モバイル学会

原著論文

人体動作非接触検出技術を用いた個人固有の特徴の検出栗田 耕一
近畿大学工学部

Detection of Individual Feature Amount by using Non-Contact Human
Movement Monitoring Technique
Koichi KURITA
Faculty of Engineering, Kindai University
Abstract: In this paper, we have presented a new direction for daily performance without the use of a camera orvideo images. The change in the electric potential of the human body that is caused by the daily performance
induces an electrostatic induction current in the electrode placed at a distance of a few meters from the humanbody. Using this technology, we have developed an effective non-contact technique for the detection of humandaily performance by detecting the change in this human-generated body charge. This technique based on thedetection of an electrostatic induction current of the order of approximately sub-picoamperes flowing through anelectrode that is placed at a distance of 5 m from the subject. This technique effectively explains the behavior of
the waveform of the electrostatic induction current flowing through a given measurement electrode through acapacitance model of the human body. We have detected the motion of settle down on the bed and get out of thebed as an example of daily performance. Obtained results suggest that the proposed technique based on thedetection of subtle differences in the daily performance can be successfully applied for the extraction of uniquehuman characteristics.

Keywords: daily performance, electrostatic induction current, non-contact measurement
キーワード: 日常動作, 静電誘導電流, 非接触計測

1. はじめに動作を検出することが可能となる。しかし、限定された空間においてのみ検出が可能であり、価格が高価であるという課題

私たちが日常的に行っている動作には各個人の特徴や癖が存在している。この特徴は、人体の成長過程で自然に身についた動作パターンであり、個々の人体の特徴量とみなすことができる。従って、日常生活における動作から個人固有の特徴を容易に抽出することができれば、個人認証のみならず、様々な分野に応用が可能になるのではないだろうかと考えた。
例えば、高齢者の日常生活の動作の特徴量の経時変化を、高齢者のライフサポート等に活かすことができるのではないだ
ろうか。ところが、日常生活の動作を従来法で計測しようとすると困難に直面することになる。例えば、カメラを用いた画像計
測を行なおうとすると、カメラの設置場所や照明の問題、さらには、被験者本人による死角等の問題が生じる。また、カメラでのモニタリングは被験者のプライバシーの問題もある。カメラを用いた方法については、例えば複数のカメラを用いたモーションキャプチャによる方法は、校正された空間での人体に装着したマーカの動きを複数のカメラで検出することにより歩行2017 年 1 月 13 日受理．（2017 年 3 月 9-10 日シンポジウム「モバイル'17」にて発表）があり、一般家庭への導入は容易ではない。一方、筋電計[1][2]やひずみゲージ[3]、加速度計等[4]を身体に装着して日常動作を検出する手法も提案されている[2]。しかし、被験者に常に加速度計等のセンサを装着させることは、被験者にかける負担が大きい。従って、従来法では被験者に計器を一切接触させることなく、完全非接触で自然な日常動作を簡便に取得することは困難であった。
人体動作に伴い人体の電位変動が生じることは古くから知られている[5]。従来の静電気放電(Electrostatic Discharge:ESD)に関係した研究では、人体電位の計測を行う場合は、接触型の電極を使用していた。そのため、被験者の動作に伴い変動する電位を計測する際は、被験者が電極を握りながら計測していた。従って、この手法をそのまま適用しようとすると被験者に常に電極を装着させる必要があり、被験者にかける負担がおおきく現実的でない。また、仮に電位を直接計測したとしても、通常の日常生活では、例えば歩行運動により生じる電位変動は数 10V 程度であるが、人体電位の絶対値は 10kV 程度まで上昇する場合もある。このような場合に、歩行運動に伴う電位を非接触かつ高分解能で計測することは困難である。
筆者は、日常動作に伴い発生する人体電位の変化のみを

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栗田耕一: 人体動作非接触検出技術を用いた個人固有の特徴の検出非接触で検出することができれば、被験者に計器を一切接触きる。従って、歩行運動中の人体の全体の静電容量 CB は以させることなく、被験者の自然な日常動作を検出することがで下の式で表すことができる。
11
1=+C B Csf C x ..................................................... (３)きるのではないかと考えた。そこで、人体動作に伴い変動する人体電位を、被験者近傍に設置した電極に誘起される微弱な電流を検出することにより計測する装置を開発した。この装置
により、足踏み運動や歩行運動に伴い検出された静電誘導電

そこで、歩行運動により人体に誘起される電荷を QB とすると、人体電位 UB とは以下の式で与えられる。
UB =流波形には、歩行運動による足の接地・離地のタイミングで発Q B QB( x − x0 ) x0=+ QB
CB Csfε a Snc x0 + ε f Sc ( x − x0 ) .................. (４)生するピークが観測されることを示した[6]。さらに、誘導電流このような状況下で、被験者の近傍に設置した電極と人体が発生する理論モデルを構築し、歩行動作との対応関係を明との間で形成される静電容量を C とする。電極の電位を V とすらかにした。

ると、歩行運動による人体電位の変動に伴い静電誘導現象に

本研究では被験者の日常動作検出をより簡便に実現するため、電極をセンサ内部に内蔵したモバイル型のポータブルより電極に誘起される電荷 Q は、以下の式で表すことができる。

ワイヤレスセンサを製作した。このセンサを使用し、被験者のQ = C (V − U B ) .................................................... (５)

日常動作を非接触で検出することを試みた。このセンサにより従って、人体近傍に設置した電極に流れる誘導電流 I は電検出された日常動作信号はワイヤレストランスミッタにより無線極に誘起される電荷 Q の時間微分として以下の式によって表でデータ収集用 PC により収集した。さらに、得られた信号波される。

形は LabVIEW を用いてリアルタイムで解析するシステムを構I=築した。日常動作例として本研究では、3m 離れた位置から歩行してベッドに近づき、ベッドに横たわる。さらに、この状態で5s 間静止した後、ベッドから起き上がり 3m 離れた位置に向かって歩行するという単純動作を計測した。

dU B
dQd ⎛ 1 ⎞⎟= −C= −Q B ⎜⎜dt
dt
dt ⎝ C x ⎟⎠= −Q B

この式の右辺の微分を実行すると、以下の式を得る。
I=QB{ε S x + ε S ( x − x )}2a2. 検出原理
歩行運動を例にして、歩行による人体電位の変動がどのよ⎞( x − x0 ) x0d ⎛⎜⎟ ........................ (６)dt ⎜⎝ ε a S nc x 0 + ε f S c ( x − x 0 ) ⎟⎠nc0fc0dxdSdS ⎤⎡× ⎢ − x02ε a S nc+ ( x − x0 ) x02ε a nc + ( x − x0 ) 2 x0ε f c ⎥ ......... (７)
dt
dt
dt ⎦⎣

うなメカニズムで発生し、人体電位の変動に伴い被験者の近傍に設置した電極に誘導電流が流れる原理を以下に説明する。高抵抗の床材の上で靴を履いた被験者が歩行運動している場合を考える。被験者の靴底は高抵抗層を形成している。
ここで、アースから足の間の静電容量 Csf は、アースから床材表面までの静電容量 Cf と、靴の靴底部分で形成される床表面から足までの静電容量 Cs による直列結合で表すことができる[7][8]。ここでは、人体を導体として取り扱っている。この様子を図１に示す。
1
1
1=+
Csf Cs C f ...................................................... (１)

ここで、人が歩行運動をしている場合には、歩行に伴い足図 1 歩行運動中の人体と床で形成される静電容量が床から離れるため、床表面と靴底との間で発生する静電容量 Cx は以下の式で表すことができる。
Cx =ε a S nc
( x − x0 )+ε f Scx0=

ε a S nc x0 + ε f S c ( x − x0 )( x − x0 ) x0

式(７)の右辺の第 1 項は足が離地した後の足の動きに起因................... (２)

ここで、Sc は足裏と床表面との接触面積、Snc は足裏と床表面との剥離面積、x はアース接地部から足裏までの距離、x0 はアース接地部から床表面までの距離、εa は空気の誘電率、εf は床表面からアースまで材質の平均誘電率である。歩行運動中の人体の静電容量は、歩行運動により歩行者の足が床から離れることにより生じる付加的な静電容量 Cx と、先に求めた直立静止した静電容量 Csf とが直列結合しているとみなすことがで38して生じる静電誘導電流であり、x 方向への足の速度に比例している。第 2 項は足裏と床表面との剥離面積 Snc の時間微分に比例した項である。さらに、第 3 項は足裏と床表面との接触面積の時間微分に比例した項である。ここで、空気の誘電率εa は床表面からアースまでの材質の平均誘電率 εf に比べて十分小さいため、式(７)の右辺第 3 項は第 1 項及び第 2 項に比べ静電誘導電流に強く寄与することが分かる。即ち、式(７)は人体の歩行運動に伴い誘起される静電誘導電流には足の接地・離地に伴い生じる足裏接地面積の時間微分に比例した信Vol.7(1/2), pp.37-41 (2017), J. Mobile Interactions

モバイル学会号が強く反映されることを示している。

3. 実験方法
被験者の歩行動作やベッド横たわり動作に伴う人体の電位変動は、被験者近傍に設置された電極に静電誘導現象を誘起する。電位の時間的変化に伴い、電極には pA 程度の微弱な誘導電流が流れる。この誘導電流を I-V コンバータで電圧に変換した。微弱な電流を電圧に変換するため、I-V 変換には入力オフセット電圧 40μV、入力オフセット電流 1pA の低ノイズのオペアンプを使用した。図 2 に静電誘導電流波形検出回路の概念図を示す。帰還抵抗 Rf は 3TΩ とし、Cf を 1pF 程度とするために、Rf にオペアンプの出力側から直径 0.6mm のスズ

図 3 ベッド横たわり動作の計測配置図

メッキ銅線を巻きつけたストレを構成し、これを静電容量として利用した。Cf は抵抗に巻きつける位置をオペアンプの入力側

ポータブルワイヤレスセンサについて以下に述べる。センサに移動すると増加し、オペアンプの出力側に移動すると減少の静電誘導電流の検出性能を向上させることにより電極サイする。さらに、このような微弱な電流を検出するため、オペアンズの小型化が可能となり、ポータブル化が実現した。製作したプの入力での漏れ電流を低減するガード構造を採用した。

センサの電極サイズは 2cm 角の正方形である。スタンドアロー

I-V 変換の変換比率は約 3V/pA である。但し、この信号にはン型で用いた計測と同様に、この電極に誘起される静電誘導主に商用電力(60Hz)に起因するノイズが多く含まれている。そ電流 I は OP アンプを用いた I-V 変換回路により電流を電圧こで、カットオフ周波数 20Hz のローパスフィルターを用い、商に変換し、A/D コンバータを経てサンプリング周波数 100Hz で用周波数に起因するノイズをカットした。

データを取得した。また、商用電力による誘導ノイズの影響を除去するため、I-V 変換回路内に 60Hz とその高次周波数のノッチフィルタを挿入した。このセンサにより検出した静電誘導電流信号は、XBee を用いて短距離無線通信により PC にデータ転送した。PC には LabVIEW を搭載しており、検出した歩行信号波形をリアルタイムで処理した。
実験では 8 名の健常な男性（22 歳～24 歳）の動作を検出した。被験者には、実験室内で 3m 離れたベッドに歩行して近づきベッドに横たわる。図 3 に計測配置図を示す。ベッドの高さは 47cm である。ベッドに横たわる状態で 5s 間静止した後、ベッドから起き上がり 3m 離れた位置に向かって歩行するという単純動作である。この動作を各被験者に 5 回ずつ実施してもらいデータを取得した。実験室内での歩行は各自の自然なペ

図 2 静電誘導電流波形検出回路の概念図ースで歩いてもらった。なお、この歩行運動の際には、履物の差異による影響が出ないよう、被験者には同一の履物（靴底がウレタン製の運動靴）を履いて、PVC 製の床上を歩行しても本研究で対象とする人体動作信号には、20Hz 以上の高周波成分が含まれておらず、カットオフ周波数 20Hz のローパスフィルターを用いても人体動作信号の検出に支障が無いことを確認している。研究当初はセンサの信号を有線で PC に接らった。なお、ポータブルワイヤレスセンサはベッドの枕元から50cm の位置に設置した。

4. 実験結果と考察続していたが、より簡便な計測を実現するため、ワイヤレスで

図 4 に歩行運動で検出された典型的な静電誘導電流波形

人体動作信号検出を可能とするモバイル型のポータブルワイを示す。被験者の足の接地・離地のタイミングで静電誘導電ヤレスセンサを製作した。

流波形にピークが検出されていることが分かる。これは、静電誘導電流波形には足の接地や離地の際にピークが検出されるという式(7)の予想と一致している。

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栗田耕一: 人体動作非接触検出技術を用いた個人固有の特徴の検出な周波数の変化を可視化することができた。従って、ウェーブレット変換により、それぞれの動作の周波数特性を時系列で知ることができる。

図 4 歩行運動による典型的な静電誘導電流波形

図 5 歩行着座動作波形とウェーブレット解析図
図 5 の上図に歩行してベッドに近づき、ベッドに横たわり 5秒間静止した後に立ち上がって歩行運動する一連の動作により誘起された静電誘導電流波形の一例を示す。図 4 の上図の波形と下図のウェーブレット変換した図を比較すると、ベッド

図 6 ウェーブレット解析図の比較に近づく際の歩行運動による小さな周期的ピークが検出されていることが分かる。図 4 下図の 3 秒から 5 秒の範囲で周波数

図 5 のウェーブレット解析結果から以下のことが分かる。3m

3Hz から 12Hz の領域を見ると筋が周期的に検出されている。の歩行運動の後にベッドに横たわる動作と、ベッドから立ち上さらに 5.5 秒から 8 秒も間にベッドに横たわる際の人体動作波がり歩行する動作の差異が明確に検出されている。また、図 5形が検出されている。その後、横たわった状態で 5 秒間静止の下図の 3Hz から 12Hz の周波数領域に周期的に検出されてしているため、静電誘導電流波形には信号は検出されていな

いる筋は歩行運動の歩行周期に起因していると思われる。

い。5 秒間の静止の後、ベッドから起き上がる際に強いピーク

3Hz から 0.3Hz の間の周波数領域では、信号の弱い箇所がまが検出され、引き続き歩行運動によると思われる周期的な波だらに検出されており、歩行運動とベッドに横たわる動作、ベ形が検出されている。特にベッドから起き上がり歩行する際のッドから起き上がり歩行する動作に起因した動作パターンの特信号には、ベッドに横たわる際に検出された波形に比べ、低徴を示していると考えることができる。さらに、0.3Hz 以下の低周波領域の信号が強く含まれていることが分かる。このように、周波数領域では、これらの動作の長周期変動に起因した信

ベッドに横たわる動作で得られた静電誘導電流波形をウェー号が検出されている。

ブレット変換することにより、それぞれの動作における経時的40

図６は 8 名の被験者により得られたウェーブレット解析図をVol.7(1/2), pp.37-41 (2017), J. Mobile Interactions

モバイル学会示している。動作の再現性を示すため、それぞれの被験者により得られた 3 回の動作を検出した結果を横に並べて示して[3]いる。それぞれの被験者で得られた 3 枚の解析図を比較すると、いずれの被験者も類似したパターンが検出されていること[4]が分かる。これは、本手法により被験者の動作の特徴を再現性よく検出できることを示している。さらに、各被験者間でウェーブレット解析図のパターンを比較すると興味深いことが分かる。まず、パターン全体を単純に比較すると，それぞれの被験[5]者で固有のパターンが存在することが分かる。特に、歩行してベッドに横たわるまでの動作パターンとベッドから起き上がり歩行する動作のパターンが大きく異なる被験者が存在する。

[6]

その一方で、例えば被験者 B のように歩行してベッドに横たわる動作パターンとベッドから起き上がり歩行する動作のパターンに大きな変化がない被験者も存在している。また、3Hz から[7]

0.7Hz の間の周波数領域では、信号の弱い箇所や強い箇所がまだらに検出されているパターンが、被験者毎に異なっており被験者の動作の特徴を示していると思われる。さらに、低周波数領域のパターンを比較すると、例えば被験者 B のように、あまり低周波数領域に信号が出ていない被験者が存在す[8]

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る一方で、被験者 C や D 及び F のように低周波数領域に強く信号を示す被験者も存在しており、被験者固有の低周波動作の特徴が検出されている。

5. おわりに
筆者は、日常動作の際に生じる人体電位変動により誘起される静電誘導電流を検出することにより、非接触で日常動作を検出することを試みた。日常動作の例として、歩行運動の後にベッドに横たわり 5s 間静止し、ベッドから起き上がり歩行するという一連の動作の検出を行った。その結果、本研究で用いた静電誘導電流を検出する手法により、これらの一連の動作を非接触で検出できることを明らかにした。さらに、ウェーブ
レット解析の結果から、3Hz から 0.7Hz の間の周波数領域では、信号の弱い箇所と強い箇所がまだらに検出されており、歩行著者紹介
栗田 耕一（正会員）
1982 年 3 月東京理科大学理学部卒
業。1987 年 3 月広島大学大学院工学研究科博士課程後期修了。同年三菱重工業株式会社技術本部広島研究所に勤務。2007 年４月より高知工業高等専門学校電気工学科教授、2009 年 4 月の改組により同校の電気情報工学科教授。2012 年 4 月より近畿大学工学部電子情報工学科教授、現在に至る。工学博士。主として静電誘導センサの開発、非破壊検査システム、非接触センシングシステムの開発に従事。電気学会、電子情報通信学会、計測・自動制御学会、日本機械学会、応用物理学会、モバイル学会の会員。

運動とベッドへの横たわりと起き上がり動作に起因した動作パターンの特徴を示していることが分かった。また、各被験者間でウェーブレット解析図のパターンを比較すると、それぞれの被験者で固有のパターンが存在することが分かった。

参考文献
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