リハビリ支援のためのIoTデバイス『UbiCane』

チーム：Caneプロダクション

2017/2/9 TechUP Makersデモデイ

メンバー紹介

髙橋雄太(M1)取りまとめ

⾳⽥恭宏(M1)データ分析

⾦平卓也(M2)デバイス作成協⼒

奈良先端科学技術⼤学院⼤学ユビキタスコンピューティングシステム研究室所属

よりよいリハビリに向けて

uモチベーションがリハビリの要と⾔われている

uリハビリへのモチベーションを上げるためには？

⇒ 定期的なフィードバック

医学療法⼠の判断

フィードバックの頻度が低い

主観的な評価が⼀般的

アプローチ

杖にIoTデバイスを装着

ü 医学療法⼠が⾒ていなくても⾃動的に評価

ü 様々な杖に対応

ü 充電，バッテリーの交換が容易

デバイス

関連製品

u富⼠通 次世代杖 uリーフ Tree

埋め込み型センサ杖

⼼拍・歩数計・ナビゲーション

歩⾏能⼒が評価できない

リハビリ⽀援ロボット

⾳声での練習・⾜圧測定器

⼤型な装置，⾒守り⼈が必要

デバイスの概要

⼤きさ 95mm × 65mm × 35mm

ON/OFFスイッチ

動作確認⽤LED

デバイス内部

マイコン : mbed TY51822r3

Bluetooth LE搭載

9軸センサ : LSM9DS1

バッテリー : LiPo 900mAh

杖への取り付け

u複数の種類の杖に装着可能

動作のデモ

グラフ

加速度とジャイロを表⽰

状態

歩⾏，静⽌，転倒などを認識(加速度・ジャイロ・決定⽊)

歩⾏リズム

リズムよく杖をついているか？(ジャイロ・フーリエ変換)

体重移動

杖に体重をかけ過ぎていないか？(加速度)

歩⾏間隔

歩⾏の間隔を時間で表⽰(ジャイロ・フーリエ変換)

使っている技術

mbed，Bluetooth LE，FFT，Decition Tree，node.js，python(scikit-learn, numpy)

実現できる機能①–リハビリ⽀援

スマートフォン クラウドサーバ

評価結果

評価項⽬歩⾏周期スピード

歩幅安定性 など

評価

フィードバック

センサデータの収集

センサデータの送信

評価結果の送信

実現できる機能②–⾒守りサービス

スマートフォン クラウドサーバ

センサデータの送信センサデータ

の収集

• 杖の利⽤頻度

• ⼀⽇の⾏動記録

• 歩⾏能⼒の測定

• 杖を正しく使⽤できているか？

レポート

サービスの展開u医療機関・福祉施設での利⽤

デバイスの貸し出し・販売

サービスの利⽤料 デバイスの

貸し出し

データの提供

歩⾏指導の負担軽減回復⽀援の効率化

効率的なリハビリモチベーションの維持歩⾏評価の詳細化

登⼭家の⽀援もあり？

まとめ

u杖に取り付けるIoTデバイスを作成

u9軸センサにより歩⾏の評価や⾏動認識が可能

uリハビリ⽀援や⾒守りサービスに適⽤可能

デモ歩⾏の評価

⾏動認識