第一工科大学研究報告第36号（2024）pp.50-54

ウェアラブル型足底圧力計測装置を用いた歩行解析への検討
武田 隆宏
第一工科大学 工学部 機械システム工学科 〒899-4395 鹿児島県霧島市国分中央 1 丁目 10 番 2 号

Gait analysis using sole-type wearable pressure sensor
Takahiro Takeda
Daiichi Institute of Technology, Mechanical system engineering, 1-10-2, Kokubu-chuo, Kirishima, Kagoshima

Abstract: There are known studies that use gait analysis to estimate our health status and personal authentication. The
purpose of this research is to develop a sock-shaped load distribution sensor that can reproduce the gait analysis methodthat was conventionally performed using installed load distribution sensors. In this report, we will examine sensor
placement on the bottom of socks. In addition, in the experiment, we investigated whether automatic classification intofeatures based on gait cycle could be performed.
Key words: Gait analysis, sole pressure, load distribution sensor, fuzzy inference, health monitoring
1. 前書きることが可能である．一般的に高齢者のバランス

現代の生活において，我々の日常動作のほとん能力は若年者に比べ低いといわれている(3)(4)．まどは立位、座位、臥位、歩行動作で構成されていた，バランス能力の評価のために歩行時の重心のると考えることが可能である．一般に，日常生活変化，歩幅および歩行速度などがよく用いられての１／３は睡眠（臥位）で過ごしているとされ，いる(5-7)．

その重要性より寝具やモニタリングシステムな

現在，これらの動作を評価する方法としては，ど，睡眠の質を向上させるための機器が多数開発

医師や理学療法士の目視による計測や，カメラをされている．また，運動不足の改善などの理由に活用したモーションキャプチャシステムによるより歩行動作についても多くの関心が集まって評価などが一般的であるが，日常生活動作を計測

いる(1-7)．また，歩行動作は日常生活では主に移動するのに対しごく短時間での評価となる場合がのために用いられる手段であり，歩容は外的要因多く，また，生活空間にカメラを設置することのおよび内的要因より人によって異なると言われ忌避感から普段生活しているのとは別の状況でている．外的要因は段差や照明など環境に基づくの計測となることが問題点となっている．筆者らものや衣服や靴など身に着けるものに基づく要も歩行特徴をマット型の足底圧力分布測定器に因であり，周囲の人物や社会的な協力により改善より検出し，歩行年齢や疲労度の推定などの形でが期待される．また内的要因は空間認識能力や集定量的に評価する手法を提案しているが(4,5,8)，計中力，油断などといった認知機能および筋力や骨測空間が限定されてしまっているため，自然歩行格，バランス能力などといった身体機能に基づくを計測できていないという問題があった．一方で，要因であり，本人のトレーニングによって改善す

近年では通信網の整備が進み，またスマートフォ

第一工科大学研究報告第36号（2024）

ンなどの携帯端末の処理能力が向上したことに

値 Rf を算出することが可能である．この装置でより，ウェアラブルセンサを常時身につけることは，動作電圧 E を 5V に設定し，電圧 V をマイコが現実的になってきており，加速度計の搭載されンボードへの入力電圧として計測を行う．また，たウェアラブル端末を装着することにより歩数圧力の分布を計測するため，この回路を並列に作や活動量，上肢姿勢の推定などを行うことが可能

成することで複数の圧力値を得る．となってきている．2014 年頃から販売され始めた，テクノロジーと繊維の掛け合わせで生まれた
スマートテキスタイル，電気を通す繊維（導電性繊維）等の素材を使用し，心拍，心電等の生体データや体の動きのデータを収集し，衣類等に搭載されたトランスミッター（送信機）を介して，外部サーバー（スマートフォン等）に蓄積され，専用アプリを通じて解析結果を見ることができ，将来的にスマートテキスタイル技術を取り入れた靴下型の計測装置が登場されると思われる．
本研究では，歩行動作の計測・評価を行うための装置を開発するとともに，それらを用いて動作解析を行うことが可能であることを示すことにより，生活の質を向上させるためのシステムを構築することを目標とする．本発表では，人体と地𝑅𝑅𝑓𝑓 =𝑉𝑉

𝐸𝐸−𝑉𝑉

𝑅𝑅

（1）

本研究では，図 3 に示すように計測システムを構成する．圧力センサとしてセンシングエリアが
Φ9mm と小型である DF9-40 (TOPINCN)を 8 個使用し，靴下の底部に設置することにより圧力の計測を行うとともに，小型マイコン（ELEGOO
mega2560 R3）を使用し電圧値 V の計測および電気抵抗値 Rf の算出を行う．さらに，HC-05
Bluetooth モジュール(WHADDA)を使用し，無線で PC と接続しデータを送信することでウェアラブル端末として使用する．PC 側では専用のアプリケーションにより，靴下に取り付けられた８つの圧力センサそれぞれの電気抵抗値 Rf について記録を行う．

面との間に生じる圧力を抵抗素子型の圧力セン
100

作の特徴に合わせて配置することにより，圧力のResistance (kΩ)

サを用いて計測を行い，それらを人体の形状や動LoadTop Substrate分布として計測する装置を作成する．また，得らSpacer adhesive
1

Bottom Substrate

れた圧力分布データよりファジィ推論に基づく分類手法を適用することで，複数の姿勢や動作を

100200400600800 1000 1200 1400 1600 1800 2000

Load (g)

図 1 抵抗素子型圧力センサの動作原理判別可能であることを示す．
R = 5.0 kΩ

2. 主 部Rf (Sensor)
V (Analog input)

2.1 圧力分布計測システム

E = 5.0 V

本研究では，人体と地面との間に生じる圧力をGND抵抗素子型の圧力センサを用いて計測を行う．図

図 2 荷重計測回路

1 に抵抗素子型の圧力センサの動作原理とその特性を示す．このセンサは圧力の印加により上部の基板が底部の基板に接近し，それに反比例して電気抵抗値 Rf を減ずる性質を持っている。この電気抵抗値 Rf を図 2 に示す固定抵抗 R と小型マイコ

Bluetooth通信B)無線モジュール
A3)A/Dコンバータ

計測データ例

データ処理
結果表示
ライフログ

A1）靴下C)スマートデバイス

ン（電圧計）を使用した電気回路を用いて計測する．このとき，計測される電圧 V，回路の動作電圧 E および固定抵抗値 R の値よりセンサの抵抗

A2）圧力センサチップ

図 3 靴下型計測装置の構成

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ここで CLOSE と HIGH はファジィ言語関数で2.2 動作解析手法
計測された圧力分布に対し，ファジィ推論に基あり，それぞれ図 4 に示すファジィメンバーシッ

づく分類機を作成することにより，動作の分類をプ関数として定義される．また，Sa(b)はファジィ行う方法論について述べる．圧力分布は時系列をシ ン グ ル ト ン 関 数 で あ り ， a=b の 場 合 の み持ったデータとして取得され，本発表では Li (s, t)

Sa(b)=1 となり，それ以外では Sa(b)＝0 となる関と表記する．ここで i は圧力分布データの番号，数として定義される．これらのファジィメンバー

s はセンサ番号，t は計測された時刻である．計測

シップ関数は学習用の圧力分布データより作成された圧力分布データは計測時刻ごとに式(2)にされる．学習されたファジィメンバーシップ関数

よる正規化が行うことで，衣服の変化などに伴うを使用し各姿勢への所属度は，センサ毎の所属度対象の体重変動を低減している．の総和として式(5)で算出される．

𝐿𝐿 (𝑠𝑠,𝑡𝑡)
𝐿𝐿�𝚤𝚤 (𝑠𝑠, 𝑡𝑡) = ∑𝑁𝑁 𝑖𝑖 (𝑘𝑘,𝑡𝑡)
𝑘𝑘=0 𝐿𝐿𝑖𝑖（2）

一般に，同一の動作を行った場合，個々人で差が生じることもあるが，おおよそ同一の圧力分布が得られることが期待される(知識 1)．一方で，分類対象となる動作においてどのセンサを重視するかは異なると考えられる(知識 2)．知識 1 は姿勢そのものの特徴や個人の癖に基づき変動する圧力分布に関する知見を示している．知識 2 は姿勢による圧力分布の違いを表したものであり，センサ情報に対する重み付けに利用される．これらの知識よりファジィ推論を構築することにより動作の分類を行う．これらは次のファジィ IFTHEN ルールで表現される．

𝜇𝜇𝑃𝑃 (𝐿𝐿�) = ∑𝑁𝑁
𝑠𝑠=1{𝜇𝜇1 (𝑃𝑃, 𝑠𝑠, 𝑡𝑡) × 𝜇𝜇2 (𝑃𝑃, 𝑠𝑠)}（5）

最後に，得られた各姿勢に対するファジィ所属度を用いて姿勢の推定を行う．本論文では，得られた各姿勢に対するファジィ所属度の中から最大の値を持ち，かつ設定したしきい値を超える場合，その姿勢を利用者の姿勢として推定する．しきい値を下回った場合は該当の姿勢が無いとして分類する．例えば，計測されたデータ L に対して，システムが姿勢 1～3 の 3 つの姿勢に分類を行うとき，式(5)で計算されるファジィ所属度がそれぞれ，μ1(L)=0.5, μ2(L)=0.8, μ3(L)=0.2 であった
場合，最大値を持つ姿勢 2 であると判断するということである．

① IF 圧力値 𝐿𝐿�𝚤𝚤 (𝑠𝑠, 𝑡𝑡) が標準値 M(P, s)に近い(CLOSE), THEN その姿勢 P である度合い μ1(P,CLOSEs, t)が高い．

② IF センサの分類性能 CS(P, s)が高い(HIGH),
THEN そのセンサの重要度 μ2(P, s)は高い．
ここで，M(P, s)は s 番目のセンサにおける姿勢

L(s, t)

P の標準的な値を示し，本手法では学習用データに対する平均値を使用する．また、CS(P, s)は s 番目のセンサ単体での姿勢 P の分類性能を示す．まxM(a) CLOSE
degree1.0
HIGH

た μ1(P, s, t)は圧力値 Li (s, t)に対する姿勢 P へのファジィ所属度，μ2(P, s)は姿勢 P を分類する際の重要度を示し，それぞれ式(3)および式(4)で表0現される．
𝜇𝜇1 (𝑃𝑃, 𝑠𝑠, 𝑡𝑡) = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚�𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃,𝑠𝑠 , 𝑆𝑆𝐿𝐿� (𝑥𝑥) �𝜇𝜇2 (𝑃𝑃, 𝑠𝑠) = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚�𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝑃𝑃,𝑠𝑠 , 𝑆𝑆𝐶𝐶𝐶𝐶 (𝑤𝑤) �（3）（4）0thw(b) HIGH
図 4 ファジィメンバーシップ関数

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2.3 実験結果（2024）

姿勢推定手法の評価のため，精度の評価実験を靴下底部への圧力センサ配置位置を決定する行う．実験では，右足のみにセンサを装着した状ための実験を行った．実験では，表 1 に示すよう態で計測した歩行動作について分類を行った．こな複数の配置により歩行動作の計測を行い，そのこでは 3 秒間の立位の後，3 歩分の歩行を計測し際の波形を目視で確認するとともに，センサ間のている．本実験では，立位，座位および歩行状態相関係数を計算することにより類似の波形が取を分類するとともに，歩行状態について歩行周期得されていないかを調査した．これは，底部に取に基づく分類を行う．ここでは図 5 に示す歩行周り付けることのできる圧力センサの個数に制限

期をもとに，荷重反応期，立脚中期，立脚終期，がある中で，重複している計測点を取り除き，よ遊脚前期，遊脚相に分類する．ただし，今回の計り独立した圧力波形を得られている配置を選択

測装置では，右足の圧力分布のみを計測したため，する作業であると考えられる．このため，本論文E)Swing phase(遊脚相)においてはセンサの計測

では，相関係数が低い配置ほど優れていると判断値が存在していないため，圧力の計測値がしきいしている．実験では，通常の歩行(通常歩行)に加値以下の場合は E)Swing phase(遊脚相)として分え，歩幅を本来の半分にした歩行の場合(歩幅制類を行い，精度評価には含めていない．学習用の限)，足首に 500g のおもりを取り付けた場合(重データの作成においては，1 歩分の歩行データのり)について計測を行い，配置による比較を行って

踵 接 地 （ Initial Contact ） か ら 10% の 区 間 をいる．配置 1 は圧力分布データをもとに配置したA)Loading response(荷重反応期)，続く 20%の区もの，配置 2 は歩き方に異常がある人を想定した

間 を B)Mid stance( 立 脚 中 期 ) ， 続 く 20% を配置したもの，配置 3 は配置 1 の簡易化，配置 4C)Terminal stance(立脚終期)，そこから計測値がはインソール型センサ PiT(Physical information

0 となる区間までを D)Pre-swing(遊脚前期)としTherapy)のセンサ配置を模倣したものである．こて手動で分類を行った．

れら 4 つの配置に対する比較結果としては，配置2 が適切な配置であることが判明した．

結果について示す．歩行状態に応じ，他の計測装表 1 センサ配置比較
配置1配置2

図 6 に圧力分布および提案手法に基づく分類の置で取得されているような波形が記録されてい

配置3

配置4ることが確認され，動作分類においても正常に行えていることが確認された．

通常歩行

0.340

0.233

0.308

0.252

歩幅制限

0.508

0.196

0.236

0.230

重り

0.418

0.212

0.369

0.318

平均0.422

0.214

0.304

0.267

Right leg

ICRTOLTOR

ICL

Swing phase

さらに，配置 2 のセンサ配置から相関係数の高い

B) MidstanceICRE) Swing phase

Stance phaseA) Loading
response

Left legStance phaseC) TerminalstanceD) Pre-swing

図 5 歩行周期および分類対象センサ組み合わせの一方を別の場所に配置するということを繰り返し，データを計測したところ，
図 5 に示す配置が最適であると判断した．

100

S1S490

S2P

4.5

S3480

3.570

3605

12.550

72240

1.5

430

120

30.51006

図 5 最適なセンサ配置

020406080100

図 6 動作分類結果

1201400

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3. 結 び
本論文では，電気抵抗型の圧力センサと小型マイコンを使用した圧力分布の計測装置を開発するとともに，計測された圧力分布に対する解析手法として，ファジィ推論に基づく分類器の作成手法について提案した．実験では歩行動作から計測された圧力分布に対し分類器を適用し，歩行周期に基づく分類を行えることを示した．今後の課題として，作成した計測装置を用いた 24 時間モニタリングを行うことができるシステムを構築し，健康状態の推定などの評価を行うことが挙げられる．
4. 参考文献(1) Y. Egawa and S. Yamamoto, Introduction to
Clinical Gait Measurement, 1st ed., Ishiyaku
Publications, Inc., 2008 (in Japanese).
(2) J. M. Hausdorff, D. Rios, and H. K. Edelberg,“Gait variability and fall risk in community-living
older adults: a 1-year prospective study,” Archivesof Physical Medicine and Rehabilitation, vol. 82,
issue 8, pp. 1050-1056, 2001.

(3) S. B. Jennifer, E. B. Jaime, M. V. Jessie, B. N.

Anne, and A. S. Stephanie, “Too much or too little
step width variability is associated with a fall
history in older persons who walk at or nearnormal gait speed,” Journal of NeuroEngineeringand Rehabilitation, 2:21, pp. 1186-1743, 2005.
(4) T. Takeda, Y. Sakai, S. Kobashi, K. Kuramoto, andY. Hata, “Foot Age Estimation System from
Walking Dynamics Based on Fuzzy Logic,” J. ofAdvanced Computational Intelligence andIntelligent Informatics, vol. 18, no.4, pp. 1-10,2014.
(5) T. Takeda, K. Kuramoto, S. Kobashi, and Y. Hata,"On optimal operator for combining left and rightsole pressure data in biometrics security," Journalof Hindawi - Advances in Fuzzy Systems, vol.
2013, pp.1-10, 2013.
(6) T. Takeda, N. Kubota, Y. Hata, “Fatigue level
estimation system based on sole pressure analysis”,
Proc. of World Automation Congress 2016. pp. 16, 2016.
(7) T. Tkaeda, “Evaluation of Autonomy Walk Basedon Foot Sole Pressure Normalization,” Proc. of2018 IEEE Int. Conf. on Systems, Man andCybernetics, pp. 1929-1934, 2018.
(8) T. Takeda, K. Kuramoto, S. Kobashi, and Y. Hata,"On optimal operator for combining left and rightsole pressure data in biometrics security," Journalof Hindawi - Advances in Fuzzy Systems, vol.
2013, pp.1-10, 2013.