JP6670083B2 - 推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、走行面上の段差の高さを推定する推定装置に関する。

走行面の段差等を示して、車椅子等の利用者が通行しやすいルートを分かり易く表示したバリアフリーマップが作成されている。このようなバリアフリーマップは、人手により段差等の調査が行われており、手間と時間とコストがかかるため、バリアフリーマップが作成されているのは一部の街だけであった。

また、人手による調査のために、バリアフリーマップの更新も頻繁に行うことが困難である。そのため、例えば道路工事等の走行面の状態の変化がバリアフリーマップには反映されないことがあり、実際の走行面の状態とかけ離れているということもあった。

このような問題に対して、自動的に段差等を検出する装置等が提案されている。例えば、特許文献１には、携帯端末の角速度センサで利用者が歩行中の角速度を検出し、予め記憶しておいた平坦な場所の角速度データと比較し、差異が大きければ階段の段差と判断し、段差の情報と位置をセンタに送信することが記載されている。

また、特許文献２には、３Ｄジャイロスコープで算出する車両が走行中の道路の勾配角が所定の値よりも大きい場合は、急な段差と判定し、段差と判定した地点を登録することが記載されている。

また、特許文献３には、車椅子に振動検出手段と傾斜検出手段を設け、移動した際の路面の凹凸と傾斜を位置情報とともにサーバにアップロードすることが記載されている。

特開２０１２−０９８９３９号公報 特開２００５−０４３２６１号公報 特開２００３−０１０２５７号公報

特許文献１に記載の方法は、階段のように段差が連続するか、高さの差が大きい段差は検出可能であるが、小さな段差の場合、歩行者はひとまたぎでこれを超えることができるため検出できない場合がある。特許文献２に記載の方法の場合は、勾配角の大きさで段差と傾斜を区別しているため、勾配角が小さい比較的高さの低い段差を精度良く検出することが困難である。このように、これらの文献に記載の方法は、歩行者では問題のない段差であっても車椅子等にはバリアとなるような段差を精度良く検出することが困難である。

また、特許文献３に記載の方法は、振動検出手段により走行面の凹凸状況を検出することが開示されているが、段差を検出する具体的方法については何ら開示されていない。そのため、検出された地点が凹凸なのか段差なのか区別がつかない。

さらには、特許文献１〜３に記載の方法は、段差の検出が目的であるので、段差の高さについては、特に考慮されていなかった。段差の高さは、例えば段差を上り下りする際の車椅子等の傾斜角から算出することが考えられるが、段差の前後が傾斜面であった場合には、傾斜面の影響により、そのままでは正確な段差の高さが推定できない場合があった。

そこで、本発明は、上述した問題に鑑み、例えば、精度良く走行面上の段差の高さを推定することができる推定装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、前輪および後輪を備える移動体のピッチ角を取得する取得手段と、前記前輪が段差に到達する直前に前記取得手段が取得した第１ピッチ角と、前記後輪が前記段差を通過した直後に前記取得手段が検出した第２ピッチ角と、前記前輪が前記段差を通過してから前記後輪が前記段差に到達するまでの間に前記取得手段が取得した第３ピッチ角と、に基づいて、前記段差のみのピッチ角を算出し、そして、前記段差のみのピッチ角と、前記前輪の接地位置と前記後輪の接地位置との間の長さと、に基づいて前記段差の高さを推定する推定手段と、
を備えることを特徴とする推定装置である。

また、請求項８に記載の発明は、走行面上の段差の高さを推定する推定装置の推定方法において、前輪および後輪を備える移動体のピッチ角を取得する取得工程と、前記前輪が段差に到達する直前に前記取得工程で取得した第１ピッチ角と、前記後輪が前記段差を通過した直後に前記取得工程で取得した第２ピッチ角と、前記前輪が前記段差を通過してから前記後輪が前記段差に到達するまでの間に前記取得工程で取得した第３ピッチ角と、に基づいて、前記段差のみのピッチ角を算出し、そして、前記段差のみのピッチ角と、前記前輪の接地位置と前記後輪の接地位置との間の長さと、に基づいて前記段差の高さを推定する推定工程と、を含むことを特徴とする推定方法である。

また、請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の推定方法を、コンピュータにより実行させることを特徴とする推定プログラムである。

また、請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の推定プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明の一実施例にかかる推定装置を有する段差検出システムの概略構成図である。 図１に示された演算装置等の概略構成図である。 図１に示されたサーバ装置の概略構成図である。 上り段差の場合の車椅子の移動の状態を示した説明図である。 図４の状態におけるピッチレート、ピッチ角の変化を示したグラフである。 下り段差の場合の車椅子の移動の状態を示した説明図である。 図６の状態におけるピッチレート、ピッチ角の変化を示したグラフである。 車椅子の走行速度とピッチレートとの関係を示したグラフである。 図８に示されたピッチレートを、走行速度によってピッチ変化に補正した後のグラフである。 ピッチ変化に閾値を設定したグラフである。 前輪径と後輪径が異なる場合に段差への乗り上げ角度が異なることの説明図である。 前輪と後輪とで閾値を異ならせた場合のグラフである。 段差の前後に傾斜面がある場合のピッチ変化と閾値の関係を示したグラフである。 段差の前後に傾斜面がある場合に閾値を変更することを示したグラフである。 図１に示された演算装置の段差検出方法のフローチャートである。 段差の高さとピッチ角との関係を示した説明図である。 傾斜と段差がある場合の例とそのピッチ角の変化のグラフと、傾斜のみ（段差なし）の例とそのピッチ角の変化のグラフである。 本実施例における段差高さの推定方法の概略説明図である。 図１８に示した段差高さ推定方法の具体例を示したグラフである。 図１に示された演算装置の段差高さ推定方法のフローチャートである。 図２０で推定した段差高さの統計処理方法のフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態にかかる推定装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる推定装置は、推定手段が、前輪が段差に到達する直前に取得手段が取得した第１ピッチ角と、後輪が段差を通過した直後に取得手段が取得した第２ピッチ角と、前輪が段差を通過してから後輪が段差に到達するまでの間に取得手段が検出した第３ピッチ角と、前輪の接地位置と後輪の接地位置との間の長さと、に基づいて段差の高さを推定する。このようにすることにより、前輪のみが段差を通過した際のピッチ角だけでなく、段差直前の第１ピッチ角と段差通過後の第２ピッチ角を取得しているので、段差の前後に傾斜面があっても精度良く段差高さを推定することができる。

また、推定手段は、前輪が段差に到達する直前の第１距離を走行する間に取得したピッチ角の平均値を第１ピッチ角としてもよい。このようにすることにより、第１ピッチ角が走行面上の小さな凹凸等のノイズ成分によって影響を受けにくくすることができ、精度を向上させることができる。

また、推定手段は、後輪が段差を通過した直後の第２距離を走行する間に取得したピッチ角の平均値を第２ピッチ角としてもよい。このようにすることにより、第２ピッチ角が走行面上の小さな凹凸等のノイズ成分によって影響を受けにくくすることができ、精度を向上させることができる。

また、推定手段は、前輪が段差を通過してから後輪が段差に到達するまでの間の少なくとも一部を走行する間に取得したピッチ角の平均値を第３ピッチ角としてもよい。このようにすることにより、第３ピッチ角が走行面上の小さな凹凸等のノイズ成分によって影響を受けにくくすることができ、精度を向上させることができる。

また、取得手段は、移動体のピッチレートを更に取得し、推定手段は、取得手段が取得したピッチレートの絶対値が予め定めた閾値以上となった場合に、前輪または後輪が段差に到達したと判定し、その後閾値未満となった場合に、前輪または後輪が段差を通過したと判定してもよい。このようにすることにより、段差に前輪や後輪といった車輪が到達すると、車体のピッチが大きく変化するため、ピッチレートが変化する。したがって、ピッチレートの変化によって、車輪が段差を越えたことを検出することができる。

また、取得手段は、移動体の単位移動距離当たりのピッチ角の変化であるピッチ変化を更に取得し、推定手段は、取得手段が取得したピッチ変化の絶対値が予め定めた閾値以上となった場合に、前輪または後輪が段差に到達したと判定し、その後閾値未満となった場合に、前輪または後輪が段差を通過したと判定してもよい。このようにすることにより、段差に前輪や後輪といった車輪が到達すると、車体のピッチが大きく変化するため、ピッチ変化が大きくなる。したがって、ピッチ変化の大きさによって、車輪が段差を越えたことを検出することができる。

また、所定期間のピッチ角を保持する保持手段を更に備え、推定手段は、前記後輪が前記段差に到達した後に、保持手段に保持されているピッチ角に基づいて段差の高さを推定してもよい。このようにすることにより、段差検出前後のピッチ角を保持しておき、段差検出後に段差の高さを推定することが可能となる。

また、本発明の一実施形態にかかる推定方法は、推定工程で前輪が段差に到達する直前に取得手段が取得した第１ピッチ角と、後輪が段差を通過した直後に取得工程で取得した第２ピッチ角と、前輪が段差を通過してから後輪が段差に到達するまでの間に取得手段が検出した第３ピッチ角と、前輪の接地位置と後輪の接地位置との間の長さと、に基づいて段差の高さを推定する。このようにすることにより、前輪のみが段差を通過した際のピッチ角だけでなく、段差直前の第１ピッチ角と段差通過後の第２ピッチ角を取得しているので、段差の前後に傾斜面があっても精度良く段差高さを推定することができる。

また、上述した推定方法をコンピュータにより実行させる推定プログラムとしてもよい。このようにすることにより、コンピュータを用いて、段差の前後に傾斜面があっても精度良く段差高さを推定することができる。

また、上述した推定プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。このようにすることにより、当該プログラムを機器に組み込む以外に単体でも流通させることができ、バージョンアップ等も容易に行える。

本発明の一実施例にかかる推定装置を図１乃至図２１を参照して説明する。本実施例にかかる推定装置としての演算装置１は、図１に示したように、移動体としての車椅子１００に搭載されている。

図１は、本発明の一実施例にかかる推定装置を有する段差検出システムの構成図である。図１に示したように、車椅子１００には、演算装置１の他にＧＰＳ受信機２と、速度検出手段としての速度センサ３と、ピッチレート検出手段としてのジャイロセンサ４と、送信手段としての通信機５と、が搭載されている。

車椅子１００に搭載された通信機５は、インターネット等のネットワーク網Ｎに無線通信で接続することができ、このネットワーク網Ｎを介してサーバ装置５０と通信可能となっている。

車椅子１００は、車体に、左右一対の前輪１０１及び左右一対の後輪１０２が設けられている。前輪１０１は車体の前方側に設けられている。後輪１０２は車体の後方側に設けられている。前輪１０１は、その直径は後輪１０２の直径より小さくなっている。

車椅子１００の車体は、例えば鋼管製のフレームにより構成されたフレーム構造体である。そして、車体には、利用者が着席する座席や、利用者の足部を乗せるフットプレート等が設けられている。

車椅子１００に搭載されている機器の機能的構成図を図２に示す。演算装置１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを備えたマイクロコンピュータ及び、ＧＰＳ受信機２、加速度センサ３、ジャイロセンサ４、通信機５と接続するためのインタフェース等を有している。また、演算装置１は、ＲＯＭ等に記憶される制御プログラムを実行することにより、取得手段としてのピッチレート取得部１１と、補正手段としての補正部１２と、段差検出手段としての段差検出部１３と、して機能する。

ピッチレート取得部１１は、ジャイロセンサ４が検出したピッチレート等を取得する。また、ピッチレート取得部１１は、後述する条件に合致するときに取得したピッチレートを第１ピッチレート、第２ピッチレートとして取得する。

補正部１２は、速度センサ３が検出した車椅子１００の速度に基づいてピッチレート取得部１１が取得した第１ピッチレート及び第２ピッチレートを補正する。

段差検出部１３は、補正部１２が第１ピッチレート及び第２ピッチレートを個性した結果に基づいて路面（走行面）上の段差を検出する。段差の検出方法については後述する。ここで、第１ピッチレートを補正したものを第１ピッチ変化、第２ピッチレートを補正したものを第２ピッチ変化という。また、走行面とは、車道、歩道その他の前輪と後輪とを有する移動体が走行可能な地表面や床面等であって、屋内、屋外も問わない。即ち、段差検出部１３は、取得し補正した値に基づいて、移動体（車椅子１００）が走行して通過した走行面上の段差を検出する段差検出手段として機能する。なお、本実施例における段差とは、走行面上において、車椅子１００で上がる又は下がることが困難となる位置（地点）であって、一の走行面と次の走行面とが所定高さ以上の垂直面または所定角度以上の斜面で繋がれている位置をいう。

ＧＰＳ受信機２は、周知のように複数のＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から発信される電波を受信して、現在地情報（緯度、経度）を求めて演算装置１に出力する。

速度センサ３は、車椅子１００が走行する速度（走行速度）を検出する。速度センサ３は、例えば後輪１０２の回転数から検出するものや、電動車椅子の場合であればモータの回転数から検出するものであってもよい。

ジャイロセンサ４は、車椅子１００のピッチ方向の回転角速度（ピッチレート）を取得する。ここで、ピッチとは車椅子１００の進行方向に対して上下方向の傾き（横方向を軸とした回転角）を示す。ジャイロセンサ４は、例えば静電容量型や圧電型等、どのような方式のセンサでもよいが、車椅子１００に搭載するので小型であることが好ましい。

通信機５は、演算装置１で演算された結果をサーバ装置５０へ無線通信により送信する。通信機５は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）やＷ−ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）等の携帯電話網で利用されている通信方式でもよい。また、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮの通信方式であってもよいし、それらを切り替えて利用できるものであってもよい。

サーバ装置５０の機能的構成図を図３に示す。サーバ装置５０は、通信機５１と、演算装置５２と、記憶装置５３と、を備えている。通信機５１は、通信機５から送信された演算装置１で演算された結果を受信する。

演算装置５２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを備えたマイクロコンピュータを有している。また、演算装置５２は、ＲＯＭ等に記憶される制御プログラムを実行することにより、レベル判定部５２１と、更新部５２２と、して機能する。

レベル判定部５２１は、演算装置１から送信された情報に基づいて、段差の高さの段差のレベルを判定する。段差のレベルとは、段差の高さをレベルで区分したものであり、例えば０ｃｍ以上５ｃｍ未満をレベル１、５ｃｍ以上１０ｃｍ未満をレベル２など所定の閾値に基づいて判定する。

更新部５２２は、レベル判定部５２１の判定結果に基づいて、記憶装置５３に記憶されている地図情報５３２のバリア情報を更新する。また、更新部５２２は、演算装置１から送信された段差高さ等の情報の地点毎（位置毎）の平均を平均高さ情報５３１として蓄積する。

次に、本実施例における段差の検出原理について図４乃至図７を参照して説明する。図４は、上り段差Ｕを通過する場合の車椅子１００の移動の状態を示した図、図５は、図４の状態におけるピッチレート及びピッチ角の変化を示したグラフである。

まず、図４（ａ）の状態は上り段差Ｕを通過する前の状態である。この場合、ピッチレート及びピッチ角とも大きな変化は発生しない（図５（ａ）のａ）。次に図４（ｂ）の状態は上り段差Ｕを前輪１０１が上る状態である。この場合、前輪１０１が上り段差Ｕを上るので車椅子１００の車体は進行方向に向かって斜め上向きの状態となりピッチレートが上向きに増加する（図５（ａ）のｂ）。

次に図４（ｃ）の状態は上り段差Ｕを後輪１０２が上る状態である。この場合、後輪１０２が上り段差Ｕを上るので車椅子１００の車体は斜めの状態から水平の状態に移行しようとしてピッチレートが下向きに増加する（図５（ａ）のｃ）。そして、図４（ｄ）の状態は上り段差Ｕを通過した後の状態である。この場合も上り段差Ｕを通過する前と同様に、ピッチレート及びピッチ角とも大きな変化は発生しない（図５（ａ）のｄ）。

つまり、上り段差Ｕの場合、前輪１０１が上り段差Ｕを通過する際には、ピッチレートが＋方向に増加する。つまり、ピッチレートが正数となる。そして、後輪１０２が上り段差Ｕを通過する際には、ピッチレートが−方向に増加する。つまり、ピッチレートは負数となる。ここで、本実施例のピッチレートは、車椅子１００が進行方向に対して上るように車体が傾くときに正数となり、進行方向に対して下るように車体が傾くときに負数となる。

図６は、下り段差Ｄを通過する場合の車椅子１００の移動の状態を示した図、図７は、図６の状態におけるピッチレート及びピッチ角の変化を示したグラフである。

まず、図６（ａ）の状態は下り段差Ｄを通過する前の状態である。この場合は、ピッチレート及びピッチ角とも大きな変化は発生しない（図７（ａ）のａ）。次に図６（ｂ）の状態は下り段差Ｄを前輪１０１が下る状態である。この場合、前輪１０１が下り段差Ｄを下るので車椅子１００の車体は進行方向に向かって斜め下向きの状態となりピッチレートが下向きに増加する（図７（ａ）のｂ）。

次に図６（ｃ）の状態は下り段差Ｄを後輪１０２が下る状態である。この場合、後輪１０２が下り段差Ｄを下るので車椅子１００の車体は斜めの状態から水平の状態に移行しようとしてピッチレートが上向きに増加する（図７（ａ）のｃ）。そして、図６（ｄ）の状態は下り段差Ｄを通過した後の状態である。この場合も下り段差Ｄを通過する前と同様に、ピッチレート及びピッチ角とも大きな変化は発生しない（図７（ａ）のｄ）。

つまり、下り段差Ｄの場合、前輪１０１が下り段差Ｄを通過する際には、ピッチレートが−方向に増加する。つまり、ピッチレートが負数となる。そして、後輪１０２が下り段差Ｄを通過する際には、ピッチレートが＋方向に増加する。つまり、ピッチレートが正数となる。

従って、図４乃至図７によれば、ジャイロセンサ４が検出するピッチレートの値及び符号に基づいて上り段差Ｕを通過したか下り段差Ｄを通過したかを検出することができる。また、検出されたピッチレートに閾値を設けることで、図５や図７に示したｂ点やｃ点といった段差を通過した際に現れるピークを確実に検出することが可能となる。

ここで、車椅子１００の走行速度とピッチレートとの関係について図８を参照して説明する。図８は、走行速度を変えた場合のピッチレートの変化を示したグラフである。図８（ａ）は、車椅子１００の走行速度が２．５ｋｍ／ｈの場合、図８（ｂ）は、車椅子１００の走行速度が４．５ｋｍ／ｈの場合、図８（ｃ）は、車椅子１００の走行速度が６．０ｋｍ／ｈの場合をそれぞれ示す。図８に示したように、走行速度が速いほど単位時間あたりの変化が大きくなるのでピッチレートのピークが大きくなる。このとき、段差を判定するために閾値等を設定する場合は走行速度に合わせて設定する必要があるが、速度に応じて複数の閾値等を使い分けなければならず、処理が複雑化してしまう。

そこで、本実施例では、速度による差異を無くすため、ピッチレート値を走行速度で除算して補正する。図９に図８を補正した結果を示す。図９（ａ）は、車椅子１００の走行速度が２．５ｋｍ／ｈの場合、図９（ｂ）は、車椅子１００の走行速度が４．５ｋｍ／ｈの場合、図９（ｃ）は、車椅子１００の走行速度が６．０ｋｍ／ｈの場合をそれぞれ示す。図９に示したように、ピッチレート値を走行速度で除算して補正することで、位置に対するピッチ変化に変換することができ、速度によらず同じピッチ変化が得られる。したがって、速度を考慮することなく、ピッチ変化の大きさから段差を判定することができるようになる。なお、図８及び図９は上り段差を例に説明したが下り段差の場合も同様であることはいうまでもない。また、本実施例では、ピッチレートを補正してピッチ変化を算出しているが、他の方法でピッチ変化を取得するようにしてもよい。一例として、ピッチ角と移動距離を検出し、ピッチ角を単位距離で除算することによりピッチ変化を算出しても良い。

段差を判定するための閾値は、前輪１０１側と後輪１０２側の双方にそれぞれ設けるとよい。つまり、正の値となる閾値と負の値となる閾値の２つを用意するとよい。これは、図５と図７に示したように、前輪１０１側と後輪１０２側でピッチ変化の極性が逆のためである。また、ピッチ変化は、図１０に示したように、段差の高さが高いほど大きくなる。図１０（ａ）は段差が１０ｍｍの場合、図１０（ｂ）は、段差が２０ｍｍの場合、図１０（ｃ）は段差が３０ｍｍの場合をそれぞれ示している。したがって、低い段差を検出するには、閾値Ｔ１、Ｔ２を検出対象の段差のうち低い段差に合わせて小さく設定する必要がある。

車椅子１００の場合、後輪１０２は前輪１０１よりも車輪径が大きい。そのため、後輪１０２の方が穏やかに段差を通過することとなる（図１１を参照）。図１１は、段差を上るときの前輪１０１と後輪１０２との乗り上げ角度の違いを示した図である。図１１に示すように、後輪１０２は車輪径が大きいため段差を乗り上げ角度θ２は前輪１０１の乗り上げ角度θ１よりも小さい。そのため、後輪１０２が段差を通過するときのピッチ変化は、前輪１０１が通過するときよりも穏やかになり、前輪１０１よりも後輪１０２が通過するときの方がピッチ変化のピークが小さくなる。

したがって、前輪１０１側の閾値と後輪１０２側の閾値との絶対値を異なる値とすることで、段差検出精度が向上する。図１２に一例を示す。図１２において、前輪１０１側の閾値Ｔ１＞後輪１０２側の閾値Ｔ２である。図１２（ａ）は上り段差の場合である。この場合、図５で説明したように前輪１０１側の閾値Ｔ１は正の値として設定され、後輪１０２側の閾値Ｔ２は負の値として設定される。図１２（ｂ）は下り段差の場合である。この場合、図７で説明したように前輪１０１側の閾値Ｔ１は負の値として設定され、後輪１０２側の閾値Ｔ２は正の値として設定される。

なお、車椅子１００の場合は後輪１０２は前輪１０１よりも車輪径が大きいので、前輪１０１側の閾値Ｔ１＞後輪１０２側の閾値Ｔ２の関係となるように閾値を設定したが、前輪１０１が後輪１０２よりも車輪径が大きい移動体の場合は、前輪１０１側の閾値Ｔ１＜後輪１０２側の閾値Ｔ２の関係となるように閾値を設定すればよい。また、前輪１０１と後輪１０２の車輪径が同じ移動体の場合は、閾値Ｔ１と閾値Ｔ２とを同じ値としてもよい。

次に、段差の前後に傾斜面がある場合の閾値の設定について説明する。段差の前後に傾斜面がある場合は、前輪１０１通過後のピッチ変化が０に戻らないため、後輪１０２側のピッチ変化のピーク値が変動する。以下、図１３を参照して説明する。

図１３（ａ）は、２０ｍｍの段差の前後が平坦面の場合のピッチ変化と位置との関係を示したグラフである。図１３（ｂ）は、２０ｍｍの段差の後が４°の上り傾斜面の場合のピッチ変化と位置との関係を示したグラフである。図１３（ｃ）は、２０ｍｍの段差の前が４°の上り傾斜面の場合のピッチ変化と位置との関係を示したグラフである。図１３（ａ）の場合、段差の前後が平坦面のため、前輪１０１が段差を通過した後はピッチ変化は０に戻る。

一方、図１３（ｂ）の場合、段差の後が傾斜面となっているので、前輪１０１が段差を通過後後輪１０２が段差を通過するまでは、後輪１０２の高さは変わらず前輪１０１の高さのみ上昇していく。よって、車椅子１００の傾きが傾斜面の角度に応じた割合で徐々に大きくなるため、前輪１０１通過後のピッチ変化は略同じピッチ変化のまま進む。つまり、ピッチ変化が正の略一定値となる（図１３（ｂ）のｐｏｓｉｔｉｏｎが約０．４５〜約０．７までの区間）。その後、後輪１０２が段差を通過した際のピッチ変化は、前記した正の略一定値から負の方向へ変化する。ピッチ変化の負の方向のピーク値は、図１３（ａ）と比べて小さくなっていることがわかる。したがって、閾値−Ｔ２とピッチ変化の負のピーク値が近いために検出範囲が狭くなり、閾値の設定によっては、検出漏れを生じる可能性がある（図１３（ｂ）のＸ１）。

また、図１３（ｃ）の場合、段差の前が傾斜面となっているので、前輪１０１が段差を通過後後輪１０２が段差を通過するまでは、前輪１０１の高さは変わらず後輪１０２の高さのみ上昇していく。よって、車椅子１００の傾きが傾斜面の角度に応じた割合で徐々に小さくなるため、前輪１０１通過後のピッチ変化は略同じピッチ変化のまま進む。つまり、ピッチ変化が負の略一定値となる（図１３（ｃ）のｐｏｓｉｔｉｏｎが約０．４５〜約０．７までの区間）。図１３（ａ）と比べて、この間の負の略一定値は閾値−Ｔ２に近いため、検出ミスを生じやすくなり、閾値の設定によっては、後輪１０２の通過として誤検出される可能性がある（図１３（ｂ）のＸ２）。

上述した問題を回避するため、後輪１０２側の判定は、図１４に示したように、前輪１０１通過後のピッチ変化の平均値Ｐｄ＿ａｖｅからのピッチ変化量ΔＰｄと閾値とを比較することにより行う。即ち、第１ピッチ変化が第１の閾値（前輪１０１側閾値）以上となってから第１の閾値未満となった後のピッチ変化の平均値（平均値Ｐｄ＿ａｖｅ）から第２ピッチ変化までの変化量（ピッチ変化量ΔＰｄ）の絶対値を第２の閾値（後輪１０２側閾値）と比較している。前輪１０１通過後の平均値Ｐｄ＿ａｖｅは、図１３に示したピッチ変化が少ない区間が検出できるようにすることが好ましい。例えば、ピッチ変化の変化率が所定値以下に安定してから次に所定値を超えるまでとすればよい。

また、この区間は車椅子１００のホイールベース長Ｈの長さと略同じと見做すことができるので、ピッチ変化の変化率が所定値以下に安定してから略ホイールベース長Ｈ移動中に算出されるピッチ変化の平均としてもよい。ここで、本実施例におけるホイールベース長Ｈは、前輪１０１の接地位置から後輪１０２の接地位置までの長さとする。なお、車輪面で接地する場合は、車輪の接地面の中心を接地位置と見做せばよい。

次に、上述した構成の演算装置１の動作について、図１５のフローチャートを参照して説明する。

まず、ステップＳ１０１において、段差検出部１３に閾値Ｔ１、Ｔ２を設定してステップＳ１０２に進む。閾値Ｔ１、Ｔ２は、ジャイロセンサ４が検出するピッチレートを走行速度で除算して補正した値（ピッチ変化）に設定される閾値である。閾値Ｔ１は、前輪１０１が段差を通過したことを検出するための閾値であり第１の閾値に相当する。閾値Ｔ２は、後輪１０２が段差を通過したことを検出するための閾値であり第２の閾値に相当する。これらの閾値Ｔ１、Ｔ２は、車椅子１００に合わせて調整可能としている。また、車椅子のタイプに応じたデータテーブルを予め用意し、車椅子のタイプを入力して閾値Ｔ１、Ｔ２やホイールベース長Ｈが自動的に設定されるようにしてもよい。

次に、ステップＳ１０２において、ピッチレートと走行速度からピッチ変化Ｐｄを算出してステップＳ１０３に進む。本ステップでは、ジャイロセンサ４が検出したピッチレートをピッチレート取得部１１が取得し、取得したピッチレートを、補正部１２が速度センサ３で検出された車椅子１００の走行速度で除算してピッチ変化Ｐｄを算出している。つまり、走行中はピッチレートの取得およびピッチ変化Ｐｄの算出を行っている。

次に、ステップＳ１０３において、段差検出部１３はステップＳ１０２で算出したピッチ変化Ｐｄが−Ｔ１未満か否かを判断し、この条件を満たす場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ１０４に進み、条件を満たさない場合（Ｎｏの場合）はステップＳ１０５に進む。即ち、ピッチ変化Ｐｄが負であり、その絶対値が第１の閾値（Ｔ１）以上であることを検出している。即ち、本ステップで閾値Ｔ１以上と判断されたピッチ変化Ｐｄの元となるピッチレートが第１ピッチレートとなる。また、補正部１２で算出されたピッチ変化Ｐｄが第１ピッチ変化となる。

次に、ステップＳ１０４において、ステップＳ１０３で条件を満たすと判断されたので、段差検出部１３は現在通過中の段差は下り段差と仮判定をして、段差候補フラグに−１をセットしてステップＳ１０７に進む。本ステップでは、まだ後輪１０２側の判定を行っていないので、仮の判定を行い、その判定を示すフラグとして演算装置１内に設定されている段差候補フラグをセットする。なお、段差候補フラグにセットする値は、−１に限らず、下りと仮判定したことを示す値であればよい。

一方、ステップＳ１０５においては、段差検出部１３はステップＳ１０２で算出したピッチ変化ＰｄがＴ１以上か否かを判断し、この条件を満たす場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ１０６に進み、条件を満たさない場合（Ｎｏの場合）は段差の検出ではないと判断して本フローチャートを終了する。即ち、第１ピッチ変化（ピッチ変化Ｐｄ）が正であり、その絶対値が第１の閾値（Ｔ１）以上であることを検出している。

次に、ステップＳ１０６において、ステップＳ１０５で条件を満たすと判断されたので、段差検出部１３は現在通過中の段差は上り段差と仮判定をして、段差候補フラグに１をセットしてステップＳ１０７に進む。本ステップでは、まだ後輪１０２側の判定を行っていないので、仮の判定を行い、ステップＳ１０４と同様に段差候補フラグをセットする。なお、段差候補フラグにセットする値は、１に限らず、上りと仮判定したことを示す値であればよい。

次に、ステップＳ１０７において、前輪１０１が段差を越えた後、ホイールベース長Ｈの移動中の平均ピッチ変化Ｐｄ＿ａｖｅを算出してステップＳ１０８に進む。本ステップでは、段差検出部１３が、図１４で説明したような前輪１０１が段差通過後の後輪通過までの区間における平均ピッチ変化Ｐｄ＿ａｖｅを算出している。また、ホイールベース長Ｈの移動距離は、予め設定されているホイールベース長Ｈに基づいてＧＰＳ受信機２が検出する緯度、経度から算出してもよいし、車椅子１００の車輪（後輪１０２）の回転角に予め設定された車輪の円周を乗算して算出してもよい。車椅子１００の車輪の回転角は、車輪に角度センサ等を設けることで検出できる。

次に、ステップＳ１０８において、補正部１２が、ホイールベース長Ｈ移動後のピッチ変化Ｐｄを検出し、そのピッチ変化からステップＳ１０７で算出した平均ピッチ変化Ｐｄ＿ａｖｅを減算し、ピッチ変化量ΔＰｄを算出してステップＳ１０９に進む。本ステップでは、段差検出部１３が図１４で説明したような前輪１０１通過後の平均値Ｐｄ＿ａｖｅからのピッチ変化量ΔＰｄを算出している。

次に、ステップＳ１０９において、段差検出部１３はステップＳ１０９で比較した結果、ピッチ変化量ΔＰｄがＴ２以上か否かを判断し、この条件を満たす場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ１１０に進み、条件を満たさない場合（Ｎｏの場合）はステップＳ１１２に進む。本ステップでは、ステップＳ１０８で算出したピッチ変化量ΔＰｄと閾値Ｔ２とを比較している。つまり、ピッチ変化（ピッチ変化量ΔＰｄ）が正であり、その絶対値が第２の閾値（Ｔ２）以上であることを検出している。即ち、本ステップで第２の閾値Ｔ２以上と判断されたピッチ変化量の元となる第１ピッチレートが取得された位置から、前輪１０１の接地位置と後輪１０２の接地位置との間の長さに関連する距離を車椅子１００が移動した際に取得されたピッチレートが第２ピッチレートとなる。また、補正部１２で算出されたピッチ変化量ΔＰｄが第２ピッチ変化となる。

次に、ステップＳ１１０において、段差検出部１３は段差候補フラグが−１であるか否かを判断し、−１である場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ１１１に進む、そうでない場合（Ｎｏの場合）は段差の検出ではないと判断して本フローチャートを終了する。

次に、ステップＳ１１１において、段差候補フラグが下り段差を示すものとなっていたので、段差検出部１３は通過した段差は下り段差と正式に判定してステップＳ１１５に進む。即ち、第１ピッチ変化（ピッチ変化Ｐｄ）及び第２ピッチ変化（ピッチ変化量ΔＰｄ）に基づいて段差を検出している。

一方、ステップＳ１１２においては、段差検出部１３はピッチ変化量ΔＰｄが−Ｔ２未満か否かを判断し、この条件を満たす場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ１１３に進み、条件を満たさない場合（Ｎｏの場合）は段差の検出ではないと判断して本フローチャートを終了する。即ち、第２ピッチ変化（ピッチ変化量ΔＰｄ）が負であり、その絶対値が第２の閾値（Ｔ２）以上であることを検出している。

次に、ステップＳ１１３において、段差検出部１３は段差候補フラグが１であるか否かを判断し、１である場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ１１４に進む、そうでない場合（Ｎｏの場合）は段差の検出ではないと判断して本フローチャートを終了する。

次に、ステップＳ１１４において、段差候補フラグが上り段差を示すものとなっていたので、段差検出部１３は通過した段差は上り段差と正式に判定してステップＳ１１５に進む。即ち、第１ピッチ変化（ピッチ変化Ｐｄ）及び第２ピッチ変化（ピッチ変化量ΔＰｄ）に基づいて段差を検出している。

次に、ステップＳ１１５において、段差検出部１３はＧＰＳ受信機２から位置（緯度、経度）を取得して、段差の位置を内部メモリ等に記録する。なお、ステップＳ１０７でＧＰＳ受信機２を利用してホイールベース長の距離を検出した場合は、その際に取得した位置を記録してもよい。即ち、段差検出部１３が段差が検出された位置に関する情報を取得する位置取得手段として機能する。そして、本ステップで記録した情報は、通信機５及びネットワーク網Ｎを介してサーバ装置５０に送信される。サーバ装置５０への送信タイミングは、段差の検出時であってもよいし、一定時間間隔や走行終了時など任意に設定すればよい。

以上の説明から明らかなように、ステップＳ１０２及びステップＳ１０８が取得工程及び補正工程であり、ステップＳ１０３〜Ｓ１０７及びステップＳ１０９〜Ｓ１１４が段差検出工程となる。

次に、段差の高さを推定する方法について図１６乃至図２０を参照して説明する。図１６のように傾斜の無い段差を通過する際、車椅子１００の前輪１０１のみが段差を越えて、後輪１０２が段差を越え始めるまでの期間は、略同じピッチ角のまま進む。そのため、段差を通過するときのピッチ角を求めることで、段差の高さを求めることができる。ここで、図１６に示したように、ピッチ角をＰａ、ホイールベース長をＨ、段差高さをｈとすると、近似的に以下の（１）式が成り立つ。
ｓｉｎＰａ＝ｈ／Ｈ・・・・（１）

よって、段差高さｈは、以下の（２）式で求めることができる。なお、（２）式においては、Ｐａがマイナスのときはｈがマイナスとなることで上りと下りを判別することができる。
ｈ＝ＨｓｉｎＰａ・・・・（２）

ここで、段差の前後に傾斜面がある場合のピッチ角の変化について図１７を参照して説明する。図１７は、傾斜と段差がある場合の例とそのピッチ角の変化のグラフと、傾斜のみ（段差なし）の例とそのピッチ角の変化のグラフを示している。また、図１７では、傾斜の例として（ａ）平坦面から上り傾斜面、（ｂ）上り傾斜面から平坦面、（ｃ）平坦面から下り傾斜面、（ｄ）下り傾斜面から平坦面の４種類の例を示している。

図１７に示すように、傾斜がある段差を通過する場合は、前輪１０１が段差を通過してから後輪１０２が段差を通過するまでにピッチ角の変化が生じるが、その最中のピッチ角変化の傾きは段差が無い場合の傾きと等しくなる。

そこで、図１８に示すように、傾斜がある段差を通過する場合のピッチ角から傾斜のみ（段差なし）の場合のピッチ角を減算すると、段差のみのピッチ角が得られる。図１８は、図１７の（ａ）〜（ｄ）の例について、それぞれ傾斜がある段差を通過する場合のピッチ角から傾斜のみ（段差なし）の場合のピッチ角を減算した例である。

次に、上述した方法に基づく具体的な段差高さ推定方法を図１９及び図２０を参照して説明する。図１９（ａ）は、ジャイロセンサ４が検出したピッチレートの変化例を示すグラフ、図１９（ｂ）は、ピッチレートの変化を補正してピッチ変化に変換後のグラフ、図１９（ｃ）は、ピッチ角の変化を示すグラフである。本実施例においては、段差前のデータ算出は、図１９の（ａ）や（ｂ）に示したピッチレートやピッチ変化に基づいて段差が検出された後に実行され、その段差の前後にジャイロセンサ４から取得したピッチ角のデータに基づいて高さが推定される。

次に、演算装置１で動作する段差高さ推定方法を図２０のフローチャートを参照して説明する。図２０の例では、段差検出部１３は、メモリ等の保持手段を内蔵し、所定期間のピッチ角のデータを保持して、段差通過の後に段差の高さの推定することとして説明するが、リアルタイムに段差の高さを検出してもよい。

まず、ステップＳ２０１において、段差検出処理を行う。段差検出処理は、例えば上述した方法により行えばよいが、他の方法であってもよい。

次に、ステップＳ２０２において、段差検出部１３は、ステップＳ２０１の処理の結果、段差が検出されたか否か判断し、段差が検出された場合（Ｙｅｓの場合）は、ステップＳ２０３に進み、段差が検出されない場合（Ｎｏの場合）は処理を終了する。

次に、ステップＳ２０３において、段差検出部１３は、ピッチ変化を積分してピッチ角Ｐａを算出する。ジャイロセンサ４からは走行中のピッチレートを取得し、ピッチ変化の算出も行っているので、上述した段差検出処理において算出したピッチ変化を単位距離で積分してピッチ角Ｐａを算出する。即ち、段差検出部１３がピッチ角を取得手段として機能する。なお、ピッチ角Ｐａをピッチ変化から算出するのではなく、直接ピッチ角を検出する角度センサ等を設けてもよい。その場合は、本ステップは、ピッチ角をセンサから取得する処理となる。また、ピッチレートを時間積分してピッチ角を算出しても良い。

次に、ステップＳ２０４において、段差検出部１３は、段差前０．１５ｍ〜０．１ｍのピッチ角Ｐａのデータに平均化処理を施して、段差前ピッチ角Ｐａ＿ｂｅｆｏｒｅを算出してステップＳ２０５に進む（図１９のＡ）。即ち、前輪１０１が段差に到達する直前の第１距離（段差前０．１５ｍ〜０．１ｍ）を走行する間に取得したピッチ角の平均値を第１ピッチ角としている。なお、段差前ピッチ角Ｐａ＿ｂｅｆｏｒｅを算出するためのピッチ角を取得する位置や範囲（０．１５ｍ〜０．１ｍ）は、適宜変更してもよい。

なお、前輪１０１や後輪１０２が段差に到達したかは、図５や図７に示したように、ピッチレートの変化によって検出することができる。例えば、ピッチレートに閾値を設定し、ピッチレートの絶対値が閾値以上となった場合に、前輪１０１または後輪１０２が段差に到達したと判定し、その判定後閾値未満となった場合に、前輪１０１または後輪１０２が段差を通過したと判定すればよい。

次に、ステップＳ２０５において、段差検出部１３は、段差後０．１ｍ〜０．１５ｍのピッチ角のデータに平均化処理を施して、段差後ピッチ角Ｐａ＿ａｆｔｅｒを算出してステップＳ２０６に進む（図１９のＢ）。即ち、後輪１０２が段差を通過した直後の第２距離（段差後０．１ｍ〜０．１５ｍ）を走行する間に取得したピッチ角の平均値を第２ピッチ角としている。なお、段差後ピッチ角Ｐａ＿ａｆｔｅｒを算出するためのピッチ角を取得する位置や範囲（０．１ｍ〜０．１５ｍ）は、適宜変更してもよい。したがって、本フローチャートの例の場合、少なくとも段差前０．１５ｍ〜段差後０．１５ｍまでの範囲である０．３ｍ＋ホイールベース長分のピッチ角のデータがメモリ等に保持されていればよい。

次に、ステップＳ２０６において、段差検出部１３は、段差前ピッチ角Ｐａ＿ｂｅｆｏｒｅと段差後ピッチ角Ｐａ＿ａｆｔｅｒとの平均値Ｐａ＿ｓｌｏｐｅを算出してステップＳ２０７に進む。

次に、ステップＳ２０７において、段差検出部１３は、段差の開始点から終了点までの間でピッチ変化の少ない部分、即ち、前輪１０１が段差に乗り上げてから後輪１０２が段差に乗り上げる直前のピッチ角のデータに平均化処理を施して、段差と傾斜分を含んだピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐ＿ｓｌｏｐｅを算出してステップＳ２０８に進む（図１９のＣ）。即ち、この段差のみピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐが、前輪１０１が段差を通過してから後輪１０２が段差に到達するまでの間に取得した第３ピッチ角となり、本フローチャートでは、前輪１０１が段差を通過してから後輪１０２が段差に到達するまでの間の少なくとも一部を走行する間に取得したピッチ角の平均値としている。

次に、ステップＳ２０８において、段差と傾斜分を含んだピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐ＿ｓｌｏｐｅから平均値Ｐａ＿ｓｌｏｐｅを減算し段差のみピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐを算出してステップＳ２０９に進む。

次に、ステップＳ２０９において、段差のみピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐを（２）式のＰａに代入して段差高さｈを算出する。即ち、第１ピッチ角と、第２ピッチ角と、第３ピッチ角と、前輪の接地位置と後輪の接地位置との間の長さ（ホイールベース長Ｈ）と、に基づいて段差の高さを推定（算出）している。

以上の説明から明らかなように、ステップＳ２０３が取得工程であり、ステップＳ２０４〜Ｓ２０９が推定工程となる。

なお、図２０に示したフローチャートは、段差前ピッチ角Ｐａ＿ｂｅｆｏｒｅ、段差後ピッチ角Ｐａ＿ａｆｔｅｒ、段差と傾斜分を含んだピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐ＿ｓｌｏｐｅを平均化処理により求めていたが、該当区間の任意の１点のピッチ角を各ピッチ角として採用してもよい。また、図２０に示したフローチャートは演算装置１で実行していていたが、ピッチ変化のデータをサーバ装置５０に送信して、サーバ装置５０の演算装置５２で実行してもよい。

次に、図２０のフローチャートで算出された段差高さｈをバリアフリーマップに反映する方法（統計処理方法）を図２１のフローチャートを参照して説明する。図２１に示したフローチャートはサーバ装置５０の演算装置５２に実行される。

まず、ステップＳ３０１において、演算装置５２は通信機５１が受信した車椅子１００のＩＤと段差位置Ｓｐと段差高さｈと受信しステップＳ３０２に進む。車椅子１００のＩＤは、車椅子ごとに予め付与されたＩＤであって、演算装置１に設定されている。また、段差位置Ｓｐは、図１５のステップＳ１１５で記録された段差の位置であり、段差高さｈは、図２０のステップＳ２０９で算出された値である。これら値は、演算装置１から通信機５を介してサーバ装置５０に送信される。

次に、ステップＳ３０２において、ステップＳ３０１で受信した車椅子１００のＩＤから、その車椅子１００の重み付け値Ｗを取得する。そして、演算装置５２は通信機５１が受信した段差位置Ｓｐにおける段差高さｈをＷを用いて（考慮した上で）過去のデータとの間で平均化処理を行いステップＳ３０３に進む。この平均化処理によって算出された値を平均高さｈ＿ａｖｅとし、平均高さ情報５３１として記憶装置４３に蓄積する。この平均高さｈ＿ａｖｅは、複数の車椅子１００で検出された段差高さｈを後述する重み付け処理後の平均値である。

この重み付け値Ｗは、過去に送信された段差高さｈの信頼度を示すものであり、記憶装置５３に車椅子１００のＩＤと紐付けされて記憶されている。この重み付け値Ｗは、例えば初期値を１として信頼度が上がるにしたがって数値を大きくするようにすればよい。そして、過去のデータが記憶されている記憶装置５３の平均高さ情報５３１のデータとともに加重平均を算出する。

次に、ステップＳ３０３において、演算装置５２はステップＳ３０１で受信されたＩＤの車椅子１００に対する重み付け値Ｗを変更しステップＳ３０４に進む。本ステップでは、平均高さｈ＿ａｖｅに対して通信機５１が受信した段差高さｈの差が大きい場合は、この車椅子１００の重み付け値Ｗを所定量だけ下げる。また、平均高さｈ＿ａｖｅに対して通信機５１が受信した段差高さｈの差が小さい場合は、この車椅子１００の重み付け値Ｗを所定量だけ上げる。つまり、平均高さｈ＿ａｖｅに近い段差高さｈを出力する車椅子は重み付け値Ｗを高くすることになる。

次に、ステップＳ３０４において、ステップＳ３０２で算出した平均高さｈ＿ａｖｅに基づいてバリアフリーマップを作成或いは更新する。本ステップでは、例えば、演算装置５２のレベル判定部５２１が段差レベルの閾値とステップＳ３０２で算出された平均高さｈ＿ａｖｅとを比較し、段差レベルの判定を行う。この閾値は、例えば５ｃｍ、１０ｃｍ等に段差レベルに応じて予め設定されており、例えば、算出された平均高さｈ＿ａｖｅが６．８ｃｍであった場合は、５ｃｍ以上１０ｃｍ未満の範囲であるので、段差レベル２などと判定する。

そして、演算装置５２の更新部５２２は判定した段差レベルの結果に基づいて、記憶装置５３の地図情報５３２に記憶されているバリア情報を作成あるいは更新する（バリアフリーマップを作成あるいは更新する）。

本実施例によれば、ピッチレート取得部１１が走行面上を車椅子１００の前輪１０１が通過した際の第１ピッチレートと、第１ピッチレートが取得された位置を車椅子１００の後輪１０２が通過した際の第２ピッチレートと、を取得し、補正部１２が、取得した第１ピッチレート及び第２ピッチレートを、車椅子１００の走行速度で除算することで補正する。そして、段差検出部１３が、補正部１２が補正した結果である第１ピッチ変化及び第２ピッチ変化に基づいて段差を検出する。このようにすることにより、前輪１０１と後輪１０２の２つの車輪が段差を通過する際のピッチレートを速度で補正するので、速度に依存しないで段差の検出を行うことができる。よって、比較的低い段差であっても精度良く路面上の段差を検出することができる。

また、段差検出部１３は、第１ピッチレートが取得された位置から前輪１０１の接地位置と後輪１０２の接地位置との間の長さに関連する距離（例えばホイールベース長Ｈ）を車椅子１００が移動した際に取得されたピッチレートを第２ピッチレートとしてもよい。このようにすることにより、既知の値である車椅子１００の前輪１０１の接地位置と後輪１０２の接地位置の長さに基づいて、第２ピッチレートを検出する位置を特定することができる。

また、段差検出部１３は、第１ピッチ変化の絶対値が予め定めた閾値Ｔ１以上、かつ第２ピッチ変化の絶対値が予め定めた閾値Ｔ２以上である場合に、当該位置を段差として検出してもよい。このようにすることにより、一定以上の絶対値を持つピッチレートが前輪１０１通過時と後輪１０２通過時で検出された場合を段差とすることができるので、段差の検出を精度良くすることができる。

また、前輪１０１と後輪１０２は車輪径が異なっていても良く、閾値Ｔ１と閾値Ｔ２は、車輪径が大きいほど小さく設定することにより、例えば、車椅子のような前輪１０１の車輪径が後輪１０２の車輪径よりも小さい場合でも、段差の検出を精度良くすることができる。

また、段差検出部１３は、第１ピッチ変化が閾値Ｔ１未満となった後のピッチ変化の平均値Ｐｄ＿ａｖｅからの変化量であるピッチ変化量ΔＰｄと閾値Ｔ２とを比較してもよい。このようにすることにより、例えば、段差の前後に傾斜がある場合に、第２ピッチ変化の誤検出を防止することができる。

また、段差検出部１３が前輪１０１が段差に到達する直前に算出した段差前ピッチ角Ｐａ＿ｂｅｆｏｒｅと、後輪１０２が段差を通過した直後に算出した段差後ピッチ角Ｐａ＿ａｆｔｅｒと、前輪１０１が段差を通過してから後輪１０２が段差に到達するまでの間に算出した段差と傾斜分を含んだピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐ＿ｓｌｏｐｅと、車椅子１００のホイールベース長Ｈと、に基づいて段差の高さを推定している。このようにすることにより、前輪１０１のみが段差を通過した際のピッチ角だけでなく、段差直前の段差前ピッチ角Ｐａ＿ｂｅｆｏｒｅと段差通過後の段差後ピッチ角Ｐａ＿ａｆｔｅｒを取得しているので、段差の前後に傾斜面があっても精度良く段差高さを推定することができる。

また、前輪１０１が段差に到達する直前の０．１５ｍ〜０．１ｍを走行する間に算出したピッチ角の平均値を段差前ピッチ角Ｐａ＿ｂｅｆｏｒｅとしている。このようにすることにより、段差前ピッチ角Ｐａ＿ｂｅｆｏｒｅが走行面上の小さな凹凸等のノイズ成分によって影響を受けにくくすることができ、精度を向上させることができる。

また、後輪１０２が段差を通過した直後の０．１ｍ〜０．１５ｍを走行する間に取得したピッチ角の平均値を段差後ピッチ角Ｐａ＿ａｆｔｅｒとしている。このようにすることにより、段差後ピッチ角Ｐａ＿ａｆｔｅｒが走行面上の小さな凹凸等のノイズ成分によって影響を受けにくくすることができ、精度を向上させることができる。

また、前輪１０１が段差を通過してから後輪１０２が段差に到達するまでの間の少なくとも一部を走行する間に取得したピッチ角の平均値を段差と傾斜分を含んだピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐ＿ｓｌｏｐｅとしている。このようにすることにより、段差と傾斜分を含んだピッチ角Ｐａ＿ｓｔｅｐ＿ｓｌｏｐｅが走行面上の小さな凹凸等のノイズ成分によって影響を受けにくくすることができ、精度を向上させることができる。

また、車椅子１００のピッチレートを更に取得し、段差検出部１３は、取得したピッチレートの絶対値が予め定めた閾値以上となった場合に、前輪１０１または後輪１０２が段差に到達したと判定し、その後閾値未満となった場合に、前輪１０１または後輪１０２が段差を通過したと判定してもよい。このようにすることにより、段差に前輪１０１や後輪１０２といった車輪が到達すると、車体のピッチが大きく変化するため、ピッチレートが変化する。したがって、ピッチレートの変化によって、車輪が段差を越えたことを検出することができる。

また、段差を検出した場合に、メモリ等に保持されているピッチ角に基づいて段差の高さを推定してもよい。このようにすることにより、段差検出前後のピッチ角を保持しておき、段差検出後に段差の高さを推定することが可能となる。例えば、演算装置１で算出するに限らず、サーバ装置５０で段差の高さを推定するようにしてもよい。

また、サーバ装置５０が、複数の車椅子１００で検出した段差高さｈの平均値を当該位置の段差高さとしているので、段差高さの検出精度を向上させることができる。

また、サーバ装置５０では、重み付け値Ｗを用いて車椅子１００毎に重み付けを行っているので、車椅子１００で検出される値の信頼性に基づいて段差高さを反映することができ、段差高さの検出精度を向上させることができる。

なお、上述した実施例では、サーバ装置５０で段差レベルの判定を行っていたが、車椅子１００に搭載される演算装置１で算出した段差高さｈに基づいて判定を行ってもよい。そして、判定結果と段差が検出された位置の緯度、経度と車椅子１００のＩＤとを通信機５を介してサーバ装置５０に送信してもよい。

また、上述した実施例では、段差検出装置として車椅子１００に搭載される演算装置１で説明したが、専用の装置でなくてもよく、例えば、ＧＰＳ受信機、ジャイロセンサおよび、速度センサを搭載した（又は接続可能な）スマートフォン等の通信機能を持った端末機器であれば、上述したフローチャートをアプリ（コンピュータプログラム）とすることで、推定装置として機能させることができる。この場合は、車椅子にホルダ等を設け、そのホルダにスマートフォン等を取り付ければよい。即ち、移動体に取り付け可能な推定装置となる。

また、上述した実施例では、上り段差を通過したか、下り段差を通過したかの情報は取得できるので、その情報と車椅子１００の移動軌跡等の移動の方向とによりどのような段差か（どの方向から移動すると上りあるいは下り段差となるか）を判定してもよい。

また、上述した実施例では、移動体として車椅子で説明したが、シニアカー、ベビーカー、ゴルフカート、自転車、自動車、台車、車輪を有するロボット等、走行路面上を走行するための前後輪を備えるものであればよい。

また、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の推定装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。

１ 演算装置
２ ＧＰＳ受信機
３ 速度センサ
４ ジャイロセンサ
５ 通信機（送信手段）
１０ 推定装置
１１ ピッチレート取得部（取得手段）
１２ 補正部（補正手段）
１３ 段差検出部（段差検出手段、位置取得手段、推定手段）
５０ サーバ装置
１００ 車椅子（移動体）
１０１ 前輪
１０２ 後輪

Claims (10)

1. 前輪および後輪を備える移動体のピッチ角を取得する取得手段と、
   前記前輪が段差に到達する直前に前記取得手段が取得した第１ピッチ角と、前記後輪が前記段差を通過した直後に前記取得手段が検出した第２ピッチ角と、前記前輪が前記段差を通過してから前記後輪が前記段差に到達するまでの間に前記取得手段が取得した第３ピッチ角と、に基づいて、前記段差のみのピッチ角を算出し、そして、前記段差のみのピッチ角と、前記前輪の接地位置と前記後輪の接地位置との間の長さと、に基づいて前記段差の高さを推定する推定手段と、
   を備えることを特徴とする推定装置。
2. 前記推定手段は、前記前輪が前記段差に到達する直前の第１距離を走行する間に取得したピッチ角の平均値を第１ピッチ角とすることを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
3. 前記推定手段は、前記後輪が前記段差を通過した直後の第２距離を走行する間に取得したピッチ角の平均値を第２ピッチ角とすることを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
4. 前記推定手段は、前記前輪が前記段差を通過してから前記後輪が前記段差に到達するまでの間の少なくとも一部を走行する間に取得したピッチ角の平均値を第３ピッチ角とすることを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の推定装置。
5. 前記取得手段は、前記移動体のピッチレートを更に取得し、
   前記推定手段は、前記取得手段が取得したピッチレートの絶対値が予め定めた閾値以上となった場合に、前記前輪または前記後輪が前記段差に到達したと判定し、その後前記閾値未満となった場合に、前記前輪または前記後輪が前記段差を通過したと判定することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載の推定装置。
6. 前記取得手段は、前記移動体の単位移動距離当たりのピッチ角の変化であるピッチ変化を更に取得し、
   前記推定手段は、前記取得手段が取得したピッチ変化の絶対値が予め定めた閾値以上となった場合に、前記前輪または前記後輪が前記段差に到達したと判定し、その後前記閾値未満となった場合に、前記前輪または前記後輪が前記段差を通過したと判定することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載の推定装置。
7. 所定期間の前記ピッチ角を保持する保持手段を更に備え、
   前記推定手段は、前記後輪が前記段差に到達した後に、前記保持手段に保持されている前記ピッチ角に基づいて前記段差の高さを推定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の推定装置。
8. 走行面上の段差の高さを推定する推定装置の推定方法において、
   前輪および後輪を備える移動体のピッチ角を取得する取得工程と、
   前記前輪が段差に到達する直前に前記取得工程で取得した第１ピッチ角と、前記後輪が前記段差を通過した直後に前記取得工程で取得した第２ピッチ角と、前記前輪が前記段差を通過してから前記後輪が前記段差に到達するまでの間に前記取得工程で取得した第３ピッチ角と、に基づいて、前記段差のみのピッチ角を算出し、そして、前記段差のみのピッチ角と、前記前輪の接地位置と前記後輪の接地位置との間の長さと、に基づいて前記段差の高さを推定する推定工程と、
   を含むことを特徴とする推定方法。
9. 請求項８に記載の推定方法を、コンピュータにより実行させることを特徴とする推定プログラム。
10. 請求項９に記載の推定プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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