MF133 歩行器使用時の転倒予測に関する研究(MF13 高齢者の転倒,あたり前のことを知る)
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概要
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In the study, we propose a risk prediction method which combines a motion prediction method based on a human physical model with a motion inference one that originates in the probability theory for a human falling prediction purpose when an elderly person is using a walking aid. We confirm the effectiveness of the proposed method by experiments using a sensor system attached to a subject. The target is limited to human falling in case he is using a walking aid. The method determines whether he is in the state of safety or danger by use of Hidden Markov Models with his position, velocity, and direction of C.O.G data introduced. Moreover, we developed a small, light-weight, and wireless sensor system attached to the subject, and confirmed the possibility of predicting a subject's fall through our overall proposal.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2007-09-30
著者
-
山田 陽滋
名古屋大学大学院工学研究科
-
松本 治
産業技術総合研究所
-
松本 治
産総研
-
足立 吉隆
芝浦工業大
-
山田 陽滋
名古屋大学大学院工学系研究科
-
山田 陽滋
産業技術総合研究所 知能システム研究部門 安全知能研究グループ
-
大内 雄介
芝浦工大
-
Yoon Seong-Sik
サムスン電子
-
山田 陽滋
産総研
-
足立 吉隆
芝浦工大
-
山田 陽滋
豊田工業大学大学院工学研究科
-
山田 陽滋
豊田工業大学大学院工学研究科情報援用工学専攻
-
松本 治
(独)産業技術総合研究所知能システム研究部門
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