JP4005864B2 - 運動学習支援装置、運動学習支援方法及び運動学習支援プログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、動作の学習を支援する運動学習支援装置に関し、特に、生体の各部分において当該動作に主に寄与する動作部分のインピーダンスも学習することができる運動学習支援装置に関する。そして、この運動学習支援装置に適用される運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
動物は、特に、人間は、動作の学習において、他者の動作を見ながら真似ることで所定の動作を習得することが多い。ゴルフ、テニス、スキー、水泳などのスポーツ技能、大工、左官、工場での組立作業などの生産技能、自動車操縦、クレーン操縦、生産機械操縦などの操縦技能、陶芸、日舞、能、人形浄瑠璃などの芸能などのような様々な技能を習得及び継承する場合、従来、学習者は、熟練者の動作を見て学習するか、熟練者の動作を撮影した記録映像を見て学習していた。
【０００３】
一方、運動の際に、多くの場合、特定の１つの筋肉だけが働くのではなく、同時に複数の筋肉が働く。このように１つの運動に際して協力して働く筋肉を互いに共同筋といい、共同筋は、原則として、１つの関節に対して同じ側に位置している。これに対して互いに反対の働きをもつ筋肉を対抗筋（拮抗筋）といい、対抗筋は、関節に対して反対側にある。１つの運動に際しては、共同筋同士は同時に収縮するのはもちろんであるが、そのとき対抗筋も或る程度は緊張してその運動を調整している。筋肉は、収縮して張力のみを発生するので、関節の角度を変えるためには、関節の両側で拮抗的に働く１対の筋肉が必要だからである。従って、手や足などの動作部分から外部に加えられる力が同じであっても、また、動作部分の軌跡が同じであっても、伸筋の張力と屈筋の張力との組み合わせが異なると、動作部分のインピーダンスや力の方向が異なることになる。なお、運動方向に依存しない呼び方で関節を伸ばす方向に働く筋肉は、伸筋と呼ばれ、関節を曲げる方向に働く筋肉は、屈筋と呼ばれる。関節を伸ばしている場合は伸筋が主に活動しており、共同筋が伸筋に、対抗筋が屈筋に当たる。
【０００４】
図１８は、関節トルクと屈筋及び伸筋との関係を示す図である。図１８の横軸は関節の角度であり、縦軸は屈筋又は伸筋の張力である。図１８に示すように、同じ関節角度θ1を維持する場合において、伸筋ａと屈筋ｂとが発生する張力は、複数の候補が存在し冗長性が存在する。このため、動作部分が同じ姿勢でも伸筋ａと屈筋ｂとの活動レベルを変えることができ、硬くしたり（Ｃ1）、軟らかくしたり（Ｃ2）することができる。例えば、腕の肘関節を９０度に曲げて静止又は動作している状態は、主に上腕２頭筋とこれに対抗筋の関係にある上腕３頭筋との協調によって生じている。簡単のため、関節中心から各筋肉までの距離が関節角度によらず一定であると考えて、各筋肉の張力とモーメントアームとの積をトルクとする。この場合において、上腕２頭筋のトルクが２５Ｎｍで上腕３頭筋のトルクが５Ｎｍである場合も、上腕２頭筋のトルクが４５Ｎｍで上腕３頭筋のトルクが２５Ｎｍである場合も、肘関節に生じているトルクは、差である２０Ｎｍである。ところが、腕の硬さの程度は、前者の場合の方が後者の場合の方より、大きい。このことは、例えば、腕を押した場合、前者の場合の方が後者の場合の方より遙かに動かし難い。
【０００５】
人間は、動作部分のインピーダンスを変えることによって、同じ動作であっても結果が異なることを経験的に知っている。例えば、ゴルフパッドにおいて、ヘッドが同じ軌跡及びスピードであっても腕の硬さに応じてゴルフボールの移動距離が異なり、腕が軟らかい場合よりも硬い場合の方がより遠くに転がることを、経験的に知っている。このため、人間は、作業条件を判断することによって動作部分の硬さや粘性を含めたインピーダンスを巧みにコントロールする必要がある。
【０００６】
なお、上述では、筋繊維が収縮によってその長さが変化して張力を発生する場合について説明したが、筋繊維は、収縮によって長さは変化しないがその張力を増加する働きもある。このような収縮を等尺性収縮という。等尺性収縮の場合も同様に動作部分のインピーダンスを考え得る。例えば、腹圧を大きく加えた場合では腹筋は硬く、腹圧を加えない場合では腹筋は柔らかい。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、学習者は、動作部分のインピーダンスの程度によって動作から生じる結果が異なるため伸筋の張力と屈筋の張力との適当な組合せを選択する必要があるが、動作を見ることによって動作の軌跡は学習可能であるけれども、動作部分のインピーダンスの程度は学習できないという問題があった。即ち、学習者は、熟練者の動作部分の軌跡を習得できたとしても動作部分のインピーダンスの程度が習得でないために、動作の結果が熟練者と異なってしまうという問題があった。また、動作の結果が熟練者と異なって動作が失敗であったということは認識可能であるが、動作部分の軌跡が熟練者とほぼ同じである場合、この失敗の原因が分からないという問題があった。
【０００８】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みて為された発明であり、生体の各部分において当該動作に主に寄与する動作部分のインピーダンスも学習することができる運動学習支援装置を提供することを目的とする。そして、この運動学習支援装置に適用される運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、本発明に係る運動学習支援装置は、基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示手段を備える運動学習支援装置であって、筋肉の活動電位による筋電信号を検出する筋電信号検出手段と、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換手段と、力を検出する力検出手段と、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算手段と、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算手段と、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算手段と、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算手段と、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算手段で演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定手段とをさらに備え、前記提示手段は、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演算手段で演算したインピーダンスを提示することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る運動学習支援方法は、基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示ステップとを備える運動学習支援方法であって、筋肉の活動電位による筋電信号を検出する筋電信号検出ステップと、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換ステップと、力を検出する力検出ステップと、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算ステップと、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算ステップと、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算ステップと、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算ステップと、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定ステップとをさらに備え、前記提示ステップは、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを提示することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る運動学習支援プログラムは、コンピュータに、基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示ステップとを実行させるための運動学習支援プログラムであって、筋肉の活動電位による筋電信号が入力される筋電信号入力ステップと、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換ステップと、力が入力される力入力ステップと、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算ステップと、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算ステップと、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算ステップと、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算ステップと、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定ステップとをさらに備え、前記提示ステップは、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを提示することを特徴とする。
【００１２】
このような構成の運動学習支援装置、運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムは、表示手段が、基準とする動作を行った場合における動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の動作部分のインピーダンスの程度を提示するので、運動学習目標値と今の動作における動作部分のインピーダンスの程度との差が視覚化される。このため、学習者は、この差を認識することで、基準とする動作と今の動作との相違の原因を知ることができ、動作部分が運動学習目標値に達するようにそのインピーダンスを調整することができる。従って、学習者は、基準とする動作を短期間に習得することができる。そして、このような構成の運動学習支援装置、運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムは、さらに、動作部分のインピーダンスの指標として筋活性化レベルに基づくインピーダンスを採用するので、動作部分のインピーダンスの程度を的確に評価し得る。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００１４】
（実施形態の構成）
本実施形態は、本発明に係る運動学習支援装置、運動学習支援方法、運動学習支援プログラム及び該運動学習支援プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体の実施形態である。硬さや粘性を含めたインピーダンスを筋活性化レベルや筋活性化レベルから求めた同時活性化レベルによって提示する実施形態である。
【００１５】
図１は、本実施形態における運動学習支援装置の構成を示す図である。図１において、運動学習支援装置１０は、表面電極２１-1〜２１-10、信号処理部２２、６軸力覚センサ２３、外部記憶装置２４、表示装置２５、記録装置２６及び入力装置２７を備えて構成される。信号処理部２２は、差動増幅器（以下、「ＤＩＦＡ」と略記する。）３１-1〜３１-10、割算回路（以下、「ＤＩＶ」と略記する。）３２-1〜３２-10、全波整流器（以下、「ＦＷＲＣ」と略記する。）３３-1〜３３-10、低域通過フィルタ（以下、「ＬＰＦ」と略記する。）３４-1〜３４-10、中央処理装置（以下、「ＣＰＵ」と略記する。）３５及びメモリ３６を備えて構成される。
【００１６】
複数の表面電極２１-1〜２１-10 は、測定対象となる動作部分に装着され、学習しようとする動作（以下、「目的動作」と略記する。）に関係する筋肉の活動電位を検出する。この表面電極の直径は、約１０ｍｍであり、１組の表面電極２１は、筋繊維に沿って電極間の距離を１５ｍｍとして身体に貼られる。本実施形態では、筋電信号は、皮膚の表面に電極を貼付することによって活動電位を記録する表面誘導法により測定される。表面電極の組数は、測定すべき筋肉によって決定され、この測定対象の筋肉は、目的動作によって決定される。例えば、後述するように実験例としてゴルフパッドを学習するので、本実施形態では、ゴルフパッドに係る動作部分の硬さとして両前腕の硬さを測定する必要があり、両前腕各５箇所の筋肉の筋電信号を測定するために、表面電極２１-1〜２１-10は、１０組である。
【００１７】
検出は、サンプリング周期２ｋＨｚ、１２ビット（ｂｉｔ）でサンプリングされ、各表面電極２１-1〜２１-10からの各筋電信号は、ＤＩＦＡ２２-1〜２２-10で所定のレベルまでそれぞれ増幅される。増幅された各筋電信号は、それぞれＤＩＶ３２-1〜３２-10に入力され、所定の値で割り算される。この所定の値については後述する。割り算された各筋電信号は、全波整流器３３-1〜３３-10にそれぞれ入力され、全波整流される。筋電信号毎にこの全波整流した信号を１０点毎に平均を計算し（ＥＧＭave ）、さらに、式１に基づき５点毎の移動平均を計算する（ＥＭＧma）。このようにして求めた値ＥＭＧmaを平滑筋電信号と呼ぶ。
【００１８】
【数１】
【００１９】
この各平滑筋電信号は、それぞれＬＰＦ３４-1〜３４-10に入力される。結局、２００Ｈｚでサンプリングされたことになる。ＬＰＦ３４-1〜３４-10は、各平滑筋電信号を擬似張力にそれぞれ変換して出力する。擬似張力は、各筋肉が発生する張力に対応する値である。ＬＰＦ３４-1〜３４-10は、２次系のフィルタであり、その遮断周波数は、筋肉が実際に発生している張力と擬似張力との対応を正確にする観点から、数Ｈｚ、より好ましくは１Ｈｚ〜３Ｈｚ、さらにより好ましくは２Ｈｚ〜３Ｈｚに設定される。本実施形態では２Ｈｚに設定された。
【００２０】
随意運動では、上位の中枢から伝達されるインパルスが脊髄のα運動ニューロンを介して各筋肉に伝達され、活動電位が発生して筋肉が収縮し、各関節にトルクを生じさせて所望の動作が起こる。筋電信号を低域通過フィルタで変換した出力信号である擬似張力は、α運動ニューロンの発火頻度を反映していると期待されるため、筋肉が実際に生じている張力と一定の対応関係があると考えられている。時刻ｎにおける擬似張力Ｔ（ｎ）は、式２で与えられる。
【００２１】
【数２】
【００２２】
これは、Ｗi をインパルス応答とするＦＩＲフィルタになっている。本実施形態では、インパルス応答ｈ（ｔ）を式３のようにおいた。
【００２３】
【数３】
【００２４】
ＬＰＦ３４-1〜３４-10の出力信号（擬似張力）は、ＣＰＵ３５に出力される。ＣＰＵ３５は、正規化基準値演算部４１、係数行列演算部４２、筋活性化レベル演算部４３、同時活性化レベル演算部４４及び運動学習目標値設定部４５を備えて構成され、例えば、マイクロプロセッサなどである。正規化基準値演算部４１、係数行列演算部４２、筋活性化レベル演算部４３及び同時活性化レベル演算部４４は、正規化基準値、係数行列、筋活性化レベル及び同時活性化レベルをそれぞれ後述のように演算し、運動学習目標値設定部４５は、後述のように、基準とする動作を行った場合における動作部分の硬さを運動学習目標値として設定する。さらに、ＣＰＵ３５は、各種プログラムに従い、データを演算処理し、６軸力覚センサ２３、外部記憶装置２４、表示装置２５、記録装置２６、入力装置２７、ＤＩＶ３２及びメモリ３６を制御すると共にデータを交換する。メモリ３６は、ＣＰＵ３５に接続され、ＲＡＭ（Random Access memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）を備えて構成される。メモリ３６は、正規化基準値を計測するための正規化基準値計測プログラム、係数行列を演算するための係数行列演算プログラム、運動学習目標値を入力するための運動学習目標値入力プログラム、運動学習を支援するための運動学習プログラム及び各装置を制御するための制御プログラムなど各種のプログラム、これらプログラム実行中の各種値、表面電極２１-1〜２１-10 からの出力並びに６軸力覚センサ２３からの出力などを格納する。
【００２５】
６軸力覚センサ２３は、棒状の握部２３-1が基部２３-2に固定的に突設され、握部２３-1の底部に備えられた圧電素子によって握部２３-1に加えられた力が検出される。６軸力覚センサ２３は、高さを調節することができる作業台２８に配置される。外部記憶装置２４は、フレキシブルディスク、ＣＤ−Ｒ（Compact Disc Recordable）及びＤＶＤ−Ｒ（Digital Versatile Disc Recordable）などの記憶媒体とデータを読み書きする補助記憶装置であり、例えば、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−Ｒドライブ及びＤＶＤ−Ｒドライブなどである。メモリ３６に運動学習支援装置１０を動作させるために必要な正規化基準値計測プログラム、係数行列演算プログラム、運動学習目標値入力プログラム及び運動学習プログラムなどの各プログラムが格納されていない場合には、これらを記録した記録媒体を外部記憶装置２４を介してメモリ３６に読み込む。
【００２６】
表示装置２５は、ＣＲＴやＬＣＤなどであり、ＬＰＦ３４-1〜３４-10の出力信号（擬似張力）、６軸力覚センサ２３の出力信号及び入力装置２７の出力信号などのＣＰＵ３５の処理結果を表示する。記録装置２６は、紙などの媒体にデータを記憶するプリンタなどの出力機器であり、ＬＰＦ３４-1〜３４-10の出力信号（擬似張力）、６軸力覚センサ２３の出力信号及び入力装置２７の出力信号などのＣＰＵ３５の処理結果を記録する。そして、入力装置２７は、起動プログラムの指定など、ＣＰＵ３５に与える各種コマンドやデータなどを入力する装置であり、例えば、キーボードやマウスなどである。
【００２７】
（本実施形態の動作）
運動学習支援装置１０は、正規化基準値計測モード、係数行列演算モード、運動学習目標値入力モード及び運動学習モードの各モードが備えられ、これら各モードを使用することにより、学習者は、動作部分の硬さの程度を含めて動作を習得することができる。以下、各モードについて説明する。
【００２８】
（正規化基準値計測モード）
本正規化基準値計測モードは、正規化基準値を計測する場合に使用されるモードである。
【００２９】
動物の運動は、運動神経に支配される筋肉の収縮によって生じ、多くの骨格筋の協調によって行われる。運動神経は、多数の運動神経繊維の束からなり、個々の運動神経繊維は、数本から１００本以上の筋繊維を支配している。１本の運動神経繊維の支配下にある筋繊維は、神経繊維のインパルスにより同時に活動電位を発生して収縮するので、骨格筋の運動の単位と見なすことができ、運動単位と呼ばれる。骨格筋が生体内にある状態でその活動電位を示すものに筋電信号がある。筋電信号は、筋肉が全く弛緩している場合では活動電位は全く記録されず、運動神経のインパルスにより筋肉の収縮が起こると活動電位があらわれ記録される。活動電位の頻度は、収縮が強くなるにつれて増大するが、これは、単一の運動単位に伝えられる神経インパルス頻度の増大や、収縮にあずかる運動単位の数の増加によるものである。このような筋電信号は、観察される電極の電位と筋肉の張力のレベルとに直接的な対応関係がない。即ち、筋電信号から得られる擬似張力においても、擬似張力のレベルと筋肉の張力のレベルとの間に直接的な対応関係はない。そのため、擬似張力の或るレベルが筋肉の張力の何れのレベルに対応するか関係付けるために、正規化基準値の計測を行い、この結果によって、ＤＩＶ３２-1〜３２-10における所定の値を決定する。
【００３０】
正規化方法は、最大随意収縮力を１として相対的に正規化する方法がある。この方法は、最大随意収縮力が被験者の最大であると考えて出す筋肉の張力であるので被験者の恣意によると考えられ、同じ筋肉であっても時々で相違してしまう。以下の正規化方法は、被験者の恣意によらない点で優れている。
【００３１】
筋電信号の正規化は、第１ステップとして、動作部分に所定の力を発生させ、この場合における各筋肉の筋電信号を表面電極２１-1〜２１-10 によって計測する。第２ステップとして、各筋肉毎に擬似張力の最大値を求める。この最大値が、各筋肉毎に求められた、各筋肉の筋電信号を正規化するための正規化基準値となる。そして、この正規化基準値に応じてＤＩＶ３２-1〜３２-10における所定の値が決定される。
【００３２】
次に、より具体的に説明するが、ゴルフパッドの成否は、両腕の硬さによるので、左腕及び右腕について正規化基準値を計測する必要がある。両腕の正規化基準値は、それぞれ同様に計測されるので、以下に左腕の場合について説明し、右腕の場合についてはその説明を省略する。
【００３３】
図２は、肘関節角度１８０度・肩関節角度９０度の状態で手首関節に対する正規化データ取得の状況を示す図である。図３は、表面電極のだいたいの装着位置と筋肉との関係を示す図である。図３（ａ）は左前腕の腹側であり、図３（ｂ）は左前腕の背側である。
【００３４】
図１及び図２（ａ）において、運動学習支援装置１０を利用して動作を学習しようとする学習者は、椅子２９に座り、腕を肩と水平な状態になるようにして左腕前腕部を作業台２８に固定する。本実施形態における筋電信号を計測する前腕内部には、深指屈筋などのように指の運動に関わる筋肉も存在するのでこれらの筋肉の影響を避けるため、熱可塑性の素材を用いて掌の型を取ってそれを用い、握部２３-1の上部に親指が掛かる状態で６軸力覚センサ２３に掌を固定した。これによって手指に余分な力を加えることなく、手首関節に生じるトルクを６軸力覚センサ２３で計測することができる。
【００３５】
複数の表面電極２１-1〜２１-5は、図３に示すように手首関節の伸筋・屈筋として、左前腕の▲１▼橈側手根屈筋、▲２▼尺側手根伸筋、▲３▼指伸筋、▲４▼尺側手根屈筋及び▲５▼方形回内筋の５個の筋肉で生じる筋電信号をそれぞれ測定可能なように装着される。医学において一般に知られていることであるが、橈側手根屈筋は、肘関節における屈筋及び回内筋としての働きは弱いが、手根の関節における掌側屈曲の場合や長橈側手根伸筋と協働して橈側偏位の場合に主に働く。尺側手根伸筋は、外転筋であり、手の尺側変位の場合に主に働く。指伸筋は、指の伸展及び手首の伸展の補助として主に働く。尺側手根屈筋は、掌側屈曲及び手の尺側偏位の場合に主に働く。方形回内筋は、前腕を回内する場合に主に働く。回内及び回外は、回旋運動であって、橈骨頭関節窩から尺骨の茎状突起に至る軸のまわりで行われる。
【００３６】
学習者は、まず、入力装置２７を用いて正規化基準値計測プログラムを起動させ、ＣＰＵ３５は、主に正規化基準値演算部４１を用いて正規化基準値計測プログラムを実行する。学習者は、上述の体位及び装着状態で、表示装置２５の画面を参照しながら、等尺性収縮により手先に力を発生させる。
【００３７】
学習者がこのように手先に力を発生させている間、表面電極２１-1〜２１-5からの出力は、上述の信号処理により擬似張力に変換されて、ＣＰＵ３５に取り込まれる。この正規化基準値の計測の場合では、ＤＩＶ３２-1〜３２-5の所定の値は、１に設定される。即ち、ＤＩＶ３２-1〜３２-5は、入力をそのまま出力する。そして、６軸力覚センサ２３からの出力もＣＰＵ３５に取り込まれる。ＣＰＵ３５は、これら取り込んだ値をメモリ３６に格納するとともに記録装置２６に記録し、６軸力覚センサ２３からの出力を表示装置２５に表示する。
【００３８】
表示装置２５は、６軸力覚センサ２３に加わる力が５Ｎであることを示す円と、学習者が６軸力覚センサ２３に加えている現在の力の方向及び大きさを示すカーソルと、３０度ずつの１２方向の矢印とを表示し、学習者は、表示装置２５を見ながら所定方向にこの円上にカーソルが一致するように力を発生させる。これにより学習者は、学習者の恣意によらない所定の力、即ち、５Ｎの力を発生させる。
【００３９】
測定は、すべての筋肉を活性化させるために図２（ｂ）に示す正のＸ方向（嘗屈方向）から３０度ずつ１２方向に力を発生させように、２４秒間で反時計回りに一周するように行われた。ここで、次の方向に力の発生方向を変えるごとに力を抜き０Ｎに戻すようにしている。これは、学習者に５Ｎ以上の力を発生させないようにするためである。なお、測定開始の方向は、特に限定されるものではなく、何れの方向から始めても良い。そして、６軸力覚センサ２３から手首関節までの距離を乗算して橈屈・尺屈方向及び嘗屈・背屈方向の筋電信号を計測する。
【００４０】
ＣＰＵ３５は、取り込まれた擬似張力から、筋肉毎に擬似張力の最大値を求める。この擬似張力の最大値が正規化基準値である。ＣＰＵ３５は、筋肉毎に対応する正規化基準値を表示装置２５に表示するとともに記録装置２６に記録する。そして、ＣＰＵ３５は、このように求めた各正規化基準値を、ＤＩＶ３２-1〜３２-5の所定の値として、各筋肉に対応させてそれぞれに設定する。これによって、表面電極２１-1〜２１-5から得られる擬似張力（筋電信号）と筋肉の張力との間に、一定の対応関係を作ることができる。
【００４１】
さらに、表面電極２１-6〜２１-10などを用いて、右前腕について同様に正規化基準値を計測し、ＤＩＶ３２-6〜３２-10における所定の値が各筋肉に対応させてそれぞれ設定される。
【００４２】
このような正規化基準値で筋電信号を正規化するので、装着状態の相違による抵抗値の相違を吸収することができる。被験者の恣意によらないので被験者間で擬似張力及び関節のトルクなどを比較することが可能となる。なお、本実施形態では、所定の力として５Ｎの場合において正規化基準値を求めたが、他の力、例えば３Ｎや７Ｎなどの力を発生させて正規化基準値を求めてもよい。
【００４３】
（トルク・擬似張力関係式の演算・・・係数行列ａの算出）
正規化基準値が算出されると、ＣＰＵ３５は、メモリ３６に格納されている係数行列演算プログラムを起動し、主に係数行列演算部４２を用いて係数行列演算プログラムを実行する。これにより運動学習支援装置１０は、係数行列演算モードになる。係数行列演算モードは、擬似張力Ｔとトルクτとに基づいて係数行列ａを演算するモードである。
【００４４】
一般に、或る自由度の関節トルクτは、その方向に関してのモーメントアームａと張力Ｔとの積をすべての筋肉について足し合わせたものになり、式４のように表される。
τ＝ａＴ ・・・ （式４）
ここで、τ＝（τ1、τ2、・・・、τj）t ・・・ （式５−１）
Ｔ＝（Ｔ1、Ｔ2、・・・、Ｔi）t ・・・ （式５−２）
及びａはｊ行ｉ列の行列であり、ｉ，ｊは、関節にトルクを生じさせる各筋肉に付された番号である。例えば、手首関節トルクの場合には、前述の▲１▼〜▲５▼である。
【００４５】
モーメントアームａは、一般に関節回転軸と筋肉作用線との距離を指すが、パッティング動作の場合には、手首関節は大きく変化しないと考えられる。このため、モーメントアームａは、一定とみなすことができ、筋肉は、等尺性収縮を行うものと考えられる。そのため、モーメントアームａは、等尺性収縮に対する寄与度と考えられるので、このような場合にはモーメントアームａを係数行列と呼称することとする。
【００４６】
擬似張力Ｔ、トルクτ及び係数行列ａの間における式４、式５−１及び式５−２の関係から、ＣＰＵ３５は、メモリ３６に格納されているＬＰＦ３４-1〜３４-10の出力に各正規化基準値を考慮した上で、擬似張力Ｔとトルクτとに基づいて最小自乗法により係数行列ａを演算する。なお、ＤＩＶ３２-1〜３２-10に正規化基準値を設定し、学習者が上述の正規化基準値計測と同様な動作を行い、係数行列ａを求めるに必要な擬似張力Ｔとトルクτとのデータを得てもよい。
【００４７】
ここで、図４は、力の測定結果及び手首関節のトルクを示す図である。図４（ａ）は左手首関節における、時系列で表示した背屈・嘗屈方向のトルクを示し、図４（ｂ）は左手首関節における、時系列で表示した尺屈・橈屈方向のトルクを示し、図４（ｃ）は右手首関節における、時系列で表示した背屈・嘗屈方向のトルクを示し、そして、図４（ｄ）は右手首関節における、時系列で表示した尺屈・橈屈方向のトルクを示す。これらの縦軸は、Ｎｍ単位で示すトルクであり、横軸は、秒単位で示す測定経過時間である。また、図４における、約２秒ごとにのあらわれるピークは、１２方向のうちの一方向に相当し、最初のピークは、左手首関節の場合では図２（ｂ）の正のＸ方向（嘗屈方向）に等尺性収縮により手先に力を発生させた場合であり、右手首関節の場合では図２（ｂ）の正のＸ方向（背屈方向）に等尺性収縮により手先に力を発生させた場合である。そして、破線は６軸力覚センサ２３で測定される実測値であり、実線は式１から求めた演算値である。図４に示すように、実線と破線は、よく一致しており、係数行列ａの的確性が検証された。
【００４８】
（運動学習目標値の入力）
係数行列が算出されると、ＣＰＵ３５は、メモリ３６に格納されている運動学習目標値入力プログラムを起動し、主に筋活性化レベル演算部４３、同時活性化レベル演算部４４及び運動学習目標値設定部４５を用いて運動学習目標値入力プログラムを実行する。これにより運動学習支援装置１０は、運動学習目標値入力モードになる。運動学習目標値入力モードは、目的動作の基準となる動作を行った場合における、目的動作に係る動作部分の硬さを決める各筋肉の筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを入力するモードである。例えば、目的動作がゴルフパッドである場合では、ゴルフボールがカップに入った場合におけるパッティング動作中の筋活性化レベル及び同時活性化レベルである。また例えば、目的動作が陶器の製作の場合では、ろくろを用いて形を崩すことなしに器を形成することができた場合における手の筋活性化レベル及び同時活性化レベルである。
【００４９】
まず、学習者は、目的動作に係る動作部分の硬さを決める各筋肉の筋電信号を測定することができるように、複数の表面電極２１を装着し、目的動作を実行する。例えば、ゴルフパッドを学習しようとする場合には、図３に示す動作部分の各箇所に表面電極２１-1〜２１-10を装着し、所定のパッティング動作を行う。
【００５０】
ＣＰＵ３５は、学習者が運動中の擬似張力を表面電極２１-1〜２１-10、ＤＩＦＡ３１-1〜３１-10、ＤＩＶ３２-1〜３２-10、ＦＷＲＣ３３-1〜３３-10及びＬＰＦ３４-1〜３４-10を介して取り込む。次に、ＣＰＵ３５は、式６に従い筋活性化レベルＭＣＬを算出し、式７に従い同時活性化レベルＣＣＬを算出する。
【００５１】
【数４】
【００５２】
【数５】
【００５３】
ここで、式６及び式７は、等尺性収縮の場合では、動作部分の硬さの変化が筋活性化レベルの変化に対応すると考えられることに基づくものである。
【００５４】
次に、ＣＰＵ３５は、算出した筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを表示装置２５に表示する。学習者は、今の目的動作を基準とする場合には、入力装置を用いてその旨を入力する。例えば、ゴルフパッドの場合には、ゴルフボールがカップに入ってパッティング動作が成功した場合に、学習者は、入力装置２７を用いて今の動作を基準とする旨を入力する。ＣＰＵ３５は、今の目的動作が基準動作である旨の信号を受信すると、算出した筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを運動学習目標値としてメモリ３６に格納する。一方、或る一定期間内にこの信号を受信しなかった場合には、次の目的動作を学習者に促すメッセージを表示装置２５に表示する。
【００５５】
学習者は、このメッセージを参照して新たに目的動作を行い、ＣＰＵ３５は、上述と同様の動作により筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを算出して表示装置２５に表示する。ＣＰＵ３５は、学習者が目的動作を基準動作とする旨を入力装置２７から入力するまでこれらの動作を繰り返す。このようにして運動学習支援装置１０は、運動学習目標値が入力される。
【００５６】
ここで、上述では運動学習目標値は、学習者自身が目的動作を行って運動学習支援装置１０に入力したが、目的動作に熟達した熟達者に目的動作を行わせて運動学習支援装置１０に入力するようにしてもよい。また、他の運動学習支援装置１０を用いて熟達者による運動学習目標値を取得し、これを記録した記録媒体から外部記憶装置２４を介して学習者が使用する運動学習支援装置１０に入力するようにしてもよい。特に、日舞、能、人形浄瑠璃などの芸能や大工、左官などの生産技能などのような目的動作の成否が明瞭に識別できない場合には、熟練者によって運動学習目標値を入力又は取得することは有効である。これによって芸能や匠の業が保存可能となると共に後述の学習により後世に伝えることもできる。
【００５７】
このように運動学習支援装置１０は、自己の成功した場合の動作や熟練者を手本とする場合でも初級レベル、中級レベル及び上級レベルの熟練者の各動作などのように、基準となる動作を様々なレベルに設定することができ、学習者は、学習レベルに合わせて運動学習目標値を設定することができる。
【００５８】
（運動学習）
運動学習目標値が入力されると、ＣＰＵ３５は、メモリ３６に格納されている運動学習プログラムを起動し、主に筋活性化レベル演算部４３及び同時活性化レベル演算部４４を用いて運動学習プログラムを実行する。これにより運動学習支援装置１０は、運動学習モードになる。運動学習モードは、運動学習目標値を用いて学習者が目的動作を学習し、習得するモードである。
【００５９】
まず、ＣＰＵ３５は、表示装置２５に目的動作に係る運動学習目標値を表示する。学習者は、目的動作に係る動作部分の硬さを決める各筋肉の筋電信号を測定することができるように、複数の表面電極２１を装着する。なお、表面電極２１を容易・正確に装着することができるようにする観点から、目的動作に対応する表面電極２１の装着位置をメモリ３６に格納し、ＣＰＵ３５は、メモリ３６を参照することによってこの装着位置を表示装置２５に表示するようにしてもよい。次に、学習者は、表示装置２５に表示された運動学習目標値を参照しながら、目的動作を実行する。
【００６０】
ＣＰＵ３５は、学習者が動作中の擬似張力を表面電極２１-1〜２１-10、ＤＩＦＡ３１-1〜３１-10、ＤＩＶ３２-1〜３２-10、ＦＷＲＣ３３-1〜３３-10及びＬＰＦ３４-1〜３４-10を介して取り込む。次に、ＣＰＵ３５は、式６に従い筋活性化レベルＭＣＬを算出し、式７に従い同時活性化レベルＣＣＬを算出する。
【００６１】
図５は、運動学習モードにおける表示装置の表示画面の一例を示す図である。図５において、左側表示領域５０-1に各筋肉の筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及びその運動学習目標値５２-A〜５２-Jを表示し、右側表示領域５０-2に各前腕の同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-R及び運動学習目標値５６-L、５６-Rを表示する。横軸は、筋活性化レベルＭＣＬの場合では筋活性化レベルＭＣＬが何れの筋肉Ａ〜Ｊであるかを示し、同時活性化レベルＣＣＬの場合では同時活性化レベルＣＣＬが左前腕Ｌか右前腕Ｒであるかを示す。左縦軸はＭＣＬのレベルを示し、右縦軸はＣＣＬのレベルを示す。
【００６２】
次に、ＣＰＵ３５は、図５に示すように、算出した筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-Rをメモリ３６内の運動学習目標値５２-A〜５２-J、５６-L、５６-Rと共に表示装置２５に表示する。
【００６３】
学習者は、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-Rと運動学習目標値の筋活性化レベルＭＣＬ５２-A〜５２-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５６-L、５６-Rとの差をそれぞれ見比べることによって、今行った目的動作と成功する場合の目的動作との差を認識することができる。学習者は、学習を終了する場合にはその旨を入力装置２７を用いて入力する。ＣＰＵ３５は、学習を終了する旨の信号を受信すると、運動学習プログラムを終了し、或る一定期間内にこの信号を受信しなかった場合には、次の学習を学習者に促すメッセージを表示装置２５に表示する。
【００６４】
このメッセージを見た後に、学習者は、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-Rと運動学習目標値の筋活性化レベルＭＣＬ５２-A〜５２-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５６-L、５６-Rとの差を参考に何れの生体部位に力を入れるかを決定し、新たに目的動作を行って学習を進める。なお、筋活性化レベルと筋肉との対応関係が容易に分かるようにこれを表示装置２５に表示するようにしてもよい。例えば、図３に示すような各筋肉の位置を示した動作部分のイラストを表示し、左側表示領域の横軸に表示された何れの筋肉であるかを示す符号Ａ〜Ｊをイラスト中の各筋肉に対応付けて表示する。
【００６５】
ＣＰＵ３５は、上述と同様の動作により筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-Rを算出して運動学習目標値５２-A〜５２-J、５６-L、５６-Rと共に表示装置２５に表示する。ＣＰＵ３５は、学習者が学習を終了する旨を入力装置２７から入力するまでこれらの動作を繰り返す。このようにして学習者は、運動学習支援装置１０を用いて動作部分の硬さの程度を含めて目的動作を学習することができる。
【００６６】
特に、本発明に係る運動学習支援装置１０では、今行った目的動作の同時活性化レベルＣＣＬと運動学習目標値の同時活性化レベルＣＣＬとが表示装置２５に表示され視覚化されるので、学習者は、両同時活性化レベルＣＣＬの差を認識することができ、動作部分が運動学習目標値に達する場合よりも硬いのか軟らかいのかを判断することができる。そして、本発明に係る運動学習支援装置１０では、今行った目的動作の筋活性化レベルＭＣＬと運動学習目標値の筋活性化レベルＭＣＬとも表示装置２５に表示され視覚化されるので、学習者は、各筋肉別に両筋活性化レベルＭＣＬの差を認識することができ、どの筋肉にどの程度の力を入れるべきかを判断することができる。これによって、学習者は、目的動作に達しなかった原因を知ることができ、本発明に係る運動学習支援装置１０を使用しない場合よりも短期間に目的動作を習得することができる。
【００６７】
なお、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬと運動学習目標値の各値（ＭＣＬ、ＣＣＬ）との差を容易に学習者に認識させ得る観点から、差を数値表示するようにしてもよい。
【００６８】
そして、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬと運動学習目標値の各値（ＭＣＬ、ＣＣＬ）との差を容易に学習者に認識させ得る観点から、差に応じて表示色を変えてもよい。例えば、図５に示すように運動学習目標値の各値（ＭＣＬ、ＣＣＬ）をバー５２、５６で表示し、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを棒グラフ５１、５５で表示する場合に、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬが運動学習目標値の筋活性化レベルＭＣＬに対して３０％未満、３０％以上６０％未満、６０％以上９０％未満、９０％以上１１０％未満、１１０％以上１４０％未満、１４０％以上１７０％未満及び１７０％以上である場合には、それぞれ棒グラフ５１、５６を赤、橙、黄、緑、黄、橙及び赤のように色分け表示する。
【００６９】
また、初心者の学習を便宜を図り即修させる観点から、目的動作を成功させるためにはどの筋肉に力を最も強く入れどの筋肉の力を最も抜くかを目的動作別に対応テーブルを作成してメモリ３６に格納し、初心者が学習を開始する場合にＣＰＵ３５がこの対応テーブルを参照して、表示装置２５に表示させるようにしてもよい。あるいは、目的動作が複数の動作部分を運動させることによって行われる場合に、目的動作を成功させるためにはどの動作部分を最も硬くさせどの動作部分を最も軟らかくさせるかを目的動作別に対応テーブルを作成してメモリ３６に格納し、初心者が学習を開始する場合にＣＰＵ３５がこの対応テーブルを参照して、表示装置２５に表示させるようにしてもよい。例えば、ゴルフパッドの場合には、右利きの場合に“右腕よりも左腕の方を硬く握ってください”のメッセージを表示装置２５に表示させるようにする。
【００７０】
そして、本実施形態では、係数行列演算プログラム、運動学習目標値入力プログラム及び運動学習プログラムを自動起動するようにしたが、学習者が入力装置２７を用いてこれら各プログラムを起動させるようにしてもよい。
【００７１】
また、本実施形態では、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬや同時活性化レベル及び運動学習目標値ＣＣＬなどを表示装置２５によって学習者に提示するようにしたが、提示手段として運動学習支援装置１０にスピーカやブザーなどの音源を表示装置２５に代えて又は表示装置２５にさらに加えて、音によって知らせるようにしてもよい。このような音による場合では、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬとこれの運動学習目標値との差や同時活性化レベルＣＣＬとこれの運動学習目標値との差は、例えば、音色や音の長短などによって示すようにすればよい。あるいは、提示手段として運動学習支援装置１０に触覚刺激（電気刺激を含む）を行う刺激装置を表示装置２５に代えて又は表示装置２５にさらに加えて、触覚によって知らせるようにしてもよい。このような刺激による場合では、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬとこれの運動学習目標値との差や同時活性化レベルＣＣＬとこれの運動学習目標値との差は、例えば、刺激の種類や長短などによって示すようにすればよい。このように提示手段は、人間の知覚を利用するものでよい。
【００７２】
さらに、本実施形態では、運動学習目標値を予め測定してそれを記録・表示するようにしたが、図１（ｂ）に示す表面電極２１、ＤＩＦＡ３１、ＤＩＶ３２、ＦＷＲＣ３３及びＬＰＦ３４からなる擬似張力測定部を２組用意して、教師となる熟練者及び学習者の筋電信号を同時に測定して、学習者の筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬと教師の筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬとの差を表示装置２５に表示するようにしてもよい。
【００７３】
そして、本実施形態では、筋電信号は、表面誘導法により測定されたが、これに限定されるものではない。活動電位を計測できる方法であれば、何でもよい。例えば、針電極法でもよい。針電極法は、針状の電極を筋肉に刺入して筋肉局部の活動電位を記録する方法である。
【００７４】
（比較実験結果）
次に、本発明に係る運動学習支援装置１０の学習効果を検証するために以下の実験を行った。実験は、人工芝上でカップに見立てた半径８ｃｍの目標円内にゴルフボールを到達させるゴルフパッドの学習について行った。ゴルフボールを置いた位置から目標円中心までの距離が１ｍ及び２ｍのパッティングについて行った。学習者は、ゴルフ初心者である２名の青年男性Ａ，Ｂである。
【００７５】
まず、比較対象実験として、学習者Ａ，Ｂは、表示装置２５の表示画面を見ることができない状態でパッティング動作を行い、各腕の同時活性化レベルＣＣＬとパッティング誤差とを測定した。
【００７６】
図６乃至図９は、それぞれ、学習者Ａ及びＢが１ｍ及び２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルＣＣＬとを示す図である。これら各図において、（ａ）は各パッティングにおけるパッティング誤差を示し、横軸はパッティングの回数であり縦軸は目標円中心からの距離（ｃｍ）である。（ｂ）は、左前腕の同時活性化レベルＣＣＬを示し、（ｃ）は、右前腕の同時活性化レベルＣＣＬを示す。（ｂ）、（ｃ）における横軸はパッティングの試行回数であり縦軸はレベルである。
【００７７】
図６乃至図９を見ると分かるように、目標円内にゴルフボールが到達し、パッティングが成功する場合もあるが、その成功頻度は、パッティングの回数が増えるに従って顕著に大きくなることはなく、比較対照実験中にほぼ同じ頻度である。また、各腕の同時活性化レベルＣＣＬもパッティングの回数が増えるに従って或る一定値に収束する傾向はなく、ランダムに推移している。
【００７８】
次に、本発明に係る運動学習支援装置１０を使用した実験として、学習者Ａ，Ｂは、始め表示装置２５の表示画面を見ることができない状態でパッティング動作を行い、途中から表示装置２５の表示画面を見ながらパッティング動作を行い、各腕の同時活性化レベルＣＣＬとパッティング誤差とを測定した。
【００７９】
図１０、図１２、図１４及び図１６は、それぞれ、学習者Ａ及びＢが１ｍ及び２ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルＭＣＬを示す図である。これら各図において、１は左腕の橈屈手根屈筋の筋活性化レベルＭＣＬ1であり、２は左腕の尺側手根伸筋の筋活性化レベルＭＣＬ2であり、３は左腕の指伸筋の筋活性化レベルＭＣＬ3であり、４は左腕の尺側手根屈筋の筋活性化レベルＭＣＬ4であり、５は左腕の方形回内筋の筋活性化レベルＭＣＬ5であり、６は右腕の橈屈手根屈筋の筋活性化レベルＭＣＬ6であり、７は右腕の尺側手根伸筋の筋活性化レベルＭＣＬ7であり、８は左腕の指伸筋の筋活性化レベルＭＣＬ8であり、９は左腕の尺側手根屈筋の筋活性化レベルＭＣＬ9であり、そして、１０は左腕の方形回内筋の筋活性化レベルＭＣＬ10である。各図の横軸はパッティングの回数であり、縦軸はレベルである。
【００８０】
図１１、図１３、図１５及び図１７は、それぞれ、学習者Ａ及びＢが１ｍ及び２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルＣＣＬとを示す図である。これら各図において、（ａ）は各パッティングにおけるパッティング誤差を示し、横軸はパッティングの回数であり縦軸は目標円中心からの距離（ｃｍ）である。（ｂ）は、左前腕の同時活性化レベルＣＣＬを示し、（ｃ）は、右前腕の同時活性化レベルＣＣＬを示す。（ｂ）、（ｃ）における横軸はパッティングの試行回数であり縦軸はレベルである。運動学習目標値は、これら各図において水平の実線で示している。また、図１１、図１３、図１５及び図１７は、パッティング回数がそれぞれ４回目、２回目、１回目及び１回目のパッティングが成功した場合における各筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬをそれぞれ運動学習目標値とし、パッティング回数がそれぞれ成功直後の５回目、３回目、２回目及び２回目から学習者Ａが表示装置２５の表示画面を見ることができる状態でパッティングを行った場合の結果である。
【００８１】
図１０乃至図１７を見ると分かるように、画面表示の参照可否を境に、成功頻度は、パッティングの回数が増えるに従って顕著に大きくなっている。また、各腕の同時活性化レベルＣＣＬは、パッティングの回数が増えるに従って運動学習目標値に収束する傾向がある。パッティング直後に今のパッティングにおける各筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを表示装置に表示すると共に運動学習目標値も表示するので、本実験結果から、これらを表示しない場合には７０回行っても誤差はそれほど減少しないが、これらを表示すると３０数回で誤差の変化から学習できることがわかる。
【００８２】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る運動学習支援装置、運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムは、表示装置が、運動学習目標値と今の動作における動作部分のインピーダンスの程度を表示するので、両者の差が視覚化される。このため、学習者は、この差を認識することで基準動作と現動作との相違の原因を知ることができ、動作部分が運動学習目標値に達するようにそのインピーダンスを調整することができる。従って、学習者は、基準動作を短期間に習得・再現することができる。さらに、動作部分のインピーダンスの指標として筋活性化レベルに基づくインピーダンスを採用するので、動作部分のインピーダンスの程度を的確に評価し得る。動作の運動軌跡だけでなく、従来において習得が困難であった動作におけるインピーダンスも容易に習得することができる。また、動作におけるインピーダンスも記録及び保存可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態における運動学習支援装置の構成を示す図である。
【図２】肘関節角度１８０度・肩関節角度９０度の状態で手首関節に対する正規化データ取得の状況を示す図である。
【図３】図３は、表面電極のだいたいの装着位置と筋肉との関係を示す図である。
【図４】力の測定結果及び手首関節のトルクを示す図である。
【図５】運動学習モードにおける表示装置の表示画面の一例を示す図である。
【図６】比較対照実験において、学習者Ａが１ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図７】比較対照実験において、学習者Ａが２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図８】比較対照実験において、学習者Ｂが１ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図９】比較対照実験において、学習者Ｂが２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１０】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ａが１ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルを示す図である。
【図１１】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ａが１ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１２】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ａが２ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルを示す図である。
【図１３】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ａが２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１４】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ｂが１ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルを示す図である。
【図１５】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ｂが１ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１６】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ｂが２ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルを示す図である。
【図１７】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ｂが２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１８】関節トルクと屈筋及び伸筋との関係を示す図である。
【符号の説明】
２１ 表面電極、２２ 信号処理部、２３ ６軸力覚センサ、２４ 外部記憶装置、２５ 表示装置、３２ 割算回路、３４ 低域通過フィルタ、３５ 中央処理装置、３６ メモリ、４１ 正規化基準値演算部、４２ 係数行列演算部、４３ 筋活性化レベル演算部、４４ 同時活性化レベル演算部、４５ 運動学習目標値設定部
【発明の属する技術分野】
本発明は、動作の学習を支援する運動学習支援装置に関し、特に、生体の各部分において当該動作に主に寄与する動作部分のインピーダンスも学習することができる運動学習支援装置に関する。そして、この運動学習支援装置に適用される運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
動物は、特に、人間は、動作の学習において、他者の動作を見ながら真似ることで所定の動作を習得することが多い。ゴルフ、テニス、スキー、水泳などのスポーツ技能、大工、左官、工場での組立作業などの生産技能、自動車操縦、クレーン操縦、生産機械操縦などの操縦技能、陶芸、日舞、能、人形浄瑠璃などの芸能などのような様々な技能を習得及び継承する場合、従来、学習者は、熟練者の動作を見て学習するか、熟練者の動作を撮影した記録映像を見て学習していた。
【０００３】
一方、運動の際に、多くの場合、特定の１つの筋肉だけが働くのではなく、同時に複数の筋肉が働く。このように１つの運動に際して協力して働く筋肉を互いに共同筋といい、共同筋は、原則として、１つの関節に対して同じ側に位置している。これに対して互いに反対の働きをもつ筋肉を対抗筋（拮抗筋）といい、対抗筋は、関節に対して反対側にある。１つの運動に際しては、共同筋同士は同時に収縮するのはもちろんであるが、そのとき対抗筋も或る程度は緊張してその運動を調整している。筋肉は、収縮して張力のみを発生するので、関節の角度を変えるためには、関節の両側で拮抗的に働く１対の筋肉が必要だからである。従って、手や足などの動作部分から外部に加えられる力が同じであっても、また、動作部分の軌跡が同じであっても、伸筋の張力と屈筋の張力との組み合わせが異なると、動作部分のインピーダンスや力の方向が異なることになる。なお、運動方向に依存しない呼び方で関節を伸ばす方向に働く筋肉は、伸筋と呼ばれ、関節を曲げる方向に働く筋肉は、屈筋と呼ばれる。関節を伸ばしている場合は伸筋が主に活動しており、共同筋が伸筋に、対抗筋が屈筋に当たる。
【０００４】
図１８は、関節トルクと屈筋及び伸筋との関係を示す図である。図１８の横軸は関節の角度であり、縦軸は屈筋又は伸筋の張力である。図１８に示すように、同じ関節角度θ1を維持する場合において、伸筋ａと屈筋ｂとが発生する張力は、複数の候補が存在し冗長性が存在する。このため、動作部分が同じ姿勢でも伸筋ａと屈筋ｂとの活動レベルを変えることができ、硬くしたり（Ｃ1）、軟らかくしたり（Ｃ2）することができる。例えば、腕の肘関節を９０度に曲げて静止又は動作している状態は、主に上腕２頭筋とこれに対抗筋の関係にある上腕３頭筋との協調によって生じている。簡単のため、関節中心から各筋肉までの距離が関節角度によらず一定であると考えて、各筋肉の張力とモーメントアームとの積をトルクとする。この場合において、上腕２頭筋のトルクが２５Ｎｍで上腕３頭筋のトルクが５Ｎｍである場合も、上腕２頭筋のトルクが４５Ｎｍで上腕３頭筋のトルクが２５Ｎｍである場合も、肘関節に生じているトルクは、差である２０Ｎｍである。ところが、腕の硬さの程度は、前者の場合の方が後者の場合の方より、大きい。このことは、例えば、腕を押した場合、前者の場合の方が後者の場合の方より遙かに動かし難い。
【０００５】
人間は、動作部分のインピーダンスを変えることによって、同じ動作であっても結果が異なることを経験的に知っている。例えば、ゴルフパッドにおいて、ヘッドが同じ軌跡及びスピードであっても腕の硬さに応じてゴルフボールの移動距離が異なり、腕が軟らかい場合よりも硬い場合の方がより遠くに転がることを、経験的に知っている。このため、人間は、作業条件を判断することによって動作部分の硬さや粘性を含めたインピーダンスを巧みにコントロールする必要がある。
【０００６】
なお、上述では、筋繊維が収縮によってその長さが変化して張力を発生する場合について説明したが、筋繊維は、収縮によって長さは変化しないがその張力を増加する働きもある。このような収縮を等尺性収縮という。等尺性収縮の場合も同様に動作部分のインピーダンスを考え得る。例えば、腹圧を大きく加えた場合では腹筋は硬く、腹圧を加えない場合では腹筋は柔らかい。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、学習者は、動作部分のインピーダンスの程度によって動作から生じる結果が異なるため伸筋の張力と屈筋の張力との適当な組合せを選択する必要があるが、動作を見ることによって動作の軌跡は学習可能であるけれども、動作部分のインピーダンスの程度は学習できないという問題があった。即ち、学習者は、熟練者の動作部分の軌跡を習得できたとしても動作部分のインピーダンスの程度が習得でないために、動作の結果が熟練者と異なってしまうという問題があった。また、動作の結果が熟練者と異なって動作が失敗であったということは認識可能であるが、動作部分の軌跡が熟練者とほぼ同じである場合、この失敗の原因が分からないという問題があった。
【０００８】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みて為された発明であり、生体の各部分において当該動作に主に寄与する動作部分のインピーダンスも学習することができる運動学習支援装置を提供することを目的とする。そして、この運動学習支援装置に適用される運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、本発明に係る運動学習支援装置は、基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示手段を備える運動学習支援装置であって、筋肉の活動電位による筋電信号を検出する筋電信号検出手段と、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換手段と、力を検出する力検出手段と、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算手段と、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算手段と、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算手段と、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算手段と、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算手段で演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定手段とをさらに備え、前記提示手段は、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演算手段で演算したインピーダンスを提示することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る運動学習支援方法は、基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示ステップとを備える運動学習支援方法であって、筋肉の活動電位による筋電信号を検出する筋電信号検出ステップと、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換ステップと、力を検出する力検出ステップと、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算ステップと、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算ステップと、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算ステップと、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算ステップと、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定ステップとをさらに備え、前記提示ステップは、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを提示することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る運動学習支援プログラムは、コンピュータに、基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示ステップとを実行させるための運動学習支援プログラムであって、筋肉の活動電位による筋電信号が入力される筋電信号入力ステップと、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換ステップと、力が入力される力入力ステップと、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算ステップと、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算ステップと、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算ステップと、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算ステップと、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定ステップとをさらに備え、前記提示ステップは、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを提示することを特徴とする。
【００１２】
このような構成の運動学習支援装置、運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムは、表示手段が、基準とする動作を行った場合における動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の動作部分のインピーダンスの程度を提示するので、運動学習目標値と今の動作における動作部分のインピーダンスの程度との差が視覚化される。このため、学習者は、この差を認識することで、基準とする動作と今の動作との相違の原因を知ることができ、動作部分が運動学習目標値に達するようにそのインピーダンスを調整することができる。従って、学習者は、基準とする動作を短期間に習得することができる。そして、このような構成の運動学習支援装置、運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムは、さらに、動作部分のインピーダンスの指標として筋活性化レベルに基づくインピーダンスを採用するので、動作部分のインピーダンスの程度を的確に評価し得る。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００１４】
（実施形態の構成）
本実施形態は、本発明に係る運動学習支援装置、運動学習支援方法、運動学習支援プログラム及び該運動学習支援プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体の実施形態である。硬さや粘性を含めたインピーダンスを筋活性化レベルや筋活性化レベルから求めた同時活性化レベルによって提示する実施形態である。
【００１５】
図１は、本実施形態における運動学習支援装置の構成を示す図である。図１において、運動学習支援装置１０は、表面電極２１-1〜２１-10、信号処理部２２、６軸力覚センサ２３、外部記憶装置２４、表示装置２５、記録装置２６及び入力装置２７を備えて構成される。信号処理部２２は、差動増幅器（以下、「ＤＩＦＡ」と略記する。）３１-1〜３１-10、割算回路（以下、「ＤＩＶ」と略記する。）３２-1〜３２-10、全波整流器（以下、「ＦＷＲＣ」と略記する。）３３-1〜３３-10、低域通過フィルタ（以下、「ＬＰＦ」と略記する。）３４-1〜３４-10、中央処理装置（以下、「ＣＰＵ」と略記する。）３５及びメモリ３６を備えて構成される。
【００１６】
複数の表面電極２１-1〜２１-10 は、測定対象となる動作部分に装着され、学習しようとする動作（以下、「目的動作」と略記する。）に関係する筋肉の活動電位を検出する。この表面電極の直径は、約１０ｍｍであり、１組の表面電極２１は、筋繊維に沿って電極間の距離を１５ｍｍとして身体に貼られる。本実施形態では、筋電信号は、皮膚の表面に電極を貼付することによって活動電位を記録する表面誘導法により測定される。表面電極の組数は、測定すべき筋肉によって決定され、この測定対象の筋肉は、目的動作によって決定される。例えば、後述するように実験例としてゴルフパッドを学習するので、本実施形態では、ゴルフパッドに係る動作部分の硬さとして両前腕の硬さを測定する必要があり、両前腕各５箇所の筋肉の筋電信号を測定するために、表面電極２１-1〜２１-10は、１０組である。
【００１７】
検出は、サンプリング周期２ｋＨｚ、１２ビット（ｂｉｔ）でサンプリングされ、各表面電極２１-1〜２１-10からの各筋電信号は、ＤＩＦＡ２２-1〜２２-10で所定のレベルまでそれぞれ増幅される。増幅された各筋電信号は、それぞれＤＩＶ３２-1〜３２-10に入力され、所定の値で割り算される。この所定の値については後述する。割り算された各筋電信号は、全波整流器３３-1〜３３-10にそれぞれ入力され、全波整流される。筋電信号毎にこの全波整流した信号を１０点毎に平均を計算し（ＥＧＭave ）、さらに、式１に基づき５点毎の移動平均を計算する（ＥＭＧma）。このようにして求めた値ＥＭＧmaを平滑筋電信号と呼ぶ。
【００１８】
【数１】
この各平滑筋電信号は、それぞれＬＰＦ３４-1〜３４-10に入力される。結局、２００Ｈｚでサンプリングされたことになる。ＬＰＦ３４-1〜３４-10は、各平滑筋電信号を擬似張力にそれぞれ変換して出力する。擬似張力は、各筋肉が発生する張力に対応する値である。ＬＰＦ３４-1〜３４-10は、２次系のフィルタであり、その遮断周波数は、筋肉が実際に発生している張力と擬似張力との対応を正確にする観点から、数Ｈｚ、より好ましくは１Ｈｚ〜３Ｈｚ、さらにより好ましくは２Ｈｚ〜３Ｈｚに設定される。本実施形態では２Ｈｚに設定された。
【００２０】
随意運動では、上位の中枢から伝達されるインパルスが脊髄のα運動ニューロンを介して各筋肉に伝達され、活動電位が発生して筋肉が収縮し、各関節にトルクを生じさせて所望の動作が起こる。筋電信号を低域通過フィルタで変換した出力信号である擬似張力は、α運動ニューロンの発火頻度を反映していると期待されるため、筋肉が実際に生じている張力と一定の対応関係があると考えられている。時刻ｎにおける擬似張力Ｔ（ｎ）は、式２で与えられる。
【００２１】
【数２】
これは、Ｗi をインパルス応答とするＦＩＲフィルタになっている。本実施形態では、インパルス応答ｈ（ｔ）を式３のようにおいた。
【００２３】
【数３】
ＬＰＦ３４-1〜３４-10の出力信号（擬似張力）は、ＣＰＵ３５に出力される。ＣＰＵ３５は、正規化基準値演算部４１、係数行列演算部４２、筋活性化レベル演算部４３、同時活性化レベル演算部４４及び運動学習目標値設定部４５を備えて構成され、例えば、マイクロプロセッサなどである。正規化基準値演算部４１、係数行列演算部４２、筋活性化レベル演算部４３及び同時活性化レベル演算部４４は、正規化基準値、係数行列、筋活性化レベル及び同時活性化レベルをそれぞれ後述のように演算し、運動学習目標値設定部４５は、後述のように、基準とする動作を行った場合における動作部分の硬さを運動学習目標値として設定する。さらに、ＣＰＵ３５は、各種プログラムに従い、データを演算処理し、６軸力覚センサ２３、外部記憶装置２４、表示装置２５、記録装置２６、入力装置２７、ＤＩＶ３２及びメモリ３６を制御すると共にデータを交換する。メモリ３６は、ＣＰＵ３５に接続され、ＲＡＭ（Random Access memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）を備えて構成される。メモリ３６は、正規化基準値を計測するための正規化基準値計測プログラム、係数行列を演算するための係数行列演算プログラム、運動学習目標値を入力するための運動学習目標値入力プログラム、運動学習を支援するための運動学習プログラム及び各装置を制御するための制御プログラムなど各種のプログラム、これらプログラム実行中の各種値、表面電極２１-1〜２１-10 からの出力並びに６軸力覚センサ２３からの出力などを格納する。
【００２５】
６軸力覚センサ２３は、棒状の握部２３-1が基部２３-2に固定的に突設され、握部２３-1の底部に備えられた圧電素子によって握部２３-1に加えられた力が検出される。６軸力覚センサ２３は、高さを調節することができる作業台２８に配置される。外部記憶装置２４は、フレキシブルディスク、ＣＤ−Ｒ（Compact Disc Recordable）及びＤＶＤ−Ｒ（Digital Versatile Disc Recordable）などの記憶媒体とデータを読み書きする補助記憶装置であり、例えば、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−Ｒドライブ及びＤＶＤ−Ｒドライブなどである。メモリ３６に運動学習支援装置１０を動作させるために必要な正規化基準値計測プログラム、係数行列演算プログラム、運動学習目標値入力プログラム及び運動学習プログラムなどの各プログラムが格納されていない場合には、これらを記録した記録媒体を外部記憶装置２４を介してメモリ３６に読み込む。
【００２６】
表示装置２５は、ＣＲＴやＬＣＤなどであり、ＬＰＦ３４-1〜３４-10の出力信号（擬似張力）、６軸力覚センサ２３の出力信号及び入力装置２７の出力信号などのＣＰＵ３５の処理結果を表示する。記録装置２６は、紙などの媒体にデータを記憶するプリンタなどの出力機器であり、ＬＰＦ３４-1〜３４-10の出力信号（擬似張力）、６軸力覚センサ２３の出力信号及び入力装置２７の出力信号などのＣＰＵ３５の処理結果を記録する。そして、入力装置２７は、起動プログラムの指定など、ＣＰＵ３５に与える各種コマンドやデータなどを入力する装置であり、例えば、キーボードやマウスなどである。
【００２７】
（本実施形態の動作）
運動学習支援装置１０は、正規化基準値計測モード、係数行列演算モード、運動学習目標値入力モード及び運動学習モードの各モードが備えられ、これら各モードを使用することにより、学習者は、動作部分の硬さの程度を含めて動作を習得することができる。以下、各モードについて説明する。
【００２８】
（正規化基準値計測モード）
本正規化基準値計測モードは、正規化基準値を計測する場合に使用されるモードである。
【００２９】
動物の運動は、運動神経に支配される筋肉の収縮によって生じ、多くの骨格筋の協調によって行われる。運動神経は、多数の運動神経繊維の束からなり、個々の運動神経繊維は、数本から１００本以上の筋繊維を支配している。１本の運動神経繊維の支配下にある筋繊維は、神経繊維のインパルスにより同時に活動電位を発生して収縮するので、骨格筋の運動の単位と見なすことができ、運動単位と呼ばれる。骨格筋が生体内にある状態でその活動電位を示すものに筋電信号がある。筋電信号は、筋肉が全く弛緩している場合では活動電位は全く記録されず、運動神経のインパルスにより筋肉の収縮が起こると活動電位があらわれ記録される。活動電位の頻度は、収縮が強くなるにつれて増大するが、これは、単一の運動単位に伝えられる神経インパルス頻度の増大や、収縮にあずかる運動単位の数の増加によるものである。このような筋電信号は、観察される電極の電位と筋肉の張力のレベルとに直接的な対応関係がない。即ち、筋電信号から得られる擬似張力においても、擬似張力のレベルと筋肉の張力のレベルとの間に直接的な対応関係はない。そのため、擬似張力の或るレベルが筋肉の張力の何れのレベルに対応するか関係付けるために、正規化基準値の計測を行い、この結果によって、ＤＩＶ３２-1〜３２-10における所定の値を決定する。
【００３０】
正規化方法は、最大随意収縮力を１として相対的に正規化する方法がある。この方法は、最大随意収縮力が被験者の最大であると考えて出す筋肉の張力であるので被験者の恣意によると考えられ、同じ筋肉であっても時々で相違してしまう。以下の正規化方法は、被験者の恣意によらない点で優れている。
【００３１】
筋電信号の正規化は、第１ステップとして、動作部分に所定の力を発生させ、この場合における各筋肉の筋電信号を表面電極２１-1〜２１-10 によって計測する。第２ステップとして、各筋肉毎に擬似張力の最大値を求める。この最大値が、各筋肉毎に求められた、各筋肉の筋電信号を正規化するための正規化基準値となる。そして、この正規化基準値に応じてＤＩＶ３２-1〜３２-10における所定の値が決定される。
【００３２】
次に、より具体的に説明するが、ゴルフパッドの成否は、両腕の硬さによるので、左腕及び右腕について正規化基準値を計測する必要がある。両腕の正規化基準値は、それぞれ同様に計測されるので、以下に左腕の場合について説明し、右腕の場合についてはその説明を省略する。
【００３３】
図２は、肘関節角度１８０度・肩関節角度９０度の状態で手首関節に対する正規化データ取得の状況を示す図である。図３は、表面電極のだいたいの装着位置と筋肉との関係を示す図である。図３（ａ）は左前腕の腹側であり、図３（ｂ）は左前腕の背側である。
【００３４】
図１及び図２（ａ）において、運動学習支援装置１０を利用して動作を学習しようとする学習者は、椅子２９に座り、腕を肩と水平な状態になるようにして左腕前腕部を作業台２８に固定する。本実施形態における筋電信号を計測する前腕内部には、深指屈筋などのように指の運動に関わる筋肉も存在するのでこれらの筋肉の影響を避けるため、熱可塑性の素材を用いて掌の型を取ってそれを用い、握部２３-1の上部に親指が掛かる状態で６軸力覚センサ２３に掌を固定した。これによって手指に余分な力を加えることなく、手首関節に生じるトルクを６軸力覚センサ２３で計測することができる。
【００３５】
複数の表面電極２１-1〜２１-5は、図３に示すように手首関節の伸筋・屈筋として、左前腕の▲１▼橈側手根屈筋、▲２▼尺側手根伸筋、▲３▼指伸筋、▲４▼尺側手根屈筋及び▲５▼方形回内筋の５個の筋肉で生じる筋電信号をそれぞれ測定可能なように装着される。医学において一般に知られていることであるが、橈側手根屈筋は、肘関節における屈筋及び回内筋としての働きは弱いが、手根の関節における掌側屈曲の場合や長橈側手根伸筋と協働して橈側偏位の場合に主に働く。尺側手根伸筋は、外転筋であり、手の尺側変位の場合に主に働く。指伸筋は、指の伸展及び手首の伸展の補助として主に働く。尺側手根屈筋は、掌側屈曲及び手の尺側偏位の場合に主に働く。方形回内筋は、前腕を回内する場合に主に働く。回内及び回外は、回旋運動であって、橈骨頭関節窩から尺骨の茎状突起に至る軸のまわりで行われる。
【００３６】
学習者は、まず、入力装置２７を用いて正規化基準値計測プログラムを起動させ、ＣＰＵ３５は、主に正規化基準値演算部４１を用いて正規化基準値計測プログラムを実行する。学習者は、上述の体位及び装着状態で、表示装置２５の画面を参照しながら、等尺性収縮により手先に力を発生させる。
【００３７】
学習者がこのように手先に力を発生させている間、表面電極２１-1〜２１-5からの出力は、上述の信号処理により擬似張力に変換されて、ＣＰＵ３５に取り込まれる。この正規化基準値の計測の場合では、ＤＩＶ３２-1〜３２-5の所定の値は、１に設定される。即ち、ＤＩＶ３２-1〜３２-5は、入力をそのまま出力する。そして、６軸力覚センサ２３からの出力もＣＰＵ３５に取り込まれる。ＣＰＵ３５は、これら取り込んだ値をメモリ３６に格納するとともに記録装置２６に記録し、６軸力覚センサ２３からの出力を表示装置２５に表示する。
【００３８】
表示装置２５は、６軸力覚センサ２３に加わる力が５Ｎであることを示す円と、学習者が６軸力覚センサ２３に加えている現在の力の方向及び大きさを示すカーソルと、３０度ずつの１２方向の矢印とを表示し、学習者は、表示装置２５を見ながら所定方向にこの円上にカーソルが一致するように力を発生させる。これにより学習者は、学習者の恣意によらない所定の力、即ち、５Ｎの力を発生させる。
【００３９】
測定は、すべての筋肉を活性化させるために図２（ｂ）に示す正のＸ方向（嘗屈方向）から３０度ずつ１２方向に力を発生させように、２４秒間で反時計回りに一周するように行われた。ここで、次の方向に力の発生方向を変えるごとに力を抜き０Ｎに戻すようにしている。これは、学習者に５Ｎ以上の力を発生させないようにするためである。なお、測定開始の方向は、特に限定されるものではなく、何れの方向から始めても良い。そして、６軸力覚センサ２３から手首関節までの距離を乗算して橈屈・尺屈方向及び嘗屈・背屈方向の筋電信号を計測する。
【００４０】
ＣＰＵ３５は、取り込まれた擬似張力から、筋肉毎に擬似張力の最大値を求める。この擬似張力の最大値が正規化基準値である。ＣＰＵ３５は、筋肉毎に対応する正規化基準値を表示装置２５に表示するとともに記録装置２６に記録する。そして、ＣＰＵ３５は、このように求めた各正規化基準値を、ＤＩＶ３２-1〜３２-5の所定の値として、各筋肉に対応させてそれぞれに設定する。これによって、表面電極２１-1〜２１-5から得られる擬似張力（筋電信号）と筋肉の張力との間に、一定の対応関係を作ることができる。
【００４１】
さらに、表面電極２１-6〜２１-10などを用いて、右前腕について同様に正規化基準値を計測し、ＤＩＶ３２-6〜３２-10における所定の値が各筋肉に対応させてそれぞれ設定される。
【００４２】
このような正規化基準値で筋電信号を正規化するので、装着状態の相違による抵抗値の相違を吸収することができる。被験者の恣意によらないので被験者間で擬似張力及び関節のトルクなどを比較することが可能となる。なお、本実施形態では、所定の力として５Ｎの場合において正規化基準値を求めたが、他の力、例えば３Ｎや７Ｎなどの力を発生させて正規化基準値を求めてもよい。
【００４３】
（トルク・擬似張力関係式の演算・・・係数行列ａの算出）
正規化基準値が算出されると、ＣＰＵ３５は、メモリ３６に格納されている係数行列演算プログラムを起動し、主に係数行列演算部４２を用いて係数行列演算プログラムを実行する。これにより運動学習支援装置１０は、係数行列演算モードになる。係数行列演算モードは、擬似張力Ｔとトルクτとに基づいて係数行列ａを演算するモードである。
【００４４】
一般に、或る自由度の関節トルクτは、その方向に関してのモーメントアームａと張力Ｔとの積をすべての筋肉について足し合わせたものになり、式４のように表される。
τ＝ａＴ ・・・ （式４）
ここで、τ＝（τ1、τ2、・・・、τj）t ・・・ （式５−１）
Ｔ＝（Ｔ1、Ｔ2、・・・、Ｔi）t ・・・ （式５−２）
及びａはｊ行ｉ列の行列であり、ｉ，ｊは、関節にトルクを生じさせる各筋肉に付された番号である。例えば、手首関節トルクの場合には、前述の▲１▼〜▲５▼である。
【００４５】
モーメントアームａは、一般に関節回転軸と筋肉作用線との距離を指すが、パッティング動作の場合には、手首関節は大きく変化しないと考えられる。このため、モーメントアームａは、一定とみなすことができ、筋肉は、等尺性収縮を行うものと考えられる。そのため、モーメントアームａは、等尺性収縮に対する寄与度と考えられるので、このような場合にはモーメントアームａを係数行列と呼称することとする。
【００４６】
擬似張力Ｔ、トルクτ及び係数行列ａの間における式４、式５−１及び式５−２の関係から、ＣＰＵ３５は、メモリ３６に格納されているＬＰＦ３４-1〜３４-10の出力に各正規化基準値を考慮した上で、擬似張力Ｔとトルクτとに基づいて最小自乗法により係数行列ａを演算する。なお、ＤＩＶ３２-1〜３２-10に正規化基準値を設定し、学習者が上述の正規化基準値計測と同様な動作を行い、係数行列ａを求めるに必要な擬似張力Ｔとトルクτとのデータを得てもよい。
【００４７】
ここで、図４は、力の測定結果及び手首関節のトルクを示す図である。図４（ａ）は左手首関節における、時系列で表示した背屈・嘗屈方向のトルクを示し、図４（ｂ）は左手首関節における、時系列で表示した尺屈・橈屈方向のトルクを示し、図４（ｃ）は右手首関節における、時系列で表示した背屈・嘗屈方向のトルクを示し、そして、図４（ｄ）は右手首関節における、時系列で表示した尺屈・橈屈方向のトルクを示す。これらの縦軸は、Ｎｍ単位で示すトルクであり、横軸は、秒単位で示す測定経過時間である。また、図４における、約２秒ごとにのあらわれるピークは、１２方向のうちの一方向に相当し、最初のピークは、左手首関節の場合では図２（ｂ）の正のＸ方向（嘗屈方向）に等尺性収縮により手先に力を発生させた場合であり、右手首関節の場合では図２（ｂ）の正のＸ方向（背屈方向）に等尺性収縮により手先に力を発生させた場合である。そして、破線は６軸力覚センサ２３で測定される実測値であり、実線は式１から求めた演算値である。図４に示すように、実線と破線は、よく一致しており、係数行列ａの的確性が検証された。
【００４８】
（運動学習目標値の入力）
係数行列が算出されると、ＣＰＵ３５は、メモリ３６に格納されている運動学習目標値入力プログラムを起動し、主に筋活性化レベル演算部４３、同時活性化レベル演算部４４及び運動学習目標値設定部４５を用いて運動学習目標値入力プログラムを実行する。これにより運動学習支援装置１０は、運動学習目標値入力モードになる。運動学習目標値入力モードは、目的動作の基準となる動作を行った場合における、目的動作に係る動作部分の硬さを決める各筋肉の筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを入力するモードである。例えば、目的動作がゴルフパッドである場合では、ゴルフボールがカップに入った場合におけるパッティング動作中の筋活性化レベル及び同時活性化レベルである。また例えば、目的動作が陶器の製作の場合では、ろくろを用いて形を崩すことなしに器を形成することができた場合における手の筋活性化レベル及び同時活性化レベルである。
【００４９】
まず、学習者は、目的動作に係る動作部分の硬さを決める各筋肉の筋電信号を測定することができるように、複数の表面電極２１を装着し、目的動作を実行する。例えば、ゴルフパッドを学習しようとする場合には、図３に示す動作部分の各箇所に表面電極２１-1〜２１-10を装着し、所定のパッティング動作を行う。
【００５０】
ＣＰＵ３５は、学習者が運動中の擬似張力を表面電極２１-1〜２１-10、ＤＩＦＡ３１-1〜３１-10、ＤＩＶ３２-1〜３２-10、ＦＷＲＣ３３-1〜３３-10及びＬＰＦ３４-1〜３４-10を介して取り込む。次に、ＣＰＵ３５は、式６に従い筋活性化レベルＭＣＬを算出し、式７に従い同時活性化レベルＣＣＬを算出する。
【００５１】
【数４】
【数５】
ここで、式６及び式７は、等尺性収縮の場合では、動作部分の硬さの変化が筋活性化レベルの変化に対応すると考えられることに基づくものである。
【００５４】
次に、ＣＰＵ３５は、算出した筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを表示装置２５に表示する。学習者は、今の目的動作を基準とする場合には、入力装置を用いてその旨を入力する。例えば、ゴルフパッドの場合には、ゴルフボールがカップに入ってパッティング動作が成功した場合に、学習者は、入力装置２７を用いて今の動作を基準とする旨を入力する。ＣＰＵ３５は、今の目的動作が基準動作である旨の信号を受信すると、算出した筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを運動学習目標値としてメモリ３６に格納する。一方、或る一定期間内にこの信号を受信しなかった場合には、次の目的動作を学習者に促すメッセージを表示装置２５に表示する。
【００５５】
学習者は、このメッセージを参照して新たに目的動作を行い、ＣＰＵ３５は、上述と同様の動作により筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを算出して表示装置２５に表示する。ＣＰＵ３５は、学習者が目的動作を基準動作とする旨を入力装置２７から入力するまでこれらの動作を繰り返す。このようにして運動学習支援装置１０は、運動学習目標値が入力される。
【００５６】
ここで、上述では運動学習目標値は、学習者自身が目的動作を行って運動学習支援装置１０に入力したが、目的動作に熟達した熟達者に目的動作を行わせて運動学習支援装置１０に入力するようにしてもよい。また、他の運動学習支援装置１０を用いて熟達者による運動学習目標値を取得し、これを記録した記録媒体から外部記憶装置２４を介して学習者が使用する運動学習支援装置１０に入力するようにしてもよい。特に、日舞、能、人形浄瑠璃などの芸能や大工、左官などの生産技能などのような目的動作の成否が明瞭に識別できない場合には、熟練者によって運動学習目標値を入力又は取得することは有効である。これによって芸能や匠の業が保存可能となると共に後述の学習により後世に伝えることもできる。
【００５７】
このように運動学習支援装置１０は、自己の成功した場合の動作や熟練者を手本とする場合でも初級レベル、中級レベル及び上級レベルの熟練者の各動作などのように、基準となる動作を様々なレベルに設定することができ、学習者は、学習レベルに合わせて運動学習目標値を設定することができる。
【００５８】
（運動学習）
運動学習目標値が入力されると、ＣＰＵ３５は、メモリ３６に格納されている運動学習プログラムを起動し、主に筋活性化レベル演算部４３及び同時活性化レベル演算部４４を用いて運動学習プログラムを実行する。これにより運動学習支援装置１０は、運動学習モードになる。運動学習モードは、運動学習目標値を用いて学習者が目的動作を学習し、習得するモードである。
【００５９】
まず、ＣＰＵ３５は、表示装置２５に目的動作に係る運動学習目標値を表示する。学習者は、目的動作に係る動作部分の硬さを決める各筋肉の筋電信号を測定することができるように、複数の表面電極２１を装着する。なお、表面電極２１を容易・正確に装着することができるようにする観点から、目的動作に対応する表面電極２１の装着位置をメモリ３６に格納し、ＣＰＵ３５は、メモリ３６を参照することによってこの装着位置を表示装置２５に表示するようにしてもよい。次に、学習者は、表示装置２５に表示された運動学習目標値を参照しながら、目的動作を実行する。
【００６０】
ＣＰＵ３５は、学習者が動作中の擬似張力を表面電極２１-1〜２１-10、ＤＩＦＡ３１-1〜３１-10、ＤＩＶ３２-1〜３２-10、ＦＷＲＣ３３-1〜３３-10及びＬＰＦ３４-1〜３４-10を介して取り込む。次に、ＣＰＵ３５は、式６に従い筋活性化レベルＭＣＬを算出し、式７に従い同時活性化レベルＣＣＬを算出する。
【００６１】
図５は、運動学習モードにおける表示装置の表示画面の一例を示す図である。図５において、左側表示領域５０-1に各筋肉の筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及びその運動学習目標値５２-A〜５２-Jを表示し、右側表示領域５０-2に各前腕の同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-R及び運動学習目標値５６-L、５６-Rを表示する。横軸は、筋活性化レベルＭＣＬの場合では筋活性化レベルＭＣＬが何れの筋肉Ａ〜Ｊであるかを示し、同時活性化レベルＣＣＬの場合では同時活性化レベルＣＣＬが左前腕Ｌか右前腕Ｒであるかを示す。左縦軸はＭＣＬのレベルを示し、右縦軸はＣＣＬのレベルを示す。
【００６２】
次に、ＣＰＵ３５は、図５に示すように、算出した筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-Rをメモリ３６内の運動学習目標値５２-A〜５２-J、５６-L、５６-Rと共に表示装置２５に表示する。
【００６３】
学習者は、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-Rと運動学習目標値の筋活性化レベルＭＣＬ５２-A〜５２-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５６-L、５６-Rとの差をそれぞれ見比べることによって、今行った目的動作と成功する場合の目的動作との差を認識することができる。学習者は、学習を終了する場合にはその旨を入力装置２７を用いて入力する。ＣＰＵ３５は、学習を終了する旨の信号を受信すると、運動学習プログラムを終了し、或る一定期間内にこの信号を受信しなかった場合には、次の学習を学習者に促すメッセージを表示装置２５に表示する。
【００６４】
このメッセージを見た後に、学習者は、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-Rと運動学習目標値の筋活性化レベルＭＣＬ５２-A〜５２-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５６-L、５６-Rとの差を参考に何れの生体部位に力を入れるかを決定し、新たに目的動作を行って学習を進める。なお、筋活性化レベルと筋肉との対応関係が容易に分かるようにこれを表示装置２５に表示するようにしてもよい。例えば、図３に示すような各筋肉の位置を示した動作部分のイラストを表示し、左側表示領域の横軸に表示された何れの筋肉であるかを示す符号Ａ〜Ｊをイラスト中の各筋肉に対応付けて表示する。
【００６５】
ＣＰＵ３５は、上述と同様の動作により筋活性化レベルＭＣＬ５１-A〜５１-J及び同時活性化レベルＣＣＬ５５-L、５５-Rを算出して運動学習目標値５２-A〜５２-J、５６-L、５６-Rと共に表示装置２５に表示する。ＣＰＵ３５は、学習者が学習を終了する旨を入力装置２７から入力するまでこれらの動作を繰り返す。このようにして学習者は、運動学習支援装置１０を用いて動作部分の硬さの程度を含めて目的動作を学習することができる。
【００６６】
特に、本発明に係る運動学習支援装置１０では、今行った目的動作の同時活性化レベルＣＣＬと運動学習目標値の同時活性化レベルＣＣＬとが表示装置２５に表示され視覚化されるので、学習者は、両同時活性化レベルＣＣＬの差を認識することができ、動作部分が運動学習目標値に達する場合よりも硬いのか軟らかいのかを判断することができる。そして、本発明に係る運動学習支援装置１０では、今行った目的動作の筋活性化レベルＭＣＬと運動学習目標値の筋活性化レベルＭＣＬとも表示装置２５に表示され視覚化されるので、学習者は、各筋肉別に両筋活性化レベルＭＣＬの差を認識することができ、どの筋肉にどの程度の力を入れるべきかを判断することができる。これによって、学習者は、目的動作に達しなかった原因を知ることができ、本発明に係る運動学習支援装置１０を使用しない場合よりも短期間に目的動作を習得することができる。
【００６７】
なお、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬと運動学習目標値の各値（ＭＣＬ、ＣＣＬ）との差を容易に学習者に認識させ得る観点から、差を数値表示するようにしてもよい。
【００６８】
そして、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬと運動学習目標値の各値（ＭＣＬ、ＣＣＬ）との差を容易に学習者に認識させ得る観点から、差に応じて表示色を変えてもよい。例えば、図５に示すように運動学習目標値の各値（ＭＣＬ、ＣＣＬ）をバー５２、５６で表示し、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを棒グラフ５１、５５で表示する場合に、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬが運動学習目標値の筋活性化レベルＭＣＬに対して３０％未満、３０％以上６０％未満、６０％以上９０％未満、９０％以上１１０％未満、１１０％以上１４０％未満、１４０％以上１７０％未満及び１７０％以上である場合には、それぞれ棒グラフ５１、５６を赤、橙、黄、緑、黄、橙及び赤のように色分け表示する。
【００６９】
また、初心者の学習を便宜を図り即修させる観点から、目的動作を成功させるためにはどの筋肉に力を最も強く入れどの筋肉の力を最も抜くかを目的動作別に対応テーブルを作成してメモリ３６に格納し、初心者が学習を開始する場合にＣＰＵ３５がこの対応テーブルを参照して、表示装置２５に表示させるようにしてもよい。あるいは、目的動作が複数の動作部分を運動させることによって行われる場合に、目的動作を成功させるためにはどの動作部分を最も硬くさせどの動作部分を最も軟らかくさせるかを目的動作別に対応テーブルを作成してメモリ３６に格納し、初心者が学習を開始する場合にＣＰＵ３５がこの対応テーブルを参照して、表示装置２５に表示させるようにしてもよい。例えば、ゴルフパッドの場合には、右利きの場合に“右腕よりも左腕の方を硬く握ってください”のメッセージを表示装置２５に表示させるようにする。
【００７０】
そして、本実施形態では、係数行列演算プログラム、運動学習目標値入力プログラム及び運動学習プログラムを自動起動するようにしたが、学習者が入力装置２７を用いてこれら各プログラムを起動させるようにしてもよい。
【００７１】
また、本実施形態では、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬや同時活性化レベル及び運動学習目標値ＣＣＬなどを表示装置２５によって学習者に提示するようにしたが、提示手段として運動学習支援装置１０にスピーカやブザーなどの音源を表示装置２５に代えて又は表示装置２５にさらに加えて、音によって知らせるようにしてもよい。このような音による場合では、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬとこれの運動学習目標値との差や同時活性化レベルＣＣＬとこれの運動学習目標値との差は、例えば、音色や音の長短などによって示すようにすればよい。あるいは、提示手段として運動学習支援装置１０に触覚刺激（電気刺激を含む）を行う刺激装置を表示装置２５に代えて又は表示装置２５にさらに加えて、触覚によって知らせるようにしてもよい。このような刺激による場合では、今行った目的動作に関する筋活性化レベルＭＣＬとこれの運動学習目標値との差や同時活性化レベルＣＣＬとこれの運動学習目標値との差は、例えば、刺激の種類や長短などによって示すようにすればよい。このように提示手段は、人間の知覚を利用するものでよい。
【００７２】
さらに、本実施形態では、運動学習目標値を予め測定してそれを記録・表示するようにしたが、図１（ｂ）に示す表面電極２１、ＤＩＦＡ３１、ＤＩＶ３２、ＦＷＲＣ３３及びＬＰＦ３４からなる擬似張力測定部を２組用意して、教師となる熟練者及び学習者の筋電信号を同時に測定して、学習者の筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬと教師の筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬとの差を表示装置２５に表示するようにしてもよい。
【００７３】
そして、本実施形態では、筋電信号は、表面誘導法により測定されたが、これに限定されるものではない。活動電位を計測できる方法であれば、何でもよい。例えば、針電極法でもよい。針電極法は、針状の電極を筋肉に刺入して筋肉局部の活動電位を記録する方法である。
【００７４】
（比較実験結果）
次に、本発明に係る運動学習支援装置１０の学習効果を検証するために以下の実験を行った。実験は、人工芝上でカップに見立てた半径８ｃｍの目標円内にゴルフボールを到達させるゴルフパッドの学習について行った。ゴルフボールを置いた位置から目標円中心までの距離が１ｍ及び２ｍのパッティングについて行った。学習者は、ゴルフ初心者である２名の青年男性Ａ，Ｂである。
【００７５】
まず、比較対象実験として、学習者Ａ，Ｂは、表示装置２５の表示画面を見ることができない状態でパッティング動作を行い、各腕の同時活性化レベルＣＣＬとパッティング誤差とを測定した。
【００７６】
図６乃至図９は、それぞれ、学習者Ａ及びＢが１ｍ及び２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルＣＣＬとを示す図である。これら各図において、（ａ）は各パッティングにおけるパッティング誤差を示し、横軸はパッティングの回数であり縦軸は目標円中心からの距離（ｃｍ）である。（ｂ）は、左前腕の同時活性化レベルＣＣＬを示し、（ｃ）は、右前腕の同時活性化レベルＣＣＬを示す。（ｂ）、（ｃ）における横軸はパッティングの試行回数であり縦軸はレベルである。
【００７７】
図６乃至図９を見ると分かるように、目標円内にゴルフボールが到達し、パッティングが成功する場合もあるが、その成功頻度は、パッティングの回数が増えるに従って顕著に大きくなることはなく、比較対照実験中にほぼ同じ頻度である。また、各腕の同時活性化レベルＣＣＬもパッティングの回数が増えるに従って或る一定値に収束する傾向はなく、ランダムに推移している。
【００７８】
次に、本発明に係る運動学習支援装置１０を使用した実験として、学習者Ａ，Ｂは、始め表示装置２５の表示画面を見ることができない状態でパッティング動作を行い、途中から表示装置２５の表示画面を見ながらパッティング動作を行い、各腕の同時活性化レベルＣＣＬとパッティング誤差とを測定した。
【００７９】
図１０、図１２、図１４及び図１６は、それぞれ、学習者Ａ及びＢが１ｍ及び２ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルＭＣＬを示す図である。これら各図において、１は左腕の橈屈手根屈筋の筋活性化レベルＭＣＬ1であり、２は左腕の尺側手根伸筋の筋活性化レベルＭＣＬ2であり、３は左腕の指伸筋の筋活性化レベルＭＣＬ3であり、４は左腕の尺側手根屈筋の筋活性化レベルＭＣＬ4であり、５は左腕の方形回内筋の筋活性化レベルＭＣＬ5であり、６は右腕の橈屈手根屈筋の筋活性化レベルＭＣＬ6であり、７は右腕の尺側手根伸筋の筋活性化レベルＭＣＬ7であり、８は左腕の指伸筋の筋活性化レベルＭＣＬ8であり、９は左腕の尺側手根屈筋の筋活性化レベルＭＣＬ9であり、そして、１０は左腕の方形回内筋の筋活性化レベルＭＣＬ10である。各図の横軸はパッティングの回数であり、縦軸はレベルである。
【００８０】
図１１、図１３、図１５及び図１７は、それぞれ、学習者Ａ及びＢが１ｍ及び２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルＣＣＬとを示す図である。これら各図において、（ａ）は各パッティングにおけるパッティング誤差を示し、横軸はパッティングの回数であり縦軸は目標円中心からの距離（ｃｍ）である。（ｂ）は、左前腕の同時活性化レベルＣＣＬを示し、（ｃ）は、右前腕の同時活性化レベルＣＣＬを示す。（ｂ）、（ｃ）における横軸はパッティングの試行回数であり縦軸はレベルである。運動学習目標値は、これら各図において水平の実線で示している。また、図１１、図１３、図１５及び図１７は、パッティング回数がそれぞれ４回目、２回目、１回目及び１回目のパッティングが成功した場合における各筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬをそれぞれ運動学習目標値とし、パッティング回数がそれぞれ成功直後の５回目、３回目、２回目及び２回目から学習者Ａが表示装置２５の表示画面を見ることができる状態でパッティングを行った場合の結果である。
【００８１】
図１０乃至図１７を見ると分かるように、画面表示の参照可否を境に、成功頻度は、パッティングの回数が増えるに従って顕著に大きくなっている。また、各腕の同時活性化レベルＣＣＬは、パッティングの回数が増えるに従って運動学習目標値に収束する傾向がある。パッティング直後に今のパッティングにおける各筋活性化レベルＭＣＬ及び同時活性化レベルＣＣＬを表示装置に表示すると共に運動学習目標値も表示するので、本実験結果から、これらを表示しない場合には７０回行っても誤差はそれほど減少しないが、これらを表示すると３０数回で誤差の変化から学習できることがわかる。
【００８２】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る運動学習支援装置、運動学習支援方法及び運動学習支援プログラムは、表示装置が、運動学習目標値と今の動作における動作部分のインピーダンスの程度を表示するので、両者の差が視覚化される。このため、学習者は、この差を認識することで基準動作と現動作との相違の原因を知ることができ、動作部分が運動学習目標値に達するようにそのインピーダンスを調整することができる。従って、学習者は、基準動作を短期間に習得・再現することができる。さらに、動作部分のインピーダンスの指標として筋活性化レベルに基づくインピーダンスを採用するので、動作部分のインピーダンスの程度を的確に評価し得る。動作の運動軌跡だけでなく、従来において習得が困難であった動作におけるインピーダンスも容易に習得することができる。また、動作におけるインピーダンスも記録及び保存可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態における運動学習支援装置の構成を示す図である。
【図２】肘関節角度１８０度・肩関節角度９０度の状態で手首関節に対する正規化データ取得の状況を示す図である。
【図３】図３は、表面電極のだいたいの装着位置と筋肉との関係を示す図である。
【図４】力の測定結果及び手首関節のトルクを示す図である。
【図５】運動学習モードにおける表示装置の表示画面の一例を示す図である。
【図６】比較対照実験において、学習者Ａが１ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図７】比較対照実験において、学習者Ａが２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図８】比較対照実験において、学習者Ｂが１ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図９】比較対照実験において、学習者Ｂが２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１０】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ａが１ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルを示す図である。
【図１１】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ａが１ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１２】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ａが２ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルを示す図である。
【図１３】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ａが２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１４】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ｂが１ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルを示す図である。
【図１５】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ｂが１ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１６】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ｂが２ｍのパッティングを行った場合における各筋肉の筋活性化レベルを示す図である。
【図１７】運動学習支援装置を用いた実験において、学習者Ｂが２ｍのパッティングを行った場合におけるパッティング誤差と各腕の同時活性化レベルとを示す図である。
【図１８】関節トルクと屈筋及び伸筋との関係を示す図である。
【符号の説明】
２１ 表面電極、２２ 信号処理部、２３ ６軸力覚センサ、２４ 外部記憶装置、２５ 表示装置、３２ 割算回路、３４ 低域通過フィルタ、３５ 中央処理装置、３６ メモリ、４１ 正規化基準値演算部、４２ 係数行列演算部、４３ 筋活性化レベル演算部、４４ 同時活性化レベル演算部、４５ 運動学習目標値設定部
Claims (6)
- 基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示手段を備える運動学習支援装置であって、
筋肉の活動電位による筋電信号を検出する筋電信号検出手段と、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換手段と、力を検出する力検出手段と、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算手段と、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算手段と、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算手段と、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算手段と、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算手段で演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定手段とをさらに備え、
前記提示手段は、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演算手段で演算したインピーダンスを提示すること
を特徴とする運動学習支援装置。 - 前記運動学習目標値は、さらに筋活性化レベルに対する目標値を含み、前記提示手段は、さらに筋活性化レベルを提示すること
を特徴とする請求項１に記載の運動学習支援装置。 - 前記運動学習目標値は、さらに前記複数の筋肉について筋活性化レベルの和を求めた同時活性化レベルに対する目標値を含み、前記提示手段は、さらに前記複数の筋肉について筋活性化レベルの和を求めた同時活性化レベルを提示すること
を特徴とする請求項１に記載の運動学習支援装置。 - 前記正規化基準値演算手段は、前記力検出手段に一定力が検出された場合における複数の擬似張力を計測し、正規化基準値として前記複数の擬似張力の中から最大値を求めること
を特徴とする請求項１に記載の運動学習支援装置。 - 基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示ステップとを備える運動学習支援方法であって、
筋肉の活動電位による筋電信号を検出する筋電信号検出ステップと、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換ステップと、力を検出する力検出ステップと、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算ステップと、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算ステップと、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算ステップと、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算ステップと、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定ステップとをさらに備え、
前記提示ステップは、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演 算ステップで演算したインピーダンスを提示すること
を特徴とする運動学習支援装置。 - コンピュータに、基準とする動作を行った場合における前記動作に係る生体の動作部分のインピーダンスを運動学習目標値として提示すると共に、動作を行った場合の前記動作部分のインピーダンスの程度を提示する提示ステップとを実行させるための運動学習支援プログラムであって、
筋肉の活動電位による筋電信号が入力される筋電信号入力ステップと、前記筋電信号を擬似張力に変換する擬似張力変換ステップと、力が入力される力入力ステップと、前記擬似張力と前記力とに基づいて前記筋電信号を正規化するための正規化基準値を演算する正規化基準値演算ステップと、関節にトルクを生じさせる複数の筋肉に対して前記正規化基準値で正規化した前記筋電信号に基づく前記擬似張力と前記力とを求め、前記求めた擬似張力と力とに基づいて関節のトルクと擬似張力とを対応付ける係数行列を演算する係数行列演算ステップと、筋肉の筋電信号と該筋肉に対応する前記係数行列の絶対値とを乗算して該筋肉の筋活性化レベルを前記複数の筋肉についてそれぞれ演算する筋活性化レベル演算ステップと、前記各筋活性化レベルに基づいてインピーダンスを演算するインピーダンス演算ステップと、基準とする動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを前記運動学習目標値とする運動学習目標値設定ステップとをさらに備え、
前記提示ステップは、前記運動学習目標値と動作を行った場合の前記インピーダンス演算ステップで演算したインピーダンスを提示すること
を特徴とする運動学習支援プログラム。
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