JP4547537B2 - 身体状態検出装置、その検出方法及び検出プログラム - Google Patents
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Description
(歩行状態の検出機能)
図2は、本実施の形態に係る身体状態検出装置による歩行状態の検出処理を示すフローチャートである。ここでは、人体の腰部に取り付けられた加速度センサ1からの加速度データが、所定のサンプリング間隔Δtで所定の期間採取され、時系列に予め記録部3に記
録されていることとし、その加速度データを処理対象とする。
1≦T1)、サンプリング間隔Δt、後述する判定ステップで使用する標準偏差σの上限
値σmax及び下限値σmin、回数パラメータの上限値nmax及び下限値nmin、時間パラメータの上限値tmax及び下限値tminに所定の値を設定する。また、繰り返し用カウンタkに“0”を、全てのフラグflag(j)(jは0以上の整数値)に“0”を設定する。後述するように、時系列の全加速度データの中から、時間軸に沿ってシフト時間幅ΔT1だけシフトしながら1回の処理対象とする加速度データを決定するので、シフトする回数だけフラグflag(j)を設ける。
の間の加速度データ(gxi,gyi,gzi)(i=k〜k+N1−1)を読み出す。評価時
間幅T1毎の加速度データ数N1は、T1/Δtで計算される。
gav及び標準偏差σを計算する。
σmin<σ<σmax (式1)
を満たすか否かを判断する。満足しないと判断した場合、ステップS5に移行し、カウンタkにΔkを加算した値を新たなカウンタkとし、上記したステップS2〜S4を繰り返す。満足すると判断した場合、ステップS6に移行する。ここで、カウンタkをΔkだけ増大させることは、時間軸に沿ってシフト時間幅ΔT1だけシフトして次に処理対象とする加速度データの先頭を決定することであり、Δk=ΔT1/Δtである。従って、Δk≦N1である。
nmin<n<nmax (式2)
tmin<t1<tmax (式3)
を満たすか否かを判断する。少なくとも式2及び式3の何れか一方が満たされないと判断した場合、ステップS5に移行した後、ステップS2〜S6の処理を繰り返す。
定されたフラグflag(j)は、例えば、時間幅T1に対応する区間(k〜k+N1−
1)の最後、即ちk+N1−1に対して適用される。
残っていないと判断するまで、ステップS5に戻った後、ステップS2〜S7を繰り返す
。
gav、nmin=0.2T1/Δt、nmax=0.8T1/Δt、tmin=0.2T1、tmax=
0.8T1の条件で、図2に示した一連の処理を適用した結果を、図4に示す。図4にお
いて、X,Y,Zの加速度データは、サンプリング間隔Δtが約0.0586(秒)(17.065Hz)で採取したデータ(3軸の各成分)を示しており、最下段に歩行判定結果を示している。歩行判定結果では、黒い帯の部分がflag(j)=1、即ち歩行状態を表している。図4の最上段には、実際の人体の状態を目視で観測した結果を示している。ここでは、「着席」、「歩行」の2つの状態を繰り返して行った。
次に、重力加速度の方向を検出する機能に関して説明する。これは、加速度データから歩行状態を自動検出し、歩行状態における加速度データの平均を求め、これを重力加速度方向として決定する機能である。一般的に歩行状態における平均的な身体姿勢は、重力加速度方向に対して同一人では同じ姿勢が保たれていると考えられる。従って、加速度センサによって得られる加速度データから、図2に示した処理により歩行状態を検出し、予め決められた判定時間幅(以下、重力加速度判定時間と記す)よりも長く歩行状態が継続している場合、評価時間幅T1における平均加速度データを重力加速度とすることができる
。
定した重力加速度判定時間T2より大きいか否かを判断する。t2>T2でないと判断した
場合、ステップS15に移行した後、ステップS12〜S19の処理を繰り返す。t2>
T2であると判断した場合、ステップS21に移行する。
の平均ベクトルを求めて、その結果を連続区間L以降の重力加速度として記録する。従って、このステップS21が実行されない区間に関しては、それ以前の処理で決定された重力加速度が適用される。
、残っていないと判断するまで、ステップS15に戻った後、ステップS2〜S21の処理を繰り返す。
る加速度データの平均を用いて、全期間の重力加速度方向を加速度センサの座標系で決定することができる。
、シフト時間幅ΔT1=1(秒)、重力加速度判定時間T2=5(秒)とし、図6に示し
た一連の処理を適用した結果を図7に示す。この例では、より安定した重力加速度方向の検出を行うために、歩行状態の検出条件を、上記した例よりも厳しい条件、即ち、σmin
=0.2gav、σmax=0.9gav、nmin=0.275T1/Δt、nmax=0.725T1/Δt、tmin=0.365T1、tmax=0.635T1とした。図7において、X軸、
Y軸、Z軸の加速度データは実測データを示しており、最下段には、重力加速度方向と加速度センサに設定された軸との間の角度を表している。
かる(図7の右端の枠内に「重力方向の更新」と記載した階段部分)。即ち、加速度センサの身体への装着角度に依存せず、重力加速度方向を良好に検出できていることが分かる。
最後に、身体の傾斜角度を検出する機能に関して説明する。これは、上記した重力加速度検出機能によって検出された重力加速度方向を用いて、加速度センサの装着方向に影響されることなく正しい身体傾斜角を検出する機能である。
角度を、加速度センサを装着した身体の傾斜角度(腰部に装着した場合には、腰部の傾斜角度)として決定する。
以上においては、歩行状態の検出に、加速度の絶対値|g|iが加速度の平均値gAVを
超える回数を用いたが、歩行速度が検出精度に影響する場合がある。また、身体の傾斜角度を、身体の前・下・横の各方向に対する傾斜角度として検出することはできず、例えば、前かがみなのか横に傾いているのかを判別することができない。これらの点を改善し、より精度良く身体姿勢を検出するために、安定的な歩行状態を検出し、この状態における身体軸を求め、この身体軸と、加速度センサによって得られる平均加速度ベクトルの成す角度を身体傾斜角として決定する。以下に、具体的に説明する。
異なる。
|i=(gxi 2+gyi 2+gzi 2)1/2を計算し、それらの平均値gav及び標準偏差σ
を計算し、さらに、加速度データの絶対値|g|iの時間的変動の周期性νを計算する。
周期性νを求めるのは、安定した歩行状態を検出するためであり、この状態の特性に基づいて後述する処理が行われる。
し、得られる周波数スペクトルのピークの広がり程度に応じて、周期性νを決定することができる。また、|g|iが平均値gavを超える時間間隔の頻度分布を求め、その頻度分
布において、所定時間幅ΔTc中の累積頻度の最大値が全体数に占める割合を、周期性νとしてもよい。
れば、歩行状態と判断してステップS35に移行し、そうで無ければ、歩行状態でないと判断してステップS38に移行する。σstill、σwalk、νstillは、ステップS31での初期設定で設定された基準値である。
である。
行状態では、重力方向に対して同一人では同じ姿勢が保たれている特性がある。従って、安定的な歩行状態における加速度ベクトルに対する主成分分析によって得られる第1〜第3主成分を身体軸とする。即ち、第1〜第3主成分を、それぞれ歩行時における身体の上下方向(重力加速度方向)、前後方向、横方向とする。
であれば「走行状態」、σ<σstillであれば「静止状態」、σ>σshockであれば転倒な
どの「衝撃状態」、そしてこれらの状態及び歩行状態のいずれにも該当しない場合には、「その他の状態」と決定する。
初期設定し、θ0<θ≦θ1であれば「傾斜小」、θ1<θ≦θ2であれば「傾斜中」、θ≧θ2であれば「傾斜大」と判断する。
傾斜角算出時間T3=1(秒)である。図12には、最上段から、前側、左側、後側、右側に取り付けた加速度センサに関するデータを示している。図12の左側に、「(a)3軸加速度情報」として示した各段の信号波形は、加速度センサから取得したXYZ軸の加速度成分を表し、右側の「(b)身体傾斜角」として示した信号波形は、決定した身体軸を用いて計算した身体傾斜角θ、φ、γ(実際には、θ、φ−90、γ−90)を表している。身体傾斜角の一部を数値で付記している。身体傾斜角の各段のデータを比較すると、本機能によって、身体への加速度センサの装着位置及び装着方向に依らずに、ほぼ等しい身体傾斜角を求めることができ、着座、正面への屈み込み、右からの覗き込み、左からの覗き込みを識別できていることがわかる。
ユニットのみを身体に取り付けてもよい。前者の場合には処理結果を、例えば、無線通信によって別の処理装置にワイヤレス伝送してもよい。後者の場合にはデータ採取部から出力されるディジタルデータを、例えば、無線通信によって記録部にワイヤレス伝送してもよい。
定されず、t〜t+T1の区間内の任意の時刻t+τにおけるフラグflag(j)を決定
してもよい。ここで、τ<T1である。その場合、シフト時間幅ΔT1を考慮すると、決
定されたフラグflag(j)は、時刻t+τ〜t+τ+ΔT1の間維持される。例えば、τ=T1/2とすることができる。
連続区間Lの最後の評価時間幅T1の区間における平均加速度ベクトルを重力加速度ベク
トルとする場合を説明したが、これに限定されず、例えば、連続区間Lの平均加速度ベクトルを重力加速度ベクトルとしてもよい。
2 データ採取部
3 記録部
4 メモリ部
5 処理部
Claims (9)
- 身体に装着される3軸加速度センサと、
該3軸加速度センサから出力される加速度ベクトルデータを所定のサンプリング間隔で採取するデータ採取手段と、
処理手段とを備え、
前記処理手段が、
連続して採取された前記加速度ベクトルデータに関して、各々の加速度ベクトルの絶対値、これらの絶対値の平均値、及び標準偏差を計算し、
前記標準偏差、前記絶対値が前記平均値を超える回数、及び前記絶対値が前記平均値を超えている時間の総和を用い、前記身体の歩行状態を検出することを特徴とする身体状態検出装置。 - 前記処理手段が、
前記歩行状態であると判断された歩行期間が連続する場合、それらの歩行期間を合計して連続時間を計算し、
該連続時間が所定時間を超えている場合、少なくとも最新の前記歩行期間に採取した加速度ベクトルデータの平均ベクトルを計算し、該平均ベクトルを重力加速度ベクトルとして決定することを特徴とする請求項1に記載の身体状態検出装置。 - 前記処理手段が、前記重力加速度ベクトルの方向を基準とし、次に重力加速度ベクトルが決定されるまで、各々の加速度ベクトルデータの角度を計算し、該角度を、前記加速度センサを装着した身体の傾斜角度として決定することを特徴とする請求項2に記載の身体状態検出装置。
- 身体に装着された3軸加速度センサを用いて加速度ベクトルデータを所定のサンプリング間隔で採取する第1ステップと、
連続して採取された前記加速度ベクトルデータに関して、各々の加速度ベクトルの絶対値、これらの絶対値の平均値、及び標準偏差を計算し、前記標準偏差、前記絶対値が前記平均値を超える回数、及び前記絶対値が前記平均値を超えている時間の総和を用い、前記身体の歩行状態を検出する第2ステップとを含むことを特徴とする身体状態検出方法。 - 前記第2ステップが、
前記歩行状態であると判断された歩行期間が連続する場合、それらの歩行期間を合計し
て連続時間を計算する第3ステップと、
該連続時間が所定時間を超えている場合、少なくとも最新の前記歩行期間に採取した加速度ベクトルデータの平均ベクトルを計算し、該平均ベクトルを重力加速度ベクトルとして決定する第4ステップとを含むことを特徴とする請求項4に記載の身体状態検出方法。 - 前記重力加速度ベクトルの方向を基準とし、次に重力加速度ベクトルが決定されるまで、各々の加速度ベクトルデータの角度を計算し、該角度を、前記加速度センサを装着した身体の傾斜角度として決定する第5ステップをさらに含むことを特徴とする請求項5に記載の身体状態検出方法。
- 身体に装着される3軸加速度センサと、データ採取手段と、処理手段とを備えた身体状態検出装置に、
前記3軸加速度センサを用いて加速度ベクトルデータを所定のサンプリング間隔で採取する第1機能と、
連続して採取された前記加速度ベクトルデータに関して、各々の加速度ベクトルの絶対値、これらの絶対値の平均値、及び標準偏差を計算し、前記標準偏差、前記絶対値が前記平均値を超える回数、及び前記絶対値が前記平均値を超えている時間の総和を用い、前記身体の歩行状態を検出する第2機能とを実現させることを特徴とする身体状態検出プログラム。 - 前記第2機能が、
前記歩行状態であると判断された歩行期間が連続する場合、それらの歩行期間を合計して連続時間を計算する第3機能と、
該連続時間が所定時間を超えている場合、少なくとも最新の前記歩行期間に採取した加速度ベクトルデータの平均ベクトルを計算し、該平均ベクトルを重力加速度ベクトルとして決定する第4機能とを含むことを特徴とする請求項7に記載の身体状態検出プログラム。 - 前記重力加速度ベクトルの方向を基準とし、次に重力加速度ベクトルが決定されるまで、各々の加速度ベクトルデータの角度を計算し、該角度を、前記加速度センサを装着した身体の傾斜角度として決定する第5機能をさら実現させることを特徴とする請求項8に記載の身体状態検出プログラム。
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