JP7364080B2

JP7364080B2 - 状態検知装置、方法およびプログラム

Info

Publication number: JP7364080B2
Application number: JP2022533281A
Authority: JP
Inventors: 泰輔若杉; 朋子柴田; 寛吉田; 理恵酒井
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2020-06-29
Filing date: 2020-06-29
Publication date: 2023-10-18
Anticipated expiration: 2040-06-29
Also published as: WO2022003780A1; US20230259840A1; JPWO2022003780A1

Description

この発明は、高所作業における状態検知装置、方法およびプログラムに関する。

電気通信工事などの高所作業中における人身事故が問題となっており、特に作業者の転落に関する事故は毎年一定数生じている。そのため、作業者のふらつきや転落といった危険な動作を識別する技術が求められている。例えば、平面上の物体に複数の計測点を持つ圧力センサを配置し、圧力センサが配置された平面上の物体の上で作業者が動作を行なった際の圧力の特徴点から、作業者の動作状態を検知する技術がある（例えば、特許文献１参照）。

日本国特開２００６－２２３６５１号公報

しかしながら上記例では、圧力センサからの出力の正当性が保証されないと、作業者の動作状態を検知する結果の正当性も保証できないという問題がある。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、センサの出力異常を検出できる装置、方法、およびプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明の一つの観点に係る状態検知装置は、作業者が乗る高所作業用機器の脚部に配置されて前記作業者の重心動揺に関するセンサ値を出力するセンサから、前記センサ値を時系列データとして取得する取得部と、前記時系列データから、重心動揺面積の特徴量と、前記作業者の重心動揺に関する評価値と、を算出する算出部と、前記重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たすか否かにより前記センサ値が異常であるか否か判定する異常判定部と、前記センサ値に異常がないと判定され、且つ前記評価値が閾値以上である場合、前記作業者の状態が不安定であると判定する判定部と、を備える。

すなわちこの発明によれば、センサの出力異常が有るか否かを判定する技術を提供することができる。

図１は、本実施形態に係る状態検知装置を含む状態検知システムを示すブロック図である。図２は、高所作業用器具に取り付けられるセンサ部の配置例を示す図である。図３は、本実施形態に係る状態検知装置の動作を示すフローチャートである。図４は、センサの出力が正常および異常である場合の重心動揺面積および重心動揺面積の最大振れ幅を示す図である。図５は、本実施形態に係る作業情報管理データベースに格納される管理データの一例を示す図である。図６は、作業情報管理データベースに格納される年齢別作業情報および重心面積の特徴量の一例を示す図である。図７は、作業情報管理データベースに格納される単位時間ごとの年齢別作業情報および重心面積の特徴量の一例を示す図である。図８は、本実施形態に係る出力部１２９から出力されたセンサの出力に異常が有る可能性が高いことを示す情報の一例を示す図である。図９は、本実施形態に係る出力部から出力される危険検知レポートの一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら本開示の一実施形態に係る状態検知装置、方法、およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の番号を付した部分については同様の動作を行うものとして、重ねての説明を省略する。

本実施形態に係る状態検知装置を含む状態検知システムについて図１を参照して説明する。

本実施形態に係る状態検知システムは、状態検知装置１および作業情報管理データベース３を含む。

状態検知装置１と、作業情報管理データベース３とは、ネットワーク５を介して無線または有線で接続される。なお、図１の例では、１つの状態検知装置１を図示しているが、複数の状態検知装置１が１つの作業情報管理データベース３に接続されてもよい。

状態検知装置１は、センサ部１０、処理回路１２、メモリ１４、入力インタフェース１８、および通信インタフェース１６を含む。処理回路１２は、取得部１２１、算出部１２３、作成部１２５、異常判定部１２６、判定部１２７、および出力部１２９を含む。処理回路１２、メモリ１４、通信インタフェース１６、および入力インタフェース１８は、例えばバスを介して接続される。なお、センサ部１０と、状態検知装置１に含まれる他の構成とは、通信インタフェース１６を介して有線または無線で接続される。また、図１では、センサ部１０は、状態検知装置１内に配置されているが、状態検知装置１とは別個の装置とすることができる。さらには、センサ部１０は、ネットワーク５を介して無線でまたは有線で状態検知装置１にセンサ値を送信してもよい。

センサ部１０は、作業者の重心を計算できるように、複数のセンサが作業者が乗る高所作業用器具の脚部に分散して配置される。高所作業用器具は、本実施形態では、脚立を想定して説明するが、梯子、三脚、作業台、および足場台など、作業者が当該器具に乗り、地面よりも高い位置で作業する際に用いられる器具であれば何でもよい。センサ部１０は、作業者の重心の移動に応じて変化するセンサ値を取得する。センサ部１０として用いられるセンサは、例えば、圧力値を計測可能な歪みセンサである。なお、センサ部１０の配置例は、図２を参照して後述する。

取得部１２１は、センサ部１０から作業者の重心動揺に関する時系列データを取得する。

算出部１２３は、時系列データから、作業者の重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長を計算する。算出部１２３はさらに、当該重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長から重心動揺面積の特徴量を計算する。特徴量とは、例えば、重心動揺面積の円形度、重心動揺面積の最大振れ幅などである。また、算出部１２３は、重心軌跡の各軸方向の振れ幅の最大値も計算することができる。

作成部１２５は、作業情報管理データベース３を参照して、作業者の過去の作業データに基づく重心動揺面積の特徴量の平均値を作成する。重心動揺面積の特徴量の平均値とは、例えば、重心動揺面積の円形度の平均値（以下、平均円形度という）および重心動揺面積の最大振れ幅の平均値（以下、平均最大振れ幅という）である。さらに作成部１２５は、作業情報を作成する。作業情報とは、例えば、作業者ＩＤ、作業開始時間、作業経験、評価値を含むデータである。なお、作業経験は、何回目かの作業を示す作業回数または累計の作業時間などである。

異常判定部１２６は、算出部１２３で計算された重心動揺面積の円形度および重心動揺面積の最大振れ幅が異常判定条件を満たすか否かを判定する。異常判定条件を満たす場合、異常判定部１２６は、センサに出力異常が有ると判定する。

判定部１２７は、重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たす場合、作業をしている作業者の状態が不安定であると判定する。作業者の状態が不安定である場合とは、具体的には、作業者がバランスを崩してふらついている状態、高所作業用器具から作業者が転落しそうな状態などが挙げられる。異常判定条件については後述する。

出力部１２９は、異常判定部１２６がセンサの出力に異常があると判定する場合、センサに出力異常が有る可能性が高いことを示す情報、作業者ＩＤ、重心動揺面積の特徴量、および作業者の重心動揺面積を含むセンサ出力異常レポートを出力する。また、出力部１２９は、判定部１２７により作業者の状態が不安定であると判定された場合、作業情報データに基づいて、作業者ＩＤおよび作業者の重心動揺の評価値を含む危険検知レポートを出力する。センサ出力異常レポートおよび危険検知レポートは、作業情報管理データベース３に送信されてもよいし、作業者本人、または他の作業者または管理者が視聴可能なディスプレイに表示されてもよい。

なお、処理回路１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサまたはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの集積回路で構成される。上述した各処理部（取得部１２１、算出部１２３、作成部１２５、異常判定部１２６、判定部１２７、および出力部１２９）は、プロセッサまたは集積回路が処理プログラムを実行することで、プロセッサまたは集積回路の一機能として実現されてもよい。

メモリ１４は、センサ値、重心動揺面積の特徴量、評価値、作業者ＩＤなどのデータを格納する。メモリ１４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリなどの一般的に用いられる記憶媒体であればよい。また、状態検知装置１が、ネットワーク５を介して作業情報管理データベース３とデータを送受信可能な状況であれば、状態検知装置１でデータ（センサ値、重心動揺面積の特徴量、評価値、作業者ＩＤなど）を取得および生成する度に作業情報管理データベース３に送信してもよく、メモリ１４が過去のデータを保持しなくともよい。この場合、メモリ１４は、キャッシュメモリなどの揮発性メモリによる一時記憶媒体でもよい。

通信インタフェース１６は、作業情報管理データベース３とデータ通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１６は、さらに、他の作業者または管理者の情報処理装置と通信するためのインタフェースであっても良い。これにより、上述したように、出力部１２９から出力されたセンサ出力異常レポートまたは危険検知レポートを他の作業者または管理者の情報処理装置が備えるディスプレイに表示させることができる。通信インタフェース１６は、一般的に用いられている通信インタフェースを用いればよいため、ここでの説明は省略する。

入力インタフェース１８は、例えば、マウス、キーボード、スイッチ、ボタンまたはタッチパネルディスプレイであり、状態検知装置１のユーザからの入力を受け付ける。状態検知装置は、さらに、出力部１２９から出力された情報およびレポートを表示するディスプレイである出力インタフェースを含んでも良い。

作業情報管理データベース３は、状態検知装置１から送信される、作業情報、作業者ＩＤ、作業経験、作成部１２５が作成した閾値、重心動揺面積の特徴量などを格納する。作業情報管理データベース３は、例えばクラウドサーバに用意され、複数の状態検知装置１と通信することを想定するが、専用サーバに格納されてもよい。また、作業情報管理データベース３は、年齢別または作業経験別の重心動揺面積の特徴量および年齢別の平均の作業経験および平均の評価値も格納してよい。年齢別または作業経験別の重心動揺面積の特徴量は、作業情報管理データベース３を管理するクラウドサーバのプログラムにより当該クラウドサーバのプロセッサにより、作業情報管理データベース３に格納されている重心動揺面積の特徴量および作業者ＩＤ等に基づいて作成して、作業情報管理データベース３に格納されるようにしてもよい。年齢別の作業経験および平均の評価値も同様に、当該クラウドサーバのプログラムにより、当該クラウドサーバのプロセッサにより、作業情報管理データベース３に格納されている作業情報に基づいて作成し、作業情報管理データベース３に格納されるようにしてもよい。

次に、作業者が乗る高所作業用器具である、脚立に取り付けられるセンサ部１０の一例について図２を参照して説明する。

図２に示すように、センサ部１０は、作業者が乗る脚立２０の各脚２０１に配置されるセンサ２０３を含む。センサ２０３は、例えば、脚立２０の脚２０１の先端部に取り付けられることを想定する。脚２０１の先端部には通常ラバー製などの滑り止めグリップが設けられている。そのため、滑り止めグリップと脚２０１の先端部との間にセンサ２０３が配置されてもよいし、滑り止めグリップ自体にセンサ２０３が埋め込まれてもよい。あるいは、脚２０１の先端部に滑り止めグリップの上からセンサ部１０を含む滑り止め機能を有する部材が設けられてもよい。

センサ２０３は、圧力値をセンサ値として取得することを想定するが、センシングした時刻、高度、気温、磁場など他の情報をセンサ値として取得してもよい。図２の例では、４つのセンサ２０３が各脚２０１に配置されることで、状態検知装置１がそれぞれのセンサ２０３から作業者が脚立２０に乗った際の圧力をセンサ値として取得できる。作業者が脚立２０に乗った際に、センサ２０３にかかる圧力が変動するため、作業者が脚立２０に乗ったことを状態検知装置１が検知できる。さらに、４つのセンサ２０３の各位置からセンサ値を一定間隔で取得し続けることで、状態検知装置１が、センサ値の時系列データから、作業者の重心の変動を算出することができる。

なお、センサ２０３はそれぞれ、高所作業用器具の脚の先端部に取り付けられればよく、脚立であれば４つのセンサ２０３が設けられればよい。梯子であれば地面に接する脚と立て掛ける対象に接する脚とに計４つのセンサ２０３が設けられればよい。

また、センサ部１０は、作業者が保持するＩＤ認識タグをセンシングするタグ認識部を含む。ＩＤ認識タグは、作業者を一意に識別する作業者ＩＤを含む。センサ部１０は、作業のため脚立２０に乗ろうとする作業者のＩＤ認識タグを認識し、脚立２０に乗っている作業者の作業者ＩＤと脚立に乗った時刻とを取得する。センサ部１０によるＩＤタグの認識は、例えば作業者がセンサ部１０にＩＤ認識タグを近接または接触させることで認識できる構成でもよいし、センサ部１０から一定範囲内に存在するＩＤ認識タグをセンサ部１０が認識できる構成でもよい。

なお、ＩＤ認識タグにより作業者ＩＤを識別する代わりに、状態検知装置１の入力インタフェース１８に対し、自身の作業者ＩＤを入力してから作業を行うことで、脚立２０に乗っている作業者の作業者ＩＤを識別するようにしてもよい。

次に、本実施形態に係る状態検知装置１の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。なお、ここでは高所作業用機器として脚立を想定する。

ステップＳ３０１では、取得部１２１が、センサ部１０からセンサ値およびサンプリングされた時刻と、作業者ＩＤと、を取得する。なお、取得部１２１さらには、作業者が脚立に乗った時刻を取得してもよい。

ステップＳ３０２では、算出部１２３がセンサ値から現時点での作業者の重心位置を算出する。当該重心位置は、そのサンプリング時刻と共にメモリ１４に格納される。ここで、図３では示していないが、作業者が脚立に乗って作業を開始してから所定の時間の間、ステップＳ３０１およびＳ３０２を繰り返す。なお、所定の時間は、重心位置の軌跡から重心動揺面積を算出するのに十分な時間であるとする。算出部１２３は、さらに、メモリ１４にこれまで格納された作業者の重心位置とサンプリングされた時刻から、重心位置の軌跡を算出する。算出部１２３は、算出された重心位置の軌跡から、重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長を算出する。算出部１２３さらには、重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長から重心動揺面積の特徴量を算出する。ここで、重心動揺面積の特徴量は、重心動揺面積の円形度および最大振れ幅である。なお、重心動揺面積は、外周面積、矩形面積、実効値面積など、一般的に算出される方法により算出してもよいため、ここでの詳細な説明は省略する。重心動揺面積の周囲長は、幾何学、画像解析など、一般的に算出される方法を用いればよいため、ここでの詳細な説明は省略する。重心動揺面積の円形度は、算出部１２３により、４πＳ／Ｌ^２として算出される。ここで、Ｓは、重心動揺面積であり、Ｌは、重心動揺面積の周囲長である。重心動揺面積の最大振れ幅は、重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長から、幾何学、画像解析など、一般的に算出される方法を用いて算出されればよいため、ここでの詳細な説明は、省略する。

作業者の重心は、脚立２０の各脚のセンサ値が等しければ、４つのセンサ２０３の配置で規定される平面領域の中心（例えば、脚立２０の４本の脚２０１で規定される作業者の作業領域の中心）であるとすることができる。よって、それぞれのセンサ値の変動を比較することで、作業者の重心が当該平面領域のうちのどこに存在するかを算出することができる。なお、梯子などの場合は、予めセンサ値に偏りがあると考えられるが、作業者が梯子に乗る前のセンサ２０３の値を初期状態として、そこからのセンサ値の変動により作業者の重心を算出すればよい。

図４は、センサの出力が正常である場合の重心動揺面積Ｓ１および当該重心動揺面積Ｓ１の最大振れ幅Ｌ１と、センサの出力が異常である場合の重心動揺面積Ｓ２および当該重心動揺面積Ｓ２の最大振れ幅Ｌ２と、を示した図である。センサの出力が異常である場合の重心動揺面積Ｓ２の形状は、センサの出力が正常である場合の重心動揺面積Ｓ１の形状と比較して楕円に近い。そのため、重心動揺面積Ｓ２の円形度は、重心動揺面積Ｓ１の円形度よりも小さくなる。さらに、重心動揺面積Ｓ２の最大振れ幅Ｌ２は、重心動揺面積Ｓ１の最大振れ幅Ｌ１よりも大きい。以上から、センサに出力異常が有る可能性が高い状態は、重心動揺面積の円形度が正常な重心動揺面積の円形度よりも小さく、且つ最大振れ幅が正常な重心動揺面積の最大振れ幅よりも大きい場合であるということができる。

ステップＳ３０３では、作成部１２５は、作業情報管理データベース３を参照して、重心動揺面積の平均円形度および重心動揺面積の平均最大振れ幅を作成する。具体的には、ステップＳ３０１で取得した作業者ＩＤをキーとして、作業情報管理データベース３から、現在作業している作業者の過去に行った作業の重心動揺面積の特徴量を取得する。作成部１２５は、当該特徴量から平均円形度および平均最大振れ幅を作成してよい。なお、作成部１２５は、作業者ＩＤをキーとして作業情報管理データベース３に記憶されている現在作業している作業者の年齢および作業経験を取得し、当該作業者の年齢および作業経験に類似する作業者の重心動揺面積の特徴量を作業情報管理データベース３から取得することもできる。そして、作成部１２５は、当該特徴量から平均円形度および平均最大振れ幅を作成してもよい。例えば、作業情報管理データベース３に記憶されている作業者の年齢が３４歳であり、脚立での作業経験が７回である場合、作成部１２５は、作業情報管理データベース３に記憶された、作業者の年齢が３０代前半で脚立での作業が５～１０回の作業者の重心動揺面積の特徴量を取得し、当該特徴量から平均円形度および平均最大振れ幅を作成してもよい。これは、作業者が過去に脚立で作業を行った記録が作業情報管理データベース３にない場合などにも用いることができる。なお、上記の例は、単なる例であり、作成部１２５は、作業情報管理データベース３に記憶された任意の範囲の年齢や作業経験を類似の範囲として重心動揺面積の特徴量を取得し、平均円形度および平均最大振れ幅を作成することができるのは勿論である。

ステップＳ３０４では、異常判定部１２６は、重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たすか否かを判定する。ここで、異常判定条件は、算出部１２３により算出された円形度が作成部１２５により作成された平均円形度以下であり、且つ算出部１２３により算出された重心動揺面積の最大振れ幅が作成部１２５により作成された平均最大振れ幅以上である場合である。異常判定部１２６が異常判定条件を満たすと判定した場合、つまり、当該円形度が平均円形度以下であり、且つ当該重心動揺面積の最大振れ幅が平均最大振れ幅以上である場合、ステップＳ３０５に進み、上記以外の場合、ステップＳ３１０に進む。

すなわち、ステップＳ３０４において異常判定部１２６が異常判定条件を満たすと判定した場合には、ステップＳ３０５で、異常判定部１２６は、センサの出力に異常である可能性が高いと判定する。

ステップＳ３０６では、出力部１２９が、センサの出力に異常がある可能性が高いことを示す情報を含むセンサ出力異常レポートを出力する。

これに対してステップＳ３０４において異常判定部１２６が異常判定条件を満たさないと判定した場合には、ステップＳ３１０で、異常判定部１２６は、センサの出力が正常であると判定する。

センサの出力が正常であることから、作業者の重心位置は正しい位置にあることが分かる。そこで、ステップＳ３１１では、作業者の状態が不安定か否かを判定するために、判定部１２７は、作業者の評価値が閾値以上であるか否かを判定する。評価値は、例えば、算出部１２３が算出した受信動揺面積であり、閾値は、例えば、作業情報管理データベース３に格納された作業者の年齢における平均重心動揺面積である。評価値が閾値以上である場合、ステップＳ３１２に進み、評価値が閾値未満である場合、ステップＳ３０１に戻り、同様の処理を繰り返す。なお、評価値および閾値は、単なる一例であり、重心動揺および作業情報から作成される任意の評価値および閾値を採用することができるのは勿論である。

なお、ステップＳ３０１およびステップＳ３０２の処理を繰り返すことで、センサ値が新たに取得され、新たな重心位置のデータとして、メモリ１４に記憶された重心位置のデータに加えられていく。そして、作成部１２５は、こうして更新されていく時系列データに基づいて重心の軌跡を算出し、重心動揺面積を算出できる。なお、ステップＳ３０１の作業者ＩＤを取得する処理や、ステップＳ３０３の平均円形度、平均最大振れ幅、年齢別の重心動揺面積の平均値を作成する処理は１度行えばよい。そのため、繰り返しの際、これらの処理は省略してもよい。

ステップＳ３１１において判定部１２７が、作業者の評価値は閾値以上であると判定した場合には、ステップＳ３１２で、判定部１２７は、作業をしている作業者の状態が不安定であると判定する。

ステップＳ３１３では、出力部１２９が、ステップＳ３０３で作成した作業情報に基づいて、不安定と判定された重心動揺面積のグラフを含む危険検知レポートを出力する。

次に、作業情報管理データベース３に格納される管理データの一例を図５に示す。

管理データとして、作業者ＩＤ、氏名、年齢、時間情報、作業経験、評価値、重心動揺面積の特徴量がそれぞれ対応付けられて、管理データテーブル５００に格納される。なお、図５では、重心動揺面積の特徴量として、円形度、および重心動揺面積の最大振れ幅が格納されている。

時間情報は、作業者の作業開始時間である。なお、作業者が高所作業用器具を降りた時点を作業終了時間として、作業終了時間と作業開始時間との差分により作業時間を算出し、当該作業時間を時間情報として格納してもよい。

作業経験は、本実施形態では何回目の作業かを示す回数を想定するが、累計の作業時間または経験年数でもよく、作業者の作業に関する経験を表せる値であればよい。

図５に示す作業情報管理データベース３には、状態検知装置１から送信された作業情報および重心動揺面積の特徴量を受信した場合、作業情報に含まれる作業開始時間が、既に管理データテーブル５００に格納される同じ作業者ＩＤの作業開始時間と異なる場合、同じ作業者ＩＤのエントリとして、時間情報、作業経験、評価値、円形度、重心動揺面積の最大振れ幅の項目を新たに追加する。このとき、作業経験は既に格納される作業経験の値から１つインクリメントした値を格納する。

図５の例では、作業者ＩＤ「ａｂｃ」、氏名「Ａ山Ｂ男」、年齢「４５」の人物に対して、時間情報「２０１９／４／１６／９：００」、作業経験（回数）「３」、評価値（重心動揺面積）「１００」、円形度「０．９５」、および重心動揺面積の最大振れ幅「２．５」のエントリと、時間情報「２０１９／４／１７／９：００」、作業経験（回数）「４」、評価値（重心動揺面積）「８０」、円形度「０．９６」、および重心動揺面積の最大振れ幅「２．３」のエントリとがそれぞれ対応付けられて格納される。

なお、これまでの作業経験の履歴を残さずに、作業者ＩＤに対して、最新の作業データが格納されるようにしてもよい。すなわち、図５の例では、作業経験「４」に関するエントリだけ格納されてもよい。この際、過去の時間情報と、作業経験と、重心動揺面積と、円形度と、重心動揺面積の最大振れ幅と、は別項目として、作業者ＩＤと対応づけて格納されるとよい。

次に、作業情報管理データベース３に格納される年齢別作業情報の一例について図６を参照して説明する。

図６では、年齢別作業情報は、年齢、平均作業経験、評価値（平均重心動揺面積）、円形度、および重心動揺面積の最大振れ幅がそれぞれ対応付けられて、年齢別作業情報テーブル６００に格納される。

年齢は、２０歳、３２歳といった１年ごとの年齢別に限らず、「３０歳～３５歳」といった幅を持たせた年齢層でもよい。年齢別の平均作業経験および評価値（平均重心動揺面積）は、複数の状態検知装置１から得られる図５に示すような作業データを蓄積し、クラウドサーバの管理者等またはクラウドサーバのプログラムが年齢別で平均を取るなどの解析を行うことで、平均作業経験および平均重心動揺面積を算出するようにしてよい。

図６の例では、作成部１２５は、図３を参照して上述したように、作業者の年齢、作業経験に類似する作業者の重心動揺面積の特徴量である円形度および重心動揺面積の最大振れ幅を作業情報管理データベース３から取得し、当該取得された円形度および重心面積の最大振れ幅から平均円形度および平均最大振れ幅をそれぞれ作成することができる。

なお、長時間作業することによる疲労により、重心動揺面積の形状が変わる可能性がある。よって、この場合は、作成部１２５が平均重心動揺面積または本人の最大重心動揺面積を単位時間ごとに作成し、作業情報管理データベース３に格納しておく。そして、判定部１２７が、平均重心動揺面積または本人の最大重心動揺面積を作業者の作業時間の長さに応じて、対応する単位時間ごとの平均重心動揺面積または本人の最大重心動揺面積に変更して、作業者の状態が不安定であるか否かを判定すればよい。また、円形度および重心動揺面積の最大振れ幅も単位時間ごとに算出部１２３が作成し、作業情報管理データベース３に格納しておく。

作業情報管理データベース３に格納される、単位時間ごとの年齢別作業情報、円形度、および重心動揺面積の最大振れ幅の一例について図７を参照して説明する。

図７に示す年齢別作業情報テーブル７００は、図６に示す年齢別作業情報テーブル６００と比較して、単位時間ごとの時間情報と評価値（平均重心動揺面積）とのエントリを含む点で異なる。ここでは、単位時間として１０分を想定する。

例えば、判定部１２７は、開始から１０分までの作業においては、平均重心動揺面積「１００」を基準として、現在計測中の重心動揺面積が「１００」以上となるか否かで、作業者の状態を判定すればよい。

続いて、次の単位時間である開始から１０分から２０分までの作業においては、疲労により作業者の重心に少しブレが生じてくる可能性があるため、平均重心動揺面積を少し増加させる。判定部１２７は、平均重心動揺面積「１５０」を基準として、現在計測中の重心動揺面積が「１５０」以上となるか否かで、作業者の状態を判定すればよい。これにより、作業者の状態の不安定性の検知精度を高めることができる。

但し、作業時間に関係なく、平均重心動揺面積の上限としてこれ以上ふらついたら危険という値を定める必要があるので、作業時間が一定時間以上の場合は、単位時間に関係なく平均重心動揺面積を一定値とする。例えば、作業時間３０分以上の場合は平均重心動揺面積を「１８０」と設定すればよい。よって、判定部１２７は、一定作業時間以上は、現在計測中の重心同調面積が「１８０」以上となるか否かで、作業者の状態を判定すればよい。

また、作成部１２５は、例えば、開始から１０分までの作業において、作業者の年齢および作業経験に類似する作業者の重心動揺面積の特徴量を作業情報管理データベース３から取得し、平均円形度および平均最大振れ幅を作成することができる。そして、異常判定部１２６は、この平均円形度および平均円形度を算出部１２３で算出された重心動揺面積および重心動揺面積の最大振れ幅と比較することでセンサに出力異常が有るか否かを判定することができる。また、作成部１２５は、開始から１０分から２０分まで、作業時間が開始から３０分以降の作業においても、上述と同様に平均円形度および平均最大振れ幅を作成することができる。

次に、出力部１２９から出力されたセンサに出力異常が有る可能性が高いことを示すセンサ出力異常レポートの一例を図８に示す。

図８は、当該情報として、重心動揺面積に関するグラフ８０１が表示され、作業データ８０３およびセンサ出力異常可能性メッセージ８０５が、この重心動揺面積に関するグラフ８０１に重畳表示される一例を示す。センサ出力異常可能性メッセージ８０５は、センサに出力異常の可能性があることが分かる表現であればよい。具体的には、重心動揺面積に関するグラフ８０１上段に、作業データとして、氏名「Ａ山Ｂ男」、年齢「４５」、開始時間「２０１９年０８月２１日１６時」、作業経験「脚立・梯子経験（１０回目）」、円形度「０．５２」、重心動揺面積の最大振れ幅「５．８」が表示される。また、重心動揺面積に関するグラフ８０１下段に、センサ出力異常可能性メッセージ８０５、例えば「センサに出力異常の可能性が有ります」が表示される。

図８に示す情報を作業者本人、他の作業者、または管理者が見ることにより、センサ部１０のいずれかのセンサ２０３に出力異常が有る可能性について把握できる。そして、作業者等は、センサ２０３の出力異常となっている原因を取り除くことができる。

次に、出力部１２９から出力される危険検知レポートの一例を図９に示す。

図９は、危険検知レポートとして、重心動揺の軌跡に関するグラフ９０１が表示され、作業データ９０３及び不安定状態検出メッセージ９０５が重心動揺の軌跡に関するグラフ９０１に重畳表示される一例を示す。不安定状態検出メッセージ９０５は、作業者の状態が不安定であることまた危険であることが分かる表現であればよい。具体的には、重心動揺の軌跡に関するグラフ９０１上段に、作業データとして、氏名「Ａ山Ｂ男」、年齢「４５」、開始時間「２０１９年０８月２１日１６時」、作業経験「脚立・梯子経験（１０回目）」が表示される。また、重心動揺の軌跡に関するグラフ９０１下段に、不安定状態検出メッセージ９０５、例えば「危険です」が表示される。

図９に示す危険検知レポートを本人が見ることにより、自身の感覚では認識できない不安定さを客観的に把握できる。また、当該危険検知レポートを他の作業者または管理者が見ることにより、普段よりふらついている、などといった兆候を把握することができ、事前に危険な兆候を把握する危険予測を行うことができる。

以上に示した本実施形態によれば、脚立や梯子などの高所作業用器具の脚部にセンサを取り付け、重心動揺面積の円形度や最大振れ幅などの重心動揺面積の特徴量を用いて、センサの出力が異常であるか否かを判定することが可能になる。さらにセンサの出力が異常であることを作業者または周囲の人間に知らせることで、作業者または他の作業者または管理者がセンサの異常に気付くことができる。これにより、作業者の真の状態を正しく把握することができるため、危険な状態であるのに安全な状態であるかのように認識してしまうという、安全モニタリングにおける致命的な誤判定を回避することができる。

また、作業者が一番最初に作業を行う場合でも、作業者の年齢や作業回数に類似する作業者が過去に行った作業から、重心動揺面積の特徴量の平均を求めることで、センサの出力に異常があるか否かを判定することが可能になる。

さらに、センサからの出力の正当性が保証されるため、作業者の動作状態を検知する結果の正当性も保証することができる。結果として、作業者の危険な兆候を見逃すことなくモニタリングできるため、作業者の安全を確保しつつ、作業者の状態を容易に検知することができる。

なお、上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいてコンピュータで実行されることが可能である。

また、重心動揺面積の特徴量は、重心動揺面積の円形度および重心動揺面積の最大振れ幅であり、重心動揺面積の特徴量の平均値は、重心動揺面積の円形度の平均値である平均円形度および重心動揺面積の円形度の平均値である最大振れ幅であるとして説明した。しかしながら、重心動揺面積の特徴量およびその平均値は、その他の値を用いても良い。

また、センサ出力異常レポートは、具体的な重心動揺面積の特徴量および作業者の重心動揺面積を含まず、単に、センサに出力異常が有る可能性が高いことを示す情報と作業者ＩＤのみ、つまり、異常があることだけ出力しても良い。

また、センサ出力異常レポートおよび危険検知レポートの出力においては、ディスプレイへの表示出力だけでなく、それと同時にスピーカから警告音や警告メッセージを出力するようにしても良い。

また、センサ部１０は、作業者の重心を計算できるように、作業者が乗る高所作業用器具の脚部に複数のセンサが分散して配置されるものとしている。しかしながら、一つのみでも作業者の重心を計算できるセンサを用いるのであれば、センサ部１０はそのようなセンサ一つのみを有していても良い。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１…状態検知装置
３…作業情報管理データベース
５…ネットワーク
１０…センサ部
１２…処理回路
１４…メモリ
１６…通信インタフェース
１８…入力インタフェース
１２１…取得部
１２３…算出部
１２５…作成部
１２６…異常判定部
１２７…判定部
１２９…出力部
２０…脚立
２０１…脚
２０３…センサ
５００…管理データテーブル
６００…年齢別作業情報テーブル
７００…年齢別作業情報テーブル
８０１…重心動揺面積に関するグラフ
８０３，９０３…作業データ
８０５…センサ出力異常可能性メッセージ
９０１…重心動揺の軌跡に関するグラフ
９０５…不安定状態検出メッセージ

Claims

作業者が乗る高所作業用機器の脚部に配置されて前記作業者の重心動揺に関するセンサ値を出力するセンサから、前記センサ値を時系列データとして取得する取得部と、
前記時系列データから、重心動揺面積の特徴量と、前記作業者の重心動揺に関する評価値と、を算出する算出部と、
前記重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たすか否かにより前記センサ値が異常であるか否か判定する異常判定部と、
前記センサ値に異常がないと判定され、且つ前記評価値が閾値以上である場合、前記作業者の状態が不安定であると判定する判定部と、
を備える、状態検知装置。
前記算出部は、時系列データに基づいて重心動揺面積および前記重心動揺面積の周囲長を算出し、前記重心動揺面積および前記重心動揺面積の周囲長に基づいて前記重心動揺面積の円形度および最大振れ幅を前記特徴量として算出する、請求項１に記載の状態検知装置。
前記作業者が過去に行った作業の重心動揺面積の特徴量から重心動揺面積の円形度の平均値および重心動揺面積の最大振れ幅の平均値を作成する作成部をさらに備える、請求項１または２に記載の状態検知装置。
前記作業者の年齢または作業経験に対応する前記作業者と異なる作業者の重心動揺面積の特徴量から重心動揺面積の円形度の平均値および重心動揺面積の最大振れ幅の平均値を作成する作成部をさらに備える、請求項１または２に記載の状態検知装置。
前記異常判定条件は、前記重心動揺面積の円形度が前記重心動揺面積の円形度の平均値以下であり、且つ前記重心動揺面積の最大振れ幅が前記重心動揺面積の最大振れ幅の平均値以上であることである、請求項３または４に記載の状態検知装置。
前記異常判定部により、前記センサ値が異常であると判定された場合、前記センサの出力が異常であることを示す通知を出力する出力部をさらに備える、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の状態検知装置。
プロセッサを備え、高所作業用機器に乗る作業者の状態を検知する状態検知装置における状態検知方法であって、
前記プロセッサにより、前記高所作業用機器の脚部に配置されて前記作業者の重心動揺に関するセンサ値を出力するセンサから、前記センサ値を時系列データとして取得し、
前記プロセッサにより、前記時系列データから重心動揺面積の特徴量と、前記作業者の重心動揺面積に関する評価値と、を算出し、
前記プロセッサにより、前記重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たすか否かにより、前記センサ値が異常か否か判定し、
前記プロセッサにより、前記センサ値に異常がないと判定され、且つ前記評価値が閾値以上である場合、前記作業者の状態が不安定であると判定する、
状態検知方法。
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の状態検知装置の前記各部としてプロセッサを機能させるための状態検知プログラム。