四肢の硬直の神経制御

人間が環境内を移動するとき、周囲と効果的に相互作用するためには関節の硬さを変える必要があります。硬さは、物体が既知の力を受けたときに変形に抵抗する度合いです。この概念はインピーダンスとも呼ばれますが、特定の負荷下での変形の概念は、硬さの反対である「コンプライアンス」という用語で説明されることもあります (特定の既知の負荷下で物体が変形する量として定義されます)。人間は、環境と効果的に相互作用するために、手足の硬さを調整する必要があります。これは、拮抗する筋肉群の共収縮によって実現されます。^{[1] [2]}

人間は、身体がさまざまな作業を行う際に、神経制御と身体の機械的制約を利用してこの硬さを調整します。人間は、跳躍^[3] 、正確な手を伸ばす作業^{[4] 、さまざまな表面での走行[5]}などの作業を行う際に手足の硬さを変えることが示されています。

四肢の硬直の神経調節がどのように起こるのかは正確にはわかっていませんが、さまざまな仮説が提唱されています。脳が四肢の硬直を制御する仕組みと理由を徹底的に理解することで、人間の動きを模倣しようとする多くのロボット技術の改善につながる可能性があります。^[2]

剛性は通常、フックの法則 で説明されているように、与えられた力の下で材料が変形する量を表す材料特性と見なされます。これは、剛性の高い物体は、剛性の低い物体よりも曲げたり変形したりしにくいことを意味します。この概念は生物の手足や関節にまで拡張でき、剛性は、与えられた荷重の下で手足や関節がたわむ（曲がる）度合いを表します。手足の剛性は、インピーダンスの静的要素としても説明できます。^{[1] [6]}人間は、環境に適応するために手足や関節の剛性を変えます。^[5] 手足と関節の剛性はこれまでに研究されており、さまざまな方法で定量化できます。剛性を計算する基本原理は、手足の変形を手足に加えられた力で割ることですが、手足と関節の剛性を定量化する方法は複数あり、それぞれ長所と短所があります。四肢の硬さを定量化する場合、多関節システムの非線形性のため、個々の関節の硬さを単純に合計することはできません。

四肢の硬さを計算するための具体的な方法のいくつかを以下に示します。^[7]

垂直剛性（k _vert）は、脚の剛性を定量的に表す指標であり、以下の式で定義されます。^[7]

${\displaystyle K_{\text{vert}}={\frac {F_{\text{max}}}{\Delta y}}}$

ここで、F _maxは最大垂直力、delta yは質量中心の最大垂直変位である。 

${\displaystyle K_{\text{vert}}=m({\frac {2\pi }{P}})^{2}}$

ここで、mは体重、Pは垂直振動の周期である。

 ${\displaystyle K_{\text{vert}}=m\omega _{\text{0}}^{2}}$

ここで、mは物体の質量、ω0_は振動の固有振動数である。

四肢の硬さ (K_limb) は四肢全体の硬さであり、以下の式で定義できます。

${\displaystyle K_{\text{limb}}={\frac {F_{\text{max}}}{\Delta L}}}$

ここで、F _maxは最大印加力、ΔLは四肢の長さの変化である。 

ねじり剛性 (K_joint) はジョイントの回転剛性であり、以下の式で定義できます。

${\displaystyle K_{\text{joint}}={\frac {\Delta M}{\Delta \theta }}}$

ここでΔMは関節モーメントの変化であり、Δθは関節角度の変化である。

${\displaystyle K_{\text{joint}}={\frac {2W}{\Delta \theta }}}$

ここで、Wは関節における負の機械的仕事であり、Δθは関節角度の変化である。

四肢の硬さに関するこれらのさまざまな数学的定義は、四肢の硬さを説明するのに役立ち、そのような四肢の特性を定量化できる方法を示します。

人体は、環境とより効果的に相互作用することを目的として、さまざまなメカニズムを通じて手足の硬さを調節することができます。体は、筋肉の共収縮、^{[1] [8] [9]}姿勢の選択、^[6]伸張反射の3つの主要なメカニズムによって手足の硬さを変化させます。^{[1] [10] [11] [12]}

筋肉の共収縮（筋緊張に似ている）は、関節に作用する拮抗筋の働きによって関節の硬さを変えることができる。関節に対する拮抗筋の力が強いほど、関節は硬くなる。^{[2] [8]}体の姿勢の選択も四肢の硬さに影響する。四肢の向きを調整することで、四肢の固有の硬さを操作することができる。^[6]さらに、四肢内の伸張反射は四肢の硬さに影響を与える可能性があるが、これらのコマンドは脳から送信されるわけではない。^{[10] [11]}

人間はさまざまな表面を歩いたり走ったりするときに、手足の硬さを調整して、表面に関係なく同様の運動メカニズムを維持します。表面の硬さが変化すると、人間は手足の硬さを変えることで適応します。この硬さの調整により、表面に関係なく同様のメカニズムで走ったり歩いたりすることができ、その結果、人間は環境とよりうまく相互作用し、適応できるようになります。^{[3] [5]したがって、硬さの調整は、}運動制御の分野や運動の神経制御に関連する他の分野に応用できます。

研究では、跳躍時には四肢の硬さの変化が重要であり、人によってこの硬さの変化を異なる方法で制御できることも示されています。ある研究では、跳躍動作を行う際に、成人はフィードフォワード神経制御、筋反射、および相対的な脚の硬さが幼少者よりも高いことが示されました。これは、硬さの制御が人によって異なる可能性があることを示しています。^[3]

神経系は四肢の硬直も制御し、特定の作業に必要な精度の度合いを調整します。たとえば、テーブルからカップをつかむのに必要な精度は、メスで精密な作業を行う外科医の精度とは大きく異なります。さまざまな精度が求められるこれらの作業を実行するために、神経系は四肢の硬直を調整します。^{[4] [6]}非常に正確な作業を実行するには、より高い硬直が必要ですが、精度がそれほど重要でない作業を実行する場合は、より低い四肢の硬直が必要です。^{[4] [6]}正確な動作の場合、中枢神経系は四肢の硬直を正確に制御して、動作の変動を制限することができます。小脳も動作の精度を制御する上で大きな役割を果たします。^[13]

これは、道具の使用などの日常的な作業にとって重要な概念です。^{[6] [14]}たとえば、ドライバーを使用するときに、四肢の硬直が低すぎると、ドライバーを十分に制御できず、ネジを締めることができません。このため、中枢神経系は四肢の硬直を増加させ、ユーザーが正確に道具を操作して作業を実行できるようにします。

硬直の神経制御の正確なメカニズムは不明ですが、神経系によって硬直の調節がどのように達成されるかについて複数のモデルが提案され、この分野では進歩が遂げられています。四肢の硬直には複数の要素があり、適切な四肢の硬直を生み出すには、それらを制御する必要があります。

神経制御と四肢の力学の両方が、四肢全体の硬直に寄与しています。拮抗筋の共収縮、四肢の姿勢、四肢内の伸張反射はすべて硬直に寄与し、神経系の影響を受けます。^{[1] [6]}

四肢の硬さは、その形状や関節の配置に依存します。^{[1] [6]}たとえば、わずかに曲がった腕は、まっすぐな腕よりも、手から肩に向かう力によって簡単に変形します。このように、四肢の硬さは、四肢の姿勢によって部分的に決定されます。四肢の硬さのこの要素は、四肢の力学によるものであり、自発的に制御されます。

四肢の硬直には、随意に制御される要素と、不随意に制御される要素がある。 ^[6]硬直の要素が随意に制御されるか不随意に制御されるかを決定する要因は、その特定の要素の動作方法の時間スケールである。たとえば、非常に速く（80～100ミリ秒）起こる硬直の修正は不随意であるが、より遅い硬直の修正と調整は随意に制御される。随意の硬直調整の多くは運動皮質によって制御されるが、不随意の調整は脊髄または脳の他の部分の反射ループによって制御される。 ^{[8] [10] [13]}

反射による硬直の調整は不随意であり、脊髄によって制御されますが、姿勢の選択は随意に制御されます。^[6]しかし、硬直の各要素が厳密に随意または不随意であるわけではありません。^[8]たとえば、拮抗筋の共収縮は随意または不随意のいずれかになります。さらに、脚の動きの多くは脊髄によって制御され、脚の筋肉に信号を送ることに関連する神経の遅延が大きいため、脚の硬直は腕の硬直よりも不随意に制御されます。

研究者たちは、ロボットに剛性を制御するためのコントローラを実装し始めています。そのようなモデルの1つは、ロボットの関節の周りの拮抗筋を仮想的に共収縮させて剛性を調整し、同時に中枢パターンジェネレータ（CPG）がロボットの移動を制御することで、ロボットの移動中に剛性を調整します。^[15]

硬さの神経調節の他のモデルには、硬さ調整のフィードフォワードモデルが含まれます。これらの神経制御モデルは、人間が特定のタスクを達成するために必要な硬さを予測して、硬さ選択のフィードフォワードメカニズムを使用するという考えを支持しています。^[16]

硬直の神経制御に関するほとんどのモデルは、人間が環境や手元のタスクに基づいて最適な手足の硬直を選択するという考えを推進しています。研究では、人間がこれを行うのは、環境の不安定なダイナミクスを安定させ、特定の動作のエネルギー効率を最大化するためであると仮定しています。^{[6] [14]}人間がこれを達成する正確な方法は不明ですが、インピーダンス制御は、人間がさまざまな環境やさまざまなタスクを実行するときに適切な硬直を選択する方法を理解するために使用されています。^[1]インピーダンス制御は、人間が環境とどのように相互作用するかを決定する分野で行われた多くの研究の基礎となっています。ネヴィル・ホーガンの研究は、この分野で特に役立っています。これは、この分野で現在行われている研究の多くが彼の以前の研究に基づいているためです。^[1]

人間の硬さのばらつきと硬さの選択に関する知識は、研究者が生物系に似た動作をするロボットの設計を試みている中で、ロボットの設計に影響を与えています。ロボットが生物系に似た動作をするために、ロボットが環境とより効果的に相互作用できるように、ロボットに硬さの調整を実装する研究が行われています。

最先端の神経補綴では、ロボット装置に剛性制御を実装しようと試みてきました。これらの装置の目的は、切断者の手足を置き換え、新しい手足が環境と効果的に相互作用できるように剛性を調整できるようにすることです。^[17]

さらに、ロボット外骨格も同様の調整可能な剛性をデバイスに実装しようと試みてきました。^[18]これらのロボットが剛性制御を実装する理由は複数あります。ロボットは外部環境と効率的に相互作用できなければなりませんが、人間のユーザーと安全に相互作用できなければなりません。^[19]剛性変調とインピーダンス制御は、これら両方の目標を達成するために活用できます。

これらのデバイスは、さまざまな方法で可変剛性を実現します。デバイスによっては、コントローラと剛性サーボモーターを使用して可変剛性をシミュレートします。また、特定の柔軟なアクチュエータを使用してさまざまなレベルの手足の剛性を実現する デバイスもあります。

これらのロボット装置は、剛性アクチュエータの制御による剛性変化のシミュレーションや、可変剛性アクチュエータの利用など、さまざまなメカニズムを通じて可変剛性を実現できます。可変剛性アクチュエータは、生物の固有の剛性を変更することで生物を模倣します。^[2]これらの可変剛性アクチュエータは、複数の方法で固有の剛性を制御できます。一部のアクチュエータは、拮抗する機械筋肉の力の寄与を変化させることで、人間と同じように剛性を変化させます。他のアクチュエータは、アクチュエータ内に収容された 変形可能な要素の特性を利用して剛性を調整できます。

これらの可変剛性アクチュエーション技術を利用することで、新しいロボットは生物の動きをより正確に再現し、そのエネルギー効率を模倣できるようになりました。

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