근력이 쇠약한 고령자의 일상생활을 지원하는 로봇 개발이 진행되고 있다.동작 하나하나를 지원하는 로봇이 주류이지만, 기립·보행·착좌는 일련의 동작 때문에 로봇 XNUMX대에서의 지원이 바람직하다.또, 가정에서 사용하기에는 소형이고 센서도 적은 시스템이 바람직하다.동작을 모두 로봇에 의존하면, 근육의 쇠퇴나 운동 주체감의 감소에 의한 불만이 생기기 때문에, 사용자가 주체가 되어 동작을 해, 그 모습을 파악해 부족한 힘을 적절히 지원하는 로봇의 개발을 실시했다.

　연구팀은 로봇 사용자의 상태를 추정하기 위해 중심 위치에 주목.적은 센서에서는 정확한 무게 중심 위치를 구할 수 없기 때문에 관절의 가동 영역 등을 고려하여 무게 중심 위치의 후보가 존재하는 범위를 계산하는 방법을 개발했다.이 중심 후보를 사용하여, 서포트 벡터 머신이라고 하는 기계 학습에 의해 사용자의 상태 추정이나 이상 검지를 행하고, 그에 따라 동작하는 로봇을 제작했다.

　이에 따라, 사용자가 서려고 하는, 앉으려고 하는 등의 상태를 알 수 있고, 이에 따라 필요한 지원이 가능해진다.또, 넘어질 것 같은 상태 등의 이상을 검지함으로써 사고를 방지하는 기능도 실현했다.

　연구팀은 무게 중심 후보를 이용한 인간의 상태 추정은 다양한 형상·용도의 복지 로봇에 적용 가능하다고 생각하고 있다.또한, 사용하는 노인에게 보다 사용하기 쉬운 로봇으로 하기 위해서, 로봇이 해야 할 동작이나 인간과의 커뮤니케이션 방법을 밝히고 싶다고 한다.

논문 정보:【IEEE Access】Standing, Walking, and Sitting Support Robot Based on User State Estimation Using a Small Number of Sensors