JP2016214839A

JP2016214839A - 使用者位置検出装置及び方法

Info

Publication number: JP2016214839A
Application number: JP2016090916A
Authority: JP
Inventors: 佳宜石橋; Yoshinobu Ishibashi; 宏暢前澤; Hironobu Maesawa
Original assignee: Paramount Bed Co Ltd
Current assignee: Paramount Bed Co Ltd
Priority date: 2015-05-19
Filing date: 2016-04-28
Publication date: 2016-12-22
Anticipated expiration: 2036-04-28
Also published as: JP6706536B2

Abstract

【課題】センサ等の設備コストが低く、かつ、ベッド上の使用者の在床の有無や使用者の位置を検出することができる使用者位置検出装置を提供する。
【解決手段】使用者位置検出装置は、ベッドのベッドボトムの複数の位置にそれぞれ設置され、その位置の荷重を荷重信号として検出する複数個のフォースセンサと、複数個のフォースセンサの位置と荷重信号とに基づいて、ベッドボトムに作用している荷重の重心位置を演算する演算部と、複数個のフォースセンサにより検出された荷重信号を周波数分析して、使用者の生体情報を表す生体情報データを取得する生体情報データ取得部と、生体情報データが取得されたときに、重心位置に基づいて、ベッド上の使用者の位置を検出する使用者検出部と、を具備している。
【選択図】図１３

Description

本発明は、病院又は介護施設等において、ベッド上の使用者の位置を検出する使用者位置検出装置などに関する。

病院又は介護施設等において、ベッド上に横たわる患者又は被介護者（高齢者）等の使用者の位置を検知することは、そのベッド上の使用者が、ベッドの端座にいて、今まさに離床しようとしているのか否か、又は既に離床してベッド上にはいないのか否か等を検知する上で、重要である。従来、このベッド上の使用者の位置の検出は、ベッドの４隅部に配置された支柱に、ロードセル等の荷重センサを設置し、この支柱に印加された荷重から、その荷重の平面幾何学的な重量配分により、重心位置を演算し、この重心位置として、ベッド上の使用者の位置を検出する（特許文献１、特許文献２）。また、この重心位置を経時的に検出することにより、ベッド上の使用者の行動履歴を検出することもできる。

また、このベッド荷重の検出のために、アクチュエータに荷重センサを設置する場合もある。即ち、電動ベッドは、台車フレームと、この台車フレーム上に設置されたベッドフレームとを有し、台車フレームの４隅部にキャスタを設けて、移動可能になっている。そして、ベッドフレームには、背ボトム，腰ボトム，膝ボトム及び足ボトムがベッド長手方向にこの順に配置されており、背ボトムは、腰ボトム側の位置を回動支点として頭側が上下動するようになっており、膝ボトムは、同様に腰ボトム側の位置を回動支点として足側が上下動するようになっていて、背ボトム及び膝ボトムを揺動駆動することができるようになっている。足ボトムは、膝ボトムの揺動に連動して上下動する。そして、ベッドフレームには、２個の駆動用アクチュエータの基端部が揺動可能に支持されており、２個の駆動用アクチュエータのピストンが進出・退避移動して、それぞれ背ボトム及び膝ボトムを揺動駆動する。そこで、アクチュエータに荷重センサを設置して、ベッド上の使用者により変化する各ボトムの荷重を検出することにより、前述と同様にして、使用者の位置を検出することができる。

また、圧力センサをシート状に２次元的に組み立てたシートセンサをベッド上に敷き、その上にマットレスを設置することにより、ベッド上の使用者に起因して作用する圧力の強弱を、ベッド上の位置との関係で２次元的に把握することにより、使用者の位置を検出することができる。

特許第５５９３６９２号公報特許第５４０６３３４号公報

しかしながら、上述の従来技術は、以下に示す問題点がある。先ず、ベッド上に荷重センサを設置する方法においては、４本の支柱に荷重センサを設置するので、設備コストが高く、また荷重センサのベッドへの組み込み作業が煩雑である。更に、ベッドの設置位置を変えた際には、荷重センサの設置もやり直す必要があり、煩雑である。また、電動ベッドのアクチュエータに、荷重センサを設置する場合も、その設置作業が煩雑である。このため、重心位置の検出精度が低いという問題点がある。

また、シートセンサを使用する方法においては、このシートセンサが高価であり、洗浄が困難であるので、メインテナンス性が悪いという問題点がある。

本発明はかかる問題点に鑑みてなされたものであって、センサ等の設備コストが低く、かつ、ベッド上の使用者の在床の有無や使用者の位置を検出することができる使用者位置検出装置などを提供することを目的とする。

本発明に係る使用者位置検出装置は、ベッドのベッドボトムの複数の位置にそれぞれ設置され、その位置の荷重を荷重信号として検出する複数個のフォースセンサと、前記複数個のフォースセンサの位置と前記荷重信号とに基づいて、前記ベッドボトムに作用している荷重の重心位置を演算する演算部と、前記重心位置に基づいて、前記ベッド上の使用者の位置を検出する使用者検出部と、前記複数個のフォースセンサにより検出された荷重信号を周波数分析して、前記使用者の生体情報を表す生体情報データを取得する生体情報データ取得部と、を具備することを特徴とする。

本発明に係る使用者位置検出方法は、ベッドのベッドボトムの複数の位置に、使用者の体形に合わせて設置された複数個のフォースセンサを用いて前記利用者の位置を検出する方法であって、前記複数個のフォースセンサが、その位置の荷重を荷重信号として検出するステップと、前記複数個のフォースセンサの位置と前記荷重信号とに基づいて、前記ベッドボトムに作用している荷重の重心位置を演算するステップと、前記重心位置に基づいて、前記ベッド上の使用者の位置を検出するステップと、前記複数個のフォースセンサにより検出された荷重信号を周波数分析して、前記使用者の生体情報を表す生体情報データを取得するステップと、を具備することを特徴とする。

本発明によれば、複数個のフォースセンサを使用して、ベッド上の荷重分布を測定するので、設備コストが低い。また、ベッドの支柱に印加される荷重を測定するのではなく、ベッドボトムに印加される荷重をその測定点と関連づけて測定するので、高精度で荷重分布を測定することができる。このため、使用者の存在位置を示す重心位置（ボトムに作用している荷重の重心位置）を高精度で測定することができ、結果的に、使用者の位置を高精度で検出することができる。荷重値によっては、ベッド上に使用者が不在であることを検知する。また、各フォースセンサから入力された荷重値は、それを周波数分析、例えば、高速フーリエ変換することにより、ベッド上の使用者の呼吸又は心拍等の生体情報を表す生体情報データを取得することができる。しかも、ボトムにおける複数個のフォースセンサの位置は容易に変更・調節できるので、使用者の体形に合わせて最適な位置に複数個のフォースセンサを設置して、効率的に荷重を検出することができる。このように、本発明によれば、センサ等の設備コストが低く、かつ、ベッド上の使用者の在床の有無や使用者の位置を検出することができる。

第１実施形態に係る使用者位置検出装置で使用されるフォースセンサの外観図である。第１実施形態に係る使用者位置検出装置において、フォースセンサのベッド上の配置を示す模式図である。第１実施形態に係る使用者位置検出装置のブロック図である。第１実施形態に係る使用者位置検出装置において、ベッドのボトムへのフォースセンサの設置態様を示す模式図である。図４の各ボトムのうちの背ボトムの一部拡大図である。荷重信号を示す図である。図６の荷重信号に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施したときのスペクトル分布を示す図である。図６の荷重信号の交流成分の信号を示す図である。図６の荷重信号の交流成分の信号のうちの、呼吸を表す生体情報データを示す図である。図６の荷重信号の交流成分の信号のうちの、心拍を表す生体情報データを示す図である。第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００が適用されたシステムの全体を説明するための図である。第２実施形態に係る使用者位置検出装置において、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄのベッド１００上の配置を示す模式図である。第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００の構成を示すブロック図である。第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００の座標テーブル２３２を示す図である。第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００の動作を示すフローチャートである。

［第１実施形態］
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。図１は、第１実施形態に係る使用者位置検出装置で使用されるフォースセンサ１の外観図である。受感部８がセンサ本体から若干上方に突出して設けられており、この受感部８が検出した荷重を、荷重信号として、４本のリード９により後述する制御部１０に送信する。このフォースセンサ１は、弾性体により生じる歪を測定するもの、又は圧電効果により発生する電荷を計測するもの等がある。これらの測定原理のいずれの場合も、予め、受感部８に作用する力の大きさと、フォースセンサ１の出力（例えば、出力電圧）との関係が、校正されている。フォースセンサ１は、ＩＣチップであり、ロードセル及び圧力センサシート等に比して、単価が低い。また、フォースセンサ１は故障率が低く、信頼性が高く、入手しやすい。

図２に示すように、本実施形態においては、４個のフォースセンサ１（フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ）が、ベッド１００の４隅部の近傍に配置されている。ベッド１００が病院又は介護施設等のベッドである場合は、通常、移動可能にするために、台車フレーム（図示しない）が設置されており、この台車フレーム上にベッドフレーム（図示しない）が設置されている。ベッド１００が電動ベッドである場合は、アクチュエータ（図示しない）により、台車フレーム上のベッドフレームを昇降駆動する。

図４に示すように、ベッド１００において、ベッドフレームには、背ボトム２０、腰ボトム２１、膝ボトム２２及び足ボトム２３で構成されるベッドボトムが、ベッド１００の長手方向にこの順に配置されている。ベッド１００が、昇降動作に加えて背上げ動作が可能な電動ベッドである場合は、背ボトム２０はその腰ボトム２１側の端部を揺動中心として揺動駆動されるようになっており、膝ボトム２２はその腰ボトム２１側の端部を揺動中心として揺動駆動されるようになっている。足ボトム２３は膝ボトム２２と相互に隣接する端部同士が連結されていて、膝ボトム２２と連動して揺動する。いずれの場合も、ベッドボトムの各ボトムは、軽量化のために、板状ではなく、ベッド１００の幅方向に伸びる部材２０ａ（図５を参照）が相互間に開口を有して連接された構造をなし、各部材２０ａ、２０ａ間には、開口がある。そこで、図５に示すように、この開口にフォースセンサ１を嵌め込み、ベッドボトムの表面の位置から、フォースセンサ１の受感部８を上方に突出させて、フォースセンサ１をベッドボトムに固定する。そうすると、これらのベッドボトム上にマットレス（図示しない）を敷き、そのマットレスの上に患者又は被介護者（高齢者）等の使用者が横臥した場合、ベッドボトムの表面から突出するものは、小さな受感部８だけである。そのため、使用者がこのフォースセンサ１上に移動してきても、使用者が違和感又は不快感を持つことはない。そして、このフォースセンサ１の取り付け可能な位置は、ベッドボトムの構造が、前述のように、ベッド１００の幅方向に延びる各部材２０ａ間に開口を有して配置したものであるので、ベッド１００の幅方向及び長手方向の任意の位置である。なお、ベッドボトムの構造は、上記のように、ベッド１００の幅方向に延びる各部材２０ａ間に開口を有して配置されているものに限らず、例えば、１枚の板状のものに開口を多数設けた構造のものもある。いずれにしても、軽量化のために、板状のものに多数の開口が設けられているので、これらの開口を利用すれば、任意の位置にフォースセンサ１を設置することができる。

そして、図３に示すように、フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄの荷重信号は、外部の制御部１０の入力部２に、適宜の配線を介して、入力される。この制御部１０に入力したフォースセンサ１の荷重信号は、入力部２からアンプ３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄに出力され、これらのアンプで増幅された後、演算部４に入力される。この演算部４において、フォースセンサ１の荷重信号から、そのフォースセンサ１が検出した荷重（フォースセンサ１に加えられた荷重）の値（荷重値）が、荷重データとして求められる。即ち、演算部４には、各フォースセンサ１（フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ）の信号強度と荷重値との校正データが設定されており、各フォースセンサ１について、その荷重信号から、荷重データ（荷重値）が、補正演算される。そして、演算部４において、通常の距離に対する荷重の重み付けの算出方法により、ベッドボトムに作用している荷重の重心の位置が演算される。即ち、４個のフォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄのベッド１００上での位置をＸ−Ｙ座標で、それぞれ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）とし、荷重データ（荷重値）を、それぞれｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４とすると、重心位置（ｘ０、ｙ０）は下記数式１にて表される。

使用者検出部５は、演算部４により演算された重心位置（ｘ０、ｙ０）に基づいて、使用者のベッド１００上の位置を把握し、この使用者の位置がベッド１００の端座位にあるのか否かを判定する。また、演算部４により演算された荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４（荷重値）の平均値が、所定の閾値（例えば、２０ｋｇ）より小さい場合には、使用者検出部５は、ベッド１００上に使用者が位置せず、離床していると判定する。

更に、演算部４に入力された荷重信号は、生体信号検出部６（生体情報データ取得部）にも入力される。そして、生体信号検出部６は、荷重信号を、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）し、周波数解析する。ベッドフレームのベッドボトム上に載置されるマットレス上に、使用者が横たわっている場合は、ベッドボトムに設置されたフォースセンサ１が検出する荷重信号には、微小振動があらわれる。この微小振動を伴う荷重信号を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）すると、微小距離の変動として、生体（使用者）の呼吸及び心拍等の生体情報を表す生体情報データが得られる。

また、使用者検出部５が、演算部４により演算された荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４（荷重値）の平均値が上記閾値以上であることにより、ベッド１００上に使用者が在床していると判定し、かつ、演算部４により演算された重心位置（ｘ０、ｙ０）に基づいて、使用者の位置がベッド１００の端座位にあると判定した場合であっても、生体信号検出部６が、呼吸及び心拍等の生体情報を生体情報データとして検出していない場合には、そのベッドボトム上には、使用者は存在せず、荷物の荷重を荷重信号としてフォースセンサ１が検出していることがわかる。このようにして、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４（荷重値）と生体情報データ（呼吸及び心拍）とを組み合わせることにより、ベッド１００上の使用者の状態（在床か否か）を高精度で判定することができる。

使用者検出部５により検出（判定）された使用者検出情報（ベッド１００上に使用者が在床しているか否か、使用者の位置がベッド１００の端座位にあるのか否か、使用者のベッド１００上の位置を表す位置情報（例えば、重心位置（ｘ０、ｙ０）））、及び、生体信号検出部６により検出された生体情報データは、出力部７から、無線通信で、病院サーバ等（図示しない）の受信部１１に送信され、この病院サーバに記憶される。また、使用者の位置が、所定の監視領域（例えば、端座位等）である場合は、すなわち、使用者検出部５から出力部７を介して病院サーバの受信部１１に送信された使用者検出情報が、使用者の位置がベッド１００の端座位であることを表している場合は、病院サーバは、ベッド１００上の使用者が、今まさに離床しようとしているものと判定し、病院サーバにて、警報が出力される。また、使用者のベッド１００上の位置情報（例えば、重心位置（ｘ０、ｙ０））、及び、生体情報データ（呼吸及び心拍）を、病院サーバに接続されたモニター（図示しない）に表示させることもできる。

次に、このように構成された本実施形態のベッド１００上の使用者位置検出装置の動作について説明する。ベッドボトム上に載置されたマットレス上に使用者が横臥した場合、ベッドボトムに４カ所にそれぞれ設置されたフォースセンサ１（フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ）は、その位置に印加される荷重を荷重信号として検出する。そして、演算部４は、４個のフォースセンサ１（フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ）からの荷重信号から、荷重値を表す荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を取得し、それらの荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４に基づいて、ベッドボトムに作用している荷重の重心位置（ｘ０、ｙ０）を演算する。使用者検出部５は、その重心位置（ｘ０、ｙ０）に基づいて、ベッド１００上の使用者の位置を検出し、使用者が端座位にいるか、否かが判定される。この判定結果は、使用者検出情報（ベッド１００上に使用者が在床しているか否か、使用者の位置がベッド１００の端座位にあるのか否か、使用者のベッド１００上の位置を表す位置情報（例えば、重心位置（ｘ０、ｙ０）））として、出力部７から病院サーバ等に出力され、病院サーバは、使用者が端座位にいるような場合には、今、まさに離床しようとしているとして、看護師又は介護士に対して警報等を発する。

また、ベッドボトムに４カ所に設置されたフォースセンサ１（フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ）からの荷重信号は、演算部４を介して生体信号検出部６にも入力される。そして、生体信号検出部６は、４個のフォースセンサ１（フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ）からの荷重信号を高速フーリエ変換し、周波数解析することにより、それらの荷重信号に含まれる微小振動から、ベッド１００上の使用者の呼吸及び心拍等の生体情報を表す生体情報データを取得することができる。

制御部１０内で、又は病院サーバにおいて、生体情報データが検出（取得）された状態で、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４（荷重値）の平均値が特定の閾値（例えば、２０ｋｇ）を超えている場合、ベッド１００上に生体（使用者）が存在すると判定される。また、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４（荷重値）の平均値が上記閾値を超えているが、生体情報データ（呼吸及び心拍）を取得できない場合は、ベッド１００上に生体（使用者）は存在せず、荷物等の物体がベッド１００上に置かれていると判定できる。このようにして、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４（荷重値）と、生体情報データ（呼吸及び心拍）とを組み合わせることにより、使用者の状態を検出することができる。また、生体情報データも併せて在床又は離床を判定することにより、荷重の変動があった場合に、生体（使用者）によるものなのか、又は荷物等の物体によるものであるのかを、判定することができるので、誤判定が防止される。

本実施形態においては、ＩＣチップで供給され、容易に入手可能のフォースセンサ１を使用するので、センサが低価格であり、設置コストが安価であるとともに、ベッドボトムの任意の位置にフォースセンサ１を設置することができるので、センサの数も所要検出精度に応じて任意に設定することができ、また、使用者の体形（身長等）に合わせて、任意の位置にフォースセンサ１を設置できるので、検出精度を高めることができる。また、ベッド１００上の使用者毎の身体能力（ＡＤＬ：Activity of Daily Living）に合わせて、センサの位置及び設置個数を設定することができるので、同様に検出精度を高めることができる。

このようにして、本実施形態においては、高精度で重心位置（ｘ０、ｙ０）を検出することができるとともに、生体情報データも取得することができるので、ベッド１００上での使用者の位置が端座位であるか否か等と高精度で検出することができるとともに、生体情報データも組み合わせて、ベッド１００上の使用者の在床又は離床を判定することにより、誤判定なく高精度で、在床又は離床を判定することができる。また、重心位置（ｘ０、ｙ０）から求めたベッド１００上での使用者の位置と、生体情報データとに基づいて、使用者の位置だけではなく、ベッド１００上での寝姿勢等も概略判定することができる。そして、重心位置（ｘ０、ｙ０）の移動の軌跡（重心位置（ｘ０、ｙ０）の履歴）に基づいて、寝返りの回数等も判定することができる。更に、生体情報データに基づいて、患者又は被介護者（高齢者）である使用者の病状等も判定することができ、安定した見守りが可能である。

なお、フォースセンサ１は、その受感部８のみを、ベッドボトム上に突出させて、荷重を検出することができるので、マットレス上に横臥した使用者に、センサに起因して、不快感又は違和感を与えることはない。このフォースセンサ１の数は、４個に限らず、３個等、所要検出精度又は検出目的等に応じて任意に設定することができる。

［補足］
ここで、荷重信号から荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４（荷重値）と生体情報データ（呼吸、心拍）とを取得する方法について、図６〜１０を用いて補足する。

図６は、荷重信号ＳＧを示す図である。荷重信号ＳＧは、荷重センサ４により検出された信号レベルを表し、時間変化しない成分（直流成分）の信号ＳＧ１と、時間変化する成分（交流成分）の信号ＳＧ２とを含んでいる。直流成分の信号ＳＧ１は、フォースセンサ１が検出した荷重（フォースセンサ１に加えられた荷重）の値（荷重値）を表し、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４（以下、図６の荷重データＤ１０と称する）に相当する。交流成分の信号ＳＧ２は、生体情報データ（以下、図６の生体情報データＤ２０と称する）に相当する。

図７は、図６の荷重信号ＳＧに対して、周波数分析、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施したときのスペクトル分布を示す図である。スペクトル分布は、荷重データＤ１０に相当するスペクトル成分ＳＣ１０と、生体情報データＤ２０の呼吸に相当するスペクトル成分ＳＣ２１と、生体情報データＤ２０の心拍に相当するスペクトル成分ＳＣ２２とを含んでいる。スペクトル成分ＳＣ１０は、ゼロ周波数及びその近傍成分を表している。なお、荷重信号ＳＧに対して、ＦＦＴを施しているが、ＦＦＴの他に、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）などの周波数分析でもよい。

図８は、図６の荷重信号ＳＧの交流成分の信号ＳＧ２を示す図である。交流成分の信号ＳＧ２は、図６の荷重信号ＳＧから、図７のスペクトル成分ＳＣ１０（ゼロ周波数）をカットすることにより得られる。即ち、交流成分の信号ＳＧ２は、図６の荷重信号ＳＧから直流成分の信号ＳＧ１をカットすることにより得られる。ここで、通常、直流成分の信号ＳＧ１は生体に起因する信号であるが、交流成分の信号ＳＧ２が無い場合は、直流成分の信号ＳＧ１は生体に起因しないことを意味する。すなわち、フォースセンサ１に加えられた荷重は、使用者によるものではなく、ベッドフレームのベッドボトム上のマットレスに置かれた物体であることを意味する。

図９は、図６の荷重信号ＳＧの交流成分の信号ＳＧ２のうちの、呼吸（例えば、周期が１分間に１０〜３０回）を表す生体情報データＤ２１を示す図である。呼吸を表す生体情報データＤ２１は、交流成分の信号ＳＧ２から、図７のスペクトル成分ＳＣ２２をカットすることにより得られる。

図１０は、図６の荷重信号ＳＧの交流成分の信号ＳＧ２のうちの、心拍（例えば、周期が１分間に２０〜２００回）を表す生体情報データＤ２２を示す図である。心拍を表す生体情報データＤ２２は、交流成分の信号ＳＧ２から、図７のスペクトル成分ＳＣ２１をカットすることにより得られる。

以上の説明により、第１実施形態に係る使用者位置検出装置では、ベッド１００のベッドボトムの複数の位置（例えば、ボトム２０、２３にそれぞれ２箇所）にそれぞれ設置され、その位置の荷重を荷重信号ＳＧとして検出する複数個のフォースセンサ１（フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄと、フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄの位置（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）と荷重信号ＳＧとに基づいて、ベッドボトムに作用している荷重の重心位置（ｘ０、ｙ０）を演算する演算部４と、重心位置（ｘ０、ｙ０）に基づいて、ベッド１００上の使用者の位置を検出する使用者検出部５と、フォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄにより検出された荷重信号ＳＧを周波数分析して、使用者の生体情報を表す生体情報データＤ２０を取得する生体情報データ取得部６と、を具備している。これにより、第１実施形態に係る使用者位置検出装置では、上述したように、センサ等の設備コストが低く、かつ、ベッド１００上の使用者の在床の有無や使用者の位置を検出することができる。

ここで、荷重信号ＳＧから生体情報データＤ２０が取得されたが、荷重信号ＳＧから荷重データＤ１０が取得できない場合、使用者がベッド１００から転落する寸前であることが予想される。また、荷重信号ＳＧから荷重データＤ１０が取得されたが、荷重信号ＳＧから生体情報データＤ２０が取得できない場合、ベッド１００上に重たい荷物が置かれている。このため、第１実施形態に係る使用者位置検出装置では、人と物体とを区別しているため、物体を使用者として判定するような誤判定を防止することができる。

［第２実施形態］
第１実施形態に係る使用者位置検出装置では、使用者検出部５が、重心位置（ｘ０、ｙ０）に基づいてベッド１００上の使用者の位置を検出したときに、生体情報データ取得部（生体信号検出部６）が、使用者の生体情報を表す生体情報データＤ２０を取得することにより、使用者の在床の有無を確認している。一方、生体情報データＤ２０が取得された場合、ベッド１００上に生体（使用者）が在床していることを意味している。そこで、第２実施形態に係る使用者位置検出装置では、生体情報データＤ２０が取得されたときに、使用者検出部が、重心位置（ｘ０、ｙ０）に基づいてベッド１００上の使用者の位置を検出する。

図１１は、第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００が適用されたシステムの全体を説明するための図である。第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００は、ベッド１００に設けられている。

ベッド１００は、第１実施形態と同様に、移動可能にするための台車フレーム１０１と、ベッドフレーム１０２と、ベッドボトム１０３と、マットレス１０４と、支持脚１０５、１０６とを具備している。また、ベッド１００が電動ベッドである場合は、アクチュエータ（図示しない）により、台車フレーム１０１上のベッドフレーム１０２を昇降駆動する。

台車フレーム１０１の一端部、他端部は、それぞれ、支持脚１０５、１０６により支持されている。台車フレーム１０１の一端部は、使用者３００がベッド１００に寝た状態において、使用者３００の頭が向く側（頭側）に相当する。台車フレーム１０１の他端部は、使用者３００がベッド１００に寝た状態において、使用者３００の足が向く側（足側）に相当する。

第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００は、使用者位置検出装置２００の本体部２１０と、複数個のフォースセンサ３０１とを具備している。複数個のフォースセンサ３０１は、第１実施形態におけるフォースセンサ１に相当する。ここで、フォースセンサ３０１の数を４とした場合、複数個のフォースセンサ３０１をフォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄと称する。

フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄは、信号線を介して使用者位置検出装置２００の本体部２１０に接続されている。フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄは、荷重を計測することができるセンサである。フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄは、それぞれ、第１実施形態におけるフォースセンサ１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄと同様に、ベッドボトム１０３の複数の位置に、着脱可能に、かつ、使用者３００の体形に合わせて設置されている。フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄは、それぞれ、その位置の荷重を、荷重信号ＳＧ（図６を参照）として検出する。荷重信号ＳＧは、第１実施形態と同様に、時間変化しない成分（直流成分）の信号ＳＧ１（図６を参照）と、時間変化する成分（交流成分）の信号ＳＧ２（図６を参照）とを含んでいる。ここで、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄが検出した荷重信号ＳＧを、それぞれ、荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄと称する。

第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００は、ネットワークを介して他の装置（出力先４００）に接続されている。出力先４００は、第１実施形態における病院サーバ等の受信部１１に相当する。例えば、出力先４００として、端末装置４１０と、携帯端末装置４２０とが挙げられる。携帯端末装置４２０は、アクセスポイント（ＡＰ）４３０を介してネットワークに接続されている。

端末装置４１０は、ナースステーションや管理室に設けられた端末装置である。端末装置４１０が使用者位置検出装置２００から離れていても、使用者位置検出装置２００からの後述の使用者検出情報ＩＮＦを受け取ることにより、ナースステーションや管理室のスタッフ（看護師や介助スタッフ等）は、使用者３００の状態（離床又は在床）を把握することができる。また、携帯端末装置４２０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）に無線で接続可能な端末装置である。携帯端末装置４２０が使用者位置検出装置２００から離れていても、使用者位置検出装置２００からの使用者検出情報ＩＮＦを受け取ることにより、ナースステーションや管理室に居ないスタッフ（看護師や介助スタッフ等）が使用者３００の状態（離床又は在床）を把握することができる。

ここで、使用者３００には、ベッド１００を使用するために、図示しない操作部（リモートコントローラー）が与えられている。操作部は、使用者３００やスタッフ（看護師や介助スタッフ等）がベッドフレーム１０２の高さ（ベッド１００の使用者３００が寝る寝台の高さ）を調節するときに用いられる。

図１２は、第２実施形態に係る使用者位置検出装置において、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄのベッド１００上の配置を示す模式図である。ベッド１００は、更に、ベッドサイドレール１０７を具備している。ベッドサイドレール１０７は、使用者３００の落下防止のための着脱可能な柵である。ベッドサイドレール１０７は、台車フレーム１０１の４端部のうちの、支持脚１０５、１０６が設けられていない端部に設置される。

ベッド１００を上から見たときのベッドボトム１０３の平面座標として、ベッドボトム１０３の支持脚１０５とベッドサイドレール１０７との延長線上の交点を原点の座標（０、０）とした場合、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄは、それぞれ、座標（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）に設置されている。ここで、第２実施形態では、Ｘ座標の値ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４は各々異なり、Ｙ座標の値ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４は各々異なる。

図１３は、第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００の構成を示すブロック図である。使用者位置検出装置２００の本体部２１０は、制御部２２０と、記憶部２３０と、入力部２４０と、荷重データ取得部２５０と、生体情報データ取得部２６０と、演算部２７０と、使用者検出部２８０と、出力部２９０とを備えている。

制御部２２０は、使用者位置検出装置２００の全体を制御するための機能部である。制御部２２０は、記憶部２３０に記憶されている各種コンピュータプログラム（以下、プログラムと称する）を読み出して実行することにより各種機能を実現しており、例えば、ＣＰＵ（Central Process Unit）等により構成されている。

記憶部２３０は、使用者位置検出装置２００の動作に必要な各種プログラムや、各種データが記憶されている機能部である。記憶部２３０は、例えば、半導体メモリや、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等により構成されている。記憶部２３０には、所定の閾値を表す設定荷重データＤ１０ｔｈが格納されている。また、記憶部２３０は、座標テーブル２３２を記憶している。

図１４は、第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００の座標テーブル２３２を示す図である。座標テーブル２３２は、ベッド１００を上から見たときのベッドボトム１０３の平面座標として、ベッド１００上で使用者３００が使用する使用可能領域ＡＲと、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄが設置された位置と、監視領域ＡＲｍｔとに対して、Ｘ座標、Ｙ座標を表すデータを記憶している。

具体的には、使用可能領域ＡＲには、Ｘ座標の最小値「０」、Ｘ座標の最大値「ｘｍａｘ」、Ｙ座標の最小値「０」、Ｙ座標の最大値「ｙｍａｘ」が対応付けられている。

フォースセンサ３０１ａには、フォースセンサ３０１ａの位置として、Ｘ座標の値「ｘ１」、Ｙ座標の値「ｙ１」が対応付けられている。フォースセンサ３０１ｂには、フォースセンサ３０１ｂの位置として、Ｘ座標の値「ｘ２」、Ｙ座標の値「ｙ２」が対応付けられている。Ｘ座標の値「ｘ２」は値「ｘ１」よりも大きく、Ｙ座標の値「ｙ２」は値「ｙ１」よりも大きい。フォースセンサ３０１ｃには、フォースセンサ３０１ｃの位置として、Ｘ座標の値「ｘ３」、Ｙ座標の値「ｙ３」が対応付けられている。Ｘ座標の値「ｘ３」は値「ｘ１」よりも大きく、値「ｘ２」より小さい。Ｙ座標の値「ｙ３」は値「ｙ２」より大きい。フォースセンサ３０１ｄには、フォースセンサ３０１ｄの位置として、Ｘ座標の値「ｘ４」、Ｙ座標の値「ｙ４」が対応付けられている。Ｘ座標の値「ｘ４」は値「ｘ２」よりも大きく、Ｙ座標の値「ｙ４」は値「ｙ３」より大きい。

監視領域ＡＲｍｔには、Ｘ座標の最小値「ｘｍｔ」、Ｘ座標の最大値「ｘｍａｘ」、Ｙ座標の最小値「０」、Ｙ座標の最大値「ｙｍａｘ」が対応付けられている。例えば、Ｘ座標の値「ｘｍｔ」は値「ｘ４」よりも大きい。台車フレーム１０１の４端部のうちの、支持脚１０５、１０６とベッドサイドレール１０７とが設けられていない端部は、ベッド１００の端座を表している。すなわち、監視領域ＡＲｍｔは、使用可能領域ＡＲのうちの、ベッド１００の端座を表す領域である。

図１３に示すように、入力部２４０は、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄにより検出された荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄを入力する。入力部２４０は、第１実施形態における入力部２及びアンプ３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄに相当する。

荷重データ取得部２５０は、入力部２４０により入力された荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄから、時間変化しない成分の信号ＳＧ１（図６を参照）を、荷重データＤ１０（図６を参照）として取得する。ここで、荷重データ取得部２５０が荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄから取得した荷重データＤ１０を、それぞれ、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４と称する。なお、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４については、直流成分の信号ＳＧ１の代わりに、荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄから直接取得してもよい。荷重データ取得部２５０は、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を演算部２７０、使用者検出部２８０に出力する。

生体情報データ取得部２６０は、第１実施形態における生体信号検出部６に相当する。生体情報データ取得部２６０は、入力部２４０により入力された荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄから、時間変化する成分の信号ＳＧ２（図６を参照）を、生体情報データＤ２０（図６を参照）として取得する。ここで、生体情報データ取得部２６０が荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄから取得した生体情報データＤ２０を、それぞれ、生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４と称する。生体情報データ取得部２６０は、生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を演算部２７０、使用者検出部２８０に出力する。

演算部２７０は、第１実施形態における演算部４に相当する。演算部２７０は、荷重データ取得部２５０から荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を受け取り、生体情報データ取得部２６０から生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を受け取る。演算部２７０は、生体情報データ取得部２６０から生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を受け取った場合、生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４が取得されたことを認識する。すなわち、生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４が取得された場合、ベッド１００上には生体（使用者３００）が在床していることを表している。この場合、演算部２７０は、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄの位置として、座標テーブル２３２に登録されているフォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄの座標（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）を参照する。

演算部２７０は、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄの位置（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）と荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４とに基づいて、ベッドボトム１０３に作用している荷重の重心位置（ｘ０、ｙ０）を演算する。すなわち、演算部２７０は、ｘ０＝（ｗ１×ｘ１＋ｗ２×ｘ２＋ｗ３×ｘ３＋ｗ４×ｘ４）／４により、重心位置（ｘ０、ｙ０）のＸ座標の値「ｘ０」を求め、ｙ０＝（ｗ１×ｙ１＋ｗ２×ｙ２＋ｗ３×ｙ３＋ｗ４×ｙ４）／４により、重心位置（ｘ０、ｙ０）のＹ座標の値「ｙ０」を求める。演算部２７０は、重心位置（ｘ０、ｙ０）を表すデータを演算部２７０、使用者検出部２８０に出力する。

使用者検出部２８０は、第１実施形態における使用者検出部５に相当する。使用者検出部２８０は、荷重データ取得部２５０から荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を受け取り、生体情報データ取得部２６０から生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を受け取る。また、使用者検出部２８０は、演算部２７０から重心位置（ｘ０、ｙ０）を表すデータを受け取る。

まず、使用者検出部２８０は、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４が表す値（荷重値）の平均値Ｄ１０ａｖが、設定荷重データＤ１０ｔｈが表す値（閾値）を超えている場合、ベッド１００上の生体が使用者３００であることを認識する。すなわち、ベッド１００上に使用者３００が在床していることを認識する。この場合、使用者検出部２８０は、座標テーブル２３２に登録されている監視領域ＡＲｍｔの座標（ｘｍｔ、ｙ０）、（ｘｍａｘ、ｙ０）、（ｘｍｔ、ｙｍａｘ）、（ｘｍａｘ、ｙｍａｘ）を参照して、重心位置（ｘ０、ｙ０）に基づいて、ベッド１００上の使用者３００の位置を検出する。

具体的には、使用者検出部２８０は、重心位置（ｘ０、ｙ０）が監視領域ＡＲｍｔに含まれているか否かを判定する。その判定結果として、重心位置（ｘ０、ｙ０）が監視領域ＡＲｍｔに含まれている場合、使用者検出部２８０は、ベッド１００上の使用者３００の位置として、使用者３００が端座位であることを検出する。

次に、使用者検出部２８０は、使用者検出情報ＩＮＦを出力部２９０に出力する。使用者検出情報ＩＮＦは、ベッド１００上に使用者３００が在床しているか否か、使用者３００の位置がベッド１００の端座位にあるのか否か、使用者３００のベッド１００上の位置を表す位置情報（例えば、重心位置（ｘ０、ｙ０））等を含んでいる。また、使用者検出情報は、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４や生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を含んでいてもよい。

出力部２９０は、第１実施形態における出力部７に相当する。出力部２９０は、使用者検出部２８０から使用者検出情報ＩＮＦを受け取る。出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦを出力先４００（端末装置４１０、携帯端末装置４２０）に出力する。出力先４００（端末装置４１０、携帯端末装置４２０）が使用者位置検出装置２００からの使用者検出情報ＩＮＦを受け取ることにより、ナースステーションや管理室のスタッフ（看護師や介助スタッフ等）は、ベッド１００上に使用者３００が在床しているか否か、使用者３００の位置がベッド１００の端座位にあるのか否か等を把握することができる。

図１５は、第２実施形態に係る使用者位置検出装置２００の動作を示すフローチャートである。

まず、演算部２７０は、生体情報データ取得部２６０が生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を取得しているか否かを確認する。すなわち、ベッド１００上に生体が在床している否かを確認する（ステップＳ２０１）。

生体情報データ取得部２６０が生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を取得していない場合、ベッド１００上に生体が在床していない状態である（ステップＳ２０１−Ｎｏ）。この場合、生体情報データ取得部２６０が生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を取得するまで、ステップＳ２０１が実行される。

一方、生体情報データ取得部２６０が生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を取得した場合、ベッド１００上に生体が在床している状態である（ステップＳ２０１−Ｙｅｓ）。この場合、演算部２７０は、生体情報データ取得部２６０から生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を受け取ると共に、荷重データ取得部２５０から荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を受け取る。演算部２７０は、その荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４とフォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄの位置（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）とに基づいて、ベッドボトム１０３に作用している荷重の重心位置（ｘ０、ｙ０）を演算する（ステップＳ２０２）。

次に、使用者検出部２８０は、荷重データ取得部２５０から荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を受け取り、生体情報データ取得部２６０から生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を受け取り、演算部２７０から重心位置（ｘ０、ｙ０）を表すデータを受け取る。ここで、使用者検出部２８０は、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４が表す値（荷重値）の平均値Ｄ１０ａｖが、設定荷重データＤ１０ｔｈが表す値（閾値）を超えている否かを判定する。すなわち、ベッド１００上の生体が使用者３００であるか否かを確認する（ステップＳ２０３）。

ここで、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４が表す値（荷重値）の平均値Ｄ１０ａｖが、設定荷重データＤ１０ｔｈが表す値（閾値）を超えていない場合、ベッド１００上の生体が使用者３００ではない（ステップＳ２０３−Ｎｏ）。すなわち、使用者３００が離床している可能性がある。この場合、使用者検出部２８０は、使用者３００の状態として離床を判定し、使用者３００が離床している旨を表す使用者検出情報ＩＮＦを生成する（ステップＳ２０５）。このとき、出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の離床）を出力先４００（端末装置４１０、携帯端末装置４２０）に出力する（ステップＳ２０８）。

具体的には、出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の離床）を、ナースステーションや管理室の端末装置４１０に出力することにより、使用者３００が離床している旨を、ナースステーションや管理室に居るスタッフ（看護師や介助スタッフ等）に通知する。出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の離床）を、携帯端末装置４２０に出力することにより、使用者３００が離床している旨を、ナースステーションや管理室に居ないスタッフ（看護師や介助スタッフ等）に通知する。その後、ステップＳ２０１が実行される。

一方、荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４が表す値（荷重値）の平均値Ｄ１０ａｖが、設定荷重データＤ１０ｔｈが表す値（閾値）を超えている場合、ベッド１００上の生体が使用者３００である（ステップＳ２０３−Ｙｅｓ）。すなわち、使用者３００が在床している可能性がある。この場合、使用者検出部２８０は、重心位置（ｘ０、ｙ０）が監視領域ＡＲｍｔに含まれているか否かを確認する（ステップＳ２０４）。

ここで、重心位置（ｘ０、ｙ０）が監視領域ＡＲｍｔに含まれていない場合、使用者３００が在床していて、その使用者３００の位置がベッド１００の端座位にない（ステップＳ２０４−Ｎｏ）。この場合、使用者検出部２８０は、使用者３００の状態として在床を判定し、使用者３００が在床している旨を表す使用者検出情報ＩＮＦを生成する（ステップＳ２０６）。このとき、出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の在床）を出力先４００（端末装置４１０、携帯端末装置４２０）に出力する（ステップＳ２０８）。

具体的には、出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の在床）を、ナースステーションや管理室の端末装置４１０に出力することにより、使用者３００が在床している旨を、ナースステーションや管理室に居るスタッフ（看護師や介助スタッフ等）に通知する。出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の在床）を、携帯端末装置４２０に出力することにより、使用者３００が在床している旨を、ナースステーションや管理室に居ないスタッフ（看護師や介助スタッフ等）に通知する。その後、ステップＳ２０１が実行される。

一方、重心位置（ｘ０、ｙ０）が監視領域ＡＲｍｔに含まれている場合、使用者３００が在床しているが、その使用者３００の位置がベッド１００の端座位にある（ステップＳ２０４−Ｙｅｓ）。すなわち、ベッド１００上の使用者３００が、今まさに離床しようとしている。この場合、使用者検出部２８０は、使用者３００の状態として端座位を判定し、使用者３００が離床しようとしている旨を表す使用者検出情報ＩＮＦを生成する（ステップＳ２０７）。このとき、出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の端座位）を出力先４００（端末装置４１０、携帯端末装置４２０）に出力する（ステップＳ２０８）。

具体的には、出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の端座位）を、ナースステーションや管理室の端末装置４１０に出力することにより、使用者３００が離床しようとしている旨を、ナースステーションや管理室に居るスタッフ（看護師や介助スタッフ等）に通知する。出力部２９０は、使用者検出情報ＩＮＦ（使用者３００の端座位）を、携帯端末装置４２０に出力することにより、使用者３００が離床しようとしている旨を、ナースステーションや管理室に居ないスタッフ（看護師や介助スタッフ等）に通知する。その後、ステップＳ２０１が実行される。

以上の説明により、第２実施形態に係る使用者位置検出装置では、ベッド１００のベッドボトム１０３の複数の位置にそれぞれ設置され、その位置の荷重を荷重信号ＳＧ（荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄ）として検出する複数個のフォースセンサ３０１（フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄ）と、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄにより検出された荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄから、時間変化しない成分の信号ＳＧ１を荷重データＤ１０（荷重データｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４）として取得する荷重データ取得部２５０と、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄにより検出された荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄを周波数分析して、荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄから、時間変化する成分の信号ＳＧ２を、使用者３００の生体情報を表す生体情報データＤ２０（生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４）として取得する生体情報データ取得部２６０と、生体情報データｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４が取得されたときに、フォースセンサ３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄの位置（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）と荷重信号ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄとに基づいて、ベッドボトム１０３に作用している荷重の重心位置（ｘ０、ｙ０）を演算する演算部２７０と、重心位置（ｘ０、ｙ０）に基づいて、ベッド１００上の使用者３００の位置を検出する使用者検出部２８０と、使用者検出部２８０の検出結果（使用者検出情報ＩＮＦ）を出力先４００に出力する出力部２９０と、を具備している。具体的には、使用者検出部２８０は、ベッド１００上で使用者３００が使用する使用可能領域ＡＲのうちの、ベッド１００の端座を表す監視領域ＡＲｍｔに重心位置（ｘ０、ｙ０）が含まれる場合、ベッド１００上の使用者３００の位置として、使用者３００が端座位であることを検出する。これにより、第２実施形態に係る使用者位置検出装置では、センサ等の設備コストが低く、かつ、ベッド１００上の使用者３００の在床の有無（使用者３００の在床、離床、端座位）や使用者３００の位置を検出することができる。

［変形例］
以上のように、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。すなわち、適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

第１、２実施形態では、生体情報データが表す生体情報は、生体（使用者）の呼吸や心拍としているが（図６〜１０を参照）、これに限定されず、例えば、体動でもよい。体動は、寝ているときの全ての生体（使用者）の動きを表している。寝ているときの生体（使用者）の動きの一例として、寝返りが挙げられる。

また、第１、２実施形態では、生体情報データは、生体（使用者）の呼吸、心拍を表すスペクトル成分（周波数）によって判断されているが（図６〜１０を参照）、これに限定されず、例えば、生体（使用者）の呼吸、心拍の大きさや強さでもよい。大きさや強さとは、例えば、図８〜１０に示すような信号レベルである。その信号レベルは電圧の値により表される。例えば、図８に示すような信号レベルが表す電圧値が、設定値以上である場合、その信号レベルは、生体（使用者）の呼吸及び心拍等の生体情報を表していることになる。

また、第２実施形態では、重心位置（ｘ０、ｙ０）が監視領域ＡＲｍｔに含まれている場合、使用者検出部２８０は、使用者３００の状態として端座位を判定し、使用者３００が離床しようとしている旨を表す使用者検出情報ＩＮＦを、出力部２９０を介して、出力先４００（端末装置４１０、携帯端末装置４２０）に出力することにより、スタッフ（看護師や介助スタッフ等）に通知しているが、これに限定されない。例えば、出力部２９０はスピーカを含み、使用者検出部２８０は、使用者検出情報ＩＮＦを出力先４００に出力することによりスタッフに通知すると共に、使用者３００が監視領域ＡＲｍｔに移動した場合に転倒や転落のリスクがある旨を、音や音声によって、スピーカから出力してもよい。

１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ：フォースセンサ
２：入力部
３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ：アンプ
４：演算部
５：使用者検出部
６：生体信号検出部（生体情報データ取得部）
７：出力部
８：受感部
９：リード
１０：制御部
１１：受信部
２０：背ボトム
２０ａ：部材
２１：腰ボトム
２２：膝ボトム
２３：足ボトム
１００：ベッド
１０１：台車フレーム
１０２：ベッドフレーム
１０３：ベッドボトム
１０４：マットレス
１０５：支持脚
１０６：支持脚
１０７：ベッドサイドレール
２００：使用者位置検出装置
２１０：本体部
２２０：制御部
２３０：記憶部
２４０：入力部
２５０：荷重データ取得部
２６０：生体情報データ取得部
２７０：演算部
２８０：使用者検出部
２９０：出力部
３００：使用者
３０１、３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄ：フォースセンサ
４００：出力先
４１０：端末装置
４２０：携帯端末装置
４３０：アクセスポイント（ＡＰ）
ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４：生体情報データ
Ｄ１０：荷重データ
Ｄ２０：生体情報データ
Ｄ２１：生体情報データ（呼吸）
Ｄ２２：生体情報データ（心拍）
ＩＮＦ：使用者検出情報
ＳＣ１０：スペクトル成分
ＳＣ２１：スペクトル成分
ＳＣ２２：スペクトル成分
ＳＧ、ＳＧａ、ＳＧｂ、ＳＧｃ、ＳＧｄ：荷重信号
ＳＧ１：信号（直流成分）
ＳＧ２：信号（交流成分）
ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４：荷重データ

Claims

ベッドのベッドボトムの複数の位置にそれぞれ設置され、その位置の荷重を荷重信号として検出する複数個のフォースセンサと、
前記複数個のフォースセンサの位置と前記荷重信号とに基づいて、前記ベッドボトムに作用している荷重の重心位置を演算する演算部と、
前記重心位置に基づいて、前記ベッド上の使用者の位置を検出する使用者検出部と、
前記複数個のフォースセンサにより検出された荷重信号を周波数分析して、前記使用者の生体情報を表す生体情報データを取得する生体情報データ取得部と、
を具備することを特徴とする使用者位置検出装置。
前記使用者検出部は、前記生体情報データが取得されたときに、前記重心位置に基づいて、前記ベッド上の前記使用者の位置を検出することを特徴とする請求項１に記載の使用者位置検出装置。
前記複数個のフォースセンサにより検出された前記荷重信号から、時間変化しない成分の信号を荷重データとして取得する荷重データ取得部、
を更に具備し、
前記生体情報データ取得部は、前記複数個のフォースセンサにより検出された前記荷重信号から、時間変化する成分の信号を前記生体情報データとして取得し、
前記演算部は、前記生体情報データが取得されたときに、前記複数個のフォースセンサの位置と前記荷重データとに基づいて、前記重心位置を演算することを特徴とする請求項１または２に記載の使用者位置検出装置。
前記使用者検出部は、前記ベッド上で前記使用者が使用する使用可能領域のうちの、前記ベッドの端座を表す監視領域に前記重心位置が含まれる場合、前記ベッド上の前記使用者の位置として、前記使用者が端座位であることを検出することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の使用者位置検出装置。
前記使用者検出部の検出結果を出力先に出力する出力部、
を更に具備することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の使用者位置検出装置。
ベッドのベッドボトムの複数の位置に、使用者の体形に合わせて設置された複数個のフォースセンサを用いて前記利用者の位置を検出する方法であって、
前記複数個のフォースセンサが、その位置の荷重を荷重信号として検出するステップと、
前記複数個のフォースセンサの位置と前記荷重信号とに基づいて、前記ベッドボトムに作用している荷重の重心位置を演算するステップと、
前記重心位置に基づいて、前記ベッド上の使用者の位置を検出するステップと、
前記複数個のフォースセンサにより検出された荷重信号を周波数分析して、前記使用者の生体情報を表す生体情報データを取得するステップと、
を具備することを特徴とする使用者位置検出方法。