(57)【要約】【課題】  動きが少ない場合にも、被験者の状態を的確に推定・類別できるシステムを提供する。【解決手段】  環境側に設置されたセンサー群等から取得される検出情報に加え、被験者に能動的に働き掛ける自走式ロボットを使用して状態推定を行う。まず、環境側に設置されたセンサー群等からの情報をもとに、被験者の状態を一次推定する。一次推定の確からしさが所定の閾値（たとえば７０％）を下回っていれば、自走式ロボットにて被験者に対する働きかけを行い、そのレスポンスから、被験者の状態を二次推定する。被験者に対する働きかけは、音声あるいは接触（触る、叩く、小突く、等）にて行う。これにより、状態推定に有用な情報を収集でき、的確な状態推定・類別を行うことができる。【選択図】    図３
2006092356.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境側に設置されたセンサー群をもって前記被験体の状態を受動的に検出する受動センシングユニットと、前記被験体に能動的に働きかけて前記被験体の状態を検出する能動センシングユニットと、前記受動センシングユニットからの検出情報と前記能動センシングユニットからの検出情報に基づいて前記被験体の状態を推定する推定ユニットとを有する、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記推定ユニットは、前記受動センシングユニットからの検出情報をもとに前記被験体の状態を確定できない場合に、前記能動センシングユニットによる状態検出を行わしめ、これにより取得した検出情報に基づいて前記被験体の状態を推定する、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記推定ユニットは、前記受動センシングユニットからの検出情報をもとに前記被験体の状態に関する確からしさを求め、求めた確からしさが所定の閾値以上でないときに、前記能動センシングユニットによる状態推定を実行する、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項４】
請求項３において、
前記推定ユニットは、前記受動センシングユニットによる検出結果と前記被験体の状態の確からしさを対応付けたテーブルを備え、このテーブルと前記受動センシングユニットからの検出情報を比較して前記被験体の状態に関する確からしさを求める、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記推定ユニットは、前記テーブルを更新する更新手段をさらに有する、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項６】
請求項５において、
前記更新手段は、ある推定状態からある推定状態に遷移した頻度を格納する格納手段と、
ある推定状態から現在の推定状態に遷移する全ての場合についてその発生頻度を加算した値である全頻度、および１つ前の遷移状態から現在の推定状態に遷移する場合の発生頻度を個別頻度としたときに、該状態遷移の発生確率を全頻度に対する個別頻度の比率として算出する算出手段と、
算出した遷移確率に基づいて前記テーブルにおける確からしさの値を再設定する設定手段とを有する、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項７】
請求項２ないし６の何れかにおいて、
前記推定ユニットは、前記能動センシングユニットから前記被験体の状態検出情報を取得できないとき、この取得動作を、該状態検出情報を取得できるまで、所定回数繰り返し行う、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項８】
請求項１ないし７の何れかにおいて、
前記能動センシングユニットは、前記環境側に設置されるとともに、前記被験体に能動的に働きかける出力手段と、この働きかけに対する前記被験体からのレスポンスを検出する検出手段とを有するセンシング装置を含む、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項９】
請求項８において、
前記センシング装置は、環境空間を移動するための移動手段を有し、前記推定ユニットからの制御を受けて、前記移動手段により、前記被験者の状態を検出するための位置に移動する、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項１０】
請求項９において、
前記センシング装置は、前記被験者に接触するための接触手段をさらに備え、前記推定ユニットからの制御を受けて、前記接触手段により、前記被験者に接触する、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項１１】
請求項１ないし１０の何れかにおいて、
前記センシング装置は、前記被験者に対し状態を問い合わせるための発話音声を出力する音声出力手段を有する、
ことを特徴とする推定システム。
【請求項１２】
環境側に設置されたセンサー群をもって前記被験体の状態を受動的に検出する受動センシングユニットからの検出情報と、被験体に能動的に働きかけて該被験体の状態を検出する能動センシングユニットからの検出情報に基づいて、前記被験体の状態を推定する推定手段を有する、
ことを特徴とする推定装置。
【請求項１３】
請求項１２において、
前記推定手段は、前記能動センシングユニットからの検出情報をもとに前記被験体の状態を確定できない場合に、前記能動センシングユニットによる状態検出を行わしめ、これにより取得した検出情報に基づいて前記被験体の状態を推定する、
ことを特徴とする推定装置。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記推定手段は、前記能動センシングユニットからの検出情報をもとに前記被験体の状態に関する確からしさを求め、求めた確からしさが所定の閾値以上でないときに、前記能動センシングユニットによる状態推定を実行する、
ことを特徴とする推定装置。
【請求項１５】
請求項１４において、
前記推定手段は、前記能動センシングユニットからの検出結果と前記被験体の状態の確からしさを対応付けたテーブルを備え、このテーブルと前記能動センシングユニットからの検出情報を比較して前記被験体の状態に関する確からしさを求める、
ことを特徴とする推定装置。
【請求項１６】
請求項１５において、
前記推定手段は、前記テーブルを更新する更新手段をさらに有する、
ことを特徴とする推定装置。
【請求項１７】
請求項１６において、
前記更新手段は、ある推定状態からある推定状態に遷移した頻度を格納する格納手段と、
ある推定状態から現在の推定状態に遷移する全ての場合についてその発生頻度を加算した値である全頻度、および１つ前の遷移状態から現在の推定状態に遷移する場合の発生頻度を個別頻度としたときに、該状態遷移の発生確率を全頻度に対する個別頻度の比率として算出する算出手段と、
算出した遷移確率に基づいて前記テーブルにおける確からしさの値を再設定する設定手段とを有する、
ことを特徴とする推定装置。
【請求項１８】
請求項１３ないし１７の何れかにおいて、
前記推定手段は、前記能動センシングユニットから前記被験体の状態検出情報を取得できないとき、この取得動作を、該状態検出情報を取得できるまで、所定回数繰り返し行う、
ことを特徴とする推定装置。
【請求項１９】
被験体の状態を推定する推定装置に該被験体に関する検出情報を提供するセンシング装置であって、
前記被験体に能動的に働きかけて前記被験体の状態を検出するための検出手段を有する、
ことを特徴とするセンシング装置。
【請求項２０】
請求項１９において、
前記検出手段は、前記被験体に能動的に働きかける出力手段と、この働きかけに対する前記被験体からのレスポンスを検知する検知手段とを有する、
ことを特徴とするセンシング装置。
【請求項２１】
請求項１９または２０の何れかにおいて、
環境空間を移動するための移動手段を有し、前記検出手段は、前記推定ユニットからの制御を受けて、前記移動手段により、前記被験者の状態を検出するための位置に移動する、
ことを特徴とするセンシング装置。
【請求項２２】
請求項２１において、
前記被験者に接触するための接触手段をさらに備え、前記検出手段は、前記推定ユニットからの制御を受けて、前記接触手段を、前記被験者に接触させる、
ことを特徴とするセンシング装置。
【請求項２３】
請求項１９ないし２２の何れかにおいて、
前記検出手段は、前記被験者に対し状態を問い合わせるための発話音声を出力する音声出力手段を有する、
ことを特徴とするセンシング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日常生活における被験体の状態や動作を推定するシステムならびにそこで用いられる推定装置およびセンシング装置に関するものであり、特に、高齢者等の状態および動作の検知・推定などに用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、高齢者社会の到来と言われる様に高齢者の独居家庭および高齢者のみの家庭が増えてきており、高齢者の状態をプライバシーを保持したまま見守るシステムの開発が求められている。これまでにも様々な高齢者用異常検知システムが提案されてきたが、これらは、部屋の天井や壁など環境側に設置されたセンサー群や被験者側に取り付けたセンサー群からの検出情報をもとに、人間や特定物体を同定したり、位置を検出したり、際立った動作や姿勢を検出したりして被験者の状態を推定するものに限られてきた。このような異常検知システムでは、急激な体調異常による卒倒や転倒を検知の対象にしており、こうした動作における変化は上述のセンサー群からの情報をもとに比較的精度良く検知することができる（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１では、加速度センサーなどの認識装置をユーザに装着させ、「臥位」「座位」「立位」「歩行」などの明確に区分できる姿勢や「浴室」「台所」「洗面所」などの存在場所により異常動作を検知している。しかし、この場合は例えば、ある時間の間座位のままのユーザは、「読書」をしているのか、「うたた寝」をしているのか、「ただじっとしている」のか、などといったように認識装置では明確に認識・検知ができない動作がある。つまり、これらの動作が単にくつろいでいるだけなのか、ぼけや痴呆の兆候である不活発状態なのか、その類別が不完全であり、上記動作を全て異常と判定してしまう場合もおこりうる。
【０００４】
一方、高齢者の機能低下に対しては特に問題となる痴呆やボケに対して、日常の生活を活発に過ごし、意欲的に生活することが求められ、心身の状態を活動的に保つことが重要だと言われている。この要求に対しては、一時的な卒倒や転倒のような動作ではなく、日常生活全体の状態を検知し、なおかつ、活発さが低下している動きの少ない動作を検知する必要がある。このことから、高齢者の動きの少ない状態の中に機能低下の予兆が存在すると考え、機能低下の指標の一つとして、活発さの低下すなわち動作の減少が見られるかどうかが重要となる。そこで、その動きの少ない状態を詳細に検知し、機能低下に関する有益な情報を提供することが有用となる。
【特許文献１】特開２００４−１６４２８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上のように、従来技術では、動作の少ない状態を類別して検知するのは困難である。また、高齢者は機器や物品の使用の頻度が低い、すなわち電力消費量やドアの開閉といったところから得られる動作の情報が少ない。このため、従来の手法では、高齢者の動作の少ない状態を類別して検知することは、一層困難である。
【０００６】
そこで本発明では、動きの少ない動作および状態を詳細に検知・推定しうるシステムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、従来の環境側に設置されたセンサー群等からの検出情報に加え、被験体に能動的に働き掛けることで、動きの少ない被験体から状態推定に有用な情報を収集し、それらを基にして被験体の状態を推定する。
【０００８】
請求項１の発明に係る推定システムでは、環境側に設置されたセンサー群をもって前記被験体の状態を受動的に検出する受動センシングユニットと、前記被験体に能動的に働きかけて前記被験体の状態を検出する能動センシングユニットと、前記受動センシングユニットからの検出情報と前記能動センシングユニットからの検出情報に基づいて前記被験体の状態を推定する推定ユニットとを有する、ことを特徴とする。
【０００９】
請求項２の発明は前記請求項１に係る推定システムにおいて、前記推定ユニットは、前記受動センシングユニットからの検出情報をもとに前記被験体の状態を確定できない場合に、前記能動センシングユニットによる状態検出を行わしめ、これにより取得した検出情報に基づいて前記被験体の状態を推定する、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項３の発明は前記請求項２に係る推定システムにおいて、前記推定ユニットは、前記受動センシングユニットからの検出情報をもとに前記被験体の状態に関する確からしさを求め、求めた確からしさが所定の閾値以上でないときに、前記能動センシングユニットによる状態推定を実行する、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項４の発明は前記請求項３に係る推定システムにおいて、前記推定ユニットは、前記受動センシングユニットによる検出結果と前記被験体の状態の確からしさを対応付けたテーブルを備え、このテーブルと前記受動センシングユニットからの検出情報を比較して前記被験体の状態に関する確からしさを求める、ことを特徴とする。
【００１２】
請求項５の発明は前記請求項４に係る推定システムにおいて、前記推定ユニットは、前記テーブルを更新する更新手段をさらに有する、ことを特徴とする。
【００１３】
請求項６の発明は前記請求項５に係る推定システムにおいて、前記更新手段は、ある推定状態からある推定状態に遷移した頻度を格納する格納手段と、ある推定状態から現在の推定状態に遷移する全ての場合についてその発生頻度を加算した値である全頻度、および１つ前の遷移状態から現在の推定状態に遷移する場合の発生頻度を個別頻度としたときに、該状態遷移の発生確率を全頻度に対する個別頻度の比率として算出する算出手段と、算出した遷移確率に基づいて前記テーブルにおける確からしさの値を再設定する設定手段とを有する、ことを特徴とする。
【００１４】
請求項７の発明は前記請求項２ないし６の何れかに係る推定システムにおいて、前記推定ユニットは、前記能動センシングユニットから前記被験体の状態検出情報を取得できないとき、この取得動作を、該状態検出情報を取得できるまで、所定回数繰り返し行う、ことを特徴とする。
【００１５】
請求項８の発明は前記請求項１ないし７の何れかに係る推定システムにおいて、前記能動センシングユニットは、前記環境側に設置されるとともに、前記被験体に能動的に働きかける出力手段と、この働きかけに対する前記被験体からのレスポンスを検出する検出手段とを有するセンシング装置を含む、ことを特徴とする。
【００１６】
請求項９の発明は前記請求項８に係る推定システムにおいて、前記センシング装置は、環境空間を移動するための移動手段を有し、前記推定ユニットからの制御を受けて、前記移動手段により、前記被験者の状態を検出するための位置に移動する、ことを特徴とする。
【００１７】
請求項１０の発明は前記請求項９に係る推定システムにおいて、前記センシング装置は、前記被験者に接触するための接触手段をさらに備え、前記推定ユニットからの制御を受けて、前記接触手段により、前記被験者に接触する、ことを特徴とする。
【００１８】
請求項１１の発明は前記請求項１ないし１０の何れかに係る推定システムにおいて、前記センシング装置は、前記被験者に対し状態を問い合わせるための発話音声を出力する音声出力手段を有する、ことを特徴とする。
【００１９】
請求項１２の発明に係る推定装置では、環境側に設置されたセンサー群をもって前記被験体の状態を受動的に検出する受動センシングユニットからの検出情報と、被験体に能動的に働きかけて該被験体の状態を検出する能動センシングユニットからの検出情報に基づいて、前記被験体の状態を推定する推定手段を有する、ことを特徴とする。
【００２０】
請求項１３の発明は前記請求項１２に係る推定装置において、前記推定手段は、前記能動センシングユニットからの検出情報をもとに前記被験体の状態を確定できない場合に、前記能動センシングユニットによる状態検出を行わしめ、これにより取得した検出情報に基づいて前記被験体の状態を推定する、ことを特徴とする。
【００２１】
請求項１４の発明は前記請求項１３に係る推定装置において、前記推定手段は、前記能動センシングユニットからの検出情報をもとに前記被験体の状態に関する確からしさを求め、求めた確からしさが所定の閾値以上でないときに、前記能動センシングユニットによる状態推定を実行する、ことを特徴とする。
【００２２】
請求項１５の発明は前記請求項１４に係る推定装置において、前記推定手段は、前記能動センシングユニットからの検出結果と前記被験体の状態の確からしさを対応付けたテーブルを備え、このテーブルと前記能動センシングユニットからの検出情報を比較して前記被験体の状態に関する確からしさを求める、ことを特徴とする。
【００２３】
請求項１６の発明は前記請求項１５に係る推定装置において、前記推定手段は、前記テーブルを更新する更新手段をさらに有する、ことを特徴とする。
【００２４】
請求項１７の発明は前記請求項１６に係る推定装置において、前記更新手段は、ある推定状態からある推定状態に遷移した頻度を格納する格納手段と、ある推定状態から現在の推定状態に遷移する全ての場合についてその発生頻度を加算した値である全頻度、および１つ前の遷移状態から現在の推定状態に遷移する場合の発生頻度を個別頻度としたときに、該状態遷移の発生確率を全頻度に対する個別頻度の比率として算出する算出手段と、算出した遷移確率に基づいて前記テーブルにおける確からしさの値を再設定する設定手段とを有する、ことを特徴とする。
【００２５】
請求項１８の発明は前記請求項１３ないし１７の何れかに係る推定装置において、前記推定手段は、前記能動センシングユニットから前記被験体の状態検出情報を取得できないとき、この取得動作を、該状態検出情報を取得できるまで、所定回数繰り返し行う、ことを特徴とする。
【００２６】
請求項１９の発明に係るセンシング装置では、被験体の状態を推定する推定装置に該被験体に関する検出情報を提供するセンシング装置であって、前記被験体に能動的に働きかけて前記被験体の状態を検出するための検出手段を有する、ことを特徴とする。
【００２７】
請求項２０の発明は前記請求項１９に係るセンシング装置において、前記検出手段は、前記被験体に能動的に働きかける出力手段と、この働きかけに対する前記被験体からのレスポンスを検知する検知手段とを有する、ことを特徴とする。
【００２８】
請求項２１の発明は前記請求項１９または２０の何れかに係るセンシング装置において、環境空間を移動するための移動手段を有し、前記検出手段は、前記推定ユニットからの制御を受けて、前記移動手段により、前記被験者の状態を検出するための位置に移動する、ことを特徴とする。
【００２９】
請求項２２の発明は前記請求項２１に係るセンシング装置において、前記被験者に接触するための接触手段をさらに備え、前記検出手段は、前記推定ユニットからの制御を受けて、前記接触手段を、前記被験者に接触させる、ことを特徴とする。
【００３０】
請求項２３の発明は前記請求項１９ないし２２の何れかに係るセンシング装置において、前記検出手段は、前記被験者に対し状態を問い合わせるための発話音声を出力する音声出力手段を有する、ことを特徴とする。
【００３１】
前記能動センシングユニットの形態としては、受動センシングユニット単体である場合と、センシング装置に設置されたセンサー群や被験体の状態を検出するための検出手段単体である場合と、受動センシングユニットに加えセンシング装置に設置されたセンサー群や被験体の状態を検出するための検出手段である場合、の三形態が考えうる。
【００３２】
なお、以下の実施形態で能動センシングユニットとは、受動センシングユニットに加え、センシング装置に設置されたセンサー群や被験体の状態を検出するための検出手段のことである。
【発明の効果】
【００３３】
請求項１の発明によれば、従来の環境側に設置されたセンサー群等からの検出情報に加え、能動センシングユニットからの検出情報に基づいて被験体の状態を推定することにより、例えば、「読書」や「うたた寝」といった区分しにくい状態を詳細にかつ精度良く検知・推定することができる。これにより、例えば、静動状態にありながら危険な状態に陥っている状態を検知でき、また、動きの少ない状態を詳細に検知し、その結果を分析することで、機能低下の指標の一つと考えられる活発さの低下すなわち動作の減少が見られるかどうかを判別し、機能低下に関する有益な情報を提供することができるようになる。
【００３４】
請求項２の発明のように、環境側に設置されたセンサー群等からの検出情報では動きの少ない被験体の状態を検出できない場合に、能動センシングユニットによる状態検出を行うようにすることができる。また、請求項３の発明のように、各センサー群からの検出情報をもとに被験体の状態に関する確からしさを求め、求めた確からしさが所定の閾値以上でないときに、被験体の状態を確定できない場合と判断するようにすることができる。ここで、状態に関する確からしさは、請求項４の発明のように、各センサー群からの検出結果と被験体の状態の確からしさを対応付けたテーブルを用いて求めるようにすることができる。
【００３５】
なお、請求項６の発明のように、テーブルを更新するようにすれば、テーブルを当該被験体の個性に対応させることができ、確からしさの精度を向上させることができる。
【００３６】
請求項７の発明によれば、能動センシングユニットから被験体の状態検出情報を取得できないとき、この取得動作を状態検出情報を取得できるまで所定回数だけ繰り返し行うことで、被験体の状態が異常であると推定した場合におけるその蓋然性を高めることができる。
【００３７】
請求項８ないし１１の発明によれば、具体的には、被験体に能動的に働きかける出力手段およびこの働きかけに対する前記被験体からのレスポンスを検出する検出手段、すなわち、被験者の状態を検出しうる位置に移動するための移動手段、被験者に接触するための接触手段、および被験者に対し状態を問い合わせるための発話音声を出力する音声出力手段を有する能動センシングユニットを使用することで、上の請求項１の効果で述べたような動きの少ない動作における被験者の状態検知に貢献することができる推定システムを実現することができる。なお、請求項９の発明のように、能動センシングユニットに移動手段を具備すれば、被験者の動作および状態を推定するための検出器を被験者に装着することを要しないので、被験者の身体や動作等を拘束しない利点も有する。
【００３８】
請求項１２ないし１８の発明は、請求項１ないし７の推定システムにおける推定ユニットの特徴を個別化したものであり、上記請求項１ないし７の発明と同様の効果を奏することができる。
【００３９】
請求項１９ないし２３の発明は、請求項１および請求項８ないし１１の推定システムにおける能動センシングユニットの特徴を個別化したものであり、上記請求項１および請求項８ないし１１の発明と同様の効果を奏することができる。
【００４０】
本発明の意義ないし効果は、以下に示す実施の形態の説明により更に明らかとなろう。
【００４１】
ただし、以下の実施の形態は、あくまでも、本発明の一つの実施形態であって、本発明ないし各構成要件の用語の意義は、以下の実施の形態に記載されたものに制限されるものではない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
本実施形態に係る状態推定システムは、環境側に取り付けられたセンサー（以下、受動センサーという）と、被験者に能動的に働き掛けて被験者の状態に関する情報を収集する自走式ロボットと、受動センサーからの検知情報とロボットからの状態情報を受信して被験者の状態を推定するサーバから構成されている。サーバは、まず、受動センサーからの検知結果を用いて、被験者の状態ないし動作を一次推定する。そして、この一次推定では推定が困難な場合に、ロボットを制御して被験者の状態情報を取得し、被験者の状態を二次推定する。具体的には、ロボットから被験者に能動的に話掛けたり、触れたりさせ、それに対する被験者の反応をロボット側において検知した検知結果を用いて被験者の状態を二次推定する。
【００４３】
本実施形態によれば、従来では識別が困難であった動きの少ない状態や安静な状態（以下では、「くつろぎ」状態と呼ぶ）を詳細に推定することができる。例えば、従来では着席状態としか識別できなかったものを、「読書」、「うたた寝」、「ただじっとしている」といったレベルまで推定することができる。
【００４４】
以下、本実施形態の具体的システム構成例を示す。なお、以下では、受動センサーによる検知動作を受動的センシングと称し、また、自走式ロボットによる検知動作を能動的センシングと称する。
【００４５】
図１に、環境側に取り付けられた受動センサーとサーバのシステム構成を示す。
【００４６】
焦電センサーや赤外線センサー、画像センサーなどのセンサー類、電気機器のドアなどに取り付けられたスイッチ、電力メータ、睡眠状態推定器（睡眠センサー）などがそれぞれサーバに接続されている。各センサー等における検知結果は、所定のタイミングにてサーバへ送信される。
【００４７】
焦電センサー、赤外線センサー、画像センサーなどのセンサー類は、壁や天井に取り付けられ、例えばその部屋に人がいるかどうかなどを検出する。例えばセンサーを壁にマトリクス状に取り付け、部屋空間を水平方向にセンシングすることで、被験者が凡そどのような姿勢をしているか程度の検出が可能となる。
【００４８】
冷蔵庫のドアなどに取り付けられたスイッチからは、そのＯＮ／ＯＦＦ情報からドアの開閉が検知される。サーバでは、この検知結果から、そこに人がいること、食べ物を取り出そうとしていることといったことが検出可能で、さらに、この検出結果を用いて炊事関係の動作をしようとしていることが推定可能となる。また、睡眠状態推定器などの特別に備え付けられた測定機器の出力からは被験者が睡眠状態にあるかどうか等の推定を行うことができる。
【００４９】
これら受動センサーからの情報から、例えば、風呂場の天井に取り付けたセンサーが被験者を検知し、水道に取り付けたセンサーが水道の使用を検知すれば、被験者は風呂に入っていると推定できる。さらに、壁に先述のマトリクス状センサーが備えてある場合には、被験者の姿勢が分かるので、立っているのか、座っているのか、倒れているのか、風呂に浸かっているのかが検知できる。これらの情報や入浴時間等から被験者が異常な状態にあるかどうかが推定でき、万が一の場合の被害を最小レベルに収めることができる。
【００５０】
しかし、これら受動センサーからの情報だけでは、被験者の動作や状態が明確にならない場合がある。たとえば、居間で被験者が椅子に座っている場合は、何の動作をしているのか、どのような状態にあるのかが判然としない。すなわち、ただ座っているだけであるのか、うたた寝をしているのか、意識を失っているのか推定が困難である。テレビの電源がＯＮの場合にも、被験者が平静に視聴しているとは限らず、意識を失っている場合もありうる。また、椅子に長い間座っているからといっても、例えば、うたた寝をしている可能性もあり、画一的に異常であると判断することはできない。このように、受動的センシングだけでは、このようなくつろぎ状態における被験者の状態や動作を適正に推定することはできない。
【００５１】
そこで、本実施形態では、受動的センシングを補う形で能動的センシングを実行する。能動的センシングでは、先述の自走式ロボットを使用して被験者の状態に関する情報を収集する。具体的には、ロボットが被験者の近くまで移動し、被験者の顔を覗き込んで話掛けたり、被験者に触れたりなどして能動的なアクションをすることで、そのアクションに対する被験者のリアクションを引き出す。そして、ロボットの呼掛けに対してリアクションがあったか、さらに、ロボットの接触に対してリアクションがあったか、等を検知する。なお、この検知は、ロボットに配されたセンサーにて行う他、受動センサーによっても行われ得る。
【００５２】
サーバは、それらの検知結果を解析することで、くつろぎ状態のような推定の難しい場合における被験者の状態をよりきめ細かく認識することができる。なお、能動的センシングは受動的センシングと相互補完的な関係にあり、能動的センシングのみでくつろぎ状態の推定が可能になると言う訳ではない。
【００５３】
図２に、本実施形態で使用するロボットの外観構成を示す。
【００５４】
図２を参照して、当該ロボットには、被験者の顔や詳細動作を検知するためのカメラ、被験者への接触動作を行うための腕軸、被験者との接触や衝突などを検知するための接触センサー、被験者や障害物との距離を検知するための距離センサー、被験者のそばへ移動するための移動機構、人体検知のための赤外線センサー、音声検知のためのマイク、被験者への呼掛けのためのスピーカ、感情等を表現するための顔・目軸、サーバに検知情報を送信し、動作指令を受信するための無線送受信部、が備えられている。
【００５５】
次に、本実施形態におけるシステム全体の構成図を図３に示す。図３を参照して、本システムはサーバ１００と、能動的センシング部２００と、受動的センシング部３００から構成される。
【００５６】
サーバ１００は、動作回数のカウントを行う繰返し計数部１０１、推定結果から被験者の動作を判断する動作判断部１０２、動作判断部１０２で判断した被験者の動作についてその確認を行う動作確認部１０３、受動的センシングの検知結果から被験者の動作を推定する１次推定部１０４、受動的センシングおよび能動的センシングの検知結果から被験者の動作を推定する２次推定部１０５、受動的センシングによる一次推定の際に使用する動作テーブル１０６、過去の動作および関連情報が格納されている動作履歴部１０７、無線、有線通信のための送受信部１０８、動作テーブル１０６を更新する動作テーブル更新制御部１０９、話しかける、小突くなどのロボットの動作フローが格納されているフロー格納部１１０、具体的な発話内容、動作内容などが格納されている動作格納部１１１、時間計測用タイマ１１２で構成される。
【００５７】
能動的センシング部２００は、図２に示した本実施形態で使用するロボットのことであり、送受信部１０８と無線通信を行う無線送受信部２０１、能動的センシング部２００の動作制御、動作指令を司るプロセッサ等であるＰＣ２０２、図２で説明したセンサー、機構などからなる各機能部２０３から構成される。
【００５８】
受動的センシング部３００は、送受信部１０８と有線または無線通信を行う送受信部３０１、各センサー類からのデータを処理するデータ処理部３０２、環境側の各箇所に取り付けられた各センサー類の受動センサー３０３から構成される。
【００５９】
次に、本実施形態のシステム全体における動作フローについて説明する。
【００６０】
なお、ここでは、「くつろぎ」状態における被験者の状態を、さらに３つの状態、すなわち、「昼寝」状態、「うたた寝」状態、「まどろみ」状態に区分する。これら３つの状態は、眠りの深度によって区別される。つまり、「昼寝」状態とは睡眠センサーで検知した被験者の呼吸パターンがいわゆる入眠時パターンにある状態であり、「うたた寝」状態とは「昼寝」状態より眠りが浅い状態のことであり、「まどろみ」状態とは「うたた寝」状態よりさらに眠りが浅い状態または覚醒している状態のことである。
【００６１】
ここで、動作フローにて使用する動作推定テーブルを図４に示す。この動作推定テーブルは、１次推定において受動センサーの情報から被験者の動作や状態を推定する際に使用される。
【００６２】
図４を参照して、行方向は存在エリア毎、列方向は体位・姿勢毎に区分けされマトリクス状になっている。存在エリアの区分は、部屋等単位や、部屋等をさらにいくつかのエリアに区切った単位が考えられる。
【００６３】
各マトリクス（要素）は、３つのパラメータに区分されており、各区分には、推定動作と使用機器と確率（その推定動作の発生確率）が割り当てられている。すなわち、そのマトリクスを規定する存在エリア（同図ではＡ、Ｂ、Ｃ）と体位・姿勢（同図では、寝る、座る、かがむ、立つ）にて、被験者が“使用機器”のパラメータに示される機器を使用したと検知されたとき、それにより推定される推定動作（炊事、掃除など）とその発生確率が、各マトリクス内の“推定動作”のパラメータと“確率”のパラメータによって与えられている。ここで、一つのマトリクス内における発生確率の和は１００％となっている。
【００６４】
受動センサーの情報から被験者の存在エリア、体位・姿勢と使用機器が検知されれば、動作推定テーブルの対応するマトリクス内から、当該使用機器を使用したときの推定動作が取得され、同時に、その発生確率が取得される。なお、動作推定テーブルは、システム上に１つのみ保持されており、被験者の状態、動作が確定される度に、後述する手順に従って更新される。
【００６５】
次に、システム全体における動作フローを図５に示す。なお、この動作フローは、１分毎に開始実行され、原則１分以内に終了に至る。また、１次推定の処理ステップ（ステップＳ１０１〜Ｓ１０５）と２次推定の処理ステップ（ステップＳ１０６〜Ｓ１１６）を含んでおり、環境側のセンサー群（受動センサー）を利用した１次推定にて被験者の状態が推定できなかったときは、ロボットの能動的働き掛けによる２次推定が行われる。
【００６６】
なお、１次推定で状態が推定できないため２次推定に移行することが度々生じると、その都度ロボットが被験者に話し掛けて来るので、被験者に鬱陶しい感情をおこさせる可能性がある。これを回避するために、２次推定を行った後、指定された時間が経過するまでは２次推定を行わないようにしてもよい。本実施例では、このような配慮をしており、指定時間は３０分である。この指定時間は、例えば、被験者の性格や安全面の上から望ましい周期などが参酌されて決定される。
【００６７】
よって、１次推定で被験者の動作、状態が推定できない場合において上記指定時間が経過していない場合は、２次推定が行えないため、被験者の動作、状態が推定できるまで１次推定動作が繰り返される。
【００６８】
しかし、これによりフローが事実上無限ループに陥ってしまう可能性があり、このことにより、１分が経過しても終了に至らない場合がおこりうる。そこで、本動作フローでは、こうした場合には１分以内に被験者の動作、状態を「推定不能」として、強制的に終了とする（ステップＳ１０５）。
【００６９】
また、２次推定においてもロボットが被験者に働き掛ける動作をすることから、２次推定の結果が得られるまで１分以上時間を要する可能性が高い。この場合には、図５のフローとは独立に並行動作を行う監視ハードが本実施例のシステムには具備されている（ステップＳ１０６）。２次推定が開始される際に監視ハードを動作させると、監視ハードは当該フロー開始から１分毎に２次推定結果を確認する。２次推定中である場合は被験者の動作、状態を「２次推定中」とし、２次推定結果が得られたと確認できた場合はそちらを優先する。さらに、後述する動作確認の段においても動作確認の結果が得られるまで１分以上時間を要する可能性があるので、同じ監視ハードを使用する（ステップＳ１１８）。
【００７０】
図５を参照して、システム全体における動作フローについて説明する。なお、説明の上から、被験者は日中に椅子に座って「くつろぎ」状態にある場合を想定する。
【００７１】
ステップＳ１０１では、１次推定を行うため環境側に設置されている受動センサーから検知結果を受信する。
【００７２】
ステップＳ１０２では、受動センサーの検知結果から被験者の存在エリア、体位・姿勢、使用機器を特定し、先述の動作推定テーブルを使用して被験者の状態、動作を推定する。具体的には、動作推定テーブルから単数または複数の推定動作の候補が特定される。そこで、各推定動作候補の発生確率の合計が１００％となるように各発生確率の比を保持したまま値を修正し（以下、正規化と呼ぶ）、この正規化された発生確率が最大となる推定動作候補に着目し、その正規化された発生確率が定められた閾値以上となるかどうかの判定を動作判断部１０２にて行う。
【００７３】
本実施例では、閾値は７０％に設定されている。しかし、これは一つの例示であり、実際は詳細な実験、検討結果により決定される。また、本実施形態では閾値は固定で不変であるが、動的に変更されてもよい。
【００７４】
ここで、上述の正規化処理について説明を行う。図４の動作推定テーブルを参照して、３つの場合について具体的に説明する。
【００７５】
(1)「存在エリア：Ａ」、「体位・姿勢：立つ」、「使用機器：掃除機」の場合
推定動作候補は「掃除」のみであるため、「掃除」を推定動作として抽出する。この場合、推定動作候補は１つであるため、発生確率は１００％に正規化される。
【００７６】
(2)「存在エリア：Ａ」、「体位・姿勢：座る」、「使用機器：なし」の場合
推定動作候補は「読書」、「異常」が該当する。それぞれ確率は、「５０％」、「１０％」であり、確率の総和が１００％になるよう５：１に正規化すると、「読書＝８３．３％」、「異常＝１６．７％」となる。よって、推定動作候補「読書」に着目することとなり、その正規化確率「８３．３％」は設定された閾値７０％以上なので、「読書」が推定動作として確定する。
【００７７】
(3)「存在エリア：Ｃ」、「体位・姿勢：座る」、「使用機器：なし」の場合
推定動作候補は「昼寝」、「まどろみ」、「うたた寝」、「異常」が該当する。それぞれ確率は、「１０％」、「２０％」、「２０％」、「２０％」であり、確率の総和が１００％になるよう１：２：２：２に正規化すると、「昼寝＝１４．３％」、「まどろみ＝２８．６％」、「うたたね＝２８．６％」、「異常＝２８．６％」となる。この場合、推定動作候補「まどろみ」、「うたた寝」、「異常」に着目することとなるが、正規化後の発生確率は何れも閾値７０％を越えない。よって、この場合は、１次推定では動作は推定できないと判断される。
【００７８】
なお、正規化発生確率が同率のものが２つ以上存在する場合は、本実施例のように閾値が７０％であれば各正規化発生確率は閾値を越える場合がないので問題ないが、例えば閾値が５０％であれば各正規化発生確率が閾値を越える場合がありうえるので（正規化発生確率が同率５０％のものが２つとなる場合）、この場合はどちらの候補を推定結果として採用するかの判断手段が必要となる。
【００７９】
以上のような手順で、動作の発生確率が閾値以上のときは、被験者の状態、動作が１次推定で推定できた場合なので、ステップＳ１０３へ進み、動作の発生確率が閾値未満のときは、被験者の状態、動作が１次推定で推定できない場合で、ステップＳ１０４に進む。
【００８０】
ステップＳ１０３では、１次推定により動作が推定された場合を表している。この場合、続いてステップＳ１１７に進み、この推定結果が適切なものであるかを確認する必要があるかが判断される。
【００８１】
ステップＳ１０４では、２次推定を行うための前処理を行う。先に述べたように、過去に２次推定を行ってからの経過時間が所定の時間（３０分）を経過していない場合は２次推定を行うことができない。よって、タイマ１１２を参照してこの判断を行う。経過時間が所定の時間を経過していない場合はステップＳ１０５へ進む。経過時間が所定の時間を経過した場合はステップＳ１０６へ進む。
【００８２】
ステップＳ１０５では、一次推定にフロー開始から１分掛かっているかどうかの判定を行う。１分掛かっている場合には、被験者の状態、動作を「推定不能」として当該フロー動作を強制的に終了させる。具体的には、後述する動作推定結果データ中において、推定した被験者の「動作」を「推定不能」とする。なお、その直後に次の１分間のフロー動作が開始されることになるので「開始」へ戻る（図示せず）。ステップＳ１０５においてフロー開始から一次推定に１分の時間を要していない場合は、ステップ１０１へ戻る。
【００８３】
ステップＳ１０６では、２次推定を行うための次の前処理を行う。すなわち、先に述べた監視ハードを動作開始させる。
【００８４】
ステップＳ１０７では、２次推定動作としてまず睡眠センサーの検知結果を用いて被験者の状態、動作の推定を行う。２次推定では、ロボットによる能動的な働き掛けを行うので、被験者が寝入っていた場合はそれを起こすことになり被験者の快適な睡眠を妨げることになる。これを避けるために、先に、被験者が入眠状態にあるかどうかを睡眠センサーを用いて検知する。具体的には、睡眠状態時に見られる呼吸特性等が被験者の呼吸情報において検出されるかどうかを判定する。その結果、入眠状態であると判断された場合は、ステップＳ１０８へ進み、そうでない場合は、ステップＳ１０９へ進む。
【００８５】
ステップＳ１０８では、被験者が「くつろぎ」状態の中でも、「昼寝」の状態にあると推定されたことを表している。この場合、２次推定を中止し、ステップＳ１０６にて動作させた監視ハードを停止させるため処理であるステップＳ１１６へ進む。
【００８６】
ステップＳ１０７にて被験者が入眠状態にないと判断された場合、ステップＳ１０９に進み、２次推定動作として、ロボットによる能動的な働き掛けを行う。
【００８７】
ステップＳ１０９では、ロボットが被験者に音声により呼びかけ、その際の被験者のリアクションを受動センサー、およびロボット側に内蔵した画像センサー（カメラ）、音声センサー（マイク）、接触センサー（以下、これらを能動センサーと呼ぶ）などにより検知する。その検知結果から被験者の動作、状態を推定する。例えば、寝ているかどうかを確認するために被験者に向かってロボットが話し掛ける。被験者からそれに対するリアクションが検知できれば、ステップＳ１１０にて、被験者は「まどろみ」の状態にあると判断される。そうでない場合は、さらに次のステップＳ１１１へ進む。
【００８８】
なお、ステップＳ１１０にて、被験者が「まどろみ」状態にあると推定された場合には、２次推定を終了し、現在動作させている監視ハードを停止させるためステップＳ１１６へ進む。
【００８９】
ステップＳ１１１では、ロボットは、ステップＳ１０９に引き続き、更なる能動的働き掛けを行う。例えば、ロボットが被験者を小突くように腕軸を駆動させ、接触による確認動作を行う。その際の被験者のリアクションを受動センサーと能動センサーにより検知する。例えば、ロボットがトントンと被験者に接触する。被験者のリアクションが検知できれば、ステップＳ１１２へ進み、被験者は「うたた寝」の状態にあると判断される。そうでない場合はさらに次のステップＳ１１３へ進む。
【００９０】
なお、ステップＳ１１２にて、被験者が「うたた寝」動作にあると推定された場合には、２次推定を終了し、現在動作させている監視ハードを停止させるためステップＳ１１６へ進む。
【００９１】
ステップＳ１１３では、２次推定にて推定できなかった被験者の状態を「異常」とすべきか、あるいは「推定不能」とすべきかの判定が行われる。ここでは、後述する動作推定データのうち、現在時刻から前の一定時間内におけるデータが参照される。すなわち、このデータ中において、被験者に対する推定結果が「異常」となっているものの割合が規定値より少ない場合は、ステップＳ１１５に進み、推定結果を「異常」として設定する。一方、推定結果が「異常」となっているものの割合が規定値より多い場合は、検知が正しく行われずにステップＳ１１５の「異常」に至ったケースが多発しているとみなし、ステップＳ１１４にて、被験者の動作、状態を推定不能とみなす。
【００９２】
ステップＳ１１３まで至れば被験者が正常な状態にあるとは考えにくく「異常」な状態にある可能性が高い。しかし、上述のように「昼寝」、「まどろみ」、「うたた寝」の状態に分類できなかった場合が含まれている可能性がありうる上、「異常」となっているものの割合が規定値より多い場合は不自然である。よって、このような場合には、当該状態を「異常」とはせずに、「推定不能」として設定する。ステップＳ１１４では、動作推定結果データにおける「動作」の箇所を「推定不能」と記録し、当該フローを終了させる。
【００９３】
なお、ステップＳ１１５にて被験者の状態が「異常」として推定された場合には、管理会社や親近者など、予め登録された通知先に対する通知処理が行われた後（図示せず）、ステップＳ１１６へ進む。
【００９４】
ステップＳ１１６では、２次推定動作が終了したので、現在動作させている監視ハードを停止させる。
【００９５】
なお、２次推定におけるロボットの一連の動作フローは、上述のものを含め、フロー格納部１１０に格納され、また、被験者を小突くなどの具体的な動作は、動作格納部１１１に格納されている。ここで、被験者に対する働きかけの形態は、被験者の性格区分や時間帯、季節などに応じて適宜選択可能とされている。
【００９６】
ステップＳ１１７では、今回行った１次推定、２次推定による推定結果について確認を行うかどうかの判断を行う。判断条件は、今回行った推定が１次推定であったか、２次推定であったかによって異なる。
【００９７】
まず、今回行った推定が１次推定であった場合の判断条件について述べる。ステップＳ１０２においてステップＳ１０３へ移行した場合には、正規化発生確率が閾値に対して僅かに超えてステップＳ１０３へ至ったケースがありうる。こうした場合には、推定した動作が実際と一致しない可能性が高いので、確認する必要性が高い。本実施例では、例えば、ステップＳ１０２での閾値７０％に対し閾値の１０％増しの７７％を上限に設定し、ステップ１０２からステップＳ１０３に移動してきた場合で、正規化発生確率が７０％以上かつ７７％未満の場合には推定結果に対する適否の確認を行う。よって、正規化発生確率が７０％以上かつ７７％未満であった場合にはステップＳ１１８へ進み、それ以外のときは、当該フロー動作を終了する。
【００９８】
次に、今回行った推定が２次推定であった場合の判断条件について述べる。この場合には、２次推定の確からしさに関係なく２次推定を所定回数あるいは所定時間だけ行ったときに推定結果の確認動作を実行する。具体的には、２次推定を行った場合でステップＳ１１７に至ったケースのうち、５回に１回はステップＳ１１８へ進み、残りの４回は当該フロー動作を終了する。この他、例えば、２次推定を行ってステップＳ１１７に至ったケースのうち、前回動作推定を行ってから時間が１時間経過しているときはステップＳ１１８へ進み、１時間未満の場合は当該フロー動作を終了する段へ進む、などとしてもよい。
【００９９】
なお、２次推定の推定結果は被験者に直接働きかけた結果によるものであるため、通常、推定精度は高くなる。しかし、被験者の応答が曖昧である場合など、２次推定の推定結果に誤りが生じる場合もあり得る。したがって、このように定期的に確認動作を行うことにより、２次推定の精度をさらに向上させることができる。なお、２次推定に対するステップＳ１１７の判断条件は、上記の他にも種々の方法を用いることができる。
【０１００】
この確認（１次推定、２次推定に対する確認）により、動作推定結果データにおける内容の誤りを低減させることができ、その結果、たとえば機能低下等に関して有益な情報を管理会社等に提供することができる。また、後述の動作推定テーブルの更新の際に誤った更新が発生することを低減することもできる。
【０１０１】
なお、ステップＳ１１７にて確認が必要とされた場合にはステップＳ１１８へ進み、それ以外のときは、当該フロー動作を終了する。
【０１０２】
ステップＳ１１８では、動作確認における監視ハードの動作を開始する。先述のように、２次推定の場合と同様に監視ハードを使用する。この場合、監視ハードは当該フロー開始から１分毎に動作確認結果を確認し、動作確認中である場合は被験者の動作、状態を「動作確認中」とし（動作推定結果データにおける「動作」の箇所を「動作確認中」と記録する）、確認結果が得られたと確認できた場合はそちらを優先する動作を行う。
【０１０３】
ステップＳ１１９では、推定動作の確度の確認を行う。具体的には、ロボットが被験者に話掛けるなどの動作を行う。動作確認したい動作に関して、ロボットが確認する内容の発言をし、被験者からのリアクションを検知する。なお、当該確認動作に対して、ロボットがさらに再確認を行っても良い。
【０１０４】
ステップＳ１２０では、動作確認動作が終了したので、現在動作させている監視ハードを停止させ、当該フロー動作を終了させる。
【０１０５】
以上において、２次推定における被験者のリアクションの検知方法は、頭の動きなどの映像情報や、「はい」、「いいえ」などの音声情報、ロボットへの接触の有無、などから判断される。
【０１０６】
なお、動作推定結果データにおける「動作」の箇所の確定は、終了処理の直前に行われ、記憶される。これに応じて動作推定テーブル、後述の動作遷移影響度テーブルが更新される。
【０１０７】
次に図６を用いて、「昼寝」検知（ステップＳ１０７）、「まどろみ」検知（ステップＳ１０９）、「うたた寝」検知（ステップＳ１１１）に関して、より詳しく述べる。
【０１０８】
「昼寝」検知におけるステップＳ１０７１へはステップＳ１０６から移動してくる。図６（ａ）を参照して、本実施例では被験者を拘束しないで検知を行うので、睡眠センサーの入力に圧電センサーなどを用いる。圧電センサーは椅子に設置される。このため、体動を考慮した睡眠状態推定を行う必要があり、ステップＳ１０７１においては、まず体動の有無がチェックされる。体動が検出された場合は、ステップＳ１０７２へ進み、検出されなかった場合は睡眠状態推定を行うためステップＳ１０７３へ進む。
【０１０９】
ステップＳ１０７２では、体動が検出されたので被験者が「くつろぎ」以外の動作であると推定する。例えば、編み物などの動作をしている場合が考えられる。ステップＳ１０７２における処理が終了すると、現在動作させている監視ハードを停止させるためのステップＳ１１６へ進む。
【０１１０】
ステップＳ１０７３では、被験者の呼吸情報に睡眠状態時に見られる呼吸特性等が見られるかを検知する。その結果、入眠にあると判断された場合は、ステップＳ１０８へ進み、そうでない場合は、ステップＳ１０９へ進む。
【０１１１】
「まどろみ」検知におけるステップＳ１０９１へはステップＳ１０７から移動してくる。図６（ｂ）を参照して、ステップＳ１０９１では、まず、ロボットが被験者に話掛けるために被験者の正面へ移動を行う。受動センサーにより被験者の大まかな位置を特定し、ロボットに搭載した画像センサーにより被験者の肌色認識を行って顔を認識して、正面を識別する。なお、ロボットが自分の位置情報を判別する方法としては、受動センサーの検知結果からロボットの位置を判別する方法でもよいし、ロボット自身に搭載した走行センサー（車輪の向き、回転数、等）を用いながら自律航法にて判別するようにしてもよい。また、受動センサーによる判別と自律航法による判別を併用するようにしてもよい。
【０１１２】
ステップＳ１０９２では、被験者に対して話し掛けることで被験者の反応を引き出す。発話内容は被験者を気遣う会話などが動作格納部１１１に格納されており、時間帯や季節などを勘案して適宜選択される。また、過去の被験者との会話結果から発話ボリュームや対話距離が定められる。
【０１１３】
ステップＳ１０９３では、被験者からの発話への反応が確認される。被験者からの反応は先述のように、頭の動きなどの映像情報、「はい」、「いいえ」などの音声情報、ロボットへの接触の有無、などから判断される。ここで、被験者からの反応が確認された場合はステップＳ１１０へ進み、確認できなかった場合はステップＳ１１１へ進む。
【０１１４】
「うたた寝」検知におけるステップＳ１１１１へはステップＳ１０９から移動してくる。図６（ｃ）を参照して、ステップＳ１１１１では、ロボットが被験者に接触を行うために、腕が届く距離まで被験者に向かって更なる移動を行う。
【０１１５】
ステップＳ１１１２では、ロボットが腕を上下させ、例えば、小突く、など被験者に対して接触を行うことで被験者の反応を引き出す。動作内容は動作格納部１１１に格納されている。この場合、過去の関わりから被験者の趣向や性格などを学習し、その結果を勘案して、被験者に対する働き掛けの形態を適宜選択するようにしても良い。
【０１１６】
ステップＳ１１１３では、被験者へ接触できたかを確認する。接触できなかった場合は接近が足りなかったとして、ステップＳ１１１１へ戻り更なる接近を行う。
【０１１７】
ステップＳ１１１４では、被験者からの接触への反応を確認する。ステップＳ１１２では「うたた寝」を検知するので、被験者を起こし、その反応から被験者の状態を推定することを行う。被験者からの反応は前と同様に、頭の動きなどの映像情報、「はい」、「いいえ」などの音声情報、ロボットへの接触の有無、などから判断される。被験者からの反応が確認された場合はステップＳ１１２へ進み、確認できなかった場合はステップＳ１１１５へ進む。
【０１１８】
ステップ１１１５では、上記被験者への接触動作が規定回数なされたか確認する。被験者がうたた寝していた場合には、一回の接触で被験者が覚醒し、反応を起こす可能性は低いと考えられるからである。接触動作が規定回数なされても反応がない場合は被験者が「異常」な状態にあるとみなせられる確率が高い。接触動作が規定回数なされた場合にはステップＳ１１３へ進む。なお、ステップＳ１１３を経て被験者の状態は「異常」又は「推定不能」と推定される。
【０１１９】
ステップ１１１６では、腕の上下の強度をあげる。ステップＳ１１１５で述べたように、一度の接触で被験者が覚醒し、反応を起こす可能性は高くないと考えられるので、被験者を起こすためには更なるインパクトが必要となるからである。そこで、例えば、被験者への接触の強度をアップさせる。この後、ステップＳ１１１２へ戻り、一連の接触動作を繰り返す。
【０１２０】
次に、動作推定テーブル（図４）の更新手順について説明する。動作推定テーブルは、システム起動時はデフォルト値が設定されており、その後、被験者の動作履歴を勘案して更新される。この更新は、動作推定結果データ、動作遷移影響度テーブル、動作寄与率を参照して行われる。
【０１２１】
動作推定結果データには、図７に例示されているように、毎分ごとの推定動作と年月日、時間、場所、姿勢などが記述されている。動作遷移影響度テーブルは、図８に示されているように、直前の推定動作Ｍｊから現在の推定動作Ｍｉへ遷移する関連度合いＴｉｊを表すテーブルであり、このテーブルから直前に推定されたある動作から現在の推定された動作への遷移確率が分かる。動作寄与率は、図９に示されているように、過去の推定動作を勘案して動作推定テーブルの更新値を計算する際に使用する、重み付けのための係数である。
【０１２２】
図７を参照して、動作推定結果データには先述のように、毎分ごとの推定動作と年月日、時間、場所、姿勢などが記述されており、過去の推定動作の履歴情報となっている。図中の動作の列には、毎分ごとの１次推定および２次推定により推定された被験者の動作、状態が格納されている。すなわち、図５および図６のフローにより推定された被験者の動作、状態の情報が格納されており、例えば１次推定系の、炊事、洗面、入浴、排泄、移動、睡眠、洗濯、掃除などや、および２次推定系の、昼寝、まどろみ、うたた寝、異常、推定不能などが格納事項である。なお、動作推定結果データにはその付随情報として、センサー群によって検知された被験者のいる場所や姿勢、使用機器などが格納されている。
【０１２３】
この動作推定結果データをもとに、被験者にとって有益な機能低下等に関する情報の提供が可能となる。
【０１２４】
図８を参照して、動作遷移影響度テーブルの縦方向は現在の推定動作Ｍｉを表しており、横方向はＭｉに影響を与えると考えられる直前の推定動作Ｍｊを表している。直前の推定動作Ｍｊ、現在の推定動作Ｍｉが定まればマトリクス状のテーブルからその間の遷移の関連性が判明する。すなわち、各マトリクスには、現在の推定動作Ｍｉに対する直前の推定動作Ｍｊからの遷移確率を算出するための情報が格納されている。なお、ｉ=ｊ＝ｎのときは、現在の推定動作と直前の推定動作は同じ推定動作Ｍｎである。この場合、このマトリクスは、自身への動作遷移があったこと、すなわち同じ推定動作が繰り返されたことを表すこととなる。
【０１２５】
なお、各マトリクス上のＴi,jには、遷移確率がそのまま格納されている訳ではなく、当該ＭｊからＭｉへの遷移が発生した回数（動作遷移影響度相関係数）が動作推定の度にカウントアップされて格納されている。行方向全体の動作遷移影響度相関係数を合計して、その値でＴi,jを除算することで当該動作に遷移する際の確率が算出できる。
【０１２６】
動作遷移影響度相関係数の更新は、図７に示す動作推定結果データにおいて一つの「動作」が確定し１行分の最新データが追加された際に、この推定動作（Ｍｉ）と、直前の推定動作（Ｍｊ）を抽出し、抽出したＭｉ、Ｍｊに該当するマトリクス中の動作遷移影響度相関係数Ｔi,jをインクリメントすることにより行われる。
【０１２７】
なお、動作推定結果データにおいて同じ動作が複数回連続して続いた場合はその複数回分で１つのデータとみなし、該当する動作遷移影響度相関係数Ｔi,jをインクリメントする。すなわち、図７において例えば８：３２から８：３５に着目すると、まどろみ動作が複数（４つ）連続しているが、この場合は、この４つで１つのデータとみなし、動作の遷移は「睡眠→まどろみ→まどろみ→まどろみ→まどろみ→移動」ではなくて、「睡眠→まどろみ→移動」と解釈する。
【０１２８】
すなわち、一つの動作が１分で完結する場合は極めて少なく、１分毎に動作を確認した場合には同じものが連続する場合が多い。したがって、1分毎に動作を確認し、その都度、その結果から動作の遷移を確定するようにすると、自分自身への遷移が頻発することになる。しかし、１分毎に見たときに同じ動作が連続するというのを、自分自身に対して動作の遷移が生じていると解釈するのは不自然である。この場合、１分では動作が完結せず、1分以上の時間を消費して動作を継続しているのであるから、その間は動作の遷移は無いと考えるのが自然である。よって、動作推定結果データにおいて同じ動作が複数回連続して続いた場合には、その複数を１つのデータとみなし、マトリックス中の動作遷移影響度相関係数Ｔi,jを１のみ加算するのが妥当である。こうしなければ、動作遷移影響度相関係数Ｔn,n（自分への遷移の場合）の値がＴm,n（ｍ≠ｎ）の値に比べて莫大に大きくなってしまう。
【０１２９】
なお、本実施形態では、動作推定結果データにおいて同じ動作が複数回連続して続いた場合、その複数回分を１つのデータとみなすこととしたが、ある規定数以上連続したら、その規定数番目以降から複数の同じデータを１つのデータとみなすようにしてもよい。また、必要に応じて、こうした連続した同じ動作を１つのデータとみなす対応を勘案しない場合があってもよい。
【０１３０】
図９を参照して、動作推定テーブルを更新する際の計算式について説明する。なお、同図に示す動作寄与率Ｃｎとは、前述のように、動作推定テーブルを更新する際に、過去の動作を勘案しながら現時点の動作に関する更新値を計算するために使用する重み付け用の係数である。
【０１３１】
動作推定テーブル更新においては、まず、現在推定した動作Ｍｉに対応する発生確率Ｐｉを動作推定テーブルから抽出する。次に、現在推定した動作Ｍｉの直前の推定動作と、それより前の所定回数分の推定動作を特定し、特定した推定動作に関する動作遷移影響度相関係数Ｔi,jを図８の動作遷移影響度テーブルから抽出する。そして、抽出した係数係数Ｔi,jを使用して、発生確率Ｐｉ'を算出する。
【０１３２】
なお、現在推定した動作Ｍｉは、動作推定テーブル内の推定動作の列において、複数個所に存在する可能性があるので、対応する発生確率Ｐｉも複数存在する可能性がある。そこで、動作推定結果データを参照して、現在の被験者の存在エリア、体位・姿勢、使用機器を考慮し、これに対応する推定動作を動作推定テーブル中から特定する。
【０１３３】
さて、上記のように、現在の推定動作Ｍｉの直前の推定動作と、それより前の所定回数分の推定動作を特定した場合、現在時刻から過去へ遡るほど現在の推定動作へ至ったことへの影響度が薄まると考えられる。このことから、現在の推定動作の発生確率Ｐｉ’を算出するにあたり、現在の動作に対する過去の動作の影響度の大きさ、すなわち寄与率Ｃｎを重み付けする。この寄与率Ｃｎは図９（ａ）に示したグラフのように過去に向かって減衰する曲線（寄与率曲線）から求められる。
【０１３４】
なお、寄与率曲線には、現在時刻から過去に向けたある時点で、時間軸と交わる時刻である減衰時刻が存在する。また、現在時刻で寄与率曲線の値は最大値となり、値１となる。寄与率曲線は、過去の動作の現在の動作への影響の度合いを考慮して、その形状が図中のような特性を示す関数、例えば、三次曲線や正弦波などから選択され、そこで使用される係数や位相などが決定される。
【０１３５】
図９（ａ）に示した寄与率曲線のグラフは現在時刻から９分前が減衰時刻となっており、現在の動作へ影響する過去の動作は８つである。したがって、現在時刻から１分前、２分前等遡った各時刻における寄与率Ｃｎが寄与率曲線から求まる（ｎは遡った時間数[分オーダー]を表し、本実施例では、ｎ＝１，２、…８）。実際は、寄与率Ｃｎは、オフラインで算出が可能で、例えば、システム上にはルックアップテーブルで実装される。なお、先述の動作遷移影響度テーブルのところでは、連続で続いた複数の同じ動作は１つのデータとみなすとしたが、ここでは勘案しない。つまり、同じ動作でも、時間が異なればその時刻にしている動作の現在への寄与する度合いが薄まると考え、各時刻に応じた寄与率Ｃｎを重み付けする。
【０１３６】
以上から、図９（ｃ）に示した式（Eq.1）によって発生確率Ｐｉ'に更新される。なお、式（Eq.1）中のＴＰｎは、現在時刻直前およびそれより前の動作の遷移確率を表している。遷移確率の算出は、上述のように、動作遷移影響度テーブルに格納された動作遷移影響度相関係数をもとに行われる。すなわち、当該テーブルの行方向全体の動作遷移影響度相関係数を合計し、その合計値で、遷移確率を求めようとするマトリクス（推定動作）中の動作遷移影響度相関係数Ｔi,jを除算することで、当該推定動作の遷移確率が算出される。
【０１３７】
なお、式（Eq.1）の代わりに図９（ｃ）に示した式（Eq.２）を用いて発生確率Ｐｉ'を更新してもよい。式（Eq.２）は、直前およびそれより以前の動作だけでなく、１日前、１週前、１ヶ月前、１年前の同時刻の前後など任意の時間の動作を参酌し、さらには、過去の同時刻の前後など任意の時間において気温パターンや天候パターンが同一である場合も参酌する。式（Eq.２）では、そのための重み付け係数ＡｎやＡｍｎも用いている。
【０１３８】
ところで、このようにして動作推定テーブル（図４）中の発生確率Ｐｉが発生確率Ｐｉ'に更新されると、対応するマトリクス内において、発生確率の和が１００％を超えてしまう。そこで、更新した発生確率Ｐｉ'も含め各発生確率の比を保持したまま、発生確率の和が１００％となるように正規化を行う。このような手順を経て発生確率Ｐｉの更新が終了する。
【０１３９】
なお、本実施の形態における状態推定装置および状態センシング装置を使用する状態推定システムは、ハードウェア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩなどで実現できる。また、ソフトウェア的には、メモリにロードされた状態推定および状態センシング機能のあるプログラムなどによって実現される。図５および図６には、ハードウェアおよびソフトウェアによって実現される状態推定システムの機能ブロックが示されている。ただし、これらの機能ブロックが、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、あるいは、それらの組合せ等、いろいろな形態で実現できることは言うまでもない。
【０１４０】
本発明の実施の形態は、特許請求の範囲に示された技術的思想の範囲内において、適宜、種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４１】
【図１】実施の形態に係る環境側におけるセンサーの配置例の図である。
【図２】実施の形態に係る能動センシングユニットを説明する図である。
【図３】実施の形態に係る全体システム構成を示す機能ブロック図である。
【図４】実施の形態に係る動作推定テーブルの例示図である。
【図５】実施の形態に係るシステム全体における動作のフローチャートである。
【図６】実施の形態に係るシステム全体における動作のフローチャートである。
【図７】実施の形態に係る動作推定結果データの例示図である。
【図８】実施の形態に係る動作遷移影響度テーブルを示す図である。
【図９】実施の形態に係る動作推定テーブル更新計算式を説明する図である。
【符号の説明】
【０１４２】
１００  サーバ
１０１  繰返し計数部
１０２  動作判断部
１０４  １次推定部
１０５  ２次推定部
１０６  動作テーブル
１０７  動作履歴部
１０８  送受信部
１０９  動作テーブル更新制御部
１１０  フロー格納部
１１１  動作格納部
２００  能動的センシング部
２０２  ＰＣ
２０３  センサー、機構
３００  受動的センシング部
３０２  データ処理部
３０３  受動センサー
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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