足部の滑り感覚の定量化と冬季の転倒予防を目的とした注意喚起システムへの応用

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本年度は、滑りを擬似的に呈示するシステムを用いて、ヒトが滑りと感じる条件（加速度など）を特定し、それを計測する計画であったが、コロナ禍の影響で計測が進まないため、他分野の滑りに関する文献を参考に、転倒時の足部の挙動（加速度）を計測するユニットの製作を進めた。浴室での転倒を参考にすると、転倒に至る滑りにおける足部の加速度はばらつきが多いものの平均2［G］程度との報告がある。計測ユニットはヒトへの装着を考えた場合、小型軽量であることが望ましい。そこで今回は、Arduino Nano 33 BLE sense（以下、Nano33）を用いることとした。Nano33は小型軽量であり、3軸の加速度、角速度、地磁気計測に加え、Bluetooth通信も可能である。しかし、Nano33は直接的に角度を計測することができない。センサの角度は足部の接地角度を計測し、歩行の進行方向加速度を算出するうえで必要な情報である。そこで3軸の加速度と角速度から角度の算出を試みた。角速度を積分することで角度の算出は可能であるが、積分誤差の累積によるドリフトが発生しやすい。そこで加速度の情報も加味したセンサフュージョンにより角度の算出を行った。その結果、鉛直方向を0［deg］とし前後方向±40［deg］の範囲に10［deg］刻みで、ユニットを傾けたときの誤差は1［deg］未満であった。また、60［min］の間、ランダムに傾けた際の積分誤差の累積は0.1［deg］未満であった。これらのことから、Nano33は足部の角度を計測する上で、精度および計測時間において有用であることが示唆された。