JP6362129B2 - 歩行訓練装置及び歩行訓練システム - Google Patents

Description

本発明は歩行訓練装置及び歩行訓練システムに関する。

例えば、脳性麻痺などを伴う歩行障害のため自立した歩行ができない場合、歩行訓練装置や杖などの歩行補助具に掴まり、また必要に応じて体重を免荷する装置を利用しながら、上肢の筋肉（主に腕の力）で体を支えながら歩行訓練を行っている。特に歩行動作の訓練は、日常生活動作（ＡＤＬ：Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｏｆ Ｄａｉｌｙ Ｌｉｖｉｎｇ）に関連して重要なリハビリテーションであり、歩行訓練により日常生活の動作向上が期待されている。

従来からある歩行訓練装置としては、訓練者が両手で掴まるハンドルあるいは手摺りを有し、フレームの底部には車輪が取り付けられている（例えば、特許文献１、２参照）。そして、訓練者は、歩行訓練装置の手摺りを両手で押しながら歩行訓練を行っている。

特開２０１２−２１０２３７号公報 特開２００２−３０６５５２号公報

従来は、歩行障害のある訓練者が、歩行訓練装置を用いて歩行訓練を行う場合、理学療法士が歩行動作をみて当該訓練者の訓練方法を指示していた。ところが、理学療法士の目視による診断だけでは、当該訓練者の歩行訓練時の体重移動や左右のバランス、あるいは左右の脚力の差違などの身体的変化を客観的に判断することができなかった。また、理学療法士等の医療従事者個人の力量に依存する傾向も顕著であった。

また、訓練者の歩行訓練をビデオカメラで撮像し、撮像された画像を再生して理学療法士が当該訓練者の歩行動作を診断する方法もあるが、当該訓練者の骨格の動きが分からないので、当該訓練者に対して適切な指示を与えることが難しかった。

そこで、本発明は上記事情に鑑み、上記課題を解決した歩行訓練装置及び歩行訓練システムの提供を目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は以下のような手段を有する。

本発明は、訓練者が把持する一対の把持部と、
前記一対の把持部を支持するフレームと、
前記フレームの底部に設けられた車輪とを有する歩行訓練装置において、
前記フレームに搭載され、当該訓練者の歩行動作を立体的な３Ｄ画像として撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された左目用画像データ及び右目用画像データをセットにして所定時間間隔の撮像フレーム毎の画像データとして生成し、当該各撮像フレームの画像データを時系列的に並べた時系列画像データを生成する時系列画像データ生成手段と、
予めモデルとなる複数の体形に関する各種の数値の組合せがデータベースに登録されている記憶装置と、
前記時系列画像データ生成手段で生成された前記時系列画像データから、任意時間毎又は指定時間の時系列画像データを抽出し、抽出された前記任意時間毎又は指定時間の時系列画像データに基づいて、前記記憶装置のデータベースに登録されている複数のモデルの中から前記訓練者の体形に近いモデルを選択し、当該選択されたモデルの各寸法から近似値による両脚の骨及び関節の位置を推測して、前記訓練者の両脚の骨格に相当する骨格画像データを生成する骨格画像データ生成手段と、
前記骨格画像データに基づき前記訓練者の股関節及び膝関節の動作角度を求め、各動作角度より当該訓練者の歩行動作を判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、撮像手段により撮像された歩行動作の撮像データから骨格動作を解析し、当該訓練者の歩行動作を判定するため、訓練者の下肢の動きや重心のばらつきなどをリアルタイムで客観的なデータとして判定することが可能になり、訓練方法の修正や訓練結果の評価を適切に行うことができる。

本発明による歩行訓練装置の実施形態１を示す平面図である。 本発明による歩行訓練装置の実施形態１を示す側面図である。 実施形態１の制御系の構成を示すブロック図である。 実施形態１の制御装置が実行する画像データ保存処理のフローチャートである。 実施形態１の制御装置が実行する歩行画像処理のフローチャートである。 実施形態１の制御装置が実行する力検出処理のフローチャートである。 ３Ｄ画像の表示例を示す図である。 骨格データの表示例を示す図である。 本発明の実施形態２の構成を示す図である。 本発明の実施形態２を示す平面図である。 本発明の実施形態２を示す側面図である。 本発明の実施形態２の制御系を示すブロック図である。 実施形態２の歩行訓練装置の制御装置が実行する画像転送処理のフローチャートである。 実施形態２の歩行訓練装置の制御装置が実行する力検出処理のフローチャートである。 実施形態２の外部コントローラが実行する画像判定処理のフローチャートである。 実施形態２の歩行訓練装置の制御装置が実行する表示処理のフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。

〔実施形態１〕
図１は本発明による歩行訓練装置の実施形態１を示す平面図である。図２は発明による歩行訓練装置の実施形態１を示す側面図である。図１及び図２に示されるように、歩行訓練装置１０は、手摺り１２と、手摺り１２の両端に設けられた一対の把持部１４Ｌ、１４Ｒと、一対の把持部１４Ｌ、１４Ｒを支持するフレーム１６と、フレーム１６の底部に設けられた複数の車輪１８と、３Ｄビデオカメラ（撮像手段）４０とを有する。一対の把持部１４Ｌ、１４Ｒは、上方からみるとＵ字状に形成された手摺り１２の両端に設けられ、水平方向（後方）に平行に延在しており、訓練者Ｐの体重を支える支持部として訓練者Ｐに把持される。また、訓練者Ｐの正面に位置する手摺り１２の中間位置には、制御装置２０と、液晶モニタ（表示手段）３０と、スピーカ（報知手段）３２とが取り付けられている。

さらに、フレーム１６の正面中央に起立する支柱１７には、訓練者Ｐの下肢の歩行動作を立体的な３Ｄ画像として撮像する３Ｄビデオカメラ（撮像手段）４０が搭載されている。また、歩行訓練装置１０の支柱１７には、撮像データを記憶する記憶装置５０が搭載されている。３Ｄビデオカメラ４０は、訓練者Ｐの正面の支柱１７に固定されたブラケット１５に保持され、ブラケット１５に対して正面から当該訓練者Ｐの下肢（腰から下の両脚の足まで）を撮像するように取付角度が調整されている。

また、３Ｄビデオカメラ４０は、左目用レンズと右目用レンズとが並列に設けられ、左目用画像と右目用画像とを同時に撮像可能な構成になっている。尚、３Ｄビデオカメラ４０の代わりに通常のビデオカメラ複数台を並列に設ける構成としても良い。記憶装置５０は、大容量の磁気ディスク装置またはメモリカードなどからなり、３Ｄビデオカメラ４０により撮像された撮像データを随時記憶する。

訓練者Ｐは、Ｕ字状に形成された手摺り１２の内側に入り、左右両側に位置する各把持部１４Ｌ、１４Ｒを左手、右手で上方から把持する。各把持部１４Ｌ、１４Ｒの付け根部分には、把持部１４Ｌ、１４Ｒに付加された力（荷重）を検出する一対の力検出センサ６０Ｌ、６０Ｒが設けられている。一対の力検出センサ６０Ｌ、６０Ｒは、手摺り１２の外周に歪みゲージを貼り付けた構成であり、把持部１４Ｌ、１４Ｒに付加された力（荷重）に応じた電圧を検出信号として出力する。

また、フレーム１６は、底部に車輪１８を有するＵ字状に形成された車輪支持部１９を有する。車輪支持部１９は、手摺り１２よりも外側に装架されるため、訓練者Ｐの歩行動作を妨げないように配置されている。

図３は実施形態１の制御系の構成を示すブロック図である。図３に示されるように、制御装置２０は、３Ｄ画像データ生成部７２と、時系列画像データ生成部７４と、３Ｄ画像データ抽出部７６と、骨格画像データ生成部７８と、画像データ判定部８０と、モニタ出力部８２と、スピーカ出力部８４とを有する。また、制御装置２０は、力検出センサ６０Ｌ、６０Ｒの検出信号を増幅する増幅器８６と、力比較部８８と、力判定部９０とを有する。

３Ｄ画像データ生成部７２は、３Ｄビデオカメラ４０により撮像された左目用画像データと右目用画像データをセットにして所定時間間隔の各撮像フレーム毎の画像データとして生成する。時系列画像データ生成部７４は、３Ｄ画像データ生成部７２で生成された各撮像フレームＦ１〜Ｆ３（図７（Ａ）〜（Ｃ）参照）の画像データを時系列的に並べた時系列画像データを生成する。この時系列画像データは、予め設定された所定時間間隔（例えば、１．０秒〜３秒間隔）の各時間をデータアドレスとして左目用画像データと右目用画像データとをセットにしたデータであり、例えば訓練開始からの経過時間を指定することで任意の時間の画像データを抽出することができる。従って、時間を指定した時系列画像データを再生することで、当該訓練者Ｐの歩行訓練の動作を各時間毎の歩行動作に分解した３Ｄ画像を液晶モニタ３０に表示できる。また、時系列画像データ生成部７４では、所定時間間隔の設定時間により３Ｄ画像データ生成部７２で生成された各撮像フレームを間引くため、その分演算処理に負担を軽減して、処理速度を高めている。すなわち、３Ｄビデオカメラ４０により撮像された１分間当たり撮像フレーム数（例えば、６０コマ）より少ない撮像フレーム数（例えば、１分間当たり１５〜３０コマ）に減らして演算処理にかかる負担が軽減される。

３Ｄ画像データ抽出部７６は、記憶装置５０に記憶された時系列画像データ（画像データ）を任意の時間毎あるいは指定された時間の時系列画像データを随時抽出する。骨格画像データ生成部７８は、３Ｄ画像データ抽出部７６により抽出された時系列画像データに基づいて訓練者Ｐの骨格動作を表す骨格データ（左目用画像データと右目用画像データを含む）を生成する。訓練者Ｐは、服を着用して歩行訓練を行っている。そのため、３Ｄビデオカメラ４０により撮像された画像データからは、当該訓練者Ｐの脚の骨及び関節がどのように動いたかを判定することは難しい。

そこで、骨格画像データ生成部７８は、時系列画像データの各撮像フレームＦ１〜Ｆ３の画像データに基づいて当該訓練者Ｐの骨格に相当する骨格画像データＫ１〜Ｋ３を生成し、各撮像フレームＦ１〜Ｆ３に骨格画像データＫ１〜Ｋ３を重畳した各撮像フレームＧ１〜Ｇ３（図８（Ａ）〜（Ｃ）参照）を生成する。

この骨格画像データは、所謂モーションキャプチャ（ｍｏｔｉｏｎ ｃａｐｔｕｒｅ）と同様な画像処理によって作成されるが、本実施形態では、当該訓練者Ｐの身長、体重、腰回り、膝下、大腿部の太さなどの数値の組み合わせから体形に応じた股関節、膝関節、足首、大腿骨、頸骨の位置を推測し、推測結果を骨格画像データＫ１〜Ｋ３として表示する。

尚、記憶装置５０に格納されたデータベースには、予めモデルとなる複数の体形の各身長、体重、腰回り、膝下、大腿部の太さなどの数値が登録されている。そのため、データベースに登録された複数のモデルの中から当該訓練者Ｐの体形に近いモデルを選択し、選択されたモデルの各寸法から近似値による股関節、膝関節、足首、大腿骨、頸骨の位置を推測した骨格画像データＫ１〜Ｋ３を各撮像フレームＦ１〜Ｆ３に重畳して各撮像フレームＧ１〜Ｇ３を表示する。従って、骨格画像データ生成部７８は、図８（Ａ）〜（Ｃ）に示されるように、骨格画像データＫ１〜Ｋ３を作成するのに精密な演算処理を行わず、当該訓練者Ｐの体形に近いデータをデータベースに登録されたデータに基づいて骨格画像データＫ１〜Ｋ３を組み合わせる。そのため、骨格画像データ生成部７８の演算処理に負担を軽減して、処理速度が高められている。

画像データ判定部８０は、骨格画像データに基づいて左右股関節の高さ位置、左右膝関節の回動角度を演算し、当該演算結果から歩行動作が正常か異常かを判定する。画像データ判定部８０による判定処理では、例えば、左右股関節の高さ位置が左右対称か、左右膝関節の回動角度が左右対称であるか、股関節及び膝関節の動作角度を求め、動作角度が一定か否かに基づいて歩行動作が正常か異常かを判定する。

尚、画像データ判定部８０においては、骨格データの生成を省略して３Ｄ画像データ抽出部７６により抽出された時系列画像データに基づいて行動作が正常か異常かを判定しても良い。この場合、訓練者Ｐの両脚の骨格の動きを想定できないので、例えば、当該訓練者Ｐが肥満体型の場合は外観からの判定となるため、判定結果の誤差が大きくなる。

骨格画像データ生成部７８で生成された骨格画像データは、モニタ出力部８２を介して液晶モニタ３０に表示される。また、画像データ判定部８０の判定結果は、スピーカ出力部８４を介してスピーカ３２より音声で報知される。例えば、当該訓練者Ｐに対し、「左膝が右に寄っています」とか、「右膝の動作が遅れています」といった音声アドバイスを行って、歩行訓練の訓練動作を修正するように指導する。尚、上記音声アドバイスを報知すると共に、音声アドバイスに基づく警告画像を液晶モニタ３０に表示しても良い。

制御装置２０においては、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒの検出信号が増幅器８６で増幅されて力比較部８８に入力される。訓練者Ｐは両手で把持部１４Ｌ、１４Ｒを把持したまま歩行訓練装置１０を前に押しながら歩行訓練を行う。その際、力比較部８８は、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒで検出された検出信号（電圧値）が増幅されて入力されると共に、左右の力の大きさを比較する。

力判定部９０は、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒの検出信号の電圧値がほぼ等しければ訓練者Ｐの重心が体の中心にあるものと判定する。また、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒの検出信号の電圧値の差が所定値以上の場合には、重心が左右側方の何れかの側方に寄っているものと判定する。尚、重心の判定結果は、スピーカ３２より音声で報知される。例えば、当該訓練者Ｐに対し、「重心が右に寄っています」とか、「重心が左に寄っています」といった音声アドバイスを行って、訓練者Ｐが歩行訓練動作を修正するように指導する。尚、上記重心位置の音声アドバイスを報知すると共に、音声アドバイスに基づく警告画像を液晶モニタ３０に表示しても良い。

ここで、制御装置２０が実行する制御処理について説明する。

図４は実施形態１の制御装置２０が実行する画像データ保存処理のフローチャートである。図４に示されるように、制御装置２０は、Ｓ１１でＤビデオカメラ４０の電源スイッチがオンか否かをチェックする。

Ｓ１１において、３Ｄビデオカメラ４０の電源スイッチがオンに操作されると、Ｓ１２に進み、３Ｄビデオカメラ４０により撮像された画像データを取り込む。続いて、Ｓ１３では、３Ｄビデオカメラ４０により撮像された左目用画像データと右目用画像データを所定の時間間隔の画像データとして生成する。

次のＳ１４では、各撮像フレーム毎の画像データから所定時間毎の時系列的に並べた時系列画像データＮ１〜Ｎ３（図７（Ａ）〜（Ｃ）参照）の各画像フレームＦ１〜Ｆ３を生成する。この各撮像フレームＦ１〜Ｆ３には、各時系列画像データＮ１〜Ｎ３毎の撮像日時Ａ１〜Ａ３と、データアドレスＢ１〜Ｂ３が付されており、撮像開始からの任意の時間を指定することで、対応する画像データのみを抽出してみることができる。そして、Ｓ１５では、時系列画像データＮ１〜Ｎ３の各画像フレームＦ１〜Ｆ３を記憶装置５０に記憶させる。

次のＳ１６では、３Ｄビデオカメラ４０の電源スイッチがオフか否かをチェックしており、電源スイッチがオンの場合（ＮＯの場合）は、上記Ｓ１２の処理に戻り、Ｓ１２以降の処理を繰り返す。また、Ｓ１６において、３Ｄビデオカメラ４０の電源スイッチがオフに操作され場合（ＹＥＳの場合）、今回の画像データ保存処理を終了する。

図５は実施形態１の制御装置２０が実行する歩行画像処理のフローチャートである。図５に示されるように、制御装置２０は、Ｓ２１で記憶装置５０のデータベースに記憶された時系列画像データの各撮像フレームＦ１〜Ｆ３（図７（Ａ）〜（Ｃ）参照）を時系列順に抽出する。続いて、Ｓ２２では、抽出された各撮像フレームＦ１〜Ｆ３の時系列画像データＮ１〜Ｎ３に骨格画像データＫ１〜Ｋ３（図８（Ａ）〜（Ｃ）参照）を作成する。そして、Ｓ２３に進み、各撮像フレームＦ１〜Ｆ３の時系列画像データＮ１〜Ｎ３に骨格画像データＫ１〜Ｋ３を重畳した各撮像フレームＧ１〜Ｇ３（図８（Ａ）〜（Ｃ）参照）を作成する。

次のＳ２４では、時系列画像データＮ１〜Ｎ３に骨格画像データＫ１〜Ｋ３（図８（Ａ）〜（Ｃ）参照）を重畳した各撮像フレームＧ１〜Ｇ３を液晶モニタ３０に表示する。続いて、Ｓ２５に進み、骨格画像データＫ１〜Ｋ３の座標位置から当該訓練者Ｐの股関節及び膝角度の動作角度を演算し、当該訓練者Ｐの歩行動作を判定する。また、Ｓ２５において、例えば、左右股関節の高さ位置が左右対称か、左右膝関節の回動角度が左右対称であるか、股関節及び膝関節の動作角度を求め、動作角度が一定か否かに基づいて歩行動作が正常か異常かを判定しても良い。そして、Ｓ２６に進み、当該訓練者Ｐに対して判定結果をスピーカ３２より音声により報知する。次のＳ２７では、記憶装置５０から抽出した時系列画像データを全て判定したか否かをチェックする。

Ｓ２７において、記憶装置５０から抽出した当該訓練者Ｐの時系列画像データを全て判定していない場合（ＮＯの場合）、上記Ｓ２１の処理に戻り、Ｓ２１以降の処理を繰り返す。また、Ｓ２７において、記憶装置５０から抽出した当該訓練者Ｐの時系列画像データを全て判定した場合（ＹＥＳの場合）、今回の歩行画像処理を終了する。

図６は実施形態１の制御装置２０が実行する力検出処理のフローチャートである。図６に示されるように、制御装置２０は、Ｓ３１で検出センサ６０Ｌ、６０Ｒからの検出信号が入力されか否かをチェックする。

Ｓ３１において、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒからの検出信号が入力された場合（ＹＥＳの場合）、Ｓ３２に進み、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒで検出された検出信号（電圧値）を記憶装置５０に記憶する。

続いて、Ｓ３３では、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒの各検出信号を比較し、両検出信号の差が所定値以上か否かをチェックする。Ｓ３３において、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒの各検出信号の差が所定値以上でない場合（ＮＯの場合）、把持部１４Ｌ、１４Ｒに作用する力ＦＬ、ＦＲがほぼ同じ大きさであるので、重心の片寄りがないと判断して上記Ｓ３１の処理に戻る。また、Ｓ３３において、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒの各検出信号の差が所定値以上の場合（ＹＥＳの場合）、把持部１４Ｌ、１４Ｒに作用する力ＦＬ、ＦＲが差が大きいので、重心の片寄りがあると判断してＳ３４に進む。尚、Ｓ３３における所定値は、任意の値が設定できるが、把持部１４Ｌ、１４Ｒに作用する力ＦＬ、ＦＲのばらつき（個人差）を考慮して、例えば、力ＦＬ、ＦＲの差の閾値を１０％〜１５％とすることが望ましい。

Ｓ３４では、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒの各検出信号により検出された把持部１４Ｌ、１４Ｒに作用する力ＦＬ、ＦＲのどちらが大きいかを判定する。Ｓ３４において、ＦＬ＞ＦＲの場合（ＹＥＳの場合）、左手による力ＦＬが右手の力ＦＲより大きいため、Ｓ３５に進み、当該訓練者Ｐに対してスピーカ３２より「重心が左寄りです」といったような訓練アドバイスを報知する。また、上記Ｓ３４において、ＦＲ＞ＦＬの場合（ＮＯの場合）、右手による力ＦＲが左手の力ＦＬより大きいため、Ｓ３６に進み、当該訓練者Ｐに対してスピーカ３２より「重心が右寄りです」といったような訓練アドバイスを報知する。そして、歩行訓練中は、上記Ｓ３１〜Ｓ３６の制御処理を繰り返す。

このように、歩行訓練装置１０は、訓練者Ｐが把持部１４Ｌ、１４Ｒを把持して歩行訓練を行うことで、両脚の動き（股関節、膝関節の動作角度）を３Ｄビデオカメラ４０により撮像することができる。さらに、歩行訓練装置１０は、３Ｄビデオカメラ４０からの当該撮像データをデータ処理して時系列画像データＮ１〜Ｎ３から骨格画像データＫ１〜Ｋ３を作成し、骨格画像データＫ１〜Ｋ３に基づいて当該訓練者Ｐの歩行動作を客観的に判定できる。従って、訓練者Ｐは、歩行訓練中に液晶モニタ３０に表示された歩行動作の骨格画像データＫ１〜Ｋ３を確認しながら、スピーカ３２からの音声アドバイスにより重心が体の中心からずれている否かを認識しながら歩行訓練を行える。これにより、訓練者Ｐは、リアルタイムで歩行訓練を行えると共に、訓練中の脚の動きを修正したり、重心の位置が体の中心になるように体勢を修正することができる。

〔実施形態２〕
図９は本発明の実施形態２のシステム構成を示す図である。図１０は本発明の実施形態２を示す平面図である。図１１は本発明の実施形態２を示す側面図である。

図９〜図１１に示されるように、歩行訓練システム２００は、歩行データ検出ユニット２２０と、歩行データ表示ユニット２３０とを有する。歩行データ検出ユニット２２０は、３Ｄビデオカメラ４０と、歩行訓練装置２５０と、制御装置２７０と、第１の無線通信部２８０とを有する。尚、歩行訓練装置２５０は、前述した歩行訓練装置１０と同様な構成であり、同一部分に同一符号を付してその説明を省略する。また、制御装置２７０は、データ解析処理及び画像生成処理を行わないため、実施形態１の制御装置２０よりも小型化、軽量化されている。

制御装置２７０は、例えば、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ：登録商標）シリアル通信などの短距離無線通信技術により送受信可能な第１の無線通信部（第１の通信手段）２８０を有する。また、無線通信部２８０は、データ変換部２８２と、データ送受信部２８４とを有する。データ変換部２８２は、２０Ｈｚのサンプリング周期で一対のセンサユニット６０Ｌ、６０Ｒにより検出された力検出信号を取得し、無線信号に変換する。データ送受信部２８４は、データ変換部２８２により変換された当該無線信号を歩行データ表示ユニット２３０に送信する。

歩行データ表示ユニット２３０は、外部コントローラ２９０と、第２の無線通信部（第２の通信手段）３００と、記憶装置３１０と、表示装置３８０とを有する。表示装置３８０は、歩行訓練装置２５０から離れた場所に別体に設けられ、訓練者Ｐが見やすいように大型ディスプレイからなり、且つスタンド３８２により所定高さ位置に支持されている。また、表示装置３８０は、液晶モニタ３０に表示される画像と同じ画像が随時表示されている。そのため、訓練者Ｐは、歩行訓練装置２５０の液晶モニタ３０及び表示装置３８０の両方に表示された画像から歩行訓練の状況を確認することができる。

図１２は本発明の実施形態２の制御系を示すブロック図である。図１２に示されるように、歩行データ検出ユニット２２０の制御装置２７０は、制御部２７１と、３Ｄ画像データ生成部２７２と、増幅器２７４と、モニタ出力部２７６と、スピーカ出力部２７８とを有する。制御部２７１は、３Ｄビデオカメラ３０により撮像された訓練者Ｐの歩行動作の３Ｄ画像データが３Ｄ画像データ生成部２７２を介して入力されると、３Ｄ画像データを無線通信部２８０より無線信号に変換して送信する。また、制御部２７１は、センサユニット６０Ｌ、６０Ｒにより検出された力検出信号が増幅器２７４を介して入力されると、増幅された力検出信号を無線通信部２８０により無線信号に変換して無線通信部３００に送信する。外部コントローラ２９０においては、後述するように無線通信部３００により受信した３Ｄ画像データ及び力検出信号に基づいて時系列画像データ、骨格画像データ、判定結果等の各データを生成する。

さらに、外部コントローラ２９０により生成された時系列画像データ、骨格画像データ、判定結果等が無線通信部３００から送信され、無線通信部２８０で受信された場合、歩行データ検出ユニット２２０の制御部２７１は、画像処理された時系列画像データＮ１〜Ｎ３及び骨格画像データＫ１〜Ｋ３の各画像データをモニタ出力部２７６を介して液晶モニタ３０に表示する。また、制御部２７１は、外部コントローラ２９０により処理された力検出信号の判定結果が無線通信部３００から送信された場合、スピーカ出力部２７８を介して判定結果の音声アドバイスをスピーカ３２から報知する。

歩行データ表示ユニット２３０の無線通信部３００は、歩行訓練装置２５０の無線通信部２８０と各データ（３Ｄ画像データ、力検出信号）の無線信号を送受信している。また、無線通信部３００は、歩行データ検出ユニット２２０から送信された力検出信号及び撮像データを受信し、受信した力検出信号を力センサデータ解析部３２０に出力し、受信した撮像データを画像生成部３３０に出力する。

また、外部コントローラ２９０は、力センサデータ解析部３２０と、画像生成部３３０と、データ入出力部３４０とを有する。力センサデータ解析部３２０は、力比較部３２２と、力判定部３２４とを有する。力比較部３２２は、歩行訓練装置２５０から送信された各データ（３Ｄ画像データ及び力検出信号）を分析して左右の把持部１４Ｌ、１４Ｒに作用する力分布（力の割合）を演算する。力判定部３２４は、把持部１４Ｌ、１４Ｒに作用する力の差から当該訓練者Ｐの重心位置、左右方向のバランス等の歩行訓練中の訓練者Ｐの体勢を解析する。

画像生成部３３０は、時系列画像データ生成部３３２と、骨格画像データ生成部３３４と、画像データ判定部３３６とを有する。時系列画像データ生成部３３２は、各撮像フレームＦ１〜Ｆ３毎（図７（Ａ）〜（Ｃ）参照）の画像データを時系列的に並べた時系列画像データＮ１〜Ｎ３を生成する。骨格画像データ生成部３３４は、時系列画像データＮ１〜Ｎ３の画像データに基づいて当該訓練者Ｐの骨格に相当する骨格画像データＫ１〜Ｋ３を重畳した各撮像フレームＧ１〜Ｇ３（図８（Ａ）〜（Ｃ）参照）を生成する。画像データ判定部３３６は、骨格画像データＫ１〜Ｋ３に基づいて左右股関節の高さ位置、左右膝関節の回動角度を計測し、左右股関節の高さ位置が左右対称か、左右膝関節の回動角度が左右対称であるか、股関節及び膝関節の動作角度の変化率を求め、動作角度が一定か否かに基づいて歩行動作が正常か、あるいは左右の何れかに片寄っているかを判定する。

各骨格画像データＫ１〜Ｋ３を含む撮像フレームＧ１〜Ｇ３及び判定結果は、表示装置３８０で表示されると共に、無線通信部３００から送信され、液晶モニタ３０でも表示される。

図１３は実施形態２の歩行訓練装置の制御装置が実行する画像転送処理のフローチャートである。図１３に示されるように、制御装置２７０は、Ｓ４１において、３Ｄビデオカメラ４０の電源スイッチがオンに操作されると、Ｓ４２に進み、３Ｄビデオカメラ４０により撮像された３Ｄ画像データを取り込む。続いて、Ｓ４３に進み、３Ｄ画像データを無線通信部２８０より外部コントローラ２９０に転送する。

次のＳ４４では、３Ｄビデオカメラ４０の電源スイッチがオフか否かを判定しており、電源スイッチがオンの場合（ＮＯの場合）は、上記Ｓ４２の処理に戻り、Ｓ４２以降の処理を繰り返す。また、Ｓ４４において、３Ｄビデオカメラ４０の電源スイッチがオフに操作された場合（ＹＥＳの場合）、今回の画像データ保存処理を終了する。

図１４は実施形態２の歩行訓練装置の制御装置２７０が実行する力検出処理のフローチャートである。図１４に示されるように、制御装置２７０は、Ｓ５１で検出センサ６０Ｌ、６０Ｒからの検出信号が入力されたか否かをチェックする。

Ｓ５１において、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒからの検出信号が入力された場合（ＹＥＳの場合）、Ｓ５２に進み、検出センサ６０Ｌ、６０Ｒで検出された検出信号（電圧値）を無線通信部２８０より外部コントローラ２９０に転送する。

図１５は実施形態２の外部コントローラ２９０が実行する画像判定処理のフローチャートである。図１５示されるように、制御装置２７０は、Ｓ６１で転送された３Ｄ画像を受信したか否かをチェックする。

Ｓ６１で歩行データ検出ユニット２２０から送信された転送された３Ｄ画像の撮像データを受信すると、Ｓ６２に進み、撮像データを記憶装置３１０のデータベースに記憶させる。

続いて、Ｓ６３では、各撮像フレーム毎の撮像データから所定時間毎の時系列的に並べた時系列画像データＮ１〜Ｎ３（図７（Ａ）〜（Ｃ）参照）を生成する。そして、Ｓ６４で時系列画像データＮ１〜Ｎ３を記憶装置３１０のデータベースに記憶させる。

次のＳ６５では、記憶装置３１０のデータベースに記憶された時系列画像データＮ１〜Ｎ３を時系列順に抽出する。続いて、Ｓ６６では、抽出された各撮像フレームＦ１〜Ｆ３（図７（Ａ）〜（Ｃ）参照）の時系列画像データＮ１〜Ｎ３に骨格画像データＫ１〜Ｋ３（図８（Ａ）〜（Ｃ）参照）を作成し、記憶装置３１０のデータベースに記憶させる。そしてＳ６７に進み、骨格画像データを無線通信部３００より歩行訓練装置２５０へ転送する。

さらに、Ｓ６８では、骨格画像データＫ１〜Ｋ３の座標位置から当該訓練者Ｐの股関節及び膝角度の動作角度を演算し、当該訓練者Ｐの歩行動作を判定する。またＳ６８において、左右股関節の高さ位置が左右対称か、左右膝関節の回動角度が左右対称であるか、股関節及び膝関節の動作角度を求め、動作角度が一定か否かに基づいて歩行動作が正常か異常かを判定しても良い。続いて、Ｓ６９に進み、当該訓練者Ｐに対する判定結果を無線通信部３００より歩行訓練装置２５０へ転送する。次のＳ７０では、時系列画像データＮ１〜Ｎ３を全て判定したか否かをチェックする。

Ｓ７０において、記憶装置３１０から抽出した当該訓練者Ｐの時系列画像データＮ１〜Ｎ３を全て判定していない場合（ＮＯの場合）、上記Ｓ６２の処理に戻り、Ｓ６２以降の処理を繰り返す。また、Ｓ７０において、記憶装置３１０から抽出した当該訓練者Ｐの時系列画像データＮ１〜Ｎ３を全て判定した場合（ＹＥＳの場合）、今回の画像判定処理を終了する。

また、制御装置２７０は、実施形態１で実行されたＳ３１〜Ｓ３６（図６を参照）の制御処理を同様に実行しており、ここではその説明を省略する。

図１６は実施形態２の歩行訓練装置の制御装置２７０が実行する表示処理のフローチャートである。図１６に示されるように、制御装置２７０は、Ｓ７１において、外部コントローラ２９０から転送された骨格画像データを受信した場合（ＹＥＳの場合）、Ｓ７２に進み、受信した骨格画像データを液晶モニタ３０に表示する。

続いて、Ｓ７３では、外部コントローラ２９０から転送された判定結果を受信したか否かをチェックする。Ｓ７３において、外部コントローラ２９０から転送された判定結果を受信しなかった場合（ＮＯの場合）、上記Ｓ７１の処理に戻り、Ｓ７１以降の処理を再度実行する。また、Ｓ７３において、外部コントローラ２９０から転送された判定結果を受信した場合（ＹＥＳの場合）、Ｓ７４に進み、スピーカ３２より音声で判定結果を当該訓練者Ｐに報知する。例えば、把持部１４Ｌ、１４Ｒに作用する力ＦＬ、ＦＲがＦＬ＞ＦＲの場合、左手による力ＦＬが右手の力ＦＲより大きいため、スピーカ３２より「重心が左寄りです」といったような訓練アドバイスを報知する。また、ＦＲ＞ＦＬの場合、右手による力ＦＲが左手の力ＦＬより大きいため、当該訓練者Ｐに対してスピーカ３２より「重心が右寄りです」といったような訓練アドバイスを報知する。

従って、訓練者Ｐは、歩行訓練中に液晶モニタ３０に表示された歩行動作の骨格画像データＫ１〜Ｋ３を確認しながら、スピーカ３２からの音声アドバイスにより重心が体の中心からずれている否かを認識しながら歩行訓練を行える。これにより、訓練者Ｐは、リアルタイムで歩行訓練を行えると共に、訓練中の脚の動きを修正したり、重心の位置が体の中心になるように体勢を修正することができる。

１０ 歩行訓練装置
１２ 手摺り
１４Ｌ、１４Ｒ 把持部
１６ フレーム
２０ 制御装置
３０ 液晶モニタ（表示手段）
３２ スピーカ（報知手段）
４０ ３Ｄビデオカメラ（撮像手段）
５０ 記憶装置
６０Ｌ、６０Ｒ 力検出センサ
７２ ３Ｄ画像データ生成部
７４ 時系列画像データ生成部
７６ ３Ｄ画像データ抽出部
７８ 骨格画像データ生成部
８０ 画像データ判定部
８２ モニタ出力部
８４ スピーカ出力部
８６ 増幅器
８８ 力比較部
９０ 力判定部
２００ 歩行訓練システム
２２０ 歩行データ検出ユニット
２３０ 歩行データ表示ユニット
２５０ 歩行訓練装置
２７０ 制御装置
２７１ 制御部
２７２ ３Ｄ画像データ生成部
２７４ 増幅器
２７６ モニタ出力部
２７８ スピーカ出力部
２８０ 無線通信部（第１の通信手段）
２８２ データ変換部
２８４ データ送受信部
２９０ 外部コントローラ
３００ 無線通信部（第２の通信手段）
３１０ 記憶装置
３２０ 力センサデータ解析部
３２２ 力比較部
３２４ 力判定部
３３０ 画像生成部
３３２ 時系列画像データ生成部
３３４ 骨格画像データ生成部
３３６ 画像データ判定部
３４０ データ入出力部
３８０ 表示装置

Claims (12)

1. 訓練者が把持する一対の把持部と、
   前記一対の把持部を支持するフレームと、
   前記フレームの底部に設けられた車輪とを有する歩行訓練装置において、
   前記フレームに搭載され、当該訓練者の歩行動作を立体的な３Ｄ画像として撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像された左目用画像データ及び右目用画像データをセットにして所定時間間隔の撮像フレーム毎の画像データとして生成し、当該各撮像フレームの画像データを時系列的に並べた時系列画像データを生成する時系列画像データ生成手段と、
   予めモデルとなる複数の体形に関する各種の数値の組合せがデータベースに登録されている記憶装置と、
   前記時系列画像データ生成手段で生成された前記時系列画像データから、任意時間毎又は指定時間の時系列画像データを抽出し、抽出された前記任意時間毎又は指定時間の時系列画像データを基づいて、前記記憶装置のデータベースに登録されている複数のモデルの中から前記訓練者の体形に近いモデルを選択し、当該選択されたモデルの各寸法から近似値による両脚の骨及び関節の位置を推測して、前記訓練者の両脚の骨格に相当する骨格画像データを生成する骨格画像データ生成手段と、
   前記骨格画像データに基づき前記訓練者の股関節及び膝関節の動作角度を求め、各動作角度より当該訓練者の歩行動作を判定する判定手段と、
   を備えたことを特徴とする歩行訓練装置。
2. 前記時系列画像データ生成手段は、
   前記撮像手段により撮像された１分間当たりの前記各撮像フレームを２分の１以下の撮像フレーム数に減らすように、当該各撮像フレームを間引く
   ことを特徴とする請求項１に記載の歩行訓練装置。
3. 前記時系列画像データに前記骨格画像データを重畳した前記各撮像フレームを表示する表示手段を備える
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の歩行訓練装置。
4. 前記判定手段による判定結果に応じて当該訓練者の歩行動作の修正を報知する報知手段を備える
   ことを特徴とする請求項１から３までの何れかに記載の歩行訓練装置。
5. 前記訓練者が前記一対の把持部を把持した際に付加される力を検出する一対の力検出手段を備える
   ことを特徴とする請求項１から４までの何れかに記載の歩行訓練装置。
6. 前記報知手段は、
   前記一対の力検出手段により検出された検出信号に基づき、当該訓練者の重心位置を推測し、推測結果を報知する
   ことを特徴とする請求項４に記載の歩行訓練装置。
7. 歩行データ検出ユニット、及び
   前記歩行データ検出ユニットと別体に設けられる歩行データ表示ユニットを備える歩行訓練システムであって、
   前記歩行データ検出ユニットは、
   訓練者が把持する一対の把持部と、
   前記一対の把持部を支持するフレームと、
   前記フレームの底部に設けられた車輪と、
   前記フレームに搭載され、当該訓練者の歩行動作を立体的な３Ｄ画像として撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像された左目用画像データ及び右目用画像データをセットにして所定時間間隔の撮像フレーム毎の画像データとして生成し、当該画像データを送信する第１通信手段と、を有し、
   前記歩行データ表示ユニットは、
   予めモデルとなる複数の体形に関する各種の数値の組合せがデータベースに登録されている記憶装置と、
   前記第１通信手段から送信された各撮像フレームの画像データを受信する第２通信手段と、
   前記第２通信手段より受信した各撮像フレームの画像データを時系列的に並べた時系列画像データを生成する時系列画像データ生成手段と、
   前記時系列画像データ生成手段で生成された前記時系列画像データから、任意時間毎又は指定時間の時系列画像データを抽出し、抽出された前記任意時間毎又は指定時間の時系列画像データに基づいて、前記記憶装置のデータベースに登録されている複数のモデルの中から前記訓練者の体形に近いモデルを選択し、当該選択されたモデルの各寸法から近似値による両脚の骨及び関節の位置を推測して、前記訓練者の両脚の骨格に相当する骨格画像データを生成する骨格画像データ生成手段と、
   前記骨格画像データに基づき前記訓練者の股関節及び膝関節の動作角度を求め、各動作角度より当該訓練者の歩行動作を判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定結果を表示する表示手段と、を有する
   ことを特徴とする歩行訓練システム。
8. 前記歩行データ表示ユニットにおいて、前記時系列画像データ生成手段は、
   前記撮像手段により撮像された１分間当たりの前記各撮像フレームを２分の１以下の撮像フレーム数に減らすように、当該各撮像フレームを間引く
   ことを特徴とする請求項７に記載の歩行訓練システム。
9. 前記表示手段は、前記時系列画像データに前記骨格画像データを重畳した前記各撮像フレームを表示する
   ことを特徴とする請求項７又は８に記載の歩行訓練システム。
10. 前記歩行データ表示ユニットに設けられ、前記判定手段による判定結果に応じて当該訓練者の歩行動作の修正を報知する報知手段を有する
    ことを特徴とする請求項７から９までの何れかに記載の歩行訓練システム。
11. 前記歩行データ検出ユニットに設けられ、前記訓練者が前記一対の把持部を把持した際に付加される力を検出する一対の力検出手段を有する
    ことを特徴とする請求項７から１０までの何れかに記載の歩行訓練システム。
12. 前記報知手段は、前記一対の力検出手段により検出された検出信号に基づき、当該訓練者の重心位置を推測し、推測結果を報知する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の歩行訓練システム。

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