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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

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IPSJ UBISIG42で発表したパワポのスライドです.
English : Context Estimation for Quad Cane User by using Ultrasonic Sensor

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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

  1. 1. 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
  2. 2. 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
  3. 3. 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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 3  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
  4. 4. 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? 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 4
  5. 5. 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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 5
  6. 6. 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. 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 6
  7. 7. 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. 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 7
  8. 8. 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. 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 8 デバイスを置く スペースがある!
  9. 9. 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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 9
  10. 10. 超音波センサー 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 10  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.
  11. 11. コンテキスト推定の流れ 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 11 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
  12. 12. 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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 12
  13. 13. 提供できるサービス 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 13 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
  14. 14. 提供できるサービス 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 14 ・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
  15. 15. 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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 15
  16. 16. 結果(歩く) 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 16
  17. 17. 結果(階段を上る) 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 17
  18. 18. 結果(階段を下りる) 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 18
  19. 19. 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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 19
  20. 20. 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. 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 20
  21. 21. 一歩歩く 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 21 同じくらいの量
  22. 22. 「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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 22
  23. 23. 階段を一段上る 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 23 負の ピーク点 正の値
  24. 24. 「階段を上る」の推定方法 𝑝 > |𝑚|, 𝑚100 ≥ 1 正の差分値の和𝑝, 負の差分値の和𝑚 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. 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 24
  25. 25. 階段を一段下りる 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 25 正の ピーク点 負の値
  26. 26. 「階段を下りる」の推定方法 𝑝 < |𝑚|, 𝑝100 ≥ 1 正の差分値の和𝑝, 負の差分値の和𝑚 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. 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 26
  27. 27. 「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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 27
  28. 28. コンテキスト推定結果の表示 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 29 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
  29. 29. 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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 30
  30. 30. 実験結果① 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 31 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.
  31. 31. 実験結果② 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 32 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?
  32. 32. 実験結果➂ 10分以上動かさない 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 33 200[sec]超えたあたりから推定できなくなる. 誤推定!
  33. 33. 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 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 34
  34. 34. 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. 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 35
  35. 35. END 2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 36

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