CN107544489A - 行走辅助机器人及行走辅助方法 - Google Patents

行走辅助机器人及行走辅助方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107544489A
CN107544489A CN201710300467.1A CN201710300467A CN107544489A CN 107544489 A CN107544489 A CN 107544489A CN 201710300467 A CN201710300467 A CN 201710300467A CN 107544489 A CN107544489 A CN 107544489A
Authority
CN
China
Prior art keywords
load
user
walking
pattern
robot
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710300467.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107544489B (zh
Inventor
横矢真悠
山田和范
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of CN107544489A publication Critical patent/CN107544489A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107544489B publication Critical patent/CN107544489B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D57/00—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track
    • B62D57/02—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members
    • B62D57/032—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members with alternately or sequentially lifted supporting base and legs; with alternately or sequentially lifted feet or skid
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
    • A61H3/00—Appliances for aiding patients or disabled persons to walk about
    • A61H3/04—Wheeled walking aids for patients or disabled persons
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D57/00—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track
    • B62D57/02—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members
    • B62D57/022—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members consisting of members having both rotational and walking movements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D57/00—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track
    • B62D57/02—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members
    • B62D57/028—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members having wheels and mechanical legs
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
    • A61H3/00—Appliances for aiding patients or disabled persons to walk about
    • A61H3/04—Wheeled walking aids for patients or disabled persons
    • A61H2003/043—Wheeled walking aids for patients or disabled persons with a drive mechanism
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
    • A61H2201/00—Characteristics of apparatus not provided for in the preceding codes
    • A61H2201/12—Driving means
    • A61H2201/1207—Driving means with electric or magnetic drive
    • A61H2201/1215—Rotary drive
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
    • A61H2201/00—Characteristics of apparatus not provided for in the preceding codes
    • A61H2201/16—Physical interface with patient
    • A61H2201/1602—Physical interface with patient kind of interface, e.g. head rest, knee support or lumbar support
    • A61H2201/1635—Hand or arm, e.g. handle
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
    • A61H2201/00—Characteristics of apparatus not provided for in the preceding codes
    • A61H2201/50—Control means thereof
    • A61H2201/5023—Interfaces to the user
    • A61H2201/5025—Activation means
    • A61H2201/503—Inertia activation, i.e. activated by movement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
    • A61H2201/00—Characteristics of apparatus not provided for in the preceding codes
    • A61H2201/50—Control means thereof
    • A61H2201/5058—Sensors or detectors
    • A61H2201/5061—Force sensors
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
    • A61H2201/00—Characteristics of apparatus not provided for in the preceding codes
    • A61H2201/50—Control means thereof
    • A61H2201/5058—Sensors or detectors
    • A61H2201/5064—Position sensors
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0227—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using mechanical sensing means, e.g. for sensing treated area
    • G05D1/0229—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using mechanical sensing means, e.g. for sensing treated area in combination with fixed guiding means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/08—Control of attitude, i.e. control of roll, pitch, or yaw
    • G05D1/0891—Control of attitude, i.e. control of roll, pitch, or yaw specially adapted for land vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Rehabilitation Therapy (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Pain & Pain Management (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Rehabilitation Tools (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本公开涉及行走辅助机器人及行走辅助方法。行走辅助机器人，辅助用户稳定地行走，该机器人具备：主体部；扶手部，其设置于主体部，能够供用户把持；检测部，其检测施加于扶手部的负荷；移动装置，其具有旋转体，并对旋转体的旋转进行控制而使该行走辅助机器人移动；以及模式切换部，其对辅助用户行走的辅助模式进行切换，辅助模式包括第1模式和第2模式，第1模式是该行走辅助机器人自主地进行移动而引导用户行走的模式，第2模式是该行走辅助机器人根据在检测部中检测到的第1负荷而移动的模式，模式切换部基于在该行走辅助机器人以第1模式移动时在检测部中检测到的第2负荷，将辅助模式从第1模式向第2模式切换。

Description

行走辅助机器人及行走辅助方法
技术领域
本公开涉及辅助用户行走的行走辅助机器人及行走辅助方法。
背景技术
近年来，发达国家的少子老龄化不断加剧，对老年人的看护和/或生活辅助的必要性持续增加。特别是存在老年人随着年龄增加而身体机能下降故而难以维持家中生活的QOL(Quality of Life：生活质量)的倾向。为了预防老年人的肌肉减少症(sarcopenia)等并维持身体机能，重要的是通过持续一定以上的运动来维持肌肉量。然而，在由于身体机能的下降导致外出困难而常常呆在家中不出门的老年人的情况下，会陷入难以维持一定的运动量而肌肉量会进一步减少下去这样的恶性循环。近年来，在这样的背景下，提出了引导老年人等用户到达目的地的行走辅助机器人的方案。
在专利文献1中，公开了引导用移动机器人，该机器人基于用户的输入来算出移动速度，并拉着用户的手将用户引导至目的地。
现有技术文献
专利文献1：日本特开2010-271911号公报
发明内容
发明要解决的问题
专利文献1的机器人，从进行更舒适的用户行走辅助这一观点来看，尚有改善的余地。
本公开旨在解决上述问题，提供能够进行更舒适的用户行走辅助的行走辅助机器人以及行走辅助方法。
用于解决问题的技术方案
本公开的一个技术方案涉及的行走辅助机器人，辅助用户行走，所述机器人具备：主体部；扶手部，其设置于所述主体部，能够供所述用户把持；检测部，其检测施加于所述扶手部的负荷；移动装置，其具有旋转体，并对所述旋转体的旋转进行控制而使该行走辅助机器人移动；以及模式切换部，其对辅助用户行走的辅助模式进行切换，所述辅助模式包括第1模式和第2模式，所述第1模式是该行走辅助机器人自主地进行移动而引导所述用户行走的模式，所述第2模式是该行走辅助机器人根据在所述检测部中检测到的第1负荷而移动的模式，所述模式切换部，基于在该行走辅助机器人以所述第1模式移动时在所述检测部中检测到的第2负荷，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换。
本公开的一个技术方案涉及的行走辅助方法，使用以包括第1模式和第2模式的辅助模式动作的行走辅助机器人，所述第1模式是自主地进行移动而引导用户行走的模式，所述第2模式是根据施加于扶手部的第1负荷而移动的模式，所述方法包括：在所述行走辅助机器人以所述第1模式移动时，由检测部检测施加于所述行走辅助机器人的扶手部的第2负荷的步骤；和基于检测到的所述第2负荷，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换的步骤。
发明效果
如上所述，根据本公开的行走辅助机器人及行走辅助方法，能够进行更舒适的用户行走辅助。
附图说明
图1是本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人的外观图。
图2是表示用户受到由本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人提供的行走辅助而正在行走的情况的图。
图3是表示由本公开的实施方式1中的检测部检测的扶手负荷的检测方向的图。
图4是表示本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人中的主要的控制结构的控制框图。
图5是表示本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人的行走辅助的控制结构的控制框图。
图6是表示本公开的实施方式1中的负荷倾向映射(map)的图。
图7是本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人的负荷倾向数据的生成处理的示例性的流程图。
图8是扶手负荷的输入波形信息的一例。
图9A是表示引导模式下的用户直行动作时的Fz方向的负荷数据的波形信息的一例的图。
图9B是表示图9A所示的Fz方向的负荷数据的频率分量的图。
图10A是表示引导模式下的用户直行动作时的My方向的负荷数据的波形信息的一例的图。
图10B是表示图10A所示的My方向的负荷数据的频率分量的图。
图11A是表示引导模式下的用户右向转弯时的Fz方向的负荷数据的波形信息的一例的图。
图11B是表示图11A所示的Fz方向上的负荷数据的频率分量的图。
图12是本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人的移动意图算出处理的示例性的流程图。
图13A是表示手动模式下的用户直行动作时的Fz方向上的负荷数据的波形信息的一例的图。
图13B是表示从图13A所示的Fz方向上的负荷数据的波形信息中对波动频率分量进行滤波后的波形信息的图。
图14A是表示手动模式下的用户直行动作时的My方向上的负荷数据的波形信息的一例的图。
图14B是表示从图14A所示的My方向上的负荷数据的波形信息中对波动频率分量进行滤波后的波形信息的图。
图15是本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人的引导/手动模式切换判定处理的示例性的流程图。
图16是本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人的引导路径算出处理的示例性的流程图。
图17是本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人的驱动力算出处理的示例性的流程图。
图18是表示本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人中的行走辅助的控制结构的另一控制框图。
图19是本公开的实施方式1涉及的行走辅助机器人的引导/手动模式切换判定处理的示例性的流程图。
图20是表示本公开的实施方式2中的负荷倾向映射的图。
图21是本公开的实施方式2涉及的行走辅助机器人的负荷倾向数据的生成处理的示例性的流程图。
图22是本公开的实施方式2涉及的行走辅助机器人的移动意图推定处理的示例性的流程图。
图23A是表示用户直行动作时的Mz方向上的当前的负荷数据的波形信息的一例的图。
图23B是表示Mz方向上的过去的负荷数据的平均负荷值的图。
图23C是表示在本公开的实施方式2中修正后的负荷数据的波形信息的一例的图。
图24A是表示用户直行动作时的Mz方向上的过去的负荷数据的波形信息的一例的图。
图24B是表示图24A所示的Mz方向上的过去的负荷数据的平均负荷值的图。
图25A是表示用户直行动作时的Mz方向上的当前的负荷数据的波形信息的一例的图。
图25B是表示图25A所示的Mz方向上的当前的负荷数据的平均负荷值的图。
图26是表示在本公开的实施方式2中修正后的负荷数据的波形信息的一例的图。
标号的说明
1、51：行走辅助机器人 11：主体部
12：扶手部 13：检测部
14：移动装置 15：负荷倾向数据生成部
16：模式切换部 17：旋转体
18：驱动部 19：负荷修正部
20：用户移动意图推定部 21：驱动力算出部
22：致动器控制部 23：致动器
24：自身位置推定部 25：引导意图算出部
26：引导/手动模式切换判定部 27：外界传感器
28：交互部 29：存储部
30：用户负荷倾向提取部 31：负荷倾向映射
具体实施方式
(得到本公开的经过)
近年来，正在开发具有引导模式和手动模式来作为辅助用户行走的模式的行走辅助机器人，所述引导模式是行走辅助机器人通过自主地进行移动来将用户引导到目的地的模式，所述手动模式是行走辅助机器人基于用户的输入来移动的模式。在该行走辅助机器人中，当以引导模式工作时，例如在用户想要离开引导路径而向与目的地不同的地点移动的情况下，用户需要将行走辅助机器人的辅助模式从引导模式切换为手动模式。
本发明者们发现基于施加于行走辅助机器人的扶手的负荷来将辅助模式从引导模式切换为手动模式以使用户能够容易地切换辅助模式，而得到了本公开。在行走辅助机器人中，基于施加于扶手的负荷来切换辅助模式这一点是发明者在该技术领域中新发现的见解。
另外，在这种行走辅助机器人中，用户行走时施加于扶手的负荷的倾向按每个用户而不同。例如，身体机能低的老年人存在身体重心不稳定而左右摇晃的情况。在该情况下，左右方向的扶手负荷的值会增大，所以存在行走辅助机器人判断为用户想要向左方或者右方移动的情况。因此，导致行走辅助机器人判断为用户想要离开引导路径进行移动，并将辅助模式从引导模式切换为手动模式。其结果是，尽管用户想着要被引导到目的地，但行走辅助机器人却切换成了手动模式。如此，在基于扶手负荷对辅助模式的切换中，由于施加于扶手的负荷的倾向按每个用户而不同，因此难以进行适当的辅助模式切换。
于是，本发明者们发现通过基于过去取得的用户的负荷数据来对引导模式时施加于扶手的负荷的值进行修正来进行辅助模式的切换的判断，得到了本公开。
本公开的一个技术方案涉及的行走辅助机器人，辅助用户行走，所述机器人具备：主体部；扶手部，其设置于所述主体部，能够供所述用户把持；检测部，其检测施加于所述扶手部的负荷；移动装置，其具有旋转体，并对所述旋转体的旋转进行控制而使该行走辅助机器人移动；以及模式切换部，其对辅助用户行走的辅助模式进行切换，所述辅助模式包括第1模式和第2模式，所述第1模式是该行走辅助机器人自主地进行移动而引导所述用户行走的模式，所述第2模式是该行走辅助机器人根据在所述检测部中检测到的第1负荷而移动的模式，所述模式切换部，基于在该行走辅助机器人以所述第1模式移动时在所述检测部中检测到的第2负荷，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换。
根据这种构成，能够进行更舒适的用户行走辅助。
也可以是，所述行走辅助机器人还具备：负荷倾向数据生成部，其基于在该行走辅助机器人移动期间所取得的施加于所述扶手部的过去的负荷数据，生成表示施加于所述扶手部的负荷的倾向的负荷倾向数据；以及负荷修正部，其基于所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正，所述模式切换部基于由所述负荷修正部修正后的所述第2负荷的值，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换。
根据这种构成，能够基于负荷倾向数据来对负荷的值进行修正，因此，能够进行与用户的身体机能相应的舒适的行走辅助。
也可以是，所述模式切换部在由所述负荷修正部修正后的所述第2负荷的值大于预定阈值的情况下，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换。
根据这种构成，能够基于负荷倾向数据来对负荷的值进行修正，因此，能够进行更加与用户的身体机能相应的舒适的行走辅助。
也可以是，所述负荷倾向数据生成部生成该行走辅助机器人的各移动动作的负荷倾向数据，所述负荷修正部基于与检测到所述第2负荷时的该行走辅助机器人的移动动作对应的所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
根据这种构成，能够按各移动动作生成负荷倾向数据，因此，能够更准确地掌握用户的负荷倾向。由此，能够更舒适地辅助用户行走。
也可以是，所述移动动作包括该行走辅助机器人的直行动作、后退动作、左右转弯动作。
根据这种构成，能够按行走辅助机器人的各移动动作来生成负荷倾向数据，因此，能够更舒适地辅助用户行走。
也可以是，所述负荷修正部，在与该行走辅助机器人的移动动作对应的所述负荷倾向数据变为预定阈值以上的情况下，基于所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
根据这种构成，能够在与行走辅助机器人的移动动作对应的负荷倾向数据变为预定阈值以上的情况下，对负荷的值进行修正，因此，能够更舒适地辅助用户行走。
也可以是，所述负荷倾向数据生成部生成该行走辅助机器人的各辅助模式的负荷倾向数据，所述负荷修正部，基于与检测到所述第2负荷时的该行走辅助机器人的辅助模式对应的所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
根据这种构成，能够按各辅助模式生成负荷倾向数据，并基于各辅助模式的用户的负荷倾向来修正负荷。由此，能够更舒适地辅助用户行走。
也可以是，所述负荷倾向数据是根据所述过去的负荷数据算出的波动频率，所述负荷修正部，通过从所述第2负荷中对所述波动频率分量进行滤波，对所述第2负荷的值进行修正。
根据这种构成，通过使用波动频率来作为负荷倾向数据，能够在凹凸小的波动到凹凸大的波动的大范围内取得用户的负荷倾向数据并对负荷的值进行修正。因此，能够进行与用户的身体机能相应的更舒适的行走辅助。
也可以是，所述负荷倾向数据是根据所述过去的负荷数据算出的平均负荷值，所述负荷修正部，基于所述平均负荷值对所述负荷的值进行修正。
根据这种构成，通过使用平均负荷值来作为负荷倾向数据，能够取得按每个用户稳定地施加的负荷来作为负荷倾向数据并对负荷的值进行修正，因此，能够进行与用户的身体机能相应的更舒适的行走辅助。
也可以是，所述负荷修正部，通过从所述检测部所检测到的负荷减去所述平均负荷值，对所述负荷的值进行修正。
根据这种构成，能够通过从由检测部检测到的负荷减去平均负荷值，降低按每个用户稳定地施加的负荷，因此，能够进行更舒适的用户行走辅助。
也可以是，所述模式切换部，根据该行走辅助机器人的使用状况，变更所述预定阈值。
根据这种构成，能够根据行走辅助机器人的使用状况来进行辅助模式的切换，因此，能够进行与用户的身体机能相应的舒适的行走辅助。
也可以是，所述使用状况包括该行走辅助机器人被使用的地点、时间中的任一方。
根据这种构成，能够进行更加与用户的身体机能相应的舒适的行走辅助。
也可以是，所述负荷倾向数据按该行走辅助机器人的各移动动作生成，所述负荷修正部，基于与检测到所述第2负荷时的该行走辅助机器人的移动动作对应的所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
也可以是，所述行走辅助机器人还具备保存路径信息的存储部，所述路径信息表示用于该行走辅助机器人以所述第1模式引导所述用户的引导路径，所述负荷倾向数据生成部按保存于所述存储部的所述路径信息所表示的各所述引导路径，生成所述负荷倾向数据，所述负荷修正部基于与检测到所述第2负荷时该行走辅助机器人正在移动的所述引导路径对应的所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
根据这种构成，能够按各引导路径生成用户的负荷倾向数据，因此，能够更舒适地辅助用户行走。
也可以是，所述行走辅助机器人还具备：引导意图算出部，其算出所述第1模式下该行走辅助机器人的引导意图；以及用户移动意图推定部，其基于所述第2负荷的值来推定用户移动意图，所述模式切换部，其基于所述引导意图算出部所算出的所述引导意图与所述用户移动意图推定部所推定出的用户移动意图的差分，进行所述辅助模式的切换。
根据这种构成，能够基于用户移动意图与行走辅助机器人的引导意图的差分来进行辅助模式的切换，因此，容易掌握用户的意图。由此，能够更舒适地辅助用户行走。
也可以是，所述检测部对施加于所述扶手部的多个轴向的负荷进行检测，所述负荷倾向数据表示所述多个轴向的各轴向上的负荷的倾向。
根据这种构成，能够通过检测施加于多个轴向的负荷，更准确地检测施加于扶手部的负荷。因此，能够更准确地掌握用户的负荷倾向。
本公开的一个技术方案涉及的行走辅助方法，使用以包括第1模式和第2模式的辅助模式动作的行走辅助机器人，所述第1模式是自主地进行移动而引导用户行走的模式，所述第2模式是根据施加于扶手部的第1负荷而移动的模式，所述方法包括：在所述行走辅助机器人以所述第1模式移动时，由检测部检测施加于所述行走辅助机器人的扶手部的第2负荷的步骤；和基于检测到的所述第2负荷，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换的步骤。
根据这种构成，能够进行更舒适的用户行走辅助。
以下，参照附图，对本公开的实施方式进行说明。另外，在各图中，为了使得说明易于理解而夸张地示出了各要素。
(实施方式1)
[整体构成]
图1表示实施方式1涉及的行走辅助机器人1(以下称为“机器人1”)的外观图。图2表示用户受到由机器人1提供的行走辅助而行走的样子。
如图1以及图2所示，机器人1具备：主体部11、扶手部12、检测部13、使主体部11移动的移动装置14、负荷倾向数据生成部15以及模式切换部16。
机器人1具有引导模式(第1模式)和手动模式(第2模式)来作为辅助用户行走的辅助模式，所述引导模式是将用户沿着引导路径引导到目的地的模式，所述手动模式是基于用户的输入来移动的模式。此外，在本说明书中，引导路径意味着从出发地到目的地的路径。
引导模式是指，机器人1自主地进行移动并引导用户行走的模式。即，在引导模式下，机器人1领着用户的手，将用户沿着引导路径引导到目的地。
手动模式指的是，机器人1基于用户的输入来移动的模式。即，在手动模式下，机器人1基于用户的输入来推定用户的移动方向以及移动速度，并进行辅助以使用户能够稳定地行走。在实施方式1中，用户的输入是施加于扶手部12的负荷，由检测部13来检测。
扶手部12设置于主体部11的上部，并设置为易于供行走中的用户的双手把持的形状以及高度位置。
检测部13检测用户因把持扶手部12而施加于扶手部12的负荷(扶手负荷)。具体而言，用户把持着扶手部12行走时，会对扶手部12施加扶手负荷。检测部13检测用户施加于扶手部12的扶手负荷的朝向以及大小。
图3表示由检测部13检测的扶手负荷的检测方向。如图3所示，检测部13是六轴力传感器，其能够分别对施加于相互正交的三轴方向的力以及三轴的绕轴力矩进行检测。相互正交的三轴是指，在机器人1的左右方向上延伸的x轴、在机器人1的前后方向上延伸的y轴以及在机器人1的高度方向上延伸的z轴。施加于三轴方向的力是指，施加于x轴方向的力Fx、施加于y轴方向的力Fy以及施加于z轴方向的力Fz。在实施方式1中，设Fx中的施加于右方向的力为Fx+、施加于左方向的力为Fx-。设Fy中的施加于前方向的力为Fy+、施加于后方向的力为Fy-。设Fz方向中的施加于相对于行走面垂直的下方向的力为Fz+、相对于行走面垂直的上方向的力为Fz-。三轴的绕轴力矩是指，x轴的绕轴力矩Mx、y轴的绕轴力矩My以及z轴的绕轴力矩Mz。
移动装置14使主体部11移动。在手动模式时，移动装置14基于由检测部13检测到的扶手负荷(力以及力矩)的大小以及朝向，使主体部11移动。在实施方式1中，在手动模式时，移动装置14进行如下的控制。此外，在本说明书中，有时将Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz称为负荷。
＜前进动作＞
移动装置14在由检测部13检测到Fy+的力的情况下，使主体部11向前方向移动。即，在由检测部13检测到Fy+的力的情况下，机器人1进行前进动作。在机器人1进行前进动作期间，由检测部13检测的Fy+的力增大时，移动装置14提高机器人1向前方向移动的速度。另一方面，在机器人1进行前进动作期间，由检测部13检测的Fy+的力减小时，移动装置14降低机器人1向前方向移动的速度。
＜后退动作＞
移动装置14在由检测部13检测到Fy-的力的情况下，使主体部11向后方向移动。即，在由检测部13检测到Fy-的力的情况下，机器人1进行后退动作。在机器人1进行后退动作期间，由检测部13检测到的Fy-的力增大时，移动装置14提高机器人1向后方向移动的速度。另一方面，在机器人1进行后退动作期间，由检测部13检测到的Fy-的力减小时，移动装置14降低机器人1向后方向移动的速度。
＜右转弯动作＞
移动装置14在由检测部13检测到Fy+的力和Mz+的力矩的情况下，使主体部11向右方向转弯移动。即，在由检测部13检测到Fy+的力和Mz+的力矩的情况下，机器人1进行右转弯动作。在机器人1进行右转弯动作期间，由检测部13检测到的Mz+的力矩增大时，机器人1的转弯半径减小。另外，在机器人1进行右转弯动作期间，由检测部13检测到的Fy+的力增大时，转弯速度增大。
＜左转弯动作＞
移动装置14在由检测部13检测到Fy+的力和Mz-的力矩的情况下，使主体部11向左方向转弯移动。即，在由检测部13检测到Fy+的力和Mz-的力矩的情况下，机器人1进行左转弯动作。在机器人1进行左转弯动作期间，由检测部13检测到的Mz-的力矩增大时，机器人1的转弯半径减小。另外，在机器人1进行左转弯动作期间，由检测部13检测到的Fy+的力增大时，转弯速度增大。
此外，在手动模式时对移动装置14的控制，不限定于上述的例子。移动装置14例如也可以基于Fy以及Fz的力，控制机器人1的前进动作以及后退动作。另外，移动装置14例如也可以基于Mx或者My的力矩，控制机器人1的转弯动作。
此外，在实施方式1中，说明了检测部13是六轴力传感器的例子，但不限定于此。检测部13例如也可以使用三轴传感器或者应变传感器(strain sensor)等。
在引导模式时，移动装置14使主体部11沿着引导路径自主移动。具体而言，移动装置14在引导模式时，使主体部11沿着引导路径移动以将用户引导到目的地。在实施方式1中，在引导模式时，移动装置14根据用户输入的扶手负荷来控制移动速度。另外，移动装置14也可以基于用户的扶手负荷±α的值来算出移动速度。例如，±α的值也可以是固定值、按每个用户设定的值、用户所输入的值、设定为使引导模式时的移动速度成为与手动模式时的移动速度等同的速度的值、或者设定为使引导模式下的移动速度成为从手动模式时的移动速度进行加速或者减速后的速度的值。在实施方式1中，用于算出引导模式下的移动速度的扶手负荷是与引导方向相同方向的负荷。另外，用于算出引导模式下的移动速度的扶手负荷也可以是前方向(Fy+)的负荷或者下方向(Fz-)的负荷。或者，用于算出引导模式下的移动速度的扶手负荷也可以是将与引导方向相同方向的负荷、前方向(Fy+)的负荷以及下方向(Fz-)的负荷进行组合得到的负荷。
移动装置14具备作为设置于主体部11的下部的旋转体的车轮17以及驱动控制车轮17的驱动部18。
车轮17在使主体部11独立的状态下对该主体部11进行支承，通过被驱动部18旋转驱动，在保持独立的姿态的状态下，例如使主体部11向图2所示的箭头的方向(前方向或后方向)移动。此外，在实施方式1中，以移动装置14具备使用了两个车轮17的移动机构的情况为例，但也可以是使用了车轮以外的旋转体(移动带、滚筒等)的情况。
驱动部18具备：负荷修正部19、用户移动意图推定部20、驱动力算出部21、致动器控制部22以及致动器23。
负荷修正部19基于用户的负荷倾向，对由检测部13检测到的扶手负荷进行修正。具体而言，负荷修正部19基于由负荷倾向数据生成部15生成的负荷倾向数据，对由检测部13检测到的扶手负荷的值进行修正。在实施方式1中，根据用户的行走时的过去的扶手负荷数据来算出波动频率，从由检测部13检测到的扶手负荷中对波动频率进行滤波，由此，进行扶手负荷的修正。另外，负荷修正部19也可以基于机器人1的使用地点、使用时间以及用户的身体状况等，对扶手负荷的值进行修正。
用户移动意图推定部20基于由负荷修正部19修正后的扶手负荷(以下称为“修正扶手负荷”)来推定用户的移动意图。用户的移动意图包括根据用户的意图进行移动的机器人1的移动方向以及移动速度。在实施方式1中，用户移动意图推定部20根据各移动方向上的修正扶手负荷的值，推定用户的移动意图。例如，在由检测部13检测到的Fy+的力是预定的第1阈值以上的值、My+的力是小于预定的第2阈值的值的情况下，用户移动意图推定部20也可以推定为用户的移动意图是直行动作。另外，用户移动意图推定部20也可以基于Fz方向上的修正扶手负荷的值，推定移动速度。另一方面，在由检测部13检测到的Fy+的力是预定的第3阈值以上的值、My+的力是预定的第2阈值以上的值的情况下，用户移动意图推定部20也可以推定为用户的移动意图是右转弯动作。另外，用户移动意图推定部20也可以基于Fz方向上的修正扶手负荷的值来推定转弯速度，基于My方向上的修正扶手负荷的值来推定转弯半径。
驱动力算出部21算出手动模式以及引导模式的各个模式下的驱动力。在手动模式下，驱动力算出部21基于根据修正扶手负荷的信息所推定出的用户的移动意图、即用户的移动方向以及移动速度，算出驱动力。例如，在用户的移动意图是前进动作或者后退动作的情况下，算出驱动力以使两个车轮17的旋转量均等。在用户的移动意图是右转弯动作的情况下，算出驱动力以使两个车轮17中的右侧的车轮17的旋转量大于左侧的车轮17的旋转量。另外，根据用户的移动速度，算出驱动力的大小。在引导模式下，驱动力算出部21基于由模式切换部16算出的机器人1的引导意图、即机器人1自主移动并对用户进行引导的引导方向以及引导速度，算出驱动力。基于引导意图的对驱动力的算出，与基于用户移动意图的对驱动力的算出是同样的，因此省略说明。
致动器控制部22基于由驱动力算出部21算出的驱动力的信息，进行致动器23的驱动控制。另外，致动器控制部22能够从致动器23取得车轮17的旋转量的信息，并向驱动力算出部21以及用户负荷倾向提取部30发送车轮17的旋转量的信息。
致动器23例如是使车轮17旋转驱动的马达等。致动器23经由齿轮机构或者滑轮机构等来与车轮17连接。致动器23通过被致动器控制部22驱动控制来对车轮17旋转驱动。
负荷倾向数据生成部15基于过去检测到的扶手负荷的信息，生成用户的负荷倾向数据。负荷倾向数据是表示预定动作中的用户的扶手负荷的倾向的数据。预定动作例如意味着直行动作、后退动作以及转弯动作等。例如，在弯腰曲背的用户把持扶手部12的情况下，由于会依靠机器人1，因此相对于机器人1移动的道路的行走面朝向垂直下方的扶手负荷、即Fz+的力会有增大的倾向。另外，在左右摇晃着行走的用户把持扶手部12的情况下，尽管是进行前进动作，但向左右方向的扶手负荷、即My的力矩也有增大的倾向。如此，在负荷倾向数据生成部15中，根据过去的负荷数据来生成各预定动作的用户的负荷倾向。
负荷倾向数据生成部15基于引导模式下的过去的负荷数据以及手动模式下的过去的负荷数据，分别按各辅助模式生成负荷倾向数据。在实施方式1中，负荷倾向数据生成部15基于引导模式下的过去的负荷倾向数据，生成引导模式时的负荷倾向数据。引导模式下的过去的负荷倾向数据是用户受机器人1引导时的负荷数据，因此，用户并没有有目的地对扶手施加负荷。因此，具有易于根据引导模式下的过去的负荷倾向数据来掌握用户的负荷倾向这一优点。此外，引导模式下的负荷倾向数据也可以基于引导模式下的过去的负荷数据以及手动模式下的过去的负荷数据来生成。或者，引导模式时的负荷倾向数据也可以基于手动模式下的过去的负荷倾向数据来生成。
模式切换部16在机器人1以引导模式进行移动时，基于由检测部13检测到的扶手负荷，将辅助模式从引导模式向手动模式进行切换。例如，在引导模式下，机器人1将用户向直行方向(Fy+方向)引导时，由检测部13检测向右转弯方向(Mz+方向)的扶手负荷。此时，在向右转弯方向的扶手负荷的值大于预定阈值的情况下，机器人1判断为用户想要离开引导路径而进行右转弯，将辅助模式从引导模式切换为手动模式。此外，在机器人1中，用于进行辅助模式的切换判定的扶手负荷是基于过去的负荷数据修正后的扶手负荷。将在后面对扶手负荷的修正进行说明。
[行走辅助机器人的控制结构]
对具有这种构成的行走辅助机器人1中用于进行用户的行走辅助的控制结构进行说明。图4是表示机器人1中的主要的控制结构的控制框图。另外，在图4的控制框图中，也示出了各个控制结构与所处理的信息之间的关系。
对模式切换部16的详细内容进行说明。
如图4所示，模式切换部16具备自身位置推定部24、引导意图算出部25以及引导/手动模式切换判定部26。
自身位置推定部24推定机器人1的自身位置。自身位置推定部24例如使用外界传感器来推定机器人1的自身位置。
引导意图算出部25算出引导模式下的机器人1的引导意图。引导意图包括机器人1自主地进行移动并对用户进行引导的引导方向以及引导速度。引导意图算出部25基于用户输入的行进目的地信息、由自身位置推定部24推定出的自身位置信息和机器人1所保存的地图信息，算出引导路径(从出发地到目的地的路径)，并算出机器人1的引导意图(引导方向、引导速度)。
引导/手动模式切换判定部26在引导模式下，基于检测到的扶手负荷，判定是否将辅助模式从引导模式切换为手动模式。具体而言，引导/手动模式切换判定部26在引导模式下，在由负荷修正部19修正后的扶手负荷的值大于预定阈值的情况下，判定为进行将辅助模式从引导模式向手动模式的切换。
接着，对行走辅助机器人的控制进行说明。
如图4所示，检测部13检测施加于扶手部12的扶手负荷。由检测部13检测到的扶手负荷的信息被发送给负荷修正部19。另外，负荷修正部19从引导/手动模式切换判定部26取得表示当前的辅助模式是引导模式还是手动模式的引导/手动模式的信息。负荷修正部19基于当前的辅助模式的信息和由负荷倾向数据生成部15生成的负荷倾向数据，对由检测部13检测到的扶手负荷的值进行修正。
在机器人1以手动模式进行动作的情况下，修正后的扶手负荷(修正扶手负荷)的信息被发送给用户移动意图推定部20。用户移动意图推定部20基于修正扶手负荷的信息，推定用户的移动意图(移动方向以及移动速度)。推定出的用户的移动意图的信息被发送给驱动力算出部21。
在机器人1以引导模式进行动作的情况下，修正扶手负荷的信息被发送给引导/手动模式切换判定部26。引导/手动模式切换判定部26基于修正扶手负荷的信息，进行对是否将辅助模式从引导模式切换为手动模式的判定。
在引导/手动模式切换判定部26中，判定为将辅助模式切换为手动模式的情况下，由用户移动意图推定部20推定出的用户移动意图的信息被发送给驱动力算出部21。驱动力算出部21基于推定出的用户的移动意图的信息，算出驱动力。
另一方面，在引导/手动模式切换判定部26中，判定为维持引导模式的情况下，由引导意图算出部25算出的机器人1的引导意图的信息被发送给驱动力算出部21。驱动力算出部21基于算出的引导意图的信息，算出驱动力。
此外，引导意图的信息通过引导意图算出部25基于由用户输入的行进目的地信息、由自身位置推定部24推定出的自身位置信息和地图信息来算出。
算出的驱动力的信息被发送给致动器控制部22。致动器控制部22基于由驱动力算出部21算出的驱动力的信息来进行致动器23的驱动控制。致动器23通过被致动器控制部22进行驱动控制，对车轮17进行旋转驱动，使主体部11移动。
另外，如图4所示，由检测部13检测到的扶手负荷的信息也被发送给负荷倾向数据生成部15。由检测部13检测到的扶手负荷的信息也被用于生成以及更新负荷倾向数据。在实施方式1中，负荷倾向数据生成部15在引导模式以及手动模式的各个辅助模式下生成负荷倾向数据。
使用图5，对机器人1的行走辅助的详细的控制进行说明。图5是表示机器人1的行走辅助的详细控制结构的控制框图。
如图5所示，机器人1具备取得外界信息的外界传感器27、输入行进目的地信息的交互部28以及存储地图信息的存储部29。
外界传感器27是取得外界信息的传感器。外界传感器27例如可以通过LRF(LaserRange Finder，激光测距仪)、LIDAR(Laser Imaging Detection and Ranging，激光雷达)、摄像头、深度摄像头、立体摄像头、声纳、RADAR等传感器、或者它们的组合来构成。由外界传感器27取得的信息被发送给自身位置推定部24，并用于推定机器人1的自身位置。
交互部28是在机器人1的引导模式下，用户对希望引导的行进目的地信息进行输入的部分。交互部28例如可以通过语音输入、触摸面板等构成。通过交互部28输入的行进目的地信息被发送给引导意图算出部25，并用于算出引导路径以及引导意图。此外，行进目的地信息例如包括目的地、到达时间、引导路径以及目的(例如就餐、就寝等)等。
存储部29是存储地图信息的部分。存储部29保存有表示用于在引导模式下引导用户的引导路径的路径信息。存储于存储部29的地图信息既可以预先输入，也可以使用外界传感器27来制作。此外，可以使用SLAM技术来进行对地图信息的制作。存储于存储部29的地图信息被发送给引导意图算出部25，用于算出引导意图。另外，存储于存储部29的地图信息被发送给负荷倾向数据生成部15。
对设定为引导模式的情况下的模式切换部16的控制进行说明。
交互部28取得用户输入的行进目的地信息，将行进目的地信息发送给引导意图算出部25。接着，自身位置推定部24基于从外界传感器27取得的外界信息，推定机器人1的自身位置。自身位置推定部24将推定出的自身位置信息发送给引导意图算出部25。
引导意图算出部25从存储部29读出地图信息。引导意图算出部25基于用户所输入的行进目的地信息、机器人1的自身位置信息和从存储部29读出的地图信息，算出引导路径，并且算出引导意图(引导方向以及引导速度)。引导意图算出部25将算出的引导意图的信息发送给驱动力算出部21。
驱动力算出部21基于引导意图来算出驱动力。接着，基于算出的驱动力，致动器控制部22控制致动器23，由此，对旋转体(车轮)17进行旋转驱动。
接着，对负荷倾向数据生成部15的详细内容进行说明。
负荷倾向数据生成部15具备提取用户的负荷倾向的用户负荷倾向提取部30以及存储有用户的负荷倾向数据的负荷倾向映射31。
用户负荷倾向提取部30提取与用户的移动方向/引导方向对应的用户的负荷倾向。具体而言，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31提取与用户的移动方向/引导方向对应的用户的负荷倾向数据。例如，在手动模式下，用户的移动方向是前方向直行的情况下，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31提取与手动模式下的前方向直行对应的用户的负荷倾向。或者，在引导模式下，机器人1的引导方向是前方向直行的情况下，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31提取与引导模式下的前方向直行对应的用户的负荷倾向。用户负荷倾向提取部30将从负荷倾向映射31提取出的负荷倾向数据发送给负荷修正部19。
另外，用户负荷倾向提取部30基于由检测部13检测到的扶手负荷的信息和由致动器控制部22取得的车轮17的旋转量的信息，生成用户的负荷倾向数据。所生成的负荷倾向数据被发送给负荷倾向映射31。由此，将负荷倾向映射31的负荷倾向数据更新。在实施方式1中，分别分成引导模式和手动模式来生成负荷倾向数据。
负荷倾向映射31是存储有各辅助模式的用户移动方向/引导方向上的用户的负荷倾向数据的数据库。即，负荷倾向映射31按引导模式以及手动模式下的前方向直行、后方向直行、右向转弯等各移动动作存储有负荷倾向数据。图6表示负荷倾向映射31。如图6所示，在实施方式1中，负荷倾向映射31存储有行走时的移动方向/引导方向的波动频率以及行走时的重心的偏离方向的波动频率来作为用户的负荷倾向数据。另外，负荷倾向映射31也可以存储有过去算出的波动频率的数据。
虽然在图6中没有进行图示，但负荷倾向映射31也可以存储机器人1的使用地点、使用时间以及用户的身体状况等数据。另外，负荷倾向映射31也可以记录出发地、目的地、引导路径、引导时间等过去的数据。这些数据也可以在对扶手负荷的修正的计算、或者对从引导模式切换为手动模式的预定阈值的设定等中使用。
[负荷倾向数据的生成]
使用图7，对负荷倾向数据的生成进行说明。图7表示负荷倾向数据的生成处理的示例性的流程图。
如图7所示，在步骤ST1中，判定是否由检测部13检测到扶手负荷。在步骤ST1中，判定用户是否把持着扶手部12。在由检测部13检测到扶手负荷的情况下，前进至步骤ST2。在检测部13未检测到扶手负荷的情况下，反复进行步骤ST1。
在步骤ST2中，用户负荷倾向提取部30从引导/手动模式切换判定部26取得当前的辅助模式的信息。具体而言，用户负荷倾向提取部30判定机器人1的当前的辅助模式是引导模式还是手动模式。
在步骤ST3中，用户负荷倾向提取部30基于当前的辅助模式的信息和车轮17的旋转量的信息来推定用户的移动方向、或者算出引导方向。具体而言，若在步骤ST1中检测到扶手负荷的变化，则用户负荷倾向提取部30从引导/手动模式切换判定部26取得当前的辅助模式的信息。由此，用户负荷倾向提取部30判定当前的辅助模式是引导模式还是手动模式。接着，致动器控制部22取得车轮17的旋转量的信息。由致动器控制部22取得的旋转量的信息被发送给用户负荷倾向提取部30。用户负荷倾向提取部30基于车轮17的旋转量的信息、即车轮的旋转方向以及转速，如果是手动模式，则推定用户的移动方向，如果是引导模式，则算出引导方向。
在实施方式1中，用户负荷倾向提取部30基于配置于左右的两个车轮17的旋转量，推定用户的移动方向。例如，用户负荷倾向提取部30可以在右侧的车轮17的旋转量比左侧的车轮17的旋转量多的情况下，推定为用户正在向左方转弯。另外，用户负荷倾向提取部30也可以在左右的车轮17的转速相同、且在向前方向旋转的情况下，推定为机器人1正在进行直行动作。此外，关于引导方向，也可以从引导意图算出部25或者自身位置推定部24中算出。
在步骤ST4中，用户负荷倾向提取部30取得所推定出的用户的移动方向/所算出的引导方向上的扶手负荷的波形信息。所谓用户的移动方向上的扶手负荷的波形信息，并不特别限定，但例如在用户的移动方向是Fy+方向的情况下，也可以是Fz方向的扶手负荷的波形信息或者My方向的力矩的波形信息等。
在步骤ST5中，用户负荷倾向提取部30，将所取得的扶手负荷的波形信息和过去的扶手负荷的波形信息进行合计。例如，过去的波形信息存储于负荷倾向映射31。用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31中读出过去的波形信息，将所取得的当前的波形信息加于过去的波形信息。图8表示扶手负荷的输入波形信息的一例。如图8所示，目前为止检测到的扶手负荷的波形信息保存于负荷倾向映射31。
在步骤ST6中，用户负荷倾向提取部30基于合计出的波形信息来算出波动频率。具体而言，用户负荷倾向提取部30通过进行所推定出的用户的移动方向/所算出的引导方向上的扶手负荷的频率解析，算出波动频率。
作为一例，对在引导模式下向前方向引导身体机能低的用户的情况下的波动频率的算出进行说明。图9A表示在引导模式下用户的直行动作时的Fz方向上的负荷数据的波形信息的一例。图9B表示图9A所示的Fz方向的负荷数据的频率分量。图10A表示在引导模式下用户的直行动作时的My方向上的负荷数据的波形信息的一例。图10B表示图10A所示的My方向上的负荷数据的频率分量。此外，图9A是与三步相应的负荷数据的波形，但实际上是对与十几步相应的负荷数据的波形进行频率解析的图。
身体机能差的用户会左右摇晃着行走，所以即使机器人1以一定的速度向前方向直行移动，扶手负荷也不稳定。因此，如图9A所示，机器人1的高度方向、即Fz方向上的负荷数据的波形信息产生波动。波动意味着波形信息发生变动而不稳定的分量，具体而言，意味着相对于负荷数据的平均值的变动。
在该情况下，尽管用户的意图是向前方向直行，但由于机器人1在左右方向上移动，因此，用户会仔细地一边左右调整行进方向、一边行走。在实施方式1中，用户负荷倾向提取部30推定为是左右摇晃着行走的用户，并为了修正扶手负荷，使用负荷的波动分量作为负荷倾向数据。以下，对用户负荷倾向提取部30的处理的例子进行说明。
用户负荷倾向提取部30，对图9A所示的Fz方向上的负荷数据的波形信息进行频率解析，算出如图9B所示的负荷数据的频率分量。由此，用户负荷倾向提取部30能够确定：当在引导模式下用户正在向前方向直行时，如图9B所示那样在Fz方向上存在2Hz的波动频率。
另外，如图10A所示，身体机能差的用户的My方向上的负荷数据的波形信息也产生波动。用户负荷倾向提取部30对图10A所示的My方向上的负荷数据进行频率解析，算出如图10B所示的负荷数据的频率分量。由此，用户负荷倾向提取部30能够确定：当在引导模式下用户正在被向前方向引导时，如图10B所示那样在My方向上存在2Hz的波动频率。
作为另一例，对身体机能差的用户的右向转弯时的波动频率的算出进行说明。图11A表示在引导模式下用户的右向转弯时的Fz方向上的负荷数据的波形信息的一例。图11B表示图11A所示的Fz方向上的负荷数据的频率分量。
如图11A所示，当在引导模式下身体机能差的用户向右方向转弯时，Fz方向上的负荷数据的波形信息也产生了波动。用户负荷倾向提取部30对图11A所示的Fz方向上的负荷数据进行频率解析，算出如图11B所示的负荷数据的频率分量。用户负荷倾向提取部30能够确定：当在引导模式下用户正在进行右方向转弯时，如图11B所示那样在Fz方向上存在6Hz的波动频率。
如此，在步骤ST6中，用户负荷倾向提取部30根据所推定出的用户的移动方向/所算出的引导方向上的合计出的扶手负荷的波形信息，算出波动频率。
返回到图7，在步骤ST7中，用户负荷倾向提取部30将在步骤ST6中算出的波动频率设定为负荷倾向数据。具体而言，用户负荷倾向提取部30将负荷倾向映射31的用户的负荷倾向数据更新为在步骤ST6中算出的波动频率。
如此，在实施方式1中，通过进行步骤ST1～ST7的处理，能够算出用户的扶手负荷的波动频率，并使用波动频率来作为负荷倾向数据。另外，在实施方式1中，能够按各移动动作进行负荷倾向数据的生成。
此外，在步骤ST5以及ST6中，说明了将基于对所取得的扶手负荷的波形信息和过去的扶手负荷的波形信息进行合计后的波形信息所算出的波动频率设定为负荷倾向数据的例子，但不限定于此。例如，也可以在对基于过去的波形信息算出的波动频率上加上基于所取得的扶手负荷的波形信息算出的波动频率后，进行平均计算，使用所算出的波动频率的平均值来作为负荷倾向数据。另外，也可以基于根据所取得的扶手负荷的波形信息算出的波动频率、和过去的波动频率来算出波动频率的中值或者众数，使用波动频率的中值或者众数来作为负荷倾向数据。另外，也可以组合波动频率的平均值、中值以及众数，作为负荷倾向数据来使用。或者，也可以使用最近算出的波动频率来作为负荷倾向数据。上述的负荷倾向数据也可以根据状况和/或目的来区分使用。例如，也可以针对存储于负荷倾向映射31的过去的波动频率的数据少的用户，使用最近算出的波动频率来作为负荷倾向数据。相反地，也可以针对存储于负荷倾向映射31的过去的波动频率的数据多的用户，使用波动频率的平均值、中值或者众数来作为负荷倾向数据。
[用户的移动意图的推定]
使用图12，对用户移动意图的推定进行说明。图12表示用户的移动意图的推定处理的示例性的流程图。
如图12所示，在步骤ST11中，负荷修正部19取得由检测部13检测到的扶手负荷的信息。
在步骤ST12中，用户负荷倾向提取部30从引导/手动模式切换判定部26取得引导/手动模式的信息。具体而言，用户负荷倾向提取部30从引导/手动模式切换判定部26取得当前的辅助模式的信息。
在步骤ST13中，判定当前的辅助模式是否是手动模式。在步骤ST13中，机器人1正在以引导模式动作的情况下，进行是否切换为手动模式的判定。在当前的辅助模式是手动模式的情况下，前进至步骤ST14。在当前的辅助模式并非手动模式、即维持引导模式的情况下，返回至步骤ST11。此外，将在下面对从引导模式向手动模式的切换的判定处理进行说明。
在步骤ST14中，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31取得用户的负荷倾向数据。具体而言，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31取得成为用户当前的移动方向的对象的波动频率。用户负荷倾向提取部30将波动频率的信息作为负荷倾向数据发送给负荷修正部19。此外，用户当前的移动方向能够通过从致动器控制部22取得车轮17的旋转量的信息来进行推定。
在步骤ST15中，负荷修正部19从通过步骤ST11取得的扶手负荷中，对通过步骤ST14取得的波动频率分量进行滤波。由此，负荷修正部19对由检测部13检测到的扶手负荷的值进行修正。由负荷修正部19获得的修正扶手负荷的信息被发送给用户移动意图推定部20。此外，负荷修正部19也可以使用引导模式和手动模式中的至少一方模式下的负荷倾向数据来修正扶手负荷。另外，负荷修正部19也可以组合引导模式以及手动模式的负荷倾向数据来修正扶手负荷。
另外，负荷修正部19也可以基于机器人1的使用地点、使用时间以及用户的身体状况来对扶手负荷的值进行修正。在该情况下，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31提取与机器人1的使用地点、使用时间以及用户的身体状况有关的数据，将这些数据发送给负荷修正部19。例如，负荷修正部19也可以进行扶手负荷的修正以使得与在走廊使用机器人1的情况和/或用户的身体状况良好的情况下的扶手负荷相比，在起居室使用机器人1的情况和/或用户的身体状况不佳的情况下的扶手负荷较小。
在步骤ST16中，用户移动意图推定部20基于在步骤ST15中取得的修正扶手负荷，推定用户的移动意图。具体而言，用户移动意图推定部20基于修正扶手负荷的Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz方向的力的大小，推定用户的移动方向以及移动速度。
如此，在实施方式1中，通过进行步骤ST11～ST16的处理，从用户的扶手负荷的波形信息中对波动频率分量进行滤波，并基于所获得的修正扶手负荷的信息来推定用户的移动意图。此外，也可以在引导模式下推定用户的移动意图。在该情况下，也可以省略步骤ST13。
在实施方式1中，作为滤波，既可以进行如将与波动部分相符的频率分量全部削除以使得将波动分量全部去除这样的修正，也可以进行如使波动分量相对于行走时的负荷数据的比例降低这样的修正。
另外，负荷修正部19也可以并不仅对用户的负荷倾向数据进行修正，而是对用户的负荷倾向数据和多个用户的平均的负荷倾向数据进行比较，改变修正的比例以降低差分部分。作为算出多个用户的平均的方法，也可以按通过年龄段、性别、地点、行走能力(行走速度、行走率、步幅、立位姿态、左右的摇晃)等的组合进行分类得到的各组来制作。
作为一例，对身体机能差的用户的移动意图的推定处理进行说明。图13A表示手动模式下的用户的直行动作时的Fz方向上的负荷数据的波形信息的一例。图13B表示从图13A所示的Fz方向上的负荷数据的波形信息中对波动频率分量进行滤波后的波形信息。图14A表示手动模式下的用户的直行动作时的My方向上的负荷数据的波形信息的一例。图14B表示从图14A所示的My方向上的负荷数据的波形信息中对波动频率分量进行滤波后的波形信息。此外，图13A以及图14A所示的波形信息是在步骤ST11中取得的扶手负荷的波形信息。图13B以及图14B所示的波形信息是在步骤ST15中对波动频率分量进行滤波而获得的修正扶手负荷的波形信息。
如图13A所示，身体机能差的用户行走不稳定，因此，直行动作时的Fz方向上的负荷数据的波形信息产生了波动。即，在用户的直行动作时，由检测部13检测到的Fz方向上的扶手负荷的值发生变动。负荷修正部19从由检测部13取得的Fz方向的扶手负荷的波形信息中，对波动频率分量进行滤波。由此，如图13B所示，能够削除直行动作时的Fz方向上的扶手负荷的波形信息的波动。由此，用户移动意图推定部20基于该修正后的扶手负荷，能够容易地推定用户的移动意图是直行动作。
另外，如图14A所示，手动模式下的身体机能差的用户的直行动作时的My方向上的负荷数据的波形信息也产生了波动。即，在用户的直行动作时，由检测部13检测到的My方向上的扶手负荷的值发生变动。负荷修正部19从由检测部13取得的My方向的扶手负荷的波形信息中，对波动频率分量进行滤波。由此，如图14B所示，能够削除手动模式下的直行动作时的My方向上的扶手负荷的波形信息的波动。由此，用户移动意图推定部20基于该修正后的扶手负荷，能够容易地推定用户的移动意图是直行动作。
另外，用户移动意图推定部20也可以推定转弯时的转弯半径。例如，针对腰腿弱的用户，可以通过取比通常大的转弯半径，而使机器人1缓慢地转弯。相反地，针对腰腿强的用户，也可以使转弯半径比通常小而进行急转弯。转弯半径的推定例如根据修正扶手负荷的值来进行推定。
另外，用户移动意图推定部20也可以从致动器控制部22取得车轮17的旋转量的信息，基于旋转量的信息和修正扶手负荷的信息，推定用户的移动意图。
[引导/手动模式切换判定处理]
使用图15，对机器人1的引导/手动模式切换判定处理进行说明。图15表示引导/手动模式切换判定处理的示例性的流程图。
如图15所示，在步骤ST21中，引导/手动模式切换判定部26判定是否从引导意图算出部25取得了引导路径。具体而言，引导/手动模式切换判定部26判定机器人1是否正位于引导路径上。在引导/手动模式切换判定部26取得了引导路径的情况下，前进至步骤ST22。在引导/手动模式切换判定部26没有取得引导路径的情况下，前进至步骤ST27，切换为手动模式。即，在引导/手动模式切换判定部26没有取得引导路径的情况下，判断为机器人1没有沿着引导路径将用户向目的地进行引导，切换为手动模式。
在步骤ST22中，检测部13取得扶手负荷信息。
在步骤ST23中，负荷修正部19对由检测部13取得的扶手负荷的值进行修正。关于扶手负荷的修正，进行步骤ST24和步骤ST25。
在步骤ST24中，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31取得成为当前的引导方向的对象的波动频率。用户负荷倾向提取部30将波动频率的信息作为负荷倾向数据发送给负荷修正部19。此外，当前的引导方向能够通过从致动器控制部22取得车轮17的旋转量的信息来进行推定。
在步骤ST25中，负荷修正部19从通过步骤ST22取得的扶手负荷中，对通过步骤ST24取得的波动频率分量进行滤波。由此，负荷修正部19对由检测部13检测到的扶手负荷的值进行修正。由负荷修正部19获得的修正扶手负荷的信息被发送给引导/手动模式切换判定部26。
另外，负荷修正部19也可以基于机器人1的使用地点、使用时间以及用户的身体状况来对扶手负荷的值进行修正。在该情况下，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31提取与机器人1的使用地点、使用时间以及用户的身体状况有关的数据，将这些数据发送给负荷修正部19。例如，负荷修正部19也可以进行扶手负荷的修正以使得与在走廊使用机器人1的情况和/或用户的身体状况良好的情况下的扶手负荷相比，在起居室使用机器人1的情况和/或用户的身体状况不佳的情况下的扶手负荷较小。
在步骤ST26中，引导/手动模式切换判定部26判定在步骤ST23中修正后的扶手负荷的值是否大于预定阈值。在修正后的扶手负荷的值大于预定阈值的情况下，前进至步骤ST27，将辅助模式从引导模式切换为手动模式。另一方面，在修正后的扶手负荷的值在预定阈值以下的情况下，前进至步骤ST28，维持引导模式。
另外，用于切换辅助模式的预定阈值也可以根据机器人1的使用状况、使用时间、使用地点来变更。例如，也可以是，在用户利用引导模式在走廊移动时，用户有频繁地去厕所的倾向的情况下，通过调低在走廊的预定阈值，从而能够容易地切换为手动模式。另外，也可以调低容易遵照引导的用户的预定阈值，调高不容易遵照引导的用户的预定阈值。
此外，在步骤ST26中，也可以在修正扶手负荷的值大于预定阈值的状态持续预定时间的情况下进行辅助模式的切换。通过这种构成能够更适当地进行辅助模式的切换。例如，在用户无意识地瞬间对扶手施加了负荷的情况下，能够维持引导模式。
[机器人的引导路径以及引导意图的算出]
使用图16，对机器人1的引导路径以及引导意图的算出进行说明。图16表示机器人1的引导路径的算出处理的示例性的流程图。
如图16所示，在步骤ST31中，引导意图算出部25判定是否从交互部28取得了用户的行进目的地信息。具体而言，引导意图算出部25判定用户是否对交互部28输入了行进目的地信息。在引导意图算出部25取得了行进目的地信息的情况下，前进至步骤ST32。在引导意图算出部25没有取得行进目的地信息的情况下，反复进行步骤ST31。
在步骤ST32中，引导意图算出部25判定是否从自身位置推定部24取得了机器人1的自身位置信息。在引导意图算出部25取得了自身位置信息的情况下，前进至步骤ST33。在引导意图算出部25没有取得自身位置信息的情况下，反复进行步骤ST32。
在步骤ST33中，引导意图算出部25基于在步骤ST31中取得的行进目的地信息、在步骤ST32中取得的自身位置信息和保存于存储部29的地图信息，算出引导路径(从出发地到目的地的路径)，并算出引导意图(引导方向、引导速度)。
[驱动力的算出]
使用图17，对驱动力的算出进行说明。图17表示驱动力的算出处理的示例性的流程图。
如图17所示，在步骤ST41中，驱动力算出部21从引导/手动模式切换判定部26取得引导/手动模式信息。
在步骤ST42中，驱动力算出部21判定机器人1的辅助模式是否是引导模式。在辅助模式是引导模式的情况下，前进至步骤ST43。另一方面，在辅助模式并非引导模式、即是手动模式的情况下，前进至步骤ST46。
在步骤ST43中，驱动力算出部21从引导意图算出部25取得引导意图的信息。
在步骤ST44中，驱动力算出部21从致动器控制部22取得车轮17的旋转量的信息。
在步骤ST45中，驱动力算出部21基于在步骤ST43中取得的引导意图的信息和车轮17的旋转量的信息来算出驱动力。具体而言，驱动力算出部21基于根据车轮17的旋转量的信息所算出的当前的移动方向以及移动速度与根据引导意图的信息所推定出的引导方向以及引导速度的差分，算出车轮17的旋转量。
在步骤ST46中，驱动力算出部21从用户移动意图推定部20取得用户移动意图的信息。
在步骤ST47中，驱动力算出部21从致动器控制部22取得车轮17的旋转量的信息。
在步骤ST48中，驱动力算出部21基于在步骤ST46中取得的用户移动意图的信息和车轮17的旋转量的信息来算出驱动力。具体而言，驱动力算出部21基于根据车轮17的旋转量的信息所算出的当前的移动方向以及移动速度与根据用户移动意图的信息所推定出的移动方向以及移动速度的差分，算出车轮17的旋转量。
作为一例，说明在手动模式下机器人1以71cm/s的移动速度向前进方向移动的状态时，用户使Fy+的力增大而使移动速度加速到77cm/s的情况下的驱动力算出部21的工作。驱动力算出部21在以速度71cm/s向前进方向移动的状态下，取得表示左右双方的车轮17的旋转量为2000rpm的信息。接着，驱动力算出部21算出为了使机器人1的移动速度变为77cm/s，需要左右双方的车轮17的旋转量达到2500rpm。驱动力算出部21算出驱动力以使得左右的车轮17的旋转量增大500rpm。
此外，在实施方式1中，对驱动力算出部21基于用户的移动意图或者引导意图的信息和从致动器控制部22取得的车轮17的旋转量的信息来算出驱动力的例子进行了说明，但不限定于此。例如，驱动力算出部21也可以仅根据用户的移动意图或者引导意图的信息来算出驱动力。即，在驱动力的算出处理中，也可以不包括步骤ST44以及步骤ST47。
另外，驱动力算出部21也可以基于表示扶手负荷与车轮17的旋转量之间的对应关系的控制表，算出驱动力。具体而言，驱动力算出部21也可以具备存储部，该存储部保存表示扶手负荷与车轮17的旋转量之间的对应关系的控制表。驱动力算出部21也可以使用保存于该存储部的控制表，算出与由检测部13检测到的扶手负荷的值对应的车轮17的旋转量。另外，控制表也可以通过基于从用户负荷倾向提取部30提取的负荷倾向数据，对控制表中的扶手负荷的值进行修正来更新。
[效果]
根据实施方式1涉及的行走辅助机器人1，能够取得以下效果。
根据实施方式1涉及的行走辅助机器人1，能够使用扶手负荷值来进行辅助模式的切换，因此，能够实现更舒适的用户行走辅助。
根据机器人1，能够基于用户的负荷倾向数据，对扶手负荷的值进行修正。根据这种构成，机器人1能够根据用户的负荷倾向来修正扶手负荷的值。因此，根据机器人1，能够根据用户的身体机能来适当地进行辅助模式的切换。
例如，针对有左右摇晃着行走的倾向的用户，通过从扶手负荷中削除由左右的摇晃所引起的波动频率，对扶手负荷的值进行修正。如此，能够根据用户的身体机能，对扶手负荷的值进行修正。由此，能够根据用户的身体机能来进行机器人1的辅助模式的切换，因此，能够实现更舒适的用户行走辅助。
在实施方式1中，使用扶手负荷的波动频率来作为负荷倾向数据。通过使用波动频率，机器人1能够在扶手负荷的波形信息所表现的凹凸小的波动到凹凸大的波动的大范围内取得用户的负荷倾向数据，修正扶手负荷。由此，机器人1能够进行更加与用户的身体机能相应的行走辅助。
此外，在实施方式1中，负荷倾向数据生成部15、负荷修正部19、用户移动意图推定部20、驱动力算出部21、以及致动器控制部22、自身位置推定部24、引导意图算出部25、引导/手动模式切换判定部26例如也可以具备存储有使这些要素发挥功能的程序的存储器(未图示)、和与CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)等处理器对应的处理电路(未图示)，通过处理器执行程序来作为这些要素发挥功能。或者，负荷倾向数据生成部15、负荷修正部19、用户移动意图推定部20、驱动力算出部21、以及致动器控制部22、自身位置推定部24、引导意图算出部25、引导/手动模式切换判定部26也可以使用使这些要素发挥功能的集成电路来构成。
在实施方式1中，以行走辅助机器人1的动作为主进行了说明，但这些动作也能够作为行走辅助方法来执行。
在实施方式1中，对分别在移动方向/引导方向以及力矩方向上设定波动频率的例子进行了说明，但不限定于此。例如，也可以在所有的方向上设定共同的波动频率。由此，能够简便地修正扶手负荷。
在实施方式1中，对通过分别设定两个车轮17的旋转量来控制机器人1的前进动作、后退动作、右转弯动作、左转弯动作等的例子进行了说明，但不限定于此。例如，也可以通过制动机构等，控制车轮17的旋转量，控制机器人1的动作。
在实施方式1中，对引导/手动模式切换判定部26通过比较修正扶手负荷与预定阈值来进行辅助模式的切换判定的例子进行了说明，但不限定于此。例如，也可以通过比较在步骤ST22中取得的扶手负荷与预定阈值，进行辅助模式的切换判定。即，机器人1也可以不对由检测部13取得的扶手负荷进行修正，而通过比较所取得的扶手负荷与预定阈值，进行辅助模式的切换判定。
另外，引导/手动模式切换判定部26也可以在输入了相对于机器人的引导意图不同的行走意图的负荷值的情况下切换辅助模式。另外，引导/手动模式切换判定部26也可以在输入了相对于机器人的引导意图不同的行走意图的负荷值一定时间以上的情况下切换辅助模式。
在实施方式1中，负荷修正部19也可以在与机器人1的移动动作对应的负荷倾向数据变为预定阈值以上的情况下，基于负荷倾向数据来对由检测部13检测到的扶手负荷的值进行修正(滤波)。例如，也可以是，在机器人1的直行动作(Fy+方向上的前进动作)中，Mz方向的负荷倾向数据(波动频率)变为0Hz的阈值以上的情况下，基于负荷倾向数据对与机器人1的直行动作对应的负荷数据进行修正。根据这种构成，能够在机器人1的直行动作中对不需要的Mz方向的波动频率进行滤波。此外，预定阈值也可以根据用户的身体机能等来变更。例如，也可以是，基于对于体格健全者而言，波动频率以1Hz产生这一信息，将预定阈值变更为1Hz。另外，与机器人1的移动动作对应的负荷倾向数据既可以是与机器人1的移动方向相同方向的负荷倾向数据，也可以是与机器人1的移动方向不同方向的负荷倾向数据。例如，在将其他用户的负荷倾向数据设为预定阈值的情况下，也可以在同与机器人1的移动动作对应的移动方向相同的移动方向上，对用户的负荷倾向数据与其他用户的负荷倾向数据进行比较。
在实施方式1中，说明了引导/手动模式切换判定部26在引导模式下在由负荷修正部19修正后的扶手负荷的值大于预定阈值的情况下判定为进行将辅助模式从引导模式向手动模式的切换的例子，但不限定于此。例如，引导/手动模式切换判定部26也可以基于用户的移动意图和机器人的引导意图来判定辅助模式的切换。以下，对实施方式1的引导/手动模式切换判定处理的另一例进行说明。
[引导/手动模式切换判定处理的另一例]
图18是表示行走辅助机器人的行走辅助的另一控制结构的控制框图。如图18所示，引导/手动模式切换判定部26也可以基于由用户移动意图推定部20推定出的用户移动意图(移动速度、移动方向)、和由引导意图算出部25算出的引导意图(引导速度、引导方向)，判定辅助模式的切换。具体而言，引导/手动模式切换判定部26也可以基于用户移动意图与引导意图的差分是否超过了预定阈值，判定辅助模式的切换。
图19是引导/手动模式切换判定处理的示例性的另一流程图。如图19所示，在步骤ST21a中，引导/手动模式切换判定部26判定是否从引导意图算出部25取得了引导路径。具体而言，引导/手动模式切换判定部26判定机器人1是否正位于引导路径上。在引导/手动模式切换判定部26取得了引导路径的情况下，前进至步骤ST22a。在引导/手动模式切换判定部26没有取得引导路径的情况下，前进至步骤ST25a，切换为手动模式。即，在引导/手动模式切换判定部26没有取得引导路径的情况下，判断为机器人1没有沿着引导路径将用户向目的地进行引导，切换为手动模式。
在步骤ST22a中，引导/手动模式切换判定部26从用户移动意图推定部20取得用户移动意图(移动速度、移动方向)。
在步骤ST23a中，引导/手动模式切换判定部26从引导意图算出部25取得引导意图(引导速度、引导方向)。
在步骤ST24a中，引导/手动模式切换判定部26判定在步骤ST22a中取得的用户移动意图与在步骤ST23a中取得的引导意图之间的差分是否大于预定阈值。在差分大于预定阈值的情况下，前进至步骤ST25a，将辅助模式从引导模式切换为手动模式。另一方面，在差分为预定阈值以下的情况下，前进至步骤ST26a，维持引导模式。
所谓用户移动意图与引导意图之间的差分，例如包括用户的移动速度与机器人的引导速度之间的差分、用户的移动方向与机器人的引导方向之间的差分等。此外，差分不限定于这些，只要是知晓用户移动意图与机器人的引导意图是否相同的参数即可。
在实施方式1中，在使用按各移动动作、按引导、手动模式的各模式不同的负荷倾向数据来进行修正的情况下，也可以用手动模式时的负荷倾向数据来对引导模式时的负荷值进行修正。也可以用引导模式时的负荷倾向数据来对引导模式时的负荷值进行修正。也可以用手动模式时的负荷倾向数据来对手动模式时的负荷值进行修正。也可以用引导模式时的负荷倾向数据来对手动模式时的负荷值进行修正。另外，也可以假定为同一移动动作的手动模式和引导模式的负荷倾向数据之间的差分与其他移动动作的手动模式和引导模式的负荷之间的差分的程度相同，而使用同一移动动作的手动模式和引导模式的负荷倾向数据之间的差分，进行负荷值的修正。
在实施方式1中，对基于扶手负荷将辅助模式从引导模式切换为手动模式的例子进行了说明，但不限定于此。例如，也可以基于扶手负荷将辅助模式从手动模式切换为引导模式。例如，也可以在扶手负荷为预定阈值以下的状态持续了预定期间的情况下，从手动模式切换为引导模式。根据这种构成，例如，即使为了避开障碍物而从引导模式切换到了手动模式，也能够简单地从手动模式切换为引导模式，因此，用户能够更加舒适地行走。在这种构成中，也能够使用上述的用户负荷倾向数据，对扶手负荷的值进行修正。另外，也能够在手动模式时用语音提示和/或在显示器上通知要返回到引导模式这一情况，并通过用户手动地选择引导模式来返回到引导模式。
(实施方式2)
对本公开的实施方式2涉及的行走辅助机器人进行说明。此外，在实施方式2中，主要对与实施方式1不同之处进行说明。在实施方式2中，对与实施方式1相同或者等同的构成部分赋予相同的标号进行说明。另外，在实施方式2中，省略与实施方式1重复的记载。
在实施方式2中，与实施方式1的不同之处在于使用平均负荷值来作为负荷倾向数据。此外，实施方式2涉及的行走辅助机器人与实施方式1涉及的行走辅助机器人1具有同样的构成要素，用图1、图2以及图4中的标号“51”来表示。
图20表示实施方式2中的负荷倾向映射31。如图20所示，负荷倾向映射31按各辅助模式存储有行走时的移动方向/引导方向的平均负荷值和行走时的重心的偏离方向的平均负荷值来作为负荷倾向数据。
[负荷倾向数据的生成]
使用图21，对负荷倾向数据的生成进行说明。图21表示行走辅助机器人51(以下称为“机器人51”)的负荷倾向数据的生成处理的示例性的流程图。
如图21所示，在步骤ST51中，判定是否由检测部13检测到扶手负荷。在步骤ST51中，判定用户是否把持着扶手部12。在由检测部13检测到扶手负荷的情况下，前进至步骤ST52。在检测部13未检测到扶手负荷的情况下，反复进行步骤ST51。
在步骤ST52中，用户负荷倾向提取部30从引导/手动模式切换判定部26取得当前的辅助模式的信息。具体而言，用户负荷倾向提取部30判定机器人51的当前的辅助模式是引导模式还是手动模式。
在步骤ST53中，用户负荷倾向提取部30基于当前的辅助模式的信息和车轮17的旋转量的信息来推定用户的移动方向，或者算出引导方向。具体而言，若在步骤ST51中检测到扶手负荷的变化，则致动器控制部22取得车轮17的旋转量的信息。由致动器控制部22取得的旋转量的信息被发送给用户负荷倾向提取部30。例如，用户负荷倾向提取部30基于配置于左右的两个车轮17的旋转量，推定用户的移动方向，或者算出引导方向。
在步骤ST54中，用户负荷倾向提取部30对推定出的用户的移动方向/引导方向上的过去的负荷数据加上在步骤ST51中检测到的扶手负荷。具体而言，用户负荷倾向提取部30读出存储于负荷倾向映射31的过去的负荷数据，对读出的过去的负荷数据加上在步骤ST51中检测到的扶手负荷。过去的负荷数据意味着目前为止所检测到的所有负荷数据。
在步骤ST55中，用户负荷倾向提取部30算出用户行走时的移动方向/引导方向的平均负荷值和偏离方向的平均负荷值。
在步骤ST56中，用户负荷倾向提取部30将算出的用户行走时的移动方向/引导方向的平均负荷值和偏离方向的平均负荷值设定为负荷倾向数据。具体而言，用户负荷倾向提取部30将算出的平均负荷值的信息发送给负荷倾向映射31，将负荷倾向映射31的用户行走时的移动方向/引导方向的平均负荷值和偏离方向的平均负荷值更新。
[引导/手动模式切换判定处理]
使用图22，对引导/手动模式切换判定处理进行说明。图22表示引导/手动模式切换判定处理的示例性的流程图。
如图22所示，在步骤ST61中，引导/手动模式切换判定部26判定是否从引导意图算出部25取得了引导路径。具体而言，引导/手动模式切换判定部26判定机器人51是否正位于引导路径上。在引导/手动模式切换判定部26取得了引导路径的情况下，前进至步骤ST62。在引导/手动模式切换判定部26没有取得引导路径的情况下，前进至步骤ST67，切换为手动模式。即，在引导/手动模式切换判定部26没有取得引导路径的情况下，判断为机器人51没有沿着引导路径将用户向目的地进行引导，切换为手动模式。
在步骤ST62中，检测部13取得扶手负荷信息。
在步骤ST63中，负荷修正部19对由检测部13取得的扶手负荷的值进行修正。关于扶手负荷的修正，进行步骤ST64以及ST65。
在步骤ST64中，用户负荷倾向提取部30读出用户的负荷倾向数据。具体而言，用户负荷倾向提取部30从负荷倾向映射31读出过去的平均负荷值，将过去的平均负荷值发送给负荷修正部19。
在步骤ST65中，负荷修正部19从当前的负荷数据中减去过去的平均负荷值。由此，负荷修正部19对扶手负荷的值进行修正。
在步骤ST66中，引导/手动模式切换判定部26判定在步骤ST63中修正后的扶手负荷的值是否大于预定阈值。在修正后的扶手负荷的值大于预定阈值的情况下，前进至步骤ST67，将辅助模式从引导模式切换为手动模式。另一方面，在修正后的扶手负荷的值在预定阈值以下的情况下，前进至步骤ST68，维持引导模式。
作为一例，详细地对实施方式2中的扶手负荷的修正进行说明。在此，对关于在重心偏向右方的状态下行走的用户的扶手负荷的修正进行说明。
[使用平均负荷值的扶手负荷的修正]
图23A表示用户的直行动作时的Mz方向上的当前的负荷数据的波形信息的一例。如图23A所示，由于用户的重心偏向右方向，因此即使在直行动作时，也可由检测部13检测到向Mz方向的负荷(力矩)。
图23B表示Mz方向上的过去的负荷数据的平均负荷值。用户负荷倾向提取部30通过对过去的负荷数据的波形信息进行平均计算，算出如图23B所示的过去的负荷数据的平均负荷值。在图23B的情况下，过去的平均负荷值在Mz方向上为1.0Nm。在实施方式2中，使用图23B所示的平均负荷值来作为负荷倾向数据。
接着，负荷修正部19基于负荷倾向数据来修正当前的负荷数据。具体而言，负荷修正部19在Mz方向上从图23A所示的当前的负荷数据的波形信息中减去图23B所示的过去的平均负荷值1.0Nm。图23C表示使用负荷倾向数据进行修正后的Mz方向上的当前的负荷数据的波形信息。如图23C所示，通过从当前的负荷数据减去过去的平均负荷值，整体地削减了施加于Mz方向的负荷。由此，负荷修正部19能够对稳定的向右方向的负荷的偏离进行修正。
引导/手动模式切换判定部26基于该修正后的扶手负荷的信息，进行引导/手动模式切换判定。
此外，上述修正的例子以重心偏向右方向行走的用户为例进行了说明，但不限定于此。例如弯腰曲背的用户等存在负荷偏向下方向的情况。在该情况下，也可以使用Fz方向的平均负荷值来对扶手负荷的值进行修正。
另外，在机器人51的前进动作基于Fy方向以及Fz方向的扶手负荷的值进行的情况下，也可以使用Fy方向以及Fz方向的平均负荷值来作为负荷倾向数据。即，也可以在机器人51的前进动作时，使用Fy方向以及Fz方向的平均负荷值，对扶手负荷的值进行修正。另外，在机器人51的转弯动作基于Mz方向的负荷(力矩)进行的情况下，也可以使用Mz方向的平均负荷值来作为负荷倾向数据。即，也可以在机器人51的转弯动作时，使用Mz方向的平均负荷值，对扶手负荷的值进行修正。另外，也可以算出Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz的所有方向的平均负荷值，使用所有方向的平均负荷值来对扶手负荷的值进行修正。如此，通过使用多个方向上的平均负荷值来修正扶手负荷，能够更准确地掌握用户的负荷倾向，因此，能够使机器人51进行更加适合于用户的身体机能的动作。此外，在扶手负荷的修正中，根据机器人51的移动控制，算出Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz方向中的至少一方的平均负荷值，使用算出的平均负荷值来修正扶手负荷即可。
另外，在实施方式2的用户移动意图推定部20中，也通过进行上述的扶手负荷的修正，推定用户移动意图。
[效果]
根据实施方式2涉及的行走辅助机器人51，能够取得以下效果。
根据实施方式2涉及的行走辅助机器人51，使用了扶手负荷的平均负荷值来作为用户的负荷倾向数据。根据这种构成，能够取得每个用户的稳定地施加的负荷来作为负荷倾向数据，并对负荷的值进行修正，因此，能够进行更加适合于用户的身体机能的行走辅助。另外，通过使用扶手负荷的平均负荷值来作为用户的负荷倾向数据，能够减少对用户的负荷倾向的提取的误差。
此外，在实施方式2中，对算出负荷倾向数据时使用过去所检测到的所有的扶手负荷来作为过去的负荷数据的例子进行了说明，但不限定于此。算出负荷倾向数据时所使用的过去的负荷数据例如也可以是预定期间内的负荷数据。例如，算出负荷倾向数据时所使用的过去的负荷数据也可以是在预定期间(例如1年)以内检测到的过去的负荷数据等。如此，通过仅使用比较新的负荷数据，变得易于提取用户的当前的负荷倾向。
在实施方式2中，负荷倾向映射31也可以存储稳定行走时的负荷倾向数据。用户负荷倾向提取部30也可以从负荷倾向映射31取得负荷倾向数据，将稳定行走时的负荷倾向数据发送给负荷修正部19。负荷修正部19也可以对稳定行走时的负荷倾向数据与当前的用户的负荷数据进行比较，在二者的数据不同的情况下对扶手负荷的值进行修正。例如，也可以是，在过去的负荷倾向数据中，用户直行动作的稳定行走时的Fz方向的负荷是10N的情况下，当用户用前倾姿态行走而Fz方向的扶手负荷变为20N时，负荷修正部19将Fz方向的扶手负荷修正为稳定行走时的Fz方向的扶手负荷的值。即，负荷修正部19也可以将Fz方向的20N的负荷修正成1/2。
在实施方式2中，对负荷修正部19通过从当前的负荷数据减去过去的平均负荷值来修正当前的负荷数据的例子进行了说明，但不限定于此。例如，负荷修正部19也可以考虑另外的参数以使得能够根据机器人51的使用地点、使用时间以及用户的身体状况等来修正扶手负荷。
另外，在机器人51根据Fz值和Fy值的合计值进行移动控制的情况下，也可以变更对Fz和Fy值进行合计时的比例。例如，也可以将根据Fz:Fy＝8:2进行控制变更为Fz:Fy＝6:4。另外，也可以并非仅根据用户的负荷倾向数据来进行修正，而是对用户的负荷倾向数据和多个用户的平均的负荷倾向数据进行比较，变更修正的比例以降低差分部分。作为算出多个用户的平均的方法，也可以按通过年龄段、性别、地点、行走能力(行走速度、行走率、步幅、立位姿态、左右的摇晃)等的组合进行分类得到的各组来制作。
另外，负荷修正部19也可以通过对当前的负荷数据乘以根据过去的负荷倾向数据所算出的修正系数，修正扶手负荷。以下，对使用修正系数来修正扶手负荷的例子进行说明。
[使用修正系数的对扶手负荷的修正]
图24A表示用户的直行动作时的Mz方向上的过去的负荷数据的波形信息的一例。图24B表示图24A所示的Mz方向上的过去的负荷数据的平均负荷值。用户负荷倾向提取部30对图24A所示的过去的负荷数据的波形信息进行平均计算。由此，作为负荷倾向数据，算出了如图24B所示的过去的负荷数据的平均负荷值。在图24B的情况下，过去的平均负荷值在Mz方向上为-1.0Nm。
接着，根据当前的负荷数据来算出平均负荷值。图25A表示用户直行动作时的Mz方向上的当前的负荷数据的波形信息的一例。图25B表示图25A所示的Mz方向上的当前的负荷数据的平均负荷值。
负荷修正部19对图25A所示的当前的负荷数据的波形信息进行平均计算。由此，算出如图25B所示的当前的负荷数据的平均负荷值。在图25B的情况下，当前的平均负荷值在Mz方向上为-2.0Nm。
负荷修正部19通过用过去的平均负荷值除以当前的平均负荷值，算出修正系数。在该情况下，修正系数为(-1.0Nm/-2.0Nm)＝0.5。负荷修正部19通过将该修正系数乘以当前的负荷数据的波形信息，来修正扶手负荷。即，通过对图25A所示的当前的负荷数据的波形信息乘以修正系数0.5，而对由检测部13检测到的Mz方向的扶手负荷的值进行修正。
图26表示修正后的负荷数据的波形信息的一例。如图26所示，由检测部13检测到的扶手负荷(参照图25A的波形信息)通过乘以修正系数而被修正。如此，负荷修正部19也可以通过对当前的负荷数据乘以基于过去的负荷倾向数据所算出的修正系数，修正当前的扶手负荷。
以一定程度的详细情况在各实施方式中说明了本公开，但这些实施方式的公开内容在结构的细节部分发生变化是适当的。另外，各实施方式中的要素的组合和/或顺序的变化，能够不脱离本公开的范围以及思想地实现。
此外，在实施方式1以及实施方式2中说明的基于负荷倾向数据对扶手负荷的修正仅是示例，并非限定于此。作为基于负荷倾向数据对扶手负荷的修正，也可以采用公知的各种修正方法。作为修正方法，例如也可以采用：关于重心方向的波动，进行通过与波动程度相应的移动平均的平滑化的方法、通过进行通过中值滤波的平滑化来去除波动的方法、通过进行频率解析来削除、降低特定频率的方法。
产业上的可利用性
本公开能够适用于进行更舒适的用户行走辅助的行走辅助机器人以及行走辅助方法。

Claims (16)

1.一种行走辅助机器人，辅助用户行走，所述机器人具备：
主体部；
扶手部，其设置于所述主体部，能够供所述用户把持；
检测部，其检测施加于所述扶手部的负荷；
移动装置，其具有旋转体，并对所述旋转体的旋转进行控制而使该行走辅助机器人移动；以及
模式切换部，其对辅助用户行走的辅助模式进行切换，
所述辅助模式包括第1模式和第2模式，所述第1模式是该行走辅助机器人自主地进行移动而引导所述用户行走的模式，所述第2模式是该行走辅助机器人根据在所述检测部中检测到的第1负荷而移动的模式，
所述模式切换部，基于在该行走辅助机器人以所述第1模式移动时在所述检测部中检测到的第2负荷，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换。
2.根据权利要求1所述的行走辅助机器人，还具备：
负荷倾向数据生成部，其基于在该行走辅助机器人移动期间所取得的施加于所述扶手部的过去的负荷数据，生成表示施加于所述扶手部的负荷的倾向的负荷倾向数据；以及
负荷修正部，其基于所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正，
所述模式切换部基于由所述负荷修正部修正后的所述第2负荷的值，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换。
3.根据权利要求2所述的行走辅助机器人，
所述模式切换部在由所述负荷修正部修正后的所述第2负荷的值大于预定阈值的情况下，将所述辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换。
4.根据权利要求2或3所述的行走辅助机器人，
所述负荷倾向数据生成部生成该行走辅助机器人的各移动动作的负荷倾向数据，
所述负荷修正部基于与检测到所述第2负荷时的该行走辅助机器人的移动动作对应的所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
5.根据权利要求4所述的行走辅助机器人，
所述移动动作包括该行走辅助机器人的直行动作、后退动作、左右转弯动作。
6.根据权利要求4或5所述的行走辅助机器人，
所述负荷修正部，在与该行走辅助机器人的移动动作对应的所述负荷倾向数据变为预定阈值以上的情况下，基于所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
7.根据权利要求2至6中任一项所述的行走辅助机器人，
所述负荷倾向数据生成部生成该行走辅助机器人的各辅助模式的负荷倾向数据，
所述负荷修正部，基于与检测到所述第2负荷时的该行走辅助机器人的辅助模式对应的所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
8.根据权利要求2至7中任一项所述的行走辅助机器人，
所述负荷倾向数据是根据所述过去的负荷数据算出的波动频率，
所述负荷修正部，通过从所述第2负荷中对所述波动频率分量进行滤波，对所述第2负荷的值进行修正。
9.根据权利要求2至7中任一项所述的行走辅助机器人，
所述负荷倾向数据是根据所述过去的负荷数据算出的平均负荷值，
所述负荷修正部，基于所述平均负荷值对所述负荷的值进行修正。
10.根据权利要求9所述的行走辅助机器人，
所述负荷修正部，通过从所述检测部所检测到的负荷减去所述平均负荷值，对所述负荷的值进行修正。
11.根据权利要求3所述的行走辅助机器人，
所述模式切换部，根据该行走辅助机器人的使用状况，变更所述预定阈值。
12.根据权利要求11所述的行走辅助机器人，
所述使用状况包括该行走辅助机器人被使用的地点、时间中的任一方。
13.根据权利要求2至12中任一项所述的行走辅助机器人，
还具备保存路径信息的存储部，所述路径信息表示用于该行走辅助机器人以所述第1模式引导所述用户的引导路径，
所述负荷倾向数据生成部按保存于所述存储部的所述路径信息所表示的各所述引导路径，生成所述负荷倾向数据，
所述负荷修正部基于与检测到所述第2负荷时该行走辅助机器人正在移动的所述引导路径对应的所述负荷倾向数据，对所述第2负荷的值进行修正。
14.根据权利要求1或2所述的行走辅助机器人，还具备：
引导意图算出部，其算出所述第1模式下该行走辅助机器人的引导意图；以及
用户移动意图推定部，其基于所述第2负荷的值来推定用户移动意图，
所述模式切换部，其基于所述引导意图算出部所算出的所述引导意图与所述用户移动意图推定部所推定出的用户移动意图的差分，进行所述辅助模式的切换。
15.根据权利要求2至12中任一项所述的行走辅助机器人，
所述检测部对施加于所述扶手部的多个轴向的负荷进行检测，
所述负荷倾向数据表示所述多个轴向的各个轴向上的负荷的倾向。
16.一种行走辅助方法，该方法使用以包括第1模式和第2模式的辅助模式动作的行走辅助机器人，所述第1模式是自主地进行移动而引导用户行走的模式，所述第2模式是根据施加于扶手部的第1负荷而移动的模式，所述方法包括：
在所述行走辅助机器人以所述第1模式移动时，由检测部检测施加于所述行走辅助机器人的扶手部的第2负荷的步骤；和
基于检测到的所述第2负荷，将所述行走辅助机器人的辅助模式从所述第1模式向所述第2模式切换的步骤。
CN201710300467.1A 2016-06-29 2017-05-02 行走辅助机器人及行走辅助方法 Active CN107544489B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016129237A JP6697768B2 (ja) 2016-06-29 2016-06-29 歩行支援ロボット及び歩行支援方法
JP2016-129237 2016-06-29

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107544489A true CN107544489A (zh) 2018-01-05
CN107544489B CN107544489B (zh) 2022-03-08

Family

ID=59101289

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710300467.1A Active CN107544489B (zh) 2016-06-29 2017-05-02 行走辅助机器人及行走辅助方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10086890B2 (zh)
EP (1) EP3284453B1 (zh)
JP (1) JP6697768B2 (zh)
CN (1) CN107544489B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108490947A (zh) * 2018-04-17 2018-09-04 西安交通大学 一种自动跟随避障方法及其装置
CN111801263A (zh) * 2018-03-08 2020-10-20 罗伯特·博世有限公司 运输装置、特别是具有电驱动单元的婴儿车
CN111984008A (zh) * 2020-07-30 2020-11-24 深圳优地科技有限公司 一种机器人控制方法、装置、终端和存储介质
CN112999026A (zh) * 2019-12-19 2021-06-22 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 一种应用于康复助行机器人的自适应控制方法
CN116225031A (zh) * 2023-05-09 2023-06-06 南京泛美利机器人科技有限公司 一种面向人机协作场景的三体协同智能避障方法和***

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106092091B (zh) * 2016-08-10 2019-07-02 京东方科技集团股份有限公司 电子机器设备
TWI657812B (zh) * 2017-11-14 2019-05-01 緯創資通股份有限公司 助行裝置
JP7075822B2 (ja) 2018-06-04 2022-05-26 パナソニックホールディングス株式会社 マップ情報更新システム
CN109157381B (zh) * 2018-07-24 2020-08-04 华中科技大学 一种扶手式智能跌倒防护助行康复机器人
KR20200069913A (ko) * 2018-12-07 2020-06-17 현대자동차주식회사 다목적 이동장치의 제어방법
WO2020141639A1 (ko) * 2019-01-03 2020-07-09 엘지전자 주식회사 로봇의 제어 방법
WO2021086471A1 (en) * 2019-10-28 2021-05-06 Ambulatus Robotics LLC Autonomous robotic mobile support system for the mobility-impaired
CN110667725A (zh) * 2019-11-11 2020-01-10 路邦科技授权有限公司 一种全地形移动机器人的平衡***及其控制方法
CN113454557A (zh) * 2020-05-20 2021-09-28 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机及其控制方法和装置、遥控终端、无人机***
US20230168679A1 (en) * 2021-11-30 2023-06-01 Robust AI, Inc. Robotic Cart

Citations (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4815190A (en) * 1987-08-20 1989-03-28 Gmf Robotics Corporation Method for automated assembly of assemblies such as automotive assemblies
JP2003290302A (ja) * 2002-04-03 2003-10-14 Hitachi Ltd 歩行補助装置およびその制御プログラム
TWM241033U (en) * 2003-08-15 2004-08-21 Ji Yi Jiun Structure of device for assisting walking
WO2004071842A1 (ja) * 2003-02-17 2004-08-26 Sanyo Electric Co., Ltd. 力入力操作装置、移動体、搬送車及び歩行用補助車
JP2006034440A (ja) * 2004-07-23 2006-02-09 Robotopia:Kk 歩行支援装置
WO2006118756A2 (en) * 2005-04-29 2006-11-09 Larry Mulholland Assistive walking device
CN1873566A (zh) * 2005-04-27 2006-12-06 三洋电机株式会社 动力辅助装置及具有它的移动体
KR100717397B1 (ko) * 2006-07-19 2007-05-11 한국산업기술대학교산학협력단 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는보행의지파악 시스템
CN101616651A (zh) * 2007-04-12 2009-12-30 松下电器产业株式会社 移乘辅助装置
US20100206651A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Kenichiro Nagasaka Robot apparatus and method of controlling the same, and computer program
JP2011031769A (ja) * 2009-08-03 2011-02-17 Toyota Motor Corp 車両の走行支援装置
JP2012096568A (ja) * 2010-10-29 2012-05-24 Aisin Seiki Co Ltd 車両の横方向運動制御装置
CN102551994A (zh) * 2011-12-20 2012-07-11 华中科技大学 一种康复助行机器人
CN103126858A (zh) * 2013-03-19 2013-06-05 哈尔滨工业大学 一种智能助行机器人
CN103200909A (zh) * 2010-09-27 2013-07-10 范德比尔特大学 行动辅助设备
DE102012202614A1 (de) * 2012-02-21 2013-08-22 Karlsruher Institut Für Technologie (Kit) Häusliche Hilfsvorrichtung
EP2808000A1 (en) * 2013-05-30 2014-12-03 Funai Electric Co., Ltd. Power assist device and ambulatory assist vehicle
US20150092971A1 (en) * 2013-10-01 2015-04-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for adjusting air pressure inside the ear of a person wearing an ear-wearable device
CN104635732A (zh) * 2013-11-08 2015-05-20 三星电子株式会社 辅助行走机器人及其控制方法
CN104661898A (zh) * 2013-01-29 2015-05-27 日本精工株式会社 电动助力转向装置
KR20150070720A (ko) * 2013-12-17 2015-06-25 삼성전자주식회사 보행 보조 장치 및 그 제어 방법
CN204766382U (zh) * 2015-05-29 2015-11-18 嵊州领航信息科技有限公司 一种多功能辅助步行训练器
CN105140094A (zh) * 2014-05-26 2015-12-09 松下知识产权经营株式会社 等离子处理装置及方法
US20150366743A1 (en) * 2014-06-20 2015-12-24 Funai Electric Co., Ltd. Walking Assist Cart
CN105511469A (zh) * 2015-12-18 2016-04-20 北京联合大学 一种无人智能巡逻电动车及巡逻***

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11286280A (ja) * 1998-04-03 1999-10-19 Mitsubishi Electric Corp 車両の自動走行制御装置
WO2001014018A1 (en) * 1999-08-20 2001-03-01 The Regents Of The University Of California Method, apparatus and system for automation of body weight support training (bwst) of biped locomotion over a treadmill using a programmable stepper device (psd) operating like an exoskeleton drive system from a fixed base
US7544172B2 (en) * 2004-06-29 2009-06-09 Rehabilitation Institute Of Chicago Enterprises Walking and balance exercise device
JP2008052362A (ja) * 2006-08-22 2008-03-06 Toshiba Corp 自律移動装置
US8752658B2 (en) * 2009-02-05 2014-06-17 Gary KUREK Motorized walker
JP5423142B2 (ja) 2009-05-21 2014-02-19 日本精工株式会社 案内用ロボット及びその制御方法
US9020639B2 (en) * 2009-08-06 2015-04-28 The Regents Of The University Of California Multimodal dynamic robotic systems
US8627909B2 (en) * 2010-07-20 2014-01-14 Lg Electronics Inc. Walking-assistant device
CN103370039B (zh) * 2011-02-23 2015-10-14 株式会社村田制作所 步行辅助车
JP5981158B2 (ja) * 2012-02-10 2016-08-31 富士機械製造株式会社 立ち座り動作支援ロボットおよび動作設定方法
US9605952B2 (en) * 2012-03-08 2017-03-28 Quality Manufacturing Inc. Touch sensitive robotic gripper
KR101352681B1 (ko) * 2012-04-17 2014-01-17 주식회사 청우메디칼 휠체어 겸용 전동식 보행 보조기의 속도제어장치
US8695736B1 (en) * 2012-08-30 2014-04-15 Devindranath Samaroo Bin moving assembly
JP6126139B2 (ja) * 2013-02-07 2017-05-10 富士機械製造株式会社 移動補助ロボット
US9637150B1 (en) * 2013-06-27 2017-05-02 Amazon Technologies, Inc. Transport handle for low profile displacement
EP3269617B1 (en) * 2013-07-12 2020-11-11 Dorel Home Furnishings, Inc. Load carrier with mode changer
WO2015041128A1 (ja) * 2013-09-17 2015-03-26 株式会社村田製作所 手押し車
US9968507B2 (en) * 2013-11-18 2018-05-15 New York Institute Of Technology Motorized walker
JP5949814B2 (ja) * 2014-03-06 2016-07-13 トヨタ自動車株式会社 自律移動ロボット、及びその制御方法
US9365226B1 (en) * 2014-06-12 2016-06-14 Amazon Technologies, Inc. Transport dolly
DE102015000270A1 (de) * 2014-11-11 2016-05-12 Bow2Go Gmbh Mobile Geh- und Transporthilfe-Vorrichtung

Patent Citations (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4815190A (en) * 1987-08-20 1989-03-28 Gmf Robotics Corporation Method for automated assembly of assemblies such as automotive assemblies
JP2003290302A (ja) * 2002-04-03 2003-10-14 Hitachi Ltd 歩行補助装置およびその制御プログラム
WO2004071842A1 (ja) * 2003-02-17 2004-08-26 Sanyo Electric Co., Ltd. 力入力操作装置、移動体、搬送車及び歩行用補助車
TWM241033U (en) * 2003-08-15 2004-08-21 Ji Yi Jiun Structure of device for assisting walking
JP2006034440A (ja) * 2004-07-23 2006-02-09 Robotopia:Kk 歩行支援装置
CN1873566A (zh) * 2005-04-27 2006-12-06 三洋电机株式会社 动力辅助装置及具有它的移动体
WO2006118756A2 (en) * 2005-04-29 2006-11-09 Larry Mulholland Assistive walking device
KR100717397B1 (ko) * 2006-07-19 2007-05-11 한국산업기술대학교산학협력단 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는보행의지파악 시스템
CN101616651A (zh) * 2007-04-12 2009-12-30 松下电器产业株式会社 移乘辅助装置
US20100206651A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Kenichiro Nagasaka Robot apparatus and method of controlling the same, and computer program
JP2011031769A (ja) * 2009-08-03 2011-02-17 Toyota Motor Corp 車両の走行支援装置
CN103200909A (zh) * 2010-09-27 2013-07-10 范德比尔特大学 行动辅助设备
JP2012096568A (ja) * 2010-10-29 2012-05-24 Aisin Seiki Co Ltd 車両の横方向運動制御装置
CN102551994A (zh) * 2011-12-20 2012-07-11 华中科技大学 一种康复助行机器人
DE102012202614A1 (de) * 2012-02-21 2013-08-22 Karlsruher Institut Für Technologie (Kit) Häusliche Hilfsvorrichtung
CN104661898A (zh) * 2013-01-29 2015-05-27 日本精工株式会社 电动助力转向装置
CN103126858A (zh) * 2013-03-19 2013-06-05 哈尔滨工业大学 一种智能助行机器人
EP2808000A1 (en) * 2013-05-30 2014-12-03 Funai Electric Co., Ltd. Power assist device and ambulatory assist vehicle
JP2014230681A (ja) * 2013-05-30 2014-12-11 船井電機株式会社 パワーアシスト装置及び歩行補助車
US20150092971A1 (en) * 2013-10-01 2015-04-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for adjusting air pressure inside the ear of a person wearing an ear-wearable device
CN104635732A (zh) * 2013-11-08 2015-05-20 三星电子株式会社 辅助行走机器人及其控制方法
KR20150070720A (ko) * 2013-12-17 2015-06-25 삼성전자주식회사 보행 보조 장치 및 그 제어 방법
CN105140094A (zh) * 2014-05-26 2015-12-09 松下知识产权经营株式会社 等离子处理装置及方法
US20150366743A1 (en) * 2014-06-20 2015-12-24 Funai Electric Co., Ltd. Walking Assist Cart
CN204766382U (zh) * 2015-05-29 2015-11-18 嵊州领航信息科技有限公司 一种多功能辅助步行训练器
CN105511469A (zh) * 2015-12-18 2016-04-20 北京联合大学 一种无人智能巡逻电动车及巡逻***

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YU,HY: "An adaptive shared control system for an intelligent mobility aid for the elderly", 《AUTONOMOUS ROBOTS》 *
王志强: "康复机器人辅助人体战力的关节力矩模拟与试验研究", 《中国康复医学杂志》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111801263A (zh) * 2018-03-08 2020-10-20 罗伯特·博世有限公司 运输装置、特别是具有电驱动单元的婴儿车
CN108490947A (zh) * 2018-04-17 2018-09-04 西安交通大学 一种自动跟随避障方法及其装置
CN112999026A (zh) * 2019-12-19 2021-06-22 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 一种应用于康复助行机器人的自适应控制方法
CN112999026B (zh) * 2019-12-19 2023-02-03 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 一种应用于康复助行机器人的自适应控制方法
CN111984008A (zh) * 2020-07-30 2020-11-24 深圳优地科技有限公司 一种机器人控制方法、装置、终端和存储介质
CN116225031A (zh) * 2023-05-09 2023-06-06 南京泛美利机器人科技有限公司 一种面向人机协作场景的三体协同智能避障方法和***
CN116225031B (zh) * 2023-05-09 2024-05-28 南京泛美利机器人科技有限公司 一种面向人机协作场景的三体协同智能避障方法和***

Also Published As

Publication number Publication date
JP6697768B2 (ja) 2020-05-27
EP3284453B1 (en) 2021-12-29
US20180001946A1 (en) 2018-01-04
EP3284453A1 (en) 2018-02-21
JP2018000382A (ja) 2018-01-11
US10086890B2 (en) 2018-10-02
CN107544489B (zh) 2022-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107544489A (zh) 行走辅助机器人及行走辅助方法
Leaman et al. A comprehensive review of smart wheelchairs: past, present, and future
CN107536698A (zh) 行走辅助机器人以及行走辅助方法
CN106625604B (zh) 基于助力外骨骼机器人的运动状态判别方法及***
CN108464915A (zh) 行走辅助机器人以及行走辅助***
CN107000747B (zh) 车辆加减速度控制装置
JP4665173B2 (ja) 身体状態判定システム及び運動状態判定システム並びにこれらシステムを備える移動台車
WO2014122751A1 (ja) 移動補助ロボット
JP6945176B2 (ja) 歩行支援ロボット及び歩行支援方法
JP6887274B2 (ja) 歩行支援ロボット及び歩行支援方法
CN107536697A (zh) 行走辅助机器人和行走辅助方法
CN110522614A (zh) 行走训练机器人
CN101786427A (zh) 座椅控制装置、座椅控制方法以及座椅控制程序
JP2019191694A (ja) 進路決定装置
JP2020039695A (ja) 歩行支援装置
JP2019211961A (ja) マップ情報更新システム
Hirata et al. Motion control of intelligent walker based on renew of estimation parameters for user state
Baltes et al. The use of gyroscope feedback in the control of the walking gaits for a small humanoid robot
Leaman et al. Embodied-ai wheelchair framework with hands-free interface and manipulation
JP2021005215A (ja) 興味推定システム
CN113288608B (zh) 一种电动轮椅室内自动驾驶方法
Bringoux et al. Judging beforehand the possibility of passing under obstacles without motion: the influence of egocentric and geocentric frames of reference
CN117213513A (zh) 基于环境感知和人体运动学的行人导航***及路径规划方法
CN117226830A (zh) 基于柔顺控制的四足导盲机器人控制方法及***
Na et al. Improving Walking Path Generation through Biped Constraint in Indoor Navigation System for Visually Impaired Individuals

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant