JP6680810B2 - 車椅子利用者支援マップシステム - Google Patents

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Description

本発明は、車椅子利用者支援マップシステムに関する。
従来、車椅子利用者が通行した経路をデータベースの地図に重ね書きしていくことで、通行頻度の高い経路を推奨経路として表示するマップシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
このマップシステムによれば、車椅子利用者は、表示された推奨経路が通行頻度の高い経路であることからバリアフリーであろうことを推認することができる。つまり、車椅子利用者は、表示された推奨経路を車椅子で普通に通行可能な経路であると推認することができる。
特開２００３−２４０５９２号公報
ところが、通行経路のバリア条件、つまり通行可不可の基準となるバリア（例えば、段差、傾斜など）の程度は、全ての車椅子利用者に対して一律に決定することはできない。したがって、従来のマップシステム（例えば、特許文献１参照）の推奨経路は、一の車椅子利用者にとって通行可能であっても他の車椅子利用者にとっては通行不能となることがある。また、バリアの程度によっては、介助者を有する車椅子利用者であれば、マップシステム（例えば、特許文献１参照）における通行頻度の低い経路（非推奨経路）であっても通行できる場合もある。
そこで、本発明の課題は、個々の車椅子利用者に合わせて最適な通行経路を表示することができる車椅子利用者支援マップシステムを提供することにある。
前記課題を解決する車椅子利用者支援マップシステムは、複数の車椅子利用者から提供されるバリア情報のそれぞれについて地図上の所定位置に対応する場所の実際の画像データを当該地図上の所定位置に対応付けて出力可能に格納する対応付け手段と、バリアを回避した推奨経路の提供を求める車椅子利用者の行動履歴に基づいて、通行可不可の基準となる個別バリア条件を抽出して記憶する行動履歴記憶手段と、前記対応付け手段を参照して取得したバリア情報と前記行動履歴記憶手段を参照して取得した前記個別バリア条件とに基づいて推奨経路の提供を求める前記車椅子利用者の移動計画を作成する移動計画作成手段と、を有することを特徴とする。
本発明によれば、個々の車椅子利用者に合わせて最適な通行経路を表示することができる車椅子利用者支援マップシステムを提供することができる。
本発明の実施形態に係る車椅子利用者支援マップシステムの構成説明図である。 図１の車椅子利用者支援マップシステムを構成するクラウドシステムのブロック図である。 図１の車椅子利用者支援マップシステムにおける推奨経路の出力工程図である。 図２のクラウドシステムを構成する移動計画作成手段が実行する推奨経路演算工程のフローチャートである。 地図に対応付けて対応付け手段に格納されたバリア情報のイメージ図である。 図１の車椅子利用者支援マップシステムを構成する表示部に表示された推奨経路を含む地図である。 図６の地図において、通行不可の原因となったバリアの撮像画像が併せて表示された地図である。 （ａ）から（ｃ）は、出発地と目的地と途中通過ポイントとを入力して推奨経路が出力されるまでの様子を示す表示部の画像図である。 出発地と目的地と第１途中通過ポイントと第２途中通過ポイントとを入力して推奨経路が出力された様子を示す表示部の画像図である。 推奨経路に対するユーザ評価を車椅子利用者の行動履歴としてフィードバックする車椅子利用者支援マップシステムの構成説明図である。
本発明を実施する形態（本実施形態）の車椅子利用者支援マップシステムについて詳細に説明する。
本実施形態の車椅子利用者支援マップシステムは、車椅子利用者が出発地と目的地とを入力することによって、車椅子利用者の通行の妨げとなるバリアを回避した通行経路（推奨経路）を提供することで車椅子利用者を支援するものである。
具体的には、この車椅子利用者支援マップシステムは、個々の車椅子利用者のバリア条件に基づいて推奨経路を出力する。つまり、この車椅子利用者支援マップシステムは、複数の車椅子利用者が広く利用することを前提としながらも、推奨経路を要求した車椅子利用者個人に合わせた最適な推奨経路を提供する。
また、この車椅子利用者支援マップシステムは、候補経路のうち当該推奨経路から除外された原因となったバリアの画像（バリア画像）、当該推奨経路が選択された理由や根拠となるテキストや画像などを表示するように構成されている。なお、本実施形態でのバリア条件とは、通行可不可の基準となる個々の車椅子利用者におけるバリアの程度をいう。このバリア条件については後に詳しく説明する。
なお、以下の説明においては、本発明の車椅子利用者支援マップシステムにて「バリアを回避した推奨経路の提供を求める車椅子利用者のバリア条件」は、特許請求の範囲にいう「個別バリア条件」に対応する。
＜車椅子利用者支援マップシステムの構成＞
図１は、本実施形態の車椅子利用者支援マップシステム１の構成説明図である。
図１に示すように、車椅子利用者支援マップシステム１は、推奨経路の提供を求める車椅子利用者２の第１の移動端末３と、複数の車椅子利用者４，・・・のそれぞれが有しており、一般に車椅子利用者の通行の妨げとなる種々のバリアの情報（以下、単に「バリア情報」と称する）を送信する複数の第２の移動端末５，・・・と、推奨経路の提供を求める前記の車椅子利用者２の個別の行動履歴（個別バリア条件）を送信する第３の移動端末６と、車椅子利用者２の推奨経路の求めに応じて、前記のバリア情報と個別バリア条件とに基づいて推奨経路を演算し出力するクラウドシステム７と、を有している。
また、本実施形態の車椅子利用者支援マップシステム１は、後に詳しく説明するように、クラウドシステム７との間で通信を行う固定端末１０を含むことができる。
なお、以下では、車椅子利用者２の個別バリア条件を、単に、車椅子利用者２のバリア条件と称することがある。
なお、車椅子利用者２の第１の移動端末３と第３の移動端末６とは、第１の移動端末３がクラウドシステム７から推奨経路の提供を受けるものであるのに対して、第３の移動端末６は、この推奨経路の演算に使用する情報（車椅子利用者２の行動履歴）をクラウドシステム７に出力するものである点でのみ相違する。したがって、第１の移動端末３と第３の移動端末６とは、それぞれの後記する機能を有する限り、車椅子利用者２の有する一の移動端末にて兼用することもできる。
第１の移動端末３は、クラウドシステム７に対する推奨経路の提供要求と、クラウドシステム７から提供された推奨経路を表示できればその構成に特に制限はない。具体的には、第１の移動端末３としては、クラウドシステム７に出発地と目的地とを送信できるとともに、クラウドシステム７から送信される推奨経路と、後記するバリア画像Ｐｈ（図７参照）とを表示する表示部３ａを有するものを想定している。
この表示部３ａは、特許請求の範囲にいう「車椅子利用者が実際に移動を始めてから移動計画と画像データとを車椅子利用者に表示する表示部」に相当する。
このような第１の移動端末３としては、例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップ型パーソナルコンピュータなどが挙げられる。中でもスマートフォンは、携帯性に優れる点で特に望ましい。
ここで第１の移動端末３が、スマートフォン、タブレット、又はラップトップ型パーソナルコンピュータである場合を例にとると、クラウドシステム７への出発地と目的地との入力は、第１の移動端末３のＯＳ（オペレーティングシステム）が公開しているＡＰＩ(Application Programming Interface)を活用することで容易に実現することができる。
第２の移動端末５は、前記のバリア情報をクラウドシステム７の後記するバリア数値化処理部１１（図２参照）に送信する。
なお、本実施形態でのバリア情報は、所定領域（例えば、後に詳しく説明する図５の地図で示される領域）を実際に通行した複数の車椅子利用者４，・・・から提供されるものを想定している。このバリア情報は、各々の車椅子利用者４が撮像したバリアの画像データと、このバリアが存在する位置情報（座標データ）とで主に構成される。
ちなみに、本実施形態での図５の地図は、車椅子利用者２が推奨経路を求める領域に一致している。しかしながら、バリア情報の提供を受けるこの所定領域は、図５の地図の領域に限定されずに、車椅子利用者支援マップシステム１が展開される全ての領域を意味する。
このようなバリア情報を出力する本実施形態での第２の移動端末５は、バリアの撮像カメラと、ＧＰＳ（Global Positioning System）機能とを備えている。したがって、第２の移動端末５は、撮像カメラとＧＰＳ機能とを備えていれば、前記のスマートフォン、タブレット、又はラップトップ型パーソナルコンピュータのいずれでも構わない。
第３の移動端末６は、車椅子利用者２の個別の行動履歴をクラウドシステム７の後記するバリア数値化処理部１１（図２参照）に送信する。この行動履歴は、車椅子利用者２のバリア条件の抽出工程（後記のバリア条件抽出工程Ｓ１０３（図３参照））にて使用される。
この行動履歴は、所定領域での通行の可不可の条件別に車椅子利用者２が撮像したバリアの撮像データと、このバリアが存在する位置情報（座標データ）とで主に構成される。また、バリアが路面の凹凸状態、段差などである場合には、行動履歴のデータは、路面の撮像データに、この路面を車椅子が通過した際の振動（加速度）データが加えられる。
なお、本実施形態での行動履歴は、車椅子利用者支援マップシステム１が展開される領域を実際に通行した車椅子利用者２から提供されるものである。
このような行動履歴を出力する本実施形態での第３の移動端末６は、撮像カメラ、ＧＰＳ機能、振動計（加速度計）などを備えていれば、スマートフォン、タブレット、又はラップトップ型パーソナルコンピュータのいずれでも構わない。
本実施形態での固定端末１０は、車椅子利用者２に加えて車椅子利用者２以外の者が、利用可能なものを想定している。
この固定端末１０は、この固定端末１０としては、例えば、車椅子利用者２の自宅などで車椅子利用者２が私的に使用するもの、公共の場所で不特定多数のものが自由に使用するものなどを想定している。
この固定端末１０は、クラウドシステム７に対する推奨経路の提供要求と、クラウドシステム７から提供された推奨経路を表示できればその構成に特に制限はない。具体的な固定端末１０としては、クラウドシステム７に出発地と目的地とを送信できるとともに、クラウドシステム７から送信される推奨経路と、後記するバリア画像Ｐｈ（図７参照）とを表示する表示部１０ａを有する、例えばデスクトップ型パーソナルコンピュータが挙げられる。
なお、表示部１０ａは、特許請求の範囲にいう「車椅子利用者が移動を開始する前に、事前に移動計画と画像データとを表示する表示部」に相当する。
次に、クラウドシステム７について説明する。
図２は、本実施形態でのクラウドシステム７のブロック図である。
図２に示すように、クラウドシステム７は、ＤＢ（データベース）８を構成する対応付け手段としてのバリア情報ＤＢ（データベース）８ａと、行動履歴記憶手段としての個別バリア条件ＤＢ（データベース）８ｂと、ＤＢ ８に蓄積されたバリア情報とバリア条件とに基づいて推奨経路を演算する移動計画作成手段としての推奨経路演算部９と、を備えている。また、クラウドシステム７は、バリア検出手段としてのバリア数値化処理部１１をさらに備えている。なお、図２中、符号１０は前記の固定端末である。
まず、バリア数値化処理部１１（バリア検出手段）について説明する。
バリア数値化処理部１１は、第２の移動端末５から送信されたバリア情報（カメラによる撮像画像データ）について後記する画像判定による分類処理を行うようになっている。
また、バリア数値化処理部１１は、第３の移動端末６から送信された行動履歴（カメラによる撮像画像データ）について後記する画像判定による分類処理を行うようになっている。これにより車椅子利用者２の種々の後記するバリア条件が設定される。
バリア情報ＤＢ ８ａ（対応付け手段）は、バリア数値化処理部１１（バリア検出手段）にて分類されたバリア情報を、そのバリアの位置情報（座標データ）に対応付けて蓄積するようになっている。また、バリア情報ＤＢ ８ａ（対応付け手段）は、画像分類に供した第２の移動端末５による撮像画像（バリア画像）も位置情報（座標データ）に対応付けて蓄積するようになっている。
個別バリア条件ＤＢ ８ｂ（行動履歴記憶手段）は、バリア数値化処理部１１（バリア検出手段）にて分類された行動履歴（バリア条件）を、通行可不可の別とともに蓄積するようになっている。
推奨経路演算部９（移動計画作成手段）は、バリア情報ＤＢ ８ａ（対応付け手段）に蓄積されたバリア情報と、個別バリア条件ＤＢ ８ｂ（行動履歴記憶手段）に蓄積された車椅子利用者２の行動履歴（バリア条件）と、を参照することによって、後記するように推奨経路を演算し出力するようになっている。
＜車椅子利用者支援マップシステムの動作手順＞
図３は、図１の車椅子利用者支援マップシステム１における推奨経路の出力工程図である。
以下では、移動計画作成手段としての推奨経路演算部９（図２参照）による推奨経路演算工程Ｓ１０４（図３参照）の説明に先だって、バリア数値化処理工程Ｓ１０１（図３参照）、バリア情報蓄積工程Ｓ１０２（図３参照）、及び個別バリア条件蓄積工程Ｓ１０３（図３参照）について説明する。
図３に示すバリア数値化処理工程Ｓ１０１は、バリア検出手段としてのバリア数値化処理部１１（図２参照）において実行される。
このバリア数値化処理工程Ｓ１０１では、前記のように、第２の移動端末５（図２参照）からのバリア情報と、第３の移動端末６（図２参照）からの行動履歴とについて画像判定による分類処理が行われる。
第２の移動端末５からのバリア情報としての画像データについては、この画像判定によって、第２の車椅子利用者４（図１参照）が所定領域を通行した際の、通行路の道幅などの後記する属性が程度（強度）とともに分類される。このような画像判定は、公知構造の画像判定部を用いる機械学習にて実行される。
この機械学習による画像判定は、公知のアルゴリズムを用いて実施することができるが、本実施形態での画像判定は、分類精度の観点から、深層学習（ディープラーニング）を用いたものを想定している。具体的には、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：ConvolutionalNeural Network）を用いた画像判定部を想定している。
しかしながら、本実施形態では、この画像判定に限定されるものではなく、例えば、画像中に含まれる基底となる形状を定義し、判定対象の画像に基底形状が存在するか否かで分類する方法を採用することもできる。また、本実施形態では、画像の画素値の勾配と座標の積である勾配モーメントを要素として含む特徴ベクトルを算出し、既知の画像及び新たに取得した画像のうち少なくともいずれかを用いて機械学習して得られた結果との類似性により分類を行う方法を採用することもできる。つまり、本実施形態での画像判定は、元々存在するモデルを利用する考えと、ゼロからモデルを構築していく考えとに基づいている。
第３の移動端末５からの行動履歴としての画像データについては、この画像判定によって、車椅子利用者２が所定領域を通行した際の、通行路のなどの後記する属性がその程度（強度）とともに分類される。この分類された各属性には、車椅子利用者２にとって通行可能であったか、又は通行不可能であったかの別が付与される。また、後に説明するように、属性が段差、路面状態（凹凸度合）である場合には、この路面を通行した際の振動（加速度）データが付与される。
バリア情報蓄積工程Ｓ１０２は、対応付け手段としてのバリア情報ＤＢ ８ａ（図２参照）において実行される。
このバリア情報蓄積工程Ｓ１０２では、バリア情報を構成する位置情報（座標データ）によって、車椅子利用者４（図１参照）が通行した所定領域の地図に対応させて、分類されたバリア情報がそれぞれの属性の程度（強度）とともにバリア情報ＤＢ ８ａに蓄積されていく。
所定領域の地図は、ＷｅｂＧＩＳ（GeograpicInformation System）を用いたＡＰＩの公開型サービス（例えば、Google Maps(登録商標)のAPIのAjax）を用いることができる。
ちなみにこの所定領域としては、国内のみならず、国外にまで広げられることが望ましい。
個別バリア条件蓄積工程Ｓ１０３は、行動履歴記憶手段としての個別バリア条件ＤＢ ８ｂ（図２参照）において実行される。
この個別バリア条件蓄積工程Ｓ１０３では、車椅子利用者２が推奨経路を要求する所定領域における所定のバリアが車椅子利用者２にとって通行可能であるか、又は通行不可能であるかの判断基準となる、車椅子利用者２の個別バリア条件がそれぞれの属性の程度（強度）とともに個別バリア条件ＤＢ ８ｂに蓄積されていく。
次の表１に、個別バリア条件ＤＢ ８ｂに蓄積される個別バリア条件の一例を示す。
表１に示す個別バリア条件は、バリア数値化処理工程Ｓ１０１（図３参照）にて分類された通行路の道幅の広狭、段差の高低、勾配の大小、振動の大小（路面の凹凸度合）、人ごみの多少、水溜りの有無、ぬかるみの有無、横断歩道の有無、歩道橋の有無、信号の有無、天候の調子（順不順）、車の通行量の多少、及びゴミ出しの多少からなる１３項目の属性で構成されている。ただし、属性の種類及び数はこれに限定されずに適宜に設定できることは言うまでもない。
また、表１中の画像１から画像８は、第３の移動端末５（図２参照）からのバリア情報としての各画像データに対応している。また、各属性のあとのかっこ書きは、それぞれの属性の程度（強度）である。具体的には、この属性の程度（強度）は、（１）が、通行が極めて容易、（２）が、通行がやや容易、（３）が、通行が不可能などのように規定することができる。また、表１中の各属性のあとのかっこ書き（−）は、その属性が存在しなかったことを示している。
この属性の程度（強度）を示す数値は、車椅子利用者２の主観で決定されるが、前記のバリア数値化処理工程Ｓ１０１での機械学習による画像判定時に決定される属性の程度（強度）に関連付けされる。したがって、車椅子利用者２の主観で決定されたこの属性の程度（強度）を示す数値は、行動履歴としての各画像データに含まれるバリアの程度に基づいてデータ化されたものを教師データとすることで、バリア情報蓄積工程Ｓ１０２でバリア情報ＤＢ ８ａに蓄積されるバリア情報の属性の程度（強度）にも関連付けされる。
推奨経路演算工程Ｓ１０４は、移動計画作成手段としての推奨経路演算部９（図２参照）において実行される。
この推奨経路演算工程Ｓ１０４は、図１に示すように、車椅子利用者２が第１の移動端末３を介して出発地と目的地とをクラウドシステム７に送信することで実行される。
図４は、クラウドシステム７で実行される推奨経路演算工程Ｓ１０４（図３参照）のフローチャートである。
図４に示すように、車椅子利用者２（図１参照）による出発地と目的地との入力によって（ステップＳ２０１）、推奨経路演算部９（図２参照）は、バリア情報ＤＢ ８ａ（対応付け手段）を参照する。これにより推奨経路演算部９は、出発地と目的地とを座標データに含むバリア情報を取得する（ステップＳ２０２）。このバリア情報は、前記のように所定領域の地図に対応してバリア情報ＤＢ ８ａに蓄積されている。
図５は、地図に対応付けてバリア情報ＤＢ ８ａに格納されたバリア情報のイメージ図である。
図５中、符号Ｓ１からＳ５は、地図で示される領域の通行路であり、符号ＤＰは、車椅子利用者２が入力した出発地であり、符号ＤＳは、車椅子利用者２が入力した目的地である。
推奨経路演算部９は、バリア情報ＤＢ ８ａから取得した図５に示すバリア情報に基づいて、出発地ＤＰから目的地ＤＳに至る候補経路として、通行路Ｓ１を通行する経路と、通行路Ｓ２，Ｓ３を通行する経路と、通行路Ｓ４，Ｓ５を通行する経路と、を演算する。
また、推奨経路演算部９は、取得した図５に示すバリア情報に基づいて、候補経路に存在する４つのバリアＢ１，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３を認定する。
ちなみに、バリアＢ１は、前記の属性の全ての程度（強度）が（１）であるものを表している。また、バリアＢ２は、前記の属性のうちの少なくとも１つの属性の程度（強度）が（２）であり、（３）を含まないものを表している。バリアＢ３は、前記の属性のうちの少なくとも１つの属性の程度（強度）が（３）であるものを表している。
また図４に戻って、推奨経路演算部９は、個別バリア条件ＤＢ ８ｂ（図２参照）を参照して、個別バリア条件を取得する（ステップＳ２０３）。
具体的には、推奨経路演算部９は、例えば表１に示す個別バリア条件を参照することで、前記の属性のうちの少なくとも１つの属性の程度（強度）が（３）であると、通行不可能であり、それ以外は、通行可能であろうことを推定する。
つまり、推奨経路演算部９は、前記の属性の全てが所定の程度（強度）未満である場合に（ステップＳ２０４からＳ２１６の全てがＹｅｓ）、この条件を満足する全て候補経路から選択されて推奨経路が作成される（ステップＳ２１７）。
また、この条件を満足しない場合（ステップＳ２０４からＳ２１６の全てがＮｏ）には、ステップＳ２１８において属性の程度（強度）が小さい順番で、予め定められた数通りの経路が参考経路として出力される。具体的には、推奨経路演算部９は、参考経路としてバリアＢ３の数が少ない参考経路を出力する。
なお、複数の候補経路が存在する場合には、経路が最端距離のものを選択することもできるし、構成する属性の程度（強度）が比較的低いものを選択することもできる。また、推奨経路は、１つのみ設定することもできるし、２つ以上設定することもできる。
そして、推奨経路演算部９が推奨経路（又は参考経路）を出力することで、第１の移動端末３（図１参照）における表示部３ａ（図１参照）と、固定端末１０（図１参照）における表示部１０ａ（図１参照）には、推奨経路（又は参考経路）を示した地図が表示される。
図６及び図７は、表示部３ａ，１０ａに表示された推奨経路Ｒを含む地図である。
図６に示すように、表示部３ａ，１０ａには、通行不可能なバリアＢ３を避けて、出発地ＤＰと目的地ＤＳとを最端距離で繋ぐ推奨経路Ｒが表示される。
また、図７に示すように、表示部３ａ，１０ａでバリアＢ３を表すアイコンをタッチすることで（又はカーソルを合せてクリックすることで）、通行不可の原因となったバリア画像Ｐｈが併せて表示される。
図６及び図７中、符号Ｓ１からＳ５は、通行路であり、符号Ｂ１及びＢ２は、車椅子利用者２が通行可能なバリアである。
＜作用効果＞
次に、本実施形態の車両構造が奏する作用効果について説明する。
前記のように、従来のマップシステム（例えば、特許文献１参照）での推奨経路は、一の車椅子利用者にとって通行可能であっても他の車椅子利用者にとっては通行不能となることがある。
これに対して、本実施形態の車椅子利用者支援マップシステム１（図１参照）では、個々の車椅子利用者のバリア条件（本実施形態では、車椅子利用者２（図１参照）のバリア条件）に基づいて推奨経路Ｒ（図６参照）を出力する。
このような車椅子利用者支援マップシステム１によれば、推奨経路Ｒを要求した車椅子利用者２のみに合わせた最適な推奨経路Ｒを出力することができる。
本実施形態の車椅子利用者支援マップシステム１は、図１に示したように、地図上の所定位置に対応する場所の実際の画像データ（第２の移動端末５による撮像画像（バリア画像））を当該地図上の所定位置に対応付けて出力可能に格納するバリア情報ＤＢ ８ａ（対応付け手段）を備えている。また、車椅子利用者支援マップシステム１は、車椅子利用者２の行動履歴に基づいて、通行可不可の基準となる予め定められた個々の車椅子利用者２のバリア条件を抽出して記憶する個別バリア条件ＤＢ（行動履歴記憶手段）を備えている。また、車椅子利用者支援マップシステム１は、この個別バリア条件ＤＢを参照して取得したバリア条件に基づいて車椅子利用者２の移動計画を作成する推奨経路演算部９（移動計画作成手段）を備えている。
この車椅子利用者支援マップシステム１においては、実際の撮像画像に対応させた地図が作成され、予め定められたバリア条件に基づいて推奨経路（移動計画）が作成される。
このような車椅子利用者支援マップシステム１によれば、車椅子利用者２自身がバリアの種類を確認することができるとともに、車椅子利用者２の環境（体力、体調、電動・非電動の車椅子の機械的条件など）に合わせた推奨経路（移動計画）を作成することができる。
また、このような車椅子利用者支援マップシステム１によれば、より正確に車椅子利用者２の前記環境に合わせた推奨経路（移動計画）を構築することができる。
また、このような車椅子利用者支援マップシステム１においては、画像データに基づいて検出したバリアの程度（強度）が分類処理によって数値化するバリア数値化処理部１１（バリア検出手段）を有している。
このような車椅子利用者支援マップシステム１によれば、バリアの程度（強度）が数値化されることで、推奨経路（移動計画）の構築を、より正確に行うことができる。
また、このような車椅子利用者支援マップシステム１においては、車椅子利用者２（図１参照）の行動履歴のデータは、バリア条件としての段差の撮像データと、この段差を車椅子が通過した際の加速度データと、を含んでいる。
このような車椅子利用者支援マップシステム１によれば、実測した加速度データによって、路面の凹凸状態、段差の程度を正確に捉えることができる。
また、このような車椅子利用者支援マップシステム１においては、第１の移動端末３は、推奨経路Ｒとバリア画像Ｐｈとを表示する表示部３ａを有している。
このような車椅子利用者支援マップシステム１によれば、車椅子利用者２は、推奨経路（移動計画）とともに、バリア画像Ｐｈを確認することができるので、どこにどれだけのバリアがあるのかを一見して理解することができる。これにより車椅子利用者２は、推奨経路（移動計画）の妥当性を容易に確認することができる。
また、このような車椅子利用者支援マップシステム１においては、第１の移動端末３の表示部３ａとは別個独立に設けられた固定端末１０の表示部１０ａによって、車椅子利用者２又は車椅子利用者２以外の者が、車椅子利用者２の移動開始前に、事前に推奨経路（移動計画）とともに、バリア画像Ｐｈを確認することができる。
これにより推奨経路（移動計画）の妥当性をより十分に確認することができる。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態に限定されず、種々の形態で実施することができる。
前記実施形態では、バリア情報を車椅子利用者２以外の他の複数の車椅子利用者４が収集する構成となっているが、本発明はこれに限定されるものではない。したがって、このバリア情報は、車椅子利用者２による収集、自動車等の車載カメラによる収集、他の歩行者による収集などによるものであってもよい。
また、前記実施形態では、バリアが、通行路の道幅などの前記の１３項目のものに限定されるものではない。したがって、バリアは、例えば、歩道の有無、工事、温度、湿度、騒音などの他の属性に分類処理することもできる。
また、前記実施形態での画像データは、動画によるものを想定しているが、本発明はこれに限定されるものではない。したがって、画像データは、静止画、温度マップ、騒音マップ、湿度マップなどであってもよい。
また、前記実施形態の、図２に示す個別バリア条件ＤＢ ８ｂ（行動履歴記憶手段）は、車椅子利用者２（図１参照）の行動履歴に基づいて、通行可不可の基準となるバリア条件を抽出して記憶するように構成されている。
しかしながら、本発明を構成する個別バリア条件ＤＢ ８ｂ（行動履歴記憶手段）は、車椅子利用者２以外の他の車椅子利用者（例えば、図２に示す車椅子利用者４）の行動履歴（図示省略）に基づいてバリア条件を抽出して記憶する構成とすることもできる。
このような車椅子利用者支援マップシステム１によれば、車椅子利用者２（図１参照）の未経験のバリア条件を他の車椅子利用者が経験したバリア条件で補填することで、より適切な推奨経路（移動計画）を出力することができる。
また、前記実施形態では、車椅子利用者２（図１参照）又は車椅子利用者２以外の者（以下、これらの者を単に「ユーザ」と称することがある）が、出発地ＤＰと目的地ＤＳとを第１の移動端末３又は固定端末１０に入力することで、推奨経路（移動計画）が出力される構成について説明した。しかしながら、本発明は、出発地ＤＰと目的地ＤＳの他に、地図上の途中通過ポイントを入力することで、推奨経路（移動計画）が出力される構成とすることもできる。
図８（ａ）から（ｃ）は、出発地ＤＰと目的地ＤＳと途中通過ポイントＤＭとを入力して推奨経路（移動計画）が出力されるまでの様子を示す表示部３ａ，１０ａ（図１参照）の画像図である。
図８（ａ）に示すように、この車椅子利用者支援マップシステム１（図１参照）では、ユーザが第１の移動端末３又は固定端末１０（図１参照）に入力した出発地ＤＰと目的地ＤＳとに基づいて、表示部３ａ，１０ａ（図１参照）には、推奨経路（移動計画）として、出発地ＤＰと目的地ＤＳとを結ぶ、例えば「ルート１」と「ルート２」とが表示される。
また、表示部３ａ，１０ａには、「ルート１」と「ルート２」とにおけるバリア画像Ｐｈ１，Ｐｈ２が合わせて表示される。
また、バリア画像Ｐｈ１，Ｐｈ２には、例えば「時刻によって人が多い」「片流れ気になる」などのテキストメッセージを含めることができる。
図８（ｂ）に示すように、ユーザが、出発地ＤＰから目的地ＤＳに至るまでの間における途中通過ポイントＤＭを第１の移動端末３又は固定端末１０（図１参照）に入力すると、図８（ｃ）に示すように、表示部３ａ，１０ａには、「ルート１」と「ルート２」に加えて、途中通過ポイントＤＭを通る「ルート３」が表示される。
また、表示部３ａ，１０ａには、「ルート３」におけるバリア画像Ｐｈ３や、テキストメッセージを追加して表示することができる。
なお、途中通過ポイントＤＭを通る「ルート３」の演算は、例えば前記のＷｅｂＧＩＳを用いたＡＰＩの公開型サービスを使用して行うことができる。
このような車椅子利用者支援マップシステム１（図１参照）によれば、ユーザの行きたい場所、利用したい道筋（例えば、できるだけ直線で移動できる道筋）などの好みを反映した推奨経路（移動計画）を作製することができる。
図９は、出発地ＤＰと目的地ＤＳと第１途中通過ポイントＤＭ１と、第２途中通過ポイントＤＭ２とを入力して推奨経路（移動計画）が出力される様子を示す地図画像である。
図９に示すように、この車椅子利用者支援マップシステム１（図１参照）では、出発地ＤＰから目的地ＤＳに至るまでの間に、２箇所の途中通過ポイントＤＭ１，ＤＭ２が設定されている。なお、図9中、符号Ｔは、テキストメッセージである。
このような車椅子利用者支援マップシステム１（図１参照）によれば、複数の途中通過ポイントＤＭ１，ＤＭ２が設定されることによって、よりきめ細やかにユーザの好みを反映した推奨経路（移動計画）を作製することができる。
なお、途中通過ポイントの数は、３以上に設定できることは言うまでもない。
また、このような車椅子利用者支援マップシステム１は、車椅子利用者２（図１参照）が推奨経路（図２参照）を実際に通った感想などのユーザ評価を、次回の推奨経路の演算に反映するように構成することもできる。
図１０は、推奨経路に対するユーザ評価を車椅子利用者２（図１参照）の行動履歴としてフィードバックする車椅子利用者支援マップシステム１の構成説明図である。
図１０に示すように、この車椅子利用者支援マップシステム１では、クラウドシステム７が前記の車椅子利用者２の求めに応じて推奨経路（バリア画像）を出力する。この推奨経路（バリア画像）の出力工程は、前記と同様である（図２参照）。
そして、第１の移動端末３（図１参照）の表示部３ａ（図１参照）には、図１０中、符号１２の地図画像が示される。この地図画像には、車椅子利用者２が第１の移動端末３に入力した出発地ＤＰと目的地ＤＳとを結ぶ、「ルート１」、「ルート２」、「ルート３」などの推奨経路、バリア画像Ｐｈ１，Ｐｈ２，Ｐｈ３、途中通過ポイントＤＭが表示される。
次に、車椅子利用者２が３つの推奨経路のうち「ルート３」を選択して実際に「ルート３」を通ると、図１０中、符号１３で示すように、第１の移動端末３（図１参照）の表示部３ａ（図１参照）には、実際に通った経路として「ルート３」の経路が示される。この「実際に通った経路」は、車椅子利用者２の行動履歴としてクラウドシステム７に出力される。
また、車椅子利用者２は、実際に通った推奨経路の感想を第１の移動端末３（図１参照）に入力する。この感想の入力は、例えば、ＳＮＳ（Social Networking Service）における「いいね！ボタン」、星評価（５段階評価）などによる入力を想定している。また、この感想の入力は、例えば、スマートフォンに対する車椅子利用者２の音声入力によっても行うことができる。
このような「通った感想」も、車椅子利用者２の行動履歴としてクラウドシステム７に出力される。
そして、これらの「実際に通った経路」及び「通った感想」は、個別バリア条件ＤＢ ８ｂ（図２参照）に記憶されて、次回の推奨経路の演算に反映される。
また、車椅子利用者２による推奨経路の感想（「通った感想」）は、この推奨経路を通った車椅子利用者２以外の車椅子利用者の感想に対する車椅子利用者２の順位付けによっても行うことができる。つまり、図１０中、符号１４で示すように、例えば、車椅子利用者２以外の車椅子利用者として、「Ａさん」から「Ｄさん」の４人を想定した場合に、評価１から３のうち、最も高い評価「３」の「Ｂさん」の行動履歴に重み付けがされる。
そして、次回の推奨経路の演算には、「Ｂさん」の行動履歴がより反映されることとなる。
また、前記実施形態では、車椅子利用者２のバリア条件に基づいてルート（推奨経路Ｒ）を出力する車椅子利用者支援マップシステム１について説明した。
しかし、本発明は、バリア条件に加えて車椅子利用者２の「お気に入り条件」を加味してルートを出力する構成とすることもできる。この「お気に入り条件」としては、例えば、植物が多い、海沿い、山沿いといった周囲の景色などが挙げられるがこれに限定されるものではない。
具体的に、ここでは例えばルートの候補が複数ある状態で、（１）バリアは少ないが、景色が悪いルートと、（２）景色は良いがバリアが多いルートとが提示された場合を想定する。このような場合に、本発明は、車椅子利用者２が、まず（２）のルートを選択して移動し、景色に満足した途中から（１）のルートに切り替えてルート移動できる構成とすることもできる。つまり、本発明は、出発地ＤＰから目的地ＤＳに向かう（２）のルートの移動途中に、（１）のルートが選択されることとなる途中通過ポイントＤＭを追加入力することができる。
また、前記実施形態では、バリア数値化処理部１１（バリア検出手段）で行われるバリア数値化処理工程Ｓ１０１（図３参照）において、深層学習を用いた画像判定によってバリアの分類処理が行われるものを想定している。
しかしながら、本発明ではこれに代えて深層学習と強化学習とを組み合わせた深層強化学習を用いた画像判定によってバリアの分類処理を行う構成とすることもできる。
なお、強化学習は、制御対象などの環境との試行錯誤的な相互作用を通じて、環境から得られる計測信号が望ましいものとなるように、環境への操作信号の生成方法を学習する学習制御の枠組みとして知られている。この強化学習では、環境から得られる計測信号に基づいて計算されるスカラー量の評価値（報酬）を手がかりに、現状態から将来までに得られる評価値（報酬）の期待値が最大となるような環境への操作信号の生成方法を学習する。
したがって、このような深層強化学習を用いた画像判定によれば、どのようなバリアを提示すると、ユーザの満足度が高くなるかを車椅子利用者支援マップシステム１（図１参照）が報酬予測することで、車椅子利用者支援マップシステム１の完全自動化制御を実現することができる。
１ 車椅子利用者支援マップシステム
２ 車椅子利用者
３ 第１の移動端末
３ａ 表示部
４ 車椅子利用者
５ 第２の移動端末
６ 第３の移動端末
７ クラウドシステム
８ａ バリア情報ＤＢ（対応付け手段）
８ｂ 個別バリア条件ＤＢ（行動履歴記憶手段）
９ 推奨経路演算部（移動計画作成手段）
１０ 固定端末
１０ａ 表示部
１１ バリア数値化処理部（バリア検出手段）
ＤＰ 出発地
ＤＳ 目的地
Ｐｈ バリア画像
Ｒ 推奨経路
Ｓ１０１ バリア数値化処理工程
Ｓ１０２ バリア情報蓄積工程
Ｓ１０３ 個別バリア条件蓄積工程
Ｓ１０４ 推奨経路演算工程

Claims (6)

  1. 複数の車椅子利用者から提供されるバリア情報のそれぞれについて地図上の所定位置に対応する場所の実際の画像データを当該地図上の所定位置に対応付けて出力可能に格納する対応付け手段と、
    バリアを回避した推奨経路の提供を求める車椅子利用者の行動履歴に基づいて、通行可不可の基準となる個別バリア条件を抽出して記憶する行動履歴記憶手段と、
    前記対応付け手段を参照して取得したバリア情報と前記行動履歴記憶手段を参照して取得した前記個別バリア条件とに基づいて推奨経路の提供を求める前記車椅子利用者の移動計画を作成する移動計画作成手段と、
    を有することを特徴とする車椅子利用者支援マップシステム。
  2. 前記画像データに基づいて検出したバリアの程度を数値化するバリア検出手段をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の車椅子利用者支援マップシステム。
  3. 前記行動履歴のデータは、前記個別バリア条件としての段差の撮像データと、前記段差を車椅子が通過した際の加速度データと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の車椅子利用者支援マップシステム。
  4. 前記行動履歴記憶手段は、さらに前記車椅子利用者以外の他の車椅子利用者の行動履歴に基づいてバリア条件を抽出して記憶し、
    前記移動計画作成手段は、前記行動履歴記憶手段を参照して取得した、前記車椅子利用者以外の前記他の車椅子利用者の前記バリア条件に基づいて前記車椅子利用者の移動計画を作成することを特徴とする請求項１に記載の車椅子利用者支援マップシステム。
  5. 前記移動計画作成手段が作成した前記移動計画に基づいて前記車椅子利用者が実際に移動を始めてから前記移動計画と前記画像データとを前記車椅子利用者に表示する表示部を有していることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車椅子利用者支援マップシステム。
  6. 前記車椅子利用者が移動を開始する前に、事前に前記移動計画と前記画像データとを表示する表示部を有していることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車椅子利用者支援マップシステム。
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