(57)【要約】【課題】ベッド上の使用者がベッドから転落する転落可能性または使用者がベッドから転落した転落事実を高い判定精度で判定することができるベッド転落検知システムおよびベッド装置を提供する。【解決手段】ベッド転落検知システムは、ベッド１に使用者が横たわる位置に分散してベッド１に設けられ、使用者から発生する物理量を検知することにより使用者の存在を検知する複数個（Ｍ個）のセンサ３からなるセンサ群４と、センサ群４のうち出力値が高い上位センサ群４０のベッド１の平面座標における位置に基づいて、使用者がベッド１から転落する転落可能性または使用者がベッド１から転落した転落事実を判定する判定処理を実行する判定手段とを有する。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者が前記ベッドに横たわるための位置に分散して前記ベッドまたは寝具に設けられ、前記使用者から発生する物理量を検知することにより前記ベッド上における前記使用者の存在を検知する複数個（Ｍ個）のセンサからなるセンサ群と、
前記センサ群のうち出力値が高い側の上位の前記センサの前記ベッドの平面座標における位置に基づいて、前記使用者が前記ベッドから転落する転落可能性または前記使用者が前記ベッドから転落した転落事実を判定する判定処理を実行する判定手段とを具備することを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項２】
請求項１において、前記判定手段は、前記センサ群のうち出力値が高い側の複数個（Ｎ個，Ｎ＜Ｍ）の上位の前記センサからなる上位センサ群を選択する選択手段と、複数個の前記上位センサ群の前記ベッドの前記平面座標における位置に基づいて前記判定処理を実行する実行手段とを具備することを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項３】
請求項２において、前記判定手段は、前記判定処理において、前記上位センサ群を構成する前記センサのうち半分以上が前記ベッドの幅方向の端側に存在するとき、転落可能性を有りと判定することを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項４】
請求項２において、前記ベッドの前記平面座標は前記ベッドの長さ方向および幅方向において複数の領域に分割されており、
前記判定手段は、次の（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの一つ以上または二つ以上が満足されるとき、転落可能性有りと判定することを特徴とするベッド転落検知システム。
（ｉ）前記上位センサ群を構成する前記センサのうち半分以上が、前記ベッドの幅方向において中心線よりもベッド端側の領域に存在すること。
（ｉｉ）前記上位センサ群を構成する前記センサのうち半分以上が、互いに隣接する前記領域に存在すること。
（ｉｉｉ）前記上位センサ群を構成する前記センサが前記ベッドの枕元の領域に存在しないこと。
【請求項５】
請求項２において、前記ベッドの前記平面座標は前記ベッドの長さ方向および幅方向において複数の領域に分割されており、
前記判定手段は、次の（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの一つ以上または二つ以上が満足されるとき、転落可能性有りと判定することを特徴とするベッド転落検知システム。
（ｉ）前記上位センサ群を構成するセンサのうち半分以上が、前記ベッドの幅方向において中心線よりもベッド端側に存在すること。
（ｉｉ）前記上位センサ群を構成するセンサのうち半分以上が、互いに隣接する前記領域に存在すること。
（ｉｉｉ）前記センサ群のうち体動を検知したセンサが存在すること。
【請求項６】
請求項１〜４のうちの一項において、前記判定手段は、前記センサ群のうち少なくとも１個の前記センサが前記使用者の体動を検知したら、前記判定処理を実行しないことを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項７】
請求項１〜６のうちの一項において、前記判定手段は、前記センサ群を構成する前記センサの全てが前記使用者の存在を検知しないとき、前記使用者は前記ベッドから離れている離床と判定することを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項８】
請求項７において、前記判定手段は、前記判定処理を繰り返して実行しており、今回の前記判定処理において離床と判定し、且つ、前回および／または前々回の前記判定処理において転落可能性有りと判定するとき、前記使用者が前記ベッドから転落した前記転落事実の可能性有りと判定することを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項９】
請求項７において、前記判定手段は、前記判定処理を繰り返して実行しており、今回の前記判定処理において離床と判定し、且つ、前回および／または前々回の前記判定処理において離床または端座位と判定するとき、前記使用者が前記ベッドから正常に離床したと判定することを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項１０】
請求項８において、前記判定手段は、前記判定処理を繰り返して実行しており、前記転落事実の可能性有りと連続して複数個回判定するとき、前記使用者が前記ベッドから転落した前記転落事実を仮確定することを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項１１】
請求項１０において、前記判定手段は、前記転落事実の仮確定を連続して複数個回判定するとき、前記使用者が前記ベッドから転落した前記転落事実を本確定することを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項１２】
請求項１〜１１において、前記ベッドに横たわる前記使用者の身長方向を列方向とし、前記ベッドに横たわる前記使用者の幅方向を行方向とするとき、前記センサ群は、前記行方向において複数個並設されており、前記列方向に複数個並設されていることを特徴とするベッド転落検知システム。
【請求項１３】
寝具が載置されるベッドと、
前記ベッドに使用者が横たわるための位置に分散して前記ベッドまたは寝具に設けられ、前記使用者から発生する物理量を検知することにより前記使用者の存在を検知する複数個（Ｍ個）のセンサからなるセンサ群と、
前記センサ群のうち出力値が高い上位センサ群の前記ベッドの平面座標における位置に基づいて、前記使用者が前記ベッドから転落する転落可能性または前記使用者が前記ベッドから転落した転落事実を判定する判定処理を実行する判定手段とを具備することを特徴とするベッド装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は例えば、高齢者、身体障害者、病人、健常者、子供などが横たわるベッドに用いられるベッド転落検知システムおよびベッド装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特許文献１には、ベッドに脚の下部に設けられベッドにかかる荷重値を検知する荷重検知手段と、荷重検知手段からの信号により人のベッドからの離床または存床を判定する判定手段と、判定手段の判定結果を送信する送信手段と、判定結果に基づいて警報を出力する警報手段とを有する離床存床検知システムが開示されている。このものによれば、検出したベッド荷重がしきい値以下であるとき離床と判定し、検出したベッド荷重がしきい値を超えると、在床と判定する。
【０００３】
特許文献２には、ベッドに感圧センサを多数個分散させ、感圧センサの信号に基づいて、使用者の寝姿を推定し、圧の分布の二値画像として描画し、寝姿を表現確認する寝姿検出装置が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−７６１７８号公報
【特許文献２】特開２００５−１４４０４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１では、荷重のオンオフしか見ていないため、荷重がオフのとき、使用者が正常に離床したのか、使用者がベッドから転落したのか、判定することができない。従って、使用者がベッドから転落する可能性または転落した事実を高い判定精度で判定するには限界がある。また、特許文献２では、ベッド上の寝姿を視覚的に表現するものであり、使用者がベッドから転落する可能性または転落した事実を高い判定精度で判定するには限界がある。
【０００５】
本発明は上記した実情に鑑みてなされたものであり、ベッド上の使用者がベッドから転落する転落可能性または使用者がベッドから転落した転落事実を高い判定精度で判定することができるベッド転落検知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】
【０００６】
本発明に係るベッド転落検知システムは、ベッドに使用者が横たわるための位置に分散してベッドまたは寝具に設けられ、使用者から発生する物理量を検知することによりベッド上の使用者の存在を検知する複数個（Ｍ個）のセンサからなるセンサ群と、センサ群のうち出力値が高い側の上位センサのベッド平面座標における位置に基づいて、使用者がベッドから転落する転落可能性または使用者がベッドから転落した転落事実を判定する判定処理を実行する判定手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るベッド装置は、寝具が載置されるベッドと、ベッドに使用者が横たわるための位置に分散して前記ベッドまたは寝具に設けられ、使用者から発生する物理量を検知することにより使用者の存在を検知する複数個（Ｍ個）のセンサからなるセンサ群と、センサ群のうち出力値が高い上位センサ群のベッドの平面座標における位置に基づいて、使用者がベッドから転落する転落可能性または使用者が前記ベッドから転落した転落事実を判定する判定処理を実行する判定手段とを具備することを特徴とする。
【０００８】
センサ群のうち出力値が高い側の上位センサは、使用者の存在を検知する検知精度が高い。本発明によれば、判定手段は、センサ群のうち出力値が高い側の上位のセンサのベッド平面座標における位置に基づいて、使用者がベッドから転落する転落可能性または使用者がベッドから転落した転落事実を判定する判定処理を実行する。このようにセンサ群のうち出力値が高い側の上位のセンサのベッド平面座標における位置に基づいて、判定処理は実行されるため、上記した判定の信頼性が向上する。
【０００９】
本発明によれば、好ましくは次の態様が採用される。
【００１０】
・センサ群は、使用者から発生する物理量を検知することにより使用者の存在を検知する複数個（Ｍ個）のセンサからなる。センサとしては、使用者の心拍の動作および／または呼吸の動作を振動として検知するンサ、あるいは、使用者荷重を検知する圧力センサとすることができる。Ｍ個は５〜２００個、６〜１００個、１０〜５０個、１５〜２５個が例示される。但しこれに限定されるものではない。好ましくは、ベッドに横たわる使用者の身長方向を列方向とし、ベッドに横たわる使用者の幅方向を行方向とするとき、センサ群は、行方向において複数個並設されており、列方向に複数個並設されている。好ましくは、判定処理においてベッド平面座標は複数の領域に分割されている。
【００１１】
・好ましくは、判定手段は、センサ群のうち出力値が高い複数個（Ｎ個，Ｎ＜Ｍ）の上位センサを選択して上位センサ群とする選択手段と、複数個の上位センサ群のベッドの平面座標における位置に基づいて判定処理を実行する実行手段とを具備する。ＮはＭの７０％以下、６０％以下、５０％以下、４０％以下、３０％以下、２０％以下とすることができる。判定の基礎となるセンサの数を減少できるため、判定処理を早く実行でき、転落可能性または転落事実を早期に検知できる。
【００１２】
・好ましくは、判定手段は、判定処理において、高い出力値を示す上位センサ群を構成するセンサのうち半分以上（例えば６０％以上、７０％以上、８０％以上、９０％以上）がベッド幅方向の端側に存在するとき、転落可能性を有りと判定する。
【００１３】
・好ましくは、ベッドの長さ方向および幅方向において複数の領域に分割されており、判定手段は、次の（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの一つ以上または二つ以上が満足されるとき、転落可能性（転落危険状態）有りと判定する。
（ｉ）高い出力値を示す上位センサ群を構成するセンサのうち半分以上（例えば６０％以上、７０％以上、８０％以上、９０％以上）が、ベッド幅方向において中心線よりもベッド端側の領域に存在すること。この場合には、高齢者や身体障害者等の使用者がベッドの端側に位置しているため、ベッドから転落する可能性がある。
（ｉｉ）高い出力値を示す上位センサ群を構成するセンサのうち半分以上（例えば６０％以上、７０％以上、８０％以上、９０％以上）が、互いに隣接する領域に存在すること。この場合には、出力値が高い側の上位センサ群を構成するセンサが局部的に偏在している可能性が高い。この場合、使用者は安全状態で横に寝ている（臥位状態）よりも、着座している（座位状態）可能性が多い。高齢者、身体障害者等の使用者がベッド上で着座していれば、転落可能性が少なからずある。殊に、高齢者、身体障害者等がベッド端側で着座していると、転落の可能性がある。使用者が横に寝ている状態を『臥位』という。使用者がベッドで着座している状態を『座位』という。使用者がベッドの端側で着座している状態を『端座位』という。
（ｉｉｉ）高い出力値を示す上位センサ群を構成するセンサがベッドの枕元の領域に存在しないこと。
【００１４】
・使用者に対する保護性を考慮すると、使用者が実際に転落しているにもかかわらず転落が判定されない場合よりも、使用者が転落していないにもかかわらず、転落が判定される場合の方が、好ましい。このため判定処理の判定基準を緩和することができる。
【００１５】
・好ましくは、ベッドの平面座標はベッドの長さ方向および幅方向において複数の領域に分割されており、判定手段は、次の（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの一つ以上または二つ以上が満足されるとき、使用者がベッドから転落する転落可能性有りと判定する。
（ｉ）高い出力値を示す上位センサ群を構成するセンサのうち半分以上（例えば６０％以上、７０％以上、８０％以上、９０％以上）が、ベッドの幅方向において中心線よりもベッド端側に存在すること。高齢者、身体障害者等の使用者がベッド端側に存在するときには、転落可能性が高くなるためである。殊に、高齢者、身体障害者等がベッド端側で着座していると、転落の可能性がある。
（ｉｉ）高い出力値を示す上位センサ群を構成するセンサのうち半分以上（例えば６０％以上、７０％以上、８０％以上、９０％以上）が、互いに隣接する領域に存在すること。この場合、出力値が高い側の上位センサ群を構成するセンサが局部的に偏在している可能性が高い。使用者は安全状態でベッドに横に寝ているよりも、ベッドに着座している可能性が多い。従って、身体障害者等の使用者がベッドに着座していれば、転落可能性が少なからずある。
（ｉｉｉ）センサ群のうち体動を検知したセンサが存在すること。体動とは、使用者の腕、脚、腰部、胸部、頭部等がベッド上において動作していることをいう。高齢者、身体障害者等の使用者がベッド上で体動しているときには、転落可能性が少なからずある。
【００１６】
・好ましくは、判定手段が、使用者がベッドから転落する転落可能性または使用者がベッドから転落した転落事実を判定するときには、警告部に警告を出力することが好ましい。
【００１７】
・好ましくは、判定手段は、センサ群のうち少なくとも１個のセンサが使用者の体動を検知したら、上記した判定処理を実行しない。センサの種類によっては、体動時には、使用者の動作が大きすぎて、判定処理において過誤判定が発生することがあるためである。
【００１８】
・好ましくは、判定手段は、センサ群を構成するセンサの全てが使用者の存在を検知しないとき、使用者はベッドから離れている離床と予想して、使用者はベッドから離床している判定する。
【００１９】
・好ましくは、判定手段は、判定処理を繰り返して実行しており、今回の判定処理において離床と判定し、且つ、前回の判定処理において転落可能性有りと判定するとき、使用者がベッドから転落した転落事実の可能性有りと仮確定する。この場合、転落事実の可能性がある。仮確定は、前記した判定よりも判定精度が向上した確定を意味する。
【００２０】
・好ましくは、判定手段は、転落事実の可能性有りと連続して複数回判定するとき、使用者がベッドから転落した転落事実を仮確定する。ここで前述したように、仮確定は、前記した判定よりも判定精度が向上した確定を意味する。好ましくは、判定手段は、転落事実の仮確定を連続して複数個回行うとき、使用者がベッドから転落した転落事実を本確定する。本確定は、仮確定よりも精度が向上した確定を意味する。
【００２１】
・使用者がベッドから正常に離床するときには、使用者はベッドの端側に着座し、その後、ベッドから離れる。従って、好ましくは、判定手段は、今回の判定処理において使用者がベッドから離床していると判定し、かつ、前回および／または前々回の判定処理において使用者がベッドに着床または端座位と判定するとき、正常な離床と仮確定することができる。『端座位』は、使用者がベッドの端に着座していることを意味する。
【００２２】
・好ましくは、判定手段は、今回の判定処理において使用者がベッドから離床していると判定し、かつ、前回の判定処理において転落可能性有りと判定するとき、転落と仮確定する。使用者が実際に転落している可能性が高まる。警告部に警告を出力することが好ましい。警告部は聴覚的または視覚的に警告を出力する。
【００２３】
・好ましくは、判定手段は、今回の判定処理において使用者がベッドから転落と判定し、かつ、前回の判定処理において転落と判定するとき、転落と仮確定する。使用者が実際に転落している可能性が高まる。警告を出力することが好ましい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、ベッド上の使用者がベッドから転落する転落可能性または使用者がベッドから転落した転落事実を高い判定精度で判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
（実施形態１）
以下、本発明の実施例１について図１〜図８を参照して説明する。図１は、ベッド１のマットレス等の寝具２に使用者が横たわっている状態を示す。センサ３は、マットレス等の寝具２の下面を支持する支持部１ｃに設けられている。但し、センサ３はマットレス等の寝具２の内部、マットレス等の寝具２の上面に設けられていても良い。センサ３は、使用者から発生する物理量から使用者の存在を検知するものであり、その各信号は、選定手段および判定手段を構成する制御装置１００に出力される。制御装置１００は警告部１０２に警告信号を出力することができる。
【００２６】
センサ３は、使用者の身体を覆う衣服や身体に直接に装備されるセンサではないため、使用者の身体を拘束する拘束性は低い。センサ３は、使用者の生体情報に関する物理量を検知する生体情報センサとすることが好ましい。殊に、センサ３は、使用者心臓の鼓動の動作（波形、単位時間あたりの心拍数等）、呼吸の動作（波形、単位時間あたりの呼吸数等）を検知するセンサ（振動センサ）とすることが好ましい。センサ３は圧電センサが例示される。
【００２７】
図２は、マットレス等の寝具２を除いたベッド１（ベッド装置）の平面視を示す。図２に示すように、ベッド１に横たわる使用者の身長方向を列方向（矢印Ｙ方向）とし、ベッド１に横たわる使用者の幅方向を行方向（矢印Ｘ方向）とするとき、センサ３は、行方向において複数個並設されており、列方向に複数個並設されている。これによりセンサ群４が構成されている。図２ではセンサ３の数は２０個（Ｍ個＝２０）とされている。但し、これに限定されるものではなく、ベッド１のサイズなどに応じて、例えば１０〜２００個の範囲内で選択することができる。Ｐはベッド１の幅方向の中心線を示す。１ｅは、使用者の頭部を支える枕の位置を示す。
【００２８】
図３はロジック構成を示す。図３に示すように、センサ３のセンサ信号から第１フィルタで生体情報に関する帯域を抽出する。更に、第２フィルタで、更に低い領域を抽出する。更に閾値判定を実行し、閾値で物と人とを選別する。更に判定手段により、ベッド１上における使用者の寝位置を判定する。
【００２９】
図４は、センサ３の出力値（フィルタ１，２を透過後）としきい値Ｔｈ２との関係を示す。特性線Ｗ１は、ベッド１上に無機物である物が存在するときにおけるセンサ３の出力値を示す。特性線Ｗ２は、ベッド１上に人が存在するときにおける心拍を計測したセンサ３の出力値を示す。特性線Ｗ３は、ベッド１上に人が存在するときにおける人の体動を計測したセンサ３の出力値を示す。しきい値Ｔｈ２によれば、物と人とを識別できる。図５は、センサ３の出力値（フィルタ１，２を透過後）としきい値Ｔｈ３との関係を示す。しきい値Ｔｈ３によれば、使用者の心拍と体動とを識別できる。
【００３０】
ここで、多数個のセンサ３からなるセンサ群４に関する配列（平面座標）としては、図６に示す配列（１）、図７に示す配列（２）が考えられる。図６は、センサ群４に関する配列（１）における要素の形態を示す。図６に示す配列（１）では、ベッド１の幅方向（矢印Ｘ方向，ベッド１に横たわっている使用者の身体の幅方向に沿って延びる領域を要素としている。要素は、使用者の身長方向（矢印Ｙ方向）において複数個（ψ個＝４）に分割されている。図６に示す本実施形態では、使用者の身長方向（矢印Ｙ方向）において、枕側から要素［０］、要素［１］、要素［２］、要素［３］と４分割（ψ個＝４）されている。要素［０］は使用者の枕元の領域（使用者の胸部の領域）に相当する。図６に示すように、要素［０］、要素［１］、要素［２］、要素［３］になるにつれて、ベッド１に横たわる使用者の頭部から離れる位置となる。
【００３１】
ここで、後述の文章として、『所定の出力値を示すセンサ３（しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３）が配列（１）における要素［０］に存在しない旨』が述べられている。これは、図６に示す配列（１）において、分割された領域として機能する要素［０］に存在する当該センサ３（しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３）の数が０個であることを意味する。
【００３２】
これに対して、図７は、センサ群４に関する配列（２）における要素を示す。図７に示す配列（２）によれば、ベッド１の長さ方向（ベッド１に横たわっている使用者の身長に沿って延びる方向）に沿って延設されている領域を要素としている。図７に示すように、要素は、ベッド１に横たわる使用者の身体の幅方向（ベッドの幅方向，矢印Ｘ方向）において、複数個（η個＝５）に分割されている。図７に示す配列（２）によれば、ベッド１に横たわる使用者の身体の幅方向（矢印Ｘ方向）において、ベッド１の端側から、要素［０］、要素［１］、要素［２］、要素［３］、要素［４］と５分割（η個＝５）されている。
【００３３】
ここで、後述の文章として、『図７に示す配列（２）において、（要素［０］＋要素［１］）−（｛要素［３］＋要素［４］）≧δ（δ＝２）が成立する旨』が述べられている。これは次のようである。すなわち、図７に示す配列（２）において、ベッド１の幅方向の端側から互いに隣接する２つの要素、すなわち、要素［０］および要素［１］に着目し、要素［０］および要素［１］おいて、高出力を示すセンサ３の数の合計値をＡとする。更に、図７に示す配列（２）において、ベッド１の幅方向の反対側の端側から互いに隣接する２つの要素、すなわち、要素［３］および要素［４］に着目し、要素［３］および要素［４］おいて、高出力を示すセンサ３の数の合計値をＢとする。そして、Ａ−Ｂ≧δ（δ＝２）が成立することを意味する。Ａ−Ｂ≧２が成立することは、使用者がベッド１の上で横たわりつつも、ベッド１の幅方向（矢印Ｘ方向）の端側に偏って寝ており、転落可能性があることを意味する。
【００３４】
換言すると、ベッド上で使用者が存在するとき、ベッド１の幅方向（Ｘ方向，顔面が上方を指向するように横たわっている使用者の身体の幅方向に相当）の一端側の領域において、高出力を示すセンサ数の合計値をＡとする。更に、ベッド１の幅方向の他端側の領域において高出力を示すセンサ数の合計値をＢとする。このとき、Ａ−Ｂ≧δ（δ＝２）が成立すれば、使用者がベッド１の上で横たわりつつもベッド１の幅方向の端側に偏って寝ており、使用者がベッド１から転落する可能性があることを示唆する。なお、センサ３の合計数等に応じて、δは１または３または４または５にできる。
【００３５】
図８は、本実施形態に係る制御装置１００を構成する判定手段のアルゴリズムを示す。図８はあくまでも判定手段（実行手段）のアルゴリズムを示すものであり、ＣＰＵの実行フローチャートに類似するものの、実行フローチャートそのものではない。まず、センサ３のセンサ信号をフィルタ１で選別し（ステップＳ２）、使用者の生体情報（心拍、体動など）に関する帯域を抽出する。更にセンサ信号をフィルタ２で選別し（ステップＳ４）、演算値を得る。演算値としきい値Ｔｈ２とを比較する（ステップＳ６）。演算値がしきい値Ｔｈ２以下であれば（ステップＳ６のＹｅｓ）、ベッド１上には物が存在していると判定される（ステップＳ８）。更に、演算値としきい値Ｔｈ３とを比較する（ステップＳ１０）。演算値がしきい値Ｔｈ３以上であれば（ステップＳ１０のＹｅｓ）、ベッド１上には人が存在し、体動していると判定される（ステップＳ１２）。演算値がしきい値Ｔｈ３未満であれば（ステップＳ１０のＮｏ）、ベッド１上には人が存在していると判定される（ステップＳ１４）。ステップＳ８、ステップＳ１２、ステップＳ１４からステップＳ１６に進み、複数のセンサ３からなるセンサ群４のうち、人と判定したセンサ３の個数が６個（Ｎ個＝６）を超えるか否か判定する。なお、Ｎとしては、（Ｍ／１．５）〜（Ｍ／５）の範囲内における整数で設定できる。
【００３６】
センサ群４のうち、人と判定したセンサ３の個数が６個（Ｎ個＝６）を超えるのであれば（ステップＳ１６のＹｅｓ）、センサ群４のうち、最高出力値を示すセンサ３から順番に上位６個（Ｎ個＝６）を選択する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８は、センサ群４のうち出力値が高い複数個（Ｎ個，Ｎ＜Ｍ）の上位のセンサ３からなる上位センサ群４０を選択する選択手段として機能することができる。
【００３７】
センサ群４のうち、人と判定したセンサ３の個数が６個（Ｎ個＝６）を以下であれば（ステップＳ１６のＮｏ）、センサ群４のうち出力値が高い側から順に上位のセンサ３を合計６個を選択する。更に、高い出力値を示す上位の合計６個のセンサ３の位置を求める（ステップＳ２０）。つまり、高い出力値を示す上位の合計６個のセンサ３が上記した配列（１）および配列（２）のどの要素に存在しているか判定する。
【００３８】
更に、しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３が１つも存在しないか判定する（ステップＳ２２）。しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３が１つも存在しないのであれば（ステップＳ２２のＹｅｓ）、使用者がベッド１から離れている状態であるとし、『離床』であると判定する（ステップＳ２４）。
【００３９】
更に、判定処理１を行う（ステップＳ２６）。判定処理１においては、（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの３つが満足されるとき、使用者はベッド１の端に存在している『端座位』と判定する（ステップＳ２８）。上記した（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの３つ全てが満たされないときには、ステップＳ３０に進む。
【００４０】
（ｉ）…しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すＮ個（Ｎ＝６）のセンサ３が、配列（２）において、（｛要素［０］＋要素［１］）−（｛要素［３］＋要素［４］）≧δ（δ＝２）が成立すること。これは、配列（２）を示す図７によれば、高い出力値を示す上位センサ群４０のうちＮ個（Ｎ＝６）の半分以上が、ベッド１の幅方向（矢印Ｘ方向）において中心線Ｐよりもベッド１の端側に存在することに相当する。換言すれば、高い出力値を示す上位センサ群４０のうち半分以上が、ベッド１の幅方向（矢印Ｘ方向）において中心線Ｐよりもベッド１の端側に存在していることに相当する。この場合、使用者は安全状態で横に寝ているよりも、使用者はベッド１において『端座位』の状態である可能性がある。なお、この場合、高齢者、身体障害者等の使用者が『端座位』であれば、転落危険性が少なからずある。
【００４１】
（ｉｉ）…しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３の全部（Ｎ個＝６）が、配列（１）において、２要素のみ（３要素のみとしても良い）に存在していること。これは、高い出力値を示す上位センサ群４０を構成する全部のセンサ３が、互いに隣接する要素（領域）に存在することに相当する。換言すると、高い出力値を示す上位センサ群４０を構成するセンサ３のうち半分以上が、互いに隣接する要素（領域）に存在することに相当する。この場合には、使用者は安全状態で横に寝ているよりも、使用者はベッド１において『端座位』の状態である可能性がある。なお、この場合、高齢者、身体障害者等の使用者が『端座位』であれば、転落危険性が少なからずある。
【００４２】
（ｉｉｉ）…しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３の全て（好ましく、しきい値Ｔｈ２以上出力を示すセンサ３の８０％以上）が、配列（１）において、要素［０］に存在しないこと。これは、配列（１）を示す図６によれば、高い出力値を示す上位センサ群４０を構成するセンサ３のうち、人の存在を検知するセンサ３が、ベッド１の枕元の領域に存在しないことに相当する。換言すれば、使用者はベッド１の枕元の領域に存在しないことに相当すると考えられる。使用者がベッド１の枕元の領域に存在しない場合には、使用者はベッド１において安全な位置で横たわっていない可能性が高いため、使用者はベッド１において『端座位』の状態である可能性がある。なお、この場合、高齢者、身体障害者等の使用者が『端座位』の状態であれば、転落危険性が少なからずある。上記したようにステップＳ２６に示す判定処理１が実行される。
【００４３】
上記したステップＳ２６に示す判定処理１において、Ｎｏであれば、ステップＳ３０に進む。ステップＳ３０では、しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３の全部（Ｎ個＝６）が、配列（２）において、（要素［０］＋要素［１］）−（｛要素［３］＋要素［４］）≧δ（δ＝２）が成立するか否かを再び判定する。これは、前述したように、配列（２）を示す図７によれば、高い出力値を示す上位センサ群４０を構成するセンサ３の半分以上が、ベッド１の幅方向（矢印Ｘ方向）において中心線Ｐよりもベッド１の端側に存在することに相当する。
【００４４】
上記ステップＳ３０における判定の結果、Ｙｅｓであれば、使用者が転落の可能性があることを示唆する『転落危険』と判定する（ステップＳ３２）。この場合、警告部１０２に警告し、転落危険であることを管理者等に警告することが好ましい。また、上記ステップＳ３０における判定の結果、Ｎｏであれば、使用者はベッド１に正常に横たわって着床しており、『正常着床』と判定する（ステップＳ３４）。更に判定処理１における判定結果を出力し、リターンする（ステップＳ３６）。
【００４５】
以上説明したように本実施形態によれば、使用者がベッド１から離れている『離床』を判定することができ、更に、『離床』以外であれば、使用者がベッド１の端に着座している『端座位』、使用者がベッドから転落する可能性がある『転落危険』、使用者がベッド１に正常に横たわって着床している『着床』を判定することができる。
【００４６】
殊に本実施形態によれば、使用者がベッド１から離れた『離床』と、使用者がベッドから転落する可能性がある『転落危険』とを識別して判定することができる。
【００４７】
更に本実施形態によれば、センサ群４のうち、高い出力値を示すセンサ３から順番に上位６個（Ｎ個＝６）を選択し、高い出力値を示す上位のセンサ３に基づいて判定を行う。このため判定に用いるセンサ３の数を減少させるのに有利である。従ってコストの低減および故障の低減に貢献できる。
【００４８】
なお本実施形態によれば、センサ群４のうち少なくとも１個のセンサが使用者の体動を検知したら、判定処理を実行しないようにすることができる。センサの種類によっては、体動時には、全部のセンサが体動を検知することがあり、判定処理において過誤判定が発生するおそれがある。
【００４９】
本実施形態に係る判定処理１においては、上記した（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの３つが満足されるとき、使用者はベッド１の端に存在している『端座位』と判定するが、これに限らず、上記した（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの２つが満足されるとき、使用者はベッド１の端に存在している『端座位』と判定することにしても良い。
【００５０】
（実施形態２）
図９は実施形態２を示す。本実施形態は実施形態１と基本的には同様の構成も同様の作用効果を有する。但し、図８に示すステップＳ２６における判定手段が実行する判定処理１の判定基準が相違する。判定手段は、次の（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの３つが満足されるとき、使用者はベッド１上において『端座位』に存在する判定する。
【００５１】
（ｉ）しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３のうちの、高い出力値を示す上位β個（＝２〜４のうちの任意値，β＝Ｎ／３〜Ｎ／１．５のうちの任意の整数）の全部のセンサ３が、ベッド１の端座位に該当する領域に存在していること。これは、高い出力値を示す上位センサ群４０のうち上位からβ個のセンサ３が、ベッド１の幅方向において中心線Ｐよりもベッド１の幅方向（矢印Ｘ方向）の端部位に存在することに相当する。換言すると、高い出力値を示す上位センサ群４０のうち半分以上が、ベッド１の幅方向（矢印Ｘ方向）において中心線Ｐよりもベッド１端側の端部位に存在することに相当する。殊に、高齢者、身体障害者等の使用者がベッド１上で端部位に着座していれば、転落危険がある。
【００５２】
（ｉｉ）しきい値Ｔｈ２以上の出力を示すセンサ３の６個（Ｎ個）全部が、配列（１）において、２要素のみに（３要素のみとして良い）に存在していること。これは、高い出力値を示す上位センサ群４０のうち全部が、互いに隣接する領域に存在することに相当する。換言すると、高い出力値を示す上位センサ群４０のうち半分以上が、互いに隣接する領域に存在することに相当する。この場合には、使用者は安全状態で横に寝ているよりも、ベッド１上において『端座位』の状態で着座している可能性が多い。高齢者、身体障害者等の使用者がベッド１上で『端座位』の状態で着座していれば、転落危険が少なからずある。
【００５３】
（ｉｉｉ）使用者のベッド１上での体動を検知したセンサ３がγ個（γ＝２〜４，γ＝（Ｎ／３）〜（Ｎ／１．５）の範囲内における任意の整数）存在すること。高齢者、身体障害者等の使用者がベッド１上で体動しているときには、転落危険が高くなるためである。
【００５４】
以上説明したように本実施形態によれば、実施形態１と同様に、使用者がベッド１から正常に離れた『離床』、使用者がベッド１の端に着座している『端座位』、使用者がベッドから転落する可能性がある『転落危険』、使用者がベッド１に正常に着床している『着床』を判定することができる。
【００５５】
更に本実施形態によれば、センサ群４のうち、高い出力値を示すセンサ３から順番に上位６個（Ｎ個＝６）を選択し、高い出力値を示す上位のセンサ３に基づいて判定を行う。このため判定に用いるセンサ３の数を減少させるのに有利である。従ってコストの低減および故障の低減に貢献できる。
【００５６】
なお本実施形態によれば、センサ群４のうち少なくとも１個のセンサが使用者の体動を検知したら、判定処理を実行しないようにすることができる。センサの種類によっては、体動時には、全部のセンサが体動を検知することがあり、判定処理において過誤判定が発生するおそれがあるときがあるためである。
【００５７】
なお、本実施形態によれば前述したように、判定手段は、上記した（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの３つが満足されるとき、使用者はベッド１上において『端座位』に存在する判定する。これに限らず、上記した（ｉ）〜（ｉｉｉ）のうちの少なくとも２つが満足されるとき、使用者はベッド１上において『端座位』に存在する判定することにしても良い。
【００５８】
（実施形態３）
図１０は実施形態３を示す。本実施形態は実施形態１，２と基本的には同様の構成も同様の作用効果を有する。本実施形態によれば、図１０は本実施形態に係る判定手段のアルゴリズムを示し、図８と基本的には共通する。但し、ステップＳ１２において、ベッド１上で使用者の腕、腰部、脚部、胴部等の体動することを検知すると、ステップＳ３６に進むため、ステップＳ２６に係る判定処理１を実行しない。このように本実施形態によれば、判定手段は、高い出力値を示すセンサ群４のうち少なくとも１個のセンサ３がベッド１上での使用者の体動を検知したら、判定処理を実行しない。センサ３の種類によっては、体動時には、全部のセンサ３が体動を検知することがあり、判定処理において過誤判定が発生するおそれがあるときがあるためである。
【００５９】
（実施形態４）
図１１は実施形態４を示す。本実施形態は前記した実施形態１，２，３と基本的には同様の構成も同様の作用効果を有する。本実施形態によれば、判定の精度を高めるべく、実施形態１を更に進化させたものであり、実施形態１，２，３に係る判定処理１における判定結果に基づいて、判定処理２を実行する。
【００６０】
図１１は、判定処理２のアルゴリズムを示す。図１１はあくまでも判定処理２のアルゴリズムを示すものであり、ＣＰＵの実行フローチャートに類似するものの、実行フローチャートそのものではない。上記した実施形態１，２，３に係る判定処理１は、マイコンにより、単位時間（例えば０．１〜５秒）毎に繰り返される。従って、判定処理２のアルゴリズムによれば、時間をずらした判定処理１の結果に基づいて、判定処理２を実行する。すなわち、ステップＳ５２において、判定手段が今回の判定処理１において『離床』と判定し、且つ、前回の判定処理１において『正常離床』もしくは『端座位』と判定するときには、判定処理２において正常な『離床』と仮確定する（ステップＳ５４）。なお、ステップＳ５２において、判定手段が今回の判定処理１において『離床』と判定し、且つ、前回および／前々回の判定処理１において『正常離床』もしくは『端座位』と判定するときには、判定処理２において正常な『離床』と仮確定することにしても良い。
【００６１】
更に判定手段がステップＳ５６において、今回の判定処理１において『離床』と判定し、且つ、前回の判定処理１において『転落危険』と判定するときには、判定処理２において『転落』と仮確定する（ステップＳ５８）と共に、カウンター値ωをクリアして０とする（ステップＳ６０）。なお、判定手段がステップＳ５６において、今回の判定処理１において『離床』と判定し、且つ、前回および／または前々回の判定処理１において『転落危険』と判定するときには、判定処理２において『転落』と仮確定する（ステップＳ５８）と共に、カウンター値ωをクリアして０とすることにしても良い。
【００６２】
更に図１１に示すように判定手段がステップＳ６２において、今回の判定処理１において『転落危険』と判定し、且つ、カウンター値ωが３（ω＝３）以下であれば、判定処理２において『転落』と仮確定する（ステップＳ６４）。更にカウンター値ωを１インクリメントする（ステップＳ６６）。ステップＳ６２における判定の結果、Ｎｏであれば、『離床』『転落』のうちいずれかに相当する（ステップＳ６８）が、転落判定の精度を考慮すると、『転落』と仮確定することができる。但し、『離床』と仮確定しても良い。なお、判定手段がステップＳ６２において、今回の判定処理１において『転落危険』と判定し、且つ、カウンター値ωが５（ω＝５）以下であれば、判定処理２において『転落』と仮確定することにしても良い。
【００６３】
以上説明したように図１１に示す本実施形態によれば、判定手段が時間をずらして判定処理１を繰り返して実行し、時間経過により使用者の寝位置が変化することを判定できる。従って、使用者がベッド１に存在していないことが検知されるとき、使用者がベッド１から正常に離れた『離床』であるか、使用者がベッドから異常に離れた『転落』であるかについてを、判定手段は、高い精度で識別して仮確定することができる。
【００６４】
（実施形態５）
図１２は実施形態５を示す。本実施形態は実施形態１，２，３，４と基本的には同様の構成も同様の作用効果を有する。本実施形態によれば、判定手段は、判定を本確定させる判定処理３を実行する。図１２は、直前に実行された複数回（３回）の判定処理２の判定結果に基づいて、使用者の寝位置を本確定させる判定処理３のアルゴリズムを示す。図１２はあくまでも判定処理２のアルゴリズムを示すものであり、ＣＰＵの実行フローチャートに類似するものの、実行フローチャートそのものではない。上記した判定処理２はマイコンにより単位時間毎に複数回繰り返される。
【００６５】
判定処理３によれば、判定手段は、ステップＳ８０において、今回の判定において離床と判定し、且つ、前回の判定において離床と判定し、前々回の判定処理２において離床と判定したときには、使用者はベッド１から離れている状態、つまり、『離床』と本確定する（ステップＳ８２）。
【００６６】
判定手段は、ステップＳ８４において、今回の判定において『端座位』と判定し、且つ、前回の判定において『端座位』と判定し、前々回の判定において『端座位』と判定したときには、『端座位』と高い精度で本本確定する（ステップＳ８６）。
【００６７】
判定手段は、ステップＳ８８において、今回の判定において『着床』と判定し、且つ、前回の判定処理２において判定が『着床』と判定し、前々回の判定において『着床』と判定したときには、『着床』と高い精度で本確定する（ステップＳ９０）。
【００６８】
判定手段は、ステップＳ９２において、今回の判定において『転落危険』と判定し、且つ、前回の判定において『転落危険』と判定し、前々回の判定において『転落危険』と判定したときには、『転落危険』と高い精度で本確定する（ステップＳ９４）。転落の可能性がある『転落危険』と本確定されたときには、警告部１０２に早期に警告することが好ましい。
【００６９】
判定手段は、ステップＳ９６において、今回の判定において『転落』と判定し、且つ、前回の判定において『転落』と判定し、前々回の判定において『転落』と判定したときには、『転落』と本確定する（ステップＳ９８）。『転落』と本確定されたときには、警告部１０２に早期に警告することが好ましい。なお、ステップＳ９６の判定の結果、Ｎｏであれば、前回の判定における判定結果をホールドする（ステップＳ１００）。判定結果を出力する（ステップＳ１０２）。
【００７０】
以上説明したように本実施形態によれば、判定手段は『離床』『端座位』『正常着床』『転落危険』『転落』を高い精度で本確定させることができる。
【００７１】
（試験結果）
図１３は、前記した実施形態５における判定処理３を実行したときにおける試験者が実際に試験した試験結果を示す。図１３の横軸は時間（相対表示）を示す。縦軸は判定結果を示す。時刻ｔ０から時刻ｔ１までは、ベッド１上に使用者は存在していない。時刻ｔ１において試験者がベッド１に着座する。その後、試験者がベッド１において横たわった。時刻ｔ３において試験者がベッド１に横たわっている状態から、ベッド１から実際に転落した。本試験例によれば、試験者の転落は、時刻ｔ４において本確定された。転落した時刻ｔ３から、転落が本確定された時刻ｔ４までのタイムラグがある。タイムラグがある主たる理由は、判定処理２における判定を３回実施しているためである。但し、転落動作を開始した時刻ｔ３から、転落動作を本確定した時刻ｔ４までは、せいぜい１５秒程度であり、転落後の使用者に対する救済を速やかに実施できる。
【００７２】
（その他）
センサ群４の数は上記に限定されるものではない。上記した実施形態１によれば、図６に示す配列（１）において要素の数を４個とし、要素［０］〜要素［３］とされているが、これに限らず、要素の数を５個とし、要素［０］〜要素［４］とされていても良い。更に要素の数を６個とし、要素［０］〜要素［５］とされていても良い。更に要素の数を７個とし、要素［０］〜要素［６］とされていても良い。更にそれ以外でも良い。
【００７３】
更に上記した実施形態１によれば、図７に示す配列（２）において要素の数を５個とし、要素［０］〜要素［４］とされているが、これに限らず、要素の数を６個とし、要素［０］〜要素［５］とされていても良い。更に要素の数を７個とし、要素［０］〜要素［６］とされていても良い。更に要素の数を８個とし、要素［０］〜要素［７］とされていても良い。更にそれ以外でも良い。
【００７４】
上記した実施形態１によれば、図７に示す配列（２）において、ベッド１の幅方向の端側から互いに隣接する要素［０］および要素［１］に着目し、要素［０］および要素［１］おいて、高出力を示すセンサ３の数の合計値をＡとし、ベッド１の幅方向の反対側の端側から互いに隣接する要素［３］および要素［４］に着目し、要素［３］および要素［４］おいて、高出力を示すセンサ３の数の合計値をＢとし、そして、Ａ−Ｂ≧２が成立するとき、『使用者がベッド１の上で横たわりつつも、ベッド１の幅方向の端側に偏って寝ており、転落可能性があること』ことを判定している。
【００７５】
これに限らず、ベッド上に使用者が存在するとき、ベッド１の幅方向（顔面が上方を指向するように横たわっている使用者の身体の幅方向）の一端側の領域において高出力（所定のしきい値以上の高出力）を示すセンサ数の合計値をＡとし、ベッド１の幅方向の他端側の領域において高出力（所定のしきい値以上の高出力）を示すセンサ数の合計値をＢとするとき、Ａ−Ｂ≧δ（δ＝２）が成立すれば、使用者がベッド１の上で横たわりつつもベッド１の幅方向の端側に偏って寝ており、使用者がベッド１から転落する可能性があることを判定することにして良い。更には、ベッド１に装備されているセンサ３の合計数にもよるが、場合によっては、δ＝３、あるいは、δ＝４、あるいは、δ＝５、あるいは、δ＝６としても良い。この場合、Ａ−Ｂ≧εが成立するとき，使用者が転落する可能性があることを判定することにしても良い。ε＝Ｍ／２０〜Ｍ／４の範囲内、Ｍ／１５〜Ｍ／５の範囲内における任意の整数にできる。ベッド１は使用者が横たわることができるものであればよく、シングルベッドに限らず、ダブルベッド、簡易ベッド、病院ベッドでも良く、特に限定されない。
【００７６】
更には、センサ３として振動センサが使用されているが、これに限らず、振動センサが用いられる場合に比較して、判定精度はやや低下するおそれがあるものの、使用者の荷重を検知する圧力センサとしても良い。
【００７７】
センサ３の出力値をフィルタ１，２で処理しているが、これに限らず、センサ３の出力値の波形が良好であれば、フィルタ１，２を廃止しても良い。本発明は上記し且つ図面に示した実施形態のみに限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明は、例えば、病院、介護施設等において高齢者、身体障害者、病人等が横たわるベッド、ホテル、宿泊施設等において健常者や子供などが横たわるベッド等に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】ベッドに使用者が横たわっている状態を模式的に示す概念図である。
【図２】使用者が横たわるベッドにセンサが配置されている状態を模式的に示す平面図である。
【図３】センサのセンサ波信号からベッドにおける使用者の寝位置を判定するロジックを示す概念図である。
【図４】物と使用者の心拍とを識別する形態を示すグラフである。
【図５】使用者の心拍と体動とを識別する形態を示すグラフである。
【図６】センサ３の配列（１）における要素を示す図である。
【図７】センサ３の配列（２）における要素を示す図である。
【図８】判定手段が実行するアルゴリズムを示す図である。
【図９】実施形態２に係り、判定手段が実行するアルゴリズムを示す図である。
【図１０】実施形態３に係り、判定手段が実行するアルゴリズムを示す図である。
【図１１】実施形態４に係り、判定手段が実行する判定処理２のアルゴリズムを示す図である。
【図１２】実施形態５に係り、判定手段が実行する判定処理３のアルゴリズムを示す図である。
【図１３】試験例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００８０】
１はベッド、２はマットレス等の寝具、３はセンサ、４はセンサ群、４０は上位センサ群、１００は制御装置を示す。
【図１】
2009230335.tif 000003
【図２】
2009230335.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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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