ICS-12M-014

周辺状況を考慮した複数ロボット車椅子システム

指導教員 久野 義徳 教授

平成 24年 2月 6日提出

理工学研究科 数理電子情報系専攻情報システム工学コース

10MM314

高野 恵利衣

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

Abstract

Due to a shortage of caregivers in Japan, cases frequently occur in elderly care

facilities where a caregiver is forced to push multiple wheelchairs at once. In this

paper, we propose a multiple robotic wheelchair system that can follow the care-

giver, enabling them to move multiple wheelchairs smoothly and efficiently. We

conducted an experiment in order to observe the positional relationship among

multiple wheelchair users and a caregiver when they move together while convers-

ing. The experiment revealed that wheelchair users and a caregiver move in four

formations, switching depending on the situation, such as the presence of obstacles

or the width of the passageway. Based on this finding, we developed a multiple

robotic wheelchair system able to change formation depending on the environment.

i

概要

本論文では，介護者および周辺環境の情報を取得することで，介護者との協調移動を行う複数台ロボット車椅子の開発を行う．具体的には複数台のロボット車椅子による，状況に応じた介護者追従を行うことで，少ない人材での効率的な介護の実現，およびコミュニケーションの支援を目的としたシステムを提案する．

近年の少子高齢化の進行に伴い，多くのロボット車椅子が盛んに開発されている．しかし，それらのほとんどは車椅子利用者ができるかぎり自立的な行動をとれるようにすることが目的であるため，車椅子利用者に合わせたインタフェースの提案や設定した目的地への自律移動など，車椅子利用者に着目したものがほとんどである．しかし，高齢化が進み老々介護などの問題も起こっており，介護者の負担の軽減についても検討する必要がある．

そこで，我々は介護者に並走することが，介護者と車椅子利用者の両者間のコミュニケーションの取りやすさを向上させ，さらには，車椅子利用者が一個の独立した人格とみなされることにつながると考え，レーザ側域センサで介護者の位置や向きを把握し，その情報から介護者の横で併走するロボット車椅子システムを開発してきた．開発したロボット車椅子の有効性を確認するために，日常的に車椅子を利用することの多い，奈良県の高齢者施設に持ち込み，１６名の職員に，同伴者及び車椅子利用者それぞれの役割で体験してもらい，意見を聴取した．被験者となってもらったのは，介護士，看護士，事務員，栄養士など，様々な立場で高齢者と関わる職員である．実験後のアンケートにて，介護者の不足から,「一人の介護者が複数の車椅子を移動させる場合があり大変だ」という意見があった.

そこで,本論文では一人の同伴者と複数人の車椅子利用者がコミュニケーションを取りながら移動できる複数ロボット車椅子システムを提案する．複数のロボットが協調移動を行う研究は数多く行われているが，人が搭乗しての群ロボットの移動については，まだ検討されていない．本研究では，まず，実際に介護者一人と二人の車椅子利用者に互いにコミュニケーションを取りながら，移動を行っている様子を観察し，介護者一人と複数の車椅子利用者同士がコミュニケーションをとりながらの移動において，どのようなポジションで移動するのが望ましいかを考察した．

ii

その結果を基に，各々がレーザ側域センサを用いて周囲の状況を観察し，無線通信によって互いの位置関係や状況の把握を行い，状況に応じてフォーメーションを変化させる複数台ロボット車椅子システムを開発した．具体的には，走行中の道幅を観察し，道幅によってフォーメーションを変化させる．広い場所では互いにコミュニケーションがとりやすい横一列のフォーメーションで走行し，狭い場所では縦一列のフォーメーションで走行する．そして，本システムの有効性を実験により，確認した．

iii

目 次

Abstract i

概要 ii

図目次 viii

表目次 ix

第 1章 序論 1

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

1.2 本研究の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.3 目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.4 提案手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.5 本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

第 2章 システムの概要 6

2.1 ロボット車椅子概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.1.1 ハードウェア構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.1.2 車椅子制御信号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.2 介護者の観察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.2.1 介護者の追跡手法の検討 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.2.2 介護者の肩の輪郭線の追跡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

iv

2.3 走行モード . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.3.1 並走モード . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.3.2 背後追随モード . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.3.3 周囲の観察による走行モードの切り替え . . . . . . . . . . . 18

2.4 複数台の車椅子間の通信 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.4.1 車椅子同士の位置把握 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

第 3章 観察実験 22

3.1 実験概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

3.2 観察結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

第 4章 実装 25

4.1 各フォーメーション実装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4.1.1 Double-Side Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4.1.2 Side-and-Back Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

4.1.3 One-Line Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.2 各フォーメーションの遷移 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

第 5章 実験 29

5.1 走行実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.1.1 Double-side Formation での走行 . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.1.2 Double-side Formation から Side-and-Back Formation への切り替え . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.1.3 Double-side Formation から One-Line Formation への切り替え 32

第 6章 結論 34

6.1 まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

v

6.2 今後の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

謝辞 36

参考文献 37

発表文献 39

vi

図 目 次

1.1 介護施設での実験の様子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

2.1 TT-JOY . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.2 タウニィジョイX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.3 ロボット車椅子外観 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.4 UTM-30LX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.5 肩の輪郭線追跡モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.6 レーザ画像例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.7 介護者の肩の追跡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.8 並進モード . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.9 相対位置の差分に基づく車椅子の制御 . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.10 追従モード . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.11 ポテンシャルフィールド法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.12 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 . . . 17

2.13 障害物検知領域 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.14 走行モードの切り替え . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

2.15 位置把握システムの実験の様子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.1 横一列で移動している様子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

3.2 縦一列で移動している様子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

vii

3.3 介護者の横に 1台，後ろに 1台で移動している様子 . . . . . . . . . 24

3.4 介護者の背後を車椅子 2台が並んで移動している様子 . . . . . . . . 24

4.1 Double-Side Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4.2 互いがぶつからないように進路を修正 . . . . . . . . . . . . . . . . 26

4.3 Side-and-Back Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.4 One-Line Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

4.5 フォーメーション遷移図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

5.1 Double-side Formation での走行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

5.2 Double-side Formation から Side-and-Back Formation への切り替え 31

5.3 Double-side Formation から One-Line Formation への切り替え . . . 33

viii

表 目 次

2.1 出力電力と車椅子の挙動の関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.2 レーザ測域センサ UTM-30LXの仕様 . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

ix

第1章 序論

1.1 背景

近年，先進国を中心として，少子高齢化が急速に進行している．それに伴い，高齢者介護における負担の増加が，深刻な問題となっている．また，介護士の不足から，高齢者が高齢者の介護を行わざるを得ないといった状況が，老々介護と呼ばれるなど，社会問題となっている．

このような背景から多くの研究開発機関において，介護を支援するロボットの開発が行われている．中でも，介護の場での移動手段として車椅子の需要が高まっており，高齢者や介護が必要な方の移動を支援するためのロボット車椅子の開発が盛んに行われている．

例えば，J.Minらは手及び腕に障害があるために，市販の電動車椅子のインターフェイスとして一般的なジョイスティックコントローラを使って電動車椅子を操縦できない人を対象として，車椅子利用者が自身の頭と肩の動作により操作可能な車椅子のインターフェイスデバイスを提案している [1]．このように既存の車椅子に対して様々な機能を拡張するロボット車椅子の提案が行われている．車椅子のインターフェイスという観点では，久野らはカメラを使って車椅子利用者のジェスチャーを計測し，ジェスチャーをコマンドとして利用することで操作できる車椅子を開発した [2]．また，佐藤らは 360度死角のない全方向ステレオシステムを用いて周囲の状況及び車椅子利用者のジェスチャー認識による操作に加え，車椅子利用者の異変を感知できる見守りの機能を提案している [3]．

これらのロボット車椅子について共通することは，車椅子利用者の観察によって，車椅子を制御をするということである．しかし，車椅子利用者は高齢者であったり，身体に障害を伴っている場合が多いため，ロボット車椅子の利用のしやすさに，個人差を生じてしまう問題がある．

我々の研究室は，普段の車椅子の使用状況についての聞き取り調査を，大宇陀特別養護老人ホームラガールにて行った．図 1.1に調査の様子を示す．

1

図 1.1: 介護施設での実験の様子

この調査によって，車椅子利用者が車椅子を利用する際は，普段，介護者が付き添う場合が殆どであり，車椅子の操作は介護者が行うことが殆どであるということがわかった．

金原らはその点に着目し，車椅子利用者ではなく，介護者の観察から車椅子の制御を行うロボット車椅子を開発してきた [4]．これは，介護者の位置と向きを観察し，介護者の横に並んで走行するロボット車椅子である．介護者と車椅子利用者が並んで走行することによって，両者のコミュニケーション支援や，介護者の車椅子の操作を行う際の負担を軽減できるといった利点がある．

上記の開発したロボット車椅子を，再びラガールに持ち運び，介護士の方々にアンケート調査を行ったところ，介護者と車椅子と並走することが，車椅子利用者とのコミュニケーションにおいて有意性があることを示すことができた．

1.2 本研究の課題

介護施設での調査中に，一人の介護者が 2台の車椅子を移動している光景を目にした．介護士の方に伺ったところ，介護士不足により，一人の介護者が複数台の車椅子を移動せざるを得ないことがあるという．また，一度に複数の車椅子利用者を対象に介護を行うために，一人一人に丁寧な介護ができないといった意見が伺えた．

このことから，我々はこれまで 1台のロボット車椅子の介護者追従システムを複数台のロボット車椅子にすることによって，介護士の負担を軽減することができる

2

のではないかと考えた．

また，コミュニケーションのしやすさの観点から，これまで介護者と並走を行う追従システムを開発してきたが，複数台の車椅子との並列移動はスペースをとる為，状況に応じてフォーメーションを変更させる必要がある．

そこで，コミュニケーションと状況を考慮した複数台のロボット車椅子の開発が本研究での課題となる．

1.3 目的

本研究では，屋内において介護者と共に協調移動を行う複数台ロボット車椅子を提案する．基本的には，介護者と車椅子利用者がコミュニケーションをとりやすいフォーメーションで移動

ただし，複数台の車椅子と並列しての移動は，屋内において常に可能であるとは限らないため，介護者との移動中，周囲の障害物の状況に応じてフォーメーションを適応的に変更することで，広い場所だけではなく，狭い通路での移動も可能とするロボット車椅子システムの構築を目的とする．

1.4 提案手法

ベースとなるハードウェアについては，既存のロボット車椅子システムを 2台用いて実装を進める．走行中の環境に応じてフォーメーションを変更させる為，周囲の環境を認識するシステムを実装する．具体的には，介護者の観察に用いている距離センサーを車椅子の下部にも取り付けることによって,走行中の地形について観察,認識を行う．

フォーメーションについては，まず，実際に複数の車椅子利用者と同伴者がコミュニケーションをとりながら移動を行ってもらい，その際の位置関係を観察することによって，ロボット車椅子にどのようなフォーメーションをとらせるかを考察する．

また，複数台のロボット車椅子が互いに接触しないようにフォーメーションの形を保ったり，フォーメーション変化時のタイミングを合わせる為には，互いのロボット車椅子が随時互いの場所，状態を把握しておく必要がある．これはワイヤレス通

3

信を用いることによって,各ロボット車椅子に搭載されている PC同士で通信を行い,互いの現在位置, 状態を随時通信し合うことによって実装する．

4

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 観察実験第 4章 実装第 5章 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，および周辺情報の取得方法について述べる．第 3章では，介護者と複数台の車椅子の移動の様子を観察や，その結果について述べる．第 4章では，第 3章での観察実験の結果を基にした追従システムや，その実装法について述べる．第 5章にて，走行実験について述べる．最後に第 5章にて，本研究のまとめと残された課題について述べる．

5

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．

• 電動車いす : TT-JOY（マツナガ社）• 電動車椅子 : タウニィジョイX (ヤマハ発動機)

• メイン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-740 (磁気研究所)

本研究では，2台の電動車椅子を使用し,それぞれメインPC,マイクロコンピューター,側域センサ 3台,降圧コンバーター,タッチパネルディスプレイを搭載している．

図 2.1に示す松永製作所製のTT-JOY及び,図 2.2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．

組み立てたロボット車椅子の外観を図 2.3に示す．

車椅子を制御するメイン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，メインコンピュータに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メインコンピュータからの電圧出力にスイッチで切り替える．

6

図 2.1: TT-JOY

図 2.2: タウニィジョイX

7

Laptop PCs

in the back pocket

Laser range sensor

(UTM-30-LX)

Laser range sensors

(URG-04LX)

Touch-sensitive

joystick controller

Output switch

(Joystick controller –

Laptop PC)

display

(URG-04LX) Laptop PC)

図 2.3: ロボット車椅子外観

レーザ測域センサ (UTM-30LX)の 1つを車椅子の背の支柱を延長した上部に取り付け，介護者の観察に用いる．残りの 2つは車椅子の下部前方と後方に取り付け,

周囲の環境の観察に用いる. メイン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．

メインコンピュータおよびサブ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，メイン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おく．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を組み込み，コンピュータによる制御よりも，ジョイスティックコントローラによる制御を優先するようにした．

8

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，左右回転の出力をメイン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 2.1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 2.1: 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．

9

2.2 介護者の観察

ロボット車椅子が，介護者と協調追従を行う為に，介護者の状態を取得する必要がある．介護者の観察には，車椅子後方のポール上方に取り付けたUTM-30LX(図2.4,表 2.2)を用いる．

図 2.4: UTM-30LX

表 2.2: 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

2.2.1 介護者の追跡手法の検討

レーザ測域センサを用いて人物を追跡する手法は，いくつか提案されている．Cuiらは，レーザ測域センサを壁面の人物の足元の高さに設置し，両足の動きを計測することで人物の位置を追跡している [10]．Glasらは，レーザ測域センサを人物の腰あたりの高さに設置し，適応的人物形状モデルとパーティクルフィルタを用いることで人物の身体の動きを比較的詳細に追跡している [11]. しかしこれらの手法は，

10

複数のレーザ測域センサが，計測対象の人物を取り囲むように配置されているという，限定された環境で人物の形状をほぼ欠損なく計測したデータを基にしている．

それに対し，本論文ではロボット車椅子を使用する場所を環境によって限定しないよう，レーザ測域センサはロボット車椅子に搭載している．そのため，レーザ測域センサから見えていない部分の形状は取得できない．人間の身体の水平面での輪郭線を考えてみると，頭部では円形，胴体では楕円形で近似可能である．本論文では，ロボット車椅子をスムーズに制御するために，介護者の位置，および身体の向きを取得が必要である．そのため頭部の追跡では向きの取得が困難であるため不適当である．また，一般的に人物が歩行する際に手が振れることを考慮すると，肩より低い位置の輪郭線は大きく変化することになり，安定して観察することは困難である．

そこで，本論文では介護者の肩を追跡することで，介護者の位置，および身体の向きを取得する．レーザ測域センサを介護者の肩の高さに合わせて設置し，取得したデータをマッピングした画像上で，介護者の肩を追跡する．追跡手法には小林らの提案した，レーザ測域センサと全方位カメラを組み合わせた複合センサを用いた人物追跡手法 [5, 6]のうち，レーザ測域センサでの人物追跡部分を利用する．図 2.5

にレーザ測域センサを用いた人物の肩追跡のモデルを示す．

(a) 観測された肩の一部 (b) 輪郭線モデル

図 2.5: 肩の輪郭線追跡モデル

11

2.2.2 介護者の肩の輪郭線の追跡

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 [12]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 2.6: レーザ画像例

図 2.6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．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 2.7(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 2.7(b)にパーティクルの例を挙げる．

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．

12

(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 2.7: 介護者の肩の追跡

2.3 走行モード

本論文のロボット車椅子は，前後方向と左右回転の 2系統の出力を決定することで走行の制御を行う．ここでは,2種類の追随モードの制御法について述べる.また，側域センサを用いたこれらの追随モードの切り替えについても述べる.

2.3.1 並走モード

介護者の隣りに並んで進む移動方法を並走モードと呼ぶ．ロボット車椅子は通常，図 2.8に示すような，横に並んで走行する並走モードでの移動を行う．

本ロボット車椅子では，並進モードでの移動中でも，周辺状況に応じて制御方法が異なる．

介護者の身体の向きを考慮した制御では，まず，前後方向の速度の決定を行う．速度は，介護者の位置情報に基づいて制御する．車椅子の中心を原点にX軸を左右方向に，Y 軸を前後方向にとり，車椅子から見た介護者の相対的な位置 (u0,v0)を維持するように車椅子は移動する (図 2.9)．

車椅子の速度は，取得した介護者の位置と前フレームでの介護者の位置との差分(∆u,∆v)により決定する．具体的には Y 軸方向の差分が正に大きければ加速し，負に大きければ減速する．車椅子を中心とした相対位置なので，差分が小さければ，これまでの速度を維持する．

13

図 2.8: 並進モード

(a) 介護者の初期位置 (b) 初期位置との差分

図 2.9: 相対位置の差分に基づく車椅子の制御

14

次に，左右回転の出力の決定を行う．左右回転は，介護者の身体の向きを利用することで，左右回転の制御を行う．介護者が身体の向きを変えた場合，その動作に協調するように，左右回転の制御を行う．特に，車椅子の近くで介護者が車椅子側に進行方向を変えた場合，車椅子は介護者の進行を妨げないように，先に決定した速度を減速又は後進するように調整しながら，介護者と同じ方向を向く．

2.3.2 背後追随モード

図 2.10のように介護者の後ろからついていく移動形態を背後追随モードと呼ぶ．

図 2.10: 追従モード

背後追随では，ポテンシャルフィールド法を用いて車椅子の制御を行う．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進路計画を行う手法である．図 2.11での点 pにおける移動ベクトルは，赤色で示すベクトルとなる．

しかしながら，車椅子は非ホロノミックな移動体であり，真横への移動ができない等，移動に制限があるため従来のポテンシャルフィールド法をそのまま単純に適応することは難しい．非ホロノミックな移動体への適応方法として，移動体の外周形状を包含する円を移動体の外周と考える方法があるが，この方法では円の半径が大きくなり，本来であれば通過可能な狭い場所では利用できない．移動体の形状を扱う手法として配置空間を利用した方法 [2, 7, 8] が提案されているが，いずれも実時間でのシステムに適応することができていない．

15

図 2.11: ポテンシャルフィールド法

それに対して関らの手法 [9]では，非ホロノミック移動体が，狭い場所でもポテンシャルフィールド法を利用可能な拡張を行っている．関らの拡張は，斥力を計算する作用点を移動体の前方に Pf，後方に Prの 2点を用意して，後方の斥力を反転させて前方の斥力と重ね合わせ，合力を最終的な斥力とすることで，移動体をてこのように扱う方法を提案している (図 2.12)．また，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で移動体の形状を考慮している．

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，関らの提案しているポテンシャルフィールド法の非ホロノミック移動体への拡張を利用する．関らは [9]においてシュミ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する．

以下に，関らの手法を用いて斥力を計算する方法を述べる．

まず，介護者の観察時と同様に，センサデータからセンサ画像を生成する．周囲の状況の観察には，車椅子下部に取り付けた 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て 2つのセンサデータから 1枚のセンサ画像を生成する．センサ画像を生成しながら，車椅子中心を原点とした全方向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．

取得した座標データから斥力を求める．取得した座標データDi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 2.2により，前方作用点での斥力を計算する．

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図 2.12: 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

Ffront =∑i

(Di − Pf )Krep

dist2(2.2)

ここで，Ffrontは前方作用点にかかる斥力である．Pf は，車椅子の前方に設定した作用点の座標である．Krepは斥力の係数である．物体との距離に応じて斥力の影響を小さくするために距離 distの 2乗で割る．

dist =

Di cos(πi

180

)−W (作用点より外周点の方が近い場合)

Di − Pf (上記以外)(2.3)

このとき，車椅子形状を考慮するために，座標データから前方作用点に達するま

でに車椅子の外周が存在する場合には，作用点までの距離をDi cos(πi

180

)−W と

近似して計算する．W は画像上で車椅子の幅の半分を表す．

後方作用点においても前方作用点と同様に斥力の計算を行う．

Frear =∑i

(Di − Pr)Krep

dist2(2.4)

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dist =

Di cos(πi

180

)−W (作用点より外周点の方が近い場合)

Di − Pr (上記以外)(2.5)

ここで，Frearは後方作用点での斥力である．Prは，車椅子後方に設定した作用点の座標である．駆動車輪軸よりも後方の座標データに対して，前方での計算と同様の計算を行う．式 2.2，式 2.4で求めた各作用点にかかる斥力から車椅子にかかる斥力の総和を求める．

Frep = Ffront − αFrear (2.6)

式 2.6において，Frepは車椅子にかかる斥力の総和である．後方作用点への斥力を反転させて，前方作用点への斥力と重ね合わせることで，周囲の障害物から車椅子にかかる斥力とする (式 2.6)．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ために後方斥力には αを掛ける．本論文では，ロボット車椅子へ適用するにあたり，実験的に求めた α = 2.0とすることで車椅子にかかる斥力の計算を行っている．

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，極小地点に陥ることを避けるためにポテンシャルフィールド法での制御時に，ポテンシャルフィールド上の目的地を変更する手法を提案する．詳細については，後述する．

また，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．そのため，本ロボット車椅子システムでは，ポテンシャルフィールド法を用いる有効性が高いと言える．

2.3.3 周囲の観察による走行モードの切り替え

前に述べた並走モードと背後追随モードの切り替えは，周囲の観察の結果に基づいて行われる．

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周囲の観察には車椅子前方下部に設置した 2つのUTM-30LXを用いる．車椅子の周囲の障害物の回避を行うために，車椅子の周囲 360°を観察する．介護者の肩の高さに満たない椅子やテーブルなどの障害物を感知できるように，床面からの高さ 25cmに設置している．

走行モードの切り替えは，図 2.13に示した赤と青の矩形の障害物の有無によって決定される．走行モードの切り替えの流れを図 2.14記す．並走モードで走行中，た車椅子前方にある赤い矩形の空間に障害物が検出されると，背後追随モードに移行する．背後追随モードに移行した後，車椅子が介護者の背後を追随する位置関係に移行することにより，赤い矩形で検出された障害物が車椅子左方の青い矩形中に検出される．背後追随モードで走行し，青い矩形に障害物が検出されなくなり，並走できるスペースを検出すると並走モードへと移行する．Front regionSideregion

図 2.13: 障害物検知領域

2.4 複数台の車椅子間の通信

複数台の車椅子の移動の際,各々の車椅子が互いに位置や走行モードを認識していないと,互いに相手の車椅子の挙動を気にせずに追随を行ってしまうため, 協調追従が行えない.そこで,車椅子同士で通信を随時行い,互いの位置や走行モードの認識を行えるようにした. 通信方法としてはワイヤレスネットワークを用いて行う.

レッツノーテ（TT-JOY）側をサーバーとし,レッツノーテ（タウニィジョイX）をクライアントとした. 互いに介護者の位置（x,y）と向き（θ）と走行モード（並走モード：0or背後追随モード:1）を通信し合うことによって,互いの位置と状態を把握する.

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図 2.14: 走行モードの切り替え

2.4.1 車椅子同士の位置把握

他方の車椅子の位置を認識する為に,共通の観察対象である介護者の位置と向き情報から算出する. 介護者の位置が（x1, y1）,向きが（θ1）で観察される車椅子において,他方の車椅子から観察される介護者の位置が（x2, y2）,向きが（θ2）の場合,他方の車椅子の位置（x3, y3）,向き（θ3）を次のように算出する．

θ3 = θ1 −θ2 (2.7)

次に，ここで求めたθ3を用いて他の車椅子の座標を求めるが，介護者追跡システムの性能上，θ1，θ2が毎フレーム毎にバラつきが出てしまうので，θ3は不安定になってしまう．そこで，θ3前フレーム 10までのθ3の結果を平均したものを採用し，他方の車椅子の位置座標 (x3, y3)は次のように位置を計算する．

x3 = x1 − (x2cos(θ3)− y2sin(θ3)) (2.8)

y3 = y1 − (x2sin(θ3) + y2cos(θ3)) (2.9)

図 2.15はこの手法を用いて一方の車椅子が，他方の車椅子の位置，向きを把握できているかを実験している様子である．図 2.15(a)中の中心に表示されている赤い

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(a) (b)

図 2.15: 位置把握システムの実験の様子

矩形，その左に表示されている楕円，さらにその左に表示されている水色の矩形がそれぞれ図 2.15(b)の左の車椅子，真ん中の介護者，右の車椅子である．

図 2.15の実験により，他方の車椅子の位置を認識できていることが確認できた．

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第3章 観察実験

コミュニケーションを考慮した，複数台のロボット車椅子システムを構築するにあたり，複数台のロボット車椅子と介護者が互いにコミュニケーションをとりながら，どのように移動を行うのか，観察を行った．

3.1 実験概要

被験者 9人を 3グループに分け，1人は介護者役，残りの 2人は車椅子利用者役になってもらい，屋外の広い場所や屋内の狭い場所を辿ったコースを，互いに会話をしながら巡回して貰った．車椅子の操作は車椅子利用者役の被験者に行ってもらい，自然に車椅子利用者が会話のしやすい位置関係をとれるようにした．介護士の移動に合わせた追従システムを目指す為,コースの巡回に関しては,介護者役にリードしてもらった．被験者 3人の移動の様子を,2台のカメラを用いて前方と後方から撮影をし,観察を行った．

3.2 観察結果

観察実験から,おおまかに以下の 4つのフォーメーションをとっていることがわかった．

広い場所では,図 3.1のような,介護者と車椅子利用者が,横一列となったフォーメ－ションで走行している．障害物などの制約がない場所では,コミュニケーションのとりやすい並走での走行をとっている．

屋内の狭い廊下では,図 3.2のような,縦一列でのフォーメーションで走行している．今回の観察実験では,介護者役がリードを行っている為, 介護者役が先頭に立っている．

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図 3.1: 横一列で移動している様子

図 3.2: 縦一列で移動している様子

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また,横一列になれないが,縦一列で走行する必要もない場所では,図 3.3と図 3.4

のような,フォーメーションで走行している．図 3.3と図 3.4は会話状況によって,介護者の隣にいるか,一方の車椅子利用者の隣に随時切り替えていた．本研究では,介護者の隣に 1台の図 3.3のフォーメーションを採用した.今後,会話状況を分析するシステムを開発し,会話状況によって, 図 3.3と図 3.4のフォーメーションを切り替えるようにしたい.

図 3.3: 介護者の横に 1台，後ろに 1台で移動している様子

図 3.4: 介護者の背後を車椅子 2台が並んで移動している様子

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第4章 実装

この章では,観察実験の結果に基づいたフォーメーションの実装や,ワイヤレス通信を用いたフォーメーション遷移のシステムの実装について述べる．

4.1 各フォーメーション実装

ここでは,各フォーメーションの実装について述べる．基本的には各車椅子が,先述した並走モードと背後追随モードを切り替えることによって,フォーメーションを形成する．

4.1.1 Double-Side Formation

広い場所で介護者と車椅子が横一列で走行するフォーメーションを, Double-side

Formation とする．これは, 各車椅子を並走モードで走行させることによって実装する（図 4.1）．

図 4.1: Double-Side Formation

しかし,ただ並走モードで走行させるのでは,介護者が車椅子に挟まれてしまうことがある．これは,互いの車椅子がもう一方の車椅子の位置を考慮をせず,走行していることに原因がある．

25

そこで,車椅子同士の距離が 70cm 以内になると,左側の車椅子は進路を左側に修正し,右側の車椅子は進路を右側に修正することによって, 車椅子同士が距離をおくようにした（図 4.2）．　具体的には,左右方向の電気信号を ± 60 し,修正をしている．

60cm進路修正前進路修正後

図 4.2: 互いがぶつからないように進路を修正

4.1.2 Side-and-Back Formation

Double-Side Formation で走行中,一方の車椅子が背後追随モードに移行すると,

介護者の横に並走している車椅子が 1台, 介護者の背後から追随している車椅子が 1

台となり,このフォーメーションを Side-and-Back Formation とする（図 4.3）．このフォーメーション時に広い場所に出れば Double-Side Formation となり,さらに狭い場所に入ると, One-Line Formation となる.

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図 4.3: Side-and-Back Formation

4.1.3 One-Line Formation

狭い廊下で縦一列で走行するフォーメーションを, One-Line Formation とする（図 4.4）．これは,1台の車椅子が介護者に背後追随モードで追従し, もう 1台の車椅子が,介護者を背後追従を行っている車椅子に,背後追従モードで追従させることによって,実装する. Double-Side Formation で走行中,先に背後モードに移行した車椅子が介護者に背後追従を行う.同時に障害物を発見した場合は，介護者左側の車椅子（本論文ではTT-JOY）が優先される．

4.2 各フォーメーションの遷移

上記の 3つのフォーメーションの遷移を図 4.5に示す.

広い場所では, Double-Side Formation で走行し,片方の車椅子が前方に障害物を検出し、背後追随モードに移行すると Side-and-Back Formation に移行する (1)．ここで更に狭い通路に侵入し，並走していた車椅子が背後追随モードに移行すると One-Line Formation に移行する (2)．Side-and-Back Formation 及び One-Line

Formation時に広い場所に出ると，DOuble-Side Formationに移行する (3)．本論文では，(1)(2)を実装した．(3)は今後の課題でも述べるが， One-Line Formation 時に一番後ろを走行する車椅子がその前を走る車椅子に介護者の観察を遮られ，介護者と一方の車椅子を見失ってしまい，Double-Side Formation に移行できなかった．

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図 4.4: One-Line Formation

①①①①

②②②② ②②②②

①①①①③③③③③③③③③③③③

図 4.5: フォーメーション遷移図

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第5章 実験

ここでは，これまでに述べたロボット車椅子システムの動作を確認するため，走行実験を行った．

5.1 走行実験

5.1.1 Double-side Formation での走行

図 5.1にDouble-Side Formation での走行実験の様子を示す．2台の車椅子が，介護者の左右に並走モードで走行している．

図 5.1(c)を見てわかるように，カーブの際にもお互いの車椅子がぶつからずに走行しているのが確認できた．

5.1.2 Double-side Formation から Side-and-Back Formation

への切り替え

図 5.2に Double-side Formation から Side-and-Back Formation への切り替えの走行実験の様子を示す．この走行実験では，介護者の前方左に柱の障害物がある．

図 5.2(b)で左の車椅子が柱を検出し，背後追随モードに移行し，図 5.2(c)で Side-

and-Back Formation で走行しているのが確認できた．

29

(a) (b)

(c)

図 5.1: Double-side Formation での走行

30

(a) (b)

(c)

図 5.2: Double-side Formation から Side-and-Back Formation への切り替え

31

5.1.3 Double-side Formation から One-Line Formation への

切り替え

図 5.3に Double-side Formation から One-Line Formation への切り替えの走行実験の様子を示す．この走行実験では介護者の前方左に柱の障害物の他に，前方右にもダンボール箱び障害物がある．

まず，図 5.3(a)において，左側の車椅子が前方の障害物を検出し，図 5.3(b)で背後追随モードに移行している．このとき，右側の車椅子もダンボールの障害物を検出し，背後追随モードに移行しようとしている．しかし，先に左側の車椅子が背後追随モードに移行したため，左側の車椅子が自分の前を通り過ぎるまで待っている（図 5.3(c)）．図 5.3(d)にて左側の車椅子が通り過ぎたので，左側の車椅子を背後追随し始めている．図 5.3(e)で右側の車椅子が左側の車椅子の背後追随を行っており，One-Line Formation に移行したことが確認できた．

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(a) (b)

(c) (d)

(e)

図 5.3: Double-side Formation から One-Line Formation への切り替え

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第6章 結論

6.1 まとめ

本論文では，介護者と協調移動を行う複数ロボット車椅子について述べた．少ない人材で効率的な介護が行えるように,1度に複数のロボット車椅子が 1人の介護者に追従を行うシステムを提案した. ワイヤレス通信によって,複数のロボット車椅子が互いの位置や,追随モードの状態を認識するシステムを実装した. 1人の介護者と複数のロボット車椅子とのコミュニケーションにふさわしいフォーメーションを観察した. 観察結果を基に,走行中の通路の幅によって,各ロボット車椅子が追随モードを変更させ，フォーメーションを変化させるシステムを設計し, 実装を行った.実装したシステムで走行実験を行い,複数のロボット車椅子が状況によってフォーメーションを変化させたことを確認した.

なお，本論文で提案したロボット車椅子は，ROBOTECH-次世代ロボット製造技術展，第 20回埼玉県産業教育フェア，第 37回国際福祉機器展 H.C.R.2010，コラボさいたま 2010 さいたま市商工見本市，コラボさいたま 2011　さいたま市商工見本市,において展示会に出展, 日テレ”世界一受けたい授業”,TBS”みのもんたの朝ズバッ！”にて出演しており,デモンストレーションを披露している．

6.2 今後の課題

現在のシステムでは，共通の観察対象である介護者の情報をやり取りし，逆算することによって互いの位置を把握している為，どちらか一方でも車椅子が介護者を見失ってしまうと正確な位置を把握することができなくなってしまう．例えばOne-Line Formation で走行中，一番後ろから追随している車椅子が，その前方の走る車椅子が介護者の観察を遮蔽していまい，お互いの位置を見失ってしまうことがある．そのため， One-Line Formation から Double-Side Formation への移行に

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支障をきたすことがある． 介護者，もしくは他の車椅子の観察手法を検討する等，位置関係把握システムの改善が課題である．

また，今回実装しなかった介護者の背後に車椅子が 2台並ぶフォーメーションを，実装したい． Side-and-Back Formtionで走行中，会話状況を認識し，車椅子搭乗者同士で会話をしている場合は介護者に対して並走モードで走行していた車椅子が，もう一方の車椅子に対して並走モードで走行するようにしたい．その為に，会話状況を認識するシステムの開発も今後の課題である．

これらの課題を解決した上で，介護施設で複数台ロボット車椅子システムの実証実験を行いたい．

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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 山崎晶子准教授に感謝申し上げます．アンケートにご協力いただき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．観察実験にご協力いただきました山崎研究室の方々，埼大生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 6日　高野　恵利衣　

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参考文献

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発表文献

国際会議

• Y. Kobayashi, Y. Kinpara, E. Takano, Y. Kuno, K. Yamazaki and A. Ya-

mazaki, ”Robotic Wheelchair Moving with Caregiver Collaboratively,”

International Conference on Intelligent Computing (ICIC2011), 2011.

• Y. Kinpara, E. Takano, Y. Kobayashi, Y. Kuno, ”Situation-Driven Con-

trol of a Robotic Wheelchair to Follow a Caregiver,” FCV2011, 2011.

• Y. Kobayashi, Y. Kinpara, E. Takano, Y. Kuno, K. Yamazaki, A. Ya-

mazaki, ”Robotic Wheelchair Moving with Caregiver Collaboratively De-

pending on Circumstances,” CHI2011 Extended Abstract, pp.2239-2244,

2011.

• Y. Kobayashi, Y. Kinpara, E. Takano, Y. Kuno, K. Yamazaki, and A.

Yamazaki, ”A Wheelchair Which Can Automatically Move Alongside a

Carefiver,” HRI2011(to apear), March 2011.

• E. Takano, Y. Kobayashi, Y. Kuno, ”Multiple Robotic Wheelchair Sys-

tem Based on the Observation of Circumstance,” FCV2012, 2012.

国内会議

• 高野恵利衣, 小林貴訓, 久野義徳, ”周辺状況を考慮して介護者に追随するロボット車椅子,” 電子情報通信学会総合大会, p197, 2009.

• 金原悠貴, 高野恵利衣, 小林貴訓, 久野義徳, ”介護者の意図と周辺状況の観察に基づくロボット車椅子,” 情報処理学会全国大会, pp.5.17-18, 2010.

• 高野恵利衣, 小林貴訓, 久野義徳, ”コミュニケーションを考慮した複数ロボット車椅子システム,” 精密工学会 SS2011, 2011.

• 高野恵利衣，金原悠貴,小林貴訓,久野義徳, ”介護者と協調移動するロボット車椅子システム,” 第 17回画像センシングシンポジウム, June, 2011.

ポスター発表

• 金原悠貴, 高野恵利衣, 小林貴訓, 久野義徳, ”周辺状況を考慮して介護者

39

と協調移動するロボット車椅子,” 第 16回画像センシングシンポジウム,

June, 2010.

デモンストレーション

• ROBOTECH-次世代ロボット製造技術展• 第 20回埼玉県産業教育フェア• 第 37回国際福祉機器展 H.C.R.2010

• コラボさいたま 2010 さいたま市商工見本市• コラボさいたま 2011 さいたま市商工見本市• 日テレ”世界一受けたい授業”

• TBS”みのもんたの朝ズバッ！”

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