JP6972088B2 - 補助力設定方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、補助力設定方法及び装置に関する。

最近、高齢化社会の深刻化に伴って関節に問題が発生し、これに対する痛みと不自由を訴える人が増加している。これにより、関節の不自由な老人や患者の歩行を円滑にする歩行補助装置に対する関心が高まっている。また、軍事用などの目的で人体の筋力を強化させるための歩行補助装置が開発されている。

例えば、歩行補助装置は、ユーザの胴体に装着される胴体フレーム、胴体フレームの下側に結合してユーザの骨盤を取り囲む骨盤フレームと、ユーザの大腿部及びふくらはぎ、足部位に装着される大腿部フレーム、ふくらはぎフレーム、足フレームから構成される。骨盤フレームと大腿部フレームは股関節部によって回転可能に連結され、大腿部フレームとふくらはぎフレームは膝関節部により回転可能に連結され、ふくらはぎフレームと足フレームは足首関節によって回転可能に連結されている。

最近では、ユーザがより便利に歩行できるように補助するための研究が続いている。

本発明の目的は、補助力設定方法及び装置を提供することにある。

一実施形態に係る補助力設定装置は、ユーザの身体情報を抽出する身体情報抽出部と、人体モデルに前記身体情報を適用して参照歩行モデルを生成する参照歩行モデル生成部と、前記参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置が前記ユーザに提供する補助力を調整して最適の補助力を設定する補助力設定部とを含む。

前記身体情報は、前記ユーザに関する関節情報、筋肉情報、及び神経情報のうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記身体情報抽出部は、動きキャプチャ装置又はフォースプレート装置のうち少なくとも１つを用いて前記関節情報を決定してもよい。

前記補助力設定部は、前記ユーザに関するＭＣＯＴ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ Ｃｏｓｔ Ｏｆ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）を算出することによって前記ユーザが歩行に消費する新陳代謝のエネルギー量を決定し、前記決定された新陳代謝のエネルギー量に基づいて前記補助力を調整してもよい。

前記補助力設定部は、歩行のために前記ユーザの筋肉が用いる力、前記筋肉の移動速度、前記ユーザの移動距離、及び前記筋肉の質量を用いて前記ＭＣＯＴを算出してもよい。

前記補助力設定部は、初期補助力プロファイルを生成し（前記初期補助力プロファイルは、前記参照歩行モデルに基づいて周期に応じて変化する前記補助力の変化軌跡を示す）、前記初期補助力プロファイルから前記変化軌跡を調整することによって前記ＭＣＯＴが最小となる最適の補助力プロファイルを決定してもよい。

前記補助力設定部は、前記ＭＣＯＴが最小となるまで、前記ＭＣＯＴが減少するように前記変化軌跡を調整してもよい。

前記補助力設定部は、前記変化軌跡の調整による前記ＭＣＯＴの変化率を決定してもよい。

前記補助力設定部は、動的計画法又はＲＲＴ（Ｒａｐｉｄｌｙ−ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｒａｎｄｏｍ Ｔｒｅｅ）を用いて前記最適の補助力プロファイルを決定してもよい。

前記ユーザのヒップの関節角度及びヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する駆動器をさらに含んでもよい。

前記補助力設定部は、前記参照歩行モデルに基づいて、前記駆動器のゲインを調整することによって前記ＭＣＯＴが最小となる前記最適のゲインを決定してもよい。

前記補助力設定部は、前記ヒップの関節角度及び前記ヒップの関節角速度のうち少なくとも１つをリアルタイムに測定してもよい。

前記補助力設定部は、前記ＭＣＯＴが最小となるまで前記ゲインを調整してもよい。

前記補助力設定部は、前記ゲインの調整による前記ＭＣＯＴの変化率を決定してもよい。

前記補助力設定部は、ニュートンメソッドを用いて前記最適のゲインを決定してもよい。

前記補助力設定部は、前記測定されたヒップの関節角度又はヒップの関節角速度が閾値範囲を超過する場合、前記最適のゲインを決定してもよい。

他の実施形態に係る歩行補助装置は、歩行補助装置のユーザの身体情報に基づいてモデリングされた参照歩行モデルを外部ソースから受信する受信部と、前記参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置が前記ユーザに提供する補助力を調整して最適の補助力を設定する補助力設定部とを含む。

前記歩行補助装置は、前記歩行補助装置が動作する第１動作モード及び第２動作モードのいずれか１つのモードで動作するかを選択する選択部をさらに含んでもよい。

前記第１動作モードは、前記歩行補助装置が前記ユーザに前記補助力を提供してもよい。

前記第２動作モードは、前記歩行補助装置が前記最適の補助力を設定してもよい。

前記補助力設定部は、前記選択部で前記第２動作モードが選択された場合、前記最適の補助力を設定してもよい。

前記補助力設定部は、ＭＣＯＴを算出して前記ユーザが歩行に消費する新陳代謝のエネルギー量を決定し、前記決定されたエネルギー量に基づいて前記補助力を調整してもよい。

前記補助力設定部は、初期補助力プロファイルを生成し（前記初期補助力プロファイルは、前記参照歩行モデルに基づいて周期に応じて変化する前記補助力の変化軌跡を示す）、前記初期補助力プロファイルから前記変化軌跡を調整することによって前記ＭＣＯＴが最小となる最適の補助力プロファイルを抽出してもよい。

前記歩行補助装置は、前記ユーザのヒップの関節角度及びヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する駆動器をさらに含んでもよい。

前記補助力設定部は、前記参照歩行モデルに基づいて前記駆動器のゲインを調整することによって前記ＭＣＯＴが最小となる前記最適のゲインを決定してもよい。

更なる一実施形態に係る歩行補助装置は、ユーザの脚に着用される補助装置と、

前記補助装置が駆動するように補助力を生成する駆動器と、前記ユーザに関する身体情報に基づいて前記ユーザの歩行をモデリングした参照歩行モデルに基づいて前記補助力を決定するコントローラとを含む。

前記身体情報は、前記ユーザの関節情報、筋肉情報、及び神経情報のうち１つ以上であってもよい。

前記コントローラは、一般身体モデルに前記ユーザに関する前記身体情報を適用することによって前記参照歩行モデルを生成してもよい。

前記コントローラは、前記ユーザが歩行に消費する新陳代謝のエネルギー量に基づいて前記補助力を算出してもよい。

本発明によると、補助力設定方法及び装置を提供することができる。

一実施形態に係る歩行補助装置を説明するための図である。 一実施形態に係る歩行補助装置を説明するための図である。 一実施形態に係る補助力設定装置を示すブロック図である。 一実施形態に係る歩行補助装置を示すブロック図である。 一実施形態に係る最適の補助力プロファイルの抽出を示した動作フローチャートである。 一実施形態に係る最適のゲインの抽出を示した動作フローチャートである。 一実施形態に係る関節情報の抽出を説明するための図である。 一実施形態に係る参照歩行モデルを説明するための図である。 一実施形態に係る最適の補助力プロファイルの抽出を説明するための図である。 一実施形態に係る最適の補助力プロファイルの抽出を説明するための図である。 一実施形態に係る歩行環境の変化に対する最適のゲインの抽出を説明するための図である。 一実施形態に係る歩行環境の変化に対する最適のゲインの抽出を説明するための図である。 一実施形態に係る最適の補助力の設定を説明するための図である。 一実施形態に係る最適の補助力プロファイルの提供のためのインタフェースを説明するための図である。 一実施形態に係る補助力設定方法を示した方法フローチャートである。 他の一実施形態に係る歩行補助方法を示した方法フローチャートである。

以下で説明する実施形態は、添付の図面を参照して説明する。各図面で提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。

以下で説明する実施形態は様々な変更が加えられてもよい。以下で説明する実施形態は実施形態に対して限定しようとするものではなく、これに対する全ての変更、均等物ないし代替物を含むものとして理解しなければならない。

実施形態で用いる用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられたものとして、実施形態を限定しようとする意図は有しない。単数の表現は文脈上、明白に相異に意味しない限り複数の表現を含む。本明細書で、「含む」又は「有する」などの用語は明細書上に記載された特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれを組み合わせたものが存在することを指定しようとするものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。

相異に定義されない限り、技術的であるか科学的な用語を含み、ここで用いられる全ての用語は、実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義されているような用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈するべきであって、本出願で明白に定義しない限り、理想的であるか過度に形式的な意味として解釈されることはない。

また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同一の構成要素は同一の参照符号を付与し、それに対する重複説明は省略することにする。実施形態の説明において関連の公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明を省略する。

図１Ａ及び１Ｂは、一実施形態に係る歩行補助装置を説明するための図である。図１Ａ及び１Ｂを参照すると、歩行補助装置１００は、ユーザに装着されてユーザの歩行を補助する。歩行補助装置は駆動器１１０、センサ部１２０、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）センサ１３０、及びコントローラ１４０を含む。図１ではヒップタイプ（ｈｉｐ−ｔｙｐｅ）の歩行補助装置が示されているが、これに制限されることはない。例えば、異なる側面によると、下肢全体をサポートする形態又は下肢の一部をサポートする形態に適用されてもよい。下肢の一部をサポートする形態の歩行補助装置は、膝までサポートする形態、足首までサポートする形態、全身をサポートする形態として様々である。

駆動器１１０は、ユーザの両側のヒップの関節を駆動させることができ、ユーザの右側及び左側のヒップ部分に位置する。

センサ部１２０は、歩行時にユーザの両側のヒップの関節角度情報を測定する。センサ部１２０でセンシングされる両側のヒップの関節角度情報は、両側のヒップの関節角度、両側のヒップの関節角度の差、及び両側のヒップの関節運動方向のうち少なくとも１つを含んでもよい。一実施形態に係るセンサ部１２０は、駆動器１１０内に位置してもよい。

他の一実施形態に係るセンサ部１２０は、ポテンショメータを含んでもよい。ポテンショメータは、ユーザの歩行動作によるＲ軸、Ｌ軸の関節角度の変化量又はＲ軸、Ｌ軸の関節角速度の変化量のうち少なくとも１つをセンシングすることができる。

ＩＭＵセンサ１３０は、ユーザが歩行時の加速度情報と姿勢情報を測定する。例えば、ＩＭＵセンサ１３０は、ユーザの歩行動作によるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度の変化量又はＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸角速度の変化量のうち少なくとも１つをセンシングする。ＩＭＵセンサ１３０で測定された加速度情報に基づいて、ユーザの足の着地時点を検出し得る。ただし、センサ部１２０に足の着地時点を検出できるセンサが含まれている場合、ＩＭＵセンサ１３０は、歩行動作の認識において歩行補助装置１００に含まれなくてもよい。

また、歩行補助装置１００は、先に説明したセンサ部１２０及びＩＭＵセンサ１３０の他に、歩行動作によるユーザの運動量又は生体信号などの変化をセンシングできる他のセンサ（例えば、筋電図センサ）を含んでもよい。

コントローラ１４０は、駆動器１１０がユーザの歩行を助けるための補助力（又は補助トルク）を出力するように駆動器１１０を制御する。例えば、ヒップタイプの歩行補助装置１１０で駆動器１１０は２つであってもよく、コントローラ１４０は、駆動器１１０が駆動器１１０に対応する補助力を出力するよう、駆動器１１０に制御信号を出力し得る。コントローラ１４０で出力された制御信号に基づいて、駆動器１１０は補助力を出力し、ユーザのヒップの関節を認識された歩行動作に適するように駆動させることができる。ここで、補助力は外部によって設定されてもよく、コントローラ１４０が補助力を設定してもよい。

図２は、一実施形態に係る補助力設定装置を示すブロック図である。

一側面によると、補助力設定装置２００は、歩行補助装置１００と物理的に独立した別の装置であり得る。他の側面によると、補助力設定装置２００は、歩行補助装置１００の内部で論理的なモデルとして実現され得る。例えば、補助力設定装置２００はコントローラ１４０に実現されてもよい。

補助力設定装置２００は、身体情報抽出部２１０、参照歩行モデル生成部２２０、及び補助力設定部２３０を含む。

身体情報抽出部２１０は、ユーザの身体情報を抽出する。ここで、身体情報は、ユーザの関節情報、筋肉情報又は神経情報のうち少なくとも１つを含んでもよい。関節情報は、関節の長さ、関節の重さ、関節の慣性モーメント、及び関節間の連結位置などを含み、関節情報は、身体セグメントパラメータ（ｂｏｄｙ ｓｅｇｍｅｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）のように表現され得る。

身体情報抽出部２１０は、動きキャプチャ（ｍｏｔｉｏｎ ｃａｐｔｕｒｅ）装置又はフォースプレート（ｆｏｒｃｅ ｐｌａｔｅ）装置を用いてユーザの歩行情報を測定し、測定された歩行情報を用いてユーザの関節情報を抽出することができる。例えば、ユーザの関節にマーカーが付着している場合、身体情報抽出部２１０は、動きキャプチャ装置を用いてユーザの関節の長さ、位置に関する情報、及び歩行による関節の移動情報を測定する。身体情報抽出部２１０は、測定された情報を用いて各関節の長さ、関節間の連結位置を取得し得る。また、ユーザの足の下方に６軸フォースプレートが設置されている場合、身体情報抽出部２１０は、６軸フォースプレートを用いて歩行による地面反力を測定し、動きキャプチャ装置及び６軸フォースプレートを用いて測定した情報に動力学モデル及び最適化した方式を適用して正確な関節情報を抽出することができる。

また、一実施形態に係る身体情報抽出部２１０は、ユーザの身長及び体重などの情報のみを取得し、統計情報を用いて比例的に関節情報を算出し得る。

また、身体情報抽出部２１０は、関節情報に基づいて筋肉情報を推定する。筋肉情報は筋肉活性特性を示すものとして、例えば、筋肉情報は一時的な最大筋力、筋持久力、筋力最大値を含んでもよい。また、筋肉情報は、筋肉パラメータ（ｍｕｓｃｌｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）のように表現される。一例として、身体情報抽出部２１０は、関節情報を用いて人体内部で作用するモーメントを推定し、関節情報、推定されたモーメント、及び筋肉と骨格が密着した位置情報に基づいてシミュレーションを行うことで筋肉が発生する力を算出し得る。身体情報抽出部２１０は、筋肉が発生する力に関する情報を用いて、筋肉の使用量又は左右対称情報を推定し、筋肉の使用量又は左右対称情報のうち少なくとも１つを用いて筋肉が正常状態であるか否かを判断する。また、筋肉が非常状態であると判断される場合、身体情報抽出部２１０は、ユーザの歩行情報を用いてユーザの病症パターンを推定することができる。身体情報抽出部２１０は、ユーザの病症パターンをモデリングし、関節情報及びモデリングした病症パターンに基づいて筋肉情報を抽出し得る。

一実施形態に係る身体情報抽出部２１０は、筋電図（ＥｌｅｃｔｒｏＭｙｏＧｒａｍ：ＥＭＧ）センサを用いて歩行によるユーザの筋電図信号を測定し、筋電図信号を用いて筋肉活性特性を推定することができる。

また、身体情報抽出部２１０は、歩行を行うユーザの神経情報を抽出する。筋肉に力を発生させるためには神経系で発生する微細励磁（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ）信号が必要であり、励磁信号が端緒となって筋肉量のフィードバックが適用されることがあり、これによって力が発生する。これに対して一般的な神経反応における遅延速度とは異なる信号との連鎖反応の関係に関する情報が必要となるが、身体情報抽出部２１０はこのような一連の神経に関する情報を抽出し、補助力設定装置２００は抽出した神経情報を用いることで正確な人の運動を推定することができる。神経情報は神経伝達速度を含み、神経情報はフィードバック増幅利益などの神経パラメータ（ｎｅｕｒａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）のように表現されてもよい。

参照歩行モデル生成部２２０は、予め決定した人体モデルにユーザの身体情報を適用して参照歩行モデルを生成する。ここで、参照歩行モデルはユーザの筋肉制御機構（メカニズム）を再現したもので、ユーザの身体特性を反映してユーザの歩行をシミュレーションしたモデルを示す。参照歩行モデル生成部２２０は、身体情報抽出部２１０で抽出した関節情報、筋肉情報又は神経情報のうち少なくとも１つを、予め決定した人体モデルに適用したシミュレーションを用いて参照歩行モデルを生成し得る。一例として、参照歩行モデル生成部２２０は、ＣＭＣ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｍｕｓｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）方式などの最適化した方式を用いて、シミュレーション上で歩行を行うことができるように筋肉に命令を提供する比例微分コントローラを生成し、比例微分コントローラを用いて参照歩行モデルを抽出することができる。

一実施形態に係る参照歩行モデル生成部２２０は、身体情報抽出部２１０でモデリングされたユーザの病症パターンに基づいて、ユーザの病症が適用された参照歩行モデルを生成し得る。

補助力設定部２３０は、参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置がユーザに提供する補助力を調整し得る。一側面によると、補助力設定部２３０は、参照歩行モデルに基づいて補助力を最適の補助力として調整し得る。

例えば、補助力設定部２３０は、ユーザが歩行に消費するエネルギーが最小となるように、歩行補助装置がユーザに伝達する補助力が最適の補助力となるよう補助力を設定し得る。一般に、ユーザは、与えられた筋肉の条件下で所望する速度の歩行をするために最小限のエネルギーを用いて歩行する。もし、特定の筋肉が損傷した場合、ユーザは、変更された筋肉の条件下で最小限のエネルギーを消費するように歩行する。また、歩行補助装置は、駆動器を用いて補助力を生成し、生成された補助力をユーザに提供することができる。

ユーザの特性を考慮することなく一貫してユーザに補助力が提供される場合、ユーザは歩行に多くのエネルギーを消費することがある。例えば、左側のハムストリング筋肉が損傷し、右側のハムストリング筋肉は正常であっても、歩行補助装置が左側及び右側の全てに同一の補助力を提供すれば、ユーザは歩行に多くのエネルギーを消費するようになり、円滑に歩行を行うことが困難である。歩行補助装置１００は、ユーザの特性を考慮してユーザが歩行に消費するエネルギーを最小にする最適の補助力をユーザに提供することができる。

参照歩行モデルにはユーザの身体情報が反映されているため、補助力設定部２３０は参照歩行モデルをシミュレーションに適用し、シミュレーション上でユーザの歩行を実現することができる。また、補助力設定部２３０は、参照歩行モデルに歩行補助装置１００が駆動器１１０を用いて補助力を伝達する機構（メカニズム）を適用し得る。そのため、補助力設定部２３０は、シミュレーション上で歩行補助装置を着用したユーザの歩行を実現できる。補助力設定部２３０は、歩行補助装置１００を着用したユーザの歩行を実現するシミュレーションに基づいて、歩行補助装置１００がユーザに提供する補助力を調整して最適の補助力を設定し得る。

補助力設定部２３０は、ＭＣＯＴ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ Ｃｏｓｔ Ｏｆ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）を算出してユーザが歩行に消費するエネルギーを抽出する。ＭＣＯＴは、ユーザが歩行をするために消費する代謝エネルギーを意味する。補助力設定部２３０は、ユーザのそれぞれの関節の筋肉で歩行するために消費するエネルギーの和を取得することで、ＭＣＯＴを算出することができる。ＭＣＯＴは、下記の数式（１）のように示してもよい。

ここで、Ｅはユーザが歩行に消費するエネルギーを示し、Ｆは歩行のために各筋肉が用いる力を示し、ｖは各筋肉の移動速度を示し、ｌはユーザの移動距離を示し、ｍは筋肉の総質量を示し、Ｆ・ｖは各関節の筋肉の一律を示す。補助力設定部２３０は、ＭＣＯＴを目的関数として設定し、目的関数が最小となる最適の補助力を設定し得る。一実施形態に係る移動距離ｌは一歩を示し、この場合にＥは一歩の歩行のためにユーザが消費するエネルギーを示す。

一実施形態に係る補助力設定部２３０は、補助力の変化軌跡を調整してＭＣＯＴが最小となる最適の補助力プロファイルを抽出する。ここで、補助力プロファイルは、予め決定した周期による補助力の変化軌跡を示す。例えば、補助力プロファイルは、ユーザが一歩歩行する間にユーザに印加される補助力の変化軌跡を示す。

補助力設定部２３０は補助力の初期変化軌跡を設定し、設定された初期変化軌跡を初期補助力プロファイルに設定することができる。一実施形態に係る補助力設定部２３０は、ユーザが正常な歩行を行うために歩行補助装置１００がユーザに提供しなければならない補助力の変化パターンを初期変化軌跡として設定し得る。例えば、補助力設定部２３０は、ユーザの身体情報に基づいて正常な歩行を行うためにユーザの各筋肉に要求される力、及びユーザの各筋肉が実際に発生される力を抽出し、抽出された力の差を用いて補助力の初期変化軌跡を設定することができる。他の一実施形態に係る補助力設定部２３０は、予め決定した補助力の変化軌跡を補助力の初期変化軌跡に設定することができる。

補助力設定部２３０は、初期変化軌跡を調整して最適の補助力プロファイルを生成する。補助力設定部２３０は、初期変化軌跡によるＭＣＯＴを抽出し、初期変化軌跡を調整し得る。ここで、補助力設定部２３０は、変化軌跡の調整によるＭＣＯＴの変化率を抽出し、抽出されたＭＣＯＴの変化率に基づいてＭＣＯＴが最小となるまで、ＭＣＯＴが減少するように変化軌跡を調整し得る。例えば、補助力設定部２３０は、変化軌跡の微小変化によるＭＣＯＴの変化率を抽出し、ＭＣＯＴがこれ以上減少しないまで変化軌跡を調整できる。ＭＣＯＴが最小値であると判断される場合、補助力設定部２３０は、ＭＣＯＴが最小値である時の変化軌跡を最適の変化軌跡として設定し、最適の変化軌跡による最適の補助力プロファイルを生成することができる。歩行補助装置が最適の補助力プロファイルにより補助力を提供する場合、ユーザは少ないエネルギーで容易に歩行できることから、歩行補助装置の効用性は向上される。

一実施形態に係る補助力設定部２３０は、動的計画法（ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）又はＲＲＴ（Ｒａｐｉｄｌｙ−ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｒａｎｄｏｍ Ｔｒｅｅ）を用いてＭＣＯＴが最小となる最適の変化軌跡を抽出する。また、これに限定されることなく、補助力設定部２３０は、動的計画法、ＲＲＴの他にも、最適値を抽出できる更なる方式を用いてＭＣＯＴが最小となる最適の変化軌跡を抽出することができる。

一実施形態に係る補助力設定部２３０は、参照歩行モデルに基づいてユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する歩行補助装置の駆動器のゲインを調整し、ＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出し得る。

補助力設定部２３０は、ユーザに付着したセンサ（例えば、歩行補助装置に装着されたセンサ）を用いてユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を測定し得る。補助力設定部２３０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度に応じて他の補助力を設定し得る。一実施形態に係る補助力設定部２３０は、ヒップの関節角度又はヒップの関節角速度に対応する補助力を予め設定し得る。例えば、ユーザの左側ヒップの関節角度と右側ヒップの関節角度との差が小さい場合、補助力設定部２３０は相対的に大きい補助力を設定し、ユーザの左側ヒップの関節角度と右側ヒップの関節角度との差が大きい場合、補助力設定部２３０は相対的に小さい補助力を設定してもよい。また、ユーザのヒップの関節角速度が大きいほど、補助力設定部２３０は大きい補助力を設定できる。そのため、補助力設定部２３０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度に応じて適応的に補助力を設定できる。また、他の一実施形態に係る補助力設定部２３０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度と関係がなく補助力を設定できる。

補助力設定部２３０は、設定された補助力に対応する駆動器のゲイン（ｇａｉｎ）を調整して最適のゲインを設定できる。一実施形態に係る補助力設定部２３０は、参照歩行モデルに基づいてシミュレーション上で歩行補助装置を着用したユーザの歩行を実現し、シミュレーション上で設定された補助力に対応する駆動器のゲインを調整して最適のゲインを抽出する。補助力設定部２３０は、設定された補助力に対応する駆動器のゲインを初期ゲインとして設定し、初期ゲインを調整し得る。補助力設定部２３０はゲインの調整によるＭＣＯＴの変化率を抽出し、ＭＣＯＴが最小となるまで、ＭＣＯＴが減少するようにゲインを調整し得る。

一実施形態に係る補助力設定部２３０は、ニュートンメソッド（ｎｅｗｔｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）を用いて最適のゲインを設定できる。また、これに限定されることなく、補助力設定部２３０はニュートンメソッドの他にも最適化を行うことのできる更なる方式を用いてＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出することができる。

補助力設定部２３０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を持続的にフィードバックし、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度が予め決定した閾値範囲以上に変化する度毎にＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出する。そのため、補助力設定部２３０は、ユーザが瞬間的に動きを変更する場合でも、歩行によるエネルギーを最小化できる補助力をユーザに提供することができる。

一実施形態に係る補助力設定部２３０は、ユーザの歩行環境に応じて最適の補助力プロファイル又は最適のゲインを抽出することができる。例えば、歩行環境が一定である場合（例えば、平地環境、上向き傾斜／階段環境、下向き傾斜／階段環境が一定の時間続く場合）、補助力設定部２３０は初期補助力プロファイルを生成し、初期変化軌跡を調整して最適の補助力プロファイルを抽出することができる。また、歩行環境が急に変化する場合（例えば、平地環境から上向き傾斜環境に変化する場合）、歩行補助装置は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する駆動器のゲインを調整し、最適のゲインを抽出することができる。

一実施形態に係る補助力設定部２３０は、ユーザが歩行に消費するエネルギーが予め決定した大きさになるよう補助力を設定する。一般的な場合、ユーザは、現在の筋肉条件下で所望する速度の歩行をするために最小限のエネルギーを用いて歩行するが、筋肉を強化させる場合は筋肉に作用する負荷を増加させ、ユーザが歩行に消費するエネルギーが予め決定した大きさ以上にならなければならない。そのため、補助力設定部２３０はユーザが歩行に消費するエネルギーを予め設定したり外部装置から入力され、ユーザが歩行に消費するエネルギーが設定された大きさになるよう補助力を設定する。この場合、補助力設定部２３０は、ＭＣＯＴが予め決定した大きさに取りまとめる最適の補助力プロファイル又は最適のゲインを抽出することができる。

一実施形態に係る補助力設定装置２００は、通信インタフェースを用いて身体情報抽出部２１０から抽出した身体情報、参照歩行モデル生成部２２０で生成した参照歩行モデル又は補助力設定部２３０で設定した最適の補助力に関する情報を外部装置（例えば、外部の歩行補助装置、サーバ）に送信してもよい。

図３は、一実施形態に係る歩行補助装置を示すブロック図である。

図３を参照すると、歩行補助装置３００は、受信部３１０及び補助力設定部３２０を含む。受信部３１０は、予め決定した人体モデルにユーザの身体情報を適用して生成された参照歩行モデルを外部装置から受信する。受信部３１０は、通信インタフェースを用いて図２に示す補助力設定装置２００から参照歩行モデルを受信してもよく、他の装置（例えば、サーバ）から参照歩行モデルを受信してもよい。ここで、参照歩行モデルは、ユーザの筋肉制御機構（メカニズム）を再現したものとして、ユーザの身体特性を反映してユーザの歩行をシミュレーションしたモデルを示す。参照歩行モデルは、ユーザの関節情報、筋肉情報又は神経情報のような身体情報を予め決定した人体モデルに適用したシミュレーションを用いて外部装置（例えば、図２に示す補助力設定装置２００、サーバ）で生成される。例えば、外部装置は、ＣＭＣ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｍｕｓｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）方式などの最適化した方式を用いて、シミュレーション上で歩行できるように筋肉に命令を提供する比例微分コントローラを生成し、比例微分コントローラを用いて参照歩行モデルを生成する。

補助力設定部３２０は、参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置がユーザに提供する補助力を調整して補助力を設定する。例えば、補助力設定部３２０は、最適の補助力で補助力を設定し得る。ここで、最適の補助力は、ユーザが歩行に消費するエネルギーが最小となるよう歩行補助装置がユーザに伝達する力を意味する。

補助力設定部３２０は、ＭＣＯＴを算出してユーザが歩行に消費するエネルギーを抽出する。ＭＣＯＴは、上述した数式（１）のように示すことができる。上述したように、補助力設定部３２０は、歩行するためにユーザの筋肉を用いる力、筋肉の移動速度、前記ユーザの移動距離及び筋肉の総質量を用いてＭＣＯＴを算出し得る。

一実施形態に係る補助力設定部３２０は、補助力の変化軌跡を調整してＭＣＯＴが最小となる最適の補助力プロファイルを抽出する。補助力設定部３２０は、補助力の初期変化軌跡を設定し、設定された初期変化軌跡を初期補助力プロファイルに設定する。一例として、補助力設定部３２０は、ユーザが正常に歩行するために歩行補助装置がユーザに提供しなければならない補助力の変化パターンを初期変化軌跡として設定してもよい。他の一例として、補助力設定部３２０は、予め決定した補助力の変化軌跡を補助力の初期変化軌跡として設定してもよい。

補助力設定部３２０は、初期変化軌跡を調整して最適の補助力プロファイルを生成する。補助力設定部３２０は初期変化軌跡によるＭＣＯＴを抽出し、初期変化軌跡を調整できる。ここで、補助力設定部３２０は、変化軌跡の調整によるＭＣＯＴの変化率を抽出し、ＭＣＯＴが最小となるまでＭＣＯＴが減少するように変化軌跡を調整する。例えば、補助力設定部３２０は、変化軌跡の微小変化によるＭＣＯＴの変化率を抽出し、ＭＣＯＴがこれ以上減少しないときまで変化軌跡を調整する。ＭＣＯＴが最小値であると判断される場合、補助力設定部３２０は、ＭＣＯＴが最小値である時の変化軌跡を最適の変化軌跡として設定し、最適の変化軌跡による最適の補助力プロファイルを生成できる。歩行補助装置３００は、最適の補助力プロファイルにより補助力を提供できる。そのため、ユーザは、少ないエネルギーを消費しても容易に歩行することができる。

一実施形態に係る補助力設定部３２０は、動的計画法又はＲＲＴを用いてＭＣＯＴが最小となる最適の変化軌跡を抽出する。また、これに限定されることなく、補助力設定部３２０は、動的計画法及びＲＲＴの他にも、最適の変化軌跡を抽出できる他の方式を用いてＭＣＯＴが最小となる最適の変化軌跡を抽出できる。

一実施形態に係る補助力設定部３２０は、参照歩行モデルに基づいてユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する歩行補助装置の駆動器のゲインを調整し、ＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出することができる。

補助力設定部３２０は、歩行補助装置に装着されたセンサ（例えば、ＩＭＵセンサ、ポテンショメータ）を用いて、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を測定する。補助力設定部３２０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度に応じて他の補助力を設定する。一実施形態に係る補助力設定部３２０は、ヒップの関節角度又はヒップの関節角速度に対応する補助力を予め設定し得る。例えば、ユーザの左側ヒップの関節角度と右側ヒップの関節角度との差が小さい場合、補助力設定部３２０は相対的に大きい補助力を設定してもよく、ユーザの左側ヒップの関節角度と右側ヒップの関節角度との差が大きい場合、補助力設定部３２０は相対的に小さい補助力を設定してもよい。また、ユーザのヒップの関節角速度が大きいほど、補助力設定部３２０は大きい補助力を設定できる。そのため、補助力設定部３２０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度に応じて適応的に補助力を設定できる。また、他の一実施形態に係る補助力設定部３２０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度と関係がなく補助力を設定できる。

補助力設定部３２０は、設定された補助力に対応する駆動器のゲインを調整して最適のゲインを抽出する。ここで、補助力設定部３２０は、ゲインの調整によるＭＣＯＴの変化を追跡し、ＭＣＯＴが最小となるまでＭＣＯＴが減少するようにゲインを調整することができる。

一実施形態に係る補助力設定部３２０は、ニュートンメソッドを用いて最適のゲインを抽出する。また、これに限定されることなく、補助力設定部３２０は、ニュートンメソッドの他にも、最適化を行うことのできる更なる方式を用いてＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出できる。

補助力設定部３２０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を持続的にフィードバックし、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度が予め一定の範囲以上に変化する度毎にＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出する。歩行補助装置３００は、最適のゲインにより駆動器を駆動して補助力をユーザに提供できる。そのため、補助力設定部３２０は、ユーザが瞬間的に動きを変更する場合にも、ユーザに歩行によるエネルギーを最小化できる補助力を提供することができる。

一実施形態に係る補助力設定部３２０は、ユーザの歩行環境に応じて最適の補助力プロファイル又は最適のゲインを抽出する。例えば、歩行環境が一定である場合、補助力設定部３２０は初期補助力プロファイルを生成し、初期変化軌跡を調整して最適の補助力プロファイルを抽出することができる。また、歩行環境が突然変化する場合、歩行補助装置は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力に対応するゲインを調整し、最適のゲインを抽出できる。

一実施形態に係る補助力設定部３２０は、ユーザが歩行に消費するエネルギーが予め決定した大きさになるよう補助力を設定する。一般的な場合、ユーザは、筋肉条件下で所望する速度の歩行をするために最小限のエネルギーを用いて歩行するが、筋肉を強化させる場合は筋肉に作用する負荷を増加させ、ユーザが歩行に消費するエネルギーが予め決定した大きさ以上にならなければならない。そのため、補助力設定部３２０は、ユーザが歩行に消費するエネルギーを予め設定したり外部から入力されてもよく、ユーザが歩行に消費するエネルギーが設定された大きさになるよう補助力を設定する。この場合、補助力設定部３２０は、ＭＣＯＴが予め決定した大きさに取りまとめるようにする最適の補助力プロファイル又は最適のゲインを抽出することができる。

一実施形態に係る歩行補助装置３００は選択部を含んでもよい。選択部は、歩行補助装置３００の動作モードを選択する。ここで、動作モードは、ユーザに補助力を提供する第１動作モード（又は、一般モード）及び最適の補助力を設定する第２動作モード（又は、フィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）モード）を含んでもよい。一例として、選択部は、動作モードをユーザから入力されてもよい。選択部で第２動作モードが選択された場合、補助力設定部３２０は最適の補助力を設定できる。

一実施形態に係る歩行補助装置３００は、通信インタフェースを用いて補助力設定部３２０で設定した最適の補助力に関する情報を外部装置（例えば、サーバ）に送信する。

図４は、一実施形態に係る最適の補助力プロファイルの抽出を示した動作フローチャートである。

図４を参照すると、補助力設定装置２００、３２０は、参照歩行モデルを取得する（Ｓ４１０）。例えば、図２に示す補助力設定装置２００は、ユーザの身体情報を抽出し、予め決定した人体モデルに抽出したユーザの身体情報を適用して参照歩行モデルを抽出する。図３に示す他の側面に係る補助力設定装置３２０は、通信インタフェースを用いて外部装置から参照歩行モデルを受信する。

補助力設定装置２００、３２０は、補助力の変化軌跡を調整する（Ｓ４２０）。補助力設定装置２００、３２０は補助力の初期変化軌跡を設定し、設定された初期変化軌跡を初期補助力プロファイルに設定する。一例として、補助力設定装置２００、３２０は、ユーザが正常に歩行するために歩行補助装置がユーザに提供しなければならない補助力の変化パターンを初期変化軌跡として設定し得る。他の一例として、補助力設定装置２００、３２０は、予め決定した補助力の変化軌跡を補助力の初期変化軌跡として設定し得る。補助力設定装置２００、３２０は、初期変化軌跡を調整し、後述する説明によってＭＣＯＴが最小となるまで変化軌跡を調整することができる。

補助力設定装置２００、３２０は、変化軌跡の調整によるＭＣＯＴの変化率を算出する（Ｓ４３０）。ＭＣＯＴは上述した数式（１）のように示される。上述したように、補助力設定装置２００、３２０は、歩行するためにユーザの筋肉が用いる力、筋肉の移動速度、前記ユーザの移動距離及び筋肉の総質量を用いてＭＣＯＴを算出できる。補助力設定装置２００、３２０は、変化軌跡が調整される場合に調整された変化軌跡に基づいてＭＣＯＴの変化率を再び算出し得る。

補助力設定装置２００、３２０は、変化軌跡の調整によるＭＣＯＴの変化率に基づいてＭＣＯＴが最小であるか否かを判断する（Ｓ４４０）。

ＭＣＯＴが最小値であると判断される場合、補助力設定装置２００、３２０は、ＭＣＯＴが最小値である時の変化軌跡を最適の変化軌跡として設定し、最適の変化軌跡による最適の補助力プロファイルを生成する（Ｓ４５０）。

ＭＣＯＴが最小値ではないと判断される場合、補助力設定装置２００、３２０は補助力の変化軌跡を再び調整する（Ｓ４２０）。ここで、補助力設定装置２００、３２０は初期変化軌跡を調整してもよく、予め調整された変化軌跡を再び調整してもよい。そのため、補助力設定装置２００、３２０はＭＣＯＴが最小となるまで、ＭＣＯＴが減少するように変化軌跡を調整し得る。

図５は、一実施形態に係る最適のゲインの抽出を示した動作フローチャートである。図５を参照すると、補助力設定装置２００、３２０は、参照歩行モデルを取得する（Ｓ５１０）。一側面によると、補助力設定装置２００は、ユーザの身体情報を抽出し、予め決定した人体モデルに抽出したユーザの身体情報を適用して参照歩行モデルを設定する。他の側面によると、補助力設定装置３２０は、通信インタフェースを用いて外部装置から参照歩行モデルを受信してもよい。

補助力設定装置２００、３２０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つを測定する（Ｓ５２０）。補助力設定装置２００、３２０は、ユーザに付着したセンサ（例えば、歩行補助装置に装着されたセンサ）を用いてユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を測定し得る。一実施形態に係る補助力設定装置２００、３２０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度に応じて他の補助力を設定し得る。例えば、補助力設定装置２００、３２０は、ヒップの関節角度又はヒップの関節角速度に対応する補助力を予め設定してもよい。また、他の一実施形態に係る補助力設定装置２００、３２０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度と関係がなく補助力を設定してもよい。

補助力設定装置２００、３２０は、設定された補助力に対応する駆動器のゲインを調整する（Ｓ５３０）。この場合、補助力設定装置２００、３２０は、設定された補助力に対応する駆動器１１０のゲインを初期ゲインとして設定し、初期ゲインを調整し得る。ここで、補助力設定装置２００、３２０は、後述する説明によりＭＣＯＴが最小となるまでゲインを調整できる。

補助力設定装置２００、３２０は、ゲインの調整によるＭＣＯＴの変化率を算出する（Ｓ５４０）。ＭＣＯＴは上述した数式（１）のように示す。上述のように、補助力設定装置２００、３２０は、歩行するためにユーザの筋肉を用いる力、筋肉の移動速度、前記ユーザの移動距離、及び筋肉の総質量を用いてＭＣＯＴを算出する。補助力設定装置２００、３２０は、ゲインを調整するたびに、調整されたゲインに基づいてＭＣＯＴの変化率を再び算出し得る。

補助力設定装置２００、３２０は、変化軌跡の調整によるＭＣＯＴの変化率に基づいてＭＣＯＴが最小であるか否かを判断する（Ｓ５５０）。

ＭＣＯＴが最小値であると判断される場合、補助力設定装置２００、３２０は、ＭＣＯＴが最小値である時のゲインを最適のゲインとして設定する（Ｓ５６０）。

ＭＣＯＴが最小値ではないと判断される場合、補助力設定装置２００、３２０はゲインを調整する（Ｓ５３０）。補助力設定装置２００、３２０は、初期ゲインを調整してもよく、予め調整されたゲインを再び調整してもよい。そのため、補助力設定装置２００、３２０は、ＭＣＯＴが最小となるまでＭＣＯＴが減少するようにゲインを調整できる。

補助力設定装置２００、３２０は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を持続的にフィードバックし、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度が予め一定の範囲以上変化するたびにＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出することができる。

図６は、一実施形態に係る関節情報の抽出を説明するための図である。図６を参照すると、ユーザの歩行情報を測定するために、ユーザの各関節にはマーカーが付着することがある。また、ユーザの足元には６側フォースプレートが設けられている。補助力設定装置２００、３２０は、動きキャプチャ装置を用いてマーカーの位置に基づいてユーザの関節の長さ、位置に関する情報を測定し、ユーザの歩行によるマーカーの移動に基づいて、歩行による関節の移動情報を測定し得る。補助力設定装置２００、３２０は、測定された情報を用いて各関節の長さ、関節間の連結位置を取得できる。

また、補助力設定装置２００、３２０は、６側フォースプレートを用いてユーザの歩行による地面反力を測定し得る。補助力設定装置２００、３２０は、動きキャプチャ装置及び６軸フォースプレートを用いて測定した情報に動力学モデル及び最適化方式を適用して正確な関節情報を抽出することができる。

図７は、一実施形態に係る参照歩行モデルを説明するための図である。図７を参照すると、補助力設定装置２００は、予め決定した人体モデルにユーザの関節情報、筋肉情報又は神経情報のうち少なくとも１つを適用して参照歩行モデル７１０を生成する。一例として、補助力設定装置は、ＣＭＣ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｍｕｓｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）方式などの最適化方式を用いて、シミュレーション上で歩行できるよう筋肉に命令を提供する比例微分コントローラを生成し、比例微分コントローラを用いて参照歩行モデルを生成することができる。

一実施形態に係る補助力設定装置は、ユーザの歩行情報に基づいてユーザの病症パターンをモデリングし、モデリングした病症パターンに基づいてユーザの病症が適用された参照歩行モデル７１０を生成することができる。

補助力設定装置は、参照歩行モデル７１０に歩行補助装置１００、７２０が駆動器１１０を用いて補助力を伝達する機構（メカニズム）を適用してもよい。そのため、補助力設定装置２００は、シミュレーション上で歩行補助装置１００、７２０を着用したユーザの歩行を実現することができる。補助力設定部２３０は、参照歩行モデル７１０に歩行補助装置１００、７２０の機構（メカニズム）が適用されたモデルに基づいて、歩行補助装置１００、７２０がユーザに提供する補助力を調整して最適の補助力を設定し得る。

図８Ａ及び８Ｂは、一実施形態に係る最適の補助力プロファイルの抽出を説明するための図である。図８Ａ及び８Ｂを参照すると、グラフ８１０、８２０の横軸は時間（例えば、ユーザが一歩歩行する時間）を示し、グラフ８１０、８２０の縦軸は補助力を示す。

補助力設定装置２００、３２０は、補助力Ｐの初期変化軌跡８１１を設定し、設定された初期変化軌跡８１１を初期補助力プロファイル８１０に設定する。例えば、補助力設定装置２００、３２０は、ユーザが正常に歩行するために歩行補助装置１００がユーザに提供しなければならない補助力の変化パターンｄＰを初期変化軌跡８１１として設定してもよい。また、補助力設定装置２００、３２０は、予め決定した補助力の変化軌跡を補助力の初期変化軌跡８１０として設定してもよい。

補助力設定装置２００、３２０は初期変化軌跡８１１を調整できる。例えば、補助力設定装置２００、３２０は初期変化軌跡８１１から、補助力８２１を補助力８２２に変える。補助力設定装置２００、３２０は、変化軌跡の調整によるＭＣＯＴの変化率を抽出し、ＭＣＯＴの変化率に基づいてＭＣＯＴが最小値であるか否かを判断する。ＭＣＯＴが最小値であると判断される場合、補助力設定装置２００、３２０は、ＭＣＯＴが最小値である時の変化軌跡８２３を最適の変化軌跡として設定し、最適の変化軌跡による最適の補助力プロファイル８２０を生成する。ＭＣＯＴが最小値ではないと判断される場合、補助力設定装置２００、３２０はＭＣＯＴが最小となるまで、ＭＣＯＴが減少するように変化軌跡を調整し得る。一実施形態に係る補助力設定装置２００、３２０は、動的計画法又はＲＲＴを用いて変化軌跡を調整することで、ＭＣＯＴが最小となる最適の変化軌跡を抽出することができる。

図９Ａ及び図９Ｂは、一実施形態に係る歩行環境の変化に対する最適のゲインの抽出を説明するための図である。図９Ａ及び図９Ｂを参照すると、歩行環境に応じて、歩行補助装置を着用したユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度は一定レベル以上に変化することがある。例えば、図９Ａに示すように、歩行環境が平地環境９１１、上向き傾斜環境９１２、下向き傾斜環境９１３、上向き階段環境９１４、及び下向き階段環境９１５の５個の歩行環境として定義される場合、各歩行環境に応じて、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度は一定レベル以上に変化する。

図９Ｂに示すように、歩行補助装置９２１を着用したユーザは平地環境９１１で歩行する。この場合、歩行補助装置１００、９２１は予め決定した人体モデルにユーザの身体情報を適用して生成された参照歩行モデルを外部から受信し、参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置１００、９２１がユーザに提供する補助力を示す初期補助力プロファイルを生成し、変化軌跡を調整してＭＣＯＴが最小となる最適の補助力プロファイルを抽出する。平地環境９１１で、歩行補助装置１００、９２１は、最適の補助力プロファイルによりユーザに補助力を提供することができる。

地点９３１において、歩行環境が平地環境９１１から上向き傾斜環境９１２に変更されることがあり、これによって歩行するユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度が予め決定した閾値範囲以上に外れることがある。この場合、歩行補助装置１００、９２１は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を測定し、参照歩行モデルに基づいてユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する駆動器のゲインを調整し、ＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出する。上向き傾斜環境９１２で、歩行補助装置１００、９２１は、駆動器のゲインを抽出された最適のゲインとして設定し得る。

地点９３２において、歩行環境が上向き傾斜環境９１２から平地環境９１１に変更されることがあり、これによって歩行するユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度が予め決定した閾値範囲以上に外れることがある。この場合、歩行補助装置１００、９２１は、以前に平地環境９１１で抽出した最適の補助力プロファイルによりユーザに補助力を提供し、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を測定し、これに基づいて駆動器のゲインを調整して最適のゲインを抽出した後、最適のゲインを駆動器のゲインとして設定し得る。

地点９３３において、歩行環境が平地環境９１１から下向き階段環境９１５に変更されることがあり、これによって歩行するユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度が予め決定した閾値範囲以上に外れることがある。この場合、歩行補助装置１００、９２１は、ユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度を測定し、これに基づいて駆動器のゲインを調整して最適のゲインを抽出した後、最適のゲインを駆動器のゲインとして設定し得る。

図１０は、一実施形態に係る最適の補助力の設定を説明するための図である。図１０を参照すると、補助力設定装置２００、１０２０は、歩行補助装置１００、１０１０と別の装置に構成してもよい。補助力設定装置２００、１０２０は、ユーザの身体情報を予め抽出し、予め決定した人体モデルに身体情報を適用して参照歩行モデルを生成する。補助力設定装置２００、１０２０は、参照歩行モデルに基づいて予め決定した周期による補助力の変化軌跡を示す初期補助力プロファイルを生成し、変化軌跡を調整してＭＣＯＴが最小となる最適の補助力プロファイルを抽出することができる。

補助力設定装置２００、１０２０は、通信インタフェースを用いて歩行補助装置１００、１０１０に抽出した最適の補助力プロファイルを送信し得る。歩行補助装置１００、１０１０は、補助力設定装置２００、１０２０から受信した最適の補助力プロファイルによりユーザに補助力を提供できる。

一実施形態に係る歩行補助装置１００、１０１０は、歩行するユーザのヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つをリアルタイムに測定できる。歩行補助装置１００、１０１０は、測定したヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つを補助力設定装置２００、１０２０に送信してもよい。補助力設定装置２００、１０２０は、参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置１００、１０１０から受信したヒップの関節角度又はヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する駆動器のゲインを調整し、ＭＣＯＴが最小となる最適のゲインを抽出できる。補助力設定装置２００、１０２０は、抽出した最適のゲインを歩行補助装置１００、１０１０に送信し、歩行補助装置１００、１０１０は、最適のゲインにより駆動器のゲインを設定し得る。

図１１は、一実施形態に係る最適の補助力プロファイルの提供のためのインタフェースを説明するための図である。図１１を参照すると、歩行補助装置１１１０は、通信インタフェースを用いて参照歩行モデルを外部装置から受信する。参照歩行モデルは、予め決定した人体モデルにユーザの身体情報を適用して外部装置に格納される。また、歩行補助装置１１１０は、参照歩行モデルに基づいて予め決定した周期による補助力の変化軌跡を示す初期補助力プロファイルを生成して変化軌跡を調整し得る。歩行補助装置１１１０は、変化軌跡の調整によるＭＣＯＴの変化率を抽出し、抽出されたＭＣＯＴの変化率に基づいてＭＣＯＴが最小値であるか否かを判断する。ＭＣＯＴが最小値ではないと判断される場合、歩行補助装置１１１０はＭＣＯＴが最小値になるまで、変化軌跡を繰り返して調整する。ＭＣＯＴが最小値であると判断される場合、歩行補助装置１１１０は、ＭＣＯＴが最小値である時の変化軌跡を最適の変化軌跡として設定し、最適の変化軌跡による最適の補助力プロファイルを生成することができる。

また、歩行補助装置１１１０は、通信インタフェースを用いてウェアラブル装置１１２０又はモバイル端末１１３０に通信できる。例えば、歩行補助装置１１１０が最適の補助力プロファイルを抽出した場合、歩行補助装置１１１０は、ウェアラブル装置１１２０又はモバイル端末１１３０に最適の補助力プロファイルに関する情報を送信し得る。ウェアラブル装置１１２０又はモバイル端末１１３０は、歩行補助装置１１１０から受信した最適の補助力プロファイルを表示することができる。

図１２は、一実施形態に係る補助力設定方法を示した方法フローチャートである。図１２を参照すると、補助力設定装置２００は、ユーザの身体情報を抽出する（Ｓ１２１０）。

補助力設定装置２００は、予め決定した人体モデルに身体情報を適用して参照歩行モデルを生成する（Ｓ１２２０）。

補助力設定装置２００は、参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置１００がユーザに提供する補助力を調整して最適の補助力を設定する（Ｓ１２３０）。

図１２に示された一実施形態に係る補助力設定方法は、図１〜図１１を参照して説明した内容がそのまま適用され得るため、より詳細な説明は省略する。

図１３は、一実施形態に係る歩行補助方法を示した方法フローチャートである。図１３を参照すると、歩行補助装置１００は、予め決定した人体モデルにユーザの身体情報を適用して生成された参照歩行モデルを外部から受信する（Ｓ１３１０）。

また、歩行補助装置１００は、参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置１００がユーザに提供する補助力を調整して最適の補助力を設定する（Ｓ１３２０）。

図１３に示された一実施形態に係る歩行補助方法は、図１〜図１２を参照して説明した内容がそのまま適用され得るため、より詳細な説明は省略する。

以上で説明された装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合で実現してもよい。例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、または、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答できる異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的のコンピュータを用いて実現されてもよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及び前記オペレーティングシステム上で行われる１つ以上のソフトウェアアプリケーションを行ってもよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理及び生成してもよい。理解の便宜のために、処理装置は１つ使用されるものと説明される場合もあるが、当該の技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含んでいることが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサまたは１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。

ソフトウェアはコンピュータプログラム、コード、命令、またはこのうちの１つ以上の組合せを含んでもよく、希望の通りに動作するよう処理装置を構成したり独立的または結合的に処理装置を命令してもよい。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令またはデータを提供するためどのような類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体または装置、送信される信号波に永久的または一時的に具体化できる。ソフトウェアは、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散し、分散された方法で格納されたり実行されてもよい。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータで読み出し可能な記録媒体に格納されてもよい。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して様々な処理を実行することができるプログラム命令の形態で実現され、コンピュータで読取可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読取可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などのうち１つまたはその組合せを含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれてもよい。プログラム命令の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタープリタなどを用いてコンピュータによって実行できる高級言語コードが含まれる。前記したハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアモジュールとして動作するように構成されてもよく、その逆も同様である。

上述のように、本発明を特定の実施形態と図面によって説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明が属する分野における通常の知識を有する者であれば、このような実施形態から多様な修正及び変形が可能である。

したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲だけではなく特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

［付記１］
ユーザの身体情報を抽出する身体情報抽出部と、
人体モデルに前記身体情報を適用して参照歩行モデルを生成する参照歩行モデル生成部と、
前記参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置が前記ユーザに提供する補助力を調整して最適の補助力を設定する補助力設定部と、
を含む、補助力設定装置。
［付記２］
前記身体情報は、前記ユーザに関する関節情報、筋肉情報、及び神経情報のうち少なくとも１つを含む、
補助力設定装置。
［付記３］
前記身体情報抽出部は、動きキャプチャ装置又はフォースプレート装置のうち少なくとも１つを用いて前記関節情報を決定する、
補助力設定装置。
［付記４］
前記補助力設定部は、前記ユーザに関するＭＣＯＴ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ Ｃｏｓｔ Ｏｆ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）を算出することによって前記ユーザが歩行に消費する新陳代謝のエネルギー量を決定し、
前記決定された新陳代謝のエネルギー量に基づいて前記補助力を調整する、
補助力設定装置。
［付記５］
前記補助力設定部は、歩行のために前記ユーザの筋肉が用いる力、前記筋肉の移動速度、前記ユーザの移動距離、及び前記筋肉の質量を用いて前記ＭＣＯＴを算出する、
補助力設定装置。
［付記６］
前記補助力設定部は、初期補助力プロファイルを生成し、前記初期補助力プロファイルは、前記参照歩行モデルに基づいて周期に応じて変化する前記補助力の変化軌跡を示し、前記初期補助力プロファイルから前記変化軌跡を調整することによって前記ＭＣＯＴが最小となる最適の補助力プロファイルを決定する、
設定装置。
［付記７］
前記補助力設定部は、前記ＭＣＯＴが最小となるまで、前記ＭＣＯＴが減少するように前記変化軌跡を調整する、
補助力設定装置。
［付記８］
前記補助力設定部は、前記変化軌跡の調整による前記ＭＣＯＴの変化率を決定する、
補助力設定装置。
［付記９］
前記補助力設定部は、動的計画法又はＲＲＴ（Ｒａｐｉｄｌｙ−ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｒａｎｄｏｍ Ｔｒｅｅ）を用いて前記最適の補助力プロファイルを決定する、
補助力設定装置。
［付記１０］
前記ユーザのヒップの関節角度及びヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する駆動器をさらに含み、
前記補助力設定部は、前記参照歩行モデルに基づいて、前記駆動器のゲインを調整することによって前記ＭＣＯＴが最小となる前記最適のゲインを決定する、
補助力設定装置。
［付記１１］
前記補助力設定部は、前記ヒップの関節角度及び前記ヒップの関節角速度のうち少なくとも１つをリアルタイムに測定する、
補助力設定装置。
［付記１２］
前記補助力設定部は、前記ＭＣＯＴが最小となるまで前記ゲインを調整する、
補助力設定装置。
［付記１３］
前記補助力設定部は、前記ゲインの調整による前記ＭＣＯＴの変化率を決定する、
補助力設定装置。
［付記１４］
前記補助力設定部は、ニュートンメソッドを用いて前記最適のゲインを決定する、
補助力設定装置。
［付記１５］
前記補助力設定部は、前記測定されたヒップの関節角度又はヒップの関節角速度が閾値範囲を超過する場合、前記最適のゲインを決定する、
補助力設定装置。
［付記１６］
歩行補助装置のユーザの身体情報に基づいてモデリングされた参照歩行モデルを外部ソースから受信する受信部と、
前記参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置が前記ユーザに提供する補助力を調整して最適の補助力を設定する補助力設定部と、
を含む、歩行補助装置。
［付記１７］
前記歩行補助装置が動作する第１動作モード及び第２動作モードのいずれか１つのモードで動作するかを選択する選択部をさらに含み、
前記第１動作モードは、前記歩行補助装置が前記ユーザに前記補助力を提供し、
前記第２動作モードは、前記歩行補助装置が前記最適の補助力を設定し、
前記補助力設定部は、前記選択部で前記第２動作モードが選択された場合、前記最適の補助力を設定する、
歩行補助装置。
［付記１８］
前記補助力設定部は、ＭＣＯＴを算出して前記ユーザが歩行に消費する新陳代謝のエネルギー量を決定し、前記決定されたエネルギー量に基づいて前記補助力を調整する、
歩行補助装置。
［付記１９］
前記補助力設定部は、初期補助力プロファイルを生成し、前記初期補助力プロファイルは、前記参照歩行モデルに基づいて周期に応じて変化する前記補助力の変化軌跡を示し、前記初期補助力プロファイルから前記変化軌跡を調整することによって前記ＭＣＯＴが最小となる最適の補助力プロファイルを抽出する、
歩行補助装置。
［付記２０］
前記ユーザのヒップの関節角度及びヒップの関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する駆動器をさらに含み、
前記補助力設定部は、前記参照歩行モデルに基づいて前記駆動器のゲインを調整することによって前記ＭＣＯＴが最小となる前記最適のゲインを決定する、
歩行補助装置。
［付記２１］
ユーザの脚に着用される補助装置と、
前記補助装置が駆動するように補助力を生成する駆動器と、
前記ユーザに関する身体情報に基づいて前記ユーザの歩行をモデリングした参照歩行モデルに基づいて前記補助力を決定するコントローラと、
を含む、歩行補助装置。
［付記２２］
前記身体情報は、前記ユーザの関節情報、筋肉情報、及び神経情報のうち１つ以上である、
歩行補助装置。
［付記２３］
前記コントローラは、一般身体モデルに前記ユーザに関する前記身体情報を適用することによって前記参照歩行モデルを生成する、
歩行補助装置。
［付記２４］
前記コントローラは、前記ユーザが歩行に消費する新陳代謝のエネルギー量に基づいて前記補助力を算出する、
歩行補助装置。

Claims (9)

1. 歩行補助装置のユーザの身体情報に基づいてモデリングされた参照歩行モデルを外部ソースから受信する受信部と、
   前記参照歩行モデルに基づいて歩行補助装置が前記ユーザに提供する補助力を調整して、前記ユーザが歩行に消費するエネルギーを最小とする最適の補助力を設定する補助力設定部と、
   を含み、
   前記補助力設定部は、前記ユーザの能動的な歩行に伴う、前記ユーザの筋肉が発生する力、前記ユーザの筋肉の移動速度、前記ユーザの移動距離、及び、前記ユーザの筋肉の質量を用いて前記ユーザが歩行に消費するエネルギーを算出する、
   歩行補助装置。
2. 前記歩行補助装置が動作する第１動作モード及び第２動作モードのいずれか１つのモードで動作するかを選択する選択部をさらに含み、
   前記第１動作モードは、前記歩行補助装置が前記ユーザに前記補助力を提供し、
   前記第２動作モードは、前記歩行補助装置が前記最適の補助力を設定し、
   前記補助力設定部は、前記選択部で前記第２動作モードが選択された場合、前記最適の補助力を設定する、
   請求項１に記載の歩行補助装置。
3. 前記補助力設定部は、前記ユーザが歩行に消費するエネルギーを算出し、前記算出されたエネルギー量に基づいて前記補助力を調整する、
   請求項１に記載の歩行補助装置。
4. 前記補助力設定部は、初期補助力プロファイルを生成し、前記初期補助力プロファイルは、前記参照歩行モデルに基づいて周期に応じて変化する前記補助力の変化軌跡を示し、前記初期補助力プロファイルから前記変化軌跡を調整することによって前記ユーザが歩行に消費するエネルギーが最小となる最適の補助力プロファイルを抽出する、
   請求項３に記載の歩行補助装置。
5. 前記ユーザの股関節角度及び股関節角速度のうち少なくとも１つに対応する補助力を出力する駆動器をさらに含み、
   前記補助力設定部は、前記参照歩行モデルに基づいて前記駆動器のゲインを調整することによって前記ユーザが歩行に消費するエネルギーが最小となる最適の前記ゲインを決定する、
   請求項３または４に記載の歩行補助装置。
6. ユーザの脚に着用される補助装置と、
   前記補助装置が駆動するように補助力を生成する駆動器と、
   前記ユーザの身体情報に基づいて前記ユーザの歩行をモデリングした参照歩行モデルに基づいて、前記ユーザが歩行に消費するエネルギーを最小とする最適の補助力を決定するコントローラと、
   を含み、
   前記コントローラは、前記ユーザの能動的な歩行に伴う、前記ユーザの筋肉が発生する力、前記ユーザの筋肉の移動速度、前記ユーザの移動距離、及び、前記ユーザの筋肉の質量を用いて前記ユーザが歩行に消費するエネルギーを算出する、
   歩行補助装置。
7. 前記身体情報は、前記ユーザの関節情報、筋肉情報、及び神経情報のうち１つ以上である、
   請求項６に記載の歩行補助装置。
8. 前記コントローラは、一般身体モデルに前記ユーザに関する前記身体情報を適用することによって前記参照歩行モデルを生成する、
   請求項６または７に記載の歩行補助装置。
9. 前記コントローラは、前記ユーザが歩行に消費する新陳代謝のエネルギー量に基づいて前記補助力を算出する、
   請求項６乃至８いずれか一項に記載の歩行補助装置。

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