「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2021)シンポジウム」 令和3年6月-7月

IMU センサを用いた棒体操トラッキングシステムの検討
大井 一輝1

中村 優吾2

松田 裕貴1

藤本 まなと1

安本 慶一1

概要：高齢者の転倒予防や健康増進の観点から注目を集めている棒体操は，介護施設等でインストラクター
や介護職員の指導のもと実施することが一般的である．しかし，不要不急の外出を控えることが推奨されている現在のコロナ禍のような状況においては，各個人が一人で棒体操を実施できることが望ましい．本
研究では，高齢者がどの種類の棒体操をどれくらい実施したのかを自動で記録し，種目毎に正しい動きへ改善するため，リアルタイムでフィードバックを提供できる棒体操支援システムの実現を目指している．
本稿では，棒体操支援システムの実現に向けた第一段階として，IMU センサを用いた棒体操の動作認識手法を提案する．評価実験として，21 人の被験者に基本的な 8 種類の棒体操を 3 セット（1 セット 10 回）行ってもらい，IMU から得られる線形加速度とクォータニオンのデータを基に，体操動作の分類を行なった．その結果，学習アルゴリズムとして LightGBM を用いたとき，F 値 90%の精度を達成することを確認した．

Short Stick Exercise Tracking System Using IMU Sensor
KAZUKI OI1YUGO NAKAMURA2 YUKI MATSUDA1
KEIICHI YASUMOTO1MANATO FUJIMOTO1

レーニングに着目し，ウェアラブルセンサ位置ごとに 10 種

1. はじめに類の運動の認識精度を調査した．その結果，センサを手首

高齢者の転倒は，骨折など入院加療を要する重要な外傷と腰の両方に配置した場合において，93.5%の認識精度をを招くことが多く，それを契機に寝たきり状態に至るケー達成した．これらの研究では，身体に装着された IMU セスもまれではない．そのため，日頃から適度な運動を行いンサによって，高精度な運動の認識を実現しているものの，転倒予防に努めることが重要である．近年，高齢者の転倒

我々が着目する棒体操を対象とした手法は検討されていな予防や健康増進を目的として，手軽に取り組みやすい運動

い．本研究では，棒体操を実施する際に使用する棒に IMU

である棒体操が注目を集めている [1]．現状，棒体操は，介センサを装着し，一つのセンサのみを使用して，ユーザが護施設等において，インストラクターや介護職員の指導の実施した棒体操種目を識別するアプローチを検討する．

もと実施することが一般的である．しかし，不要不急の外

本研究の目的は，高齢者がどの種類の棒体操をどれくら

出を控えることが推奨されているコロナ禍においては，各い実施したのかを自動で記録し，種目毎に正しい動きへ改個人が一人で棒体操を実施できることが望ましい．そのた善するためのフィードバックを提供できる棒体操支援シス

め，自宅でも一人でどの種目の棒体操をどれくらいの回数

テムを実現することである．本稿では，棒体操上達支援シ実施したのかを自動で記録できるシステムが必要である．

ステムの実現に向けた第一段階として，体操棒に装着した運動支援に関する研究として，Shen ら [2] は，スマート

IMU センサから生成される時系列データから，ユーザが実ウォッチを用いて，有酸素運動やウェイトリフティングな行した棒体操種目を自動でトラッキングする手法について

どのワークアウトを高精度にトラッキング可能な MiLift

述べる．提案手法を評価するため，21 人の実験協力者を対を開発している．高田ら [3] は，器具を使用しない自重ト象として，基本的な８種類の棒体操（図 2）を３セット（1
セット 10 回）実施した際のセンサデータで構成されるデー12

奈良先端科学技術大学院大学
九州大学© 2021 Information Processing Society of Japan

タセットを構築した. 評価実験では，上記のデータセット― 1520 ―を用いて，提案手法の性能を評価し，リーブワンパーソン

step1

アウトのシナリオにおいて，90%程度の精度で棒体操の種

step2

step3
何の体操か

目を識別できることを確認した．

♪

本論文の構成は以下の通りである．2 章では，提案した+システムに関連する既存の研究について述べる．3 章では，

IMUセンサ

提案する IMU センサを用いた棒体操トラッキング手法に

センサデータ棒体操

棒体操の動作認識

対象者への介入

棒にIMUセンサを装着し体操動作を検出

センサデータ(加速度とクォータニオン)
から体操の種類を自動で分類

体操動作を評価し適切なフィードバック

ついて述べる．4 章で，評価実験について述べる．最後に，
図 1 システムの概要

5 章で本論文の結論及び今後の課題について述べる．

2. 関連研究

腰の両方に配置した場合 93.5%の精度を達成した．Turmo

本章では，関連研究として高齢者の健康支援に関する研究と，運動支援に関する研究について述べる．

らは，幅広い被験者とエクササイズに対応し，多様な運動の理解，実行，修正をサポートするシステムを開発している [9]．このシステムは，3D プリントされたウェアラブル

2.1 高齢者の健康支援に関する研究

光機械装置で身体の重要な部分や機器の中に配置し，装着

Dobre らは，高齢者が非侵入型のモニタリングとサポー

者の動きによってレーザークロスを投影することが可能でトを提供して，専門的なヘルスケアの提供を強化できるよ

ある BodyLights を用いて，対象とする 18 つのエクササイ

うにしたシステムを開発した [4]．Richard らは，温度と心ズを正しくするためのサポートを行うことが可能である．

拍数のデータを LCD に表示し，介護者や医師に自動通知

鳥越らは，日本の代表的な武道の一つである剣道に着目を送信する健康管理システムを提案した [5]．このシステム

し，剣道技術向上支援システムの実現に向けて，IMU を用は，体温と心拍測定を備えた健康監視システムで構成されいた打突動作検出・認識手法を提案した．提案手法の有効ており，高齢者に体の異常があるとすぐに検知し，迅速な性を確認するため，右手首，腰，竹刀鍔，竹刀先革に装着対応が可能になる．Susnea らによって一人暮らしの高齢

した 4 つの IMU を用いて，剣道経験者と未経験者を含む者の行動を監視し，過去の行動パターンからの逸脱を検出

被験者の打突動作の慣性センサデータを収集し，加速度時する手法も提案されている [6]．しかし，これらの研究は高系列データから DTW 距離に基づいて 5 つの打突動作を検齢者のための運動を促すシステムの提案はされていない．

出した．その結果，F 値:89.9%の精度で打撃動作を検出できることを報告している [10]．

2.2 運動支援に関する研究

これらの研究によって提案されたシステムは，高齢者のVoicu らはスマートフォンのセンサから収集したデータ

活動や運動動作を認識できるが，高齢者の棒体操を評価し，に基づく人の身体活動認識システムを提案している [7]．こフィードバックを行うことで高齢者の棒体操をより正しい

れは，歩く・走る・座る・立つ・登る・下るの 6 つから関連動作へ改善するシステムはまだ開発されていない．そこでする特徴を抽出している．集めたデータを評価するとほと棒体操上達支援システムの実現を目指すことにした．

んどの活動が正しく認識可能で，そのうち 4 つの活動は，
平均 93 ％の精度を達成している．自転車に乗るなどの活動を追加することで，活動認識の対象を拡大することが課

3. 棒体操トラッキングシステム
3.1 システム概要

題点である．また，Kurban らによって様々な体位で使用

本研究の目標は，IMU センサを用いて，体操中の高齢者可能な 3 軸加速度センサによる日常動作認識システムが提に動作毎に正しい体操動作へ改善するためのフィードバッ

案されている [8]．この研究は，被験者から，歩く，座ってクを与えることが可能な棒体操上達支援システムの実現でいる，立ち上がる，ジャンプする，落下する動作を収集しある．図 1 にシステムの概要を示す．はじめに，棒に IMUている．特徴分析法として主成分分析法を使用して，分類センサを装着し体操動作を検出する．次に，センサデータ

しており，提案された手法は，最大 100 ％，平均 96.54 ％（線形加速度とクォータニオン）から体操の種類を自動で分の精度を達成している．Shen らは，スマートウォッチを用類する．最後に，体操動作を評価し，適切なフィードバッ

いて，有酸素運動やウェイトリフティングなどのワークア

クを与える．本稿では，棒体操上達支援システムの実現にウトを高精度にトラッキングすることが可能な MiLift を開向けた第一段階として，ユーザが実行した体操種目を認識発している [2]．このシステムは，有酸素運動とウェイトリ

することを目的とする．

フティング運動の両方を追跡することで、90 ％以上の精度と再現率を達成した．高田らは，器具を使用しない自重ト

3.2 認識対象とする体操種目

レーニングに着目し，ウェアラブルセンサ位置ごとに 10 種

本研究では，文献 [1] で紹介されている棒体操の中から，類の運動の認識精度を調査した [3]．結果，センサを手首と基礎運動である８種類の体操種目を認識対象とする．図 2© 2021 Information Processing Society of Japan― 1521 ―図 28 種類の棒体操に各体操の様子を示す．

棒を背中の後ろを通して反対の手で受け取る．目で確［体操 a］またぐ体操

認できない場所で棒を操作することで，身体の運動イ
メージを高め，肩の可動性を高めることができる．

両手で棒を持ち，棒を曲げないようにまたぐ．次に，おしりを椅子から浮かせて棒を腰の後ろまで上げる．

［体操 h］手で回す体操

最後に，逆の順序で元の位置に戻る体操である．効果

両手で棒を持ち，手首を交互上下に動かして，手の中として，足の柔軟性を高め，可動域を維持できること

で棒を回転させる．手首の骨折は，高齢者の 3 大骨折が挙げられる．

の 1 つであり，この体操を行うことで，手首の可動性を高め，柔軟性を確保できる．

［体操 b］ばんざい体操
両手で棒を持ち，背筋を伸ばしてばんざいをする．息を吸いながら行うとより肩が高く上がる．この体操を

3.3 使用センサデバイスと装着位置
本研究では，IMU センサとして MetaMotionR*1 を体操行うことで背中が伸び，側方への転倒予防につながる．

動作を分類するためのセンサデバイスとして使用する．

［体操 c］体を捻る体操
両手で棒を持った状態で背中を伸ばし，左右に体を回図 3 に本研究において使用する IMU センサを示す．この旋する．体を回旋することで脊柱と胸郭の可動性を引IMU センサは，線形加速度とクォータニオンが測定でき，き出すことができる．また，体の回旋は，バランスを

最大 100Hz で記録できる．また，無線によってデータ（線崩した時に，立ち直るために必要な要素である．

形加速度データとクォータニオンデータ）を収集することもできる．センサの装着位置としては，図 4 のように棒の［体操 d］体を横に倒す体操
両手で棒を持った状態で背中を伸ばし，体を左右に側中心に穴を空け，その穴にセンサを埋め込んでいる．体操

屈する．この体操を行うことで，胸郭の柔軟性を高め実施者は，棒の両端を持って体操を実行する．

ることができる．

4. 評価実験［体操 e］前かがみになる体操
両手で棒を持ち，体を前傾させて，棒を床につける．

4.1 実験概要
提案手法の有効性を評価するため，被験者として，20 代

この体操をすることで足底に体重負荷ができ，立ち上の男女 21 人を集めデータ収集実験を行った．被験者は図 4がりに必要な前傾姿勢を経験できるに示したスマート棒を持ち，対象とする 8 種類の各体操を［体操 f］肩を捻る体操
両手で棒を持って，体の前で棒を回すようにして肩を3 セット（1 セット 10 回）ずつ行い測定データを収集した．

捻る．肩に捻りを加えることで肩の可動性を高めるこ得られたデータには IMU センサから得られる線形加速度，とができる．

クォータニオンデータが含まれる．

［体操 g］背中の後ろで受け取る体操*1© 2021 Information Processing Society of Japan― 1522 ―https://mbientlab.com/metamotionr/

る．これは，この体操自体，動作は大きいが体を速く動かしにくい体操のためだと考える．クォータニオン（図 5 の
左から 4 列目，上から 2 番目）は，z 成分が大きくなると

x 成分が下がり z 成分が小さくなると x 成分が上がる箇所があることがわかる．これは，左右に体を倒したとき z 成分の変化が大きくなるためであると考えられる．
前かがみになる体操の合成加速度（図 5 の左から 1 列目，上から 3 番目）は全体的に小さいことがわかる．これはこの体操自体が座った状態から膝の高さから足元の高さまで
図 3棒を持っていくだけであるため棒を速く動かすことがない

実験で使用した IMU センサ

ためと考える．クォータニオン（図 5 の左から 2 列目，上から 3 番目）は，体操中 y 成分が大きくなることがわかる．
これは腕を下げてから y 成分が上がり，元の位置に戻ると元の大きさに戻るためと考える．
肩を捻る体操の合成加速度（図 5 の左から 3 列目，上から 3 番目）は，体操を始めから終わりまで大きく変化して
図 4いることがわかる．この体操は，始めに膝の高さから胸の実験で使用したスマート棒

高さまでもっていき，左右に捻り，元の膝元の高さまで戻す動作であり，棒を速く動かしやすいためであると考えら

4.2 センサ波形
図 5 に測定結果を示す．図は各体操の x 軸，y 軸，z 軸

れる．クォータニオン（図 5 の左から 4 列目，上から 3 番の加速度を合成した合成加速度とクォータニオンを表して目）は，z 成分が大きくなると x 成分が下がり z 成分が小いる．横軸は時間，縦軸は合成加速度，クォータニオンのさくなると x 成分が上がる箇所があることがわかる．これ

大きさを表している．

は，左右に肩を捻ったとき z 成分の変化が大きくなるため

この実行結果からまたぐ体操の合成加速度（図 5 の左かであると考えられる．

ら 1 列目，上から 1 番目）は，体操の始めから終わりまで

棒を背中の後ろで受け取る体操の合成加速度（図 5 の左全体的に大きな変化はないことがわかる．これは，またぐから 1 列目，上から 4 番目）は，全体的に変化が小さいこ

体操自体，棒を速く動かす動作がないためと考えられる．

とが分かる．これは，この体操が自身で棒を見ることがでクォータニオン（図 5 の左から 2 列目，上から 1 番目）もきないため，動作を速くしてしまうと，体操が難しくなる

w 成分，x 成分，y 成分，z 成分ともに大きい変化は見られためと考えられる．クォータニオン（図 5 の左から 2 列ないことがわかる．これは棒を大きく動かす動作がないた

目，上から 4 番目）は，体操を始めると y 成分が上がり，めであると考えられる．

終わると元の大きさに戻っている．これは，棒を左手で下ばんざい体操の合成加速度（図 5 の左から 3 列目，上から 1 番目）は，2 つ大きい箇所があることがわかる．こげて右手で受け取り，元の位置に戻しているためこのような波形になったと考える．

れは腕を上げたときと腕を下すときに大きくなったと考え

手で回す体操の合成加速度（図 5 の左から 3 列目，上かる．また，ばんざいをしている間クォータニオン（図 5 のら 4 番目）は，2 つ大きくなっている箇所がある．これは，

左から 4 列目，上から 1 番目）は w 成分と y 成分の大きさ棒を回すとき 2 回の動きに分けて動かしているためと考えが下がっていることがわかる．これは，棒を上にあげるとる．クォータニオン（図 5 の左から 4 列目，上から 4 番目）

y 成分が下がるためと考えられる．

は，y 成分が大きくなっている箇所と小さくなっている箇

体を捻る体操を行っている間の合成加速度（図 5 の左か所があることがわかる．これは，始めに左手から巻き込む

ら 1 列目，上から 2 番目）は全体的に大きく変化している

ように回したとき，y 成分が上がり，次に右手から巻き込ことが分かる．これは棒を胸の高さに上げて，左右に体をむように回したとき，y 成分が下がったためと考える．

捻り，元の位置に戻るまで体操動作が大きく，速いためであると考える．クォータニオン（図 5 の左から 2 列目，上4.3 特徴量抽出から 2 番目）は z 成分が大きくなるときと小さくなるとき

IMU から 100Hz のサンプリングレートでそれぞれ取得がある．これは，左右に捻ったときにできたものであるとされた線形加速度及びクォータニオンから特徴量を計算す考えられる．

る. 収集したセンサデータに対して，機械学習モデルを構

体を横に倒す体操の合成加速度（図 5 の左から 3 列目，築するために，特徴量抽出を行なった．表 1 に特徴量リス

上から 2 番目）は，全体的に大きな変化はないことが分かトを示す．今回は平均値，標準偏差，中央絶対偏差，最大© 2021 Information Processing Society of Japan― 1523 ―図 5 各体操のセンサ波形
表 1 特徴量リスト

Function

Description

TypeStandard deviation

Formulation
1 ∑Ns̄ = N
si
√ i=1
1 ∑N
2
σ= N
i=1 (si − s̄)mean（s）

Arithmetic mean

std（s）
mad（s）Median absolute deviation

mediani (| si − medianj (sj ) |)T，Fmax（s）

Largest values in arraymaxi (si )T，Fmin（s）

Smallest value in array

T，Fenergy（s）

Average sum of the squareentropy（s）

Signal Entropy

mini (si )1 ∑N
2i=1 siN∑∑N
N
i=1 (ci log(ci )), ci = si /j=1 sjiqr（s）

Interquartile range

Q3(s) − Q1(s)T，Fautorregresion（s）

4th order Burg Autoregression coeﬃcientsa = arburg(s, 4), a ∈ R4

T

range（s）

Range of smallest value and Largest value
Root square means

maxi (si ) − mixi (si )√1(s21 + s22 + · · · + s2N )NTrms（s）)3 ]E[( s−s̄σ4FE[(s − s̄) ]/E[(s − s̄)2 ]2Fargmaxi (si )∑N∑N
i=1 (isi )/j=1 sj
∑
b
1
2
s
i=a i
a−b+1
∑N 2
1
i=1 siF req

Fskewness（s）

Frequency signal Skewness

kurtosis（s）

Frequency signal Kurtosis

maxFreqInd（s）

Largest frequency component

meanFreq（s）

Frequency signal weighted averageenergyBand（s，a，b） Spectral energy of a frequency band [a, b]
psd（s）

Power spectral density

T，F
T，F

T，F
T，F

T

F
F
F

N：signal vector length，Q：Quartile，T：Time domain features, F：Frequency domain features.

値，最小値，二乗平均和，エントロピー，四分位範囲，44.4 性能評価

次の BurgAutoregression の係数，最小値と最大値の範囲，

性能評価は，代表的な 9 種類の機械学習アルゴリズム

二乗平均平方根，周波数信号の歪度，周波数信号の尖度，（Support Vector Machine (SVM)，Artiﬁcial Neural Net-

最大周波数成分，周波数信号の加重平均，周波数帯域のス

work (ANN)，Random Forest (RF)，Decision Tree (DT)，

ペクトルエネルギー，パワースペクトル密度の 17 種類のLightGBM，Logistic Regression (LR)，K-Nearest Neigh-

特徴量を抽出する．これらの特徴量を選択する理由は，主bor (KNN)，Naive Bayes (NB)，Extra-Trees (ET)）を用に慣性データを用いたコンテキスト推定に関する先行研究

いて Leave One Person Out 交差検証により行った．

から有効性が示されているためである [10], [11]．

図 6 に全ての機械学習アルゴリズムで実行した際に算出された F 値を棒グラフにしたものを示す．図 6 において，© 2021 Information Processing Society of Japan― 1524 ―図 6

各機械学習アルゴリズムにおける F 値の結果
図 7 LightGBM を用いた性能評価

最も認識精度が高かったのは，LightGBM を用いた場合であり，F 値：90.0%であった．対照的に，最も認識精度が低「手で棒を回す体操」の 8 種類とした．被験者から得た測定かったものは，Naive Bayes(NB) を用いた場合であり，Fデータを基に体操種目を分類するため，代表的な 9 つの機値：52.4%であった．LightGBM が一番精度が高かった理械学習アルゴリズムを用いて精度を評価した．その結果，

由としては，この機械学習アルゴリズムは，決定木アルゴ

LightGBM を用いた場合，今回対象とした 8 種類の棒体操

リズムと勾配ブースティングを組み合わせた手法であるたを F 値:90%以上で認識できることを確認した．

めと考えられる．したがって，提案手法では，機械学習ア

今後はより被験者数を増加させて，提案手法の改良に努

ルゴリズムとして LightGBM が有効であると確認できた．

める．また，棒体操を実施する高齢者にどのように体操の図 7 に一番精度が高かった LightGBM を用いて評価した

フィードバックを与えるか検討し，棒体操の技能上達に向結果の混同行列を示す．図を見ると分かる通り LightGBM

けたフィードバック機構の実装を行い，棒体操支援システを用いた場合，全体的に精度が高いことが分かる．「棒をムの実現を目指す．

またぐ体操」，「ばんざいする体操」，「体を捻る体操」，「体を横に倒す体操」，「肩を捻る体操」，「背中の後ろで棒を受け取る体操」，「手で棒を回す体操」は 90%程度の精度を達謝辞

本研究は，JST ACT-I (JPMJPR18UK) 及び科

研費基盤研究 (B)(No.20H04177) の助成によって行った.

成し，「前屈みになる体操」の精度は 86%程度と他の体操と比べると少し悪い結果となった．結論として，ほぼ正確

参考文献に被験者が実施する棒体操の種目を認識できている．しか[1]

し，若干体操種目を正しく認識できていないことがわかる．
原因として，21 人の被験者に棒体操を実施してもらったこ[2]とで体操動作に個人差が生まれやすくなったためと考えられる．今後は，提案手法を改良するなどしてより正確に体[3]

操動作を認識できるように努めたい．

5. おわりに
本稿では，高齢者の転倒予防や健康増進という観点から注目を集めている棒体操に着目し，高齢者の体操動作を認識する手法を新たに提案した．提案手法の有効性を示すた[4]

め，21 人の被験者に今回対象としていた 8 種類の棒体操を 3 セット（1 セット 10 回）実行してもらった．棒の中心に取り付けられた IMU センサから得られる測定データ（線形加速度とクォータニオンデータ）を用いて体操動作の分類を行った．また，対象とする体操動作は，棒体操の[5]

中でも基本的な「棒をまたぐ体操」，「ばんざいする体操」，「体を捻る体操」，「体を横に倒す体操」，「前かがみになる体操」，「肩を捻る体操」，「背中の後ろで棒を受け取る体操」，© 2021 Information Processing Society of Japan― 1525 ―横井賀津志. 転倒予防のための棒体操 運動機能と認知機
能へのアプローチ. 三輪書店, 2018.
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[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

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