WO2022003780A1 - 状態検知装置、方法およびプログラム - Google Patents

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WO2022003780A1
WO2022003780A1 PCT/JP2020/025531 JP2020025531W WO2022003780A1 WO 2022003780 A1 WO2022003780 A1 WO 2022003780A1 JP 2020025531 W JP2020025531 W JP 2020025531W WO 2022003780 A1 WO2022003780 A1 WO 2022003780A1
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WO
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center
gravity
area
sensor
worker
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PCT/JP2020/025531
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English (en)
French (fr)
Inventor
泰輔 若杉
朋子 柴田
寛 吉田
理恵 酒井
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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Publication date
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Priority to US18/012,283 priority patent/US20230259840A1/en
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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
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E06—DOORS, WINDOWS, SHUTTERS, OR ROLLER BLINDS IN GENERAL; LADDERS
    • E06C—LADDERS
    • E06C1/00—Ladders in general
    • E06C1/02—Ladders in general with rigid longitudinal member or members
    • E06C1/14—Ladders capable of standing by themselves
    • E06C1/16—Ladders capable of standing by themselves with hinged struts which rest on the ground
    • E06C1/18—Ladders capable of standing by themselves with hinged struts which rest on the ground with supporting struts formed as ladders
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B29/00—Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
    • G08B29/02—Monitoring continuously signalling or alarm systems
    • G08B29/04—Monitoring of the detection circuits

Definitions

  • the present invention relates to a state detection device, a method and a program for aerial work.
  • a pressure sensor having a plurality of measurement points is placed on an object on a plane, and a pressure characteristic point when the worker performs an operation on the object on the plane on which the pressure sensor is placed is used.
  • a technique for detecting an operating state see, for example, Patent Document 1.
  • the present invention has been made by paying attention to the above circumstances, and an object thereof is to provide a device, a method, and a program capable of detecting an output abnormality of a sensor.
  • the state detection device is from a sensor that is placed on the leg of a high-altitude work device on which the worker rides and outputs a sensor value related to the sway of the center of gravity of the worker.
  • An acquisition unit that acquires the sensor value as time-series data
  • a calculation unit that calculates a feature amount of the center of gravity sway area and an evaluation value regarding the center of gravity sway of the worker from the time-series data, and the center of gravity sway.
  • An abnormality determination unit that determines whether or not the sensor value is abnormal depending on whether or not the feature amount of the area satisfies the abnormality determination condition, and an abnormality determination unit that determines that the sensor value is not abnormal and the evaluation value is equal to or higher than the threshold value.
  • the worker is provided with a determination unit for determining that the state of the worker is unstable.
  • 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 a center of gravity swaying area and a maximum swing width of the center of gravity swaying area when the output of the sensor is normal and abnormal.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of management data stored in the work information management database according to the present embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the feature amount of the work information by age and the area of the center of gravity stored in the work information management database.
  • 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
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the feature amount of the work information by age and the area of the center of gravity for each unit time stored in the work information management database.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of information indicating that there is a high possibility that the output of the sensor output from the output unit 129 according to the present embodiment has an abnormality.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a danger detection report output from the output unit according to the present embodiment.
  • a state detection system including a state detection device according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
  • the state detection system 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, an abnormality determination unit 126, a determination unit 127, and an output unit 129.
  • 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 and other configurations included in the state detection device 1 are connected by wire or wirelessly via the communication interface 16. Further, in FIG. 1, the sensor unit 10 is arranged in the state detection device 1, but can be a device separate from the state detection device 1. Further, the sensor unit 10 may transmit the sensor value to the state detection device 1 wirelessly or by wire via the network 5.
  • the sensor unit 10 is arranged so that a plurality of sensors are distributed 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 platform is described assuming a stepladder, but when a worker rides on the tool such as a ladder, a tripod, a work platform, and a scaffolding platform and works at a position higher than the ground.
  • Any instrument used for the 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 worker from the sensor unit 10.
  • the calculation unit 123 calculates the worker's center of gravity swaying area and the perimeter of the center of gravity swaying area from the time-series data.
  • the calculation unit 123 further calculates the feature amount of the center of gravity swaying area from the center of gravity swaying area and the peripheral length of the center of gravity swaying area.
  • the feature amount is, for example, the circularity of the center of gravity swaying area, the maximum swing width of the center of gravity swaying area, and the like.
  • the calculation unit 123 can also calculate the maximum value of the swing width in each axial direction of the center of gravity locus.
  • the creation unit 125 creates an average value of the feature amount of the center of gravity sway area based on the past work data of the worker with reference to the work information management database 3.
  • the average value of the feature amount of the center of gravity sway area is, for example, the average value of the circularity of the center of gravity sway area (hereinafter referred to as the average circularity) and the average value of the maximum swing width of the center of gravity sway area (hereinafter referred to as the average maximum swing width).
  • the creation unit 125 creates work information.
  • the work information is, for example, data including a worker ID, a work start time, a work experience, and an evaluation value.
  • the work experience is the number of times of work indicating the number of times of work or the cumulative work time.
  • the abnormality determination unit 126 determines whether or not the circularity of the center of gravity sway area calculated by the calculation unit 123 and the maximum swing width of the center of gravity sway area satisfy the abnormality determination condition. When the abnormality determination condition is satisfied, the abnormality determination unit 126 determines that the sensor has an output abnormality.
  • the determination unit 127 determines that the state of the worker who is working is unstable when the feature amount of the center of gravity sway area satisfies the abnormality determination condition.
  • Specific examples of the worker's condition being unstable 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 abnormality judgment conditions will be described later.
  • the output unit 129 When the abnormality determination unit 126 determines that there is an abnormality in the output of the sensor, the output unit 129 indicates information indicating that there is a high possibility that the sensor has an output abnormality, an operator ID, a feature amount of the center of gravity sway area, and a work. A sensor output abnormality report including the area of the person's center of gravity sway is output. Further, when the determination unit 127 determines that the worker's condition is unstable, the output unit 129 includes a danger detection report including the worker ID and the evaluation value of the worker's center of gravity sway based on the work information data. Is output. The sensor output abnormality report and 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 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, abnormality determination unit 126, determination unit 127, and output unit 129) is a processor or an integrated circuit when a processor or an integrated circuit executes a processing program. It may be realized as a function of the circuit.
  • the memory 14 stores data such as a sensor value, a feature amount of the center of gravity sway area, an evaluation value, and a worker ID.
  • the memory 14 may be, for example, a commonly used storage medium such as an HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), or 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 can use the data (sensor value, characteristic amount of center of gravity sway area, evaluation value, work). It may be transmitted to the work information management database 3 every time (person ID, etc.) is acquired and generated, 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 with the work information management database 3.
  • the communication interface 16 may also be an interface for communicating with an information processing device of another worker or administrator.
  • the sensor output abnormality report or the danger detection report output from the output unit 129 can be displayed on the display provided in the information processing device of another worker or administrator. Since the communication interface 16 may use a generally used communication interface, the description thereof is omitted here.
  • 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 state detection device may further include an output interface, which is a display for displaying information and reports output from the output unit 129.
  • the work information management database 3 stores work information, a worker ID, work experience, a threshold value created by the creation unit 125, a feature amount of the center of gravity sway area, and the like transmitted from the state detection device 1.
  • the work information management database 3 is prepared in, for example, a cloud server and is assumed to communicate with a plurality of state detection devices 1, but may be stored in a dedicated server.
  • the work information management database 3 may also store the feature amount of the center of gravity sway area by age or work experience, and the average work experience and average evaluation value by age.
  • the feature amount of the center of gravity sway area by age or work experience is the feature of the center of gravity sway area stored in the work information management database 3 by the processor of the cloud server by the program of the cloud server that manages the work information management database 3. It may be created based on the amount, the worker ID, and the like, and stored in the work information management database 3. Similarly, the work experience and the average evaluation value for each age are created by the program of the cloud server by the processor of the cloud server based on the work information stored in the work information management database 3, and the work information management database. It may be stored in 3.
  • 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, for example, the tip of the leg 201 of the stepladder 20.
  • the tip of the leg 201 is usually provided with a non-slip grip made of rubber or the like. Therefore, the sensor 203 may be arranged between the non-slip grip and the tip of the leg 201, or the sensor 203 may be embedded in the non-slip grip itself. Alternatively, a member having a non-slip function including the sensor unit 10 may be provided on the tip 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 state detection device 1 can acquire the pressure when the operator gets on the stepladder 20 from each sensor 203 as a sensor value. Since the pressure applied to the sensor 203 fluctuates when the worker gets on the stepladder 20, the state detection device 1 can detect that the worker has got on the stepladder 20. Further, by continuously acquiring the sensor values from each position of the four sensors 203 at regular intervals, the state detection device 1 can calculate the fluctuation of the center of gravity of the operator from the time series data of the sensor values.
  • each of the sensors 203 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 recognition of the ID tag 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 may be identified.
  • a stepladder is assumed as an aerial work platform.
  • step S301 the acquisition unit 121 acquires the sensor value, the sampled time, and the worker ID from the sensor unit 10.
  • the acquisition unit 121 and further, the time when the worker got on the stepladder may be acquired.
  • step S302 the calculation unit 123 calculates the current position of the center of gravity of the worker from the sensor value.
  • the position of the center of gravity is stored in the memory 14 together with the sampling time.
  • steps S301 and S302 are repeated for a predetermined time after the worker gets on the stepladder and starts the work. It is assumed that the predetermined time is sufficient time to calculate the swaying area of the center of gravity from the locus of the position of the center of gravity.
  • the calculation unit 123 further calculates the locus of the center of gravity position from the position of the center of gravity of the worker stored in the memory 14 and the time sampled.
  • the calculation unit 123 calculates the center of gravity swaying area and the perimeter of the center of gravity swaying area from the calculated locus of the center of gravity position. Calculation unit 123 Further, the feature amount of the center of gravity swaying area is calculated from the center of gravity swaying area and the peripheral length of the center of gravity swaying area. Here, the feature amount of the center of gravity swaying area is the circularity and the maximum swing width of the center of gravity swaying area. Since the swaying area of the center of gravity may be calculated by a method generally calculated such as an outer peripheral area, a rectangular area, and an effective value area, detailed description thereof is omitted here.
  • the circularity of the swaying area of the center of gravity is calculated by the calculation unit 123 as 4 ⁇ S / L 2 .
  • S is the swaying area of the center of gravity
  • L is the perimeter of the swaying area of the center of gravity.
  • the maximum swing width of the center of gravity sway area may be calculated from the perimeter of the center of gravity sway area and the center of gravity sway area by using a generally calculated method such as geometry or image analysis. The description is omitted.
  • the center of gravity of the worker is the center of the plane region defined by the arrangement of the four sensors 203 (for example, the center of gravity of the worker defined by the four legs 201 of the stepladder 20). It can be the center of the work area). 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 worker is located.
  • the sensor value is biased in advance, but the value of the sensor 203 before the operator gets on the ladder is set as the initial state, and the center of gravity of the operator is changed by the fluctuation of the sensor value from there. It should be calculated.
  • FIG. 4 shows the center of gravity sway area S1 and the maximum swing width L1 of the center of gravity sway area S1 when the output of the sensor is normal, and the center of gravity sway area S2 and the center of gravity sway area S2 when the output of the sensor is abnormal. It is a figure which showed the maximum swing width L2.
  • the shape of the center of gravity sway area S2 when the output of the sensor is abnormal is closer to an ellipse than the shape of the sway area S1 of the center of gravity when the output of the sensor is normal. Therefore, the circularity of the center of gravity swaying area S2 is smaller than the circularity of the center of gravity swaying area S1.
  • the maximum swing width L2 of the center of gravity sway area S2 is larger than the maximum swing width L1 of the center of gravity sway area S1.
  • step S303 the creating unit 125 creates the average circularity of the center of gravity swaying area and the average maximum swing width of the center of gravity swaying area with reference to the work information management database 3. Specifically, using the worker ID acquired in step S301 as a key, the feature amount of the center of gravity sway area of the work performed in the past by the worker who is currently working is acquired from the work information management database 3. The creating unit 125 may create an average circularity and an average maximum swing width from the feature amount. The creation unit 125 acquires the age and work experience of the currently working worker stored in the work information management database 3 using the worker ID as a key, and is similar to the age and work experience of the worker.
  • the creating unit 125 may create an average circularity and an average maximum swing width from the feature amount. For example, when the age of the worker stored in the work information management database 3 is 34 years old and the work experience with the stepladder is 7 times, the creation unit 125 may perform the work stored in the work information management database 3. The person's age may be in his early thirties, and the feature amount of the center of gravity sway area of the worker who has worked on the stepping stone 5 to 10 times may be acquired, and the average circularity and the average maximum swing width may be created from the feature amount.
  • the above example is merely an example, and the creation unit 125 acquires the feature amount of the center of gravity sway area with an arbitrary range of age and work experience stored in the work information management database 3 as a similar range, and averages them. Of course, it is possible to create circularity and average maximum runout.
  • the abnormality determination unit 126 determines whether or not the feature amount of the center of gravity sway area satisfies the abnormality determination condition.
  • the abnormality determination condition is that the circularity calculated by the calculation unit 123 is equal to or less than the average circularity created by the creation unit 125, and the maximum swing width of the center of gravity sway area calculated by the calculation unit 123 is the creation unit. This is the case where it is equal to or larger than the average maximum swing width created by 125.
  • step S305 is performed. If the procedure is other than the above, the process proceeds to step S310.
  • step S304 determines in step S304 that the abnormality determination condition is satisfied
  • step S305 the abnormality determination unit 126 determines that there is a high possibility that the output of the sensor is abnormal.
  • step S306 the output unit 129 outputs a sensor output abnormality report including information indicating that there is a high possibility that there is an abnormality in the sensor output.
  • step S304 determines that the abnormality determination unit 126 does not satisfy the abnormality determination condition. If it is determined in step S304 that the abnormality determination unit 126 does not satisfy the abnormality determination condition, the abnormality determination unit 126 determines in step S310 that the output of the sensor is normal.
  • step S311 in order to determine whether or not the worker's state is unstable, the determination unit 127 determines whether or not the worker's evaluation value is equal to or greater than the threshold value.
  • the evaluation value is, for example, the received sway area calculated by the calculation unit 123, and the threshold value is, for example, the average center of gravity sway area at the age of the worker stored in the work information management database 3. If the evaluation value is equal to or greater than the threshold value, the process proceeds to step S312, and if the evaluation value is less than the threshold value, the process returns to step S301 and the same process is repeated.
  • the evaluation value and the threshold value are merely examples, and it goes without saying that any evaluation value and the threshold value created from the sway of the center of gravity and the work information can be adopted.
  • the sensor value is newly acquired and added to the data of the center of gravity position stored in the memory 14 as the data of the new center of gravity position.
  • the creating unit 125 can calculate the locus of the center of gravity based on the time-series data updated in this way, and can calculate the area of swaying of the center of gravity.
  • the process of acquiring the worker ID in step S301 and the process of creating the average circularity, the average maximum swing width, and the average value of the center of gravity sway area for each age in step S303 may be performed once. Therefore, these processes may be omitted when repeating.
  • step S311 determines in step S311 that the evaluation value of the worker is equal to or higher than the threshold value
  • the determination unit 127 determines in step S312 that the state of the worker who is working is unstable. do.
  • step S313 the output unit 129 outputs a danger detection report including a graph of the center of gravity sway area determined to be unstable based on the work information created in step S303.
  • FIG. 5 shows an example of management data stored in the work information management database 3.
  • the worker ID, name, age, time information, work experience, evaluation value, and feature amount of the center of gravity sway area are associated with each other and stored in the management data table 500.
  • the circularity and the maximum swing width of the center of gravity swaying area are stored as the feature amount of the center of gravity swaying area.
  • 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 the cumulative work time or years of experience may be used as long as it is a value that can express the worker's work experience.
  • the work start time included in the work information is already in the management data table 500. If it is different from the work start time of the same worker ID stored, new items of time information, work experience, evaluation value, circularity, and maximum swing width of the center of gravity sway area 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. 5, only the entry related to the work experience "4" may be stored. At this time, the past time information, the work experience, the center of gravity sway area, the circularity, and the maximum swing width of the center of gravity sway area may be stored in association with the worker ID as separate items.
  • the age-specific work information is associated with the age, the average work experience, the evaluation value (average center of gravity sway area), the circularity, and the maximum swing width of the center of gravity sway area, and is stored in the age-specific work information table 600. Stored.
  • 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".
  • work data as shown in FIG. 5 obtained from a plurality of state detection devices 1 is accumulated, and a cloud server administrator or a cloud server program can use it.
  • the average work experience and the average center of gravity sway area may be calculated by performing an analysis such as taking an average by age.
  • the creating unit 125 has a circularity and a center of gravity swaying area, which are characteristic quantities of the worker's center of gravity swaying area similar to the worker's age and working experience.
  • the maximum runout width can be acquired from the work information management database 3, and the average circularity and the average maximum runout width can be created from the acquired maximum runout width of the circularity and the center of gravity area, respectively.
  • 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 creating unit 125 creates the average center of gravity swaying area or the person's maximum center of gravity swaying area for each unit time and stores it in the work information management database 3. Then, the determination unit 127 changes the average center of gravity sway area or the person's maximum center of gravity sway area to the average center of gravity sway area or the person's maximum center of sway area for each corresponding unit time according to the length of the working time of the worker. Then, it may be determined whether or not the state of the worker is unstable. Further, the calculation unit 123 also creates the circularity and the maximum swing width of the center of gravity sway area for each unit time, and stores them in the work information management database 3.
  • the age-specific work information table 700 shown in FIG. 7 is different from the age-specific work information table 600 shown in FIG. 6 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.
  • the determination unit 127 may determine the state of the operator based on whether or not the center of gravity sway area 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.
  • the creation unit 125 acquires the feature amount of the center of gravity sway area of the worker similar to the age and work experience of the worker from the work information management database 3 and obtains the average circularity. And the average maximum swing width can be created. Then, the abnormality determination unit 126 compares the average circularity and the average circularity with the center of gravity sway area and the maximum swing width of the center of gravity sway area calculated by the calculation unit 123 to determine whether or not the sensor has an output abnormality. It can be determined. Further, the creating unit 125 can create the average circularity and the average maximum swing width in the same manner as described above even in the work from the start to 10 minutes to 20 minutes and the work time from the start to 30 minutes or later.
  • FIG. 8 shows an example of a sensor output abnormality report indicating that there is a high possibility that the sensor output from the output unit 129 has an output abnormality.
  • FIG. 8 shows an example in which a graph 801 regarding the center of gravity sway area is displayed as the information, and the work data 803 and the sensor output abnormality possibility message 805 are superimposed and displayed on the graph 801 regarding the center of gravity sway area.
  • the sensor output abnormality possibility message 805 may be any expression that indicates that the sensor may have an output abnormality.
  • the work data includes the name "A mountain B man”, age “45”, start time "August 21, 2019 16:00", and work experience "stepladder / ladder”. "Experience (10th time)”, circularity "0.52”, and maximum swing width "5.8" of the center of gravity sway area are displayed.
  • a sensor output abnormality possibility message 805 for example, "the sensor may have an output abnormality” is displayed.
  • FIG. 9 shows an example of the danger detection report output from the output unit 129.
  • FIG. 9 shows an example in which the graph 901 regarding the locus of the center of gravity sway is displayed as a danger detection report, and the work data 903 and the unstable state detection message 905 are superimposed and displayed on the graph 901 regarding the locus of the center of gravity sway.
  • the unstable state detection message 905 may be any expression that shows that the worker's state is unstable or dangerous.
  • the work data includes the name "A mountain B man”, age “45”, start time "August 21, 2019 16:00", and work experience "stepladder / stepladder”. "Ladder experience (10th time)" is displayed.
  • an unstable state detection message 905 for example, "dangerous” is displayed in the lower part of the graph 901 regarding the trajectory of the sway of the center of gravity.
  • 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 other workers or managers, it is possible to grasp signs such as wobbling more than usual, and it is possible to make a risk prediction to grasp dangerous signs in advance. ..
  • a sensor is attached to the leg of an aerial work platform such as a stepladder or a ladder, and the characteristic amount of the center of gravity swaying area such as the circularity of the center of gravity swaying area and the maximum swing width is used.
  • the characteristic amount of the center of gravity swaying area such as the circularity of the center of gravity swaying area and the maximum swing width.
  • the sensor can be obtained by calculating the average of the features of the center of gravity sway area from the work performed by the worker in the past, which is similar to the worker's age and the number of times of work. It becomes possible to determine whether or not there is an abnormality in the output.
  • the correctness of the output from the sensor is guaranteed, the correctness of the result of detecting the operating state of the operator can also be guaranteed. As a result, it is possible to monitor the dangerous signs of the worker without overlooking them, so that the state of the worker can be easily detected while ensuring the safety of the worker.
  • the characteristic amount of the center of gravity swaying area is the circularity of the center of gravity swaying area and the maximum swing width of the center of gravity swaying area
  • the average value of the characteristic amount of the center of gravity swaying area is the average value of the circularity of the center of gravity swaying area. It was explained as the maximum swing width, which is the average value of the circularity and the circularity of the swaying area of the center of gravity. However, other values may be used for the feature amount of the center of gravity sway area and its average value.
  • the sensor output abnormality report does not include the specific feature amount of the center of gravity sway area and the area of the operator's center of gravity sway, but merely the information indicating that there is a high possibility that the sensor has an output abnormality and the worker ID. That is, only the fact that there is an abnormality may be output.
  • the display output to the display not only the warning sound and the warning message may be output from the speaker at the same time.
  • the sensor unit 10 a plurality of sensors are distributed and 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 sensor unit 10 may have only one such sensor.
  • the present invention is not limited to the above 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

一実施形態に係る状態検知装置は、作業者が乗る高所作業用機器の脚部に配置されて前記作業者の重心動揺に関するセンサ値を出力するセンサから、前記センサ値を時系列データとして取得する取得部と、前記時系列データから、重心動揺面積の特徴量と、前記作業者の重心動揺に関する評価値と、を算出する算出部と、前記重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たすか否かにより前記センサ値が異常であるか否か 判定する異常判定部と、前記センサ値に異常がないと判定され、且つ前記評価値が閾値以上である場合、前記作業者の状態が不安定であると判定する判定部と、を備える。

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いる。例えば、平面上の物体に複数の計測点を持つ圧力センサを配置し、圧力センサが配置された平面上の物体の上で作業者が動作を行なった際の圧力の特徴点から、作業者の動作状態を検知する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
日本国特開２００６－２２３６５１号公報
　しかしながら上記例では、圧力センサからの出力の正当性が保証されないと、作業者の動作状態を検知する結果の正当性も保証できないという問題がある。
　この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、センサの出力異常を検出できる装置、方法、およびプログラムを提供することにある。
　上記目的を達成するためにこの発明の一つの観点に係る状態検知装置は、作業者が乗る高所作業用機器の脚部に配置されて前記作業者の重心動揺に関するセンサ値を出力するセンサから、前記センサ値を時系列データとして取得する取得部と、前記時系列データから、重心動揺面積の特徴量と、前記作業者の重心動揺に関する評価値と、を算出する算出部と、前記重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たすか否かにより前記センサ値が異常であるか否か判定する異常判定部と、前記センサ値に異常がないと判定され、且つ前記評価値が閾値以上である場合、前記作業者の状態が不安定であると判定する判定部と、を備える。
　すなわちこの発明によれば、センサの出力異常が有るか否かを判定する技術を提供することができる。
図１は、本実施形態に係る状態検知装置を含む状態検知システムを示すブロック図である。 図２は、高所作業用器具に取り付けられるセンサ部の配置例を示す図である。 図３は、本実施形態に係る状態検知装置の動作を示すフローチャートである。 図４は、センサの出力が正常および異常である場合の重心動揺面積および重心動揺面積の最大振れ幅を示す図である。 図５は、本実施形態に係る作業情報管理データベースに格納される管理データの一例を示す図である。 図６は、作業情報管理データベースに格納される年齢別作業情報および重心面積の特徴量の一例を示す図である。 図７は、作業情報管理データベースに格納される単位時間ごとの年齢別作業情報および重心面積の特徴量の一例を示す図である。 図８は、本実施形態に係る出力部１２９から出力されたセンサの出力に異常が有る可能性が高いことを示す情報の一例を示す図である。 図９は、本実施形態に係る出力部から出力される危険検知レポートの一例を示す図である。
　以下、図面を参照しながら本開示の一実施形態に係る状態検知装置、方法、およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の番号を付した部分については同様の動作を行うものとして、重ねての説明を省略する。
　本実施形態に係る状態検知装置を含む状態検知システムについて図１を参照して説明する。
　本実施形態に係る状態検知システムは、状態検知装置１および作業情報管理データベース３を含む。
　状態検知装置１と、作業情報管理データベース３とは、ネットワーク５を介して無線または有線で接続される。なお、図１の例では、１つの状態検知装置１を図示しているが、複数の状態検知装置１が１つの作業情報管理データベース３に接続されてもよい。
　状態検知装置１は、センサ部１０、処理回路１２、メモリ１４、入力インタフェース１８、および通信インタフェース１６を含む。処理回路１２は、取得部１２１、算出部１２３、作成部１２５、異常判定部１２６、判定部１２７、および出力部１２９を含む。処理回路１２、メモリ１４、通信インタフェース１６、および入力インタフェース１８は、例えばバスを介して接続される。なお、センサ部１０と、状態検知装置１に含まれる他の構成とは、通信インタフェース１６を介して有線または無線で接続される。また、図１では、センサ部１０は、状態検知装置１内に配置されているが、状態検知装置１とは別個の装置とすることができる。さらには、センサ部１０は、ネットワーク５を介して無線でまたは有線で状態検知装置１にセンサ値を送信してもよい。
　センサ部１０は、作業者の重心を計算できるように、複数のセンサが作業者が乗る高所作業用器具の脚部に分散して配置される。高所作業用器具は、本実施形態では、脚立を想定して説明するが、梯子、三脚、作業台、および足場台など、作業者が当該器具に乗り、地面よりも高い位置で作業する際に用いられる器具であれば何でもよい。センサ部１０は、作業者の重心の移動に応じて変化するセンサ値を取得する。センサ部１０として用いられるセンサは、例えば、圧力値を計測可能な歪みセンサである。なお、センサ部１０の配置例は、図２を参照して後述する。
　取得部１２１は、センサ部１０から作業者の重心動揺に関する時系列データを取得する。
　算出部１２３は、時系列データから、作業者の重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長を計算する。算出部１２３はさらに、当該重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長から重心動揺面積の特徴量を計算する。特徴量とは、例えば、重心動揺面積の円形度、重心動揺面積の最大振れ幅などである。また、算出部１２３は、重心軌跡の各軸方向の振れ幅の最大値も計算することができる。
　作成部１２５は、作業情報管理データベース３を参照して、作業者の過去の作業データに基づく重心動揺面積の特徴量の平均値を作成する。重心動揺面積の特徴量の平均値とは、例えば、重心動揺面積の円形度の平均値（以下、平均円形度という）および重心動揺面積の最大振れ幅の平均値（以下、平均最大振れ幅という）である。さらに作成部１２５は、作業情報を作成する。作業情報とは、例えば、作業者ＩＤ、作業開始時間、作業経験、評価値を含むデータである。なお、作業経験は、何回目かの作業を示す作業回数または累計の作業時間などである。
　異常判定部１２６は、算出部１２３で計算された重心動揺面積の円形度および重心動揺面積の最大振れ幅が異常判定条件を満たすか否かを判定する。異常判定条件を満たす場合、異常判定部１２６は、センサに出力異常が有ると判定する。
　判定部１２７は、重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たす場合、作業をしている作業者の状態が不安定であると判定する。作業者の状態が不安定である場合とは、具体的には、作業者がバランスを崩してふらついている状態、高所作業用器具から作業者が転落しそうな状態などが挙げられる。異常判定条件については後述する。
　出力部１２９は、異常判定部１２６がセンサの出力に異常があると判定する場合、センサに出力異常が有る可能性が高いことを示す情報、作業者ＩＤ、重心動揺面積の特徴量、および作業者の重心動揺面積を含むセンサ出力異常レポートを出力する。また、出力部１２９は、判定部１２７により作業者の状態が不安定であると判定された場合、作業情報データに基づいて、作業者ＩＤおよび作業者の重心動揺の評価値を含む危険検知レポートを出力する。センサ出力異常レポートおよび危険検知レポートは、作業情報管理データベース３に送信されてもよいし、作業者本人、または他の作業者または管理者が視聴可能なディスプレイに表示されてもよい。
　なお、処理回路１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサまたはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの集積回路で構成される。上述した各処理部（取得部１２１、算出部１２３、作成部１２５、異常判定部１２６、判定部１２７、および出力部１２９）は、プロセッサまたは集積回路が処理プログラムを実行することで、プロセッサまたは集積回路の一機能として実現されてもよい。
　メモリ１４は、センサ値、重心動揺面積の特徴量、評価値、作業者ＩＤなどのデータを格納する。メモリ１４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリなどの一般的に用いられる記憶媒体であればよい。また、状態検知装置１が、ネットワーク５を介して作業情報管理データベース３とデータを送受信可能な状況であれば、状態検知装置１でデータ（センサ値、重心動揺面積の特徴量、評価値、作業者ＩＤなど）を取得および生成する度に作業情報管理データベース３に送信してもよく、メモリ１４が過去のデータを保持しなくともよい。この場合、メモリ１４は、キャッシュメモリなどの揮発性メモリによる一時記憶媒体でもよい。
　通信インタフェース１６は、作業情報管理データベース３とデータ通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１６は、さらに、他の作業者または管理者の情報処理装置と通信するためのインタフェースであっても良い。これにより、上述したように、出力部１２９から出力されたセンサ出力異常レポートまたは危険検知レポートを他の作業者または管理者の情報処理装置が備えるディスプレイに表示させることができる。通信インタフェース１６は、一般的に用いられている通信インタフェースを用いればよいため、ここでの説明は省略する。
　入力インタフェース１８は、例えば、マウス、キーボード、スイッチ、ボタンまたはタッチパネルディスプレイであり、状態検知装置１のユーザからの入力を受け付ける。状態検知装置は、さらに、出力部１２９から出力された情報およびレポートを表示するディスプレイである出力インタフェースを含んでも良い。
　作業情報管理データベース３は、状態検知装置１から送信される、作業情報、作業者ＩＤ、作業経験、作成部１２５が作成した閾値、重心動揺面積の特徴量などを格納する。作業情報管理データベース３は、例えばクラウドサーバに用意され、複数の状態検知装置１と通信することを想定するが、専用サーバに格納されてもよい。また、作業情報管理データベース３は、年齢別または作業経験別の重心動揺面積の特徴量および年齢別の平均の作業経験および平均の評価値も格納してよい。年齢別または作業経験別の重心動揺面積の特徴量は、作業情報管理データベース３を管理するクラウドサーバのプログラムにより当該クラウドサーバのプロセッサにより、作業情報管理データベース３に格納されている重心動揺面積の特徴量および作業者ＩＤ等に基づいて作成して、作業情報管理データベース３に格納されるようにしてもよい。年齢別の作業経験および平均の評価値も同様に、当該クラウドサーバのプログラムにより、当該クラウドサーバのプロセッサにより、作業情報管理データベース３に格納されている作業情報に基づいて作成し、作業情報管理データベース３に格納されるようにしてもよい。
　次に、作業者が乗る高所作業用器具である、脚立に取り付けられるセンサ部１０の一例について図２を参照して説明する。
　図２に示すように、センサ部１０は、作業者が乗る脚立２０の各脚２０１に配置されるセンサ２０３を含む。センサ２０３は、例えば、脚立２０の脚２０１の先端部に取り付けられることを想定する。脚２０１の先端部には通常ラバー製などの滑り止めグリップが設けられている。そのため、滑り止めグリップと脚２０１の先端部との間にセンサ２０３が配置されてもよいし、滑り止めグリップ自体にセンサ２０３が埋め込まれてもよい。あるいは、脚２０１の先端部に滑り止めグリップの上からセンサ部１０を含む滑り止め機能を有する部材が設けられてもよい。
　センサ２０３は、圧力値をセンサ値として取得することを想定するが、センシングした時刻、高度、気温、磁場など他の情報をセンサ値として取得してもよい。図２の例では、４つのセンサ２０３が各脚２０１に配置されることで、状態検知装置１がそれぞれのセンサ２０３から作業者が脚立２０に乗った際の圧力をセンサ値として取得できる。作業者が脚立２０に乗った際に、センサ２０３にかかる圧力が変動するため、作業者が脚立２０に乗ったことを状態検知装置１が検知できる。さらに、４つのセンサ２０３の各位置からセンサ値を一定間隔で取得し続けることで、状態検知装置１が、センサ値の時系列データから、作業者の重心の変動を算出することができる。
　なお、センサ２０３はそれぞれ、高所作業用器具の脚の先端部に取り付けられればよく、脚立であれば４つのセンサ２０３が設けられればよい。梯子であれば地面に接する脚と立て掛ける対象に接する脚とに計４つのセンサ２０３が設けられればよい。
　また、センサ部１０は、作業者が保持するＩＤ認識タグをセンシングするタグ認識部を含む。ＩＤ認識タグは、作業者を一意に識別する作業者ＩＤを含む。センサ部１０は、作業のため脚立２０に乗ろうとする作業者のＩＤ認識タグを認識し、脚立２０に乗っている作業者の作業者ＩＤと脚立に乗った時刻とを取得する。センサ部１０によるＩＤタグの認識は、例えば作業者がセンサ部１０にＩＤ認識タグを近接または接触させることで認識できる構成でもよいし、センサ部１０から一定範囲内に存在するＩＤ認識タグをセンサ部１０が認識できる構成でもよい。
　なお、ＩＤ認識タグにより作業者ＩＤを識別する代わりに、状態検知装置１の入力インタフェース１８に対し、自身の作業者ＩＤを入力してから作業を行うことで、脚立２０に乗っている作業者の作業者ＩＤを識別するようにしてもよい。
　次に、本実施形態に係る状態検知装置１の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。なお、ここでは高所作業用機器として脚立を想定する。
　ステップＳ３０１では、取得部１２１が、センサ部１０からセンサ値およびサンプリングされた時刻と、作業者ＩＤと、を取得する。なお、取得部１２１さらには、作業者が脚立に乗った時刻を取得してもよい。
　ステップＳ３０２では、算出部１２３がセンサ値から現時点での作業者の重心位置を算出する。当該重心位置は、そのサンプリング時刻と共にメモリ１４に格納される。ここで、図３では示していないが、作業者が脚立に乗って作業を開始してから所定の時間の間、ステップＳ３０１およびＳ３０２を繰り返す。なお、所定の時間は、重心位置の軌跡から重心動揺面積を算出するのに十分な時間であるとする。算出部１２３は、さらに、メモリ１４にこれまで格納された作業者の重心位置とサンプリングされた時刻から、重心位置の軌跡を算出する。算出部１２３は、算出された重心位置の軌跡から、重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長を算出する。算出部１２３さらには、重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長から重心動揺面積の特徴量を算出する。ここで、重心動揺面積の特徴量は、重心動揺面積の円形度および最大振れ幅である。なお、重心動揺面積は、外周面積、矩形面積、実効値面積など、一般的に算出される方法により算出してもよいため、ここでの詳細な説明は省略する。重心動揺面積の周囲長は、幾何学、画像解析など、一般的に算出される方法を用いればよいため、ここでの詳細な説明は省略する。重心動揺面積の円形度は、算出部１２３により、４πＳ／Ｌ２として算出される。ここで、Ｓは、重心動揺面積であり、Ｌは、重心動揺面積の周囲長である。重心動揺面積の最大振れ幅は、重心動揺面積および重心動揺面積の周囲長から、幾何学、画像解析など、一般的に算出される方法を用いて算出されればよいため、ここでの詳細な説明は、省略する。
　作業者の重心は、脚立２０の各脚のセンサ値が等しければ、４つのセンサ２０３の配置で規定される平面領域の中心（例えば、脚立２０の４本の脚２０１で規定される作業者の作業領域の中心）であるとすることができる。よって、それぞれのセンサ値の変動を比較することで、作業者の重心が当該平面領域のうちのどこに存在するかを算出することができる。なお、梯子などの場合は、予めセンサ値に偏りがあると考えられるが、作業者が梯子に乗る前のセンサ２０３の値を初期状態として、そこからのセンサ値の変動により作業者の重心を算出すればよい。
　図４は、センサの出力が正常である場合の重心動揺面積Ｓ１および当該重心動揺面積Ｓ１の最大振れ幅Ｌ１と、センサの出力が異常である場合の重心動揺面積Ｓ２および当該重心動揺面積Ｓ２の最大振れ幅Ｌ２と、を示した図である。センサの出力が異常である場合の重心動揺面積Ｓ２の形状は、センサの出力が正常である場合の重心動揺面積Ｓ１の形状と比較して楕円に近い。そのため、重心動揺面積Ｓ２の円形度は、重心動揺面積Ｓ１の円形度よりも小さくなる。さらに、重心動揺面積Ｓ２の最大振れ幅Ｌ２は、重心動揺面積Ｓ１の最大振れ幅Ｌ１よりも大きい。以上から、センサに出力異常が有る可能性が高い状態は、重心動揺面積の円形度が正常な重心動揺面積の円形度よりも小さく、且つ最大振れ幅が正常な重心動揺面積の最大振れ幅よりも大きい場合であるということができる。
　ステップＳ３０３では、作成部１２５は、作業情報管理データベース３を参照して、重心動揺面積の平均円形度および重心動揺面積の平均最大振れ幅を作成する。具体的には、ステップＳ３０１で取得した作業者ＩＤをキーとして、作業情報管理データベース３から、現在作業している作業者の過去に行った作業の重心動揺面積の特徴量を取得する。作成部１２５は、当該特徴量から平均円形度および平均最大振れ幅を作成してよい。なお、作成部１２５は、作業者ＩＤをキーとして作業情報管理データベース３に記憶されている現在作業している作業者の年齢および作業経験を取得し、当該作業者の年齢および作業経験に類似する作業者の重心動揺面積の特徴量を作業情報管理データベース３から取得することもできる。そして、作成部１２５は、当該特徴量から平均円形度および平均最大振れ幅を作成してもよい。例えば、作業情報管理データベース３に記憶されている作業者の年齢が３４歳であり、脚立での作業経験が７回である場合、作成部１２５は、作業情報管理データベース３に記憶された、作業者の年齢が３０代前半で脚立での作業が５～１０回の作業者の重心動揺面積の特徴量を取得し、当該特徴量から平均円形度および平均最大振れ幅を作成してもよい。これは、作業者が過去に脚立で作業を行った記録が作業情報管理データベース３にない場合などにも用いることができる。なお、上記の例は、単なる例であり、作成部１２５は、作業情報管理データベース３に記憶された任意の範囲の年齢や作業経験を類似の範囲として重心動揺面積の特徴量を取得し、平均円形度および平均最大振れ幅を作成することができるのは勿論である。
　ステップＳ３０４では、異常判定部１２６は、重心動揺面積の特徴量が異常判定条件を満たすか否かを判定する。ここで、異常判定条件は、算出部１２３により算出された円形度が作成部１２５により作成された平均円形度以下であり、且つ算出部１２３により算出された重心動揺面積の最大振れ幅が作成部１２５により作成された平均最大振れ幅以上である場合である。異常判定部１２６が異常判定条件を満たすと判定した場合、つまり、当該円形度が平均円形度以下であり、且つ当該重心動揺面積の最大振れ幅が平均最大振れ幅以上である場合、ステップＳ３０５に進み、上記以外の場合、ステップＳ３１０に進む。
　すなわち、ステップＳ３０４において異常判定部１２６が異常判定条件を満たすと判定した場合には、ステップＳ３０５で、異常判定部１２６は、センサの出力に異常である可能性が高いと判定する。
　ステップＳ３０６では、出力部１２９が、センサの出力に異常がある可能性が高いことを示す情報を含むセンサ出力異常レポートを出力する。
　これに対してステップＳ３０４において異常判定部１２６が異常判定条件を満たさないと判定した場合には、ステップＳ３１０で、異常判定部１２６は、センサの出力が正常であると判定する。
　センサの出力が正常であることから、作業者の重心位置は正しい位置にあることが分かる。そこで、ステップＳ３１１では、作業者の状態が不安定か否かを判定するために、判定部１２７は、作業者の評価値が閾値以上であるか否かを判定する。評価値は、例えば、算出部１２３が算出した受信動揺面積であり、閾値は、例えば、作業情報管理データベース３に格納された作業者の年齢における平均重心動揺面積である。評価値が閾値以上である場合、ステップＳ３１２に進み、評価値が閾値未満である場合、ステップＳ３０１に戻り、同様の処理を繰り返す。なお、評価値および閾値は、単なる一例であり、重心動揺および作業情報から作成される任意の評価値および閾値を採用することができるのは勿論である。
　なお、ステップＳ３０１およびステップＳ３０２の処理を繰り返すことで、センサ値が新たに取得され、新たな重心位置のデータとして、メモリ１４に記憶された重心位置のデータに加えられていく。そして、作成部１２５は、こうして更新されていく時系列データに基づいて重心の軌跡を算出し、重心動揺面積を算出できる。なお、ステップＳ３０１の作業者ＩＤを取得する処理や、ステップＳ３０３の平均円形度、平均最大振れ幅、年齢別の重心動揺面積の平均値を作成する処理は１度行えばよい。そのため、繰り返しの際、これらの処理は省略してもよい。
　ステップＳ３１１において判定部１２７が、作業者の評価値は閾値以上であると判定した場合には、ステップＳ３１２で、判定部１２７は、作業をしている作業者の状態が不安定であると判定する。
　ステップＳ３１３では、出力部１２９が、ステップＳ３０３で作成した作業情報に基づいて、不安定と判定された重心動揺面積のグラフを含む危険検知レポートを出力する。
　次に、作業情報管理データベース３に格納される管理データの一例を図５に示す。
　管理データとして、作業者ＩＤ、氏名、年齢、時間情報、作業経験、評価値、重心動揺面積の特徴量がそれぞれ対応付けられて、管理データテーブル５００に格納される。なお、図５では、重心動揺面積の特徴量として、円形度、および重心動揺面積の最大振れ幅が格納されている。
　時間情報は、作業者の作業開始時間である。なお、作業者が高所作業用器具を降りた時点を作業終了時間として、作業終了時間と作業開始時間との差分により作業時間を算出し、当該作業時間を時間情報として格納してもよい。
　作業経験は、本実施形態では何回目の作業かを示す回数を想定するが、累計の作業時間または経験年数でもよく、作業者の作業に関する経験を表せる値であればよい。
　図５に示す作業情報管理データベース３には、状態検知装置１から送信された作業情報および重心動揺面積の特徴量を受信した場合、作業情報に含まれる作業開始時間が、既に管理データテーブル５００に格納される同じ作業者ＩＤの作業開始時間と異なる場合、同じ作業者ＩＤのエントリとして、時間情報、作業経験、評価値、円形度、重心動揺面積の最大振れ幅の項目を新たに追加する。このとき、作業経験は既に格納される作業経験の値から１つインクリメントした値を格納する。
　図５の例では、作業者ＩＤ「ａｂｃ」、氏名「Ａ山　Ｂ男」、年齢「４５」の人物に対して、時間情報「２０１９／４／１６／９：００」、作業経験（回数）「３」、評価値（重心動揺面積）「１００」、円形度「０．９５」、および重心動揺面積の最大振れ幅「２．５」のエントリと、時間情報「２０１９／４／１７／９：００」、作業経験（回数）「４」、評価値（重心動揺面積）「８０」、円形度「０．９６」、および重心動揺面積の最大振れ幅「２．３」のエントリとがそれぞれ対応付けられて格納される。
　なお、これまでの作業経験の履歴を残さずに、作業者ＩＤに対して、最新の作業データが格納されるようにしてもよい。すなわち、図５の例では、作業経験「４」に関するエントリだけ格納されてもよい。この際、過去の時間情報と、作業経験と、重心動揺面積と、円形度と、重心動揺面積の最大振れ幅と、は別項目として、作業者ＩＤと対応づけて格納されるとよい。
　次に、作業情報管理データベース３に格納される年齢別作業情報の一例について図６を参照して説明する。
　図６では、年齢別作業情報は、年齢、平均作業経験、評価値（平均重心動揺面積）、円形度、および重心動揺面積の最大振れ幅がそれぞれ対応付けられて、年齢別作業情報テーブル６００に格納される。
　年齢は、２０歳、３２歳といった１年ごとの年齢別に限らず、「３０歳～３５歳」といった幅を持たせた年齢層でもよい。年齢別の平均作業経験および評価値（平均重心動揺面積）は、複数の状態検知装置１から得られる図５に示すような作業データを蓄積し、クラウドサーバの管理者等またはクラウドサーバのプログラムが年齢別で平均を取るなどの解析を行うことで、平均作業経験および平均重心動揺面積を算出するようにしてよい。
　図６の例では、作成部１２５は、図３を参照して上述したように、作業者の年齢、作業経験に類似する作業者の重心動揺面積の特徴量である円形度および重心動揺面積の最大振れ幅を作業情報管理データベース３から取得し、当該取得された円形度および重心面積の最大振れ幅から平均円形度および平均最大振れ幅をそれぞれ作成することができる。
　なお、長時間作業することによる疲労により、重心動揺面積の形状が変わる可能性がある。よって、この場合は、作成部１２５が平均重心動揺面積または本人の最大重心動揺面積を単位時間ごとに作成し、作業情報管理データベース３に格納しておく。そして、判定部１２７が、平均重心動揺面積または本人の最大重心動揺面積を作業者の作業時間の長さに応じて、対応する単位時間ごとの平均重心動揺面積または本人の最大重心動揺面積に変更して、作業者の状態が不安定であるか否かを判定すればよい。また、円形度および重心動揺面積の最大振れ幅も単位時間ごとに算出部１２３が作成し、作業情報管理データベース３に格納しておく。
　作業情報管理データベース３に格納される、単位時間ごとの年齢別作業情報、円形度、および重心動揺面積の最大振れ幅の一例について図７を参照して説明する。
　図７に示す年齢別作業情報テーブル７００は、図６に示す年齢別作業情報テーブル６００と比較して、単位時間ごとの時間情報と評価値（平均重心動揺面積）とのエントリを含む点で異なる。ここでは、単位時間として１０分を想定する。
　例えば、判定部１２７は、開始から１０分までの作業においては、平均重心動揺面積「１００」を基準として、現在計測中の重心動揺面積が「１００」以上となるか否かで、作業者の状態を判定すればよい。
　続いて、次の単位時間である開始から１０分から２０分までの作業においては、疲労により作業者の重心に少しブレが生じてくる可能性があるため、平均重心動揺面積を少し増加させる。判定部１２７は、平均重心動揺面積「１５０」を基準として、現在計測中の重心動揺面積が「１５０」以上となるか否かで、作業者の状態を判定すればよい。これにより、作業者の状態の不安定性の検知精度を高めることができる。
　但し、作業時間に関係なく、平均重心動揺面積の上限としてこれ以上ふらついたら危険という値を定める必要があるので、作業時間が一定時間以上の場合は、単位時間に関係なく平均重心動揺面積を一定値とする。例えば、作業時間３０分以上の場合は平均重心動揺面積を「１８０」と設定すればよい。よって、判定部１２７は、一定作業時間以上は、現在計測中の重心同調面積が「１８０」以上となるか否かで、作業者の状態を判定すればよい。
　また、作成部１２５は、例えば、開始から１０分までの作業において、作業者の年齢および作業経験に類似する作業者の重心動揺面積の特徴量を作業情報管理データベース３から取得し、平均円形度および平均最大振れ幅を作成することができる。そして、異常判定部１２６は、この平均円形度および平均円形度を算出部１２３で算出された重心動揺面積および重心動揺面積の最大振れ幅と比較することでセンサに出力異常が有るか否かを判定することができる。また、作成部１２５は、開始から１０分から２０分まで、作業時間が開始から３０分以降の作業においても、上述と同様に平均円形度および平均最大振れ幅を作成することができる。
　次に、出力部１２９から出力されたセンサに出力異常が有る可能性が高いことを示すセンサ出力異常レポートの一例を図８に示す。
　図８は、当該情報として、重心動揺面積に関するグラフ８０１が表示され、作業データ８０３およびセンサ出力異常可能性メッセージ８０５が、この重心動揺面積に関するグラフ８０１に重畳表示される一例を示す。センサ出力異常可能性メッセージ８０５は、センサに出力異常の可能性があることが分かる表現であればよい。具体的には、重心動揺面積に関するグラフ８０１上段に、作業データとして、氏名「Ａ山Ｂ男」、年齢「４５」、開始時間「２０１９年０８月２１日１６時」、作業経験「脚立・梯子経験（１０回目）」、円形度「０．５２」、重心動揺面積の最大振れ幅「５．８」が表示される。また、重心動揺面積に関するグラフ８０１下段に、センサ出力異常可能性メッセージ８０５、例えば「センサに出力異常の可能性が有ります」が表示される。
　図８に示す情報を作業者本人、他の作業者、または管理者が見ることにより、センサ部１０のいずれかのセンサ２０３に出力異常が有る可能性について把握できる。そして、作業者等は、センサ２０３の出力異常となっている原因を取り除くことができる。
　次に、出力部１２９から出力される危険検知レポートの一例を図９に示す。
　図９は、危険検知レポートとして、重心動揺の軌跡に関するグラフ９０１が表示され、作業データ９０３及び不安定状態検出メッセージ９０５が重心動揺の軌跡に関するグラフ９０１に重畳表示される一例を示す。不安定状態検出メッセージ９０５は、作業者の状態が不安定であることまた危険であることが分かる表現であればよい。具体的には、重心動揺の軌跡に関するグラフ９０１上段に、作業データとして、氏名「Ａ山Ｂ男」、年齢「４５」、開始時間「２０１９年０８月２１日１６時」、作業経験「脚立・梯子経験（１０回目）」が表示される。また、重心動揺の軌跡に関するグラフ９０１下段に、不安定状態検出メッセージ９０５、例えば「危険です」が表示される。
　図９に示す危険検知レポートを本人が見ることにより、自身の感覚では認識できない不安定さを客観的に把握できる。また、当該危険検知レポートを他の作業者または管理者が見ることにより、普段よりふらついている、などといった兆候を把握することができ、事前に危険な兆候を把握する危険予測を行うことができる。
　以上に示した本実施形態によれば、脚立や梯子などの高所作業用器具の脚部にセンサを取り付け、重心動揺面積の円形度や最大振れ幅などの重心動揺面積の特徴量を用いて、センサの出力が異常であるか否かを判定することが可能になる。さらにセンサの出力が異常であることを作業者または周囲の人間に知らせることで、作業者または他の作業者または管理者がセンサの異常に気付くことができる。これにより、作業者の真の状態を正しく把握することができるため、危険な状態であるのに安全な状態であるかのように認識してしまうという、安全モニタリングにおける致命的な誤判定を回避することができる。
　また、作業者が一番最初に作業を行う場合でも、作業者の年齢や作業回数に類似する作業者が過去に行った作業から、重心動揺面積の特徴量の平均を求めることで、センサの出力に異常があるか否かを判定することが可能になる。
　さらに、センサからの出力の正当性が保証されるため、作業者の動作状態を検知する結果の正当性も保証することができる。結果として、作業者の危険な兆候を見逃すことなくモニタリングできるため、作業者の安全を確保しつつ、作業者の状態を容易に検知することができる。
　なお、上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいてコンピュータで実行されることが可能である。
　また、重心動揺面積の特徴量は、重心動揺面積の円形度および重心動揺面積の最大振れ幅であり、重心動揺面積の特徴量の平均値は、重心動揺面積の円形度の平均値である平均円形度および重心動揺面積の円形度の平均値である最大振れ幅であるとして説明した。しかしながら、重心動揺面積の特徴量およびその平均値は、その他の値を用いても良い。
　また、センサ出力異常レポートは、具体的な重心動揺面積の特徴量および作業者の重心動揺面積を含まず、単に、センサに出力異常が有る可能性が高いことを示す情報と作業者ＩＤのみ、つまり、異常があることだけ出力しても良い。
　また、センサ出力異常レポートおよび危険検知レポートの出力においては、ディスプレイへの表示出力だけでなく、それと同時にスピーカから警告音や警告メッセージを出力するようにしても良い。
　また、センサ部１０は、作業者の重心を計算できるように、作業者が乗る高所作業用器具の脚部に複数のセンサが分散して配置されるものとしている。しかしながら、一つのみでも作業者の重心を計算できるセンサを用いるのであれば、センサ部１０はそのようなセンサ一つのみを有していても良い。
　要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
　１…状態検知装置
　３…作業情報管理データベース
　５…ネットワーク
　１０…センサ部
　１２…処理回路
　１４…メモリ
　１６…通信インタフェース
　１８…入力インタフェース
　１２１…取得部
　１２３…算出部
　１２５…作成部
　１２６…異常判定部
　１２７…判定部
　１２９…出力部
　２０…脚立
　２０１…脚
　２０３…センサ
　５００…管理データテーブル
　６００…年齢別作業情報テーブル
　７００…年齢別作業情報テーブル
　８０１…重心動揺面積に関するグラフ
　８０３，９０３…作業データ
　８０５…センサ出力異常可能性メッセージ
　９０１…重心動揺の軌跡に関するグラフ
　９０５…不安定状態検出メッセージ

Claims (8)

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