[发明专利]学习完毕模型、复健辅助系统、学习装置及状态推断方法

权利要求书

1.一种存储有状态推断程序的计算机可读入存储介质，该状态推断程序用于在训练者为了进行预先设定的动作的训练而使用的复健辅助系统中使计算机以判定所述训练的状态的方式发挥功能，其中，

所述状态推断程序具备：

阈值设定步骤，在所述训练者进行的所述训练中取得所述复健辅助系统所具有的传感器的输出亦即传感器输出，并基于所述传感器输出来设定用于判定所述训练的正常状态或者异常状态的阈值；和

状态推断步骤，基于所述阈值来推断正在所述正常状态还是所述异常状态下进行所述训练。

2.根据权利要求1所述的存储有状态推断程序的计算机可读入存储介质，其中，

所述阈值设定步骤除了取得所述传感器输出之外还取得所述训练者的个人资料数据，并基于所述传感器输出以及所述个人资料数据来设定所述阈值。

3.根据权利要求1或2所述的存储有状态推断程序的计算机可读入存储介质，其中，

所述阈值设定步骤取得包括与所述训练者的步行周期相关的数据的所述传感器输出，

所述阈值设定步骤对应于所述步行周期来设定所述阈值。

4.根据权利要求3所述的存储有状态推断程序的计算机可读入存储介质，其中，

所述传感器的输出包含检测了所述训练者的步行姿势而得到的数据。

5.一种学习完毕模型，用于在训练者为了进行预先设定的动作的训练而使用的复健辅助系统中使计算机以判定所述训练的状态的方式发挥功能，其中，

所述学习完毕模型具有：输入层，取得所述复健辅助系统所具有的传感器的输出亦即传感器输出；中间层，基于所述输入层所取得的所述传感器输出来进行运算；以及输出层，输出所述运算的结果，

通过将与作为学习数据而由所述输入层取得的所述传感器输出对应的表示所述训练处于正常状态还是异常状态的指标作为教导数据应用于所述输出层来学习所述中间层，

在向所述输入层输入了训练中的所述复健辅助系统中的所述传感器输出的情况下，输出表示所述训练处于正常状态还是异常状态的状态信号。

6.根据权利要求5所述的学习完毕模型，其中，

所述输入层还取得所述训练者的个人资料数据，

所述中间层基于所述传感器输出以及所述个人资料数据来判定所述训练的状态。

7.根据权利要求5或6所述的学习完毕模型，其中，

所述输入层取得包含与所述训练者的步行周期相关的数据的所述传感器输出，

所述中间层对应于所述步行周期来推断所述复健辅助系统的状态。

8.根据权利要求7所述的学习完毕模型，其中，

所述传感器的输出包含检测了所述训练者的步行姿势而得到的数据。

9.一种复健辅助系统，其中，具备：

驱动部，为了辅助所述训练者的动作而与所述训练者的所述动作对应地进行驱动；

传感器，检测所述训练者的状态或者所述驱动部的状态的至少任一方；

推断部，包含权利要求1～4中任一项所述的状态推断程序，通过取得所述传感器输出来对所述训练者正在进行的所述训练是否处于所述异常状态进行推断；以及

信息提示部，基于所述推断部的推断来对于所述训练者或者辅助所述训练者的训练工作人员提示所述训练是否处于所述异常状态。

10.一种复健辅助系统，其中，具备：

驱动部，为了辅助所述训练者的动作而与所述训练者的所述动作对应地进行驱动；

传感器，检测所述训练者的状态或者所述驱动部的状态的至少任一方；

运算部，包含权利要求5～8中任一项所述的学习完毕模型，通过取得所述传感器的输出来输出对所述训练者正在进行的所述训练是否处于所述异常状态加以推断的状态推断信号；以及

信息提示部，基于所述运算部输出的所述状态推断信号来对于所述训练者或者辅助所述训练者的训练工作人员提示所述训练是否处于所述异常状态。