JP2021096094A - 力覚表面、及びこれを有する荷重刺激のセンシングシステムとこれに用いるコンピュータプログラム、並びにこれらに関連する学習済みモデルと推測システム - Google Patents
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Abstract
Description
上記導電性材の基となる基材は、荷重センサのセンサ素子である力覚センサ素子(後述する)として用いることが可能な限り特に限定されず、紙、絹、ポリエステル[PET(ポリエチレンテレフタレート)等]、ポリアミド(ナイロン)、ポリウレタン等の繊維を含有する基材が挙げられる。また、当該基材の形状は、基材を展開させた形状が略二次元形状であることが好適である。
編物又は織物は、単層であっても、複層であってもよい。単層であっても、編み方や織り方により、厚さ方向における糸同士の重なり合いを設けることが可能であり、この厚さ方向の重なり合いに対して外力をかけることにより、当該糸同士における見かけ上の断面積を増加させ、又は、当該糸同士の間における空間容積を変動させることができる。
ここで説明する「紙を含有する基材」は、上記の編物又は織物を構成する糸が「紙を含有する基材」である場合を含んでいるが、これに限定されるものではない。紙を含有する基材は、本発明が適用される基材として好適である。「編物又は織物」については、上述した通りである。
「PEDOT−pTSが付着している上撚りされた糸又は仮撚糸が、全部若しくは一部を構成する糸として用いられている編物又は織物」は、本発明が適用される基材として好適である。「編物又は織物」については、上述した通りである。
基材の形状は、荷重刺激を「点」ではなく、「面」で捉えることができることが、本発明の特徴の一つであるから、後述するように、少なくとも1単位1cm2以上のPEDOT−pTSが付着した部分が、荷重刺激の受容面として存在することが好適であり、この条件が満たされている限り、基材の全体形状は全く限定されない。編物又は織物が、積層された形態や、編物層又は織物層の他に、他の素材の層が積層された積層体も、本発明の基材の態様として含まれる。そして最も典型的な形状として、基材を展開させた形状が略二次元形状であり、PEDOT−pTSが当該二次元平面の少なくとも一方に付着している形態が例示される。略二次元形状とは、言い換えれば「薄く広がった形状」であり、シート状やフィルム状を含むものである。
PEDOT−pTS(poly(3,4-ethylene-dioxythiophene)-p-toluenesulfonate)は、pTS(p-toluenesulfonate)とEDOT(3,4-ethylenedioxythiophene)を重合反応させて形成される導電性高分子であり、例えば、第1の付着方法として、酸化成分とpTSを含有する有機溶媒性溶液と、EDOTの混合液の、紙を含有する基材(主にはシート状の紙又は紙糸)への接触による付着を浸漬又は印刷等にて行い、その後に重合促進処理を当該接触箇所に施すことにより、PEDOT−pTSの付着を行うことができる(特許文献1に開示された方法又はその変法)。第2の付着方法として、(a)酸化成分とpTSとを含むpTS溶液を、紙を含有する基材(主にはシート状の紙又は紙糸)に付着させる付着工程、(b)付着工程(a)において酸化成分とpTSを付着させた上記基材に、さらにEDOTを付着させて、これらにおいてPEDOT−pTSを生成する重合反応を進行させることにより、PEDOT−pTSの付着を行うことができる(第2の付着方法:特許文献2に開示された方法)。第1の付着方法、第2の付着方法共に、紙を含有する基材、絹、PET(ポリエチレンテレフタレート)繊維等のポリエステル繊維、ポリアミド(ナイロン)繊維、ポリウレタン繊維等に対しても用いることができる。また、絹の構成成分であるセリシンが被覆されたもの(特開2003−171874号公報)にも用いることができる。
第1の付着方法において、pTS溶液とEDOTを混合することにより、EDOTの重合反応がpTS−EDOT混合液中において進行し、高分子ポリマーであるPEDOT−pTSが形成される。この重合反応は、下記式に従い、温度上昇に従って重合速度は大きくなり、冷蔵庫レベルの低温で保存すれば重合速度を低下させて、付着工程の時間確保に資することができる。酸化成分としてFe3+が例示されているが、これに限定されるものではない。
第2の付着方法では、まず、有機溶媒性溶液に、酸化成分と、ドーパントとしてのpTSとを溶かし、その有機溶媒性溶液(pTS溶液)に紙を含有する基材を浸漬する。
(1)力覚センサ素子の製造例
導電性材の基材として、左右各々2800T/mで撚った21デニールの絹糸2本を一組とするちりめん糸2組に対し、外側にカバーリング糸を巻き付けることで作製した絹糸(温度22℃・湿度50%で伸縮率50%以上)を、平編(10cm幅で100目、100段、糸の太さは0.5mm程度)した布地(60cm×60cm)を株式会社東北撚糸より入手した(材料布1)。
付着基材1(絹糸の編物)の力覚センサ素子を用いた平面方向加重に対する電気抵抗値変化の検討を行った。
付着基材2(紙糸の編物)を力覚センサ素子として用いた荷重試験
本発明は、第1に、基材の全部又は一部に、PEDOT−pTS(poly(3,4-ethylene-dioxythiophene)-p-toluenesulfonate)が付着している導電性材であって、上記基材の全部又は一部に対する荷重刺激に応じた電気シグナルを上記導電性材から発信する力覚素子が1チャンネル単位以上備えられている、力覚表面(以下、「本発明の力覚表面」ともいう)を提供する。
本発明の力覚表面は、荷重主体からの荷重刺激が与えられ、その荷重刺激を検出・推定する対象であれば特に限定されないが、好適例として、座面又は横臥面としての用途が挙げられる。そしてこれらの場合には、上記導電性材の外側に荷重伝搬材が備えられていることが好適である。上記「外側」は、荷重主体との接触が行われる側が少なくとも含まれていることが好ましく、当該側は通常「上側」である。
本発明は第2に、本発明の力覚表面、及び、データ抽出手段が備わっている、荷重刺激のセンシングシステムであって、上記データ抽出手段において上記力覚表面から得た電気シグナルのデータから、加重刺激の経時的変化に関連付けられた力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさがコンピュータにおいて抽出される、センシングシステム(以下、「本発明のセンシングシステム」ともいう)を提供する。上記データ抽出手段は、提供された電気シグナルのデータから、力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさをコンピュータにおいて抽出するアルゴリズムをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。
本発明は第3に、座面である力覚表面を用いるセンシングシステムにより得た、(1)着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を規定するデータと、(2)電気シグナルのデータの組合せ、を訓練データとするコンピュータにおける教師あり学習により導出される、座面である力覚表面上における着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を推測するための学習済みモデル(以下、「本発明の着座AIモデル」ともいう);
並びに、横臥面である力覚表面を用いるセンシングシステムにより得た、(1)横臥姿勢を規定するデータと、(2)電気シグナルのデータの組合せ、を訓練データとするコンピュータにおける教師あり学習により導出される、横臥面である力覚表面上における横臥姿勢を推測するための学習済みモデル(以下、「本発明の横臥AIモデル」ともいう)を提供する。
本発明は第4に、本発明の座面AIモデルに対し、座面である力覚表面から得た電気シグナルのデータが適用されて、着座時の骨盤の状態又は着座姿勢がコンピュータにおいて推測される、推測システム(以下、「本発明の着座AIシステム」ともいう);
並びに、本発明の横臥AIモデルに対し、横臥面である力覚表面から得た電気シグナルのデータが適用されて、横臥姿勢が推測コンピュータにおいて推測される、推測システム(以下、「本発明の横臥AIシステム」ともいう)を提供する。
本発明は第5に、座面である力覚表面から得た電気シグナルのデータから、加重刺激の経時的変化に関連付けられた力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさがコンピュータにおいて抽出され、これに関連付けて着座時の骨盤の状態又は着座姿勢がコンピュータにおいて推定され、この推定された着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を規定するデータと、これらに対応する上記電気シグナルのデータの組合せ、を上記力覚表面から別個に得た電気シグナルのデータから、着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を推測する学習済みモデルを生成するための訓練データとする、訓練データの生産方法(以下、「本発明の座面訓練データの生産方法」ともいう);
並びに、横臥面である力覚表面から得た電気シグナルのデータから、加重刺激の経時的変化に関連付けられた力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさがコンピュータにおいて抽出され、これに関連付けて横臥姿勢がコンピュータにおいて推測され、この推測された横臥姿勢を規定するデータと、これらに対応する上記電気シグナルのデータの組合せ、を上記力覚表面から別個に得た電気シグナルのデータから、横臥姿勢を推測する学習済みモデルを生成するための訓練データとして生産する、訓練データの生産方法(以下、「本発明の横臥面訓練データの生産方法」ともいう)を提供する。
(1)本発明のセンシングシステム(座面)
「座面」とは、「座るための表面」であり、例えば、椅子の座面、クッションの座面等のあらゆる座面が挙げられ、特に限定されるものではない。ヒトが座面に腰掛ける場合、座面と臀部が接触するが、その場合完全に体のバランスが取れているヒトは稀であり、多くの場合いずれかの方向に着座バランスが偏っている。そしてこのような着座バランスの偏りは自らが気付くことは難しいし、どのように偏っているのかを把握することは極めて困難である。本人が気付かないうちに、骨盤の左右のバランスの不均衡や捩れが癖になってしまい、その癖によって新たな病の原因になることも考えられる。また、着座姿勢が悪ければ、疲れやすく作業効率も悪くなり、見た目も美しくない。従って、着座バランスの乱れを正しく指摘して、着座姿勢を骨盤レベルで矯正して、姿勢を美しくするための情報を提供することが非常に重要である。
本発明のセンシングシステムによって得たデータを用いて、人工知能(AI)を用いた推測システムを構築することができる。すなわち、本発明のセンシングシステムによって得た(a)着座時の骨盤の状態又は着座姿勢と、(b)電気シグナルのデータの組合せを訓練データとして、コンピュータにおいて教師あり学習を実行することにより、着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を推定するための学習済みモデル(本発明の着座AIモデル)が構築される。
上記の「所定のデータ形式」は、特に限定されないが、可能な限り初発の電気シグナルをそのまま反映したデータであることが、生成された学習済みモデルの実用性が高まり好適であるが、学習済みモデルの推定の確度を向上させるために初発の電気シグナル波形等の電気シグナルデータに対して、トリミング、サイズ変換、重ね合わせ等のデータ処理を施すことも可能である。当該データ処理は、OpenCV等のデータ処理用ライブラリを用いて行うことが可能である。
本発明の着座AIシステムは、座面に適用される本発明のセンシングシステム(上記)の例におけるコンピュータ14にアルゴリズムとして記憶された「抽出手段と推定手段」に代えて、上記の本発明の着座AIモデルを記憶させて、これに座面である力覚表面から発信された電気シグナルのデータが適用されて、着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を推測するためのAIシステムである。ハードウエアの構成等は、本発明のセンシングシステムに準ずることができる。
(1)本発明のセンシングシステム(横臥面)
「横臥面」とは、「横臥する(横たわる、寝そべる)ための表面」であり、例えば、マットレスの横臥面、敷き布団の横臥面等のあらゆる横臥面が挙げられ、特に限定されるものではない。本発明の力覚表面を横臥面に適用して、ヒトの寝相をモニターする必要性は、主に医療現場、介護現場等に存在する。例えば、本来安静しているべき患者、新生児、介護者等の、離床や、寝返りをモニターすることで、ベッドからの脱落、徘徊、褥瘡等の身体トラブル、無意識の窒息状態等をリアルタイムに、現場から離れた状態で把握することが可能となり、医療現場や介護現場における労力を軽減すると共に、不慮の医療事故や介護事故、さらには褥瘡等の深刻な身体トラブルを効果的に防止することが可能となる。
本発明のセンシングシステムによって得たデータを用いて、人工知能(AI)を用いた推測システムを構築することができる。すなわち、本発明のセンシングシステムによって得た(a)横臥姿勢を規定するデータと、(b)電気シグナルのデータの組合せを訓練データとして、コンピュータにおいて教師あり学習を実行することにより、横臥姿勢を推定するための学習済みモデル(本発明の横臥AIモデル)が構築される。
本発明の横臥AIシステムは、横臥面に適用される本発明のセンシングシステム(上記)の例におけるマイクロコンピュータ24にアルゴリズムとして記憶された「抽出手段と推定手段」に代えて、上記の本発明の横臥AIモデルを記憶させて、これに横臥面である力覚表面から発信された電気シグナルのデータが適用されて、横臥姿勢を推測するためのAIシステムである。ハードウエアの構成等は、本発明のセンシングシステムに準ずることができる。
Claims (29)
- 基材の全部又は一部に、PEDOT−pTS(poly(3,4-ethylene-dioxythiophene)-p-toluenesulfonate)が付着している導電性材であって、上記基材の全部又は一部に対するする荷重刺激に応じた電気シグナルを上記導電性材から発信する力覚素子が1チャンネル単位以上備えられている、力覚表面。
- 前記基材のPEDOT−pTSが付着している部分は、編物又は織物を含んでいる、請求項1に記載の力覚表面。
- 前記基材のPEDOT−pTSが付着している部分は、紙を含有する基材を含んでいる、請求項1又は2に記載の力覚表面。
- 前記紙は和紙である、請求項3に記載の力覚表面。
- 前記基材のPEDOT−pTSが付着している部分は、PEDOT−pTSが付着している上撚りされた糸又は仮撚糸が、全部若しくは一部を構成する糸として用いられている編物又は織物を含んでいる、請求項1又は2に記載の力覚表面。
- 前記上撚りされた糸又は仮撚糸の表面素材は、絹又は紙である、請求項5に記載の力覚表面。
- 前記上撚りされた糸は、絹糸のらせん状の複数層重ね巻きにより中空状に形成され、重ね合わせた各巻層の巻回方向が交互に逆方向に形成されている絹加工糸である、請求項6に記載の力覚表面。
- 前記基材を展開させた形状が略二次元形状であり、PEDOT−pTSが上記二次元平面の少なくとも一方に付着している、請求項1−7のいずれかに記載の力覚表面。
- 前記力覚表面における力覚素子が、PEDOT−pTS(poly(3,4-ethylene-dioxythiophene)-p-toluenesulfonate)が付着している導電性材と電気的に接続された電圧印加部及び信号変換部を備え、上記信号変換部は上記電圧印加部において印加された電圧の上記導電性材が電気的に介在したことによる変化に基づいて、上記力覚素子から所定の電気シグナルを生成させる、請求項1−8のいずれか1項に記載の力覚表面。
- 前記所定の電気シグナルは、静電容量値又は電気抵抗値の経時的な変化を示すデータである、請求項9に記載の力覚表面。
- 前記導電性材の外側に荷重伝搬材が備えられている、請求項1−10のいずれか1項に記載の力覚表面。
- 前記力覚表面は、座面である、請求項11に記載の力覚表面。
- 前記座面は、椅子又はクッションの座面である、請求項12に記載の力覚表面。
- 前記座面に配置される、基材にPEDOT−pTSが付着している導電性材は1−10チャンネル単位であって、着座時の臀部の前方左右と後方左右の押圧力がそれぞれかかる位置に1チャンネル単位ずつ配置されている、請求項12又は13に記載の力覚表面。
- 前記力覚表面は横臥面である、請求項11に記載の力覚表面。
- 前記横臥面は、マットレス又は敷き布団の横臥面である、請求項15に記載の力覚表面。
- 前記横臥面に配置される、基材にPEDOT−pTSが付着している導電性材は4チャンネル単位であって、横臥時の臀部の左右と背部左右の押圧力がそれぞれかかる位置に1チャンネル単位ずつ配置されている、請求項15又は16に記載の力覚表面。
- 請求項1−17のいずれか1項に記載の力覚表面、及び、データ抽出手段が備わっている、荷重刺激のセンシングシステムであって、上記力覚表面から得られた電気シグナルのデータから、上記データ抽出手段によって、加重刺激の経時的変化に関連付けられた力覚素子のチャンネル単位毎に与えられた荷重刺激の大きさがコンピュータにおいて抽出される、センシングシステム。
- 前記センシングシステムにおいて得た力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさに関連付けた、着座時の骨盤の状態又は着座姿勢のコンピュータにおける推測手段が設けられている、請求項18に記載のセンシングシステム。
- 請求項18に記載のセンシングシステムにおいて用いられるコンピュータプログラムであって、力覚表面から得られた電気シグナルのデータから、力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさをコンピュータにおいて抽出するアルゴリズムをコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
- 請求項19に記載のセンシングシステムにおいて用いられるコンピュータプログラムであって、算出された力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさのデータを、それぞれ所定の着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を規定する形式に当てはめて、上記骨盤の状態又は着座姿勢の推定又は評価を行うアルゴリズムをコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
- 請求項19に記載のセンシングシステムにより得た、(1)着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を規定するデータと、(2)電気シグナルのデータの組合せ、を訓練データとするコンピュータにおける教師あり学習により導出される、請求項12−14のいずれか1項に記載の力覚表面上における、着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を推測するための学習済みモデル。
- 請求項22に記載の学習済みモデルに対し、請求項12−14のいずれか1項に記載の力覚表面から得た電気シグナルのデータが適用されて、着座時の骨盤の状態又は着座姿勢がコンピュータにおいて推測される、推測システム。
- 請求項12−14のいずれか1項の記載の力覚表面から得た電気シグナルのデータから、加重刺激の経時的変化に関連付けられた力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさがコンピュータにおいて抽出され、これに関連付けて着座時の骨盤の状態又は着座姿勢がコンピュータにおいて推定され、この推定された着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を規定するデータと、これらに対応する上記電気シグナルのデータの組合せ、を上記力覚表面から別個に得た電気シグナルのデータから、着座時の骨盤の状態又は着座姿勢を推測する学習済みモデルを生成するための訓練データとする、訓練データの生産方法。
- 前記センシングシステムにおいて得た力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさに関連付けた、横臥姿勢のコンピュータにおける推測手段が設けられている、請求項18に記載の荷重刺激のセンシングシステム。
- 請求項25に記載のセンシングシステムにおいて用いられるコンピュータプログラムであって、算出された力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさのデータを、それぞれ所定の横臥姿勢を規定する形式に当てはめて、上記横臥姿勢の推定又は評価を行うアルゴリズムをコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
- 前記センシングシステムにより得た、(1)横臥姿勢と、(2)電気シグナルのデータの組合せ、を訓練データとするコンピュータにおける教師あり学習により導出される、請求項15−17のいずか1項に記載の力覚表面上における横臥姿勢を推測するための学習済みモデル。
- 請求項27に記載の学習済みモデルに対し、請求項15−17のいずれか1項に記載の力覚表面から得た電気シグナルのデータが適用されて、横臥姿勢がコンピュータにおいて推測される、推測システム。
- 請求項15−17のいずれか1項の力覚表面から得た電気シグナルのデータから、加重刺激の経時的変化に関連付けられた力覚素子のチャンネル単位毎の荷重刺激の大きさがコンピュータにおいて抽出され、これに関連付けて横臥姿勢がコンピュータにおいて推測され、この推測された横臥姿勢を規定するデータと、これらに対応する上記電気シグナルのデータの組合せ、を上記力覚表面から別個に得た電気シグナルのデータから、横臥姿勢を推測する学習済みモデルを生成するための訓練データとして生産する、訓練データの生産方法。
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