見守りロボットと非拘束センサによる日常生活の簡易モニタリングシステムの開発

間所 洋和  下井 信浩  佐藤 和人  中正 和久  新村 正明  和﨑 克己  
(システム開発論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J102-D   No.5   pp.411-422
発行日: 2019/05/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2018JDP7065
論文種別: 論文
専門分野: 生体工学
キーワード: 
見守りロボット,  非拘束センサ,  生活モニタリング,  機械学習,  ランダムフォレスト,  

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あらまし: 
本論文では,見守りロボットと非拘束センサを用いた生活モニタリングシステムを提案する.提案システムは,生活環境に溶け込む複数の不可視型センサから構成されており,プライバシーとQoL(Quality of Life)に配慮しつつ,日常生活の簡易モニタリングの実現を目的としている.見守りロボットには,鍵束タグセンサ,人感センサ,赤外線リモコン検知センサが搭載されており,被験者の在宅と外出を判定する.非拘束センサは,ベッドに布置するパッド型のセンサ,枕に挿入する加速度センサ,入口付近に設置する人感センサ,冷蔵庫の扉の開閉を検知するピエゾセンサから構成される.非拘束センサにより,在宅時の生活行動パターンを計測し,通常の在宅とベッド若しくは布団での就寝を判定する.高齢者の多様な生活パターンをモニタリングするための予備実験として,大学生4名を対象とした2ヶ月間のモニタリング実験を実施した.モニタリングデータは,無線ルータを通じて,集計サーバに保存され,各センサの出力がリアルタイムに確認できる構成になっている.収集したセンサデータから,機械学習アルゴリズムを用いて,生活パターンの識別を試みた.識別結果の評価のために,被験者が手書きにより記入した生活記録を正解データとして,1分ごとの識別を実施した.その結果,1回目のモニタリング実験における生活パターンの識別では,83.61%の認識率が得られた.2回目のモニタリング実験では,見守りロボットの故障によりデータ取得が中断されたため,期間を区切って生活パターンを識別したところ,18日間のデータセットに対しては92.53%,27日間のデータセットに対しては93.85%の認識率が得られた.