JP2014061173A - 在床判定装置及び離床時刻予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】誤検出や誤判定の発生を低減した在床判定装置を提供する。
【解決手段】在床判定装置１００は、寝具２に配設され、寝具２上の荷重の変化を検出する荷重センサ１１と、寝具２上の荷重が予め設定された荷重以上である場合に、寝具２上の物体の体動があるか否かを判定する体動判定部１４と、荷重が検出されてから所定時間内に体動があった場合に、荷重が検出されてから体動があった時点まで寝具２上に人１が存在していたと判定する在床判定部１６と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、寝具上に人が存在しているか否かを判定する在床判定装置、及び寝具上の人が離床する時刻を予測する離床時刻予測システムに関する。

従来、寝具上の人の存在を検出する技術が広く利用されてきた。この種の技術として下記に出典を示す特許文献１−３に記載のものがある。

特許文献１に記載の在床検出装置は、寝具の振動を検出する振動センサと、寝具上における生体の存否を検出する生体センサとを備えて構成される。当該在床検出装置は、振動センサの出力信号の振幅が体動閾値を超えると寝具上の生体の動きによる体動状態であると判定する。また、振動センサの出力信号の振幅が体動閾値以下であって生体センサにより生体が検出されると在床状態であると判定する。更に、振動センサの出力信号の振幅が体動閾値以下であって生体センサにより生体が検出されていないと不在状態であると判定する。

特許文献２に記載の状態検知システムは、荷重検知手段により検知されたベッドの床部上の総荷重値から時間平均値と長時間平均値とを求め、これらの差分に基づきベッド上の状態が在床状態であるか離床状態であるかを判定する。

特許文献３に記載の寝台装置は、体重が所定の閾値以下であり、重心位置が寝床部の端座位置にある場合に利用者の状態を検知する。

特開２００７−２０２８４７号公報 特開２００９−１１８９８０号公報 特開２００７−１９０２６９号公報

特許文献１に記載の技術では、生体信号として呼吸や心拍等の小さい振動を検出する。このため、検出能力の高い高価なセンサが必要となる。また、検出能力を高くすると、例えば歩行による振動やドアの開閉による振動、屋外の電車や自動車等に起因する振動等の外部ノイズを拾い易く、誤検出の可能性が高くなる。

特許文献２に記載の技術では、長時間平均値、短時間平均値を演算する。これにより、布団等の寝具が徐々に増えていった時の値をキャンセルすることはできるが、人と同程度の重量物がベッドに搭載された場合には人と誤判定される可能性がある。

特許文献３に記載の技術では、端座位置に利用者が存在するか否かを判定することができるので、端座位置に利用者が存在する場合に利用者の離床を予測することができる。しかしながら、利用者が端座位置に移動してからの検出となるので、すでに離床してしまっていることもあり、事前に離床を判断することができない場合も考えられる。

本発明の目的は、上記問題に鑑み、誤検出や誤判定の発生を低減した在床判定装置及びこのような在床判定装置を用いた事前に離床を判断することが可能な離床時刻予測システムを提供することにある。

上記目的を達成するための本発明に係る在床判定装置の特徴構成は、
寝具に配設され、寝具上の荷重の変化を検出する荷重センサと、
前記寝具上の荷重が予め設定された荷重以上である場合に、前記寝具上の物体の体動があるか否かを判定する体動判定部と、
前記荷重が検出されてから所定時間内に前記体動があった場合に、前記荷重が検出されてから前記体動があった時点まで前記寝具上に人が存在していたと判定する在床判定部と、
を備えている点にある。

荷重や体動は、脈拍や呼吸よりも大きな動きであるので検出し易い。このため、本特徴構成のように荷重及び体動に基づいて寝具上の人の存在を判定する構成とすれば、脈拍や呼吸による判定に比べて、誤検出や誤判定の発生を低減することができる。したがって、寝具上に人が存在しているか否かを正確に判定することが可能となる。また、荷重や体動は、上述のように脈拍や呼吸よりも大きな動きであるので検出感度の低い、安価な荷重センサを用いて検出することができる。したがって、簡素な構造、且つ、低コストで実現することができる。

また、前記所定時間は、１睡眠サイクルに対応する時間であると好適である。

一般的に人は１睡眠サイクル内に寝返りを行うので、このような構成とすれば適切に体動を判定することができる。

また、前記在床判定部により前記寝具上に人が存在していたと判定された際において、最後の体動があってから前記所定時間内に改めて体動がなかった場合に、前記体動が最後に検出されてから現時点までの間は離床中であるという判定に更新する判定更新部を備えると好適である。

このような構成とすれば、離床したタイミングを正確に特定することができる。したがって、寝具を利用する人が離床する時刻を適切に且つ容易に把握することが可能となる。

また、前記在床判定部により前記寝具上に人が存在していたと判定された場合に在床中であることを示す在床情報を発信すると共に、前記判定更新部により判定が更新された場合に前記在床中であることを取り消す取消情報を発信する情報発信部を備えると好適である。

このような構成とすれば、寝具上に人が在床中であるか否かを、当該寝具の周囲の人に対して適切に明示することができる。

また、前記寝具上の荷重が予め設定された荷重以上である場合において、前記所定時間内に体動がなかった場合に、前記荷重センサの校正を行う校正部を備えると好適である。

このような構成とすれば、寝具上に例えば布団や枕等が配設された場合に、これらを考慮して荷重センサのゼロ点調整を行うことができる。このため、寝具上に配設された布団や枕等を除いた状態において、寝具上の荷重を適切に検出することができるので、寝具上に人が存在しているか否かを正確に判定することが可能となる。

また、上記目的を達成するための本発明に係る離床時刻予測システムの特徴構成は、
前記寝具上の人が離床した場合に離床時刻を記憶しておく離床時刻記憶部を備えた在床判定装置と、
前記離床時刻の分布状態を算定する分布状態算定部と、
前記分布状態に基づいて前記寝具上の人の離床時刻を予測する離床時刻予測部と、
を備える点にある。

このような特徴構成によれば、寝具を利用する人の離床時刻を事前に判断することができる。したがって、寝具を利用する人の行動を適切に把握することが可能となる。

また、前記寝具上の人が必要とする補助の度合いに応じて、前記人を補助する補助者が巡回する時刻を設定すると好適である。

このような構成とすれば、必要とする補助の度合いが強い人が寝具を利用している場合には、離床する前に補助者が寝具の近傍にいることができるように巡回する時刻を設定することができる。したがって、離床時に発生する転倒や転落を未然に防止できる。

在床判定装置及び在床判定装置を備えた離床時刻予測システムの構成を模式的に示すブロック図である。 体動値について模式的に示す図である。 体動の有無の判定結果の一例を示す図である。 在床判定に係るタイムチャートの一例が示される図である。 離床時刻記憶部に記憶される離床時刻の一例が示される図である。 校正に係るタイムチャートの一例が示される図である。 在床判定装置の処理を示すフローチャートである。 巡回時刻の設定例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、詳細に説明する。本発明に係る在床判定装置１００は、寝具上に人が存在しているか否かを判定する機能を備えている。また、本発明に係る離床時刻予測システム２００は、寝具上の人が離床する時刻を予測する機能を備えている。以下、図面を用いて説明する。

１．在床判定装置
図１には、本発明に係る在床判定装置１００の構成を模式的に示したブロック図が示される。図１に示されるように、在床判定装置１００は、荷重センサ１１、荷重判定部１２、体動値演算部１３、体動判定部１４、計数部１５、在床判定部１６、判定更新部１７、情報発信部１８、離床時刻記憶部１９、校正部２０の各機能部を備えて構成される。各機能部はＣＰＵを中核部材として、寝具２上の人１の存在を判定する種々の処理を行うための上述の機能部がハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。

荷重センサ１１は、寝具２に配設され、寝具２上の荷重の変化を検出する。本実施形態では、荷重センサ１１は、寝具２が床と接地する面、すなわち寝具２の裏面に配設される。また、本実施形態では、寝具２とはベッドを例に挙げて説明する。このため、以下ではベッドに符号２ａを付して説明する。本実施形態では、ベッド２ａの裏面に配設された荷重センサ１１は１つである。ここで、ベッド２ａは、図１に示されるように４つの脚部４Ａを備えて構成される。したがって、荷重センサ１１は、４つの脚部４Ａのうち、１つの脚部４Ａの裏面にのみ配設される。荷重センサ１１による検出結果は、図２に示されるような時々刻々と変化する荷重の変化を示す電気信号として後述する荷重判定部１２及び体動値演算部１３に伝達される。

荷重判定部１２は、ベッド２ａ上の荷重が予め設定された荷重以上であるか否かを判定する。予め設定された荷重とは、ベッド２ａ上に人１が存在するか否かを判定する判定閾値となる値である。ここで、本実施形態では、上述のように荷重センサ１１は４つの脚部４Ａのうち、１つの脚部４Ａの裏面にのみ配設される。したがって、当該ベッド２ａを常用する人１の体重の１／８より大きく、人１の体重の１／４より小さい値で設定すると好適である。このような値で判定閾値を設定することにより、ベッド２ａを常用する人１と同程度の荷重が当該ベッド２ａに加わったか否かを適切に判定することが可能となる。すなわち、例えばベッド２ａに手を付いた程度の人１の体重の半分にも満たない荷重が加えられた場合等を予め除外することができるので、誤検出を防止できる。このような判定閾値は荷重判定部１２に予め記憶されている。荷重判定部１２による判定結果は後述する体動値演算部１３に伝達される。なお、上記判定閾値の設定は単なる一例であり、他の値で設定することも当然に可能である。

体動値演算部１３は、荷重判定部１２によりベッド２ａに上述の判定閾値以上の荷重が加わったと判定された場合に、ベッド２ａ上の人１の呼吸の周期よりも短い周期の区間Ｔ１毎に荷重の変化に基づいて、荷重の変化を示す体動値を演算する（図２参照）。人１の呼吸の周期とは、ベッド２ａの人１が呼吸を１回する際に要する時間である。ここで、人１は呼吸の安定状態（運動直後等でない状態）にあっては、１回当たり３〜６秒程度要する。したがって、呼吸の周期とは３〜６秒程度が相当する。

また、呼吸の周期よりも短い周期とは、呼吸の周期が３〜６秒である場合には、３秒未満をいうが、理解を容易にするために本実施形態では１秒であるとして説明する。このため、呼吸の周期よりも短い周期の区間Ｔ１とは、１秒毎に区分けされた区間Ｔ１が相当する。本実施形態では、このような区間Ｔ１を第１区間Ｔ１として説明する。体動値演算部１３は、このような１秒からなる第１区間Ｔ１毎に体動値を演算する。

体動値とは、荷重の変化を示す目安となる指標である。本実施形態では、体動値演算部１３は、荷重の最大値と最小値との差を体動値として演算する。ここで、このような体動値は、第１区間Ｔ１毎に演算される。このため、荷重の最大値とは第１区間Ｔ１内において最も荷重が大きくなった時の値であり、図２では、夫々Ｋ１が相当する。荷重の最小値とは第１区間Ｔ１内において最も荷重が小さくなった時の値であり、図２では、夫々Ｋ２が相当する。本実施形態では、体動値演算部１３は、このような最大値Ｋ１と最小値Ｋ２との差を体動値として演算する。図２においては、このような最大値Ｋ１と最小値Ｋ２との差は、符号Ｓを付して示される。

このように、第１区間Ｔ１毎の最大変化量を体動値とすることにより、当該最大変化量を荷重の変化に係る特徴として抽出することが可能となる。したがって、このような特徴に基づき体動値を正確に演算することができる。本実施形態に係る体動値演算部１３は、第１区間Ｔ１毎にこのような最大変化量を演算し、体動値とする。体動値演算部１３により演算された体動値は、後述する体動判定部１４に伝達される。

体動判定部１４は、ベッド２ａ上の物体の体動があるか否かを判定する。具体的には、体動値が予め設定された判定閾値より大きい場合に、人１の体動があったと判定する。判定閾値は、全第１区間Ｔ１に亘って一定値で設定される。すなわち、判定閾値は時間に拘らず一定値で設定される。このような判定閾値は、予め体動判定部１４に記憶されている。体動値は、上述の体動値演算部１３により第１区間Ｔ１毎に演算され、当該体動判定部１４に伝達される。体動判定部１４は、図３に示されるように、各第１区間Ｔ１の体動値と判定閾値とを比較して、体動値が判定閾値よりも大きい場合には「体動有」と判定し、体動値が判定閾値以下の場合には「体動無」と判定する。図３に示されるように、本実施形態では、呼吸の周期よりも短い周期の第１区間Ｔ１毎に、体動があったか否かが判定される。

このように、体動を検出することにより、呼吸の周期よりも極めて短い周期の第１区間Ｔ１毎であっても当該第１区間Ｔ１毎に、体動の有無を正確に検出することができる。このため、体動があった時を精度良く判定することが可能となる。また、荷重センサ１１がベッド２ａの裏面に配設されてあるので、直接、ベッド２ａ上の人１に触れることがない。したがって、体動を検出するにあたり人１の睡眠を害することを防止できる。

計数部１５は、荷重が検出されてから予め設定された所定時間をカウントする。荷重が検出されるとは、荷重判定部１２によりベッド２ａ上に予め設定された荷重以上の荷重が検出されたことを意味する。このため、計数部１５は、荷重判定部１２によりベッド２ａ上の荷重が予め設定された荷重以上であると判定された場合に計数を開始する。また、予め設定された所定時間とは、１睡眠サイクルに対応する時間とすると好適である。ここで、１睡眠サイクルとは１〜２時間が相当する。したがって、本実施形態では、計数部１５は、体動があったと判定されてから２時間をカウントするとして説明する。このように、計数部１５は荷重が検出されてからの時間をカウントするカウンタとして機能する。

また、計数部１５は、体動が検出されてから予め設定された所定時間をカウントする。体動の検出は、体動判定部１４により体動があったと判定されたことを意味する。このため、計数部１５は、体動判定部１４により体動があったと判定された場合に計数を開始する。また、予め設定された所定時間とは、上述のように１睡眠サイクルに対応する時間であり、１〜２時間が相当する。本実施形態では、計数部１５は、体動があったと判定されてから２時間をカウントするとして説明する。このように、計数部１５は体動があったと判定されてからの時間をカウントするカウンタとしても機能する。

在床判定部１６は、荷重が検出されてから２時間以内に体動があった場合に、荷重が検出されてから体動があった時点までベッド２ａ上に人１が存在していたと判定する。２時間以内とは、荷重センサ１１により荷重が検出されてから２時間以内である。荷重の検出は上述の荷重センサ１１により行われる。

図４には、在床判定装置１００による在床判定の処理に係るタイムチャートの一例が示される。図４（ａ）に示されるように荷重センサ１１により荷重が検出されてから２時間以内に体動判定部１４により体動があったと判定された場合に、在床判定部１６は荷重センサ１１により荷重が検出された時点に遡って、体動があった時点である現時点までベッド２ａ上に人１が存在していたと判定する（図４（ｂ）参照）。

また、在床判定部１６は、ベッド２ａ上に人１が存在していたと判定した後、最後の体動があってから２時間以内に改めて体動があった場合に、当該最後の体動があってから改めて体動があった時点までベッド２ａ上に人１が存在していたと判定する。したがって、係る場合も、在床判定部１６は、体動があったと判定された時点に遡って、改めて体動があった時点である現時点までベッド２ａ上に人１が存在していたと判定する。

一方、図４（ａ）及び図４（ｃ）に示されるように、判定更新部１７は、在床判定部１６によりベッド２ａ上に人１が存在していたと判定された際において、最後の体動があってから２時間以内に改めて体動がなかった場合に、体動が最後に検出されてから現時点までの間は離床中であるという判定に更新する。体動が最後に検出されたとは、直近に検出された体動であり、荷重の変化を含む。係る場合には、最後の荷重の変化があった時点において、人１がベッド２ａから離床したと考えることができる。したがって、判定更新部１７は、在床判定部１６による判定結果である「ベッド２ａ上に人１が存在していた」という判定を「離床中である」という判定に更新する。この更新は、最後の体動が検出されてから現時点までに亘って離床中であるとして行われる。

情報発信部１８は、在床判定部１６によりベッド２ａ上に人１が存在していたと判定された場合に在床中であることを示す在床情報を発信する。これにより、ベッド２ａの周囲の人にベッド２ａを常用する人１が当該ベッド２ａにいることを報知することが可能となる。このような在床情報の発信は、スピーカーから音を発する形態とすることも可能であるし、ランプ等を点灯させる形態とすることも可能である。或いは、上述の周囲の人が有する端末に直接、在床情報を送信する形態とすることも可能である。

また、情報発信部１８は、判定更新部１７により判定が更新された場合に在床中であることを取り消す取消情報を発信する。これにより、ベッド２ａの周囲の人にベッド２ａを常用する人１が当該ベッド２ａにいないことを報知することが可能となる。このような取消情報の発信は、スピーカーから音を発する形態とすることも可能であるし、ランプ等を点灯させる形態とすることも可能である。或いは、上述の周囲の人が有する端末に直接、取消情報を送信する形態とすることも可能である。

離床時刻記憶部１９は、ベッド２ａ上の人１が離床した場合に離床時刻を記憶しておく。離床時刻とは、ベッド２ａ上の人１が離床した時刻である。人１が離床したか否かは上述の在床判定部１６により判定される。離床時刻記憶部１９は、在床判定部１６により人１がベッド２ａから離床したと判定されると、当該離床した時刻を記憶する。離床時刻記憶部１９に記憶された結果の一例が図５に示される。図５にあっては、横軸を時刻とし、縦軸を離床度数としている。離床度数とは本実施形態では離床回数を示す。このような離床時刻記憶部１９に記憶された離床時刻を確認することにより、人１の離床状況を特定することができる。

図６には、在床判定装置１００による荷重センサ１１の校正に係るタイムチャートの一例が示される。図６（ａ）に示されるように、校正部２０は、ベッド２ａ上の荷重が予め設定された荷重以上である場合において、２時間以内に体動がなかった場合に、荷重センサ１１の校正を行う（図６（ｂ）参照）。ベッド２ａ上の荷重が予め設定された荷重以上であるか否かは、上述の荷重判定部１２により判定される。２時間以内に体動がなかった場合とは、荷重判定部１２によりベッド２ａ上の荷重が予め設定された荷重以上であると判定されてから２時間以内に体動がなかった場合である。係る場合、ベッド２ａ上に例えば布団や枕等が配設されたと想定できるので、このような状態において荷重センサ１１の校正を行うと好適である。すなわち、校正部２０は、係る状態においてゼロ点調整を行う。これにより、先に配設された布団や枕等の荷重を除外した状態でベッド２ａ上の荷重を検出することが可能となる。

次に、在床判定装置１００が行う処理を図７のフローチャートを用いて説明する。なお、以下の説明では演算処理の手順にしたがって説明しているので、上記説明と相違する箇所があるが、以下に説明するフローチャートの手順を適宜変更して対応することは当然に可能である。

まず、荷重センサ１１により荷重の検出が開始され、荷重判定部１２が、荷重センサ１１により検出された荷重が予め設定された荷重以上であるか否か、すなわち荷重が所定値以上であるか否かを判定する（ステップ＃０１）。荷重が所定値以上であれば（ステップ＃０１：Ｙｅｓ）、計数部１５が荷重が検出されてからの計時を行う（ステップ＃０２）。以下では、理解を容易にするために第１カウンタとする。

第１カウンタの計時が２時間以内であれば（ステップ＃０３：Ｙｅｓ）、体動判定部１４により体動判定が行われる（ステップ＃０４）。体動がなければ（ステップ＃０５：Ｎｏ）、ステップ＃０３に戻り処理が継続する。一方、体動があれば（ステップ＃０５：Ｙｅｓ）、計数部１５により体動が検出されてからの計時が行われる（ステップ＃０６）。以下では、理解を容易にするために第２カウンタとする。

また、在床判定部１６により、第１カウンタの計時が参照され、荷重が検出されてから現時点までベッド２ａに人１が存在している、すなわち在床中であると判定される（ステップ＃０７）。この状態において、第２カウンタの計時が２時間以内であれば（ステップ＃０８：Ｙｅｓ）、更に、体動判定部１４により体動判定が行われる（ステップ＃０９）。

体動がなければ（ステップ＃１０：Ｎｏ）、ステップ＃０８に戻り処理が継続する。一方、体動があれば（ステップ＃１０：Ｙｅｓ）、在床判定部１６により、第２カウンタの計時が参照され、体動があってから現時点までベッド２ａに人１が存在している、すなわち在床中であると判定される（ステップ＃１１）。その後、第２カウンタがリセットされ（ステップ＃１２）、ステップ＃０６から処理が継続される。

ステップ＃０１において、荷重が所定値以上でなければ（ステップ＃０１：Ｎｏ）、改めて荷重がゼロ未満であるか否かの判定が行われる。荷重がゼロ未満であれば（ステップ＃１３：Ｙｅｓ）、その状態で荷重センサ１１の校正が行われる（ステップ＃１４）。その後、在床判定部１６により離床中であると判定され（ステップ＃１５）、ステップ＃０１から処理が継続される。

また、ステップ＃０３において、第１カウンタの計時が２時間以内でなければ（ステップ＃０３：Ｎｏ）、ベッド２ａ上に人１以外の物（例えば布団や枕等）が配設されている可能性が高いことから、その状態で荷重センサ１１が適切に検出できるように荷重センサ１１の校正を行う（ステップ＃１６）。その後、在床判定部１６により、第１カウンタの計時が参照され、荷重が検出されてから現時点まで離床中であると判定される（ステップ＃１７）。そして、第１カウンタがリセットされ（ステップ＃１８）、ステップ＃０１から処理が継続される。

また、ステップ＃０８において、第２カウンタの計時が２時間以内でなければ（ステップ＃０８：Ｎｏ）、在床判定部１６により、第２カウンタの計時が参照され、体動があってから現時点までベッド２ａに人１が存在していない、すなわち離床中であると判定される（ステップ＃１９）。その後、第２カウンタ及び第１カウンタがリセットされ（ステップ＃２０、ステップ＃２１）、ステップ＃０１から処理が継続される。在床判定装置１００は、このようなフローに基づき処理が行われる。

２．離床時刻予測システム
次に、本発明に係る離床時刻予測システム２００について説明する。当該離床時刻予測システム２００の構成を模式的に示したブロック図も図１に示される。図１に示されるように、離床時刻予測システム２００は、在床判定装置１００、分布状態算定部３１、離床時刻予測部３２、時刻設定部３３、報知部３４の各機能部を備えて構成される。各機能部はＣＰＵを中核部材として、ベッド２ａ上の人１の離床時刻を予測する種々の処理を行うための上述の機能部がハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。なお、在床判定装置１００は、上述のように荷重センサ１１、荷重判定部１２、体動値演算部１３、体動判定部１４、計数部１５、在床判定部１６、判定更新部１７、情報発信部１８、校正部２０の各機能部を備えて構成されるが、構成及び機能については上記と同様であるので以下では説明は省略する。

分布状態算定部３１は、離床時刻の分布状態を算定する。離床時刻は、離床時刻記憶部１９に記憶されている。分布状態とは、人１が離床した時刻の平均及び当該平均に対する標準偏差をいう。平均値の算定及び標準偏差の算定については公知であるので、説明は省略する。時刻の平均は所定の時間間隔毎に区分し当該区分毎に平均を算定すると好適である。また、標準偏差は区分毎に算定された平均毎に算定すると好適である。分布状態算定部３１は、図４に示されるような離床時刻記憶部１９に記憶されている結果に基づき分布状態を算定する。

離床時刻予測部３２は、離床時刻の分布状態に基づいてベッド２ａ上の人１の離床時刻を予測する。離床時刻の分布状態は、上述の分布状態算定部３１により算定される。本実施形態では、ベッド２ａ上の人１が必要とする補助の度合いに応じて離床時刻が予測される。必要とする補助の度合いとは、本実施形態では人１が一人で離床できるか否かによる区分に相当し、危険度とすることができる。このような補助の度合いは、ベッド２ａが常用する人１に応じて予め離床時刻予測部３２に入力しておく構成とすると好適である。

具体的には、人１が一人で離床することが容易にできる者ではない場合（危険度が高い者である場合）には、平均時刻の「−σ」や「−２σ」や「−３σ」の時間を離床時刻として予測すると好適である。一方、人１が一人で離床することができる者である場合（危険度が低い者である場合）には、平均時刻の「＋σ」や「＋２σ」や「＋３σ」の時間を離床時刻として予測すると好適である。このようなσは、人１が必要とする補助の度合いに応じて設定すると好適である。図５に示される例では、通常１日に５回（５時前、１１時頃、１５時頃、２０時頃、２３時頃）離床することが予測される。よって、夫々の離床時刻に対して標準偏差を加味した時刻を離床時刻として予測することができる。

時刻設定部３３は、ベッド２ａ上の人１が必要とする補助の度合いに応じて、人１を補助する補助者が巡回する時刻を設定する。本実施形態では、上述の離床時刻予測部３２はベッド２ａ上の人１が必要とする補助の度合いに応じてベッド２ａ上の人１の離床時刻が予測される。人１を補助する補助者とは、人１が在宅中であれば屋内にいる他の人が相当し、人１が病院等の施設にいる場合であれば施設にいる他の人が相当する。時刻設定部３３は、離床時刻予測部３２により予測された離床時刻に基づき補助者が巡回する時刻を設定する。これにより、例えば図８に示されるように、必要な補助の度合いが高い場合には人１が離床する前（時刻Ｔ１）に補助者がベッド２ａに行き、人１の離床を助けることができる。一方、必要な補助の度合いが低い場合には人１が離床した後（時刻Ｔ２）に補助者がベッド２ａに行き、人１が離床したか否かを確認することができる。

報知部３４は、補助者に対して離床時刻を報知する。離床時刻とは、時刻設定部３３により設定された時刻である。この報知は、離床時刻の所定時間前に報知すると好適である。これにより、補助者は人１の必要な補助の度合いに応じて巡回スケジュールを通知することが可能となる。したがって、人１の必要な補助の度合いに応じて補助を行うことができ、また、離床時に転倒した場合であっても放置することを防止できる。

３．その他の実施形態
上記実施形態では、寝具２がベッド２ａであるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。ベッド２ａに拘らず、布団のような寝具２に適用することも当然に可能である。

上記実施形態では、荷重センサ１１がベッド２ａの裏面に１つだけ配設されている場合の例を挙げて説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。ベッド２ａの裏面に複数、荷重センサ１１を備える構成とすることも当然に可能である。

また、荷重センサ１１がベッド２ａの脚部４Ａの裏面に配設されるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。例えば、マットレスや敷布団の裏面に備えることも当然に可能であるし、荷重や体動が検出できるのであれば、他の部位に配設することも当然に可能である。

上記実施形態では、予め設定された所定時間が２時間であるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。例えば、１時間とすることも可能であるし、２時間以上の時間として設定することも当然に可能である。また、係る時間はベッド２ａを常用する人１の睡眠サイクルに応じて設定することも当然に可能である。また、予め設定された所定時間が、２睡眠サイクルに対応する時間とすることも可能であるし、３睡眠サイクル以上に対応する時間とすることも当然に可能である。

上記実施形態では、判定更新部１７が、在床判定部１６によりベッド２ａ上に人１が存在していたと判定された際において、最後の体動があってから２時間以内に改めて体動がなかった場合に、体動が最後に検出されてから現時点までの間は離床中であるという判定に更新するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。最後の体動があってから２時間以内に改めて体動がなかった場合であっても、判定更新部１７が体動が最後に検出されてから現時点までの間は離床中であるという判定に更新しない構成とすることも当然に可能である。

上記実施形態では、情報発信部１８が、在床情報又は取消情報を発信するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。情報発信部１８を備えない構成とすることも当然に可能である。

上記実施形態では、校正部２０がベッド２ａ上の荷重が予め設定された荷重以上である場合において、２時間以内に体動がなかった場合に、荷重センサ１１の校正を行うとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。予め設定された荷重以上の荷重を検出し、２時間以内に体動がなかった場合であっても、荷重センサ１１の校正を行わないように構成することも当然に可能である。係る場合、在床判定装置１００が行う演算処理を簡素化することができる。したがって、高性能な演算処理装置を要しないので低コストで在床判定装置１００を実現することが可能となる。

上記実施形態では、在床判定装置１００が離床時刻記憶部１９を備えているとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。離床時刻記憶部１９を備えない構成とすることも当然に可能である。

上記実施形態では、分布状態算定部３１が分布状態として離床時刻の平均及び標準偏差を算定するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。他の手法により分布状態を算定することも当然に可能である。

上記実施形態では、ベッド２ａ上の人１が必要とする補助の度合いに応じて、人１を補助する補助者が巡回する時刻を設定する時刻設定部３３が備えられているとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。ベッド２ａ上の人１が必要とする補助の度合いに拘らず、巡回する時刻を設定する構成とすることも当然に可能であるし、離床時刻の平均及び標準偏差の一方又は双方に基づき巡回する時刻を設定する構成とすることも当然に可能である。

本発明は、寝具上に人が存在しているか否かを判定する在床判定装置、及び寝具上の人が離床する時刻を予測する離床時刻予測システムに用いることが可能である。

１：人
２：寝具
２ａ：ベッド
１１：荷重センサ
１４：体動判定部
１６：在床判定部
１７：判定更新部
１８：情報発信部
１９：離床時刻記憶部
３１：分布状態算定部
３２：離床時刻予測部
１００：在床判定装置
２００：離床時刻予測システム

Claims (7)

1. 寝具に配設され、寝具上の荷重の変化を検出する荷重センサと、
   前記寝具上の荷重が予め設定された荷重以上である場合に、前記寝具上の物体の体動があるか否かを判定する体動判定部と、
   前記荷重が検出されてから所定時間内に前記体動があった場合に、前記荷重が検出されてから前記体動があった時点まで前記寝具上に人が存在していたと判定する在床判定部と、
   を備える在床判定装置。
2. 前記所定時間は、１睡眠サイクルに対応する時間である請求項１に記載の在床判定装置。
3. 前記在床判定部により前記寝具上に人が存在していたと判定された際において、最後の体動があってから前記所定時間内に改めて体動がなかった場合に、前記体動が最後に検出されてから現時点までの間は離床中であるという判定に更新する判定更新部を備える請求項１又は２に記載の在床判定装置。
4. 前記在床判定部により前記寝具上に人が存在していたと判定された場合に在床中であることを示す在床情報を発信すると共に、前記判定更新部により判定が更新された場合に前記在床中であることを取り消す取消情報を発信する情報発信部を備える請求項３に記載の在床判定装置。
5. 前記寝具上の荷重が予め設定された荷重以上である場合において、前記所定時間内に体動がなかった場合に、前記荷重センサの校正を行う校正部を備える請求項１から４のいずれか一項に記載の在床判定装置。
6. 前記寝具上の人が離床した場合に離床時刻を記憶しておく離床時刻記憶部を備えた請求項１から５のいずれか一項に記載の在床判定装置と、
   前記離床時刻の分布状態を算定する分布状態算定部と、
   前記分布状態に基づいて前記寝具上の人の離床時刻を予測する離床時刻予測部と、
   を備える離床時刻予測システム。
7. 前記寝具上の人が必要とする補助の度合いに応じて、前記人を補助する補助者が巡回する時刻を設定する請求項６に記載の離床時刻予測システム。

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