情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

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振動発電素子内蔵靴から得られる発電特徴に基づく路面種別推定手法
國武勇希1,a)大西鮎美1,b)

寺田 努1,c)

塚本昌彦1,d)

概要：移動経路における坂道や階段の有無といった路面情報は，身体障害者にとって重要な情報であり，これらが記されたバリアフリーマップは近年普及しつつある．このような路面情報の収集には労力がかかるため，先行研究ではセンサを搭載した靴を用いた自動収集が試みられている．しかし，これらのシステ
ムは普及しておらず，その大きな理由の一つにバッテリをこまめに充電しなければならないことが挙げられる．そこで本研究では，振動発電モジュールが内蔵された靴を用いて，着地時の衝撃で発電して得られた発電情報に基づき路面種別を推定し，推定結果を収集するシステムを提案する．提案システムの路面種別推定精度を評価した結果，自分自身のデータを学習データに用いて機械学習モデルを構築した場合にはバリアフリーマップ作成に必要な 8 種類の路面を約 63 ％の精度で推定できた．

1. はじめにかし，そのような靴型ウェアラブルデバイスを用いた路面推定手法では，デバイスはバッテリによって駆動されてい路面に関する情報は，高齢者や身体障害者，怪我をしてるため，バッテリの充電が不足するとシステムを駆動できいる人などが安全な移動経路を知るうえで重要である．例ない．常時システムを駆動し続けるためにはこまめな充電

えば，坂道は傾斜をともなう路面であり車椅子を利用してが必要であるが，日々デバイスを充電することはユーザにいる人の移動経路に適していない．バリアフリーマップのとって負担である．

中には，このような路面情報を含んだものが存在しており，バッテリ充電問題の解決にむけて，環境発電技術を活用

狛江市が提供しているココシルこまえバリアフリーナビ [1]すれば，システム自体で発電して消費電力をまかなうことはスロープの少ないルートを提示できる．このようなバリで，充電無しでシステムを駆動できる．関連研究として，アフリーマップは近年普及しつつある．

Kalantarian らは圧電素子を内蔵した靴型ウェアラブルデ

路面情報を含むバリアフリーマップを作成するためにはバイスを用いて足の着地時の発電から歩行した際の歩数を路面情報の収集が必要であるが，路面情報の収集にはいく認識している [5]．また，大西らは，振動発電素子を搭載しつか課題がある．まず，バリアフリーマップの一般的な作た靴型ウェアラブルデバイスを用いて歩行時の衝撃による成手法では，サービス作成に携わる人々が街を歩いて地図発電から足圧を推定するシステムを構築している [6]．靴上に路面情報を記録していく必要があるため，膨大な労には直接着地衝撃がかかるため，先行研究 [2], [3], [4] では力がかかってしまう．また，砂利道が平地に舗装されると慣性センサやモーションセンサを搭載した靴を利用して路いった路面情報の更新はしばしば起こるが，これらの情報面種別の自動推定を試みている．着地衝撃は衝撃発電素子

はボランティアによる情報提供の後に更新される．したの発電情報と関係がある可能性があるため，発電情報からがって，路面の形状変化に対して更新が遅れやすい．

路面種別が推定できるのではと考えた．しかし，発電素子

近年では，靴にセンサを取り付けた靴型ウェアラブルを路面情報の推定に用いた研究は筆者らが知る限りない．

デバイスを用いて路面の推定を行う手法が提案されておそこで本研究では，振動発電素子が搭載された靴を用い

り [2], [3], [4]，これらの手法を用いることにより路面情報て，発電情報から路面種別を推定するシステムを提案すにおける地図データ作成の労力を減らすことができる．しる．提案システムは，歩行時の衝撃で発電モジュールが振動して発電する．これにより，充電無しでシステムを駆動

1a)
b)
c)
d)

神戸大学大学院工学研究科
yuki-kunitake@stu.kobe-u.ac.jp
ohnishi@eedept.kobe-u.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2023 Information Processing Society of Japan

しつつ，取得した発電情報に基づき路面種別の推定を行う
ため，従来のバリアフリーマップ作成手法や靴型ウェアラ
ブルデバイスを用いた路面推定手法が抱える労力やバッテ361

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2023/3/1

リなどに関する課題を解決できる．本論文では，バリアフ

表 1

リーマップを作成する際に必要と考えられる，アスファル

著者

トの平地，砂利道，芝生，階段 (上り/下り)，坂道 (上り/下り)，一段の段差の 8 種類の路面を推定対象とし，推定精

靴型デバイスを用いて路面推定を行う先行研究一覧
靴に取り付けるセンサ

Satoh ら(2015)[2]6 軸慣性センサ度を評価した．

坂道
砂利道
スロープ

本論文は以下のように構成されている．2 章では関連研

Jain ら究を紹介し，3 章で提案システムについて説明する．4 章(2015)[3]9 軸モーションセンサ

縁石
スロープ
泥

では評価実験とその実験結果について記述する．5 章では

土提案手法と実験結果について議論し，最後に 6 章で本論文をまとめる．

測定対象の路面
石畳

砂利道

Mitake ら

慣性センサ

新雪道

(2019)[4]マイクロフォン

圧雪道

2. 関連研究水溜まり
シャーベット

本章では，路面推定に関する研究および環境発電技術にアスファルトの平地関する研究について述べる．まず，路面情報の収集に用いられている路面推定手法について紹介する．次に，本研究いている．しかし，いずれの手法もセンサがバッテリを必では環境発電素子を用いた充電無しで駆動するシステムを要とするため，常時システムを駆動するためには日々デバ用いて路面推定を行うため，環境発電技術に関する研究をイスを充電しなければならない．

紹介する．

本研究で提案するシステムでは，発電モジュールを搭載した充電不要な靴型デバイスより得られた発電情報から路

2.1 路面推定に関する研究

面種別を推定することで，ウェアラブルデバイスが抱えて路面の推定に関する研究には，自動車や自転車を用いたいるバッテリ充電の問題の解決を目指す．このように，発ものが存在する．久野らは車載カメラを用いて路面状態を電情報をもとに路面を推定した研究は筆者らの知る限り存検出し [7]，奥川らは 8 個の圧力センサと 1 個の加速度セン在しない．

サを搭載したサドルカバー型センサを搭載した自転車を用いて道路勾配などの推定を行っている [8]．これらの手法

2.2 環境発電技術に関する研究

は，自動車や自転車などを使用することで，効率良く路面バッテリの充電はウェアラブルコンピューティング分野情報を収集できるものである．しかし，歩行者しか通行でにおける大きな課題の一つであり，この課題を解決するたきないような路面情報の収集には適しておらず，バリアフめ，環境発電に関する研究が数多く行われている．環境発リーマップのデータベース作成には不向きである．

電とは，振動や熱，光などのエネルギーを電気エネルギー

歩行者にセンサを装着してもらうことで路面情報を収集する手法が存在する．宮田らは加速度センサなどの部品をに変換する技術であり，これを用いることで消費電力の低い電子機器を充電せずに駆動できる [10]．

組み合わせて制作したスマートフォンサイズの専用のデバ

環境発電素子から得られる発電情報から，その素子に関イスをポケットに入れて歩行した際に得られる加速度デーわる環境の変化などが推定できることがわかっている．吉タを用いて階段や坂道などを推定する手法を提案してい田らは，列車通過時の部材の振動による圧電素子の発電をる [9]．また，上記の手法の中には靴型ウェアラブルデバイ利用し，橋梁の変状のセンシングを行い，センシング結果スを用いた手法もいくつか存在する．表 1 に靴型デバイスを列車に無線送信するシステムを開発している [11]．

を用いて路面推定を行う先行研究をまとめる．表 1 には，靴型ウェアラブルデバイスに環境発電素子を内蔵し，素それぞれの研究において，靴に取り付けるセンサ，測定対子の発電情報からユーザの情報や外部の環境を推定する研象とする路面を記述している．Satoh らは坂道や砂利道な究も数多く行われている．Kalantarian らは圧電素子を内どを歩行し，靴に取り付けた 6 軸慣性センサから路面の斜蔵した靴型ウェアラブルデバイスを用いて足の着地時の発度，凹凸，安定性の推定を行っており [2]，Jain らは靴に 9電から歩行した際の歩数を平均誤差率 11.1 ％で検出してい軸モーションセンサを取り付けて歩行し，縁石やスロープる [5]．Feng らは，靴に薄膜状の圧電素子を密着させるよなどの歩道の段差や傾斜を感知している [3]．Mitake らはうに 8 箇所に配置し，発電電圧とサッカーボールの速度の靴に搭載した慣性センサから得られるデータの他に足音を関係などを調査している [12]．大西らは，靴に着地衝撃で利用し，両データから水溜まりや砂利道等の推定を試みて発電する振動発電素子が搭載された発電モジュールとインいる [4]．

ソール型足圧センサを装着し，トレッドミル上を時速 6km

これらの手法は，歩行者用道路の路面情報の収集に適しで歩行した際の発電量と足圧データを収集し，得られた発ているため，バリアフリーマップのデータベース作成に向電量から足圧値の推定を行っている [6]．本研究では靴型© 2023 Information Processing Society of Japan362

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発電モジュール搭載靴を 発電情報から機械学習により着用して歩行路面種別を推定

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路面と位置情報をデータベースへ保存

図 1

バリアフリーマップに路面情報を反映

高齢者などに安全な移動経路を提示

提案システムのイメージウェアラブルデバイスを用いたコンテキスト推定手法を参考にし，振動発電素子を利用して路面推定を行う．
本研究では，発電モジュールを靴底に内蔵した靴型ウェアラブルデバイスを使用する．路面種別によって振動発電素子の発電情報に異なる特徴が表れると予想し，発電情報発電モジュール搭載靴を用いて路面推定を行う．

3. 提案システム
本章では，振動発電素子が内蔵された靴より得られた発発電モジュール

電情報から路面種別を推定するシステムについて述べる．
図 2発電モジュール搭載靴を装着した様子

3.1 想定環境
本研究では，日常生活のなかで，健康な人々が歩くだけれた靴を着用して歩行する．発電モジュール搭載靴は，歩でバリアフリーマップに必要な路面情報が自動で収集でき行時の着地衝撃から得られる発電情報を携帯端末へ送信る環境の構築を目指す．そのようにして得た路面情報からし，携帯端末上で路面種別を推定する．最後に，携帯端末地図を生成することで，バリアフリーマップを常に更新しは推定路面と位置情報をクラウド上のデータベースへと送続け，最新の状態に保つ．日常生活での利用を想定してい信し，データを保存する．保存された路面情報から誤推定るため，路面を推定するシステムは，見た目を損なわないを精査し，路面を考慮したバリアフリーマップが作成され，社会性や日常生活が制限されず継続的に使用できる利便性一般に公開される．本論文では，このシステムのうち，路を考慮する必要がある．

面推定を行いデータを収集する部分について実装した．

路面に最も近い身体部位は足であり，足には着地の衝撃発電モジュール搭載靴を装着した様子を図 2 に示す．靴が直接伝わるため，筆者らは靴型のデバイスが路面推定にのアウトソールには振動発電素子を備えた発電モジュー適していると考えた．人々は普段出かけるときに靴を履く

ル [13] が埋め込まれており，発電モジュールに着地衝撃がが，靴は一人一足ではなくその日の服装などで履き替える

加わると発電を行い，取得した発電情報を BLE によってこともあるため，日々充電を完了した状態に保つことは携帯端末に送信する．なお，発電モジュールは筆者らの研ユーザの負荷が大きい．加えて，歩いている途中でバッテ究に関連してパナソニックにて開発された非売品である．

リ切れを起こすことも考えられるため，充電不要であることが望ましい．そこで本研究では，振動発電素子が搭載さ3.3 発電情報の取得れた靴型ウェアラブルデバイスを用いて路面情報を収集す

発電モジュールは，発電パルスおよび充電電圧といっるシステムを提案する．これにより，日々の充電をする必

た 2 つの発電情報を送信する．発電パルスとは，発電モ

要が無くデバイスを着用して生活しているだけで路面の情

ジュール内の振動発電素子が，歩行時の着地により継続的報を収集し続けることができ，バリアフリーマップ作成にに発生する衝撃などの外力を受ける際，圧電効果により発貢献できる．

生させる信号電圧である．充電電圧とは，発電モジュールに蓄積される電力の電圧値のことである．この電力は，発3.2 システム構成
提案システムのイメージを図 1 に示す．提案システムは電パルスの計測・記録やデータ送信回路を起動する際に用いられる．

発電モジュール搭載靴，携帯端末，データベースの 3 つでデータを取得する際，発電パルスの値は現在の充電電圧構成されている．まず，ユーザは発電モジュールが搭載さの値を基準に算出されるため，充電電圧によって変化しな© 2023 Information Processing Society of Japan363

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発電パルス

50

充電電圧

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発電パルス

50

充電電圧
504040

電 30圧[V] 20

電 30圧[V] 20

電 30圧[V] 20101010000.4

0.8
1.2
時間 [s]

1.6

02.0

充電電圧

40

000.4(a) アスファルトの平地

0.8
1.2
時間 [s]

1.6

2.0

00.4

0.8
1.2
時間 [s]

1.6

2.0(c) 芝生(b) 砂利道
図 3発電パルス

路面ごとの発電量波形 (片足分)いようスケーリングする．具体的には，充電電圧の値を X，発電パルス

50

スケーリング前，スケーリング後の発電パルスの値をそれ40

ぞれ Y，Y’ とすると以下のような処理である．

Y ′ = Y ∗ 100/X

充電電圧

分割した1歩の区間(1)

図 3 および以降で説明する発電パルスの波形は全てスケーリング後のものである．
発電モジュール搭載靴で取得できる発電情報は，発電された際にのみ送信される．データの無線送信判定につい着地
電 30 (左足)圧[V]20

着地(左足)閾値10000.4て，モジュール内では約 5 V まで充電を行い，5 V を超え

0.8
1.2
時間 [s]

図 4

1.62.0

分割した 1 歩の区間

ると送信用回路が動作し，回路が停止するまでデータを送信し続ける．回路の停止条件は，動作に必要な充電量約 4

データの前処理

V を充電電圧が下回ることである．発電情報は発電が行わ1 歩の区間に路面の特徴が現れやすいため，路面種別のれ始めてから 4 ms 間隔で計測され，発電情報の送信は 8

推定では，まず前処理として 1 歩ごとにデータを分割する．

回の計測ごとに 32 ms 間隔で行われる．

1 歩歩行するのにかかる時間は 1.2〜1.3 秒とされているこ

本論文では研究の初期段階として，まず高頻度で発電情とと発電パルスの形に着目し，分割する 1 歩は，発電パル

報を取得できた際に，路面種別が推定できるかを確認する

スが図 4 に示す閾値 26 V を超えてから 1 秒間を超過し，ために，提案デバイスにボタン電池を取り付けて，送信回再び閾値を超えるまでの区間と定めた．閾値を 26 V とし路が停止せず 4 ms の周期で継続的に発電情報を計測し続た理由は，複数人での予備計測の結果によるものである．

けられるようにした．図 3 および以降で説明する発電量波

以降，このように定めた 1 歩ごとに特徴量の抽出および路形と評価内容は，この電池ありの評価用デバイスを用いた面種別の推定を行う．

ものである．実際の利用時には電池は用いないが，その場路面推定の際に用いる特徴量と分類方法

合はデータの送信が行われない期間が存在するため，路面路面種別推定の際に用いる特徴量は，図 4 で定めた 1 歩種別は間欠的に推定されることになる．しかし，想定環境間における発電パルスの平均，分散，最大値，最小値，充で述べたとおり，本システムの出力結果は，複数人の多数電電圧の最大最小差，分散の計 6 種類である．分類器にはの試行を組み合わせてバリアフリーマップを作ることを想集団学習により高精度の分類・予測を実現する機械学習ア定しているため，実用上大きな問題とはならない．

ルゴリズムである RandomForest[14] を用いる．

さまざまな路面を発電モジュール搭載靴を着用して歩行多数決処理した際の発電量波形 (片足分) を図 3 に示す．路面種別に

最後に，現在の 1 歩の推定路面は現在の 1 歩と直前の 2

よって着地衝撃は異なる為，図のように異なる発電量波形

歩，直後の 2 歩の計 5 歩のうち，最も多く推定されたものが得られることがわかる．本研究では，これらの特徴を用とする多数決処理を行う．例えば，直前の 2 歩分が芝生，いて路面種別を推定する．以降，路面種別推定手法についアスファルトの平地，現在の 1 歩，直後の 2 歩分が全て砂て詳しく説明する．

利道と推定されれば，今歩いている場所は砂利道とする．
ただし，一段の段差のような 1 歩のギャップが推定された

3.4 路面種別推定手法
提案手法では，歩行した際に取得した発電パルスと充電電圧に対して前処理を行い，機械学習で学習されたモデルから路面種別を推定する．

© 2023 Information Processing Society of Japan

場合にはこの処理は行わないものとする．

4. 評価実験
発電モジュール搭載靴の発電情報から得られる特徴量を364

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もとにバリアフリーマップ作成に必要とされる 8 種類の路Prediction
aghRecalla=アスファルトの平地 1820 103 108 85 227 132 38

20.72

b=砂利道

368 643 216 284 386 382 14350.26

c=階段下り138 128 1355 370 48 180 14350.57d=階段上り

92 125 249 1717 98 237 98

40.66e=坂道下り

217 123 36830.77f=坂道上り

202 297 177 279 145 1283 20

20.53g=芝生

2921413722 2179 1

0.94

h=一段の段差

10549580.10Precision

0.63 0.44 0.62 0.61 0.67 0.55 0.83 0.19 0.63

面種別を推定し，推定精度を評価した．なお本実験は，神査委員会の承認 (承認番号 04-07) を得て行ったものである．

Actual戸大学大学院工学研究科人を直接の対象とする研究倫理審

4.1 測定対象の路面測定対象の路面はまず，宮田らの先行研究 [9] と表 1 で調査対象となっている路面のうち，バリアフリーマップ作成に必要と考えられるアスファルトの平地，階段，坂道，

図 5

砂利道，一段の段差とした．加えて，芝生は雨や露などで

bcdef

45 1813 11945

全被験者の推定結果の合計

濡れているときに滑りやすくなる路面と想定し，測定対象
Predictionの路面に追加した．階段および坂道の上り下りは，発電特abcdefgh Recall

a=アスファルトの平地 908 186 384 372 271 187 204

30.36になると考え，区別することとした．

b=砂利道

349 352 277 372 629 202 239

70.15

c=階段下り498 208 577 305 176 191 403

90.24

d=階段上り437 207 302 653 503 403 111

40.25

e=坂道下り203 324 139 392 786 406 100 140.33

f=坂道上り158 278 263 647 693 282 78

60.12g=芝生

132 34 392 89

4416 1603 20.69h=一段の段差

8126200Precision

0.34 0.22 0.25 0.23 0.25 0.17 0.59

00.30

4.2 実験方法

Actual性が大きく異なるため，これらを分けたほうが正確な推定

被験者は 20 代から 30 代の男性 4 名，女性 1 名の計 5 名
で，右足に発電モジュール搭載靴を装着し，測定対象の路面を歩行した．実験では，各被験者がそれぞれの路面を100 歩× 5 セット歩いた際の発電情報を取得した．

図 693

10

全被験者の推定結果の合計

ただし，一段の段差においては 10 回躓いた際の発電情報を取得し，機械学習の学習データは 10 倍の水増しを行う．

被験者間 5 分割交差検証

まず，一段の段差以外の 7 種類の路面の 100 歩× 4 セット

全被験者の 5 分割交差検証の結果を合計した際の混同行のデータと，一段の段差の 8 回×水増し 10 倍のデータを列を算出した．その混同行列を図 6 に示す．8 種類の路面学習データとし，残りのデータをテストデータとする被験種別の推定精度は約 30 ％であった．被験者内 5 分割交差

者内 5 分割交差検証によって評価を行った．この検証にお検証の時の結果と比較すると，推定精度は低くなった．こける推定精度が高ければ，実生活で提案システムを使用すれは，被験者によって歩き方がバラバラであるため，着地る際にあらかじめ本人のデータを学習しておくことで，高衝撃が大きく異なるものとなっていることが原因であると精度に路面種別を推定できる．次に，被験者 4 人分のデー考えられる．今回の結果からでは，実生活で提案システムタを学習データとし，異なる 1 人分のデータをテストデーを使用する際にユーザ本人のデータを学習せずとも高精度タとする被験者間 5 分割交差検証によって評価を行った．に路面種別を推定できるとは言えないが，今後より多くのこの検証における推定精度が高ければ，実生活で提案シス被験者からデータを収集すればユーザ本人と歩き方が似たテムを使用する際にユーザ本人のデータを学習せずとも高人のデータを得られ，推定精度を向上させられる可能性が精度に路面種別を推定できる．

ある．

4.3 実験結果
この節では被験者内 5 分割交差検証，被験者間 5 分割交差検証の 2 つの実験結果について述べる．
被験者内 5 分割交差検証

5. 議論
5.1 先行研究との比較
今回の測定対象の路面は先行研究の測定対象の路面とは異なるため直接推定精度を比較することができないが，先全被験者の 5 分割交差検証の結果を合計した際の混同行

行研究 [4] では 8 種類の路面を 77 ％の精度で推定できてい列を算出した．その混同行列を図 5 に示す．8 種類の路面たのに対し，提案手法による 8 種類の路面種別の推定精度

種別の推定精度は約 63 ％であった．一段の段差以外の路は，63 ％であった．しかし，提案手法ではバッテリが不要

面は，各路面における正解が最も多く推定されていたため，である．また，複数人分の推定結果を集約することを想定ある程度推定できていたといえる．しかし，一段の段差のしているため，多人数のデータが集まることで推定精度はF 値は 0.13 であり，他の路面種別と満遍なく誤推定されて向上すると考えている．

いた．一段の段差の F 値を向上させるためには，躓きのよまた，提案システムは環境発電素子を用いて充電の問題

うな動作をより検出できるモジュールの配置の工夫やアルを解決し，継続的に路面推定ができる環境を構築することゴリズムの見直しが必要である．

を目指しているが，その他のアプローチとして無線給電技© 2023 Information Processing Society of Japan365

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2023/3/1術の活用が考えられる．近年では無線給電でウェアラブルデバイスを駆動する研究も盛んに行われており [15]，無線給電が可能な靴型ウェアラブルデバイス [16] などを用いて[3]路面種別を推定する方法も考えられる．しかし，無線給電の場合，靴の中に小型のリチウムイオンバッテリなどを入れる必要があり，大きな衝撃を加えると発火する恐れもあるため，本研究のアプローチは安全面で日常利用に適していると考えている．一方で，これらのアプローチを相補的[4]に用いることで，より安定したセンシングを行える可能性がある．
[5]

5.2 実利用を想定した評価
評価実験では，発電情報を高頻度で取得できたときに路[6]面種別が推定可能かを確認するため，分析にはボタン電池を取り付けた評価用デバイスを用い，発電情報の送信頻度をあげてデータを取得した．しかし，実際に無電源で駆動[7]した場合には，デバイスからはより疎な間隔でデータが送信される．このような環境での評価は，今後必要である．
また，本実験では被験者が普段通り歩行した場合につい[8]てのみ調査したが，日常生活では急いでいるときや会話しながら歩いているときなどさまざまな状況があり，歩行速[9]度は常に一定ではない．したがって，歩行速度が異なる場合についても調査する必要がある．
[10]

6. まとめ
本論文では，発電モジュール搭載靴を用いて，歩行時の[11]発電情報に基づき路面種別を推定するシステムを提案した．提案システムの路面種別推定精度を確認するため，ア[12]

スファルトの平地，砂利道，芝生，階段 (上り/下り)，坂道(上り/下り)，一段の段差の 8 種類の路面を歩行した際の発電パルスと充電電圧のデータを取得して評価を行った．実[13]

験の結果，自分自身のデータを学習データに用いた場合にはバリアフリーマップ作成に必要と考えられる 8 種類の路面を約 63 ％で推定できた．今後は，デバイスを無電源で駆動した場合や歩行速度が異なる場合についても評価していく．

[14]
[15]

謝辞
本研究の一部は，JST CREST(JPMJCR18A3)，およびJSPS 科学研究費補助金若手研究 (21K17790) の支援によるものである．ここに記して謝意を表す．
参考文献
[1]

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