(57)【要約】【課題】自律動作支援ロボットの姿勢推定方法を提供する。【解決手段】自律動作支援ロボットの左右足股関節及び膝関節にはモーターコントローラ、モーターエンコーダ及びモーターがそれぞれ設置され、自律動作支援ロボットの上部胴体には慣性感知器モーターコントローラ及びモーターエンコーダが設置され、モーター及び慣性感知器が制御ユニットに接続されることと、自律動作支援ロボットが使用者の身体に配置されることと、自律動作支援ロボットを構成させる上部胴体、２つの大腿、２つの下腿及び２つの足の長さが制御ユニットに入力され、上部胴体、２つの大腿、２つの下腿、及び２つの足により複数の端点が構成されることと、慣性感知器を使用して上部胴体の基準座標に対する夾角が計算されることと、これら前記モーターエンコーダを使用してこれら前記関節の角度が計算されることと、運動モデルが搭載されて各端点の空間座標が計算されることとを含む。【選択図】図１
2018030021.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律動作支援ロボットの右脚股関節、左脚股関節、右脚膝関節及び左脚膝関節にモーターコントローラ、モーターエンコーダ及びモーターがそれぞれ設置され、前記自律動作支援ロボットの上部胴体には慣性感知器が設置され、且つこれら前記モーターコントローラ、これら前記モーターエンコーダ、これら前記モーター、及び前記慣性感知器は制御ユニットに接続されることと、
前記自律動作支援ロボットの前記上部胴体は基準座標に対して夾角を形成させ、且つ各前記関節は角度をそれぞれ形成させることと、
前記自律動作支援ロボットを構成する前記上部胴体、２つの大腿、２つの下腿、及び２つの足の長さが前記制御ユニットに入力され、前記右脚股関節と、前記左脚股関節と、前記右脚膝関節と、前記左脚膝関節と、前記上部胴体と骨盤との連結部分と、前記上部胴体の前記骨盤との連結部分とは上下方向反対側の端部と、前記２つの下腿と対応する前記２つの足との連結部分と、前記２つの足の対応する前記２つの下腿との連結部分とは反対側の端部のそれぞれに端点が構成され、前記慣性感知器を使用して前記上部胴体の前記基準座標に対する夾角が計算されることと、
これら前記モーターエンコーダを使用してこれら前記関節の角度が計算されることと、
前記２つの下腿と対応する前記２つの足とのなす角度は一定であるとして、前記上部胴体、２つの大腿、２つの下腿、及び２つの足の長さと、前記関節の角度と、前記夾角と、前記骨盤の幅と、に基づいて前記各端点の三次元空間座標が計算されることと、
前記各端点の空間座標と前記上部胴体、前記２つの大腿、前記２つの下腿、及び前記２つの足の質量とにより、前記自律動作支援ロボットの重心の三次元空間座標を計算させることと、
を含むことを特徴とする自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項２】
前記自律動作支援ロボットの重心の空間座標が計算された後、使用者の重心座標が異常かどうかを判断する方法をさらに含み、前記使用者の重心座標が異常かどうかを判断する方法は、
各前記足の２つの端点を利用して支持平面を構築させることと、
前記重心の空間座標が前記支持平面に投影されることと、
前記重心の空間座標が前記支持平面を超えているかどうかを判断させ、超えている場合、異常と判断させると共に警告を発する或いは前記自律動作支援ロボットを駆使して静止させ、超えていない場合、前記慣性感知器を使用して前記上部胴体の夾角を計算させることと、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項３】
前記自律動作支援ロボットは複数の連動棒で構成され、前記複数の連動棒は、
第一連動棒及び第二連動棒が相互に連結されることで前記骨盤が構成されることと、
第三連動棒、第四連動棒及び第五連動棒が相互に連結されることで右脚が構成され、前記右脚が前記骨盤の内の何れか一端に連結され、前記右脚及び前記骨盤の連結箇所が前記右脚股関節となり、前記第三連動棒及び前記第四連動棒の連結箇所が前記右脚膝関節となり、前記第五連動棒が右足となることと、
第六連動棒、第七連動棒及び第八連動棒が相互に連結されることで左脚が構成され、前記左脚は前記骨盤の前記右脚に連結されない一端に連結され、前記左脚及び前記骨盤の連結箇所が前記左脚股関節となり、前記第六連動棒及び前記第七連動棒の連結箇所が前記左脚膝関節となり、前記第八連動棒が左足となることと、
第九連動棒により前記上部胴体が構成され、その一端が前記第一連動棒及び前記第二連動棒の連結箇所に連結されることと、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項４】
前記複数の連動棒により前記複数の端点が構成され、
前記第九連動棒と前記第一連動棒及び前記第二連動棒とが互いに連結される一端に位置される第一端点と、
前記第九連動棒の前記第一端点に対する一端に位置される上部胴体端点と、
前記第三連動棒及び前記第一連動棒が連結される一端に位置される第二端点と、
前記第三連動棒及び前記第四連動棒が連結される一端に位置される第三端点と、
前記第四連動棒及び前記第五連動棒が連結される一端に位置される第四端点と、
前記第五連動棒の前記第四端点に対する一端に位置される第五端点と、
前記第六連動棒及び前記第二連動棒が連結される一端に位置される第六端点と、
前記第六連動棒及び前記第七連動棒が連結される一端に位置される第七端点と、
前記第七連動棒及び前記第八連動棒が連結される一端に位置される第八端点と、
前記第八連動棒の前記第八端点に対する一端に位置される第九端点と、
を備えることを特徴とする、請求項３に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項５】
運動モデルが搭載されて前記各端点の空間座標が計算される工程では、使用者が歩行する前方は基準座標系のＸ軸正方向と定義され、前記自律動作支援ロボットの前記上部胴体及び骨盤の連結箇所は前記基準座標系のグリッド原点と定義され、前記第一端点乃至第九端点は副座標系１乃至９の原点とそれぞれ定義され、前記上部胴体端点は副座標系０の原点と定義され、これら前記端点の間の変換及び変位マトリクス数式の定義により、前記上部胴体端点及び前記第一端点乃至第九端点の前記基準座標系における個別の空間座標がさらに推定されることを特徴とする、請求項４に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項６】
前記制御ユニットはＧＰＳ機能を有する携帯通信装置及び一データベースに接続され、ＧＰＳ機能を有する前記携帯通信装置により前記自律動作支援ロボットが配置される使用者のＧＰＳ座標が提供され、前記自律動作支援ロボットの前記上部胴体の夾角、これら前記関節の角度及び前記使用者のＧＰＳ座標が前記データベース内に保存され、前記制御ユニットにより後続の遠隔サービスが行われることを特徴とする、請求項１に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項７】
前記遠隔サービスは地形制御フィードバックと、危険の掲示と、転倒の警報／救援と、運動量の計測と、歩行距離の計測と、行動の監視と、生活圏の習慣記録と、リハビリ戦略フィードバックとを含むことを特徴とする、請求項６に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項８】
前記地形制御フィードバックは前記使用者のＧＰＳ座標と結合されると共に地図と比較させ、地形を標記させ、前記使用者或いは他の使用者が区域に接近すると、遠端から提示を発し、使用者の歩行モデルを改変させることで前記区域に適応させることを特徴とする、請求項７に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項９】
前記危険の掲示は前記使用者のＧＰＳ座標と結合されると共に地図と比較させ、過去に発生した危険を標記させ、前記使用者或いは他の使用者が過去に危険が発生した区域に接近すると、遠端から提示を発し、前記使用者に注意を呼び掛けて危険が発生するのを回避させることを特徴とする、請求項７に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項１０】
前記転倒の警報／救援は前記上部胴体の夾角及びこれら前記関節の角度を利用して、遠端から前記使用者の姿勢を即時に算出させ、姿勢の異常が発生した場合、まず前記使用者の状況が正常かどうか電話で確認し、応答が無ければ、そのさいの前記使用者のＧＰＳ座標を利用して、最も近い救護ユニットを探して連絡をとることを特徴とする、請求項７に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項１１】
前記運動量の計測は以下の公式に基づいて算出され、
（ｍｒ＋ｍｈ）×ｇ×ｄ＝Ｗｒ＋Ｗｈ
ここで、ｍｒは前記自律動作支援ロボットの質量であり、ｍｈは前記使用者の質量であり、ｇは重力加速度であり、ｄは歩行距離であり、Ｗｒは前記自律動作支援ロボットが消費させる機械エネルギーであり、Ｗｈは前記使用者の運動量の計測であることを特徴とする、請求項７に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項１２】
Ｗｒ＝Ｗｍｅｃｈａｎｉｃａｌ＝ηＷｅｌｅｃｔｒｉｃａｌであり、ここで、Ｗｍｅｃｈａｎｉｃａｌは前記自律動作支援ロボットが出力させる機械エネルギーであり、Ｗｅｌｅｃｔｒｉｃａｌは前記自律動作支援ロボットが消費させる電気エネルギーであり、ηは変換効率であることを特徴とする、請求項１１に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項１３】
前記歩行距離の計測は前記上部胴体の夾角及びこれら前記関節の角度を利用して、遠端から前記使用者の姿勢を即時に算出させ、歩行の歩幅を計算させ、これにより歩行距離を計測させると共に記録させることを特徴とする、請求項７に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項１４】
前記行動の監視は前記上部胴体の夾角及びこれら前記関節の角度を利用し、遠端から前記使用者の姿勢を即時に算出させ、分類法に則って使用者の行動を分類させると共に記録させることを特徴とする、請求項７に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項１５】
前記生活圏の習慣記録は前記使用者のＧＰＳ座標と結合されると共に地図と比較させ、前記使用者が日常生活でよく訪れる区域や商圏を取得させると共に記録させることを特徴とする、請求項７に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【請求項１６】
前記リハビリ戦略フィードバックは、理学療法士がクラウドに接続して直接観察できるよう前記使用者の姿勢、歩行距離、歩行頻度、及び運動量を記録し、前記理学療法士が次回のリハビリの根拠とするために前記理学療法士に対して歩行パラメータの調整を提案することを特徴とする、請求項７に記載の自律動作支援ロボットの姿勢推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、姿勢を計測することで遠隔サービスを行う自律動作支援ロボットの姿勢推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
全世界的に高齢化及び少子化が進む昨今では、多くの国で労働力不足のために定年退職年齢が引き上げられており、日米欧の先進国では、ロボット技術及びＩＴ技術を統合させて工業の自動化に応用されるロボットを開発することで労働者不足の問題の解決を図っている。動力の補助を提供する自律動作支援ロボット（外骨格型ロボットが最も一般的）も開発され、労働者の負担を減らし、高齢者によりよい介護品質及び自律動作の補助を提供している。自律動作支援ロボットは使用者の肢体の動作或いは意図を感知させ、その動力システムを駆動させて人体の動作に対する動力的補助を提供し、使用者の動作力を増強させ、肢体に麻痺がある者が再び立って動作ができるようにアシストも行う。現在の自律動作支援ロボットは、下肢の自律動作支援ロボットが最も発展して商品化されて普及しており、例えば、Ａｒｇｏ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（イスラエル）が開発したＲｅｗａｌｋ（登録商標）、Ｅｋｓｏ  Ｂｉｏｎｉｃｓ（アメリカ）が開発したＥｋｓｏ（登録商標）、サイバーダイン（日本）が開発したＨＡＬ、ＩＴＲＩ（台湾）が開発したＩＴＲＩ−ＥＸＯ、ホンダ（日本）が開発したＳｔｒｉｄｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ａｓｓｉｓｔ  Ｄｅｖｉｃｅ等があり、使用者は自律動作支援ロボットを装着し、杖や他の動作支援装置が搭載され、日常生活における起立、座る、歩行、坂の上り下り、階段の昇り降り等の動作の補助を行う。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
これらの装置の使用者の多くは動作が不便な身体障害者や高齢者であり、これらの動作支援装置を単独で使用する場合、安全性が最も重要になる。しかしながら、安全性はこれらの装置で現在不足している技術的課題である。
【０００４】
また、従来の特許文献では、例えば、使用者の安全状態を判断して次の歩行を駆動させる安全機制は、下腿に設置される慣性感知素子により下腿の重力方向に対する絶対角度を計測させ、膝関節及び股関節の角度データと結合させることで使用者の姿勢を獲得させることが記載されている。また、足底に設置される圧力感知素子と組み合わされて使用者の圧力の中心を判断させ、使用者の姿勢及び圧力の中心により使用者がおかれている安全状態を判断させて次の歩行を行う。或いは、使用者の安全状態を判断させて次のステップを駆動させる他のよくある安全機制は、上部胴体に設置される角度計により上部胴体の重力方向に対する絶対角度を計測させ、この角度により重心が前に移動しているかどうかを判断させて次のステップを駆動させる。そして、従来の特許での主張或いは公開文献では、計測されたこれらのデータを地形制御フィードバック、危険の掲示、転倒の警報／救援、運動量の記録、歩行距離の計測、行動の監視、生活圏の習慣記録、リハビリ戦略フィードバック等を含む遠隔サービスの応用及びサービスに提供するものは見当たらない。
【０００５】
そこで、本発明者は上記の欠点が改善可能と考え、鋭意検討を重ねた結果、合理的かつ効果的に課題を改善する本発明の提案に到った。
【０００６】
本発明は、このような従来の問題に鑑みてなされたものである。上記課題解決のため、本発明は、自律動作支援ロボットの姿勢推定方法を提供することを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る自律動作支援ロボットの姿勢推定方法は、自律動作支援ロボットの右足股関節、左足股関節、右足膝関節及び左足膝関節にモーターコントローラ、モーターエンコーダ及びモーターがそれぞれ設置され、前記自律動作支援ロボットの上部胴体には慣性感知器が設置され、且つこれら前記モーターコントローラ、これら前記モーターエンコーダ、これら前記モーター、及び前記慣性感知器は制御ユニットに接続されることと、前記自律動作支援ロボットが使用者の身体に配置されることと、前記使用者の身体に配置される前記自律動作支援ロボットの前記上部胴体は基準座標に対して夾角を形成させ、且つ各前記関節は角度をそれぞれ形成させることと、前記自律動作支援ロボットを構成させる前記上部胴体、２つの大腿、２つの下腿、及び２つの足の長さが前記制御ユニットに入力され、前記上部胴体、前記２つの大腿、前記２つの下腿、及び前記２つの足により複数の端点が構成され、利用前記慣性感知器を使用して前記上部胴体の前記基準座標に対する夾角が計算されることと、これら前記モーターエンコーダを使用してこれら前記関節の角度が計算されることと、運動モデルが搭載されて前記各端点の空間座標が計算されることとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、遠端から自律動作支援ロボットを配置する使用者の姿勢を即時に算出させ、これにより、使用者の安全性が高まり、データベースに結合されて遠隔サービスを提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１実施形態による自律動作支援ロボットの姿勢推定方法のフローチャートである。
【図２】本発明の第１実施形態による自律動作支援ロボットの構成を示す概略図である。
【図３】本発明の第１実施形態による自律動作支援ロボットの数学模式図である。
【図４】本発明の姿勢と重心座標が異常かどうかを判断する方法フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明における好適な実施の形態について、添付図面を参照して説明する。尚、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を限定するものではない。また、以下に説明される構成の全てが、本発明の必須要件であるとは限らない。
【００１１】
第１実施形態
本発明に係る自律動作支援ロボットの姿勢推定方法１００（図１参照）は、以下の工程を含む。
工程１０２：自律動作支援ロボットの右足股関節、左足股関節、右足膝関節及び左足膝関節にモーターコントローラ、モーターエンコーダ及びモーターがそれぞれ設置され、前記自律動作支援ロボットの上部胴体には慣性感知器が設置され、且つこれら前記モーターコントローラ、これら前記モーターエンコーダ、これら前記モーター、及び前記慣性感知器は制御ユニットに接続される。
工程１０４：自律動作支援ロボットが使用者の身体に配置される。
工程１０６：前記使用者の身体に配置される前記自律動作支援ロボットの前記上部胴体は基準座標に対して夾角を形成させ、且つ各前記関節は角度をそれぞれ形成させる。
工程１０８：自律動作支援ロボットを構成させる前記上部胴体、２つの大腿、２つの下腿、及び２つの足の長さが制御ユニットに入力され、上部胴体、２つの大腿、２つの下腿、及び２つの足により複数の端点が構成される。
工程１１０：前記慣性感知器を使用して上部胴体の基準座標に対する夾角が計算される。
工程１１２：これら前記モーターエンコーダを使用してこれら前記関節の角度が計算される。
工程１１４：運動モデルが搭載されて各端点の空間座標が計算される。
【００１２】
図２は上述の自律動作支援ロボットの具体的な実施形態の構成を示す概略図であり、自律動作支援ロボット１は骨盤１０と、右足２０と、左足３０と、上部胴体４０とを備える。骨盤１０は相互に連結される第一連動棒１１及び第二連動棒１２で構成される。右足２０は骨盤１０の内の何れか一端に設置され、右足２０は相互に連結される第三連動棒２１、第四連動棒２２及び第五連動棒２３で構成される。第三連動棒２１は右大腿であり、第四連動棒２２は右下腿であり、第五連動棒２３は右足であり、右足２０及び骨盤１０の連結箇所は右足股関節であり、第三連動棒２１及び第四連動棒２２の連結箇所は右足膝関節である。左足３０は骨盤１０の右足２０に連結されない一端に連結され、左足３０は相互に連結される第六連動棒３１、第七連動棒３２及び第八連動棒３３で構成される。第六連動棒３１は左大腿であり、第七連動棒３２は左下腿であり、第八連動棒３３は左足であり、左足３０及び骨盤１０の連結箇所は左足股関節であり、第六連動棒３１及び第七連動棒３２の連結箇所は左足膝関節である。上部胴体４０は第九連動棒４１で構成され、自律動作支援ロボット１の上部胴体となり、その一端は第一連動棒１１及び第二連動棒１２の連結箇所に連結される。モーターのほか、上述の各関節には共に液圧或いは人工筋肉が設置されて起動させる。
【００１３】
また、自律動作支援ロボット１の右足股関節、左足股関節、右足膝関節及び左足膝関節にはモーターコントローラ５０、モーターエンコーダ７１及びモーター７０がそれぞれ設置され、前記自律動作支援ロボット１の上部胴体４０には慣性感知器６０、前記モーターコントローラ５０、モーターエンコーダ７１及びモーター７０が設置され、前記慣性感知器６０が制御ユニット８０に接続される。自律動作支援ロボット１は携帯通信装置９０に接続され、携帯通信装置９０及び制御ユニット８０はクラウド技術１３０により接続される。前記携帯通信装置９０は携帯通信機能を有するスマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチの内の何れか１つであり、且つ携帯通信装置９０はＧＰＳ機能を有し、前記使用者のＧＰＳ座標を提供し、前記使用者の行動の監視を行い、或いは慣性感知器６０を発展させた室内測位技術と結合され、使用者の行動の監視を行う。制御ユニット８０はデータベース１２０に接続され、自律動作支援ロボット１とデータベース１２０との間は携帯通信装置９０、クラウド技術１３０及び制御ユニット８０を通してデータの伝送が行われ、使用者の行動の監視、即時の救援、歩行距離の計測、運動量の計測等のサービスを提供する。自律動作支援ロボット１は使用者の身体に配置されると共に駆動させ、使用者の歩行を補助させる。このほか、電源システム（図示せず）が設置されて自律動作支援ロボット１の動力を提供する。
【００１４】
ちなみに、本実施形態の制御ユニット８０は無線方式で自律動作支援ロボット１に接続される以外、有線方式で自律動作支援ロボット１に接続されても、制御ユニット８０が自律動作支援ロボット１に直接装設されてもよい。
【００１５】
なお、慣性感知器６０は加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、角度計等の感知素子の組み合わせであり、姿勢計測演算法により、使用者の上部胴体の姿勢、使用者の歩行の歩数、室内での測位等の計測を行う。例えば、九軸慣性感知器（９  Ｄｅｇｒｅｅｓ  ｏｆ  Ｆｒｅｅｄｏｍ  Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ、略称９Ｄ  ＩＭＵ）は、一般的に三軸の加速度計（Ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ）、ジャイロスコープ（Ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ）及び磁力計（Ｍａｇｎｅｔｏｍｅｔｅｒ）で構成されるモジュールを指し、物体の慣性運動動作の計測を行い、或いは感知器の座標の固定基準座標に対する回転マトリクスの計算を行う。加速度計は対象物が外力を受けたさいの加速度（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ）の計測を行う感知器を指し、速度の変化量以外に地球の重力（Ｇｒａｖｉｔｙ）が対象物に作用するベクトルも含む。ジャイロスコープは対象物の回転角速度（Ａｎｇｕｌａｒ  Ｒａｔｅ）の計測を行う感知器を指し、通常は加速度計に組み合わされて使用され、加速度計が計測できない軸の慣性モーメントの不足を補い、次元の計測及びシステムの頻度を高める。磁力計は地球の磁力（即ち、北磁極）ベクトルの計測を行う感知器を指し、電子コンパスと俗称され、通常方位の判断に用いられ、加速度計及びジャイロスコープが結合されて対象物のヨー角（Ｙａｗ  Ａｎｇｌｅ）の計測を行う。
【００１６】
図３は自律動作支援ロボットの数学モデルの定義図であり、図２に示す本発明に係る自律動作支援ロボット１の構造に基づいて定義される。図２及び図３を対照すると、第九連動棒４１が第一連動棒１１及び第二連動棒１２に連結される一端は第一端点Ｐ１と定義される。第九連動棒４１の第一端点Ｐ１に対する一端は上部胴体端点Ｐｂと定義される。第三連動棒２１及び第一連動棒１１が連結される一端は第二端点Ｐ２と定義される。第三連動棒２１及び第四連動棒２２が連結される一端は第三端点Ｐ３と定義される。第四連動棒２２及び第五連動棒２３が連結される一端は第四端点Ｐ４と定義される。第五連動棒２３の第四端点Ｐ４に対する一端は第五端点Ｐ５と定義される。第六連動棒３１及び第二連動棒１２が連結される一端は第六端点Ｐ６と定義される。第六連動棒３１及び第七連動棒３２が連結される一端は第七端点Ｐ７と定義される。第七連動棒３２及び第八連動棒３３が連結される一端は第八端点Ｐ８と定義される。第八連動棒３３の第八端点Ｐ８に対する一端は第九端点Ｐ９と定義される。
【００１７】
図２及び図３は、運動モデルを如何に搭載させて各端点の空間座標を計算するかを説明する（即ち、図１の工程１１４）。基準座標系のＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の定義は図３に示すように、使用者が歩行する前方がＸ軸正方向となり、Ｏｒｅｆは基準座標系のグリッド原点であり（即ち、自律動作支援ロボット１の上部胴体４０及び骨盤１０の連結箇所）、各端点Ｐ１〜Ｐ９及びＰｂは共に基準座標系の各副座標系（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ  Ｆｒａｍｅ）の原点であり、前記第一端点乃至第九端点はそれぞれ副座標系１乃至９の原点であり、前記上部胴体端点は副座標系０の原点であり、隣接する２つの副座標系の変換関係はＲｉｊにより表し、Ｒｉｊは座標系ｊの座標系ｉに対する変換及び変位マトリクスを表す。これにより、これら前記端点Ｐ１〜Ｐ９及びＰｂの間の変換及び変位マトリクス数式（Ｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ、同次変換マトリクス）の定義は以下の通りになる。
【数１】
2018030021.tif 000003
Ｒｒ１は基準座標系から副座標系１への変換を表し、Ｒ１２は副座標系２から副座標系１への変換を表し、Ｒ２３は副座標系３から副座標系２への変換を表し、Ｒ３４は副座標系４から座標系３への変換を表し、Ｒ４５は副座標系５から座標系４への変換を表し、Ｒ１６は副座標系６から副座標系１への変換を表し、Ｒ６７は副座標系７から副座標系６への変換を表し、Ｒ７８は副座標系８から副座標系７への変換を表し、Ｒ８９は副座標系９から副座標系８への変換を表す。
【００１８】
例えば、第三端点Ｐ３の基準座標系に対する座標関係を計算する場合、まず第三端点Ｐ３が副座標系３の原点から副座標系２に変換された後、副座標系２から副座標系１に変換され、最後に副座標系１から基準座標系に変換され、数学的な表示方式は以下のようになる。
【数２】
2018030021.tif 000004
他の端点もここから類推し、以下の式に表示する。
【数３】
2018030021.tif 000005
自律動作支援ロボット１の各関節の角度データ及び上部胴体のｒｏｌｌ角及びｐｉｔｃｈ角（即ち、図３に示すθBody、θR.hip、θR.knee、θL.hip、θL.knee）が入力されるのみで、自律動作支援ロボット１の姿勢が計測できる。また、第四端点Ｐ４、第五端点Ｐ５、第八端点Ｐ８、及び第九端点Ｐ９の４つの点が連接されることで１つの平面が形成され、支持平面Ｂに投影される。次に、人体の質量中心の位置の計算を行い、各連動棒の２つの端点の座標を加算した後に２で除算し、各連動棒の中心座標は以下の式のようになる。
【数４】
2018030021.tif 000006
【００１９】
Ｄｅｍｐｓｔｅｒ’ｓ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（デンプスター係数）により各連動棒の使用者の総体重に対する比例係数を獲得させ、以下の式から重心の三次元空間座標を即時算出させる。
【数５】
2018030021.tif 000007
重心は支持平面（ＢＯＳ：Ｂａｓｅ  ｏｆ  ｓｕｐｐｏｒｔ）Ｂに投影され、支持平面Ｂとの間の相対関係を獲得させる。
【００２０】
このほか、慣性感知器６０により使用者及び重力の相対角度が獲得され、歩行の動態モデルの修正を行い、携帯通信装置９０のＧＰＳ機能により地図にフィードバックさせて標示させ、データを次の使用者に参考させるために提供する。
【００２１】
これにより、図１で運動モデルが搭載されることで各端点の空間座標の計算を行う工程１１２の後に、姿勢及び重心座標が異常かどうかを判断させる方法を帰納させ、図４に示すフローチャート４００では、以下の工程を含む。
工程４０２：前記上部胴体、前記２つの大腿、前記２つの下腿、及び前記２つの足の質量を計算する。
工程４０４：前記各端点の空間座標と前記上部胴体、前記２つの大腿、前記２つの下腿、及び前記２つの足の質量とにより、自律動作支援ロボットの重心の空間座標を計算させる。
工程４０６：各足の２つの端点により支持平面を構築させる。
工程４０８：重心の空間座標が支持平面に投影される。
工程４１０：前記重心の空間座標が前記支持平面を超えているかどうかを判断させ、超えている場合、異常と判断させると共に警告を発する或いは前記自律動作支援ロボットを駆使して静止させ（工程４１２）、超えていない場合、図１の前記慣性感知器を使用して上部胴体の夾角を計算させる工程１０８に戻る（図４及び図１のＡ点で標示される箇所）。
【００２２】
図４に示すフローチャートは２種類の方法に分けられる。工程４０２〜４０４は前記使用者の重心座標を計算させる方法であり、工程４０６〜４１２は前記使用者の重心座標が異常かどうかを判断させる方法である。
【００２３】
図２に示すように、制御ユニット８０がＧＰＳ機能を有する携帯通信装置９０及び一データベース１２０に接続され、前記ＧＰＳ機能を有する携帯通信装置９０により自律動作支援ロボット１が配置される使用者のＧＰＳ座標が提供され、図１の工程１０８〜１１２で獲得された自律動作支援ロボットの上部胴体の夾角、各前記の角度及び使用者のＧＰＳ座標がデータベース１２０内に保存された後、地形制御フィードバック、危険の掲示、転倒の警報／救援、運動量の計測、歩行距離の計測、行動の監視、生活圏の習慣記録、リハビリ戦略フィードバックを含む後続の遠隔サービスを行う。
【００２４】
地形制御フィードバックでは、使用者のＧＰＳ座標と結合されると共に地図（例えば、オンラインのグーグルマップ）と比較させ、地形が標記されると共に（例えば、坂の上り下り）データベースに保存され、前記使用者或いは他の使用者が前記の区域に接近すると、遠端から掲示を発して、使用者の歩行モデルを改変させて区域に適応させる。
【００２５】
危険の掲示では、使用者のＧＰＳ座標と結合されると共に地図（例えば、オンラインのグーグルマップ）と比較させ、過去に発生した危険（例えば、転倒）が標記されると共にデータベースに保存され、前記使用者或いは他の使用者が前記の区域に接近すると、遠端から掲示を発し、使用者に注意を喚起して危険が発生するのを回避させる。
【００２６】
転倒の警報／救援では、上部胴体の夾角及び各前記の角度から遠端で使用者の姿勢を即時算出させ、姿勢に異常（例えば、転倒）が発生した場合、先ず使用者の状況が正常かどうかを電話で確認し、応答が無ければ、前記使用者のＧＰＳ座標を利用して、最も近い救護ユニットを探して連絡をとる（例えば、病院、警察）。
【００２７】
運動量の計測では、慣性感知器６０により自律動作支援ロボット１が出力させる動的エネルギーを計算させ、歩行の歩数の計算及び電源システムの電力消費量と結合させて、使用者が移動中に提供するエネルギーを計算させることで、使用者の運動量の計測として、以下の公式に基づいて算出させる。
（ｍｒ＋ｍｈ）×ｇ×ｄ＝Ｗｒ＋Ｗｈ
ここでは、ｍｒは前記自律動作支援ロボットの質量であり、ｍｈは前記使用者の質量であり、ｇは重力加速度であり、ｄは歩行距離であり、Ｗｒは前記自律動作支援ロボットが消費させる機械エネルギーであり、Ｗｈは前記使用者の生理的コストである（即ち、計測された運動量）。
【００２８】
自律動作支援ロボット１及び使用者の質量は一般的な重量計測装置により獲得され、歩行距離は慣性感知器６０及び自律動作支援ロボット１の歩行の歩数等のデータを総合して推測され、自律動作支援ロボット１が消費させる機械エネルギーは電池残量を計測させることで推測される。ただし、電気エネルギーが機械エネルギーに変換される変換効率の問題があり、先に変換効率の関係を求める必要があり、自律動作支援ロボット１の機械エネルギーを求めた後に、上述の式により使用者の生理的コストを獲得させる。自律動作支援ロボットの電気エネルギーが機械エネルギーに変換される関係は以下の公式で表示する。
Ｗｒ＝Ｗｍｅｃｈａｎｉｃａｌ＝ηＷｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ
ここでは、Ｗｍｅｃｈａｎｉｃａｌは前記自律動作支援ロボットが出力させる機械エネルギーであり、Ｗｅｌｅｃｔｒｉｃａｌは前記自律動作支援ロボットが消費させる電気エネルギーであり、ηは変換効率である。
【００２９】
このほか、Ｖｉｓｉｏｎ−ｂａｓｅｄ動作分析システムにより、例えば、ＶＩＣＯＮ動作分析システムがフォースプレートに搭載され、自律動作支援ロボットの使用での運動量を計算させ、これは歩行中の動的エネルギー及び位置エネルギーを含む。移動時の総エネルギーを計算させ、且つ酸素消費量計測装置（例えば、Ｃｏｓｍｅｄ  Ｋ２）を使用して生理的コストを計測させて、自律動作支援ロボットの電気エネルギー及び機械エネルギーの異なる歩行条件の下での変換効率に関するデータベースを構築させて本発明に係る運動量の計測方法に提供し、その公式は以下に示す。
Ｗｈ＝（ｍｒ＋ｍｈ）×ｇ×ｄ−ηＷｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ
次に、歩行距離の計測では、上部胴体の夾角及び各前記の角度を利用して、遠端で使用者の姿勢を即時に算出させ、且つ歩行の歩幅を算出させ、これにより歩行距離を計測させると共に記録させる。
【００３０】
行動の監視では、上部胴体の夾角及び各前記の角度を利用して、遠端で使用者の姿勢を即時に算出させ、分類法に則って使用者の行動を分類させると共に記録させる。
【００３１】
生活圏の習慣記録では、使用者のＧＰＳ座標と結合されると共に地図（例えば、オンラインのグーグルマップ）と比較させ、使用者の日常生活常でよく訪れる区域や商圏を取得させると共に記録させる。
【００３２】
リハビリ戦略フィードバックでは、使用者の姿勢、歩行距離、歩行頻度、及び運動量を記録させ、理学療法士がクラウドに接続して直接観察できるようにし、歩行パラメータの調整を提案し、次回のリハビリの参考のための根拠とする。
【００３３】
以上のことから、本発明に係る自律動作支援ロボットの姿勢推定方法は、慣性感知素子及びモーターエンコーダが統合されることで、安全のフローチャートの制御及び即時の歩行状態の調整機制を自律動作支援ロボットに実現させる。また、使用者が携帯させる携帯通信装置に結合されると共に終端のデータベースに接続され、携帯通信装置上のＧＰＳ及び慣性感知データにより室外及び室内での測位を行い、サービス側に提供して使用者の行動の分析を行う。且つ、慣性感知データが転倒の監視に用いられ、測位機制と結合されて使用者が転倒した後には求援を行い、慣性感知データにより歩行距離の計測を行い、使用者の姿勢と組み合わせて運動量を計測させ、行動の監視を行って、即時の救援、歩行距離の計測、運動量の計測等のサービスを行う。使用者が自律動作支援ロボットを使用する場合、これらの安全技術サービスが組み合わされることで使用の安全性が高まり、生理データの監視の目的を達成させる。
【００３４】
以上、本発明はこのような実施形態に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の形態で実施することができる。
【符号の説明】
【００３５】
１      自律動作支援ロボット
１０        骨盤
１１        第一連動棒
１２        第二連動棒
２０        右足
２１        第三連動棒
２２        第四連動棒
２３        第五連動棒
３０        左足
３１        第六連動棒
３２        第七連動棒
３３        第八連動棒
４０        上部胴体
４１        第九連動棒
５０        モーターコントローラ
６０        慣性感知器
７０        モーター
７１        モーターエンコーダ
８０        制御ユニット
９０        携帯通信装置
１２０  データベース
１３０  クラウド技術
１００  自律動作支援ロボットの姿勢推定の方法フローチャート
１０２〜１１４  自律動作支援ロボットの姿勢推定の方法フローチャートの工程
４００  姿勢と重心座標が異常かどうかを判断する方法フローチャート
４０２〜４１２  姿勢と重心座標が異常かどうかを判断する方法フローチャートの工程
Ｂ  支持平面
Ｐ１〜Ｐ９  第一端点〜第九端点
Ｐｂ        上部胴体端点
【図１】
2018030021.tif 000008
【図２】
2018030021.tif 000009
【図３】
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【図４】
2018030021.tif 000011