介護従事者を対象とした運動状態計測に基づく動作分類モデル

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-8

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Motion Classification Model Based on Motor State Measurement for Care Workers

著者名: 河内 智也（徳島大学）,鈴木 浩司（徳島大学）,北島 孝弘（徳島大学）,桑原 明伸（徳島大学）,安野 卓（徳島大学）

著者名(英語): Tomoya Kawauchi (Tokushima University),Hiroshi Suzuki (Tokushima University),Takahiro Kitajima (Tokushima University),Akinobu Kuwahara (Tokushima University),Takashi Yasuno (Tokushima University)

キーワード: 人間支援システム|運動計測システム|パワーアシストスーツ|機械学習|Human Support System|Motion Measurement System|Power Assist Suit|Machine Learning

要約(日本語): 近年，先進国を中心として少子高齢化が進行している．それに伴い，介護従事者の不足が懸念され，1人当たりの負担が今後も増加していくと考えられる．介護施設における腰痛被害はこれまでも多くの事例が報告されているが，近年ではパワーアシストスーツをはじめとする人間支援システムの研究，開発によって負担軽減をはかる動きが強まってきている．本研究では，介護従事者の主な作業姿勢及び腰部負担の大きい抱え上げ動作に着目している．そして，介護従事者のためのパワーアシストスーツを実現するために，基礎的技術として下肢運動計測システムにより得られたセンサデータから，機械学習により装着者の動作の分類を行うことを目的としている．複数の被験者における運動状態計測結果をもとにデータセットを作成し，時系列データのクラス分類手法であるSVMとLSTMを用いて動作分類精度を比較し，有用性について評価・検討している．

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