アシストロボット制御装置
【課題】使用者のリハビリまたは力増幅の用途において、必要な部位に必要なだけアシストトルクを与える。
【解決手段】アシストロボット制御装置１２０は、状態検出値に基づいて推定器ゲインを推定する推定器ゲイン演算器１２１と、状態検出値と推定器ゲインに基づいて状態推定誤差を算出する状態推定誤差演算器１２２と、状態推定誤差に基づいて使用者トルク推定値を算出する使用者トルク推定器１２３と、使用者トルク推定値に基づいて動作補助またはリハビリ治療に必要なアシストトルクを算出し、関節モータがアシストトルクを発生するようなモータ電流を出力するアシストトルク演算器１２４と、を備える。
【解決手段】アシストロボット制御装置１２０は、状態検出値に基づいて推定器ゲインを推定する推定器ゲイン演算器１２１と、状態検出値と推定器ゲインに基づいて状態推定誤差を算出する状態推定誤差演算器１２２と、状態推定誤差に基づいて使用者トルク推定値を算出する使用者トルク推定器１２３と、使用者トルク推定値に基づいて動作補助またはリハビリ治療に必要なアシストトルクを算出し、関節モータがアシストトルクを発生するようなモータ電流を出力するアシストトルク演算器１２４と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装着した使用者の動作を補助する、またはリハビリ治療するアシストロボット制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明で対象としているアシストロボットとは、複数のリンクと関節から構成される機構と、関節を駆動する複数のモータを備え、装着した使用者の動作を補助する、またはリハビリ治療するロボットを指す。
【０００３】
図４は、関連するアシストロボット制御装置を備えたアシストロボットである。アシストロボットは、動作補助装置４１０と、駆動源４１１と、関節角度検出手段４１２と、生体信号検出手段４１３と、相対力検出手段４１４と、制御装置４１５と、電力増幅手段４１６と、を備える。なお、装着者４２０がアシストロボットを使用するものとして説明する。
【０００４】
動作補助装置４１０は上述のアシストロボットであり、装着者４２０から関節角度、筋電位、相対力を入力し、装着者４２０に対してアシスト力を出力する。
【０００５】
駆動源４１１は、電力増幅手段４１６からの駆動電流に基づいてアシスト力を発生して装着者４２０に出力し、駆動電流検出値を制御装置４１５に出力する。
【０００６】
関節角度検出手段４１２は、関節角度を検出し、関節角度検出値として制御装置４１５に出力する。
【０００７】
生体信号検出手段４１３は、装着者４２０に発生する筋力に応じた筋電位を検出し、筋電位検出値として制御装置４１５に出力する。
【０００８】
相対力検出手段４１４は、動作補助装置４１０に作用する相対力を検出し、相対力検出値として制御装置４１５に出力する。
【０００９】
制御装置４１５は、駆動源４１１からの駆動電流検出値と、関節角度検出手段４１２からの関節角度検出値と、生体信号検出手段４１３からの筋電位検出値と、相対力検出手段４１４からの相対力検出値とに基づいて、装着者４２０の動力学パラメータを同定し、動力学パラメータを代入した運動方程式を用いて、制御信号を出力する。
【００１０】
電力増幅手段４１６は、制御装置４１５から制御信号を増幅し、駆動電流を出力する。
【００１１】
関連するアシストロボット制御装置は、上述の仕組みにより装着者４２０の動力学パラメータを考慮した動作の補助を実施する（たとえば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００６−２０４４２６号公報（第２５頁、第１図）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
関連するアシストロボット制御装置を、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療に使用する場合、使用者の特定の関節が発生できるトルクの回復度合いを考慮する仕組みが無いため回復度合いに適した治療を実施できず、十分なリハビリ効果を得ることができない場合があった。また、リハビリ治療を含む一般的な用途において、筋電位など複数の検出器の情報を必要とするため、安価で小型、軽量なアシストロボットを実現できない問題があった。
【００１４】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定でき、使用者のリハビリまたは力増幅の用途において無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができるアシストロボット制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明にかかるアシストロボット制御装置は、複数のリンクと関節から構成される機構と前記関節を駆動する複数のモータを備え、装着した使用者の動作を補助するまたはリハビリ治療するアシストロボットの動作を、関節角度などの状態検出値に基づいて制御するアシストロボット制御装置であって、前記状態検出値に基づいて、推定器ゲインを算出する推定器ゲイン演算器と、前記状態検出値と前記推定器ゲインに基づいて前記状態推定誤差を算出する状態推定誤差演算器と、前記状態推定誤差に基づいて、前記アシストロボットを装着する使用者の各関節が発生するトルクである使用者トルク推定値を算出する使用者トルク推定器と、前記使用者トルク推定値に基づいて動作補助またはリハビリ治療に必要なアシストトルクを算出し、前記関節モータが前記アシストトルクを発生するようなモータ電流を出力するアシストトルク演算器と、を備える。
これにより、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定できる。
【発明の効果】
【００１６】
リハビリまたは力増幅の用途において、無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施の形態１にかかるアシストロボット制御装置の機能ブロック図である。
【図２】実施の形態１にかかるアシストロボット機構の部分図である。
【図３】実施の形態２にかかるシミュレーションにおける膝トルクの時間変化の図である。
【図４】関連するアシストロボット制御装置を備えたアシストロボットの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
実施の形態１
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、アシストロボット制御装置の機能ブロック図である。本実施の形態では、まず図１を用いて本発明のアシストロボット制御装置の機能構成の概要を説明し、次に機能の詳細を説明する。なお、図１において、矢印は信号の流れを表し、太い実線は機械的結合を表し、点線は関連の強い機能ブロックの集まりを示す。
【００１９】
アシストロボット１１０は、関節モータ１１１と、アシストロボット機構１１２と、状態検出器１１３と、を備える。アシストロボット１１０は、使用者１３０が装着することにより、使用者１３０の動作を補助するロボットである。
アシストロボット制御装置１２０は、推定器ゲイン演算器１２１と、状態推定誤差演算器１２２と、使用者トルク推定器１２３と、アシストトルク演算器１２４と、を備える。アシストロボット制御装置１２０は、アシストロボット１１０からの状態検出値に基づいて、アシストロボット１１０へのモータ電流を出力する電子制御系である。
【００２０】
関節モータ１１１は、後述のアシストロボット制御装置１２０からのモータ電流に従って、後述のアシストロボット機構１１２に関節を駆動する。
【００２１】
アシストロボット機構１１２は、回転可能な関節を介して連結された複数のリンクから構成され、使用者１３０が装着できる形状を有する機構である。アシストロボット機構１１２は、関節モータ１１１によって駆動される。
【００２２】
状態検出器１１３は、関節の角度などの状態量を検出し、状態検出値として出力する。
【００２３】
推定器ゲイン演算器１２１は、アシストロボット１１０からの状態検出値に基づいて、後述の状態推定誤差演算器１２２の演算に使用するパラメータである推定器ゲインを演算し出力する。
【００２４】
状態推定誤差演算器１２２は、アシストロボット１１０からの状態検出値と、推定器ゲイン演算器１２１からの推定器ゲインとに基づいて、状態検出値とその時間微分値の推定値である状態推定値を演算し、状態推定誤差を演算し出力する。
【００２５】
使用者トルク推定器１２３は、状態推定誤差演算器１２２からの状態推定誤差に基づいて使用者１３０が発生する使用者トルクを推定し、使用者トルクの推定値として出力する。アシストトルク演算器は、使用者トルク推定器１２３からの使用者トルク推定値に基づいて、アシストロボット１１０の用途に応じて必要なアシストトルクを演算し、必要なアシストトルクをアシストロボット１１０が発生するようなモータ電流を出力する。
【００２６】
使用者１３０は、人、犬、猫、馬などを含む脊椎動物であり、加齢などにより力の増幅が必要、または怪我などから回復するためにリハビリが必要なものである。
【００２７】
ここで、アシストロボット制御装置１２０は、ＡＳＩＣ、プログラマブル電子システムなどとして実現することができる。
【００２８】
以下、図１の各ブロックの動作原理を導出し、機能の詳細を説明する。
【００２９】
図２を用いて、アシストロボット機構１１２の運動方程式を導出する。図２は、実施の形態１を示すアシストロボット機構の部分図である。図２において、太い直線はリンク、太い円は関節を表す。
【００３０】
図２において、アシストロボット機構１１２は、ｋ−１リンク２０１と、第ｋ−１関節２０２と、第ｋリンク２０３と、第ｋ関節２０４を備える。関節角度と、アシストトルクと、使用者トルクは、それぞれ反時計回りを正としている。
【００３１】
第ｋリンク２０３の運動方程式は式（１）と導出される。
【００３２】
【数１】
【００３３】
ただし、式（１）における記号の意味は以下のとおりである。Ｊｉは第ｋ関節２０４周りの第ｉリンク慣性モーメント[ｋｇ・ｍ２]、Ｄｋは第ｋ粘性摩擦係数[Ｎ・ｍ・ｓ／ｒａｄ]、Ｔｃｋは第ｋ関節２０４のクーロン摩擦の大きさ[Ｎ・ｍ]、θｋは第ｋ関節角度[ｒａｄ]、Ｔａｋは第ｋアシストトルク（第ｋ関節２０４のアシストトルク）[Ｎ・ｍ]、Ｔｕｉは、第ｉ使用者トルク（第ｉリンクに使用者１３０から印加されるトルク）[Ｎ・ｍ]。
【００３４】
式（１）において、第ｋ関節２０４周りの第ｉリンク慣性モーメントＪｉは設計値および関節角度より既知である。第ｋ関節２０４の粘性摩擦係数Ｄｋおよび第ｋ関節２０４のクーロン摩擦の大きさＴｃｋは、出荷前の計測により既知であるとする。
【００３５】
式（２）に示す状態変数を導入する。
【００３６】
【数２】
【００３７】
式（２）を用いて、式（１）は、式（３）及び式（４）と書き換えられる。
【００３８】
【数３】
【００３９】
【数４】
【００４０】
第ｋ関節角度ｘ１ｋは状態検出器１１３により検出され、第ｋ関節角速度ｘ２ｋは第ｋ関節角度ｘ１ｋの時間微分値として得ると仮定し、第ｋ使用者トルクＴｕｋを推定するため、式（５）と式（６）の状態推定器を導入する。
【００４１】
【数５】
【００４２】
【数６】
【００４３】
ただし、式（６）における記号の意味は以下のとおりである。Ｌｋは推定器ゲイン。
【００４４】
式（３）乃至式（６）を用いて、状態推定誤差方程式は式（７）および式（８）と導出できる。
【００４５】
【数７】
【００４６】
【数８】
【００４７】
ただし、式（７）及び式（８）における記号の意味は以下の通りである。
【数９】
は、第ｋ関節角度推定誤差[ｒａｄ]、
【数１０】
は、第ｋ関節角速度推定誤差[ｒａｄ／ｓ]。
【００４８】
式（７）及び式（８）の平衡点は状態推定誤差の１階時間微分を０とすることにより、式（９）および式（１０）と求められる。
【００４９】
【数１１】
【００５０】
【数１２】
【００５１】
式（７）および式（８）で表される系のシステム行列のジャコビアンは式（１１）と導出できる。
【００５２】
【数１３】
【００５３】
ジャコビアン行列Ｊｋの式（９）および式（１０）で表される平衡点における固有値は式（１２）および式（１３）と表される。
【００５４】
【数１４】
【００５５】
【数１５】
【００５６】
第ｋ推定器ゲインＬｋ、第ｋ関節２０４周りの第ｉリンク慣性モーメントＪｉ、第ｋ粘性摩擦係数Ｄｋは正数であるので、式（１２）および式（１３）に示す固有値ｓｋ＋およびｓｋ−は以下のように分類できる。
【００５７】
場合１：式（１２）および式（１３）の平方根内の値が０以上ならば、ｓｋ＋およびｓｋ−は負の整数。
場合２：式（１２）および式（１３）の平方根内の値が０未満ならば、ｓｋ＋およびｓｋ−は負の実部を持つ複素共役。
【００５８】
上述のように、固有値（１２）及び（１３）は負の実部を持つため、推定誤差は式（９）および式（１０）で表される平衡点に収束する。
【００５９】
上述の場合１において、推定誤差は単調に平衡点に収束し、場合２において振動的に平衡点に収束する。単調な収束が望ましいアシストロボット１１０の用途においては、推定器ゲイン演算器１２１において、場合１の条件を満足するように推定器ゲインを演算する。振動的な収束が望ましい用途においては、推定器ゲイン演算器１２１において場合２の条件を満足するように推定器ゲインを演算する。
【００６０】
式（９）を使用者トルクについて解くと式（１４）が得られる。
【００６１】
【数１６】
【００６２】
式（１４）より、式（１５）が得られる。
【００６３】
【数１７】
【００６４】
ただし、式（１５）における記号の意味は以下のとおりである。
【数１８】
は、第ｋ使用者トルク推定値（第ｋ使用者トルクの推定値）[Ｎ・ｍ]。
【００６５】
使用者トルク推定器１２３は、式（１５）を用いて第ｋ使用者トルク推定値
【数１９】
を演算する。
【００６６】
式（１５）は、第ｋ関節角速度の絶対値に依存しないため、状態検出器１１３に安価な角度検出器（たとえば、ポテンショメータ）を用い、関節角速度は直接検出せず、関節角度から演算により求める場合、第ｋ使用者トルク推定値
【数２０】
を精度よく得ることができる。
【００６７】
以下、アシストロボット１１０の用途ごとに、アシストトルク演算器１２４の構成例を示す。
【００６８】
アシストロボット１１０を、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療の用途に使用する場合、第ｋ関節２０４に対して式（１６）に示す第ｋアシストトルクＴａｋを適用することができる。
【００６９】
【数２１】
【００７０】
ただし、式（１６）における記号の意味は以下のとおりである。Ｔｎｋは使用者１３０の第ｋ関節が傷病前に生成できたトルク[Ｎ・ｍ]。
【００７１】
式（１６）によると、使用者１３０の第ｋ関節の回復が進むにつれて、アシストロボット１１０が補助する割合が減少し、完全に回復した時点で第ｋアシストトルクが０[Ｎ・ｍ]となる。
【００７２】
さらに、上記リハビリ治療に置いて歩行などの反復動作を実施する場合、その１周期において式（１６）に示す第ｋアシストトルクＴａｋを適用し、２周期以降に式（１７）に示す第ｋアシストトルクＴａｋを適用することにより、第ｋ使用者トルクＴｕｋが滑らかな関数となるため第ｋ関節への負担のより少ないリハビリ治療を実施できる。
【００７３】
【数２２】
【００７４】
ただし、式（１７）における記号の意味は以下の通りである。Ｔはリハビリ動作の１周期[ｓ]。
【００７５】
アシストロボット１１０を、使用者１３０の力の増幅の用途に使用する場合、第ｋ関節２０４に対して式（１８）に示す第ｋアシストトルクＴａｋを適用することができる。
【００７６】
【数２３】
【００７７】
ただし、式（１８）における記号の意味は以下の通りである。ｎｋは第ｋ使用者トルクの増幅率。
【００７８】
式（１８）によると、第ｋ関節において使用者１３０が実際に発生した第ｋ使用者トルクＴｕｋのｎｋ倍のトルクを発生することができる。この第ｋ使用者トルクの増幅率ｎｋは、使用者１３０がどの部位にどれくらい余分に力が必要かに応じて、使用者１３０が任意に設定できるようにする。たとえば、膝を屈伸する筋肉が加齢によって弱った場合、膝の曲げ伸ばし動作をより補助するようにｎｋを設定すればよい。
【００７９】
上述のように、アシストロボット制御装置１２０において、推定器ゲイン演算器１２１は、状態推定誤差が単調に平衡点に収束するのが望ましいか、振動的に平衡点に収束するのが望ましいかに応じて上述の場合１または場合２の条件を満足するように第ｋ推定器ゲインＬｋを演算する。状態推定誤差演算器１２２は、式（７）および式（８）の推定誤差方程式に基づいて状態推定誤差を演算する。使用者トルク推定器１２３は、式（１５）に基づいて第ｋ使用者トルク推定値
【数２４】
を演算する。アシストトルク演算器１２４は、アシストロボット１１０の用途に応じて、式（１６）、または式（１７）、または式（１８）に基づいて第ｋアシストトルクＴａｋを演算し、関節モータ１１１に第ｋアシストトルクＴａｋを発生させるようなモータ電流を出力する。
【００８０】
このように、本発明によると、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定でき、使用者のリハビリまたは力増幅の用途において無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。
【００８１】
実施の形態２
本実施の形態では、本発明のシミュレーション結果を示す。シミュレーションに用いた数値は以下のとおりである。
ｌ１＝０．２４[ｍ]、ｌ２＝０．３８[ｍ]、ｌ３＝０．４６[ｍ]、Ｊ１＝３．０×１０−３[ｋｇ・ｍ２]、Ｊ２＝３．９×１０−２[ｋｇ・ｍ２]、Ｊ３＝１．２×１０−１[ｋｇ・ｍ２]、Ｔ２ｍｉｎ＝−７[Ｎ・ｍ]、Ｔ２ｍａｘ＝７[Ｎ・ｍ]。
【００８２】
ただし、上述の記号の意味は以下のとおりである。ｌ１は足長さ[ｍ]、ｌ２は脛長さ[ｍ]、ｌ３は大腿部長さ[ｍ]、Ｊ１は足の重心周り慣性モーメント[ｋｇ・ｍ２]、Ｊ２は脛の重心周り慣性モーメント[ｋｇ・ｍ２]、Ｊ３は大腿部の重心周り慣性モーメント[ｋｇ・ｍ２]、Ｔ２ｍｉｎはリハビリ時に使用者が膝を曲げる方向に生成できる膝トルクの限界値[Ｎ・ｍ]、Ｔ２ｍａｘはリハビリ時に使用者が膝を伸ばす方向に生成できる膝トルクの限界値[Ｎ・ｍ]。
【００８３】
シミュレーションに用いた値は、DOTHS-801 430, "Investigation Of Inertial Properties Of The human Body", U.S. Department Of Transportation, National Highway Traffic Safety Administration, March 1975に記載の、人体実測値の平均値を用いた。本シミュレーションにおいて、歩行訓練を通じて膝の機能を回復するリハビリ治療を模擬している。
【００８４】
図３は、実施の形態２を示すシミュレーションにおける、膝トルクの時間変化である。図３において、破線は使用者が傷病前に歩行時に発生していた膝トルク（以下、「所望の膝トルク」と呼ぶ）、実線はリハビリ治療時に使用者が発生できる膝トルクの推定値（以下、「使用者トルク推定値」と呼ぶ）、一点鎖線はアシストトルクである。ここで、所望の膝トルクは、Dr.Ben Stansfield, University of Strathclydeによる歩行実測データに基づいている。
【００８５】
使用者トルク推定値は実際の使用者トルクに一致しており、使用者トルク推定器１２３における式（１５）を用いた使用者トルクの推定が精度良く実施できていることがわかる。また、アシストトルク演算器１２４が式（１６）を用いて算出したアシストトルクと使用者トルクの推定値の加算値が所望の膝トルクになっていることから、膝の回復の度合いに応じた必要なアシストトルクによって歩行訓練を補助できていることが分かる。
【００８６】
このように、本発明によると、使用者１３０の膝の回復の度合いに応じてリハビリ治療に必要なアシストトルクを与えることができる。
【００８７】
なお、本発明は上記実施の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。
【００８８】
例えば、上記の実施の形態において、歩行が困難となった使用者の膝のリハビリ治療の１例を示したが、膝を使用者の他の部位に置き換え、歩行を他の動作に置き換えることにより、使用者の運動機能回復のためのリハビリ治療全般にも適用することが可能である。
【００８９】
したがって本発明によると、加齢などにより日常生活の活動において力の増幅が必要な場合及び、介護や救助のための力の増幅が必要な場合に、安価な関節角度検出器のみを備えたアシストロボットにより必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。
【００９０】
より具体的には、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療に使用する場合、各部位の回復に必要なアシストトルクを無駄なく与え、効果的にリハビリ治療することができる。
【００９１】
また、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療において、歩行などの反復作業を実施する場合、治療する関節への負担のより少ないリハビリ治療を実施できる。
【００９２】
また、使用者の力増幅の用途において、無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
本発明によると、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定でき、使用者のリハビリができるので、リハビリ装置、救助作業用ロボットスーツ、歩行補助ロボット、介護装置など、医療、介護、力の増幅が必要な作業に使用する装置全般に広く適用できる。
【符号の説明】
【００９４】
１１０ アシストロボット
１１１ 関節モータ
１１２ アシストロボット機構
１１３ 状態検出器
１２０ アシストロボット制御装置
１２１ 推定器ゲイン演算器
１２２ 状態推定誤差演算器
１２３ 使用者トルク推定器
１２４ アシストトルク演算器
１３０ 使用者
２０１ リンク
２０２ 関節
２０３ リンク
２０４ 関節
４１０ 動作補助装置
４１１ 駆動源
４１２ 関節角度検出手段
４１３ 生体信号検出手段
４１４ 相対力検出手段
４１５ 制御装置
４１６ 電力増幅手段
４２０ 装着者
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装着した使用者の動作を補助する、またはリハビリ治療するアシストロボット制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明で対象としているアシストロボットとは、複数のリンクと関節から構成される機構と、関節を駆動する複数のモータを備え、装着した使用者の動作を補助する、またはリハビリ治療するロボットを指す。
【０００３】
図４は、関連するアシストロボット制御装置を備えたアシストロボットである。アシストロボットは、動作補助装置４１０と、駆動源４１１と、関節角度検出手段４１２と、生体信号検出手段４１３と、相対力検出手段４１４と、制御装置４１５と、電力増幅手段４１６と、を備える。なお、装着者４２０がアシストロボットを使用するものとして説明する。
【０００４】
動作補助装置４１０は上述のアシストロボットであり、装着者４２０から関節角度、筋電位、相対力を入力し、装着者４２０に対してアシスト力を出力する。
【０００５】
駆動源４１１は、電力増幅手段４１６からの駆動電流に基づいてアシスト力を発生して装着者４２０に出力し、駆動電流検出値を制御装置４１５に出力する。
【０００６】
関節角度検出手段４１２は、関節角度を検出し、関節角度検出値として制御装置４１５に出力する。
【０００７】
生体信号検出手段４１３は、装着者４２０に発生する筋力に応じた筋電位を検出し、筋電位検出値として制御装置４１５に出力する。
【０００８】
相対力検出手段４１４は、動作補助装置４１０に作用する相対力を検出し、相対力検出値として制御装置４１５に出力する。
【０００９】
制御装置４１５は、駆動源４１１からの駆動電流検出値と、関節角度検出手段４１２からの関節角度検出値と、生体信号検出手段４１３からの筋電位検出値と、相対力検出手段４１４からの相対力検出値とに基づいて、装着者４２０の動力学パラメータを同定し、動力学パラメータを代入した運動方程式を用いて、制御信号を出力する。
【００１０】
電力増幅手段４１６は、制御装置４１５から制御信号を増幅し、駆動電流を出力する。
【００１１】
関連するアシストロボット制御装置は、上述の仕組みにより装着者４２０の動力学パラメータを考慮した動作の補助を実施する（たとえば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００６−２０４４２６号公報（第２５頁、第１図）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
関連するアシストロボット制御装置を、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療に使用する場合、使用者の特定の関節が発生できるトルクの回復度合いを考慮する仕組みが無いため回復度合いに適した治療を実施できず、十分なリハビリ効果を得ることができない場合があった。また、リハビリ治療を含む一般的な用途において、筋電位など複数の検出器の情報を必要とするため、安価で小型、軽量なアシストロボットを実現できない問題があった。
【００１４】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定でき、使用者のリハビリまたは力増幅の用途において無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができるアシストロボット制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明にかかるアシストロボット制御装置は、複数のリンクと関節から構成される機構と前記関節を駆動する複数のモータを備え、装着した使用者の動作を補助するまたはリハビリ治療するアシストロボットの動作を、関節角度などの状態検出値に基づいて制御するアシストロボット制御装置であって、前記状態検出値に基づいて、推定器ゲインを算出する推定器ゲイン演算器と、前記状態検出値と前記推定器ゲインに基づいて前記状態推定誤差を算出する状態推定誤差演算器と、前記状態推定誤差に基づいて、前記アシストロボットを装着する使用者の各関節が発生するトルクである使用者トルク推定値を算出する使用者トルク推定器と、前記使用者トルク推定値に基づいて動作補助またはリハビリ治療に必要なアシストトルクを算出し、前記関節モータが前記アシストトルクを発生するようなモータ電流を出力するアシストトルク演算器と、を備える。
これにより、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定できる。
【発明の効果】
【００１６】
リハビリまたは力増幅の用途において、無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施の形態１にかかるアシストロボット制御装置の機能ブロック図である。
【図２】実施の形態１にかかるアシストロボット機構の部分図である。
【図３】実施の形態２にかかるシミュレーションにおける膝トルクの時間変化の図である。
【図４】関連するアシストロボット制御装置を備えたアシストロボットの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
実施の形態１
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、アシストロボット制御装置の機能ブロック図である。本実施の形態では、まず図１を用いて本発明のアシストロボット制御装置の機能構成の概要を説明し、次に機能の詳細を説明する。なお、図１において、矢印は信号の流れを表し、太い実線は機械的結合を表し、点線は関連の強い機能ブロックの集まりを示す。
【００１９】
アシストロボット１１０は、関節モータ１１１と、アシストロボット機構１１２と、状態検出器１１３と、を備える。アシストロボット１１０は、使用者１３０が装着することにより、使用者１３０の動作を補助するロボットである。
アシストロボット制御装置１２０は、推定器ゲイン演算器１２１と、状態推定誤差演算器１２２と、使用者トルク推定器１２３と、アシストトルク演算器１２４と、を備える。アシストロボット制御装置１２０は、アシストロボット１１０からの状態検出値に基づいて、アシストロボット１１０へのモータ電流を出力する電子制御系である。
【００２０】
関節モータ１１１は、後述のアシストロボット制御装置１２０からのモータ電流に従って、後述のアシストロボット機構１１２に関節を駆動する。
【００２１】
アシストロボット機構１１２は、回転可能な関節を介して連結された複数のリンクから構成され、使用者１３０が装着できる形状を有する機構である。アシストロボット機構１１２は、関節モータ１１１によって駆動される。
【００２２】
状態検出器１１３は、関節の角度などの状態量を検出し、状態検出値として出力する。
【００２３】
推定器ゲイン演算器１２１は、アシストロボット１１０からの状態検出値に基づいて、後述の状態推定誤差演算器１２２の演算に使用するパラメータである推定器ゲインを演算し出力する。
【００２４】
状態推定誤差演算器１２２は、アシストロボット１１０からの状態検出値と、推定器ゲイン演算器１２１からの推定器ゲインとに基づいて、状態検出値とその時間微分値の推定値である状態推定値を演算し、状態推定誤差を演算し出力する。
【００２５】
使用者トルク推定器１２３は、状態推定誤差演算器１２２からの状態推定誤差に基づいて使用者１３０が発生する使用者トルクを推定し、使用者トルクの推定値として出力する。アシストトルク演算器は、使用者トルク推定器１２３からの使用者トルク推定値に基づいて、アシストロボット１１０の用途に応じて必要なアシストトルクを演算し、必要なアシストトルクをアシストロボット１１０が発生するようなモータ電流を出力する。
【００２６】
使用者１３０は、人、犬、猫、馬などを含む脊椎動物であり、加齢などにより力の増幅が必要、または怪我などから回復するためにリハビリが必要なものである。
【００２７】
ここで、アシストロボット制御装置１２０は、ＡＳＩＣ、プログラマブル電子システムなどとして実現することができる。
【００２８】
以下、図１の各ブロックの動作原理を導出し、機能の詳細を説明する。
【００２９】
図２を用いて、アシストロボット機構１１２の運動方程式を導出する。図２は、実施の形態１を示すアシストロボット機構の部分図である。図２において、太い直線はリンク、太い円は関節を表す。
【００３０】
図２において、アシストロボット機構１１２は、ｋ−１リンク２０１と、第ｋ−１関節２０２と、第ｋリンク２０３と、第ｋ関節２０４を備える。関節角度と、アシストトルクと、使用者トルクは、それぞれ反時計回りを正としている。
【００３１】
第ｋリンク２０３の運動方程式は式（１）と導出される。
【００３２】
【数１】
【００３３】
ただし、式（１）における記号の意味は以下のとおりである。Ｊｉは第ｋ関節２０４周りの第ｉリンク慣性モーメント[ｋｇ・ｍ２]、Ｄｋは第ｋ粘性摩擦係数[Ｎ・ｍ・ｓ／ｒａｄ]、Ｔｃｋは第ｋ関節２０４のクーロン摩擦の大きさ[Ｎ・ｍ]、θｋは第ｋ関節角度[ｒａｄ]、Ｔａｋは第ｋアシストトルク（第ｋ関節２０４のアシストトルク）[Ｎ・ｍ]、Ｔｕｉは、第ｉ使用者トルク（第ｉリンクに使用者１３０から印加されるトルク）[Ｎ・ｍ]。
【００３４】
式（１）において、第ｋ関節２０４周りの第ｉリンク慣性モーメントＪｉは設計値および関節角度より既知である。第ｋ関節２０４の粘性摩擦係数Ｄｋおよび第ｋ関節２０４のクーロン摩擦の大きさＴｃｋは、出荷前の計測により既知であるとする。
【００３５】
式（２）に示す状態変数を導入する。
【００３６】
【数２】
【００３７】
式（２）を用いて、式（１）は、式（３）及び式（４）と書き換えられる。
【００３８】
【数３】
【００３９】
【数４】
【００４０】
第ｋ関節角度ｘ１ｋは状態検出器１１３により検出され、第ｋ関節角速度ｘ２ｋは第ｋ関節角度ｘ１ｋの時間微分値として得ると仮定し、第ｋ使用者トルクＴｕｋを推定するため、式（５）と式（６）の状態推定器を導入する。
【００４１】
【数５】
【００４２】
【数６】
【００４３】
ただし、式（６）における記号の意味は以下のとおりである。Ｌｋは推定器ゲイン。
【００４４】
式（３）乃至式（６）を用いて、状態推定誤差方程式は式（７）および式（８）と導出できる。
【００４５】
【数７】
【００４６】
【数８】
【００４７】
ただし、式（７）及び式（８）における記号の意味は以下の通りである。
【数９】
は、第ｋ関節角度推定誤差[ｒａｄ]、
【数１０】
は、第ｋ関節角速度推定誤差[ｒａｄ／ｓ]。
【００４８】
式（７）及び式（８）の平衡点は状態推定誤差の１階時間微分を０とすることにより、式（９）および式（１０）と求められる。
【００４９】
【数１１】
【００５０】
【数１２】
【００５１】
式（７）および式（８）で表される系のシステム行列のジャコビアンは式（１１）と導出できる。
【００５２】
【数１３】
【００５３】
ジャコビアン行列Ｊｋの式（９）および式（１０）で表される平衡点における固有値は式（１２）および式（１３）と表される。
【００５４】
【数１４】
【００５５】
【数１５】
【００５６】
第ｋ推定器ゲインＬｋ、第ｋ関節２０４周りの第ｉリンク慣性モーメントＪｉ、第ｋ粘性摩擦係数Ｄｋは正数であるので、式（１２）および式（１３）に示す固有値ｓｋ＋およびｓｋ−は以下のように分類できる。
【００５７】
場合１：式（１２）および式（１３）の平方根内の値が０以上ならば、ｓｋ＋およびｓｋ−は負の整数。
場合２：式（１２）および式（１３）の平方根内の値が０未満ならば、ｓｋ＋およびｓｋ−は負の実部を持つ複素共役。
【００５８】
上述のように、固有値（１２）及び（１３）は負の実部を持つため、推定誤差は式（９）および式（１０）で表される平衡点に収束する。
【００５９】
上述の場合１において、推定誤差は単調に平衡点に収束し、場合２において振動的に平衡点に収束する。単調な収束が望ましいアシストロボット１１０の用途においては、推定器ゲイン演算器１２１において、場合１の条件を満足するように推定器ゲインを演算する。振動的な収束が望ましい用途においては、推定器ゲイン演算器１２１において場合２の条件を満足するように推定器ゲインを演算する。
【００６０】
式（９）を使用者トルクについて解くと式（１４）が得られる。
【００６１】
【数１６】
【００６２】
式（１４）より、式（１５）が得られる。
【００６３】
【数１７】
【００６４】
ただし、式（１５）における記号の意味は以下のとおりである。
【数１８】
は、第ｋ使用者トルク推定値（第ｋ使用者トルクの推定値）[Ｎ・ｍ]。
【００６５】
使用者トルク推定器１２３は、式（１５）を用いて第ｋ使用者トルク推定値
【数１９】
を演算する。
【００６６】
式（１５）は、第ｋ関節角速度の絶対値に依存しないため、状態検出器１１３に安価な角度検出器（たとえば、ポテンショメータ）を用い、関節角速度は直接検出せず、関節角度から演算により求める場合、第ｋ使用者トルク推定値
【数２０】
を精度よく得ることができる。
【００６７】
以下、アシストロボット１１０の用途ごとに、アシストトルク演算器１２４の構成例を示す。
【００６８】
アシストロボット１１０を、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療の用途に使用する場合、第ｋ関節２０４に対して式（１６）に示す第ｋアシストトルクＴａｋを適用することができる。
【００６９】
【数２１】
【００７０】
ただし、式（１６）における記号の意味は以下のとおりである。Ｔｎｋは使用者１３０の第ｋ関節が傷病前に生成できたトルク[Ｎ・ｍ]。
【００７１】
式（１６）によると、使用者１３０の第ｋ関節の回復が進むにつれて、アシストロボット１１０が補助する割合が減少し、完全に回復した時点で第ｋアシストトルクが０[Ｎ・ｍ]となる。
【００７２】
さらに、上記リハビリ治療に置いて歩行などの反復動作を実施する場合、その１周期において式（１６）に示す第ｋアシストトルクＴａｋを適用し、２周期以降に式（１７）に示す第ｋアシストトルクＴａｋを適用することにより、第ｋ使用者トルクＴｕｋが滑らかな関数となるため第ｋ関節への負担のより少ないリハビリ治療を実施できる。
【００７３】
【数２２】
【００７４】
ただし、式（１７）における記号の意味は以下の通りである。Ｔはリハビリ動作の１周期[ｓ]。
【００７５】
アシストロボット１１０を、使用者１３０の力の増幅の用途に使用する場合、第ｋ関節２０４に対して式（１８）に示す第ｋアシストトルクＴａｋを適用することができる。
【００７６】
【数２３】
【００７７】
ただし、式（１８）における記号の意味は以下の通りである。ｎｋは第ｋ使用者トルクの増幅率。
【００７８】
式（１８）によると、第ｋ関節において使用者１３０が実際に発生した第ｋ使用者トルクＴｕｋのｎｋ倍のトルクを発生することができる。この第ｋ使用者トルクの増幅率ｎｋは、使用者１３０がどの部位にどれくらい余分に力が必要かに応じて、使用者１３０が任意に設定できるようにする。たとえば、膝を屈伸する筋肉が加齢によって弱った場合、膝の曲げ伸ばし動作をより補助するようにｎｋを設定すればよい。
【００７９】
上述のように、アシストロボット制御装置１２０において、推定器ゲイン演算器１２１は、状態推定誤差が単調に平衡点に収束するのが望ましいか、振動的に平衡点に収束するのが望ましいかに応じて上述の場合１または場合２の条件を満足するように第ｋ推定器ゲインＬｋを演算する。状態推定誤差演算器１２２は、式（７）および式（８）の推定誤差方程式に基づいて状態推定誤差を演算する。使用者トルク推定器１２３は、式（１５）に基づいて第ｋ使用者トルク推定値
【数２４】
を演算する。アシストトルク演算器１２４は、アシストロボット１１０の用途に応じて、式（１６）、または式（１７）、または式（１８）に基づいて第ｋアシストトルクＴａｋを演算し、関節モータ１１１に第ｋアシストトルクＴａｋを発生させるようなモータ電流を出力する。
【００８０】
このように、本発明によると、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定でき、使用者のリハビリまたは力増幅の用途において無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。
【００８１】
実施の形態２
本実施の形態では、本発明のシミュレーション結果を示す。シミュレーションに用いた数値は以下のとおりである。
ｌ１＝０．２４[ｍ]、ｌ２＝０．３８[ｍ]、ｌ３＝０．４６[ｍ]、Ｊ１＝３．０×１０−３[ｋｇ・ｍ２]、Ｊ２＝３．９×１０−２[ｋｇ・ｍ２]、Ｊ３＝１．２×１０−１[ｋｇ・ｍ２]、Ｔ２ｍｉｎ＝−７[Ｎ・ｍ]、Ｔ２ｍａｘ＝７[Ｎ・ｍ]。
【００８２】
ただし、上述の記号の意味は以下のとおりである。ｌ１は足長さ[ｍ]、ｌ２は脛長さ[ｍ]、ｌ３は大腿部長さ[ｍ]、Ｊ１は足の重心周り慣性モーメント[ｋｇ・ｍ２]、Ｊ２は脛の重心周り慣性モーメント[ｋｇ・ｍ２]、Ｊ３は大腿部の重心周り慣性モーメント[ｋｇ・ｍ２]、Ｔ２ｍｉｎはリハビリ時に使用者が膝を曲げる方向に生成できる膝トルクの限界値[Ｎ・ｍ]、Ｔ２ｍａｘはリハビリ時に使用者が膝を伸ばす方向に生成できる膝トルクの限界値[Ｎ・ｍ]。
【００８３】
シミュレーションに用いた値は、DOTHS-801 430, "Investigation Of Inertial Properties Of The human Body", U.S. Department Of Transportation, National Highway Traffic Safety Administration, March 1975に記載の、人体実測値の平均値を用いた。本シミュレーションにおいて、歩行訓練を通じて膝の機能を回復するリハビリ治療を模擬している。
【００８４】
図３は、実施の形態２を示すシミュレーションにおける、膝トルクの時間変化である。図３において、破線は使用者が傷病前に歩行時に発生していた膝トルク（以下、「所望の膝トルク」と呼ぶ）、実線はリハビリ治療時に使用者が発生できる膝トルクの推定値（以下、「使用者トルク推定値」と呼ぶ）、一点鎖線はアシストトルクである。ここで、所望の膝トルクは、Dr.Ben Stansfield, University of Strathclydeによる歩行実測データに基づいている。
【００８５】
使用者トルク推定値は実際の使用者トルクに一致しており、使用者トルク推定器１２３における式（１５）を用いた使用者トルクの推定が精度良く実施できていることがわかる。また、アシストトルク演算器１２４が式（１６）を用いて算出したアシストトルクと使用者トルクの推定値の加算値が所望の膝トルクになっていることから、膝の回復の度合いに応じた必要なアシストトルクによって歩行訓練を補助できていることが分かる。
【００８６】
このように、本発明によると、使用者１３０の膝の回復の度合いに応じてリハビリ治療に必要なアシストトルクを与えることができる。
【００８７】
なお、本発明は上記実施の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。
【００８８】
例えば、上記の実施の形態において、歩行が困難となった使用者の膝のリハビリ治療の１例を示したが、膝を使用者の他の部位に置き換え、歩行を他の動作に置き換えることにより、使用者の運動機能回復のためのリハビリ治療全般にも適用することが可能である。
【００８９】
したがって本発明によると、加齢などにより日常生活の活動において力の増幅が必要な場合及び、介護や救助のための力の増幅が必要な場合に、安価な関節角度検出器のみを備えたアシストロボットにより必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。
【００９０】
より具体的には、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療に使用する場合、各部位の回復に必要なアシストトルクを無駄なく与え、効果的にリハビリ治療することができる。
【００９１】
また、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療において、歩行などの反復作業を実施する場合、治療する関節への負担のより少ないリハビリ治療を実施できる。
【００９２】
また、使用者の力増幅の用途において、無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
本発明によると、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定でき、使用者のリハビリができるので、リハビリ装置、救助作業用ロボットスーツ、歩行補助ロボット、介護装置など、医療、介護、力の増幅が必要な作業に使用する装置全般に広く適用できる。
【符号の説明】
【００９４】
１１０ アシストロボット
１１１ 関節モータ
１１２ アシストロボット機構
１１３ 状態検出器
１２０ アシストロボット制御装置
１２１ 推定器ゲイン演算器
１２２ 状態推定誤差演算器
１２３ 使用者トルク推定器
１２４ アシストトルク演算器
１３０ 使用者
２０１ リンク
２０２ 関節
２０３ リンク
２０４ 関節
４１０ 動作補助装置
４１１ 駆動源
４１２ 関節角度検出手段
４１３ 生体信号検出手段
４１４ 相対力検出手段
４１５ 制御装置
４１６ 電力増幅手段
４２０ 装着者
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のリンクと関節から構成される機構と前記関節を駆動する複数のモータを備え、装着した使用者の動作を補助するまたはリハビリ治療するアシストロボットの動作を、関節角度などの状態検出値に基づいて制御するアシストロボット制御装置であって、
前記状態検出値に基づいて、推定器ゲインを算出する推定器ゲイン演算器と、
前記状態検出値と前記推定器ゲインに基づいて前記状態推定誤差を算出する状態推定誤差演算器と、
前記状態推定誤差に基づいて、前記アシストロボットを装着する使用者の各関節が発生するトルクである使用者トルク推定値を算出する使用者トルク推定器と、
前記使用者トルク推定値に基づいて動作補助またはリハビリ治療に必要なアシストトルクを算出し、前記関節モータが前記アシストトルクを発生するようなモータ電流を出力するアシストトルク演算器と、を備える、
アシストロボット制御装置。
【請求項１】
複数のリンクと関節から構成される機構と前記関節を駆動する複数のモータを備え、装着した使用者の動作を補助するまたはリハビリ治療するアシストロボットの動作を、関節角度などの状態検出値に基づいて制御するアシストロボット制御装置であって、
前記状態検出値に基づいて、推定器ゲインを算出する推定器ゲイン演算器と、
前記状態検出値と前記推定器ゲインに基づいて前記状態推定誤差を算出する状態推定誤差演算器と、
前記状態推定誤差に基づいて、前記アシストロボットを装着する使用者の各関節が発生するトルクである使用者トルク推定値を算出する使用者トルク推定器と、
前記使用者トルク推定値に基づいて動作補助またはリハビリ治療に必要なアシストトルクを算出し、前記関節モータが前記アシストトルクを発生するようなモータ電流を出力するアシストトルク演算器と、を備える、
アシストロボット制御装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２０１３−９４５０２（Ｐ２０１３−９４５０２Ａ）
【公開日】平成２５年５月２０日（２０１３．５．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２４１６０８（Ｐ２０１１−２４１６０８）
【出願日】平成２３年１１月２日（２０１１．１１．２）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月２０日（２０１３．５．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月２日（２０１１．１１．２）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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