WO2021059508A1 - 状態検知装置、方法およびプログラム - Google Patents

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WO2021059508A1
WO2021059508A1 PCT/JP2019/038279 JP2019038279W WO2021059508A1 WO 2021059508 A1 WO2021059508 A1 WO 2021059508A1 JP 2019038279 W JP2019038279 W JP 2019038279W WO 2021059508 A1 WO2021059508 A1 WO 2021059508A1
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worker
gravity
center
work
area
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Inventor
理恵 酒井
吉田　寛
柴田　朋子
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063114—Status monitoring or status determination for a person or group
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E06—DOORS, WINDOWS, SHUTTERS, OR ROLLER BLINDS IN GENERAL; LADDERS
    • E06C—LADDERS
    • E06C7/00—Component parts, supporting parts, or accessories
    • E06C7/003—Indicating devices, e.g. user warnings or inclinators

Definitions

  • the present invention relates to a state detection device, a method and a program for aerial work.
  • a technique for identifying dangerous movements such as wobbling or falling of an operator is required.
  • a pressure sensor having a plurality of measurement points is arranged on an object on a plane, and an object on the plane on which the pressure sensor is arranged.
  • There is a technique for identifying the movement of the worker from the characteristic point of the pressure when the worker performs the movement on the above see, for example, Patent Document 1).
  • There is also a flat sheet on which a plurality of sensors are arranged in advance see, for example, Non-Patent Document 1). It is also possible to identify the operation by the operator working on the flat sheet.
  • an object of the present invention is to provide a state detection device, method and program capable of easily detecting the state of a worker while ensuring the safety of the worker. To provide.
  • the state detection device includes a sensor unit, an acquisition unit, a calculation unit, and a determination unit.
  • the sensor unit is arranged on the leg of the aerial work platform on which the operator rides.
  • the acquisition unit acquires time-series data relating to the sway of the center of gravity of the worker from the plurality of sensors.
  • the calculation unit calculates an evaluation value related to the sway of the center of gravity from the time series data. When the evaluation value is equal to or higher than the threshold value, the determination unit determines that the state of the worker who is working is unstable.
  • the state of the worker can be easily detected while ensuring the safety of the worker.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a state detection system including a state detection device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an arrangement example of a sensor unit attached to an aerial work platform.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the state detection device according to the present embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of management data stored in the work information management database according to the present embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of work information by age stored in the work information management database.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of work information by age for each unit time stored in the work information management database.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a danger detection report output from the output unit according to the present embodiment.
  • the state detection system according to the present embodiment includes a state detection device 1 and a work information management database 3.
  • the state detection device 1 and the work information management database 3 are connected wirelessly or by wire via the network 5. Although one state detection device 1 is shown in the example of FIG. 1, a plurality of state detection devices 1 may be connected to one work information management database 3.
  • the state detection device 1 includes a sensor unit 10, a processing circuit 12, a memory 14, an input interface 18, and a communication interface 16.
  • the processing circuit 12 includes an acquisition unit 121, a calculation unit 123, a creation unit 125, a determination unit 127, and an output unit 129.
  • the sensor unit 10 and other configurations included in the state detection device 1 are connected by wire or wirelessly.
  • the processing circuit 12, the memory 14, the communication interface 16, and the input interface 18 are connected via, for example, a bus.
  • the sensor unit 10 is arranged so that a plurality of sensors are dispersedly arranged on the legs of the aerial work platform on which the operator rides so that the center of gravity of the operator can be calculated.
  • the aerial work equipment will be described assuming a stepladder, but when a worker rides on the equipment such as a ladder, a tripod, a workbench, and a scaffolding and works at a position higher than the ground. Any instrument used may be used.
  • the sensor unit 10 acquires a sensor value that changes according to the movement of the center of gravity of the operator.
  • the sensor used as the sensor unit 10 is, for example, a strain sensor capable of measuring a pressure value. An example of the arrangement of the sensor unit 10 will be described later with reference to FIG.
  • the acquisition unit 121 acquires time-series data related to the sway of the center of gravity of the operator from the sensor unit 10.
  • the calculation unit 123 calculates an evaluation value regarding the sway of the center of gravity of the worker from the time series data. Examples of the evaluation value include the swaying area of the center of gravity and the maximum value of the swing width of the center of gravity locus in each axial direction.
  • the creation unit 125 generates work information with reference to the work information management database 3.
  • the work information is data including the identification information of the worker, the work start time, the work experience, and the evaluation value.
  • the work experience is, for example, the number of times of work indicating the number of times of work, but may be the cumulative work time or the like.
  • the determination unit 127 determines that the state of the worker who is working is unstable.
  • the unstable state of the worker include a state in which the worker is out of balance and swaying, and a state in which the worker is likely to fall from the aerial work platform.
  • the output unit 129 is a danger detection report including the worker's identification information and the evaluation value of the worker's center of gravity sway based on the work information data. Is output.
  • the danger detection report may be transmitted to the work information management database 3 or may be displayed on a display that can be viewed by the worker himself / herself or another worker or manager. The danger detection report will be described later with reference to FIG.
  • the processing circuit 12 is composed of a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
  • a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
  • Each of the above-mentioned processing units acquisition unit 121, calculation unit 123, creation unit 125, determination unit 127, and output unit 129) is realized as one function of the processor or integrated circuit by executing the processing program by the processor or integrated circuit. May be done.
  • the memory 14 stores data such as sensor values, evaluation values, and worker identification information.
  • the memory 14 may be, for example, a commonly used storage medium such as an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), or a flash memory.
  • the state detection device 1 can send and receive data to and from the work information management database 3 via the network 5, the state detection device 1 acquires and generates data (sensor value, evaluation value, identification information, etc.). It may be transmitted to the work information management database 3 each time, and the memory 14 does not have to hold the past data.
  • the memory 14 may be a temporary storage medium using a volatile memory such as a cache memory.
  • the communication interface 16 is an interface for data communication between the sensor unit 10, the work information management database 3, and the state detection device 1.
  • the input interface 18 is, for example, a mouse, a keyboard, a switch, a button, or a touch panel display, and receives input from the user of the state detection device 1.
  • the work information management database 3 stores the work information transmitted from the state detection device 1, the worker's identification information, the work experience, the threshold value used by the determination unit 127, and the like. In addition, based on the stored work information, the average work experience and the average evaluation value for each age are also stored.
  • the work information management database 3 is prepared in a cloud server, for example, and is assumed to communicate with a plurality of state detection devices 1, but may be stored in a dedicated server. The information stored in the work information management database 3 will be described later with reference to FIGS. 4 to 6.
  • the sensor unit 10 includes a sensor 203 arranged on each leg 201 of the stepladder 20 on which the operator rides. It is assumed that the sensor 203 is attached to the tip of the leg 201 of the stepladder 20, for example. Since the tip of the leg 201 is usually provided with a non-slip grip made of rubber or the like, the sensor 203 may be arranged between the non-slip grip and the tip of the leg 201, or the non-slip grip itself may have a sensor 203. The sensor 203 may be embedded, or a member having a non-slip function including the sensor portion 10 may be provided on the tip end portion of the leg 201 from above the non-slip grip.
  • the sensor 203 assumes that the pressure value is acquired as the sensor value, but other information such as the sensed time, altitude, temperature, and magnetic field may be acquired as the sensor value.
  • the pressure when the operator gets on the stepladder 20 can be acquired as a sensor value from each sensor 203.
  • the pressure applied to the sensor 203 fluctuates, so that it can be detected that the worker got on the stepladder 20.
  • the fluctuation of the center of gravity of the operator can be calculated from the time series data of the sensor values.
  • the sensor unit 10 may be attached to the tip of the leg of the aerial work platform, and if it is a stepladder, four sensors 203 may be provided. In the case of a ladder, a total of four sensors 203 may be provided on the leg in contact with the ground and the leg in contact with the object to be leaned against.
  • the sensor unit 10 includes a tag recognition unit that senses an ID recognition tag held by the operator.
  • the ID recognition tag includes a worker ID that uniquely identifies the worker.
  • the sensor unit 10 recognizes the ID recognition tag of the worker who is going to get on the stepladder 20 for work, and acquires the worker ID of the worker who is on the stepladder 20 and the time when he got on the stepladder 20.
  • the ID tag recognition by the sensor unit 10 may be recognized by, for example, an operator bringing the ID recognition tag close to or in contact with the sensor unit 10, or the ID recognition tag existing within a certain range from the sensor unit 10 is sensored.
  • the configuration may be such that the unit 10 can recognize it.
  • the worker riding on the stepladder 20 is performed by inputting his / her own worker ID into the input interface 18 of the state detection device 1.
  • the worker ID of the above may be identified.
  • a stepladder is assumed as an aerial work platform, and the evaluation value is assumed to be the area where the center of gravity sways.
  • step S301 the acquisition unit 121 acquires the sensor value, the worker ID, and the time when the worker got on the stepladder from the sensor unit 10.
  • the time when the worker gets on the stepladder is set as the work start time.
  • the sensor unit 10 measures the pressure value and the time as sensor values
  • the time included in the sensor values may be acquired as the work start time.
  • the time when the worker ID is input may be set as the work start time.
  • the calculation unit 123 calculates the center of gravity of the operator from the sensor value, and calculates the evaluation value related to the sway of the center of gravity.
  • the center of gravity of the worker is the center of the plane area defined by the arrangement of the four sensors (for example, the center of the worker's work area defined by the four legs of the stepladder) if the sensor values of each leg of the stepladder are equal. ) Has the center of gravity of the worker. Therefore, by comparing the fluctuations of the respective sensor values, it is possible to calculate where in the plane region the center of gravity of the operator exists.
  • the sensor value is biased in advance, but the sensor value before the operator gets on the ladder is set as the initial state, and the center of gravity of the operator is calculated by fluctuating the sensor value from there. Just do it.
  • the center of gravity swaying area a generally calculated method such as using an area based on the outer shape of the locus of the center of gravity may be used, and thus the description thereof is omitted here. If the evaluation value is the maximum value of the swing width in each axial direction of the center of gravity locus, calculate the maximum and minimum values of the coordinates in the vertical and horizontal directions for the calculated center of gravity, take the difference, and calculate the swing width. Good.
  • the creation unit 125 refers to the work information management database 3 to generate work information. Specifically, for example, using the worker ID acquired in step S301 as a key, the name, age, and work experience are acquired from the work information management database 3 as identification information of the worker who is currently working. The creation unit 125 generates work information including the worker's name, age, work start time, work experience, and area of swaying center of gravity. The work experience included in the work information is a value obtained by incrementing the value acquired from the work information management database 3 by one.
  • the creation unit 125 has a maximum value of the center of gravity swaying area based on the worker's past work data (hereinafter referred to as the maximum center of gravity swaying area) based on the worker ID, and an average value of the center of gravity swaying area by age (hereinafter referred to as the average value). , Average center of gravity sway area) and the average value of work experience by age (hereinafter referred to as average work experience) with aerial work equipment.
  • step S304 the determination unit 127 determines whether or not the evaluation value of the worker is equal to or greater than the threshold value. Here, it is determined whether or not the swaying area of the center of gravity is equal to or larger than the average swaying area of the center of gravity at the age of the worker. If the evaluation value is equal to or more than the threshold value, that is, the center of gravity sway area is equal to or more than the average center of gravity sway area, the process proceeds to step S305, and if the evaluation value is less than the threshold value, that is, the center of gravity sway area is less than the average center of gravity sway area, the step Return to S301 and repeat the same process.
  • the locus of the center of gravity is determined each time a new sensor value is acquired as the time-series data. It can be calculated and the area of center of gravity sway can be calculated in real time. Since the process of acquiring the worker's identification information from the work information management database 3 in step S303 may be performed once, the process of acquiring the worker's identification information may be omitted in the repetition.
  • step S304 the determination unit 127 does not compare with the maximum swaying area of the center of gravity, but the swaying area of the center of gravity is equal to or larger than the maximum swaying area of the center of gravity of the worker, and the working experience of the worker is the average working experience for each age. It may be determined whether or not it is the above. If the swaying area of the center of gravity is equal to or greater than the maximum swaying area of the center of gravity of the worker and the working experience is equal to or greater than the average working experience, the process proceeds to step S305.
  • the process returns to step S301 and the same process is repeated. It should be noted that the reason why the worker is not judged to be unstable when the work experience is less than the average work experience is that the worker is not accustomed to the work of the stepladder itself, and it is considered that accurate information on the sway of the center of gravity cannot be obtained. ..
  • step S305 the determination unit 127 determines that the state of the worker who is working is unstable.
  • the output unit 129 outputs a danger detection report including a graph of the swaying area of the center of gravity determined to be unstable based on the work information created in step S303.
  • FIG. 4 shows an example of management data stored in the work information management database 3.
  • the management data the worker ID, the name, the age, the time information, the work experience and the evaluation value are associated with each other and stored in the management data table 400.
  • the time information is the work start time of the worker.
  • the work time may be calculated from the difference between the work end time and the work start time, with the time when the worker gets off the aerial work platform as the work end time, and the work time may be stored as time information.
  • the work experience is assumed to be the number of times indicating the number of times of work, but it may be the cumulative work time or the number of years of experience, and may be a value that can represent the work experience of the worker.
  • the work start time included in the work information is already stored in the management data table 400. If it is different from the work start time of, new items of time information, work experience and evaluation value are added as entries of the same worker ID. At this time, the work experience stores a value that is incremented by one from the value of the work experience that has already been stored.
  • the latest work data may be stored for the worker ID without leaving a history of work experience so far. That is, in the example of FIG. 4, only the entry related to the work experience "4" may be stored. At this time, it is preferable that the past time information, the work experience, and the area where the center of gravity is shaken are stored in association with the worker ID as separate items.
  • the age-specific work information is stored in the age-specific work information table 500 in association with the age, the average work experience, and the evaluation value (average center of gravity sway area).
  • the age is not limited to each year such as 20 years old and 32 years old, but may be an age group having a range such as "30 years old to 35 years old".
  • the average work experience and evaluation value (average center of gravity sway area) by age should be analyzed by accumulating work data as shown in FIG. 4 obtained from a plurality of state detection devices 1 and averaging by age. Then, the average work experience and the average swaying area of the center of gravity may be calculated.
  • the shape of the swaying area of the center of gravity may change due to fatigue caused by working for a long time. Therefore, in this case, the average center of gravity swaying area or the person's maximum center of gravity swaying area is stored for each unit time.
  • the determination unit 127 changes the average center of gravity swaying area or the person's maximum center of gravity swaying area to the average center of gravity swaying area or the person's maximum center of gravity swaying area for each corresponding unit time according to the length of the working time of the worker. , It is sufficient to judge whether or not the state of the worker is unstable.
  • the age-specific work information table 600 shown in FIG. 6 is different from the age-specific work information table 500 shown in FIG. 5 in that it includes an entry of time information for each unit time and an evaluation value (average center of gravity sway area). .. Here, 10 minutes is assumed as the unit time.
  • the determination unit 127 determines whether or not the center of gravity swaying area currently being measured is "100" or more based on the average center of gravity swaying area "100" in the work from the start to 10 minutes. The state may be determined. Subsequently, in the work from 10 minutes to 20 minutes, which is the next unit time, the center of gravity of the worker may be slightly shaken due to fatigue, so the average center of gravity swaying area is slightly increased. The determination unit 127 may determine the state of the operator based on whether or not the sway area of the center of gravity currently being measured is "150" or more, based on the average sway area of the center of gravity "150". As a result, the accuracy of detecting the instability of the worker's state can be improved.
  • the determination unit 127 may determine the state of the operator depending on whether or not the center of gravity tuning area currently being measured is "180" or more for a certain working time or longer.
  • FIG. 7 shows an example of the danger detection report output from the output unit 129.
  • FIG. 7 shows an example in which the graph 701 regarding the locus of the center of gravity sway is displayed as the danger detection report, and the work data 703 and the message 705 are superimposed and displayed on the graph 701.
  • the message may be an expression that shows that the worker's condition is unstable or dangerous. Specifically, as work data in the upper part of the graph 701, name "A mountain B man”, age “45”, start time "August 21, 2019 16:00”, work experience "stepladder / ladder experience (10th time)" Is displayed, and the message 705 "Dangerous" is displayed at the bottom of the graph 701.
  • the person can objectively grasp the instability that cannot be recognized by his / her own sense.
  • the danger detection report by viewing the danger detection report by another worker or manager, it is possible to grasp signs such as wobbling more than usual, and it is possible to make a risk prediction to grasp the dangerous signs in advance. ..
  • a sensor is attached to the leg of an aerial work platform such as a ladder or a stepladder, and the operator is determined to be unstable by using the evaluation value such as the swaying area of the center of gravity. Output a danger detection report in case.
  • the worker can continue the work on the aerial work platform that he / she uses without the wasteful work of measuring the sway of the center of gravity on the reaction plate or the like separately from the original work. It is possible to determine the instability such as the worker's wobbling and the risk of falling just by doing so.
  • the danger detection report it is possible to visualize the signs of danger and notify the person or the surroundings of the signs. As a result, the state of the worker can be easily detected while ensuring the safety of the worker.
  • the instructions given in the processing procedure shown in the above-described embodiment can be executed by a computer based on a program that is software.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and at the implementation stage, the components can be modified and embodied within a range that does not deviate from the gist thereof.
  • various inventions can be formed by an appropriate combination of the plurality of components disclosed in the above-described embodiment. For example, some components may be removed from all the components shown in the embodiments. In addition, components from different embodiments may be combined as appropriate.

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Abstract

作業者の安全を確保しつつ、作業者の状態を容易に検知できる。 本実施形態に係る状態検知装置は、センサ部と、取得部と、算出部と、判定部とを含む。センサ部は、作業者が乗る高所作業用器具の脚部に配置される。取得部は、前記複数のセンサから前記作業者の重心動揺に関する時系列データを取得する。算出部は、前記時系列データから前記重心動揺に関する評価値を計算する。判定部は、前記評価値が閾値以上である場合、作業をしている前記作業者の状態が不安定であると判定する。

Description

状態検知装置、方法およびプログラム
　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おり、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、作業者の動作を識別する技術がある（例えば、特許文献１参照）。また、予め複数のセンサが配置された平面状シートも存在する（例えば、非特許文献１参照）。当該平面状シートの上で作業者が作業することで、動作を識別するも可能である。
日本国特開２００６－２２３６５１号公報
アニマ株式会社、"バランスコーダBW-6000"、[online]、［令和１年９月９日検索］、インターネット＜ URL : https://anima.jp/products/bw6000/＞
　センサが配置された物体やシートの上で作業者が作業を行うことは、通常の足場や踏ざんの上で作業を行うこととは異なるため、安全面およびコストの面から現実的ではない。
　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、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状態検知装置、方法及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、センサ部と、取得部と、算出部と、判定部とを含む。センサ部は、作業者が乗る高所作業用器具の脚部に配置される。取得部は、前記複数のセンサから前記作業者の重心動揺に関する時系列データを取得する。算出部は、前記時系列データから前記重心動揺に関する評価値を計算する。判定部は、前記評価値が閾値以上である場合、作業をしている前記作業者の状態が不安定であると判定する。
　すなわちこの発明によれば、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。
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、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５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単位時間ごとの年齢別作業情報の一例を示す図である。 図７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、方法及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、判定部１２７および出力部１２９を含む。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、有線または無線で接続される。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。
　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の配置例については図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、作業者の重心動揺に関する評価値を計算する。評価値とは、例えば、重心動揺面積、重心軌跡の各軸方向の振れ幅の最大値などが挙げられる。
　作成部１２５は、作業情報管理データベース３を参照して、作業情報を生成する。作業情報は、作業者の識別情報、作業開始時間、作業経験、評価値を含むデータである。作業経験は、例えば何回目の作業かを示す作業回数であるが、累計の作業時間などでもよい。
　判定部１２７は、評価値が閾値以上である場合、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。
　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、作業者の識別情報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。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。危険検知レポートについては図７を参照して後述する。
　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、判定部１２７及び出力部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、評価値、作業者の識別情報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、評価値、識別情報など）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、センサ部１０、作業情報管理データベース３および状態検知装置１間で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、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。
　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と、作業者の識別情報、作業経験、および判定部１２７で用いる閾値などを格納する。また、格納した作業情報に基づいて、年齢別の平均の作業経験および平均の評価値も格納する。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。作業情報管理データベース３に格納される情報については図４から図６を参照して後述する。
　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し、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、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、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、センサ部１０は、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器具として脚立を想定し、評価値は、重心動揺面積を想定する。
　ステップＳ３０１では、取得部１２１が、センサ部１０から、センサ値、作業者ＩＤ及び作業者が脚立に乗った時刻を取得する。なお、作業者が脚立に乗った時刻を作業開始時間とする。具体的には、センサ部１０が、圧力値と時刻とをセンサ値として計測した場合は、センサ値に含まれる時間を作業開始時間として取得すればよい。また、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場合は、作業者ＩＤが入力された時刻を作業開始時間としてもよい。
　ステップＳ３０２では、算出部１２３が、センサ値から作業者の重心を算出し、重心動揺に関する評価値を算出する。作業者の重心は、脚立の各脚のセンサ値が等しければ、４つのセンサの配置で規定される平面領域の中心（例えば、脚立の４本の脚で規定される作業者の作業領域の中心）に作業者の重心があると算出できる。よって、それぞれのセンサ値の変動を比較することで、当該平面領域のうちのどこに作業者の重心が存在するかを算出できる。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るが、作業者が梯子に乗る前のセンサの値を初期状態として、そこからのセンサ値に変動により作業者の重心を算出すればよい。
　また、重心動揺面積は、重心の軌跡の外形に基づく面積を用いるなど、一般的に算出される方法を用いればよいため、ここでの説明は省略する。評価値が重心軌跡の各軸方向の振れ幅の最大値の場合は、算出した重心について縦方向、横方向の座標の最大値および最小値を計算して差分を取り、振れ幅を算出すればよい。
　ステップＳ３０３では、作成部１２５が、作業情報管理データベース３を参照して、作業情報を生成する。具体的には、例えば、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識別情報として氏名、年齢、および作業経験を取得する。作成部１２５は、作業者の氏名、年齢、作業開始時間、作業経験、重心動揺面積を含めて作業情報を生成する。なお、作業情報に含まれる作業経験は、作業情報管理データベース３から取得した値を１つインクリメントした値である。
　また、作成部１２５は、作業者ＩＤに基づいて、作業者の過去の作業データに基づく重心動揺面積の最大値（以下、最大重心動揺面積という）、年齢別の重心動揺面積の平均値（以下、平均重心動揺面積という）および高所作業用器具での年齢別の作業経験の平均値（以下、平均作業経験という）を取得する。
　ステップＳ３０４では、判定部１２７が、作業者の評価値が閾値以上であるか否かを判定する。ここでは、重心動揺面積が作業者の年齢における平均重心動揺面積以上であるか否かを判定する。評価値が閾値以上である、つまり重心動揺面積が平均重心動揺面積以上である場合、ステップＳ３０５に進み、評価値が閾値未満である、つまり重心動揺面積が平均重心動揺面積未満である場合、ステップＳ３０１に戻り、同様の処理を繰り返す。
　すなわち、センサ値は所定の間隔でサンプリングされた時系列データであるので、ステップＳ３０１およびステップＳ３０２の処理を繰り返すことで、当該時系列データとして新たなセンサ値が取得されるごとに重心の軌跡を算出し、リアルタイムに重心動揺面積を算出できる。なお、ステップＳ３０３における作業情報管理データベース３から作業者の識別情報を取得する処理は１度行えばよいため、繰り返しにおいては、作業者の識別情報を取得する処理は省略してもよい。
　また、ステップＳ３０４において判定部１２７は、最大重心動揺面積と比較するのではなく、重心動揺面積が、作業者の最大重心動揺面積以上であってかつ作業者の作業経験が年齢別の平均作業経験以上であるか否かを判定してもよい。重心動揺面積が作業者の最大重心動揺面積以上であってかつ作業経験が平均作業経験以上である場合、ステップＳ３０５に進む。一方、重心動揺面積が最大重心動揺面積未満であるか、作業経験が平均作業経験未満である場合、ステップＳ３０１に戻り、同様の処理を繰り返す。
　なお、平均作業経験未満である場合に作業者が不安定であると判定しないのは、作業者が脚立の作業そのものに不慣れなので、重心動揺に関して正確な情報が得られないと考えられるからである。
　ステップＳ３０５では、判定部１２７が、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Ｓ３０６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４に示す。
　管理データとして、作業者ＩＤ、氏名、年齢、時間情報、作業経験および評価値がそれぞれ対応付けられて、管理データテーブル４００に格納される。
　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４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４００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、作業経験および評価値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４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」及び評価値（重心動揺面積）「１００」のエントリと、時間情報「２０１９／４／１７／９：００」、作業経験（回数）「４」及び評価値（重心動揺面積）「８０」のエントリとがそれぞれ対応付けられて格納される。よって、作成部１２５は、作業者ＩＤ「ａｂｃ」をキーとして、氏名「Ａ山　Ｂ男」、年齢「４５」および作業経験（回数）「３」という作業者の識別情報を得ることができる。
　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４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５を参照して説明する。
　図５では、年齢別作業情報は、年齢、平均作業経験および評価値（平均重心動揺面積）がそれぞれ対応付けられて、年齢別作業情報テーブル５００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４に示すような作業データを蓄積し、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が算出されればよい。
　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、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格納しておく。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。
　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の一例について図６を参照して説明する。
　図６に示す年齢別作業情報テーブル６００は、図５に示す年齢別作業情報テーブル５００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。
　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７に示す。
　図７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７０１が表示され、作業データ７０３及びメッセージ７０５がグラフ７０１に重畳表示される一例を示す。メッセージは、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、グラフ７０１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、グラフ７０１下段にメッセージ７０５「危険です」と表示される。
　図７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、梯子や脚立など高所作業用器具の脚部にセンサを取り付け、重心動揺面積などの評価値を用いて、作業者が不安定であると判定された場合に危険検知レポートを出力する。これにより、作業者が本来の作業とは別にリアクションプレートなどに乗り重心動揺を計測するという無駄な作業を行うことなく、作業者は、自身が利用する高所作業用器具に乗って作業を継続するだけで、作業者のふらつきや転落の危険性などの不安定さを判定することができる。また、危険検知レポートを出力することにより、危険な兆候を可視化することができ、当該兆候を本人または周囲に知らせることができる。結果として、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。
　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。
　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
２０・・・脚立
３０・・・作業時間
１２１・・・取得部
１２３・・・算出部
１２５・・・作成部
１２７・・・判定部
１２９・・・出力部
２０１・・・脚
２０３・・・センサ
４００・・・管理データテーブル
５００，６００・・・年齢別作業情報テーブル
７０１・・・グラフ
７０３・・・作業データ
７０５・・・メッセージ

Claims (7)

  1. 　作業者が乗る高所作業用器具の脚部に配置されるセンサ部と、
    　前記センサ部から前記作業者の重心動揺に関する時系列データを取得する取得部と、
    　前記時系列データから前記重心動揺に関する評価値を算出する算出部と、
    　前記評価値が閾値以上である場合、作業をしている前記作業者の状態が不安定であると判定する判定部と、を具備する状態検知装置。
  2. 　前記算出部は、前記作業者の重心動揺面積または重心軌跡の各軸方向の振れ幅の最大値を含む値を前記評価値として算出する、請求項１に記載の状態検知装置。
  3. 　前記評価値は、重心動揺面積であり、
    　前記判定部は、前記作業者の重心動揺面積が前記作業者の年齢に対応する重心動揺面積の平均値以上である場合、または、前記重心動揺面積が前記作業者の過去の作業における最大重心動揺面積以上であってかつ前記作業者の作業経験が前記作業者の年齢に対応する作業経験の平均値以上である場合、前記作業者の状態が不安定であると判定する、請求項１または請求項２に記載の状態検知装置。
  4. 　前記判定部は、前記重心動揺面積の平均値および前記最大重心動揺面積を前記作業者の作業時間の長さに応じて変更し、前記作業者の状態が不安定であるか否かを判定する、請求項３に記載の状態検知装置。
  5. 　前記作業者の状態が不安定であると判定された場合、前記作業者の識別情報および前記作業者の前記評価値を含む危険検知レポートを出力する出力部をさらに具備する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の状態検知装置。
  6. 　作業者が乗る高所作業用器具の脚部に配置されるセンサ部から作業者の重心動揺に関する時系列データを取得し、
    　前記時系列データから前記重心動揺に関する評価値を算出し、
    　前記評価値が閾値以上である場合、作業をしている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。
  7. 　コンピュータを、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の状態検知装置の各手段として実行させるためのプログラム。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11954751B2 (en) * 2022-07-13 2024-04-09 Stress Engineering Services, Inc. Worksite safety systems, apparatuses, devices and methods

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0213855B2 (ja) * 1982-10-14 1990-04-05 Kogyo Gijutsuin
JPH10108852A (ja) * 1996-10-09 1998-04-28 Anima Kk 重心動揺計
JPH10127608A (ja) * 1996-11-01 1998-05-19 Nec Corp 体調度チェッカーおよび体調度チェック方法
WO2009093631A1 (ja) * 2008-01-23 2009-07-30 Panasonic Electric Works Co., Ltd. 重心バランス判定装置
JP2017182546A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 積水ハウス株式会社 帳票作成システム、帳票作成方法及び帳票作成プログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6513855B1 (ja) 2018-04-11 2019-05-15 株式会社中電工 脚立作業状況判定システム、脚立作業状況判定方法及び脚立作業状況判定プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0213855B2 (ja) * 1982-10-14 1990-04-05 Kogyo Gijutsuin
JPH10108852A (ja) * 1996-10-09 1998-04-28 Anima Kk 重心動揺計
JPH10127608A (ja) * 1996-11-01 1998-05-19 Nec Corp 体調度チェッカーおよび体調度チェック方法
WO2009093631A1 (ja) * 2008-01-23 2009-07-30 Panasonic Electric Works Co., Ltd. 重心バランス判定装置
JP2017182546A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 積水ハウス株式会社 帳票作成システム、帳票作成方法及び帳票作成プログラム

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