(57)【要約】【課題】認識可能な動作の種類を増やすこと。【解決手段】物体（Ｈ）の加速度を検出可能な第１の検出部材（４）と、第１の検出部材（４）とは異なる物体（Ｈ）の部位に装着されて加速度を検出可能な第２の検出部材（５）と、第１の加速度（ａｘ１〜ａｚ１）の検出時期（ｔ０）と第２の加速度（ａｘ２〜ａｚ２）の検出時期（ｔ０′）とを同期させる同期手段（Ｃ４）と、第１の加速度（ａｘ１〜ａｚ１）および第２の加速度（ａｘ２〜ａｚ２）の情報に基づいて、各検出部材（４，５）を装着した物体（Ｈ）の動作を判別する動作判別手段（Ｃ１２）と、を備えた動作認識システム（１）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第１の加速度センサと、前記第１の加速度センサが検出した第１の加速度の情報を無線送信する第１の送信手段と、を有する第１の検出部材と、
前記第１の検出部材とは異なる物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第２の加速度センサと、前記第２の加速度センサが検出した第２の加速度の情報を無線送信する第２の送信手段と、を有する第２の検出部材と、
前記各送信手段から送信された加速度の情報を受信する受信手段と、
前記第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、前記第１の検出部材および前記第２の検出部材を支持した物体が、予め設定された初期化動作を行ったか否かを判別する初期化動作の判別手段と、
前記初期化動作が行われたと判別された場合に、前記第１の加速度の履歴情報における前記初期化動作が行われた時期と、前記第２の加速度の履歴情報における前記初期化動作が行われた時期と、を一致させることで、前記第１の加速度の検出時期と前記第２の加速度の検出時期とを同期させる同期手段と、
前記受信手段が受信した第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、各検出部材が装着された物体の動作を判別する動作判別手段と、
を備えたことを特徴とする動作認識システム。
【請求項２】
物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第１の加速度センサと、前記第１の加速度センサが検出した第１の加速度の情報を無線送信する第１の送信手段と、を有する第１の検出部材と、
前記第１の検出部材とは異なる物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第２の加速度センサと、前記第２の加速度センサが検出した第２の加速度の情報を無線送信する第２の送信手段と、を有する第２の検出部材と、
前記各送信手段から送信された加速度の情報を受信する受信手段と、
前記第１の加速度の検出時期と前記第２の加速度の検出時期とを同期させる同期手段であって、前記第１の加速度の検出時期と前記第２の加速度の検出時期との同期を行う場合に、前記各検出部材の全てに対して有線で接続され、各検出部材に同期信号を送信する送信機により構成された前記同期手段と、
前記受信手段が受信した第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、各検出部材が装着された物体の動作を判別する動作判別手段と、
を備えたことを特徴とする動作認識システム。
【請求項３】
物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第１の加速度センサと、前記第１の加速度センサが検出した第１の加速度の情報を無線送信する第１の送信手段と、を有する第１の検出部材と、
前記第１の検出部材とは異なる物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第２の加速度センサと、前記第２の加速度センサが検出した第２の加速度の情報を無線送信する第２の送信手段と、を有する第２の検出部材と、
前記各送信手段から送信された加速度の情報を受信する受信手段と、
前記各検出部材に設けられ、前記各加速度センサで加速度の検出を行う予め設定された時期を計測する時期の計測手段と、
前記第１の加速度の検出時期と前記第２の加速度の検出時期との同期を行う場合に、前記各検出部材の全てに対して、同期信号を無線で送信する同期手段と、
前記同期信号を受信した場合に、前記時期の計測手段の時期を初期化する初期化手段と、
前記受信手段が受信した第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、各検出部材が装着された物体の動作を判別する動作判別手段と、
を備えたことを特徴とする動作認識システム。
【請求項４】
前記各検出部材を装着した物体としての人の位置を検出する位置の検出手段と、
人の位置を検出可能な範囲において予め設定された複数の領域に対して、各領域毎に予め設定された人の動作の候補を対応づけて記憶する候補の記憶手段と、
前記位置の検出手段により検出された人の位置に基づいて、人が居る領域を判別する領域の判別手段と、
前記受信手段が受信した第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、前記人が居る領域に対応づけられた動作の候補の中から、各検出部材を装着した人の動作を判別する前記動作判別手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の動作認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の動作を認識するための動作認識システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンピュータ等によって人間の動作を自動的に判別する技術として、例えば、以下の特許文献１〜３の技術が公知である。
【０００３】
特許文献１としての特開２００９−３７４３４号公報や、特許文献２としての特開２００９−２１１５６３号公報には、２台のカメラによってユーザをステレオ視し、ユーザの肌色部分として抽出された顔領域および手先領域の３次元位置を追跡することにより、上下左右への手振り動作を判別したり、テレビ等に視線と指とを向ける指差し動作を判別したりする技術が記載されている。
また、特許文献３としての特開２００８−１０２７８１号公報には、２台のカメラによってユーザをステレオ視し、ユーザの肌色部分として抽出された手先領域の３次元位置の変化に基づいて、ユーザの手の動きの大きさや速度を計算する技術が記載されている。また、特許文献３には、ユーザの顔領域も抽出し、ファジー推論によって、抽出された顔と手との位置関係と計算された手の動きの大きさと速度とから、ユーザが健常者であるか白杖者（視覚障害者）であるかを判別する技術が記載されている。
すなわち、特許文献１〜３には、カメラを用いて人間の動作を自動的に判別する技術が記載されている。
【０００４】
また、人が身につけた加速度センサのデータに基づいて、人間の動作を判別する技術として、非特許文献１に記載の技術が知られている。
非特許文献１には、加速度センサで検出したデータを短距離無線送信ネットワークで送信して、加速度の変化の履歴（ログ）を取り、加速度の変化パターンで、立った状態や寝た状態を判定するとともに、立った状態から寝た状態に移行すると転倒したと判定するといった人間の動作等を判定する高齢者見守りシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−３７４３４号公報（「００３０」〜「００５３」、図１〜図６）
【特許文献２】特開２００９−２１１５６３号公報（「００２５」〜「００３６」、図１〜図６）
【特許文献３】特開２００８−１０２７８１号公報（「００１３」〜「００６５」、図１〜図１２）
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】"首都大学東京の山口教授ら、高齢者の見守りシステム開発、加速度で転倒検知"、［online］、平成２３年１１月１５日、日刊工業新聞社、［平成２４年１０月１７日検索］、インターネット〈URL：http://www.robonable.jp/news/2011/11/tmu-1115.html〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
（従来技術の問題点）
特許文献１〜３に記載の技術では、両方のカメラの撮像範囲内に、撮像対象（ユーザの顔や手）が存在する必要があり、撮像対象がいずれか１つのカメラの撮像範囲外、すなわち、死角に移動してしまった場合、撮像対象の３次元位置が計算できないため、ユーザの動作が判別できなくなるという問題がある。また、例えば、ユーザがカメラに背を向けたり、屈み込んだりした場合、撮像対象の全部または一部が隠れて撮像し難くなる。よって、特許文献１〜３に記載の技術では、ユーザの身体の向きや姿勢によってユーザの動作が判別し難くなるという問題があった。また、例えば、朝、昼、夜の室内の明るさが異なる場合、撮像対象の追跡精度が低下したり、追跡できなくなったりする可能性がある。特に、室内の照明を暗くした場合には、追跡できなくなるという問題があった。
この結果、特許文献１〜３に記載の技術では、ユーザの動作を判別できなくなる場合があり、判別できた場合であっても判別結果の精度が低下するおそれがあった。また、特許文献１〜３に記載の技術では、昼夜の明るさが大きく変化する室外ではユーザの動作を判別し続けることが困難であるという問題があった。
【０００８】
非特許文献１に記載の技術では、加速度データの履歴に基づいて、転倒や、うつ伏せの状態で動かない、といった動作の判別は可能である。しかしながら、検出が可能な動作は、転倒やうつ伏せ、仰向けのような大きな動作に限られ、例えば、歯磨きをしたり、包丁で野菜を切ったりといった起立した状態で手だけを動かすような動作とか、介助者を手招きで呼ぶような寝た状態または座った状態で手だけを動かすような動作については、検出が困難であるという問題があった。
【０００９】
前述の事情に鑑み、本発明は、認識可能な動作の種類を増やすことを技術的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記技術的課題を解決するために、請求項１に記載の発明の動作認識システムは、
物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第１の加速度センサと、前記第１の加速度センサが検出した第１の加速度の情報を無線送信する第１の送信手段と、を有する第１の検出部材と、
前記第１の検出部材とは異なる物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第２の加速度センサと、前記第２の加速度センサが検出した第２の加速度の情報を無線送信する第２の送信手段と、を有する第２の検出部材と、
前記各送信手段から送信された加速度の情報を受信する受信手段と、
前記第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、前記第１の検出部材および前記第２の検出部材を支持した物体が、予め設定された初期化動作を行ったか否かを判別する初期化動作の判別手段と、
前記初期化動作が行われたと判別された場合に、前記第１の加速度の履歴情報における前記初期化動作が行われた時期と、前記第２の加速度の履歴情報における前記初期化動作が行われた時期と、を一致させることで、前記第１の加速度の検出時期と前記第２の加速度の検出時期とを同期させる同期手段と、
前記受信手段が受信した第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、各検出部材が装着された物体の動作を判別する動作判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１１】
前記技術的課題を解決するために、請求項２に記載の発明の動作認識システムは、
物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第１の加速度センサと、前記第１の加速度センサが検出した第１の加速度の情報を無線送信する第１の送信手段と、を有する第１の検出部材と、
前記第１の検出部材とは異なる物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第２の加速度センサと、前記第２の加速度センサが検出した第２の加速度の情報を無線送信する第２の送信手段と、を有する第２の検出部材と、
前記各送信手段から送信された加速度の情報を受信する受信手段と、
前記第１の加速度の検出時期と前記第２の加速度の検出時期とを同期させる同期手段であって、前記第１の加速度の検出時期と前記第２の加速度の検出時期との同期を行う場合に、前記各検出部材の全てに対して有線で接続され、各検出部材に同期信号を送信する送信機により構成された前記同期手段と、
前記受信手段が受信した第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、各検出部材が装着された物体の動作を判別する動作判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１２】
前記技術的課題を解決するために、請求項３に記載の発明の動作認識システムは、
物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第１の加速度センサと、前記第１の加速度センサが検出した第１の加速度の情報を無線送信する第１の送信手段と、を有する第１の検出部材と、
前記第１の検出部材とは異なる物体の予め設定された部位に装着されて加速度を検出可能な第２の加速度センサと、前記第２の加速度センサが検出した第２の加速度の情報を無線送信する第２の送信手段と、を有する第２の検出部材と、
前記各送信手段から送信された加速度の情報を受信する受信手段と、
前記各検出部材に設けられ、前記各加速度センサで加速度の検出を行う予め設定された時期を計測する時期の計測手段と、
前記第１の加速度の検出時期と前記第２の加速度の検出時期との同期を行う場合に、前記各検出部材の全てに対して、同期信号を無線で送信する同期手段と、
前記同期信号を受信した場合に、前記時期の計測手段の時期を初期化する初期化手段と、
前記受信手段が受信した第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、各検出部材が装着された物体の動作を判別する動作判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の動作認識システムにおいて、
前記各検出部材を装着した物体としての人の位置を検出する位置の検出手段と、
人の位置を検出可能な範囲において予め設定された複数の領域に対して、各領域毎に予め設定された人の動作の候補を対応づけて記憶する候補の記憶手段と、
前記位置の検出手段により検出された人の位置に基づいて、人が居る領域を判別する領域の判別手段と、
前記受信手段が受信した第１の加速度および第２の加速度の情報に基づいて、前記人が居る領域に対応づけられた動作の候補の中から、各検出部材を装着した人の動作を判別する前記動作判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１に記載の発明によれば、対象者の異なる部位に装着された検出部材を利用し且つ加速度の検出時期を同期させない場合に比べて、認識可能な動作の種類を増やすことができる。また、請求項１に記載の発明によれば、対象となる物体側の初期化動作に基づいて同期を取ることができる。
請求項２に記載の発明によれば、対象者の異なる部位に装着された検出部材を利用し且つ加速度の検出時期を同期させない場合に比べて、認識可能な動作の種類を増やすことができる。また、請求項２に記載の発明によれば、有線接続された送信機を使用しない場合に比べて、確実に同期をとることができる。
請求項３に記載の発明によれば、対象者の異なる部位に装着された検出部材を利用し且つ加速度の検出時期を同期させない場合に比べて、認識可能な動作の種類を増やすことができる。また、請求項３に記載の発明によれば、無線で送信される同期信号で時期を初期化して同期を取ることができ、有線の場合やデータのやり取りを行って同期をとる場合に比べて、簡便に同期を取ることができる。
請求項４に記載の発明によれば、人の居る領域に動作の候補が対応付けられていない場合に比べて、動作の認識精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は実施例１の動作認識システムの全体説明図である。
【図２】図２は実施例１の動作認識システムのサーバとアクセスポイントとセンサタグとの各制御部が備えている各機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
【図３】図３は実施例１の加速度データの一例の説明図であり、図３Ａは第１の加速度の履歴データの説明図、図３Ｂは第２の加速度の履歴データの説明図である。
【図４】図４は実施例１のメンバシップ関数の一例の説明図であり、図４Ａは第１の加速度と洗顔動作およびと歯磨き動作のメンバシップ関数のグラフ、図４Ｂは第２の加速度と洗顔動作およびと歯磨き動作のメンバシップ関数のグラフの説明図である。
【図５】図５は実施例１の動作判別処理のフローチャートである。
【図６】図６は実施例２の動作認識システムにおけるセンサタグの同期方法の説明図である。
【図７】図７は実施例２の動作認識システムの送信機とセンサタグとの各制御部が備えている各機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
【図８】図８は実施例２の動作認識処理のフローチャートであり、実施例１の図５に対応する説明図である。
【図９】図９は実施例３の動作認識システムにおけるセンサタグの同期方法の説明図である。
【図１０】図１０は実施例３の動作認識システムの送信機とセンサタグとの各制御部が備えている各機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に図面を参照しながら、本発明の実施の形態の具体例（以下、実施例と記載する）を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１７】
図１は実施例１の動作認識システムの全体説明図である。
図１において、実施例１の動作認識システム１は、動作認識用の処理装置の一例としてのサーバ２を有する。実施例１の前記サーバ２は、コンピュータ装置により構成されており、コンピュータ本体２ａと、ディスプレイ２ｂと、キーボード２ｃやマウス２ｄ等の入力装置、図示しないハードディスクドライブ等により構成されている。
【００１８】
実施例１の前記動作認識システム１は、一例として、動作認識の対象者の一例としての老人Ｈが居住する老人ホームの自室Ｒに設置されている。自室Ｒは、廊下Ｒ１と、廊下Ｒ１の途中に接続された居間Ｒ２と、居間Ｒ２に隣接する洗面所Ｒ３と、洗面所Ｒ３と廊下Ｒ１を挟んだ反対側に位置する台所Ｒ４と、を有する。実施例１では、居間Ｒ２、洗面所Ｒ３および台所Ｒ４に、それぞれ１台ずつアクセスポイント（コーディネータ、中継機）３が設置されている。したがって、実施例１では、人の動作を認識可能な範囲は、自室Ｒの全域となっている。
また、実施例１の動作認識の対象者Ｈは、第１の検出部材の一例としての第１のセンサタグ４が腰に装着され、第２の検出部材の一例としての第２のセンサタグ５が手首に装着されている。なお、実施例１では、一例として、第１のセンサタグ４は、腰のベルトのバックルに内蔵され、第２のセンサタグ５は、腕時計に内蔵されている。
【００１９】
なお、実施例１では、老人ホームの自室Ｒを例示したが、これに限定されず、自宅や、病院、旅館やホテル等の宿泊施設、ショッピングモール等の商業施設等、任意の施設に適用可能である。また、自室Ｒの一部屋に限定されず、複数の部屋に渡って設置したり、老人ホームの施設全体にアクセスポイントを設置することで、自室Ｒ以外でも動作を認識可能にすることができる。
また、動作認識の対象者Ｈとして、老人ホームに居住する老人を例示したが、老人に限定されず、老若男女すべての人に適用可能である。
さらに、センサタグ４、５を装着する位置は、腰と利き腕の手首に装着することが望ましいが、他の部位に装着することも可能である。また３つ以上装着することも可能である。さらに、センサタグ４，５をベルトのバックルや腕時計に内蔵する構成に限定せず、センサタグのみを独立して両面テープ等で貼り付けたり、腕環やネックレス、ブローチ等の装飾品や帽子に内蔵したり、衣服に縫い付ける等の任意の方法でセンサタグ４，５を動作認識の対象者に装着することが可能である。
【００２０】
また、実施例１では、各アクセスポイント３は、第１の情報通信回線の一例としての無線ＬＡＮ（Local Area Network）５を介して、前記サーバ２に接続されており、前記センサタグ４，５は、第２の情報通信回線の一例としてのＺｉｇＢｅｅ（登録商標）ネットワーク６を介して、前記アクセスポイント３と無線通信可能な状態で接続されている。
ここで、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）とは、センサネットワークとして利用することを想定して開発された家電向けの短距離無線通信規格の一つであり、低速で情報の送受信の範囲が狭い替わりに、他の無線通信規格の端末に比べて安価で消費電力が少ないという特徴を有している。
【００２１】
実施例１の前記アクセスポイント３は、センサタグ４，５からの受信可能な範囲が半径約３０［ｍ］に予め設定されている。また、実施例１では、各部屋Ｒ２〜Ｒ４の広さは、平面図で、居間Ｒ２は９ｍ×５．５ｍの長方形状、洗面所Ｒ３は半径９ｍの扇形状、台所Ｒ４は４．３ｍｍ×１．１ｍｍの長方形状に形成されており、最も距離が長い居間Ｒ２の端から台所Ｒ４の端まででも１５．５ｍｍに設定されている。よって、前記センサタグ４，５は、室内Ｒ２〜Ｒ４の全ての位置から前記アクセスポイント３に情報が送信可能となっている。
【００２２】
実施例１のセンサタグ４，５は、直交する３軸のそれぞれの方向の加速度を検出する加速度センサ（３軸加速度センサ）４ａ，５ａを有する。
実施例１の第１の加速度センサ４ａは、５０［ｍｓ］ごとに、装着された部位についてのＸ軸方向（左右方向）、Ｙ軸方向（上下方向）、Ｚ軸方向（前後方向）の第１の加速度（Ｘ軸加速度ａｘ１、Ｙ軸加速度ａｙ１，Ｚ軸加速度ａｚ１）を、−２．０６２５［Ｇ］から＋２．０６２５［Ｇ］までの値で検出する。なお、Ｇ＝９．８０６６５ｍ／ｓ２である。すなわち、−２．０６２５≦ａｘ１≦＋２．０６２５，−２．０６２５≦ａｙ１≦＋２．０６２５，−２．０６２５≦ａｚ１≦＋２．０６２５が成立する。なお、実施例１では、Ｘ軸方向については、左方向がプラス方向（＋）、右方向がマイナス方向（−）に予め設定されている。また、Ｙ軸方向については、上方向がプラス方向、下方向がマイナス方向に予め設定されている。また、Ｚ軸方向については、前方向がプラス方向、後方向がマイナス方向に予め設定されている。
【００２３】
第２の加速度センサ５ａも、第１の加速度センサ４ａと同様に構成されており、第２の加速度ａｘ２，ａｙ２，ａｚ２を検出する。
また、例えば、対象者Ｈが静止している場合、１［Ｇ］の重力加速度が下向きに働くため、両手を下に向けて直立した状態（いわゆる「気をつけの状態」）では、各加速度センサ４ａ、５ａは、ａｙ１，ａｙ２＝−１［Ｇ］、ａｘ１，ａｘ２＝ａｚ１，ａｚ２＝０［Ｇ］となる加速度ａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２が検出されるように、各加速度センサ４ａ、５ａのＸＹＺの方向が設定されている。
【００２４】
また、例えば、第１の加速度センサ４ａは、対象者Ｈが左向きで寝ている状態で静止していれば、ａｘ１＝−１［Ｇ］、ａｙ１＝ａｚ１＝０［Ｇ］となる加速度ａｘ１〜ａｚ１が検出され、対象者Ｈがうつ伏せで寝ている状態で静止していれば、ａｚ１＝＋１［Ｇ］、ａｘ１＝ａｙ１＝０［Ｇ］となる加速度ａｘ１〜ａｚ１が検出されるようにＸＹＺ方向が設定されている。さらに、第２の加速度センサ５ａは、気をつけの状態且つ仰向けの状態で寝ている状態で静止していれば、ａｘ２＝−１［Ｇ］、ａｘ２＝ａｙ２＝０［Ｇ］となる加速度ａｘ２〜ａｚ２が検出され、対象者Ｈが気をつけの状態且つ左向きで寝ている状態で静止していれば、ａｚ２＝＋１［Ｇ］、ａｘ２＝ａｙ２＝０［Ｇ］となる加速度ａｘ２〜ａｚ２が検出されるようにＸＹＺ方向が設定されている。
【００２５】
（実施例１の制御部の説明）
（実施例１のセンサタグ４，５の制御部の説明）
図２は実施例１の動作認識システムのサーバとアクセスポイントとセンサタグとの各制御部が備えている各機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
なお、以下の制御部の説明において、第１のセンサタグ４と第２のセンサタグ５は同様に構成されているため、第１のセンサタグ４についてのみ詳細に説明を行い、第２のセンサタグ５については詳細な説明を省略する。
【００２６】
図２において、前記センサタグ４の制御部は、外部との信号の入出力等を行う入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）、必要な処理を行うためのプログラムおよび情報等が記憶されたＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、必要なデータを一時的に記憶するためのＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、前記ＲＯＭに記憶されたプログラムに応じた処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）、ならびに発振器等を有する小型情報処理装置、いわゆる、マイクロコンピュータにより構成されており、前記ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
【００２７】
（実施例１のセンサタグ４の制御部に接続された信号出力要素）
前記センサタグ４の制御部は、加速度センサ４ａ等の信号出力要素からの出力信号が入力されている。前記加速度センサ４ａは、５０［ｍｓ］ごとに３軸の各方向の加速度ａｘ１〜ａｚ１を検出する。
（実施例１のセンサタグ４の制御部の機能）
前記センサタグ４の制御部は、前記信号出力要素からの入力信号に応じた処理を実行する以下の機能を有している。
ＣＳ１：端末情報記憶手段（識別情報記憶手段、センサタグＩＤ記憶手段、端末識別情報記憶手段）
端末情報記憶手段ＣＳ１は、センサタグ４ごとに予め設定されたセンサタグＩＤ（識別情報、端末情報、端末識別情報）を記憶する。
ＣＳ２：送信手段（第１の送信手段）
送信手段ＣＳ２は、前記端末情報記憶手段ＣＳ１に記憶されたセンサタグＩＤを送信すると共に、加速度センサ４ａによって検出された加速度ａｘ１〜ａｚ１の情報である加速度データ（加速度の情報）を送信する。実施例１の前記送信手段ＣＳ２は、いわゆる、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）モジュール（ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）チップ、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）送受信機）によって構成された図示しない送信部を介して、検出された加速度データと、記憶されたセンサタグＩＤと含む情報を５０［ｍｓ］ごとにアクセスポイント３に無線送信する。
【００２８】
（実施例１のアクセスポイント３の制御部の説明）
（実施例１のアクセスポイント３の制御部の機能）
また、前記アクセスポイント３の制御部は、前記センサタグ４，５の制御部と同様のマイクロコンピュータにより構成されており、以下の機能を有している。
ＣＡ１：転送情報記憶手段（アクセスポイントＩＤ記憶手段、転送部材識別情報記憶手段）
転送情報記憶手段ＣＡ１は、アクセスポイント３ごとに予め設定されたアクセスポイントＩＤ（転送情報、転送部材識別情報）を記憶する。
【００２９】
ＣＡ２：転送手段
転送手段ＣＡ２は、転送用受信手段ＣＡ2Aと、信号強度検出手段ＣＡ2Bと、転送用送信手段ＣＡ2Cとを有し、センサタグ４，５の各送信手段（第１の送信手段および第２の送信手段）ＣＳ２から送信された情報をサーバ２に転送する。
ＣＡ2A：転送用受信手段
転送用受信手段ＣＡ2Aは、前記ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）モジュールによって構成された図示しない受信部を介して、センサタグ４，５の送信手段ＣＳ２によって送信された加速度データとセンサタグＩＤとを含む情報を受信する。
【００３０】
ＣＡ2B：信号強度検出手段
信号強度検出手段ＣＡ2Bは、前記転送用受信手段ＣＡ2Aによって受信した情報の受信信号の強度である受信信号強度(ＲＳＳＩ：Received Signal Strength Indicator)の値であるＲＳＳＩ値を検出する。実施例１の前記信号強度検出手段ＣＡ2Bは、受信信号のＲＳＳＩ値を、−１２８［ｄＢｍ：デービーエム］から＋１２８［ｄＢｍ］までの値で検出する。なお、「ｄＢｍ」とは、基準値である１［ｍＷ］に対する受信信号の電力のレベル表現の値（比の常用対数の１０倍）のことをいう。例えば、１［ｍＷ］は、１０×ｌｏｇ１０（（１×１０−３）／（１×１０−３））＝０［ｄＢｍ］、３０［ｍＷ］は、１０×ｌｏｇ１０（（３０×１０−３）／（１×１０−３））≒１４．８［ｄＢｍ］、０．１［ｍＷ］は、１０×ｌｏｇ１０（（０．１×１０−３）／（１×１０−３））＝−１０［ｄＢｍ］となる。
ＣＡ2C：転送用送信手段
転送用送信手段ＣＡ2Cは、無線ＬＡＮモジュール（無線ＬＡＮ送受信機）によって構成された図示しない送信部を介して、前記転送用受信手段ＣＡ2Aによって受信した加速度データと、センサタグＩＤと、前記転送情報記憶手段ＣＡ１に記憶されたアクセスポイントＩＤと、信号強度検出手段ＣＡ2Bによって検出されたＲＳＳＩ値と、を含む情報をサーバ２に送信する。
【００３１】
（実施例１のサーバ２の制御部の説明）
また、前記サーバ２のコンピュータ本体２ａの制御部は、Ｉ／Ｏ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ、クロック発振器等を有し、前記構成のサーバ２は、ハードディスクドライブやＲＯＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
前記制御部には、基本動作を制御する基本ソフト、いわゆる、オペレーティングシステムＯＳ、アプリケーションプログラムとしての動作認識プログラムＡＰ１、その他の図示しないソフトウェアが記憶されている。
【００３２】
（実施例１の動作認識プログラムＡＰ１の説明）
前記動作認識プログラムＡＰ１は、下記の機能手段（プログラムモジュール）を有する。
Ｃ１：受信手段
受信手段Ｃ１は、転送用送信手段ＣＡ2Cから送信された加速度データやセンサタグＩＤ、アクセスポイントＩＤ、ＲＳＳＩ値を含む情報を受信する。
【００３３】
図３は実施例１の加速度データの一例の説明図であり、図３Ａは第１の加速度の履歴データの説明図、図３Ｂは第２の加速度の履歴データの説明図である。
Ｃ２：受信情報記憶手段
受信情報記憶手段Ｃ２は、受信手段Ｃ１によって受信した情報を記憶する。実施例１の受信情報記憶手段Ｃ２は、受信したセンサタグＩＤ毎に、加速度データを、受信した順に記憶していく。実施例１の受信情報記憶手段Ｃ２は、一例として、センサタグＩＤの加速度データａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２毎に、６４個分の加速度データを記憶する。すなわち、５０ｍｓ毎に送信されてくる各加速度データａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２について、５０ｍｓ×６４＝３．２秒分の加速度データの履歴データを記憶する。なお、６５個目の最新の加速度データを受信した場合には、一番古い加速度データを破棄する。したがって、図３に示すような履歴データが得られる。
【００３４】
Ｃ３：初期化動作の判別手段
初期化動作の判別手段Ｃ３は、第１の加速度ａｘ１〜ａｚ１および第２の加速度ａｘ２〜ａｚ２のデータに基づいて、センサタグ４，５を装着した対象者Ｈが、予め設定された初期化動作を行ったか否かを判別する。実施例１では、日常の動作中には行われることがほとんどない動作を初期化動作として設定しており、初期化動作の一例として、「気をつけの状態から飛び跳ねる」動作が予め設定されている。したがって、初期化動作が行われた場合、図３の時期ｔ０，ｔ０′に示すように、第１のセンサタグ４のＹ軸方向の加速度データａｙ１と、第２のセンサタグ５のＹ軸方向の加速度データａｙ２とが、共に、−１［Ｇ］の状態から、マイナス値が大きくなった後、大きなプラス値に急激に変化する。このときの他の方向の加速度データａｘ１，ａｚ１，ａｘ２，ａｚ２は、ほとんどゼロとなる。よって、実施例１の初期化動作の判別手段Ｃ３は、一例として、２つのＹ軸方向の加速度データａｙ１，ａｙ２が、−１．５［Ｇ］以上を検知後、１秒以内に＋１．５［Ｇ］以上を検知し、且つ、他の方向の加速度データａｘ１，ａｚ１，ａｘ２，ａｚ２が−０．５［Ｇ］以上＋０．５［Ｇ］以下の場合に、初期化動作が行われたものと判別する。
【００３５】
Ｃ４：同期手段
同期手段Ｃ４は、第１の加速度ａｘ１〜ａｚ１の検出時期と、第２の加速度ａｘ２〜ａｚ２の検出時期とを同期させる。実施例１の同期手段Ｃ４は、初期化動作が行われたと判別された場合に、第１の加速度ａｘ１〜ａｚ１の履歴データにおける初期化動作が行われた時期ｔ０と、第２の加速度ａｘ２〜ａｚ２の履歴データにおける初期化動作が行われた時期ｔ０′と、を一致させることで、第１の加速度ａｘ１〜ａｚ１の検出時期と第２の加速度ａｘ２〜ａｚ２の検出時期とを同期させる。
実施例１の同期手段Ｃ４は、初期化動作が行われたと判別された場合、第１の加速度ａｘ１〜ａｚ１の初期化動作が行われた時期ｔ０よりも古いデータを受信情報記憶手段Ｃ２から破棄すると共に、第２の加速度ａｘ２〜ａｚ２の初期化動作が行われた時期ｔ０′よりも古いデータを破棄する。したがって、第１の加速度および第２の加速度が、共に、時期ｔ０、ｔ０′以降の加速度の履歴データのみが残る。よって、第１の加速度および第２の加速度の同期が行われる。
なお、同期をとる方法として、実施例１では、時期ｔ０，ｔ０′よりも古い時期のデータを破棄することで、加速度のデータの履歴をシフトさせて同期させる構成を例示したが、シフトのさせ方は、一方の履歴に他方の履歴を一致させたり、破棄するのとは逆に、ダミーのデータを付加することでシフトさせる方法等、任意のシフト方法を採用可能である。
【００３６】
Ｃ５：位置の検出手段
位置の検出手段Ｃ５は、受信手段Ｃ１によって受信したアクセスポイントＩＤとＲＳＳＩ値とに基づいて、センサタグ４，５の位置を検出する。実施例1の位置検出手段Ｃ３は、アクセスポイントＩＤとＲＳＳＩ値とに基づいて、センサタグ４，５が、どのアクセスポイント３からどのくらい離れた位置にいるのかを検出する。
Ｃ６：領域の記憶手段
領域の記憶手段Ｃ６は、人の位置を検出可能な範囲である自室Ｒにおいて、予め設定された複数の領域である部屋Ｒ２〜Ｒ４を記憶する。実施例１の領域の記憶手段Ｃ６は、自室Ｒにおける各部屋Ｒ２〜Ｒ４の位置関係および広さを記憶する。
【００３７】
Ｃ７：領域の判別手段
領域の判別手段Ｃ７は、領域の記憶手段Ｃ６に記憶された部屋Ｒ２〜Ｒ４に関する情報と、位置の検出手段Ｃ５で検出されたセンサタグ４，５の位置とに基づいて、対象者Ｈは居る部屋Ｒ２〜Ｒ４を判別する。
【００３８】
Ｃ８：候補の記憶手段
候補の記憶手段Ｃ８は、各部屋Ｒ２〜Ｒ４毎に、予め設定された人の動作の候補を対応づけて記憶する。実施例1の候補の記憶手段Ｃ８は、居間Ｒ２に対して、人の動作の候補の一例として、「テレビ鑑賞」、「手紙を書く」、「洗濯物を干す」、「洗濯物をたたむ」、「食事」、「机を拭く」、「掃除機をかける」を対応づけて記憶している。また、実施例1の候補の記憶手段Ｃ６は、洗面所Ｒ３に対して、人の動作の候補の一例として、「洗顔」、「歯磨き」を対応づけて記憶している。さらに、実施例1の候補の記憶手段Ｃ６は、台所Ｒ４に対して、人の動作の候補の一例として、「洗い物作業」、「切る（調理）作業」を対応づけて記憶している。
【００３９】
Ｃ９：候補の抽出手段
候補の抽出手段Ｃ９は、領域の判別手段Ｃ７での判別結果と、候補の記憶手段Ｃ８に記憶された情報とに基づいて、対象者Ｈの居る部屋Ｒ２〜Ｒ４に対応づけられた動作の候補を、候補の記憶手段Ｃ８から抽出、取得する。
【００４０】
図４は実施例１のメンバシップ関数の一例の説明図であり、図４Ａは第１の加速度と洗顔動作およびと歯磨き動作のメンバシップ関数のグラフ、図４Ｂは第２の加速度と洗顔動作およびと歯磨き動作のメンバシップ関数のグラフの説明図である。
Ｃ１０：動作情報記憶手段
動作情報記憶手段Ｃ１０は、前記受信情報記憶手段Ｃ２に記憶された加速度データと、対象者Ｈの動作とを対応づける情報としての動作情報を記憶する。実施例１の前記動作情報記憶手段Ｃ１０は、動作情報の一例として、図４に示す、ファジィ推論（Fuzzy Inference）に用いるメンバシップ関数（Membership function）を記憶する。実施例１では、各加速度ａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２から判別対象の各動作（「テレビ鑑賞」、「手紙を書く」、「洗濯物を干す」、「洗濯物をたたむ」、「食事」、「机を拭く」、「掃除機をかける」、「洗顔」、「歯磨き」、「洗う作業」、「切る（調理）作業」）のメンバシップ値を演算するための情報の一例としてのメンバシップ関数を、各加速度ａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２に対応づけて記憶する。
すなわち、実施例１の前記動作情報記憶手段Ｃ１０は、センサタグＩＤに応じて、対象者Ｈにおけるセンサタグ４，５のＸ，Ｙ，Ｚ軸ごとに各メンバシップ関数を記憶する。
【００４１】
メンバシップ関数の一例として、洗面所Ｒ３における「洗顔」と「歯磨き」に関するメンバシップ関数を図４に例示する。図４において、実施例１のメンバシップ関数では、横軸には、予め設定された期間の一例としての直近の１秒間における加速度の平均値を横軸に取り、縦軸にメンバシップ値（グレード、その動作である確率）を取っている。
図４Ａにおいて、対象者Ｈの腰に装着された第１のセンサタグ４のＹ軸方向の加速度データａｙ１に対して、「洗顔」動作のメンバシップ関数ｆ１は、ａｙ１（の平均値）が０．３未満の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ１＝０となり、ａｙ１が０．３以上０．９未満の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ１＝１．６７×ａｙ１となり、ａｙ１が０．９以上１．１未満の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ１＝−５×ａｙ１＋５．５となり、ａｙ１が１．１以上の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ１＝０となるように設定されている。また、第１のセンサタグ４のＹ軸方向の加速度データａｙ１に対して、「歯磨き」動作のメンバシップ関数ｆ２は、ａｙ１（の平均値）が０．７未満の場合に、歯磨きのメンバシップ値ｖ２＝０となり、ａｙ１が０．７以上１．０未満の場合に、歯磨きのメンバシップ値ｖ２＝３．３３×ａｙ１となり、ａｙ１が１．０以上１．２未満の場合に、歯磨きのメンバシップ値ｖ２＝−５×ａｙ１＋６．０となり、ａｙ１が１．２以上の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ２＝０となるように設定されている。
【００４２】
図４Ｂにおいて、図４Ａと同様に、対象者Ｈの手首に装着された第２のセンサタグ５のＹ軸方向の加速度データａｙ２に対して、「洗顔」動作のメンバシップ関数ｆ３は、ａｙ２（の平均値）が０．０以上０．４未満の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ３＝２．５×ａｙ２となり、ａｙ２が０．４以上１．０未満の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ３＝−１．６７×ａｙ２＋１．６７となり、ａｙ２が１．０以上の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ３＝０となるように設定されている。また、第２のセンサタグ５のＹ軸方向の加速度データａｙ２に対して、「歯磨き」動作のメンバシップ関数ｆ４は、ａｙ２（の平均値）が０．２未満の場合に、歯磨きのメンバシップ値ｖ４＝０となり、ａｙ２が０．２以上０．８未満の場合に、歯磨きのメンバシップ値ｖ４＝１．６７×ａｙ２となり、ａｙ２が０．８以上１．２未満の場合に、歯磨きのメンバシップ値ｖ４＝−２．５×ａｙ２＋３．０となり、ａｙ２が１．２以上の場合に、洗顔のメンバシップ値ｖ４＝０となるように設定されている。
【００４３】
説明が冗長になるため、図示および詳細な説明は省略するが、第１のセンサタグ４のＸ軸方向やＺ軸方向、第２のセンサタグ５のＸ軸方向やＺ軸方向についても、同様に、「洗顔」と「歯磨き」動作のメンバシップ関数が記憶されている。また、「テレビ鑑賞」等の他の全ての動作に関しても、同様に、各センサタグ４，５のＸ，Ｙ，Ｚのそれぞれの方向について、メンバシップ関数が記憶されている。
なお、メンバシップ関数、すなわち、メンバシップ関数を使用するファジィ推論に関する詳細な説明については、例えば、特許文献３等に記載されており、公知であるため、詳細な説明については省略する。
また、実施例１では、図４に示す実施例１の各メンバシップ関数ｆ１〜ｆ４は、センサタグ４、５を装着した対象者Ｈに対して、事前に、判別対象の各動作を複数回実行してもらい、取得した各動作時の加速度のサンプルデータから、メンバシップ関数を演算して、予め記憶している。
【００４４】
Ｃ１１：メンバシップ値演算手段（グレード値演算手段、確率演算手段）
メンバシップ値演算手段Ｃ１１は、前記受信情報記憶手段Ｃ２に記憶された加速度データと、前記動作情報記憶手段Ｃ１０に記憶された動作情報とに基づいて、対象者Ｈの動作のメンバシップ値（グレード値、確率）ｖ１〜ｖ４を演算する。実施例１のメンバシップ値演算手段Ｃ１１は、各加速度ａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２に関して、直近の１秒間分のデータ（２０個分のデータ）の平均値を演算し、候補の抽出手段Ｃ９で抽出された動作の候補に対応するメンバシップ関数ｆ１〜ｆ４から、加速度の平均値に対応するメンバシップ値ｖ１〜ｖ４を演算する。
【００４５】
Ｃ１２：動作判別手段
動作判別手段Ｃ１２は、受信情報記憶手段Ｃ２に記憶された加速度データに基づいて、対象者Ｈの動作を判別する。特に、実施例１では、候補の抽出手段Ｃ９で抽出された動作の候補の中から、対象者Ｈの動作が判別される。実施例１の動作判別手段Ｃ１２は、加速度データに基づいて演算されたメンバシップ値ｖ１〜ｖ４に基づいて、メンバシップ値が最大の動作を、対象者Ｈが行ったものと判別する。一例として、対象者Ｈが居る部屋Ｒ２〜Ｒ４に関連づけられた動作の候補それぞれに対して、メンバシップ値ｖ１〜ｖ４が演算され、動作の候補毎に、メンバシップ値ｖ１〜ｖ４が加算され、加算された値が最大の動作の候補が、対象者Ｈの動作と判別される。
【００４６】
図４において、理解の容易のため、図４に示す場合について、Ｙ軸方向についてのみで演算例の一例を示すと、対象者Ｈが洗面所Ｒ３に居ると判別され、ａｙ１の平均値が０．７［Ｇ］、ａｙ２の平均値が０．５［Ｇ］と演算された場合、図４に示すメンバシップ関数ｆ１〜ｆ４から、「洗顔」のメンバシップ値ｖ１＋ｖ３＝１．１６９＋１．１６９＝２．３３８、「歯磨き」のメンバシップ値ｖ２＋ｖ４＝０＋１．１６９＝１．１６９となり、メンバシップ値が最大となる「洗顔」が、対象者Ｈの行った動作と判別される。なお、実施例１では、実際には、Ｘ軸方向のメンバシップ値およびＺ軸方向のメンバシップ値も加算された値どうしが比較されて、メンバシップ値が最大となる動作の候補が、対象者Ｈの行った動作と判別される。
【００４７】
Ｃ１３：動作履歴の記憶手段
動作履歴の記憶手段Ｃ１３は、動作判別手段Ｃ１２で判別された対象者Ｈの動作を記憶する。実施例１の動作履歴の記憶手段Ｃ１３は、対象者Ｈの動作の判別が行われるたびに、現在時刻のデータと対応づけて記憶される。なお、動作履歴の記憶は、実施例１に例示した構成に限定されず、例えば、動作の記憶は１分おきに行ったり、前回と同じ動作は記憶せずに異なる動作が行われた場合に動作の記憶を行うといった構成とすることも可能である。
【００４８】
（実施例１のフローチャートの説明）
次に、実施例１の前記各制御部の各プログラムの処理の流れをフローチャートを使用して説明する。
なお、センサタグ４，５がアクセスポイント３に情報を送信する処理については、加速度センサ４ａ，５ａによって検出された加速度データと端末情報記憶手段ＣＳ１に記憶されたセンサタグＩＤと含む情報を５０［ｍｓ］ごとに送信するだけである。また、アクセスポイント３がサーバ２に情報を転送する処理については、センサタグ４，５から受信した情報にアクセスポイントＩＤとＲＳＳＩ値とを付加した情報をサーバ２に送信するだけである。よって、これらの処理については、説明の簡単のため、図示および詳細な説明を省略する。
【００４９】
（実施例１の動作判別処理の説明）
図５は実施例１の動作判別処理のフローチャートである。
図５のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、サーバ２のコンピュータ本体２ａの制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
図５に示すフローチャートは、前記制御部の動作認識プログラムＡＰ１が起動した場合に開始される。
【００５０】
図５のＳＴ１において、アクセスポイント３から転送された情報、すなわち、加速度データ、センサタグＩＤ、アクセスポイントＩＤ、ＲＳＳＩ値を含む情報を受信したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１を繰り返す。
ＳＴ２において、受信したデータを記憶する。そして、ＳＴ３に移る。
ＳＴ３において、加速度の履歴データに基づいて、初期化動作がされたか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ４に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ５に進む。
ＳＴ４において、初期化動作が行われた時期ｔ０，ｔ０′を同期させる初期化処理（同期処理）を行う。そして、ＳＴ５に進む。
ＳＴ５において、アクセスポイントＩＤとＲＳＳＩ値とに基づいて、対象者Ｈの位置を検出し、対象者Ｈの居る部屋Ｒ２〜Ｒ４を特定する。そして、ＳＴ６に進む。
【００５１】
ＳＴ６において、対象者の位置に応じた動作の候補を抽出する。そして、ＳＴ７に進む。
ＳＴ７において、抽出された動作の候補に対応するメンバシップ関数を取得する。そして、ＳＴ８に進む。
ＳＴ８において、直近の２０個の加速度データから平均値を演算する。そして、ＳＴ９に進む。
ＳＴ９において、動作の候補毎に、メンバシップ値の合計値を演算する。そして、ＳＴ１０に進む。
ＳＴ１０において、メンバシップ値の合計値が最大の動作を、対象者Ｈの動作と判別する。そして、ＳＴ１１に進む。
ＳＴ１１において、判別された動作を記憶する。そして、ＳＴ１に戻る。
【００５２】
（実施例１の作用）
前記構成を備えた実施例１の動作認識システム１では、サーバ２において、動作判別処理が実行され、各対象者Ｈに装着されたセンサタグ４，５から送信された加速度データ等を含む情報の受信信号に基づいて、対象者Ｈの動作が判別され、記憶される。
ここで、実施例１の動作認識システム１では、第１のセンサタグ４と、第２のセンサタグ５から無線送信された加速度データに基づいて、動作を認識している。したがって、カメラを使用する構成に比べて、死角や部屋の明るさによる動作の検出精度の低下が抑制される。
【００５３】
この結果、実施例１の前記動作認識システム１は、対象者Ｈの動作を判別可能な範囲を拡張することができ、高額なカメラをステレオ視可能な状態で増設してゆく必要がある従来の構成に比べ、人間の動作を判別可能な範囲を拡張するコストを低減することができる。
特に、実施例１では、センサタグ４，５は、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）ネットワーク６を介して、アクセスポイント３と接続されており、他の無線通信規格の端末に比べても安価で増設することができ、拡張コストをさらに低減することができる。
【００５４】
また、前記構成を備えた実施例１の前記動作認識システム１では、サーバ２に記憶された動作の履歴を、例えば、離れた場所にいる介護職員や、遠隔地に居る対象者Ｈの子供等にインターネット回線等を通じて送信することで、対象者Ｈの日常の動作や安全を確認する（看視する、見守る）ことが可能となっている。
また、実施例１では、腰に装着された第１のセンサタグ４と、手首に装着された第２のセンサタグ５から無線送信された加速度データに基づいて、動作を認識している。したがって、異なる位置に装着された２つのセンサタグ４，５で加速度を検出しており、転倒や寝返りのような体全体を使った大きな動きだけでなく、洗顔や歯磨きのような体全体を使用しない細かい動きも判別可能である。
【００５５】
ここで、実施例１の動作判別処理では、腰に装着された第１のセンサタグ４と、手首に装着された第２のセンサタグ５とから送信されてくる加速度データの同期を取っている。仮に、センサタグ４，５のデータの同期を取らない場合では、ある動作が行われた時の第１の加速度データと第２の加速度データとが、異なる時期の別の動作と誤判別される恐れがある。特に、人間の動作の判定を行う場合、人間の反応速度や動作の速度から、第１の加速度データと第２の加速度データとの時間的なズレは、５０ｍｓ以下にすることが好適である。
【００５６】
同期を取る場合に、例えば、センサタグ４，５に時計を内蔵して、加速度データに時刻のデータを付加して送信する構成が考えられる。しかし、時計を内蔵する場合、時計の誤差等により、経時的にセンサタグ４，５のデータどうしの間で、時間的なズレが発生して、動作の判別精度が低下していく問題がある。また、例えば、いわゆる電波時計を内蔵して、定期的に時刻を合わせる構成も考えられる。しかし、電波時計の電波は室内には届きにくく、時刻の更新が確実に行われない恐れがある。また、電波時計を内蔵すると、センサタグ４，５が大型化したり重量が重くなったりして、対象者Ｈが装着しづらくなったり、重さが負担になったり、コストが上昇したりする問題もある。さらに、時刻を更新するためには、常時、電波の受信を検知し続け、受信に応じて処理を行う必要があるため、消費電力が大きくなる問題もある。ＧＰＳの信号を利用して同期を取る場合も、同様に、人工衛星から出力されるＧＰＳの信号を室内では確実に受信できない恐れ等がある。
【００５７】
また、同期を取る場合に、ネットワーク回線を通じて、アクセスポイント３からセンサタグ４，５に向けて同期信号を送信して、センサタグ４，５の内蔵時計の時刻を更新することで同期を取ることが考えられる。この場合、同期を取る信号が出力される頻度が低いと、対象者Ｈの姿勢や場所等によっては、センサタグ４，５が信号を受信できず、全てのセンサタグ４，５または一部のセンサタグ４，５の同期が取れない恐れがある。逆に、同期を取る信号を出力する頻度が高いと、センサタグ４，５で同期の処理を頻繁に行うこととなり、処理の負荷が重くなったり、消費電力が多くなる恐れがある。したがって、処理に対応するために部品や装置が大型化したり、コストが上昇する恐れがある。
これらに対して、実施例１の動作認識システム１では、対象者Ｈが初期化動作を行ったことを検知した場合に、サーバ２側で同期が行われる。したがって、内蔵時計や電波時計、ＧＰＳ等を使用する場合に比べて、時間的なズレの発生が低減されて動作の判別精度が向上すると共に、センサタグ４，５の大型化やコスト上昇、消費電力の上昇を抑制することができる。
【００５８】
また、実施例１の動作認識システム１では、対象者Ｈの居る部屋Ｒ２〜Ｒ４に応じて、動作の候補を抽出している。例えば、包丁で野菜を切る動作と、歯磨きの動作のように、手首が上下に振動する動きが共通する動作が複数ある場合には、両者を判別しようとすると判別の精度が低下する恐れがある。これに対して、実施例１の動作認識システム１では、洗面所で野菜を切ったり、台所で歯磨きをすることがほとんどないことに基づいて、部屋Ｒ２〜Ｒ４で行われる動作を予め関連づけている。裏を返せば、各部屋Ｒ２〜Ｒ４で行われる可能性が低い動作が予め除外されている。したがって、部屋Ｒ２〜Ｒ４に応じて動作が関連づけられておらず、全ての動作について判別を行う場合に比べて、動作を判別する処理が短く、軽くなると共に、動作を判別する精度も向上する。
【実施例２】
【００５９】
次に、本発明の実施例２の説明をするが、この実施例２の説明において、前記実施例１の構成要素に対応する構成要素には同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。
この実施例２は、下記の点で前記実施例１と相違しているが、他の点では前記実施例１と同様に構成されている。
【００６０】
図６は実施例２の動作認識システムにおけるセンサタグの同期方法の説明図である。
図６において、実施例２の動作認識システム１では、センサタグ４，５の間で同期を取る場合に、センサタグ４，５に対してケーブル１１を介して、同期手段の一例としての送信機１２が接続される。
送信機１２は、センサタグ４，５の同期を取る処理を開始するためのボタン１２ａを有する。
なお、送信機１２は、同期を取る作業を行う場合にのみセンサタグ４，５に接続され、動作認識が行われる通常時は、センサタグ４，５とは接続されていない。同期を取る作業は、送信機１２を接続することで、任意の時期に行うことが可能である。
なお、実施例２の送信機１２は、センサタグ４，５に接続された場合に、ケーブル１１を介して給電を行い、センサタグ４，５の図示しない充電池の充電を行うように構成されている。
【００６１】
（実施例２の制御部の説明）
（実施例２の送信機１２の制御部の説明）
図７は実施例２の動作認識システムの送信機とセンサタグとの各制御部が備えている各機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
図７において、実施例２の送信機１２の制御部は、Ｉ／Ｏ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ、クロック発振器等を有し、不揮発性メモリやＲＯＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
【００６２】
ＣＴ１：同期開始の判別手段
同期開始の判別手段ＣＴ１は、センサタグ４，５の同期を取る処理を開始するか否かを判別する。実施例２の同期開始の判別手段ＣＴ１は、ボタン１２ａの入力がされた場合に、同期を取る処理が開始されたと判別する。
ＣＴ２：同期信号の送信手段
同期信号の送信手段ＣＴ２は、同期を取る処理が開始された場合に、ケーブル１１を介して、センサタグ４，５に同期を取る同期信号を送信する。実施例２では、同期信号の一例としての初期化信号（リセット信号）を送信する。
【００６３】
（実施例２のセンサタグ４，５の制御部の説明）
実施例２のセンサタグ４，５の制御部は、実施例１と同様の各手段ＣＳ１，ＣＳ２に加え、以下の手段を有する。
ＣＳ３：同期信号の受信手段
同期信号の受信手段ＣＳ３は、送信機１２から送信された同期信号の一例としての初期化信号を受信する。
ＣＳ４：送信の初期化手段
送信の初期化手段ＣＳ４は、同期信号を受信した場合に、送信手段ＣＳ２を制御して、加速度データの送信の初期化を行う。具体的には、同期信号を受信した場合に、予め設定された期間の一例としての４秒間、加速度データの送信を停止し、４秒後に加速度データの送信を行うように制御する。
【００６４】
（実施例２のサーバ２の制御部の説明）
実施例２のサーバ２は、実施例１の初期化動作の判別手段Ｃ３、同期手段Ｃ４に替えて、初期化の判別手段Ｃ３′と初期化手段Ｃ４′とを有する以外は、同様であるため、同様の手段については説明は省略する。
【００６５】
Ｃ３′：初期化の判別手段
初期化の判別手段Ｃ３′は、同期処理の一例としての初期化処理が開始されたか否かを判別する。実施例２の初期化の判別手段Ｃ３′は、４秒間加速度データの受信が行われなかったか否かを判別することで、初期化処理が開始されたか否かを判別する。
Ｃ４′：初期化手段
初期化手段Ｃ４′は、初期化処理が開始されたと判別された場合に、受信情報記憶手段Ｃ２に記憶された加速度ａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２のデータを全て破棄する。すなわち、受信情報記憶手段Ｃ２に、次回記憶される加速度ａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２のデータは、各センサタグ４，５において、同期信号を受信してから４秒後のデータとなる。すなわち、センサタグ４，５が同期信号を同時に受信した場合、受信情報記憶手段Ｃ２に最初に記憶されるデータも同時のデータとなり、同期が取られていることとなる。
【００６６】
（実施例２のフローチャートの説明）
実施例２の送信機１２では、ボタン１２ａが押された場合に、同期信号をセンサタグ４，５に送信するだけの処理であるので、簡単であるため、フローチャートの図示及び詳細な説明は省略する。
また、センサタグ４，５の処理も、同期信号を受信した場合に、加速度データの送信を４秒間停止するだけの処理であるので、簡単であるため、フローチャートの図示及び詳細な説明は省略する。
【００６７】
（サーバ２の動作認識処理の説明）
図８は実施例２の動作認識処理のフローチャートであり、実施例１の図５に対応する説明図である。
図８に示す実施例２の動作認識処理のフローチャートは、実施例１の動作認識処理においてＳＴ３，ＳＴ４が省略され、下記のＳＴ２１〜ＳＴ２３が実行される点が異なる。よって、ＳＴ５以降については実施例１と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００６８】
図８のＳＴ１において、アクセスポイント３から転送された情報を受信したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２１に進み、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２３に進む。
ＳＴ２１において、データを受信していない期間を計時するタイマの計時時間が、予め設定された時間の一例としての４秒間を超えたか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２２に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１に戻る。
ＳＴ２２において、受信情報記憶手段Ｃ２に記憶されたデータを破棄する初期化処理を実行する。そして、ＳＴ１に戻る。
ＳＴ２３において、タイマの計時時間をリセットする。すなわち、計時時間をゼロに初期化する。そして、ＳＴ２に進む。
ＳＴ２において、受信したデータを記憶する。そして、ＳＴ５に進む。
【００６９】
（実施例２の作用）
前記構成を備えた実施例２の動作認識システム１では、センサタグ４，５に有線接続された送信機１２により同期が取られる。
仮に、センサタグ４，５に対して、同期信号を無線接続で送信しようとした場合、対象者Hの位置や姿勢によっては、電波が受信できなかったり、電波の強度が不足して、全てのセンサタグ４，５が同期信号を受信できなかったり、一部のセンサタグ４，５のみが同期信号を受信できない恐れがある。また、無線接続の場合は、センサタグ４，５の間で、電波の到達時間のズレが発生する恐れがあり、同期が完全に取れない恐れもある。
これに対して、実施例２では、有線接続された送信機１２を使用しており、確実に同期を取ることができる。
【００７０】
また、実施例２では、送信機１２がセンサタグ４，５に接続された場合に、ケーブル１１を介してセンサタグ４，５が充電される。したがって、同期処理が行われている期間を含め、ケーブル１１が接続されている期間中、センサタグ４，５の充電を行うことができる。よって、充電が行われない構成や無線通信で同期を取る構成に比べて、センサタグ４，５の稼働可能な時間を長くすることができる。
その他、実施例２の前記動作認識システム１は、実施例１の前記動作認識システム１と同様の作用効果を奏する。
【００７１】
なお、実施例２の初期化信号に替えて、送信機１２から同期信号の一例としての時刻の信号を送信し、センサタグ４，５から送信される加速度データに時刻の信号を付加して送信し、受信したサーバ２において、時刻の信号に基づいて同期を取る構成とすることも可能である。この構成でも、有線接続された送信機１２を使用しており、無線送信する場合に比べて、確実に同期を取ることが可能である。
【実施例３】
【００７２】
次に、本発明の実施例３の説明をするが、この実施例３の説明において、前記実施例１の構成要素に対応する構成要素には同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。
この実施例３は、下記の点で前記実施例１と相違しているが、他の点では前記実施例１と同様に構成されている。
【００７３】
図９は実施例３の動作認識システムにおけるセンサタグの同期方法の説明図である。
図９において、実施例３の動作認識システム１では、センサタグ４，５の間で同期を取る場合に、サーバ２は、各アクセスポイント３を介して、センサタグ４，５に対して、同期信号の一例としてのクロックリセット信号を送信する。
【００７４】
（実施例３の制御部の説明）
図１０は実施例３の動作認識システムの送信機とセンサタグとの各制御部が備えている各機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
（実施例３のセンサタグ４，５の制御部の説明）
実施例３のセンサタグ４，５の制御部は、実施例１と同様の各手段ＣＳ１，ＣＳ２に加え、以下の手段を有する。
ＣＳ５：内部クロック
時期の計測手段の一例としての内部クロックＣＳ５は、加速度センサ４ａ，５ａで加速度の計測を行う時期を計測する。実施例３の内部クロックＣＳ５は、「０」から開始され、予め設定された時間の一例としての５０ｍｓが経過する度に、「１」ずつ値が加算され、「５１１」において「１」が加算されると「０」に戻るように設定されている。したがって、内部クロックＣＳ５の値が「１」加算される度に、加速度のデータａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２が送信される。
ＣＳ６：同期信号の受信手段
同期信号の受信手段ＣＳ６は、アクセスポイント３を介してサーバ２から送信された同期信号の一例としてのクロックリセット信号を受信する。
【００７５】
ＣＳ７：クロックリセット手段
初期化手段の一例としてのクロックリセット手段ＣＳ７は、クロックリセット信号を受信した場合に、内部クロックＣＳ５の値を、「０」にリセット（初期化）する。
なお、実施例３では、送信手段ＣＳ２は、加速度データを送信する際に、その時点での内部クロックの値が付加されて送信される。
【００７６】
（実施例３のサーバ２の制御部の説明）
実施例３のサーバ２は、実施例１の初期化動作の判別手段Ｃ３が省略され、受信情報記憶手段Ｃ２および同期手段Ｃ４に替えて、受信情報記憶手段Ｃ２″および同期手段Ｃ４″を有する以外は、同様であるため、同様の手段については説明は省略する。
Ｃ２″：受信情報記憶手段
実施例３の受信情報記憶手段Ｃ２″は、受信手段Ｃ１によって受信した情報を記憶する際に、加速度データをクロック値に対応付けて記憶する。具体的には、各クロック値に対して、第１のセンサタグ４から送信された加速度データａｘ１〜ａｚ１と、第２のセンサタグ５から送信された加速度データａｘ２〜ａｚ２と、を対応付けて記憶する。したがって、実施例３の受信情報記憶手段Ｃ２″には、同期が既に取れた状態で加速度データａｘ１〜ａｚ１，ａｘ２〜ａｚ２が記憶される。
【００７７】
Ｃ４″：同期手段
同期手段Ｃ４″は、全てのセンサタグ４，５に対して、同期信号の一例としてのクロックリセット信号を送信する。実施例３の同期手段Ｃ４″は、予め設定された時期の一例として、サーバ２の電源が投入された場合に、クロックリセット信号を送信する。なお、クロックリセット信号を送信する時期は、サーバ２の電源投入時に限定されず、例えば、毎日午前０時に定期的に送信したり、センサタグ４，５からの加速度データが受信できなかった場合等、設計や仕様等に応じて任意に変更可能である。
【００７８】
（実施例３のフローチャートの説明）
実施例３のサーバ２では、電源の投入時にのみ、クロックリセット信号を送信する処理が行われると共に、実施例１のＳＴ３，４の初期化動作に関連する処理が省略されるだけで、他の処理は同様であるため、フローチャートの図示および詳細な説明は省略する。
また、センサタグ４，５の処理も、クロックリセット信号を受信した場合に、内部クロックの値を０にリセットするだけの処理であるので、簡単であるため、フローチャートの図示及び詳細な説明は省略する。
【００７９】
（実施例３の作用）
前記構成を備えた実施例３の動作認識システム１では、センサタグ４，５に無線を介して、接続されたクロックリセット信号により同期が取られる。したがって、実施例２と異なり、ケーブル１１を接続しなくても、簡便に同期を取ることが可能である。
特に、実施例３では、クロックリセット信号をアクセスポイント３から送信して、クロック値をリセットするだけであるため、時刻のデータを無線送信して時計の時刻を更新する処理を行って同期を取ったり、アクセスポイント３からの信号に対して各センサから時刻のデータを返信して、サーバ側で時刻のズレを補正しながら運用する構成に比べて、センサタグ４，５側の処理も容易であり、消費電力や処理負荷も最小限に抑えることが可能である。
【００８０】
（変更例）
以上、本発明の実施例を詳述したが、本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲で、種々の変更を行うことが可能である。本発明の変更例（Ｈ01）〜（Ｈ022）を下記に例示する。
（Ｈ01）前記実施例では、対象者の動作として、「テレビ鑑賞」、「手紙を書く」、「洗濯物を干す」、「洗濯物をたたむ」、「食事」、「机を拭く」、「掃除機をかける」、「洗顔」、「歯磨き」、「洗い物」、「切る（調理）作業」を例示したが、判別対象の動作は、例示した動作に限定されず、「植物への水遣り（じょうろを傾けたり戻す動作）」や「裁縫（針を周期的に移動させる動作）」、「読書（ページをめくる動作）」、「人を呼ぶ動作（手首を振る動作）」等、判別可能な任意の動作の判別も可能である。
【００８１】
（Ｈ02）前記実施例では、他の動作との関係で、さらに細かい動作の判別を行うことも可能である。例えば、「食事」の動作が検出された後に「洗い物」の動作がされた場合には、「食器洗い」の動作と判定したり、「食事」の動作の前に「洗い物」の動作が検出された場合には、「食材（野菜等）を洗う動作」と判定することも可能である。
（Ｈ03）前記実施例では、非特許文献１に記載の構成と組み合わせて、立った状態や座った状態、寝た状態との姿勢の判別と組み合わせて、動作を判定することも可能である。すなわち、寝た状態では通常行われない動作や、立った状態では通常行われない動作等に応じて、動作の候補を絞り込む構成とすることも可能である。
【００８２】
（Ｈ04）前記実施例では、対象者Ｈに対して、腰と利き腕の右手首にセンサタグ４，５を装着する構成を例示したが、これに限定されず、センサタグの数や位置は、任意に変更可能である。また、アクセスポイント３の数や位置も任意の構成に変更可能である。また、部屋Ｒ２〜Ｒ４の数や大きさ、位置関係等についても任意に変更可能である。
（Ｈ05）前記実施例では、部屋Ｒ２〜Ｒ４に応じて動作の候補を関連付けた構成を例示したが、部屋Ｒ２〜Ｒ４に限定されず、例えば、洗面台や、台所のシンクやコンロ、居間のベッドやソファ等の家具や設置具との位置関係で、動作を関連付ける構成とすることも可能である。
（Ｈ06）前記実施例のように、センサタグ４をバックル部分に固定支持することが好ましいが、これに限定されず、例えば、胸ポケットやズボンのポケット等に入れた場合でも、対象者の動作や行動を判別することが可能である。
【００８３】
（Ｈ07）前記実施例では、センサタグ４，５からは、各対象者の動作や行動に関する情報として、加速度センサ４ａ，５ａから検出された加速度データを送信したが、各対象者の動作に関する情報についてはこれに限定されず、例えば、センサタグ４，５に体温計や脈拍計等を設けて、体温計や脈拍計が測定した各対象者の体温や脈拍等の情報を送信することも可能である。また、例えば、特許文献１〜３に記載の公知のカメラのステレオ視を用いたジェスチャ認識システムと組み合わせて、腰に装着した加速度センサ４ａ，５ａからの加速度では判別し難い動作（例えば、任意の姿勢で静止した状態でのジェスチャ）を判別して、画像解析に基づいて判別された動作と加速度に基づいて判別された動作とを組み合わせて判別することも可能である。この場合、例えば、寝た状態で動けなくなった対象者（例えば、寝たきりの患者や、転倒で怪我をして起き上がれなくなった人等）がカメラに向かって手を振って救助を求めていることを判別したり、動作に応じて家電製品等を制御したりすることが可能となる。
【００８４】
（Ｈ08）前記実施例において、動作の判別を行って記憶する構成を例示したが、記録された動作を、インターネット回線等を介して、ナースステーションや介助者の詰め所、遠隔地にいる親類や保護者等に通知する構成を組み合わせること等も可能である。また、例えば、寝た状態で、動作が予め設定された時間よりも長期間行われなかった場合に、通報するといった構成も組み合わせることも可能である。
【００８５】
（Ｈ09）前記実施例では、アクセスポイント３とサーバ２とが無線ＬＡＮによって接続されていたが、これに限定されず、例えば、インターネットや、有線ＬＡＮ、携帯電話網等の移動体通信網、アドホックネットワーク（自律分散型無線通信網、自律分散型無線ネットワーク、自立分散型無線ネットワーク）、専用回線等の情報通信回線で接続することも可能である。また、センサタグ４，５とアクセスポイント３とがＺｉｇＢｅｅ（登録商標）ネットワーク６によって接続されていたが、これに限定されず、例えば、携帯電話網等の移動体通信網、アドホックネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等のその他の無線通信技術により接続することも可能である。
【００８６】
（Ｈ010）前記実施例１では、各アクセスポイント３を各部屋Ｒ２〜Ｒ４に配置していたが、これに限定されず、１つの部屋に複数のアクセスポイント３を配置することも可能である。この場合、例えば、ＲＳＳＩ値に基づいて、センサタグ４，５から最も近いアクセスポイント３が転送した情報で動作認識することが可能である。また、例えば、ＲＳＳＩ値に基づく各距離で室内のどの位置（座標）に対象者が存在するかを判別することも可能である。
（Ｈ011）前記実施例では、５０［ｍｓ］ごとに加速度データを検出したが、加速度データを検出する周期については任意に変更可能である。また、加速度のデータを記憶する期間が３．２秒の構成を例示したが、これに限定されず、任意に変更可能である。その他の具体的な数値（ＲＳＳＩ値等）に関しても、設計や仕様等に応じて、任意に変更可能である。
【００８７】
（Ｈ012）前記実施例１では、センサタグ４，５からサーバ２に対して、加速度データや、センサタグＩＤ、アクセスポイントＩＤ、ＲＳＳＩ値を含む情報を送信したが、これに限定されず、例えば、センサタグ４，５のバッテリ残量の情報についても送信可能である。この場合、サーバ２でセンサタグ４，５のバッテリ残量を監視することが可能となる。
（Ｈ013）前記実施例のように、対象者Ｈごとにメンバシップ関数ｆ１〜ｆ４を設定、記憶して対象者Ｈの動作を精度良く判別することが好ましいが、例えば、万人に適用可能なメンバシップ関数ｆ１〜ｆ４を１つだけ設定、記憶したり、性別の体格差に応じて設定、記憶したり、身長・体重等の体格モデルに応じて設定、記憶したりして対象者の動作を判別することも可能である。
【００８８】
（Ｈ014）前記実施例において、ＲＳＳＩ値に基づいて対象者Ｈの位置を検出する構成を例示したが、これに限定されず、ＧＰＳ等を利用することも不可能ではない。
（Ｈ015）前記実施例において、加速度計や送信手段をセンサタグ４，５に設けられる構成を例示したが、これに限定されず、例えば、携帯電話やスマートフォン、タブレットＰＣ、音楽プレーヤー等によって構成することも可能である。
【００８９】
（Ｈ016）前記実施例では、判別された対象者の動作を記録したが、判別された対象者の動作や行動の利用方法についてはこれに限定されず、例えば、判別された対象者の動作に応じて、ロボットを制御することも可能である。この場合、例えば、ロボット機器を制御するソフトウエアモジュールの規格群であるＲＴミドルウェア（RT-middleware、ＲＴ：Robotics Technologies）を介して、ロボットに対象者の動作に応じた動作や行動や挨拶や対話をさせたり、異常事態等が発生した場合にロボットから通報や呼びかけ等をさせたりすることも可能である。また、例えば、大量のデータからパターン認識等の技術で知識を抽出する技術であるデータマイニング（Data mining）によって、記憶した対象者の動作や行動のパターン（属性）等を解析して、複数の対象者をグループ化したり、各対象者の要求に合致したサービスを提案することに利用したりすることも可能である。この場合、行動量を抽出するために、例えば、端末（センサタグ４、５）に行動量計を設けて行動量計が測定した行動量データを送受信したり、記憶した動作の推移等に基づいて行動量を演算したりする構成が必要となる。なお、ＲＴミドルウェアについては、例えば、特開２００７−１９３７３６号公報等に記載されており、データマイニングについては、例えば、特開２００７−２５７３３５号公報等に記載されており、それぞれ公知である。
【００９０】
（Ｈ017）前記実施例において、動作の履歴をとって通常の生活パターンを取っておき、通常の生活パターンと異なる動作が行われた場合に、異常事態が発生したと判定し、通報等をすることが可能である。したがって、対象も人間に限定されず、一定の動作を行う生産機械や工作機械等の物体の異なる部位にセンサタグ４，５を装着し、通常の動作パターンと異なる動作や振動が検知された場合に、異常が発生したと診断する診断システムに適用可能である。
【００９１】
（Ｈ018）前記実施例１において、初期化動作の一例として、気をつけの状態で飛び跳ねる動作を例示したが、これに限定されず、初期化用の動作として使用可能な日常生活で行われにくい任意の動作、あるいは、動作の組み合わせ（例えば、右手を上、右、前の順に振るのに合わせて体を傾けるとか）を使用することも可能である。
（Ｈ019）前記実施例1において、初期化動作が行われた場合に、サーバ２側で同期を取る処理を実行したが、これに限定されず、例えば、センサタグ４，５の使用前は加速度データの送信を停止しておき、初期化動作をセンサタグ４，５が検知した場合に、加速度データの送信を開始する構成とすることも可能である。例えば、一定以上の加速度が検知された場合に初期化動作が行われたと判別するように構成しておき、２つのセンサタグ４，５を対象者Ｈが手で握った状態で振った時に、初期化動作が行われたと判別されて、加速度データの送信を開始することで、結果として、初期化動作の時点以降の加速度データをサーバが受信することで、加速度データの同期を取る構成とすることも可能である。なお、手で握って振るのは初期化動作を開始するためだけであり、初期化動作後に腰や手首に装着することで、動作の認識が可能である。
【００９２】
（Ｈ020）前記実施例１において、初期化動作の判別をサーバ２で行う構成を例示したが、これに限定されず、アクセスポイント３で行うことも可能である。すなわち、サーバ２で全ての処理を集中して行う構成に限定されず、一部の処理をアクセスポイント３でも分散して行う構成とすることも可能である。すなわち、集中処理の構成に限定されず、分散処理の構成を採用することも可能である。したがって、サーバ２も１つに限定されず、ネットワークを介して接続された複数の情報処理装置で分散処理を行うことも可能である。
（Ｈ021）前記実施例において、物体の一例としての人の位置に応じて、動作の候補を絞る構成を例示したが、これに限定されず、例えば、物体の一例としての介助ロボットが、複数の部屋に跨って移動し、各部屋で行われる介助動作の候補が絞られる構成に適用することも可能である。
（Ｈ022）前記実施例において、動作の認識方法として、メンバシップ関数（ファジィ推論）を利用する方法を例示したが、これに限定されない。例えば、隠れマルコフモデルを用いて動作パターンを学習させて内部パラメータを調整し、動作認識を行う等、動作が認識可能な任意の方法を採用可能である。
【符号の説明】
【００９３】
１…動作認識システム、
４…第１の検出部材、
４ａ…第１の加速度センサ、
５…第２の検出部材、
５ａ…第２の加速度センサ、
１２…送信機、
ａｚ１，ａｙ１，ａｚ１…第１の加速度、
ａｚ２，ａｙ２，ａｚ２…第２の加速度、
Ｃ１…受信手段、
Ｃ３…初期化動作の判別手段、
Ｃ４，Ｃ４″…同期手段、
Ｃ５…位置の検出手段、
Ｃ７…領域の判別手段、
Ｃ８…候補の記憶手段、
Ｃ１２…動作判別手段、
ＣＳ２…第１の送信手段、第２の送信手段、
Ｈ…物体、
ｔ０，ｔ０′…検出時期。
【図１】
2014086038.tif 000003
【図２】
2014086038.tif 000004
【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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