JP6241079B2

JP6241079B2 - 体重測定装置

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Publication number: JP6241079B2
Application number: JP2013117151A
Authority: JP
Inventors: 恵久末次
Original assignee: Aisin Seiki Co Ltd; Aisin Corp
Current assignee: Aisin Corp
Priority date: 2013-06-03
Filing date: 2013-06-03
Publication date: 2017-12-06
Anticipated expiration: 2033-06-03
Also published as: JP2014235090A

Description

本発明は、寝具上の人間などの動物の体重を測定する体重測定装置に関する。

寝具上の動物の体重を睡眠中に測定することにより、体動の影響が極力少ない正確な体重測定が可能になる。特許文献１には、寝具（ベッド）上の人間が現在睡眠中であると判定されたときに、その体重を測定する体重測定装置が開示されている。この体重測定装置は、寝具に生じた振動を検出する振動検出センサを備え、寝具上での体動の減少により振動検出センサの検出レベルが低下した状態が３０分以上続くと現在睡眠中であると判定して、振動検出センサの検出信号を利用して体重を測定する。体重の測定は、寝具と人体とで構成する振動モデルの共振周波数を振動検出センサの検出信号に基づいて求め、その振動モデルの質量に相当する体重を推定することにより行う。

特開平８−１３１４０８号公報

上記体重測定装置は、振動モデルの共振周波数を振動検出センサの検出信号に基づいて求め、その振動モデルの質量に相当する体重を推定するために、体重の測定誤差が大きくなるおそれがある。本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、構造の簡略化を図れるように共通のセンサを使用して、現在睡眠中か否かの判定と睡眠中における体重測定とを精度良く行うことができる体重測定装置を提供することを目的とする。

本発明による体重測定装置の特徴構成は、寝具上の動物による荷重を検出可能に分散配置してある複数の荷重センサと、所定周期で繰り返される第１区間毎に、前記荷重センサによる検出荷重に基づいて前記寝具の荷重変化を示す体動値を演算する体動値演算部と、前記体動値が予め設定された閾値よりも大きい場合に前記第１区間における「体動有」を判定する体動判定部と、複数の連続する前記第１区間からなる第２区間毎の体動数を、前記「体動有」が判定された前記第１区間の数として取得する体動数取得部と、前記体動数に基づいて現在睡眠中か否かを判定する睡眠判定部と、現在睡眠中であると判定されたときに、前記「体動有」が判定されなかった前記第１区間における前記複数の荷重センサによる検出荷重に基づいて前記動物の体重を測定する体重測定部と、を備え、
前記体動値演算部は、前記複数の荷重センサのうち、最大検出荷重と最小検出荷重との荷重差が最も大きい荷重センサの当該荷重差を前記体動値として演算するように構成されている点にある。

本構成の体重測定装置は、所定周期で繰り返される第１区間毎に、荷重センサによる検出荷重に基づいて演算した体動値の大きさによって「体動有」を判定するので、体動の有無を第１区間の繰り返し数に応じた精度で判定することができる。また、複数の連続する第１区間からなる第２区間毎の体動数を、「体動有」が判定された第１区間の数として取得するので、体動数に基づく現在睡眠中か否かの判定を第１区間の繰り返し数に応じた精度で行うことができる。

さらに、現在睡眠中であると判定されたときに、「体動有」が判定されなかった第１区間における複数の荷重センサによる安定した検出荷重に基づいて体重を測定する。

したがって、本構成の体重測定装置であれば、構造の簡略化を図れるように共通のセンサを使用して、現在睡眠中か否かの判定と睡眠中における体重測定とを第１区間の繰り返し数に応じて精度良く行うことができる。

本発明の他の特徴構成は、前記体重測定部は、前記「体動有」が連続して判定されなかった前記第１区間における前記複数の荷重センサによる検出荷重に基づいて前記動物の体重を測定するように構成されている点にある。

本構成であれば、「体動有」が連続して判定されなかった第１区間、つまり、荷重センサによる検出荷重が安定している第１区間における検出荷重に基づいて、体重を精度良く測定することができる。

本発明の他の特徴構成は、前記体重測定部は、前記「体動有」が連続して判定されなかった複数の前記第１区間の夫々における前記複数の荷重センサによる検出荷重の平均値に基づいて前記動物の体重を測定するように構成されている点にある。

本構成であれば、「体動有」が連続して判定されなかった複数の第１区間、つまり、荷重センサによる検出荷重が安定している複数の第１区間の夫々において測定した検出荷重の平均値に基づいて、体重を一層精度良く測定することができる。

本発明の他の特徴構成は、前記睡眠判定部は、睡眠値をＺ、常数をＡ、所定時間前から現在までの連続する複数の第２区間の数をｍ、最新の第２区間から数えてｋ番目の第２区間における体動数をＮ_k、体動数Ｎ_kに乗じる係数をＢ_kとして、次式

により睡眠値Ｚを演算し、前記睡眠値Ｚが閾値よりも小さいときに現在睡眠中であると判定するように構成されている点にある。

本構成であれば、所定時間前から現在までの期間をｍ個の第２区間に区分し、各第２区間における体動数Ｎ_kに当該第２区間に係数Ｂ_kを乗じた値、つまり、各第２区間における体動数を反映した値を加算して演算される睡眠値Ｚを用いることにより、睡眠判定までの第２区間毎の状況を加味して、現在睡眠中か否かを的確に判定することができる。

睡眠判定装置の構成を模式的に示すブロック図である。体動値について模式的に示す図である。体動の有無の判定結果の一例を示す図である。体動数について模式的に示す図である。体重測定に係る処理を示すフローチャートである。その他の実施形態に係る体動値について模式的に示す図である。その他の実施形態に係る体動値について模式的に示す図である。その他の実施形態に係る体動値について模式的に示す図である。その他の実施形態に係る体動値について模式的に示す図である。

本発明に係る体重測定装置は、寝具上の動物の体重を睡眠中に測定するものであり、寝具上の動物が睡眠中であるか否かを適切に判定する機能を備えている。以下、本実施形態の体重測定装置１００について詳細に説明する。本実施形態では、寝具上の動物１として人１Ａを例に挙げて説明する。

図１には、本実施形態に係る体重測定装置１００の構成を模式的に示したブロック図が示される。図１に示されるように、体重測定装置１００は、荷重センサ１１、体動値演算部１２、体動判定部１３、体動数取得部１４、睡眠判定部１５、体重測定部１６の各機能部を備えて構成される。体動数取得部１４は、体動数算出部１４ａを備えている。各機能部はＣＰＵを中核部材としてハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。

本実施形態では、人１Ａが就寝する寝具２としてベッドを例に挙げて説明する。このため、以下ではベッドに符号２を付して説明する。ベッド２は、マットレスや枕などを含む寝装品２Ａと、寝装品２Ａが載置される平面視で矩形の台部２Ｂと、台部２Ｂの四隅を床面に対して支持する支持部としての四つの脚部２Ｃとを備えて構成されている。

台部２Ｂと四つの各脚部２Ｃとの間の夫々には、荷重センサ１１がベッド２上の人１Ａの体重を測定可能に設けられる。したがって、これら四つ（複数）の荷重センサ１１は、ベッド２上の人１Ａによる荷重を検出可能に分散配置してある。四つの荷重センサ１１は、ベッド２上の人１Ａの体動を検出する体動検出部として機能する。本実施形態では、各荷重センサ１１は台部２Ｂの裏面に設けられる。荷重センサ１１の数は、ベッド２上の人１Ａによる荷重を検出可能であれば、３個であっても、５個以上の複数であってもよい。四つの荷重センサ１１の夫々による荷重の検出結果は、図２に示されるような時々刻々と変化する荷重変化を示す電気信号として体動値演算部１２に伝達される。

本実施形態では、体動値演算部１２はベッド２上の人１Ａの呼吸の周期よりも短い所定周期で繰り返される区間Ｔａ毎に、荷重センサ１１による検出荷重に基づいて、人１Ａの動きによるベッド２の荷重変化を示す体動値Ｓを演算する（図２参照）。人１Ａの呼吸の周期とは、ベッド２の人１Ａが呼吸を１回する際に要する時間である。ここで、人１Ａは呼吸の安定状態（運動直後等でない状態）にあっては、１回当たり３〜６秒程度要する。したがって、呼吸の周期とは３〜６秒程度が相当する。

また、呼吸の周期よりも短い所定周期とは、呼吸の周期が３〜６秒である場合には、３秒未満をいうが、理解を容易にするために本実施形態では１秒として説明する。このため、呼吸の周期よりも短い所定周期で繰り返される区間Ｔａとは、１秒毎に区分けされた一秒周期（所定周期）で繰り返される１秒間の区間Ｔａが相当する。本実施形態では、このような区間Ｔａを第１区間Ｔａとして説明する。体動値演算部１２は、このような第１区間Ｔａ毎に体動値Ｓを演算する。

体動値Ｓとは、ベッド２上の人１Ａの動きを示す目安となる指標である。本実施形態では、体動値演算部１２は、四つ荷重センサ１１のうちの一つによる検出結果に基づいて、検出荷重の最大値と最小値との差を体動値Ｓとして演算する。すなわち、体動値演算部１２は、四つ荷重センサ１１のうちの、最大検出荷重と最小検出荷重との荷重差が最も大きい荷重センサ１１の当該荷重差を体動値Ｓとして演算するように構成されている。ここで、このような体動値Ｓは、各第１区間Ｔａ毎に演算される。このため、最大検出荷重とは第１区間Ｔａ内において最も荷重が大きくなった時の値であり、図２では、Ｋ１の夫々が相当する。最小検出荷重とは第１区間Ｔａ内において最も荷重が小さくなった時の値であり、図２では、Ｋ２の夫々が相当する。本実施形態では、体動値演算部１２は、このような最大検出荷重Ｋ１と最小検出荷重Ｋ２との差を体動値Ｓとして演算する。

このように、第１区間Ｔａ毎の最大変化量を体動値Ｓとすることにより、当該最大変化量を検出荷重の変化に係る特徴として抽出することが可能となる。したがって、このような特徴に基づいて体動値Ｓを正確に演算することができる。また、四つ荷重センサ１１のうちの最大検出荷重Ｋ１と最小検出荷重Ｋ２との荷重差が最も大きい、人１Ａの重心位置に近い位置に配設された荷重センサ１１の当該荷重差を体動値Ｓとして演算するので、人１Ａのベッド２上での移動にかかわらず、体動判定部１３における「体動有」か否かの判定精度を高めることができる。本実施形態に係る体動値演算部１２は、第１区間Ｔａ毎にこのような最大変化量を演算して体動値Ｓとする。体動値演算部１２により演算された体動値Ｓは体動判定部１３に伝達される。

体動判定部１３は、体動値Ｓが予め設定された判定閾値よりも大きい場合に、第１区間Ｔａにおいて人１Ａの体動があったと判定する。判定閾値は、全ての第１区間Ｔａに亘って一定値で設定される。すなわち、判定閾値は時間に拘らず一定値で設定される。このような判定閾値は、予め体動判定部１３に記憶されている。体動判定部１３は、図３に示されるように、各第１区間Ｔａの体動値Ｓと判定閾値とを比較して、体動値Ｓが判定閾値よりも大きい場合に「体動有」を判定し、体動値Ｓが判定閾値以下の場合には「体動無」を判定する。したがって、第１区間Ｔａ毎に体動があったか否かが判定される。

これにより、呼吸の周期よりも極めて短い周期の第１区間Ｔａ毎であっても当該第１区間Ｔａ毎に、体動の有無を正確に検出することが可能となる。このため、体動があった時点を精度良く判定することが可能となる。また、荷重センサ１１がベッド２の台部２Ｂの裏面に配設されてあるので、直接、ベッド２上の人１Ａに触れることがない。したがって、体動を検出するにあたり人１Ａの睡眠を阻害することを防止できる。更には、就寝中の人１Ａにより荷重センサ１１が無意識に外されることもない。体動判定部１３の判定結果は、体動数取得部１４に伝達される。

体動数取得部１４は、体動判定部１３の判定結果に基づく体動数算出部１４ａによる演算処理によって、予め設定された所定期間毎の体動数を取得する。体動数算出部１４ａは、設定時点から現在までの、予め設定された所定期間毎の体動数を算出する。予め設定された所定期間とは、複数の第１区間Ｔａからなる第２区間Ｔｂが相当する。したがって、予め設定された所定期間毎の体動数とは、連続する複数の第１区間Ｔａからなる第２区間Ｔｂ毎の体動数が相当する。図４に示されるように、各第２区間Ｔｂは２個以上の第１区間Ｔａから構成される。本実施形態では、夫々の第２区間Ｔｂは、２０個の第１区間Ｔａを有して構成されている。したがって、各第２区間Ｔｂは２０秒周期で繰り返される２０秒間の区間である。このように、本実施形態では、体動数算出部１４ａは、連続する２０個の第１区間Ｔａからなる第２区間Ｔｂ毎に体動があった第１区間Ｔａの数を体動数として算出する。

このように、第１区間Ｔａ毎に「体動有」を判定するので、体動の有無を第１区間Ｔａの繰り返し数に応じた精度で判定することができる。また、第２区間Ｔｂ毎の体動数を、「体動有」が判定された第１区間Ｔａの数として取得するので、体動数に基づく現在睡眠中か否かの判定を第１区間Ｔａの繰り返し数に応じた精度で行うことができる。

なお、以下の説明では、特に第２区間Ｔｂを区別する際には、過去から順番に夫々符号Ｔｂ１〜Ｔｂ６を付して説明する。体動があった第１区間Ｔａの数とは、体動判定部１３により「体動有」と判定された第１区間Ｔａの数である。このような第１区間Ｔａの体動の有無の判定結果は、体動判定部１３から伝達される。体動数算出部１４ａは、第２区間Ｔｂ毎に「体動有」と判定された第１区間Ｔａの数を算出する。

例えば、図４に示される例では、第２区間Ｔｂ１が有する２０個の第１区間Ｔａのうち２個の第１区間Ｔａにおいて「体動有」と判定された場合には、体動数算出部１４ａは当該第２区間Ｔｂの体動数は「２」として算出する。同様に、第２区間Ｔｂ２の体動数は
「１１」、第２区間Ｔｂ３の体動数は「３」、第２区間Ｔｂ４の体動数は「０」、第２区間Ｔｂ５の体動数は「１３」、第２区間Ｔｂ６の体動数は「３」として算出する。体動数算出部１４ａにより算出された結果は、第２区間Ｔｂ毎の結果として睡眠判定部１５に伝達される。

睡眠判定部１５は、所定時間前から現在までの所定期間毎の体動数を用いて演算された睡眠値Ｚと予め設定された判定閾値との大小関係により、現在睡眠中であるか否かを判定する。所定時間前とは、本実施形態では「６４０秒前」である。所定期間毎の体動数とは、上述の体動数演算部１４ａにより演算された第２区間Ｔｂ毎の体動数である。睡眠判定部１５は、このような「６４０秒前」からの第２区間Ｔｂ毎の体動数を用いて睡眠値Ｚを演算する。本実施形態では、睡眠判定部１５は予め記憶されてある以下のような（１）式により算出した睡眠値Ｚに基づいて睡眠中であったか否かを判定する。

（１）式において、Ａは常数、「ｍ」は所定時間前から現在までの連続する複数の第２区間Ｔｂの数、Ｎ_kは最新の第２区間Ｔｂから数えてｋ番目の第２区間Ｔｂにおける体動数、Ｂ_kは体動数Ｎ_kに乗じる係数である。Ａ，Ｂ_kは、公知の判別分析法を用いて予め実験により定められる。本実施形態では、「ｍ」は「３３」である。ちなみに、１番目の第２区間Ｔｂが最新の第２区間Ｔｂに対応している。

睡眠判定部１５は、（１）式により求めた睡眠値Ｚが上述の「予め設定された判定閾値」に相当する「０」以下である場合には、ベッド２上の人１Ａが現在睡眠中であると判定する。一方、（１）式により求めた睡眠値Ｚが「０」より大きい場合には、ベッド２上の人１Ａが現在睡眠中でない、すなわち覚醒中であると判定する。この判定結果は、判定結果出力部５０に伝達され、当該判定結果出力部５０により明示される。もちろん、判定結果出力部５０により判定結果を記憶しておく構成とすることも可能である。なお、上述の睡眠値Ｚを求めるにあたり用いた「６４０秒前」は例示であり、適宜変更することが可能である。係る場合には、常数Ａ，各係数Ｂ_kは変更され、所定時間前から現在までの連続する第２区間Ｔｂの数ｍも増減する。このように演算して数値化された睡眠値を用いて判定することにより、ベッド２上の人１Ａが睡眠中であるか、或いは覚醒中であるかを容易に判定することが可能となる。睡眠判定部１５による判定結果は、体重測定部１６に伝達される。

体重測定部１６は、睡眠判定部１５により現在睡眠中であると判定されたときに、「体動有」が連続して判定されなかった第１区間Ｔａにおける四つの荷重センサ１１による安定した検出結果に基づいて、人１Ａの体重を精度良く測定する。人１Ａの体重は、四つの荷重センサ１１による検出荷重の合計値を演算し、その演算した合計値から寝装品２Ａおよび台部２Ｂの荷重を差し引いた値を人１Ａの体重値として算出する。寝装品２Ａおよび台部２Ｂの荷重は予め体重測定部１６に記憶されている。

体重測定部１６は、「体動有」が連続して判定されなかった、つまり、「体動無」が連続して判定された複数の第１区間Ｔａの夫々における四つの荷重センサ１１による安定した検出荷重の平均値を求める。そして、それらの平均値の合計を、四つの荷重センサ１１による検出荷重の合計値として精度良く演算する。したがって、体重測定部１６は、体動が３秒間連続してないときに、その体動のなかった３秒間の四つの荷重センサ１１による安定した検出荷重の平均値の合計値に基づいて人１Ａの体重値を算出する。算出した体重値はメモリなどに記憶される。なお、算出した体重値は体重値出力部に伝達してモニタなどに表示してもよい。

次に、体重測定装置１００によるベッド２上の人１Ａの体重測定処理について図５のフローチャートを用いて説明する。まず、荷重センサ１１による荷重の変化の検出が開始される（ステップ＃０１）。荷重センサ１１による検出が開始されてから第１区間Ｔａに相当する時間が経過するまで処理は保留される（ステップ＃０２：Ｎｏ）。荷重センサ１１による検出が開始されてから第１区間Ｔａに相当する時間が経過すると（ステップ＃０２：Ｙｅｓ）、体動値演算部１２により第１区間Ｔａ毎に体動値が演算される（ステップ＃０３）。

演算された体動値が予め設定された判定閾値よりも大きい場合には（ステップ＃０４：Ｙｅｓ）、体動判定部１３により当該第１区間Ｔａは「体動有」と判定される（ステップ＃０５）。この判定結果は、判定に係る第１区間Ｔａと対応付けて記憶される（ステップ＃０７）。一方、演算された体動値が予め設定された判定閾値以下である場合には（ステップ＃０４：Ｎｏ）、体動判定部１３により当該第１区間Ｔａは「体動無」と判定される（ステップ＃０６）。このような判定結果である場合にも、判定に係る第１区間Ｔａと対応付けて記憶される（ステップ＃０７）。

第２区間Ｔｂに相当する時間が経過していなければ（ステップ＃０８：Ｎｏ）、ステップ＃０１に戻り処理が継続される。一方、第２区間Ｔｂに相当する時間が経過していれば（ステップ＃０８：Ｙｅｓ）、体動数算出部１４ａにより当該第２区間Ｔｂにおける体動数が算出される（ステップ＃０９）。算出した体動数は、対応する第２区間Ｔｂに対応付けて記憶される（ステップ＃１０）。

ステップ＃０１〜＃１０の処理は、所定時間前から現在までの連続するｍ個の第２区間Ｔｂの夫々について繰り返し行われる（ステップ＃１１：Ｎｏ）。ｍ個の第２区間Ｔｂの夫々についての体動数が算出されると睡眠判定を行う。ここで、睡眠判定を行う場合には（ステップ＃１１：Ｙｅｓ）、睡眠判定部１５により睡眠値Ｚが演算される（ステップ
＃１２）。睡眠判定部１５は、睡眠値Ｚが０以下である場合には（ステップ＃１３：Ｙｅｓ）、現在、人１Ａが睡眠中であると判定し（ステップ＃１４）、体重測定部１６により人１Ａの体重値を測定して（ステップ＃１５）、処理を終了する。一方、睡眠判定部１５は、睡眠値Ｚが０より大きい場合には（ステップ＃１３：Ｎｏ）、現在、人１Ａが覚醒中であると判定し（ステップ＃１６）、処理を終了する。体重測定装置１００は、このようなフローに基づきベッド２上の人１Ａが、現在、睡眠中であるか、覚醒中であるかを判定し、睡眠中であると判定したときはベッド２上の人１Ａの体重を測定する。

〔その他の実施形態〕
上記実施形態では、体動値演算部１２は、検出荷重の最大値と最小値との差が最も大きい荷重センサ１１による当該検出荷重を用いて体動値を演算すると説明したが、予め設定された特定のまたは一つの荷重センサ１１による検出荷重を用いて体動値を演算してもよい。

上記実施形態では、体動値演算部１２は、荷重の最大値と最小値との差を体動値として演算するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。例えば、体動値演算部１２は、荷重の最大振幅値を体動値として演算する構成することも可能である。このような体動値が図６に示される。荷重は上記実施形態と同様に荷重センサ１１により算出される。振幅値とは、荷重の傾きが変わってから次に傾きが変わるまでの変化量をいう。最大振幅値とは区間（第１区間）Ｔａ内に含まれるこのような振幅値の最大のものをいう。図６では、各区間ＴａにおけるＫ１とＫ２との差が最大振幅値に相当する。図６においては、各区間Ｔａにおける最大振幅値は、符号Ｓを付して示される。

このような構成にあっては、荷重センサ１１の検出結果に高周波ノイズが重畳されている場合であっても、或いは、低周波ノイズに荷重センサ１１の検出結果が重畳されている場合であっても、これらのノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、このような最大振幅値Ｓを体動値として用いた場合であっても、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

或いは、体動値演算部１２は、荷重の分散値を体動値として演算する構成とすることも可能である。このような体動値が図７に示される。荷重は上記実施形態と同様に荷重センサ１１により算出される。分散値とは、期待値を基準としてバラツキを示す値である。これは、公知の数学的手法により算出することが可能である。区間Ｔａ内における荷重の変化が小さければ、分散値は小さくなり、区間Ｔａ内における荷重の変化が大きければ、分散値も大きくなる。このような分散値も図７に示されるように、区間Ｔａ毎に演算される。このような分散値は、図７において符号Ｂを付して示される。

このような構成にあっては、第１区間Ｔａ全体に亘る荷重の変化を考慮して体動値を演算することができる。このため、荷重センサ１１の検出結果に突発的なノイズ（例えばスパイクノイズ）が含まれる場合であっても、当該突発的なノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、このような分散値を体動値として用いた場合であっても、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

更には、体動値演算部１２は、荷重の平均値と、隣接する区間Ｔａの荷重の平均値との差を体動値として演算する構成とすることも可能である。このような体動値が図８に示される。荷重は上記実施形態と同様に荷重センサ１１により算出される。荷重の平均値とは、区間Ｔａにおける荷重の平均値である。隣接する区間Ｔａの荷重の平均値とは、一つ前の区間Ｔａの荷重の平均値又は一つ後の区間Ｔａの荷重の平均値である。図８には、一つ後の区間Ｔａの荷重の平均値との差を体動値としている例を示している。このような差は、図８において符号Ｃを付して示される。

このような構成にあっては、互いに隣接する２つの第１区間Ｔａの荷重の変化を相対的な値として用いることができる。このため、荷重センサ１１の検出結果が低周波ノイズに重畳している場合であっても、当該低周波ノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、このような荷重の平均値差Ｃを体動値として用いた場合であっても、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

上記実施形態では、第１区間Ｔａの夫々が互いに隣接して構成されるように図示した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。第１区間Ｔａの夫々は、隣接する第１区間Ｔａと互いに重複する重複期間Ｄを有するように構成することも当然に可能である。このような第１区間Ｔａの例が図９に示される。すなわち、互いに隣接する第１区間Ｔａに亘って重複期間Ｄが形成される。

このような構成とすれば、隣接する第１区間Ｔａの体動値を基準として演算対象の第１区間Ｔａの体動値を演算することができる。このため、低周波ノイズに荷重センサ１１の検出結果が重畳されている場合であっても、これらのノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

また、上記実施形態では、睡眠判定部１５が６４０秒前から現在まで、夫々２０秒毎に区切られた第２区間Ｔｂの体動数を用いて判定するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。すなわち、「６４０秒前」は一例であり、他の値を用いることも当然に可能である。

上記実施形態では、第１区間Ｔａが１秒であり、第２区間Ｔｂが２０秒であるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。第１区間Ｔａを１秒以外に設定することも可能であるし、第２区間Ｔｂが２０秒以外に設定することも当然に可能である。

上記実施形態では、動物１として人１Ａを例に挙げて説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。すなわち、人１Ａ以外の動物１が睡眠中と判定されたときにその動物１の体重を測定することも当然に可能である。

上記実施形態では、寝具２としてベッド２を例に挙げて説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。すなわち、寝具２をベッド２以外の寝具２、例えば布団や敷き藁等とすることも当然に可能である。

上記実施形態では、荷重センサ１１がベッド２の台部２Ｂと脚部２Ｃとの間に設けられるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。荷重センサ１１を脚部２Ｃとベッド２を載置する載置面との間に設けることも可能である。また、荷重センサ１１に替えて加速度センサや圧電センサとすることも可能である。係る場合、このようなセンサを人１Ａの手足等に付設することにより本発明を実現することも可能である。

本発明は、寝具上の動物が睡眠中であると判定したときにその動物の体重を測定する体重測定装置に用いることが可能である。

１動物
２寝具
１１荷重センサ
１２体動値演算部
１３体動判定部
１４体動数取得部
１５睡眠判定部
１６体重測定部
Ａ常数
Ｂ_k 係数
Ｋ１最大検出荷重
Ｋ２最小検出荷重
ｍ第２区間の数
Ｎ_k 体動数
Ｓ体動値
Ｔａ第１区間
Ｔｂ第２区間
Ｚ睡眠値

Claims

寝具上の動物による荷重を検出可能に分散配置してある複数の荷重センサと、
所定周期で繰り返される第１区間毎に、前記荷重センサによる検出荷重に基づいて前記寝具の荷重変化を示す体動値を演算する体動値演算部と、
前記体動値が予め設定された閾値よりも大きい場合に前記第１区間における「体動有」を判定する体動判定部と、
複数の連続する前記第１区間からなる第２区間毎の体動数を、前記「体動有」が判定された前記第１区間の数として取得する体動数取得部と、
前記体動数に基づいて現在睡眠中か否かを判定する睡眠判定部と、
現在睡眠中であると判定されたときに、前記「体動有」が判定されなかった前記第１区間における前記複数の荷重センサによる検出荷重に基づいて前記動物の体重を測定する体重測定部と、を備え、
前記体動値演算部は、前記複数の荷重センサのうち、最大検出荷重と最小検出荷重との荷重差が最も大きい荷重センサの当該荷重差を前記体動値として演算するように構成されている体重測定装置。
前記体重測定部は、
前記「体動有」が連続して判定されなかった前記第１区間における前記複数の荷重センサによる検出荷重に基づいて前記動物の体重を測定するように構成されている請求項１記載の体重測定装置。
前記体重測定部は、
前記「体動有」が連続して判定されなかった複数の前記第１区間の夫々における前記複数の荷重センサによる検出荷重の平均値に基づいて前記動物の体重を測定するように構成されている請求項１記載の体重測定装置。
前記睡眠判定部は、
睡眠値をＺ、常数をＡ、所定時間前から現在までの連続する複数の第２区間の数をｍ、最新の第２区間から数えてｋ番目の第２区間における体動数をＮ_k、体動数Ｎ_kに乗じる係数をＢ_kとして、次式

により睡眠値Ｚを演算し、
前記睡眠値Ｚが閾値よりも小さいときに現在睡眠中であると判定するように構成されている請求項１〜３のいずれか１項記載の体重測定装置。