歩行姿勢を「見える化」するウェアラブル型デバイスの開発提案
堀 岡 勝* ・ 加 藤 明 彦* ・ 杉 本 拓 海* ・ 張 万 强* ・大 久 保 友 幸* ・ 村 越 英 樹*

Proposal for development of wearable devices that visualize walking posture
Masaru Horioka* , Akihiko Kato* , Takumi Sugimoto* , Wanqiang Zhang* ,Tomoyuki Ohkubo* and Hideki Murakoshi*
Abstract
One of the causes that reduce QOL (Quality Of Life) of elderly people is a fall accident by stumbling.
We assume that the elderlies can prevent fall accidents by stumbling, if they paied attention to theirwalking posture and trained their walking before they got old. Then we propose developing the system
which visualizes walking posture. The system has sensors on toes and back side of a waist. The toe'ssensor detects the distance from the ground. The sensors on the back side of a waist, which include
acceleration and gyro, detect body balance. The system visualizes those sensed data on smartphones.
We report the development of a prototype for the system and the experimental results.
Keywords: Visualizes Walking Posture, QOL, Fall Accidents by Stumbling, Wearable Device
1 はじめに高齢化が社会問題となっている現代において，いかに高れている．
① 歩き方

齢者が健康を維持し，日々の生活に充実感を持って生きら

通常の歩行においては，地面と足のつま先の距離のれるかに多くの関心が集まっており，内閣府や厚生労働省最小値が1.5cmであり，この値が0cmになるとつまずきの他，各種団体等においても高齢者のQOL(Quality Ofの要因となる．

Life)の向上のための様々な取り組みが進められている[1]② 身体イメージ[2][3]．高齢者のQOLが低下する原因の一つが，転倒事故

70歳以上の高齢者では，足を上げた感覚と身体イメーによる骨折や障害である[4]．消費者庁が公表するデータ[5]ジのズレ（ 誤差）が1.5cm以上ある．そのため，足をによれば、高齢者の自宅内での転倒事故の発生原因は，1.5cm以上上げているとイメージしていても，実際には「滑る」，「つまずく」が最も多く，以降「ぐらつく」，「ベッド等か上がっていないことがある．

ら移動時に」，「引っ掛かる」が続く．そこで，我々は「つまずく」に着目し，つまずきを防止するウェアラブル型デバイスの開発を試みた．

③ 認知機能の低下
認知機能が低下した人は歩行のバラツキが大きく，一定していないため2倍以上転倒しやすい．

本稿では，つまずきを防止するデバイスの開発について

本研究では，このつまずきの要因を採用する．上述のつま報告する．第2節では，つまずきの要因を調査し，つまずきをずきの要因から，高齢者のつまずきは，身体や認知の機能防止する方策および仮説について述べ，つまずきを防止すの衰えが原因となっていると推察し，身体や認知の機能を維るシステムの概要について示す．第3節では，つまずきを防持できれば，つまずきによる転倒事故を防止できるのではな

止するシステムの実験装置の設計と実装について述べる．

いかと仮定した．すなわち，高齢者になる前から，日頃の歩第4節では，実験の実施と結果に対する考察をまとめ，第5き方をチェックし，地面を蹴って膝を曲げ、足を上げるという節で，実験から得た歩行データの「見える化」の方法を示す．

つまずきにくい歩き方を意識づけるシステムを開発すれば，6節は，本稿のまとめと今後の展望である．

つまずきを防止できると考えた．
図1に著者の一人である堀岡の通常歩行時のつま先の軌

2 つまずきの要因と転倒防止システムの概要

跡を示す．歩行者が左側から右側に歩行したときの動画をつまずきの要因について文献調査を行った[6][7]．文献撮影し，コマ送りでつま先位置をプロットした点をスプライン[6]では，つまずきの要因が次の3種類に分類されると報告さ曲線で繋いでいる．赤線が右足，青線が左足のつま先の移________________________
Received on October 2, 2022
* 東京都立産業技術大学院大学，Advanced Institute of Industrial Technology

動軌跡を表わしている．背景の横線は1cm間隔である．この計と試作について述べる．

図から分かるように，地面とつま先の距離は，蹴り出し部分で歩行時の足およびつま先の挙動を計測する先行研究に一度長くなり，つま先が高く上がる（A点）．その後，前に足をは，ビデオカメラやモーションキャプチャシステムを用いたも振り出すときに徐々に短くなり，最低の高さとなる（B点）．続のがあるが，機器を設置した特定範囲でしか計測ができない

いて振り子状に足が上がりはじめ，かかとから着地するため[8][9]．また，足先や足首に加速度センサおよびジャイロセンに，つま先は最も高い位置になる（C点）．前述のつまずきのサなどの慣性センサを取り付け，データ解析により足の動き

要因①では，つま先の最低高さが0cmになるとつまずくこととを推定するものもあるが，センサ自体の性能や解析方法，取なる．図1の歩行者のつま先最低高さは2cm程度確保されてり付け位置による誤差が生じやすい[10][11]．つま先と地面おり，平坦で障害物のない路面上ではつまずくことは無い．との距離(つま先高さ)を計測するセンサは，最低つま先高さ

左右のつま先の移動軌跡もほぼ同形状を描いており，歩行が約1.5cmであり，身体イメージのズレが約1.5cmであること

時の身体バランスも正常の範囲と考えられる．このような足のを考慮すると，1mm単位で正確に距離を計測できる必要が運びを歩行者に意識づけることが提案するシステムの重要ある．直接距離を測定できるセンサとして，北川ら[12]が用いな要素となる．

た 超 音 波 セ ン サ と ， レ ー ザ 光 を 利 用 し た ToF(Time ofFlight)距離センサが候補となったが，本研究では，より測定誤差が少ないToF距離センサを選択することとし，STマイク
ロエレクトロニクス社製のVL53L0Xを採用した．
また，腰に装着し身体バランスを測定するためのセンサは，加速度センサおよびジャイロセンサを搭載したInvenSense
社製のMPU-6050を採用した．これらセンサの選択に当たっては，図3に示すような振り子型の装置を製作し，複数の
図1：歩行軌跡とつま先高さ

そこで，つま先に地面との距離を計測して記録するセンサ

センサにおいて，計測できる最短および最長距離，高速移動時の計測の正確さについて評価し決定した．
選択したセンサを制御し，データを収集するプロセッシングを装着し，そのデータを「見える化」して歩行者に提示するこユニットとしてmbed LPC1768を搭載し，図4に示すような実とで，つまずきの要因②のイメージのズレを歩行者自身に認験装置を試作した．

識してもらい，つまずきにくい歩き方を意識させる．また，つまずきの要因③の認知機能の低下による歩行時の身体バランスのばらつきを「見える化」することで，つまずきに対する注意喚起をする．以上の機能を実現するものとしては，図2に示すように，つま先および腰のセンサ，センサにより収集されたデータを受信・表示する携帯端末，および集積されたデータを分析するためのクラウドサーバから構成される．
図3：センサ選択のための実験装置

図2：システム構成概要

3 実験装置の設計と試作
本節では，第2節で提案した機能を持つシステムを実現するために，歩行者の身体に装着するウェアラブルセンサの設

図4：実験装置

4 実験と考察

通常歩行時のつま先高さの軌跡を図6に示す．図中P1は本稿の著者が被験者となり，歩行実験を行った．その結果

蹴り出し時のつま先高さ，P2は最低つま先高さ，P3は接地

を1) 実験測定データと実際の歩行時のつま先軌跡との相直前の最高つま先高さである． 最低つま先高さP2が最も低関関係，2)通常歩行時の最低つま先高さ，3)負荷をかけたいのは村越であり，張，堀岡と続く．この結果からは村越が一時の最低つま先高さ（右手に鞄を持つ，スーツケースを引く，番つまずきやすいこととなるが，老化による影響が出ていな

前にリュックを抱える，高齢者体験キット装着，スリッパ歩行），いためか，日常においてつまずくことはなく，年齢とは相関が

4)身体バランスの順に提示するとともに考察する．ちなみに，無いことがわかる．つま先高さの軌跡とP1～P3の値は，個々被験者となったメンバーの年齢は，加藤60才代，杉本20才

人の歩き方の特徴を表していると考えられる．

代，張40才代，堀岡50才代前半，村越50才代後半である．

3) 負荷をかけた時の最低つま先高さ

1) 実験測定データと実際の歩行時のつま先軌跡との相関鞄を持ったり，高齢者体験キットを装着するなど，負荷をか関係けた時のつま先高さの軌跡を図7に示す．重い荷物を持った

図5に，実験の測定データからプロットしたつま先軌跡（上時などは，通常歩行のつま先高さ軌跡と大きく異なる特徴をのグラフ）と，同時に撮影したビデオからプロットしたつま先軌有していることが分かる．特に高齢者体験キットを装着した場跡（下のグラフ）との関係を示す．通常歩行時の右足の比較

合には，蹴り出し直後のP1の値が低くなり，蹴り出しが弱いこである．実験の測定データからプロットしたつま先軌跡は，縦とが見て取れる．あわせて最低つま先高さP2も低くなる傾向

軸がつま先高さ，横軸が時間経過を表わしている．ToF距離が見られる．

センサは0.05秒毎に距離を計測しており，高さがほぼ変化しない範囲は右足が動いていない状態、つまり接地している状態を示している．ビデオからプロットしたつま先軌跡は，縦軸がつま先高さ，横軸が移動距離を表わしており，右足が動いていない時はプロット点も変化はない．上下の歩行軌跡を同時刻で結んだものが赤線であり，上下のグラフのつま先高さ変位が正しく同期していることがわかる．本実験が最低つま先高さの計測および判別に有効であることを確認した．

図5：歩行軌跡とつま先高さ
図7：負荷をかけた時のつま先高さの軌跡
2) 通常歩行時の最低つま先高さ

図6：通常歩行時のつま先高さ

図8：平均歩行速度，接地時間，歩幅図8には，平均歩行速度，軸足の平均接地時間，平均歩の加速度ヒストグラムである．通常歩行時のヒストグラムは，前幅を示す.ToF距離センサで測ったつま先高さの軌跡と，加後，左右ともにほぼ正規分布となっており，バランスが良いこ

速度センサ，ジャイロセンサを同時計測し，これらのデータをとが分かる．前後方向の加速度ヒストグラムでは，足が後から詳細に解析することで算出した．通常歩行に比べると，負荷前へスイングするのとは逆に，体が前方から後方へ重心移動をかけた場合には歩行速度が低下していることが分かる．まし，原点付近となる最低つま先高さP2の点では，身体の加た，高齢者体験キットを装着した場合が，両足を地面につけ速度も最小に近く，片足でバランスを取りながら立っているこている平均接地時間が長くなっている．とが推測される．一方，高齢者体験キットを装着した歩行で

4) 身体バランスは，前方方向に偏りが見られ，左右方向への広がりが大きい．

図9は歩行時の身体バランスの「見える化」を目的とし，身このことは，高齢者体験キットを装着しての歩行では，前方に体バランスを表示するために用いたグラフの一例である．グ

体を倒して，左右に大きく体を振って歩いていることを示唆

ラフの上部は前方(進行方向)であり，加速度センサのX-Y平するものとなっている．この状態でつまずくと，転倒しやすい面上の加速度の方向をプロットしている．加速度の強さは，ことが推測される．

XYZの値を指標として色で表現しており，赤くなるほど強いことを示す．プロットした点が中心部に集中しているほど，身体の重心移動が少なく，安定して歩けていることを示している．
図9では，右側に対する加速度が大きく，歩行時の身体バランスが左右非対称であることがわかる．

図11：高齢者体験キット装着時の歩行特性

5 携帯端末への表示内容
これら歩行時の様々なデータを解析し，数種類の「見える図9：身体バランスの表示化」した情報として歩行者に提供する．その伝達する手段として，スマートフォンなどの携帯端末用アプリケーションを想図10には各被験者の通常歩行時の身体バランスを示す．
つま先高さの軌跡と同様に，被験者ごとに特徴があることが分かる．

定している．現在は開発途中であるため，図12に実際のデータ解析結果を反映したデモンストレーション画面を示す．
このアプリケーションによるデータの取得方法は，アプリ利用者が歩行開始時にスタートボタンを押下し10秒間のデータ測定を開始する．表示可能なデータは以下の9項目を選定した．
① 10秒間の歩行軌跡② 左右一歩のみを抜き出し，重ねて比較した歩行軌跡③ 平均歩行速度④ 左右の平均歩幅⑤ 左右の平均接地時間比率

図10：通常歩行時の身体バランス⑥ 身体バランス（歩行時加速度散布図）⑦ 平均重心バランス

図11には，通常歩行時と高齢者体験キットを装着した場⑧ 各歩行データの過去の測定値との比較

合の身体バランスを提示する．通常歩行と比較すると，高齢⑨ 歩行改善へのアドバイス

者体験キットを装着した方が，身体バランスのばらつきが多⑩ 歩行軌跡の音符表示および音楽再生

いことが分かる(図11左)．図11右は，X軸(左右)，Y軸(前後)取得した歩行データはスマートフォン内のメモリに保存され，過去の歩行データと比較することで，長期的な歩行状態ンスを表示し，歩行の特徴を提示するまでにしか至っていなの変化の確認が可能となる．また，クラウドサーバを利用する

いが，これらの残された課題を解決し，また，被験者数を増ことで，アプリケーション利用者同士の歩行データ比較ややしデータを詳細に分析することで，さらに有用な利用方法ゲーミフィケーションへの応用も期待される．⑩の音楽再生の提案につながることが期待できる．

は，歩行軌跡を音に変換し再生することで，視覚だけではな

最終的には，図13に示すようなスマートなデザインにまとく聴覚からの直感的なイメージのズレを意識させる目的をめられたウェアラブルデバイスと携帯端末を用いて，図2に示持っており，アプリケーションを継続して使用してもらうためのしたようなシステムをプロダクトとして製作し，高齢者のつまずゲーミフィケーション的な要素として取り入れている．

きによる転倒事故を削減し，QOL向上に貢献したいと考えている．

①②⑨③④⑨

図13：ウェアラブル型デバイスの製品イメージ

③⑤⑨

参考文献
[1]

内閣府経済社会総合研究所，野村裕，加藤卓生，野村彰宏，吉村卓也，New ESRI Working Paper
No.58，“QOL向上など成長の「質」を考慮した経済と社会保障のシミュレーション”，
https://www.esri.cao.go.jp/jp/esri/archive/new_wp/new_wp060/new_wp058.pdf ，(visited on 2022)⑥⑨⑦⑨（ウェブ参照）⑩

図12：携帯端末用アプリケーションの表示内容例[2]

厚生労働省，平成30年版厚生労働白書，
https://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/kousei/06/dl/
2-1.pdf，(visited on 2022)（ウェブ参照）

6 まとめと今後の展望[3]https://www.phoenix.ac.jp/outline/qol，(visited on

本研究では，高齢者の転倒事故によるQOL低下を防止2022)（ウェブ参照）

するために，歩行姿勢を「見える化」するウェアラブル型デバイスを設計・試作し，歩行時の特徴を捉えることができること

九州保健福祉大学QOL研究機構，[4]東京消防庁，救急搬送データからみる高齢者の事故～日常生活での高齢者の事故を防ぐために～，を実験により示した．
ただし，今回用いた実験装置のToF距離センサ取り付け

https://www.tfd.metro.tokyo.lg.jp/lfe/topics/20200

位置は，厳密にはつま先ではなく足前方側面であり，正確な9/kkhansoudeta.html，(visited on 2022)（ウェブ参照）

つま先高さの計測とはなっていないため，より精度高く計測できる装置の開発が必要である．ToF距離センサと地面が平[5]

消費者庁，10月10日は「転倒予防の日」、高齢者の転行でないときにつま先高さを正確に推定する方法も，今後の倒事故に注意しましょう！，検討課題である．また，「見える化」のためのアプリケーション

https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_s

開発やデータの通信方法，表示方法等においても、検討をafety/caution/caution_040/assets/consumer_safet重ねていく必要がある．

y_cms204_201008_01.pdf，(visited on 2022)

現段階では，歩行時のつま先側辺の高さ軌跡と身体バラ（ウェブ参照）

[6]佐々木賢太郎，平成29年度 第3回金城大学プログラ
ム 「なぜ、歩くとつまずくのか？『つまずき』を科学する」報告，https://www.kinjo.ac.jp/ku/wp/?p=8842，(visited on 2022)（ウェブ参照）[7]

久下晴己，國府勝郎，秋山哲男，“高齢者の歩行特性とブロック系舗装の目地部許容段差に関する考察”，
土木学会論文集，No.627，V-44，pp.67-76，
Aug.1999. （日本語論文誌）[8]

大嶋辰夫，伊藤暁子，宇野英隆，“高齢転倒経験者における歩行中のつま先高さの軌跡の特徴”，日本建築学会計画系論文集，第559号，pp.159-163，Sep.2002. （日本語論文誌）[9]

小林吉之，高栁直人，須藤元喜，仁木佳文，持丸正明，“高齢転倒経験者における歩行中のつま先高さの軌跡の特徴”，日本転倒予防学会誌，Vol.4，No.1，pp.33-42，May 2017. （日本語論文誌）[10] 吉田尚平，村田嘉利，鈴木彰真，佐藤永欣， “ウェアラブルデバイスによる歩行形態判別システムの提案”，情報処理学会，マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集，pp.301-307，Jul.2016.
（日本語論文誌）[11] 堀宏有，廣部祐樹，織茂智之，沢田裕之，稲葉彰，三宅美博，“ウェアラブルセンサを用いた足首軌道推定と歩行分析システム”，計測自動制御学会，自律分散シ
ステム・シンポジウム講演論文集DAS2016，第28回，pp.203-208，Jan.2016. （日本語論文誌）[12] 北川広大，郷幸佑，戸谷伸之，“転倒防止に向けた小型センサによる歩行状態推定方式の諸検討”，釧路工業高等専門学校紀要，第49号，pp.27-30，Jan.2016.
（日本語論文誌）