JP7104638B2

JP7104638B2 - Walking training robot

Info

Publication number: JP7104638B2
Application number: JP2019005498A
Authority: JP
Inventors: 和範山田; 真悠渡部
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2018-05-25
Filing date: 2019-01-16
Publication date: 2022-07-21
Anticipated expiration: 2039-01-16
Also published as: JP2019205817A

Description

本開示は、ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットに関する。 The present disclosure relates to a walking training robot that improves the physical ability of a user.

高齢者向けの施設などでは、高齢者の身体能力を向上させるために、様々なトレーニングシステムが用いられている（例えば、特許文献１参照。）。 In facilities for the elderly, various training systems are used to improve the physical abilities of the elderly (see, for example, Patent Document 1).

特許文献１では、置荷重測定や足の挙動測定を可能として、歩行の現状を認識するとともに、足腰の回復度を確認しながら歩行訓練を行うことができる歩行器が開示されている。 Patent Document 1 discloses a walker capable of measuring a load and measuring the behavior of a foot, recognizing the current state of walking, and performing walking training while confirming the degree of recovery of the legs and hips.

特開２００２－２６３１５２号公報JP-A-2002-263152

近年、ユーザの身体能力を効率良く向上させることが可能な歩行訓練ロボットが求められている。 In recent years, there has been a demand for a walking training robot capable of efficiently improving the physical ability of a user.

本開示は、前記課題を解決するもので、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる歩行訓練ロボットを提供する。 The present disclosure solves the above-mentioned problems, and provides a walking training robot capable of efficiently improving the physical ability of a user.

本開示の一態様に係る歩行訓練ロボットは、
ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットであって、
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ハンドル荷重を検知する検知部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの歩行運動に対して当該歩行訓練ロボットが与える負荷を決定する歩行支援部と、
回転体を有し、前記歩行支援部で決定された当該歩行訓練ロボットの前記負荷に基づいて、前記回転体を制御して当該歩行訓練ロボットを移動させる移動装置と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの足上げ姿勢を推定する姿勢推定部と、
前記足上げ姿勢に基づいて、前記ユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを補正する訓練シナリオ生成部と、
前記訓練シナリオに基づく前記ユーザへの指示を提示する提示部と、
を備える。 The walking training robot according to one aspect of the present disclosure is
A walking training robot that improves the physical ability of the user.
With the main body
A handle portion provided on the main body portion that can be gripped by the user, and a handle portion.
A detection unit that detects the handle load applied to the handle unit,
A walking support unit that determines the load given by the walking training robot to the walking movement of the user based on the handle load detected by the detection unit.
A moving device having a rotating body and controlling the rotating body to move the walking training robot based on the load of the walking training robot determined by the walking support unit.
A posture estimation unit that estimates the user's foot-raising posture based on the handle load detected by the detection unit, and a posture estimation unit.
A training scenario generation unit that corrects a training scenario for causing the user to perform a foot-raising exercise based on the foot-raising posture.
A presentation unit that presents instructions to the user based on the training scenario,
To be equipped.

本開示の歩行訓練ロボットによれば、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。 According to the walking training robot of the present disclosure, the physical ability of the user can be efficiently improved.

図１は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの外観図である。FIG. 1 is an external view of the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 図２は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットを使用して訓練を行っている様子を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a state in which training is performed using the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 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。FIG. 3 is a diagram showing a detection direction of the handle load detected by the detection unit according to the first embodiment of the present disclosure. 図４は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの制御構成の一例を示す制御ブロック図である。FIG. 4 is a control block diagram showing an example of a control configuration of the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 図５は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。FIG. 5 is a control block diagram showing an example of a main control configuration of the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 図６は、ユーザがハンドル部を把持したまま右足を上げた状態の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a state in which the user raises his / her right foot while holding the handle portion. ハンドル荷重と足上げ姿勢との関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between a handle load and a foot raising posture. 図８Ａは、歩行ルートの一例を示す図である。FIG. 8A is a diagram showing an example of a walking route. 図８Ｂは、歩行ルートの別例を示す図である。FIG. 8B is a diagram showing another example of the walking route. 図９は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの主要な制御の例示的なフローチャートを示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an exemplary flowchart of the main control of the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 図１０は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットにおいて、体操訓練結果に基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an exemplary flowchart of control for correcting a walking training scenario based on a gymnastics training result in the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 図１１は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットにおいて、体操訓練結果に基づいて体操訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an exemplary flowchart of control for correcting a gymnastics training scenario based on a gymnastics training result in the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 図１２は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットにおいて、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an exemplary flowchart of control for correcting a gymnastics training scenario and a walking training scenario based on the walking training result in the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 図１３は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットにおいて、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an exemplary flowchart of control for correcting a gymnastics training scenario and a walking training scenario based on the gymnastics training result and the walking training result in the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. .. 図１４は、本開示の実施の形態１に係る歩行訓練ロボットの変形例の主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。FIG. 14 is a control block diagram showing an example of a main control configuration of a modified example of the walking training robot according to the first embodiment of the present disclosure. 図１５は、本開示の実施の形態２に係る歩行訓練ロボットの制御構成の一例を示す制御ブロック図である。FIG. 15 is a control block diagram showing an example of a control configuration of the walking training robot according to the second embodiment of the present disclosure. 図１６は、本開示の実施の形態２に係る歩行訓練ロボットの主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。FIG. 16 is a control block diagram showing an example of a main control configuration of the walking training robot according to the second embodiment of the present disclosure. 図１７は、本開示の実施の形態２に係る歩行訓練ロボットにおいて、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の足上げの偏りに基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す図である。FIG. 17 shows the control for correcting the walking training scenario based on the gymnastics training result, the walking training result, the complexity of the walking route, and the bias of the left and right foot raising in the walking training robot according to the second embodiment of the present disclosure. It is a figure which shows an exemplary flowchart.

（本開示に至った経緯）
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、高齢者においては、加齢に伴う身体能力の低下から日常生活のＱＯＬ（ＱｕａｌｉｔｙｏｆＬｉｆｅ）を維持することが難しくなる傾向にある。このような背景の下、高齢者などのユーザの身体能力を効率良く向上させることができる歩行訓練ロボットが求められている。 (Background to this disclosure)
In recent years, with the declining birthrate and aging population in developed countries, the need for watching over the elderly and supporting their livelihoods is increasing. In particular, in elderly people, it tends to be difficult to maintain the QOL (Quality of Life) of daily life due to a decrease in physical ability due to aging. Against this background, there is a demand for walking training robots that can efficiently improve the physical abilities of users such as the elderly.

本発明者らは、研究の過程で足上げ運動を歩行に関連して行うことによって、転倒の予防を行い、且つ歩行に関する身体能力を効率良く向上させることができることを見出した。そこで、本発明者らは、ユーザに意識的に足上げ運動を行わせる歩行訓練ロボットを検討した。具体的には、本発明者らは、ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練と、歩行中のユーザの足運びを変化させる歩行訓練とを行うことが可能な歩行訓練ロボットを検討した。 In the course of research, the present inventors have found that by performing a leg-raising exercise in connection with walking, it is possible to prevent falls and efficiently improve physical ability related to walking. Therefore, the present inventors have studied a walking training robot that allows a user to consciously perform a leg-raising exercise. Specifically, the present inventors have studied a walking training robot capable of performing gymnastics training in which the user performs foot-raising exercises while standing still, and walking training in which the user's walking is changed while walking. did.

また、本発明者らは、ハンドル部にかかるハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定することができることを見出した。そこで、本発明者らは、ハンドル荷重に基づいて推定された足上げ姿勢から訓練内容を補正することが可能な歩行訓練ロボットを検討し、以下の発明に至った。 Further, the present inventors have found that the user's foot-raising posture can be estimated based on the handle load applied to the handle portion. Therefore, the present inventors have studied a walking training robot capable of correcting the training content from the leg-raising posture estimated based on the handle load, and have reached the following inventions.

このような構成により、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the physical ability of the user can be efficiently improved.

前記負荷は、前記歩行訓練ロボットの移動速度及び移動方向であってもよい。 The load may be the moving speed and moving direction of the walking training robot.

このような構成により、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記負荷は、前記ユーザの移動方向へ前記歩行訓練ロボットを押すために必要な力であってもよい。 The load may be a force required to push the walking training robot in the moving direction of the user.

前記歩行訓練ロボットは、前記ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する歩行状態推定部を備え、
前記歩行支援部は、前記歩行状態推定部で推定された前記ユーザの前記歩行速度及び前記歩行方向に基づいて、当該歩行訓練ロボットの前記負荷を決定してもよい。 The walking training robot includes a walking state estimation unit that estimates the walking speed and walking direction of the user.
The walking support unit may determine the load of the walking training robot based on the walking speed and the walking direction of the user estimated by the walking state estimation unit.

前記姿勢推定部は、前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢に基づいて前記歩行訓練シナリオを補正してもよい。 The posture estimation unit estimates the gymnastics posture when the user is doing the foot-raising exercise while the user is standing still, based on the handle load detected by the detection unit. Has a part
The training scenario generation unit has a walking training scenario generation unit that generates a walking training scenario that changes the walking footsteps of the user among the training scenarios.
The walking training scenario generation unit may correct the walking training scenario based on the gymnastics posture.

このような構成により、体操姿勢に基づいて歩行訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した歩行訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the walking training scenario can be corrected based on the gymnastics posture, so that it is possible to provide walking training more suitable for the user. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢に基づいて前記体操訓練シナリオを補正してもよい。 The training scenario generation unit has a gymnastics training scenario generation unit that generates a gymnastics training scenario in which the user performs a leg-raising exercise while the user is stopped.
The gymnastics training scenario generation unit may correct the gymnastics training scenario based on the gymnastics posture.

このような構成により、体操姿勢に基づいて体操訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した体操訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the gymnastics training scenario can be corrected based on the gymnastics posture, so that the gymnastics training more suitable for the user can be provided. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記歩行支援部は、前記歩行訓練シナリオに基づいて、当該歩行訓練ロボットの前記負荷を補正してもよい。 The walking support unit may correct the load of the walking training robot based on the walking training scenario.

このような構成により、歩行訓練ロボットの負荷を補正することによって、ユーザの歩行中の足運びを変化させることができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, it is possible to change the foot movement of the user during walking by compensating for the load of the walking training robot. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記体操姿勢推定部は、当該歩行訓練ロボットの前後方向に延在する軸の軸回りのモーメントに基づいて前記体操姿勢を推定し、
前記体操姿勢は、前記ユーザが足上げ体操をしているときの足上げ量、足を上げている時間及び揺らぎのうち少なくとも１つを含んでもよい。 The gymnastics posture estimation unit estimates the gymnastics posture based on the axial moment of the axis extending in the front-rear direction of the walking training robot.
The gymnastics posture may include at least one of the amount of foot raising, the time during which the user is raising the foot, and the fluctuation when the user is performing the foot raising exercise.

このような構成により、ユーザの体操姿勢を容易に推定することができる。 With such a configuration, the gymnastics posture of the user can be easily estimated.

前記歩行訓練シナリオは、前記ユーザが歩行しているときの前記ユーザの現在地から目的地までの歩行ルートへの誘導及び足上げ指示のうち少なくとも１つを含んでもよい。 The walking training scenario may include at least one of guidance to a walking route from the user's current location to the destination and a foot raising instruction when the user is walking.

このような構成により、ユーザにより適した歩行訓練をユーザに提供することができるため、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, it is possible to provide the user with walking training more suitable for the user, so that the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記姿勢推定部は、前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記歩行姿勢に基づいて前記体操訓練シナリオを補正してもよい。 The posture estimation unit has a walking posture estimation unit that estimates the walking posture when the user is walking among the foot-raising postures based on the handle load detected by the detection unit.
The training scenario generation unit has a gymnastics training scenario generation unit that generates a gymnastics training scenario in which the user performs a leg-raising exercise while the user is stopped.
The gymnastics training scenario generation unit may correct the gymnastics training scenario based on the walking posture.

このような構成により、歩行姿勢に基づいて体操訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した体操訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the gymnastics training scenario can be corrected based on the walking posture, so that the gymnastics training more suitable for the user can be provided. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記歩行姿勢に基づいて前記歩行訓練シナリオを補正してもよい。 The training scenario generation unit has a walking training scenario generation unit that generates a walking training scenario that changes the walking footsteps of the user among the training scenarios.
The walking training scenario generation unit may correct the walking training scenario based on the walking posture.

このような構成により、歩行姿勢に基づいて歩行訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した歩行訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the walking training scenario can be corrected based on the walking posture, so that it is possible to provide walking training more suitable for the user. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記歩行支援部は、前記歩行訓練シナリオに基づいて、当該歩行訓練ロボットの移動速度及び移動方向を補正してもよい。 The walking support unit may correct the moving speed and moving direction of the walking training robot based on the walking training scenario.

このような構成により、歩行訓練ロボットの移動速度及び移動方向を補正することによって、ユーザの歩行中の足運びを変化させることができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, it is possible to change the foot movement of the user during walking by correcting the moving speed and moving direction of the walking training robot. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記歩行姿勢推定部は、当該歩行訓練ロボットの前後方向に延在する軸の軸回りのモーメントに基づいて前記歩行姿勢を推定し、
前記歩行姿勢は、前記ユーザが歩行しているときの足上げ量、足を上げている時間、揺らぎ、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチのうち少なくとも１つを含んでもよい。 The walking posture estimation unit estimates the walking posture based on the axial moment of the axis extending in the front-rear direction of the walking training robot.
The walking posture may include at least one of the amount of foot lifted when the user is walking, the time during which the user is raised, fluctuation, stride length, walking speed, and walking pitch.

このような構成により、ユーザの歩行姿勢を容易に推定することができる。 With such a configuration, the walking posture of the user can be easily estimated.

前記体操訓練シナリオは、前記ユーザが足上げ体操をするときの足上げ量及び足上げ回数のうち少なくとも１つを含んでもよい。 The gymnastics training scenario may include at least one of the amount of foot lift and the number of foot lifts when the user performs foot lift exercises.

このような構成により、ユーザにより適した訓練をユーザに提供することができるため、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, it is possible to provide the user with training more suitable for the user, so that the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記姿勢推定部は、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部と、
を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部を有し、
前記歩行訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢と前記歩行姿勢とに基づいて、前記歩行訓練シナリオを補正してもよい。 The posture estimation unit
Based on the handle load detected by the detection unit, the gymnastics posture estimation unit that estimates the gymnastics posture when the user is doing the foot-raising exercise while the user is standing still among the foot-raising postures.
A walking posture estimation unit that estimates the walking posture when the user is walking among the foot-raising postures based on the handle load detected by the detection unit.
Have,
The training scenario generation unit has a walking training scenario generation unit that generates a walking training scenario that changes the walking footsteps of the user among the training scenarios.
The walking training scenario generation unit may correct the walking training scenario based on the gymnastics posture and the walking posture.

このような構成により、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいて歩行訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した歩行訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the walking training scenario can be corrected based on the gymnastics posture and the walking posture, so that it is possible to provide walking training more suitable for the user. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記姿勢推定部は、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する体操姿勢推定部と、
前記検知部で検知された前記ハンドル荷重に基づいて、前記足上げ姿勢のうち前記ユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部と、
を有し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記訓練シナリオのうち前記ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部を有し、
前記体操訓練シナリオ生成部は、前記体操姿勢と前記歩行姿勢とに基づいて、前記体操訓練シナリオを補正してもよい。 The posture estimation unit
Based on the handle load detected by the detection unit, the gymnastics posture estimation unit that estimates the gymnastics posture when the user is doing the foot-raising exercise while the user is standing still among the foot-raising postures.
A walking posture estimation unit that estimates the walking posture when the user is walking among the foot-raising postures based on the handle load detected by the detection unit.
Have,
The training scenario generation unit has a gymnastics training scenario generation unit that generates a gymnastics training scenario in which the user performs a leg-raising exercise while the user is stopped.
The gymnastics training scenario generation unit may correct the gymnastics training scenario based on the gymnastics posture and the walking posture.

このような構成により、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいて体操訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した体操訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the gymnastics training scenario can be corrected based on the gymnastics posture and the walking posture, so that the gymnastics training more suitable for the user can be provided. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記歩行訓練ロボットは、更に、前記回転体の回転量及び回転方向に基づいて、前記ユーザが歩行した歩行ルートの複雑さを判定する判定部を備え、
前記訓練シナリオ生成部は、前記歩行ルートの複雑さに基づいて、前記訓練シナリオを補正してもよい。 The walking training robot further includes a determination unit for determining the complexity of the walking route on which the user walks, based on the amount of rotation and the direction of rotation of the rotating body.
The training scenario generation unit may correct the training scenario based on the complexity of the walking route.

このような構成により、歩行ルートの複雑さに基づいて訓練シナリオを補正することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the training scenario can be corrected based on the complexity of the walking route. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

更に、前記判定部は、前記検知部で検知されたハンドル荷重に基づいて、前記ユーザの足上げの左右の偏りを判定し、
前記訓練シナリオ生成部は、前記足上げの左右の偏りに基づいて前記訓練シナリオを補正してもよい。 Further, the determination unit determines the left-right bias of the user's foot lift based on the handle load detected by the detection unit.
The training scenario generation unit may correct the training scenario based on the left-right bias of the foot raising.

このような構成により、ユーザの足上げの左右の偏りに基づいて訓練シナリオを補正することができるため、ユーザにより適した訓練を提供することができる。これにより、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 With such a configuration, the training scenario can be corrected based on the left-right bias of the user's foot lift, so that training more suitable for the user can be provided. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

前記提示部は、前記訓練シナリオに基づく前記ユーザへの指示を当該歩行訓練ロボットの周辺環境に光によって提示してもよい。 The presenting unit may lightly present an instruction to the user based on the training scenario to the surrounding environment of the walking training robot.

このような構成により、ユーザは訓練シナリオに基づく指示を容易に理解し、訓練することができる。 With such a configuration, the user can easily understand and train the instruction based on the training scenario.

前記提示部は、前記ユーザの前記足上げ姿勢の情報を提示してもよい。 The presenting unit may present information on the user's foot-raising posture.

このような構成により、ユーザは自身の足上げ姿勢を把握しながら、訓練を行うことができる。 With such a configuration, the user can perform training while grasping his / her leg-raising posture.

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。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. Further, in each figure, each element is exaggerated for easy explanation.

（実施の形態１）
［全体構成］
図１は、実施の形態１に係る歩行訓練ロボット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を使用してユーザが訓練を行っている様子を示す。 (Embodiment 1)
[overall structure]
FIG. 1 shows an external view of the walking training robot 1 (hereinafter, referred to as “robot 1”) according to the first embodiment. FIG. 2 shows a state in which a user is training using the robot 1.

図１及び図２に示すように、ロボット１は、本体部１１、ハンドル部１２、検知部１３、歩行状態推定部１４、歩行支援部１５、移動装置１６、姿勢推定部１７、訓練シナリオ生成部１８、及び提示部１９を備える。 As shown in FIGS. 1 and 2, the robot 1 includes a main body portion 11, a handle portion 12, a detection unit 13, a walking state estimation unit 14, a walking support unit 15, a moving device 16, a posture estimation unit 17, and a training scenario generation unit. 18 and a presentation unit 19 are provided.

ロボット１は、ユーザの身体能力を向上させる訓練を行うロボットである。ロボット１は、ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操する体操訓練と、歩行中のユーザの足運びを変化させる歩行訓練と、を行うことができる。足上げ体操とは、ユーザが移動せずに足を上げて下げる運動を意味する。言い換えると、足上げ体操とは、ユーザが地面に接地した足を上げた後、その足を下げて再び地面に接地させる運動を意味する。例えば、足上げ体操は、ユーザの左右の足を交互に上げ下げする運動であってもよいし、連続して片方の足を上げ下げする運動であってもよい。足運びとは、足を後方から前方へ移動させる動作を意味する。 The robot 1 is a robot that performs training to improve the physical ability of the user. The robot 1 can perform gymnastics training in which the user raises his / her legs while standing still, and walking training in which the walking of the user during walking is changed. The leg-raising exercise means an exercise in which the user raises and lowers the leg without moving. In other words, foot-raising exercise means an exercise in which the user raises a foot that touches the ground and then lowers the foot to touch the ground again. For example, the leg-raising exercise may be an exercise of alternately raising and lowering the left and right legs of the user, or an exercise of continuously raising and lowering one leg. Walking means the movement of moving the foot from the back to the front.

体操訓練においては、ユーザはハンドル部１２を把持し、その場を移動せずに足上げ体操を行う。ロボット１は、例えば、提示部１９によって、ユーザに対して足上げ指示、足上げ回数及び／又は足上げ量を提示する。足上げ指示とは、例えば、ユーザに対して左右いずれか一方の足を上げさせる指示などを含む。 In the gymnastics training, the user grips the handle portion 12 and performs the leg-raising exercise without moving the place. For example, the robot 1 presents a foot raising instruction, a foot raising number of times, and / or a foot raising amount to the user by the presentation unit 19. The foot raising instruction includes, for example, an instruction to cause the user to raise either the left or right foot.

歩行訓練においては、ユーザはハンドル部１２を把持し、ハンドル部１２に荷重（ハンドル荷重）をかけながら歩行する。ロボット１は、ハンドル荷重に応じて移動すると共にユーザを歩行ルートに誘導する。また、ロボット１は、歩行中のユーザの足運びを変化させる。例えば、ロボット１は、ロボット１の移動速度の制限及び／又は歩行ルートの変更などによって、歩行中のユーザの足運びを変化させる。本明細書において、歩行ルートとは、現在地から目的地までのユーザが歩行する経路を意味する。 In the walking training, the user grips the handle portion 12 and walks while applying a load (handle load) to the handle portion 12. The robot 1 moves according to the handle load and guides the user to the walking route. In addition, the robot 1 changes the footsteps of the walking user. For example, the robot 1 changes the walking user's footsteps by limiting the moving speed of the robot 1 and / or changing the walking route. In the present specification, the walking route means a route on which the user walks from the current location to the destination.

以下、ロボット１の構成について詳細に説明する。 Hereinafter, the configuration of the robot 1 will be described in detail.

本体部１１は、例えば、他の構成部材を支持するとともにユーザが歩行する際の荷重を支えることができるような剛性を有するフレームにより構成される。 The main body 11 is composed of, for example, a frame having rigidity that can support other constituent members and support a load when a user walks.

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。実施の形態１では、ハンドル部１２は、棒状に形成されている。ユーザは、ハンドル部１２の右端側を右手で把持し、且つハンドル部１２の左端側を左手で把持する。 The handle portion 12 is provided on the upper portion of the main body portion 11 and is provided in a shape and a height position that can be easily grasped by both hands of a walking user. In the first embodiment, the handle portion 12 is formed in a rod shape. The user grips the right end side of the handle portion 12 with his right hand and grips the left end side of the handle portion 12 with his left hand.

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、ユーザによってハンドル部１２にかけられる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、及びユーザがハンドル部１２を把持して立ち止まった状態で足上げ体操を行うときに、ユーザはハンドル部１２に荷重をかける。検知部１３は、ユーザがハンドル部１２にかける荷重（ハンドル荷重）の向き及び大きさを検知する。 The detection unit 13 detects the handle load applied to the handle portion 12 by the user by the user gripping the handle portion 12. Specifically, when the user grips the handle portion 12 and walks, and when the user grips the handle portion 12 and performs a leg-raising exercise while standing still, the user applies a load to the handle portion 12. The detection unit 13 detects the direction and magnitude of the load (handle load) applied by the user to the handle unit 12.

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上方向にかかる力をＦｚ^＋とし、歩行面に対して鉛直下方向にかかる力を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。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。 FIG. 3 shows the detection direction of the handle load detected by the detection unit 13. As shown in FIG. 3, the detection unit 13 is a six-axis force sensor capable of detecting a force applied in three axial directions orthogonal to each other and a moment around the three axes. The three axes orthogonal to each other are the x-axis extending in the left-right direction of the robot 1, the y-axis extending in the front-rear direction of the robot 1, and the z-axis extending in the height direction of the robot 1. The force applied in the triaxial direction is a force Fx applied in the x-axis direction, a force Fy applied in the y-axis direction, and a force Fz applied in the z-axis direction. In the first embodiment, the force applied to the right side of Fx is defined as Fx ⁺ , and the force applied to the left direction is defined as Fx ⁻ . Of the Fy, the force applied in the forward direction is defined as Fy ⁺ , and the force applied in the backward direction is defined as Fy ⁻ . Of the Fz directions, the force applied vertically upward with respect to the walking surface is defined as Fz ⁺ , and the force applied vertically downward with respect to the walking surface is defined as Fz ⁻ . The three-axis axial moments are the x-axis axial moment Mx, the y-axis axial moment My, and the z-axis axial moment Mz. In addition, in this specification, Fx, Fy, Fz, Mx, My, Mz may be referred to as a load.

図１及び図２に戻って、歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、歩行中のユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する。歩行速度とは、ユーザが歩行しているときのユーザの速度を意味する。歩行方向とは、ユーザが歩行する方向を意味する。歩行状態推定部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、歩行中のユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する。 Returning to FIGS. 1 and 2, the walking state estimation unit 14 estimates the walking speed and walking direction of the walking user based on the handle load detected by the detection unit 13. The walking speed means the speed of the user when the user is walking. The walking direction means the direction in which the user walks. The walking state estimation unit 14 estimates the walking speed and walking direction of the user during walking based on the magnitude and direction of the handle load (force and moment) detected by the detection unit 13.

具体的には、歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知された各移動方向におけるハンドル荷重の値から、歩行中のユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する。例えば、歩行状態推定部１４は、ハンドル荷重に基づいて、前進動作、後退動作、右旋回動作、及び左旋回動作を推定する。 Specifically, the walking state estimation unit 14 estimates the walking speed and walking direction of the user during walking from the value of the handle load in each movement direction detected by the detection unit 13. For example, the walking state estimation unit 14 estimates forward movement, backward movement, right turning movement, and left turning movement based on the handle load.

＜前進動作＞
歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ^＋の力が検知された場合、ユーザが前方向に移動していると推定する。即ち、歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ^＋の力が検知された場合、ユーザが前進動作を行っていると推定する。歩行状態推定部１４は、ユーザ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、ユーザの前方向への歩行速度が速くなっていると推定する。一方、歩行状態推定部１４は、ユーザ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、ユーザの前方向への歩行速度が遅くなっていると推定する。 <Forward movement>
When the Fy ⁺ force is detected by the detection unit 13, the walking state estimation unit 14 estimates that the user is moving forward. That is, the walking state estimation unit 14 estimates that the user is performing a forward movement when the Fy ⁺ force is detected by the detection unit 13. The walking state estimation unit 14 estimates that the walking speed in the forward direction of the user increases when the force of Fy ⁺ detected by the detection unit 13 increases while the user is moving forward. On the other hand, the walking state estimation unit 14 estimates that the walking speed in the forward direction of the user is slowed down when the force of Fy ⁺ detected by the detection unit 13 becomes small while the user is moving forward. ..

＜後退動作＞
歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ^－の力が検知された場合、ユーザが後方向に移動していると推定する。即ち、歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ^－の力が検知された場合、ユーザが後退動作を行っていると推定する。歩行状態推定部１４は、ユーザ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、ユーザの後方向への歩行速度が速くなっていると推定する。一方、歩行状態推定部１４は、ユーザ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、ユーザの後方向への歩行速度が遅くなっていると推定する。 <Reverse movement>
When the force of Fy ⁻ is detected by the detection unit 13, the walking state estimation unit 14 estimates that the user is moving backward. That is, the walking state estimation unit 14 estimates that the user is performing a backward operation when the force of Fy ⁻ is detected by the detection unit 13. The walking state estimation unit 14 estimates that the backward walking speed of the user increases when the force of Fy ⁻ detected by the detection unit 13 increases while the user is performing the backward movement. On the other hand, the walking state estimation unit 14 estimates that the backward walking speed of the user is slowed down when the force of Fy ⁻ detected by the detection unit 13 becomes small while the user is performing the backward movement. ..

＜右旋回動作＞
歩行状態推定部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、ユーザが右方向に旋回移動していると推定する。即ち、歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ^＋の力とＭｚ^＋のモーメントが検知された場合、ユーザが右旋回動作を行っていると推定する。歩行状態推定部１４は、ユーザ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、ユーザの右方向への旋回半径が小さくなっていると推定する。また、歩行状態推定部１４は、ユーザ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、旋回速度が速くなっていると推定する。 <Right turn operation>
When the detection unit 13 detects the force of Fy ⁺ and the moment of Mz ⁺ , the walking state estimation unit 14 estimates that the user is turning to the right. That is, when the walking state estimation unit 14 detects the force of Fy ⁺ and the moment of Mz ⁺ by the detection unit 13, it is estimated that the user is performing a right turn operation. The walking state estimation unit 14 estimates that the turning radius to the right of the user becomes smaller when the moment of Mz ⁺ detected by the detection unit 13 becomes larger while the user is performing the right turning operation. .. Further, the walking state estimation unit 14 estimates that the turning speed becomes faster when the force of Fy ⁺ detected by the detecting unit 13 increases while the user is performing the right turning operation.

＜左旋回動作＞
歩行状態推定部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、ユーザが左方向に旋回移動していると推定する。即ち、歩行状態推定部１４は、検知部１３でＦｙ^＋の力とＭｚ^－のモーメントが検知された場合、ユーザが左旋回動作を行っていると推定する。歩行状態推定部１４は、ユーザ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、ユーザの旋回半径が小さくなっていると推定する。また、歩行状態推定部１４は、ユーザ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、旋回速度が速くなっていると推定する。 <Left turn operation>
When the detection unit 13 detects the force of Fy ⁺ and the moment of Mz ⁻ , the walking state estimation unit 14 estimates that the user is turning to the left. That is, the walking state estimation unit 14 estimates that the user is turning left when the detection unit 13 detects the force of Fy ⁺ and the moment of Mz ⁻ . The walking state estimation unit 14 estimates that the turning radius of the user becomes smaller when the moment of Mz ⁻ detected by the detecting unit 13 becomes larger while the user is performing the left turning operation. Further, the walking state estimation unit 14 estimates that the turning speed becomes faster when the force of Fy ⁺ detected by the detecting unit 13 increases while the user is performing the left turning operation.

なお、歩行状態推定部１４は、ハンドル荷重に基づいてユーザの歩行速度及び歩行方向を推定できればよく、上述した例に限定されない。例えば、歩行状態推定部１４は、Ｆｙ及びＦｚの力に基づいて、ユーザの前進動作及び後退動作を推定してもよい。また、歩行状態推定部１４は、例えば、Ｍｘ又はＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの旋回動作を推定してもよい。 The walking state estimation unit 14 only needs to be able to estimate the walking speed and walking direction of the user based on the handle load, and is not limited to the above-mentioned example. For example, the walking state estimation unit 14 may estimate the forward movement and the backward movement of the user based on the forces of Fy and Fz. Further, the walking state estimation unit 14 may estimate the user's turning motion based on, for example, a moment of Mx or My.

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、歩行状態推定部１４は、ユーザが前方向への歩行、即ち前進動作をしていると推定してもよい。また、歩行状態推定部１４は、Ｆｚ方向におけるハンドル荷重の値に基づいて、歩行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、歩行状態推定部１４は、ユーザが右方向へ旋回する歩行、即ち右旋回動作をしていると推定してもよい。また、歩行状態推定部１４は、Ｆｚ方向における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。 For example, when the force of Fy ⁺ detected by the detection unit 13 is a value equal to or more than a predetermined first threshold value and the force of My ⁺ is a value less than a predetermined second threshold value, the walking state estimation unit 14 uses the user. May be presumed to be walking forward, that is, moving forward. Further, the walking state estimation unit 14 may estimate the walking speed based on the value of the handle load in the Fz direction. On the other hand, when the force of Fy ⁺ detected by the detection unit 13 is a value equal to or higher than a predetermined third threshold value and the force of My ⁺ is a value equal to or higher than a predetermined second threshold value, the walking state estimation unit 14 uses the user. May be presumed to be walking to the right, that is, turning to the right. Further, the walking state estimation unit 14 may estimate the turning speed based on the value of the handle load in the Fz direction, and may estimate the turning radius based on the value of the handle load in the My direction.

また、歩行速度を推定するために用いるハンドル荷重は、前方向のＦｙ^＋の荷重、又は下方向のＦｚ^－の荷重であってもよいし、前方向のＦｙ^＋の荷重と下方向のＦｚ^－の荷重とを組み合わせであってもよい。 Further, the handle load used for estimating the walking speed may be a forward Fy ⁺ load or a downward Fz ⁻ load, or a forward Fy ⁺ load and a downward Fz ⁻ . May be combined with the load of.

歩行支援部１５は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの歩行運動に対してロボット１が与える負荷を決定する。実施の形態１では、歩行支援部１５は、歩行状態推定部１４で推定されたユーザの歩行速度及び歩行方向に基づいて、ロボット１の負荷としてロボット１の移動速度及び移動方向を決定する。例えば、歩行支援部１５は、ロボット１の移動速度及び移動方向をユーザの歩行速度及び歩行方向と同じとなるように決定してもよい。あるいは、歩行支援部１５は、ロボット１の移動速度及び移動方向をユーザの歩行速度及び歩行方向より遅くなるように決定してもよい。 The walking support unit 15 determines the load given by the robot 1 to the walking motion of the user based on the handle load detected by the detection unit 13. In the first embodiment, the walking support unit 15 determines the moving speed and moving direction of the robot 1 as a load of the robot 1 based on the walking speed and walking direction of the user estimated by the walking state estimation unit 14. For example, the walking support unit 15 may determine the moving speed and moving direction of the robot 1 to be the same as the walking speed and walking direction of the user. Alternatively, the walking support unit 15 may determine the moving speed and moving direction of the robot 1 to be slower than the walking speed and walking direction of the user.

また、歩行支援部１５は、ロボット１の移動速度及び移動方向を補正することによって、ユーザの歩行中の足運びを変化させてもよい。具体的には、歩行支援部１５は、訓練シナリオ生成部１８で生成及び／又は補正された訓練シナリオに基づいて、ロボット１の移動速度及び移動方向を補正してもよい。例えば、歩行支援部１５は、ユーザの歩行速度よりもロボット１の移動速度を遅くしてもよい。あるいは、歩行支援部１５は、ユーザが旋回動作をするときに旋回半径が大きくなるように移動方向を補正してもよい。 In addition, the walking support unit 15 may change the foot movement of the user during walking by correcting the moving speed and moving direction of the robot 1. Specifically, the walking support unit 15 may correct the movement speed and the movement direction of the robot 1 based on the training scenario generated and / or corrected by the training scenario generation unit 18. For example, the walking support unit 15 may make the moving speed of the robot 1 slower than the walking speed of the user. Alternatively, the walking support unit 15 may correct the moving direction so that the turning radius becomes large when the user makes a turning motion.

なお、歩行支援部１５は、ユーザの歩行速度及び歩行方向及び／又は訓練シナリオ生成部１８で生成される訓練シナリオの情報に基づいてロボット１の移動速度及び移動方向を決定すればよく、上述した例に限定されない。 The walking support unit 15 may determine the moving speed and moving direction of the robot 1 based on the walking speed and walking direction of the user and / or the training scenario information generated by the training scenario generation unit 18, as described above. Not limited to the example.

移動装置１６は、本体部１１の下部に設けられた回転体２０と、回転体２０を駆動制御する駆動部２１と、を備える。移動装置１６は、歩行支援部１５で決定されたロボット１の移動速度及び移動方向に基づいて、回転体２０を制御してロボット１を移動させる。 The moving device 16 includes a rotating body 20 provided at the lower part of the main body 11, and a driving unit 21 that drives and controls the rotating body 20. The moving device 16 controls the rotating body 20 to move the robot 1 based on the moving speed and the moving direction of the robot 1 determined by the walking support unit 15.

回転体２０は、本体部１１を自立させた状態で支持し、駆動部２１により回転駆動される車輪である。実施の形態１では、移動装置１６は、３つの回転体２０を備える。具体的には、移動装置１６は、ロボット１の後方側に対向して配置される２つの回転体２０と、ロボット１の前方側に配置される１つの回転体２０と、を備える。ロボット１の後方側に配置される２つの回転体２０は、駆動部２１により回転され、ロボット１を移動させる。例えば、ロボット１の後方側に配置される２つの回転体２０は、ロボット１を自立させた姿勢を保った状態で、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。ロボット１の前方側に配置される１つの回転体２０は、自由に回転可能である。 The rotating body 20 is a wheel that supports the main body 11 in a self-supporting state and is rotationally driven by the driving unit 21. In the first embodiment, the moving device 16 includes three rotating bodies 20. Specifically, the moving device 16 includes two rotating bodies 20 arranged so as to face the rear side of the robot 1 and one rotating body 20 arranged on the front side of the robot 1. The two rotating bodies 20 arranged on the rear side of the robot 1 are rotated by the drive unit 21 to move the robot 1. For example, the two rotating bodies 20 arranged on the rear side of the robot 1 move the main body 11 in the direction of the arrow (forward or backward) shown in FIG. 2 while maintaining the posture in which the robot 1 is independent. Move. One rotating body 20 arranged on the front side of the robot 1 is freely rotatable.

なお、実施の形態１において、移動装置１６は、回転体２０として３つの車輪を備える例を説明したが、これに限定されない。例えば、回転体２０は、２つ以上の車輪で構成されていてもよい。あるいは、回転体２０は、走行ベルト、又はローラなどであってもよい。 In the first embodiment, the example in which the moving device 16 includes three wheels as the rotating body 20 has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the rotating body 20 may be composed of two or more wheels. Alternatively, the rotating body 20 may be a traveling belt, a roller, or the like.

駆動部２１は、歩行支援部１５で決定されたユーザの歩行速度及び歩行方向に基づいて、回転体２０を駆動する。 The driving unit 21 drives the rotating body 20 based on the walking speed and walking direction of the user determined by the walking support unit 15.

姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する。足上げ姿勢とは、ユーザが足を上げている動作をしているときの姿勢を意味し、足が地面を離れてから接地するまでの足上げ運動の姿勢を意味する。 The posture estimation unit 17 estimates the user's foot-raising posture based on the handle load detected by the detection unit 13. The foot-raising posture means a posture when the user is raising the foot, and means a posture of the foot-raising exercise from the time when the foot leaves the ground to the time when the foot touches the ground.

実施の形態１では、姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されたＭｙ方向のモーメントに基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する。 In the first embodiment, the posture estimation unit 17 estimates the user's foot-raising posture based on the moment in the My direction detected by the detection unit 13.

足上げ姿勢は、足が上がっているときの地面からの足の高さ（足上げ量）、足が地面から離れて接地するまでの時間（足上げ時間）、及び揺らぎのうち少なくとも１つを含む。揺らぎとは、足上げをしているときのユーザのふらつきを意味する。 The foot-raising posture is the height of the foot from the ground when the foot is raised (foot-raising amount), the time it takes for the foot to move away from the ground and touch the ground (foot-raising time), and at least one of fluctuations. include. Fluctuation means the user's wobbling when raising his / her legs.

なお、足上げ姿勢は、足上げ量、足上げ時間及び揺らぎに限定されない。例えば、足上げ姿勢は、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチを含んでもよい。 The foot-raising posture is not limited to the foot-raising amount, the foot-raising time, and the fluctuation. For example, the foot-raising posture may include stride length, walking speed, and walking pitch.

足上げ姿勢は、ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢と、ユーザが歩行しているときの歩行姿勢と、を含む。 The leg-raising posture includes a gymnastics posture when the user is doing leg-raising exercises while standing still, and a walking posture when the user is walking.

体操姿勢とは、ユーザがハンドル部１２を把持した状態でその場から移動せずに、足上げ体操をしているときの足上げ姿勢を意味する。歩行姿勢とは、歩行しているユーザの左右の足が交互に上げ下げしているときの足上げ姿勢を意味する。即ち、歩行姿勢は、ユーザの足を後方から前方へ移動させる遊脚期間にあるときのユーザの足の姿勢を意味する。遊脚期間とは、足が地面から離れている期間を意味する。 The gymnastics posture means a leg-raising posture when the user is performing a leg-raising exercise without moving from the place while holding the handle portion 12. The walking posture means a foot-raising posture when the left and right feet of the walking user are alternately raised and lowered. That is, the walking posture means the posture of the user's foot during the swing period in which the user's foot is moved from the rear to the front. The swing period means the period during which the foot is off the ground.

姿勢推定部１７は、ユーザの左右の足のそれぞれについて、足上げ姿勢を推定する。 The posture estimation unit 17 estimates the foot-raising posture for each of the user's left and right feet.

訓練シナリオ生成部１８は、姿勢推定部１７で推定された足上げ姿勢に基づいてユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを補正する。訓練シナリオとは、ユーザの身体能力を向上させるためにユーザに行わせる訓練のシナリオである。訓練シナリオは、例えば、右足の筋肉を鍛える運動、左足の筋肉を鍛える運動、及び／又は両足の筋肉を鍛える運動をユーザに行わせるシナリオであってもよい。 The training scenario generation unit 18 corrects a training scenario in which the user performs a foot-raising exercise based on the foot-raising posture estimated by the posture estimation unit 17. The training scenario is a training scenario in which the user is made to improve the physical ability of the user. The training scenario may be, for example, a scenario in which the user is allowed to perform an exercise for training the muscles of the right foot, an exercise for training the muscles of the left foot, and / or an exercise for training the muscles of both legs.

訓練シナリオは、ユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオと、ユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオと、を含む。 The training scenario includes a gymnastics training scenario in which the user performs a leg-raising exercise while standing still, and a walking training scenario in which the user's walking is changed during walking.

体操訓練シナリオは、体操訓練を行うときのシナリオであり、ユーザが立ち止まった状態でその場で足上げ体操を行うシナリオを含む。体操訓練シナリオは、例えば、片足を上げる運動、ロボット１が回転することによるツイスト運動、片足を上げた状態でのツイスト運動を含んでもよい。 The gymnastics training scenario is a scenario for performing gymnastics training, and includes a scenario in which the user performs leg-raising exercises on the spot while the user is stopped. The gymnastics training scenario may include, for example, a one-leg raising exercise, a twisting exercise due to the rotation of the robot 1, and a twisting exercise with one leg raised.

一例では、体操訓練シナリオは、右足の筋肉を優先して鍛えるために、右足の足上げ回数を３０回、左足の足上げ回数を１０回に設定した足上げ体操を含むシナリオを含んでもよい。あるいは、体操訓練シナリオは、右足を上げている時間を３０秒、左足を上げている時間を１０秒に設定した足上げ体操を含むシナリオを含んでもよい。 In one example, the gymnastics training scenario may include a scenario including a foot-raising exercise in which the number of times the right foot is raised is set to 30 times and the number of times the left foot is raised to 10 times in order to preferentially train the muscles of the right foot. Alternatively, the gymnastics training scenario may include a scenario including a leg-raising exercise in which the time for raising the right foot is set to 30 seconds and the time for raising the left foot is set to 10 seconds.

歩行訓練シナリオは、歩行訓練を行うときのシナリオであり、歩行中のユーザの足運びを変化させるシナリオを含む。例えば、歩行訓練シナリオは、ロボット１の移動速度を制限しつつ、ユーザに足上げ指示を行うシナリオを含んでもよい。あるいは、歩行訓練シナリオは、鍛えたい足の筋肉を使う頻度が高い歩行ルートにユーザを誘導するシナリオを含んでもよい。鍛えたい足の筋肉を使う頻度が高い歩行ルートとは、例えば、鍛えたい足と反対側に旋回する動作を多く含むルート、及び／又は旋回半径を大きくしたルートなどであってもよい。例えば、右足の筋肉を鍛えたい場合、歩行ルートは、右方向よりも左方向に旋回するコーナーを多く含んでいてもよい。あるいは、歩行ルートは、左方向への旋回動作において旋回半径を大きくするようなルートであってもよい。 The walking training scenario is a scenario when walking training is performed, and includes a scenario in which the walking of the user during walking is changed. For example, the walking training scenario may include a scenario in which the user is instructed to raise the foot while limiting the moving speed of the robot 1. Alternatively, the gait training scenario may include a scenario that guides the user to a gait route that frequently uses the leg muscles to be trained. The walking route that frequently uses the muscles of the foot to be trained may be, for example, a route that includes many movements of turning to the opposite side of the foot to be trained, and / or a route that has a large turning radius. For example, if you want to train the muscles of your right foot, the walking route may include more corners that turn to the left than to the right. Alternatively, the walking route may be a route that increases the turning radius in the turning operation to the left.

訓練シナリオ生成部１８は、体操訓練時の足上げ姿勢及び／又は歩行訓練時の足上げ姿勢の情報に基づいて、体操訓練シナリオ及び／又は歩行訓練シナリオを補正する。訓練シナリオ生成部１８は、例えば、体操訓練時及び／又は歩行訓練時における左右の足上げ姿勢の差異などに基づいて、体操訓練シナリオ及び／又は歩行訓練シナリオを補正する。 The training scenario generation unit 18 corrects the gymnastics training scenario and / or the walking training scenario based on the information of the leg-raising posture during the gymnastics training and / or the leg-raising posture during the walking training. The training scenario generation unit 18 corrects the gymnastics training scenario and / or the walking training scenario based on, for example, the difference between the left and right leg-raising postures during the gymnastics training and / or the walking training.

例えば、右足の足上げ量が左足の足上げ量よりも小さい場合、訓練シナリオ生成部１８は、左足よりも右足の筋力を使用する訓練シナリオに補正する。一例では、訓練シナリオ生成部１８は、右足の足上げ回数を左足の足上げ回数よりも多い体操訓練シナリオに補正する。また、訓練シナリオ生成部１８は、左方向への旋回動作を多くしつつ、左方向への旋回半径を大きくした歩行ルートに誘導する歩行訓練シナリオに補正する。 For example, when the amount of raising the right foot is smaller than the amount of raising the left foot, the training scenario generation unit 18 corrects the training scenario to use the muscle strength of the right foot rather than the left foot. In one example, the training scenario generation unit 18 corrects the number of times the right foot is raised to a gymnastics training scenario that is larger than the number of times the left foot is raised. Further, the training scenario generation unit 18 corrects the walking training scenario to guide the walking route to a walking route in which the turning radius to the left is increased while increasing the turning motion to the left.

このように、訓練シナリオ生成部１８は、体操訓練結果及び／又は歩行訓練結果に基づいて、訓練シナリオを補正する。 In this way, the training scenario generation unit 18 corrects the training scenario based on the gymnastics training result and / or the walking training result.

また、補正前の訓練シナリオは、例えば、予め定められた足上げ運動を含むシナリオであってもよいし、ユーザ毎にカスタマイズされた運動を含むシナリオであってもよい。補正前の訓練シナリオとは、例えば、訓練を開始するときに設定されているシナリオ、又は訓練を開始するときにユーザが設定するシナリオを意味する。 Further, the training scenario before correction may be, for example, a scenario including a predetermined leg-raising exercise or a scenario including an exercise customized for each user. The training scenario before correction means, for example, a scenario set when the training is started, or a scenario set by the user when the training is started.

なお、上述した訓練シナリオは例示であり、訓練シナリオは、これらの例に限定されない。 The training scenarios described above are examples, and the training scenarios are not limited to these examples.

提示部１９は、訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。提示部１９は、例えば、音声、画像及び／又は映像によってユーザへの指示を提示する。提示部１９は、例えば、スピーカー及び／又はディスプレイなどを含んでいてもよい。 The presentation unit 19 presents an instruction to the user based on the training scenario. The presentation unit 19 presents an instruction to the user, for example, by voice, image and / or video. The presentation unit 19 may include, for example, a speaker and / or a display.

ロボット１においては、ロボット１自身の位置を推定する自己位置推定部を有していてもよい。自己位置推定部は、例えば、ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）などであって、ロボット１のいる位置を推定する。これにより、ロボット１は、自身の位置、即ち現在地を推定し、ユーザを現在地から目的地までの歩行ルートへ正確に誘導することができる。また、カメラやデプスセンサを用い、周辺環境を認識することで自己位置推定を行ってもよい。 The robot 1 may have a self-position estimation unit that estimates the position of the robot 1 itself. The self-position estimation unit is, for example, GPS (Global Positioning System) or the like, and estimates the position where the robot 1 is located. As a result, the robot 1 can estimate its own position, that is, the current location, and accurately guide the user to the walking route from the current location to the destination. In addition, self-position estimation may be performed by recognizing the surrounding environment using a camera or depth sensor.

［歩行訓練ロボットの制御構成］
このような構成を有する歩行訓練ロボット１の制御構成について説明する。図４は、ロボット１の制御構成の一例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。図５は、ロボット１の主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。 [Control configuration of walking training robot]
The control configuration of the walking training robot 1 having such a configuration will be described. FIG. 4 is a control block diagram showing an example of the control configuration of the robot 1. Further, the control block diagram of FIG. 4 also shows the relationship between each control configuration and the information to be handled. FIG. 5 is a control block diagram showing an example of a main control configuration of the robot 1.

まず、ロボット１の移動の制御構成について説明する。図４及び図５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、歩行状態推定部１４に送信される。 First, the movement control configuration of the robot 1 will be described. As shown in FIGS. 4 and 5, the detection unit 13 detects the handle load applied to the handle unit 12. The information on the handle load detected by the detection unit 13 is transmitted to the walking state estimation unit 14.

歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する。歩行状態推定部１４は、推定したユーザの歩行速度及び歩行方向の情報を、歩行支援部１５に送信する。 The walking state estimation unit 14 estimates the walking speed and walking direction of the user based on the handle load detected by the detection unit 13. The walking state estimation unit 14 transmits the estimated walking speed and walking direction information of the user to the walking support unit 15.

歩行支援部１５は、ユーザの歩行速度及び歩行方向に基づいて、ロボット１の移動速度及び移動方向を決定する。歩行支援部１５は、決定したロボット１の移動速度及び移動方向の情報を駆動部２１に送信する。 The walking support unit 15 determines the moving speed and moving direction of the robot 1 based on the walking speed and walking direction of the user. The walking support unit 15 transmits the determined moving speed and moving direction information of the robot 1 to the driving unit 21.

駆動部２１は、駆動力算出部２２と、アクチュエータ制御部２３と、アクチュエータ２４と、を備える。 The drive unit 21 includes a drive force calculation unit 22, an actuator control unit 23, and an actuator 24.

駆動力算出部２２は、歩行支援部１５で決定されたロボット１の移動速度及び移動方向に基づいて、駆動力を算出する。例えば、駆動力算出部２２は、ロボット１の移動動作が前進動作又は後退動作である場合、ロボット１の後方側に配置される２つの車輪（回転体）２０の回転量が均等になるように駆動力を算出する。駆動力算出部２２は、ロボット１の移動動作が右旋回動作である場合、ロボット１の後方側に配置される２つの車輪２０のうち右側の車輪２０の回転量を左側の車輪２０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、駆動力算出部２２は、ロボット１の移動速度に応じて、駆動力の大きさを算出する。 The driving force calculation unit 22 calculates the driving force based on the moving speed and the moving direction of the robot 1 determined by the walking support unit 15. For example, when the moving motion of the robot 1 is a forward motion or a backward motion, the driving force calculation unit 22 makes the rotation amounts of the two wheels (rotating bodies) 20 arranged on the rear side of the robot 1 equal. Calculate the driving force. When the moving motion of the robot 1 is a right turning motion, the driving force calculation unit 22 determines that the rotation amount of the right wheel 20 of the two wheels 20 arranged on the rear side of the robot 1 is the rotation of the left wheel 20. The driving force is calculated so as to be larger than the amount. Further, the driving force calculation unit 22 calculates the magnitude of the driving force according to the moving speed of the robot 1.

アクチュエータ制御部２３は、駆動力算出部２２で算出された駆動力に基づいて、アクチュエータ２４の駆動制御を行う。また、アクチュエータ制御部２３は、アクチュエータ２４から車輪２０の回転量の情報を取得し、駆動力算出部２２に車輪２０の回転量の情報を送信することができる。 The actuator control unit 23 controls the drive of the actuator 24 based on the driving force calculated by the driving force calculation unit 22. Further, the actuator control unit 23 can acquire information on the rotation amount of the wheel 20 from the actuator 24 and transmit the information on the rotation amount of the wheel 20 to the driving force calculation unit 22.

アクチュエータ２４は、例えば、車輪２０を回転駆動させるモータ等である。アクチュエータ２４は、歯車機構又はプーリー機構等を介して車輪２０と接続されている。アクチュエータ２４は、アクチュエータ制御部２３によって駆動制御されることによって、車輪２０を回転駆動している。 The actuator 24 is, for example, a motor that rotationally drives the wheels 20. The actuator 24 is connected to the wheel 20 via a gear mechanism, a pulley mechanism, or the like. The actuator 24 is driven to rotate the wheels 20 by being driven and controlled by the actuator control unit 23.

このように、ロボット１は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重に基づいて移動を制御している。 In this way, the robot 1 controls the movement based on the handle load applied to the handle portion 12.

次に、ロボット１の訓練内容を補正するための制御構成について説明する。 Next, a control configuration for correcting the training content of the robot 1 will be described.

姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する。実施の形態１では、姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されるハンドル荷重のうちＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの足上げ姿勢、即ち体操姿勢及び歩行姿勢を推定する。なお、体操姿勢及び歩行姿勢の判別は、例えば、Ｆｙの荷重に基づいて行われてもよいし、回転体２０の回転量に基づいて行われてもよい。 The posture estimation unit 17 estimates the user's foot-raising posture based on the handle load detected by the detection unit 13. In the first embodiment, the posture estimation unit 17 estimates the user's foot-raising posture, that is, the gymnastics posture and the walking posture, based on the moment of My in the handle load detected by the detection unit 13. The gymnastics posture and the walking posture may be discriminated based on, for example, the load of Fy or the amount of rotation of the rotating body 20.

図６は、ユーザがハンドル部１２を把持したまま右足を上げた状態の一例を示す図である。図６に示すように、ユーザがハンドル部１２を把持した状態で右足を上げると、ハンドル部１２の右端に鉛直方向下向きの荷重がかかると共に、ハンドル部１２の左端に鉛直方向上向きの荷重がかかる。即ち、ユーザが右足を上げた足上げ姿勢においては、ハンドル部１２にはロボット１の前後方向に延在するｙ軸の軸回りのＭｙ^－のモーメントが発生する。 FIG. 6 is a diagram showing an example of a state in which the user raises his / her right foot while holding the handle portion 12. As shown in FIG. 6, when the user raises the right foot while gripping the handle portion 12, a vertically downward load is applied to the right end of the handle portion 12 and a vertically upward load is applied to the left end of the handle portion 12. .. That is, in the foot-raising posture in which the user raises his right foot, a My ⁻ moment around the y-axis extending in the front-rear direction of the robot 1 is generated in the handle portion 12.

一方、ユーザがハンドル部１２を把持した状態で左足を上げると、ハンドル部１２の左端に鉛直方向下向きの荷重がかかると共に、ハンドル部１２の右端に鉛直方向上向きの荷重がかかる。即ち、ユーザが左足を上げた足上げ姿勢においては、ハンドル部１２にはロボット１の前後方向に延在するｙ軸の軸回りのＭｙ^＋のモーメントが発生する。 On the other hand, when the user raises his / her left foot while holding the handle portion 12, a vertical downward load is applied to the left end of the handle portion 12, and a vertical upward load is applied to the right end of the handle portion 12. That is, in the foot-raising posture in which the user raises his left foot, a My ⁺ moment around the y-axis extending in the front-rear direction of the robot 1 is generated in the handle portion 12.

図７は、ハンドル荷重と足上げ姿勢との関係の一例を示す図である。図７は、右足を上げた後に左足を上げた場合の足上げ体操のＭｙのモーメントの波形を示す。 FIG. 7 is a diagram showing an example of the relationship between the handle load and the foot-raising posture. FIG. 7 shows the waveform of the My moment of the leg-raising exercise when the left foot is raised after the right foot is raised.

図７に示すように、ユーザが右足を上げている期間、即ち右足遊脚期間においては、Ｍｙ^－のモーメントが生じる。右足遊脚期間とは、右足が地面から離れて接地するまでの期間であり、右足の足上げ時間に相当する。一方、ユーザが左足を上げている期間、即ち左足遊脚期間においては、Ｍｙ^＋のモーメントが生じる。左足遊脚期間とは、左足が地面から離れて接地するまでの期間であり、左足の足上げ時間に相当する。 As shown in FIG. 7, a moment of My ⁻ is generated during the period when the user raises the right foot, that is, during the right foot swing period. The right foot swing period is the period until the right foot separates from the ground and touches the ground, and corresponds to the foot raising time of the right foot. On the other hand, during the period in which the user raises his left foot, that is, during the left foot swing period, a My ⁺ moment is generated. The left foot swing period is the period until the left foot separates from the ground and touches the ground, and corresponds to the foot raising time of the left foot.

右足遊脚期間及び左足遊脚期間は、Ｍｙのモーメントの値の変化から算出することができる。即ち、右足の足上げ時間及び左足の足上げ時間は、Ｍｙのモーメントの値の変化から算出することができる。 The right foot swing period and the left foot swing period can be calculated from the change in the value of the moment of My. That is, the foot raising time of the right foot and the foot raising time of the left foot can be calculated from the change in the value of the moment of My.

右足遊脚期間の算出の一例について説明する。姿勢推定部１７は、ユーザがハンドル部１２を把持し、且つ両足を地面に接地している状態（以下、「定常状態」と称する）のＭｙのモーメントＰ１を算出する。定常状態のＭｙのモーメントＰ１は、ユーザ毎に異なっていてもよい。なお、図７に示すＭｙのモーメントは、右寄りに傾いた足上げ姿勢のユーザの波形である。このため、定常状態のモーメントＰ１においては、Ｍｙ^-方向寄りのモーメントが生じている。 An example of calculating the right foot swing period will be described. The posture estimation unit 17 calculates the moment P1 of My in a state where the user grips the handle unit 12 and both feet are in contact with the ground (hereinafter, referred to as “steady state”). The moment P1 of My in the steady state may be different for each user. The My moment shown in FIG. 7 is a waveform of a user in a foot-raising posture tilted to the right. Therefore, in the steady state moment P1, a moment closer to the My ⁻ direction is generated.

姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されるＭｙ^－方向のモーメントが定常状態のモーメントＰ１から大きくなると、右足遊脚期間が開始したと決定してもよい。また、姿勢推定部１７は、右足遊脚期間が開始した後、検知部１３で検知されるＭｙ^－方向のモーメントが定常状態のモーメントＰ１に戻ると、右足遊脚期間が終了したと決定してもよい。 The posture estimation unit 17 may determine that the right foot swing period has started when the moment in the My ⁻ direction detected by the detection unit 13 becomes larger than the moment P1 in the steady state. Further, the posture estimation unit 17 determines that the right foot swing period has ended when the moment in the My ⁻ direction detected by the detection unit 13 returns to the steady state moment P1 after the right foot swing period has started. May be good.

左足遊脚期間の算出の一例について説明する。右足遊脚期間の算出の一例と同様に、姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されるＭｙ^＋方向のモーメントが定常状態のモーメントＰ１から大きくなると、左足遊脚期間が開始したと決定してもよい。また、姿勢推定部１７は、左足遊脚期間が開始した後、検知部１３で検知されるＭｙ^＋方向のモーメントが定常状態のモーメントＰ１に戻ると、左足遊脚期間が終了したと決定してもよい。 An example of calculating the left foot swing period will be described. Similar to the example of calculating the right foot swing period, the posture estimation unit 17 determines that the left foot swing period has started when the moment in the My ⁺ direction detected by the detection unit 13 increases from the steady state moment P1. You may. Further, the posture estimation unit 17 determines that the left foot swing period has ended when the moment in the My ⁺ direction detected by the detection unit 13 returns to the steady state moment P1 after the left foot swing period has started. May be good.

なお、上述した右足遊脚期間及び左足遊脚期間の算出は一例であって、これに限定されない。例えば、ユーザが歩行している場合の右足遊脚期間及び左足遊脚期間の算出は、Ｆｚ方向のハンドル荷重から算出してもよい。 The calculation of the right foot swing period and the left foot swing period described above is an example, and is not limited to this. For example, the calculation of the right foot swing period and the left foot swing period when the user is walking may be calculated from the handle load in the Fz direction.

次に、ハンドル荷重に基づく足上げ量の算出の一例について説明する。 Next, an example of calculating the amount of foot lift based on the handle load will be described.

姿勢推定部１７は、右足遊脚期間初期ｔｓ１におけるＭｙ^－方向のモーメントの変化する速度ｖ１（以下、「第１変化速度ｖ１」と称する）に基づいて、右足の足上げ量を算出する。姿勢推定部１７は、Ｍｙ^－方向のモーメントの第１変化速度ｖ１が大きいほど、右足を勢いよく上げていると決定し、右足の足上げ量が高くなっていると決定する。 The posture estimation unit 17 calculates the amount of foot lift of the right foot based on the speed v1 at which the moment in the My ⁻ direction changes (hereinafter, referred to as “first change speed v1”) in the initial ts1 of the right foot swing period. The posture estimation unit 17 determines that the larger the first change velocity v1 of the moment in the ^My− direction, the more vigorously the right foot is raised, and the greater the amount of the right foot raised.

具体的には、右足の足上げ量の算出式として、「（右足の足上げ量）＝（Ｍｙ^－方向のモーメントの第１変化速度ｖ１）×（係数Ｋ）」を用いてもよい。係数Ｋは、ユーザ毎に適した値が設定される。例えば、係数Ｋは、ユーザ毎に個人差があるため、事前にユーザの足上げ姿勢を確認し、目視で係数を設定してもよい。 Specifically, as the formula for calculating the amount of foot lift of the right foot, "(the amount of foot lift of the right foot) = (first change velocity v1 of the moment in the My ^- direction) x (coefficient K)" may be used. The coefficient K is set to a value suitable for each user. For example, since the coefficient K varies from user to user, the user's foot-raising posture may be confirmed in advance and the coefficient may be set visually.

姿勢推定部１７は、左足遊脚期間初期ｔｓ２におけるＭｙ^＋方向のモーメントの変化する速度ｖ２（以下、「第２変化速度ｖ２」と称する）に基づいて、左足の足上げ量を算出する。姿勢推定部１７は、Ｍｙ^＋方向のモーメントの第２変化速度ｖ２が大きいほど、左足を勢いよく上げていると決定し、左足の足上げ量が高くなっていると決定する。 The posture estimation unit 17 calculates the amount of foot lift of the left foot based on the speed v2 at which the moment in the My ⁺ direction changes in the initial ts2 of the left foot swing period (hereinafter, referred to as “second change speed v2”). The posture estimation unit 17 determines that the larger the second change speed v2 of the moment in the My ⁺ direction, the more vigorously the left foot is raised, and the greater the amount of the left foot raised.

具体的には、左足の足上げ量の算出式として、「（左足の足上げ量）＝（Ｍｙ^＋方向のモーメントの第２変化速度ｖ２）×（係数Ｋ）」を用いてもよい。 Specifically, as the calculation formula for the amount of foot lift of the left foot, "(the amount of foot lift of the left foot) = (the second change speed v2 of the moment in the My ⁺ direction) x (coefficient K)" may be used.

なお、上述した足上げ量の算出は一例であって、これに限定されない。例えば、Ｍｙのモーメントの変化する速度と遊脚期間とに基づいて、足上げの軌道を推定してもよい。具体的には、足上げの軌道の算出式として、「（足上げの軌道）＝（Ｍｙのモーメントの変化する速度）×（遊脚期間）」を用いてもよい。足上げの軌道とは、足が地面から離れて接地するまでの足位置の軌道である。 The above-mentioned calculation of the amount of foot lift is an example, and is not limited to this. For example, the trajectory of the foot lift may be estimated based on the changing speed of the My moment and the swing period. Specifically, "(foot-raising trajectory) = (speed at which the moment of My changes) x (swing period)" may be used as the calculation formula for the foot-raising trajectory. The foot-raising trajectory is the trajectory of the foot position until the foot separates from the ground and touches the ground.

また、姿勢推定部１７は、Ｍｙのモーメントの揺らぎに基づいて、ユーザのふらつきを推定してもよい。 Further, the posture estimation unit 17 may estimate the user's fluctuation based on the fluctuation of the My moment.

図４及び図５に戻って、姿勢推定部１７は、足上げ姿勢のうち体操姿勢を推定する体操姿勢推定部２５と、足上げ姿勢のうち歩行姿勢を推定する歩行姿勢推定部２６と、を有する。 Returning to FIGS. 4 and 5, the posture estimation unit 17 includes a gymnastics posture estimation unit 25 that estimates the gymnastics posture among the leg-raising postures and a walking posture estimation unit 26 that estimates the walking posture among the leg-raising postures. Have.

体操姿勢推定部２５は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、足上げ姿勢のうちユーザが立ち止まった状態で足上げ体操をしているときの体操姿勢を推定する。体操姿勢推定部２５は、体操姿勢の情報を体操姿勢情報データベース２７に送信する。 The gymnastics posture estimation unit 25 estimates the gymnastics posture when the user is doing the leg-raising exercise while the user is standing still, based on the handle load detected by the detection unit 13. The gymnastics posture estimation unit 25 transmits the gymnastics posture information to the gymnastics posture information database 27.

体操姿勢は、例えば、ユーザが足上げ体操をしているときの足上げ量、足を上げている時間（足上げ時間）及び揺らぎのうち少なくとも１つを含む。 The gymnastic posture includes, for example, at least one of a leg-raising amount, a leg-raising time (foot-raising time), and fluctuations when the user is performing a leg-raising exercise.

歩行姿勢推定部２６は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、足上げ姿勢のうちユーザが歩行しているときの歩行姿勢を推定する。歩行姿勢推定部２６は、歩行姿勢の情報を歩行姿勢情報データベース２８に送信する。 The walking posture estimation unit 26 estimates the walking posture when the user is walking among the leg-raising postures based on the handle load detected by the detection unit 13. The walking posture estimation unit 26 transmits the walking posture information to the walking posture information database 28.

歩行姿勢は、例えば、ユーザが歩行しているときの足上げ量、足上げ時間、揺らぎ、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチのうち少なくとも１つを含む。 The walking posture includes, for example, at least one of a foot raising amount, a foot raising time, fluctuation, a stride length, a walking speed, and a walking pitch when the user is walking.

歩幅、歩行速度及び歩行ピッチについても検知部１３で検知されるハンドル荷重に基づいて推定可能である。例えば、アクチュエータ制御部２３は、回転体２０の回転量からロボット１の移動距離を推定する。アクチュエータ制御部２３は、歩行姿勢推定部２６に回転体２０の回転量の情報を送信する。歩行姿勢推定部２６は、回転体２０の回転量の情報と、ハンドル荷重から推定される足上げ時間とに基づいて、歩幅、歩行速度及び歩行ピッチを推定してもよい。 The stride length, walking speed, and walking pitch can also be estimated based on the handle load detected by the detection unit 13. For example, the actuator control unit 23 estimates the moving distance of the robot 1 from the amount of rotation of the rotating body 20. The actuator control unit 23 transmits information on the amount of rotation of the rotating body 20 to the walking posture estimation unit 26. The walking posture estimation unit 26 may estimate the stride length, the walking speed, and the walking pitch based on the information on the amount of rotation of the rotating body 20 and the foot raising time estimated from the handle load.

本明細書では、体操姿勢情報データベース２７と歩行姿勢情報データベース２８とをまとめて姿勢情報データベース２９と称する場合がある。 In this specification, the gymnastics posture information database 27 and the walking posture information database 28 may be collectively referred to as a posture information database 29.

実施の形態１では、ロボット１が、姿勢情報データベース２９を備える。なお、ロボット１は、姿勢情報データベース２９を備えていなくてもよい。姿勢情報データベース２９は、ロボット１の外部にあってもよい。例えば、姿勢情報データベース２９は、ロボット１の外部にあるサーバなどで構成されていてもよい。この場合、ロボット１は、無線及び／又は有線通信手段によって、姿勢情報データベース２９にアクセスして、姿勢情報をダウンロードしてもよい。 In the first embodiment, the robot 1 includes a posture information database 29. The robot 1 does not have to include the posture information database 29. The posture information database 29 may be outside the robot 1. For example, the posture information database 29 may be composed of a server or the like outside the robot 1. In this case, the robot 1 may access the posture information database 29 and download the posture information by wireless and / or wired communication means.

訓練シナリオ生成部１８は、足上げ姿勢に基づいて訓練シナリオを補正する。具体的には、訓練シナリオ生成部１８は、姿勢情報データベース２９から足上げ姿勢の情報を受信し、足上げ姿勢の情報に基づいて訓練シナリオを補正する。 The training scenario generation unit 18 corrects the training scenario based on the leg-raising posture. Specifically, the training scenario generation unit 18 receives the information on the leg-raising posture from the posture information database 29, and corrects the training scenario based on the information on the leg-raising posture.

訓練シナリオ生成部１８は、訓練シナリオのうちユーザが立ち止まった状態で足上げ体操を行う体操訓練シナリオを生成する体操訓練シナリオ生成部３０と、訓練シナリオのうちユーザの歩行中の足運びを変化させる歩行訓練シナリオを生成する歩行訓練シナリオ生成部３１と、を有する。 The training scenario generation unit 18 changes the exercise training scenario generation unit 30 that generates a gymnastics training scenario in which the user performs a leg-raising exercise while the user is stopped, and the training scenario generation unit 30 that changes the walking footsteps of the user in the training scenario. It has a walking training scenario generation unit 31 that generates a walking training scenario.

体操訓練シナリオ生成部３０は、体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、姿勢情報データベース２９から体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報を受信し、体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報に基づいて体操訓練シナリオを補正する。 The gymnastics training scenario generation unit 30 corrects the gymnastics training scenario. Specifically, the gymnastics training scenario generation unit 30 receives information on the gymnastics posture and / or walking posture from the posture information database 29, and corrects the gymnastics training scenario based on the information on the gymnastics posture and / or walking posture.

例えば、体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、足上げ量が小さい場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、足上げ回数を多くするように、体操訓練シナリオを補正してもよい。提示部１９は、足上げ指示及び足上げ回数をユーザに提示してもよい。 For example, when the amount of leg raising is small in the information of the gymnastics posture and / or the walking posture, the gymnastics training scenario generation unit 30 may correct the gymnastics training scenario so as to increase the number of leg raisings. The presenting unit 19 may present the foot raising instruction and the number of times the foot is raised to the user.

体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、足上げ時間が短い場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、足上げ時間が長くなるように、体操訓練シナリオを補正してもよい。提示部１９は、足上げ指示及び足上げ時間をユーザに提示してもよい。 In the information of the gymnastics posture and / or the walking posture, when the leg raising time is short, the gymnastics training scenario generation unit 30 may correct the gymnastics training scenario so that the leg raising time is long. The presenting unit 19 may present the foot raising instruction and the foot raising time to the user.

体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、ユーザがふらついている場合、即ち揺らぎが生じている場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、ユーザの足上げ姿勢を矯正するように、体操訓練シナリオを補正してもよい。例えば、体操訓練シナリオ生成部３０は、提示部１９による足上げの指示の間隔を長くしつつ、ユーザの足上げ姿勢を矯正する指示を提示してもよい。 When the user is staggering, that is, when the information of the gymnastics posture and / or the walking posture is fluctuating, the gymnastics training scenario generation unit 30 corrects the gymnastics training scenario so as to correct the user's leg-raising posture. You may. For example, the gymnastics training scenario generation unit 30 may present an instruction to correct the user's foot-raising posture while increasing the interval of the foot-raising instruction by the presentation unit 19.

体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、足上げの速度が遅い場合、足上げの速度を速くするように、体操訓練シナリオを補正してもよい。提示部１９は、足上げ指示をユーザに提示してもよい。具体的には、提示部１９の足上げの指示の間隔を短くしてもよい。 If the foot-raising speed is slow in the gymnastics posture and / or walking posture information, the gymnastics training scenario may be modified to increase the foot-raising speed. The presentation unit 19 may present the foot raising instruction to the user. Specifically, the interval of the foot raising instruction of the presentation unit 19 may be shortened.

体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、左右の足において足上げ量、足上げ時間、及び／又は速度に差異がある場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、優先的に鍛えたい方の足の筋肉を使用するように、体操訓練シナリオを補正してもよい。例えば、右足の足上げ量が左足の足上げ量と比べて小さい場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、左足よりも右足の足上げ回数を多くするシナリオに補正してもよい。右足の足上げ時間が左足の足上げ時間と比べて小さい場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、左足よりも右足の足上げ時間を長くするシナリオに補正してもよい。右足の足上げの速度が左足の足上げの速度と比べて遅い場合、体操訓練シナリオ生成部３０は、左足よりも右足の上げる速度を速くするシナリオに補正してもよい。 If there is a difference in the amount of foot lift, foot lift time, and / or speed between the left and right legs in the gymnastics posture and / or walking posture information, the gymnastics training scenario generation unit 30 preferentially trains the foot of the person who wants to train. Gymnastics training scenarios may be modified to use muscles. For example, when the amount of raising the right foot is smaller than the amount of raising the left foot, the gymnastics training scenario generation unit 30 may correct the scenario so that the number of times the right foot is raised is larger than that of the left foot. When the foot raising time of the right foot is smaller than the foot raising time of the left foot, the gymnastics training scenario generation unit 30 may correct the scenario so that the foot raising time of the right foot is longer than that of the left foot. When the speed of raising the right foot is slower than the speed of raising the left foot, the gymnastics training scenario generation unit 30 may correct the scenario so that the speed of raising the right foot is faster than that of the left foot.

また、体操訓練シナリオ生成部３０は、歩行姿勢の情報に含まれる歩幅、歩行速度、歩行ピッチ及び／又はこれらの左右の足の差異などの情報に基づいて、体操訓練シナリオを補正してもよい。 Further, the gymnastics training scenario generation unit 30 may correct the gymnastics training scenario based on the information such as the stride length, the walking speed, the walking pitch and / or the difference between the left and right legs included in the walking posture information. ..

歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、姿勢情報データベース２９から体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報を受信し、体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。 The walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario. Specifically, the walking training scenario generation unit 31 receives information on the gymnastics posture and / or the walking posture from the posture information database 29, and corrects the walking training scenario based on the information on the gymnastics posture and / or the walking posture.

例えば、体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、足上げ量、足上げ時間及び／又は足上げの速度が小さい場合、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ロボット１の移動速度を遅くして歩行中のユーザの足運びを変化させるように歩行訓練シナリオを補正してもよい。あるいは、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行ルートを複雑にして歩行中のユーザの足運びを変化させるように歩行訓練シナリオを補正してもよい。歩行ルートを複雑にするとは、例えば、出発地から目的地までのルートにおいて、コーナーを増やすことなどを含む。 For example, in the information of the gymnastics posture and / or the walking posture, when the foot raising amount, the foot raising time and / or the foot raising speed are small, the walking training scenario generation unit 31 slows down the moving speed of the robot 1 and is walking. The gait training scenario may be modified to change the user's footsteps. Alternatively, the walking training scenario generation unit 31 may correct the walking training scenario so as to complicate the walking route and change the walking of the user during walking. Complicating the walking route includes, for example, increasing the number of corners on the route from the starting point to the destination.

体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、ユーザがふらついている場合、即ち揺らぎが生じている場合、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの足上げ姿勢を矯正するように、歩行訓練シナリオを補正してもよい。例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行ルートを単調なルートに補正しつつ、提示部１９によってユーザの足上げ姿勢を矯正する指示を提示するように歩行訓練シナリオを補正してもよい。 When the user is staggering, that is, when the information of the gymnastics posture and / or the walking posture is fluctuating, the walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario so as to correct the user's leg-raising posture. You may. For example, the walking training scenario generation unit 31 may correct the walking training scenario so that the presentation unit 19 presents an instruction to correct the user's leg-raising posture while correcting the walking route to a monotonous route.

体操姿勢及び／又は歩行姿勢の情報において、左右の足に、足上げ量、足上げ時間、及び／又は足上げの速度に差異がある場合、歩行訓練シナリオ生成部３１は、優先的に鍛えたい方の足の筋肉を使用するように、歩行訓練シナリオを補正してもよい。例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、優先的に鍛えたい足を上げている期間（遊脚期間）において、ロボット１の移動速度を遅くして優先的に鍛えたい足の筋肉を使用するように歩行訓練シナリオを補正してもよい。あるいは、歩行訓練シナリオ生成部３１は、優先的に鍛えたい足と反対側に旋回動作を行うように歩行ルートを変更するように歩行訓練シナリオを補正してもよい。 If there is a difference in the amount of foot raising, the time of raising the foot, and / or the speed of raising the foot between the left and right legs in the information of the gymnastics posture and / or the walking posture, the walking training scenario generation unit 31 wants to train preferentially. The gait training scenario may be modified to use the muscles of the other leg. For example, the walking training scenario generation unit 31 slows down the moving speed of the robot 1 and uses the muscles of the legs to be preferentially trained during the period (swing period) in which the legs to be preferentially trained are raised. The walking training scenario may be corrected. Alternatively, the walking training scenario generation unit 31 may correct the walking training scenario so as to change the walking route so as to perform a turning motion on the side opposite to the foot to be preferentially trained.

図８Ａは、歩行ルートの一例を示す図である。図８Ａは、一例として、単調なルートに設定された出発地Ｓ１から目的地Ｓ２までの第１歩行ルートＲ１を示す。図８Ａに示すように、第１歩行ルートＲ１は、コーナーの数を少なくしている。また、第１歩行ルートＲ１においては、コーナーの角度が緩やかになっている。 FIG. 8A is a diagram showing an example of a walking route. FIG. 8A shows, as an example, the first walking route R1 from the starting point S1 to the destination S2 set as a monotonous route. As shown in FIG. 8A, the first walking route R1 has a reduced number of corners. Further, in the first walking route R1, the angle of the corner is gentle.

図８Ｂは、歩行ルートの別例を示す図である。図８Ｂは、一例として、複雑なルートに設定された出発地Ｓ１から目的地Ｓ２までの第２歩行ルートＲ２を示す。図８Ｂに示すように、第２歩行ルートＲ２は、コーナーの数を多くしている。また、第２歩行ルートＲ２においては、右方向に曲がるコーナーの角度が、左方向に曲がるコーナーの角度よりも鋭くなっている。これにより、第２歩行ルートＲ２を歩行するユーザにおいて、右足に比べて左足を上げている時間が長くなり、右足よりも左足の筋肉を使用する。その結果、ユーザは、右足に比べて左足を優先して鍛えることができる。 FIG. 8B is a diagram showing another example of the walking route. FIG. 8B shows, as an example, a second walking route R2 from the starting point S1 to the destination S2 set on a complicated route. As shown in FIG. 8B, the second walking route R2 has a large number of corners. Further, in the second walking route R2, the angle of the corner that turns to the right is sharper than the angle of the corner that turns to the left. As a result, in the user walking on the second walking route R2, the time for raising the left foot is longer than that for the right foot, and the muscle of the left foot is used rather than the right foot. As a result, the user can train the left foot with priority over the right foot.

なお、上述した体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオの補正は例示であって、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオの補正は、これらの例に限定されない。体操訓練シナリオ生成部３０及び歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行姿勢の情報に含まれる歩幅、歩行速度、歩行ピッチ及び／又はこれらの左右の足の差異などの情報に基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオをそれぞれ補正してもよい。 The above-mentioned corrections for the gymnastics training scenario and the walking training scenario are examples, and the corrections for the gymnastics training scenario and the walking training scenario are not limited to these examples. The gymnastics training scenario generation unit 30 and the walking training scenario generation unit 31 are based on information such as stride length, walking speed, walking pitch and / or the difference between the left and right feet included in the walking posture information, and the gymnastics training scenario and Each walking training scenario may be corrected.

また、訓練シナリオ生成部１８は、生成又は補正された訓練シナリオに基づくユーザへの指示を生成する。訓練シナリオに基づくユーザへの指示とは、例えば、足上げ指示、足上げ姿勢の矯正指示、及び／又は歩行ルートの誘導指示などを含む。提示部１９は、訓練シナリオに基づくユーザへの指示の情報に基づいて、音声、画像及び／又は映像によって、ユーザに指示を提示する。これにより、ユーザは提示部１９に提示された指示に従って足上げ運動を行うことができる。 Further, the training scenario generation unit 18 generates an instruction to the user based on the generated or corrected training scenario. The instruction to the user based on the training scenario includes, for example, a leg-raising instruction, a leg-raising posture correction instruction, and / or a walking route guidance instruction. The presentation unit 19 presents the instruction to the user by voice, image and / or video based on the information of the instruction to the user based on the training scenario. As a result, the user can perform the leg-raising exercise according to the instruction presented to the presentation unit 19.

訓練シナリオ生成部１８によって生成又は補正された訓練シナリオは、例えば、訓練シナリオ情報データベースに記憶されてもよい。訓練シナリオ情報データベースは、ロボット１が有していてもよい。あるいは、訓練シナリオ情報データベースは、ロボット１の外部に設けられたサーバなどであってもよい。訓練シナリオ生成部１８は、訓練シナリオ情報データベースから過去のユーザの訓練シナリオを取得してもよい。 The training scenario generated or corrected by the training scenario generation unit 18 may be stored in the training scenario information database, for example. The training scenario information database may be possessed by the robot 1. Alternatively, the training scenario information database may be a server provided outside the robot 1. The training scenario generation unit 18 may acquire the training scenarios of past users from the training scenario information database.

歩行支援部１５は、訓練シナリオ情報データベースから歩行訓練シナリオの情報を取得し、歩行訓練シナリオの情報に基づいて、ロボット１の移動速度及び移動方向を補正してもよい。例えば、歩行訓練シナリオにおいて、右足の足運びを変化させる場合、歩行支援部１５は、右足が上がっているときのロボット１の移動速度を遅くしてもよい。 The walking support unit 15 may acquire information on the walking training scenario from the training scenario information database and correct the moving speed and moving direction of the robot 1 based on the information on the walking training scenario. For example, in a walking training scenario, when changing the walking of the right foot, the walking support unit 15 may slow down the moving speed of the robot 1 when the right foot is raised.

また、歩行支援部１５は、姿勢情報データベース２９から足上げ姿勢の情報を取得し、ユーザの足上げ姿勢に応じてロボット１の移動速度及び移動方向を補正してもよい。 Further, the walking support unit 15 may acquire information on the leg-raising posture from the posture information database 29 and correct the moving speed and the moving direction of the robot 1 according to the user's leg-raising posture.

［歩行訓練ロボットの主要な制御］
歩行訓練ロボット１の主要な制御の一例を説明する。図９は、ロボット１の主要な制御の例示的なフローチャートを示す。 [Main control of walking training robot]
An example of the main control of the walking training robot 1 will be described. FIG. 9 shows an exemplary flowchart of the main control of the robot 1.

図９に示すように、ステップＳＴ１１において、訓練シナリオ生成部１８は、訓練シナリオを生成する。具体的には、訓練シナリオ生成部１８は、ユーザが訓練を開始する前に、ユーザに足上げ運動を行わせる訓練シナリオを生成する。例えば、ステップＳＴ１１において、訓練シナリオ生成部１８は、提示部１９によってユーザに運動メニュー及び／又は質問などを提示する。訓練シナリオ生成部１８は、ユーザによって選択された運動メニュー及び／又は質問の回答結果に基づいて、訓練シナリオを生成してもよい。訓練シナリオ生成部１８は、生成した訓練シナリオに基づくユーザへの指示を生成する。訓練シナリオに基づくユーザへの指示の情報は、例えば、訓練シナリオ情報データベースに送信され、記憶される。 As shown in FIG. 9, in step ST11, the training scenario generation unit 18 generates a training scenario. Specifically, the training scenario generation unit 18 generates a training scenario in which the user performs a leg-raising exercise before the user starts training. For example, in step ST11, the training scenario generation unit 18 presents the exercise menu and / or question to the user by the presentation unit 19. The training scenario generation unit 18 may generate a training scenario based on the exercise menu selected by the user and / or the answer result of the question. The training scenario generation unit 18 generates an instruction to the user based on the generated training scenario. The information of the instruction to the user based on the training scenario is transmitted and stored in the training scenario information database, for example.

ステップＳＴ１２において、提示部１９は、ステップＳＴ１１で生成された訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。例えば、提示部１９は、足上げ指示、足上げ姿勢の矯正指示、及び／又は歩行ルートの誘導指示などをユーザに対して提示する。例えば、ステップＳＴ１２において、提示部１９は、音声、画像及び／又は映像によって、ユーザに指示を提示する。ユーザは、ハンドル部１２を把持した状態で、提示部１９に提示された指示に従って訓練、即ち足上げ運動を行う。なお、提示部１９は、訓練シナリオ情報データベースから訓練シナリオに基づくユーザへの指示情報を取得する。 In step ST12, the presenting unit 19 presents an instruction to the user based on the training scenario generated in step ST11. For example, the presentation unit 19 presents a leg-raising instruction, a leg-raising posture correction instruction, and / or a walking route guidance instruction to the user. For example, in step ST12, the presenting unit 19 presents an instruction to the user by voice, image and / or video. The user performs training, that is, a leg-raising exercise according to the instruction presented to the presentation unit 19 while holding the handle unit 12. The presentation unit 19 acquires instruction information to the user based on the training scenario from the training scenario information database.

ステップＳＴ１３において、検知部１３は、ハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザが提示部１９の指示に従って足上げ運動を行っている間、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。 In step ST13, the detection unit 13 detects the handle load. Specifically, the detection unit 13 detects the handle load applied to the handle unit 12 while the user is performing the foot-raising exercise according to the instruction of the presentation unit 19.

ステップＳＴ１４において、姿勢推定部１７は、ステップＳＴ１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する。実施の形態１では、姿勢推定部１７は、上述したように、Ｍｙのモーメントに基づいて足上げ姿勢を推定する。姿勢推定部１７は、推定した足上げ姿勢の情報を姿勢情報データベース２９に送信する。 In step ST14, the posture estimation unit 17 estimates the user's foot-raising posture based on the handle load detected in step ST13. In the first embodiment, the posture estimation unit 17 estimates the foot-raising posture based on the moment of My, as described above. The posture estimation unit 17 transmits the estimated foot-raising posture information to the posture information database 29.

ステップＳＴ１５において、訓練シナリオ生成部１８は、ユーザの訓練が終了したか否かを決定する。訓練シナリオ生成部１８は、例えば、訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。 In step ST15, the training scenario generation unit 18 determines whether or not the training of the user has been completed. The training scenario generation unit 18 determines, for example, whether or not all the leg-raising exercises included in the training scenario have been completed.

ステップＳＴ１５において、訓練シナリオ生成部１８によって訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ１６に進む。訓練シナリオ生成部１８によって訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ１２に戻る。 If the training scenario generation unit 18 determines in step ST15 that the training has been completed, the flow proceeds to step ST16. If the training scenario generator 18 determines that the training has not been completed, the flow returns to ST12.

ステップＳＴ１６において、訓練シナリオ生成部１８は、ユーザの足上げ姿勢に基づいて訓練シナリオを補正する。具体的には、訓練シナリオ生成部１８は、姿勢情報データベース２９から足上げ姿勢の情報を取得する。訓練シナリオ生成部１８は、取得した足上げ姿勢の情報に基づいて、訓練シナリオを補正する。 In step ST16, the training scenario generation unit 18 corrects the training scenario based on the user's foot-raising posture. Specifically, the training scenario generation unit 18 acquires information on the leg-raising posture from the posture information database 29. The training scenario generation unit 18 corrects the training scenario based on the acquired information on the leg-raising posture.

このように、ロボット１は、ステップＳＴ１１～ＳＴ１６を実行することによって、訓練結果に基づいてユーザに適した訓練シナリオに補正している。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。 In this way, the robot 1 corrects the training scenario suitable for the user based on the training result by executing steps ST11 to ST16. As a result, the robot 1 can efficiently improve the physical ability of the user.

なお、図９に示すフローチャートにおいて、訓練シナリオを補正するステップＳＴ１６は、訓練が終了した後に実行される例について説明したが、これに限定されない。ステップＳＴ１６は、ユーザが訓練を行っている間に実行されてもよい。即ち、訓練シナリオ生成部１８は、ユーザが訓練を行っている間に訓練シナリオを補正してもよい。これにより、訓練シナリオ生成部１８は、訓練中であっても訓練シナリオをより効率よく訓練を行うことができるシナリオに補正することができる。 In the flowchart shown in FIG. 9, the step ST16 for correcting the training scenario has described an example in which the training is executed after the training is completed, but the present invention is not limited to this. Step ST16 may be performed while the user is training. That is, the training scenario generation unit 18 may correct the training scenario while the user is training. As a result, the training scenario generation unit 18 can correct the training scenario to a scenario that enables more efficient training even during training.

［歩行訓練ロボットの制御の第１例］
歩行訓練ロボット１の制御の第１例として、体操訓練結果に基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御について説明する。具体的には、ユーザが体操訓練を行っている間に取得した体操姿勢情報に基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の一例について説明する。 [First example of control of walking training robot]
As a first example of the control of the walking training robot 1, the control for correcting the walking training scenario based on the gymnastics training result will be described. Specifically, an example of control for correcting a walking training scenario based on the gymnastics posture information acquired while the user is performing gymnastics training will be described.

図１０は、体操訓練結果に基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１０に示すように、ステップＳＴ２１において、提示部１９は、体操訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。ステップＳＴ２１において、体操訓練シナリオは、予め定められたシナリオ、過去のユーザの足上げ姿勢情報に基づいて補正されたシナリオ、又は異なる足上げ運動を含む複数のシナリオからユーザが好みに応じて選択したシナリオなどであってもよい。なお、提示部１９は、訓練シナリオ情報データベースから体操訓練シナリオを取得する。 FIG. 10 shows an exemplary flowchart of control that corrects a gait training scenario based on gymnastics training results. As shown in FIG. 10, in step ST21, the presentation unit 19 presents an instruction to the user based on the gymnastics training scenario. In step ST21, the gymnastics training scenario is selected by the user according to his / her preference from a predetermined scenario, a scenario corrected based on the past user's foot-raising posture information, or a plurality of scenarios including different foot-raising exercises. It may be a scenario or the like. The presentation unit 19 acquires a gymnastics training scenario from the training scenario information database.

これにより、ユーザは、提示部１９に提示された指示に従って、ハンドル部１２を把持した状態で体操訓練を行う。具体的には、ユーザは、ハンドル部１２を把持し、且つ立ち止まった状態で、提示部１９により提示される足上げ指示に従って足上げ体操を行う。 As a result, the user performs gymnastics training while holding the handle portion 12 according to the instruction presented to the presentation portion 19. Specifically, the user performs foot-raising exercises according to the foot-raising instruction presented by the presenting unit 19 while holding the handle portion 12 and standing still.

ステップＳＴ２２において、検知部１３は、ハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザが提示部１９の指示に従って体操訓練を行っている間、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。 In step ST22, the detection unit 13 detects the handle load. Specifically, the detection unit 13 detects the handle load applied to the handle unit 12 while the user is performing gymnastics training according to the instruction of the presentation unit 19.

ステップＳＴ２３において、体操姿勢推定部２５は、ステップＳＴ２２で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの体操姿勢を推定する。体操姿勢推定部２５は、上述したように、Ｍｙのモーメントに基づいて、体操訓練時の足上げ量などの体操姿勢を推定する。体操姿勢推定部２５は、推定した体操姿勢の情報を体操姿勢情報データベース２７に送信する。 In step ST23, the gymnastics posture estimation unit 25 estimates the gymnastics posture of the user based on the handle load detected in step ST22. As described above, the gymnastics posture estimation unit 25 estimates the gymnastics posture such as the amount of leg raising during the gymnastics training based on the moment of My. The gymnastics posture estimation unit 25 transmits the estimated gymnastics posture information to the gymnastics posture information database 27.

ステップＳＴ２４において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの体操訓練が終了したか否かを決定する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、例えば、体操訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。 In step ST24, the walking training scenario generation unit 31 determines whether or not the user's gymnastics training has been completed. The walking training scenario generation unit 31 determines, for example, whether or not all the leg-raising exercises included in the gymnastics training scenario have been completed.

ステップＳＴ２４において、歩行訓練シナリオ生成部３１によって体操訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ２５に進む。歩行訓練シナリオ生成部３１によって体操訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ２１に戻る。 If the walking training scenario generation unit 31 determines in step ST24 that the gymnastics training has been completed, the flow proceeds to step ST25. If the walking training scenario generation unit 31 determines that the gymnastics training has not been completed, the flow returns to ST21.

ステップＳＴ２５において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの体操姿勢に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢情報データベース２７から体操姿勢の情報を取得する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、取得した体操姿勢の情報に基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。 In step ST25, the walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario based on the user's gymnastics posture. Specifically, the walking training scenario generation unit 31 acquires the gymnastics posture information from the gymnastics posture information database 27. The walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario based on the acquired information on the gymnastics posture.

実施の形態１では、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢の情報として、足上げ量、足上げ時間、及び揺らぎのうち少なくとも１つの情報に基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、左右の足の体操姿勢の差異を比較し、比較結果に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。 In the first embodiment, the walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario based on at least one of the foot-raising amount, the foot-raising time, and the fluctuation as the information of the gymnastics posture. Specifically, the walking training scenario generation unit 31 compares the differences in the gymnastics postures of the left and right legs, and corrects the walking training scenario based on the comparison result.

例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、足上げ体操において、左足に比べて右足の足上げ量が小さい場合、左足に比べて右足の筋肉を鍛える歩行訓練シナリオに補正してもよい。歩行訓練シナリオの補正は、例えば、右足が上がっている間、ロボット１の移動速度を制限すること、及び／又は右方向への旋回動作の回数より左方向への旋回動作の回数が多い歩行ルートに変更することなどであってもよい。 For example, the walking training scenario generation unit 31 may correct the walking training scenario in which the muscles of the right foot are trained as compared with the left foot when the amount of raising the right foot is smaller than that of the left foot in the leg raising exercise. The correction of the walking training scenario is, for example, limiting the moving speed of the robot 1 while the right foot is raised, and / or a walking route in which the number of turning motions to the left is larger than the number of turning motions to the right. It may be changed to.

このように、ロボット１は、ステップＳＴ２１～ＳＴ２５を実行することによって、体操訓練結果に基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。これにより、ロボット１は、ユーザに応じて、最適な歩行訓練シナリオを作成することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。また、補正された歩行訓練シナリオは、訓練シナリオ情報データベースに記憶される。 In this way, the robot 1 corrects the walking training scenario based on the gymnastics training result by executing steps ST21 to ST25. As a result, the robot 1 can create an optimum walking training scenario according to the user. As a result, the robot 1 can efficiently improve the physical ability of the user. In addition, the corrected walking training scenario is stored in the training scenario information database.

［歩行訓練ロボットの制御の第２例］
歩行訓練ロボット１の制御の第２例として、体操訓練結果に基づいて、体操訓練シナリオを補正する制御について説明する。具体的には、ユーザが体操訓練を行っている間に取得した体操姿勢情報に基づいて、体操訓練シナリオを補正する制御について説明する。 [Second example of control of walking training robot]
As a second example of the control of the walking training robot 1, the control for correcting the gymnastics training scenario based on the gymnastics training result will be described. Specifically, the control for correcting the gymnastics training scenario based on the gymnastics posture information acquired while the user is performing the gymnastics training will be described.

図１１は、体操訓練結果に基づいて体操訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１０に示すように、ステップＳＴ３１において、提示部１９は、体操訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。 FIG. 11 shows an exemplary flowchart of control that corrects a gymnastics training scenario based on the gymnastics training results. As shown in FIG. 10, in step ST31, the presentation unit 19 presents an instruction to the user based on the gymnastics training scenario.

これにより、ユーザは、提示部１９に提示された指示に従って、ハンドル部１２を把持した状態で体操訓練を行う。具体的には、ユーザは、ハンドル部１２を把持し、且つ立ち止まった状態で、提示部１９により提示される足上げ指示に従って足上げ体操を行う。 As a result, the user performs gymnastics training while holding the handle portion 12 according to the instruction presented to the presentation portion 19. Specifically, the user performs a foot-raising exercise according to a foot-raising instruction presented by the presenting unit 19 while holding the handle portion 12 and standing still.

ステップＳＴ３２において、検知部１３は、ハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザが提示部１９の指示に従って体操訓練を行っている間、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。 In step ST32, the detection unit 13 detects the handle load. Specifically, the detection unit 13 detects the handle load applied to the handle unit 12 while the user is performing gymnastics training according to the instruction of the presentation unit 19.

ステップＳＴ３３において、体操姿勢推定部２５は、ステップＳＴ２２で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの体操姿勢を推定する。ユーザの体操姿勢の推定については、上述したように、Ｍｙのモーメントに基づいて、足上げ量などの体操姿勢を推定する。体操姿勢推定部２５は、推定した体操姿勢の情報を体操姿勢情報データベース２７に送信する。 In step ST33, the gymnastics posture estimation unit 25 estimates the gymnastics posture of the user based on the handle load detected in step ST22. As for the estimation of the gymnastics posture of the user, as described above, the gymnastics posture such as the amount of leg raising is estimated based on the moment of My. The gymnastics posture estimation unit 25 transmits the estimated gymnastics posture information to the gymnastics posture information database 27.

ステップＳＴ３４において、体操訓練シナリオ生成部３０は、ユーザの体操訓練が終了したか否かを決定する。体操訓練シナリオ生成部３０は、例えば、体操訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。 In step ST34, the gymnastics training scenario generation unit 30 determines whether or not the user's gymnastics training has been completed. The gymnastics training scenario generation unit 30 determines, for example, whether or not all the leg-raising exercises included in the gymnastics training scenario have been completed.

ステップＳＴ３４において、体操訓練シナリオ生成部３０によって体操訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ３５に進む。体操訓練シナリオ生成部３０によって体操訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ３１に戻る。 If the gymnastics training scenario generation unit 30 determines in step ST34 that the gymnastics training has been completed, the flow proceeds to step ST35. If the gymnastics training scenario generation unit 30 determines that the gymnastics training has not been completed, the flow returns to ST31.

ステップＳＴ３５において、体操訓練シナリオ生成部３０は、ユーザの体操姿勢に基づいて体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、体操姿勢情報データベース２７から体操姿勢の情報を取得する。体操訓練シナリオ生成部３０は、取得した体操姿勢の情報に基づいて、ユーザに適した体操訓練シナリオに補正する。 In step ST35, the gymnastics training scenario generation unit 30 corrects the gymnastics training scenario based on the user's gymnastics posture. Specifically, the gymnastics training scenario generation unit 30 acquires the gymnastics posture information from the gymnastics posture information database 27. The gymnastics training scenario generation unit 30 corrects the gymnastics training scenario suitable for the user based on the acquired information on the gymnastics posture.

実施の形態１では、体操訓練シナリオ生成部３０は、体操姿勢の情報として、足上げ量、足上げ時間、及び揺らぎのうち少なくとも１つの情報に基づいて、体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、左右の足の体操姿勢の差異を比較し、比較結果に基づいて体操訓練シナリオを補正する。 In the first embodiment, the gymnastics training scenario generation unit 30 corrects the gymnastics training scenario based on at least one of the foot-raising amount, the foot-raising time, and the fluctuation as the information of the gymnastics posture. Specifically, the gymnastics training scenario generation unit 30 compares the differences in the gymnastics postures of the left and right legs, and corrects the gymnastics training scenario based on the comparison result.

例えば、体操訓練シナリオ生成部３０は、足上げ体操において、左足に比べて右足の足上げ量が小さい場合、左足に比べて右足の筋肉を鍛える体操訓練シナリオに補正してもよい。体操訓練シナリオの補正は、例えば、左足に比べて右足の足上げ回数を多く設定すること、及び／又は左足に比べて右足の足上げ時間を長く設定することなどであってもよい。 For example, the gymnastics training scenario generation unit 30 may correct the leg raising exercise to a gymnastics training scenario in which the muscles of the right foot are trained as compared with the left foot when the amount of raising the right foot is smaller than that of the left foot. The correction of the gymnastics training scenario may be, for example, setting the number of times the right foot is raised more than the left foot, and / or setting the time for raising the right foot longer than the left foot.

このように、ロボット１は、ステップＳＴ３１～３５を実行することによって、体操訓練結果に基づいて、体操訓練シナリオを補正する。これにより、ユーザの身体能力に応じて、最適な体操訓練シナリオを作成することができる。また、補正された体操訓練シナリオは、訓練シナリオ情報データベースに記憶される。 In this way, the robot 1 corrects the gymnastics training scenario based on the gymnastics training results by executing steps ST31 to 35. This makes it possible to create an optimal gymnastics training scenario according to the physical ability of the user. In addition, the corrected gymnastics training scenario is stored in the training scenario information database.

なお、図１０及び図１１に示すフローチャートでは、体操訓練結果に基づいて、歩行訓練シナリオと体操訓練シナリオとを、それぞれ別々に補正する例について示したが、訓練シナリオの補正は、これらに限定されない。例えば、訓練シナリオの補正においては、体操訓練結果に基づいて、歩行訓練シナリオと体操訓練シナリオとの両方をまとめて補正してもよい。 In the flowcharts shown in FIGS. 10 and 11, an example in which the walking training scenario and the gymnastics training scenario are corrected separately based on the gymnastics training result is shown, but the correction of the training scenario is not limited to these. .. For example, in the correction of the training scenario, both the walking training scenario and the gymnastics training scenario may be corrected together based on the gymnastics training result.

［歩行訓練ロボットの制御の第３例］
歩行訓練ロボット１の制御の第３例として、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御について説明する。第３例においては、第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う。また、第３例においては、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する。 [Third example of control of walking training robot]
As a third example of the control of the walking training robot 1, a control for correcting a gymnastics training scenario and a walking training scenario based on the walking training result will be described. In the third example, the user performs walking training based on the walking training scenario corrected in the first example. Further, in the third example, the gymnastics training scenario and the walking training scenario are corrected based on the walking training result.

図１２は、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御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ＳＴ４１において、提示部１９は、歩行訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する。例えば、提示部１９は、ロボット１の制御の第１例で得られた歩行訓練シナリオ（図１０のステップＳＴ２５参照）に基づくユーザへの指示を提示する。 FIG. 12 shows an exemplary flowchart of control that corrects a gymnastics training scenario and a walking training scenario based on the walking training results. As shown in FIG. 12, in step ST41, the presentation unit 19 presents an instruction to the user based on the walking training scenario. For example, the presentation unit 19 presents an instruction to the user based on the walking training scenario (see step ST25 in FIG. 10) obtained in the first example of the control of the robot 1.

ステップＳＴ４２において、検知部１３は、ハンドル荷重を検知する。具体的には、ユーザが提示部１９の指示に従って歩行訓練を行っている間、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。 In step ST42, the detection unit 13 detects the handle load. Specifically, the detection unit 13 detects the handle load applied to the handle unit 12 while the user is performing walking training according to the instruction of the presentation unit 19.

ステップＳＴ４３において、歩行姿勢推定部２６は、ステップＳＴ４２で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの歩行姿勢を推定する。ユーザの歩行姿勢の推定については、上述したように、Ｍｙのモーメントに基づいて、足上げ量などの歩行姿勢を推定する。歩行姿勢推定部２６は、推定した歩行姿勢の情報を歩行姿勢情報データベース２８に送信する。 In step ST43, the walking posture estimation unit 26 estimates the walking posture of the user based on the handle load detected in step ST42. As for the estimation of the walking posture of the user, as described above, the walking posture such as the amount of foot lift is estimated based on the moment of My. The walking posture estimation unit 26 transmits the estimated walking posture information to the walking posture information database 28.

ステップＳＴ４４において、歩行支援部１５は、ステップＳＴ４３で推定した歩行姿勢に基づいて、ロボット１の移動速度及び／又は移動方向を決定する。具体的には、歩行支援部１５は、歩行姿勢情報データベース２８から歩行姿勢の情報を受信し、受信した歩行姿勢の情報に基づいて、ロボット１の移動速度及び／又は移動方向を変更する。例えば、歩行支援部１５は、ロボット１の移動速度を遅くしたり、歩行ルートを変更することによってユーザに与える負荷を決定する。 In step ST44, the walking support unit 15 determines the moving speed and / or moving direction of the robot 1 based on the walking posture estimated in step ST43. Specifically, the walking support unit 15 receives the walking posture information from the walking posture information database 28, and changes the moving speed and / or moving direction of the robot 1 based on the received walking posture information. For example, the walking support unit 15 determines the load applied to the user by slowing down the moving speed of the robot 1 or changing the walking route.

ステップＳＴ４５において、歩行支援部１５は、歩行訓練シナリオに基づいてロボット１の移動速度及び／又は移動方向を補正する。これにより、ユーザの身体能力に応じて、ユーザに適切な訓練を行うことができる。 In step ST45, the walking support unit 15 corrects the moving speed and / or moving direction of the robot 1 based on the walking training scenario. As a result, the user can be appropriately trained according to the physical ability of the user.

ステップＳＴ４６において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの歩行訓練が終了したか否かを決定する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、例えば、歩行訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。 In step ST46, the walking training scenario generation unit 31 determines whether or not the walking training of the user has been completed. The walking training scenario generation unit 31 determines, for example, whether or not all the leg-raising exercises included in the walking training scenario have been completed.

ステップＳＴ４６において、歩行訓練シナリオ生成部３１によって歩行訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ４７に進む。歩行訓練シナリオ生成部３１によって歩行訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ４１に戻る。 If the walking training scenario generation unit 31 determines in step ST46 that the walking training has been completed, the flow proceeds to step ST47. If the walking training scenario generation unit 31 determines that the walking training has not been completed, the flow returns to ST41.

ステップＳＴ４７において、体操訓練シナリオ生成部３０は、ステップＳＴ４３で推定した歩行姿勢に基づいて体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、歩行姿勢情報データベース２８から歩行姿勢の情報を取得する。体操訓練シナリオ生成部３０は、取得した歩行姿勢の情報に基づいて、ユーザに適した体操訓練シナリオに補正する。 In step ST47, the gymnastics training scenario generation unit 30 corrects the gymnastics training scenario based on the walking posture estimated in step ST43. Specifically, the gymnastics training scenario generation unit 30 acquires walking posture information from the walking posture information database 28. The gymnastics training scenario generation unit 30 corrects the gymnastics training scenario suitable for the user based on the acquired walking posture information.

ステップＳＴ４８において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ステップＳＴ４３で推定した歩行姿勢に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行姿勢情報データベース２８から歩行姿勢の情報を取得する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、取得した歩行姿勢の情報に基づいて、ユーザに適した歩行訓練シナリオに補正する。 In step ST48, the walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario based on the walking posture estimated in step ST43. Specifically, the walking training scenario generation unit 31 acquires walking posture information from the walking posture information database 28. The walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario suitable for the user based on the acquired walking posture information.

このように、ロボット１は、ステップＳＴ４１～４８を実行することによって、歩行訓練結果に基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する。 In this way, the robot 1 corrects the gymnastics training scenario and the walking training scenario based on the walking training results by executing steps ST41 to 48.

なお、実施の形態１では、ロボット１の制御の第３例においては、歩行訓練結果に基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する例について説明したが、これに限定されない。ロボット１の制御の第３例においては、歩行訓練結果に基づいて体操訓練シナリオ、又は歩行訓練シナリオを補正してもよい。言い換えると、図１２に示すフローチャートにおいて、ステップＳＴ４７及びステップＳＴ４８は、少なくともいずれか一方が実行されてもよい。 In the first embodiment, in the third example of the control of the robot 1, an example of correcting the gymnastics training scenario and the walking training scenario based on the walking training result has been described, but the present invention is not limited to this. In the third example of the control of the robot 1, the gymnastics training scenario or the walking training scenario may be corrected based on the walking training result. In other words, in the flowchart shown in FIG. 12, at least one of steps ST47 and ST48 may be executed.

第３例では、歩行訓練シナリオを補正する前において、第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う例について説明したが、これに限定されない。補正前の歩行訓練シナリオは、予め定められたシナリオ、過去のユーザの足上げ姿勢情報に基づいて補正されたシナリオ、又は異なる足上げ運動を含む複数のシナリオからユーザが好みに応じて選択したシナリオなどであってもよい。 In the third example, before correcting the walking training scenario, an example in which the user performs walking training based on the walking training scenario corrected in the first example has been described, but the present invention is not limited to this. The walking training scenario before correction is a predetermined scenario, a scenario corrected based on the past user's foot-raising posture information, or a scenario selected by the user according to preference from a plurality of scenarios including different foot-raising exercises. And so on.

［歩行訓練ロボットの制御の第４例］
歩行訓練ロボット１の制御の第４例として、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御について説明する。第４例においては、第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う。また、第４例においては、第１例で取得した体操訓練結果と、歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する。 [Fourth example of control of walking training robot]
As a fourth example of the control of the walking training robot 1, a control for correcting the gymnastics training scenario and the walking training scenario based on the gymnastics training result and the walking training result will be described. In the fourth example, the user performs walking training based on the walking training scenario corrected in the first example. Further, in the fourth example, the gymnastics training scenario and the walking training scenario are corrected based on the gymnastics training result acquired in the first example and the walking training result.

図１３は、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１３に示すように、第４例のステップＳＴ５１～ＳＴ５３は、第３例のステップＳＴ４１～４３と同じであるため、説明を省略する。 FIG. 13 shows an exemplary flowchart of control that corrects a gymnastics training scenario and a walking training scenario based on the gymnastics training result and the walking training result. As shown in FIG. 13, steps ST51 to ST53 of the fourth example are the same as steps ST41 to 43 of the third example, and thus description thereof will be omitted.

ステップＳＴ５４において、歩行支援部１５は、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいてロボット１の移動速度及び／又は移動方向を決定する。具体的には、歩行支援部１５は、第１例で取得した体操姿勢の情報（図１０のステップＳＴ２３参照）と、ステップＳＴ５３で取得した歩行姿勢の情報とに基づいて、ロボット１の移動速度及び／又は移動方向を決定する。 In step ST54, the walking support unit 15 determines the moving speed and / or moving direction of the robot 1 based on the gymnastics posture and the walking posture. Specifically, the walking support unit 15 moves the moving speed of the robot 1 based on the information on the gymnastics posture acquired in the first example (see step ST23 in FIG. 10) and the information on the walking posture acquired in step ST53. And / or determine the direction of movement.

ステップＳＴ５５において、歩行支援部１５は、歩行訓練シナリオに基づいてロボット１の移動速度及び／又は移動方向を補正する。これにより、ユーザの身体能力に応じて、ユーザに適切な訓練を行うことができる。 In step ST55, the walking support unit 15 corrects the moving speed and / or moving direction of the robot 1 based on the walking training scenario. As a result, the user can be appropriately trained according to the physical ability of the user.

ステップＳＴ５６において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの歩行訓練が終了したか否かを決定する。歩行訓練シナリオ生成部３１は、例えば、歩行訓練シナリオに含まれるすべての足上げ運動が終了したか否かを決定する。 In step ST56, the walking training scenario generation unit 31 determines whether or not the walking training of the user has been completed. The walking training scenario generation unit 31 determines, for example, whether or not all the leg-raising exercises included in the walking training scenario have been completed.

ステップＳＴ５６において、歩行訓練シナリオ生成部３１によって歩行訓練が終了したと決定された場合、フローはステップＳＴ５７に進む。歩行訓練シナリオ生成部３１によって歩行訓練が終了していないと決定された場合、フローはＳＴ５１に戻る。 If the walking training scenario generation unit 31 determines in step ST56 that the walking training has been completed, the flow proceeds to step ST57. If the walking training scenario generation unit 31 determines that the walking training has not been completed, the flow returns to ST51.

ステップＳＴ５７において、体操訓練シナリオ生成部３０は、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいて、体操訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、第１例で取得した体操姿勢の情報（図１０のステップＳＴ２３参照）と、ステップＳＴ５３で取得した歩行姿勢の情報と、に基づいて体操訓練シナリオを補正する。 In step ST57, the gymnastics training scenario generation unit 30 corrects the gymnastics training scenario based on the gymnastics posture and the walking posture. Specifically, the gymnastics training scenario generation unit 30 is based on the gymnastics posture information acquired in the first example (see step ST23 in FIG. 10) and the walking posture information acquired in step ST53. To correct.

ステップＳＴ５８において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢と歩行姿勢とに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、体操訓練シナリオ生成部３０は、第１例で取得した体操姿勢の情報（図１０のステップＳＴ２３参照）と、ステップＳＴ５３で取得した歩行姿勢の情報と、に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。 In step ST58, the walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario based on the gymnastics posture and the walking posture. Specifically, the gymnastics training scenario generation unit 30 is based on the gymnastics posture information acquired in the first example (see step ST23 in FIG. 10) and the walking posture information acquired in step ST53, and the walking training scenario. To correct.

このように、ロボット１は、ステップＳＴ５１～５８を実行することによって、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する。これにより、ユーザにより適した体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを作成することができる。 In this way, the robot 1 corrects the gymnastics training scenario and the walking training scenario based on the gymnastics training result and the walking training result by executing steps ST51 to 58. This makes it possible to create a gymnastics training scenario and a walking training scenario that are more suitable for the user.

なお、実施の形態１では、ロボット１の制御の第４例においては、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて、体操訓練シナリオ及び歩行訓練シナリオを補正する例について説明したが、これに限定されない。ロボット１の制御の第４例においては、体操訓練結果と歩行訓練結果とに基づいて体操訓練シナリオ、又は歩行訓練シナリオを補正してもよい。言い換えると、図１３に示すフローチャートにおいて、ステップＳＴ５７及びステップＳＴ５８は、少なくともいずれか一方が実行されてもよい。 In the first embodiment, in the fourth example of the control of the robot 1, an example of correcting the gymnastics training scenario and the walking training scenario based on the gymnastics training result and the walking training result has been described, but the present invention is limited to this. Not done. In the fourth example of the control of the robot 1, the gymnastics training scenario or the walking training scenario may be corrected based on the gymnastics training result and the walking training result. In other words, in the flowchart shown in FIG. 13, at least one of steps ST57 and ST58 may be executed.

第４例では、歩行訓練シナリオを補正する前において、第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う例について説明したが、これに限定されない。補正前の歩行訓練シナリオは、予め定められたシナリオ、過去のユーザの足上げ姿勢情報に基づいて補正されたシナリオ、又は異なる足上げ運動を含む複数のシナリオからユーザが好みに応じて選択したシナリオなどであってもよい。 In the fourth example, before correcting the walking training scenario, an example in which the user performs walking training based on the walking training scenario corrected in the first example has been described, but the present invention is not limited to this. The walking training scenario before correction is a predetermined scenario, a scenario corrected based on the past user's foot-raising posture information, or a scenario selected by the user according to preference from a plurality of scenarios including different foot-raising exercises. And so on.

［効果］
実施の形態１に係る歩行訓練ロボット１によれば、以下の効果を奏することができる。 [effect]
According to the walking training robot 1 according to the first embodiment, the following effects can be obtained.

ロボット１によれば、ハンドル荷重に基づいて足上げ姿勢を推定し、推定した足上げ姿勢に基づいて、訓練シナリオを補正することができる。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力に応じて最適な訓練シナリオを作成することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力を効率良く向上させることができる。 According to the robot 1, the foot-raising posture can be estimated based on the handle load, and the training scenario can be corrected based on the estimated foot-raising posture. As a result, the robot 1 can create an optimum training scenario according to the physical ability of the user. As a result, the robot 1 can efficiently improve the physical ability of the user.

ロボット１は、訓練シナリオ生成部１８によって、体操訓練しているときの体操姿勢に基づいて歩行訓練シナリオ及び／又は体操訓練シナリオを補正している。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力に応じて、より適した歩行訓練及び／又は体操訓練を提供することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 The robot 1 corrects the walking training scenario and / or the gymnastics training scenario based on the gymnastics posture during the gymnastics training by the training scenario generation unit 18. Thereby, the robot 1 can provide more suitable walking training and / or gymnastics training according to the physical ability of the user. As a result, the robot 1 can improve the physical ability of the user more efficiently.

ロボット１は、訓練シナリオ生成部１８によって、歩行訓練しているときの歩行姿勢に基づいて歩行訓練シナリオ及び／又は体操訓練シナリオを補正している。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力に応じて、より適した歩行訓練及び／又は体操訓練をユーザに提供することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 The robot 1 corrects the walking training scenario and / or the gymnastics training scenario based on the walking posture during walking training by the training scenario generation unit 18. Thereby, the robot 1 can provide the user with more suitable walking training and / or gymnastics training according to the physical ability of the user. As a result, the robot 1 can improve the physical ability of the user more efficiently.

ロボット１は、訓練シナリオ生成部１８によって、体操訓練しているときの体操姿勢と、歩行訓練しているときの歩行姿勢と、に基づいて歩行訓練シナリオ及び／又は体操訓練シナリオを補正している。これにより、ロボット１は、ユーザの身体能力に応じて、より適した歩行訓練及び／又は体操訓練をユーザに提供することができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 The robot 1 corrects the walking training scenario and / or the gymnastics training scenario based on the gymnastics posture during the gymnastics training and the walking posture during the walking training by the training scenario generation unit 18. .. Thereby, the robot 1 can provide the user with more suitable walking training and / or gymnastics training according to the physical ability of the user. As a result, the robot 1 can improve the physical ability of the user more efficiently.

ロボット１は、歩行支援部１５によって、歩行訓練シナリオに基づいて、歩行訓練ロボット１の移動速度及び移動方向を補正している。これにより、ロボット１は、ユーザが歩行訓練をしているとき、ユーザの身体能力に応じて適切な訓練を行うことができる。その結果、ロボット１は、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 The walking support unit 15 corrects the moving speed and moving direction of the walking training robot 1 based on the walking training scenario. As a result, the robot 1 can perform appropriate training according to the physical ability of the user when the user is performing walking training. As a result, the robot 1 can improve the physical ability of the user more efficiently.

なお、実施の形態１では、ロボット１を構成する要素は、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（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）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、ロボット１を構成する要素は、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。 In the first embodiment, the elements constituting the robot 1 are, for example, a memory (not shown) storing a program for functioning these elements and a processing circuit corresponding to a processor such as a CPU (Central Processing Unit). (Not shown) may be provided and the processor may function as these elements by executing a program. Alternatively, the elements constituting the robot 1 may be configured by using an integrated circuit that functions these elements.

実施の形態１では、歩行訓練ロボット１の動作を主として説明したが、これらの動作は、歩行訓練方法として実行することもできる。 Although the movements of the walking training robot 1 have been mainly described in the first embodiment, these movements can also be executed as a walking training method.

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。 In the first embodiment, an example in which the detection unit 13 is a six-axis force sensor has been described, but the present invention is not limited to this. The detection unit 13 may use, for example, a three-axis sensor, a distortion sensor, or the like.

実施の形態１では、姿勢推定部１７は、検知部１３で検知されたハンドル荷重のうちＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定する例について説明したが、これに限定されない。姿勢推定部１７は、Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚ方向の荷重及びＭｘ，Ｍｙ，Ｍｚ方向のモーメント、あるいは回転体２０の回転量及び回転方向などに基づいて、ユーザの足上げ姿勢を推定してもよい。 In the first embodiment, the posture estimation unit 17 has described an example in which the user's foot-raising posture is estimated based on the moment of My in the handle load detected by the detection unit 13, but the present invention is not limited to this. The posture estimation unit 17 may estimate the user's foot-raising posture based on the load in the Fx, Fy, Fz directions and the moment in the Mx, My, Mz directions, the rotation amount and the rotation direction of the rotating body 20, and the like. ..

実施の形態１では、ロボット１の後方側に配置される２つの車輪（回転体）２０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２０の回転量を制御し、ロボット１の移動動作を制御してもよい。 In the first embodiment, by setting the amount of rotation of the two wheels (rotating bodies) 20 arranged on the rear side of the robot 1, the robot 1 moves forward, backward, turns right, and turns left. An example of controlling such as is described, but the present invention is not limited to this. For example, the rotation amount of the wheel 20 may be controlled by a brake mechanism or the like to control the moving motion of the robot 1.

実施の形態１では、提示部１９は、スピーカー及び／又はディスプレイを含む例について説明したが、これに限定されない。例えば、提示部１９は、プロジェクタを用いて周辺環境にユーザへの指示を提示してもよい。提示部１９は、ＬＥＤなどを用いて周辺環境に光を提示することによってユーザへの指示を提示してもよい。一例では、歩行訓練において、ユーザを誘導したい方向に向かって光を照射してもよい。 In the first embodiment, the presentation unit 19 has described an example including a speaker and / or a display, but the present invention is not limited thereto. For example, the presentation unit 19 may present an instruction to the user to the surrounding environment by using a projector. The presenting unit 19 may present an instruction to the user by presenting light to the surrounding environment using an LED or the like. As an example, in walking training, light may be irradiated in a direction in which the user wants to be guided.

また、提示部１９は、訓練シナリオに基づくユーザへの指示を提示する例について説明したが、これに限定されない。提示部１９は、ユーザの足上げ姿勢の情報を提示してもよい。これにより、ユーザは自身の足上げ姿勢を把握することができるため、意識的に足上げ運動を行うことができる。これにより、ユーザの身体能力を更に効率良く向上させることができる。 Further, the presentation unit 19 has described an example of presenting an instruction to the user based on the training scenario, but the present invention is not limited to this. The presentation unit 19 may present information on the user's foot-raising posture. As a result, the user can grasp his / her own leg-raising posture, and can consciously perform the leg-raising exercise. Thereby, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

実施の形態１では、体操訓練及び歩行訓練として、足を上げ下げする運動の例を説明したが、これに限定されない。体操訓練及び歩行訓練は、例えば、ツイスト運動を含んでもよい。ツイスト運動とは、ユーザがハンドル部１２を把持した状態で身体を左右方向にひねる運動を意味する。ツイスト運動は、例えば、ユーザが両足を地面に接地した状態で身体を右方向又は左方向にひねる運動、又はユーザが片足を上げた状態で身体を右方向又は左方向にひねる運動を含んでもよい。また、ツイスト運動は、ロボット１が自動で回転せずにユーザが自力で行ってもよい。あるいは、ロボット１が自動で回転して、ユーザのツイスト運動を誘導してもよい。このように、ツイスト運動を行うことによって、ユーザの足の柔軟性を高めることができる。 In the first embodiment, an example of raising and lowering the legs has been described as gymnastics training and walking training, but the present invention is not limited to this. Gymnastics training and walking training may include, for example, twisting exercises. The twisting motion means a motion in which the user twists the body in the left-right direction while holding the handle portion 12. The twisting motion may include, for example, a motion of twisting the body to the right or left with the user touching the ground with both feet, or a motion of twisting the body to the right or left with the user raising one leg. .. Further, the twisting motion may be performed by the user by himself / herself without the robot 1 automatically rotating. Alternatively, the robot 1 may automatically rotate to guide the user's twisting motion. By performing the twist exercise in this way, the flexibility of the user's foot can be increased.

ロボット１が自動で回転せずにユーザが自力でツイスト運動する場合について説明する。この場合、ユーザは、ロボット１のハンドル部１２を把持した状態で身体を左右方向にひねる。このとき、ロボット１はユーザのツイスト運動によって回転する。ツイスト運動の回転量は、例えば、ロボット１の後方側に配置される２つの回転体２０の回転量によって算出してもよい。訓練シナリオ生成部１８は、左方向のツイスト運動の回転量と右方向のツイスト運動の回転量とを比較し、比較結果に基づいて訓練シナリオを補正してもよい。 A case where the robot 1 does not rotate automatically and the user makes a twist motion by himself / herself will be described. In this case, the user twists the body in the left-right direction while grasping the handle portion 12 of the robot 1. At this time, the robot 1 is rotated by the twisting motion of the user. The amount of rotation of the twist motion may be calculated, for example, by the amount of rotation of two rotating bodies 20 arranged on the rear side of the robot 1. The training scenario generation unit 18 may compare the amount of rotation of the twisting motion in the left direction with the amount of rotation of the twisting motion in the right direction, and correct the training scenario based on the comparison result.

例えば、訓練シナリオ生成部１８の歩行訓練シナリオ生成部３１は、比較結果に基づいて、歩行ルート上のコーナーの数を変更してもよい。一例では、左方向に比べて右方向へのツイスト運動の回転量が少ない場合、歩行訓練シナリオ生成部３１は、左方向へ旋回するコーナーの数と比べて右方向へ旋回するコーナーの数が多くなるように歩行ルートを補正してもよい。 For example, the walking training scenario generation unit 31 of the training scenario generation unit 18 may change the number of corners on the walking route based on the comparison result. In one example, when the amount of rotation of the twisting motion to the right is smaller than that to the left, the walking training scenario generator 31 has more corners to turn to the right than the number of corners to turn to the left. The walking route may be corrected so as to be.

ロボット１が自動で回転して、ユーザのツイスト運動を誘導する場合について説明する。この場合、歩行支援部１５は、ユーザが片足を上げたときにロボット１の移動方向を補正する。例えば、ユーザが片足を上げたとき、歩行支援部１５は、ロボット１の移動方向を、足を上げている方向へ補正し、ロボット１を自動で回転させる。その後、ユーザの片足が下がるときに、歩行支援部１５は、ロボット１の移動方向を元に戻して、ロボット１を元の位置に戻す。 A case where the robot 1 automatically rotates to guide the twisting motion of the user will be described. In this case, the walking support unit 15 corrects the moving direction of the robot 1 when the user raises one leg. For example, when the user raises one leg, the walking support unit 15 corrects the moving direction of the robot 1 to the direction in which the leg is raised, and automatically rotates the robot 1. After that, when one foot of the user is lowered, the walking support unit 15 returns the moving direction of the robot 1 to the original position and returns the robot 1 to the original position.

一例では、ユーザが右足をあげたとき、歩行支援部１５は、ロボット１の移動方向を右方向へ補正し、ロボット１を自動で右回転させる。ユーザが右足を下げるとき、歩行支援部１５は、ロボット１の移動方向を左方向へ補正し、ロボット１を自動で左回転させる。このようにして、ロボット１は自動で回転することによって、ユーザのツイスト運動を誘導してもよい。 In one example, when the user raises his right foot, the walking support unit 15 corrects the moving direction of the robot 1 to the right and automatically rotates the robot 1 to the right. When the user lowers his right foot, the walking support unit 15 corrects the moving direction of the robot 1 to the left and automatically rotates the robot 1 to the left. In this way, the robot 1 may automatically rotate to guide the twisting motion of the user.

歩行支援部１５は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ユーザの足を上げている方向を推定してもよい。例えば、歩行支援部１５は、ハンドル部１２において右手側の下方向への荷重（Ｆｚ^－）が大きい場合、足が右方向に向いていると推定してもよい。また、歩行支援部１５は、ハンドル荷重に基づいて、ユーザの足を下ろす動作を推定してもよい。 The walking support unit 15 may estimate the direction in which the user's foot is raised based on the handle load detected by the detection unit 13. For example, the walking support unit 15 may presume that the foot is facing to the right when the downward load (Fz ⁻ ) on the right hand side of the handle unit 12 is large. Further, the walking support unit 15 may estimate the action of lowering the user's foot based on the handle load.

歩行支援部１５は、歩行中に取得した左右の足の歩幅の差異に基づいてツイスト運動の回転量を算出してもよい。左右の足の歩幅は、ハンドル荷重のピーク値間の時間と、回転体２０の回転数とに基づいて算出してもよい。また、左右の足の推定は、ハンドル荷重の変化に基づいて行われてもよい。 The walking support unit 15 may calculate the amount of rotation of the twist movement based on the difference in the stride length of the left and right feet acquired during walking. The stride length of the left and right feet may be calculated based on the time between the peak values of the handle load and the number of rotations of the rotating body 20. Further, the estimation of the left and right feet may be performed based on the change in the handle load.

体操訓練及び歩行訓練としては、ツイスト運動の他に、片足踵上げ、片足つま先上げ、両足踵上げ、両足つま先上げ、及び／又はスクワットなどの運動を含んでいてもよい。これらの運動を行うことによって、ユーザの身体能力を更に効率良く向上させることができる。また、これらの運動におけるユーザの姿勢についても、検知部１３で検知されたハンドル荷重によって推定可能である。 In addition to the twist exercise, the gymnastics training and the walking training may include exercises such as one-foot heel raising, one-foot toe raising, both-foot heel raising, both-foot toe raising, and / or squat. By performing these exercises, the physical ability of the user can be improved more efficiently. Further, the posture of the user in these movements can also be estimated from the handle load detected by the detection unit 13.

実施の形態１では、ロボット１は、カメラ、距離センサなどを備えてもよい。姿勢推定部１７は、カメラ、距離センサ等で取得された情報に基づいて足上げ姿勢を推定してもよい。 In the first embodiment, the robot 1 may include a camera, a distance sensor, and the like. The posture estimation unit 17 may estimate the foot-raising posture based on the information acquired by the camera, the distance sensor, or the like.

実施の形態１では、歩行状態推定部１４は、検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報に基づいて、ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する例について説明したが、これに限定されない。また、歩行姿勢推定部２６は、検知部１３で検知されたハンドル荷重の情報に基づいて、ユーザの歩行速度及び歩行方向を推定する例について説明したが、これに限定されない。 In the first embodiment, the walking state estimation unit 14 has described an example of estimating the walking speed and walking direction of the user based on the information of the handle load detected by the detection unit 13, but the present invention is not limited to this. Further, the walking posture estimation unit 26 has described an example of estimating the walking speed and walking direction of the user based on the information of the handle load detected by the detection unit 13, but the present invention is not limited to this.

図１４は、ロボット１の変形例の主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図である。図１４に示すように、アクチュエータ制御部２３は、アクチュエータ２４から回転体２０の回転量の情報を取得し、回転体２０の回転量及び回転方向の情報を歩行状態推定部１４及び姿勢推定部１７に送信してもよい。 FIG. 14 is a control block diagram showing an example of a main control configuration of a modified example of the robot 1. As shown in FIG. 14, the actuator control unit 23 acquires information on the amount of rotation of the rotating body 20 from the actuator 24, and obtains information on the amount of rotation and the direction of rotation of the rotating body 20 in the walking state estimation unit 14 and the posture estimation unit 17. May be sent to.

歩行状態推定部１４は、アクチュエータ制御部２３から回転体２０の回転量及び回転方向の情報を受信し、回転体２０の回転量及び回転方向の情報に基づいてユーザの歩行速度及び歩行方向を推定してもよい。 The walking state estimation unit 14 receives information on the rotation amount and rotation direction of the rotating body 20 from the actuator control unit 23, and estimates the walking speed and walking direction of the user based on the rotation amount and rotation direction information of the rotating body 20. You may.

また、歩行姿勢推定部２６は、アクチュエータ制御部２３から回転体２０の回転量及び回転方向の情報を受信し、回転体２０の回転量及び回転方向の情報に基づいて、ユーザが歩行しているときの足上げ姿勢を推定してもよい。 Further, the walking posture estimation unit 26 receives information on the rotation amount and the rotation direction of the rotating body 20 from the actuator control unit 23, and the user is walking based on the information on the rotation amount and the rotation direction of the rotating body 20. You may estimate the leg-raising posture at that time.

実施の形態１では、ロボット１を用いて、体操訓練と歩行訓練とを別々に行う例について説明したが、これに限定されない。例えば、ユーザは、歩行中において歩行訓練を行い、歩行中の休憩している間に体操訓練を行ってもよい。言い換えると、歩行訓練中にユーザが立ち止まって休憩するときに体操訓練を行ってもよい。 In the first embodiment, an example in which the gymnastics training and the walking training are separately performed by using the robot 1 has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the user may perform walking training during walking and gymnastics training during a break during walking. In other words, the gymnastics training may be performed when the user stops and takes a break during the walking training.

例えば、ロボット１は、回転体２０の回転量の情報に基づいてロボット１が移動しているか又は停止しているかを推定し、歩行訓練と体操訓練とを切り替えてもよい。あるいは、ロボット１は、ハンドル荷重の情報に基づいてロボット１が移動しているか又は停止しているかを推定し、歩行訓練と体操訓練とを切り替えてもよい。ハンドル荷重の情報としては、例えば、Ｆｙ及びＭｙの変化の情報を用いてもよい。 For example, the robot 1 may estimate whether the robot 1 is moving or stopped based on the information on the amount of rotation of the rotating body 20, and may switch between walking training and gymnastics training. Alternatively, the robot 1 may estimate whether the robot 1 is moving or stopped based on the information on the handle load, and switch between walking training and gymnastics training. As the handle load information, for example, information on changes in Fy and My may be used.

また、ロボット１を用いて、体操訓練と歩行訓練とのうちいずれか一方を行ってもよい。 Further, the robot 1 may be used to perform either gymnastics training or walking training.

実施の形態１では、ロボット１は、歩行状態推定部１４を備える例について説明したが、これに限定されない。歩行状態推定部１４は、ロボット１の必須の構成ではない。ロボット１が歩行状態推定部１４を備えない場合、歩行支援部１５は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいて、ロボット１の負荷を決定してもよい。例えば、歩行支援部１５は、ハンドル荷重の情報と回転体の回転数の情報とに基づいてロボット１の移動速度及び移動方向を決定してもよい。このような構成であっても、ユーザの身体能力を向上させることができる。 In the first embodiment, an example in which the robot 1 includes the walking state estimation unit 14 has been described, but the robot 1 is not limited thereto. The walking state estimation unit 14 is not an essential configuration of the robot 1. When the robot 1 does not include the walking state estimation unit 14, the walking support unit 15 may determine the load of the robot 1 based on the handle load detected by the detection unit 13. For example, the walking support unit 15 may determine the moving speed and the moving direction of the robot 1 based on the information on the handle load and the information on the number of rotations of the rotating body. Even with such a configuration, the physical ability of the user can be improved.

実施の形態１では、歩行支援部１５は、ユーザの歩行運動に対してロボット１が与える負荷の例として、ロボット１の移動速度及び移動方向を説明したが、これに限定されない。ロボット１が与える負荷は、ユーザの身体能力を向上させる訓練を行うことができる負荷であればよい。例えば、ロボット１が与える負荷は、ユーザの移動方向へロボット１を押すために必要な力であってもよい。具体的には、歩行支援部１５は、ハンドル荷重に基づいて、ユーザがハンドルを押す力に対して、移動方向に対して反力となる負荷を与える力を決定してもよい。その結果として、ロボット１の移動速度及び移動方向を決定してもよい。負荷はロボット１を押して歩くときの力を要する運動負荷ともなり得るし、歩行中の支えともなり得る。このような構成により、ユーザの身体能力を向上させることができる。 In the first embodiment, the walking support unit 15 has described the moving speed and the moving direction of the robot 1 as an example of the load given by the robot 1 to the walking motion of the user, but the present invention is not limited to this. The load given by the robot 1 may be any load that can be trained to improve the physical ability of the user. For example, the load given by the robot 1 may be a force required to push the robot 1 in the moving direction of the user. Specifically, the walking support unit 15 may determine a force that gives a load that is a reaction force to the movement direction with respect to the force that the user pushes the steering wheel, based on the steering wheel load. As a result, the moving speed and moving direction of the robot 1 may be determined. The load can be an exercise load that requires a force when pushing the robot 1 to walk, or can be a support during walking. With such a configuration, the physical ability of the user can be improved.

（実施の形態２）
本開示の実施の形態２に係る歩行訓練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。 (Embodiment 2)
The walking training robot according to the second embodiment of the present disclosure will be described. In the second embodiment, the points different from the first embodiment will be mainly described. In the second embodiment, the same or equivalent configurations as those in the first embodiment will be described with the same reference numerals. Further, in the second embodiment, the description overlapping with the first embodiment is omitted.

実施の形態２では、ユーザが歩行した歩行ルートの複雑さを判定する判定部を備える点が、実施の形態１と異なる。 The second embodiment is different from the first embodiment in that it includes a determination unit for determining the complexity of the walking route on which the user walks.

［歩行訓練ロボットの制御構成］
図１５は、実施の形態２に係る歩行訓練ロボット１Ａ（以下、「ロボット１Ａ」と称する）の制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。図１６は、ロボット１Ａの主要な制御構成の一例を示す制御ブロック図を示す。 [Control configuration of walking training robot]
FIG. 15 shows a control block diagram showing an example of a control configuration of the walking training robot 1A (hereinafter, referred to as “robot 1A”) according to the second embodiment. FIG. 16 shows a control block diagram showing an example of a main control configuration of the robot 1A.

図１５及び図１６に示すように、実施の形態２では、ロボット１Ａは、ユーザが歩行した歩行ルートの複雑さを判定する判定部３２を備える。 As shown in FIGS. 15 and 16, in the second embodiment, the robot 1A includes a determination unit 32 for determining the complexity of the walking route on which the user walks.

判定部３２は、歩行訓練においてユーザが実際に歩行した歩行ルートの複雑さを判定する。判定部３２は、例えば、歩行ルートの距離、コーナー数、歩行時間などの情報に基づいて歩行ルートの複雑さを判定する。歩行ルートの複雑さとは、ユーザが歩行ルートを歩行する難易度を意味する。 The determination unit 32 determines the complexity of the walking route that the user actually walked in the walking training. The determination unit 32 determines the complexity of the walking route based on information such as the distance of the walking route, the number of corners, and the walking time. The complexity of the walking route means the difficulty level at which the user walks on the walking route.

実施の形態２では、判定部３２は、回転体２０の回転量及び回転方向に基づいて、歩行ルートの複雑度を算出する。判定部３２は、アクチュエータ制御部２３から回転体２０の回転量及び回転方向の情報を取得する。 In the second embodiment, the determination unit 32 calculates the complexity of the walking route based on the amount of rotation and the direction of rotation of the rotating body 20. The determination unit 32 acquires information on the amount of rotation and the direction of rotation of the rotating body 20 from the actuator control unit 23.

複雑度とは、歩行ルートの複雑さを数値化した評価値である。例えば、歩行ルートの距離が長く、コーナー数が多くなるほど複雑度の値は大きくなる。 The complexity is an evaluation value that quantifies the complexity of the walking route. For example, the longer the walking route and the larger the number of corners, the greater the complexity value.

例えば、判定部３２は、複雑度の算出式として、「（複雑度）＝（一定距離あたりの回転角度の積算値）×（回転方向の逆転回数）」を用いて複雑度を算出してもよい。なお、判定部３２による複雑度の算出式は例示であって、この算出式に限定されない。 For example, the determination unit 32 may calculate the complexity by using "(complexity) = (integrated value of rotation angle per fixed distance) x (number of reversals in the rotation direction)" as the complexity calculation formula. good. The complexity calculation formula by the determination unit 32 is an example, and is not limited to this calculation formula.

判定部３２は、算出された複雑度に基づいて、歩行ルートの複雑さを「高」、「中」、「低」に分けて判定してもよい。例えば、判定部３２は、複雑度の値が第１閾値より大きい場合、複雑さ「高」と判定し、複雑度の値が第１閾値より小さい第２閾値より小さい場合、複雑さ「低」と判定し、複雑度の値が第１閾値と第２閾値との間にある場合、複雑さ「中」と判定してもよい。 The determination unit 32 may determine the complexity of the walking route by dividing it into "high", "medium", and "low" based on the calculated complexity. For example, the determination unit 32 determines that the complexity is “high” when the complexity value is larger than the first threshold value, and determines that the complexity is “low” when the complexity value is smaller than the second threshold value which is smaller than the first threshold value. If the complexity value is between the first threshold and the second threshold, it may be determined that the complexity is "medium".

一例として、図８Ａに示す第１歩行ルートＲ１は、判定部３２によって複雑さ「低」と判定される。また、図８Ｂに示す第２歩行ルートＲ２は、判定部３２によって複雑さ「高」と判定される。 As an example, the first walking route R1 shown in FIG. 8A is determined by the determination unit 32 to be “low” in complexity. Further, the second walking route R2 shown in FIG. 8B is determined by the determination unit 32 to have a complexity of “high”.

また、判定部３２は、体操訓練及び歩行訓練におけるユーザの左右の足上げの偏りを判定する。判定部３２は、ハンドル部１２にかかるハンドル荷重に基づいて、ユーザの足上げの左右の偏りを判定する。具体的には、判定部３２は、検知部１３で検知されたハンドル荷重に基づいてユーザの足上げの左右の偏りを判定する。 In addition, the determination unit 32 determines the bias of the user's left and right foot raising in the gymnastics training and the walking training. The determination unit 32 determines the left-right bias of the user's foot lift based on the handle load applied to the handle unit 12. Specifically, the determination unit 32 determines the left-right bias of the user's foot lift based on the handle load detected by the detection unit 13.

実施の形態２では、判定部３２は、例えば、検知部１３で検知された足を上げたときのＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの足上げの左右の偏りを判定する。 In the second embodiment, the determination unit 32 determines, for example, the left-right bias of the user's foot lift based on the moment of My when the foot is raised detected by the detection unit 13.

例えば、判定部３２は、ユーザの左右の足において、足を上げたときのＭｙのモーメントの変化量を比較し、ユーザの足上げの左右の偏りを判定する。比較した結果、右足を上げたときのＭｙのモーメントの変化量と比べて、左足を上げたときのＭｙのモーメントの変化量が大きい場合、判定部３２は、左足の足上げ量が右足の足上げ量よりも大きいと判定する。即ち、判定部３２は、左足が右足に比べて上がっていると判定する。 For example, the determination unit 32 compares the amount of change in the moment of My when the user's left and right feet are raised, and determines the left-right bias of the user's foot lift. As a result of comparison, when the amount of change in the My moment when the left foot is raised is larger than the amount of change in the My moment when the right foot is raised, the determination unit 32 determines that the amount of the left foot raised is the foot of the right foot. Judge that it is larger than the amount of increase. That is, the determination unit 32 determines that the left foot is raised as compared with the right foot.

また、判定部３２は、ユーザの左右の足において、足を上げたときのＭｙのモーメントの加速度を比較し、ユーザの足上げの左右の偏りを判定してもよい。判定部３２は、加速度が大きい方の足が勢いよく上がっていると判定してもよい。 Further, the determination unit 32 may compare the acceleration of the moment of My when the user's foot is raised on the left and right feet of the user, and determine the left-right bias of the user's foot lift. The determination unit 32 may determine that the foot having the larger acceleration is rising vigorously.

また、判定部３２は、足を上げたときのＭｙのモーメントの波形情報からユーザの歩行のリズムを推定し、ユーザの左右の足のそれぞれの足上げ時間を取得してもよい。判定部３２は、ユーザの左右の足上げ時間とロボット１の移動距離とに基づいて、左右の足のそれぞれの歩幅を算出してもよい。判定部３２は、ユーザの左右の足において、足上げ量及び歩幅に基づいて、左右の足の偏りを判定してもよい。 Further, the determination unit 32 may estimate the walking rhythm of the user from the waveform information of the moment of My when the foot is raised, and acquire the foot raising time of each of the left and right feet of the user. The determination unit 32 may calculate the stride length of each of the left and right feet based on the left and right foot raising time of the user and the moving distance of the robot 1. The determination unit 32 may determine the bias of the left and right feet of the user's left and right feet based on the amount of foot lift and the stride length.

判定部３２は、歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りの情報を、複雑さ及び偏り情報データベース３３に送信する。複雑さ及び偏り情報データベース３３は、判定部３２で判定された歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りの情報を記憶する。 The determination unit 32 transmits information on the complexity of the walking route and the left / right bias of the user's foot raising to the complexity and bias information database 33. The complexity and bias information database 33 stores information on the complexity of the walking route determined by the determination unit 32 and the left / right bias of the user's foot lift.

訓練シナリオ生成部１８は、判定部３２で判定された歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りに基づいて、訓練シナリオを補正する。実施の形態２では、歩行訓練シナリオ生成部３１が、体操姿勢、歩行姿勢、歩行ルートの複雑さ、及びユーザの足上げの左右の偏りに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。 The training scenario generation unit 18 corrects the training scenario based on the complexity of the walking route determined by the determination unit 32 and the left-right bias of the user's foot raising. In the second embodiment, the walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario based on the gymnastics posture, the walking posture, the complexity of the walking route, and the left-right bias of the user's foot raising.

訓練シナリオ生成部１８は、姿勢情報データベース２９から体操姿勢及び歩行姿勢の情報を取得し、複雑さ及び偏り情報データベース３３から歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りの情報を取得する。訓練シナリオ生成部１８は、取得した体操姿勢、歩行姿勢、歩行ルートの複雑さ、及びユーザの足上げの左右の偏りに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。 The training scenario generation unit 18 acquires information on the gymnastics posture and walking posture from the posture information database 29, and acquires information on the complexity of the walking route and the left-right bias of the user's leg raising from the complexity and bias information database 33. .. The training scenario generation unit 18 corrects the walking training scenario based on the acquired gymnastics posture, walking posture, complexity of walking route, and left-right bias of the user's foot raising.

例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの歩行ルートの複雑さが「高」であった場合、ロボット１を押すときの重さを下げる等のロボット１の制御によってユーザにかかる身体的負荷を下げるように歩行訓練シナリオを補正してもよい。あるいは、歩行訓練シナリオ生成部３１は、ユーザの足上げの左右の偏りが生じている場合、ユーザに対して足上げ姿勢を矯正する指示を含む歩行訓練シナリオに補正してもよい。 For example, when the walking route complexity of the user is "high", the walking training scenario generation unit 31 applies a physical load to the user by controlling the robot 1 such as reducing the weight when pushing the robot 1. The gait training scenario may be modified to lower. Alternatively, the walking training scenario generation unit 31 may correct the walking training scenario including an instruction for the user to correct the foot raising posture when the user's foot raising is biased to the left or right.

［歩行訓練ロボットの制御の例］
歩行訓練ロボット１Ａの制御の例として、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御について説明する。 [Example of control of walking training robot]
As an example of the control of the walking training robot 1A, the control for correcting the walking training scenario based on the gymnastics training result, the walking training result, the complexity of the walking route, and the left-right bias will be described.

ロボット１Ａの制御の例では、実施の形態１の制御の第１例で補正された歩行訓練シナリオに基づいてユーザが歩行訓練を行う。また、体操訓練結果は、実施の形態１の制御の第１例で取得されたものを用いる。 In the control example of the robot 1A, the user performs walking training based on the walking training scenario corrected in the first example of the control of the first embodiment. Further, as the gymnastics training result, the one acquired in the first example of the control of the first embodiment is used.

図１７は、ロボット１Ａにおいて、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて歩行訓練シナリオを補正する制御の例示的なフローチャートを示す。図１７に示すように、ロボット１Ａの制御の例のステップＳＴ６１～ＳＴ６６は、実施の形態１の制御の第４例のステップＳＴ５１～ＳＴ５６と同じであるため、説明を省略する。ステップＳＴ６６において歩行訓練が終了していると決定された後の制御の例について説明する。 FIG. 17 shows an exemplary flowchart of control in robot 1A that corrects a walking training scenario based on gymnastics training results, walking training results, walking route complexity, and left-right bias. As shown in FIG. 17, since steps ST61 to ST66 of the control example of the robot 1A are the same as steps ST51 to ST56 of the fourth example of the control of the first embodiment, the description thereof will be omitted. An example of control after it is determined that the walking training has been completed in step ST66 will be described.

ステップＳＴ６７において、判定部３２は、歩行ルートの複雑さを判定する。具体的には、判定部３２は、歩行訓練における回転体２０の回転量及び回転方向に基づいて、ユーザが実際に歩行した歩行ルートの複雑度を算出する。判定部３２は、算出した複雑度の値に基づいて、歩行ルートの複雑さを判定する。判定部３２は、歩行ルートの複雑さの情報を複雑さ及び偏り情報データベース３３に送信する。 In step ST67, the determination unit 32 determines the complexity of the walking route. Specifically, the determination unit 32 calculates the complexity of the walking route actually walked by the user based on the amount of rotation and the direction of rotation of the rotating body 20 in the walking training. The determination unit 32 determines the complexity of the walking route based on the calculated complexity value. The determination unit 32 transmits information on the complexity of the walking route to the complexity and bias information database 33.

ステップＳＴ６８において、判定部３２は、歩行訓練時のユーザの足上げの左右の偏りを判定する。具体的には、判定部３２は、検知部１３で検知された足を上げたときのＭｙのモーメントに基づいて、ユーザの足上げの左右の偏りを判定する。判定部３２は、ユーザの足上げの左右の偏りの情報を複雑さ及び偏り情報データベース３３に送信する。 In step ST68, the determination unit 32 determines the left-right bias of the user's foot lift during walking training. Specifically, the determination unit 32 determines the left-right bias of the user's foot lift based on the moment of My when the foot is raised detected by the detection unit 13. The determination unit 32 transmits information on the left-right bias of the user's foot-raising to the complexity and bias information database 33.

ステップＳＴ６８において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢、歩行姿勢、歩行ルートの複雑さ及び左右の偏りに基づいて歩行訓練シナリオを補正する。具体的には、歩行訓練シナリオ生成部３１は、実施の形態１の制御の第１例で取得した体操姿勢の情報（図１０のステップＳＴ２３参照）と、ステップＳＴ６３で取得した歩行姿勢の情報と、ステップＳＴ５７で取得した歩行ルートの複雑さの情報と、ステップＳＴ６８で取得したユーザの足上げの左右の偏りの情報と、に基づいて歩行訓練シナリオを補正する。 In step ST68, the walking training scenario generation unit 31 corrects the walking training scenario based on the gymnastics posture, the walking posture, the complexity of the walking route, and the left-right bias. Specifically, the walking training scenario generation unit 31 includes information on the gymnastics posture acquired in the first example of the control of the first embodiment (see step ST23 in FIG. 10) and information on the walking posture acquired in step ST63. , The walking training scenario is corrected based on the information on the complexity of the walking route acquired in step ST57 and the information on the left-right bias of the user's foot raising acquired in step ST68.

このように、ロボット１Ａは、ステップＳＴ６１～６９を実行することによって、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する。これにより、ユーザにより適した歩行訓練シナリオを作成することができる。 In this way, the robot 1A corrects the walking training scenario based on the gymnastics training result, the walking training result, the complexity of the walking route, and the left-right bias by executing steps ST61 to 69. This makes it possible to create a walking training scenario that is more suitable for the user.

なお、実施の形態２では、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて、歩行訓練シナリオを補正する例について説明したが、これに限定されない。 In the second embodiment, an example of correcting the walking training scenario based on the gymnastics training result, the walking training result, the complexity of the walking route, and the left-right bias has been described, but the present invention is not limited to this.

例えば、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行ルートの複雑さ及び左右の偏りの少なくともいずれか一方に基づいて、歩行訓練シナリオを補正してもよい。言い換えると、図１７に示すフローチャートは、ステップＳＴ６７とステップＳＴ６８のうち少なくともいずれか一方を含んでいればよい。この場合、ステップＳＴ６９において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、歩行ルートの複雑さ及び／又は左右の偏りの情報に基づいて、歩行訓練シナリオを補正してもよい。 For example, the walking training scenario generation unit 31 may correct the walking training scenario based on at least one of the complexity of the walking route and the left-right bias. In other words, the flowchart shown in FIG. 17 may include at least one of step ST67 and step ST68. In this case, in step ST69, the walking training scenario generation unit 31 may correct the walking training scenario based on the information on the complexity of the walking route and / or the left-right bias.

ステップＳＴ６９において、歩行訓練シナリオ生成部３１は、体操姿勢の情報を用いずに歩行訓練シナリオを補正してもよい。 In step ST69, the walking training scenario generation unit 31 may correct the walking training scenario without using the information on the gymnastics posture.

また、図１７に示すフローチャートは、体操訓練結果、歩行訓練結果、歩行ルートの複雑さ、及び左右の偏りに基づいて、体操訓練シナリオを補正するステップを含んでもよい。 In addition, the flowchart shown in FIG. 17 may include steps to correct the gymnastics training scenario based on the gymnastics training result, the walking training result, the complexity of the walking route, and the left-right bias.

［効果］
実施の形態２に係る歩行訓練ロボット１Ａによれば、以下の効果を奏することができる。 [effect]
According to the walking training robot 1A according to the second embodiment, the following effects can be obtained.

歩行訓練ロボット１Ａによれば、歩行ルートの複雑さ及びユーザの足上げの左右の偏りに基づいて、訓練シナリオを補正することができる。これにより、ユーザの足上げ姿勢に加えて、歩行ルートの複雑さ及び足上げの左右の偏りに応じて、訓練シナリオを補正することができる。その結果、ユーザの身体能力をより効率良く向上させることができる。 According to the walking training robot 1A, the training scenario can be corrected based on the complexity of the walking route and the left-right bias of the user's foot raising. Thereby, in addition to the user's foot-raising posture, the training scenario can be corrected according to the complexity of the walking route and the left-right bias of the foot-raising. As a result, the physical ability of the user can be improved more efficiently.

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。 Although the present disclosure has been described in each embodiment with some detail, the disclosure content of these embodiments should vary in the details of the configuration. In addition, changes in the combination and order of elements in each embodiment can be realized without departing from the scope and ideas of the present disclosure.

本開示は、ユーザの身体能力を向上させる歩行訓練ロボットに適用可能である。 The present disclosure is applicable to a walking training robot that improves the physical ability of a user.

１、１Ａ歩行訓練ロボット
１１本体部
１２ハンドル部
１３検知部
１４歩行状態推定部
１５歩行支援部
１６移動装置
１７姿勢推定部
１８訓練シナリオ生成部
１９提示部
２０回転体
２１駆動部
２２駆動力算出部
２３アクチュエータ制御部
２４アクチュエータ
２５体操姿勢推定部
２６歩行姿勢推定部
２７体操姿勢情報データベース
２８歩行姿勢情報データベース
２９姿勢情報データベース
３０体操訓練シナリオ生成部
３１歩行訓練シナリオ生成部
３２判定部
３３複雑さ及び偏り情報データベース 1, 1A Walking training robot 11 Main body 12 Handle 13 Detection 14 Walking state estimation 15 Walking support 16 Moving device 17 Posture estimation 18 Training scenario generation 19 Presentation 20 Rotating body 21 Driving unit 22 Driving force calculation unit 23 Actuator control unit 24 Actuator 25 Gymnastics posture estimation unit 26 Walking posture estimation unit 27 Gymnastics posture information database 28 Walking posture information database 29 Posture information database 30 Gymnastics training scenario generation unit 31 Walking training scenario generation unit 32 Judgment unit 33 Complexity and bias Information database

Claims

A walking training robot that improves the physical ability of the user.
With the main body
A handle portion provided on the main body portion that can be gripped by the user, and a handle portion.
A detection unit that detects the handle load applied to the handle unit,
A walking support unit that determines the load given by the walking training robot to the walking movement of the user based on the handle load detected by the detection unit.
A moving device having a rotating body and controlling the rotating body to move the walking training robot based on the load of the walking training robot determined by the walking support unit.
A posture estimation unit that estimates the user's foot-raising posture based on the handle load detected by the detection unit, and a posture estimation unit.
A training scenario generation unit that corrects a training scenario for causing the user to perform a foot-raising exercise based on the foot-raising posture.
A presentation unit that presents instructions to the user based on the training scenario,
With
The posture estimation unit estimates the gymnastics posture when the user is doing the foot-raising exercise while the user is standing still, based on the handle load detected by the detection unit. Has a part
The training scenario generation unit has a walking training scenario generation unit that generates a walking training scenario that changes the walking footsteps of the user among the training scenarios.
The walking training scenario generation unit is a walking training robot that corrects the walking training scenario based on the gymnastics posture .

The walking training robot according to claim 1, wherein the load is the moving speed and the moving direction of the walking training robot.

The walking training robot according to claim 1 or 2, wherein the load is a force required to push the walking training robot in the moving direction of the user.

The walking training robot includes a walking state estimation unit that estimates the walking speed and walking direction of the user.
The walking support unit determines the load of the walking training robot based on the walking speed and the walking direction of the user estimated by the walking state estimation unit.
The walking training robot according to any one of claims 1 to 3.

The training scenario generation unit has a gymnastics training scenario generation unit that generates a gymnastics training scenario in which the user performs a leg-raising exercise while the user is stopped.
The gymnastics training scenario generation unit corrects the gymnastics training scenario based on the gymnastics posture.
The walking training robot according to any one of claims 1 to 4 .

The walking training robot according to any one of claims 1 to 5 , wherein the walking support unit corrects the load of the walking training robot based on the walking training scenario.

The gymnastics posture estimation unit estimates the gymnastics posture based on the axial moment of the axis extending in the front-rear direction of the walking training robot.
The gymnastics posture includes at least one of the amount of foot lift, the time during which the user is raising the foot, and the fluctuation when the user is performing the foot raising exercise.
The walking training robot according to any one of claims 1 to 6 .

The walking training scenario includes at least one of guidance to a walking route from the user's current location to the destination and a foot raising instruction when the user is walking.
The walking training robot according to any one of claims 1 to 7 .

A walking training robot that improves the physical ability of the user.
With the main body
A handle portion provided on the main body portion that can be gripped by the user, and a handle portion.
A detection unit that detects the handle load applied to the handle unit,
A walking support unit that determines the load given by the walking training robot to the walking movement of the user based on the handle load detected by the detection unit.
A moving device having a rotating body and controlling the rotating body to move the walking training robot based on the load of the walking training robot determined by the walking support unit.
A posture estimation unit that estimates the user's foot-raising posture based on the handle load detected by the detection unit, and a posture estimation unit.
A training scenario generation unit that corrects a training scenario for causing the user to perform a foot-raising exercise based on the foot-raising posture.
A presentation unit that presents instructions to the user based on the training scenario,
With
The posture estimation unit has a walking posture estimation unit that estimates the walking posture when the user is walking among the foot-raising postures based on the handle load detected by the detection unit.
The training scenario generation unit has a gymnastics training scenario generation unit that generates a gymnastics training scenario in which the user performs a leg-raising exercise while the user is stopped.
The gymnastics training scenario generation unit is a walking training robot that corrects the gymnastics training scenario based on the walking posture.

The training scenario generation unit has a walking training scenario generation unit that generates a walking training scenario that changes the walking footsteps of the user among the training scenarios.
The walking training scenario generation unit corrects the walking training scenario based on the walking posture.
The walking training robot according to claim 9 .

The walking training robot according to claim 10 , wherein the walking support unit corrects the moving speed and the moving direction of the walking training robot based on the walking training scenario.

The walking posture estimation unit estimates the walking posture based on the axial moment of the axis extending in the front-rear direction of the walking training robot.
The walking posture includes at least one of the amount of foot lifted when the user is walking, the time during which the user is raised, fluctuation, stride length, walking speed, and walking pitch.
The walking training robot according to any one of claims 9 to 11 .

The gymnastics training scenario includes at least one of the amount of foot lift and the number of foot lifts when the user performs foot lift exercises.
The walking training robot according to any one of claims 9 to 12 .

A walking training robot that improves the physical ability of the user.
With the main body
A handle portion provided on the main body portion that can be gripped by the user, and a handle portion.
A detection unit that detects the handle load applied to the handle unit,
A walking support unit that determines the load given by the walking training robot to the walking movement of the user based on the handle load detected by the detection unit.
A moving device having a rotating body and controlling the rotating body to move the walking training robot based on the load of the walking training robot determined by the walking support unit.
A posture estimation unit that estimates the user's foot-raising posture based on the handle load detected by the detection unit, and a posture estimation unit.
A training scenario generation unit that corrects a training scenario for causing the user to perform a foot-raising exercise based on the foot-raising posture.
A presentation unit that presents instructions to the user based on the training scenario,
With
The posture estimation unit
Based on the handle load detected by the detection unit, the gymnastics posture estimation unit that estimates the gymnastics posture when the user is doing the foot-raising exercise while the user is standing still among the foot-raising postures.
A walking posture estimation unit that estimates the walking posture when the user is walking among the foot-raising postures based on the handle load detected by the detection unit.
Have,
The training scenario generation unit has a walking training scenario generation unit that generates a walking training scenario that changes the walking footsteps of the user among the training scenarios.
The walking training scenario generation unit is a walking training robot that corrects the walking training scenario based on the gymnastics posture and the walking posture.

A walking training robot that improves the physical ability of the user.
With the main body
A handle portion provided on the main body portion that can be gripped by the user, and a handle portion.
A detection unit that detects the handle load applied to the handle unit,
A walking support unit that determines the load given by the walking training robot to the walking movement of the user based on the handle load detected by the detection unit.
A moving device having a rotating body and controlling the rotating body to move the walking training robot based on the load of the walking training robot determined by the walking support unit.
A posture estimation unit that estimates the user's foot-raising posture based on the handle load detected by the detection unit, and a posture estimation unit.
A training scenario generation unit that corrects a training scenario for causing the user to perform a foot-raising exercise based on the foot-raising posture.
A presentation unit that presents instructions to the user based on the training scenario,
With
The posture estimation unit
Based on the handle load detected by the detection unit, the gymnastics posture estimation unit that estimates the gymnastics posture when the user is doing the foot-raising exercise while the user is standing still among the foot-raising postures.
A walking posture estimation unit that estimates the walking posture when the user is walking among the foot-raising postures based on the handle load detected by the detection unit.
Have,
The training scenario generation unit has a gymnastics training scenario generation unit that generates a gymnastics training scenario in which the user performs a leg-raising exercise while the user is stopped.
The gymnastics training scenario generation unit is a walking training robot that corrects the gymnastics training scenario based on the gymnastics posture and the walking posture.

In addition
A determination unit for determining the complexity of the walking route walked by the user based on the amount of rotation and the direction of rotation of the rotating body is provided.
The training scenario generator corrects the training scenario based on the complexity of the walking route.
The walking training robot according to any one of claims 1 to 15 .

Further, the determination unit determines the left-right bias of the user's foot lift based on the handle load detected by the detection unit.
The training scenario generation unit corrects the training scenario based on the left-right bias of the foot raising.
The walking training robot according to claim 16 .

The walking training robot according to any one of claims 1 to 17 , wherein the presentation unit presents an instruction to the user based on the training scenario to the surrounding environment of the walking training robot by light.

The walking training robot according to any one of claims 1 to 18 , wherein the presentation unit presents information on the leg-raising posture of the user.