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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-06-14
(45)【発行日】2024-06-24
(54)【発明の名称】負荷推定装置、方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/11 20060101AFI20240617BHJP
【ＦＩ】
A61B5/11 230
【請求項の数】
12
(21)【出願番号】P 2020184609
(22)【出願日】2020-11-04
(65)【公開番号】P2022074508
(43)【公開日】2022-05-18
【審査請求日】2023-02-17
(73)【特許権者】
【識別番号】000003078
【氏名又は名称】株式会社東芝
(74)【代理人】
【識別番号】110003708
【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
(72)【発明者】
【氏名】山内 康晋
(72)【発明者】
【氏名】池 司
(72)【発明者】
【氏名】福永 いづみ
(72)【発明者】
【氏名】谷沢 昭行
【審査官】佐藤 秀樹
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２００９／１１６５９７（ＷＯ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１７／０３４４９１９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１４－２１７７５３（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１７／０３７８３９（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０２０－１４０６０９（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／１１－／１１３
Ａ６１Ｂ ５／００
ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
計測対象からのセンサデータを取得する取得部と、前記センサデータに基づいて前記計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出する姿勢負荷算出部と、
前記姿勢負荷の情報を用いて、前記姿勢負荷の情報の次元数よりも高い次元数に分類する第１のクラスタリングを行い第１のクラスタリング結果を生成する第１の生成部と、
前記第１のクラスタリング結果に含まれる各クラスタにおける代表サンプルから、前記姿勢負荷の情報に含まれる複数のサンプルそれぞれまでの距離を用いて、前記第１のクラスタリングにおけるクラスタ数以下に分類する第２のクラスタリングを行い第２のクラスタリング結果を生成する第２の生成部と、
前記第２のクラスタリング結果に基づいて前記計測対象に関する総合負荷特徴を算出する総合負荷特徴算出部と、
前記一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフおよび前記総合負荷特徴に基づくグラフを含む表示データを表示する表示制御部と
を具備する、負荷推定装置。
【請求項2】
前記姿勢負荷算出部は、前記身体部位の姿勢角の分布に基づいて前記姿勢負荷を算出する、請求項１に記載の負荷推定装置。
【請求項3】
複数の計測対象についての姿勢負荷を記憶する計測対象情報記憶部と、前記複数の計測対象のうちの特定の計測対象の姿勢負荷を抽出する計測対象抽出部と
を更に具備し、
前記表示制御部は、前記特定の計測対象に関する表示データを表示する、
請求項１または請求項２に記載の負荷推定装置。
【請求項4】
前記第１のクラスタリング結果は、前記複数のサンプルに割り当てられたサンプルＩＤと、前記第１のクラスタリングによって分類された前記各クラスタを区別するための第１のクラスタＩＤとを対応付けたデータ、および前記各クラスタにおける代表サンプルの情報を含み、前記姿勢負荷の情報および前記第１のクラスタリング結果に基づいて、前記複数のサンプルそれぞれについて、各代表サンプルまでの距離を対応付けた個別負荷特徴を算出する個別負荷特徴算出部
を更に具備し、
前記第２の生成部は、前記個別負荷特徴の情報に基づいて、前記第２のクラスタリングを行い前記第２のクラスタリング結果を生成する、
請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の負荷推定装置。
【請求項5】
前記第２のクラスタリング結果は、前記サンプルＩＤと、前記第２のクラスタリングによって分類された各クラスタを区別するための第２のクラスタＩＤとを対応付けたデータを含み、前記総合負荷特徴算出部は、前記第２のクラスタＩＤに対してクラスタの負荷の種類に関する負荷属性を決定する、
請求項４に記載の負荷推定装置。
【請求項6】
前記総合負荷特徴は、前記第２のクラスタＩＤと前記負荷属性とを対応付けたデータを含み、複数の負荷属性のうちの特定の負荷属性に対応する時間範囲を抽出する負荷属性抽出部、
を更に具備し、
前記表示制御部は、前記姿勢負荷グラフに対して前記時間範囲を強調した前記表示データを表示する、
請求項５に記載の負荷推定装置。
【請求項7】
前記計測対象が行った作業の種別である作業種と、作業期間とを対応付けて記憶する作業種情報記憶部と、複数の作業種のうちの特定の作業種に対応する時間範囲を抽出する作業種抽出部と
を更に具備し、
前記表示制御部は、前記姿勢負荷グラフに対して前記時間範囲を強調した前記表示データを表示する、
請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の負荷推定装置。
【請求項8】
前記取得部は、前記計測対象を含む作業場所の映像データを取得し、前記表示制御部は、更に、前記映像データを含んだ前記表示データを表示する、
請求項１から請求項７までのいずれか一項に記載の負荷推定装置。
【請求項9】
前記取得部は、前記計測対象を含む作業場所の映像データを取得し、前記作業場所のマップと、前記マップを一つ以上のエリアに分割したエリア情報とを対応付けて記憶する場所情報記憶部と、
映像データに基づいて前記作業場所を特定する作業場所特定部と、
前記作業場所に含まれる複数の作業エリア毎の作業負荷を算出する場所別負荷推定部と
を更に具備し、
前記表示制御部は、前記複数の作業エリア毎の作業負荷を可視化するグラフを含んだ前記表示データを表示する
請求項１から請求項７までのいずれか一項に記載の負荷推定装置。
【請求項10】
前記表示制御部は、更に、前記映像データを含んだ前記表示データを表示する、請求項９に記載の負荷推定装置。
【請求項11】
計測対象からのセンサデータを取得することと、前記センサデータに基づいて前記計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出することと、
前記姿勢負荷の情報を用いて、前記姿勢負荷の情報の次元数よりも高い次元数に分類する第１のクラスタリングを行い第１のクラスタリング結果を生成することと、
前記第１のクラスタリング結果に含まれる各クラスタにおける代表サンプルから、前記姿勢負荷の情報に含まれる複数のサンプルそれぞれまでの距離を用いて、前記第１のクラスタリングにおけるクラスタ数以下に分類する第２のクラスタリングを行い第２のクラスタリング結果を生成することと、
前記第２のクラスタリング結果に基づいて前記計測対象に関する総合負荷特徴を算出することと、
前記一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフおよび前記総合負荷特徴に基づくグラフを含む表示データを表示することと
を具備する、負荷推定方法。
【請求項12】
コンピュータを、計測対象からのセンサデータを取得する手段と、
前記センサデータに基づいて前記計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出する手段と、
前記姿勢負荷の情報を用いて、前記姿勢負荷の情報の次元数よりも高い次元数に分類する第１のクラスタリングを行い第１のクラスタリング結果を生成する手段と、
前記第１のクラスタリング結果に含まれる各クラスタにおける代表サンプルから、前記姿勢負荷の情報に含まれる複数のサンプルそれぞれまでの距離を用いて、前記第１のクラスタリングにおけるクラスタ数以下に分類する第２のクラスタリングを行い第２のクラスタリング結果を生成する手段と、
前記第２のクラスタリング結果に基づいて前記計測対象に関する総合負荷特徴を算出する手段と、
前記一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフおよび前記総合負荷特徴に基づくグラフを含む表示データを表示する手段
として機能させるための負荷推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、負荷推定装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
製造現場および物流現場などにおいて、作業者の作業時間および休憩時間を割り当てる際に、例えば、作業者の負荷推定が必要となる。作業者の負荷推定として、例えば、作業テーブルから負荷を推定する手法が知られている。この手法は、作業者が事前に決められた作業テーブルに従って作業するものと見なし、作業テーブルに含まれる各作業に対応付けられた負荷値に基づいて負荷推定を行う。しかし、この手法では、作業者の動作などが反映されていないため、推定された負荷と実際の負荷とが乖離する可能性がある。
【0003】
また、別の作業者の負荷推定として、動作センサを用いて負荷を推定する手法が知られている。この手法は、作業者に装着された動作センサによって取得されたセンサデータから、負荷を推定し、負荷が一定以上となった場合に警告を発するものである。しかし、この手法では、作業者の姿勢の持続時間に着目して負荷を推定していることから、どのような作業状態において警告が発せられたかを把握するのが困難である。また、この手法では、作業者毎の動作の違いが考慮されていないため、作業者間での作業動作に関する負荷の比較ができず、作業動作の改善も困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１９－１１５６５１号公報
【文献】特開２０１９－１０３６０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明が解決しようとする課題は、作業者の動作を考慮した負荷推定を行うことができる負荷推定装置、方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
一実施形態に係る負荷推定装置は、取得部と、姿勢負荷算出部と、表示制御部とを備える。取得部は、計測対象からのセンサデータを取得する。姿勢負荷算出部は、センサデータに基づいて計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出する。表示制御部は、一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフを含む表示データを表示する。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下、図面を参照しながら、負荷推定装置の実施形態について詳細に説明する。
【0009】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る負荷推定装置を含む負荷推定システムの構成を例示するブロック図である。図１の負荷推定システム１は、負荷推定装置１００と、出力装置１１０と、一つ以上のセンサとを備える。図１では、一つ以上のセンサとして、第１のセンサ１２１、第２のセンサ１２２、および第３のセンサ１２３を例示する。これら三つのセンサは、それぞれ同一計測対象についてのセンサデータを取得する。計測対象は、例えば、工場などの作業現場で作業をする作業者である。負荷推定装置１００は、一つ以上のセンサデータに基づいて、作業に関する負荷の特性（負荷特性）を推定する。出力装置１１０は、負荷特性に基づく表示データを表示する。
図１は、第１の実施形態に係る負荷推定装置を含む負荷推定システムの構成を例示するブロック図である。図１の負荷推定システム１は、負荷推定装置１００と、出力装置１１０と、一つ以上のセンサとを備える。図１では、一つ以上のセンサとして、第１のセンサ１２１、第２のセンサ１２２、および第３のセンサ１２３を例示する。これら三つのセンサは、それぞれ同一計測対象についてのセンサデータを取得する。計測対象は、例えば、工場などの作業現場で作業をする作業者である。負荷推定装置１００は、一つ以上のセンサデータに基づいて、作業に関する負荷の特性（負荷特性）を推定する。出力装置１１０は、負荷特性に基づく表示データを表示する。
【0010】
なお、負荷推定システム１は、他の計測対象についてのセンサデータを取得するセンサを含んでもよい。即ち、負荷推定装置１００は、複数の計測対象から、それぞれ一つ以上のセンサデータを取得してもよい。
【0011】
出力装置１１０は、例えば、モニタである。出力装置１１０は、負荷推定装置１００から表示データを受け取る。出力装置１１０は、表示データを表示する。尚、出力装置１１０は、表示データを表示可能であればモニタに限らない。例えば、出力装置１１０は、プロジェクタおよびプリンタでもよい。また、出力装置１１０は、スピーカを備えてもよい。
【0012】
一つ以上のセンサは、例えば、計測対象の複数の身体部位に装着されたウェアラブルデバイスに内蔵される。以降では、ウェアラブルデバイスとセンサとは同様の意味で用いることとする。複数の身体部位は、例えば、手首、上腕、足首、上腿、腰、背中、および頭などである。一つ以上のセンサのうちの各センサは、例えば、加速度データ、角速度データ、地磁気データ、気圧データ、温湿度データ、筋電位データ、および脈派データなどの少なくとも一つの計測データをセンサデータとして取得する。好適には、各センサは、少なくとも加速度データをセンサデータとして取得する。計測データは、複数のチャネルを含んでもよい。例えば、計測データが加速度データである場合、センサデータは、加速度の各方向（例えば、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、およびＺ軸方向）成分に対応する３チャネル分の計測データを含む。本実施形態では、一つ以上のセンサとして、第１のセンサ１２１、第２のセンサ１２２、および第３のセンサ１２３を利用する場合について説明される。また、これらのセンサは、例えば加速度センサである。
【0013】
第１のセンサ１２１は、例えば、計測対象の手首に装着される。第１のセンサ１２１は、計測対象の手首の状態をセンサデータとして計測する。第１のセンサ１２１は、計測したセンサデータを負荷推定装置１００へと出力する。
【0014】
第２のセンサ１２２は、例えば、計測対象の上腕に装着される。第２のセンサ１２２は、計測対象の上腕の状態をセンサデータとして計測する。第２のセンサ１２２は、計測したセンサデータを負荷推定装置１００へと出力する。
【0015】
第３のセンサ１２３は、例えば、計測対象の腰に装着される。第３のセンサ１２３は、計測対象の腰の状態をセンサデータとして計測する。第３のセンサ１２３は、計測したセンサデータを負荷推定装置１００へと出力する。
【0016】
図２は、第１の実施形態に係る負荷推定装置の構成を例示するブロック図である。図２の負荷推定装置１００は、データ取得部２０１と、姿勢負荷算出部２０２と、第１のクラスタリング部２０３（第１の生成部）と、個別負荷特徴算出部２０４と、第２のクラスタリング部２０５（第２の生成部）と、総合負荷特徴算出部２０６と、表示制御部２０７とを備える。
【0017】
データ取得部２０１は、第１のセンサ１２１、第２のセンサ１２２、および第３のセンサ１２３のそれぞれからセンサデータを取得する。以降では、これら三つのセンサデータを区別する必要が無い場合、単にセンサデータと称する。データ取得部２０１は、取得したセンサデータを姿勢負荷算出部２０２へと出力する。センサデータは、例えば、時刻と、各センサの３チャネル分の計測データが対応付けられたデータを含む。尚、データ取得部２０１は、取得したセンサデータを、記憶部（図２には図示せず）へ記憶させてもよいし、外部のサーバへ送信してもよい。
【0018】
姿勢負荷算出部２０２は、データ取得部２０１からセンサデータを受け取る。姿勢負荷算出部２０２は、センサデータに基づいて姿勢負荷を算出する。姿勢負荷算出部２０２は、算出した姿勢負荷の情報（姿勢負荷情報）を第１のクラスタリング部２０３および個別負荷特徴算出部２０４へとそれぞれ出力する。尚、姿勢負荷算出部２０２は、算出した姿勢負荷情報を、記憶部へ記憶させてもよいし、外部のサーバへ送信してもよい。
【0019】
姿勢負荷情報は、例えば、時刻と、各センサにそれぞれ対応する部位に関する姿勢負荷とが対応付けられたデータを含む。姿勢負荷とは、身体的な負荷を生じ得る作業姿勢における負荷である。よって、作業者の姿勢によっては、姿勢負荷情報が算出されない時刻があってもよい。また、姿勢負荷情報は、少なくとも一つのセンサに対応する部位の姿勢負荷が含まれていればよい。以降において、ある時刻と、その時刻に対応する各部位の姿勢負荷との組み合わせは「サンプル」と呼ばれてもよい。即ち、姿勢負荷情報は、複数のサンプルが含まれている。この複数のサンプルの個数は、センサデータを取得する期間と、センサデータを取得するサンプリング周期とによって決定される。サンプリング周期は、例えば１０ｍｓｅｃである。尚、複数のサンプルのそれぞれには、個別のサンプルを特定するためのサンプルＩＤが割り当てられてもよい。
【0020】
具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、センサデータに基づいて姿勢角を算出する。より具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、例えば、加速度成分から推定した重力方向のベクトルと、装着したセンサの基準軸との成す角度を姿勢角として算出する。或いは、姿勢負荷算出部２０２は、センサデータを入力すると姿勢角を出力するように学習された機械学習の学習済みモデルを用いて姿勢角を算出してもよい。
【0021】
さらに、姿勢負荷算出部２０２は、算出した姿勢角に対して標準化処理を行い、標準姿勢角を算出する。そして、姿勢負荷算出部２０２は、算出した標準姿勢角を用いて姿勢角分布を生成し、生成した姿勢角分布を用いて閾値処理を行い、姿勢負荷を算出する。
【0022】
第１のクラスタリング部２０３は、姿勢負荷算出部２０２から姿勢負荷情報を受け取る。第１のクラスタリング部２０３は、姿勢負荷情報を用いて第１のクラスタリングを行い、第１のクラスタリング結果を生成する。第１のクラスタリング部２０３は、生成した第１のクラスタリング結果を個別負荷特徴算出部２０４へと出力する。
【0023】
クラスタリングの手法としては、例えば、ｋ平均法（ｋ－ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）が用いられる。または、階層クラスタリング、ＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄ ｓｐａｔｉａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｎｏｉｓｅ）など、任意の手法が用いられてもよい。このことは、後述される第２のクラスタリングについても同様である。
【0024】
第１のクラスタリング結果は、サンプルＩＤと、第１のクラスタリングにおける各クラスタを区別するためのクラスタＩＤ（第１のクラスタＩＤ）とを対応付けたデータを含む。さらに、第１のクラスタリング結果には、各クラスタにおける代表サンプルの情報を含む。代表サンプルは、例えばクラスタ内に含まれるサンプルのうちの平均的なサンプルに相当する。
【0025】
個別負荷特徴算出部２０４は、姿勢負荷算出部２０２から姿勢負荷情報を受け取り、第１のクラスタリング部２０３から第１のクラスタリング結果を受け取る。個別負荷特徴算出部２０４は、姿勢負荷情報および第１のクラスタリング結果に基づいて個別負荷特徴を算出する。個別負荷特徴算出部２０４は、算出した個別負荷特徴の情報（個別負荷特徴情報）を第２のクラスタリング部２０５へと出力する。
【0026】
個別負荷特徴情報は、例えば、複数のサンプルそれぞれについて、サンプルと複数の代表サンプルそれぞれとの距離とが対応付けられたデータである。個別負荷特徴算出部２０４は、例えば、二つのサンプル間の姿勢負荷の差の絶対値を距離として算出する。二つのサンプル間の距離がゼロに近いほど、二つのサンプルは同様の姿勢負荷を有することがわかる。
【0027】
第２のクラスタリング部２０５は、個別負荷特徴算出部２０４から個別負荷特徴情報を受け取る。第２のクラスタリング部２０５は、個別負荷特徴情報を用いて第２のクラスタリングを行い、第２のクラスタリング結果を生成する。第２のクラスタリング部２０５は、生成した第２のクラスタリング結果を総合負荷特徴算出部２０６へと出力する。
【0028】
第２のクラスタリング結果は、例えば、サンプルＩＤと、第２のクラスタリングにおける各クラスタを区別するためのクラスタＩＤ（第２のクラスタＩＤ）とを対応付けたデータを含む。尚、第２のクラスタリング結果には、各クラスタにおける代表サンプルの情報が含まれてもよい。
【0029】
総合負荷特徴算出部２０６は、第２のクラスタリング部２０５から第２のクラスタリング結果を受け取る。総合負荷特徴算出部２０６は、第２のクラスタリング結果に基づいて総合負荷特徴を算出する。総合負荷特徴算出部２０６は、算出した総合負荷特徴の情報（総合負荷特徴情報）を表示制御部２０７へと出力する。尚、総合負荷特徴算出部２０６は、第２のクラスタＩＤに対して負荷属性を決定してもよい。負荷属性とは、クラスタの負荷の種類に関する情報である。以降では、第２のクラスタリングによって分類された各クラスタには、それぞれ何らかの属性が付与されているものとする。
【0030】
総合負荷特徴情報は、例えば、クラスタの属性を決定するための負荷強度のデータ（負荷強度データ）および作業者についての負荷の属性を表す負荷属性に関するデータ（負荷属性データ）を含む。負荷強度データは、例えば、クラスタ毎（或いは、属性毎）に、クラスタに含まれるサンプルの姿勢負荷毎の平均値のグラフ（負荷強度グラフ）である。負荷属性データは、例えば、クラスタ毎（或いは、属性毎）にサンプルを時系列にプロットしたグラフ（負荷属性グラフ）である。尚、総合負荷特徴情報は、第２のクラスタＩＤと負荷属性とが対応付けられたデータが含まれてもよい。
【0031】
表示制御部２０７は、総合負荷特徴算出部２０６から総合負荷特徴情報を受け取る。表示制御部２０７は、総合負荷特徴情報に基づく表示データを生成し、出力装置１１０であるディスプレイに表示させる。または、表示制御部２０７は、姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフを含む表示データをディスプレイに表示する。
【0032】
以上、第１の実施形態に係る負荷推定システム１および負荷推定装置１００の構成について説明した。次に、負荷推定装置１００の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
【0033】
【0034】
（ステップＳ３１０）
負荷推定プログラムが実行されると、データ取得部２０１は、計測対象からのセンサデータを取得する。
負荷推定プログラムが実行されると、データ取得部２０１は、計測対象からのセンサデータを取得する。
【0035】
（ステップＳ３２０）
センサデータが取得された後、姿勢負荷算出部２０２は、センサデータに基づいて姿勢負荷を算出する。以降では、ステップＳ３２０の処理を「姿勢負荷算出処理」と称する。姿勢負荷算出処理の具体例について図４のフローチャートを用いて説明する。
センサデータが取得された後、姿勢負荷算出部２０２は、センサデータに基づいて姿勢負荷を算出する。以降では、ステップＳ３２０の処理を「姿勢負荷算出処理」と称する。姿勢負荷算出処理の具体例について図４のフローチャートを用いて説明する。
【0036】
【0037】
（ステップＳ３２１）
センサデータが取得された後、姿勢負荷算出部２０２は、センサデータに基づいて姿勢角を算出する。具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、センサデータのパターンから、センサ基準軸と重力方向との角度を算出し、センサ装着部位の姿勢とする。
センサデータが取得された後、姿勢負荷算出部２０２は、センサデータに基づいて姿勢角を算出する。具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、センサデータのパターンから、センサ基準軸と重力方向との角度を算出し、センサ装着部位の姿勢とする。
【0038】
図５は、第１の実施形態における、センサと、センサ基準軸と、回転角との関係を説明する図である。図５のセンサ５００は、例えば加速度センサである。センサ５００は、直交する三つのセンサ基準軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に対応するセンサデータを取得する。このとき、Ｘ軸周りの回転角をロール角と呼び、Ｙ軸周りの回転角をピッチ角と呼び、Ｚ軸周りの回転角をヨー角と呼ぶ。
【0039】
図６は、第１の実施形態における、センサの装着部位と、センサの装着方向とを説明する図である。図６では、ユーザの手首、上腕、および腰に対して、それぞれ第１のセンサ６０１、第２のセンサ６０２、および第３のセンサ６０３が装着されている様子が示されている。
【0040】
第１のセンサ６０１は、例えば、手首の延伸方向（即ち、肘から指先までの方向）にＸ軸を対応させて装着されている。姿勢負荷算出部２０２は、第１のセンサ６０１のセンサデータのパターンから、基準とするＸ軸と重力方向との角度θｙを算出する。算出した角度θｙは、第１のセンサ６０１のピッチ角に相当する。そして、姿勢負荷算出部２０２は、算出した角度θｙとオフセット角度とに基づいて、手首の姿勢角を算出する。
【0041】
オフセット角度は、装着部位の静止状態を基準として決定される。例えば、手首の姿勢角を算出する場合、Ｘ軸の正方向と重力方向とを一致させた状態を静止状態とすれば、オフセット角度は０度となり、Ｘ軸と重力方向とを直交させた状態を静止状態とすれば、オフセット角度は９０度となる。以降では、オフセット角度が０度の場合について説明される。
【0042】
第２のセンサ６０２は、例えば、上腕の延伸方向（即ち、肩から肘までの方向）にＸ軸を対応させて装着されている。姿勢負荷算出部２０２は、第２のセンサ６０２のセンサデータに基づいて上腕の姿勢角を算出する。具体的な算出方法などについては、第１のセンサ６０１の場合と同様であるため説明を省略する。
【0043】
第３のセンサ６０３は、例えば、腰回りの方向にＸ軸を対応させて装着されている。換言すると、第３のセンサ６０３は、例えば、背骨の延伸方向にＹ軸を対応させて装着されている。姿勢負荷算出部２０２は、第３のセンサ６０３のセンサデータのパターンから、基準とするＹ軸と重力方向との角度θｘを算出する。算出した角度θｘは、第３のセンサ６０３のロール角に相当する。そして、姿勢負荷算出部２０２は、算出した角度θｘとオフセット角度とに基づいて、腰の姿勢角を算出する。腰の姿勢角を算出する場合、Ｙ軸の正方向と重力方向とを一致させた状態を静止状態とすれば、オフセット角度は０度となる。
【0044】
本実施形態におけるセンサについて概括すると、センサの静止状態は、作業者が腕を地面に対して垂直におろして直立している状態（直立状態）である。よって、作業者の直立状態からの姿勢変化を検出できるため、姿勢負荷算出部２０２は、作業者の姿勢を身体各部の角度として算出することができる。
【0045】
（ステップＳ３２２）
姿勢角を算出した後、姿勢負荷算出部２０２は、姿勢角に対して標準化処理を行い、標準姿勢角を算出する。具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、装着部位の各部について、センサデータの取得期間に亘って、取得サンプル毎に算出された複数の姿勢角に対して標準化処理を行う。標準化処理とは、例えば、平均をゼロ、分散を１とするような、データのスケーリング処理およびシフト処理である。標準化処理を行うことによって、作業者毎の標準的な作業姿勢を考慮することができる。
姿勢角を算出した後、姿勢負荷算出部２０２は、姿勢角に対して標準化処理を行い、標準姿勢角を算出する。具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、装着部位の各部について、センサデータの取得期間に亘って、取得サンプル毎に算出された複数の姿勢角に対して標準化処理を行う。標準化処理とは、例えば、平均をゼロ、分散を１とするような、データのスケーリング処理およびシフト処理である。標準化処理を行うことによって、作業者毎の標準的な作業姿勢を考慮することができる。
【0046】
（ステップＳ３２３）
標準姿勢角を算出した後、姿勢負荷算出部２０２は、標準姿勢角を用いて姿勢角分布を生成する。具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、姿勢角と発生頻度との関係をグラフで示した姿勢角分布を生成する。
標準姿勢角を算出した後、姿勢負荷算出部２０２は、標準姿勢角を用いて姿勢角分布を生成する。具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、姿勢角と発生頻度との関係をグラフで示した姿勢角分布を生成する。
【0047】
図７は、第１の実施形態における、上腕に装着されたセンサの姿勢角度を標準化した分布を示すグラフである。図７のグラフ７００は、平均姿勢角Ｐａを中心とした姿勢角の分布を示している。平均姿勢角Ｐａは、算出された姿勢角の平均を示す。グラフ７００において、平均姿勢角Ｐａよりも小さい姿勢角度（例えば、グラフ７００の姿勢角Ｐ１）は、身体的な負荷が小さく、平均姿勢角Ｐａよりも大きい姿勢角度（例えば、グラフ７００の姿勢角Ｐ２）は、身体的な負荷が大きいものとする。
【0048】
図８は、図７のグラフ７００において、負荷が小さい場合の上腕の姿勢を説明する図である。図８では、センサ８００から出力されるセンサデータは、上腕の平均姿勢角Ｐａよりも小さい姿勢角Ｐ１を示す。作業者の上腕が平均姿勢角Ｐａよりも下がっているため、作業者の負荷は、小さくなる
図９は、図７のグラフ７００において、負荷が大きい場合の上腕の姿勢を説明する図である。図９では、センサ９００から出力されるセンサデータは、上腕の平均姿勢角Ｐａよりも大きい姿勢角Ｐ２を示す。作業者の上腕が平均姿勢角Ｐａよりも上がっているため、作業者の負荷は、大きくなる。
図９は、図７のグラフ７００において、負荷が大きい場合の上腕の姿勢を説明する図である。図９では、センサ９００から出力されるセンサデータは、上腕の平均姿勢角Ｐａよりも大きい姿勢角Ｐ２を示す。作業者の上腕が平均姿勢角Ｐａよりも上がっているため、作業者の負荷は、大きくなる。
【0049】
（ステップＳ３２４）
姿勢角分布が生成された後、姿勢負荷算出部２０２は、姿勢角分布を用いて閾値処理を行い、姿勢負荷を算出する。具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、部位毎の姿勢角分布のそれぞれについて閾値処理を行い、姿勢負荷を算出する。ステップＳ３２４の後、処理は図３のステップＳ３３０へと進む。
姿勢角分布が生成された後、姿勢負荷算出部２０２は、姿勢角分布を用いて閾値処理を行い、姿勢負荷を算出する。具体的には、姿勢負荷算出部２０２は、部位毎の姿勢角分布のそれぞれについて閾値処理を行い、姿勢負荷を算出する。ステップＳ３２４の後、処理は図３のステップＳ３３０へと進む。
【0050】
例えば、図７のグラフ７００において、姿勢角Ｐｔｈを閾値として、この姿勢角Ｐｔｈよりも大きい姿勢角について姿勢負荷を算出するものとする。姿勢負荷算出部２０２は、計測された姿勢角と姿勢角Ｐｔｈとの差の値を姿勢負荷として算出する。閾値となる姿勢角Ｐｔｈは、姿勢角分布に基づいて決定される。尚、姿勢角Ｐｔｈは任意に設定されてよく、例えば、平均姿勢角Ｐａよりも大きい値であればよい。
【0051】
上記では上腕について述べたが、姿勢負荷算出部２０２は、手首および腰についても同様に姿勢角分布を生成し、それぞれ閾値処理を行って姿勢負荷を算出する。例えば、上腕の姿勢角分布と手首の姿勢角分布とを比較すると、手首の姿勢角分布の方が全体的に大きな値を示すことが多い。このことから、姿勢負荷算出部２０２は、各部位で異なる閾値を設定し、それぞれ閾値処理を行うことによって、算出される姿勢負荷の精度を向上させることができる。
【0052】
図１０は、第１の実施形態における、上腕に装着されたセンサの姿勢角度を標準化した分布を示すグラフと、手首に装着されたセンサの姿勢角度を標準化した分布を示すグラフとの関係を説明する図である。図１０のグラフ１０００は、手首における、平均姿勢角Ｐｂを中心とした姿勢角の分布を示している。平均姿勢角Ｐｂは、グラフ７００における平均姿勢角Ｐａよりも大きい。これにより、部位毎に負荷の大小を基準とする平均姿勢角は異なることがわかる。
【0053】
図１１は、第１の実施形態における、３次元の姿勢負荷情報を時系列に示したグラフである。図１１の姿勢負荷グラフ１１００は、手首に関する姿勢負荷のグラフ１１０１と、上腕に関する姿勢負荷のグラフ１１０２と、腰に関する姿勢負荷のグラフ１１０３とを含む。それぞれのグラフにおいて、横軸は時間を示し、縦軸は負荷強度を示している。姿勢負荷グラフ１１００では、縦軸の値が大きいほど負荷強度が高いことを示す。
【0054】
（ステップＳ３３０）
姿勢負荷情報が算出された後、第１のクラスタリング部２０３は、姿勢負荷情報を用いて第１のクラスタリングを行い、第１のクラスタリング結果を生成する。具体的には、第１のクラスタリング部２０３は、姿勢負荷情報に含まれる３次元のサンプルデータをクラスタリング処理することによって、任意のクラスタ数に分類する。そして、第１のクラスタリング部２０３は、分類した各クラスタのそれぞれについて、クラスタに含まれるサンプルを集計し、平均化することによって、代表サンプルを決定する。
姿勢負荷情報が算出された後、第１のクラスタリング部２０３は、姿勢負荷情報を用いて第１のクラスタリングを行い、第１のクラスタリング結果を生成する。具体的には、第１のクラスタリング部２０３は、姿勢負荷情報に含まれる３次元のサンプルデータをクラスタリング処理することによって、任意のクラスタ数に分類する。そして、第１のクラスタリング部２０３は、分類した各クラスタのそれぞれについて、クラスタに含まれるサンプルを集計し、平均化することによって、代表サンプルを決定する。
【0055】
第１のクラスタリングにおいて、分類するクラスタ数は、サンプルデータの次元数よりも高いことが望ましく、例えば４以上である。これは、後述される個別負荷特徴の次元数を姿勢負荷情報の次元数よりも高くすることによって、センサの装着部位に依存させないようにするためである。また、分類するクラスタ数は、ユーザによって決定される。第１のクラスタリング結果は、例えば、各クラスタで決定した代表クラスタの三次元座標である。
【0056】
【0057】
図１２は、第１の実施形態における、姿勢負荷情報の三次元座標上へのプロットを説明する図である。図１２では、三次元座標における三つの軸に、手首の姿勢負荷、上腕の姿勢負荷、および腰の姿勢負荷をそれぞれ対応させている。図１２のサンプル集合１２００は、姿勢負荷情報の複数のサンプルの集合を表している。
【0058】
図１３は、図１２のクラスタリング結果を説明する図である。図１３には、７つのクラスタとして、第１のクラスタ１３０１、第２のクラスタ１３０２、第３のクラスタ１３０３、第４のクラスタ１３０４、第５のクラスタ１３０５、第６のクラスタ１３０６、および第７のクラスタ１３０７が示されている。第１のクラスタリング部２０３は、サンプル集合１２００を上記の７つのクラスタに分類する。
【0059】
図１４は、図１３の各クラスタにおける代表サンプルを説明する図である。図１４には、上記の７つのクラスタのそれぞれの代表サンプルとして、第１の代表サンプル１４０１、第２の代表サンプル１４０２、第３の代表サンプル１４０３、第４の代表サンプル１４０４、第５の代表サンプル１４０５、第６の代表サンプル１４０６、および第７の代表サンプル１４０７、が示されている。第１のクラスタリング部２０３は、分類した７つのクラスタそれぞれについて、クラスタに含まれるサンプルを集計し、平均化することによって、上記の７つの代表サンプルを決定する。
【0060】
（ステップＳ３４０）
第１のクラスタリング結果が生成された後、個別負荷特徴算出部２０４は、姿勢負荷情報および第１のクラスタリング結果に基づいて個別負荷特徴を生成する。具体的には、個別負荷特徴算出部２０４は、取得された全てのサンプル（例えば、図１２のサンプル集合１２００）について、複数の代表サンプルそれぞれとの距離を算出する。そして、個別負荷特徴算出部２０４は、全てのサンプルの各々について、サンプルと代表サンプルとの距離を一つの要素とした複数の要素を有する個別負荷特徴を生成する。
第１のクラスタリング結果が生成された後、個別負荷特徴算出部２０４は、姿勢負荷情報および第１のクラスタリング結果に基づいて個別負荷特徴を生成する。具体的には、個別負荷特徴算出部２０４は、取得された全てのサンプル（例えば、図１２のサンプル集合１２００）について、複数の代表サンプルそれぞれとの距離を算出する。そして、個別負荷特徴算出部２０４は、全てのサンプルの各々について、サンプルと代表サンプルとの距離を一つの要素とした複数の要素を有する個別負荷特徴を生成する。
【0061】
図１５は、特定のサンプルから複数の代表サンプルへの距離を説明する図である。図１５には、サンプル集合１２００のうちの特定のサンプル１５００から、複数の代表サンプルまでの距離が矢印で示されている。個別負荷特徴算出部２０４は、例えば、サンプル１５００の座標と、第１の代表サンプル１４０１の座標との差の絶対値を用いて距離を算出する。同様に、他の代表サンプルとの距離を算出することによって、個別負荷特徴算出部２０４は、サンプル１５００について、７つの距離を要素とする７次元の距離データを生成する。
【0062】
（ステップＳ３５０）
個別負荷特徴が生成された後、第２のクラスタリング部２０５は、個別負荷特徴情報を用いて第２のクラスタリングを行い、第２のクラスタリング結果を生成する。具体的には、第２のクラスタリング部２０５は、個別負荷特徴情報に含まれる７次元の距離データをクラスタリング処理することによって、任意のクラスタ数に分類する。第２のクラスタリングにおいて、分類するクラスタ数は、距離データの次元数以下であることが望ましい。即ち、第２のクラスタリングは、第１のクラスタリングにおけるクラスタ数以下に分類する。また、分類するクラスタ数は、ユーザによって決定される。
個別負荷特徴が生成された後、第２のクラスタリング部２０５は、個別負荷特徴情報を用いて第２のクラスタリングを行い、第２のクラスタリング結果を生成する。具体的には、第２のクラスタリング部２０５は、個別負荷特徴情報に含まれる７次元の距離データをクラスタリング処理することによって、任意のクラスタ数に分類する。第２のクラスタリングにおいて、分類するクラスタ数は、距離データの次元数以下であることが望ましい。即ち、第２のクラスタリングは、第１のクラスタリングにおけるクラスタ数以下に分類する。また、分類するクラスタ数は、ユーザによって決定される。
【0063】
（ステップＳ３６０）
第２のクラスタリング結果が生成された後、総合負荷特徴算出部２０６は、第２のクラスタリング結果に基づいて総合負荷特徴を生成する。具体的には、総合負荷特徴算出部２０６は、分類した各クラスタのそれぞれについて、クラスタに含まれるサンプルを集計し、平均化することによって、負荷強度グラフおよび負荷属性グラフを生成する。
第２のクラスタリング結果が生成された後、総合負荷特徴算出部２０６は、第２のクラスタリング結果に基づいて総合負荷特徴を生成する。具体的には、総合負荷特徴算出部２０６は、分類した各クラスタのそれぞれについて、クラスタに含まれるサンプルを集計し、平均化することによって、負荷強度グラフおよび負荷属性グラフを生成する。
【0064】
図１６は、第１の実施形態における総合負荷特徴の負荷強度グラフを例示する図である。図１６の負荷強度グラフ１６００には、クラスタ（属性）毎に、クラスタに含まれる全てのサンプルの姿勢負荷毎の平均値が示されている。例えば、属性１では、手首の姿勢負荷、上腕の姿勢負荷、および腰の姿勢負荷がそれぞれ等しくなっている。属性２および属性３では、それぞれ腰の姿勢負荷および手首の姿勢負荷がそれ以外の部位の姿勢負荷よりも高くなっている。また、属性４では、手首の姿勢負荷が他の属性も含めた部位の中で最も高くなっている。
【0065】
総合負荷特徴算出部２０６は、負荷強度グラフ１６００の属性毎に、それぞれの属性名を決定してもよい。例えば、属性１であれば、各部位のそれぞれの姿勢負荷がどれも略等しいため、総合負荷特徴算出部２０６は、属性１のクラスタに対して「平均負荷タイプ」の属性名を決定する。また、属性４であれば、手首の姿勢負荷がそれ以外の部位の姿勢負荷よりも高いため、総合負荷特徴算出部２０６は、属性４のクラスタに対して「手首負荷タイプ」の属性名を決定する。尚、属性名は、各部位の特徴に関して決定されるだけでなく、各部位の負荷を合計した全体の負荷に関して決定されてもよい。例えば、総合負荷特徴算出部２０６は、全体の負荷が高い場合には、「高負荷タイプ」の属性名を決定し、全体の負荷が低い場合には、「低負荷タイプ」の属性名を決定してもよい。
【0066】
図１７は、第１の実施形態における総合負荷特徴の負荷属性グラフを例示する図である。図１７の負荷属性グラフ１７００には、属性毎にサンプルを時系列にプロットしたグラフが示されている。グラフの縦軸には、属性が設定され、各属性のそれぞれの姿勢負荷の合計に基づいてソートされている。姿勢負荷の合計とは、手首の姿勢負荷、上腕の姿勢負荷、および腰の姿勢負荷の合計である。負荷属性グラフ１７００では、姿勢負荷の合計が最も大きい属性４が縦軸の一番上に設定されている。これにより、グラフの上方に負荷の高い属性が集まるため、ユーザは、改善が必要となる高負荷の作業区間を効率良く探すことができる。また、属性別にサンプルがプロットされているため、例えば属性に属性名が付いている場合には、負荷の特徴に着目して改善が必要な作業区間を効率良く探すことができる。
【0067】
（ステップＳ３７０）
総合負荷特徴が生成された後、表示制御部２０７は、総合負荷特徴情報に基づく表示データを表示させる。具体的には、表示制御部２０７は、表示データを出力装置１１０であるディスプレイに表示させる。ステップＳ３７０の処理の後、負荷推定プログラムは終了する。
総合負荷特徴が生成された後、表示制御部２０７は、総合負荷特徴情報に基づく表示データを表示させる。具体的には、表示制御部２０７は、表示データを出力装置１１０であるディスプレイに表示させる。ステップＳ３７０の処理の後、負荷推定プログラムは終了する。
【0068】
以上説明したように、第１の実施形態に係る負荷推定装置は、計測対象からのセンサデータを取得し、センサデータに基づいて計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出し、一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフを含む表示データを表示する。更に、本負荷推定装置は、身体部位の姿勢角の分布に基づいて姿勢負荷を算出してもよい。
【0069】
従って、第１の実施形態に係る負荷推定装置は、身体部位毎に姿勢負荷を算出して、これらを時系列に表示することにより、作業者の動作を考慮した負荷推定を行うことができる。
【0070】
または、第１の実施形態に係る負荷推定装置は、計測対象からのセンサデータを取得し、センサデータに基づいて計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出し、姿勢負荷の情報を用いて、姿勢負荷の情報の次元数よりも高い次元数に分類する第１のクラスタリングを行い第１のクラスタリング結果を生成し、姿勢負荷の情報および第１のクラスタリング結果に基づいて、第１のクラスタリングの次元数以下に分類する第２のクラスタリングを行い第２のクラスタリング結果を生成し、第２のクラスタリング結果に基づいて計測対象に関する総合負荷特徴を算出する。
【0071】
従って、第１の実施形態に係る負荷推定装置は、身体部位に依存しない負荷特徴を算出することができるため、作業者の動作を考慮した負荷推定を行うことができる。
【0072】
よって、第１の実施形態に係る負荷推定装置を利用することによって、製造や物流における作業工程の見直し、作業者に対する作業の割り当て、および休憩時間の適切な設定など、作業現場におけるオペレーションの最適化が可能となる。
【0073】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、特定の作業者に関する負荷推定について説明した。他方、第２の実施形態では、複数の作業者から作業者を選択し、選択した作業者に関する負荷推定を行うことについて説明する。
第１の実施形態では、特定の作業者に関する負荷推定について説明した。他方、第２の実施形態では、複数の作業者から作業者を選択し、選択した作業者に関する負荷推定を行うことについて説明する。
【0074】
図１８は、第２の実施形態に係る負荷推定装置の構成を例示するブロック図である。図１８の負荷推定装置１８００は、データ取得部１８０１と、姿勢負荷算出部１８０２と、第１のクラスタリング部１８０３（第１の生成部）と、個別負荷特徴算出部１８０４と、第２のクラスタリング部１８０５（第２の生成部）と、総合負荷特徴算出部１８０６と、表示制御部１８０７と、作業者情報記憶部１８０８（計測対象情報記憶部）と、作業者抽出部１８０９（計測対象抽出部）とを備える。
【0075】
なお、データ取得部１８０１、姿勢負荷算出部１８０２、第１のクラスタリング部１８０３、個別負荷特徴算出部１８０４、第２のクラスタリング部１８０５、および総合負荷特徴算出部１８０６は、図２のデータ取得部２０１、姿勢負荷算出部２０２、第１のクラスタリング部２０３、個別負荷特徴算出部２０４、第２のクラスタリング部２０５、および総合負荷特徴算出部２０６と同様の構成であるため、説明を省略する。
【0076】
作業者情報記憶部１８０８は、データ取得部１８０１からセンサデータを受け取り、姿勢負荷算出部１８０２から姿勢負荷情報を受け取り、総合負荷特徴算出部１８０６から総合負荷特徴情報を受け取る。作業者情報記憶部１８０８は、センサデータ、姿勢負荷情報、および総合負荷特徴情報を対応付けて記憶する。また、作業者情報記憶部１８０８は、これらの情報を複数の計測対象のそれぞれについて記憶している。
【0077】
具体的には、作業者情報記憶部１８０８は、例えば、時刻と、作業者の名前（作業者ＩＤ）と、姿勢負荷情報と、センサデータとを対応付けた作業者情報テーブルを記憶する。作業者情報記憶部１８０８は、作業者情報テーブルを、表示制御部１８０７および作業者抽出部１８０９へと出力する。尚、姿勢負荷情報とセンサデータとを対応付けた情報を、作業情報と称してもよい。
【0078】
作業者抽出部１８０９は、ユーザから作業者の選択を受け付け、作業者情報記憶部１８０８から作業者情報テーブルを読み出す。そして、作業者抽出部１８０９は、選択された作業者の作業情報を作業者情報テーブルから抽出する。作業者抽出部１８０９は、抽出した作業情報を表示制御部１８０７へと出力する。
【0079】
表示制御部１８０７は、作業者抽出部１８０９から抽出された作業情報を受け取る。表示制御部１８０７は、抽出された作業情報に基づく表示データを表示する。
【0080】
図１９は、第２の実施形態に係る負荷推定装置の動作を例示するフローチャートである。図１９のフローチャートの処理は、ユーザによって負荷推定プログラムが実行され、例えば、図３のフローチャートの処理の後（ステップＳ３７０の処理の後）に開始する。
【0081】
（ステップＳ１９１０）
ステップＳ３７０の処理の後、作業者情報記憶部１８０８は、センサデータ、姿勢負荷情報、および総合負荷特徴情報を対応付けて記憶する。具体的には、作業者情報記憶部１８０８は、総合負荷特徴情報が生成されている間の様々な情報を作業者情報テーブルに記憶する。作業者情報テーブルの具体例について図２０を用いて説明する。
ステップＳ３７０の処理の後、作業者情報記憶部１８０８は、センサデータ、姿勢負荷情報、および総合負荷特徴情報を対応付けて記憶する。具体的には、作業者情報記憶部１８０８は、総合負荷特徴情報が生成されている間の様々な情報を作業者情報テーブルに記憶する。作業者情報テーブルの具体例について図２０を用いて説明する。
【0082】
図２０は、第２の実施形態における時刻と、作業者ＩＤと、姿勢負荷情報と、センサデータとを対応付けたテーブルである。図２０のテーブル２０００（作業者情報テーブル）は、時刻と、作業者ＩＤと、姿勢負荷情報（上腕の負荷値、手首の負荷値、および腰の負荷値）と、センサデータ（Ｘ軸に関する加速度、Ｙ軸に関する加速度、およびＺ軸に関する加速度）とが対応付けられている。尚、テーブル２０００では、例として一つのセンサから取得されたセンサデータが対応付けられているが、全てのセンサからのデータが対応付けられていてもよい。また、作業者情報テーブルは、更に負荷属性が対応付けられていてもよい。
【0083】
（ステップＳ１９２０）
作業者情報記憶部１８０８での記憶処理が終了した後、負荷推定装置１００は、ユーザからの作業者の選択を受け付ける。この時、ユーザは、後述する表示データに表示されているプルダウンメニューから作業者を選択することができる。
作業者情報記憶部１８０８での記憶処理が終了した後、負荷推定装置１００は、ユーザからの作業者の選択を受け付ける。この時、ユーザは、後述する表示データに表示されているプルダウンメニューから作業者を選択することができる。
【0084】
（ステップＳ１９３０）
作業者が選択された後、作業者抽出部１８０９は、作業者情報記憶部１８０８から作業者情報テーブルを読み出し、選択された作業者の作業情報を抽出する。
作業者が選択された後、作業者抽出部１８０９は、作業者情報記憶部１８０８から作業者情報テーブルを読み出し、選択された作業者の作業情報を抽出する。
【0085】
（ステップＳ１９４０）
作業情報が抽出された後、表示制御部１８０７は、抽出された作業情報に基づく表示データを表示する。ステップＳ１９４０の処理の後、図２３のフローチャートの処理は終了する。
作業情報が抽出された後、表示制御部１８０７は、抽出された作業情報に基づく表示データを表示する。ステップＳ１９４０の処理の後、図２３のフローチャートの処理は終了する。
【0086】
図２１は、第２の実施形態における表示データの一例である。図２１の表示データ２１００は、例えば、作業者名の表示領域２１１０と、再生時刻の表示領域２１２０と、姿勢負荷グラフの表示領域２１３０と、負荷値の表示領域２１４０と、負荷属性グラフの表示領域２１５０とを有する。
【0087】
表示領域２１１０には、作業者の名前が表示・格納されたプルダウンメニュー２１１１が表示されている。表示領域２１２０には、取得された作業情報の再生時刻が表示されている。表示領域２１３０には、姿勢負荷グラフが表示されている。また、姿勢負荷グラフには、上記再生時刻の位置を示すスライダ２１３１が重畳されている。表示領域２１４０には、上記再生時刻の姿勢負荷値が表示されている。表示領域２１５０には、負荷属性グラフが表示されている。
【0088】
ユーザが、例えば、プルダウンメニュー２１１１から作業者ＩＤ「重筋肉作業者Ａ」を選択すると、表示制御部１８０７は、表示領域２１２０、表示領域２１３０、表示領域２１４０、および表示領域２１５０について、選択された作業者ＩＤに応じた情報を表示する。
【0089】
なお、表示データは、上記の情報およびグラフの表示に限らない。例えば、表示データには、更に、図１６の負荷強度グラフ１６００が表示されてもよい。また例えば、表示データには、負荷属性グラフが表示されなくてもよい。
【0090】
以上説明したように、第２の実施形態に係る負荷推定装置は、計測対象からのセンサデータを取得し、センサデータに基づいて計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出し、一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフを含む表示データを表示する。更に、本負荷推定装置は、複数の計測対象についての姿勢負荷を記憶し、複数の計測対象のうちの特定の計測対象の姿勢負荷を抽出し、特定の計測対象に関する表示データを表示する。
【0091】
従って、第２の実施形態に係る負荷推定装置は、複数の作業者について負荷推定を行うことができるため、作業者間での比較を行うことができる。
【0092】
（第３の実施形態）
第２の実施形態では、複数の作業者から作業者を選択し、選択した作業者に関する負荷推定を行うことについて説明した。第３の実施形態では、さらに、負荷属性を選択して、選択した負荷属性に対応する作業区間を姿勢負荷情報のグラフへ表示することについて説明する。
第２の実施形態では、複数の作業者から作業者を選択し、選択した作業者に関する負荷推定を行うことについて説明した。第３の実施形態では、さらに、負荷属性を選択して、選択した負荷属性に対応する作業区間を姿勢負荷情報のグラフへ表示することについて説明する。
【0093】
図２２は、第３の実施形態に係る負荷推定装置の構成を例示するブロック図である。図２２の負荷推定装置２２００は、データ取得部２２０１と、姿勢負荷算出部２２０２と、第１のクラスタリング部２２０３（第１の生成部）と、個別負荷特徴算出部２２０４と、第２のクラスタリング部２２０５（第２の生成部）と、総合負荷特徴算出部２２０６と、表示制御部２２０７と、作業者情報記憶部２２０８と、負荷属性抽出部２２０９とを備える。
【0094】
なお、データ取得部２２０１、姿勢負荷算出部２２０２、第１のクラスタリング部２２０３、個別負荷特徴算出部２２０４、第２のクラスタリング部２２０５、総合負荷特徴算出部２２０６、および作業者情報記憶部２２０８は、図１８のデータ取得部１８０１、姿勢負荷算出部１８０２、第１のクラスタリング部１８０３、個別負荷特徴算出部１８０４、第２のクラスタリング部１８０５、総合負荷特徴算出部１８０６、および作業者情報記憶部１８０８と同様の構成であるため、説明を省略する。
【0095】
負荷属性抽出部２２０９は、ユーザから負荷属性の選択を受け付け、作業者情報記憶部２２０８から作業者情報テーブルを読み出す。そして、負荷属性抽出部２２０９は、選択された負荷属性に対応する時間範囲を作業者情報テーブルから抽出する。負荷属性抽出部２２０９は、抽出した時間範囲の情報を表示制御部２２０７へと出力する。
【0096】
表示制御部２２０７は、負荷属性抽出部２２０９から抽出された時間範囲を受け取る。表示制御部２２０７は、姿勢負荷グラフに対して抽出された時間範囲を強調した表示データを表示する。尚、表示制御部２２０７は、姿勢負荷グラフに対して抽出された時間範囲に含まれる一つ以上の姿勢負荷を抜き出した（抽出した）表示データを表示してもよい。
【0097】
図２３は、第３の実施形態に係る負荷推定装置の動作を例示するフローチャートである。図２３のフローチャートの処理は、ユーザによって負荷推定プログラムが実行され、例えば、図３のフローチャートの処理の後（ステップＳ３７０の処理の後）に開始する。尚、図２３のフローチャートの処理は、図１９のフローチャートの処理と同時に行われてもよい。
【0098】
（ステップＳ２３１０）
ステップＳ３７０の処理の後、負荷推定装置１００は、ユーザからの負荷属性の選択を受け付ける。この時、ユーザは、後述する表示データに表示されているプルダウンメニューから負荷属性を選択することができる。
ステップＳ３７０の処理の後、負荷推定装置１００は、ユーザからの負荷属性の選択を受け付ける。この時、ユーザは、後述する表示データに表示されているプルダウンメニューから負荷属性を選択することができる。
【0099】
（ステップＳ２３２０）
負荷属性が選択された後、負荷属性抽出部２２０９は、作業者情報記憶部２２０８から作業者情報テーブルを読み出し、選択された負荷属性に対応する時間範囲を抽出する。
負荷属性が選択された後、負荷属性抽出部２２０９は、作業者情報記憶部２２０８から作業者情報テーブルを読み出し、選択された負荷属性に対応する時間範囲を抽出する。
【0100】
（ステップＳ２３３０）
時間範囲が抽出された後、表示制御部２２０７は、姿勢負荷グラフに対して抽出された時間範囲を強調した表示データを表示する。ステップＳ２３３０の処理の後、図２３のフローチャートの処理は終了する。
時間範囲が抽出された後、表示制御部２２０７は、姿勢負荷グラフに対して抽出された時間範囲を強調した表示データを表示する。ステップＳ２３３０の処理の後、図２３のフローチャートの処理は終了する。
【0101】
図２４は、第３の実施形態における表示データの一例である。図２４の表示データ２４００は、図２１の表示データ２１００に対して、負荷属性の表示領域２４１０を更に有する。表示領域２４１０には、負荷属性が表示・格納されたプルダウンメニュー２４１１が表示されている。
【0102】
ユーザが、例えば、プルダウンメニュー２４１１から負荷属性「腰負荷」を選択すると、表示制御部２２０７は、腰に関する姿勢負荷のグラフにおいて、特に負荷が大きい時間範囲を強調表示する。例えば、図２４では、時間範囲２４２１、時間範囲２４２２、および時間範囲２４２３がハイライトされて強調表示されている。特に、時間範囲２４２２の負荷強度は、時間範囲２４２１および時間範囲２４２３よりも負荷強度が高くなっている。よって、時間範囲２４２２のハイライトは、時間範囲２４２１および時間範囲２４２３のハイライトよりも、更に強調されている。
【0103】
以上説明したように、第３の実施形態に係る負荷推定装置は、計測対象からのセンサデータを取得し、センサデータに基づいて計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出し、一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフを含む表示データを表示する。更に、本負荷推定装置は、姿勢負荷の情報の次元数よりも高い次元数に分類する第１のクラスタリングを行い第１のクラスタリング結果を生成し、姿勢負荷の情報および第１のクラスタリング結果に基づいて、第１のクラスタリングの次元数以下に分類する第２のクラスタリングを行い第２のクラスタリング結果を生成し、第２のクラスタリング結果に基づいて計測対象に関する総合負荷特徴を算出する。更に、本負荷推定装置は、第２のクラスタリングによって分類された各クラスタに対して負荷の種類に関する負荷属性を決定し、複数の負荷属性のうちの特定の負荷属性に対応する時間範囲を姿勢負荷グラフ上で強調表示させる。よって、第３の実施形態に係る負荷推定装置は、負荷属性ごとの作業期間を確認することができる。
【0104】
（第４の実施形態）
第３の実施形態では、負荷属性を選択して、選択した負荷属性に対応する作業区間を姿勢負荷情報のグラフへ表示することについて説明した。他方、第４の実施形態では、作業種を選択して、選択した作業種に対応する作業区間を姿勢負荷情報のグラフへ表示することについて説明する。
第３の実施形態では、負荷属性を選択して、選択した負荷属性に対応する作業区間を姿勢負荷情報のグラフへ表示することについて説明した。他方、第４の実施形態では、作業種を選択して、選択した作業種に対応する作業区間を姿勢負荷情報のグラフへ表示することについて説明する。
【0105】
図２５は、第４の実施形態に係る負荷推定装置の構成を例示するブロック図である。図２５の負荷推定装置２５００は、データ取得部２５０１と、姿勢負荷算出部２５０２と、第１のクラスタリング部２５０３（第１の生成部）と、個別負荷特徴算出部２５０４と、第２のクラスタリング部２５０５（第２の生成部）と、総合負荷特徴算出部２５０６と、表示制御部２５０７と、作業者情報記憶部２５０８と、作業種情報記憶部２５０９と、作業種抽出部２５１０とを備える。
【0106】
なお、データ取得部２５０１、姿勢負荷算出部２５０２、第１のクラスタリング部２５０３、個別負荷特徴算出部２５０４、第２のクラスタリング部２５０５、総合負荷特徴算出部２５０６、および作業者情報記憶部２５０８は、図１８のデータ取得部１８０１、姿勢負荷算出部１８０２、第１のクラスタリング部１８０３、個別負荷特徴算出部１８０４、第２のクラスタリング部１８０５、総合負荷特徴算出部１８０６、および作業者情報記憶部１８０８と同様の構成であるため、説明を省略する。
【0107】
作業種情報記憶部２５０９は、作業者ＩＤと、作業の種別である作業種と、作業期間とを対応付けて記憶する。具体的には、作業種情報記憶部２５０９は、作業ＩＤと、作業種と、作業期間の開始時間と、作業期間の終了時間とを対応付けた作業種情報テーブルを記憶する。作業種情報記憶部２５０９は、作業種情報テーブルを、作業種抽出部２５１０へと出力する。
【0108】
なお、作業種および作業期間は、例えば、センサデータに基づいて推定されるものとする。具体的には、例えば、負荷推定装置１００は、センサデータを入力すると作業種および作業期間を出力するように学習された機械学習の学習済みモデルを用いて作業種および作業期間を推定してもよい。
【0109】
作業種抽出部２５１０は、ユーザから作業種の選択を受け付け、作業者情報記憶部２５０８から作業者情報テーブルを読み出し、作業種情報記憶部２５０９から作業種情報テーブルを読み出す。そして、作業種抽出部２５１０は、選択された作業種に対応する作業期間（時間範囲）を作業種情報テーブルから抽出する。作業種抽出部２５１０は、抽出した時間範囲の情報を表示制御部２５０７へと出力する。
【0110】
表示制御部２５０７は、作業種抽出部２５１０から抽出された時間範囲を受け取る。表示制御部２５０７は、姿勢負荷グラフに対して抽出された時間範囲を強調した表示データを表示する。尚、表示制御部２５０７は、姿勢負荷グラフに対して抽出された時間範囲に含まれる一つ以上の姿勢負荷を抜き出した（抽出した）表示データを表示してもよい。
【0111】
図２６は、第４の実施形態に係る負荷推定装置の動作を例示するフローチャートである。図２６のフローチャートの処理は、ユーザによって負荷推定プログラムが実行され、例えば、図３のフローチャートの処理の後（ステップＳ３７０の処理の後）に開始する。尚、図２６のフローチャートの処理は、図１９のフローチャートの処理と同時に行われてもよい。
【0112】
（ステップＳ２６１０）
ステップＳ３７０の処理の後、負荷推定装置１００は、ユーザからの作業種の選択を受け付ける。この時、ユーザは、後述する表示データに表示されているプルダウンメニューから作業種を選択することができる。
ステップＳ３７０の処理の後、負荷推定装置１００は、ユーザからの作業種の選択を受け付ける。この時、ユーザは、後述する表示データに表示されているプルダウンメニューから作業種を選択することができる。
【0113】
（ステップＳ２６２０）
作業種が選択された後、作業種抽出部２５１０は、作業種情報記憶部２５０９から作業種情報テーブルを読み出し、選択された作業種に対応する時間範囲を抽出する。作業種情報テーブルの具体例について図２７を用いて説明する。
作業種が選択された後、作業種抽出部２５１０は、作業種情報記憶部２５０９から作業種情報テーブルを読み出し、選択された作業種に対応する時間範囲を抽出する。作業種情報テーブルの具体例について図２７を用いて説明する。
【0114】
図２７は、第４の実施形態における作業者ＩＤと、作業種と、作業期間とを対応付けたテーブルである。図２７のテーブル２７００（作業種情報テーブル）は、作業者ＩＤと、作業種と、作業期間（開始時間および終了時間）とが対応付けられている。尚、テーブル２７００では、作業期間が重複した作業種があってもよい。
【0115】
（ステップＳ２６３０）
時間範囲が抽出された後、表示制御部２５０７は、姿勢負荷グラフに対して抽出された時間範囲を強調した表示データを表示する。ステップＳ２６３０の処理の後、図２６のフローチャートの処理は終了する。
時間範囲が抽出された後、表示制御部２５０７は、姿勢負荷グラフに対して抽出された時間範囲を強調した表示データを表示する。ステップＳ２６３０の処理の後、図２６のフローチャートの処理は終了する。
【0116】
図２８は、第４の実施形態における表示データの一例である。図２８の表示データ２８００は、図２１の表示データ２１００に対して、作業種の表示領域２８１０を更に有する。表示領域２８１０には、作業種が表示・格納されたプルダウンメニュー２８１１が表示されている。
【0117】
ユーザが、例えば、プルダウンメニュー２８１１から作業種「電源設置」を選択すると、表示制御部２５０７は、姿勢負荷グラフにおいて特に負荷が大きい部位の姿勢負荷グラフにおいて、電源設置に対応する時間範囲を強調する。例えば、図２８では、手首の姿勢負荷グラフおよび上腕の姿勢負荷グラフにおける時間範囲２８２１がハイライトされて強調表示されている。
【0118】
以上説明したように、第４の実施形態に係る負荷推定装置は、計測対象からのセンサデータを取得し、センサデータに基づいて計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出し、一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフを含む表示データを表示する。更に、本負荷推定装置は、計測対象が行った作業の種別である作業種と作業期間とを対応付けて記憶し、複数の作業種のうちの特定の作業種に対応する時間範囲を姿勢負荷グラフ上で強調表示させる。よって、第４の実施形態に係る負荷推定装置は、作業種ごとの作業期間に着目して、負荷の高い作業を確認することができる。
【0119】
（第５の実施形態）
第１の実施形態から第４の実施形態までは、作業者に装着されたセンサデータを用いて負荷推定を行うことについて説明した。他方、第５の実施形態では、さらに、撮像装置を用いた映像データを用いて作業場所を特定し、作業場所に基づく作業負荷情報を表示することについて説明する。
第１の実施形態から第４の実施形態までは、作業者に装着されたセンサデータを用いて負荷推定を行うことについて説明した。他方、第５の実施形態では、さらに、撮像装置を用いた映像データを用いて作業場所を特定し、作業場所に基づく作業負荷情報を表示することについて説明する。
【0120】
図２９は、第５の実施形態に係る負荷推定装置を含む負荷推定システムの構成を例示するブロック図である。図２９の負荷推定システム１Ａは、負荷推定装置１００Ａと、出力装置１１０と、一つ以上のセンサと、撮像装置２９００とを備える。図２９では、一つ以上のセンサとして、第１のセンサ１２１、第２のセンサ１２２、および第３のセンサ１２３を例示する。これらのセンサは、図１の一つ以上のセンサと同様である。負荷推定装置１００Ａは、一つ以上のセンサデータおよび映像データに基づいて、負荷特性を推定する。
【0121】
撮像装置２９００は、例えば、ビデオカメラである。撮像装置２９００は、作業者によって作業が行われている作業場所（例えば、工場における組立作業場など）を撮影し、静止画像または動画像を取得する。本実施形態では、撮像装置２９００で取得された静止画像または動画像を映像データと称する。撮像装置２９００は、取得した映像データを負荷推定装置１００Ａへと出力する。尚、映像データは、撮影時刻が含まれてもよい。
【0122】
図３０は、第５の実施形態に係る負荷推定装置の構成を例示するブロック図である。図３０の負荷推定装置１００Ａは、データ取得部３００１と、姿勢負荷算出部３００２と、第１のクラスタリング部３００３（第１の生成部）と、個別負荷特徴算出部３００４と、第２のクラスタリング部３００５（第２の生成部）と、総合負荷特徴算出部３００６と、表示制御部３００７と、作業者情報記憶部３００８と、映像データ取得部３００９と、場所情報記憶部３０１０と、作業場所特定部３０１１と、場所別負荷推定部３０１２とを備える。
【0123】
なお、データ取得部３００１、姿勢負荷算出部３００２、第１のクラスタリング部３００３、個別負荷特徴算出部３００４、第２のクラスタリング部３００５、総合負荷特徴算出部３００６、および作業者情報記憶部３００８は、図１８のデータ取得部１８０１、姿勢負荷算出部１８０２、第１のクラスタリング部１８０３、個別負荷特徴算出部１８０４、第２のクラスタリング部１８０５、総合負荷特徴算出部１８０６、および作業者情報記憶部１８０８と同様の構成であるため、説明を省略する。
【0124】
映像データ取得部３００９は、撮像装置２９００から映像データを取得する。映像データ取得部３００９は、取得した映像データを作業場所特定部３０１１へと出力する。尚、映像データ取得部３００９は、撮像装置２９００によって撮影された映像データが予め記憶された記憶部から映像データを取得してもよい。また、映像データ取得部３００９は、データ取得部３００１に含まれてもよい。この場合、データ取得部３００１が映像データを取得する。
【0125】
場所情報記憶部３０１０は、作業場所の見取り図（マップ）を記憶している。具体的には、場所情報記憶部３０１０は、撮像装置２９００の設置位置に対応した見取り図を記憶している。場所情報記憶部３０１０は、作業場所の見取り図を作業場所特定部３０１１へと出力する。尚、見取り図には、作業場所を複数の作業エリアに分割したエリア情報が対応付けられていてもよい。
【0126】
作業場所特定部３０１１は、映像データ取得部３００９から映像データを受け取り、場所情報記憶部３０１０から作業場所の見取り図を受け取る。作業場所特定部３０１１は、映像データに基づいて作業者の作業場所（或いは、作業エリア）を特定する。作業場所特定部３０１１は、特定した作業場所の情報（作業場所情報）を場所別負荷推定部３０１２へと出力する。
【0127】
具体的には、作業場所特定部３０１１は、映像データから作業者を検出する。作業者の検出には、例えば、背景差分法や、人体検出技術、骨格抽出技術、および顔検出技術などの画像認識技術が用いられる。
【0128】
次に、作業場所特定部３０１１は、見取り図上における作業者の位置を特定する。具体的には、作業場所特定部３０１１は、映像データにおける作業者の位置（例えば、作業者の足の座標）を特定する。次に、作業場所特定部３０１１は、見取り図を床面とした三次元空間を想定し、三次元空間内でのカメラ位置を起点として見取り図の平面に映像データを透視投影する。そして、作業場所特定部３０１１は、投影された映像データにおける作業者の位置と見取り図の座標とを対応付けることによって、見取り図上における作業者の位置を特定する。
【0129】
さらに、作業場所特定部３０１１は、見取り図上に設定された複数の作業エリアのそれぞれについて、作業者が作業をしていた時間を特定してもよい。この場合、作業場所情報には、例えば、複数の作業エリアのそれぞれについて作業時間を対応付けたデータが含まれる。
【0130】
場所別負荷推定部３０１２は、作業者情報記憶部３００８から姿勢負荷情報を受け取り、作業場所特定部３０１１から特定された作業場所情報を受け取る。場所別負荷推定部３０１２は、作業場所情報に含まれる複数の作業エリアのそれぞれについて、作業時間分の作業負荷を積算、或いは平均化することによって、作業エリア毎の作業負荷（場所別負荷）を算出する。場所別負荷推定部３０１２は、算出した場所別負荷の情報（場所別負荷情報）を表示制御部３００７へと出力する。
【0131】
表示制御部３００７は、場所別負荷推定部３０１２から場所別負荷情報を受け取る。表示制御部３００７は、場所別負荷情報に基づいて作業エリア毎の作業負荷を可視化するグラフを生成する。ここでのグラフは、例えば、パイチャートで表現される。表示制御部３００７は、姿勢負荷グラフと、生成したグラフ（パイチャート）とを含んだ表示データを表示する。尚、表示制御部３００７は、更に、映像データを含んだ表示データを表示してもよいし、姿勢負荷グラフおよび映像データを含んだ表示データを表示してもよい。
【0132】
図３１は、第５の実施形態に係る負荷推定装置の動作を例示するフローチャートである。図３１のフローチャートの処理は、ユーザによって負荷推定プログラムが実行され、例えば、図３のフローチャートの処理の後（ステップＳ３７０の処理の後）に開始する。尚、図３１のフローチャートの処理は、図１９のフローチャートの処理と同時に行われてもよい。
【0133】
（ステップＳ３１１０）
ステップＳ３７０の処理の後、映像データ取得部３００９は、映像データを取得する。
ステップＳ３７０の処理の後、映像データ取得部３００９は、映像データを取得する。
【0134】
図３２は、第５の実施形態における映像データの画像を例示する図である。図３２の画像３２００は、作業場所を撮影したものである。作業場所は、例えば、製品３２０１を含む。また、画像３２００は、作業場所にいる作業者３２０２を写している。作業者３２０２は、製品３２０１の右隣で作業をしている。
【0135】
（ステップＳ３１２０）
映像データが取得された後、作業場所特定部３０１１は、映像データに基づいて作業者の作業場所を特定する。具体的には、作業場所特定部３０１１は、映像データから作業者を検出し、見取り図上における作業者の位置を特定する。
映像データが取得された後、作業場所特定部３０１１は、映像データに基づいて作業者の作業場所を特定する。具体的には、作業場所特定部３０１１は、映像データから作業者を検出し、見取り図上における作業者の位置を特定する。
【0136】
図３３は、第５の実施形態における見取り図を例示する図である。図３３の見取り図３３００は、作業場所を上方から俯瞰したものである。見取り図３３００には、図３２の作業場所に配置されている製品３２０１に対応する製品３３０１が示されている。
【0137】
また、見取り図３３００は、製品３２０１を中心とする四つの作業エリア（エリア１、エリア２、エリア３、およびエリア４）に分割されている。エリア１は製品３２０１の上側の領域に相当し、エリア２は製品３２０１の右側の領域、エリア３は製品３２０１の下側の領域、エリア４は製品３２０１の左側の領域に相当する。
【0138】
図３４は、図３３の見取り図上に表示される撮像装置および作業者を例示する図である。図３４の見取り図３３００には、エリア２とエリア３との間に撮像装置３４０１が表示され、エリア２に作業者３４０２が表示されている。尚、見取り図３３００上の作業者３４０２の位置は、映像データの作業者の位置に対応して変化する。
【0139】
（ステップＳ３１３０）
作業者の作業場所が特定された後、表示制御部３００７は、特定された作業場所（作業エリア）に基づく表示データを表示する。具体的には、表示制御部３００７は、作業エリア毎の作業負荷を可視化するパイチャートを生成する。そして、表示制御部３００７は、生成したパイチャートを含んだ表示データを表示する。
作業者の作業場所が特定された後、表示制御部３００７は、特定された作業場所（作業エリア）に基づく表示データを表示する。具体的には、表示制御部３００７は、作業エリア毎の作業負荷を可視化するパイチャートを生成する。そして、表示制御部３００７は、生成したパイチャートを含んだ表示データを表示する。
【0140】
図３５は、第５の実施形態における見取り図と共に表示されるパイチャートとを例示する図である。図３５には、見取り図におけるエリア１からエリア４までのそれぞれに対応するパイチャート３５０１、パイチャート３５０２、パイチャート３５０３、およびパイチャート３５０４が示される。パイチャートの大きさは、作業負荷の積算値、或いは平均値に対応している。パイチャートの比率は、部位別の負荷特性（負荷強度）の割合である。
【0141】
パイチャート３５０１は、腰の負荷強度の割合が他の部位に比べて高くなっているため、「「腰負荷」比率高い」という属性が付けられている。パイチャート３５０２は、他のパイチャートと比べて大きくなっており、腕の負荷強度の割合が殆どを占めているため、「「腕負荷大」支配的」という属性が付けられている。パイチャート３５０３は、腰の負荷強度の割合が殆どを占めているため、「「腰負荷」支配的」という属性が付けられている。パイチャート３５０４は、手首の負荷強度の割合が他の部位に比べて高くなっているため、「手首負荷」比率高い」という属性が付けられている。
【0142】
図３６は、第５の実施形態における表示データの一例である。図３６の表示データ３６００は、図２１に表示データ２１００に対して、映像データの画像の表示領域３６１０および見取り図およびパイチャートの表示領域３６２０を更に有する。表示領域３６１０には、例えば、図３２の画像３２００が表示されている。表示領域３６２０には、例えば、図３５の見取り図および四つのパイチャートが表示されている。
【0143】
以上説明したように、第５の実施形態に係る負荷推定装置は、計測対象からのセンサデータを取得し、センサデータに基づいて計測対象の一つ以上の身体部位に関する一つ以上の姿勢負荷を算出し、一つ以上の姿勢負荷を時系列に示した姿勢負荷グラフを含む表示データを表示する。更に、本負荷推定装置は、計測対象を含む作業場所の映像データを取得し、作業場所のマップと、マップを一つ以上のエリアに分割したエリア情報とを対応付けて記憶し、映像データに基づいて作業場所を特定し、作業場所に含まれる複数の作業エリア毎の作業負荷を算出し、複数の作業エリア毎の作業負荷を可視化するグラフを含んだ表示データを表示する。更に、本負荷推定装置は、映像データを含んだ表示データを表示してもよい。
【0144】
従って、第５の実施形態に係る負荷推定装置は、作業エリア毎に異なる作業負荷を定量的に把握することが可能となるため、作業負荷の高い作業エリアに注目して改善の施策を考えることができる。さらに、本負荷推定装置は、作業負荷の高い作業エリアについて、映像データも合わせて確認することができるため、より具体的な作業状況の把握も可能となる。
【0145】
図３７は、一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。コンピュータ３７００は、ハードウェアとして、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３７１０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３７２０、プログラムメモリ３７３０、補助記憶装置３７４０、入出力インタフェース３７５０を備える。ＣＰＵ３７１０は、バス３７６０を介して、ＲＡＭ３７２０、プログラムメモリ３７３０、補助記憶装置３７４０、および入出力インタフェース３７５０と通信する。
【0146】
ＣＰＵ３７１０は、汎用プロセッサの一例である。ＲＡＭ３７２０は、ワーキングメモリとしてＣＰＵ３７１０に使用される。ＲＡＭ３７２０は、ＳＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性メモリを含む。プログラムメモリ３７３０は、負荷推定プログラムを含む種々のプログラムを記憶する。プログラムメモリ３７３０として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、補助記憶装置３７４０の一部、またはその組み合わせが使用される。補助記憶装置３７４０は、データを非一時的に記憶する。補助記憶装置３７４０は、ＨＤＤまたはＳＳＤなどの不揮発性メモリを含む。
【0147】
入出力インタフェース３７５０は、他のデバイスと接続、或いは通信するためのインタフェースである。入出力インタフェース３７５０は、例えば、図１、図２９に示される出力装置１１０、第１のセンサ１２１、第２のセンサ１２２、第３のセンサ１２３、および図２９に示される撮像装置２９００との接続、或いは通信に使用される。
【0148】
プログラムメモリ３７３０に記憶されている各プログラムはコンピュータ実行可能命令を含む。プログラム（コンピュータ実行可能命令）は、ＣＰＵ３７１０により実行されると、ＣＰＵ３７１０に所定の処理を実行させる。例えば、負荷推定プログラムは、ＣＰＵ３７１０により実行されると、ＣＰＵ３７１０に図３、図４、図１９、図２３、図２６、および図３１の各部に関して説明された一連の処理を実行させる。
【0149】
プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態でコンピュータ３７００に提供されてよい。この場合、例えば、コンピュータ３７００は、記憶媒体からデータを読み出すドライブ（図示せず）をさらに備え、記憶媒体からプログラムを取得する。記憶媒体の例は、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－Ｒなど）、光磁気ディスク（ＭＯなど）、半導体メモリを含む。また、プログラムを通信ネットワーク上のサーバに格納し、コンピュータ３７００が入出力インタフェース３７５０を使用してサーバからプログラムをダウンロードするようにしてもよい。
【0150】
実施形態において説明される処理は、ＣＰＵ３７１０などの汎用ハードウェアプロセッサがプログラムを実行することにより行われることに限らず、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの専用ハードウェアプロセッサにより行われてもよい。処理回路（処理部）という語は、少なくとも１つの汎用ハードウェアプロセッサ、少なくとも１つの専用ハードウェアプロセッサ、または少なくとも１つの汎用ハードウェアプロセッサと少なくとも１つの専用ハードウェアプロセッサとの組み合わせを含む。図３７に示す例では、ＣＰＵ３７１０、ＲＡＭ３７２０、およびプログラムメモリ３７３０が処理回路に相当する。
【0151】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0152】
１，１Ａ…負荷推定システム、１００，１００Ａ，１８００，２２００，２５００…負荷推定装置、１１０…出力装置、１２１，６０１…第１のセンサ、１２２，６０２…第２のセンサ、１２３，６０３…第３のセンサ、２０１，１８０１，２２０１，２５０１，３００１…データ取得部、２０２，１８０２，２２０２，２５０２，３００２…姿勢負荷算出部、２０３，１８０３，２２０３，２５０３，３００３…第１のクラスタリング部、２０４，１８０４，２２０４，２５０４，３００４…個別負荷特徴算出部、２０５，１８０５，２２０５，２５０５，３００５…第２のクラスタリング部、２０６，１８０６，２２０６，２５０６，３００６…総合負荷特徴算出部、２０７，１８０７，２２０７，２５０７，３００７…表示制御部、５００，８００，９００…センサ、７００，１０００，１１０１，１１０２，１１０３…グラフ、１１００…姿勢負荷グラフ、１２００…サンプル集合、１３０１…第１のクラスタ、１３０２…第２のクラスタ、１３０３…第３のクラスタ、１３０４…第４のクラスタ、１３０５…第５のクラスタ、１３０６…第６のクラスタ、１３０７…第７のクラスタ、１４０１…第１の代表サンプル、１４０２…第２の代表サンプル、１４０３…第３の代表サンプル、１４０４…第４の代表サンプル、１４０５…第５の代表サンプル、１４０６…第６の代表サンプル、１４０７…第７の代表サンプル、１５００…サンプル、１６００…負荷強度グラフ、１７００…負荷属性グラフ、１８０８，２２０８，２５０８，３００８…作業者情報記憶部、１８０９…作業者抽出部、２０００，２７００…テーブル、２１００，２４００，２８００，３６００…表示データ、２１１０，２１２０，２１３０，２１４０，２１５０，２４１０，２８１０，３６１０，３６２０…表示領域、２１１１，２４１１，２８１１…プルダウンメニュー、２１３１…スライダ、２２０９…負荷属性抽出部、２４２１，２４２２，２４２３，２８２１…時間範囲、２５０９…作業種情報記憶部、２５１０…作業種抽出部、２９００，３４０１…撮像装置、３００９…映像データ取得部、３０１０…場所情報記憶部、３０１１…作業場所特定部、３０１２…場所別負荷推定部、３２００…画像、３２０１，３３０１…製品、３２０２，３４０２…作業者、３５０１，３５０２，３５０３，３５０４…パイチャート、３７００…コンピュータ、３７３０…プログラムメモリ、３７４０…補助記憶装置、３７５０…入出力インタフェース、３７６０…バス、Ｐ１，Ｐ２…姿勢角、Ｐａ，Ｐｂ…平均姿勢角、Ｐｔｈ…姿勢角、θｘ，θｙ…角度。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
