(57)【要約】【課題】パワーアシスト装置などを円滑に制御するために、装着者の動作意志を早期に予測する。【解決手段】関節屈曲動作予測装置は、手指関節の屈曲角度を検出する角度センサ１と、角度センサ１を関節に沿わせて装着するための装着部２と、角度センサ１の出力に基づいて関節の屈曲角速度を演算する角速度演算部３と、関節の屈曲角度および屈曲角速度と関節の最終的屈曲状態との対応関係を定義するアルゴリズムを記憶するアルゴリズム記憶部５と、角度センサ１の出力および角速度演算部３の出力に基づいて、記憶されたアルゴリズムにより関節の最終的屈曲状態を予測する予測判定部４と、を有する。予測判定部４は、把持動作を開始する状態の手指関節に特有の屈曲角度および屈曲角速度の条件を開始条件として、この開始条件を満たしたときに、関節の最終的屈曲状態の予測を行なう。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
関節の屈曲角度を検出する角度センサと、
前記角度センサを関節に沿わせて装着するための装着部と、
前記屈曲角度に基づいて関節の屈曲角速度を演算する角速度演算部と、
前記関節の屈曲角度および屈曲角速度と関節の最終的屈曲状態との対応関係を定義するアルゴリズムを記憶するアルゴリズム記憶部と、
前記屈曲角度および屈曲角速度に基づいて、前記アルゴリズムにより関節の最終的屈曲状態を予測する予測判定部と、
を有することを特徴とする関節屈曲動作予測装置。
【請求項２】
前記予測判定部は、把持動作を開始する状態の手指関節に特有の屈曲角度および屈曲角速度の条件を開始条件として、この開始条件を満たしたときに、前記関節の最終的屈曲状態の予測を行なうものであること、を特徴とする請求項１に記載の関節屈曲動作予測装置。
【請求項３】
前記角度センサは一つの手の複数の手指関節の屈曲角度を個別に検出するものであって、
前記アルゴリズムは一つの手の複数の手指関節の屈曲角度および屈曲角速度とその複数の手指関節の最終的屈曲状態との対応関係を定義するものであり、
前記予測判定部は、前記複数の屈曲角度およびそれらに基づく複数の屈曲角速度に基づいて、前記アルゴリズムによりその手の手指関節の最終的屈曲状態を予測するものであること、
を特徴とする請求項２に記載の関節屈曲動作予測装置。
【請求項４】
前記角度センサは、一つの手の母指の一つの関節の屈曲角度ａと、同じ手の示指および中指のいずれかの第２関節の屈曲角度ｂ２と、同じ手の薬指および小指のいずれかの第２関節の屈曲角度ｃ２と、同じ手の示指、中指、薬指および小指のいずれかの第３関節の屈曲角度ｄ３とを検出するものであって、
前記アルゴリズムは前記角度センサに基づく各関節の屈曲角度およびそれらの屈曲角度に基づく屈曲角速度と当該手の手指関節の最終的屈曲状態との対応関係を定義するものであること、
を特徴とする請求項３に記載の関節屈曲動作予測装置。
【請求項５】
前記開始条件はつぎの要件（Ａ）または要件（Ｂ）のいずれか少なくとも一方を満足することであることを特徴とする請求項４に記載の関節屈曲動作予測装置。
要件（Ａ）：
前記屈曲角度ａが所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｂ２が所定の下限値と上限値の間にあるか、または、前記屈曲角度ｄ３が所定の下限値と上限値の間にあり、かつ、
前記屈曲角度ｂ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｄ３に係る角速度が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ａに係る角速度が所定の下限値よりも大きい。
要件（Ｂ）：
前記屈曲角度ａが所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｂ２が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｂ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きい。
【請求項６】
前記アルゴリズムは、つぎの要件（Ｃ）または要件（Ｄ）のいずれか少なくとも一方を満足する場合に、当該手の手指関節の最終的屈曲状態は「にぎる」であると予測するものであること、を特徴とする請求項４または請求項５に記載の関節屈曲動作予測装置。
要件（Ｃ）：
前記屈曲角度ｂ２が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｄ３が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｂ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きい。
要件（Ｄ）：
前記屈曲角度ｂ２が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｂ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きい。
【請求項７】
前記アルゴリズムは、
前記屈曲角度ｂ２が所定の下限値と上限値の間にあり、かつ、
前記屈曲角度ｄ３が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２が所定の上限値よりも小さく、かつ、
前記屈曲角度ｂ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２に係る角速度が所定の下限値よりも大きい、
という要件を満足する場合に、当該手の手指関節の最終的屈曲状態は「つかむ」であると予測するものであること、を特徴とする請求項４ないし請求項６のいずれか一項に記載の関節屈曲動作予測装置。
【請求項８】
前記アルゴリズムは、
前記屈曲角度ｂ２が所定の下限値と上限値の間にあり、かつ、
前記屈曲角度ｄ３が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｄ３に係る角速度が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ａに係る角速度が所定の下限値よりも大きく、かつ、
前記屈曲角度ｃ２と前記屈曲角度ｂ２との差の絶対値が所定の下限値よりも大きい、
という要件を満足する場合に、当該手の手指関節の最終的屈曲状態は「つまむ」であると予測するものであること、を特徴とする請求項４ないし請求項７のいずれか一項に記載の関節屈曲動作予測装置。
【請求項９】
角度センサを関節に沿わせて装着するステップと、
前記角度センサによって関節の屈曲角度を検出するステップと、
前記屈曲角度に基づいて関節の屈曲角速度を演算するステップと、
前記関節の屈曲角度および屈曲角速度と関節の最終的屈曲状態との対応関係を定義するアルゴリズムを記憶するステップと、
前記屈曲角度および屈曲角速度に基づいて、前記アルゴリズムにより関節の最終的屈曲状態を予測するステップと、
を有することを特徴とする関節屈曲動作予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
人体などの関節の屈曲動作におけるパワーアシストなどに利用可能な関節屈曲動作予測のための装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人体に装着して人間の力をアシストするパワーアシスト機器においては、装着者の動作に追従してスムーズな動作を行なうための制御方法が装着者の負担および違和感を低減するために重要となる。理想的には、機器が装着者の意思を検知して自律運転し、操作していることを感じさせない駆動制御技術が望まれている。
【０００３】
パワーアシスト機器の一例として、特許文献１に記載された装着型パワーアシスト装置が知られている。これは人の手首または手指の屈曲動作を、空気圧によって湾曲するアクチュエータを利用してアシストする装置である。
【特許文献１】特開２００６−２９４号公報
【非特許文献１】鎌倉矩子  ほか、健常手の把握様式、リハビリテーション医学，ｖｏｌ．１５，ｎｏ．２，１９７８，６５−８２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１ではアシストグラブの制御方法については特に触れられていない。
【０００５】
論文等で発表されているパワーアシスト機器の制御方法としては、アシストされる位置とは別の場所の動作をトリガとして動かすものが多い。たとえば右手のアシストをする場合に、左手に取り付けたコントローラを動かすことで右手が同時に動く、といった具合である。ただしこの方式は、アシスト動作を行なうために別の動作を犠牲にするという負担が生じる。
【０００６】
人間の意志を検出する方法としては筋電位や神経電位を利用する方法が報告されている。筋電位は筋肉が収縮する前に検出される信号であるため、筋電位によって人の動作を事前に予測することが可能である。しかし、力がアシストされると慣れて筋電位が微弱になる、手のように細い筋肉が集まっている部位では筋電位の測定は難しい、筋電位測定のために電極針を皮膚の適切な位置に取り付ける必要があるなど、応用には課題が多い。脳波、神経電位についても信号が微弱であったりするなど、筋電位と同様に課題の多い技術である。
【０００７】
この発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、パワーアシスト装置などを円滑に制御するために、装着者の動作意志を早期に予測することが可能な装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明に係る関節屈曲動作予測装置は、関節の屈曲角度を検出する角度センサと、前記角度センサを関節に沿わせて装着するための装着部と、前記屈曲角度に基づいて関節の屈曲角速度を演算する角速度演算部と、前記関節の屈曲角度および屈曲角速度と関節の最終的屈曲状態との対応関係を定義するアルゴリズムを記憶するアルゴリズム記憶部と、前記屈曲角度および屈曲角速度に基づいて、前記アルゴリズムにより関節の最終的屈曲状態を予測する予測判定部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る関節屈曲動作予測方法は、角度センサを関節に沿わせて装着するステップと、前記角度センサによって関節の屈曲角度を検出するステップと、前記屈曲角度に基づいて関節の屈曲角速度を演算するステップと、前記関節の屈曲角度および屈曲角速度と関節の最終的屈曲状態との対応関係を定義するアルゴリズムを記憶するステップと、前記屈曲角度および屈曲角速度に基づいて、前記アルゴリズムにより関節の最終的屈曲状態を予測するステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、装着者の動作意志を早期に予測することが可能となり、パワーアシスト装置などを円滑に制御することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１に、本発明に係る関節屈曲動作予測装置の一実施形態を示す。図１は、この実施形態を示す模式的構成図である。図示のように、この関節屈曲動作予測装置は、角度センサ１、手袋状の装着部２、角速度演算部３、予測判定部４、アルゴリズム記憶部５などを有する。角度センサ１は任意の手指の任意の数の関節部位に設置され、関節の屈曲角度を反映する値を出力する。装着部２は角度センサ１を指関節部に確実に配置する機能をもつ。角速度演算部３は角度センサ１から得られた角度の時系列データを時間微分することにより角速度を計算し、角度および角速度データを予測判定部４に出力する。予測判定部４は、角速度演算部３で得られた角度および角速度データに基づいて、あらかじめ設定されたアルゴリズムにより最終的な屈曲状態を予測し、判定結果を出力する。なお、図１の装着部２およびセンサ１の部分は、左手の甲を見た状態を示している。
【００１２】
角度センサ１は狭い関節部でも装着可能なもの、たとえば光ファイバを通る光量変化を検出する方式や、関節の屈曲により生じるワイヤ位置変化量を検出する方式のものが好ましい。具体的には、たとえば、新川電機株式会社から市販されているシェイプセンサＳ７００（商品名）や、株式会社リベックスから市販されているワイヤインパルスコーダ（商品名）などを利用できる。
【００１３】
手袋状の装着部２は、なるべく角度センサ１が正確に関節角度を測定できるよう、伸びやたるみの少ない、装着者に適した形状のものを使用することが望ましい。
【００１４】
発明者らの実験では、角速度演算部３は、一般的なパーソナルコンピュータで駆動するプログラムを使用し、１ｍｓ毎の角度情報を取得し、５０Ｈｚのローパスフィルタおよび微分フィルタにより角速度を求めた。
【００１５】
予測判定部４のアルゴリズムに関して以下詳細に説明する。
【００１６】
人間の把持動作における手指の曲げ形状は、「にぎる」、「つかむ」などのいくつかの形状パターンに分類されることが知られている（非特許文献１）。平常時の手の状態からある把持形状に向かって把持動作を行なう際の指の角度変化および角速度変化を測定すると、把持パターン毎に特徴をもつ時間遷移データが得られる。このデータは個々人で特有である。かかるデータから特徴を抽出し、形状パターンを識別する判別式を角度および角速度を利用して作成することにより、角速度演算部３から得られる数値で把持パターンを分類することができる。この分類に基づいて、判定アルゴリズムの設定値の調整により把持動作が完了する前に判別することができる。それにより、装着者の意思を検出することが可能となる。
【００１７】
発明者らは、非特許文献１に記載されているのと同様に、代表的な把持パターンを「にぎる」、「つかむ」、「つまむ」の３種類に分類し、実験を行なった。角度センサを４箇所、すなわち、母指第３関節、示指第２関節、示指第３関節、薬指第２関節に設置した。「にぎる」は円柱状のもの（たとえばＰＥＴボトルや手すり）を把持するように、手のひらの奥から５指すべてを使って包み込むような形で物を把持するパターンである。「つかむ」は板状のもの（たとえば本）を把持するように、示指から小指の４本はやや伸び親指を添えるような形の５指で物を把持するパターンである。「つまむ」は比較的小さいものを母指、示指、中指の３指で把持するパターンである。
【００１８】
発明者らの実験において予測判定部４にあらかじめ入力した条件式の例を以下に示す。
【００１９】
ここで、角度の単位は度（°）、角速度ｖの単位は度毎秒とする。また、母指第３関節の角度を「母３」、示指第２関節の角度を「示２」、示指第３関節の角度を「示３」、示指第２関節の角度を「薬２」と表す。また、角速度を「ｖ」で表し、たとえば示指第２関節の角速度を「ｖ示２」と表す。また、アンド条件を「∩」、オア条件を「∪」で表す。
【００２０】
（１）プリ動作の条件
（要件Ａ）∪（要件Ｂ）
ただし、
（要件Ａ）＝（母３＞５゜）∩｛（６０゜＞示２＞１５゜）∪（４０゜＞示３＞２０゜）｝∩（ｖ示２＞１００）∩（ｖ示３＞５０）∩（ｖ母３＞１５）
（要件Ｂ）＝（母３＞０゜）∩（示２＞２０゜）∩（薬２＞２０゜）∩（ｖ示２＞１５０）∩（ｖ薬２＞５０）
（２）プリ動作→にぎる動作の条件
（要件Ｃ）∪（要件Ｄ）
ただし、
（要件Ｃ）＝（示２＞３０゜）∩（示３＞３０゜）∩（薬２＞２０゜）∩（ｖ示２＞７０）∩（ｖ薬２＞７０）
（要件Ｄ）＝（示２＞３０゜）∩（薬２＞３０゜）∩（ｖ示２＞９０）∩（ｖ薬２＞９０）
（３）プリ動作→つかむ動作の条件
（１０゜＜示２＜３０゜）∩（示３＞２０゜）∩（薬２＜３０゜）∩（ｖ示２＞８０）∩（ｖ薬２＞８０）
（４）プリ動作→つまむ動作の条件
（０゜＜示２＜４０゜）∩（示３＞２０゜）∩（薬２＞２０゜）∩（ｖ示３＞４０）∩（ｖ母３＞１０）∩（｜薬２−示２｜＞２０゜）
さらに、図２に、予測判定部４が判定を行なうにあたってのアルゴリズムを示す。まずステップＳ１にて把持動作の「プリ動作」が判定される。プリ動作とは人間が把持動作をする直前に行なう、手の形をあらかじめ軽く曲げるような動作である。プリ動作は個々人で異なるが、把持動作の開始時に特徴的な動作である。このプリ動作は、指の角度および角速度を用いて、上記条件式で書くことができる。このプリ動作を制御アルゴリズムのトリガ信号とすることにより、アシストする関節自身の動作からトリガを得ることができる。これにより外部トリガを必要としないシステムの設計が可能である。
【００２１】
続いてステップＳ２にて、上記判定式を利用して把持パターンを決定する。判定式は装着者個々人に適した式が用意される必要がある。その結果、ステップＳ３として示すように、適切な把持パターンに分類され、分類結果が予測判定部４から出力される。発明者らの実験では、上述の、角度および角速度の閾値を利用した判定式により、ある装着者の把持動作をほぼ確実に３種類の把持パターンに分類することが可能であった。
【００２２】
ここでプリ動作について説明する。人間が把持動作を行なう時間は手を開いている時間と比べて少ないので、予測判定部４は把持動作を行なうときに動作させるのが好ましい。人間は把持動作を行なう前に、「プリシェイピング」と呼ばれる、把持対象に対応する形に手を屈曲させる性質があることが知られている。プリシェイピング形状は個人差があり、かつ同一人物でもばらつきがあるが、適切な関節角度範囲を複数設定することにより、平常時の手指の状態とプリシェイピング状態を識別することが可能である。発明者らの実験では前記判定式によりプリシェイピング動作を検出することができた。ここでは、プリシェイピング動作を「プリ動作」と呼ぶことにする。
【００２３】
プリ動作からさらに把持動作に移行する中で、指関節の動作には各把持パターン毎に明確な差異が生じてくる。図３ないし図５に、３つの把持パターンにおける示指第２関節と示指第３関節の角度変化の代表的な相関関係を示す。「にぎる」動作では５００ｍｌＰＥＴボトルを、「つかむ」動作では厚さ２４ｍｍの箱を、「つまむ」動作では直径４０ｍｍの円形物体をそれぞれ把持している。各パターンで明らかに角度変化の相関関係が異なるため、判定式の設定によっては把持動作の開始間もない状態での把持パターンの識別が可能である。ただし指の動作には個人差があり、同人物でも試行毎に一定の動作を行なうわけではないので、判定式を一般化することは難しい。なお、図３ないし図５にて角度の絶対値が負の値になっているのは、手のひらを平坦な場所に置いたときの関節角度を０°としたからである。
【００２４】
つぎに、「プリ動作」、「にぎる」、「つかむ」、「つまむ」それぞれのパターンの判定式の定め方を説明する。
【００２５】
プリ動作は、物を把持しようと意識して物の前に手を伸ばす段階にて、手指がとっている形である。角度の設定値としては、何も意識せず手を開いている状態から、多少いずれかの関節の角度が曲がっている状態である。プリ動作の形は把持しようとする物体に応じて変化するので、角度の設定に際しては実際に装着者のさまざまな物体に対する把持動作の直前の静止した手の形を測定して、角度分布で得られる測定結果が含まれるような範囲で判定式を設定する。また、角速度の設定値は、把持動作の際はプリ動作は動的に取られるため、把持動作でない状態でたまたま手の形がプリ動作と似た状態になった時にトリガがかかることのないよう、装着者の関節動作速度を考慮して適切な値を設定する。
【００２６】
「にぎる」、「つかむ」、「つまむ」の各動作の判定式は、図６ないし図１１に示すように、測定される角度変化および角速度変化の時系列データより、それぞれの把持パターンで特徴点を見出だして設定する。たとえば「にぎる」モードでは、図６に示すように示指の第２関節と第３関節の角度が両方とも大きく曲がり、かつ図７に示すように角速度が大きい。「つかむ」モードでは、図８に示すように、示指第２関節があまり屈曲しない。「つまむ」モードでは、図１０に示すように、薬指第２関節と母指が大きく屈曲する。このような定性的な特徴から角度と角速度の閾値を具体的に定めることによって判定式とした。
【００２７】
判定式が完全に独立した値で設定されていない場合、判定パターンが重複して把持パターンが一つに判定できない状態が起こりうる。図１２に本発明の実施形態となるフローチャート２を示す。図１２は、図２のフローチャート内のアルゴリズム部分（ステップＳ２およびステップＳ３）を詳細に描いたものである。ここでは各把持パターン間の状態遷移を可能とし、さらに各パターンに優先順位を付けることにより、誤判断が起こった場合に回復できること、または重複した場合の制御停止を防止することができる。
【００２８】
発明者らの実験では、優先順位を１．「にぎる」２．「つかむ」３．「つまむ」とし、たとえば以下に示すように各遷移の判定式を設定した。この結果より確実に把持形状を予測することができた。
【００２９】
（１）にぎる→つかむ動作の条件
（４０゜＜示２＜６０゜）∩（（示２−示３）＜３５゜）∩（母３＞２０゜）
（２）にぎる→つまむ動作の条件
（示２＜６０゜）∩（示３＞３０゜）∩（薬２＞５０゜）∩（母３＞２０゜）
（３）つかむ→にぎる動作の条件
（要件Ｅ）∪（要件Ｆ）
ただし、
（要件Ｅ）＝（示２＞６０゜）∩（示３＞３０゜）∩（薬２＞３０゜）
（要件Ｆ）＝（示２＞６０゜）∩（示３＞２０゜）∩（薬２＞４０゜）
（４）つかむ→つまむ動作の条件
（要件Ｇ）∪（要件Ｈ）
ただし、
（要件Ｇ）＝（２０゜＜示２＜４０゜）∩（示３＞２０゜）∩（薬２＞３０゜）∩（母３＞１５゜）
（要件Ｈ）＝示２＜薬２
（５）つまむ→にぎる動作の条件
（示２＞６０゜）∩（示３＞２０゜）∩（薬２＞２０゜）
（６）つまむ→つかむ動作の条件
（要件Ｉ）∪（要件Ｊ）
ただし、
（要件Ｉ）＝（示２＜６０゜）∩（示３＞２０゜）∩（薬２＜５゜）∩（母３＞２０゜）
（要件Ｊ）＝（示２＜６０゜）∩（示３＞２０゜）∩｛（示２／薬２）＞１．８｝
以上の実施形態の説明は単なる例示であって、本発明はこれに限定されるものではない。たとえば、上記各条件式における下限値や上限値は、個人差や目的に応じて調整すべきものである。また各条件式の形式自体も、種々に変更可能である。
【００３０】
また、「示２」（ｂ２）は示指第２関節に限らず、中指第２関節とすることができる。同様に、「薬２」（ｃ２）は薬指第２関節に限らず、小指第２関節とすることができる。また、「示３」（ｄ３）は、示指第３関節に限らず、中指、薬指または小指のいずれかの第３関節とすることができる。さらに「母３」（ａ）は母指第３関節に限らず、母指の第１関節または第２関節とすることができる。ただし上記の場合に、上限値や下限値の具体的な数値については再調整が必要である。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明に係る関節屈曲動作予測装置の一実施形態を示す模式的構成図である。
【図２】本発明に係る関節屈曲動作予測装置の一実施形態における制御フローチャートである。
【図３】異なる人による、または異なるときの「にぎる」動作における示指第２関節と示指第３関節の屈曲角度の測定結果の相関関係を示すグラフである。
【図４】異なる人による、または異なるときの「つかむ」動作における示指第２関節と示指第３関節の屈曲角度の測定結果の相関関係を示すグラフである。
【図５】異なる人による、または異なるときの「つまむ」動作における示指第２関節と示指第３関節の屈曲角度の測定結果の相関関係を示すグラフである。
【図６】「にぎる」動作における母指第３関節、示指第２関節、示指第３関節および薬指第２関節の各屈曲角度の時間変化の測定結果を示すグラフである。
【図７】図６の動作における各指関節の屈曲角度データに基づいて得られた各指関節の屈曲角速度の時間変化を示すグラフである。
【図８】「つかむ」動作における母指第３関節、示指第２関節、示指第３関節および薬指第２関節の各屈曲角度の時間変化の測定結果を示すグラフである。
【図９】図８の動作における各指関節の屈曲角度データに基づいて得られた各指関節の屈曲角速度の時間変化を示すグラフである。
【図１０】「つまむ」動作における母指第３関節、示指第２関節、示指第３関節および薬指第２関節の各屈曲角度の時間変化の測定結果を示すグラフである。
【図１１】図１０の動作における各指関節の屈曲角度データに基づいて得られた各指関節の屈曲角速度の時間変化を示すグラフである。
【図１２】本発明に係る関節屈曲動作予測装置の一実施形態における制御フローチャートであって、図２のアルゴリズム部分を詳細に示す図である。
【符号の説明】
【００３２】
１  角度センサ
２  装着部
３  角速度演算部
４  予測判定部
５  アルゴリズム記憶部
【図１】
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【図２】
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【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８】
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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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