情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

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伸縮による抵抗変化を利用した組紐センサの基礎検討
並川 真也1,a)

榎堀 優1,b)

間瀬 健二1,c)

概要：ウェアラブル生体情報計測で衣類へのセンサを組み込む場合において，布や糸そのものでセンサ機能を実現する手法が衣類の特徴を損なうことなく，また，既存の製品作成手順から大きく乖離せずにセンサ機能を組み込めることから，発展が期待されている．本稿では，新たに開発した組紐をベースとした伸縮センサの基礎検討結果について報告する．本センサは伸縮によって抵抗値が変化し，旧来の布をベースとした伸縮センサと異なり，細身であるために，計測部位に複数本を並行配置することも可能である．それらの計測結果を結合することで，衣類型センサの課題の一つである位置ずれ問題に対応できる可能性がある．本基礎検討では，モーションキャプチャを正値として，組紐センサの出力値から伸縮量や関節角度を推定し，性能を検討した．単純な伸縮については，最小二乗誤差 4.58 ± 0.37mm であり，変化量約40mm に対して，11.25 ± 0.3%で推定できた．肘サポータと着圧型ウェアの肘部に組紐センサを取り付け，肘関節角度を測定した結果では，肘サポータで最小二乗誤差 16.88 ± 2.74 度，着圧型ウェアで 37.88± 28.53 度で推定できた．また，複数本のセンサを併用することで，着圧型ウェアの精度を 37.88 ± 28.53度の精度から 26.42 ± 4.88 度まで改善できた．

A Trial of Elastic-Braid-Based Stretch Sensor using Resistance Change
Shinya Namikawa1,a)Yu Enokibori1,b)

Kenji Mase1,c)Abstract: The market of wearable sensing is glowing up and garment sensor interests many stake holders.
Methods to implement garment sensor, e-textile and e-dried based approaches, are also attracting interests
because this approach do not omit garment advantages and have good adaptability for common garment
production process. In this paper, we introduced a new e-dried-based stretch sensor, and its basic performance. This new sensor is thinner than our e-textile-based stretch sensor has been reported. Therefore,
several sensors can be installed into narrow parts; such installation can reduce errors depending on garment
displacement. The e-dried-based sensor showed 4.58 ± 0.37 mm in rooted-mean-square error (RMSE) for
sensor length changes measured by motion capture system. It is 11.25 ± 0.3% for 40 mm stretchable range.
In elbow angle estimation, it showed 16.88 ± 2.74 degrees for an elbow supporter and 37.88 ± 28.53 degrees
for a compression ware in RMSE. In addition, the RMSE for the compression ware able to be improved into
26.42 ± 4.88 degrees using multiple e-dried-based sensors which are installed into the almost same place.

1. はじめに組み込む場合，従来のマイクロセンサを衣類へ付加する方法以外に，布や糸そのものでセンサ機能を実現する方法がスポーツやものづくり技術，日常生活行動などをウェアあり，今までの衣類の特徴を損なわず，製品作成手順からラブルセンサを用いて解析する研究が盛んである．また，大きく乖離せずにセンサ機能を組み込めることから，そのウェアラブルセンサで生体情報を取得する手法では，衣類発展が期待されている．また，スポーツや技能，日常行動へセンサを組み込む試みも行われている．衣類へセンサをを計測する上でも，余分な違和感や負荷を増やすことなく，自然なデータが計測できることも特徴の一つである．我々

1a)
b)
c)

名古屋大学大学院情報科学研究科
Nagoya University
namikawa@cmc.ss.is.nagoya-u.ac.jp
enokibori@is.nagoya-u.ac.jp
mase@nagoya-u.jp© 2016 Information Processing Society of Japanのプロジェクトでも布をベースとした伸縮センサを開発してきた [1] が，幅広であり設置箇所が限られるなどの問題が発生していた．そこで，我々は，新たに組紐をベースと396

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した伸縮センサを開発した．本稿では，その基礎検討結果について報告する．組紐センサは，細身であるため，計測部位に複数本を並行配置することも可能であり，それらの計測結果を統合することで，衣類型センサの課題の一つである位置ずれ問題に対応できる可能性もある．同事項に対図 1する検討結果も合わせて報告する．

組紐センサ

Fig. 1 Elastic-braid-based stretch sensor

以下，本稿は第 2 章で関連研究を紹介し，第 3 章で伸縮組紐センサのについて述べる．第 4 章で衣類に組み込んだ組紐センサによる肘関節角度推定について述べ，第 5 章でまとめる．

2. 関連研究
伸縮によって人の動きを取得するセンサとして，カーボンナノチューブを利用したものがある．hayamizu ら [2]

図 2

図 3

正面からの外観

後ろからの外観

Fig. 2 appearance from front Fig. 3 appearance from backは，絆創膏型，タイツ型，手袋型のカーボンナノチューブを利用したセンサを作成し，それぞれ呼吸や発声などの喉の動き，膝の動き，各指の動きを測定している．Morteza
ら [3] はよる指，手首，肘の動きとセンサを 3 本使うことによって 3 方向の伸縮を測定している．Jung ら [4] はシール型のセンサで喉の動き，肘サポータ型で肘の動き，手袋型で指の動きをそれぞれ測定している．
上記のようにカーボンナノチューブを使用したセンサの研究は数多くなされている．しかし，カーボンナノチューブは高性能な反面コストが高くなりがちである．また，旧

図 4横からの外観Fig. 4 appearance from side

来から衣類へ使われていた素材では無いため，衣類への自然な結合に手間がかかるという問題もある．

Guido ら [5] は，ISO 規格 4915 のステッチ形式に分類される 602 のステッチ方法を利用して膝部の曲げを検知するセンサを開発した．このセンサは縫い目の底カバー糸を導電性の糸に替え，屈曲による抵抗値の変化を測定している．
自動走行マネキンと人に対して実験を行った．その結果，膝の屈曲との相関係数 0.88 と高い相関を示した．しかし，示されているのはセンサ特徴と相関係数のみであり，角度

図 5

計測回路

Fig. 5 measurement circuitの推定は行われていない．後述するとおり，我々の組紐センサでも肘の屈曲と相関係数 0.92 を確保しているが，角度5 に示す．本回路は Intel Edison をベースに構築した．図ベースの誤差に直すと 16.88 ± 2.74 度の誤差が出ている．

5 に示す計測回路から電圧で計測結果を出力し，SparkFun

相関係数のみの議論は不十分である．

3. 伸縮組紐センサ
図 1 に今回新たに作成した伸縮組紐センサを示す．本センサは導電性繊維とゴム繊維を用いて伸縮する組紐として製の Intel Edison Blocks の ADC block で量子化する．定電流回路は抵抗 RL(組紐センサ) に定電流 Vin/R1 が流れる回路である．R0 には同じ抵抗を用いる．このままでは，電圧が小さく抵抗の変化による電圧の変化量の計測が困難なため計装アンプで電圧を増幅した．

構築したものである．組紐全体に導電性がある．伸縮に伴い，導電性繊維間に隙間が発生し，電気抵抗値が増加する．
従って，組紐の電気抵抗値を計測することによって，組紐の伸縮量が推定可能である．

3.2 組紐センサの基礎検証
モーションキャプチャを用いて組紐センサの長さを計測し，センサ出力値と比較して，組紐センサの基礎性能を検証した．図 6 に検証時の外観を示す．モーションキャプ

3.1 計測回路
作成した回路の外観を図 2，図 3，図 4 に示し，回路図を© 2016 Information Processing Society of Japan

チャのマーカーは組紐センサの両端に取り付けた．実験では，90mm の組紐センサを使用した． モーションキャプ

397

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IPSJ Interaction 2016

図 6

組紐センサとマーカー

Fig. 6 Elastic-braid-based stretch and marker

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2016/3/2(赤：組紐センサの出力値 (左軸)，青：モーションキャプチャによる計測結果 (右軸))
図 8 130mm 以下のデータ抽出結果

Fig. 8 extraction result less than 130mm(赤：組紐センサの出力値 (左軸)，青：モーションキャプチャによる計測結果 (右軸))
図 7基礎性能実験結果

Fig. 7 basic performance experiment(赤：線形回帰式による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)
図 9 線形回帰による学習結果

Fig. 9 learning result by linear regression

チャのサンプリングレートは 120Hz，組紐センサのサンプリングレートは 30Hz である．
実験は以下の手順で行った．

( 1 ) 5 秒に 10mm ずつ伸ばす( 2 ) 140mm まで伸ばしたら 5 秒に 10mm ずつ縮める( 3 ) 90mm まで戻す
( 4 ) 1〜3 を 4 回実地する
3.3 基礎検証結果
図 7 に計測例を示す．組紐センサの出力値は，5 点メディ

(赤：線形回帰式による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)
図 10

線形回帰式による推定結果

Fig. 10 estimating result by linear regression

アンフィルタで平滑化している．

3.3.1 組紐センサの計測範囲
図 7 より組紐センサは、センサ長が約 130mm になるまではセンサ出力値がセンサの長さに良く追随していることが分かる。一方で、130mm 以上に伸ばした場合、出力値の変化が鈍くなり、センサ出力値は 130mm の時と大きな差が無い。従って、測定可能伸縮量は約 90mm のセンサの場合で約 40mm であり、基礎センサ長に対して約 44%であると考えられる。

3.3.2 組紐センサの基礎検討

センサ出力値とセンサ長のスピアマン相関係数を計算した
ところ、最小で 0.94, 最大で 0.97 (全て p ＜ 0.01) となり、高い相関を示した。
また、線形回帰式を構築して、センサ出力値から組紐センサ長を推定した。用いた式は以下の通りである．

Y = aX + b, where X はセンサ出力，Y は組紐センサ長 (1)線形回帰の学習結果と、線形回帰で求めたパラメータを用いて長さを推定した結果を、それぞれ図 9 と図 10 に示

3.3.1 節の結果から、本実験に用いた組紐センサの計測す。各試技で学習した時の精度は 4.50 ± 0.12 mm, 4 分割

限界長は約 130mm だと考えられるため、計測データから交差検定を行った結果の精度は 4.58 ± 0.37 mm であり、130mm 以下のデータを抽出して精度を検証した。図 8 に変化量約 40mm に対して，それぞれ 11.25 ± 0.3%, 11.45

抽出後の計測例を示す．

± 0.93%であった。

本検証では、基礎センサ長である 90mm から伸縮し、再び 90mm に戻ってくるまでを 1 回として、図 8 に示すデー
タを 4 分割して 4 試技として取り扱う。各試技に対して、© 2016 Information Processing Society of Japan

4. 衣類型センサ化と肘角度推定制度検証
本節では，組紐センサを縫いつけ衣類化した上で肘の角398情報処理学会 インタラクション 2016
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図 11161C58
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肘サポータに縫い付けた組紐センサ

Fig. 11 sensor sewed supporter

図 13

モーションキャプチャのマーカー位置

Fig. 13 markers position of motion capture
図 12

着圧ウェアに縫い付けた組紐センサ

Fig. 12 sensor sewed wear

度推定を行った結果を示す．本実験では，肘サポータ及び着圧ウェアを用いた．作成した 2 つの衣類型センサを図 11及び図 12 に示す．図 11 及び図 12 では，組紐センサ 3 本縫い付けてある．これは，後述する位置ずれ対策のためであり，本節の実験では，中央のセンサを用いた．また，3.2
節の実験と同様にモーションキャプチャによって取得した
肘関節角度を正値とした．

(赤：組紐センサの出力値 (左軸)，青：モーションキャプチャによる計測結果 (右軸))
図 14

サポータ型センサの出力値と肘関節角度のグラフ

Fig. 14 value of supporter type sensor and elbow joint angle

図 13 にモーションキャプチャマーカーの配置を示す．
被験者の肩，肘の内側，肘の外側，手首の内側，手首の外側にモーションキャプチャのマーカーを装着した．内外の肘のマーカーの中点から内外の手首のマーカーの中点までを前腕ベクトル，内外の肘のマーカーの中点から肩のマーカーまでを上腕ベクトルとした．前腕ベクトルと上腕ベクトルから肘関節角度を求めた．

(赤：組紐センサの出力値 (左軸)，青：モーションキャプチャによる計測結果 (右軸))
図 154.1 単純な曲げ動作における性能

着圧ウェア型センサの出力値と肘関節角度のグラフ

Fig. 15 value of wear type sensor and elbow joint angle

4.1.1 実験方法
実験は以下の手順で行った．

( 1 ) 腕が伸びきった状態から 5 秒ずつ肘を 135 度，90 度，曲がる限界の順で曲げる( 2 ) 腕が曲がりきった状態から 5 秒ずつ肘を 90 度，135度，180 度の順で曲げる( 3 ) 上記の動作を 5 回行う

節角度 (度) である．また，グラフの赤い線は組紐センサの抵抗値，青い線は肘関節角度を示す．表 1 に各センサ出力値と肘関節角度のスピアマンの相関係数を示す．
図 14 に示した肘サポータ型センサの結果では，ノイズもほぼなく，肘関節角度と出力値はほぼ同様に変化している．一方，図 15 に示した着圧ウェア型センサの結果では，上記を被験者 2 人に対して 1 セットとして着圧ウェアとサポータ型センサと比較してノイズとずれが大きい．しか肘サポータの 2 種類の衣類型センサも組み合わせの組み合しながら，肘関節角度に対して一定の相関を持ちつつ変化わせのそれぞれに対して，3 回ずつ計 12 回実施した．

をしている．また表 1 のとおり，サポータ型センサで最4.1.2 実験結果

小 0.92，最大 0.97，着圧ウェア型センサで最小 0.86，最大

図 14 及び図 15 に計測例を示す．グラフの横軸は時間(ms)，縦軸は左側が組紐センサの抵抗値 (Ω)，右側が肘関© 2016 Information Processing Society of Japan

0.92 と高い相関を示した．
3.3.2 節と同様に式 (1) の線形回帰式を用いて，センサの399

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表 1 組紐センサ出力値と肘関節角度の相関係数

Table 1 correlation of value of braid sensor and elbow joint
angle
衣類型センサ

最小相関係数最大相関係数

サポータ型

0.920.97

着圧ウェア型0.860.92

表 2 線形回帰による標準誤差(赤：線形回帰による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)

Table 2 standard error by linear regression
衣類型センサ

学習 (度)

テスト (度)

サポータ型

16.22 ± 2.85

16.81 ± 4.68

着圧ウェア型

21.64 ± 8.27

37.88 ± 28.53

図 18

回帰式によるサポータ型センサのテスト結果

Fig. 18 test result of supporter type sensor by linear regression(赤：線形回帰による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)(赤：線形回帰による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)
図 16

回帰式によるサポータ型センサの学習結果

Fig. 16 learning result of supporter type sensor by linear re-

図 19

線形回帰式による着圧ウェア型センサのテスト結果

Fig. 19 test result of wear type sensor by linear regression

ためだと考えられる．

gression

4.2 複数本配置による位置ずれ対策
組紐センサの幅が 3 ｍｍと細いことを利用し，測定箇所に複数本組紐センサを並べて同時に計測を行い，特定時区間に対して最も変化量の大きいセンサのセンサ出力値を採用することで位置ずれによる推定誤差の低減を試みた．センサは最も変化量が大きい箇所に設置する事が多いため，前述の手法により，位置ずれが発生しても複数本並べたセ(赤：線形回帰による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)
図 17

線形回帰式による着圧ウェア型センサの学習結果

Fig. 17 learning result of wear type sensor by linear regression

ンサの内から，最も推奨測定位置に近いセンサを抽出することが可能となり，誤差を軽減できると考えられる．本実験では，腕を伸ばしきった状態から腕を曲げきった状態及
び，腕を曲げきった状態から腕を伸ばしきった状態を一つ出力値から肘関節角度を推定した (だたし，Y は肘関節角の時区間とし，その中で，最も変化量が大きいセンサの出度とする)．計測データを前半と後半に分割し，前半で学力値をその時区間の出力値とした．本稿では，3 本の組紐習，後半でテストを行った．サポータ型センサと着圧ウェセンサを着圧ウェア型センサに縫い付けたが，1 本が動作ア型センサの線形回帰による学習結果を図 16 及び図 17 に不良を起こしたため，2 本のセンサの出力値を用いる．動テスト結果を図 18 と図 19 に示す．それぞれの場合の標準作不良を起こしたのは，図 11 における左のセンサと図 12誤差を表 2 に示す． サポータ型センサの推定誤差は 16.81における下のセンサである．

± 4.86 度と着圧ウェア型センサと比べて小さい．また，学図 20 及び図 21 に 2 本のセンサを用いる前の線形回帰式習結果の誤差 16.22 ± 2.85 度と，テスト結果の誤差 16.81による学習結果とテスト結果を示す．図 22 及び図 23 に 2± 4.86 度に大きな差が無いことがわかる．一方，着圧ウェ本のセンサを用いることにより位置ずれ対策を行った場合ア型センサの推定誤差は，37.88 ± 28.53 とサポータ型セの線形回帰式による学習結果とテスト結果を示す．対策前

ンサの誤差と比べて大きく，加えて，学習結果としての誤と対策後の標準誤差を表 3 に示す．図 20 より，学習結果

差 21.64 ± 8.27 度と比べて，テスト結果の誤差 37.88 ±では極端な誤差は現れていない．しかし，図 21 では，途28.53 度が大きくなっているのが分かる．これは，着圧ウェ中で値が大きくずれている．この時点で位置ずれが起きてア型センサでは，着衣ずれによってセンサの位置がずれたいると思われる．図 22 には大きな変化は見られない．し© 2016 Information Processing Society of Japan400

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表 3

位置ずれ対策後の標準誤差

Table 3 standard error after position gap measure
着圧ウェア型 (2 本)

平均 (度)

標準偏差 (度)

学習時21.412.8

テスト時

26.424.88

ついて検討した．本基礎検討では，モーションキャプチャ(赤：線形回帰による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)の値を正値として，組紐センサの出力値から伸縮量や関節図 20

縮では，変化量 40mm に対して，最小二乗誤差 4.51mm ±位置ずれ対策を用いる前の学習結果

Fig. 20 learning result before position gap measure

角度を推定し，検討した．組紐センサそのものの単純な伸0.36mm の精度で推定できた．肘サポータと着圧ウェアの肘部にセンサを縫い付け衣類化したセンサで肘関節角度を計測した．結果として，肘サポータで最小二乗誤差 16.88± 4.86 度，着圧ウェア型センサで 37.88 ± 28.53 度で推定できた．また，複数本のセンサを並行配置することで，着圧ウェア型センサにおける位置ずれ発生時の精度 37.88± 28.53 度をから 26.42 ± 4.88 度まで改善できた．これに(赤：線形回帰による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)
図 21

位置ずれ対策を用いる前のテスト結果

Fig. 21 test result before position gap measure

よって，衣類型センサの課題の一つとなっている位置ずれに対応できる可能性が示唆された．
謝辞 本研究の一部は「知の拠点」あいち重点研究プロ
ジェクト, 並びに，JPSJ 科研費 15H02736，26280074 の支援を受けたものです．
参考文献
[1]

[2]
(赤：線形回帰による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)
図 22

[3]

位置ずれ対策を用いた後の学習結果

Fig. 22 learning result after position gap measure

[4]

[5]

Enokibori, Yu, and Kenji Mase. ”Human joint angle estimation with an e-textile sensor.” Proceedings of the 2014
ACM International Symposium on Wearable Computers.
ACM, 2014.
Yamada, Takeo, et al. A stretchable carbon nanotube
strain sensor for human-motion detection. Nature nanotechnology 6.5 (2011): 296-301.
Amjadi, Morteza, Yong Jin Yoon, and Inkyu Park. Ultrastretchable and skin-mountable strain sensors using carbon nanotubes? Ecoflex nanocomposites. Nanotechnology 26.37 (2015): 375501.
Park, Jung Jin, et al. Highly Stretchable and Wearable
Graphene Strain Sensors with Controllable Sensitivity
for Human Motion Monitoring. ACS applied materials
and interfaces 7.11 (2015): 6317-6324.
Gioberto, Guido, et al. Detecting bends and fabric folds
using stitched sensors. Proceedings of the 2013 International Symposium on Wearable Computers. ACM, 2013.

(赤：線形回帰による推定値，青：モーションキャプチャによる計測結果)
図 23

位置ずれ対策を用いた後のテスト結果

Fig. 23 test result after position gap measure

かし，図 23 では，大きな改善が見られる．表 3 より対策
前と比較して，テスト時の標準誤差が 37.88 度から 26.42度まで改善されたことが見て取れる．

5. 考察と展望
本稿では，新たに開発した伸縮組紐センサの基礎性能に© 2016 Information Processing Society of Japan401