最小二乗法と力学モデリングによる義肢ソケット内の垂直およびせん断界面圧力の推定

義肢ソケットの適合調整は、現在でも主に手作業と試行錯誤に依存しており、客観的な適合指標は限られている。課題の一つは、残肢とソケットの界面における長期的な実圧力データの不足である。従来の圧力センサは時間とともにドリフトしやすく、ソケット内のまばらな位置での垂直圧力のみを計測するため、生体力学的解析に重要なせん断力を欠いている。一部のセンサは垂直およびせん断界面応力を報告できるが、測定クロストークのためにこれらの成分を分離するのは困難である。一つの可能性は、既存の測定を補完するモデルを開発することである。

本研究では、まばらな圧力センシング下でのモデル性能を評価するためのテストベッドを導入する。二つの補完的な検証信号を用いる：(i) 人工残肢を介してソケットに伝達されるグローバルな力/モーメント（正規直交座標系で表現された総力とモーメント）、および(ii) 4つの容量センシングチャネルからなるまばらなセンシングクラスタによって測定される局所的な界面荷重（各計測位置における右手直交座標系での垂直およびせん断圧力成分）。焦点は、制御条件下で候補力学モデルがグローバルおよびローカル測定をどの程度説明できるかを定量化する解析シーケンスにある。

準静的なばね-質量接触モデルを評価し、そのパラメータを2段階の凸最小二乗問題で同定する。静的荷重下での検証では、一定のバイアス項を推定することで力/モーメントチャネルの定常オフセットが低減され、局所測定との一致が改善されることが示された。パレートフロント感度分析により、バイアス項を含めた場合のグローバルとローカルの目的間のトレードオフがさらに明らかになる。この手法は、将来の実際の義肢におけるより正確な圧力モニタリングと適合最適化の基礎を築くものである。

本研究はAxel González Cornejoらによって行われ、2026年6月2日にarXivに投稿された。ロボティクス分野に属し、義肢設計やリハビリテーション工学に重要な影響を与える可能性がある。モデルによるまばらな測定の補完により、多数のセンサへの依存を減らし、システムの複雑さとコストを低減しつつ、より包括的な界面力学情報を提供できる。将来の研究では、動的条件下でのモデル検証や、より複雑な構成則の探求が計画されている。