静電誘導センサとAIを用いた腕振りの程度が歩行動作に及ぼす影響の評価技術

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS2-6

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Evaluation technique of the effect of the degree of arm swing on walking motion
using an electrostatic induction sensor and AI

著者名: 矢野 大靖（近畿大学）,平野 勝大（近畿大学）,栗田 耕一（近畿大学）

著者名(英語): Taisie Yano (Kindai University),Katsuhiro Hirano (Kindai University),Koichi Kurita (Kindai University)

要約(日本語): 歩行動作により人体電位が変動すると人体近傍の設置した電極には微弱な静電誘導電流が過渡的
に誘起される。この静電誘導電流を検出することにより歩行動作中の被験者の足が床に接地・離
地するタイミングを非接触で精度よく検出可能となる。本研究では歩行中の腕振りの程度が足の
接地・離地等の歩行動作に及ぼす影響を調べるため研究を実施した。11名の被験者に対して、通
常歩行動作を含めて4つのタスクの歩行動作を行い、静電誘導センサを用いた歩行信号を検出した
。歩行運動により誘起された静電誘導電流波形を計測しウェーブレット変換を行うことによりス
カログラムを得た。このスカログラムを学習データとして用い、畳み込みニューラルネットワー
クによる深層学習を実施した。得られた学習モデルにより、約80%の精度で腕振りの程度を歩行信
号から識別可能であることを明らかにした。