(57)【要約】【課題】簡便かつ低コストでありながら精度よく着座姿勢を推定し得る着座姿勢推定システム及び着座姿勢推定方法を提供する。【解決手段】着座姿勢推定システム１０において、着座している人の足裏面からの荷重値を用いて複数の着座姿勢を定義した定義データを記憶する記憶手段１４と、着座している人の足裏面からの荷重値を測定する測定手段１３と、記憶手段１４に記憶された定義データに含まれる複数の着座姿勢の中から前記着座している人の着座姿勢を測定手段１３によって測定された荷重値に基づいて推定する推定手段１２とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
着座している人の足裏面からの荷重値を用いて複数の着座姿勢を定義した定義データを記憶する記憶手段と、
着座している人の足裏面からの荷重値を測定する測定手段と、
前記記憶手段に記憶された定義データに含まれる複数の着座姿勢の中から前記着座している人の着座姿勢を前記測定手段によって測定された荷重値に基づいて推定する推定手段と
を備えたことを特徴とする着座姿勢推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の着座姿勢推定システムにおいて、
前記測定手段は、足を乗せる四角面のデバイスの四隅（A点、B点、C点、D点）への加圧値を合計することによって、前記デバイスにかかる荷重値を測定し、
前記推定手段は、前記定義データに定義されたグループをグループ化変数とするとともに、前記デバイスにかかる荷重値、重心座標値、AB間とCD間それぞれの重点を結んだ直線の傾き値を独立変数とし、判別分析によって前記着座している人の着座姿勢を推定することを特徴とする着座姿勢推定システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の着座姿勢推定システムにおいて、
前記記憶手段は、着座時における脚の状態と着座時における脚の向きとの組み合わせによって決まるグループを定義したデータを前記定義データとして記憶することを特徴とする着座姿勢推定システム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかに記載の着座姿勢推定システムにおいて、
前記記憶手段は、垂下、投脚、納脚、膝組、足首組（前方）、足首組（後方）の6分類それぞれに着座向きの正面、左、右の条件を加えた計18グループを定義したデータを前記定義データとして記憶することを特徴とする着座姿勢推定システム。
【請求項５】
着座している人の足裏面からの荷重値を用いて複数の着座姿勢を定義した定義データを記憶する記憶工程と、
着座している人の足裏面からの荷重値を測定する測定工程と、
前記記憶工程で記憶された定義データに含まれる複数の着座姿勢の中から前記着座している人の着座姿勢を前記測定工程で測定された荷重値に基づいて推定する推定工程と
を備えたことを特徴とする着座姿勢推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、着座姿勢推定システム及び着座姿勢推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人や動物の姿勢を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、動物体の接地圧から動物体の接地位置と姿勢を推定し、それらの情報とカメラ画像との照合をとることで姿勢を計測する技術が記載されている。この従来技術によれば、床に接地した圧力センサとカメラによる計測だけで、計測対象にマーカーやセンサをつけたり、特別の背景を用意したり、特殊なカメラを用意したりすることなく運動物体の姿勢を計測することができる。また、特許文献２には、人物シルエット画像から人物の姿勢を推定する技術が記載されている。この従来技術によれば、人物の姿勢を検出する際に用いられるスケルトン処理から発生する本来不必要な付随処理を施すことなく、人物シルエット画像から人物の姿勢や各部位を正確に検出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−２３５３２８号公報
【特許文献２】特開２００４−１６４４８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１や２に記載される従来技術では、人や動物の画像を用いて姿勢を推定しているため、カメラ等の撮影機器が必要となり、コストがかかるという課題がある。また、人を撮影する場合はプライバシーの問題もあるため、公共空間で利用するには不向きな側面もある。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、簡便かつ低コストでありながら精度よく着座姿勢を推定し得る着座姿勢推定システム及び着座姿勢推定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の特徴は、着座姿勢を推定する着座姿勢推定システムにおいて、着座している人の足裏面からの荷重値を用いて複数の着座姿勢を定義した定義データを記憶する記憶手段と、着座している人の足裏面からの荷重値を測定する測定手段と、前記記憶手段に記憶された定義データに含まれる複数の着座姿勢の中から前記着座している人の着座姿勢を前記測定手段によって測定された荷重値に基づいて推定する推定手段とを備えたことである。
【０００７】
本発明の第２の特徴は、前記着座姿勢推定システムにおいて、前記測定手段が、足を乗せる四角面のデバイスの四隅（A点、B点、C点、D点）への加圧値を合計することによって、前記デバイスにかかる荷重値を測定し、前記推定手段が、前記定義データに定義されたグループをグループ化変数とするとともに、前記デバイスにかかる荷重値、重心座標値、AB間とCD間それぞれの重点を結んだ直線の傾き値を独立変数とし、判別分析によって前記着座している人の着座姿勢を推定することである。
【０００８】
本発明の第３の特徴は、前記着座姿勢推定システムにおいて、前記記憶手段が、着座時における脚の状態と着座時における脚の向きとの組み合わせによって決まるグループを定義したデータを前記定義データとして記憶することである。
【０００９】
本発明の第４の特徴は、前記着座姿勢推定システムにおいて、前記記憶手段が、垂下、投脚、納脚、膝組、足首組（前方）、足首組（後方）の6分類それぞれに着座向きの正面、左、右の条件を加えた計18グループを定義したデータを前記定義データとして記憶することである。
【００１０】
本発明の第５の特徴は、着座姿勢を推定する着座姿勢推定方法において、着座している人の足裏面からの荷重値を用いて複数の着座姿勢を定義した定義データを記憶する記憶工程と、着座している人の足裏面からの荷重値を測定する測定工程と、前記記憶工程で記憶された定義データに含まれる複数の着座姿勢の中から前記着座している人の着座姿勢を前記測定工程で測定された荷重値に基づいて推定する推定工程とを備えたことである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、着座している人の足裏面からの荷重値を測定するだけで、簡便かつ低コストでありながら精度よく着座姿勢を推定することのできる着座姿勢推定システム及び着座姿勢推定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態における着座姿勢推定システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における着座姿勢を説明するための図である。
【図３】本発明の実施の形態における測定手段を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態における被験者の拘束条件を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態における着座姿勢推定システムの動作を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における着座姿勢推定システムの適用場面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
図１に示すように、本発明の実施の形態における着座姿勢推定システム１０は、提示手段１１と推定手段１２と測定手段１３と記憶手段１４とを備えている。記憶手段１４は、着座している人の足裏面からの荷重値を用いて複数の着座姿勢を定義した定義データを記憶するハードディスク等である。測定手段１３は、着座している人の足裏面からの荷重値を測定するセンサデバイス等である。推定手段１２は、記憶手段１４に記憶された定義データや測定手段１３によって測定された荷重値などを入力とし、着座している人の着座姿勢を後述する手法で推定する。提示手段１１は、推定手段１２によって推定された着座姿勢に応じた情報を提示するディスプレイ等である。
【００１５】
ヒトは座りながらにして、姿勢を様々に変化させる。その要因として、筋疲労部位の交替、圧迫部位の交替、血液循環系器官への負荷軽減、静脈の筋ポンプ作用が知られている（“迫秀樹：休憩所における着座姿勢に関する実態調査，2002，静岡文化芸術大学研究紀要VOL.3，pp.85-89”参照）。一方、姿勢を変化させる別の要因として、人的刺激価から身を守る役割があることを忘れてはならない。Osmond(1957)のソシオペタル／ソシオフーガル（“高橋鷹志ほか：環境行動のデータファイル，2003，彰国社，pp.40-41”参照）の概念から示唆されるように、着座姿勢は自分と他人との関係性を視覚化している。とりわけ公共空間において、混雑が著しい飲食店や休憩所などでは、自らの姿勢を変えることによるパーソナルスペース（“Robert Sommer: Personal Space: The Behavioral Basis of Design, 1969, Prentice Hall Trade”参照）の確保が日常的に行われている。つまり、着座姿勢を変化させる行為は快適に他人と付き合う術といえる。その姿勢変化を時系列で知ることは、ヒトの快適度を常に把握できる可能性を意味している。
【００１６】
本発明の実施の形態では、人的刺激価を軽減する「Smart Space」（“内藤太郎：情報環境を用いたパーソナルスペースの快適化に関する研究，2006，東京電機大学大学院修士論文”参照）構築のための基礎的発明として、着座姿勢、特に着座時の身体の向き（着座向き）の推定手法を提案し、その推定精度について説明する。
【００１７】
まず、着座時における脚状態の分類について説明する。着座姿勢の経時的変化の知見を得るため、身体を上体、尻部、脚部と3つの部位に分類し、それらの位置から着座姿勢を定義する手法が知られている（“渡辺秀俊：オフィスにおける着座姿勢の動的解析，1991，日本建築学会大会学術講演梗概集，pp.645-646”、“渡辺秀俊：着座場面における姿勢の経時的変化，1995，日本建築学会計画系論文集，第474号，pp.107-114”参照）。本発明の実施の形態では、着座時の身体の向き（着座向き）を脚の状態から推定する手法を検討するため、この脚部の分類定義を参考にしている。
【００１８】
着座姿勢の分類は、図２（ａ）に示す垂下（脚大腿部と膝下部のなす角度が概ね直角または鋭角である状態）、図２（ｂ）に示す投脚（前方向へ概ね120度以上）、図２（ｃ）に示す納脚（後方向へ概ね60度以下）、図２（ｄ）に示す膝組、図２（ｅ）に示す足首組（前方）、図２（ｆ）に示す足首組（後方）の計6分類とする。着座向きは正面、左、右の3方向とし、脚部が正面向きならば身体も正面向きになることを前提条件とする。
【００１９】
次に、着座姿勢を推定する方法について説明する。脚の状態を推定するセンサデバイスとして、例えば図３（ａ）に示すようなセンサデバイスを被験者が着座する足下に配置する。このセンサデバイスはストレインゲージ式フォースセンサ（“小川鑛一：人と物の動きの計測技術，2002，東京電機大学出版局”参照）を用いて、加圧によるひずみを電気抵抗の変化として検出するデバイスで、低コストでありながら容易にデータを取得出来る。
【００２０】
図３（ｂ）に示すように、ボードの四隅（A点、B点、C点、D点）にかかる加圧変化を500gの精度を保持し1Hz周期で取得する。この数値からボードにかかる荷重値w[kg]、重心座標値（D点を基準とする絶対座標系）gx[mm]、gy[mm]、AB間とCD間それぞれの重点gax[mm]、gcx [mm] を結んだ直線mの傾き値spを推定に用いるパラメータとする。gax、gcx、 gx、gy、spは数式１から数式５にて与えられる。なお、各式で使われているlf、rf、rb、lbはA点、B点、C点、D点への加圧値である。ボードにかかる荷重値（着座している人の足裏面からの荷重値）w[kg]は、A点、B点、C点、D点への加圧値を合計することによって求めることができる。また、a、bはボードの長辺寸法と短辺寸法、gby、gdyはDA間とBC間それぞれの重点の値を表している。
【数１】
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【数２】
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【数３】
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【数４】
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【数５】
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【００２１】
ただし、
【数６】
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【数７】
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【００２２】
以上の実験環境のもと、着座姿勢の分類定義を被験者（20代男性2名）へ正確にレクチャした後、各姿勢を1分間保ってもらいサンプルデータを取得した。なお、拘束条件として、被験者は足裏面をボード面以外と接触してはならないものとする。身体の他の部位については、図４に示すように、上体は直立、尻部は後縁の状態のみの姿勢とする。
【００２３】
次に、前記したパラメータより着座姿勢および着座向きをどの程度推定することができるのか、判別分析を用いて分類率を求めたものを表1に示す。なお、グループ化変数には着座姿勢の6分類それぞれに着座向きの正面、左、右の条件を加えた計18グループを、独立変数には前記したw、gx、gy、spの4変数を用いる。表1は全ての被験者の取得データを与えた結果である。精度を比較するため、被験者Aのみの取得データについて判別分析を行った結果を表2に示す。加えて表3は各結果の正準判別関数係数である。
【表１】
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【表２】
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【表３】
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【００２４】
全ての被験者からの取得データ（表1）とひとりの被験者からの取得データ（表2）とを比較すると、分類率の差は一目瞭然である。ひとりからの取得データであれば、99.35%の分類率で着座向きを推定することができる。一方、全ての被験者の場合は、分類率65.41%に留まっている。この結果より、定義された姿勢であっても個人による差を軽視できないことがうかがえる。左方向や右方向に比べ、正面方向の分類率が50%を下回っていることからも読み取れるように、ボードに対して足を置く位置や脚の開脚具合などの個人差が影響していると考えられる。また、表3より正準判別関数係数を眺めると、被験者区分に関わらず分類率は重心座標値gx、gyに依存していることがわかる。優位性を期待した直線mの傾き値spが他の独立変数と比べ振るわなかったことから、新たな変数を検討する余地も必要である。
【００２５】
次に、本発明の実施の形態における着座姿勢推定システム１０の動作を図５に示すフローチャートを用いて説明する。まず、記憶手段１４に定義データを記憶しておく（Ｓ１）。この定義データとしては、着座姿勢の6分類それぞれに着座向きの正面、左、右の条件を加えた計18グループを定義したデータを採用することができる。次いで、測定手段１３は、着座している人の足裏面からの荷重値を測定し（Ｓ２）、この測定結果を推定手段１２に渡す。測定手段１３と推定手段１２との間の通信方法は特に限定されるものではない。次いで、推定手段１２は、記憶手段１４に記憶されている定義データや測定手段１３によって測定された荷重値などに基づいて着座姿勢を推定する（Ｓ３）。最後に、推定した着座姿勢に応じた情報（後述する）を提示手段１１に提示する（Ｓ４）。この提示工程（Ｓ４）は、推定した着座姿勢を利用する工程の一例である。以上の動作を終了指示があるまで繰り返す（Ｓ５→Ｓ２）。
【００２６】
次に、本発明の応用例について説明する。本発明の実施の形態における着座姿勢推定システム１０が公共空間（例えば、カフェ）に適用されれば、利用者ごとに異なる快適環境を提供することが可能になる。例えば、図６では、カウンター席に３人の利用者Ｕ１〜Ｕ３が並んで着座しているが、各々の着座向きから、利用者Ｕ１及びＵ２からなる２人のグループと、利用者Ｕ３だけの１人のグループであることが推定される。２人のグループには彼らの中央にメニューや広告などの情報提示を行う方がコミュニケーションアシストとして適当だろうし、１人のグループには周囲から不快な刺激を妨げるための配慮ある情報提示が行える。
【００２７】
また、空間を共有する全ての人の着座姿勢から感情を推定することで、空間の居心地を評価するツールとしても機能する。すなわち、本発明では、利用者に生じた感情の表出としての着座姿勢を測定するデバイスを用いている。これは利用者の無意識的な姿勢変化のセンシングである。無意識に起こる着座姿勢を実時間で測定できることには、多くのメリットがある。例えば、椅子に浅く腰をかけ、上体のほとんどを背もたれに預け、脚を伸ばしている人を認識できれば、「対象者は周囲からの不快な刺激を受け、それを防御するためにこの着座姿勢をとっている。」との推定ができ、対象者を快適にするための環境変化（音楽や照明などを用いた）を導くことができる。
【００２８】
以上のように、本発明によれば、着座している人の足裏面からの荷重値を測定するだけで、簡便かつ低コストでありながら精度よく着座姿勢を推定することのできる着座姿勢推定システム及び着座姿勢推定方法を提供することができる。これによって、複数の利用者からグループを推定して利用者ごとに異なる快適環境を提供することや、利用者の感情を推定して利用者の感情を快適にするための環境変化を導くことが可能となる。
【００２９】
なお、ここでは、センサデバイスの四隅への加圧値を検出することとしているが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、四隅以外の箇所でも加圧値を検出するようにしてもよい。このようにすれば、推定精度の向上を期待することができる。
【００３０】
また、ここでは、着座している人の足裏面からの荷重値だけを測定することとしているが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、椅子にもセンサデバイスを設けておき、椅子にかかる荷重値も測定するようにしてもよい。このようにすれば、推定精度の向上を期待することができる。また、利用者の拘束条件（図４参照）を緩和することができるので、本発明の適用範囲を拡張させることが可能となる。
【符号の説明】
【００３１】
１０  着座姿勢推定システム
１１  提示手段
１２  推定手段
１３  測定手段
１４  記憶手段
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ  ボード（デバイス）の四隅
ｗ  荷重値
ｇｘ  重心座標値
ｇｙ  重心座標値
ｇａｘ  ＡＢ間の重点
ｇｃｘ  ＣＤ間の重点
ｍ  重点ｇａｘ、ｇｃｘを結んだ直線
ｓｐ  直線ｍの傾き
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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