[第1実施形態]
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。図1は、第1実施形態に係る使用者位置検出装置で使用されるフォースセンサ1の外観図である。受感部8がセンサ本体から若干上方に突出して設けられており、この受感部8が検出した荷重を、荷重信号として、4本のリード9により後述する制御部10に送信する。このフォースセンサ1は、弾性体により生じる歪を測定するもの、又は圧電効果により発生する電荷を計測するもの等がある。これらの測定原理のいずれの場合も、予め、受感部8に作用する力の大きさと、フォースセンサ1の出力(例えば、出力電圧)との関係が、校正されている。フォースセンサ1は、ICチップであり、ロードセル及び圧力センサシート等に比して、単価が低い。また、フォースセンサ1は故障率が低く、信頼性が高く、入手しやすい。
図2に示すように、本実施形態においては、4個のフォースセンサ1(フォースセンサ1a、1b、1c、1d)が、ベッド100の4隅部の近傍に配置されている。ベッド100が病院又は介護施設等のベッドである場合は、通常、移動可能にするために、台車フレーム(図示しない)が設置されており、この台車フレーム上にベッドフレーム(図示しない)が設置されている。ベッド100が電動ベッドである場合は、アクチュエータ(図示しない)により、台車フレーム上のベッドフレームを昇降駆動する。
図4に示すように、ベッド100において、ベッドフレームには、背ボトム20、腰ボトム21、膝ボトム22及び足ボトム23で構成されるベッドボトムが、ベッド100の長手方向にこの順に配置されている。ベッド100が、昇降動作に加えて背上げ動作が可能な電動ベッドである場合は、背ボトム20はその腰ボトム21側の端部を揺動中心として揺動駆動されるようになっており、膝ボトム22はその腰ボトム21側の端部を揺動中心として揺動駆動されるようになっている。足ボトム23は膝ボトム22と相互に隣接する端部同士が連結されていて、膝ボトム22と連動して揺動する。いずれの場合も、ベッドボトムの各ボトムは、軽量化のために、板状ではなく、ベッド100の幅方向に伸びる部材20a(図5を参照)が相互間に開口を有して連接された構造をなし、各部材20a、20a間には、開口がある。そこで、図5に示すように、この開口にフォースセンサ1を嵌め込み、ベッドボトムの表面の位置から、フォースセンサ1の受感部8を上方に突出させて、フォースセンサ1をベッドボトムに固定する。そうすると、これらのベッドボトム上にマットレス(図示しない)を敷き、そのマットレスの上に患者又は被介護者(高齢者)等の使用者が横臥した場合、ベッドボトムの表面から突出するものは、小さな受感部8だけである。そのため、使用者がこのフォースセンサ1上に移動してきても、使用者が違和感又は不快感を持つことはない。そして、このフォースセンサ1の取り付け可能な位置は、ベッドボトムの構造が、前述のように、ベッド100の幅方向に延びる各部材20a間に開口を有して配置したものであるので、ベッド100の幅方向及び長手方向の任意の位置である。なお、ベッドボトムの構造は、上記のように、ベッド100の幅方向に延びる各部材20a間に開口を有して配置されているものに限らず、例えば、1枚の板状のものに開口を多数設けた構造のものもある。いずれにしても、軽量化のために、板状のものに多数の開口が設けられているので、これらの開口を利用すれば、任意の位置にフォースセンサ1を設置することができる。
そして、図3に示すように、フォースセンサ1a、1b、1c、1dの荷重信号は、外部の制御部10の入力部2に、適宜の配線を介して、入力される。この制御部10に入力したフォースセンサ1の荷重信号は、入力部2からアンプ3a、3b、3c、3dに出力され、これらのアンプで増幅された後、演算部4に入力される。この演算部4において、フォースセンサ1の荷重信号から、そのフォースセンサ1が検出した荷重(フォースセンサ1に加えられた荷重)の値(荷重値)が、荷重データとして求められる。即ち、演算部4には、各フォースセンサ1(フォースセンサ1a、1b、1c、1d)の信号強度と荷重値との校正データが設定されており、各フォースセンサ1について、その荷重信号から、荷重データ(荷重値)が、補正演算される。そして、演算部4において、通常の距離に対する荷重の重み付けの算出方法により、ベッドボトムに作用している荷重の重心の位置が演算される。即ち、4個のフォースセンサ1a、1b、1c、1dのベッド100上での位置をX−Y座標で、それぞれ(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)、(x4、y4)とし、荷重データ(荷重値)を、それぞれw1、w2、w3、w4とすると、重心位置(x0、y0)は下記数式1にて表される。
使用者検出部5は、演算部4により演算された重心位置(x0、y0)に基づいて、使用者のベッド100上の位置を把握し、この使用者の位置がベッド100の端座位にあるのか否かを判定する。また、演算部4により演算された荷重データw1、w2、w3、w4(荷重値)の平均値が、所定の閾値(例えば、20kg)より小さい場合には、使用者検出部5は、ベッド100上に使用者が位置せず、離床していると判定する。
更に、演算部4に入力された荷重信号は、生体信号検出部6(生体情報データ取得部)にも入力される。そして、生体信号検出部6は、荷重信号を、高速フーリエ変換(FFT)し、周波数解析する。ベッドフレームのベッドボトム上に載置されるマットレス上に、使用者が横たわっている場合は、ベッドボトムに設置されたフォースセンサ1が検出する荷重信号には、微小振動があらわれる。この微小振動を伴う荷重信号を高速フーリエ変換(FFT)すると、微小距離の変動として、生体(使用者)の呼吸及び心拍等の生体情報を表す生体情報データが得られる。
また、使用者検出部5が、演算部4により演算された荷重データw1、w2、w3、w4(荷重値)の平均値が上記閾値以上であることにより、ベッド100上に使用者が在床していると判定し、かつ、演算部4により演算された重心位置(x0、y0)に基づいて、使用者の位置がベッド100の端座位にあると判定した場合であっても、生体信号検出部6が、呼吸及び心拍等の生体情報を生体情報データとして検出していない場合には、そのベッドボトム上には、使用者は存在せず、荷物の荷重を荷重信号としてフォースセンサ1が検出していることがわかる。このようにして、荷重データw1、w2、w3、w4(荷重値)と生体情報データ(呼吸及び心拍)とを組み合わせることにより、ベッド100上の使用者の状態(在床か否か)を高精度で判定することができる。
使用者検出部5により検出(判定)された使用者検出情報(ベッド100上に使用者が在床しているか否か、使用者の位置がベッド100の端座位にあるのか否か、使用者のベッド100上の位置を表す位置情報(例えば、重心位置(x0、y0)))、及び、生体信号検出部6により検出された生体情報データは、出力部7から、無線通信で、病院サーバ等(図示しない)の受信部11に送信され、この病院サーバに記憶される。また、使用者の位置が、所定の監視領域(例えば、端座位等)である場合は、すなわち、使用者検出部5から出力部7を介して病院サーバの受信部11に送信された使用者検出情報が、使用者の位置がベッド100の端座位であることを表している場合は、病院サーバは、ベッド100上の使用者が、今まさに離床しようとしているものと判定し、病院サーバにて、警報が出力される。また、使用者のベッド100上の位置情報(例えば、重心位置(x0、y0))、及び、生体情報データ(呼吸及び心拍)を、病院サーバに接続されたモニター(図示しない)に表示させることもできる。
次に、このように構成された本実施形態のベッド100上の使用者位置検出装置の動作について説明する。ベッドボトム上に載置されたマットレス上に使用者が横臥した場合、ベッドボトムに4カ所にそれぞれ設置されたフォースセンサ1(フォースセンサ1a、1b、1c、1d)は、その位置に印加される荷重を荷重信号として検出する。そして、演算部4は、4個のフォースセンサ1(フォースセンサ1a、1b、1c、1d)からの荷重信号から、荷重値を表す荷重データw1、w2、w3、w4を取得し、それらの荷重データw1、w2、w3、w4に基づいて、ベッドボトムに作用している荷重の重心位置(x0、y0)を演算する。使用者検出部5は、その重心位置(x0、y0)に基づいて、ベッド100上の使用者の位置を検出し、使用者が端座位にいるか、否かが判定される。この判定結果は、使用者検出情報(ベッド100上に使用者が在床しているか否か、使用者の位置がベッド100の端座位にあるのか否か、使用者のベッド100上の位置を表す位置情報(例えば、重心位置(x0、y0)))として、出力部7から病院サーバ等に出力され、病院サーバは、使用者が端座位にいるような場合には、今、まさに離床しようとしているとして、看護師又は介護士に対して警報等を発する。
また、ベッドボトムに4カ所に設置されたフォースセンサ1(フォースセンサ1a、1b、1c、1d)からの荷重信号は、演算部4を介して生体信号検出部6にも入力される。そして、生体信号検出部6は、4個のフォースセンサ1(フォースセンサ1a、1b、1c、1d)からの荷重信号を高速フーリエ変換し、周波数解析することにより、それらの荷重信号に含まれる微小振動から、ベッド100上の使用者の呼吸及び心拍等の生体情報を表す生体情報データを取得することができる。
制御部10内で、又は病院サーバにおいて、生体情報データが検出(取得)された状態で、荷重データw1、w2、w3、w4(荷重値)の平均値が特定の閾値(例えば、20kg)を超えている場合、ベッド100上に生体(使用者)が存在すると判定される。また、荷重データw1、w2、w3、w4(荷重値)の平均値が上記閾値を超えているが、生体情報データ(呼吸及び心拍)を取得できない場合は、ベッド100上に生体(使用者)は存在せず、荷物等の物体がベッド100上に置かれていると判定できる。このようにして、荷重データw1、w2、w3、w4(荷重値)と、生体情報データ(呼吸及び心拍)とを組み合わせることにより、使用者の状態を検出することができる。また、生体情報データも併せて在床又は離床を判定することにより、荷重の変動があった場合に、生体(使用者)によるものなのか、又は荷物等の物体によるものであるのかを、判定することができるので、誤判定が防止される。
本実施形態においては、ICチップで供給され、容易に入手可能のフォースセンサ1を使用するので、センサが低価格であり、設置コストが安価であるとともに、ベッドボトムの任意の位置にフォースセンサ1を設置することができるので、センサの数も所要検出精度に応じて任意に設定することができ、また、使用者の体形(身長等)に合わせて、任意の位置にフォースセンサ1を設置できるので、検出精度を高めることができる。また、ベッド100上の使用者毎の身体能力(ADL:Activity of Daily Living)に合わせて、センサの位置及び設置個数を設定することができるので、同様に検出精度を高めることができる。
このようにして、本実施形態においては、高精度で重心位置(x0、y0)を検出することができるとともに、生体情報データも取得することができるので、ベッド100上での使用者の位置が端座位であるか否か等と高精度で検出することができるとともに、生体情報データも組み合わせて、ベッド100上の使用者の在床又は離床を判定することにより、誤判定なく高精度で、在床又は離床を判定することができる。また、重心位置(x0、y0)から求めたベッド100上での使用者の位置と、生体情報データとに基づいて、使用者の位置だけではなく、ベッド100上での寝姿勢等も概略判定することができる。そして、重心位置(x0、y0)の移動の軌跡(重心位置(x0、y0)の履歴)に基づいて、寝返りの回数等も判定することができる。更に、生体情報データに基づいて、患者又は被介護者(高齢者)である使用者の病状等も判定することができ、安定した見守りが可能である。
なお、フォースセンサ1は、その受感部8のみを、ベッドボトム上に突出させて、荷重を検出することができるので、マットレス上に横臥した使用者に、センサに起因して、不快感又は違和感を与えることはない。このフォースセンサ1の数は、4個に限らず、3個等、所要検出精度又は検出目的等に応じて任意に設定することができる。
[補足]
ここで、荷重信号から荷重データw1、w2、w3、w4(荷重値)と生体情報データ(呼吸、心拍)とを取得する方法について、図6〜10を用いて補足する。
図6は、荷重信号SGを示す図である。荷重信号SGは、荷重センサ4により検出された信号レベルを表し、時間変化しない成分(直流成分)の信号SG1と、時間変化する成分(交流成分)の信号SG2とを含んでいる。直流成分の信号SG1は、フォースセンサ1が検出した荷重(フォースセンサ1に加えられた荷重)の値(荷重値)を表し、荷重データw1、w2、w3、w4(以下、図6の荷重データD10と称する)に相当する。交流成分の信号SG2は、生体情報データ(以下、図6の生体情報データD20と称する)に相当する。
図7は、図6の荷重信号SGに対して、周波数分析、例えば、高速フーリエ変換(FFT)を施したときのスペクトル分布を示す図である。スペクトル分布は、荷重データD10に相当するスペクトル成分SC10と、生体情報データD20の呼吸に相当するスペクトル成分SC21と、生体情報データD20の心拍に相当するスペクトル成分SC22とを含んでいる。スペクトル成分SC10は、ゼロ周波数及びその近傍成分を表している。なお、荷重信号SGに対して、FFTを施しているが、FFTの他に、離散フーリエ変換(DFT)などの周波数分析でもよい。
図8は、図6の荷重信号SGの交流成分の信号SG2を示す図である。交流成分の信号SG2は、図6の荷重信号SGから、図7のスペクトル成分SC10(ゼロ周波数)をカットすることにより得られる。即ち、交流成分の信号SG2は、図6の荷重信号SGから直流成分の信号SG1をカットすることにより得られる。ここで、通常、直流成分の信号SG1は生体に起因する信号であるが、交流成分の信号SG2が無い場合は、直流成分の信号SG1は生体に起因しないことを意味する。すなわち、フォースセンサ1に加えられた荷重は、使用者によるものではなく、ベッドフレームのベッドボトム上のマットレスに置かれた物体であることを意味する。
図9は、図6の荷重信号SGの交流成分の信号SG2のうちの、呼吸(例えば、周期が1分間に10〜30回)を表す生体情報データD21を示す図である。呼吸を表す生体情報データD21は、交流成分の信号SG2から、図7のスペクトル成分SC22をカットすることにより得られる。
図10は、図6の荷重信号SGの交流成分の信号SG2のうちの、心拍(例えば、周期が1分間に20〜200回)を表す生体情報データD22を示す図である。心拍を表す生体情報データD22は、交流成分の信号SG2から、図7のスペクトル成分SC21をカットすることにより得られる。
以上の説明により、第1実施形態に係る使用者位置検出装置では、ベッド100のベッドボトムの複数の位置(例えば、ボトム20、23にそれぞれ2箇所)にそれぞれ設置され、その位置の荷重を荷重信号SGとして検出する複数個のフォースセンサ1(フォースセンサ1a、1b、1c、1dと、フォースセンサ1a、1b、1c、1dの位置(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)、(x4、y4)と荷重信号SGとに基づいて、ベッドボトムに作用している荷重の重心位置(x0、y0)を演算する演算部4と、重心位置(x0、y0)に基づいて、ベッド100上の使用者の位置を検出する使用者検出部5と、フォースセンサ1a、1b、1c、1dにより検出された荷重信号SGを周波数分析して、使用者の生体情報を表す生体情報データD20を取得する生体情報データ取得部6と、を具備している。これにより、第1実施形態に係る使用者位置検出装置では、上述したように、センサ等の設備コストが低く、かつ、ベッド100上の使用者の在床の有無や使用者の位置を検出することができる。
ここで、荷重信号SGから生体情報データD20が取得されたが、荷重信号SGから荷重データD10が取得できない場合、使用者がベッド100から転落する寸前であることが予想される。また、荷重信号SGから荷重データD10が取得されたが、荷重信号SGから生体情報データD20が取得できない場合、ベッド100上に重たい荷物が置かれている。このため、第1実施形態に係る使用者位置検出装置では、人と物体とを区別しているため、物体を使用者として判定するような誤判定を防止することができる。
[第2実施形態]
第1実施形態に係る使用者位置検出装置では、使用者検出部5が、重心位置(x0、y0)に基づいてベッド100上の使用者の位置を検出したときに、生体情報データ取得部(生体信号検出部6)が、使用者の生体情報を表す生体情報データD20を取得することにより、使用者の在床の有無を確認している。一方、生体情報データD20が取得された場合、ベッド100上に生体(使用者)が在床していることを意味している。そこで、第2実施形態に係る使用者位置検出装置では、生体情報データD20が取得されたときに、使用者検出部が、重心位置(x0、y0)に基づいてベッド100上の使用者の位置を検出する。
図11は、第2実施形態に係る使用者位置検出装置200が適用されたシステムの全体を説明するための図である。第2実施形態に係る使用者位置検出装置200は、ベッド100に設けられている。
ベッド100は、第1実施形態と同様に、移動可能にするための台車フレーム101と、ベッドフレーム102と、ベッドボトム103と、マットレス104と、支持脚105、106とを具備している。また、ベッド100が電動ベッドである場合は、アクチュエータ(図示しない)により、台車フレーム101上のベッドフレーム102を昇降駆動する。
台車フレーム101の一端部、他端部は、それぞれ、支持脚105、106により支持されている。台車フレーム101の一端部は、使用者300がベッド100に寝た状態において、使用者300の頭が向く側(頭側)に相当する。台車フレーム101の他端部は、使用者300がベッド100に寝た状態において、使用者300の足が向く側(足側)に相当する。
第2実施形態に係る使用者位置検出装置200は、使用者位置検出装置200の本体部210と、複数個のフォースセンサ301とを具備している。複数個のフォースセンサ301は、第1実施形態におけるフォースセンサ1に相当する。ここで、フォースセンサ301の数を4とした場合、複数個のフォースセンサ301をフォースセンサ301a、301b、301c、301dと称する。
フォースセンサ301a、301b、301c、301dは、信号線を介して使用者位置検出装置200の本体部210に接続されている。フォースセンサ301a、301b、301c、301dは、荷重を計測することができるセンサである。フォースセンサ301a、301b、301c、301dは、それぞれ、第1実施形態におけるフォースセンサ1a、1b、1c、1dと同様に、ベッドボトム103の複数の位置に、着脱可能に、かつ、使用者300の体形に合わせて設置されている。フォースセンサ301a、301b、301c、301dは、それぞれ、その位置の荷重を、荷重信号SG(図6を参照)として検出する。荷重信号SGは、第1実施形態と同様に、時間変化しない成分(直流成分)の信号SG1(図6を参照)と、時間変化する成分(交流成分)の信号SG2(図6を参照)とを含んでいる。ここで、フォースセンサ301a、301b、301c、301dが検出した荷重信号SGを、それぞれ、荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdと称する。
第2実施形態に係る使用者位置検出装置200は、ネットワークを介して他の装置(出力先400)に接続されている。出力先400は、第1実施形態における病院サーバ等の受信部11に相当する。例えば、出力先400として、端末装置410と、携帯端末装置420とが挙げられる。携帯端末装置420は、アクセスポイント(AP)430を介してネットワークに接続されている。
端末装置410は、ナースステーションや管理室に設けられた端末装置である。端末装置410が使用者位置検出装置200から離れていても、使用者位置検出装置200からの後述の使用者検出情報INFを受け取ることにより、ナースステーションや管理室のスタッフ(看護師や介助スタッフ等)は、使用者300の状態(離床又は在床)を把握することができる。また、携帯端末装置420は、例えば、LAN(Local Area Network)に無線で接続可能な端末装置である。携帯端末装置420が使用者位置検出装置200から離れていても、使用者位置検出装置200からの使用者検出情報INFを受け取ることにより、ナースステーションや管理室に居ないスタッフ(看護師や介助スタッフ等)が使用者300の状態(離床又は在床)を把握することができる。
ここで、使用者300には、ベッド100を使用するために、図示しない操作部(リモートコントローラー)が与えられている。操作部は、使用者300やスタッフ(看護師や介助スタッフ等)がベッドフレーム102の高さ(ベッド100の使用者300が寝る寝台の高さ)を調節するときに用いられる。
図12は、第2実施形態に係る使用者位置検出装置において、フォースセンサ301a、301b、301c、301dのベッド100上の配置を示す模式図である。ベッド100は、更に、ベッドサイドレール107を具備している。ベッドサイドレール107は、使用者300の落下防止のための着脱可能な柵である。ベッドサイドレール107は、台車フレーム101の4端部のうちの、支持脚105、106が設けられていない端部に設置される。
ベッド100を上から見たときのベッドボトム103の平面座標として、ベッドボトム103の支持脚105とベッドサイドレール107との延長線上の交点を原点の座標(0、0)とした場合、フォースセンサ301a、301b、301c、301dは、それぞれ、座標(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)、(x4、y4)に設置されている。ここで、第2実施形態では、X座標の値x1、x2、x3、x4は各々異なり、Y座標の値y1、y2、y3、y4は各々異なる。
図13は、第2実施形態に係る使用者位置検出装置200の構成を示すブロック図である。使用者位置検出装置200の本体部210は、制御部220と、記憶部230と、入力部240と、荷重データ取得部250と、生体情報データ取得部260と、演算部270と、使用者検出部280と、出力部290とを備えている。
制御部220は、使用者位置検出装置200の全体を制御するための機能部である。制御部220は、記憶部230に記憶されている各種コンピュータプログラム(以下、プログラムと称する)を読み出して実行することにより各種機能を実現しており、例えば、CPU(Central Process Unit)等により構成されている。
記憶部230は、使用者位置検出装置200の動作に必要な各種プログラムや、各種データが記憶されている機能部である。記憶部230は、例えば、半導体メモリや、HDD(Hard Disk Drive)等により構成されている。記憶部230には、所定の閾値を表す設定荷重データD10thが格納されている。また、記憶部230は、座標テーブル232を記憶している。
図14は、第2実施形態に係る使用者位置検出装置200の座標テーブル232を示す図である。座標テーブル232は、ベッド100を上から見たときのベッドボトム103の平面座標として、ベッド100上で使用者300が使用する使用可能領域ARと、フォースセンサ301a、301b、301c、301dが設置された位置と、監視領域ARmtとに対して、X座標、Y座標を表すデータを記憶している。
具体的には、使用可能領域ARには、X座標の最小値「0」、X座標の最大値「xmax」、Y座標の最小値「0」、Y座標の最大値「ymax」が対応付けられている。
フォースセンサ301aには、フォースセンサ301aの位置として、X座標の値「x1」、Y座標の値「y1」が対応付けられている。フォースセンサ301bには、フォースセンサ301bの位置として、X座標の値「x2」、Y座標の値「y2」が対応付けられている。X座標の値「x2」は値「x1」よりも大きく、Y座標の値「y2」は値「y1」よりも大きい。フォースセンサ301cには、フォースセンサ301cの位置として、X座標の値「x3」、Y座標の値「y3」が対応付けられている。X座標の値「x3」は値「x1」よりも大きく、値「x2」より小さい。Y座標の値「y3」は値「y2」より大きい。フォースセンサ301dには、フォースセンサ301dの位置として、X座標の値「x4」、Y座標の値「y4」が対応付けられている。X座標の値「x4」は値「x2」よりも大きく、Y座標の値「y4」は値「y3」より大きい。
監視領域ARmtには、X座標の最小値「xmt」、X座標の最大値「xmax」、Y座標の最小値「0」、Y座標の最大値「ymax」が対応付けられている。例えば、X座標の値「xmt」は値「x4」よりも大きい。台車フレーム101の4端部のうちの、支持脚105、106とベッドサイドレール107とが設けられていない端部は、ベッド100の端座を表している。すなわち、監視領域ARmtは、使用可能領域ARのうちの、ベッド100の端座を表す領域である。
図13に示すように、入力部240は、フォースセンサ301a、301b、301c、301dにより検出された荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdを入力する。入力部240は、第1実施形態における入力部2及びアンプ3a、3b、3c、3dに相当する。
荷重データ取得部250は、入力部240により入力された荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdから、時間変化しない成分の信号SG1(図6を参照)を、荷重データD10(図6を参照)として取得する。ここで、荷重データ取得部250が荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdから取得した荷重データD10を、それぞれ、荷重データw1、w2、w3、w4と称する。なお、荷重データw1、w2、w3、w4については、直流成分の信号SG1の代わりに、荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdから直接取得してもよい。荷重データ取得部250は、荷重データw1、w2、w3、w4を演算部270、使用者検出部280に出力する。
生体情報データ取得部260は、第1実施形態における生体信号検出部6に相当する。生体情報データ取得部260は、入力部240により入力された荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdから、時間変化する成分の信号SG2(図6を参照)を、生体情報データD20(図6を参照)として取得する。ここで、生体情報データ取得部260が荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdから取得した生体情報データD20を、それぞれ、生体情報データb1、b2、b3、b4と称する。生体情報データ取得部260は、生体情報データb1、b2、b3、b4を演算部270、使用者検出部280に出力する。
演算部270は、第1実施形態における演算部4に相当する。演算部270は、荷重データ取得部250から荷重データw1、w2、w3、w4を受け取り、生体情報データ取得部260から生体情報データb1、b2、b3、b4を受け取る。演算部270は、生体情報データ取得部260から生体情報データb1、b2、b3、b4を受け取った場合、生体情報データb1、b2、b3、b4が取得されたことを認識する。すなわち、生体情報データb1、b2、b3、b4が取得された場合、ベッド100上には生体(使用者300)が在床していることを表している。この場合、演算部270は、フォースセンサ301a、301b、301c、301dの位置として、座標テーブル232に登録されているフォースセンサ301a、301b、301c、301dの座標(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)、(x4、y4)を参照する。
演算部270は、フォースセンサ301a、301b、301c、301dの位置(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)、(x4、y4)と荷重データw1、w2、w3、w4とに基づいて、ベッドボトム103に作用している荷重の重心位置(x0、y0)を演算する。すなわち、演算部270は、x0=(w1×x1+w2×x2+w3×x3+w4×x4)/4により、重心位置(x0、y0)のX座標の値「x0」を求め、y0=(w1×y1+w2×y2+w3×y3+w4×y4)/4により、重心位置(x0、y0)のY座標の値「y0」を求める。演算部270は、重心位置(x0、y0)を表すデータを演算部270、使用者検出部280に出力する。
使用者検出部280は、第1実施形態における使用者検出部5に相当する。使用者検出部280は、荷重データ取得部250から荷重データw1、w2、w3、w4を受け取り、生体情報データ取得部260から生体情報データb1、b2、b3、b4を受け取る。また、使用者検出部280は、演算部270から重心位置(x0、y0)を表すデータを受け取る。
まず、使用者検出部280は、荷重データw1、w2、w3、w4が表す値(荷重値)の平均値D10avが、設定荷重データD10thが表す値(閾値)を超えている場合、ベッド100上の生体が使用者300であることを認識する。すなわち、ベッド100上に使用者300が在床していることを認識する。この場合、使用者検出部280は、座標テーブル232に登録されている監視領域ARmtの座標(xmt、y0)、(xmax、y0)、(xmt、ymax)、(xmax、ymax)を参照して、重心位置(x0、y0)に基づいて、ベッド100上の使用者300の位置を検出する。
具体的には、使用者検出部280は、重心位置(x0、y0)が監視領域ARmtに含まれているか否かを判定する。その判定結果として、重心位置(x0、y0)が監視領域ARmtに含まれている場合、使用者検出部280は、ベッド100上の使用者300の位置として、使用者300が端座位であることを検出する。
次に、使用者検出部280は、使用者検出情報INFを出力部290に出力する。使用者検出情報INFは、ベッド100上に使用者300が在床しているか否か、使用者300の位置がベッド100の端座位にあるのか否か、使用者300のベッド100上の位置を表す位置情報(例えば、重心位置(x0、y0))等を含んでいる。また、使用者検出情報は、荷重データw1、w2、w3、w4や生体情報データb1、b2、b3、b4を含んでいてもよい。
出力部290は、第1実施形態における出力部7に相当する。出力部290は、使用者検出部280から使用者検出情報INFを受け取る。出力部290は、使用者検出情報INFを出力先400(端末装置410、携帯端末装置420)に出力する。出力先400(端末装置410、携帯端末装置420)が使用者位置検出装置200からの使用者検出情報INFを受け取ることにより、ナースステーションや管理室のスタッフ(看護師や介助スタッフ等)は、ベッド100上に使用者300が在床しているか否か、使用者300の位置がベッド100の端座位にあるのか否か等を把握することができる。
図15は、第2実施形態に係る使用者位置検出装置200の動作を示すフローチャートである。
まず、演算部270は、生体情報データ取得部260が生体情報データb1、b2、b3、b4を取得しているか否かを確認する。すなわち、ベッド100上に生体が在床している否かを確認する(ステップS201)。
生体情報データ取得部260が生体情報データb1、b2、b3、b4を取得していない場合、ベッド100上に生体が在床していない状態である(ステップS201−No)。この場合、生体情報データ取得部260が生体情報データb1、b2、b3、b4を取得するまで、ステップS201が実行される。
一方、生体情報データ取得部260が生体情報データb1、b2、b3、b4を取得した場合、ベッド100上に生体が在床している状態である(ステップS201−Yes)。この場合、演算部270は、生体情報データ取得部260から生体情報データb1、b2、b3、b4を受け取ると共に、荷重データ取得部250から荷重データw1、w2、w3、w4を受け取る。演算部270は、その荷重データw1、w2、w3、w4とフォースセンサ301a、301b、301c、301dの位置(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)、(x4、y4)とに基づいて、ベッドボトム103に作用している荷重の重心位置(x0、y0)を演算する(ステップS202)。
次に、使用者検出部280は、荷重データ取得部250から荷重データw1、w2、w3、w4を受け取り、生体情報データ取得部260から生体情報データb1、b2、b3、b4を受け取り、演算部270から重心位置(x0、y0)を表すデータを受け取る。ここで、使用者検出部280は、荷重データw1、w2、w3、w4が表す値(荷重値)の平均値D10avが、設定荷重データD10thが表す値(閾値)を超えている否かを判定する。すなわち、ベッド100上の生体が使用者300であるか否かを確認する(ステップS203)。
ここで、荷重データw1、w2、w3、w4が表す値(荷重値)の平均値D10avが、設定荷重データD10thが表す値(閾値)を超えていない場合、ベッド100上の生体が使用者300ではない(ステップS203−No)。すなわち、使用者300が離床している可能性がある。この場合、使用者検出部280は、使用者300の状態として離床を判定し、使用者300が離床している旨を表す使用者検出情報INFを生成する(ステップS205)。このとき、出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の離床)を出力先400(端末装置410、携帯端末装置420)に出力する(ステップS208)。
具体的には、出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の離床)を、ナースステーションや管理室の端末装置410に出力することにより、使用者300が離床している旨を、ナースステーションや管理室に居るスタッフ(看護師や介助スタッフ等)に通知する。出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の離床)を、携帯端末装置420に出力することにより、使用者300が離床している旨を、ナースステーションや管理室に居ないスタッフ(看護師や介助スタッフ等)に通知する。その後、ステップS201が実行される。
一方、荷重データw1、w2、w3、w4が表す値(荷重値)の平均値D10avが、設定荷重データD10thが表す値(閾値)を超えている場合、ベッド100上の生体が使用者300である(ステップS203−Yes)。すなわち、使用者300が在床している可能性がある。この場合、使用者検出部280は、重心位置(x0、y0)が監視領域ARmtに含まれているか否かを確認する(ステップS204)。
ここで、重心位置(x0、y0)が監視領域ARmtに含まれていない場合、使用者300が在床していて、その使用者300の位置がベッド100の端座位にない(ステップS204−No)。この場合、使用者検出部280は、使用者300の状態として在床を判定し、使用者300が在床している旨を表す使用者検出情報INFを生成する(ステップS206)。このとき、出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の在床)を出力先400(端末装置410、携帯端末装置420)に出力する(ステップS208)。
具体的には、出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の在床)を、ナースステーションや管理室の端末装置410に出力することにより、使用者300が在床している旨を、ナースステーションや管理室に居るスタッフ(看護師や介助スタッフ等)に通知する。出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の在床)を、携帯端末装置420に出力することにより、使用者300が在床している旨を、ナースステーションや管理室に居ないスタッフ(看護師や介助スタッフ等)に通知する。その後、ステップS201が実行される。
一方、重心位置(x0、y0)が監視領域ARmtに含まれている場合、使用者300が在床しているが、その使用者300の位置がベッド100の端座位にある(ステップS204−Yes)。すなわち、ベッド100上の使用者300が、今まさに離床しようとしている。この場合、使用者検出部280は、使用者300の状態として端座位を判定し、使用者300が離床しようとしている旨を表す使用者検出情報INFを生成する(ステップS207)。このとき、出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の端座位)を出力先400(端末装置410、携帯端末装置420)に出力する(ステップS208)。
具体的には、出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の端座位)を、ナースステーションや管理室の端末装置410に出力することにより、使用者300が離床しようとしている旨を、ナースステーションや管理室に居るスタッフ(看護師や介助スタッフ等)に通知する。出力部290は、使用者検出情報INF(使用者300の端座位)を、携帯端末装置420に出力することにより、使用者300が離床しようとしている旨を、ナースステーションや管理室に居ないスタッフ(看護師や介助スタッフ等)に通知する。その後、ステップS201が実行される。
以上の説明により、第2実施形態に係る使用者位置検出装置では、ベッド100のベッドボトム103の複数の位置にそれぞれ設置され、その位置の荷重を荷重信号SG(荷重信号SGa、SGb、SGc、SGd)として検出する複数個のフォースセンサ301(フォースセンサ301a、301b、301c、301d)と、フォースセンサ301a、301b、301c、301dにより検出された荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdから、時間変化しない成分の信号SG1を荷重データD10(荷重データw1、w2、w3、w4)として取得する荷重データ取得部250と、フォースセンサ301a、301b、301c、301dにより検出された荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdを周波数分析して、荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdから、時間変化する成分の信号SG2を、使用者300の生体情報を表す生体情報データD20(生体情報データb1、b2、b3、b4)として取得する生体情報データ取得部260と、生体情報データb1、b2、b3、b4が取得されたときに、フォースセンサ301a、301b、301c、301dの位置(x1、y1)、(x2、y2)、(x3、y3)、(x4、y4)と荷重信号SGa、SGb、SGc、SGdとに基づいて、ベッドボトム103に作用している荷重の重心位置(x0、y0)を演算する演算部270と、重心位置(x0、y0)に基づいて、ベッド100上の使用者300の位置を検出する使用者検出部280と、使用者検出部280の検出結果(使用者検出情報INF)を出力先400に出力する出力部290と、を具備している。具体的には、使用者検出部280は、ベッド100上で使用者300が使用する使用可能領域ARのうちの、ベッド100の端座を表す監視領域ARmtに重心位置(x0、y0)が含まれる場合、ベッド100上の使用者300の位置として、使用者300が端座位であることを検出する。これにより、第2実施形態に係る使用者位置検出装置では、センサ等の設備コストが低く、かつ、ベッド100上の使用者300の在床の有無(使用者300の在床、離床、端座位)や使用者300の位置を検出することができる。
[変形例]
以上のように、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。すなわち、適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
第1、2実施形態では、生体情報データが表す生体情報は、生体(使用者)の呼吸や心拍としているが(図6〜10を参照)、これに限定されず、例えば、体動でもよい。体動は、寝ているときの全ての生体(使用者)の動きを表している。寝ているときの生体(使用者)の動きの一例として、寝返りが挙げられる。
また、第1、2実施形態では、生体情報データは、生体(使用者)の呼吸、心拍を表すスペクトル成分(周波数)によって判断されているが(図6〜10を参照)、これに限定されず、例えば、生体(使用者)の呼吸、心拍の大きさや強さでもよい。大きさや強さとは、例えば、図8〜10に示すような信号レベルである。その信号レベルは電圧の値により表される。例えば、図8に示すような信号レベルが表す電圧値が、設定値以上である場合、その信号レベルは、生体(使用者)の呼吸及び心拍等の生体情報を表していることになる。
また、第2実施形態では、重心位置(x0、y0)が監視領域ARmtに含まれている場合、使用者検出部280は、使用者300の状態として端座位を判定し、使用者300が離床しようとしている旨を表す使用者検出情報INFを、出力部290を介して、出力先400(端末装置410、携帯端末装置420)に出力することにより、スタッフ(看護師や介助スタッフ等)に通知しているが、これに限定されない。例えば、出力部290はスピーカを含み、使用者検出部280は、使用者検出情報INFを出力先400に出力することによりスタッフに通知すると共に、使用者300が監視領域ARmtに移動した場合に転倒や転落のリスクがある旨を、音や音声によって、スピーカから出力してもよい。