JP7376038B2 - 着座姿勢判定装置、椅子、着座姿勢判定方法、プログラム - Google Patents
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Description
以下、本発明の第一の実施形態による着座姿勢判定装置、椅子、着座姿勢判定方法、プログラムを図面を参照して説明する。
図1Aは第一の実施形態による椅子の概観を示す第一の図である。
この図で示すように椅子10には着座姿勢判定装置1と、複数のセンサ2とが設けられている。着座姿勢判定装置1と複数のセンサ2は、椅子10の座面と背板面に設けられている。なお、複数のセンサ2は椅子10の座面のみに設けられていてもよい。複数のセンサ2はそれぞれ、椅子10の座面や背板面などの人が接触する部材の裏面に設けられてよい。図1Aでは椅子10の座面に4か所、背板面に2か所のセンサ2が取り付けられている状態を示しているが、それ以外の数の複数のセンサ2が取り付けられる態様であってよい。椅子10の座面や背板面は例えばメッシュ生地で構成されており、当該メッシュ生地の裏にセンサ2が接着固定されてよい。
図1Bで示すように椅子10には、図1Aで示した椅子10とは異なる位置にセンサ2が設けられてよい。図1Bで示す椅子10には図1Aで示す椅子10と同様に、着座姿勢判定装置1と、複数のセンサ2とが設けられている。図1Bに示す椅子10は、座面の前方端部中心位置と後方端部中心位置とを結ぶ直線に直交する幅方向線の中央部(第一中央部)に2つのセンサ2が設けられた態様を示している。図1Bの当該第一中央部に設けられた2つのセンサ2をセンサ2b、センサ2eと呼ぶこととする。また図1Bに示す椅子10には、図1Aに示す椅子10と同様に背板面の上端中央部と下端中央部とを結ぶ直線に直交する幅方向の中央部(第二中央部)に2つのセンサ2が設けられた態様を示している。図1Bの当該第二中央部に設けられた2つのセンサ2をセンサ2g、センサ2hと呼ぶこととする。図1Bの椅子10に設けられる複数のセンサ2も、椅子10の座面や背板面などの人が接触する部材の裏面に設けられてよい。
図1Cに示すように座面に設けられたセンサ2は、人が着座していない状態におけるセンサ2が取り付けられた座面上の点における接平面を構成した直交2軸方向、すなわちX軸方向およびY軸方向と、そのセンサ2が取り付けられた点における接平面の法線方向を示すZ軸方向の、各3軸方向をそれぞれセンサ2の傾き検出基準軸方向とし、各傾き検出基準軸方向を基準とした傾きを検出する。具体的には、重力により発生する各軸方向の加速度Accを検出することで、人が着座したことによる各傾き検出基準軸方向を基準とした傾き量を算出する。
また図1Cに示すように背板面に設けられたセンサ2は、人が着座していない状態におけるセンサ2が取り付けられた背板面上の点における接平面を構成した直交2軸方向、すなわちX軸方向およびY軸方向と、そのセンサ2が取り付けられた点における接平面の法線方向示すZ軸方向の、各3軸方向をそれぞれセンサ2の傾き検出基準軸方向とし、各傾き検出基準軸方向を基準とした傾きを検出する。つまり各センサ2が取り付けられた点における接平面は異なる為、それぞれのセンサ2の傾き検出基準軸方向であるX軸方向、Y軸方向、Z軸方向は異なる。なお図1Cにおいては座面および背板面に取り付けられた各1つのセンサについてのX軸方向、Y軸方向、Z軸方向を示している。
ここでX軸方向の加速度をAccx、Y軸方向の加速度をAccy、Z軸方向の加速度をAcczとするとセンサ2から得られた各加速度AccによるX軸の傾き角度θ、Y軸の傾き角度ψ、Z軸の傾き角度φは、
図1A,図1Bには図示していないが、着座姿勢判定装置1とセンサ2とは通信接続されている。通信接続は有線接続であってもよいし無線接続であってもよい。着座姿勢判定装置1は端末装置100などと無線通信接続されてよい。着座姿勢判定装置1は端末装置100に判定結果を送信する。端末装置100はPC(Personal Computer)や、タブレット端末、スマートフォン、腕時計型、眼鏡型などのウェアラブル端末などであってよい。
着座姿勢判定装置1は、CPU(Central Processing Unit)11,RAM(Random Access Memory)12、ROM(Read Only Memory)13、通信モジュール14などを備えてよい。着座姿勢判定装置1はこのような各機能を備えたコンピュータである。
図1Bで示したセンサ2の椅子10への取り付け態様によれば、センサ2は8個椅子10に取り付けられる。この場合センサ2a~センサ2hの8個のセンサ2による傾き角度はセンサ2bの3軸の各傾き角度をθ1,ψ1,φ1、センサ2eの3軸の各傾き角度をθ2,ψ2,φ2、・・・センサ2eの3軸の各傾き角度をθ8,ψ8,φ8とする。この場合の各姿勢における着座時と離席時の傾き角度の相対角度(上述の着座していない状態の基準の傾き値と、人が着座した際の傾き値との差異)は、図4Aで示す式(4)により表される。なお図4Aで示す式(4)においてθ1ini,ψ1ini,φ1ini・・・は人が着座していない時の各センサの各3軸の初期値を示す。また図4Aで示す式(4)においてθ1’,ψ1’,φ1’・・・は各センサの各3軸についての着座時と離席時の傾き角度の相対角度を示す。
また上述においては、着座していない状態の基準の傾き値と、人が着座した際の傾き値との差異を算出しているが、着座姿勢判定装置1は、下記の図4Bで示す各姿勢状態である時の傾き角度と、人が着座している際の標準姿勢時との相対角度(差異)を算出してもよい(第三特徴量算出手法と呼ぶ)。
着座姿勢判定装置が着座姿勢の判定に利用する識別関数を算出するために、担当者はさらに椅子10に被験者を着座させる。担当者は被験者の背の位置を変化させた体幹の異なる姿勢状態(図4Bのa1,a2,a3)における各センサ2それぞれの傾きを計測する。図4B中a1は被験者が背を前傾させた姿勢状態を示す。図4B中a2は被験者が背を直立させた状態を示す。図4B中a3は背を後傾させた姿勢状態を示す。
また、着座姿勢として、体幹の異なる姿勢状態、臀部の位置、上半身の姿勢の左右の傾きの3種類の姿勢状態を求めているが、この3種類以外の姿勢状態を組合せても良い。例えば、背の左右旋回状態(左旋回、中立、右旋回)の3通りをさらに求めても良く、この場合は、3通り×2通り×3通り×3通り=54通りの各姿勢状態を判定する。
担当者は複数の被験者について同様の各姿勢状態での各センサ2の傾きの情報を着座姿勢判定装置1で取得させてよい。担当者は異なる年代の被験者について同様の各姿勢状態での各センサ2の傾きの情報を着座姿勢判定装置1で取得させてよい。各被験者はさらに男女それぞれであることが好ましい。また、各被験者はさまざまな体格であることが好ましい。
着座姿勢判定装置1はそれらセンサ2b、2e、2g、2hで得られた傾きの基準の傾きからの差分を入力としてその入力応じた着座姿勢を出力する識別関数を算出してもよい。そして椅子の幅方向の中心位置に設けられたセンサ2(2b、2e、2g、2h)には計測精度の高いセンサ2を用い、他のセンサにはそれらのセンサよりも精度の低い安価なセンサを用いれば、全体のコストを抑えつつ、着座姿勢判定の精度を向上させることが可能となる。なお椅子10に背板面が設けられていない場合には、着座姿勢判定装置1は、センサ2b、センサ2eから得た傾き情報(基準の傾きからの差分)を入力としてその入力応じた着座姿勢を出力する識別関数を算出してもよい。
この図が示すように着座姿勢判定装置1は、着座姿勢判定プログラムを実行することにより、傾き情報取得部101と着座姿勢判定部102の機能を備える。
傾き情報取得部101は、椅子10に人が着座した状態における椅子10の人が接触する部材(座面や背板面)における傾き情報を取得する。着座姿勢判定部102は、機械学習により算出された識別関数に各センサ2の傾き情報を入力して着座姿勢を判定する。
着座姿勢判定装置1の傾き情報取得部101は、人が着座した後に各センサ2が検出した傾き値を1秒間隔毎などの所定の間隔毎に取得する(ステップS601)。傾き情報取得部101は取得した傾き値を着座姿勢判定部102へ出力する。この時、傾き情報取得部101は各センサ2のX軸の傾き検出基準軸の傾き値のみを着座姿勢判定部102に出力して、当該X軸の傾き検出基準軸の傾き値のみを以下の処理に用いるようにしてもよい。着座姿勢判定部102は、1分間の間に各センサ2から取得したセンサ値を、各センサ2に対応する傾き値毎に平均などして統計値(平均値、中央値など)を算出する(ステップS602)。着座姿勢判定部102は各センサ2の統計値の基準の傾き値からの差分を算出する(ステップS603)。なお着座姿勢判定部102はステップS602の処理を行わずに、各センサ2から得た傾き値と、各センサ2についての基準の傾き値のそれぞれの差分を算出するようにしてもよい。着座姿勢判定部102はそれら差分の値を識別関数に入力する。着座姿勢判定部102は識別関数に対応するプログラムを用いて各センサ2において計測された基準の傾きからの差分に応じた姿勢情報を算出する(ステップS604)。なお各センサの差分と、その差分に応じた姿勢情報との関係は図4Bを用いて説明した手法に基づいて、予め着座姿勢判定装置1が記憶していてよい。着座姿勢判定部102は算出した姿勢情報を端末装置100へ送信する(ステップS605)。
また第一の実施形態による着座姿勢判定装置によれば、座面や背板面における広い領域にセンサを設けることなく、より精度の高い着座姿勢を判定することができる。
より具体的に説明すると、人が椅子10に着座していない状態を状態A、人が椅子10に着座して基本姿勢(予め定められた姿勢)である奥座・直立・中央に座っている状態を状態B、人が椅子10に実際に自由に着座している状態を状態Cとする。上述の説明では状態Aと状態Cとの差異により識別関数を算出している。しかし、状態Bと状態Cとの差異により識別関数を算出してもよい。
次に本発明の第二の実施形態による着座姿勢判定装置、椅子、着座姿勢判定方法、プログラムを参照して説明する。
第二の実施形態による着座姿勢判定装置や椅子10の構成は図1A,図1B,図2,図3で示した第一の実施形態の着座姿勢判定装置や椅子10と同様である。
第二の実施形態による着座姿勢判定装置1は、計測開始時刻から計測終了時刻までの時間の人が着座している状況において、所定の時間間隔で第一の実施形態に記載の手法で求めた姿勢情報(姿勢変化)を記憶する。また着座姿勢判定装置1は測定装置等で計測された椅子10に着座している人の集中度を取得する。例えば、着座姿勢判定装置1は脳波計、瞳孔観察装置、呼吸計測装置などの測定装置と通信接続されてよい。着座姿勢判定装置1は、これら測定装置から得た、椅子10に着座した人の脳波、瞳孔の開度などを示す情報、単位時間当たりの呼吸回数の情報などから公知の手法にて集中度を求め、その集中度を示す情報を、計測開始時刻から計測終了時刻までの時間における所定の時間間隔で記録する。着座姿勢判定装置1は、所定の時間間隔毎の姿勢情報(姿勢変化)と、所定の時間間隔毎の集中度と用いて、姿勢変化から集中度を識別する第二の識別関数を機械学習により算出する。
着座姿勢判定装置1が所定の時間間隔毎の姿勢情報(姿勢変化)と、集中度、ストレス度合、眠気度合の何れか一つまたは複数の情報を用いて第二の識別関数を算出することにより、所定の時間間隔毎の姿勢情報(姿勢変化)から集中度、ストレス度合、眠気度合を求めることができる。当該識別関数を用いることで、例えば姿勢に応じて、現在椅子10に着座している人の集中度、ストレス度合、眠気度合を判定することができる。
これにより、機械学習により算出された各センサ2の傾きと姿勢との対応関係を示す識別関数を用いることで、各センサ2について計測した傾きの差異による着座姿勢を判定することが可能となる。
人が椅子10に座るときに最も荷重がかかるのは座面であるため、座面の表面が傾き変化量が最も大きくなる。変化量の大きい箇所のデータ用いることができるため、精度の高い識別関数を算出でき、結果、精度の高い姿勢の判定を行うことが可能となる。
また背板面は、椅子10に座った人が前傾姿勢から後傾姿勢に変わった場合に座面よりも大きく表面の傾きが変化する。変化の大きい箇所のデータを用いることができるため、椅子10に座った人の後方向の動きを顕著に捉えることが可能となり、特に後傾姿勢の判定精度が向上する。
なお、センサが取り付けられる箇所自体には着座する人が接触する必要は無く、着座による傾き変化量が大きい箇所であればどこでも良い。
Claims (12)
- 椅子に人が着座した状態における前記椅子の人が接触する面を有する部材の前記面に沿った異なる位置となる複数箇所に設けられた傾きセンサのそれぞれから傾き情報を取得する傾き情報取得部と、
前記複数箇所において取得された傾き情報及び取得された前記傾き情報と対応する着座姿勢を含む計測情報を複数用いて機械学習を行うことにより算出された識別関数に前記複数箇所における傾き情報を入力して着座姿勢を判定する着座姿勢判定部と、
を備える着座姿勢判定装置。 - 前記識別関数は、人が複数の異なる着座姿勢で学習用椅子に着座した状態において当該学習用椅子の人が接触する部材の複数箇所であって、前記椅子の人が接触する部材の複数箇所それぞれに相当する各箇所における傾き情報を用いて前記機械学習により算出された関数である
ことを特徴とする請求項1に記載の着座姿勢判定装置。 - 前記識別関数は、人が前記学習用椅子に着座していない状態における前記複数箇所における傾き情報と、人が複数の異なる着座姿勢で前記学習用椅子に着座した状態において得られた前記複数箇所の傾き情報との差をそれぞれ用いて前記機械学習により算出された関数である
ことを特徴とする請求項2に記載の着座姿勢判定装置。 - 前記識別関数は、人が予め定められた姿勢で前記学習用椅子に着座した状態における前記複数箇所における傾き情報と、人が複数の異なる着座姿勢で前記学習用椅子に着座した状態における前記複数箇所の傾き情報との差を用いて前記機械学習により算出された関数である
ことを特徴とする請求項2に記載の着座姿勢判定装置。 - 前記傾き情報取得部は、前記椅子の座面に設けられた複数の傾きセンサから傾き情報を取得する
請求項1に記載の着座姿勢判定装置。 - 前記傾き情報取得部は、人が前記椅子に着座していない状態における前記傾きセンサにおける前記椅子の幅方向の傾き検出基準軸を基準とした傾き情報を取得する
請求項1に記載の着座姿勢判定装置。 - 前記傾き情報取得部は、少なくとも前記椅子の幅方向の中心位置における傾き情報を取得する
請求項1に記載の着座姿勢判定装置。 - 前記椅子が背板部を備え、
前記傾き情報取得部は、前記背板部の幅方向の中心位置における傾き情報を取得する
請求項7に記載の着座姿勢判定装置。 - 前記傾きセンサが前記椅子の人が接触する部材の裏面に設けられた請求項1から請求項8の何れか一項に記載の着座姿勢判定装置。
- 椅子に人が着座した状態における前記椅子の人が接触する面を有する部材の前記面に沿った異なる位置となる複数箇所に設けられた傾きセンサのそれぞれから傾き情報を取得する傾き情報取得部と、
前記複数箇所において取得された傾き情報及び取得された前記傾き情報と対応する着座姿勢を含む計測情報を複数用いて機械学習を行うことにより算出された識別関数に前記複数箇所における傾き情報を入力して着座姿勢を判定する着座姿勢判定部と、有する着座姿勢判定装置
を備えた椅子。 - 椅子に人が着座した状態における前記椅子の人が接触する面を有する部材の前記面に沿った異なる位置となる複数箇所に設けられた傾きセンサのそれぞれから傾き情報を取得し、
前記複数箇所において取得された傾き情報及び取得された前記傾き情報と対応する着座姿勢を含む計測情報を複数用いて機械学習を行うことにより算出された識別関数に前記複数箇所における傾き情報を入力して着座姿勢を判定する
着座姿勢判定方法。 - 着座姿勢判定装置のコンピュータを、
椅子に人が着座した状態における前記椅子の人が接触する面を有する部材の前記面に沿った異なる位置となる複数箇所に設けられた傾きセンサのそれぞれから傾き情報を取得する傾き情報取得手段、
前記複数箇所において取得された傾き情報及び取得された前記傾き情報と対応する着座姿勢を含む計測情報を複数用いて機械学習を行うことにより算出された識別関数に前記複数箇所における傾き情報を入力して着座姿勢を判定する着座姿勢判定手段、
として機能させるプログラム。
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