(57)【要約】【課題】適切な歩行動作をアシストする。【解決手段】装着者は、装着型ロボット１を着用し、エスカレータ３００に乗降して移動する。照明１００の照明光には、エスカレータ３００の踏板の速度、及び踏板の繰出ピッチが含まれた踏板情報が照明光を変調することにより重畳されている。装着型ロボット１は、照明１００の照明光を照明領域内の位置２００にて検知し、これに含まれる踏板情報を受信する。装着型ロボット１は、所定形状パターンの光を前進方向斜め下に照射して像を投影してこれを撮影し、その像の歪みから乗口の櫛板と踏板の段差を検出し、櫛板から繰り出される踏板までの距離を算出する。そして、装着型ロボット１は、踏板までの距離、及び踏板情報を用いて、装着者の足が適切に踏板に着地するように駆動する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２本の足部を制御して歩行基準面を歩行する歩行制御手段と、
光源から所定パターンの光を前進方向の前記歩行基準面に照射する照射手段と、
前記照射した光によって前記歩行基準面に投影された像を撮像する撮像手段と、
前記撮像した像の前記所定パターンからの歪みを用いて前記歩行基準面に対する段差を検出する段差検出手段と、
を具備し、
前記歩行制御手段は、前記検出した段差の手前側から向こう側に歩行する際に、前記検出した段差を基準にして前記足部を制御することを特徴とする歩行装置。
【請求項２】
前記向こう側の歩行基準面は、前記段差において前記前進方向に沿って動いており、前記歩行制御手段は、前記向こう側の歩行基準面の動きに同期して前記足部を前記向こう側の歩行基準面に置くように前記足部を制御することを特徴とする請求項１に記載の歩行装置。
【請求項３】
前記足部を前記向こう側の歩行基準面の動きに同期させるための同期情報を受信する同期情報受信手段を具備し、
前記歩行制御手段は、前記受信した同期情報を用いて前記足部を前記向こう側の歩行基準面の動きに同期させることを特徴とする請求項１、又は請求項２に記載の歩行装置。
【請求項４】
前記段差検出手段は、前記足部から前記段差までの距離を検出することを特徴とする請求項１、請求項２、又は請求項３に記載の歩行装置。
【請求項５】
前記段差は、エスカレータ、又は、動く歩道の開始位置、又は終了位置における可動部分と静止部分の間に生じる段差であることを特徴とする請求項１から請求項４までのうちの何れか１の請求項に記載の歩行装置。
【請求項６】
前記同期情報受信手段は、照明器具が発する光によって同期情報を受信することを特徴とする請求項３に記載の歩行装置。
【請求項７】
少なくとも２本の足部を制御して歩行基準面を歩行する歩行制御機能と、
光源から所定パターンの光を前進方向の前記歩行基準面に照射する照射機能と、
前記照射した光によって前記歩行基準面に投影された像を撮像する撮像機能と、
前記撮像した像の前記所定パターンからの歪みを用いて前記歩行基準面に対する段差を検出する段差検出機能と、
をコンピュータで実現する歩行プログラムであって、
前記歩行制御機能は、前記検出した段差の手前側から向こう側に歩行する際に、前記検出した段差を基準にして前記足部を制御することを特徴とする歩行プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歩行装置、及び歩行プログラムに関し、例えば、歩行をアシストするものに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、装着者の動作をアシストする装着型ロボットが注目を集めている。
装着型ロボットは、装着者の体に設置したセンサや装着者の体の動きを検知するなどして装着者の身体動作を支援するものであり、例えば、重量物を持ち上げるなどの筋肉労働を補助する場面での利用が期待されている。
【０００３】
このような技術に、特許文献１の「装着式動作補助装置、装着式動作補助装置の制御方法および制御用プログラム」がある。
この技術は、装着者に設置したセンサによって生体信号を検出し、これを用いて装着者の意思に従った動力をアクチュエータに発生させるものである。
また、通信技術の分野では、特許文献２の「通信機能を有する照明器具」がある。
この技術は、電力線によって照明体に信号を送信し、照明体から無線や光の変調により信号を送出するものである。
【０００４】
ところで、従来の装着型ロボットは、筋肉労働などをアシストするものであり、高齢者や身体障害者など、身体機能や判断能力が十分でない装着者の動作を支援する用途には適していなかった。
特に歩行アシストの場合、前進方向に存在する段差に対して如何に適切な歩行動作を行わせるかは、重要な課題であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−９５５６１号公報
【特許文献２】特開２００９−１４１７６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、適切な歩行動作をアシストすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明では、少なくとも２本の足部を制御して歩行基準面を歩行する歩行制御手段と、光源から所定パターンの光を前進方向の前記歩行基準面に照射する照射手段と、前記照射した光によって前記歩行基準面に投影された像を撮像する撮像手段と、前記撮像した像の前記所定パターンからの歪みを用いて前記歩行基準面に対する段差を検出する段差検出手段と、を具備し、前記歩行制御手段は、前記検出した段差の手前側から向こう側に歩行する際に、前記検出した段差を基準にして前記足部を制御することを特徴とする歩行装置を提供する。
請求項２に記載の発明では、前記向こう側の歩行基準面は、前記段差において前記前進方向に沿って動いており、前記歩行制御手段は、前記向こう側の歩行基準面の動きに同期して前記足部を前記向こう側の歩行基準面に置くように前記足部を制御することを特徴とする請求項１に記載の歩行装置を提供する。
請求項３に記載の発明では、前記足部を前記向こう側の歩行基準面の動きに同期させるための同期情報を受信する同期情報受信手段を具備し、前記歩行制御手段は、前記受信した同期情報を用いて前記足部を前記向こう側の歩行基準面の動きに同期させることを特徴とする請求項１、又は請求項２に記載の歩行装置を提供する。
請求項４に記載の発明では、前記段差検出手段は、前記足部から前記段差までの距離を検出することを特徴とする請求項１、請求項２、又は請求項３に記載の歩行装置を提供する。
請求項５に記載の発明では、前記段差は、エスカレータ、又は、動く歩道の開始位置、又は終了位置における可動部分と静止部分の間に生じる段差であることを特徴とする請求項１から請求項４までのうちの何れか１の請求項に記載の歩行装置を提供する。
請求項６に記載の発明では、前記同期情報受信手段は、照明器具が発する光によって同期情報を受信することを特徴とする請求項３に記載の歩行装置を提供する。
請求項７に記載の発明では、少なくとも２本の足部を制御して歩行基準面を歩行する歩行制御機能と、光源から所定パターンの光を前進方向の前記歩行基準面に照射する照射機能と、前記照射した光によって前記歩行基準面に投影された像を撮像する撮像機能と、前記撮像した像の前記所定パターンからの歪みを用いて前記歩行基準面に対する段差を検出する段差検出機能と、をコンピュータで実現する歩行プログラムであって、前記歩行制御機能は、前記検出した段差の手前側から向こう側に歩行する際に、前記検出した段差を基準にして前記足部を制御することを特徴とする歩行プログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、歩行基準面に投影した像を用いることにより、適切な歩行動作をアシストすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施の形態の概要を説明するための図である。
【図２】装着型ロボットの装着状態、及び装着ロボットシステムを示した図である。
【図３】エスカレータの乗降口における段差を検出する方法を説明するための図である。
【図４】踏板中央乗車方法によって乗車する手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】踏板中央乗車方法における歩幅歩行ピッチ算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】踏板櫛板境目乗車方法によって乗車する手順を説明するためのフローチャートである。
【図７】踏板櫛板境目乗車方法における足位置算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】櫛板中央降車方法によって降車する手順を説明するためのフローチャートである。
【図９】櫛板中央降車方法における歩幅歩行ピッチ算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】踏板櫛板境目降車方法によって降車する手順を説明するためのフローチャートである。
【図１１】踏板櫛板境目降車方法における足位置算出処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（１）実施形態の概要
図１は、本実施の形態の概要を説明するための図である。
装着者は、装着型ロボット１を着用し、エスカレータ３００に乗降して移動する。
エスカレータ３００の乗口には、照明１００が設置してあり、乗口に照明光を発光している。照明１００の照明光には、エスカレータ３００の踏板の速度、及び踏板の繰出ピッチが含まれた踏板情報が照明光を変調することにより重畳されている。
装着型ロボット１は、照明１００の照明光を照明領域内の位置２００にて検知し、これに含まれる踏板情報を受信する。
【００１１】
装着型ロボット１は、踏板情報を受信すると、所定形状パターンの光を前進方向斜め下の歩行面に照射して像を投影すると共に撮像し、その像の歪みから乗口の櫛板（コムプレート）と踏板の段差を検出して櫛板から繰り出される踏板までの距離を算出する。
そして、装着型ロボット１は、踏板までの距離、及び踏板情報を用いて、装着者の足が適切に踏板に着地するように駆動する。
【００１２】
また、エスカレータ３００の降口手前の照明１０１が発光する光にも踏板情報が含まれており、装着型ロボット１は、照明１０１の照明領域内の位置２０１にて踏板情報を受信する。
そして、装着型ロボット１は、前方斜め下に像を投影し、その歪みから櫛板と踏板の段差を検出して櫛板までの距離を算出する。なお、この像の投影は、常に投影しておいてもよいし、あるいは、節電のために踏板情報を受信してから投影してもよい。
次に、装着型ロボット１は、位置２０２で、櫛板までの距離、及び踏板情報を用いて装着者の足が適切に櫛板に着地するように駆動する。
【００１３】
降口の照明１０２が発光する光には、周辺情報地図情報が含まれており、装着型ロボット１は、照明１０２の照明領域の位置２０３で周辺地図情報を受信する。
その後、装着型ロボット１は、周辺地図情報を用いて装着者の歩行を支援する。
図１のエスカレータ３００は、一例として、下りとなっているが、上りのエスカレータも同様である。また、乗口と降口の構造が同じため、エスカレータ３００を動く歩道としてもよい。
【００１４】
（２）実施形態の詳細
図２（ａ）は、装着型ロボット１の装着状態を示した図である。
装着型ロボット１は、装着者の腰部及び下肢に装着し、装着者の歩行を支援（アシスト）するものである。なお、例えば、上半身、下半身に装着して全身の動作をアシストするものであってもよい。
【００１５】
装着型ロボット１は、腰部装着部７、歩行アシスト部２、連結部８、３軸センサ３、３軸アクチュエータ６、撮像カメラ５、光源装置４、撮像カメラ５と光源装置４を保持する撮像ユニット９、及び無線通信装置１０などを備えている。
腰部装着部７は、装着型ロボット１を装着者の腰部に固定する固定装置である。腰部装着部７は、装着者の腰部と一体となって移動する。
また、腰部装着部７は、歩行アクチュエータ１７（図２（ｂ））を備えており、装着者の歩行動作に従って連結部８を前後方向などに駆動する。
【００１６】
連結部８は、腰部装着部７と歩行アシスト部２を連結している。
歩行アシスト部２は、装着者の下肢に装着され、歩行アクチュエータ１７により前後方向などに駆動されて装着者の歩行運動を支援する。
なお、腰部装着部７、連結部８、歩行アシスト部２による歩行支援は、一例であって、更に多関節の駆動機構によって歩行支援するなど、各種の形態が可能である。
【００１７】
３軸センサ３は、腰部装着部７に設置され、腰部装着部７の姿勢などを検知する。３軸センサ３は、例えば、３次元ジャイロによる３軸角速度検出機能や３軸角加速度検出機能などを備えており、前進方向、鉛直方向、体側方向の軸の周りの回転角度、角速度、角加速度などを検知することができる。
なお、前進方向の軸の周りの角度をロール角、鉛直方向の軸の周りの角度をヨー角、体側方向の軸の周りの角度をピッチ角とする。
【００１８】
３軸アクチュエータ６は、例えば、球体モータで構成されており、撮像カメラ５と光源装置４が設置された撮像ユニット９のロール角、ヨー角、ピッチ角を変化させる。
撮像ユニット９には、光源装置４と撮像カメラ５が固定されており、３軸アクチュエータ６を駆動すると、光源装置４の照射方向（光源装置４の光軸の方向）と撮像カメラ５の撮像方向（撮像カメラ５の光軸の方向）は、相対角度を保ったまま、ロール角、ヨー角、ピッチ角を変化させる。
【００１９】
段差を検出するためには、撮像ユニット９を所定の角度で歩行基準面（地面や床面など、装着者が歩行する面）に向ける必要があるが、装着者が装着型ロボット１を装着した場合に、装着状態によって撮像ユニット９が傾くため、３軸アクチュエータ６によってこれを補正する。
【００２０】
光源装置４は、例えば、レーザ、赤外光、可視光などの光を所定の形状パターンで照射する。本実施の形態では、光源装置４は、照射方向に垂直な面に対して円形となる形状パターンで光を照射するものとするが、矩形形状、十字、点など各種の形状が可能である。また、用途に応じて、それらの形状を組み合わせたものを照射することも可能である。
【００２１】
撮像カメラ５は、被写体を結像するための光学系と、結像した被写体を電気信号に変換するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）を備えた、赤外光カメラ、可視光カメラなどで構成され、光源装置４が歩行基準面に照射した投影像を撮像（撮影）する。
光源装置４が所定の形状パターンで照射した光による投影像は、照射方向と歩行基準面の成す角度や、歩行基準面に存在する障害物（段差など）により円形から変形した（歪んだ）形状となるが、この形状を解析することにより前方に存在する段差を検知することができる。
【００２２】
撮像ユニット９は、光源装置４と撮像カメラ５が固定されており、３軸アクチュエータ６によって腰部装着部７に対するロール角、ヨー角、ピッチ角が変化する。
即ち、撮像ユニット９を３軸アクチュエータ６で駆動することにより、光源装置４と撮像カメラ５の相対的な位置を固定したまま、光源装置４と３軸アクチュエータ６の腰部装着部７に対するロール角、ヨー角、ピッチ角を変化させることができる。
【００２３】
無線通信装置１０は、照明１００が発光する光に含まれる踏板情報などの各種情報を検出する。
ここで、無線通信に照明光を用いたのは、情報を受信する箇所を照明領域に限定することができるほか、通常、エスカレータの設置箇所には照明が設置されており、これを利用すると無線通信のための新たな設備投資を低減することができるためである。
なお、照明光を用いず、通常の電波を用いた無線通信とすることも可能である。
【００２４】
図２（ｂ）は、装着型ロボット１に設置された装着ロボットシステム１５を説明するための図である。
装着ロボットシステム１５は、歩行支援機能を発揮するように装着型ロボット１を制御する電子制御システムである。
【００２５】
ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１６は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、記憶装置、各種インターフェースなどを備えた電子制御ユニットであり、装着型ロボット１の各部を電子制御する。
【００２６】
ＣＰＵは、記憶媒体に記憶された各種コンピュータプログラムを実行し、撮像カメラ５の高さを計算するほか、階段やエスカレータの段差を認識したり、歩行アクチュエータ１７を駆動して歩行支援を行ったりする。
ＣＰＵは、光源装置４、撮像カメラ５、３軸アクチュエータ６、３軸センサ３、及び無線通信装置１０とインターフェースを介して接続しており、光源装置４からの照射をオンオフしたり、撮像カメラ５から撮像データを取得したり、３軸アクチュエータ６を駆動したり、３軸センサ３から検出値を取得したり、無線通信装置１０から踏板情報を取得したりする。
【００２７】
ＲＯＭは、読み取り専用のメモリであって、ＣＰＵが使用する基本的なプログラムやパラメータなどを記憶している。
ＲＡＭは、読み書きが可能なメモリであって、ＣＰＵが演算処理などを行う際のワーキングメモリを提供する。本実施の形態では、受信した踏板情報を記憶したり、段差までの距離を計算したりするためのワーキングメモリを提供する。
【００２８】
記憶装置は、例えば、ハードディスクやＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）などで構成された大容量の記憶媒体を備えており、光源装置４の投影像を解析して階段やエスカレータなどの段差を認識するためのプログラム、歩行支援を行うためのプログラムなどの各種プログラムや、段差認識の画像認識などに使用する撮像カメラ５の高さなどのパラメータなどを記憶している。
【００２９】
歩行アクチュエータ１７は、ＥＣＵ１６からの指令に基づいて歩行アシスト部２を駆動する。
装着型ロボット１が、股関節、膝関節、足首関節などを有する多関節の場合は、各関節に歩行アクチュエータ１７が備えられており、ＥＣＵ１６は、これらを個別に制御することにより、装着型ロボット１に一体として歩行支援動作を行わせる。
【００３０】
図３の各図は、エスカレータ３００の乗降口における櫛板４０と踏板５０の段差を検出する方法を説明するための図である。
図３（ａ）は、エスカレータ３００の乗口での光の照射状態を示した図である。
エスカレータ３００の乗口は、櫛板４０と、櫛板４０の前方かつ櫛板４０より低い位置に配設された踏板（ステップ）５０を備えている。
櫛板４０の先端部分は、平坦部４１と、踏板５０にかけて形成された傾斜部４２を有しており、傾斜部４２による段差が形成されている。そして、傾斜部４２の先端からは、踏板５０が所定速度で繰り出されている。
【００３１】
図３（ｂ）は、乗口で撮像カメラ５が撮像した光源装置４の投影像２６の画像の一例である。
装着型ロボット１は、光源装置４によって所定形状パターンの光を段差に照射し、撮像カメラ５によって投影された像を撮像する。
本実施の形態では、光源装置４は円形断面の光を前進方向斜め下方に存在する歩行基準面に照射するため、歩行基準面が平面の場合、投影像２６は、前進方向を長軸とする楕円形となる。
ところが、投影像２６内に段差が存在すると、投影像２６が本来あるべき楕円形から歪み、画像認識によって当該歪みを検出することによって段差を検知することができる。
【００３２】
図３（ｂ）の例では、傾斜部４２による段差によって、櫛板４０の傾斜部４２の開始位置に対応する位置（画面フレーム３１の下端からｘピクセルの位置）、及び傾斜部４２の先端、即ち、踏板５０が繰り出される位置に対応する位置（画面フレーム３１の下端からｙピクセルの位置）に歪みが生じている。
なお、画面フレーム３１において前進する側の端を上端、装着者に近い側の端を下端とし、下端から上端までの距離をｚピクセルとする。
【００３３】
光源装置４の照射する光は、光源装置４から遠くに離れるに従って広がり、櫛板４０の傾斜は、先端にかけて基準面から低くなる方に傾斜しており、踏板５０は、櫛板４０よりも低い位置に存在する。
そのため、櫛板４０の傾斜では、櫛板４０の平坦な箇所に比べて投影像２６の幅が広がり、ステップは、櫛板４０よりも低い位置にあるため、投影像２６の幅は更に広がる。
【００３４】
このように、段差によって下に降りる場合は、画面フレーム３１の上端側で投影像２６の幅が広がる。逆に段差によって上に登る場合は、画面フレーム３１の上端側で投影像２６の幅が狭まる。
即ち、投影像２６の輪郭の歪み（不連続な箇所）によって段差の存在を認識し、投影像２６の幅によって、上りの段か下りの段かを判断することができる。
【００３５】
図３（ｃ）は、段差までの距離を求める方法を説明するための図である。
撮像カメラ５から、画面フレーム３１の下端に対応する位置までの水平距離をＣ、上端に対応する位置までの水平距離をＤ、下端から櫛板４０の傾斜部４２の開始位置までの距離ａ、下端から櫛板４０の先端部分までの距離をｂとする。
すると、画面フレーム３１のｘ、ｙ、ｚは、ａ、ｂ、（Ｄ−Ｃ）に対応するため、これらの比例式から、撮像カメラ５（即ち、装着者の位置）から櫛板４０の傾斜部４２の開始位置までの水平距離Ｃ＋ａは、次の式（１）で表される。
【００３６】
Ｃ＋ａ＝Ｃ＋ｘ（Ｄ−Ｃ）／ｚ  …  （１）
【００３７】
また、撮像カメラ５（即ち、装着者の位置）から櫛板４０の先端までの水平距離Ｃ＋ｂは、次の式（２）で表される。
これら式（１）、（２）は、記憶装置に格納されており、計算の際にＣＰＵによって読み出される。
【００３８】
Ｃ＋ｂ＝Ｃ＋ｙ（Ｄ−Ｃ）／ｚ  …  （２）
【００３９】
一般に、エスカレータ３００の乗降口の段差が小さいため、上記比例式を用いることができ、また、装着型ロボット１は、照明１００によって前方にエスカレータ３００の段差が存在することを認識するため、前方の段差に上記比例式を適用する。
なお、式（１）、（２）は、近似式の一例であって、これらと異なる式を用いてもよい。
【００４０】
図３（ｄ）は、エスカレータ３００の降口での光の照射状態を示した図であり、図３（ｅ）は、降口で撮像カメラ５が撮像した光源装置４の投影像２６の画像の一例である。
装着型ロボット１は、降口でも同様にして段差までの距離を計算することができる。
【００４１】
以下に、装着型ロボット１がエスカレータ３００に乗車する方法、及び降車する方法について説明する。
なお、エスカレータ３００に乗車する方法には、踏板中央乗車方法と踏板櫛板境目乗車方法の２種類がある。
踏板中央乗車方法は、繰り出される踏板５０の中央に足を乗せて体重を踏板５０に移動させる方法である。
【００４２】
一方、踏板櫛板境目乗車方法は、櫛板４０と踏板５０の境に足をかけ、即ち、足裏の後端側を櫛板４０に置きながら足裏のつま先側を繰り出される踏板５０の上に置き、足裏のつま先側と踏板５０の位置関係が適切となったときに体重を足裏の後端からつま先側に移動させて櫛板４０から踏板５０に乗り移る方法である。
【００４３】
また、エスカレータ３００から降車する方法には、櫛板中央降車方法と踏板櫛板境目降車方法の２種類がある。
櫛板中央降車方法は、櫛板４０の平坦部４１に足裏全体を踏み出して体重を櫛板４０に移動させる方法である。
一方、踏板櫛板境目降車方法は、足裏の後端側を踏板５０に置きながら両足の足裏のつま先側を持ち上げてつま先下に空間を形成し、櫛板４０に足が乗って引っかかりを検出したら体の重心を前に持って行く方法、即ち、櫛板４０の傾斜部４２がつま先下の空間に入り込んで足裏に当接すると歩行を開始する方法である。
装着者は、これらの乗車方法、降車方法のうち、好みの方法を選択する、または、過去のデータのアーカイブから自動で選択してＥＣＵ１６に登録しておく。
【００４４】
まず、踏板中央乗車方法について詳細に説明する。
図４（ａ）は、装着型ロボット１が踏板中央乗車方法によってエスカレータ３００に乗車する手順を説明するためのフローチャートである。
以下の動作は、ＥＣＵ１６のＣＰＵが所定のプログラムに従って行うものである。
まず、ＣＰＵは、無線通信装置１０からの出力を監視し、無線通信装置１０が設備側の通信範囲内（即ち、照明１００の照明領域内）に入ったか否かを監視する（ステップ５）。
設備側の通信範囲に入っていない場合（ステップ５；Ｎ）、ＣＰＵは、ステップ５にて監視を継続する。
【００４５】
設備側の通信内に入った場合（ステップ５；Ｙ）、無線通信装置１０は、照明１００から踏板情報を受信し、ＣＰＵは、踏板情報から、踏板５０の速度と繰出ピッチを取得してＲＡＭに記憶する（ステップ１０）。
ここで、踏板５０の繰出ピッチは、櫛板４０から新たな踏板５０が繰り出されるタイミングであり、踏板５０の速度とは、踏板５０が巡回している速度である。
なお、動く歩道の場合は、繰出ピッチが存在しないため、速度を受信すればよい。
【００４６】
次に、ＣＰＵは、踏板距離算出処理において、櫛板４０から踏板５０が繰り出される位置までの距離、即ち、櫛板４０と踏板５０の段差の端部である櫛板４０の先端までの距離を算出する（ステップ１５）。
次に、ＣＰＵは、歩幅方向ピッチ算出処理にて、踏板５０に乗るための最適な歩幅と歩行ピッチを算出する（ステップ２０）。
ここで、最適な歩幅と歩行ピッチとは、装着者の足を踏板５０の中央に乗せると共に、装着者の体に作用する負荷を最小限にする歩幅と歩行ピッチである。
【００４７】
次に、ＣＰＵは、算出した歩幅と歩行ピッチにて歩行アクチュエータ１７を駆動する（ステップ２５）。
装着者が踏板５０に足を置くと、ＣＰＵは、歩行アクチュエータ１７によって、残りの足を先に踏板５０に乗せた足に揃えて踏板５０に置く。
【００４８】
図４（ｂ）は、ステップ１５の踏板距離算出処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵは、光源装置４を駆動し、所定形状パターンの光を前方に照射する（ステップ３０）。
次に、ＣＰＵは、撮像カメラ５で投影された投影像２６を撮像し、その画像データをＲＡＭに記憶する。
そして、ＣＰＵは、画像データにおいて、ｘ、ｙの位置に該当する歪みを画像認識により検出し、ｘ、ｙまでのピクセル数をカウントする（ステップ３５）。
【００４９】
次に、ＣＰＵは、式（２）を記憶装置から読み出して、ＲＡＭに記憶したｙを代入し、踏板５０までの距離、即ち、櫛板４０の先端までの距離Ｌ１を算出してＲＡＭに記憶する（ステップ４０）。
なお、ｚ、Ｃ、Ｄなどのパラメータは、予め記憶装置に記憶されている。
【００５０】
図５は、ステップ２０の歩幅歩行ピッチ算出処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵは、乗車前の装着者の歩行速度ｖ１を取得する（ステップ５０）。
歩行速度は、歩行アクチュエータ１７が駆動する装着者の足の運動から得ることができる。また、装着型ロボット１に速度センサを登載して当該速度センサから取得してもよいし、あるいは、装着型ロボット１にナビゲーションシステムを搭載して、これから取得してもよい。
【００５１】
次に、ＣＰＵは、ＲＡＭに記憶した踏板情報から踏板５０の速度ｖ２を読み出して取得する（ステップ５５）。
次に、ＣＰＵは、ｖ１とｖ２の差を比較し（ステップ６０）、ｖ１とｖ２の差が所定値（ここでは、１０％とする）以内であれば（ステップ６０；Ｙ）、仮想歩行速度ｖ３をｖ１に設定してＲＡＭに記憶する（ステップ６５）。
【００５２】
一方、ｖ１とｖ２の差が１０％以内でない場合（ステップ６０；Ｎ）、ＣＰＵは、仮想歩行速度ｖ３をｖ２に設定してＲＡＭに記憶する（ステップ７０）。
ここで、仮想歩行速度は、最終的な歩行速度を決定するための暫定的な歩行速度である。
【００５３】
次に、ＣＰＵは、櫛板４０の先端までの距離Ｌ１をＲＡＭ（ステップ４０の画像認識により計算済み）から読み出して取得する（ステップ７５）。
次に、ＣＰＵは、仮想速度で歩行した場合に踏板５０に到達するまでの時間Ｔ＝Ｌ１／ｖ３を算出してＲＡＭに記憶する（ステップ８０）。
【００５４】
次に、ＲＡＭは、ＲＡＭに記憶した踏板情報を用いてＴ秒後の踏板５０のサイクルを算出する（ステップ８５）。
ここで、サイクルとは、櫛板４０から踏板５０が繰り出されている位置状態であり、例えば、ちょうど踏板５０の全体が繰り出し終わったのか、あるいは、１／３だけ繰り出したところか、といった状態である。
【００５５】
次に、ＣＰＵは、Ｔ秒後に踏板５０が櫛板４０の前に存在するか否か、即ち、Ｔ秒後に踏板５０の全体が櫛板４０から繰り出されたところか否かを判断する（ステップ９０）。
なお、踏板５０の９０％以上が繰り出されている場合に全体が繰り出されていると判断するなど、所定の許容幅を持たせることができる。
Ｔ秒後に踏板５０が櫛板４０の前に存在しない場合（ステップ９０；Ｎ）、ＣＰＵは、仮想歩行速度を所定量（ここでは、１０％）減じ（ステップ９５）、ステップ７５に戻る。
【００５６】
一方、Ｔ秒後に踏板５０が櫛板４０の前に存在する場合（ステップ９０；Ｙ）、ＣＰＵは、歩行速度をｖ３とするために現状からの最小限の変更で行えるような歩幅と歩行ピッチを算出してＲＡＭに記憶する（ステップ１００）。
次に、ＣＰＵは、ＲＡＭに記憶した歩幅と歩行ピッチを読み出して、これに基づくように歩行アクチュエータ１７を制御する（ステップ１０５）。
【００５７】
以上のようにして、ＣＰＵは、装着者の歩行速度の変化量を最小限に抑えて、装着者に与える不自然感を軽減しつつ、装着者の歩行と踏板５０への足乗せを連続動作とすることができる（即ち、装着者は、櫛板４０で立ち止まって、足乗せのための時間調節をする必要がない）。
【００５８】
次に、踏板櫛板境目乗車方法について詳細に説明する。
図６（ａ）は、装着型ロボット１が踏板櫛板境目乗車方法によってエスカレータ３００に乗車する手順を説明するためのフローチャートである。
図４（ａ）と同じステップには、同じステップ番号を付し、説明を省略する。
ＣＰＵは、踏板情報の受信（ステップ５、１０）や、踏板距離算出処理（ステップ１５）を行った後、足位置算出処理を行って（ステップ２１）、歩行アクチュエータの制御を行う（ステップ２５）。
ここで、足位置算出処理は、踏板５０への乗車にあたり速度変化を最小にするための足位置を算出するものである。
図６（ｂ）は、踏板距離算出処理の手順を示したフローチャートであって、図４（ｂ）と同じである。
【００５９】
図７は、ステップ２１の足位置算出処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵは、装着者の歩行速度ｖ１を取得する（ステップ１５０）。
次に、ＣＰＵは、櫛板４０の先端までの距離ｙをＲＡＭ（ステップ４０の画像認識により計算済み）から読み出して取得する（ステップ１５５）。
【００６０】
次に、ＣＰＵは、予め記憶装置に記憶してある装着者の足裏サイズｙ１を記憶装置から読み出して取得する（ステップ１６０）。
このように、踏板櫛板境目乗車方法では、予め装着者の足サイズをＥＣＵ１６に入力し、記憶媒体に記憶しておく。
【００６１】
次に、ＣＰＵは、乗車するまでの距離をＬ１＝ｙ＋ｙ１／２に補正してＲＡＭに記憶する（ステップ１６５）。即ち、ＣＰＵは、踏板５０までの距離を足裏サイズの半分だけ延長する。
次に、ＣＰＵは、踏板５０までの到達時間Ｔ＝Ｌ１／ｖ１を計算し、ＲＡＭに記憶する（ステップ１７０）。
次に、ＣＰＵは、踏板情報に含まれる繰出ピッチにより、Ｔ秒後のエスカレータのサイクルを算出し、ＲＡＭに記憶する（ステップ１７５）。
【００６２】
次に、ＣＰＵは、Ｔ秒後に踏板５０が櫛板４０よりｙ１／２以上出ているかを判断する（ステップ１８０）。
即ち、ＣＰＵは、現在の歩行速度で踏板５０に乗った場合に、踏板５０が櫛板４０から足サイズの半分以上出ているか否かをエレベータのサイクルにより計算する。
【００６３】
踏板５０がｙ１／２以上出ている場合（ステップ１８０；Ｙ）、ＣＰＵは、姿勢維持時間Ｔ２をＴ２＝０とし、これをＲＡＭに記憶する（ステップ１８５）。姿勢維持時間Ｔ２は、装着者の足の位置と踏板５０のサイクルの差分を調節するための時間である。
一方、踏板５０がｙ１／２以上出ていない場合（ステップ１８０；Ｎ）、ＣＰＵは、踏板５０が１／２以上出る姿勢維持時間Ｔ２を算出してＲＡＭに記憶する（ステップ１９０）。
【００６４】
次に、ＣＰＵは、ＲＡＭに記憶した歩行速度ｖ１と補正した距離Ｌ１を読み出し、ｖ１を変更せずに櫛板４０と踏板５０に足が半分ずつ乗るような歩幅と歩行ピッチを計算し、ＲＡＭに記憶する（ステップ１９５）。
次に、ＣＰＵは、ＲＡＭに記憶した歩幅と歩行ピッチに従って歩行アクチュエータ１７を制御する（ステップ２００）。
【００６５】
次に、ＣＰＵは、装着者の足が櫛板４０と踏板５０の上に存在するか否かを判断する（ステップ２０５）。
この判断は、ＲＡＭに記憶した到達時間Ｔの経過を確認し、かつ、足が接地していることを歩行アクチュエータ１７の角度などから確認することにより行われる。
また、この他に、櫛板４０の先端では段差があるため、かかとからつま先にかけて下方に傾いていることを検出して当該判断を行ってもよい。
【００６６】
装着者の足がまだ踏板５０の上に乗っていない場合（ステップ２０５；Ｎ）、ステップ２００に戻って歩行アクチュエータ１７の制御を続行する。
一方、装着者の足が踏板５０の上に乗っている場合（ステップ２０５；Ｙ）、ＲＡＭに記憶した姿勢維持時間Ｔ２を読み出し、姿勢維持時間Ｔ２秒の間姿勢を維持する（ステップ２１０）。
【００６７】
これにより、装着者が踏板５０に足の先半分を置いたとき、踏板５０が半分以上出ている場合は、姿勢維持時間Ｔ２＝０で姿勢を維持する時間が０となり、踏板５０が半分以上出ていない場合は、踏板５０が半分以上出てくるまで姿勢維持時間Ｔ２秒の間姿勢を維持することになる。
【００６８】
次に、ＣＰＵは、装着者の体の重心をつま先側へ移動するように歩行アクチュエータ１７を制御する（ステップ２１５）。
次に、ＣＰＵは、エスカレータ３００の速度で他方の足を引きつけ、更に、一方の足と揃えて踏板５０の上に直立するように歩行アクチュエータ１７を制御する（ステップ２２０）。
【００６９】
以上では、踏板５０が櫛板４０から半分以上出ている場合に踏板５０へ乗り移るように制御したが、更に細かく、例えば、踏板５０が４分の１以上、５分の３以下出ている場合に乗り移るように制御することができる。
【００７０】
次に、櫛板中央降車方法について詳細に説明する。
図８（ａ）は、装着型ロボット１が櫛板中央降車方法によってエスカレータ３００から降車する手順を説明するためのフローチャートである。
図４（ａ）と同じステップには、同じステップ番号を付し、説明を省略する。
ＣＰＵは、踏板情報の受信（ステップ５、１０）を行った後、画像処理によってエスカレータ３００の終点に設置された櫛板４０の先端までの距離を算出する（ステップ１６）。
【００７１】
次に、ＣＰＵは、歩幅歩行ピッチ算出処理にて、櫛板４０に乗るための最適な歩幅と歩行ピッチを算出してＲＡＭに記憶する（ステップ２２）。
ここで、最適な歩幅と歩行ピッチとは、装着者の足を櫛板４０に乗せると共に、装着者の体に作用する負荷を最小限にする歩幅と歩行ピッチであり、降車時に装着者が前後にぶれないように慣性分を相殺するような歩幅と歩行ピッチである。
次に、ＣＰＵは、当該歩幅と歩行ピッチにて歩行アクチュエータ１７を制御する。
【００７２】
図８（ｂ）は、ステップ１６の櫛距離算出処理の手順を示したフローチャートである。
ステップ３０、３５は、図４（ｂ）と同じである。
その後、ＣＰＵは、櫛板４０までの距離を算出する（ステップ４１）。本方法では、装着型ロボット１は、装着者の足を櫛板４０の平坦部４１に着地させるため、櫛板４０までの距離として、傾斜部４２の開始位置までの距離（図３（ｅ）のｙに対応する位置までの距離）を計算する。
【００７３】
図９は、ステップ２２の歩幅歩行ピッチ算出処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵは、踏板情報から速度ｖ１をＲＡＭから読み出して取得する（ステップ２５０）。
次に、ＣＰＵは、ステップ４１で算出した櫛板４０までの距離Ｌ１をＲＡＭから読み出して取得する（ステップ２５５）。
【００７４】
次に、ＣＰＵは、櫛板４０の先端への到達時間Ｔ１＝Ｌ１／ｖ１を算出してＲＡＭに記憶する（ステップ２６０）。
次に、ＣＰＵは、装着者の歩幅Ｓ１をＲＡＭから読み出して取得する（ステップ２６５）。歩幅Ｓ１は、装着者が平地で歩行している際にＣＰＵが計測して過去データとしてＲＡＭに記憶しておいたものである。過去データの平均値を取得してもよい。
【００７５】
次に、ＣＰＵは、装着者の足裏サイズＳ２を記憶装置から読み出して取得する（ステップ２７０）。足裏サイズＳ２は、予め記憶装置に登録してあるものとする。
次に、ＣＰＵは、歩幅Ｓ１より足裏サイズＳ２が大きいか否かを判断する（ステップ２７５）。
【００７６】
歩幅Ｓ１よりも足裏サイズＳ２が大きい場合（ステップ２７５；Ｙ）、ＣＰＵは、歩幅をＳ２に設定し（ステップ２８０）、通常歩行時の速度ｖ２が一定となるようにＳ２から歩行ピッチＰ１をＰ１＝Ｓ２／ｖ１にて設定してＲＡＭに記憶する（ステップ２８５）。
【００７７】
一方、歩幅Ｓ１が足裏サイズＳ２以上の場合（ステップ２７５；Ｎ）、ＣＰＵは、歩幅をＳ１に設定し（ステップ２９０）、通常歩行時の速度ｖ２が一定となるようにＳ１から歩行ピッチＰ１をＰ１＝Ｓ１／ｖ１にて設定してＲＡＭに記憶する（ステップ２９５）。
【００７８】
このように設定したのは、以下の理由による。
高齢者などは、足の運動能力が低く、小さな歩幅で少しずつ歩く場合がある。装着者がこのような小さな歩幅で踏板５０から櫛板４０に乗り移ろうとすると転倒する可能性が考えられる。
そこで、装着型ロボット１は、このような歩幅の小さい歩き方を「歩幅Ｓ１よりも足裏サイズが大きい場合」として判断し、降車時に強制的に歩幅を足裏幅に広げることとしたものである。
このように装着型ロボット１は、装着者を強制的に前進させることにより、立ち止まりによる将棋倒しなどを防止することができる。
【００７９】
このように歩幅、歩行ピッチを設定した後、ＣＰＵは、到達時間Ｔ１が経過したか否かを判断する（ステップ３００）。
到達時間Ｔ１が経過していない場合（ステップ３００；Ｎ）、ＣＰＵは、ステップ３００で監視を継続する。
一方、到達時間Ｔ１が経過した場合（ステップ３００；Ｙ）、ＣＰＵは、ＲＡＭに記憶した歩幅と歩行ピッチにて歩行アクチュエータ１７を制御する（ステップ３０５）。
以上のようにして、装着型ロボット１は、装着者の歩行能力が低い場合でも、これを補って適切に降車させることができる。
【００８０】
次に、踏板櫛板境目降車方法について詳細に説明する。
図１０（ａ）は、装着型ロボット１が踏板櫛板境目降車方法によってエスカレータ３００から降車する手順を説明するためのフローチャートである。
図４（ａ）と同じステップには、同じステップ番号を付し、説明を省略する。
ＣＰＵは、踏板情報の受信（ステップ５、１０）を行った後、画像処理によってエスカレータ３００の終点に設置された櫛板４０の先端までの距離を算出する（ステップ１７）。
【００８１】
次に、ＣＰＵは、足位置算出処理にて、踏板５０から降車するにあたり、エネルギーロスを最小限にするための足位置を算出してＲＡＭに記憶する（ステップ２３）。
次に、ＣＰＵは、歩行アクチュエータ１７を駆動して降車動作を行う（ステップ２５）。
【００８２】
図１０（ｂ）は、ステップ１７の櫛板距離算出処理を説明するためのフローチャートである。
ステップ３０、３５は、図４（ｂ）と同じである。
次に、ＣＰＵは、櫛板４０までの距離を算出する（ステップ４２）。本方法では、櫛板４０の先端に達する前につま先を上げるため、櫛板４０の先端までの距離（図３（ｅ）のｘに対応する位置までの距離）を計算する。
【００８３】
更に、ＣＰＵは、傾斜部４２による段差の高さＨ（ｘの位置に対するｙの位置の高さ）をｘとｙの差分より算出し、ＲＡＭに記憶する（ステップ４５）。この値は、降車地点でつま先を上げる高さを制御するのに用いられる。
【００８４】
図１１は、ステップ２３の足位置算出処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵは、踏板５０の速度ｖ１を踏板情報から取得する（ステップ３５０）。
次に、ＣＰＵは、櫛板４０までの距離Ｌ１をＲＡＭから読み出して取得する（ステップ３５５）。この距離Ｌ１は、装着者がつま先を上げておく必要から、櫛板４０の先端までの距離である。
【００８５】
次に、ＣＰＵは、予め記憶装置に登録してある装着者の足裏サイズＳ２を記憶装置から読み出して取得する（ステップ３６０）。
次に、ＣＰＵは、つま先が櫛板４０の先端に到達するつま先到達時間Ｔ１＝Ｌ１／ｖ１を算出してＲＡＭに記憶する（ステップ３６５）。
【００８６】
次に、ＣＰＵは、櫛板４０までの距離Ｌ１の補正値としてＬ２＝Ｌ１＋Ｓ２／２を算出してＲＡＭに記憶する（ステップ３７０）。即ち、櫛板４０の先端までの距離に足裏サイズＳ２の半分を足した値をエスカレータ終点までの距離Ｌ２とする。
次に、ＣＰＵは、足裏が櫛板４０の先端に到達する足裏到達時間Ｔ２＝Ｌ２／ｖ１を算出してＲＡＭに記憶する（ステップ３７５）。到達時間Ｔ１は、装着者の足裏の前方半分が櫛板４０に達するまでの時間である。
【００８７】
次に、ＣＰＵは、装着者の歩幅Ｓ１をＲＡＭから読み出して取得する（ステップ３８０）。
次に、ＣＰＵは、つま先到達時間Ｔ１が経過したか否か判断し（ステップ３８５）、つま先到達時間Ｔ１が経過していない場合は（ステップ３８５；Ｎ）、ステップ３８５でつま先到達時間Ｔ１が経過したか否かを監視する。
【００８８】
一方、つま先到達時間Ｔ１が経過した場合（ステップ３８５；Ｙ）、ＣＰＵは、ＲＡＭから段差の高さＨを読み出して取得し、歩行アクチュエータ１７で足首関節を制御して両足のつま先をＨだけ持ち上げる（ステップ３９０）。
なお、余裕を見て、つま先到達時間Ｔ１が経過する所定時間前（例えば、１秒前）につま先を持ち上げてもよい。
【００８９】
次に、ＣＰＵは、足裏到達時間Ｔ２が経過したか否かを判断し（ステップ３９５）、足裏到達時間Ｔ２が経過していない場合は（ステップ３９５；Ｎ）、ステップ３９５で足裏到達時間Ｔ２が経過したか否かを監視する。
【００９０】
一方、足裏到達時間Ｔ２が経過した場合（ステップ３９５；Ｙ）、ＣＰＵは、歩行アクチュエータ１７を駆動して、通常の歩幅Ｓ１で降車一歩目の動作を行う（ステップ４００）。
なお、足裏が櫛板４０の先端に到達したか否かの判断は、足裏到達時間Ｔ２で行うほか、例えば、３軸センサ３で前方方向の衝撃を検出することにより、足裏中央が櫛板４０に当たったものと感知してもよい。
踏板櫛板境目降車方法は、歩幅が小さい場合でも歩幅を広げる必要がないため、歩幅が小さい装着者に適している。
【００９１】
以上に説明した、踏板中央乗車方法、踏板櫛板境目乗車方法、櫛板中央降車方法、踏板櫛板境目降車方法は、エスカレータ３００のみならず、動く歩道に適用することもできる。
また、階段の段を検知して上り下りするように装着型ロボット１を構成することもできる。
更に、本実施の形態は、一例として装着者の歩行をアシストする場合について説明したが、自動歩行ロボットであってもよい。また、足の本数は２本に限らず、更に多くてもよい。
【００９２】
以上に説明した実施の形態により、次のような効果を得ることができる。
（１）装着型ロボット１は、エスカレータ３００などの乗口、降口において、櫛板４０と踏板５０の間の段差を画像認識することができる。
（２）装着型ロボット１は、乗口では、踏板５０までの距離、降口では櫛板４０までの距離を画像認識によって計測し、また、踏板情報（踏板５０の速さ、繰出ピッチ）を取得することにより、歩行アクチュエータ１７で装着者の意図に関係なく強制的に制御介入してエスカレータ３００に乗降することができる。
（３）装着型ロボット１は、装着者の歩行動作に強制的に制御介入するため、装着者の判断力や感覚が衰えている場合でも安全な移動を実現することができる。
（４）照明器具は、特別な事情がない限り固定された場所で使われることを利用し、装着型ロボット１は、エスカレータ３００の乗降口に設置された照明設備より、踏板情報を受信して得ることができる。また、施設側は、既存の設備を用いて踏板情報を送信することができるため、設備投資を低減することができる。
（５）装着型ロボット１は、２種類の乗車方法、及び、２種類の降車方法に対応しており、装着者は、好みの方法を選択することができる。
【００９３】
また、以上に説明した実施の形態により、次の構成を得ることができる。
装着型ロボット１は、２本の歩行アシスト部２を用いて床や道路など、歩行の対象となる歩行基準面を歩行するため、少なくとも２本の足部を駆動して歩行基準面を歩行する歩行制御手段を備えている。
また、装着型ロボット１は、光源装置４によって前進方向の床面などに所定パターンの光を照射し、その像を撮像カメラ５で撮像するため、光源から所定パターンの光を前進方向の前記歩行基準面に照射する照射手段と、前記照射した光によって前記歩行基準面に投影された像を撮像する撮像手段を備えている。
更に、装着型ロボット１は、投影像２６の歪みから画像認識を用いて櫛板４０と踏板５０の間に生じている段差を検出するため、前記撮像した像の前記所定パターンからの歪みを用いて前記歩行基準面に対する段差を検出する段差検出手段を備えている。
また、エスカレータ３００に乗車する場合、櫛板４０が手前側の歩行基準面、踏板５０が向こう側の歩行基準面として機能し、降車する場合は、踏板５０が手前側の歩行基準面、櫛板４０が向こう側の歩行基準面として機能し、装着型ロボット１は、段差までの距離などを基準にして歩幅や歩行ピッチを制御して歩行するため、前記歩行制御手段は、前記検出した段差の手前側から向こう側に歩行する際に、前記検出した段差を基準にして前記足部を制御している。
【００９４】
また、エスカレータ３００に乗車する場合は、櫛板４０と踏板５０の段差において、踏板５０が前進方向に動いており、降車する場合は、櫛板４０が装着者に対して前進方向と逆の方向に相対運動しているため、前記向こう側の歩行基準面は、前記段差において前記前進方向に沿って動いている。
そして、装着型ロボット１は、乗車する場合は、踏板５０までの距離、及び踏板５０の速度と繰出ピッチに同期し、降車する場合は、櫛板４０までの距離、及び装着者に対する櫛板４０の相対運度による見かけの速度に同期して歩行アシスト部２を駆動するため、前記歩行制御手段は、前記向こう側の歩行基準面の動きに同期して前記足部を前記向こう側の歩行基準面に置くように前記足部を制御している。
【００９５】
また、装着型ロボット１は、照明１００などから、踏板情報（同期情報として機能している）を受信するため、前記足部を前記向こう側の歩行基準面の動きに同期させるための同期情報を受信する同期情報受信手段を備えている。
そして、装着型ロボット１は、踏板情報に含まれる踏板５０の速度や繰出ピッチを用いて踏板５０に乗ったり、櫛板４０へ降りたりするため、前記歩行制御手段は、前記受信した同期情報を用いて前記足部を前記向こう側の歩行基準面の動きに同期させている。
【００９６】
また、装着型ロボット１は、足部から段差（櫛板４０の先端、あるいは、傾斜部４２の開始位置）までの距離を検出するため、前記段差検出手段は、前記足部から前記段差までの距離を検出している。
【００９７】
また、装着型ロボット１は、エスカレータ３００や動く歩道の開始位置と終了位置における櫛板４０と踏板５０の間の段差を検出するため、前記段差は、エスカレータ、又は、動く歩道の開始位置、又は終了位置における可動部分（踏板５０）と静止部分（櫛板４０）の間に生じる段差とすることができる。
【００９８】
また、装着型ロボット１は、照明１００の光に含まれる踏板情報を受信するため、前記同期情報受信手段は、照明器具が発する光によって同期情報を受信している。
【符号の説明】
【００９９】
１  装着型ロボット
２  歩行アシスト部
３  ３軸センサ
４  光源装置
５  撮像カメラ
６  ３軸アクチュエータ
７  腰部装着部
８  連結部
９  撮像ユニット
１０  無線通信装置
１５  装着ロボットシステム
１６  ＥＣＵ
１７  歩行アクチュエータ
２６  投影像
３１  画面フレーム
４０  櫛板
４１  平坦部
４２  傾斜部
５０  踏板
１００〜１０２  照明
２００〜２０３  位置
３００  エスカレータ
【図１】
2012115311.tif 000003
【図２】
2012115311.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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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