JP7191456B2 - Personal mobility, obstacle detection system and wheelchair - Google Patents

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Description

本発明は、主として、電動式車椅子などのパーソナルモビリティにおいて障害物を検出する技術に関するものである。 The present invention mainly relates to technology for detecting obstacles in personal mobility such as electric wheelchairs.

パーソナルモビリティにおいて障害物を検出する技術としては、電動式車椅子の前方を3Dスキャナを用いて三次元測定し、電動式車椅子前方の所定距離内に段差等の障害物が検出された場合には電動式車椅子を停止させる技術が知られている(たとえば、特許文献1)。 As a technology for detecting obstacles in personal mobility, the front of the electric wheelchair is measured three-dimensionally using a 3D scanner, and if an obstacle such as a step is detected within a predetermined distance in front of the electric wheelchair, A technique for stopping a wheelchair is known (for example, Patent Document 1).

特開2017-117205号公報JP 2017-117205 A

たとえば同じ段差であっても、当該段差がパーソナルモビリティの利用者の進行を妨げる障害となるかどうかは、パーソナルモビリティの特性やパーソナルモビリティの利用者の特性毎に異なったものとなる。 For example, even if the steps are the same, whether or not the steps impede the progress of the personal mobility user will differ depending on the characteristics of the personal mobility and the characteristics of the user of the personal mobility.

そして、パーソナルモビリティの利用者の進行を妨げない段差等を障害物として検出してしまい、パーソナルモビリティを停止等させてしまうと、利用者のパーソナルモビリティ利用の便益を減じてしまうこととなる。
しかし、上述した技術によれば、パーソナルモビリティの特性やパーソナルモビリティの利用者の特性を考慮せずに障害物を検出するので、利用者にとって真に進行を妨げる障害物を検出することはできない。
If a level difference or the like that does not hinder the progress of the user of personal mobility is detected as an obstacle and the personal mobility is stopped, the benefit of the user's use of personal mobility is reduced.
However, according to the technology described above, the obstacle is detected without considering the characteristics of the personal mobility and the characteristics of the user of the personal mobility.

そこで、本発明は、パーソナルモビリティや車椅子の利用者にとって真に進行を妨げることとなる障害物を検出することを課題とする。 Accordingly, an object of the present invention is to detect an obstacle that truly hinders the progress of a user of personal mobility or a wheelchair.

前記課題達成のために、本発明は、利用者の移動に用いられるパーソナルモビリティでに、前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を前記パーソナルモビリティが通過したときの、前記パーソナルモビリティの挙動と、当該部分の、前記パーソナルモビリティの走行の障害の度合いに影響する属性とを登録した通過履歴を記録する通過履歴記録手段と、前記パーソナルモビリティの前方にある前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を障害物候補として検知する障害物候補検知手段と、前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補の前記属性とマッチする属性が登録されている前記通過履歴に登録されている前記パーソナルモビリティの挙動が、予め定めた挙動の許容範囲外である場合に当該障害物候補を障害物として検出し、予め定めた前記挙動の許容範囲内である場合に当該障害物候補を障害物として検出しない障害物検出手段と、前記障害物検出手段が前記障害物を検出したときに、前記パーソナルモビリティの当該障害物の回避を支援する障害物回避支援手段とを備えたものである。 In order to achieve the above object, the present invention is a personal mobility used for movement of a user, when the personal mobility passes through a portion having a shape that may hinder the traveling of the personal mobility, Passage history recording means for recording a passage history in which the behavior of the personal mobility and attributes affecting the degree of obstacles in traveling of the personal mobility of the relevant portion are registered; An obstacle candidate detecting means for detecting a portion having a shape that may hinder traveling as an obstacle candidate, and an attribute matching the attribute of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detecting means are registered. If the behavior of the personal mobility device registered in the passage history is outside a predetermined behavioral allowable range, the obstacle candidate is detected as an obstacle, and the obstacle candidate is detected as an obstacle within the predetermined behavioral allowable range. an obstacle detection means that does not detect the obstacle candidate as an obstacle in a certain case; and obstacle avoidance support that assists the personal mobility in avoiding the obstacle when the obstacle detection means detects the obstacle. means.

ここで、このようなパーソナルモビリティは、前記通過履歴記録手段は、前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補において、前記パーソナルモビリティが通過したときに、前記パーソナルモビリティの挙動と、当該障害物候補の前記属性とを登録した通過履歴を記録するように構成してもよい。 Here, in such a personal mobility, when the personal mobility passes through the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection means, the passage history recording means records the behavior of the personal mobility and the obstacle It may be configured to record the passage history in which the attribute of the object candidate is registered.

また、以上のパーソナルモビリティにおいて、前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分は、段差である部分を含んでいてよく、この場合、当該段差である前記部分の前記属性は段差の高さを含むようにしてもよい。 Further, in the personal mobility described above, the portion having a shape that may hinder the traveling of the personal mobility may include a portion that is a step, and in this case, the attribute of the portion that is the step is You may make it include the height of a step.

また、以上のパーソナルモビリティにおいて、前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分は、溝である部分を含んでいてよく、この場合、当該溝である前記部分の前記属性は溝の深さを含むようにしてよい。 Further, in the above personal mobility, the portion having a shape that may hinder the running of the personal mobility may include a portion that is a groove, and in this case, the attribute of the portion that is the groove is The depth of the groove may be included.

また、以上のパーソナルモビリティにおいて、前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分は、坂である部分を含んでいてよく、この場合、当該坂である前記部分の前記属性は坂の勾配を含むようにしてよい。 Further, in the above personal mobility, the portion having a shape that may hinder the traveling of the personal mobility may include a portion that is a slope, and in this case, the attribute of the portion that is the slope is You may make it include the slope of a slope.

また、以上のパーソナルモビリティは、前記障害物回避支援手段において、障害物検出手段が前記障害物を検出したときに、警報の出力、もしくは、パーソナルモビリティの走行の停止を行うように構成してもよい。 In the above personal mobility, the obstacle avoidance support means may output an alarm or stop traveling of the personal mobility when the obstacle detection means detects the obstacle. good.

以上のようなパーソナルモビリティによれば、前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を前記パーソナルモビリティが過去に通過したときの前記パーソナルモビリティの実際に挙動に基づいて、パーソナルモビリティの前方にある障害物候補を通過したときのパーソナルモビリティの挙動を精度良く予測することができる。そして、このように精度良く予測した挙動が許容範囲外である場合に障害物を検出するので、利用者にとって真に進行を妨げることとなる障害物を検出することができる。 According to the personal mobility as described above, the personal It is possible to accurately predict the behavior of personal mobility when it passes through an obstacle candidate in front of the mobility. Since an obstacle is detected when the behavior predicted with high accuracy is out of the allowable range, it is possible to detect an obstacle that would really hinder the user's progress.

また、本発明は、併せて、以上のパーソナルモビリティと、前記パーソナルモビリティが無線通信を介してアクセス可能な管理サーバとを備えた障害物検出システムも提供する。ここで、前記管理サーバは、前記通過履歴を当該管理サーバ内に記録する通過履歴記録サービスと、当該管理サーバ内に記録した前記通過履歴を提供する通過履歴提供サービスを提供する。また、前記パーソナルモビリティの、前記通過履歴記録手段は、前記通過履歴記録サービスを利用して前記通過履歴を前記管理サーバ内に記録し、前記障害物検出手段は、前記通過履歴提供サービスを利用して、前記管理サーバ内に記録されている、前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補の前記属性とマッチする属性が登録されている前記通過履歴を取得する。 The present invention also provides an obstacle detection system including the personal mobility described above and a management server that the personal mobility can access via wireless communication. Here, the management server provides a passage history recording service for recording the passage history in the management server and a passage history providing service for providing the passage history recorded in the management server. Further, the passage history recording means of the personal mobility uses the passage history recording service to record the passage history in the management server, and the obstacle detection means uses the passage history providing service. to acquire the passage history in which an attribute matching the attribute of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection means recorded in the management server is registered.

このような障害物検出システムによれば、各パーソナルモビリティにおいて生成された通過履歴を相互に共用することができるようになる。
ここで、このような障害物検出システムは、前記管理サーバにおいて、各通過履歴を、当該通過履歴を記録した前記通過履歴記録手段を備える前記パーソナルモビリティまたは前記パーソナルモビリティの利用者の前記パーソナルモビリティの挙動に影響を与える特性である個別特性が属する分類を表すクラスと対応づけて記録し、前記パーソナルモビリティの前記障害物検出手段において、当該パーソナルモビリティの前記個別特性が属するクラスに対応づけて記録されている前記通過履歴であって、前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補の前記属性とマッチする属性が登録されている前記通過履歴を前記管理サーバから取得するように構成してもよい。
According to such an obstacle detection system, it becomes possible to share the passage history generated in each personal mobility.
Here, in such an obstacle detection system, each passage history is stored in the personal mobility or the personal mobility of the user of the personal mobility provided with the passage history recording means for recording the passage history in the management server. It is recorded in association with a class representing a class to which the individual characteristic, which is a characteristic that affects behavior, belongs, and is recorded in association with the class to which the individual characteristic of the personal mobility belongs in the obstacle detection means of the personal mobility. The passage history in which an attribute matching the attribute of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection means is registered is acquired from the management server. good.

このようにすることにより、各パーソナルモビリティにおいて、自パーソナルモビリティとはパーソナルモビリティの挙動に影響を与えるパーソナルモビリティや利用者の特性が異なる他のパーソナルモビリティにおいて生成された通過履歴の利用を抑止して、より適切に真に進行を妨げることとなる障害物を検出することができるようになる。 By doing so, in each personal mobility, it is possible to suppress the use of the passage history generated in other personal mobility that affects the behavior of personal mobility and other personal mobility that has different user characteristics from its own personal mobility. , it becomes possible to more appropriately detect obstacles that truly hinder progress.

また、本発明は、併せて、車椅子の走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を前記車椅子が通過したときの、前記車椅子の挙動と、当該部分の、前記車椅子の走行の障害の度合いに影響する属性とを登録した通過履歴を記録する通過履歴記録手段と、前記車椅子の前方にある前記車椅子の走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を障害物候補として検知する障害物候補検知手段と、前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補の前記属性とマッチする属性が登録されている前記通過履歴に登録されている前記車椅子の挙動が、予め定めた挙動の許容範囲外である場合に当該障害物候補を障害物として検出し、予め定めた前記挙動の許容範囲内である場合に当該障害物候補を障害物として検出しない障害物検出手段とを備えた車椅子も提供する。 In addition, the present invention also provides the behavior of the wheelchair when the wheelchair passes through a portion having a shape that may impede the movement of the wheelchair, and the behavior of the wheelchair at the portion that impedes the movement of the wheelchair. passage history recording means for recording a passage history in which attributes influencing the degree of movement are registered; Behavior of the wheelchair registered in the passage history in which an attribute matching the attribute of the obstacle candidate detected by the object candidate detection means and the obstacle candidate detection means is registered is a predetermined behavior. an obstacle detection means that detects the obstacle candidate as an obstacle when it is out of the allowable range, and does not detect the obstacle candidate as an obstacle when it is within the predetermined allowable range of the behavior. also provide.

以上のように、本発明によれば、パーソナルモビリティや車椅子の利用者にとって真に進行を妨げることとなる障害物を検出することができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to detect obstacles that truly impede the progress of personal mobility and wheelchair users.

本発明の第1の実施形態に係る電動式車椅子を示す図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure which shows the electric wheelchair which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る電動式車椅子の走行システムの構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing the configuration of an electric wheelchair traveling system according to a first embodiment of the present invention; FIG. 本発明の第1の実施形態において検出する障害物候補と挙動検出期間を示す図である。It is a figure which shows the obstacle candidate detected in the 1st Embodiment of this invention, and a behavior detection period. 本発明の第1の実施形態に係る通過履歴テーブルを示す図である。4 is a diagram showing a passage history table according to the first embodiment of the present invention; FIG. 本発明の第1の実施形態に係る通過履歴登録処理を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing passage history registration processing according to the first embodiment of the present invention; 本発明の第1の実施形態に係る障害物検出処理を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows obstacle detection processing concerning a 1st embodiment of the present invention. 本発明の第2の実施形態に係る電動式車椅子の走行システムと障害物情報管理システムの構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an electric wheelchair traveling system and an obstacle information management system according to a second embodiment of the present invention; 本発明の第2の実施形態に係る通過履歴データベースと障害物データベースを示すである。FIG. 9 shows a passage history database and an obstacle database according to a second embodiment of the present invention; FIG.

以下、本発明の実施形態について、電動式車椅子への適用を例にとり説明する。
まず、第1の実施形態について説明する。
図1aに第1の実施形態に係る電動式車椅子を示す。
図示するように、電動式車椅子は、利用者が着座する椅子を備えた四輪の装置であり、人力によらずに走行するための走行システムを備えている。
ただし、本第1実施形態に係る電動式車椅子は、たとえば、図1bに示すようなカート形式などの、他の形式による電動式車椅子であってもよい。
図2に、電動式車椅子の走行システムの構成を示す。
図示するように、走行システムは、自走システム1、モーションセンサ2、3次元測定器3、制御装置4を備えている。
自走システム1は、電動式車椅子をユーザの運転操作に応じて走行させるシステムであり、バッテリや、バッテリを電源として用いて電動式車椅子の駆動輪を回転させるモータや、ユーザの運転操作を受け付けるレバーやスイッチや、ブレーキなどより構成される。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described by taking an application to an electric wheelchair as an example.
First, the first embodiment will be described.
FIG. 1a shows a power wheelchair according to a first embodiment.
As shown, the power wheelchair is a four-wheeled device with a chair for the user to sit on and a travel system for non-human-powered travel.
However, the electric wheelchair according to the first embodiment may be an electric wheelchair of other types, such as a cart type as shown in FIG. 1b.
FIG. 2 shows the configuration of the traveling system for the electric wheelchair.
As illustrated, the traveling system includes a self-propelled system 1, a motion sensor 2, a three-dimensional measuring device 3, and a control device 4.
The self-propelled system 1 is a system that allows an electric wheelchair to run according to a user's driving operation, and receives a battery, a motor that rotates the drive wheels of the electric wheelchair using the battery as a power source, and a user's driving operation. It consists of levers, switches, and brakes.

また、モーションセンサ2は、電動式車椅子の傾きや加速度などの電動式車椅子の各種の挙動を検出するセンサである。
また、3次元測定器3は、図1a、bに示すように電動式車椅子の前方をスキャンし、電動式車椅子の前方にある物体の位置や形体を三次元測定する装置である。ここで、3次元測定器3としては、3Dスキャナやステレオカメラを用いて前方を三次元測定する3次元測定装置などを用いることができる。
Also, the motion sensor 2 is a sensor that detects various behaviors of the electric wheelchair such as inclination and acceleration of the electric wheelchair.
The three-dimensional measuring device 3 is a device that scans the area in front of the electric wheelchair as shown in FIGS. 1a and 1b and three-dimensionally measures the position and shape of an object in front of the electric wheelchair. Here, as the three-dimensional measuring device 3, a three-dimensional measuring device or the like that three-dimensionally measures the front using a 3D scanner or a stereo camera can be used.

次に、制御装置4は、電動式車椅子の前方にある障害物を検出して警報を出力したり自走システム1を介して電動式車椅子の走行を停止する装置であり、図示するように、通過履歴登録部41、通過履歴記憶部42、障害物候補検出部43、障害物検出部44、警報装置45、許容レベルメモリ46を備えている。 Next, the control device 4 is a device that detects an obstacle in front of the electric wheelchair and outputs an alarm or stops the electric wheelchair via the self-propelled system 1. As illustrated, A passage history registration unit 41 , a passage history storage unit 42 , an obstacle candidate detection unit 43 , an obstacle detection unit 44 , an alarm device 45 and an allowable level memory 46 are provided.

障害物候補検出部43は、3次元測定器3が測定した電動式車椅子の前方の物体の位置や形体より、電動式車椅子の走行の障害となる可能性のある物体を障害物候補として、その3次元構造と電動式車椅子に対する相対位置を検出する。 The obstacle candidate detection unit 43 detects an object that may hinder the movement of the electric wheelchair as an obstacle candidate based on the position and shape of the object in front of the electric wheelchair measured by the three-dimensional measuring device 3. Detect the relative position to the three-dimensional structure and the electric wheelchair.

ここで、障害物候補検出部43は、図3a1に示すような電動式車椅子の前方にある段差301や、図3b1に示すような電動式車椅子の前方にある溝302や、図3c1に示すような電動式車椅子の前方にある坂303などを、3次元測定器3が測定した前方の物体の形体に基づいて障害物候補として検出する。 Here, the obstacle candidate detection unit 43 detects a step 301 in front of the electric wheelchair as shown in FIG. 3a1, a groove 302 in front of the electric wheelchair as shown in FIG. A slope 303 or the like in front of the electric wheelchair is detected as an obstacle candidate based on the shape of the object in front measured by the three-dimensional measuring device 3 .

次に、通過履歴記憶部42には、図4に示す通過履歴テーブルが登録される。
図示するように、通過履歴テーブルには、障害物候補検出部43が検出した障害物候補を電動式車椅子が通過した各回に対応する通過履歴(図の各行)が登録される。
また、各通過履歴には、対応する回において通過した障害物候補の障害物としての属性を示す障害物属性と、対応する回において障害物候補を通過した際の電動式車椅子の挙動を示す通過時挙動が登録される。
Next, the passage history table shown in FIG. 4 is registered in the passage history storage unit 42 .
As illustrated, in the passage history table, a passage history (each line in the figure) corresponding to each time the electric wheelchair passes through the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection unit 43 is registered.
Each passage history includes an obstacle attribute that indicates the attributes of an obstacle candidate passed in the corresponding time as an obstacle, and a passage history that indicates the behavior of the electric wheelchair when passing the obstacle candidate in the corresponding time. Time behavior is registered.

また、障害物属性としては、対応する回において通過した障害物候補の障害物としての種類を示す障害物種別と、対応する回において通過した障害物候補の障害となる構造の属性を示す構造属性が登録される。ここで、障害物種別としては、段差(上り)、段差(下り)、溝、坂(上り)、坂(下り)などを登録する。また、構造属性としては、段差(上り)や段差(下り)については段差の高さを、溝に対しては溝の深さと幅を、坂(上り)坂(下り)については勾配と長さを登録する。 In addition, as the obstacle attributes, the obstacle type indicating the type of the obstacle candidate passed in the corresponding round as an obstacle, and the structure attribute indicating the attribute of the structure that becomes the obstacle of the obstacle candidate passed in the corresponding round is registered. Here, as the obstacle type, step (up), step (down), groove, slope (up), slope (down), etc. are registered. In addition, as structural attributes, for step (up) and step (down), the height of the step, for the groove, the depth and width of the groove, and for the slope (up) slope (down), the slope and length to register.

次に、通過時挙動としては、対応する回において障害物候補を通過した際の電動式車椅子の振動の最大値MaxF、平均値AveF、継続時間TFや、対応する回において障害物候補を通過した際の電動式車椅子の傾斜角の最大値Maxθなどを登録する。 Next, as the behavior when passing, the maximum value MaxF, average value AveF, and duration TF of the vibration of the electric wheelchair when passing the obstacle candidate in the corresponding times, and the obstacle candidate passing in the corresponding times Register the maximum value Maxθ of the tilt angle of the electric wheelchair at the time.

さて、通過履歴登録部41は、図5に示す通過履歴登録処理を行って、通過履歴テーブルへの各通過履歴の登録を行う。
図示するように、通過履歴登録処理において、通過履歴登録部41は、障害物候補検出部43が検出している障害物候補の相対位置に基づいて、電動式車椅子の障害物候補への前方所定距離以内(たとえば、50cm以内)の接近を監視し、障害物候補に接近したならば(ステップ502)、モーションセンサ2が検出している電動式車椅子の挙動の記録を開始する(ステップ504)。
The passage history registration unit 41 performs the passage history registration process shown in FIG. 5 to register each passage history in the passage history table.
As shown in the figure, in the passage history registration process, the passage history registration unit 41 moves the electric wheelchair forward toward the obstacle candidate based on the relative position of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection unit 43. An approach within a distance (for example, within 50 cm) is monitored, and when an obstacle candidate is approached (step 502), recording of the behavior of the electric wheelchair detected by the motion sensor 2 is started (step 504).

そして、障害物候補検出部43が検出している障害物候補の相対位置と、電動式車椅子の走行の軌跡に基づいて、接近した障害物候補を回避する電動式車椅子の走行の発生と(ステップ506)、接近した障害物候補の通過の発生を監視する(ステップ508)。 Then, based on the relative position of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection unit 43 and the travel trajectory of the electric wheelchair, generation of traveling of the electric wheelchair avoiding the approaching obstacle candidate (step 506), and monitor the occurrence of passage of approaching obstacle candidates (step 508).

なお、自走システム1は、電動式車椅子を、どのように走行させているのかの情報を走行情報として通過履歴登録部41と障害物検出部44に通知し、通過履歴登録部41は通知された走行情報より電動式車椅子の走行の軌跡を算定する。 The self-propelled system 1 notifies the passage history registration unit 41 and the obstacle detection unit 44 of information on how the electric wheelchair is driven as travel information, and the passage history registration unit 41 is notified. The trajectory of the electric wheelchair is calculated from the travel information obtained.

そして、接近した障害物候補を回避する電動式車椅子の走行が発生した場合には(ステップ506)、モーションセンサ2が検出している電動式車椅子の挙動の記録を停止し(ステップ514)、ステップ502からの処理に戻る。 When the electric wheelchair runs to avoid the approaching obstacle candidate (step 506), recording of the behavior of the electric wheelchair detected by the motion sensor 2 is stopped (step 514). Return to the processing from 502 .

一方、接近した障害物候補の通過が発生した場合には(ステップ508)、電動式車椅子の挙動の記録を停止する(ステップ510)。
この結果、記録された電動式車椅子の挙動は、図3a2、b2、c3に示すような障害物候補301、302、303の通過期間中の電動式車椅子の挙動となる。
そこで、次に、記録されている電動式車椅子の挙動から、通過履歴を生成し、通過履歴を通過履歴テーブルに登録する(ステップ512)。
ここで、ステップ512では、ステップ508で通過を検出した障害物候補について、障害物候補検出部43が算定した3次元構造より、上述した障害物種別や構造属性を算定し、生成する通過履歴の障害物属性とする。
On the other hand, when an approaching obstacle candidate passes (step 508), recording of the behavior of the electric wheelchair is stopped (step 510).
As a result, the recorded behavior of the electric wheelchair is the behavior of the electric wheelchair during passage of the obstacle candidates 301, 302 and 303 as shown in FIGS. 3a2, b2 and c3.
Therefore, next, a passage history is generated from the recorded behavior of the electric wheelchair, and the passage history is registered in the passage history table (step 512).
Here, in step 512, for the obstacle candidate whose passage was detected in step 508, from the three-dimensional structure calculated by the obstacle candidate detection unit 43, the above-described obstacle type and structural attributes are calculated, and the generated passage history is generated. Obstacle attribute.

ただし、構造属性は、記録されている電動式車椅子の挙動から算定するようにしてもよい。すなわち、記録されている電動式車椅子の挙動が示す電動式車椅子の傾斜の履歴から坂の勾配や段差の高さやなどを算定して構造属性とするようにしてもよい。 However, the structural attributes may be calculated from the recorded behavior of the powered wheelchair. That is, the gradient of a slope, the height of a step, and the like may be calculated from the inclination history of the electric wheelchair indicated by the recorded behavior of the electric wheelchair and used as structural attributes.

また、ステップ512では、記録しておいたモーションセンサ2が検出している電動式車椅子の挙動から、ステップ508で通過を検出した障害物候補を通過した際の、電動式車椅子の振動の最大値MaxF、平均値AveF、継続時間TF、電動式車椅子の傾斜角の最大値Maxθ、障害物候補を通過するのに要した時間Tなどを算定し、生成する通過履歴の通過時挙動とする。 In step 512, based on the recorded behavior of the electric wheelchair detected by the motion sensor 2, the maximum vibration value of the electric wheelchair when passing the obstacle candidate detected in step 508 is calculated. Calculate MaxF, average value AveF, duration TF, maximum tilt angle Maxθ of the electric wheelchair, time T required to pass through the obstacle candidate, etc., and use them as the behavior when passing the generated passage history.

そして、通過履歴を通過履歴テーブルに登録したならばステップ502からの処理に戻る。
以上、通過履歴登録部41が行う通過履歴登録処理について説明した。
次に、障害物検出部44が行う障害物検出処理について説明する。
図6に、この障害物検出処理の手順を示す。
図示するように、障害物検出部44は、障害物検出処理において、障害物候補検出部43が検出している障害物候補の相対位置に基づいて、電動式車椅子の障害物候補への前方所定距離以内(たとえば、1.5m以内)の接近の発生を監視する(ステップ602)。
Then, when the passage history is registered in the passage history table, the processing from step 502 is returned to.
The passage history registration processing performed by the passage history registration unit 41 has been described above.
Next, obstacle detection processing performed by the obstacle detection unit 44 will be described.
FIG. 6 shows the procedure of this obstacle detection processing.
As shown in the figure, in the obstacle detection process, the obstacle detection unit 44 moves the electric wheelchair forward toward the obstacle candidate based on the relative position of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection unit 43. The occurrence of approaches within a distance (eg, within 1.5 m) is monitored (step 602).

そして、障害物候補に接近したならば(ステップ602)、接近した障害物候補について、障害物候補検出部43が算定した3次元構造より、上述した障害物種別や構造属性を障害物属性として算定し、算定した障害物属性とマッチする障害物属性が登録されている通過履歴が通過履歴テーブルに存在するかどうかを調べる(ステップ604)。 Then, when the obstacle candidate is approached (step 602), the above-mentioned obstacle type and structural attributes are calculated as obstacle attributes from the three-dimensional structure calculated by the obstacle candidate detection unit 43 for the approaching obstacle candidate. Then, it is checked whether or not the passage history registered with the obstacle attribute matching the calculated obstacle attribute exists in the passage history table (step 604).

ここで、算定した障害物属性とマッチする障害物属性とは、算定した障害物属性が示す障害物種別と同じ障害物種別が登録されており、算定した障害物属性が示す構造属性と一致する構造属性が登録されている障害物属性とする。ただし、算定した障害物属性が示す障害物種別と同じ障害物種別が登録されており、算定した障害物属性が示す構造属性よりも障害の程度が低いことを示す構造属性であって、算定した障害物属性が示す構造属性と近似する構造属性が登録されている障害物属性も、算定した障害物属性とマッチする障害物属性とするようにしてもよい。なお、障害種別が段差の構造属性であれば、高さがより小さい構造属性が、障害の程度がより低い構造属性となり、障害種別が溝の構造属性であれば、深さがより小さい構造属性が、障害の程度がより低い構造属性となり、障害種別が坂の構造属性であれば、勾配がより小さい構造属性が、障害の程度がより低い構造属性となる。 Here, the obstacle attribute that matches the calculated obstacle attribute means that the same obstacle type as the obstacle type indicated by the calculated obstacle attribute is registered and matches the structural attribute indicated by the calculated obstacle attribute. Obstacle attributes for which structural attributes are registered. However, if the same obstacle type as the obstacle type indicated by the calculated obstacle attribute is registered, and the structural attribute indicates that the degree of obstacle is lower than the structural attribute indicated by the calculated An obstacle attribute registered with a structure attribute similar to the structure attribute indicated by the obstacle attribute may also be set as an obstacle attribute that matches the calculated obstacle attribute. If the obstacle type is the structural attribute of steps, the structural attribute with the smaller height is the structural attribute with the lower degree of obstacle, and if the obstacle type is the structural attribute of the groove, the structural attribute with the smaller depth. is a structure attribute with a lower degree of obstacle, and if the obstacle type is a slope structure attribute, a structure attribute with a smaller gradient is a structure attribute with a lower degree of obstacle.

そして、通過履歴が存在しなければ(ステップ606)、警報装置45からブザー音などの警報を出力し(ステップ622)、ステップ602からの処理に戻る。
一方、通過履歴が存在した場合には、存在した通過履歴の通過時挙動が、許容レベルメモリ46に予め登録されている許容レベル以内であるかどうかを調べる(ステップ608)。
If there is no passage history (step 606), an alarm such as a buzzer sound is output from the alarm device 45 (step 622), and the processing from step 602 is returned to.
On the other hand, if there is a passage history, it is checked whether the passing behavior of the existing passage history is within the permissible level registered in advance in the permissible level memory 46 (step 608).

ここで、許容レベルメモリ46には、電動式車椅子の利用者の障害や体力の程度などに応じて設定した、電動式車椅子の利用者に許容される振動の最大値や平均値や継続時間の範囲や、電動式車椅子の利用者に許容される電動式車椅子の傾斜角の範囲や、電動式車椅子の利用者に許容される段差や溝を通過するのに要する時間の範囲などが許容レベルとして予め登録されている。 Here, in the allowable level memory 46, the maximum value, average value, and duration of vibration that are allowed for the user of the electric wheelchair are set according to the degree of disability and physical strength of the user of the electric wheelchair. Acceptable levels include the range, the range of tilt angles of power wheelchairs that are acceptable for users of power wheelchairs, and the range of time that it takes for users of power wheelchairs to cross steps and grooves. Pre-registered.

そして、障害物検出部44は、存在した通過履歴の通過時挙動が示す振動の最大値MaxFや平均値AveFや継続時間TFや、電動式車椅子の傾斜角の最大値Maxθや、障害物候補を通過するのに要した時間Tが、許容レベルが示す電動式車椅子の利用者に許容される範囲内にあれば、存在した通過履歴の通過時挙動が許容レベル以内と判定し、範囲内になければ存在した通過履歴の通過時挙動が許容レベル以内でないと判定する。 Then, the obstacle detection unit 44 detects the maximum value MaxF, the average value AveF, the duration TF, the maximum value Maxθ of the inclination angle of the electric wheelchair, and the obstacle candidate, which are indicated by the behavior during passage in the existing passage history. If the time T required to pass is within the allowable range for the user of the electric wheelchair indicated by the allowable level, the behavior at the time of passage in the existing passage history is determined to be within the allowable level, and must be within the allowable range. It is determined that the passing behavior of the existing passing history is not within the allowable level.

そして、存在した通過履歴の通過時挙動が、許容レベルメモリ46に予め登録されている許容レベル以内であれば(ステップ608)、ステップ602からの処理に戻る。
一方、存在した通過履歴の通過時挙動が、許容レベルメモリ46に予め登録されている許容レベル以内でなければ(ステップ608)、警報装置45からブザー音などの警報を出力する(ステップ610)。
Then, if the passing behavior of the existing passing history is within the allowable level registered in advance in the allowable level memory 46 (step 608), the processing from step 602 is returned to.
On the other hand, if the passing behavior of the existing passing history is not within the allowable level registered in advance in the allowable level memory 46 (step 608), the alarm device 45 outputs an alarm such as a buzzer sound (step 610).

そして、自走システム1から通知される走行情報に基づいて、電動式車椅子が、接近した障害物候補の方向に走行を継続しているかどうかを調べ(ステップ612)、障害物候補の方向への走行を行っていなければステップ602からの処理に戻る。 Then, based on the traveling information notified from the self-propelled system 1, it is checked whether the electric wheelchair continues to travel in the direction of the approaching obstacle candidate (step 612). If the vehicle is not running, the processing from step 602 is returned to.

一方、接近した障害物候補の方向に走行を継続している場合には(ステップ612)、自走システム1に命令し電動式車椅子の走行を停止させる(ステップ614)。
そして、利用者による電動式車椅子の進行方向変更操作の発生(ステップ616)と、利用者による停止解除操作の発生(ステップ618)とを監視し、いずれかが発生したならば自走システム1に命令し電動式車椅子の走行の停止を解除する(ステップ620)。
On the other hand, if the vehicle continues to run in the direction of the approaching obstacle candidate (step 612), the self-running system 1 is instructed to stop the running of the electric wheelchair (step 614).
Then, it monitors the user's operation to change the traveling direction of the electric wheelchair (step 616) and the user's operation to release the stoppage (step 618). Then, the motorized wheelchair is stopped (step 620).

そして、ステップ602からの処理に戻る。
以上、障害検出部が行う障害検出処理について説明した。
以上のような第1実施形態によれば、電動式車椅子の走行の障害となる可能性のある部分を電動式車椅子が過去に通過したときの電動式車椅子の実際の挙動に基づいて、電動式車椅子の前方にある障害物候補を通過したときのパーソナルモビリティの挙動を精度良く予測することができる。そして、このように精度良く予測した挙動が許容範囲外である場合に障害物を検出するので、利用者にとって真に進行を妨げることとなる障害物を検出することができる。
Then, the processing from step 602 is returned to.
The failure detection processing performed by the failure detection unit has been described above.
According to the first embodiment as described above, based on the actual behavior of the electric wheelchair when the electric wheelchair passed through a portion that may hinder the movement of the electric wheelchair in the past, the electric wheelchair It is possible to accurately predict the behavior of a personal mobility vehicle when it passes through an obstacle candidate in front of the wheelchair. Since an obstacle is detected when the behavior predicted with high accuracy is out of the allowable range, it is possible to detect an obstacle that would really hinder the user's progress.

以下、本発明の第2の実施形態について説明する。
本第2実施形態は、障害物情報管理システムを設け、各電動式車椅子で算定した通過履歴を、障害物情報管理システムにおいて統括的に管理し、各電動式車椅子で共用できるようにしたものである。
A second embodiment of the present invention will be described below.
In the second embodiment, an obstacle information management system is provided, and the passage history calculated for each electric wheelchair is comprehensively managed in the obstacle information management system so that it can be shared by each electric wheelchair. be.

すなわち、本第2実施形態では、図7に示すように、各電動式車椅子の走行システム100が無線通信を介してアクセス可能な障害物情報管理システム200を設ける。
そして、障害物情報管理システム200に、障害物情報サーバ101、ユーザデータベース202、通過履歴データベース203、障害物データベース204、地図情報を蓄積した地図データベース205を設ける。
That is, in the second embodiment, as shown in FIG. 7, an obstacle information management system 200 that can be accessed by each electric wheelchair travel system 100 via wireless communication is provided.
The obstacle information management system 200 is provided with an obstacle information server 101, a user database 202, a passage history database 203, an obstacle database 204, and a map database 205 storing map information.

そして、ユーザデータベース202には、各電動式車椅子のユーザクラスの情報を格納する。ここで、ユーザクラスは、電動式車椅子の利用者の体重や身長や標準的な電動式車椅子の運転速度や、電動式車椅子の車種や年式などの、電動式車椅子の挙動に影響を与える電動式車椅子の属性が属する分類を表す The user database 202 stores user class information for each electric wheelchair. Here, the user class includes the weight and height of the user of the electric wheelchair, the driving speed of the standard electric wheelchair, the vehicle type and model year of the electric wheelchair, and the electric wheelchairs that affect the behavior of the electric wheelchair. Represents the classification to which the wheelchair attribute belongs

また、通過履歴データベース203には、図8aに示すように、各ユーザクラス毎の履歴データを格納しており、各ユーザクラスの履歴データには上述した通過履歴を蓄積する。 As shown in FIG. 8a, the passage history database 203 stores history data for each user class, and the above passage history is accumulated in the history data of each user class.

また、障害物データベース204には、図8bに示すように、各障害物の上述した障害物属性と当該障害物の地点と方向の情報を含む障害物情報を蓄積する。ここで、障害物の方向は、どの方位に向かって当該障害物に接近したときに、当該障害物が、障害物属性の障害物種別が示す種別の障害物となるかを示している。 In addition, as shown in FIG. 8B, the obstacle database 204 stores obstacle information including the above-described obstacle attributes of each obstacle and information on the location and direction of the obstacle. Here, the direction of the obstacle indicates in which direction the obstacle becomes an obstacle of the type indicated by the obstacle type of the obstacle attribute when approaching the obstacle.

次に、本第2実施形態に係る各電動式車椅子の走行システム100の制御装置4は、図7に示すように、第1実施形態の図1に示した制御装置4の構成において、通過履歴メモリを廃して、代わりに、電動式車椅子の現在位置や進行方位の衛星測位を行うGPS受信器などのGNNS受信器401と、障害物情報管理システム200へのアクセスに用いる無線通信を行う無線通信装置402とを設けた構成を備えている。 Next, as shown in FIG. 7, the control device 4 of the traveling system 100 for each electric wheelchair according to the second embodiment has a configuration of the control device 4 shown in FIG. Abandoning the memory, instead, a GNNS receiver 401 such as a GPS receiver that performs satellite positioning of the current position and traveling direction of the electric wheelchair, and wireless communication that performs wireless communication used for accessing the obstacle information management system 200. It has a configuration in which a device 402 is provided.

このような制御装置4の構成において、障害物候補検出部43は、3次元測定器3が測定した電動式車椅子の前方の物体の形体より、電動式車椅子の走行の障害となる可能性のある構造物を障害物候補として、その3次元構造と電動式車椅子に対する相対位置を検出する。また、障害物候補検出部43は、GNNS受信器401の算定している電動式車椅子の現在位置や進行方位を伴う前方障害物情報要求を障害物情報サーバ101に発行する。そして、当該要求に応答して、障害物情報サーバ101は、障害物データベース204を参照し、要求元の電動式車椅子の前方にある障害物の障害物情報を抽出し、抽出した障害物情報を前方障害物情報として、要求元の電動式車椅子の障害物候補検出部43に応答する。そして、障害物候補検出部43は、応答された前方障害物情報から求まる3次元構造と電動式車椅子に対する相対位置を持つ障害物候補が、3次元測定器3が測定結果より検出されていない場合には、そのような3次元構造と電動式車椅子に対する相対位置を持つ障害物候補を障害物候補の検出結果に加える。 In such a configuration of the control device 4, the obstacle candidate detection unit 43 detects the shape of an object in front of the electric wheelchair measured by the three-dimensional measuring device 3, which may hinder the movement of the electric wheelchair. Using a structure as an obstacle candidate, its three-dimensional structure and its position relative to the electric wheelchair are detected. Further, the obstacle candidate detection unit 43 issues a forward obstacle information request accompanied by the current position and traveling direction of the electric wheelchair calculated by the GNNS receiver 401 to the obstacle information server 101 . Then, in response to the request, the obstacle information server 101 refers to the obstacle database 204, extracts the obstacle information of the obstacle in front of the electric wheelchair that is the source of the request, and stores the extracted obstacle information. As forward obstacle information, it responds to the obstacle candidate detection unit 43 of the electric wheelchair that is the source of the request. Then, the obstacle candidate detection unit 43 detects an obstacle candidate having a relative position with respect to the three-dimensional structure and the electric wheelchair determined from the forward obstacle information returned from the three-dimensional measuring device 3 from the measurement results. , add obstacle candidates with such three-dimensional structures and relative positions to the electric wheelchair to the obstacle candidate detection results.

次に、通過履歴登録部41は、上述のように生成した通過履歴を、GNNS受信器401の算定している電動式車椅子の現在位置や進行方位を伴わせて障害物情報サーバ101に送信する。 Next, the passage history registration unit 41 transmits the passage history generated as described above to the obstacle information server 101 together with the current position and traveling direction of the electric wheelchair calculated by the GNNS receiver 401. .

通過履歴を受信した障害物情報サーバ101は、受信した通過履歴を、ユーザデータベース202を参照して求まる送信元の電動式車椅子のユーザクラスの履歴データに登録する。 The obstacle information server 101 that has received the passage history registers the received passage history in the history data of the user class of the electric wheelchair that is the transmission source, which is obtained by referring to the user database 202 .

また、通過履歴を受信した障害物情報サーバ101は、送信元の電動式車椅子の現在位置や進行方位と通過履歴とより、送信元の電動式車椅子が通過した障害物の地点と方向を、地図データベース205の地図情報を照会して算定し、通過履歴が示す送信元の電動式車椅子が通過した障害物の障害物属性と、算定した障害物の地点と方向の情報を含む障害物情報を生成し、障害物データベース204に格納する。 In addition, the obstacle information server 101, which has received the passage history, uses the current position and traveling direction of the electric wheelchair of the transmission source and the passage history to map the point and direction of the obstacle that the electric wheelchair of the transmission source has passed. Calculating by inquiring the map information of the database 205, generating obstacle information including information on the obstacle attribute of the obstacle passed by the electric wheelchair of the transmission source indicated by the passage history and information on the location and direction of the calculated obstacle and stored in the obstacle database 204 .

そして、障害物検出部44は、図6に示した障害物検出処理のステップ604を、以下の処理に置き換えた障害物検出処理を行う。
すなわち、障害物検出処理のステップ604において、障害物検出部44は、接近した障害物候補の障害物属性を伴わせた、通過履歴要求を障害物情報サーバ101に要求する。そして、障害物情報サーバ101から通過履歴が応答された場合には、応答された通過履歴を、接近した障害物候補の障害物属性とマッチする障害物属性の通過履歴とし、障害物情報サーバ101から通過履歴該当無しが応答された場合には、接近した害物候補の障害物属性とマッチする障害物属性の通過履歴は無かったものとする。
Then, the obstacle detection unit 44 performs obstacle detection processing in which step 604 of the obstacle detection processing shown in FIG. 6 is replaced with the following processing.
That is, in step 604 of the obstacle detection process, the obstacle detection unit 44 requests the obstacle information server 101 for a passage history request accompanied by the obstacle attribute of the approaching obstacle candidate. When the obstacle information server 101 responds with the passage history, the returned passage history is set as the passage history of the obstacle attribute that matches the obstacle attribute of the approaching obstacle candidate. If no passing history is responded from, it is assumed that there is no passing history with an obstacle attribute that matches the obstacle attribute of the approaching harmful object candidate.

一方、通過履歴要求を受けた障害物情報サーバ101は、通過履歴要求に伴う障害物属性にマッチする通過履歴が、ユーザデータベース202を参照して求まる送信元の電動式車椅子のユーザクラスの履歴データに登録されているかどうかを調べ、登録されていた場合には、登録されていた通話履歴を、通過履歴要求の発行元の障害物検出部44に応答し、登録されていない場合には、通過履歴該当無しを通過履歴要求の発行元の障害物検出部44に応答する。 On the other hand, the obstacle information server 101 that has received the passage history request refers to the user database 202 for the passage history that matches the obstacle attribute accompanying the passage history request. If it is registered, the registered call history is responded to the obstacle detection unit 44 that issued the passage history request, and if it is not registered, the passage It responds to the obstacle detection unit 44 that issued the passage history request that the history does not match.

以上のような第2実施形態によれば、各電動式車椅子において生成された通過履歴を相互に共用することができるようになる。また、各電動式車椅子において、自電動式車椅子とは電動式車椅子の挙動に影響を与える属性が異なる他の電動式車椅子において生成された通過履歴の利用を抑止して、より適切に真に進行を妨げることとなる障害物を検出することができるようになる。 According to the second embodiment as described above, the passage histories generated by the electric wheelchairs can be shared with each other. In addition, in each electric wheelchair, by suppressing the use of the passage history generated in other electric wheelchairs that have different attributes that affect the behavior of the electric wheelchair from the self-electric wheelchair, more appropriate and true progress It becomes possible to detect obstacles that interfere with

以上、本発明の実施形態について説明した。
なお、以上の実施形態は、電動式車椅子以外の任意のパーソナルモビリティに同様に適用することができる。
また、以上の実施形態で示した障害物検出の技術は、電動式でない自走式や介助式の車椅子にも同様に適用することができる。
The embodiments of the present invention have been described above.
In addition, the above embodiment is similarly applicable to arbitrary personal mobility other than an electric wheelchair.
In addition, the obstacle detection technology shown in the above embodiments can be similarly applied to self-propelled or assisted wheelchairs that are not electrically driven.

1…自走システム、2…モーションセンサ、3…3次元測定器、4…制御装置、41…通過履歴登録部、42…通過履歴記憶部、43…障害物候補検出部、44…障害物検出部、45…警報装置、46…許容レベルメモリ、100…走行システム、101…障害物情報サーバ、200…障害物情報管理システム、202…ユーザデータベース、203…通過履歴データベース、204…障害物データベース、205…地図データベース、401…GNNS受信器、402…無線通信装置。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Self-propelled system, 2... Motion sensor, 3... Three-dimensional measuring instrument, 4... Control device, 41... Passing history registration part, 42... Passing history storage part, 43... Obstacle candidate detection part, 44... Obstacle detection Unit 45 Alarm device 46 Allowable level memory 100 Driving system 101 Obstacle information server 200 Obstacle information management system 202 User database 203 Passing history database 204 Obstacle database 205... map database, 401... GNNS receiver, 402... wireless communication device.

Claims (9)

利用者の移動に用いられるパーソナルモビリティであって、
前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を前記パーソナルモビリティが通過したときの、前記パーソナルモビリティの挙動と、当該部分の、前記パーソナルモビリティの走行の障害の度合いに影響する属性とを登録した通過履歴を記録する通過履歴記録手段と、
前記パーソナルモビリティの前方にある前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を障害物候補として検知する障害物候補検知手段と、
前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補の前記属性とマッチする属性が登録されている前記通過履歴に登録されている前記パーソナルモビリティの挙動が、予め定めた挙動の許容範囲外である場合に当該障害物候補を障害物として検出し、予め定めた前記挙動の許容範囲内である場合に当該障害物候補を障害物として検出しない障害物検出手段と、
前記障害物検出手段が前記障害物を検出したときに、前記パーソナルモビリティの当該障害物の回避を支援する障害物回避支援手段とを有することを特徴とするパーソナルモビリティ。
Personal mobility used to move users,
Affects the behavior of the personal mobility when the personal mobility passes through a portion having a shape that may impede the travel of the personal mobility, and the degree of hindrance to the travel of the personal mobility at that portion. a passage history recording means for recording a passage history in which attributes are registered;
obstacle candidate detection means for detecting, as an obstacle candidate, a portion in front of the personal mobility having a shape that may hinder the travel of the personal mobility;
The behavior of the personal mobility registered in the passage history in which an attribute matching the attribute of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection means is registered is outside a predetermined allowable range of behavior. an obstacle detection means for detecting the obstacle candidate as an obstacle when the behavior falls within a predetermined allowable range of the behavior, and not detecting the obstacle candidate as an obstacle;
and obstacle avoidance assistance means for assisting the personal mobility in avoiding the obstacle when the obstacle detection means detects the obstacle.
請求項1記載のパーソナルモビリティであって、
前記通過履歴記録手段は、前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補を、前記パーソナルモビリティが通過したときに、前記パーソナルモビリティの挙動と、当該障害物候補の前記属性とを登録した通過履歴を記録することを特徴とするパーソナルモビリティ。
The personal mobility according to claim 1,
The passage history recording means registers the behavior of the personal mobility and the attributes of the obstacle candidate when the personal mobility passes through the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection means. Personal mobility characterized by recording history.
請求項1または2記載のパーソナルモビリティであって、
前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分は、段差である部分を含み、
当該段差である前記部分の前記属性は段差の高さを含むことを特徴とするパーソナルモビリティ。
The personal mobility according to claim 1 or 2,
The portion having a shape that may hinder the running of the personal mobility includes a stepped portion,
Personal mobility, wherein the attribute of the portion that is the step includes the height of the step.
請求項1、2または3記載のパーソナルモビリティであって、
前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分は、溝である部分を含み、
当該溝である前記部分の前記属性は溝の深さを含むことを特徴とするパーソナルモビリティ。
The personal mobility according to claim 1, 2 or 3,
The portion having a shape that may hinder the running of the personal mobility includes a portion that is a groove,
Personal mobility, wherein said attributes of said portion being said groove include groove depth.
請求項1、2、3または4記載のパーソナルモビリティであって、
前記パーソナルモビリティの走行の障害となる可能性のある形体を有する部分は、坂である部分を含み、
当該坂である前記部分の前記属性は坂の勾配を含むことを特徴とするパーソナルモビリティ。
The personal mobility according to claim 1, 2, 3 or 4,
The portion having a shape that may hinder the running of the personal mobility includes a portion that is a slope,
Personal mobility, wherein the attributes of the portion that is the slope include a gradient of the slope.
請求項1、2、3、4または5記載のパーソナルモビリティであって、
前記障害物回避支援手段は、障害物検出手段が前記障害物を検出したときに、警報の出力、もしくは、パーソナルモビリティの走行の停止を行うことを特徴とするパーソナルモビリティ。
The personal mobility according to claim 1, 2, 3, 4 or 5,
The obstacle avoidance support means outputs an alarm or stops traveling of the personal mobility vehicle when the obstacle detection means detects the obstacle.
請求項1、2、3、4、5または6記載のパーソナルモビリティと、前記パーソナルモビリティが無線通信を介してアクセス可能な管理サーバとを備えた障害物検出システムであって、
前記管理サーバは、前記通過履歴を当該管理サーバ内に記録する通過履歴記録サービスと、当該管理サーバ内に記録した前記通過履歴を提供する通過履歴提供サービスを提供し、
前記パーソナルモビリティの、前記通過履歴記録手段は、前記通過履歴記録サービスを利用して前記通過履歴を前記管理サーバ内に記録し、
前記障害物検出手段は、前記通過履歴提供サービスを利用して、前記管理サーバ内に記録されている、前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補の前記属性とマッチする属性が登録されている前記通過履歴を取得することを特徴とする障害物検出システム。
An obstacle detection system comprising the personal mobility device according to claim 1, 2, 3, 4, 5, or 6, and a management server that the personal mobility device can access via wireless communication,
The management server provides a passage history recording service for recording the passage history in the management server and a passage history providing service for providing the passage history recorded in the management server,
The passage history recording means of the personal mobility records the passage history in the management server using the passage history recording service,
The obstacle detection means uses the passage history providing service to register an attribute that matches the attribute of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection means recorded in the management server. an obstacle detection system that acquires the passage history that
請求項7記載の障害物検出システムであって、
前記管理サーバは、各通過履歴を、当該通過履歴を記録した前記通過履歴記録手段を備える前記パーソナルモビリティまたは前記パーソナルモビリティの利用者の前記パーソナルモビリティの挙動に影響を与える特性である個別特性が属する分類を表すクラスと対応づけて記録しており、
前記パーソナルモビリティの前記障害物検出手段は、当該パーソナルモビリティの前記個別特性が属するクラスに対応づけて記録されている前記通過履歴であって、前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補の前記属性とマッチする属性が登録されている前記通過履歴を前記管理サーバから取得することを特徴とする障害物検出システム。
The obstacle detection system according to claim 7,
The management server stores each passage history as an individual characteristic that is a characteristic that affects the behavior of the personal mobility of the user of the personal mobility or the personal mobility provided with the passage history recording means that records the passage history. It is recorded in correspondence with the class representing the classification,
The obstacle detection means of the personal mobility includes the passage history recorded in association with the class to which the individual characteristic of the personal mobility belongs, and the obstacle candidate detection means detected by the obstacle candidate detection means. An obstacle detection system, wherein the passage history in which an attribute matching the attribute is registered is acquired from the management server.
車椅子であって、
前記車椅子の走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を前記車椅子が通過したときの、前記車椅子の挙動と、当該部分の、前記車椅子の走行の障害の度合いに影響する属性とを登録した通過履歴を記録する通過履歴記録手段と、
前記車椅子の前方にある前記車椅子の走行の障害となる可能性のある形体を有する部分を障害物候補として検知する障害物候補検知手段と、
前記障害物候補検知手段が検知した前記障害物候補の前記属性とマッチする属性が登録されている前記通過履歴に登録されている前記車椅子の挙動が、予め定めた挙動の許容範囲外である場合に当該障害物候補を障害物として検出し、予め定めた前記挙動の許容範囲内である場合に当該障害物候補を障害物として検出しない障害物検出手段とを有することを特徴とする車椅子。
in a wheelchair,
Registration of the behavior of the wheelchair when the wheelchair passes through a portion having a shape that may impede the movement of the wheelchair, and the attribute of the portion that affects the degree of obstacle to the movement of the wheelchair. a passage history recording means for recording the passage history of
obstacle candidate detection means for detecting a portion having a shape that may hinder the movement of the wheelchair in front of the wheelchair as an obstacle candidate;
When the behavior of the wheelchair registered in the passage history in which an attribute matching the attribute of the obstacle candidate detected by the obstacle candidate detection means is registered is outside a predetermined allowable range of behavior. and obstacle detection means for detecting the obstacle candidate as an obstacle and not detecting the obstacle candidate as an obstacle when the behavior is within a predetermined allowable range of the behavior.
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