準直接駆動（QDD）技術に基づく人-外骨格インタラクション力推定

ヒューマン・ロボット・インタラクションの分野では、外骨格技術がリハビリテーション、歩行支援、身体能力の強化における重要なソリューションとして注目されています。しかし、効果的で精密な人-外骨格の相互作用を実現することは、特に力の推定と制御において大きな課題となっています。従来の方法では、力センサーを用いてインタラクション力を測定しますが、これによりシステムの複雑さとコストが増大します。本研究では、準直接駆動（QDD）技術に基づく力推定手法を提案し、追加の力センサーを使用せずにアクチュエータの動特性を活用してインタラクション力を推定できることを示します。

システム設計と動的モデリング

研究チームは、QDD技術を採用した股関節外骨格を開発し、補助トルクを提供しながらも人体の自然な動きを妨げない設計を実現しました。本システムの鍵は、低減速比のアクチュエータを使用して関節を直接駆動し、バックドライバビリティ（逆駆動性）と装着者の快適性を向上させることにあります。本研究では、CubeMars AK10-9 V1.1 を使用しており、高トルク密度と低機械インピーダンスを特長とし、QDDシステムに最適な選択肢となっています。

センサーを用いずにインタラクション力を推定するため、研究者は回転慣性、摩擦トルク、ギア伝達特性などを考慮した包括的な動的モデルを構築しました。このモデルを活用することで、電流や角速度データから出力トルクを推定し、最終的に外骨格と使用者との間の相互作用力を計算することが可能になります。

実験検証と結果

研究チームはまず、制御された環境でアクチュエータの性能を評価するための試験装置を構築し、その後、歩行実験によりシステムの検証を行いました。実験では、被験者がトレッドミル上を歩行しながら、異なる補助トルクレベル（6 Nm、8 Nm、10 Nm）でのシステムの精度を評価しました。

結果として、本手法の平均絶対誤差（MAE）は 2.78±0.58 N であり、これは定格出力力の 6.4% に相当します。従来の力センサーを用いた方法と比較して、高い精度を維持しつつ、ハードウェア依存を削減することで、システムの効率と信頼性を向上させました。さらに、提案されたモデルベースの開ループトルク制御手法は、従来の制御方法と比較して誤差を 23% 低減し、トルク制御精度を向上させることが確認されました。

技術的優位性と今後の応用

本研究の主な貢献は以下のとおりです：

力センサーへの依存を削減 し、システムの複雑さとコストを低減しながら高精度な推定を実現。

トルク制御戦略を最適化 し、より安定した歩行補助と使用者の快適性を向上。

高いバックドライバビリティを実現 し、外骨格が自然に人体の動きに適応し、通常の歩行を妨げない設計を達成。

本技術は、リハビリテーション、産業支援、高齢者向け移動支援などの分野における外骨格システムの今後の開発に新たな展望をもたらします。将来的には、個別最適化パラメータを組み込むことで、インタラクション力の推定精度をさらに向上させ、より多様なユーザーのニーズに適応することが期待されます。