JP2009163537A - Fall determination system, fall determination method, and fall determination program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To highly precisely detect fall of a person regardless of a fall operation pattern or the like. <P>SOLUTION: This fall determination system is provided with a sensor mounted on the trunk of a person for outputting a value corresponding to the perpendicular displacement quantity of the trunk; a candidate selection means for selecting an output value satisfying first conditions from among the output values of the sensor for the first time as fall candidate data which can be related with the operation at falling; a candidate displacement quantity calculation means for calculating the perpendicular candidate displacement quantity of the trunk corresponding to each selected fall candidate data by using the output value of the sensor; a fall displacement quantity calculation means for calculating the fall displacement quantity by using only the candidate displacement quantity satisfying the second conditions among the calculated candidate displacement quantity; and a fall decision means for deciding the fall of the person based on the calculated fall displacement quantity. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

この発明は、人の転倒を判定する転倒判定システム、転倒判定方法、および転倒判定プログラムに関する。   The present invention relates to a fall determination system, a fall determination method, and a fall determination program for determining a person's fall.

近年、高齢者の増加に伴い、高齢者それぞれの事情に合わせて在宅介護、老人福祉施設等への入所、一人暮らしの高齢者および高齢者世帯がそれぞれ増えてきている。何れの場合でも、家族又は介護者等が常に付き添うことが困難な状況にある。従って、付き添い者等が側にいない時に急な発作等で高齢者が転倒した場合、家族又は介護者等がそれを検知していち早く通報するシステムが必要とされている。このようなシステムの一例として、転倒する虞のある高齢者等の体幹に装着された装置を用いて転倒を検出し、家族又は介護者等に通知するものが下記特許文献1に開示されている。   In recent years, with the increase in the number of elderly people, home care, entry to welfare facilities for the elderly, elderly people living alone, and elderly households are increasing according to the circumstances of the elderly. In any case, it is difficult for family members or caregivers to always attend. Accordingly, there is a need for a system in which when an elderly person falls due to a sudden seizure or the like when an attendant or the like is not on the side, a family member or a caregiver or the like detects this and promptly reports it. An example of such a system is disclosed in Patent Document 1 below, which detects a fall using a device attached to the trunk of an elderly person or the like who may fall and notifies a family member or caregiver or the like. Yes.

下記特許文献1のシステムでは、高齢者の体幹に取り付けられた装置が、高齢者の動きに伴う振動を測定する。そして、この測定値が第1の閾値以上となった時点で高齢者が転倒した疑いがあると判定し、更にその直後に、第1の閾値よりも低い第2の閾値以下の測定値が所定時間継続した場合、高齢者が転倒していると判定して介護者宛に警報信号を送信するよう構成されている。   In the system disclosed in Patent Document 1 below, a device attached to the trunk of an elderly person measures vibration associated with the movement of the elderly person. Then, when this measured value becomes equal to or higher than the first threshold value, it is determined that there is a suspicion that the elderly has fallen, and immediately after that, a measured value equal to or lower than the second threshold value lower than the first threshold value is predetermined. When the time continues, it is determined that the elderly person has fallen and an alarm signal is transmitted to the caregiver.

しかし、下記特許文献1のシステムでは、振動のみを指標として検出するため、転倒による振動なのか他の動き(寝転ぶ等)による振動なのかを判定することができない不都合がある。また、高齢者が転倒直後に床等に倒れた状態で動いた場合には、装置がその動きに応じた振動を測定してしまう。このとき装置が、転倒疑い判定後から所定時間が経過する以前に第2の閾値を超える振動を測定し、高齢者が転倒したことを検知しない可能性がある。   However, since the system of Patent Document 1 below detects only vibration as an index, there is a disadvantage that it cannot be determined whether the vibration is caused by a fall or vibration caused by another movement (such as lying down). In addition, when an elderly person moves on the floor or the like immediately after falling, the apparatus measures vibration according to the movement. At this time, there is a possibility that the device measures vibration exceeding the second threshold before a predetermined time has elapsed after the suspected fall, and does not detect that the elderly has fallen.

また、振動以外を指標とすることで下記特許文献1のシステムよりも高い精度で転倒判定するシステムが例えば下記特許文献2や3に開示されている。これらのシステムにおいては、互いに直交する3軸方向の加速度および3軸周りの角速度を検出するセンサを搭載した装置を高齢者の体幹に装着する。そして、加速度センサが検知する加速度が第1の閾値を超えた時点で転倒と疑わしい事象が発生したと判定する。次いで、その時点の加速度および角速度センサの出力値を用いて高齢者の体幹の鉛直方向の変位量(以下、「鉛直変位量」という)を算出し、算出された鉛直変位量が第2の閾値以上であれば、高齢者の体勢が通常ではあり得ないほど大きく崩れており、高齢者が転倒していると判定して介護者に通知するよう構成されている。
特開平9−305875号公報 特開2006−227752号公報 特開2005−237576号公報
Further, for example, the following Patent Documents 2 and 3 disclose a system for determining a fall with higher accuracy than the system of Patent Document 1 below by using an index other than vibration. In these systems, a device equipped with a sensor that detects accelerations in three axial directions orthogonal to each other and angular velocities around the three axes is attached to the trunk of an elderly person. Then, when the acceleration detected by the acceleration sensor exceeds the first threshold, it is determined that an event suspected of falling has occurred. Next, the vertical displacement of the trunk of the elderly (hereinafter referred to as “vertical displacement”) is calculated using the acceleration and the output value of the angular velocity sensor at that time, and the calculated vertical displacement is the second If it is equal to or greater than the threshold value, the elderly person's posture has collapsed so much that it cannot be normal, and it is determined that the elderly person has fallen and is notified to the caregiver.
Japanese Patent Laid-Open No. 9-305875 JP 2006-227752 A JP 2005-237576 A

上記特許文献2や3のシステムは、単純な転倒(例えば歩行状態からつまずくこともなくそのまま床に転倒するケース)に関しては比較的正確に判定することが可能である。ところが、転倒の際の人の動きには個人差があり、また、転倒時の状況に応じて様々な転倒動作パターンがあって、実際には上記のような単純な転倒に留まらないことが多々ある。従って、上記特許文献2や3のシステムでは、高齢者が実際に転倒した場合であっても、転倒動作パターンによっては高齢者の転倒を検知できない可能性がある。   The systems disclosed in Patent Documents 2 and 3 can determine relatively accurately for a simple fall (for example, a case of falling to the floor without tripping from a walking state). However, there are individual differences in the movements of people at the time of a fall, and there are various fall motion patterns depending on the situation at the time of the fall. is there. Therefore, in the systems disclosed in Patent Documents 2 and 3, there is a possibility that even if an elderly person actually falls, the fall of the elderly person cannot be detected depending on the falling action pattern.

例えば高齢者が転倒の契機となる動きの後に(例えばつまずいた後等に)床に転倒したとする。この場合、センサが検出する、つまずいた時点の加速度が所定の閾値以上であれば、その加速度を用いて鉛直変位量が算出される。しかし、このとき算出される鉛直変位量はつまずき時の変位量に対応する低い値(第2の閾値を下回る値)である可能性が高いため、高齢者が転倒したことを装置が検知しないことがある。また、つまずいた後の低い姿勢から床等に転倒するまでの鉛直変位量も第2の閾値を下回る可能性が高く、上記と同様に、高齢者が転倒したことを装置が検知しないことがある。また、転倒が検知された場合であっても、つまずいた時刻と転倒した時刻が実際には異なる不都合がある。このため、より精度の高い転倒判定システムの提供が望まれている。   For example, it is assumed that an elderly person falls to the floor after a movement that triggers a fall (for example, after a stumbling). In this case, if the acceleration at the time of the trip detected by the sensor is equal to or greater than a predetermined threshold, the vertical displacement amount is calculated using the acceleration. However, since the vertical displacement calculated at this time is likely to be a low value (a value lower than the second threshold value) corresponding to the displacement at the time of the trip, the device should not detect that the elderly has fallen. There is. In addition, the amount of vertical displacement from a low posture after falling over to falling to the floor or the like is also likely to be below the second threshold, and the device may not detect that an elderly person has fallen, as described above. . Even when a fall is detected, there is an inconvenience that the tripping time and the falling time are actually different. For this reason, provision of a more accurate fall determination system is desired.

そこで、本発明は上記の事情に鑑みて、高齢者の転倒を転倒動作パターン等に拘わらず高い精度で検知することが可能な転倒判定システム、転倒判定方法、および転倒判定プログラムを提供することを課題としている。   Accordingly, in view of the above circumstances, the present invention provides a fall determination system, a fall determination method, and a fall determination program capable of detecting a fall of an elderly person with high accuracy regardless of a fall motion pattern or the like. It is an issue.

上記の課題を解決する本発明の一態様に係る転倒判定システムは、人の転倒を判定するシステムであって、人の体幹に取り付けられ、該体幹の鉛直方向の変位量に応じた値を出力するセンサと、第1の時間分のセンサの出力値の中から第1の条件を満たす出力値を、転倒時の動作に関係し得る転倒候補データとして選定する候補選定手段と、選定された各転倒候補データに対応する該体幹の鉛直方向の候補変位量を、センサの出力値を用いて演算する候補変位量演算手段と、演算された候補変位量の中で第2の条件を満たす候補変位量のみを用いて転倒変位量を算出する転倒変位量算出手段と、算出された転倒変位量に基づいて人の転倒を判定する転倒判定手段と、を備えたことを特徴としたシステムである。   A fall determination system according to an aspect of the present invention that solves the above-described problem is a system for determining a person's fall, and is a value that is attached to a human trunk and corresponds to a vertical displacement amount of the trunk. And a candidate selection means for selecting an output value satisfying the first condition from the sensor output values for the first time as fall candidate data that may be related to the action at the time of the fall. Candidate displacement amount calculating means for calculating the vertical candidate displacement amount of the trunk corresponding to each fall candidate data using the output value of the sensor, and a second condition among the calculated candidate displacement amounts A system comprising: a fall displacement amount calculating means for calculating a fall displacement amount using only a candidate displacement amount to be satisfied; and a fall determination means for judging a person's fall based on the calculated fall displacement amount It is.

このように構成された転倒判定システムによれば、転倒時の動作に関係し得る出力データに対応した候補変位量を求め、求められた候補変位量の中から実際の転倒時の動作を表現する可能性の高い候補変位量のみを用いて転倒変位量を算出し、算出された転倒変位量に基づいて転倒判定を行うことができる。すなわち最終的な変位量を求める段階で、転倒時の動作に関係しない可能性が高い候補を良好に排除できる。このため、単純な転倒動作パターンから複雑な転倒動作パターンに至るまで、様々な転倒動作パターンの転倒判定を高精度に行うことが可能となる。   According to the fall determination system configured as described above, the candidate displacement amount corresponding to the output data that can be related to the action at the time of the fall is obtained, and the actual action at the time of the fall is expressed from the obtained candidate displacement amount. It is possible to calculate the fall displacement amount using only the candidate displacement amount having a high possibility, and to perform the fall determination based on the calculated fall displacement amount. That is, at the stage of obtaining the final displacement amount, candidates that are highly likely not to be related to the operation at the time of the fall can be favorably excluded. For this reason, it is possible to perform the fall determination of various fall motion patterns with high accuracy from a simple fall motion pattern to a complicated fall motion pattern.

ここで、転倒判定システムは、センサの出力に基づいて、転倒と疑わしい事象が発生したか否かを判定する転倒疑い判定手段を更に備える構成であることが望ましい。この場合、候補選定手段は、転倒疑い判定手段により該事象発生が検知されてから第1の時間分の出力値を対象に転倒候補データを選定することとなる。   Here, it is desirable that the fall determination system further includes a fall suspect determination unit that determines whether or not an event suspected of falling has occurred based on the output of the sensor. In this case, the candidate selection means selects the fall candidate data for the output value for the first time after the occurrence of the event is detected by the fall suspect determination means.

また、転倒判定システムは、センサの出力値の誤差を推定して補正値を算出する補正値算出手段と、該算出された補正値に基づいて転倒変位量を補正する補正手段とを更に備える構成であることも望ましい。   The fall determination system further includes a correction value calculation unit that estimates an error in the output value of the sensor and calculates a correction value, and a correction unit that corrects the fall displacement amount based on the calculated correction value. It is also desirable.

また、上記補正値算出手段は、転倒と疑わしい事象発生直前の第2の所定時間分の出力値に基づいて補正値を算出するように構成されてもよい。   The correction value calculation means may be configured to calculate a correction value based on an output value for a second predetermined time immediately before the occurrence of an event suspected of falling.

上記補正手段は、補正値算出手段により算出された補正値に基づいて転倒変位量を補正するためのオフセット値を算出するオフセット値算出手段を含む構成としてもよい。   The correction unit may include an offset value calculation unit that calculates an offset value for correcting the amount of overturning displacement based on the correction value calculated by the correction value calculation unit.

また、上記転倒判定システムにおいて第1の条件は、例えば第1の閾値以上の出力値を有することである。   Moreover, in the fall determination system, the first condition is, for example, to have an output value equal to or higher than the first threshold value.

上記候補変位量演算手段は、例えば第1の時間分の出力値を転倒候補データ毎に区切り、各区間の出力値群を用いて候補変位量を演算するよう構成される。   The candidate displacement amount calculation means is configured to, for example, divide the output values for the first time into fall candidate data and calculate the candidate displacement amount using the output value group of each section.

また、上記候補変位量演算手段は、例えば各転倒候補データ前後の所定時間分の出力値群を用いて、各転倒候補データに対応する候補変位量を演算するよう構成される。   The candidate displacement amount calculation means is configured to calculate a candidate displacement amount corresponding to each fall candidate data using, for example, output value groups for a predetermined time before and after each fall candidate data.

また、上記候補変位量演算手段は、例えば各転倒候補データの前後に近接し且つ第1の閾値よりも低い第2の閾値以下の2つの出力値間の出力値群を用いて、各転倒候補データに対応する候補変位量を演算するよう構成される。   Further, the candidate displacement amount calculating means uses each output candidate group between output values between two output values that are close to the front and back of each fall candidate data and are equal to or lower than the second threshold and lower than the first threshold. A candidate displacement amount corresponding to the data is calculated.

また、上記候補変位量演算手段は、複数の出力値群が互いに重複する期間の出力値を含むか否かを判定し、重複する期間の出力値を含むと判定した場合に、該複数の出力値群を単一の出力値群にマージすることができる。   Further, the candidate displacement amount calculating means determines whether or not the plurality of output value groups include output values in a period overlapping each other, and determines that the plurality of output value groups include output values in an overlapping period. Values can be merged into a single output value group.

ここで、上上記転倒判定システムにおいて第2の条件は、例えば第3の閾値以上の値を有することである。   Here, the second condition in the above fall determination system is, for example, to have a value equal to or greater than a third threshold value.

また、転倒変位量算出手段は、第2の条件を満たす候補変位量のみを加算して転倒変位量を算出する構成としても良い。   Further, the fall displacement amount calculating means may be configured to calculate the fall displacement amount by adding only candidate displacement amounts that satisfy the second condition.

センサは例えば加速度センサ又は躍度センサを含む構成である。この場合、転倒疑い判定手段が加速度センサ又は躍度センサの出力を監視して、所定の閾値以上の出力値を検知した時点で転倒と疑わしい事象が発生したと判定し、候補変位量演算手段が、加速度センサ又は躍度センサの出力値を時間積分して候補変位量を演算することとなる。   The sensor includes, for example, an acceleration sensor or jerk sensor. In this case, the fall suspect determination means monitors the output of the acceleration sensor or jerk sensor, determines that an event suspected of falling has occurred when an output value equal to or greater than a predetermined threshold is detected, and the candidate displacement amount calculation means The candidate displacement is calculated by integrating the output value of the acceleration sensor or jerk sensor with time.

また、センサは例えば角速度センサを更に含む構成である。この場合、候補変位量演算手段が角速度センサの出力値を用いて、加速度センサ又は躍度センサの出力値のベクトルを所定の静的な座標系に対応するよう変換し、変換後の加速度センサ又は躍度センサの出力値を時間積分して候補変位量を演算することとなる。   The sensor further includes, for example, an angular velocity sensor. In this case, the candidate displacement amount calculation means uses the output value of the angular velocity sensor to convert the vector of the output value of the acceleration sensor or jerk sensor so as to correspond to a predetermined static coordinate system, and the converted acceleration sensor or The candidate displacement amount is calculated by integrating the output value of the jerk sensor with time.

また、転倒判定システムは、転倒変位量算出手段が算出した転倒変位量を補正するか否か選択する補正選択手段と、転倒変位量を補正するよう選択された場合に、所定の補正値を用いて当該転倒変位量を補正する補正手段とを更に備えた構成としても良い。   The fall determination system uses a correction selection unit that selects whether or not to correct the fall displacement amount calculated by the fall displacement amount calculation unit, and a predetermined correction value when selected to correct the fall displacement amount. It is also possible to further include a correcting means for correcting the amount of overturning displacement.

また、転倒判定システムは、転倒判定手段により該人が転倒したと判定された場合にその旨を通知する転倒通知手段を更に備えた構成であることが望ましい。   In addition, it is desirable that the fall determination system further includes a fall notification means for notifying the fact when the fall determination means determines that the person has fallen.

ここで、転倒報知手段は、例えばアラートを表示可能なアラート表示手段、アラート音を出力するアラート音出力手段、所定の連絡先にアラートメッセージを送信するアラートメッセージ送信手段、の少なくとも1つを含み、転倒判定手段により人が転倒したと判定された場合に、アラート表示手段によるアラート表示、アラート音出力手段によるアラート音の出力、アラートメッセージ送信手段による所定の連絡先へのアラートメッセージの送信、の少なくとも1つを実行する構成としても良い。   Here, the fall notification means includes at least one of, for example, an alert display means that can display an alert, an alert sound output means that outputs an alert sound, and an alert message transmission means that transmits an alert message to a predetermined contact, When the fall determination means determines that a person has fallen, at least the alert display by the alert display means, the output of the alert sound by the alert sound output means, the transmission of the alert message to the predetermined contact by the alert message transmission means, It is good also as a structure which performs one.

また、上記の課題を解決する本発明の一態様に係る転倒判定方法は、人の転倒を判定する方法であって、人の体幹に取り付けられたセンサが、該体幹の鉛直方向の変位量に応じた値を出力するセンサ出力ステップと、第1の時間分のセンサの出力値の中から第1の条件を満たす出力値を、転倒時の動作に関係し得る転倒候補データとして選定する候補選定ステップと、選定された各転倒候補データに対応する該体幹の鉛直方向の候補変位量を、センサの出力値を用いて演算する候補変位量演算ステップと、演算された候補変位量の中で第2の条件を満たす候補変位量のみを用いて転倒変位量を算出する転倒変位量算出ステップと、算出された転倒変位量に基づいて人の転倒を判定する転倒判定ステップと、を含む方法である。   A fall determination method according to an aspect of the present invention that solves the above-described problem is a method for determining a person's fall, and a sensor attached to the trunk of the person is displaced in the vertical direction of the trunk. A sensor output step for outputting a value according to the amount and an output value satisfying the first condition from the sensor output values for the first time are selected as fall candidate data that can be related to the action at the fall. A candidate selection step, a candidate displacement amount calculating step for calculating the vertical candidate displacement amount of the trunk corresponding to each selected fall candidate data, using the output value of the sensor, and the calculated candidate displacement amount A fall displacement amount calculating step for calculating the fall displacement amount using only the candidate displacement amount satisfying the second condition, and a fall determination step for determining a person's fall based on the calculated fall displacement amount. Is the method.

このような転倒判定方法によれば、転倒時の動作に関係し得る出力データに対応した候補変位量が求められ、求められた候補変位量の中から実際の転倒時の動作を表現する可能性の高い候補変位量のみを用いて転倒変位量が算出され、算出された転倒変位量に基づいて転倒判定が行われる。すなわち本発明の転倒判定方法を適用した場合、最終的な変位量を求める段階で、転倒時の動作に関係しない可能性が高い候補を良好に排除できる。このため、単純な転倒動作パターンから複雑な転倒動作パターンに至るまで、様々な転倒動作パターンの転倒判定を高精度に行うことが可能となる。   According to such a fall determination method, the candidate displacement amount corresponding to the output data that can be related to the motion at the time of the fall is obtained, and the actual motion at the time of the fall can be expressed from the obtained candidate displacement amounts. The fall displacement amount is calculated using only the high candidate displacement amount, and the fall determination is performed based on the calculated fall displacement amount. That is, when the fall determination method of the present invention is applied, candidates that are highly likely not to be related to the operation at the fall can be favorably excluded at the stage of obtaining the final displacement amount. For this reason, it is possible to perform the fall determination of various fall motion patterns with high accuracy from a simple fall motion pattern to a complicated fall motion pattern.

ここで、転倒判定方法は、センサの出力に基づいて、転倒と疑わしい事象が発生したか否かを判定する転倒疑い判定ステップを更に含む方法であることが望ましい。この場合、候補選定ステップにおいて、転倒疑い判定ステップで該事象発生が検知されてから第1の時間分の出力値を対象に転倒候補データを選定することとなる。   Here, it is desirable that the fall determination method further includes a fall suspect determination step for determining whether or not an event suspected of falling has occurred based on the output of the sensor. In this case, in the candidate selection step, the fall candidate data is selected for the output value for the first time after the occurrence of the event is detected in the fall suspect determination step.

また、転倒判定方法は、センサの出力値の誤差を推定して補正値を算出する補正値算出ステップと、該算出された補正値に基づいて転倒変位量を補正する補正ステップとを更に含む方法であることが望ましい。   The fall determination method further includes a correction value calculation step for estimating an error in the output value of the sensor to calculate a correction value, and a correction step for correcting the fall displacement amount based on the calculated correction value. It is desirable that

上記補正値算出ステップにおいては、転倒と疑わしい事象発生直前の第2の所定時間分の出力値に基づいて補正値を算出するようにしてもよい。   In the correction value calculation step, a correction value may be calculated based on an output value for a second predetermined time immediately before the occurrence of an event suspected of falling.

上記補正ステップにおいては、補正値算出ステップで算出された補正値に基づいて転倒変位量を補正するためのオフセット値を算出するようにしてもよい。   In the correction step, an offset value for correcting the fall displacement amount may be calculated based on the correction value calculated in the correction value calculation step.

また、上記転倒判定方法において第1の条件は、例えば第1の閾値以上の出力値を有することである。   In the fall determination method, the first condition is, for example, to have an output value equal to or greater than a first threshold value.

また、上記候補変位量演算ステップにおいて、第1の時間分の出力値を転倒候補データ毎に区切り、各区間の出力値群を用いて候補変位量を演算するようにしても良い。   In the candidate displacement amount calculating step, the output value for the first time may be divided for each fall candidate data, and the candidate displacement amount may be calculated using the output value group of each section.

また、上記候補変位量演算ステップにおいて、各転倒候補データ前後の所定時間分の出力値群を用いて、各転倒候補データに対応する候補変位量を演算するようにしても良い。   In the candidate displacement amount calculating step, a candidate displacement amount corresponding to each fall candidate data may be calculated using an output value group for a predetermined time before and after each fall candidate data.

また、上記候補変位量演算ステップにおいて、各転倒候補データの前後に近接し且つ第1の閾値よりも低い第2の閾値以下の2つの出力値間の出力値群を用いて、各転倒候補データに対応する候補変位量を演算するようにしても良い。   Further, in the candidate displacement amount calculating step, each fall candidate data is output by using an output value group between two output values that are close to each other before and after each fall candidate data and are equal to or lower than a second threshold value that is lower than the first threshold value. It is also possible to calculate a candidate displacement amount corresponding to.

また、上記候補変位量演算ステップにおいて、複数の出力値群が互いに重複する期間の出力値を含むか否かを判定し、重複する期間の出力値を含むと判定した場合に、該複数の出力値群を単一の出力値群にマージするようにしても良い。   Further, in the candidate displacement amount calculating step, it is determined whether or not the plurality of output value groups include output values in the overlapping period, and when it is determined that the output values in the overlapping period are included, the plurality of outputs The value group may be merged into a single output value group.

また、上記転倒判定方法において第2の条件は、例えば第3の閾値以上の値を有することである。   In the fall determination method, the second condition is to have a value equal to or greater than a third threshold, for example.

また、転倒変位量算出ステップにおいて、第2の条件を満たす候補変位量のみを加算して転倒変位量を算出するようにしても良い。   In the fall displacement amount calculation step, the fall displacement amount may be calculated by adding only candidate displacement amounts that satisfy the second condition.

また、上記センサが加速度センサ又は躍度センサであり、転倒疑い判定ステップでは、加速度センサ又は躍度センサの出力を監視して、所定の閾値以上の出力値を検知した時点で転倒と疑わしい事象が発生したと判定し、候補変位量演算ステップでは、加速度センサ又は躍度センサの出力値を時間積分して候補変位量を演算するようにしても良い。   Further, the sensor is an acceleration sensor or jerk sensor, and in the suspected fall determination step, the output of the acceleration sensor or jerk sensor is monitored, and an event suspected of falling is detected when an output value equal to or greater than a predetermined threshold is detected. It may be determined that it has occurred, and in the candidate displacement amount calculation step, the candidate displacement amount may be calculated by time-integrating the output value of the acceleration sensor or jerk sensor.

また、上記センサには角速度センサも含まれ、候補変位量演算ステップでは、角速度センサの出力値を用いて、加速度センサ又は躍度センサの出力値のベクトルを所定の静的な座標系に対応するよう変換し、変換後の加速度センサ又は躍度センサの出力値を時間積分して候補変位量を演算するようにしても良い。   The sensor also includes an angular velocity sensor. In the candidate displacement amount calculating step, the output value of the acceleration sensor or jerk sensor is associated with a predetermined static coordinate system using the output value of the angular velocity sensor. The candidate displacement amount may be calculated by integrating the output values of the converted acceleration sensor or jerk sensor after time.

また、上記転倒判定方法は、転倒変位量算出ステップで算出された転倒変位量を補正するか否か選択する補正選択ステップと、転倒変位量を補正するよう選択された場合に、所定の補正値を用いて当該転倒変位量を補正する補正ステップとを更に含む方法としても良い。   Further, the fall determination method includes a correction selection step for selecting whether or not to correct the fall displacement amount calculated in the fall displacement amount calculation step, and a predetermined correction value when selected to correct the fall displacement amount. It is good also as a method further including the correction | amendment step which correct | amends the said amount of fall displacement using.

また、上記転倒判定方法は、転倒判定ステップにおいて該人が転倒したと判定された場合にその旨を通知する転倒通知ステップを更に含む方法であることが望ましい。   In addition, the fall determination method is preferably a method further including a fall notification step of notifying that when it is determined in the fall determination step that the person has fallen.

ここで、上記転倒報知ステップでは、転倒判定ステップにおいて人が転倒したと判定された場合に、ディスプレイ上にアラート表示すること、スピーカでアラート音を出力すること、ネットワーク経由で所定の連絡先にアラートメッセージを送信すること、の少なくとも1つを実行するようにしても良い。   Here, in the fall notification step, when it is determined in the fall determination step that a person has fallen, an alert is displayed on the display, an alert sound is output from a speaker, and a predetermined contact is alerted via the network. At least one of sending a message may be executed.

また、上記の課題を解決する本発明の一態様に係る転倒判定プログラムは、上記転倒判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。   In addition, a fall determination program according to an aspect of the present invention that solves the above-described problem is a program for causing a computer to execute the fall determination method.

このような転倒判定プログラムによれば、転倒時の動作に関係し得る出力データに対応した候補変位量が求められ、求められた候補変位量の中から実際の転倒時の動作を表現する可能性の高い候補変位量のみを用いて転倒変位量が算出され、算出された転倒変位量に基づいて転倒判定が行われる。すなわち本発明の転倒判定プログラムを適用した場合、最終的な変位量を求める段階で、転倒時の動作に関係しない可能性が高い候補を良好に排除できる。このため、単純な転倒動作パターンから複雑な転倒動作パターンに至るまで、様々な転倒動作パターンの転倒判定を高精度に行うことが可能となる。   According to such a fall determination program, the candidate displacement amount corresponding to the output data that can be related to the motion at the time of the fall is obtained, and the actual motion at the time of the fall can be expressed from the obtained candidate displacement amounts. The fall displacement amount is calculated using only the high candidate displacement amount, and the fall determination is performed based on the calculated fall displacement amount. That is, when the fall determination program of the present invention is applied, candidates that are highly likely not to be related to the action at the fall can be favorably excluded at the stage of obtaining the final displacement amount. For this reason, it is possible to perform the fall determination of various fall motion patterns with high accuracy from a simple fall motion pattern to a complicated fall motion pattern.

本発明の転倒判定システム、転倒判定方法、および転倒判定プログラムによれば、転倒時の動作に関係し得る出力データに対応した候補変位量が求められ、求められた候補変位量の中から実際の転倒時の動作を表現する可能性の高い候補変位量のみを用いて転倒変位量が算出され、算出された転倒変位量に基づいて転倒判定が行われる。すなわち本発明の転倒判定プログラムを適用した場合、最終的な変位量を求める段階で、転倒時の動作に関係しない可能性が高い候補を良好に排除できる。このため、単純な転倒動作パターンから複雑な転倒動作パターンに至るまで、様々な転倒動作パターンの転倒判定を高精度に行うことが可能となる。   According to the fall determination system, the fall determination method, and the fall determination program of the present invention, the candidate displacement amount corresponding to the output data that can be related to the operation at the time of the fall is obtained, and the actual displacement amount is obtained from the obtained candidate displacement amount. The fall displacement amount is calculated using only the candidate displacement amount that is highly likely to represent the action at the time of the fall, and the fall determination is performed based on the calculated fall displacement amount. That is, when the fall determination program of the present invention is applied, candidates that are highly likely not to be related to the action at the fall can be favorably excluded at the stage of obtaining the final displacement amount. For this reason, it is possible to perform the fall determination of various fall motion patterns with high accuracy from a simple fall motion pattern to a complicated fall motion pattern.

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

図1は、本発明の実施の形態の転倒判定システム1の構成を示すブロック図である。転倒判定システム1は、図1に示されるようにデータ収集装置100と転倒判定装置200を備える。データ収集装置100は高齢者の転倒を判定するためのデータを収集して転倒判定装置200に送信する。そして、転倒判定装置200は受信したデータを用いて転倒判定を行い、転倒と判定した場合にはその通知を家族又は介護者(看護士等)宛に送信する。以下、データ収集装置100と転倒判定装置200の構成および作用について詳説する。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a fall determination system 1 according to an embodiment of the present invention. The fall determination system 1 includes a data collection device 100 and a fall determination device 200 as shown in FIG. The data collection device 100 collects data for determining the fall of the elderly and transmits it to the fall determination device 200. Then, the fall determination device 200 makes a fall determination using the received data, and when it is determined that the fall has occurred, transmits the notification to a family member or a caregiver (nurse or the like). Hereinafter, the configuration and operation of the data collection device 100 and the fall determination device 200 will be described in detail.

データ収集装置100は、図示しない取付部によって高齢者の体幹に取り付けられた状態で使用される。データ収集装置100には、装置全体の制御を統括的に実行するCPU(Central Processing Unit)103が備えられる。   The data collection device 100 is used in a state where the data collection device 100 is attached to the trunk of an elderly person by an attachment portion (not shown). The data collection device 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 103 that performs overall control of the entire device.

CPU103にはバス121を介して各構成要素が接続される。CPU103は、バス121を介するデータ通信を行って各構成要素とやり取りすることにより各種機能を実現する。これらの構成要素には、RAM(Random Access Memory)105、加速度センサ107、角速度センサ109、RTC(Real Time Clock)111、ROM(Read Only Memory)113、A/D変換部115、データ送受信部117がある。なお、バス121はデータラインの他に電源ラインも備える。電源部119は電源ラインにより各構成要素に電源供給を行う。また、RTC111はバッテリバックアップで駆動しており、電源オフ時にも常に計時を行う。   Each component is connected to the CPU 103 via the bus 121. The CPU 103 implements various functions by performing data communication via the bus 121 and exchanging with each component. These components include a RAM (Random Access Memory) 105, an acceleration sensor 107, an angular velocity sensor 109, an RTC (Real Time Clock) 111, a ROM (Read Only Memory) 113, an A / D conversion unit 115, and a data transmission / reception unit 117. There is. The bus 121 includes a power supply line in addition to the data line. The power supply unit 119 supplies power to each component through a power supply line. The RTC 111 is driven by battery backup, and always keeps time even when the power is turned off.

加速度センサ107は例えば圧電素子を備えたタイプである。当該圧電素子は加速度センサ107自体にかかる加速度に応じた量だけ歪み、このときに圧電効果で発生する電圧が、加速度を表すアナログ信号(以下、「加速度アナログ信号」と略記、他の信号についても同様に略記する)として出力される。加速度センサ107は互いに直交する3軸(x、y、zの3軸)方向に対応した圧電素子を備え、3軸方向の加速度アナログ信号を出力する。   The acceleration sensor 107 is a type including a piezoelectric element, for example. The piezoelectric element is distorted by an amount corresponding to the acceleration applied to the acceleration sensor 107 itself, and the voltage generated by the piezoelectric effect at this time is an analog signal representing acceleration (hereinafter, abbreviated as “acceleration analog signal”). Similarly, this is abbreviated). The acceleration sensor 107 includes a piezoelectric element corresponding to directions of three axes (three axes of x, y, and z) orthogonal to each other, and outputs an acceleration analog signal in three directions.

また、角速度センサ109も例えば圧電素子を備えたタイプであり、角速度センサ109自体の角速度に応じて発生する電圧を角速度アナログ信号として出力する。角速度センサ109は上記3軸と同軸周り(ロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角Ψ)に対応した圧電素子を備え、当該3軸周りの角速度アナログ信号を出力する。   The angular velocity sensor 109 is also of a type including, for example, a piezoelectric element, and outputs a voltage generated according to the angular velocity of the angular velocity sensor 109 itself as an angular velocity analog signal. The angular velocity sensor 109 includes a piezoelectric element that is coaxial with the three axes (roll angle φ, pitch angle θ, yaw angle ψ), and outputs an angular velocity analog signal around the three axes.

なお、加速度センサ107の3次元直交座標系は取付状態や高齢者の動き(より正確には加速度センサ107自体の向き)に応じて変化する。このため、重力方向をZ軸とする静的な3次元直交座標系と必ずしも一致しない。また、本明細書では加速度センサ107の3次元直交座標系を(x、y、z)、静的な3次元直交座標系を(X、Y、Z)と表現して明確に区別する。ここでいう「静的」とは、加速度センサ107の3次元直交座標系、すなわち加速度センサ107自体の向きの変化に応じて動く座標系と区別するために便宜上付した文言である。   Note that the three-dimensional orthogonal coordinate system of the acceleration sensor 107 changes according to the attachment state and the movement of the elderly (more precisely, the direction of the acceleration sensor 107 itself). For this reason, it does not necessarily coincide with a static three-dimensional orthogonal coordinate system having the gravity direction as the Z axis. Further, in this specification, the three-dimensional orthogonal coordinate system of the acceleration sensor 107 is expressed as (x, y, z), and the static three-dimensional orthogonal coordinate system is expressed as (X, Y, Z) to clearly distinguish them. Here, “static” is a term given for convenience in order to distinguish it from a three-dimensional orthogonal coordinate system of the acceleration sensor 107, that is, a coordinate system that moves in accordance with the change in the direction of the acceleration sensor 107 itself.

また、加速度センサ107と角速度センサ109はデータ収集装置100のハウジングで相対的に固定された状態にある。従って、その相対位置関係がデータ収集装置100の取付状態や高齢者の動きに依存することはなく、ロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角Ψは、常に、x、y、z軸と同軸周りの角度となる。以下の説明では、小文字(x、y、z)が付されるパラメータは加速度センサ107の3次元直交座標系に対応し、大文字(X、Y、Z)が付されるパラメータは静的な3次元直交座標系に対応するパラメータとする。   Further, the acceleration sensor 107 and the angular velocity sensor 109 are relatively fixed by the housing of the data collection device 100. Therefore, the relative positional relationship does not depend on the mounting state of the data collection device 100 or the movement of the elderly person, and the roll angle φ, pitch angle θ, and yaw angle Ψ are always around the same axis as the x, y, and z axes. It becomes the angle of. In the following description, parameters with lowercase letters (x, y, z) correspond to the three-dimensional orthogonal coordinate system of the acceleration sensor 107, and parameters with uppercase letters (X, Y, Z) are static 3 The parameters correspond to the dimensional orthogonal coordinate system.

データ収集装置100は、電源オン時には、高齢者の転倒を判定するためのデータを常に収集している。ここで、図2に、当該データを収集するためにデータ収集装置100で実行されるデータ収集処理のフローチャートを示す。   When the power is turned on, the data collection device 100 always collects data for determining the fall of an elderly person. Here, FIG. 2 shows a flowchart of data collection processing executed by the data collection device 100 in order to collect the data.

図2に示されるように、加速度センサ107、角速度センサ109がそれぞれ、高齢者の動きに応じた加速度アナログ信号、角速度アナログ信号を生成してA/D変換部115に出力する(ステップ1、以下、明細書及び図面においてステップを「S」と略記)。次いでA/D変換部115が、入力した加速度アナログ信号、角速度アナログ信号を所定のサンプリング周期でサンプリングし量子化して加速度デジタル信号、角速度デジタル信号に変換し、CPU103に渡す(S2)。   As shown in FIG. 2, the acceleration sensor 107 and the angular velocity sensor 109 respectively generate an acceleration analog signal and an angular velocity analog signal corresponding to the movement of the elderly person, and output them to the A / D converter 115 (step 1 and thereafter). In the description and drawings, the step is abbreviated as “S”). Next, the A / D converter 115 samples the input acceleration analog signal and angular velocity analog signal at a predetermined sampling period, quantizes them, converts them into acceleration digital signals and angular velocity digital signals, and passes them to the CPU 103 (S2).

CPU103は、加速度デジタル信号および角速度デジタル信号を受け取ると、RTC111が計時する時刻データを取得する(或いは当該時刻データを常時取得している)。そして、受け取った加速度デジタル信号、角速度デジタル信号、およびそれらのデジタル信号を受け取った時刻データのセット(以下、「判定用データセット」という)をRAM105に書き込む(S3)。   When the CPU 103 receives the acceleration digital signal and the angular velocity digital signal, the CPU 103 acquires time data counted by the RTC 111 (or constantly acquires the time data). Then, the received acceleration digital signal, angular velocity digital signal, and a set of time data (hereinafter referred to as “determination data set”) when these digital signals are received are written into the RAM 105 (S3).

上記一連の動作(すなわち加速度アナログ信号等の取得、A/D変換、判定用データセットの作成および書き込み)は電源オン時に常に実行されるため、RAM105には、加速度および角速度の情報が所定のサンプリング周期で書き込まれることとなる。しかし、RAM105の容量は有限であるため判定用データセットを書き込み続けることはできない。新しいデータを書き込むためには不必要なデータを定期的に削除する必要がある。   Since the above series of operations (that is, acquisition of acceleration analog signals, A / D conversion, creation and writing of determination data sets) is always executed when the power is turned on, information on acceleration and angular velocity is stored in the RAM 105 according to predetermined sampling. It will be written in a cycle. However, since the capacity of the RAM 105 is limited, the determination data set cannot be continuously written. In order to write new data, it is necessary to periodically delete unnecessary data.

本実施形態ではCPU103がメモリ管理を行い、例えばim個の判定用データセットがRAM105に記憶された時点で所定数の判定用データセットを消去する。具体的には、CPU103は各判定用データセットの時刻データを参照して、im個の判定用データセットの中で古いと判断される所定数の判定用データセットを優先的に消去する。これにより、数ブロック又は数セグメントの記憶領域が開放され、新たな判定用データセットを書き込み可能となる。   In the present embodiment, the CPU 103 performs memory management. For example, when im determination data sets are stored in the RAM 105, a predetermined number of determination data sets are deleted. Specifically, the CPU 103 refers to the time data of each determination data set, and preferentially erases a predetermined number of determination data sets determined to be old among the im determination data sets. As a result, the storage area of several blocks or several segments is released, and a new determination data set can be written.

判定用データセットの記憶数が一旦imに達すると、以降は、記憶領域の解放とデータ書き込みが繰り返し実行される。よって、RAM105は、最新の判定用データセットであって、少なくとも数秒間分の判定用データセットを常に保持した状態となる。数秒間分に相当する判定用データセットのサンプリング数は、後述する図5の転倒判定処理を実行するのに必要とされる最低限の数を上回る。なお、RAM105は揮発性メモリであるため、電源がオフされるとその内容も失われる。   Once the number of determination data sets stored reaches im, the storage area release and data writing are repeatedly executed. Therefore, the RAM 105 is the latest determination data set, and always holds the determination data set for at least several seconds. The number of samplings of the determination data set corresponding to several seconds exceeds the minimum number required to execute the fall determination process of FIG. Since the RAM 105 is a volatile memory, its contents are lost when the power is turned off.

次に、転倒と疑わしい事象の発生を検知する転倒疑い検知処理について説明する。転倒疑い検知処理は、CPU103がROM113に記憶された転倒疑い検知プログラムをRAM105のワークエリアに展開して実行する処理である。   Next, a suspected fall detection process for detecting occurrence of a suspicious event as a fall will be described. The fall suspect detection process is a process in which the CPU 103 develops and executes a fall suspect detection program stored in the ROM 113 in the work area of the RAM 105.

図3に、転倒疑い検知処理のフローチャートを示す。なお、例えばCPU103と独立した専用ICが、単独又はCPU103と連係して図3の転倒疑い検知処理を実行する構成であっても良い。   FIG. 3 shows a flowchart of the suspected fall detection process. Note that, for example, a dedicated IC independent of the CPU 103 may be configured to execute the suspected fall detection process of FIG. 3 alone or in cooperation with the CPU 103.

転倒疑い検知処理は、転倒判定装置200の電源がオンしている場合に限り、図2のデータ収集処理と並行して実行される(すなわち転倒疑い検知プログラムは常駐状態にある)。図3に示されるように、CPU103は電源オンと共に、A/D変換部115からの加速度デジタル信号値の絶対値(以下、「加速度絶対値」という)を監視して(S5)、加速度絶対値が閾値q以上か否かを判定する(S6)。   The fall suspect detection process is executed in parallel with the data collection process of FIG. 2 only when the power of the fall determination device 200 is turned on (that is, the fall suspect detection program is in a resident state). As shown in FIG. 3, when the power is turned on, the CPU 103 monitors the absolute value of the acceleration digital signal value from the A / D conversion unit 115 (hereinafter referred to as “acceleration absolute value”) (S5), and the acceleration absolute value. Is determined to be greater than or equal to the threshold value q (S6).

CPU103は、加速度絶対値が閾値q以上と判定した場合(S6:YES)、通常動作(歩行等)では検知することが希な大きな加速度が検知されて転倒の疑いのある事象が発生したことからS7に処理を進める。そしてS7の処理において、閾値q以上と判定した加速度絶対値に対応する判定用データセット(以下、「転倒疑いデータセット」という)を中心とした前後数秒間(例えば前後5秒間)分の判定用データセット(以下、「判定用データセット群」という)を、データ送受信部117から転倒判定装置200に送信する。   When the CPU 103 determines that the absolute acceleration value is equal to or greater than the threshold value q (S6: YES), a large acceleration that is rarely detected in normal operation (such as walking) is detected, and an event that is suspected of falling has occurred. The process proceeds to S7. Then, in the process of S7, for determination for several seconds (for example, 5 seconds before and after) around the determination data set corresponding to the acceleration absolute value determined to be equal to or greater than the threshold value q (hereinafter referred to as “falling suspect data set”). A data set (hereinafter referred to as “determination data set group”) is transmitted from the data transmitting / receiving unit 117 to the fall determination device 200.

また、CPU103は、加速度絶対値が閾値qを下回ると判定した場合には(S6:NO)、高齢者の動きに大きな変化はなく転倒している可能性がないことからS5の処理に復帰し、加速度絶対値の監視を継続する。   On the other hand, if the CPU 103 determines that the acceleration absolute value is lower than the threshold value q (S6: NO), it returns to the process of S5 because there is no significant change in the movement of the elderly person and there is no possibility of falling. Continue monitoring the absolute acceleration.

なお、データ送受信部117は例えばキャリアを判定用データセット群で変調して無線(又は有線)で送信する。データ収集装置100−転倒判定装置200間を無線通信可能に構成した場合、装置間がワイヤレスとなり、高齢者の行動範囲を制限しないメリットがある。   For example, the data transmission / reception unit 117 modulates a carrier with a determination data set group and transmits the modulation wirelessly (or by wire). When the data collection device 100 and the fall determination device 200 are configured to be capable of wireless communication, there is a merit that the devices are wireless and do not limit the action range of the elderly.

S7の処理について説明を加える。S7の処理においてCPU103は、転倒疑いデータセット以前の判定用データセットに関してはRAM105から読み出して転倒判定装置200に送信する。一方で、転倒疑いデータセットがRAM105に記憶された時点では、転倒疑いデータセット以降の判定用データセットは存在しない。これらの判定用データセットに関して、CPU103は、新たな判定用データセットを記憶する毎に順次送信、或いは所定数蓄積した時点で一括して送信する。   A description will be added about the processing of S7. In the process of S <b> 7, the CPU 103 reads out the determination data set before the suspected fall data set from the RAM 105 and transmits it to the fall determination device 200. On the other hand, there is no determination data set after the suspected fall data set when the suspected fall data set is stored in the RAM 105. With respect to these determination data sets, the CPU 103 sequentially transmits each time a new determination data set is stored, or transmits it collectively when a predetermined number of data sets are stored.

なお、CPU103は、S7の処理で送信すべき全ての判定用データセットを送信するまではS5の処理に復帰しない。従って、少なくとも転倒疑いデータセット以降の5秒間分の判定用データセットの加速度デジタル信号に閾値q以上のものが含まれていたとしても、それに対応する別の転倒疑いデータセット群をCPU103が送信することはない。   Note that the CPU 103 does not return to the process of S5 until all determination data sets to be transmitted in the process of S7 are transmitted. Therefore, even if the acceleration digital signal of the determination data set for at least 5 seconds after the suspected fall data set includes a threshold q or higher, the CPU 103 transmits another fall suspect data set group corresponding thereto. There is nothing.

ここで、図4(a)に、図3の転倒疑い検知処理をより具体的に説明するためのグラフを示す。グラフの縦軸はデータ収集装置100で取得される加速度絶対値を示し、横軸は時刻を示す。   Here, FIG. 4A shows a graph for more specifically explaining the suspected fall detection process of FIG. The vertical axis of the graph represents the absolute acceleration value acquired by the data collection device 100, and the horizontal axis represents time.

図4(a)の例によれば、時刻tu以前は、加速度絶対値は閾値qを下回り、高齢者の動作が通常動作(歩行等)であるとみなされる。時刻tuにおいて加速度絶対値が閾値q以上となり、CPU103は、その時点で初めて高齢者に転倒と疑わしい事象が発生したと検知する。そして、例えば時刻tuを中心とした前後5秒間分の判定用データセット(判定用データセット群)を転倒判定装置200に送信する。時刻tu以降に閾値q以上となる加速度絶対値が散見されるが、何れの値も時刻tuから5秒以内に含まれるものである。従って、図4(a)の例によれば、CPU103は、時刻tuの加速度絶対値に起因した判定用データセット群のみを転倒判定装置200に送信し、他の判定用データセット群を送信することはない。   According to the example of FIG. 4A, before the time tu, the acceleration absolute value is less than the threshold value q, and the motion of the elderly is regarded as a normal motion (walking or the like). At time tu, the acceleration absolute value becomes equal to or greater than the threshold value q, and the CPU 103 detects that an suspicious event has occurred in the elderly for the first time at that time. Then, for example, determination data sets (determination data set group) for 5 seconds before and after the time tu are transmitted to the fall determination device 200. There are some acceleration absolute values that are greater than or equal to the threshold value q after the time tu, but any value is included within 5 seconds from the time tu. Therefore, according to the example of FIG. 4A, the CPU 103 transmits only the determination data set group caused by the acceleration absolute value at the time tu to the fall determination device 200 and transmits another determination data set group. There is nothing.

次に、転倒判定装置200について詳説する。転倒判定装置200はデータ収集装置100のホストとして機能する端末であり、主たる機能は高齢者の転倒判定と家族又は介護者等への通知である。   Next, the fall determination device 200 will be described in detail. The fall determination device 200 is a terminal that functions as a host of the data collection device 100, and the main functions are the fall determination of elderly people and notification to family members or caregivers.

図1に示されるように、転倒判定装置200には、装置全体の制御を統括的に実行するCPU203が備えられる。CPU203にはバス221を介して各構成要素が接続される。CPU203は、バス221を介するデータ通信を行って各構成要素とやり取りすることにより各種機能を実現する。これらの構成要素には、RAM205、ROM207、RTC211、ディスプレイ213、通信部215、データ送受信部217、およびスピーカ223がある。なお、バス221は既述のバス121と同様に、データラインの他に電源ラインも備える。電源部219は電源ラインにより各構成要素に電源供給を行う。RTC211もRTC111と同様にバッテリバックアップで駆動する。   As shown in FIG. 1, the fall determination device 200 includes a CPU 203 that performs overall control of the entire device. Each component is connected to the CPU 203 via the bus 221. The CPU 203 implements various functions by performing data communication via the bus 221 and exchanging with each component. These components include a RAM 205, a ROM 207, an RTC 211, a display 213, a communication unit 215, a data transmission / reception unit 217, and a speaker 223. Note that the bus 221 includes a power supply line in addition to the data line, similarly to the bus 121 described above. The power supply unit 219 supplies power to each component through a power supply line. As with the RTC 111, the RTC 211 is also driven by battery backup.

ROM207にも既述のROM113と同様に、CPU203がRAM205のワークエリアに展開して実行するプログラムが格納される。ROM207に格納されるプログラムには、転倒判定プログラム209a、鉛直変位量演算プログラム209b、オフセット量演算プログラム209c、通知判定プログラム209d、候補選出プログラム209e、および積分範囲決定プログラム209fがある。これらのプログラムは転倒判定装置200の電源がオンすると同時にRAM205に常駐し、図5のフローチャートに示される転倒判定処理を実行する。以下、図5の転倒判定処理について説明する。なお、本実施形態では、転倒判定プログラム209aによって転倒判定処理のメインルーチンが実行され、それ以外のプログラムによって各サブルーチンが実行される。   Similarly to the ROM 113 described above, the ROM 207 stores a program that the CPU 203 develops and executes in the work area of the RAM 205. The programs stored in the ROM 207 include a fall determination program 209a, a vertical displacement calculation program 209b, an offset calculation program 209c, a notification determination program 209d, a candidate selection program 209e, and an integration range determination program 209f. These programs are resident in the RAM 205 at the same time as the power of the fall determination device 200 is turned on, and execute the fall determination process shown in the flowchart of FIG. Hereinafter, the overturn determination process of FIG. 5 will be described. In the present embodiment, the main routine of the fall determination process is executed by the fall determination program 209a, and each subroutine is executed by other programs.

本明細書では図4の転倒判定処理について複数の実施形態を記載する。先ず、本発明の第1の実施の形態(以下、「本実施例1」と記す、他の実施形態も同様に記す)について説明する。   In this specification, a plurality of embodiments will be described with respect to the overturn determination process of FIG. First, a first embodiment of the present invention (hereinafter referred to as “present example 1”, and other embodiments are also described in the same manner) will be described.

図5に示されるように、CPU203は、判定用データセット群の受信待機状態にある(S11)。図3のS7の処理で送信された、データ収集装置100の送信データは、データ送受信部217が受信してキャリア復調する。データ送受信部217はキャリア復調で得た判定用データセット群をCPU203に渡す。CPU203は判定用データセット群を受け取ると(S11:YES)、RAM205に転送して書き込みを行う(S12)。判定用データセット群全てのデータ転送および書き込みが完了すると、処理はS13に進む。なお、ここでは判定用データセット群に含まれる判定用データセット数をimとして、以下の説明を行う。   As shown in FIG. 5, the CPU 203 is in a reception standby state of the determination data set group (S11). The transmission data of the data collection device 100 transmitted in the process of S7 in FIG. 3 is received by the data transmission / reception unit 217 and carrier demodulated. The data transmitting / receiving unit 217 passes the determination data set group obtained by carrier demodulation to the CPU 203. When the CPU 203 receives the determination data set group (S11: YES), the CPU 203 transfers it to the RAM 205 and performs writing (S12). When the data transfer and writing of all the determination data set groups are completed, the process proceeds to S13. Here, the following description will be given assuming that the number of determination data sets included in the determination data set group is im.

S13の処理は、転倒判定処理の一部をサブルーチン化したものであり、候補選出プログラム209eにより実行される。なお、S13の処理(および鉛直変位量演算プログラム209b、オフセット量演算プログラム209c、通知判定プログラム209d、および積分範囲決定プログラム209fによって実行される処理)はサブルーチン化された処理である必要がなく、転倒判定処理のメインルーチンで実行される処理であっても良い。また、転倒判定プログラム209a、鉛直変位量演算プログラム209b、オフセット量演算プログラム209c、通知判定プログラム209d、候補選出プログラム209e、および積分範囲決定プログラム209fは本実施形態のように別々のプログラムモジュールでなく、例えば単一或いはより細分化されたプログラムモジュールとして構成されたものであっても良い。   The process of S13 is a part of the fall determination process converted into a subroutine, and is executed by the candidate selection program 209e. Note that the process of S13 (and the process executed by the vertical displacement calculation program 209b, the offset calculation program 209c, the notification determination program 209d, and the integration range determination program 209f) does not have to be a subroutine, and falls. It may be a process executed in the main routine of the determination process. Further, the fall determination program 209a, the vertical displacement calculation program 209b, the offset calculation program 209c, the notification determination program 209d, the candidate selection program 209e, and the integration range determination program 209f are not separate program modules as in this embodiment. For example, it may be configured as a single or more detailed program module.

図6に、図5のS13のサブルーチンを示す。図6のサブルーチンは、転倒を判定するためのパラメータとして、高齢者が比較的大きな動作をしたと思われる時刻を選出する。   FIG. 6 shows a subroutine of S13 of FIG. The subroutine shown in FIG. 6 selects a time at which the elderly person thinks that a relatively large movement is performed as a parameter for determining a fall.

CPU203は、RAM205に書き込まれた各判定用データセットを参照して上記時刻の候補を算出する。そのために先ず、各パラメータの初期値を設定する(S21)。具体的には、CPU203は、参照数カウンタのカウント値i、候補数カウンタのカウント値nをそれぞれ、「0」、「1」にセットする。また、カウント値iの最大値i_maxとして「im」を設定する。これらのカウンタは例えばCPU203の内蔵カウンタである。参照数カウンタは、S13のサブルーチンで参照された判定用データセット数をカウントする。また、候補数カウンタは、上記時刻の候補の選出数をカウントする。   The CPU 203 refers to each determination data set written in the RAM 205 to calculate the time candidate. For this purpose, first, initial values of the respective parameters are set (S21). Specifically, the CPU 203 sets the count value i of the reference number counter and the count value n of the candidate number counter to “0” and “1”, respectively. Also, “im” is set as the maximum value i_max of the count value i. These counters are built-in counters of the CPU 203, for example. The reference number counter counts the number of determination data sets referred to in the subroutine of S13. The candidate number counter counts the number of candidates selected at the above time.

CPU203は初期値設定に次いで、カウント値iを1インクリメントし(S22)、判定用データセット群の各判定用データセットを用いてS23の判定処理を実行する。ここで、CPU203は、判定用データセット群の各判定用データセットを「1」〜「im」のシリアルナンバで管理する。各判定用データセットには、作成順序に応じたシリアルナンバが割り当てられる。   After the initial value setting, the CPU 203 increments the count value i by 1 (S22), and executes the determination process of S23 using each determination data set in the determination data set group. Here, the CPU 203 manages each determination data set in the determination data set group with serial numbers “1” to “im”. A serial number corresponding to the creation order is assigned to each determination data set.

S23の処理においてCPU203は、カウント値iと一致するシリアルナンバで管理された判定用データセットの加速度絶対値Aiを参照し、その値が候補判定用閾値k以上か否かを判定する(S23)。例えばカウント値iが「1」の場合、CPU203は判定用データセット群の中の最も古い判定用データセットを用いてS23の処理を実行する。加速度絶対値Aiが候補判定用閾値kを下回る値である場合(S23:NO)、CPU203は、S22の処理に復帰してカウント値iを1インクリメントし、次の判定用データセットを用いてS23の処理を実行する。   In the process of S23, the CPU 203 refers to the acceleration absolute value Ai of the determination data set managed by the serial number that matches the count value i, and determines whether the value is equal to or greater than the candidate determination threshold k (S23). . For example, when the count value i is “1”, the CPU 203 executes the process of S23 using the oldest determination data set in the determination data set group. When the acceleration absolute value Ai is less than the candidate determination threshold k (S23: NO), the CPU 203 returns to the process of S22, increments the count value i by 1, and uses the next determination data set to perform S23. Execute the process.

S23の処理において加速度絶対値Aiが候補判定用閾値k以上である場合(S23:YES)、CPU203は、現在の判定対象の判定用データセットに対応する時刻に高齢者が比較的大きな動作をしたと判断する。そして、当該データセットに含まれる時刻データを候補時刻データtknとして例えばRAM205に記録する(S24)。   When the acceleration absolute value Ai is equal to or greater than the candidate determination threshold value k in the processing of S23 (S23: YES), the CPU 203 performs a relatively large operation at the time corresponding to the current determination target determination data set. Judge. Then, the time data included in the data set is recorded in the RAM 205, for example, as candidate time data tkn (S24).

CPU203は候補時刻データtknを記録すると次いで、カウント値iが「im」か否かを判定する(S25)。CPU203は、カウント値iが「im」であると判定した場合(S25:YES)、RAM205に書き込まれた全ての判定用データセットを参照して図6のサブルーチンを実行したと判断し、図5のメインルーチンに復帰する。また、CPU203は、カウント値iが「im」でないと判定した場合(S25:NO)、図6のサブルーチンで未参照の判定用データセットが存在すると判断し、S22の処理に復帰して当該サブルーチンを繰り返す。   After recording the candidate time data tkn, the CPU 203 next determines whether or not the count value i is “im” (S25). When the CPU 203 determines that the count value i is “im” (S25: YES), the CPU 203 determines that the subroutine of FIG. 6 has been executed with reference to all the determination data sets written in the RAM 205, and FIG. Return to the main routine. When the CPU 203 determines that the count value i is not “im” (S25: NO), the CPU 203 determines that there is an unreferenced determination data set in the subroutine of FIG. 6, and returns to the process of S22 to return to the subroutine. repeat.

なお、CPU203は、図6のサブルーチンにおいて候補時刻データtknを1つも得られなかった場合にはエラー処理を実行する。具体的には、図5の転倒判定処理を一旦リセットし(例えば判定用データセット群の消去等を実行)して、処理を図5のS11に戻す。すなわちCPU203は高齢者が転倒していないと判断して、データ受信待機状態に復帰する。   Note that the CPU 203 executes error processing when none of the candidate time data tkn is obtained in the subroutine of FIG. Specifically, the overturn determination process in FIG. 5 is once reset (for example, the determination data set group is deleted), and the process returns to S11 in FIG. That is, the CPU 203 determines that the elderly person has not fallen, and returns to the data reception standby state.

図7に、図6のサブルーチンをより具体的に説明するための図を示す。図7上段のグラフは図4(a)と同様のグラフであり、説明符号としてポイントa、b、cが付されている。各ポイントは、当該グラフにおいて候補判定用閾値k以上の加速度絶対値Aiを有する領域を指す。また、図7下段のグラフは、各ポイント周辺の加速度絶対値Aiを抽出して示したグラフである。図7下段のグラフでは説明の便宜上、加速度絶対値Aiを他のグラフよりも低ビット数で量子化し、長い周期でサンプリングして示す。   FIG. 7 shows a diagram for specifically explaining the subroutine of FIG. The upper graph in FIG. 7 is the same graph as FIG. 4A, and points a, b, and c are attached as explanatory symbols. Each point indicates a region having an acceleration absolute value Ai equal to or greater than the candidate determination threshold k in the graph. Further, the lower graph in FIG. 7 is a graph obtained by extracting the absolute acceleration value Ai around each point. In the lower graph of FIG. 7, for convenience of explanation, the acceleration absolute value Ai is quantized with a lower number of bits than other graphs, and is sampled at a longer period.

図7下段のグラフの例によれば、CPU203は、図6のサブルーチンにおいてポイントaで候補時刻データtk1、ポイントbで候補時刻データtk2、ポイントcで候補時刻データtk3、4の合計4つの候補時刻データを得る。以下、説明の便宜上、候補時刻データtk1、tk2、tk3、tk4が示す時刻のそれぞれを、候補時刻tk1、tk2、tk3、tk4と記す。   According to the example of the graph in the lower part of FIG. 7, in the subroutine of FIG. 6, the CPU 203 has a total of four candidate times: candidate time data tk1 at point a, candidate time data tk2 at point b, candidate time data tk3 at point c, and 4. Get the data. Hereinafter, for convenience of explanation, the times indicated by the candidate time data tk1, tk2, tk3, and tk4 are referred to as candidate times tk1, tk2, tk3, and tk4, respectively.

また、図7上段のグラフからも明らかなように、時刻tu以前、加速度絶対値Aiは閾値qを下回り、候補判定用閾値k以上になり得ない。換言すると、転倒と疑わしい事象が発生する以前に加速度絶対値Aiが候補判定用閾値k以上になることはあり得ない。従って、別の実施の形態では、転倒疑いデータセット以降の判定用データセットについてのみ図6のサブルーチンを実行するようにしても良い。この場合、リソース節約や処理速度向上等の効果が期待される。   Further, as is apparent from the upper graph of FIG. 7, before the time tu, the acceleration absolute value Ai is below the threshold value q and cannot be greater than or equal to the candidate determination threshold value k. In other words, the acceleration absolute value Ai cannot be greater than or equal to the candidate determination threshold k before an event suspected of falling. Therefore, in another embodiment, the subroutine of FIG. 6 may be executed only for the determination data set after the suspected fall data set. In this case, effects such as resource saving and processing speed improvement are expected.

図8に、図5のS14のサブルーチンを示す。図8のサブルーチンは、鉛直変位量演算プログラム209bにより実行される。図8のサブルーチンは、転倒を判定するためのパラメータとして高齢者の体幹の鉛直変位量Zを演算する変位量演算処理であり、演算した鉛直変位量Zを戻り値としてメインルーチンに返す。   FIG. 8 shows a subroutine of S14 of FIG. The subroutine of FIG. 8 is executed by the vertical displacement calculation program 209b. The subroutine in FIG. 8 is a displacement amount calculation process for calculating the vertical displacement amount Z of the trunk of the elderly as a parameter for determining a fall, and returns the calculated vertical displacement amount Z to the main routine as a return value.

CPU203は、鉛直変位量Zを演算するために判定用データセット群を用いて積分処理を行う。そのためのパラメータとして先ず、図8に示されるように積分範囲を設定する(S31)。   In order to calculate the vertical displacement amount Z, the CPU 203 performs integration processing using the determination data set group. As a parameter for that, first, an integration range is set as shown in FIG. 8 (S31).

図9に、図8のS31のサブルーチンを示す。図9のサブルーチンは、積分範囲決定プログラム209fにより実行される。図9のサブルーチンは、図8のサブルーチンで用いる積分範囲を設定し、その設定値を図8のサブルーチンに返す。   FIG. 9 shows a subroutine of S31 of FIG. The subroutine of FIG. 9 is executed by the integration range determination program 209f. The subroutine of FIG. 9 sets the integration range used in the subroutine of FIG. 8, and returns the set value to the subroutine of FIG.

図9に示されるように、CPU203は初期値設定を行う(S51)。具体的には、内蔵カウンタのカウント値iを「1」にセットする。また、既述の処理で取得した候補時刻データの数nをカウント値iの最大値n_maxとして設定する。なお、ここでは図7の例に沿って説明する。従って、CPU203は、最大値n_maxとして「4」を設定する。   As shown in FIG. 9, the CPU 203 performs initial value setting (S51). Specifically, the count value i of the built-in counter is set to “1”. Further, the number n of candidate time data acquired by the above-described processing is set as the maximum value n_max of the count value i. In addition, it demonstrates along the example of FIG. 7 here. Accordingly, the CPU 203 sets “4” as the maximum value n_max.

CPU203はS51の処理に次いで、積分開始時刻と積分終了時刻の配列インデックスを作成し、当該インデックスのテーブル値を「1」にセットする(S52)。そして、候補時刻tkiに対応する積分開始時刻tdiおよび積分終了時刻tdi’のエントリを、現在のテーブル値に対応する配列インデックスに入力する(S53)。本実施例1では、積分開始時刻tdiとして候補時刻tk(i−1)、積分終了時刻tdi’として候補時刻tkiが入力される。   Following the processing of S51, the CPU 203 creates an array index of integration start time and integration end time, and sets the table value of the index to “1” (S52). Then, the entry of the integration start time tdi and the integration end time tdi 'corresponding to the candidate time tki is input to the array index corresponding to the current table value (S53). In the first embodiment, the candidate time tk (i−1) is input as the integration start time tdi, and the candidate time tki is input as the integration end time tdi ′.

また、CPU203は、転倒と疑わしい事象が発生した時刻(すなわち時刻tu)を候補時刻tk0として扱う。従って、例えばカウント値iが「1」の場合、積分開始時刻tdi、積分終了時刻tdi’のそれぞれのエントリは候補時刻tk0、tk1となる。   Further, the CPU 203 treats the time when the suspicious event has occurred (that is, the time tu) as the candidate time tk0. Therefore, for example, when the count value i is “1”, the respective entries of the integration start time tdi and the integration end time tdi ′ are the candidate times tk0 and tk1.

CPU203はS53の処理に次いで、カウント値iが「4」すなわち最大値n_maxに達したか否かを判定する(S54)。カウント値iが「4」に達している場合には(S54:YES)、全ての候補時刻に対して図9のサブルーチンを実行したと判断し、図8のサブルーチンに復帰する。また、カウント値iが「4」未満の場合には(S54:NO)、図9のサブルーチンで配列インデックスのエントリが未入力の候補時刻が存在すると判断し、S55の処理を実行する。S55の処理においてCPU203は、カウント値iおよびテーブル値を1インクリメントし、S53の処理に復帰して当該サブルーチンを繰り返す。   Following the processing of S53, the CPU 203 determines whether or not the count value i has reached “4”, that is, the maximum value n_max (S54). If the count value i has reached “4” (S54: YES), it is determined that the subroutine of FIG. 9 has been executed for all candidate times, and the process returns to the subroutine of FIG. If the count value i is less than “4” (S54: NO), it is determined in the subroutine of FIG. 9 that there is a candidate time in which the entry of the array index is not input, and the process of S55 is executed. In the process of S55, the CPU 203 increments the count value i and the table value by 1, returns to the process of S53, and repeats the subroutine.

図9のサブルーチンにより、候補時刻tk1、tk2、tk3、tk4に対応する4セットの積分開始時刻と積分終了時刻が得られる。具体的には、各テーブルのエントリとして以下の時刻が得られる。なお、各テーブルにおいて前者が積分開始時刻tdiであり、後者が積分終了時刻tdi’である。
[テーブル1]・・・候補時刻tk0、tk1
[テーブル2]・・・候補時刻tk1、tk2
[テーブル3]・・・候補時刻tk2、tk3
[テーブル4]・・・候補時刻tk3、tk4
With the subroutine of FIG. 9, four sets of integration start time and integration end time corresponding to the candidate times tk1, tk2, tk3, and tk4 are obtained. Specifically, the following times are obtained as entries in each table. In each table, the former is the integration start time tdi and the latter is the integration end time tdi ′.
[Table 1] ... Candidate times tk0, tk1
[Table 2] ... Candidate times tk1, tk2
[Table 3] ... Candidate times tk2, tk3
[Table 4]... Candidate times tk3 and tk4

CPU203は図9のサブルーチンから図8のサブルーチンに復帰すると、積分範囲をセットすると共にカウンタ(例えばCPU203の内蔵カウンタ)の値n、tをそれぞれ「1」、「tk(n―1)」にセットする(S32、33)。図9のサブルーチンからの復帰直後は、テーブル1の値を用いて積分範囲がセットされる。すなわちCPU203は、積分開始時刻、積分終了時刻をそれぞれtk0、tk1に設定すると共にカウント値n、tをそれぞれ「1」、「tk0」にセットする。   When the CPU 203 returns from the subroutine of FIG. 9 to the subroutine of FIG. 8, the integration range is set, and the values n and t of the counter (for example, the built-in counter of the CPU 203) are set to “1” and “tk (n−1)”, respectively. (S32, 33). Immediately after the return from the subroutine of FIG. 9, the integration range is set using the values in Table 1. That is, the CPU 203 sets the integration start time and integration end time to tk0 and tk1, respectively, and sets the count values n and t to “1” and “tk0”, respectively.

CPU203は、積分範囲およびカウント値の設定を終えると次いで、以下の式(1)および(2)を用いて鉛直変位量Zを求める。先ず、S34の処理を実行して座標変換係数を求める。座標変換係数とは、加速度デジタル信号の各ベクトル(x、y、z軸方向の加速度成分であり、それぞれに「Ax」、「Ay」、「Az」を付す)を座標変換して静的な3次元直交座標系に一致させるための係数である。CPU203は、座標変換係数を得るために先ず、角速度デジタル信号の各成分(x、y、z軸周りの角速度)を時間積分してロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角Ψを得る。次いで、得られたロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角Ψの各値を回転変換行列Rφ、Rθ、RΨに与えて、座標計算係数Rot{φ、θ、Ψ}を算出する(式(1)参照)。

Figure 2009163537
After completing the setting of the integration range and the count value, the CPU 203 then obtains the vertical displacement amount Z using the following equations (1) and (2). First, the process of S34 is executed to obtain a coordinate conversion coefficient. The coordinate conversion coefficient is a static value obtained by coordinate-converting each vector of acceleration digital signals (acceleration components in the x-, y-, and z-axis directions with “Ax”, “Ay”, and “Az” attached to each). It is a coefficient for making it correspond to a three-dimensional orthogonal coordinate system. In order to obtain a coordinate conversion coefficient, the CPU 203 first integrates each component of the angular velocity digital signal (angular velocity around the x, y, and z axes) to obtain a roll angle φ, a pitch angle θ, and a yaw angle ψ. Next, the obtained roll angle φ, pitch angle θ, and yaw angle ψ are given to the rotation transformation matrices R φ , R θ , R ψ , and the coordinate calculation coefficients Rot tt , θ t , ψ t } Is calculated (see equation (1)).
Figure 2009163537

CPU203は座標変換係数を算出すると次いで、時刻tに得られた加速度デジタル信号のベクトル{Ax(t)、Ay(t)、Az(t)}を座標計算係数Rot{φ、θ、Ψ}で座標変換して、静的な3次元直交座標系に対応するベクトル{AX(t)、AY(t)、AZ(t)}を得る(S35)。これにより、Z軸に対応した、時刻tにおける高齢者の体幹の鉛直加速度AZ(t)が得られる(式(2)参照)。

Figure 2009163537
After calculating the coordinate conversion coefficient, the CPU 203 then converts the acceleration digital signal vector {Ax (t), Ay (t), Az (t)} obtained at time t into the coordinate calculation coefficient Rot tt , θ t , Coordinate transformation is performed using Ψ t } to obtain vectors {AX (t), AY (t), AZ (t)} corresponding to the static three-dimensional orthogonal coordinate system (S35). As a result, the vertical acceleration AZ (t) of the trunk of the elderly at time t corresponding to the Z axis is obtained (see formula (2)).
Figure 2009163537

S34および35の処理について具体的説明を加える。例えばカウンタのカウント値tがtk0である場合、S34の処理においてCPU203は、判定用データセット群の中から時刻tk0に対応する角速度デジタル信号を読み出して、その値を式(1)に与えて座標変換係数を得る。次いでS35の処理では、時刻tk0に対応する加速度デジタル信号を読み出して、得られた座標変換係数を式(2)に与えて鉛直加速度AZ(t)を得る。   A specific description will be added to the processing of S34 and S35. For example, when the count value t of the counter is tk0, in the process of S34, the CPU 203 reads out the angular velocity digital signal corresponding to the time tk0 from the determination data set group, gives the value to the equation (1), and coordinates Get the conversion factor. Next, in the process of S35, an acceleration digital signal corresponding to time tk0 is read out, and the obtained coordinate conversion coefficient is given to equation (2) to obtain vertical acceleration AZ (t).

CPU203はS35の処理で得た鉛直加速度AZ(t)を時間で2階積分する。これにより、時刻tk0を始点とする時間Δtで変位した、高齢者の体幹の鉛直変位量Δdn(ここではΔd1)が求まる(S36)。算出された各鉛直変位量Δd1は例えばRAM205に保持される。なお、Δtは、判定用データセットのサンプリング周期に対応する値である。   The CPU 203 integrates the vertical acceleration AZ (t) obtained in the process of S35 by the second order over time. Thereby, the vertical displacement amount Δdn (here, Δd1) of the trunk of the elderly who is displaced at the time Δt starting from the time tk0 is obtained (S36). Each calculated vertical displacement amount Δd1 is held in the RAM 205, for example. Note that Δt is a value corresponding to the sampling period of the determination data set.

CPU203は、算出した鉛直変位量Δd1を鉛直変位量d1に加算して(S37)、S38の処理に進む。次いで、現在のカウント値tがtkn(ここではtk1)である場合、積分範囲の全ての鉛直変位量Δd1を算出して鉛直変位量d1を得たと判断し(S38:YES)、当該鉛直変位量d1をテーブル1に入力する。次いで、処理をS39に進める。   The CPU 203 adds the calculated vertical displacement amount Δd1 to the vertical displacement amount d1 (S37), and proceeds to the process of S38. Next, when the current count value t is tkn (here, tk1), it is determined that the vertical displacement amount d1 is obtained by calculating all the vertical displacement amounts Δd1 in the integration range (S38: YES), and the vertical displacement amount. d1 is entered into Table 1. Next, the process proceeds to S39.

また、S38の処理においてCPU203は、カウント値tがtk1でない場合には積分が完了していないと判断して(S38:NO)カウント値tをカウントアップし(S41)、S34の処理に復帰してサブルーチンを繰り返す。なお、カウントアップする値はΔtに対応する値である。従って、S34および35の処理で参照される判定用データセットは、カウントアップされる毎に次の判定用データセットに移る。   In the process of S38, if the count value t is not tk1, the CPU 203 determines that the integration is not completed (S38: NO), counts up the count value t (S41), and returns to the process of S34. Repeat the subroutine. The value to be counted up is a value corresponding to Δt. Therefore, the determination data set referred to in the processes of S34 and S35 moves to the next determination data set every time it is counted up.

S39の処理においてCPU203は、配列インデックス中を検索して、鉛直変位量dnが未入力のテーブルが存在するか否かを判定する。未入力のテーブルが存在する場合には(S39:YES)、カウント値nを1インクリメントし(S40)、S33の処理に復帰してサブルーチンを繰り返す。また、全てのテーブルで鉛直変位量dnが入力されている場合には(S39:NO)、CPU203は、サブルーチンの繰り返しにより全ての鉛直変位量dnを算出したと判断し、S42の処理に進む。ここでの例によれば、CPU203は、4つの変位量d1、d2、d3、d4を算出する。   In the process of S39, the CPU 203 searches the array index and determines whether there is a table in which the vertical displacement amount dn is not input. If there is an uninput table (S39: YES), the count value n is incremented by 1 (S40), the process returns to S33 and the subroutine is repeated. If the vertical displacement amount dn has been input in all tables (S39: NO), the CPU 203 determines that all vertical displacement amounts dn have been calculated by repeating the subroutine, and proceeds to the processing of S42. According to the example here, the CPU 203 calculates four displacement amounts d1, d2, d3, and d4.

次いで、CPU203は、算出された鉛直変位量の各々が閾値d_th’以上の値を有するか否かを判定する(S42)。そして、閾値d_th’以上の鉛直変位量を検出した場合、検出された鉛直変位量を加算して鉛直変位量Zを得る(S43)。CPU203は、算出した鉛直変位量Zを図4のメインルーチンに返す。なお、S42の処理において何れの鉛直変位量も閾値d_th’を下回る場合、CPU203は図5のサブルーチンと同様にエラー処理を実行する。   Next, the CPU 203 determines whether or not each of the calculated vertical displacement amounts has a value equal to or greater than a threshold value d_th ′ (S42). When a vertical displacement amount equal to or greater than the threshold value d_th ′ is detected, the detected vertical displacement amount is added to obtain a vertical displacement amount Z (S43). The CPU 203 returns the calculated vertical displacement amount Z to the main routine of FIG. If any vertical displacement amount falls below the threshold value d_th ′ in the processing of S42, the CPU 203 executes error processing in the same manner as in the subroutine of FIG.

ここでは、例えば鉛直変位量d3とd4が閾値d_th’以上の値を有するものとする。この場合、S43の処理において鉛直変位量d3とd4が加算され、鉛直変位量Zが得られる。換言すると、鉛直変位量d1とd2は閾値d_th’を下回る。これは、鉛直変位量d1とd2に対応する動作が高齢者の転倒とは無関係な動作であることを意味する。   Here, for example, it is assumed that the vertical displacement amounts d3 and d4 have values greater than or equal to the threshold value d_th ′. In this case, the vertical displacement amounts d3 and d4 are added in the process of S43, and the vertical displacement amount Z is obtained. In other words, the vertical displacement amounts d1 and d2 are less than the threshold value d_th ′. This means that the operation corresponding to the vertical displacement amounts d1 and d2 is an operation irrelevant to the fall of the elderly.

例えば高齢者がつまずいたり物にぶつかったりして衝撃を受けた場合、高齢者の体幹が瞬間的に大きく動くため、加速度センサ107が比較的大きな値を出力する。そしてこの出力に基づいて、転倒判定装置200で鉛直変位量d1やd2等が検出される。しかし、つまずきや衝撃によっては体幹自体の実際の変位量が小さい場合もある。この場合、高齢者が体勢を正して通常動作できる状態に戻る可能性が高い。すなわち比較的小さなつまずきや衝撃は、転倒時の一連の動作に含まれない、転倒とは無関係な動作になる可能性が高い。   For example, when an elderly person stumbles or hits an object and receives an impact, the trunk of the elderly person instantaneously moves greatly, so the acceleration sensor 107 outputs a relatively large value. Based on this output, the fall determination device 200 detects the vertical displacement amounts d1, d2, and the like. However, the actual amount of displacement of the trunk itself may be small depending on a trip or an impact. In this case, there is a high possibility that the elderly will return to a state in which his / her posture is corrected and can normally operate. That is, a relatively small stumbling or impact is likely to be an operation that is not included in a series of actions at the time of the fall and is irrelevant to the fall.

そこで、本実施例1においては、鉛直変位量d1やd2等のような比較的小さな変位量を転倒動作と無関係であるとみなし、S43の処理で鉛直変位量Zを算出する際に加算しない。S43の処理で加算される鉛直変位量は、転倒時の一連の動作に含まれる可能性の高い、比較的大きな鉛直変位量d3とd4のみである。鉛直変位量d3やd4は、転倒に結びつく程度の比較的大きなつまずきや衝撃、或いは転倒そのものである可能性が高い。   Therefore, in the first embodiment, relatively small displacement amounts such as the vertical displacement amounts d1 and d2 are regarded as irrelevant to the overturning operation, and are not added when calculating the vertical displacement amount Z in the process of S43. The vertical displacement amounts added in the process of S43 are only relatively large vertical displacement amounts d3 and d4 that are likely to be included in a series of actions at the time of the fall. The vertical displacement amounts d3 and d4 are likely to be relatively large trips and impacts that are associated with a fall, or the fall itself.

CPU203は、図8のサブルーチンから図5のメインルーチンに復帰すると、次にS15のオフセット値演算処理を実行する。このオフセット値演算処理も鉛直変位量演算プログラム209bと同様にサブルーチン化されており、オフセット量演算プログラム209cにより実行される。   When the CPU 203 returns from the subroutine of FIG. 8 to the main routine of FIG. 5, the CPU 203 next executes an offset value calculation process of S15. This offset value calculation process is also a subroutine similar to the vertical displacement calculation program 209b, and is executed by the offset calculation program 209c.

図10に、オフセット値演算処理のサブルーチンを示す。図10のサブルーチンは、鉛直変位量Zに対するオフセット値Oを演算し、演算して得られたオフセット値Oを戻り値としてメインルーチンに返す。オフセット値Oを演算する理由には、例えば周辺環境や動作環境等の変化により発生する加速度センサ107等の誤差を考慮に入れて、より高精度な転倒判定を行うことが挙げられる。   FIG. 10 shows a subroutine of the offset value calculation process. The subroutine of FIG. 10 calculates the offset value O with respect to the vertical displacement amount Z, and returns the calculated offset value O to the main routine as a return value. The reason for calculating the offset value O is to perform a more accurate fall determination in consideration of an error of the acceleration sensor 107 or the like that occurs due to a change in the surrounding environment or the operating environment, for example.

より詳細には、図10のサブルーチンは、図8のS35の処理の前後における周辺環境や動作環境等の変化に起因した加速度センサ107等の誤差を低減して鉛直変位量Zの算出精度向上や転倒判定の精度向上を達成(換言すると、後述のS17の処理で高齢者が実際に転倒していないにも拘わらず転倒したと誤判定する確率を低減)するために実行される。   More specifically, the subroutine of FIG. 10 reduces the error of the acceleration sensor 107 and the like due to changes in the surrounding environment and the operating environment before and after the process of S35 in FIG. This process is executed to improve the accuracy of the fall determination (in other words, reduce the probability of erroneous determination that the elderly person has fallen in spite of the fact that the elderly person has not actually fallen in the process of S17 described later).

図10に示されるように、CPU203は、時刻tsからtuまでの各サンプリング時刻に対応する鉛直加速度AZ(t)を取得する(S61)。時刻tsは例えばtuから所定時間遡った時刻である。なお、鉛直加速度AZ(t)を求める方法は図8のS31〜S35の処理と同様であるため、ここでの説明を省略する。CPU203は次いで、S61の処理で取得された各鉛直加速度AZ(t)の平均値および標準偏差を求めた後、当該平均値および標準偏差に基づいて鉛直加速度AZ(t)の補正値を求める(換言すると、加速度センサ107等の出力値の誤差を推定する)。続いて、求められた鉛直加速度AZ(t)の補正値を2階積分し、鉛直変位量Zを補正するためのオフセット値Oを得る(S62)。CPU203は取得したオフセット値Oを戻り値として図5のメインルーチンに返す。   As shown in FIG. 10, the CPU 203 acquires the vertical acceleration AZ (t) corresponding to each sampling time from time ts to tu (S61). The time ts is, for example, a time that is back by a predetermined time from tu. The method for obtaining the vertical acceleration AZ (t) is the same as the processing of S31 to S35 in FIG. Next, the CPU 203 obtains an average value and standard deviation of each vertical acceleration AZ (t) acquired in the process of S61, and then obtains a correction value of the vertical acceleration AZ (t) based on the average value and standard deviation ( In other words, an error in the output value of the acceleration sensor 107 or the like is estimated). Subsequently, the obtained correction value of the vertical acceleration AZ (t) is second-order integrated to obtain an offset value O for correcting the vertical displacement amount Z (S62). The CPU 203 returns the acquired offset value O to the main routine of FIG. 5 as a return value.

CPU203は、図10のサブルーチンから図5のメインルーチンに復帰すると、次にS16の処理を実行して鉛直変位量Z’を得る。鉛直変位量Z’は、各サブルーチンの戻り値の差分、すなわち鉛直変位量Zからオフセット値Oを減算することで得られる。換言するとS16の処理は、オフセット値Oを用いて閾値d_th(後述)を擬似的に変化させているとも云える。このため、S16の処理において鉛直変位量Zの代替として、オフセット値Oを用いて閾値d_thを補正しても良い。   When the CPU 203 returns from the subroutine of FIG. 10 to the main routine of FIG. 5, the CPU 203 next executes the process of S16 to obtain the vertical displacement amount Z ′. The vertical displacement amount Z ′ is obtained by subtracting the offset value O from the difference between the return values of the subroutines, that is, the vertical displacement amount Z. In other words, it can be said that the process of S16 artificially changes a threshold value d_th (described later) using the offset value O. For this reason, the threshold value d_th may be corrected using the offset value O as an alternative to the vertical displacement amount Z in the process of S16.

鉛直変位量Z’取得後、メインルーチンはS17の通知判定処理に進む。この通知判定処理も鉛直変位量演算プログラム209b等と同様にサブルーチン化されており、通知判定プログラム209dにより実行される。   After acquiring the vertical displacement amount Z ′, the main routine proceeds to notification determination processing in S <b> 17. This notification determination process is also made into a subroutine similar to the vertical displacement calculation program 209b and the like, and is executed by the notification determination program 209d.

図11に、通知判定処理のサブルーチンを示す。図11のサブルーチンでは、CPU203は、高齢者が転倒したか否かを判定し、その判定結果に応じて家族又は介護者等に転倒したことを通知する。具体的には、CPU203は、S16の処理で得られた鉛直変位量Z’が閾値d_th以上か否かを判定する(S71)。CPU203は、鉛直変位量Z’が閾値d_th以上である場合(S71:YES)、高齢者の体幹の鉛直変位量が通常ではあり得ない程度に大きく、高齢者が転倒したと判断する。   FIG. 11 shows a subroutine of the notification determination process. In the subroutine of FIG. 11, the CPU 203 determines whether the elderly person has fallen, and notifies the family or caregiver that the person has fallen according to the determination result. Specifically, the CPU 203 determines whether or not the vertical displacement amount Z ′ obtained in S16 is equal to or greater than the threshold value d_th (S71). When the vertical displacement amount Z ′ is equal to or greater than the threshold value d_th (S71: YES), the CPU 203 determines that the elderly person has fallen because the vertical displacement amount of the trunk of the elderly person is too large to be normal.

CPU203は、高齢者の転倒を家族又は介護者等に通知するため、ディスプレイ213にアラートを表示させると共に(S72)、通信部215を制御してネットワーク経由での通知を行う(S73)。次いで、CPU203の実行が図5のメインルーチン(より正確にはS11の処理)に復帰して、判定用データセット群の受信待機状態に移行する。   The CPU 203 displays an alert on the display 213 to notify the family or caregiver of the fall of the elderly (S72), and controls the communication unit 215 to notify via the network (S73). Next, the execution of the CPU 203 returns to the main routine of FIG. 5 (more precisely, the process of S11), and shifts to the reception standby state of the determination data set group.

また、CPU203は、鉛直変位量Z’が閾値d_thを下回る場合には(S71:NO)、高齢者の体幹の鉛直変位量が通常範囲であり、転倒していないと判断してメインルーチンに復帰し、判定用データセット群の受信待機状態に移行する。   On the other hand, when the vertical displacement amount Z ′ is less than the threshold value d_th (S71: NO), the CPU 203 determines that the vertical displacement amount of the trunk of the elderly is in the normal range and has not fallen, and enters the main routine. Return to the reception standby state of the determination data set group.

図4(b)に、鉛直変位量Z’と時間の関係をグラフで示す。図4(b)の例によれば、鉛直変位量Z’が閾値d_thを上回る。従ってこの場合、S72およびS73の処理が実行され、ディスプレイ213にアラートが表示されると共に、高齢者の転倒が家族又は介護者等に通知される。   FIG. 4B is a graph showing the relationship between the vertical displacement amount Z ′ and time. According to the example of FIG. 4B, the vertical displacement amount Z ′ exceeds the threshold value d_th. Accordingly, in this case, the processing of S72 and S73 is executed, an alert is displayed on the display 213, and the elderly or the fall of the elderly is notified to the family or caregiver.

なお、上記ネットワークには、例えばキャリアの通信網や、イントラネット、インターネット等を含む各種通信網が含まれる。また、ROM207(又は図示しない不揮発性メモリ等)には、例えば家族又は介護者等の連絡先(例えば携帯電話やPHS(Personal Handyphone System)等のアドレス、電話番号、Eメールアドレス等)が記憶されている。CPU203は、ROM207や不揮発性メモリに記憶された連絡先を読み出して、例えばメーラ等を起動して所定のアラートメッセージを作成し送信する。   The network includes various communication networks including, for example, a carrier communication network, an intranet, the Internet, and the like. The ROM 207 (or a non-volatile memory not shown) stores, for example, a contact information such as a family member or a caregiver (for example, an address of a mobile phone or PHS (Personal Handyphone System), a telephone number, an e-mail address, etc.). ing. The CPU 203 reads out the contact information stored in the ROM 207 or the nonvolatile memory, and activates, for example, a mailer to create and transmit a predetermined alert message.

また、ディスプレイ213のアラート表示には、例えば家族又は介護者等の連絡先(上記不揮発性メモリに記憶された連絡先とは別の連絡先)と共に、その連絡先に至急連絡して欲しい旨を周囲の人に報知するメッセージが含まれる。周囲にいる人(例えば友人等)は、高齢者の転倒に気付いたとき、ディスプレイ213に表示された連絡先を見て、その連絡先に連絡することができる。このような人的な連絡は、例えば通信部215が利用するネットワークに障害が発生してアラートメッセージが家族又は介護者等に届かない場合の保険になり得る。すなわちディスプレイ213のアラート表示は、家族又は介護者等に対する、より確実な転倒通知の一助となる。   In addition, the alert display on the display 213 indicates that, for example, a contact information such as a family member or a caregiver (contact information different from the contact information stored in the non-volatile memory) is desired to be contacted immediately. A message for informing surrounding people is included. When a nearby person (for example, a friend or the like) notices that an elderly person falls, he or she can see the contact information displayed on the display 213 and contact the contact information. Such personal contact can be an insurance in the event that a failure occurs in the network used by the communication unit 215 and the alert message does not reach the family or caregiver, for example. That is, the alert display on the display 213 helps a more reliable fall notification to a family member or a caregiver.

また、高齢者の転倒を周囲の人に気付き易くさせるために転倒判定装置200にLED(Light Emitting Diode)を別途設け、例えば転倒時にLEDが点滅する構成を採用しても良い。また、上記アラート表示やネットワーク経由のアラートメッセージ送信に加えて、スピーカ223から所定のアラート音を発生するよう転倒判定装置200を構成しても良い。アラート音は、例えば家族又は介護者等が高齢者の近くではあるが目の届かない場所にいる場合に効果的である。   Further, in order to make it easier for surrounding people to notice the fall of an elderly person, an LED (Light Emitting Diode) may be separately provided in the fall determination device 200, and for example, a configuration in which the LED blinks at the time of the fall may be employed. In addition to the above alert display and alert message transmission via the network, the fall determination device 200 may be configured to generate a predetermined alert sound from the speaker 223. The alert sound is effective when, for example, a family member or a caregiver is near an elderly person but is out of sight.

このように本実施形態によれば、転倒の疑いを検知するとそれ以降の所定時間分のデータを収集する。そしてその中で転倒した時刻の候補を検出して、候補の中から転倒時の動作に関係する可能性の高いものを選定し、選定された候補に基づく変位量のみを用いて転倒判定を行う。すなわち最終的な変位量を求める段階で、転倒時の動作に関係しない可能性が高い候補を良好に排除できるため、単純な転倒動作パターンから複雑な転倒動作パターンに至るまで、様々な転倒動作パターンの転倒判定を高精度に行うことが可能となる。また、転倒の疑いを検知してから所定時間分のデータを用いて転倒判定を行う観点からも、単純な転倒だけでなく様々なパターンの転倒を判定することが可能となる。   As described above, according to the present embodiment, when a suspicion of falling is detected, data for a predetermined time thereafter is collected. Then, the candidate of the time of the fall is detected, and the candidate that is highly likely to be related to the motion at the fall is selected from the candidates, and the fall determination is performed using only the displacement amount based on the selected candidate. . In other words, in the stage of obtaining the final displacement amount, candidates that are not likely to be related to the motion at the time of the fall can be well eliminated, so various fall motion patterns ranging from simple fall motion patterns to complex fall motion patterns It is possible to accurately determine whether to fall. In addition, from the viewpoint of performing a fall determination using data for a predetermined time after detection of a suspected fall, it is possible to determine not only simple falls but also various patterns of falls.

次に、本実施例2の転倒判定処理について説明する。なお、本実施例2(および後述の本実施例3)の転倒判定処理は、積分範囲の設定処理(図9のサブルーチン)だけが本実施例1と異なる。従って、以下においては積分範囲の設定処理のみを説明し、それ以外の処理については既述の説明をもって省略する。   Next, the overturn determination process of the second embodiment will be described. The fall determination process of the second embodiment (and the third embodiment described later) is different from the first embodiment only in the integration range setting process (subroutine in FIG. 9). Accordingly, only the integration range setting process will be described below, and the other processes will be omitted from the above description.

図12に、本実施例2で実行される、積分範囲の設定処理のサブルーチンを示す。図12に示されるように、CPU203は初期値設定を行う(S151)。具体的には、内蔵カウンタのカウント値iを「1」にセットする。また、図6のサブルーチンで取得した候補時刻データの数nをカウント値iの最大値n_maxとして設定する。なお、本実施例2においても図7の例に沿って説明する。従って、CPU203は、最大値n_maxとして「4」を設定する。   FIG. 12 shows an integration range setting process subroutine executed in the second embodiment. As shown in FIG. 12, the CPU 203 performs initial value setting (S151). Specifically, the count value i of the built-in counter is set to “1”. Also, the number n of candidate time data acquired in the subroutine of FIG. 6 is set as the maximum value n_max of the count value i. The second embodiment will be described along the example of FIG. Accordingly, the CPU 203 sets “4” as the maximum value n_max.

CPU203はS151の処理に次いで、積分開始時刻と積分終了時刻の配列インデックスを作成し、当該インデックスのテーブル値を「1」にセットする(S152)。そして、候補時刻tkiに対応する積分開始時刻tdiおよび積分終了時刻tdi’のエントリを、現在のテーブル値に対応する配列インデックスに入力する(S153)。本実施例2では、積分開始時刻tdiとして候補時刻tkiを時間td/2遡った時刻、積分終了時刻tdi’として候補時刻tkiを時間td/2進めた時刻が入力される。すなわち候補時刻を中心とした積分範囲を示すエントリが作成され、配列インデックスに入力する。このとき適用される積分時間(すなわち積分開始から終了までの時間)tdは固定値である。積分時間tdは例えば実験を重ねた結果得られた時間であり、候補時刻に対応する動作が転倒に関係する動作か否かを判定するのに最適とされる時間である。   Following the processing of S151, the CPU 203 creates an array index of integration start time and integration end time, and sets the table value of the index to “1” (S152). Then, the entry of the integration start time tdi and the integration end time tdi 'corresponding to the candidate time tki is input to the array index corresponding to the current table value (S153). In the second embodiment, the time when the candidate time tki is traced back by time td / 2 is input as the integration start time tdi, and the time when the candidate time tki is advanced by time td / 2 is input as the integration end time tdi ′. That is, an entry indicating the integration range centered on the candidate time is created and input to the array index. The integration time (that is, the time from the start to the end of integration) td applied at this time is a fixed value. The integration time td is, for example, a time obtained as a result of repeated experiments, and is an optimal time for determining whether or not the operation corresponding to the candidate time is an operation related to a fall.

CPU203はS153の処理に次いで、カウント値iが「4」すなわち最大値n_maxに達したか否かを判定する(S154)。カウント値iが「4」に達している場合には(S154:YES)、全ての候補時刻に対して図12のサブルーチンを実行したと判断し、図8のサブルーチンに復帰する。また、カウント値iが「4」未満の場合には(S154:NO)、図12のサブルーチンで配列インデックスのエントリが未入力の候補時刻が存在すると判断し、S155の処理を実行する。S155の処理においてCPU203は、カウント値iおよびテーブル値を1インクリメントし、S153の処理に復帰して当該サブルーチンを繰り返す。   Following the processing of S153, the CPU 203 determines whether or not the count value i has reached “4”, that is, the maximum value n_max (S154). If the count value i has reached “4” (S154: YES), it is determined that the subroutine of FIG. 12 has been executed for all candidate times, and the process returns to the subroutine of FIG. If the count value i is less than “4” (S154: NO), it is determined in the subroutine of FIG. 12 that there is a candidate time for which the entry of the array index is not input, and the process of S155 is executed. In the process of S155, the CPU 203 increments the count value i and the table value by 1, returns to the process of S153, and repeats the subroutine.

図12のサブルーチンにより、候補時刻tk1、tk2、tk3、tk4に対応する4セットの積分開始時刻と積分終了時刻が得られる。具体的には、各テーブルのエントリとして以下の時刻が得られる。なお、各テーブルにおいて前者が積分開始時刻tdiであり、後者が積分終了時刻tdi’である。
[テーブル1]・・・候補時刻tk1−td/2、tk1+td/2
[テーブル2]・・・候補時刻tk2−td/2、tk2+td/2
[テーブル3]・・・候補時刻tk3−td/2、tk3+td/2
[テーブル4]・・・候補時刻tk4−td/2、tk4+td/2
With the subroutine of FIG. 12, four sets of integration start time and integration end time corresponding to the candidate times tk1, tk2, tk3, and tk4 are obtained. Specifically, the following times are obtained as entries in each table. In each table, the former is the integration start time tdi and the latter is the integration end time tdi ′.
[Table 1]... Candidate times tk1-td / 2, tk1 + td / 2
[Table 2] ... Candidate times tk2-td / 2, tk2 + td / 2
[Table 3] ... Candidate times tk3-td / 2, tk3 + td / 2
[Table 4]... Candidate times tk4-td / 2, tk4 + td / 2

本実施例2においても積分範囲設定後、当該積分範囲を適用して各候補時刻に対応する変位量dnが算出される。次いで、変位量dnの要否判定を経て、転倒時の一連の動作に含まれる可能性の高い鉛直変位量dnだけを用いて鉛直変位量Zが算出され、転倒判定が実行される。本実施例2においても本実施例1と同様の効果が期待される。   Also in the second embodiment, after setting the integration range, the displacement amount dn corresponding to each candidate time is calculated by applying the integration range. Next, after determining whether or not the displacement amount dn is necessary, the vertical displacement amount Z is calculated using only the vertical displacement amount dn that is highly likely to be included in a series of operations at the time of the fall, and the fall determination is executed. In the second embodiment, the same effect as in the first embodiment is expected.

次に、本実施例3の転倒判定処理について説明する。   Next, the overturn determination process of the third embodiment will be described.

図13に、本実施例3で実行される、積分範囲の設定処理のサブルーチンを示す。図13に示されるように、CPU203は初期値設定を行う(S251)。具体的には、内蔵カウンタのカウント値iを「1」にセットする。また、図6のサブルーチンで取得した候補時刻データの数nをカウント値iの最大値n_maxとして設定する。なお、本実施例3においても図7の例に沿って説明する。従って、CPU203は、最大値n_maxとして「4」を設定する。   FIG. 13 shows an integration range setting process subroutine executed in the third embodiment. As shown in FIG. 13, the CPU 203 performs initial value setting (S251). Specifically, the count value i of the built-in counter is set to “1”. Also, the number n of candidate time data acquired in the subroutine of FIG. 6 is set as the maximum value n_max of the count value i. Note that the third embodiment will be described along the example of FIG. Accordingly, the CPU 203 sets “4” as the maximum value n_max.

CPU203はS251の処理に次いで、積分開始時刻と積分終了時刻の配列インデックスを作成し、当該インデックスのテーブル値を「1」にセットする(S252)。また、上記内蔵カウンタのカウント値jを「1」にセットする(S253)。   Following the processing of S251, the CPU 203 creates an array index of integration start time and integration end time, and sets the table value of the index to “1” (S252). Further, the count value j of the built-in counter is set to “1” (S253).

次いで、CPU203は、加速度絶対値Ai(−j)が閾値m以下か否かを判定する(S254)。なお、加速度絶対値Ai(−j)とは、候補時刻tkiに対応する加速度絶対値Aiのj個前の加速度絶対値を意味する。例えば加速度絶対値Ai(−2)の場合、候補時刻tkiに対応する加速度絶対値Aiの2つ前の加速度絶対値を意味する。   Next, the CPU 203 determines whether or not the acceleration absolute value Ai (−j) is equal to or less than the threshold value m (S254). The acceleration absolute value Ai (−j) means the acceleration absolute value j times before the acceleration absolute value Ai corresponding to the candidate time tki. For example, in the case of the absolute acceleration value Ai (−2), it means the absolute acceleration value two times before the absolute acceleration value Ai corresponding to the candidate time tki.

CPU203は、加速度絶対値Ai(−j)が閾値mを上回る場合(S254:NO)、カウント値jを1インクリメントして(S255)、更に1つ前の加速度絶対値に対してS254の処理を再度実行する。また、加速度絶対値Ai(−j)が閾値m以下の場合(S254:YES)、当該の加速度絶対値Ai(−j)に対応する時刻を積分開始時刻tdiとし、そのエントリを現在のテーブル値に対応する配列インデックスに入力する(S256)。   When the acceleration absolute value Ai (−j) exceeds the threshold value m (S254: NO), the CPU 203 increments the count value j by 1 (S255), and further performs the processing of S254 on the previous acceleration absolute value. Try again. If the acceleration absolute value Ai (-j) is equal to or less than the threshold value m (S254: YES), the time corresponding to the acceleration absolute value Ai (-j) is set as the integration start time tdi, and the entry is the current table value. (S256).

CPU203はカウント値jを「1」に再セット後(S257)、加速度絶対値Ai(j)が閾値m以下か否かを判定する(S258)。なお、加速度絶対値Ai(j)とは、候補時刻tkiに対応する加速度絶対値Aiのj個後の加速度絶対値を意味する。例えば加速度絶対値Ai(2)の場合、候補時刻tkiに対応する加速度絶対値Aiの2つ後の加速度絶対値を意味する。   After resetting the count value j to “1” (S257), the CPU 203 determines whether or not the acceleration absolute value Ai (j) is less than or equal to the threshold value m (S258). The acceleration absolute value Ai (j) means an acceleration absolute value j times after the acceleration absolute value Ai corresponding to the candidate time tki. For example, in the case of the acceleration absolute value Ai (2), it means an acceleration absolute value that is two times after the acceleration absolute value Ai corresponding to the candidate time tki.

CPU203は、加速度絶対値Ai(j)が閾値mを上回る場合(S258:NO)、カウント値jを1インクリメントして(S259)、更に1つ後の加速度絶対値に対してS258の処理を再度実行する。また、加速度絶対値Ai(j)が閾値m以下の場合(S258:YES)、当該の加速度絶対値Ai(j)に対応する時刻を積分終了時刻tdi’とし、そのエントリを現在のテーブル値に対応する配列インデックスに入力する(S260)。   When the acceleration absolute value Ai (j) exceeds the threshold value m (S258: NO), the CPU 203 increments the count value j by 1 (S259), and again executes the process of S258 for the next acceleration absolute value. Execute. When the acceleration absolute value Ai (j) is equal to or less than the threshold value m (S258: YES), the time corresponding to the acceleration absolute value Ai (j) is set as the integration end time tdi ', and the entry is set as the current table value. The corresponding array index is input (S260).

CPU203はS260の処理に次いで、カウント値iが「4」すなわち最大値n_maxに達したか否かを判定する(S261)。カウント値iが「4」に達している場合には(S261:YES)、全ての候補時刻に対してS253〜S260の処理を実行したと判断し、S262に進む。また、カウント値iが「4」未満の場合には(S261:NO)、S253〜S260の処理で配列インデックスのエントリが未入力の候補時刻が存在すると判断し、S262の処理を実行する。S262の処理においてCPU203は、カウント値iおよびテーブル値を1インクリメントし、S253の処理に復帰して当該サブルーチンを繰り返す。   Following the processing of S260, the CPU 203 determines whether or not the count value i has reached “4”, that is, the maximum value n_max (S261). If the count value i has reached “4” (S261: YES), it is determined that the processes of S253 to S260 have been executed for all candidate times, and the process proceeds to S262. If the count value i is less than “4” (S261: NO), it is determined in S253 to S260 that there is a candidate time for which no entry in the array index is input, and the process of S262 is executed. In the process of S262, the CPU 203 increments the count value i and the table value by 1, returns to the process of S253, and repeats the subroutine.

図13のS253〜S260の処理により、候補時刻tk1、tk2、tk3、tk4に対応する4セットの積分開始時刻と積分終了時刻が得られる。具体的には、各テーブルのエントリとして以下の時刻が得られる。なお、各テーブルにおいて前者が積分開始時刻tdiであり、後者が積分終了時刻tdi’である。また、括弧内の数値は、積分開始又は終了時刻が候補時刻tkiのj個前又は後の時刻であることを意味する。参照のため、図14に、各テーブル(候補時刻)に対応した積分開始時刻tdおよび積分終了時刻tdp’を模式的に表現した図を示す。
[テーブル1]・・・候補時刻tk1(−1)、tk1(1)
[テーブル2]・・・候補時刻tk2(−3)、tk2(2)
[テーブル3]・・・候補時刻tk3(−3)、tk3(4)
[テーブル4]・・・候補時刻tk4(−5)、tk4(2)
13 sets of integration start time and integration end time corresponding to the candidate times tk1, tk2, tk3, and tk4 are obtained. Specifically, the following times are obtained as entries in each table. In each table, the former is the integration start time tdi and the latter is the integration end time tdi ′. The numerical value in parentheses means that the integration start or end time is j times before or after the candidate time tki. For reference, FIG. 14 schematically shows the integration start time td and the integration end time tdp ′ corresponding to each table (candidate time).
[Table 1] ... Candidate times tk1 (-1), tk1 (1)
[Table 2] ... Candidate times tk2 (-3), tk2 (2)
[Table 3] ... Candidate times tk3 (-3), tk3 (4)
[Table 4] ... Candidate times tk4 (-5), tk4 (2)

ここで、図14に参照されるように、候補時刻tk3とtk4の積分範囲は同一である。このように、候補時刻tki間で積分範囲の少なくとも一部が重複する場合、以降の処理において積分処理が重複して実行される。このため、演算される変位量Zが不用意に大きくなり、転倒判定が誤判定になり得る。そこで、本実施例3では以下の処理を実行して、重複する複数の積分範囲を単一の積分範囲にマージする。   Here, as shown in FIG. 14, the integration ranges of the candidate times tk3 and tk4 are the same. As described above, when at least a part of the integration range overlaps between the candidate times tki, the integration processing is executed in the subsequent processing. For this reason, the displacement amount Z to be calculated becomes inadvertently large, and the fall determination can be an erroneous determination. Therefore, in the third embodiment, the following processing is executed to merge a plurality of overlapping integration ranges into a single integration range.

重複する積分範囲をマージするため、CPU203は先ず、各パラメータ値の設定を行う(S263)。具体的には、内蔵カウンタのカウント値pを「1」にセットすると共に、図6のサブルーチンで取得した候補時刻データの数nをカウント値pの最大値n_max(ここでも「4」)として設定する。また更に、配列インデックスのテーブル値を「1」にセットする(S264)。   In order to merge overlapping integration ranges, the CPU 203 first sets each parameter value (S263). Specifically, the count value p of the built-in counter is set to “1”, and the number n of candidate time data acquired in the subroutine of FIG. 6 is set as the maximum value n_max (here “4”) of the count value p. To do. Furthermore, the table value of the array index is set to “1” (S264).

CPU203はS264の処理に次いで、積分終了時刻tdp’が積分開始時刻td(p+1)以降の時刻であるか否かを判定する(S265)。積分終了時刻tdp’が積分開始時刻td(p+1)以降の時刻である場合(S265:YES)、候補時刻tkpと候補時刻tk(p+1)の積分範囲が重複すると判断して、S266の処理に進む。また、積分終了時刻tdp’が積分開始時刻td(p+1)よりも前の時刻である場合には(S265:NO)、候補時刻tkpと候補時刻tk(p+1)の積分範囲が重複していないと判断して、S270の処理に進む。   Following the processing of S264, the CPU 203 determines whether or not the integration end time tdp ′ is a time after the integration start time td (p + 1) (S265). When the integration end time tdp ′ is a time after the integration start time td (p + 1) (S265: YES), it is determined that the integration ranges of the candidate time tkp and the candidate time tk (p + 1) overlap, and the process proceeds to S266. . Further, when the integration end time tdp ′ is a time before the integration start time td (p + 1) (S265: NO), the integration ranges of the candidate time tkp and the candidate time tk (p + 1) are not overlapped. Determination is made and the process proceeds to S270.

S266の処理においてCPU203は、現在のテーブル値に対応する積分終了時刻tdp’をtd(p+1)’に変更する。次いで、カウント値pおよびテーブル値を1インクリメントし(S267)、インクリメント後に対応するテーブル値のテーブルを消去する(S268)。   In the process of S266, the CPU 203 changes the integration end time tdp ′ corresponding to the current table value to td (p + 1) ′. Next, the count value p and the table value are incremented by 1 (S267), and the table of the corresponding table value is deleted after the increment (S268).

CPU203はS268の処理に次いで、カウント値pが「4」すなわち最大値n_maxに達したか否かを判定する(S269)。カウント値pが「4」に達している場合には(S269:YES)、積分範囲のマージ処理の要否判定および実行が完了したと判断し、図8のサブルーチンに復帰する。また、カウント値pが「4」未満の場合には(S269:NO)、積分範囲のマージ処理の要否判定および実行が完了していないと判断し、S270を実行する。S270の処理においてCPU203は、カウント値pおよびテーブル値を1インクリメントし、S265の処理に復帰して当該サブルーチンを繰り返す。   Following the processing of S268, the CPU 203 determines whether or not the count value p has reached “4”, that is, the maximum value n_max (S269). If the count value p has reached “4” (S269: YES), it is determined that the integration range merging process is necessary and executed, and the process returns to the subroutine of FIG. If the count value p is less than “4” (S269: NO), it is determined that the integration range merging process is not necessary and has not been executed, and S270 is executed. In the process of S270, the CPU 203 increments the count value p and the table value by 1, returns to the process of S265, and repeats the subroutine.

S263〜S270の処理を実行した結果、候補時刻tk3とtk4に対応する積分範囲がマージされ、配列インデックスは以下の通りとなる。
[テーブル1]・・・候補時刻tk1(−1)、tk1(1)
[テーブル2]・・・候補時刻tk2(−3)、tk2(2)
[テーブル3]・・・候補時刻tk3(−3)、tk3(4)
As a result of executing the processing of S263 to S270, the integration ranges corresponding to the candidate times tk3 and tk4 are merged, and the array indexes are as follows.
[Table 1] ... Candidate times tk1 (-1), tk1 (1)
[Table 2] ... Candidate times tk2 (-3), tk2 (2)
[Table 3] ... Candidate times tk3 (-3), tk3 (4)

本実施例3においても積分範囲設定後、当該積分範囲を適用して各候補時刻に対応する変位量dnが算出される。次いで、変位量dnの要否判定を経て、転倒時の一連の動作に含まれる可能性の高い変位量dnだけを用いて変位量Zが算出され、転倒判定が実行される。本実施例3においても本実施例1や2と同様の効果が期待される。   Also in the third embodiment, after setting the integration range, the displacement amount dn corresponding to each candidate time is calculated by applying the integration range. Next, after determining whether or not the displacement amount dn is necessary, the displacement amount Z is calculated using only the displacement amount dn that is highly likely to be included in a series of operations at the time of the fall, and the fall determination is executed. In the third embodiment, the same effect as in the first and second embodiments is expected.

以上が本発明の実施の形態である。本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではなく様々な範囲で変形が可能である。例えば加速度絶対値に代替として躍度の絶対値を用いて、各処理を実行するようにしても良い。なお、躍度から変位量を算出する場合、躍度を時間で3階積分を行うことになる。   The above is the embodiment of the present invention. The present invention is not limited to these embodiments and can be modified in various ranges. For example, each process may be executed using the absolute value of jerk as an alternative to the acceleration absolute value. In addition, when calculating the amount of displacement from the jerk, the jerk is three-dimensionally integrated with time.

また、別の実施の形態では図5のS15のオフセット値演算処理を実行しない構成を採用しても良い。この場合、データ収集装置100や転倒判定装置200のリソースを節約、削減することができ、装置を小型化することも可能である。   In another embodiment, a configuration in which the offset value calculation process of S15 in FIG. 5 is not executed may be employed. In this case, resources of the data collection device 100 and the fall determination device 200 can be saved and reduced, and the device can be downsized.

また、転倒判定装置200は、例えば操作スイッチ等のオン/オフに応じて規定のオフセット値を用い、図5のメインルーチンを実行する構成であっても良い。この場合、転倒判定装置200は、例えば操作スイッチをオンする場合に限りオフセットモードで動作する。オフセットモードにおいて転倒判定装置200は、図5のS15の処理を実行することなくS16の処理を実行して、規定のオフセット値を用いて鉛直変位量Z’を算出する。この形態によれば、オフセット値を算出する必要がないため、制御系の処理負担等の効果が期待される。   Moreover, the fall determination device 200 may be configured to execute the main routine of FIG. 5 using a specified offset value according to on / off of an operation switch, for example. In this case, the fall determination device 200 operates in the offset mode only when, for example, the operation switch is turned on. In the offset mode, the overturn determination apparatus 200 performs the process of S16 without executing the process of S15 of FIG. 5, and calculates the vertical displacement amount Z ′ using the specified offset value. According to this embodiment, since it is not necessary to calculate an offset value, an effect such as a processing load on the control system is expected.

また、別の実施の形態ではデータ収集装置100と転倒判定装置200を単一の装置として提供することも可能である。例えば各構成要素のデータ通信が全てバスを介して行われるため、処理速度向上が期待される。   In another embodiment, the data collection device 100 and the fall determination device 200 can be provided as a single device. For example, since all data communication of each component is performed via a bus, an improvement in processing speed is expected.

本発明の実施の形態の転倒判定システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the fall determination system of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態で実行されるデータ収集処理のフローチャートである。It is a flowchart of the data collection process performed in the embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態で実行される転倒疑い判定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the fall doubt determination process performed in the embodiment of the present invention. 加速度絶対値と時刻、および変位量と時刻の関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between an acceleration absolute value and time, and a displacement amount and time. 本発明の第1の実施の形態で実行される転倒判定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the fall determination process performed in the 1st Embodiment of this invention. 図5のS13の候補選出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the candidate selection process of S13 of FIG. 図6の処理をより具体的に説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process of FIG. 6 more concretely. 図5のS14の変位量演算処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the displacement amount calculation process of S14 of FIG. 図8のS31の積分範囲設定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the integration range setting process of S31 of FIG. 図5のS15のオフセット値演算処理のフローチャートである。It is a flowchart of the offset value calculation process of S15 of FIG. 図5のS17の通知判定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the notification determination process of S17 of FIG. 本発明の第2の実施の形態で実行される積分範囲設定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the integration range setting process performed in the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施の形態で実行される積分範囲設定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the integration range setting process performed in the 3rd Embodiment of this invention. 各候補時刻に対応した積分開始および終了時刻を模式的に表現した図である。It is the figure which expressed typically the integration start and end time corresponding to each candidate time.

符号の説明Explanation of symbols

1 転倒判定システム
100 データ収集装置
103、203 CPU
105、205 RAM
107 加速度センサ
109 角度度センサ
111、211 RTC
113、207 ROM
115 A/D変換部
117、217 データ送受信部
119、219 電源
121、221 バス
200 転倒判定装置
213 ディスプレイ
215 通信部
223 スピーカ
1 Fall determination system 100 Data collection device 103, 203 CPU
105, 205 RAM
107 Acceleration sensor 109 Angle degree sensor 111, 211 RTC
113, 207 ROM
115 A / D conversion unit 117, 217 Data transmission / reception unit 119, 219 Power supply 121, 221 Bus 200 Fall determination device 213 Display 215 Communication unit 223 Speaker

Claims (35)

人の転倒を判定する転倒判定システムにおいて、
人の体幹に取り付けられ、該体幹の鉛直方向の変位量に応じた値を出力するセンサと、
第1の時間分の前記センサの出力値の中から第1の条件を満たす出力値を、転倒時の動作に関係し得る転倒候補データとして選定する候補選定手段と、
選定された各転倒候補データに対応する該体幹の鉛直方向の候補変位量を、前記センサの出力値を用いて演算する候補変位量演算手段と、
演算された候補変位量の中で第2の条件を満たす候補変位量のみを用いて転倒変位量を算出する転倒変位量算出手段と、
算出された転倒変位量に基づいて前記人の転倒を判定する転倒判定手段と、を備えたこと、を特徴とする転倒判定システム。
In a fall determination system that determines the fall of a person,
A sensor that is attached to a human trunk and outputs a value corresponding to a vertical displacement of the trunk;
Candidate selection means for selecting an output value satisfying the first condition from among the output values of the sensor for a first time as fall candidate data that can be related to the action at the time of the fall;
Candidate displacement amount calculating means for calculating a candidate displacement amount in the vertical direction of the trunk corresponding to each selected fall candidate data, using an output value of the sensor;
A fall displacement amount calculating means for calculating the fall displacement amount using only the candidate displacement amount satisfying the second condition among the calculated candidate displacement amounts;
A fall determination system comprising: a fall determination unit that determines the fall of the person based on the calculated fall displacement amount.
前記センサの出力に基づいて、転倒と疑わしい事象が発生したか否かを判定する転倒疑い判定手段を更に備え、
前記候補選定手段は、前記転倒疑い判定手段により該事象発生が検知されてから前記第1の時間分の出力値を対象に転倒候補データを選定すること、を特徴とする請求項1に記載の転倒判定システム。
Based on the output of the sensor, further comprising a fall suspect determination means for determining whether or not a suspicious event has occurred,
The said candidate selection means selects fall candidate data for the output value for said first time after the occurrence of the event is detected by said fall suspect determination means. Fall detection system.
前記センサの出力値の誤差を推定して補正値を算出する補正値算出手段と、
算出された補正値に基づいて前記転倒変位量を補正する補正手段と、を更に備えたこと、を特徴とする請求項2に記載の転倒判定システム。
A correction value calculating means for estimating an error in the output value of the sensor and calculating a correction value;
The fall determination system according to claim 2, further comprising a correction unit that corrects the fall displacement amount based on the calculated correction value.
前記補正値算出手段は、前記転倒と疑わしい事象発生直前の第2の所定時間分の出力値に基づいて前記補正値を算出すること、を特徴とする請求項3に記載の転倒判定システム。   4. The fall determination system according to claim 3, wherein the correction value calculation means calculates the correction value based on an output value for a second predetermined time immediately before the occurrence of an event that is suspected to fall. 前記補正手段は、前記補正値算出手段により算出された補正値に基づいて前記転倒変位量を補正するためのオフセット値を算出するオフセット値算出手段を含むこと、を特徴とする請求項3または請求項4の何れかに記載の転倒判定システム。   The said correction | amendment means contains the offset value calculation means which calculates the offset value for correct | amending the said amount of fall displacement based on the correction value calculated by the said correction value calculation means, The Claim 3 or Claim characterized by the above-mentioned. Item 5. The fall determination system according to any one of Items 4 to 6. 前記第1の条件は、第1の閾値以上の出力値を有することであること、を特徴とする請求項1から請求項5の何れかに記載の転倒判定システム。   The fall determination system according to any one of claims 1 to 5, wherein the first condition is to have an output value equal to or greater than a first threshold value. 前記候補変位量演算手段は、前記第1の時間分の出力値を転倒候補データ毎に区切り、各区間の出力値群を用いて候補変位量を演算すること、を特徴とする請求項1から請求項6の何れかに記載の転倒判定システム。   The said candidate displacement amount calculation means divides | segments the output value for said 1st time for every fall candidate data, and calculates a candidate displacement amount using the output value group of each area. The fall determination system according to claim 6. 前記候補変位量演算手段は、各転倒候補データ前後の所定時間分の出力値群を用いて、各転倒候補データに対応する候補変位量を演算すること、を特徴とする請求項1から請求項6の何れかに記載の転倒判定システム。   The candidate displacement amount calculation means calculates a candidate displacement amount corresponding to each fall candidate data using output value groups for a predetermined time before and after each fall candidate data. The fall determination system according to any one of 6. 前記候補変位量演算手段は、各転倒候補データの前後に近接し且つ前記第1の閾値よりも低い第2の閾値以下の2つの出力値間の出力値群を用いて、各転倒候補データに対応する候補変位量を演算すること、を特徴とする請求項6に記載の転倒判定システム。   The candidate displacement amount calculation means uses each output value group between two output values that are close to each other before and after each fall candidate data and are equal to or lower than a second threshold value that is lower than the first threshold value, to each fall candidate data. The fall determination system according to claim 6, wherein a corresponding candidate displacement amount is calculated. 前記候補変位量演算手段は、複数の出力値群が互いに重複する期間の出力値を含むか否かを判定し、重複する期間の出力値を含むと判定した場合に、該複数の出力値群を単一の出力値群にマージすること、を特徴とする請求項7から請求項9の何れかに記載の転倒判定システム。   The candidate displacement amount calculation means determines whether or not the plurality of output value groups include output values in the overlapping period, and determines that the output value group includes the output values in the overlapping period. 10. The fall determination system according to any one of claims 7 to 9, wherein the two are merged into a single output value group. 前記第2の条件は、第3の閾値以上の値を有することであること、を特徴とする請求項1から請求項10の何れかに記載の転倒判定システム。   The fall determination system according to any one of claims 1 to 10, wherein the second condition is a value equal to or greater than a third threshold value. 前記転倒変位量算出手段は、前記第2の条件を満たす候補変位量のみを加算して転倒変位量を算出すること、を特徴とする請求項1から請求項11の何れかに記載の転倒判定システム。   The fall determination according to any one of claims 1 to 11, wherein the fall displacement amount calculation means calculates the fall displacement amount by adding only candidate displacement amounts satisfying the second condition. system. 前記センサは加速度センサ又は躍度センサを含み、
前記転倒疑い判定手段は前記加速度センサ又は躍度センサの出力を監視して、所定の閾値以上の出力値を検知した時点で転倒と疑わしい事象が発生したと判定し、
前記候補変位量演算手段は、前記加速度センサ又は躍度センサの出力値を時間積分して候補変位量を演算すること、を特徴とする請求項2に記載の転倒判定システム。
The sensor includes an acceleration sensor or jerk sensor,
The suspected fall determination means monitors the output of the acceleration sensor or jerk sensor, and determines that an event suspected of falling has occurred when an output value equal to or greater than a predetermined threshold is detected,
The fall determination system according to claim 2, wherein the candidate displacement amount calculation means calculates a candidate displacement amount by time-integrating an output value of the acceleration sensor or jerk sensor.
前記センサは角速度センサを更に含み、
前記候補変位量演算手段は前記角速度センサの出力値を用いて、前記加速度センサ又は躍度センサの出力値のベクトルを所定の静的な座標系に対応するよう変換し、変換後の前記加速度センサ又は躍度センサの出力値を時間積分して候補変位量を演算すること、を特徴とする請求項13に記載の転倒判定システム。
The sensor further includes an angular velocity sensor;
The candidate displacement amount calculation means uses the output value of the angular velocity sensor to convert a vector of output values of the acceleration sensor or jerk sensor so as to correspond to a predetermined static coordinate system, and the converted acceleration sensor The fall determination system according to claim 13, wherein the candidate displacement is calculated by integrating the output value of the jerk sensor with time.
前記転倒変位量算出手段が算出した転倒変位量を補正するか否か選択する補正選択手段と、
前記転倒変位量を補正するよう選択された場合に、所定の補正値を用いて当該転倒変位量を補正する補正手段と、を更に備えたこと、を特徴とする請求項1から請求項14の何れかに記載の転倒判定システム。
Correction selection means for selecting whether or not to correct the fall displacement amount calculated by the fall displacement amount calculation means;
15. The apparatus according to claim 1, further comprising correction means for correcting the fall displacement amount using a predetermined correction value when selected to correct the fall displacement amount. The fall determination system according to any one of the above.
前記転倒判定手段により該人が転倒したと判定された場合にその旨を通知する転倒通知手段を更に備えたこと、を特徴とする請求項1から請求項15の何れかに記載の転倒判定システム。   The fall determination system according to any one of claims 1 to 15, further comprising a fall notification means for notifying the fact that the person has fallen by the fall determination means. . 前記転倒報知手段は、
アラートを表示可能なアラート表示手段、
アラート音を出力するアラート音出力手段、
所定の連絡先にアラートメッセージを送信するアラートメッセージ送信手段、の少なくとも1つを含み、
前記転倒判定手段により前記人が転倒したと判定された場合に、前記アラート表示手段によるアラート表示、前記アラート音出力手段によるアラート音の出力、前記アラートメッセージ送信手段による前記所定の連絡先へのアラートメッセージの送信、の少なくとも1つを実行すること、を特徴とする請求項16に記載の転倒判定システム。
The fall notification means
Alert display means that can display alerts,
Alert sound output means for outputting an alert sound,
At least one of alert message sending means for sending an alert message to a predetermined contact;
When the fall determination means determines that the person has fallen, an alert display by the alert display means, an alert sound output by the alert sound output means, an alert to the predetermined contact by the alert message transmission means The fall determination system according to claim 16, wherein at least one of message transmission is executed.
人の転倒を判定する転倒判定方法において、
人の体幹に取り付けられたセンサが、該体幹の鉛直方向の変位量に応じた値を出力するセンサ出力ステップと、
第1の時間分の前記センサの出力値の中から第1の条件を満たす出力値を、転倒時の動作に関係し得る転倒候補データとして選定する候補選定ステップと、
選定された各転倒候補データに対応する該体幹の鉛直方向の候補変位量を、前記センサの出力値を用いて演算する候補変位量演算ステップと、
演算された候補変位量の中で第2の条件を満たす候補変位量のみを用いて転倒変位量を算出する転倒変位量算出ステップと、
算出された転倒変位量に基づいて前記人の転倒を判定する転倒判定ステップと、を含む転倒判定方法。
In the fall judgment method for judging the fall of a person,
A sensor output step in which a sensor attached to a human trunk outputs a value corresponding to a vertical displacement of the trunk;
A candidate selection step of selecting an output value satisfying the first condition from the output values of the sensor for a first time as fall candidate data that may be related to an action at the time of the fall;
A candidate displacement amount calculating step for calculating a vertical candidate displacement amount of the trunk corresponding to each selected fall candidate data using an output value of the sensor;
A fall displacement amount calculating step for calculating a fall displacement amount using only candidate displacement amounts satisfying the second condition among the calculated candidate displacement amounts;
A fall determination method comprising: a fall determination step of determining a fall of the person based on the calculated fall displacement amount.
前記センサの出力に基づいて、転倒と疑わしい事象が発生したか否かを判定する転倒疑い判定ステップを更に含み、
前記候補選定ステップにおいて、前記転倒疑い判定ステップで該事象発生が検知されてから前記第1の時間分の出力値を対象に転倒候補データを選定する、請求項18に記載の転倒判定方法。
Further comprising a fall suspect determination step for determining whether or not a suspicious event has occurred based on the output of the sensor;
19. The fall determination method according to claim 18, wherein, in the candidate selection step, fall candidate data is selected based on an output value for the first time after the occurrence of the event is detected in the fall suspect determination step.
前記センサの出力値の誤差を推定して補正値を算出する補正値算出ステップと、
算出された補正値に基づいて前記転倒変位量を補正する補正ステップと、を更に含む、請求項19に記載の転倒判定方法。
A correction value calculating step for estimating an error in the output value of the sensor and calculating a correction value;
The fall determination method according to claim 19, further comprising: a correction step of correcting the fall displacement amount based on the calculated correction value.
前記補正値算出ステップにおいて、前記転倒と疑わしい事象発生直前の第2の所定時間分の出力値に基づいて前記補正値を算出する、請求項20に記載の転倒判定方法。   21. The fall determination method according to claim 20, wherein, in the correction value calculation step, the correction value is calculated based on an output value for a second predetermined time immediately before the occurrence of the suspicious event. 前記補正ステップにおいて、前記補正値算出ステップで算出された補正値に基づいて前記転倒変位量を補正するためのオフセット値を算出する、請求項20または請求項21の何れかに記載の転倒判定方法。   The fall determination method according to claim 20 or 21, wherein, in the correction step, an offset value for correcting the fall displacement amount is calculated based on the correction value calculated in the correction value calculation step. . 前記第1の条件は、第1の閾値以上の出力値を有することである、請求項18から請求項22の何れかに記載の転倒判定方法。   The fall determination method according to any one of claims 18 to 22, wherein the first condition is an output value equal to or greater than a first threshold value. 前記候補変位量演算ステップにおいて、前記第1の時間分の出力値を転倒候補データ毎に区切り、各区間の出力値群を用いて候補変位量を演算する、請求項18から請求項23の何れかに記載の転倒判定方法。   24. Any one of claims 18 to 23, wherein in the candidate displacement amount calculating step, the output value for the first time is divided for each fall candidate data, and the candidate displacement amount is calculated using the output value group of each section. The fall judging method of crab. 前記候補変位量演算ステップにおいて、各転倒候補データ前後の所定時間分の出力値群を用いて、各転倒候補データに対応する候補変位量を演算する、請求項18から請求項23の何れかに記載の転倒判定方法。   24. The candidate displacement amount corresponding to each fall candidate data is calculated using the output value group for a predetermined time before and after each fall candidate data in the candidate displacement amount calculating step. The fall judging method described. 前記候補変位量演算ステップにおいて、各転倒候補データの前後に近接し且つ前記第1の閾値よりも低い第2の閾値以下の2つの出力値間の出力値群を用いて、各転倒候補データに対応する候補変位量を演算する、請求項23に記載の転倒判定方法。   In the candidate displacement amount calculating step, each fall candidate data is obtained by using an output value group between two output values that are close to each other before and after each fall candidate data and are equal to or lower than a second threshold value that is lower than the first threshold value. The fall determination method according to claim 23, wherein a corresponding candidate displacement amount is calculated. 前記候補変位量演算ステップにおいて、複数の出力値群が互いに重複する期間の出力値を含むか否かを判定し、重複する期間の出力値を含むと判定した場合に、該複数の出力値群を単一の出力値群にマージする、請求項24から請求項26の何れかに記載の転倒判定方法。   In the candidate displacement amount calculating step, it is determined whether or not the plurality of output value groups include output values of overlapping periods, and when it is determined that the output values of overlapping periods are included, the plurality of output value groups The fall determination method according to any one of claims 24 to 26, wherein the two are merged into a single output value group. 前記第2の条件は、第3の閾値以上の値を有することである、請求項18から請求項27の何れかに記載の転倒判定方法。   The fall determination method according to any one of claims 18 to 27, wherein the second condition is a value equal to or greater than a third threshold value. 前記転倒変位量算出ステップにおいて、前記第2の条件を満たす候補変位量のみを加算して転倒変位量を算出する、請求項18から請求項28の何れかに記載の転倒判定システム。   29. The fall determination system according to claim 18, wherein in the fall displacement amount calculation step, the fall displacement amount is calculated by adding only candidate displacement amounts satisfying the second condition. 前記センサが加速度センサ又は躍度センサであり、
前記転倒疑い判定ステップでは、前記加速度センサ又は躍度センサの出力を監視して、所定の閾値以上の出力値を検知した時点で転倒と疑わしい事象が発生したと判定し、
前記候補変位量演算ステップでは、前記加速度センサ又は躍度センサの出力値を時間積分して候補変位量を演算する、請求項19に記載の転倒判定方法。
The sensor is an acceleration sensor or a jerk sensor;
In the suspected fall determination step, the output of the acceleration sensor or jerk sensor is monitored and it is determined that an event suspected of falling has occurred when an output value equal to or greater than a predetermined threshold is detected,
The fall determination method according to claim 19, wherein in the candidate displacement amount calculating step, a candidate displacement amount is calculated by time integration of an output value of the acceleration sensor or jerk sensor.
前記センサには角速度センサも含まれ、
前記候補変位量演算ステップでは、前記角速度センサの出力値を用いて、前記加速度センサ又は躍度センサの出力値のベクトルを所定の静的な座標系に対応するよう変換し、変換後の前記加速度センサ又は躍度センサの出力値を時間積分して候補変位量を演算する、請求項30に記載の転倒判定方法。
The sensor includes an angular velocity sensor,
In the candidate displacement amount calculating step, using the output value of the angular velocity sensor, the vector of the output value of the acceleration sensor or jerk sensor is converted to correspond to a predetermined static coordinate system, and the converted acceleration The fall determination method according to claim 30, wherein the candidate displacement amount is calculated by integrating the output value of the sensor or jerk sensor with time.
前記転倒変位量算出ステップで算出された転倒変位量を補正するか否か選択する補正選択ステップと、
前記転倒変位量を補正するよう選択された場合に、所定の補正値を用いて当該転倒変位量を補正する補正ステップと、を更に含む、請求項18から請求項31の何れかに記載の転倒判定方法。
A correction selection step for selecting whether or not to correct the fall displacement amount calculated in the fall displacement amount calculation step;
The fall according to any one of claims 18 to 31, further comprising a correction step of correcting the fall displacement amount using a predetermined correction value when the fall displacement amount is selected to be corrected. Judgment method.
前記転倒判定ステップにおいて該人が転倒したと判定された場合にその旨を通知する転倒通知ステップを更に含む、請求項18から請求項32の何れかに記載の転倒判定方法。   The fall determination method according to any one of claims 18 to 32, further comprising a fall notification step of notifying the fact that the person has fallen in the fall determination step. 前記転倒報知ステップでは、前記転倒判定ステップにおいて前記人が転倒したと判定された場合に、ディスプレイ上にアラート表示すること、スピーカでアラート音を出力すること、ネットワーク経由で所定の連絡先にアラートメッセージを送信すること、の少なくとも1つを実行する、請求項33に記載の転倒判定方法。   In the fall notification step, when it is determined in the fall determination step that the person has fallen, an alert message is displayed on the display, an alert sound is output by a speaker, and an alert message is sent to a predetermined contact via the network. The fall determination method according to claim 33, wherein at least one of transmitting is performed. 請求項18から請求項34の何れかに記載の転倒判定方法をコンピュータに実行させるための転倒判定プログラム。   A fall determination program for causing a computer to execute the fall determination method according to any one of claims 18 to 34.
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