JP7370021B2

JP7370021B2 - 判定装置および姿勢制御装置

Info

Publication number: JP7370021B2
Application number: JP2021575200A
Authority: JP
Inventors: 豊渡邉; 正泰濱名
Original assignee: Takenaka Civil Engineering and Construction Co Ltd
Current assignee: Takenaka Civil Engineering and Construction Co Ltd
Priority date: 2020-02-06
Filing date: 2020-02-06
Publication date: 2023-10-27
Anticipated expiration: 2040-02-06
Also published as: EP4101376A4; WO2021157026A1; JPWO2021157026A1; KR20220127901A; US20230083094A1; CN114980809A; EP4101376A1

Description

本開示は判定装置および姿勢制御装置に関する。

人の身体の状態、姿勢などをリアルタイムに精度良く知ることができると、様々な分野において有益な情報が得られる。例えば、特許文献１には、人の体に取り付けられた加速度センサからの信号に基づいて、人の歩行状態、姿勢などを推定する技術が記載されている。

特開平２０１６－４１１５５号公報

本開示は、一例として、人の身体の状態を従来よりも簡易かつ高精度に判定し得る判定装置を提供することを課題とする。

本開示の一態様（aspect）の判定装置は、人の動作時の揺れを検知する揺動検知器と、制御器と、を備え、揺動検知器から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析が行われ、前記スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークが現れており、前記制御器は、前記第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークに基づいて、人の身体の状態を判定する。

本開示の一態様の判定装置は、人の身体の状態を従来よりも簡易かつ高精度に判定し得る、という効果を奏する。

図１は、人が歩行する際の身体のモデル化の一例を示す図である。図２Ａは、被験者［１］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図２Ｂは、被験者［１］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図３Ａは、被験者［２］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図３Ｂは、被験者［２］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図４Ａは、被験者［３］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図４Ｂは、被験者［３］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図５は、人に存在する重心の位置の一例を示す図である。図６は、第１実施形態の判定装置の一例を示す図である。図７は、図６の揺動検知器の取り付けの一例を示す図である。図８は、第１実施形態の判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。図９Ａは、被験者［３］の歩行開始から２０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図９Ｂは、被験者［３］の歩行開始から２０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図１０Ａは、被験者［３］の歩行開始から４０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図１０Ｂは、被験者［３］の歩行開始から４０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図１１Ａは、被験者［３］の歩行開始から６０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図１１Ｂは、被験者［３］の歩行開始から６０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図１２Ａは、被験者［３］の歩行開始から６０分の経過した後であって、被験者［３］が休憩および水分を取った直後における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図１２Ｂは、被験者［３］の歩行開始から６０分の経過した後であって、被験者［３］が休憩および水分を取った直後における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。図１３は、第２実施形態の姿勢制御装置の一例を示す図である。

[本開示の一態様の判定装置を得るに至った経緯]
本開示者は、従来から、物流業界における走行体（例えば、コンテナ貨物車両）上の３次元重心（以下、重心と略す場合がある）の位置を、走行体に取り付けた揺動検知器を用いて理論的に導くための研究および開発に携わっており、その成果の一部は、先行特許（例えば、特許第４５１７１０７号公報）に開示されている。

ところで、このような研究および開発の過程において、本開示者は、以上の成果が、人の身体の状態判定において有益であることに気が付いた。

具体的には、万物には、必ず重さの３次元上の中心（重心）が存在する。そして、物体の重心が外乱に対して安定していれば、物体は姿勢を維持することができる。これは、人も例外ではない。つまり、人の身体の状態は、重心が、外乱に対して安定しているかどうかという物理現象に密接に関係すると考えられる。

例えば、人の重心は、筋肉と骨格により支えられており、身体は、左右対称の体形であるから、人の身体を左右対称のばね構造体であると見做して、総合的にモデル化することが可能であると仮定した。この仮定が妥当であれば、人の重心の位置は、上記先行特許で開示した理論に基づいて知ることができる。

そこで、まず、人が歩行する際の人の身体のモデル化を行うとともに、人の歩行時の揺動データを計測することで、人の歩行時における揺動データのスペクトル解析を行った。そして、上記先行特許で開示した理論に基づいて人の重心の位置を導出した。

＜人が歩行する際の身体のモデル化（ばね構造体）＞
図１は、人が歩行する際の身体のモデル化の一例を示す図である。

以下の文献１によれば、
文献１：ナースフル疾患別シリーズ,整形外科,第1章骨・神経・骨格筋の解剖と働き，RECRUIT (C) Recruit Medical Career Co.,Ltd.
https://nurseful.jp/nursefulshikkanbetsu/orthopedics/section_0_00/
人は、下肢が大腿上部の全体を支えている。下肢は左右への回転運動を許容する構造であるので、下肢はばね構造体となっている。下肢上部にある脊柱は胸部から上部を支えている。脊柱は２４個の椎からできており、腹筋などの筋肉で支えられているので、左右への回転運動を許容する構造である。鎖骨から上部は筋肉が頭部を支え、頸椎（脊柱の上部）が頭部の左右への回転運動を許容する構造である。

従って、本開示者は、図１に示すように、人が歩行する際、人の身体は、下肢部ばね台座Ｌが支える身体全体の重心ＧＬと、脊柱部ばね台座Ｍが支える胸部上部の重心ＧＭと、鎖骨部ばね台座Ｔが支える頭部の重心ＧＴとによって姿勢が保持されると考え、人が歩行する際の身体を、同図の如く、モデル化することが理に適っていると判断した。

＜揺動データのスペクトル解析＞
以下の被験者［１］、被験者［２］および被験者［３］（以下、被験者達と略す場合がある）がそれぞれ、揺動検知器が固定された工事用のヘルメットを被り、平たん路を歩行することで、揺動検知器から出力された揺動データを得た。具体的には、被験者達の歩行方向に対して直交する横方向（つまり、被験者達の身体の幅方向）における、被験者達の歩行時の揺れの角速度データと、重力が作用する縦方向（以下、垂直方向と略す場合がある）における、被験者達の歩行時の揺れの加速度データと、を測定した。

被験者［１］：２０歳代前半の女性（小柄で細身）
被験者［２］：２０歳代前半の男性（長身で細身）
被験者［３］：５０歳代後半の男性（中長身で中肉中背）
図２Ａおよび図２Ｂは、被験者［１］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。

図３Ａおよび図３Ｂは、被験者［２］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。

図４Ａおよび図４Ｂは、被験者［３］の歩行時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。

ここで、図２Ａ、図３Ａおよび図４Ａには、横軸に周波数（Ｈｚ）が取られ、縦軸に角速度（ｄｅｇ／ｓ）が取られ、上記の角速度データを周波数成分に分解することで角速度のスペクトル解析の結果が示されている。つまり、図２Ａ、図３Ａおよび図４Ａでは、揺動検知器で計測された時系列の角速度データをフーリエ変換して、被験者達が歩行する際に生じる被験者達の重心における横方向の揺れに由来する、角速度のピーク周波数が特定されている。

図２Ｂ、図３Ｂおよび図４Ｂには、横軸に周波数（Ｈｚ）が取られ、縦軸に加速度（Ｇ）が取られ、上記の加速度データを周波数成分に分解することで加速度のスペクトル解析の結果が示されている。つまり、図２Ｂ、図３Ｂおよび図４Ｂでは、揺動検知器で計測された時系列の加速度データをフーリエ変換して、被験者達が歩行する際に生じる被験者達の重心における垂直方向の揺れに由来する、加速度のピーク周波数が特定されている。

なお、揺動検知器は、感度軸の相互干渉を完全には排除できないので、図２Ａ、図３Ａおよび図４Ａで示された角速度のスペクトルには、被験者達の重心における垂直方向の揺れに由来する、加速度の干渉が生じ、その逆も然りである。よって、図２Ａおよび図２Ｂ、図３Ａおよび図３Ｂ、および、図４Ａおよび図４Ｂには、上記の相互干渉に起因する波形が若干観察されている。

図２Ａ、図３Ａおよび図４Ａに示すように、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１角速度ピークＰＤ１、第２角速度ピークＰＤ２および第３角速度ピークＰＤ３が現れている。そして、第１角速度ピークＰＤ１、第２角速度ピークＰＤ２および第３角速度ピークＰＤ３のそれぞれに対応する振幅（図中の縦軸の角速度の数値）は、これらの順に小さくなっている。

また、図２Ｂ、図３Ｂおよび図４Ｂに示すように、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１加速度ピークＰＧ１、第２加速度ピークＰＧ２および第３加速度ピークＰＧ３が現れている。そして、第１加速度ピークＰＧ１、第２加速度ピークＰＧ２および第３加速度ピークＰＧ３のそれぞれに対応する振幅（図中の縦軸の加速度の数値）は、これらの順に小さくなっている。

ここで、人が歩行するとき、胸部および頭部でほとんど揺れを感じないのに対して、下肢部は、揺れの程度（振幅）が大きいことが経験的に知られている。

また、外力によって振動する物体は、理論的に、質量が大きい程、物体の重心の振動動作はゆっくりとなる。つまり、かかる物体は、質量が大きい程、物体の重心の揺れの周波数は小さい。

以上により、図１の人の身体のモデルを考慮するとき、下肢部ばね台座Ｌが支える被験者達の身体全体の重量が最も大きいので、第１角速度ピークＰＤ１および第１加速度ピークＰＧ１は、人が歩行する際の人の下肢上部に存在する重心ＧＬの揺れに由来するピークではないかと考えられる。

また、鎖骨部ばね台座Ｔが支える頭部の重量が最も小さいので、第３角速度ピークＰＤ３および第３加速度ピークＰＧ３は、人が歩行する際の人の頭部に存在する重心ＧＴの揺れに由来するピークではないかと考えられる。

さらに、脊柱部ばね台座Ｍが支える胸部の重量は、上記の両重量の間の値であるので、第２角速度ピークＰＤ２および第２加速度ピークＰＧ２は、人が歩行する際の人の胸部上部に存在する重心ＧＭの揺れに由来するピークではないかと考えられる。

表１（下記）は、以上の仮定に基づいて、被験者［１］、被験者［２］および被験者［３］のそれぞれが歩行したとき、重心の揺れに由来するピーク周波数を表している。

＜人の重心の位置の導出＞
次に、上記先行特許（特許第４５１７１０７号公報）の開示内容に基づいて、人が歩行する場合における上記の３つの重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴの位置を導出した。

上記先行特許によれば、左右に対をなす、ばね構造体上の重心の高さは、以下の式（１）により表される。なお、下肢に障害のない健常者の場合、人の歩行方向に対して直交する横方向の重心変位は無いことが多いので、上記先行特許で開示された重心変位を表す演算式は考慮に入れないこととする。

式（１）において、l: 重心高さ、α: 揺動中心角、ｂ: ばね台座の幅、v′: 加速度の周波数、v: 角速度の周波数、g: 重力加速度、π: 円周率である。なお、式（１）の導出法などは、上記先行特許を参酌することで容易に理解できるので説明を省略する。

ここで、一般的に、下肢に障害のない健常者の場合、上記の横方向の重心変位は無いことが多いので、揺動中心角αはゼロ（α＝０）と見做すことができる。よって、式（１）を、以下の式（２）に如く簡略化することができる。

そこで、上記表１に記載の周波数を上記式（２）に代入することで、被験者達のそれぞれについて、下肢部ばね台座Ｌからの重心ＧＬの高さＬ１（図５参照）、脊柱部ばね台座Ｍからの重心ＧＭの高さＬ２（図５参照）、および、鎖骨部ばね台座Ｔからの重心ＧＴの高さＬ３（図５参照）を導出することができる。

ただし、式（２）において、重心高さを得るには、ばね台座の幅ｂを知ることが必要である。

上記文献１によれば、人は、股関節の幅が肩幅（鎖骨と肩甲骨が交差する位置）に等しく、この位置は、左右片側の筋肉集合の中心に相当する。したがって、下肢部ばね台座Ｌ、脊柱部ばね台座Ｍおよび鎖骨部ばね台座Ｔのうち、下肢部ばね台座Ｌの幅Ｂ１（図５参照）と鎖骨部ばね台座Ｔの幅Ｂ３（図５参照）とはほぼ同じである。

これに対して、脊柱部ばね台座Ｍの部位は、腹筋肉の集合体そのものであり、脊柱に向かって引き締まるので、脊柱部ばね台座Ｍの幅Ｂ２（図５参照）は、上記幅Ｂ１および幅Ｂ３よりも若干小さい。文献１の記載から類推すれば、脊柱部ばね台座Ｍの幅Ｂ２は、上記幅Ｂ１および幅Ｂ３の９５％程度であると考えられる。

以上により、被験者達のそれぞれについて、例えば、鎖骨部ばね台座Ｔの幅Ｂ３を実測することで、式（２）におけるばね台座の幅ｂを知ることができる。

このようにして、被験者達のそれぞれについて、下肢部ばね台座Ｌからの重心ＧＬの高さＬ１、脊柱部ばね台座Ｍからの重心ＧＭの高さＬ２、および、鎖骨部ばね台座Ｔからの重心ＧＴの高さＬ３がそれぞれ得られ、これらの数値は、以下の通りである。

被験者［１］：Ｌ１＝０．１４１ｍ、Ｌ２＝０．１３３ｍ、Ｌ３＝０．１３４ｍ
被験者［２］：Ｌ１＝０．１５０ｍ、Ｌ２＝０．１５０ｍ、Ｌ３＝０．１５０ｍ
被験者［３］：Ｌ１＝０．１４６ｍ、Ｌ２＝０．１４４ｍ、Ｌ３＝０．１４４ｍ
以上の重心高さは、大人の一般的な体格を考慮するとき、上記スペクトル解析で得られたスペクトル中に現れた３つのピークが、周波数が低い順に、人が歩行する場合における、脊柱部ばね台座Ｍの部位より下方の人の下肢上部に存在する重心ＧＬの揺れに由来するピーク、鎖骨部ばね台座Ｔの部位より下方の人の胸部上部に存在する重心ＧＭの揺れに由来するピーク、人の頭部に存在する重心ＧＴの揺れに由来するピークであることを裏付けるデータである。

このため、上記スペクトル解析で得られたスペクトル中に現れた３つのピークは、人の身体の状態の判定において有益な情報であると考えられる。

すなわち、本開示の第１態様の判定装置は、人の動作時の揺れを検知する揺動検知器と、制御器と、を備え、揺動検知器から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析が行われ、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークが現れており、制御器は、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークに基づいて、人の身体の状態を判定する。

以上の構成によると、本態様の判定装置は、人の身体の状態を従来よりも簡易かつ高精度に判定し得る。

例えば、近年、土木建設業界の現場で、夏場の高温、高湿度環境下における作業者の疲労蓄積に伴って生じる作業者の体調悪化、作業効率の低下、作業ミス発生などが問題視されている。なお、人の疲労度を判定する一般的な方法として、人の血糖値、心拍数などを測定する方法が知られている。しかし、これらのデータはいずれも、個人の生活習慣などの影響が大きく、統一的な数値、指標などにより人の疲労度を明確に示すことは困難である。また、病院の精密検査を行うことで判断する既往医学的な判定では、リアルタイムに人の疲労の蓄積を測ることができないので、土木建設業界の現場、物流業界の現場などにおける、人の疲労度の判定には不向きである。

ここで、人は、疲れまたは睡眠不足などの要因でふらつきを感じることが多い。例えば、何等かの作業において疲れ始めると、歩行する際にふらつきやすくなる。そして、疲労が蓄積するに連れて、ふらつきが顕著になるとともに、歩行が困難な状況に陥る場合がある。

本開示者は、鋭意検討した結果、人の疲労が溜まっていない正常時と疲労が蓄積した異常時とでは、人のふらつきに明確な相違が発生すると判断して、上記スペクトル中に現れた水平方向の揺れに由来するピークに対応する振幅の大小関係に基づいて、人の疲労度をリアルタイムかつ高精度に判定し得ることを見出して、以下の本開示の一態様に想到した。

すなわち、本開示の第２態様の判定装置は、第１態様の判定装置において、揺動検知器は、重力が作用する方向に対して直交する水平方向における、人の動作時の揺れの角速度を検知する角速度センサを備え、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、第１角速度ピーク、第２角速度ピークおよび第３角速度ピークをそれぞれ含み、制御器は、第１角速度ピークに対応する第１振幅と、第２角速度ピークに対応する第２振幅と、第３角速度ピークに対応する第３振幅との間の大小関係に基づいて、人の疲労度を判定する。

ここで、本開示の第３態様の判定装置は、第３態様の判定装置において、第１角速度ピークは、人の下肢上部に存在する重心の水平方向の揺れに由来するピークであり、第２角速度ピークは、人の胸部上部に存在する重心の水平方向の揺れに由来するピークであり、第３角速度ピークは、人の頭部に存在する重心の水平方向の揺れに由来するピークである。

以上の構成によると、本態様の判定装置は、個人の生活習慣などに影響されにくい、人に存在する重心の揺れに関する普遍的な基準によって、人の疲労度を適切に判定することができる。また、本態様の判定装置は、例えば、土木建設業界の現場、物流業界の現場などにおいて、作業者が揺動検知器を装着するだけで、作業者の疲労度を簡易かつリアルタイムに判定することができる。

ここで、上記のとおり、人の身体の状態は、重心が、外乱に対して安定しているかどうかという物理現象に密接に関係すると考えられるので、本開示者は、上記スペクトル解析で得られたスペクトル中に現れた３つのピーク周波数について更に検討した。

＜重心の揺れの共鳴現象＞
まず、本明細書において、物体の振動現象を以下の如く、定義する。振動現象は、以下の二つに大別される。

一つは、異なる強制振動が固有周期を同じにして重なる場合であり、振幅が不安定に増幅する。この場合は、振動系は安定せずに破壊に至る可能性がある。この現象を共振（unstable resonation）と呼ぶ。

これに対して、一つの強制振動が、当初は静止していた別の物体を加振したときに、その物体は自身の持つ固有周期に合わせて揺れだすが、自身には運動要素（強制振動）を有しないので、振動の程度は安定し、発散することなく穏やかである。この現象を、共鳴（stable resonation）と呼ぶ。

ここで、上記表１には、重心ＧＬの揺れに由来するピーク周波数に対する他のピーク周波数の倍率が併記されている。

表１から容易に理解できるとおり、被験者達の重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴの揺れに由来する各ピーク周波数の間には、以下の２つの明確な相関（１）および相関（２）が成り立っている。
（１）加速度のピーク周波数比は、整数倍の比率になっている。つまり、重心ＧＭの揺れに由来する加速度のピーク周波数は、重心ＧＬの揺れに由来する加速度のピーク周波数の約２倍であり、重心ＧＴの揺れに由来する加速度のピーク周波数は、重心ＧＬの揺れに由来する加速度のピーク周波数の約３倍であるように、加速度のピーク周波数が、それぞれ連携している。
（２）角速度のピーク周波数比は、奇数倍の比率になっている。つまり、重心ＧＭの揺れに由来する角速度のピーク周波数は、重心ＧＬの揺れに由来する角速度のピーク周波数の約３倍であり、重心ＧＴの揺れに由来する角速度のピーク周波数は、重心ＧＬの揺れに由来する角速度のピーク周波数の約５倍であるように、角速度のピーク周波数が、それぞれ連携している。

以上の事実は、重心ＧＬの揺れと、重心ＧＭの揺れと、重心ＧＴの揺れとが共鳴していることを意味している。理由は以下のとおりである。

文献２「和建三樹，物理学のための数学，6-4 強制振動，岩波書店，pp168」によれば、揺れの根源となる根源周波数をｆ_０としたとき、根源周波数ｆ_０とは異なる他の周波数の揺れに対して復元力が作用するとき、以下の式（３）を成立させる整数ｎが存在すれば、他の周波数においても揺れが顕著となるが、根源周波数ｆ_０の揺れの方がより大きい。

上記のとおり、以上の現象を共鳴と呼ぶ。つまり、共鳴による揺動が生じるとは、根源周波数に整数倍で呼応する受動的であって有限の大きさの揺れが生じる、ということである。なお、共鳴による揺動のエネルギー源はあくまで根源揺動であるから、共鳴による揺動の大きさは有限かつ発散はしない。

そして、相関（１）および相関（２）から理解できるとおり、被験者達の重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴの揺れに由来する各ピーク周波数は、式（３）の関係性が明確に表れている。

また、上記で説明したとおり、重心ＧＬは、脊柱部ばね台座Ｍの部位よりも下方に位置しており、重心ＧＭは、鎖骨部ばね台座Ｔの部位よりも下方に位置している。よって、脊柱部ばね台座Ｍおよび鎖骨部ばね台座Ｔは、これらの下方の他のばね台座に対応する重心の揺れには影響を与えない。

また、質量が軽い程、重心の揺れは機敏に小さくなるので、重心ＧＬの揺動に、重心ＧＭの揺れと、重心ＧＴの揺れとが、これらのピーク周波数が整数倍で共鳴することで、重心ＧＭは、重心ＧＬに比べて機敏に小さく揺動するとともに、重心ＧＴは、重心ＧＭに比べて機敏に小さく揺動する。これにより、人の動作において、身体のバランスが自律的に維持されていることが分かる。

さらに、表１に示すとおり、重心ＧＬの角速度のピーク周波数は、重心ＧＬの加速度のピーク周波数の約１／２程度の値であるので、相関（１）および相関（２）で説明した、整数倍および奇数倍の周波数比率の条件下においては、３つの重心のそれぞれの揺れは、少なくとも数Ｈｚから数十Ｈｚ程度の低周波数領域においては、互いに共振が起こりにくい。このことは、図２Ａおよび図２Ｂ、図３Ａおよび図３Ｂ、および、図４Ａおよび図４Ｂでも明確に示されている。なお、上記のとおり、共振とは、周波数が異なる揺動の発生源の合成振幅が、特定の周波数において、数学的に無限大または不定となる現象をいう。共振下においては、揺れの振幅が、無限大または不定になるので、共振が起これば振動系は遂には破壊に至るおそれがあるので極力回避する必要がある。このように、共振は、一つの揺動の発生源に対して受動的に有限振幅で呼応する共鳴とは、異なる現象である。

実際に、被験者達のいずれのデータにおいても、スペクトル中に現れた角速度のピーク周波数とスペクトル中に現れた加速度のピーク周波数とは一切重なりが生じていない。これは、人が動作において共振を避けて共鳴を活用している証である。

このように、人に存在する重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴが、相互に独立性を保ちながら共鳴することで、人の姿勢が適切な維持されていると考えられる。つまり、人の動作（例えば、歩行、作業など）による下肢の激しい運動が、下肢部ばね台座Ｌが支える身体全体の重心ＧＬを揺動させた場合でも、脊柱部ばね台座Ｍが支える胸部上部の重心ＧＭの揺動は、上記共鳴現象により重心ＧＬの揺動に比べて安定化する。さらに、鎖骨部ばね台座Ｔが支える頭部の重心ＧＴを揺動は、上記共鳴現象により重心ＧＭの揺動に比べて安定化する。現実に、人は、歩行する際に胸部および頭部でほとんど揺れを感じない。

本開示者は、鋭意検討した結果、上記で説明した人に存在する重心の揺れの共鳴を知ることで人の疲労度に関する適切な判定基準を見出して、以下の本開示の一態様に想到した。

すなわち、本開示の第４態様の判定装置は、第３態様の判定装置において、制御器は、第１振幅、第２振幅および第３振幅がこの順に大きい場合、人の疲労度が正常レベルであると判定してもよい。

つまり、以上の場合、人に存在する重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴが、相互に独立性を保ちながら共鳴することで人の姿勢が適切に維持されている正常レベルの状態であると考えられる。

また、本開示の第５態様の判定装置は、第３態様の判定装置において、制御器は、第１振幅が、第２振幅以下であって第３振幅よりも大きく、かつ、第１振幅が、第２振幅および第３振幅の平均値よりも大きい場合、人の疲労度が警戒レベルであると判定してもよい。

つまり、以上の場合、人の動作（例えば、歩行、作業など）による下肢の運動で生じる身体全体の重心ＧＬの揺れに対応する第１振幅と、人の動作による胸部上部に存在する重心ＧＭの揺れに対応する第２振幅とを比較すると、人のふらつきなどに起因して、後者の第２振幅が、前者の第１振幅以上になっている。しかし、この段階では、第１振幅が、第２振幅および第３振幅の平均値よりも大きいので、人に存在する重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴが、相互に独立性を保ちながら共鳴することで人の姿勢が維持されている警戒レベルの状態であると考えられる。なお、第２振幅および第３振幅の平均値は、重心ＧＭおよび重心ＧＴの揺れの方向が一致した場合の最大振幅に相当する。

また、本開示の第６態様の判定装置は、第３態様の判定装置において、制御器は、第１振幅が、第２振幅以下であって第３振幅よりも大きく、かつ、第１振幅が、第２振幅および第３振幅の平均値以下である場合、人の疲労度が異常レベルであると判定してもよい。

つまり、以上の場合、人の動作（例えば、歩行時、作業時など）による下肢の運動で生じる身体全体の重心ＧＬの揺れに対応する第１振幅と、人の動作による胸部上部に存在する重心ＧＭの揺れに対応する第２振幅とを比較すると、人のふらつきなどに起因して、後者の第２振幅が、前者の第１振幅以上になっている。また、第１振幅が第２振幅および第３振幅の平均値以下に至っている。この状態では、人に存在する重心ＧＭおよび重心ＧＴが、下肢の運動に対して共鳴せずに、人の動作において、身体のバランスの自律的維持が困難な異常レベルであると考えられる。

[本開示の一態様の姿勢制御装置を得るに至った経緯]
図５に示された重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴと同様に、直立二足歩行が可能なヒューマノイドにおいても、３つの重心が存在することを容易に類推することができる。

そこで、本開示者は、鋭意検討した結果、上記で説明した重心の揺れの共鳴現象を活用することで、ヒューマノイドの動作時の姿勢制御を適切に行い得ることを見出して、以下の本開示の一態様に想到した。

すなわち、本開示の第７態様の姿勢制御装置は、直立二足歩行が可能なヒューマノイドの姿勢を制御する装置であって、ヒューマノイドの動作時の揺れを検知する揺動検知器と、制御器と、を備え、
揺動検知器から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析が行われ、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークが現れており、
第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの揺れに由来するピークであり、
制御器は、３つの重心のそれぞれの揺れが互いに共鳴するように、ヒューマノイドの姿勢を制御する。

本開示の第８態様の姿勢制御装置は、第７態様の姿勢制御装置において、揺動検知器は、重力が作用する方向（以下、垂直方向）に対して直交する水平方向における、ヒューマノイドの動作時の揺れの角速度を検知する角速度センサと、垂直方向におけるヒューマノイドの動作時の揺れの加速度を検知する加速度センサと、を備え、
第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、第１角速度ピークおよび第１加速度ピーク、第２角速度ピークおよび第２加速度ピーク、および、第３角速度ピークおよび第３加速度ピークをそれぞれ含み、
第１角速度ピーク、第２角速度ピークおよび第３角速度ピークはそれぞれ、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの水平方向の揺れに由来するピークであり、
第１加速度ピーク、第２加速度ピークおよび第３加速度ピークはそれぞれ、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの垂直方向の揺れに由来するピークであり、
制御器は、３つの重心のそれぞれの水平方向の揺れが互いに奇数倍で共鳴するとともに、３つの重心のそれぞれの垂直方向の揺れが互いに整数倍で共鳴するように、ヒューマノイドの姿勢を制御してもよい。

以上の構成によると、本態様の姿勢制御装置は、ヒューマノイドに存在する３つの重心の揺れの共鳴現象を利用ことで、ヒューマノイドの姿勢制御を適切に行い得る。つまり、人と同様の自然なバランスでヒューマノイドの姿勢を維持することが可能になる。

また、本態様の姿勢制御装置は、従来に比べて、ヒューマノイドの姿勢維持に必要なセンサ数を削減し得るとともに、ヒューマノイドの制御構造を簡素化し得ると考えられる。

以下、添付図面を参照しつつ、本開示の各態様の具体例について説明する。以下で説明する具体例は、いずれも上記の各態様の一例を示すものである。よって、以下で示される形状、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態などは、請求項に記載されていない限り、上記の各態様を限定するものではない。また、以下の構成要素のうち、本態様の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、図面において、同じ符号が付いたものは、説明を省略する場合がある。また、図面は理解しやすくするために、それぞれの構成要素を模式的に示したもので、形状および寸法比などについては正確な表示ではない場合がある。また、以下で説明する動作においては、必要に応じて、各ステップの順序などを変更できる。また、必要に応じて、他の公知のステップを追加できる。

（第１実施形態）
[装置構成]
図６は、第１実施形態の判定装置の一例を示す図である。

図６に示すように、判定装置１００は、揺動検知器１０と、送信機１５と、制御器２０と、を備える。

揺動検知器１０は、人の動作時の揺れを検知するセンサである。なお、揺動検知器１０には、例えば、アナログ信号をデジタル信号にデータ変換する機能、不要な信号を除去するフィルタリング機能、信号を増幅する機能などが内蔵されているが、これらの機能はいずれも、公知であるので説明を省略する。また、揺動検知器１０には、上記機能を制御するマイクロプロセッサが設けられていてもよい。

ここで、本実施形態の判定装置１００では、揺動検知器１０は、重力が作用する方向（以下、垂直方向）に対して直交する水平方向における、人の動作時の揺れの角速度を検知する角速度センサを備える。角速度センサは、このような人の動作時の揺れの角速度を検知することができれば、どのような構成であってもよい。

例えば、角速度センサは、振動式または静電容量式のジャイロセンサであってもよい。ジャイロセンサは、１軸センサであってもよいし、２軸センサであってもよいし、３軸センサであってもよい。

なお、揺動検知器１０は、これを人に取り付けることで、角速度センサが人の動作時の水平方向の揺れの角速度を検知するように構成されているが、かかる取り付け位置は、特に限定されない。例えば、土木建築業界の現場で作業する作業者に、揺動検知器１０を取り付ける場合、図７に示す如く、作業者が装着する工事用ヘルメットの頭部に容易に固定することができる。

また、揺動検知器１０は、上記の角速度センサの他、加速度センサを備える。加速度センサは、垂直方向における人の動作時の揺れの加速度を検知することができれば、どのような構成であってもよい。

送信機１５は、揺動検知器１０から出力された揺動データを無線で制御器２０の受信機に送信する。送信機１５は、このような揺動揺動データを無線で制御器２０の受信機に送信することができれば、どのような構成であってもよい。例えば、送信機１５は、Bluetooth（登録商標）送信機であってもよい。

ここで、上記のとおり、人の身体の状態は、重心が、外乱に対して安定しているかどうかという物理現象に密接に関係すると考えられる。

そこで、本実施形態の判定装置１００では、揺動検知器１０から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析（フーリエ変換）が行われ、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークが現れており、制御器２０は、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークに基づいて、人の身体の状態を判定する。

具体的には、例えば、人が歩行する際には、図２Ａ、図３Ａおよび図４Ａに示す如く、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、第１角速度ピークＰＤ１、第２角速度ピークＰＤ２および第３角速度ピークＰＤ３をそれぞれ含む。そして、第１角速度ピークＰＤ１は、人の下肢上部に存在する重心ＧＬ（図５参照）の水平方向の揺れに由来するピークであり、第２角速度ピークＰＤ２は、人の胸部上部に存在する重心ＧＭ（図５参照）の水平方向の揺れに由来するピークであり、第３角速度ピークＰＤ３は、人の頭部に存在する重心ＧＴ（図５参照）の水平方向の揺れに由来するピークである。

このとき、制御器２０は、第１角速度ピークＰＤ１に対応する第１振幅Ａ_ｌと、第２角速度ピークＰＤ２に対応する第２振幅Ａ_ｍと、第３角速度ピークＰＤ３に対応する第３振幅Ａ_ｔとの間の大小関係に基づいて、人の疲労度を判定する。

一例として、制御器２０は、第１振幅Ａ_l、第２振幅Ａ_mおよび第３振幅Ａ_tがこの順に大きい場合（つまり、第１判定基準として、Ａ_l＞Ａ_m＞Ａ_tの場合）、人の疲労度が正常レベルであると判定してもよい。

つまり、以上の場合、上記のとおり、人に存在する重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴが、相互に独立性を保ちながら共鳴することで人の姿勢が適切に維持されている正常レベルの状態であると考えられる。

また、一例として、制御器２０は、第１振幅Ａ_ｌが、第２振幅Ａ_ｍ以下であって第３振幅Ａ_ｔよりも大きく、かつ、第１振幅Ａ_ｌが、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔの平均値よりも大きい場合（つまり、第２判定基準として、Ａ_ｍ≧Ａ_ｌ＞Ａ_ｔ、かつＡ_ｌ＞（Ａ_ｍ＋Ａ_ｔ）／２の場合）、人の疲労度が警戒レベルであると判定する。

ここで、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔの平均値は、重心ＧＭおよび重心ＧＴの揺れの方向が一致した場合の最大振幅に相当する。

つまり、以上の場合、人の動作（例えば、歩行、作業など）による下肢の運動で生じる身体全体の重心ＧＬの揺れに対応する第１振幅Ａ_ｌと、人の動作による胸部上部に存在する重心ＧＭの揺れに対応する第２振幅Ａ_ｍとを比較すると、人のふらつきなどに起因して、後者の第２振幅Ａ_ｍが、前者の第１振幅Ａ_ｌ以上になっている。しかし、この段階では、第１振幅Ａ_ｌが、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔの平均値よりも大きいので、人に存在する重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴが、相互に独立性を保ちながら共鳴することで人の姿勢が維持されている警戒レベルの状態であると考えられる。

また、一例として、制御器２０は、第１振幅Ａ_ｌが、第２振幅Ａ_ｍ以下であって第３振幅Ａ_ｔよりも大きく、かつ、第１振幅Ａ_ｌが、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔの平均値以下の場合（つまり、第３判定基準として、Ａ_ｍ≧Ａ_ｌ＞Ａ_ｔ、かつＡ_ｌ≦（Ａ_ｍ＋Ａ_ｔ）／２の場合）、人の疲労度が異常レベルであると判定する。

つまり、以上の場合、人の動作（例えば、歩行時、作業時など）による下肢の運動で生じる身体全体の重心ＧＬの揺れに対応する第１振幅Ａ_ｌと、人の動作による胸部上部に存在する重心ＧＭの揺れに対応する第２振幅Ａ_ｍとを比較すると、人のふらつきなどに起因して、後者の第２振幅Ａ_ｍが、前者の第１振幅Ａ_ｌ以上になっている。また、第１振幅Ａ_ｌが第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔの平均値以下に至っている。この状態では、人に存在する重心ＧＭおよび重心ＧＴが、下肢の運動に対して共鳴せずに、人の動作において、身体のバランスの自律的維持が困難な異常レベルであると考えられる。

なお、以上の人の疲労度に関する第１判定基準、第２判定基準および第３判定基準は一例であって、本例に限定されない。例えば、制御器２０は、第１振幅Ａ_ｌが第２振幅Ａ_ｍ以下であって、かつ、第２振幅Ａ_ｍが第３振幅Ａ_ｔ以下である場合（つまり、第４判定基準として、Ａ_ｌ≦Ａ_ｍ≦Ａ_ｔの場合）、人の疲労度が、緊急対応レベルであると判定してもよい。

制御器２０は、例えば、演算回路（図示せず）と、上記判定を行うためのプログラムを記憶する記憶回路（図示せず）と、を備える。演算回路として、例えば、ＭＰＵ、ＣＰＵなどを挙げることができる。記憶回路として、例えば、メモリなどを挙げることができる。制御器２０は、集中制御を行う単独の制御器で構成されていてもよいし、互いに協働して分散制御を行う複数の制御器で構成されていてもよい。なお、上記のプログラムは、制御器２０による判定基準を実行する機能の他、揺動検知器１０から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析（フーリエ変換）を行う機能を備えてもよい。

また、制御器２０は、図示しない操作設定装置および報知装置を備えてもよい。操作設定装置として、例えば、キーボードなどを挙げることができる。報知装置として、例えば、作業者が、制御器２０による判定内容を認識するための表示報知器、音声報知器などを挙げることができる。表示報知器として、表示パネル画面、ランプなどを用いることができるが、これらに限定されない。音声報知器として、例えば、スピーカなどを用いることができるが、これに限定されない。このような制御器２０として、人が携帯できる情報携帯端末（例えば、パーソナルコンピュータ）を挙げることができるが、これに限定されない。

[動作]
次に、第１実施形態の判定装置の動作の一例について図面を参照しながら説明する。

図８は、第１実施形態の判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。

なお、以下の動作は、例えば、制御器２０の演算回路が、制御器２０の記憶回路からプログラムを読み出すことにより行われてもよい。ただし、以下の動作を制御器２０で行うことは、必ずしも必須ではない。作業者が、その一部の動作を行ってもよい。

作業者が、例えば、土木建築業界の現場で作業する場合、揺動検知器１０が固定された工事用のヘルメットを被ることで、作業が開始される。

まず。ステップＳ１では、適時に、揺動検知器１０の角速度センサから出力された角速度データのサンプリングが行われる。

次に、ステップＳ２では、角速度データを周波数成分に分解することでスペクトル解析（角速度データのＦＦＴ処理）が行われる。すると、図２Ａ、図３Ａおよび図４Ａに示す如く、スペクトル解析で得られたスペクトル中に、周波数が低い順に、第１角速度ピークＰＤ１、第２角速度ピークＰＤ２および第３角速度ピークＰＤ３が現れるので、第１角速度ピークＰＤ１に対応する第１振幅Ａ_ｌと、第２角速度ピークＰＤ２に対応する第２振幅Ａ_ｍと、第３角速度ピークＰＤ３に対応する第３振幅Ａ_ｔと、が特定される（ステップＳ３）。

次に、ステップＳ４では、ステップＳ３で得られた、第１振幅Ａ_ｌと第２振幅Ａ_ｍと第３振幅Ａ_ｔとの間の大小関係が、第１判定基準（Ａ_ｌ＞Ａ_ｍ＞Ａ_ｔ）を満たすか否かが判定される。

上記の大小関係が、第１判定基準を満たす場合（ステップＳ４で「Ｙｅｓ」の場合）、ステップＳ５で、作業者の疲労度が正常レベルであると判定される。このとき、制御器２０の報知装置を用いて、作業者の疲労度が正常レベルであることを作業者に報知するとよい。上記の報知の後、ステップＳ１において、適時に、ステップＳ１以降の動作を再開してもよい。

上記の大小関係が、第１判定基準を満たさない場合（ステップＳ４で「Ｎｏ」の場合）、次のステップ６に進む。

ステップＳ６では、ステップＳ３で得られた、第１振幅Ａ_ｌと第２振幅Ａ_ｍと第３振幅Ａ_ｔとの間の大小関係が、第２判定基準（Ａ_ｍ≧Ａ_ｌ＞Ａ_ｔ、かつＡ_ｌ＞（Ａ_ｍ＋Ａ_ｔ）／２）を満たすか否かが判定される。

上記の大小関係が、第２判定基準を満たす場合（ステップＳ６で「Ｙｅｓ」の場合）、ステップＳ７で、作業者の疲労度が警戒レベルであると判定される。このとき、制御器２０の報知装置を用いて、作業者の疲労度が警戒レベルであることを作業者に報知するとよい。上記の報知の後、ステップＳ１において、適時に、ステップＳ１以降の動作を再開してもよい。

上記の大小関係が、第２判定基準を満たさない場合（ステップＳ６で「Ｎｏ」の場合）、次のステップ８に進む。

ステップＳ８では、ステップＳ３で得られた、第１振幅Ａ_ｌと第２振幅Ａ_ｍと第３振幅Ａ_ｔとの間の大小関係が、第３判定基準（Ａ_ｍ≧Ａ_ｌ＞Ａ_ｔ、かつＡ_ｌ≦（Ａ_ｍ＋Ａ_ｔ）／２）を満たすか否かが判定される。

上記の大小関係が、第３判定基準を満たす場合（ステップＳ８で「Ｙｅｓ」の場合）、ステップＳ７で、作業者の疲労度が異常レベルであると判定される。このとき、制御器２０の報知装置を用いて、作業者の疲労度が異常レベルであることを作業者に報知するとよい。

上記の報知の後、および、上記の大小関係が、第３判定基準を満たさない場合（ステップＳ８で「Ｎｏ」の場合）、ステップＳ１において、適時に、ステップＳ１以降の動作を再開してもよい。

[実験]
上記の第１判定基準、第２判定基準および第３判定基準を、被験者［３］が歩行する際の疲労度の判定に適用した事例について説明する。具体的には、高温および高湿度の夏場に、被験者［３］は、揺動検知器１０が固定された工事用のヘルメットを被り、制御器２０を入れたリュックを背負って歩行することで揺動検知器１０から出力された揺動データを測定した。

図９Ａおよび図９Ｂは、被験者［３］の歩行開始から２０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。

図１０Ａおよび図１０Ｂは、被験者［３］の歩行開始から４０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。

図１１Ａおよび図１１Ｂは、被験者［３］の歩行開始から６０分の経過時における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。

図１２Ａおよび図１２Ｂは、被験者［３］の歩行開始から６０分の経過した後であって、被験者［３］が休憩および水分を取った直後における、揺動検知器から出力された揺動データを解析した結果の一例を示す図である。

なお、図９Ａ、図１０Ａ、図１１Ａおよび図１２Ａの横軸、縦軸およびピーク周波数は、図４Ａと同様であるので説明を省略する。また、図９Ｂ、図１０Ｂ、図１１Ｂおよび図１２Ｂの横軸、縦軸およびピーク周波数は、図４Ｂと同様であるので説明を省略する。

ここで、図９Ａ、図１０Ａ、図１１Ａおよび図１２Ａに示すように、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１角速度ピークＰＤ１、第２角速度ピークＰＤ２および第３角速度ピークＰＤ３が現れている。そこで、以下の表２には、被験者［３］の歩行開始からの経過時間毎に、第１角速度ピークＰＤ１に対応する第１振幅Ａ_ｌ、第２角速度ピークＰＤ２に対応する第２振幅Ａ_ｍおよび第３角速度ピークＰＤ３に対応する第３振幅Ａ_ｔが示されている。

まず、図９Ａおよび表２に示すように、被験者［３］の歩行開始から２０分の経過時において、第１振幅Ａ_ｌ、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔはそれぞれ、「２．１３１」、「１、６５２」および「０．９５８」であり、これらの数値は、第１判定基準（Ａ_ｌ＞Ａ_ｍ＞Ａ_ｔ）を満たしている。

この結果は、被験者［３］が歩行する際、被験者［３］に存在する重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴが、相互に独立性を保ちながら共鳴することで人の姿勢が適切に維持されていることを意味する。

よって、この段階では、被験者［３］の歩行による疲労度は正常レベルであると判定される。

なお、図９Ｂで示す如く、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１加速度ピークＰＧ１、第２加速度ピークＰＧ２および第３加速度ピークＰＧ３が現れている。

次に、図１０Ａおよび表２に示すように、被験者［３］の歩行開始から４０分の経過時において、第１振幅Ａ_ｌ、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔはそれぞれ、「２．１３２」、「２．１４１」および「１．１３６」であり、これらの数値は、第２判定基準（Ａ_ｍ≧Ａ_ｌ＞Ａ_ｔ、かつＡ_ｌ＞（Ａ_ｍ＋Ａ_ｔ）／２）を満たしている。

この結果は、被験者［３］が歩行する際、被験者［３］のふらつきなどに起因して、第２振幅Ａ_ｍが、第１振幅Ａ_ｌ以上になっていることを意味する。しかし、この結果は、第１振幅Ａ_ｌが、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔの平均値よりも大きいので、被験者［３］に存在する重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴが、相互に独立性を保ちながら共鳴することで人の姿勢が維持されていることも意味する。

よって、この段階では、被験者［３］の歩行による疲労度は警戒レベルであると判定される。

なお、図１０Ｂで示す如く、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１加速度ピークＰＧ１、第２加速度ピークＰＧ２および第３加速度ピークＰＧ３が現れているが、これらは、図９Ｂで示されるピークに対して変化が認められない。

次に、図１１Ａおよび表２に示すように、被験者［３］の歩行開始から６０分の経過時において、第１振幅Ａ_ｌ、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔはそれぞれ、「１．６５３」、「２．１５４」および「１．２８０」であり、これらの数値は、第３判定基準（Ａ_ｍ≧Ａ_ｌ＞Ａ_ｔ、かつＡ_ｌ≦（Ａ_ｍ＋Ａ_ｔ）／２）を満たしている。

この結果は、被験者［３］が歩行する際、被験者［３］のふらつきなどに起因して、第２振幅Ａ_ｍが、第１振幅Ａ_ｌ以上になっていることを意味する。また、この結果は、第１振幅Ａ_ｌが、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔの平均値以下に至っているので、被験者［３］に存在する重心ＧＭおよび重心ＧＴが、下肢の運動に対して共鳴せずに、被験者［３］の歩行において、身体のバランスの自律的維持が困難であることを意味する。

よって、この段階では、被験者［３］の歩行による疲労度は異常レベルであると判定される。

なお、図１１Ｂで示す如く、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１加速度ピークＰＧ１、第２加速度ピークＰＧ２および第３加速度ピークＰＧ３が現れているが、これらは、図９Ｂで示されるピークに対して変化が認められない。

次に、図１２Ａおよび表２に示すように、被験者［３］の歩行開始から６０分の経過した後であって、被験者［３］が休憩および水分を取った直後において、第１振幅Ａ_ｌ、第２振幅Ａ_ｍおよび第３振幅Ａ_ｔはそれぞれ、「１．７４２」、「１．３５３」および「０．５６８」であり、これらの数値は、第１判定基準（Ａ_ｌ＞Ａ_ｍ＞Ａ_ｔ）を満たしている。

よって、この段階では、被験者［３］の歩行による疲労が十分な休憩によって回復することで、被験者［３］の疲労が正常レベルに復帰した判定される。

なお、図１２Ｂで示す如く、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１加速度ピークＰＧ１、第２加速度ピークＰＧ２および第３加速度ピークＰＧ３が現れているが、これらは、図９Ｂで示されるピークに対して変化が認められない。

以上のとおり、本実施形態の判定装置１００は、人の身体の状態を従来よりも簡易かつ高精度に判定し得る。

これに対して、本実施形態の判定装置１００は、個人の生活習慣などに影響されにくい、人に存在する重心の揺れに関する普遍的な基準によって、人の疲労度を適切に判定することができる。また、本実施形態の判定装置１００は、例えば、土木建設業界の現場、物流業界の現場などにおいて、作業者が揺動検知器１０を装着するだけで、作業者の疲労度を簡易かつリアルタイムに判定することができる。

（変形例）
本実施形態では、制御器２０が、揺動検知器１０を用いて、人の動作（例えば、歩行時、作業時など）による人に存在する重心の揺れを検知することで、人の疲労度を判定する場合について説明した。

しかし、制御器２０は、揺動検知器１０を用いて、人の動作（例えば、歩行時、作業時など）による人に存在する重心の揺れを検知することで、例えば、人の健康状態を判定することも可能である。

具体的には、例えば、不健康な肥満の人は、健常者に比べて、下肢部ばね台座Ｌが支える身体全体の重心ＧＬの位置と、脊柱部ばね台座Ｍが支える胸部上部の重心ＧＭの位置と、が近接していることが多い。また、不健康な肥満の人は、健常者に比べて、下肢部ばね台座Ｌの位置と、重心ＧＬの位置と、が近接していることも多い。すると、揺動検知器１０から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析（フーリエ変換）が行われ、スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークが現れるとき、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークが、不健康な肥満の人と、健常者とでは、異なると考えられる。

これにより、制御器２０は、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークに基づいて、人の健康状態を判定することができる。

本変形例の判定装置１００は、上記の特徴以外は、第１実施形態の判定装置１００と同様であってもよい。

（第２実施形態）
図１３は、第２実施形態の姿勢制御装置の一例を示す図である。

図１３に示すように、姿勢制御装置２００は、揺動検知器１０と、送信機１５と、制御器２０Ａと、を備える。

ここで、揺動検知器１０および送信機１５については、第１実施形態と同様であるので説明を省略する。

上記のとおり、図５に示された重心ＧＬ、重心ＧＭおよび重心ＧＴと同様に、直立二足歩行が可能なヒューマノイドにおいても、３つの重心が存在することを容易に類推することができる。

そこで、本実施形態の姿勢制御装置２００では、ヒューマノイドが動作するとき、ヒューマノイドに装着した揺動検知器１０から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析（フーリエ変換）が行われる。すると、スペクトル解析で得られたスペクトル中において、周波数が低い順に現れた、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、ヒューマノイド（図示せず）に存在する３つの重心のそれぞれの揺れに由来するピークであり、制御器２０Ａは、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの揺れが互いに共鳴するように、ヒューマノイドの姿勢を制御する。

具体的には、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、第１角速度ピークＰＤ１および第１加速度ピークＰＧ１、第２角速度ピークＰＤ２および第２加速度ピークＰＧ２、および、第３角速度ピークＰＤ３および第３加速度ピークＰＧ３をそれぞれ含む。そして、第１角速度ピークＰＤ１、第２角速度ピークＰＤ２および第３角速度ピークＰＤ３はそれぞれ、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの水平方向の揺れに由来するピークであり、第１加速度ピークＰＧ１、第２加速度ピークＰＧ２および第３加速度ピークＰＧ３はそれぞれ、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの垂直方向の揺れに由来するピークである。

このとき、制御器２０Ａは、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの水平方向の揺れが互いに奇数倍で共鳴するとともに、３つの重心のそれぞれの垂直方向の揺れが互いに整数倍で共鳴するように、ヒューマノイドの姿勢を制御する。なお、この場合、制御器２０Ａは、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの水平方向の揺れと、ヒューマノイドに存在する３つの重心のそれぞれの垂直方向の揺れとが、共振しにくくなるように、ヒューマノイドの姿勢を制御する。これは、例えば、上記の水平方向の揺れのうち、周波数が最も低い揺れに対応する周波数と、上記の垂直方向の揺れのうち、周波数が最も低い揺れに対応する周波数とを所定の周波数分、ずらすことで実現される。一例として、前者の周波数が、後者の周波数の約１／２程度であってもよい。

制御器２０Ａは、例えば、演算回路（図示せず）と、上記姿勢制御を行うためのプログラムを記憶する記憶回路（図示せず）と、を備える。演算回路として、例えば、ＭＰＵ、ＣＰＵなどを挙げることができる。記憶回路として、例えば、メモリなどを挙げることができる。制御器２０Ａは、集中制御を行う単独の制御器で構成されていてもよいし、互いに協働して分散制御を行う複数の制御器で構成されていてもよい。

以上により、本実施形態の姿勢制御装置２００は、ヒューマノイドに存在する３つの重心の揺れの共鳴現象を利用ことで、ヒューマノイドの姿勢制御を適切に行い得る。つまり、人と同様の自然なバランスでヒューマノイドの姿勢を維持することが可能になる。

また、本実施形態の姿勢制御装置２００は、従来に比べて、ヒューマノイドの姿勢維持に必要なセンサ数を削減し得るとともに、ヒューマノイドの制御構造を簡素化し得ると考えられる。

なお、第１実施形態、第１実施形態の変形例および第２実施形態は、互いに相手を排除しない限り、互いに組み合わせても構わない。

また、上記説明から、当業者にとっては、本開示の多くの改良および他の実施形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本開示を実行する最良の態様を当業者に教示する目的で提供されたものである。本開示の精神を逸脱することなく、その構造および／または機能の詳細を実質的に変更することができる。

本開示の一態様は、人の身体の状態を従来よりも簡易かつ高精度に判定し得る判定装置に利用することができる。

１０：揺動検知器
１５：送信機
２０：制御器
２０Ａ：制御器
１００：判定装置
２００：姿勢制御装置
ＧＬ：重心
ＧＭ：重心
ＧＴ：重心
Ｌ：下肢部ばね台座
Ｍ：脊柱部ばね台座
Ｔ：鎖骨部ばね台座

Claims

人の動作時の揺れを検知する揺動検知器と、制御器と、を備え、
前記揺動検知器から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析が行われ、前記スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、前記人に存在する重心の揺れに由来する第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークが現れており、
前記制御器は、前記第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークに基づいて、前記人の姿勢の保持状態を判定する判定装置であって、
前記揺動検知器は、重力が作用する方向に対して直交する水平方向における、前記人の動作時の揺れの角速度を検知する角速度センサを備え、
第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、第１角速度ピーク、第２角速度ピークおよび第３角速度ピークをそれぞれ含み、
前記第１角速度ピークは、前記人の下肢上部に存在する重心の水平方向の揺れに由来するピークであり、前記第２角速度ピークは、前記人の胸部上部に存在する重心の水平方向の揺れに由来するピークであり、前記第３角速度ピークは、前記人の頭部に存在する重心の水平方向の揺れに由来するピークであり、
前記制御器は、前記第１角速度ピークに対応する第１振幅と、前記第２角速度ピークに対応する第２振幅と、前記第３角速度ピークに対応する第３振幅との間の大小関係に基づいて、人の疲労度を判定する判定装置。
前記制御器は、前記第１振幅、前記第２振幅および前記第３振幅がこの順に大きい場合、人の疲労度が正常レベルであると判定する請求項１に記載の判定装置。
前記制御器は、前記第１振幅が、前記第２振幅以下であって前記第３振幅よりも大きく、かつ、前記第１振幅が、前記第２振幅および前記第３振幅の平均値よりも大きい場合、人の疲労度が警戒レベルであると判定する請求項１に記載の判定装置。
前記制御器は、前記第１振幅が、前記第２振幅以下であって前記第３振幅よりも大きく、かつ、前記第１振幅が、前記第２振幅および前記第３振幅の平均値以下である場合、人の疲労度が異常レベルであると判定する請求項１に記載の判定装置。
直立二足歩行が可能なヒューマノイドの姿勢を制御する姿勢制御装置であって、
ヒューマノイドの動作時の揺れを検知する揺動検知器と、制御器と、を備え、
前記揺動検知器から出力された揺動データを周波数成分に分解することでスペクトル解析が行われ、前記スペクトル解析で得られたスペクトル中には、周波数が低い順に、第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークが現れており、
前記揺動検知器は、重力が作用する方向（以下、垂直方向）に対して直交する水平方向における、前記ヒューマノイドの動作時の揺れの角速度を検知する角速度センサと、垂直方向における前記ヒューマノイドの動作時の揺れの加速度を検知する加速度センサと、を備え、
前記第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、第１角速度ピークおよび第１加速度ピーク、第２角速度ピークおよび第２加速度ピーク、および、第３角速度ピークおよび第３加速度ピークをそれぞれ含み、
前記第１角速度ピークは、前記ヒューマノイドの下肢上部に存在する第１重心の水平方向の揺れに由来するピークであり、第２角速度ピークは、前記ヒューマノイドの胸部上部に存在する第２重心の水平方向の揺れに由来するピークであり、第３角速度ピークは、前記ヒューマノイドの頭部に存在する第３重心の水平方向の揺れに由来するピークであり、
前記第１加速度ピークは、前記第１重心の垂直方向の揺れに由来するピークであり、第２加速度ピークは、前記第２重心の垂直方向の揺れに由来するピークであり、第３加速度ピークは、前記第３重心の垂直方向の揺れに由来するピークであり、
前記制御器は、前記第１重心、前記第２重心および前記第３重心のそれぞれの水平方向の揺れが互いに奇数倍の周波数比率の下で共鳴するとともに、前記第１重心、前記第２重心および前記第３重心のそれぞれの垂直方向の揺れが互いに整数倍の周波数比率の下で共鳴するように、前記ヒューマノイドの姿勢を制御する姿勢制御装置。