JP2018000382A - 歩行支援ロボット及び歩行支援方法 - Google Patents

歩行支援ロボット及び歩行支援方法 Download PDF

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Abstract

【課題】ユーザの安定した歩行を支援する。【解決手段】ユーザの歩行を支援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荷重を検知する検知部と、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、ユーザの歩行を支援する支援モードを切り替えるモード切替部と、を備え、前記支援モードは、当該歩行支援ロボットが自律的に移動を行なって前記ユーザの歩行を誘導する第１モードと、前記検知部において検知した第１荷重に応じて、当該歩行支援ロボットが移動する第２モードと、を含み、前記モード切替部は、当該歩行支援ロボットが前記第１モードで移動しているときに前記検知部において検知した第２荷重に基づいて、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替える。【選択図】図１

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方法に関する。
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。高齢者のサルコペニアなどを予防し、身体能力を維持するためには一定以上の運動を続けることで筋肉量を維持することが重要である。しかしながら、身体能力の低下により外出が困難となり、宅内に引きこもりがちな高齢者の場合は、一定の運動量を維持することが難しく、より筋肉量が減衰していくという悪循環に陥ってしまう。近年、このような背景のもと、高齢者などのユーザを目的地まで誘導する歩行支援ロボットが提案されている。
特許文献１には、ユーザの入力に基づいて移動速度を算出し、ユーザの手を引いて目的地までユーザを案内する案内用移動ロボットが開示されている。
特開２０１０−２７１９１１号公報
特許文献１のロボットでは、より快適なユーザの歩行支援を行うという観点では、未だ改善の余地がある。
本開示は、前記課題を解決するもので、より快適なユーザの歩行支援を行うことができる歩行支援ロボット及び歩行支援方法を提供する。
本開示の一態様に係る歩行支援ロボットは、
ユーザの歩行を支援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荷重を検知する検知部と、
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、
ユーザの歩行を支援する支援モードを切り替えるモード切替部と、
を備え、
前記支援モードは、当該歩行支援ロボットが自律的に移動を行なって前記ユーザの歩行を誘導する第１モードと、前記検知部において検知した第１荷重に応じて、当該歩行支援ロボットが移動する第２モードと、を含み、
前記モード切替部は、当該歩行支援ロボットが前記第１モードで移動しているときに前記検知部において検知した第２荷重に基づいて、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替える。
本開示の一態様に係る歩行支援方法は、
自律的に移動を行なってユーザの歩行を誘導する第１モードと、ハンドル部にかかる第１荷重に応じて移動する第２モードと、を含む支援モードで動作する歩行支援ロボットを用いた歩行支援方法であって、
前記歩行支援ロボットが前記第１モードで移動しているとき、前記歩行支援ロボットのハンドル部にかかる第２荷重を、検知部によって検知するステップ、
検知した前記第２荷重に基づいて、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替えるステップ、
を含む。
以上のように、本開示の歩行支援ロボット及び歩行支援方法によれば、より快適なユーザの歩行支援を行うことができる。
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を示す制御ブロック図である。 図６は、本開示の実施の形態１における荷重傾向マップを示す図である。 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荷重傾向データの生成処理の例示的なフローチャートである。 図８は、ハンドル荷重の入力波形情報の一例である。 図９Ａは、誘導モードにおけるユーザの直進動作時のＦｚ方向の荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図９Ｂは、図９Ａに示すＦｚ方向の荷重データの周波数成分を示す図である。 図１０Ａは、誘導モードにおけるユーザの直進動作時のＭｙ方向の荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図１０Ｂは、図１０Ａに示すＭｙ方向の荷重データの周波数成分を示す図である。 図１１Ａは、誘導モードにおけるユーザの右方向旋回時におけるＦｚ方向の荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図１１Ｂは、図１１Ａに示すＦｚ方向における荷重データの周波数成分を示す図である。 図１２は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットの移動意図算出処理の例示的なフローチャートである。 図１３Ａは、手動モードにおけるユーザの直進動作時のＦｚ方向における荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図１３Ｂは、図１３Ａに示すＦｚ方向における荷重データの波形情報から揺らぎ周波数成分をフィルタリングした波形情報を示す図である。 図１４Ａは、手動モードにおけるユーザの直進動作時のＭｙ方向における荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図１４Ｂは、図１４Ａに示すＭｙ方向における荷重データの波形情報から揺らぎ周波数成分をフィルタリングした波形情報を示す図である。 図１５は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットの誘導／手動モード切替判定処理の例示的なフローチャートである。 図１６は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットの誘導経路算出処理の例示的なフローチャートである。 図１７は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットの駆動力算出処理の例示的なフローチャートである。 図１８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歩行支援の制御構成を示す別の制御ブロック図である。 図１９は、本開示の実施の形態１に係る歩行支援ロボットの誘導／手動モード切替判定処理の例示的なフローチャートである。 図２０は、本開示の実施の形態２における荷重傾向マップを示す図である。 図２１は、本開示の実施の形態２に係る歩行支援ロボットの荷重傾向データの生成処理の例示的なフローチャートである。 図２２は、本開示の実施の形態２に係る歩行支援ロボットの移動意図推定処理の例示的なフローチャートである。 図２３Ａは、ユーザの直進動作時のＭｚ方向における現在の荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図２３Ｂは、Ｍｚ方向における過去の荷重データの平均荷重値を示す図である。 図２３Ｃは、本開示の実施の形態２において、補正された荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図２４Ａは、ユーザの直進動作時のＭｚ方向における過去の荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図２４Ｂは、図２４Ａに示すＭｚ方向における過去の荷重データの平均荷重値を示す図である。 図２５Ａは、ユーザの直進動作時のＭｚ方向における現在の荷重データの波形情報の一例を示す図である。 図２５Ｂは、図２５Ａに示すＭｚ方向における現在の荷重データの平均荷重値を示す図である。 図２６は、本開示の実施の形態２において、補正された荷重データの波形情報の一例を示す図である。
（本開示に至った経緯）
近年、ユーザの歩行を支援するモードとして、歩行支援ロボットが自律的に移動することによりユーザを目的地まで誘導する誘導モードと、歩行支援ロボットがユーザの入力に基づいて移動する手動モードと、を有する歩行支援ロボットが開発されている。この歩行支援ロボットにおいて、誘導モードで動作しているときに、例えば、ユーザが誘導経路から外れて目的地とは別の場所に移動したい場合、ユーザは歩行支援ロボットの支援モードを誘導モードから手動モードに切り替える必要がある。
本発明者らは、ユーザが支援モードを容易に切り替えることができるように、歩行支援ロボットのハンドルにかかる荷重に基づいて、支援モードを誘導モードから手動モードに切り替えることを見出し、本開示に至った。歩行支援ロボットにおいて、ハンドルにかかる荷重に基づいて支援モードを切り替えるという点は、発明者が当該分野において新たに見出した知見である。
また、このような歩行支援ロボットにおいて、ユーザの歩行時にハンドルにかける荷重の傾向が、ユーザ毎に異なっている。例えば、身体能力の低い高齢者は、身体の重心が安定せずに左右に揺れている場合がある。この場合、左右方向のハンドル荷重の値が大きくなるため、歩行支援ロボットは、ユーザが左方向又は右方向に移動しようとしていると判断する場合がある。このため、歩行支援ロボットは、ユーザが誘導経路から外れて移動しようとしていると判断し、支援モードを誘導モードから手動モードに切り替えてしまう。その結果、ユーザは目的地まで誘導してもらいたいと思っているにも関わらず、歩行支援ロボットが手動モードに切り替わってしまう。このように、ハンドル荷重に基づく支援モードの切替においては、ユーザ毎にハンドルにかける荷重の傾向が異なるため、適切な支援モードの切替が困難である。
そこで、本発明者らは、過去に取得したユーザの荷重データに基づいて、誘導モードのときにハンドルにかかる荷重の値を補正することによって、支援モードの切替の判断を行うことを見出し、本開示に至った。
本開示の一態様に係る歩行支援ロボットは、
ユーザの歩行を支援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荷重を検知する検知部と、
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、
ユーザの歩行を支援する支援モードを切り替えるモード切替部と、
を備え、
前記支援モードは、当該歩行支援ロボットが自律的に移動を行なって前記ユーザの歩行を誘導する第１モードと、前記検知部において検知した第１荷重に応じて、当該歩行支援ロボットが移動する第２モードと、を含み、
前記モード切替部は、当該歩行支援ロボットが前記第１モードで移動しているときに前記検知部において検知した第２荷重に基づいて、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替える。
このような構成により、より快適なユーザの歩行支援を行うことができる。
当該歩行支援ロボットの移動中に取得した前記ハンドル部にかかった過去の荷重データに基づいて、前記ハンドル部にかかる荷重の傾向を示す荷重傾向データを生成する荷重傾向データ生成部と、
前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正する荷重補正部と、
を備え、
前記モード切替部は、前記荷重補正部で補正された前記第２荷重の値に基づいて、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替えてもよい。
このような構成により、荷重傾向データに基づいて荷重の値を補正することができるため、ユーザの身体能力に応じた快適な歩行支援を行うことができる。
前記モード切替部は、前記荷重補正部で補正された前記第２荷重の値が所定の閾値より大きい場合、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替えてもよい。
このような構成により、荷重傾向データに基づいて荷重の値を補正することができるため、更にユーザの身体能力に応じた快適な歩行支援を行うことができる。
前記荷重傾向データ生成部は、当該歩行支援ロボットの移動動作毎の荷重傾向データを生成し、
前記荷重補正部は、前記第２荷重が検知された際の当該歩行支援ロボットの移動動作に対応する前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正してもよい。
このような構成により、移動動作毎に荷重傾向データを生成することができるため、より正確にユーザの荷重傾向を把握することができる。これにより、更に、ユーザの歩行を快適に支援することができる。
前記移動動作は、当該歩行支援ロボットの直進動作、後退動作、左右旋回動作を含んでもよい。
このような構成により、歩行支援ロボットの移動動作毎に荷重傾向データを生成することができるため、ユーザの歩行をより快適に支援することができる。
前記荷重補正部は、当該歩行支援ロボットの移動動作に対応する前記荷重傾向データが所定の閾値以上になった場合、前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正してもよい。
このような構成により、歩行支援ロボットの移動動作に対応する荷重傾向データが所定の閾値以上になった場合に、荷重の値を補正することができるため、ユーザの歩行をより快適に支援することができる。
前記荷重傾向データ生成部は、当該歩行支援ロボットの支援モード毎の荷重傾向データを生成し、
前記荷重補正部は、前記第２荷重が検知された際の当該歩行支援ロボットの支援モードに対応する前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正してもよい。
このような構成により、支援モード毎に荷重傾向データを生成し、支援モード毎のユーザの荷重傾向に基づいて荷重を補正することができる。これにより、更に、ユーザの歩行を快適に支援することができる。
前記荷重傾向データは、前記過去の荷重データから算出された揺らぎの周波数であり、
前記荷重補正部は、前記第２荷重から前記揺らぎの周波数成分をフィルタリングすることによって前記第２荷重の値を補正してもよい。
このような構成により、荷重傾向データとして揺らぎ周波数を用いることによって、凹凸の小さい揺らぎから凹凸の大きい揺らぎまで広い範囲でユーザの荷重傾向データを取得して荷重の値を補正することができる。そのため、ユーザの身体能力に応じたより快適な歩行支援を行うことができる。
前記荷重傾向データは、前記過去の荷重データから算出された平均荷重値であり、
前記荷重補正部は、前記平均荷重値に基づいて前記荷重の値を補正してもよい。
このような構成により、荷重傾向データとして平均荷重値を用いることによって、ユーザ毎の定常的に加わる荷重を荷重傾向データとして取得して荷重の値を補正することができるため、ユーザの身体能力に応じたより快適な歩行支援を行うことができる。
前記荷重補正部は、前記検知部で検知された荷重から前記平均荷重値を減算することによって前記荷重の値を補正してもよい。
このような構成により、検知部で検知された荷重から平均荷重値を減算することで、ユーザ毎の定常的に加わる荷重を減らすことができるため、より快適なユーザの歩行支援を行うことができる。
前記モード切替部は、当該歩行支援ロボットの使用状況に応じて、前記所定の閾値を変更してもよい。
このような構成により、歩行支援ロボットの使用状況に応じて支援モードの切替を行うことができるため、ユーザの身体能力に応じた快適な歩行支援を行うことができる。
前記使用状況は、当該歩行支援ロボットが使用される場所、時間のいずれかを含んでもよい。
このような構成により、よりユーザの身体能力に応じた快適な歩行支援を行うことができる。
前記荷重傾向データは、当該歩行支援ロボットの移動動作毎に生成され、
前記荷重補正部は、前記第２荷重が検知された際の当該歩行支援ロボットの移動動作に対応する前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正してもよい。
当該歩行支援ロボットが前記第１モードで前記ユーザを誘導するための誘導経路を示す経路情報を格納する記憶部、を備え、
前記荷重傾向データ生成部は、前記記憶部に格納された前記経路情報が示す前記誘導経路毎に前記荷重傾向データを生成し、
前記荷重補正部は、前記第２荷重が検知された際に当該歩行支援ロボットが移動している前記誘導経路に対応する前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正してもよい。
このような構成により、誘導経路毎にユーザの荷重傾向データを生成することができるため、ユーザの歩行をより快適に支援することができる。
前記第１モードにおける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、
前記第２荷重の値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、
前記モード切替部は、前記誘導意図算出部で算出された前記誘導意図と、前記ユーザ移動意図推定部で推定されたユーザ移動意図と、の差分に基づいて、前記支援モードの切替を行ってもよい。
このような構成により、ユーザ移動意図と歩行支援ロボットの誘導意図との差分に基づいて、支援モードの切替を行うことができるため、ユーザの意図を把握し易い。これにより、更に、ユーザの歩行を快適に支援することができる。
前記検知部は、前記ハンドル部にかかる複数の軸方向の荷重を検知し、
前記荷重傾向データは、前記複数の軸方向それぞれにおける荷重の傾向を示してもよい。
このような構成により、複数の軸方向にかかる荷重を検知することにより、ハンドル荷重にかかる荷重をより正確に検知することができる。このため、ユーザの荷重傾向をより正確に把握することができる。
本開示の一態様に係る歩行支援方法は、
自律的に移動を行なってユーザの歩行を誘導する第１モードと、ハンドル部にかかる第１荷重に応じて移動する第２モードと、を含む支援モードで動作する歩行支援ロボットを用いた歩行支援方法であって、
前記歩行支援ロボットが前記第１モードで移動しているとき、前記歩行支援ロボットのハンドル部にかかる第２荷重を、検知部によって検知するステップ、
検知した前記第２荷重に基づいて、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替えるステップ、
を含む。
このような構成により、より快適なユーザの歩行支援を行うことができる。
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、荷重傾向データ生成部１５と、モード切替部１６と、を備える。
ロボット１は、ユーザの歩行を支援する支援モードとして、ユーザを誘導経路に沿って目的地まで誘導する誘導モード（第１モード）と、ユーザの入力に基づいて移動する手動モード（第２モード）とを有する。なお、本明細書において、誘導経路とは、出発地から目的地までの経路を意味する。
誘導モードとは、ロボット１が自律的に移動を行ってユーザの歩行を誘導するモードである。即ち、誘導モードにおいては、ロボット１がユーザの手をひいて、誘導経路に沿ってユーザを目的地まで誘導する。
手動モードとは、ロボット１がユーザの入力に基づいて移動するモードである。即ち、手動モードでは、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にかかる荷重であり、検知部１３によって検知される。
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にかける荷重（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。手動モード時において、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、手動モード時において、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、手動モード時における移動装置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。
なお、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。
誘導モード時において、移動装置１４は、誘導経路に沿って本体部１１を自律的に移動させる。具体的には、移動装置１４は、誘導モード時において、誘導経路に沿ってユーザを目的地まで誘導するように本体部１１を移動させる。実施の形態１では、誘導モード時において、移動装置１４は、ユーザが入力するハンドル荷重に応じて移動速度を制御している。また、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。例えば、±αの値は、固定値、ユーザ毎に設定された値、ユーザが入力した値、誘導モード時における移動速度が手動モード時における移動速度と同等の速度になるように設定された値、又は誘導モードにおける移動速度が手動モード時における移動速度から加速又は減速した速度になるように設定された値であってもよい。実施の形態１では、誘導モードにおける移動速度を算出するために用いるハンドル荷重は、誘導方向と同じ方向の荷重である。また、誘導モードにおける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。あるいは、誘導モードにおける移動速度を算出するために用いるハンドル荷重は、誘導方向と同じ方向の荷重、前方向（Ｆｙ＋）の荷重、及び下方向（Ｆｚ−）の荷重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である車輪１７と、車輪１７を駆動制御する駆動部１８と、を備える。
車輪１７は、本体部１１を自立させた状態で支持し、駆動部１８により回転駆動されることにより、自立させた姿勢を保った状態で、例えば、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２つの車輪１７を用いた移動機構を備える場合を例としたが、車輪以外の回転体（走行ベルト、ローラなど）が用いられるような場合であってもよい。
駆動部１８は、荷重補正部１９と、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。
荷重補正部１９は、ユーザの荷重傾向に基づいて、検知部１３で検知されたハンドル荷重を補正する。具体的には、荷重補正部１９は、荷重傾向データ生成部１５で生成された荷重傾向データに基づいて、検知部１３で検知されたハンドル荷重の値を補正する。実施の形態１では、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う。また、荷重補正部１９は、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。
ユーザ移動意図推定部２０は、荷重補正部１９で補正されたハンドル荷重（以下、「補正ハンドル荷重」と称する）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、各移動方向における補正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方向における補正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方向における補正ハンドル荷重の値に基づいて旋回速度を推定し、Ｍｙ方向における補正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。
駆動力算出部２１は、手動モード及び誘導モードのそれぞれのモードにおける駆動力を算出する。手動モードでは、駆動力算出部２１は、補正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、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１７の回転量が均等になるように駆動力を算出する。ユーザの移動意図が右旋回動作である場合、２つの車輪１７のうち右側の車輪１７の回転量を左側の車輪１７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、ユーザの移動速度に応じて、駆動力の大きさを算出する。誘導モードでは、駆動力算出部２１は、モード切替部１６で算出されたロボット１の誘導意図、即ちロボット１が自律的に移動してユーザを誘導する誘導方向及び誘導速度に基づいて駆動力を算出する。誘導意図に基づく駆動力の算出は、ユーザ移動意図に基づく駆動力の算出と同様であるため、説明を省略する。
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１７の回転量の情報を取得し、駆動力算出部２１及びユーザ荷重傾向抽出部３０に車輪１７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１７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１７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１７を回転駆動している。
荷重傾向データ生成部１５は、過去に検知したハンドル荷重の情報に基づいて、ユーザの荷重傾向データを生成する。荷重傾向データとは、所定の動作におけるユーザのハンドル荷重の傾向を示すデータである。所定の動作とは、例えば、直進動作、後退動作、及び旋回動作等を意味する。例えば、腰の曲がったユーザは、ハンドル部１２を把持した場合、ロボット１に寄りかかってしまうため、ロボット１が移動する道の歩行面に対して鉛直下方向へのハンドル荷重、即ちＦｚ＋の力が大きくなる傾向がある。また、左右に揺れて歩行するユーザは、ハンドル部１２を把持した場合、前進動作を行っているにも関わらず、左右方向へのハンドル荷重、即ちＭｙのモーメントが大きくなる傾向がある。このように、荷重傾向データ生成部１５では、所定の動作毎のユーザの荷重傾向を過去の荷重データから生成している。
荷重傾向データ生成部１５は、誘導モードにおける過去の荷重データ及び手動モードにおける過去の荷重データに基づいて、それぞれの支援モード毎に荷重傾向データを生成している。実施の形態１では、荷重傾向データ生成部１５は、誘導モードにおける過去の荷重傾向データに基づいて、誘導モード時における荷重傾向データを生成している。誘導モードにおける過去の荷重傾向データは、ユーザがロボット１により誘導されているときの荷重データであるため、ユーザが意図的にハンドルに荷重をかけていない。したがって、誘導モードにおける過去の荷重傾向データからユーザの荷重傾向を把握しやすいというメリットがある。なお、誘導モードにおける荷重傾向データは、誘導モードにおける過去の荷重データ及び手動モードにおける過去の荷重データに基づいて生成されてもよい。あるいは、誘導モード時における荷重傾向データは、手動モードにおける過去の荷重傾向データに基づいて生成されてもよい。
モード切替部１６は、ロボット１が誘導モードで移動しているときに、検知部１３で検知したハンドル荷重に基づいて、支援モードを誘導モードから手動モードへ切り替える。例えば、誘導モードにおいて、ロボット１がユーザを直進方向（Ｆｙ＋方向）へ誘導しているとき、検知部１３で右旋回方向（Ｍｚ＋方向）へのハンドル荷重を検知する。このとき、右旋回方向へのハンドル荷重の値が所定の閾値より大きい場合、ロボット１はユーザが誘導経路から外れて右旋回を行おうとしていると判断し、支援モードを誘導モードから手動モードに切り替える。なお、ロボット１において、支援モードの切替判定を行うために用いるハンドル荷重は、過去の荷重データに基づいて補正されたハンドル荷重である。ハンドル荷重の補正については、後述する。
［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。
モード切替部１６の詳細について説明する。
図４に示すように、モード切替部１６は、自己位置推定部２４と、誘導意図算出部２５と、誘導／手動モード切替判定部２６と、を備える。
自己位置推定部２４は、ロボット１の自己位置を推定する。自己位置推定部２４は、例えば、外界センサを用いてロボット１の自己位置を推定する。
誘導意図算出部２５は、誘導モードにおけるロボット１の誘導意図を算出する。誘導意図とは、ロボット１が自律的に移動を行ってユーザを誘導する誘導方向及び誘導速度を含む。誘導意図算出部２５は、ユーザが入力した行き先情報と、自己位置推定部２４で推定された自己位置情報と、ロボット１に格納された地図情報とに基づいて、誘導経路（出発地から目的地までの経路）を算出し、ロボット１の誘導意図（誘導方向、誘導速度）を算出する。
誘導／手動モード切替判定部２６は、誘導モードにおいて、検知されたハンドル荷重に基づいて、支援モードを誘導モードから手動モードに切り替えるか否かを判定する。具体的には、誘導／手動モード切替判定部２６は、誘導モードにおいて、荷重補正部１９で補正されたハンドル荷重の値が所定の閾値より大きい場合に、支援モードを誘導モードから手動モードへの切替を行うことを判定する。
次に、歩行支援ロボットの制御について説明する。
図４に示すように、検知部１３は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重を検知する。検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報は、荷重補正部１９に送信される。また、荷重補正部１９は、現在の支援モードが誘導モードであるか手動モードであるかを示す誘導／手動モードの情報を、誘導／手動モード切替判定部２６から取得する。荷重補正部１９は、現在の支援モードの情報と荷重傾向データ生成部１５で生成された荷重傾向データとに基づいて、検知部１３で検知されたハンドル荷重の値を補正する。
ロボット１が手動モードで動作している場合、補正されたハンドル荷重（補正ハンドル荷重）の情報は、ユーザ移動意図推定部２０に送信される。ユーザ移動意図推定部２０は、補正ハンドル荷重の情報に基づいて、ユーザの移動意図（移動方向及び移動速度）を推定する。推定されたユーザの移動意図の情報は、駆動力算出部２１へ送信される。
ロボット１が誘導モードで動作している場合、補正ハンドル荷重の情報は、誘導／手動モード切替判定部２６に送信される。誘導／手動モード切替判定部２６は、補正ハンドル荷重の情報に基づいて、支援モードを誘導モードから手動モードに切り替えるか否かの判定を行う。
誘導／手動モード切替判定部２６において、支援モードを手動モードに切り替えた場合、ユーザ移動意図推定部２０で推定されたユーザ移動意図の情報が、駆動力算出部２１に送信される。駆動力算出部２１は、推定されたユーザの移動意図の情報に基づいて、駆動力を算出する。
一方、誘導／手動モード切替判定部２６において、誘導モードを維持した場合、誘導意図算出部２５で算出されたロボット１の誘導意図の情報が、駆動力算出部２１に送信される。駆動力算出部２１は、算出された誘導意図の情報に基づいて、駆動力を算出する。
なお、誘導意図の情報は、ユーザにより入力される行き先情報と、自己位置推定部２４により推定された自己位置情報と、地図情報とに基づいて誘導意図算出部２５によって算出される。
算出された駆動力の情報は、アクチュエータ制御部２２に送信される。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。アクチュエータ２３は、アクチュエータ制御部２２に駆動制御されることによって、車輪１７を回転駆動し、本体部１１を移動させる。
また、図４に示すように、検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報は、荷重傾向データ生成部１５にも送信される。検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報は、荷重傾向データを生成及び更新するためにも使用される。実施の形態１では、荷重傾向データ生成部１５は、誘導モード及び手動モードのそれぞれの支援モードにおいて荷重傾向データを生成している。
ロボット１の歩行支援の詳細な制御について、図５を用いて説明する。図５は、ロボット１の歩行支援の詳細な制御構成を示す制御ブロック図である。
図５に示すように、ロボット１は、外界情報を取得する外界センサ２７と、行き先情報を入力するインタラクション部２８と、地図情報を記憶する記憶部２９と、を備える。
外界センサ２７は、外界情報を取得するセンサである。外界センサ２７は、例えば、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、もしくはこれらの組合せによって構成され得る。外界センサ２７で取得された情報は、自己位置推定部２４に送信され、ロボット１の自己位置を推定するために使用される。
インタラクション部２８は、ロボット１の誘導モードにおいて、ユーザが誘導して欲しい行き先情報を入力する部分である。インタラクション部２８は、例えば、音声入力、タッチパネルなどで構成され得る。インタラクション部２８で入力された行き先情報は、誘導意図算出部２５に送信され、誘導経路及び誘導意図を算出するために使用される。なお、行き先情報とは、例えば、目的地、到着時間、誘導経路、及び目的（例えば、食事、就寝など）などを含む。
記憶部２９は、地図情報を記憶する部分である。記憶部２９は、誘導モードにおいてユーザを誘導するための誘導経路を示す経路情報を格納している。記憶部２９に記憶されている地図情報は、予め入力されていてもよいし、外界センサ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。記憶部２９に記憶されている地図情報は、誘導意図算出部２５に送信され、誘導意図を算出するために使用される。また、記憶部２９に記憶されている地図情報は、荷重傾向データ生成部１５へ送信される。
誘導モードに設定する場合のモード切替部１６の制御について説明する。
インタラクション部２８は、ユーザが入力した行き先情報を取得し、誘導意図算出部２５に行き先情報を送信する。次に、自己位置推定部２４が外界センサ２７から取得した外界情報に基づいて、ロボット１の自己位置を推定する。自己位置推定部２４は、推定した自己位置情報を誘導意図算出部２５に送信する。
誘導意図算出部２５は、記憶部２９から地図情報を読み出す。誘導意図算出部２５は、ユーザの入力した行き先情報と、ロボット１の自己位置情報と、記憶部２９から読み出された地図情報とに基づいて、誘導経路を算出し、且つ誘導意図（誘導方向及び誘導速度）を算出する。誘導意図算出部２５は、算出した誘導意図の情報を駆動力算出部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する。次に、算出された駆動力に基づいて、アクチュエータ制御部２２がアクチュエータ２３を制御することによって、回転体（車輪）１７を回転駆動する。
次に、荷重傾向データ生成部１５の詳細について説明する。
荷重傾向データ生成部１５は、ユーザの荷重傾向を抽出するユーザ荷重傾向抽出部３０と、ユーザの荷重傾向データを記憶した荷重傾向マップ３１と、を備える。
ユーザ荷重傾向抽出部３０は、ユーザの移動方向／誘導方向に対応するユーザの荷重傾向を抽出する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、ユーザの移動方向／誘導方向に対応するユーザの荷重傾向データを荷重傾向マップ３１から抽出する。例えば、手動モードにおいて、ユーザの移動方向が前方向前進である場合、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、荷重傾向マップ３１から手動モードにおける前方向直進に対応するユーザの荷重傾向を抽出する。あるいは、誘導モードにおいて、ロボット１の誘導方向が前方向直進である場合、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、荷重傾向マップ３１から誘導モードにおける前方向直進に対応するユーザの荷重傾向を抽出する。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、荷重傾向マップ３１から抽出した荷重傾向データを荷重補正部１９に送信する。
また、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報とアクチュエータ制御部２２で取得された車輪１７の回転量の情報とに基づいて、ユーザの荷重傾向データを生成する。生成された荷重傾向データは、荷重傾向マップ３１に送信される。これにより、荷重傾向マップ３１の荷重傾向データが更新される。実施の形態１では、荷重傾向データは、誘導モードと手動モードとにそれぞれ分けて生成される。
荷重傾向マップ３１は、支援モード毎のユーザ移動方向／誘導方向におけるユーザの荷重傾向データを記憶しているデータベースである。即ち、荷重傾向マップ３１は、誘導モード及び手動モードにおける前方向直進、後方向直進、右方向旋回などの移動動作毎に荷重傾向データを記憶している。図６は、荷重傾向マップ３１を示す。図６に示すように、実施の形態１では、荷重傾向マップ３１は、ユーザの荷重傾向データとして、歩行時の移動方向／誘導方向の揺らぎ周波数及び歩行時の重心の偏り方向の揺らぎ周波数を記憶している。また、荷重傾向マップ３１は、過去に算出した揺らぎ周波数のデータを記憶していてもよい。
図６には図示していないが、荷重傾向マップ３１は、ロボット１の使用場所、使用時間、及びユーザの体調などのデータを記憶していてもよい。また、荷重傾向マップ３１は、出発地、目的地、誘導経路、誘導時間などの過去のデータを記録していてもよい。これらのデータは、ハンドル荷重の補正の計算、又は誘導モードから手動モードに切り替える所定の閾値の設定などに使用されてもよい。
［荷重傾向データの生成］
荷重傾向データの生成について、図７を用いて説明する。図７は、荷重傾向データの生成処理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ＳＴ１において、検知部１３によりハンドル荷重を検知したか否かを判定する。ステップＳＴ１では、ユーザがハンドル部１２を把持しているか否かを判定している。検知部１３でハンドル荷重を検知した場合、ステップＳＴ２へ進む。検知部１３でハンドル荷重を検知しない場合、ステップＳＴ１を繰り返す。
ステップＳＴ２において、ユーザ荷重傾向抽出部３０が誘導／手動モード切替判定部２６から現在の支援モードの情報を取得する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、ロボット１の現在の支援モードが、誘導モードであるか手動モードであるかを判定する。
ステップＳＴ３において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、現在の支援モードの情報と、車輪１７の回転量の情報とに基づいてユーザの移動方向を推定する、又は誘導方向を算出する。具体的には、ステップＳＴ１でハンドル荷重の変化が検知されると、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、誘導／手動モード切替判定部２６から現在の支援モードの情報を取得する。これにより、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、現在の支援モードが誘導モードであるか、手動モードであるかを判定する。次に、アクチュエータ制御部２２が車輪１７の回転量の情報を取得する。アクチュエータ制御部２２で取得された回転量の情報は、ユーザ荷重傾向抽出部３０に送信される。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、車輪１７の回転量の情報、即ち車輪の回転方向及び回転数に基づいて、手動モードであればユーザの移動方向を推定し、誘導モードであれば誘導方向を算出する。
実施の形態１では、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、左右に配置される２つの車輪１７の回転量に基づいて、ユーザの移動方向を推定する。例えば、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、右側の車輪１７の回転量が左側の車輪１７の回転量よりも多い場合、ユーザが左方向に旋回していると推定してもよい。また、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、左右の車輪１７の回転数が同じであり、前方向に回転している場合、ロボット１が直進動作を行っていると推定してもよい。なお、誘導方向については、誘導意図算出部２５又は自己位置推定部２４から算出してもよい。
ステップＳＴ４において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、推定したユーザの移動方向／算出した誘導方向におけるハンドル荷重の波形情報を取得する。ユーザの移動方向におけるハンドル荷重の波形情報とは、特に限定されないが、例えば、ユーザの移動方向がＦｙ＋方向である場合、Ｆｚ方向のハンドル荷重の波形情報又はＭｙ方向のモーメントの波形情報などであってもよい。
ステップＳＴ５において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、取得したハンドル荷重の波形情報と、過去のハンドル荷重の波形情報とを合算する。例えば、過去の波形情報は、荷重傾向マップ３１に記憶されている。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、荷重傾向マップ３１から過去の波形情報を読み出し、取得した現在の波形情報を過去の波形情報に加算する。図８は、ハンドル荷重の入力波形情報の一例を示す。図８に示すように、これまでに検知したハンドル荷重の波形情報が、荷重傾向マップ３１に格納される。
ステップＳＴ６において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、合算した波形情報に基づいて揺らぎ周波数を算出する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、推定したユーザの移動方向／算出した誘導方向におけるハンドル荷重の周波数解析を行うことにより、揺らぎ周波数を算出する。
一例として、誘導モードにおいて身体能力の低いユーザが前方向に誘導されている場合の揺らぎ周波数の算出について説明する。図９Ａは、誘導モードにおいてユーザの直進動作時のＦｚ方向における荷重データの波形情報の一例を示す。図９Ｂは、図９Ａに示すＦｚ方向の荷重データの周波数成分を示す。図１０Ａは、誘導モードにおいてユーザの直進動作時のＭｙ方向における荷重データの波形情報の一例を示す。図１０Ｂは、図１０Ａに示すＭｙ方向における荷重データの周波数成分を示す。なお、図９Ａは３歩分の荷重データの波形であるが、実際は１０数歩分の荷重データの波形に対し周波数解析するものである。
身体能力の低いユーザは、左右に揺れながら歩行するため、ロボット１が一定の速度で前方向に直進移動していても、ハンドル荷重が安定しない。そのため、図９Ａに示すように、ロボット１の高さ方向、即ちＦｚ方向における荷重データの波形情報に揺らぎが生じる。揺らぎとは、波形情報が変動して安定していない成分を意味し、具体的には、荷重データの平均値からの変動を意味する。
この場合、ユーザは前方向直進を意図しているにもかかわらず、ロボット１が左右方向に移動するため、ユーザは細かく進行方向を左右に調整しながら歩行することになる。実施の形態１では、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、左右に揺れながら歩行するユーザであると推定し、ハンドル荷重を補正するために、荷重の揺らぎ成分を荷重傾向データとして使用する。以下、ユーザ荷重傾向抽出部３０の処理の例について説明する。
ユーザ荷重傾向抽出部３０は、図９Ａに示すＦｚ方向における荷重データの波形情報に対して周波数解析を行い、図９Ｂに示すような荷重データの周波数成分を算出する。これにより、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、誘導モードにおいてユーザが前方向直進している時、図９Ｂに示すように、Ｆｚ方向に２Ｈｚの揺らぎ周波数があることを特定することができる。
また、図１０Ａに示すように、身体能力の低いユーザのＭｙ方向における荷重データの波形情報にも揺らぎが生じる。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、図１０Ａに示すＭｙ方向における荷重データに対して周波数解析を行い、図１０Ｂに示すような荷重データの周波数成分を算出する。これにより、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、誘導モードにおいてユーザが前方向に誘導されている時、図１０Ｂに示すように、Ｍｙ方向に２Ｈｚの揺らぎ周波数があることを特定することができる。
別の例として、身体能力の低いユーザの右方向旋回時における揺らぎ周波数の算出について説明する。図１１Ａは、誘導モードにおいてユーザの右方向旋回時のＦｚ方向における荷重データの波形情報の一例を示す。図１１Ｂは、図１１Ａに示すＦｚ方向における荷重データの周波数成分を示す。
図１１Ａに示すように、誘導モードにおいて身体能力の低いユーザが右方向に旋回しているときも、Ｆｚ方向における荷重データの波形情報に揺らぎが生じている。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、図１１Ａに示すＦｚ方向における荷重データに対して周波数解析を行い、図１１Ｂに示すような荷重データの周波数成分を算出する。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、誘導モードにおいてユーザが右方向旋回をしている時、図１１Ｂに示すように、Ｆｚ方向に６Ｈｚの揺らぎ周波数があることを特定することができる。
このように、ステップＳＴ６において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、推定したユーザの移動方向／算出した誘導方向における合算したハンドル荷重の波形情報から揺らぎ周波数を算出する。
図７に戻って、ステップＳＴ７において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、ステップＳＴ６で算出した揺らぎ周波数を荷重傾向データとして設定する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、荷重傾向マップ３１のユーザの荷重傾向データをステップＳＴ６で算出した揺らぎ周波数に更新する。
このように、実施の形態１では、ステップＳＴ１〜ＳＴ７の処理を行うことによって、ユーザのハンドル荷重の揺らぎ周波数を算出し、揺らぎ周波数を荷重傾向データとして使用することができる。また、実施の形態１では、移動動作毎に荷重傾向データの生成を行うことができる。
なお、ステップＳＴ５及びＳＴ６において、取得したハンドル荷重の波形情報と、過去のハンドル荷重の波形情報とを合算した波形情報に基づいて算出された揺らぎ周波数を荷重傾向データとして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、過去の波形情報に基づいて算出された揺らぎ周波数に、取得したハンドル荷重の波形情報に基づいて算出された揺らぎ周波数を加算した後、平均計算を行い、算出された揺らぎ周波数の平均値を荷重傾向データとして使用してもよい。また、取得したハンドル荷重の波形情報から算出した揺らぎ周波数と、過去の揺らぎ周波数と、に基づいて揺らぎ周波数の中央値又は最頻値を算出し、揺らぎ周波数の中央値又は最頻値を荷重傾向データとして使用してもよい。また、揺らぎ周波数の平均値、中央値、及び最頻値を組み合わせて、荷重傾向データとして使用してもよい。あるいは、直近で算出した揺らぎ周波数を荷重傾向データとして使用してもよい。上述した荷重傾向データは、状況や目的に応じて使い分けてもよい。例えば、荷重傾向マップ３１に記憶されている過去の揺らぎ周波数のデータが少ないユーザに対しては、直近で算出した揺らぎ周波数を荷重傾向データとして使用してもよい。反対に、荷重傾向マップ３１に記憶されている過去の揺らぎ周波数のデータが多いユーザに対しては、揺らぎ周波数の平均値、中央値、又は最頻値を荷重傾向データとして使用してもよい。
［ユーザの移動意図の推定］
ユーザの移動意図の推定について、図１２を用いて説明する。図１２は、ユーザの移動意図の推定処理の例示的なフローチャートを示す。
図１２に示すように、ステップＳＴ１１において、荷重補正部１９が、検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報を取得する。
ステップＳＴ１２において、ユーザ荷重傾向抽出部３０が、誘導／手動モード切替判定部２６から誘導／手動モードの情報を取得する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、誘導／手動モード切替判定部２６から現在の支援モードの情報を取得する。
ステップＳＴ１３において、現在の支援モードが手動モードであるか否かを判定する。ステップＳＴ１３では、ロボット１が誘導モードで動作している場合に、手動モードに切替するか否かの判定を行う。現在の支援モードが手動モードである場合、ステップＳＴ１３へ進む。現在の支援モードが手動モードでない場合、即ち誘導モードを維持する場合、ステップＳＴ１１へ戻る。なお、誘導モードから手動モードへの切替の判定処理については、後述する。
ステップＳＴ１４において、ユーザ荷重傾向抽出部３０が、荷重傾向マップ３１からユーザの荷重傾向データを取得する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０が、ユーザの現在の移動方向の対象となる揺らぎ周波数を荷重傾向マップ３１から取得する。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、揺らぎ周波数の情報を荷重傾向データとして荷重補正部１９へ送信する。なお、ユーザの現在の移動方向は、アクチュエータ制御部２２から車輪１７の回転量の情報を取得することによって推定することができる。
ステップＳＴ１５において、荷重補正部１９は、ステップＳＴ１１で取得したハンドル荷重から、ステップＳＴ１３で取得した揺らぎ周波数成分をフィルタリングする。これにより、荷重補正部１９は、検知部１３で検知したハンドル荷重の値を補正する。荷重補正部１９で得られた補正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。なお、荷重補正部１９は、誘導モード及び手動モードのうち少なくとも一方のモードにおける荷重傾向データを用いてハンドル荷重を補正してもよい。また、荷重補正部１９は、誘導モード及び手動モードの荷重傾向データを組み合わせてハンドル荷重を補正してもよい。
また、荷重補正部１９は、ロボット１の使用場所、使用時間、及びユーザの体調に基づいて、ハンドル荷重の値を補正してもよい。この場合、ユーザ荷重傾向抽出部３０が、荷重傾向マップ３１からロボット１の使用場所、使用時間、及びユーザの体調に関するデータを抽出し、これらのデータを荷重補正部１９へ送信する。例えば、荷重補正部１９は、ロボット１を廊下で使用する場合やユーザの体調が良い場合のハンドル荷重に比べて、ロボット１をリビングで使用する場合やユーザの体調が悪い場合のハンドル荷重を小さくなるようにハンドル荷重の補正を行ってもよい。
ステップＳＴ１６において、ユーザ移動意図推定部２０は、ステップＳＴ１５で取得した補正ハンドル荷重に基づいて、ユーザの移動意図を推定する。具体的には、ユーザ移動意図推定部２０は、補正ハンドル荷重のＦｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚ方向の力の大きさに基づいて、ユーザの移動方向及び移動速度を推定する。
このように、実施の形態１では、ステップＳＴ１１〜ＳＴ１６の処理を行うことによって、ユーザのハンドル荷重の波形情報から揺らぎ周波数成分をフィルタリングし、得られた補正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している。なお、誘導モードにおいて、ユーザの移動意図を推定してもよい。この場合、ステップＳＴ１３を省略してもよい。
実施の形態１において、フィルタリングとして、揺らぎ成分を全て除去するように揺らぎ部分に該当する周波数成分を全てカットするような補正を行ってもよいし、歩行時の荷重データに対して、揺らぎ成分の割合を減らすような補正を行ってもよい。
また、荷重補正部１９は、ユーザの荷重傾向データだけで補正をするのではなく、ユーザの荷重傾向データと、複数ユーザの平均の荷重傾向データとを比較し、差分部分を低減するように補正の割合を変化させてもよい。複数ユーザの平均の算出方法としては、年代、性別、場所、歩行能力(歩行速度、歩行率、歩幅、立位姿勢、左右の揺れ)等の組み合わせで分類されたグループ毎に作成してもよい。
一例として、身体能力の低いユーザの移動意図の推定処理について説明する。図１３Ａは、手動モードにおけるユーザの直進動作時のＦｚ方向における荷重データの波形情報の一例を示す。図１３Ｂは、図１３Ａに示すＦｚ方向における荷重データの波形情報から揺らぎ周波数成分をフィルタリングした波形情報を示す。図１４Ａは、手動モードにおけるユーザの直進動作時のＭｙ方向における荷重データの波形情報の一例を示す。図１４Ｂは、図１４Ａに示すＭｙ方向における荷重データの波形情報から揺らぎ周波数成分をフィルタリングした波形情報を示す。なお、図１３Ａ及び図１４Ａに示す波形情報は、ステップＳＴ１１で取得したハンドル荷重の波形情報である。図１３Ｂ及び図１４Ｂに示す波形情報は、ステップＳＴ１４で揺らぎ周波数成分をフィルタリングして得られた補正ハンドル荷重の波形情報である。
図１３Ａに示すように、身体能力の低いユーザは、歩行が安定しないため、直進動作時のＦｚ方向における荷重データの波形情報に揺らぎが生じている。即ち、ユーザの直進動作時において、検知部１３で検知されるＦｚ方向におけるハンドル荷重の値は、変動している。荷重補正部１９は、検知部１３で取得したＦｚ方向のハンドル荷重の波形情報から、揺らぎ周波数成分をフィルタリングする。これにより、図１３Ｂに示すように、直進動作時のＦｚ方向におけるハンドル荷重の波形情報の揺らぎをカットすることができる。こえにより、ユーザ移動意図推定部２０は、この補正されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの移動意図が直進動作であることを容易に推定することができる。
また、図１４Ａに示すように、手動モードにおける身体能力の低いユーザの直進動作時のＭｙ方向における荷重データの波形情報にも揺らぎが生じている。即ち、ユーザの直進動作時において、検知部１３で検知されるＭｙ方向におけるハンドル荷重の値は、変動している。荷重補正部１９は、検知部１３で取得したＭｙ方向のハンドル荷重の波形情報から、揺らぎ周波数成分をフィルタリングする。これにより、図１４Ｂに示すように、手動モードにおける直進動作時のＭｙ方向におけるハンドル荷重の波形情報の揺らぎをカットすることができる。これにより、ユーザ移動意図推定部２０は、この補正されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの移動意図が直進動作であることを容易に推定することができる。
また、ユーザ移動意図推定部２０は、旋回時における旋回半径を推定してもよい。例えば、足腰の弱いユーザに対しては、旋回半径を通常よりも大きくとることによって、ロボット１が緩やかに旋回してもよい。反対に、足腰の強いユーザに対しては、旋回半径を通常よりも小さくして急旋回してもよい。旋回半径の推定は、例えば、補正ハンドル荷重の値から推定する。
また、ユーザ移動意図推定部２０は、アクチュエータ制御部２２から車輪１７の回転量の情報を取得し、回転量の情報と補正ハンドル荷重の情報とに基づいて、ユーザの移動意図を推定してもよい。
［誘導／手動モード切替判定処理］
ロボット１の誘導／手動モード切替判定処理について、図１５を用いて説明する。図１５は、誘導／手動モード切替判定処理の例示的なフローチャートを示す。
図１５に示すように、ステップＳＴ２１において、誘導／手動モード切替判定部２６は、誘導意図算出部２５から誘導経路を取得したか否かを判定する。具体的には、誘導／手動モード切替判定部２６は、ロボット１が誘導経路上に位置しているかを判定する。誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得した場合、ステップＳＴ２２へ進む。誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得していない場合、ステップＳＴ２５へ進み、手動モードに切り替える。即ち、誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得していない場合、ロボット１が誘導経路に沿ってユーザを目的地に誘導していないと判断し、手動モードに切り替える。
ステップＳＴ２２において、検知部１３がハンドル荷重情報を取得する。
ステップＳＴ２３において、荷重補正部１９が、検知部１３で取得したハンドル荷重の値を補正する。ハンドル荷重の補正は、ステップＳＴ２４とステップＳＴ２５とを行う。
ステップＳＴ２４において、ユーザ荷重傾向抽出部３０が、現在の誘導方向の対象となる揺らぎ周波数を荷重傾向マップ３１から取得する。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、揺らぎ周波数の情報を荷重傾向データとして荷重補正部１９へ送信する。なお、現在の誘導方向は、アクチュエータ制御部２２から車輪１７の回転量の情報を取得することによって推定することができる。
ステップＳＴ２５において、荷重補正部１９は、ステップＳＴ２２で取得したハンドル荷重から、ステップＳＴ２４で取得した揺らぎ周波数成分をフィルタリングする。これにより、荷重補正部１９は、検知部１３で検知したハンドル荷重の値を補正する。荷重補正部１９で得られた補正ハンドル荷重の情報は、誘導／手動モード切替判定部２６に送信される。
また、荷重補正部１９は、ロボット１の使用場所、使用時間、及びユーザの体調に基づいて、ハンドル荷重の値を補正してもよい。この場合、ユーザ荷重傾向抽出部３０が、荷重傾向マップ３１からロボット１の使用場所、使用時間、及びユーザの体調に関するデータを抽出し、これらのデータを荷重補正部１９へ送信する。例えば、荷重補正部１９は、ロボット１を廊下で使用する場合やユーザの体調が良い場合のハンドル荷重に比べて、ロボット１をリビングで使用する場合やユーザの体調が悪い場合のハンドル荷重を小さくなるようにハンドル荷重の補正を行ってもよい。
ステップＳＴ２６において、誘導／手動モード切替判定部２６は、ステップＳＴ２３で補正したハンドル荷重の値が所定の閾値より大きいか否かを判定する。補正したハンドル荷重の値が所定の閾値より大きい場合、ステップＳＴ２７へ進み、支援モードを誘導モードから支援モードに切り替える。一方、補正したハンドル荷重の値が所定の閾値以下の場合、ステップＳＴ２８へ進み、誘導モードを維持する。
また、支援モード切替のための所定の閾値は、ロボット１の使用状況、使用時間、使用場所に応じて変更してもよい。例えば、ユーザが誘導モードを利用して廊下を移動しているとき、ユーザがトイレに頻繁に寄る傾向がある場合、廊下における所定の閾値を低くしておくことで、手動モードに容易に切り替え可能にしてもよい。また、誘導に従いやすいユーザの所定の閾値を低くし、誘導に従いにくいユーザの所定の閾値を高くしてもよい。
なお、ステップＳＴ２６においては、補正ハンドル荷重の値が所定の閾値より大きい状態が所定の時間継続している場合に支援モードの切替を行ってもよい。このような構成により支援モードの切替をより適切に行うことができる。例えば、ユーザが意図せずに瞬間的にハンドルに荷重をかけた場合に、誘導モードを維持することができる。
［ロボットの誘導経路及び誘導意図の算出］
ロボット１の誘導経路及び誘導意図の算出について、図１６を用いて説明する。図１６は、ロボット１の誘導経路の算出処理の例示的なフローチャートを示す。
図１６に示すように、ステップＳＴ３１において、誘導意図算出部２５は、インタラクション部２８から、ユーザの行き先情報を取得したか否かを判定する。具合的には、誘導意図算出部２５は、ユーザが行き先情報をインタラクション部２８に入力したか否かを判定する。誘導意図算出部２５が行き先情報を取得した場合、ステップＳＴ３２へ進む。誘導意図算出部２５が行き先情報を取得していない場合、ステップＳＴ３１を繰り返す。
ステップＳＴ３２において、誘導意図算出部２５は、自己位置推定部２４から、ロボット１の自己位置情報を取得したか否かを判定する。誘導意図算出部２５が自己位置情報を取得した場合、ステップＳＴ３３へ進む。誘導意図算出部２５が自己位置情報を取得していない場合、ステップＳＴ３２を繰り返す。
ステップＳＴ３３において、誘導意図算出部２５は、ステップＳＴ３１で取得した行き先情報と、ステップＳＴ３２で取得した自己位置情報と、記憶部２９に格納された地図情報とに基づいて、誘導経路（出発地から目的地までの経路）を算出し、誘導意図（誘導方向、誘導速度）を算出する。
［駆動力の算出］
駆動力の算出について、図１７を用いて説明する。図１７は、駆動力の算出処理の例示的なフローチャートを示す。
図１７に示すように、ステップＳＴ４１において、駆動力算出部２１は、誘導／手動モード切替判定部２６から誘導／手動モード情報を取得する。
ステップＳＴ４２において、駆動力算出部２１は、ロボット１の支援モードが誘導モードであるか否かを判定する。支援モードが誘導モードである場合、ステップＳＴ４３へ進む。一方、支援モードが誘導モードではない場合、即ち手動モードである場合、ステップＳＴ４６へ進む。
ステップＳＴ４３において、駆動力算出部２１は、誘導意図算出部２５から誘導意図の情報を取得する。
ステップＳＴ４４において、駆動力算出部２１は、アクチュエータ制御部２２から車輪１７の回転量の情報を取得する。
ステップＳＴ４５において、駆動力算出部２１は、ステップＳＴ４３で取得した誘導意図の情報と車輪１７の回転量の情報とに基づいて駆動力を算出する。具体的には、駆動力算出部２１は、車輪１７の回転量の情報から算出された現在の移動方向及び移動速度と、誘導意図の情報から推定された誘導方向及び誘導速度との差分に基づき、車輪１７の回転量を算出する。
ステップＳＴ４６において、駆動力算出部２１は、ユーザ移動意図推定部２０からユーザ移動意図の情報を取得する。
ステップＳＴ４７において、駆動力算出部２１は、アクチュエータ制御部２２から車輪１７の回転量の情報を取得する。
ステップＳＴ４８において、駆動力算出部２１は、ステップＳＴ４６で取得したユーザ移動意図の情報と車輪１７の回転量の情報とに基づいて駆動力を算出する。具体的には、駆動力算出部２１は、車輪１７の回転量の情報から算出された現在の移動方向及び移動速度と、ユーザ移動意図の情報から推定された移動方向及び移動速度との差分に基づき、車輪１７の回転量を算出する。
一例として、手動モードにおいて、ロボット１が前進方向に７１ｃｍ／ｓの移動速度で移動している状態のとき、ユーザがＦｙ＋の力を大きくして移動速度を７７ｃｍ／ｓまで加速させる場合の駆動力算出部２１の動作を説明する。駆動力算出部２１は、前進方向に速度７１ｃｍ／ｓで移動している状態において、左右両方の車輪１７の回転量が２０００ｒｐｍであることを示す情報を取得する。次に、駆動力算出部２１は、ロボット１の移動速度を７７ｃｍ／ｓにするために、左右両方の車輪１７の回転量が２５００ｒｐｍ必要であることを算出する。駆動力算出部２１は、左右の車輪１７の回転量を５００ｒｐｍ大きくするように駆動力を算出する。
なお、実施の形態１では、駆動力算出部２１は、ユーザの移動意図又は誘導意図の情報とアクチュエータ制御部２２から取得した車輪１７の回転量の情報とに基づいて、駆動力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、駆動力算出部２１は、ユーザの移動意図又は誘導意図の情報のみから駆動力を算出してもよい。即ち、駆動力の算出処理において、ステップＳＴ４４及びステップＳＴ４７を含まなくてもよい。
また、駆動力算出部２１は、ハンドル荷重と車輪１７の回転量との対応関係を示す制御テーブルに基づいて、駆動力を算出してもよい。具体的には、駆動力算出部２１は、ハンドル荷重と車輪１７の回転量との対応関係を示す制御テーブルを格納する記憶部を備えてもよい。駆動力算出部２１は、この記憶部に格納された制御テーブルを用いて、検知部１３で検知されたハンドル荷重の値に対応する車輪１７の回転量を算出してもよい。また、制御テーブルは、ユーザ荷重傾向抽出部３０から抽出した荷重傾向データに基づいて、制御テーブルにおけるハンドル荷重の値を修正することによって更新されてもよい。
［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、ハンドル荷重値を用いて支援モードの切替を行うことができるため、より快適なユーザの歩行支援を実現することができる。
ロボット１によれば、ユーザの荷重傾向データに基づいて、ハンドル荷重の値を補正することができる。このような構成により、ロボット１は、ユーザの荷重傾向に応じてハンドル荷重の値を補正することができる。このため、ロボット１によれば、ユーザの身体能力に応じて支援モードの切替を適切に行うことができる。
例えば、左右に揺れて歩行する傾向があるユーザに対しては、ハンドル荷重から左右の揺れに起因する揺らぎの周波数をカットすることによって、ハンドル荷重の値を補正する。このように、ユーザの身体能力に応じて、ハンドル荷重の値を補正することができる。これにより、ユーザの身体能力に応じて、ロボット１の支援モードの切替を行うことができるため、より快適なユーザの歩行支援を実現することができる。
実施の形態１では、荷重傾向データとしてハンドル荷重の揺らぎ周波数を使用している。揺らぎ周波数を用いることによって、ロボット１は、ハンドル荷重の波形情報に表れる凹凸の小さい揺らぎから凹凸の大きい揺らぎまで広い範囲でユーザの荷重傾向データを取得して、ハンドル荷重を補正することができる。これにより、ロボット１は、よりユーザの身体能力に応じた歩行支援を行うことができる。
なお、実施の形態１において、荷重傾向データ生成部１５、荷重補正部１９、ユーザ移動意図推定部２０、駆動力算出部２１、及びアクチュエータ制御部２２、自己位置推定部２４、誘導意図算出部２５、誘導／手動モード切替判定部２６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、荷重傾向データ生成部１５、荷重補正部１９、ユーザ移動意図推定部２０、駆動力算出部２１、及びアクチュエータ制御部２２、自己位置推定部２４、誘導意図算出部２５、誘導／手動モード切替判定部２６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、移動方向／誘導方向及びモーメント方向において、それぞれ揺らぎ周波数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、すべての方向において、共通の揺らぎ周波数を設定してもよい。これにより、簡易的にハンドル荷重を補正することができる。
実施の形態１では、２つの車輪１７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１７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、誘導／手動モード切替判定部２６は、補正ハンドル荷重を所定の閾値と比較することによって、支援モードの切替判定を行う例について説明したが、これに限定されない。例えば、ステップＳＴ２２で取得したハンドル荷重と、所定の閾値とを比較することによって、支援モードの切替判定を行ってもよい。即ち、ロボット１は、検知部１３で取得したハンドル荷重を補正せずに、取得したハンドル荷重と所定の閾値とを比較することにより、支援モードの切替判定を行ってもよい。
また、誘導／手動モード切替判定部２６は、ロボットの誘導意図に対して異なる歩行意図の荷重値が入力された場合に支援モードを切り替えてもよい。また、誘導／手動モード切替判定部２６は、ロボットの誘導意図に対して異なる歩行意図の荷重値が一定時間以上入力された場合に支援モードを切り替えてもよい。
実施の形態１では、荷重補正部１９は、ロボット１の移動動作に対応する荷重傾向データが所定の閾値以上になった場合、荷重傾向データに基づいて検知部１３で検知されたハンドル荷重の値を補正（フィルタリング）してもよい。例えば、ロボット１の直進動作（Ｆｙ＋方向に前進動作）において、Ｍｚ方向の荷重傾向データ（揺らぎ周波数）が０Ｈｚの閾値以上になった場合、ロボット１の直進動作に対応する荷重データを荷重傾向データに基づいて補正してもよい。このような構成により、ロボット１の直進動作において不要なＭｚ方向の揺らぎ周波数をフィルタリングすることができる。なお、所定の閾値は、ユーザの身体能力などに応じて変更してもよい。例えば、所定の閾値は、健常者では揺らぎ周波数が１Ｈｚで生じるという情報をもとに１Ｈｚに変更してもよい。また、ロボット１の移動動作に対応する荷重傾向データとは、ロボット１の移動方向と同じ方向の荷重傾向データであってもよいし、ロボット１の移動方向と異なる方向の荷重傾向データであってもよい。例えば、他のユーザの荷重傾向データを所定の閾値とした場合、ロボット１の移動動作に対応する移動方向と同一の移動方向において、ユーザの荷重傾向データと、他のユーザの荷重傾向データとを比較してもよい。
実施の形態１では、誘導／手動モード切替判定部２６が、誘導モードにおいて、荷重補正部１９で補正されたハンドル荷重の値が所定の閾値より大きい場合に、支援モードを誘導モードから手動モードへの切替を行うことを判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／手動モード切替判定部２６は、ユーザの移動意図と、ロボットの誘導意図とに基づいて支援モードの切替を判定してもよい。以下、実施の形態１の誘導／手動モード切替判定処理の別の例について説明する。
［誘導／手動モード切替判定処理の別の例］
図１８は、歩行支援ロボットの歩行支援の別の制御構成を示す制御ブロック図である。図１８に示すように、誘導／手動モード切替判定部２６は、ユーザ移動意図推定部２０で推定されたユーザ移動意図（移動速度、移動方向）と、誘導意図算出部２５で算出された誘導意図（誘導速度、誘導方向）と、に基づいて、支援モードの切替を判定してもよい。具体的には、誘導／手動モード切替判定部２６は、ユーザ移動意図と誘導意図との差分が所定の閾値を超えたか否かに基づいて、支援モードの切替を判定してもよい。
図１９は、誘導／手動モード切替判定処理の例示的な別のフローチャートである。図１９に示すように、ステップＳＴ２１ａにおいて、誘導／手動モード切替判定部２６は、誘導意図算出部２５から誘導経路を取得したか否かを判定する。具体的には、誘導／手動モード切替判定部２６は、ロボット１が誘導経路上に位置しているかを判定する。誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得した場合、ステップＳＴ２２ａへ進む。誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得していない場合、ステップＳＴ２５ａへ進み、手動モードに切り替える。即ち、誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得していない場合、ロボット１が誘導経路に沿ってユーザを目的地に誘導していないと判断し、手動モードに切り替える。
ステップＳＴ２２ａにおいて、誘導／手動モード切替判定部２６は、ユーザ移動意図推定部２０からユーザ移動意図（移動速度、移動方向）を取得する。
ステップＳＴ２３ａにおいて、誘導／手動モード切替判定部２６は、誘導意図算出部２５から誘導意図（誘導速度、誘導方向）を取得する。
ステップＳＴ２４ａにおいて、誘導／手動モード切替判定部２６は、ステップＳＴ２２ａで取得したユーザ移動意図とステップＳＴ２３ａで取得した誘導意図との差分が、所定の閾値より大きいか否かを判定する。差分が所定の閾値より大きい場合、ステップＳＴ２５ａへ進み、支援モードを誘導モードから支援モードに切り替える。一方、差分が所定の閾値以下の場合、ステップＳＴ２６ａへ進み、誘導モードを維持する。
ユーザ移動意図と誘導意図との差分とは、例えば、ユーザの移動速度とロボットの誘導速度との差分、ユーザの移動方向とロボットの誘導方向との差分などを含む。なお、差分は、これらに限定されず、ユーザ移動意図とロボットの誘導意図とが同じであるか否かがわかるパラメータであればよい。
実施の形態１において、移動動作毎、誘導、手動のモード毎の荷重傾向データを用いて補正を行う場合、誘導モード時の荷重値を手動モード時の荷重傾向データで補正を行ってもよい。誘導モード時の荷重値を、誘導モード時の荷重傾向データで補正を行ってもよい。手動モード時の荷重値を、手動モード時の荷重傾向データで補正を行ってもよい。手動モード時の荷重値を、誘導モード時の荷重傾向データで補正を行ってもよい。また、同一移動動作における手動モードと誘導モードとの荷重傾向データの差分が、他の移動動作における手動モードと誘導モードとの荷重の差分と同程度であると仮定して、同一移動動作における手動モードと誘導モードとの荷重傾向データの差分を用いて、荷重値の補正を行ってもよい。
実施の形態１において、ハンドル荷重に基づいて支援モードを誘導モードから手動モードに切り替える例について説明したが、これに限定されない。例えば、ハンドル荷重に基づいて支援モードを手動モードから誘導モードに切り替えてもよい。例えば、ハンドル荷重が所定の閾値以下の状態が所定の期間継続した場合に、手動モードから誘導モードに切り替えてもよい。このような構成により、例えば、障害物を避けるために、誘導モードから手動モードに切り替えたとしても、簡単に手動モードから誘導モードに切り替えることができるため、ユーザはより快適に歩行をすることができる。このような構成においても、前述したユーザ荷重傾向データを用いて、ハンドル荷重の値を補正することができる。
また、手動モード時に声掛けやディスプレイ上で誘導モードに戻ることを通知し、ユーザが手動で誘導モードを選択することで誘導に戻ることもできる。
（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、荷重傾向データとして平均荷重値を用いている点が実施の形態１と異なる。なお、実施の形態２に係る歩行支援ロボットは、実施の形態１に係る歩行支援ロボット１と同様の構成要素を有しており、図１、図２及び図４中の符号「５１」で示される。
図２０は、実施の形態２における荷重傾向マップ３１を示す。図２０に示すように、荷重傾向マップ３１は、支援モード毎に、歩行時の移動方向／誘導方向の平均荷重値と歩行時の重心の偏り方向の平均荷重値とを、荷重傾向データとして記憶している。
［荷重傾向データの生成］
荷重傾向データの生成について、図２１を用いて説明する。図２１は、歩行支援ロボット５１（以下、「ロボット５１」と称する）の荷重傾向データの生成処理の例示的なフローチャートを示す。
図２１に示すように、ステップＳＴ５１において、ステップＳＴ５１において、検知部１３によりハンドル荷重を検知したか否かを判定する。ステップＳＴ５１では、ユーザがハンドル部１２を把持しているか否かを判定している。検知部１３でハンドル荷重を検知した場合、ステップＳＴ５２へ進む。検知部１３でハンドル荷重を検知しない場合、ステップＳＴ５１を繰り返す。
ステップＳＴ５２において、ユーザ荷重傾向抽出部３０が誘導／手動モード切替判定部２６から現在の支援モードの情報を取得する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、ロボット１の現在の支援モードが、誘導モードであるか手動モードであるかを判定する。
ステップＳＴ５３において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、現在の支援モードの情報と、車輪１７の回転量の情報とに基づいてユーザの移動方向を推定する、又は誘導方向を算出する。具体的には、ステップＳＴ５１でハンドル荷重の変化が検知されると、アクチュエータ制御部２２が車輪１７の回転量の情報を取得する。アクチュエータ制御部２２で取得された回転量の情報は、ユーザ荷重傾向抽出部３０に送信される。例えば、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、左右に配置される２つの車輪１７の回転量に基づいて、ユーザの移動方向を推定する、又は誘導方向を算出する。
ステップＳＴ５４において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、推定したユーザの移動方向／誘導方向における過去の荷重データに、ステップＳＴ５１で検知したハンドル荷重を加算する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、荷重傾向マップ３１に記憶されている過去の荷重データを読み出し、読み出した過去の荷重データに、ステップＳＴ５１で検知したハンドル荷重を加算する。過去の荷重データとは、これまでに検知した全ての荷重データを意味する。
ステップＳＴ５５において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、ユーザの歩行時の移動方向／誘導方向の平均荷重値と偏り方向の平均荷重値とを算出する。
ステップＳＴ５６において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、算出したユーザの歩行時の移動方向／誘導方向の平均荷重値と偏り方向の平均荷重値とを荷重傾向データとして設定する。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、算出した平均荷重値の情報を荷重傾向マップ３１に送信し、荷重傾向マップ３１のユーザの歩行時の移動方向／誘導方向の平均荷重値と偏り方向の平均荷重値とを更新する。
［誘導／手動モード切替判定処理］
誘導／手動モード切替判定処理について、図２２を用いて説明する。図２２は、誘導／手動モード切替判定処理の例示的なフローチャートを示す。
図２２に示すように、ステップＳＴ６１において、誘導／手動モード切替判定部２６は、誘導意図算出部２５から誘導経路を取得したか否か判定する。具体的には、誘導／手動モード切替判定部２６は、ロボット１が誘導経路上に位置しているかを判定する。誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得した場合、ステップＳＴ６２へ進む。誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得していない場合、ステップＳＴ６９へ進み、手動モードに切り替える。即ち、誘導／手動モード切替判定部２６が誘導経路を取得していない場合、ロボット１が誘導経路に沿ってユーザを目的地に誘導していないと判断し、手動モードに切り替える。
ステップＳＴ６２において、検知部１３がハンドル荷重情報を取得する。
ステップＳＴ６３において、荷重補正部１９が、検知部１３で取得したハンドル荷重の値を補正する。ハンドル荷重の補正は、ステップＳＴ６４及びＳＴ６５を行う。
ステップＳＴ６４において、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、ユーザの荷重傾向データを読み出す。具体的には、ユーザ荷重傾向抽出部３０は、荷重傾向マップ３１から過去の平均荷重値を読み出し、過去の平均荷重値を荷重補正部１９へ送信する。
ステップＳＴ６５において、荷重補正部１９は現在の荷重データから過去の平均荷重値を減算する。これにより、荷重補正部１９は、ハンドル荷重の値を補正する。
ステップＳＴ６６において、誘導／手動モード切替判定部２６は、ステップＳＴ６３で補正したハンドル荷重の値が所定の閾値より大きいか否かを判定する。補正したハンドル荷重の値が所定の閾値より大きい場合、ステップＳＴ６７へ進み、支援モードを誘導モードから支援モードに切り替える。一方、補正したハンドル荷重の値が所定の閾値以下の場合、ステップＳＴ６８へ進み、誘導モードを維持する。
一例として、実施の形態２におけるハンドル荷重の補正について詳細に説明する。ここでは、重心が右方向に偏った状態で歩行するユーザについてのハンドル荷重の補正について説明する。
［平均荷重値を用いたハンドル荷重の補正］
図２３Ａは、ユーザの直進動作時のＭｚ方向における現在の荷重データの波形情報の一例を示す。図２３Ａに示すように、ユーザは右方向へ重心が偏っているため、直進動作時においても、検知部１３でＭｚ方向への荷重（モーメント）が検知される。
図２３Ｂは、Ｍｚ方向における過去の荷重データの平均荷重値を示す。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、過去の荷重データの波形情報に対して平均計算を行うことにより、図２３Ｂに示すような過去の荷重データの平均荷重値を算出する。図２３Ｂの場合、過去の平均荷重値は、Ｍｚ方向に１．０Ｎｍである。実施の形態２では、図２３Ｂに示す平均荷重値を荷重傾向データとして使用する。
次に、荷重補正部１９は、荷重傾向データに基づいて現在の荷重データを補正する。具体的には、荷重補正部１９は、Ｍｚ方向において、図２３Ａに示す現在の荷重データの波形情報から図２３Ｂに示す過去の平均荷重値１．０Ｎｍを減算する。図２３Ｃは、荷重傾向データを用いて補正したＭｚ方向における現在の荷重データの波形情報を示す。図２３Ｃに示すように、現在の荷重データから過去の平均荷重値を減算することで、Ｍｚ方向にかかる荷重が全体的に削減される。これにより、荷重補正部１９は、定常的な右方向への荷重の偏りを補正することができる。
誘導／手動モード切替判定部２６は、この補正されたハンドル荷重の情報に基づいて、誘導／手動モード切替判定を行っている。
なお、上記補正の例は、右方向へ重心が偏って歩行するユーザを例として説明したが、これに限定されない。例えば、腰が曲がったユーザなどは、下方向へ荷重が偏っている場合がある。この場合は、Ｆｚ方向の平均荷重値を用いて、ハンドル荷重の値を補正してもよい。
また、ロボット５１の前進動作がＦｙ方向及びＦｚ方向のハンドル荷重の値に基づいて行われる場合、荷重傾向データとしてＦｙ方向及びＦｚ方向の平均荷重値を用いてもよい。即ち、ロボット５１の前進動作時において、Ｆｙ方向及びＦｚ方向の平均荷重値を用いて、ハンドル荷重の値を補正してもよい。また、ロボット５１の旋回動作がＭｚ方向の荷重（モーメント）に基づいて行われる場合、荷重傾向データとしてＭｚ方向の平均荷重値を用いてもよい。即ち、ロボット５１の旋回動作時において、Ｍｚ方向の平均荷重値を用いて、ハンドル荷重の値を補正してもよい。また、Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚ，Ｍｘ，Ｍｙ，Ｍｚの全て方向の平均荷重値を算出し、全て方向の平均荷重値を用いてハンドル荷重の値を補正してもよい。このように、複数の方向における平均荷重値を用いてハンドル荷重を補正することによって、ユーザの荷重傾向をより正確に把握することができるため、更にユーザの身体能力に適したロボット５１の動作が可能になる。なお、ハンドル荷重の補正では、ロボット５１の移動制御に応じて、Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚ，Ｍｘ，Ｍｙ，Ｍｚ方向のうち少なくとも１つの平均荷重値を算出し、算出した平均荷重値を用いてハンドル荷重を補正すればよい。
また、実施の形態２におけるユーザ移動意図推定部２０においても、上述したハンドル荷重の補正を行うことにより、ユーザ移動意図を推定する。
［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、ユーザの荷重傾向データとしてハンドル荷重の平均荷重値を使用している。このような構成により、ユーザ毎の定常的に加わる荷重を荷重傾向データとして取得して荷重の値を補正することができるため、よりユーザの身体能力に適した歩行支援を行うことが可能となる。また、ユーザの荷重傾向データとしてハンドル荷重の平均荷重値を使用することにより、ユーザの荷重傾向の抽出の誤差を少なくすることができる。
なお、実施の形態２では、荷重傾向データを算出する際に、過去の荷重データとして、過去に検知した全てのハンドル荷重を使用する例について説明したが、これに限定されない。荷重傾向データを算出する際に使用する過去の荷重データは、例えば、所定の期間内の荷重データであってもよい。例えば、荷重傾向データを算出する際に使用する過去の荷重データは、所定の期間（例えば、１年）以内に検知した過去の荷重データなどであってもよい。このように、比較的新しい荷重データのみを使用することにより、ユーザの現在の荷重傾向を抽出しやすくなる。
実施の形態２では、荷重傾向マップ３１は、安定歩行時の荷重傾向データを記憶していてもよい。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、荷重傾向データを荷重傾向マップ３１から取得し、安定歩行時の荷重傾向データを荷重補正部１９に送信してもよい。荷重補正部１９が、安定歩行時の荷重傾向データと、現在のユーザの荷重データとを比較し、両者のデータが異なっている場合にハンドル荷重の値を補正してもよい。例えば、過去の荷重傾向において、ユーザの直進動作の安定歩行時のＦｚ方向の荷重が１０Ｎである場合、ユーザが前傾姿勢で歩行してＦｚ方向のハンドル荷重が２０Ｎとなると、荷重補正部１９は、Ｆｚ方向のハンドル荷重を安定歩行時のＦｚ方向のハンドル荷重の値に補正してもよい。即ち、荷重補正部１９は、Ｆｚ方向の２０Ｎの荷重を１／２に補正してもよい。
実施の形態２では、荷重補正部１９は、現在の荷重データから過去の平均荷重値を減算することによって現在の荷重データを補正する例について説明したが、これに限定されない。例えば、荷重補正部１９は、ロボット５１の使用場所、使用時間、及びユーザの体調などに応じてハンドル荷重を補正できるように、別のパラメータを考慮してもよい。
また、ロボット１がＦｚ値とＦｙ値の合算値で移動制御を行っている場合は、Ｆｚ値とＦｙ値の合算値で制御を行っている場合は、ＦｚとＦｙ値の合算する際の割合を変更してもよい。例えば、Ｆｚ:Ｆｙ＝８：２で制御していたのを、Ｆｚ:Ｆｙ＝６：４に変更してもよい。また、ユーザの荷重傾向データだけで補正をするのではなく、ユーザの荷重傾向データと、複数ユーザの平均の荷重傾向データを比較し、差分部分を低減するように補正の割合を変更してもよい。複数ユーザの平均の算出方法としては、年代、性別、場所、歩行能力(歩行速度、歩行率、歩幅、立位姿勢、左右の揺れ)等の組み合わせで分類されたグループ毎に作成してもよい。
また、荷重補正部１９は、現在の荷重データに過去の荷重傾向データから算出された補正係数を乗算することによって、ハンドル荷重を補正してもよい。以下、補正係数を用いたハンドル荷重の補正の例について説明する。
［補正係数を用いたハンドル荷重の補正］
図２４Ａは、ユーザの直進動作時のＭｚ方向における過去の荷重データの波形情報の一例を示す。図２４Ｂは、図２４Ａに示すＭｚ方向における過去の荷重データの平均荷重値を示す。ユーザ荷重傾向抽出部３０は、図２４Ａに示す過去の荷重データの波形情報に対して平均計算を行う。これにより、荷重傾向データとして、図２４Ｂに示すような過去の荷重データの平均荷重値を算出している。図２４Ｂの場合、過去の平均荷重値は、Ｍｚ方向に−１．０Ｎｍである。
次に、現在の荷重データから平均荷重値を算出する。図２５Ａは、ユーザの直進動作時のＭｚ方向における現在の荷重データの波形情報の一例を示す。図２５Ｂは、図２５Ａに示すＭｚ方向における現在の荷重データの平均荷重値を示す。
荷重補正部１９は、図２５Ａに示す現在の荷重データの波形情報に対して平均計算を行う。これにより、図２５Ｂに示すような現在の荷重データの平均荷重値を算出する。図２５Ｂの場合、現在の平均荷重値は、Ｍｚ方向に−２．０Ｎｍである。
荷重補正部１９は、過去の平均荷重値を現在の平均荷重値で除算することよって、補正係数を算出する。この場合、補正係数は、（−１．０Ｎｍ／−２．０Ｎｍ）＝０．５となる。荷重補正部１９は、この補正係数を現在の荷重データの波形情報に乗算することによって、ハンドル荷重を補正する。即ち、図２５Ａに示す現在の荷重データの波形情報に対して、補正係数０．５を乗算することによって、検知部１３で検知されたＭｚ方向のハンドル荷重の値を補正する。
図２６は、補正された荷重データの波形情報の一例を示す。図２６に示すように、検知部１３で検知されたハンドル荷重（図２５Ａの波形情報参照）が補正係数の乗算によって補正されている。このように、荷重補正部１９は、現在の荷重データに、過去の荷重傾向データに基づいて算出された補正係数を乗算することによって、現在のハンドル荷重を補正してもよい。
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。
なお、実施の形態１及び２において説明した荷重傾向データに基づくハンドル荷重の補正は、例示であって、これらに限定されるものではない。荷重傾向データに基づくハンドル荷重の補正としては、周知の様々な補正方法を採用してもよい。補正方法としては、例えば、重心方向の揺らぎに関して、揺らぎ度合に応じた移動平均での平滑化を行う方法、メディアンフィルタでの平滑化を行うことで揺らぎを除去する方法、周波数解析を行うことで特定周波数をカット、低減する方法を採用してもよい。
本開示は、より快適なユーザの歩行支援を行う歩行支援ロボット及び歩行支援方法に適用可能である。
１、５１ 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 荷重傾向データ生成部
１６ モード切替部
１７ 回転体
１８ 駆動部
１９ 荷重補正部
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 自己位置推定部
２５ 誘導意図算出部
２６ 誘導／手動モード切替判定部
２７ 外界センサ
２８ インタラクション部
２９ 記憶部
３０ ユーザ荷重傾向抽出部
３１ 荷重傾向マップ

Claims (16)

  1. ユーザの歩行を支援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荷重を検知する検知部と、
    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、
    ユーザの歩行を支援する支援モードを切り替えるモード切替部と、
    を備え、
    前記支援モードは、当該歩行支援ロボットが自律的に移動を行なって前記ユーザの歩行を誘導する第１モードと、前記検知部において検知した第１荷重に応じて、当該歩行支援ロボットが移動する第２モードと、を含み、
    前記モード切替部は、当該歩行支援ロボットが前記第１モードで移動しているときに前記検知部において検知した第２荷重に基づいて、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替える、
    歩行支援ロボット。
  2. 更に、
    当該歩行支援ロボットの移動中に取得した前記ハンドル部にかかった過去の荷重データに基づいて、前記ハンドル部にかかる荷重の傾向を示す荷重傾向データを生成する荷重傾向データ生成部と、
    前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正する荷重補正部と、
    を備え、
    前記モード切替部は、前記荷重補正部で補正された前記第２荷重の値に基づいて、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替える、
    請求項１に記載の歩行支援ロボット。
  3. 前記モード切替部は、前記荷重補正部で補正された前記第２荷重の値が所定の閾値より大きい場合、前記支援モードを前記第１モードから前記第２モードへ切り替える、
    請求項２に記載の歩行支援ロボット。
  4. 前記荷重傾向データ生成部は、当該歩行支援ロボットの移動動作毎の荷重傾向データを生成し、
    前記荷重補正部は、前記第２荷重が検知された際の当該歩行支援ロボットの移動動作に対応する前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正する、
    請求項２又は３に記載の歩行支援ロボット。
  5. 前記移動動作は、当該歩行支援ロボットの直進動作、後退動作、左右旋回動作を含む、
    請求項４に記載の歩行支援ロボット。
  6. 前記荷重補正部は、当該歩行支援ロボットの移動動作に対応する前記荷重傾向データが所定の閾値以上になった場合、前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正する、
    請求項４又は５に記載の歩行支援ロボット。
  7. 前記荷重傾向データ生成部は、当該歩行支援ロボットの支援モード毎の荷重傾向データを生成し、
    前記荷重補正部は、前記第２荷重が検知された際の当該歩行支援ロボットの支援モードに対応する前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正する、
    請求項２〜６のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  8. 前記荷重傾向データは、前記過去の荷重データから算出された揺らぎの周波数であり、
    前記荷重補正部は、前記第２荷重から前記揺らぎの周波数成分をフィルタリングすることによって前記第２荷重の値を補正する、
    請求項２〜７のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  9. 前記荷重傾向データは、前記過去の荷重データから算出された平均荷重値であり、
    前記荷重補正部は、前記平均荷重値に基づいて前記荷重の値を補正する、
    請求項２〜７のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  10. 前記荷重補正部は、前記検知部で検知された荷重から前記平均荷重値を減算することによって前記荷重の値を補正する、
    請求項９に記載の歩行支援ロボット。
  11. 前記モード切替部は、当該歩行支援ロボットの使用状況に応じて、前記所定の閾値を変更する、
    請求項３に記載の歩行支援ロボット。
  12. 前記使用状況は、当該歩行支援ロボットが使用される場所、時間のいずれかを含む、
    請求項１１に記載の歩行支援ロボット。
  13. 更に、
    当該歩行支援ロボットが前記第１モードで前記ユーザを誘導するための誘導経路を示す経路情報を格納する記憶部、を備え、
    前記荷重傾向データ生成部は、前記記憶部に格納された前記経路情報が示す前記誘導経路毎に前記荷重傾向データを生成し、
    前記荷重補正部は、前記第２荷重が検知された際に当該歩行支援ロボットが移動している前記誘導経路に対応する前記荷重傾向データに基づいて、前記第２荷重の値を補正する、
    請求項２〜１２のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  14. 更に、
    前記第１モードにおける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、
    前記第２荷重の値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、
    前記モード切替部は、前記誘導意図算出部で算出された前記誘導意図と、前記ユーザ移動意図推定部で推定されたユーザ移動意図と、の差分に基づいて、前記支援モードの切替を行う、
    請求項１又は２に記載の歩行支援ロボット。
  15. 前記検知部は、前記ハンドル部にかかる複数の軸方向の荷重を検知し、
    前記荷重傾向データは、前記複数の軸方向それぞれにおける荷重の傾向を示す、
    請求項２〜１２のいずれか一項に記載の歩行支援ロボット。
  16. 自律的に移動を行なってユーザの歩行を誘導する第１モードと、ハンドル部にかかる第１荷重に応じて移動する第２モードと、を含む支援モードで動作する歩行支援ロボットを用いた歩行支援方法であって、
    前記歩行支援ロボットが前記第１モードで移動しているとき、前記歩行支援ロボットのハンドル部にかかる第２荷重を、検知部によって検知するステップ、
    検知した前記第２荷重に基づいて、前記歩行支援ロボットの支援モードを、前記第１モードから前記第２モードへ切り替えるステップ、
    を含む、歩行支援方法。
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