SlideShare a Scribd company logo
1 of 35
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
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
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
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
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
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
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!
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
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.
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
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
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
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
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
結果(歩く)
2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 16
結果(階段を上る)
2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 17
結果(階段を下りる)
2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 18
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
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
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
「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
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
「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
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
「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
「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
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
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
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.
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?
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!
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
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
END
2014年5月29日(木) IPSJ UBISIG研究会 第42回 36

More Related Content

Viewers also liked

2N2-04:3次元電子マットと人体パターン認証を用いた予測型見守り機能 安川徹(nkワークス株式会社)
2N2-04:3次元電子マットと人体パターン認証を用いた予測型見守り機能 安川徹(nkワークス株式会社)2N2-04:3次元電子マットと人体パターン認証を用いた予測型見守り機能 安川徹(nkワークス株式会社)
2N2-04:3次元電子マットと人体パターン認証を用いた予測型見守り機能 安川徹(nkワークス株式会社)
robotcare
 
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
robotcare
 
131111 東工大授業「ロボット技術」資料
131111 東工大授業「ロボット技術」資料131111 東工大授業「ロボット技術」資料
131111 東工大授業「ロボット技術」資料
openrtm
 

Viewers also liked (20)

tsuji m
tsuji mtsuji m
tsuji m
 
20161027 robot seminar in Nagasaki
20161027 robot seminar in Nagasaki20161027 robot seminar in Nagasaki
20161027 robot seminar in Nagasaki
 
Deep Auto-Encoder Neural Networks in Reiforcement Learnning (第 9 回 Deep Learn...
Deep Auto-Encoder Neural Networks in Reiforcement Learnning (第 9 回 Deep Learn...Deep Auto-Encoder Neural Networks in Reiforcement Learnning (第 9 回 Deep Learn...
Deep Auto-Encoder Neural Networks in Reiforcement Learnning (第 9 回 Deep Learn...
 
ホームエレクトロニクスと身近なセンサ
ホームエレクトロニクスと身近なセンサホームエレクトロニクスと身近なセンサ
ホームエレクトロニクスと身近なセンサ
 
2N2-04:3次元電子マットと人体パターン認証を用いた予測型見守り機能 安川徹(nkワークス株式会社)
2N2-04:3次元電子マットと人体パターン認証を用いた予測型見守り機能 安川徹(nkワークス株式会社)2N2-04:3次元電子マットと人体パターン認証を用いた予測型見守り機能 安川徹(nkワークス株式会社)
2N2-04:3次元電子マットと人体パターン認証を用いた予測型見守り機能 安川徹(nkワークス株式会社)
 
二関節筋・シナジーとロボティクス
二関節筋・シナジーとロボティクス二関節筋・シナジーとロボティクス
二関節筋・シナジーとロボティクス
 
Pre
PrePre
Pre
 
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
2 n2 02:ロボット介護機器の力学的効果評価 吉田英一(産総研)
 
茨城高専から九州と関西へ飛び出た話
茨城高専から九州と関西へ飛び出た話茨城高専から九州と関西へ飛び出た話
茨城高専から九州と関西へ飛び出た話
 
HASCとWekaを使って行動認識
HASCとWekaを使って行動認識HASCとWekaを使って行動認識
HASCとWekaを使って行動認識
 
S16 t1 python学習奮闘記#6
S16 t1 python学習奮闘記#6S16 t1 python学習奮闘記#6
S16 t1 python学習奮闘記#6
 
131111 東工大授業「ロボット技術」資料
131111 東工大授業「ロボット技術」資料131111 東工大授業「ロボット技術」資料
131111 東工大授業「ロボット技術」資料
 
S18 t0 introduction
S18 t0 introductionS18 t0 introduction
S18 t0 introduction
 
統計的学習の基礎 4章 前半
統計的学習の基礎 4章 前半統計的学習の基礎 4章 前半
統計的学習の基礎 4章 前半
 
チームで活用するAnaconda入門
チームで活用するAnaconda入門チームで活用するAnaconda入門
チームで活用するAnaconda入門
 
"Deep Learning" Chap.6 Convolutional Neural Net
"Deep Learning" Chap.6 Convolutional Neural Net"Deep Learning" Chap.6 Convolutional Neural Net
"Deep Learning" Chap.6 Convolutional Neural Net
 
論文紹介 Compressing Neural Networks with the Hashing Trick
論文紹介 Compressing Neural Networks with the Hashing Trick論文紹介 Compressing Neural Networks with the Hashing Trick
論文紹介 Compressing Neural Networks with the Hashing Trick
 
DIY音響浮揚装置を作ってみた
DIY音響浮揚装置を作ってみたDIY音響浮揚装置を作ってみた
DIY音響浮揚装置を作ってみた
 
Introduction to Chainer
Introduction to ChainerIntroduction to Chainer
Introduction to Chainer
 
集束超音波でできること
集束超音波でできること集束超音波でできること
集束超音波でできること
 

Similar to 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

Wet Paper符号を利用したQRコードへの情報重畳
Wet Paper符号を利用したQRコードへの情報重畳Wet Paper符号を利用したQRコードへの情報重畳
Wet Paper符号を利用したQRコードへの情報重畳
Michiharu Niimi
 
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
Shingo Hamada
 
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
Shingo Hamada
 

Similar to 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 (20)

Deep Neural Networkに基づく日常生活行動認識における適応手法
Deep Neural Networkに基づく日常生活行動認識における適応手法Deep Neural Networkに基づく日常生活行動認識における適応手法
Deep Neural Networkに基づく日常生活行動認識における適応手法
 
[2015-06-10] オンライン・クラウドサイエンス(市民科学)の潮流
[2015-06-10] オンライン・クラウドサイエンス(市民科学)の潮流[2015-06-10] オンライン・クラウドサイエンス(市民科学)の潮流
[2015-06-10] オンライン・クラウドサイエンス(市民科学)の潮流
 
9 可視化
9 可視化9 可視化
9 可視化
 
小規模図書館における電子リソース管理システム(Intota ERM)の導入事例
小規模図書館における電子リソース管理システム(Intota ERM)の導入事例小規模図書館における電子リソース管理システム(Intota ERM)の導入事例
小規模図書館における電子リソース管理システム(Intota ERM)の導入事例
 
eラーニングAWARDフォーラム2016 スポンサー募集要項
eラーニングAWARDフォーラム2016 スポンサー募集要項eラーニングAWARDフォーラム2016 スポンサー募集要項
eラーニングAWARDフォーラム2016 スポンサー募集要項
 
190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏
190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏
190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏
 
グラフで繋がり可視化されるデータ
グラフで繋がり可視化されるデータグラフで繋がり可視化されるデータ
グラフで繋がり可視化されるデータ
 
PDRビジネス元年 (と言い出してから半年)
PDRビジネス元年(と言い出してから半年)PDRビジネス元年(と言い出してから半年)
PDRビジネス元年 (と言い出してから半年)
 
20160527_07_IoT勉強会 分析WG 配布用
20160527_07_IoT勉強会 分析WG 配布用20160527_07_IoT勉強会 分析WG 配布用
20160527_07_IoT勉強会 分析WG 配布用
 
機械学習を用いた東西日本の境界線決定
機械学習を用いた東西日本の境界線決定機械学習を用いた東西日本の境界線決定
機械学習を用いた東西日本の境界線決定
 
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
 
Wet Paper符号を利用したQRコードへの情報重畳
Wet Paper符号を利用したQRコードへの情報重畳Wet Paper符号を利用したQRコードへの情報重畳
Wet Paper符号を利用したQRコードへの情報重畳
 
리츠메이칸대학 정보이공학부 소개 (정보 시스템 글로벌 코스 입시 소개)
리츠메이칸대학 정보이공학부 소개 (정보 시스템 글로벌 코스 입시 소개)리츠메이칸대학 정보이공학부 소개 (정보 시스템 글로벌 코스 입시 소개)
리츠메이칸대학 정보이공학부 소개 (정보 시스템 글로벌 코스 입시 소개)
 
GISA学術研究発表Web大会「ダッカにおける携帯基地局情報を用いた人の流動解析手法に関する研究」
GISA学術研究発表Web大会「ダッカにおける携帯基地局情報を用いた人の流動解析手法に関する研究」GISA学術研究発表Web大会「ダッカにおける携帯基地局情報を用いた人の流動解析手法に関する研究」
GISA学術研究発表Web大会「ダッカにおける携帯基地局情報を用いた人の流動解析手法に関する研究」
 
130801_udct_05_11
130801_udct_05_11130801_udct_05_11
130801_udct_05_11
 
20140325e aac ワークショップaoki
20140325e aac ワークショップaoki20140325e aac ワークショップaoki
20140325e aac ワークショップaoki
 
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
 
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
早稲田サイコム科学と社会 プレゼン
 
IPSJ77:「情報教育の支援につなげる」ために 明らかにすべきことは何か?
IPSJ77:「情報教育の支援につなげる」ために明らかにすべきことは何か?IPSJ77:「情報教育の支援につなげる」ために明らかにすべきことは何か?
IPSJ77:「情報教育の支援につなげる」ために 明らかにすべきことは何か?
 
公共交通オープンデータ この1年を振り返る 2021
公共交通オープンデータ この1年を振り返る 2021公共交通オープンデータ この1年を振り返る 2021
公共交通オープンデータ この1年を振り返る 2021
 

More from Yuta Takahashi

More from Yuta Takahashi (13)

PikaBreak: 光で休憩を促してくれるスマートタイマー
PikaBreak: 光で休憩を促してくれるスマートタイマーPikaBreak: 光で休憩を促してくれるスマートタイマー
PikaBreak: 光で休憩を促してくれるスマートタイマー
 
ライフログを軸としたユビキタスコンピューティング技術
ライフログを軸としたユビキタスコンピューティング技術ライフログを軸としたユビキタスコンピューティング技術
ライフログを軸としたユビキタスコンピューティング技術
 
生活リズムの類似性や周期性に基づく心身の健康状態の推定と予測
生活リズムの類似性や周期性に基づく心身の健康状態の推定と予測生活リズムの類似性や周期性に基づく心身の健康状態の推定と予測
生活リズムの類似性や周期性に基づく心身の健康状態の推定と予測
 
観光中の内的状態推定に向けた観光客の無意識的しぐさの分析
観光中の内的状態推定に向けた観光客の無意識的しぐさの分析観光中の内的状態推定に向けた観光客の無意識的しぐさの分析
観光中の内的状態推定に向けた観光客の無意識的しぐさの分析
 
生産性の低下抑止のためのウェアラブル機器による体調の推定と予測
生産性の低下抑止のためのウェアラブル機器による体調の推定と予測生産性の低下抑止のためのウェアラブル機器による体調の推定と予測
生産性の低下抑止のためのウェアラブル機器による体調の推定と予測
 
DeepRemote: A Smart Remote Controller for Intuitive Control through Home Appl...
DeepRemote: A Smart Remote Controller for Intuitive Control through Home Appl...DeepRemote: A Smart Remote Controller for Intuitive Control through Home Appl...
DeepRemote: A Smart Remote Controller for Intuitive Control through Home Appl...
 
An Identification Method of IR Signals to Collect Control Logs of Home Applia...
An Identification Method of IR Signals to Collect Control Logs of Home Applia...An Identification Method of IR Signals to Collect Control Logs of Home Applia...
An Identification Method of IR Signals to Collect Control Logs of Home Applia...
 
歩行リハビリ支援のためのセンサ装着杖を 介した歩行動作認識手法の提案
歩行リハビリ支援のためのセンサ装着杖を 介した歩行動作認識手法の提案歩行リハビリ支援のためのセンサ装着杖を 介した歩行動作認識手法の提案
歩行リハビリ支援のためのセンサ装着杖を 介した歩行動作認識手法の提案
 
TechUP Makersデモデイ - リハビリ支援のためのIoTデバイス『UbiCane』
TechUP Makersデモデイ - リハビリ支援のためのIoTデバイス『UbiCane』TechUP Makersデモデイ - リハビリ支援のためのIoTデバイス『UbiCane』
TechUP Makersデモデイ - リハビリ支援のためのIoTデバイス『UbiCane』
 
労働生産性改善に向けたウェアラブル機器を用いた体調推定法の検討
労働生産性改善に向けたウェアラブル機器を用いた体調推定法の検討労働生産性改善に向けたウェアラブル機器を用いた体調推定法の検討
労働生産性改善に向けたウェアラブル機器を用いた体調推定法の検討
 
Ubiquitous Tips - スキルウェンズデー
Ubiquitous Tips - スキルウェンズデーUbiquitous Tips - スキルウェンズデー
Ubiquitous Tips - スキルウェンズデー
 
交通事故データへの頻出パターンマイニングの適用
交通事故データへの頻出パターンマイニングの適用交通事故データへの頻出パターンマイニングの適用
交通事故データへの頻出パターンマイニングの適用
 
Arch linuxを試したお話
Arch linuxを試したお話Arch linuxを試したお話
Arch linuxを試したお話
 

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