情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 20173-508-38
2017/3/2

センサ車椅子による介護者支援システムの構築に向けた
圧力布センサの利用検討
林 千尋1,a)榎堀 優1,b)

間瀬 健二1,c)

概要：車椅子を利用しながら生活する高齢者の中には身体機能の低下により椅子上での姿勢の保持・調整ができず褥瘡の発生や椅子からの転落といった危険因子が存在する．これらを防ぐためには介護者による補助が必要であるが，継続的な見守りは負担が大きく，その介護負担の軽減が望まれている．本研究では椅子利用者のモニタリングを実現するセンサ車椅子を開発することでこの問題を解決することを目標としている．本稿では圧力布センサを車椅子に組み込み，プロトタイプを用いた姿勢推定実験を行うことで，センサ車椅子の開発に向けた圧力布センサの利用検討を行った．推定実験では圧力布センサから抽出した特徴が椅子上での姿勢の崩れと高い相関を示すことを確認した．

Suitability Investigation of E-textile Pressure Sensor
for Posture Change Support Wheelchair
Chihiro Hayashi1,a)

Yu Enokibori1,b)

Kenji Mase1,c)Abstract: Some elderly people using a wheelchair have risk factors such as the occurrence of pressure ulcer
and fall from a chair because they can not maintain and adjust posture on a chair due to deterioration ofphysical function．In order to solve these problem, assist of care givers, such as continuous watching andposture adjustment, are necessary．However, load of such cares are too heavy．Thus, we are developing asensor wheelchair to detect user’s posture and assesses occurrence risk of pressure ulcer and fall. In thispaper, we installed an e-textile pressure sensor into a prototype wheelchair and checked suitability of thee-textile sensor in this use case． From the experiment, we succeeded to confirm that the features extracted
from the e-textile pressure sensor have high correlation, all ρ > 0.8, for the correct postures measured withmotion capture system．

1. はじめに車椅子を利用しながら生活する高齢者は加齢や障害など

い．特別養護老人ホームなど多対一の介護が必要な現場では目が行き届かない可能性があり，転落などの事故を未然に防げない可能性もある．

による身体機能の低下により，姿勢の保持や調整ができな

この問題に対し，本研究ではセンサを組み込んだ車椅子

くなり，椅子上で不良姿勢を取ってしまったり，不良姿勢を利用した介護者支援システムを構築して車椅子を利用すから姿勢を正すことができなかったりと，褥瘡の発生や椅る高齢者の状態を介護者にフィードバックすることで，遠子からの転落の発生リスクが存在する．こうした車椅子利隔でのモニタリングや多対一の見守りを実現して介護負担用における高齢者のリスク軽減には，介護者による継続的の軽減を図る事を目標としている．本稿では仙骨座りを想な見守りが必要であるがこれは介護者にとって負担が大き定して圧力布センサに組み込んだセンサ車椅子のプロトタイプを用いた車椅子利用者の前方ずれ量の推定を行い，圧1a)b)c)

名古屋大学大学院 情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nagoya University
chayashi@cmc.ss.is.nagoya-u.ac.jp
enokibori@is．nagoya-u.ac.jp
mase@nagoya-u.ac.jp© 2017 Information Processing Society of Japan

力布センサによる見守りが可能かどうか確認する．
本稿の構成は以下のようになっている．第 2 節では椅子のセンサ化に関する研究について述べる．第 3 節では本研

803

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究で使用する圧力布センサと作成したセンサ車椅子のプロ
トタイプについて述べる．第 4 節ではプロトタイプを用いた姿勢計測と前方ずれ量の推定実験の結果について述べる．第 5 節では本研究のまとめと今後の研究の課題について述べる．

2. 関連研究
椅子のセンサ化に関する研究では様々なセンサを椅子に組み込み，椅子利用者の状態をセンシングする研究が盛ん

図 1

圧力布センサの計測点の構造

Fig. 1 Structure of Sensorに行われている．Martin らはデスクワーク中の姿勢モニタリングの実現に向け，空気圧センサを組み込んだ椅子を開発し姿勢分類によりその性能を評価している．評価実験
では 50 人から計測したデータを使い，性別や体重などの身体的特徴を考慮したシステムにより足を組む姿勢や前にかがむ姿勢など椅子上での 12 姿勢を分類している [1]．また，

Fard らは車椅子生活をする人々を対象としたモニタリングを実現するために圧電素子を用いて椅子上での姿勢を計測して姿勢毎に異なる圧力パターンを確認した [2]．Xu らは椅子への設置が容易で 16 × 16 点の圧力計測が可能なクッションを用いて椅子上での 7 つの姿勢を分類している [3]．

Cheng らはデスクチェアの 4 本の支柱の裏にそれぞれに圧力センサを取り付け姿勢の変化に伴う支柱への負荷の分布の偏りから椅子利用者の姿勢や動作を分類している [4]．
これまでに行われてきたイス型センサを用いた研究の多
くは日常的に使うイスやオフィス用デスクチェアを対象としており，その評価も椅子上での異なる姿勢の分類に留まっており，詳細な姿勢の状態をモニタリングには至って

図 2

センサ車椅子のプロトタイプ

Fig. 2 Prototype of Sensor Wheelchairいない．介護者支援を実現するためには車イスを用いたイス型センサの開発や介護現場で発生する問題に合わせたモをセンシングし，姿勢特徴を抽出し，組み合わせることでニタリングシステムの開発・評価が必要である．また，先就寝時の姿勢を分類した研究も行われてきた [7]．

行研究で椅子利用時の圧力計測をするために圧電素子を用

本研究では車椅子の座クッション及びバックサポートのいている研究もあるが実利用を考慮した際，汚損などの恐部分にサイズを合わせた圧力布センサを作成し，センサ車れから低コストで使い捨て利用が可能な点を考慮し本研究

いすを構成する．図 2 に本研究で作成したセンサ車椅子

では圧力布センサを用いたセンサ車椅子の開発を試みる．のプロトタイプを示す．センサは座クッション，バックサ

3. 圧力布センサを用いたプロトタイプの作成

ポートの表面の耐水性布地と内部にあるスポンジの間に挟まれており，座クッション，バックサポートに組み込むセ

本研究では島上らが開発した圧力布センサを用いる [5]，ンサはそれぞれ 20 × 20 の計測点を持つ．また，圧力布セ[6]．この圧力布センサは図 1 のように導電性繊維を非導電ンサに接続された銅線ケーブルは椅子利用者の邪魔になら性繊維でくるんだものを縦糸と横糸の一部に利用しており，ないように車椅子の後方に回り込ませ，計測回路へ接続しそれらが交差する各点で，静電回路を構成している．布にている． 図 3 に示すように，Bluetooth 接続でスマート

圧力が加わると縦横の導電糸間の距離が変化するので，そフォンやタブレット端末にデータ送信し，計測中の圧力布れに伴う静電容量の変化を読み取って各点の圧力に変換すセンサへの圧力分布の確認やデータ収集ができる．

る仕組みを用いている．センシング領域が導電糸と非導電センサ椅子を構成でき，安価なため汚損などによる使い捨4. 圧力布センサを用いた前方ずれ量の推定実験てもしやすい．また，導入も容易で材料費のコストが低く椅子利用者の姿勢の崩れ方を表す一つの基準として仙骨大量生産ができるという利点がある．過去の応用例として座りに着目する．仙骨座りは図 4 に示すように骨盤を後傾ベッドシーツサイズの圧力布センサを用いて就寝時の姿勢させ仙骨で体重を支える座り方である [8]．腰痛や褥瘡の糸のみで作られているためクッションの質感を損なわずに© 2017 Information Processing Society of Japan804

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図 5 マーカーの取り付け位置

Fig. 5 Marker Position

表 1

各マーカーの ID と取り付け位置

Table 1 List of Marker ID
No．
2

姿勢の計測例

3Fig. 3 Sample of Measurement Posture

車椅子の右手ハンドル

whMhnd,rwhMhnd,lwhMpl,rwh
Mpl,lpMsh,rpMsh,lp
Mst,upMst,bpMkn,rpMkn,l1
図 3

装着位置

ID45678910

車椅子の左手ハンドル
車椅子の座面下部の支柱 (右側)
車椅子の座面下部の支柱 (左側)
人体の右肩
人体の左肩
人体の胸骨上部
人体の胸骨下部人体の右足の膝
人体の左足の膝いてまとめる．各マーカー M は式 1 に示すようにそのマーカーの時刻ごとの 3 次元位置をまとめた行列である．

[M=
図 4

仙骨座りの例 ([8] より引用)

Fig. 4 Picture of Sacral Sitting]
xt

yt

(1)

zt

姿勢を崩す動きは以下のように指示をした．

• 車椅子に深く腰掛け背筋を伸ばした姿勢をとる (基本姿勢)

原因ともなるため，できるだけ仙骨座りにならないように適切な椅子を選び，正しい姿勢をとる必要がある．仙骨座りは体が徐々に椅子前方にずれていく姿勢であるため，本研究では圧力布センサから取得した計測値による椅子利用• バックサポートにもたれかかり体を椅子前方に段階的にずらし，姿勢を崩していく．

• 被験者の判断で，姿勢が崩せなくなる位置まで体をずらしたら，再び基本姿勢に戻る．

者の前方ずれ量の推定を試みる．前方ずれ量の真値はモー• この姿勢を崩す一連の動きを正面方向 10 回，斜め左ションキャプチャで人体及び車椅子に取り付けたマーカー

右各方向 5 回ずつ行う．この時，被験者は各方向ごとの動きから生成し，圧力布センサから取得した計測値を用に定められた前方の注視点を見ながら動き，斜め左右いてその推定を行う．

については動く方向と逆方向についている車椅子の肘掛にもたれかかりながら斜め前にずれる．

4.1 計測設定
本実験では成人男性 3 名のデータを用いる．各被験者に車椅子に腰かけた状態から姿勢を崩す動きを指示し，車椅• ずれる動きを計測した後，再び基本姿勢に戻り，そのまま体を前方に屈める姿勢を基本姿勢→ (3 秒) →前屈み姿勢→ (3 秒) →基本姿勢と計 6 回計測する．

子に組み込まれた圧力布センサで椅子への圧力を計測した．同時に被験者と車椅子に図 5 に示す位置にマーカーを4.2 データセットの作成

取り付け，モーションキャプチャによる計測も同時に行っ

120Hz のモーションキャプチャの計測データを圧力布た．表 1 に各マーカーに割り振った ID と詳細な位置につセンサと同じ周波数である 8Hz までダウンサンプリング© 2017 Information Processing Society of Japan805

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し，次に目視で圧力布センサのデータと時刻同期を行った．これにより各時刻における圧力布センサとモーションキャプチャのデータが一対一で対応するデータセットを作成した．次に本実験で不要なデータの削除を行った．
先の計測では被験者が椅子に腰掛けていない時刻が存在する．これついては車椅子に取り付けた 4 点のマーカー
wh
wh
wh
wh
Mhnd,r,Mhnd,l,Mpl,r,Mpl,lの重心位置と被験者の両肩，

図 6 xy 平面の回転処理

pppp
両膝につけた 4 点のマーカー Msh,r,Msh,l,Mkn,r,Mkn,lFig. 6 Rotation Processing of x-y Planeの重心位置の 2 点間の距離を計算し，閾値を超える時刻については車椅子と被験者が離れている状態と見なしてデー′p′p′p′p算出する．式中の Mkn,r, Mkn,l, Msh,r, Msh,lは人体のタセットから取り除いた．また，モーションキャプチャの両肩と両膝に取り付けたマーカー位置を x′ 軸，y ′ 軸に変マーカーの追跡ができていない時刻のデータも削除した．

換したものである．

仙骨座りによる前ずれ量を取得するため，人体の両()()′p′ppp
D p = cnt Mkn,r, Mkn,l− cnt Msh,r, Msh,l(5)

肩と両ひざに付けたモーションキャプチャのマーカー

式 5 より時刻 t における人体の向き及びその大きさが式4.3 前方ずれ量の算出

pppp
Msh,r,Msh,l,Mkn,r,Mkn,lから姿勢の変化を追跡し，姿勢のずれ量を算出する．

6 に示す 2 次元のベクトルとして取得できる．回転処理を施しているため式 6 の x′t がそのまま車椅子の前方方向に4.3.1 椅子座標系への変換体がずれている量を表している．本実験では時刻 t におけ姿勢特徴の算出をするためにまず前処理として床面に水平な xy 平面の回転処理をかけ，図 6 のように床面と水平る x′t の値を前方ずれ量を示す値とした．

で車椅子のバックサポートからフットレストに向かう方向を x′ 軸とし，x′ 軸と直行する床面と水平な方向を y ′ 軸とD p = [x′t , yt′ ](6)なるように回転処理を施す．回転処理をするために車椅子
wh
wh
wh
wh
につけた 4 点のマーカー Mhnd,r,Mhnd,l,Mpl,r,Mpl,lから世界座標軸での車椅子の向き D wh を式 2 より算出する．

4.4 重心特徴の抽出
圧力布センサから抽出する姿勢特徴として椅子上での姿は各時刻における床面と水平な面での車椅子の向き勢の変化に伴い変化する座クッション，バックサポートにを持つ．なお式中の関数 cnt は 2 点のマーカーの xy 平面かかる圧力の重心位置に着目する．例えば，姿勢が崩れ腰での中央位置を求める関数である．

部が前にずれている状態はイスに深く腰掛けている状態にD

wh

比べ椅子にかかる負荷が椅子の前方に集中している．本研
究ではこの負荷の偏りを重心として抽出し，前方ずれ量の( wh)wh
D wh = cnt Mpl,r, Mpl,l−( wh)wh
cnt Mhnd,r , Mhnd,l推定に利用する．式 7 で示す圧力布センサから得られた x(2)行 y 列の圧力分布マトリクス P に対し，式 8 により重心

次に D wh の各時刻 t での車いすの向きと x 軸が成す角度

特徴 CP を求める．式 8 における Psum は圧力分布マトリを式 3 により求め，時刻 t における回転角度 θ を求める．

クス P の全要素の和である．これを座クッション，バッ式 3 における X は x 軸方向を示す単位ベクトルである．

クサポートそれぞれのマトリクスに適応し重心特徴を生成

さらに式 4 により，時刻 t におけるマーカー M に回転処する．

理を施す．これにより図 6 のように各時刻におけるマーカーの x 軸,y 軸が椅子座標系 x′ 軸，y ′ 軸になるように変換する．

()
Dtwh · X
θt = Arccos|Dtwh ||X|
T T ′xMxM t
cosθtt  y M ′  =  y M   sinθtt   t 
′0ztMztM(3)−sinθtcosθt01

p1,2...

 p2,1
P = .
 ..
px,1p2,2..
.

...
..
.

px,2...

( ∑x∑y0
0 
(4)

p1,1

CP =i=1 i

j=1 pi,jPsum

p1,y
p2,y 
.. . px,y∑y,(7)

j=1 j∑yi=1 pi,jPsum)(8)

次に人体に装着したモーションキャプチャから姿勢特徴

重心特徴の例を図 7 に示す．図 7 の左側の図はある被験として，姿勢の崩れ具合を取得する．姿勢特徴は式 5 より者が椅子に深く腰掛けている時の圧力分布マトリクスであ© 2017 Information Processing Society of Japan806

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り，赤い箇所ほど強い圧力がかかっていることを示している．また黒色の実線の交点が重心位置である．椅子に深く腰掛けているため，座面の重心は椅子のバックサポート側に寄っていることがわかる．

図 7 重心特徴図 9推定結果:被験者 B

Fig. 9 Regression Result : BFig. 7 Centroid Feature

4.5 前方ずれ量の推定実験
先に算出した前方ずれ量を目的変数，重心特徴を説明変数とした回帰分析を行う．回帰分析で出力された前方ずれ量の推定値とモーションキャプチャのデータから算出した前方ずれ量の間の相関係数を求め，圧力布センサから前方ずれ量の推定が可能か確かめた．次に 2 人分のデータで前方ずれ量を推定するモデル式を生成し，残りの 1 人分のデータで推定を行う 1 人抜き交差検定を行った．
被験者ごとの回帰分析の出力結果を図 8,9,10 に示す．推定値と真値の相関係数，及びその時の p 値について表 2, 表3 にまとめる．
実験の結果，どの被験者においても相関係数が 0.8 を超図 10

推定結果:被験者 C

Fig. 10 Regression Result : Cえ強い相関を示した．また p 値も p < 0.05 と姿勢の崩れ具合を表す姿勢特徴と圧力布センサから抽出した重心特徴

表 2 推定値と真値との相関との間に優位な関係があることが示された．1 人抜き交差

Table 2 Correlation between Estimated Value and True Value

検定においても，個人ごとに最適化した場合と比べて低い

被験者

相関係数p値傾向にあるが，二人について 0.79，一人について約 0.68

A0.8990p < 0.05

B0.8667

p < 0.05

C0.8249

p < 0.05

表 3

1 人抜き交差検定の結果

Table 3 Cross-Validation Results
学習テスト

相関係数p値

B,CA0.7970

p < 0.05

A,C

B0.6801p < 0.05

A,B

C0.7839p < 0.05という相関が得られた．また，図 8,9,10 からどの被験者でも数値化した前方ずれ量が大きいときの推定はできている
図 8推定結果:被験者 A

Fig. 8 Regression Result : A© 2017 Information Processing Society of Japanが，前方ずれ量が小さい時の推定結果が横ばいとなりうまくいっていないことが示された．

807

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4.6 考察3-508-38
2017/3/2[4]

どの被験者においても圧力布センサから抽出した重心特徴と姿勢の崩れ具合を表すモーションキャプチャのマーカーから求めた姿勢特徴に高い相関関係が示され，介護者支援システムの構築に向けたセンサ車椅子の開発において[5]圧力布センサを利用することの有用性を示すことができた．1 人抜き交差検定では被験者が自身のデータを使って[6]推定を行った時よりも相関係数が低くなっているのは，今回の前方ずれ量推定モデルでは個人差の影響が残ったままであることが考えられる．姿勢特徴として用いた姿勢の崩[7]

れ具合を示すずれ量は被験者の両肩と両膝に取り付けたマーカーより算出しているため，体格の影響を受けやすいと考えられるため，椅子利用者の体格に影響されない特徴の抽出や正規化処理が必要である．

[8]

Cheng, Jingyuan, et al． ”Smart Chair: What Can Simple Pressure Sensors under the Chairs Legs Tell Us
about User Activity．” UBICOMM13: The Seventh International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies． 2013．
島上祐樹, et al． ”センサ織物の生体計測分野への応用．”
あいち産業科学技術総合センター研究報告 2 (2014): 9497．
Enokibori, Yu, et al． ”E-textile pressure sensor basedon conductive fiber and its structure．” Proceedings ofthe 2013 ACM conference on Pervasive and ubiquitouscomputing adjunct publication． ACM, 2013．
林千尋, et al． ”布圧力センサを用いた睡眠時の姿勢分
類．” 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディ
ア (CVIM) 2016．7 (2016): 1-6．
「 高 齢 者・車 椅 子 の 座 位 で 多 い 仙 骨 座 り（ せん こ つ ず わ り ）の イ ラ ス ト・図・フ リ ー 素 材 」
https://otakiyama.com/sozai/illust/senkotusuwari/(2016/12/26 アクセス)

前方ずれ量が小さいときの推定がうまくいってないのは，仙骨座りによる前ずれとは関係がない前屈み姿勢や椅子に座りなおす動作中の姿勢もデータセットに含まれていたからと考えられる．モニタリングを実現させるためには椅子利用者がどういう姿勢を取っているか大まかに分類してからその姿勢の詳細な状態をするといった段階的な処理が必要である．

5. 結論と今後の課題
本研究では車椅子を対象とした介護者支援システムの構築に向けて，車椅子に圧力布センサを組み込んだプロトタ
イプを用いて圧力布センサの利用検討を行った．モーションキャプチャから求めた前方ずれ量の真値に対し圧力布センサのから抽出した重心特徴を用いた推定では高い相関を示し，車椅子に組み込んだ圧力布センサが椅子利用者の状態の判定に有用である可能性が示された．
今後の課題は，詳細な姿勢状態の判定の実現である．今回の実験では姿勢状態の一つとして前方ずれ量の推定を行ったが，実際に介護者支援システムとして使っていくた
めには椅子利用者の状態をより細かく追跡できる必要がある．今後の課題として詳細な姿勢状態を推定するアルゴリ
ズムの実装とその評価実験が挙げられる．
謝辞

本研究は総務省 SCOPE 地域 ITC 振興型の助成を受けたものです．
参考文献
[1]

[2]

[3]

Martins, Leonardo, et al． ”Optimization of Sitting Posture Classification based on Anthropometric Data．”(2016)．
Fard, Farve Daneshvar, Sahar Moghimi, and Reza Lotfi．
”Evaluating Pressure Ulcer Development in WheelchairBound Population Using Sitting Posture Identification．
” Engineering 5．10 (2013): 132．
Xu, Wenyao, et al． ”ecushion: An etextile device forsitting posture monitoring．” 2011 International Conference on Body Sensor Networks． IEEE, 2011．

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