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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023009722
(43)【公開日】2023-01-20
(54)【発明の名称】メンテナンス判定装置及びメンテナンス判定方法
(51)【国際特許分類】
G01M 17/007 20060101AFI20230113BHJP
A61G 5/04 20130101ALI20230113BHJP
G06Q 10/20 20230101ALI20230113BHJP
A61G 5/10 20060101ALI20230113BHJP
G01H 17/00 20060101ALI20230113BHJP
【ＦＩ】
G01M17/007 J
A61G5/04 707
G06Q10/00 300
A61G5/10
G01H17/00 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021113232
(22)【出願日】2021-07-08
(71)【出願人】
【識別番号】000006013
【氏名又は名称】三菱電機株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】394013002
【氏名又は名称】三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110003166
【氏名又は名称】弁理士法人山王内外特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼橋 明子
(72)【発明者】
【氏名】釜本 真有
(72)【発明者】
【氏名】新藤 雅裕
【テーマコード（参考）】
2G064
5L049
【Ｆターム（参考）】
2G064AA14
2G064AB02
2G064AB22
2G064BA02
2G064CC29
2G064DD08
2G064DD15
5L049CC15
(57)【要約】
【課題】電動車椅子の状態がメンテナンスの必要な状態であることを検知できるようにする。
【解決手段】電動車椅子１に搭載されている振動センサ２から、電動車椅子１の振動を示す振動データを収集する振動データ収集部１１と、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する劣化度算出部１２と、劣化度算出部１２により算出された劣化度に基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する判定部１３とを備えるように、メンテナンス判定装置１０を構成した。
【選択図】図１
【解決手段】電動車椅子１に搭載されている振動センサ２から、電動車椅子１の振動を示す振動データを収集する振動データ収集部１１と、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する劣化度算出部１２と、劣化度算出部１２により算出された劣化度に基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する判定部１３とを備えるように、メンテナンス判定装置１０を構成した。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電動車椅子に搭載されている振動センサから、前記電動車椅子の振動を示す振動データを収集する振動データ収集部と、
前記振動データ収集部により収集された振動データに基づいて、前記電動車椅子の劣化度を算出する劣化度算出部と、
前記劣化度算出部により算出された劣化度に基づいて、前記電動車椅子のメンテナンスが必要であるか否かを判定する判定部と
を備えたメンテナンス判定装置。
前記振動データ収集部により収集された振動データに基づいて、前記電動車椅子の劣化度を算出する劣化度算出部と、
前記劣化度算出部により算出された劣化度に基づいて、前記電動車椅子のメンテナンスが必要であるか否かを判定する判定部と
を備えたメンテナンス判定装置。
【請求項2】
前記電動車椅子に搭載されているＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサから、前記電動車椅子の位置を示す位置データを収集する位置データ収集部と、
前記位置データ収集部により収集された位置データに基づいて、前記電動車椅子が監視領域を通過した回数を計数する通過回数計数部とを備え、
前記劣化度算出部は、前記通過回数計数部により計数された回数に基づいて、前記電動車椅子の劣化度を補正することを特徴とする請求項１記載のメンテナンス判定装置。
前記位置データ収集部により収集された位置データに基づいて、前記電動車椅子が監視領域を通過した回数を計数する通過回数計数部とを備え、
前記劣化度算出部は、前記通過回数計数部により計数された回数に基づいて、前記電動車椅子の劣化度を補正することを特徴とする請求項１記載のメンテナンス判定装置。
【請求項3】
前記電動車椅子が使用されているときの天候を示す気象情報を収集する気象情報収集部と、
前記気象情報収集部により収集された気象情報から、前記電動車椅子が使用されているときの天候を特定し、雨天時における前記電動車椅子の使用時間を算出する雨天使用時間算出部とを備え、
前記劣化度算出部は、前記雨天使用時間算出部により算出された使用時間に基づいて、前記電動車椅子の劣化度を補正することを特徴とする請求項１記載のメンテナンス判定装置。
前記気象情報収集部により収集された気象情報から、前記電動車椅子が使用されているときの天候を特定し、雨天時における前記電動車椅子の使用時間を算出する雨天使用時間算出部とを備え、
前記劣化度算出部は、前記雨天使用時間算出部により算出された使用時間に基づいて、前記電動車椅子の劣化度を補正することを特徴とする請求項１記載のメンテナンス判定装置。
【請求項4】
前記電動車椅子に搭載されているバッテリーセンサから、前記電動車椅子の駆動用バッテリーの状態を示すバッテリーデータを収集するバッテリーデータ収集部を備え、
前記判定部は、前記劣化度算出部により算出された劣化度及び前記バッテリーデータ収集部により収集されたバッテリーデータのそれぞれに基づいて、前記電動車椅子のメンテナンスが必要であるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載のメンテナンス判定装置。
前記判定部は、前記劣化度算出部により算出された劣化度及び前記バッテリーデータ収集部により収集されたバッテリーデータのそれぞれに基づいて、前記電動車椅子のメンテナンスが必要であるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載のメンテナンス判定装置。
【請求項5】
前記判定部の判定結果を送信する判定結果送信部を備えたことを特徴とする請求項１記載のメンテナンス判定装置。
【請求項6】
振動データ収集部が、電動車椅子に搭載されている振動センサから、前記電動車椅子の振動を示す振動データを収集し、
劣化度算出部が、前記振動データ収集部により収集された振動データに基づいて、前記電動車椅子の劣化度を算出し、
判定部が、前記劣化度算出部により算出された劣化度に基づいて、前記電動車椅子のメンテナンスが必要であるか否かを判定する
メンテナンス判定方法。
劣化度算出部が、前記振動データ収集部により収集された振動データに基づいて、前記電動車椅子の劣化度を算出し、
判定部が、前記劣化度算出部により算出された劣化度に基づいて、前記電動車椅子のメンテナンスが必要であるか否かを判定する
メンテナンス判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、メンテナンス判定装置及びメンテナンス判定方法に関するものである。
【背景技術】
【0002】
電動カートの状況を監視する電動カート監視システムが特許文献１に開示されている。当該電動カート監視システムは、電動カートの車体の異常を検知する検知手段を備えている。検知手段により検知される異常としては、車体の傾斜角度の異常のほか、車体に加わる衝撃負荷の異常がある。検知手段により検知される異常は、電動カートの機械的な異常ではなく、電動カートに搭乗している搭乗者の安全性に影響がある、電動カートの利用状況の異常である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００２－１９７５６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に開示されている電動カート監視システムの検知手段により検知される異常は、上記の通り、電動カートの利用状況の異常である。したがって、当該検知手段は、電動カートの状態がメンテナンスの必要な状態であっても、メンテナンスの必要な状態であることを検知できないという課題があった。
【0005】
本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、電動車椅子の状態がメンテナンスの必要な状態であることを検知できるメンテナンス判定装置及びメンテナンス判定方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示に係るメンテナンス判定装置は、電動車椅子に搭載されている振動センサから、電動車椅子の振動を示す振動データを収集する振動データ収集部と、振動データ収集部により収集された振動データに基づいて、電動車椅子の劣化度を算出する劣化度算出部と、劣化度算出部により算出された劣化度に基づいて、電動車椅子のメンテナンスが必要であるか否かを判定する判定部とを備えるものである。
【発明の効果】
【0007】
本開示によれば、電動車椅子の状態がメンテナンスの必要な状態であることを検知できる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施の形態１に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。
【図2】実施の形態１に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
【図3】メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
【図4】メンテナンス判定装置１０の処理手順であるメンテナンス判定方法を示すフローチャートである。
【図5】振動センサ２から出力された振動データの一例を示す説明図である。
【図6】実施の形態２に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。
【図7】実施の形態２に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
【図8】実施の形態３に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。
【図9】実施の形態３に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
【図10】実施の形態４に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。
【図11】実施の形態４に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本開示をより詳細に説明するために、本開示を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
【0010】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。
図２は、実施の形態１に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
図１に示すメンテナンス判定装置１０は、振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、判定部１３及び判定結果送信部１４を備えている。
図１は、実施の形態１に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。
図２は、実施の形態１に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
図１に示すメンテナンス判定装置１０は、振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、判定部１３及び判定結果送信部１４を備えている。
【0011】
電動車椅子１は、メンテナンス判定装置１０によるメンテナンスの必要性の判定対象である。
振動センサ２は、電動車椅子１に搭載されている。
振動センサ２は、電動車椅子１の振動を計測し、電動車椅子１の振動を示す振動データを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１に搭載されている。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報及び振動センサ２から出力された振動データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
ネットワーク４は、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ） 又は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）によって実現される。
振動センサ２は、電動車椅子１に搭載されている。
振動センサ２は、電動車椅子１の振動を計測し、電動車椅子１の振動を示す振動データを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１に搭載されている。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報及び振動センサ２から出力された振動データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
ネットワーク４は、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ） 又は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）によって実現される。
【0012】
図１に示すメンテナンス判定装置１０では、送信機３が振動データをメンテナンス判定装置１０に送信している。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、振動センサ２が通信機能を備え、振動センサ２が振動データをメンテナンス判定装置１０に送信するようにしてもよい。
【0013】
振動データ収集部１１は、例えば、図２に示す振動データ収集回路２１によって実現される。
振動データ収集部１１は、送信機３から送信された、電動車椅子１の識別情報及び振動データのそれぞれを収集する。
振動データ収集部１１は、電動車椅子１の識別情報を判定結果送信部１４に出力し、振動データを劣化度算出部１２に出力する。
振動データ収集部１１は、送信機３から送信された、電動車椅子１の識別情報及び振動データのそれぞれを収集する。
振動データ収集部１１は、電動車椅子１の識別情報を判定結果送信部１４に出力し、振動データを劣化度算出部１２に出力する。
【0014】
劣化度算出部１２は、例えば、図２に示す劣化度算出回路２２によって実現される。
劣化度算出部１２は、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する。
劣化度算出部１２は、電動車椅子１の劣化度を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
劣化度算出部１２は、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する。
劣化度算出部１２は、電動車椅子１の劣化度を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
【0015】
判定部１３は、例えば、図２に示す判定回路２３によって実現される。
判定部１３は、劣化度算出部１２により算出された劣化度に基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する。
判定部１３は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
判定部１３は、劣化度算出部１２により算出された劣化度に基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する。
判定部１３は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
【0016】
判定結果送信部１４は、例えば、図２に示す判定結果送信回路２４によって実現される。
判定結果送信部１４は、振動データ収集部１１から電動車椅子１の識別情報を取得し、判定部１３から判定結果を取得する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する。
判定結果送信部１４は、振動データ収集部１１から電動車椅子１の識別情報を取得し、判定部１３から判定結果を取得する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する。
【0017】
サーバ装置５は、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行うレンタル会社に設置されている。
サーバ装置５は、レンタル中の電動車椅子１を管理するための装置である。
サーバ装置５は、メンテナンス判定装置１０の判定結果送信部１４から送信された判定結果信号を受信する。
サーバ装置５は、判定結果信号に含まれている、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とに基づいて、レンタル中の１つ以上の電動車椅子１の中で、メンテナンスが必要な電動車椅子１を特定する。
サーバ装置５は、レンタル中の電動車椅子１を管理するための装置である。
サーバ装置５は、メンテナンス判定装置１０の判定結果送信部１４から送信された判定結果信号を受信する。
サーバ装置５は、判定結果信号に含まれている、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とに基づいて、レンタル中の１つ以上の電動車椅子１の中で、メンテナンスが必要な電動車椅子１を特定する。
【0018】
図１では、メンテナンス判定装置１０の構成要素である振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、判定部１３及び判定結果送信部１４のそれぞれが、図２に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、メンテナンス判定装置１０が、振動データ収集回路２１、劣化度算出回路２２、判定回路２３及び判定結果送信回路２４によって実現されるものを想定している。
振動データ収集回路２１、劣化度算出回路２２、判定回路２３及び判定結果送信回路２４のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
振動データ収集回路２１、劣化度算出回路２２、判定回路２３及び判定結果送信回路２４のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
【0019】
メンテナンス判定装置１０の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
ソフトウェア又はファームウェアは、プログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が該当する。
ソフトウェア又はファームウェアは、プログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が該当する。
【0020】
図３は、メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、判定部１３及び判定結果送信部１４におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ３１に格納される。そして、コンピュータのプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、判定部１３及び判定結果送信部１４におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ３１に格納される。そして、コンピュータのプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
【0021】
また、図２では、メンテナンス判定装置１０の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、メンテナンス判定装置１０がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、メンテナンス判定装置１０における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
【0022】
次に、図１に示すメンテナンス判定装置１０の動作について説明する。
図４は、メンテナンス判定装置１０の処理手順であるメンテナンス判定方法を示すフローチャートである。
振動センサ２は、例えば、電動車椅子１の電源が入っている期間中、電動車椅子１の振動を計測する。電動車椅子１の電源が入っている期間は、電動車椅子１が使用されている期間に相当する。
振動センサ２は、電動車椅子１の振動を示す振動データを送信機３に出力する。振動データは、例えば、振動の振幅変化を示す時間波形である。
図５は、振動センサ２から出力された振動データの一例を示す説明図である。
図５において、横軸は時刻を示し、縦軸は振動の振幅を示している。Ｔｈ１は、第１の振幅閾値であり、Ｔｈ２は、第２の振幅閾値である。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報及び振動センサ２から出力された振動データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
図４は、メンテナンス判定装置１０の処理手順であるメンテナンス判定方法を示すフローチャートである。
振動センサ２は、例えば、電動車椅子１の電源が入っている期間中、電動車椅子１の振動を計測する。電動車椅子１の電源が入っている期間は、電動車椅子１が使用されている期間に相当する。
振動センサ２は、電動車椅子１の振動を示す振動データを送信機３に出力する。振動データは、例えば、振動の振幅変化を示す時間波形である。
図５は、振動センサ２から出力された振動データの一例を示す説明図である。
図５において、横軸は時刻を示し、縦軸は振動の振幅を示している。Ｔｈ１は、第１の振幅閾値であり、Ｔｈ２は、第２の振幅閾値である。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報及び振動センサ２から出力された振動データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
【0023】
メンテナンス判定装置１０の振動データ収集部１１は、送信機３から送信された電動車椅子１の識別情報と、送信機３から送信された振動データとを収集する（図４のステップＳＴ１）。
振動データ収集部１１は、電動車椅子１の識別情報を判定結果送信部１４に出力し、振動データを劣化度算出部１２に出力する。
振動データ収集部１１は、電動車椅子１の識別情報を判定結果送信部１４に出力し、振動データを劣化度算出部１２に出力する。
【0024】
劣化度算出部１２は、振動データ収集部１１から、振動データを取得する。
劣化度算出部１２は、振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度Ｄを算出する（図４のステップＳＴ２）。
劣化度算出部１２は、電動車椅子１の劣化度Ｄを示す劣化情報を判定部１３に出力する。
劣化度算出部１２は、振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度Ｄを算出する（図４のステップＳＴ２）。
劣化度算出部１２は、電動車椅子１の劣化度Ｄを示す劣化情報を判定部１３に出力する。
【0025】
以下、劣化度算出部１２による劣化度Ｄの算出例を具体的に説明する。
例えば、電動車椅子１のタイヤ及び電動車椅子１の駆動伝達系のそれぞれは、電動車椅子１の振動によって劣化が生じる。また、電動車椅子１に生じている振動が大きいほど、大きな劣化が生じる。駆動伝達系には、電動車椅子１の車軸のほか、サスペンション等が含まれる。
例えば、電動車椅子１のタイヤ及び電動車椅子１の駆動伝達系のそれぞれは、電動車椅子１の振動によって劣化が生じる。また、電動車椅子１に生じている振動が大きいほど、大きな劣化が生じる。駆動伝達系には、電動車椅子１の車軸のほか、サスペンション等が含まれる。
【0026】
劣化度算出部１２の内部メモリには、複数の振幅閾値が格納されている。
ここでは、説明の便宜上、第１の振幅閾値Ｔｈ１及び第２の振幅閾値のそれぞれが内部メモリに格納されているものとする。Ｔｈ１＜Ｔｈ２である。ただし、これは一例に過ぎず、第１の振幅閾値Ｔｈ１のみが内部メモリに格納されていてもよいし、３つ以上の振幅閾値Ｔｈが内部メモリに格納されていてもよい。
第１の振幅閾値Ｔｈ１及び第２の振幅閾値のそれぞれが内部メモリに格納されている場合、過去に、第１の振幅閾値Ｔｈ１以上であり、かつ、第２の振幅閾値Ｔｈ２よりも小さな振幅の振動を生じた回数ＮＴ１が内部メモリに格納されている。また、過去に、第２の振幅閾値Ｔｈ２以上の振幅の振動を生じた回数ＮＴ２が内部メモリに格納されている。
回数ＮＴ１は、後述する振動の振幅ｖａｎが、過去に、Ｔｈ１≦ｖａｎ＜Ｔｈ２を満足した回数である。回数ＮＴ２は、振動の振幅ｖａｎが、過去に、Ｔｈ２≦ｖａｎを満足した回数である。
ここでは、説明の便宜上、第１の振幅閾値Ｔｈ１及び第２の振幅閾値のそれぞれが内部メモリに格納されているものとする。Ｔｈ１＜Ｔｈ２である。ただし、これは一例に過ぎず、第１の振幅閾値Ｔｈ１のみが内部メモリに格納されていてもよいし、３つ以上の振幅閾値Ｔｈが内部メモリに格納されていてもよい。
第１の振幅閾値Ｔｈ１及び第２の振幅閾値のそれぞれが内部メモリに格納されている場合、過去に、第１の振幅閾値Ｔｈ１以上であり、かつ、第２の振幅閾値Ｔｈ２よりも小さな振幅の振動を生じた回数ＮＴ１が内部メモリに格納されている。また、過去に、第２の振幅閾値Ｔｈ２以上の振幅の振動を生じた回数ＮＴ２が内部メモリに格納されている。
回数ＮＴ１は、後述する振動の振幅ｖａｎが、過去に、Ｔｈ１≦ｖａｎ＜Ｔｈ２を満足した回数である。回数ＮＴ２は、振動の振幅ｖａｎが、過去に、Ｔｈ２≦ｖａｎを満足した回数である。
【0027】
劣化度算出部１２は、振動データ収集部１１から、振動データを取得する毎に、当該振動データを解析して、振幅判定時刻ｔｎ（ｎ＝０，・・・，Ｎ－１）における振動の振幅ｖａｎを特定する。Ｎは、２以上の整数である。
振動データ収集部１１から取得した振動データが、例えば、計測時間が１０分間の振動データであって、Ｎ＝１０であれば、劣化度算出部１２は、振動データの計測が開始された時刻である振幅判定時刻ｔ０の振動の振幅ｖａ０を特定し、計測が開始されてから１分後の振幅判定時刻ｔ１の振動の振幅ｖａ１を特定する。また、同様に、劣化度算出部１２は、計測が開始されてからｎ（ｎ＝２，３，・・・，９）分後の振幅判定時刻ｔｎの振動の振幅ｖａ９を特定する。したがって、この場合、劣化度算出部１２は、振幅判定時刻ｔｎ（ｎ＝０，・・・，９）の振動の振幅ｖａｎを特定する。
振動データ収集部１１から取得した振動データが、例えば、計測時間が１０分間の振動データであって、Ｎ＝１０であれば、劣化度算出部１２は、振動データの計測が開始された時刻である振幅判定時刻ｔ０の振動の振幅ｖａ０を特定し、計測が開始されてから１分後の振幅判定時刻ｔ１の振動の振幅ｖａ１を特定する。また、同様に、劣化度算出部１２は、計測が開始されてからｎ（ｎ＝２，３，・・・，９）分後の振幅判定時刻ｔｎの振動の振幅ｖａ９を特定する。したがって、この場合、劣化度算出部１２は、振幅判定時刻ｔｎ（ｎ＝０，・・・，９）の振動の振幅ｖａｎを特定する。
【0028】
劣化度算出部１２は、振動データの解析結果に基づいて、計測時間において、電動車椅子１に生じている振動の振幅が、第１の振幅閾値Ｔｈ１以上であり、かつ、第２の振幅閾値Ｔｈ２未満の回数ΔＮＴ１を計数する。即ち、劣化度算出部１２は、Ｎ個の振動の振幅ｖａ０～ｖａＮ－１の中で、第１の振幅閾値Ｔｈ１以上であって、第２の振幅閾値Ｔｈ２未満である振幅の数を回数ΔＮＴ１として計数する。
また、劣化度算出部１２は、振動データの解析結果に基づいて、計測時間において、電動車椅子１に生じている振動の振幅が、第２の振幅閾値Ｔｈ２以上の回数ΔＮＴ２を計数する。即ち、劣化度算出部１２は、Ｎ個の振動の振幅ｖａ０～ｖａＮ－１の中で、第２の振幅閾値Ｔｈ２以上である振幅の数を回数ΔＮＴ２として計数する。
また、劣化度算出部１２は、振動データの解析結果に基づいて、計測時間において、電動車椅子１に生じている振動の振幅が、第２の振幅閾値Ｔｈ２以上の回数ΔＮＴ２を計数する。即ち、劣化度算出部１２は、Ｎ個の振動の振幅ｖａ０～ｖａＮ－１の中で、第２の振幅閾値Ｔｈ２以上である振幅の数を回数ΔＮＴ２として計数する。
【0029】
劣化度算出部１２は、以下の式（１）に示すように、計数したΔＮＴ１を内部メモリに格納している回数ＮＴ１に加算することで、回数ＮＴ１を更新する。
ＮＴ１←ＮＴ１＋ΔＮＴ１ （１）
また、劣化度算出部１２は、以下の式（２）に示すように、計数したΔＮＴ２を内部メモリに格納している回数ＮＴ２に加算することで、回数ＮＴ２を更新する。
ＮＴ２←ＮＴ２＋ΔＮＴ２ （２）
ＮＴ１←ＮＴ１＋ΔＮＴ１ （１）
また、劣化度算出部１２は、以下の式（２）に示すように、計数したΔＮＴ２を内部メモリに格納している回数ＮＴ２に加算することで、回数ＮＴ２を更新する。
ＮＴ２←ＮＴ２＋ΔＮＴ２ （２）
【0030】
劣化度算出部１２は、例えば、以下の式（３）に示すように、更新後の回数ＮＴ１と、更新後の回数ＮＴ２とを用いて、電動車椅子１の劣化度Ｄを算出する。
Ｄ＝（Ｋ１×ＮＴ１）＋（Ｋ２×ＮＴ２） （３）
式（３）において、Ｋ１は、第１の劣化係数であり、Ｋ２は、第２の劣化係数である。０＜Ｋ１＜Ｋ２である。
劣化度算出部１２は、電動車椅子１の劣化度Ｄを示す劣化情報を判定部１３に出力する。
Ｄ＝（Ｋ１×ＮＴ１）＋（Ｋ２×ＮＴ２） （３）
式（３）において、Ｋ１は、第１の劣化係数であり、Ｋ２は、第２の劣化係数である。０＜Ｋ１＜Ｋ２である。
劣化度算出部１２は、電動車椅子１の劣化度Ｄを示す劣化情報を判定部１３に出力する。
【0031】
図１に示すメンテナンス判定装置１０では、劣化度算出部１２が、式（３）に従って劣化度Ｄを算出している。しかし、これは一例に過ぎず、振動データと教師データとを取得して、電動車椅子１の劣化度を学習している学習モデルを用意する。教師データは、振動データが示す振動が電動車椅子１に与える劣化の度合を示すデータである。そして、劣化度算出部１２が、振動データ収集部１１から取得した振動データを学習モデルに与えて、学習モデルから、電動車椅子１の劣化度Ｄを取得するようにしてもよい。
ここでの学習モデルは、振動データと教師データとを取得して、電動車椅子１の劣化度を学習している。しかし、これは一例に過ぎず、学習モデルは、振動データ及び教師データのほかに、電動車椅子１のメンテナンスデータと、振動の時系列データとを取得して、電動車椅子１の劣化度を学習しているものであってもよい。メンテナンスデータは、実際に電動車椅子１のメンテナンスが行われた際の電動車椅子１の状態を示すデータである。振動の時系列データは、経年劣化によって、電動車椅子１自体の振動が大きくなった場合の電動車椅子１の振動変化を示すデータである。電動車椅子１のメンテナンスデータと、振動の時系列データとが学習モデルに与えられる場合、教師データは、振動データが示す振動と、メンテナンスデータが示す電動車椅子１の状態と、振動の時系列データが示す電動車椅子１自体の振動とが、電動車椅子１に与える劣化の度合を示すデータである。
ここでの学習モデルは、振動データと教師データとを取得して、電動車椅子１の劣化度を学習している。しかし、これは一例に過ぎず、学習モデルは、振動データ及び教師データのほかに、電動車椅子１のメンテナンスデータと、振動の時系列データとを取得して、電動車椅子１の劣化度を学習しているものであってもよい。メンテナンスデータは、実際に電動車椅子１のメンテナンスが行われた際の電動車椅子１の状態を示すデータである。振動の時系列データは、経年劣化によって、電動車椅子１自体の振動が大きくなった場合の電動車椅子１の振動変化を示すデータである。電動車椅子１のメンテナンスデータと、振動の時系列データとが学習モデルに与えられる場合、教師データは、振動データが示す振動と、メンテナンスデータが示す電動車椅子１の状態と、振動の時系列データが示す電動車椅子１自体の振動とが、電動車椅子１に与える劣化の度合を示すデータである。
【0032】
判定部１３は、劣化度算出部１２から、劣化情報を取得する。
判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する（図４のステップＳＴ３）。
例えば、判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄが、劣化度閾値Ｄｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、劣化情報が示す劣化度Ｄが、劣化度閾値Ｄｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。劣化度閾値Ｄｔｈは、判定部１３の内部メモリに格納されていてもよいし、メンテナンス判定装置１０の外部から与えられるものであってもよい。
判定部１３は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
なお、判定部１３の判定結果は、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを示すものであればよく、メンテナンスが必要であるか否かが、例えば、メンテナンスの必要の度合で表されているものであってもよい。
判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する（図４のステップＳＴ３）。
例えば、判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄが、劣化度閾値Ｄｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、劣化情報が示す劣化度Ｄが、劣化度閾値Ｄｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。劣化度閾値Ｄｔｈは、判定部１３の内部メモリに格納されていてもよいし、メンテナンス判定装置１０の外部から与えられるものであってもよい。
判定部１３は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
なお、判定部１３の判定結果は、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを示すものであればよく、メンテナンスが必要であるか否かが、例えば、メンテナンスの必要の度合で表されているものであってもよい。
【0033】
図１に示すメンテナンス判定装置１０では、判定部１３が、劣化度Ｄと劣化度閾値Ｄｔｈとを比較することで、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定している。しかし、これは一例に過ぎず、劣化情報と教師データとを取得して、メンテナンスが必要であるか否かを学習している学習モデルを用意する。教師データは、メンテナンスが必要である旨を示すデータ、又は、メンテナンスが必要でない旨を示すデータである。そして、判定部１３が、劣化度算出部１２から取得した劣化情報を学習モデルに与えて、学習モデルから、メンテナンスが必要であるか否かを示す判定結果を取得するようにしてもよい。
【0034】
判定結果送信部１４は、振動データ収集部１１から電動車椅子１の識別情報を取得し、判定部１３から判定結果を取得する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する（図４のステップＳＴ４）。
図１に示すメンテナンス判定装置１０では、判定結果送信部１４が、判定結果信号をレンタル会社のサーバ装置５に送信している。しかし、これは一例に過ぎず、判定結果送信部１４が、判定結果信号を、例えば、電動車椅子１の利用者が保持している携帯端末、当該利用者の家族が保持している携帯端末、又は、当該利用者が入居している施設のサーバ装置に送信するようにしてもよい。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する（図４のステップＳＴ４）。
図１に示すメンテナンス判定装置１０では、判定結果送信部１４が、判定結果信号をレンタル会社のサーバ装置５に送信している。しかし、これは一例に過ぎず、判定結果送信部１４が、判定結果信号を、例えば、電動車椅子１の利用者が保持している携帯端末、当該利用者の家族が保持している携帯端末、又は、当該利用者が入居している施設のサーバ装置に送信するようにしてもよい。
【0035】
サーバ装置５は、メンテナンス判定装置１０の判定結果送信部１４から送信された判定結果信号を受信する。
サーバ装置５は、判定結果信号に含まれている、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とに基づいて、レンタル中の１つ以上の電動車椅子１の中で、メンテナンスが必要な電動車椅子１を特定する。
メンテナンスが必要な電動車椅子１を示す識別情報は、例えば、サーバ装置５のディスプレイに表示される。これにより、レンタル会社の社員等は、レンタル中の１つ以上の電動車椅子１の中で、メンテナンスが必要な電動車椅子１を認識することができる。
レンタル会社は、電動車椅子１のメンテナンス回数に応じて、例えば、次回のレンタル契約更新時における電動車椅子１のレンタル料、あるいは、レンタル契約終了後における電動車椅子１の売却価格を設定することが可能になる。
サーバ装置５は、判定結果信号に含まれている、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とに基づいて、レンタル中の１つ以上の電動車椅子１の中で、メンテナンスが必要な電動車椅子１を特定する。
メンテナンスが必要な電動車椅子１を示す識別情報は、例えば、サーバ装置５のディスプレイに表示される。これにより、レンタル会社の社員等は、レンタル中の１つ以上の電動車椅子１の中で、メンテナンスが必要な電動車椅子１を認識することができる。
レンタル会社は、電動車椅子１のメンテナンス回数に応じて、例えば、次回のレンタル契約更新時における電動車椅子１のレンタル料、あるいは、レンタル契約終了後における電動車椅子１の売却価格を設定することが可能になる。
【0036】
以上の実施の形態１では、電動車椅子１に搭載されている振動センサ２から、電動車椅子１の振動を示す振動データを収集する振動データ収集部１１と、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する劣化度算出部１２と、劣化度算出部１２により算出された劣化度に基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する判定部１３とを備えるように、メンテナンス判定装置１０を構成した。したがって、メンテナンス判定装置１０は、電動車椅子１の状態がメンテナンスの必要な状態であることを検知できる。
【0037】
実施の形態２．
実施の形態２では、位置データ収集部１５及び通過回数計数部１６を備えているメンテナンス判定装置１０について説明する。
実施の形態２では、位置データ収集部１５及び通過回数計数部１６を備えているメンテナンス判定装置１０について説明する。
【0038】
図６は、実施の形態２に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。図６において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図７は、実施の形態２に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図７において、図２と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図６に示すメンテナンス判定装置１０は、振動データ収集部１１、位置データ収集部１５、通過回数計数部１６、劣化度算出部１７、判定部１３及び判定結果送信部１４を備えている。
図７は、実施の形態２に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図７において、図２と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図６に示すメンテナンス判定装置１０は、振動データ収集部１１、位置データ収集部１５、通過回数計数部１６、劣化度算出部１７、判定部１３及び判定結果送信部１４を備えている。
【0039】
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ６は、電動車椅子１に搭載されている。
ＧＰＳセンサ６は、ＧＰＳ衛星から送信されたＧＰＳ信号を受信し、ＧＰＳ信号に基づいて、電動車椅子１の位置を算出する。
ＧＰＳセンサ６は、電動車椅子１の位置を示す位置データを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報、振動センサ２から出力された振動データ及びＧＰＳセンサ６から出力された位置データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
図６に示すメンテナンス判定装置１０では、送信機３が位置データをメンテナンス判定装置１０に送信している。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、ＧＰＳセンサ６が通信機能を備え、ＧＰＳセンサ６が振動データをメンテナンス判定装置１０に送信するようにしてもよい。
ＧＰＳセンサ６は、ＧＰＳ衛星から送信されたＧＰＳ信号を受信し、ＧＰＳ信号に基づいて、電動車椅子１の位置を算出する。
ＧＰＳセンサ６は、電動車椅子１の位置を示す位置データを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報、振動センサ２から出力された振動データ及びＧＰＳセンサ６から出力された位置データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
図６に示すメンテナンス判定装置１０では、送信機３が位置データをメンテナンス判定装置１０に送信している。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、ＧＰＳセンサ６が通信機能を備え、ＧＰＳセンサ６が振動データをメンテナンス判定装置１０に送信するようにしてもよい。
【0040】
位置データ収集部１５は、例えば、図７に示す位置データ収集回路２５によって実現される。
位置データ収集部１５は、送信機３から送信された位置データを収集する。
位置データ収集部１５は、位置データを通過回数計数部１６に出力する。
位置データ収集部１５は、送信機３から送信された位置データを収集する。
位置データ収集部１５は、位置データを通過回数計数部１６に出力する。
【0041】
通過回数計数部１６は、例えば、図７に示す通過回数計数回路２６によって実現される。
通過回数計数部１６は、位置データ収集部１５により収集された位置データに基づいて、電動車椅子１が監視領域を通過した回数を計数する。監視領域については後述する。
通過回数計数部１６は、電動車椅子１が監視領域を通過した回数を劣化度算出部１７に出力する。
通過回数計数部１６は、位置データ収集部１５により収集された位置データに基づいて、電動車椅子１が監視領域を通過した回数を計数する。監視領域については後述する。
通過回数計数部１６は、電動車椅子１が監視領域を通過した回数を劣化度算出部１７に出力する。
【0042】
劣化度算出部１７は、例えば、図７に示す劣化度算出回路２７によって実現される。
劣化度算出部１７は、図１に示す劣化度算出部１２と同様に、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する。
劣化度算出部１７は、通過回数計数部１６により計数された回数に基づいて、算出した劣化度を補正する。
劣化度算出部１７は、補正後の劣化度を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
劣化度算出部１７は、図１に示す劣化度算出部１２と同様に、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する。
劣化度算出部１７は、通過回数計数部１６により計数された回数に基づいて、算出した劣化度を補正する。
劣化度算出部１７は、補正後の劣化度を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
【0043】
図６では、メンテナンス判定装置１０の構成要素である振動データ収集部１１、位置データ収集部１５、通過回数計数部１６、劣化度算出部１７、判定部１３及び判定結果送信部１４のそれぞれが、図７に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、メンテナンス判定装置１０が、振動データ収集回路２１、位置データ収集回路２５、通過回数計数回路２６、劣化度算出回路２７、判定回路２３及び判定結果送信回路２４によって実現されるものを想定している。
振動データ収集回路２１、位置データ収集回路２５、通過回数計数回路２６、劣化度算出回路２７、判定回路２３及び判定結果送信回路２４のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
振動データ収集回路２１、位置データ収集回路２５、通過回数計数回路２６、劣化度算出回路２７、判定回路２３及び判定結果送信回路２４のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
【0044】
メンテナンス判定装置１０の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、振動データ収集部１１、位置データ収集部１５、通過回数計数部１６、劣化度算出部１７、判定部１３及び判定結果送信部１４におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図３に示すメモリ３１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、振動データ収集部１１、位置データ収集部１５、通過回数計数部１６、劣化度算出部１７、判定部１３及び判定結果送信部１４におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図３に示すメモリ３１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
【0045】
また、図７では、メンテナンス判定装置１０の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、メンテナンス判定装置１０がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、メンテナンス判定装置１０における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
【0046】
次に、図６に示すメンテナンス判定装置１０の動作について説明する。
振動センサ２は、例えば、電動車椅子１の電源が入っている期間中、電動車椅子１の振動を計測する。
振動センサ２は、電動車椅子１の振動を示す振動データを送信機３に出力する。
振動センサ２は、例えば、電動車椅子１の電源が入っている期間中、電動車椅子１の振動を計測する。
振動センサ２は、電動車椅子１の振動を示す振動データを送信機３に出力する。
【0047】
ＧＰＳセンサ６は、例えば、電動車椅子１の電源が入っている期間中、ＧＰＳ衛星から送信されたＧＰＳ信号を受信する。
ＧＰＳセンサ６は、ＧＰＳ信号に基づいて、電動車椅子１の位置を算出する。ＧＰＳ信号に基づく位置の算出処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
ＧＰＳセンサ６は、電動車椅子１の位置を示す位置データを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報、振動センサ２から出力された振動データ及びＧＰＳセンサ６から出力された位置データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
ＧＰＳセンサ６は、ＧＰＳ信号に基づいて、電動車椅子１の位置を算出する。ＧＰＳ信号に基づく位置の算出処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
ＧＰＳセンサ６は、電動車椅子１の位置を示す位置データを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報、振動センサ２から出力された振動データ及びＧＰＳセンサ６から出力された位置データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
【0048】
メンテナンス判定装置１０の振動データ収集部１１は、送信機３から送信された電動車椅子１の識別情報と、送信機３から送信された振動データとを収集する。
振動データ収集部１１は、電動車椅子１の識別情報を判定結果送信部１４に出力し、振動データを劣化度算出部１７に出力する。
位置データ収集部１５は、送信機３から送信された位置データを収集し、位置データを通過回数計数部１６に出力する。
振動データ収集部１１は、電動車椅子１の識別情報を判定結果送信部１４に出力し、振動データを劣化度算出部１７に出力する。
位置データ収集部１５は、送信機３から送信された位置データを収集し、位置データを通過回数計数部１６に出力する。
【0049】
通過回数計数部１６の内部メモリには、監視領域の範囲を示す地図データが記憶されている。
監視領域は、電動車椅子１が走行した場合、電動車椅子１の振動が大きくなることが想定される領域である。監視領域としては、例えば、アスファルトの舗装がなされていない砂利道のほか、工事中の道路、電動車椅子１が走行できる程度の小さな段差がある道路等が考えられる。
電動車椅子１が監視領域を走行しても、電動車椅子１に生じる振動の振幅が、第１の振幅閾値Ｔｈ１、あるいは、第２の振幅閾値Ｔｈ２を上回るとは限らない。しかし、電動車椅子１が監視領域を走行することで、電動車椅子１に大小の振動が生じて、電動車椅子１が劣化することがある。
監視領域は、電動車椅子１が走行した場合、電動車椅子１の振動が大きくなることが想定される領域である。監視領域としては、例えば、アスファルトの舗装がなされていない砂利道のほか、工事中の道路、電動車椅子１が走行できる程度の小さな段差がある道路等が考えられる。
電動車椅子１が監視領域を走行しても、電動車椅子１に生じる振動の振幅が、第１の振幅閾値Ｔｈ１、あるいは、第２の振幅閾値Ｔｈ２を上回るとは限らない。しかし、電動車椅子１が監視領域を走行することで、電動車椅子１に大小の振動が生じて、電動車椅子１が劣化することがある。
【0050】
通過回数計数部１６は、位置データ収集部１５から、位置データを取得する。
通過回数計数部１６は、位置データに基づいて、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣを計数する。
即ち、通過回数計数部１６は、位置データが示す電動車椅子１の位置が、地図データが示す監視領域の範囲に含まれているか否かを判定する。そして、通過回数計数部１６は、電動車椅子１の移動に伴う、判定結果の変化に基づいて、電動車椅子１が監視領域に進入してから、監視領域から電動車椅子１が出た回数を、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣとして計測する。
通過回数計数部１６は、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣを劣化度算出部１７に出力する。
通過回数計数部１６は、位置データに基づいて、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣを計数する。
即ち、通過回数計数部１６は、位置データが示す電動車椅子１の位置が、地図データが示す監視領域の範囲に含まれているか否かを判定する。そして、通過回数計数部１６は、電動車椅子１の移動に伴う、判定結果の変化に基づいて、電動車椅子１が監視領域に進入してから、監視領域から電動車椅子１が出た回数を、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣとして計測する。
通過回数計数部１６は、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣを劣化度算出部１７に出力する。
【0051】
劣化度算出部１７は、振動データ収集部１１から、振動データを取得する。
劣化度算出部１７は、図１に示す劣化度算出部１２と同様に、振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度Ｄを算出する。
劣化度算出部１７は、通過回数計数部１６から、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣを取得する。
劣化度算出部１７は、例えば、以下の式（４）に示すように、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣに基づいて、算出した劣化度Ｄを補正する。
Ｄ’＝Ｄ＋（Ｋ３×ＰＣ） （４）
式（４）において、Ｋ３は、第３の劣化係数であり、０よりも大きい値である。複数の監視領域がある場合、第３の劣化係数Ｋ３は、全ての監視領域において、同一の係数であってもよいし、監視領域毎に異なる係数であってもよい。
劣化度算出部１７は、補正後の劣化度Ｄ’を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
劣化度算出部１７は、図１に示す劣化度算出部１２と同様に、振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度Ｄを算出する。
劣化度算出部１７は、通過回数計数部１６から、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣを取得する。
劣化度算出部１７は、例えば、以下の式（４）に示すように、電動車椅子１が監視領域を通過した回数ＰＣに基づいて、算出した劣化度Ｄを補正する。
Ｄ’＝Ｄ＋（Ｋ３×ＰＣ） （４）
式（４）において、Ｋ３は、第３の劣化係数であり、０よりも大きい値である。複数の監視領域がある場合、第３の劣化係数Ｋ３は、全ての監視領域において、同一の係数であってもよいし、監視領域毎に異なる係数であってもよい。
劣化度算出部１７は、補正後の劣化度Ｄ’を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
【0052】
図６に示すメンテナンス判定装置１０では、劣化度算出部１７が、監視領域を通過した回数ＰＣに基づいて、算出した劣化度Ｄを補正している。しかし、これは一例に過ぎず、振動データと、監視領域を通過した回数と、教師データとを取得して、電動車椅子１の劣化度を学習している学習モデルを用意する。教師データは、振動データが示す振動及び監視領域を通過した回数のそれぞれが電動車椅子１に与える劣化の度合を示すデータである。そして、劣化度算出部１７が、振動データ収集部１１から取得した振動データと、通過回数計数部１６から取得した回数ＰＣとを学習モデルに与えて、学習モデルから、電動車椅子１の劣化度Ｄを取得するようにしてもよい。
【0053】
判定部１３は、劣化度算出部１７から、劣化情報を取得する。
判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する（図４のステップＳＴ３）。
例えば、判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄ’が、劣化度閾値Ｄｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、劣化情報が示す劣化度Ｄ’が、劣化度閾値Ｄｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
判定部１３は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する（図４のステップＳＴ３）。
例えば、判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄ’が、劣化度閾値Ｄｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、劣化情報が示す劣化度Ｄ’が、劣化度閾値Ｄｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
判定部１３は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
【0054】
判定結果送信部１４は、振動データ収集部１１から電動車椅子１の識別情報を取得し、判定部１３から判定結果を取得する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する。
【0055】
図６に示すメンテナンス判定装置１０では、判定結果送信部１４が、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号をサーバ装置５に送信している。しかし、これは一例に過ぎず、判定結果送信部１４は、位置データ収集部１５から位置データを取得して、位置データを判定結果信号に含め、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果と位置データとを含む判定結果信号をサーバ装置５に送信するようにしてもよい。この場合、サーバ装置５は、判定結果信号に含まれている位置データを参照することで、電動車椅子１が、どのような所を走行しているかを把握することができる。また、電動車椅子１が、どのように使用されているかを把握することができる。また、電動車椅子１の盗難、又は、電動車椅子１の紛失の防止に役立てることができる。
【0056】
以上の実施の形態２では、電動車椅子１に搭載されているＧＰＳセンサ６から、電動車椅子１の位置を示す位置データを収集する位置データ収集部１５と、位置データ収集部１５により収集された位置データに基づいて、電動車椅子１が監視領域を通過した回数を計数する通過回数計数部１６とを備え、劣化度算出部１７が、通過回数計数部１６により計数された回数に基づいて、電動車椅子１の劣化度を補正するように、図６に示すメンテナンス判定装置１０を構成した。したがって、図６に示すメンテナンス判定装置１０は、図１に示すメンテナンス判定装置１０よりも、電動車椅子１の状態がメンテナンスの必要な状態であることを高精度に検知できる。
【0057】
実施の形態３．
実施の形態３では、気象情報収集部１８及び雨天使用時間算出部１９を備えているメンテナンス判定装置１０について説明する。
実施の形態３では、気象情報収集部１８及び雨天使用時間算出部１９を備えているメンテナンス判定装置１０について説明する。
【0058】
図８は、実施の形態３に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。図８において、図１及び図６と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図９は、実施の形態３に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図９おいて、図２及び図７と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図８に示すメンテナンス判定装置１０は、振動データ収集部１１、気象情報収集部１８、雨天使用時間算出部１９、劣化度算出部２０、判定部１３及び判定結果送信部１４を備えている。
図９は、実施の形態３に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図９おいて、図２及び図７と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図８に示すメンテナンス判定装置１０は、振動データ収集部１１、気象情報収集部１８、雨天使用時間算出部１９、劣化度算出部２０、判定部１３及び判定結果送信部１４を備えている。
【0059】
気象情報収集部１８は、例えば、図９に示す気象情報収集回路２８によって実現される。
気象情報収集部１８は、例えば、気象情報を配信している気象サイトから、ネットワーク４を介して、電動車椅子１が使用されているときの天候を示す気象情報を収集する。
気象情報収集部１８は、気象情報を雨天使用時間算出部１９に出力する。
気象情報収集部１８は、例えば、気象情報を配信している気象サイトから、ネットワーク４を介して、電動車椅子１が使用されているときの天候を示す気象情報を収集する。
気象情報収集部１８は、気象情報を雨天使用時間算出部１９に出力する。
【0060】
雨天使用時間算出部１９は、例えば、図９に示す雨天使用時間算出回路２９によって実現される。
雨天使用時間算出部１９は、気象情報収集部１８により収集された気象情報から、電動車椅子１が使用されているときの天候を特定し、雨天時における電動車椅子１の使用時間を算出する。
雨天使用時間算出部１９は、雨天時における電動車椅子１の使用時間を劣化度算出部２０に出力する。
雨天使用時間算出部１９は、気象情報収集部１８により収集された気象情報から、電動車椅子１が使用されているときの天候を特定し、雨天時における電動車椅子１の使用時間を算出する。
雨天使用時間算出部１９は、雨天時における電動車椅子１の使用時間を劣化度算出部２０に出力する。
【0061】
劣化度算出部２０は、例えば、図９に示す劣化度算出回路３０によって実現される。
劣化度算出部２０は、図１に示す劣化度算出部１２と同様に、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する。
劣化度算出部２０は、雨天使用時間算出部１９により算出された使用時間に基づいて、算出した劣化度を補正する。
劣化度算出部２０は、補正後の劣化度を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
劣化度算出部２０は、図１に示す劣化度算出部１２と同様に、振動データ収集部１１により収集された振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度を算出する。
劣化度算出部２０は、雨天使用時間算出部１９により算出された使用時間に基づいて、算出した劣化度を補正する。
劣化度算出部２０は、補正後の劣化度を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
【0062】
図８に示すメンテナンス判定装置１０では、気象情報収集部１８、雨天使用時間算出部１９及び劣化度算出部２０が、図１に示すメンテナンス判定装置１０に適用されている。しかし、これは一例に過ぎず、気象情報収集部１８、雨天使用時間算出部１９及び劣化度算出部２０が、図６に示すメンテナンス判定装置１０に適用されているものであってもよい。
【0063】
図８では、メンテナンス判定装置１０の構成要素である振動データ収集部１１、気象情報収集部１８、雨天使用時間算出部１９、劣化度算出部２０、判定部１３及び判定結果送信部１４のそれぞれが、図９に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、メンテナンス判定装置１０が、振動データ収集回路２１、気象情報収集回路２８、雨天使用時間算出回路２９、劣化度算出回路３０、判定回路２３及び判定結果送信回路２４によって実現されるものを想定している。
振動データ収集回路２１、気象情報収集回路２８、雨天使用時間算出回路２９、劣化度算出回路３０、判定回路２３及び判定結果送信回路２４のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
振動データ収集回路２１、気象情報収集回路２８、雨天使用時間算出回路２９、劣化度算出回路３０、判定回路２３及び判定結果送信回路２４のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
【0064】
メンテナンス判定装置１０の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、振動データ収集部１１、気象情報収集部１８、雨天使用時間算出部１９、劣化度算出部２０、判定部１３及び判定結果送信部１４におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図３に示すメモリ３１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、振動データ収集部１１、気象情報収集部１８、雨天使用時間算出部１９、劣化度算出部２０、判定部１３及び判定結果送信部１４におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図３に示すメモリ３１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
【0065】
また、図９では、メンテナンス判定装置１０の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、メンテナンス判定装置１０がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、メンテナンス判定装置１０における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
【0066】
次に、図８に示すメンテナンス判定装置１０の動作について説明する。
振動センサ２は、例えば、電動車椅子１の電源が入っている期間中、電動車椅子１の振動を計測する。
振動センサ２は、電動車椅子１の振動を示す振動データを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報及び振動センサ２から出力された振動データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
振動センサ２は、例えば、電動車椅子１の電源が入っている期間中、電動車椅子１の振動を計測する。
振動センサ２は、電動車椅子１の振動を示す振動データを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報及び振動センサ２から出力された振動データのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
【0067】
メンテナンス判定装置１０の振動データ収集部１１は、送信機３から送信された電動車椅子１の識別情報と、送信機３から送信された振動データとを収集する。
振動データ収集部１１は、電動車椅子１の識別情報を判定結果送信部１４に出力し、振動データを劣化度算出部２０に出力する。
気象情報収集部１８は、例えば、気象情報を配信している気象サイトから、ネットワーク４を介して、電動車椅子１が使用されているときの天候を示す気象情報を収集する。
電動車椅子１が使用される地域が気象情報収集部１８に事前に設定されていれば、気象情報収集部１８は、事前に設定されている地域を示すデータを気象サイトに送信することで、気象サイトから、当該地域の天候を示す気象情報を収集する。
図６に示すように、電動車椅子１が、ＧＰＳセンサ６を備えており、メンテナンス判定装置１０が、位置データ収集部１５を備えていれば、気象情報収集部１８は、電動車椅子１の位置を示す位置データを気象サイトに送信することで、気象サイトから、電動車椅子１が存在している地域の天候を示す気象情報を収集するようにしてもよい。
気象情報収集部１８は、収集した気象情報を雨天使用時間算出部１９に出力する。
振動データ収集部１１は、電動車椅子１の識別情報を判定結果送信部１４に出力し、振動データを劣化度算出部２０に出力する。
気象情報収集部１８は、例えば、気象情報を配信している気象サイトから、ネットワーク４を介して、電動車椅子１が使用されているときの天候を示す気象情報を収集する。
電動車椅子１が使用される地域が気象情報収集部１８に事前に設定されていれば、気象情報収集部１８は、事前に設定されている地域を示すデータを気象サイトに送信することで、気象サイトから、当該地域の天候を示す気象情報を収集する。
図６に示すように、電動車椅子１が、ＧＰＳセンサ６を備えており、メンテナンス判定装置１０が、位置データ収集部１５を備えていれば、気象情報収集部１８は、電動車椅子１の位置を示す位置データを気象サイトに送信することで、気象サイトから、電動車椅子１が存在している地域の天候を示す気象情報を収集するようにしてもよい。
気象情報収集部１８は、収集した気象情報を雨天使用時間算出部１９に出力する。
【0068】
雨天使用時間算出部１９は、気象情報収集部１８から、気象情報を取得する。
雨天使用時間算出部１９は、気象情報に基づいて、電動車椅子１が使用されているときの天候を特定する。
雨天使用時間算出部１９は、特定した天候から、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴを算出する。雨天時は、雨が降っているときに限るものではなく、雪が降っているとき、霧が発生しているときも、雨天時に含まれるものとしてもよい。
雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴは、例えば、前回のメンテナンス時から現時点までの累積時間である。
雨天使用時間算出部１９は、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴを劣化度算出部２０に出力する。
雨天使用時間算出部１９は、気象情報に基づいて、電動車椅子１が使用されているときの天候を特定する。
雨天使用時間算出部１９は、特定した天候から、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴを算出する。雨天時は、雨が降っているときに限るものではなく、雪が降っているとき、霧が発生しているときも、雨天時に含まれるものとしてもよい。
雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴは、例えば、前回のメンテナンス時から現時点までの累積時間である。
雨天使用時間算出部１９は、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴを劣化度算出部２０に出力する。
【0069】
劣化度算出部２０は、振動データ収集部１１から、振動データを取得する。
劣化度算出部２０は、図１に示す劣化度算出部１２と同様に、振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度Ｄを算出する。
劣化度算出部２０は、雨天使用時間算出部１９から、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴを取得する。
劣化度算出部２０は、例えば、以下の式（５）に示すように、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴに基づいて、算出した劣化度Ｄを補正する。
Ｄ”＝Ｄ＋（Ｋ４×ＲＴ） （５）
式（５）において、Ｋ４は、第４の劣化係数であり、０よりも大きい値である。第４の劣化係数Ｋ４は、雨が降っているときと、雪が降っているときと、霧が発生しているときとで、同じ係数であってもよいし、互いに異なる係数であってもよい。
劣化度算出部２０は、補正後の劣化度Ｄ”を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
劣化度算出部２０は、図１に示す劣化度算出部１２と同様に、振動データに基づいて、電動車椅子１の劣化度Ｄを算出する。
劣化度算出部２０は、雨天使用時間算出部１９から、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴを取得する。
劣化度算出部２０は、例えば、以下の式（５）に示すように、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴに基づいて、算出した劣化度Ｄを補正する。
Ｄ”＝Ｄ＋（Ｋ４×ＲＴ） （５）
式（５）において、Ｋ４は、第４の劣化係数であり、０よりも大きい値である。第４の劣化係数Ｋ４は、雨が降っているときと、雪が降っているときと、霧が発生しているときとで、同じ係数であってもよいし、互いに異なる係数であってもよい。
劣化度算出部２０は、補正後の劣化度Ｄ”を示す劣化情報を判定部１３に出力する。
【0070】
図８示すメンテナンス判定装置１０では、劣化度算出部２０が、雨天時における電動車椅子１の使用時間ＲＴに基づいて、算出した劣化度Ｄを補正している。しかし、これは一例に過ぎず、振動データと、雨天時における電動車椅子１の使用時間と、教師データとを取得して、電動車椅子１の劣化度を学習している学習モデルを用意する。教師データは、振動データが示す振動及び雨天時における電動車椅子１の使用時間のそれぞれが電動車椅子１に与える劣化の度合を示すデータである。そして、劣化度算出部２０が、振動データ収集部１１から取得した振動データと、雨天使用時間算出部１９から取得した使用時間ＲＴとを学習モデルに与えて、学習モデルから、電動車椅子１の劣化度Ｄを取得するようにしてもよい。
【0071】
判定部１３は、劣化度算出部２０から、劣化情報を取得する。
判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する。
例えば、判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄ”が、劣化度閾値Ｄｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、劣化情報が示す劣化度Ｄ”が、劣化度閾値Ｄｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
判定部１３は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する。
例えば、判定部１３は、劣化情報が示す劣化度Ｄ”が、劣化度閾値Ｄｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、劣化情報が示す劣化度Ｄ”が、劣化度閾値Ｄｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
判定部１３は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
【0072】
判定結果送信部１４は、振動データ収集部１１から電動車椅子１の識別情報を取得し、判定部１３から判定結果を取得する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部１３の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する。
【0073】
以上の実施の形態３では、電動車椅子１が使用されているときの天候を示す気象情報を収集する気象情報収集部１８と、気象情報収集部１８により収集された気象情報から、電動車椅子１が使用されているときの天候を特定し、雨天時における電動車椅子１の使用時間を算出する雨天使用時間算出部１９とを備え、劣化度算出部２０が、雨天使用時間算出部１９により算出された使用時間に基づいて、電動車椅子１の劣化度を補正するように、図８に示すメンテナンス判定装置１０を構成した。したがって、図８に示すメンテナンス判定装置１０は、図１に示すメンテナンス判定装置１０よりも、電動車椅子１の状態がメンテナンスの必要な状態であることを高精度に検知できる。
【0074】
実施の形態４．
実施の形態４では、バッテリーデータ収集部４１及び判定部４２を備えているメンテナンス判定装置１０について説明する。
実施の形態４では、バッテリーデータ収集部４１及び判定部４２を備えているメンテナンス判定装置１０について説明する。
【0075】
図１０は、実施の形態４に係るメンテナンス判定装置１０を示す構成図である。図１０において、図１、図６及び図８と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図１１は、実施の形態４に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図１１において、図２、図７及び図９と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図１０に示すメンテナンス判定装置１０は、振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、バッテリーデータ収集部４１、判定部４２及び判定結果送信部１４を備えている。
図１１は、実施の形態４に係るメンテナンス判定装置１０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図１１において、図２、図７及び図９と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図１０に示すメンテナンス判定装置１０は、振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、バッテリーデータ収集部４１、判定部４２及び判定結果送信部１４を備えている。
【0076】
バッテリーセンサ７は、電動車椅子１に搭載されている。
バッテリーセンサ７は、電動車椅子１の駆動用バッテリーの状態を示すバッテリーデータを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報、振動センサ２から出力された振動データ及びバッテリーセンサ７から出力されたバッテリーデータのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
図１に示すメンテナンス判定装置１０では、送信機３がバッテリーデータをメンテナンス判定装置１０に送信している。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、バッテリーセンサ７が通信機能を備え、バッテリーセンサ７がバッテリーデータをメンテナンス判定装置１０に送信するようにしてもよい。
バッテリーセンサ７は、電動車椅子１の駆動用バッテリーの状態を示すバッテリーデータを送信機３に出力する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報、振動センサ２から出力された振動データ及びバッテリーセンサ７から出力されたバッテリーデータのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
図１に示すメンテナンス判定装置１０では、送信機３がバッテリーデータをメンテナンス判定装置１０に送信している。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、バッテリーセンサ７が通信機能を備え、バッテリーセンサ７がバッテリーデータをメンテナンス判定装置１０に送信するようにしてもよい。
【0077】
バッテリーデータ収集部４１は、例えば、図１１に示すバッテリーデータ収集回路５１によって実現される。
バッテリーデータ収集部４１は、送信機３から送信されたバッテリーデータを収集する。
バッテリーデータ収集部４１は、バッテリーデータを判定部４２に出力する。
バッテリーデータ収集部４１は、送信機３から送信されたバッテリーデータを収集する。
バッテリーデータ収集部４１は、バッテリーデータを判定部４２に出力する。
【0078】
判定部４２は、例えば、図１１に示す判定回路５２によって実現される。
判定部４２は、劣化度算出部１２により算出された劣化度及びバッテリーデータ収集部４１により収集されたバッテリーデータのそれぞれに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する。
判定部４２は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
判定部４２は、劣化度算出部１２により算出された劣化度及びバッテリーデータ収集部４１により収集されたバッテリーデータのそれぞれに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する。
判定部４２は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
【0079】
図１０に示すメンテナンス判定装置１０では、バッテリーデータ収集部４１及び判定部４２が、図１に示すメンテナンス判定装置１０に適用されている。しかし、これは一例に過ぎず、バッテリーデータ収集部４１及び判定部４２が、図６に示すメンテナンス判定装置１０、又は、図８に示すメンテナンス判定装置１０に適用されているものであってもよい。
【0080】
図１０では、メンテナンス判定装置１０の構成要素である振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、バッテリーデータ収集部４１、判定部４２及び判定結果送信部１４のそれぞれが、図１１に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、メンテナンス判定装置１０が、振動データ収集回路２１、劣化度算出回路２２、バッテリーデータ収集回路５１、判定回路５２及び判定結果送信回路２４によって実現されるものを想定している。
振動データ収集回路２１、劣化度算出回路２２、バッテリーデータ収集回路５１、判定回路５２及び判定結果送信回路２４のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
振動データ収集回路２１、劣化度算出回路２２、バッテリーデータ収集回路５１、判定回路５２及び判定結果送信回路２４のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
【0081】
メンテナンス判定装置１０の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、バッテリーデータ収集部４１、判定部４２及び判定結果送信部１４におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図３に示すメモリ３１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
メンテナンス判定装置１０が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、振動データ収集部１１、劣化度算出部１２、バッテリーデータ収集部４１、判定部４２及び判定結果送信部１４におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図３に示すメモリ３１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
【0082】
また、図１１では、メンテナンス判定装置１０の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、メンテナンス判定装置１０がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、メンテナンス判定装置１０における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
【0083】
次に、図１０に示すメンテナンス判定装置１０の動作について説明する。
バッテリーデータ収集部４１及び判定部４２以外は、図１に示すメンテナンス判定装置１０と同様であるため、ここでは、主に、バッテリーデータ収集部４１及び判定部４２の動作について説明する。
バッテリーデータ収集部４１及び判定部４２以外は、図１に示すメンテナンス判定装置１０と同様であるため、ここでは、主に、バッテリーデータ収集部４１及び判定部４２の動作について説明する。
【0084】
バッテリーセンサ７は、電動車椅子１の駆動用バッテリーの状態を示すバッテリーデータを送信機３に出力する。バッテリーデータは、駆動用バッテリーの状態として、駆動用バッテリーに充電されている電力量のほか、バッテリー液の残量等を示すデータである。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報、振動センサ２から出力された振動データ及びバッテリーセンサ７から出力されたバッテリーデータのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
送信機３は、電動車椅子１の識別情報、振動センサ２から出力された振動データ及びバッテリーセンサ７から出力されたバッテリーデータのそれぞれを、ネットワーク４を介して、メンテナンス判定装置１０に送信する。
【0085】
メンテナンス判定装置１０のバッテリーデータ収集部４１は、送信機３から送信されたバッテリーデータを収集する。
バッテリーデータ収集部４１は、バッテリーデータを判定部４２に出力する。
バッテリーデータ収集部４１は、バッテリーデータを判定部４２に出力する。
【0086】
判定部４２は、劣化度算出部１２から劣化情報を取得し、バッテリーデータ収集部４１からバッテリーデータを取得する。
判定部４２は、図１に示す判定部１３と同様に、劣化情報が示す劣化度Ｄに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する。
判定部４２は、図１に示す判定部１３と同様に、劣化情報が示す劣化度Ｄに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定する。
【0087】
また、判定部４２は、バッテリーデータが駆動用バッテリーに充電されている電力量Ｐを示すデータであれば、電力量Ｐと電力閾値Ｐｔｈとを比較する。電力閾値Ｐｔｈは、判定部４２の内部メモリに格納されていてもよいし、メンテナンス判定装置１０の外部から与えられるものであってもよい。
判定部４２は、電力量Ｐが電力閾値Ｐｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、電力量Ｐが電力閾値Ｐｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
ここでは、判定部４２が、電力量Ｐと電力閾値Ｐｔｈとを比較している。しかし、これは一例に過ぎず、判定部４２が、電力量Ｐの時間当りの減少率ΔＰを算出し、減少率ΔＰと減少率閾値ΔＰｔｈとを比較するようにしてもよい。減少率閾値ΔＰｔｈは、判定部４２の内部メモリに格納されていてもよいし、メンテナンス判定装置１０の外部から与えられるものであってもよい。この場合、判定部４２は、減少率ΔＰが減少率閾値ΔＰｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、減少率ΔＰが減少率閾値ΔＰｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
判定部４２は、電力量Ｐが電力閾値Ｐｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、電力量Ｐが電力閾値Ｐｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
ここでは、判定部４２が、電力量Ｐと電力閾値Ｐｔｈとを比較している。しかし、これは一例に過ぎず、判定部４２が、電力量Ｐの時間当りの減少率ΔＰを算出し、減少率ΔＰと減少率閾値ΔＰｔｈとを比較するようにしてもよい。減少率閾値ΔＰｔｈは、判定部４２の内部メモリに格納されていてもよいし、メンテナンス判定装置１０の外部から与えられるものであってもよい。この場合、判定部４２は、減少率ΔＰが減少率閾値ΔＰｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、減少率ΔＰが減少率閾値ΔＰｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
【0088】
判定部４２は、バッテリーデータがバッテリー液の残量Ｂを示すデータであれば、残量Ｂと残量閾値Ｂｔｈとを比較する。残量閾値Ｂｔｈは、判定部４２の内部メモリに格納されていてもよいし、メンテナンス判定装置１０の外部から与えられるものであってもよい。
判定部４２は、残量Ｂが残量閾値Ｂｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、残量Ｂが残量閾値Ｂｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
判定部４２は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
判定部４２は、残量Ｂが残量閾値Ｂｔｈ未満であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要であると判定し、残量Ｂが残量閾値Ｂｔｈ以上であれば、電動車椅子１のメンテナンスが必要でないと判定する。
判定部４２は、判定結果を判定結果送信部１４に出力する。
【0089】
判定結果送信部１４は、振動データ収集部１１から電動車椅子１の識別情報を取得し、判定部４２から判定結果を取得する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部４２の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する。
判定結果送信部１４は、電動車椅子１の識別情報と判定部４２の判定結果とを含む判定結果信号を、ネットワーク４を介して、例えば、電動車椅子１のレンタル業務を行っているレンタル会社のサーバ装置５に送信する。
【0090】
サーバ装置５は、メンテナンス判定装置１０の判定結果送信部１４から送信された判定結果信号を受信する。
サーバ装置５は、判定結果信号に含まれている、電動車椅子１の識別情報と判定部４２の判定結果とに基づいて、レンタル中の１つ以上の電動車椅子１の中で、メンテナンスが必要な電動車椅子１を特定する。
メンテナンスが必要な電動車椅子１を示す情報は、例えば、サーバ装置５のディスプレイに表示される。これにより、レンタル会社の社員等は、メンテナンスが必要な電動車椅子１を認識することができる。また、バッテリー交換の必要性を認識することができる。
サーバ装置５は、判定結果信号に含まれている、電動車椅子１の識別情報と判定部４２の判定結果とに基づいて、レンタル中の１つ以上の電動車椅子１の中で、メンテナンスが必要な電動車椅子１を特定する。
メンテナンスが必要な電動車椅子１を示す情報は、例えば、サーバ装置５のディスプレイに表示される。これにより、レンタル会社の社員等は、メンテナンスが必要な電動車椅子１を認識することができる。また、バッテリー交換の必要性を認識することができる。
【0091】
以上の実施の形態４では、電動車椅子１に搭載されているバッテリーセンサ７から、電動車椅子１の駆動用バッテリーの状態を示すバッテリーデータを収集するバッテリーデータ収集部４１を備え、判定部４２が、劣化度算出部１２により算出された劣化度及びバッテリーデータ収集部４１により収集されたバッテリーデータのそれぞれに基づいて、電動車椅子１のメンテナンスが必要であるか否かを判定するように、メンテナンス判定装置１０を構成した。したがって、メンテナンス判定装置１０は、電動車椅子１の状態がメンテナンスの必要な状態であることを検知できる。
【0092】
なお、本開示は、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【0093】
１ 電動車椅子、２ 振動センサ、３ 送信機、４ ネットワーク、５ サーバ装置、６ ＧＰＳセンサ、７ バッテリーセンサ、１０ メンテナンス判定装置、１１ 振動データ収集部、１２ 劣化度算出部、１３ 判定部、１４ 判定結果送信部、１５ 位置データ収集部、１６ 通過回数計数部、１７ 劣化度算出部、１８ 気象情報収集部、１９ 雨天使用時間算出部、２０ 劣化度算出部、２１ 振動データ収集回路、２２ 劣化度算出回路、２３ 判定回路、２４ 判定結果送信回路、２５ 位置データ収集回路、２６ 通過回数計数回路、２７ 劣化度算出回路、２８ 気象情報収集回路、２９ 雨天使用時間算出回路、３０ 劣化度算出回路、３１ メモリ、３２ プロセッサ、４１ バッテリーデータ収集部、４２ 判定部、５１ バッテリーデータ収集回路、５２ 判定回路。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】