JP2011140262A - 訓練システム、その訓練方法及び訓練プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】移動体に搭乗した搭乗者を効率的に訓練できる訓練システム、その制御方法及び制御プログラムを提供すること。
【解決手段】訓練システム１０は、搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する移動体１に所定動作をさせ、所定動作に応じて搭乗者が重心移動により移動体１の走行操作を行うような訓練を実行する。また、訓練システム１０は、移動体１の状態量および搭乗者の状態量のうち少なくとも一方を検出する検出手段と、検出手段により検出された状態量を訓練毎に夫々記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された訓練毎の状態量の変化に基づいて、訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する改善度算出手段と、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する移動体に所定動作をさせ、その所定動作に応じて搭乗者が重心移動により移動体の走行操作を行うような訓練を実行する訓練システム、その訓練方法及び訓練プログラムに関するものである。

近年、ジャイロセンサや加速度センサなどの検出信号から自己の姿勢情報を検出して、倒立制御等を行うことにより、自己の姿勢を維持するように車輪の回転を制御する移動体が開発されている。例えば、人間を搭乗させて走行する同軸二輪車であって、自己の姿勢情報を検出し、検出した姿勢情報に基づいて、倒立制御を行いつつ所望の走行を行う同軸二輪車が知られている（特許文献１参照）。

このような同軸二輪車は、一般的に構造上前後に不安定なものであり、姿勢センサからの車両の姿勢情報に基づいて車輪の制御を行い、姿勢を安定させる、という特徴を有している。また、前進、後退、左右旋回などの走行操作については、搭乗者の重心移動により車体を傾斜させる指示等により行われている。

特開２００６−３１５６６６号公報

しかしながら、上記特許文献１に示す同軸二輪車は、搭乗者の走行操作に応じて、倒立制御を行いつつ所望の走行を行う移動手段として利用されている。一方で、搭乗者による重心移動等の操作特性を利用したより広い分野での応用が望まれる。例えば、同軸二輪車に所定動作をさせ、その動作に応じて、若しくは、倒立状態の安定性を意図的に低下させた状態で、搭乗者が重心移動等の走行操作を行うというような、倒立状態の特性を利用して、身体機能やバランス機能の訓練などの分野における応用が考えられる。

本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、移動体に搭乗した搭乗者を効率的に訓練できる訓練システム、その訓練方法及び訓練プログラムを提供することを主たる目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一態様は、搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する移動体に所定動作をさせ、該所定動作に応じて搭乗者が重心移動により前記移動体の走行操作を行うような訓練を実行する訓練システムであって、前記移動体の状態量および搭乗者の状態量のうち少なくとも一方を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記状態量を訓練毎に夫々記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記訓練毎の状態量の変化に基づいて、前記訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する改善度算出手段と、を備えることを特徴とする訓練システムである。

この一態様において、前記移動体の状態量は、該移動体の移動加速度、移動速度、移動量、傾斜角度、傾斜角速度、傾斜角加速度、及び車輪の回転情報、のうち少なくとも１つを含む車両情報であってもよい。

また、この一態様において、前記改善度算出手段は、前記訓練毎に、前記記憶手段に記憶された前記車両情報が予め設定された目標範囲内にあるときの目標追従時間を夫々積算し、該積算した訓練毎の目標追従時間の変化に基づいて前記訓練改善度を算出してもよい。

さらに、この一態様において、前記改善度算出手段は、前記訓練毎に、前記記憶手段に記憶された前記車両情報の平均値を算出し、該算出した訓練毎の車両情報の平均値の変化に基づいて前記訓練改善度を算出してもよい。

さらにまた、この一態様において、前記搭乗者の状態量は、該搭乗者の心拍数、脈拍、血圧、呼吸数、体温、発汗量、筋電位および脳波のうち少なくとも１つを含む生体情報であってもよい。

なお、この一態様において、前記改善度算出手段は、前記記憶手段に記憶された前記訓練毎の生体情報の変化に基づいて、前記訓練改善度を算出してもよい。

また、この一態様において、前記改善度算出手段は、前記訓練毎に生体情報の平均値又は積算値を算出し、該算出した生体情報の平均値又は積算値の変化に基づいて、前記訓練改善度を算出してもよい。

さらに、この一態様において、前記移動体の状態量は該移動体の車両情報であり、前記搭乗者の状態量は該搭乗者の生体情報であり、前記改善度算出手段は、前記訓練回数毎に、前記検出手段により検出された前記移動体の車両情報に第１重み係数を乗算した第１演算値と、前記搭乗者の生体情報に第２重み係数を乗算した第２演算値と、を加算した加算値を夫々算出し、該算出した訓練回数毎の加算値の変化に基づいて、前記訓練改善度を算出してもよい。

さらにまた、この一態様において、前記改善度算出手段により算出された前記訓練改善度に基づいて、前記倒立状態の安定性を制御する制御手段を更に備えていてもよい。

さらにまた、この一態様において、前記改善度算出手段により算出された前記訓練改善度に基づいて、警告を行う警告手段を更に備えていてもよい。

他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する移動体に所定動作をさせ、該所定動作に応じて搭乗者が重心移動により前記移動体の走行操作を行うような訓練を実行する訓練方法であって、前記移動体の状態量および搭乗者の状態量のうち少なくとも一方を検出する工程と、前記検出された前記状態量を訓練毎に夫々記憶する工程と、前記記憶された前記訓練毎の状態量の変化に基づいて、前記訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する工程と、を含む、ことを特徴とする訓練方法であってもよい。

また、上記目的を達成するための本発明の一態様は、搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する移動体に所定動作をさせ、該所定動作に応じて搭乗者が重心移動により前記移動体の走行操作を行うような訓練を実行する訓練プログラムであって、前記移動体の状態量および搭乗者の状態量のうち少なくとも一方を検出する処理と、前記検出された前記状態量を訓練毎に夫々記憶する処理と、前記記憶された前記訓練毎の状態量の変化に基づいて、前記訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする訓練プログラムであってもよい。

本発明によれば、移動体に搭乗した搭乗者を効率的に訓練できる訓練システム、その訓練方法及び訓練プログラムを提供することができる。

本発明の実施形態１に係る訓練システムの概略的なシステム構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係る移動体の概略的な構成を示す正面図である。 本発明の実施形態１に係る制御装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。 改善度算出部により算出された訓練回数と目標追従時間との関係の一例を示す図である。 本発明の実施形態１に係る訓練システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態２に係る訓練システムの概略的な構成を示すブロック図である。 改善度算出部により算出された訓練回数と生体情報の平均値との関係の一例を示す図である。

本発明の実施形態１．
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態１に係る訓練システムの概略的なシステム構成を示すブロック図である。図２は、本実施形態１に係る移動体の概略的な構成を示す正面図である。本実施形態１に係る訓練システム１０は、図２に示すような移動体１に搭載された、姿勢センサ２と、回転センサ３と、一対の車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒと、制御装置５と、を備えている。

移動体１は、例えば、搭乗者が車両本体６に立った状態で乗車することができる立ち乗り型の同軸二輪車として、構成されている。また、この同軸二輪車は、例えば、搭乗者が重心を前後に移動させることで前進後退を行い、搭乗者が重心を左右に移動させることで左右旋回を行うことができるように構成されている。

姿勢センサ２は、検出手段の一具体例であり、移動体１の車両本体６におけるピッチ角度やロール角度などの傾斜角度、ピッチ角速度やロール角速度などの傾斜角速度、ピッチ角加速度やロール角加速度などの傾斜角加速度、等の姿勢情報を検出する。姿勢センサ２は、例えば、搭乗者が重心を前後へ移動させることで生じた車両本体６のピッチ角度、ピッチ角速度、又はピッチ角加速度を検出し、また、搭乗者が重心を左右へ移動させることで生じた車両本体６（分割ステップ９Ｌ、９Ｒ）のロール角度、ロール角速度、又はロール角加速度を検出することができる。

姿勢センサ２は、制御装置５に接続されており、検出した車両本体６の姿勢情報を制御装置５に対して出力する。なお、姿勢センサ２は、例えば、ジャイロセンサや加速度センサなどにより構成されている。また、ピッチ軸とは、一対の車輪７Ｌ、７Ｒの車軸に相当する軸である。また、ロール軸とは、車両本体６の中心を通り、移動体１の走行方向と平行をなす軸である。

回転センサ３は、検出手段の一具体例であり、移動体１に設けられた車輪７Ｌ、７Ｒの回転角度、回転角速度、回転角加速度等の回転情報を検出する。回転センサ３は、制御装置５に接続されており、検出した各車輪７Ｌ、７Ｒの回転情報を制御装置５に対して出力する。また、制御装置５は、回転センサ３により検出された各車輪７Ｌ、７Ｒの回転情報に基づいて、移動体１の移動加速度、移動速度、移動量等を算出することができる。

一対の車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒは、移動体１に回転可能に設けられた左右一対の車輪７Ｌ、７Ｒを駆動することで、移動体１を走行させる。各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒは、例えば、電動モータと、その電動モータの回転軸に動力伝達可能に連結された減速ギア列等によって構成することができる。各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒは、駆動回路８Ｌ、８Ｒを介して制御装置５に接続されており、制御装置５からの制御信号に応じて、各車輪７Ｌ、７Ｒを駆動する。

制御装置５は、移動体１が、例えば、倒立状態を維持する倒立制御を行いつつ、所望の走行（前進、後進、加速、減速、停止、左旋回、右旋回等）を行うように、各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒを制御して、各車輪７Ｌ、７Ｒの回転を制御する。また、制御装置５は、姿勢センサ２により検出された移動体１の姿勢情報と、回転センサ３により検出された各車輪７Ｌ、７Ｒの回転情報と、に基づいて、フィードバック制御、ロバスト制御等の周知の制御を行う。

例えば、制御装置５は、搭乗者が重心を前後に移動させたときに、姿勢センサ２により検出された車両本体６のピッチ角度に応じて、各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒを介して各車輪７Ｌ、７Ｒの回転を制御することで、移動体１を前進又は後進させる。また、制御装置５は、搭乗者が重心を左右に移動させたときに、姿勢センサ２により検出された車両本体６のロール角度に応じて、各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒを制御して左右車輪７Ｌ、７Ｒ間で回転差を生じさせ、移動体１を左旋回又は右旋回させる。

なお、搭乗者の重心移動により傾斜した車両本体６のロール角度に応じて旋回制御を行う技術については、本出願人の特許第３７２２４９３号公報の技術を適用することができる。

さらに、制御装置５は、例えば、姿勢センサ２により検出された車両本体６のピッチ角度に所定の制御ゲインを乗算して、各車輪７Ｌ、７Ｒの回転トルクを算出する。そして、制御装置５は、算出した回転トルクが各車輪７Ｌ、７Ｒに生じるように、各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒを制御する。

これにより、制御装置５は、車両本体６が傾斜している方向へ各車輪７Ｌ、７Ｒを回動させ、移動体１の重心位置を各車輪７Ｌ、７Ｒの車軸を通る鉛直線上へ戻すような倒立制御を行う。また、制御装置５は、各車輪７Ｌ、７Ｒに対して適切な回転トルクを夫々付加することで、車両本体６のピッチ角度がある一定値を超えないような倒立状態を維持しつつ、さらに、姿勢センサ２からの姿勢情報に応じて、前進、後進、停止、減速、加速、左旋回、右旋回等の移動体１の移動制御を行うことができる。

上述のような車両制御の構成により、移動体１は、例えば、搭乗者が重心を前後に移動させ車両本体６を前後に傾斜させることで前進後退を行い、搭乗者が重心を左右に移動させ車両本体６を左右に傾斜させることで、左右旋回を行うことができる。なお、搭乗者によって旋回したいと思う所望の方向へ回動操作されたとき、その操作に応じた操作信号を制御装置５に供給する旋回操作部（旋回リング、ハンドル１１等）を用いて、左右旋回を行う構成であってもよい。

制御装置５は、例えば、制御処理、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）５ａ、ＣＰＵ５ａによって実行される制御プログラム、演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）５ｂ、処理データ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）５ｃ等からなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。

移動体１は、図２に示すように、同軸二輪車として構成されており、車両本体６、車輪７Ｌ、７Ｒ、分割ステップ９Ｌ、９Ｒ、ハンドル１１等を備えている。左右一対の分割ステップ９Ｌ、９Ｒは、運転者が搭乗するステッププレートの一例である。車両本体６は、各分割ステップ９Ｌ、９Ｒをロール方向へ姿勢変更可能にそれぞれ支持している。左右一対の車輪７Ｌ、７Ｒは、車両本体６に回転可能に支持されている。ハンドル１１は、各分割ステップ９Ｌ、９Ｒの姿勢を、車両本体６を介してロール方向へ変化させる操作レバーである。

各分割ステップ９Ｌ、９Ｒは、運転者が片足ずつ乗せて搭乗するもので、人の足の大きさと同程度か又は少々大きく形成された偏平な一対の板体からなる。車両本体６は、互いに平行をなして上下に配置された車体上部材１２及び車体下部材１３と、互いに平行をなして左右に配置されると共に車体上部材１２及び車体下部材１３と回動可能に連結された一対の側面部材１４Ｌ、１４Ｒと、を有する平行リンク機構として構成されている。

この平行リンク機構の車体上部材１２と車体下部材１３との間には、車体上部材１２及び車体下部材１３と一対の側面部材１４Ｌ、１４Ｒとがなす角度をそれぞれ直角に維持するように、ばね力を発生する一対のコイルばね１５Ｌ、１５Ｒが介在されている。一対の側面部材１４Ｌ、１４Ｒの各外面には、車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒがそれぞれ取り付けられている。

このように一対の車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒを介して一対の側面部材１４Ｌ、１４Ｒに支持された一対の車輪７Ｌ、７Ｒは、平坦な路面Ｅ上に置いたときには、互いの回転中心が同一軸心線上に一致することになる。なお、移動体１は、同軸二輪車として構成されているが、これに限らず、例えば、搭乗者の重心移動により走行操作が行われ、かつ倒立制御を行う任意の車両に適用可能である。

ところで、倒立状態を維持して走行する移動体１において、搭乗者による重心移動等の操作特性を利用して、より広い分野での応用が望まれる。例えば、移動体１に所定動作をさせて、その所定動作に応じて、搭乗者が重心移動等の走行操作を行うというような訓練を行えば、搭乗者はゲーム感覚で楽しみながら、身体機能、バランス機能等を効率的に向上させることができる。

そこで、本実施形態１に係る訓練システム１０の制御装置５は、移動体１に所定動作をさせ、その所定動作に応じて搭乗者が重心移動により移動体１の走行操作を行う訓練モードと、搭乗者による走行操作に応じて通常の走行を行う通常モードと、を有している。

例えば、制御装置５は、訓練モードとなり訓練プログラムを実行すると、各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒを制御して、例えば、一定又はランダムな周期で、前後左右に所定動作を行う。このとき、搭乗者は、この移動体１の所定動作に応じて、例えば、移動体１が静止又は一定範囲内に収まるように、重心を前後もしくは左右に移動させる走行操作を行う。

このように、搭乗者は、楽しみながら、身体機能、バランス機能等を向上させることができ、効率的に訓練を行うことができる。例えば、バランス機能等に障害がある人は、足首、膝関節などの身体の各部を無理なく楽しく動作させて、その障害や衰えを改善することができる。

一方、制御装置５は、通常モードになると、姿勢センサ２により検出された車両本体６のピッチ角度やロール角度に応じて、移動体１が倒立制御を行いつつ所望の走行を行うように、各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒを制御する。これより、搭乗者は走行操作を行い、通常の走行を行うことができる。

なお、制御装置５は、訓練モードと通常モードとの切替えを、所定のスイッチ操作、走行操作等に応じて行う。例えば、制御装置５は、ハンドル１１に設けられたモードスイッチ１６の操作に応じて、訓練モードと通常モードとの切替えを行ってもよい。また、遠隔操作スイッチ１７等を用いて、訓練監督者等の第３者が遠隔的に、制御装置５を訓練モードと通常モードとに切替えを行う構成であってもよい。これにより、訓練モードと通常モードとの切替えを簡易に行うことができる。

さらに、本実施形態１に係る訓練システム１０において、訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出し、この訓練改善度に基づいて、移動体１の倒立状態の安定性を制御する。これにより、搭乗者の身体機能、バランス機能等を、訓練の上達度合いや機能回復度等を勘案して、効率的な訓練を行うことができる。

図３は、本実施形態１に係る制御装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態１に係る制御装置５は、姿勢センサ２により検出された姿勢情報や回転センサ３により検出された回転情報などの車両情報を記憶する記憶部５１と、訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する改善度算出部５２と、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、倒立状態の安定性を制御する制御部５３と、を有している。

記憶部５１は、例えば、ＲＡＭ５ｃなどにより構成されており、訓練毎に、移動体１の移動加速度、移動速度、移動量、姿勢センサ２により検出されたロール角度、ピッチ角度、ロール角速度、ピッチ角速度、ロール角加速度、ピッチ角加速度、等の姿勢情報、回転センサ３により検出された各車輪７Ｌ、７Ｒの回転角度、回転角速度、回転角加速度等の回転情報、などを夫々記憶する。ここで、訓練は複数回実行され、１回の訓練（単位訓練）において、例えば、上述の訓練モードによる訓練プログラムが１回又は複数回実行され、又は所定時間だけ実行される。

改善度算出部５２は、記憶部５１に記憶された訓練毎の車両情報の変化に基づいて、訓練改善度を算出する。改善度算出部５２は、例えば、訓練毎（訓練１回目〜訓練ｎ回目）に、記憶部５１に記憶された車両情報（移動加速度、移動速度、移動量、ロール角度、ピッチ角度、ロール角速度、ピッチ角速度、ロール角加速度、ピッチ角加速度、又は各車輪７Ｌ、７Ｒの回転情報等）が予め設定された目標範囲内にあるときの目標追従時間を夫々積算し、図４に示すような訓練回数と目標追従時間との関係を算出する。

さらに、改善度算出部５２は、訓練毎に積算した目標追従時間の変化に基づいて、例えば、上記訓練回数と目標追従時間との関係の傾きを、訓練改善度として算出する。ここで、上記訓練回数と目標追従時間との関係の傾きは、例えば、最小二乗法等を用いて算出することができる。

訓練管理者や搭乗者などのユーザは、この訓練改善度に基づいて、搭乗者の訓練の上達度合いや機能回復度などを推定することができる。例えば、図４に示すように、訓練回数と目標追従時間との関係の傾きを示す訓練改善度が増加するに従って、訓練の上達度合いや機能回復度が向上していることが推定できる。

なお、改善度算出部５２は、訓練毎に、記憶部５１に記憶された車両情報と予め設定された目標値との偏差を夫々算出し、算出した各偏差を積算し、上記同様の訓練回数と積算した偏差との関係を算出してもよい。この場合、改善度算出部５２は、訓練毎に積算した偏差の変化に基づいて、例えば、上記訓練回数と偏差との関係の傾きを訓練改善度として算出する。

また、改善度算出部５２は、訓練毎に、記憶部５１に記憶された車両情報の平均値を夫々算出し、上記同様の訓練回数と車両情報の平均値との関係を算出してもよく、訓練回数と車両情報の統計値（標準偏差、分散、累積値等）等との関係を算出し、算出した関係に基づいて訓練改善度を算出してもよい。

さらに、改善度算出部５２は、訓練毎に積算した目標追従時間の変化に基づいて、上記訓練回数と目標追従時間との関係の傾きを訓練改善度として算出しているが、これに限らず、目標追従時間と上限値、中間値、又は下限値との比較結果を訓練改善度として算出してもよく、訓練の改善度合いを示す任意の値、傾向等を算出してもよい。改善度算出部５２は、算出した訓練改善度を制御部５３に対して出力する。

制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、上記倒立制御の制御ゲインを増減させることで、訓練モードにおける倒立状態の安定性を制御する。例えば、制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、訓練の上達度合いが大きいと判断したとき、倒立制御の制御ゲインを減少させ、倒立状態の安定性を低下させる。ここで、制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度又はこの訓練改善度に所定係数を乗算した値を、上記倒立制御の制御ゲインとして用いてもよい。

このように、訓練の上達度合いが増すと、移動体１の倒立状態の安定性が低下するため、搭乗者は通常よりも頻繁に重心移動等を行い、移動体１のバランスを維持する必要が生じる。したがって、搭乗者の身体機能、バランス機能等を、訓練の上達度合いや機能回復度等を勘案して、効率的な訓練を行うことができる。

一方、制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、搭乗者の身体的不調等により、訓練の上達度合いがあまり変化しない、若しくは低下していると判断したとき、倒立制御の制御ゲインを増加させ、倒立状態の安定性を増加させてもよく、あるいは訓練を停止させてもよい。このように、移動体１の倒立状態の安定性を増加させ、又は訓練を強制的に停止させることにより、効率的な訓練を行いつつ、さらに、訓練の安全性を向上させることができる。

次に、本実施形態１に係る訓練システムによる訓練方法について詳細に説明する。図５は、本実施形態１に係る訓練システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。記憶部５１は、訓練毎に、移動体１の移動加速度、移動速度、移動量、姿勢センサ２により検出された姿勢情報、回転センサ３により検出された各車輪７Ｌ、７Ｒの回転情報、などの車両情報を夫々記憶する（ステップＳ１０１）。

次に、改善度算出部５２は、訓練毎に、記憶部５１に記憶された車両情報が予め設定された目標範囲内にあるときの目標追従時間を夫々積算し（ステップＳ１０２）、訓練回数と目標追従時間との関係を算出する（ステップＳ１０３）。

その後、改善度算出部５２は、訓練毎に積算した目標追従時間の変化に基づいて、上記訓練回数と目標追従時間との関係の傾きを、訓練改善度として算出し（ステップＳ１０４）、制御部５３に対して出力する。

さらに、制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、上記倒立制御の制御ゲインを増減させることで、訓練モードにおける倒立状態の安定性を制御する（ステップＳ１０５）。

以上、本実施形態１に係る訓練システム１０において、改善度算出部５２は記憶部５１に記憶された訓練毎の車両情報の変化に基づいて、訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する。そして、制御部５３は改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、訓練モードにおける倒立状態の安定性を制御する。これにより、搭乗者の上達度合いを訓練に的確に反映できるため、より効率的な訓練を行うことができる。

本発明の実施形態２．
図６は、本発明の実施形態２に係る訓練システムの概略的な構成を示すブロック図である。本実施形態２に係る訓練システム２０において、上記実施形態１に係る訓練システム１０の構成に加えて、搭乗者の生体情報を検出する生体センサ２１を更に備えている。

生体センサ２１は、検出手段の一具体例であり、搭乗者の心拍数、脈拍、血圧、呼吸数、体温、発汗量、筋電位、脳波などの生体情報を検出することができる。生体センサ２１は、検出した搭乗者の生体情報を制御装置５の記憶部５１に対して出力する。

記憶部５１は、訓練毎に、生体センサ２１により検出された心拍数、脈拍、血圧、呼吸数、体温、発汗量、筋電位、脳波等の生体情報を夫々記憶する。改善度算出部５２は、記憶部５１に記憶された訓練毎の生体情報の変化に基づいて、訓練改善度を算出する。

改善度算出部５２は、例えば、訓練毎（訓練１回目〜訓練ｎ回目）に、記憶部５１に記憶された生体情報（心拍数、脈拍、血圧、呼吸数、体温、発汗量、筋電位、脳波等）の平均値を夫々算出し、図７に示すような訓練回数と生体情報の平均値との関係を算出する。さらに、改善度算出部５２は、訓練毎の生体情報の平均値の変化に基づいて、例えば、上記訓練回数と生体情報の平均値との関係の傾きを、訓練改善度として算出する。

訓練管理者や搭乗者などのユーザは、この訓練改善度に基づいて、搭乗者の訓練の上達度合い、機能回復度、訓練時における搭乗者の体調変化、などを推定することができる。例えば、図７に示すように、訓練回数と心拍数等の生体情報の平均値との関係の傾きを示す訓練改善度が減少するに従って、訓練の上達度合いや機能回復度が向上し、訓練時の体調が良好であることが推定できる。

なお、改善度算出部５２は、訓練毎に、記憶部５１に記憶された生体情報の平均値を夫々算出しているが、訓練回数と生体情報の統計値（標準偏差、分散、累積値等）等との関係を算出し、算出した関係に基づいて訓練改善度を算出してもよい。

また、改善度算出部５２は、訓練毎の生体情報の変化に基づいて、上記訓練回数と生体情報の平均値との関係の傾きを、訓練改善度として算出しているが、これに限らず、生体情報と上限値、中間値、又は下限値との比較結果を訓練改善度として算出してもよく、訓練の改善度合いを示す任意の値を算出してもよい。改善度算出部５２は、算出した訓練改善度を制御部５３に対して出力する。

制御部５３は、上記実施形態１と同様に、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、上記倒立制御の制御ゲインを増減させることで、訓練モードにおける倒立状態の安定性を制御する。例えば、制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、訓練の上達度合いが大きく、搭乗者の体調が良好であると判断したとき、倒立制御の制御ゲインを減少させ、倒立状態の安定性を低下させる。

一方、制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、訓練の上達度合いが小さい又は低下していると判断したとき（この場合、搭乗者の体調不良等が考えられる）、倒立制御の制御ゲインを増加させ、倒立状態の安定性を増加させ、あるいは訓練を強制的に停止させる。なお、制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、搭乗者が特に体調不良であると判断したとき、各車輪駆動ユニット４Ｌ、４Ｒを制御して、各車輪７Ｌ、７Ｒを停止させると共に、接地部材駆動部２４を制御して、車両本体６に設けられるスタンド、補助輪等の接地部材（不図示）を路面Ｅに接地させてもよい。これにより、移動体１が停止したときの安定性が向上し、より安全な訓練が実現できる。

さらに、制御部５３は、改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、上記倒立制御の制御ゲインを増減させることで、訓練モードにおける倒立状態の安定性を制御すると共に、警告装置２２を作動させてもよい。これにより、訓練時の異常等を的確に搭乗者や第３者に警告することができ、安全性の向上に繋がる。

ここで、警告装置２２としては、例えば、警告灯を点灯／点滅させる警告ライト、警告音を出力する警告スピーカ、警告表示を行う表示装置、ハンドル１１や分割ステップ９Ｌ、９Ｒ等の搭乗者の接触部分に警告振動を発生させる振動装置、訓練管理者等の第３者の監視装置２３に無線等を介して通報を行う通報装置、などが含まれる。また、訓練管理者等が監視する監視装置２３には、警告装置２２からの警告だけでなく、上述した訓練改善度、訓練経過、訓練分析結果、訓練時のセンサ測定値などの各種のデータが表示されてもよい。これにより、訓練管理者等の管理下でより効率的な訓練が実現できる。

なお、本実施形態２に係る訓練システム２０において、他の構成は上記実施形態１に係る訓練システム１０と同一である。したがって、同一部分に同一符号を付して詳細な説明は省略する。

以上、本実施形態２に係る訓練システム２０において、改善度算出部５２は記憶部５１に記憶された訓練毎の生体情報の変化に基づいて、訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する。そして、制御部５３は改善度算出部５２により算出された訓練改善度に基づいて、訓練モードにおける倒立状態の安定性を制御する。これにより、搭乗者の体調等を勘案しつつ、搭乗者の上達度合いを訓練に的確に反映できるため、より効率的かつ安全な訓練を行うことができる。

本発明の実施形態３．
本発明の実施形態３において、制御装置５の改善度算出部５２は、訓練回数毎に、移動体１の車両情報に第１重み係数を乗算した第１演算値と、搭乗者の生体情報に第２重み係数を乗算した第２演算値と、を加算した加算値を算出する。そして、改善度算出部５２は、算出した訓練毎の加算値の変化に基づいて、訓練改善度を算出する。このように、車両情報と生体情報とを訓練改善度に同時に反映させることで、訓練の上達度合いをより高精度に推定することができる。

例えば、改善度算出部５２は、訓練毎（訓練１回目〜訓練ｎ回目）に、記憶部５１に記憶された車両情報が予め設定された目標範囲内にあるときの目標追従時間を積算し、各積算した目標追従時間Ｔに第１重み係数α１を乗算した第１演算値と、搭乗者の心拍数Ｐに第２重み係数α２を乗算した第２演算値と、を加算した加算値Ｙ（ｋ）（Ｙ（ｋ）＝目標追従時間Ｔ×第１重み係数α１＋心拍数Ｐ×第２重み係数α２、ｋ：訓練回数１〜ｎ回）を算出する。

ここで、第１及び第２重み係数α１、α２は、例えば、車両情報と生体情報とを正規化して所望の重み付けをするための係数であるが、車両情報及び生体情報のうち、訓練改善度により大きく反映させたい方の重み係数をより大きく設定してもよい。また、改善度算出部５２は、例えば、訓練回数の初期に、第２重み係数α２を第１重み係数α１よりも大きく設定し、訓練改善度に生体情報をより大きく反映させることで、訓練時における搭乗者の体調変化をより注視してもよい。これにより、訓練の安全性を向上させることができる。

また、改善度算出部５２は、訓練前の問診等により入力された搭乗者情報から、訓練時における搭乗者の体調状態（例えば、良好、やや良好、普通、やや不良、不良等の体調レベル）を検出し、その体調状態に応じて、第２重み係数α２を設定してもよい。例えば、改善度算出部５２は、入力された搭乗者情報に基づいて、訓練時における搭乗者の体調レベルがやや不良又は不良等であると判断したとき、第２重み係数α２をより大きく設定し、生体情報を訓練改善度により大きく反映させてもよい。これにより、搭乗者の体調をより考慮した訓練改善度が算出されるため、この訓練改善度を用いて訓練の安全性を向上させつつその効率も向上させることができる。

さらに、改善度算出部５２は、搭乗者の特性情報に応じて、第１及び第２重み係数α１、α２を設定してもよい。ここで、搭乗者の特性情報として、例えば、搭乗者の性別（男性、女性）、年齢（低年齢、高年齢等）、運動経験、身体的特徴（身長、体重、体型、障害等）、体調（良好、普通、不良等）など、が含まれる。これにより、搭乗者の特性を考慮した訓練改善度を算出することができるため、より効率的な訓練が可能となる。さらにまた、改善度算出部５２は、移動体１の車両情報と搭乗者の生体情報との相関関数を算出し、算出した相関関数を用いて訓練改善度を算出してもよく、任意の算出方法が適用可能である。

なお、本実施形態３において、他の構成は上記実施形態１及び２と略同一である。したがって、同一部分に同一符号を付して詳細な説明は省略する。

以上、本実施形態３において、制御装置５の改善度算出部５２は、車両情報と生体情報とを訓練改善度に同時に反映させることで、訓練の上達度をより高精度に推定することができる。

また、上述の実施形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ５ａにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

この場合、コンピュータプログラムは、記録媒体に記録して提供することも可能であり、また、インターネットその他の通信媒体を介して伝送することにより提供することも可能である。また、記憶媒体には、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等が含まれる。また、通信媒体には、電話回線等の有線通信媒体、マイクロ波回線等の無線通信媒体等が含まれる。

さらに、本発明は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述した実施形態１、２及び３を任意に組み合わせて構成してもよい。

１ 移動体
２ 姿勢センサ
３ 回転センサ
４Ｌ、４Ｒ 車輪駆動ユニット
５ 制御装置
６ 車両本体
７Ｌ、７Ｒ 車輪
１０、２０ 訓練システム
２１ 生体センサ
２２ 警告装置
２３ 監視装置

Claims (12)

1. 搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する移動体に所定動作をさせ、該所定動作に応じて搭乗者が重心移動により前記移動体の走行操作を行うような訓練を実行する訓練システムであって、
   前記移動体の状態量および搭乗者の状態量のうち少なくとも一方を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された前記状態量を訓練毎に夫々記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された前記訓練毎の状態量の変化に基づいて、前記訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する改善度算出手段と、
   を備えることを特徴とする訓練システム。
2. 請求項１記載の訓練システムであって、
   前記移動体の状態量は、該移動体の移動加速度、移動速度、移動量、傾斜角度、傾斜角速度、傾斜角加速度、及び車輪の回転情報、のうち少なくとも１つを含む車両情報である、ことを特徴とする訓練システム。
3. 請求項２記載の訓練システムであって、
   前記改善度算出手段は、前記訓練毎に、前記記憶手段に記憶された前記車両情報が予め設定された目標範囲内にあるときの目標追従時間を夫々積算し、該積算した訓練毎の目標追従時間の変化に基づいて前記訓練改善度を算出する、ことを特徴とする訓練システム。
4. 請求項２記載の訓練システムであって、
   前記改善度算出手段は、前記訓練毎に、前記記憶手段に記憶された前記車両情報の平均値を算出し、該算出した訓練毎の車両情報の平均値の変化に基づいて前記訓練改善度を算出する、ことを特徴とする訓練システム。
5. 請求項１乃至４のうちいずれか１項記載の訓練システムであって、
   前記搭乗者の状態量は、該搭乗者の心拍数、脈拍、血圧、呼吸数、体温、発汗量、筋電位および脳波のうち少なくとも１つを含む生体情報である、ことを特徴とする訓練システム。
6. 請求項５記載の訓練システムであって、
   前記改善度算出手段は、前記記憶手段に記憶された前記訓練毎の生体情報の変化に基づいて、前記訓練改善度を算出する、ことを特徴とする訓練システム。
7. 請求項５又は６記載の訓練システムであって、
   前記改善度算出手段は、前記訓練毎に生体情報の平均値又は積算値を算出し、該算出した生体情報の平均値又は積算値の変化に基づいて、前記訓練改善度を算出する、ことを特徴とする訓練システム。
8. 請求項１記載の訓練システムであって、
   前記移動体の状態量は該移動体の車両情報であり、前記搭乗者の状態量は該搭乗者の生体情報であり、
   前記改善度算出手段は、前記訓練回数毎に、前記検出手段により検出された前記移動体の車両情報に第１重み係数を乗算した第１演算値と、前記搭乗者の生体情報に第２重み係数を乗算した第２演算値と、を加算した加算値を夫々算出し、該算出した訓練回数毎の加算値の変化に基づいて、前記訓練改善度を算出する、ことを特徴とする訓練システム。
9. 請求項１乃至８のうちいずれか１項記載の訓練システムであって、
   前記改善度算出手段により算出された前記訓練改善度に基づいて、前記倒立状態の安定性を制御する制御手段を更に備える、ことを特徴とする訓練システム。
10. 請求項１乃至９のうちいずれか１項記載の訓練システムであって、
    前記改善度算出手段により算出された前記訓練改善度に基づいて、警告を行う警告手段を更に備える、ことを特徴とする訓練システム。
11. 搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する移動体に所定動作をさせ、該所定動作に応じて搭乗者が重心移動により前記移動体の走行操作を行うような訓練を実行する訓練方法であって、
    前記移動体の状態量および搭乗者の状態量のうち少なくとも一方を検出する工程と、
    前記検出された前記状態量を訓練毎に夫々記憶する工程と、
    前記記憶された前記訓練毎の状態量の変化に基づいて、前記訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する工程と、
    を含む、ことを特徴とする訓練方法。
12. 搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する移動体に所定動作をさせ、該所定動作に応じて搭乗者が重心移動により前記移動体の走行操作を行うような訓練を実行する訓練プログラムであって、
    前記移動体の状態量および搭乗者の状態量のうち少なくとも一方を検出する処理と、
    前記検出された前記状態量を訓練毎に夫々記憶する処理と、
    前記記憶された前記訓練毎の状態量の変化に基づいて、前記訓練の改善度合いを示す訓練改善度を算出する処理と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする訓練プログラム。

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