JP6511389B2 - Operation ability estimation device, operation ability estimation method, and operation ability estimation program - Google Patents
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Description
この発明は、乗り物の運転者の操作能力を推定する操作能力推定装置、操作能力推定方法、および操作能力推定プログラムに関するものである。 The present invention relates to an operation ability estimation device for estimating the operation ability of a driver of a vehicle, an operation ability estimation method, and an operation ability estimation program.
近年、自動車、自転車、電動車いすなどの交通事故が社会的な問題となっている。これら乗り物の事故には、「認知能力」、「判断能力」或いは「操作能力」の欠如や低下により起因するものがある。そこで、乗り物の事故を未然に防ぐために、運転能力（認知、判断、操作）を適宜測定し、運転の指導や対策に利用することが考えられている。 In recent years, traffic accidents such as automobiles, bicycles, and electric wheelchairs have become social problems. Some of these vehicle accidents are caused by the lack or deterioration of "cognitive ability", "decision ability" or "operation ability". Therefore, in order to prevent an accident of the vehicle, it is considered to appropriately measure the driving ability (cognition, judgment, operation) and use it for driving instruction or measures.
例えば、後述の特許文献１では、熟練者が乗り物を運転した際の、車両の傾き、加速度、及び角速度等のセンサ情報を所定の位置（例えば、レーシングサーキットの第１カーブなど）に対応づけ、その熟練者のセンサ情報（規範情報）との差分値を求めることにより、操作能力を算出する手法が提案されている。 For example, in Patent Document 1 described later, sensor information such as tilt, acceleration, and angular velocity of a vehicle when a skilled person drives the vehicle is associated with a predetermined position (for example, a first curve of a racing circuit). There has been proposed a method of calculating the operation ability by obtaining a difference value with the sensor information (standard information) of the expert.
また、後述の非特許文献１では、事前に細いテープで設定されたコースと走行軌跡との誤差（Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｅｒｒｏｒ）及び、平均速度（Ｓｐｅｅｄ）を電動車いすの操作能力として定義している。 Further, in Non-Patent Document 1, which will be described later, an error (Tracking Error) between a course and a traveling locus set in advance with a thin tape (Tracking Error) and an average speed (Speed) are defined as the operating ability of the electric wheelchair.
一方、ロボットアーム制御の最適化やヒトの運動計画においては、「躍度最小モデル」が提案されている（例えば、後述の非特許文献２）。非特許文献２では、各軸の躍度（加速度の微分値）を自乗した値の積分値（累積躍度とする）が最小となる運動は最も滑らかになるとされており、機械や生物に対して負荷が小さくなるとされている。 On the other hand, in the optimization of robot arm control and human motion planning, a "jerk minimum model" has been proposed (for example, non-patent document 2 described later). In Non-Patent Document 2, the motion with which the integral value (taken as cumulative jerk) of the value obtained by squaring the jerk (differential value of acceleration) of each axis is considered to be the smoothest, and it is Load is reduced.
しかしながら、特許文献１の手法では、所定の位置に対応する熟練者の走行データベースが必要なため、一般用途で利用する際には、任意の道路について熟練者のデータを収集しなければならない。また、非特許文献１の手法では、指標値の大小は走行コースの作り方に依存し、かつ誤差の測定には画像処理システムや専用の車いすなど特別な機器が必要である。そのため、施設などの限られた場所でしか実施することができない。すなわち、特許文献１及び非特許文献１に記載された手法は、どちらも理想的な運転（熟練者のデータ、走行コース）からの誤差を操作能力としているが、その理想的な運転データの収集コストや理想的な運転からの誤差を測定するコストが高いという課題がある。 However, according to the method of Patent Document 1, since the traveling database of the skilled person corresponding to the predetermined position is required, it is necessary to collect the data of the skilled person for any road when using for general use. Further, in the method of Non-Patent Document 1, the size of the index value depends on how to make the traveling course, and the measurement of the error requires a special device such as an image processing system or a dedicated wheelchair. Therefore, it can be implemented only in a limited place such as a facility. That is, although the methods described in Patent Document 1 and Non-Patent Document 1 both use the error from the ideal driving (the data of the expert, the traveling course) as the operation ability, the collection of the ideal driving data There is a problem that the cost and the cost of measuring an error from an ideal operation are high.
一方で、非特許文献２は、負荷を小さくするために機械や生物の運動の滑らかさを評価する手法を記載されたものであるが、乗り物の運転においても、操作量や操作タイミングの加減が把握できていないと、加減速や方向転換が多発して走行が滑らかでなくなり、危険な運転に繋がると予想される。 On the other hand, Non-Patent Document 2 describes a method for evaluating the smoothness of the motion of a machine or a living thing in order to reduce the load, but also in the operation of the vehicle, the amount of operation and the operation timing can be adjusted. If it can not be grasped, it is expected that acceleration and deceleration and direction changes occur frequently and the driving becomes uneven, leading to dangerous driving.
そこで、本発明は、低コストで乗り物の運転者の操作能力を推定できる操作能力推定装置、操作能力推定手法、および操作能力推定プログラムを提供することを目的とする。 Then, this invention aims at providing the operation capability estimation apparatus which can estimate the driver's operation capability of a vehicle at low cost, the operation capability estimation method, and the operation capability estimation program.
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点は、地面に接地して移動する移動物を操作する運転者の操作能力を推定する操作能力推定装置であって、運転者の操作能力に起因しない動きを示すノイズのノイズ量を検知する検知部と、少なくとも移動物の位置、移動速度または加速度の時系列情報に基づき操作能力を推定する推定部とを有し、上記推定部が、上記移動物内にある位置センサまたは加速度センサの時系列データに基づき算出される累積躍度に対して上記ノイズ量に応じた重み付けをすることにより上記操作能力を推定する、操作能力推定装置である。
またこの発明の第２の観点は、地面に接地して移動する移動物を操作する運転者の操作能力を推定する操作能力推定装置であって、運転者の操作能力に起因しない動きを示すノイズのノイズ量とともにノイズの種類を検知する検知部と、少なくとも移動物の位置、移動速度または加速度の時系列情報に基づき操作能力を推定する推定部とを有し、上記推定部が、上記移動物内にある位置センサまたは加速度センサの時系列データに基づき算出される累積躍度に対して上記ノイズ量および上記ノイズの種類に応じてノイズ除去関数を適用することにより上記操作能力を推定する操作能力推定装置である。
In order to achieve the above object, a first aspect of the present invention is an operation ability estimation device for estimating the operation ability of a driver operating a moving object that is in contact with the ground and moves, the driver's operation ability possess a detector for detecting the noise amount of the noise indicating the motion not caused, the position of the moving the at no less, and a estimation unit that estimates an operation capacity based on the time-series information of the moving speed or acceleration, the estimator but to estimate the operating capacity by weighting in accordance with the noise amount with respect to the accumulated jerk calculated based on time-series data of the position sensor or an acceleration sensor is within the moving object, the operation capability estimating device It is.
A second aspect of the present invention is an operation ability estimation device for estimating the operation ability of a driver who operates a moving object that is in contact with the ground and moves, and is a noise that indicates a movement not due to the operation ability of the driver. A detection unit for detecting the type of noise as well as the amount of noise, and an estimation unit for estimating the operation ability based on time-series information of at least the position, moving speed or acceleration of the moving object; An operation ability to estimate the operation ability by applying a noise removal function according to the amount of noise and the type of noise to the accumulated jerk calculated based on time-series data of the position sensor or acceleration sensor in the device It is an estimation device.
従って、操作能力推定装置によれば、理想的な運転データの収集コストや理想的な運転からの誤差を測定するコストが高くなることなく、低コストで乗り物の運転者の操作能力を推定できる装置を提供できる。 Therefore, according to the operation ability estimation device, it is possible to estimate the operation ability of the driver of the vehicle at low cost without increasing the cost of collecting ideal driving data and measuring the error from the ideal driving. Can provide
また、この発明の別の観点は、地面に接地して移動する移動物を操作する運転者の操作能力を推定する操作能力推定方法であって、運転者の操作能力に起因しない動きを示すノイズのノイズ量を検知する過程と、少なくとも移動物の位置、移動速度または加速度の時系列情報に基づき操作能力を推定する過程とを有し、上記推定する過程が、上記移動物内にある位置センサまたは加速度センサの時系列データに基づき算出される累積躍度に対して上記ノイズ量に応じた重み付けをすることにより上記操作能力を推定する、操作能力推定方法である。
さらにこの発明の別の観点は、地面に接地して移動する移動物を操作する運転者の操作能力を推定する操作能力推定方法であって、運転者の操作能力に起因しない動きを示すノイズのノイズ量とともにノイズの種類を検知する過程と、少なくとも移動物の位置、移動速度または加速度の時系列情報に基づき操作能力を推定する過程とを有し、上記推定する過程が、上記移動物内にある位置センサまたは加速度センサの時系列データに基づき算出される累積躍度に対して上記ノイズ量および上記ノイズの種類に応じてノイズ除去関数を適用することにより上記操作能力を推定する、操作能力推定方法である。
Another aspect of the present invention is an operation ability estimation method for estimating an operation ability of a driver who operates a moving object that is in contact with the ground and moves, and is a noise that indicates a movement not caused by the operation ability of the driver. a step of detecting the amount of noise, the position of the moving the at no less, and a step of estimating the operating capability based on the time-series information of the moving speed or acceleration, the process of the estimation, in the above moving object The operation ability is estimated by weighting the accumulated jerk calculated based on time series data of a position sensor or an acceleration sensor according to the noise amount to estimate the operation ability.
Furthermore, another aspect of the present invention is an operation ability estimation method for estimating the operation ability of a driver who operates a moving object that is in contact with the ground and moves, and of noise representing a motion not caused by the operation ability of the driver. The process of detecting the type of noise together with the amount of noise, and the process of estimating the operation ability based on time-series information of at least the position of the moving object, moving velocity or acceleration An operation ability estimation that estimates the operation ability by applying a noise removal function according to the amount of noise and the type of noise to accumulated jerk calculated based on time series data of a certain position sensor or acceleration sensor It is a method.
従って、操作能力推定方法によれば、理想的な運転データの収集コストや理想的な運転からの誤差を測定するコストが高くなることなく、低コストで乗り物の運転者の操作能力を推定できる方法を提供できる。 Therefore, according to the operation ability estimation method, it is possible to estimate the operation ability of the driver of the vehicle at low cost without increasing the cost of collecting ideal driving data and measuring the error from the ideal driving. Can provide
この発明によれば、低コストで乗り物の運転者の操作能力を推定できる操作能力推定装置、操作能力推定手法、および操作能力推定プログラムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide an operation ability estimation device, an operation ability estimation method, and an operation ability estimation program capable of estimating the operation ability of the driver of the vehicle at low cost.
以下、図面を参照して、この発明に係わる実施形態を説明する。
本実施形態では、「認知能力」、「判断能力」或いは「操作能力」の３つの運転能力のうち、センサ情報に基づく操作能力を算出（推定）する装置、方法およびプログラムについて説明する。本実施形態においては、走行の滑らかさを操作能力として定義する。操作能力は、実際にハンドル、アクセル、及びブレーキなどを用いた操作の精度や安定性を指す。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
In the present embodiment, an apparatus, method and program for calculating (estimating) an operation ability based on sensor information among three driving abilities of “cognitive ability”, “determination ability” or “operation ability” will be described. In the present embodiment, the smoothness of traveling is defined as the operation ability. The operation ability actually refers to the accuracy and stability of the operation using a steering wheel, an accelerator, a brake, and the like.
また、本実施形態は、一般的な滑らかさの指標（累積躍度）を「乗り物の運転」という状況（タイヤが地面に接しており、特有の突発的なノイズが発生する状況）に適用することより操作能力を推定する操作能力推定装置、操作能力推定方法および操作能力推定プログラムを説明するものである。具体的には、以下の実施形態では、乗り物としての電動車いすの操作能力を推定（算出）する操作能力推定装置を例に説明する。 In addition, this embodiment applies a general index of smoothness (cumulative jerk) to the condition of “driving a vehicle” (a condition in which the tire is in contact with the ground and a peculiar noise is generated). The operation ability estimation device, the operation ability estimation method, and the operation ability estimation program for estimating the operation ability will be described. Specifically, in the following embodiment, an operation ability estimation device that estimates (calculates) the operation ability of the electric wheelchair as a vehicle will be described as an example.
図１は、この発明の実施形態に係る操作能力算出システムの全体構成を示す図である。
操作能力算出システムは、計測装置１と操作能力推定装置２とを有する。
計測装置１は、乗り物としての電動車いす（以下、単に車いすとも称する）３の動きを示す情報を検出し、検出した動きを示す情報を操作能力推定装置２へ供給するものである。計測装置１は、電動車いす３に搭載される。ただし、計測装置１は、電動車いす３の動き（加速度、移動速度、位置等）を操作能力推定装置２へ供給できるものであれば、車いす３外に設けても良い。
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of an operation ability calculation system according to an embodiment of the present invention.
The operation ability calculation system includes the measuring device 1 and the operation ability estimation device 2.
The measuring device 1 detects information indicating the movement of the electric wheelchair 3 (hereinafter simply referred to as a wheelchair) as a vehicle, and supplies information indicating the detected movement to the operation ability estimation device 2. The measuring device 1 is mounted on the electric wheelchair 3. However, the measuring device 1 may be provided outside the wheelchair 3 as long as it can supply the movement (acceleration, moving speed, position, etc.) of the electric wheelchair 3 to the operation capacity estimation device 2.
図１に示す構成例において、計測装置１は、加速度センサ１１、センサデータ送信部１２、および通信部１３を有する。
加速度センサ１１は、車いす３の動きを示す情報を検出する。加速度センサ１１は、車いす３の加速度を計測する。加速度センサ１１は、車いす３の加速度を示すセンサデータをセンサデータ送信部１２へ供給する。また、加速度センサ１１は、水平方向の加速度だけでなく、鉛直方向の加速度も検出する。センサデータ送信部１２は、通信部１３を介して、加速度センサ１１が計測したセンサデータを操作能力推定装置２へ送信する。通信部１３は、例えば、アンテナを有する無線通信装置で実現される。
In the configuration example illustrated in FIG. 1, the measuring device 1 includes an acceleration sensor 11, a sensor data transmission unit 12, and a communication unit 13.
The acceleration sensor 11 detects information indicating the movement of the wheelchair 3. The acceleration sensor 11 measures the acceleration of the wheelchair 3. The acceleration sensor 11 supplies sensor data indicating the acceleration of the wheelchair 3 to the sensor data transmission unit 12. Moreover, the acceleration sensor 11 detects not only the acceleration in the horizontal direction but also the acceleration in the vertical direction. The sensor data transmission unit 12 transmits the sensor data measured by the acceleration sensor 11 to the operation ability estimation device 2 via the communication unit 13. The communication unit 13 is realized by, for example, a wireless communication device having an antenna.
さらに、計測装置１は、後述するノイズを検出するためのデータとして、位置センサ１４を設けても良い。位置センサ１４は、車いす３の位置を検知する。位置センサ１４は、車いす３の位置を示すセンサデータをセンサデータ送信部１２へ供給する。この場合、センサデータ送信部１２は、通信部１３を介して、位置センサ１４が計測したセンサデータを操作能力推定装置２へ送信する。 Furthermore, the measuring device 1 may be provided with a position sensor 14 as data for detecting noise described later. The position sensor 14 detects the position of the wheelchair 3. The position sensor 14 supplies sensor data indicating the position of the wheelchair 3 to the sensor data transmission unit 12. In this case, the sensor data transmission unit 12 transmits the sensor data measured by the position sensor 14 to the operation ability estimation device 2 via the communication unit 13.
なお、位置センサ１４は、車いす３外に設置し、位置センサ１４から操作能力推定装置２へセンサデータを供給するようにしても良い。また、操作能力推定装置２が加速度センサ１１のセンサデータからノイズを検知する場合、位置センサ１４は設けなくても良い。さらには、計測装置１は、ノイズを検出するためのデータとして、角速度、車いすの操作部（ジョイスティック）における操作量、レーザーレンジファインダ等の検出データを取得して操作能力推定装置２へ送信するようにしても良い。 The position sensor 14 may be installed outside the wheelchair 3 and the sensor data may be supplied from the position sensor 14 to the operation capacity estimation device 2. Further, when the operation capability estimation device 2 detects noise from sensor data of the acceleration sensor 11, the position sensor 14 may not be provided. Furthermore, the measuring device 1 obtains angular velocity, an operation amount on the operation unit (joystick) of the wheelchair, detection data such as a laser range finder, etc. as data for detecting noise and transmits it to the operation ability estimation device 2 You may
操作能力推定装置２は、計測装置１からのセンサデータに基づいて電動車いす３を操作する操作者の操作能力を算出（推定）する装置である。操作能力推定装置２は、例えば、プロセッサ、メモリ、及びインターフェースなどを有するコンピュータとその周辺機器により実現される。 The operation ability estimation device 2 is a device that calculates (estimates) the operation ability of the operator who operates the electric wheelchair 3 based on the sensor data from the measurement device 1. The operation ability estimation device 2 is realized by, for example, a computer having a processor, a memory, an interface, and the like and its peripheral devices.
図１に示す構成例において、操作能力推定装置２は、通信部２１、操作能力算出部２２および操作能力保存部２３を有する。通信部２１は、計測装置１とのデータ通信を行う。通信部２１は、例えば、アンテナを有する無線通信装置で実現される。操作能力算出部２２は、車いす３を運転している運転者の操作能力を示す値を算出（推定）する。操作能力算出部２２は、通信部２１を介して計測装置１が計測した車いす３の動き（加速度）を示すデータを取得し、車いす３の加速度に基づいて操作能力を示す値を算出する。操作能力算出部２２は、例えば、プロセッサ、メモリ、及びインターフェースなどを有するコンピュータにより実現される。操作能力保存部２３は、操作能力算出部２２が算出した操作能力を示す値を保存する。操作能力保存部２３は、記憶装置により実現される。 In the configuration example illustrated in FIG. 1, the operation ability estimation device 2 includes a communication unit 21, an operation ability calculation unit 22, and an operation ability storage unit 23. The communication unit 21 performs data communication with the measuring device 1. The communication unit 21 is realized by, for example, a wireless communication device having an antenna. The operation ability calculator 22 calculates (estimates) a value indicating the operation ability of the driver driving the wheelchair 3. The operation capability calculating unit 22 acquires data indicating the movement (acceleration) of the wheelchair 3 measured by the measuring device 1 through the communication unit 21 and calculates a value indicating the operation capability based on the acceleration of the wheelchair 3. The operation capability calculating unit 22 is realized by, for example, a computer having a processor, a memory, an interface, and the like. The manipulation ability storage unit 23 stores a value indicating the manipulation ability calculated by the manipulation ability calculation unit 22. The operation capability storage unit 23 is realized by a storage device.
また、操作能力算出部２２は、センサデータ受信部３１、ノイズ除去関数計算部（検知部）３２、および累積躍度計算部（推定部）３３を有する。操作能力算出部２２は、例えば、プロセッサ、メモリ、及びインターフェースなどを有するコンピュータにより実現される。プロセッサは、ＣＰＵなどの演算部であり、プログラムに従って動作することにより種々の処理を実行する。メモリは、作業用のデータを一時的に記憶するワークメモリ、プログラムや制御データを記憶するプログラムメモリ、および、設定データなどを記憶する不揮発性メモリなどを有する。プロセッサは、メモリに記憶したプログラムを実行することにより種々の処理機能を実現する。インターフェースは、データを入出力する。すなわち、操作能力算出部２２における各部３１、３２、３３は、プロセッサがメモリに記憶した操作能力推定プログラムを実行することにより実現される機能である。 The operation capability calculator 22 further includes a sensor data receiver 31, a noise removal function calculator (detection unit) 32, and a cumulative jerk calculator (estimation unit) 33. The operation capability calculating unit 22 is realized by, for example, a computer having a processor, a memory, an interface, and the like. The processor is an operation unit such as a CPU, and executes various processes by operating according to a program. The memory includes a work memory that temporarily stores work data, a program memory that stores programs and control data, and a non-volatile memory that stores setting data and the like. The processor implements various processing functions by executing a program stored in the memory. The interface inputs and outputs data. That is, each of the units 31, 32, and 33 in the operation capability calculation unit 22 is a function realized by executing the operation capability estimation program stored in the memory by the processor.
センサデータ受信部３１は、通信部２１を介して計測装置１が計測した車いす３の動き（加速度）を示すデータを取得する。センサデータ受信部３１は、車いす３の加速度を示すデータをノイズ除去関数計算部３２および累積躍度計算部３３へ供給する。また、車いす３に発生するノイズを示すデータ（ノイズ量又はノイズ量を算出するためのデータ）を外部から取得する場合、センサデータ受信部３１は、通信部２１を介してノイズを示すデータを受信し、ノイズ除去関数計算部３２へ供給する。 The sensor data receiving unit 31 acquires data indicating the movement (acceleration) of the wheelchair 3 measured by the measuring device 1 through the communication unit 21. The sensor data reception unit 31 supplies data indicating the acceleration of the wheelchair 3 to the noise removal function calculation unit 32 and the cumulative jerk calculation unit 33. In addition, when acquiring data (data for calculating noise amount or noise amount) indicating noise generated on the wheelchair 3 from the outside, the sensor data receiving unit 31 receives data indicating noise via the communication unit 21. , And supplies it to the noise removal function calculation unit 32.
ノイズ除去関数計算部３２は、操作能力に起因しない動きを示すノイズを検知する。操作能力に記載しない動きとは、地面の凹凸（例えば、段差や石畳等による凹凸）や車いすと地面との接地部分の滑りなどに起因して発生する突発的なノイズである。ノイズ除去計算部３２は、車いす３に発生する突発的なノイズを除去するためのノイズ除去関数を計算する。すなわち、車いす３などの地面に接する乗り物は、地面状況の変化（例えば、段差など）や横滑りなどにより突発的なノイズとなる動きが発生する。車いす３に発生するノイズは、後述する累積躍度に影響するが、操作能力とは関係しない。このため、操作能力を示す値からは、ノイズを除去する必要がある。ノイズ除去関数計算部３２は、累積躍度から除去するためのノイズ除去関数を算出する。 The noise removal function calculation unit 32 detects noise that indicates a motion not caused by the operation capability. The movement not described in the operation ability is a sudden noise generated due to unevenness on the ground (e.g., unevenness due to steps or cobbles) or sliding of a contact portion with the wheelchair and the ground. The noise removal calculation unit 32 calculates a noise removal function for removing sudden noise generated on the wheelchair 3. That is, in a vehicle in contact with the ground such as a wheelchair 3, a movement causing sudden noise occurs due to a change in ground condition (for example, a step or the like) or a side slip. The noise generated on the wheelchair 3 affects the cumulative jerk described later, but is not related to the operation ability. For this reason, it is necessary to remove noise from the value indicating the operation capability. The noise removal function calculation unit 32 calculates a noise removal function for removing the accumulated jerk.
ノイズ除去関数計算部３２は、車いす３に発生したノイズ量を検出する。例えば、ノイズ除去関数計算部３２は、車いす３に装着した加速度センサ１１のセンサデータにおける鉛直方向の加速度の分散値をノイズ量として検出する。ノイズ除去関数計算部３２は、検出したノイズ量が所定の閾値以上であればノイズ有を検知する。また、ノイズ量は、車いす３に搭載されたセンサ（角速度、ジョイスティック操作量、レーザーレンジファインダ等）のセンサデータにより検出しても良い。この場合、計測装置１は、それらのセンサデータをセンサデータ送信部１２により操作能力推定装置２へ送信する構成とすればよい。 The noise removal function calculation unit 32 detects the amount of noise generated on the wheelchair 3. For example, the noise removal function calculation unit 32 detects the dispersion value of the acceleration in the vertical direction in the sensor data of the acceleration sensor 11 mounted on the wheelchair 3 as a noise amount. The noise removal function calculation unit 32 detects the presence of noise if the detected noise amount is equal to or greater than a predetermined threshold. Further, the noise amount may be detected by sensor data of a sensor (angular velocity, joystick operation amount, laser range finder, etc.) mounted on the wheelchair 3. In this case, the measuring device 1 may be configured to transmit the sensor data to the operation ability estimation device 2 by the sensor data transmitting unit 12.
また、時刻ｔにおけるノイズ量ｎ（ｔ）は、車いす３外に設置されたセンサ（監視カメラ等）が検出するセンサデータにより検出しても良い。この場合、操作能力推定システムは、車いす３外に設置されたセンサとセンサが検知するセンサデータを操作能力推定装置２へ送信する送信部とを設けた構成とすれば良い。 Further, the noise amount n (t) at time t may be detected by sensor data detected by a sensor (such as a monitoring camera) installed outside the wheelchair 3. In this case, the operation ability estimation system may be configured to include a sensor installed outside the wheelchair 3 and a transmission unit for transmitting sensor data detected by the sensor to the operation ability estimation device 2.
また、ノイズ量ｎ（ｔ）は、位置情報に紐付くノイズ情報（例えば、段差、石畳等の路面情報）を記憶したデータベースを用いて取得しても良い。この場合、測定装置１は、位置センサ１４により車いす３の位置を検出し、位置センサ１４が検出した位置データをデータ送信部１２により操作能力推定装置２へ送信し、操作能力推定装置２が計測装置１から取得した位置データに基づいてデータベースに記憶されているノイズ情報を取得する構成とすれば良い。また、位置データは、車いす３外に設けた位置計測装置から操作能力装置２が取得するものであっても良い。また、位置情報に紐付くノイズ情報を記憶するデータベースは、操作能力推定装置２が読み出せる構成であれば良く、操作能力推定装置２内に設けても良いし、操作能力推定装置２がアクセス可能な外部装置に設けても良い。 In addition, the noise amount n (t) may be acquired using a database storing noise information (for example, road surface information such as steps and cobblestones) associated with position information. In this case, the measuring device 1 detects the position of the wheelchair 3 by the position sensor 14, and transmits the position data detected by the position sensor 14 to the operation ability estimation device 2 by the data transmission unit 12, and the operation ability estimation device 2 measures The noise information stored in the database may be acquired based on the position data acquired from the device 1. Further, the position data may be acquired by the operation ability device 2 from a position measurement device provided outside the wheelchair 3. Moreover, the database storing the noise information linked to the position information may be provided in the operation ability estimation device 2 as long as the operation ability estimation device 2 can read out the information, and the operation ability estimation device 2 can be accessed It may be provided in an external device.
累積躍度計算部３３は、車いすの移動の滑らかさを算出する。累積躍度計算部３３は、車いすの移動の滑らかさに基づいて車いす３の運転者の操作能力を示す値を算出（推定）する。すなわち、累積躍度計算部３３は、動き（加速度、移動速度、位置など）を示すデータにより動きの滑らかさを示す累積躍度を算出し、算出した累積躍度により車いす３を運転する運転者の操作能力を示す値を算出する。また、累積躍度計算部３３は、車いす３の動き（加速度）に基づいて算出する累積躍度からノイズを除去（又はノイズ量に応じて重み付け）した累積躍度（後述のＣ´）を算出することにより、車いす３の操作者の操作能力を示す値（後述のＣｕ）を算出する。累積躍度計算部３３は、算出した操作能力を示す値を操作能力保存部２３に保存する。 The cumulative jerk calculation unit 33 calculates the smoothness of the movement of the wheelchair. The cumulative jerk calculation unit 33 calculates (estimates) a value indicating the operation ability of the driver of the wheelchair 3 based on the smoothness of the movement of the wheelchair. That is, the cumulative jerk calculation unit 33 calculates the cumulative jerk indicating the smoothness of the movement from the data indicating the movement (acceleration, moving speed, position, etc.), and the driver driving the wheelchair 3 by the calculated cumulative jerk Calculate a value that indicates the operation ability of the Further, the cumulative jerk calculation unit 33 calculates a cumulative jerk (C 'described later) obtained by removing noise (or weighting according to the amount of noise) from the cumulative jerk calculated based on the movement (acceleration) of the wheelchair 3 By doing this, a value (Cu described later) indicating the operation ability of the operator of the wheelchair 3 is calculated. The cumulative jerk calculation unit 33 stores a value indicating the calculated operation ability in the operation ability storage unit 23.
次に、操作能力算出部２２の累積躍度計算部３３とノイズ除去関数計算部３２とについて詳細に説明する。
累積躍度計算部３３は、累積躍度を計算する。一般に、累積躍度Ｃは、以下の式（１）に算出される。
Next, the cumulative jerk calculation unit 33 and the noise removal function calculation unit 32 of the operation ability calculation unit 22 will be described in detail.
The cumulative jerk calculation unit 33 calculates a cumulative jerk. Generally, the cumulative jerk C is calculated by the following equation (1).
式（１）において、ｘ（ｔ）は、時刻ｔにおける物体のｘ座標（電動車いすの左右方向）、ｙ（ｔ）は、物体のｙ座標（電動車いすの前後方向）、Ｔｄは運転時間（あらかじめ設定された値）とする。また、ｘ´´´（ｔ）は、ｘ座標の３階微分を表し、ｘ方向の加速度ｘ´´（ｔ）の微分値（躍度）である。ｙ´´´（ｔ）は、ｙ座標の３階微分を表し、ｙ方向の加速度ｙ´´（ｔ）の微分値（躍度）である。 In equation (1), x (t) is the x coordinate of the object at time t (horizontal direction of the motorized wheelchair), y (t) is the y coordinate of the object (longitudinal direction of the motorized wheelchair), and Td is the operation time (t (Previously set value). Further, x ′ ′ ′ (t) represents the third derivative of the x coordinate, and is a derivative value (jerk) of the acceleration x ′ ′ (t) in the x direction. y ′ ′ ′ (t) represents the third derivative of the y-coordinate and is a derivative value (jerk) of the acceleration y ′ ′ (t) in the y direction.
本実施形態に係る操作能力推定装置２の累積躍度計算部３３は、一般に用いられる累積躍度Ｃではなく、以下の式（２）により、累積躍度Ｃ´を計算する。 The cumulative jerk calculation unit 33 of the manipulation ability estimation device 2 according to the present embodiment calculates the cumulative jerk C ′ by the following equation (2) instead of the commonly used cumulative jerk C.
式（２）において、Ｎ（ｔ）は、ノイズ除去関数計算部３２が算出するノイズ除去関数である。以下の式（２）は、突発的なノイズを除去するためのノイズ除去関数Ｎ（ｔ）を含めた計算式である。電動車いす３はタイヤが地面に接しているため、路面状況の変化（例えば、段差）や横滑りなどにより突発的なノイズが発生する。ノイズは累積躍度に影響するが、操作能力とは関係しないため、除去する必要がある。このため、累積躍度計算部３３は、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）により突発的なノイズを除去した累積躍度Ｃ´を計算する。 In Formula (2), N (t) is a noise removal function which the noise removal function calculation part 32 calculates. The following equation (2) is a calculation equation including a noise removal function N (t) for removing a sudden noise. Since the tires of the electric wheelchair 3 are in contact with the ground, a sudden noise is generated due to a change in the road surface condition (for example, a level difference) or a side slip. The noise affects the cumulative jerk but has nothing to do with the manipulation ability, so it needs to be removed. Therefore, the cumulative jerk calculation unit 33 calculates the cumulative jerk C ′ from which the sudden noise is removed by the noise removal function N (t).
また、ノイズ除去関数計算部３２は、例えば、以下の式（３）により、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）を計算する。 Further, the noise removal function calculation unit 32 calculates the noise removal function N (t), for example, by the following equation (3).
式（３）において、ｎ（ｔ）は、時刻ｔにおけるノイズ量である。式（３）によれば、ノイズ量ｎ（ｔ）が事前に設定した閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄより大きい場合、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）は「０」となる。ここで、式（２）における｛|ｘ´´´（ｔ）|２＋|ｙ´´´（ｔ）|２｝を瞬時躍度Ｃｉとすると、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）が「０」となる範囲では、時刻ｔにおける累積躍度計算部３３が算出する操作能力を示す値としての瞬時躍度Ｃｉが「０」となる。この結果、操作能力推定装置２は、突発的なノイズが閾値よりも大きい場合（ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）が「０」となる範囲）には、瞬時躍度Ｃｉを加算しないようにできる。 In equation (3), n (t) is the noise amount at time t. According to equation (3), when the noise amount n (t) is larger than the threshold value threshold set in advance, the noise removal function N (t) becomes “0”. Here, assuming that {| x '''(t) | 2 + | y''' (t) | 2 } in the equation (2) is an instantaneous jerk Ci, the noise removal function N (t) is “0”. In the range which becomes, the instantaneous jerk Ci as a value indicating the operation ability calculated by the accumulated jerk calculation unit 33 at time t is “0”. As a result, the manipulation ability estimation device 2 can not add the instantaneous jerk Ci when the sudden noise is larger than the threshold (in the range where the noise removal function N (t) is “0”).
例えば、ノイズ除去関数計算部３２は、時刻ｔにおけるノイズ量ｎ（ｔ）を、車いす（乗り物）３の鉛直方向における加速度の分散値から推定する。また、ノイズ除去関数計算部３２は、位置センサ１４のセンサデータにより車いす３の位置情報を検出し、検出した位置情報に紐付くノイズ情報（段差、石畳等の路面情報）をデータベースから取得するようにしても良い。 For example, the noise removal function calculation unit 32 estimates the noise amount n (t) at time t from the dispersion value of the acceleration in the vertical direction of the vehicle (vehicle) 3. In addition, the noise removal function calculation unit 32 detects the position information of the wheelchair 3 from the sensor data of the position sensor 14 and acquires noise information (step information, road surface information such as stone pavement) linked to the detected position information from the database. You may
また、ノイズ除去関数計算部３２は、車いす３に搭載した計測装置１が検出する車いす３の角速度、車いす３のコントローラ（ジョイスティック）の操作量、レーザーレンジファインダの検知データ等により、ノイズ量ｎ（ｔ）を算出するようにしても良い。また、ノイズ除去関数計算部３２は、車いす３外に設置したセンサ（監視カメラ等）が検出するセンサデータによりノイズ量ｎ（ｔ）を算出して良い。 In addition, the noise removal function calculation unit 32 determines the noise amount n (by the angular velocity of the wheelchair 3 detected by the measuring device 1 mounted on the wheelchair 3, the operation amount of the controller (joystick) of the wheelchair 3, detection data of the laser range finder, etc. t) may be calculated. Further, the noise removal function calculation unit 32 may calculate the noise amount n (t) from sensor data detected by a sensor (such as a monitoring camera) installed outside the wheelchair 3.
なお、ノイズ量ｎ（ｔ）からノイズ除去関数Ｎ（ｔ）を算出するための閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは、ノイズの種類ごとに設定してもよい。例えば、ノイズを「段差」、「横滑り」などに分類し、検出されたノイズの種類に応じて閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを定義してもよい。この場合、ノイズ除去関数計算部３２は、ノイズ量と共にノイズの種類とを検知するものとすれば良い。 The threshold value threshold for calculating the noise removal function N (t) from the noise amount n (t) may be set for each type of noise. For example, noise may be classified into “step”, “side slip”, etc., and the threshold “threshold” may be defined according to the type of noise detected. In this case, the noise removal function calculation unit 32 may detect the amount of noise as well as the type of noise.
また、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）は、上記例のように２値（０または１）でなくてもよい。ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）は、累積躍度に対して重み付けするものであっても良い。ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）は、複数の閾値を定義して、複数の値（多値）を取るようにしてもよい。例えば、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）は、２つの閾値を複数定義して、「０」、「０．５」、「１」などの３つの値を取るようにしてもよい。 Also, the noise removal function N (t) may not be binary (0 or 1) as in the above example. The noise removal function N (t) may be for weighting the accumulated jerk. The noise removal function N (t) may define a plurality of threshold values and take a plurality of values (multiple values). For example, the noise removal function N (t) may define two threshold values and take three values such as “0”, “0.5”, and “1”.
運転期間Ｔｄにおける累積躍度Ｃ´が得られると、累積躍度計算部３３は、操作能力を示す値Ｃｕとして、累積躍度Ｃ´をノイズの期間除去した運転時間で除することにより単位時間あたりの累積躍度を以下の式（４）により算出する。 When the accumulated jerk C 'in the driving period Td is obtained, the accumulated jerk calculating unit 33 divides the accumulated jerk C' by the noise-removed operation time as the value Cu indicating the operation ability to obtain a unit time. The cumulative jerk of the area is calculated by the following equation (4).
式（４）において、時間Ｔｎは、ｔ＝０〜Ｔｄのうちで、ノイズ除去関数が０（Ｎ（ｔ）＝０）であった時間の和とする。つまり、時間Ｔｎは、ノイズ量ｎ（ｔ）が閾値よりも大きくなった時間であり、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）の導入によって累積躍度を０とした時間（計算対象外とした時間）である。累積躍度Ｃ´から操作能力を示す値Ｃｕを算出すると、累積躍度計算部３３は、算出した操作能力を示す値Ｃｕを操作能力保存部２３に保存する。 In equation (4), time Tn is a sum of times t 0 to Td in which the noise removal function is 0 (N (t) = 0). That is, the time Tn is the time when the noise amount n (t) becomes larger than the threshold, and the time when the cumulative jerk is set to 0 by the introduction of the noise removal function N (t) is there. After calculating the value Cu indicating the operation ability from the cumulative jerk C ′, the accumulated jerk calculating unit 33 stores the value Cu indicating the calculated operation ability in the operation ability storage unit 23.
なお、累積躍度計算部３３は、操作能力を示す値として、車いすの運転中の平均速度Ｖａの自乗でＣｕを除算した値を計算してもよい。これは、速度が速いほど累積躍度は大きくなる傾向があるが、操作能力が低いということではないためである。 The cumulative jerk calculation unit 33 may calculate a value obtained by dividing Cu by the square of the average speed Va during driving of the wheelchair as a value indicating the operation ability. This is because the higher the speed is, the higher the cumulative jerk tends to be, but the lower the operating ability.
次に、電動車いすの走行状況と運動能力との関係を示す実験例について説明する。
図２（ａ）及び（ｂ）は、直径１．６ｍの円を２つ繋いだコースをテープで設定し、電動車いすで八の字走行をした場合の実験結果を示す図である。図２（ａ）及び（ｂ）は、実験結果を走行軌跡とＣｕ（操作能力）との関係で示す。図２（ａ）は、操作能力が高い（Ｃｕが小さい）場合であり、図２（ｂ）は、操作能力が低い（Ｃｕが大きい）場合である。ただし、図２（ａ）及び（ｂ）に示す例は、操作能力が高い場合のＣｕで規格化処理済みである。図２（ａ）及び（ｂ）に示す例によれば、より滑らかに設定コース通りに走行できている「操作能力高」の場合にＣｕが小さくなっていることがわかる。
Next, an experimental example showing the relationship between the traveling condition of the electric wheelchair and the exercise capacity will be described.
FIGS. 2 (a) and 2 (b) are diagrams showing experimental results in the case where a course in which two circles having a diameter of 1.6 m are connected is set by a tape and traveled in a figure of eight with an electric wheelchair. 2 (a) and 2 (b) show the experimental results in the relationship between the traveling locus and Cu (operation ability). FIG. 2 (a) is a case where the operation ability is high (Cu is small), and FIG. 2 (b) is a case where the operation ability is low (Cu is large). However, in the examples shown in FIGS. 2A and 2B, the standardization processing has been completed with Cu when the operation ability is high. According to the examples shown in FIGS. 2 (a) and 2 (b), it can be seen that Cu is smaller in the case of "high operation ability" which can travel more smoothly along the set course.
また、図３（ａ）及び（ｂ）は、電動車いすで異なる走行パターンを走行した場合の実験結果を示す図である。図３（ａ）は、八の字走行をした場合の実験結果であり、図３（ｂ）は、直進走行をした場合の実験結果を示す。図３（ａ）及び（ｂ）によれば、走行パターンが変化しても、同じように滑らかに走行できていれば、ほとんどＣｕは変化していないことがわかる。 Further, FIGS. 3A and 3B are diagrams showing experimental results in the case of traveling different traveling patterns on the electric wheelchair. Fig.3 (a) is an experimental result at the time of carrying out eight figure traveling, FIG.3 (b) shows an experimental result at the time of going straight on. According to FIGS. 3 (a) and 3 (b), it can be seen that, even if the traveling pattern changes, as long as the vehicle can travel smoothly as well, Cu hardly changes.
次に、操作能力推定装置２が操作能力を算出（推定）する処理の流れを説明する。
図４は、操作能力推定装置２が操作能力Ｃｕを算出する算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
操作能力を示す値Ｃｕを算出する場合、操作能力推定装置２における操作能力算出部２２のプロセッサは、メモリ上において各種の変数を初期化する。例えば、プロセッサは、操作能力を示す値としての累積躍度Ｃ´および時間Ｔｎを初期化（Ｃ´＝０、Ｔｎ＝０）し、操作能力を算出する期間となる計測時間Ｔｄの初期値を設定する。計測時間Ｔｄは、ユーザが指定できるようにして良い。
Next, the flow of processing in which the operation ability estimation device 2 calculates (estimates) the operation ability will be described.
FIG. 4 is a flowchart for explaining the flow of calculation processing in which the operation ability estimation apparatus 2 calculates the operation ability Cu.
When calculating the value Cu which shows operation capability, the processor of the operation capability calculation part 22 in the operation capability estimation apparatus 2 initializes various variables on memory. For example, the processor initializes the accumulated jerk C 'and the time Tn as values indicating the operation ability (C' = 0, Tn = 0), and calculates the initial value of the measurement time Td during which the operation ability is calculated. Set The measurement time Td may be designated by the user.
まず、センサデータ受信部３１は、計測装置１から加速度センサ１１が検出した車いす３の加速度値（ｘ´´（ｔ）、ｙ´´（ｔ））を示すデータを受信する（Ｓ１１）。ノイズ除去関数計算部３２は、時刻ｔにおけるノイズ量ｎ（ｔ）を取得し、取得したノイズ量ｎ（ｔ）と所定の閾値とによりノイズ除去関数Ｎ（ｔ）を算出し、ノイズとして除去した時間Ｔｎを更新する（Ｓ１２）。 First, the sensor data receiving unit 31 receives data indicating the acceleration value (x ′ ′ (t), y ′ ′ (t)) of the wheelchair 3 detected by the acceleration sensor 11 from the measuring device 1 (S11). The noise removal function calculation unit 32 obtains the noise amount n (t) at time t, calculates the noise removal function N (t) using the obtained noise amount n (t) and a predetermined threshold, and removes it as noise. The time Tn is updated (S12).
ここでは、ノイズ除去関数計算部３２は、ノイズ量ｎ（ｔ）が所定の閾値よりも大きければノイズ除去関数Ｎ（ｔ）を０とし、ノイズ量ｎ（ｔ）が所定の閾値以下であればノイズ除去関数Ｎ（ｔ）を１とする。ただし、ノイズ除去関数計算部３２は、ノイズ量ｎ（ｔ）を複数の閾値と比較し、ノイズ量に応じたノイズ除去関数Ｎ（ｔ）を決定しても良い。 Here, the noise removal function calculation unit 32 sets the noise removal function N (t) to 0 if the noise amount n (t) is larger than a predetermined threshold, and if the noise amount n (t) is equal to or less than the predetermined threshold. Let the noise removal function N (t) be one. However, the noise removal function calculation unit 32 may determine the noise removal function N (t) according to the noise amount by comparing the noise amount n (t) with a plurality of threshold values.
また、ノイズ除去関数計算部３２は、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）が０であれば時間Ｔｎを更新し、ノイズ除去関数ｎ（ｔ）が０でなければ累積時間Ｔｎをそのままとする。つまり、時間Ｔｎは、ノイズの期間として除去した時間を示すものであり、ｔ＝０〜ＴｄのうちでＮ（ｔ）＝０であった時間の和となるように積算する。 Also, the noise removal function calculation unit 32 updates the time Tn if the noise removal function N (t) is 0, and leaves the cumulative time Tn unchanged if the noise removal function n (t) is not 0. That is, the time Tn indicates the time removed as the noise period, and integration is performed so as to be the sum of the times N (t) = 0 among t = 0 to Td.
ノイズ除去関数計算部３２がノイズ除去関数Ｎ（ｔ）を算出すると、累積躍度計算部３３は、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）の値を用いて、上述した式（２）により瞬時躍度Ｃｉを計算し、計算した瞬時躍度Ｃｉを現在メモリに保持しているＣ´に加算することにより累積躍度Ｃ´を更新する（Ｓ１３）。すなわち、累積躍度計算部３３は、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）が０であれば累積躍度Ｃ´をＣ´＝Ｃ´とし、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）が１であれば累積躍度Ｃ´をＣ´＝Ｃ´＋Ｃｉに更新する。つまり、累積躍度計算部３３は、ノイズ除去関数Ｎ（ｔ）が１であれば累積躍度Ｃ´を積算するものであり、累積躍度Ｃ´はｔ＝０〜ＴｄのうちでＮ（ｔ）＝０であった範囲内における瞬時躍度Ｃｉの積算値とする。 When the noise removal function calculation unit 32 calculates the noise removal function N (t), the cumulative jerk calculation unit 33 uses the value of the noise removal function N (t) to calculate the instantaneous jerk Ci according to the above equation (2). The cumulative jerk C 'is updated by adding the calculated instantaneous jerk Ci to C' currently stored in the memory (S13). That is, the cumulative jerk calculation unit 33 sets the cumulative jerk C 'to C' = C 'if the noise removal function N (t) is 0 and the cumulative jerk if the noise removal function N (t) is 1 Update C 'to C' = C '+ Ci. That is, the accumulated jerk calculation unit 33 integrates the accumulated jerk C ′ if the noise removal function N (t) is 1, and the accumulated jerk C ′ is N among t = 0 to Td. t) The integrated value of the instantaneous jerk Ci in the range where 0 was satisfied.
操作能力算出部２２の各部３１〜３３は、ｔ＞Ｔｄでなければ（Ｓ１４、ＮＯ）、Ｓ１１〜Ｓ１３の処理を繰り返し実行する。また、ｔ＞Ｔｄであれば（Ｓ１４、ＹＥＳ）、操作能力算出部２２の累積躍度計算部３３は、設定した時間Ｔｄにおける操作能力を示す値Ｃｕとして、累積躍度Ｃ´を時間（Ｔｄ−Ｔｎ）で除することにより単位時間あたりの累積躍度を上述の式（４）により算出する（Ｓ１５）。なお、操作能力を示す値Ｃｕは、車いす３の平均速度Ｖａの自乗でＣｕを除算した値として算出してもよい。
累積躍度Ｃ´から操作能力を示す値Ｃｕを算出すると、累積躍度計算部３３は、算出した操作能力を示す値Ｃｕを操作能力保存部２３に保存し、一連の処理を終了する。
If it is not t> Td (S14, NO), each part 31-33 of the operation capability calculation part 22 will repeatedly perform the process of S11-S13. If t> Td (S14, YES), the cumulative jerk calculation unit 33 of the manipulation ability calculation unit 22 sets the cumulative jerk C 'to the time (Td) as the value Cu indicating the manipulation ability at the set time Td. The accumulated jerk per unit time is calculated by the above equation (4) by dividing by -Tn) (S15). Note that the value Cu indicating the operation ability may be calculated as a value obtained by dividing Cu by the square of the average velocity Va of the wheelchair 3.
When the value Cu indicating the operation ability is calculated from the cumulative jerk C ′, the accumulated jerk calculation unit 33 stores the value Cu indicating the calculated operation ability in the operation ability storage unit 23, and ends the series of processing.
なお、累積躍度Ｃ´を計算する計測時間Ｔｄは、先に設定した固定値でなくても良い。例えば、外部入力や割り込みによって、累積躍度Ｃ´の算出処理を中断し、その中断時点（この時間をＴｄ´とする）までの累積躍度Ｃ´から操作能力を示す値Ｃｕを算出するようにしても良い。具体的な運用例としては、操作能力の測定を実行するユーザが、操作能力推定装置２に設けた計測開始ボタンと終了ボタンにより自由に計測時間を決めるという運用も可能となる。この場合、操作能力推定装置２は、計測開始ボタンが押された時点で計測時間Ｔｄの初期値を無限大（∞）として設定し、上記Ｓ１１−Ｓ１４の処理を実行し、終了ボタンが押された時点（時間Ｔｄ´）でＳ１５へ進み、計測時間Ｔｄ´での操作能力を示す値Ｃｕを算出するようにすればよい。 The measurement time Td for calculating the cumulative jerk C ′ may not be the fixed value set in advance. For example, the calculation process of the accumulated jerk C 'is interrupted by an external input or interrupt, and the value Cu indicating the operation ability is calculated from the accumulated jerk C' up to the interruption time point (this time is Td '). You may As a specific operation example, it is also possible for the user who executes measurement of the operation capability to freely determine the measurement time by the measurement start button and the end button provided on the operation capability estimation device 2. In this case, the operation ability estimation apparatus 2 sets the initial value of the measurement time Td as infinity (∞) when the measurement start button is pressed, executes the processing of S11 to S14, and the end button is pressed. At a time point (time Td '), the process proceeds to S15, and a value Cu indicating an operation ability at the measurement time Td' may be calculated.
以上のような処理によれば、操作能力推定装置は、移動物としての車いすの動き（加速度）を示すデータを取得し、取得した車いすの動きを示すデータからノイズ除去関数を計算し、車いすの加速度から算出する躍度にノイズ除去関数を乗算した値を積算し、所定の算出期間中のノイズとして除去される期間を除く期間における累積躍度を算出し、ノイズを除去した期間における累積躍度により操作能力を示す値を算出する。 According to the above processing, the operation ability estimation device acquires data indicating the movement (acceleration) of the wheelchair as a moving object, calculates the noise removal function from the acquired data indicating the movement of the wheelchair, and Accumulated jerk in a period excluding noise is calculated by accumulating the value obtained by multiplying the noise removal function by the jerk calculated from acceleration, and excluding the period removed as noise in a predetermined calculation period Calculate the value indicating the operation ability by.
すなわち、操作能力推定装置は、躍度を用いた滑らかさの定義を導入し、ノイズ除去関数により乗り物に特有の突発的なノイズを除去した累積躍度に基づいて操作能力を示す値を算出（推定）する。累積躍度は段差や横滑りなどのノイズの影響を受けるが、そのようなノイズは操作能力とは関係しないため、累積躍度を計算する際にノイズ除去関数を導入することにより、ノイズの影響を低減した操作能力を示す値を算出できる。従って、上記操作能力推定装置によれば、事前に所定の位置ごとに熟練者の走行データを用意することや走行コースを設定して画像処理により誤差を測定する環境を用意することなく、操作能力を算出することができる。この結果、従来の方法よりも低コストで操作能力の計測（推定）を実現することができる。 That is, the maneuvering ability estimation device introduces a definition of smoothness using jerk, and calculates a value indicating the maneuvering ability based on the cumulative jerks from which a sudden noise peculiar to the vehicle has been removed by the noise removal function ( presume. Cumulative jerks are affected by noise such as level differences and side slips, but such noises are not related to the operation ability, so by introducing a noise removal function when calculating cumulative jerks, the effects of noise can be reduced. It is possible to calculate a value indicating the reduced operation ability. Therefore, according to the above operation ability estimation device, the operation ability can be prepared without preparing traveling data of the expert for each predetermined position in advance or setting an traveling course and preparing an environment for measuring an error by image processing. Can be calculated. As a result, it is possible to realize measurement (estimate) of operation ability at lower cost than the conventional method.
また、上記のように、本実施形態の操作能力推定装置は、地面の凹凸や接地部分の滑りなどに起因して発生する突発的なノイズを検知し、突発的なノイズが発生した際のデータを使わずに、「躍度最少モデル」によって動きの滑らかさを求める。また、本実施形態の操作能力推定装置は、突発的なノイズの発生を判定し、突発的なノイズが発生した際のデータに対する重みづけを低くした「躍度最少モデル」によって動きの滑らかさを求めても良い。 In addition, as described above, the operation ability estimation device of the present embodiment detects a sudden noise generated due to unevenness of the ground, a slip of a ground contact portion, etc., and data when a sudden noise is generated Find the smoothness of movement by the "minimum jerk model" without using. In addition, the operation ability estimation apparatus according to the present embodiment determines the smoothness of motion by the “minimum jerk model” which determines the occurrence of a sudden noise and lowers the weight to data when the sudden noise occurs. You may ask.
上記のような操作能力推定装置では、乗り物の動きが滑らかであるほど操作能力が高いと判定できるものである。これにより、車等で地面に接している乗り物の運転者の操作能力を「躍度最少モデル」から得られる動きの滑らかさに基づいて推定する場合に、突発的なノイズの影響によって操作能力の推定精度が落ちることがなく、精度の高い操作能力の推定が行える。 In the operation ability estimation apparatus as described above, it can be determined that the operation ability is higher as the motion of the vehicle is smooth. Thus, when the driver's operation ability of a vehicle in contact with the ground by a car or the like is estimated based on the smoothness of movement obtained from the "minimum jerk" model, the operation ability is It is possible to estimate the operation ability with high accuracy without the estimation accuracy falling.
なお、この発明は、上記実施形態に限定されるものではない。運転能力推定装置は、電動車いすの運転能力を推定するものに限定されるものではなく、車等で地面に接している乗り物の操作能力を推定するものであれば良い。その他、各システム内の構成、各処理の処理手順、および、各処理の処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。 The present invention is not limited to the above embodiment. The driving ability estimation device is not limited to one that estimates the driving ability of the electric wheelchair, and may be any device that estimates the operating ability of a vehicle that is in contact with the ground by a car or the like. In addition, the configuration in each system, the processing procedure of each processing, the processing content of each processing, and the like can be variously modified and implemented without departing from the scope of the present invention.
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。 In short, the present invention is not limited to the above embodiment as it is, and at the implementation stage, the constituent elements can be modified and embodied without departing from the scope of the invention. In addition, various inventions can be formed by appropriate combinations of a plurality of components disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, components in different embodiments may be combined as appropriate.
１…計測装置、２…操作能力推定装置、３…車いす（移動物）、１１…加速度センサ、１４…位置センサ、２１…通信部、２２…操作能力算出部、２３…操作能力保存部、３１…センサデータ受信部、３２…ノイズ除去関数計算部（検知部）、３３…累積躍度計算部（推定部）。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Measurement apparatus, 2 ... Operation capacity estimation apparatus, 3 ... Wheelchair (moving object), 11 ... Acceleration sensor, 14 ... Position sensor, 21 ... Communication part, 22 ... Operation capacity calculation part, 23 ... Operation capacity preservation | save part, 31 ... sensor data reception unit, 32 ... noise removal function calculation unit (detection unit), 33 ... cumulative jerk calculation unit (estimation unit).
Claims (4)
前記運転者の操作能力に起因しない動きを示すノイズのノイズ量とともにノイズの種類を検知する検知部と、
少なくとも移動物の位置、移動速度または加速度の時系列情報に基づき操作能力を推定する推定部と、
を有し、
前記推定部は、前記移動物内にある位置センサまたは加速度センサの時系列データに基づき算出される累積躍度に対して、前記ノイズ量および前記ノイズの種類に応じてノイズ除去関数を適用することにより、前記操作能力を推定する、操作能力推定装置。 An operation ability estimation device for estimating the operation ability of a driver operating a moving object that is in contact with the ground and moves,
A detection unit that detects the type of noise as well as the amount of noise of noise that indicates a movement that is not caused by the driver's operation ability;
An estimation unit that estimates operation ability based on time-series information of at least the position of a moving object, moving velocity, or acceleration;
Have
The estimation unit applies a noise removal function to the accumulated jerk calculated based on time-series data of a position sensor or an acceleration sensor in the moving object, according to the noise amount and the type of the noise. The operation ability estimation device which estimates the operation ability according to.
請求項１に記載の操作能力推定装置。 The detection unit detects position information of the moving object based on data of a position sensor in the moving object, and acquires noise information associated with the detected position information.
The operation ability estimation device according to claim 1 .
前記運転者の操作能力に起因しない動きを示すノイズのノイズ量とともにノイズの種類を検知する過程と、
少なくとも移動物の位置、移動速度または加速度の時系列情報に基づき操作能力を推定する過程と、
を有し、
前記推定する過程は、前記移動物内にある位置センサまたは加速度センサの時系列データに基づき算出される累積躍度に対して、前記ノイズ量および前記ノイズの種類に応じてノイズ除去関数を適用することにより、前記操作能力を推定する、操作能力推定方法。 An operation ability estimation method for estimating the operation ability of a driver operating a moving object that is in contact with the ground and moves,
Detecting the type of noise as well as the noise amount of the noise indicating the movement not originating from the driver's operation ability;
Estimating the operation ability based on time-series information of at least the position of a moving object, moving speed or acceleration;
Have
The step of estimating applies a noise removal function to the accumulated jerk calculated based on time series data of a position sensor or an acceleration sensor in the moving object according to the noise amount and the type of the noise. The operation ability estimation method which estimates the said operation ability by.
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