JP2013215220A - 歩行状態検知装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】被検知体が発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置を提供すること。
【解決手段】本発明は、被検知体Mが発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置で、音情報取得部1と歩行状態検知部2と転倒危険度判定部3と表示部4とから構成されている。音情報取得部1は、被検知体Mが発生する音情報としての足音を取得する。歩行状態検知部2は、音情報取得部1の取得した足音に基づいて被検知体Mの歩行状態を検知する。転倒危険度判定部3は、歩行状態検知部2によって検知された被検知体Mの歩行状態に基づいて、被検知体Mの転倒危険度を判定する。表示部4は、転倒危険度判定部3によって判定された転倒危険度を知らせるために表示・警報する。
【選択図】図1
【解決手段】本発明は、被検知体Mが発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置で、音情報取得部1と歩行状態検知部2と転倒危険度判定部3と表示部4とから構成されている。音情報取得部1は、被検知体Mが発生する音情報としての足音を取得する。歩行状態検知部2は、音情報取得部1の取得した足音に基づいて被検知体Mの歩行状態を検知する。転倒危険度判定部3は、歩行状態検知部2によって検知された被検知体Mの歩行状態に基づいて、被検知体Mの転倒危険度を判定する。表示部4は、転倒危険度判定部3によって判定された転倒危険度を知らせるために表示・警報する。
【選択図】図1
Description
本発明は、歩行状態検知装置に関し、より詳細には、被検知体が発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置に関する。
近年、高齢化社会を向えるに際し、高齢者や要介護者が日常の生活を行う居住空間や施設内などの生活環境の中で、高齢者や要介護者の転倒などの異常を迅速かつ的確に検知することが望まれている。
例えば、特許文献1に記載のものは、高齢者や要介護者の生活行動を監視するために、センサを用いて追跡して転倒などの事故を事前に防止するようにした装置に関するもので、高齢者や要介護者が居住する居住空間内に設置され、居住空間内で発生する振動を検知する振動検知手段と、この振動検知手段の出力から居住空間内で人間の動作によって発生する振動に関する情報を抽出する情報抽出手段と、この情報抽出手段で抽出された情報を送信する伝送手段とを備えたものである。
例えば、特許文献1に記載のものは、高齢者や要介護者の生活行動を監視するために、センサを用いて追跡して転倒などの事故を事前に防止するようにした装置に関するもので、高齢者や要介護者が居住する居住空間内に設置され、居住空間内で発生する振動を検知する振動検知手段と、この振動検知手段の出力から居住空間内で人間の動作によって発生する振動に関する情報を抽出する情報抽出手段と、この情報抽出手段で抽出された情報を送信する伝送手段とを備えたものである。
人間が歩行する場合には、複数の周波数でスペクトルが検出され、人間が歩く歩き方やスリッパなどの履物の違いにより、スペクトルが強い周波数が異なる。そこで、振動検知手段による振動信号から歩行する人間特有の周波数成分を抽出して、高齢者や要介護者の転倒などの異常を迅速かつ的確に検知するようにしたものである。
また、例えば、特許文献2に記載のものは、使用者に過度の負担をかけることなく、使用者の歩行能力を普遍的に推定することができる歩行解析装置に関するもので、使用者の腰部に装着される加速度計の前後加速度検出部、左右加速度検出部及び上下加速度検出部とにより、使用者の腰部における前後加速度、左右加速度、上下加速度が検出し、加速度計により検出された各加速度の時間変化及びROMに記憶されている歩行能力に関する関係とからCPUにより使用者の歩行能力が導出されるというものである。
また、例えば、特許文献2に記載のものは、使用者に過度の負担をかけることなく、使用者の歩行能力を普遍的に推定することができる歩行解析装置に関するもので、使用者の腰部に装着される加速度計の前後加速度検出部、左右加速度検出部及び上下加速度検出部とにより、使用者の腰部における前後加速度、左右加速度、上下加速度が検出し、加速度計により検出された各加速度の時間変化及びROMに記憶されている歩行能力に関する関係とからCPUにより使用者の歩行能力が導出されるというものである。
また、例えば、特許文献3に記載のものは、人間の歩行特性を導き出し、床振動から転倒を受動的に検知するためのシステムに関するもので、この歩行モニタシステムは、転倒を決定することはもとより、正常な歩行モード、びっこを引く歩行モード及び足を引きずる歩行モードを識別するものである。
また、音情報としての足音から高齢者などの健康状態や安否の確認などを行うシステム(例えば、特許文献4参照)や、侵入者の足音を監視する防犯システム(例えば、特許文献5参照)は知られている。
また、音情報としての足音から高齢者などの健康状態や安否の確認などを行うシステム(例えば、特許文献4参照)や、侵入者の足音を監視する防犯システム(例えば、特許文献5参照)は知られている。
高橋隆宜、山田冨美雄、宮野道雄"高齢者の歩容および身体活動量と転倒危険因子の検討"日本生理人類学会誌16(3),pp.115−122,2011−08−25
岡本勉、岡本香代子、港野恵美"若さと健康をつくるウォーキング:大学講師シスターズが全女性に贈る元気講座"歩行開発研究所,2005
大賀寿郎、山崎芳男、金田豊「音響システムとディジタル処理」(社)電子情報通信学会発行(第7章 マイクロホン系における信号処理)pp.173〜208
しかしながら、上述した特許文献1に記載のものは、床の振動から被検知体の歩行状態を検知しているもので、このような床の振動で歩行状態を検知する場合には、振動を検知するセンサを床全面に敷き詰めなければならず、設置が容易ではないという問題点がある。
また、上述した特許文献2に記載のものは、歩幅、歩行速度、歩調を総合して転倒危険度を判定するものであるが、本発明のような、音情報を使用するものではなく、しかも、足音に着目して歩行状態を検知することについては何ら開示されていない。
また、上述した特許文献2に記載のものは、歩幅、歩行速度、歩調を総合して転倒危険度を判定するものであるが、本発明のような、音情報を使用するものではなく、しかも、足音に着目して歩行状態を検知することについては何ら開示されていない。
また、上述した特許文献3に記載のものは、転倒危険度の判定として加速度、振動、撓み信号を使用しており、本発明のように、音情報を使用するものではなく、しかも、足音に着目して歩行状態を検知することについては何ら開示されていない。
さらに、上述した特許文献4及び5に記載のものは、足音に着目しているものの、本発明のように、歩行状態を検知することや転倒危険度を判定することについては何ら開示されていない。
さらに、上述した特許文献4及び5に記載のものは、足音に着目しているものの、本発明のように、歩行状態を検知することや転倒危険度を判定することについては何ら開示されていない。
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、被検知体が発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置を提供することにある。
本発明は、このような目的を達成するためになされたもので、請求項1に記載の発明は、被検知体が発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置において、前記被検知体が発生する前記音情報としての足音を取得する音情報取得部と、該音情報取得部の取得した前記足音に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知する歩行状態検知部とを備えていることを特徴とする。
また、請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、前記歩行状態検知部は、前記音情報取得部によって取得された足音の周波数スペクトルを解析する周波数スペクトル解析部を備え、該周波数スペクトル解析部によって解析された前記足音の周波数スペクトルに基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする。
また、請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の発明において、前記歩行状態検知部は、前記周波数スペクトル解析部によって解析された周波数スペクトルのうち、1kHz以上の前記周波数スペクトルである音響成分の強度に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする。
また、請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の発明において、前記歩行状態検知部は、前記周波数スペクトル解析部によって解析された周波数スペクトルのうち、1kHz以上の前記周波数スペクトルである音響成分の強度に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする。
また、請求項4に記載の発明は、請求項1,2又は3に記載の発明において、前記音情報取得部は、複数のマイクロホンを備え、前記歩行状態検知部は、前記複数のマイクロホンからの音響出力に基づいて前記足音の発生源の位置情報を取得する足音位置情報取得部を備え、該足音位置情報取得部によって取得された前記足音の発生源の位置情報に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする。
また、請求項5に記載の発明は、請求項4に記載の発明において、前記足音位置情報取得部は、前記複数のマイクロホンからの音響出力の位相差に基づいて前記足音の発生源の位置を算出することを特徴とする。
また、請求項6に記載の発明は、請求項1乃至5のいずれかに記載の発明において、前記歩行状態検知部は、前記音情報取得部によって取得された足音の音響強度を測定する音響強度測定部を備え、該音響強度測定部によって測定された音響強度の時間変化に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする。
また、請求項6に記載の発明は、請求項1乃至5のいずれかに記載の発明において、前記歩行状態検知部は、前記音情報取得部によって取得された足音の音響強度を測定する音響強度測定部を備え、該音響強度測定部によって測定された音響強度の時間変化に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする。
また、請求項7に記載の発明は、請求項6に記載の発明において、前記歩行状態検知部は、前記音響強度測定部によって測定された音響強度に基づいて前記被検知体の歩幅情報を算出する歩幅情報算出部を備えていることを特徴とする。
また、請求項8に記載の発明は、請求項7に記載の発明において、前記歩幅情報算出部は、前記音響強度測定部によって測定された音響強度の時間変化に基づいて前記被検知体の歩幅情報を算出することを特徴とする。
また、請求項8に記載の発明は、請求項7に記載の発明において、前記歩幅情報算出部は、前記音響強度測定部によって測定された音響強度の時間変化に基づいて前記被検知体の歩幅情報を算出することを特徴とする。
また、請求項9に記載の発明は、請求項7又は8に記載の発明において、前記歩幅情報は、歩幅の対称性に関する情報を含む情報であることを特徴とする。
また、請求項10に記載の発明は、請求項1乃至9のいずれかに記載の発明において、前記歩行状態検知部によって検知された前記被検知体の歩行状態に基づいて、前記被検知体の転倒危険度を判定する転倒危険度判定部を備えていることを特徴とする。
また、請求項10に記載の発明は、請求項1乃至9のいずれかに記載の発明において、前記歩行状態検知部によって検知された前記被検知体の歩行状態に基づいて、前記被検知体の転倒危険度を判定する転倒危険度判定部を備えていることを特徴とする。
本発明によれば、被検知体が発生する音情報としての足音を取得する音情報取得部と、この音情報取得部の取得した足音に基づいて被検知体の歩行状態を検知する歩行状態検知部とを備えているので、被検知体が発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置を実現することができる。また、設置が容易な歩行状態検知装置を提供することができる。
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
図1は、本発明に係る歩行状態検知装置を説明するための構成ブロック図である。図中符号1は音情報取得部、2は歩行状態検知部、3は転倒危険度判定部、4は表示部(警報部)、21は周波数スペクトル解析部、22は足音位置情報取得部、23は音響強度測定部、24は歩幅情報算出部、Mは被検知体を示している。
図1は、本発明に係る歩行状態検知装置を説明するための構成ブロック図である。図中符号1は音情報取得部、2は歩行状態検知部、3は転倒危険度判定部、4は表示部(警報部)、21は周波数スペクトル解析部、22は足音位置情報取得部、23は音響強度測定部、24は歩幅情報算出部、Mは被検知体を示している。
本発明の歩行状態検知装置は、被検知体Mが発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置で、音情報取得部1と歩行状態検知部2と転倒危険度判定部3と表示部(警報部)4とから構成されている。
音情報取得部1は、被検知体Mが発生する音情報としての足音を取得するもので、複数のマイクロホンを備えている。また、歩行状態検知部2は、音情報取得部1の取得した足音に基づいて被検知体Mの歩行状態を検知するものである。また、転倒危険度判定部3は、歩行状態検知部2によって検知された被検知体Mの歩行状態に基づいて、被検知体Mの転倒危険度を判定するものである。また、表示部(警報部)4は、転倒危険度判定部3によって判定された転倒危険度を知らせるために表示・警報するものである。
音情報取得部1は、被検知体Mが発生する音情報としての足音を取得するもので、複数のマイクロホンを備えている。また、歩行状態検知部2は、音情報取得部1の取得した足音に基づいて被検知体Mの歩行状態を検知するものである。また、転倒危険度判定部3は、歩行状態検知部2によって検知された被検知体Mの歩行状態に基づいて、被検知体Mの転倒危険度を判定するものである。また、表示部(警報部)4は、転倒危険度判定部3によって判定された転倒危険度を知らせるために表示・警報するものである。
また、周波数スペクトル解析部21は、音情報取得部1によって取得された足音の周波数スペクトルを解析するもので、この周波数スペクトル解析部21によって解析された足音の周波数スペクトルに基づいて被検知体Mの歩行状態を検知するように構成されている。
また、歩行状態検知部2は、周波数スペクトル解析部21によって解析された周波数スペクトルのうち、1kHz以上の周波数スペクトルである音響成分の強度に基づいて被検知体Mの歩行状態を検知するものである。
また、歩行状態検知部2は、周波数スペクトル解析部21によって解析された周波数スペクトルのうち、1kHz以上の周波数スペクトルである音響成分の強度に基づいて被検知体Mの歩行状態を検知するものである。
また、足音位置情報取得部22は、複数のマイクロホンからの音響出力に基づいて足音の発生源の位置情報を取得するもので、この足音位置情報取得部22によって取得された足音の発生源の位置情報に基づいて被検知体Mの歩行状態を検知するものである。また、足音位置情報取得部22は、複数のマイクロホンからの音響出力の位相差に基づいて足音の発生源の位置を算出するものである。
なお、マイクロホンの取付位置は、壁面最下部、床下、床表面などが考えられる。他にも指向性や感度の強いマイクロホンを用いることにより、天井表面、天井裏、壁面上部なども可能である。また、歩幅(歩行速度)を音のみで検出するためには、進行方向に並べられた複数のマイクロホン(マイクロホンアレイ)を利用する必要がある。また、本実施例では非装着型のマイクロホンを対象としているが、スリッパや靴下,携帯端末などの身に着けるものにも取り付け可能である。
また、音響強度測定部23は、音情報取得部1によって取得された足音の音響強度を測定するものである。
また、歩幅情報算出部24は、音響強度測定部23によって測定された音響強度に基づいて被検知体Mの歩幅情報を算出するものである。この歩幅情報は、左右の歩幅に関する情報の他、歩幅の対称性に関する情報をも含む。歩幅情報算出部24は、音響強度測定部23によって測定された音響強度の時間変化に基づいて被検知体Mの歩幅情報を算出してもよい。
また、歩幅情報算出部24は、音響強度測定部23によって測定された音響強度に基づいて被検知体Mの歩幅情報を算出するものである。この歩幅情報は、左右の歩幅に関する情報の他、歩幅の対称性に関する情報をも含む。歩幅情報算出部24は、音響強度測定部23によって測定された音響強度の時間変化に基づいて被検知体Mの歩幅情報を算出してもよい。
本発明の歩行状態検知装置は、被検知体Mが発生する足音から被検知体Mの足の接地状態や、歩行リズム対称性(左右の足が接地する時間的タイミングが対称かどうか)、歩幅、歩幅対称性(左右の足の歩幅が対称かどうか)を識別して被検知体Mの転倒の危険性を判断する。
<足の接地状態の識別>
すり足の時(つまり、足裏が地面表面を滑っており、接地時間が長い時)は、短時間スペクトルで広帯域に信号が存在するようになる。短時間スペクトルで広帯域に信号が存在する時間が一定以上継続した場合にはすり足状態と判断し、それ未満の場合には通常と判断する。
すり足の時(つまり、足裏が地面表面を滑っており、接地時間が長い時)は、短時間スペクトルで広帯域に信号が存在するようになる。短時間スペクトルで広帯域に信号が存在する時間が一定以上継続した場合にはすり足状態と判断し、それ未満の場合には通常と判断する。
図2(a)乃至(c)は、歩行状態におけるスペクトログラムを示す図で、図2(a)は通常歩行、図2(b)はすり足(足引きずり)歩行、図2(c)は片足引きずり歩行を示している。なお、左側がゴム底の靴、右側が靴下を着用し、床が絨毯敷きの時のスペクトログラムである。横軸は時間(0.0−1.0秒)、縦軸は周波数(0−8000Hz)である。
図2(a)乃至(c)に示すように、ゴム底の靴と靴下のいずれを着用していても、足音(枠)は、広帯域に信号が存在しているので、足音をFFT(フーリエ変換)し、短時間スペクトルを算出すれば、足音の有無を判断できる(本実施例では、床を絨毯敷きにしてあるがこれに限るものではない)。
さらに、例えば、図2(a)に示す通常歩行の場合には、継続時間が短く、図2(b)に示すすり足(足引きずり)歩行の場合には、継続時間が長いといった特徴がある。短時間スペクトルの時間変化を観測することで、通常歩行かすり足歩行かが判断できる。具体的には、1.0kHz〜6.0kHzの音の平均強度が10dB以上の状態が0.2秒以上継続した場合をすり足歩行と判断している。
さらに、例えば、図2(a)に示す通常歩行の場合には、継続時間が短く、図2(b)に示すすり足(足引きずり)歩行の場合には、継続時間が長いといった特徴がある。短時間スペクトルの時間変化を観測することで、通常歩行かすり足歩行かが判断できる。具体的には、1.0kHz〜6.0kHzの音の平均強度が10dB以上の状態が0.2秒以上継続した場合をすり足歩行と判断している。
<歩行リズム対称性の識別>
音が鳴ったら右足又は左足が地面(床)についたと判断する。具体的には、短時間スペクトルで広帯域に信号が存在する時間の開始点を右足又は左足が地面に触れた時間と判断する。また、音響強度がある閾値以上になった時間を右足又は左足が地面に触れた時間と判断する。
音が鳴ったら右足又は左足が地面(床)についたと判断する。具体的には、短時間スペクトルで広帯域に信号が存在する時間の開始点を右足又は左足が地面に触れた時間と判断する。また、音響強度がある閾値以上になった時間を右足又は左足が地面に触れた時間と判断する。
<歩幅の識別>
マイクロホンアレイを用いて、足音の位置の絶対位置を特定することで歩幅を認識する。つまり、マイクロホンアレイを使用して、足の位置を特定し、足の位置から歩幅を特定する。具体的には、音源定位の方法は、GPS(Grobal Positioning System)の逆の原理になる。GPSは、3つの信号源からの信号を1つの受信機で受信してその位相差(到達時間の差)から受信源の位置を特定する。同様に1つの音源からの音を3つのマイクロホンで受信することで、その位相差から音源の位置が特定できる。2つのマイクロホンで音の到来方向を同定する技術は、例えば、非特許文献3に記載されている。これを3つのマイクロホンにすると、2つのマイクロホンで方向を同定するためのマイクロホンのペアが2つになるので、その方向の交わるところが音源位置になる。本実施例のように、廊下での足音となると、音源の存在しうる平面が特定でき、廊下の右側に配置すると到来方向がマイクロホン(マイクロホンアレイ)に対して左側に限定できるので、2つのマイクロホンでも、音源位置が特定できる。
マイクロホンアレイを用いて、足音の位置の絶対位置を特定することで歩幅を認識する。つまり、マイクロホンアレイを使用して、足の位置を特定し、足の位置から歩幅を特定する。具体的には、音源定位の方法は、GPS(Grobal Positioning System)の逆の原理になる。GPSは、3つの信号源からの信号を1つの受信機で受信してその位相差(到達時間の差)から受信源の位置を特定する。同様に1つの音源からの音を3つのマイクロホンで受信することで、その位相差から音源の位置が特定できる。2つのマイクロホンで音の到来方向を同定する技術は、例えば、非特許文献3に記載されている。これを3つのマイクロホンにすると、2つのマイクロホンで方向を同定するためのマイクロホンのペアが2つになるので、その方向の交わるところが音源位置になる。本実施例のように、廊下での足音となると、音源の存在しうる平面が特定でき、廊下の右側に配置すると到来方向がマイクロホン(マイクロホンアレイ)に対して左側に限定できるので、2つのマイクロホンでも、音源位置が特定できる。
また、マイクロホンアレイを使用せずに1つのマイクロホンのみ使用し、足音の強さの変化から歩幅の狭い場合と通常の場合とを判定する(歩幅の絶対値ではなく、相対的な大きさを判断する)ことができる。
足音の強さのみで歩幅対称性を検知する方法と同様に考えると、歩幅が狭い場合は、dLR=10(cm),dRL=10(cm),歩幅が通常の場合は、dLR=35(cm),dRL=35(cm)とする。なお、<歩幅の識別>における各記号の定義は、後述する<歩幅対称性の識別>の中の定義と同じ定義であるとする。
このとき、音源(足接地位置)とマイクロホンの距離、そのときのマイクロホンでの音量は表1のとおりとなる。これをグラフにすると図3となる。
足音の強さのみで歩幅対称性を検知する方法と同様に考えると、歩幅が狭い場合は、dLR=10(cm),dRL=10(cm),歩幅が通常の場合は、dLR=35(cm),dRL=35(cm)とする。なお、<歩幅の識別>における各記号の定義は、後述する<歩幅対称性の識別>の中の定義と同じ定義であるとする。
このとき、音源(足接地位置)とマイクロホンの距離、そのときのマイクロホンでの音量は表1のとおりとなる。これをグラフにすると図3となる。
ただし、歩幅通常の場合;dLR=35(cm),dRL=35(cm)/歩幅が狭い場合;dLR=10(cm),dRL=10(cm)で、w=50,d0=20,α=3.1である。
図3は、歩幅の狭い場合と通常の場合における足音の強さをグラフに示す図である。各プロットは左より第1歩目、第2歩目・・・第7歩目のようになっている。図3から分かるように、歩幅が狭い場合には変化が小さい。つまり、足音の強さの変化の絶対値が一定値以下(本実施例では2.0dB以下)の場合には歩幅が狭いことになる。
図3は、歩幅の狭い場合と通常の場合における足音の強さをグラフに示す図である。各プロットは左より第1歩目、第2歩目・・・第7歩目のようになっている。図3から分かるように、歩幅が狭い場合には変化が小さい。つまり、足音の強さの変化の絶対値が一定値以下(本実施例では2.0dB以下)の場合には歩幅が狭いことになる。
<歩幅対称性の識別>
図4は、マイクロホンアレイを使用せずに1つのマイクロホンのみ使用して足音の強さから歩幅対称性を認識することを説明するための図である。図4に示すように、廊下のある一定範囲を壁と平行に、一方向(図4では左から右)に歩いているとする。このとき、(音源;発生地点での)足音は左右とも、常に同じ強さであるとする。
w:音源と歩行位置の、壁と垂直方向の距離。
d0:音源と第1歩目の、壁と平行方向の距離。
dLR:右足を接地したときの歩幅。
dRL:左足を接地したときの歩幅。
受音部(マイクロホン)での音の大きさdB(デシベル)は、以下の式1のとおりである。
図4は、マイクロホンアレイを使用せずに1つのマイクロホンのみ使用して足音の強さから歩幅対称性を認識することを説明するための図である。図4に示すように、廊下のある一定範囲を壁と平行に、一方向(図4では左から右)に歩いているとする。このとき、(音源;発生地点での)足音は左右とも、常に同じ強さであるとする。
w:音源と歩行位置の、壁と垂直方向の距離。
d0:音源と第1歩目の、壁と平行方向の距離。
dLR:右足を接地したときの歩幅。
dRL:左足を接地したときの歩幅。
受音部(マイクロホン)での音の大きさdB(デシベル)は、以下の式1のとおりである。
ここで、音の強さ(エネルギー)はpとする(p0は基準音の大きさで世界共通の値である)。一方、音の強さは距離の二乗に反比例することから、距離Dを用いて表すと式2のとおりになる。ここで、αは比例定数であり、事前に計測して固定することができる。
ただし、歩幅が非対称の場合;dLR=35(cm),dRL=35(cm)/歩幅が非対称の場合;dLR=10(cm),dRL=35(cm)で、w=50,d0=20,α=3.1である。
ここで、歩幅が対称な歩行状態と非対称な歩行状態(右足に問題がある場合)でのマイクロホンでの受音量の様子をシミュレーションする。
歩幅が対称の場合、dLR=35(cm),dRL=35(cm),歩幅が非対称の場合、dLR=10(cm),dRL=35(cm)とする。w=50(cm),d0=20(cm),α=3.1は共通であるとする。
ここで、歩幅が対称な歩行状態と非対称な歩行状態(右足に問題がある場合)でのマイクロホンでの受音量の様子をシミュレーションする。
歩幅が対称の場合、dLR=35(cm),dRL=35(cm),歩幅が非対称の場合、dLR=10(cm),dRL=35(cm)とする。w=50(cm),d0=20(cm),α=3.1は共通であるとする。
このとき、音源(足接地位置)とマイクロホンの距離、そのときのマイクロホンでの音量は表2のとおりとなる。これをグラフにすると図5となる。
図5は、歩幅対称と非対称の場合の足音の強さをグラフに示す図である。各プロットは左より第1歩目、第2歩目・・・第7歩目のようになっている。図5から明らかなように歩幅が対称な場合にはほぼ対数曲線に乗るが、歩幅が非対称な場合には、対数曲線に乗らず、多数の変曲点がみられる(1歩ごとに音量の変量が増減する)。つまり、足音の強さをプロットし、誤差最小となる近似曲線を求め、最小二乗誤差の値が一定値以上(R2乗値が一定以下;本実施例ではR2乗値が0.97以下)であれば歩幅非対称となる。
図5は、歩幅対称と非対称の場合の足音の強さをグラフに示す図である。各プロットは左より第1歩目、第2歩目・・・第7歩目のようになっている。図5から明らかなように歩幅が対称な場合にはほぼ対数曲線に乗るが、歩幅が非対称な場合には、対数曲線に乗らず、多数の変曲点がみられる(1歩ごとに音量の変量が増減する)。つまり、足音の強さをプロットし、誤差最小となる近似曲線を求め、最小二乗誤差の値が一定値以上(R2乗値が一定以下;本実施例ではR2乗値が0.97以下)であれば歩幅非対称となる。
また、上述した<足の接地状態の識別><歩行リズム対称性の識別><歩幅の識別><歩幅対称性の識別>から被検知体の転倒の危険性を判定する方法について以下に説明する。
足の接地状態の識別;すり足状態であるほど転倒しやすい。具体的には、1.0kHz〜6.0kHzの音の平均強度が10dB以上の状態が0.2秒以上継続した場合をすり足状態と判断し、1.0kHz〜6.0kHzの音の平均強度が大きいほどすり足状態が強いと判定する。
足の接地状態の識別;すり足状態であるほど転倒しやすい。具体的には、1.0kHz〜6.0kHzの音の平均強度が10dB以上の状態が0.2秒以上継続した場合をすり足状態と判断し、1.0kHz〜6.0kHzの音の平均強度が大きいほどすり足状態が強いと判定する。
歩行リズム対称性の識別;左右の足が接地する時間的タイミングが対称かどうかを識別する。歩行リズムの対称性が崩れるほど転倒しやすい。具体的には、足音と判断した時刻(短時間スペクトルで広帯域に信号が存在する時間の開始点)を算出し、その連続する3回の時刻(t1,t2,t3)の差を算出する。(t2−t1)/(t3−t2)が歩行リズム対称性で、この値が1近辺なら、歩行は対称である。外れれば非対称である。
歩幅の識別;歩幅が通常よりも歩幅が小さい場合は転倒しやすい。また、歩幅が広い場合も転倒しやすい。広幅/(通常幅)/狭幅を識別する。
歩幅対称性の識別;左右の足の歩幅が対称かどうかを識別する。歩幅の対称性が崩れるほど転倒しやすい。歩行リズムの対称性の対称性と同様の考え方で、値が1近辺なら、歩行は対称である。外れれば非対称である。
歩幅対称性の識別;左右の足の歩幅が対称かどうかを識別する。歩幅の対称性が崩れるほど転倒しやすい。歩行リズムの対称性の対称性と同様の考え方で、値が1近辺なら、歩行は対称である。外れれば非対称である。
これらの4項目(接地状態,歩行リズム対称性,歩幅、歩幅対称性)の他に、歩行速度を加味して、医学的な知見によるルールに基づくスコア付け、あるいは多数被験者の歩行実験から得られるデータを統計処理(モデル化)し、そのモデルとの適合度合いを示す尤度をスコアとして算出する(接地状態スコア,歩幅スコア,歩行リズム対称性スコア,歩行速度スコア)。これらの重みづけ和を転倒危険度とする。転倒危険度が医学的知見または統計データから決めた閾値を超えた場合に転倒危険と判断する。
1 音情報取得部
2 歩行状態検知部
3 転倒危険度判定部
4 表示部(警報部)
21 周波数スペクトル解析部
22 足音位置情報取得部
23 音響強度測定部
24 歩幅情報算出部
M 被検知体
2 歩行状態検知部
3 転倒危険度判定部
4 表示部(警報部)
21 周波数スペクトル解析部
22 足音位置情報取得部
23 音響強度測定部
24 歩幅情報算出部
M 被検知体
Claims (10)
- 被検知体が発生する音情報に基づいて歩行状態を検知する歩行状態検知装置において、
前記被検知体が発生する前記音情報としての足音を取得する音情報取得部と、該音情報取得部の取得した前記足音に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知する歩行状態検知部とを備えていることを特徴とする歩行状態検知装置。 - 前記歩行状態検知部は、前記音情報取得部によって取得された足音の周波数スペクトルを解析する周波数スペクトル解析部を備え、該周波数スペクトル解析部によって解析された前記足音の周波数スペクトルに基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする請求項1に記載の歩行状態検知装置。
- 前記歩行状態検知部は、前記周波数スペクトル解析部によって解析された周波数スペクトルのうち、1kHz以上の前記周波数スペクトルである音響成分の強度に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする請求項2に記載の歩行状態検知装置。
- 前記音情報取得部は、複数のマイクロホンを備え、前記歩行状態検知部は、前記複数のマイクロホンからの音響出力に基づいて前記足音の発生源の位置情報を取得する足音位置情報取得部を備え、該足音位置情報取得部によって取得された前記足音の発生源の位置情報に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする請求項1,2又は3に記載の歩行状態検知装置。
- 前記足音位置情報取得部は、前記複数のマイクロホンからの音響出力の位相差に基づいて前記足音の発生源の位置を算出することを特徴とする請求項4に記載の歩行状態検知装置。
- 前記歩行状態検知部は、前記音情報取得部によって取得された足音の音響強度を測定する音響強度測定部を備え、該音響強度測定部によって測定された音響強度の時間変化に基づいて前記被検知体の歩行状態を検知することを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の歩行状態検知装置。
- 前記歩行状態検知部は、前記音響強度測定部によって測定された音響強度に基づいて前記被検知体の歩幅情報を算出する歩幅情報算出部を備えていることを特徴とする請求項6に記載の歩行状態検知装置。
- 前記歩幅情報算出部は、前記音響強度測定部によって測定された音響強度の時間変化に基づいて前記被検知体の歩幅情報を算出することを特徴とする請求項7に記載の歩行状態検知装置。
- 前記歩幅情報は、歩幅の対称性に関する情報を含む情報であることを特徴とする請求項7又は8に記載の歩行状態検知装置。
- 前記歩行状態検知部によって検知された前記被検知体の歩行状態に基づいて、前記被検知体の転倒危険度を判定する転倒危険度判定部を備えていることを特徴とする請求項1乃至9のいずれかに記載の歩行状態検知装置。
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---|---|---|---|
JP2012085469A JP2013215220A (ja) | 2012-04-04 | 2012-04-04 | 歩行状態検知装置 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016112053A (ja) * | 2014-12-11 | 2016-06-23 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 歩行状態判定方法、プログラム、及び装置 |
KR101829356B1 (ko) | 2016-11-23 | 2018-02-19 | 인하대학교산학협력단 | Gpes 라이브러리와 ismf를 이용한 emg신호 기반 보행단계 인식 방법 |
WO2019183223A1 (en) * | 2018-03-22 | 2019-09-26 | Bose Corporation | Audio coach for running injury protection |
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GB2607561A (en) * | 2021-04-08 | 2022-12-14 | Miicare Ltd | Mobility analysis |
-
2012
- 2012-04-04 JP JP2012085469A patent/JP2013215220A/ja active Pending
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