WO2021157026A1 - 判定装置および姿勢制御装置 - Google Patents

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WO2021157026A1 PCT/JP2020/004615 JP2020004615W WO2021157026A1 WO 2021157026 A1 WO2021157026 A1 WO 2021157026A1 JP 2020004615 W JP2020004615 W JP 2020004615W WO 2021157026 A1 WO2021157026 A1 WO 2021157026A1
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豊 渡邉
正泰 濱名
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株式会社竹中土木
豊 渡邉
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Definitions

  • This disclosure relates to a determination device and an attitude control device.
  • Patent Document 1 describes a technique for estimating a person's walking state, posture, and the like based on a signal from an acceleration sensor attached to a person's body.
  • the determination device of one aspect (aspect) of the present disclosure includes a swing detector for detecting shaking during human operation and a controller, and uses swing data output from the swing detector as a frequency component.
  • Spectral analysis is performed by decomposition, and in the spectrum obtained by the spectral analysis, the first peak, the second peak, and the third peak appear in ascending order of frequency.
  • the condition of the human body is determined based on the 1st peak, the 2nd peak, and the 3rd peak.
  • the determination device of one aspect of the present disclosure has the effect of being able to determine the state of the human body more simply and with higher accuracy than before.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of modeling a body when a person walks.
  • FIG. 2A is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [1] is walking.
  • FIG. 2B is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [1] is walking.
  • FIG. 3A is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [2] is walking.
  • FIG. 3B is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [2] is walking.
  • FIG. 4A is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [3] is walking.
  • FIG. 4B is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [3] is walking.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the position of the center of gravity existing in a person.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the determination device of the first embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of mounting the swing detector of FIG.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the operation of the determination device of the first embodiment.
  • FIG. 9A is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 20 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • FIG. 9A is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 20 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • FIG. 9B is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 20 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • FIG. 10A is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 40 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • FIG. 10B is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 40 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • FIG. 11A is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 60 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • FIG. 11B is a diagram showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 60 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • FIG. 12A analyzes the swing data output from the swing detector 60 minutes after the start of walking of the subject [3] and immediately after the subject [3] took a break and took water. It is a figure which shows an example of the result.
  • FIG. 12B analyzes the swing data output from the swing detector 60 minutes after the start of walking of the subject [3] and immediately after the subject [3] took a break and took water. It is a figure which shows an example of the result.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the attitude control device of the second embodiment.
  • the present discloser has conventionally used a swing detector attached to a traveling body to determine the position of a three-dimensional center of gravity (hereinafter, may be abbreviated as the center of gravity) on a traveling body (for example, a container freight vehicle) in the logistics industry. He is involved in research and development to derive theoretically, and some of the results are disclosed in prior patents (eg, Japanese Patent No. 4517107).
  • the center of gravity of a person is supported by muscles and skeleton, and the body has a symmetrical body shape. Therefore, the human body is regarded as a symmetrical spring structure and comprehensively modeled. It was assumed that it was possible. If this assumption is valid, the position of the center of gravity of a person can be known based on the theory disclosed in the above-mentioned prior patent.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of modeling a body when a person walks.
  • the spinal column is made up of 24 vertebrae and is supported by muscles such as abdominal muscles, so it has a structure that allows rotational movement to the left and right. From the clavicle to the upper part, muscles support the head, and the cervical spine (upper part of the spinal column) allows rotational movement of the head to the left and right.
  • the person's body when a person walks, the person's body is the center of gravity of the entire body supported by the lower limb spring pedestal L and the center of gravity of the upper chest supported by the spinal column spring pedestal M. It is considered that the posture is maintained by the GM and the center of gravity GT of the head supported by the spring pedestal T of the clavicle, and it makes sense to model the body when a person walks as shown in the figure. It was judged.
  • the following subjects [1], subjects [2], and subjects [3] (hereinafter, may be abbreviated as subjects) each wear a construction helmet to which a swing detector is fixed and walk on a flat road. By doing so, the swing data output from the swing detector was obtained. Specifically, in the lateral direction orthogonal to the walking direction of the subjects (that is, the width direction of the body of the subjects), the angular velocity data of the shaking of the subjects during walking and the vertical direction on which gravity acts (hereinafter, hereinafter). , May be abbreviated in the vertical direction), and the acceleration data of the shaking of the subjects during walking was measured.
  • 2A and 2B are diagrams showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [1] is walking.
  • 3A and 3B are diagrams showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [2] is walking.
  • FIGS. 4A and 4B are diagrams showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when the subject [3] is walking.
  • the frequency (Hz) is taken on the horizontal axis and the angular velocity (deg / s) is taken on the vertical axis, and the above angular velocity data is decomposed into frequency components.
  • the results of the spectral analysis of the angular velocity are shown. That is, in FIGS. 2A, 3A and 4A, the time-series angular velocity data measured by the swing detector is Fourier-transformed and derived from the lateral swing in the center of gravity of the subjects that occurs when the subjects walk. The peak frequency of the angular velocity is specified.
  • frequency (Hz) is taken on the horizontal axis and acceleration (G) is taken on the vertical axis.
  • Acceleration spectrum analysis is performed by decomposing the above acceleration data into frequency components. The results are shown. That is, in FIGS. 2B, 3B and 4B, the time-series acceleration data measured by the swing detector is Fourier-transformed and derived from the vertical swing in the center of gravity of the subjects that occurs when the subjects walk. The peak frequency of acceleration is specified.
  • FIGS. 2A, 3A and 4A Since the swing detector cannot completely eliminate the mutual interference of the sensitivity axes, the spectrum of the angular velocity shown in FIGS. 2A, 3A and 4A is derived from the vertical swing at the center of gravity of the subjects. Acceleration interference occurs and vice versa. Therefore, in FIGS. 2A and 2B, FIGS. 3A and 3B, and FIGS. 4A and 4B, some waveforms due to the above-mentioned mutual interference are observed.
  • the first angular velocity peak PD1, the second angular velocity peak PD2 and the third angular velocity peak PD3 appear in the spectrum obtained by the spectrum analysis in ascending order of frequency. ..
  • the amplitudes (numerical values of the angular velocities on the vertical axis in the figure) corresponding to each of the first angular velocity peak PD1, the second angular velocity peak PD2, and the third angular velocity peak PD3 are reduced in this order.
  • the first acceleration peak PG1, the second acceleration peak PG2 and the third acceleration peak PG3 appear in the spectrum obtained by the spectrum analysis in ascending order of frequency. ing.
  • the amplitudes corresponding to each of the first acceleration peak PG1, the second acceleration peak PG2, and the third acceleration peak PG3 decrease in this order.
  • the first angular velocity peak PD1 and the first acceleration peak PG1 are set by the human. It is considered that the peak is caused by the shaking of the center of gravity GL existing in the upper part of the lower limbs of the person when walking.
  • the third angular velocity peak PD3 and the third acceleration peak PG3 are derived from the shaking of the center of gravity GT existing in the human head when the person walks. It is thought that this is the peak.
  • the second angular velocity peak PD2 and the second acceleration peak PG2 are located on the upper part of the chest of the person when the person walks. It is considered that the peak is derived from the fluctuation of the existing center of gravity GM.
  • Table 1 shows the peak frequencies derived from the shaking of the center of gravity when each of the subject [1], the subject [2], and the subject [3] walks based on the above assumptions.
  • the height of the center of gravity on the spring structure which is paired to the left and right, is expressed by the following equation (1).
  • equation (1) the height of the center of gravity on the spring structure, which is paired to the left and right.
  • Equation (1) l: center of gravity height, ⁇ : swing center angle, b: spring pedestal width, v ′: acceleration frequency, v: angular velocity frequency, g: gravity acceleration, ⁇ : pi. be.
  • the derivation method of the equation (1) can be easily understood by referring to the above-mentioned prior patent, and thus the description thereof will be omitted.
  • the height L1 of the center of gravity GL from the lower limb spring pedestal L (see FIG. 5) and the spinal column spring pedestal.
  • the height L2 of the center of gravity GM from M and the height L3 of the center of gravity GT from the clavicle spring pedestal T (see FIG. 5) can be derived.
  • equation (2) it is necessary to know the width b of the spring pedestal in order to obtain the height of the center of gravity.
  • the width of the hip joint is equal to the shoulder width (the position where the clavicle and the scapula intersect), and this position corresponds to the center of the muscle assembly on one side of the left and right sides. Therefore, of the lower limb spring pedestal L, the spinal column spring pedestal M, and the clavicle spring pedestal T, the width B1 of the lower limb spring pedestal L (see FIG. 5) and the width B3 of the clavicle spring pedestal T (see FIG. 5). Is almost the same.
  • the width B2 of the spinal column spring pedestal M (see FIG. 5) is the width B1 and the width. It is slightly smaller than B3.
  • the width B2 of the spinal column spring pedestal M is about 95% of the width B1 and the width B3.
  • the height L1 of the center of gravity GL from the lower limb spring pedestal L the height L2 of the center of gravity GM from the spinal column spring pedestal M, and the center of gravity GT from the clavicle spring pedestal T.
  • the height L3 of each is obtained, and these numerical values are as follows.
  • the three peaks appearing in the spectrum obtained by the above spectrum analysis are considered to be useful information in determining the state of the human body.
  • the determination device of the first aspect of the present disclosure includes a swing detector for detecting shaking during human operation and a controller, and uses swing data output from the swing detector as a frequency component.
  • Spectral analysis is performed by decomposition, and in the spectrum obtained by the spectral analysis, the first peak, the second peak, and the third peak appear in ascending order of frequency.
  • the condition of the human body is determined based on the second peak and the third peak.
  • the determination device of this embodiment can determine the state of the human body more simply and with higher accuracy than before.
  • problems such as deterioration of the physical condition of workers, deterioration of work efficiency, and occurrence of work mistakes caused by the accumulation of fatigue of workers in a high temperature and high humidity environment in summer have been regarded as problems. ..
  • As a general method for determining the degree of fatigue of a person a method of measuring a person's blood glucose level, heart rate, or the like is known.
  • all of these data are greatly influenced by individual lifestyles, and it is difficult to clearly show the degree of fatigue of a person by using unified numerical values and indicators.
  • the degree of human fatigue at the sites of the civil engineering construction industry and the logistics industry It is not suitable for the judgment of.
  • the present discloser has determined that there is a clear difference in human wobbling between normal times when human fatigue is not accumulated and abnormal times when human fatigue is accumulated, and the horizontal appearance in the above spectrum.
  • the degree of human fatigue can be determined in real time and with high accuracy based on the magnitude relationship of the amplitude corresponding to the peak derived from the sway in the direction, and have conceived the following aspect of the present disclosure.
  • the swing detector determines the angular velocity of the swing during human movement in the horizontal direction orthogonal to the direction in which gravity acts.
  • An angular velocity sensor for detecting is provided, and the first peak, the second peak, and the third peak include the first angular velocity peak, the second angular velocity peak, and the third angular velocity peak, respectively, and the controller corresponds to the first angular velocity peak.
  • the degree of human fatigue is determined based on the magnitude relationship between the first amplitude, the second amplitude corresponding to the second angular velocity peak, and the third amplitude corresponding to the third angular velocity peak.
  • the first angular velocity peak is a peak derived from the horizontal sway of the center of gravity existing in the upper part of the lower limb of a person
  • the second The angular velocity peak is a peak derived from the horizontal sway of the center of gravity existing in the upper part of the human chest
  • the third angular velocity peak is a peak derived from the horizontal sway of the center of gravity existing in the human head.
  • the determination device of this aspect can appropriately determine the degree of fatigue of a person based on a universal standard regarding the fluctuation of the center of gravity existing in the person, which is not easily affected by the lifestyle of the individual. Further, the determination device of this embodiment can easily and in real time determine the degree of fatigue of an operator by simply wearing a swing detector at a site in the civil engineering construction industry, a site in the logistics industry, or the like. Can be done.
  • the state of the human body is considered to be closely related to the physical phenomenon of whether or not the center of gravity is stable against disturbance. Therefore, the present discloser has obtained the above spectral analysis.
  • the three peak frequencies appearing in the spectrum were further investigated.
  • the peak frequency ratio of acceleration is an integral multiple. That is, the peak frequency of the acceleration derived from the shaking of the center of gravity GM is about twice the peak frequency of the acceleration derived from the shaking of the center of gravity GL, and the peak frequency of the acceleration derived from the shaking of the center of gravity GT is the shaking of the center of gravity GL.
  • the peak frequencies of acceleration are linked so that they are about three times the peak frequency of acceleration derived from.
  • the peak frequency ratio of the angular velocity is an odd multiple ratio.
  • the peak frequency of the angular velocity derived from the shaking of the center of gravity GM is about three times the peak frequency of the angular velocity derived from the shaking of the center of gravity GL
  • the peak frequency of the angular velocity derived from the shaking of the center of gravity GT is the shaking of the center of gravity GL.
  • the peak frequencies of the angular velocities are linked so as to be about 5 times the peak frequency of the angular velocities derived from.
  • the above phenomenon is called resonance.
  • the occurrence of fluctuation due to resonance means that a passive and finite amount of fluctuation that corresponds to the source frequency by an integral multiple occurs. Since the energy source of the fluctuation due to resonance is the root fluctuation, the magnitude of the fluctuation due to resonance is finite and does not diverge.
  • the center of gravity GL is located below the site of the spinal column spring pedestal M, and the center of gravity GM is located below the site of the clavicle spring pedestal T. Therefore, the spinal column spring pedestal M and the clavicle spring pedestal T do not affect the swing of the center of gravity corresponding to the other spring pedestals below them.
  • the center of gravity GM swings slightly smaller than the center of gravity GL, and the center of gravity GT swings smaller than the center of gravity GM. From this, it can be seen that the balance of the body is autonomously maintained in the movement of the person.
  • the peak frequency of the angular velocity of the center of gravity GL is a value of about 1 ⁇ 2 of the peak frequency of the acceleration of the center of gravity GL, it is an integer described in the correlation (1) and the correlation (2).
  • the fluctuations of the three centers of gravity are unlikely to resonate with each other in a low frequency region of at least several Hz to several tens of Hz.
  • FIGS. 2A and 2B, FIGS. 3A and 3B, and FIGS. 4A and 4B As described above, resonance refers to a phenomenon in which the combined amplitude of fluctuation sources having different frequencies is mathematically infinite or indefinite at a specific frequency.
  • resonance is a phenomenon different from resonance that passively responds to one source of fluctuation with a finite amplitude.
  • the posture of the person is properly maintained by resonating the center of gravity GL, the center of gravity GM, and the center of gravity GT existing in the person while maintaining their independence from each other. That is, even when the vigorous movement of the lower limbs due to human movement (for example, walking, work, etc.) causes the center of gravity GL of the entire body supported by the lower limb spring pedestal L to swing, the upper chest supported by the spinal column spring pedestal M.
  • the swing of the center of gravity GM is stabilized as compared with the swing of the center of gravity GL due to the above resonance phenomenon.
  • the swing of the center of gravity GT of the head supported by the clavicle spring pedestal T is stabilized as compared with the swing of the center of gravity GM due to the above resonance phenomenon. In reality, one feels little shaking in the chest and head as he walks.
  • the present discloser has found an appropriate criterion for the degree of fatigue of a person by knowing the resonance of the shaking of the center of gravity existing in the person described above, and came up with the following aspect of the present disclosure. ..
  • the degree of human fatigue is at a normal level. It may be determined that there is.
  • the center of gravity GL, the center of gravity GM, and the center of gravity GT existing in the person are in a normal level state in which the posture of the person is properly maintained by resonating while maintaining independence from each other. ..
  • the controller has a first amplitude of the second amplitude or less and larger than the third amplitude, and the first amplitude is large. , If it is larger than the average value of the second amplitude and the third amplitude, it may be determined that the degree of fatigue of the person is the alert level.
  • the second amplitude of the latter is larger than the first amplitude of the former due to the wobbling of a person or the like.
  • the first amplitude is larger than the average value of the second amplitude and the third amplitude
  • the center of gravity GL, the center of gravity GM, and the center of gravity GT existing in a person resonate while maintaining mutual independence. It is considered that the person's posture is maintained at the alert level.
  • the average value of the second amplitude and the third amplitude corresponds to the maximum amplitude when the swing directions of the center of gravity GM and the center of gravity GT coincide with each other.
  • the controller has a first amplitude of the second amplitude or less and larger than the third amplitude, and the first amplitude is large. , If it is equal to or less than the average value of the second amplitude and the third amplitude, it may be determined that the degree of human fatigue is an abnormal level.
  • the second amplitude of the latter is equal to or higher than the first amplitude of the former due to the wobbling of a person or the like.
  • the first amplitude is equal to or less than the average value of the second amplitude and the third amplitude.
  • the center of gravity GM and the center of gravity GT existing in the human body are considered to be at an abnormal level in which it is difficult to autonomously maintain the balance of the body in the human movement without resonating with the movement of the lower limbs.
  • the present discloser has found that the attitude control during the movement of the humanoid can be appropriately performed by utilizing the resonance phenomenon of the shaking of the center of gravity described above. I came up with one aspect.
  • the posture control device of the seventh aspect of the present disclosure is a device that controls the posture of a humanoid capable of erect bipedal walking, and includes a swing detector for detecting shaking during operation of the humanoid and a controller.
  • Equipped with Spectral analysis is performed by decomposing the swing data output from the swing detector into frequency components, and in the spectrum obtained by the spectrum analysis, the first peak, the second peak, and the second peak are in ascending order of frequency. 3 peaks are appearing
  • the first peak, the second peak, and the third peak are peaks derived from the fluctuation of each of the three centers of gravity existing in the humanoid, respectively.
  • the controller controls the attitude of the humanoid so that the swings of each of the three centers of gravity resonate with each other.
  • the attitude control device of the eighth aspect of the present disclosure is the attitude control device of the seventh aspect, in which the swing detector operates the humanoid in the horizontal direction orthogonal to the direction in which gravity acts (hereinafter, the vertical direction). It is equipped with an angular velocity sensor that detects the angular velocity of the shaking of time and an acceleration sensor that detects the acceleration of the shaking during the operation of the humanoid in the vertical direction.
  • the first peak, the second peak and the third peak include the first angular velocity peak and the first acceleration peak, the second angular velocity peak and the second acceleration peak, and the third angular velocity peak and the third acceleration peak, respectively.
  • the first angular velocity peak, the second angular velocity peak, and the third angular velocity peak are peaks derived from the horizontal sway of each of the three centroids present in the humanoid, respectively.
  • the first acceleration peak, the second acceleration peak, and the third acceleration peak are peaks derived from the vertical fluctuations of the three centers of gravity existing in the humanoid, respectively.
  • the controller controls the attitude of the humanoid so that the horizontal sway of each of the three centers of gravity resonates at odd multiples with each other and the vertical sway of each of the three centers of gravity resonates at an integral multiple of each other. May be good.
  • the attitude control device of this embodiment can appropriately control the attitude of the humanoid by utilizing the resonance phenomenon of the shaking of the three centers of gravity existing in the humanoid. In other words, it is possible to maintain the posture of humanoids with the same natural balance as humans.
  • the attitude control device of this embodiment can reduce the number of sensors required for maintaining the attitude of the humanoid and can simplify the control structure of the humanoid as compared with the conventional one.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the determination device of the first embodiment.
  • the determination device 100 includes a swing detector 10, a transmitter 15, and a controller 20.
  • the rocking detector 10 is a sensor that detects shaking during human operation.
  • the swing detector 10 has, for example, a function of converting an analog signal into a digital signal, a filtering function of removing unnecessary signals, a function of amplifying a signal, and the like. However, since it is known, the description thereof will be omitted. Further, the swing detector 10 may be provided with a microprocessor that controls the above functions.
  • the swing detector 10 detects the angular velocity of the swing during human movement in the horizontal direction orthogonal to the direction in which gravity acts (hereinafter, vertical direction). It is equipped with an angular velocity sensor.
  • the angular velocity sensor may have any configuration as long as it can detect the angular velocity of shaking during such a person's operation.
  • the angular velocity sensor may be a vibration type or a capacitance type gyro sensor.
  • the gyro sensor may be a 1-axis sensor, a 2-axis sensor, or a 3-axis sensor.
  • the swing detector 10 is configured so that the angular velocity sensor detects the angular velocity of the horizontal swing during the operation of the person by attaching it to a person, but the mounting position is not particularly limited. ..
  • the swing detector 10 when the swing detector 10 is attached to a worker working at a site in the civil engineering and construction industry, it can be easily fixed to the head of a construction helmet worn by the worker as shown in FIG.
  • the swing detector 10 includes an acceleration sensor in addition to the above-mentioned angular velocity sensor.
  • the acceleration sensor may have any configuration as long as it can detect the acceleration of shaking during movement of a person in the vertical direction.
  • the transmitter 15 wirelessly transmits the swing data output from the swing detector 10 to the receiver of the controller 20.
  • the transmitter 15 may have any configuration as long as such rocking / swinging data can be wirelessly transmitted to the receiver of the controller 20.
  • the transmitter 15 may be a Bluetooth® transmitter.
  • the state of the human body is considered to be closely related to the physical phenomenon of whether or not the center of gravity is stable against disturbance.
  • spectrum analysis is performed by decomposing the swing data output from the swing detector 10 into frequency components, and the spectrum obtained by the spectrum analysis is included.
  • the first peak, the second peak, and the third peak appear in ascending order of frequency, and the controller 20 determines the state of the human body based on the first peak, the second peak, and the third peak. do.
  • the first peak, the second peak and the third peak are the first angular velocity peak PD1 and the second angular velocity, respectively.
  • the first angular velocity peak PD1 is a peak derived from the horizontal sway of the center of gravity GL (see FIG. 5) existing in the upper part of the lower limbs of a person
  • the second angular velocity peak PD2 is the center of gravity existing in the upper part of the chest of a person.
  • the peak is derived from the horizontal sway of GM (see FIG. 5)
  • the third angular velocity peak PD3 is the peak derived from the horizontal sway of the center of gravity GT (see FIG. 5) existing in the human head. ..
  • the controller 20 may include a first amplitude A l, corresponding to the first angular velocity peak PD1, a second amplitude A m corresponding to the second angular velocity peak PD2, third amplitude A corresponding to the third angular velocity peak PD3
  • the degree of fatigue of a person is determined based on the magnitude relationship with t.
  • the controller 20 determines whether the degree of fatigue of a person is at a normal level.
  • the center of gravity GL, the center of gravity GM, and the center of gravity GT that exist in the person resonate while maintaining independence from each other, so that the person's posture is properly maintained at a normal level. It is believed that there is.
  • the controller 20 the first amplitude A l is the third greater than the amplitude A t equal to or lower than the second amplitude A m, and first amplitude A l is and second amplitudes A m If third larger than the average value of the amplitude a t (that is, as a second criterion, when the a m ⁇ a l> a t and a l> (a m + a t) / 2,), human fatigue Is determined to be the alert level.
  • the average value of the second amplitude A m and the third amplitude A t corresponds to the maximum amplitude when the direction of swinging of the center of gravity GM and the center of gravity GT match.
  • the first amplitude A l is is greater than the average value of the second amplitude A m and the third amplitude A t, the center of gravity GL present in human, the center of gravity GM and the center of gravity GT are mutually independent It is considered that the person's posture is maintained at the alert level by resonating while maintaining.
  • the controller 20 the first amplitude A l is the third greater than the amplitude A t equal to or lower than the second amplitude A m, and first amplitude A l is and second amplitudes A m if: the average value of the third amplitude a t (i.e., as a third criterion, the case of a m ⁇ a l> a t and a l ⁇ (a m + a t) / 2,), the degree of fatigue of a human Judged as an abnormal level.
  • the controller 20 includes a first amplitude A l is less than or equal second amplitude A m, and, if the second amplitude A m is equal to or less than the third amplitude A t (that is, as a fourth criterion, A for l ⁇ a m ⁇ a t) , fatigue people, may be determined that the emergency level.
  • the controller 20 includes, for example, an arithmetic circuit (not shown) and a storage circuit (not shown) for storing a program for performing the above determination.
  • Examples of the arithmetic circuit include an MPU and a CPU.
  • Examples of the storage circuit include a memory and the like.
  • the controller 20 may be composed of a single controller that performs centralized control, or may be composed of a plurality of controllers that perform distributed control in cooperation with each other.
  • the above program has a function of performing spectrum analysis (Fourier transform) by decomposing the fluctuation data output from the fluctuation detector 10 into frequency components. You may prepare.
  • the controller 20 may include an operation setting device and a notification device (not shown).
  • Examples of the operation setting device include a keyboard and the like.
  • Examples of the notification device include a display notification device and a voice notification device for the operator to recognize the determination content by the controller 20.
  • As the display alarm a display panel screen, a lamp, or the like can be used, but the display is not limited thereto.
  • As the voice alarm for example, a speaker or the like can be used, but the present invention is not limited to this.
  • Examples of such a controller 20 include, but are not limited to, an information portable terminal (for example, a personal computer) that can be carried by a person.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the operation of the determination device of the first embodiment.
  • the following operations may be performed, for example, by the arithmetic circuit of the controller 20 reading a program from the storage circuit of the controller 20. However, it is not always essential that the controller 20 performs the following operations. The worker may perform a part of the operation.
  • the work is started by wearing a construction helmet to which the swing detector 10 is fixed.
  • step S1 the angular velocity data output from the angular velocity sensor of the swing detector 10 is sampled in a timely manner.
  • step S2 spectrum analysis (FFT processing of the angular velocity data) is performed by decomposing the angular velocity data into frequency components. Then, as shown in FIGS. 2A, 3A and 4A, the first angular velocity peak PD1, the second angular velocity peak PD2 and the third angular velocity peak PD3 appear in the spectrum obtained by the spectral analysis in ascending order of frequency. a first amplitude a l, corresponding to the first angular velocity peak PD1, a second amplitude a m corresponding to the second angular velocity peak PD2, and a third amplitude a t corresponding to the third angular peak PD3, is identified ( Step S3).
  • step S4 obtained in step S3, the magnitude relation between the first amplitude A l and the second amplitude A m and the third amplitude A t is first criterion (A l> A m> whether they meet the a t) is determined.
  • step S5 If the above magnitude relationship satisfies the first criterion (“Yes” in step S4), it is determined in step S5 that the worker's fatigue level is at a normal level. At this time, it is preferable to notify the operator that the degree of fatigue of the operator is at a normal level by using the notification device of the controller 20. After the above notification, in step S1, the operations after step S1 may be restarted in a timely manner.
  • step S4 If the above magnitude relationship does not meet the first criterion (when "No” in step S4), the process proceeds to the next step 6.
  • step S6 obtained in step S3, the magnitude relation between the first amplitude A l and the second amplitude A m and the third amplitude A t is the second criterion (A m ⁇ A l> A t, and whether they meet the a l> (a m + a t) / 2) is determined.
  • step S6 If the above magnitude relationship satisfies the second criterion (“Yes” in step S6), the worker's fatigue level is determined to be a caution level in step S7. At this time, the notification device of the controller 20 may be used to notify the operator that the degree of fatigue of the operator is at the alert level. After the above notification, in step S1, the operations after step S1 may be restarted in a timely manner.
  • step S6 If the above magnitude relationship does not meet the second criterion (when "No" in step S6), the process proceeds to the next step 8.
  • step S8 obtained in step S3, the magnitude relation between the first amplitude A l and the second amplitude A m and the third amplitude A t is the third criterion (A m ⁇ A l> A t, and whether they meet the a l ⁇ (a m + a t) / 2) is determined.
  • step S8 If the above magnitude relationship satisfies the third criterion (“Yes” in step S8), it is determined in step S7 that the worker's fatigue level is an abnormal level. At this time, it is preferable to notify the operator that the degree of fatigue of the operator is an abnormal level by using the notification device of the controller 20.
  • step S8 After the above notification and when the above magnitude relationship does not satisfy the third determination criterion (when "No" in step S8), even if the operation after step S1 is restarted in a timely manner in step S1. good.
  • 9A and 9B are diagrams showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 20 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • 10A and 10B are diagrams showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 40 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • 11A and 11B are diagrams showing an example of the result of analyzing the swing data output from the swing detector when 60 minutes have passed from the start of walking of the subject [3].
  • 12A and 12B show the swing data output from the swing detector 60 minutes after the start of walking of the subject [3] and immediately after the subject [3] takes a break and takes water. It is a figure which shows an example of the result of having analyzed.
  • FIGS. 9A, 10A, 11A, and 12A are the same as those of FIG. 4A, and thus the description thereof will be omitted. Further, the horizontal axis, vertical axis, and peak frequency of FIGS. 9B, 10B, 11B, and 12B are the same as those of FIG. 4B, and thus the description thereof will be omitted.
  • the first angular velocity peak PD1, the second angular velocity peak PD2 and the third angular velocity are in ascending order of frequency.
  • Peak PD3 is appearing. Therefore, Table 2 below, each elapsed time from the start of walking of the subject [3], the first amplitude A l, corresponding to the first angular velocity peak PD1, second amplitude A m corresponding to the second angular velocity peak PD2 and third amplitude a t corresponding to the third angular velocity peak PD3 are shown.
  • the first acceleration peak PG1, the second acceleration peak PG2, and the third acceleration peak PG3 appear in the spectrum obtained by the spectrum analysis in ascending order of frequency.
  • first amplitude A l is is larger than the average value of the second amplitude A m and the third amplitude A t, the center of gravity GL, centroid GM and the center of gravity GT present in the subject [3], mutual It also means that the attitude of the person is maintained by resonating while maintaining independence.
  • the degree of fatigue caused by walking of the subject [3] is judged to be a caution level.
  • the first acceleration peak PG1, the second acceleration peak PG2, and the third acceleration peak PG3 appear in ascending order of frequency. No change is observed with respect to the peak shown in FIG. 9B.
  • first amplitude A l is because has led to the following average value of the second amplitude A m and the third amplitude A t, the center of gravity GM and the center of gravity GT present in the subject [3], lower limb movement It means that it is difficult to autonomously maintain the balance of the body in the walking of the subject [3] without resonating with the subject [3].
  • the degree of fatigue caused by walking of the subject [3] is determined to be an abnormal level.
  • the first acceleration peak PG1, the second acceleration peak PG2, and the third acceleration peak PG3 appear in ascending order of frequency. No change is observed with respect to the peak shown in FIG. 9B.
  • the first acceleration peak PG1, the second acceleration peak PG2, and the third acceleration peak PG3 appear in the spectrum obtained by the spectrum analysis in ascending order of frequency. No change is observed with respect to the peak shown in FIG. 9B.
  • the determination device 100 of the present embodiment can determine the state of the human body more simply and with higher accuracy than before.
  • problems such as deterioration of the physical condition of workers, deterioration of work efficiency, and occurrence of work mistakes caused by the accumulation of fatigue of workers in a high temperature and high humidity environment in summer have been regarded as problems. ..
  • As a general method for determining the degree of fatigue of a person a method of measuring a person's blood glucose level, heart rate, or the like is known.
  • all of these data are greatly influenced by individual lifestyles, and it is difficult to clearly show the degree of fatigue of a person by using unified numerical values and indicators.
  • the degree of human fatigue at the sites of the civil engineering construction industry and the logistics industry It is not suitable for the judgment of.
  • the determination device 100 of the present embodiment can appropriately determine the degree of fatigue of a person by a universal standard regarding the fluctuation of the center of gravity existing in the person, which is not easily influenced by the lifestyle of the individual. .. Further, the determination device 100 of the present embodiment can easily and in real time reduce the degree of fatigue of the worker by simply attaching the swing detector 10 to the worker at a site in the civil engineering construction industry, a site in the logistics industry, or the like. Can be determined.
  • the controller 20 uses the swing detector 10 to detect the swing of the center of gravity existing in the person due to the movement of the person (for example, when walking, working, etc.), thereby determining the degree of fatigue of the person. The case of determining is described.
  • the controller 20 uses the swing detector 10 to detect the swing of the center of gravity existing in the person due to the movement of the person (for example, when walking, working, etc.), so that, for example, the health condition of the person can be determined. It is also possible to judge.
  • the position of the center of gravity GL of the entire body supported by the lower limb spring pedestal L and the position of the center of gravity GM of the upper chest supported by the spinal column spring pedestal M are higher than those of a healthy person. And are often in close proximity. Further, in an unhealthy obese person, the position of the lower limb spring pedestal L and the position of the center of gravity GL are often closer than those of a healthy person.
  • spectrum analysis Frier transform
  • the first is in ascending order of frequency.
  • the controller 20 can determine the health condition of a person based on the first peak, the second peak, and the third peak.
  • the determination device 100 of this modification may be the same as the determination device 100 of the first embodiment except for the above features.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the attitude control device of the second embodiment.
  • the attitude control device 200 includes a swing detector 10, a transmitter 15, and a controller 20A.
  • the attitude control device 200 of the present embodiment when the humanoid operates, spectrum analysis (Fourier transform) is performed by decomposing the swing data output from the swing detector 10 mounted on the humanoid into frequency components. Will be. Then, in the spectrum obtained by the spectrum analysis, the first peak, the second peak, and the third peak, which appeared in ascending order of frequency, correspond to the fluctuations of the three centers of gravity existing in the humanoid (not shown), respectively. It is a peak derived from, and the controller 20A controls the posture of the humanoid so that the fluctuations of the three centers of gravity existing in the humanoid resonate with each other.
  • spectrum analysis Frier transform
  • the first peak, the second peak, and the third peak are the first angular velocity peak PD1 and the first acceleration peak PG1, the second angular velocity peak PD2 and the second acceleration peak PG2, and the third angular velocity peak PD3, respectively.
  • the third acceleration peak PG3 are included, respectively.
  • the first angular velocity peak PD1, the second angular velocity peak PD2, and the third angular velocity peak PD3 are peaks derived from the horizontal fluctuations of the three centers of gravity existing in the humanoid, respectively, and are the first acceleration peaks PG1 and the third.
  • the second acceleration peak PG2 and the third acceleration peak PG3 are peaks derived from the vertical fluctuations of the three centers of gravity existing in the humanoid, respectively.
  • the horizontal sway of each of the three centers of gravity existing in the humanoid resonates with each other at odd multiples
  • the vertical sway of each of the three center of gravity resonates with each other at an integral multiple.
  • Control the posture of humanoids In this case, the controller 20A makes it difficult for the horizontal sway of each of the three centers of gravity existing in the humanoid and the vertical sway of each of the three centers of gravity existing in the humanoid to resonate.
  • Controls the attitude of humanoids For example, the frequency corresponding to the lowest frequency of the above horizontal shaking and the frequency corresponding to the lowest frequency of the above vertical shaking are set by a predetermined frequency. It is realized by shifting. As an example, the frequency of the former may be about 1/2 of the frequency of the latter.
  • the controller 20A includes, for example, an arithmetic circuit (not shown) and a storage circuit (not shown) for storing a program for performing the attitude control.
  • Examples of the arithmetic circuit include an MPU and a CPU.
  • Examples of the storage circuit include a memory and the like.
  • the controller 20A may be composed of a single controller that performs centralized control, or may be composed of a plurality of controllers that perform distributed control in cooperation with each other.
  • the attitude control device 200 of the present embodiment can appropriately control the attitude of the humanoid by utilizing the resonance phenomenon of the shaking of the three centers of gravity existing in the humanoid. In other words, it is possible to maintain the posture of humanoids with the same natural balance as humans.
  • the attitude control device 200 of the present embodiment can reduce the number of sensors required for maintaining the attitude of the humanoid and can simplify the control structure of the humanoid as compared with the conventional case.
  • first embodiment the modified examples of the first embodiment, and the second embodiment may be combined with each other as long as the other party is not excluded from each other.
  • One aspect of the present disclosure can be used for a determination device capable of determining a person's physical condition more simply and with higher accuracy than before.
  • Swing detector 15 Transmitter 20: Controller 20A: Controller 100: Judgment device 200: Attitude control device GL: Center of gravity GM: Center of gravity GT: Center of gravity L: Lower limb spring pedestal M: Spinal column spring pedestal T: Clavicle spring pedestal

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Abstract

判定装置（１００）は、人の動作時の揺れを検知する揺動検知器（１０）と、制御器（２０）と、を備える。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。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。

Description

判定装置および姿勢制御装置
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
 　＜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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　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ｆ０としたとき、根源周波数ｆ０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ｆ０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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　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振幅がこの順に小さい場合、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Ａｌと、第２角速度ピークＰＤ２に対応する第２振幅Ａｍと、第３角速度ピークＰＤ３に対応する第３振幅Ａｔ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Ａｌ、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔがこの順に小さい場合（つまり、第１判定基準として、Ａｌ＞Ａｍ＞Ａｔ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Ａｌが、第２振幅Ａｍ以下であって第３振幅Ａｔよりも大きく、かつ、第１振幅Ａｌが、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔの平均値よりも大きい場合（つまり、第２判定基準として、Ａｍ≧Ａｌ＞Ａｔ、かつＡｌ＞（Ａｍ＋Ａｔ）／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Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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Ａｌ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Ａｍ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Ａｍが、前者の第１振幅Ａｌ以上になっている。しかし、この段階では、第１振幅Ａｌが、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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Ａｌが、第２振幅Ａｍ以下であって第３振幅Ａｔよりも大きく、かつ、第１振幅Ａｌが、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔの平均値以下の場合（つまり、第３判定基準として、Ａｍ≧Ａｌ＞Ａｔ、かつＡｌ≦（Ａｍ＋Ａｔ）／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Ａｌ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Ａｍ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Ａｍが、前者の第１振幅Ａｌ以上になっている。また、第１振幅Ａｌが第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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Ａｌが第２振幅Ａｍ以下であって、かつ、第２振幅Ａｍが第３振幅Ａｔ以下である場合（つまり、第４判定基準として、Ａｌ≦Ａｍ≦Ａｔ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Ａｌと、第２角速度ピークＰＤ２に対応する第２振幅Ａｍと、第３角速度ピークＰＤ３に対応する第３振幅Ａｔ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Ａｌと第２振幅Ａｍと第３振幅Ａｔとの間の大小関係が、第１判定基準（Ａｌ＞Ａｍ＞Ａｔ）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Ａｌと第２振幅Ａｍと第３振幅Ａｔとの間の大小関係が、第２判定基準（Ａｍ≧Ａｌ＞Ａｔ、かつＡｌ＞（Ａｍ＋Ａｔ）／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Ａｌと第２振幅Ａｍと第３振幅Ａｔとの間の大小関係が、第３判定基準（Ａｍ≧Ａｌ＞Ａｔ、かつＡｌ≦（Ａｍ＋Ａｔ）／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Ａｌ、第２角速度ピークＰＤ２に対応する第２振幅Ａｍおよび第３角速度ピークＰＤ３に対応する第３振幅Ａｔが示されている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000005
 　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Ａｌ、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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（Ａｌ＞Ａｍ＞Ａｔ）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Ａｌ、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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（Ａｍ≧Ａｌ＞Ａｔ、かつＡｌ＞（Ａｍ＋Ａｔ）／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Ａｍが、第１振幅Ａｌ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Ａｌが、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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Ａｌ、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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（Ａｍ≧Ａｌ＞Ａｔ、かつＡｌ≦（Ａｍ＋Ａｔ）／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Ａｍが、第１振幅Ａｌ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Ａｌが、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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Ａｌ、第２振幅Ａｍおよび第３振幅Ａｔ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（Ａｌ＞Ａｍ＞Ａｔ）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。
　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 (8)

  1. 　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、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、前記人の身体の状態を判定する判定装置。
  2. 　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請求項１に記載の判定装置。
  3. 　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る請求項２に記載の判定装置。
  4. 　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振幅がこの順に小さい場合、人の疲労度が正常レベルであると判定する請求項３に記載の判定装置。
  5. 　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３に記載の判定装置。
  6. 　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３に記載の判定装置。
  7. 　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、
    　前記第１ピーク、第２ピークおよび第３ピークはそれぞれ、前記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、
    　前記制御器は、前記３つの重心のそれぞれの揺れが互いに共鳴するように、前記ヒューマノイドの姿勢を制御する姿勢制御装置。
  8. 　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、第２角速度ピークおよび第３角速度ピークはそれぞれ、前記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、
    　前記第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、前記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、
    　前記制御器は、前記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、前記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、前記ヒューマノイドの姿勢を制御する請求項７に記載の姿勢制御装置。
     
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002094091A1 (fr) * 2001-05-22 2002-11-28 Kazuyoshi Sakamoto Dispositif de controle de fatigue et procede d'evaluation de fatigue
JP2004081745A (ja) * 2002-08-29 2004-03-18 Seiko Epson Corp ピッチ計、ピッチ計の制御方法、腕時計型情報処理装置、制御プログラムおよび記録媒体
JP2005028157A (ja) * 1997-09-05 2005-02-03 Seiko Epson Corp 生体情報計測装置
JP2005111654A (ja) * 2003-09-19 2005-04-28 Sony Corp ロボット装置及びロボット装置の歩行制御方法
JP2005160640A (ja) * 2003-12-01 2005-06-23 Denso Corp 生体状態検出装置
JP2005342254A (ja) * 2004-06-03 2005-12-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd 歩行周期検出装置
JP4517107B2 (ja) 2006-11-22 2010-08-04 国立大学法人東京海洋大学 重心検知装置および横転限界速度予測装置並びに貨物重量予測装置並びに演算プログラム
JP2016041155A (ja) 2014-08-18 2016-03-31 高知県公立大学法人 姿勢および歩行状態推定装置
US9990333B1 (en) * 2014-05-28 2018-06-05 University Of South Florida Systems and methods for synchronizing the kinematics of uncoupled, dissimilar rotational systems

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4819887B2 (ja) * 2006-05-29 2011-11-24 シャープ株式会社 疲労推定装置及びそれを搭載した電子機器
KR102250045B1 (ko) 2014-10-06 2021-05-11 삼성디스플레이 주식회사 디스플레이 장치 및 디스플레이 시스템
JP6321755B2 (ja) * 2016-10-26 2018-05-09 ミネベアミツミ株式会社 妊娠状態モニタリングシステム

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005028157A (ja) * 1997-09-05 2005-02-03 Seiko Epson Corp 生体情報計測装置
WO2002094091A1 (fr) * 2001-05-22 2002-11-28 Kazuyoshi Sakamoto Dispositif de controle de fatigue et procede d'evaluation de fatigue
JP2004081745A (ja) * 2002-08-29 2004-03-18 Seiko Epson Corp ピッチ計、ピッチ計の制御方法、腕時計型情報処理装置、制御プログラムおよび記録媒体
JP2005111654A (ja) * 2003-09-19 2005-04-28 Sony Corp ロボット装置及びロボット装置の歩行制御方法
JP2005160640A (ja) * 2003-12-01 2005-06-23 Denso Corp 生体状態検出装置
JP2005342254A (ja) * 2004-06-03 2005-12-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd 歩行周期検出装置
JP4517107B2 (ja) 2006-11-22 2010-08-04 国立大学法人東京海洋大学 重心検知装置および横転限界速度予測装置並びに貨物重量予測装置並びに演算プログラム
US9990333B1 (en) * 2014-05-28 2018-06-05 University Of South Florida Systems and methods for synchronizing the kinematics of uncoupled, dissimilar rotational systems
JP2016041155A (ja) 2014-08-18 2016-03-31 高知県公立大学法人 姿勢および歩行状態推定装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RYOSUKE NAKAUCHI ,TOSHIKI HAYASHI , FUMIKO HARADA , HIROMITSU SHIMAKAWA , KOICHI NAKAGAWA: "Detection of abnormal conditions focusing on specific tasks in sewer maintenance", FIT2011 (10TH INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY FORUM), vol. 4, 2011, pages 375 - 378, XP055955176 *

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