統一的なチューニング不要の補助を目指したパワード膝-足首義足のエンドツーエンド制御

従来のパワー義足は、インピーダンスコントローラに依存しており、広範な手動チューニングと明示的なモード分類が必要でした。臨床医はユーザーの歩行パターンに合わせてパラメータを繰り返し調整する必要があり、斜面や階段などの複雑な地形では手動でのモード切り替えが求められるため、時間がかかる上に最適な性能が得られないことがしばしばありました。しかし、arXivに最近投稿された研究では、時間畳み込みネットワーク（TCN）を使用して、オンボードセンサーから連続的なアクチュエータ信号を推定するエンドツーエンドの義足コントローラが提案され、意図分類器や被験者固有のチューニングが完全に不要になりました。

研究チームは、18名の大腿切断者から収集したマルチテレインデータセットでTCNモデルを訓練し、平地歩行、上り坂、下り坂、階段上り、階段下りの5つの移動モードをカバーしました。その後、このモデルを4名の参加者（健常者3名、大腿切断者1名）の義足にリアルタイムで実装しました。平地歩行では、コントローラは歩行速度に伴うピーク足首トルクのスケーリングを訓練データと一致させました：実装時は0.85 Nm/kg per m/s（p=0.001）、訓練データは0.96 Nm/kg per m/s（95% CI [0.42,1.50]、p=0.002）。上り坂では、膝のプレフレクションを勾配に応じてスケーリングし、実装時は2.92度/度（p=0.027）、訓練データは3.30度/度（95% CI [1.83,4.77]、p<0.001）でした。下り坂では、平地歩行と比較して抵抗性膝トルクが増加し（実装時+0.16 Nm/kg、p<0.001；訓練時+0.16 Nm/kg、p=0.008）。注目すべきは、訓練データには片側リードシーケンスのみが含まれていたにもかかわらず、階段昇降において健常側と義足側の両方のリードシーケンスでシームレスな遷移が生成され、優れた汎化能力を示したことです。

これらの結果は、エンドツーエンド制御が被験者固有のチューニングなしで統合的かつモード適応的な義足補助を提供できる可能性を示しています。本技術は、義足の臨床調整負担を大幅に軽減し、さまざまな地形での自然な歩行体験を向上させることが期待されます。今後の研究では、より広範なユーザーテスト、長期的安定性の評価、および他のタイプの義足への拡張が計画されています。