情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015A46
2015/3/5

スモールアクションコントローラ~手の移動量を最小にする障がい者向け入力補助デバイス~
木村智之†	  松下宗一郎†
四肢障がい者が一般的なキーボードを用いたパソコン入力操作を行う際に，短時間に手を大きく移動させる必要があるキー入力操作を補助する腕時計型デバイスを提案する．このデバイスでは，手首をキーボード手前のスペースに固定した状態で行える比較的小さな運動を加速度３軸，角速度３軸のモーションセンサにて取得し，認識処理を行うことで，ホームポジションから手をほとんど移動させることなくショートカットキー等の入力を行うことができる．

Small Action Controller
TOMOYUKI KIMURA†

SOICHIRO MATSUSHITA†

We propose a wristwatch-like wireless human interface device for personal computers called a 'small action controller' consistingof a 6-axis motion sensor and a low-power microcontroller. The proposed device helps handicapped people who have difficulties
in forearm movements to input shortcut keys without leaving the home position.

1. 動 機ことができるため，提案するデバイスには，現段階においてマウスと同一の機能を付与する必要がないという結論を	  本研究は，障がいを持つ著者が障がい者としての立場か得た．ここで，キーボードにてショートカット操作を行えら，従来のパソコン操佐システムに代わるシステムの提案ば良い，という意見も考えられるが，マウス操作で生じるを目指したものである．従来のパソコン操作システムの主負担とキーボードによるショートカット操作を行う際の負流は，マウスとキーボードを併用するものである．このシ担とでは，現状ではそれほど大きな差が感じられない．そステムにおいて，障がい者にとって障壁となる点は，2 つのため，手首装着型デバイスによりショートカット操作をのデバイスを使用するに当たって手の移動が必要となる点行うことには，同じような状況にある障がい者にとって，である．ここで手の移動とはキーボード上から手の大半が大きな利点があるものと考えられる．

離れることを指す．著者が大きな負担を感じることなく手を動かすことができる範囲は，キーボードのホームポジシ
ョンからキートップ数個分であり，例えばコントロールキ

2. 手 首 モ ー シ ョ ンーと文字キーを同時に入力するような操作は極めて困難で	  本デバイスでショートカット操作を行う際には，手首をある．一方，デバイス装着箇所としては，足や頭部が候補中心としたモーションを用いることとする。そして，モーとして挙げられるものの，足は障がいにより動かすことがションの種類を決定するに当たり，使用頻度が高いと予想不可能であり，頭部ではデバイスの取り付けが独力では非されるショートカット操作を列挙した結果，ワープロソフ常に困難である．そこで，着脱と操作が容易であり，日常トにおいては，保存や UNDO，コピー，貼り付け，カナ漢生活にて違和感無く利用できる手首装着型のデバイスを考字変換，などが挙げられた．このことから，6 種類程度のえた．そして，マウス操作をホームポジション上で行うシモーションが用意されていれば，ワープロ作業におけるほステムについて検討を行ってきた[1]．

とんどの操作に対応することが可能であると結論付けた．	  一方，本研究における手首装着型デバイスにて操作する	  モーションを決定するに当たり重視したのは，著者が行対象は，ショートカット入力動作とした．ここで，操作のいやすいことと，小さな動きで行うことができることの 2

対象をマウスと同一のものとしない理由を，キーボードと点である。小さな動きとは，キーボードのホームポジショマウス間での手の移動頻度が高いと予想されるワープロソンに手を置いた状態からキー数個分の範囲のみで行うこと

フトを例として説明する．著者がワープロソフトを使用すが可能な動きであり，この範囲を超えるものは，小さな動る場合，マウスはアプリケーションを起動する時，ファイきに含まれない．そして，最終的に選択したモーションは，ル保存，操作を元に戻す（アンドゥ），コピー，貼り付けな

手首を外側に 2 回ひねる，手首を外側に弱くひねる，手首どの操作を行う時に使用する．この場合，アプリケーショを外側に強くひねる，手首を内側にひねる，手を外側へス

ンの起動以外の操作は，全てショートカット入力にて行う

ライドする，手を上方へ動かす，という 6 種類である．そして，これらは，全てキーボードのホームポジションから† 東京工科大学大学院コンピュータサイエンス専攻
Graduate School, Tokyo University of Technology© 2015 Information Processing Society of Japan

キー数個分の範囲で行うことができるものである．

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ねる（roll outside x 2），1 回ひねる（roll outside），弱く 1 回ひねる（roll outside, weak），内側に 1 回ひねる（roll inside），

zy

外へスライドする（sliding outside），上方へ動かす（moveNotebookPCupward）の順に動作を実行している．ここで，著者が最も行いやすいモーションである外側への手首ひねりでは，主xたる回転軸である y 軸周りの角速度である Gy（roll）に比Small Action
Controller

WirelessKeyboard較的大きな信号が検出されている．一方，内側への手首ひPowerchair
Controller

値がかなり小さくなると共に運動波形が乱れていた．また，ねりはスムーズに行うことが若干困難であり，Gy のピーク外側へのスライドでは回転中心軸となる Gx 及び Gz に顕著

図 1	  スモールアクションコントローラな回転が検出されている．一方，上方への持ち上げでは Gxにやや鋭い角速度のピークが検出されている．

Angular velocity (deg/s)

Angular velocity (deg/s)

Angular velocity (deg/s)

Figure 1	  Small Action Controller
30

Gx (pitch)20

4. モ ー シ ョ ン 認 識 ア ル ゴ リ ズ ム100	  スモールアクションコントローラでは，身体障がい者が-10-20
roll outside x 2

-30

0150

5

roll outside(normal)10roll outside(weak)roll insidesliding outside

152025

行いやすい運動とその信号波形より，手首の 3 軸角速度のmove
upward3035

Gy (roll)

100の周期性がある場合に有効性が示されている角速度の時間50

積算を用いた回転角度推定アルゴリズムを用い[2]，回転角0度の大きさやばらつきに対し適当なしきい値を設定した．

-50

一方，上方への持ち上げでは誤認識が散見されたことから，-100roll outside x 2

-150

05

roll outside(normal)10roll outside(weak)

roll insidesliding outside

152025move
upward303540がほぼ静止状態にある時の Ay を手首の初期姿勢角度を表2010現する量と考える．そして，Gx がピーク（正値）に達した

0-10後，Gx = 0 となる時刻における Ay を手首の持ち上げ角度-20-30-40

roll outside x 2

05roll outside(normal)10roll outside(weak)roll insidesliding outside

152025move
upward30を反映する量と捉えることで，Ay の変化分から持ち上げモ
35

0.15 Ay (Elevation)ーションを確認することとした．そして，以上のような認識アルゴリズムのもとで，運動強度を意図的に変化させた

0.10
0.05

運動パターンに対する認識を試み，6 種類のモーションを0.00-0.05

それぞれ 6 回ずつ行った中で約 80％の認識率を得た．また，-0.10
roll outside x 2

-0.15
-0.20

加速度 Ay を併用する認識アルゴリズムを考えた．すなわ
ち，角速度の絶対値が約 3 度／秒以下となり，筆者の手首

Gz (yaw)

300.20Acceleration (G)

計測が有効であることが示唆された．そこで，運動に一定

05roll outside(normal)10roll outside(weak)

roll insidesliding outside

152025

moveupward30

モーションを入力し終えてから認識結果を得るまでの遅延
35Time (sec)

時間は約 1 秒以内であり，実用上特に問題は感じられなか

図 2	  ＰＣ操作に用いる６種の運動波形った．続いて，以上のような認識アルゴリズムをもとに，

Figure 2 Motion signals for 6 shortcut symbols

実際にＰＣにて文章を作成する状況下で各モーションを 1回ずつ入力する実験を行ったところ，約 10 分間の実験時間

3. ス モ ー ル ア ク シ ョ ン コ ン ト ロ ー ラ

において，全てのショートカットが正しく認識された．また，キーボード入力やユーザーの自然な仕草等による誤認	  図 1 にスモールアクションコントローラを使用する際の識が計２回検出されており，今後は更に確実な認識アルゴ状況を示す．左手首に装着されるデバイスは，加速度 3 軸

リズムの構築を目指して行きたいと考えている．

（2G，周波数帯域 50Hz），角速度 3 軸（250 度／秒, 周

波数帯域 50Hz）からなる 6 軸運動センサ及び，小型マイクロコントローラ，2.4GHz ワイヤレス通信モジュールから構成されている．またデバイスの重量は充電式電池を含めて約 40 グラムであり，消費電力は約 30mW となっている．	  図 2 は６種類のショートカット入力に対応した手首モーションの運動波形の計測結果であり，手首を外側に 2 回ひ© 2015 Information Processing Society of Japan

参考文献
1) 木村智之，松下宗一郎，他：スモールアクションコントローラ，
インタラクション 2013 インタラクティブデモセッション，発表番号 1EXB-28, 2013 年 2 月（東京）2) 山口凌雅，松下宗一郎，他：手の運動技巧を鍛えるウェアラブ
ルコンピュータ，インタラクション 2014 インタラクティブデモセ
ッション，発表番号 A3-5，2014 年 3 月（東京）.

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