WO2020250361A1 - 生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラム - Google Patents
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- A63B2230/60—Measuring physiological parameters of the user muscle strain, i.e. measured on the user
Definitions
- the present invention relates to a biological guidance device, a biological guidance method, and a biological guidance program.
- Non-Patent Documents 1 and 2 disclose insoles whose properties can be changed to suit oneself by the user himself / herself.
- Non-Patent Document 3 proposes a method of applying electrical stimulation in order to change the movement of the user into an appropriate movement.
- the user When the user tries to change to an appropriate movement only by the instruction of the coach or trainer, the user himself has not experienced the appropriate movement, that is, the desired movement to be achieved. Therefore, the user does not know how to change his / her own movement to approach the desired movement, and may end up not achieving the desired movement.
- Non-Patent Documents 1 and 2 When using orthodontic appliances, the orthodontic appliances disclosed in Non-Patent Documents 1 and 2 must be temporarily removed and adjusted when the user's own situation or surrounding environment changes. Therefore, not only is it time-consuming, but it cannot be handled during the operation of the user.
- Non-Patent Document 3 which gives an electrical stimulus to forcibly change to the desired movement to be realized, the user does not have the subject of control to move the muscle. Therefore, when erroneous control is performed, there is a risk of causing movement outside the movable range of the user, which may pose a danger to the user.
- the power assist suit In the method of utilizing the power assist suit, power is added, so it is possible to move more than the user's muscle strength. Therefore, when the device is removed, it is not always possible to achieve the desired movement when the user's muscular strength is insufficient. In addition, since the power assist suit amplifies the current movement of the user, the user cannot be made to move differently from the current movement and the power vector.
- the present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a biological guidance device, a biological guidance method, and a biological guidance program capable of giving an appropriate and safe tactile stimulus that guides a user to a desired movement to be achieved.
- the purpose is to provide.
- a measuring unit that measures biological information of a user
- a stimulating unit that is installed in contact with the user's body and presents a tactile stimulus to the user
- the stimulating unit A database unit that records the relationship between the tactile stimulus presented by the user and the biological information of the stimulus unit due to the tactile stimulus, an input unit that sets the target biological information that is the target biological information that the user wants to realize, and an input unit.
- the control unit that guides the user so that the current biological information is closer to the target biological information by controlling the tactile stimulus presented by the stimulation unit so that the difference is reduced.
- a biological guidance device is provided.
- the biometric information of the user is measured by the computer
- the target biometric information which is the target biometric information to be realized by the user is received by the computer
- the user is received by the computer.
- a stimulus installed in contact with the user's body.
- the database unit which records the relationship between the tactile stimulus presented to the user by the unit and the biological information due to the tactile stimulus of the stimulus unit, the difference is reduced.
- the user By controlling the tactile stimulus presented by the stimulating unit, the user is guided so that the current biological information is closer to the target biological information, and until the difference between the target biological information and the current biological information disappears.
- a biological guidance method is provided in which at least the measurement of the biological information and the guidance of the user are repeated by the computer until the current biological information does not change.
- the processor of the bioinduction device including the processor and the storage is a measurement unit for measuring the biometric information of the user, and the target biometric information which is the target biometric information to be realized by the user.
- the input unit for setting the Refer to the database unit configured in the storage, which records the relationship between the tactile stimulus presented to the user by the stimulus unit installed in contact with the biological information due to the tactile stimulus of the stimulus unit.
- a biological guidance device capable of giving an appropriate and safe tactile stimulus that guides a user to a desired movement to be achieved.
- FIG. 1 is a functional block diagram of the biological guidance device according to the first embodiment.
- FIG. 2 is a diagram showing an example of wearing a biological guidance device to a user.
- FIG. 3 is a block configuration diagram of the biological guidance device.
- FIG. 4 is a diagram showing an example of the contents of the database unit configured in the storage of the user terminal.
- FIG. 5 is a diagram showing an example of the contents of the database unit configured in the storage of the user terminal.
- FIG. 6 is an operation flowchart of the CPU included in the controller.
- FIG. 7 is a main operation flowchart of a processor included in a user terminal that executes a biological guidance program according to the first embodiment.
- FIG. 8 is an operation flowchart of the myoelectric potential measurement process by the processor.
- FIG. 1 is a functional block diagram of the biological guidance device according to the first embodiment.
- FIG. 2 is a diagram showing an example of wearing a biological guidance device to a user.
- FIG. 3 is a block configuration diagram of
- FIG. 9 is an operation flowchart of the pressure measurement process by the processor.
- FIG. 10 is an operation flowchart of the iEMG calculation process by the processor.
- FIG. 11A is a schematic diagram for explaining the relationship between the pressure mean value and the threshold value.
- FIG. 11B is a schematic diagram for explaining one step of the user.
- FIG. 12 is an operation flowchart of the target iEMG input subroutine.
- FIG. 13 is a schematic diagram for explaining the operation of the biological guidance device.
- FIG. 14 is a schematic diagram for explaining the pre-operation period Px and the main operation period Py in the biological guidance device according to the second embodiment.
- FIG. 15 is a diagram showing an example of the contents of the database unit configured in the storage of the user terminal.
- FIG. 16 is a main operation flowchart of a processor included in a user terminal that executes a biological guidance program according to a second embodiment.
- FIG. 17 is an operation flowchart of the IEMG calculation process by the processor.
- FIG. 18 is a schematic diagram for explaining the operation of the biological guidance device.
- FIG. 1 is a functional block diagram of the biological guidance device according to the first embodiment.
- the biological guidance device includes a measurement unit 1, a stimulation unit 2, a database unit 3, an input unit 4, a current status grasping unit 5, a comparison unit 6, and a control unit 7.
- the measurement unit 1 is attached to the user who is the measurement target, and can measure the biometric information of the user at regular time intervals.
- the measuring unit 1 may be, for example, an electromyographic sensor for acquiring muscle activity as an index of movement.
- myoelectric sensors for example, "RIZAP x Gunze's cutting-edge training wear” Myoden Wear "was born. Scientifically analyze and learn correct muscle movements to further improve training performance” [Online], September 2017 May 25, PRESS RELEASE, RIZAP Group Stock Association, [Search on May 21, 1991], Internet ⁇ URL: https://www.rizapgroup.com/wp-content/uploads/2017/08/pr- As proposed in 20170925-01.pdf>, it is a sensor used to detect muscle activity that is deeply related to movement.
- the stimulus unit 2 is installed in contact with the user's body and can present a tactile stimulus to the user.
- the stimulating unit 2 may be any object as long as its properties (for example, shape and / or hardness) can be dynamically controlled in order to give a tactile stimulus to the user.
- the database unit 3 records the relationship between the tactile stimulus presented by the stimulus unit 2 and the biological information generated by the tactile stimulus of the stimulus unit 2. That is, the database unit 3 can have a database in which what kind of muscle activity is generated when the object (stimulation unit 2) worn by the user has what kind of property.
- the input unit 4 can set the target biometric information, which is the target biometric information that the user wants to realize.
- the target biometric information that the user wants to realize For example, the muscle activity that the user wants to realize can be set as the target muscle activity.
- the current status grasping unit 5 can estimate the current biological information, which is the current biological information of the user, based on the measurement result from the measuring unit 1. For example, the current status grasping unit 5 can estimate the current muscle activity based on the value from the myoelectric sensor as the measuring unit 1.
- the current status grasping unit 5 obtains the biological information measured by the measuring unit 1 in the first period, for example, the period of one step completed immediately before, in the second period following the first period, and the period of the next step starting from now on. It may be estimated as the current biological information in.
- the comparison unit 6 can estimate the difference between the target biological information set by the input unit 4 and the current biological information estimated by the current status grasping unit 5.
- the control unit 7 controls the tactile stimulus presented by the stimulus unit 2 so that the difference is reduced based on the relationship recorded in the database unit 3.
- the control unit 7 can search the database unit 3 for the property of the stimulation unit 2 that can realize the muscle activity closer to the purpose than the current time, based on the difference between the current muscle activity and the target muscle activity. .. Then, the control unit 7 can dynamically control the stimulus unit 2 so that the property of the search result is realized.
- the biological guidance device is at least these measuring units until the target biological information is realized, for example, the target muscle activity is changed, or the current biological information does not change, for example, the muscle activity does not change.
- the current status grasping unit 5, the comparison unit 6, the control unit 7, and the stimulation unit 2 can be repeatedly operated.
- the realization of the target biometric information can mean that the difference between the target biometric information estimated by the comparison unit 6 and the current biometric information is eliminated.
- a stimulus unit 2 whose properties (for example, shape, hardness, etc.) change dynamically is attached to the user to give a tactile stimulus to the user, and a spontaneous change in movement is given to the user. prompt.
- the user does not hesitate about how to move his / her body, and responds to changes in the user's situation and surrounding environment to the current movement within the range in which the user can move without external power. You can get help to change to different movements that do not depend on you.
- the user can learn how to move by repeatedly experiencing the desired movement to be achieved, and it is expected that the user will eventually be able to achieve the desired movement even without using the biological guidance device. For example, by focusing on muscle activity as an index of movement, it is possible to change muscle activity to the desired muscle activity that the user wants to achieve.
- biological information is a myoelectric potential which is an index of foot muscle activity, and the myoelectric potential is changed by an insole whose hardness changes dynamically.
- FIG. 2 is a diagram showing an example of mounting the biological guidance device on the user U
- FIG. 3 is a block configuration diagram of the biological guidance device.
- the biological guidance device can include a controller 10, a user terminal 20, a pressure sensor 30, a bag 40, and an electromyographic sensor 50.
- a controller 10 For each of the left and right feet of the user U, one controller 10, one pressure sensor 30 and one bag 40, and two myoelectric sensors 50 can be used.
- FIGS. 2 and 3 for the sake of simplification of the drawings, only one leg is shown for them.
- the controller 10 and the myoelectric sensor 50 are attached to the user U.
- the myoelectric sensor 50 can be attached to, for example, attached to the tibialis anterior muscle and the gastrocnemius muscle for each of the left and right legs of the user U.
- the controller 10 can be attached to the calf by being inserted into the calf supporter 60 for each of the left and right feet of the user U.
- the user terminal 20 may be held by the user U or may be arranged away from the user U.
- the distance is set so that wireless communication is possible with the controller 10 and the myoelectric sensor 50 mounted on the user U. Of course, this does not apply when the user terminal 20 is connected to the controller 10 and the myoelectric sensor 50 by wire.
- the pressure sensor 30 and the bag 40 can be attached to the shoes 70 worn by the user U.
- the pressure sensor 30 can be attached to the heel portion between the insole 71 and the insole 72 of the shoe 70.
- the bag 40 may be attached to any place of the shoe 70 as an insole. In the example of FIG. 2, the bag 40 is attached to the front of the heel portion on the insole 72 of the shoe 70.
- the pressure sensor 30 can be connected to the controller 10 by wiring 31, and the bag 40 can be connected to the controller 10 via the pipe 41.
- the controller 10 has a CPU (Central Processing Unit) 11, a ROM 12, a RAM 13, a storage 14, a communication device 15, and an input / output interface 16. Each of these is connected to each other via the system bus 17, and is supplied with power from the power source 18 to operate. A vacuum pump 19 and a pressure sensor 30 are connected to the input / output interface 16.
- CPU Central Processing Unit
- the CPU 11 is a processor that controls various operations of the controller 10.
- the ROM 12 records a boot program and the like.
- the RAM 13 functions as the main storage device of the CPU 11.
- the storage 14 stores various programs, parameters, and the like, such as a control program used by the CPU 11 and an arithmetic program for executing various arithmetic operations.
- a non-volatile memory such as a flash memory can be used.
- Various programs such as control programs, parameters, and the like may be stored in the ROM 12, and in that case, the storage 14 may not be provided.
- the CPU 11 controls the operation of the controller 10 by executing various programs in response to the reception signal from the communication device 15 and the input signal from the input / output interface 16.
- the communication device 15 includes, for example, a wireless communication interface unit, and enables transmission and reception of various information with an external device such as a user terminal 20.
- a wireless interface for example, a wireless LAN, an interface adopting a low power wireless data communication standard such as Bluetooth (registered trademark), or the like can be used.
- the communication device 15 is supposed to perform wireless communication with the user terminal 20, but may be wired communication.
- a USB (Universal Serial Bus) interface or the like can be used as the wired interface.
- the input / output interface 16 has a plurality of input / output pins for inputting / outputting digital data and analog signals.
- the input / output interface 16 can connect the wiring 31 of the pressure sensor 30 and accept the input of the sensor value of the pressure sensor 30, that is, the measurement data. Further, the input / output interface 16 can connect the control wiring of the vacuum pump 19 to give the drive control data from the CPU 11 to the vacuum pump 19. That is, the CPU 11 can acquire the sensor value of the pressure sensor 30 and control the drive of the vacuum pump 19 via the input / output interface 16.
- the drive control can be, for example, PWM (Pulse Width Modulation) control (designation of duty ratio).
- the power supply 18 is built in the controller 10, a small external power supply such as a mobile battery may be connected and used.
- a mobile battery When a mobile battery is used, the mobile battery can be placed in the calf supporter 60 and mounted on the calf of the user U, similarly to the controller 10.
- the vacuum pump 19 can be connected to the bag 40 via the pipe 41.
- the controller 10 can use, for example, a microcomputer (for example, iOS Leonardo) with a wireless module (for example, RBT-001).
- a microcomputer for example, a microcomputer with a wireless module (for example, RBT-001).
- a wireless module for example, RBT-001.
- the vacuum pump 19 for example, a small air pump such as SC3101PM can be used.
- the pressure sensor 30 measures the applied pressure and outputs it as 8-bit (0 to 255 values) measurement data.
- a small sensor such as FSR402 can be used.
- the bag 40 is a 7-inch balloon containing 10 g of coffee powder inside. By sucking out the air in the bag 40 by the vacuum pump 19, the bag 40 becomes hard. This is a phenomenon in which powder has properties similar to liquid when the density of powder is low, whereas powder has properties similar to solid when the density exceeds a certain value. This is due to the "transition phenomenon".
- the powder to be put in the bag 40 is not limited to coffee powder, and other particles such as couscous (granular powder made from wheat flour) and sand can be used.
- the user terminal 20 is an information processing device such as a PC (Personal Computer) or a smartphone.
- the user terminal 20 has a processor 21, a ROM 22, a RAM 23, a storage 24, an input device 25, an output device 26, and a communication device 27. Each of these is connected to each other via a system bus 28, and is powered by a power source 29 to operate.
- the processor 21 may be an integrated circuit such as a CPU.
- the ROM 22 records information used for the operation of the processor 21.
- the RAM 23 functions as the main storage device of the processor 21.
- the storage 24 stores a control program used in the processor 21, various application programs including a biological guidance program according to an embodiment, parameters, and the like.
- Various application programs may be downloaded from a web server (not shown) to the storage 24 via the network and the communication device 27.
- Various application programs may be recorded and provided on a recording medium (not shown) such as a disk medium or a memory medium, and may be read from the recording medium and recorded in the storage 24.
- the processor 21 controls the operation of the user terminal 20 according to the program stored in the storage 24.
- a processor other than the CPU for example, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like may be used.
- the input device 25 includes an input unit such as a keyboard, a mouse, and a touch panel arranged on a display screen of a liquid crystal display as an output device 26. Further, the input device 25 can include an input unit for multimedia information such as a microphone and a camera. By operating the input device 25, an input signal is input to the processor 21 via the system bus 28.
- the output device 26 includes an external display device such as a liquid crystal display, or a display unit such as a liquid crystal display of the user terminal 20. An output signal is transmitted from the processor 21 to the output device 26 via the system bus 28.
- the communication device 27 includes, for example, one or more wired or wireless communication interface units, and can communicate with an external device and an external communication network such as a network.
- a wired interface for example, a wired LAN, a USB interface or the like is used
- the wireless interface for example, an interface adopting a low power wireless data communication standard such as a wireless LAN or Bluetooth is used.
- an external device communicated by the communication device 27 it is possible to have a controller 10 attached to each of the left and right feet and a plurality of myoelectric sensors 50.
- the communication device 27 may be wired communication with each controller 10 and each myoelectric sensor 50 as described above, but wireless communication is desirable in consideration of the ease of walking of the user U.
- the myoelectric sensor 50 measures the myoelectric potential, which is the electric potential generated by the tension of the muscle.
- a Trigno sensor that measures myoelectric potential and wirelessly transmits an EMG (Electromyography) signal that is the measurement data can be used.
- the vacuum pump 19 and the bag 40 can function as the stimulating unit 2.
- the database unit 3 can be configured in the storage 24 of the user terminal 20.
- the processor 21 and the input device 25 can function as the input unit 4.
- the processor 21 can function as the current status grasping unit 5 and the comparison unit 6.
- the CPU 11 of the processor 21 and the controller 10 can function as the control unit 7.
- the database unit 3 configured in the storage 24 of the user terminal 20 determines in advance what kind of myoelectric potential is generated when the object attached to the user U, in this example, the bag 40, has a hardness. It can be linked and registered.
- the biological information associated with the hardness may be a feature amount of the myoelectric potential in addition to the myoelectric potential itself.
- the feature amount of myoelectric potential for example, the integrated amount of myoelectric potential ([V]), which is an index of the amount of muscle activity, can be considered.
- FIG. 4 is a diagram showing an example of the contents of the database unit 3.
- the database unit 3 describes the hardness of the bag 40 as an example of the property of dynamically changing, and the integrated amount of the myoelectric potential for each step as an example of the feature amount of the myoelectric potential to be changed (hereinafter, iEMG). It has a hardness-iEMG table that is linked and registered. As a method of registration, for example, it is conceivable to use the data obtained in the user experiment in advance. That is, an experiment such as presenting various hardnesses of the bag 40 to a plurality of users and measuring the obtained iEMG for each hardness is performed in advance to create a hardness-iEMG table.
- the specified hardness (initial value) of the bag 40 can be stored in the storage 24 as a part or a parameter of the bioinduction program.
- the specified hardness of the bag 40 may be registered in the database unit 3.
- the database unit 3 configured in the storage 24 can register in advance how the driving amount of the vacuum pump 19 is and how hard the bag 40 is.
- FIG. 5 is a diagram showing an example of the contents of the database unit 3.
- the database unit 3 combines and registers the hardness of the bag 40 as an example of the property of dynamically changing and the driving amount of the vacuum pump 19 for realizing the hardness-driving amount.
- I have a table.
- An appropriate value of the driving amount is registered according to the properties of the bag 40 itself such as the size of the bag 40 to be used and the properties of the contents of the bag 40.
- the drive amount is represented by the suction pressure of the vacuum pump 19 in FIG. 5, it may be represented by other values such as the rotation speed of the motor of the vacuum pump 19.
- the biological guidance device of the present embodiment targets the walking user U and works on the next step according to the step completed immediately before.
- the step is regarded as a step from the moment when the heel of one foot touches the ground, through the stance phase and the swing phase, and until the heel of the foot touches the ground again. That is, in the biological guidance device of the present embodiment, the value obtained by adding all the myoelectric potentials obtained between the time when the heel of one foot touches the ground and the time when the heel touches down next is regarded as the feature amount of the myoelectric potential, and the person is walking. It is a device that induces the user U to change it by dynamically changing the hardness of the insole.
- FIG. 6 is an operation flowchart of the CPU 11 included in the controller 10.
- a program for causing the CPU 11 to perform this operation is stored in the storage 14, and when the CPU 11 executes the program, the operation as shown in FIG. 6 can be performed.
- the CPU 11 determines in step S11 whether or not it is the pressure acquisition timing for acquiring the measurement data of the pressure sensor 30.
- the measurement data can be set to be acquired 10,000 times per second. Of course, it is not limited to this number of times. If it is determined that it is not the pressure acquisition timing, the CPU 11 proceeds to step S13, which will be described later.
- the CPU 11 transmits the measurement data from the pressure sensor 30 captured via the input / output interface 16 to the user terminal 20 by the communication device 15 in step S12.
- step S13 the CPU 11 determines whether or not the drive control data of the vacuum pump 19 has been received from the user terminal 20 by the communication device 15. If it is determined that the drive control data has not been received, the CPU 11 repeats from the process of step S11. When it is determined that the drive control data has been received, the CPU 11 drives the vacuum pump 19 via the input / output interface 16 based on the received drive control data in step S14. After that, the CPU 11 proceeds to the process in step S11.
- FIG. 7 is a main operation flowchart of the processor 21 included in the user terminal 20 to be executed.
- the bioinduction program according to the first embodiment for causing the processor 21 to perform this operation is stored in the storage 24, and the processor 21 executes the bioinduction program to perform the operation as shown in FIG. 7. it can.
- the processor 21 starts the pressure measurement and the myoelectric potential measurement in step S21.
- the processor 21 starts the iEMG calculation in step S22.
- FIG. 8 is an operation flowchart of the myoelectric potential measurement process by the processor 21.
- This myoelectric potential measurement process can be executed by the processor 21 in parallel with the main operation shown in FIG. 7.
- the processor 21 determines whether or not it is the myoelectric potential acquisition timing for acquiring the measurement data of the myoelectric sensor 50.
- the measurement data of the myoelectric potential can be set to be acquired 2000 times per second. Of course, it is not limited to this number of times. If it is determined that it is not the myoelectric potential acquisition timing, the processor 21 repeats the determination in step S211.
- the processor 21 acquires the myoelectric potential measurement data, which is the measurement data, from each myoelectric sensor 50 via the communication device 27 in step S212.
- the processor 21 stores the acquired myoelectric potential measurement data in the RAM 23 together with a time stamp indicating the acquisition time. After that, the processor 21 proceeds to the process in step S211.
- FIG. 9 is an operation flowchart of the pressure measurement process by the processor 21.
- This pressure measurement process can be executed by the processor 21 in parallel with the main operation shown in FIG. 7.
- the processor 21 determines whether or not the pressure measurement data, which is the measurement data of the pressure sensor 30 transmitted from the controller 10 by the communication device 27, has been received. As described above, in the present embodiment, for example, the measurement data of the pressure sensor 30 is transmitted from the controller 10 to the user terminal 20 10,000 times per second. If it is determined that the pressure measurement data has not been received, the processor 21 repeats the determination in step S215. When it is determined that the pressure measurement data has been received, the processor 21 stores the received pressure measurement data in the RAM 23 together with a time stamp indicating the acquisition time in step S216. After that, the processor 21 proceeds to the process in step S215.
- FIG. 10 is an operation flowchart of the iEMG calculation process by the processor 21.
- This iEMG calculation process can be executed by the processor 21 in parallel with the main operation shown in FIG. 7.
- This iEMG calculation process utilizes the measurement data of the myoelectric sensor 50 and the pressure sensor 30 stored in the RAM 23, and the one-step iEMG completed immediately before the walking user U (hereinafter referred to as the current iEMG). ) Is calculated.
- step S221 the processor 21 determines whether or not new pressure measurement data is stored in the RAM 23. If it is determined that the new pressure measurement data is not stored, the processor 21 repeats the determination in step S221. If it is determined that the new pressure measurement data has been saved, the processor 21 calculates the pressure mean value in step S222.
- the pressure mean value can be the mean value of the last 10 pressure measurement data including the new pressure measurement data. Of course, it is not limited to the average of 10 times.
- step S223 the processor 21 determines whether or not the calculated pressure average value is equal to or greater than the threshold value.
- FIG. 11A is a schematic diagram for explaining the relationship between the pressure mean value PA and the threshold value Th
- FIG. 11B is a schematic diagram for explaining one step of the user U.
- the threshold value Th is set to a value at which the pressure mean value PA becomes equal to or higher than the threshold value Th when the heel of the user U is in the heel contact state HS.
- the pressure mean value PA is equal to or higher than the threshold value Th in the heel contact state HS, the sole contact state in which the sole of the user U is in contact, and the landing state LD including the middle stage of stance.
- step S223 is a process of determining whether or not the heel of the user U's foot has touched the ground, that is, whether or not the step ST of the user U has started.
- the processor 21 advances the process to step S221 and repeats the above process.
- the processor 21 determines that the pressure mean value PA is equal to or higher than the threshold Th
- the processor 21 sets the heel of the foot at the moment when the pressure mean value PA changes from a value smaller than the threshold Th to a value equal to or higher than the threshold Th in step S224. It is regarded as the time when the user touches down, that is, the time when the user's step starts, and that time is additionally saved in the RAM 23 as a new step start time stamp.
- step S225 the processor 21 calculates the current iEMG, which is the iEMG of the step completed immediately before. This is measured between the time indicated by the new one-step start time stamp additionally saved in the RAM 23 and the time indicated by the one-step start time stamp saved one time before, and is stored in the RAM 23. This is a process of adding all the values of the potential measurement data and using the addition result as the current iEMG.
- step S226 the processor 21 stores the calculated current iEMG in the RAM 23.
- step S227 the processor 21 determines whether or not new pressure measurement data is stored in the RAM 23. If it is determined that the new pressure measurement data is not stored, the processor 21 repeats the determination in step S227. When it is determined that the new pressure measurement data has been saved, the processor 21 calculates the pressure mean value PA in step S228 in the same manner as in step S222. In step S229, the processor 21 determines whether or not the calculated pressure mean value PA is less than the threshold value Th. That is, it is determined whether or not the walking state of the user U has changed to the heel takeoff state HO.
- the processor 21 advances the process to step S227 and repeats the above process.
- the processor 21 advances the process to step S221 and repeats the above process.
- the myoelectric sensor 50 and the processor 21 realize the function of the measurement unit 1 that calculates iEMG, which is biometric information, from a plurality of myoelectric potentials measured by the myoelectric sensor 50 in one step period. Then, the processor 21 applies the iEMG, which is the biometric information calculated in the period of the immediately completed step, which is the first period, to the present in the period of the next step, which is the second period following the first period.
- the function of the current status grasping unit 5 that estimates the current status iEMG, which is biological information, is realized, and the current status iEMG is continuously calculated.
- step S23 the processor 21 executes the operation of the target iEMG input subroutine for the user U to set the target biometric information which is the value of the ideal iEMG (hereinafter referred to as the target iEMG) that the user U wants to realize.
- FIG. 12 is an operation flowchart of the purpose iEMG input subroutine.
- the processor 21 determines whether or not there is an input instruction operation of the target iEMG from the user U using the input device 25. When it is determined that the target iEMG input instruction operation has not been performed, the processor 21 ends the operation of the target iEMG input subroutine and returns to the main operation of FIG. 7.
- step S24 the processor 21 determines whether or not the target iEMG is stored in the RAM 23 by the operation of the target iEMG input subroutine. If it is determined that the target iEMG is not saved, the processor 21 proceeds to step S23 and accepts the input of the target iEMG. In this way, the processor 21 waits for the target iEMG to be input from the user U.
- the processor 21 When it is determined that the target iEMG input instruction operation has been performed in step S231, the processor 21 has the maximum of the past current iEMGs that have been continuously stored in the RAM 23 by the iEMG calculation process described with reference to FIG. 10 in step S232. Search for values and minimums.
- the processor 21 displays the target iEMG input screen on the output device 26. Although the target iEMG input screen is not particularly shown, a value between the maximum value and the minimum value of the searched iEMG can be displayed as an input range of the target iEMG.
- the processor 21 receives the input of the target iEMG by the user U using the input device 25.
- the target iEMG may be limited to a value between the maximum value and the minimum value of the searched iEMG.
- the processor 21 stores the input target iEMG value in the RAM 23. In this way, the processor 21 and the input device 25 can realize the function of the input unit 4. Then, the processor 21 ends the operation of the target iEMG input subroutine and returns to the main operation of FIG. 7.
- the processor 21 determines in step S24 that the target iEMG is stored. In this case, in step S25, the processor 21 compares the current current iEMG stored in the RAM 23 with the set target iEMG. In step S26, the processor 21 determines whether or not the comparison results are in agreement. In this way, the processor 21 can realize the function of the comparison unit 6.
- the processor 21 calculates the drive amount of the vacuum pump 19 based on the difference between the two in step S27. That is, the processor 21 searches the hardness of the bag 40 that can realize the iEMG closer to the target iEMG from the hardness-iEMG table of the database unit 3, and determines the driving amount of the vacuum pump 19 for making the bag 40 the hardness. calculate.
- the hardness capable of realizing an iEMG larger than the current iEMG is searched from the hardness-iEMG table, and conversely, when the target iEMG is smaller than the current iEMG, the hardness is higher than the current iEMG.
- the target iEMG is 40 [ ⁇ V] and the current iEMG is 60 [ ⁇ V]
- the target iEMG is smaller than the current iEMG
- the difference between the two (purpose iEMG-current iEMG) is -20 [ ⁇ V].
- the content of the hardness-iEMG table of the database unit 3 is as shown in the example of FIG. 4, the value of iEMG corresponding to "hard" searched from the hardness-iEMG table is 30 [ ⁇ V]. Therefore, the difference from the current iEMG (hard iEMG-current iEMG) is -30 [ ⁇ V].
- the driving amount of the vacuum pump 19, for example, the driving amount of the vacuum pump 19 corresponding to the hardness "hard” of the bag 40 is, for example, a separately determined vacuum registered as a hardness-driving amount table in the database unit 3. It can be calculated from the relationship between the driving amount of the pump 19 and the hardness of the bag 40.
- the drive amount of the vacuum pump 19 may be calculated by a method other than the above.
- the hardness of the bag 40 corresponding to the target iEMG can be searched by searching the hardness-iEMG table of the database unit 3 for an iEMG closer to the target iEMG. Get the hardness.
- the hardness of the bag 40 corresponding to the iEMG closer to the target iEMG is "hard" when the iEMG is 30 [ ⁇ V].
- the processor 21 sets the drive amount of the vacuum pump 19 corresponding to the hardness “hardness” of the bag 40 as, for example, the drive amount of the vacuum pump 19 separately determined registered as a hardness-drive amount table in the database unit 3. It is calculated from the relationship of the hardness of the bag 40. At this time, if the degree of hardness of the bag 40, which is the same iEMG as the target iEMG 40 [ ⁇ V], is not defined, based on the relationship between the hardness of the iEMG and the bag 40 and the driving amount of the vacuum pump 19. The numerical value may be appropriately interpolated to obtain the driving amount of the vacuum pump 19 which is the target iEMG.
- the processor 21 transmits the pump drive control data indicating the drive amount of the vacuum pump 19 calculated in step S28 to the controller 10 via the communication device 27.
- the pump drive control data may be data indicating a value (drive amount) of the vacuum pump 19 corresponding to the target hardness of the bag 40, or a value relative to the current state of the vacuum pump 19. It may be data indicating (driving amount).
- driving amount of the vacuum pump 19 is specified as a relative value (driving amount), for example, when the hardness of the bag 40 is "hard”, the current state of the bag 40 is the specified hardness (initial state).
- the drive amount of the vacuum pump 19 indicated by the pump drive control data becomes zero.
- the processor 21 may use data indicating the drive amount of the vacuum pump 19 for changing the bag 40 from the current state to the hard state as pump drive control data. it can.
- the CPU 11 of the controller 10 receives the pump drive control data by the communication device 15, and PWM-controls the vacuum pump 19 according to the drive amount of the vacuum pump 19 indicated by the pump drive control data.
- the bag 40 that functions as the stimulation unit 2 can realize the hardness instructed by the processor 21.
- the processor 21 and the CPU 11 can realize the function as the control unit 7.
- the processor 21 advances the process to step S23 and repeats the above process.
- FIG. 13 is a schematic diagram for explaining the operation of the biological guidance device.
- the end time of the walking of the second step ST2 of the user U the end time of the walking of the third step ST3 of the user U, ...,
- the iEMG2, iEMG3, ... are calculated and compared with the iEMGt. , The hardness of the bag 40 is adjusted according to the result.
- the processor 21 determines in step S26 that the comparison result between the current iEMG and the target iEMG is the same. In this case, the processor 21 calculates the drive amount of the vacuum pump 19 to the default value in step S29. That is, the processor 21 calculates the driving amount of the vacuum pump 19 for making the hardness of the bag 40 a predetermined hardness. In step S28, the processor 21 transmits pump drive control data indicating the calculated drive amount of the vacuum pump 19 to the controller 10 via the communication device 27. As a result, the CPU 11 of the controller 10 can PWM-control the vacuum pump 19 to set the bag 40 to HDF having a specified hardness.
- step S2A which is a process for that purpose, between step S29 and step S28, as shown by the broken line in FIG. That is, in step S2A, the processor 21 generates a notification sound to the user U by a speaker (not shown).
- the processor 21 of the user terminal 20 measures the integral amount (iEMG) of the myoelectric potential, which is the biometric information of the user U, in real time by the myoelectric sensor 50. Measure based on the potential.
- a bag 40 which is a stimulus unit that can dynamically change properties such as hardness and presents a tactile stimulus to the user U, is installed in contact with the body of the user U.
- the storage 24 of the user terminal 20 is configured with a database unit 3 that records the relationship between the tactile stimulus presented by the bag 40 and the iEMG caused by the tactile stimulus in the hardness-iEMG table.
- the processor 21 of the user terminal 20 receives the input of the target iEMG by the input device 25 from the user U and there is a difference between the current iEMG of the user U estimated based on the iEMG of the measurement result and the target iEMG, Based on the hardness-iEMG table-recorded relationship, the tactile stimulus presented on the bag 40, or hardness, is calculated so that the difference is small.
- the processor 21 wirelessly gives an instruction from the user terminal 20 to the controller 10 so that the insole realizes the hardness calculated in this way.
- the CPU 11 of the controller 10 PWM-controls the vacuum pump 19 based on this instruction, and controls the hardness of the insole by sucking air from the bag 40. By controlling the hardness of the insole in this way, the user U is guided so that the current iEMG is closer to the target iEMG.
- the user U by dynamically changing the properties of the object attached to the body of the user U, it is possible to give a tactile stimulus to the body of the user U and promote a change in muscle activity. That is, it is possible to give the user U an appropriate and safe tactile stimulus that induces the user U to the desired movement to be achieved, for example, muscle activity.
- the muscle activity for example, the muscle activity of the agonist muscle and the antagonist muscle can be balanced, which may lead to injury prevention and performance improvement.
- the user U can learn the desired muscle activity to be achieved, and it is expected that the user U will eventually be able to achieve the desired muscle activity without using the biological guidance device.
- step S28 Since the progress of the process from step S28 is set to step S23, the user U can change the target iEMG at any time.
- the database unit 3 is created based on the actual test results for a plurality of users.
- the database unit 3 may be created using, for example, the data obtained between the time when the user U to be guided wears the myoelectric sensor 50 and the time when the value of the target iEMG is input. For example, before the user U inputs the value of the target iEMG, the hardness of the various bags 40 is presented and the user U is asked to walk, and the hardness level at which the iEMG obtained at that time is presented.
- the database unit 3 can be created by registering in association with.
- the integrated amount of myoelectric potential (iEMG), which is one of the feature amounts of myoelectric potential, is targeted for change.
- Other myoelectric potential features such as the maximum amplitude of myoelectric potential ([V]), which is the maximum value of myoelectric potential in one step, and the timing during one step of the maximum amplitude of myoelectric potential ([[] %]), The activity period of the myoelectric potential ([%]), which is the ratio at which the myoelectric potential exceeds a certain threshold in one step, and the like can also be considered.
- the myoelectric potential itself can be considered as an object to be changed.
- the rate of increase of the myoelectric potential at a certain timing is changed so as to increase the myoelectric potential at a certain timing (for example, the myoelectric potential at 50 [%] in one step ([V])). It is also conceivable to finely change the myoelectric potential itself, such as changing the difference between the myoelectric potentials at 50 [%] and 60 [%] ([V])).
- the target portion for changing the calf of the user U during walking and the sole of the foot are the attachment portions of the bag 40 as the stimulation portion 2.
- the calves and soles but also any part of the user U's body such as the thighs, arms, and abdomen can be the target site or the wearing site.
- the thigh of the user U during squats, the arm of the user U during push-ups, the abdomen of the user U during abdominal muscle exercise, and the like can also be the target site or the wearing site.
- the myoelectric sensor 50 when performing squats, is attached to the hamstring of the user U, and the bag 40 is in contact with the thigh or the ground during operation so as to limit the movement of the muscle to which the myoelectric sensor 50 is attached. Moreover, it is worn around the sole of the foot, which is a part of the body where you can put your strength.
- control the bag 40 As a specific control method, if you want to continue measuring the iEMG for one squat movement (from the state where the thigh is stretched to the time when it is bent and stretched again) and increase the load as muscle training, the following movement 1 In a batch, control the bag 40 to be stiff so that you can learn how to move muscles that increase iEMG, and if you want to reduce fatigue, use the bag 40 so that you can learn how to move muscles that reduce iEMG. It is conceivable to control the softening.
- the myoelectric sensor 50 When doing push-ups, the myoelectric sensor 50 is attached to the triceps of the user U, and the bag 40 is attached to the arm so as to limit the movement of the muscle to which the myoelectric sensor 50 is attached, or to the ground during operation. Wrap it around the palm of your hand, which is a part of your body that you can put in contact with and put your strength into, and continue to measure the iEMG for one push-up operation (from the state where the arm is extended to the time when it is bent and extended again). Perform the same control as in the case.
- the myoelectric sensor 50 When performing abdominal muscle exercise, the myoelectric sensor 50 is attached to the rectus abdominis muscle of the user U, and the bag 40 is wrapped around the abdomen so as to limit the movement of the muscle to which the myoelectric sensor 50 is attached. Continue to measure the iEMG for one operation (from the state where the abdomen is stretched to the time when it is bent and stretched again), and perform the same control as in the case of squats.
- walking on a flat road is assumed, and the condition of the road during walking is not considered.
- the bag 40 in the heel part is controlled to be stiff so that it is easy to climb, and the user U is presented with what kind of walking method is easy to walk on the slope, which is uneven like a mountain road.
- the entire bag 40 is controlled to be soft so as to absorb the impact caused by the unevenness, and a walking method that makes the mountain road easier to walk is presented. In this way, it is conceivable to implement a control method that allows the user U to learn walking according to the surrounding environment.
- the temperature during walking may be taken into consideration.
- the bag 40 should be tightly controlled so that the iEMG is small in order to learn walking that reduces the burden of walking, and when the temperature is low, the amount of muscle activity should be increased to warm the body. It is conceivable to softly control the bag 40 so that the iEMG becomes large in order to learn walking.
- hardness is targeted as an example of the property of dynamically changing.
- shape, temperature, pressure, etc. can be subject to the property of dynamically changing.
- these plurality of properties may be combined and presented to the user U.
- any method can be used as long as the method can change each property in a programmable manner. An example of each is shown below.
- the hardness of the bag 40 is dynamically changed by changing the density in the bag 40 by utilizing the physical phenomenon of jamming transition.
- it is programmable by using an object whose hardness changes depending on, for example, water pressure (dilatant fluid), temperature (special plastic), electricity (electrorheological fluid), or magnetic force (magnetic fluid), instead of jamming transition.
- the hardness of the bag 40 can be changed by programmatically controlling the amount of water in the bag 40, which is a mixture of water and potato starch, using a water flow pump with a filter.
- a substance whose hardness can be controlled, a plastic whose hardness changes by controlling the temperature, an electrorheological particle by controlling an electric current, a magnetic particle by controlling a magnetic force, or the like may be used.
- shape In the first embodiment, attention is paid only to the hardness of the bag 40, but the shape of the bag 40 may be presented to the user U. In order to present an arbitrary shape, it is necessary to shape the bag 40 by hand or mold before putting it in the shoe 70. However, the shape can be changed programmable, for example by adding an actuator mechanism.
- the actuator to be added for example, a variable frame composed of a plurality of linear actuators, an actuator for injecting air, and the like can be considered.
- a control method such as using muscles that are difficult to fall during walking, for example, making the heels higher so that the muscles can be used so that the center of gravity of the body is in front can be considered.
- thermoelectric For example, a method of putting an electronic component such as a Peltier element whose temperature can be changed programmable can be considered in the bag 40. It is considered that heating the sole of the foot improves blood flow and increases muscle activity. Therefore, a control method such as heating the iEMG to increase the size during walking can be considered.
- pressure For example, a method of applying an arbitrary pressure to a body part in contact with the bag 40 by programmatically adjusting the air pressure in the bag 40 with a vacuum pump 19 can be considered. Since the user U feels harder when a stronger pressure is applied, it is conceivable to control the iEMG to be smaller during walking and to increase the pressure applied to the body.
- the unit of one movement is one step from the heel of one foot touching the ground to the next touching.
- the unit of one operation may be smaller or larger.
- one operation may be separated by time, such as every 100 [ms]. That is, the "feature amount of myoelectric potential" may be a feature amount of every 100 [ms] instead of the feature amount of myoelectric potential for each step.
- a specific value is input in the target iEMG input subroutine in step S23. That is, the control is performed in a procedure of approaching the target iEMG (feature amount of the target myoelectric potential) by repeatedly increasing or decreasing the current iEMG (feature amount of the current myoelectric potential).
- the procedure for controlling toward a certain purpose for example, matching the shape of the electromyogram of a professional person to be compared with the shape of the electromyogram of oneself
- only the direction of change is determined. , You may control it in that direction.
- the target biometric information that is the target biometric information that the user wants to realize. May be input by a person other than the user U, biometric information registered in advance in an external database or the like may be set as input, or may be selected from a plurality of biometric information and set as target biometric information.
- the hardness presented by the walking user U according to the step completed immediately before is determined, and the hardness presented for the next step is changed.
- the timing for changing the hardness can be any timing. That is, the nature may be changed during the current step. For example, by changing the hardness so that the amount of muscle activity increases at the moment when the heel of one foot touches the ground, the amount of muscle activity increases while the entire sole of the foot is in contact with the ground immediately after the heel touches the ground. It is also possible. Hereinafter, this will be described in more detail as the second embodiment.
- FIG. 14 is a schematic diagram for explaining the pre-operation period Px and the main operation period Py in the biological guidance device according to the second embodiment.
- the moment when the heel of the user U becomes the heel grounded state HS during the step ST is the front operation X, and the heel takeoff state HO where the heel is taken off from the heel grounded state HS.
- This operation is Y until it becomes.
- 10 [ms] from the moment when the pressure mean value PA calculated from the pressure measurement data from the pressure sensor 30 becomes the threshold Th or more is regarded as the pre-operation X, and this pressure mean value PA is the threshold Th or more.
- the period from the elapse of 10 [ms] to the time when it becomes less than the threshold value is regarded as the main operation Y.
- FIG. 15 is a diagram showing an example of the contents of the database unit 3 configured in the storage 24.
- the database unit 3 has a plurality of estimation relationships that are the relationship between the iEMG value calculated in the previous operation period Px, which is the period of the previous operation X, and the estimated iEMG value in the main operation period Py, which is the period of the main operation Y. , Can be pre-recorded as an estimation relationship table. Further, the relationship between the hardness of the bag 40 and the iEMG of the main operation period Py is also registered in the database unit 3. This may be similar to the hardness-iEMG table shown in FIG.
- FIG. 16 is a main operation flowchart of the processor 21 included in the user terminal 20 that executes the biological guidance program according to the second embodiment
- FIG. 17 is an operation flowchart of the IEMG calculation process by the processor 21.
- the bioinduction program according to the second embodiment for causing the processor 21 to perform these operations is stored in the storage 24, and when the processor 21 executes the bioinduction program, the operations as shown in FIGS. 16 and 17 are performed. Can be carried out.
- the same reference numerals as those in FIGS. 7 and 10 are assigned to the same processing as in the first embodiment.
- step S22 when the processor 21 starts the iEMG calculation in step S22, each time the processor 21 determines in step S221 that new pressure measurement data is stored in the RAM 23, the pressure in step S222 Calculate the mean PA. Then, when the processor 21 determines in step S223 that the calculated pressure mean value PA is equal to or higher than the threshold Th, the pressure mean value PA changes from a value smaller than the threshold Th to a value equal to or higher than the threshold Th in step S224.
- the moment is regarded as the time when the heel of the foot touches the ground, that is, the time when the previous operation period Px starts, and that time is additionally stored in the RAM 23 as a new step start time stamp.
- the processor 21 calculates the iEMG of the previous operation period Px in step S22A. This adds all the values of the myoelectric potential measurement data measured within 10 [ms] from the time indicated by the start time stamp of the previous operation period Px additionally stored in the RAM 23, and the addition result. Is an iEMG of the pre-operation period Px.
- the processor 21 uses the database unit 3 configured in the storage 24 to calculate the predicted value of the iEMG of the main operation period Py corresponding to the calculated iEMG of the previous operation period Px.
- the iEMG of the pre-operation period Px is 10 [ ⁇ V]. As shown in FIG.
- step S22C the processor 21 stores the calculated predicted value of the iEMG of the main operating period Py in the RAM 23 as the predicted iEMG. After that, the processor 21 advances the process to step S227, and performs the process as described in the first embodiment.
- the processor 21 calculates the iEMG of the pre-operation period Px, which is the biological information measured by the myoelectric sensor 50 in the pre-operation period Px, which is the first period, and the iEMG of the pre-operation period Px and the database. Based on the estimation relationship recorded in the estimation relationship table of Part 3, the function of the current status grasping unit 5 that estimates the predicted iEMG, which is the current biological information in the main operation period Py, which is the second period following the first period. Can be realized.
- step S24 when the processor 21 determines that the target iEMG is stored in step S24, in the second embodiment, the predicted iEMG stored in the RAM 23 and the set target iEMG are set in step S2B. Compare. Then, the processor 21 determines in step S26 whether or not the comparison results are in agreement.
- the processor 21 calculates the drive amount of the vacuum pump 19 based on the difference between the two in step S27. That is, the processor 21 searches the hardness of the bag 40 that can realize the iEMG closer to the target iEMG from the hardness-iEMG table of the database unit 3, and determines the driving amount of the vacuum pump 19 for making the bag 40 the hardness. Calculated from the hardness-drive amount table.
- the hardness capable of realizing an iEMG larger than the predicted iEMG is searched from the hardness-iEMG table, and conversely, when the target iEMG is smaller than the predicted iEMG, the hardness is higher than the predicted iEMG.
- the target iEMG is 70 [ ⁇ V] and the predicted iEMG is 60 [ ⁇ V]
- the target iEMG is larger than the predicted iEMG, and the difference between the two (target iEMG-predicted iEMG) is large. It is 10 [ ⁇ V].
- the value of iEMG corresponding to "hard” searched from the hardness-iEMG table is 30 [ ⁇ V], so the predicted iEMG.
- the difference from (hard iEMG-predicted iEMG) is -30 [ ⁇ V].
- the driving amount of the vacuum pump 19, for example, the driving amount of the vacuum pump 19 corresponding to the hardness "soft" of the bag 40 is, for example, a separately determined vacuum registered as a hardness-driving amount table in the database unit 3. It can be calculated from the relationship between the driving amount of the pump 19 and the hardness of the bag 40.
- the drive amount of the vacuum pump 19 may be calculated by a method other than the above. For example, when the target iEMG is 70 [ ⁇ V] and the predicted iEMG is 60 [ ⁇ V], the hardness of the bag 40 corresponding to the target iEMG is searched by searching the hardness-iEMG table of the database unit 3 for an iEMG closer to the target iEMG. Get the hardness. In this case, the hardness of the bag 40 corresponding to the iEMG closer to the target iEMG is "soft" in which the iEMG is 70 [ ⁇ V].
- the processor 21 sets the drive amount of the vacuum pump 19 corresponding to the hardness “soft” of the bag 40 as, for example, the drive amount of the vacuum pump 19 separately determined registered as a hardness-drive amount table in the database unit 3. It is calculated from the relationship of the hardness of the bag 40. At this time, if the degree of hardness of the bag 40, which is the same iEMG as the target iEMG 70 [ ⁇ V], is not defined, based on the relationship between the hardness of the iEMG and the bag 40 and the driving amount of the vacuum pump 19.
- the vacuum pump 19 drive amount, which is the target iEMG may be obtained by appropriately interpolating the numerical values.
- step S26 If it is determined that the comparison results in step S26 are the same, the processor 21 calculates the drive amount of the vacuum pump 19 to the default value in step S29.
- FIG. 18 is a schematic diagram for explaining the operation of the biological guidance device.
- the measurement is performed during the pre-operation period Px of 10 [ms] from the moment when the heel touches the ground at the heel touching state HS, which is the start point of walking of the first step ST1 of the user U.
- the iEMGx1 which is the integral amount of the myoelectric potential is calculated.
- iEMGy1 which is a predicted iEMG for the main operation period Py after the end of the previous operation period Px is calculated based on this iEMGx1, and the calculated iEMGy1 and the target iEMG iEMGt are compared.
- iEMGx2, iEMGx3, ... are calculated at the start time of walking of the second step ST2 of the user U, the start time of walking of the third step ST3 of the user U, ..., And the predicted values based on them.
- iEMGy2, iEMGy3, ... Are calculated and compared with iEMGt, and the hardness of the bag 40 in the second step ST2, the third step ST3, ... Is adjusted according to the result.
- the processor 21 matches the comparison result between the predicted iEMG and the target iEMG in step S26. Judge that there is. In this case, the processor 21 calculates the drive amount of the vacuum pump 19 to the default value in step S29. That is, the processor 21 calculates the driving amount of the vacuum pump 19 for making the hardness of the bag 40 a predetermined hardness. In step S28, the processor 21 transmits pump drive control data indicating the calculated drive amount of the vacuum pump 19 to the controller 10 via the communication device 27. As a result, the CPU 11 of the controller 10 can PWM-control the vacuum pump 19 to set the bag 40 to HDF having a specified hardness.
- step S2A the operation Y in which the predetermined hardness of the bag 40, which is the moment when the desired movement is achieved, is presented.
- the user U may be explicitly shown which movement the target movement is.
- the invention of the present application is not limited to the above embodiment, and can be variously modified at the implementation stage without departing from the gist thereof.
- a plurality of previous operations X and main operations Y may be set for shorter periods.
- each embodiment may be carried out in combination as appropriate as possible, in which case the combined effect can be obtained.
- the above-described embodiment includes inventions at various stages, and various inventions can be extracted by an appropriate combination in a plurality of disclosed constituent requirements.
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Abstract
生体誘導装置は、ユーザの生体情報を計測する計測部1と、ユーザの身体に接触して設置され、ユーザに対して触覚刺激を提示する刺激部2と、刺激部が提示する触覚刺激と触覚刺激による生体情報との関係を記録したデータベース部3と、ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を設定する入力部4と、計測部の計測結果に基づいて推定されるユーザの現在の生体情報である現在生体情報と目的生体情報とに差異がある場合に、データベース部に記録された関係に基づいて、差異が少なくなるよう刺激部で提示する触覚刺激を制御することで、現在生体情報を目的生体情報に近づけるようにユーザを誘導する制御部7と、を備える。
Description
本発明は、生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラムに関する。
スポーツやリハビリにおいて、ユーザの動きを適切な動き(例えば、より遠くまでボールを飛ばせる蹴り方、健常者の足の動かし方、など)へと変えることを支援するため、従来はノウハウがあるコーチやトレーナーが指導を行ってきた。
また、矯正器具を活用して支援を行う手法も提案されている。
例えば、非特許文献1及び2は、ユーザ自身の手によって、自分に合うよう性質を変えられるインソールを開示している。
非特許文献3は、ユーザの動きを適切な動きへと変えるために、電気刺激を与える手法を提案している。
さらに、ユーザの動きを増幅させるよう動力を付加するパワーアシストスーツを活用する手法もある。
"ADJUSTABLE COMFORT INSOLES - Just Pump-It-Up! Inflatable Replaceable Inserts for Shoes, Foot Leveler."[Online]、[令和1年5月21日検索]、インターネット<URL: http://www.inflasole.com/pages/instructions.html>
Katerina Baousi, Nate Fear, Christos Mourouzis, Ben Stokes, Henry Wood, Paul Worgan, and Anne Roudaut. 2017. Inflashoe: A Shape Changing Shoe to Control Underfoot Pressure. In Proceedings of the 2017 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems (CHI EA'17). ACM, New York, NY, USA, 2381-2387.
Mahmoud Hassan, Florian Daiber, Frederik Wiehr, Felix Kosmalla, and Antonio Kruger. 2017. FootStriker: An EMS-based Foot Strike Assistant for Running. Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol. 1, 1, Article 2 (March 2017), 18 pages.
ユーザがコーチやトレーナーの指示のみで適切な動きへと変えようとする場合、その適切な動き、つまり、実現したい目的の動きをユーザ自身が未体験である。そのため、ユーザは、自身の動きをどのように変えれば目的の動きに近づけられるかがわからず、ついぞ目的の動きが達成できずに終わることもある。
矯正器具を活用する場合、非特許文献1及び2に開示された矯正器具では、ユーザ自身の状況や周辺環境が変化した際に、一旦矯正器具を取り外して調整しないといけない。そのため、手間がかかるだけでなく、ユーザの動作中は対応することができない。
実現したい目的の動きへと強制的に変えようと電気刺激を与える非特許文献3に開示の手法では、筋肉を動かす制御の主体がユーザにない。そのため、誤った制御がなされた時に、ユーザの可動域外の動きを生じさせる恐れがあり、ユーザに危険が生じる可能性がある。
パワーアシストスーツを活用する手法では、動力を付加するため、ユーザの筋力以上の動きが可能となる。そのため、装置を外した際、ユーザの筋力が不足している場合に、実現したい目的の動きができるとは限らない。加えて、パワーアシストスーツは、ユーザの現在の動きを増幅させるため、現在の動きとパワーベクトルの異なる動きをユーザにさせることができない。
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、実現したい目的の動きにユーザを誘導する適切且つ安全な触覚刺激を与えられることができる、生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラムを提供することを目的とする。
本発明の第1の態様によれば、ユーザの生体情報を計測する計測部と、前記ユーザの身体に接触して設置され、前記ユーザに対して触覚刺激を提示する刺激部と、前記刺激部が提示する前記触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録したデータベース部と、前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を設定する入力部と、前記計測部の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記入力部により設定した前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する制御部と、を備える、生体誘導装置が提供される。
本発明の第2の態様によれば、コンピュータにより、ユーザの生体情報を計測し、前記コンピュータにより、前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を受け、前記コンピュータにより、前記ユーザの前記生体情報の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記ユーザの身体に接触して設置された刺激部により前記ユーザに対して提示される触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録した、データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導し、前記目的生体情報と前記現在生体情報との前記差異がなくなるまで、または、前記現在生体情報が変化しなくなるまで、前記コンピュータにより、少なくとも、前記生体情報を計測すること及び前記ユーザを誘導することを繰り返す、生体誘導方法が提供される。
本発明の第3の態様によれば、プロセッサとストレージとを備える生体誘導装置の前記プロセッサを、ユーザの生体情報を計測する計測部、前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を設定する入力部、前記ユーザの生体情報の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記ユーザの身体に接触して設置された刺激部により前記ユーザに対して提示される触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録した、前記ストレージに構成されたデータベース部を参照して、前記データベース部に記録した前記関係に基づいて、前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する制御部、として機能させるための生体誘導プログラムが提供される。
本発明によれば、実現したい目的の動きにユーザを誘導する適切且つ安全な触覚刺激を与えられることができる、生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラムを提供することができる。
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
[第1実施形態]
図1は、第1実施形態に係る生体誘導装置の機能ブロック図である。生体誘導装置は、計測部1、刺激部2、データベース部3、入力部4、現状把握部5、比較部6及び制御部7を備える。
[第1実施形態]
図1は、第1実施形態に係る生体誘導装置の機能ブロック図である。生体誘導装置は、計測部1、刺激部2、データベース部3、入力部4、現状把握部5、比較部6及び制御部7を備える。
計測部1は、計測対象であるユーザに装着され、ユーザの生体情報を一定時間毎に計測することができる。計測部1は、例えば、動きの指標としての筋活動を取得するための筋電センサであって良い。筋電センサは、例えば、“RIZAP×グンゼによる最先端トレーニングウェア「筋電WEAR」が誕生 正しい筋肉の動きを科学的に解析・習得し、更なるトレーニングパフォーマンス向上へ”[Online]、2017年9月25日、PRESS RELEASE、RIZAPグループ株式会、[令和1年5月21日検索]、インターネット<URL: https://www.rizapgroup.com/wp-content/uploads/2017/08/pr-20170925-01.pdf>に提案されているように、動きに深く関係する筋活動を検出するために用いられるセンサである。
刺激部2は、ユーザの身体に接触して設置され、ユーザに対して触覚刺激を提示することができる。刺激部2は、ユーザに触覚刺激を与えるために性質(例えば、形状及び/または硬さ)を動的に制御可能な物体であれば、どのようなものでも良い。
データベース部3は、刺激部2が提示する触覚刺激と、この刺激部2の触覚刺激による生体情報との関係を記録している。すなわち、データベース部3は、ユーザに装着した物体(刺激部2)がどのような性質の時に、どのような筋活動が生起されるかが結び付けられたデータベースを有することができる。
入力部4は、ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を設定することができる。例えば、ユーザが実現したい筋活動を目的の筋活動として設定することができる。
現状把握部5は、計測部1からの計測結果に基づいて、ユーザの現在の生体情報である現在生体情報を推定することができる。例えば、現状把握部5は、現時点での筋活動を、計測部1としての筋電センサからの値に基づいて推定することができる。現状把握部5は、第1の期間、例えば直前に完了した一歩の期間、に計測部1が計測した生体情報を、第1の期間に続く第2の期間、これから始める次の一歩の期間、における現在生体情報として推定しても良い。
比較部6は、入力部4によって設定された目的生体情報と現状把握部5によって推定された現在生体情報との差異を推定することができる。
制御部7は、比較部6によって差異があると推定された場合に、データベース部3に記録された関係に基づいて、その差異が少なくなるよう刺激部2で提示する触覚刺激を制御することで、現在生体情報を目的生体情報に近づけるようにユーザを誘導することができる。例えば、制御部7は、現時点の筋活動と目的の筋活動との差異に基づいて、現時点よりも目的に近い筋活動を実現し得る刺激部2の性質をデータベース部3から検索することができる。そして、制御部7は、その検索結果の性質が実現されるように、刺激部2を動的に制御することができる。
生体誘導装置は、目的生体情報が実現される、例えば、目的の筋活動の変化が実現されるまで、あるいは、現在生体情報が変化しなくなる、例えば筋活動が変化しなくなるまで、少なくともこれら計測部1、現状把握部5、比較部6、制御部7及び刺激部2を繰り返し動作させることができる。目的生体情報が実現されるとは、比較部6によって推定される目的生体情報と現在生体情報との差異が無くなることを意味することができる。
このような生体誘導装置では、動的に性質(例えば、形状、硬さ、など)が変わる刺激部2をユーザに装着させることでユーザに触覚刺激を与え、自発的な動きの変化をユーザに促す。これにより、ユーザは、どのように身体を動かすべきか迷うことなく、ユーザの状況や周辺環境の変化に応じて、外部からの動力付加がなくともユーザが無理なく動かせる範囲において、現在の動きに依存しない異なった動きへと変える支援を受けることができる。また、ユーザは、実現したい目的の動きを繰り返し体験することにより、動き方を学習でき、いずれは本生体誘導装置を使用しない状態でも目的の動きを達成することができるようになると見込んでいる。例えば、動きの指標として筋活動に着目すれば、ユーザが実現したい目的の筋活動へと筋活動を変えることができる。
以下、第1実施形態に係る生体誘導装置の具体的な構成を説明する。一例として、生体情報が足の筋活動の指標である筋電位であり、動的に硬さが変化するインソールによって筋電位を変える例について述べる。
図2は、ユーザUへの生体誘導装置の装着例を示す図であり、図3は、当該生体誘導装置のブロック構成図である。
本実施形態に係る生体誘導装置は、コントローラ10、ユーザ端末20、圧力センサ30、袋40及び筋電センサ50を含むことができる。なお、ユーザUの左右それぞれの足について、コントローラ10、圧力センサ30及び袋40は1個、筋電センサ50は2個用いられることができる。図2及び図3では、図面の簡略化のため、それらについては、片足分のみを示している。
コントローラ10及び筋電センサ50は、ユーザUに装着される。例えば、筋電センサ50は、ユーザUの左右それぞれの足について、前脛骨筋と腓腹筋に装着、例えば貼り付けられることができる。コントローラ10は、ユーザUの左右それぞれの足について、ふくらはぎサポータ60に入れられて、ふくらはぎに装着されることができる。
ユーザ端末20は、ユーザUが保持しても良いし、ユーザUから離れて配置されても良い。ユーザ端末20をユーザUから離して配置する場合、ユーザUに装着されるコントローラ10及び筋電センサ50と無線通信可能な距離とする。勿論、ユーザ端末20とコントローラ10及び筋電センサ50とを有線接続する場合には、この限りではない。
圧力センサ30及び袋40は、ユーザUが履く靴70に装着されることができる。圧力センサ30は、靴70の中底71と中敷き72の間の踵部分に装着されることができる。袋40は、インソールとして、靴70の任意の場所に装着されて良い。図2の例では、袋40は、靴70の中敷き72の上の踵部分より前方に装着されている。圧力センサ30は、配線31によりコントローラ10に接続され、袋40は、配管41を介してコントローラ10に接続されることができる。
コントローラ10は、CPU(Central Processing Unit)11と、ROM12と、RAM13と、ストレージ14と、通信装置15と、入出力インタフェース16とを有している。これらの各々は、システムバス17を介して互いに接続されており、また、電源18から電力が供給されて動作する。入出力インタフェース16には、真空ポンプ19と圧力センサ30が接続されている。
CPU11は、コントローラ10の各種動作を制御するプロセッサである。ROM12は、起動プログラム等を記録している。RAM13は、CPU11の主記憶装置として機能する。ストレージ14には、CPU11で用いられる制御プログラムや各種演算を実行するための演算プログラム等の各種プログラム、パラメータ等が記憶されている。ストレージ14は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いることができる。制御プログラム等の各種プログラム、パラメータ等をROM12に記憶してもよく、その場合には、ストレージ14はなくてもよい。CPU11は、通信装置15による受信信号や入出力インタフェース16からの入力信号に応じて各種プログラムを実行することでコントローラ10の動作を制御する。
通信装置15は、例えば無線の通信インタフェースユニットを含んでおり、ユーザ端末20などの外部機器との間で各種情報の送受信を可能にする。無線インタフェースとしては、例えば無線LAN、Bluetooth(登録商標)などの小電力無線データ通信規格を採用したインタフェース、などが使用されることができる。本例では、通信装置15はユーザ端末20と無線通信するものとしているが、有線通信であっても良い。有線インタフェースとしては、例えばUSB(Universal Serial Bus)インタフェースなどが使用されることができる。
入出力インタフェース16は、デジタルデータやアナログ信号の入出力を行うための複数の入力/出力ピンを有している。入出力インタフェース16は、圧力センサ30の配線31を接続し、圧力センサ30のセンサ値つまり計測データの入力を受け付けることができる。また、入出力インタフェース16は、真空ポンプ19のコントロール配線を接続して、CPU11からの駆動制御データを真空ポンプ19に与えることができる。すなわち、CPU11は、この入出力インタフェース16を介して、圧力センサ30のセンサ値の取得と、真空ポンプ19に対する駆動制御を行うことができる。ここで、駆動制御は、例えば、PWM(Pulse Width Modulation)制御(デューティ比の指定)とすることができる。
電源18は、コントローラ10に内蔵されるものとしているが、モバイルバッテリなどの小型の外部電源を接続して使用しても良い。モバイルバッテリが使用される場合には、モバイルバッテリは、コントローラ10と同様に、ふくらはぎサポータ60に入れられて、ユーザUのふくらはぎに装着されることができる。
真空ポンプ19は、配管41を介して袋40に接続されることができる。
コントローラ10は、例えば、無線モジュール(例えばRBT-001)付きのマイコン(例えばArduino Leonardo)を利用することができる。真空ポンプ19は、例えば、SC3101PMなどの小型空気ポンプを利用することができる。
圧力センサ30は、かかった圧力を計測し、8ビット(0~255値)の計測データとして出力する。圧力センサ30は、例えば、FSR402などの小型センサを利用することができる。
袋40は、7インチの風船であり、内部にコーヒー粉を10g入れている。真空ポンプ19により、袋40の中の空気を吸い出すことで、袋40が硬くなる。これは、粉体の密度が低い状態では粉体が液体に似た性質を持つのに対し、密度が或る値を超えて高くなると粉体が固体に似た性質を持つ現象である「ジャミング転移現象」によるものである。袋40に入れる粉体は、コーヒー粉に限らず、クスクス(小麦粉から作る粒状の粉食)や砂などの他の粒子を利用することができる。
ユーザ端末20は、PC(Personal Computer)やスマートフォンなどの情報処理機器である。ユーザ端末20は、プロセッサ21と、ROM22と、RAM23と、ストレージ24と、入力装置25と、出力装置26と、通信装置27とを有している。これらの各々は、システムバス28を介して互いに接続されており、また、電源29から電力が供給されて動作する。
プロセッサ21は、CPUなどの集積回路であってよい。ROM22は、プロセッサ21の動作に用いられる情報を記録している。RAM23は、プロセッサ21の主記憶装置として機能する。ストレージ24には、プロセッサ21で用いられる制御プログラム、一実施形態に係る生体誘導プログラムを含む各種アプリケーションプログラム、パラメータ等が記憶されている。各種アプリケーションプログラムは、図示しないウェブサーバからネットワーク及び通信装置27を介してストレージ24にダウンロードされても良い。各種アプリケーションプログラムは、ディスク媒体やメモリ媒体などの図示しない記録媒体に記録されて提供され、記録媒体から読み取られてストレージ24に記録されても良い。プロセッサ21は、ストレージ24に記憶されたプログラムに従ってユーザ端末20の動作を制御する。プロセッサ21として、CPU以外のプロセッサ、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)等が用いられても良い。
入力装置25は、キーボード、マウス、出力装置26としての液晶ディスプレイの表示画面上に配置されたタッチパネル、などの入力部を含む。また、入力装置25は、マイクやカメラなどマルチメディア情報の入力部を含むことができる。入力装置25の操作により、システムバス28を介してプロセッサ21に入力信号が入力される。
出力装置26は、液晶ディスプレイなどの外部表示装置、あるいはユーザ端末20の液晶ディスプレイなどの表示部を含む。出力装置26には、プロセッサ21からシステムバス28を介して出力信号が伝送される。
通信装置27は、例えば1つ以上の有線または無線の通信インタフェースユニットを含んでおり、外部機器と、及び、ネットワーク等の外部の通信ネットワークと通信可能である。有線インタフェースとしては、例えば有線LAN、USBインタフェースなどが使用され、また無線インタフェースとしては、例えば無線LAN、Bluetoothなどの小電力無線データ通信規格を採用したインタフェース、などが使用される。本例では、通信装置27により通信される外部機器として、左右それぞれの足について装着されたコントローラ10と複数の筋電センサ50とを有することができる。通信装置27は、各コントローラ10及び各筋電センサ50と前述したとおり、有線通信であっても構わないが、ユーザUの歩行の容易性を考慮すると、無線通信することが望ましい。
筋電センサ50は、筋の緊張に伴って発生する電位である筋電位を計測する。筋電センサ50は、例えば、筋電位を計測し、その計測データであるEMG(Electromyography)信号をワイヤレス送信するTrignoセンサを利用することができる。
以上のような構成において、真空ポンプ19及び袋40は、刺激部2として機能することができる。データベース部3は、ユーザ端末20のストレージ24に構成されることができる。プロセッサ21及び入力装置25は、入力部4として機能することができる。プロセッサ21は、現状把握部5及び比較部6として機能することができる。プロセッサ21及びコントローラ10のCPU11は、制御部7として機能することができる。
ユーザ端末20のストレージ24に構成されるデータベース部3は、あらかじめ、ユーザUに装着した物体、この例では袋40が、どのような硬さの時に、どのような筋電位が生起されるかを結び付けて登録することができる。硬さと結び付ける生体情報は、筋電位そのものの他に、筋電位の特徴量などであっても良い。筋電位の特徴量は、例えば、筋肉の活動量の指標となる、筋電位の積分量([V])が考えられる。
図4は、データベース部3の内容例を示す図である。ここでは、データベース部3は、動的に変化させる性質の一例としての袋40の硬さと、変える対象である筋電位の特徴量の一例としての一歩毎の筋電位の積分量(以下、iEMGと呼ぶ)とを、結び付けて登録した硬さ-iEMGテーブルを有している。登録の仕方としては、例えば、事前のユーザ実験にて得られたデータを用いるなどが考えられる。すなわち、複数のユーザに対して、袋40の様々な硬さを提示し、硬さ毎に得られるiEMGを計測する、といった実験を事前に行い、硬さ-iEMGテーブルを作成する。なお、図4では、「硬い」と「軟らかい」の二種類の硬さを登録しているが、三種類以上であっても良いことは勿論である。また、袋40の規定の硬さ(初期値)が生体誘導プログラムの一部またはパラメータとしてストレージ24に記憶されることができる。この袋40の規定の硬さは、データベース部3に登録されても良い。
さらに、ストレージ24に構成されるデータベース部3は、あらかじめ、真空ポンプ19の駆動量がどのように時に、袋40がどのような硬さになるのを結び付けて登録することができる。
図5は、データベース部3の内容例を示す図である。ここでは、データベース部3は、動的に変化させる性質の一例としての袋40の硬さと、その硬さを実現するための真空ポンプ19の駆動量とを、結び付けて登録した硬さ-駆動量テーブルを有している。駆動量は、使用する袋40のサイズ等の袋40自体の性質と、その袋40の内容物の性質とに応じて、適切な値が登録される。なお、図5では、駆動量を、真空ポンプ19の吸い込み圧力で表しているが、真空ポンプ19が有するモータの回転数等、その他の値により表しても良い。
以下、以上のような構成の生体誘導装置の動作を説明する。本実施形態の生体誘導装置は、歩行中のユーザUを対象とし、直前に完了した一歩に応じて、次の一歩に対して働きかけを行う。本実施形態では、一歩とは、片足の踵が接地した瞬間から、立脚期及び遊脚期を経て、再びその足の踵が接地するまでの間、を一歩とみなす。つまり、本実施形態の生体誘導装置は、片足の踵が接地してから次に接地するまでの間に得られた筋電位を全て足した値を、筋電位の特徴量とみなし、歩行中のユーザUのそれを変えることを、インソールの硬さを動的に変えることによって誘導する装置である。
図6は、コントローラ10が備えるCPU11の動作フローチャートである。CPU11にこの動作を行わせるためのプログラムがストレージ14に記憶され、CPU11が当該プログラムを実行することで、図6のような動作を実施することができる。
CPU11は、当該コントローラ10が起動されると、ステップS11において、圧力センサ30の計測データを取得する圧力取得タイミングであるか否か判断する。本実施形態では、例えば、1秒間に10000回、計測データが取得されるように設定されることができる。勿論、この回数に限定するものではない。圧力取得タイミングでないと判断した場合、CPU11は、処理を後述するステップS13に進める。圧力取得タイミングであると判断した場合、CPU11は、ステップS12において、入出力インタフェース16を介して取り込んだ圧力センサ30からの計測データを、通信装置15によりユーザ端末20へ送信する。
CPU11は、ステップS13において、通信装置15によりユーザ端末20から真空ポンプ19の駆動制御データを受信したか否か判断する。駆動制御データを受信していないと判断した場合、CPU11は、上記ステップS11の処理から繰り返す。駆動制御データを受信したと判断した場合、CPU11は、ステップS14において、その受信した駆動制御データに基づいて、入出力インタフェース16を介して真空ポンプ19を駆動する。その後、CPU11は、処理を上記ステップS11に進める。
図7は、実行するユーザ端末20が備えるプロセッサ21のメイン動作フローチャートである。プロセッサ21にこの動作を行わせるための第1実施形態に係る生体誘導プログラムがストレージ24に記憶され、プロセッサ21が当該生体誘導プログラムを実行することで、図7のような動作を実施することができる。
プロセッサ21は、入力装置25を用いてユーザUから生体誘導プログラムの実行が指示されると、ステップS21において、圧力計測及び筋電位計測を開始する。プロセッサ21は、ステップS22において、iEMG算出を開始する。
図8は、プロセッサ21による筋電位計測処理の動作フローチャートである。この筋電位計測処理は、図7に示すメイン動作と並行してプロセッサ21により実行されることができる。プロセッサ21は、ステップS211において、筋電センサ50の計測データを取得する筋電位取得タイミングであるか否か判断する。本実施形態では、例えば、1秒間に2000回、筋電位の計測データが取得されるように設定されることができる。勿論、この回数に限定するものではない。筋電位取得タイミングでないと判断した場合、プロセッサ21は、このステップS211の判断を繰り返す。筋電位取得タイミングであると判断した場合、プロセッサ21は、ステップS212において、通信装置27を介して各筋電センサ50から計測データである筋電位計測データを取得する。プロセッサ21は、ステップS213において、この取得した筋電位計測データを、RAM23に、その取得時間を示すタイムスタンプと共に保存する。その後、プロセッサ21は、処理を上記ステップS211に進める。
図9は、プロセッサ21による圧力計測処理の動作フローチャートである。この圧力計測処理は、図7に示すメイン動作と並行してプロセッサ21により実行されることができる。プロセッサ21は、ステップS215において、通信装置27によりコントローラ10から送信されてくる圧力センサ30の計測データである圧力計測データを受信したか否か判断する。上述したように、本実施形態では、例えば、1秒間に10000回、圧力センサ30の計測データがコントローラ10からユーザ端末20へ送信されてくる。圧力計測データを受信していないと判断した場合、プロセッサ21は、このステップS215の判断を繰り返す。圧力計測データを受信したと判断した場合、プロセッサ21は、ステップS216において、その受信した圧力計測データを、RAM23に、その取得時間を示すタイムスタンプと共に保存する。その後、プロセッサ21は、処理を上記ステップS215に進める。
図10は、プロセッサ21によるiEMG算出処理の動作フローチャートである。このiEMG算出処理は、図7に示すメイン動作と並行してプロセッサ21により実行されることができる。このiEMG算出処理は、RAM23に保存された筋電センサ50、及び、圧力センサ30、の計測データを活用し、歩行中であるユーザUが直前に完了した一歩のiEMG(以下、現状iEMGと呼ぶ)を算出する処理である。
プロセッサ21は、ステップS221において、RAM23に新規の圧力計測データが保存されたか否かを判断する。新規の圧力計測データが保存されていないと判断した場合、プロセッサ21は、このステップS221の判断を繰り返す。新規の圧力計測データが保存されたと判断した場合、プロセッサ21は、ステップS222において、圧力平均値を計算する。圧力平均値は、新規の圧力計測データを含めた最近10回の圧力計測データの平均値であることができる。勿論、この10回分の平均に限定するものではない。
プロセッサ21は、ステップS223において、この算出した圧力平均値が閾値以上であるか否かを判断する。図11Aは、圧力平均値PAと閾値Thとの関係を説明するための模式図であり、図11Bは、ユーザUの一歩を説明するための模式図である。閾値Thは、ユーザUの踵が接地した踵接地状態HSとなると圧力平均値PAが閾値Th以上となる値に設定されている。圧力平均値PAは、この踵接地状態HS、ユーザUの足裏が接地している足底接地状態及び立脚中期を含むランディング状態LDにおいては、閾値Th以上となる。そして、踵が離地する踵離地状態HOとなると、圧力平均値PAは閾値Thよりも小さな値となる。この踵離地状態HOからつま先が離地するつま先離地状態TO、さらに、遊脚期において、圧力平均値PAが閾値Th未満となる。或る踵接地状態HSから次の踵接地状態HSまでの間がユーザUの歩行の一歩STである。このステップS223の判断処理は、ユーザUの足の踵が接地したか否か、つまりユーザUの一歩STが始まったか否かを判断する処理である。算出した圧力平均値APが閾値Th以上ではないと判断した場合、プロセッサ21は、処理を上記ステップS221に進めて、上記の処理を繰り返す。圧力平均値PAが閾値Th以上であると判断した場合、プロセッサ21は、ステップS224において、その圧力平均値PAが閾値Thより小さい値から閾値Th以上の値になった瞬間を、足の踵が接地した時間つまりユーザの一歩が始まった時間とみなし、その時間を新規の一歩開始タイムスタンプとしてRAM23に追加保存する。
プロセッサ21は、ステップS225において、直前に完了した一歩のiEMGである現状iEMGを算出する。これは、RAM23に追加保存した新規の一歩開始タイムスタンプで示される時間と、1回前に保存されている一歩開始タイムスタンプで示される時間との間に計測されてRAM23に保存されている筋電位計測データの値を全て加算し、その加算結果を現状iEMGとする処理である。プロセッサ21は、ステップS226において、この算出した現状iEMGをRAM23に保存する。
プロセッサ21は、ステップS227において、RAM23に新規の圧力計測データが保存されたか否かを判断する。新規の圧力計測データが保存されていないと判断した場合、プロセッサ21は、このステップS227の判断を繰り返す。新規の圧力計測データが保存されたと判断した場合、プロセッサ21は、ステップS228において、上記ステップS222と同様にして、圧力平均値PAを計算する。プロセッサ21は、ステップS229において、この算出した圧力平均値PAが上記閾値Th未満か否かを判断する。つまり、ユーザUの歩行状態が踵離地状態HOとなったか否かを判断する。算出した圧力平均値PAが閾値Th未満となっていない、つまり閾値Th以上であると判断した場合、プロセッサ21は、処理を上記ステップS227に進めて、上記の処理を繰り返す。圧力平均値PAが閾値Th未満であると判断した場合、プロセッサ21は、処理を上記ステップS221に進めて、上記の処理を繰り返す。
こうして、筋電センサ50及びプロセッサ21は、一歩の期間に筋電センサ50が計測した複数の筋電位から生体情報であるiEMGを算出する計測部1の機能を実現する。そして、プロセッサ21は、第1の期間である、直前に完了した一歩の期間に算出した生体情報であるiEMGを、第1の期間に続く第2の期間である、次の一歩の期間における現在生体情報である現状iEMGとして推定する現状把握部5の機能を実現して、現状iEMGを算出し続けていく。
図7のメイン動作の説明に戻る。プロセッサ21は、ステップS23において、ユーザUが実現したい理想のiEMG(以下、目的iEMGと呼ぶ)の値である目的生体情報をユーザUが設定するための目的iEMG入力サブルーチンの動作を実行する。図12は、この目的iEMG入力サブルーチンの動作フローチャートである。プロセッサ21は、ステップS23において、入力装置25を用いたユーザUからの目的iEMGの入力指示操作が有ったか否かを判断する。目的iEMG入力指示操作が無かったと判断した場合、プロセッサ21は、この目的iEMG入力サブルーチンの動作を終了して、図7のメイン動作に戻る。プロセッサ21は、ステップS24において、目的iEMG入力サブルーチンの動作により目的iEMGがRAM23に保存されているか否かを判断する。目的iEMGが保存されていないと判断した場合、プロセッサ21は、処理をステップS23に進めて、目的iEMGの入力を受け付ける。こうして、プロセッサ21は、目的iEMGがユーザUから入力されるのを待つ。
上記ステップS231において目的iEMG入力指示操作が有ったと判断した場合、プロセッサ21は、ステップS232において、図10により説明したiEMG算出処理によってRAM23に保存され続けている過去の現状iEMGの中から、最大値及び最小値を検索する。プロセッサ21は、ステップS233において、出力装置26に目的iEMG入力画面を表示する。この目的iEMG入力画面は特に図示しないが、上記検索したiEMGの最大値と最小値との間の値を、目的iEMGの入力範囲として表示することができる。プロセッサ21は、ステップS234において、入力装置25を用いたユーザUによる、目的iEMGの入力を受け付ける。例えば目的iEMGを、上記検索したiEMGの最大値と最小値との間の値に制限してもよい。プロセッサ21は、ステップS235において、入力された目的iEMGの値をRAM23に保存する。このようにして、プロセッサ21及び入力装置25は、入力部4の機能を実現することができる。そして、プロセッサ21は、この目的iEMG入力サブルーチンの動作を終了して、図7のメイン動作に戻る。
こうして、目的iEMGがユーザUによって設定されると、プロセッサ21は、上記ステップS24において、目的iEMGが保存されていると判断することになる。この場合、プロセッサ21は、ステップS25において、RAM23に保存されている現時点の現状iEMGと設定された目的iEMGとを比較する。プロセッサ21は、ステップS26において、比較の結果が一致であるか否かを判断する。このように、プロセッサ21は、比較部6の機能を実現することができる。
現状iEMGと目的iEMGの比較結果が一致ではないと判断した場合、プロセッサ21は、ステップS27において、両者の差異に基づいて、真空ポンプ19の駆動量を算出する。つまり、プロセッサ21は、目的iEMGにより近いiEMGを実現できる袋40の硬さをデータベース部3の硬さ-iEMGテーブルから検索し、袋40をその硬さにするための真空ポンプ19の駆動量を算出する。例えば、目的iEMGが現状iEMGよりも大きい場合、現状iEMGよりもより大きいiEMGを実現できる硬さが硬さ-iEMGテーブルより検索され、逆に、目的iEMGが現状iEMGよりも小さい場合、現状iEMGよりもより小さいiEMGを実現できる硬さが硬さ-iEMGテーブルより検索されることができる。
具体例を挙げると、例えば、目的iEMGが40[μV]、現状iEMGが60[μV]であるとすると、目的iEMGの方が現状iEMGよりも小さく、両者の差異(目的iEMG-現状iEMG)は-20[μV]である。ここで、データベース部3の硬さ-iEMGテーブルの内容が図4の例のとおりであると、硬さ-iEMGテーブルから検索される「硬い」に対応するiEMGの値は30[μV]であるので、現状iEMGとの差異(硬いiEMG-現状iEMG)は-30[μV]である。硬さ-iEMGテーブルから検索される「軟らかい」に対応するiEMGの値は70[μV]であるので、現状iEMGとの差異(軟らかいiEMG-現状iEMG)は10[μV]である。これら-30[μV]と10[μV]の内で、目的iEMGと現状iEMGの差異である-20[μV]に近い(差異が小さい)のは、-30[μV]であるので、それを実現する袋40の硬さとして「硬い」が検索される。プロセッサ21は、この「硬い」状態に袋40を設定するための真空ポンプ19の駆動量を算出する。真空ポンプ19の駆動量、例えば、袋40の硬さ「硬い」に対応する真空ポンプ19の駆動量は、例えば、データベース部3に硬さ-駆動量テーブルとして登録された、別途定められた真空ポンプ19の駆動量と袋40の硬さの関係から算出することができる。
真空ポンプ19の駆動量算出は、上記以外の方法であってもよい。例えば目的iEMGが40[μV]、現状iEMGが60[μV]の場合に、データベース部3の硬さ-iEMGテーブルから目的iEMGにより近いiEMGを検索することで、当該iEMGに対応する袋40の硬さを得る。この場合、目的iEMGにより近いiEMGに対応する袋40の硬さは、iEMGが30[μV]である「硬い」となる。プロセッサ21は、袋40の硬さ「硬い」に対応する真空ポンプ19の駆動量を、例えばデータベース部3に硬さ-駆動量テーブルとして登録された、別途定められた真空ポンプ19の駆動量と袋40の硬さの関係から算出する。この時、目的iEMGである40[μV]と同じiEMGとなる袋40の硬さの程度が定義されていない場合は、iEMGと袋40の硬さと真空ポンプ19の駆動量の関係に基づいて、適宜数値を補間して、目的iEMGとなる真空ポンプ19駆動量を求めてもよい。
プロセッサ21は、ステップS28において、算出した真空ポンプ19の駆動量を示すポンプ駆動制御データを、通信装置27を介してコントローラ10に送信する。このポンプ駆動制御データは、袋40の目的とする硬さに対応する真空ポンプ19の値(駆動量)を示すデータであってもよいし、真空ポンプ19の現在の状態からの相対的な値(駆動量)を示すデータであってもよい。真空ポンプ19の駆動量を相対的な値(駆動量)として指定する場合、例えば袋40の硬さを「硬い」とする際に、現在の袋40の状態が規定の硬さ(初期状態)や軟らかい状態ではなく、既に硬い状態とされているときには、ポンプ駆動制御データが示す真空ポンプ19の駆動量はゼロとなる。現在の袋40の状態が「硬い」状態でなければ、プロセッサ21は、袋40を現在の状態から硬い状態にするための真空ポンプ19の駆動量を示すデータをポンプ駆動制御データとすることができる。コントローラ10のCPU11は、通信装置15によりこのポンプ駆動制御データを受信して、そのポンプ駆動制御データで示される真空ポンプ19の駆動量に従って、真空ポンプ19をPWM制御する。これにより、刺激部2として機能する袋40は、プロセッサ21から指示された硬さを実現することができる。このようにして、プロセッサ21及びCPU11は、制御部7としての機能を実現することができる。
プロセッサ21は、処理を上記ステップS23に進めて、上記の処理を繰り返す。
図13は、生体誘導装置の動作を説明するための模式図である。ユーザUの一歩目ST1の歩行の終了時点に、その一歩目ST1の歩行の間に計測された筋電位の積分量であるiEMG1が算出され、目的iEMGであるiEMGtと比較される。iEMG1がiEMGtと一致しない場合には、両者の差異に基づいて袋40の硬さが調整される。すなわち、一歩目ST1の間の硬さであるHD0から二歩目ST2の間の硬さであるHD1とされる。HD0の硬さ状態によっては、HD0=HD1の場合もあり得る。
同様にして、ユーザUの二歩目ST2の歩行の終了時点、ユーザUの三歩目ST3の歩行の終了時点、・・・において、iEMG2,iEMG3,・・・が算出されて、iEMGtと比較され、その結果に応じて袋40の硬さが調整されていく。
例えば、三歩目ST3の歩行の終了時に、iEMG3とiEMGtとが一致した(iEMGt=iEMG3)とすると、プロセッサ21は、ステップS26において、現状iEMGと目的iEMGの比較結果が一致であると判断する。この場合、プロセッサ21は、ステップS29において、既定値への真空ポンプ19の駆動量を算出する。つまり、プロセッサ21は、袋40の硬さを規定の硬さにするための真空ポンプ19の駆動量を算出する。プロセッサ21は、ステップS28において、算出した真空ポンプ19の駆動量を示すポンプ駆動制御データを、通信装置27を介してコントローラ10に送信する。これにより、コントローラ10のCPU11が真空ポンプ19をPWM制御して、袋40を規定の硬さであるHDFに設定することができる。
このように、現在の一歩における袋40の硬さは、一歩前の歩行時のユーザUの状況に応じたものとなる。したがって、ユーザUには、既定の硬さが提示された一歩の前の一歩が目的とする動きであることを予め伝えておくことが望ましい。すなわち、本実施形態では、袋40が既定の硬さになった時の前の一歩の動き=目的とする動きであることをユーザUが認識していれば、ユーザUは、「今、袋が既定の硬さになった! 前の一歩の動きをやればいいんだ!」とわかり、前の一歩の動きを行っていくことになる。
なお、目的とする動きと一致したと検知した瞬間、または目的とする動きが達成された瞬間である袋40の既定の硬さが提示される一歩が始まる前、つまり、前の一歩が完了した瞬間に、「ピンポーン」と音を出す、などして、目的とする動きがどの動作なのかを明示的にユーザUに提示するようにしても良い。これは、図7に破線で示すように、ステップS29とステップS28の間にそのための処理であるステップS2Aを追加することにより実現できる。すなわち、プロセッサ21は、ステップS2Aにおいて、図示しないスピーカによりユーザUへの告知音を発生する。
以上説明したような第1実施形態によれば、ユーザ端末20のプロセッサ21は、ユーザUの生体情報である筋電位の積分量(iEMG)を、筋電センサ50によってリアルタイムに測定されている筋電位に基づいて計測する。また、硬さなどの性質を動的に変化可能で、ユーザUに対して触覚刺激を提示する刺激部である袋40を、ユーザUの身体に接触して設置する。ユーザ端末20のストレージ24には、袋40が提示する触覚刺激と、その触覚刺激によるiEMGと、の関係を硬さ-iEMGテーブルに記録したデータベース部3を構成しておく。ユーザ端末20のプロセッサ21は、ユーザUからの入力装置25による目的iEMGの入力を受けて、計測結果のiEMGに基づいて推定されるユーザUの現在iEMGと目的iEMGとに差異がある場合に、硬さ-iEMGテーブルに記録された関係に基づいて、差異が少なくなるよう袋40で提示する触覚刺激、つまり硬さを算出する。プロセッサ21は、そうして算出された硬さをインソールが実現するよう、ユーザ端末20からコントローラ10へ無線を利用して指示を出す。コントローラ10のCPU11は、この指示に基づいて真空ポンプ19をPWM制御し、袋40から空気を吸い出すことにより、インソールの硬さを制御する。このようにインソールの硬さを制御することで、現在iEMGを目的iEMGに近づけるようにユーザUを誘導する。
以上のように、ユーザUの身体に装着した物体の性質を動的に変化させることで、ユーザUの身体に触覚刺激を与え、筋活動の変化を促すことができる。すなわち、実現したい目的の動き、例えば筋活動にユーザUを誘導する適切且つ安全な触覚刺激をユーザUに与えることができる。筋活動を変化させることで、例えば、主動筋と拮抗筋の筋活動のバランスを整えることができ、怪我予防やパフォーマンス向上に繋がる可能性がある。これにより、ユーザUは、実現したい目的の筋活動を学習することができ、いずれは生体誘導装置を使用しなくても、目的の筋活動を実現できるようになると見込まれる。
なお、ステップS28からの処理の進み先をステップS23としているので、ユーザUは、任意の時点で目的iEMGを変更することができる。
[変形例]
本第1実施形態の部分的な箇所に関しては、以下のような変形例が考えられる。
本第1実施形態の部分的な箇所に関しては、以下のような変形例が考えられる。
<データベース部3の作成方法>
第1実施形態では、データベース部3を複数ユーザに対する実試験結果を基に作成している。データベース部3は、例えば、誘導対象のユーザUが、筋電センサ50を装着してから目的iEMGの値の入力を行うまでの間に得られたデータを用いて作成しても良い。例えば、ユーザUが目的iEMGの値を入力するまでの間に、様々な袋40の硬さを提示してユーザUに歩行してもらい、その際に得られたiEMGを提示した硬さのレベルと紐付けて登録することで、データベース部3を作成することができる。
第1実施形態では、データベース部3を複数ユーザに対する実試験結果を基に作成している。データベース部3は、例えば、誘導対象のユーザUが、筋電センサ50を装着してから目的iEMGの値の入力を行うまでの間に得られたデータを用いて作成しても良い。例えば、ユーザUが目的iEMGの値を入力するまでの間に、様々な袋40の硬さを提示してユーザUに歩行してもらい、その際に得られたiEMGを提示した硬さのレベルと紐付けて登録することで、データベース部3を作成することができる。
<変える対象>
第1実施形態では、筋電位の特徴量の一つである筋電位の積分量(iEMG)を、変える対象としている。変える対象としては、他の筋電位の特徴量、例えば、1歩中での筋電位の最大値である筋電位の最大振幅([V])、筋電位の最大振幅の一歩中のタイミング([%])、1歩中で筋電位が或る閾値以上となった割合である筋電位の活動期間([%])、なども考えられる。また、変える対象として、筋電位そのものも考えられる。例えば、或るタイミングの筋電位(例えば、1歩中の50[%]時の筋電位([V]))を大きくするように変える、あるタイミングの筋電位の増加率(例えば、1歩中の50[%]時と60[%]時の筋電位の差分([V]))を大きくするように変える、など、筋電位そのものを細かく変えることも考えられる。
第1実施形態では、筋電位の特徴量の一つである筋電位の積分量(iEMG)を、変える対象としている。変える対象としては、他の筋電位の特徴量、例えば、1歩中での筋電位の最大値である筋電位の最大振幅([V])、筋電位の最大振幅の一歩中のタイミング([%])、1歩中で筋電位が或る閾値以上となった割合である筋電位の活動期間([%])、なども考えられる。また、変える対象として、筋電位そのものも考えられる。例えば、或るタイミングの筋電位(例えば、1歩中の50[%]時の筋電位([V]))を大きくするように変える、あるタイミングの筋電位の増加率(例えば、1歩中の50[%]時と60[%]時の筋電位の差分([V]))を大きくするように変える、など、筋電位そのものを細かく変えることも考えられる。
<変える対象部位及び装着部位>
第1実施形態では、歩行中のユーザUのふくらはぎを変える対象部位、足裏を刺激部2としての袋40の装着部位としている。しかしながら、ふくらはぎ及び足裏だけでなく、太もも、腕、腹などの、ユーザUの身体の任意の場所が対象部位または装着部位となり得る。例えば、スクワット中のユーザUの太もも、腕立て伏せ中のユーザUの腕、腹筋運動中のユーザUの腹、なども対象部位または装着部位となり得る。
第1実施形態では、歩行中のユーザUのふくらはぎを変える対象部位、足裏を刺激部2としての袋40の装着部位としている。しかしながら、ふくらはぎ及び足裏だけでなく、太もも、腕、腹などの、ユーザUの身体の任意の場所が対象部位または装着部位となり得る。例えば、スクワット中のユーザUの太もも、腕立て伏せ中のユーザUの腕、腹筋運動中のユーザUの腹、なども対象部位または装着部位となり得る。
例えば、スクワットを行う場合、ユーザUのハムストリングに筋電センサ50を装着し、袋40は筋電センサ50を装着した筋肉の動きを制限するように太ももに、または、動作中に地面と接し且つ力を込めるであろう身体の部位である足裏に巻いて装着する。具体的な制御方法としては、スクワットの動作一回分(太ももを伸ばした状態から曲げて再度伸ばすまでの間)のiEMGを測定し続け、筋トレとしての負荷を増やしたい場合は、次の動作一回分において、iEMGが大きくなるような筋肉の動かし方を習得できるよう袋40を硬くする制御を行い、疲労を軽減したい場合は、iEMGが小さくなるような筋肉の動かし方を習得できるよう袋40を柔らかくする制御を行う、などが考えられる。
腕立て伏せを行う場合には、ユーザUの上腕三頭筋に筋電センサ50を装着し、袋40は筋電センサ50を装着した筋肉の動きを制限するように腕に、または、動作中に地面と接し且つ力を込めるであろう身体の部位である手のひらに巻いて装着し、腕立て伏せの動作一回分(腕を伸ばした状態から曲げて再度伸ばすまでの間)のiEMGを測定し続け、スクワットの場合と同様の制御を行う。
腹筋運動を行う場合には、ユーザUの腹直筋に筋電センサ50を装着し、袋40は筋電センサ50を装着した筋肉の動きを制限するように腹に巻いて装着し、腹筋運動の動作一回分(腹を伸ばした状態から曲げて再度伸ばすまでの間)のiEMGを測定し続け、スクワットの場合と同様の制御を行う。
<歩行時の道の状況及び気温(周辺環境)>
第1実施形態では、平坦な道での歩行を想定しており、歩行時の道の状況については考慮していない。しかしながら、歩行時の道の状況を考慮して制御しても良い。例えば、坂道の場合は登り易いように踵部分の袋40が硬くなるよう制御し、ユーザUに、坂道が歩き易くなる歩き方がどのようなものであるのかを提示する、山道のようにでこぼことした道では、そのでこぼこによる衝撃を吸収できるよう袋40全体が柔らかくなるよう制御し、山道が歩き易くなる歩き方を提示する、などの制御を行う。このように、周辺環境に合わせた歩行をユーザUが学べるような制御方法を実施することが考えられる。
第1実施形態では、平坦な道での歩行を想定しており、歩行時の道の状況については考慮していない。しかしながら、歩行時の道の状況を考慮して制御しても良い。例えば、坂道の場合は登り易いように踵部分の袋40が硬くなるよう制御し、ユーザUに、坂道が歩き易くなる歩き方がどのようなものであるのかを提示する、山道のようにでこぼことした道では、そのでこぼこによる衝撃を吸収できるよう袋40全体が柔らかくなるよう制御し、山道が歩き易くなる歩き方を提示する、などの制御を行う。このように、周辺環境に合わせた歩行をユーザUが学べるような制御方法を実施することが考えられる。
また、歩行時の気温を考慮しても良い。例えば、気温が高い時は、歩行の負担を減らすような歩行を学ばせるためiEMGが小さくなるよう袋40を硬く制御し、気温が低い時は、身体を温めるために筋肉の活動量を増やすような歩行を学ばせるためにiEMGが大きくなるよう袋40を柔らかく制御する、などが考えられる。
<動的に変化させる性質及び実現手段>
第1実施形態では、動的に変化させる性質の一例として、硬さを対象としている。しかしながら、硬さだけでなく、形状、温度、圧力なども、動的に変化させる性質の対象となり得る。また、これら複数の性質を組み合わせてユーザUに提示しても良い。各性質の実現手段は、プログラマブルに各性質を変えられる手法であれば、任意の手法が可能である。各々の一例を以下に示す。
第1実施形態では、動的に変化させる性質の一例として、硬さを対象としている。しかしながら、硬さだけでなく、形状、温度、圧力なども、動的に変化させる性質の対象となり得る。また、これら複数の性質を組み合わせてユーザUに提示しても良い。各性質の実現手段は、プログラマブルに各性質を変えられる手法であれば、任意の手法が可能である。各々の一例を以下に示す。
(硬さ)
第1実施形態では、ジャミング転移という物理現象を活用し、袋40の中の密度を変えることで、動的に袋40の硬さを変化させるものとしている。しかしながら、ジャミング転移ではなく、例えば、水量水圧(ダイラタント流体)、温度(特殊なプラスチック)、電気(電気粘性流体)、あるいは、磁力(磁性流体)によって、硬さが変わる物体を用いることで、プログラマブルに袋40の硬さを変化させることも考えられる。水量で硬さが変わる物体は、例えば、ダイラタント流体が挙げられる。具体的には、袋40内の水と片栗粉を混ぜた混合物の水量を、フィルタ付きの水流ポンプを用いてプログラマブルに制御することで、袋40の硬さを変えることができる。このほかに硬さを制御可能な物質である、温度を制御することにより硬さが変わるプラスチック、電流の制御による電気粘性粒体、磁力の制御による磁性粒体、などを用いても良い。
第1実施形態では、ジャミング転移という物理現象を活用し、袋40の中の密度を変えることで、動的に袋40の硬さを変化させるものとしている。しかしながら、ジャミング転移ではなく、例えば、水量水圧(ダイラタント流体)、温度(特殊なプラスチック)、電気(電気粘性流体)、あるいは、磁力(磁性流体)によって、硬さが変わる物体を用いることで、プログラマブルに袋40の硬さを変化させることも考えられる。水量で硬さが変わる物体は、例えば、ダイラタント流体が挙げられる。具体的には、袋40内の水と片栗粉を混ぜた混合物の水量を、フィルタ付きの水流ポンプを用いてプログラマブルに制御することで、袋40の硬さを変えることができる。このほかに硬さを制御可能な物質である、温度を制御することにより硬さが変わるプラスチック、電流の制御による電気粘性粒体、磁力の制御による磁性粒体、などを用いても良い。
(形状)
第1実施形態では、袋40の硬さのみに注目したが、ユーザUに袋40の形状を提示するようにしても良い。任意の形状を提示するためには、袋40を靴70の中に入れる前に、手や型によって形作る必要がある。しかしながら、例えばアクチュエータ機構を追加することによって、形状をプログラマブルに変えることができる。追加するアクチュエータとしては、例えば、複数のリニアアクチュエータなどから構成される可変フレーム、空気を入れるアクチュエータ、などが考えられる。このような形状提示では、歩行時に転びにくい筋肉の使い方、例えば体の重心が前になるような筋肉の使い方ができるよう、踵が高くなる形状にする、などの制御方法が考えられる。
第1実施形態では、袋40の硬さのみに注目したが、ユーザUに袋40の形状を提示するようにしても良い。任意の形状を提示するためには、袋40を靴70の中に入れる前に、手や型によって形作る必要がある。しかしながら、例えばアクチュエータ機構を追加することによって、形状をプログラマブルに変えることができる。追加するアクチュエータとしては、例えば、複数のリニアアクチュエータなどから構成される可変フレーム、空気を入れるアクチュエータ、などが考えられる。このような形状提示では、歩行時に転びにくい筋肉の使い方、例えば体の重心が前になるような筋肉の使い方ができるよう、踵が高くなる形状にする、などの制御方法が考えられる。
(温度)
例えば、袋40の中にペルチェ素子といったようなプログラマブルに温度を変えることができる電子部品を入れる手法が考えられる。足裏を熱くすることで血流が良くなり、筋肉の活性度が上がると考えられるため、歩行時にiEMGを大きくするよう熱くする、などの制御方法が考えられる。
例えば、袋40の中にペルチェ素子といったようなプログラマブルに温度を変えることができる電子部品を入れる手法が考えられる。足裏を熱くすることで血流が良くなり、筋肉の活性度が上がると考えられるため、歩行時にiEMGを大きくするよう熱くする、などの制御方法が考えられる。
(圧力)
例えば、真空ポンプ19によって袋40の中の空気圧をプログラマブルに調整することによって、袋40と接触している身体部位に任意の圧力を与える手法が考えられる。より強い圧力をかけるとユーザUはより硬く感じるため、歩行時にiEMGを小さくするよう、身体に与える圧力が大きくなるよう制御する、などが考えられる。
例えば、真空ポンプ19によって袋40の中の空気圧をプログラマブルに調整することによって、袋40と接触している身体部位に任意の圧力を与える手法が考えられる。より強い圧力をかけるとユーザUはより硬く感じるため、歩行時にiEMGを小さくするよう、身体に与える圧力が大きくなるよう制御する、などが考えられる。
こうした提示を行うことで、実際にユーザUがどのような動作や筋肉の使い方をすれば良いかを学ぶことが出来るようになる。
<一動作の単位>
第1実施形態では、一動作の単位は、片足の踵が接地してから次に接地するまで、の一歩としている。しかしながら、一動作の単位をより小さく、または、より大きくしても良い。例えば、100[ms]毎といったように、一動作を時間で区切っても良い。つまり、「筋電位の特徴量」は、一歩毎の筋電位の特徴量ではなく、100[ms]毎の特徴量としても良い。
第1実施形態では、一動作の単位は、片足の踵が接地してから次に接地するまで、の一歩としている。しかしながら、一動作の単位をより小さく、または、より大きくしても良い。例えば、100[ms]毎といったように、一動作を時間で区切っても良い。つまり、「筋電位の特徴量」は、一歩毎の筋電位の特徴量ではなく、100[ms]毎の特徴量としても良い。
<目的の設定の仕方>
第1実施形態では、ステップS23の目的iEMG入力サブルーチンにおいて、ある特定の値が入力されることを前提としている。つまり、現状iEMG(現状の筋電位の特徴量)を大きくする、または、小さくすることを繰り返すことによって、目的iEMG(目的の筋電位の特徴量)に近づける、という手順で制御を行っている。このような、或る目的(例えば、比較対象としてのプロフェッショナル人物の筋電図と自分の筋電図の形状を一致させる、など)に向かって制御する手順の他に、変化の方向だけを定め、その方向に向かうような制御の仕方をしても良い。例えば、或る筋肉の筋活動量をとにかく増やしたい場合は、「目的の筋電位の特徴量」を“ある特定の値”として入力するのではなく、“「現状の筋電位の特徴量」よりも大きい値”、などのように入力することで、筋肉の活動量を増やす性質を提示し続ける、という手順での制御も考えられる。さらにユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報はユーザU以外が入力してもよいし、外部のデータベースなどに予め登録された生体情報を入力として設定してもよいし、複数の生体情報から選択し目的生体情報として設定してもよい。
第1実施形態では、ステップS23の目的iEMG入力サブルーチンにおいて、ある特定の値が入力されることを前提としている。つまり、現状iEMG(現状の筋電位の特徴量)を大きくする、または、小さくすることを繰り返すことによって、目的iEMG(目的の筋電位の特徴量)に近づける、という手順で制御を行っている。このような、或る目的(例えば、比較対象としてのプロフェッショナル人物の筋電図と自分の筋電図の形状を一致させる、など)に向かって制御する手順の他に、変化の方向だけを定め、その方向に向かうような制御の仕方をしても良い。例えば、或る筋肉の筋活動量をとにかく増やしたい場合は、「目的の筋電位の特徴量」を“ある特定の値”として入力するのではなく、“「現状の筋電位の特徴量」よりも大きい値”、などのように入力することで、筋肉の活動量を増やす性質を提示し続ける、という手順での制御も考えられる。さらにユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報はユーザU以外が入力してもよいし、外部のデータベースなどに予め登録された生体情報を入力として設定してもよいし、複数の生体情報から選択し目的生体情報として設定してもよい。
<硬さを変えるタイミング>
第1実施形態では、歩行中のユーザUが直前に完了した一歩に応じて提示する硬さを決定し、次の一歩に対して提示する硬さを変えている。しかしながら、硬さを変えるタイミングは、任意のタイミングが考えられる。すなわち、現状の一歩の最中に性質を変えても良い。例えば、片足の踵が接地した瞬間に、筋肉の活動量が増えるよう硬さを変えることで、踵が接地した直後、足裏全面が地面に接している間の筋肉の活動量を増やす、といったことも考えられる。以下、これを第2実施形態として、より詳細に説明する。
第1実施形態では、歩行中のユーザUが直前に完了した一歩に応じて提示する硬さを決定し、次の一歩に対して提示する硬さを変えている。しかしながら、硬さを変えるタイミングは、任意のタイミングが考えられる。すなわち、現状の一歩の最中に性質を変えても良い。例えば、片足の踵が接地した瞬間に、筋肉の活動量が増えるよう硬さを変えることで、踵が接地した直後、足裏全面が地面に接している間の筋肉の活動量を増やす、といったことも考えられる。以下、これを第2実施形態として、より詳細に説明する。
[第2実施形態]
図14は、第2実施形態に係る生体誘導装置における前動作期間Pxと本動作期間Pyとを説明するための模式図である。本第2実施形態においては、一歩ST中において、ユーザUの踵が接地した踵接地状態HSとなった瞬間を前動作X、この踵接地状態HSから踵が離地する踵離地状態HOとなるまでを本動作Yとおく。具体的には、圧力センサ30からの圧力計測データより算出した圧力平均値PAが閾値Th以上となった瞬間から10[ms]間を前動作Xとみなし、この圧力平均値PAが閾値Th以上となってから10[ms]経過後からそれが閾値未満となるまでの間を本動作Yとみなす。
図14は、第2実施形態に係る生体誘導装置における前動作期間Pxと本動作期間Pyとを説明するための模式図である。本第2実施形態においては、一歩ST中において、ユーザUの踵が接地した踵接地状態HSとなった瞬間を前動作X、この踵接地状態HSから踵が離地する踵離地状態HOとなるまでを本動作Yとおく。具体的には、圧力センサ30からの圧力計測データより算出した圧力平均値PAが閾値Th以上となった瞬間から10[ms]間を前動作Xとみなし、この圧力平均値PAが閾値Th以上となってから10[ms]経過後からそれが閾値未満となるまでの間を本動作Yとみなす。
本第2実施形態に係る生体誘導装置は、ユーザ端末20のストレージ24に記憶される生体誘導プログラム及びデータベース部3の内容が第1実施形態と異なっている。図15は、ストレージ24に構成されるデータベース部3の内容例を示す図である。データベース部3には、前動作Xの期間である前動作期間Pxに算出されるiEMGの値と本動作Yの期間である本動作期間Pyにおける推定iEMGの値との関係である推定関係が複数、推定関係テーブルとしてあらかじめ記録されることができる。また、データベース部3には、袋40の硬さと本動作期間PyのiEMGとの関係性も登録しておく。これは、図4に示した硬さ-iEMGテーブルと同様であって良い。
図16は、第2実施形態に係る生体誘導プログラムを実行するユーザ端末20が備えるプロセッサ21のメイン動作フローチャートであり、図17は、プロセッサ21によるIEMG算出処理の動作フローチャートである。プロセッサ21にこれらの動作を行わせるための第2実施形態に係る生体誘導プログラムがストレージ24に記憶され、プロセッサ21が当該生体誘導プログラムを実行することで、図16及び図17のような動作を実施することができる。第1実施形態と同様の処理については、図7及び図10と同じ符号を付す。
第1実施形態で説明したように、プロセッサ21がステップS22においてiEMG算出を開始すると、プロセッサ21は、ステップS221においてRAM23に新規の圧力計測データが保存されたと判断する毎に、ステップS222において、圧力平均値PAを計算する。そして、プロセッサ21は、この算出した圧力平均値PAが閾値Th以上であるとステップS223において判断すると、ステップS224において、その圧力平均値PAが閾値Thより小さい値から閾値Th以上の値になった瞬間を、足の踵が接地した時間つまり前動作期間Pxが始まった時間とみなし、その時間を新規の一歩開始タイムスタンプとしてRAM23に追加保存する。
その後、本第2実施形態では、プロセッサ21は、ステップS22Aにおいて、前動作期間PxのiEMGを算出する。これは、RAM23に追加保存した前動作期間Pxの開始タイムスタンプで示される時間から10[ms]の間に計測されてRAM23に保存される筋電位計測データの値を全て加算し、その加算結果を前動作期間PxのiEMGとする処理である。プロセッサ21は、ステップS22Bにおいて、ストレージ24に構成されたデータベース部3を用いて、この算出した前動作期間PxのiEMGに対応する本動作期間PyのiEMGの予測値を算出する。具体例を挙げると、例えば、前動作期間PxのiEMGが10[μV]であるとする。図15に示したように、データベース部3には、この前動作期間PxのiEMG10[μV]に対し本動作期間PyのiEMGとして60[μV]が登録されている。よって、プロセッサ21は、本動作期間PyのiEMGの予測値として60[μV]を算出することになる。プロセッサ21は、ステップS22Cにおいて、この算出した本動作期間PyのiEMGの予測値を予測iEMGとしてRAM23に保存する。その後、プロセッサ21は、処理をステップS227に進め、上記第1実施形態で説明したとおりの処理を行っていく。
このようにして、プロセッサ21は、筋電センサ50が第1の期間である前動作期間Pxに計測した生体情報である前動作期間PxのiEMGを算出し、この前動作期間PxのiEMGとデータベース部3の推定関係テーブルに記録された推定関係とに基づいて、第1の期間に続く第2の期間である本動作期間Pyにおける現在生体情報である予測iEMGを推定する現状把握部5の機能を実現することができる。
メイン動作において、プロセッサ21は、ステップS24において目的iEMGが保存されていると判断した場合、本第2実施形態では、ステップS2Bにおいて、RAM23に保存されている予測iEMGと設定された目的iEMGとを比較する。そして、プロセッサ21は、ステップS26において比較の結果が一致であるか否かを判断する。
比較結果が一致でないと判断した場合には、プロセッサ21は、ステップS27において、両者の差異に基づく真空ポンプ19の駆動量算出を行う。つまり、プロセッサ21は、目的iEMGにより近いiEMGを実現できる袋40の硬さをデータベース部3の硬さ-iEMGテーブルから検索し、袋40をその硬さにするための真空ポンプ19の駆動量を硬さ-駆動量テーブルにより算出する。
例えば、目的iEMGが予測iEMGよりも大きい場合、予測iEMGよりもより大きいiEMGを実現できる硬さが硬さ-iEMGテーブルより検索され、逆に、目的iEMGが予測iEMGよりも小さい場合、予測iEMGよりもより小さいiEMGを実現できる硬さが硬さ-iEMGテーブルより検索されることができる。
具体例を挙げると、例えば、目的iEMGが70[μV]、予測iEMGが60[μV]であるとすると、目的iEMGの方が予測iEMGよりも大きく、両者の差異(目的iEMG-予測iEMG)は10[μV]である。ここで、硬さ-iEMGテーブルの内容が図4の例のとおりであると、硬さ-iEMGテーブルから検索される「硬い」に対応するiEMGの値は30[μV]であるので、予測iEMGとの差異(硬いiEMG-予測iEMG)は-30[μV]である。硬さ-iEMGテーブルから検索される「軟らかい」に対応するiEMGの値は70[μV]であるので、予測iEMGとの差異(軟らかいiEMG-予測iEMG)は10[μV]である。これら-30[μV]と10[μV]の内で、目的iEMGと予測iEMGの差異である10[μV]に近い(差異が小さい)のは、10[μV]であるので、それを実現する袋40の硬さとして「軟らかい」が検索される。プロセッサ21は、この「軟らかい」状態に袋40を設定するための真空ポンプ19の駆動量を算出する。真空ポンプ19の駆動量、例えば、袋40の硬さ「軟らかい」に対応する真空ポンプ19の駆動量は、例えば、データベース部3に硬さ-駆動量テーブルとして登録された、別途定められた真空ポンプ19の駆動量と袋40の硬さの関係から算出することができる。
真空ポンプ19の駆動量算出は、上記以外の方法であっても良い。例えば目的iEMGが70[μV]、予測iEMGが60[μV]の場合に、データベース部3の硬さ-iEMGテーブルから目的iEMGにより近いiEMGを検索することで、当該iEMGに対応する袋40の硬さを得る。この場合、目的iEMGにより近いiEMGに対応する袋40の硬さは、iEMGが70[μV]である「軟らかい」となる。プロセッサ21は、袋40の硬さ「軟らかい」に対応する真空ポンプ19の駆動量を、例えばデータベース部3に硬さ-駆動量テーブルとして登録された、別途定められた真空ポンプ19の駆動量と袋40の硬さの関係から算出する。この時、目的iEMGである70[μV]と同じiEMGとなる袋40の硬さの程度が定義されていない場合は、iEMGと袋40の硬さと真空ポンプ19の駆動量の関係に基づいて、適宜数値を補間して、目的iEMGとなる真空ポンプ19駆動量を求めても良い。
上記ステップS26における比較結果が一致であると判断した場合には、プロセッサ21は、ステップS29において既定値への真空ポンプ19の駆動量算出を行うことになる。
その他の処理については、第1実施形態で説明したとおりである。
図18は、生体誘導装置の動作を説明するための模式図である。本第2実施形態では、ユーザUの一歩目ST1の歩行の開始時点である踵が接地した踵接地状態HSとなった瞬間から10[ms]間の前動作期間Pxにおいて、当該期間中に計測された筋電位の積分量であるiEMGx1が算出される。そして、このiEMGx1に基づいて前動作期間Px終了後の本動作期間Pyについての予測iEMGであるiEMGy1が算出され、その算出されたiEMGy1と目的iEMGであるiEMGtとが比較される。iEMGy1がiEMGtと一致しない場合には、両者の差異に基づいて袋40の硬さが調整される。すなわち、一歩前の調整結果である硬さHD0から一歩目ST1の間の硬さであるHD1とされる。HD0の硬さ状態によっては、HD0=HD1の場合もあり得る。
同様にして、ユーザUの二歩目ST2の歩行の開始時点、ユーザUの三歩目ST3の歩行の開始時点、・・・において、iEMGx2,iEMGx3,・・・が算出され、それらに基づく予測値iEMGy2,iEMGy3,・・・が算出されて、iEMGtと比較され、その結果に応じて、二歩目ST2,三歩目ST3,・・・中の袋40の硬さが調整されていく。
例えば、三歩目ST3の歩行の開始時に算出されたiEMGx3に基づくiEMGy3とiEMGtとが一致した(iEMGt=iEMGy3)とすると、プロセッサ21は、ステップS26において、予測iEMGと目的iEMGの比較結果が一致であると判断する。この場合、プロセッサ21は、ステップS29において、既定値への真空ポンプ19の駆動量を算出する。つまり、プロセッサ21は、袋40の硬さを規定の硬さにするための真空ポンプ19の駆動量を算出する。プロセッサ21は、ステップS28において、算出した真空ポンプ19の駆動量を示すポンプ駆動制御データを、通信装置27を介してコントローラ10に送信する。これにより、コントローラ10のCPU11が真空ポンプ19をPWM制御して、袋40を規定の硬さであるHDFに設定することができる。
このように、現在の一歩における袋40の硬さは、その一歩の開始時のユーザUの状況に応じたものとなる。したがって、ユーザUには、既定の硬さが提示された本動作そのものが目的とする動きであることをあらかじめ伝えておくことが望ましい。すなわち、本第2実施形態では、袋40が既定の硬さになった時の本動作Yの動き=目的とする動きであることをユーザUが認識していれば、ユーザUは、「今、袋が既定の硬さになった! 今の動きをやればいいんだ!」とわかり、今行った一歩の動きを続けていくことになる。
なお、本第2実施形態においても、図16に破線で示すように、ステップS2Aとして、目的とする動きが達成された瞬間である袋40の既定の硬さが提示されている本動作Yが始まった瞬間、または目的とする動きと一致したと検知した瞬間にユーザUに告知することで、目的とする動きがどの動作なのかを明示的にユーザUに提示するようにしても良い。
以上説明したような第2実施形態においても、上記第1実施形態と同様、実現したい目的の動き、例えば筋活動にユーザUを誘導する適切且つ安全な触覚刺激をユーザUに与えることができる。
なお、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。例えばひとつの動作において、前動作Xと本動作Yをさらに短い期間ごとに複数設定してもよい。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。
1…計測部
2…刺激部
3…データベース部
4…入力部
5…現状把握部
6…比較部
7…制御部
10…コントローラ
11…CPU
12,22…ROM
13,23…RAM
14,24…ストレージ
15,27…通信装置
16…入出力インタフェース
17,28…システムバス
18,29…電源
19…真空ポンプ
20…ユーザ端末
21…プロセッサ
25…入力装置
26…出力装置
30…圧力センサ
31…配線
40…袋
41…配管
50…筋電センサ
60…サポータ
70…靴
71…中底
72…中敷き
2…刺激部
3…データベース部
4…入力部
5…現状把握部
6…比較部
7…制御部
10…コントローラ
11…CPU
12,22…ROM
13,23…RAM
14,24…ストレージ
15,27…通信装置
16…入出力インタフェース
17,28…システムバス
18,29…電源
19…真空ポンプ
20…ユーザ端末
21…プロセッサ
25…入力装置
26…出力装置
30…圧力センサ
31…配線
40…袋
41…配管
50…筋電センサ
60…サポータ
70…靴
71…中底
72…中敷き
Claims (8)
- ユーザの生体情報を計測する計測部と、
前記ユーザの身体に接触して設置され、前記ユーザに対して触覚刺激を提示する刺激部と、
前記刺激部が提示する前記触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録したデータベース部と、
前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を設定する入力部と、
前記計測部の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記入力部により設定した前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する制御部と、
を備える、生体誘導装置。 - 前記制御部による前記刺激部の前記触覚刺激の制御は、前記刺激部の形状及び硬度の少なくとも一方の制御を含む、請求項1に記載の生体誘導装置。
- 前記刺激部及び前記制御部は、ジャミング転移を利用したものである、請求項1または2に記載の生体誘導装置。
- 前記生体情報は、筋電位または前記筋電位の特徴量を含む、請求項1乃至3の何れかに記載の生体誘導装置。
- さらに、前記計測部の前記計測結果に基づいて、前記現在生体情報を推定する現状把握部を備え、
前記現状把握部は、第1の期間に前記計測部が計測した前記生体情報を前記第1の期間に続く第2の期間における前記現在生体情報として推定し、
前記制御部は、前記データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記目的生体情報と前記第2の期間における前記現在生体情報との差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する、請求項1乃至4のいずれかに記載の生体誘導装置。 - さらに、前記計測部の前記計測結果に基づいて、前記現在生体情報を推定する現状把握部を備え、
前記データベース部は、前記生体情報と前記現在生体情報との関係である推定関係をさらに記録しており、
前記現状把握部は、前記計測部が第1の期間に計測した前記生体情報と前記データベース部に記録された前記推定関係とに基づいて、前記第1の期間に続く第2の期間における前記現在生体情報を推定し、
前記制御部は、
前記目的生体情報と前記第2の期間における前記現在生体情報との差異を推定し、
前記推定した前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する、請求項1乃至4のいずれかに記載の生体誘導装置。 - コンピュータにより、ユーザの生体情報を計測し、
前記コンピュータにより、前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を受け、
前記コンピュータにより、前記ユーザの前記生体情報の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記ユーザの身体に接触して設置された刺激部により前記ユーザに対して提示される触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録した、データベース部に記録された前記関係に基づいて、前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導し、
前記目的生体情報と前記現在生体情報との前記差異がなくなるまで、または、前記現在生体情報が変化しなくなるまで、前記コンピュータにより、少なくとも、前記生体情報を計測すること及び前記ユーザを誘導することを繰り返す、
生体誘導方法。 - プロセッサとストレージとを備える生体誘導装置の前記プロセッサを、
ユーザの生体情報を計測する計測部、
前記ユーザに実現させたい目的の生体情報である目的生体情報を設定する入力部、
前記ユーザの生体情報の計測結果に基づいて推定される前記ユーザの現在の生体情報である現在生体情報と前記目的生体情報とに差異がある場合に、前記ユーザの身体に接触して設置された刺激部により前記ユーザに対して提示される触覚刺激と前記刺激部の前記触覚刺激による前記生体情報との関係を記録した、前記ストレージに構成されたデータベース部を参照して、前記データベース部に記録した前記関係に基づいて、前記差異が少なくなるよう前記刺激部で提示する前記触覚刺激を制御することで、前記現在生体情報を前記目的生体情報に近づけるように前記ユーザを誘導する制御部、
として機能させるための生体誘導プログラム。
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| PCT/JP2019/023373 WO2020250361A1 (ja) | 2019-06-12 | 2019-06-12 | 生体誘導装置、生体誘導方法及び生体誘導プログラム |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022234673A1 (ja) * | 2021-05-07 | 2022-11-10 | 日本電信電話株式会社 | 振動提示装置、振動提示方法、及びプログラム |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0736362A (ja) * | 1993-07-19 | 1995-02-07 | Atr Ningen Joho Tsushin Kenkyusho:Kk | 運動技能学習装置 |
| JP2017000522A (ja) * | 2015-06-12 | 2017-01-05 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム及びインソール |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0217522A (ja) | 1988-07-06 | 1990-01-22 | Nec Corp | コンピュータキーボード・ファンクションガイド表示システム |
| EP3424421A3 (en) * | 2005-07-20 | 2019-03-06 | Neil R. Euliano | Electronic pill for monitoring medication compliance |
| US20140309505A1 (en) * | 2005-07-20 | 2014-10-16 | Etect, Inc | Electronic medication compliance monitoring system and associated methods |
| US9047746B1 (en) * | 2005-07-20 | 2015-06-02 | Neil Euliano | Electronic medication compliance monitoring system and associated methods |
| EP2126799B1 (en) * | 2007-03-23 | 2018-05-02 | ZIH Corp. | Rfid tag with reduced detuning characteristics |
| US8303500B2 (en) * | 2009-08-21 | 2012-11-06 | Fazal Raheman | Prescription zero: a non-pharmaceutical prescription device for prescribing, administering, monitoring, measuring and motivating a therapeutic lifestyle regimen for prevention and treatment of chronic diseases |
| US20120119904A1 (en) * | 2010-10-19 | 2012-05-17 | Orthocare Innovations Llc | Fall risk assessment device and method |
| US9524424B2 (en) * | 2011-09-01 | 2016-12-20 | Care Innovations, Llc | Calculation of minimum ground clearance using body worn sensors |
| US9877667B2 (en) * | 2012-09-12 | 2018-01-30 | Care Innovations, Llc | Method for quantifying the risk of falling of an elderly adult using an instrumented version of the FTSS test |
| WO2014043572A1 (en) * | 2012-09-14 | 2014-03-20 | The University Of North Carolina At Greensboro | Virtual reality training to enhance locomotor rehabilitation |
| AU2014277079B2 (en) * | 2013-06-06 | 2018-12-13 | Koninklijke Philips N.V. | Fall detection system and method. |
| US10521561B1 (en) * | 2013-12-17 | 2019-12-31 | Etectrx, Inc. | Electronic compliance system and associated methods |
| AU2015237956B2 (en) * | 2014-03-25 | 2020-03-26 | Imeasureu Limited | Lower limb loading assessment systems and methods |
| US9836118B2 (en) * | 2015-06-16 | 2017-12-05 | Wilson Steele | Method and system for analyzing a movement of a person |
| CN107735661B (zh) * | 2015-06-30 | 2020-10-09 | 兹布里奥有限公司 | 使用机器学习算法识别跌倒风险 |
| KR102459677B1 (ko) * | 2015-11-05 | 2022-10-28 | 삼성전자주식회사 | 알고리즘 학습 방법 및 장치 |
| US20180085653A1 (en) * | 2016-09-26 | 2018-03-29 | Melissa Picker | Athletic Tracking Device |
| US20220001236A1 (en) * | 2018-10-09 | 2022-01-06 | Brian Francis Mooney | Coaching, assessing or analysing unseen processes in intermittent high-speed human motions, including golf swings |
| EP3895141B1 (en) * | 2018-12-15 | 2024-01-24 | Starkey Laboratories, Inc. | Hearing assistance system with enhanced fall detection features |
-
2019
- 2019-06-12 WO PCT/JP2019/023373 patent/WO2020250361A1/ja not_active Ceased
- 2019-06-12 US US17/596,370 patent/US11980791B2/en active Active
- 2019-06-12 JP JP2021525490A patent/JP7363896B2/ja active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0736362A (ja) * | 1993-07-19 | 1995-02-07 | Atr Ningen Joho Tsushin Kenkyusho:Kk | 運動技能学習装置 |
| JP2017000522A (ja) * | 2015-06-12 | 2017-01-05 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム及びインソール |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022234673A1 (ja) * | 2021-05-07 | 2022-11-10 | 日本電信電話株式会社 | 振動提示装置、振動提示方法、及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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