Arduino + Windows IoT + Azure クラウドによる高度な転倒検知システム

必要な部品と材料

Arduino UNO × 1

HC-06 Bluetoothモジュール (スレーブ) × 1

Adafruit ADXL345 3軸加速度センサー (I2C/SPI) × 1

ジャンパーワイヤー (オス-オス、オス-メス) × 1式

ミニブレッドボード × 1

Windows 10 デバイス (Lumia 1520、Surface、Raspberry Pi 2 + Win 10 IoT Core 等) × 1

ORICO BTA-403 Bluetooth USBドングル (PC/Pi用、内蔵BTがない場合) × 1

必要なソフトウェア・サービス

• Microsoft Windows 10 IoT Core
• Microsoft Azure (Storage Account / Table Storage)
• Microsoft Visual Studio 2015+ (UWPアプリ開発)
• Arduino IDE

プロジェクト概要

高齢者の転倒による重篤な怪我は深刻な社会課題です。本プロジェクトでは、ウェアラブルデバイス (ADXL345加速度センサー + Arduino + Bluetooth) で3軸加速度データを取得し、Windows 10 デバイス (スマホ/PC/IoTデバイス) で姿勢認識と転倒検知アルゴリズムを実行、検知結果を Azure Table Storage にアップロード、UWPクライアントアプリで遠隔監視するエンドツーエンドのシステムを構築します。

システムアーキテクチャ

[ADXL345] →I2C→ [Arduino UNO] →UART→ [HC-06 Bluetooth] 
                                                    ↓ SPP (仮想COM)
                              [Windows 10 Device] ←Bluetooth→ [ペアリング]
                              (UWP App: 姿勢認識 + 転倒検知 + Azureアップロード)
                                                    ↓ HTTPS
                                            [Azure Table Storage]
                                                    ↓
                              [UWP Client App (PC/Mobile/IoT)] → 監視・アラート

転倒検知アルゴリズム (Bharadwaj Sreenivasan氏の手法ベース)

1. データ取得

ADXL345から X, Y, Z 軸加速度 (g単位) を取得し、L2ノルム |a| = sqrt(x² + y² + z²) を計算。

2. 姿勢認識モジュール

• Y軸成分で「縦向き (立位/座位)」vs「横向き (臥位)」を判定
• L2ノルムの変動率 (重力加速度 9.8m/s² に対する偏差) で「静止 (座位/立位)」vs「歩行」を判定
• 状態: SITTING, STANDING, WALKING

3. 転倒検知モジュール

L2ノルム時系列に特徴的なパターンを検出:

1. 自由落下: ノルムが ~0g に急落
2. 衝撃: 床面衝突で 2g 以上のピーク
3. 静止: 衝撃後、ノルムが ~1g (静止) に収束

判定条件: 連続する最小値と最大値の差 > 2g で転倒候補。

4. 最終判定 (誤検知低減)

姿勢認識	転倒検知	最終判定
WALKING	FALL	誤検知 → 破棄 (歩行中の激しい動き)
STANDING/SITTING	FALL	転倒確定 → アラート発報
LYING	FALL	転倒確定 (既に倒れている状態からの再転倒等)

ハードウェア接続

ADXL345 → Arduino (I2Cモード)

ADXL345	Arduino UNO
VCC	3.3V
GND	GND
SDA	A4
SCL	A5
CS	3.3V (I2Cモード選択)

HC-06 → Arduino

HC-06	Arduino UNO
VCC	5V
GND	GND
TX	RX (D0) ※スケッチ書込み時は外す
RX	TX (D1) ※分圧推奨 (5V→3.3V)

ソフトウェア構成

1. Arduinoスケッチ (ADXL345_HC06.ino)

ADXL345から加速度読取 → "x=+0.12,y=-0.05,z=+1.02," 形式でシリアル出力 (9600 bps) → HC-06経由でBluetooth送信

#include <Wire.h>
#define ADXAddress (0xA7 >> 1) // 0x53
// レジスタ定義...
void setup() {
  Serial.begin(9600);
  Wire.begin();
  // ADXL345初期化: 測定モード、±2g等
}
void loop() {
  // X, Y, Z 各軸読取 (16bit 2's complement)
  // g単位変換 (256 LSB/g @ ±2g)
  // 文字列生成して Serial.print
}

2. Windows 10 UWP アプリ (GenericBluetoothSerialUWApp)

• HC-06とペアリング (ペアリングコード: 1234)
• 仮想COMポート経由でデータ受信
• 姿勢認識 + 転倒検知アルゴリズム実行 (C#)
• 結果表示 (状態: SITTING/STANDING/WALKING/FALL)
• Azure Table Storage へ定期アップロード (既定 3秒間隔)

リポジトリ: GitHub

3. 監視クライアントアプリ (FallDetectionClient)

• Azure Table からデータ取得・可視化
• Windows 10 PC / Mobile / IoT Core で動作 (UWP)
• リポジトリ: GitHub

Azure ストレージ設定手順

1. Azureポータルでストレージアカウント作成
2. アクセスキー (アカウント名 + キー) を取得
3. Azure Storage Explorer で AccelerometerTable テーブル作成
4. UWPアプリの MainPage.xaml.cs / StorageSensor.cs にアカウント情報を設定

Windows 10 IoT Core (Raspberry Pi 2等) での Bluetooth ペアリング

1. ORICO BTA-403 等の認証済みUSB Bluetoothドングルを装着
2. SSHでIoTデバイス接続
3. コマンドラインツールでペアリング (BRモード、コード 1234)
4. 参考: David Jones氏のガイド

改良・拡張の方向性

• エッジ処理化: Arduino/ESP32単体で検知完結 (Bluetooth不要、低消費電力化)
• センサー融合: ジャイロ (MPU6050/MPU9250) 追加で精度向上
• 機械学習: Azure ML / TensorFlow Lite で個人差適応モデル化
• 通知チャネル拡張: Azure Functions + Twilio (SMS) / SendGrid (メール) / Teams/Slack Webhook
• バッテリー駆動化: 低消費電力設計、無線充電対応ケース
• 複数センサー融合: 腰・手首・足首等マルチサイトで転倒タイプ分類

参考文献

1. L. Jian & T.E. Lockhart, "Prior-to-Impact Fall Event Detection", IEEE TBME, 2014.
2. P. Pierleoni et al., "High Reliability Wearable Fall Detection", IEEE Sensors J., 2015.
3. R. Freitas et al., "Wearable Sensor Networks for Fall Detection", IEEE SENSORS, 2014.
4. Z. Xiaodan et al., "Acoustic Fall Detection using GMM", ICASSP, 2009.
5. L. Yun et al., "Kinect-based Acoustic Fall Detection", IEEE TBME, 2014.
6. M. Yu et al., "One-class Boundary Method for Video Fall Detection", IET Comp. Vis., 2012.
7. E.E. Stone & M. Skubic, "Kinect Fall Detection in Homes", IEEE JBHI, 2015.