(57)【要約】【課題】ユーザの身体能力を向上させる訓練を行う。【解決手段】本開示の歩行訓練ロボットは、ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットであって、本体部（１１）と、前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部（１２）と、前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部（１３）と、前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの歩行運動に対して当該歩行訓練ロボットが与える負荷を決定する歩行支援部（１５）と、回転体（２０）を有し、前記歩行支援部で決定された当該歩行訓練ロボットの前記負荷に基づいて、前記回転体を制御して当該歩行訓練ロボットを移動させる移動装置（１６）と、前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの足上げ姿勢を推定する姿勢推定部（１７）と、前記足上げ姿勢に基づいて、前記ユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを補正する訓練シナリオ生成部（１８）と、前記訓練シナリオに基づく前記ユーザへの指示を提示する提示部（１９）と、を備える。【選択図】図１
2019205817.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの歩行運動に対して当該歩行訓練ロボットが与える負荷を決定する歩行支援部と、
回転体を有し、前記歩行支援部で決定された当該歩行訓練ロボットの前記負荷に基づいて、前記回転体を制御して当該歩行訓練ロボットを移動させる移動装置と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの足上げ姿勢を推定する姿勢推定部と、
前記足上げ姿勢に基づいて、前記ユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを補正する訓練シナリオ生成部と、
前記訓練シナリオに基づく前記ユーザへの指示を提示する提示部と、
を備える、歩行訓練ロボット。
【請求項２】
前記負荷は、前記歩行訓練ロボットの移動速度及び移動方向である、請求項１に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項３】
前記負荷は、前記ユーザの移動方向へ前記歩行訓練ロボットを押すために必要な力である、請求項１又は２に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項４】
前記歩行訓練ロボットは、前記ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する歩行状態推定部を備え、
前記歩行支援部は、前記歩行状態推定部で推定された前記ユーザの前記歩行速度及び前記歩行方向に基づいて、当該歩行訓練ロボットの前記負荷を決定する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項５】
前記姿勢推定部は、前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢に基づいて前記歩行訓練シナリオを補正する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項６】
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢に基づいて前記体操訓練シナリオを補正する、
請求項５に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項７】
前記歩行支援部は、前記歩行訓練シナリオに基づいて、当該歩行訓練ロボットの前記負荷を補正する、請求項５又は６に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項８】
前記体操姿勢推定部は、当該歩行訓練ロボットの前後方向に延在する軸の軸回りのモーメントに基づいて前記体操姿勢を推定し、
前記体操姿勢は、前記ユーザが足上げ体操をしているときの足上げ量、足を上げている時間及び揺らぎのうち少なくとも１つを含む、
請求項５〜７のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項９】
前記歩行訓練シナリオは、前記ユーザが歩行しているときの前記ユーザの現在地から目的地までの歩行ルートへの誘導及び足上げ指示のうち少なくとも１つを含む、
請求項５〜８のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１０】
前記姿勢推定部は、前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記歩行姿勢に基づいて前記体操訓練シナリオを補正する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１１】
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記歩行姿勢に基づいて前記歩行訓練シナリオを補正する、
請求項１０に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１２】
前記歩行支援部は、前記歩行訓練シナリオに基づいて、当該歩行訓練ロボットの移動速度及び移動方向を補正する、請求項１１に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１３】
前記歩行姿勢推定部は、当該歩行訓練ロボットの前後方向に延在する軸の軸回りのモーメントに基づいて前記歩行姿勢を推定し、
前記歩行姿勢は、前記ユーザが歩行しているときの足上げ量、足を上げている時間、揺らぎ、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチのうち少なくとも１つを含む、
請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１４】
前記体操訓練シナリオは、前記ユーザが足上げ体操をするときの足上げ量及び足上げ回数のうち少なくとも１つを含む、
請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１５】
前記姿勢推定部は、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部と、
を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢と前記歩行姿勢とに基づいて、前記歩行訓練シナリオを補正する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１６】
前記姿勢推定部は、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部と、
を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢と前記歩行姿勢とに基づいて、前記体操訓練シナリオを補正する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１７】
更に、
前記回転体の回転量及び回転方向に基づいて、前記ユーザが歩行した歩行ルートの複雑さを判定する判定部を備え、
前記訓練シナリオ生成部は、前記歩行ルートの複雑さに基づいて、前記訓練シナリオを補正する、
請求項１〜１６のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１８】
更に、前記判定部は、前記検知部で検知されたハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの足上げの左右の偏りを判定し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記足上げの左右の偏りに基づいて前記訓練シナリオを補正する、
請求項１７に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項１９】
前記提示部は、前記訓練シナリオに基づく前記ユーザへの指示を当該歩行訓練ロボットの周辺環境に光によって提示する、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【請求項２０】
前記提示部は、前記ユーザの前記足上げ姿勢の情報を提示する、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の歩行訓練ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットに関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢者向けの施設などでは、高齢者の身体能力を向上させるために、様々なトレーニングシステムが用いられている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
特許文献１では、置荷重測定や足の挙動測定を可能として、歩行の現状を認識するとともに、足腰の回復度を確認しながら歩行訓練を行うことができる歩行器が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２６３１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、ユーザの身体能力を効率良く向上させることが可能な歩行訓練ロボットが求められている。
【０００６】
本開示は、前記課題を解決するもので、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる歩行訓練ロボットを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る歩行訓練ロボットは、
ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの歩行運動に対して当該歩行訓練ロボットが与える負荷を決定する歩行支援部と、
回転体を有し、前記歩行支援部で決定された当該歩行訓練ロボットの前記負荷に基づいて、前記回転体を制御して当該歩行訓練ロボットを移動させる移動装置と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの足上げ姿勢を推定する姿勢推定部と、
前記足上げ姿勢に基づいて、前記ユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを補正する訓練シナリオ生成部と、
前記訓練シナリオに基づく前記ユーザへの指示を提示する提示部と、
を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示の歩行訓練ロボットによれば、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの外観図である。
【図２】図２は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットを使用して訓練を行っている様子を示す図である。
【図３】図３は、本開示の実施の形態１における検知部で検知するハンドル荷重の検知方向を示す図である。
【図４】図４は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの制御構成の一例を示す制御ブロック図である。
【図５】図５は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。
【図６】図６は、ユーザがハンドル部を把持したまま右足を上げた状態の一例を示す図である。
【図７】ハンドル荷重と足上げ姿勢との関係の一例を示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、歩行ルートの一例を示す図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、歩行ルートの別例を示す図である。
【図９】図９は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの主要な制御の例示的なフローチャートを示す図である。
【図１０】図１０は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットにおいて、体操訓練結果に基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。
【図１１】図１１は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットにおいて、体操訓練結果に基づいて体操訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。
【図１２】図１２は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットにおいて、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。
【図１３】図１３は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットにおいて、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。
【図１４】図１４は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの変形例の主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。
【図１５】図１５は、本開示の実施の形態２に係る歩行訓練ロボットの制御構成の一例を示す制御ブロック図である。
【図１６】図１６は、本開示の実施の形態２に係る歩行訓練ロボットの主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。
【図１７】図１７は、本開示の実施の形態２に係る歩行訓練ロボットにおいて、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の足上げの偏りに基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本開示に至った経緯）
先進国における少子高齢化が進む近年、高齢者の見守りや生活支援の必要性が増している。特に、高齢者においては、加齢に伴う身体能力の低下から日常生活のＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）を維持することが難しくなる傾向にある。このような背景の下、高齢者などのユーザの身体能力を効率良く向上させることができる歩行訓練ロボットが求められている。
【００１１】
本発明者らは、研究の過程で足上げ運動を歩行に関連して行うことによって、転倒の予防を行い、且つ歩行に関する身体能力を効率良く向上させることができることを見出した。そこで、本発明者らは、ユーザに意識的に足上げ運動を行わせる歩行訓練ロボットを検討した。具体的には、本発明者らは、ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練と、歩行中のユーザの足運びを変化させる歩行訓練とを行うことが可能な歩行訓練ロボットを検討した。
【００１２】
また、本発明者らは、ハンドル部にかかるハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定することができることを見出した。そこで、本発明者らは、ハンドル荷重に基づいて推定された足上げ姿勢から訓練内容を補正することが可能な歩行訓練ロボットを検討し、以下の発明に至った。
【００１３】
本開示の一態様に係る歩行訓練ロボットは、
ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの歩行運動に対して当該歩行訓練ロボットが与える負荷を決定する歩行支援部と、
回転体を有し、前記歩行支援部で決定された当該歩行訓練ロボットの前記負荷に基づいて、前記回転体を制御して当該歩行訓練ロボットを移動させる移動装置と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの足上げ姿勢を推定する姿勢推定部と、
前記足上げ姿勢に基づいて、前記ユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを補正する訓練シナリオ生成部と、
前記訓練シナリオに基づく前記ユーザへの指示を提示する提示部と、
を備える。
【００１４】
このような構成により、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。
【００１５】
前記負荷は、前記歩行訓練ロボットの移動速度及び移動方向であってもよい。
【００１６】
このような構成により、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００１７】
前記負荷は、前記ユーザの移動方向へ前記歩行訓練ロボットを押すために必要な力であってもよい。
【００１８】
このような構成により、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００１９】
前記歩行訓練ロボットは、前記ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する歩行状態推定部を備え、
前記歩行支援部は、前記歩行状態推定部で推定された前記ユーザの前記歩行速度及び前記歩行方向に基づいて、当該歩行訓練ロボットの前記負荷を決定してもよい。
【００２０】
このような構成により、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００２１】
前記姿勢推定部は、前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢に基づいて前記歩行訓練シナリオを補正してもよい。
【００２２】
このような構成により、体操姿勢に基づいて歩行訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した歩行訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００２３】
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢に基づいて前記体操訓練シナリオを補正してもよい。
【００２４】
このような構成により、体操姿勢に基づいて体操訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した体操訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００２５】
前記歩行支援部は、前記歩行訓練シナリオに基づいて、当該歩行訓練ロボットの前記負荷を補正してもよい。
【００２６】
このような構成により、歩行訓練ロボットの負荷を補正することによって、ユーザの歩行中の足運びを変化させることができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００２７】
前記体操姿勢推定部は、当該歩行訓練ロボットの前後方向に延在する軸の軸回りのモーメントに基づいて前記体操姿勢を推定し、
前記体操姿勢は、前記ユーザが足上げ体操をしているときの足上げ量、足を上げている時間及び揺らぎのうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００２８】
このような構成により、ユーザの体操姿勢を容易に推定することができる。
【００２９】
前記歩行訓練シナリオは、前記ユーザが歩行しているときの前記ユーザの現在地から目的地までの歩行ルートへの誘導及び足上げ指示のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００３０】
このような構成により、ユーザにより適した歩行訓練をユーザに提供することができるため、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００３１】
前記姿勢推定部は、前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記歩行姿勢に基づいて前記体操訓練シナリオを補正してもよい。
【００３２】
このような構成により、歩行姿勢に基づいて体操訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した体操訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００３３】
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記歩行姿勢に基づいて前記歩行訓練シナリオを補正してもよい。
【００３４】
このような構成により、歩行姿勢に基づいて歩行訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した歩行訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００３５】
前記歩行支援部は、前記歩行訓練シナリオに基づいて、当該歩行訓練ロボットの移動速度及び移動方向を補正してもよい。
【００３６】
このような構成により、歩行訓練ロボットの移動速度及び移動方向を補正することによって、ユーザの歩行中の足運びを変化させることができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００３７】
前記歩行姿勢推定部は、当該歩行訓練ロボットの前後方向に延在する軸の軸回りのモーメントに基づいて前記歩行姿勢を推定し、
前記歩行姿勢は、前記ユーザが歩行しているときの足上げ量、足を上げている時間、揺らぎ、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチのうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００３８】
このような構成により、ユーザの歩行姿勢を容易に推定することができる。
【００３９】
前記体操訓練シナリオは、前記ユーザが足上げ体操をするときの足上げ量及び足上げ回数のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００４０】
このような構成により、ユーザにより適した訓練をユーザに提供することができるため、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００４１】
前記姿勢推定部は、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部と、
を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢と前記歩行姿勢とに基づいて、前記歩行訓練シナリオを補正してもよい。
【００４２】
このような構成により、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいて歩行訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した歩行訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００４３】
前記姿勢推定部は、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部と、
を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢と前記歩行姿勢とに基づいて、前記体操訓練シナリオを補正してもよい。
【００４４】
このような構成により、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいて体操訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した体操訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００４５】
前記歩行訓練ロボットは、更に、前記回転体の回転量及び回転方向に基づいて、前記ユーザが歩行した歩行ルートの複雑さを判定する判定部を備え、
前記訓練シナリオ生成部は、前記歩行ルートの複雑さに基づいて、前記訓練シナリオを補正してもよい。
【００４６】
このような構成により、歩行ルートの複雑さに基づいて訓練シナリオを補正することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００４７】
更に、前記判定部は、前記検知部で検知されたハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの足上げの左右の偏りを判定し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記足上げの左右の偏りに基づいて前記訓練シナリオを補正してもよい。
【００４８】
このような構成により、ユーザの足上げの左右の偏りに基づいて訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【００４９】
前記提示部は、前記訓練シナリオに基づく前記ユーザへの指示を当該歩行訓練ロボットの周辺環境に光によって提示してもよい。
【００５０】
このような構成により、ユーザは訓練シナリオに基づく指示を容易に理解し、訓練することができる。
【００５１】
前記提示部は、前記ユーザの前記足上げ姿勢の情報を提示してもよい。
【００５２】
このような構成により、ユーザは自身の足上げ姿勢を把握しながら、訓練を行うことができる。
【００５３】
以下、本開示の実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。また、各図においては、説明を容易なものとするため、各要素を誇張して示している。
【００５４】
（実施の形態１）
［全体構成］
図１は、実施の形態１に係る歩行訓練ロボット１（以下、「ロボット１」と称する）の外観図を示す。図２は、ロボット１を使用してユーザが訓練を行っている様子を示す。
【００５５】
図１及び図２に示すように、ロボット１は、本体部１１、ハンドル部１２、検知部１３、歩行状態推定部１４、歩行支援部１５、移動装置１６、姿勢推定部１７、訓練シナリオ生成部１８、及び提示部１９を備える。
【００５６】
ロボット１は、ユーザの身体能力を向上させる訓練を行うロボットである。ロボット１は、ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操する体操訓練と、歩行中のユーザの足運びを変化させる歩行訓練と、を行うことができる。足上げ体操とは、ユーザが移動せずに足を上げて下げる運動を意味する。言い換えると、足上げ体操とは、ユーザが地面に接地した足を上げた後、その足を下げて再び地面に接地させる運動を意味する。例えば、足上げ体操は、ユーザの左右の足を交互に上げ下げする運動であってもよいし、連続して片方の足を上げ下げする運動であってもよい。足運びとは、足を後方から前方へ移動させる動作を意味する。
【００５７】
体操訓練においては、ユーザはハンドル部１２を把持し、その場を移動せずに足上げ体操を行う。ロボット１は、例えば、提示部１９によって、ユーザに対して足上げ指示、足上げ回数及び／又は足上げ量を提示する。足上げ指示とは、例えば、ユーザに対して左右いずれか一方の足を上げさせる指示などを含む。
【００５８】
歩行訓練においては、ユーザはハンドル部１２を把持し、ハンドル部１２に荷重（ハンドル荷重）をかけながら歩行する。ロボット１は、ハンドル荷重に応じて移動すると共にユーザを歩行ルートに誘導する。また、ロボット１は、歩行中のユーザの足運びを変化させる。例えば、ロボット１は、ロボット１の移動速度の制限及び／又は歩行ルートの変更などによって、歩行中のユーザの足運びを変化させる。本明細書において、歩行ルートとは、現在地から目的地までのユーザが歩行する経路を意味する。
【００５９】
以下、ロボット１の構成について詳細に説明する。
【００６０】
本体部１１は、例えば、他の構成部材を支持するとともにユーザが歩行する際の荷重を支えることができるような剛性を有するフレームにより構成される。
【００６１】
ハンドル部１２は、本体部１１の上部に設けられており、歩行中のユーザの両手により把持しやすい形状及び高さ位置に設けられている。実施の形態１では、ハンドル部１２は、棒状に形成されている。ユーザは、ハンドル部１２の右端側を右手で把持し、且つハンドル部１２の左端側を左手で把持する。
【００６２】
検知部１３は、ハンドル部１２をユーザが把持することにより、ユーザによってハンドル部１２にかけられるハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザがハンドル部１２を把持して歩行するとき、及びユーザがハンドル部１２を把持して立ち止まった状態で足上げ体操を行うときに、ユーザはハンドル部１２に荷重をかける。検知部１３は、ユーザがハンドル部１２にかける荷重（ハンドル荷重）の向き及び大きさを検知する。
【００６３】
図３は、検知部１３で検知するハンドル荷重の検知方向を示す。図３に示すように、検知部１３は、互いに直交する三軸方向にかかる力、及び三軸の軸回りのモーメントをそれぞれ検出可能な六軸力センサである。互いに直交する三軸とは、ロボット１の左右方向に延在するｘ軸、ロボット１の前後方向に延在するｙ軸、及びロボット１の高さ方向に延在するｚ軸である。三軸方向にかかる力とは、ｘ軸方向にかかる力Ｆｘ、ｙ軸方向にかかる力Ｆｙ、及びｚ軸方向にかかる力Ｆｚである。実施の形態１では、Ｆｘのうち右方向にかかる力をＦｘ＋とし、左方向にかかる力をＦｘ−としている。Ｆｙのうち前方向にかかる力をＦｙ＋とし、後方向にかかる力をＦｙ−としている。Ｆｚ方向のうち歩行面に対して鉛直上方向にかかる力をＦｚ＋とし、歩行面に対して鉛直下方向にかかる力をＦｚ−としている。三軸の軸回りのモーメントとは、ｘ軸の軸回りのモーメントＭｘ、ｙ軸の軸回りのモーメントＭｙ、及びｚ軸の軸回りのモーメントＭｚである。なお、本明細書においては、Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚを荷重と称する場合がある。
【００６４】
図１及び図２に戻って、歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、歩行中のユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する。歩行速度とは、ユーザが歩行しているときのユーザの速度を意味する。歩行方向とは、ユーザが歩行する方向を意味する。歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知されたハンドル荷重（力及びモーメント）の大きさ及び向きに基づいて、歩行中のユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する。
【００６５】
具体的には、歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知された各移動方向におけるハンドル荷重の値から、歩行中のユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する。例えば、歩行状態推定部１４は、ハンドル荷重に基づいて、前進動作、後退動作、右旋回動作、及び左旋回動作を推定する。
【００６６】
＜前進動作＞
歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ＋の力が検知された場合、ユーザが前方向に移動していると推定する。即ち、歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ＋の力が検知された場合、ユーザが前進動作を行っていると推定する。歩行状態推定部１４は、ユーザが前進動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が大きくなると、ユーザの前方向への歩行速度が速くなっていると推定する。一方、歩行状態推定部１４は、ユーザが前進動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が小さくなると、ユーザの前方向への歩行速度が遅くなっていると推定する。
【００６７】
＜後退動作＞
歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ−の力が検知された場合、ユーザが後方向に移動していると推定する。即ち、歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ−の力が検知された場合、ユーザが後退動作を行っていると推定する。歩行状態推定部１４は、ユーザが後退動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ−の力が大きくなると、ユーザの後方向への歩行速度が速くなっていると推定する。一方、歩行状態推定部１４は、ユーザが後退動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ−の力が小さくなると、ユーザの後方向への歩行速度が遅くなっていると推定する。
【００６８】
＜右旋回動作＞
歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ＋の力とＭｚ＋のモーメントとが検知された場合、ユーザが右方向に旋回移動していると推定する。即ち、歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ＋の力とＭｚ＋のモーメントが検知された場合、ユーザが右旋回動作を行っていると推定する。歩行状態推定部１４は、ユーザが右旋回動作を行っている間、検知部１３で検知されるＭｚ＋のモーメントが大きくなると、ユーザの右方向への旋回半径が小さくなっていると推定する。また、歩行状態推定部１４は、ユーザが右旋回動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が大きくなると、旋回速度が速くなっていると推定する。
【００６９】
＜左旋回動作＞
歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ＋の力とＭｚ−のモーメントとが検知された場合、ユーザが左方向に旋回移動していると推定する。即ち、歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ＋の力とＭｚ−のモーメントが検知された場合、ユーザが左旋回動作を行っていると推定する。歩行状態推定部１４は、ユーザが左旋回動作を行っている間、検知部１３で検知されるＭｚ−のモーメントが大きくなると、ユーザの旋回半径が小さくなっていると推定する。また、歩行状態推定部１４は、ユーザが左旋回動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が大きくなると、旋回速度が速くなっていると推定する。
【００７０】
なお、歩行状態推定部１４は、ハンドル荷重に基づいてユーザの歩行速度及び歩行方向を推定できればよく、上述した例に限定されない。例えば、歩行状態推定部１４は、Ｆｙ及びＦｚの力に基づいて、ユーザの前進動作及び後退動作を推定してもよい。また、歩行状態推定部１４は、例えば、Ｍｘ又はＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの旋回動作を推定してもよい。
【００７１】
例えば、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が所定の第１閾値以上の値であり、Ｍｙ＋の力が所定の第２閾値未満の値である場合、歩行状態推定部１４は、ユーザが前方向への歩行、即ち前進動作をしていると推定してもよい。また、歩行状態推定部１４は、Ｆｚ方向におけるハンドル荷重の値に基づいて、歩行速度を推定してもよい。一方、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が所定の第３閾値以上の値であり、Ｍｙ＋の力が所定の第２閾値以上の値である場合、歩行状態推定部１４は、ユーザが右方向へ旋回する歩行、即ち右旋回動作をしていると推定してもよい。また、歩行状態推定部１４は、Ｆｚ方向におけるハンドル荷重の値に基づいて旋回速度を推定し、Ｍｙ方向におけるハンドル荷重の値に基づいて旋回半径を推定してもよい。
【００７２】
また、歩行速度を推定するために用いるハンドル荷重は、前方向のＦｙ＋の荷重、又は下方向のＦｚ−の荷重であってもよいし、前方向のＦｙ＋の荷重と下方向のＦｚ−の荷重とを組み合わせであってもよい。
【００７３】
歩行支援部１５は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの歩行運動に対してロボット１が与える負荷を決定する。実施の形態１では、歩行支援部１５は、歩行状態推定部１４で推定されたユーザの歩行速度及び歩行方向に基づいて、ロボット１の負荷としてロボット１の移動速度及び移動方向を決定する。例えば、歩行支援部１５は、ロボット１の移動速度及び移動方向をユーザの歩行速度及び歩行方向と同じとなるように決定してもよい。あるいは、歩行支援部１５は、ロボット１の移動速度及び移動方向をユーザの歩行速度及び歩行方向より遅くなるように決定してもよい。
【００７４】
また、歩行支援部１５は、ロボット１の移動速度及び移動方向を補正することによって、ユーザの歩行中の足運びを変化させてもよい。具体的には、歩行支援部１５は、訓練シナリオ生成部１８で生成及び／又は補正された訓練シナリオに基づいて、ロボット１の移動速度及び移動方向を補正してもよい。例えば、歩行支援部１５は、ユーザの歩行速度よりもロボット１の移動速度を遅くしてもよい。あるいは、歩行支援部１５は、ユーザが旋回動作をするときに旋回半径が大きくなるように移動方向を補正してもよい。
【００７５】
なお、歩行支援部１５は、ユーザの歩行速度及び歩行方向及び／又は訓練シナリオ生成部１８で生成される訓練シナリオの情報に基づいてロボット１の移動速度及び移動方向を決定すればよく、上述した例に限定されない。
【００７６】
移動装置１６は、本体部１１の下部に設けられた回転体２０と、回転体２０を駆動制御する駆動部２１と、を備える。移動装置１６は、歩行支援部１５で決定されたロボット１の移動速度及び移動方向に基づいて、回転体２０を制御してロボット１を移動させる。
【００７７】
回転体２０は、本体部１１を自立させた状態で支持し、駆動部２１により回転駆動される車輪である。実施の形態１では、移動装置１６は、３つの回転体２０を備える。具体的には、移動装置１６は、ロボット１の後方側に対向して配置される２つの回転体２０と、ロボット１の前方側に配置される１つの回転体２０と、を備える。ロボット１の後方側に配置される２つの回転体２０は、駆動部２１により回転され、ロボット１を移動させる。例えば、ロボット１の後方側に配置される２つの回転体２０は、ロボット１を自立させた姿勢を保った状態で、本体部１１を図２に示す矢印の方向（前方向または後方向）に移動させる。ロボット１の前方側に配置される１つの回転体２０は、自由に回転可能である。
【００７８】
なお、実施の形態１において、移動装置１６は、回転体２０として３つの車輪を備える例を説明したが、これに限定されない。例えば、回転体２０は、２つ以上の車輪で構成されていてもよい。あるいは、回転体２０は、走行ベルト、又はローラなどであってもよい。
【００７９】
駆動部２１は、歩行支援部１５で決定されたユーザの歩行速度及び歩行方向に基づいて、回転体２０を駆動する。
【００８０】
姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する。足上げ姿勢とは、ユーザが足を上げている動作をしているときの姿勢を意味し、足が地面を離れてから接地するまでの足上げ運動の姿勢を意味する。
【００８１】
実施の形態１では、姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されたＭｙ方向のモーメントに基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する。
【００８２】
足上げ姿勢は、足が上がっているときの地面からの足の高さ（足上げ量）、足が地面から離れて接地するまでの時間（足上げ時間）、及び揺らぎのうち少なくとも１つを含む。揺らぎとは、足上げをしているときのユーザのふらつきを意味する。
【００８３】
なお、足上げ姿勢は、足上げ量、足上げ時間及び揺らぎに限定されない。例えば、足上げ姿勢は、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチを含んでもよい。
【００８４】
足上げ姿勢は、ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢と、ユーザが歩行しているときの歩行姿勢と、を含む。
【００８５】
体操姿勢とは、ユーザがハンドル部１２を把持した状態でその場から移動せずに、足上げ体操をしているときの足上げ姿勢を意味する。歩行姿勢とは、歩行しているユーザの左右の足が交互に上げ下げしているときの足上げ姿勢を意味する。即ち、歩行姿勢は、ユーザの足を後方から前方へ移動させる遊脚期間にあるときのユーザの足の姿勢を意味する。遊脚期間とは、足が地面から離れている期間を意味する。
【００８６】
姿勢推定部１７は、ユーザの左右の足のそれぞれについて、足上げ姿勢を推定する。
【００８７】
訓練シナリオ生成部１８は、姿勢推定部１７で推定された足上げ姿勢に基づいてユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを補正する。訓練シナリオとは、ユーザの身体能力を向上させるためにユーザに行わせる訓練のシナリオである。訓練シナリオは、例えば、右足の筋肉を鍛える運動、左足の筋肉を鍛える運動、及び／又は両足の筋肉を鍛える運動をユーザに行わせるシナリオであってもよい。
【００８８】
訓練シナリオは、ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオと、ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオと、を含む。
【００８９】
体操訓練シナリオは、体操訓練を行うときのシナリオであり、ユーザが立ち止まった状態でその場で足上げ体操を行うシナリオを含む。体操訓練シナリオは、例えば、片足を上げる運動、ロボット１が回転することによるツイスト運動、片足を上げた状態でのツイスト運動を含んでもよい。
【００９０】
一例では、体操訓練シナリオは、右足の筋肉を優先して鍛えるために、右足の足上げ回数を３０回、左足の足上げ回数を１０回に設定した足上げ体操を含むシナリオを含んでもよい。あるいは、体操訓練シナリオは、右足を上げている時間を３０秒、左足を上げている時間を１０秒に設定した足上げ体操を含むシナリオを含んでもよい。
【００９１】
歩行訓練シナリオは、歩行訓練を行うときのシナリオであり、歩行中のユーザの足運びを変化させるシナリオを含む。例えば、歩行訓練シナリオは、ロボット１の移動速度を制限しつつ、ユーザに足上げ指示を行うシナリオを含んでもよい。あるいは、歩行訓練シナリオは、鍛えたい足の筋肉を使う頻度が高い歩行ルートにユーザを誘導するシナリオを含んでもよい。鍛えたい足の筋肉を使う頻度が高い歩行ルートとは、例えば、鍛えたい足と反対側に旋回する動作を多く含むルート、及び／又は旋回半径を大きくしたルートなどであってもよい。例えば、右足の筋肉を鍛えたい場合、歩行ルートは、右方向よりも左方向に旋回するコーナーを多く含んでいてもよい。あるいは、歩行ルートは、左方向への旋回動作において旋回半径を大きくするようなルートであってもよい。
【００９２】
訓練シナリオ生成部１８は、体操訓練時の足上げ姿勢及び／又は歩行訓練時の足上げ姿勢の情報に基づいて、体操訓練シナリオ及び／又は歩行訓練シナリオを補正する。訓練シナリオ生成部１８は、例えば、体操訓練時及び／又は歩行訓練時における左右の足上げ姿勢の差異などに基づいて、体操訓練シナリオ及び／又は歩行訓練シナリオを補正する。
【００９３】
例えば、右足の足上げ量が左足の足上げ量よりも小さい場合、訓練シナリオ生成部１８は、左足よりも右足の筋力を使用する訓練シナリオに補正する。一例では、訓練シナリオ生成部１８は、右足の足上げ回数を左足の足上げ回数よりも多い体操訓練シナリオに補正する。また、訓練シナリオ生成部１８は、左方向への旋回動作を多くしつつ、左方向への旋回半径を大きくした歩行ルートに誘導する歩行訓練シナリオに補正する。
【００９４】
このように、訓練シナリオ生成部１８は、体操訓練結果及び／又は歩行訓練結果に基づいて、訓練シナリオを補正する。
【００９５】
また、補正前の訓練シナリオは、例えば、予め定められた足上げ運動を含むシナリオであってもよいし、ユーザ毎にカスタマイズされた運動を含むシナリオであってもよい。補正前の訓練シナリオとは、例えば、訓練を開始するときに設定されているシナリオ、又は訓練を開始するときにユーザが設定するシナリオを意味する。
【００９６】
なお、上述した訓練シナリオは例示であり、訓練シナリオは、これらの例に限定されない。
【００９７】
提示部１９は、訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。提示部１９は、例えば、音声、画像及び／又は映像によってユーザへの指示を提示する。提示部１９は、例えば、スピーカー及び／又はディスプレイなどを含んでいてもよい。
【００９８】
ロボット１においては、ロボット１自身の位置を推定する自己位置推定部を有していてもよい。自己位置推定部は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などであって、ロボット１のいる位置を推定する。これにより、ロボット１は、自身の位置、即ち現在地を推定し、ユーザを現在地から目的地までの歩行ルートへ正確に誘導することができる。また、カメラやデプスセンサを用い、周辺環境を認識することで自己位置推定を行ってもよい。
【００９９】
［歩行訓練ロボットの制御構成］
このような構成を有する歩行訓練ロボット１の制御構成について説明する。図４は、ロボット１の制御構成の一例を示す制御ブロック図である。また、図４の制御ブロック図では、それぞれの制御構成と取り扱われる情報との関係についても示している。図５は、ロボット１の主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。
【０１００】
まず、ロボット１の移動の制御構成について説明する。図４及び図５に示すように、検知部１３は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重を検知する。検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報は、歩行状態推定部１４に送信される。
【０１０１】
歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する。歩行状態推定部１４は、推定したユーザの歩行速度及び歩行方向の情報を、歩行支援部１５に送信する。
【０１０２】
歩行支援部１５は、ユーザの歩行速度及び歩行方向に基づいて、ロボット１の移動速度及び移動方向を決定する。歩行支援部１５は、決定したロボット１の移動速度及び移動方向の情報を駆動部２１に送信する。
【０１０３】
駆動部２１は、駆動力算出部２２と、アクチュエータ制御部２３と、アクチュエータ２４と、を備える。
【０１０４】
駆動力算出部２２は、歩行支援部１５で決定されたロボット１の移動速度及び移動方向に基づいて、駆動力を算出する。例えば、駆動力算出部２２は、ロボット１の移動動作が前進動作又は後退動作である場合、ロボット１の後方側に配置される２つの車輪（回転体）２０の回転量が均等になるように駆動力を算出する。駆動力算出部２２は、ロボット１の移動動作が右旋回動作である場合、ロボット１の後方側に配置される２つの車輪２０のうち右側の車輪２０の回転量を左側の車輪２０の回転量よりも大きくなるように駆動力を算出する。また、駆動力算出部２２は、ロボット１の移動速度に応じて、駆動力の大きさを算出する。
【０１０５】
アクチュエータ制御部２３は、駆動力算出部２２で算出された駆動力に基づいて、アクチュエータ２４の駆動制御を行う。また、アクチュエータ制御部２３は、アクチュエータ２４から車輪２０の回転量の情報を取得し、駆動力算出部２２に車輪２０の回転量の情報を送信することができる。
【０１０６】
アクチュエータ２４は、例えば、車輪２０を回転駆動させるモータ等である。アクチュエータ２４は、歯車機構又はプーリー機構等を介して車輪２０と接続されている。アクチュエータ２４は、アクチュエータ制御部２３によって駆動制御されることによって、車輪２０を回転駆動している。
【０１０７】
このように、ロボット１は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重に基づいて移動を制御している。
【０１０８】
次に、ロボット１の訓練内容を補正するための制御構成について説明する。
【０１０９】
姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する。実施の形態１では、姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されるハンドル荷重のうちＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの足上げ姿勢、即ち体操姿勢及び歩行姿勢を推定する。なお、体操姿勢及び歩行姿勢の判別は、例えば、Ｆｙの荷重に基づいて行われてもよいし、回転体２０の回転量に基づいて行われてもよい。
【０１１０】
図６は、ユーザがハンドル部１２を把持したまま右足を上げた状態の一例を示す図である。図６に示すように、ユーザがハンドル部１２を把持した状態で右足を上げると、ハンドル部１２の右端に鉛直方向下向きの荷重がかかると共に、ハンドル部１２の左端に鉛直方向上向きの荷重がかかる。即ち、ユーザが右足を上げた足上げ姿勢においては、ハンドル部１２にはロボット１の前後方向に延在するｙ軸の軸回りのＭｙ−のモーメントが発生する。
【０１１１】
一方、ユーザがハンドル部１２を把持した状態で左足を上げると、ハンドル部１２の左端に鉛直方向下向きの荷重がかかると共に、ハンドル部１２の右端に鉛直方向上向きの荷重がかかる。即ち、ユーザが左足を上げた足上げ姿勢においては、ハンドル部１２にはロボット１の前後方向に延在するｙ軸の軸回りのＭｙ＋のモーメントが発生する。
【０１１２】
図７は、ハンドル荷重と足上げ姿勢との関係の一例を示す図である。図７は、右足を上げた後に左足を上げた場合の足上げ体操のＭｙのモーメントの波形を示す。
【０１１３】
図７に示すように、ユーザが右足を上げている期間、即ち右足遊脚期間においては、Ｍｙ−のモーメントが生じる。右足遊脚期間とは、右足が地面から離れて接地するまでの期間であり、右足の足上げ時間に相当する。一方、ユーザが左足を上げている期間、即ち左足遊脚期間においては、Ｍｙ＋のモーメントが生じる。左足遊脚期間とは、左足が地面から離れて接地するまでの期間であり、左足の足上げ時間に相当する。
【０１１４】
右足遊脚期間及び左足遊脚期間は、Ｍｙのモーメントの値の変化から算出することができる。即ち、右足の足上げ時間及び左足の足上げ時間は、Ｍｙのモーメントの値の変化から算出することができる。
【０１１５】
右足遊脚期間の算出の一例について説明する。姿勢推定部１７は、ユーザがハンドル部１２を把持し、且つ両足を地面に接地している状態（以下、「定常状態」と称する）のＭｙのモーメントＰ１を算出する。定常状態のＭｙのモーメントＰ１は、ユーザ毎に異なっていてもよい。なお、図７に示すＭｙのモーメントは、右寄りに傾いた足上げ姿勢のユーザの波形である。このため、定常状態のモーメントＰ１においては、Ｍｙ-方向寄りのモーメントが生じている。
【０１１６】
姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されるＭｙ−方向のモーメントが定常状態のモーメントＰ１から大きくなると、右足遊脚期間が開始したと決定してもよい。また、姿勢推定部１７は、右足遊脚期間が開始した後、検知部１３で検知されるＭｙ−方向のモーメントが定常状態のモーメントＰ１に戻ると、右足遊脚期間が終了したと決定してもよい。
【０１１７】
左足遊脚期間の算出の一例について説明する。右足遊脚期間の算出の一例と同様に、姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されるＭｙ＋方向のモーメントが定常状態のモーメントＰ１から大きくなると、左足遊脚期間が開始したと決定してもよい。また、姿勢推定部１７は、左足遊脚期間が開始した後、検知部１３で検知されるＭｙ＋方向のモーメントが定常状態のモーメントＰ１に戻ると、左足遊脚期間が終了したと決定してもよい。
【０１１８】
なお、上述した右足遊脚期間及び左足遊脚期間の算出は一例であって、これに限定されない。例えば、ユーザが歩行している場合の右足遊脚期間及び左足遊脚期間の算出は、Ｆｚ方向のハンドル荷重から算出してもよい。
【０１１９】
次に、ハンドル荷重に基づく足上げ量の算出の一例について説明する。
【０１２０】
姿勢推定部１７は、右足遊脚期間初期ｔｓ１におけるＭｙ−方向のモーメントの変化する速度ｖ１（以下、「第１変化速度ｖ１」と称する）に基づいて、右足の足上げ量を算出する。姿勢推定部１７は、Ｍｙ−方向のモーメントの第１変化速度ｖ１が大きいほど、右足を勢いよく上げていると決定し、右足の足上げ量が高くなっていると決定する。
【０１２１】
具体的には、右足の足上げ量の算出式として、「（右足の足上げ量）＝（Ｍｙ−方向のモーメントの第１変化速度ｖ１）×（係数Ｋ）」を用いてもよい。係数Ｋは、ユーザ毎に適した値が設定される。例えば、係数Ｋは、ユーザ毎に個人差があるため、事前にユーザの足上げ姿勢を確認し、目視で係数を設定してもよい。
【０１２２】
姿勢推定部１７は、左足遊脚期間初期ｔｓ２におけるＭｙ＋方向のモーメントの変化する速度ｖ２（以下、「第２変化速度ｖ２」と称する）に基づいて、左足の足上げ量を算出する。姿勢推定部１７は、Ｍｙ＋方向のモーメントの第２変化速度ｖ２が大きいほど、左足を勢いよく上げていると決定し、左足の足上げ量が高くなっていると決定する。
【０１２３】
具体的には、左足の足上げ量の算出式として、「（左足の足上げ量）＝（Ｍｙ＋方向のモーメントの第２変化速度ｖ２）×（係数Ｋ）」を用いてもよい。
【０１２４】
なお、上述した足上げ量の算出は一例であって、これに限定されない。例えば、Ｍｙのモーメントの変化する速度と遊脚期間とに基づいて、足上げの軌道を推定してもよい。具体的には、足上げの軌道の算出式として、「（足上げの軌道）＝（Ｍｙのモーメントの変化する速度）×（遊脚期間）」を用いてもよい。足上げの軌道とは、足が地面から離れて接地するまでの足位置の軌道である。
【０１２５】
また、姿勢推定部１７は、Ｍｙのモーメントの揺らぎに基づいて、ユーザのふらつきを推定してもよい。
【０１２６】
図４及び図５に戻って、姿勢推定部１７は、足上げ姿勢のうち体操姿勢を推定する体操姿勢推定部２５と、足上げ姿勢のうち歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部２６と、を有する。
【０１２７】
体操姿勢推定部２５は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、足上げ姿勢のうちユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する。体操姿勢推定部２５は、体操姿勢の情報を体操姿勢情報データベース２７に送信する。
【０１２８】
体操姿勢は、例えば、ユーザが足上げ体操をしているときの足上げ量、足を上げている時間（足上げ時間）及び揺らぎのうち少なくとも１つを含む。
【０１２９】
歩行姿勢推定部２６は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、足上げ姿勢のうちユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する。歩行姿勢推定部２６は、歩行姿勢の情報を歩行姿勢情報データベース２８に送信する。
【０１３０】
歩行姿勢は、例えば、ユーザが歩行しているときの足上げ量、足上げ時間、揺らぎ、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチのうち少なくとも１つを含む。
【０１３１】
歩幅、歩行速度及び歩行ピッチについても検知部１３で検知されるハンドル荷重に基づいて推定可能である。例えば、アクチュエータ制御部２３は、回転体２０の回転量からロボット１の移動距離を推定する。アクチュエータ制御部２３は、歩行姿勢推定部２６に回転体２０の回転量の情報を送信する。歩行姿勢推定部２６は、回転体２０の回転量の情報と、ハンドル荷重から推定される足上げ時間とに基づいて、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチを推定してもよい。
【０１３２】
本明細書では、体操姿勢情報データベース２７と歩行姿勢情報データベース２８とをまとめて姿勢情報データベース２９と称する場合がある。
【０１３３】
実施の形態１では、ロボット１が、姿勢情報データベース２９を備える。なお、ロボット１は、姿勢情報データベース２９を備えていなくてもよい。姿勢情報データベース２９は、ロボット１の外部にあってもよい。例えば、姿勢情報データベース２９は、ロボット１の外部にあるサーバなどで構成されていてもよい。この場合、ロボット１は、無線及び／又は有線通信手段によって、姿勢情報データベース２９にアクセスして、姿勢情報をダウンロードしてもよい。
【０１３４】
訓練シナリオ生成部１８は、足上げ姿勢に基づいて訓練シナリオを補正する。具体的には、訓練シナリオ生成部１８は、姿勢情報データベース２９から足上げ姿勢の情報を受信し、足上げ姿勢の情報に基づいて訓練シナリオを補正する。
【０１３５】
訓練シナリオ生成部１８は、訓練シナリオのうちユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部３０と、訓練シナリオのうちユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部３１と、を有する。
【０１３６】
体操訓練シナリオ生成部３０は、体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、姿勢情報データベース２９から体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報を受信し、体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報に基づいて体操訓練シナリオを補正する。
【０１３７】
例えば、体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、足上げ量が小さい場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、足上げ回数を多くするように、体操訓練シナリオを補正してもよい。提示部１９は、足上げ指示及び足上げ回数をユーザに提示してもよい。
【０１３８】
体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、足上げ時間が短い場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、足上げ時間が長くなるように、体操訓練シナリオを補正してもよい。提示部１９は、足上げ指示及び足上げ時間をユーザに提示してもよい。
【０１３９】
体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、ユーザがふらついている場合、即ち揺らぎが生じている場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、ユーザの足上げ姿勢を矯正するように、体操訓練シナリオを補正してもよい。例えば、体操訓練シナリオ生成部３０は、提示部１９による足上げの指示の間隔を長くしつつ、ユーザの足上げ姿勢を矯正する指示を提示してもよい。
【０１４０】
体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、足上げの速度が遅い場合、足上げの速度を速くするように、体操訓練シナリオを補正してもよい。提示部１９は、足上げ指示をユーザに提示してもよい。具体的には、提示部１９の足上げの指示の間隔を短くしてもよい。
【０１４１】
体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、左右の足において足上げ量、足上げ時間、及び／又は速度に差異がある場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、優先的に鍛えたい方の足の筋肉を使用するように、体操訓練シナリオを補正してもよい。例えば、右足の足上げ量が左足の足上げ量と比べて小さい場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、左足よりも右足の足上げ回数を多くするシナリオに補正してもよい。右足の足上げ時間が左足の足上げ時間と比べて小さい場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、左足よりも右足の足上げ時間を長くするシナリオに補正してもよい。右足の足上げの速度が左足の足上げの速度と比べて遅い場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、左足よりも右足の上げる速度を速くするシナリオに補正してもよい。
【０１４２】
また、体操訓練シナリオ生成部３０は、歩行姿勢の情報に含まれる歩幅、歩行速度、歩行ピッチ及び／又はこれらの左右の足の差異などの情報に基づいて、体操訓練シナリオを補正してもよい。
【０１４３】
歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、姿勢情報データベース２９から体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報を受信し、体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。
【０１４４】
例えば、体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、足上げ量、足上げ時間及び／又は足上げの速度が小さい場合、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ロボット１の移動速度を遅くして歩行中のユーザの足運びを変化させるように歩行訓練シナリオを補正してもよい。あるいは、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行ルートを複雑にして歩行中のユーザの足運びを変化させるように歩行訓練シナリオを補正してもよい。歩行ルートを複雑にするとは、例えば、出発地から目的地までのルートにおいて、コーナーを増やすことなどを含む。
【０１４５】
体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、ユーザがふらついている場合、即ち揺らぎが生じている場合、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの足上げ姿勢を矯正するように、歩行訓練シナリオを補正してもよい。例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行ルートを単調なルートに補正しつつ、提示部１９によってユーザの足上げ姿勢を矯正する指示を提示するように歩行訓練シナリオを補正してもよい。
【０１４６】
体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、左右の足に、足上げ量、足上げ時間、及び／又は足上げの速度に差異がある場合、歩行訓練シナリオ生成部３１は、優先的に鍛えたい方の足の筋肉を使用するように、歩行訓練シナリオを補正してもよい。例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、優先的に鍛えたい足を上げている期間（遊脚期間）において、ロボット１の移動速度を遅くして優先的に鍛えたい足の筋肉を使用するように歩行訓練シナリオを補正してもよい。あるいは、歩行訓練シナリオ生成部３１は、優先的に鍛えたい足と反対側に旋回動作を行うように歩行ルートを変更するように歩行訓練シナリオを補正してもよい。
【０１４７】
図８Ａは、歩行ルートの一例を示す図である。図８Ａは、一例として、単調なルートに設定された出発地Ｓ１から目的地Ｓ２までの第１歩行ルートＲ１を示す。図８Ａに示すように、第１歩行ルートＲ１は、コーナーの数を少なくしている。また、第１歩行ルートＲ１においては、コーナーの角度が緩やかになっている。
【０１４８】
図８Ｂは、歩行ルートの別例を示す図である。図８Ｂは、一例として、複雑なルートに設定された出発地Ｓ１から目的地Ｓ２までの第２歩行ルートＲ２を示す。図８Ｂに示すように、第２歩行ルートＲ２は、コーナーの数を多くしている。また、第２歩行ルートＲ２においては、右方向に曲がるコーナーの角度が、左方向に曲がるコーナーの角度よりも鋭くなっている。これにより、第２歩行ルートＲ２を歩行するユーザにおいて、右足に比べて左足を上げている時間が長くなり、右足よりも左足の筋肉を使用する。その結果、ユーザは、右足に比べて左足を優先して鍛えることができる。
【０１４９】
なお、上述した体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオの補正は例示であって、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオの補正は、これらの例に限定されない。体操訓練シナリオ生成部３０及び歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行姿勢の情報に含まれる歩幅、歩行速度、歩行ピッチ及び／又はこれらの左右の足の差異などの情報に基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオをそれぞれ補正してもよい。
【０１５０】
また、訓練シナリオ生成部１８は、生成又は補正された訓練シナリオに基づくユーザへの指示を生成する。訓練シナリオに基づくユーザへの指示とは、例えば、足上げ指示、足上げ姿勢の矯正指示、及び／又は歩行ルートの誘導指示などを含む。提示部１９は、訓練シナリオに基づくユーザへの指示の情報に基づいて、音声、画像及び／又は映像によって、ユーザに指示を提示する。これにより、ユーザは提示部１９に提示された指示に従って足上げ運動を行うことができる。
【０１５１】
訓練シナリオ生成部１８によって生成又は補正された訓練シナリオは、例えば、訓練シナリオ情報データベースに記憶されてもよい。訓練シナリオ情報データベースは、ロボット１が有していてもよい。あるいは、訓練シナリオ情報データベースは、ロボット１の外部に設けられたサーバなどであってもよい。訓練シナリオ生成部１８は、訓練シナリオ情報データベースから過去のユーザの訓練シナリオを取得してもよい。
【０１５２】
歩行支援部１５は、訓練シナリオ情報データベースから歩行訓練シナリオの情報を取得し、歩行訓練シナリオの情報に基づいて、ロボット１の移動速度及び移動方向を補正してもよい。例えば、歩行訓練シナリオにおいて、右足の足運びを変化させる場合、歩行支援部１５は、右足が上がっているときのロボット１の移動速度を遅くしてもよい。
【０１５３】
また、歩行支援部１５は、姿勢情報データベース２９から足上げ姿勢の情報を取得し、ユーザの足上げ姿勢に応じてロボット１の移動速度及び移動方向を補正してもよい。
【０１５４】
［歩行訓練ロボットの主要な制御］
歩行訓練ロボット１の主要な制御の一例を説明する。図９は、ロボット１の主要な制御の例示的なフローチャートを示す。
【０１５５】
図９に示すように、ステップＳＴ１１において、訓練シナリオ生成部１８は、訓練シナリオを生成する。具体的には、訓練シナリオ生成部１８は、ユーザが訓練を開始する前に、ユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを生成する。例えば、ステップＳＴ１１において、訓練シナリオ生成部１８は、提示部１９によってユーザに運動メニュー及び／又は質問などを提示する。訓練シナリオ生成部１８は、ユーザによって選択された運動メニュー及び／又は質問の回答結果に基づいて、訓練シナリオを生成してもよい。訓練シナリオ生成部１８は、生成した訓練シナリオに基づくユーザへの指示を生成する。訓練シナリオに基づくユーザへの指示の情報は、例えば、訓練シナリオ情報データベースに送信され、記憶される。
【０１５６】
ステップＳＴ１２において、提示部１９は、ステップＳＴ１１で生成された訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。例えば、提示部１９は、足上げ指示、足上げ姿勢の矯正指示、及び／又は歩行ルートの誘導指示などをユーザに対して提示する。例えば、ステップＳＴ１２において、提示部１９は、音声、画像及び／又は映像によって、ユーザに指示を提示する。ユーザは、ハンドル部１２を把持した状態で、提示部１９に提示された指示に従って訓練、即ち足上げ運動を行う。なお、提示部１９は、訓練シナリオ情報データベースから訓練シナリオに基づくユーザへの指示情報を取得する。
【０１５７】
ステップＳＴ１３において、検知部１３は、ハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザが提示部１９の指示に従って足上げ運動を行っている間、検知部１３は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重を検知する。
【０１５８】
ステップＳＴ１４において、姿勢推定部１７は、ステップＳＴ１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する。実施の形態１では、姿勢推定部１７は、上述したように、Ｍｙのモーメントに基づいて足上げ姿勢を推定する。姿勢推定部１７は、推定した足上げ姿勢の情報を姿勢情報データベース２９に送信する。
【０１５９】
ステップＳＴ１５において、訓練シナリオ生成部１８は、ユーザの訓練が終了したか否かを決定する。訓練シナリオ生成部１８は、例えば、訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。
【０１６０】
ステップＳＴ１５において、訓練シナリオ生成部１８によって訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ１６に進む。訓練シナリオ生成部１８によって訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ１２に戻る。
【０１６１】
ステップＳＴ１６において、訓練シナリオ生成部１８は、ユーザの足上げ姿勢に基づいて訓練シナリオを補正する。具体的には、訓練シナリオ生成部１８は、姿勢情報データベース２９から足上げ姿勢の情報を取得する。訓練シナリオ生成部１８は、取得した足上げ姿勢の情報に基づいて、訓練シナリオを補正する。
【０１６２】
このように、ロボット１は、ステップＳＴ１１〜ＳＴ１６を実行することによって、訓練結果に基づいてユーザに適した訓練シナリオに補正している。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。
【０１６３】
なお、図９に示すフローチャートにおいて、訓練シナリオを補正するステップＳＴ１６は、訓練が終了した後に実行される例について説明したが、これに限定されない。ステップＳＴ１６は、ユーザが訓練を行っている間に実行されてもよい。即ち、訓練シナリオ生成部１８は、ユーザが訓練を行っている間に訓練シナリオを補正してもよい。これにより、訓練シナリオ生成部１８は、訓練中であっても訓練シナリオをより効率よく訓練を行うことができるシナリオに補正することができる。
【０１６４】
［歩行訓練ロボットの制御の第１例］
歩行訓練ロボット１の制御の第１例として、体操訓練結果に基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御について説明する。具体的には、ユーザが体操訓練を行っている間に取得した体操姿勢情報に基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の一例について説明する。
【０１６５】
図１０は、体操訓練結果に基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１０に示すように、ステップＳＴ２１において、提示部１９は、体操訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。ステップＳＴ２１において、体操訓練シナリオは、予め定められたシナリオ、過去のユーザの足上げ姿勢情報に基づいて補正されたシナリオ、又は異なる足上げ運動を含む複数のシナリオからユーザが好みに応じて選択したシナリオなどであってもよい。なお、提示部１９は、訓練シナリオ情報データベースから体操訓練シナリオを取得する。
【０１６６】
これにより、ユーザは、提示部１９に提示された指示に従って、ハンドル部１２を把持した状態で体操訓練を行う。具体的には、ユーザは、ハンドル部１２を把持し、且つ立ち止まった状態で、提示部１９により提示される足上げ指示に従って足上げ体操を行う。
【０１６７】
ステップＳＴ２２において、検知部１３は、ハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザが提示部１９の指示に従って体操訓練を行っている間、検知部１３は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重を検知する。
【０１６８】
ステップＳＴ２３において、体操姿勢推定部２５は、ステップＳＴ２２で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの体操姿勢を推定する。体操姿勢推定部２５は、上述したように、Ｍｙのモーメントに基づいて、体操訓練時の足上げ量などの体操姿勢を推定する。体操姿勢推定部２５は、推定した体操姿勢の情報を体操姿勢情報データベース２７に送信する。
【０１６９】
ステップＳＴ２４において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの体操訓練が終了したか否かを決定する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、例えば、体操訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。
【０１７０】
ステップＳＴ２４において、歩行訓練シナリオ生成部３１によって体操訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ２５に進む。歩行訓練シナリオ生成部３１によって体操訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ２１に戻る。
【０１７１】
ステップＳＴ２５において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの体操姿勢に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢情報データベース２７から体操姿勢の情報を取得する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、取得した体操姿勢の情報に基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。
【０１７２】
実施の形態１では、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢の情報として、足上げ量、足上げ時間、及び揺らぎのうち少なくとも１つの情報に基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、左右の足の体操姿勢の差異を比較し、比較結果に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。
【０１７３】
例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、足上げ体操において、左足に比べて右足の足上げ量が小さい場合、左足に比べて右足の筋肉を鍛える歩行訓練シナリオに補正してもよい。歩行訓練シナリオの補正は、例えば、右足が上がっている間、ロボット１の移動速度を制限すること、及び／又は右方向への旋回動作の回数より左方向への旋回動作の回数が多い歩行ルートに変更することなどであってもよい。
【０１７４】
このように、ロボット１は、ステップＳＴ２１〜ＳＴ２５を実行することによって、体操訓練結果に基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。これにより、ロボット１は、ユーザに応じて、最適な歩行訓練シナリオを作成することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。また、補正された歩行訓練シナリオは、訓練シナリオ情報データベースに記憶される。
【０１７５】
［歩行訓練ロボットの制御の第２例］
歩行訓練ロボット１の制御の第２例として、体操訓練結果に基づいて、体操訓練シナリオを補正する制御について説明する。具体的には、ユーザが体操訓練を行っている間に取得した体操姿勢情報に基づいて、体操訓練シナリオを補正する制御について説明する。
【０１７６】
図１１は、体操訓練結果に基づいて体操訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１０に示すように、ステップＳＴ３１において、提示部１９は、体操訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。
【０１７７】
これにより、ユーザは、提示部１９に提示された指示に従って、ハンドル部１２を把持した状態で体操訓練を行う。具体的には、ユーザは、ハンドル部１２を把持し、且つ立ち止まった状態で、提示部１９により提示される足上げ指示に従って足上げ体操を行う。
【０１７８】
ステップＳＴ３２において、検知部１３は、ハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザが提示部１９の指示に従って体操訓練を行っている間、検知部１３は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重を検知する。
【０１７９】
ステップＳＴ３３において、体操姿勢推定部２５は、ステップＳＴ２２で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの体操姿勢を推定する。ユーザの体操姿勢の推定については、上述したように、Ｍｙのモーメントに基づいて、足上げ量などの体操姿勢を推定する。体操姿勢推定部２５は、推定した体操姿勢の情報を体操姿勢情報データベース２７に送信する。
【０１８０】
ステップＳＴ３４において、体操訓練シナリオ生成部３０は、ユーザの体操訓練が終了したか否かを決定する。体操訓練シナリオ生成部３０は、例えば、体操訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。
【０１８１】
ステップＳＴ３４において、体操訓練シナリオ生成部３０によって体操訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ３５に進む。体操訓練シナリオ生成部３０によって体操訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ３１に戻る。
【０１８２】
ステップＳＴ３５において、体操訓練シナリオ生成部３０は、ユーザの体操姿勢に基づいて体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、体操姿勢情報データベース２７から体操姿勢の情報を取得する。体操訓練シナリオ生成部３０は、取得した体操姿勢の情報に基づいて、ユーザに適した体操訓練シナリオに補正する。
【０１８３】
実施の形態１では、体操訓練シナリオ生成部３０は、体操姿勢の情報として、足上げ量、足上げ時間、及び揺らぎのうち少なくとも１つの情報に基づいて、体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、左右の足の体操姿勢の差異を比較し、比較結果に基づいて体操訓練シナリオを補正する。
【０１８４】
例えば、体操訓練シナリオ生成部３０は、足上げ体操において、左足に比べて右足の足上げ量が小さい場合、左足に比べて右足の筋肉を鍛える体操訓練シナリオに補正してもよい。体操訓練シナリオの補正は、例えば、左足に比べて右足の足上げ回数を多く設定すること、及び／又は左足に比べて右足の足上げ時間を長く設定することなどであってもよい。
【０１８５】
このように、ロボット１は、ステップＳＴ３１〜３５を実行することによって、体操訓練結果に基づいて、体操訓練シナリオを補正する。これにより、ユーザの身体能力に応じて、最適な体操訓練シナリオを作成することができる。また、補正された体操訓練シナリオは、訓練シナリオ情報データベースに記憶される。
【０１８６】
なお、図１０及び図１１に示すフローチャートでは、体操訓練結果に基づいて、歩行訓練シナリオと体操訓練シナリオとを、それぞれ別々に補正する例について示したが、訓練シナリオの補正は、これらに限定されない。例えば、訓練シナリオの補正においては、体操訓練結果に基づいて、歩行訓練シナリオと体操訓練シナリオとの両方をまとめて補正してもよい。
【０１８７】
［歩行訓練ロボットの制御の第３例］
歩行訓練ロボット１の制御の第３例として、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御について説明する。第３例においては、第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う。また、第３例においては、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する。
【０１８８】
図１２は、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１２に示すように、ステップＳＴ４１において、提示部１９は、歩行訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。例えば、提示部１９は、ロボット１の制御の第１例で得られた歩行訓練シナリオ（図１０のステップＳＴ２５参照）に基づくユーザへの指示を提示する。
【０１８９】
ステップＳＴ４２において、検知部１３は、ハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザが提示部１９の指示に従って歩行訓練を行っている間、検知部１３は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重を検知する。
【０１９０】
ステップＳＴ４３において、歩行姿勢推定部２６は、ステップＳＴ４２で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの歩行姿勢を推定する。ユーザの歩行姿勢の推定については、上述したように、Ｍｙのモーメントに基づいて、足上げ量などの歩行姿勢を推定する。歩行姿勢推定部２６は、推定した歩行姿勢の情報を歩行姿勢情報データベース２８に送信する。
【０１９１】
ステップＳＴ４４において、歩行支援部１５は、ステップＳＴ４３で推定した歩行姿勢に基づいて、ロボット１の移動速度及び／又は移動方向を決定する。具体的には、歩行支援部１５は、歩行姿勢情報データベース２８から歩行姿勢の情報を受信し、受信した歩行姿勢の情報に基づいて、ロボット１の移動速度及び／又は移動方向を変更する。例えば、歩行支援部１５は、ロボット１の移動速度を遅くしたり、歩行ルートを変更することによってユーザに与える負荷を決定する。
【０１９２】
ステップＳＴ４５において、歩行支援部１５は、歩行訓練シナリオに基づいてロボット１の移動速度及び／又は移動方向を補正する。これにより、ユーザの身体能力に応じて、ユーザに適切な訓練を行うことができる。
【０１９３】
ステップＳＴ４６において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの歩行訓練が終了したか否かを決定する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、例えば、歩行訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。
【０１９４】
ステップＳＴ４６において、歩行訓練シナリオ生成部３１によって歩行訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ４７に進む。歩行訓練シナリオ生成部３１によって歩行訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ４１に戻る。
【０１９５】
ステップＳＴ４７において、体操訓練シナリオ生成部３０は、ステップＳＴ４３で推定した歩行姿勢に基づいて体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、歩行姿勢情報データベース２８から歩行姿勢の情報を取得する。体操訓練シナリオ生成部３０は、取得した歩行姿勢の情報に基づいて、ユーザに適した体操訓練シナリオに補正する。
【０１９６】
ステップＳＴ４８において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ステップＳＴ４３で推定した歩行姿勢に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行姿勢情報データベース２８から歩行姿勢の情報を取得する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、取得した歩行姿勢の情報に基づいて、ユーザに適した歩行訓練シナリオに補正する。
【０１９７】
このように、ロボット１は、ステップＳＴ４１〜４８を実行することによって、歩行訓練結果に基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する。
【０１９８】
なお、実施の形態１では、ロボット１の制御の第３例においては、歩行訓練結果に基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する例について説明したが、これに限定されない。ロボット１の制御の第３例においては、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ、又は歩行訓練シナリオを補正してもよい。言い換えると、図１２に示すフローチャートにおいて、ステップＳＴ４７及びステップＳＴ４８は、少なくともいずれか一方が実行されてもよい。
【０１９９】
第３例では、歩行訓練シナリオを補正する前において、第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う例について説明したが、これに限定されない。補正前の歩行訓練シナリオは、予め定められたシナリオ、過去のユーザの足上げ姿勢情報に基づいて補正されたシナリオ、又は異なる足上げ運動を含む複数のシナリオからユーザが好みに応じて選択したシナリオなどであってもよい。
【０２００】
［歩行訓練ロボットの制御の第４例］
歩行訓練ロボット１の制御の第４例として、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御について説明する。第４例においては、第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う。また、第４例においては、第１例で取得した体操訓練結果と、歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する。
【０２０１】
図１３は、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１３に示すように、第４例のステップＳＴ５１〜ＳＴ５３は、第３例のステップＳＴ４１〜４３と同じであるため、説明を省略する。
【０２０２】
ステップＳＴ５４において、歩行支援部１５は、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいてロボット１の移動速度及び／又は移動方向を決定する。具体的には、歩行支援部１５は、第１例で取得した体操姿勢の情報（図１０のステップＳＴ２３参照）と、ステップＳＴ５３で取得した歩行姿勢の情報とに基づいて、ロボット１の移動速度及び／又は移動方向を決定する。
【０２０３】
ステップＳＴ５５において、歩行支援部１５は、歩行訓練シナリオに基づいてロボット１の移動速度及び／又は移動方向を補正する。これにより、ユーザの身体能力に応じて、ユーザに適切な訓練を行うことができる。
【０２０４】
ステップＳＴ５６において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの歩行訓練が終了したか否かを決定する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、例えば、歩行訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。
【０２０５】
ステップＳＴ５６において、歩行訓練シナリオ生成部３１によって歩行訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ５７に進む。歩行訓練シナリオ生成部３１によって歩行訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ５１に戻る。
【０２０６】
ステップＳＴ５７において、体操訓練シナリオ生成部３０は、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいて、体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、第１例で取得した体操姿勢の情報（図１０のステップＳＴ２３参照）と、ステップＳＴ５３で取得した歩行姿勢の情報と、に基づいて体操訓練シナリオを補正する。
【０２０７】
ステップＳＴ５８において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、第１例で取得した体操姿勢の情報（図１０のステップＳＴ２３参照）と、ステップＳＴ５３で取得した歩行姿勢の情報と、に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。
【０２０８】
このように、ロボット１は、ステップＳＴ５１〜５８を実行することによって、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する。これにより、ユーザにより適した体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを作成することができる。
【０２０９】
なお、実施の形態１では、ロボット１の制御の第４例においては、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する例について説明したが、これに限定されない。ロボット１の制御の第４例においては、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ、又は歩行訓練シナリオを補正してもよい。言い換えると、図１３に示すフローチャートにおいて、ステップＳＴ５７及びステップＳＴ５８は、少なくともいずれか一方が実行されてもよい。
【０２１０】
第４例では、歩行訓練シナリオを補正する前において、第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う例について説明したが、これに限定されない。補正前の歩行訓練シナリオは、予め定められたシナリオ、過去のユーザの足上げ姿勢情報に基づいて補正されたシナリオ、又は異なる足上げ運動を含む複数のシナリオからユーザが好みに応じて選択したシナリオなどであってもよい。
【０２１１】
［効果］
実施の形態１に係る歩行訓練ロボット１によれば、以下の効果を奏することができる。
【０２１２】
ロボット１によれば、ハンドル荷重に基づいて足上げ姿勢を推定し、推定した足上げ姿勢に基づいて、訓練シナリオを補正することができる。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力に応じて最適な訓練シナリオを作成することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。
【０２１３】
ロボット１は、訓練シナリオ生成部１８によって、体操訓練しているときの体操姿勢に基づいて歩行訓練シナリオ及び／又は体操訓練シナリオを補正している。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力に応じて、より適した歩行訓練及び／又は体操訓練を提供することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【０２１４】
ロボット１は、訓練シナリオ生成部１８によって、歩行訓練しているときの歩行姿勢に基づいて歩行訓練シナリオ及び／又は体操訓練シナリオを補正している。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力に応じて、より適した歩行訓練及び／又は体操訓練をユーザに提供することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【０２１５】
ロボット１は、訓練シナリオ生成部１８によって、体操訓練しているときの体操姿勢と、歩行訓練しているときの歩行姿勢と、に基づいて歩行訓練シナリオ及び／又は体操訓練シナリオを補正している。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力に応じて、より適した歩行訓練及び／又は体操訓練をユーザに提供することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【０２１６】
ロボット１は、歩行支援部１５によって、歩行訓練シナリオに基づいて、歩行訓練ロボット１の移動速度及び移動方向を補正している。これにより、ロボット１は、ユーザが歩行訓練をしているとき、ユーザの身体能力に応じて適切な訓練を行うことができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【０２１７】
なお、実施の形態１では、ロボット１を構成する要素は、例えば、これらの要素を機能させるプログラムを記憶したメモリ（図示せず）と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備え、プロセッサがプログラムを実行することでこれらの要素として機能してもよい。あるいは、ロボット１を構成する要素は、これらの要素を機能させる集積回路を用いて構成してもよい。
【０２１８】
実施の形態１では、歩行訓練ロボット１の動作を主として説明したが、これらの動作は、歩行訓練方法として実行することもできる。
【０２１９】
実施の形態１では、検知部１３は、六軸力センサである例を説明したが、これに限定されない。検知部１３は、例えば、三軸センサ、又は歪みセンサ等を用いてもよい。
【０２２０】
実施の形態１では、姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されたハンドル荷重のうちＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する例について説明したが、これに限定されない。姿勢推定部１７は、Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚ方向の荷重及びＭｘ，Ｍｙ，Ｍｚ方向のモーメント、あるいは回転体２０の回転量及び回転方向などに基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定してもよい。
【０２２１】
実施の形態１では、ロボット１の後方側に配置される２つの車輪（回転体）２０の回転量をそれぞれ設定することにより、ロボット１の前進動作、後退動作、右旋回動作、左旋回動作などを制御する例について説明したが、これに限定されない。例えば、ブレーキ機構などによって、車輪２０の回転量を制御し、ロボット１の移動動作を制御してもよい。
【０２２２】
実施の形態１では、提示部１９は、スピーカー及び／又はディスプレイを含む例について説明したが、これに限定されない。例えば、提示部１９は、プロジェクタを用いて周辺環境にユーザへの指示を提示してもよい。提示部１９は、ＬＥＤなどを用いて周辺環境に光を提示することによってユーザへの指示を提示してもよい。一例では、歩行訓練において、ユーザを誘導したい方向に向かって光を照射してもよい。
【０２２３】
また、提示部１９は、訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する例について説明したが、これに限定されない。提示部１９は、ユーザの足上げ姿勢の情報を提示してもよい。これにより、ユーザは自身の足上げ姿勢を把握することができるため、意識的に足上げ運動を行うことができる。これにより、ユーザの身体能力を更に効率良く向上させることができる。
【０２２４】
実施の形態１では、体操訓練及び歩行訓練として、足を上げ下げする運動の例を説明したが、これに限定されない。体操訓練及び歩行訓練は、例えば、ツイスト運動を含んでもよい。ツイスト運動とは、ユーザがハンドル部１２を把持した状態で身体を左右方向にひねる運動を意味する。ツイスト運動は、例えば、ユーザが両足を地面に接地した状態で身体を右方向又は左方向にひねる運動、又はユーザが片足を上げた状態で身体を右方向又は左方向にひねる運動を含んでもよい。また、ツイスト運動は、ロボット１が自動で回転せずにユーザが自力で行ってもよい。あるいは、ロボット１が自動で回転して、ユーザのツイスト運動を誘導してもよい。このように、ツイスト運動を行うことによって、ユーザの足の柔軟性を高めることができる。
【０２２５】
ロボット１が自動で回転せずにユーザが自力でツイスト運動する場合について説明する。この場合、ユーザは、ロボット１のハンドル部１２を把持した状態で身体を左右方向にひねる。このとき、ロボット１はユーザのツイスト運動によって回転する。ツイスト運動の回転量は、例えば、ロボット１の後方側に配置される２つの回転体２０の回転量によって算出してもよい。訓練シナリオ生成部１８は、左方向のツイスト運動の回転量と右方向のツイスト運動の回転量とを比較し、比較結果に基づいて訓練シナリオを補正してもよい。
【０２２６】
例えば、訓練シナリオ生成部１８の歩行訓練シナリオ生成部３１は、比較結果に基づいて、歩行ルート上のコーナーの数を変更してもよい。一例では、左方向に比べて右方向へのツイスト運動の回転量が少ない場合、歩行訓練シナリオ生成部３１は、左方向へ旋回するコーナーの数と比べて右方向へ旋回するコーナーの数が多くなるように歩行ルートを補正してもよい。
【０２２７】
ロボット１が自動で回転して、ユーザのツイスト運動を誘導する場合について説明する。この場合、歩行支援部１５は、ユーザが片足を上げたときにロボット１の移動方向を補正する。例えば、ユーザが片足を上げたとき、歩行支援部１５は、ロボット１の移動方向を、足を上げている方向へ補正し、ロボット１を自動で回転させる。その後、ユーザの片足が下がるときに、歩行支援部１５は、ロボット１の移動方向を元に戻して、ロボット１を元の位置に戻す。
【０２２８】
一例では、ユーザが右足をあげたとき、歩行支援部１５は、ロボット１の移動方向を右方向へ補正し、ロボット１を自動で右回転させる。ユーザが右足を下げるとき、歩行支援部１５は、ロボット１の移動方向を左方向へ補正し、ロボット１を自動で左回転させる。このようにして、ロボット１は自動で回転することによって、ユーザのツイスト運動を誘導してもよい。
【０２２９】
歩行支援部１５は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの足を上げている方向を推定してもよい。例えば、歩行支援部１５は、ハンドル部１２において右手側の下方向への荷重（Ｆｚ−）が大きい場合、足が右方向に向いていると推定してもよい。また、歩行支援部１５は、ハンドル荷重に基づいて、ユーザの足を下ろす動作を推定してもよい。
【０２３０】
歩行支援部１５は、歩行中に取得した左右の足の歩幅の差異に基づいてツイスト運動の回転量を算出してもよい。左右の足の歩幅は、ハンドル荷重のピーク値間の時間と、回転体２０の回転数とに基づいて算出してもよい。また、左右の足の推定は、ハンドル荷重の変化に基づいて行われてもよい。
【０２３１】
体操訓練及び歩行訓練としては、ツイスト運動の他に、片足踵上げ、片足つま先上げ、両足踵上げ、両足つま先上げ、及び／又はスクワットなどの運動を含んでいてもよい。これらの運動を行うことによって、ユーザの身体能力を更に効率良く向上させることができる。また、これらの運動におけるユーザの姿勢についても、検知部１３で検知されたハンドル荷重によって推定可能である。
【０２３２】
実施の形態１では、ロボット１は、カメラ、距離センサなどを備えてもよい。姿勢推定部１７は、カメラ、距離センサ等で取得された情報に基づいて足上げ姿勢を推定してもよい。
【０２３３】
実施の形態１では、歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報に基づいて、ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する例について説明したが、これに限定されない。また、歩行姿勢推定部２６は、検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報に基づいて、ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する例について説明したが、これに限定されない。
【０２３４】
図１４は、ロボット１の変形例の主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。図１４に示すように、アクチュエータ制御部２３は、アクチュエータ２４から回転体２０の回転量の情報を取得し、回転体２０の回転量及び回転方向の情報を歩行状態推定部１４及び姿勢推定部１７に送信してもよい。
【０２３５】
歩行状態推定部１４は、アクチュエータ制御部２３から回転体２０の回転量及び回転方向の情報を受信し、回転体２０の回転量及び回転方向の情報に基づいてユーザの歩行速度及び歩行方向を推定してもよい。
【０２３６】
また、歩行姿勢推定部２６は、アクチュエータ制御部２３から回転体２０の回転量及び回転方向の情報を受信し、回転体２０の回転量及び回転方向の情報に基づいて、ユーザが歩行しているときの足上げ姿勢を推定してもよい。
【０２３７】
実施の形態１では、ロボット１を用いて、体操訓練と歩行訓練とを別々に行う例について説明したが、これに限定されない。例えば、ユーザは、歩行中において歩行訓練を行い、歩行中の休憩している間に体操訓練を行ってもよい。言い換えると、歩行訓練中にユーザが立ち止まって休憩するときに体操訓練を行ってもよい。
【０２３８】
例えば、ロボット１は、回転体２０の回転量の情報に基づいてロボット１が移動しているか又は停止しているかを推定し、歩行訓練と体操訓練とを切り替えてもよい。あるいは、ロボット１は、ハンドル荷重の情報に基づいてロボット１が移動しているか又は停止しているかを推定し、歩行訓練と体操訓練とを切り替えてもよい。ハンドル荷重の情報としては、例えば、Ｆｙ及びＭｙの変化の情報を用いてもよい。
【０２３９】
また、ロボット１を用いて、体操訓練と歩行訓練とのうちいずれか一方を行ってもよい。
【０２４０】
実施の形態１では、ロボット１は、歩行状態推定部１４を備える例について説明したが、これに限定されない。歩行状態推定部１４は、ロボット１の必須の構成ではない。ロボット１が歩行状態推定部１４を備えない場合、歩行支援部１５は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ロボット１の負荷を決定してもよい。例えば、歩行支援部１５は、ハンドル荷重の情報と回転体の回転数の情報とに基づいてロボット１の移動速度及び移動方向を決定してもよい。このような構成であっても、ユーザの身体能力を向上させることができる。
【０２４１】
実施の形態１では、歩行支援部１５は、ユーザの歩行運動に対してロボット１が与える負荷の例として、ロボット１の移動速度及び移動方向を説明したが、これに限定されない。ロボット１が与える負荷は、ユーザの身体能力を向上させる訓練を行うことができる負荷であればよい。例えば、ロボット１が与える負荷は、ユーザの移動方向へロボット１を押すために必要な力であってもよい。具体的には、歩行支援部１５は、ハンドル荷重に基づいて、ユーザがハンドルを押す力に対して、移動方向に対して反力となる負荷を与える力を決定してもよい。その結果として、ロボット１の移動速度及び移動方向を決定してもよい。負荷はロボット１を押して歩くときの力を要する運動負荷ともなり得るし、歩行中の支えともなり得る。このような構成により、ユーザの身体能力を向上させることができる。
【０２４２】
（実施の形態２）
本開示の実施の形態２に係る歩行訓練ロボットについて説明する。なお、実施の形態２では、主に実施の形態１と異なる点について説明する。実施の形態２においては、実施の形態１と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態２では、実施の形態１と重複する記載は省略する。
【０２４３】
実施の形態２では、ユーザが歩行した歩行ルートの複雑さを判定する判定部を備える点が、実施の形態１と異なる。
【０２４４】
［歩行訓練ロボットの制御構成］
図１５は、実施の形態２に係る歩行訓練ロボット１Ａ（以下、「ロボット１Ａ」と称する）の制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。図１６は、ロボット１Ａの主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。
【０２４５】
図１５及び図１６に示すように、実施の形態２では、ロボット１Ａは、ユーザが歩行した歩行ルートの複雑さを判定する判定部３２を備える。
【０２４６】
判定部３２は、歩行訓練においてユーザが実際に歩行した歩行ルートの複雑さを判定する。判定部３２は、例えば、歩行ルートの距離、コーナー数、歩行時間などの情報に基づいて歩行ルートの複雑さを判定する。歩行ルートの複雑さとは、ユーザが歩行ルートを歩行する難易度を意味する。
【０２４７】
実施の形態２では、判定部３２は、回転体２０の回転量及び回転方向に基づいて、歩行ルートの複雑度を算出する。判定部３２は、アクチュエータ制御部２３から回転体２０の回転量及び回転方向の情報を取得する。
【０２４８】
複雑度とは、歩行ルートの複雑さを数値化した評価値である。例えば、歩行ルートの距離が長く、コーナー数が多くなるほど複雑度の値は大きくなる。
【０２４９】
例えば、判定部３２は、複雑度の算出式として、「（複雑度）＝（一定距離あたりの回転角度の積算値）×（回転方向の逆転回数）」を用いて複雑度を算出してもよい。なお、判定部３２による複雑度の算出式は例示であって、この算出式に限定されない。
【０２５０】
判定部３２は、算出された複雑度に基づいて、歩行ルートの複雑さを「高」、「中」、「低」に分けて判定してもよい。例えば、判定部３２は、複雑度の値が第１閾値より大きい場合、複雑さ「高」と判定し、複雑度の値が第１閾値より小さい第２閾値より小さい場合、複雑さ「低」と判定し、複雑度の値が第１閾値と第２閾値との間にある場合、複雑さ「中」と判定してもよい。
【０２５１】
一例として、図８Ａに示す第１歩行ルートＲ１は、判定部３２によって複雑さ「低」と判定される。また、図８Ｂに示す第２歩行ルートＲ２は、判定部３２によって複雑さ「高」と判定される。
【０２５２】
また、判定部３２は、体操訓練及び歩行訓練におけるユーザの左右の足上げの偏りを判定する。判定部３２は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げの左右の偏りを判定する。具体的には、判定部３２は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいてユーザの足上げの左右の偏りを判定する。
【０２５３】
実施の形態２では、判定部３２は、例えば、検知部１３で検知された足を上げたときのＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの足上げの左右の偏りを判定する。
【０２５４】
例えば、判定部３２は、ユーザの左右の足において、足を上げたときのＭｙのモーメントの変化量を比較し、ユーザの足上げの左右の偏りを判定する。比較した結果、右足を上げたときのＭｙのモーメントの変化量と比べて、左足を上げたときのＭｙのモーメントの変化量が大きい場合、判定部３２は、左足の足上げ量が右足の足上げ量よりも大きいと判定する。即ち、判定部３２は、左足が右足に比べて上がっていると判定する。
【０２５５】
また、判定部３２は、ユーザの左右の足において、足を上げたときのＭｙのモーメントの加速度を比較し、ユーザの足上げの左右の偏りを判定してもよい。判定部３２は、加速度が大きい方の足が勢いよく上がっていると判定してもよい。
【０２５６】
また、判定部３２は、足を上げたときのＭｙのモーメントの波形情報からユーザの歩行のリズムを推定し、ユーザの左右の足のそれぞれの足上げ時間を取得してもよい。判定部３２は、ユーザの左右の足上げ時間とロボット１の移動距離とに基づいて、左右の足のそれぞれの歩幅を算出してもよい。判定部３２は、ユーザの左右の足において、足上げ量及び歩幅に基づいて、左右の足の偏りを判定してもよい。
【０２５７】
判定部３２は、歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りの情報を、複雑さ及び偏り情報データベース３３に送信する。複雑さ及び偏り情報データベース３３は、判定部３２で判定された歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りの情報を記憶する。
【０２５８】
訓練シナリオ生成部１８は、判定部３２で判定された歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りに基づいて、訓練シナリオを補正する。実施の形態２では、歩行訓練シナリオ生成部３１が、体操姿勢、歩行姿勢、歩行ルートの複雑さ、及びユーザの足上げの左右の偏りに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。
【０２５９】
訓練シナリオ生成部１８は、姿勢情報データベース２９から体操姿勢及び歩行姿勢の情報を取得し、複雑さ及び偏り情報データベース３３から歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りの情報を取得する。訓練シナリオ生成部１８は、取得した体操姿勢、歩行姿勢、歩行ルートの複雑さ、及びユーザの足上げの左右の偏りに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。
【０２６０】
例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの歩行ルートの複雑さが「高」であった場合、ロボット１を押すときの重さを下げる等のロボット１の制御によってユーザにかかる身体的負荷を下げるように歩行訓練シナリオを補正してもよい。あるいは、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの足上げの左右の偏りが生じている場合、ユーザに対して足上げ姿勢を矯正する指示を含む歩行訓練シナリオに補正してもよい。
【０２６１】
［歩行訓練ロボットの制御の例］
歩行訓練ロボット１Ａの制御の例として、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御について説明する。
【０２６２】
ロボット１Ａの制御の例では、実施の形態１の制御の第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う。また、体操訓練結果は、実施の形態１の制御の第１例で取得されたものを用いる。
【０２６３】
図１７は、ロボット１Ａにおいて、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１７に示すように、ロボット１Ａの制御の例のステップＳＴ６１〜ＳＴ６６は、実施の形態１の制御の第４例のステップＳＴ５１〜ＳＴ５６と同じであるため、説明を省略する。ステップＳＴ６６において歩行訓練が終了していると決定された後の制御の例について説明する。
【０２６４】
ステップＳＴ６７において、判定部３２は、歩行ルートの複雑さを判定する。具体的には、判定部３２は、歩行訓練における回転体２０の回転量及び回転方向に基づいて、ユーザが実際に歩行した歩行ルートの複雑度を算出する。判定部３２は、算出した複雑度の値に基づいて、歩行ルートの複雑さを判定する。判定部３２は、歩行ルートの複雑さの情報を複雑さ及び偏り情報データベース３３に送信する。
【０２６５】
ステップＳＴ６８において、判定部３２は、歩行訓練時のユーザの足上げの左右の偏りを判定する。具体的には、判定部３２は、検知部１３で検知された足を上げたときのＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの足上げの左右の偏りを判定する。判定部３２は、ユーザの足上げの左右の偏りの情報を複雑さ及び偏り情報データベース３３に送信する。
【０２６６】
ステップＳＴ６８において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢、歩行姿勢、歩行ルートの複雑さ及び左右の偏りに基づいて歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、実施の形態１の制御の第１例で取得した体操姿勢の情報（図１０のステップＳＴ２３参照）と、ステップＳＴ６３で取得した歩行姿勢の情報と、ステップＳＴ５７で取得した歩行ルートの複雑さの情報と、ステップＳＴ６８で取得したユーザの足上げの左右の偏りの情報と、に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。
【０２６７】
このように、ロボット１Ａは、ステップＳＴ６１〜６９を実行することによって、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。これにより、ユーザにより適した歩行訓練シナリオを作成することができる。
【０２６８】
なお、実施の形態２では、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する例について説明したが、これに限定されない。
【０２６９】
例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行ルートの複雑さ及び左右の偏りの少なくともいずれか一方に基づいて、歩行訓練シナリオを補正してもよい。言い換えると、図１７に示すフローチャートは、ステップＳＴ６７とステップＳＴ６８のうち少なくともいずれか一方を含んでいればよい。この場合、ステップＳＴ６９において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行ルートの複雑さ及び／又は左右の偏りの情報に基づいて、歩行訓練シナリオを補正してもよい。
【０２７０】
ステップＳＴ６９において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢の情報を用いずに歩行訓練シナリオを補正してもよい。
【０２７１】
また、図１７に示すフローチャートは、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて、体操訓練シナリオを補正するステップを含んでもよい。
【０２７２】
［効果］
実施の形態２に係る歩行訓練ロボット１Ａによれば、以下の効果を奏することができる。
【０２７３】
歩行訓練ロボット１Ａによれば、歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りに基づいて、訓練シナリオを補正することができる。これにより、ユーザの足上げ姿勢に加えて、歩行ルートの複雑さ及び足上げの左右の偏りに応じて、訓練シナリオを補正することができる。その結果、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。
【０２７４】
本開示をある程度の詳細さをもって各実施形態において説明したが、これらの実施形態の開示内容は構成の細部において変化してしかるべきものである。また、各実施形態における要素の組合せや順序の変化は、本開示の範囲及び思想を逸脱することなく実現し得るものである。
【産業上の利用可能性】
【０２７５】
本開示は、ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットに適用可能である。
【符号の説明】
【０２７６】
１、１Ａ  歩行訓練ロボット
１１  本体部
１２  ハンドル部
１３  検知部
１４  歩行状態推定部
１５  歩行支援部
１６  移動装置
１７  姿勢推定部
１８  訓練シナリオ生成部
１９  提示部
２０  回転体
２１  駆動部
２２  駆動力算出部
２３  アクチュエータ制御部
２４  アクチュエータ
２５  体操姿勢推定部
２６  歩行姿勢推定部
２７  体操姿勢情報データベース
２８  歩行姿勢情報データベース
２９  姿勢情報データベース
３０  体操訓練シナリオ生成部
３１  歩行訓練シナリオ生成部
３２  判定部
３３  複雑さ及び偏り情報データベース
【図１】
2019205817.tif 000003
【図２】
2019205817.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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