JPH11198075A - 行動支援装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 移動体が利用者の動作を能動的に検知し、そ
れに合わせて自律的に動作することにより、利用者の煩
雑な操作や操縦が不要な行動支援装置を得る。 【解決手段】 利用者動作計測手段８は利用者の身体各
部の姿勢、動き等を計測し、特徴量抽出手段９は利用者
動作計測手段８が計測したデータから特徴量を抽出し、
動作生成手段１１は利用者の特徴量から、動作生成用情
報１０を用いて、利用者の動作に合わせた移動体の次の
動作パターンを生成する。制御手段１３は状態計測手段
１２が計測した移動体の現在の姿勢や速度等を参照し、
動作生成手段１１が生成した動作パターンに基づいて駆
動手段１４を制御する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は利用者と協調的に
動作や作業を行うように移動体を制御する行動支援装置
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、利用者が自分の思い通りに移動体
を動かす場合には、何らかの操作・操縦装置を用いて利
用者の動作命令を移動体に伝達する必要があった。図１
８は従来の行動支援装置の一例である電動車椅子の側面
図（ａ）及び後面図（ｂ）である。図において，１は前
輪、２は後輪、３は後輪２を駆動するためのモータ、４
はモータ３に電力を供給するバッテリ、５は座席、６は
フットレスト、７は制御レバーである。

【０００３】次に動作について説明する。利用者は、座
席５に座り、フットレスト６に足を乗せ、制御レバー７
をいずれかの方向に倒すことにより、バッテリ４から供
給される電力によってモータ３を回転させ、モータ３と
連動している後輪２を駆動させることにより電動車椅子
を動かすことができる。そして、制御レバー７を倒す方
向や倒す角度に応じて、左右のモータ３の回転数が制御
され、電動車椅子の移動方向や移動速度を変えることが
できる。

【０００４】操作・操縦装置としては、上記の制御レバ
ーと同様に、利用者が手や足その他身体の一部を用いて
操作する接触型のものとして、ハンドル、ジョイスティ
ック、スレーブマニピュレータ等がある。また、利用者
が装置に触れることなく操作を可能とする非接触型のも
のとして、音声入力装置やジェスチュア入力装置等もあ
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の装
置では、いずれの装置も、移動体から見た場合、動作命
令は利用者から受動的に与えられるものであった。従っ
て、利用者が自分の思い通りに移動体を動かそうとする
場合には、基本的には移動体に対して動作命令を連続的
あるいは断続的に与える必要があった。

【０００６】例えば、図１８のような制御レバー操作の
電動車椅子の場合では、利用者は電動車椅子を移動させ
る間は常に制御レバー７を握り、連続的に操作しなけれ
ばならない。また、制御レバー７の代わりに音声入力装
置の付いた電動車椅子の場合では、例えば「直進」と動
作命令を最初に一回だけ与えると、後はその動作を継続
するので、常に命令を与え続けなくても良いが、曲がり
くねったコースを移動したい場合などには、曲がる度に
それに対応した動作命令を断続的に与え続けなければな
らない。このように従来の方法は、利用者が移動体の操
作や操縦に専念することを前提としていた。

【０００７】ここで、電動車椅子でテニスをすることを
例にあげ、従来の行動支援装置の課題を考える。テニス
ラケットのスイング動作において、電動車椅子が不要な
健常者では、ラケットを振るといった上半身の動作だけ
でなく、それに合わせて下半身も動作することによっ
て、体全体でスムーズで力強いスイング動作を行ってい
る。従って、電動車椅子利用者がラケットスイングをす
る際にも、スムーズで力強いスイングを行うためには、
上半身の動作に合わせて電動車椅子を下半身代わりに動
かす必要がある。しかし、従来の操作装置では、利用者
は電動車椅子の操作のために自分が行っている動作を中
断しなければならないので、逆に、スイング動作のよう
な本質的に継続して行わなければならない動作を行う際
には、電動車椅子の操作はできないという課題があっ
た。

【０００８】また、利用者が例えば肘で制御レバーを操
作したり音声入力装置を用いたりして、自分の動作と並
行して操作が可能である場合でも、一度に両方を行うた
め、煩雑であり集中できず操作ミスが発生しやすいとい
う課題があった。また、このように一度に両方を行うに
は、相当の熟練が必要であるという課題があった。

【０００９】また別の行動支援装置の例として、人間と
の協同作業を目的とするマニピュレータを考える。これ
は、例えば、電子回路組み立て作業机の横にマニピュレ
ータが２つ配置されており、作業者が半田ごてと導線を
手に持って半田付け作業を行う際に、一方のマニピュレ
ータは作業がしやすい向きに基板を動かし、他方のマニ
ピュレータは、半田を半田付けする箇所に近づける動作
を行うといったものである。このような場合も、従来の
装置では、作業者がマニピュレータの操作のために自分
の動作を中断しなければならないため、全体の作業効率
が低下するという課題があった。

【００１０】また、作業者がマニピュレータを直接操作
する必要があるため、操作可能な数のマニピュレータし
か操作できないという課題があった。すなわち、手で操
作する装置であれば、自分の手を休めたとしても同時に
２つのマニピュレータしか操作できないということであ
る。

【００１１】さらに従来の技術として、特開平７−１３
６９５７号公報に示された「インタフェース装置」があ
る。これはユーザの歩行運動を検出する検出手段と、ユ
ーザの歩行運動に応じて機械に運動指令を与える指令手
段とを備え、ユーザの腰椎を中心とした回転運動を検出
することにより、ユーザの歩行運動を検出するものであ
るが、機械はユーザの指令によって運動するだけであ
り、上記と同様の課題が存在する。

【００１２】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、移動体が利用者の動作を能動的に
検知し、それに合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行うことなく、任意の数の
移動体と協調的に動作や作業を行うことを可能とする行
動支援装置を得ることを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】この発明に係る行動支援
装置は、利用者の動作を計測する利用者動作計測手段
と、上記利用者動作計測手段が計測したデータから上記
利用者の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記利用
者の種々の特徴量と移動体の種々の動作パターンが含ま
れている動作生成用情報と、上記特徴量抽出手段が抽出
した特徴量から、上記動作生成用情報を用いて、上記利
用者の動作に合わせた上記移動体の次の動作パターンを
生成する動作生成手段と、上記移動体の状態を計測する
状態計測手段と、上記状態計測手段が計測したデータを
参照し、上記動作生成手段が生成した動作パターンに基
づいて、上記移動体の駆動を制御する制御手段とを備え
たものである。

【００１４】この発明に係る行動支援装置は、特徴量抽
出手段が抽出した特徴量と状態計測手段が計測したデー
タに基づき、動作生成手段により生成された動作パター
ンに対し補正を行う動作補正手段を備えたものである。

【００１５】この発明に係る行動支援装置は、移動体の
周囲の環境を計測する環境計測手段を備え、動作補正手
段が上記環境計測手段が計測した環境を考慮し、動作生
成手段により生成された動作パターンに対し補正を行う
ものである。

【００１６】この発明に係る行動支援装置は、環境計測
手段が計測した環境を蓄積する地図を備え、動作補正手
段が上記地図に蓄積された環境を利用し動作生成手段に
より生成された動作パターンに対し補正を行うものであ
る。

【００１７】この発明に係る行動支援装置は、動作生成
用情報として事例ベースを用いたものである。

【００１８】この発明に係る行動支援装置は、動作生成
用情報としてルールベースを用いたものである。

【００１９】この発明に係る行動支援装置は、動作生成
用情報としてニューラルネットワークを用いたものであ
る。

【００２０】この発明に係る行動支援装置は、利用者の
周囲の状況を検出する状況検出手段を備え、動作生成手
段が上記状況検出手段が検出した周囲の状況を考慮し移
動体の次の動作パターンを生成するものである。

【００２１】この発明に係る行動支援装置は、状況検出
手段が検出した周囲の状況を蓄積する地図を備え、状況
検出手段が利用者の周囲の状況を判断する際に、上記地
図に蓄積された周囲の状況を利用するものである。

【００２２】この発明に係る行動支援装置は、特徴量抽
出手段から得た特徴量と状態計測手段が計測したデータ
を用いて、動作生成用情報を生成し記憶する情報記憶手
段を備えたものである。

【００２３】この発明に係る行動支援装置は、所定のパ
ラメータの値を与えることによって利用者と移動体の動
作を再現できる運動モデルと、上記運動モデルを用いた
動作シミュレーションの結果に対して、その善し悪しを
評価する評価手段と、利用者動作計測手段が計測したデ
ータを上記運動モデルに与え、上記利用者の動作を再現
することにより上記動作シミュレーションを行うと共
に、上記評価手段による評価を用いて上記移動体の適切
な動作を生成する最適化手段と、上記最適化手段により
生成された上記移動体の適切な動作を動作生成用情報と
して記憶する情報記憶手段とを備えたものである。

【００２４】この発明に係る行動支援装置は、対象とす
る作業に対する知識を作業情報として持つ作業モデルを
備え、最適化手段が上記作業モデルが持つ作業情報を使
用し、移動体の適切な動作を生成するものである。

【００２５】この発明に係る行動支援装置は、複数の動
作生成用情報を用意し、上記複数の動作生成用情報の中
から特定の動作生成用情報を選択する情報選択手段を備
えたものである。

【００２６】この発明に係る行動支援装置は、利用者の
動作を計測したデータから上記利用者の特徴量を抽出す
る特徴量抽出手段、上記利用者の種々の特徴量と移動体
の種々の動作パターンが含まれている動作生成用情報、
上記特徴量抽出手段が抽出した特徴量から、上記動作生
成用情報を用いて、上記利用者の動作に合わせた上記移
動体の次の動作パターンを生成する動作生成手段、上記
移動体の状態を計測する状態計測手段、上記状態計測手
段が計測したデータを参照し、上記動作生成手段が生成
した動作パターンに基づいて、上記移動体の駆動を制御
する制御手段を有する第１の移動体及び第２の移動体
と、上記利用者の動作を計測し上記第１の移動体及び上
記第２の移動体の特徴量抽出手段に上記利用者の動作を
計測したデータを出力する利用者動作計測手段とを備
え、上記利用者の動作に対応して、上記第１の移動体及
び上記第２の移動体を協調的に動作させるものである。

【００２７】この発明に係る行動支援装置は、第１の移
動体に、第２の移動体の状況を検出する状況検出手段を
備え、上記第１の移動体の動作生成手段が、上記状況検
出手段が検出した第２の移動体の状況を考慮し、上記第
１の移動体の次の動作パターンを生成するものである。

【００２８】この発明に係る行動支援装置は、特徴量抽
出手段が抽出した特徴量と状態計測手段が計測したデー
タに基づき、動作生成手段により生成された動作パター
ンに対し補正を行う動作補正手段を第１の移動体及び第
２の移動体に有し、上記第１の移動体及び上記第２の移
動体の動作補正手段が互いに情報を通信するものであ
る。

【００２９】この発明に係る行動支援装置は、特徴量抽
出手段が抽出した特徴量と状態計測手段が計測したデー
タに基づき、動作生成手段により生成された動作パター
ンに対し補正を行う動作補正手段を第１の移動体及び第
２の移動体に有し、上記第１の移動体及び上記第２の移
動体の動作補正手段から情報を入手し、上記第１の移動
体及び上記第２の移動体の動作を調整する動作調整手段
を備えたものである。

【００３０】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１は実施の形態１による行動支援装置
の構成を示すブロック図であり、図２は移動体としての
電動車椅子に適用した場合の構成を示す図である。図１
において、８は利用者の身体各部の姿勢、動きや脈拍、
脳波などの生体情報を計測する利用者動作計測手段、９
は利用者動作計測手段８が計測したデータから特徴量を
抽出する特徴量抽出手段、１０は利用者の特徴量データ
から移動体の動作パターンを導き出すもとになる情報と
して予め蓄積されている動作生成用情報、１１は利用者
の特徴量データから、動作生成用情報１０を用いて、利
用者の動作に合わせた移動体の次の動作パターンを生成
する動作生成手段、１２は移動体の現在の姿勢や速度等
を計測する状態計測手段、１３は状態計測手段１２が計
測したデータを参照しつつ、動作生成手段１１が生成し
た動作パターンに基づいて駆動手段１４を制御する制御
手段である。

【００３１】また図２において、８ａは利用者の肩や手
首に取り付けられ、その部分の加速度を計測する加速度
センサ、８ｂは利用者の頭部に取り付けられ、その方向
を計測する磁気方位センサ、８ｃは座席５を支えるフレ
ームに取り付けられ、利用者が座席５にかける圧力を計
測するための圧力センサ、８ｄは脈拍を測る脈拍センサ
であり、８ａ、８ｂ、８ｃ、８ｄは図１における利用者
動作計測手段８として動作する。

【００３２】また１２ａは電動車椅子のモータ３の回転
数を計測する回転計、１２ｂは電動車椅子の方向を計測
する磁気方位センサであり、１２ａ、１２ｂは図１にお
ける状態計測手段１２として動作する。１５は電動車椅
子に搭載された計算機であり、図１における特徴量抽出
手段９、動作生成用情報１０、動作生成手段１１、制御
手段１３を備えている。なおモータ３は図１における駆
動手段１４として動作する。その他の符号は従来例の図
１８と同一である。

【００３３】なお図２では、利用者動作計測手段８とし
て、加速度センサ８ａ、磁気方位センサ８ｂ、圧力セン
サ８ｃ、脈拍センサ８ｄを用いたが、磁気を用いた位置
センサ、光ファイバージャイロ、カメラ、脳波センサ、
筋電位センサなどを用いても良いし、加速度センサ８
ａ、磁気方位センサ８ｂ、圧力センサ８ｃ、脈拍センサ
８ｄも必要なければ使用しなくても良い。また圧力セン
サ８ｃは、フレームではなく座席５の表面に設置しても
良いし、臀部が当たる部分のみならず背もたれ部分に設
置しても良い。さらに、各センサから計算機１５への計
測データの送信方法は有線でも良いし無線でも良い。

【００３４】また図２では、状態計測手段１２として、
回転計１２ａと磁気方位センサ１２ｂを用いたが、モー
タ３の回転数を計測するためにモータ負荷電流計を用い
ても良いし、電動車椅子の方向を計測するために光ファ
イバージャイロを用いても良い。

【００３５】次に動作について説明する。図２の電動車
椅子を用いたテニスのラケットスイングの場合、ラケッ
トでボールを打ち返す際には、まず構えた姿勢からラケ
ットを後方に振り上げるバックスイング動作が行われ、
次いでラケットを前方に振り出すスイング動作が行われ
るが、以下はバックスイング動作を行う場合について述
べる。なお、利用者は右利きであり、バックスイング動
作はラケットを右後方に振り上げるものとする。このと
き、電動車椅子が不要な健常者においては、ラケットを
右後方に振り上げながら、腰を右回りに捻るような動作
を行う。従って、電動車椅子利用者についても、バック
スイング動作時には、電動車椅子が右回りに旋回する動
きが理想的な動作であるとする。

【００３６】まず、利用者の動きは加速度センサ８ａ、
磁気方位センサ８ｂ、圧力センサ８ｃ、脈拍センサ８ｄ
の利用者動作計測手段８によって常に計測されており、
計測データは図１の特徴量抽出手段９を経由して動作生
成手段１１に送られている。特徴量抽出手段９は、例え
ば複数の圧力センサ８ｃの測定値から利用者の重心の位
置を計算したり、図２には示していないが、例えば利用
者の上半身の画像データから肩や手首の動きを計算した
りするといったように、計測データを基にして二次的な
データ（特徴量）を計算する。これにより、４つの圧力
センサの値を重心の位置データ２つ（ｘ座標とｙ座標）
に変換でき、動作生成手段１１に送るパラメータの数を
減少させることができる。

【００３７】なお、二次的な値を求める必要のない計測
データについては、そのまま特徴量データとして動作生
成手段１１に送られる。ここでは、加速度センサ８ａや
磁気方位センサ８ｂの値は、そのまま動作生成手段１１
に送られるものとする。

【００３８】動作生成用情報１０には、利用者がバック
スイングを始めとする様々な動作を行う際の特徴量の時
間変化と、その時に電動車椅子が行うべき動作パターン
が蓄積されている。特徴量は、ここでは、右肩と右手首
の加速度、頭の方向、重心の位置であり、バックスイン
グ動作時の車椅子の動作パターンは、例えば右旋回を表
す「右車輪の速度を−０．１ｍ／ｓｅｃ、左車輪の速度
を０．１ｍ／ｓｅｃにせよ」といった動作命令もしくは
それを時系列に並べたものである。

【００３９】動作生成手段１１は、入力されてくる特徴
量を基に、動作生成用情報１０を用いて、利用者がバッ
クスイング動作を行っていることを検知し、その時の電
動車椅子の動作パターン（右旋回動作）を得て、制御手
段１３へ送る。

【００４０】制御手段１３は、状態計測手段１２の回転
計１２ａや磁気方位センサ１２ｂから得られる電動車椅
子の現在の速度や方向を参照しつつ、動作生成手段１１
から送られる右旋回動作パターンを、電動車椅子のモー
タである駆動手段１４を制御する制御信号に置き換え、
駆動手段１４を駆動し電動車椅子を右に旋回させる。

【００４１】このようにして、利用者は自分の思うよう
に上半身でバックスイング動作を行うだけで、電動車椅
子がその動作を検知し、それに合わせて右旋回動作をす
ることが可能となり、従って、利用者は煩雑な電動車椅
子の操作を行うことなく、電動車椅子と一体となったス
ムーズなスイング動作を行うことができる。

【００４２】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られる。

【００４３】実施の形態２．図３は実施の形態２による
行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実施の形
態１の図１に動作補正手段１６を追加したものである。
動作補正手段１６は、動作生成手段１１によって生成さ
れた動作パターンに対し、実世界の様々な観測あるいは
測定データに基づく補正を行うものであり、図２の計算
機１５に備えられている。

【００４４】次に動作について説明する。動作生成用情
報１０に蓄積されている電動車椅子の動作パターンは典
型的なあるいは理想的なバックスイング動作に基づいて
いる。例えば、動作生成用情報１０の基になっているバ
ックスイング動作では、利用者と電動車椅子との初期状
態での相対方向が零、すなわち同じ方向を向いているも
のと仮定されているとする。しかし実際のスイング動作
では、利用者と電動車椅子が正確に同じ方向を向いてか
ら動作が始まるとは限らないため、動作生成手段１１に
よって得られた典型的な右旋回動作パターンをそのまま
適用した場合、電動車椅子の右旋回の度合が大きすぎ
る、あるいは小さすぎるといった不自然さが残ってしま
う。

【００４５】従ってこの場合、動作補正手段１６は、利
用者動作計測手段８の磁気方位センサ８ｂと特徴量抽出
手段９から得られる利用者の頭部の方向データと、状態
計測手段１２の磁気方位センサ１２ｂから得られる電動
車椅子の方向データから、利用者と電動車椅子の方向の
ずれを計算し右旋回の度合を補正する。これによって、
電動車椅子の動作をより利用者の実際のスイング動作に
合ったものにすることができる。

【００４６】以上のように、この実施の形態２によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、生成された動作パターンに対し、動
作補正手段１６が実世界の様々な観測あるいは測定デー
タに基づく補正を行うことにより、移動体がより適切に
動作することができるという効果が得られる。

【００４７】実施の形態３．図４は実施の形態３による
動作生成用情報１０（実施の形態１の図１）の事例ベー
スを示す図である。事例ベースとしては、利用者の実際
のラケットスイング動作の実測データに基づく特徴量
と、そのときの電動車椅子の典型的な動作パターンを用
いる。図において、事例名１７は事例の識別名であり、
この場合はバックスイングといった動作名であるが、他
の事例と区別できるものであれば良い。データ番号１８
は、計測されたデータの番号である。ここでは、最初の
データ番号を０とし、時系列順に１ずつ大きくしてい
る。特徴量データ１９は、各データにおける特徴量（右
肩と右手首の加速度、頭部方向、重心の位置）の値であ
り、動作パターン２０は、その時の電動車椅子の左右車
輪の速度を表している。なおここでは、肩と手首の加速
度は、右肩と右手首のものだけを考慮している。

【００４８】次に動作について説明する。図５は動作生
成手段１１における動作生成手順を示すフローチャート
である。まずステップＳＴ２１において、現在対象とし
ている事例があるかどうかをチェックする。最初は対象
事例はないので、ステップＳＴ２２において、全ての事
例の特徴量に対して、現在入力された特徴量との類似度
を計算する。類似度は、各特徴量の値の差を基に計算さ
れ、類似度が大きいほど良く似ていることになる。

【００４９】次にステップＳＴ２３において、計算され
た類似度の中で閾値以上のものがあるかをチェックし、
閾値以上のものがあれば、ステップＳＴ２４において、
その中で最も類似度の大きい事例を対象事例として登録
し、ステップＳＴ２５において、その時の電動車椅子の
動作パターンを出力する。ステップＳＴ２３において類
似度が閾値を越える事例がなければ、ステップＳＴ２６
において、入力された特徴量データに対する事例が存在
しないということで、電動車椅子は減速から停止動作を
行う。なおここでは、安全面を考慮して減速動作として
いるが、その他の動作を行っても良い。

【００５０】次にステップＳＴ２１において、特徴量デ
ータが入力されると、再びフローチャートの処理が開始
される。上記ステップＳＴ２４の処理で対象事例が登録
されたとすると、今度は対象事例が存在しているので、
ステップＳＴ２７において、まずその事例の特徴量との
類似度を計算する。ステップＳＴ２８において、その類
似度が閾値以上であるかをチェックし、閾値以上であれ
ば、ステップＳＴ２９において、その時の電動車椅子の
動作パターンを出力する。一方閾値以上でなければ、ス
テップＳＴ３０において、対象となる事例が変わったと
判断し、対象事例をクリアして、ステップＳＴ２２に移
り全ての事例との類似度計算を行う。

【００５１】このように、動作生成用情報１０として事
例ベースを用いることによって、利用者のスイング動作
から電動車椅子の動作パターンを生成することができ
る。

【００５２】以上のように、この実施の形態３によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、動作生成用情報１０として事例ベー
スを用いることによって、事例に対応した動作パターン
を生成することができるという効果が得られる。

【００５３】実施の形態４．この実施の形態は動作生成
用情報１０としてルールベースを用いたものである。ル
ールは利用者のスイング動作の測定データを解析し、そ
れを一般化した形式で構成し直したものである。例え
ば、「右肩加速度が０．０１以上０．０２未満で、右手
首加速度が０．０５以上０．１２未満で、頭方向が−
１．０以上で、重心位置のｘ座標が９．０以上、ｙ座標
が−１．０以下のときは、車椅子の右車輪速度を−０．
０５、左車輪速度を０．０５に設定せよ」といった形式
を持つ。一般に、ルール化できる場合には、ルールの形
にした方が蓄積される情報量が少なくて済む。このと
き、動作生成手段１１は、入力された特徴量を基に、ル
ールを用いた推論を行い、最終的に得られた結果を電動
車椅子の動作パターンとして出力する。

【００５４】なお、特徴量の代表的な値が０．１のと
き、入力される特徴値の条件として０．０５〜０．１５
といったような明確な範囲で表現できない場合には、
０．１への近さを表すメンバシップ関数を用いたファジ
ールールを用いても良い。この場合には、動作生成手段
１１はファジー推論を行うことになる。

【００５５】このように、動作生成用情報１０としてル
ールベースを用いることによって、利用者のスイング動
作から電動車椅子の動作パターンを生成することができ
る。

【００５６】以上のように、この実施の形態４によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、動作生成用情報１０としてルールベ
ースを用いることによって、利用者の動作パターンを生
成することができ、蓄積される情報量が少なくて済むと
いう効果が得られる。

【００５７】実施の形態５．図６は実施の形態５による
動作生成用情報１０として、ニューラルネットワークを
用いた２つの構成例を示す図である。図６（ａ）は、３
層フィードフォワード型のニューラルネットワークであ
り、３１は入力ユニット３２からなる入力層、３３は隠
れユニット３４からなる隠れ層、３５は出力ユニット３
６からなる出力層である。入力ユニット３２は特徴量の
数だけ存在し、特徴量の値がそのままあるいは正規化さ
れて入力される。隠れユニット３４の数や各ユニット間
のリンクの重みは、利用者のスイング動作の計測データ
を基に予め決定されている。２つの出力ユニット３６は
電動車椅子の左右の車輪の速度に対応したデータを出力
し、それは入力データによって一意に決定される。

【００５８】図６（ｂ）は、フィードバックを持つリカ
レントニューラルネットワークである。図６（ａ）と異
なる点は、出力層３５から入力層３１へのフィードバッ
クが行われることと、フィードバックされたユニット３
７間で相互結合（自分自身への結合も含む）が行われて
いることである。これによって時間的なダイナミクスを
ネットワーク内に表現することができるため、利用者の
動作を表現する上で、図６（ａ）の枠組みでは表現し切
れなくなった場合には、こちらを用いれば良い。また、
これ以外にも、時間的なダイナミクスを表現するための
ニューラルネットワークは提案されており、適宜それら
を用いても良い。

【００５９】このとき動作生成手段１１は、入力された
特徴量をニューラルネットワークの入力ユニット３２へ
入力し、出力ユニット３６から得られた値を電動車椅子
の動作パターンとして出力する。

【００６０】このように、動作生成用情報１０としてニ
ューラルネットワークを用いることによって、利用者の
スイング動作から電動車椅子の動作パターンを生成する
ことができる。

【００６１】以上のように、この実施の形態５によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、動作生成用情報１０としてニューラ
ルネットワークを用いることによって、利用者の動作か
ら移動体の動作パターンを生成することができるという
効果が得られる。

【００６２】実施の形態６．図７は実施の形態６による
行動支援装置の構成を示すブロック図である。この実施
の形態は、実施の形態１の図１に状況検出手段３８を追
加したものである。

【００６３】次に動作について説明する。状況検出手段
３８は、超音波センサ、レーザレーダ、カメラ、マイク
等を用いて利用者の周囲を計測・観測し、状況（利用者
の動作に影響を及ぼす周囲の状態）を判断する。例え
ば、利用者がボールを持っていれば、次のスイング動作
は「サーブ」である確率が高く、持っていなければ「レ
シーブ」である確率が高いといったように、利用者の状
況を知ることにより、利用者の動作予測ができる。ま
た、「現在夜である」という状況を使い、ベッドに行っ
て就寝したいという判断の確率を高めることもできる。
判断結果は動作生成手段１１に送られ、良く似た動作の
曖昧さの解消や、動作生成用情報１０の検索処理の高速
化に用いられる。

【００６４】以上のように、この実施の形態６によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、状況検出手段３８が利用者の周囲の
状況を知ることにより、適切な動作パターンを効率良く
生成できるという効果が得られる。

【００６５】実施の形態７．図８は実施の形態７による
行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実施の形
態２の図３に、環境計測手段３９を追加したものであ
る。

【００６６】次に動作について説明する。環境計測手段
３９は、超音波センサ、レーザレーダ、カメラ等を用い
て移動体の周囲の障害物の位置等の環境を計測する。例
えば、電動車椅子でテニスを行う場合には、ネットの支
柱や審判席といったコート上の障害物を計測し、計測デ
ータを動作補正手段１６に送る。動作補正手段１６は、
送られてきた計測データを基に、障害物にぶつからない
ように現在の動作パターンを補正する。このように、移
動体の周囲の環境を計測することによって、障害物が存
在する環境の中でも、回避動作等を含めた形で移動体を
より適切に制御できるようになる。

【００６７】以上のように、この実施の形態７によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、環境計測手段３９が移動体の周囲の
環境を計測することにより、移動体をより適切に制御で
きるという効果が得られる。

【００６８】実施の形態８．図９は実施の形態８による
行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実施の形
態６の図７と実施の形態７の図８へ地図４０を追加した
ものである。図９では、状況検出手段３８と環境計測手
段３９の両方を含んでいるが、どちらか一方だけでも良
い。地図４０は、状況検出手段３８や環境計測手段３９
が計測した利用者あるいは移動体の周囲の情報を蓄積し
たものであり、図２の計算機１５に備えられている。

【００６９】次に動作について説明する。地図４０は状
況検出手段３８が利用者の周囲の状況を判断する際に利
用されたり、動作補正手段１６が環境計測手段３９の計
測データを利用する際に、地図４０に蓄積された情報と
比較することにより、データの信頼性を高めるために利
用される。計測データを蓄積することにより、毎回計測
する手間が省け、全体的な処理効率を上げることがで
き、また、誤差やノイズを軽減し計測精度を上げること
ができる。

【００７０】例えば、環境計測手段３９が超音波センサ
で環境を計測している場合、審判席のようにパイプ状の
ものからできている構造物は、毎回正確に発見すること
は困難である。また超音波センサは、干渉や反射等によ
り物がないにもかかわらずあるかのように反応すること
もある。過去のセンサ情報を蓄積し、地図として用いる
ことにより、物のある確率の高い場所を明確にすること
ができ、これらの状況に対処することが可能となる。

【００７１】以上のように、この実施の形態８によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、地図４０が計測した利用者あるいは
移動体の周囲の情報を蓄積することにより、毎回計測す
る手間が省け、全体的な処理効率を上げることができ、
誤差やノイズを軽減し計測精度を上げることができると
いう効果が得られる。

【００７２】実施の形態９．図１０は実施の形態９によ
る行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実施の
形態１の図１に情報記憶手段４１を追加したものであ
る。情報記憶手段４１は、特徴量抽出手段９から得られ
た特徴量データと状態計測手段１２から得られた移動体
の動作パターン（データ）を用いて、動作生成用情報１
０を生成し記憶するものであり、図２の計算機１５に備
えられている。これにより、移動体は新しい動作生成用
情報１０を自動的に獲得することができる。

【００７３】次に動作について説明する。情報記憶手段
４１は、特徴量抽出手段９から得られた特徴量データと
状態計測手段１２から得られた移動体の動作パターン
（データ）を用いて、動作生成用情報１０を生成し記憶
する。これにより、移動体は新しい動作生成用情報１０
を自動的に獲得することができる。

【００７４】動作生成用情報１０の獲得手順を以下に示
す。まず、電動車椅子に乗った状態で利用者がスイング
動作をする。それに合わせて、第三者が遠隔操作または
手動操作で電動車椅子を動かし、理想的な動作（例えば
右旋回動作）をさせる。情報記憶手段４１は、このとき
の利用者のスイング動作を特徴量データの値として記録
し、また、電動車椅子の動作パターン（左右車輪の速度
データ）を状態計測手段１２の回転計１２ａ（図２参
照）から計測し記憶する。

【００７５】動作生成用情報１０が事例ベースの場合に
は、図４の形式に従って記録データをそのまま記憶す
る。またルールベースの場合には、現在のルールのいず
れかと組み合わせて一般化が可能であれば一般化した形
式で記憶し、一般化できない場合にはそのまま独立のル
ールとして記憶する。

【００７６】さらにニューラルネットワークの場合は、
記憶されたデータを教師データとして学習させる。学習
の方法としては、スイング動作の特徴量データを入力
し、出力データと電動車椅子の動作パターンを比較し、
その誤差を前の層に伝搬させていくバックプロパゲーシ
ョン法や、ニューラルネットワークの構造と重みを生成
する染色体コードを遺伝的アルゴリズムを用いて進化さ
せ、スイング動作の特徴量データの入力に対し、電動車
椅子の動作パターンを出力するようなネットワーク構造
を獲得していく方法等がある。

【００７７】以上のように、この実施の形態９によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、情報記憶手段４１が動作生成用情報
１０を生成し記憶することより、移動体は新しい動作生
成用情報１０を自動的に獲得することができるという効
果が得られる。

【００７８】実施の形態１０．図１１は実施の形態１０
による行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実
施の形態１の図１に情報記憶手段４１、運動モデル４
２、評価手段４３及び最適化手段４４を追加したもので
あり、これらは図２の計算機１５に備えられている。

【００７９】図１１において、４２は決められたパラメ
ータの値を与えることによって利用者と移動体の動作を
再現できる運動モデル、４３は運動モデル４２を用いて
最適化手段４４が行う動作シミュレーションの結果に対
して、その善し悪しを評価する評価手段、４４は利用者
動作計測手段８が計測したデータを運動モデル４２に与
え、利用者の動作を再現すると共に、その時の移動体の
適切な動作を評価手段４３による評価を用いて生成する
最適化手段である。これにより、移動体は第三者による
遠隔操作や手動操作を行うことなく、新しい動作生成用
情報１０を自動的に獲得することができる。

【００８０】次に動作について説明する。動作生成用情
報１０の獲得手順を以下に説明する。まず、電動車椅子
に乗った状態で利用者がスイング動作をする。最適化手
段４４は、利用者動作計測手段８が計測したデータを記
録し、運動モデル４２で用いられるパラメータの値を計
算する。同時に、情報記憶手段４１は、特徴量抽出手段
９の出力データである特徴量データを記録する。電動車
椅子の場合には、運動モデル４２は電動車椅子と利用者
を一体化したものになる。

【００８１】最適化手段４４は、運動モデル４２の利用
者の動作に関しては、上記の実測データに基づくパラメ
ータ値を用い、電動車椅子の動作に関しては、適当な初
期データを設定して、動作シミュレーションを行う。評
価手段４３は、シミュレーションの結果として求まる利
用者の各関節の移動速度やトルク等のデータを基に、電
動車椅子の動作パターンの評価を行う。評価は、例え
ば、ラケットの先端の速度が速い方が良い、利用者の各
関節のトルクは滑らかに変化する方が良い、といった条
件や、利用者の各関節のトルクの上限値はここまで、と
いった制約に基づいた評価関数を用いて行われる。

【００８２】最適化手段４４は、評価手段４３による評
価を考慮して、電動車椅子の動作パターンを自動的に変
更する。変更の方法としては、準ニュートン法や遺伝的
アルゴリズム等があげられる。

【００８３】このようにして最適化手段４４は、電動車
椅子の動作パターンを変更していき、評価手段４３によ
る評価値がある基準以上になれば、その時の電動車椅子
の動作パターンは良い動作パターンということで情報記
憶手段４１に送る。情報記憶手段４１は、先に記録して
いる特徴量データと送られてきた電動車椅子の動作パタ
ーンを用いて、動作生成用情報１０を生成し記憶する。
記憶方式は上記実施の形態９と同じである。

【００８４】以上のように、この実施の形態１０によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、最適化手段４４が、利用者と移動体
の動作を再現できる運動モデル４２を用いて動作シミュ
レーションを行い、評価手段４３がその動作シミュレー
ションの結果を評価し、最適化手段４４がその評価結果
に基づき移動体の良い動作パターンを生成し、情報記憶
手段４１が良い動作パターンと特徴量データより動作生
成用情報１０を生成し記憶することにより、移動体は第
三者による遠隔操作や手動操作を行うことなく、新しい
動作生成用情報１０を自動的に獲得することができると
いう効果が得られる。

【００８５】実施の形態１１．図１２は実施の形態１１
による行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実
施の形態１の図１に情報選択手段４５を追加し、動作生
成用情報１０を複数備えたものであり、これらは図２の
計算機１５に備えられている。

【００８６】次に動作について説明する。情報選択手段
４５は、複数の動作生成用情報１０をハードウェア的あ
るいはソフトウェア的に切り替える。これによって、異
なる利用者が同じ移動体を利用したり、同じ利用者が移
動体の異なる動作パターンを利用したりできるようにな
る。例えば、テニスのスイング動作を支援する電動車椅
子であれば、スイング動作は人によって異なるため、利
用者毎の動作生成用情報１０を準備し、利用する人に合
わせて切り替える。

【００８７】また、同じスイング動作でもテニスと卓球
ではやはり異なるため、同じ利用者が用いる場合でも、
対象とするスポーツに応じてテニス用、卓球用といった
ように動作生成用情報１０を切り替える。

【００８８】切り替えは、例えば、フロッピーディスク
やＣＤ−ＲＯＭといった記憶媒体自体を差し替える切り
替え方法を用いても良いし、装置内にあらかじめ全ての
場合の動作生成用情報１０を記憶しておき、メニュー選
択など利用者の選択、もしくは自動的な選択によって切
り替える方法を用いても良い。

【００８９】以上のように、この実施の形態１１によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、複数の動作生成用情報１０を用意
し、利用者や目的に合わせて動作生成用情報１０を選択
することにより、移動体を適切に動作させることができ
るという効果が得られる。

【００９０】実施の形態１２．図１３は実施の形態１２
による行動支援装置の構成を示すブロック図であり、図
１４は移動体としての協調作業用マニピュレータに適用
した場合の構成を示す。図１３は一人の利用者が複数の
移動体を動作させる場合の構成を示している。図１３に
おいて、４６、４７は移動体Ａ、Ｂ（第１および第２の
移動体）であり、各移動体内部の構成は上記実施の形態
１から実施の形態１１に従う。移動体毎に内部構成は異
なっていても良い。なお移動体Ｂ４７の内部構成は特徴
量抽出手段９のみ示し、その他は省略している。

【００９１】図１４において、８ａは利用者の肩や手首
に取り付けられ、その部分の加速度を計測する加速度セ
ンサ、８ｂは利用者の頭部に取り付けられ、その方向を
計測する磁気方位センサであり、図１３の利用者動作計
測手段８として動作する。４８は基板４９を把持するマ
ニピュレータ、５０は半田５１を作業箇所にあてるマニ
ピュレータ、５２は利用者が持っている半田ごて、５３
は利用者が半田付けをしようとしている導線である。

【００９２】次に動作について説明する。図１４の作業
用マニピュレータを用いた半田付け作業において、利用
者が半田付け作業をしようとして、半田ごて５２と導線
５３を基板４９に近づけると、その動作は図１３の利用
者動作計測手段８によって計測され、計測データが各マ
ニピュレータ４８、５０の特徴量抽出手段９に送られ
る。この計測データを基に、マニピュレータ４８の動作
生成手段１１では、基板４９を利用者の作業のしやすい
向きに傾ける動作が生成され、マニピュレータ５０の動
作生成手段１１では、利用者の半田ごて５２と導線５３
の基板４９への接近動作に合わせて半田５１を半田付け
箇所に接近させる動作が生成される。

【００９３】ここでは、マニピュレータが２つの場合に
ついて説明したが、３つ以上の場合も同様である。この
ようにして、一人の利用者の動作に基づいて複数の移動
体を利用者の動きに合わせて動作させ、全体として一つ
の作業を協調的に行うことが可能となる。

【００９４】以上のように、この実施の形態１２によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、利用者動作計測手段８が計測したデ
ータを複数の移動体に送ることにより、利用者の動きに
合わせて複数の移動体を動作させ、全体として一つの作
業を協調的に行うことができるという効果が得られる。

【００９５】実施の形態１３．この実施の形態１３は、
実施の形態１２の移動体Ａ４６及び移動体Ｂ４７とし
て、実施の形態６を用い、かつ、他の移動体の動作や状
況も検出するものである。実施の形態１２の作業用マニ
ピュレータによる半田付け作業において、マニピュレー
タ５０がハンドの手先に取り付けられたカメラ（実施の
形態６における図７の状況検出手段３８に相当）によっ
て、基板４９と半田ごて５２の位置を把握できるように
する。

【００９６】次に動作について説明する。利用者が基板
４９から十分離れた位置において、半田ごて５２の先端
と導線５３の先端を接触させ半田メッキをしたい場合も
ある。マニピュレータ５０の動作生成手段１１は、基板
４９と半田ごて５２の位置関係によって、利用者が基板
４９に導線５３を半田付けをしたいのか半田メッキをし
たいのかを区別することができる。これにより、マニピ
ュレータ５０は、基板４９に付ける場合には基板４９と
半田ごて５２の間に半田を流し込むように移動し、半田
メッキの場合は半田ごて５２と導線５３の間に流し込む
ように移動する。

【００９７】このように他の移動体を調べることによっ
てより適切な動作が実現できる場合がある。状況検出手
段３８の検出すべき他の移動体とは、人間、機械、移動
するものなどが考えられる。センサはカメラを使っても
良いし、他の方法でも良い。

【００９８】以上のように、この実施の形態１３によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、状況検出手段３８が他の移動体の状
況を調べることによってより適切な協調動作が実現でき
るという効果が得られる。

【００９９】実施の形態１４．図１５は実施の形態１４
による行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実
施の形態１２における移動体Ａ４６と移動体Ｂ４７とし
て、それぞれ実施の形態２を使用し、かつ、移動体Ａ４
６と移動体Ｂ４７の動作補正手段１６の間で情報をやり
とりするものである。

【０１００】次に動作について説明する。図１４の作業
用マニピュレータを用いた半田付け作業の例において、
マニピュレータ４８とマニピュレータ５０がそれぞれ利
用者の動きに合わせて動いた結果、衝突する可能性があ
る。そこで、移動体Ａ４６の動作補正手段１６と移動体
Ｂ４７の動作補正手段１６が相互に自らの姿勢、速度、
動作予定等を通信することにより、衝突を防ぐことがで
きる。なお、ここでの通信は、有線、無線によるもので
も良いし、その他の直接、間接的なものでも良い。ま
た、移動体の数は３以上でも良い。

【０１０１】以上のように、この実施の形態１４によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、各移動体の動作補正手段１６が相互
に自らの姿勢、速度、動作予定等を通信することによ
り、衝突などを避けたり円滑に動く等のより良い制御を
行えるという効果が得られる。

【０１０２】実施の形態１５．図１６は実施の形態１５
による行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実
施の形態１２における移動体Ａ４６と移動体Ｂ４７とし
て、それぞれ実施の形態２を使用し、かつ、動作調整手
段５８を追加したものである。この動作調整手段５８は
移動体Ａ４６と移動体Ｂ４７とは別に設けても良いし、
どちらかの移動体に含めても良い。

【０１０３】次に動作について説明する。それぞれの移
動体の動作補正手段１６は、動作調整手段５８に対し自
らの行動予定を知らせる。動作調整手段５８はその情報
をもとに不適切な行動がないかを監視し、もしそのよう
な行動があった場合、行動を修正するように移動体に求
める。

【０１０４】例えば、図１４の作業用マニピュレータを
用いた半田付け作業の例において、利用者が半田付けを
行おうとしている場合、基板４９、半田５１ともに机の
上においてあるとする。もし、マニピュレータ４８とマ
ニピュレータ５０が両方とも基板４９を取ろうとして動
くと不都合である。このような場合には、動作調整手段
５８は、片方のマニピュレータに基板４９でなく半田５
１を取るように指示する。

【０１０５】このように動作調整手段５８を設けること
により、複数の移動体の間でマクロなレベルでより適切
に行動できる。ただし、動作調整手段５８は、それ以外
の調整を行っても良い。また、動作補正手段１６と動作
調整手段５８の間の通信は、有線、無線によるものでも
良いし、その他の直接、間接的なものでも良い。また移
動体の数は３以上でも良い。

【０１０６】以上のように、この実施の形態１５によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、動作調整手段５８により複数の移動
体が適切に行動できるという効果が得られる。

【０１０７】実施の形態１６．図１７は実施の形態１６
による行動支援装置の構成を示すブロック図であり、実
施の形態１０の図１１に作業モデル５９を追加したもの
である。作業モデル５９は、対象とする作業を行う手順
等の作業に対する知識を作業情報として持っている。運
動モデル４２は動力学的にスムーズな動きを生成するの
に用いられるが、作業モデル５９は作業手順に応じて生
成される動作パターンを切替えるために用いられる。な
お作業モデル５９は、電動車椅子の場合には計算機１５
に備えられ、マニピュレータの場合には各マニピュレー
タに備えられている。

【０１０８】次に動作について説明する。例えば作業用
マニピュレータを用いた半田付け作業において、「作業
机の上に置かれている基板４９を作業者の手元に持って
くる」という作業を仮定する。このとき、上記作業に対
する作業モデル５９としては、「基板に近付く」「基板
をつかむ」「持ち上げる」「作業位置へ接近する」とい
う一連の手順が与えられているとする。最適化手段４４
は、作業モデル５９に記述されている個々の手順に従っ
て、それに対する動作パターンを、マニピュレータの運
動モデル４２と評価手段４３を用いて生成し、それらを
統合することによって作業全体の動作パターンを生成す
る。生成された動作パターンは情報記憶手段４１に送ら
れ、新たな動作生成用情報１０として記憶される。記憶
方式は上記実施の形態９と同じである。作業モデル５９
を用いることにより、複数の手順から構成される複雑な
作業に対しても、動作生成用情報１０を自動的に獲得す
ることができる。

【０１０９】以上のように、この実施の形態１６によれ
ば、移動体が利用者の動作を能動的に検知し、検知した
利用者の動作に合わせて自律的に動作することにより、
利用者が煩雑な操作や操縦を行う必要がないという効果
が得られると共に、作業モデル５９を用いることによ
り、複数の手順から構成される複雑な作業に対しても、
移動体は第三者による遠隔操作や手動操作を行うことな
く、新しい動作生成用情報１０を自動的に獲得すること
ができるという効果が得られる。

【０１１０】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、動作
生成手段が特徴量抽出手段が抽出した特徴量から、動作
生成用情報を用いて、利用者の動作に合わせた移動体の
次の動作パターンを生成することにより、移動体が利用
者の動作を能動的に検知し、検知した利用者の動作に合
わせて自律的に動作するので、利用者が煩雑な操作や操
縦を行う必要がないという効果がある。

【０１１１】この発明によれば、動作補正手段は特徴量
抽出手段が抽出した特徴量と状態計測手段が計測したデ
ータに基づき、動作生成手段により生成された動作パタ
ーンに対し補正を行うことにより、実世界の様々な観測
あるいは測定データに基づく補正が行え、移動体がより
適切に動作することができるという効果がある。

【０１１２】この発明によれば、環境計測手段が移動体
の周囲の環境を計測することにより、移動体をより適切
に制御できるという効果がある。

【０１１３】この発明によれば、状況検出手段が利用者
の周囲の状況を知ることにより、適切な動作パターンを
効率良く生成できるという効果がある。

【０１１４】この発明によれば、情報記憶手段が特徴量
抽出手段から得た特徴量と状態計測手段が計測したデー
タを用いて動作生成用情報を生成し記憶することより、
移動体は新しい動作生成用情報を自動的に獲得すること
ができるという効果がある。

【０１１５】この発明によれば、最適化手段が、利用者
と移動体の動作を再現できる運動モデルを用いて動作シ
ミュレーションを行い、評価手段がその動作シミュレー
ションの結果を評価し、最適化手段がその評価結果に基
づき移動体の良い動作パターンを生成し、情報記憶手段
が良い動作パターンと特徴量データより動作生成用情報
を生成し記憶することにより、移動体は第三者による遠
隔操作や手動操作を行うことなく、新しい動作生成用情
報を自動的に獲得することができるという効果がある。

【０１１６】この発明によれば、利用者動作計測手段が
計測したデータを複数の移動体に送ることにより、利用
者の動きに合わせて複数の移動体を動作させ、全体とし
て一つの作業を協調的に行うことができるという効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１による行動支援装置
の構成を示すブロック図である。

【図２】 この発明の実施の形態１による行動支援装置
を電動車椅子に適用した場合の構成を示す図である。

【図３】 この発明の実施の形態２による行動支援装置
の構成を示すブロック図である。

【図４】 この発明の実施の形態３による動作生成用情
報の事例ベースを示す図である。

【図５】 この発明の実施の形態３による動作生成手段
の動作生成手順を示すフローチャートである。

【図６】 この発明の実施の形態５による動作生成用情
報として、ニューラルネットワークを用いた構成例を示
す図である。

【図７】 この発明の実施の形態６による行動支援装置
の構成を示すブロック図である。

【図８】 この発明の実施の形態７による行動支援装置
の構成を示すブロック図である。

【図９】 この発明の実施の形態８による行動支援装置
の構成を示すブロック図である。

【図１０】 この発明の実施の形態９による行動支援装
置の構成を示すブロック図である。

【図１１】 この発明の実施の形態１０による行動支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図１２】 この発明の実施の形態１１による行動支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図１３】 この発明の実施の形態１２による行動支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図１４】 この発明の実施の形態１２による行動支援
装置を協調作業用マニピュレータに適用した場合の構成
を示す図である。

【図１５】 この発明の実施の形態１４による行動支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図１６】 この発明の実施の形態１５による行動支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図１７】 この発明の実施の形態１６による行動支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図１８】 従来の電動車椅子の構成を示す図である。

【符号の説明】

８ 利用者動作計測手段、９ 特徴量抽出手段、１０
動作生成用情報、１１動作生成手段、１２ 状態計測手
段、１３ 制御手段、１６ 動作補正手段、３８ 状況
検出手段、３９ 環境計測手段、４０ 地図、４１ 情
報記憶手段、４２ 運動モデル、４３ 評価手段、４４
最適化手段、４５ 情報選択手段、４６ 移動体Ａ
（第１の移動体）、４７ 移動体Ｂ（第２の移動体）、
５８ 動作調整手段、５９ 作業モデル。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 瀬尾 和男 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号 三 菱電機株式会社内

Claims (17)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 利用者の動作を計測する利用者動作計測
   手段と、 上記利用者動作計測手段が計測したデータから上記利用
   者の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 上記利用者の種々の特徴量と移動体の種々の動作パター
   ンが含まれている動作生成用情報と、 上記特徴量抽出手段が抽出した特徴量から、上記動作生
   成用情報を用いて、上記利用者の動作に合わせた上記移
   動体の次の動作パターンを生成する動作生成手段と、 上記移動体の状態を計測する状態計測手段と、 上記状態計測手段が計測したデータを参照し、上記動作
   生成手段が生成した動作パターンに基づいて、上記移動
   体の駆動を制御する制御手段とを備えたことを特徴とす
   る行動支援装置。
2. 【請求項２】 特徴量抽出手段が抽出した特徴量と状態
   計測手段が計測したデータに基づき、動作生成手段によ
   り生成された動作パターンに対し補正を行う動作補正手
   段を備えたことを特徴とする請求項１記載の行動支援装
   置。
3. 【請求項３】 移動体の周囲の環境を計測する環境計測
   手段を備え、動作補正手段は上記環境計測手段が計測し
   た環境を考慮し、動作生成手段により生成された動作パ
   ターンに対し補正を行うことを特徴とする請求項２記載
   の行動支援装置。
4. 【請求項４】 環境計測手段が計測した環境を蓄積する
   地図を備え、動作補正手段は上記地図に蓄積された環境
   を利用し動作生成手段により生成された動作パターンに
   対し補正を行うことを特徴とする請求項３記載の行動支
   援装置。
5. 【請求項５】 動作生成用情報として事例ベースを用い
   たことを特徴とする請求項１記載の行動支援装置。
6. 【請求項６】 動作生成用情報としてルールベースを用
   いたことを特徴とする請求項１記載の行動支援装置。
7. 【請求項７】 動作生成用情報としてニューラルネット
   ワークを用いたことを特徴とする請求項１記載の行動支
   援装置。
8. 【請求項８】 利用者の周囲の状況を検出する状況検出
   手段を備え、動作生成手段は上記状況検出手段が検出し
   た周囲の状況を考慮し移動体の次の動作パターンを生成
   することを特徴とする請求項１記載の行動支援装置。
9. 【請求項９】 状況検出手段が検出した周囲の状況を蓄
   積する地図を備え、状況検出手段が利用者の周囲の状況
   を判断する際に、上記地図に蓄積された周囲の状況を利
   用することを特徴とする請求項８記載の行動支援装置。
10. 【請求項１０】 特徴量抽出手段から得た特徴量と状態
    計測手段が計測したデータを用いて、動作生成用情報を
    生成し記憶する情報記憶手段を備えたことを特徴とする
    請求項１記載の行動支援装置。
11. 【請求項１１】 所定のパラメータの値を与えることに
    よって利用者と移動体の動作を再現できる運動モデル
    と、 上記運動モデルを用いた動作シミュレーションの結果に
    対して、その善し悪しを評価する評価手段と、 利用者動作計測手段が計測したデータを上記運動モデル
    に与え、上記利用者の動作を再現することにより上記動
    作シミュレーションを行うと共に、上記評価手段による
    評価を用いて上記移動体の適切な動作を生成する最適化
    手段と、 上記最適化手段により生成された上記移動体の適切な動
    作を動作生成用情報として記憶する情報記憶手段とを備
    えたことを特徴とする請求項１記載の行動支援装置。
12. 【請求項１２】 対象とする作業に対する知識を作業情
    報として持つ作業モデルを備え、最適化手段は上記作業
    モデルが持つ作業情報を使用し、移動体の適切な動作を
    生成することを特徴とする請求項１１記載の行動支援装
    置。
13. 【請求項１３】 複数の動作生成用情報を用意し、上記
    複数の動作生成用情報の中から特定の動作生成用情報を
    選択する情報選択手段を備えたことを特徴とする請求項
    １記載の行動支援装置。
14. 【請求項１４】 利用者の動作を計測したデータから上
    記利用者の特徴量を抽出する特徴量抽出手段、上記利用
    者の種々の特徴量と移動体の種々の動作パターンが含ま
    れている動作生成用情報、上記特徴量抽出手段が抽出し
    た特徴量から、上記動作生成用情報を用いて、上記利用
    者の動作に合わせた上記移動体の次の動作パターンを生
    成する動作生成手段、上記移動体の状態を計測する状態
    計測手段、上記状態計測手段が計測したデータを参照
    し、上記動作生成手段が生成した動作パターンに基づい
    て、上記移動体の駆動を制御する制御手段を有する第１
    の移動体及び第２の移動体と、 上記利用者の動作を計測し上記第１の移動体及び上記第
    ２の移動体の特徴量抽出手段に上記利用者の動作を計測
    したデータを出力する利用者動作計測手段とを備え、 上記利用者の動作に対応して、上記第１の移動体及び上
    記第２の移動体を協調的に動作させることを特徴とする
    行動支援装置。
15. 【請求項１５】 第１の移動体に、第２の移動体の状況
    を検出する状況検出手段を備え、上記第１の移動体の動
    作生成手段は、上記状況検出手段が検出した第２の移動
    体の状況を考慮し、上記第１の移動体の次の動作パター
    ンを生成することを特徴とする請求項１４記載の行動支
    援装置。
16. 【請求項１６】 特徴量抽出手段が抽出した特徴量と状
    態計測手段が計測したデータに基づき、動作生成手段に
    より生成された動作パターンに対し補正を行う動作補正
    手段を第１の移動体及び第２の移動体に有し、上記第１
    の移動体及び上記第２の移動体の動作補正手段が互いに
    情報を通信することを特徴とする請求項１４記載の行動
    支援装置。
17. 【請求項１７】 特徴量抽出手段が抽出した特徴量と状
    態計測手段が計測したデータに基づき、動作生成手段に
    より生成された動作パターンに対し補正を行う動作補正
    手段を第１の移動体及び第２の移動体に有し、 上記第１の移動体及び上記第２の移動体の動作補正手段
    から情報を入手し、上記第１の移動体及び上記第２の移
    動体の動作を調整する動作調整手段を備えたことを特徴
    とする請求項１４記載の行動支援装置。