JP2023076066A - 生活支援システム、および、生活支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】居住空間で対象者を見守るときに、対象者の異常を知らせるアラートの精度を向上させること。【解決手段】生活支援システム１は、居住者１１の近傍まで移動し、自身に備えられている測定センサから得られた居住者１１の位置情報を含む測定結果から、居住者１１の身体活動の特徴量１１０および居住者１１の生活行動を算出し、その算出結果をサーバ３に送信する移動体２と、受信した居住者１１の生活行動ごとに、過去の身体活動の特徴量１１０から現在の身体活動の特徴量１１０への変化を求め、その変化に応じて情報端末５にアラートを送信するサーバ３と、を有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、生活支援システム、および、生活支援方法に関する。

介護される高齢者などの身体活動や健康状態を日常生活中に測定することで、例えば少し体調が悪く足を動かしにくくなったような適切なタイミングで、リハビリテーションなどの適切な介入ができる。しかし、高齢者などは、ウェアラブルセンサなどを自身の身体に装着して直接測定させることに、負担や不快感を示すこともある。
そこで、測定の対象者が居る居住空間に身体活動を測定する装置を配置することで、対象者の負担を減らしつつ健康状態を検出する手法が提案されている。

一般的には対象者の居住空間である室内の天井や壁面に画像や距離画像を取得するカメラやセンサを設置して、室内で活動している対象者の動きを取得する方法が用いられている。
但し、室内にカメラやセンサを設置する方式では、以下のような問題があった。
・カメラを設置した室内にいてカメラの視野範囲に入る人しか測定できない。
・プライバシーの観点から公共空間ではないプライベートな居住空間内にカメラを設置することに抵抗がある。
・家じゅうで身体活動を測定するためには各部屋にカメラやセンサを設置する必要があり、コストが高くなる。

そこで、ロボットなどの移動体にカメラを搭載し、カメラを移動できるようにすることで、場所を問わずに人の身体活動を取得できる手法が提案されている。移動体は、非接触のセンサを用いて人の存在を検出したり、人が次に行う行動を予測してその範囲を推定して障害物と判定したりする。そして、移動体は、認識した障害物を避けて走行経路を設定することで、人や壁面への衝突を避ける。

特許文献１には、歩行などの訓練を行う利用者の姿勢を検知する検知手段を駆動手段をもつ走行体に備えた移動訓練支援装置が記載されている。
特許文献２には、走行部上に光学的手段で撮影する三次元空間情報センサを搭載し、収集した三次元空間座標と二次元画像から被測定者の各部分との対応を演算処理で推定することによって、被測定者の手足を含む体全体の動きの状態を連続的に測定するロボット計測器が記載されている。
特許文献３には、周囲を撮像する撮像部と、撮像された対象物の大きさに応じて対象物との自然な距離感を保つ自動行動型ロボットが記載されている。

特開２０１６－７３６３０号公報 特開２０１６－８０６７１号公報 国際公開第２０１８／０４７８０２号

高齢者などの測定の対象者を介護する家族やケアマネージャなどは、高齢者の生活を常時監視したいというよりも、適切な時期（健康状態が悪化した場合や悪化しそうな場合）にだけアラートを受けて、通院などの適切な介入ができればよいと要望することも多い。つまり、平常時にはアラートをなるべく出さずに介護の負担を下げつつ、必要な時期にはアラートを出すことで介入を支援するような、メリハリのある見守りサービスが求められる。

そして、病院で健康診断を行う場合と異なり、生活中の対象者を居住空間で測定する場合、睡眠、食事などの様々な生活行動を対象者が行っている。そのため、対象者の歩行速度が昨日よりも今日の方が低下していたからといって、ただちに、対象者の身体能力の低下としてアラートを出すことが不適切な場面もある。
例えば、同じ午前１０時の歩行速度どうしの比較として、今日の休憩中の歩行速度が、昨日の掃除中の歩行速度よりも低下した場合には、単に生活行動が異なっていたためであり、この場合はアラートは出すべきではない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、居住空間で対象者を見守るときに、対象者の異常を知らせるアラートの精度を向上させることを主な課題とする。

上記の課題を解決するため、本発明の生活支援システムは、以下の特徴を有する。
本発明は、居住者の近傍まで移動し、自身に備えられている測定センサから得られた前記居住者の位置情報を含む測定結果から、前記居住者の身体活動の特徴量および前記居住者の生活行動を算出し、その算出結果をサーバに送信する移動体と、
受信した前記居住者の生活行動ごとに、過去の前記身体活動の特徴量から現在の前記身体活動の特徴量への変化を求め、その変化に応じて情報端末にアラートを送信する前記サーバと、を有することを特徴とする。
その他の手段は、後記する。

本発明によれば、居住空間で対象者を見守るときに、対象者の異常を知らせるアラートの精度を向上できる。

実施例１に関する生活支援システムの模式図である。 実施例１に関する図１の住宅の平面図である。 実施例１に関する情報端末の表示画面図である。 実施例１に関する生活支援システムの移動体の模式図である。 実施例１に関する生活支援システムのブロック図である。 実施例１に関する移動体の処理を示すフローチャートの一例である。 実施例１に関する特徴量の一例を示す説明図である。 実施例１に関する図７の処理に続くサーバの処理を示すフローチャートの一例である。 実施例２に関する住宅の平面図である。 実施例２に関する図９と同じ住宅で、充電ステーションの位置が異なる平面図である。 実施例２に関する移動体のフローチャートの一例である。 実施例３に関する生活支援システムの模式図である。 実施例３に関する居住者の生活行動を示すスケジュールグラフである。 実施例３に関する生活支援システムのブロック図の一例である。 実施例３に関する生活支援システムのフローチャートの一例である。 実施例３に関する図１５の処理に続くサーバのフローチャートの一例である。

以下、本発明の各実施例について図面を参照して詳細に説明する。

図１は、実施例１の生活支援システム１の模式図である。実施例１では、移動体２を移動させながら居住者１１を監視する例を説明する。
生活支援システム１は、移動体２とサーバ３とを有する。
移動体２は、居住者１１を観測できる程度の近傍まで移動し、自身に備えられている測定センサ（画像センサ２１、距離センサ２２）から得られた居住者１１の位置情報を含む測定結果から、居住者１１の身体活動の特徴量１１０（図７）および居住者１１の生活行動を算出し、その算出結果をサーバ３に送信する。
サーバ３は、受信した居住者１１の生活行動ごとに、過去の身体活動の特徴量１１０から現在の身体活動の特徴量１１０への変化を求め、その変化に応じて情報端末５にアラートや身体活動の特徴量１１０を送信する。
なお、生活行動は、例えば図１３で後記するように、睡眠、外出、休息、食事、洗濯などである。また、身体活動の特徴量１１０は、例えば図３のレーダーチャート５２で後記するように、居住者１１についての、活動量、エネルギー（消費エネルギー）、動きのキレ、時間（要した時間）、回数などである。

移動体２とサーバ３とはお互いに通信可能に無線接続または有線接続されている。
サーバ３は、図１では住宅１０の外に設置されている。一方、移動体２と通信可能であればサーバ３の設置場所は、生活支援サービスの運営会社内でもよいし、クラウドサービスの運営会社内でもよいし、住宅１０内でもよい。
移動体２は、居住者１１が居住する住宅１０内に設置されており、駆動輪２３を駆動することにより住宅１０内を自由に自律移動できる。自律移動とは、居住者１１などの人間が前進や左折などの操作信号を直接指示するのではなく、移動体２やサーバ３などの計算機が自律的に計算した移動経路に沿って移動することである。

移動体２には、画像センサ２１と、距離センサ２２とが搭載されている。画像センサ２１は、居住者１１を撮影した可視光画像を取得する。
距離センサ２２は、移動体２から外部に向かってマイクロ波、ミリ波などの電波２２０などを放射することにより、移動体２と居住者１１との距離２２１を測定できる。距離センサ２２は、対象物との距離を測定するために、電磁波（電波２２０や、レーザの光、赤外線の光など）を放射してもよいし、音波（超音波）を放射してもよい。
これにより、居住者１１は何も装着しなくても、自身の身体活動を測定させることができる。

情報端末５は、居住者１１の身体活動についてのアラートや身体活動の特徴量１１０をサーバ３から受信して、以下のような情報端末５の使用者に向けて表示する。
・居住者１１本人（例えばお年寄り、または、学校に通うために一人暮らしをしている子供、未就学児や小中高生など）
・居住者１１を見守る家族（居住者家族５Ａ）。居住者家族５Ａは、例えば居住者１１とは同居又は別居している居住者１１の成人した子。
・居住者１１のケアマネージャ
・居住者１１と契約した介護福祉施設の関係者

そのため、情報端末５は、例えば、以下のようなサーバ３内の情報を受信できる装置として構成される。
・サーバ３と通信してサーバ３の内部情報を表示するスマートフォン
・タブレットやＰＣなどの端末
・テレビやモニタなどの画像表示装置
・居住者を見守る見守りシステムの装置
・医療・介護情報などを統括するシステムの装置

これにより、情報端末５の使用者は、居住者１１の身体活動や生活行動の変化や異常を検知できる。また、医療・介護情報などを統括するシステムの情報端末５にアラート情報を報知することで、医療従事者や介護従事者などの幅広い関係者に居住者１１の身体情報やそれに関連する健康情報を共有できる。またその場合には、変化量を検知してアラートを出すだけではなく、移動体２によって送信された身体活動の特徴量１１０のうちの必要な情報を情報端末５や他のシステムに送信してもよい。

図２は、図１の住宅１０の平面図である。
この平面図が示す住宅１０の地図データ３０１は、事前に移動体２に登録しておいてもよいし、移動体２が住宅内を走行しながら画像センサ２１や距離センサ２２を用いて住宅１０内の形状を測定することで作成してもよい。
この地図データ３０１は、移動体２が壁や家具にぶつからないように移動経路を設定する場合だけでなく、居住者１１がキッチンに居る場合は食事中など、住宅１０内で居住者１１の位置から行動を特定する場合にも使用される。

図３は、情報端末５の表示画面図である。
情報端末５は、サーバ３内の情報を受信して表示することで、居住者１１の様子を居住者家族５Ａなどに知らせる。
情報端末５の表示画面には、居住者１１の活動量などの住宅１０内で測定された特徴量を時系列グラフで表示する時系列データ５１や、居住者１１から測定された複数の特徴量どうしのバランスを比較させるためのレーダーチャート５２が表示される。
サーバ３内にはこれまで移動体２が送信した情報が格納されていることから、サーバ３は、時系列データ５１のように、過去の情報と現在の情報とを比較した結果を情報端末５に表示させてもよい。

一方、サーバ３は、ある時刻の詳細なデータとして、例えば図３のレーダーチャート５２のように、活動量（最大）、エネルギー（合計）などの合計７つの（７角形の）特徴量を情報端末５に表示させてもよい。そのため、移動体２は、例えば以下の情報を計算し、その計算結果をサーバ３に送信する。
・住宅１０内の部屋形状
・住宅１０内の移動体２の位置
・移動体２と居住者１１との距離２２１
・居住者１１の位置や姿勢
・居住者１１の骨格モデル
・居住者１１の骨格モデルから抽出した身体活動の特徴量１１０（詳細は図７）として、歩行速度、手足の移動速度、身体の特定点の移動速度、体幹に対する手足の角度など
・居住者１１の身体活動の特徴量１１０から特定の式で算出された身体活動指数（動きのキレ、活動量など）
・居住者１１の位置
・居住者１１の生活行動（睡眠、外出などの何をしている時間か、および、食事回数など、詳細は図１３）

図４は、生活支援システム１の移動体の模式図である。
移動体２は、画像センサ２１と、距離センサ２２と、駆動輪２３と、制御基板２４とを搭載している。
図４では、距離センサ２２が移動体２の本体前面に搭載されており前方の距離を測定する構成になっている。一方、距離センサ２２の位置は、前面に限らず、上面や全方向に搭載されていてもよいし、複数搭載されていてもよい。
図４では、画像センサ２１が移動体２の本体上面に搭載されている。一方、画像センサ２１の位置は、上面に限らず、側面に搭載されていてもよいし、複数搭載されていてもよい。また撮影可能な画角は任意であるが、広角であるほど１つの画像センサ２１で広い範囲の画像情報を取得できる。

移動体２は、以下に示すような住宅１０内の使用を前提に設計されたものを使用することが望ましい。
・住宅内を自由に移動できるサイズとして、一般的なロボット掃除機のサイズ（長径φ250～350mm程度）
・重量は5kgまで
・騒音を発生しない
・無線で動作する
・一般住宅の床を傷つけないような車輪や脚部
一方、30kgを超えるような屋外用の移動体や、φ500mmを超えるようなビル・オフィス・施設用の移動体は、頻繁に移動する居住者１１の追従には不向きであるが、これらの移動体を用いてもよい。

さらに、移動体２は、画像センサ２１、距離センサ２２以外のセンサを搭載していてもよいし、掃除機能、空気清浄機能、愛玩（ペット）機能、警備機能、音認識機能、見守り機能のうちの少なくとも１つの機能を備えていてもよい。
例えば、移動体２は、以下の（動作１）や（動作２）のような家庭用ロボットとして、移動やセンシング以外の機能を備えていてもよい。
（動作１）移動体２をロボット掃除機として動作させる。ロボット掃除機は、本体内にファンやブラシなどを搭載して、床面に堆積したゴミを集塵し清掃できる。さらに、微粒子を検出できるダストセンサなどをロボット掃除機に備えていれば、ホコリの量を検知して適切な風量で清掃できる。

（動作２）移動体２をペットロボットとして動作させる。ペットロボットの外観は、小型犬などの人の好ましいペットのような外観にする。ペットロボットに音声センサを備えて音の情報を取得すれば、ペットを呼ぶ声に応じて音の発生方向に移動することもできる。
このように、ロボット掃除機やペットロボットが移動体２の構成を備えていれば、通常はロボット掃除機やペットロボットの本来の機能や役割により動作させながら、必要に応じて身体活動を測定できる。

また、移動体２がロボット掃除機やペットロボットなどの他の機能を備えていれば、普段は住宅１０内を清掃したり、居住者１１に寄り添い可愛がられたりという本来の機能を果たしながら、必要に応じて身体活動を測定する。そのため、居住者１１の生活の邪魔になったり必要以上に生活に侵襲したりすることなく、移動体２は身体活動とそれに関する健康情報を取得できる。
さらに、ロボット掃除機やペットロボットのような小型の移動体２であれば、従来一般的であったカメラ搭載移動体などに比べてかなり小型であることから、住宅１０内で自由に走行させることが可能であり、身体活動測定のために広い場所を準備する必要はない。

なお、一般的に居住者１１が生活をしている住宅１０には、カメラやマイクのような画像や音声を収集する機器を常時設置しておくのはプライバシー保護の観点から好ましく思われないことが多い。そこで、画像センサ２１や距離センサ２２を搭載した移動体２により居住者の身体活動を測定することにより、必要な時にのみ画像センサ２１などのセンサが近づくことから、居住者１１に嫌悪感を持たれることなく身体活動を測定し、居住者１１の身体活動から健康状態を把握できる。

また、住宅１０内で家電などの用途に使用されている移動体２を、居住者１１の見守り用にも用いることにより、以下の効果が得られる。
・公共施設ホールの広い空間や、高齢者の移動訓練を行う高齢者施設などの、対象者の行動を測定する環境を別途用意する必要がなくなる。
・汎用の移動型のロボット計測器では住宅１０内の段差などの移動が困難であった。一方、あらかじめ住宅１０内の移動を想定して設計された移動体２では、住宅１０内を円滑に移動し、居住者１１の全身を計測（撮影）するために適切な距離を保つことも容易である。
・以前から生活空間に共存していた移動体２を用いることにより、居住者１１にとって監視されているという心理的な負担を軽減できる。

図５は、生活支援システム１のブロック図である。
移動体２には画像センサ２１、距離センサ２２、駆動輪２３が搭載されており、駆動輪２３で移動しつつ画像センサ２１と距離センサ２２とを用いて居住者１１の状態を検出する。
また、移動体２内の制御基板２４は、制御部４１、通信部４２、記憶部４３を備えている。

制御部４１は、画像センサ２１、距離センサ２２の情報を用いて、以下の制御を行う。
・駆動輪２３を駆動して移動体２を移動させる。
・住宅１０内の部屋形状と、住宅１０内の移動体２自身の位置とを推定する。そして、制御部４１は、住宅１０内の部屋形状を検出した結果を図２の地図データ３０１として記憶部４３に記憶する。
・初めて移動する部屋ではない場合には、これまで学習した地図データ３０１を記憶部４３から取り出して利用することで、部屋形状に応じて移動体２を移動させる。
・図３のレーダーチャート５２で説明したような、居住者１１の身体活動を表現する特徴量や居住者１１の生活行動を計算し、その結果を通信部４２を介してサーバ３に送信する。

サーバ３は、制御部３１、通信部３２、記憶部３３を備えている。
通信部３２は、移動体２または生活支援システム１の外部（例えば情報端末５）との通信により、情報をやり取りできる。通信部３２では移動体２から送信された情報を受信し、制御部３１は通信部３２を介して受信した情報に時刻情報を付与して記憶部３３に格納する。
制御部３１は、記憶部３３に格納された情報を取り出し、通信部３２を介して移動体２から受信した情報と合わせて処理し、その処理結果（例えば図３の時系列データ５１）を通信部３２を介して外部（例えば情報端末５）に出力する。

移動体２およびサーバ３は、それぞれＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭと、ＨＤＤと、通信Ｉ／Ｆと、入出力Ｉ／Ｆと、メディアＩ／Ｆとを有するコンピュータとして構成される。
通信Ｉ／Ｆは、外部の通信装置と接続される。入出力Ｉ／Ｆは、入出力装置と接続される。メディアＩ／Ｆは、記録媒体からデータを読み書きする。さらに、ＣＰＵは、ＲＡＭに読み込んだプログラム（アプリケーションや、その略のアプリとも呼ばれる）を実行することにより、各処理部を制御する。そして、このプログラムは、通信回線を介して配布したり、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に記録して配布したりすることも可能である。

図６は、移動体２の処理を示すフローチャートの一例である。
移動体２は、記憶部４３に図２で示した住宅１０内の地図データ３０１の有無を確認する（Ｓ１１１）。地図データ３０１がない場合は移動体２が住宅１０内を走行しながら制御部４１で住宅内の地図データ３０１を作成し（Ｓ１１３）、記憶部４３に格納する。地図データ３０１の生成処理では、画像センサ２１や距離センサ２２を用いて住宅１０内の壁や家具などの形状が測定される。
移動体２は、Ｓ１１３で作成した地図データ３０１、または、事前に記憶部４３内に与えられている地図データ３０１を使って、移動体２は住宅１０内を自由に走行する（Ｓ１１２）。

次に、移動体２が居住者１１を検知した場合などの測定を開始できる状態か否かを判定する（Ｓ１１４）。ここで、居住者１１が着替え中などの居住者１１に嫌悪感を持たれる状態であるときには、移動体２は、身体活動の特徴量１１０を計測する居住者１１から、計測不可の旨を音声またはジェスチャーで通知を受け、身体活動の特徴量１１０を計測する処理を中止して（Ｓ１１４でNo）、Ｓ１１２に処理を戻してもよい。
また、Ｓ１１４で複数の居住者１１（高齢者と同居する家族や、高齢者を介護中の介護士など）を検知した場合、今回検知した居住者１１が見守り対象者か否かを顔画像などから本人確認し、見守り対象者を検知した場合に測定を開始してもよい（Ｓ１１４でYes）。

このように、測定を開始できる状態になったら（Ｓ１１４でYes）、移動体２は、居住者１１と移動体２との距離２２１と、移動体２の自己位置を取得する（Ｓ１２１）。ここで居住者１１の検知方法は、画像センサ２１で人の形状を認識してもよいし、距離センサ２２で部屋の形状に合わない物体を検知してもよい。
Ｓ１２１の距離２２１が規定値よりも短い場合は移動体２が居住者１１に接近しすぎているので（Ｓ１２２でYes）、制御部４１により駆動輪２３を駆動して規定値よりも距離２２１が長くなるように移動体２が移動する（Ｓ１２６）。

ここで、Ｓ１２６の規定値とは、画像センサ２１で後述する居住者１１の特徴量を取得可能な最大の距離であり、規定値よりも距離２２１が短い場合には特徴量が取得できない。規定値は画像センサ２１の取り付け位置や撮像可能な画角によって、また抽出する特徴量によって異なるため、予め画像センサ２１や特徴量の条件に応じて規定値を定めておく必要がある。
図４では広角の画像センサ２１が移動体２の上に設置されており、前面に存在する居住者１１の画像を取得できること、及び身体活動の特徴量１１０を後述するように手足の速度で計算することから、手足の先端まで含めた居住者１１の全身が画像センサ２１で撮像できる距離を規定値として定め、予め記憶部４３に格納しておく。
これにより、移動体２は、測定対象となる居住者１１の全身が画像センサ２１の撮像範囲に入る位置まで距離を空けるように移動した位置から、居住者１１を撮影する。

距離２２１が規定値よりも大きくなる位置に移動したら（Ｓ１２２でNoまたはＳ１２６の実行後）、移動体２は、以下の情報を取得する（Ｓ１２３）。
・画像センサ２１で、居住者１１の撮影画像を取得
・距離センサ２２で、居住者１１と移動体２との距離２２１を取得
・地図データ３０１で、移動体２の自己位置を取得

その後、移動体２の制御部４１は、Ｓ１２３で取得した画像と距離と自己位置とから、図３のレーダーチャート５２で説明したような、居住者１１の特徴量を計算する（Ｓ１２４）。
図７は、Ｓ１２４で計算する特徴量の一例を示す説明図である。制御部４１は、居住者１１の撮影画像から抽出した骨格モデルなどの身体活動の特徴量１１０を計算する。
移動体２は、Ｓ１２４により計算した特徴量を、通信部４２を介してサーバ３に送信する（Ｓ１２５）。これにより、Ｓ１２３で取得した画像そのものをサーバ３に直接送信する場合に比べて、画像から抽出（圧縮）した特徴量を送信することで、移動体２とサーバ３との間で通信するデータ量を節約できる。

図８は、図７の処理に続くサーバ３の処理を示すフローチャートの一例である。
サーバ３は、移動体２から通信部３２を介してＳ１２５の特徴量の情報を受信し（Ｓ２０１）、制御部３１により受信した特徴量に時刻情報を付加して記憶部３３に格納する。また、制御部３１は、記憶部３３に既に格納されている過去の特徴量と最新の特徴量を比較し、過去の特徴量からの変化量を算出する（Ｓ２０２）。
このようにＳ２０１のデータ保存処理や、Ｓ２０２のデータ比較処理を移動体２に替わってサーバ３が担うことから、移動体２本体内に高い処理性能や大きなデータ保存性能を設ける必要が無くなる。よって、全ての処理を移動体２で行う場合に比べて、移動体２の性能を最小限に抑えることで、移動体２の小型化、低コスト化ができる。

ここで、Ｓ２０２で算出した変化量が規定値よりも大きい場合は（Ｓ２０３でYes）、過去からの変化量が大きいとして、通信部３２を通して外部の情報端末５にアラート情報を報知する（Ｓ２０４）。
Ｓ２０３の規定値は、以下に例示するように、過去の特徴量に対して一定量下がったこととして設定する。
・現在取得した特徴量の一つである歩行速度が、数か月前に測定した歩行速度に比べて２割（＝規定値）以上低くなっている場合
・歩行速度や手足の移動速度の値から算出された身体活動指数の値が、規定値よりも下がっている場合
Ｓ２０４のアラート情報とは、例えば、居住者１１の身体活動が低下している旨のアラート、または、居住者１１に異常が発生している旨のアラートである。

図９は、住宅１０の平面図である。
実施例２は、移動体２を移動させずに固定させて、監視カメラのように使用する形態である。以下、実施例１との相違点に着目して説明する。以下、実施例２では、移動体２がロボット掃除機である一例を説明する。移動体２は必要な場合に自律移動しつつ、移動していない場合は住宅１０内の充電ステーション１２の位置で待機して充電する。

住宅１０の平面図において、図９の平面横方向をＸ軸とし、平面縦方向をＹ軸とし、天井から床までの高さ方向をＺ軸とする。
充電ステーション１２は、居住者１１が移動する居住者移動軌跡１１１に対して略垂直方向（Ｙ軸方向）に規定値以上の距離を空けて、移動体２を設置している。
ここで、居住者移動軌跡１１１とは、住宅１０のうち玄関ドアなどの開閉口の近傍や、部屋内の廊下内などの、居住者１１が一方向（図９ではＸ軸方向）に移動する領域の移動軌跡である。
広い空間では居住者１１は特定方向ではなく自由に移動していることから移動方向は定まらないが、廊下や開閉口では廊下の方向、開閉口をくぐる方向に移動の方向が一方向に定まる。よって、居住者移動軌跡１１１に沿って居住者１１が移動すると想定される。

このような移動体２の配置により、電波２２０が居住者移動軌跡１１１に届き、かつ、居住者１１の全身を測定できる。そのため、充電ステーション１２で待機している移動体２は、居住者移動軌跡１１１に向けて（Ｙ軸方向に向けて）電波２２０を発信し続ける。そして、移動体２は、自身に搭載された画像センサ２１の撮影画像と、距離センサ２２から放射される電波２２０とにより居住者１１から身体活動のデータを測定する。

居住者１１の居住者移動軌跡１１１に沿ったＸ軸方向およびＺ軸方向の移動は、画像センサ２１の撮影画像により測定される。
居住者１１の居住者移動軌跡１１１に対して直角方向（Ｙ軸方向）の移動は、距離センサ２２の電波２２０により検出した移動体２と居住者１１との距離の変化により求められる。
制御基板２４は、これらの居住者１１の各方向（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の移動距離を移動時間で除算することで、居住者１１の移動速度を高精度に測定できる。

図１０は、図９と同じ住宅１０の平面図である。充電ステーション１２の位置が図９と図１０とで異なっている。
充電ステーション１２は、居住者１１が移動する居住者移動軌跡１１１に対して同方向（Ｘ軸方向）の延長線上に一定の距離を空けて、移動体２を設置している。
居住者１１の居住者移動軌跡１１１に対して直角方向（Ｙ軸方向）およびＺ軸方向の移動は、画像センサ２１の撮影画像により測定される。
居住者１１の居住者移動軌跡１１１に沿ったＸ軸方向の移動は、距離センサ２２の電波２２０により検出した移動体２と居住者１１との距離の変化により求められる。
制御基板２４は、これらの居住者１１の各方向（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の移動距離を移動時間で除算することで、居住者１１の移動速度を高精度に測定できる。また、移動体２と居住者移動軌跡１１１とは一定の距離が空いているから、居住者１１に対して移動体２が移動して距離を空けることなく、居住者１１の全身を測定し、身体活動を測定できる。

以上、図９、図１０で説明したように、画像センサ２１は、居住者１１を撮影した画像内に映る居住者１１の位置の時間変化により、電波２２０の照射方向に直交する居住者１１の移動速度を身体活動の特徴量１１０として求める。
距離センサ２２は、移動体２から照射する電波２２０により、居住者１１までの距離および電波２２０の照射方向に沿った居住者１１の移動速度を身体活動の特徴量１１０として求める。

図１１は、移動体２のフローチャートの一例である。
移動体２は自律移動していない場合、充電ステーション１２で充電する（Ｓ１３１）。充電ステーション１２で静止している移動体２は、測定指示があった場合や、居住者１１が居住者移動軌跡１１１に沿って移動していることを検知した場合には、測定を開始と判断する（Ｓ１１４ＢでYes）。その場合、移動体２は、画像センサ２１で居住者１１の画像を取得し、距離センサ２２で居住者１１との距離を取得する（Ｓ１２３Ｂ）。なお、移動体２は移動しないので、撮影画像の移動ブレなどの誤差が無く、居住者１１の身体活動についても実施例１よりも容易に測定できる。

ここで測定指示とは、以下に例示する方法など、どのような方法でもよい。
（方法１）居住者１１が居住者移動軌跡１１１に沿って移動することが普段の生活から推定される場合は、その移動時刻にサーバ３から測定指示を受ける。居住者１１の移動時刻は、例えば図９や図１０のように玄関に繋がる廊下が見える位置に充電ステーション１２を設置している場合、住宅１０内に帰宅する時刻や外出する時刻などである。
（方法２）居住者１１が持っているスマートフォンの位置データなどからこれから住宅１０内に帰宅することが想定される場合には、その帰宅想定時刻にサーバ３から測定指示を受ける。
（方法３）玄関に設置したドア開閉センサや別なセンサから、測定指示を受ける。

そして、移動体２の制御基板２４は、Ｓ１２３Ｂで取得した情報から居住者１１の身体活動の特徴量１１０を算出し（Ｓ１２４）、サーバ３にその算出結果の情報を送信する（Ｓ１２５）。一方、充電ステーション１２の位置が既知なので、図６のＳ１２３とは異なりＳ１２３Ｂでは、移動体２が自己位置を取得する処理を省略できる。
以上のように実施例２では、移動体２は、充電ステーション１２に設置されている間に移動せずに居住者１１の身体活動を測定する。これにより、実施例１と同様に居住者１１の身体活動や健康状態を測定できるとともに、より容易に身体活動を測定できる。

図１２は、実施例３の生活支援システム１の模式図である。
実施例３では、実施例１または実施例２の構成に対して、住宅１０内に設置され、身体活動の特徴量１１０を算出する非接触センサ６と家電７とを生活支援システム１に追加した。なお、非接触センサ６と家電７とは両方備えている必要はなく、片方でもよい。非接触センサ６と家電７とはそれぞれサーバ３と接続可能である。

非接触センサ６は、ミリ波やマイクロ波などの電波６０を居住者１１に放射することで居住者１１の位置や姿勢を検出し、その検出結果をサーバ３に送信する。非接触センサ６は、例えば、住宅１０内の壁面や天井面などに設置されているため、移動体２で測定する場合に比べて、より精緻に身体活動を測定できる。非接触センサ６の数は、図１２に例示した１つには限定されず、住宅１０内に複数の非接触センサ６を備えてもよい。
なお、非接触センサ６の代わりに、以下のようなセンサを用いてもよい。
・赤外線を照射して居住者の有無を判別する人感センサ
・ドアの開閉を検知するドア開閉センサ
・振動を検知する振動センサ

また、住宅１０の壁面のより高い位置や天井に非接触センサ６を設置することで、家具などの設置物に視界を遮られることなく、居住者１１の身体情報を取得できる。一方で、非接触センサ６の設置位置から死角になる位置に居住者１１が存在する場合は、居住者１１の身体情報を取得できないこともある。そのため、死角になる位置では移動体２に居住者１１の身体情報を取得させることで、移動体２と非接触センサ６との双方で居住者１１の身体情報をより多く取得できる。

家電７は、居住者１１が家電を使用（操作）した際の動作情報をサーバ３に送信することで、居住者１１の身体活動を間接的に取得できる。なお、図１２では洗濯機を示しているが、家電の種類や数は任意である。
例えば、洗濯機の代わりに、冷蔵庫、居住者１１が把持する従来型の掃除機、ロボット掃除機、調理器などの家電７を用いてもよい。また、家電７の動作情報は、例えば冷蔵庫のドア開閉や庫内の温度、洗濯機の洗濯モードや洗濯時間、調理器の調理メニューや庫内の温度などである。

図１３は、居住者１１の生活行動を示すスケジュールグラフである。
スケジュールグラフ１１２の縦軸は、曜日（月曜～日曜）であり、横軸はその曜日での朝から夜までの居住者１１の生活行動を示す。生活行動は、例えば、睡眠、外出、休憩、食事、選択などに分類され、居住者１１は各時刻でいずれか１つの生活行動を実行する。
サーバ３は、移動体２および家電７のうちの少なくとも１つから取得した情報をもとに、スケジュールグラフ１１２のような各時刻の生活行動を推定する。例えば、サーバ３は、家電７から取得された情報（例えば、居住者１１が現在は調理器を操作している）から、居住者１１の現在の生活行動（食事）を推定する。

このような推定した各時刻の生活行動から、サーバ３は、毎日どのような生活行動をしているかを、曜日別に取得してスケジュールグラフ１１２を作成する。
スケジュールグラフ１１２は、サーバ３から情報端末５に送信して居住者家族５Ａに閲覧させることで、居住者家族５Ａは居住者１１を直接監視しなくても、居住者１１の生活習慣を把握できる。

サーバ３は、以下に例示するような生活行動を特定する。
・洗濯機から「ボタン操作情報」、「ドア開閉情報」を取得し、給湯と組み合わせて、居住者１１の入浴を推定する。
・冷蔵庫から「ドア開閉情報」を取得し、かつ、調理家電から「ボタン操作情報」、「ドア開閉情報」を取得し、その双方を組み合わせて、居住者１１の食事を推定する。
・掃除機から「操作」、「移動情報」を取得し、居住者１１の掃除を推定する。

図１４は、生活支援システム１のブロック図の一例である。
実施例３の生活支援システム１は、移動体２と、サーバ３と、非接触センサ６と、家電７とを有する。移動体２とサーバ３の構成は実施例１（図５）と同じである。

非接触センサ６は、検知部６１、制御部６２、通信部６３を備える。
検知部６１は、電波６０を居住者１１に照射することで、居住者１１の身体情報を取得する。または、検知部６１は、電波６０の代わりにLiDAR（Light Detection And Ranging）の光（レーザ）を居住者１１に照射して３Ｄスキャンすることで、居住者１１の身体情報を取得する。
居住者１１の身体情報とは、例えば、居住者の位置および姿勢を点群データ（距離のデータ）として求め、その点群データの時間変化（点群の速度等）から求まる居住者の活動量データである。
制御部６２は、検知部６１の取得結果から居住者１１の身体活動を示す特徴量を抽出し、通信部６３を介して特徴量の抽出結果をサーバ３に送信する。特徴量としては、実施例１で移動体２が取得する情報と同様に、居住者の位置と移動速度、姿勢と手足の移動速度に加え、それらの情報から求められる身体活動の各数値などが挙げられる。

家電７は、検知部７１、制御部７２、通信部７３を備える。
検知部７１は、居住者１１が家電を操作した際の動作情報および住宅１０の環境情報などの居住者情報７０を取得する。住宅１０の環境情報は、例えば、家電７の周囲や内部の温湿度や気圧、水道の水圧、系統電力の電圧などの家電７の周辺情報である。
制御部７２は、制御部６２と同様に、検知部７１の取得結果から居住者１１の身体活動を示す特徴量を抽出し、通信部７３を介して特徴量の抽出結果をサーバ３に送信する。ここで送信される特徴量は、家電の動作情報を含むので、いつどのような家電を操作したか、またいつどの家電をどのような条件でどのようなモードの動作を行ったかなどの情報が得られる。

図１５は、実施例３の生活支援システム１（移動体２と、非接触センサ６と、家電７）のフローチャートの一例である。
制御を開始すると、実施例１（図６）と同じように移動体２は住宅内を自由に走行する（Ｓ１１２）。一方、非接触センサ６および家電７は、操作を待つ待機状態になる（Ｓ１４１）。

非接触センサ６が居住者１１を検知した場合、または、家電７を居住者１１が操作した場合（Ｓ１４２でYes）、非接触センサ６が居住者１１の情報を取得したり、家電７が動作情報を取得したりする（Ｓ１４３）。
非接触センサ６で居住者１１を検知した場合は居住者１１の位置がわかり、家電７を操作した場合は家電７の位置から居住者１１の位置がわかるため、その位置によって居住者１１の検知情報を移動体２に送信する（Ｓ１４３Ｂ）。Ｓ１４３Ｂの送信処理は、非接触センサ６や家電７から移動体２に直接情報を送信してもよいし、サーバ３を介した情報の送信でもよい。

移動体２は、Ｓ１４３Ｂで通知された居住者１１の位置まで走行して（Ｓ１１２Ｂ）、居住者１１の身体情報の測定を開始する（Ｓ１１４でYes）。その後の移動体２が実行する各処理（Ｓ１２３～Ｓ１２５）は、実施例１（図６）と同じである。
さらに、非接触センサ６および家電７は、Ｓ１４３で取得した居住者１１の身体情報から必要な特徴量を算出し（Ｓ１４４、図６のＳ１２４と同様）、その算出結果をサーバ３に情報を送信する（Ｓ１４５、図６のＳ１２５と同様）。

図１６は、図１５の処理に続くサーバ３のフローチャートの一例である。
サーバ３は、移動体２からＳ１２５で通知された情報を受信し（Ｓ２０１）、非接触センサ６および家電７からＳ１４５で通知された情報を受信する（Ｓ２０１Ｂ）。以下に受信する情報を例示する。
・居住者１１の在室情報
・居住者１１の活動量（主に非接触センサ６から受信）
・居住者１１の姿勢
・居住者１１の位置（重心位置、手足の位置）。家電７の場合はその家電の場所に居住者１１が居るか否か。
・居住者１１の速度（歩行速度、手足の移動速度、重心の移動速度）
・上記に列挙した情報の集合から算出された値
・居住者１１の行動検出（場所、何をしているか）

サーバ３は、Ｓ２０１の情報と、Ｓ２０１Ｂの情報とを合成して（組み合わせて）、以下に例示するような居住者１１の特徴量を算出する（Ｓ２０１Ｃ）。
・居住者１１の消費エネルギー（＝歩行速度＋手足の移動速度）
・居住者１１の行動のキレ（歩行速度の周波数分析により求める）
・居住者１１の生活行動（食事、休憩など）。さらに、居住者１１の生活行動が特定の生活行動の場合、移動体２の画像情報を組み合わせることで、移動体２だけでは取得が難しいある生活行動における身体活動を測定できる。例えば料理をしている場合の居住者１１の姿勢であるとか、居住者１１が夜寝室とトイレと往復する場合の歩行速度などを計測できる。
・居住者１１の生活行動別の活動量および移動速度
・居住者１１の場所別の活動量および移動速度（玄関、キッチン、リビング、寝室、廊下、トイレそれぞれで求める）

なお、Ｓ２０１の情報と、Ｓ２０１Ｂの情報とを組み合わせるときには、双方で重複しない情報は、片方の情報を採用し、双方で重複する情報は、より精度の高い情報を採用する。例えば、同じ時刻の居住者１１の位置情報が、移動体２および非接触センサ６の双方の情報源から受信したときには、その居住者１１から近くに存在する情報源を採用すればよい。

サーバ３は、Ｓ２０１Ｃで合成した現在の情報を保存し、その現在の情報と、過去の情報とを比較することによって居住者１１の特徴量の変化量を算出する（Ｓ２０２）。Ｓ２０２の比較処理では、同じ生活行動どうしの身体活動（例えば、現在の洗濯中の身体活動と、過去の洗濯中の身体活動）を比較することで、比較の精度が向上する。Ｓ２０２で比較される変化または変化量は、以下が例示され、居住者１１の健康情報をより高精細に取得できる。
・歩行速度や歩行姿勢の変化量
・特定の生活行動における歩行速度や歩行姿勢、身体活動の指数の変化量
・現在日と過去日とで同時刻の生活行動の変化。例えば、過去日の午前７時は食事をしていたが、現在日の午前７時は睡眠をしていたとき、食事と睡眠との相違により居住者１１の異常（体調不良）として認識する。

サーバ３は、Ｓ２０２で算出した変化量が規定値（所定閾値）よりも大きいか否かを判定する（Ｓ２０３）。または、サーバ３はＳ２０２で変化を検出できたか否かを、Ｓ２０３で判定してもよい。
Ｓ２０３でYes（変化量＞所定閾値、または、変化あり）なら、サーバ３は、情報端末５にアラートを出すことで（Ｓ２０４）、居住者１１の異常の可能性を居住者家族５Ａに通知する。アラートは、例えば、いつもはこの曜日のこの時間帯にはこの行動を行っているはずなのに、本日はこの行動が検出されないなどの変化を示す情報である。

さらに、サーバ３は、居住者１１が転倒している場所などの異常の発生個所を移動体２に確認させるように指示にし、移動体２から「大丈夫ですか？」などの音声を居住者１１に知らせてもよい。これにより、「足をくじいたみたいです」などの詳細な居住者１１からの応答の音声を移動体２が受信し、さらなる詳細なアラートとして、居住者家族５Ａに通知できる。

以上説明した実施例１～３の生活支援システム１は、画像を取得する画像センサ２１と、対象物との距離を取得する距離センサ２２を備え、室内の自己位置を推定する移動体２と、移動体２と通信可能なサーバ３を含む。
そして、移動体２は、搭載したセンサにより取得した居住者１１の身体活動を処理して得られた身体活動の特徴量１１０をサーバ３に送信し、サーバ３に身体活動の特徴量１１０を保存させる。

さらに、サーバ３は、測定対象となる居住者１１の身体活動の特徴量１１０を検知し、以前に保存された身体活動の特徴量１１０からの変化が大きい場合には、その旨をアラートとして情報端末５に通知する。このアラートは、過去と現在とで、同じ生活行動の特徴量を比較した結果とすることで、精度を向上できる。
これにより、住宅１０内の居住者１１の身体活動と健康状態を測定し、その状態に変化が発生した場合に居住者１１やその関係者に変化を報知することにより、適切な介入を促し、居住者１１の健康状態を維持、向上させることが可能となる。

なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、さまざまな変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの記録媒体におくことができる。また、クラウドを活用することもできる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
さらに、各装置を繋ぐ通信手段は、無線ＬＡＮに限定せず、有線ＬＡＮやその他の通信手段に変更してもよい。

１ 生活支援システム
２ 移動体
３ サーバ
５ 情報端末
５Ａ 居住者家族
６ 非接触センサ
７ 家電
１０ 住宅
１１ 居住者
１２ 充電ステーション
２１ 画像センサ（測定センサ）
２２ 距離センサ（測定センサ）
２３ 駆動輪
２４ 制御基板
３１ 制御部
３２ 通信部
３３ 記憶部
４１ 制御部
４２ 通信部
４３ 記憶部
５１ 時系列データ
５２ レーダーチャート
６０ 電波
６１ 検知部
６２ 制御部
６３ 通信部
７０ 居住者情報
７１ 検知部
７２ 制御部
７３ 通信部

Claims (9)

1. 居住者の近傍まで移動し、自身に備えられている測定センサから得られた前記居住者の位置情報を含む測定結果から、前記居住者の身体活動の特徴量および前記居住者の生活行動を算出し、その算出結果をサーバに送信する移動体と、
   受信した前記居住者の生活行動ごとに、過去の前記身体活動の特徴量から現在の前記身体活動の特徴量への変化を求め、その変化に応じて情報端末にアラートを送信する前記サーバと、を有することを特徴とする
   生活支援システム。
2. 前記移動体から照射する電磁波または音波により、前記居住者までの距離および前記電磁波または音波の照射方向に沿った前記居住者の移動速度を前記身体活動の特徴量として求める距離センサと、
   前記居住者を撮影した画像内に映る前記居住者の位置の時間変化により、前記電磁波または音波の照射方向に直交する前記居住者の移動速度を前記身体活動の特徴量として求める画像センサと、を前記移動体の前記測定センサとして有することを特徴とする
   請求項１に記載の生活支援システム。
3. 前記移動体は、測定対象となる前記居住者の全身が前記画像センサの撮像範囲に入る位置まで距離を空けるように移動した位置から、前記居住者を撮影することを特徴とする
   請求項２に記載の生活支援システム。
4. 前記移動体は、前記身体活動の特徴量を計測する前記居住者から、計測不可の旨を音声またはジェスチャーで通知されたときには、前記身体活動の特徴量を計測する処理を中止することを特徴とする
   請求項１に記載の生活支援システム。
5. 前記移動体は、前記居住者の在室情報と、前記居住者の位置と、前記居住者の姿勢と、前記居住者の重心の移動速度と、前記居住者の手足の移動速度と、前記居住者の活動量との集合、および、その集合から算出された値のうちの少なくとも１つを、前記居住者の前記身体活動の特徴量として算出することを特徴とする
   請求項１に記載の生活支援システム。
6. 前記情報端末は、前記居住者、前記居住者の家族、前記居住者のケアマネージャ、前記居住者と契約した介護福祉施設の関係者のうちの少なくとも１人に使用される端末であり、アラートに加えて、前記居住者の前記身体活動の特徴量を受信して表示することを特徴とする
   請求項１に記載の生活支援システム。
7. 前記移動体は、さらに、掃除機能、空気清浄機能、愛玩機能、警備機能、音認識機能、見守り機能のうちの少なくとも１つの機能を備えることを特徴とする
   請求項１に記載の生活支援システム。
8. 前記サーバは、住宅内に設置された非接触センサと、前記住宅内に設置された家電とのうちの少なくとも１つから算出された前記身体活動の特徴量を受信することを特徴とする
   請求項１に記載の生活支援システム。
9. 生活支援システムは、移動体と、サーバと、を有しており、
   前記移動体は、居住者の近傍まで移動し、自身に備えられている測定センサから得られた前記居住者の位置情報を含む測定結果から、前記居住者の身体活動の特徴量および前記居住者の生活行動を算出し、その算出結果を前記サーバに送信し、
   前記サーバは、受信した前記居住者の生活行動ごとに、過去の前記身体活動の特徴量から現在の前記身体活動の特徴量への変化を求め、その変化に応じて情報端末にアラートを送信することを特徴とする
   生活支援方法。

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