JP2021164575A - Assist wear evaluation system, method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、アシストウェアを装着した状態での身体的作業負担の軽減効果を評価する技術に関する。 An embodiment of the present invention relates to a technique for evaluating an effect of reducing a physical work load while wearing assist wear.
近年、肉体的労働や日常生活活動を補助するアシストウェアが開発されている。アシストウェアを大まかに分類すると、パワーアシストとして装着者（以下、利用者という）に装着される装着式動作補助装置と、モーター等の動力を用いずに生地の伸縮力を用いて利用者の姿勢を正すことで身体の負荷を軽減する体幹安定スーツに分けることができる。 In recent years, assist wear that assists physical labor and activities of daily living has been developed. Assist wear can be roughly classified into a wearable motion assist device that is attached to the wearer (hereinafter referred to as the user) as a power assist, and the posture of the user using the elastic force of the fabric without using the power of a motor or the like. It can be divided into trunk stability suits that reduce the load on the body by correcting.
特許文献１では、利用者の腰部の動作を補助する駆動力を発生させる装着式動作補助装置を人型動作試験部に装着した状態で、装着式動作補助装置を評価している。人型動作試験部は、人間の膝から上側の身体部分とほぼ同様の外形形状を有しており、人間が物を持ち上げてから持ち下げるまでの腰部に負担をかける一連の動作を擬似的に行い得るように関節機構が設けられている。 Patent Document 1 evaluates a wearable motion assist device in a state in which a wearable motion assist device that generates a driving force that assists the motion of the user's waist is mounted on a humanoid motion test unit. The humanoid motion test unit has an external shape that is almost the same as the body part above the human knee, and simulates a series of motions that put a burden on the lumbar region from when a human lifts an object to when it is lifted. A joint mechanism is provided so that it can be performed.
そして、人間の胴体部及び頭部を模倣した外観構成を有する体幹リンクの腰部に対応する部位の圧縮力と、曲げモーメントである負荷検出部としての６軸力センサの検出結果に基づいて、装着式動作補助装置による利用者の腰部への負荷を推定する。この推定した負荷に基づいて、装着式動作補助装置が腰部にかかる負担をどの程度軽減しているかを判断することが可能になる。 Then, based on the compressive force of the portion corresponding to the lumbar region of the trunk link having an appearance configuration imitating the human torso and head, and the detection result of the 6-axis force sensor as the load detecting portion which is the bending moment. Estimate the load on the user's waist by the wearable motion assist device. Based on this estimated load, it is possible to determine how much the wearable motion assist device reduces the load on the lumbar region.
特許文献２は、ウェアの後身頃の外側に設けられたコルセット締付力調整具と、ウェアの外側から腰部の回りに装着されるコルセットで構成される筋力補助装具を開示している。この筋力補助装具は、駆動力を用いずに、背中のカーボンファイバー等の生地の伸縮力を用いて利用者の姿勢を正すことで身体の負荷を軽減する体幹安定スーツである。
非特許文献１では、駆動力を用いずに身体の負担を軽減するアシストウェア「ＳＴＡＹＳ（ステイ）」の評価手法を開発する取り組みについて紹介している。 Non-Patent Document 1 introduces an effort to develop an evaluation method of assist wear "STAYS" that reduces the burden on the body without using a driving force.
しかしながら、特許文献１には、利用者が装着式動作補助装置を実際に装着した状態では評価できないという課題がある。特許文献２には、利用者が体幹安定スーツを実際に着用した状態での評価については開示されていないという課題がある。非特許文献１では、「着ると楽になる」という人間の感覚を、データとして可視化することの必要性が言及されているのに留まり、どのように可視化するかについては開示されていないという課題がある。
However, Patent Document 1 has a problem that it cannot be evaluated when the user actually wears the wearable motion assist device.
本発明は、このような課題に着目して鋭意研究され完成されたものであり、その目的は、利用者が実際にアシストウェアを装着した状態での身体的作業負担の軽減効果を評価可能な技術を提供することにある。 The present invention has been intensively researched and completed by paying attention to such a problem, and an object thereof can be evaluated for the effect of reducing the physical work load when the user actually wears the assist wear. To provide technology.
上記課題を解決するために、本発明は、アシストウェアの評価システムであって、前記アシストウェアを装着した状態での利用者の全身の生体データを測定する測定装置と、前記全身の生体データに基づいて、前記利用者にかかる負荷を計算する計算装置と、前記アシストウェアを装着した状態での前記利用者の装着評価を前記負荷に基づいて出力する出力装置と、を備える評価システムである。 In order to solve the above problems, the present invention is an assist wear evaluation system, in which a measuring device for measuring the biometric data of the whole body of a user wearing the assist wear and the biometric data of the whole body are used. Based on this, the evaluation system includes a calculation device that calculates the load applied to the user, and an output device that outputs the wearing evaluation of the user with the assist wear attached based on the load.
他の本発明は、アシストウェアの評価方法であって、前記アシストウェアを装着した状態での利用者の全身の生体データを測定し、前記全身の生体データに基づいて、前記利用者にかかる負荷を計算し、前記アシストウェアを装着した状態での前記利用者の装着評価を前記負荷に基づいて出力する評価方法である。 Another invention is an evaluation method of assist wear, in which biometric data of the whole body of a user with the assist wear is measured, and a load applied to the user is applied based on the biometric data of the whole body. Is an evaluation method that calculates and outputs the wearing evaluation of the user with the assist wear worn based on the load.
他の本発明は、アシストウェアの評価プログラムであって、前記アシストウェアを装着した状態での利用者の全身の生体データを測定するステップと、前記全身の生体データに基づいて、前記利用者にかかる負荷を計算するステップと、前記アシストウェアを装着した状態での前記利用者の装着評価を前記負荷に基づいて出力するステップと、をコンピュータに実行させる評価プログラムである。 Another invention is an evaluation program for assist wear, in which the user is given a step of measuring the biometric data of the whole body of the user while wearing the assist wear, and based on the biometric data of the whole body. It is an evaluation program that causes a computer to execute a step of calculating such a load and a step of outputting the wearing evaluation of the user with the assist wear attached based on the load.
本発明によれば、利用者が実際にアシストウェアを装着した状態での身体的作業負担の軽減効果を評価可能な技術を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a technique capable of evaluating the effect of reducing the physical work load when the user actually wears the assist wear.
図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
（アシストウェアの評価システム）
図１は、本発明の実施形態に係るアシストウェアの評価システムの機能ブロック図である。評価システム１００は、評価対象であるアシストウェアを着用する利用者の全身の生体データを測定する測定装置２１０と、利用者の動作区間を抽出するために用いるトリガスイッチ２２０と、測定装置２１０及びトリガスイッチ２２０からの信号を受信する受信機２３０と、受信機２３０からのデータに基づいてアシストウェアの評価を行う情報処理装置３００を備える。ここで、利用者の全身の生体データとは、利用者の全身の筋電位データや、利用者の全身の動きデータ等、さらには、それらにより生じる生体信号をいう。
(Assist wear evaluation system)
FIG. 1 is a functional block diagram of an assist wear evaluation system according to an embodiment of the present invention. The
情報処理装置３００は、パーソナルコンピュータにインストールされた評価プログラムによって動作可能な機能ブロック群によって構成される。ここで、情報処理装置３００の実装形態は全ての機能ブロック群がパーソナルコンピュータに構成されている必要は無い。例えば、パーソナルコンピュータ等のクライアント端末と有線又は無線の通信回線（インターネット回線など）に接続された専用サーバにインストールされて実装されていてもよいし、いわゆるクラウドサービスを利用して実装されていてもよい。 The information processing device 300 is composed of a group of functional blocks that can be operated by an evaluation program installed in a personal computer. Here, in the implementation form of the information processing apparatus 300, it is not necessary that all the functional block groups are configured in the personal computer. For example, it may be installed and implemented on a dedicated server connected to a client terminal such as a personal computer and a wired or wireless communication line (Internet line, etc.), or it may be implemented using a so-called cloud service. good.
測定装置２１０は、複数の筋電センサで構成されている。本実施形態では、無線型の筋電センサ８個を用いる。
The
図２は、本実施形態に係る筋電位の測定位置を示す図である。利用者の前側と後側に貼り付ける筋電センサの位置を示している。利用者の全身（上半身及び下半身）の皮膚面に筋電センサを貼り付けていることがわかる。 FIG. 2 is a diagram showing a measurement position of myoelectric potential according to the present embodiment. It shows the position of the myoelectric sensor attached to the front side and the back side of the user. It can be seen that the myoelectric sensor is attached to the skin surface of the user's whole body (upper body and lower body).
２１１は、大腿直筋の皮膚面に貼り付けた筋電センサを示す。同様に、２１２は大腿二頭筋の位置を、２１３は前脛骨筋の位置を、２１４は腓腹筋の位置を、２１５は大殿筋の位置を示す。すなわち、５個の筋電センサを利用者の脚部（下肢）に貼り付けている。
２１６は腹直筋（の下部）の位置を、２１７は脊柱起立筋（の下部）の位置を、２１８は僧帽筋（の上部）の位置を示す。すなわち、３個の筋電センサを利用者の体幹部に貼り付けている。 216 indicates the position of the rectus abdominis muscle (lower part), 217 indicates the position of the erector spinae muscle (lower part), and 218 indicates the position of the trapezius muscle (upper part). That is, three myoelectric sensors are attached to the trunk of the user.
本実施形態では、利用者の上半身に筋電センサを貼り付ける位置として、体幹部を例に挙げたが、これに限られるものではなく、他の上半身の位置に貼り付けてもよい。 In the present embodiment, the trunk portion is taken as an example of the position where the myoelectric sensor is attached to the upper body of the user, but the present invention is not limited to this, and the sensor may be attached to the position of another upper body.
本実施形態では、特定の部分だけ（下半身だけ等）の筋電位を測定するのではなく、利用者の全身（上半身及び下半身）の筋電位を測定している。筋電センサの個数は図２の８個に限られず、全身の筋電位を測定するのであれば、増やしてもよいし減らしてもよい。 In this embodiment, the myoelectric potential of the whole body (upper body and lower body) of the user is measured instead of measuring the myoelectric potential of only a specific part (lower body only). The number of myoelectric sensors is not limited to eight in FIG. 2, and may be increased or decreased as long as the myoelectric potential of the whole body is measured.
受信機２３０は、測定装置２１０（無線型の筋電センサ）からの筋電波形信号を受信し、また、トリガスイッチ２２０からの信号も受信する。
The
情報処理装置３００は、受信機２３０が受信した筋電波形データを格納する筋電波形格納部３１０と、受信機２３０が受信したトリガデータを格納するトリガデータ格納部３２０と、筋電波形データ及びトリガデータを用いて所定の信号処理を行う信号処理部３３０と、信号処理の結果に基づいて、アシストウェアの評価結果を計算する評価結果計算部３４０を備える。
The information processing device 300 includes a myoelectric
信号処理部３３０は、生の波形である筋電波形データを整形する筋電波形整形部３３１と、整形された筋電波形データから、利用者が動作した区間のみの筋電波形データをトリガデータに基づいて抽出する動作区間抽出部３３２と、抽出した筋電波形の最大振幅（μＶ）を抽出するためにＰｅａｋ ＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ；二乗平均平方根）値を計算するＰｅａｋＲＭＳ抽出部３３３と、利用者が複数回の動作を行う毎に計算したＰｅａｋＲＭＳ値の平均値を抽出するＰｅａｋＲＭＳ平均値抽出部３３４とを備える。
The signal processing unit 330 triggers data from the myoelectric
ＰｅａｋＲＭＳ抽出部３３３は式（１）を任意のサンプル数分ずらしながら計算し、得られたデータの最大値を筋電波形の最大振幅（μＶ）として出力する。
筋電波形整形部３３１は、陽性波形（＋）と陰性波形（−）を含む生波形である筋電波形を、整流波形（＋のみ）に整形している。なお、本実施形態では、ＰｅａｋＲＭＳ値を計算しているため、筋電波形整形部３３１は必須ではない。
The myoelectric
動作区間抽出部３３２は、利用者が連続動作を行う場合（例えば、荷物の持上げ及び持下げを連続して行う場合）に、アシストウェアの評価に必要な動作区間（この場合、荷物の持上げ）を抽出するために必要であるが、連続動作を行わない場合は必須ではない。
The operation
また、筋電波形格納部３１０と、トリガデータ格納部３２０と、筋電波形整形部３３１は、測定装置（筋電センサ）２１０に付属のソフトウェアである。ここで、筋電波形整形部３３１の入力及び出力データは共にＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅ）形式のデータである。このため、筋電波形整形部３３１と動作区間抽出部３３２の処理の順番を変更してもよい。
Further, the myoelectric
図３は、本実施形態に係る評価システムのフローチャートである。本実施形態では、まず、利用者がアシストウェアを装着していない状態で試技を５回行う。次に、同じ利用者がアシストウェアを装着した状態で再び試技を５回行う。ここでは、利用者は荷物（２Ｌのペットボトル６本；約１２ｋｇ）の持上げ及び持下げを連続して５回行う。具体的には、下肢を曲げて地面にしゃがみ、地面に置いてある荷物を両手でつかみ、両足を伸ばして、持上げるという動作を連続して行う。そして、荷物の持上げのみの動作区間を抽出し、１回の試技とする。 FIG. 3 is a flowchart of the evaluation system according to the present embodiment. In the present embodiment, first, the trial is performed five times with the user not wearing the assist wear. Next, the same user wears the assist wear and tries again five times. Here, the user lifts and lowers the luggage (6 2L PET bottles; about 12 kg) five times in a row. Specifically, the operation of bending the lower limbs, crouching on the ground, grasping the cargo placed on the ground with both hands, extending both legs, and lifting is continuously performed. Then, the operation section only for lifting the luggage is extracted and used as one trial.
まず、利用者がアシストウェアを装着していない状態で試技を５回行う場合について説明する。図２で説明した通り、利用者には８個の筋電センサを装着する。すなわち、測定装置２１０は、８チャンネル（８ｃｈ）の筋電センサで利用者の各筋電位を測定する（Ｓ１１０）。
First, a case where the user performs the trial five times without wearing the assist wear will be described. As described with reference to FIG. 2, eight myoelectric sensors are attached to the user. That is, the measuring
情報処理装置３００は、受信機２３０経由で受信した測定装置２１０及びトリガスイッチ２２０からのデータ（試技５回分のデータ）をそれぞれ筋電波形格納部３１０及びトリガデータ格納部３２０に格納する。そして、筋電波形整形部３３１が筋電波形を波形整形し、動作区間抽出部３３２が試技に相当する動作区間の波形を抽出する。この抽出した波形が特定周波数帯域信号として抽出される（Ｓ１２０）。
The information processing device 300 stores the data (data for five trials) received from the measuring
ＰｅａｋＲＭＳ値抽出部３３３は、式（１）を用いて、抽出された特定周波数帯域信号からＲＭＳ値を計算し（Ｓ１３０）、さらに、ＰｅａｋＲＭＳ値を抽出する（Ｓ１４０）。
The PeakRMS
Ｓ１１０からＳ１４０の処理ステップを試技５回分について実行し、ＰｅａｋＲＭＳ平均値抽出部３３４はＰｅａｋＲＭＳ平均値を計算する（Ｓ１５０）。Ｓ１１０からＳ１５０の処理ステップが、アシストウェアを未装着の状態での処理である。
The processing steps of S110 to S140 are executed for five trials, and the PeakRMS average
次に、利用者がアシストウェアを装着している状態で試技を５回行う場合について説明する。Ｓ１１０からＳ１５０の処理ステップと同様の処理であるため、簡略的に説明する。測定装置２１０は、８チャンネル（８ｃｈ）の筋電センサで利用者の各筋電位を測定する（Ｓ２１０）。
Next, a case where the user performs the trial five times while wearing the assist wear will be described. Since the processing is the same as the processing steps of S110 to S150, a brief description will be given. The measuring
情報処理装置３００は、筋電波形整形部３３１及び動作区間抽出部３３２を用いて、特定周波数帯域信号を抽出する（Ｓ２２０）。ＰｅａｋＲＭＳ値抽出部３３３は、抽出された特定周波数帯域信号からＲＭＳ値を計算し（Ｓ２３０）、さらに、ＰｅａｋＲＭＳ値を抽出する（Ｓ２４０）。
The information processing device 300 extracts a specific frequency band signal by using the myoelectric
Ｓ２１０からＳ２４０の処理ステップを試技５回分について実行し、ＰｅａｋＲＭＳ平均値抽出部３３４はＰｅａｋＲＭＳ平均値を計算する（Ｓ２５０）。Ｓ２１０からＳ２５０の処理ステップが、アシストウェアを装着している状態での処理である。
The processing steps of S210 to S240 are executed for five trials, and the PeakRMS average
情報処理装置３００は、評価結果計算部３４０に、装着／未装着の比率を計算させる（Ｓ３１０）。具体的には、Ｓ１５０（未装着の場合）及びＳ２５０（装着の場合）のＰｅａｋＲＭＳ平均値を用いて、装着／未装着の比率を計算する。
The information processing device 300 causes the evaluation
評価結果計算部３４０は、計算した装着／未装着の比率に基づいて、評価結果を出力する（Ｓ３２０）。
The evaluation
図４は、本実施形態に係る利用者の属性を示す表である。利用者の属性として、３人の年齢、身長、体重、及び、日常活動を示す。本実施形態では、図３で説明した試技（荷物の持上げ）を３人の利用者について行った。すなわち、図３のＳ１５０及びＳ２５０で計算したＰｅａｋＲＭＳ平均値は３人の平均値である。 FIG. 4 is a table showing the attributes of users according to the present embodiment. The attributes of the users are the age, height, weight, and daily activities of the three people. In this embodiment, the trial (lifting of luggage) described in FIG. 3 was performed on three users. That is, the average value of PeakRMS calculated in S150 and S250 of FIG. 3 is the average value of three people.
図５は、本実施形態に係るアシストウェアの装着及び非装着の評価値を示す表である。本実施形態では、アシストウェアとして、駆動力を用いずに身体の負担を軽減するベスト型のアシストウェア「有限会社ハヤマプリンシプル社製ＳＴＡＹＳ（ステイ）」を用いた。また、試技は「荷物の持上げ」である。 FIG. 5 is a table showing the evaluation values of wearing and not wearing the assist wear according to the present embodiment. In this embodiment, as the assist wear, the best type assist wear "STAYS (stay) manufactured by Hayama Principle Co., Ltd." that reduces the burden on the body without using a driving force is used. Also, the attempt is "lifting luggage".
列５１０は、アシストウェア非着用の状態での、利用者３人の平均であるＰｅａｋＲＭＳ平均値を各筋肉について計算した結果である。一方、列５３０は、アシストウェア着用の状態での、利用者３人の平均であるＰｅａｋＲＭＳ平均値を各筋肉について計算した結果である。
列５２０は、列５１０の各値を１００％に設定することを示し、列５４０はこの場合の列５３０の各値が何％になるかを示している。すなわち、列５４０がアシストウェアの評価結果に相当し、装着又は未装着の状態での各筋肉の活動量の比較を表している。
図６は、本実施形態に係るアシストウェアの装着及び非装着の比較を示すグラフである。図５の列５２０及び列５４０を棒グラフで表し、アシストウェアの評価結果を分かりやすく図示している。
FIG. 6 is a graph showing a comparison between wearing and not wearing the assist wear according to the present embodiment. The
図６によれば、大腿直筋など下肢の筋肉は総じて数値が減少、すなわち、活動量が減少している。これは、アシストウェアを着用することで全身の姿勢が安定し、姿勢保持のために必要であった身体的負担が軽減されていると評価できる。 According to FIG. 6, the numerical value of the muscles of the lower limbs such as the rectus femoris is generally decreased, that is, the amount of activity is decreased. It can be evaluated that the posture of the whole body is stabilized by wearing the assist wear, and the physical burden required for maintaining the posture is reduced.
一方、僧帽筋は、唯一数値が上昇、すなわち、活動量が増加している。これは、アシストウェア非着用の状態では上半身の筋肉を上手く動員できていなかった。しかし、アシストウェア着用の状態では、全身の姿勢が安定し、上半身の筋肉も上手く動員できるようになり、全身の筋肉を有効に使って、荷物の持上げを行っていると評価できる。すなわち、駆動力を用いないアシストウェアを着用した場合、非着用の状態では使われていなかった筋肉にも仕事を分担させ、特定の筋肉に負荷が集中することを防止していると評価できる。 On the other hand, the trapezius muscle has the only increase in the numerical value, that is, the amount of activity has increased. This was because the muscles of the upper body could not be mobilized well when the assist wear was not worn. However, when wearing assist wear, the posture of the whole body is stable, the muscles of the upper body can be mobilized well, and it can be evaluated that the muscles of the whole body are effectively used to lift the luggage. That is, it can be evaluated that when the assist wear that does not use the driving force is worn, the work is shared by the muscles that were not used in the non-wearing state, and the load is prevented from being concentrated on a specific muscle.
本実施形態によれば、利用者がアシストウェアを装着した状態と、非装着の状態の両方について、試技を行い、その評価結果を比較することによって、利用者が実際にアシストウェアを装着した状態での身体的作業負担の軽減効果を評価することが可能になる。 According to the present embodiment, a state in which the user actually wears the assist wear is performed by performing a trial in both the state in which the user wears the assist wear and the state in which the user does not wear the assist wear, and comparing the evaluation results. It becomes possible to evaluate the effect of reducing the physical work load in.
また、アシストウェアには様々な種類の製品（装着式動作補助装置や体幹安定スーツ等）がある。利用者は、これらの製品を取り扱っているお店へ行き、複数種類のアシストウェアを試着し、製品毎に試技（利用者の肉体的労働活動や日常生活活動に近い試技など）を行う。本評価システムによって、どの製品が利用者にとって身体的作業負担を軽減できるかを比較でき、アシストウェアの販売促進につながる。 In addition, there are various types of assist wear (wearable motion assist devices, trunk stabilization suits, etc.). The user goes to a store that sells these products, tries on multiple types of assist wear, and performs a trial for each product (such as a trial that is close to the user's physical labor activities and activities of daily living). With this evaluation system, it is possible to compare which products can reduce the physical work load for users, which leads to sales promotion of assist wear.
さらに、アシストウェアには、同じ種類の製品であっても、体の大きさに合せたサイズが展開されている製品もある。例えば、Ｓサイズ、Ｍサイズ、Ｌサイズなどである。このような場合、利用者は各サイズのアシストウェアを試着し、どのサイズが利用者にとって最も身体的作業負担を軽減できるかを比較することが可能になる。 In addition, some assist wear products are available in sizes that match the size of the body, even if they are of the same type. For example, S size, M size, L size and the like. In such a case, the user can try on each size of assist wear and compare which size can reduce the physical work load most for the user.
加えて、同じサイズのアシストウェアであっても、装着具合（例えば、ベスト型のアシストウェアの場合、腰と肩のベルトの締め付け具合）によって、どの程度の身体的作業負担を軽減できるかを比較することも可能になる。 In addition, even if the assist wear is the same size, compare how much the physical work load can be reduced depending on the wearing condition (for example, in the case of the best type assist wear, the tightening condition of the waist and shoulder belts). It will also be possible to do.
（作用効果）
本実施形態の評価システムによれば、利用者が実際にアシストウェアを装着した状態での身体的作業負担の軽減効果を評価することが可能である。
(Action effect)
According to the evaluation system of the present embodiment, it is possible to evaluate the effect of reducing the physical work load when the user actually wears the assist wear.
（変形例１；モーション・キャプチャ）
実施形態では、アシストウェアを着用する利用者の全身の生体データを測定する測定装置２１０として、筋電センサで筋電位を測定したが、これに限定されるものではない。例えば、利用者の各関節位置にマーカーを付ける。そして、モーション・キャプチャで各関節の回転中心から重心線までの距離（ｍ）を測定し、利用者の全身（上半身及び下半身）の運動方程式を立てる。利用者の体重（Ｎ）を運動方程式に入力すれば、関節トルク（Ｎ・ｍ）を上半身及び下半身の関節毎に計算することが可能である。
(Modification example 1; motion capture)
In the embodiment, the myoelectric potential is measured by a myoelectric sensor as a
（変形例２；重心動揺計）
また、平衡機能検査などに用いる重心動揺計（フォースプレート）を床に置いて、その上で利用者が試技を行ってもよい。重心動揺計は力を計測し、その計測データを用いて、利用者の重心位置を算出することができる。その算出結果を時系列的に距離に換算し、重心の横ぶれ（距離であり、単位はｍ）を測定する。その距離の大小が、身体的作業負担の軽減効果を評価する指標になる。
(Modification example 2; center of gravity sway meter)
In addition, a center of gravity sway meter (force plate) used for an equilibrium function test or the like may be placed on the floor, and the user may perform a trial on the floor. The center of gravity sway meter measures the force, and the measurement data can be used to calculate the position of the center of gravity of the user. The calculation result is converted into a distance in chronological order, and the lateral movement of the center of gravity (distance, unit is m) is measured. The size of the distance is an index for evaluating the effect of reducing the physical work load.
以上、本発明の実施例（変形例を含む）について説明してきたが、これらのうち、２つ以上の実施例を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらのうち、１つの実施例を部分的に実施しても構わない。さらには、これらのうち、２つ以上の実施例を部分的に組み合わせて実施しても構わない。 Although the examples (including modified examples) of the present invention have been described above, two or more of these examples may be combined and implemented. Alternatively, one of these examples may be partially implemented. Furthermore, among these, two or more examples may be partially combined and carried out.
また、本発明は、上記発明の実施例の説明に何ら限定されるものではない。特許請求の範囲の記載を逸脱せず、当業者が容易に想到できる範囲で種々の変形態様もこの発明に含まれる。例えば、トリガスイッチ２２０は、筋電センサに付属のものを用いたが、これに限定されるものではない。例えば、Ｗｅｂカメラで利用者の動きを動画撮影し、パーソナルコンピュータへ動画データを送信し、動作区間を抽出してもよい。
Further, the present invention is not limited to the description of the examples of the above invention. Various modifications are also included in the present invention as long as those skilled in the art can easily conceive without departing from the description of the scope of claims. For example, the
１００ 評価システム
２１０ 測定装置
２２０ トリガスイッチ
２３０ 受信機
３００ 情報処理装置
３１０ 筋電波形格納部
３２０ トリガデータ格納部
３３０ 信号処理部
３３１ 筋電波形整形部
３３２ 動作区間抽出部
３３３ ＰｅａｋＲＭＳ抽出部
３３４ ＰｅａｋＲＭＳ平均値抽出部
３４０ 評価結果計算部
100
Claims (9)
前記アシストウェアを装着した状態での利用者の全身の生体データを測定する測定装置と、
前記全身の生体データに基づいて、前記利用者にかかる負荷を計算する計算装置と、
前記アシストウェアを装着した状態での前記利用者の装着評価を前記負荷に基づいて出力する出力装置と、
を備える評価システム。 Assist wear evaluation system
A measuring device that measures the biometric data of the user's whole body while wearing the assist wear, and
A computing device that calculates the load on the user based on the whole body biometric data, and
An output device that outputs the wearing evaluation of the user with the assist wear attached based on the load, and
Evaluation system with.
前記計算装置は、前記アシストウェアを装着した状態、及び、前記アシストウェアを装着していない状態の両方の前記利用者にかかる負荷を計算し、
前記出力装置は、前記アシストウェアを装着した状態、及び、前記アシストウェアを装着していない状態の両方の前記利用者の装着評価を前記負荷に基づいて出力する請求項１に記載の評価システム。 The measuring device also measures the biological data of the whole body of the user without wearing the assist wear, and also measures the biometric data of the whole body of the user.
The calculation device calculates the load applied to the user both in the state where the assist wear is attached and in the state where the assist wear is not attached.
The evaluation system according to claim 1, wherein the output device outputs the wearing evaluation of the user both in the state where the assist wear is attached and in the state where the assist wear is not attached based on the load.
前記アシストウェアを装着した状態での利用者の全身の生体データを測定し、
前記全身の生体データに基づいて、前記利用者にかかる負荷を計算し、
前記アシストウェアを装着した状態での前記利用者の装着評価を前記負荷に基づいて出力する評価方法。 This is an evaluation method for assist wear.
The biometric data of the whole body of the user with the assist wear worn is measured.
Based on the whole body biometric data, the load on the user is calculated.
An evaluation method that outputs the wearing evaluation of the user with the assist wear worn based on the load.
前記アシストウェアを装着した状態での利用者の全身の生体データを測定するステップと、
前記全身の生体データに基づいて、前記利用者にかかる負荷を計算するステップと、
前記アシストウェアを装着した状態での前記利用者の装着評価を前記負荷に基づいて出力するステップと、
をコンピュータに実行させる評価プログラム。
Assist wear evaluation program
The step of measuring the biometric data of the whole body of the user while wearing the assist wear, and
A step of calculating the load on the user based on the whole body biometric data, and
A step of outputting the wearing evaluation of the user with the assist wear attached based on the load, and
An evaluation program that lets a computer run.
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