ICS-12B-859

ポテンシャルフィールド法を用いた介護者と並走するロボット車椅子

指導教員 久野 義徳 教授

平成 24年 2月 13日提出

工学部情報システム工学科

08TI059

宗像　信聡

埼玉大学 理工学研究科・工学部久野研究室

埼玉県さいたま市桜区下大久保 255

概要

本論文では,周囲の状況を考慮して介護者についてくるよう動作する知的車椅子の開発を行う. 以前から同研究室では,介護者の負担軽減や社会学的観点から知的車椅子の開発を行ってきた．特に美術館での絵画鑑賞の場面に着目し，車椅子と介護者が並進しながらコミュニケーション支援を行う知的車椅子システムを構築した．

しかし,並列での移動は使用できる環境が限定されてしまうため, 前方に障害物検知領域を設け,前方に障害物があった場合にはぶつからないように, ポテンシャルフィールド法を用いて障害物からの斥力を求め, それを元に障害物を避けつつ介護者の後ろからついてくる追随走行モードを設けた. さらに介護者が車椅子に動作して欲しくない状況,例えばドアの開閉時には, 介護者に反応しない不感領域モードを設け, この３つのモードを切り替えながら介護者についてくる車椅子を開発した.

しかし,障害物を避ける追随走行の動作が, 前方の障害物検知領域内の障害物にしか対応できていなかったり, ポテンシャルフィールド法において障害物からの斥力を求める際に, 考察が不十分であったために,ポテンシャルフィールド法を正確に適用できていなかった. そこで,ポテンシャルフィールド法を車椅子に改めて適用させるとともに, 介護者と並走しながら周囲の障害物にぶつからない車椅子のシステムを提案,構築した. そしてこのシステムの走行実験を行い,障害物検知領域を実装しなくても,障害物を回避しながら並走,追随走行ができることを確認し,本システムの有効性を示せた.

i

目 次

概要 i

図目次 v

表目次 vi

第 1章 序論 1

1.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 関連研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.3 これまでの研究の問題点と目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.4 問題点の解決方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.5 本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

第 2章 システムの概要 4

2.1 ロボット車椅子概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2.1.1 ハードウェア構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2.1.2 車椅子制御信号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1.3 使用するレーザ測域センサ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2 周囲の観察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.2.1 介護者の追跡手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.2.2 周囲の障害物の観察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

ii

第 3章 ポテンシャルフィールド法による障害物回避 12

3.1 障害物の回避手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.2 実際の車椅子へのポテンシャルフィールド法の適用 . . . . . . . . . 14

第 4章 ポテンシャルフィールド法の導入による動作検証 18

4.1 車椅子の動作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4.2 実際の動作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

4.3 車椅子の軌跡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.3.1 軌跡の取得方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.3.2 結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

第 5章 介護施設での実験 24

5.1 車椅子利用者と介護士が一日にともに行動する割合の調査 . . . . . 24

5.2 ロボット車椅子試乗実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

5.3 車椅子走行方式の比較実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

5.3.1 比較実験の結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.3.2 自動走行の問題点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

第 6章 結論 32

6.1 まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

6.2 今後の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

謝辞 33

参考文献 34

iii

図 目 次

2.1 タウニィジョイX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2 ロボット車椅子外観 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.3 UTM-30LX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.4 肩の輪郭線追跡モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.5 レーザ画像例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.6 介護者の肩の追跡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

3.1 ポテンシャルフィールドの拡張 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

3.2 ポテンシャルフィールドの範囲 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

3.3 斥力の求め方 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

4.1 車椅子の動作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4.2 介護者選択前 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4.3 介護者選択後 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4.4 斥力を考慮しない動作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

4.5 本論文の動作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.6 肩を模したマーカー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.7 外部に固定したレーザ測域センサ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.8 実験風景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

4.9 介護者と車椅子の軌跡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

iv

5.1 試乗実験の様子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

5.2 Wiiリモコン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

5.3 Wiiリモコンでの操作方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

5.4 実験の経路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

v

表 目 次

2.1 タウニィジョイX 仕様 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2 出力電力と車椅子の挙動の関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.3 レーザ測域センサ UTM-30LXの仕様 . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

5.1 車椅子利用者の行動 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

5.2 Wiiリモコンの仕様 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

vi

第1章 序論

1.1 背景

高齢化が進む現在，高齢者や障害者の方の介護の需要が増加している．介護の需要が増す一方，少子化の影響から介護人材の不足が懸念されており，少ない人材で効率的な介護を行うためのシステムが必要とされている．介護を支援するシステムのひとつとして知的車椅子が挙げられる．知的車椅子とは，人間による操作を軽減，補助する車椅子のことである．車椅子は高齢者や身体が不自由な人にとって重要な移動手段であり，今後，高齢化が進むにつれ安全快適な車椅子の需要はますます高まると考えられる．また，介護人材の不足が深刻になっているため介護者の負担も増大している．そこで本研究では，介護を支援する知的車椅子の開発を行う．同研究室では, 車椅子での移動時に車椅子搭乗者と介護者がお互いにコミュニケーションを取りやすくする為に, 車椅子が介護者と並列になって移動する知的車椅子を開発してきた. 障害物がある場合にはその障害物を避け,介護者が,例えばドアを開けようとしている際には,介護者に反応しないようにすることで,介護される側とする側,両者にとって快適である知的車椅子を目指している. しかし,現段階のシステムでは,障害物を避ける動作はまだ研究段階であり,,利用者にとって不安を与えるものとなっている.そこで,この不安をなくすために,障害物を避けるという動作に対して信頼性の高いシステムを開発する必要がある.

1.2 関連研究

介護を支援する知的車椅子の関連研究としては車椅子利用者に合わせたインターフェースの研究がされており，それらの研究では，上半身にも障害があり自力で市販の電動車椅子のジョイスティックコントローラーを操作できない人でも操作が可能な車椅子が開発されている．例えば，車椅子利用者の頭や肩の情報を用いて制御を行う [1]や,全方向ステレオシステムから搭乗者のジェスチャーを観察し，車椅子

1

の制御を行うものや [2]，搭乗者の視線の動きから制御を行うもの [3]，その他に簡単な頭部によるジェスチャ－によるもの [4]，[5]がある.

これらの研究では,障害のある方々であっても,気兼ねなく社会に参加できるよう,

自律的な行動をとれるようにすることが目的である.このような,身体の不自由な方々の社会参加を促す観点からの研究が多く行われている一方,介護者の負担を軽減するという観点に立った研究は一般的にはあまり行われていない.

同研究室では,介護者の負担を軽減する知的車椅子として,介護者が車椅子を押すことなく介護者に自動でついてくる車椅子を開発した.介護者をレーザ測域センサで観察し，車椅子の隣で介護者が行動すると,その動きに協調して車椅子は行動する [6][7][8].

1.3 これまでの研究の問題点と目的

本研究室で開発された車椅子は，通常時は介護者と並走し,前方に障害物があった際には介護者の後ろをついてくる追随走行ををする仕様となっている. しかし追随走行に関しては,問題点として以下の事が挙げられる.

• 障害物検知は前方の領域内のみしか行っていないので,前方の障害物にしか対応できない.

• 障害物を避けきることができない場合がある．• ポテンシャルフィールド法の斥力の考察が不十分であった.

本論文では,周囲の障害物に対してぶつからないロボット車椅子システムの開発を提案する. 具体的には,

• 障害物検知領域なしで周囲の障害物に対応すること• ポテンシャルフィールド法を改めて導入すること

とし,ポテンシャルフィールド法の再導入と,車椅子利用者が介護者とスムーズなコミュニケーションを行えるようなロボット車椅子の走行を目指すことを目的とする.

1.4 問題点の解決方法

前方の障害物にしか対応できないのは,センサから周囲情報を得た際に, 前方にしか障害物検知領域を設けていないために発生する. この問題を解決するためには,

2

障害物検知領域を設けて障害物を検知するのではなく, 別の方法で障害物を検知する必要がある. その解決策としてポテンシャルフィールド法の導入が挙げられ, これまでの研究でも導入が試みられていたが,問題点として挙げたように, 周囲の障害物から車椅子に発生する斥力の考察が不十分であったため, 正確にはポテンシャルフィールド法を適用できていなかった.

そこで本論文では改めてポテンシャルフィールド法を適用する. ポテンシャルフィールド法を適用できれば,前述の問題点を解決することが可能である. さらに全方向の障害物のことを考慮した走行を実現することも可能である..

本論文では, 関らによるポテンシャルフィールド法を実際の車椅子に適用した結果と,その走行の様子について述べる.

1.5 本論文の構成

本論文の構成は以下の通りである．

第 1章 序論第 2章 システムの概要第 3章 ポテンシャルフィールド法による障害物回避第 4章 ポテンシャルフィールド法の導入による動作検証第 5章 介護施設での実験第 6章 結論

本論文は，第 2章にて，本研究で開発した車椅子ハードウェア構成について述べる第 3章では,ポテンシャルフィールド法による障害物回避の方法ついて述べる．第4章では，ポテンシャルフィールド法の導入による車椅子の動作について述べる．第5章にて，介護施設で実際に行った走行実験について述べる．最後に第 6章にて，本研究のまとめと残された課題について述べる．

3

第2章 システムの概要

2.1 ロボット車椅子概要

本研究で用いるロボット車椅子について述べる．

2.1.1 ハードウェア構成

ロボット車椅子を構成するハードウェアは以下のとおりである．

• 電動車椅子 : タウニィジョイX (ヤマハ発動機)

• PC : Let’s note CF-S8 (Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU/ P8800 @2.66GHz)

(Panasonic)

• マイクロコンピュータ : USBComputer (H8-3048) (ネプラス)

• 測域センサ : UTM-30LX (北陽電機)

• 降圧コンバータ : PowerTite (未来舎)

• タッチパネルディスプレイ : MIMO UM-710S/720S (磁気研究所)

• 全方位カメラ　: VS-C14U-80-ST(ヴイストン株式会社)

本研究では，車椅子に,USBカードを用いることでポートを増やしたコンピュータ１台を搭載し,1台ですべての処理を行っている.

図 2.1に示すヤマハ発動機製の電動車椅子タウニィジョイXをロボット車椅子のベースに使用する．PCやセンサなどを搭載することで後ろに重心がかかるため,車椅子利用者が安心して使用できるように車輪が車椅子後方にあるタウニィジョイX

を使用する．

4

図 2.1: タウニィジョイX

表 2.1: タウニィジョイX 仕様

品名 タウニィジョイエックス駆動方式 後輪直接駆動

寸法 (全長×全幅×全高)m/m 1050×600×920

重量 29kg(バッテリー含まず)

シート寸法 (mm) 幅 410×奥行 390×バックサポート高 495

駆動車軸径 16インチ制御方式 マイクロコンピューター制御制動方式 モーター回生制動+電磁ブレーキ

駆動モーター (ACサーボモーター) 24V 120W×2(30分定格出力)

実用登降坂角度 6◦

最小回転半径 0.8m

段差乗越高さ 25mm

溝乗越幅 100mm

仕様者最大体重 75kg

走行速度 前進 1.6～4.6km/h

後進 0.9～2.3km/h

種類 ニッケル水素バッテリー 電圧/容量 24V×6.7Ah

重量 2.9kg

5

使用したロボット車椅子の外観を図 2.2に示す．

図 2.2: ロボット車椅子外観

車椅子を制御するコンピュータとして Let’s note CF-S8を用いる．車椅子の操作用の電圧出力は，コンピュータにUSB接続したマイクロコンピュータ (H8-3048)を介して行う．ジョイスティックコントローラからの電圧出力をコンピュータからの電圧出力にスイッチで切り替える．

コンピュータは車椅子の背もたれ後方のポケットに収納するため，コンピュータの画面をタッチパネルディスプレイに出力している．タッチパネルディスプレイから，車椅子がついていく介護者を設定する．なお，タッチパネルディスプレイはレーザ測域センサ（UTM-30LX）を取り付ける際に延長したポールに取り付けてあり，介護者自身が設定を行うようになっている．

また，不測の事態が起きた場合に車椅子利用者がただちに車椅子の操作を行えるように，ジョイスティックコントローラの持ち手部分にタッチセンサが組み込まれており，車椅子利用者がジョイスティックコントローラに触れて操作を行った場合には，操作を優先するように制御が切り替わる機構を備えている．

6

2.1.2 車椅子制御信号

車椅子の制御は，USBポートからマイクロコンピュータを介してD/A変換して電圧を出力することで行う．ジョイスティックコントローラによる前後方向，左右回転の出力をコンピュータからの出力に切り替えることで制御を行う．出力信号は，表 2.2に示すように前後方向と左右の回転の 2系統の電圧から成る．

表 2.2: 出力電力と車椅子の挙動の関係出力信号 電圧 (V) 0 … 2.5 … 5

前後方向 全速後退 … 停止 … 全速前進左右回転 右方向最大 … 停止 … 左方向最大

前後方向の信号は，2.5Vで停止する．2.5Vから 5Vへと電圧が上がるにつれて前進速度が上がる．一方，2.5Vから 0Vへと電圧が下がるにつれて後退する速度が上がる．

同様に，左右回転の信号は，2.5Vで回転しない．2.5Vより高い電圧では左方向へと回転する．2.5Vから 5Vまで電圧が上がるにつれて左方向への回転速度が上がる．2.5Vよりも低い電圧では右方向へと回転する．2.5Vから 5Vまで電圧が下がるにつれて右方向への回転速度が上がる．

7

2.1.3 使用するレーザ測域センサ

ロボット車椅子が介護者と一緒に進むためには, 介護者の状態と,周辺の環境情報を取得する必要がある．双方の観察にはUTM-30LX(図 2.3,表 2.3)を用いた.

UTM-30LX１台を車椅子の背の支柱を延長した上部に取り付け，介護者の観察用に用いる．コンピュータはセンサデータをUSBポートから取得する．UTM-30LX

は電源として 12Vの供給が必要なため，電動車椅子のバッテリー (24V)から降圧コンバータを通して 12Vを得る．

周囲の環境を観察するために車椅子の周囲にUTM-30LXを２台配置する．UTM-

30LXは 2台ともコンピュータに接続され，センサデータをUSBポートから取得する．得られた情報から周辺の障害物情報を計算する.

図 2.3: UTM-30LX

表 2.3: レーザ測域センサ UTM-30LXの仕様

電源電圧 DC12V± 10％ （消費電流：700mA以下，但し起動時は約 1A）光源 半導体レーザ λ=905nm（FDA認証 レーザ安全クラス 1）

測距範囲 0.1～30m，270度測距精度 0.1～10m：± 30mm，10～30m：± 50mm

角度分解能 ステップ角：0.25度走査時間 25ms／ scan

8

2.2 周囲の観察

2.2.1 介護者の追跡手法

同研究室では,介護者の追跡手法として,介護者の肩を追跡することで, 介護者の位置,向き情報を取得している.本論文では,ポテンシャルフィールド法の効力を確かめるために,車椅子は単純に介護者を追跡すればよいので,介護者の位置情報のみを利用する. レーザ測域センサを用いた人物の肩追跡モデルを図 2.4に示す.

laser range sensor

(a)観測された肩の一部 (b)輪郭線モデル

図 2.4: 肩の輪郭線追跡モデル

簡単に介護者の追跡手法について述べる．追跡にはパーティクルフィルタ [9]を用いる．パーティクルフィルタとは，時系列データ解析手法の 1つである．物体は多数の仮説の平均であると考え，まず次の時間での動きを予測し，仮説を動かす．仮説と観測との一致度合いから，仮説の重みを評価し，重みに応じて仮説の複製，削除を行う．これを繰り返すことで物体の追跡を行う．仮説の各々をパーティクルと呼ぶ．

図 2.5のように，レーザ測域センサから取得した周囲の距離データを 2次元画像に展開して身体の輪郭線の尤度評価に用いる．本論文では，展開した 2次元画像をレーザ画像と呼ぶ．

9

図 2.5: レーザ画像例

レーザ画像上で介護者の肩の輪郭線の一部に，肩の輪郭線に近似した楕円形の仮説を当てはめることで行う．各パーティクルの尤度の評価には式 (2.1)を用いる．

w(i)t,laser = exp

(−d2max

σd

). (2.1)

ここで w(i)t,laserがレーザ画像に基づいて求める尤度である．dmaxは各評価点と最も

近い観測データまでの距離の中で，最も大きいものである (図 2.6(a))．レーザ画像を更新するごとに，一度観測データからの距離画像を生成することで各距離 dnは容易に計算可能である．σdは dnから求められる分散である．

全ての仮説について上記手順を繰り返し，尤度の大きさから介護者の位置と向きをレーザ画像上で判断する．本ロボット車椅子では，フレームごとに撒くパーティクルの数を 200としている．図 2.6(b)にパーティクルの例を挙げる．

(a)最大距離に基づいた評価

sensor sensor

sensor sensor

(b)パーティクルの例

図 2.6: 介護者の肩の追跡

この手順により，介護者の車椅子からのレーザ画像上での相対位置 (u,v)と，車椅子に対する介護者の相対的な角度Aを取得することができる．

10

2.2.2 周囲の障害物の観察

周囲の観察には,車椅子の下部に対角線上に設置した２つのUTM-30LX（図 2.3,

表 2.3）を用いる. 車椅子の周囲の障害物の斥力を計算するために,周囲 360◦を観察する. ただし,介護者の足は障害物としては感知しない.方法については後で述べる.

また,高さの低い障害物も感知できるように,床面の高さから 25cmの位置に設置している.

11

第3章 ポテンシャルフィールド法による障害物回避

3.1 障害物の回避手法

同研究室では,これまで,障害物を回避し,目的地へ向かう経路計画手法としてポテンシャルフィールド法を用いて車椅子の制御を行っていた. しかし,実際には周囲の障害物の斥力の考察が不十分であったため, 改めて,ポテンシャルフィールド法を用いる有用性を確認する.

ポテンシャルフィールド法とは,移動体をポテンシャルフィールド上に存在する粒子として考えることで障害物を避けて目的地へ辿り着く経路を求める手法である.

ポテンシャルフィールド上では，粒子は目的地からは引力を，障害物からは斥力を受ける．それらの合力を進行ベクトルとみなすことで障害物を回避した経路計画を行う．

運動方向が拘束される非ホロノミックな移動体である車椅子に対し, 従来のポテンシャルフィールド法をそのまま単純に適用することは難しく, そのため,関らの手法 [10]によるポテンシャルフィールド法の拡張を用いようとしていたのがこれまでの同研究室の研究であった.

関らの手法 [10]では,以下のようにポテンシャルフィールド法を拡張している.

• 車体の前後に周辺の障害物からの斥力を作用させる作用点を設け, 後方作用点の斥力を反転させて前方作用点の斥力と重ね合わせ, その合力を最終的な斥力とする

• 求められた斥力と,目的地からの引力を前方作用点に作用させることで移動体をてこのように扱う

• レーザ測域センサで周囲の障害物と,移動体の外周までの距離を測定すること

12

で移動体の形状を考慮する

resultant force

attractive force

obstacle

goal

P

repulse forces

(a)ポテンシャルフィールド法

resultant force

obstacle

transferred

rear forces

Pf

Pr

attractive force

rear repulse forcesfront repulse

forces

goal

(b)ポテンシャルフィールド法の非ホロノミックな移動体への拡張

図 3.1: ポテンシャルフィールドの拡張

関らによるポテンシャルフィールド法の拡張を同研究室の車椅子に適用する利点は [10]にあるよう,「局所的な障害物回避経路を生成できる」ということである. 同研究室での車椅子研究では,介護者の隣を車椅子が走行するという特性上, 車椅子の目的地は常に変化し,その経路はとても短く, 刻一刻と変わる周囲の状況に車椅子は対応しなければならない. したがって,経路上に障害物があった際には素早く経路を変更する必要がある. 関らによる手法においては,大局的な経路はユーザから与えられ,その上で局所的な障害物回避経路を形成するので,同ロボット車椅子に適用可能であると考えられる.

13

3.2 実際の車椅子へのポテンシャルフィールド法の適用

本論文では,ロボット車椅子にポテンシャルフィールド法を適用するにあたり, 前述の関らの提案している,非ホロノミック移動体の車体形状を考慮したポテンシャルフィールド法 [10]を利用する. 関らは [10]においてシミュレーション上で有効性を示しているが, 本論文では実際のロボット車椅子に適用しその有効性を示す.以下に,関らの手法を用いた実際の車椅子における斥力の計算方法を述べる. 本論文では,ポテンシャルフィールドの範囲は車体中心を中心とする半径 2.5ｍの円とする.

図 3.2: ポテンシャルフィールドの範囲

まず,介護者の観察時と同様に,センサデータからレーザ画像を生成する. 周囲の状況の観察には２つのレーザ測域センサを用いているため,それぞれのセンサ位置を合わせ, ２つのセンサデータから１つのレーザ画像を生成する. レーザ画像を生成するのと同時に,車椅子中心を原点とした周囲 360◦の物体までの情報を取得する.

情報の取得は 1◦毎に行い,取得する情報は最大で 360個となる. なお,情報は車椅子中心を原点とした画像上の座標で取得する. この際,介護者の足の情報が含まれると,車椅子が介護者から斥力を受け離れようとしてしまうので, 介護者の観察時に得られた介護者の座標近辺の障害物情報は取得しないようにする.

14

取得した障害物点 pj = (pjx, pjy)から斥力を求める. 斥力の大きさは,障害物が近づくほど,斥力が大きくなるように障害物点から車体までの距離の二乗に反比例させる. 取得した障害物点が車椅子の駆動車輪を結んだ直線よりも前方にある場合には式 3.1により，前方作用点での斥力Ffrontを計算し, 後方にある場合には式 3.2により後方作用点での斥力 Frearを計算する．

Ffront =∑

pjy>0

Krep

|qj − pj|2rfront − pj|rfront − pj|

　 (3.1)

Frear =∑

pjy<0

Krep

|qj − pj|2rrear − pj|rrear − pj|

　 (3.2)

Krepは斥力係数であり,rfront,rrearはそれぞれ前方,後方作用点のセンサ画像上の座標である. qjは,障害物点から前後いづれかの力の作用点に向かう線分が, 車体外形の線分と交わる点であり,次式 3.3を満たす.

qj =

rfront (pjy > rfront)

rrear (rrear < pjy)

qj (上記以外)

(3.3)

障害物点 pj が,rrear ≤ pjy ≤ rfrontを満たす場合, 点 qj は以下の式 (式 3.4,3.5)によって求められる.

qjx =

{WCwidth (pjx > 0)

−WCwidth (pjx < 0)(3.4)

qjy =

pjy−rfronty

pjxqjx + rfronty (pjy > 0)

pjy−rrearypjx

qjx + rreary (pjy < 0)(3.5)

ここでWCwidthは画像上での車椅子の横幅の半分を表す. なお,本論文では,車椅子の車体外形の外にはみ出る形でセンサが設置されているため, センサの位置を考慮してWCwidthを決めている.

15

式 3.1,式 3.2で求めた前後の作用点にかかる斥力から, 車椅子にかかる斥力の合力を求める. このとき,後方作用点にかかる斥力は,反転させて前方作用点にかかる斥力とみなす. これは,後方の障害物点から車体後部を遠ざけるためには,後方の斥力と逆向きに,前方の作用点を動かさなければならないからである. したがって,車椅子にかかる斥力の総和 F は,次式 3.6のようになる

F = kfFfront − krFrear , kf + kr = 1 (3.6)

ここで,kf ,kr は斥力の作用割合を表す係数である. これは,車椅子の駆動車輪が車体の中央ではなく後方にあるため, 前方と後方の斥力のバランスをとる必要があるためである. 本論文では,ロボット車椅子に適用するに当たり,実験的に求めたkf = 0.4,kr = 0.6とすることで,車椅子にかかる斥力の計算を行っている. 図 3.3に斥力 F がどのように求められているかを示す.

図 3.3: 斥力の求め方

16

また,引力 Fgravityとして,介護者の画像上での位置情報を用いた. したがって,車椅子にかかる引力と斥力の合力 Fresultは以下のようになる.

Fresult = Fgravity + F 　 (3.7)

一般的にポテンシャルフィールド法の問題点として，引力と斥力が釣り合ってしまうことで目的地にたどり着けない極小地点問題が知られている．本ロボット車椅子では，介護者に追従するというシステムの特性上，ポテンシャルフィールド上の目的地は基本的に車椅子の近くに存在することになる．そのため，離れたところに固定された目的地に向かう場合に比べ，極小地点に陥りにくい．さらに，介護者の移動に伴い目的地も移動するため極小地点に陥った場合にも引力と斥力のバランスが変動しやすく，極小地点から抜け出せる可能性がある．

17

第4章 ポテンシャルフィールド法の導入による動作検証

ロボット車椅子は,前述した手法で,介護者,および周囲の状況を観察する. これらの情報をもとに,介護者を障害物を避けながらついてくる. ポテンシャルフィールドの範囲は前述した通り,車体中心を中心とした半径 2.5mの円とする. さらに斥力係数を適当に定め,前方,後方の斥力作用係数はそれぞれ 0.4，0.6とした.

4.1 車椅子の動作

(a)通常時 (b)障害物があった場合

図 4.1: 車椅子の動作

通常は従来の並走モードと同じように介護者と並列になるように走行するが, 障害物に接近すると,障害物から斥力を受け,障害物から離れるように走行し, 介護者についてくる. 常にポテンシャルフィールドの範囲内の障害物からの斥力の総和 F

を求めており,介護者の位置情報を用いた引力 Fgravityとの合力 Fresultを求め,得られた合力にしたがって車椅子は走行する.この際,介護者の足は障害物データから除外しているので,車椅子は介護者からの斥力は受けない. 介護者を選択する前と後

18

の違いを図 4.2,4.3に示す. 障害物レーザ画像では,車軸よりにある障害物点を赤色,

後ろにある障害物を青色で表示し, 前方作用点にかかる斥力を青色,後方作用点にかかる斥力を赤色で表示し,車椅子にかかる合力は緑色で表示している. また,ポテンシャルフィールド範囲外の障害物点に関しては濃い灰色で表示している. 介護者レーザ画像では,検出された点をすべて白色で表示し,介護者が選択された場合には介護者に選択マーカを表示している.

(a)介護者レーザ画像 (b)障害物レーザ画像

図 4.2: 介護者選択前

(b)介護者レーザ画像 (a)障害物レーザ画像

図 4.3: 介護者選択後

19

4.2 実際の動作

斥力を考慮していない,介護者にただ並走するだけの走行と, 本システムの走行を比較した.走行する際の経路として段ボールを障害物として２個用意し, ２ｍ程直進したのちに,左折しその間を通り,通り抜けた後右折しその後また直進するようにした. 並走するだけの車椅子の様子を図 4.4に示す. 障害物を考慮していないので, 障害物である段ボールに衝突しながら介護者についてきてしまっている. （図4.4(c)-(g)）

(a) (b) (c)

(d) (e) (f)

(g) (h) (i)

図 4.4: 斥力を考慮しない動作

20

次に,ポテンシャルフィールド法を適用した車椅子の動作を図 4.5に示す. こちらは,車椅子の周囲の障害物からの斥力を考慮して走行するので, 障害物である段ボールにぶつかることなく介護者についてきているのがわかる. また,通常は介護者と並走を行い,周囲の状況を考慮し,障害物があった場合には介護者の後ろを追随する,

追随走行に移行しているのがわかる.(図 4.5(c)-(h))

(a) (b) (c)

(d) (e) (f)

(g) (h) (i)

図 4.5: 本論文の動作

21

4.3 車椅子の軌跡

4.3.1 軌跡の取得方法

軌跡,及び向きの取得には,ロボット車椅子が介護者の追跡に用いている方法を利用している. ロボット車椅子に人の肩を模したマーカーを取り付け,マーカーの水平面と介護者の肩の高さの水平面を外部に固定したレーザ測域センサを用いて追跡することで両者の軌跡を取得している. なお,外部に固定したレーザ測域センサの高さは 130ｃｍとした.

図 4.6: 肩を模したマーカー

図 4.7: 外部に固定したレーザ測域センサ

22

4.3.2 結果

軌跡をとった際の実験風景を図 4.8に,ポテンシャルフィールド法を適用した車椅子の軌跡と介護者の軌跡を図 4.9に示す. 介護者は赤色,車椅子は緑色で示した.

図 4.8: 実験風景

図 4.9: 介護者と車椅子の軌跡

図 4.9を見ると, 車椅子は,最初介護者と並走しており,障害物に接近するとそれを避けるように走行しているのがわかる. この軌跡から,ポテンシャルフィールド法により,障害物からの斥力が考慮され, 車椅子の前方に障害物検知領域を設けなくても障害物回避動作ができることがわかる.

23

第5章 介護施設での実験

大宇陀特別養護老人ホームラガールにて，開発したロボット車椅子を持ち込んで調査, 実験を行った．行った調査,実験は以下のとおりである.

1. 車椅子利用者と介護士が一日にともに行動する割合の調査2. ロボット車椅子試乗実験3. 車椅子走行方式の比較実験

5.1 車椅子利用者と介護士が一日にともに行動する割合の調査

介護施設における,本研究室のロボット車椅子の有用性を確認するため, 車椅子利用者の一日の行動を調査した. 調査方法は,日常的に使用される施設の一階,二階のホールにそれぞれビデオカメラを設置して観察し, 一日の中で,車椅子利用者の方が一人で行動していたか,介護士の方と行動していたか, を調査した.

調査結果は以下のようになった.

表 5.1: 車椅子利用者の行動調査日 一人で行動（人） 　介護士の方と行動（人） 合計（人）1日目 9 17 26

2日目 2 10 12

なお,調査２日目に関しては,日曜日であったため,全体的に人数が少ない. 結果を見ると,車椅子利用者は介護士とともに行動する割合が高いことがわかり, 介護施設においては,車椅子利用は介護者と一緒に行動することが多いことがわかる. したがって,介護者に自動的についてくる車椅子は実際の介護現場でも介護者の負担を減らすために,有効であるといえる.

24

5.2 ロボット車椅子試乗実験

この実験では,実際の入所者や,介護士の方を対象にロボット車椅子に試乗していただいた後,インタビュー形式で乗り心地や感想の聞き取りを行った. なお,車椅子の移動速度は安全のため低速で実験を行った. 今回,インタビュー形式で質問を行ったのは, 実際の介護現場の方々の意見をお聞きし,より信頼できるデータを得ることで, 介護者と車椅子利用者双方によって使いやすいシステムを目指すためである. また,実験には本論文のシステムと,並列走行のみのシステムの２つを用いた. これは本論文のシステムも,これまでのシステム同様に動作することを確認することと, 障害物を避ける際の動作の印象のデータ収集のためである.

この実験での目的は,システムの高度化のためのデータを得るのと同時に, 実際の介護施設で現段階での車椅子システムが,どの程度使えるものであるかを確認することである. そのため,実験の際には, ロボット車椅子に対する不安をなくすために図 4.9の経路を本論文のシステムでは赤色の経路を２周,並列走行のみのシステムでは青色の経路を１周した後は, 自由に走行し,その後にインタビューによる質問を行った.

(a)試乗実験での経路 (b)実際の経路状況

図 5.1: 試乗実験の様子

25

インタビューにおける質問事項は以下の通りである.

1. 実際に乗ってみてどうでしたか.

2. 乗っていてものに当たりそうな感じはしましたか.

3. 車椅子の動作に対して不安はありましたか.

4. ものを避ける際のスピードはどのぐらいがいいですか.

5. 発進と停止は急ではありませんでしたか.

6. 実際の現場で使用するとしたらスピードはどのくらいがいいですか.

7. 車椅子が自動でついてくることについてどう思いますか.

介護士５名,入所者７名の計 12名に実験に協力していただいた. 回答をまとめてみると,以下の意見が多く見られた.

• 乗っていて楽• 物を避ける際にカクカクした.

• 室内ならいいが,外だと危ない気がする.

• 急停止が怖い.

• スピードはこのぐらいがいい.

• 介護者の理想の位置は横だと思う.

• 意外と怖くない.

考察

物を避ける際にカクカクした,という意見は,斥力が常に計算されているので,車椅子が物体に近づきすぎた際には大きな斥力が働いているので急に経路が変更されるからだと考えられる. また,急停止が怖いという意見は,現在のシステムではどちらも走行する際に加速度のことを考えていないので, 急な速度変化が起きていると思われる. したがって今後は加速度を考慮した車椅子の速度を考える必要がある.

しかし,実際の介護施設の方々に乗っていただき,意外と怖くない,乗っていて楽,

という意見を頂けたのは大変貴重である.また,実際に試乗していただいてはないが,

まわりで見ていた入所者の方からは,自動で動いているから危なそうな印象を受ける, という意見もあった. 今後はロボット車椅子を利用する人々だけでなく,周りの方にも安全だという印象を与えるようなシステムを構築していかなければならない.

26

5.3 車椅子走行方式の比較実験

この実験では,ポテンシャルフィールド法を並走システムと適合する前に, 現状のロボット車椅子システムの問題点を模索するために行った. 並走システムには,ポテンシャルフィールド法を用いず, 介護者の位置情報と肩の向き情報を用いてただ並走するだけである. 手動走行と自動走行を比較することで,自動走行の問題点が見えてくると考えられるからである.手動走行では,Wiiリモコン [11]により車椅子を操作すると被験者に説明し, 自動走行においては, 介護者の肩の向きにより左右の進行方向を決めるので, 「肩で操作する」と,被験者には説明した.以下にWiiリモコンの仕様を示す.(図 5.2,表 5.2)

図 5.2: Wiiリモコン

表 5.2: Wiiリモコンの仕様

電源電圧 単三乾電池 2本 （電池持続時間：約 20時間）寸法 縦 148mm,横 36.2mm,厚さ 30.8mm

質量 約 87グラム無線通信機能 Bluetooth

操作部 ポインター (最大約 5mまで), モーションセンサー,表面ボタン,裏面ボタンその他の機能 振動機能,スピーカー,拡張ユニット接続端子

27

被験者として介護士４名に協力していただいた. 車椅子の操作にはWiiリモコンを用いた.PCとWiiリモコンは Bluetoothにより通信を行う. 操作方法は車のハンドル操作とほぼ同じで, 図 5.3のようになる

図 5.3: Wiiリモコンでの操作方法

実験の際の経路は, 図 5.4のように設定した. また,走行中には介護者の注意を逸らす目的で 2か所で質問を見せ,ゴールに到達した際にその質問に答えてもらうようにした. 肩とリモコン操作の両方での走行を行ってもらった後に, 感想をお聞きした.また,その後実際に試乗してもらい,感想をお聞きした.

図 5.4: 実験の経路

28

5.3.1 比較実験の結果

実験の感想をまとめると以下のようになった.

操縦しやすいほう

• リモコン　三人　• 肩操作　一人

操縦してみた感想

• リモコンは曲がる操作が難しい• 肩は車椅子の挙動が分かりづらい.

• 肩は意識しないといけない• 肩は車椅子のほうを向くと車椅子も動いてしまう.

乗ってみた感想

肩操作

• 肩は最初は怖いが,会話はしやすい.

• 会話するとき左右に振られる.

リモコン

• 肩に比べて急停止が怖い.

• 曲がるときの速度が速い.

• スピードが速い.肩のほうがゆっくりで良かった.

考察

リモコンのほうが操縦はしやすいという結果になったが, 乗っている側としては肩操作のほうが良いという結果になった. リモコンのほうが操作しやすいという結果になったのは, 肩は意識しないと操作しづらい,車椅子の挙動が分かりづらい, と

29

あるように肩操作が操作感がないのに対し,リモコン操作が操作感あるからだと思われる. リモコン操作においても,前進と後進はボタンで行うので操作感があったが, 曲がる操作だけは車のハンドルを切るような操作方法で,操作感がなかったため,

曲がる操作が難しいという感想が出たのだと思われる.

しかし,乗ってみた感想を見てみると, 肩操作の方がリモコン操作よりも乗っていて良いという結果がでた. 全体的にみると,リモコン操作時のスピードが肩操作時よりも速かったためにこのような結果になったと思われる. これは肩操作の前進の際の電圧出力が,介護者の位置情報を利用してその都度行われるのに対し,リモコン操作は操縦者が前進ボタンを押し続けることで電圧出力が行われるからだと考えられる. また,その結果リモコン操作時には急停止が怖い,という感想が出たのだと思われる.

5.3.2 自動走行の問題点

この実験から浮かび上がってきた,介護者の位置情報と肩情報を用いた車椅子の自動走行における問題点として,

• 肩の向き情報利用により,車椅子を常に意識しなければならない• 感覚的な操作であること

以上の事が挙げられる.手動走行については,速度の調整や, 曲がる操作にWiiリモコンの十字ボタンを使用する等で改善されると思われるので省略する.

将来的に介護施設で利用されることが目的であるので, 車椅子を自動走行させる際にはできるだけ介護者に車椅子の事を意識させず,乗っている利用者と自然に対話ができることが重要である. 同様に,感覚的な操作であることも,初めてロボット車椅子を利用する人にとっては操作が難しいと感じさせてしまう.つまり,自動走行であるはずなのに結果として左右方向を操作しているという点が問題であると思われる.しかし,介護者の肩の向き情報を利用しなければ,その場で介護者が左右を向いたときに車椅子が旋回しなくなってしまう.

本論文のポテンシャルフィールド法を用いたシステムにおいて,介護者からの斥力を考慮すれば, 介護者が車椅子に近づくほど介護者からの斥力が大きくなるので,

車椅子が離れようとしてその場での旋回も可能ではあるが,走行中も介護者から離れるように走行するようになってしまい, 並走ができなくなてしまう.また,介護者の肩の向きを考慮しつつ斥力を考慮する場合も,介護者が向いている方向と斥力の

30

合力の方向が逆だった場合は,車椅子が予期せぬ動作をすると考えられる. 引力として介護者の位置情報を用いるのではなく,他の要素を用いれば,走行中の動作は改善されるかもしれないが,介護者の肩の向き情報を用いなければその場での旋回はできないと思われる.

そこで,改善策としては,ポテンシャルフィールド法を用いて,車椅子の周囲の障害物からの斥力を常に考慮し,通常時は介護者の位置情報と肩の向き情報を用いて並走を行い, 斥力がある程度以上になった場合には,介護者の位置情報のみと斥力を考慮した走行を行う, という方法が考えられる. この方法ならばその場での旋回も可能であるし,障害物を避けて車椅子が自動走行すると考えられる.

しかしこの場合でも,並走状態において,介護者が車椅子の方を向いた際には,車椅子もその方向を向いてしまうという課題が残る.この課題を解決するための方法として, 介護者の顔の向きを利用するという方法が考えられる. 全方位カメラにより,介護者の顔の向きを検知し,車椅子の方を向いている際には介護者の位置情報のみを利用し,前方を向いている際には介護者の肩の向き情報と位置情報を利用するようにする.こうすれば介護者が車椅子利用者と会話しているときには車椅子は介護者の位置情報と並走し, 介護者が前を見ているときには介護者が走行してほしい通りに車椅子が走行するはずである.

並走時に車椅子利用者と介護者がお互い自然に会話できるようにするには,どのように車椅子を制御すればよいのか,というのが今後の課題である.

31

第6章 結論

6.1 まとめ

本論文では,ポテンシャルフィールド法を用いて,前方に障害物検知領域を設けることなく, 障害物を回避する,介護者の位置情報と周囲の障害物の斥力を考慮したロボット車椅子について述べた. これまでのポテンシャルフィールド法を用いたロボット車椅子においては, 斥力の考察が不十分だったため,新たに斥力を求め,そのうえでポテンシャルフィールド法を車椅子に再導入した.車椅子の車体形状を考慮した斥力を用いたことで,障害物に対し,局所的な回避行動を行うことが可能であることを確認した.

介護施設において,介護者である介護士と,車椅子利用者が一日にどの程度一緒に行動するかを調査し, 実際に介護施設の方々に試乗してもらうことで,同ロボット車椅子が介護施設においても有効であることを確認した.

6.2 今後の課題

本論文のロボット車椅子においては,絶対に障害物を避けるという確証はない. これは局所的な障害物回避経路を作成しているのも理由であるが,ポテンシャルフィールド法において,引力と斥力を用いて対象が移動する方向を決定しており, 斥力よりも引力のほうが強ければ,周囲の障害物の斥力を考慮していても,引力方向よりに車椅子が走行するからである.本論文では,介護者の位置情報を引力として用いているので, 引力を他の要素を用いて決定すれば障害物を回避する動作がより向上すると考えれらる.

また,介護施設での実験により判明した,並走時における車椅子の向きの制御の方法を検討することも今後の課題である.

32

謝辞

研究ならびに生活面においてご指導を賜りました久野義徳教授，小林貴訓助教に心より御礼申し上げます．研究の遂行にご協力いただきました，教養学部 山崎敬一教授，東京工科大学 山崎晶子准教授, 実証実験を行う環境を提供してくださいました大宇陀特別養護老人ホームラガールの皆様に感謝申し上げます．また，いつもよきアドバイスをくださいました先輩方，研究室の皆様，同期学生の皆様，並びに私を暖かく見守って頂いた両親をはじめとする周囲のすべての皆様に深く感謝致します．

2012年 2月 13日　宗像　信聡　

33

参考文献

[1] Jae-Woong Min, Kyoobin Lee, Soo-Chul Lim, and Dong-Soo Kwon. Human-

friendly interfaces of wheelchair robotic system for handicapped persons. In

IEEE/RSJ Intl.Conference on Intelligent Robots Systems EPFL,Lausanne,

2002.

[2] 佐藤雄隆, 坂上勝彦. 全方向ステレオシステム (sos) を用いた電動車椅子のインテリジェント化, 2008.

[3] Y．Murakami, T．Ino, T．Ogasaswara. 10th ieee int．workshop on robots and

systems. In Development of Intelligent Wheelchair System with Face and Gaze

Based Interface, 2008.

[4] Pei Jia, Huosheng H. Hu, Tao Lu, and Kui Yuan. Head gesture recognition for

hands-free control of an intelligent wheelchair. Industrial Robot: An Interna-

tional Journal, 2007.

[5] 依田育士, 田中淳一, 木村雄介, ライチェフビセル, 坂上勝彦, 井上剛伸. 頭部ジェスチャによる非接触・非拘束電動車いす操作インタフェースシステム. 電子情報通信学会論文誌, 2008.

[6] Yoshinori Kobayashi, Yuki Kinpara, Tomoo Shibusawa, and Yoshinori Kuno.

Collaborative robotic wheelchair based on visual and laser sensing. In 15th

Japan-Korea Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2009),

2009.

[7] 小林貴訓, 金原悠貴, 久野義徳. 複合センサを用いた人物の行動計測に基づく自律移動車椅子. In SSII, 2009.

[8] Yoshinori Kobayashi, Yuki Kinpara, Tomoo Shibusawa, and Yoshinori Kuno.

Robotic wheelchair based on observations of people using integrated sensors.

In IROS, 2009.

34

[9] M. Isard and A. Blake. Condensation - conditional density propagation for

visual tracking. International Journal of Computer Vision vol.29, no.1, 1998.

[10] H. Seki, S. Shibayama, Y. Kamiya, and M. Hikizu. Practical obstacle avoidance

using potential field for a nonholonmic mobile robot with rectangular body. In

International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation,

2008.

[11] 株式会社任天堂. http://www.nintendo.co.jp/wii/index.html.

35