JP6183328B2 - 倒立型バランス訓練装置及び倒立型バランス訓練方法 - Google Patents

Description

本発明は、搭乗者が搭乗し倒立状態を維持して走行する倒立型バランス訓練装置及び倒立型バランス訓練方法に関するものである。

搭乗者の重心移動により移動体の走行操作を行う訓練システムであって、訓練毎の移動体の状態量の変化に基づいて訓練の改善度を算出する訓練システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１１−１４０２６２号公報

上記訓練システムは、各搭乗者に対する状態量の相対的な変化を改善度として算出している。このため、各訓練における絶対的なバランス能力を見ることができず、各搭乗者に適切な難易度が設定されているか確認することができない。したがって、例えば、各搭乗者の体調変化などの日々の変化に対して、適切な訓練難易度を設定することができない。

本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、各搭乗者に応じた適切な難易度でバランス訓練を行うことができる倒立型バランス訓練装置及び倒立型バランス訓練方法を提供することを主たる目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一態様は、搭乗者が搭乗する台車部のピッチ角度を検出する角度検出手段と、前記台車部に設けられた少なくとも１つの車輪を駆動する駆動手段と、前記角度検出手段により検出されたピッチ角度に基づいて、前記駆動手段の制御を行い倒立制御を実行する制御手段と、前記駆動手段の駆動出力を算出する出力算出手段と、を備える倒立型バランス訓練装置であって、前記角度検出手段により検出されたピッチ角度の時系列データと、前記出力算出手段により算出された駆動出力の時系列データと、の相関係数を算出する相関算出手段を備えることを特徴とする倒立型バランス訓練装置である。
この一態様において、前記搭乗者が重心移動による走行操作を行う際の操作状態及び／又はバランス訓練課題の難易度を設定する難易度設定手段を更に備え、前記難易度設定手段は、前記相関算出手段により算出された相関係数に基づいて前記難易度を設定してもよい。
この一態様において、前記難易度設定手段は、前記相関算出手段により算出された相関係数が増加するに従って前記難易度を高く設定してもよい。
この一態様において、前記相関算出手段は、前記角度検出手段により検出されたピッチ角度の時系列データ、および、前記出力算出手段により算出された駆動出力の時系列データ、のうちいずれか一方を１周期分の時間だけ前後にずらし、最も相関が高くなる位置で相関係数を算出してもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、搭乗者が搭乗する台車部のピッチ角度を検出するステップと、前記検出されたピッチ角度に基づいて、前記台車部に設けられた少なくとも１つの車輪を駆動する駆動手段の制御を行い倒立制御を実行するステップと、 前記駆動手段の駆動出力を算出するステップと、を含む倒立型バランス訓練方法であって、前記検出されたピッチ角度の時系列データと、前記算出された駆動出力の時系列データと、の相関係数を算出するステップを含むことを特徴とする倒立型バランス訓練方法であってもよい。

本発明によれば、各搭乗者に応じた適切な難易度でバランス訓練を行うことができる倒立型バランス訓練装置及び倒立型バランス訓練方法を提供することができる。

本発明の実施形態１に係る倒立型バランス訓練装置の概略的な構成を示す側面図である。 本発明の実施形態１に係る倒立型バランス訓練装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。 搭乗者のバランス能力が高い状態における、倒立型バランス訓練装置と搭乗者との動作の一例を示す図である。 搭乗者のバランス能力が低い状態における、倒立型バランス訓練装置と搭乗者との動作の一例を示す図である。 姿勢センサから出力される台車部のピッチ角度の時系列データ、および、車輪駆動ユニットのモータ出力の時系列データ、の一例を示す図である。 数値変動に遅延が生じた場合の相関係数の算出方法を説明するための図である。 制御装置により算出される相関係数と設定される難易度との一関係例を示す図である。 本発明の実施形態２に係る倒立型バランス訓練方法の処理フローを示すフローチャートである。

実施形態１
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施形態１に係る倒立型バランス訓練装置の概略的な構成を示す側面図である。図２は、本実施形態１に係る倒立型バランス訓練装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態１に係る倒立型バランス訓練装置１は、搭乗者の重心移動に応じて倒立状態を維持しつつ所望の走行を行う、例えば、倒立二輪車として構成されている。

倒立型バランス訓練装置１は、搭乗者が操作する操作ハンドル２と、操作ハンドル２に連結され搭乗者が乗る台車部３と、台車部３の両側に回転可能に設けられた左右一対の駆動車輪４と、を備えている。倒立型バランス訓練装置１は、搭乗者の重心移動による操作ハンドル２及び台車部３の傾斜に応じて、各駆動車輪４を回転させて、前後進、左右旋回、加減速、停止などの所望の走行を行うことができる。

例えば、搭乗者はその重心を前方に移動させ、操作ハンドル２及び台車部３を前傾させることで、倒立型バランス訓練装置１を前進させることができる。逆に搭乗者はその重心を後方に移動させ、操作ハンドル２及び台車部３を後傾させることで倒立型バランス訓練装置１を後進させることができる。

図２に示すように、本実施の形態１に係る倒立型バランス訓練装置１は、姿勢センサ５と、一対の回転センサ６と、一対の車輪駆動ユニット７と、制御装置８と、を備えている。

姿勢センサ５は、姿勢検出手段の一具体例であり、操作ハンドル２及び台車部３のピッチ角度、ピッチ角速度、ピッチ角加速度、ロール角度、ロール角速度、ロール角加速度等の姿勢情報を検出する。姿勢センサ５は、例えば、搭乗者が重心を前後へ移動させることで生じた操作ハンドル２及び台車部３のピッチ角度（傾斜角度）を検出し、また、搭乗者が重心を左右へ移動させることで生じた操作ハンドル２及び台車部３のロール角度（傾斜角度）を検出することができる。

姿勢センサ５は、制御装置８に接続されており、検出した操作ハンドル２及び台車部３の姿勢情報を制御装置８に対して出力する。なお、姿勢センサ５は、例えば、ジャイロセンサや加速度センサなどにより構成されている。ピッチ軸とは、一対の駆動車輪４の車軸に相当する軸である。ロール軸とは、台車部３の中心を通り、倒立型バランス訓練装置１の走行方向と平行をなす軸である。

一対の回転センサ６は、各駆動車輪４の回転角度、回転速度、回転加速度等の回転情報を夫々検出する。各回転センサ６は、制御装置８に接続されており、検出した各駆動車輪４の回転情報を制御装置８に対して出力する。

一対の車輪駆動ユニット７は、駆動手段の一具体例であり、各駆動車輪４を駆動することで、倒立型バランス訓練装置１を走行させる。各車輪駆動ユニット７は、例えば、電動モータと、その電動モータの回転軸に動力伝達可能に連結された減速ギア列等によって構成することができる。各車輪駆動ユニット７は、駆動回路１０を介して制御装置８に接続されている。各車輪駆動ユニット７は、制御装置８からの制御信号に応じて、各駆動車輪４を駆動する。

制御装置８は、制御手段の一具体例であり、例えば、制御処理、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）８ａ、ＣＰＵ８ａによって実行される制御プログラム、演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）８ｂ、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）８ｃ、等からなるマイクロコンピュータを中心にしてハードウェア構成されている。

制御装置８は、倒立型バランス訓練装置１が、例えば、倒立状態を維持する倒立制御を行いつつ、所望の走行（前進、後進、加速、減速、停止、左旋回、右旋回等）を行うように、各車輪駆動ユニット７を制御する。また、制御装置８は、姿勢センサ５により検出された操作ハンドル２及び台車部３の姿勢情報と、各回転センサ６により検出された各駆動車輪４の回転情報と、に基づいて、フィードバック制御、ロバスト制御等の周知の制御を行う。

例えば、制御装置８は、搭乗者が重心を前後に移動させたときに、姿勢センサ５により検出された操作ハンドル２及び台車部３のピッチ角度に応じて、各車輪駆動ユニット７を制御することで、倒立型バランス訓練装置１を前進又は後進させる。また、制御装置８は、搭乗者が重心を左右に移動させたときに、姿勢センサ５により検出された台車部３のロール角度に応じて、各車輪駆動ユニット７を制御することで、倒立型バランス訓練装置１を左旋回又は右旋回させる。

制御装置８は、例えば、姿勢センサ５により検出された操作ハンドル２及び台車部３のピッチ角度（傾斜角度）に、倒立制御における各車輪駆動ユニットの駆動トルクを決める倒立制御ゲインを乗算して、各駆動車輪４の回転トルク指令値を算出する。制御装置８は、出力算出手段の一具体例である。制御装置８は、算出した回転トルク指令値に応じた回転トルクが各駆動車輪４に生じるように、各車輪駆動ユニット７を制御する。

これにより、制御装置８は、操作ハンドル２及び台車部３が傾斜している方向へ各駆動車輪４を回動させ、倒立型バランス訓練装置１の重心位置を各駆動車輪４の車軸を通る鉛直線上へ戻すような倒立制御を行う。さらに、制御装置８は、各駆動車輪４に対して適切な回転トルクを夫々付加することで、操作ハンドル２及び台車部３のピッチ角度がある一定値を超えないような倒立状態を維持しつつ、さらに、姿勢センサ５からの姿勢情報に応じて、前進、後進、停止、減速、加速、左旋回、右旋回等の倒立型バランス訓練装置１の移動制御を行う。なお、倒立型バランス訓練装置１は、倒立二輪車として構成されているが、これに限定されない。倒立型バランス訓練装置１は、例えば、倒立一輪車として構成されてもよく、任意の倒立型車両として構成できる。

上述のような車両制御の構成により、倒立型バランス訓練装置１は、例えば、搭乗者が重心を前後に移動させ台車部３及び操作ハンドル２を前後に傾斜させることで前進後退を行い、搭乗者が重心を左右に移動させ台車部３及び操作ハンドル２を左右に傾斜させることで、左右旋回を行うことができる。このように、搭乗者は、台車部３に搭乗し、重心移動による走行操作を行うことで、リハビリテーションやゲームなどのバランス訓練を行うことができる。

例えば、倒立型バランス訓練装置１に搭乗した搭乗者は、上述のような重心移動による走行操作を行って、移動する目標物を追従するような訓練課題を行う。この場合、搭乗者は、目標物の移動方法（移動速度、移動方向など）や目標物の距離を変更するとで、訓練課題の難易度を設定することができる。

また、訓練課題として、倒立型バランス訓練装置１はピッチ方向やロール方向の目標姿勢角度のオフセット値（外乱指示）を設定し、この目標姿勢角度のオフセット値に応じて倒立型バランス訓練装置１は傾斜し移動（所定動作）する。これに対して、搭乗者が重心移動を行い、倒立型バランス訓練装置１のバランスをとる、あるいは、元の位置に留めることでそのバランス訓練を行う。この場合、搭乗者はオフセット値を調整することで、訓練課題の難易度を設定することができる。
あるいは、搭乗者は、上記制御装置８の倒立制御ゲインを増減させ、重心移動による走行操作の感度を変化させることで、その操作状態の難易度を設定することができる。

ところで、バランス訓練などにおいて、各搭乗者の体調変化などの状態変化に合わせて、その搭乗者が丁度良く走行操作を行うことができる難易度の訓練課題及び／又は操作状態に常に設定することが、訓練効率及び安全性を考慮すると好ましい。すなわち、各搭乗者に応じた適切な難易度の訓練課題及び／又は操作状態でバランス訓練を行うことが重要となる。

これに対し、本実施形態１に係る倒立型バランス訓練装置１において、制御装置８は、姿勢センサ５により検出されたピッチ角度の時系列データと、車輪駆動ユニット７の駆動出力の時系列データと、の相関係数を算出する。制御装置８は、相関算出手段の一具体例である。

制御装置８により算出された相関係数によって、各搭乗者の現状の（絶対的な）バランス能力（乗りこなし度）を正確に判断できるため、そのバランス能力に応じた適切な難易度の訓練課題及び／又は操作状態に設定できる。すなわち、各搭乗者に応じた適切な難易度でバランス訓練を行うことができる。

ここで、搭乗者のバランス能力と、台車部３のピッチ角度および車輪駆動ユニット７の駆動出力（モータ出力）と、の関係について詳細に説明する。
例えば、搭乗者のバランス能力が高い状態のとき、倒立型バランス訓練装置１と搭乗者とは一体となって動作する（図３）。この場合、台車部３のピッチ角度に車輪駆動ユニット７のモータ出力は追従する。すなわち、台車部３のピッチ角度と車輪駆動ユニット７のモータ出力とは、高い相関関係にある。

一方、搭乗者のバランス能力が低い状態のとき、倒立型バランス訓練装置１と搭乗者とはバラバラの動作を行う（図４）。この場合、台車部３のピッチ角度及び外乱（搭乗者のフラツキなど余分な動作）に車輪駆動ユニット７のモータ出力は追従する。すなわち、台車部３のピッチ角度と車輪駆動ユニット７のモータ出力とは、低い相関関係にある。

したがって、本実施形態１に係る制御装置８は、上述の如く、台車部３のピッチ角度の時系列データと、車輪駆動ユニット７のモータ出力の時系列データと、の相関関係を示す相関係数を算出する。この算出された相関係数によって各搭乗者の現状のバランス能力を正確に判断できる。例えば、台車部３のピッチ角度の時系列データと、車輪駆動ユニット７のモータ出力の時系列データと、の相関係数が大きい場合、搭乗者のバランス能力が高いことが分かる。一方、台車部３のピッチ角度の時系列データと、車輪駆動ユニット７のモータ出力の時系列データと、の相関係数が小さい場合、搭乗者のバランス能力が低いことが分かる。

図５は、姿勢センサから出力される台車部のピッチ角度の時系列データ、および、車輪駆動ユニットのモータ出力（モータトルク）の時系列データ、の一例を示す図である。
例えば、制御装置８は、台車部３のピッチ角度の時系列データに基づいて、台車部３のピッチ角度の増減する傾きを最小２乗法などを用いて算出する。同様に、制御装置８は、車輪駆動ユニット７のモータトルクの時系列データに基づいて、車輪駆動ユニット７のモータトルクの増減する傾きを最小２乗法などを用いて算出する。そして、制御装置８は、算出した台車部３のピッチ角度の傾きと、車輪駆動ユニット７のモータトルクの傾きと、の相関係数を算出する。なお、上記相関係数の算出方法は一例であり、これに限定されず、任意の算出方法を用いることができる。

制御装置８は、車輪駆動ユニット７のモータ出力として上記各駆動車輪４の回転トルク指令値を用いて上記相関係数を算出しているが、これに限定されない。制御装置８は、例えば、車輪駆動ユニット７の駆動出力として、車輪駆動ユニット７のモータ回転数、モータ消費電力、あるいはモータｑ軸電流値などを用いて上記相関係数を算出してもよい。

制御装置８の制御系によっては、台車部３のピッチ角度の数値変動に対し、車輪駆動ユニット７のモータトルクの数値変動が遅延することがある。その場合、制御装置８は、台車部３のピッチ角度の時系列データ、および、車輪駆動ユニット７のモータトルクの時系列データ、のうちいずれか一方を１周期分（図６の（１））の時間だけ前後にずらし（図６の（２））、最も相関が高くなる位置（図６の（３））で相関係数を算出するのが好ましい。これにより、上記数値変動に遅延が生じた場合でも、相関係数をより正確に算出することができる。

以上、本実施形態１に係る倒立型バランス訓練装置１において、姿勢センサ５により検出されたピッチ角度の時系列データと、車輪駆動ユニット７の駆動出力の時系列データと、の相関係数を算出する。これにより、算出された相関係数によって各搭乗者の現状のバランス能力を正確に判断し、そのバランス能力に応じた適切な難易度の訓練課題及び／又は操作状態に設定できる。すなわち、各搭乗者に応じた適切な難易度でバランス訓練を行うことができる。

実施形態２
本発明の実施形態２に係る倒立型バランス訓練装置１において、制御装置８は搭乗者が重心移動による走行操作を行う際の操作状態及び／又はバランス訓練課題の難易度を設定する。制御装置８は、算出した相関係数に基づいて訓練課題及び／又は操作状態の難易度を設定する。これにより、各搭乗者の現状のバランス能力に応じた適切な難易度の訓練課題及び／又は操作状態に自動的に設定できる。したがって、搭乗者は最適な難易度で常時バランス訓練を行うことができる。

例えば、制御装置８は、算出した相関係数が増加するに従って難易度を高く設定する。
図７は、制御装置により算出される相関係数と設定される難易度との一関係例を示す図である。図７に示すように、搭乗者の体調は刻一刻と変化し、そのバランス能力も変化している。そして、このバランス能力の変化に応じて相関係数も変化する。従がって、制御装置８は、算出した相関係数が増加すると難易度を増加させ、逆に相関係数が減少すると難易度を減少させる。

例えば、倒立型バランス訓練装置１に搭乗した搭乗者が移動する目標物を追従するような訓練課題を行う場合、制御装置８は目標物の移動速度を増加させることで、訓練課題の難易度を増加させる。あるいは、倒立型バランス訓練装置１が目標姿勢角度のオフセット値に応じて所定動作する訓練課題の場合、制御装置８はオフセット値を増加させることで訓練課題の難易度を増加させる。なお、上記訓練課題は一例でありこれに限定されず、任意の訓練課題を設定できる。
上記相関係数と難易度との関係は、例えば、各訓練課題毎にテーブル情報あるいはグラフ情報として予めＲＯＭ８ｂやＲＡＭ８ｃに設定されている。

例えば、リハビリ中の患者がバランス訓練を行う場合、その患者がぎりぎり対応可能な難易度の訓練課題を実施することが訓練効率を考慮すると特に重要となる。一般に、リハビリ中の患者は、対応不能な難易度の訓練課題はいつまでも対応できないため、対応可能な範囲で最適な訓練課題の難易度を設定することになる。さらに、患者の体調は、刻一刻と大きく変化し、そのバランス能力も大きく変化する。

これに対して、本実施形態２に係る制御装置８は、バランス訓練中の患者のバランス能力を相関係数として常時算出する。そして、制御装置８は、算出した相関係数に応じて最適な難易度をタイムリーに設定することができる。したがって、患者の安全性を考慮しつつ訓練効率を最大限に向上させることができる。

図８は、本実施形態２に係る倒立型バランス訓練方法の処理フローを示すフローチャートである。例えば、搭乗者が倒立型バランス訓練装置１に搭乗し、バランス訓練を開始する（ステップＳ１０１）。
姿勢センサ５は、台車部３のピッチ角度を検出し、制御装置８に対して出力する（ステップＳ１０２）。

制御装置８は、姿勢センサ５から出力された台車部３のピッチ角度に倒立制御ゲインを乗算して車輪駆動ユニット７に対する回転トルク指令値を算出する（ステップＳ１０３）。

制御装置８は、姿勢センサ５からのピッチ角度の時系列データと、車輪駆動ユニット７の回転トルク指令値の時系列データと、の相関係数を算出する（ステップＳ１０４）。
制御装置８は、算出した相関係数に基づいて訓練課題及び／又は操作状態の難易度を設定する（ステップＳ１０５）。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

本発明は、例えば、図８に示す処理を、ＣＰＵ８ａにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。

プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

１ 倒立型バランス訓練装置、２ 操作ハンドル、３ 台車部、４ 駆動車輪、５ 姿勢センサ、６ 回転センサ、７ 車輪駆動ユニット、８ 制御装置

Claims (5)

1. 搭乗者が搭乗する台車部のピッチ角度を検出する角度検出手段と、
   前記台車部に設けられた少なくとも１つの車輪を駆動する駆動手段と、
   前記角度検出手段により検出されたピッチ角度に基づいて、前記駆動手段の制御を行い倒立制御を実行する制御手段と、
   前記駆動手段の駆動出力を算出する出力算出手段と、
   を備える倒立型バランス訓練装置であって、
   前記角度検出手段により検出されたピッチ角度の時系列データと、前記出力算出手段により算出された駆動出力の時系列データと、の相関係数を算出する相関算出手段を備えることを特徴とする倒立型バランス訓練装置。
2. 請求項１記載の倒立型バランス訓練装置であって、
   前記搭乗者が重心移動による走行操作を行う際の操作状態及び／又はバランス訓練課題の難易度を設定する難易度設定手段を更に備え、
   前記難易度設定手段は、前記相関算出手段により算出された相関係数に基づいて前記難易度を設定する、ことを特徴とする倒立型バランス訓練装置。
3. 請求項２記載の倒立型バランス訓練装置であって、
   前記難易度設定手段は、前記相関算出手段により算出された相関係数が増加するに従って前記難易度を高く設定する、ことを特徴とする倒立型バランス訓練装置。
4. 請求項２又は３記載の倒立型バランス訓練装置であって、
   前記相関算出手段は、前記角度検出手段により検出されたピッチ角度の時系列データ、および、前記出力算出手段により算出された駆動出力の時系列データ、のうちいずれか一方を１周期分の時間だけ前後にずらし、最も相関が高くなる位置で相関係数を算出する、を特徴とする倒立型バランス訓練装置。
5. 搭乗者が搭乗する台車部のピッチ角度を検出するステップと、
   前記検出されたピッチ角度に基づいて、前記台車部に設けられた少なくとも１つの車輪を駆動する駆動手段の制御を行い倒立制御を実行するステップと、
   前記駆動手段の駆動出力を算出するステップと、
   を含む倒立型バランス訓練方法であって、
   前記検出されたピッチ角度の時系列データと、前記算出された駆動出力の時系列データと、の相関係数を算出するステップを含むことを特徴とする倒立型バランス訓練方法。

Images