計測自動制御学会東北支部 第 343 回研究集会 (2023.7.7)
資料番号 343-1

手首の加速度を用いた歩行中の足の高さ推定-高齢者の公開データセットによる基礎検討Foot-Ground Clearance Prediction using an Accelerometer on
the Wrist: A Pilot Study using Public Gait Dataset in Elderly○北川 広大*，和田 親宗**，戸谷 伸之***○Kodai Kitagawa*, Chikamune Wada**, Nobuyuki Toya****

八戸工業高等専門学校 産業システム工学科 機械・医工学コース**
九州工業大学 大学院生命体工学研究科***
北海道情報大学 医療情報学部*

National Institute of Technology, Hachinohe College**
Kyushu Institute of Technology***
Hokkaido Information University

キーワード: 歩行計測(gait measurement), スマートデバイス(smart device)，加速度(acceleration),上肢(upper limb), 足の高さ(foot-ground clearance)，回帰(regression)
連絡先：〒039-1192 青森県八戸市大字田面木字上野平 16-１
八戸工業高等専門学校

産業システム工学科 機械・医工学コース

北川 広大，Tel: 0178-27-7264， E-mail: kitagawakitagawa156@gmail.com
つまずきの危険性がある場合に歩行の改善や休憩

1. はじめに1.1を促す転倒防止システム（Fig. 1）が必要と考えた．

研究背景

日常的な歩行を対象としたシステムでは，歩行者
1)

近年，高齢者の転倒事故が多発しており ，転倒が日常的に使用するスマートフォンやスマートした高齢者は怪我や入院等によって生活を制限されている

1, 2)

ウォッチのセンサを用いることが実用的と考えら．また，高齢者の転倒要因としてつまずきが最も多いことが知られている

3)

れる．また，Zhong らの調査では，歩行計測にお．高齢者がけるセンサの装着位置に手首が好まれやすいこと

つまずく原因として，高齢者が歩行中の足の高さが報告されている 5)．この報告から，著者らはスを正確に知覚することが難しいことが挙げられる
4)

マートウォッチなどの加速度センサを用いた転倒．これらの背景から，著者らは高齢者が知覚しに防止システムを提案し，上肢の加速度を用いて足くい歩行中の足の高さを日常的にモニタリングし，の高さを推定する手法を検討してきた 6,7,8)．
1

法においても機械学習の特徴量に歩行速度を加えた．本研究では，この提案手法が歩行中の足の高さを定量的に推定可能であるかを公開データセッ
ト 9)（詳細は後述）を用いたシミュレーションによって検討した．

Fig. 1 Fall prevention system using smart device.

1.2

これまでの研究と本研究の目的

これまでの研究では，歩行中における上肢と下肢の関係を調査してきた 6)．また，上肢の加速度を特徴量に用いた機械学習の識別モデルによって「足を高く上げる歩行」や「自然歩行」といった歩行状態を大まかに識別する手法を確立した 7,8)．
しかし，これまでの研究では上肢の加速度から足の高さを定量的に推できていなかった．さらに，これまでの研究では，転倒防止の対象となり得る高齢者の歩行を考慮できていなかった．
そこで本研究では，上肢の加速度を用いて定量的な足の高さを推定する手法の提案と検証を目的とした．なお，本研究では高齢者の歩行データを含む公開データセット 9)によって提案手法の検証

Fig. 2 Proposed foot-ground clearance prediction.

を試みた．

2.

提案手法

Fig. 2 に提案手法の概略図を示す．これまでに述

3.1

検証に用いたデータセット

タセット 9)を用いたシミュレーションによって提を身に着けやすいと考えられる手首をデバイスの案手法の有効性を検討した．シミュレーションで装着位置として考える．そのため，提案手法は手用いたデータセットは，Schreiber らによって公開

首のデバイスから計測される３軸加速度を特徴量されており，このデータセットは歩行速度の異なとした機械学習の回帰モデルによって足の高さをる様々な歩行における全身の３次元位置座標を光推定する．また，先行研究において歩行状態の識別に歩行速度が有効であったことから提案手法の検証

前述の通り，本研究では歩行に関する公開デー

べた通り，提案手法では，スマートウォッチなど

8)3.

学式モーションキャプチャ（赤外線カメラ 10 台，，提案手2サンプリング周波数：100 Hz）によって計測した否かを検討した．さらに，本研究では提案手法にものである 9)．

有効な特徴量を調査するため，２パターンの特徴

このシミュレーションでは，男性高齢者１名（年量の組み合わせ（①上肢の加速度+歩行速度，②上齢：67 歳，身長：1.83 m，体重：98.0 kg）と女性肢の加速度のみ）における推定精度を比較した．

高齢者１名（年齢：63 歳，身長：1.66 m，体重：

本研究では，機械学習アルゴリズムとして，著60.2 kg）の歩行データを用いた．なお，被験者に者らの先行研究で推定精度が高かった k-Nearest

は歩行に影響する疾患はなかった 9)．また，これNeighbor（k-NN）10)を選定した．提案手法の推定

らのデータは Schreiber らが所属する Rehazenter（医精度を評価する指標として，真値と推定値間にお療機関）における Medical Ethic Committee の承認ける相関係数と二乗平均平方根誤差（Root meanを得て計測された 9)．

squared error，以下 RMSE とする）を算出した．ま3.2

た，これらの推定精度を算出する過程で学習デー

検証に用いたパラメータ

タとテストデータを入れ替えながら評価する 10 分

シミュレーションには３つの異なる歩行速度（詳割交差検証を実施した．

細は後述）における計 14 試行（各歩行速度で 4～5 試行）の歩行データが用いられた．これらのデー

4.

タにおいて，被験者は 1 試行につき 10 m の直線歩行を実施した

9)

Fig. 3 と Fig. 4 に推定値と真値間における RMSE

．データセットにおいて，３つの歩行速度は 0 < C1 < 0.4 m/s,と相関係数の結果を示す．上肢の加速度と歩行速0.4 ≤ C2 < 0.8 m/s,度の両方を特徴量に用いた場合，提案手法は両方

9)0.8 ≤ C3 <1.2 m/s として定義されており ，これらの被験者で 0.9 %height 未満の誤差（RMSE）と 0.6の歩行速度に関するラベル C1～C3 は提案手法に以上の相関係数で足の高さを推定できた．この結用いる特徴量（入力データ）に用いられた．

果から，提案手法は転倒防止システムの対象であ提案手法の特徴量である上肢の加速度には，左る高齢者の足の高さを高い精度で計測できると考橈骨茎状突起（手首の親指側における突起）の３える．また，両方の被験者において，歩行速度を次元位置座標を時間で２階微分した値が用いられ特徴量に加えたほうが推定精度が高かった．このた．出力である足の高さのデータには，左第２中結果から，提案手法において上肢の加速度と歩行足骨における垂直軸上の位置座標が用いられた．

速度の組み合わせが有効であると考えられる．

なお，足の高さは被験者の身長で除することで正本研究の限界は被験者が高齢者２名に限られて規化した（単位：%height）．

3.3

結果と考察いたことである．今後は，高齢者と若年者の両方解析方法を含んだより多くの人数で検証をおこない，身長

本研究では，以上のデータから橈骨茎状突起（手や体重などの身体パラメータが推定精度に及ぼす首）の加速度情報と歩行速度のラベルを特徴量と影響を調査する必要がある．また，実際のスマーした機械学習の回帰モデルによって，足の高さ（第トデバイスを用いた実験によって，提案手法の有２中足骨の高さ）を高い精度で推定可能であるか効性や改善点を検証する必要があると考える．
3今後は，身体パラメータなどの個人差が推定手法に及ぼす影響について調査する．また，将来的にはスマートデバイスを用いた実験によって提案手法の検証と改善を進めていく．

6.

謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費（JP21K12798）の助成を受けたものです．

Fig. 3 RMSE values of foot-ground clearance.

参考文献
1) 大高洋平: 高齢者の転倒予防の現状と課題，日本転倒予防学会誌, 1, 11/20 (2015)2) L. J. Cartagena, A. Kang, S. Munnangi, A. Jordan,
I. C. Nweze, V. Sasthakonar, A. Boutin ans L. D.
George Angus: Risk factors associated within-hospital mortality in elderly patients admitted toa regional trauma center after sustaining a fall,
Aging Clinical and Experimental Research, 29-3,427/433 (2017)3) 金憲経, 吉田英世, 鈴木隆雄, 石崎達郎, 細井

Fig. 4 Correlation values between predicted and孝之, 山本精三, 折茂肇：高齢者の転倒関連恐

actual foot-ground clearance.

5.

怖感と身体機能 : 転倒外来受診者について,
日本老年医学会雑誌, 38-6, 805/811 (2001)

おわりに4) 齋藤誠二, 村木里志: 高齢者の障害物またぎ動

本研究では，スマートデバイスを用いた転倒防作における足の軌跡と位置知覚に関する研究,止システムの実現に向けて，上肢の加速度を特徴

人間工学, 46-2, 172/179 (2010)

量とした機械学習によって定量的な足の高さを推5) R. Zhong, P.-L. P. Rau, and X. Yan: Gait定する手法の提案した．また，本研究では高齢者

assessment of younger and older adults withの歩行データを含む公開データセットによって提portable motion-sensing methods: A user study,案手法の検証を試みた．

Mobile Information Systems, 2019, Article ID

検証の結果，提案手法は転倒防止の対象となり1093514 (13 pages) (2019)

得る高齢者の歩行においても足の高さを高い精度

6) 北川広大, 田口湧, 戸谷伸之：歩行中の足の高で推定できる可能性が示された．
4さが上肢の加速度に及ぼす影響, 理学療法科学,
32-4, 549/552 (2017)
7) K. Kitagawa, Y. Taguchi, and N. Toya: A Study onClassifiers in a Gait Classification Method Using
Arm Acceleration Data, International Journal of
Biomedical Soft Computing and Human Sciences,22-2, 49/56 (2017)8) K. Kitagawa, C. Wada, and N. Toya: Automatic
Gait Classification using Arm Acceleration basedon Stature and Gait Speed, Proceedings of 2022
IEEE 4th Global Conference on Life Sciences andTechnologies (LifeTech2022), 636/637 (2022)
9) C. Schreiber and F. Moissenet: A multimodal
dataset of human gait at different walking speeds
established on injury-free adultparticipants,

Scientific data, 6-1, 1/7 (2019)10) 北川広大，和田親宗，戸谷信之：シミュレーショ
ンによる上肢の加速度情報を用いた足の高さ推定手法の基礎検討，Japan AT フォーラム 2022
講演論文集, 11/12 (2022)5