[發明專利]學習裝置、步行訓練系統、方法、程序及學習完畢模型

在審

• 申請號: 202010579514.2
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN112137838A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 大槻將久;中島一誠;山本學;鬼頭穗高
• 申請（專利權）人: 豐田自動車株式會社
• 主分類號: A61H1/02
• 分類號: A61H1/02;A61H3/00;G06N20/00;G16H20/30
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 李洋;王培超

本發明涉及學習裝置、步行訓練系統、方法、程序及學習完畢模型。學習裝置具備：數據生成部，基于復健數據來生成學習用數據；和學習部，使用學習用數據來進行機器學習。傳感器為了檢測訓練者的步行動作中的多個動作量而設置，在與異常步行基準的任一個相符的情況下，評價為是與相符的異常步行基準對應的異常步行模式。數據生成部將針對異常步行模式的評價結果發生了變化的前后的復健數據分別作為學習用數據來進行生成。學習部通過將復健數據分別作為1個數據組而依次被輸入來進行機器學習。學習部構建將設定參數作為輸入來輸出異常步行模式的學習模型。

技術領域

本公開涉及學習裝置、步行訓練系統、方法、程序以及學習完畢模型。

背景技術

在日本特開2015-223294號公報中公開了一種步行訓練裝置。

在這樣的步行訓練裝置中，期望更恰當地進行步行訓練。

發明內容

本公開是為了解決這樣的問題而完成的，提供用于恰當地進行步行訓練的學習裝置、步行訓練系統、方法、程序以及學習完畢模型。

本實施方式中的學習裝置具備：數據取得部，取得來自步行訓練裝置的復健數據，該步行訓練裝置具備輔助訓練者的步行動作的促動器、檢測與被上述促動器輔助的步行動作相關的數據的傳感器、以及根據設定參數來控制上述促動器的控制部；數據生成部，基于上述復健數據來生成學習用數據；以及學習部，使用上述學習用數據來進行機器學習，上述傳感器為了檢測上述訓練者的步行動作中的多個動作量而設置，按步行動作的每個步行周期，在上述動作量的至少一個與預先決定的異常步行基準的任一個相符的情況下，評價為是與相符的上述異常步行基準對應的異常步行模式，上述數據生成部將針對上述異常步行模式的評價結果發生了變化的前后的步行周期中的上述復健數據分別作為學習用數據來進行生成，上述學習部通過將上述評價結果發生了變化的前后的步行周期中的上述復健數據分別作為1個數據組而依次被輸入來進行機器學習，上述學習部構建將上述異常步行模式作為輸入來輸出上述設定參數的學習模型。

在上述的學習裝置中，可以在上述設定參數的設定值剛剛變化之后，立即使用多個步行周期量的上述動作量的平均值來對是否與上述異常步行基準相符進行判定。

在上述的學習裝置中，可以當在連續的步行周期中2個以上的上述設定參數的設定值同時變化的情況下，上述學習部對于同時變化的2個以上的上述設定參數進行加權。

本實施方式所涉及的學習方法具備：取得來自步行訓練裝置的復健數據的數據步驟，該步行訓練裝置具備輔助訓練者的步行動作的促動器、檢測與被上述促動器輔助的步行動作相關的數據的傳感器、以及根據設定參數來控制上述促動器的控制部；基于上述復健數據來生成學習用數據的步驟；以及使用上述學習用數據來進行機器學習的步驟，上述傳感器為了檢測上述訓練者的步行動作中的多個動作量而設置，按步行動作的每個步行周期，在上述動作量的至少一個與預先決定的異常步行基準的任一個相符的情況下，評價為是與相符的上述異常步行基準對應的異常步行模式，將針對上述異常步行模式的評價結果發生了變化的前后的步行周期中的上述復健數據分別作為學習用數據來進行生成，通過將上述評價結果發生了變化的前后的步行周期中的上述復健數據分別作為1個數據組而被依次被輸入來進行機器學習，構建將上述異常步行模式作為輸入來輸出上述設定參數的學習模型。

本實施方式所涉及的程序用于使計算機執行上述的學習方法。

本實施方式所涉及的學習完畢模型是用于使計算機以基于由步行訓練裝置取得的評價用復健數據來輸出與相符的異常步行模式相關的設定參數的方式發揮功能的學習完畢模型，上述學習完畢模型是利用上述的學習裝置生成的學習模型。