歩行支援機能を有する前腕支持型四輪歩行器の開発に関する研究

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歩行支援機能を有する
前腕支持型四輪歩行器の開発に
関する研究
北海道大学大学院情報科学研究院
情報理工学部門複合情報工学分野調和系工学研究室
修士2年森雄斗

研究背景
• 医療や介護の技術進歩による高齢化によって、要介護認定者数が増加
• 被介護者の増加に伴う介護人材の不足[1] により介護の負担増加
• 被介護者に対する適切な歩行補助具の選択が必要
– 車椅子の場合、転倒リスクは低いが、運動器障害の重度化が懸念
– 杖の場合、転倒リスクがあり、ケガなどによる介護の重度化
– 単独で歩行できる場合は歩行器を推奨[2]、しかし多くの介護施設では車椅子を使用
[1] 厚生労働省,第８期介護保険事業計画に基づく介護職員の必要数について, https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/0000207323_00005.html, (参照 2022/01/27)
[2] 鈴木真, and 土肥健純. “高齢者の移動支援のロボティクス.” BME, Vol. 10, No. 5, pp.18-23, 1996.
要支援1 要支援2 要介護1 要介護2 要介護3 要介護4 要介護5
日常生活を送るため
の支援が必要
歩行に歩行補助具が
必要
複雑な動作に支援が必要
要介護
認定
厚生労働省が定める被介護者が必要な支援の度合い
歩行器利用を促すために新たな歩行器が研究・開発されている
2

3
関連研究
• JAIST active robotic walker [3]
– 赤外線センサにより下肢の動きを取得
– いくつかの歩行パターンに対応した
モータコントロールによる歩行支援
• AGoRA Walker[4]
– 2DLiDARと前後の超音波センサによる障害物回避
– 目的地までのナビゲーション機能
• 転倒防止ロボット歩行車[5]
– 転倒に繋がる僅かな力に応じて駆動輪を
回転させて転倒を防止
[3] Geunho Lee, Takanori Ohnuma, and Nak Young Chong. Design and control of jaist active robotic walker. Intelligent Service Robotics, Vol. 3, No. 3, pp. 125–135, 2010.
[4] Sergio D Sierra M, Mario Garz´on, Marcela Munera, and Carlos A Cifuentes. Human–robot– environment interaction interface for smart walker assisted gait: Agora walker. Sensors, Vol. 19,
No. 13, p. 2897, 2019.
[5] 産総研, 転倒防止ロボット歩行車の開発, https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2019/pr20191209/pr20191209.html, (参照:2022/02/01)
従来研究におけるこれら歩行器は
介護者の支援及び準備が必要
既存の歩行器への実装が困難

4
本研究における歩行支援の定義
• 下肢の歩行負荷を適切な量に抑えるだけでなく、歩行
に対する安全性の確保も範囲に含む
• 歩行負荷を0にするのが目的ではない
– 歩行負荷が0の場合、車椅子と同様に介護の重度化が進行
– 使用に対する煩わしさを減らす機能が必要
下肢に対する
歩行負荷 > >
通常の歩行器
(=0)
提案する歩行器車椅子

5
提案する歩行器の機能と研究の目的
1. 自律走行機能
– 被介護者が歩行器を利用したいときに呼び出しの
ボタン等で自分の場所まで歩行器を呼び出す
– 介護施設内のマッピング、移動障害物などの回避機能が必要
2. 歩行支援機能 (推進力補助、衝突防止)
– 歩行時の方向へモータによる適切な力を付与
– 支援時の力が強ければいいというわけではなく、
利用者の歩行速度などに応じた力の制御が必要
– 安全性向上のため、使用時の衝突を防止
自律走行と歩行支援機能を搭載した
前腕支持型四輪歩行器の開発
歩行器使用による歩行負荷の減少と安全性を確保
歩行器を使用した歩行が可能な利用者の歩行器利用を促進
介護者による歩行補助具の運搬の負担を軽減

6
システム構成図
搭載機器の入出力
開発した歩行器の外見
• 通常の歩行器動作に支障をきたさないようにするため
小型デバイスのみで実装
転倒リスクの少ない
前腕支持歩行器を採用
実験段階では未実装

7
利用シナリオの一例
居室
1
洗面所
歩行器
待機場所
居室
2
居室
3
居室
4
1. 利用者が歩行器を
呼び出す
• 居室から歩行器を呼び出し、洗面所まで移動し、居室に
戻る想定

8
居室
1
洗面所
歩行器
待機場所
居室
2
居室
3
居室
4
2. 歩行器が利用
者の指定した
場所へ移動
戻る想定

9
居室
1
洗面所
歩行器
待機場所
居室
2
居室
3
居室
4
3. 利用者が
経路情報を見な
がら移動
戻る想定

10
居室
1
洗面所
歩行器
待機場所
居室
2
居室
3
居室
4
戻る想定
4. 利用者が
自室へ戻る

11
居室
1
洗面所
歩行器
待機場所
居室
2
居室
3
居室
4
5. 歩行器が
待機場所に移動し
呼び出しを待つ
戻る想定

12
居室
1
洗面所
歩行器
待機場所
居室
2
居室
3
居室
4
呼び出す
者の指定した
場所へ移動
3. 利用者が
がら移動
5. 歩行器が
4. 利用者が
自室へ戻る
戻る想定

13
居室
1
洗面所
歩行器
待機場所
居室
2
居室
3
居室
4
呼び出す
者の指定した
場所へ移動
3. 利用者が
がら移動
5. 歩行器が
実験2
推進力補助機能
実験3
衝突防止機能
実験1
自律走行機能
4. 利用者が
自室へ戻る
戻る想定

14
実験1 自律走行機能
• 自律走行機能の開発
– ステレオカメラとRTAB-Map[6]による地図生成
– ステレオカメラの深度画像による自己位置推定
– ROSとNavigation stack[7]を使用した自律走行
• 走行速度は離散PID制御を使用
• 検証内容
– 目的地点へ到達可能であるか
– 介護施設内の走行に支障が及ぶ走行(ふらつきなど)でないかどうか
自律走行のデモ動画
作成した地図
(オープンラボ周辺)
離散PID制御による制御量
𝑢 𝑛 = 𝐾𝑝𝑒 𝑛 + 𝐾𝑖 ෍
𝑘=0
𝑛
𝑒(𝑘) + 𝐾𝑑 𝑒 𝑛 − 𝑒 𝑛 − 1
[6] Labbé, Mathieu, and François Michaud. RTAB‐Map as an open‐source lidar and visual simultaneous localization and mapping library for large‐scale and long‐term
online operation. Journal of Field Robotics, Vol. 36, No. 2, pp. 416-446, 2019.
[7] ROS.org, navigation, http://wiki.ros.org/navigation, (参照: 2022/02/01)

15
実験1 自律走行機能
#1 #2
#3
#4
クロストラックエラー(XTE) : 目標経路と実際のルートの誤差距離
5m
距離 (m)
𝑋𝑇𝐸 =
1
𝑁
෍
𝑖=1
𝑁
𝐷𝑖
𝐷1 𝐷2 𝐷𝑛
(a) 直進ルート (5[m]) (b) 周回ルート (3[m]×3[m])
目標ルート
実際のルート
評価実験
• 直進ルートと正方形の周回ルートを走行 (それぞれ10試行)
• 理想経路と実際の走行経路の誤差であるクロストラックエラー (XTE) を計測
• 最終停止位置と目標地点の誤差距離が0.3[m]以下であることを到達可能と定義
• 平均XTE が平均0.1[m]以下であることを検証
• 介護施設での安全な走行が可能であるため

16
実験1 自律走行機能の実験結果
最終目標地点の誤差: 0.008[m]
XTE(平均): 0.052[m]
最終目標地点の誤差: 0.1526[m]
XTE(平均): 0.246[m]
結果 • それぞれのシナリオに対して、最終停止位置と目標地点
の誤差距離が0.3[m]以下であった
• 直進ルートは、XTEが0.1[m]以下を達成
周回ルートは、XTEが0.1[m]を超えた
考察
基礎的な自律走行機能の確立
走行中のふらつき問題は以下の問題点が考えられる
• シミュレーション内でのモータのモデル定義が不足している
• 自己位置推定精度が自律走行可能な水準を満たしていない
目標ルート
実際のルート
目標ルート
実際のルート
16

17
実験2 推進力補助機能
• 推進力補助機能の開発
– BLDCモータのホールICの出力結果から前進・後退を検出
– 歩行の方向に対してモータによる力を付与
• 実験内容
– モータによる支援量は、固定値を使用
– 被験者: 足関節に既往歴がない20代3名, 50代1名の計測
– 歩行の際に活発に活動する5箇所の下肢筋の筋電計測によって歩行支援
の度合いを定量的に評価
– 筋活動量の定量評価と感覚的に「楽になった」と一致するかどうかを
確認するためのアンケートを実施
使用するBLDCモータ
筋電計測実験の様子
筋電計測器

18
実験2 推進力補助機能
• 推進力補助機能の開発
– BLDCモータのホールICの出力結果から前進・後退を検出
– 歩行の方向に対してモータによる力を付与
• 実験内容
– モータによる支援量は、固定値を使用
– 被験者: 足関節に既往歴がない20代3名, 50代1名の計測
– 歩行の際に活発に活動する5箇所の下肢筋の筋電計測によって歩行支援
の度合いを定量的に評価
– 筋活動量の定量評価と感覚的に「楽になった」と一致するかどうかを
確認するためのアンケートを実施
使用するBLDCモータ
筋電計測実験の様子
筋電計測器
高齢者と身体能力のギャップが存在
歩行器に12[kg]の重りを積載,
被験者に10[kg]のウエイトベストを着用
通常より歩行負荷を増やすことで
実環境とのギャップを減らす

19
実験2 推進力補助機能の実験結果
• 適切な支援量により歩行負荷を軽減させることが可能
• 筋活動量の減少に個人差あり
• ユーザの歩行状態・歩行特性に合わせた支援量制御が必要
結果
• 推進力補助機能を使った場合、全被験者において3-4箇所の筋活
動の減少を確認
• アンケート調査では、全被験者が中程度(アシスト量40, 100)の
支援量で歩行が楽になったと回答
考察
被験者Aの実験結果
アシスト量
0[％] : モータは不動
25[％] : モータのみで走行不可
45[％] : モータのみの自律走行が可能
100[％] : 人が利用する際に強く引っ張ら
れる感覚が生じる程度
使用した最大筋力量
(1.0の場合、アシスト量0[％]と同じ)
%𝑀𝑉𝐶 =
使用した筋力量
随意最大筋力量
計測した筋
PM: 腓骨筋
TAM: 前脛骨筋
GM: 腓腹筋
VLM: 外側広筋
BFM: 大腿二頭筋

20
実験2 推進力補助機能の実験結果
• 適切な支援量により歩行負荷を軽減させることが可能
• 筋活動量の減少に個人差と部位による差があった
• ユーザの歩行状態・歩行特性に合わせた支援量制御が必要
結果
• 推進力補助機能を使った場合、全被験者において3-4箇所の筋活
動の減少を確認
• アンケート調査では、全被験者が中程度(アシスト量25[％],
45[％])の支援量で歩行が楽になったと回答
考察
被験者Aの実験結果
%𝑀𝑉𝐶 =
使用した筋力量
随意最大筋力量

• 衝突防止機能の開発
– 正面及び足元に対する衝突をステレオカメラの深度画像で検出
– 警告範囲に入った場合、BLDCモータの逆回転によるブレーキをかける
• 検証内容
– 最も起こりうる可能性の高い壁面と足元の設置物に対する衝突を取り扱う
• 衝突物から歩行器までの距離が回避行動が行える0.5-1.3[m]内の停止を理想の停止と定義
• 設置物は、ベッドを想定とするため高さ58[cm]のオブジェクト(ゴミ箱)を使用
– 通常歩行時 → 危険性なく停止できることを確認
– 自律走行時 → 利用者の停止に影響なく停止できることを確認 (速度0.32m/s)
21
実験3 衝突防止機能
歩行速度と警告エリア距離の関係
実際の深度画像と使用する変数
全体
警告エリア
正面
警告エリア
(i,j)の深度距離
歩行器の速度 (m/s) 警告エリアまでの
最短距離 (m)
≤ 0.3 0.6
≤ 0.4 0.7
≤ 0.5 0.8
≤ 0.6 0.9
≤ 0.7 1.0
≤ 0.8 1.2
> 0.8 1.4

22
実験3 衝突防止機能 (通常歩行時)の実験結果
通常歩行かつ壁面の動画
• 壁面に対する停止では0.5-1.3[m]の範囲で停止可能
• 設置物に対する停止では0.31[m]と停止範囲を超えた
– 停止範囲を0.4[m]を超えた地点から深度画像の範囲外へ
結果
考察 • それぞれのシナリオに対して衝突防止は行えたが、設置物に
対しては回避するための旋回が行えないほど接近した
– 壁面と設置物を区別し、別の警告エリアを使用することで対処可能
通常歩行かつ壁面
停止地点における障害物との最短距離: 0.73[m]

23
実験3 衝突防止機能 (通常歩行時)の実験結果
通常歩行かつ設置物
結果
考察 • それぞれのシナリオに対して衝突防止は行えたが、設置物に
対しては回避するための旋回が行えないほど接近した
– 壁面と設置物を区別し、別の警告エリアを使用することで対処可能
• 壁面に対する停止では0.5-1.3[m]の範囲で停止可能
• 設置物に対する停止では0.31[m]と停止範囲を超えた
– 停止範囲を0.4[m]を超えた地点から深度画像の範囲外へ
通常歩行かつ壁面

24
実験3 衝突防止機能 (自律走行)の実験結果
• それぞれのシナリオに対して0.5-1.3[m]の範囲で
停止可能
• モータのトルクのみで停止が可能
• 一方で歩行時とは速度と停止時の速度変化が異なることから、
通常歩行とは異なる警告エリアを設定する必要がある
自律走行かつ壁面自律走行かつ設置物
停止地点における障害物との最短距離: 0.77[m] 停止地点における障害物との最短距離: 0.58[m]
結果
考察

25
まとめ
• 被介護者・介護者の問題点と従来の歩行器の問題点を提示
• それらの解決策として、歩行支援機能と自律走行を搭載し
た前腕支持型四輪歩行器の開発
• 利用シナリオの基礎的な部分において実現可能であること
を確認
被介護者
の負担
介護者
の負担
とを軽減する新たな歩行器の提案

26
研究実績
国際論文誌 (1件)
• ○Yuto Mori, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura, Masato Mori, Norio Kato,
Development of an autonomous forearm-supported walker for nursing facilities, Artificial Life and
Robotics, Vol. 26, No. 4, pp. 432-441, 2021.
国際学会口頭発表査読あり (1件)
• ○Yuto Mori, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura, Masato Mori, Norio Kato,
Development of a forearm-supported walker with walking support and autonomous driving
functions, 26th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 26th 2021), GS7-4,
Online, 2020.
国内学会口頭発表査読なし (1件)
• ○森雄斗, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 森正人, 加藤士雄, 前腕支持型四輪歩行器の歩行支援機
能の開発, 情報処理北海道シンポジウム2020, 18, 2020. [受賞]
受賞 (1件)
• 技術研究賞，情報処理北海道シンポジウム2020，2020年11月.
展示会 (1件)
• 2021北海道ビジネスEXPO, アクセスサッポロ, 2021年11月.
科学技術系ニュースサイト(1件)
• TechXplore, An autonomous forearm-supported walker to assist patients in nursing facilities,
https://techxplore.com/news/2021-10-autonomous-forearm-supported-walker-patients-
nursing.html, 2021.
発表予定国内学会口頭発表 (1件)
• ○森雄斗, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 森正人, 歩行支援機能を有する前腕支持型四輪歩行器
の衝突防止機能の開発, 社会システムと情報技術研究ウィーク (WSSIT2022), 2022.

27
補足資料: デザイン性の検討
• 高齢者にとって使用したいと思わせるデザイン性が
必要
• 本研究では実証実験に向けた木製歩行器を試作
– 小型デバイスのため搭載が容易
– 木製素材の触感や視覚的な温かみ[8]は利用する動機となる
[8] Obata Y, Takeuchi K, Furuta Y and Kanayama K, Research on better use of wood for sustainable development: quantitative evaluation of good tactile warmth of wood,
Energy, Vol. 30, No. 8, 2005
家具工房”旅する木”と共同開発した木製歩行器

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