(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象の転倒を検出する転倒検出システムであって、前記転倒検出システムは、
前記検出対象に装着され、前記検出対象の姿勢に関して３軸方向の並進加速度および３軸回りの角速度を検出するセンサと、
前記センサからの並進加速度データおよび角速度データを受取る転倒検出装置とを含み、
前記転倒検出装置は、
前記並進加速度データおよび前記角速度データを受け取ってサンプリング時刻における２軸についての前記並進加速度データの絶対値が最大の並進加速度データを抽出して並進加速度の最大値を更新する加速度最大値抽出手段と、
前記角速度データからサンプリング時刻における角速度の絶対値が最大の角速度データを抽出して角速度の最大値を更新する角速度最大値抽出手段と、
前記抽出した２軸についての並進加速度データを使用して転倒の期待値を計算し、前記期待値が設定したしきい値を超えた場合に、前記検出対象が転倒したことを判断する転倒判断手段と
を含む転倒検出システム。
【請求項２】
さらに、前記転倒判断手段は、前記並進加速度データが前記最大値を超えた時刻を基準とした前後にわたり角速度データを時間積分することにより、運動速度が最大の軸回りにおける角度変化を計算し、前記角度変化が角度変化しきい値を超えたことにより前記検出対象の転倒を判断する、請求項１に記載の転倒検出システム。
【請求項３】
さらに、前記転倒判断手段は、前記並進加速度データおよび前記角速度データが各前記最大値を超え、かつ前記並進加速度データが最大値を超えた時刻と前記角速度データの最大値を超えた時刻との時間差を計算し、少なくとも当該時間差が設定した時間しきい値以下である場合に、前記検出対象の転倒を判断する、請求項１に記載の転倒検出システム。
【請求項４】
前記センサは、ウェアラブルセンサまたは車載センサである、請求項１〜３のいずれか１項に記載の転倒検出システム。
【請求項５】
検出対象の転倒を検出する転倒検出装置であって、
前記並進加速度データおよび前記角速度データを受け取ってサンプリング時刻における２軸についての前記並進加速度データの絶対値が最大の並進加速度データを抽出して並進加速度の最大値を更新する加速度最大値抽出手段と、
前記角速度データからサンプリング時刻における角速度の絶対値が最大の角速度データを抽出して角速度の最大値を更新する角速度最大値抽出手段と、
前記抽出した２軸についての並進加速度データを使用して転倒の期待値を計算し、前記期待値が設定したしきい値を超えた場合に、前記検出対象が転倒したことを判断する転倒判断手段と
を含む転倒検出装置。
【請求項６】
さらに、前記転倒判断手段は、前記並進加速度データが前記最大値を超えた時刻を基準とした前後にわたり角速度データを時間積分することにより、運動速度が最大の軸回りにおける角度変化を計算し、前記角度変化が前記角度変化について設定された角度変化しきい値を超えたことにより前記検出対象の転倒を判断する、請求項５に記載の転倒検出装置。
【請求項７】
さらに、前記転倒判断手段は、前記並進加速度データおよび前記角速度データが各前記最大値を超え、かつ前記並進加速度データが最大値を超えた時刻と前記角速度データが最大値を超えた時刻との時間差を計算し、少なくとも当該時間差が設定した時間しきい値以下である場合に、前記検出対象の転倒を判断する、請求項５に記載の転倒検出装置。
【請求項８】
前記センサは、ウェアラブルセンサまたは車載センサであり、前記転倒検出装置は、前記センサからのデータをワイヤレス通信により受信する情報処理装置または前記センサと共に前記検出対象に装着されるモジュールである、請求項５〜７のいずれか１項に記載の転倒検出装置。
【請求項９】
検出対象の転倒を検出する転倒検出方法であって、前記転倒検出方法は、
センサにより前記検出対象に装着され、前記検出対象の姿勢に関して３軸方向の並進加速度および３軸回りの角速度を検出するステップと、
転倒検出装置が前記センサからの並進加速度データおよび角速度データを受取るステップと、
前記並進加速度データおよび前記角速度データを受け取ってサンプリング時刻における２軸についての前記並進加速度データの絶対値が最大の並進加速度データを抽出して並進加速度の最大値を更新するステップと、
前前記角速度データからサンプリング時刻における角速度の絶対値が最大の角速度データを抽出して角速度の最大値を更新するステップと、
前記抽出した２軸についての並進加速度データを使用して転倒の期待値を計算し、前記期待値が設定したしきい値を超えた場合に、前記検出対象が転倒したことを判断するステップと
を含む転倒検出方法。
【請求項１０】
さらに、
前記並進加速度データが前記最大値を超えた時刻を基準とした前後にわたり角速度データを時間積分することにより、運動速度が最大の軸回りにおける角度変化を計算するステップと、
前記角度変化が前記角度変化について設定された角度変化しきい値を超えたことにより前記検出対象の転倒を判断するステップと、
を含む、請求項９に記載の転倒検出方法。
【請求項１１】
さらに、
前記並進加速度データおよび前記角速度データが各前記最大値を超え、かつ前記並進加速度データが最大値を超えた時刻と前記角速度データが最大値を超えた時刻との時間差を計算するステップと、
少なくとも当該時間差が設定した時間しきい値以下である場合に、前記検出対象の転倒を判断するステップと
を含む請求項９に記載の転倒検出方法。
【請求項１２】
請求項９〜請求項１１のいずれか１項に記載の転倒検出方法を装置が実行するためのコンピュータ実行可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出対象の転倒を検出するためのシステム、装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検出対象の転倒を検出する技術は、近年、在宅介護、介護援助用車両などの他、車両用の搭乗者サポート装置において、要介護者の転倒や、車両の転倒・衝突などを検出し、迅速な介護要請を発行したり、エアバッグの起動を行うなどの観点から注目されている。転倒対象が人間である場合、転倒の原因、状態、場所などに対応して複数の転倒態様が想定される。また、検出対象が人間の場合、転倒に際して多くの関節が転倒時に連携して衝撃に備えるための防御行動を行う。検出対象の転倒は、各種センサを使用して、センサ検出値に基づいて転倒の判定を行うことになるが、上述したように、転倒の態様は多種多様なので、いかにして検出対象が転倒したかを判定するかが問題となる。
【０００３】
従来から、検出対象の転倒を検出するためのシステムが各種提案されている。例えば、特開２００５−２３７５７６号公報（特許文献１）では、転倒判定装置が記載されており、開示された装置は、被験者の体幹に取り付けた３軸方向の加速度および角速度を使用し、体幹の鉛直方向の変位量を計算して転倒を判断することにより転倒後判定を減少させている。また、特開２００７−１５１９４８号公報（特許文献２）では、転倒判定方法および装置が記載されており、被験者の体幹に取り付けた互いに直交する３軸の加速度および角速度を検出し、各軸方向の躍度を計算し、躍度の値から転倒が判断されている。
【０００４】
また、特開２００９−１６３５３８号公報（特許文献３）では、転倒動作パターンが様々な動きを含む場合にも高い精度で転倒を判断するシステムが記載されている。特許文献３に記載されたシステムは、体幹の鉛直方向の変位量に応じた値を出力するセンサと転倒と疑われる事象が発生したか否かを判断し、当該判断により転倒と疑われる事象の発生と判断した時点からの体幹の鉛直方向における変位量を計算し、変位総量から転倒を判断する。さらに、特開２００７−２６０３８９号公報（特許文献４）では、短時間で転倒を推知でき誤検知が少ない転倒検知装置が記載されている。特許文献４に記載された装置は、体幹の前後方向の軸回りの角速度と傾斜角度とを検出し、転倒の判断を行っている。
【０００５】
さらに、ウェアラブルセンサを利用した転倒検出については、M. Kangas et al., “Sensorband fall detector prototype: validation through data collection and analysis revised version”, ISMICT2007, ID1217, December 2007（非特許文献１）において報告されている。また、本発明者らも、Y.Enomoto et al., “Data Processing for Fall Detection using an Acceleration Sensor”, ICCCS2009, A4-02, 2009（非特許文献２）において加速度センサを使用した転倒検出を報告している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−２３７５７６号公報
【特許文献２】特開２００７−１５１９４８号公報
【特許文献３】特開２００９−１６３５３８号公報
【特許文献４】特開２００７−２６０３８９号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】M. Kangas et al., “Sensorband fall detector prototype: validation through data collection and analysis revised version”, ISMICT2007, ID1217, December 2007
【非特許文献２】Y.Enomoto et al., “Data Processing for Fall Detection using an Acceleration Sensor”, ICCCS2009, A4-02, 2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように、種々の転倒検出のための装置および方法が提案されているものの、多種多様な転倒態様について、転倒検出の確実性を高めることが引き続き必要とされていた。さらに、転倒検出を高精度かつ高速に行うとともに、効率的な転倒予測を可能とすることが必要とされていた。また、介護用車両などに搭載でき、小型で低消費電力の転倒検出装置が必要とされていた。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記従来技術に鑑みてなされたものであり、本発明では、３軸加速度と、３軸角速度とを同時計測可能なセンサを使用し、検出対象の転倒に関連するパラメータを取得する。本発明では、３軸加速度および３軸角速度についてそれぞれの絶対最大値を時間的に追跡し、３軸加速度および３軸角速度の時間シーケンスにおけるそれぞれの最大値をサンプリングする。
【００１０】
転倒の判断は、時間シーケンス上での最大加速度値を使用して判別値を計算して、判別値が設定された加速度しきい値を超え、かつ角速度の最大値が設定した各角速度しきい値を超えたことに応答して判定される。また、他の実施形態では、転倒と判断された時刻の前後で角速度を数値積分して角度変化を計算し、さらに角度変化について設定された角度変化しきい値を超えたことに応答して転倒を判断する。なお、本発明では、鉛直方向の加速度を判定に使用することなく、転倒検出を高精度に行うことができる。
【００１１】
さらに本発明の他の実施形態では、加速度データに基づく転倒判断成立から、角速度の最大値が設定されたしきい値を超えるまでの時間的順序および時間間隔を利用して転倒予測および転倒判断を行うことができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、転倒検出を高精度かつ高速に行うとともに、効率的な転倒予測を可能とし、介護用車両などに搭載でき、車載型として実装した場合に小型で低消費電力化が可能な転倒検出システム、転倒検出装置、転倒検出方法およびプログラムが提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態の転倒検出システム１００の第１の実施形態を示した図。
【図２】本実施形態の転倒検出システム２００の第２および第３の実施形態を示した図。
【図３】本実施形態の情報処理装置１１０の機能ブロック３００を示した図。
【図４】情報処理装置１１０が実行する第１の実施形態の転倒検出方法のフローチャート。
【図５】情報処理装置１１０が実行する第２の実施形態の転倒検出方法のフローチャート。
【図６】転倒検出方法の第３の実施形態のフローチャート。
【図７】本実施形態の他の実施形態における転倒検出システム７００の実施形態を示した図。
【図８】本実施形態により取得された加速度データおよび角速度データの時間シーケンスの実施形態を、進行方向に転倒する転倒事象（ａ）、進行方向に対して横に転倒する転倒現象（ｂ）、および進行方向に対して後ろ向きに倒れる転倒事象（ｃ）として示した図。
【図９】転倒事象の判断を行った実施例の結果を示した表。
【図１０】転倒事象の判断を行った比較例の結果を示した表。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を実施形態をもって説明するが、本発明は、後述する実施形態に限定されるものではない。図１は、本実施形態の転倒検出システム１００の第１の実施形態を示す。図１に示した転倒検出システム１００は、検出対象１０２に装着または取り付けられたセンサ１０４を含んでいる。センサ１０４は、３軸回りの角速度の他、３軸回りの軸方向に沿った加速度を測定することが可能であり、センサ１０４が取得した加速度データおよび角速度データは、IEEE802.xやBlueTooth（登録商標）といったワイヤレスネットワークおよびインターネットなどのネットワーク１０６を介して転倒検出装置１０８に送付することができる。
【００１５】
転倒検出装置１０８は、図１に示した実施形態では、パーソナルコンピュータ、ワークステーションまたはサーバなどの情報処理装置１１０として実装されている。情報処理装置１１０には、ディスプレイ装置、キーボード、およびマウスといった入出力装置が接続されていて、情報処理装置１１０に対して各種の処理を指令し、また情報処理装置の処理結果を外部出力可能としている。
【００１６】
情報処理装置１１０は、PENTIUM（登録商標）、Celeron（登録商標）、Xeon（登録商標）、CORE 2 DUO（登録商標）、PENTIUM（登録商標）互換チップなど、CISCアーキテクチャのマイクロプロセッサ、または、POWERPC（登録商標）などのRISCアーキテクチャのマイクロプロセッサを、シングルコアまたはマルチコアの形態で実装することができる。また、情報処理装置１１０は、WINDOWS（登録商標）2000、WINDOWS（登録商標）XP、WINDOWS 7（登録商標）、UNIX（登録商標）、LINUX（登録商標）などのオペレーティングシステムにより制御されていて、C、C++、JAVA（登録商標）、JAVASCRIPT（登録商標）、PERL、RUBYなどのプログラミング言語を使用して実装されるプログラムを実行し、転倒検出のための処理を実行する。
【００１７】
図２は、本実施形態の転倒検出システム２００の第２および第３の実施形態を示す。第２の実施形態および第３の実施形態は、車載センサとして実装される形態であり、図２（ａ）は、転倒検出装置２０６をASICとし、センサ１０４を含む一体型のモジュールとして車椅子２０２に搭載した実施形態であり、図２（ｂ）は、転倒検出装置２１６をセンサ１０４を含むモジュールとして電動カート２１０に搭載した実施形態である。
【００１８】
図２（ａ）に示す実施形態では、車椅子２０２には、介護が必要な被介護者２０４が座っており、車椅子２０２の転倒検出装置２０６は、センサ１０４からの加速度データおよび角速度データを取得して転倒検出処理を実行する。転倒検出装置２０６は、検出対象である車椅子２０２の加速度および角速度を使用して転倒を検出すると、転倒を通知するための転倒通知信号を、ネットワーク１０６を介して遠隔的に設置されたデータ処理センタなどに送付する。その他、転倒検出装置２０６は、シートベルト、エアバッグといったサポート要素を起動することができる。
【００１９】
図２（ｂ）に示した実施形態では、電動カート２１０は、運転者２１２により運転されていて、電池／モータなどの動力系を利用して歩道などを移動している。転倒検出装置２１６は、図２（ａ）で説明した実施形態と同様に、センサ１０４からの加速度データおよび角速度データを受領して転倒検出処理を実行し、ネットワーク１０６を介して遠隔的に設置されたデータ処理センタに転倒を通知する。また、電動カート２１０が転倒した場合、転倒検出装置２１６は、エアバッグ２１８やシートベルト２１４などのサポート要素を起動して、運転者を保護することができる。この他、乗用車などの車両用の車載センサとして実装することができる。
【００２０】
図３は、本実施形態の情報処理装置１１０の機能ブロック３００を示す。なお、図３に示した機能部は、情報処理装置がＣＰＵを動作させてプログラムを実行することにより、情報処理装置を機能ブロック３００に示す機能手段として動作させることにより実現されている。図３に示した機能ブロックは、情報処理装置１１０を図１の実施形態で情報処理装置を使用して実装する場合の実施形態である。情報処理装置１１０は、ネットワークインタフェース３０２と、データバッファ３０４とを含む。ネットワークインタフェース３０２は、ネットワーク１０６から送付される加速度データおよび角速度データを受領し、データバッファ３０４に加速度データおよび角速度データを送付する。データバッファ３０４には、加速度データ３０６、角速度データ３０８が、それぞれのサンプリング時刻に対応付けて格納され、以後の転倒検出処理のために利用される。
【００２１】
情報処理装置１１０は、さらに加速度最大値抽出部３１０を含んでいる。加速度最大値抽出部３１０は、データバッファ３０４に格納された加速度データ３０６を読み出して、roll軸、pitch軸それぞれの方向に沿った軸方向の並進加速度のうち、絶対値における最大値を抽出する。最大値の抽出は種々のアルゴリズムを使用して行うことができるが、特定のサンプリング時刻に対応するroll軸、pitch軸方向の加速度の最大値（絶対値）をバッファメモリに登録しておき、以後のサンプリング時刻の３軸加速度の値の最大値（絶対値）が先に登録した値よりも大きければバッファメモリ内に登録された値を更新する処理を使用することができる。なお、図３には、本実施形態における座標軸系の定義を示す。
【００２２】
また、加速度最大値抽出部３１０は、説明する実施形態では、roll方向またはpitch方向のいずれかについてバッファメモリ内の値が更新される毎に、進行方向および進行方向に直交する軸、説明している軸ではroll軸およびpitch軸のバッファリングされている加速度を転倒判断部３１８に送付する。また、現在の最大値を格納するバッファメモリは、定期的に、転倒事象の検出後、またはノイズなどの影響による突発的なスパイク信号を検出した後、リセットされ、常時、適切に転倒を検出できるように維持されている。
【００２３】
転倒判断部３１８では、受け取った鉛直方向に沿った方向(yaw軸）の加速度を除く、２軸方向の絶対値を多変量回帰分析により係数を決定した判別式に代入する。判別式の一般形式を、下記式（１）に示す。
【００２４】
【数１】
0005594724.tif 000002
上記式中、ａ、ｂ、ｃは、回帰係数であり、ｘ１は、進行方向（yaw軸）に沿った加速度の絶対値であり、ｘ２は、pitch軸に沿った加速度の絶対値であり、ｙは、転倒の期待値を示す判別値であって、０（非転倒）〜１（転倒）までの値を取る。回帰は、最小残差を与える周知の手法を使用して行うことができるが、これ以外にもいかなる方法でも用いることができる。なお、yaw軸は、検出対象の通常の進行方向に一致するようにセンサ１０４を装着することで、一義的に決定することができる。転倒判断部３１８は、判別式により計算された判別値が、０．５以上の値を有する場合に加速度尺度における転倒と判断する。
【００２５】
さらに、情報処理装置１１０は、角速度最大値抽出部３１４を含んでおり、角速度最大値抽出部３１４は、データバッファ３０４に記録された、特定のサンプリング時刻における３軸回りの角速度セットの値のうち、角速度データ３０８から絶対値の最大値を抽出し、バッファメモリに格納する。その後、角速度最大値抽出部３１４は、以後のサンプリング時刻の角速度データセットにおける絶対値の最大値とバッファメモリに登録された値とを比較し、以後の時刻の角速度セットの絶対値の最大値が大きい場合、バッファメモリの値を新たな最大値で更新する。値が更新された場合、更新値を転倒判断部３１８に送付し、転倒判断部３１８は、角速度が多変量解析によって決定された角速度しきい値を超えたか否かの判断を行う。
【００２６】
また、転倒判断部３１８は、角度変化積分部３１２を含んでおり、角度変化積分部３１２は、転倒判断部３１８が加速度を尺度として転倒と判断した場合、そのときに処理しているデータの最も大きな角速度を有する軸に関し、サンプリング時刻Ｔを中心として前後Δｔの範囲で角速度を数値積分し、Δｔの間の角度変化を計算する。転倒判断部３１８は、計算された角度変化を、多変量回帰分析により得られたしきい値と比較し、Δｔ間の角度変化がしきい値以上の場合、角度変化を尺度として転倒を判断する。
【００２７】
上述したように、本実施形態では、鉛直方向の加速度変化を使用することなく、鉛直方向の加速度データに代え、鉛直方向に直交する体幹の回転運動を転倒判断の尺度として採用することを可能とする。このため、検出対象が人間のような場合、しゃがんだり、椅子に座るなどの通常行動における鉛直方向の運動などを転倒と誤判断する可能性を最小限とすることができ、測定精度を著しく向上させることができる。
【００２８】
なお、情報処理装置１１０は、角速度データ、加速度データおよび判断値、角速度、角度変化など、転倒を判断するために利用したデータをＨＤＤ装置３１６といった持続性記憶装置に登録しておき、以後の行動ログ解析などに提供することができる。
【００２９】
図４は、情報処理装置１１０が実行する第１の実施形態の転倒検出方法のフローチャートである。図４の処理は、ステップＳ４００から開始し、ステップＳ４０１で、加速度データおよび角速度データを取得し、ステップＳ４０２で、時間シーケンスでの３軸加速度データにおける絶対最大値を順次抽出し、最大値の更新される毎に転倒判断部３１８に加速度の絶対最大値を送付する。
【００３０】
ステップＳ４０３では、時間シーケンスにおいてバッファメモリの値が更新された時点で、判別式に鉛直方向を除く、roll軸、pitch軸に沿った加速度データを取得し、上記式（１）で示した判別式に代入し、判別値を計算する。ステップＳ４０４では、判別値を、しきい値（０．５）と比較し、判別値がしきい値を以上の場合（ｙｅｓ）、転倒と判断して処理をステップＳ４０５に渡す。一方、ステップＳ４０４で、判別値がしきい値以下と判断された場合には、非転倒（ｎｏ）として処理をステップＳ４０１に戻し、時間シーケンス上の後続する加速度データを取得してステップＳ４０４までの処理を反復する。
【００３１】
ステップＳ４０５では、引続き、角速度尺度における転倒判断を行い、データバッファ３０４から、３軸角速度データを取得し、バッファメモリに格納された過去の最大角速度と比較して、現在判断しているサンプリング時刻での角速度絶対値がバッファリングされた値よりも大きい場合、バッファメモリの値を更新する。ステップＳ４０６では、更新された角速度の最大値がしきい値を超えたか否かを判断し、超えた場合（ｙｅｓ）、処理をステップＳ４０７に渡す。一方、更新された角速度の最大値を超えないと判断した場合（ｎｏ）、処理をステップＳ４０１に戻し、以後のデータの処理を反復する。
【００３２】
ステップＳ４０７では、ステップＳ４０４およびステップＳ４０６の判断がいずれも転倒を示しているので、検出対象の転倒事象を通知する信号を外部に出力し、ステップＳ４０８で、判断を終了するべきか否かを判断する。ステップＳ４０８で、転倒検出処理の停止指令がなされている場合（ｙｅｓ）、ステップＳ４０９で処理を停止し、それ以外の場合（ｎｏ）、処理をステップＳ４０１に戻して測定および処理が終了するまでステップＳ４０１〜ステップＳ４０８の処理シーケンスを反復する。
【００３３】
図５は、情報処理装置１１０が実行する第２の実施形態の転倒検出方法のフローチャートである。第２の実施形態は、加速度尺度、角速度尺度および角度変化尺度の３基準を使用する転倒検出処理である。図５に示した処理は、ステップＳ５０１〜ステップＳ５０６までは、図４に示した第１の実施形態と同様のシーケンスを利用するため、ステップＳ５０６までについては詳細な説明を省略する。
【００３４】
ステップＳ５０６で抽出した角速度の最大値がしきい値を超えたと判断された場合（ｙｅｓ）、ステップＳ５０７に制御が渡され、加速度の最大値が更新されたサンプリング時刻Ｔを取得し、サンプリング時刻Ｔの前後Δｔにわたり、角速度最大の座標軸回りに変化した角度を、数値積分してΔｔの範囲での最大の角度変化を計算する、ステップＳ５０８では、計算した角度変化が多変量回帰分析で得られたしきい値を超えたか否かを判断し、角度変化がしきい値を超えた場合（ｙｅｓ）制御をステップＳ５０９に渡す。一方、ステップＳ５０８の判断で角度変化がしきい値を超えないと判断された場合（ｎｏ）、処理をステップＳ５０１に戻して処理を反復させる。
【００３５】
ステップＳ５０９では、転倒事象発生を通知する信号を外部出力し、ステップＳ５１０で、判断を終了するべきか否かを判断する。ステップＳ５１０で、転倒検出処理の停止指令がなされている場合（ｙｅｓ）、ステップＳ５１１で処理を停止し、それ以外の場合（ｎｏ）、処理をステップＳ５０１に戻して測定および処理が終了するまでステップＳ５０１〜ステップＳ５１０の処理シーケンスを反復する。
【００３６】
図５に示した第２の実施形態では、Δｔにわたる最大の角度変化を転倒判断に追加することにより、検出対象の体幹の角度変化を判断基準に追加することが可能となり、より検出精度を向上させることができる。なお、図４に示した第１の実施形態および図５に示した第２の実施形態のいずれも、鉛直方向での加速度を利用しないため、しゃがむ、座る、など垂直方向の通常動作を誤検出することを最小化し、転倒検出を効率化することができる。さらに、第２の実施形態では、体幹の角度変化を判断基準として追加することができるので、検出対象が単に素早い行動を行ったり、スピン動作を行ったりした場合でも転倒と誤判断する可能性を最小限とし、さらに高精度の転倒検出を行うことが可能となる。
【００３７】
図６は、転倒検出方法の第３の実施形態を示す。第３の実施形態では、加速度尺度での転倒判断および角速度での転倒判断の両方を使用する点では第１の実施形態と同様であるが、角速度尺度での判断を先行して行い、その後加速度尺度での判断を行い、角速度および加速度尺度での判断がなされるまでの時間間隔を使用して転倒判断を行う。第３の実施形態は、本発明者らによる転倒事象の測定実験において、角速度の最大値の時間シーケンスの転倒事象を示すプロファイルが、加速度の最大値の時間シーケンスのプロファイルに遅れないことを見出すことによりなされたものである。
【００３８】
一方、同一の転倒事象については、加速度および角速度のピークは時間的に近接して発生する。このため、加速度尺度での転倒事象発生の判断時と、角速度尺度での転倒事象発生の判断時との時間差を使用することでも角速度および加速度の相関性を与え、角速度および加速度を併用する転倒検出の精度を高めることができる。
【００３９】
この理由は、種々考えられるが転倒開始した段階では、転倒方向（体幹が移動する方向）に直交する座標軸については、当該座標軸回りの角速度が増加するが、加速度的に見れば転倒方向に沿った加速度の方が大きく変化する。種々の態様で転倒現象が進行すると、転倒方向に向いた加速度が他の軸の加速度よりも大きくなり、この結果、本実施形態では、角速度の時間シーケンスが転倒方向に向いた加速度よりも時間的に先行してピークを形成し、その後に僅かに遅れて転倒方向に関連する加速度が最大値を与えることになるためであると考えることができる。
【００４０】
図６の処理は、ステップＳ６００〜ステップＳ６０４において、２軸の加速度を使用して転倒判断を行う点で、第１の実施例および第２の実施例と同様なので詳細な説明は省略する。ステップＳ６０４で、転倒事象が発生したと判断された場合（ｙｅｓ）、ステップＳ６０５で時間シーケンスでの３軸加速度の最大値はしきい値を超えたか否かを判断する。加速度の最大値がしきい値を超えた場合（ｙｅｓ）転倒事象発生として、ステップＳ６０７で判別値がしきい値を超えた時刻と角速度がしきい値を超えた時刻の時間差ΔＴを計算する。
【００４１】
ステップＳ６０８で、角速度が同時または早いタイミングで角速度しきい値を超え、かつΔＴが時間しきい値以下であるか否かを判定する。ΔＴが時間しきい値以下である場合（ｙｅｓ）、ステップＳ６０９で転倒事象発生を通知する信号を出力し、ステップＳ６１０で、判断を終了するべきか否かを判断する。ステップＳ６１０で、転倒検出処理の停止指令がなされている場合（ｙｅｓ）、ステップＳ６１１で処理を停止し、それ以外の場合（ｎｏ）、処理をステップＳ６０１に戻して測定および処理が終了するまでステップＳ６０１〜ステップＳ６１１の処理シーケンスを反復する。なお、人間の歩行を含めさらに広範な転倒事象を対象とするさらに他の実施形態では、単に時間差ΔＴが時間しきい値以下であるという判断基準を使用して、転倒判断を行うこともできる。
【００４２】
図６で説明した第３の実施形態は、第２の実施形態で角度変化の代わりに角速度と加速度の時間シーケンス上のタイミングを判断尺度として利用するものであり、精度を改善でき、判断のリアルタイム性を改善でき、さらにノイズなどの影響の排除による誤判断を防止できる効果を与える。
【００４３】
図７は、他の実施形態における転倒検出システム７００の実施形態を示す。図７に示した転倒検出システム７００は、センサ７１０と、Ａ／Ｄコンバータ７２０と、転倒検出装置７３０とを含んで構成されている。なお、転倒検出システム７００は、一体として構成されたセンサボードとして実装してもよい。センサ７１０は、座標軸に沿った方向の加速度および座標軸回りの角速度をサンプリング周波数１００Ｈｚでサンプリングし、Ａ／Ｄコンバータ７２０に送付する。Ａ／Ｄコンバータ７２０は、受領した信号をデジタル変換し、加速度データおよび角速度データを、転倒検出装置７３０に送付する。転倒検出装置７３０は、ASICなどの半導体装置として構成されており、アセンブラ言語といったプログラム言語の実行により、半導体装置を図７に示した機能手段として実現している。転倒検出装置デジタル変換されたデータをサンプリング時刻に対応付けて受領し、データバッファ７３１に格納する。
【００４４】
データバッファ７３１は、加速度データおよび角速度データをサンプリング時刻とともに格納し、加速度最大値抽出部７３４および角速度最大値抽出部７３６へと角速度データおよび加速度データを送付する。加速度最大値抽出部７３４および角速度最大値抽出部７３６は、図３で説明した処理をハードウェア的に実行することを除き、同様の処理を実行するため、詳細な説明は省略する。また、角度変化積分部７３５は、加速度尺度での転倒事象発生と判断したサンプリング時刻Ｔの前後Δｔの時間にわたり角速度を積分し、転倒事象発生の前後での角度変化を計算して、転倒判断部７３７に送付する。転倒判断部７３７は、図３で説明した処理を、ソフトウェア的にではなくハードウェア的に実装することを除き、図３で説明したと同一の処理を実行し、転倒事象を通知する信号を外部装置にバスラインまたはＴＣＰパケットなどとして送付する。
【００４５】
図７に示した実施形態の転倒検出システム７００は、図２に示した実施形態において好ましく用いることができ、転倒検出装置７３０が転倒事象発生を通知する信号を受領して、エアバッグやシートベルトとなどのサポート部材を起動するために好適に利用することができる。
【実施例】
【００４６】
これまで本発明を実施形態をもって説明してきたが、以下実施例をもってより具体的に本発明を説明する。
【００４７】
Ａ．回帰分析−ボランティアの被験者(性別:男性、年齢２１−２７歳、身長:１６３ｃｍ−１８３ｃｍ、体重:５８−８０ｋｇ)を１１人募集し、３軸加速度と３軸角速度を測定可能なウェアラブルセンサ(日立金属(株)製、wireless-T、サンプリング周波数１００Ｈｚ)を装着した。転倒動作は、４種類(前、横、後ろ方向に静止から倒れる動作、および前方向に躓き倒れる動作)を採用し、非転倒動作として屋内でのADL(:Activities of Daily Living)にて想定される６種類(平地歩行、階段昇降、椅子に座る、布団に横になる、荷物を持ち運ぶ、転倒をこらえる動作)を１被験者あたり、最低５回ずつ測定し、回帰分析用のデータとした。
【００４８】
回帰分析によって得られた判別式および各しきい値を下記に示す。
【００４９】
【数２】
0005594724.tif 000003
【００５０】
Ｂ．転倒検出−ウェアラブルセンサから得られるデータを使用して、ウェアラブルセンサからBluetoothプロトコルで送付されるデータを取得し、パーソナルコンピュータに実装した転倒検出用のプログラムによりデータ解析を行い、回帰分析によって得られたしきい値との比較に基づいて転倒判断を行った。なお、回帰分析の方法については、非特許文献２に詳細を参照されたい。転倒事象判断の実施例として、加速度尺度、角速度尺度、角度変化尺度を併用する方法を用い、角度変化は、加速度尺度で転倒事象と判断されたサンプリング時刻Ｔを規準とし、サンプリング時刻Ｔの前後1秒の範囲角速度を積分し、角度変化を計算し回帰分析を行い、転倒判断の正答率をもって実施例とした。
【００５１】
Ｃ．比較例−比較例として３軸方向の加速度を使用して転倒判断を行う非特許文献２に記載した方法によって転倒判断したことを除き、同一のデータセットについての転倒判断の正答率をもって比較例とした。回帰分析によって得られた判別式および各しきい値を下記に示す。
【００５２】
【数３】
0005594724.tif 000004
【００５３】
図８は、本実施形態により取得された加速度データおよび角速度データの時間シーケンスの実施形態を、進行方向に転倒する転倒事象（ａ）、進行方向に対して横に転倒する転倒現象（ｂ）、および進行方向に対して後ろ向きに倒れる転倒事象（ｃ）として示す。なお、図８では、横軸、縦軸の単位は、図８（ａ）を代表して示している。図８に示されるように、いずれの場合も非転倒動作の場合に比較して加速度および角速度がピークを形成する時間的領域付近が転倒事象に対応する。図８に示されるように、いずれの転倒事象でも、角速度が比較的早い段階で増大し始め、次いで加速度が増大し始める傾向にあり、その時間差ΔＴは、ほぼ同時か約０．５秒以下となっていることが示されている。なお、図８中、転倒事象以外のデータは、歩行中のデータに対応するものである。
【００５４】
これらのデータを使用して、転倒事象の判断を行った結果を、図９の表、比較例を図１０の表として示す。図１０中、通常動作とは、歩行など、非転倒現象についての正答率を意味する。なお、図９および図１０に示した結果は、共に被験者１１人毎の個性を回帰する目的で、被験者の組み合わせを１１通り作成し、１１通りの平均値として回帰係数を算出しており、その組み合わせを、「Number of subjects」とし、それぞれ３方向の転倒事象についての正答率および平均値を示す。
【００５５】
図９に示されるように、本実施形態では、いずれの場合でも正答率が１００％となることが示された。また、図１０に示す比較例の結果については、約９７％の正答率を与えており、また、転倒事象の方向に依存性があることが示された。この結果、本実施形態では、比較例に比較して、いずれの方向についても正答率が変わらず、高い精度で転倒事象を検出できることが示された。
【００５６】
以上、本発明を発明の理解を容易にするために実施形態および実施例を持って説明してきたが、本発明は、説明した実施形態および実施例に限定されることなく、本発明の作用効果を奏する限り、当業者が想到することができる他の実施形態、修正、変更は、本発明の範囲に含まれる。
【００５７】
本発明の上記機能は、C、C+＋、Java（登録商標）、JavaScript（登録商標）、Perl、Rubyなどのオブジェクト指向プログラミング言語や、アセンブラ言語により実装することができ、装置可読な記録媒体に格納して頒布または伝送して頒布することができる。
【符号の説明】
【００５８】
１００…転倒検出システム
１０２…検出対象
１０４…センサ
１０６…ネットワーク
１０８…転倒検出装置
１１０…情報処理装置
２００…転倒検出システム
２０２…車椅子
２０４…被介護者
２０６…転倒検出装置
２１０…電動カート
２１２…運転者
２１４…シートベルト
２１６…転倒検出装置
２１８…エアバッグ
３００…機能ブロック
３０２…ネットワークインタフェース
３０４…データバッファ
３０６…加速度データ
３０８…角速度データ
３１０…加速度最大値抽出部
３１２…角度変化積分部
３１４…角速度最大値抽出部
３１６…ＨＤＤ装置
３１８…転倒判断部
７００…転倒検出システム
７１０…センサ
７２０…Ａ／Ｄコンバータ
７３０…転倒検出装置
７３１…データバッファ
７３２…加速度データ
７３３…角速度データ
７３４…加速度最大値抽出部
７３５…角度変化積分部
７３６…角速度最大値抽出部
７３７…転倒判断部
【図１】
0005594724.tif 000005
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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