JP2018126374A - 姿勢推定方法、姿勢推定装置及び姿勢推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ウェアラブルセンサが検出する加速度データを用いて乗車中の人の姿勢を推定する。
【解決手段】ウェアラブルセンサ１が測定した加速度から姿勢推定装置２が測定した加速度を減算し、減算後の加速度から利用者の姿勢を推定する。また、ウェアラブルセンサ１が測定した所定の方向の加速度が閾値を超えた場合に、特定の姿勢となったと判定する。これにより、乗車中の利用者の姿勢変化を検知できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、乗車中の人の姿勢を推定する技術に関する。

近年、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）の技術が進展している。ＩｏＴの適用例として、ウェアラブルセンサを用いて個人のバイタルデータを取得し、健康や作業状態を分析して安全管理することが検討されている。バイタルデータを取得するセンサには利用者が容易に装着できるウェアラブル端末がある。例えば、心拍センサ、加速度センサ等を内蔵し、バイタルデータを常時収集可能な腕時計型端末、加速度、照度等の情報が取得可能なメガネ型端末が存在する。また、心電図、加速度等を測定可能で利用者が着用できるＴシャツ型の端末が存在する（非特許文献１）。

バスやタクシーなどのドライバーによる運転中の物拾いや疲労蓄積等は事故の原因となる。ドライバーの運転姿勢を検出する技術としては非特許文献２、３がある。これらの技術は車載カメラの映像を分析することでドライバーの姿勢を検出しているが、カメラで監視されているドライバーのストレスは高い。ウェアラブル端末でデータを取得することで、ドライバーに意識させずに加速度データ等を取得できると考えられる。

運転中に取得できるデータを用いて、非特許文献４は、ドライバーの視線移動に着目して運転技術との関連を分析している。非特許文献５は、加速度センサを用いて運転動作を分析している。しかしながら、危険運転姿勢を検知、警告することは検討されていない。

S. Tsukada, et al., "Conductive Polymer Combined Silk Fiber Bundle for Bioelectrical Signal Recording," PLoS ONE, 2012, Volume 7, Issue 4, e33689 M.M. Trivedi, S.Y. Cheng, E.M.C. Childers and S.J. Krotosky, "Occupant Posture Analysis with Stereo and Thermal Infrared Video: Algorithms and Experimental Evaluation," IEEE Trans. Vehicular Technology, 2004, Vol.53, No.6, pp.1698-1712 G. Stockman, J.L. Chen, Y. Cui and H. Reynolds, "Measuring Body Points on Automobile Drivers Using Multiple Cameras," Image and Vision Computing, 1997, Vol.15, No.4, pp.317-329 T. Falkmer and N.P. Gregersen, "A Comparison of Eye Movement Behavior of Inexperienced and Experienced Drivers in Real Traffic Environments," Optometry and Vision Science, 2005, Vol.82, No.8, pp.732-739 多田昌裕、他６名、"加速度センサを用いた行動計測に基づく運転動作解析手法"，情報処理学会 インタラクション ２００７

ウェアラブル端末により加速度データを取得できるが、乗車中は車の加速度がウェアラブル端末に加わるため、ウェアラブル端末で得られたデータから正確な姿勢を推定できるか不明である。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、ウェアラブルセンサが検出する加速度データを用いて乗車中の人の姿勢を推定することを目的とする。

第１の本発明に係る姿勢推定方法は、乗車中の利用者の特定姿勢を推定する姿勢推定装置が実行する姿勢推定方法であって、前記利用者の装着したセンサから第１加速度データを受信するステップと、前記センサとは別に第２加速度データを測定するステップと、前記第１加速度データから前記第２加速度データを減算した結果に基づいて前記利用者の姿勢を推定するステップと、を有することを特徴とする。

第２の本発明に係る姿勢推定方法は、乗車中の利用者の特定姿勢を推定する姿勢推定装置が実行する姿勢推定方法であって、前記利用者の装着したセンサから加速度データを受信するステップと、所定方向の前記加速度データと閾値とを比較して前記利用者の姿勢を推定するステップと、を有することを特徴とする。

第３の本発明に係る姿勢推定装置は、乗車中の利用者の特定姿勢を推定する姿勢推定装置であって、前記利用者の装着したセンサから第１加速度データを受信する受信手段と、第２加速度データを測定する加速度計と、前記第１加速度データから前記第２加速度データを減算した結果に基づいて前記利用者の姿勢を推定する推定手段と、を有することを特徴とする。

第４の本発明に係る姿勢推定装置は、乗車中の利用者の特定姿勢を推定する姿勢推定装置であって、前記利用者の装着したセンサから加速度データを受信する受信手段と、所定方向の前記加速度データと閾値とを比較して前記利用者の姿勢を推定する推定手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、ウェアラブルセンサが検出する加速度データを用いて乗車中の人の姿勢を推定することができる。

第１の実施の形態の姿勢推定装置の構成を示す機能ブロック図である。 ウェアラブルセンサの例を示す図である。 第２の実施の形態の姿勢推定装置の構成を示す機能ブロック図である。 姿勢画像の表示例を示す図である。 路線バス乗車中に物を拾う動作を行ったときにウェアラブルセンサで検出された加速度を示すグラフである。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。

［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態の姿勢推定装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す姿勢推定装置２は、受信部２１、加速度計２２、演算部２３、姿勢判定部２４、及び表示部２５を備える。姿勢推定装置２は、乗車中の利用者が装着したウェアラブルセンサ１が測定する加速度に基づいて利用者の姿勢を推定する装置である。ウェアラブルセンサ１の測定するセンサ加速度には車の加速度が加算される。そこで、第１の実施の形態では、センサ加速度から姿勢推定装置２の測定した装置加速度を減算して補正し、利用者の姿勢を判定する。姿勢推定装置２が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは姿勢推定装置２が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。姿勢推定装置２は、例えばスマートホンを利用して構成することができる。

受信部２１は、ウェアラブルセンサ１から加速度データを受信する。

図２に、ウェアラブルセンサ１を示す。図２（ａ）に示すように、本実施形態で用いるウェアラブルセンサ１はＴシャツ型のウェアラブルセンサである。利用者がこのＴシャツを着用するだけで、心電図と３軸の加速度が取得できるセンサである。ウェアラブルセンサ１としては、例えば、日本電信電話株式会社と東レ株式会社が共同で開発したｈｉｔｏｅ（登録商標）を用いることができる。加速度データは、胸に着けるトランスミッター１１を介して姿勢推定装置２へ送信される。図２（ｂ）に示すように、検出する加速度の方向は、トランスミッター１１に対して水平方向がＸ軸、前方方向がＹ軸、頭部方向がＺ軸である。つまり、利用者の左右方向がＸ軸に対応し、利用者の前後方向がＹ軸に対応する。

加速度計２２は、姿勢推定装置２が備えており、ウェアラブルセンサ１とは別に加速度を測定する。加速度計２２は、姿勢推定装置２とは別の装置として車内に配置されてもよい。

演算部２３は、ウェアラブルセンサ１から受信したセンサ加速度と加速度計２２で測定した装置加速度のタイムスタンプを合わせた後、センサ加速度から装置加速度を減算する。

姿勢判定部２４は、演算部２３の補正した加速度に基づいて利用者の姿勢を判定する。姿勢判定部２４には、ｈｉｔｏｅのＳＤＫ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ）で提供される姿勢を推定するツールを利用できる。

表示部２５は、姿勢判定部２４の判定結果に基づいて姿勢の情報を表示する。

以上説明したように、本実施の形態によれば、ウェアラブルセンサ１が測定した加速度から姿勢推定装置２が測定した加速度を減算し、減算後の加速度から利用者の姿勢を推定することにより、利用者自体の加速度を抽出し、乗車中の利用者の姿勢を推定できる。

［第２の実施の形態］
第１の実施の形態では、センサ加速度から姿勢推定装置２で測定した装置加速度を減算して利用者の姿勢を推定したが、２つのセンサの精度の違いなどにより、加速度を減算しても利用者自身の加速度を正確に求められないことが懸念される。

バスやタクシーなどは急発進を避けるように指導されており、加速度はそれほど大きくない。一方、物拾い等の動作は前屈するなどの姿勢変化があるため、利用者が着用したウェアラブルセンサ１で測定される加速度は大きく変化する。また、ドライバーの安全管理を想定した際に、運転中に席を離れることは想定外であるため、運転中の物拾い等が検出したい危険姿勢である。そこで、第２の実施の形態では、所定方向の加速度変化に着目し、閾値を設定して特定の危険姿勢を判定する。

図３は、第２の実施の形態の姿勢推定装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す姿勢推定装置２は、受信部２１、姿勢判定部２４、及び表示部２５を備える。本実施形態の姿勢推定装置２も第１の実施の形態と同様にスマートホンを利用して構成することができる。

受信部２１は、ウェアラブルセンサ１から加速度データを受信する。ウェアラブルセンサ１は、第１の実施の形態と同様のものを用いる。

姿勢判定部２４は、ウェアラブルセンサ１から受信したセンサ加速度からノイズを除去し、所定方向の加速度が予め設定した閾値を超えたか否か判定する。例えば、利用者の前傾姿勢を検出するときは、Ｙ軸方向の加速度と閾値を比較し、Ｙ軸方向（利用者の前方方向）の加速度が閾値を超えたときに利用者は前傾姿勢になったと判定する。

表示部２５は、姿勢判定部２４の判定結果を表示する。図４に、表示部２５での表示例を示す。利用者が車中で物拾いをした際に、姿勢判定部２４が利用者の前傾姿勢を検出したときは、図４に示すように、表示部２５は表示する姿勢画像を変更する。このとき利用者にアラートを通知してもよいし、サーバに判定結果を送信してもよい。

ウェアラブルセンサ１を着用した利用者が路線バスに乗車し、着席中に物を拾う動作を行うときの利用者の姿勢を、第２の実施の形態の姿勢推定装置２を用いて検出した。

図５は、路線バス乗車中に物を拾う動作を行ったときにウェアラブルセンサ１で検出された加速度を示すグラフである。実線はＸ軸方向の加速度、破線はＹ軸方向の加速度、一点鎖線はＺ軸方向の加速度を示す。同図より、バス起因の加速度変化はそれほど大きくなく、Ｘ，Ｙ軸方向の細かい加速度変化であることが分かる。

着席中に物を拾う動作をしたときは、体の傾きが変わるため、シャツの前方方向であるＹ軸の加速度変化が大きいことが分かる。本実施形態の姿勢推定装置２は、Ｙ軸の加速度変化に着目し、物拾い等の姿勢を検出した。具体的には、閾値を２０度（−０．３４Ｇの加速度）とすることで、路線バス乗車中の物拾いの動作を検出できた。

ただし、Ｙ軸の加速度変化に対して閾値を設定した場合、急斜面な路線では誤判定する懸念がある。そこで、傾斜が２０％程度の急勾配で知られる富士山登坂バスに乗車して検証を行った。その結果、坂道であっても、閾値が２０度までのＹ軸方向の加速度変化には至らなかったため、誤判定は生じなかった。

以上説明したように、本実施の形態によれば、ウェアラブルセンサ１が測定した所定の方向の加速度が閾値を超えた場合に、特定の姿勢となったと判定することにより、乗車中の利用者の姿勢変化を検知できる。

１…ウェアラブルセンサ
１１…トランスミッター
２…姿勢推定装置
２１…受信部
２２…加速度計
２３…演算部
２４…姿勢判定部
２５…表示部

Claims (5)

1. 乗車中の利用者の特定姿勢を推定する姿勢推定装置が実行する姿勢推定方法であって、
   前記利用者の装着したセンサから第１加速度データを受信するステップと、
   前記センサとは別に第２加速度データを測定するステップと、
   前記第１加速度データから前記第２加速度データを減算した結果に基づいて前記利用者の姿勢を推定するステップと、
   を有することを特徴とする姿勢推定方法。
2. 乗車中の利用者の特定姿勢を推定する姿勢推定装置が実行する姿勢推定方法であって、
   前記利用者の装着したセンサから加速度データを受信するステップと、
   所定方向の前記加速度データと閾値とを比較して前記利用者の姿勢を推定するステップと、
   を有することを特徴とする姿勢推定方法。
3. 乗車中の利用者の特定姿勢を推定する姿勢推定装置であって、
   前記利用者の装着したセンサから第１加速度データを受信する受信手段と、
   第２加速度データを測定する加速度計と、
   前記第１加速度データから前記第２加速度データを減算した結果に基づいて前記利用者の姿勢を推定する推定手段と、
   を有することを特徴とする姿勢推定装置。
4. 乗車中の利用者の特定姿勢を推定する姿勢推定装置であって、
   前記利用者の装着したセンサから加速度データを受信する受信手段と、
   所定方向の前記加速度データと閾値とを比較して前記利用者の姿勢を推定する推定手段と、
   を有することを特徴とする姿勢推定装置。
5. 請求項１又は２に記載の姿勢推定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする姿勢推定プログラム。

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