超音波センサーを用いた4点杖の使用者のコンテキスト推定法の提案

超音波センサーを用いた4点杖の使用者の
コンテキスト推定法の提案
髙橋雄太
1)
, 滝沢陽三2)
, 蓬莱尚幸
2)
1) 佐賀大学理工学部知能情報システム学科3年
2) 茨城工業高等専門学校電子情報工学科

本日のアウトライン
1. 研究背景
2. 研究内容
3. 予備実験
4. コンテキスト推定法
5. 評価
6. まとめ
2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会第42回 2

12.9%
62.1%
25.0%
人口推計平成25年9月1日(確定値)
0～14歳 15～64歳 65歳以上
高齢化社会
 高齢化社会が進む日本社会
→ 高齢者を対象とするマーケティング市場が大きくなっている
出典 : 総務省統計局 http://www.stat.go.jp/data/jinsui/new.htm

コンテキスト・アウェア・サービス
「場の空気を読むテクノロジー」
例えば,
寒くなってきた → 自動で暖房が入る
お腹がすいた → レストランのクーポン券を携帯に配布
雨が降る予報 → 傘の所持を促してくれる
高齢者に対してコンテキスト・アウェア・サービスを
提供できないか?

サービス提供の障害
コンテキスト・アウェア・サービスに適したデバイス
にスマートフォンが挙げられる.
高齢者(65歳以上)のスマートフォンの所持率
→23.2%(2013年9月MMD研)
だんだんとシニア層にも普及しているが所持率は
まだ高くない

福祉用具
高齢者が常に持ち歩く
車椅子, 杖, 歩行器など
福祉用具にデバイスを取り付けることでサービス
の提供を実現する.

4点杖
 4点杖に注目
特徴
1. 脚が4本ある.
2. 手放しても倒れない.
3. 下肢が不自由な人が利用する.
4. 主に室内で利用される.

4点杖
 4点杖に注目
特徴
1. 脚が4本ある.
2. 手放しても倒れない.
3. 下肢が不自由な人が利用する.
4. 主に室内で利用される.
デバイスを置く
スペースがある!

コンテキスト推定
→センサーによって人の状態を推定すること.
コンテキスト
→この研究では人の動作状態を指す.
例えば,
歩いている走ってる
止まっている食事している
読書している掃除している
自転車に乗っている

超音波センサー
 コンテキスト推定に使用. 対象物との距離を測定すること
ができる.
 4点杖の底面に付けることで地面との距離を測定.
 Arduino Unoに繋ぎ距離のデータを保存・分析する.

コンテキスト推定の流れ
距
離
超音波センサー
地面
Arduino Uno
data
・データの保存・コンテキスト推定
・距離の測定
実際に杖にセンサーを取り付けた様子

コンテキスト推定する状態
1. 歩く
2. 階段を上っている
3. 階段を下りている
4. 止まっている
5. (杖が)倒れている

提供できるサービス
動きの状態を送信データの保存・分析医師・ケアマネージャー
がデータを確認
場合によっては対応

提供できるサービス
・階段での転倒の推定
階段の上り下りの状態
→倒れている状態から可能
・外出時のサポート
杖の利用者が移動していることがわかる
→公共施設等でのサービス提供

予備実験
センサーがどのような値を示すのか調査
5人の被験者→歩く
1人の被験者→階段の上り・下り
• サンプリング周波数40[Hz]
• データはArduinoでmicroSDカードに保存

結果(歩く)

結果(階段を上る)

結果(階段を下りる)

コンテキスト推定法
一般的な方法
フーリエ変換, 統計的手法, SVM, 機械学習
本研究
値の差分による手法
→単純な処理で推定できる
→一歩の動作に対して推定

差分値
Δ𝑑 = 𝑑𝑖 − 𝑑𝑖−1
𝑑𝑖:現在のデータ値, 𝑑𝑖−1:ひとつ前のデータ値
→データ値の増減がわかる(微分と同じ)
→センサー値のブレをカットするため
Δ𝑑 < 3[𝑚𝑚]のときは0とする.

一歩歩く
同じくらいの量

「歩いている」の推定方法
|1 − |
𝑝
𝑚
|| < 0.25
正の差分値の和𝑝, 負の差分値の和𝑚
※実際には, 1 − |
𝑝
𝑚
|は±0.05程度となる

階段を一段上る
負の
ピーク点
正の値

「階段を上る」の推定方法
𝑝 > |𝑚|, 𝑚100 ≥ 1
Δ𝑑 ≤ −100となるデータの個数𝑚100
※𝑚にΔ𝑑 ≤ −100となるデータは加えていない.

階段を一段下りる
正の
ピーク点
負の値

「階段を下りる」の推定方法
𝑝 < |𝑚|, 𝑝100 ≥ 1
Δ𝑑 ≥ 100となるデータの個数𝑝100
※𝑝にΔ𝑑 ≥ 100となるデータは加えていない.

「止まっている」「倒れている」
の推定方法
「止まっている」
→Δ𝑑が0を示し続ける.
「倒れている」状態
→ Δ𝑑が0を示し続ける.
→𝑑が500[mm]以上を示し続ける.
※センサーの前にものが落ちていない状態のみ

コンテキスト推定結果の表示
0
1
2
3
4
5
6
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
0 20 40 60 80 100 120 140 160
コンテキスト推定結果
距離[mm]
時間[sec]
距離
コンテキスト推定結果
倒れる
止まる
階段を
下りる
階段を
上る
「止まる→倒れる→歩く→階段を下りる→階段を上る」の流れで
動作を行った例
歩く

評価実験
1. 被験者一名に対して, 歩く(111歩),
階段を上る(105段), 階段を下りる(105段)
→推定の評価
2. 被験者三名に対して歩く(10歩)
→ユーザー依存性があるかどうか
3. 10分以上動かさない
→止まっている状態の評価
※このときの移動は三点歩行とした.
三点歩行:杖を出す→反対側の足を出す→杖側の足を出す

実験結果①
被験者一名に対して, 歩く, 階段を上る, 階段を下りる
「歩く」は91.0%, 「階段を上る」は85.7%,
「階段を上る」は94.3%の正答率となった.

実験結果②
被験者三名に対して歩く(10歩)
データ数は少ないがユーザー非依存で推定できる可
能性がある?

実験結果➂
10分以上動かさない
200[sec]超えたあたりから推定できなくなる.
誤推定!

今後の課題
止まる動作の安定的な推定
→センサーを変える
→サンプリング周波数を変える
→数分おきにセンサーを止める
デバイスの問題
→バッテリー, 大きさ, 耐久性の面で実用的な形にする
→データを無線で収集できるようにする
更なるデータの収集(実際の4点杖の使用者)
社会でニーズがあるかどうかの調査

まとめ
超音波センサーを用いて4点杖の使用者のコンテキ
スト推定方法を開発した
5つの状態を推定できることを示した.
→止まる状態は要改善
「歩く」,「階段を下りる」は約9割, 「階段を上る」は
約8割の正答率となった.

END

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