複数のリンクと関節から構成される機構と前記関節を駆動する複数のモータを備え、装着した使用者の動作を補助するまたはリハビリ治療するアシストロボットの動作を、関節角度などの状態検出値に基づいて制御するアシストロボット制御装置であって、前記状態検出値に基づいて、推定器ゲインを算出する推定器ゲイン演算器と、前記状態検出値と前記推定器ゲインに基づいて前記状態推定誤差を算出する状態推定誤差演算器と、前記状態推定誤差に基づいて、前記アシストロボットを装着する使用者の各関節が発生するトルクである使用者トルク推定値を算出する使用者トルク推定器と、前記使用者トルク推定値に基づいて動作補助またはリハビリ治療に必要なアシストトルクを算出し、前記関節モータが前記アシストトルクを発生するようなモータ電流を出力するアシストトルク演算器と、を備える、アシストロボット制御装置。関連するアシストロボット制御装置を、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療に使用する場合、使用者の特定の関節が発生できるトルクの回復度合いを考慮する仕組みが無いため回復度合いに適した治療を実施できず、十分なリハビリ効果を得ることができない場合があった。また、リハビリ治療を含む一般的な用途において、筋電位など複数の検出器の情報を必要とするため、安価で小型、軽量なアシストロボットを実現できない問題があった。本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定でき、使用者のリハビリまたは力増幅の用途において無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができるアシストロボット制御装置を提供することを目的とする。本発明にかかるアシストロボット制御装置は、複数のリンクと関節から構成される機構と前記関節を駆動する複数のモータを備え、装着した使用者の動作を補助するまたはリハビリ治療するアシストロボットの動作を、関節角度などの状態検出値に基づいて制御するアシストロボット制御装置であって、前記状態検出値に基づいて、推定器ゲインを算出する推定器ゲイン演算器と、前記状態検出値と前記推定器ゲインに基づいて前記状態推定誤差を算出する状態推定誤差演算器と、前記状態推定誤差に基づいて、前記アシストロボットを装着する使用者の各関節が発生するトルクである使用者トルク推定値を算出する使用者トルク推定器と、前記使用者トルク推定値に基づいて動作補助またはリハビリ治療に必要なアシストトルクを算出し、前記関節モータが前記アシストトルクを発生するようなモータ電流を出力するアシストトルク演算器と、を備える。これにより、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定できる。リハビリまたは力増幅の用途において、無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。実施の形態1以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図1は、アシストロボット制御装置の機能ブロック図である。本実施の形態では、まず図1を用いて本発明のアシストロボット制御装置の機能構成の概要を説明し、次に機能の詳細を説明する。なお、図1において、矢印は信号の流れを表し、太い実線は機械的結合を表し、点線は関連の強い機能ブロックの集まりを示す。アシストロボット110は、関節モータ111と、アシストロボット機構112と、状態検出器113と、を備える。アシストロボット110は、使用者130が装着することにより、使用者130の動作を補助するロボットである。アシストロボット制御装置120は、推定器ゲイン演算器121と、状態推定誤差演算器122と、使用者トルク推定器123と、アシストトルク演算器124と、を備える。アシストロボット制御装置120は、アシストロボット110からの状態検出値に基づいて、アシストロボット110へのモータ電流を出力する電子制御系である。関節モータ111は、後述のアシストロボット制御装置120からのモータ電流に従って、後述のアシストロボット機構112に関節を駆動する。アシストロボット機構112は、回転可能な関節を介して連結された複数のリンクから構成され、使用者130が装着できる形状を有する機構である。アシストロボット機構112は、関節モータ111によって駆動される。状態検出器113は、関節の角度などの状態量を検出し、状態検出値として出力する。推定器ゲイン演算器121は、アシストロボット110からの状態検出値に基づいて、後述の状態推定誤差演算器122の演算に使用するパラメータである推定器ゲインを演算し出力する。状態推定誤差演算器122は、アシストロボット110からの状態検出値と、推定器ゲイン演算器121からの推定器ゲインとに基づいて、状態検出値とその時間微分値の推定値である状態推定値を演算し、状態推定誤差を演算し出力する。使用者トルク推定器123は、状態推定誤差演算器122からの状態推定誤差に基づいて使用者130が発生する使用者トルクを推定し、使用者トルクの推定値として出力する。アシストトルク演算器は、使用者トルク推定器123からの使用者トルク推定値に基づいて、アシストロボット110の用途に応じて必要なアシストトルクを演算し、必要なアシストトルクをアシストロボット110が発生するようなモータ電流を出力する。使用者130は、人、犬、猫、馬などを含む脊椎動物であり、加齢などにより力の増幅が必要、または怪我などから回復するためにリハビリが必要なものである。ここで、アシストロボット制御装置120は、ASIC、プログラマブル電子システムなどとして実現することができる。以下、図1の各ブロックの動作原理を導出し、機能の詳細を説明する。図2を用いて、アシストロボット機構112の運動方程式を導出する。図2は、実施の形態1を示すアシストロボット機構の部分図である。図2において、太い直線はリンク、太い円は関節を表す。図2において、アシストロボット機構112は、k-1リンク201と、第k-1関節202と、第kリンク203と、第k関節204を備える。関節角度と、アシストトルクと、使用者トルクは、それぞれ反時計回りを正としている。第kリンク203の運動方程式は式1と導出される。ただし、式1における記号の意味は以下のとおりである。Jiは第k関節204周りの第iリンク慣性モーメントkgm2、Dkは第k粘性摩擦係数Nms/rad、Tckは第k関節204のクーロン摩擦の大きさNm、θkは第k関節角度rad、Takは第kアシストトルク第k関節204のアシストトルクNm、Tuiは、第i使用者トルク第iリンクに使用者130から印加されるトルクNm。式1において、第k関節204周りの第iリンク慣性モーメントJiは設計値および関節角度より既知である。第k関節204の粘性摩擦係数Dkおよび第k関節204のクーロン摩擦の大きさTckは、出荷前の計測により既知であるとする。式2に示す状態変数を導入する。式2を用いて、式1は、式3及び式4と書き換えられる。第k関節角度x1kは状態検出器113により検出され、第k関節角速度x2kは第k関節角度x1kの時間微分値として得ると仮定し、第k使用者トルクTukを推定するため、式5と式6の状態推定器を導入する。ただし、式6における記号の意味は以下のとおりである。Lkは推定器ゲイン。式3乃至式6を用いて、状態推定誤差方程式は式7および式8と導出できる。ただし、式7及び式8における記号の意味は以下の通りである。は、第k関節角度推定誤差rad、は、第k関節角速度推定誤差rad/s。式7及び式8の平衡点は状態推定誤差の1階時間微分を0とすることにより、式9および式10と求められる。式7および式8で表される系のシステム行列のジャコビアンは式11と導出できる。ジャコビアン行列Jkの式9および式10で表される平衡点における固有値は式12および式13と表される。第k推定器ゲインLk、第k関節204周りの第iリンク慣性モーメントJi、第k粘性摩擦係数Dkは正数であるので、式12および式13に示す固有値skおよびsk-は以下のように分類できる。場合1:式12および式13の平方根内の値が0以上ならば、skおよびsk-は負の整数。場合2:式12および式13の平方根内の値が0未満ならば、skおよびsk-は負の実部を持つ複素共役。上述のように、固有値12及び13は負の実部を持つため、推定誤差は式9および式10で表される平衡点に収束する。上述の場合1において、推定誤差は単調に平衡点に収束し、場合2において振動的に平衡点に収束する。単調な収束が望ましいアシストロボット110の用途においては、推定器ゲイン演算器121において、場合1の条件を満足するように推定器ゲインを演算する。振動的な収束が望ましい用途においては、推定器ゲイン演算器121において場合2の条件を満足するように推定器ゲインを演算する。式9を使用者トルクについて解くと式14が得られる。式14より、式15が得られる。ただし、式15における記号の意味は以下のとおりである。は、第k使用者トルク推定値第k使用者トルクの推定値Nm。使用者トルク推定器123は、式15を用いて第k使用者トルク推定値を演算する。式15は、第k関節角速度の絶対値に依存しないため、状態検出器113に安価な角度検出器たとえば、ポテンショメータを用い、関節角速度は直接検出せず、関節角度から演算により求める場合、第k使用者トルク推定値を精度よく得ることができる。以下、アシストロボット110の用途ごとに、アシストトルク演算器124の構成例を示す。アシストロボット110を、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療の用途に使用する場合、第k関節204に対して式16に示す第kアシストトルクTakを適用することができる。ただし、式16における記号の意味は以下のとおりである。Tnkは使用者130の第k関節が傷病前に生成できたトルクNm。式16によると、使用者130の第k関節の回復が進むにつれて、アシストロボット110が補助する割合が減少し、完全に回復した時点で第kアシストトルクが0Nmとなる。さらに、上記リハビリ治療に置いて歩行などの反復動作を実施する場合、その1周期において式16に示す第kアシストトルクTakを適用し、2周期以降に式17に示す第kアシストトルクTakを適用することにより、第k使用者トルクTukが滑らかな関数となるため第k関節への負担のより少ないリハビリ治療を実施できる。ただし、式17における記号の意味は以下の通りである。Tはリハビリ動作の1周期s。アシストロボット110を、使用者130の力の増幅の用途に使用する場合、第k関節204に対して式18に示す第kアシストトルクTakを適用することができる。ただし、式18における記号の意味は以下の通りである。nkは第k使用者トルクの増幅率。式18によると、第k関節において使用者130が実際に発生した第k使用者トルクTukのnk倍のトルクを発生することができる。この第k使用者トルクの増幅率nkは、使用者130がどの部位にどれくらい余分に力が必要かに応じて、使用者130が任意に設定できるようにする。たとえば、膝を屈伸する筋肉が加齢によって弱った場合、膝の曲げ伸ばし動作をより補助するようにnkを設定すればよい。上述のように、アシストロボット制御装置120において、推定器ゲイン演算器121は、状態推定誤差が単調に平衡点に収束するのが望ましいか、振動的に平衡点に収束するのが望ましいかに応じて上述の場合1または場合2の条件を満足するように第k推定器ゲインLkを演算する。状態推定誤差演算器122は、式7および式8の推定誤差方程式に基づいて状態推定誤差を演算する。使用者トルク推定器123は、式15に基づいて第k使用者トルク推定値を演算する。アシストトルク演算器124は、アシストロボット110の用途に応じて、式16、または式17、または式18に基づいて第kアシストトルクTakを演算し、関節モータ111に第kアシストトルクTakを発生させるようなモータ電流を出力する。このように、本発明によると、アシストロボットを着用した使用者が各関節周りに発生するトルクを、安価な関節角度検出器のみを備えた場合にも精度良く推定でき、使用者のリハビリまたは力増幅の用途において無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。実施の形態2本実施の形態では、本発明のシミュレーション結果を示す。シミュレーションに用いた数値は以下のとおりである。l1=0.24m、l2=0.38m、l3=0.46m、J1=3.0×10-3kgm2、J2=3.9×10-2kgm2、J3=1.2×10-1kgm2、T2min=-7Nm、T2max=7Nm。ただし、上述の記号の意味は以下のとおりである。l1は足長さm、l2は脛長さm、l3は大腿部長さm、J1は足の重心周り慣性モーメントkgm2、J2は脛の重心周り慣性モーメントkgm2、J3は大腿部の重心周り慣性モーメントkgm2、T2minはリハビリ時に使用者が膝を曲げる方向に生成できる膝トルクの限界値Nm、T2maxはリハビリ時に使用者が膝を伸ばす方向に生成できる膝トルクの限界値Nm。シミュレーションに用いた値は、DOTHS801430InvestigationOfInertialPropertiesOfThehumanBodyUSDepartmentOfTransportationNationalHighwayTrafficSafetyAdministrationMarch1975に記載の、人体実測値の平均値を用いた。本シミュレーションにおいて、歩行訓練を通じて膝の機能を回復するリハビリ治療を模擬している。図3は、実施の形態2を示すシミュレーションにおける、膝トルクの時間変化である。図3において、破線は使用者が傷病前に歩行時に発生していた膝トルク以下、所望の膝トルクと呼ぶ、実線はリハビリ治療時に使用者が発生できる膝トルクの推定値以下、使用者トルク推定値と呼ぶ、一点鎖線はアシストトルクである。ここで、所望の膝トルクは、DrBenStansfieldUniversityofStrathclydeによる歩行実測データに基づいている。使用者トルク推定値は実際の使用者トルクに一致しており、使用者トルク推定器123における式15を用いた使用者トルクの推定が精度良く実施できていることがわかる。また、アシストトルク演算器124が式16を用いて算出したアシストトルクと使用者トルクの推定値の加算値が所望の膝トルクになっていることから、膝の回復の度合いに応じた必要なアシストトルクによって歩行訓練を補助できていることが分かる。このように、本発明によると、使用者130の膝の回復の度合いに応じてリハビリ治療に必要なアシストトルクを与えることができる。なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上記の実施の形態において、歩行が困難となった使用者の膝のリハビリ治療の1例を示したが、膝を使用者の他の部位に置き換え、歩行を他の動作に置き換えることにより、使用者の運動機能回復のためのリハビリ治療全般にも適用することが可能である。したがって本発明によると、加齢などにより日常生活の活動において力の増幅が必要な場合及び、介護や救助のための力の増幅が必要な場合に、安価な関節角度検出器のみを備えたアシストロボットにより必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。より具体的には、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療に使用する場合、各部位の回復に必要なアシストトルクを無駄なく与え、効果的にリハビリ治療することができる。また、傷病により失われた四肢の力を回復させるリハビリ治療において、歩行などの反復作業を実施する場合、治療する関節への負担のより少ないリハビリ治療を実施できる。また、使用者の力増幅の用途において、無駄なく必要な部位に必要なだけアシストトルクを与えることができる。