適応型エクソスーツ：日常歩行に合わせた個別支援

人は一定速度・一定勾配で歩くことは稀です。次の約束に急ぐ、横断歩道の信号を渡る、公園を散歩するなどで速度は変わります。勾配もハイキングや建物のスロープなどで常に変化します。環境変動に加え、歩き方は性別、身長、年齢、筋力、脳卒中やパーキンソン病などの神経・筋疾患によっても影響されます。

この人間とタスクの変動性は、現実世界の条件下で歩行を支援・拡張するウェアラブルロボティクスの設計における主要な課題です。これまで、ウェアラブルロボット支援を個人の歩行にカスタマイズするには、手動または自動チューニングに数時間を要しました。健康な個人でも面倒な作業で、高齢者や臨床患者にはしばしば不可能です。

ハーバード大学ジョン・A・ポールソン工学・応用科学大学院（SEAS）の研究者たちが、ロボティックエクソスーツ支援を個人にキャリブレーションし、多様な現実世界の歩行タスクに数秒で適応させる新アプローチを開発しました。生物模倣システムは、筋肉動態の超音波測定を用いて、エクソスーツユーザー向けの個別化・活動特化型支援プロファイルを開発します。

ロボティックエクソスーツの個別化支援プロファイル開発における従来の生物模倣アプローチは、着用者の四肢の動的運動に焦点を当てていました。SEAS研究者たちは異なるアプローチを取りました。

四肢の動きとそれを駆動する基礎筋肉の動きの間に必ずしも直接的な対応関係があるわけではありません。そこで筋肉動態を研究するため、チームは参加者のふくらはぎに携帯型超音波システムを装着し、一連の歩行タスク実行中の筋肉を撮像しました。

これらの事前記録画像から、歩行サイクルの蹴り出しフェーズでふくらはぎ筋が追加で行う仕事を相殺するため、平行にかける支援力を推定しました。新システムは数秒の歩行（わずか1歩でも十分）で筋肉プロファイルを取得できます。

各超音波生成プロファイルについて、研究者たちはエクソスーツ着用時と非着用時の歩行代謝エネルギーを測定しました。筋ベース支援により、さまざまな歩行速度と勾配で代謝エネルギーが有意に減少することが判明しました。

エクソスーツは、以前の研究で記録されたものと同等または改善された代謝エネルギー効果を、より低い支援力で達成しました。「筋肉を直接測定することで、エクソスーツ使用者とより直感的に協働できます」と大学院生のサンジュン・リー氏は言います。「このアプローチでは、エクソスーツは着用者を圧倒せず、協調的に働きます。」実環境テストでは、エクソスーツが歩行速度と勾配の変化に素早く適応できることが確認されました。

次に研究チームは、継続的なリアルタイム調整を行うシステムのテストを目指します。

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