光発電センサーが高度なウェアラブル リハビリテーションで移動制限のある患者を支援

浦項科学技術大学、韓国、浦項

3軸肩回転運動検出バイアル多軸ひずみマッピングの検出。 （画像：ポステック）

最近、韓国の企業が、リハビリ中に運動能力が制限されている患者を支援するために設計されたウェアラブルロボットを病院に寄贈した。患者はこのロボットを装着し、歩く、座るなどの動作をしながら筋肉や関節の運動補助を受けることができる。人間が肌に装着して装着するスマートウォッチやアイウェアなどのウェアラブル デバイスは、私たちの生活の質を向上させる可能性を秘めており、このロボット技術革新と同じように、一部の人々に希望の光をもたらします。

これらのリハビリロボットに使用されているひずみセンサーは、特定の領域における特定の物理的変化を電気信号に変換することでデータを分析します。これらのセンサーは非常に柔軟で、皮膚に簡単に取り付けられるよう軽量の素材で作られているため、最も微妙な身体の変化さえも把握するのが得意です。しかし、従来のソフトひずみセンサは、温度や湿度などの外部要因の影響を受けやすいため、耐久性が不十分なことがよくありました。さらに、その複雑な製造プロセスにより、広範な商業化には課題が生じています。

浦項工科大学（POSTECH）のコンバージェンスIT工学科と機械工学科のSung-Min Park教授と博士課程候補者Sunguk Hon氏が率いる研究チームは、コンピュータービジョン技術を光学センサーに統合することで、これらのソフトひずみセンサーの限界を克服することに成功した。彼らの研究結果はフレキシブル エレクトロニクスで特集されました。 .

研究チームは、研究中にコンピュータービジョンベースの光学ひずみ (CVOS) として知られるセンサー技術を開発しました。電気信号に依存する従来のセンサーとは異なり、CVOS センサーはコンピューター ビジョンと光学センサーを使用してマイクロスケールの光学パターンを分析し、変化に関するデータを抽出します。このアプローチは、センサーの機能を損なう要素を排除し、製造プロセスを合理化することで本質的に耐久性を向上させ、センサーの商品化を促進します。

2 軸ひずみのみを検出する従来のセンサーとは対照的に、CVOS センサーは、リアルタイムの多軸ひずみマッピングを通じて 3 軸の回転運動を検出する優れた能力を示します。つまり、これらのセンサーは、複雑でさまざまな体の動きを 1 つのセンサーで正確に認識することを可能にします。研究チームは、リハビリテーション治療における補助装置に CVOS センサーを適用する実験を通じて、この主張を実証しました。

信号検出時に発生するさまざまな誤差要因を補正するAIベースの応答補正アルゴリズムの統合により、実験結果は高い信頼性を示しました。 10,000 回以上の反復を経た後でも、これらのセンサーは一貫して優れたパフォーマンスを維持しました。

研究を主導した Park 氏は、「CVOS センサーは、さまざまな方向や角度にわたる体の動きの識別に優れており、それによって効果的なリハビリテーション介入を最適化します。特定の目的に合わせて設計指標とアルゴリズムを調整することにより、CVOS センサーはさまざまな業界に応用できる無限の可能性を秘めています。」

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