉４０の収縮は、腰フレーム２４に対する大腿フレーム２０の回転力を付与し、大腿フレーム２０に対する下腿フレーム２２の回転力を付与する。
また、ワイヤ４６及びプーリー４６は、それぞれワイヤ４６をタイミングベルト、プーリー４４をタイミングプーリーに代えても良い。タイミングベルト及びタイミングベルトとすることにより、人工筋肉４０が収縮したときの腰フレーム２４に対する大腿フレーム２０の回転力、大腿フレーム２０に対する下腿フレーム２２の回転力を無駄なく伝達することができる。

このような構成の人工筋肉４０を用いることによりアクチュエータを軽量化することができると共に、立ち上がり動作に応じたアシスト力の変化を得ることができる。人工筋肉４０には、収縮ストロークに対する出力特性（牽引力）が、収縮初期に大きく、収縮末期に向けて徐々に小さくなるという特性がある。この特性は、人の立ち上がり動作では、動作初期には大きな力が必要とされ、立ち上がり動作の進行に伴ない必要とされる力が徐々に小さくなるという人の特性にちょうど対応しており、アシスト力を得るための動力源（駆動力発生手段）として好ましい。また、人工筋肉４０の内部に供給される流体の圧力を調整することにより、牽引力を変化させることができるとともに、弾性素材で構成されるため柔軟性を有するため、人の筋肉に近い駆動力を得ることができ、その軽量さにより装着時の人への負担を軽減できる。なお、以下の説明では、軸方向の伸張及び収縮によって人工筋肉４０の動作状態を示す。

図１に示すように、制御部８は、回転角度を検出する角度センサ４８Ａ；４８Ｂと、人工筋肉４０に圧縮空気を給気、人工筋肉４０から圧縮空気を排気するための空気給排装置８０と、空気給排装置８０の動作（人工筋肉４０への圧縮空気の供給及び人工筋肉４０からの圧縮空気の排気）、連結体４２の動作等を制御する動作制御装置８４と、人の動作を判別する動作判別装置８６と、を備える。

角度センサ４８Ａ；４８Ｂは、本実施形態に係る特徴量検出手段であって、腰フレーム２４に対する大腿フレーム２０の回転角度、及び大腿フレーム２０に対する下腿フレーム２２の回転角度を検出可能に動作補助部４に設けられる。角度センサ４８Ａ；４８Ｂは、例えば、エンコーダ等により構成され、検出した回転角度を動作制御装置８４及び動作判別装置８６に出力する。
なお、各駆動機構５の配置は、上記形態に限定されず、関節に対応して設けられたプーリー４４を従動的に回転可能であれば良く、腰フレーム２４及び大腿フレーム２０に代えて、例えば、腰フレーム２４と下腿フレーム２２、或いは、大腿フレーム２０と下腿フレーム２２に取り付けても良く、適宜変更可能である。

空気給排装置８０は、例えば、動作制御装置８４から出力される信号に基づいて、人工筋肉４０内の流体の圧力を制御する。具体的には、各人工筋肉４０の気室５６の圧力が、動作制御装置８４において設定された圧力となるように、各人工筋肉４０の気室５６内の空気の供給及び排出を制御する。例えば、空気給排装置８０の一部の機能を構成する人工筋肉４０の圧力を計測するための圧力センサ及び人工筋肉４０への空気の給排を制御する空圧弁が各駆動機構５に設けられている。

動作制御装置８４は、いわゆるコンピュータであって、ハードウェア資源として設けられたＣＰＵ等の演算処理手段、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶手段、ユーザーの手動操作により操作される操作パネルやスイッチ等の入力手段が接続される入力インターフェースを備える。

動作制御装置８４は、人工筋肉制御部と、ＭＲブレーキ制御部とを備え、記憶手段には、人工筋肉４０及びＭＲブレーキからなる連結体４２の駆動を制御するためのプログラムや目標値設定データが格納される。演算処理手段が、記憶手段に格納されたプログラムに従って各処理を実行することにより、該動作制御装置８４を人工筋肉制御部やＭＲブレーキ制御部等として機能させる。

指令値設定データは、アシスト動作において人工筋肉４０及び連結体４２を動作させるための指令値を設定するためのデータであって、アシストの対象となる動作毎に設定される。以下で説明する指令値設定データは、膝関節の屈伸動作をアシストすることを目的として作成されたものである。目標値設定データは、目標剛性データ（単に剛性データともいう）と、目標粘性データ（単に粘性データともいう）とを含んで構成される。

人の関節の動作における人の粘弾性制御についての知見として、粘弾性は、運動の負荷トルクに比例することが知られている。特に、運動の起伏時（開始段階）には、拮抗筋の活動レベルを低下させて粘弾性を低下させ、運動の停止時（停止段階）には、拮抗筋と主導筋の同時活動により粘弾性を増加させることが知られている。そこで、アシスト動作における目標剛性値及び目標粘性値が人の動作における関節のトルクの増減に応じて増減するように設定した。例えば、トルクτに比例し、かつ運動の停止時にのみ高めるように設定する。なお、運動の停止時は、人の関節の動作において、関節の角速度と角加速度が異符号のときに判定することができる。

動作制御装置８４は、角度センサ４８により計測された角度、及び上記指令値データに基づいて、人工筋肉４０内の圧力を制御するための信号、及び連結体４２に出力する電圧値を信号として出力する。

上記構成の駆動機構５によれば、人工筋肉４０に空気を供給することにより、バネ４１を牽引しながらワイヤ４６が移動してプーリー４４を回転させる。プーリー４４の回転により、大腿フレーム２０が腰フレーム２４に対して回転し、下腿フレーム２２が大腿フレーム２０に対して回転する。そして、人工筋肉４０に供給する空気量或いは空気圧を調整することで、腰フレーム２４に対する大腿フレーム２０の回転角度θ、大腿フレーム２０に対する下腿フレーム２２の回転角度θを制御することができる。
さらに、プーリー４４の回転時に連結体４２に電圧を印加することで、プーリー４４の回転に抵抗を生じさせることができる。即ち、人工筋肉４０の駆動に、粘性力を生じさせるアクチュエータであり、粘性力付与手段として機能する。

動作判別装置８６は、いわゆるコンピュータであって、ハードウェア資源として設けられたＣＰＵ等の演算処理手段、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶手段、ユーザーの手動操作により操作される操作パネルやスイッチ等の入力手段が接続される入力インターフェースを備え、人の動作を判別するための動作判別手段として機能する。記憶手段には、動作判別装置８６を後述の各手段として機能させるためのプログラムが記憶されるとともに、プログラムの実行により人の動作を判別するための特徴量と比較するための閾値が記憶される。

動作判別装置８６は、動作補助部４に設けられた角度センサ４８に基づいて、装着者の動作を判別する。本実施形態では、角度センサ４８について、股関節の角度を検出する角度センサを４８Ａ、膝関節の角度を検出する角度センサを４８Ｂとして区別して説明する。また、以下の説明では、股関節に対応して設けられ角度センサ４８Ａにより検出される角度を腰の関節角度と言う場合がある。
角度センサ４８Ａにより検出された股関節の角度をθ_Ｈ、角度センサ４８Ｂにより検出された膝関節の角度をθ_Ｋとして示し、その角速度をθ′_Ｈ、θ′_Ｋとして示す。さらに、角度センサ４８Ａ；４８Ｂの左右を区別するために、体の右側に設けられた角度センサにはＲ、左側に設けられた角度センサにはＬを付した。即ち、股関節の角度をθ_ＨＲ、θ_ＨＬ、膝関節の角度をθ_ＫＲ、θ_ＫＬとし、それらの角速度には「′」を付した。
動作判別装置８６により判別される動作は、説明を簡単にするため、歩行、立ち上がり/立ち下がり、脚を前後に開いたままの立位（以降、脚を開いたまま立位）、座位、立位の５つとした。

バランス状態判別手段８６Ａは、人の動作における特徴である静的バランスの取れた動作（Ｓｔａｔｉｃａｌｌｙ Ｂａｌａｎｃｅｄ Ｍｏｔｉｏｎ 以降、ＳＢＭ）と、動的バランスの取れた動作（Ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ Ｂａｌｌａｎｃｅｄ Ｍｏｔｉｏｎ、以降、ＤＢＭ）とを判別する。ＳＢＭとは、体の重心の移動を伴わない動作のことで、座位、立位や手を伸ばしたまま立位などが挙げられる。ＤＢＭとは、体の重心の移動を伴う動作のことで、歩行や立ち上がり、走行などが挙げられる。

バランス状態判別手段８６Ａでは、動作補助部４の脚の付け根に対応して設けられた角度センサ４８Ａ_Ｌ及び４８Ａ_Ｒにより検出された股関節の角度θ_Ｈの時間変化である角速度θ′_Ｈを、閾値θ′_{Ｈｔｈｒｅ}と比較することで、ＳＢＭとＤＢＭを判別する。
バランス状態判別手段８６Ａにおける具体的な処理としては、角度センサ４８Ａ_Ｌ及び４８Ａ_Ｒから動作判別装置８６に逐次入力される角度θ_Ｈの変化から股関節の運動状態を示す角速度θ′_Ｈを算出し、ＳＢＭとＤＢＭを判別するために設定された閾値θ′_{Ｈｔｈｒｅ}を記憶手段から読み出して比較し、例えば、θ′_Ｈ＞θ′_{Ｈｔｈｒｅ}であればＹｅｓとしてＤＢＭ、θ′_Ｈ≦θ′_{Ｈｔｈｒｅ}であればＮｏとしてＳＢＭと判別する。

脚動作判別手段８６Ｂは、脚を交互に動かしているかどうかについて判別する。
人が歩行しているときには、左右の脚が、交互に体の前後方向に移動する。そこで、脚動作判別手段８６Ｂでは、歩行時の特徴である左右大腿部の動きに基づいて、脚を交互に動かしているかどうかを判別する。
脚動作判別手段８６Ｂにおける具体的な処理としては、同時刻に角度センサ４８Ａ_Ｌ及び４８Ａ_Ｒにより検出された左右の股関節の角度θ_ＨＬ；角度θ_ＨＲの時間変化である角速度θ′_ＨＬ；θ′_ＨＲを算出し、算出された角速度θ′_ＨＬ；θ′_ＨＲの積を算出する。そして、算出された数値の正負を判定し、負値のとき（角速度θ′_ＨＬ＞０かつθ′_ＨＲ＜０、または、θ′_ＨＬ＜０かつθ′_ＨＲ＞０）には歩行、正値のとき（角速度θ′_ＨＬ＞０かつθ′_ＨＲ＞０、または、θ′_ＨＬ＜０かつθ′_ＨＲ＜０）には、両脚を揃えて動いていることになるため、立ち上がり/立ち下がりと判別する。
即ち、検出された股関節の角速度θ′_ＨＬ＞０かつθ′_ＨＲ＜０、または、θ′_ＨＬ＜０かつθ′_ＨＲ＞０を満たしているかどうかについて判定し、満たしている場合には、Ｙｅｓとなり、歩行と判別される。満たしていなければＮｏとなり、立ち上がり/立ち下がりと判別する。

前述のバランス状態判別手段８６Ａ及び脚動作判別手段８６Ｂによれば、歩行と立ち上がり/立ち下がりを判別することができる。脚整列状態判別手段８６Ｃは、バランス状態判別手段８６ＡにおいてＳＢＭと判別されたときに、脚が整列状態にあるかどうか、換言すれば脚が揃えられた状態にないかどうか判別することで、脚を開いたまま立位か、座位若しくは立位かを判別する。脚整列状態判別手段８６Ｃでは、ＳＢＭ状態における特徴である左右の脚の下腿部の動きに基づいて、脚が整列状態にあるかどうかを判別する。
脚整列状態判別手段８６Ｃにおける具体的な処理としては、角度センサ４８Ｂ_Ｌ及び４８Ｂ_Ｒにより検出された左右の膝関節の角度差δθ_ｄｉｆｆ＝｜θ_ＫＲ－θ_ＫＬ｜を算出し、脚の開脚状態を判別するために設定された閾値δθ_{ｄｉｆｆｔｈｒｅ}を記憶手段から読み出して比較し、閾値δθ_{ｄｉｆｆｔｈｒｅ}よりもδθ_ｄｉｆｆが大きいときにはＹｅｓとして足を揃えていないと判別し、閾値δθ_{ｄｉｆｆｔｈｒｅ}よりもδθ_ｄｉｆｆ以下のときにはＮｏとして足を揃えていると判別する。即ち、検出された左右の膝関節の角度差をδθ_ｄｉｆｆ＝｜θ_ＫＲ－θ_ＫＬ｜とし、δθ_ｄｉｆｆが閾値よりも大きければ、大きく前後に脚を開いている脚を開いたまま立位と判別し、δθ_ｄｉｆｆが閾値以下であれば、立位或いは座位であると判別されることになる。

座位立位判別手段８６Ｄは、座位と立位を判別する。図５（ａ），（ｂ）は、実際にモーションキャプチャーにより取得した左右の股関節及び膝関節の角度の変化を示すグラフである。座位時のθ_ＨＲ、θ_ＨＬ、θ_ＫＲ、θ_ＫＬは、立位と歩行時のそれらよりも大きい特徴的な値となっている。したがって、股関節の角度θ_ＨＲ、θ_ＨＬ及び膝関節の角度θ_ＫＲ、θ_ＫＬに対して、座位を判別するための閾値θ_{Ｈｔｈｒｅ}，θ_{Ｋｔｈｒｅ}を設定し、比較することで座位と立位とを判別できる。
座位立位判別手段８６Ｄにおける具体的な処理としては、角度センサ４８Ａ_Ｌ及び４８Ａ_Ｒにより検出された左右の股関節の角度θ_ＨＬ，θ_ＨＲの両方をそれぞれ閾値θ_{Ｈｔｈｒｅ}と比較するとともに、角度センサ４８Ｂ_Ｌ及び４８Ｂ_Ｒにより検出された左右の膝関節の角度θ_ＫＬ，θ_ＫＲの両方をそれぞれ閾値θ_{Ｋｔｈｒｅ}と比較し、左右の股関節の角度θ_ＨＬ，θ_ＨＲが、θ_ＨＬ＞θ_{Ｈｔｈｒｅ}、θ_ＨＲ＞θ_{Ｈｔｈｒｅ}、左右の膝関節の角度θ_ＫＬ，θ_ＫＲが、θ_ＫＬ＞θ_{Ｋｔｈｒｅ}、θ_ＫＲ＞θ_{Ｋｔｈｒｅ}、であるときに、座位と判別し、それ以外は、立位と判別する。
なお、以下の説明では、各手段により判別された動作の信号を判別シグナルという。

図６は、本実施形態に係る動作判別装置８６による処理（フローチャート）を示す図である。動作判別装置８６では、角度センサ４８Ａ_Ｌ；４８Ｂ_Ｌ及び４８Ａ_Ｒ；４８Ｂ_Ｒから入力される角度、及び角度の時間変化に基づいて以下の処理を実行する。
Ｓ１０１：足が動いているかどうか、即ち、ＳＢＭかＤＢＭかどうかを判別する。
具体的には、股関節の角速度θ′_Ｈと、股関節の角速度θ′_Ｈの閾値θ′_{Ｈｔｈｒｅ}とを比較し、股関節の角速度θ′_Ｈが閾値θ′_{Ｈｔｈｒｅ}よりも大きい（θ_Ｈ＞θ_{Ｈｔｈｒｅ}）とき（Ｙｅｓの場合）には、脚が動いている、即ちＤＢＭの状態にあると判別し、Ｓ１０２に移行する。また、股関節の角速度θ′_Ｈが、閾値θ′_{Ｈｔｈｒｅ}以下（θ_Ｈ≦θ_{Ｈｔｈｒｅ}）のとき（Ｎｏの場合）には、脚が動いていない、即ちＳＢＭの状態にあると判別し、Ｓ１０３に移行する。

Ｓ１０２：脚を交互に動かしているかどうかを判別する。
具体的には、左股関節の角速度θ′_ＨＬの向きと、右股関節の角速度θ′_ＨＲの向きとを比較し、左股関節の角速度θ′_ＨＬと右股関節の角速度θ′_ＨＲの向きが逆（θ′_ＨＬ＞０かつθ′_ＨＲ＜０、または、θ′_ＨＬ＜０かつθ′_ＨＲ＞０）の条件を満たしているかどうかを調べ、満たしているとき（Ｙｅｓの場合）には、歩行として判別する。また、満たしていないとき（Ｎｏの場合）には、両脚をそろえて動いていることとなるため、立ち上がり/立ち下がりとして判別する。

Ｓ１０３：脚を揃えていないかどうか、即ち、ＳＢＭにおける動作状態を判別する。
具体的には、左右の股関節の角度の差δθ_ｄｉｆｆ＝｜θ_ＫＲ－θ_ＫＬ｜を算出し、δθ_ｄｉｆｆが、脚を揃えていないかどうかを判別するための閾値δθ_{ｄｉｆｆｔｈｒｅ}よりも大きいとき（Ｙｅｓの場合）には、脚を大きく前後に脚を開いた状態にあるものとし、脚を開いたまま立位として判別する。また、δθ_ｄｉｆｆが、閾値δθ_{ｄｉｆｆｔｈｒｅ}以下のとき（Ｎｏの場合）には、脚をそろえていると判別し、Ｓ１０４に移行する。

Ｓ１０４：股関節及び膝関節の角度に基づいて座位と立位とを判別する。
具体的には、股関節の角度θ_ＨＲ及びθ_ＨＬを座位時の角度を判別するための閾値として設定された閾値θ_{Ｈｔｈｒｅ}と比較、膝関節の角度θ_ＫＲ及びθ_ＫＬを座位時の膝の角度を判別するための閾値として設定された閾値θ_{Ｋｔｈｒｅ}とそれぞれ比較し、股関節の角度θ_ＨＲ及びθ_ＨＬ、及び、膝関節の角度θ_ＫＲ及びθ_ＫＬが、それぞれに設定された閾値θ_{Ｈｔｈｒｅ}及び角度閾値θ_{Ｋｔｈｒｅ}より大きいとき（Ｙｅｓの場合）には、座位として判別する。また、股関節の角度θ_ＨＲ及びθ_ＨＬ、及び、膝関節の角度θ_ＫＲ及びθ_ＫＬが、それぞれに設定された閾値θ_{Ｈｔｈｒｅ}及び閾値θ_{Ｋｔｈｒｅ}以下のとき（Ｎｏの場合）には、立位として判別する。
そして、判別された結果は、判別シグナルとして動作制御装置８４に出力される。

前述の動作判別アルゴリズムに基づいて、モーションキャプチャーによって得た人間の動作を適用し、動作が判別できるかをシミュレーションにより検証した。
シミュレーションによる検証にあたり、動作判別のシミュレーションの入力として必要なデータをモーションキャプチャーにより測定する事前実験を行った。
必要なデータとは、人間の動作時における股関節の角度θ_ＨＲ、θ_ＨＬ、及び膝関節の角度θ_ＫＲ、θ_ＫＬである。

また、モーションキャプチャーによる測定では、人の動作の移り変わりによる影響を調べるために、次の３つの動作を行った。
１つ目の動作は、歩行（動作１）。
２つ目の動作は、２秒間座位を維持、２秒かけて立ち上がり、２秒間立位を維持、最後に歩行を行う（動作２）。
３つめの動作は、２秒間立位を維持、１秒かけて立ち下がり、２秒間座位を維持する（動作３）。
これらの動作を被験者４名に各７回行い、比較的ノイズの少ないデータをシミュレーションに用いた。なお、被験者４名の体型を纏めた表を図７に示す。

動作１については、モーションキャプチャカメラ（フレームレート１００ｆｐｓ）で動作を記録する。床にはフォースプレートを並べ、被験者の足裏に働く反力やモーメントを計測する。計測データは、Ａ／Ｄ変換器を通して測定用ＰＣに記録した。

動作２，３については、被験者の膝角度が９０ｄｅｇとなるような椅子を用意し、その上にフォースプレートを乗せる。モーションキャプチャカメラは、動作１と同様の配置である。被験者の各体節の骨格特徴点上にマーカを２６点貼り、モーションキャプチャカメラで計測した。

以上の環境で計測されたデータに基づき、ｎＭｏｔｉｏｎ（ナックイメージテクノロジー株式会社）を用いて筋骨格シミュレーションを行い、ここから得られた関節角度データをシミュレーションに用いた。なお、シミュレーションには、Ｍａｔｌａｂ/Ｓｉｍｕｌｉｎｋ（Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ．Ｉｎｃ）を用い、入力には、事前の実験で計測した３つの動作における被験者のθ_ＨＲ、θ_ＨＬ、θ_ＫＲ、θ_ＫＬのデータを用いる。なお、サンプリング時間は、１０ｍｓとした。

なお、シミュレーションによる判別率は、以下の式（４．１）のように定義する。
ｔ_{ｊｕｄｇｅ}/ｔ_{ｍｏｔｉｏｎ}［％］ 式（４．１）
ここで、ｔ_{ｊｕｄｇｅ}［ｓ］は、特定動作に対応した判別シグナルを出力している時間で、ｔ_{ｍｏｔｉｏｎ}［ｓ］は、実際に計測したい動作をしている時間である。
また、本シミュレーションで用いた関節角度・角速度の閾値には、各動作における各被験者の関節角度の最小値を用いる。

図８は、シミュレーションによって得た判別シグナルの結果をもとに計算した判別率の結果である。図９は、アルゴリズムによって出力された判別シグナルの結果である。なお、図９に示す結果は、全被験者におけるシミュレーション結果の傾向が同様であったため、代表として被験者Ａの結果のみを示した。

図８に示すように、動作１では、全被験者の判別率の平均が８１．４％となった。また、図９（ａ）によれば、一定の周期ごとに判別シグナルは、「脚を開いたまま立位」となった。これは、角速度が閾値を下回ったためである。立脚期から遊脚期になる前後は、脚が地面を蹴り上げる必要があり、その際に関節の角速度が下がり、閾値を下回ったためと考えられる。

動作２では、座位や立位などのＳＢＭのほうが、立ち上がりや歩行などのＤＢＭよりも高い判別率となった。また、図９（ｂ）によれば、座位や立位では、条件を満たし、適切な判別シグナルを出力している。一方で、立ち上がり時の途中で「座位」と判別されている。これは、次のことが原因であると考えられる。立ち上がる時に、重心が前方に移動するために、股関節を曲げる。その後、膝関節を進展させて立位となるが、この際に股関節の角速度が初期の重心移動時に比べて小さくなり、角速度の閾値を下回ったためと考えられる。なお、ＳＢＭにおいて判別率が１００％とならなかったのは、計測時におけるマーカのずれが要因であると考えられる。そして歩行動作に移行してからは、動作１と同じ傾向を示し、同様に立脚期と遊脚期の入れ替わり時に歩行以外の判別をした。

また、動作３の立ち下がり時においても、図９（ｃ）に示すように、動作２の立ち上がり時と同じような結果となった。また、ＳＢＭの方が、ＤＢＭよりも高い判別率となった。
以上の結果から上述の動作判別方法（アルゴリズム）を用いることで、ＳＢＭ及びＤＢＭの動作を判別することが確認され、その有用性も確認できた。

次に、実際のアシスト装具から入力される股関節及び膝関節の角度に基づいて、アルゴリズムについて検証した。
アシスト装具は、図１に示すものを用いた。可変粘弾性特性に基づいて制作されたものである。なお、複雑な要素を排除するために、粘性要素がないものとし、可変弾性特性により稼働するものとした。

図１０、図１１は、本実施形態に係るアルゴリズムのアシスト装具による実験条件及び実験方法を纏めたものである。具体的には、図１０は、図１に示すアシスト装具を被験者に装着し、動作判別実験を行ったときのアルゴリズムである。図１１は、図１０に示す動作判別実験を行うときに設定したパラメータをまとめた表である。
［実験条件］
被験者は、オペレータの指示に従って次の各動作をそれぞれ５回ずつ行った。
１つ目の動作は、座位から始める歩行動作である。被験者は、オペレータの指示で座位から立ち上がり、次のオペレータの指示で歩行を開始する。歩行開始時は、右足から振り上げるように指示する。歩行範囲は５ｍとした。
２つ目の動作は、次のオペレータの指示で座位から立ち上がって立位、次のオペレータの指示で立ち下がって座位とする動作である。
被験者はオペレータの指示で座位から立ち上がり、立位状態になる。
なお、２つの動作実験において、被験者は動作の練習を１５分行ってから実験を開始する。オペレータの指示は、任意に行われる。
動作タイミングの記録は、動作開始時に被験者がスイッチを押すことで行った。
なお、各駆動機構５には、人工筋肉４０の圧力を計測するための圧力センサ及び人工筋肉４０への空気の給排を制御する空圧弁が設けられている。圧力センサ、角度センサ４８Ａ；４８Ｂからの信号は、Ａ/Ｄ変換器を通して記録され、これらの信号に基づいて、動作補助部４の動作を制御する。空圧弁は、Ｄ/Ａ変換器を通して操作される。

続いて成功率を評価する。
被験者は、指示されたタイミングで動作を開始する。その際に被験者の動作と同じ動作がアルゴリズムで判別され、装具がその動作をすれば「成功」と判定する。その際に異なる動作や、動作しなかった場合には「失敗」とする。各動作において、（成功した回数）/（全試行回数）を成功率として評価した。
なお、関節角度・角速度の閾値は、準備実験よりあらかじめ設定した。

本実験で用いるアルゴリズムは、図６で示したものとほぼ同じとした。ほぼ同じとは、先の説明において立ち上がり/立ち下がりとを区別したが、本実験では、立ち上がりと立ち下がりとを区別していない点でほぼ同じと記載した。
本実験でのアルゴリズムでは、立ち上がり/立ち下がりをせずに、前後の動作の判別結果に基づいてを立ち上がりと立ち下がりとを区別するようにした。
具体的には、アルゴリズムにより「立ち上がり/立ち下がり」と判別されたときに、その直前の動作が「座位」として判別されている場合には、その動作は「立ち上がり」と判別し、その直前の動作が「立位」として判別されている場合には、「立ち下がり」として判別する。

さらに、動作確認実験において、動作が遷移する際に、動作判別結果がチャタリングを起こした。そのため、動作が遷移した直後は、しばらくその動作を続けるようなアルゴリズムに修正した。修正したアルゴリズムを図１０に示す。
各動作を続ける時間をｔ_ｓｉｔ［ｓ］、ｔ_{ｓｔａｎｄｉｎｇ}［ｓ］、ｔ_{ｓｉｔｔｉｎｇ}［ｓ］、ｔ_{ｓｔａｎｃｅ}［ｓ］、ｔ_{ｓｔａｎｃｅ_ｗｉｏ}［ｓ］、ｔ_ｇａｉｔ［ｓ］として示す。
これらの時間は、動作確認実験において設定した。図１１に本アルゴリズム（プログラム）で使うパラメータの値を纏めて示す。

実験結果
以下に、歩行動作、立ち上がり動作の２つの実験結果について説明する。
歩行動作の実験結果と考察
図１２（ａ），（ｂ），（ｃ）は、本実験での判別シグナルの結果を示す。また、図１２（ｄ）の表に成功率を示す。
本実験におけるシグナルの結果は、３つのパターンに大別される。
パターン１：歩行
パターン２：歩行中に立ち下がりの信号
パターン３：歩行中に立位の信号
、である。

パターン１（図１２（ａ））において、被験者が歩行動作になったとき、図９（ａ）のように「歩行」と、「脚を開きながら立位」を周期的に繰り返している。これは、シミュレーションと同様の結果が得られた。

パターン２（図１２（ｂ））において、被験者が歩行動作になったとき、判別シグナルは「立ち下がり」となった。これは、脚を動かし始めたときに、被験者が腰を引いてしまい、装具が相対的に前かがみになった。そして、装具の両脚の角速度が同じ符号となったためと考えられる。即ち、脚を交互に動かしていない判別となり「立ち下がり」になったと考える。

パターン３（図１２（ｃ））において、被験者が歩行動作になっても判別シグナルは、「立位」のままであった。これは、被験者が右脚を振り上げたものの、装具の被験者への密着度が低かった。そのため、被験者が動いているものの装具がその動きに追従できていなかった。したがって、関節角速度が閾値を下回り、ＳＢＭの判別をした。

立ち上がりの実験結果と考察
図１３（ａ）（ｂ）に立ち上がりの実験結果を示し、図１３（ｃ）に成功率を示す。歩行動作の実験と同様にパターンで分けられる。パターン１：成功パターン、パターン２：立ち上がり途中に立ち下がりである。
パターン１（図１３（ａ））について、図１０の直前の動作に基づいて「立ち上がり」と「立ち下がり」を判別するアルゴリズムが機能している。
パターン２（図１３（ｂ））において、「立ち上がり」の途中で「立ち下がり」になっている。これは、次のことが原因であると考える。被験者が立ち上がろうとすると、判別シグナルは「立ち上がり」になる。このとき、「立ち上がり」のプログラムが実行されるが、このプログラムが終わっても被験者はまだ立位になっていなかった。そのため、「立位」ではなく「立ち下がり」になった。

以上説明したように、上記動作判別アルゴリズムに基づいてモーションキャプチャで得られた人間の関節角度を用いて行ったシミュレーション、さらに、シミュレーション結果に基づき、実機での検証を行った結果、角度に基づいて人の動作の判別に有効との結果が得られた。

なお、上記実施形態では、角度センサから出力される角度を特徴量として、角度及び角度の変化に基づいてアシスト装置の装着者の動作を判別するものとして説明したがこれに限定されない。
例えば、アシスト装具と装着者との間の相互反力に基づいて動作を判別することができる。

図１４は、アシスト装具と装着者間に生じる相互反力の向きの定義を示している。
また、図１５は、装具と装着者の間に生じる相互反力を用いて、装着者の動作を判別する動作判別アルゴリズムを示す。
本実施形態に係る動作判別方法は、装着者が動こうとする力に対して、装具に生じる反力を利用する。例えば，装具が「座位」姿勢をアシストしている場合、装着者が立ち上がろうとすると装具は装着者に引っ張られる。この特徴を利用することで本動作判別方法を構築することができる。

本動作判別方法においても、前述の間接の角度変化に基づくアルゴリズムと同様に、「立位」、「座位」、「立ち上がり」、「立ち下がり」、「歩行」の５つの動作を想定して示す。
図１４に示すように、腰部に設けた力センサが出力する力をＦｗ、股部に設けた力センサが出力する力を右（Ｒｉｇｈｔ），左（Ｌｅｆｔ）の添え字をつけてＦｈ＿Ｒ，Ｆｈ＿Ｌとする。

本動作判別方法は、最初に腰部の動きから判別を開始する。Ｆｗがある閾値を超えたときに、装着者が腰を曲げようとしていると判別できることから、立位及び歩行と、それ以外の動作とに分けることができる。このときの閾値は、例えば装着者が動き始めてから装具がその動きに追従し始めるときに生じる反力をあらかじめ調べることで得る。

まず、立位と歩行の判別について述べる。Ｆｗがある閾値を超えずに、右足と左足の反力が正負交互になれば歩行と判別する。そうでなければどの箇所も反力がないため、立位と判別できる。

次に、座位，立ち上がり，立ち下がりを判別する。
座位時に、上半身の一部と股の重さによって生じる股のセンサが出力する力をＦｈ_ｓｉｔ_ｔｈｒｅとして閾値を設定すると、立ち上がり時には、センサは引っ張られる方向に力が働くため、Ｆｈ＜Ｆｈ_ｓｉｔ_ｔｈｒｅである。また、立ち下がり時には、センサが圧縮される方向に力が働くため、Ｆｈ＞Ｆｈ_ｓｉｔ_ｔｈｒｅとなる。そして、座位時にはＦｈ＝Ｆｈ_ｓｉｔ_ｔｈｒｅとなると考えることができる。

図１５は、前述した装具と装着者の間に生じる相互反力に基づく動作判別アルゴリズムを示すフローチャートである。

以上説明したように、人の動作に従動的に可動する動作補助部４に設けたセンサにより検出された情報を、人の動作の特徴に基づいて情報同士、或いは情報に対してあらかじめ設定した閾値とを比較することにより、人の動作を判別することができる。
そして、装具を制御する動作制御装置８４に、動作判別装置８６において判別された動作に対応する判別値（シグナル）を出力することにより、装具がアシスト動作やバックドライブ動作をするように、人工筋肉４０及び連結体４２を制御することができる。即ち、動作補助部４に取り付けたあらゆるセンサからの情報を、情報同士、或いは閾値と比較することで装着者の動作判別をすることができる。

なお、動作判別装置８６は、動作制御装置８４に含ませて構成しても良く、またその逆であっても良い。

また、上記実施形態では、人の下肢の動作をアシストするアシスト装置を用いて、本実施形態に係る動作判別装置８６について説明したが、その部位は、下肢に限定されず、腕や手等の上肢の部位の動作の判別にも適用できる。

また、上記実施形態では、アシスト装置１が、人工筋肉４０の動作と連結体４２の機能により、アシスト力を人に作用させるものとして説明したが、上述の動作判別装置８６が適用されるアシスト装置は、上述の人工筋肉４０の動作と連結体４２の機能により、アシスト力を人に作用させるものに限定されず、人工筋肉４０のみによって人にアシスト力を作用させるものであったり、連結体４２の機能によりアシスト力を作用させるものであっても良い。

１ アシスト装置、２ フレーム、３ 固定ベルト、
４ 動作補助部、５ 駆動機構、８ 制御部、
２０ 大腿フレーム、２２ 下腿フレーム、２４ 腰フレーム、４０ 人工筋肉、
４１ バネ、４２ 連結体、４４ プーリー、４６ ワイヤ、４８ 角度センサ、
５０ 円筒体、５１ カーボン繊維、５３Ａ 端子部材、５６ 気室、
６０ ケース、６４ コア、６９ 磁性流体、
８０ 空気給排装置、８４ 動作制御装置、８６ 動作判別装置、
８６Ａ バランス状態判別手段、８６Ｂ 脚動作判別手段、
８６Ｃ 脚整列状態判別手段、８６Ｄ 座位立位判別手段。

Claims (10)

1. 関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、
   他方の部位に装着される第２装具と、
   人の関節の動作に追従して前記第１装具と前記第２装具とを回転可能に連結する連結体と、
   前記第１装具及び前記第２装具間に、相対的な回転力を生じさせる人工筋肉と、
   人の動作が前記第１装具及び前記第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段と、
   を備えたアシスト装置を装着した人の動作を判別する動作判別装置であって、
   前記特徴量検出手段により検出された特徴量の時間変化を、あらかじめ設定された動作を判別するための閾値と比較し、人の動作を判別する比較判別手段を備え、
   前記比較判別手段は、
   体の重心の移動を伴わない動作と体の重心の移動を伴う動作とを判別するバランス状態判別手段と、
   脚を交互に動かしているかどうかについて判別する脚動作判別手段と、
   脚が整列状態にあるかどうかを判別する脚整列状態判別手段と、
   座位と立位を判別する座位立位判別手段とを含み、
   前記脚動作判別手段は、前記バランス状態判別手段で判別された動作に基づいて脚を交互に動かしているかどうかについて判別し、
   前記脚整列状態判別手段は、前記バランス状態判別手段で判別された動作に基づいて脚が整列状態にあるかどうかを判別し、
   座位立位判別手段は、前記前記脚整列状態判別手段で判別された動作に基づいて座位と立位を判別することにより人の動作を判別することを特徴とする動作判別装置。
2. 関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、
   他方の部位に装着される第２装具と、
   電気的な信号に基づいて機能性流体の粘性が変化し、回転抵抗が可変に構成され、人の関節の動作に追従して前記第１装具と前記第２装具とを回転可能に連結する連結体と、
   人の動作が前記第１装具及び前記第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段と、
   を備えたアシスト装置を装着した人の動作を判別する動作判別装置であって、
   前記特徴量検出手段により検出された特徴量の時間変化を、あらかじめ設定された動作を判別するための閾値と比較し、人の動作を判別する比較判別手段を備え、
   前記比較判別手段は、
   体の重心の移動を伴わない動作と体の重心の移動を伴う動作とを判別するバランス状態判別手段と、
   脚を交互に動かしているかどうかについて判別する脚動作判別手段と、
   脚が整列状態にあるかどうかを判別する脚整列状態判別手段と、
   座位と立位を判別する座位立位判別手段とを含み、
   前記脚動作判別手段は、前記バランス状態判別手段で判別された動作に基づいて脚を交互に動かしているかどうかについて判別し、
   前記脚整列状態判別手段は、前記バランス状態判別手段で判別された動作に基づいて脚が整列状態にあるかどうかを判別し、
   座位立位判別手段は、前記前記脚整列状態判別手段で判別された動作に基づいて座位と立位を判別することにより人の動作を判別することを特徴とする動作判別装置。
3. 関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、
   他方の部位に装着される第２装具と、
   電気的な信号に基づいて機能性流体の粘性が変化し、回転抵抗が可変に構成され、人の関節の動作に追従して前記第１装具と前記第２装具とを回転可能に連結する連結体と、
   前記第１装具及び前記第２装具間に、相対的な回転力を生じさせる人工筋肉と、
   人の動作が前記第１装具及び前記第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段と、
   を備えたアシスト装置を装着した人の動作を判別する動作判別装置であって、
   前記特徴量検出手段により検出された特徴量の時間変化を、あらかじめ設定された動作を判別するための閾値と比較し、人の動作を判別する比較判別手段を備え、
   前記比較判別手段は、
   体の重心の移動を伴わない動作と体の重心の移動を伴う動作とを判別するバランス状態判別手段と、
   脚を交互に動かしているかどうかについて判別する脚動作判別手段と、
   脚が整列状態にあるかどうかを判別する脚整列状態判別手段と、
   座位と立位を判別する座位立位判別手段とを含み、
   前記脚動作判別手段は、前記バランス状態判別手段で判別された動作に基づいて脚を交互に動かしているかどうかについて判別し、
   前記脚整列状態判別手段は、前記バランス状態判別手段で判別された動作に基づいて脚が整列状態にあるかどうかを判別し、
   座位立位判別手段は、前記前記脚整列状態判別手段で判別された動作に基づいて座位と立位を判別することにより人の動作を判別することを特徴とする動作判別装置。
4. 前記特徴量検出手段は、前記連結体の回転角度を検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３いずれかに記載の動作判別装置。
5. 前記特徴量検出手段は、前記第１装具及び前記第２装具を装着した人が動こうとしたときに、前記第１装具又は前記第２装具と人との間に生じる相互反力を検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３いずれかに記載の動作判別装置。
6. 関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、
   他方の部位に装着される第２装具と、
   電気的な信号に基づいて機能性流体の粘性が変化し、回転抵抗が可変に構成され、人の関節の動作に追従して前記第１装具と前記第２装具とを回転可能に連結する連結体と、
   人の動作が前記第１装具及び前記第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段と、
   を備えたアシスト装置を装着した人の動作を判別する動作判別プログラムであって、
   前記特徴量検出手段により検出された特徴量の時間変化を、動作を判別するためにあらかじめ設定された閾値と比較し、
   体の重心の移動を伴わない動作と、体の重心の移動を伴う動作とを判別する第１のステップと、
   脚を交互に動かしているかどうかについて判別する第２のステップと、
   脚が整列状態にあるかどうかを判別する第３のステップと、
   座位と立位を判別する第４のステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記第２のステップは、前記第１のステップの判別結果に基づいて脚を交互に動かしているかどうかについて判別し、
   前記第３のステップは、前記第１のステップの判別結果に基づいて脚が整列状態にあるかどうかを判別し、
   前記第４のステップは、前記第３のステップの判別結果に基づいて座位と立位を判別することを特徴とする動作判別プログラム。
7. 関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、
   他方の部位に装着される第２装具と、
   人の関節の動作に追従して前記第１装具と前記第２装具とを回転可能に連結する連結体と、
   前記第１装具及び前記第２装具間に、相対的な回転力を生じさせる人工筋肉と、
   人の動作が前記第１装具及び前記第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段と、
   を備えたアシスト装置を装着した人の動作を判別する動作判別プログラムであって、
   前記特徴量検出手段により検出された特徴量の時間変化を、動作を判別するためにあらかじめ設定された閾値と比較し、
   体の重心の移動を伴わない動作と、体の重心の移動を伴う動作とを判別する第１のステップと、
   脚を交互に動かしているかどうかについて判別する第２のステップと、
   脚が整列状態にあるかどうかを判別する第３のステップと、
   座位と立位を判別する第４のステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記第２のステップは、前記第１のステップの判別結果に基づいて脚を交互に動かしているかどうかについて判別し、
   前記第３のステップは、前記第１のステップの判別結果に基づいて脚が整列状態にあるかどうかを判別し、
   前記第４のステップは、前記第３のステップの判別結果に基づいて座位と立位を判別することを特徴とする動作判別プログラム。
8. 関節を介して接続される人の一方の部位に装着される第１装具と、
   他方の部位に装着される第２装具と、
   電気的な信号に基づいて機能性流体の粘性が変化し、回転抵抗が可変に構成され、人の関節の動作に追従して前記第１装具と前記第２装具とを回転可能に連結する連結体と、
   前記第１装具及び前記第２装具間に、相対的な回転力を生じさせる人工筋肉と、
   人の動作が前記第１装具及び前記第２装具に及ぼす影響を特徴量として検出する特徴量検出手段と、
   を備えたアシスト装置を装着した人の動作を判別する動作判別プログラムであって、
   前記特徴量検出手段により検出された特徴量の時間変化を、動作を判別するためにあらかじめ設定された閾値と比較し、
   体の重心の移動を伴わない動作と、体の重心の移動を伴う動作とを判別する第１のステップと、
   脚を交互に動かしているかどうかについて判別する第２のステップと、
   脚が整列状態にあるかどうかを判別する第３のステップと、
   座位と立位を判別する第４のステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記第２のステップは、前記第１のステップの判別結果に基づいて脚を交互に動かしているかどうかについて判別し、
   前記第３のステップは、前記第１のステップの判別結果に基づいて脚が整列状態にあるかどうかを判別し、
   前記第４のステップは、前記第３のステップの判別結果に基づいて座位と立位を判別することを特徴とする動作判別プログラム。
9. 前記特徴量が、前記連結体の回転角度であることを特徴とする請求項６乃至請求項８いずれかに記載の動作判別プログラム。
10. 前記特徴量が、前記第１装具及び前記第２装具を装着した人が動こうとしたときに、前記第１装具及び前記第２装具と人との間に生じる相互反力であることを特徴とする請求項６乃至請求項８いずれかに記載の動作判別プログラム。

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