計測自動制御学会東北支部 第 265 回研究集会(2011.06.28)
資料番号 265-8

センサネットワークによる人動態の多点計測
Multi-points sensing for human action by using sensor network devices○安田貴弘*,

佐川貢一*,久慈憲夫**,

小野俊郎*○YASUDA Yoshihiro*, SAGAWA Koichi*, KUJI Norio**, ONO Toshiro**弘前大学大学院理工学研究科, **八戸工業高等専門学校電気情報工学科
キーワード：多点計測(multi-points sensing), 人動態センシング(sensing for human action)
無線センサネットワーク(wireless sensor network)〒036-8561 弘前大学大学院理工学研究科弘前市文京町 3
Corresponding：小野(e-mail:tono@cc.hirosaki-u.ac.jp)が難しい。そのような点から、安価で無拘束

1．緒言
人動態のセンシングは、スポーツ・娯楽・な人動態センシングの手法として、小型で低医療など様々な分野で需要がある。特に、ス消費電力な MEMS デバイスを用いた加速ポーツ工学やリハビリテーション工学の分野

度・角速度センサによって人体の動きを取得

において、故障からの回復などの判断は医師する研究がされている。しかし、これらの研やトレーナーの感覚的な判断に任されること究においても、複数点のセンサを有線で繋ぐが多く、医師やトレーナーによって指導や退必要性や、データロガーといった計測機器を院などの基準があいまいであると考えられる。

同時に携帯する必要があり、それによる拘束これらの問題に対して近年では医師などに依が懸念される。また、多人数での同時測定をらない定量的な解析が注目され始めており、考えた際、個々の時間同期が困難であるとい効率的なリハビリ方法の検討や、スポーツにうことから、無線によって離れた位置の計算おける怪我の原因究明など、多くの需要が見機にデータを送る事が求められている。

込まれる

1)2)

。一方で従来の人動態センシング

本報では、市販の無線センサネットワークの手法は、高価で大型の設備が必要とされるデバイスによる人動態センシングに注目し、ものが多く容易に導入できない。また、有線多点計測を考慮した人動態センシングへの適式による手法では、多くの機械部品を有線に用性を評価した 3)。

より連結して装着する事になるため、身体的拘束が大きいという欠点がある。これらの問担がかかるのが望ましくない分野においては、

2．実験方法
2.1 センサネットワークデバイス
図 1 に本実験で使用した無線センサネット

設置場所の制限や身体的拘束の観点から運用

ワークデバイスである Crossbow 社の｢Mote キ

題は、リハビリテーションなどの被験者に負ット｣を示す。Mote キットは、センシングデ接続し、アナログ電圧関数を入力することで、ータを無線によって送信するセンサノード(a)その入力電圧を疑似的にセンサ信号としてセと、パソコンに USB で接続され、センサノーンサノードに認識させた。また入力した電圧ドから送られたデータを受信してパソコンに関数は、視覚的に見やすく関数式を導出しや中継するための基地局(b)によって構成される。

すいノコギリ波(図 2)とした。ノコギリ波は、各種センサ入力はセンサノード(a)上面に取り0~3[V]で周波数 10[Hz]に設定した。センサノ付けられたセンサボートのアナログ入力チャード数を 1~6 個と増加させて多点同時測定をンネルに接続され、Mote キット内の A/D コン行い、生成されたノコギリ波と Mote キットがバータにて A/D 変換される。センサノードに測定した電圧値(図 3)を比較し、多点計測でのよって取得されたデジタルデータは、パケッ

サンプリング間隔やデータの取得率についてトに格納されて 2.4GHz 帯の無線によって基評価した。

地局へと送信される。

2.3 時間同期性能評価

Mote キットは内蔵されているプログラム

人動態センシングに応用する際には、多点を任意に変更する事が可能である。初期状態での時間同期性についての検討をする必要がのプログラムでは、サンプリング間隔ある。センサネットワークは、無線によって1000[msec]と低速であり、高速なサンプリン単一のパソコンへと送信されるため、複数のグが必要である人動態センシングに適していノードを用いてもパソコン測定ソフトウェアるとは言えない。そこで本研究では、人動態の絶対時間によって統一することが可能であセンシングに適しているサンプリング間隔る。離れた場所での同時測定において時間同10~20[msec](50~100[Hz])を目標としてサンプ期が可能な点は、人動態センシングにおけるリングプログラムをカスタマイズすることで、多点測定では非常に有利な点であると言える。

高速な人動態センシングへのサンプリング性

これは、人動態センシングにおいて関節に複能を評価した。

数装着した際、ノード同士の時間差が解析後2.2 サンプリング検討の各リンクの誤差に顕著に現れると考えられ

図 2 に Mote に入力したノコギリ波の図を示るからである。センサノードは、ノード同士す。また、図 3 は Mote キットから出力されるサンプリングデータの簡易図である。Mote キットの外部入力は人動態センシングに必要なVmax

ンネルとした。センサノードにおいては、測定した 6 チャンネルの外部入力を 1 パケットに格納して送信するプログラムを作成した。

Voltage[V]6 軸センサを取り付けることを想定し 6 チャ

実験にはファンクションジェネレータ
(33210A, Agilent)を用いて、センサボード上に

Vmin
t1

t2

Voltage[digit]

Vmax(a)センサノード＋センサボード(b)基地局 ＋USB接続ボード

Δt

ΔV

Vmin

Time[msec]

図1. センサネットワークデバイスMoteキット

t3

Time[msec]
図2. ファンクションジェネレータ出力電圧(ノコギリ波)

図3. Moteサンプリングデータ

の通信がないため、ノード間で同期されてお6 自由度センサを各軸が直交するようにホルらず、パケット送信のタイミングは電源投入

ダーを作製し、9V 電池と一緒に 1 つの箱に収のタイミングに依存する。そこで、Mote のサ納した。測定には、無線の優位性を確認する

ンプリングプログラムをトリガー信号の入力ために歩行者が交差するコースを用意し、被によってサンプリングを開始するように変更

験者が交差路において接触を起こさない様に、を加えた。

被験者の開始時間を遅延させてから歩行をさ図 4 にトリガーと各センサノード間の接続せる。実験の際、歩行者は床に描かれているの様子を示す。トリガー信号は、3V 電源を使設定コース上を各歩行者の歩行テンポを統一い分岐接続により同時に与える。これにより、する為にメトロノームを用いて歩行してもら複数のセンサノードにおいて電気的に同時にった。歩行後に各センサノードによって送信サンプリングを開始させることが出来る。こされた加速度・角速度の出力データを元に歩のときの各ノードの先頭パケット時間差を見行解析プログラム 4)(弘前大学佐川研究室作ることで、各ノードのサンプリング同期が取製)を用いて歩行軌跡を算出し、実際のコース得出来ているか確認を行った。との誤差を比較した。

2.4 人動態センシング方法
無線センサネットワークデバイスが人動態センシングへ適用可能かどうか複数ノードの同時サンプリングを行った。

3．実験結果と考察
3.1 1 ノードサンプリング性能評価
データのサンプリング間隔は MOTE プログ

図 5 に作製した 6 自由度センサと実際に足ラム内のリピートタイマーによって制御されに装着した時の様子を示す。6 自由度センサ

る。MOTE 内のタイマー設定値(Tr)は、Tr=1に は 、 MEMS に よ る 3 軸 加 速 度 セ ン サの時で 0.98[msec](≅1.0[msec])となっている。

(MMA7260QT, Freescale Semiconductor)と、2

図 6 に 6 チャンネルの入力を使用した際の 1軸 (XY, XZ) 角 速 度 セ ン サ (LP5150AL,

ノードにおける Mote キットの基本サンプリ

STMicroelectronics)を用いている。また、その3.02.5

Node1

TRG

Node2

TRG

Voltage[V]

Vcc

SW
Vcc

2.0
1.5…

1.00.5

Node6

TRG

SW2Vcc

0SW

050

100

150200250Time[msec]
トリガーをによる同時サンプリング回路(a) Tr=8 (≒7.81[msec])

実際にトリガーとノードを接続した様子

3.0

図 4. トリガーと各センサノード間の接続

6自由度センサ

Voltage[V]センサノード

2.5
2.0
1.5
1.00.50050100150200250Time[msec]
6自由度センサ

実際に足に取り付けた様子

図 5. 6軸センサデバイスとその取り付け(b) Tr=7 (≒6.84[msec])

図 6. 1ノードでの高速サンプリング

ング性能を示す。プログラムのカスタマイズングを行うには、高いパケット取得率が必要によりサンプリングタイマー設定値(Tr)の値である。図 7 に、サンプリングレートを変えを順次下げることでサンプリング速度を高速た際の 2~6 ノードにおけるパケットの取得率化していったところ、Tr=8 の時(a)まででは、を示す。図から 6 ノードまでにおいて、Tr=20

ファンクションジェネレータの出力と Mote以降でパケット取得率が 95%近くを示し、飽のサンプリングデータは一致しており、安定和する傾向にあることが見て取れる。以上かしてサンプリングが行えていることが確認出

ら、人動態の解析を想定した多点同時サンプ来た。しかし、Tr=7 以下(b)になるとデータのリングにおいても 20~30[msec]間隔で 90%以エラーやパケットの抜けが頻出して正常にサ上のパケット取得率が確認でき、人動態センンプリングが行われてはいなかった。これにシングにおいて十分適用出来ると考えられる。

より、1 ノードにおけるサンプリングではタ

3.3 多ノードにおける時間同期性

イマー設定値 Tr=8(≅8msec)が、安定して測定

図 8 は、トリガー信号によりノード間で開できる最短サンプリング速度と考えられる。

始時間を同期させた受信パケットの取得結果

この事から、1 ノードでは 100Hz 以上の十分を示す。実際の測定では、センサノードは 6高速なサンプリングが行えることが分かった。

個まで同時に測定を行い、Mote のプログラム

3.2 多ノードサンプリング性能評価

は、サンプリング間隔を Tr=20 に設定して行

人動態センシングを想定した場合、手足なっている。多ノードセンシングにおいて計測

どのリンクを考え 3 点以上の多点測定が必要をする際に、各ノード間の取得タイミングは、とされる。また無線では、データの抜けであ同時期であることが望ましい。図に四角で表るパケット抜けが存在し、より良いサンプリされた様な一定範囲内に、6 ノードの受信パケットがまとまって取得していることからト

パケット取得率[%]100

リガー信号によるノード間での同期がなされていると考えられる。一方で、受信した時間80がずれてしまう同時性誤差が生じているが、660ノードにおいても 7[msec]と設定したサンプ

2Node
3Node
4Node
5Node
6Node

40

リングレートに対して小さいものであると言える。この誤差は、基地局にデータが集中した為の輻輳に起因するものだと考えられる。

203.4 複数人による同時歩行測定評価
00102030

405060Sampling Rate Tr

図7. 2~6ノードにおけるパケット取得率

リング間隔を Tr=20 に設定し測定を行った。
また、図 10 に 3 人の歩行者による歩行軌跡のTr =20

Voltage [V]

得率等の観点から、センサデバイスのサンプ
図 9 に、実験に使用した設定コースを示す。

2.01.5

これまでの実験結果を踏まえ、パケット取同時測定を行った結果を示す。図に表されて同時性誤差(7msec)

いる黒いラインは歩行者が歩いた設定コースであり、赤・青・緑の線は、センサデバイス

1.00.5025.1の実測値から歩行軌跡を表したものである。

Node1 [V]Node1[V]Node2[V]Node2[V]Node3[V]Node3[V]Node4[V]Node4[V]Node5[V]Node5[V]Node6[V]Node6[V]

25.11

25.12

25.13

25.14

その結果から、設定コースに対し僅かなずれはあるが、歩行軌跡は十分設定コースに沿っ25.15

Time [sec]図8. 6ノード同時サンプリング評価て歩行されていることが確認出来る。これにより、複数ノードによる同時サンプリングに適用可能であることが確認できた。

4. 結言謝辞

市販の無線センサネットワークデバイスのプログラムをカスタマイズし、サンプリング本研究の一部は弘前大学機関研究の支援を受けて実施した。

速度の高速化と時間同期性を考慮した多点計測実験を行った。また、実際に 3 人の歩行者による歩行軌跡の同時測定を行い、人動態センシングに適用可能か評価した。

参考文献
1) 久慈憲夫:センサネットワークによる生活リズム解析システム, 八戸工業高等多ノードサンプリング評価実験においては、サンプリングレート 20~30[msec]間隔で 90%以上のパケット取得率が確認でき、人動態センシングにおいて十分適用出来る事が確認出

専門学校紀要, 第 41 号, (2006)2) 安藤繁(編):センサネットワーク技術,
東京電機大学出版局, (2005)
3) 大平進:センサネットワークデバイスの来た。次に、トリガー信号を用いた多ノード

人動態センシングへの応用, 2009 年度

センシングにおける時間同期性評価では、各精密工学会東北支部学術講演会,ノード間でのパケットは一定範囲内に収束しpp.25-26 (2009)ており、トリガー信号によるノードの同期を4) 三島啓太, 佐川貢一:つま先装着型セン確認した。以上を踏まえ、実際に複数人によサを用いた歩行分析システムの開発,る同時歩行実験に適用した結果、実測値から生体医工学会 Vol.47, pp.238 (2009)の歩行軌跡では設定コースの軌跡を確認する事ができ、良好なサンプリング結果が得られ12た。
以上より、市販の無線センサネットワーク

8

無拘束 6 ノードでの高速な同時サンプリング

6ンシングへの適用が期待される。

Y[m]デバイスは、カスタマイズを行うことにより、が応用可能であり、多ノードによる人動態セ

4

C

A[m]
B[m]
C[m]

4.5m
-24m
A

B
A StartC Goal10m

Cゴール座標(7.5,0)

基地局
C Start

Cスタート座標(0, 2.5)

3m

2.5m

C
B GoalA GoalBゴール座標(0,0)

Aゴール座標(0,4)-6-4-2

歩行コース
024

68

X[m]
A スタート座標(10,4)

2.5m

B Start

A20Bスタート座標(10,0)

B

Tr=2010

ビデオカメラ図 9. 実験に使用した設定コース

図 10. 多ノードによる同時歩行測定結果