(57)【要約】【課題】着席者の姿勢をリアルタイムに推定できるシートを提供する。【解決手段】本開示の一態様は、シート本体と、シート本体に配置された少なくとも１つの３軸加速度センサと、シート本体に着座した着席者の姿勢を推定する推定装置と、を備えるシートである。推定装置は、少なくとも１つの３軸加速度センサのセンサ出力に基づく入力データと、着席者の姿勢又は着席者の姿勢遷移に係る情報に基づく教師データとによる機械学習により構築された学習モデルを記憶する記憶部と、学習モデルを用いて、センサ出力から着席者の姿勢又は着席者の姿勢遷移を推定する推定部と、を有する。【選択図】図１
2020039674.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート本体と、
前記シート本体に配置された少なくとも１つの３軸加速度センサと、
前記シート本体に着座した着席者の姿勢を推定する推定装置と、
を備え、
前記推定装置は、
前記少なくとも１つの３軸加速度センサのセンサ出力に基づく入力データと、前記着席者の姿勢又は前記着席者の姿勢遷移に係る情報に基づく教師データとによる機械学習により構築された学習モデルを記憶する記憶部と、
前記学習モデルを用いて、前記センサ出力から前記着席者の姿勢又は前記着席者の姿勢遷移を推定する推定部と、
を有する、シート。
【請求項２】
請求項１に記載のシートであって、
前記教師データは、前記着席者の姿勢に係る情報に基づくものであり、
前記推定部は、前記センサ出力から前記着席者の姿勢を推定する、シート。
【請求項３】
請求項２に記載のシートであって、
前記推定部は、前記学習モデルを用いて、前記着席者の上半身の姿勢を示す情報と、前記着席者の腰の姿勢を示す情報と、前記着席者の脚の姿勢を示す情報とを組み合わせた姿勢ラベルを前記入力データに付与する、シート。
【請求項４】
請求項３に記載のシートであって、
前記少なくとも１つの３軸加速度センサとして、
第１クッション用加速度センサと、
第２クッション用加速度センサと、
バック用加速度センサと、
を備え、
前記シート本体は、シートクッションと、シートバックとを有し、
前記第１クッション用加速度センサ及び前記第２クッション用加速度センサは、前記シートクッションの幅方向に互いに離間して前記シートクッションに配置され、
前記バック用加速度センサは、前記シートバックに配置される、シート。
【請求項５】
シート本体と、
前記シート本体に配置された少なくとも１つの３軸加速度センサと、
前記シート本体に着座した着席者の姿勢を推定する推定装置と、
を備え、
前記推定装置は、
前記少なくとも１つの３軸加速度センサのセンサ出力に基づく入力データと、前記着席者の姿勢又は前記着席者の姿勢遷移に係る情報に基づく教師データとによる機械学習により構築された学習モデルを記憶する記憶部と、
前記学習モデルを用いて、前記センサ出力から前記着席者の姿勢又は前記着席者の姿勢遷移を推定する推定部と、
を有する、姿勢推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、シート及び姿勢推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
施設又は乗物に設置されたシートにおいて、着席者の姿勢を把握し、着席者の現在の状況に適した情報、ユーティリティ等を提供することで、利用者へのサービスを向上させることができる。
【０００３】
着席者の姿勢を把握する方法としては、例えばメンブレンスイッチ等の圧力センサを用いた検知システムが公知である（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−６１７７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のような圧力センサを用いた検知システムは、静的な状態を検知するため、着席者の姿勢の遷移を直接検知することができない。また、姿勢の変化に対する応答速度に限界がある。
【０００６】
本開示の一局面は、着席者の姿勢をリアルタイムに推定できるシートを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様は、シート本体（２）と、シート本体（２）に配置された少なくとも１つの３軸加速度センサ（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）と、シート本体（２）に着座した着席者の姿勢を推定する推定装置（４）と、を備えるシート（１）である。
【０００８】
推定装置（４）は、少なくとも１つの３軸加速度センサ（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）のセンサ出力に基づく入力データと、着席者の姿勢又は着席者の姿勢遷移に係る情報に基づく教師データとによる機械学習により構築された学習モデルを記憶する記憶部（４１）と、学習モデルを用いて、センサ出力から着席者の姿勢又は着席者の姿勢遷移を推定する推定部（４２）と、を有する。
【０００９】
このような構成によれば、３軸加速度センサ（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）から出力される３次元の加速度データに基づいて、学習モデルを有する推定装置（４）により着席者の姿勢をリアルタイムに推定することができる。
【００１０】
また、３軸加速度センサ（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）は圧力センサよりもコストが低い。さらに、圧力センサを用いる場合に比してセンサの測定点（つまりセンサ数）を少なくできるため、処理するデータ量が小さくなる。その結果、シート（１）のコストが低減できる。
【００１１】
本開示の一態様では、教師データは、着席者の姿勢に係る情報に基づくものであってもよい。推定部（４２）は、センサ出力から着席者の姿勢を推定してもよい。このような構成によれば、着席者の現在の姿勢を容易に確認することができる。
【００１２】
本開示の一態様では、推定部（４２）は、学習モデルを用いて、着席者の上半身の姿勢を示す情報と、着席者の腰の姿勢を示す情報と、着席者の脚の姿勢を示す情報とを組み合わせた姿勢ラベルを入力データに付与してもよい。このような構成によれば、着席者の着座位置、体の傾き、リラックスの度合い等を推定することができる。そのため、より適切なサービスの提供が可能となる。
【００１３】
本開示の一態様は、少なくとも１つの３軸加速度センサ（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）として、第１クッション用加速度センサ（３Ａ）と、第２クッション用加速度センサ（３Ｂ）と、バック用加速度センサ（３Ｃ）と、を備えてもよい。シート本体（２）は、シートクッション（２１）と、シートバック（２２）とを有してもよい。第１クッション用加速度センサ（３Ａ）及び第２クッション用加速度センサ（３Ｂ）は、シートクッション（２１）の幅方向に互いに離間してシートクッション（２１）に配置されてもよい。バック用加速度センサ（３Ｃ）は、シートバック（２２）に配置されてもよい。このような構成によれば、必要最低限のセンサによって、好適なサービスを提供するための姿勢を推測することができる。
【００１４】
本開示の別の態様は、シート本体（２）と、シート本体（２）に配置された少なくとも１つの３軸加速度センサ（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）と、シート本体（２）に着座した着席者の姿勢を推定する推定装置（４）と、を備える姿勢推定システム（１０）である。
【００１５】
推定装置（４）は、少なくとも１つの３軸加速度センサ（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）のセンサ出力に基づく入力データと、着席者の姿勢又は着席者の姿勢遷移に係る情報に基づく教師データとによる機械学習により構築された学習モデルを記憶する記憶部（４１）と、学習モデルを用いて、センサ出力から着席者の姿勢又は着席者の姿勢遷移を推定する推定部（４２）と、を有する。
【００１６】
このような構成によれば、３軸加速度センサ（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）から出力される３次元の加速度データに基づいて、学習モデルを有する推定装置（４）により着席者の姿勢をリアルタイムに推定することができる。
【００１７】
なお、上記各括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的構成等との対応関係を示す一例であり、本開示は上記括弧内の符号に示された具体的構成等に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、実施形態におけるシートを示す模式的な構成図である。
【図２】図２は、図１のシートが用いる学習モデルの一例を示す模式図である。
【図３】図３は、図１のシートにおける着席者の姿勢と加速度センサの出力との対応について説明する模式図である。
【図４】図４は、図１のシートにおける推定部が実行する処理を概略的に示すフロー図である。
【図５】図５は、図１とは異なる実施形態におけるシートを示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本開示が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示すシート１及び姿勢推定システム１０は、例えば、スタジアム、映画館、劇場、コンサートホール、ライブハウス等の施設、又は、自動車、鉄道車両、船舶、航空機等の乗物に設置される。
【００２０】
シート１及び姿勢推定システム１０は、シート本体２と、第１クッション用加速度センサ３Ａと、第２クッション用加速度センサ３Ｂと、バック用加速度センサ３Ｃと、推定装置４とを備える。
【００２１】
＜シート本体＞
シート本体２は、シートクッション２１と、シートバック２２とを有する。シートクッション２１は、着席者Ｓの臀部等を支持するための部位である。シートバック２２は、着席者Ｓの背部を支持するための部位である。
【００２２】
シートクッション２１には、後述する第１クッション用加速度センサ３Ａと、第２クッション用加速度センサ３Ｂとが配置されている。シートバック２２には、後述するバック用加速度センサ３Ｃが配置されている。
【００２３】
＜加速度センサ＞
第１クッション用加速度センサ３Ａ、第２クッション用加速度センサ３Ｂ、及びバック用加速度センサ３Ｃは、それぞれ、３軸加速度センサであり、３次元の加速度データを出力可能に構成されている。
【００２４】
第１クッション用加速度センサ３Ａ、第２クッション用加速度センサ３Ｂ、及びバック用加速度センサ３Ｃは、必要に応じて、３軸の角速度（つまり、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度）の検出機能を有してもよい。
【００２５】
ただし、後述する推定装置４において、角速度を入力データとして用いることなく姿勢の推定が実現される場合は、センサのコストと消費電力とを低減する観点から、各加速度センサは加速度のみの検出機能を有することが好ましい。
【００２６】
第１クッション用加速度センサ３Ａ及び第２クッション用加速度センサ３Ｂは、シートクッション２１の幅方向に互いに離間して、つまり左右方向に並んでシートクッション２１の内部に埋められている。
【００２７】
具体的には、第１クッション用加速度センサ３Ａは、シートクッション２１の幅方向中心よりも右側に配置されている。第２クッション用加速度センサ３Ｂは、シートクッション２１の幅方向中心よりも左側に配置されている。
【００２８】
第１クッション用加速度センサ３Ａ及び第２クッション用加速度センサ３Ｂは、それぞれ、着席者Ｓのヒップポイント（つまり大腿骨の最外部）と重なるように配置されている。また、第１クッション用加速度センサ３Ａと第２クッション用加速度センサ３Ｂとの左右方向の距離は、例えば１００ｍｍ以上１５０ｍｍ以下である。
【００２９】
バック用加速度センサ３Ｃは、シートバック２２の内部に埋められている。バック用加速度センサ３Ｃは、シートバック２２の幅方向中央に配置されている。バック用加速度センサ３Ｃの高さは、例えばヒップポイントに１５０ｍｍ以上４００ｍｍ以下の高さを加えたものである。
【００３０】
＜推定装置＞
推定装置４は、シート本体２に着座している着席者Ｓの姿勢を推定するための装置である。推定装置４は、シート本体２に装着又は内蔵されてもよいし、シート本体２とは離間して配置されてもよい。
【００３１】
推定装置４は、記憶部４１と、推定部４２と、出力部４３とを有する。推定装置４は、例えばマイクロプロセッサと、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶媒体と、入出力部とを備えるマイクロコンピュータにより構成される。
【００３２】
（記憶部）
記憶部４１は、第１クッション用加速度センサ３Ａ、第２クッション用加速度センサ３Ｂ、及びバック用加速度センサ３Ｃのセンサ出力に基づく入力データと、着席者Ｓの姿勢又は着席者Ｓの姿勢遷移に係る情報に基づく教師データ（つまりラベルデータ）とによる機械学習により構築された学習モデルを記憶している。
【００３３】
この学習モデルは、教師あり機械学習によって構築される分類器（つまり分類モデル）であり、例えば図２に示す多層ニューラルネットワークで構成される。多層ニューラルネットワークの例としては、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。
【００３４】
なお、学習モデルは、多層ニューラルネットに限定されず、ニューラルネットワーク以外のモデルを用いてもよい。例えば、ＳＶＣ（サポートベクターマシンによるクラス分類）、ランダムフォレスト等のアルゴリズムを用いて学習モデルを構築してもよい。
【００３５】
記憶部４１が記憶する学習モデルの機械学習では、入力データとして、各加速度センサの出力（つまり、３次元の加速度、又は３次元の加速度に３次元の角速度を加えたデータ）を用いる。また、教師データとして、着席者Ｓの姿勢パターンを示す一定数の姿勢ラベル、又は着席者Ｓの姿勢の遷移パターンを示す一定数の遷移ラベルを用いる。
【００３６】
学習モデルの構築は、機械学習装置（図示省略）を用いて行われる。機械学習装置によって構築された学習モデルは、記憶部４１に出力される。なお、機械学習装置は推定装置４に組み込まれていてもよい。
【００３７】
（推定部）
推定部４２は、記憶部４１に記憶された学習モデルを用いて、各加速度センサのセンサ出力から着席者Ｓの姿勢、及び／又は着席者Ｓの姿勢遷移を推定する。
【００３８】
図３に示すように、例えば、シート本体２の手前に座っている姿勢Ｐ１から、シート本体２の奥に座っている姿勢Ｐ２に着席者Ｓの姿勢が遷移する場合、推定部４２は、姿勢ラベルを教師データとした学習モデルに遷移時のセンサ出力Ｏを入力し、「奥に座っている」という姿勢ラベルを入力データに付与する。これにより、「奥に座っている」という着席者Ｓの姿勢が推定される。
【００３９】
あるいは、推定部４２は、姿勢遷移ラベルを教師データとした学習モデルに上記センサ出力Ｏを入力し、「奥に座り直す」という姿勢遷移ラベルを入力データに付与する。これにより、「奥に座り直す」という着席者Ｓの姿勢遷移が推定される。
【００４０】
推定部４２が入力データに付与する姿勢ラベルは、推定する複数の姿勢パターンを予め定義したものである。本実施形態の姿勢ラベルは、着席者Ｓの上半身の姿勢を示す上半身情報と、着席者Ｓの腰の姿勢を示す腰情報と、着席者の脚の姿勢を示す脚情報とを組み合わせたものである。
【００４１】
上半身情報は、上半身前後情報と上半身左右情報との組み合わせから構成される。上半身前後情報は、例えば、「上半身が前かがみである（頭の位置がシート本体２の前端よりも前にある）」、「上半身が垂直であり、シートバック２２には触れない」及び「上半身がシートバック２２に触れている」のいずれかの姿勢を表す。上半身左右情報は、例えば、「上半身が右に傾いている」、「上半身が左右どちらにも傾いていない」及び「上半身が左に傾いている」のいずれかの姿勢を表す。
【００４２】
腰情報は、例えば、「シートクッション２１の中心よりも背中が前にある」及び「シートクッション２１の中心よりも背中が奥にある」のいずれかの姿勢を表す。
脚情報は、例えば、「両脚が膝から垂直に下りている」、「両脚が前に投げ出されている」及び「左右の脚が組まれている」のいずれかの姿勢を表す。
【００４３】
また、本実施形態では、推定部４２が入力データに付与する姿勢遷移ラベルは、着席者Ｓの上半身の遷移を示す上半身情報と、着席者Ｓの腰の遷移を示す腰情報と、着席者の脚の遷移を示す脚情報とを組み合わせたものである。
【００４４】
姿勢遷移ラベルの上半身情報は、上半身前後情報と上半身左右情報との組み合わせから構成される。上半身前後情報は、例えば、「上半身が前に移動する」、「上半身が後ろに移動する」及び「上半身が前後に移動しない」のいずれかの遷移状態を表す。上半身左右情報は、例えば、「上半身が右に移動する」、「上半身が左に移動する」及び「上半身が左右に移動しない」のいずれかの遷移状態を表す。
【００４５】
腰情報は、例えば、「腰部が前に移動する」、「腰部が後ろに移動する」及び「腰部が移動しない」のいずれかの遷移状態を表す。
脚情報は、例えば、「脚が膝の下に移動する」、「脚が前に移動する」、「脚が持ち上がる」及び「脚が移動しない」のいずれかの遷移状態を表す。
【００４６】
姿勢遷移ラベルは、上半身前後情報、上半身左右情報、腰情報及び脚情報の組み合わせによって構成される。例えば、上半身前後情報が「上半身が前に移動する」、上半身左右情報が「上半身が左右に移動しない」、腰情報が「腰部が前に移動する」、脚情報が「脚が移動しない」である姿勢遷移ラベルは、「着席者Ｓが前かがみになりながらシート本体２の前方に座り直す」という状態を表す。
【００４７】
なお、上述した姿勢ラベル及び姿勢遷移ラベルを構成する各情報の内容は一例である。各情報の内容は、推定したい着席者Ｓの姿勢に合わせて、変更、追加又は削除を行うことができる。
【００４８】
推定部４２は、例えば１０ｍ秒程度の一定の間隔（つまりサンプリングタイム）で、一定の測定時間内に取得されたセンサ出力を学習モデルに入力し、姿勢又は姿勢遷移の推定をする。上記測定時間は、着席者Ｓの想定される動きの速度に合わせて適宜決定され、例えば１秒から２秒である。
【００４９】
（出力部）
出力部４３は、推定部４２が推定した着席者Ｓの姿勢又は姿勢遷移を、表示機器、記憶媒体、サービスシステム等（いずれも図示省略）に出力する。
【００５０】
出力部４３からの出力を受けるサービスシステムは、受け取った着席者Ｓの姿勢又は姿勢遷移の情報を元に、現在の着席者Ｓの状態に適した情報、ユーティリティ等のサービスを提供する。
【００５１】
［１−２．処理］
以下、図４のフロー図を参照しつつ、推定部４２が着席者Ｓの姿勢を推定するために実行する処理について説明する。なお、推定部４２が着席者Ｓの姿勢遷移を推定する場合は、以下の処理において適宜学習モデルを変更すればよい。
【００５２】
本処理は、推定部４２がセンサ出力を取得した後に開始される。まず、推定部４２は、一定の測定時間（例えば１秒間）におけるセンサ出力が取得済みか否か判定する（ステップＳ１０）。
【００５３】
測定時間におけるセンサ出力が取得済みの場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、このセンサ出力を学習モデルへ入力データとして入力する（ステップＳ２０）。一方、測定時間におけるセンサ出力が取得済みでない場合（Ｓ１０：ＮＯ）、推定部４２は、測定時間におけるセンサ出力が取得されるまで待つ。
【００５４】
推定部４２は、センサ出力の入力後、学習モデルを用いて、入力データに姿勢ラベルを付与する（ステップＳ３０）。次に、推定部４２は、入力データに付与した姿勢ラベルを着席者Ｓの推定姿勢として、出力部４３に出力する（ステップＳ４０）。
【００５５】
［１−３．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１ａ）加速度センサ３Ａ，３Ｂ，３Ｃから出力される３次元の加速度データに基づいて、学習モデルを有する推定装置４により着席者Ｓの姿勢をリアルタイムに推定することができる。
【００５６】
（１ｂ）加速度センサ３Ａ，３Ｂ，３Ｃは圧力センサよりもコストが低い。さらに、圧力センサを用いる場合に比してセンサの測定点（つまりセンサ数）を少なくできるため、処理するデータ量が小さくなる。その結果、シート１及び姿勢推定システム１０のコストが低減できる。
【００５７】
（１ｃ）推定部４２において、着席者Ｓの上半身の姿勢を示す情報と、腰の姿勢を示す情報と、脚の姿勢を示す情報とを組み合わせた姿勢ラベルを用いることで、着席者Ｓの着座位置、体の傾き、リラックスの度合い等を推定することができる。そのため、より適切なサービスの提供が可能となる。
【００５８】
（１ｄ）第１クッション用加速度センサ３Ａと、第２クッション用加速度センサ３Ｂと、バック用加速度センサ３Ｃとを用いることで、必要最低限のセンサによって、好適なサービスを提供するための姿勢を推測することができる。
【００５９】
［２．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
【００６０】
（２ａ）上記実施形態のシート１及び姿勢推定システム１０において、推定部４２が入力データに付与する姿勢ラベルは、着席者Ｓの上半身の姿勢を示す情報と、腰の姿勢を示す情報と、脚の姿勢を示す情報とを組み合わせたものでなくてもよい。同様に、推定部４２が入力データに付与する姿勢遷移ラベルは、着席者Ｓの上半身の遷移を示す情報と、腰の遷移を示す情報と、脚の遷移を示す情報とを組み合わせたものでなくてもよい。
【００６１】
例えば、図５に示すシート１Ａは、シート本体２Ａがシートバックを有しないため、バック用加速度センサを備えない。シート１Ａでは、姿勢ラベルは上半身の姿勢を示す情報を含まなくてよい。
【００６２】
（２ｂ）上記実施形態のシート１及び姿勢推定システム１０において、３軸加速度センサの数は、１つ又は２つでもよいし、４つ以上であってもよい。例えば上述の図５のシート１Ａでは、２つのクッション用加速度センサ３Ａ，３Ｂのみがシート本体２Ａに配置されている。
【００６３】
（２ｃ）上記実施形態のシート１及び姿勢推定システム１０において、推定部４２は、学習モデルによって姿勢遷移を推定し、その後、推定した姿勢遷移と遷移前の着席者Ｓの姿勢とに基づいて、最新の着席者Ｓの姿勢を推定してもよい。
【００６４】
（２ｄ）上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。なお、特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【符号の説明】
【００６５】
１，１Ａ…シート、２，２Ａ…シート本体、３Ａ…第１クッション用加速度センサ、
３Ｂ…第２クッション用加速度センサ、３Ｃ…バック用加速度センサ、４…推定装置、
１０…姿勢推定システム、２１…シートクッション、２２…シートバック、
４１…記憶部、４２…推定部、４３…出力部。
【図１】
2020039674.tif 000003
【図２】
2020039674.tif 000004
【図３】
2020039674.tif 000005
【図４】
2020039674.tif 000006
【図５】
2020039674.tif 000007