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リハビリ支援のためのIoTデバイス
『UbiCane』
チーム:Caneプロダクション
2017/2/9 TechUP Makersデモデイ
メンバー紹介
髙橋雄太(M1)
取りまとめ
⾳⽥恭宏(M1)
データ分析
⾦平卓也(M2)
デバイス作成協⼒
奈良先端科学技術⼤学院⼤学
ユビキタスコンピューティングシステム研究室所属
よりよいリハビリに向けて
uモチベーションがリハビリの要と⾔われている
uリハビリへのモチベーションを上げるためには?
⇒ 定期的なフィードバック
医学療法⼠の判断
フィードバックの頻度が低い
主観的な評価が⼀般的
アプローチ
杖にIoTデバイスを装着
ü 医学療法⼠が⾒ていなくても⾃動的に評価
ü 様々な杖に対応
ü 充電,バッテリーの交換が容易
デバイス
関連製品
u富⼠通 次世代杖 uリーフ Tree
埋め込み型センサ杖
⼼拍・歩数計・ナビゲーション
歩⾏能⼒が評価できない
リハビリ⽀援ロボット
⾳声での練習・⾜圧測定器
⼤型な装置,⾒守り⼈が必要
デバイスの概要
⼤きさ 95mm × 65mm × 35mm
ON/OFFスイッチ
動作確認⽤LED
デバイス内部
マイコン : mbed TY51822r3
Bluetooth LE搭載
9軸センサ : LSM9DS1
バッテリー : LiPo 900mAh
杖への取り付け
u複数の種類の杖に装着可能
動作のデモ
グラフ
加速度とジャイロを表⽰
状態
歩⾏,静⽌,転倒などを認識
(加速度・ジャイロ・決定⽊)
歩⾏リズム
リズムよく杖をついているか?
(ジャイロ・フーリエ変換)
体重移動
杖に体重をかけ過ぎていないか?
(加速度)
歩⾏間隔
歩⾏の間隔を時間で表⽰
(ジャイロ・フーリエ変換)
使っている技術
mbed,Bluetooth LE,FFT,Decition Tree,
node.js,python(scikit-learn, numpy)
実現できる機能①–リハビリ⽀援
スマートフォン クラウドサーバ
評価結果
評価項⽬
歩⾏周期
スピード
歩幅
安定性 など
評価
フィードバック
センサデータ
の収集
センサデータ
の送信
評価結果の送信
実現できる機能②–⾒守りサービス
スマートフォン クラウドサーバ
センサデータ
の送信センサデータ
の収集
• 杖の利⽤頻度
• ⼀⽇の⾏動記録
• 歩⾏能⼒の測定
• 杖を正しく使⽤で
きているか?
レポート
サービスの展開
u医療機関・福祉施設での利⽤
デバイスの貸し出
し・販売
サービス
の利⽤料
デバイスの
貸し出し
データの提供
歩⾏指導の負担軽減
回復⽀援の効率化
効率的なリハビリ
モチベーションの維持歩⾏評価の詳細化
登⼭家の⽀援もあり?
まとめ
u杖に取り付けるIoTデバイスを作成
u9軸センサにより歩⾏の評価や⾏動認識が可能
uリハビリ⽀援や⾒守りサービスに適⽤可能
デモ
歩⾏の評価
⾏動認識

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