JP2019055176A - 個人化された歩行ポリシーを更新する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 歩行補助装置を制御するための方法及び装置を提供すること。【解決手段】 歩行補助装置は、個人化された歩行ポリシーを用いて制御される。歩行補助装置の動きに関する状態情報に基づいて現在歩行サイクルのうち予め設定されたイベントを検出し、イベントが検出された時点で、動きに関する状態情報のリウォード値を評価し、リウォード値に基づいて個人化された歩行ポリシーの更新が必要であると判断された場合に、動きに関する状態情報に基づいて個人化された歩行ポリシーが更新される。【選択図】 図７

Description

本発明は、個人化された歩行ポリシーを更新するための方法及び装置に関し、より詳しくは、ユーザの継続的な歩行中に個人化された歩行ポリシーを更新するための方法及び装置に関する。

高齢化社会に進入し、老化による筋力弱化又は関節異常により歩行に不便や苦みを訴える人が増加しつつ、筋力が弱まった老人や関節の不便な患者が歩行を円滑にする歩行補助装置に対する関心が高まっている。また、防衛用などの目的で人体の筋力を強化させるための歩行補助装置が開発されている

本発明の目的は、歩行補助装置を制御する装置及びその歩行補助装置を提供することである。

本発明の他の目的は、個人化された歩行ポリシーを更新する装置及び方法を提供することである。

一側面に係る、歩行補助制御方法は、個人化された歩行ポリシーに基づいて現在歩行サイクルの間に前記歩行補助装置を制御するためのアシストプロファイルを生成するステップと、前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップとを含み、前記個人化された歩行ポリシーは、前記現在歩行サイクルの以前に発生する以前歩行サイクル内で測定された前記歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信するステップと、現在歩行サイクルのうち第１イベントを検出するステップと、前記第１イベントが検出された時点で、前記動きに関する状態情報のリウォード値を評価するステップと、前記リウォード値及び前記動きに関する状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを選択的に更新するステップと、により生成される。

前記歩行補助装置の前記動きに関する状態情報は、前記歩行補助装置の股関節角度の変化軌跡、膝関節角度の変化軌跡、及び足首関節角度の変化軌跡のうちの１つ以上を含み得る。

前記第１イベントは、前記歩行補助装置の先行足の股関節角度が最大であるイベントと、前記歩行補助装置の両足が交差するイベントと、前記歩行補助装置の先行足が地面に接触するイベントと、前記歩行補助装置の後行足が地面から離れるイベントと、のいずれか１つを含み得る。

前記以前歩行サイクルは、前記第１イベントに対応する以前イベントが検出された時点から前記第１イベントが検出された時点までであり、前記現在歩行サイクルは、前記第１イベントが検出された時点から前記第１イベントに対応する次にイベントが検出された時点までであり得る。

前記リウォード値は、以前歩行ポリシーによって生成された以前アシストプロファイルに基づいた前記動きに関する状態情報に関するものであり、前記以前歩行ポリシーは、前記個人化された歩行ポリシー以前に有効な歩行ポリシーであり得る。

前記個人化された歩行ポリシーを生成するステップは、前記以前歩行ポリシーの神経網を構成しているパラメータの加重値を変更することによって前記個人化された歩行ポリシーの神経網を更新するステップを含み得る。

前記個人化された歩行ポリシーを更新するステップは、前記歩行補助装置の左足のための左足歩行ポリシーを更新するステップと、前記歩行補助装置の右足のための右足歩行ポリシーを更新するステップと、のうち少なくとも１つを含み得る。

前記左足歩行ポリシーを更新するステップは、前記左足の曲げモードのための左側曲げ歩行ポリシーを更新するステップと、前記左足の伸ばしモードのための左側伸ばし歩行ポリシーを更新するステップと、のうち少なくとも１つを含み得る。

前記アシストプロファイルを生成するステップは、前記動きに関する状態情報及び前記個人化された歩行ポリシーに基づいて前記アシストプロファイルを生成するステップを含み得る。

前記歩行補助装置を制御するステップは、前記現在歩行サイクルのうち第２イベントを検出するステップと、前記第２イベントが検出された時点で、前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップと、を含み得る。

前記歩行補助装置を制御するステップは、前記アシストプロファイルにより前記歩行補助装置の少なくとも１つの駆動部がトルクを発生させるよう前記歩行補助装置を制御するステップを含み得る。

前記歩行補助装置を制御するステップは、前記アシストプロファイルにより前記歩行補助装置がユーザに機能的な電気的な刺激を提供するステップを含み得る。

前記歩行補助装置の前記動きに関する状態情報を受信するステップは、前記動きに関する状態情報として前記歩行補助装置の１つ以上のセンサから測定値を受信するステップを含み、前記第１イベントは前記測定値に基づいて検出され得る。

前記リウォード値は、前記動きに関する状態情報の歩行対称性、前記動きに関する状態情報に対する電力消費量、前記動きに関する状態情報の歩行安定性、代謝エネルギー、及び外部フィードバック、のうちの１つ以上を含み得る。

前記歩行対称性は、前記歩行補助装置によるユーザの歩幅及びステップ持続期間のうち少なくとも１つに基づいて算出され得る。

前記個人化された歩行ポリシーは、前記歩行補助装置によって更新され得る。

前記個人化された歩行ポリシーは、前記歩行補助装置と有線又は無線で通信するサーバによって更新され得る。

前記歩行補助装置制御方法は、前記歩行補助装置が前記サーバから前記個人化された歩行ポリシーを受信するステップをさらに含み得る。

前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップは、前記アシストプロファイルを前記歩行補助装置に送信するステップを含み得る。

前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップは、前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置の駆動部を制御する制御信号を生成するステップと、前記制御信号を前記歩行補助装置に送信するステップと、を含み得る。

他の一実施形態に係る歩行補助装置は、前記歩行補助装置を制御するプログラムが記録されたメモリと、前記プログラムを行うプロセッサとを含み、前記プログラムは、個人化された歩行ポリシーに基づいて現在歩行サイクルの間に前記歩行補助装置を制御するためのアシストプロファイルを生成するステップと、前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップとを行い、前記個人化された歩行ポリシーは、前記現在歩行サイクルの以前に発生する以前歩行サイクル内で測定された前記歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信するステップと、現在歩行サイクルのうち第１イベントを検出するステップと、前記第１イベントが検出された時点で、前記動きに関する状態情報のリウォード値を評価するステップと、前記リウォード値及び前記動きに関する状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを選択的に更新するステップと、により生成される。

前記個人化された歩行ポリシーは、前記歩行補助装置によって更新され得る。

前記個人化された歩行ポリシーは、前記歩行補助装置と有線又は無線で通信するサーバによって更新され、前記歩行補助装置は、前記サーバから前記個人化された歩行ポリシーを受信し得る。

更なる一実施形態に係る個人化された歩行ポリシーを更新するサーバによって実行される歩行補助装置制御方法は、以前歩行サイクル内で測定された歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信するステップと、現在歩行サイクルのうちイベントを検出するステップと、前記イベントが検出された時点で、前記動きに関する状態情報のリウォード値を評価するステップと、前記リウォード値及び前記動きに関する状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを選択的に更新するステップと、前記個人化された歩行ポリシーに基づいて、アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを生成するステップと、前記アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを前記歩行補助装置に送信するステップと、を含み、前記歩行補助装置は、前記アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータによって制御される。

更なる一実施形態に係る現在歩行サイクルの間に歩行補助装置を制御する個人化された歩行ポリシーを更新するサーバは、前記歩行補助装置を制御するプログラムが記録されたメモリと、前記プログラムを行うプロセッサとを含み、前記プログラムは、前記現在歩行サイクルの以前に発生する以前歩行サイクル内で測定された歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信するステップと、前記現在歩行サイクルのうちイベントを検出するステップと、前記イベントが検出された時点で、前記動きに関する状態情報のリウォード値を評価するステップと、前記リウォード値及び前記動きに関する状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを選択的に更新するステップと、前記個人化された歩行ポリシーに基づいて、アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを生成するステップと、前記歩行補助装置を制御するために前記アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを前記歩行補助装置に送信するステップと、を行う。

更なる一実施形態に係る現在歩行サイクルの間に歩行補助装置を制御するための個人化された歩行ポリシーを更新する方法は、前記現在歩行サイクルの以前に発生する以前歩行サイクルに対する前記歩行補助装置の状態情報を受信するステップと、イベントが発生する場合、前記状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを評価するステップと、前記評価に基づいて前記歩行補助装置の歩行中に選択的に前記歩行ポリシーを更新するステップと、を含む。

前記個人化された歩行ポリシーを評価するステップは、歩行対称性、電力消費量、歩行安定性、代謝エネルギー、及び外部フィードバック、のうちの１つ以上に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを評価するステップを含み得る。

前記歩行ポリシーは、前記歩行補助装置と有線又は無線で通信するサーバによって更新され得る。

本発明によれば、行補助装置を制御する装置及びその歩行補助装置を提供することができる。

本発明によれば、個人化された歩行ポリシーを更新する装置及び方法を提供することができる。

一例に係る歩行補助装置を示す。 一例に係る歩行補助装置を示す。 一実施形態に係る歩行補助装置の制御部の構成図である。 一実施形態に係る歩行補助装置の制御方法のフローチャートである。 一例に係る補助トルクプロファイルである。 一実施形態に係る歩行ポリシー更新装置の構成図である。 一実施形態に係る歩行ポリシー生成方法のフローチャートである。 一例に係る歩行補助装置の動きに関する状態情報である。 一例に係る歩行補助装置の動きに関する状態情報に基づいて検出されるイベント時点を示す。 一例に係る外部フィードバックを受信する方法のフローチャートである。 一例に係る個人化された歩行ポリシーを生成する方法のフローチャートである。 一例に係る個人化された歩行ポリシーを示す。 一例に係るアシストプロファイルに基づいて歩行補助装置を制御する方法のフローチャートである。 一例に係る補助トルクプロファイルを示す。 一例に係る補助トルクプロファイルの軌跡を示す。 一例に係る歩行補助装置及び歩行ポリシー更新装置間の関係を概念的に示す。 一実施形態に係るサーバで具現された歩行ポリシー更新装置を示す。 他の一実施形態に係る歩行補助装置に含まれた歩行ポリシー生成装置を示す。 一例に係る決定されたターゲットモードに基づいて歩行補助装置を制御する方法のフローチャートである。 一例に係る個人化された歩行ポリシーの更新を要求するアラームを出力する方法のフローチャートである。 他の一例に係る歩行補助装置を示す。 他の一例に係る歩行補助装置を示す。 他の一例に係る歩行補助装置を示す。

以下に、実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。しかし、特許出願の範囲がこのような実施形態によって制限されたり限定されることはない。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。

本明細書で開示されている特定の構造的又は機能的な説明は単に実施形態を説明するための目的として例示されたものであり、実施形態は様々な異なる形態で実施され、本明細書に説明された実施形態に限定されることはない。

本明細書で用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上明白に異なる意味をもたない限り、複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は、明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。

異なる定義がされない限り、技術的又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。

また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同一の構成要素は同一の参照符号を付与し、これに対する重複した説明は省略する。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。

＜歩行補助装置の概要＞
図１及び図２は一例に係る歩行補助装置を示す。

図１を参照すると、歩行補助装置１００は、ユーザに装着されてユーザの歩行を補助する。歩行補助装置１００は、ウェアラブル装置であり得る。

図１は、ヒップタイプ（ｈｉｐ−ｔｙｐｅ）の歩行補助装置を図示しているが、歩行補助装置のタイプは、ヒップタイプに制限されることなく、歩行補助装置は、下肢全体をサポートする形態、又は下肢の一部をサポートするタイプであってもよい。そして、歩行補助装置は、下肢の一部をサポートする形状、膝までサポートする形態、足首までサポートする形態、及び全身をサポートする形態のいずれか１つであってもよい。

図１などを参照して説明されている実施形態は、ヒップタイプについて適用されているが、これに限定されることなく、ユーザの歩行を補助する装置のすべてに適用可能である。

一側面によれば、歩行補助装置１００は、駆動部１１０、センサ部１２０、慣性測定装置（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ：ＩＭＵ）１３０、制御部１４０を含む。

駆動部１１０は、ユーザの股関節（ｈｉｐ ｊｏｉｎｔ）に駆動力を提供する。例えば、駆動部１１０は、ユーザの右側ヒップ及び／又は左側ヒップの部分に位置する。

駆動部１１０は、回転トルクを発生させるモータを含み得る。

センサ部１２０は、歩行時にユーザの股関節の角度（ｈｉｐ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ）を測定する。センサ部１２０から検出される股関節の角度の情報は、右側股関節の角度、左側股関節の角度、両側股関節の角度間の差、及び股関節の運動方向を含み得る。例えば、センサ部１２０は、駆動部１１０内に位置してもよい。

一側面によれば、センサ部１２０は、ポテンショメータを含み得る。ポテンショメータは、ユーザの歩行動作による右側（Ｒｉｇｈｔ：Ｒ）軸、左側（Ｌｉｇｈｔ：Ｌ）軸の関節角度、及びＲ軸、Ｌ軸の関節角速度を検出する。

ＩＭＵ１３０は、歩行時に加速度情報と姿勢情報を測定する。例えば、ＩＭＵ１３０は、ユーザの歩行動作によるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度、及びＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の角速度をそれぞれ検出する。

歩行補助装置１００は、ＩＭＵ１３０で測定された加速度情報に基づいてユーザの足が着地する地点を検出する。

歩行補助装置１００は、前述したセンサ部１２０とＩＭＵ１３０の他に、歩行動作によるユーザの運動量又は生体信号などの変化を検出し得る他のセンサ（例えば、筋電図センサ（ＥｌｅｃｔｒｏＭｙｏＧｒａｍ ｓｅｎｓｏｒ：ＥＭＧ ｓｅｎｓｏｒ）及び脳波図センサ（ＥｌｅｃｔｒｏＥｎｃｅｐｈａｌｏＧｒａｍ ｓｅｎｓｏｒ：ＥＥＧ ｓｅｎｓｏｒ））を含む。

制御部１４０は、駆動部１１０がユーザの歩行を支援するための補助力を出力するよう駆動部１１０を制御する。例えば、ヒップタイプの歩行補助装置１００において、駆動部１１０は２個（左側ヒップと右側ヒップ）であってもよく、制御部１４０は、トルクが発生するよう駆動部１１０を制御する制御信号を出力し得る。

制御部１４０は、通信部、プロセッサ、及びメモリを含む。制御部１４０は、以下に図３を参照して詳細に説明する。

駆動部１１０は、制御部１４０が出力した制御信号に基づいてトルクを発生させる。一側面によれば、歩行補助装置１００は、右足のための駆動部１１０及び左足のための駆動部１１０を含む。例えば、制御部１４０は、いずれか１つの駆動部１１０を制御するよう設計されてもよい。制御部１４０がいずれか１つの駆動部１１０のみを制御する場合、制御部１４０は複数存在し得る。他の例として、制御部１４０は、両方の駆動部１１０をすべて制御するよう設計されてもよい。

図示していないが、歩行補助装置１００は、筋肉刺激装置（Ｍｕｓｃｌｅ Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ）を含み得る。筋肉刺激装置は、筋肉を刺激する電気的な信号を生成する。制御部１４０は、筋肉刺激装置を制御し得る。ユーザの筋肉が刺激される場合、ユーザの意志とは関係なく、筋肉が収縮することによって筋力が発生する。

＜歩行ポリシーに基づいて動作する歩行補助装置及びその動作方法＞
以下、図３及び図４を参照して歩行ポリシーに基づいて動作する歩行補助装置及びその動作方法が説明される。

図３は、一実施形態に係る歩行補助装置の制御部の構成図である。

制御部３００は、通信部３１０、プロセッサ３２０、及びメモリ３３０を含む。制御部３００は、図１及び２を参照して前述した制御部１４０に対応する。

通信部３１０は、プロセッサ３２０及びメモリ３３０に接続してデータを送受信する。通信部３１０は、外部の他の装置と接続されてデータを送受信する。以下で、「Ａ」を送受信するという表現は「Ａを示す情報又はデータ」を送受信することを示す。

通信部３１０は、制御部３００内の回路網において実現し得る。例えば、通信部３１０は、内部バス及び外部バスを含んでもよい。他の例として、通信部３１０は、制御部３００と外部装置を接続する要素であってもよい。通信部３１０は、インターフェースであってもよい。通信部３１０は外部装置からデータを受信し、プロセッサ３２０及びメモリ３３０にデータを送信する。

プロセッサ３２０は、通信部３１０が受信したデータ及びメモリ３３０に格納されたデータを処理する。「プロセッサ」は、目的とする動作を実行させるための物理的な構造を有する回路を有するハードウェアとして具現化されたデータ処理装置であり得る。例えば、目的とする動作は、プログラムに含まれたコード又は命令を含んでもよい。例えば、ハードウェアとして具現化されたデータ処理装置は、マイクロプロセッサ、中央処理装置、プロセッサコア、マルチ−コアプロセッサ、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）を含み得る。

プロセッサ３２０は、メモリ（例えば、メモリ３３０）に格納されたコンピュータで読み出し可能なコード（例えば、ソフトウェア）及びプロセッサ２２０によって誘発された命令を実行する。メモリ３３０は、コンピュータで読み出し可能なコードを含んでもよい。コンピュータで読み出し可能なコードは、プロセッサ３２０によって実行されるとき、特殊目的のプロセッサとしてプロセッサ３２０が個人化された歩き方ポリシーに基づいて現在歩行周期の間に歩行補助装置１００を制御するための補助プロファイルを生成し、補助プロファイルに基づいて歩行補助装置を制御するよう構成される。

一実施形態において、メモリ３３０に格納されたコンピュータで読み出し可能なコードは、プロセッサ３２０によって実行されるときサーバのような外部装置から個人化された歩行ポリシーを生成したり、個人歩行ポリシーを受信するようにプロセッサ３２０をさらに構成し得る。

以前歩行サイクル内で測定された歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信し、現在歩行サイクルの間に第１イベントを検出し、第１イベントが検出された時点で動きに関する状態情報のリウォード値を評価し、動き及びリウォード値に基づいて個人化された歩行ポリシーを選択的に更新することで、個人化された歩行ポリシーが生成及び／又は更新される。以前歩行サイクルは、現在歩行サイクルの前に発生する歩行周期である。

メモリ３３０は、通信部３１０が受信したデータ及びプロセッサ３２０が処理したデータを格納する。例えば、メモリ３３０はプログラムを格納する。格納されるプログラムは、歩行補助装置を制御できるようコーディングされ、プロセッサ３２０によって実行可能なシンタックス（ｓｙｎｔａｘ）の集合であり得る。

一側面によれば、メモリ３３０は、１つ以上の揮発性メモリ、不揮発性メモリ、及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ、及び光学ディスクドライブを含んでもよい。

メモリ３３０は、制御部３００を動作させる命令語セット（例えば、ソフトウェア）を格納する。制御部３００を動作させる命令語セットは、プロセッサ３２０によって実行される。

通信部３１０、プロセッサ３２０、及びメモリ３３０について図４、図５を参照して詳細に説明する。

図４は、一実施形態に係る歩行補助装置の制御方法のフローチャートである。

一側面によれば、以下のステップＳ４１０及びＳ４２０は図３を参照して前述した制御部３００によって実行される。

ステップＳ４１０において、プロセッサ３２０は、個人化された歩行ポリシーに基づいて歩行補助装置１００を制御するためのアシストプロファイルを生成する。プロセッサ３２０は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報及び個人化された歩行ポリシーに基づいてアシストプロファイルを生成する。アシストプロファイルは、歩行補助装置１００の駆動部１１０を制御するために用いてもよい。例えば、アシストプロファイルは、時間により出力されるトルクを示す補助トルクプロファイル（ａｓｓｉｓｔ ｔｏｒｑｕｅ ｐｒｏｆｉｌｅ）、時間により変化する関節の角度を示す関節軌跡プロファイル（ｊｏｉｎｔ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｐｒｏｆｉｌｅ）、及び時間により筋肉に提供される電気刺激を示す機能的な電気的な刺激（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ：ＦＥＳ）プロファイルを含み得る。補助トルクプロファイルについては、以下の図５を参照して詳細に説明する。

ステップＳ４２０において、プロセッサ３２０は、アシストプロファイルに基づいて歩行補助装置１００を制御する。例えば、プロセッサ３２０は、補助トルクプロファイルを用いて駆動部１１０を制御する制御信号を生成する。駆動部１１０は、制御信号に対応するトルクを出力する。出力されたトルクは、ユーザの歩行を補助する。他の例として、プロセッサ３２０は、関節軌跡プロファイルを用いて関節角度を制御する信号を生成する。更なる例として、プロセッサ３２０は、ＦＥＳプロファイルを用いてユーザの筋肉を刺激する信号を生成する。

歩行補助装置１００は、個人化された歩行ポリシーに基づいてアシストプロファイルを生成する。例えば、個人化された歩行ポリシーがデフォルト歩行ポリシーを更新することによって生成される。更新された個人化された歩行ポリシーは歩行補助装置１００に格納され、歩行補助装置１００は、個人化された歩行ポリシーを用いてアシストプロファイルを生成することでユーザの歩行を補助する。

個人化された歩行ポリシーは、歩行ポリシー更新装置によって予め生成される。歩行ポリシー更新装置が個人化された歩行ポリシーを更新する方法については、以下の図６〜図１２を参照して詳細に説明する。

一側面によれば、歩行ポリシー更新装置は、図１７を参照して後述されるサーバ１７００であり、歩行補助装置１００と物理的に分離した装置であり得る。個人化された歩行ポリシーがサーバ１７００により更新され、更新された個人化された歩行ポリシーが歩行補助装置１００に格納される。

他の一側面によれば、歩行ポリシー更新装置は、歩行補助装置１００内に含まれてもよい。例えば、制御部３００が歩行ポリシー更新装置を含んでもよい。制御部３００が歩行ポリシー更新装置を含む場合、ステップＳ４１０〜Ｓ４２０は、ユーザに向上した（代案的に最適化された）歩行ポリシーを更新する訓練の一部として実行される。すなわち、個人化された歩行ポリシーに基づいてアシストプロファイルを生成し、アシストプロファイルに基づいて歩行補助装置１００を制御することは、ユーザに向上した（代案的に最適化された）歩行ポリシーを更新するために実行されるステップの一部であり得る。

図５は、一例に係る補助トルクプロファイルである。

歩行補助装置１００は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報に基づいて現在歩行サイクルを検出する。動きに関する状態情報は、歩行補助装置１００のセンサ部１２０、ＩＭＵ１３０、及び圧力センサ（図示せず）によって測定されたセンサ値を含む。

説明の便宜のために、歩行サイクルの進行度が０％〜１００％のように示されているが、歩行サイクルの進行度（ｎ％）は時間に変換され得る。例えば、進行度０％は、図１３を参照して後述する右足に対する第２イベント時点であり、進行度５０％は左足に対する第２イベント時点である。また、進行度１００％は右足に対する第２イベント時点である。すなわち、示された補助トルクプロファイルは、右足に対する１つの歩行サイクルに対して生成される補助トルクプロファイルであり得る。

一側面によれば、正の値を有する補助トルクは、足が前方から後方に行く方向に力を提供する。すなわち、ユーザが足を曲げる場合、正の値を有する補助トルクが出力される。

反対に、負の値を有する補助トルクは足が後方から前方に行く方向に力を提供する。すなわち、ユーザが足を伸ばす場合、負の値を有する補助トルクが出力される。

示された補助トルクプロファイルは、歩行補助装置１００の左側股関節の駆動部又は右側股関節の駆動部に対する補助トルクプロファイルであり得る。

図５を参照して補助トルクプロファイルについて説明したが、補助トルクプロファイルに対する説明が関節軌跡プロファイル、ＦＥＳプロファイルに対する説明と同様に適用され得る。

＜個人化された歩行ポリシー生成方法＞
以下、図６〜図１２を参照して歩行ポリシー更新装置が個人化された歩行ポリシーを更新する方法について詳細に説明する。

図６は、一実施形態に係る歩行ポリシー更新装置の構成図である。

歩行ポリシー更新装置６００は、通信部６１０、プロセッサ６２０、及びメモリ６３０を含む。

通信部６１０は、プロセッサ６２０及びメモリ６３０に接続してデータを送受信する。通信部６１０は、外部の他の装置に接続してデータを送受信する。

通信部６１０は、歩行ポリシー更新装置６００内の回路網で実現される。例えば、通信部６１０は内部バス及び外部バスを含んでもよい。他の例として、通信部６１０は、歩行ポリシー更新装置６００と外部装置を接続する要素であってもよい。通信部６１０はインターフェースであってもよい。通信部６１０は、外部装置からデータを受信し、プロセッサ６２０及びメモリ６３０にデータを送信する。

プロセッサ６２０は、通信部６１０が受信したデータ及びメモリ６３０に格納されたデータを処理する。プロセッサ６２０は、メモリ（例えば、メモリ６３０）に格納されたコンピュータで読み出し可能なコード（例えば、ソフトウェア）及びプロセッサ６２０によって誘発された命令を実行し得る。

メモリ６３０は、通信部６１０が受信したデータ及びプロセッサ６２０が処理したデータを格納する。例えば、メモリ６３０はプログラムを格納する。格納されるプログラムは、個人化された歩行ポリシーを生成するようコーディングされ、プロセッサ６２０によって実行可能なシンタックスの集合であり得る。

一側面によれば、メモリ６３０は、１つ以上の揮発性メモリ、非揮発性メモリ、及びＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ、及び光学ディスクドライブを含む。

メモリ６３０は、歩行ポリシー更新装置６００を動作させる命令語セット（例えば、ソフトウェア）を格納する。歩行ポリシー更新装置６００を動作させる命令語セットはプロセッサ６２０によって実行され得る。

通信部６１０、プロセッサ６２０、及びメモリ６３０については、以下の図７〜図１２を参照して詳細に説明する。

図７は、一実施形態に係る歩行ポリシー更新方法のフローチャートである。

下記のステップＳ７１０〜Ｓ７５０は、図６を参照して前述した歩行ポリシー更新装置６００によって実行される。以下のステップＳ７１０〜Ｓ７５０はオンライン（ｏｎ−ｌｉｎｅ）方式で実行される。ユーザが歩行補助装置１００を着用した状態で続けて歩行し、前記歩行に対するデータをリアルタイムに処理する方式はオンライン方式であると命名する。オンライン方式は、ユーザの歩行後に集められたデータを用いて歩行ポリシーを処理するオフライン方式と区別される。

ステップＳ７１０において、通信部６１０は、以前歩行サイクル（ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｇａｉｔ ｃｙｃｌｅ）内で測定された歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を受信する。

例えば、動きに関する状態情報は、歩行補助装置１００の股関節角度の変化軌跡、膝関節角度の変化軌跡、及び足首関節角度の変化軌跡を含む。関節角度は、図１及び図２を参照して前述したセンサ部１２０によって測定される。センサ部１２０は関節角度をリアルタイムに測定し、通信部６１０は測定された関節角度をリアルタイムに受信する。すなわち、通信部６１０は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報として歩行補助装置１００の１つ以上のセンサから測定値を受信する。

角度の変化軌跡は、測定された関節角度を時間軸を基準として整列したものであってもよい。角度の変化軌跡については、以下に図８を参照して詳細に説明する。

プロセッサ６２０は、受信した歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を用いて追加状態情報を生成する。例えば、プロセッサ６２０は、受信したセンサの測定値を用いてステップ持続期間、スイング時間、支持時間、歩幅などのように複数の測定値を用いて導き出される追加状態情報を生成する。

他の例として、動きに関する状態情報は、歩行補助装置１００のＩＭＵ１３０によって測定されたユーザの歩行動作によるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度、及びＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の角速度を含む。

更なる例として、動きに関する状態情報は、ユーザの足裏に位置する圧力センサ（図示せず）によって測定されたユーザの足裏圧力を含み得る。

ステップＳ７２０において、プロセッサ６２０は、現在歩行サイクルのうち予め設定されたイベントを検出する。例えば、通信部６１０は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を連続的に受信し、プロセッサ６２０は、リアルタイムに受信する歩行補助装置１００の動きに関する状態情報に基づいてイベントを検出する。イベントは、歩行補助装置１００の１つ以上のセンサから受信した測定値に基づいて検出される。

例えば、イベントは、歩行補助装置の先行足（ｌｅａｄ−ｌｅｇ）の股関節角度が最大であるイベントである。他の例として、イベントは、歩行補助装置１００の両足が交差するイベントであってもよい。更なる例として、イベントは、歩行補助装置１００の先行足が地面に接触するイベントであってもよい。プロセッサ６２０は、ＩＭＵ１３０により測定された加速度の方向及び大きさと圧力センサによって測定された足裏圧力に基づいて、先行足が地面に接触するイベントを検出し得る。更なる例として、イベントは、歩行補助装置１００の後行足（ｆｏｌｌｏｗ−ｌｅｇ）が地面から離れるイベントであってもよい。更なる例として、イベントは、足に対する歩行サイクルの予め設定された進行度であってもよい。プロセッサ６２０は、足の歩行進行度がリアルタイムに決定し、決定された進行度が予め設定された進行度に対応する場合にイベントを検出する。

予め設定されたイベントが検出される場合、プロセッサ６２０は、イベントの検出時点の以前を以前歩行周期として区分し、イベントの検出時点の以後を現在歩行周期として区分する。右足に対する歩行周期及び左足に対する歩行周期をそれぞれ異なるように定義する。

例えば、イベントは左足及び右足にそれぞれ設定される。各足に対するイベントが検出される場合、各足に対する歩行サイクルが再度開始し得る。例えば、予め決定されたイベントが先行足の股関節角度が最大であるイベントの場合、左足が先行足となる場合に対するイベント、及び右足が先行足となる場合に対するイベントがそれぞれ検出される。

ステップＳ７３０において、プロセッサ６２０は、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード（ｒｅｗａｒｄ）値を評価する。例えば、以前アシストプロファイルによって出力された補助トルクが以前歩行サイクルでユーザに出力される。リウォード値は、前述の以前歩行サイクルでユーザに出力された補助トルクに基づいた歩行補助装置１００及びユーザの動きの結果を評価する値である。リウォード値は、以前歩行ポリシーによって生成された以前アシストプロファイルに基づいた歩行補助装置１００の動きに関する状態情報に関するものである。リウォード値の評価は、歩行ポリシーを評価することを意味する。

一側面によれば、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード値は、以前歩行サイクルに対する状態情報に基づいて算出される。例えば、左足及び右足の歩行対称性（ｇａｉｔ ｓｙｍｍｅｔｒｙ）がリウォード値に算出される。歩行対称性は下記の数式（１）を用いて算出される。

例えば、数式（１）において、Ｖ_Ｌは左足のステップ持続期間（Ｓｔｅｐ ｄｕｒａｔｉｏｎ）であり、Ｖ_Ｒは右足のステップ持続期間である。左足のステップ持続期間及び右足のステップ持続期間は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を用いて算出される。数式（１）によれば、左足のステップ期間及び右足のステップ期間が互いに同じ場合は算出された歩行対称性が０であり、異なる場合には算出された歩行対称性が負数の値を有する。

他の例として、数式（１）において、Ｖ_Ｌは左足の歩幅であり、Ｖ_Ｒは右足の歩幅である。左足の歩幅及び右足の歩幅は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を用いて算出される。

数式（１）を参照して、ステップ持続期間及び歩幅を用いて歩行対称性を算出する実施形態について説明したが、足スイング時間、又は支持時間のような因子を用いても歩行対称性が算出され、記載された実施形態に限定されることはない。

他の一側面によれば、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード値は、歩行補助装置１００の電力消費量に基づいて算出されてもよい。例えば、左足の駆動部に対する電力消費量及び右足の駆動部に対する電力消費量に基づいてリウォード値が算出され得る。

更なる一側面によれば、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード値は、歩行補助装置１００の歩行安定性に基づいて算出されてもよい。歩行安定性は、ＩＭＵ１３０によって測定された左右及び上下の揺れ程度に基づいて算出される。

更なる一側面によれば、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード値は、歩行がユーザの正面方向に実行されたか否かに基づいて算出されてもよい。ＩＭＵ１３０により測定されたデータに基づいて、歩行が正面方向に実行されたか否かが算出される。股関節又は足首関節に回内又は回外がある場合、ユーザは完全な正面でない、横に動くことができる。

更なる一側面によれば、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード値は、代謝エネルギー（ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｃｏｓｔ）に基づいて算出され得る。

更なる一側面によれば、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード値は、歩行補助装置１００のユーザ又は歩行補助装置１００の動きを評価する第３者から受信されてもよい。例えば、第３者は、歩行補助装置１００を着用した患者を治療する治療師であり得る。例えば、ユーザ又は治療師は、歩行補助装置１００の動きに対する不便な程度を示す信号をユーザインターフェースを介して歩行ポリシー更新装置６００に送信する。ユーザインターフェースは、ボタン、タッチスクリーン、及び音声認識のためのマイクを含み得る。

プロセッサ６２０は、予め設定された回数の以前歩行サイクルに対して評価された複数のリウォード値に基づいて平均リウォード値を算出する。例えば、以前の３回の歩行サイクルに対する平均リウォード値が算出されてもよい。

ステップＳ７４０において、プロセッサ６２０は、評価されたリウォード値に基づいて歩行ポリシーが更新されるべきであるか否かを判断する。例えば、左足の動き及び右足の動きが完全に一致する場合、数式（１）によって算出されたリウォード値は０である。左足の動き及び右足の動きが完全に一致しなくても、足の動きがある程度の類似性を有する場合、閾値を用いて左足の動き及び右足の動きが対称的であると評価される。左足の動き及び右足の動きが対称的であると評価されない場合、歩行ポリシーを更新すべきであると判断される。

他の例として、以前歩行サイクルに対するリウォード値がその以前のリウォード値に比べて予め設定された範囲内で変化がない場合、以前歩行ポリシーがユーザに適切に調整されたものと判断される。以前歩行ポリシーは、更新前の歩行ポリシーを意味する。前記の場合、以前歩行ポリシーが最終的な歩行ポリシーとして決定される。すなわち、以前歩行サイクルに対するリウォード値がその以前のリウォード値に比べて予め設定された範囲内で変化がない場合、歩行ポリシーを更新する過程が終了する。

以前歩行サイクルに対するリウォード値がその以前のリウォード値に比べて予め設定された範囲以上に差がある場合、以前歩行ポリシーがユーザに適切に調整されないものと判断される。前記の場合、歩行ポリシーが更新されなければならない。

更なる例として、リウォード値が算出された回数が予め設定された回数以下である場合、歩行ポリシーが更新されなければならないものと判断される。

ステップＳ７５０において、プロセッサ６２０は、以前歩行ポリシー及び歩行補助装置１００の動きに関する状態情報に基づいて個人化された歩行ポリシーを更新する。例えば、歩行ポリシーは、神経網から構成されている。プロセッサ６２０は、神経網を構成している少なくとも１つのパラメータの加重値を変更することによって個人化された歩行ポリシーを更新する。歩行ポリシーを更新することは、歩行補助装置１００の動きに対するリウォード値を最大化する最適化の問題を解決することであり得る。歩行ポリシーを更新するために、強化学習（ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ ｌｅａｒｎｉｎｇ）が適用される。プロセッサ６２０は、次の歩行サイクルに対して評価されるリウォード値が最大化されるよう歩行ポリシーを更新する。

歩行ポリシーを更新する方法について、以下に図１１及び図１２を参照して詳細に説明する。

ステップＳ７１０〜Ｓ７５０が繰り返し実行されながら個人化された歩行ポリシーを更新する方法は、ユーザが歩行補助装置１００を着用した状態で続けて歩行する場合に使用される。ユーザが続けて歩行する場合、複数の歩行サイクルが発生する。以前歩行サイクルの動きが現在歩行サイクル内で評価され、評価結果に基づいて現在歩行サイクルの動きのための歩行ポリシーが更新される。更新された歩行ポリシーに基づいて、現在歩行サイクルのためのアシストプロファイルが生成され、アシストプロファイルによって現在歩行サイクルの動きが発生する。再び現在歩行サイクルの動きが以前歩行サイクルの動きになる前記の過程が繰り返される。

図８は、一例に係る歩行補助装置の動きに関する状態情報である。

歩行補助装置１００の動きに関する状態情報として、股関節角度軌跡８００を用いてもよい。股関節角度軌跡８００は、右側股関節角度軌跡８１０及び左側股関節角度軌跡８２０を含む。

図示される股関節角度軌跡８００は、説明のために複数の歩行サイクルに対するものであり、歩行補助装置１００の股関節角度はリアルタイム測定されるものであるため、実際の具現実施形態においては、股関節角度の測定時点の未来時点の股関節角度軌跡は取得されない。

右側股関節角度軌跡８１０及び左側股関節角度軌跡８２０で、先行足（ｌｅａｄ−ｌｅｇ）の股関節角度が最大である時点８３０、８３２、８３４及び８３６が検出される。時点８３０及び８３４は右側股関節角度が最大である時点であり、時点８３２及び８３６は左側股関節角度が最大である時点である。

右側股関節角度軌跡８１０及び左側股関節角度軌跡８２０で、先行足が地面に接触する時点８４０、８４２、８４４及び８４６が検出される。時点８４０及び８４４は右足が地面に接触する時点であり、時点８４２及び８４６は左足が地面に接触する時点である。先行足が地面に接触する時点８４０、８４２、８４４及び８４６は、ＩＭＵ１３０の測定値及び圧力センサの測定値のうち少なくとも１つの基づいて検出される。

右側股関節角度軌跡８１０及び左側股関節角度軌跡８２０で、両足が交差する時点８５０、８５２及び８５４が検出される。

図９は、一例に係る歩行補助装置の動きに関する状態情報に基づいて検出されるイベント時点を示す。

一側面によれば、先行足の股関節角度が最大であるイベントが検出されるイベントとして予め設定されてもよい。イベントが検出された時点はイベント時点である。

例えば、右足が先行足である場合、右側股関節角度が最大であるイベント時点９１０が検出される。イベント時点９１０が検出された場合、イベント時点９１０の以後の区間は現在歩行サイクル９７０に定義される。現在歩行サイクルは、イベントが検出されたイベント時点９１０からイベントに対応する次にイベントが検出された時点（図示せず）までである。現在歩行サイクル９７０内で右足に対するイベントが検出された場合、検出されたイベントに対応する次のイベントは、次の歩行サイクル（図示せず）内で検出された右足に対するイベントであり得る。

イベントに対応する以前イベントが検出された以前イベント時点９２０からイベントが検出されたイベント時点９１０までの区間が以前歩行サイクル９６０に定義される。現在歩行サイクル９７０内で右足に対するイベントが検出された場合、検出されたイベントに対応する以前イベントは、以前歩行サイクル９６０内で検出された右足に対するイベントであり得る。

１つの歩行サイクルは２つのステップを含み得る。すなわち、１つの歩行サイクルは左足のステップ及び右足のステップを含む。例えば、以前歩行サイクル９６０は、左足のステップである第１ステップ９４０及び右足のステップである第２ステップ９５０を含んでもよい。

１つの歩行サイクルは２つのステップを含み得る。すなわち、１つの歩行サイクルは左足のステップ及び右足のステップを含む。例えば、以前歩行サイクル９６０は左足のステップである第１ステップ９４０及び右足のステップである第２ステップ９５０を含んでもよい。

他の例として、左足が先行足である場合、左側股関節角度が最大であるイベント時点８３６が検出される。イベント時点８３６が検出された場合、イベント時点８３６の以後の区間は現在歩行サイクルに定義される。

イベントに対応する以前イベントが検出された以前イベント時点８３２からイベントが検出されたイベント時点８３６までの区間が以前歩行サイクルとして定義される。現在歩行サイクル内で左足に対するイベントが検出された場合、検出されたイベントに対応する以前イベントは、以前歩行サイクル内で検出された左足に対するイベントであり得る。

左足に対する以前歩行サイクルの区間及び現在歩行サイクルの区間は、右足に対する以前歩行サイクルの区間及び現在歩行サイクルの区間はそれぞれ異なってもよい。すなわち、左足及び右足それぞれに対して歩行サイクルがそれぞれ定義される。

図１０は、一例に係る外部フィードバックを受信する方法のフローチャートである。

図７を参照して前述したステップＳ７２０が実行された後、下記のステップＳ１０１０が実行される。

ステップＳ１０１０において、通信部６１０は、外部フィードバックを受信する。外部フィードバックは、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード値であり得る。

一側面によれば、外部フィードバックが、歩行補助装置１００のユーザ又は歩行補助装置１００の動きを評価する第３者から受信される。例えば、第３者は、歩行補助装置１００を着用した患者を治療する治療師であってもよい。ユーザ又は治療師は、歩行補助装置１００の動きに対する不便な程度を示す信号をユーザインターフェースを介して歩行ポリシー更新装置６００に送信する。ユーザインターフェースは、ボタン、タッチスクリーン、及び音声認識のためのマイクを含んでもよい。

他の一側面によれば、外部フィードバックは、歩行補助装置１００のユーザの生体信号データであってもよい。例えば、生体信号データは、ＥＭＧ信号、ＥＥＧ信号、心拍数、物質代謝データであってもよい。

図１１は、一例に係る個人化された歩行ポリシーを更新する方法のフローチャートである。

図７を参照して前述したステップＳ７５０は、以下のステップＳ１１１０及びＳ１１２０を含む。ステップＳ１１１０及び１１２０は、並列的に実行されるが記載された実施形態に限定されない。例えば、ステップＳ１１１０及びＳ１１２０は順次実行されてもよい。

ユーザの左足の歩行能力及び右足の歩行能力がそれぞれ異なることがある。例えば、ユーザの右足が麻痺した場合、右足歩行ポリシー及び左足歩行ポリシーがそれぞれ異なり得る。

ステップＳ１１１０において、プロセッサ６２０は、左足のための左足歩行ポリシーを生成する。例えば、プロセッサ６２０は、左足の曲げモード（ｆｌｅｘｉｏｎ ｍｏｄｅ）のための左側曲げ歩行ポリシー（ｌｅｆｔ ｆｌｅｘｉｏｎ ｇａｉｔ ｐｏｌｉｃｙ）を生成し、左足の伸ばしモード（ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｍｏｄｅ）のための左側伸ばし歩行ポリシー（ｌｅｆｔ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｇａｉｔ ｐｏｌｉｃｙ）を生成する。足の動作に対して、曲げモード及び伸ばしモードが説明されているが、追加のモードについても同様に適用される。

左側曲げ歩行ポリシー（又は、伸ばし歩行ポリシー）は、左足の各部位のための各ポリシーを含み得る。例えば、左側曲げ歩行ポリシーは、左側股関節に対する歩行ポリシー、左側膝に対する歩行ポリシー、及び左側足首に対する歩行ポリシーを含んでもよい。左側股関節に対する歩行ポリシーは、左側股関節の上／下の動きだけではなく、左／右動き及び回外（ｓｕｐｉｎａｔｉｏｎ）／回内（ｐｒｏｎａｔｉｏｎ）に関するものである。左側足首関節に対する歩行ポリシーは、左側股関節の上／下の動きだけではく、回外／回内に関するものである。

ステップＳ１１２０において、プロセッサ６２０は、右足のための右足歩行ポリシーを生成する。例えば、プロセッサ６２０は、右足の曲げモードのための右側曲げ歩行ポリシーを生成し、右足の伸ばしモードのための右側伸ばし歩行ポリシーを生成する。

右側曲げ歩行ポリシー（又は、伸ばし歩行ポリシー）は、右足の各部位のための各ポリシーを含み得る。例えば、右側曲げ歩行ポリシーは、右側股関節に対する歩行ポリシー、右側膝に対する歩行ポリシー、及び右側足首に対する歩行ポリシーを含んでもよい。右側股関節に対する歩行ポリシーは、右側股関節の上／下の動きだけではなく、左／右動き及び回外／回内に関するものである。右側足首関節に対する歩行ポリシーは、右側股関節の上／下の動きだけではなく、回外／回内に関するものである。

図１２は、一例に係る個人化された歩行ポリシーを示す。

個人化された歩行ポリシー１２００は神経網から実現される。神経網は、複数のパラメータを含み得る。神経網は、受信された入力を複数のパラメータを介して処理して結果を出力する。個人化された歩行ポリシー１２００は、現在時点の以前歩行サイクル内で測定された歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を入力として受信し、現在歩行サイクルで用いられる歩行プロファイルパラメータを出力する。神経網のパラメータのうち少なくとも１つのパラメータの加重値が変更される場合、同一の入力が受信されても出力される歩行プロファイルパラメータが変わることがある。

アシストプロファイルパラメータは、アシストプロファイルを生成するための要素である。例えば、アシストプロファイルが補助トルクプロファイルである場合、アシストプロファイルパラメータは、補助トルクが出力されるタイミング、持続期間、及び最大トルクに関するパラメータを含む。アシストプロファイルパラメータを用いてアシストプロファイルが生成される。

個人化された歩行ポリシー１２００は、左足歩行ポリシー１２１０及び右足歩行ポリシー１２２０を含む。左足歩行ポリシー１２１０は、左側曲げ歩行ポリシー１２１２及び左側伸ばし歩行ポリシー１２１４を含んでいる。右足歩行ポリシー１２２０は、右側曲げ歩行ポリシー１２２２及び右側伸ばし歩行ポリシー１２２４を含んでいる。

プロセッサ６２０は、４個の歩行ポリシー１２１２、１２１４、１２２２、及び１２２４を同時又は順次に生成することによって、個人化された歩行ポリシー１２００を生成し得る。

図１３は、一例に係るアシストプロファイルに基づいて歩行補助装置を制御する方法のフローチャートである。

図４を参照して前述したステップＳ４２０は、以下のステップＳ１３１０及びＳ１３２０を含む。

ステップＳ１３１０において、プロセッサ３２０は、現在歩行サイクルのうち第２イベントを検出する。第２イベントは予め設定される。プロセッサ３２０は、リアルタイムで受信する歩行補助装置１００の動きに関する状態情報に基づいて第２イベントを検出する。

例えば、第２イベントは、歩行補助装置の先行足の股関節角度が最大であるイベントであってもよい。他の例として、第２イベントは、歩行補助装置１００の両足が交差するイベントであってもよい。更なる例として、第２イベントは、歩行補助装置１００の先行足が地面に接触するイベントであってもよい。プロセッサ３２０は、ＩＭＵ１３０によって測定された加速度の方向及び大きさと圧力センサにより測定された足裏圧力に基づいて、先行足が地面に接触するイベントを検出する。更なる例として、第２イベントは、歩行補助装置１００の後行足が地面から離れるイベントであってもよい。

第２イベントは、図７〜図９を参照して前述したイベント（第２イベントとの区分のために、第１イベントと命名）とそれぞれ異なり、第２イベントは、第１イベントに比べて時間的に後で行われる。例えば、図８を参照すれば、第１イベントが先行足の股関節角度が最大であるイベントであり、第１イベント時点が時点８３４の場合、第２イベントは先行足が地面に接触するイベントであり、第２イベント時点は時点８４４である。

ステップＳ１３２０において、プロセッサ３２０は、アシストプロファイルに基づいて歩行補助装置１００を制御する。

例えば、アシストプロファイルは、補助トルクプロファイルであってもよい。プロセッサ３２０は、補助トルクプロファイルにより歩行補助装置１００の少なくとも１つの駆動部がトルクを発生させるよう歩行補助装置１００を制御する。例えば、プロセッサ３２０は、補助トルクプロファイルに対応する制御信号を生成し、生成された制御信号を駆動部１１０に送信する。駆動部１１０は、制御信号により補助トルクを出力する。

他の例として、アシストプロファイルは、プロセッサ３２０がＦＥＳ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ）プロファイルにより歩行補助装置１００の筋肉刺激装置がユーザに機能的な電気的な刺激（ＦＥＳ）を提供するように歩行補助装置１００を制御する。ユーザの筋肉に機能的な電気的刺激が加えられる場合、ユーザの筋肉が収縮し、筋肉の収縮によって筋力が発生する可能性がある。

更なる例として、ユーザの体の内部に微細人工筋肉がある場合、プロセッサ３２０は、歩行補助装置１００が電気的刺激又は信号を用いて人工筋肉を刺激するよう歩行補助装置１００を制御し得る。

一側面によれば、ステップＳ１３２０が実行された後、図７を参照して前述したステップＳ７１０が実行される。すなわち、ステップＳ１３２０によって発生する歩行補助装置１００の動きに関する状態情報が、ステップＳ７１０において以前歩行サイクル内で測定された歩行補助装置１００の動きに関する状態情報として見なされる。

図１４は、一例に係る補助トルクプロファイルを示す。

プロセッサ３２０は、補助トルクプロファイル１４１０を用いて現在歩行サイクルの現在の第２イベント時点から現在の第２イベントに対応する次の第２イベント時点まで歩行補助装置１００を制御する。例えば、現在の第２イベントが右足に対して検出された場合、次の第２イベントは左足に対して検出される。

補助トルクプロファイル１４１０は、個人化された歩行ポリシー１２００によって生成されたアシストプロファイルパラメータに基づいて生成される。図１４には、先行足の曲げ動作に対する補助トルクプロファイル１４１０のみが示されているが、プロセッサ３２０は、個人化された歩行ポリシー１２００を用いて後行足の伸ばし動作に対する補助トルクプロファイルも生成し得る。

補助トルクプロファイル１４１０の軌跡は、補助トルク出力タイミングτ_ｔ、補助トルク持続期間τ_ｄ、及び最大補助トルクτ_ｍによって生成される。補助トルク出力タイミングτ_ｔ、補助トルク持続期間τ_ｄ、及び最大補助トルクτ_ｍは、個人化された歩行ポリシー１２００によって出力されるアシストプロファイルパラメータである。個人化された歩行ポリシー１２００のパラメータの加重値が変更される場合、補助トルク出力タイミングτ_ｔ、補助トルク持続期間τ_ｄ、及び最大補助トルクτ_ｍが変更される。補助トルク出力タイミングτ_ｔ、補助トルク持続期間τ_ｄ、及び最大補助トルクτ_ｍが変更される場合、補助トルクプロファイル１４１０の軌跡も変更される。言い換えれば、個人化された歩行ポリシー１２００が更新されれば、補助トルク出力タイミングτ_ｔ、補助トルク持続期間τ_ｄ、及び最大補助トルクτ_ｍが調整される。

図１５は、一例に係るアシストプロファイルの軌跡を示す。

示されたアシストプロファイルは補助トルクプロファイルである。

右足のための右側補助トルクプロファイル１５１０により右側股関節角度軌跡８１０が誘発され、左足のための左側補助トルクプロファイル１５２０により左側股関節角度軌跡８２０が誘発される。

リアルタイムに検出されたイベントのイベント時点９１０で、区間１５０６に対する補助トルクプロファイルが生成される。例えば、右足のための曲げ補助トルクプロファイル及び左足のための伸ばし補助トルクプロファイルが生成される。前記曲げ補助トルクプロファイル及び伸ばし補助トルクプロファイルは、第２イベント時点１５０２から第３イベント時点１５０４までの区間１５０６に対する補助トルクプロファイルである。第２イベント時点１５０２が右足が地面から離れるイベントを検出した時点である場合、第３イベント時点１５０４は左足が地面から離れるイベントを検出した時点である。区間１５０６の右側股関節の軌跡及び左側股関節の軌跡が前記曲げ補助トルクプロファイル及び伸ばし補助トルクプロファイルにより誘発される。

図１６は、一例に係る歩行補助装置及び歩行ポリシー更新装置間の関係を概念的に示す。

歩行ポリシー更新システムは、歩行補助装置１００及び歩行ポリシー更新装置６００を含む。

歩行補助装置１００は、生成されたアシストプロファイルに基づいて歩行補助装置１００を制御する。歩行補助装置１００の制御によって発生する動きに関する状態情報、及び動きに関する状態情報を評価したリウォード値が歩行ポリシー更新装置６００に送信される。動きに関する状態情報はリアルタイムに続いて受信され、リウォード値はイベントが検出された場合に生成される。

動きに関する状態情報及びリウォード値のうち少なくとも１つを受信した歩行ポリシー更新装置６００は、前記アシストプロファイルを生成した歩行ポリシーを更新すべきであるか否かを判断する。例えば、リウォード値を受信しない場合、動きに関する状態情報に基づいてリウォード値を算出する。歩行ポリシーの更新が必要な場合、歩行ポリシー更新装置６００は歩行ポリシーを更新する。例えば、リウォード値が最大化されるように歩行ポリシーを構成している神経網を訓練する。歩行ポリシー更新装置６００は、更新された歩行ポリシーを用いて歩行補助装置１００を制御するアシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを生成し、生成されたアシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを歩行補助装置１００に送信する。

歩行補助装置１００は、受信したアシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータに基づいて歩行補助装置１００を制御する。例えば、アシストプロファイルパラメータが受信された場合、歩行補助装置１００は、アシストプロファイルパラメータを用いてアシストプロファイルを生成し、イベントが検出された場合、アシストプロファイルを用いて歩行補助装置１００を制御する。歩行補助装置１００は、前記制御によって発生する動きに関する状態情報を測定することができる。

図１７は、一実施形態に係るサーバで具現化された歩行ポリシー更新装置を示す。

一側面によれば、歩行ポリシー更新装置６００は、サーバの形態で実現される。サーバで具現化された歩行ポリシー更新装置６００はクラウドサーバであってもよく、複数の歩行補助装置と無線又は有線に接続されてもよい。歩行補助装置１７００は、図１及び図２を参照して前述した歩行補助装置１００に対応する。

図４を参照して前述したステップＳ４１０が歩行ポリシー更新装置６００によって実行され得る。歩行ポリシー更新装置６００は、歩行補助装置１７１０から歩行補助装置１７００の動きに関する状態情報をリアルタイムで受信する。歩行ポリシー更新装置６００は、歩行補助装置１７００に対して個人化された歩行補助ポリシーに基づいてアシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを生成する。生成されたアシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータは、歩行補助装置１７００に送信される。

歩行補助装置１７００がアシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを受信した場合、図４を参照して前述したステップＳ４２０が実行される。例えば、歩行補助装置１７００がアシストプロファイルを受信した場合、アシストプロファイルに基づいて歩行補助装置１７００を制御する。他の例として、歩行補助装置１７００がアシストプロファイルパラメータを受信した場合、歩行補助装置１７００は、アシストプロファイルパラメータに基づいてアシストプロファイルを生成し、アシストプロファイルに基づいて歩行補助装置１７００を制御する。

歩行補助装置１７００のユーザが歩行中の場合、歩行ポリシーが最終的に更新されるまで、ステップＳ７１０〜Ｓ７５０及びステップＳ４１０及びＳ４２０が繰り返し実行される。

歩行ポリシー更新装置６００及び歩行補助装置１７００は、有線又は無線通信を用いてデータを交換する。例えば、歩行補助装置１７００は、リアルタイムに測定される歩行補助装置１７００の動きに関する状態情報を歩行ポリシー更新装置６００に送信する。歩行ポリシー更新装置６００は、以前歩行サイクルに対する歩行補助装置１７００の状態情報を受信する。歩行ポリシー更新装置６００は、状態情報に基づいて予め設定されたイベントを検出し、前記イベントが発生する場合、状態情報に基づいて歩行ポリシーを評価する。歩行ポリシー更新装置６００は、前記評価に基づいて歩行補助装置１７００の動きに関する状態情報を用いて歩行ポリシーを更新する。歩行ポリシー更新装置６００は、歩行補助装置１７００の歩行中に自動で歩行ポリシーを更新し得る。すなわち、ユーザが続けて歩行する場合、前記の歩行中に自動で歩行ポリシーが更新され得る。

歩行ポリシー更新装置６００は、最終的に更新された個人化された歩行ポリシーを歩行補助装置１７００に送信する。

図１８は、他の一実施形態に係る歩行補助装置に含まれた歩行ポリシー更新装置を示す。

他の一側面によれば、歩行ポリシー更新装置６００は、歩行補助装置１８００に含まれてもよい。例えば、歩行ポリシー更新装置６００は、図３及び図４を参照して前述した制御部３００を含む。歩行ポリシー更新装置６００のプロセッサ６２０は、制御部３００のプロセッサ３２０の機能を同様に行ってもよい。他の例として、歩行補助装置１８００は、複数のプロセッサを用いて制御部３００及び歩行ポリシー更新装置６００をそれぞれ制御してもよい。

関節角度センサ１８１０は、ユーザの関節角度又はユーザの関節周辺に位置する駆動部１８５０の角度を測定する。例えば、関節角度センサ１８１０は、股関節角度、膝関節角度、及び足首関節角度を測定し得る。

ＩＭＵ１８２０は、図１及び図２を参照して前述したＩＭＵ１３０に対応する。

筋電図センサ１８３０は、ユーザの筋肉で発生する電気的な信号を測定する。測定されたＥＭＧ信号は、図１０を参照して前述した外部フィードバックのうちの１つである。言い換えれば、ＥＭＧ信号は、リウォード値を評価するために用いられる。

ＥＧＧセンサ１８３５は、ユーザの脳で発生する電気的な信号を測定する。測定されたＥＥＧ信号は、図１０を参照して前述した外部フィードバックのうちの１つであり得る。言い換えれば、ＥＥＧ信号は、リウォード値を評価するために用いてもよい。

圧力センサ１８４０は、ユーザの足裏に位置して圧力を測定する。例えば、圧力センサ１８４０は、無線で測定された圧力を通信部６１０に送信する。プロセッサ６２０は、測定された圧力に基づいて先行足が地面に接触するイベントを検出し得る。

図１９は、一例に係る決定されたターゲットモードに基づいて歩行補助装置を制御する方法のフローチャートである。

以下のステップＳ１９１０〜Ｓ１９４０は、図１〜図５を参照して前述した歩行補助装置１００によって実行される。ステップＳ１９１０〜Ｓ１９４０は、歩行補助装置１００が個人化された歩行ポリシーに基づいて制御される歩行状況で実行される。すなわち、歩行補助装置１００の個人化が完了し、ユーザが実生活で歩行補助装置１００を使用する間にステップＳ１９１０〜Ｓ１９４０が実行される。

以下、ステップＳ１９１０〜Ｓ１９４０が制御部３００によって実行されるものと説明されるが、図１７を参照して前述した歩行補助装置１７００又は図１８を参照して前述した歩行補助装置１８００によって実行されてもよい。

ステップＳ１９１０において、通信部３１０は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を受信する。通信部３１０は、以前歩行サイクル内で測定された歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を受信する。

例えば、動きに関する状態情報は、歩行補助装置１００の股関節角度の変化軌跡、膝関節角度の変化軌跡、及び足首関節角度の変化軌跡を含んでもよい。

ステップＳ１９２０において、プロセッサ３２０は、複数の歩行モードのうちターゲット歩行モードを決定する。例えば、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報に基づいてターゲット歩行モードを決定する。複数の歩行モードは、平地歩行モード、上り傾斜歩行モード、下り傾斜歩行モード、上り階段歩行モード、下り階段歩行モード、及び駆け足モードを含んでもよい。

ステップＳ１９３０において、プロセッサ３２０は、ターゲット歩行モードに対応する個人化された歩行ポリシーを用いてアシストプロファイルを生成する。例えば、歩行モードのそれぞれに対して個人化された歩行ポリシーが予め生成されている。プロセッサ３２０は、決定された個人化された歩行ポリシーを用いてアシストプロファイルを生成する。

ステップＳ１９４０において、プロセッサ３２０は、生成されたアシストプロファイルに基づいて歩行補助装置１００を制御する。

図２０は、一例に係る個人化された歩行ポリシーの更新を要求するアラームを出力する方法のフローチャートである。

以下のステップＳ２０１０〜Ｓ２０５０は、図１〜図５を参照して前述した歩行補助装置１００によって実行される。ステップＳ２０１０〜Ｓ２０５０は、歩行補助装置１００が個人化された歩行ポリシーに基づいて制御される歩行状況で実行される。例えば、ユーザの歩行習慣が変わった場合、下記のステップＳ２０１０〜Ｓ２０５０が実行される。

以下では、ステップＳ２０１０〜Ｓ２０５０が制御部３００によって実行されるものと説明されるが、図１７を参照して前述した歩行補助装置１７００又は図１８を参照して前述した歩行補助装置１８００によって実行されてもよい。

ステップＳ２０１０において、通信部３１０は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報を受信する。

ステップＳ２０２０において、プロセッサ３２０は、歩行補助装置１００の動きに関する状態情報に基づいて予め設定されたイベントを検出する。

ステップＳ２０３０において、プロセッサ３２０は、歩行補助装置１００の動きに関するリウォード値を評価する。

ステップＳ２０４０において、プロセッサ３２０は、評価されたリウォード値に基づいて歩行ポリシーが更新されるべきであるか否かを判断する。

ステップＳ２０５０において、プロセッサ３２０は、歩行ポリシーの更新が必要であると判断された場合、ユーザに歩行ポリシーの更新を要求するアラームを出力する。ユーザはアラームが出力された場合、歩行ポリシーを更新するための手続を行う。例えば、歩行ポリシーを更新するために、図７を参照して前述したステップＳ７１０〜Ｓ７５０が実行される。

図２１〜図２３は，他の一例に係る歩行補助装置を示す。

図２１〜図２３には、人体に着用され得る着用型歩行補助装置１の他の一実施形態が図示されている。図２１は歩行補助装置１の一実施形態に対する正面図であり、図２２は歩行補助装置１の側面図であり、図２３は歩行補助装置１の背面図である。

歩行補助装置１は、前述した駆動部１１０、センサ部１２０、ＩＭＵ１３０及び制御部１４０を含む。

図２１〜図２３に示すように、歩行補助装置１は、ユーザの左足及び右足にそれぞれ着用されるように外骨格の構造を有する。ユーザは、歩行補助装置１を着用した状態で伸ばし（ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ）、曲げ（ｆｌｅｘｉｏｎ）、内転（ａｄｄｕｃｔｉｏｎ）、外転（ａｂｄｕｃｔｉｏｎ）などの動作を行ってもよい。伸ばし動作は関節を伸ばす運動であり、曲げ動作は関節を曲げる運動である。内転動作は足を体の中心軸に近づける運動である。外転動作は体の中心軸から遠ざかる方向に足を広げる運動である。

図２１〜図２３を参照すると、歩行補助装置１は、本体部１０及び機構部２０Ｒ、２０Ｌ、３０Ｒ、３０Ｌ、４０Ｒ、４０Ｌを含む。

本体部１０はハウジング１１を含んでいる。ハウジング１１には各種部品が内蔵されている。ハウジング１１に内蔵される部品として、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）、プリント回路板、様々な種類の記憶装置、及び電源が挙げられる。本体部１０は、前述した制御部１４０を含んでもよい。制御部１４０はＣＰＵ及びプリント回路板を含む。

ＣＰＵは、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）である。マイクロプロセッサは、シリコンチップに算術論理演算器、レジスタ、プログラムカウンタ、命令デコーダ、及び／又は、制御回路などが備えられる。ＣＰＵは、歩行環境に適切な制御モードを選択し、選択された制御モードに応じて機構部２０、３０、４０の動作を制御するための制御信号を生成する。

プリント回路板は、所定の回路が印刷されている基板であって、プリント回路板にはＣＰＵ又は／及び様々な記憶装置が設けられる。プリント回路板は、ハウジング１１の内側面に固定されている。

ハウジング１１に内蔵された記憶装置は、様々な種類を含んでもよい。記憶装置は、磁気ディスク表面を磁化させてデータを格納する磁気ディスク記憶装置、様々な種類のメモリ半導体を用いてデータを格納する半導体記憶装置であり得る。

ハウジング１１に内蔵された電源は、ハウジング１１に内蔵された各種部品又は機構部２０、３０、４０に動力を供給する。

本体部１０は、ユーザの腰を支持するための腰支持部１２をさらに含む。腰支持部１２は、ユーザの腰を支持できるよう湾曲した平面板の形状を有する。

本体部１０は、ユーザのヒップ部分にハウジング１１を固定するための固定部１１ａ及びユーザの腰に腰支持部１２を固定するための固定部１２ａをさらに含む。固定部１１ａ、１２ａは、弾性力を備えたバンド、ベルト、ストラップのうちの１つで実現される。

本体部１０は、前述したＩＭＵ１３０を含んでいる。例えば、ＩＭＵ１３０は、ハウジング１１の外部又は内部に設けられ得る。ＩＭＵ１３０は、ハウジング１１の内部に備えられたプリント回路板上に設けられ得る。ＩＭＵ１３０は、加速度及び角速度を測定する。

機構部２０、３０、４０は、図２０〜図２３に示すように第１構造部２０、第２構造部３０、及び第３構造部４０を含む。

第１構造部２０Ｒ、２０Ｌは、歩行動作においてユーザの大腿部及び股関節の動きを補助する。第１構造部２０Ｒ、２０Ｌは、第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌ、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌ、及び第１固定部２３Ｒ、２３Ｌを含む。

前述した駆動部１１０は第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌを含んでもよく、図１〜図２０を参照して説明された駆動部１１０に対する説明は，第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌに対する説明に代替される。

第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌは第１構造部２０Ｒ、２０Ｌの股関節に位置し、所定の方向に様々な大きさの回転力を発生させ得る。第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌで発生した回転力は、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌに印加される。第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌは、人体の股関節の動作範囲内で回転するように設定される。

第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌは、本体部１０で提供される制御信号により駆動される。第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌは、モータ、真空ポンプ、及び水圧ポンプのうちの１つで実現されるが、これに限定されることはない。

第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌの周辺には関節角度センサが設けられる。関節角度センサは、第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌが回転軸を中心に回転した角度を検出する。前述したセンサ部１２０は関節角度センサを含み得る。

第１支持部２２Ｒ、２２Ｌは、第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌと物理的に連結されている。第１支持部２２Ｒ、２２Ｌは、第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌで発生した回転力により所定の方向に回転する。

第１支持部２２Ｒ、２２Ｌは、様々な形状で実現できる。例えば、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌは、複数の節が互いに連結されている形状で実現する。ここで、節と節との間には関節が設けられ、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌは、この関節によって一定の範囲内で曲がる。他の例として、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌは、棒状で実現する。ここで、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌは、一定の範囲内で曲がるように可撓性のある素材から実現される。

第１固定部２３Ｒ、２３Ｌは第１支持部２２Ｒ、２２Ｌに設けられてもよい。第１固定部２３Ｒ、２３Ｌは、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌをユーザの大腿部に固定させる役割を果たす。

図２１〜図２３は、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌが第１固定部２３Ｒ、２３Ｌによってユーザの大腿部の外側に固定される場合を示している。第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌが駆動されることにより、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌが回転すると、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌが固定された大腿部も、第１支持部２２Ｒ、２２Ｌの回転方向と同じ方向に回転する。

第１固定部２３Ｒ、２３Ｌは、弾性力を備えたバンド、ベルト、ストラップのうち１つに具現化されたり、金属素材からで実現されてもよい。図２０は、第１固定部２３Ｒ、２３Ｌがチェーン（ｃｈａｉｎ）の場合を示している。

第２構造部３０Ｒ、３０Ｌは、歩行動作においてユーザの下腿部及び膝関節の動きを補助する。第２構造部３０Ｒ、３０Ｌは、第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌ、第２支持部３２Ｒ、３２Ｌ及び第２固定部３３Ｒ、３３Ｌを含んでもよい。

第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌは、第２構造部３０Ｒ、３０Ｌの膝関節に位置することができ、所定の方向に様々な大きさの回転力を発生させることができる。第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌで発生した回転力は、第２支持部２２Ｒ、２２Ｌに印加される。第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌは、人体の膝関節の動作範囲内で回転するように設定される。

前述した駆動部１１０は、第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌを含んでもよい。図１〜図２０を参照して説明された股関節に関する説明が膝関節に関する説明で同様に適用される。

第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌは、本体部１０で提供される制御信号により駆動される。第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌは、モータ、真空ポンプ、及び水圧ポンプのうちの１つで実現されるが、これに限定されることはない。

第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌの周辺には関節角度センサが設けられる。関節角度センサは、第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌが回転軸を中心に回転した角度を検出する。前述したセンサ部１２０は、関節角度センサを含んでもよい。

第２支持部３２Ｒ、３２Ｌは、第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌと物理的に連結される。第２支持部３２Ｒ、３２Ｌは、第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌで発生した回転力により所定の方向に回転する。

第２固定部３３Ｒ、３３Ｌは、第２支持部３２Ｒ、３２Ｌに設けられる。第２固定部３３Ｒ、３３Ｌは、第２支持部３２Ｒ、３２Ｌをユーザの下腿部に固定させる役割を果たす。図２０〜図２２は、第２支持部３２Ｒ、３２Ｌが第２固定部３３Ｒ、３３Ｌによってユーザの下腿部の外側に固定される場合を示している。第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌが駆動されることによって、第２支持部２２Ｒ、２２Ｌが回転すると、第２支持部２２Ｒ、２２Ｌが固定された大腿部も、第２支持部２２Ｒ、２２Ｌの回転方向と同じ方向に回転する。

第２固定部３３Ｒ、３３Ｌは、弾性力を備えたバンド、ベルト、ストラップのうち１つに具現化されたり、金属素材で実現される。

第３構造部４０Ｒ、４０Ｌは、歩行動作においてユーザの足首関節及び関連筋肉の動きを補助する。第３構造部４０Ｒ、４０Ｌは、第３駆動部４１Ｒ、４１Ｌ、足支え部４２Ｒ、４２Ｌ、及び第３固定部４３Ｒ、４３Ｌを含む。

前述した駆動部１１０は、第３駆動部４１Ｒ、４１Ｌを含む。図１〜図２０を参照して説明した股関節に関する説明が足首関節に関する説明と同様に適用される。

第３駆動部４１Ｒ、４１Ｌは、第３構造部４０Ｒ、４０Ｌの足首関節に設けられ、本体部１０で提供される制御信号により駆動される。第３駆動部４１Ｒ、４１Ｌも第１駆動部２１Ｒ、２１Ｌ又は第２駆動部３１Ｒ、３１Ｌと同様にモータとして実現される。

第３駆動部４１Ｒ、４１Ｌの周辺には関節角度センサが設けられ得る。関節角度センサは、第３駆動部４１Ｒ、４１Ｌが回転軸を中心に回転した角度を検出する。前述したセンサ部１２０は関節角度センサを含み得る。

足支え部４２Ｒ、４２Ｌは、ユーザの足裏に対応する位置に備えられ、第３駆動部４１Ｒ、４１Ｌと物理的に連結される。

足支え部４２Ｒ、４２Ｌには、ユーザの重さを検出するための圧力センサが設けられる。圧力センサの検出結果は、ユーザが歩行補助装置１を着用したか否か、ユーザが立っているかの有無、ユーザの足と地面の接触の有無などを判断するために使用される。

第３固定部４３Ｒ、４３Ｌは、足支え部４２Ｒ、４２Ｌに設けられる。第３固定部４３Ｒ、４３Ｌは、ユーザの足を足支え部４２Ｒ、４２Ｌに固定させる役割を果たす。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現化され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はこれらのうちの１つ以上の組合せを含み、希望通りに動作するように処理装置を構成し、独立的又は結合的に処理装置に命令する。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈され、処理装置に命令又はデータを提供するためのあらゆる類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、或いは送信される信号波を介して永久的又は一時的に具現化される。ソフトウェアは、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納されるか又は実行される。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。

上述のように、たとえ実施形態を限定された図面によって説明したとしても、当該技術分野で通常の知識を有する者であれば、前記に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられたり、他の構成要素又は均等物によって置き換えたり置換されても適切な結果を達成することができる。

したがって、他の具現化、他の実施形態、及び特許請求の範囲と均等なものなども後述する請求の範囲に属する。

１００：歩行補助装置
３００：制御部
６００：歩行ポリシー更新装置

Claims (29)

1. 歩行補助装置を制御する方法であって、
   個人化された歩行ポリシーに基づいて現在歩行サイクルの間に前記歩行補助装置を制御するためのアシストプロファイルを生成するステップと、
   前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップと、
   を含み、
   前記個人化された歩行ポリシーは、
   前記現在歩行サイクルの以前に発生する以前歩行サイクル内で測定された前記歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信するステップと、
   現在歩行サイクルのうち第１イベントを検出するステップと、
   前記第１イベントが検出された時点で、前記動きに関する状態情報のリウォード値を評価するステップと、
   前記リウォード値及び前記動きに関する状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを選択的に更新するステップと、
   により生成される、
   歩行補助装置制御方法。
2. 前記歩行補助装置の前記動きに関する状態情報は、前記歩行補助装置の股関節角度の変化軌跡、膝関節角度の変化軌跡、及び足首関節角度の変化軌跡のうちの１つ以上を含む、
   請求項１に記載の歩行補助装置制御方法。
3. 前記第１イベントは、
   前記歩行補助装置の先行足の股関節角度が最大であるイベントと、
   前記歩行補助装置の両足が交差するイベントと、
   前記歩行補助装置の先行足が地面に接触するイベントと、
   前記歩行補助装置の後行足が地面から離れるイベントと、
   のいずれか１つを含む、
   請求項１または２に記載の歩行補助装置制御方法。
4. 前記以前歩行サイクルは、前記第１イベントに対応する以前イベントが検出された時点から前記第１イベントが検出された時点までであり、
   前記現在歩行サイクルは、前記第１イベントが検出された時点から前記第１イベントに対応する次にイベントが検出された時点までである、
   請求項１ないし３いずれか一項に記載の歩行補助装置制御方法。
5. 前記リウォード値は、以前歩行ポリシーによって生成された以前アシストプロファイルに基づいた前記動きに関する状態情報に関するものであり、
   前記以前歩行ポリシーは、前記個人化された歩行ポリシー以前に有効な歩行ポリシーである、
   請求項１ないし４いずれか一項に記載の歩行補助装置制御方法。
6. 前記個人化された歩行ポリシーを生成するステップは、前記以前歩行ポリシーの神経網を構成しているパラメータの加重値を変更することによって前記個人化された歩行ポリシーの神経網を更新するステップを含む、
   請求項５に記載の歩行補助装置制御方法。
7. 前記個人化された歩行ポリシーを更新するステップは、
   前記歩行補助装置の左足のための左足歩行ポリシーを更新するステップと、
   前記歩行補助装置の右足のための右足歩行ポリシーを更新するステップと、
   のうち少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載の歩行補助装置制御方法。
8. 前記左足歩行ポリシーを更新するステップは、
   前記左足の曲げモードのための左側曲げ歩行ポリシーを更新するステップと、
   前記左足の伸ばしモードのための左側伸ばし歩行ポリシーを更新するステップと、
   のうち少なくとも１つを含む、
   請求項７に記載の歩行補助装置制御方法。
9. 前記アシストプロファイルを生成するステップは、前記動きに関する状態情報及び前記個人化された歩行ポリシーに基づいて前記アシストプロファイルを生成するステップを含む、
   請求項１に記載の歩行補助装置制御方法。
10. 前記歩行補助装置を制御するステップは、
    前記現在歩行サイクルのうち第２イベントを検出するステップと、
    前記第２イベントが検出された時点で、前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップと、
    を含む、
    請求項１に記載の歩行補助装置制御方法。
11. 前記歩行補助装置を制御するステップは、前記アシストプロファイルにより前記歩行補助装置の少なくとも１つの駆動部がトルクを発生させるよう前記歩行補助装置を制御するステップを含む、
    請求項１０に記載の歩行補助装置制御方法。
12. 前記歩行補助装置を制御するステップは、前記アシストプロファイルにより前記歩行補助装置がユーザに機能的な電気的な刺激を提供するステップを含む、
    請求項１０に記載の歩行補助装置制御方法。
13. 前記歩行補助装置の前記動きに関する状態情報を受信するステップは、前記動きに関する状態情報として前記歩行補助装置の１つ以上のセンサから測定値を受信するステップを含み、
    前記第１イベントは前記測定値に基づいて検出される、
    請求項１に記載の歩行補助装置制御方法。
14. 前記リウォード値は、前記動きに関する状態情報の歩行対称性、前記動きに関する状態情報に対する電力消費量、前記動きに関する状態情報の歩行安定性、代謝エネルギー、及び外部フィードバックのうちの１つ以上を含む、
    請求項１に記載の歩行補助装置制御方法。
15. 前記歩行対称性は、前記歩行補助装置によるユーザの歩幅及びステップ持続期間のうち少なくとも１つに基づいて算出される、
    請求項１４に記載の歩行補助装置制御方法。
16. 前記個人化された歩行ポリシーは、前記歩行補助装置によって更新される、
    請求項１に記載の歩行補助装置制御方法。
17. 前記個人化された歩行ポリシーは、前記歩行補助装置と有線又は無線で通信するサーバによって更新される、請求項１に記載の歩行補助装置制御方法。
18. 前記方法は、さらに、
    前記歩行補助装置が前記サーバから前記個人化された歩行ポリシーを受信するステップ、を含む、
    請求項１７に記載の歩行補助装置制御方法。
19. 前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップは、前記アシストプロファイルを前記歩行補助装置に送信するステップを含む、
    請求項１７に記載の歩行補助装置制御方法。
20. 前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップは、
    前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置の駆動部を制御する制御信号を生成するステップと、
    前記制御信号を前記歩行補助装置に送信するステップと、
    を含む、
    請求項１７に記載の歩行補助装置制御方法。
21. 請求項１ないし請求項２０のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラムを収録したコンピュータで読み出し可能な記録媒体。
22. 歩行補助装置であって、
    前記歩行補助装置を制御するプログラムが記録されたメモリと、
    前記プログラムを行うプロセッサと、
    を含み、
    前記プログラムは、
    個人化された歩行ポリシーに基づいて現在歩行サイクルの間に前記歩行補助装置を制御するためのアシストプロファイルを生成するステップと、
    前記アシストプロファイルに基づいて前記歩行補助装置を制御するステップと、
    を行い、
    前記個人化された歩行ポリシーは、
    前記現在歩行サイクルの以前に発生する以前歩行サイクル内で測定された前記歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信するステップと、
    現在歩行サイクルのうち第１イベントを検出するステップと、
    前記第１イベントが検出された時点で、前記動きに関する状態情報のリウォード値を評価するステップと、
    前記リウォード値及び前記動きに関する状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを選択的に更新するステップと、
    により生成される、
    歩行補助装置。
23. 前記個人化された歩行ポリシーは前記歩行補助装置によって更新される、
    請求項２２に記載の歩行補助装置。
24. 前記個人化された歩行ポリシーは、前記歩行補助装置と有線又は無線で通信するサーバによって更新され、
    前記歩行補助装置は、前記サーバから前記個人化された歩行ポリシーを受信する、
    請求項２２に記載の歩行補助装置。
25. 個人化された歩行ポリシーを更新するサーバによって実行される歩行補助装置制御方法であって、
    以前歩行サイクル内で測定された歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信するステップと、
    現在歩行サイクルのうちイベントを検出するステップと、
    前記イベントが検出された時点で、前記動きに関する状態情報のリウォード値を評価するステップと、
    前記リウォード値及び前記動きに関する状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを選択的に更新するステップと、
    前記個人化された歩行ポリシーに基づいて、アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを生成するステップと、
    前記アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを前記歩行補助装置に送信するステップと、
    を含み、
    前記歩行補助装置は、前記アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータによって制御される、
    歩行補助装置制御方法。
26. 現在歩行サイクルの間に歩行補助装置を制御する個人化された歩行ポリシーを更新するサーバであって、
    前記歩行補助装置を制御するプログラムが記録されたメモリと、
    前記プログラムを実行するプロセッサと、
    を含み、
    前記プログラムにより前記プロセッサは、
    前記現在歩行サイクルの以前に発生する以前歩行サイクル内で測定された歩行補助装置の動きに関する状態情報を受信するステップと、
    前記現在歩行サイクルのうちイベントを検出するステップと、
    前記イベントが検出された時点で、前記動きに関する状態情報のリウォード値を評価するステップと、
    前記リウォード値及び前記動きに関する状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを選択的に更新するステップと、
    前記個人化された歩行ポリシーに基づいて、アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを生成するステップと、
    前記歩行補助装置を制御するために前記アシストプロファイル又はアシストプロファイルパラメータを前記歩行補助装置に送信するステップと、
    を行う、
    サーバ。
27. 現在歩行サイクルの間に歩行補助装置を制御するための個人化された歩行ポリシーを更新する方法であって、
    前記現在歩行サイクルの以前に発生する以前歩行サイクルに対する前記歩行補助装置の状態情報を受信するステップと、
    イベントが発生する場合、前記状態情報に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを評価するステップと、
    前記評価に基づいて前記歩行補助装置の歩行中に選択的に前記歩行ポリシーを更新するステップと、
    を含む、
    歩行補助装置制御方法。
28. 前記個人化された歩行ポリシーを評価するステップは、歩行対称性、電力消費量、歩行安定性、代謝エネルギー、及び外部フィードバックのうちの１つ以上に基づいて前記個人化された歩行ポリシーを評価するステップを含む、
    請求項２７に記載の歩行補助装置制御方法。
29. 前記歩行ポリシーは、前記歩行補助装置と有線又は無線で通信するサーバによって更新される、
    請求項２７または２８に記載の歩行補助装置制御方法。

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