(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行アシストロボットと、ユーザが着座する座面の座面移動を行う自動昇降型椅子とがネットワークを介して接続する生活支援システムであって、
前記自動昇降型椅子は、
ユーザの覚醒度を検知する覚醒度検知装置と、
前記覚醒度検知装置により検知した前記ユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を、前記ネットワークを介して前記歩行アシストロボットへ送信する第１通信部と、
を備え、
前記歩行アシストロボットは、
本体部と、
回転体と、前記回転体を駆動させる駆動部とを有し、前記回転体の回転により当該歩行アシストロボットを移動させる移動装置と、
前記ネットワークを介して前記覚醒度情報を受信する第２通信部と、
を備え、
前記移動装置は、前記第２通信部で受信した前記覚醒度情報に基づいて、前記回転体の回転に対する抵抗力を制御する抵抗制御部を有し、
前記抵抗制御部は、前記自動昇降型椅子による前記ユーザの立ち上がり支援が行われているとき、前記覚醒度情報に基づいて前記抵抗力を制御する、生活支援システム。
【請求項２】
前記抵抗制御部は、前記ユーザの覚醒度が低いほど、前記抵抗力を大きくする、請求項１に記載の生活支援システム。
【請求項３】
前記覚醒度検知装置は、
前記ユーザの心拍を検出する心拍検出部と、
前記心拍検出部により検出された前記心拍の揺らぎにおけるＬＦ成分とＨＦ成分とに基づいて、前記ユーザの覚醒度を算出する覚醒度算出部と、
を備える、請求項１または２に記載の生活支援システム。
【請求項４】
前記覚醒度検知装置は、
前記ユーザの脳波を検出する脳波検出部と、
前記脳波検出部により検出された前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を算出する覚醒度算出部と、
を備える、請求項１または２に記載の生活支援システム。
【請求項５】
前記歩行アシストロボットは、
前記本体部に設けられて、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出するハンドル荷重検出部と、
を備え、
前記抵抗制御部は、前記ハンドル荷重検出部によって検出される前記ハンドル荷重に基づいて、前記抵抗力の制御を終了する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の生活支援システム。
【請求項６】
前記自動昇降型椅子は、
前記座面を移動させる座面移動装置と、
前記座面移動装置による前記座面の移動を制御する座面制御装置と、
を備え、
前記座面制御装置は、前記歩行アシストロボットの前記ハンドル荷重検出部で検出された前記ハンドル荷重に基づいて、着座している前記ユーザの立ち上がる動きに対する前記座面の移動を制御する、
請求項５に記載の生活支援システム。
【請求項７】
ユーザの覚醒度を検知する覚醒度検知装置を備え、且つユーザが着座する座面の座面移動を行う自動昇降型椅子とネットワークを介して接続する歩行アシストロボットであって、
本体部と、
回転体と、前記回転体を駆動させる駆動部とを有し、前記回転体の回転により当該歩行アシストロボットを移動させる移動装置と、
前記ネットワークを介して前記ユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を受信する第２通信部とを、
備え、
前記移動装置は、前記第２通信部で受信した前記覚醒度情報に基づいて、前記回転体の回転に対する抵抗力を制御する抵抗制御部を有し、
前記抵抗制御部は、前記自動昇降型椅子による前記ユーザの立ち上がり支援が行われているとき、前記覚醒度情報に基づいて前記抵抗力を制御する、歩行アシストロボット。
【請求項８】
前記抵抗制御部は、前記ユーザの覚醒度が低いほど、前記抵抗力を大きくする、請求項７に記載の歩行アシストロボット。
【請求項９】
更に、
前記本体部に設けられて、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出するハンドル荷重検出部と、
を備え、
前記抵抗制御部は、前記ハンドル荷重検出部によって検出される前記ハンドル荷重に基づいて、前記抵抗力の制御を終了する、
請求項７または８に記載の歩行アシストロボット。
【請求項１０】
歩行アシストロボットと、ユーザが着座する座面の座面移動を行う自動昇降型椅子とがネットワークを介して接続する生活支援システムの動作方法であって、
前記自動昇降型椅子が、ユーザの覚醒度を検知するステップ、
前記自動昇降型椅子が、前記ユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を、ネットワークを介して歩行アシストロボットに送信するステップ、
前記自動昇降型椅子が、自動昇降型椅子による立ち上がり支援が開始しているかどうかを判定するステップ、
前記歩行アシストロボットが、前記自動昇降型椅子による前記ユーザの立ち上がり支援が行われているとき、前記覚醒度情報に基づいて、前記歩行アシストロボットの移動装置に備えられる駆動部により駆動され、その回転により前記歩行アシストロボットを移動させる回転体の回転に対する抵抗力を制御するステップ、
を含む、方法。
【請求項１１】
前記回転体の抵抗力を制御するステップは、前記ユーザの覚醒度が低いほど、前記抵抗力を大きくする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ユーザの覚醒度を検知するステップは、
前記自動昇降型椅子が、前記ユーザの心拍を検出するステップと、
前記自動昇降型椅子が、前記心拍の揺らぎにおけるＬＦ成分とＨＦ成分とに基づいて、前記ユーザの覚醒度を算出するステップ、
を含む、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ユーザの覚醒度を検知するステップは、
前記自動昇降型椅子が、前記ユーザの脳波を検出するステップと、
前記自動昇降型椅子が、前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を算出するステップ、
を含む、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記回転体の抵抗力を制御するステップは、前記歩行アシストロボットのハンドル部にかかるハンドル荷重に基づいて、前記抵抗力の制御を終了する、
請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、椅子から立ち上がった後のユーザのスムーズな動作の開始を支援する生活支援システム、歩行アシストロボット及び生活支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
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、高齢者は加齢に伴う身体能力の低下から宅内生活のＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）を維持することが難しくなる傾向にある。高齢者のサルコペニアなどを予防し、身体能力を維持するためには一定以上の運動を続けることで筋肉量を維持することが重要である。しかしながら、身体能力の低下により外出が困難となり、宅内に引きこもりがちな高齢者の場合は、一定の運動量を維持することが難しく、より筋肉量が減衰していくという悪循環に陥ってしまう。
【０００３】
近年、このような背景のもと、生活行動の基点となる椅子からの立ち上がり動作を支援する種々の装置が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１に開示されている立ち上がり動作アシストロボットでは、ロボットの支持部がユーザの胸部の動きに追従することにより、椅子に着座しているユーザの立ち上がり動作を補助している。
【０００５】
また、例えば、特許文献２の開示されている歯科治療椅子では、座部の上昇と連動させて、患者の肘を支えるパッド部を斜め上方に上昇させることで、患者の立ち上がり動作を補助している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−２００４０９号公報
【特許文献２】特開２０１１−１０８７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１および２の装置では、ロボットのみ、あるいは椅子のみの機能により立ち上がり動作の支援を行っており、椅子から立ち上がった後のユーザのスムーズな動作の開始を支援するという観点では、未だ改善の余地がある。
【０００８】
本開示は、前記課題を解決するもので、椅子から立ち上がった後のユーザのスムーズな動作の開始を支援することができる生活支援システム、歩行アシストロボット及び生活支援方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一態様に係る生活支援システムは、
歩行アシストロボットと、ユーザが着座する座面の座面移動を行う自動昇降型椅子とがネットワークを介して接続する生活支援システムであって、
前記自動昇降型椅子は、
ユーザの覚醒度を検知する覚醒度検知装置と、
前記覚醒度検知装置により検知した前記ユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を、前記ネットワークを介して前記歩行アシストロボットへ送信する第１通信部と、
を備え、
前記歩行アシストロボットは、
本体部と、
回転体を有し、前記回転体の回転により当該歩行アシストロボットを移動させる移動装置と、
前記ネットワークを介して前記覚醒度情報を受信する第２通信部と、
を備え、
前記移動装置は、前記第２通信部で受信した前記覚醒度情報に基づいて、前記回転体の回転に対する抵抗力を制御する抵抗制御部を有する。
【発明の効果】
【００１０】
以上のように、本開示の生活支援システムによれば、椅子から立ち上がった後のユーザのスムーズな動作の開始を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本開示の実施の形態１に係る生活支援システムの概略図である。
【図２】図２は、本開示の実施の形態１におけるロボットの外観図である。
【図３】図３は、本開示の実施の形態１における椅子の外観図である。
【図４】図４は、本開示の実施の形態１に係る生活支援システムの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に係る生活支援システムの動作を示すフローチャートである。
【図６Ａ】図６Ａは、本開示の実施の形態１に係る生活支援システムの支援動作の工程を示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、本開示の実施の形態１に係る生活支援システムの支援動作の工程を示す。
【図６Ｃ】図６Ｃは、本開示の実施の形態１に係る生活支援システムの支援動作の工程を示す。
【図６Ｄ】図６Ｄは、本開示の実施の形態１に係る生活支援システムの支援動作の工程を示す。
【図７Ａ】図７Ａは、ユーザの覚醒度の検知方法の一例を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、ユーザの覚醒度の検知方法の一例を示す図である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、ユーザの覚醒度の検知方法の一例を示す図である。
【図８】図８は、本開示の実施の形態１における椅子に着座しているユーザが立ち上がって安定歩行するまでのハンドル荷重の変化を示す図である。
【図９】図９は、心拍変動のカオス解析に基づく覚醒度推定方法のフローチャートである。
【図１０】図１０は、本開示の実施の形態２に係る生活支援システムの制御ブロック図である。
【図１１】図１１は、本開示の実施の形態２における椅子の外観図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（本開示に至った経緯）
近年、ユーザの歩行を支援する歩行アシストロボットと、ユーザが着座する座面の座面移動を行う自動昇降型椅子とをネットワークを介して接続する生活支援システムが開発されている。この生活支援システムは、歩行アシストロボットと自動昇降型椅子とによって立ち上がり支援を行うと共に歩行支援を行っている。
【００１３】
しかしながら、椅子に座っている状態におけるユーザの覚醒度が低い場合、ユーザが立ち上がり支援により立ち上がった後、安定した動作を開始することができないという課題がある。例えば、ユーザが寝起きの状態である場合、立ち上がり支援を受けて立ち上がった後、歩行アシストロボットによる歩行支援を開始すると、ユーザがふらついて倒れる場合がある。
【００１４】
本発明者らは、ユーザの覚醒度に応じて、歩行アシストロボットの移動機構である回転体の回転に対する抵抗力を制御することによって、立ち上がり後のユーザの安定した動作の開始を支援することができることを見出した。そこで、本発明者らは、以下の発明に至った。
【００１５】
本開示の一態様に係る生活支援システムは、
歩行アシストロボットと、ユーザが着座する座面の座面移動を行う自動昇降型椅子とがネットワークを介して接続する生活支援システムであって、
前記自動昇降型椅子は、
ユーザの覚醒度を検知する覚醒度検知装置と、
前記覚醒度検知装置により検知した前記ユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を、前記ネットワークを介して前記歩行アシストロボットへ送信する第１通信部と、
を備え、
前記歩行アシストロボットは、
本体部と、
回転体を有し、前記回転体の回転により当該歩行アシストロボットを移動させる移動装置と、
前記ネットワークを介して前記覚醒度情報を受信する第２通信部と、
を備え、
前記移動装置は、前記第２通信部で受信した前記覚醒度情報に基づいて、前記回転体の回転に対する抵抗力を制御する抵抗制御部を有する。
【００１６】
このような構成により、ユーザの覚醒度に基づいて、歩行アシストロボットの動作を制御することができる。その結果、自動昇降型椅子の座面移動によりユーザが立ち上がった後、歩行アシストロボットによってユーザのスムーズな歩行動作の開始を支援することができる。
【００１７】
前記生活支援システムにおいて、前記抵抗制御部は、前記ユーザの覚醒度が低いほど、前記抵抗力を大きくしてもよい。
【００１８】
このような構成により、ユーザの覚醒度が低い場合、歩行アシストロボットの移動を抑制することができる。その結果、立ち上がった後のユーザがふらついて倒れる等の危険性を小さくし、更にスムーズなユーザの歩行動作の開始を支援することができる。
【００１９】
前記生活支援システムにおいて、前記覚醒度検知装置は、
前記ユーザの心拍を検出する心拍検出部と、
前記心拍検出部により検出された前記心拍の揺らぎにおけるＬＦ成分とＨＦ成分とに基づいて、前記ユーザの覚醒度を算出する覚醒度算出部と、
を備えてもよい。
【００２０】
このような構成により、ユーザの心拍に基づいて、より容易にユーザの覚醒度を検知することができる。
【００２１】
前記生活支援システムにおいて、前記覚醒度検知装置は、
前記ユーザの脳波を検出する脳波検出部と、
前記脳波検出部により検出された前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を算出する覚醒度算出部と、
を備えてもよい。
【００２２】
このような構成により、ユーザの脳波に基づいて、より正確にユーザの覚醒度を検知することができる。
【００２３】
前記生活支援システムにおいて、前記歩行アシストロボットは、更に、
前記本体部に設けられて、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出するハンドル荷重検出部と、
を備え、
前記抵抗制御部は、前記ハンドル荷重検出部によって検出される前記ハンドル荷重に基づいて、前記抵抗力の制御を終了してもよい。
【００２４】
このような構成により、歩行アシストロボットのハンドル部にかかるハンドル荷重に基づいて回転体の回転に対する抵抗力の制御を終了し、歩行アシストロボットによる歩行支援をスムーズに開始することができる。
【００２５】
前記生活支援システムにおいて、前記自動昇降型椅子は、
前記座面を移動させる座面移動装置と、
前記座面移動装置による前記座面の移動を制御する座面制御装置と、
を備え、
前記座面制御装置は、前記歩行アシストロボットの前記ハンドル荷重検出部で検出された前記ハンドル荷重に基づいて、着座している前記ユーザの立ち上がる動きに対する前記座面の移動を制御してもよい。
【００２６】
このような構成により、ユーザは着座している状態からスムーズに歩行を開始することができる。
【００２７】
本開示の一態様に係る歩行アシストロボットは、
ユーザの覚醒度を検知する覚醒度検知装置とネットワークを介して接続する歩行アシストロボットであって、
本体部と、
回転体を有し、前記回転体の回転により当該歩行アシストロボットを移動させる移動装置と、
前記ネットワークを介して前記ユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を受信する第２通信部と、
備え、
前記移動装置は、前記第２通信部で受信した前記覚醒度情報に基づいて、前記回転体の回転に対する抵抗力を制御する抵抗制御部を有する。
【００２８】
このような構成により、ユーザの覚醒度に基づいて、歩行アシストロボットの動作を制御することができる。その結果、歩行アシストロボットによってユーザのスムーズな歩行動作の開始を支援することができる。
【００２９】
前記歩行アシストロボットにおいて、前記抵抗制御部は、前記ユーザの覚醒度が低いほど、前記抵抗力を大きくしてもよい。
【００３０】
このような構成により、ユーザの覚醒度が低い場合、歩行アシストロボットの移動を抑制することができる。その結果、更にスムーズなユーザの歩行動作の開始を支援することができる。
【００３１】
前記歩行アシストロボットにおいては、更に、
前記本体部に設けられて、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出するハンドル荷重検出部と、
を備え、
前記抵抗制御部は、前記ハンドル荷重検出部によって検出される前記ハンドル荷重に基づいて、前記抵抗力の制御を終了してもよい。
【００３２】
このような構成により、歩行アシストロボットのハンドル部にかかるハンドル荷重に基づいて回転体の回転に対する抵抗力の制御を終了し、歩行アシストロボットによる歩行支援をスムーズに開始することができる。
【００３３】
本開示の一態様に係る生活支援方法は、
ユーザの覚醒度を検知するステップ、
前記ユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を、ネットワークを介して歩行アシストロボットに送信するステップ、
前記覚醒度情報に基づいて、前記歩行アシストロボットの移動装置に備えられる回転体の回転に対する抵抗力を制御するステップ、
を含む。
【００３４】
このような構成により、ユーザの覚醒度に基づいて、歩行アシストロボットの動作を制御することができる。その結果、歩行アシストロボットによってユーザのスムーズな歩行動作の開始を支援することができる。
【００３５】
前記生活支援方法において、前記回転体の抵抗力を制御するステップは、前記ユーザの覚醒度が低いほど、前記抵抗力を大きくしてもよい。
【００３６】
このような構成により、ユーザの覚醒度が低い場合、歩行アシストロボットの移動を抑制することができる。その結果、更にスムーズなユーザの歩行動作の開始を支援することができる。
【００３７】
前記生活支援方法において、前記ユーザの覚醒度を検知するステップは、
前記ユーザの心拍を検出するステップと、
前記心拍の揺らぎにおけるＬＦ成分とＨＦ成分とに基づいて、前記ユーザの覚醒度を算出するステップ、
を含んでもよい。
【００３８】
このような構成により、ユーザの心拍に基づいて、より容易にユーザの覚醒度を検知することができる。
【００３９】
前記生活支援方法において、前記ユーザの覚醒度を検知するステップは、
前記ユーザの脳波を検出するステップと、
前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を算出するステップ、
を含んでもよい。
【００４０】
このような構成により、ユーザの脳波に基づいて、より正確にユーザの覚醒度を検知することができる。
【００４１】
前記生活支援方法において、前記回転体の抵抗力を制御するステップは、前記歩行アシストロボットのハンドル部にかかるハンドル荷重に基づいて、前記抵抗力の制御を終了してもよい。
【００４２】
このような構成により、歩行アシストロボットのハンドル部にかかるハンドル荷重に基づいて回転体の回転に対する抵抗力の制御を終了し、歩行アシストロボットによる歩行支援をスムーズに開始することができる。
【００４３】
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。
【００４４】
（実施の形態１）
［全体構成］
図１は、実施の形態１に係る生活支援システム１の構成を示す。図１に示すように、生活支援システム１は、歩行アシストロボットであるロボット２と、立ち上がり支援用椅子である椅子３とを備える。実施の形態１では、ロボット２として、例えば、ユーザの押す力によって移動する自律移動型ロボットが用いられている。また、実施の形態１では、椅子３として、自動昇降型椅子が用いられている。実施の形態１では、例えば、ロボット２および椅子３の両者が通信ネットワークを介して接続されることにより、生活支援システム１が構成されている。また、ロボット２の外観図を図２に示し、椅子３の外観図を図３に示す。図１に示す例では、ロボット２と、椅子３とは、床面の上に配置されている。
【００４５】
（歩行アシストロボットの構成）
図１及び図２に示すように、歩行アシストロボットに対応するロボット２は、本体部２１と、本体部２１を自立させた状態にて移動させる移動装置２２と、本体部２１に設けられて、ユーザが把持可能なハンドル部２３とを備える。
【００４６】
移動装置２２は、本体部２１の下部に設けられた複数の車輪２４と、車輪２４を回転駆動させることにより、本体部２１を移動させる駆動部２５と、車輪２４の制動を行う制動部２６と、車輪２４の回転に対する抵抗力を制御する抵抗制御部２７とを備える。
【００４７】
車輪２４は、本体部２１を自立させた状態で支持し、モータ等の駆動部２５により回転駆動されることにより、自立させた姿勢を保った状態で、本体部２１を図１に示す矢印の方向（前方向または後方向）に移動させる。なお、実施の形態１において、移動装置２２が車輪２４を用いた移動機構を備える場合を例としたが、車輪以外の回転体（走行ベルト、ローラなど）が用いられるような場合であってもよい。
【００４８】
制動部２６は、車輪２４に対して抵抗を加えることによって、車輪２４の回転を止める、または抑える制動機構を有する。制動機構は、例えば、車輪２４を挟持するブレーキを備える機構であってもよいし、駆動部２５を利用した回生ブレーキを備える機構であってもよい。
【００４９】
抵抗制御部２７は、ユーザの覚醒度に基づいて、車輪２４の回転に対する抵抗力を制御する。実施の形態１では、抵抗制御部２７は、制動部２６を制御することによって車輪２４に与える抵抗力を制御する。本明細書において、覚醒度とは、ユーザの覚醒の度合いを示す。覚醒度が低い状態は、ユーザが寝起きの状態（眠い状態）を示す。覚醒度が高い状態は、ユーザが覚醒している状態（意識がはっきりしている状態）を示す。実施の形態１において、抵抗制御部２７は、ユーザの覚醒度が低いほど、車輪２４の回転に対する抵抗力を大きくしている。
【００５０】
抵抗制御部２７は、例えば、抵抗制御部２７として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抵抗制御部２７として機能する。
【００５１】
または、抵抗制御部２７は、抵抗制御部２７として機能させる集積回路を用いて構成してもよい。
【００５２】
ハンドル部２３は本体部２１の上部に設けられており、ユーザが着座した状態および起立した状態にて、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。
【００５３】
また、ロボット２には、ハンドル部２３にかかるハンドル荷重を検出するハンドル荷重検出部２８が設けられている。ハンドル荷重検出部２８は、ハンドル部２３をユーザが把持することにより、ユーザがハンドル部２３にかける荷重を検出する。
【００５４】
例えば、椅子３に着座するユーザがハンドル部２３を把持して、立ち上がるとき、ユーザはハンドル部２３に、荷重（ハンドル荷重）をかける。ハンドル荷重検出部２８は、ユーザがハンドル部２３にかけるハンドル荷重の向き、大きさを検出する。
【００５５】
また、ハンドル荷重検出部２８ハンドル荷重検出部２８は、例えば、ユーザがハンドル部２３にかけるハンドル荷重を床面に対して鉛直方向と、水平方向とに分解し、鉛直方向と水平方向とのそれぞれの方向にかかるハンドル荷重を検出してもよい。
【００５６】
このようなハンドル荷重検出部２８としては、例えば、力センサを用いることができる。また、ハンドル荷重検出部２８にて検出されたハンドル荷重は、抵抗制御部２７に入力されて、車輪２４に対する回転の抵抗力を制御するために用いられる。実施の形態１では、抵抗制御部２７は、ハンドル荷重検出部２８にて検出されたハンドル荷重に基づいて、車輪２４に対する回転の抵抗力の制御を終了している。
【００５７】
さらに、ロボット２には、通信ネットワークを通じて椅子３から送信される情報を受信する通信部２９が設けられている。
【００５８】
（自動昇降型椅子の構成）
図１および図３に示すように、自動昇降型椅子に対応する椅子３は、ユーザが着座する座面３１と、フレーム３２と、座面移動装置３３と、座面制御装置３４と、覚醒度検知装置３５と、通信部３６とを備える。
【００５９】
なお、本明細書において、前方とは椅子３に着座した状態のユーザの正面側の向き、または椅子３の前に向かう方向（前方向）のことであり、後方とはユーザの後面側の向き、または椅子３の後ろに向かう方向（後ろ方向）のことである。
【００６０】
また、左右方向とは、椅子３の左右方向、または、ユーザの正面側の向きを基準とした左右方向のことである、例えば、図１において紙面に直交する方向が左右方向となっている。
【００６１】
座面３１は、フレーム３２により支持されている。具体的には、座面３１の前方側端部は、回動軸（図示せず）により回動可能にフレーム３２に支持されている。座面３１の後方側端部は、上下方向に機械的に伸縮する機構として、例えば、油圧式の昇降アクチュエータ３７を介してフレーム３２に支持されている。昇降アクチュエータ３７が油圧により伸縮することにより、座面３１は移動する。具体的には、図１において、例えば、昇降アクチュエータ３７が伸びることで、座面３１は、回転軸を中心として時計回りに回動する。また、図１において、伸びた昇降アクチュエータ３７が縮むことで、座面３１は、回転軸を中心として反時計回りに回動する。このように昇降アクチュエータ３７が伸縮することで床面（または、フレーム３２）に対する座面３１の角度θを変位させる（すなわち、床面に対して座面３１を角度θにて傾ける）ように座面の移動を行うことができる。
【００６２】
座面移動装置３３は、前方へ傾斜するように座面３１を移動させる。実施の形態１では、座面移動装置３３が昇降アクチュエータ３７を備えており、昇降アクチュエータ３７を伸縮させることにより、前方へ傾斜するように座面３１を移動させることができる。なお、本明細書において床面に対する座面３１の角度θは、ユーザが着座する姿勢にある座面の姿勢（例えば、略水平状態の姿勢）を基準としたときの角度変位として表している。
【００６３】
座面の姿勢が略水平状態であるとは、つまり、座面３１と床面が平行またはほぼ平行とみなせるとなる状態であり、この状態において、フレーム３２と床面とは平行な状態または、ほぼ平行とみなせる状態となる。よって、ユーザが着座する姿勢にある場合において、座面３１とフレームとの間の角度は０度または０度とみなせる値となる。
【００６４】
なお、座面３１の移動は油圧式の昇降アクチュエータ３７の他、例えば、電動モータを昇降アクチュエータ３７として用いるなど、その他様々な駆動装置を昇降アクチュエータ３７として用いることもできる。
【００６５】
座面制御装置３４は、座面移動装置３３による座面３１の移動を制御する。具体的には、座面制御装置３４は、支援制御情報に基づいて、座面移動装置３３（すなわち、昇降アクチュエータ３７）による座面３１の移動を制御する。支援制御情報とは、座面３１の移動速度に関する情報を含む。座面３１の移動速度に関する情報は、例えば、座面３１内に配置された座面荷重検出部（図示なし）により検出された座面荷重等の情報を含む。
【００６６】
座面制御装置３４は、支援制御情報に含まれる移動速度に対応する制御値を算出し、算出した制御値を座面移動装置３３へ出力する。
【００６７】
座面移動装置３３は、制御値を受け取ると、制御値に対応する移動速度で座面３１を移動させる。このようにすることで、支援制御情報に含まれる移動速度で座面３１が移動する（傾く）。
【００６８】
座面３１の移動速度とは、例えば、単位時間当たりの座面３１の移動量である。実施の形態１では、座面３１は、回転軸を中心として回動する。座面３１の移動速度とは、座面移動装置３３により単位時間当たりに座面３１を傾ける量、すなわち、座面３１を傾ける速度である。
【００６９】
座面移動装置３３により単位時間当たりに座面３１を傾ける量とは、座面３１の角度θの単位時間当たりの変位量、座面３１の角速度、座面３１の回転速度、または座面角度θの速度ともいう。
【００７０】
覚醒度検知装置３５は、ユーザの覚醒度を検知する。実施の形態１では、ユーザの心拍のＲＲ間隔の揺らぎに基づいてユーザの覚醒度を算出し、ユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を作成している。覚醒度検知装置３５は、ユーザの心拍を検出する心拍検出部３８と、心拍検出部３８によって検出された心拍に基づいてユーザの覚醒度を算出する覚醒度算出部３９とを備える。実施の形態１において、心拍検出部３８として、例えば、心拍センサに加えて、圧力センサ及び／又は荷重センサを用いることができる。心拍検出部３８は、ユーザが座面３１のどの位置に着座していても心拍を検出できるように、座面３１に複数個設けられていてもよい。
【００７１】
通信部３６は、例えば、通信ネットワークを介して、覚醒度検知装置３５で作成された覚醒度情報の送信を行う。例えば、通信部３６は、覚醒度検知装置３５で作成された覚醒度情報を、ロボット２の通信部２９へ送信する。
【００７２】
（生活支援システムの制御構成）
このような構成を有する生活支援システム１において、ユーザが立ち上がった後の安定した動作の開始を支援するための制御構成について説明する。図４は、生活支援システム１における主要な制御構成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。
【００７３】
図４に示すように、覚醒度検知装置３５は、心拍検出部３８で検出された心拍のデータを覚醒度算出部３９へ入力し、覚醒度算出部３９でユーザの覚醒度を算出する。覚醒度算出部３９で算出されたユーザの覚醒度は、覚醒度情報として通信部３６へ入力する。通信部３６へ入力された覚醒度情報は、例えば、通信ネットワークを介して、ロボット２の通信部２９へ送信される。
【００７４】
ロボット２の通信部２９へ送信された覚醒度情報は、抵抗制御部２７へ入力される。抵抗制御部２７は、入力された覚醒度情報に基づいて、車輪２４の回転に対する抵抗力を制御する。具体的には、抵抗制御部２７は、ユーザの覚醒度が低いほど、車輪２４の回転に対する抵抗力を大きくしている。すなわち、抵抗制御部２７は、ユーザの覚醒度が低い場合、車輪２４の回転に対しての制動部２６による抵抗力を大きくすることによって、ロボット２の移動を抑制止している。そして、ユーザの覚醒度が低い状態から高くなってくると、車輪２４の回転に対しての制動部２６による抵抗力を小さくすることによって、ロボット２の移動動作をスムーズにしている。なお、抵抗力の制御は、ユーザの覚醒度に応じて、連続的に抵抗力の値を変更してもよいし、段階的に予め設定した抵抗力の値に変更してもよい。
【００７５】
また、ロボット２が備えるハンドル荷重検出部２８で検出されたハンドル荷重は、抵抗制御部２７へ入力される。抵抗制御部２７は、入力されたハンドル荷重に基づいて、車輪２４の回転に対する抵抗力を制御する。具体的には、抵抗制御部２７は、ハンドル荷重が安定している場合、車輪２４の回転に対しての制動部２６による抵抗力の付与を解除する。
【００７６】
（生活支援システムの動作）
実施の形態１の生活支援システム１の動作について、図５及び図６Ａ〜６Ｄを用いて説明する。
図５は、生活支援システム１の動作を示すフローチャートである。図５のフローチャートでは、ロボット２における手順と、椅子３における手順とを並列して示すとともに、ロボット２と椅子３との間の情報の受け渡しについても示している。図６Ａ〜６Ｄは、生活支援システム１の支援動作の工程を示す。
【００７７】
図５に示すように、ステップＳ１において、覚醒度検知装置３５により、着座している状態のユーザの覚醒度を検知する（図６Ａ参照）。具体的には、心拍検出部３８により着座している状態のユーザの心拍を検出し、検出した心拍に基づいてユーザの覚醒度を検知する。覚醒度の検知方法については、後述する。
【００７８】
次に、ステップＳ２において、椅子３の立ち上がり支援が開始しているかどうかを判定する。椅子３の立ち上がり支援が開始している場合、ステップＳ３及びステップＳ４へ移行する。一方、椅子３の立ち上がり支援が開始していない場合、ステップＳ１へ戻る。
【００７９】
椅子３の立ち上がり支援が開始しているかどうかの判定の一例について説明する。椅子３は、椅子３に対するロボット２の相対位置が予め設定されている位置に対応する支援位置に位置しているかどうかを判断する。椅子３に対するロボット２の相対位置は、例えば、ロボット２に備えられた相対位置算出部によって算出される。
【００８０】
ロボット２の相対位置算出部によって算出された相対位置が、支援位置に位置していると判断された場合において、ハンドル荷重検出部２８にてハンドル荷重の検出を行う。椅子３に着座しているユーザがハンドル部２３を把持している場合、ハンドル荷重検出部２８にてハンドル荷重が検出される。ハンドル荷重検出部２８にてハンドル荷重が検出されると、ロボット２は、通信部２９を通じて、椅子３に信号を発信する。椅子３は、ロボット２からの信号を、通信部３６を通じて受信し、立ち上がり支援を開始する。
【００８１】
実施の形態１では、椅子３の立ち上がり支援が開始すると、歩行アシストロボット２が車輪２４の回転に対する抵抗力の制御を開始する。すなわち、椅子３の立ち上がり支援が開始したとき、ロボット２は、歩行支援モードから抵抗力制御モードに切り替わる。本明細書において、「歩行支援モード」とは、ロボット２がユーザの歩行を支援する動作を行うモードである。「抵抗力制御モード」とは、ロボット２が車輪２４の回転に対する抵抗力を制御するモードである。抵抗力制御モードにおいては、制動部２６によって車輪２４の回転に対する抵抗力が大きくなり、ロボット２の移動が抑制された状態となる。「ロボット２の移動が抑制された状態」とは、ロボット２の移動を完全にロックした状態ではなく、制動部２６による抵抗力よりも大きい力でロボット２を押した場合に、移動することができる状態である。
【００８２】
抵抗力制御モードは、例えば、椅子３の座面制御装置３４からの立ち上がり支援の開始に関する情報を受信することによって開始してもよい。
【００８３】
ステップＳ３において、ステップＳ１で検知したユーザの覚醒度に関する覚醒度情報を、椅子３の通信部３６からネットワークを通じて、ロボット２の通信部２９へ送信する（図６Ｂ参照）。通信部２９に送信された覚醒度情報は、抵抗制御部２７に入力され、ステップＳ５へ移行する。
【００８４】
ステップＳ４において、座面制御装置３４は、ユーザの座面荷重情報などの支援制御情報に基づいて、座面移動装置３３（すなわち、昇降アクチュエータ３７）による座面３１の移動を制御する。具体的には、座面制御装置３４による制御により、ユーザの状態に応じて、昇降アクチュエータ３７が伸びることで、座面３１が回転軸を中心として時計回りに回動する（図６Ｃ参照）。
【００８５】
ステップＳ５において、抵抗制御部２７は、ユーザの覚醒度情報に基づいて、ロボット２の車輪２４の回転に対する抵抗力を制御する。具体的には、ユーザの覚醒度が低い場合、抵抗制御部２７は、制動部２６を制御して、車輪２４の回転に対する抵抗力を大きくする。一方、ユーザの覚醒度が高い場合、抵抗制御部２７は、制動部２６を制御して、車輪２４の回転に対する抵抗力を小さくする。
【００８６】
ステップＳ６において、抵抗制御部２７は、ハンドル荷重検出部２８により検出されたハンドル荷重が安定しているかどうかを判定する（図６Ｄ参照）。ハンドル荷重が安定している場合、抵抗制御部２７は、抵抗力の制御を終了する。抵抗制御部２７による抵抗力の制御（抵抗力制御モード）が終了すると、ロボット２は、ユーザの歩行を支援するモード（歩行支援モード）に切り替わる。一方、ハンドル荷重が安定していない場合、ステップＳ５に戻り、抵抗力の制御を継続する。
【００８７】
（覚醒度の検知方法）
次に、覚醒度検知装置３５によるユーザの覚醒度の検知方法の一例を、図７Ａ〜７Ｃを用いて説明する。
【００８８】
実施の形態１では、覚醒度検知装置３５の心拍検出部３８が、ユーザの心拍を検出する。心拍検出部３８で検出した心拍に基づいて、覚醒度算出部３９がユーザの覚醒度を算出する。以下、覚醒度算出部３９で行われる覚醒度の算出の例について説明する。
【００８９】
心拍検出部３８により検出したユーザの心拍（心電図）を図７Ａに示す。図７Ａは、縦軸を電圧（ｍＶ）、横軸を時間としている。図７Ａに示すように、心電図には、一番鋭いピークである「Ｒ波」が複数含まれる。覚醒度算出部３９は、この「Ｒ波」の間隔、即ち、ＲＲ間隔を算出する。ＲＲ間隔は、それぞれ微妙に変化している。
【００９０】
算出したＲＲ間隔の変化をグラフ化したものを図７Ｂに示す。図７Ｂは、縦軸をＲＲ間隔（ｓｅｃ）、横軸を心拍数としている。図７Ｂでは、ＲＲ間隔の変化により心拍の揺らぎが表されている。
【００９１】
心拍の揺らぎの周波数にフィルタをかけてスペクトル解析したものを図７Ｃに示す。図７Ｃは、縦軸をパワースペクトル密度（ｍｓｅｃ２／Ｈｚ）、横軸を周波数（Ｈｚ）としている。図７Ｃに示すように、０．１Ｈｚ付近にピークを有するＬＦ成分と、０．２５Ｈｚ付近にピークを有するＨＦ成分が表れる。ここで、「ＬＦ成分」は、交感神経と副交感神経活動とを反映している。「ＨＦ成分」は、副交感神経活動を反映している。交感神経は、「活動している」、「緊張している」などの場合に活動するものである。副交感神経は、「休息している」、「リラックスしている」などの場合に活動するものである。
【００９２】
次に、交感神経機能の指標として、ＬＦ成分／ＨＦ成分を算出する。覚醒度算出部３９では、ＬＦ成分／ＨＦ成分が低いほどユーザの覚醒度が低く、ＬＦ成分／ＨＦ成分が高いほどユーザの覚醒度が高いと判断している。
【００９３】
（抵抗力制御モードの終了）
ロボット２が、抵抗力制御モードを終了して、歩行支援モードに切り替わる方法について、図８を用いて説明する。
図８は、椅子３に着座しているユーザが立ち上がって安定歩行するまでのハンドル荷重の変化を示す。図８に示すハンドル荷重は、ロボット２の移動方向（図１に示す前方向）に押す力を意味する。
【００９４】
図８に示すように、椅子３に着座しているユーザが立ち上がり開始時に、ロボット２のハンドル部２３に手をかける（図８の時間ｔ１）。ユーザがハンドル部２３に手をかけることによって、ハンドル部２３にかかるハンドル荷重が増大していく。ユーザが椅子３の座面から離れて立ち上がるとき、ユーザが最もハンドル部２３に寄りかかっている状態となり、ハンドル部２３にかかるハンドル荷重がピークとなる（図８の時間ｔ２）。ユーザが起立した状態になると、ハンドル荷重は減少していく。その後、起立した状態のユーザが歩行を開始する。ユーザが安定して歩行していれば、ハンドル部２３にかかるハンドル荷重は、時間ｔ２のハンドル荷重より小さい値で安定した状態となる（図８の時間ｔ３）。安定した状態とは、ハンドル荷重の変化がほぼない状態であって、ハンドル荷重が略一定となっている状態を意味する。例えば、ハンドル荷重のゆらぎが予め設定された範囲内にある状態を安定した状態という。
【００９５】
実施の形態１では、椅子３の立ち上がり支援を開始した後、ハンドル荷重検出部２８により検出されたハンドル荷重が安定している場合（例えば、図８の時間ｔ３以降）に、抵抗力制御モードを終了し、歩行支援モードに切り替えている。
【００９６】
［効果］
実施の形態１に係る生活支援システム１によれば、以下の効果を奏することができる。
【００９７】
実施の形態１に係る生活支援システム１によれば、ユーザの覚醒度に基づいて、ロボット２の車輪２４の回転に対する抵抗力を制御することができる。このような構成により、ユーザの覚醒度に応じて、ロボット２の移動を抑制することができるため、ユーザが椅子３の立ち上がり支援により立ち上がった後、スムーズに歩行動作を開始することができる。
【００９８】
生活支援システム１は、ユーザの覚醒度が低い場合、ロボット２の車輪２４の回転に対する抵抗力を大きくしている。このような構成により、覚醒度の低いユーザが、椅子３による立ち上がり支援を受けて立ち上がった後、ふらついて倒れる等の危険を小さくし、安定した歩行動作を開始することができる。
【００９９】
抵抗制御部２７により車輪２４の回転に対する抵抗力を制御した状態（抵抗力制御モード）においては、ロボット２の車輪２４を完全にロックした状態ではなく、ユーザの押す力が抵抗力よりも大きければ車輪２４の回転が可能な状態である。そのため、ユーザの押す力が強い場合（ユーザの覚醒度が高い場合）、ロボット２を移動させることが可能となり、ユーザは、立ち上がった後、スムーズに歩行を開始することができる。
【０１００】
生活支援システム１によれば、ユーザの心拍に基づいて、ユーザの覚醒度を容易に検知することができる。
【０１０１】
また、抵抗制御部２７は、ハンドル荷重検出部２８で検出されるハンドル荷重が安定している場合に、抵抗力制御モードを終了している。このように、抵抗制御部２７は、ハンドル荷重が安定すると、ユーザが覚醒度の低い状態から高い状態になったと判定し、容易に抵抗力制御モードの終了を判断することができる。
【０１０２】
なお、実施の形態１では、覚醒度の検知方法として、ユーザの心拍に基づいて、ＬＦ成分／ＨＦ成分を算出することにより、覚醒度の算出を行う例を説明したが、これに限定されない。例えば、心拍に基づく覚醒度の検知方法として、心拍変動のカオス解析に基づく覚醒度推定方法を用いてもよい。
【０１０３】
図９は、心拍変動のカオス解析に基づく覚醒度推定方法のフローチャートを示す。
図９に示すように、ステップＳ１１において、心拍検出部３８によってユーザの心拍を検出する。ステップＳ１２において、覚醒度算出部３９によってＲＲ間隔データを抽出する。ステップＳ１３において、タケンズの埋め込み定理に基づき、時間遅れ座標系の再構成を行う。ここで、時間遅れ座標系の再構成とは、ＲＲ間隔の時系列データをｘ［ｎ］（ｎはデータ点の数）、埋め込み次元をｄとすると、以下の数式で表すことができる。
【０１０４】
【数１】
0006678334.tif 000002
【０１０５】
このように、時間遅れ座標系の再構成とは、連続するｄ個のＲＲ間隔データをひとつのベクトルとみなし、各々をｄ次元空間の１点として、表現し直すことを言う。ステップＳ１４において、再構成された時間遅れ座標系の再構成次元ベクトルに対して最大リアプノフ指数解析を行う。ここで、最大リアプノフ指数が正の値になると、データがカオス的性質を有することが知られている。ステップＳ１５において、最大リアプノフ指数解析によって得られたリアプノフ指数と睡眠段階の関係式（一次式）に基づいて覚醒度を推定する。
【０１０６】
なお、実施の形態１では、椅子３が立ち上がり制御を開始したときに、ロボット２が抵抗力制御モードを開始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２は、ユーザが立ち上がりを開始してからハンドル部２３を把持するまでに抵抗力制御モードを開始すればよい。
【０１０７】
実施の形態１では、ハンドル荷重検出部２８は、底面と垂直方向へのハンドル荷重を検出してもよい。このような構成により、底面と垂直方向へのハンドル荷重が安定するようになった場合に抵抗力制御モードを終了してもよい。また、ハンドル荷重検出部２８は、ユーザの右手及び左手それぞれのハンドル荷重を検出してもよい。このような構成により、ユーザの右手及び左手で把持しているハンドル部２３にかかるハンドル荷重の左右のバランスに基づいて抵抗力制御モードを終了してもよい。ロボット２は、例えば、ハンドル荷重検出部２８で検出されるユーザの右手でかけられるハンドル荷重と左手でかけられるハンドル荷重がほぼ等しい場合に、抵抗力制御モードを終了してもよい。
【０１０８】
実施の形態１では、ロボット２として、ユーザの押す力によって移動する自律移動型ロボットが用いられる例について説明したが、これに限定されない。ロボット２は、例えば、ユーザを目的の方向に引っ張るように移動する自律移動型ロボットであってもよい。
【０１０９】
実施の形態１では、ロボット２に備える抵抗制御部２７で車輪２４の回転に対する抵抗力を制御する例を説明したが、これに限定されない。例えば、抵抗制御部２７は、椅子３に備えられ、椅子３側で抵抗力の制御を行ってもよい。
【０１１０】
実施の形態１では、座面制御装置３４は、支援制御情報として、座面荷重情報に基づいて座面移動装置３３を制御して座面３１を移動させる例について説明したが、これに限定されない。例えば、座面制御装置３４は、支援制御情報として、ユーザの姿勢情報等を含めて、座面移動装置３３を制御してもよい。
【０１１１】
実施の形態１では、通信ネットワークは、有線のネットワーク、および無線のネットワークのいずれか、または両方を含む。
【０１１２】
実施の形態１では、覚醒度算出部３９及び抵抗制御部２７は、それぞれ椅子３及びロボット２に備えられる例について説明したが、これに限定されない。例えば、覚醒度算出部３９及び抵抗制御部２７は、通信ネットワークを介して椅子３とロボット２とに接続するサーバ装置に備えられてもよい。
【０１１３】
実施の形態１では、椅子３の覚醒度算出部３９で算出された覚醒度情報を、通信部３６を通じてロボット２に送信する構成について説明したが、これに限定されない。例えば、椅子３の覚醒度算出部３９で算出された覚醒度情報は、図示しないレジスタに一旦、記憶されてもよい。
【０１１４】
ロボット２から覚醒度情報の問合せを受けた場合、レジスタから覚醒度情報を読み出して、椅子３の通信部３６を通じて覚醒度情報を取得してもよい。すなわち、ロボット２から覚醒度情報の問合せを受けたときに、通信部３６が覚醒度情報を取得して送信できるような構成であればよい。
【０１１５】
（実施の形態２）
［全体構成］
本開示の実施の形態２に係る生活支援システムについて図１０及び図１１を用いて説明する。
図１０は、実施の形態２に係る生活支援システム５１の制御ブロック図である。図１１は、実施の形態２における椅子５３の外観図である。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。
【０１１６】
図１０に示すように、生活支援システム５１は、自律移動型ロボットに対応するロボット２と自動昇降型椅子に対応する椅子５３とを備える。
【０１１７】
実施の形態２では、ユーザの脳波を検出し、検出した脳波に基づいてユーザの覚醒度を検知する点が実施の形態１と異なる。図１０及び図１１に示すように、実施の形態２は、脳波検出部５８と、覚醒度算出部５９とが覚醒度検知装置５５を構成している点が、実施の形態１と異なる。
【０１１８】
脳波検出部５８は、ユーザの脳波を検出するものである。実施の形態１では、脳波検出部５８は、例えば、α波及びθ波を検出する脳波センサである。図１１に示すように、脳波検出部５８は、椅子５３の背もたれ部分に設けられており、例えば、ユーザの頭部が接触する位置に設けられている。また、脳波検出部５８は、椅子５３の背もたれ部分に複数設けていてもよい。
【０１１９】
覚醒度算出部５９は、脳波検出部５８により検出された脳波に基づいて、ユーザの覚醒度を算出する。
【０１２０】
（覚醒度の検知方法）
実施の形態２の覚醒度の検知方法について説明する。
【０１２１】
まず、脳波センサをユーザの頭部に接触させる。この時、ユーザの後頭部付近（１０／２０法のｏ１，ｏ２，ｏｚ等）が好適であり、信号を検出しやすいことが知られている。眼球運動によるノイズが乗りにくいため等の理由による。
【０１２２】
次に、ユーザの信号波形を検出する。脳波の特徴的な波形であるα波等の有無を検知する。もし、β波が支配的であった場合にはユーザの覚醒度が高く、α波又はθ波が支配的であった場合には、覚醒度が低いと判断する。なお、α波は入眠時に出やすく、θ波は深く眠っている場合に出やすいことが知られている。
ここで、上記を用いた覚醒度の識別方法については、脳波の波形を周波数領域へ変換して（フーリエ変換）、支配的な周波数が何かによって、どの波形が優位かを検知すれば良い。その検知結果に基づいて、覚醒度を判断する。
【０１２３】
［効果］
実施の形態２に係る生活支援システム５１によれば、以下の効果を奏することができる。
【０１２４】
実施の形態２に係る生活支援システム５１によれば、ユーザの脳波に基づいて、ユーザの覚醒度を検知することができるため、ユーザの覚醒度をより正確に検知することができる。そのため、ユーザは、椅子３の立ち上がり支援により立ち上がった後、よりスムーズに歩行動作を開始することができる。
【０１２５】
脳波を用いることにより、頭部とセンサの位置ずれに強い覚醒度検知を行うことができる。
【０１２６】
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。
【０１２７】
なお、実施の形態１及び２において説明した覚醒度の検知方法は、例示であって、これらに限定されるものではない。覚醒度の検知方法としては、周知の様々な方法を採用してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１２８】
本開示は、椅子から立ち上がった後のスムーズな動作を支援する生活支援システム及び生活支援方法に適用可能である。
例えば、本開示の歩行アシストロボットと自動昇降型椅子とを備える生活支援システムは、椅子による立ち上がり支援を受けて立ち上がった後スムーズな動作を支援することができる。したがって、立ち上がり動作の支援を受けたて立ち上がった後、安定した歩行の開始を必要とするユーザに対する生活支援システムへの適用が有用である。
【符号の説明】
【０１２９】
１、５１  生活支援システム
２  ロボット
３、５３  椅子
２１  本体部
２２  移動装置
２３  ハンドル部
２４  車輪
２５  駆動部
２６  制動部
２７  抵抗制御部
２８  ハンドル荷重検出部
２９  通信部
３１  座面
３２  フレーム
３３  座面移動装置
３４  座面制御装置
３５、５５  覚醒度検知装置
３６  通信部
３７  昇降アクチュエータ
３８  心拍検出部
３９、５９  覚醒度算出部
５８  脳波検出部
θ  座面角度
【図１】
0006678334.tif 000003
【図２】
0006678334.tif 000004
【図３】
0006678334.tif 000005
【図４】
0006678334.tif 000006
【図５】
0006678334.tif 000007
【図６Ａ】
0006678334.tif 000008
【図６Ｂ】
0006678334.tif 000009
【図６Ｃ】
0006678334.tif 000010
【図６Ｄ】
0006678334.tif 000011
【図７Ａ】
0006678334.tif 000012
【図７Ｂ】
0006678334.tif 000013
【図７Ｃ】
0006678334.tif 000014
【図８】
0006678334.tif 000015
【図９】
0006678334.tif 000016
【図１０】
0006678334.tif 000017
【図１１】
0006678334.tif 000018