JP6815891B2 - 歩行支援ロボット及び歩行支援システム - Google Patents

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Description

本開示は、ユーザの歩行を支援する歩行支援ロボット及び歩行支援システムに関する。
高齢者向けの施設などでは、高齢者の身体能力の維持及び向上、認知症の予防及び改善をするために、様々なトレーニングシステムが用いられている（例えば、特許文献１参照。）。
特許文献１では、単調な運動を繰り返し行うトレーニングマシン上で質問を提示する脳トレーニング運動療法システムが開示されている。
特許第５９７５５０２号明細書
近年、ユーザの歩行を支援しながら身体能力を向上させる歩行支援ロボット及び歩行支援システムが求められている。
本開示は、前記課題を解決するもので、ユーザの歩行を支援しながら身体能力を向上させることができる歩行支援ロボット及び歩行支援システムを提供する。
本開示の一態様に係る歩行支援ロボットは、
ユーザに任意の歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、ハンドル荷重に応じて移動する歩行支援ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
回転体を有し、前記検知部で検知した荷重に応じて前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させる移動装置と、
前記歩行ルートを歩くように前記ユーザを誘導する誘導情報を生成する誘導情報生成部と、
前記誘導情報に基づいて前記ユーザを誘導するための提示情報を提示する提示部と、
前記歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定する身体タスク設定部と、
前記歩行ルートに対する前記ユーザの追従度を算出する追従度算出部と、
前記追従度に基づいて身体タスク強度を変更する調整部と、
を備える。
本開示の一態様に係る歩行支援システムは、
歩行支援ロボットと、１つ又は複数の提示装置と、がネットワークを介して接続する歩行支援システムであって、
前記歩行支援ロボットは、ユーザに任意の歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、ハンドル荷重に応じて移動する歩行支援ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
回転体を有し、前記検知部で検知した荷重に応じて前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させる移動装置と、
前記歩行ルートを歩くようにユーザを誘導する誘導情報を生成する誘導情報生成部と、
前記誘導情報に基づいて前記ユーザを誘導するための提示情報を制御する提示制御部と、
前記ネットワークを介して前記提示情報を送信する第１通信部と、
前記歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定する身体タスク設定部と、
前記歩行ルートに対する前記ユーザの追従度を算出する追従度算出部と、
前記追従度に基づいて身体タスク強度を変更する調整部と、
を備え、
前記提示装置は、
前記ネットワークを介して前記提示情報を受信する第２通信部と、
前記提示情報を提示する提示部と、
を備える。
本開示の一態様に係る歩行支援ロボットは、
ユーザに歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、ハンドル荷重に応じて移動する歩行支援ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
回転体を有し、前記検知部で検知した荷重に応じて前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させる移動装置と、
前記歩行ルートを歩くように前記ユーザを誘導する誘導情報を生成する誘導情報生成部と、
前記誘導情報に基づいて前記ユーザを誘導するための提示情報を提示する提示部と、
前記歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定する身体タスク設定部と、
認知タスクを設定する認知タスク設定部と、
前記ユーザの認知タスク達成度を判定する達成度算出部と、
前記認知タスク達成度に基づいて身体タスク強度を変更する調整部と、
を備える。
以上のように、本開示の歩行支援ロボット及び歩行支援システムによれば、ユーザの歩行を支援しながら身体能力を向上させることができる。
図１は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットの外観図である。 図２は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットによる歩行支援を受けてユーザが歩行している様子を示す図である。 図３は、本開示の実施の形態１における検知部で検知するハンドル荷重の検知方向を示す図である。 図４は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットにおける主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図５は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットの歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図６Ａは、身体タスクの強度の設定の一例を示す図である。 図６Ｂは、身体タスクの強度の設定の一例を示す図である。 図７は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットの制御の例示的なフローチャートを示す図である。 図８は、本開示の実施の形態２に係る歩行支援ロボットにおける主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図９は、本開示の実施の形態２に係る歩行支援ロボットの歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図１０は、認知タスクの一例を示す図である。 図１１は、本開示の実施の形態２に係る歩行支援ロボットの制御の例示的なフローチャートを示す図である。 図１２は、本開示の実施の形態２に係る歩行支援ロボットの歩行支援の制御構成の別例を示す制御ブロック図である。 図１３は、本開示の実施の形態３に係る歩行支援ロボットにおける主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図１４は、本開示の実施の形態３に係る歩行支援ロボットの歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図１５Ａは、環境情報の一例を示す図である。 図１５Ｂは、環境情報の別例を示す図である。 図１６は、本開示の実施の形態３に係る歩行支援ロボットの制御の例示的なフローチャートを示す図である。 図１７は、本開示の実施の形態４に係る歩行支援システムの全体図である。 図１８は、本開示の実施の形態４に係る歩行支援システムにおける主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図１９は、本開示の実施の形態４に係る歩行支援ロボットの歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図２０は、本開示の実施の形態４に係る歩行支援ロボットの制御の例示的なフローチャートを示す図である。 図２１Ａは、本開示の実施の形態４に係る歩行支援システムの歩行支援制御の一例を示す図である。 図２１Ｂは、本開示の実施の形態４に係る歩行支援システムの歩行支援制御の別例を示す図である。 図２２は、本開示の実施の形態５に係る歩行支援ロボットの歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 図２３は、本開示の実施の形態５に係る歩行支援ロボットの制御の例示的なフローチャートを示す図である。
（本開示に至った経緯）
先進国における少子高齢化が進む近年、高齢者の見守りや生活支援の必要性が増している。特に、高齢者においては、加齢に伴う身体能力の低下から宅内生活のＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｌｉｆｅ）を維持することが難しくなる傾向にある。また、高齢者においては、加齢に伴い、認知症の発症リスクが高くなる傾向にある。
このような背景の下、高齢者などのユーザの歩行を支援しながら、身体能力の向上、認知症の予防及び改善を効果的に行うことができる歩行支援ロボット及び歩行支援システムが求められている。
本発明者らは、歩行支援ロボットにおいて、単純なルートを歩行する運動に加えて、複雑な歩行ルートを設定し、歩行に関連する多様な身体機能を駆使させる身体タスクを行うことによって身体能力を向上させることを新たに見出した。具体的には、本発明者らは、単純な運動に加えて身体タスクを行うことによって、現実世界の多様な環境における、歩行時の、歩行そのものの心肺能力と筋力の向上に加えて、悪路、障害物、複雑なルートといった現実の歩行時に発生する事象に対して適切に身体を動かして対応することが可能な身体能力の向上を行うことができることを見出した。
また、本発明者らは、歩行支援ロボットにおいて、身体タスクと認知タスクとの組み合わせによるマルチタスクをユーザに与えることによって、身体タスクとマルチタスクとを競合させ、認知症の予防及び改善を効果的に行うことを見出した。
更に、本発明者らは、歩行支援ロボットにおいて、周辺環境の複雑さに基づいて、認知タスクを変更することによって、歩行時の認知的注意力を高めることを見出した。
そこで、本発明者らは、以下の発明に至った。
本開示の一態様に係る歩行支援ロボットは、
ユーザに任意の歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、ハンドル荷重に応じて移動する歩行支援ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
回転体を有し、前記検知部で検知した荷重に応じて前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させる移動装置と、
前記歩行ルートを歩くように前記ユーザを誘導する誘導情報を生成する誘導情報生成部と、
前記誘導情報に基づいて前記ユーザを誘導するための提示情報を提示する提示部と、
前記歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定する身体タスク設定部と、
前記歩行ルートに対する前記ユーザの追従度を算出する追従度算出部と、
前記追従度に基づいて身体タスク強度を変更する調整部と、
を備える。
このような構成により、ユーザに歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定し、ユーザの追従度に応じて身体タスク強度を変更することができる。このため、ユーザの歩行を支援しながら、身体能力を向上させることができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、前記調整部は、前記追従度に基づいて前記回転体の駆動力を変更してもよい。
このような構成により、追従度に基づいて回転体の駆動力を変更し、ロボットの歩行支援の負荷を調整することができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、更に、
認知タスクを設定する認知タスク設定部と、
前記ユーザの認知タスク達成度を判定する達成度算出部と、
を備え、
前記提示部は、前記認知タスクを提示し、
前記調整部は、前記認知タスク達成度に基づいて前記認知タスクを変更してもよい。
このような構成により、身体タスクに加えて認知タスクを設定することによって、身体タスクと認知タスクとを競合させることができ、認知症の予防及び改善を効果的に行うことができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、前記調整部は、
前記認知タスク達成度が所定の第１閾値より低くなった場合、前記認知タスクの難易度を低くし、
前記認知タスク達成度が所定の第２閾値より高くなった場合、前記認知タスクの難易度を高くしてもよい。
このような構成により、認知タスク達成度が高い場合、認知タスクの難易度を上げることができ、認知タスク達成度が低い場合、認知タスクの難易度を下げることができる。これにより、ユーザに応じて認知タスクの難易度を設定することができ、認知症の予防及び改善をより効果的に行うことができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、前記調整部は、
前記の追従度が所定の第３閾値より低くなった場合、前記認知タスクの難易度を低くし、
前記追従度が所定の第４閾値より高くなった場合、前記認知タスクの難易度を高くしてもよい。
このような構成により、ユーザの追従度が高い場合、認知タスクの難易度を上げることができ、ユーザの追従度が低い場合、認知タスクの難易度を下げることができる。これにより、身体タスクと認知タスクとのバランスを取ることができ、認知症の予防及び改善をより効果的に行うことができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、前記調整部は、前記認知タスク達成度に基づいて前記身体タスク強度を変更してもよい。
このような構成により、認知タスク達成度が高い場合、身体タスクの強度を上げることができ、認知タスク達成度が低い場合、身体タスクの難易度を下げることができる。これにより、身体タスクと認知タスクとのバランスを取ることができ、認知症の予防及び改善をより効果的に行うことができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、更に、
当該歩行支援ロボットの周囲環境の情報から環境の複雑さを判定する環境判定部を備え、
前記調整部は、前記環境判定部で判定された前記環境の複雑さの情報に基づいて、前記認知タスクを変更してもよい。
このような構成により、周辺環境の複雑さに基づいて、認知タスクを変更することによって、歩行時の認知的注意力を高めることができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、前記調整部は、前記環境判定部で判定された前記環境の複雑さの情報に基づいて、前記提示部に提示される前記認知タスクの種類を変更してもよい。
このような構成により、周辺環境の複雑さに基づいて、認知タスクの種類を変更することによって、歩行時の認知的注意力を更に高めることができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、前記提示部は、前記ハンドル荷重の変化に基づいて、前記認知タスクを提示してもよい。
このような構成により、ユーザが歩行中であることを検知して認知タスクを提示することができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、更に、
前記身体タスク強度、前記認知タスクの難易度、前記追従度、前記認知タスク達成度のうち少なくとも１つに基づいて警告を提示する警告提示部を備えてもよい。
このような構成により、歩行時におけるユーザの状態に応じて、警告を提示することによって周囲の人にユーザの状態を知らせることができる。
前記歩行支援ロボットにおいて、前記調整部は、前記追従度及び前記認知タスク達成度の履歴情報を蓄積し、前記履歴情報に基づいて、前記身体タスク強度、又は前記認知タスクの難易度のうち少なくとも一方を変更してもよい。
本開示の一態様に係る歩行支援システムは、歩行支援ロボットと、１つ又は複数の提示装置と、がネットワークを介して接続する歩行支援システムであって、
前記歩行支援ロボットは、ユーザに歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、ハンドル荷重に応じて移動する歩行支援ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
回転体を有し、前記検知部で検知した荷重に応じて前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させる移動装置と、
前記歩行ルートを歩くようにユーザを誘導する誘導情報を生成する誘導情報生成部と、
前記誘導情報に基づいて前記ユーザを誘導するための提示情報を制御する提示制御部と、
前記ネットワークを介して前記提示情報を送信する第１通信部と、
前記歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定する身体タスク設定部と、
前記歩行ルートに対する前記ユーザの追従度を算出する追従度算出部と、
前記追従度に基づいて身体タスク強度を変更する調整部と、
を備え、
前記提示装置は、
前記ネットワークを介して前記提示情報を受信する第２通信部と、
前記提示情報を提示する提示部と、
を備える。
このような構成により、ユーザに歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定し、ユーザの追従度に応じて身体タスク強度を変更することができる。このため、ユーザの歩行を支援しながら、身体能力を向上させることができる。また、ユーザは、環境側に配置される提示装置により提示された提示情報に従って歩行するため、ユーザの意識が環境側に向かう。このため、実世界の歩行に近いタスクを設定することができる。
前記歩行支援システムにおいて、前記歩行支援ロボットは、更に、
認知タスクを設定する認知タスク設定部と、
前記ユーザの認知タスク達成度を算出する達成度算出部と、
を備え、
前記第１通信部は、前記ネットワークを介して前記認知タスクの情報を送信し、
前記調整部は、前記追従度と前記認知タスク達成度の情報とに基づいて、前記認知タスクを変更し、
前記提示装置の前記第２通信部は、前記ネットワークを介して前記認知タスクの情報を受信し、
前記提示装置の前記提示部は、前記認知タスクを提示してもよい。
このような構成により、身体タスクに加えて認知タスクを設定することによって、身体タスクと認知タスクとを競合させることができ、認知症の予防及び改善を効果的に行うことができる。また、環境側に配置された提示装置により提示される認知タスクに意識を向けるという負荷をかけることができ、認知症の予防及び改善をより効果的に行うことができる。
前記歩行支援システムにおいて、前記歩行支援ロボットの前記調整部は、
前記認知タスク達成度が所定の第１閾値より低くなった場合、前記認知タスクの難易度を低くし、
前記認知タスク達成度が所定の第２閾値より高くなった場合、前記認知タスクの難易度を高くしてもよい。
このような構成により、認知タスク達成度が高い場合、認知タスクの難易度を上げることができ、認知タスク達成度が低い場合、認知タスクの難易度を下げることができる。これにより、ユーザに応じた認知タスクの難易度を設定することができ、認知症の予防及び改善をより効果的に行うことができる。
前記歩行支援システムにおいて、前記歩行支援ロボットの前記調整部は、
前記の追従度が所定の第３閾値より低くなった場合、前記認知タスクの難易度を低くし、
前記追従度が所定の第４閾値より高くなった場合、前記認知タスクの難易度を高くしてもよい。
このような構成により、ユーザの追従度が高い場合、認知タスクの難易度を上げることができ、ユーザの追従度が低い場合、認知タスクの難易度を下げることができる。これにより、身体タスクと認知タスクとのバランスを取ることができ、認知症の予防及び改善をより効果的に行うことができる。
前記歩行支援システムにおいて、前記歩行支援ロボットの前記調整部は、前記認知タスク達成度に基づいて前記身体タスクの強度を変更してもよい。
このような構成により、認知タスク達成度が高い場合、身体タスクの強度を上げることができ、認知タスク達成度が低い場合、身体タスクの難易度を下げることができる。これにより、身体タスクと認知タスクとのバランスを取ることができ、認知症の予防及び改善をより効果的に行うことができる。
前記歩行支援システムにおいて、前記歩行支援ロボットは、更に、
当該歩行支援ロボットの周囲環境の情報から環境の複雑さを判定する環境判定部を備え、
前記調整部は、前記環境判定部で判定された前記環境の複雑さの情報に基づいて前記認知タスクを変更してもよい。
このような構成により、周辺環境の複雑さに基づいて、認知タスクを変更することによって、歩行時の認知的注意力を向上させることができる。
前記歩行支援システムにおいて、前記歩行支援ロボットの前記調整部は、前記環境判定部で判定された前記環境の複雑さの情報に基づいて、前記提示部に提示される前記認知タスクの種類を変更してもよい。
このような構成により、周辺環境の複雑さに基づいて、認知タスクの種類を変更することによって、歩行時の認知的注意力を高めることができる。
前記歩行支援システムにおいて、前記歩行支援ロボットは、更に、前記ハンドル荷重に基づいてユーザ移動意図を推定するユーザ移動意図推定部を備え、
前記誘導情報生成部は、当該歩行支援ロボットの誘導意図を算出する誘導意図算出部を備え、
前記移動装置は、前記誘導意図に基づいて、前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させ、
前記追従度算出部は、前記誘導意図と前記ユーザ移動意図との差に基づいて前記追従度を算出してもよい。
このような構成により、歩行支援ロボットが移動しながら、歩行ルートに沿ってユーザを誘導しつつ、歩行支援ロボットの誘導意図とユーザ移動意図との差に基づいて追従度を算出することができる。
本開示の一態様に係る歩行支援ロボットは、
ユーザに歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、ハンドル荷重に応じて移動する歩行支援ロボットであって、
本体部と、
前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部と、
回転体を有し、前記検知部で検知した荷重に応じて前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させる移動装置と、
前記歩行ルートを歩くように前記ユーザを誘導する誘導情報を生成する誘導情報生成部と、
前記誘導情報に基づいて前記ユーザを誘導するための提示情報を提示する提示部と、
前記歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定する身体タスク設定部と、
認知タスクを設定する認知タスク設定部と、
前記ユーザの認知タスク達成度を判定する達成度算出部と、
前記認知タスク達成度に基づいて身体タスク強度を変更する調整部と、
を備える。
このような構成により、ユーザに歩行ルートを歩くよう誘導しつつ、歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定し、ユーザの追従度に応じて身体タスク強度を変更することができる。このため、ユーザの歩行を支援しながら、身体能力を向上させることができる。
以下、本開示の実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。また、各図においては、説明を容易なものとするため、各要素を誇張して示している。
（実施の形態１）
［全体構成］
図１は、実施の形態１に係る歩行支援ロボット１（以下、「ロボット１」と称する）の外観図を示す。図２は、ロボット１による歩行支援を受けてユーザが歩行している様子を示す。
図１及び図２に示すように、ロボット１は、本体部１１と、ハンドル部１２と、検知部１３と、本体部１１を移動させる移動装置１４と、誘導情報生成部１５と、タスク設定部１６と、提示部１７と、を備える。
ロボット１は、ユーザの歩行を支援するロボットであり、ユーザを歩行ルートに沿って目的地まで誘導する。例えば、ロボット１は、目的地情報、自己位置情報、及び地図情報から歩行ルートを算出し、算出した歩行ルート上をユーザが歩行するように音声及び／又は画像を提示して誘導する。本明細書において、歩行ルートとは、出発地から目的地までのユーザが歩行する経路を意味する。
また、ロボット１の移動は、ユーザの入力に基づいて行われる。例えば、ロボット１は、ユーザの入力に基づいてユーザの移動方向及び移動速度を推定し、ユーザが安定して歩行できるように支援する。実施の形態１において、ユーザの入力は、ハンドル部１２にかかる荷重（ハンドル荷重）であり、検知部１３によって検知される。
本体部１１は、例えば、他の構成部材を支持するとともにユーザが歩行する際の荷重を支えることができるような剛性を有するフレームにより構成される。
ハンドル部１２は、本体部１１の上部に設けられており、歩行中のユーザの両手により把持しやすい形状及び高さ位置に設けられている。
検知部１３は、ハンドル部１２をユーザが把持することにより、ユーザがハンドル部１２にかけるハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザがハンドル部１２を把持して歩行するときに、ユーザはハンドル部１２にハンドル荷重をかける。検知部１３は、ユーザがハンドル部１２にかけるハンドル荷重の向き及び大きさを検知する。
図３は、検知部１３で検知するハンドル荷重の検知方向を示す。図３に示すように、検知部１３は、互いに直交する三軸方向にかかる力、及び三軸の軸回りのモーメントをそれぞれ検出可能な六軸力センサである。互いに直交する三軸とは、ロボット１の左右方向に延在するｘ軸、ロボット１の前後方向に延在するｙ軸、及びロボット１の高さ方向に延在するｚ軸である。三軸方向にかかる力とは、ｘ軸方向にかかる力Ｆｘ、ｙ軸方向にかかる力Ｆｙ、及びｚ軸方向にかかる力Ｆｚである。実施の形態１では、Ｆｘのうち右方向にかかる力をＦｘ＋とし、左方向にかかる力をＦｘ−としている。Ｆｙのうち前方向にかかる力をＦｙ＋とし、後方向にかかる力をＦｙ−としている。Ｆｚ方向のうち歩行面に対して鉛直下方向にかかる力をＦｚ＋とし、歩行面に対して鉛直上方向にかかる力をＦｚ−としている。三軸の軸回りのモーメントとは、ｘ軸の軸回りのモーメントＭｘ、ｙ軸の軸回りのモーメントＭｙ、及びｚ軸の軸回りのモーメントＭｚである。
移動装置１４は、本体部１１を移動させる。移動装置１４は、検知部１３で検知されたハンドル荷重（力及びモーメント）の大きさ及び向きに基づいて、本体部１１を移動させる。実施の形態１では、移動装置１４は、以下のような制御を行っている。なお、本明細書においては、Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚを荷重と称する場合がある。
＜前進動作＞
移動装置１４は、検知部１３でＦｙ＋の力が検知された場合、本体部１１を前方向に移動させる。即ち、検知部１３でＦｙ＋の力が検知された場合、ロボット１は前進動作を行う。ロボット１が前進動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が大きくなると、移動装置１４は、ロボット１の前方向への移動の速度を上げる。一方、ロボット１が前進動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が小さくなると、移動装置１４は、ロボット１の前方向への移動速度を下げる。
＜後退動作＞
移動装置１４は、検知部１３でＦｙ−の力が検知された場合、本体部１１を後方向に移動させる。即ち、検知部１３でＦｙ−の力が検知された場合、ロボット１は後退動作を行う。ロボット１が後退動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ−の力が大きくなると、移動装置１４は、ロボット１の後方向への移動の速度を上げる。一方、ロボット１が後退動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ−の力が小さくなると、移動装置１４は、ロボット１の後方向への移動速度を下げる。
＜右旋回動作＞
移動装置１４は、検知部１３でＦｙ＋の力とＭｚ＋のモーメントとが検知された場合、本体部１１を右方向に旋回移動させる。即ち、検知部１３でＦｙ＋の力とＭｚ＋のモーメントが検知された場合、ロボット１は右旋回動作を行う。ロボット１が右旋回動作を行っている間、検知部１３で検知されるＭｚ＋のモーメントが大きくなると、ロボット１の旋回半径が小さくなる。また、ロボット１が右旋回動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が大きくなると、旋回速度が大きくなる。
＜左旋回動作＞
移動装置１４は、検知部１３でＦｙ＋の力とＭｚ−のモーメントとが検知された場合、本体部１１を左方向に旋回移動させる。即ち、検知部１３でＦｙ＋の力とＭｚ−のモーメントが検知された場合、ロボット１は左旋回動作を行う。ロボット１が左旋回動作を行っている間、検知部１３で検知されるＭｚ−のモーメントが大きくなると、ロボット１の旋回半径が小さくなる。また、ロボット１が左旋回動作を行っている間、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が大きくなると、旋回速度が大きくなる。
なお、移動装置１４の制御は、上述した例に限定されない。移動装置１４は、例えば、Ｆｙ及びＦｚの力に基づいて、ロボット１の前進動作及び後退動作を制御してもよい。また、移動装置１４は、例えば、Ｍｘ又はＭｙのモーメントに基づいて、ロボット１の旋回動作を制御してもよい。
移動速度を算出するために用いるハンドル荷重は、前方向（Ｆｙ＋）の荷重、又は下方向（Ｆｚ−）の荷重であってもよいし、前方向（Ｆｙ＋）の荷重と下方向（Ｆｚ−）の荷重とを組み合わせた荷重であってもよい。
移動装置１４は、本体部１１の下部に設けられた回転体１８と、回転体１８を駆動制御する駆動部１９と、を備える。
回転体１８は、本体部１１を自立させた状態で支持し、駆動部１９により回転駆動される車輪である。実施の形態１では、駆動部１９により２つの回転体１８が回転し、ロボット１を移動させる。具体的には、回転体１８は、ロボット１を自立させた姿勢を保った状態で、本体部１１を図２に示す矢印の方向（前方向または後方向）に移動させる。なお、実施の形態１において、移動装置１４が回転体１８として２つの車輪を用いた移動機構を備える例を説明したが、これに限定されない。例えば、回転体１８は、走行ベルト、ローラなどであってもよい。
駆動部１９は、検知部１３で検知したハンドル荷重に基づいて、回転体１８を駆動する。
誘導情報生成部１５は、歩行ルートに沿ってユーザを誘導する誘導情報を生成する。実施の形態１では、誘導情報とは、ユーザを誘導するための情報であって、誘導方向の情報を含む。なお、誘導情報は、誘導方向の他、誘導速度、誘導距離、自己位置、地図、歩行ルートなどの情報を含んでもよい。
タスク設定部１６は、ユーザに与えるタスクを設定する。実施の形態１では、タスク設定部１６は、歩行ルートの複雑さを決定する身体タスクを設定する。また、タスク設定部１６は、歩行ルートに対するユーザの追従度に応じて身体タスク強度を変更する。本明細書では、身体タスクとは、身体の動きの複雑さを意味する。身体タスク強度は、歩行ルートの複雑さを調整することによって変更することができる。
提示部１７は、誘導情報生成部１５で生成された誘導情報に基づいて、ユーザを誘導する提示情報を提示する。本明細書では、提示情報は、ユーザを誘導するための情報であって、例えば、音声及び／又は画像などの情報を含む。提示部１７としては、例えば、スピーカー及び／又はディスプレイなどが挙げられる。
［歩行支援ロボットの制御構成］
このような構成を有する歩行支援ロボット１において、ユーザの歩行支援をするための制御構成について説明する。図４は、ロボット１における主要な制御構成を示す制御ブロック図である。また、図４の制御ブロック図では、それぞれの制御構成と取り扱われる情報との関係についても示している。図５は、ロボット１の歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図である。
駆動部１９について説明する。図４及び図５に示すように、駆動部１９は、ユーザ移動意図推定部２０と、駆動力算出部２１と、アクチュエータ制御部２２と、アクチュエータ２３と、を備える。
ユーザ移動意図推定部２０は、検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報に基づいてユーザの移動意図を推定する。ユーザの移動意図とは、ユーザの意図によって移動するロボット１の移動方向及び移動速度を含む。実施の形態１において、ユーザ移動意図推定部２０は、検知部１３で検知された各移動方向におけるハンドル荷重の値から、ユーザの移動意図を推定する。例えば、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が所定の第１閾値以上の値であり、Ｍｙ＋の力が所定の第２閾値未満の値である場合、ユーザ移動意図推定部２０は、ユーザの移動意図が直進動作であると推定してもよい。また、ユーザ移動意図推定部２０は、Ｆｚ方向におけるハンドル荷重の値に基づいて、移動速度を推定してもよい。一方、検知部１３で検知されるＦｙ＋の力が所定の第３閾値以上の値であり、Ｍｙ＋の力が所定の第２閾値以上の値である場合、ユーザ移動意図推定部２０は、ユーザの移動意図が右旋回動作であると推定してもよい。また、ユーザ移動意図推定部２０は、Ｆｚ方向におけるハンドル荷重の値に基づいて旋回速度を推定し、Ｍｙ方向におけるハンドル荷重の値に基づいて旋回半径を推定してもよい。
実施の形態１では、ユーザ移動意図推定部２０は、ハンドル荷重の情報に基づいて、移動距離も推定することができる。具体的には、移動方向にハンドル荷重をかけている時間と、移動速度とに基づいて移動距離を推定することができる。
駆動力算出部２１は、ユーザ移動意図推定部２０でハンドル荷重の情報から推定されたユーザの移動意図、即ちユーザの移動方向及び移動速度に基づいて、駆動力を算出する。例えば、駆動力算出部２１は、ユーザの移動意図が前進動作又は後退動作である場合、２つの車輪（回転体）１８の回転量が均等になるように駆動力を算出する。駆動力算出部２１は、ユーザの移動意図が右旋回動作である場合、２つの車輪１８のうち右側の車輪１８の回転量を左側の車輪１８の回転量よりも大きくなるように駆動力を算出する。また、駆動力算出部２１は、ユーザの移動速度に応じて、駆動力の大きさを算出する。
アクチュエータ制御部２２は、駆動力算出部２１で算出された駆動力の情報に基づいて、アクチュエータ２３の駆動制御を行う。また、アクチュエータ制御部２２は、アクチュエータ２３から車輪１８の回転量の情報を取得し、駆動力算出部２１に車輪１８の回転量の情報を送信することができる。
アクチュエータ２３は、例えば、車輪１８を回転駆動させるモータ等である。アクチュエータ２３は、歯車機構又はプーリー機構等を介して車輪１８と接続されている。アクチュエータ２３は、アクチュエータ制御部２２によって駆動制御されることによって、車輪１８を回転駆動している。
誘導情報生成部１５について説明する。誘導情報生成部１５は、上述したように、誘導情報を生成する。図４及び図５に示すように、誘導情報生成部１５は、ロボット１の誘導意図を算出する誘導意図算出部２４と、ロボット１の位置を推定する自己位置推定部２５と、を備える。実施の形態１では、誘導意図は、誘導方向を含む。なお、誘導意図は、誘導方向の他、誘導速度などを含んでもよい。
誘導意図算出部２４は、歩行ルートに沿ってユーザを目的地まで誘導する誘導意図を算出する。実施の形態１では、誘導意図は、誘導方向を含む。誘導意図算出部２４は、行き先情報と、ロボット１の自己位置情報と、地図情報と、タスク設定部１６からのタスク情報とに基づいて、誘導方向を算出する。
行き先情報は、例えば、目的地、到着時間、歩行ルート、及び目的（例えば、食事、就寝など）などを含む。行き先情報は、例えば、インタラクション部２６でユーザから入力することによって取得される。インタラクション部２６は、ユーザが目的地などの行き先情報を入力する装置であり、例えば、音声入力機器、タッチパネルなどで構成される。インタラクション部２６で入力された行き先情報は、誘導意図算出部２４に送信される。
ロボット１の自己位置は、自己位置推定部２５によって推定される。
地図情報は、例えば、ロボット１の記憶部（図示なし）に記憶されている。地図情報は、例えば、記憶部に予め格納されていてもよいし、環境センサ２７を用いて作成されてもよい。なお、地図情報の作成は、ＳＬＡＭ技術を用いて行うことができる。
タスク情報は、タスク設定部１６で設定される。実施の形態１では、タスク情報は、身体タスク強度を含む。
誘導意図算出部２４は、算出した誘導意図の情報を、提示部１７に送信する。
自己位置推定部２５は、例えば、環境センサ２７で取得した情報に基づいてロボット１の自己位置を推定する。自己位置推定部２５は、推定した自己位置の情報を誘導意図算出部２４に送信する。
環境センサ２７は、ロボット１の周辺環境についての情報を検出するセンサである。環境センサ２７は、例えば、距離センサ、ＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ）、ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、カメラ、深度カメラ、ステレオカメラ、ソナー、ＲＡＤＡＲなどのセンサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）もしくはこれらの組合せによって構成され得る。環境センサ２７によって取得された情報は、自己位置推定部２５に送信される。
誘導意図算出部２４は、インタラクション部２６から取得した行き先情報と、自己位置推定部２５によって取得した自己位置情報とをタスク設定部１６に送信する。
図４及び図５に示すように、タスク設定部１６は、身体タスク設定部２８と、追従度算出部２９と、調整部３０と、を備える。
身体タスク設定部２８は、出発地から目的地までの歩行ルートの複雑さを調整することによって、身体タスクを設定する。身体タスク設定部２８は、例えば、身体タスク入力部（図示なし）を介してユーザが入力した設定に基づいて、身体タスク強度を設定する。例えば、ユーザは、身体タスク入力部に表示された身体タスク強度設定ボタン「大」、「中」、「小」のいずれかを選択することによって、身体タスク強度を設定する。あるいは、身体タスク設定部２８は、記憶部（図示なし）に格納されたユーザの情報に基づいて、身体タスク強度を設定する。
＜身体タスクの強度の設定の例＞
図６Ａは、身体タスク強度の設定の一例を示し、具体的には身体タスク強度「小」の歩行ルートを示す。図６Ｂは、身体タスク強度の設定の別例を示し、具体的には身体タスク強度「大」の歩行ルートを示す。
図６Ａに示すように、身体タスク強度「小」の設定の一例では、出発地Ｓ１から目的地Ｓ２までの歩行ルートＲ１は、大カーブが２つと、直線が３つを含む。このように、身体タスク強度「小」の設定では、歩行ルートＲ１は、単調なルートになる。単調なルートは、身体の動きが単調になるため、身体タスク強度が小さい。
一方、図６Ｂに示すように、身体タスク強度「大」の設定の一例では、出発地Ｓ１から目的地Ｓ２までの歩行ルートＲ２は、大カーブが２つ、中カーブが３つ、小カーブ２つ、直線が４つを含む。このように身体タスク強度「大」の設定では、歩行ルートＲ２は、複雑なルートになる。複雑なルートは、身体の動きが複雑になるため、身体タスク強度が大きくなる。
＜身体タスク強度の計算式の例＞
一例として、身体タスク強度は、歩行ルートの複雑さ、即ち、単位時間内のコーナリングの回数及び種類に基づき、以下の（式１）で求められてもよい。
Figure 0006815891
ここで、「ｄａ」は回転角度、「ｋ」は任意の係数、「ｄｄａ」はカーブの種類を意味する。回転角度は、例えば、１０ｃｍ毎の回転方向の角度変化のポイントを示す。カーブの種類は、例えば、５０ｃｍ毎の「ｄａ」の変化量ポイントを示す。
（式１）は、コーナリングが急であるほど「ｄａ」が大きくなり、カーブの種類が乱雑であるほど「ｄｄａ」が大きくなる。
別例として、身体タスク強度設定の例について説明する。身体タスク強度は、歩行ルートの複雑さ、即ち、歩行ルートに含まれる経路の種類及び数に基づき、以下の（式２）で求められてもよい。
Figure 0006815891
ここで、「ｓｃ」は小カーブ、「ｍｃ」は中カーブ、「ｂｃ」は大カーブ、「ｓｔ」は直線のポイントを示す。また、「ｍ１」は小カーブの出現回数、「ｍ２」は中カーブの出現回数、「ｍ３」は大カーブの出現回数、「ｍ４」は直線の出現回数を示す。
上記（式２）を用いた身体タスク強度の設定の一例を示す。１０個分の経路の情報に基づいて、身体タスク強度を以下のように設定する。なお、以下の身体タスク強度の設定値は、例示であって、これらに限定されるものではない。
身体タスク強度「大」＝４０以上
身体タスク強度「中」＝２０〜３９
身体タスク強度「小」＝１９以下
例えば、身体タスク強度を「中」に設定したい場合、以下の表１のように歩行ルートに出現するカーブの種類及び直線の割り振りを行う。
Figure 0006815891
表１の場合、身体タスク強度を（式２）で計算すると、以下の通り、身体強度が「中」の設定となる。
（身体タスク強度）＝６×１＋４×３＋２×２＋１×４＝２６
このように、身体タスク設定部２８は、歩行ルートの複雑さを調整することによって、身体タスク強度を設定している。
実施の形態１では、身体タスク設定部２８は、タスク情報として、身体タスク情報を、誘導意図算出部２４と、追従度算出部２９と、調整部３０とに送信する。身体タスク情報とは、身体タスク強度、身体タスク強度に応じて決定された歩行ルートなどの情報を含む。
追従度算出部２９は、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する。具体的には、追従度算出部２９は、身体タスク設定部２８で設定された身体タスク強度に応じて決定された歩行ルートに対してユーザが追従している度合いを算出する。追従度算出部２９は、例えば、歩行ルートの情報と、ロボット１の移動情報とに基づいて追従度を算出する。
実施の形態１において、ロボット１の移動情報は、例えば、ロボット１の移動方向及び移動距離の情報を含む。ロボット１の移動方向及び移動距離の情報は、ユーザ移動意図推定部２０から取得される。
追従度算出部２９は、ロボット１の移動方向及び移動距離の情報から、歩行ルート上をユーザが移動しているか否かを判定する。次に、追従度算出部２９は、所定の期間においてユーザが歩行ルート上を移動している度合い、即ち追従度を算出する。算出された追従度は、調整部３０に送信される。
調整部３０は、追従度算出部２９で算出された追従度に基づいて、身体タスク強度を変更する。実施の形態１では、追従度が所定の閾値Ａ１より低くなると身体タスク強度を下げ、追従度が所定の閾値Ａ２より大きくなると身体タスク強度を上げる。
調整部３０は、変更した身体タスク強度の情報を、身体タスク設定部２８に送信する。次に、身体タスク設定部２８は、変更された身体タスク強度の情報に基づいて、歩行ルートを変更する。その後、身体タスク設定部２８は、身体タスク情報として、変更された歩行ルートの情報を誘導意図算出部２４に送信する。
誘導意図算出部２４は、インタラクション部２６部からの行き先情報と、自己位置推定部２５からの自己位置情報と、記憶部から読み出した地図情報と、タスク設定部１６からの歩行ルートの情報とに基づいて、ロボット１の誘導意図（誘導方向）を算出する。次に、誘導意図算出部２４は、算出した誘導方向を、誘導情報として提示部１７に送信する。
提示部１７は、誘導情報に基づき、ユーザを歩行ルートに沿って誘導するための提示情報を提示する。例えば、提示部１７は、誘導方向を音声及び／又は画像によって提示し、ユーザを歩行ルートに沿って目的地まで誘導する。
［歩行支援ロボットの制御］
ロボット１の制御について、図７を用いて説明する。図７は、ロボット１の制御の例示的なフローチャートを示す。
図７に示すように、ステップＳＴ１１では、誘導情報生成部１５が、行き先情報と、自己位置情報とを取得する。具体的には、ユーザが目的地などの行き先情報をインタラクション部２６に入力する。インタラクション部２６で入力された行き先情報は、誘導意図算出部２４に送信される。自己位置情報は、環境センサ２７によって取得された環境情報に基づいて、自己位置推定部２５によって生成される。自己位置推定部２５で生成された自己位置情報は、誘導意図算出部２４に送信される。誘導意図算出部２４は、目的地情報と自己位置情報と、を身体タスク設定部２８に送信する。
ステップＳＴ１２では、身体タスク設定部２８によって、身体タスク強度を設定する。具体的には、ユーザが身体タスク入力部に身体タスク強度を入力する。例えば、ユーザは、身体タスク入力部に表示された身体タスク強度設定ボタン「大」、「中」、「小」のいずれかを選択することによって、身体タスク強度を設定する。
あるいは、身体タスク設定部２８は、記憶部に格納されたユーザの情報に基づいて身体タスク強度を設定する。
ステップＳＴ１３では、身体タスク設定部２８によって、身体タスク強度に応じて歩行ルートを決定する。具体的には、身体タスク設定部２８は、誘導意図算出部２４から受信した目的地情報及び自己位置情報と、記憶部から読み出した地図情報と、身体タスク強度の情報とに基づいて、歩行ルートを決定する。
例えば、身体タスク設定部２８は、目的地情報と、自己位置情報と、地図情報とに基づいて、現在地から目的地までの複数の歩行ルートを推定する。複数の歩行ルートは、上述した（式１）又は（式２）によって、ルートの複雑さが数値化されており、身体強度に応じて分けられている。身体タスク設定部２８は、推定された複数の歩行ルートの中から、ステップＳＴ１２で設定した身体タスク強度に基づいて歩行ルートを決定する。
身体タスク設定部２８は、身体タスク情報として、身体タスク強度に基づいて決定した歩行ルートの情報を誘導意図算出部２４に送信する。
ステップＳＴ１４では、提示部１７によって、歩行ルートに基づいてユーザを誘導する。具体的には、ステップＳＴ１４では、誘導意図算出部２４は、身体タスク設定部２８で決定された歩行ルートの情報と、自己位置推定部２５からの自己位置情報と、記憶部からの地図情報とに基づいて、誘導方向を算出する。実施の形態１では、誘導意図算出部２４は、地図情報と自己位置情報とに基づいてロボット１の現在地を推定し、歩行ルートに沿って現在地から目的地へ向かう誘導方向を算出する。算出された誘導方向は、誘導情報として、提示部１７に送信される。
提示部１７は、誘導情報（誘導方向）に基づいてユーザを誘導するための提示情報を提示する。実施の形態１では、提示情報は、誘導方向をユーザに知らせるための音声及び／又は画像等を含む。例えば、ロボット１を使用したユーザが右カーブの直前に来ると、提示部１７は、誘導情報に基づいて「右に曲がれ」という表示を提示する。ユーザが左カーブの直前に来ると、提示部１７は、誘導情報に基づいて「左に曲がれ」という表示を提示する。また、ユーザが直進経路に来ると、提示部１７は、誘導情報に基づいて「直進」という表示を提示する。
ステップＳＴ１５では、検知部１３によってハンドル荷重の情報を取得する。検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報は、ユーザ移動意図推定部２０に送信される。
ステップＳＴ１６では、ユーザ移動意図推定部２０によって、ハンド荷重の情報に基づいてユーザの移動意図（移動方向、移動速度）を推定する。
ステップＳＴ１７では、移動装置１４は、ユーザの移動意図に基づいて、ロボット１を移動させる。
ステップＳＴ１８では、追従度算出部２９によって、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する。追従度算出部２９は、ステップＳＴ１３で決定された歩行ルートと、ロボット１の移動情報とに基づいて、ユーザの追従度を算出する。
ここで、ロボット１の移動情報は、ユーザ移動意図の情報に基づいて算出される。具体的には、ロボット１の移動方向は、ユーザ移動意図における移動方向と同じである。また、ロボット１の移動距離は、移動方向にハンドル荷重をかけている時間と、移動速度とに基づいて算出される。
追従度算出部２９は、ロボット１の移動情報に基づいて歩行ルートに沿ってユーザが移動しているか否かを判定し、ユーザが歩行ルートに沿って移動している度合いを算出することによって、追従度を算出する。
ステップＳＴ１９では、調整部３０によって、ステップＳＴ１８で算出された追従度に応じて身体タスク強度を変更する。例えば、調整部３０は、追従度が所定の閾値Ａ１より低くなると身体タスク強度を下げ、追従度が所定の閾値Ａ２より大きくなると身体タスク強度を上げる。
調整部３０によって変更された身体タスク強度は、身体タスク設定部２８に送信される。身体タスク設定部２８は、調整部３０によって変更された身体タスク強度に応じて歩行ルートを変更する。また、身体タスク設定部２８は、変更した歩行ルートの情報を身体タスク情報として、誘導意図算出部２４に送信する。
このように、ロボット１は、歩行ルートに対するユーザの追従度に応じて身体タスク強度を変更することによって歩行ルートを変更しながら、ユーザの歩行支援を行っている。
［効果］
実施の形態１に係る歩行支援ロボット１によれば、以下の効果を奏することができる。
実施の形態１に係る歩行支援ロボット１によれば、ユーザを目的地に誘導しつつ、歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定し、ユーザの追従度に応じて身体タスク強度を変更することができる。このため、ユーザの歩行を支援しながら、身体能力を向上させることができる。
また、単純なルートを歩行する運動に加えて、複雑なルートを設定することで、歩行に関連する多様な身体機能を駆使させる身体タスクを同時に行うことができる。これにより、更なる効果として、現実世界の多様な環境における、歩行時の、歩行そのものの心肺能力と筋力の強化にくわえて、悪路や障害物、複雑なルートといった現実の歩行時に発生する事象に対してもでも適切に身体を動かして対応する能力としての歩行能力の強化を行うことができる。
なお、実施の形態１では、ロボット１を構成する要素は、例えば、これらの要素を機能させるプログラムを記憶したメモリ（図示せず）と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備え、プロセッサがプログラムを実行することでこれらの要素として機能してもよい。あるいは、ロボット１を構成する要素は、これらの要素を機能させる集積回路を用いて構成してもよい。
実施の形態１では、歩行支援ロボット１の動作を主として説明したが、これらの動作は、歩行支援方法として実行することもできる。
実施の形態１では、検知部１３は、六軸力センサである例を説明したが、これに限定されない。検知部１３は、例えば、三軸センサ、又は歪みセンサ等を用いてもよい。
実施の形態１では、移動装置１４は、ユー-ザのハンドル荷重の値に基づいて移動速度を算出する例について、説明したがこれに現地されない。例えば、移動装置１４は、ユーザのハンドル荷重±αの値に基づいて移動速度を算出してもよい。±αの値は、例えば、固定値、ユーザ毎に設定された値、ユーザが入力した値であってもよい。
実施の形態１では、２つの車輪（回転体）１８の回転量をそれぞれ設定することにより、ロボット１の前進動作、後退動作、右旋回動作、左旋回動作などを制御する例について説明したが、これに限定されない。例えば、ブレーキ機構などによって、車輪１８の回転量を制御し、ロボット１の動作を制御してもよい。
実施の形態１では、ユーザ移動意図推定部２０は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいてユーザの移動意図を推定する例について説明したが、これに限定されない。ユーザ移動意図推定部２０は、検知部１３で検知されたハンドル荷重を補正した値（補正ハンドル荷重）に基づいて、ユーザの移動意図を推定してもよい。
ハンドル荷重の補正の方法としては、例えば、ユーザの歩行時の過去のハンドル荷重データから揺らぎ周波数を算出し、検知部１３で検知されたハンドル荷重から揺らぎ周波数をフィルタリングすることによって、ハンドル荷重の補正を行ってもよい。検知部１３で検知されたハンドル荷重の平均荷重値を用いてハンドル荷重の補正を行ってもよい。あるいは、ユーザの荷重傾向データに基づいて、ハンドル荷重の補正を行ってもよい。更に、ロボット１の使用場所、使用時間、及びユーザの体調などに基づいて、ハンドル荷重の値を補正してもよい。
実施の形態１では、誘導情報生成部１５は、誘導情報として、誘導方向の情報を生成する例について説明したが、これに限定されない。例えば、誘導情報生成部１５は、誘導情報として、誘導速度、誘導時間、誘導距離、自己位置、地図情報、歩行ルートなどの情報を生成してもよい。
また、提示部１７は、誘導方向の情報に基づいて、ユーザを誘導する提示情報を提示する例について説明したが、これに限定されない。例えば、提示部１７は、誘導速度、誘導時間、誘導距離などの情報に基づいて、提示情報を提示してもよい。また、提示部１７は、地図情報、行き先情報、自己位置情報、歩行ルートの情報、及び身体タスク強度の情報などを提示してもよい。
提示部１７は、地図情報と、歩行ルート情報とに基づいて、出発地から目的地までの歩行ルートを示したマップを提示してもよい。また、提示部１７は、自己位置情報に基づいてロボット１の現在地をマップ上に提示すると共に、誘導方向を提示してもよい。このような構成により、ユーザはより快適にロボット１の歩行支援を受けながら、身体能力を向上させることができる。この場合、提示部１７は、記憶部から地図情報、身体タスク設定部２８から歩行ルートの情報、誘導意図算出部２４から行き先情報、自己位置推定部２５から自己位置情報を受信してもよい。
実施の形態１では、提示部１７は、スピーカー及び／又はディスプレイを含む例について説明したが、これに限定されない。例えば、提示部１７は、プロジェクタを用いて周辺環境に提示情報を提示してもよい。
また、提示情報は、歩行ルートに沿ってユーザを誘導する音声及び／又は画像などの情報の例を説明したが、これに限定されない。例えば、提示情報は、誘導方向へ射出される光、又は誘導方向を示す指示器などであってもよい。
実施の形態１では、身体タスク設定部２８は、身体タスク入力部（図示なし）を介してユーザが入力した設定に基づいて、身体タスク強度を設定する例について説明したが、これに限定されない。例えば、身体タスク設定部２８は、インタラクション部２６を介してユーザが入力した設定に基づいて、身体タスク強度を設定してもよい。
身体タスク設定部２８は、（式１）又は（式２）を用いて身体タスク強度を算出する例について説明したが、これに限定されない。身体タスク設定部２８は、任意の数式を用いて歩行ルートの複雑さに基づいて身体タスク強度を算出してもよい。
実施の形態１では、身体タスク強度は、歩行ルートの複雑さを調整することによって変更される例を説明したが、これに限定されない。例えば、身体タスク強度は、歩行ルートの複雑さに加えて、歩行速度、歩行時間などを調整することによって変更されてもよい。
実施の形態１では、追従度算出部２９は、ロボット１の移動情報に基づいて、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する例について説明したが、これに限定されない。例えば、追従度算出部２９は、自己位置推定部２５によって推定された自己位置の情報と、記憶部から読み出した地図情報とに基づいて、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出してもよい。
実施の形態１では、調整部３０は、追従度が所定の閾値Ａ１より低くなると身体タスク強度を下げ、追従度が所定の閾値Ａ２より大きくなると身体タスク強度を上げる例について説明したが、これに限定されない。例えば、調整部３０は、追従度が所定の閾値Ａ３以上となるように、身体タスク強度を調整してもよい。また、調整部３０は、追従度の履歴情報を蓄積し、目標の身体タスク強度を達成できるように、徐々に身体タスク強度を上げていってもよい。このような構成により、目標の身体能力まで、歩行支援を受けながらトレーニングすることができる。
調整部３０は、追従度に基づいて回転体の駆動力を変更してもよい。例えば、調整部３０は、追従度が所定の閾値Ａ４より小さくなると、回転体１８の駆動力を小さくしてもよい。これにより、ロボット１の移動によるユーザの移動方向へのアシストを減らしてもよい。あるいは、調整部３０は、追従度が所定の閾値Ａ４より小さくなると、ユーザの移動方向と反対方向へ回転体１８の駆動力が生じるように調整してもよい。このような構成により、追従度が低い場合、ユーザがロボット１のハンドル部１２を押しながら移動する際に、ユーザにかかる負荷を増やし、ユーザがゆっくり歩くように促すことができる。
あるいは、調整部３０は、追従度が所定の閾値Ａ４より小さくなると、回転体１８の駆動力を大きくしてもよい。これにより、ユーザにかかる負荷を軽減してもよい。また、調整部３０は、追従度が所定の閾値Ａ５より大きくなると、回転体１８の駆動力を大きくしてもよい。これにより、追従度が高い場合、ユーザにかかる負荷を増やすことができる。
実施の形態１では、ロボット１が誘導情報生成部１５と、タスク設定部１６とを備える例について説明したが、これに限定されない。例えば、誘導情報生成部１５とタスク設定部１６とは、サーバなどの外部コンピュータに備えられており、ロボット１が外部コンピュータで処理した情報（誘導情報、タスク情報）を、ネットワークを介して取得してもよい。同様に、ユーザ移動意図推定部２０、駆動力算出部２１などの情報を処理する要素についてもロボット１ではなく、外部コンピュータに設けられてもよい。
実施の形態１では、ロボット１が提示部１７を備える例について説明したが、これに限定されない。例えば、提示部１７は、歩行ルート上に配置されてもよい。
実施の形態１では、歩行ルートは、出発地から目的地までの経路である例を説明したが、これに限定されない。歩行ルートは、目的地を有さないルートであってもよい。例えば、目的地を有さないルートは、環状ループ、８の字ループなどのループ状の経路であってもよい。目的地を有さないルートは、所定のエリア内で壁又は障害物などに近づくと任意の角度で旋回するように設定されたルートであってもよい。あるいは、目的地を有さないルートは、カーブの数及び種類、直進の数などだけが設定されており、歩行方向はユーザによって決定されるルートであってもよい。
（実施の形態２）
本開示の実施の形態２に係る歩行支援ロボットについて説明する。なお、実施の形態２では、主に実施の形態１と異なる点について説明する。実施の形態２においては、実施の形態１と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態２では、実施の形態１と重複する記載は省略する。
実施の形態２では、身体タスクに加えて認知タスクを提示する点が、実施の形態１と異なる。
［歩行支援ロボットの制御構成］
図８は、実施の形態２に係る歩行支援ロボット５１（以下、「ロボット５１」と称する）における主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。図９は、ロボット５１の歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。
図８及び図９に示すように、実施の形態２では、タスク設定部１６が、認知タスク設定部３１と、達成度算出部３２と、認知タスク情報データベース３３と、を備える点が実施の形態１と異なる。なお、実施の形態２のロボット５１では、認知タスク情報データベース３３は必須の構成ではない。
認知タスク設定部３１は、ユーザに提示する認知タスクを設定する。本明細書では、認知タスクとは、計算、クイズなどの認知課題を意味する。認知タスク設定部３１は、例えば、認知タスク入力部（図示なし）を介してユーザが入力した設定に基づいて、認知タスクの難易度及び種類を設定する。例えば、ユーザは、身体タスク入力部に表示された認知タスク設定ボタン「高」、「中」、「低」のいずれかを選択することによって、認知タスクの難易度を設定する。あるいは、認知タスク設定部３１は、記憶部（図示なし）に格納されたユーザの情報に基づいて、認知タスクの難易度を設定する。
本明細書において、認知タスクの種類とは、例えば、視覚タスク、聴覚タスクを意味する。具体的には、認知タスクの種類は、認知タスクを画像で提示するか、聴覚タスクを音声で提示するか、又はそれらの両方を含む。
認知タスク設定部３１は、認知タスク情報データベース３３から認知タスクの情報を取得する。
図１０は、認知タスクの一例を示す。図１０に示すように、認知タスク情報データベース３３は、難易度に応じた認知タスクの情報を記憶している。認知タスク設定部３１は難易度に応じて、認知タスク情報データベース３３から認知タスクの情報を取得することによって、認知タスクを設定している。認知タスクは、例えば、計算問題、又は文章問題などを含む。
認知タスク設定部３１で設定した認知タスクの情報は、提示部１７に送信される。提示部１７は、認知タスクの情報に基づいて、認知タスクを提示する。なお、提示部１７で提示された認知タスクに対するユーザの回答は、例えば、インタラクション部２６にユーザが入力することによって取得することができる。
また、認知タスク設定部３１は、認知タスクの情報を、調整部３０と、達成度算出部３２とに送信する。
達成度算出部３２は、ユーザの認知タスク達成度を算出する。具体的には、達成度算出部３２は、所定の回数の認知タスクに対するユーザの正解率を算出する。例えば、１０回分の認知タスクに対するユーザの正解数をカウントし、ユーザの認知タスク達成度を算出する。算出された認知タスク達成度の情報は、調整部３０に送信される。
実施の形態２では、調整部３０は、認知タスク達成度に応じて認知タスクの難易度を変更する。変更された認知タスクの難易度の情報は、認知タスク設定部３１に送信される。次に、認知タスク設定部３１は、変更された認知タスクの難易度に応じた認知タスクの情報を認知タスク情報データベース３３から取り出し、新たに認知タスクを設定する。
［歩行支援ロボットの制御］
ロボット５１の制御について、図１１を用いて説明する。図１１は、ロボット５１の制御の例示的なフローチャートを示す。
図１１に示すように、ステップＳＴ２１では、誘導情報生成部１５が行き先情報と、自己位置情報とを取得する。
ステップＳＴ２２では、身体タスク設定部２８によって、身体タスク強度を設定する。
ステップＳＴ２３では、身体タスク設定部２８によって、身体タスク強度に応じて歩行ルートを決定する。
ステップＳＴ２４では、認知タスク設定部３１によって、認知タスクの難易度を設定する。具体的には、認知タスク設定部３１は、例えば、認知タスク入力部（図示なし）を介してユーザが入力した設定に基づいて、認知タスクの難易度を設定する。あるいは、認知タスク設定部３１は、記憶部（図示なし）に格納されたユーザの情報に基づいて、認知タスクの難易度を設定する。
ステップＳＴ２５では、提示部１７が歩行ルートに基づいてユーザを誘導する。
ステップＳＴ２６では、検知部１３によってハンドル荷重の情報を取得し、ユーザ移動意図推定部２０によって、ハンド荷重の情報に基づいてユーザの移動意図（移動方向、移動速度）を推定する。
ステップＳＴ２７では、ユーザの移動意図に基づいて、移動装置１４によって本体部１１を移動させると共に、提示部１７によって認知タスクを提示する。具体的には、提示部１７は、認知タスク設定部３１から受信した認知タスクの情報に基づいて、認知タスクを提示する。提示部１７は、例えば、音声及び／又は画像等で認知タスクを提示する。
実施の形態２では、提示部１７は、ユーザが歩行中に認知タスクを提示する。具体的には、提示部１７は、ハンドル荷重の変化の情報からユーザが歩行中であることを推定し、認知タスクを提示する。例えば、提示部１７は、ハンドル荷重Ｆｙ＋が大きくなると、ユーザが前進方向に歩行していると推定し、認知タスクを提示する。
ユーザは、提示部１７に提示された認知タスクに対し、例えば、インタラクション部２６に回答を入力する。インタラクション部２６で取得した回答情報は、達成度算出部３２に送信される。
ステップＳＴ２８では、追従度算出部２９によって、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する。
ステップＳＴ２９では、達成度算出部３２によって、ユーザの認知タスク達成度を算出する。具体的には、達成度算出部３２は、認知タスク設定部３１からの認知タスクの情報と、インタラクション部２６からの回答情報と、に基づいて、認知タスク達成度を算出する。
例えば、達成度算出部３２は、所定の回数（１０回）分の認知タスクのユーザの正解率を算出する。即ち、達成度算出部３２は、ユーザの正解率を認知タスク達成度として算出する。算出された認知タスク達成度の情報は、調整部３０に送信される。
ステップＳＴ３０では、調整部３０によって、追従度と認知タスク達成度とに基づいて認知タスクを変更する。具体的には、調整部３０は、所定の第１閾値Ｂ１より低くなった場合、認知タスクの難易度を低くし、認知タスク達成度が所定の第２閾値Ｂ２より高くなった場合、認知タスクの難易度を高くする。あるいは、調整部３０は、追従度が所定の第３閾値Ｂ３より低くなった場合、認知タスクの難易度を低くし、追従度が所定の第４閾値Ｂ４より高くなった場合、認知タスクの難易度を高くする。
このように、ロボット５１は、歩行ルートに対するユーザの追従度と認知タスク達成度に応じて認知タスクの難易度を変更しながら、ユーザの歩行支援を行っている。
［効果］
実施の形態２に係る歩行支援ロボット５１によれば、以下の効果を奏することができる。
実施の形態２に係る歩行支援ロボット５１によれば、身体タスクに加えて認知タスクを設定することによって、身体タスクと認知タスクとを組み合わせることができる。これにより、身体タスクと認知タスクとを脳内で競合させることができ、認知症の予防及び改善を行うことができる。
ロボット５１によれば、追従度と認知タスク達成度とに基づいて認知タスクの難易度を調整することができる。これにより、身体タスクと認知タスクとのバランスを取ることができる。即ち、身体にかかる負荷と脳にかかる負荷とのバランスを取ることができ、適切な負荷設定により、認知症の予防及び認知機能の改善をより効果的に行うことができる。
さらには、歩行時の周辺環境の情報や歩行中の情報処理が必要な場合のような、認知的負荷がある状況でも身体タスクを適切に実行するための身体能力の強化が期待できる。
なお、実施の形態２では、調整部３０は、追従度と認知タスク達成度とに基づいて、認知タスクの難易度を変更する例について説明したが、これに限定されない。例えば、調整部３０は、追従度又は認知タスク達成度の少なくとも一方に基づいて、認知タスクの難易度を変更してもよい。
例えば、調整部３０は、追従度を考慮せずに、認知タスク達成度に基づいて身体タスク強度を変更してもよい。この場合、ロボット５１は、追従度算出部２９を備えなくてもよい。このような構成により、認知タスク達成度が低い場合、身体タスク強度を下げることで、身体タスクによるユーザの負荷を減らし、認知タスクと身体タスクとのバランスを取ることができる。
調整部３０は、追従度又は認知タスク達成度が所定の閾値Ｂ１、Ｂ３より低くなった場合、認知タスクの難易度を低くし、追従度又は認知タスク達成度が所定の閾値Ｂ２、Ｂ４より高くなった場合、認知タスクの難易度を高くする例について説明したが、これに限定されない。例えば、調整部３０は、ユーザの認知タスク達成度が目標の認知タスク達成度に到達するように、徐々に認知タスクの難易度を高くしてもよい。
調整部３０は、追従度及び認知タスク達成度の履歴情報を蓄積し、履歴情報に基づいて、追従度又は認知タスクのうち少なくとも一方を変更してもよい。ユーザの追従度及び認知タスク達成度の履歴情報を利用することで、ユーザに応じた身体タスク強度又は認知タスクの難易度を設定することができる。
調整部３０は、追従度と認知タスク達成度とに基づいて、認知タスクの種類を変更してもよい。例えば、調整部３０は、追従度と認知タスク達成度とに基づいて、認知タスクの種類を、視覚タスクから聴覚タスクに変更してもよいし、聴覚タスクから視覚タスクに変更してもよい。認知タスクの種類を変更することによって、異なる種類のタスクをユーザに与えることができ、脳への負荷を変更することができる。なお、視覚タスクはディスプレイなどで提示され、聴覚タスクはスピーカーなどで提示される。
実施の形態２では、認知タスクは、例えば、計算問題、文章問題を例として説明したが、これらに限定されない。例えば、認知タスクは、しりとり、間違い探し、クイズなどの脳の活動を活発にするタスクであればよい。
実施の形態２では、ロボット５１が認知タスク情報データベース３３を含む構成を例に説明したが、これに限定されない。認知タスク情報データベース３３は、必須の構成ではなく、例えば、ロボット５１がネットワークなどを介して認知タスク情報データベース３３に接続する構成であってもよい。
実施の形態２では、調整部３０は、認知タスク達成度に基づいて回転体の駆動力を変更してもよい。例えば、調整部３０は、認知タスクが所定の閾値Ｂ５より小さくなると、回転体１８の駆動力を小さくしてもよい。これにより、ロボット１の移動によるユーザの移動方向へのアシストを減らしてもよい。あるいは、調整部３０は、認知タスク達成度が所定の閾値Ｂ４より小さくなると、ユーザの移動方向と反対方向へ回転体１８の駆動力が生じるように調整してもよい。このような構成により、認知タスク達成度が低い場合、ユーザがロボット１のハンドル部１２を押しながら移動する際に、ユーザにかかる負荷を増やし、ユーザがゆっくり歩くように促すことができる。
あるいは、調整部３０は、認知タスク達成度が所定の閾値Ｂ５より小さくなると、回転体１８の駆動力を大きくしてもよい。これにより、ユーザにかかる負荷を軽減してもよい。また、調整部３０は、認知タスク達成度が所定の閾値Ｂ６より大きくなると、回転体１８の駆動力を大きくしてもよい。これにより、認知タスク達成度が高い場合、ユーザにかかる負荷を増やすことができる。
実施の形態２では、身体タスク強度、前記認知タスクの難易度、前記追従度、前記認知タスク達成度のうち少なくとも１つに基づいて、周囲に警告を提示する警告提示部を備えてもよい。図１２は、ロボット５１の歩行支援の制御構成の別例を示す制御ブロック図を示す。図１２に示すロボット５１の別例では、警告提示部３４を備える。
図１２に示すように、警告提示部３４は、身体タスク強度、前記認知タスクの難易度、前記追従度、前記認知タスク達成度のうち少なくとも１つに基づいて、周囲に警告を提示する。警告提示部３４は、例えば、調整部３０に接続されており、調整部３０から身体タスク強度、前記認知タスクの難易度、前記追従度、及び前記認知タスク達成度の情報を取得することができる。
実施の形態２では、警告提示部３４は、例えば、ＬＥＤ等の光を発する装置である。例えば、警告提示部３４は、身体タスク強度が第１閾値Ｃ１より大きい場合、ユーザの動きが乱雑であると推定し、注意喚起の色（例えば、赤色又は黄色）の光を発する。警告提示部３４は、認知タスクの難易度が第２閾値Ｃ２より高い場合、又は認知タスクの難易度が第３閾値Ｃ３よりも低い場合、ユーザが予期せぬ動きをすると推定し、注意喚起の色（例えば、赤色又は黄色など）の光を発する。警告提示部３４は、認知タスクの難易度が高く、且つ認知タスク達成度が高い場合、安全であると推定し、安全の色（例えば、青色又は緑色など）の光を発する。
このような構成により、ユーザの歩行が安定していない状態である場合、ロボット５１の周囲に注意喚起のための警告を提示することができ、安全性を確保することができる。
警告提示部３４は、ＬＥＤ等の光を発する装置である例を説明したが、これに限定されない。例えば、警告提示部３４は、警告音を鳴らすスピーカーなどであってもよい。
警告提示部３４は、身体タスク設定部２８から身体タスク強度の情報を取得してもよいし、追従度算出部２９から追従度の情報を取得してもよい。また、警告提示部３４は、認知タスク設定部３１から認知タスクの難易度の情報を取得してもよいし、達成度算出部３２から認知タスク達成度の情報を取得してもよい。
（実施の形態３）
本開示の実施の形態３に係る歩行支援ロボットについて説明する。なお、実施の形態３では、主に実施の形態２と異なる点について説明する。実施の形態３においては、実施の形態２と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態３では、実施の形態２と重複する記載は省略する。
実施の形態３では、環境の複雑さの情報に基づいて、認知タスクの難易度を変更する点が、実施の形態２と異なる。
［歩行支援ロボットの制御構成］
図１３は、実施の形態３に係る歩行支援ロボット６１（以下、「ロボット６１」と称する）における主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。図１４は、ロボット６１の歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。図１３及び図１４に示すように、実施の形態３では、環境判定部３５を備える点が実施の形態２と異なる。
環境判定部３５は、ロボット６１の周囲環境の情報から環境の複雑さを判定する。具体的には、環境判定部３５は、環境センサ２７から取得した周囲環境の３次元情報及び／又は視覚情報に基づいて、環境の複雑さを判定する。例えば、環境の複雑さは、１０段階のレベル（Ｌｅｖｅｌ１−１０）で判定される。
環境の複雑さとは、例えば、指定エリア内のレーザスキャンによって、見つかった障害物や人の数それぞれの移動速度を含む。指定エリアとは、例えば、ロボット６１を起点として進行方向の角度６０度以内を意味する。なお、角度６０度は、例示であって、これに限定されるものではない。
環境の複雑さとは、例えば、カメラで確認したときの環境上での情報量を含んでいてもよい。環境上での情報量とは、例えば、指定エリア内に存在する物体、例えば、看板等に表示された文字の量を意味する。
実施の形態３では、環境センサ２７は、周囲環境の３次元情報及び／又は視覚情報を取得できるセンサである。図１５Ａは、環境情報の一例を示す。図１５Ａに示すように、環境センサ２７は、レーザスキャンによって、指定エリア内の障害物Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３及び人Ｈ１などの数、位置、移動速度などを３次元情報として取得する。なお、図１５Ａに示す指定エリアは、例えば、ロボット６１を起点として進行方向の角度α１以内のエリアを意味する。角度α１は、例えば、６０度である。
図１５Ｂは、環境情報の別例を示す図である。図１５Ｂに示すように、環境センサ２７は、カメラによって、障害物Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６の数、位置、大きさなどを視覚情報として取得する。
環境判定部３５は、図１５Ａに示す３次元情報と、図１５Ｂに示す視覚情報とに基づいて環境の複雑さを判定する。あるいは、環境判定部３５は、図１５Ａに示す３次元情報と、図１５Ｂに示す視覚情報とのうちいずれか一方に基づいて、環境の複雑さを判定する。環境の複雑さの情報は、調整部３０に送信される。
調整部３０は、追従度、認知タスク達成度、及び環境の複雑さに基づいて、認知タスクを変更する。例えば、調整部３０は、環境の複雑さのレベルが高く（例えば、Ｌｅｖｅｌ８−１０）、追従度が第１閾値Ｄ１より低い場合、認知タスクの難易度を下げる。また、調整部３０は、環境の複雑さのレベルが低く（例えば、Ｌｅｖｅｌ１−３）、追従度が第２閾値Ｄ２より高い場合、認知タスクの難易度を上げる。
あるいは、調整部３０は、環境の複雑さのレベルが高く（例えば、Ｌｅｖｅｌ８−１０）、認知タスク達成度が第３閾値Ｄ３より低い場合、認知タスクの難易度を下げる。また、調整部３０は、環境の複雑さのレベルが低く（例えば、Ｌｅｖｅｌ１−３）、認知タスク達成度が第４閾値Ｄ４より高い場合、認知タスクの難易度を上げる。
［歩行支援ロボットの制御］
ロボット６１の制御について、図１６を用いて説明する。図１６は、ロボット６１の制御の例示的なフローチャートを示す。
図１４に示すように、ステップＳＴ３１では、環境センサ２７によって、環境情報を取得する。具体的には、環境センサ２７は、レーザスキャン及び／又はカメラによって、３次元情報及び／又は視覚情報を取得する。
ステップＳＴ３２では、環境判定部３５によって、環境情報に基づいて環境の複雑さを判定する。具体的には、環境判定部３５は、環境センサ２７によって取得した３次元情報及び／又は視覚情報に基づいて、環境の複雑さのレベルを判定する。
ステップＳＴ３３では、追従度算出部２９によって、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する。
ステップＳＴ３４では、達成度算出部３２によって、認知タスクに対するユーザの認知タスク達成度を算出する。
ステップＳＴ３５では、調整部３０は、追従度、認知タスク達成度、及び環境の複雑さに基づいて、認知タスクを変更する。
このように、ロボット６１は、環境の複雑さを判定し、環境の複雑さのレベルに応じて認知タスクの難易度を変更しながら、ユーザの歩行支援を行っている。
［効果］
実施の形態３に係る歩行支援ロボット６１によれば、以下の効果を奏することができる。
実施の形態３に係る歩行支援ロボット６１によれば、環境の複雑さに基づいて認知タスクの難易度を調整することができるため、周囲環境に応じた難易度の認知タスクをユーザに提示することができる。これにより、認知症予防及び改善をより効果的に行うことができると共に、歩行時の認知的注意力を高めることができる。本明細書では、歩行時の認知的注意力とは、看板を見落とさない、飛び出しを予測するなど、視覚や聴覚で得られる情報を理解して、歩行中の事故を防ぐ能力を意味する。
ロボット６１によれば、環境が複雑である場合、認知タスクの難易度を下げることにより、ユーザの意識が認知タスクに集中することを抑制する。これにより、環境が複雑であっても、歩行時の安全性を確保しながら、身体タスクと認知タスクとのマルチタスクを行うことができる。
さらには、歩行中の視覚処理の強化なども期待できる。
なお、実施の形態３では、調整部３０は、追従度、認知タスク達成度、及び環境の複雑さに基づいて、認知タスクの難易度を変更する例について説明したが、これに限定されない。調整部３０は、環境の複雑さのみに基づいて、認知タスクの難易度を変更してもよい。
また、調整部３０は、追従度、認知タスク達成度、及び環境の複雑さに基づいて、認知タスクの種類を変更してもよい。例えば、調整部３０は、環境の複雑さのレベルが低い場合（例えば、Ｌｅｖｅｌ１−３）、認知タスクを聴覚タスクから視覚タスクに切り替えてもよい。また、調整部３０は、環境の複雑さのレベルが高い場合（例えば、Ｌｅｖｅｌ８−１０）、視覚タスクから聴覚タスクに切り替えてもよい。環境の複雑さに応じて認知タスクの種類を変えることで、脳にかかる負担を変更することができ、更に歩行時の認知的注意力を向上させることができる。
実施の形態３では、調整部３０は、環境の複雑さのレベルに基づいて回転体の駆動力を変更してもよい。例えば、調整部３０は、環境の複雑さのレベルがレベル７より高くなると、回転体１８の駆動力を小さくしてもよい。これにより、ロボット１の移動によるユーザの移動方向へのアシストを減らしてもよい。あるいは、調整部３０は、環境の複雑さのレベルがレベル７より高くなると、ユーザの移動方向と反対方向へ回転体１８の駆動力が生じるように調整してもよい。このような構成により、環境の複雑さのレベルが高い場合、ユーザがロボット１のハンドル部１２を押しながら移動する際に、ユーザにかかる負荷を増やし、ユーザがゆっくり歩くように促すことができる。
あるいは、調整部３０は、環境の複雑さのレベルがレベル４より低くなると、回転体１８の駆動力を大きくしてもよい。これにより、ユーザにかかる負荷を軽減してもよい。また、調整部３０は、環境の複雑さのレベルがレベル４より小さくなると、回転体１８の駆動力を大きくしてもよい。これにより、環境の複雑さのレベルが低い場合、ユーザにかかる負荷を増やすことができる。
実施の形態３では、環境の複雑さの例として、指定エリア内のレーザスキャンによって、見つかった障害物や人の数それぞれの移動速度、カメラで確認したときの環境上での情報量を説明したが、これらに限定されない。環境の複雑さは、ロボット６１の周囲環境の複雑さを意味し、これら以外の情報であってもよい。
（実施の形態４）
本開示の実施の形態４に係る歩行支援システムについて説明する。なお、実施の形態４においては、実施の形態３と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態４では、実施の形態３と重複する記載は省略する。
［全体構成］
図１７は、実施の形態４に係る歩行支援システム１０１（以下、「システム１０１」と称する）の外観図を示す。
図１７に示すように、システム１０１は、歩行支援ロボット７１（以下、「ロボット７１」と称する）と、１つ又は複数の提示装置４１と、を備える。実施の形態４では、ロボット７１と、１つ又は複数の提示装置４１とは、ネットワークを介して接続される。
実施の形態４のシステム１０１では、環境側に配置された提示装置４１によって、ロボット７１で生成されたユーザを誘導するための誘導情報に基づいて生成された提示情報と、認知タスクとを提示する。
［歩行支援ロボット］
ロボット７１は、ユーザを目的地に誘導しつつ、ユーザがかけるハンドル荷重に応じて移動するロボットである。実施の形態４のロボット７１は、提示情報及び認知タスクの情報を制御する提示制御部３６と、ネットワークを介して提示情報及び認知タスクの情報を送信する第１通信部３７と、を備える点、提示部を備えていない点が実施の形態３のロボット６１と異なる。これらの点以外について、実施の形態４のロボット７１は、実施の形態３のロボット６１と同様の構成を有する。
［提示装置］
提示装置４１は、提示情報と認知タスクとを提示する装置である。提示装置４１は、ネットワークを介して提示情報及び認知タスクの情報を受信する第２通信部４２と、提示情報と認知タスクを提示する提示部４３と、を備える。
［歩行支援システムの制御構成］
図１８は、システム１０１における主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。図１９は、システム１０１の歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。
図１８及び図１９に示すように、提示制御部３６は、誘導情報生成部１５から誘導情報として、誘導方向、誘導距離、誘導時間などの情報を取得し、提示装置４１で提示する提示情報を生成する。また、提示制御部３６は、認知タスク設定部３１から認知タスクの情報を取得する。提示制御部３６は、提示情報及び認知タスクの情報を第１通信部３７に送信する。
提示制御部３６は、提示装置４１を検出する機能を有する。例えば、提示制御部３６は、ロボット７１から所定の距離範囲内に存在する提示装置４１を検出する。提示制御部３６は、検出した提示装置４１の位置及び向きなどに応じて、提示情報と認知タスクの情報とを制御する。本明細書において、所定の距離範囲内とは、少なくともロボット７１と、提示装置４１とが、ネットワークを介して通信可能な距離の範囲を意味する。
ロボット７１から所定の距離範囲内に複数の提示装置４１が異なる場所に存在する場合、例えば、ロボット７１から所定の距離範囲内にある右カーブの経路において、カーブの直前とカーブの直後にそれぞれ提示装置４１が配置されている場合を説明する。
ロボット７１がユーザを右カーブに沿って旋回するように誘導したい場合、カーブの直前の提示装置４１には「右方向へ誘導する提示情報」を提示する。一方、カーブの直後においては、ユーザは既に右旋回をした後に提示情報を見る又は聞くため、例えば「前進方向へ誘導する提示情報」を提示する。
このように、提示制御部３６は、提示装置４１の位置などに応じて提示する提示情報を変更している。
第１通信部３７は、ネットワークを介して提示情報と認知タスクの情報とを送信する。具体的には、第１通信部３７は、提示制御部３６で生成された提示情報と、認知タスク設定部３１で設定された認知タスクの情報を、ネットワークを介して提示装置４１に送信する。送信された提示情報及び認知タスクの情報は、提示装置４１によって提示される。
また、第１通信部３７は、提示装置４１の位置情報を、ネットワークを介して受信する。第１通信部３７は、提示装置４１の位置情報を提示制御部３６に送信する。提示制御部３６は、提示装置４１の位置情報に基づいて、ロボット７１から所定の距離範囲内に存在する提示装置４１を検出する。
提示装置４１は、環境側に配置されており、ロボット７１の第１通信部３７から受信した提示情報及び認知タスクの情報を提示する。提示装置４１は、第２通信部４２と、提示部４３と、を備える。
第２通信部４２は、ネットワークを介して提示情報と認知タスクの情報とを受信する。具体的には、第２通信部４２は、第１通信部３７から送信された提示情報と認知タスクの情報とをネットワークを介して受信する。
また、第２通信部４２は、ネットワークを介して提示装置４１の位置情報を、第１通信部３７へ送信する。
提示部４３は、第２通信部４２で受信した提示情報と認知タスクの情報とを提示する。提示部４３は、例えば、音声及び／又は画像によって、提示情報と認知タスクの情報を提示する。提示部４３は、例えば、スピーカー及び／又はディスプレイなどを備える。
［歩行支援システムの制御］
システム１０１の制御について、図２０を用いて説明する。図２０は、システム１０１の制御の例示的なフローチャートを示す。なお、実施の形態１〜３で説明した制御と同様のステップは、説明を簡略化する。
図２０に示すように、ステップＳＴ４１では、身体タスク設定部２８によって、身体タスク強度に応じて歩行ルートを決定する。
ステップＳＴ４２では、認知タスク設定部３１によって、認知タスクの難易度を設定する。
ステップＳＴ４３では、提示制御部３６によって、提示装置４１を検出したか否かを判定する。具体的には、提示制御部３６は、第１通信部３７によって取得した提示装置４１の位置情報に基づいて、ロボット７１から所定の距離範囲内に提示装置４１が存在するか否かを判定する。
提示装置４１が所定の距離範囲内に存在する場合、ステップＳＴ４４の処理を行うと共に、ステップＳＴ４６へ進む。提示装置４１が所定の距離範囲内に存在しない場合、ステップＳＴ４３を繰り返す。
ステップＳＴ４４では、第１通信部３７によって、提示情報と認知タスクの情報とを、ネットワークを介して送信する。
ステップＳＴ４５では、提示装置４１によって、提示情報と認知タスクとを提示する。具体的には、第２通信部４２が、ステップＳＴ４４で送信された提示情報と認知タスクの情報とをネットワークを介して受信する。次に、受信した提示情報と認知タスクの情報とに基づいて、提示部４３が提示情報と認知タスクとを提示する。
ロボット７１を使用しているユーザは、歩行ルート上に配置された１つ又は複数の提示装置４１に提示された提示情報に従って歩行することによって、歩行ルートに沿って目的地まで誘導される。また、ユーザは歩行中に提示装置４１から認知タスクが提示される。
ステップＳＴ４６では、追従度算出部２９によって、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する。
ステップＳＴ４７では、達成度算出部３２によって、認知タスクに対するユーザの認知タスク達成度を算出する。
ステップＳＴ４８では、調整部３０によって、追従度と認知タスクの達成度とに基づいて、認知タスクを変更する。
このように、システム１０１では、環境側に配置した提示装置４１に提示情報と認知タスクとを提示させることによって、ユーザの歩行支援を行っている。
図２１Ａは、システム１０１の歩行支援制御の一例を示す。図２１Ａに示すように、システム１０１では、歩行ルートＲ３上に複数の提示装置４１ａ、４１ｂ、４１ｃを配置している。ロボット７１を使用したユーザが右カーブの直前に配置された提示装置４１ａに近づくと、提示装置４１ａは、誘導情報に基づいて「右に曲がれ」という表示を出力する。ユーザが左カーブの直前に配置された提示装置４１ｂに近づくと、提示装置４１ｂは、誘導情報に基づいて「左に曲がれ」という表示を出力する。また、ユーザが直進経路に配置された提示装置４１ｃに近づくと、提示装置４１ｃは、「直進」という表示を出力する。
このように、システム１０１では、ロボット７１を使用したユーザが提示装置４１ａ、４１ｂ、４１ｃに近づくと、誘導情報に基づいて提示情報を提示する。
図２１Ｂは、システム１０１の歩行支援制御の別例を示す。図２１Ｂに示すように、システム１０１では、歩行ルートＲ３上に複数の提示装置４１ｄ、４１ｅ、４１ｆを配置している。ロボット７１を使用したユーザが提示装置４１ｄに近づくと、提示装置４１ｄは、認知タスク情報に基づいて「１２×５＝？」という認知タスクを表示する。同様に、ユーザが提示装置４１ｅ、４１ｆに近づくと、提示装置４１ｅ、４１ｆは、それぞれ、「１０×２×５＝？」、「「あ」の付く動物は？」という認知タスクを表示する。
このように、システム１０１では、ロボット７１を使用したユーザが提示装置４１ｄ、４１ｅ、４１ｆに近づくと、認知タスク情報に基づいて認知タスクを提示する。
なお、図２１Ａ及び図２１Ｂに示す例では、提示装置４１は、提示情報と認知タスクとを別々に提示する例について説明したが、これに限定されない。提示装置４１は、提示情報と認知タスクと共に提示してもよい。
［効果］
実施の形態４に係る歩行支援システム１０１によれば、以下の効果を奏することができる。
実施の形態４に係る歩行支援システム１０１によれば、身体タスクと認知タスクとを競合させることができ、身体能力の向上と、認知症の予防及び改善を効果的に行うことができる。また、環境側に提示装置４１を配置することによって、ユーザの意識が環境側に向くため、実世界に近いタスクを与えることができる。更に、ユーザは、環境側に配置された提示装置４１に提示された提示情報を確認しながら、歩行ルートを歩行するため、身体タスクと認知タスクに加えて、視覚負荷をかけることができる。
また、単純なルートを歩行する運動に加えて、複雑なルートを設定することで、歩行に関連する多様な身体機能を駆使させる身体タスクを同時に行うことができる。これにより、更なる効果として、現実世界の多様な環境における、歩行時の、歩行そのものの心肺能力と筋力の強化にくわえて、悪路や障害物、複雑なルートといった現実の歩行時に発生する事象に対してもでも適切に身体を動かして対応する能力としての歩行能力の強化を行うことができる。
また、歩行時の周辺環境の情報や歩行中の情報処理が必要な場合のような、認知的負荷がある状況でも身体タスクを適切に実行するための身体能力の強化が期待できる。
さらには、歩行中の視覚処理の強化なども期待できる。
なお、実施の形態４では、ロボット７１が、提示制御部３６と第１通信部３７とを備える点、提示部を備えていない点を除いて、実施の形態３のロボット６１と同様の構成を有する例を用いて説明したが、これに限定されない。実施の形態４のロボット７１は、提示制御部３６と第１通信部３７とを備える点、提示部を備えていない点を除いて、実施の形態１及び２のロボット１、５１と同様の構成を有していてもよい。
実施の形態４では、提示装置４１が、ユーザを誘導するための提示情報と、認知タスクとを提示する例について説明したが、これに限定されない。例えば、提示装置４１は、提示情報のみを提示してもよい。
実施の形態４では、提示部４３は、スピーカー及び／又はディスプレイなどを備える例について説明したが、これに限定されない。例えば、提示部４３は、周辺環境に映像を投影できるプロジェクタなどであってもよい。
実施の形態４では、ロボット７１と、１つ又は複数の提示装置４１とをネットワークを介して接続したシステム１０１を例として説明したが、これに限定されない。ロボット７１の制御の少なくとも一部は、ネットワークに接続されるサーバなどで行われてもよい。例えば、身体タスク強度の設定、認知タスクの設定、環境の複雑さの判定、誘導情報の生成、ユーザ移動意図の推定、駆動力の算出、提示情報の制御などの処理は、サーバなどの外部のコンピュータで行われてもよい。この場合、ロボット７１と提示装置４１とは、サーバから情報を取得する。
（実施の形態５）
本開示の実施の形態５に係る歩行支援システムについて説明する。なお、実施の形態５では、主に実施の形態４と異なる点について説明する。実施の形態５においては、実施の形態４と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態５では、実施の形態４と重複する記載は省略する。
実施の形態５では、ロボットが自律的に移動してユーザを目的地まで誘導する点と、ロボットの誘導意図とユーザの誘導意図との差に基づいて、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する点と、が実施の形態４と異なる。
［歩行支援システムの制御構成］
図２２は、実施の形態５に係る歩行支援システム１１１（以下、「システム１１１」と称する）の歩行支援の制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。図２２に示すように、実施の形態５では、誘導意図算出部２４が、ユーザ移動意図推定部２０と、駆動力算出部２１と、追従度算出部２９と、に接続されている点が、実施の形態４と異なる。
実施の形態４では、誘導意図算出部２４は、ロボット８１の誘導意図（誘導方向、誘導速度）を算出する。具体的には、誘導意図算出部２４は、行き先情報と、ロボット１の自己位置情報と、地図情報と、タスク設定部１６からのタスク情報とに基づいて、誘導方向を算出する。また、誘導意図算出部２４は、予め入力された速度、又はユーザの情報に基づいて、誘導速度を算出する。なお、誘導意図の算出については、これらに限定されない。
誘導意図算出部２４は、算出した誘導意図を駆動力算出部２１に送信する。駆動力算出部２１は、誘導意図に基づいて駆動力を算出し、ロボット８１を駆動する。これにより、ロボット８１が歩行ルートに沿って自律的に移動することで、ユーザを誘導する。
ロボット８１がユーザを誘導している間、ユーザが誘導方向と異なる方向に移動した場合、ロボット８１はユーザの移動意図に従って移動する。例えば、ロボット８１がユーザを誘導している間、ユーザ移動意図推定部２０がユーザの移動意図（移動方向、移動速度）を推定する。ユーザの移動意図がロボット８１の誘導意図と異なる場合、駆動力算出部２１はユーザの移動意図に基づいて駆動力を算出し、ロボット８１を移動させる。ここで、ユーザの移動意図がロボット８１の誘導意図と異なる場合とは、例えば、移動方向が誘導方向と異なり、且つ、移動方向に所定の閾値以上の移動速度で移動している場合を意味する。
ロボット８１の自律移動は、ユーザ移動意図推定部２０によって推定されたユーザの移動意図（移動方向、移動速度）の情報に基づいて行われる。具体的には、ユーザが誘導方向と同じ方向に対して、所定の閾値以上の移動速度で移動し始めたときに、ロボット８１が自律的に移動を開始する。
例えば、ロボット８１の誘導方向と異なる方向にユーザが移動している場合、即ち、ユーザの移動意図とロボット８１の誘導意図とが異なる場合、ロボット８１はユーザの移動意図に従って移動する。次に、ロボット８１の誘導方向と同じ方向にユーザが移動している場合、即ち、ユーザの移動意図とロボット８１の誘導意図が同じ場合、ロボット８１は誘導意図に従って移動する。
また、追従度算出部２９は、誘導意図とユーザ移動意図との差に基づいて、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する。
［歩行支援システムの制御］
システム１０１の制御について、図２３を用いて説明する。図２３は、システム１０１の制御の例示的なフローチャートを示す。なお、実施の形態５では、身体タスク及び認知タスクの設定については実施の形態４と同じであるため、説明を省略する。
図２３に示すように、ステップＳＴ５１では、誘導意図算出部２４によって、ユーザ移動意図に基づいて誘導速度を決定する。具体的には、誘導意図算出部２４は、ユーザの移動速度に応じて、誘導速度を算出する。例えば、誘導速度は、ユーザの移動速度と同程度の速度に決定される。
ステップＳＴ５２では、誘導意図算出部２４によって、目的地情報と、ロボット１の自己位置情報と、地図情報と、タスク設定部１６からの歩行ルートの情報とに基づいて、誘導方向を決定する。
ステップＳＴ５３では、移動装置１４によって、決定された誘導意図に基づいてロボット８１を移動させる。具体的には、駆動力算出部２１が誘導意図算出部２４によって算出された誘導意図（誘導方向、誘導速度）に基づいて、駆動力を算出する。算出された駆動力に基づいて、アクチュエータ２３が回転体１８を回転駆動させる。これにより、ロボット８１が自律的に移動して、ユーザを歩行ルートに沿って目的地まで誘導する。
ステップＳＴ５４では、提示制御部３６によって、提示装置４１を検出したか否かを判定する。具体的には、提示制御部３６は、第１通信部３７によって取得した提示装置４１の位置情報に基づいて、ロボット８１から所定の距離範囲内に提示装置４１が存在するか否かを判定する。
提示装置４１が所定の距離範囲内に存在する場合、ステップＳＴ５５の処理を行うと共に、ステップＳＴ５７へ進む。提示装置４１が所定の距離範囲内に存在しない場合、ステップＳＴ５４を繰り返す。
ステップＳＴ５５では、第１通信部３７によって、提示情報と認知タスクの情報とを、ネットワークを介して送信する。
ステップＳＴ５６では、提示装置４１によって、提示情報と認知タスクとを提示する。具体的には、第２通信部４２が、ステップＳＴ５５で送信された提示情報と認知タスクの情報とをネットワークを介して受信する。次に、受信した提示情報と認知タスクの情報とに基づいて、提示部４３が提示情報と認知タスクとを提示する。
ステップＳＴ５７では、追従度算出部２９によって、ユーザの移動意図とロボット８１の誘導意図との差に基づいて、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する。具体的には、追従度算出部２９は、ユーザの移動方向がロボット８１の誘導方向と異なっており、且つ移動速度と誘導速度との差が所定の閾値以上である場合、ユーザが歩行ルートと異なる方向に移動していると判定する。次に、追従度算出部２９は、ユーザが歩行ルートと異なる方向に移動した距離を算出することで、歩行ルートに追従していない距離を算出する。追従度算出部２９は、歩行ルートに追従していない距離に基づいて、歩行ルートに対するユーザの追従度を算出する。具体的には、追従度算出部２９は、（（ユーザが歩行した距離）−（歩行ルートに追従していない距離））／（ユーザが歩行した距離）×１００の計算式を用いて、ユーザの追従度を算出する。
ステップＳＴ５８では、調整部３０によって、追従度に基づいて、身体タスク及び認知タスクを変更する。例えば、調整部３０は、追従度に基づいて、身体タスク強度、認知タスクの難易度、認知タスクの種類を変更する。
［効果］
実施の形態５に係る歩行支援システム１１１によれば、以下の効果を奏することができる。
実施の形態５に係る歩行支援システム１１１によれば、ロボット８１自体が歩行ルートを自律的に移動して、ユーザを誘導することができると共に、ロボット８１の誘導意図とユーザの移動意図との差に基づいて追従度を算出することができる。
また、単純なルートを歩行する運動に加えて、複雑なルートを設定することで、歩行に関連する多様な身体機能を駆使させる身体タスクを同時に行うことができる。これにより、更なる効果として、現実世界の多様な環境における、歩行時の、歩行そのものの心肺能力と筋力の強化にくわえて、悪路や障害物、複雑なルートといった現実の歩行時に発生する事象に対してもでも適切に身体を動かして対応する能力としての歩行能力の強化を行うことができる。
さらには、歩行時の周辺環境の情報や歩行中の情報処理が必要な場合のような、認知的負荷がある状況でも身体タスクを適切に実行するための身体能力の強化が期待できる。
さらには、歩行中の視覚処理の強化なども期待できる。
なお、実施の形態５では、誘導意図算出部２４は、誘導速度を、ユーザの移動速度と同程度の速度に決定する例について説明したが、これに限定されない。例えば、誘導意図算出部２４は、記憶部に記憶されたユーザの情報に基づいて、誘導速度を決定してもよい。
実施の形態５では、ロボット８１の自律移動による誘導の開始は、ユーザの移動意図をトリガーにして行われる例について説明したが、これに限定されない。例えば、ユーザがインタラクション部２６で「誘導開始」のボタンを選択することによって、ロボット８１の誘導を開始してもよい。
本開示をある程度の詳細さをもって各実施形態において説明したが、これらの実施形態の開示内容は構成の細部において変化してしかるべきものである。また、各実施形態における要素の組合せや順序の変化は、本開示の範囲及び思想を逸脱することなく実現し得るものである。
本開示は、ユーザの歩行支援を行いながら、身体能力を向上させる歩行支援ロボット及び歩行支援システムに適用可能である。
１、５１、６１、７１、８１ 歩行支援ロボット
１１ 本体部
１２ ハンドル部
１３ 検知部
１４ 移動装置
１５ 誘導情報生成部
１６ タスク設定部
１７ 提示部
１８ 回転体
１９ 駆動部
２０ ユーザ移動意図推定部
２１ 駆動力算出部
２２ アクチュエータ制御部
２３ アクチュエータ
２４ 誘導意図算出部
２５ 自己位置推定部
２６ インタラクション部
２７ 環境センサ
２８ 身体タスク設定部
２９ 追従度算出部
３０ 調整部
３１ 認知タスク設定部
３２ 達成度算出部
３３ 認知タスク情報データベース
３４ 警告提示部
３５ 環境判定部
３６ 提示制御部
３７ 第１通信部
４１、４１ａ、４１ｂ、４１ｃ、４１ｄ、４１ｅ、４１ｆ 提示装置
４２ 第２通信部
４３ 提示部
１０１、１１１ 歩行支援システム

Claims (20)

  1. ユーザに任意の歩行ルートを歩くよう誘導しつつ移動する歩行支援ロボットであって、
    本体部と、
    前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
    回転体を有し、前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させる移動装置と、
    前記歩行ルートを歩くように前記ユーザを誘導する誘導情報を生成する誘導情報生成部と、
    前記誘導情報に基づいて前記ユーザを誘導するための提示情報を提示する提示部と、
    認知タスクを設定する認知タスク設定部と、
    前記ユーザの認知タスク達成度を判定する達成度算出部と、
    当該歩行支援ロボットの周囲環境の情報から環境の複雑さを判定する環境判定部と、
    前記認知タスク達成度と前記環境判定部で判定された前記環境の複雑さの情報とに基づいて前記認知タスクを変更する調整部と、
    を備える、歩行支援ロボット。
  2. 更に、
    前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部を備え、
    前記移動装置は、前記検知部で検知した荷重に応じて前記回転体の回転を制御する、
    請求項１に記載の歩行支援ロボット。
  3. 更に、
    前記歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定する身体タスク設定部と、
    前記歩行ルートに対する前記ユーザの追従度を算出する追従度算出部と、
    を備え、
    前記調整部は前記追従度に基づいて身体タスク強度を変更する、
    請求項１又は２に記載の歩行支援ロボット。
  4. 前記提示部は、前記認知タスクを提示する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  5. 前記調整部は、前記追従度に基づいて前記回転体の駆動力を変更する、請求項３に記載の歩行支援ロボット。
  6. 前記調整部は、
    前記認知タスク達成度が所定の第１閾値より低くなった場合、前記認知タスクの難易度を低くし、
    前記認知タスク達成度が所定の第２閾値より高くなった場合、前記認知タスクの難易度を高くする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  7. 前記調整部は、
    前記の追従度が所定の第３閾値より低くなった場合、前記認知タスクの難易度を低くし、
    前記追従度が所定の第４閾値より高くなった場合、前記認知タスクの難易度を高くする、請求項３又は５に記載の歩行支援ロボット。
  8. 前記調整部は、前記認知タスク達成度に基づいて身体タスク強度を変更する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  9. 前記調整部は、前記環境判定部で判定された前記環境の複雑さの情報に基づいて、前記提示部に提示される前記認知タスクの種類を変更する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  10. 前記提示部は、前記ハンドル荷重の変化に基づいて、前記認知タスクを提示する、請求項２に記載の歩行支援ロボット。
  11. 更に、
    前記身体タスク強度、前記認知タスクの難易度、前記追従度、前記認知タスク達成度のうち少なくとも１つに基づいて警告を提示する警告提示部を備える、請求項３に記載の歩行支援ロボット。
  12. 前記調整部は、前記追従度及び前記認知タスク達成度の履歴情報を蓄積し、前記履歴情報に基づいて、前記身体タスク強度、又は前記認知タスクの難易度のうち少なくとも一方を変更する、請求項３に記載の歩行支援ロボット。
  13. 歩行支援ロボットと、１つ又は複数の提示装置と、がネットワークを介して接続する歩行支援システムであって、
    前記歩行支援ロボットは、ユーザに任意の歩行ルートを歩くよう誘導しつつ移動する歩行支援ロボットであって、
    本体部と、
    前記本体部に設けられ、前記ユーザが把持可能なハンドル部と、
    回転体を有し、前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させる移動装置と、
    前記歩行ルートを歩くように前記ユーザを誘導する誘導情報を生成する誘導情報生成部と、
    前記誘導情報に基づいて前記ユーザを誘導するための提示情報を制御する提示制御部と、
    前記ネットワークを介して前記提示情報を送信する第１通信部と、
    認知タスクを設定する認知タスク設定部と、
    前記ユーザの認知タスク達成度を算出する達成度算出部と、
    当該歩行支援ロボットの周囲環境の情報から環境の複雑さを判定する環境判定部と、
    前記認知タスク達成度の情報と前記環境判定部で判定された前記環境の複雑さの情報とに基づいて、前記認知タスクを変更する調整部と、
    を備え、
    前記提示装置は、
    前記ネットワークを介して前記提示情報を受信する第２通信部と、
    前記提示情報を提示する提示部と、
    を備え、
    前記歩行支援ロボットの第１通信部は、前記ネットワークを介して前記認知タスクの情報を送信し、
    前記提示装置の前記第２通信部は、前記ネットワークを介して前記認知タスクの情報を受信し、
    前記提示装置の前記提示部は、前記認知タスクを提示する、歩行支援システム。
  14. 前記歩行支援ロボットは、更に、
    前記ハンドル部にかかるハンドル荷重を検知する検知部を備え、
    前記移動装置は、前記検知部で検知した荷重に応じて前記回転体の回転を制御する、
    請求項１３に記載の歩行支援システム。
  15. 前記歩行支援ロボットは、更に、
    前記歩行ルートの複雑さを調整することによって身体タスクを設定する身体タスク設定部と、
    前記歩行ルートに対する前記ユーザの追従度を算出する追従度算出部と、
    を備え、
    前記調整部は前記追従度に基づいて身体タスク強度を変更する、
    請求項１３又は１４に記載の歩行支援システム。
  16. 前記歩行支援ロボットの前記調整部は、
    前記認知タスク達成度が所定の第１閾値より低くなった場合、前記認知タスクの難易度を低くし、
    前記認知タスク達成度が所定の第２閾値より高くなった場合、前記認知タスクの難易度を高くする、請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の歩行支援システム。
  17. 前記歩行支援ロボットの前記調整部は、
    前記追従度が所定の第３閾値より低くなった場合、前記認知タスクの難易度を低くし、
    前記追従度が所定の第４閾値より高くなった場合、前記認知タスクの難易度を高くする、請求項１５に記載の歩行支援システム。
  18. 前記歩行支援ロボットの前記調整部は、前記認知タスク達成度に基づいて身体タスク強度を変更する、請求項１３〜１７のいずれか一項に記載の歩行支援システム。
  19. 前記歩行支援ロボットの前記調整部は、前記環境判定部で判定された前記環境の複雑さの情報に基づいて、前記提示部に提示される前記認知タスクの種類を変更する、請求項１３〜１８のいずれか一項に記載の歩行支援システム。
  20. 前記歩行支援ロボットは、更に、
    前記ハンドル荷重に基づいてユーザ移動意図を推定するユーザ移動意図推定部と、
    前記歩行ルートに対する前記ユーザの追従度を算出する追従度算出部と、
    を備え、
    前記誘導情報生成部は、当該歩行支援ロボットの誘導意図を算出する誘導意図算出部を備え、
    前記移動装置は、前記誘導意図に基づいて、前記回転体の回転を制御して当該歩行支援ロボットを移動させ、
    前記追従度算出部は、前記誘導意図と前記ユーザ移動意図との差に基づいて前記追従度を算出し、
    前記調整部は、前記追従度に基づいて、前記認知タスクを変更する、
    請求項１４に記載の歩行支援システム。
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