[发明专利]推荐负载决定装置、能力参数推测模型学习装置、方法以及程序

说明书

本发明的推荐负载决定装置(10)利用推测模型(18)，该推测模型输出根据负载数据和动作数据计算出的与利用者的能力相关的参数，负载数据表示向利用者施加的负载，动作数据表示利用者在该负载下的一个动作单位的动作，其中，获取部(12)获取负载数据和动作数据，负载数据表示对作为推荐负载的决定对象的对象利用者施加的负载，动作数据表示对象利用者在该负载下的一个动作单位的动作；决定部(20)根据与对象利用者的能力相关的参数决定表示用于对象利用者的推荐负载的推荐负载数据，该参数是通过将获得的负载数据及动作数据输入推测模型(18)而由推测模型(18)输出的。

技术领域

本公开涉及推荐负载决定装置、能力参数推测模型学习装置、推荐负载决定方法以及推荐负载决定程序。

背景技术

目前，提出了在人使用机械进行运动、作业、康复等时，根据人的生物体信息等自动决定机械的控制量的技术。

例如，提出了根据作业的熟练度控制生产线的驱动部的控制装置(参照专利文献1：日本特开2018-55611号公报)。专利文献1中记载的控制装置具有存储部，该存储部用于按照作业的熟练度来存储与该熟练度相应的生物体信息。另外，该控制装置从作业者获取测定出的生物体信息，并将作业时获得的生物体信息所具有的特征量与存储部的每个熟练度的生物体信息所具有的特征量进行比较。而且，该控制装置根据比较的结果来判定该获得的生物体信息符合哪个熟练度，并根据判定出的熟练度来决定驱动部的控制量。

另外，例如，提出了能够设定适当的难易度的康复支援装置(参照专利文献2：日本特开2019-107235号公报)。专利文献2中记载的装置具备受理部、获取部、计算部以及输出控制部。受理部针对作为康复的对象的对象者，受理通过fMRI测量的脑活动的第一指标值、康复的任务的第一达成率、以及康复的任务的第一难易度的输入。获取部针对进行了康复的多名人员，获取通过fMRI测量的脑活动的第二指标值、康复的任务的第二达成率、以及康复的任务的第二难易度的相关关系。计算部根据输入及相关关系算出对象者执行的康复的第三难易度，输出控制部输出第三难易度。

另外，提出了一种运动能力评价装置，该运动能力评价装置不对受检者赋予拘束性，不能评价的情况少，也不需要特别的生理信息传感器来评价运动能力(参照专利文献3：日本特开平11-235401号公报)。专利文献3中记载的装置使运动的负载强度呈阶梯状地从P1增加至P2，通过该负载增加使基于运动的旋转机的转速从R1降低ΔR。另外，该装置之后根据受检者为了恢复至原来的转速R1而以提高转速的方式进行运动的情况，求出转速恢复ΔR的1/2的时间1/2tf，并根据该时间1/2tf评价运动能力。

发明内容

发明所要解决的技术问题

例如，在向利用者施加负载来实施某一运动课题的情况下，期望施加适当的负载以提高利用者相对于运动课题的技能。然而，在专利文献1记载的技术中，无法区别生物体信息的变动是由从机器人施加于人的负载的变化引起的还是由本人的进步引起的。即，无法掌握利用者的技能是否提高。因此，在专利文献1记载的技术中，存在如下问题：无法施加使利用者相对于某一运动课题的技能提高这样的适当负载。

另外，专利文献2记载的技术是根据患者适当地调整康复的任务的难易度的技术。另外，专利文献3记载的技术是进行运动能力的评价的技术。因此，如上所述，所有技术都存在如下问题：无法适用于施加使利用者相对于某一运动课题的技能提高这样的适当负载的情况。

本公开是鉴于上述点而完成的，其目的在于，在向利用者施加负载而实施运动课题的情况下，决定有益于提高利用者的技能的负载。

用于解决问题的技术方案