JP6886141B2 - 座位姿勢モニタリングシステム - Google Patents

Description

この発明は、椅子の座面と背面とに作用する圧力の分布情報に基づいて、椅子使用者の座位姿勢をモニタリングする座位姿勢モニタリングシステムに関する。

例えば、車椅子使用者が高齢者等である場合には、自分で座位姿勢を修正することが困難な場合がある。このような場合、当初正常な姿勢で着座出来ていたが、その後に姿勢が崩れて、椅子からズレ落ちてしまったり、また横方向に倒れ込んだりしてしまうことも考えられる。車椅子使用者の姿勢を常時、介助者が確認出来ていればよいが、常時の確認が難しい場合もあり、座位姿勢が正常か否かをモニタできるようなシステムの開発が望まれていた。

例えば、車椅子使用者の座位姿勢を確認する手段として、下記特許文献１には、車椅子の座面にシート状の静電容量型の体圧センサを配置するとともに、体圧センサの検知領域を区画して、各区画領域に作用する体圧の経時的変化に基づいて車椅子使用者の姿勢の傾きの有無を検出するようになした点が開示されている。
しかしながら、この特許文献１に記載のもののように、車椅子使用者の体が単に座面上のどの領域と接触しているかを平面的に検出するだけでは使用者の上半身の傾きを精度高く推定することは難しい。これは車椅子のバックサポート（背凭れ部）の側にだけ体圧センサを配置して使用者の位置を検出する場合でも同様である。

特開２０１２−７１０９８号公報 特許第５４９３０７０号公報 特許第５６６８９６６号公報

本発明は以上のような事情を背景とし、椅子使用者の座位姿勢を立体的に推定することが可能な座位姿勢モニタリングシステムを提供することを目的としてなされたものである。

而して請求項１のものは、椅子の座面及び背面に作用する圧力の分布を検出し電気信号に変換して出力する圧力分布センサと、該圧力分布センサからの、前記座面に作用する圧力の情報及び前記背面に作用する圧力の情報に基づいて車椅子使用者の座位姿勢を推定する姿勢推定装置と、を有し、前記姿勢推定装置は、正常でない座位姿勢が所定時間以上継続した場合に警報を発する警報部を含んで構成され、前記圧力分布センサが取り付けられた前記車椅子から離間した位置に設けられていることを特徴とする。

請求項２は、請求項１において、前記姿勢推定装置が、前記圧力分布センサからの情報に基づいて座面側圧力重心位置及び背面側圧力重心位置をそれぞれ導出する重心位置導出部と、これら２つの圧力重心位置を直線で結んで得た重心線の位置及び傾きに基づいて前記車椅子使用者の座位姿勢を推定する姿勢推定部と、を有していることを特徴とする。

請求項３は、請求項１において、前記姿勢推定装置が、前記圧力分布センサからの情報に基づいて前記座面側の圧力パターンを示す画像及び前記背面側の圧力パターンを示す画像をそれぞれ導出する圧力パターン導出部と、これら２つの画像を結合して得た圧力パターン画像に対応する前記車椅子使用者の座位姿勢を、パターン認識を用いて推定する姿勢推定部と、を有していることを特徴とする。

請求項４は、請求項１〜３の何れか１項において、前記圧力分布センサは、前記座面及び背面に加えて、更にフットサポート及び／又はアームサポートに作用する圧力の分布を検出可能に構成されていることを特徴とする。

請求項５は、請求項１〜４の何れか１項において、前記圧力分布センサの圧力検出部をなすセンサ部が、導電糸を含む縦糸及び横糸を織り込んで構成された導電性の織物であることを特徴とする。

以上のように本発明は、椅子の座面と背面とに作用する圧力の分布を検出する圧力分布センサと、圧力分布センサからの、座面に作用する圧力の情報及び背面に作用する圧力の情報に基づいて椅子使用者の座位姿勢を推定する姿勢推定装置と、を有するもので、本発明によれば、座面側と背面側の２つの情報を組合せることで、椅子使用者の上半身がどちらの方向に傾いているかの判定が容易となり、椅子使用者の座位姿勢を立体的に推定することができる。

ここで請求項２では、姿勢推定装置が、圧力分布センサからの情報に基づいて座面側圧力重心位置及び背面側圧力重心位置をそれぞれ導出する重心位置導出部と、これら２つの圧力重心位置の位置関係から椅子使用者の座位姿勢を推定する姿勢推定部と、を有しており、請求項２によれば圧力分布センサからの情報に基づいて得た２つの圧力重心位置の位置関係に基づいて椅子使用者の座位姿勢を推定することができる。この場合、２つの圧力重心位置の位置関係は、これら２つの圧力重心位置を直線で結んで得た重心線の位置及び傾きにより評価することができる。椅子使用者の座位姿勢が変化した際の圧力重心位置の移動の傾向は、椅子使用者の体型、障害の有無等によって異なる場合があるが、請求項２によれば、その代表的な事例から圧力重心位置の移動の特徴を捉えて比較的簡便に姿勢推定のための判定ルールを作ることできる。このため、例えば円背や拘縮がある対象者の姿勢推定も行うことができる。

一方、請求項３では、姿勢推定装置が、圧力分布センサからの情報に基づいて座面側の圧力パターンを示す画像及び背面側の圧力パターンを示す画像をそれぞれ導出する圧力パターン導出部と、これら２つの画像を結合して得た圧力パターン画像に対応する椅子使用者の座位姿勢をパターン認識を用いて推定する姿勢推定部と、を有しており、請求項３によれば圧力分布センサからの情報に基づいて得た圧力パターンを示す画像に基づいて椅子使用者の座位姿勢を推定することができる。
また、パターン認識に際し、健常者・障害者の別、年齢層の別、等に分けて圧力パターンを事前に収集しておけば、それぞれのカテゴリに含まれる使用者ごとに、きめ細かく座位姿勢の推定を行なうことができる。このため健常者とは姿勢変化の際の圧力パターンの異なる円背や拘縮がある対象者の姿勢推定も確実に行うことができる。この請求項３は、上記の圧力重心位置の関係に基づく推定方法では、椅子使用者の座位姿勢の推定が困難な場合に特に有効である。

本発明の座位姿勢モニタリングシステムは、車椅子に適用する。

その場合、圧力分布センサを、座面及び背面に加えて、更にフットサポート及び／又はアームサポートに作用する圧力の分布を検出可能な構成することができる（請求項４）。このようにすることで車椅子使用者の動作（移動、食事、立ち上がり、うたた寝、姿勢の直し、除圧など）の推定が可能となる。

また、本発明の座位姿勢モニタリングシステムでは、圧力分布センサの圧力検出部をなすセンサ部を、導電糸を含む縦糸及び横糸を織り込んで構成された導電性の織物とすることができる（請求項５）。このような導電性の織物は予め感圧部が格子状に織り込まれているため、導電性の織物を座面及び背面に取り付けるだけで、座面及び背面に対し多数の感圧部を容易に設定することができる。また、導電性の織物は可撓性を有するため、椅子使用者の体に沿って容易に追従し、圧力分布センサを装着したことによる違和感が生じ難い。

以上のような本発明によれば、椅子使用者の座位姿勢を立体的に推定することが可能な座位姿勢モニタリングシステムを提供することができる。

本発明の一実施形態である座位姿勢モニタリングシステムの全体構成を示した図である。 図１の圧力分布センサの構成を示した図である。 同実施形態の圧力分布センサが取り付けられる車椅子の斜視図である。 センサ部をクッションカバー内に収容した一例を示した図である。 圧力重心位置及び重心線の導出方法の説明図である。 姿勢推定方法の説明図である。 図６とは異なる姿勢推定方法の説明図である。 本発明の他の実施形態における姿勢推定装置の構成を示した図である。 本発明の更に他の実施形態における圧力分布センサの構成を示した図である。 本発明の更に他の実施形態におけるシステム構成を示した概略図である。

次に本発明の実施形態を図面に基づいて詳しく説明する。図１は、本発明の一実施形態の座位姿勢モニタリングシステム１０の全体構成を示した図である。同図において、１２は後述する車椅子４０の座面４４ａ及び背面５９ａに作用する圧力の分布を電気信号に変換して出力する圧力分布センサ、１４は圧力分布センサ１２からの情報に基づいて車椅子使用者の座位姿勢を推定する姿勢推定装置である。

圧力分布センサ１２は、センサ部２０とセンサ制御部３０とを有している。
センサ部２０はシート状の圧力検出部で、本例では車椅子４０の座面４４ａに取り付けられるセンサ部２０ａと、車椅子４０の背面５９ａに取り付けられるセンサ部２０ｂとで構成されている。これらセンサ部２０ａ，２０ｂは、何れも導電性の織物部２１にて構成され、導電性繊維の芯糸を絶縁性の鞘糸で被った構造の導電糸２２を含む縦糸と、同様の構造の導電糸２２を含む横糸とが織り込まれている。

図２に示すように、織物部２１の縦糸は、縦方向に延びる複数本の導電糸２２を横方向に並べた導電糸域２４ａと、縦方向に延びる複数本の絶縁糸２３（部分拡大図参照）を横方向に並べた絶縁糸域２５ａとが、横方向に交互に並べられた構成とされている。
一方、織物部２１の横糸は、横方向に延びる複数本の導電糸２２を縦方向に並べた導電糸域２４ｂと、横方向に延びる複数本の絶縁糸２３を縦方向に並べた絶縁糸域２５ｂとが、縦方向に交互に並べられた構成とされている。
そして、織物部２１は、導電糸域２４ａが絶縁糸域２５ａにより分離された縦糸と、導電糸域２４ｂが絶縁糸域２５ｂにより分離された横糸とが織り合わされて可撓性を有するシート状の平織物とされている。

導電糸域２４ａと導電糸域２４ｂの交差位置では、縦糸の導電糸２２と横糸の導電糸２２が織り合わされたセル２６が形成されている。セル２６では、織物部２１に外部から圧力が加えられると、押された強さに応じてセル２６を構成する縦横２方向の導電糸２２，２２の距離が変化し、導電糸２２間の静電容量が変化する。このためセル２６は圧力分布センサ１２における感圧部として機能させることができる。尚、このような導電糸を用いた織物の構成については上記特許文献２、３に詳説されている。

ここでは、導電糸２２として、芯糸に日本蚕毛染色製のサンダーロン糸（１６７Ｔ／６０、２本撚り）、鞘糸にポリエステル糸（１５０Ｔ／４８）を使用したカバリング糸を使用している。そして、絶縁糸２３としては、ポリエステル糸（縦糸２０／２、横糸６０／２）を使用している。
なお、絶縁糸２３については、ナイロン、レーヨン、ポリビニルアルコール、ポリアクリロニトリル、ポリプロピレン、ポリエチレン、ポリウレタン等の合成繊維を用いても良く、天然繊維のウールを用いても良い。また、導電糸２２の芯糸については、銅、アルミ、鉄、ステンレス、ニクロム、金、銀、チタンニッケル合金等の金属繊維、ＰＡＮ系、ピッチ系の炭素繊維を用いても良い。若しくは、絶縁糸２３に使用するポリエステル、ナイロン、レーヨン等の樹脂に導電成分としてカーボン、グラファイト、カーボンナノチューブ等を混練後に紡糸した糸を用いることもできる。更には、絶縁糸の表面に導電成分として銅、アルミ、銀、金等を金属メッキ手法により被覆した糸を用いることもできる。

それぞれの導電糸域２４ａ，２４ｂの端部には、導電糸域２４ａ，２４ｂを構成する各導電糸２２と電気的に接続された端子部材２７が設けられており、各導電糸２２はこれら端子部材２７、配線２８を介してセンサ制御部３０に接続されている。

センサ制御部３０は、センサ部２０ａ，２０ｂに作用した圧力分布の情報を電気信号に変換して出力する。センサ制御部３０は、図２に示すように、ケース３１の内部に電源としてのリチウムイオン二次電池３３、電源回路３２、検出回路３４、記憶部３６、信号送信部３８を備えている。

電源回路３２は、同図における導電糸域２４ａ又は２４ｂの導電糸２２と電気的に接続され、導電糸域２４ａ又は２４ｂの導電糸２２に対し選択的に作動用の電圧を供給可能に構成されている。そして所定の周期で導電糸域２４ａ又は２４ｂの導電糸２２に対し作動用の電圧を走査的に印加する。
検出回路３４は、同図における導電糸域２４ｂ又は２４ａの導電糸２２と電気的に接続されており、作動用の電圧が作用した状態での各セル２６における静電容量を検出する。
記憶部３６は、検出回路３４で検出したセル２６毎の静電容量の値を圧力情報としてセル２６の識別情報とともに記憶する。
信号送信部３８は、ＷｉＦｉなどの無線ＬＡＮモジュール又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュールを有し、記憶部３６に記憶されたセル２６毎の圧力情報をセル２６の識別情報とともに所定時間毎に姿勢推定装置１４に向けて無線送信する。
尚、電池３３、電源回路３２、検出回路３４、記憶部３６、信号送信部３８を内部に収容したセンサ制御部３０は、車椅子使用者の邪魔にならないように座部の隅の位置に置いておくことができる。

図３は、本実施形態の圧力分布センサ１２が取り付けられる車椅子４０の斜視図である。車椅子４０は、左右のサイドフレーム４２，４２と、サイドフレーム４２，４２間に配置された可撓性を有する布製の座シート４４と、サイドフレーム４２，４２に取り付けられた左右の前輪４６，４６及び後輪４７，４７とを備えている。座シート４４は、使用者が着座する座部に相当する。

各サイドフレーム４２は、前後方向に延びて上面にアームサポート（肘掛け部）４８が取り付けられた上杆状部材４９、上杆状部材４９の下方に配置されて前後方向に延びる中間杆状部材５０、中間杆状部材５０の前端側に連結されて上下方向に延びる前杆状部材５１、中間杆状部材５０の下方に配置され、前後方向に延びて前端部が前杆状部材５１に連結された下杆状部材５３、及び、上下方向に延びて下杆状部材５３の後部と中間杆状部材５０の後端部と上杆状部材４９の後端部とを連結するとともに、座シート４４の後方に立設される後杆状部材５４を備えている。これらの杆状部材はいずれも金属製パイプからなる。

各前杆状部材５１には、逆Ｌ字状をなすフットサポート支持杆５５が連結され、各フットサポート支持杆５５の下端部には、フットサポート（足置き部）５６が取り付けられている。各後杆状部材５４は上方に延設され、上端部にはハンドル５７が取り付けられ、左右の後杆状部材５４，５４には、可撓性を有する布製のバックサポート５９の対応する側の端部が装着されている。バックサポート５９は、車椅子使用者が凭れかかる背凭れ部に相当する。本例では、座シート（座部）４４の上面である座面４４ａにセンサ部２０ａが取り付けられ、またバックサポート（背凭れ部）５９の使用者側の面である背面５９ａにセンサ部２０ｂが取り付けられている。センサ部２０ａ，２０ｂの取り付けは、センサ部２０ａ，２０ｂの絶縁糸域２５ａ，２５ｂに相当する部分を座シート４４又はバックサポート５９に縫い付ける等の方法で行うことができる。

尚、センサ部２０ａ，２０ｂは、他のクッションとともに座シート４４又はバックサポート５９に設置することも可能である。図４はその一例を示したものである。同図において、６２は略長方形の袋状なしているクッションカバー、６３は発泡ウレタン製等のクッションである。クッションカバー６２は、ファスナー６４によりカバー本体６２ａと蓋部６２ｂとに一部が分離可能とされている。そしてセンサ部２０ａ又は２０ｂを、図示のようにクッション６３，６３の間に位置させた状態で（若しくは、クッションカバー６２とクッション６３の間に位置させた状態で）、クッションカバー６２の内部に収容し、クッションカバー６２を座シート４４又はバックサポート５９にマジックテープ（登録商標）等を用いて貼付け、又は、滑り止めやベルト等で固定することで、センサ部２０ａ，２０ｂを座シート４４又はバックサポート５９に設置することができる。このようにセンサ部２０ａ，２０ｂをクッションカバー６２内に収容すれば、センサ部２０ａ，２０ｂを視認されないようにすることができる。

姿勢推定装置１４は、図１に示すように、受信部６６、重心位置導出部６８、姿勢推定部７０、表示部７２及び警報部７４を有しており、圧力分布センサ１２からの圧力情報に基づいて車椅子使用者の座位姿勢を推定する。本例において、姿勢推定装置１４は圧力分布センサ１２とは離間した位置に設けられている。
尚、姿勢推定装置１４は、例えばＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭなどの記憶媒体、ＲＡＭなどの作業用メモリ、及び各種インターフェイスを備えて構成され、各構成部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

受信部６６は、圧力分布センサ１２から送信された各セル２６毎の圧力情報を受信する。
重心位置導出部６８は、記憶媒体に記憶させておいた各セル２６の座標データと、圧力分布センサ１２から受信した各セル２６の圧力情報により、座面側圧力重心位置と背面側圧力重心位置とをそれぞれ導出する。
例えば、車椅子４０の前後方向をＸ軸方向、左右方向をＹ軸方向、上下方向をＺ軸方向とし、座面４４ａに設けられたシート状のセンサ部２０ａがＸＹ平面と平行に配置されている場合、図５（Ａ）に示すように、座面４４ａ側の感圧部としてのセル２６がＸ軸方向にｍ列、Ｙ軸方向にｎ列配置されていれば、座面４４ａ側にはｍ×ｎ個の感圧部（セル２６）が格子状に配置される。重心位置導出部６８ではこれらｍ×ｎ個のセル２６の位置座標とその位置で得られた圧力情報に基づいて座面側圧力重心位置ｇ₁のＸ座標及びＹ座標を求める。
同様に、バックサポート５９の背面５９ａに設けられたセンサ部２０ｂがＹＺ平面と平行に配置されている場合、セル２６の位置座標とその位置で得られた圧力情報に基づいて背面側圧力重心位置ｇ₂のＹ座標及びＺ座標を求める。

姿勢推定部７０は、上記重心位置導出部６８にて導出された座面側圧力重心位置ｇ₁と背面側圧力重心位置ｇ₂との関係から、車椅子使用者の座位姿勢の推定を行う。
詳しくは、図５（Ｂ）に示すように、座面側圧力重心位置ｇ₁と背面側圧力重心位置ｇ₂とを直線で結んだ重心線ｍを求める。重心線ｍは下記の式（１）により表すことができる。
（ｘ−ｘ０）／ａ＝（ｙ−ｙ０）／ｂ＝（ｚ−ｚ０）／ｃ ・・・式（１）
ここで（ｘ０、ｙ０、ｚ０）は重心線ｍが通る点の位置座標で、（ａ，ｂ，ｃ）は重心線ｍの傾きを示す方向ベクトルである。

姿勢推定部７０では、このようにして得られた重心線ｍの位置及び傾きから車椅子使用者の座位姿勢を推定する。
例えば図６に示すように、車椅子使用者の座位姿勢が、前方に向かってズレ落ちる方向に変化した場合にあっては、座面側圧力重心位置ｇ₁が前方に、背面側圧力重心位置ｇ₂が上方に移動する動きが観察される。このような場合、方向ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）は、ほぼ一定であるが、座標の原点Ｏからの距離ｄが変化する。このため姿勢推定部７０では、ｘ＝（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）のベクトル値を計測することで車椅子使用者の座位姿勢が正常か、ズレ落ち状態か、を推定することが可能である。このため姿勢推定部７０においては、ベクトルｘに対し閾値を設定しておくことで、車椅子使用者のズレ落ちの兆候を検出することができる。尚、この場合のズレ落ち量ｆ（ｘ）を推定する最も単純な推定式は、ｆ（ｘ）＝ｋ×ｄ＋ｍ（ｋ，ｍは定数）である。

また、車椅子使用者の座位姿勢が、右方向に傾いた場合にあっては、図７に示すように座面側圧力重心位置ｇ₁よりも背面側圧力重心位置ｇ₂がより使用者の右方向（図中では左方向）に大きく移動する動きが観察される。このような場合、重心線の式（１）における係数ｂの値が正の大きな値に変化する。このため姿勢推定部７０では、係数ｂの値を計測することで車椅子使用者の座位姿勢が正常か、右方向に傾いた状態か、を推定することが可能である。このため姿勢推定部７０においては、係数ｂに対し閾値を設定しておくことで、車椅子使用者の右方向の傾きの兆候を検出することができる。

一方、車椅子使用者の座位姿勢が、左方向に傾いた場合にあっては、背面側圧力重心位置ｇ₂がより使用者の左方向に大きく移動することから係数ｂは負の大きな値に変化する。この場合も係数ｂに対し閾値を設定しておくことで、車椅子使用者の左方向の傾きの兆候を検出することができる。
尚、車椅子使用者の座位姿勢が変化した際の圧力重心位置の移動は、車椅子使用者の体型や障害箇所等によっても異なる場合があるため、対象者に適した閾値を適宜設定することで推定の精度を向上させることができる。

以上のように車椅子使用者の座位姿勢の変化に応じて、重心線ｍの位置や傾きが変化することから、姿勢推定部７０では、検出したい姿勢の変化に応じて、それぞれ重心線ｍに対する閾値を設けておき、重心線ｍの位置や傾きが閾値を超えた状態で、所定時間以上継続した場合を、介助者の支援を必要とする場合であるとして警報発生命令を発する。

警報部７４は、警報用ブザーを備え、姿勢推定部７０からの警報発生命令を受けると、警報音を発する。また、警報を信号として発信し、姿勢推定装置１４から離れた場所にいる介助者に車椅子使用者の状態を伝えるようにすることも可能である。

以上のように本実施形態では、座面側圧力重心位置ｇ₁及び背面側圧力重心位置ｇ₂の関係から得た重心線ｍの位置及び傾きから、車椅子使用者の上半身がどちらの方向に傾いているかを容易に判定することができ、従来よりも車椅子使用者の座位姿勢を精度高く推定することができる。

本実施形態では、圧力分布センサ１２の圧力検出部をなすセンサ部２０ａ，２０ｂとして、導電糸２２を含む縦糸及び横糸を織り込んで構成された導電性の織物部２１を用いている。織物部２１は予め感圧部としてのセル２６が格子状に織り込まれているため、座面４４ａ及び背面５９ａに対し多数の感圧部を容易に設定することができる。また織物部２１は可撓性を有するため、車椅子使用者の体に沿って容易に追従し、圧力分布センサ１２を装着したことによる違和感が生じ難くなる効果を有する。

図８は、本発明の他の実施形態における姿勢推定装置１４Ｂの構成を示している。
この例では、車椅子使用者の座位姿勢を推定する姿勢推定装置１４Ｂが圧力パターン導出部６８Ｂと姿勢推定部７０Ｂとを有し、圧力パターンを示す画像に基づいて車椅子利用者の姿勢を推定する点で、上記第１の実施形態と異なっている。他の構成については、上記第１の実施形態と同じである。
尚、姿勢推定装置１４Ｂは、例えばＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭなどの記憶媒体、ＲＡＭなどの作業用メモリ、及び各種インターフェイスを備えて構成され、各構成部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

姿勢推定装置１４Ｂの圧力パターン導出部６８Ｂは、記憶媒体に記憶させておいた各セル２６の座標データと、圧力分布センサ１２から受信した各セル２６の圧力情報により、マップ状の座面側の圧力パターンを示す画像と背面側の圧力パターンを示す画像とをそれぞれ出力する。圧力パターン導出部６８Ｂでは、各セル２６の圧力情報をその大きさに応じて複数の段階に区分し、圧力値をその区分に対応した色（又は色の濃淡）で表示させることで、圧力パターンを示す画像を得る。

姿勢推定部７０Ｂは、パターン認識のための判別器を有している。姿勢推定部７０Ｂは、先ず、圧力パターン導出部６８Ｂから出力された座面側の圧力パターンを示す画像と、背面側の圧力パターンを示す画像とを結合して、圧力パターン画像とし、1つの特徴ベクトルＸを作成する。その後、特徴ベクトルＸから画像処理法により雑音除去をし、領域特徴を強調したのち、機械学習の方法でパターン学習をし、姿勢の判定（推定）を行う。
ここで、雑音除去には平滑化フィルタリングなどを用いる一様平滑化、ガウス平滑化などの手法がある。領域特徴の強調では、加重範囲の輪郭線を強調するエッジ強調、等加重線などの形状特徴抽出を行う。

姿勢推定部７０Ｂでは、車椅子使用者の様々な姿勢（正常な着座姿勢、ズレ落ちの状態、横方向に傾いた状態など）について、圧力パターンと姿勢との組データを多様な利用者層を想定し多数収集しておき、この組データをサポートベクターマシンや深層学習器を使って学習し判別器を構築する。判別器の構成は全利用者だけでなく健常者・障害者の別、年齢層の別、体重・体型の別、障害箇所の別などで構築する。ここで、機械学習に用いる姿勢データの具体例としては、ズレ落ち，もたれによる両肩の標準位置からの下がり具合（下がり量）または，膝の前進量などを用いることが挙げられる。機械学習は、回帰分析を用いる方法において圧力パターン又は圧力パターンから得られる重心位置を説明変数とし、前記ズレ落ち量・もたれ量を目的変数として回帰関数を、予め求めておくことが想定される。この回帰関数は，身長・体重など体つきのクラスごと、又は障害の有無等ごとに予め用意しておくことによって、多様な利用者ごとの精度のよい姿勢推定が可能である。かかる回帰関数に圧力パターンを入力すれば、推定姿勢が計算される。

姿勢推定部７０Ｂは、判別器により、判定対象の特徴ベクトルＸに対応した姿勢を出力する。この際、出力された姿勢が介助者の支援を必要とする姿勢であれば、上記の実施形態と同様に警報発生命令を発する。

以上のように本実施形態によれば、圧力分布センサ１２からの情報に基づいて得た圧力パターンを示す画像に基づいて車椅子使用者の座位姿勢を推定することができる。本実施形態では、健常者・障害者の別、年齢層の別、体重・体型の別、障害箇所の別に圧力パターンを事前に収集しておけば、それぞれのカテゴリに含まれる使用者ごときめ細かく座位姿勢の推定を行なうことができる。このため健常者とは圧力パターンの異なる円背や拘縮がある対象者の姿勢推定も精度高く行うことができる。

図９は、本発明の更に他の実施形態における圧力分布センサ１２Ｃのセンサ部の構成を示した図である。本例では、圧力分布センサ１２Ｃが、座面４４ａに設けられたセンサ部２０ａ及び背面５９ａに設けられたセンサ部２０ｂに加えて、更に図４に示す車椅子４０のフットサポート５６に配置されるセンサ部２０ｃ、アームサポート４８に配置されるセンサ部２０ｄを備えて構成されており、センサ部２０ｃ及び２０ｄからの圧力情報も姿勢推定装置１４に送信可能とされている。ここでセンサ部２０ｃはフットサポート５６の上面形状に合わせて設置され、またセンサ部２０ｄはアームサポート４８の上面形状に合わせて設置されている。その他の構成については、上記第１の実施形態と同じである。

センサ部２０ｃ，２０ｄは主に車椅子使用者の行動を推定することを目的として設けられたものである。例えば車椅子使用者が、自ら後輪４７を回転させて移動している場合であれば、椅子使用者の重心が周期的に前後方向に移動するとともにフットサポート５６に作用する圧力が周期的に増減することから、姿勢推定装置１４の姿勢推定部７０において圧力重心位置ｇ₁、ｇ₂の位置移動と、フットサポート５６に設けられたセンサ部２０ｃからの圧力の変化を検出することで車椅子使用者の移動行動を推定することができる。

また、車椅子使用者が、立ち上がりの動作を行っている場合には、座面４４ａに作用する圧力が減少する一方、アームサポート４８に作用する圧力が増大することから、姿勢推定装置１４の姿勢推定部７０においてセンサ部２０ａ，２０ｄからの圧力の変化を検出することで車椅子使用者の立ち上がりの行動を推定することができる。

また、車椅子使用者が、アームサポート４８にテーブルを置き、食事などを行っている場合には、アームサポート４８にかかる圧力や、座シート４４，バックサポート５９，フットサポート５６に作用する圧力の変化でその作業を推定することができる。

また、車椅子使用者が、うたた寝など大きな動作をしていないような場合には、座シート４４，バックサポート５９，フットサポート５６，アームサポート４８に作用する圧力の変位からその状態を推定することができる。

以上のように本実施形態によれば車椅子使用者の座位姿勢の推定だけでなく、車椅子使用者の行う移動等の行動解析を行うことが可能であり、推定される行動の種類を表示部７２に表示することで、車椅子使用者の行動を介助者に知らせることが可能である。

以上本発明の実施形態を詳述したがこれらはあくまでも一例示である。例えば、姿勢推定装置においては、重心線に基づく姿勢推定とパターン認識に基づく姿勢推定とを併用できるように構成することも可能である。姿勢推定装置としてはパソコンのほか所定のアプリケーションプログラムが組み込まれたスマートフォン，タブレット等の情報端末を用いることも可能である。また、図１０（Ａ）に示すように圧力分布センサ１２と姿勢推定装置１４とをクラウドサーバ８０を介して間接的に接続することも可能である。また、場合によっては、図１０（Ｂ）に示すように、圧力分布センサ１２のセンサ制御部３０Ｂのケース内部に姿勢推定部の機能の一部を収容するとともに、センサ制御部３０Ｂと、スピーカ及びＬＥＤを備えた警報装置８２とを配線で接続した構成を採用することも可能である。このようにすれば座位姿勢の異常を車椅子使用者本人及び車椅子の周囲の人に対して知らせることができる。また、上記実施形態はモニタリングシステムを車椅子に適用した例であったが、車椅子以外の椅子に適用することも可能である等、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲において様々変更を加えた形態で構成可能である。

１０ 座位姿勢モニタリングシステム
１２ 圧力分布センサ
１４，１４Ｂ 姿勢推定装置
２０，２０ａ，２０ｂ，２０ｃ，２０ｄ センサ部
２１ 織物部
２２ 導電糸
４０ 車椅子
４４ａ 座面
４８ アームサポート
５６ フットサポート
５９ａ 背面
６８ 重心位置導出部
６８Ｂ 圧力パターン導出部
７０，７０Ｂ 姿勢推定部

Claims (5)

1. 車椅子の座面及び背面に作用する圧力の分布を検出し電気信号に変換して出力する圧力分布センサと、
   該圧力分布センサからの、前記座面に作用する圧力の情報及び前記背面に作用する圧力の情報に基づいて車椅子使用者の座位姿勢を推定する姿勢推定装置と、
   を有し、
   前記姿勢推定装置は、正常でない座位姿勢が所定時間以上継続した場合に警報を発する警報部を含んで構成され、前記圧力分布センサが取り付けられた前記車椅子から離間した位置に設けられていることを特徴とする座位姿勢モニタリングシステム。
2. 前記姿勢推定装置が、
   前記圧力分布センサからの情報に基づいて座面側圧力重心位置及び背面側圧力重心位置をそれぞれ導出する重心位置導出部と、
   これら２つの圧力重心位置を直線で結んで得た重心線の位置及び傾きに基づいて前記車椅子使用者の座位姿勢を推定する姿勢推定部と、
   を有していることを特徴とする請求項１に記載の座位姿勢モニタリングシステム。
3. 前記姿勢推定装置が、
   前記圧力分布センサからの情報に基づいて前記座面側の圧力パターンを示す画像及び前記背面側の圧力パターンを示す画像をそれぞれ導出する圧力パターン導出部と、
   これら２つの画像を結合して得た圧力パターン画像に対応する前記車椅子使用者の座位姿勢をパターン認識を用いて推定する姿勢推定部と、
   を有していることを特徴とする請求項１に記載の座位姿勢モニタリングシステム。
4. 前記圧力分布センサは、前記座面及び背面に加えて、更にフットサポート及び／又はアームサポートに作用する圧力の分布を検出可能に構成されていることを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の座位姿勢モニタリングシステム。
5. 前記圧力分布センサの圧力検出部をなすセンサ部が、導電糸を含む縦糸及び横糸を織り込んで構成された導電性の織物であることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の座位姿勢モニタリングシステム。

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