JP2018015023A - 姿勢特定システム、動作判定システム、姿勢特定方法、及び、姿勢特定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】臥位以外の姿勢状態における人間の下半身の関節の状態を可能な限りシンプルなデバイス構成によって特定可能にする。【解決手段】人間の左右少なくとも一方の大腿部に装着される第１加速度センサと、前記人間の上半身に装着される第２加速度センサと、前記第１加速度センサの出力する第１加速度情報と前記第２加速度センサの出力する第２加速度情報とを用いて前記人間の下半身の関節の屈曲状態を特定する演算部と、を備えることを特徴とする姿勢特定システム。【選択図】図３

Description

本発明は、姿勢特定システム、動作判定システム、姿勢特定方法、及び、姿勢特定プログラムに関する。

近年、加速度センサを搭載した機器（スマートホン等）の普及に伴い、加速度センサを用いて人間の動きを検出する技術が各種提案されている。例えば、スマートホンの所謂アプリとして、加速度センサの出力を利用した歩数計、腕立て伏せやスクワットのカウンタ、ゴルフのスイング判定、等のアプリが各種公開されている。

また、特許文献１には、ベッド等に横たわっている人間の肘や膝の屈伸状態を、加速度センサを用いて検出する技術が開示されている。具体的には、被験者の胴体に取り付けられた第１の加速度センサと被験者の手首又は足首に取り付けられた第２の加速度センサとを用いて、体幹を回転軸とする回転角と手の長さ方向を回転軸とする回転角とを検出し、これら回転角の組み合わせが、ベッド等に横たわっている人間に通常有り得る状態か有り得ない状態かを判定する。これにより、ベッド等に横たわっている人間が、通常の臥位か危険な臥位かを検出することができる。

特開２０１５−１９８７７１号公報

上述した特許文献１に記載の技術は、ベッド等に横たわった臥位の人間の姿勢状態を検出するものであり、臥位以外の姿勢状態を検出するものではなかった。また、特許文献１に記載の技術は、姿勢状態の検出ではあるものの、姿勢そのものを検出するというよりは正常な姿勢か異常な姿勢かを判定する技術であり、体幹を回転軸とする回転角と手の長さ方向を回転軸とする回転角とをそれぞれ検出して、その組み合わせの正常性を判定しているに過ぎない。

本発明は、臥位以外の姿勢状態における人間の下半身の関節の状態を可能な限りシンプルなデバイス構成によって特定可能にすることを目的とする。また、更に望ましくは、臥位以外の姿勢状態を取る人間に加わる負荷を定量的に評価したり、臥位以外の姿勢状態の幾つかについて当該姿勢状態にあるか否かを判定可能にしたりすることを可能にする。

本発明の態様の１つは、人間の左右少なくとも一方の大腿部に装着される第１加速度センサと、前記人間の上半身に装着される第２加速度センサと、前記第１加速度センサの出力する第１加速度情報と前記第２加速度センサの出力する第２加速度情報とを用いて前記人間の下半身の関節の屈曲状態を特定する演算部と、を備えることを特徴とする姿勢特定システムである。

このように構成した姿勢特定システムにおいては、第１加速度センサが出力する第１加速度情報と、第２加速度センサが出力する第２加速度情報と、を用いて、人間の下半身の関節の屈曲状態を演算部が特定する。このように、立位等の臥位以外の姿勢状態における人間の下半身の関節の屈曲状態は、大腿部に加わる重力加速度と上半身に加わる重力加速度とを特定することで、その概略を把握可能である。従って、２つの加速度センサと演算部というシンプルなデバイス構成さえ備えていれば、臥位以外の姿勢状態における人間の下半身の関節の屈曲状態をある程度特定することができる。

本発明の選択的な態様の１つとしては、前記演算部が屈曲状態を特定する前記人間の下半身の関節は、前記人間の腰及び膝の関節である、ことを特徴とする姿勢特定システムである。

このように構成した姿勢特定システムにおいては、人間の下半身の関節の内、特に、人間の腰及び膝の関節の屈曲状態を特定する。すなわち、大腿部に加わる重力加速度、上半身に加わる重力加速度、腰の関節の屈曲状態、及び、膝の関節の屈曲状態の４つのパラメータが特定される構成であり、このように必要最小限のパラメータを特定するのみで人間の腰及び膝の関節の屈曲状態の概要を把握することができる。すなわち、加速度センサから必要最小限のパラメータを得て、シンプルな演算を行いさえすれば人間の腰及び膝の関節の屈曲状態を特定することができる。

本発明の選択的な態様の１つとしては、前記演算部が、前記第１加速度情報から特定される大腿部の傾きと、前記第２加速度情報から特定される上半身の傾きと、を用いて、前記人間の腰及び膝の関節の屈曲角を特定する、ことを特徴とする姿勢特定システムである。

このように構成した姿勢特定システムにおいては、第１加速度センサが出力する第１加速度情報（大腿部に加わる重力加速度）から大腿部の傾きを特定し、第２加速度センサが出力する第２加速度情報（上半身に加わる重力加速度）から上半身（体幹）の傾きを特定し、これら傾きを用いて演算部が人間の腰及び膝の関節の屈曲角を特定する。このように、立位等の臥位以外の姿勢状態における人間の下半身の関節の屈曲状態は、大腿部の傾きと上半身の傾きとを特定することで、その概略を把握可能である。

本発明の選択的な態様の１つは、前記第１加速度センサ及び前記第２加速度センサが、それぞれ別のスマートホンに内蔵された加速度センサであり、一方のスマートホンに対し他方のスマートホンから加速度情報が送信され、前記一方のスマートホンが内蔵する前記演算部が、両スマートホンで検出された加速度情報を用いて前記人間の下半身の関節の屈曲状態を特定する演算処理を実行する、ことを特徴とする姿勢特定システムである。

このように構成した姿勢特定システムにおいては、互いに異なるスマートホンに内蔵された２つの加速度センサを用いて大腿部に加わる重力加速度と上半身に加わる重力加速度とを特定し、一方のスマートホン内蔵の演算部が、これら重力加速度を用いた演算処理を実行して立位等の臥位以外の姿勢状態における人間の下半身の関節の屈曲状態を特定する。従って、シンプルなデバイス構成で姿勢特定システムを実現することができる。

本発明の他の態様の１つは、人間の左右少なくとも一方の大腿部に装着される第１加速度センサと、前記第１加速度センサの出力する第１加速度情報に基づいて前記人間がしゃがむ動作を行ったか座る動作を行ったか判定する演算部と、を備える、ことを特徴とする動作判定システムである。

このように構成した動作判定システムにおいては、大腿部に装着された第壱加速度センサが出力する第１加速度情報を用いて、人間の行ったしゃがむ動作と座る動作とを判別することができる。このように、１つの加速度センサと演算部というシンプルなデバイス構成さえ備えていれば、人間の下半身の関節の屈曲状態が類似したしゃがむ動作と座る動作とを判別することができる。

以上説明した姿勢特定システムや動作判定システムは、他の機器に組み込まれた状態で実施されたり他の方法とともに実施されたりする等の各種の態様を含む。また上述した姿勢特定システムや動作判定システムに体現される方法は、他の方法の一環として実施されたりする等の各種の態様を含む。また、上述した姿勢特定システムや動作判定システムで用いるプログラムは、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、等としても実現可能である。

本発明によれば、立位または座位における下半身の関節の状態を可能な限りシンプルなデバイス構成によって特定することができる。

本実施形態に係る姿勢特定システムの外観を概略的に示した図である。 本実施形態に係る姿勢特定システムの電気的構成を概略的に示した図である。 姿勢特定処理の具体的な一例を示す図である。 第２の実施形態にかかる腰部負荷特定処理の流れを説明する図である。 第３の実施形態にかかる姿勢特定処理の流れを説明する図である。 人間が「立ち姿勢（歩き姿勢含む）」から椅子等に座った「座り姿勢」に移行する間の加速度センサの傾きを説明する図である。 人間が「立ち姿勢（歩き姿勢含む）」から椅子等に座った「座り姿勢」に移行し、その後、「座り姿勢」から「立ち姿勢」に移行した場合に、加速度センサから得られる測定値の絶対値の経時変化を示す図である。 人間が「立ち姿勢」からしゃがみこんだ「しゃがみ姿勢」に移行する間の加速度センサの傾きを説明する図である。 人間が「立ち姿勢」からしゃがみこんだ「しゃがみ姿勢」に移行し、その後、「しゃがみ姿勢」から「立ち姿勢」に移行した場合に、加速度センサから得られる測定値の絶対値の経時変化を示す図である。

以下、下記の順序に従って本発明を説明する。
（Ａ）第１の実施形態：
（Ｂ）第２の実施形態：
（Ｃ）第３の実施形態：

（Ａ）第１の実施形態：
図１は、本実施形態に係るシステム１００（姿勢特定システム又は動作判定システム）の外観を概略的に示した図、図２は、システム１００の電気的構成を概略的に示した図である。

姿勢特定システム１００は、第１加速度センサとしての加速度センサ１０、第２加速度センサとしての加速度センサ２０、演算部３０、及び、表示部４０、を備える。

加速度センサ１０は、人間Ｍの大腿部Ｆに装着される。加速度センサ２０は、加速度センサ１０が装着された同じ人間Ｍの上半身Ｂｕに装着される。人間Ｍの上半身Ｂｕは人間Ｍの胴体において腰よりも上の部位を指す。加速度センサ１０は、例えば人間Ｍが被着したズボンの右ポケットに収容することで人間Ｍの大腿部に装着され、加速度センサ２０は、例えば人間Ｍが被着したシャツの胸ポケットに収容することで人間Ｍの上半身Ｂｕに装着される。

本実施形態において、加速度センサ１０は情報処理端末Ｓａに内蔵され、加速度センサ２０は情報処理端末Ｓｂに内蔵されている。情報処理端末Ｓａ，Ｓｂは、例えばスマートホンやタブレット端末等の携帯型の情報処理装置である。なお、加速度センサ１０，２０は、情報処理端末以外のデバイスに内蔵されている加速度センサを用いてもよいし、単体の加速度センサを用いてもよい。

情報処理端末Ｓａは、マイコン等の演算部３０を有する。演算部３０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）により構成され、ＲＯＭに記憶されたプログラム（本実施形態においては姿勢特定プログラム）をＲＡＭにロードしつつ、当該プログラムに基づく演算処理をＣＰＵが実行する。なお、演算部３０は情報処理端末Ｓａが内蔵するものに限られず、外部の情報処理装置内蔵のものを用いてもよい。

情報処理端末Ｓｂは、情報処理端末Ｓａと通信可能な通信部５０ｂを有する。通信部５０ｂは、加速度センサ２０の出力データＤ２を情報処理端末Ｓａへ送信する。情報処理端末Ｓａの通信部５０ａは、通信部５０ｂから送信されるデータを受信する。なお、通信部５０ｂは、加速度センサ２０の出力データＤ２に基づいて情報処理端末Ｓｂ内蔵のマイコン等の演算部３０ｂが行った演算結果を情報処理端末Ｓａへ送信してもよい。演算部３０として外部の情報処理装置が内蔵する演算部を用いる場合は、情報処理端末Ｓａ，Ｓｂは、各通信部５０ａ，５０ｂを介して情報処理装置へ加速度センサ１０，２０の出力データ又は演算結果を送信する。

加速度センサ１０，２０は、加速度を検出する検出軸数が２以上の加速度センサである。本実施形態においては、加速度センサ１０は検出軸Ａ１ｘ，Ａ１ｙ，Ａ１ｚの３軸式加速度センサとし、加速度センサ２０は検出軸Ａ２ｘ，Ａ２ｙ，Ａ２ｚの３軸式加速度センサとする。

情報処理端末Ｓａ，Ｓｂに内蔵された加速度センサ１０，２０は、例えば、図１に示すように、端末の左右方向（端末を基準にして左方向が正）が検出軸Ａ１ｘ，Ａ２ｘを構成し、端末の上下方向（上方向が正）が検出軸Ａ１ｙ，Ａ２ｙを構成し、端末の前後方向（前面方向が正）が検出軸Ａ１ｚ，Ａ２ｚを構成する。

人間Ｍの大腿部Ｆに取り付けられる加速度センサ１０は、例えば各軸の方向を次のよう配向させる。検出軸Ａ１ｙについては、人間Ｍの太腿の長さ方向に沿う方向に配向させ、膝に向かう方向を正、腰に向かう方向を負とする。検出軸Ａ１ｚについては、人間Ｍの太腿の長さ方向と直交するように太腿の前後方向に沿う方向に配向させ、太腿の前方に向かう方向を負、太腿の後方に向かう方向を正とする。

人間Ｍの上半身Ｂｕに取り付けられる加速度センサ１０は、例えば各軸の方向を次のよう配向させる。検出軸Ａ２ｙについては、人間Ｍの体幹の延びる方向に沿う方向に配向させ、腰に向かう方向を正、頭に向かう方向を負とする。検出軸Ａ２ｚについては、人間Ｍの体幹の長さ方向と直交するように上半身の前後方向に沿う方向に配向し、上半身の前方に向かう方向を負、上半身の後方に向かう方向を正とする。

以下、演算部３０が姿勢特定プログラムを実行して行う姿勢特定処理の具体的な一例について、図３を参照しつつ説明する。

本処理では、まず人間Ｍに略直立姿勢を取って貰い、初期値の取得を行う（Ｓ１１）。演算部３０は、人間Ｍが略直立姿勢を取っている間に加速度センサ１０，２０の出力する加速度の値を取得する。すなわち、大腿部に加わる加速度（主に重力加速度）の初期値Ｇ１０（＝（Ｇ１０ｘ，Ｇ１０ｙ，Ｇ１０ｚ））を加速度センサ１０から取得し、上半身の体幹部に加わる加速度（主に重力加速度）の初期値Ｇ２０（＝（Ｇ２０ｘ，Ｇ２０ｙ，Ｇ２０ｚ））を加速度センサ２０から取得する。以下、この状態の人間Ｍを初期状態と呼ぶ場合がある。

その後、任意の瞬間に、人間Ｍの下半身の関節の状態を特定するための処理を行う。なお、人間Ｍの下半身とは、人間Ｍの腰以下の部位を指す。本実施形態では、人間Ｍの腰以下の関節として腰関節及び膝関節の状態を特定する。

具体的には、まず任意の瞬間に、加速度センサ１０，２０の出力する加速度の測定値を取得する（Ｓ１２）。すなわち、大腿部に加わっている加速度（主に重力加速度）の測定値Ｇ１１（＝（Ｇ１１ｘ，Ｇ１１ｙ，Ｇ１１ｚ））を加速度センサ１０から取得し、上半身の体幹部に加わっている加速度（主に重力加速度）の測定値Ｇ１２（＝（Ｇ１２ｘ，Ｇ１２ｙ，Ｇ１２ｚ））を加速度センサ２０から取得する。

次に、初期状態を基準とし、人間Ｍの上半身の体幹がどの程度傾いているかを示す上体傾角θＢと、人間Ｍの大腿部がどの程度傾いているかを示す大腿傾度θＬと、を算出する（Ｓ１３）。上体傾角θＢと大腿傾度θＬは、初期値Ｇ１０，Ｇ２０及び測定値Ｇ１１，Ｇ２１を用いて、上体傾角θＢは下記式（１）により算出することが可能であり、大腿傾角θＬは下記式（２）により算出することが可能である。

次に、得られた上体傾角θＢと大腿傾角θＬを用いて、人間Ｍの腰屈曲角度θＷと、膝屈曲角度θＮとを算出する（Ｓ１４）。

腰屈曲角度θＷは、理論的には、肩と股関節を結ぶ直線と、股関節と膝を結ぶ直線とが成す角度と考えることができ、実際には、体幹の延びる方向に沿って延びる直線と、太腿の延びる方向に沿って延びる直線とが成す角度として把握することができる。

膝屈曲角度θＮは、理論的には、股関節と膝を結ぶ直線と、膝と足首を結ぶ直線とが成す角度と考えることができ、実際には、大腿の延びる方向に沿って延びる直線と、下腿の延びる方向に沿って延びる直線とが成す角度として把握することができる。なお、下腿については、膝が地面に対して垂直であると仮定した場合の仮想的な下腿の延びる方向に沿って延びる直線を用いてある。

腰屈曲角度θＷは下記式（３）を用いて、膝屈曲角度θＮは下記式（４）を用いてそれぞれ算出できる。なお、初期状態における人間Ｍの腰屈曲角度θＷと膝屈曲角度θＮを０°とする。

以上の処理により、臥位以外の姿勢状態を取る人間Ｍの下半身の関節の状態を特定することができる。また、携帯情報端末が内蔵する加速度センサ１０，２０を用いた場合は、シンプルなデバイス構成でこれを実現することができる。また、携帯情報端末が内蔵する演算部３０を用いて上体傾角θＢ、大腿傾角θＬ、腰屈曲角度θＷ及び膝屈曲角度θＮを算出することにより、更にシンプルなデバイス構成でこれを実現することができる。また、このようにして取得した情報は、例えば、情報処理端末Ｓａの表示部４０や情報処理端末Ｓｂの表示部４０ｂに表示してもよい。また、情報処理端末Ｓａ，Ｓｂの通信機能を用いて、直接又は通信ネットワークを介して外部の情報処理装置へ送信してもよい。

（Ｂ）第２の実施形態：
次に、第２の実施形態に係る腰部負荷特定システムについて説明する。第２の実施形態に係る腰部負荷特定システムは、デバイス構成については上述した第１の実施形態に係る姿勢特定システム１００と同様であるため、姿勢特定システム１００と同じ符号を用いて説明する。

図４は、第２の実施形態にかかる腰部負荷特定方法を実現するための腰部負荷特定処理の流れを説明する図である。

本処理においては、まず、携帯情報処理端末のユーザーインターフェースを介して、人間Ｍの身長、体重、取扱物の重量に係る数値の入力を受け付ける。携帯情報処理端末のユーザーインターフェースとしては、キーボード（ソフトウェアキーボード含む）やマウス、タッチパネル等が例示される。

次に、第１の実施形態と同様に、大腿部Ｆに加わる加速度の初期値Ｇ１０と上半身Ｂｕに加わる加速度の初期値Ｇ２０を取得する（Ｓ２１）。その後、第１の実施形態と同様に、任意の瞬間に、測定値の取得（Ｓ２２）、上体傾角及び大腿傾角の算出（Ｓ２３）、並びに、腰屈曲角度及び膝屈曲角度の算出（Ｓ２４）を行って人間Ｍの姿勢を特定し、その後、特定した姿勢の人間Ｍの腰部にかかる負荷を推定する処理を行う（Ｓ２５）。なお、人間Ｍの姿勢を特定するまでの処理は上述した第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。

人間Ｍの姿勢が特定されると、次に、当該姿勢をとることによって人間Ｍの腰部に加わる負荷を算出する。下記式（５）は、人間Ｍの姿勢が、人間Ｍの腰部椎間板に与える腰部椎間板圧迫力Ｆｃを推定する式である。

前記式（５）において、ＵｗはＬ５（第５腰椎）／Ｓ１（仙骨）関節より上の体重、ｇは重力加速度（９．８（ｍ／ｓ^２））、ＲａｒはＬ５／Ｓ１関節の関節面の傾斜角、Ｌｗは取扱物の重量、Ｆａは腹圧、ＦｍはＦａと共にＬ５／Ｓ１関節まわりのモーメントに対抗する脊柱起立筋の力、をそれぞれ表す。

前記式（５）の各変数は、人間Ｍの身長、人間Ｍの体重、取扱物の重量、上体傾角、上腕角度、前腕角度、大腿角度、下腿角度、腰屈曲角、膝屈曲角、の各値により構成されるパラメータ群を用いて算出することができる。本実施形態では、このパラメータ群のうち、取扱物の重量、上腕角度、前腕角度及び下腿角度、の各値を特定しない構成を採用し、いずれも０として計算を行う。従って、本実施形態においては、腰部椎間板圧迫力Ｆｃの各変数は、人間Ｍの身長、人間Ｍの体重、上体傾角、大腿角度、腰屈曲角及び膝屈曲角を用いて下記の方法により求められる。むろん、取扱物の重量、上腕角度、前腕角度及び下腿角度、の各値を特定するための構成を追加し、これら各値を含めて前記式（５）の計算を行うことも可能である。

まず、Ｌ５／Ｓ１関節より上の体重Ｕｗは、例えば腰より上の重量として定義され、例えば、下記式（６）に示すように、全体重に対して体の各部位の比率を乗算することにより算出することができる。

前記式（６）において、Ｗは人間Ｍの体重、Ｗｐ１は胴体の重さ、Ｗｉは頭部の重さ、Ｗｈ及びＷｈｈは左右の肩から肘にかけての重さ、Ｗｇ及びＷｇｇは左右の肘から先の重さを表す。なお、前記式（６）に示した各部位の比率を表す数値は一例である。

次に、Ｌ５／Ｓ１関節の関節面の傾斜角Ｒａｒは、例えば、下記式（７）に示すＡｎｄｅｒｓｏｎの式を用いて求めることができる。

本実施形態では、前記式（７）に示す上体傾角Ｑｔとして上述した上体傾角θＢを用い、膝屈曲角Ｑｋとして上述した膝屈曲角θＮを用いる。

次に、腹圧Ｆａは、横隔膜等が腹側から背中に向けて押す力であり、背骨の形状に影響する力である。腹圧Ｆａは、例えば下記式（８）に示すＦｉｓｈｅｒの式を用いて求められる。

前記式（８）において、Ｒｈは腰屈曲角を表し、Ｍ_{Ｌ５／Ｓ１}は、Ｌ５／Ｓ１関節まわりの取扱い物によるモーメントを表す。腰屈曲角Ｒｈは上述した腰屈曲角度θＷを用いる。モーメントＭ_{Ｌ５／Ｓ１}は、下記式（９）に示すように、身体の各部位の腰部からのモーメントを求め、その合計値を用いることができる。

前記式（９）において、Ｘｐｐは胴体のx軸の重心座標、Ｗｐ１は胴体の重さ，Ｘｉｐは頭部のx軸の重心座標、Ｗｉは頭部の重さ、Ｘｈｐは右肩から右肘のx軸の重心座標、Ｘｈｐｐは左肩から左肘のx座標の重心座標、Ｗｈは肩から肘にかけての部分の重さ、Ｘｇｐは右肘から右手首までのx軸の重心座標、Ｘｇｇｐは左肘から左手首までのx軸の重心座標、Ｗｇは肘から手首までの部分の重さ、Ｘｗｐは右の手のx軸の重心座標、Ｘｗｗｐは左の手のx軸の重心座標を表す。なお、ここで言うｘ軸とは、人間Ｍが直立した状態で水平且つ前後方向に沿って延びる軸である。各部位の重心座標は、人間Ｍの身長Ｈに基づいて統計的な平均値として求まる各部位の長さと、各部位の角度とを用いて求めることができる。下記式（１０）〜（１７）は、各部位の重心座標を求める式の一例である。

上記式（１０）〜（１７）において、Ｑ５は右上腕角度、Ｑ５５は左上腕角度、Ｑ６は右前腕角度、Ｑ６６は左前腕角度、である。また、上記式（１０）〜（１７）で用いたａ４は、下記式（１８）で表される。

次に、力Ｆｍは、下記式（１９）に示す、取扱物による力とそれを支える力のつり合いの式から求めることができる。

前記式（１９）において、Ｄは腹圧によるＬ５／Ｓ１まわりのモーメントアーム長を表す。前記式（１９）において、Ｅは脊柱起立筋のモーメントアーム長を表し、一般に０．０５（ｍ）で近似される。モーメントアーム長Ｄは、例えば下記式（２０）に示すＭｏｒｒｉｓの式を用いて算出できる。

以上のように、人間Ｍの身長、人間Ｍの体重、上体傾角、大腿角度、腰屈曲角及び膝屈曲角の各パラメータを用いて、前記式（５）の各変数としての、Ｌ５／Ｓ１関節より上の体重Ｕｗ、Ｌ５／Ｓ１関節の関節面の傾斜角Ｒａｒ、腹圧Ｆａ、及び、Ｆａと共にＬ５／Ｓ１関節まわりのモーメントに対抗する脊柱起立筋の力Ｆｍ、がそれぞれ求まる。これにより、前記式（５）に示す腰部椎間板圧迫力Ｆｃを求めることができる。すなわち、上体傾角θＢ及び膝屈曲角θＮを用いて、腰部に加わる負荷を特定することができる。また、このようにして取得した情報は、例えば、情報処理端末Ｓａの表示部４０や情報処理端末Ｓｂの表示部４０ｂに表示してもよい。また、情報処理端末Ｓａ，Ｓｂの通信機能を用いて、直接又は通信ネットワークを介して外部の情報処理装置へ送信してもよい。

（Ｃ）第３の実施形態：
次に、第３の実施形態に係る姿勢特定システムについて説明する。第３の実施形態に係る姿勢特定システムは、上半身Ｂｕに装着する加速度センサ２０が不要である点を除くと、デバイス構成は上述した第１の実施形態に係る姿勢特定システム１００と同様であるため、姿勢特定システム１００と同じ符号を用いて説明する。

図５は、第３の実施形態にかかる姿勢特定方法を実現するための姿勢特定処理の流れを説明する図である。

本実施形態では、まず人間Ｍに略直立姿勢を取って貰い、初期値の取得を行う（Ｓ３１）。演算部３０は、人間Ｍが略直立姿勢を取っている間に、加速度センサ１０の出力する加速度の値を取得する。すなわち、大腿部Ｆに加わる加速度（主に重力加速度）の初期値Ｇ１０（＝（Ｇ１０ｘ，Ｇ１０ｙ，Ｇ１０ｚ））を加速度センサ１０から取得する。

次に、加速度センサ１０の出力する加速度の測定値の連続的な取得を開始する（Ｓ３２）。すなわち、大腿部Ｆに加わる加速度（主に重力加速度）の測定値Ｇ１１（＝（Ｇ１１ｘ，Ｇ１１ｙ，Ｇ１１ｚ））を加速度センサ１０から連続的に取得する。

図６は、人間Ｍが「立ち姿勢（歩き姿勢含む）」から椅子等に座った「座り姿勢」に移行する間の加速度センサ１０の傾きを説明する図、図７は、人間Ｍが「立ち姿勢」から椅子等に座った「座り姿勢」に移行し、その後、「座り姿勢」から「立ち姿勢」に移行した場合に、加速度センサ１０から得られる測定値Ｇ１１の絶対値の経時変化を示す図である。

図８は、人間Ｍが「立ち姿勢」からしゃがみこんだ「しゃがみ姿勢」に移行する間の加速度センサ１０の傾きを説明する図、図９は、人間Ｍが「立ち姿勢」からしゃがみこんだ「しゃがみ姿勢」に移行し、その後、「しゃがみ姿勢」から「立ち姿勢」に移行した場合に、加速度センサ１０から得られる測定値Ｇ１１の絶対値の経時変化を示す図である。

なお、図７、図９に示す測定値Ｇ１１は、加速度センサ１０の各軸について鉛直上方を向いている場合に１、鉛直下方を向いている場合に−１、水平方向を向いている場合に０となるように、実測値を重力加速度（９．８ｍ／ｓ^２）で除して規格化してある。また、図７、図９には、測定値Ｇ１１の値をいずれも絶対値で示してある。

図６から分かるように、「立ち姿勢」から「座り姿勢」に移行した場合、｜Ｇ１１ｙ｜についてはほぼ１からほぼ０に向けて減少し、｜Ｇ１１ｚ｜についてはほぼ０からほぼ１に向けて上昇する変化が発生する。

また、図７から分かるように、「立ち姿勢」から「しゃがみ姿勢」に移行した場合にも、｜Ｇ１１ｙ｜についてはほぼ１からほぼ０に向けて減少し、｜Ｇ１１ｚ｜についてはほぼ０からほぼ１に向けて上昇する変化が発生する。

すなわち、「立ち姿勢」から「座り姿勢」又は「しゃがみ姿勢」にそれぞれ移行した場合、測定値Ｇ１１の絶対値は、Ｙ軸方向の値が減少し、Ｚ軸方向の値が増大して、大小関係が逆転する点で類似した変化が発生する。このことから、｜Ｇ１１ｚ｜＞｜Ｇ１１ｙ｜の場合は「立ち姿勢」、｜Ｇ１１ｙ｜＞｜Ｇ１１ｚ｜の場合は「座り姿勢」又は「しゃがみ姿勢」であるものと判断できる。

一方、図７から分かるように、「立ち姿勢」から「しゃがみ姿勢」に移行した場合、｜Ｇ１１ｙ｜はほぼ１からいったん０まで減少した後、０から０．７付近まで上昇する変化が発生する。これは、図８に示す｜Ｇ１１ｙ｜において、ほぼ１から０まで減少している間と、０から０．７付近まで上昇する間とで値の正負が反転しているためである。この変化は「立ち姿勢」から「座り姿勢」に移行した場合には発生しない。すなわち、「座り姿勢」の｜Ｇ１１ｙ｜は０付近で安定し、「しゃがみ姿勢」の｜Ｇ１１ｙ｜はいったん０まで減少した後、直ぐに上昇して０．７付近で安定している。

以上の状況を踏まえて、連続的に取得される測定値Ｇ１１を用いて「立ち姿勢」から「座り姿勢」又は「しゃがみ姿勢」への移行が発生したか否かを判定する（Ｓ３３）。具体的には、｜Ｇ１１ｙ｜が減少し、｜Ｇ１１ｚ｜が増大して、｜Ｇ１１ｙ｜と｜Ｇ１１ｚ｜の大小関係が逆転する変化が発生したか否かを判定する。この変化が発生した場合は（Ｓ３３：Ｙｅｓ）、「座り姿勢」又は「しゃがみ姿勢」への移行が発生したと判断し、この変化が発生していない場合は（Ｓ３３：Ｎｏ）、「立ち姿勢」のままと判断し、一定時間おきにステップＳ３３の処理を繰り返し実行する。

「座り姿勢」又は「しゃがみ姿勢」への移行が発生した場合は、「座り姿勢」と「しゃがみ姿勢」の何れへの移行が発生したかを判断する（Ｓ３４）。「座り姿勢」と「しゃがみ姿勢」の判別においては、｜Ｇ１１ｙ｜がほぼ１からいったん所定値以下に減少した後、０から所定値まで上昇する変化が所定時間内に発生したか否かを判定する。この変化が発生した場合は「しゃがみ姿勢」への移行が発生したと判定し（Ｓ３６）、この変化が発生していない場合は「座り姿勢」への移行が発生したと判定する（Ｓ３５）。

この判別で用いる所定値としては、０．１〜０．６の範囲から選択した値を採用可能であり、より好適には０．１５〜０．５の範囲から選択した値を採用可能であり、具体的には例えば０．２を採用可能である。所定時間としては、０．８秒〜２．０秒の範囲から選択した値を採用可能であり、より好適には、１．０秒〜１．５秒の範囲から選択した値を採用可能であり、具体的には例えば１．２秒を採用可能である。

なお、所定値としては、減少時の判定に用いる所定値と、上昇時判定に用いる所定値とを異なる値としてもよい。また、絶対値でないＡｙ１を用いて判定を行ってもよく、この場合、例えば、ステップＳ３５ではＡｙ１のゼロクロスを検出し、ゼロクロスした後、一定時間内にゼロクロス前とは正負が異なる所定値をＡｙ１が超えたか否かを判定する。

その後、「座り姿勢」又は「しゃがみ姿勢」から「立ち姿勢」への移行が発生したか否かを判定する（Ｓ３７）。具体的には、測定値Ｇ１１の絶対値において、｜Ｇ１１ｙ｜が増大し、｜Ｇ１１ｚ｜が減少して、｜Ｇ１１ｙ｜と｜Ｇ１１ｚ｜の大小関係が逆転する変化が発生したか否かを判定する。この変化が発生した場合は（Ｓ３７：Ｙｅｓ）、ステップＳ３３に戻って「立ち姿勢」から「座り姿勢」又は「しゃがみ姿勢」への移行が発生したか否かの判定を行い、この変化が発生していない場合は（Ｓ３７：Ｎｏ）、
ステップＳ３４に戻って「座り姿勢」と「しゃがみ姿勢」の判別を行う。

以上説明した姿勢特定システムによれば、人間Ｍの大腿部Ｆに装着した加速度センサの出力する加速度データを用いて、人間Ｍが「座り姿勢」、「しゃがみ姿勢」、「立ち姿勢」の何れの姿勢を取っているか容易に判別可能であり、これら姿勢の間での移行を容易に検出することができる。また、このようにして取得した情報は、例えば、情報処理端末Ｓａの表示部４０や情報処理端末Ｓｂの表示部４０ｂに表示してもよい。また、情報処理端末Ｓａ，Ｓｂの通信機能を用いて、直接又は通信ネットワークを介して外部の情報処理装置へ送信してもよい。

なお、本発明は上述した各実施形態に限られず、上述した各実施形態の中で開示した各構成を相互に置換したり組み合わせを変更したりした構成、公知技術並びに上述した各実施形態の中で開示した各構成を相互に置換したり組み合わせを変更したりした構成、等も含まれる。また，本発明の技術的範囲は上述した実施形態に限定されず，特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。

１０…加速度センサ、２０…加速度センサ、３０…演算部、３０’…演算部、４０…表示部、５０ａ…通信部、５０ｂ…通信部、１００…システム、Ｆ…大腿部、Ａ１ｘ…検出軸、Ａ１ｙ…検出軸、Ａ１ｚ…検出軸、Ａ２ｘ…検出軸、Ａ２ｙ…検出軸、Ａ２ｚ…検出軸、Ｂｕ…上半身、Ｄ２…出力データ、Ｓａ…情報処理端末、Ｓｂ…情報処理端末

Claims (7)

1. 人間の左右少なくとも一方の大腿部に装着される第１加速度センサと、
   前記人間の上半身に装着される第２加速度センサと、
   前記第１加速度センサの出力する第１加速度情報と前記第２加速度センサの出力する第２加速度情報とを用いて前記人間の下半身の関節の屈曲状態を特定する演算部と、
   を備えることを特徴とする姿勢特定システム。
2. 前記演算部が屈曲状態を特定する前記人間の下半身の関節は、前記人間の腰及び膝の関節である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の姿勢特定システム。
3. 前記演算部は、前記第１加速度情報から特定される大腿部の傾きと、前記第２加速度情報から特定される体幹部の傾きと、を用いて、前記人間の下半身の屈曲状態を特定する、
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の姿勢特定システム。
4. 前記第１加速度センサ及び前記第２加速度センサは、それぞれ別のスマートホンに内蔵された加速度センサであり、
   一方のスマートホンに対し他方のスマートホンから加速度情報が送信され、
   前記一方のスマートホンが内蔵する前記演算部が、両スマートホンで検出された加速度情報を用いて前記人間の下半身の関節の屈曲状態を特定する演算処理を実行する、
   ことを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の姿勢特定システム。
5. 人間の左右少なくとも一方の大腿部に装着される第１加速度センサと、
   前記第１加速度センサの出力する第１加速度情報に基づいて前記人間がしゃがむ動作を行ったか座る動作を行ったか判定する演算部と、
   を備える、
   ことを特徴とする動作判定システム。
6. 人間の左右少なくとも一方の大腿部に装着される第１加速度センサから第１加速度情報を取得する工程と、
   前記人間の上半身に装着される第２加速度センサから第２加速度情報を取得する工程と、
   前記第１加速度情報と前記第２加速度情報とを用いて、前記人間の下半身の関節の屈曲状態を特定する工程と、
   を含んで構成されることを特徴とする姿勢特定方法。
7. 人間の左右少なくとも一方の大腿部に装着される第１加速度センサから第１加速度情報を取得する機能と、
   前記人間の上半身に装着される第２加速度センサから第２加速度情報を取得する機能と、
   前記第１加速度情報と前記第２加速度情報とを用いて、前記人間の下半身の関節の屈曲状態を特定する機能と、
   をコンピュータに実現させるための姿勢特定プログラム。

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