JP7178931B2 - センサ配置態様の取得装置 - Google Patents

Description

本発明は、人的な動作を実行する被検対象の所定動作を複数のセンサで検出するときのセンサの配置態様を取得するセンサ配置態様の取得装置に関する。

従来、特許文献１に記載された動作識別装置が知られている。この動作識別装置は、被検対象としての看護師の動作を識別するものであり、サーバ、最適データベース及び４つの運動測定装置などを備えている。４つの運動測定装置は、看護師の左右の両腕、胸部及び腰部にそれぞれ装着される。各運動測定装置は、加速度センサ及び無線通信装置などで構成されており、加速度センサで検出された加速度データを無線ネットワークを介して、サーバに送信する。

最適データベースでは、看護師の動作を識別するのに最適な加速度センサからの加速度データと、そのサンプリング周波数とがデータベース化されて記憶されている。サーバでは、看護師の位置に基づいて、最適データベースから使用する加速度センサ及び加速度データのサンプリング周波数が決定され、それに対応するデータが識別されたときに、特徴量を算出し、この特徴量を用いて、看護師の動作が識別される。

特開２００９－１３４５９０号公報

一般に、センサの検出信号を用いて、被検対象の動作を検出する場合、そのセンサ数が多ければ多いほど、検出精度が高まることが知られている。しかしながら、センサの装着が困難な場合や、センサを装着したくない場合があるとともに、ランニングコストの観点から、センサ数が制限されるのが一般的である。これに加えて、一般に、被検対象における複数の動作のうち、検出する必要性の高い所定動作のみを精度良く検出したいという要望が存在する。これに対して、特許文献１の場合、以上の条件及び要望を満たすようなセンサ配置態様を取得することはできない。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、所定動作の検出精度及びセンサ数の制限を評価しながら、センサの配置態様を取得できるセンサ配置態様の取得装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、人的な動作を実行する被検対象のｍ（ｍは複数）個の所定動作を検出するときのｎ（ｎは複数）個のセンサ（慣性計測ユニットセンサ２）の被検対象に対する配置態様を取得するセンサ配置態様の取得装置１であって、各々がｎ個以下の範囲内の数のセンサを配置した配置態様であって、互いに異なるｋ（ｋは複数）個の配置態様で被検対象に配置したときの、被検対象のｍ個の所定動作の検出結果の予測精度を表すｋ×ｍ個の予測精度パラメータ（正解割合）と、ｎ個以下のセンサのｋ個の配置態様と、ｍ個の所定動作との関係を定義した所定のデータベースを記憶するデータベース記憶部（Ｅ２ＰＲＯＭ１３）と、ｎ個のセンサからｎ個以下の第１所定数のセンサ数を選択するためのセンサ数選択部（入力装置１２）と、ｍ個の所定動作からｍ個以下の第２所定数の所定動作を選択するための所定動作選択部（入力装置１２）と、センサ数選択部によって第１所定数のセンサ数が選択されかつ所定動作選択部によって第２所定数の所定動作が選択された場合、第１所定数以下の範囲内のセンサ数に応じた１個以上の配置態様を、第２所定数の所定動作に応じた第２所定数の予測精度パラメータと関連付けて、所定のデータベースから取得する配置態様取得部（コントローラ１０）と、を備えることを特徴とする。

このセンサ配置態様の取得装置によれば、センサ数選択部によって第１所定数のセンサ数が選択されかつ所定動作選択部によって第２所定数の所定動作が選択された場合、第１所定数以下の範囲内のセンサ数に応じた１個以上の配置態様が、第２所定数の所定動作に応じた第２所定数の予測精度パラメータと関連付けて、所定のデータベースから取得される。それにより、このように取得した１個以上の配置態様を、例えば表示装置に表示したり、紙に印刷したりすることによって、ユーザは、検出する必要性の高い所定動作の検出精度とセンサ数の制限とを評価しながら、最適な配置態様を容易に取得することができる。

また、この場合、所定のデータベースは、各々がｎ個以下の範囲内の数のセンサを配置した配置態様であって、互いに異なるｋ個の配置態様で被検対象に配置したときの、被検対象のｍ個の所定動作の検出結果の予測精度を表すｋ×ｍ個の予測精度パラメータと、ｎ個以下のセンサのｋ個の配置態様と、ｍ個の所定動作との関係を定義したものである。したがって、ユーザは、上述した最適な配置態様を、全ｋ個の配置態様の中から適切に取得することができる。

本発明において、被検対象を複数のセグメントに分類した場合において、複数のセグメントのうちの、センサを配置するセグメントを選択するためのセグメント選択部（入力装置１２）をさらに備え、配置態様取得部は、第１所定数のセンサ数及び第２所定数の所定動作が選択されている場合において、セグメント選択部によってセンサを配置するセグメントが選択されたときには、第１所定数以下の範囲内のセンサ数及びセンサを配置するセグメントに応じた１個以上の配置態様を、第２所定数の所定動作に応じた第２所定数の予測精度パラメータと関連付けて、所定のデータベースから取得することが好ましい。

このセンサ配置態様の取得装置によれば、第１所定数のセンサ数及び第２所定数の所定動作の選択に加えて、センサを配置するセグメントの選択状態に応じて、１個以上の配置態様が取得されるので、１個以上の配置態様を、センサを配置不能なセグメントやセンサを配置したくないセグメントを除いた状態で取得することができる。それにより、ユーザの利便性を向上させることができる。

本発明において、配置態様取得部によって１個以上の配置態様が取得された場合、１個以上の配置態様の各々に関連付けられた第２所定数の予測精度パラメータが表す予測精度の高低に基づき、１個以上の配置態様の各々を順に表示する配置態様表示部（ディスプレイ１１）をさらに備えることが好ましい。

このセンサ配置態様の取得装置によれば、配置態様取得部によって１個以上の配置態様が取得された場合、配置態様表示部によって、１個以上の配置態様の各々に関連付けられた第２所定数の予測精度パラメータが表す予測精度の高低に基づき、１個以上の配置態様の各々が順に表示される。それにより、ユーザは、予測精度とセンサの配置態様が変化するのを参照しながら、最適な配置態様を探索することができる。その結果、ユーザは最適な配置態様を容易かつ的確に取得することができる。

本発明において、配置態様表示部は、１個以上の配置態様を、被検対象を複数のセグメントＳ１～Ｓ１７に分類したときの複数のセグメントにセンサを関連付けた状態で表示することが好ましい。

このセンサ配置態様の取得装置によれば、ユーザは、１個以上の配置態様を、被検対象を複数のセグメントに分類したときの複数のセグメントにセンサを関連付けた状態で参照することができる。それにより、ユーザの利便性をさらに向上させることができる。

本発明において、配置態様表示部は、第２所定数の予測精度パラメータが表す予測精度の高低を、グラフ状に表示することが好ましい。

このセンサ配置態様の取得装置によれば、第２所定数の予測精度パラメータが表す予測精度の高低が、グラフ状に表示されるので、ユーザは、配置態様間の予測精度の高低をより容易に確認することができる。それにより、ユーザは、最適な配置態様をさらに容易に取得することができる。

本発明において、１個以上の配置態様が取得された場合、１個以上の配置態様のうちの、予測精度が所定順位の配置態様を選択するための配置態様選択部（入力装置１２）をさらに備え、配置態様表示部は、配置態様選択部によって所定順位の配置態様が選択された場合、所定順位の配置態様を表示することが好ましい。

このセンサ配置態様の取得装置によれば、所定順位の配置態様を任意に選択して表示することができるので、ユーザは、配置態様の順位を任意に変更しながら、センサ数及び配置態様を参照することができる。

上記目的を達成するために、他の本発明は、人的な動作を実行する被検対象のｍ（ｍは複数）個の所定動作を検出するときのｎ（ｎは複数）個のセンサの被検対象に対する配置態様を取得するセンサ配置態様の取得方法であって、各々がｎ個以下の範囲内の数のセンサを配置した配置態様であって、互いに異なるｋ（ｋは複数）個の配置態様で被検対象に配置したときの、被検対象のｍ個の所定動作の検出結果の予測精度を表すｋ×ｍ個の予測精度パラメータと、ｎ個以下のセンサのｋ個の配置態様と、ｍ個の所定動作との関係を定義した所定のデータベースを記憶し、ｎ個のセンサからｎ個以下の第１所定数のセンサ数を選択し、ｍ個の所定動作からｍ個以下の第２所定数の所定動作を選択し、第１所定数のセンサ数が選択されかつ第２所定数の所定動作が選択された場合、第１所定数以下の範囲内のセンサ数に応じた１個以上の配置態様を、第２所定数の所定動作に応じた第２所定数の予測精度パラメータと関連付けて、所定のデータベースから取得することを特徴とする。

上記他の本発明において、１個以上の配置態様が取得された場合、１個以上の配置態様の各々に関連付けられた第２所定数の予測精度パラメータが表す予測精度の高低に基づき、１個以上の配置態様の各々を順にさらに表示することが好ましい。

上記他の本発明において、１個以上の配置態様を、被検対象を複数のセグメントに分類したときの複数のセグメントにセンサを関連付けた状態で表示することが好ましい。

上記他の本発明において、第２所定数の予測精度パラメータが表す予測精度の高低を、グラフ状に表示することが好ましい。

上記他の本発明において、１個以上の配置態様が取得された場合、１個以上の配置態様のうちの、予測精度が所定順位の配置態様をさらに選択し、所定順位の配置態様をさらに表示することが好ましい。

上記他の本発明において、ｎ個以下の範囲内の数のセンサをｋ個の配置態様で人間及び人型ロボットの一方の対象に配置した状態で、一方の対象がｍ個の所定動作を実行したときのセンサの検出信号をサンプリングし、サンプリングされた検出信号を所定の機械学習法に適用することにより、ｋ×ｍ個の予測精度パラメータを算出し、ｋ×ｍ個の予測精度パラメータと、ｋ個の配置態様と、ｍ個の所定動作とを紐付けすることにより、所定のデータベースを作成することが好ましい。

このセンサ配置態様の取得方法によれば、ｋ×ｍ個の予測精度パラメータと、ｋ個の配置態様と、ｍ個の所定動作とを紐付けすることにより、所定のデータベースが作成される。この場合、ｋ×ｍ個の予測精度パラメータは、サンプリングされた検出信号を所定の機械学習法に適用することにより算出されるので、所定のデータベースを容易に作成することができる。

本発明の一実施形態に係るセンサ配置態様の取得装置の構成を示すブロック図である。 慣性計測ユニットセンサの配置態様の第１パターンを示す図である。 慣性計測ユニットセンサの配置態様の第２～第ｋパターンを示す図である。 データベース作成処理を示すフローチャートである。 第１パターンの混合行列の算出結果例を示す図である。 第１パターンの行列データの算出結果例を示す図である。 第３データベースの作成結果例を示す図である。 配置態様取得表示処理を示すフローチャートである。 各種条件表示処理を示すフローチャートである。 取得結果表示処理を示すフローチャートである。 選択画面の表示例を示す図である。 選択画面と取得結果の表示例を示す図である。 選択画面と取得結果の他の表示例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係るセンサ配置態様の取得装置について説明する。本実施形態の図１に示す取得装置１は、人間などの被検対象の動作を検出する際の、慣性計測ユニットセンサ２の最適な配置態様を取得するためのものである。

この慣性計測ユニット（inertial measurement unit）センサ２は、３軸（ｘｙｚ軸）方向の加速度、３軸方向の回転角及び３軸方向の地磁気を検出して、それらを表す検出信号を出力するものである。

図１に示すように、この取得装置１は、コントローラ１０、ディスプレイ１１及び入力装置１２を備えている。このコントローラ１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、Ｅ２ＰＲＯＭ１３、Ｉ／Ｏインターフェース及び各種の電気回路（Ｅ２ＰＲＯＭ１３以外は図示せず）などからなるマイクロコンピュータで構成されている。このＲＯＭ内には、後述する配置態様取得表示処理などを実行するための各種のプログラムが記憶されている。

なお、本実施形態では、コントローラ１０が配置態様取得部に相当し、ディスプレイ１１が配置態様表示部に相当し、入力装置１２がセンサ数選択部、所定動作選択部、セグメント選択部及び配置態様選択部に相当し、Ｅ２ＰＲＯＭ１３がデータベース記憶部に相当する。

また、Ｅ２ＰＲＯＭ１３内には、第１データベース及び第２データベースが記憶されている。コントローラ１０は、後述する配置態様取得表示処理において、Ｅ２ＰＲＯＭ１３内の第１データベース及び第２データベースを検索し、その検索結果をディスプレイ１１上に表示する（後述する図１２，１３参照）。これらの第１データベース及び第２データベースの詳細については後述する。

また、ディスプレイ１１は、コントローラ１０に電気的に接続されており、後述する配置態様取得表示処理においては、コントローラ１０からの表示信号に基づいて、配置態様取得用の選択画面２０などを表示する（後述する図１１参照）。

さらに、入力装置１２は、キーボード及びマウスで構成されており、コントローラ１０に電気的に接続されている。後述する配置態様取得表示処理では、ユーザによる入力装置１２の操作によって、慣性計測ユニットセンサ２の上限センサ数や取付部位などが選択される。

次に、上述した第１データベース及び第２データベースについて説明する。第１データベース及び第２データベースの各々は、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様と、被検対象の所定動作と、後述する正解割合との関係を定義したものである。第１データベースは、後述する生データを用いて作成され、第２データベースは後述する演算データを用いて作成される。なお、以下の説明では、適宜、第１データベース及び第２データベースをまとめて「データベース」という。

このデータベースの場合、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様として、後述する第１パターンから第ｋパターンまでのｋ（ｋは数百）個の配置態様が設定されている。また、被検対象の所定動作として、後述する第１動作から第ｍ動作までのｍ（ｍは数十）個の所定動作が設定されている。

また、正解割合は、慣性計測ユニットセンサ２を第１～第ｋパターンにおける任意のパターンで被検対象に配置した場合において、被検対象が第１動作から第ｍ動作までのｍ個の所定動作を実行したときに、これらのｍ個の所定動作を正確に検出できると予想される割合を表すものであり、以下に述べるように設定される。なお、本実施形態では、正解割合が予測精度パラメータに相当する。

次に、データベースの作成方法について説明する。この作成方法では、１７個の慣性計測ユニットセンサ２を上述したコントローラ１０に電気的に接続するとともに、これらの１７個の慣性計測ユニットセンサ２の検出信号のサンプリングデータを用いて、以下に述べるように、データベースがコントローラ１０で作成される。

まず、図２に示すように、被検対象３（人間）の体を、頭部Ｓ１、胸部Ｓ２、腰部Ｓ３、……、左手部Ｓ１７の計１７個のセグメントＳ１～Ｓ１７に分類する。次いで、同図に示すように、１個の慣性計測ユニットセンサ２を１７個のセグメントＳ１～Ｓ１７の各々の部位に実際に配置した態様を、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様の第１パターンとして設定する。なお、以下の説明では、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様を適宜、「配置態様」という。

さらに、図３に示すように、第２～第ｋ（＝数百）パターンの配置態様を設定する。同図に示すように、第２パターンは、慣性計測ユニットセンサ２をセグメントＳ１～Ｓ９にのみ配置した態様であり、第ｋパターンは、慣性計測ユニットセンサ２をセグメントＳ４～Ｓ９にのみ配置した態様である。以上の第１～第ｋパターンは、慣性計測ユニットセンサ２を１～１７個の範囲内で適宜選択しながら、セグメントＳ１～Ｓ１７に互いに異なる態様で配置したものとして設定される。すなわち、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様としては、互いに異なるｋ個のパターンが設定される。

次に、慣性計測ユニットセンサ２を、上記の第１パターンの配置態様で人間に実際に取り付けた後、コントローラ１０によって、慣性計測ユニットセンサ２の検出信号のサンプリング処理を実行する。具体的には、人間によって、第１動作から第ｍ動作までのｍ個の所定動作の各々が所定回数（例えば数十回）実行され、その間の慣性計測ユニットセンサ２の検出信号が、コントローラ１０によって所定周期でサンプリングされるとともに、ＲＡＭ内に書き込まれる。この場合、第１～第ｍ動作は、「座る」、「立ち上がる」、「歩く」……「投げる」などの所定動作として実行される。

それにより、３軸方向の加速度、３軸方向の回転角及び３軸方向の地磁気を表す検出信号の時系列データが、データベース作成用の生データとして取得され、これらのデータが第１データベースとしてＲＡＭ内に書き込まれる。

次いで、コントローラ１０では、データベース作成用の生データに基づいて、３軸方向の加速度、３軸方向の速度、３軸方向の地磁気、３軸方向の回転角或いは姿勢角等の演算データが算出され、これらのデータが第２データベースとしてＲＡＭ内に書き込まれる。この演算データも、生データと同様に、ｍ個の所定動作のうちのいずれかを実行したときの時系列データに対して作成される。

さらに、コントローラ１０では、第１データベース及び第２データベースのデータに基づいて、ｍ個の所定動作のうちのいずれか（例えば座る）を実行したときの時系列データに対して、離散時間毎に、動作タイプ（例えば、立位及び腰を下げる）を定義したデータが教師データであるラベルデータベースとして作成される。

次に、以上のように取得した第１データベース、第２データベース及びラベルデータベースを用いて、図４に示すデータベース作成処理により、第３データベース（図７参照）が作成される。このデータベース作成処理は、コントローラ１０によって所定の制御周期で実行される。

同図に示すように、まず、データベース作成済みフラグＦ＿ＦＩＮＩＳＨが「１」であるか否かを判定する（図４／ＳＴＥＰ１）。このデータベース作成済みフラグＦ＿ＦＩＮＩＳＨは、第３データベースを作成済みであるか否かを表すものである。

この判定が肯定であるとき（図４／ＳＴＥＰ１…ＹＥＳ）、すなわち第３データベースを作成済みであるときには、そのまま本処理を終了する。一方、この判定が否定であるとき（図４／ＳＴＥＰ１…ＮＯ）には、センサパターン選択処理を実行する（図４／ＳＴＥＰ２）。

この処理では、センサパターンとして、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様として第ｉ（ｉ＝１～ｋ）パターンが選択される。この場合の値ｉは、制御周期毎に、１⇒２⇒……⇒ｋの順に選択される。

次いで、使用データベース選択処理を実行する（図４／ＳＴＥＰ３）。この処理では、上記の処理で選択されたセンサパターンに応じて、今回の演算で使用するデータベースとして、第１データベース及び第２データベースが下記のように選択される。

具体的には、センサパターンが、慣性計測ユニットセンサ２が各セグメントに対して連続してつながるように配置されているパターン（例えば、足部⇒脛⇒太腿⇒腰など）である場合には、第１データベース及び／又は第２データベースが選択される。一方、センサパターンが、慣性計測ユニットセンサ２が各セグメントに対して不連続に配置されているパターンである場合には、第１データベースが選択される。

次に、以下に述べるように、ランダムフォレスト学習処理を実行する。この処理では、ランダムフォレスト法により、ｍ個の所定動作に対するｍ個の予測動作の正解割合が算出される。これらのｍ個の予測動作は、ｍ個の所定動作の予測値に相当する。また、正解割合は、被検対象３が第１動作から第ｍ動作までのｍ個の所定動作を実行したときに、これらのｍ個の所定動作を正確に検出できると予想される割合（確率）に相当するものであり、値０から値１までの範囲内の値として算出される。

この場合、ランダムフォレスト法は周知であるので、その詳細な説明は省略するが、以下のように実行される。まず、ランダムフォレスト識別器（予測器）を構築する（図４／ＳＴＥＰ４）。このランダムフォレスト識別器は、上述したように選択したデータベース及びラベルデータベースを用いて、周知の手法により構築される。

次いで、ラベル推定処理を実行する（図４／ＳＴＥＰ５）。このラベル推定処理では、上記ランダムフォレスト識別器に、データベースのうちのラベルのない新しいデータを与え、ラベルの推定が実行される。それにより、推定結果として、ラベルの時系列データが作成される。

次に、混合行列を作成する（図４／ＳＴＥＰ６）。具体的には、ラベルの正解データと推定結果とを比較し、ｍ個の所定動作のうちのいずれか１つの所定動作に対して、ｍ個の予測動作の正解割合が算出される。そして、第１動作から第ｍ動作までの全動作の正解割合を算出することにより、最終的には、ｍ×ｍ個の正解割合が算出される。そして、これらｍ×ｍ個の正解割合を用いて、混合行列が作成される。

この場合、例えば、第１パターンの配置態様で、ｍ×ｍ個の正解割合の算出を実行したときには、図５に示す混合行列が作成される。この混合行列の場合、縦軸が第１動作から第ｍ動作までのｍ個の所定動作に設定され、横軸が第１予測動作から第ｍ予測動作までのｍ個の予測動作に設定されているとともに、ｍ×ｍ個の正解割合を要素とする行列として作成される。

また、同図においては、理解の容易化のために、混合行列における各要素の正解割合が色の濃淡で表されており、色が濃いほど、より値１に近い値に設定されている。言い換えれば、各要素の正解割合は、色が薄いほど、値０に近い値に設定されている。

この図５を参照すると明らかなように、混合行列の場合、その対角成分の正解割合が最も高い状態になる。これはランダムフォレスト法による、所定動作の種類に対する予測動作の種類の予測精度が高くなることを目的としていることに起因する。

次いで、行列データをＥ２ＰＲＯＭ１３内に書き込む（図４／ＳＴＥＰ７）。この行列データは、データベース作成用のデータであり、上述した混合行列におけるｍ個の対角成分を要素とするｍ行１列の行列（ベクトル）として構成される。すなわち、行列データは、第１動作から第ｍ動作までのｍ個の所定動作における正解割合を要素とする行列として構成される。例えば、図５に示す混合行列の場合には、図６に示す行列データがＥ２ＰＲＯＭ１３内に書き込まれる。

次いで、第３データベースの作成が終了したか否かを判定する（図４／ＳＴＥＰ８）。この場合、第１パターンから第ｋパターンまでのｋ個の配置態様における行列データの書込が終了したときに、第３データベースの作成が終了したと判定され、それ以外のときには、第３データベースの作成が終了していないと判定される。

この判定が否定であるとき（図４／ＳＴＥＰ８…ＮＯ）、すなわち第３データベースの作成が終了していないときには、前述したデータベース作成済みフラグＦ＿ＦＩＮＩＳＨを「０」に設定する（図４／ＳＴＥＰ１０）。その後、本処理を終了する。

一方、上記の判定が肯定であるとき（図４／ＳＴＥＰ８…ＹＥＳ）、第３データベースの作成が終了したときには、それを表すために、データベース作成済みフラグＦ＿ＦＩＮＩＳＨを「１」に設定する（図４／ＳＴＥＰ９）。その後、本処理を終了する。

以上のように、図４のデータベース作成処理を実行することにより、第３データベースが、例えば図７に示すように作成される。これらの第３データベースは、第１パターンから第ｋパターンまでのｋ個の配置態様と、第１動作から第ｍ動作までのｍ個の所定動作と、ｋ×ｍ個の正解割合との関係を定義したものとして作成される。

次に、図８を参照しながら、配置態様取得表示処理について説明する。この配置態様取得表示処理は、ユーザによって後述するように各種条件の選択が実行されたときに、それに対応する慣性計測ユニットセンサ２の配置態様を、データベースから取得してディスプレイ１１に表示するものであり、コントローラ１０によって所定の制御周期で実行される。

同図に示すように、まず、この配置態様取得表示処理の実行条件が成立しているか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ２０）。この場合、配置態様取得表示処理のプログラムが実行中であるときには、配置態様取得表示処理の実行条件が成立していると判定され、それ以外のときには不成立であると判定される。

この判定が否定（図８／ＳＴＥＰ２０…ＮＯ）で、配置態様取得表示処理の実行条件が不成立であるときには、そのまま本処理を終了する。

一方、この判定が肯定（図８／ＳＴＥＰ２０…ＹＥＳ）で、配置態様取得表示処理の実行条件が成立しているときには、結果表示フラグＦ＿ＲＥＳＵＬＴが「１」であるか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ２１）。この結果表示フラグＦ＿ＲＥＳＵＬＴは、配置態様の取得結果を表示すべきか否かを表すものであり、その値は後述するように設定される。

この判定が否定であるとき（図８／ＳＴＥＰ２１…ＮＯ）には、選択画面表示処理を実行する（図８／ＳＴＥＰ２２）。この処理では、例えば図１１に示すような選択画面２０がディスプレイ１１に表示される。

以下、この選択画面２０について説明する。同図に示すように、この選択画面２０の左端側には、所定動作選択用のｍ個のチェックボックス２１が、互いに等間隔で上下方向に一列に並んだ状態で表示される。これらｍ個のチェックボックス２１は、ｍ個の所定動作をそれぞれ選択するためのものであり、それを示すために、ｍ個のチェックボックス２１の右側には、「座る」、「立ち上がる」、「歩く」……「投げる」などのｍ個の所定動作の各々が、各チェックボックス２１と横並びの状態で表示される。

ユーザは、入力装置１２を介してこれらのチェックボックス２１に対してレ点を入れたり、外したりすることによって、ｍ個の所定動作から任意の動作を選択したり、その選択を解除したりすることができる。また、最下位のチェックボックス２１の下側には、全解除ボタン２２及び全選択ボタン２３が横並びの状態で表示される。ユーザによる入力装置１２の操作により、全解除ボタン２２が押下されたときには、ｍ個すべてのチェックボックス２１においてレ点が外され、全選択ボタン２３が押下されたときには、ｍ個すべてのチェックボックス２１においてレ点が入った状態となる。

また、選択画面２０の所定動作選択用のチェックボックス２１の右側には、取付部位選択用の１７個のチェックボックス２４が、互いに等間隔で上下方向に一列に並んだ状態で表示される。これら１７個のチェックボックス２４は、慣性計測ユニットセンサ２の取付部位を１７個のセグメントＳ１～Ｓ１７から任意に選択するためのものであり、それを示すために、１７個のチェックボックス２４の右側には、１７個のセグメントＳ１～Ｓ１７の具体的な名称「頭部」「胸部」、「腰部」……「左手部」の各々が、各チェックボックス２４と横並びの状態で表示される。

ユーザは、入力装置１２を介してこれらのチェックボックス２４に対してレ点を入れたり、外したりすることによって、慣性計測ユニットセンサ２の取付部位（配置部位）を１７個のセグメントＳ１～Ｓ１７から任意に選択したり、その選択を解除したりすることができる。

また、最下位のチェックボックス２４の下側には、上限センサ数の表示窓２５が表示される。この表示窓２５は、ユーザによって選択された、被検対象３に取り付ける慣性計測ユニットセンサ２の上限数を表示するものであり、この表示窓２５の右端には、上向きボタン２５ａ及び下向きボタン２５ｂが上下に並んで表示される。これらの上向きボタン２５ａ又は下向きボタン２５ｂが押下されたときには、表示窓２５に表示される上限数が値１７と値１との間で変更される。

以上の構成により、ユーザは、入力装置１２を介して上向きボタン２５ａ又は下向きボタン２５ｂを押下することによって、上限センサ数を、表示窓２５で確認しながら値１７から値１の間で任意に選択することができる。

さらに、取付部位選択用のチェックボックス２４の右側には、上方から下方に向かって順に、結果表示ボタン２７、順位表示窓２８及びセンサ組合せ表示窓２９が表示される。さらに、これらのボタン２７及び窓２８，２９の右側には、結果表示窓３０が表示される。

この結果表示ボタン２７は、配置態様の取得結果を表示させるためのものであり、ユーザにより入力装置１２を介して押下されたときに、後述するように、配置態様の取得結果に関連する各種データが、順位表示窓２８、センサ組合せ表示窓２９及び結果表示窓３０に表示される。

順位表示窓２８は、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様のスコアの順位を表す数値を表示するものである。具体的には、この順位表示窓２８の場合、上述した結果表示ボタン２７が押下され、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様が取得されたときには、この取得結果におけるスコアの順位を表す数値が表示される（後述する図１２，１３参照）。このスコアは、取得された配置態様の各々における正解割合の総和として算出される。したがって、配置態様のスコアが高いほど、選択された１個以上の所定動作の検出精度がより高くなると予想できる。

この順位表示窓２８では、結果表示ボタン２７が押下された場合、最初に、配置態様のスコアが第１位であることを表す数値１が表示される（後述する図１２，１３参照）。順位表示窓２８の右端には、上向きボタン２８ａ及び下向きボタン２８ｂが上下に並んで表示される。これらの上向きボタン２８ａ又は下向きボタン２８ｂを押下することにより、順位表示窓２８に表示されるスコアの順位が任意に変更される。

以上の構成により、ユーザは、入力装置１２を介して上向きボタン２８ａ又は下向きボタン２８ｂを押下することによって、順位表示窓２８に表示されるスコアの順位として１位以下の各順位を任意に選択することができる。

また、上述したセンサ組合せ表示窓２９には、慣性計測ユニットセンサ２の取付部位の組合せが表示される。より具体的には、このセンサ組合せ表示窓２９の場合、後述する図１２，１３に示すように、スコアの順位が順位表示窓２８に表示されているときに、その順位に対応する配置態様における慣性計測ユニットセンサ２の取付部位の組合せが文字で表示される。

さらに、結果表示窓３０には、被検対象３に対する慣性計測ユニットセンサ２の配置態様及び各配置態様のスコアが表示される。より具体的には、後述する図１２，１３に示すように、スコアの順位が順位表示窓２８に表示されているときに、その順位に対応する慣性計測ユニットセンサ２の配置態様などが結果表示窓３０に表示される。

これに加えて、選択画面２０の右上端部には、×ボタン３１が表示される。この×ボタン３１は、図８の配置態様取得表示処理を終了するためのものであり、ユーザによる入力装置１２の操作によって押下されたときに、図８の配置態様取得表示処理が終了される。

図８に戻り、以上のように選択画面表示処理を実行した後、各種条件表示処理を実行する（図８／ＳＴＥＰ２３）。この各種条件表示処理は、上述した選択画面表示処理の実行中において、ユーザによる各種条件の選択状態を表示するものであり、その詳細については後述する。

一方、前述した配置態様取得表示処理の実行条件が成立している場合（図８／ＳＴＥＰ２０…ＹＥＳ）において、結果表示フラグＦ＿ＲＥＳＵＬＴが「１」であるとき（図８／ＳＴＥＰ２１…ＹＥＳ）には、結果表示フラグの前回値Ｆ＿ＲＥＳＵＬＴｚが「０」であるか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ２４）。

この判定が肯定であるとき（図８／ＳＴＥＰ２４…ＹＥＳ）、すなわち今回の制御タイミングがＦ＿ＲＥＳＵＬＴ＝１の成立直後のタイミングであるときには、配置態様取得表示処理を実行する（図８／ＳＴＥＰ２５）。この配置態様取得表示処理では、前述した各種条件表示処理においてユーザによって選択された取得条件（動作選択、取付部位選択、上限センサ数）に応じて、前述した第３データベース方を検索することにより、この取得条件に対応する１個以上の配置態様が取得される。

以上のように、配置態様取得表示処理を実行したとき、又は上記の判定が否定であるとき（図８／ＳＴＥＰ２４…ＮＯ）には、それに続けて、取得結果表示処理を実行する（図８／ＳＴＥＰ２６）。この取得結果表示処理は、上記配置態様取得表示処理で取得された配置態様を結果表示窓３０などに表示するものであり、その詳細については後述する。

以上の各種条件表示処理又は取得結果表示処理を実行した後、終了動作が実行されたか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ２７）。この場合、ユーザによる入力装置１２の操作によって、前述した選択画面２０の×ボタン３１が押下されたときには、終了動作が実行されたと判定され、それ以外のときには、終了動作が実行されていないと判定される。

この判定が否定であるとき（図８／ＳＴＥＰ２７…ＮＯ）には、そのまま本処理を終了する。一方、この判定が肯定であるとき（図８／ＳＴＥＰ２７…ＹＥＳ）には、フラグリセット処理を実行（図８／ＳＴＥＰ２８）した後、本処理を終了する。このフラグリセット処理では、結果表示フラグＦ＿ＲＥＳＵＬＴ、後述する順位変更フラグＦ＿ＣＨＡＮＧＥ、及び後述する順位変更表示フラグＦ＿ＤＩＳＰＬＡＹなどがいずれも、「０」にリセットされる。

次に、図９を参照しながら、前述した各種条件表示処理（図８／ＳＴＥＰ２３）について説明する。この各種条件表示処理は、以下に述べるように、ユーザによる各種条件の選択状態を表示するものである。

同図に示すように、まず、動作種類の選択状態が変更されたか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ３０）。この場合、ユーザによる入力装置１２の操作によって、チェックボックス２１におけるレ点数の変更動作が実行されたときには、動作種類の選択状態が変更されたと判定され、それ以外のときには、動作種類の選択状態が変更されていないと判定される。

この判定が肯定であるとき（図９／ＳＴＥＰ３０…ＹＥＳ）には、動作種類の変更状態を表示する（図９／ＳＴＥＰ３１）。すなわち、チェックボックス２１におけるレ点の表示状態を変更する。一方、この判定が否定であるとき（図９／ＳＴＥＰ３０…ＮＯ）には、動作種類の前回表示状態を維持する（図９／ＳＴＥＰ３２）。すなわち、チェックボックス２１におけるレ点の表示状態を維持する。

以上のように、動作種類の表示変更／表示維持を実行した後、慣性計測ユニットセンサ２の取付位置の選択状態が変更されたか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ３３）。

この場合、ユーザによる入力装置１２の操作によって、チェックボックス２４におけるレ点数の変更動作が実行されたときには、慣性計測ユニットセンサ２の取付位置の選択状態が変更されたと判定され、それ以外のときには、慣性計測ユニットセンサ２の取付位置の選択状態が変更されていないと判定される。

この判定が肯定であるとき（図９／ＳＴＥＰ３３…ＹＥＳ）には、取付位置の変更状態を表示する（図９／ＳＴＥＰ３４）。すなわち、チェックボックス２４におけるレ点の表示状態を変更する。一方、この判定が否定であるとき（図９／ＳＴＥＰ３３…ＮＯ）には、取付位置の前回表示状態を維持する（図９／ＳＴＥＰ３５）。すなわち、チェックボックス２４におけるレ点の表示状態を維持する。

以上のように、取付位置の表示変更／表示維持を実行した後、上限センサ数が変更されたか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ３６）。すなわち、ユーザによる入力装置１２の操作によって、前述した上向きボタン２５ａ及び下向きボタン２５ｂが押下されたか否かを判定する。

この判定が肯定（図９／ＳＴＥＰ３６…ＹＥＳ）で、上限センサ数が変更されたときには、その変更数を表示窓２５に表示する（図９／ＳＴＥＰ３７）。一方、この判定が否定（図９／ＳＴＥＰ３６…ＮＯ）で、上限センサ数が変更されていないときには、上限センサ数の前回表示数を維持する（図９／ＳＴＥＰ３８）。すなわち、前回表示数をそのまま表示窓２５に表示する。

以上のように、上限センサ数の表示変更／表示維持を実行した後、結果表示動作が実行されたか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ３９）。すなわち、ユーザによる入力装置１２の操作によって、前述した結果表示ボタン２７が押下されたか否かを判定する。

この判定が肯定であるとき（図９／ＳＴＥＰ３９…ＹＥＳ）には、配置態様の取得結果を表示すべきと判定して、それを表すために、結果表示フラグＦ＿ＲＥＳＵＬＴを「１」に設定する（図９／ＳＴＥＰ４０）。その後、本処理を終了する。

一方、上記の判定が否定であるとき（図９／ＳＴＥＰ３９…ＮＯ）には、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様の取得結果を表示する必要がないと判定して、それを表すために、結果表示フラグＦ＿ＲＥＳＵＬＴを「０」に設定する（図９／ＳＴＥＰ４１）。その後、本処理を終了する。以上のように、各種条件表示処理は実行される。

次に、図１０を参照しながら、前述した取得結果表示処理（図８／ＳＴＥＰ２６）について説明する。この取得結果表示処理は、以下に述べるように、前述した配置態様取得表示処理で取得された配置態様などを表示するものである。

同図に示すように、まず、前述した結果表示フラグの前回値Ｆ＿ＲＥＳＵＬＴｚが「０」であるか否かを判定する（図１０／ＳＴＥＰ５０）。この判定が肯定であるとき（図１０／ＳＴＥＰ５０…ＹＥＳ）、すなわち今回の制御タイミングがＦ＿ＲＥＳＵＬＴ＝１の成立直後のタイミングであるときには、第１位表示制御を実行する（図１０／ＳＴＥＰ５１）。

この第１位表示制御では、図１２又は図１３に示すように、配置態様取得表示処理で取得された慣性計測ユニットセンサ２の配置態様のうち、第１位のスコアのものが、被検対象３のセグメントに対応した状態で結果表示窓３０に表示される。

この場合、図１２に示す配置態様の取得結果は、上限センサ数を１７個とし、ｍ個の所定動作をすべて選択するとともに、１７個の取付部位をすべて選択したときのものである。また、図１３に示す配置態様の取得結果は、上限センサ数を７個とし、ｍ個の所定動作のうちの幾つかを選択するとともに、１７個の取付部位の幾つかを選択したときのものである。

さらに、両図に示すように、結果表示窓３０の左下側の空間には、取得された全配置態様のスコア３２が棒グラフ状に表示される。より具体的には、全配置態様のスコア３２は、左端のスコア３２を第１位として、左から右に向かうほど、より低い順位のスコア３２が並ぶように表示される。

さらに、これらのスコア３２では、順位表示窓２８に表示されている順位に対応するスコア３２が、それ以外のスコア３２よりも濃い色で表示される。両図の場合、第１位のスコアがそれ以外のスコア３２よりも濃い色で表示されている。さらに、センサ組合せ表示窓２９には、その順位の配置態様におけるセンサの取付部位の組合せが文字で表示される。

以上のように、第１位表示制御処理を実行した後、順位変更フラグＦ＿ＣＨＡＮＧＥを「０」に設定する（図１０／ＳＴＥＰ５２）。その後、本処理を終了する。

一方、上述した判定が否定であるとき（図１０／ＳＴＥＰ５０…ＮＯ）、すなわちＦ＿ＲＥＳＵＬＴｚ＝１が成立し、前回以前の制御タイミングにおいて取得結果表示処理が実行されていたときには、順位変更フラグＦ＿ＣＨＡＮＧＥが「１」であるか否かを判定する（図１０／ＳＴＥＰ５３）。この判定が否定であるとき（図１０／ＳＴＥＰ５３…ＮＯ）には、順位選択が実行されたか否かを判定する（図１０／ＳＴＥＰ５４）。

この場合、ユーザの入力装置１２の操作により、前述した順位表示窓２８の上向きボタン２８ａ又は下向きボタン２８ｂが押下されたときには、順位選択が実行されたと判定され、それ以外のときには順位選択が実行されていないと判定される。なお、第１位が順位表示窓２８に表示されている状態で、上向きボタン２８ａが押下されたときにも、順位選択が実行されていないと判定される。

この判定が否定であるとき（図１０／ＳＴＥＰ５４…ＮＯ）、すなわち順位選択が実行されていないときには、結果表示窓３０の表示状態を前回の制御タイミングでの表示状態に維持する（図１０／ＳＴＥＰ５５）。次いで、前述したように、順位変更フラグＦ＿ＣＨＡＮＧＥを「０」に設定（図１０／ＳＴＥＰ５２）した後、本処理を終了する。

一方、上述した判定が肯定であるとき（図１０／ＳＴＥＰ５４…ＹＥＳ）、すなわち順位選択が実行されたときには、選択順位表示処理を実行する（図１０／ＳＴＥＰ５６）。この選択順位表示処理では、ユーザによって選択された順位が順位表示窓２８に表示される。

次いで、ユーザによって順位選択が実行されたことを表すために、前述した順位変更フラグＦ＿ＣＨＡＮＧＥを「１」に設定する（図１０／ＳＴＥＰ５７）。以上のように順位変更フラグＦ＿ＣＨＡＮＧＥを「１」に設定したとき、又は前述した判定が肯定（図１０／ＳＴＥＰ５３…ＹＥＳ）で、Ｆ＿ＣＨＡＮＧＥ＝１であるときには、それに続けて、順位変更表示フラグＦ＿ＤＩＳＰＬＡＹが「１」であるか否かを判定する（図１０／ＳＴＥＰ５８）。

この判定が否定であるとき（図１０／ＳＴＥＰ５８…ＮＯ）には、結果表示動作が実行されたか否かを判定する（図１０／ＳＴＥＰ５９）。すなわち、ユーザの入力装置１２の操作によって、結果表示ボタン２７が押下されたか否かを判定する。

この判定が否定であるとき（図１０／ＳＴＥＰ５９…ＮＯ）には、順位変更表示フラグＦ＿ＤＩＳＰＬＡＹを「０」に設定（図１０／ＳＴＥＰ６０）した後、本処理を終了する。一方、この判定が肯定であるとき（図１０／ＳＴＥＰ５９…ＹＥＳ）には、結果表示ボタン２７が押下されたことを表すために、順位変更表示フラグＦ＿ＤＩＳＰＬＡＹを「１」に設定（図１０／ＳＴＥＰ６１）した後、本処理を終了する。

このように、順位変更表示フラグＦ＿ＤＩＳＰＬＡＹが「１」に設定されると、前述した判定が肯定（図１０／ＳＴＥＰ５８…ＹＥＳ）となり、その場合には、第Ｘ位表示制御処理を実行する（図１０／ＳＴＥＰ６２）。この第Ｘ位表示制御処理では、図示しないが、以下に述べるように各種のデータが表示される。すなわち、順位表示窓２８に表示されている第Ｘ（Ｘは整数）位の配置態様が、結果表示窓３０に表示されるとともに、スコア３２のうちの第Ｘ位のスコア３２が、他のスコア３２よりも濃い色で表示される。これに加えて、センサ組合せ表示窓２９には、第Ｘ位の配置態様における慣性計測ユニットセンサ２の組合せが文字で表示される。

次いで、前述したように、順位変更フラグＦ＿ＣＨＡＮＧＥを「０」に設定（図１０／ＳＴＥＰ５２）した後、本処理を終了する。

以上のように、本実施形態のセンサ配置態様の取得装置１によれば、配置態様取得表示処理の実行中、結果表示ボタン２７が押下されたときには、ユーザによる各種選択状態（上限センサ数の選択状態、ｍ個の所定動作のうちのｍ個以下の所定動作の選択状態、及び、慣性計測ユニットセンサ２の取付部位の選択状態）に応じて、第１データベース又は第２データベースを検索することにより、１個以上の配置態様が配置態様と同数のスコアと関連付けられた状態で取得される。

そして、１個以上の配置態様が取得されたときには、配置態様に関連する各種の取得結果が３つの表示窓２８～３０に表示される。すなわち、順位表示窓２８には、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様のスコアの順位が表示される。また、センサ組合せ表示窓２９には、順位表示窓２８に表示された順位のスコアの配置態様における、慣性計測ユニットセンサ２の取付部位の組合せが文字で表示される。さらに、結果表示窓３０には、順位表示窓２８に表示された順位のスコアの配置態様が、慣性計測ユニットセンサ２を被検対象３のセグメントと関連付けた状態で表示される。

この場合、ユーザは、入力装置１２を介して上向きボタン２８ａ又は下向きボタン２８ｂを押下することにより、順位表示窓２８に表示される順位を任意に変更できるので、そのようにスコアの順位を変更しながら、変更した順位のスコアの配置態様をセンサ組合せ表示窓２９及び結果表示窓３０で確認することができる。この場合、配置態様のスコアは、前述したように、配置態様の所定動作の検出精度の高低を表すものであるので、ユーザは、検出する必要性の高い所定動作の検出精度と上限センサ数とを評価しながら、最適な配置態様を容易に検索して取得することができる。

また、前述したように、慣性計測ユニットセンサ２の取付部位の選択状態に応じて、１個以上の配置態様が取得されるので、これを、慣性計測ユニットセンサ２を配置不能なセグメントや慣性計測ユニットセンサ２を配置したくないセグメントを除いた状態で、取得することができる。それにより、ユーザの利便性を高めることができる。

なお、実施形態は、人間を被検対象とした例であるが、本発明の被検対象は、これに限らず、人的な動作を実行するものであればよい。例えば、人型ロボットやアシストロボットを装着した人間を被検対象としてもよい。また、何らかの道具（例えばバットやラケット）を持った人間又は人型ロボットを被検対象としてもよく、その場合には、その道具に慣性計測ユニットセンサなどのセンサを追加して配置してもよい。

さらに、データベースを作成する際、慣性計測ユニットセンサ２を、人間に代えて人型ロボットに取り付けた後、慣性計測ユニットセンサ２の検出信号をサンプリングすることにより、第１データベース及び第２データベースを作成するように構成してもよい。

また、実施形態は、センサとして、慣性計測ユニットセンサ２を用いた例であるが、本発明のセンサは、これに限らず、人的な動作を実行する被検対象の所定動作を検出できるものであればよい。例えば、センサとして、ジャイロセンサ、加速度センサ、力センサ及び生体センサなどを用いてもよく、これらと慣性計測ユニットセンサを組み合わせて用いてもよい。その場合には、サンプリングレートが同一のセンサを用いればよい。

さらに、実施形態は、ｎ個のセンサとして、１７個の慣性計測ユニットセンサ２を用いた例であるが、本発明のセンサの個数ｎは、これに限らず、複数であればよい。例えば、センサの個数ｎを値２～１６や値１８以上の個数としてもよい。

一方、実施形態は、１個の慣性計測ユニットセンサ２を１個のセグメントに配置した例であるが、本発明のセンサの配置態様は、これに限らず、複数のセンサを１個のセグメントに配置してもよい。さらに、単一のセンサが複数の検出情報を備えている場合には、１個のセグメントに複数のセンサを配置した場合と同じ効果を得ることができる。

また、実施形態は、被検対象の部位を１７個のセグメントに分類した例であるが、被検対象を、１６個以下や１８個以上のセグメントに分類してもよい。

さらに、実施形態は、慣性計測ユニットセンサ２の配置態様の個数をｋ（ｋは数百）個に設定した例であるが、この値ｋは複数であればよい。例えば、値ｋを値２から数百未満までの範囲内の値や、数百を超える範囲内の値に設定してもよい。

一方、実施形態は、被検対象の所定動作の個数をｍ（ｍは数十）個に設定した例であるが、この値ｍは複数であればよい。例えば、値ｍを値２から数十未満までの範囲内の値や、数十を超える範囲内の値に設定してもよい。

また、実施形態は、予測精度パラメータとして、正解割合を用いた例であるが、本発明の予測精度パラメータは、これに限らず、被検対象のｍ個の所定動作の検出結果の予測精度を表すものであればよい。例えば、予測精度パラメータとして、正解割合を百分率に変換した値を用いてもよい。

さらに、実施形態は、データベース記憶部として、Ｅ２ＰＲＯＭ１３を用いた例であるが、本発明のデータベース記憶部は、これに限らず、データベースを記憶できるものであればよい。例えば、データベース記憶部として、ＲＯＭやＲＡＭを用いてもよい。

一方、実施形態は、取付部位選択用の１７個のチェックボックス２４を設け、これらを介して、慣性計測ユニットセンサ２の取付部位を選択するように構成した例であるが、取付部位選択用の１７個のチェックボックス２４を省略し、慣性計測ユニットセンサ２の取付部位の選択を実行しないように構成してもよい。

また、実施形態は、複数のスコア３２を棒グラフ状に表示した例であるが、複数のスコア３２を棒グラフ以外のグラフ状に表示してもよい。例えば、複数のスコア３２を折れ線グラフ状に表示してもよい。

さらに、実施形態は、ユーザが入力装置１２を介して上向きアイコン２８ａ及び下向きアイコン２８ｂを操作することによって、配置態様の取得結果のうちの、最高位のスコア３２の配置態様から最下位のスコア３２の配置態様の間の任意の配置態様を選択して表示できるように構成した例であるが、表示する配置態様を予測精度の高低の順に所定時間間隔で自動的に切り換えて表示するように構成してもよい。

一方、実施形態は、キーボード及びマウスで構成された入力装置１２を用いた例であるが、これに代えて、タッチパネル式の入力装置や、ジェスチャー又は音声を入力信号として入力可能な入力装置などを用いてもよい。

また、実施形態は、所定の機械学習法として、ランダムフォレストを用いた例であるが、本発明の所定の機械学習法は、これに限らず、ｋ×ｍ個の予測精度パラメータを算出できるものであればよい。例えば、所定の機械学習法として、DQN(deep Q-network)などの深層強化学習法を用いてもよい。

さらに、実施形態は、コントローラ１０によって取得した配置態様を、ディスプレイ１１に表示した例であるが、これに代えて、コントローラ１０によって取得した配置態様を紙などに印刷したり、スピーカーなどから音声形式で出力したりするように構成してもよい。その場合には、印刷結果を参照したり、音声出力を聴いたりしながら、センサ配置態様を評価すればよい。

１ 取得装置
２ 慣性計測ユニットセンサ（センサ）
３ 被検対象
１０ コントローラ（配置態様取得部）
１１ ディスプレイ（配置態様表示部）
１２ 入力装置（センサ数選択部、所定動作選択部、セグメント選択部、配置態様選択 部）
１３ Ｅ２ＰＲＯＭ（データベース記憶部）
３２ スコア（予測精度の高低を示すデータ）
S1～S17 複数のセグメント

Claims (13)

1. 人的な動作を実行する被検対象のｍ（ｍは複数）個の所定動作を検出するときのｎ（ｎは複数）個のセンサの当該被検対象に対する配置態様を取得するセンサ配置態様の取得装置であって、
   各々が前記ｎ個以下の範囲内の数の前記センサを配置した配置態様であって、互いに異なるｋ（ｋは複数）個の当該配置態様で前記被検対象に配置したときの、前記被検対象の前記ｍ個の所定動作の検出結果の予測精度を表すｋ×ｍ個の予測精度パラメータと、前記ｎ個以下のセンサの前記ｋ個の配置態様と、前記ｍ個の所定動作との関係を定義した所定のデータベースを記憶するデータベース記憶部と、
   前記ｎ個のセンサから当該ｎ個以下の第１所定数のセンサ数を選択するためのセンサ数選択部と、
   前記ｍ個の所定動作から当該ｍ個以下の第２所定数の所定動作を選択するための所定動作選択部と、
   前記センサ数選択部によって前記第１所定数のセンサ数が選択されかつ前記所定動作選択部によって前記第２所定数の所定動作が選択された場合、前記第１所定数以下の範囲内の前記センサ数に応じた１個以上の前記配置態様を、前記第２所定数の所定動作に応じた前記第２所定数の前記予測精度パラメータと関連付けて、前記所定のデータベースから取得する配置態様取得部と、
   を備えることを特徴とするセンサ配置態様の取得装置。
2. 請求項１に記載のセンサ配置態様の取得装置において、
   前記被検対象を複数のセグメントに分類した場合において、当該複数のセグメントのうちの、前記センサを配置するセグメントを選択するためのセグメント選択部をさらに備え、
   前記配置態様取得部は、前記第１所定数のセンサ数及び前記第２所定数の所定動作が選択されている場合において、前記セグメント選択部によって前記センサを配置する前記セグメントが選択されたときには、前記第１所定数以下の範囲内の前記センサ数及び前記センサを配置する前記セグメントに応じた前記１個以上の前記配置態様を、前記第２所定数の所定動作に応じた前記第２所定数の前記予測精度パラメータと関連付けて、前記所定のデータベースから取得することを特徴とするセンサ配置態様の取得装置。
3. 請求項１又は２に記載のセンサ配置態様の取得装置において、
   前記配置態様取得部によって前記１個以上の配置態様が取得された場合、当該１個以上の配置態様の各々に関連付けられた前記第２所定数の前記予測精度パラメータが表す前記予測精度の高低に基づき、当該１個以上の配置態様の各々を順に表示する配置態様表示部をさらに備えることを特徴とするセンサ配置態様の取得装置。
4. 請求項３に記載のセンサ配置態様の取得装置において、
   前記配置態様表示部は、前記１個以上の前記配置態様を、前記被検対象を複数のセグメントに分類したときの当該複数のセグメントに前記センサを関連付けた状態で表示することを特徴とするセンサ配置態様の取得装置。
5. 請求項３又は４に記載のセンサ配置態様の取得装置において、
   前記配置態様表示部は、前記第２所定数の前記予測精度パラメータが表す前記予測精度の高低を、グラフ状に表示することを特徴とするセンサ配置態様の取得装置。
6. 請求項３ないし５のいずれかに記載のセンサ配置態様の取得装置において、
   前記１個以上の配置態様が取得された場合、当該１個以上の配置態様のうちの、前記予測精度が所定順位の前記配置態様を選択するための配置態様選択部をさらに備え、
   前記配置態様表示部は、当該配置態様選択部によって前記所定順位の前記配置態様が選択された場合、当該所定順位の当該配置態様を表示することを特徴とするセンサ配置態様の取得装置。
7. 人的な動作を実行する被検対象のｍ（ｍは複数）個の所定動作を検出するときのｎ（ｎは複数）個のセンサの当該被検対象に対する配置態様を取得するセンサ配置態様の取得方法であって、
   各々が前記ｎ個以下の範囲内の数の前記センサを配置した配置態様であって、互いに異なるｋ（ｋは複数）個の当該配置態様で前記被検対象に配置したときの、前記被検対象の前記ｍ個の所定動作の検出結果の予測精度を表すｋ×ｍ個の予測精度パラメータと、前記ｎ個以下のセンサの前記ｋ個の配置態様と、前記ｍ個の所定動作との関係を定義した所定のデータベースを記憶し、
   前記ｎ個のセンサから当該ｎ個以下の第１所定数のセンサ数を選択し、
   前記ｍ個の所定動作から当該ｍ個以下の第２所定数の所定動作を選択し、
   前記第１所定数のセンサ数が選択されかつ前記第２所定数の所定動作が選択された場合、前記第１所定数以下の範囲内の前記センサ数に応じた１個以上の前記配置態様を、前記第２所定数の所定動作に応じた前記第２所定数の前記予測精度パラメータと関連付けて、前記所定のデータベースから取得することを特徴とするセンサ配置態様の取得方法。
8. 請求項７に記載のセンサ配置態様の取得方法において、
   前記被検対象を複数のセグメントに分類した場合において、当該複数のセグメントのうちの、前記センサを配置するセグメントをさらに選択し、
   前記第１所定数のセンサ数及び前記第２所定数の所定動作が選択されている場合において、前記センサを配置する前記セグメントが選択されたときには、前記第１所定数以下の範囲内の前記センサ数及び前記センサを配置する前記セグメントに応じた前記１個以上の前記配置態様を、前記第２所定数の所定動作に応じた前記第２所定数の前記予測精度パラメータと関連付けて、前記所定のデータベースから取得することを特徴とするセンサ配置態様の取得方法。
9. 請求項７又は８に記載のセンサ配置態様の取得方法において、
   前記１個以上の配置態様が取得された場合、当該１個以上の配置態様の各々に関連付けられた前記第２所定数の前記予測精度パラメータが表す前記予測精度の高低に基づき、当該１個以上の配置態様の各々を順にさらに表示することを特徴とするセンサ配置態様の取得方法。
10. 請求項９に記載のセンサ配置態様の取得方法において、
    前記１個以上の配置態様を、前記被検対象を複数のセグメントに分類したときの当該複数のセグメントに前記センサを関連付けた状態で表示することを特徴とするセンサ配置態様の取得方法。
11. 請求項９又は１０に記載のセンサ配置態様の取得方法において、
    前記第２所定数の前記予測精度パラメータが表す前記予測精度の高低を、グラフ状に表示することを特徴とするセンサ配置態様の取得方法。
12. 請求項９ないし１１のいずれかに記載のセンサ配置態様の取得方法において、
    前記１個以上の配置態様が取得された場合、当該１個以上の配置態様のうちの、前記予測精度が所定順位の前記配置態様をさらに選択し、
    当該所定順位の当該配置態様をさらに表示することを特徴とするセンサ配置態様の取得方法。
13. 請求項７ないし１２のいずれかに記載のセンサ配置態様の取得方法において、
    前記ｎ個以下の範囲内の数の前記センサを前記ｋ個の前記配置態様で人間及び人型ロボットの一方の対象に配置した状態で、当該一方の対象が前記ｍ個の所定動作を実行したときの前記センサの検出信号をサンプリングし、
    当該サンプリングされた前記検出信号を所定の機械学習法に適用することにより、前記ｋ×ｍ個の前記予測精度パラメータを算出し、
    当該ｋ×ｍ個の前記予測精度パラメータと、前記ｋ個の配置態様と、前記ｍ個の所定動作とを紐付けすることにより、前記所定のデータベースを作成することを特徴とするセンサ配置態様の取得方法。

Images