JP2007144107A - Exercise assisting system - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は運動補助システムに関し、特にたとえば高齢者や障害者の歩行運動を補助するための運動補助システムに関する。 The present invention relates to an exercise assistance system, and more particularly to an exercise assistance system for assisting, for example, elderly people and persons with disabilities in walking.
たとえば、停止歩行(足踏み)運動のような運動を補助するためのシステムの一例が、特許文献1ないし4に開示されている。このような運動補助システムでは、ユーザの歩行を計測してその歩行速度や歩幅をユーザに提示することによって、運動の動機付けを与えるように工夫されている。
For example,
特許文献1および2では、動く走行路面の足の着地点をビデオカメラで観測して歩幅を計測する。特許文献3では、3軸加速度センサにより加速度変化から歩行時間(歩行距離算出)および加速度波形のピーク周波数から歩行速度を求める。さらに、特許文献4では、歩行時の人体の相対的に交差する部位で,磁気センサなどによる交差速度,交差間隔時間を計測し歩行速度,歩行距離を求める。
この種の運動補助システムでは、ユーザの個性やその人のそのときの状態に応じて最適な運動をさせることが大切で、そのためには、たとえば停止歩行運動ではユーザの歩幅や歩行速度を計測し、それに合わせた運動プログラムを提示する必要がある。しかしながら、上記した従来技術では、歩幅や歩行速度を計測するために、いずれも高価なシステムを使用している。 In this type of exercise support system, it is important to perform optimal exercise according to the individuality of the user and the current state of the person. For this purpose, for example, in stop walking exercise, the user's stride and walking speed are measured. It is necessary to present an exercise program tailored to that. However, the above-described conventional technologies use expensive systems in order to measure the stride and walking speed.
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、運動補助システムを提供することである。 Therefore, a main object of the present invention is to provide a novel exercise assistance system.
この発明の他の目的は、安価にユーザの状態などを計測できる、運動補助システムを提供することである。 Another object of the present invention is to provide an exercise assistance system that can measure a user's condition and the like at a low cost.
請求項1の発明は、ユーザの手または足が所定の動作を繰り返す、そのような運動を補助するための運動補助システムであって、ユーザの少なくとも一方の手または足に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、および位置に基づいて運動のストロークを検出するストローク検出手段を備える、運動補助システムである。
The invention of
請求項1の発明では、色マーカ(16:実施例において相当する部分または要素を例示する参照符号。以下同じ。)をユーザの少なくとも一方の手または足に装着し、ユーザが停止歩行運動(足踏み運動)や水泳運動を行なう。カメラ(18)がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。コンピュータ(24)の1つの機能であってもよい、位置検出手段(S2,S4,S402)がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ(24)の1機能であってよい、ストローク検出手段(S6,S8,S408)は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザがした運動における手や足のストロークを検出する。 According to the first aspect of the present invention, a color marker (16: reference numeral exemplifying a corresponding portion or element in the embodiment; the same shall apply hereinafter) is attached to at least one hand or foot of the user, and the user stops walking (stepping) Exercise) and swimming exercises. The camera (18) captures a range including the color marker and outputs an image signal. The position detection means (S2, S4, S402), which may be one function of the computer (24), detects the position of the color marker by processing the image signal. The stroke detection means (S6, S8, S408), which may also be a function of the computer (24), detects the stroke of the hand or foot in the exercise performed by the user by tracking the change in the position of the color marker. To do.
つまり、請求項1の発明によれば、ユーザに色マーカを装着し、それの画像をカメラで撮影し、画像信号をたとえばコンピュータで処理するだけで、ユーザが歩行運動や水泳運動などを行っていることを検出することができる。 In other words, according to the first aspect of the present invention, the user performs a walking exercise, a swimming exercise, and the like simply by attaching a color marker to the user, taking an image thereof with a camera, and processing the image signal with, for example, a computer. Can be detected.
請求項2の発明は、ストローク検出手段によって検出したストローク数をカウントするストローク数カウンタ、およびストローク数カウンタによってカウントされたストローク数に基づいて平均速度を計算する平均速度計算手段をさらに備える、請求項1記載の運動補助システムである。
The invention of
請求項2の発明では、ストローク数カウンタ(32)は、ストローク検出手段によって検出した1ストローク毎にインクリメントされる(S10)。そして、たとえばコンピュータ(24)からなる平均速度計算手段(S12,S412)は、たとえばストローク数カウンタに累積されている総ストローク数にたとえば平均歩幅や平均ストローク距離を乗算することによって、歩行距離や水泳距離を計算し、それらを総運動時間で除算すれば、平均速度(歩行速度や水泳速度)が求まる。したがって、この平均速度をユーザに見えるように表示すれば、ユーザが運動の効果を容易に確認できる。
In the invention of
請求項3の発明は、ストローク数に基づいて消費カロリを計算する消費カロリ計算手段をさらに備える、請求項2記載の運動補助システムである。
The invention according to
請求項3の発明では、コンピュータ24がストローク数に基づいて消費カロリを演算する(S12,S412)ので、ユーザに運動の効果をさらに確認させることができる。
In the invention of
請求項4の発明は、ユーザの少なくとも一方の足首に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、および位置に基づいてユーザの歩行を検出する歩行検出手段を備える、運動補助システムである。 According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a color marker for mounting on at least one ankle of a user, a camera for outputting an image signal including the color marker, a position detection means for processing the image signal to detect the position of the color marker, and It is an exercise assistance system provided with the walk detection means which detects a user's walk based on a position.
請求項4の発明では、色マーカ(16:実施例において相当する部分または要素を例示する参照符号。以下同じ。)をユーザの少なくとも一方の足首に装着し、ユーザが停止歩行運動(足踏み運動)を行なう。カメラ(18)がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。コンピュータ(24)の1つの機能であってもよい、位置検出手段(S2,S4)がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ(24)の1機能であってよい、歩行検出手段(S6,S8)は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザの足が上げ下げされたかどうか判断する。
In the invention of
つまり、請求項4の発明によれば、ユーザに色マーカを装着し、それの画像をカメラで撮影し、画像信号をたとえばコンピュータで処理するだけで、ユーザが歩行運動を行っていることを検出することができる。 In other words, according to the fourth aspect of the present invention, it is detected that the user is performing a walking exercise simply by attaching a color marker to the user, photographing the image with a camera, and processing the image signal with, for example, a computer. can do.
請求項5の発明は、歩行検出手段によって1歩に相当する足の上げ下げを検出したときインクリメントされる歩数カウンタ、および歩数カウンタによってカウントされた歩数に基づいて平均歩行速度を計算する平均歩行速度計算手段をさらに備える、請求項4記載の運動補助システムである。
The invention according to
請求項5の発明では、歩数カウンタ(32)は、歩行検出手段によって1歩に相当する足の上げ下げを検出したときインクリメントされる(S10)。そして、たとえばコンピュータ(24)からなる平均歩行速度計算手段(S12)は、たとえば歩数カウンタに累積されている総歩数にたとえば平均歩幅を乗算することによって、歩行距離を計算し、歩行距離を総運動時間で除算すれば、平均歩行速度が求まる。したがって、この平均歩行速度をユーザに見えるように表示すれば、ユーザが歩行運動の効果を容易に確認できる。
In the invention of
請求項6の発明は、歩行運動するユーザが見えるように、移動速度で移動する動画映像を表示する動画映像表示手段をさらに備える、請求項5記載の運動補助システムである。
The invention according to
請求項6の発明では、たとえば、スクリーン(12)とプロジェクタ(20)との組み合わせからなる映像表示装置、または他の種類の映像表示装置を用いて、動画映像表示手段(24,26)が、設定した移動速度で動画映像を再生表示する。したがって、装置の動画映像を変更すれば、ユーザに多様な景色を持つ仮想運動空間を提供することができる。
In the invention of
請求項7の発明は、平均歩行速度に応じて動画映像の移動速度を制御する映像移動速度制御手段をさらに備える、請求項6記載の運動補助システムである。
The invention according to claim 7 is the exercise assisting system according to
請求項7の発明では、たとえばコンピュータ(24)で構成され得る映像移動速度設定手段(S16)が、平均歩行速度に応じて動画映像の移動速度を制御する。たとえば、平均歩行速度に合わせてその移動速度を変化制御すれば、ユーザにゆったりした仮想運動環境を提示できる。 In the seventh aspect of the invention, the video moving speed setting means (S16), which can be constituted by, for example, a computer (24), controls the moving speed of the moving picture according to the average walking speed. For example, if the movement speed is changed and controlled according to the average walking speed, a relaxed virtual exercise environment can be presented to the user.
請求項8の発明は、動画映像の移動速度と平均歩行速度とを比較する速度比較手段、および速度比較手段の比較結果に応じてユーザにメッセージを当て得るメッセージ付与手段をさらに備える、請求項6または7記載の運動補助システムである。
The invention of
請求項8の発明では、比較手段(S15,S18)が動画映像の移動速度と平均歩行速度とを比較し、その結果として、メッセージ付与手段(S17,S19)がユーザにメッセージを出力する。そのメッセージを例示すれば、後者が前者に比べて遅いときは、「もう少し速く歩いてください」というメッセージであり、後者が前者に比べて速いときは、「もう少しゆっくり歩いてください」というメッセージであり得る。この種のメッセージをユーザに与えることによって、ユーザに積極的なトレーニングを促すことができる。
In the invention of
請求項9の発明は、位置検出手段で検出した色マーカの位置の変化に応じて消費カロリを計算する消費カロリ計算手段をさらに備える、請求項4ないし8のいずれかに記載の運動補助システムである。
The invention according to claim 9 is the exercise assistance system according to any one of
請求項9の発明では、消費カロリ計算手段はたとえばコンピュータ(24)で構成され、位置検出手段で検出した色マーカの位置の変化に応じて、たとえば位置エネルギ、運動エネルギさらには歩行運動エネルギを計算し、それらの総和に基づいて消費カロリを計算する。したがって、この消費カロリをユーザに見えるように表示すれば、ユーザが歩行運動の効果を容易に確認できる。 In the ninth aspect of the present invention, the calorie consumption calculating means is composed of, for example, a computer (24), and calculates, for example, positional energy, kinetic energy, or walking kinetic energy in accordance with a change in the position of the color marker detected by the position detecting means. And calculate the calorie consumption based on the sum of them. Therefore, if this consumed calorie is displayed so as to be visible to the user, the user can easily confirm the effect of the walking exercise.
請求項10の発明は、ユーザの少なくとも一方の手首に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、および位置に基づいてユーザの前屈動作を検出する前屈検出手段を備える、運動補助システムである。 According to a tenth aspect of the present invention, there are provided a color marker for mounting on at least one wrist of a user, a camera for outputting an image signal including the color marker, a position detecting means for processing the image signal to detect the position of the color marker, and It is an exercise assistance system provided with the forward bending detection means which detects a user's forward bending action based on a position.
請求項10の発明では、色マーカ(16)をユーザの少なくとも一方の手首に装着し、ユーザが前屈動作を行なう。カメラ(18)がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。たとえばコンピュータ(24)であってもよい、位置検出手段(S102,S104)がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ(24)であってよい、前屈検出手段(S106,S108)は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザが前屈動作をしたかどうか判断する。
In the invention of
請求項10の発明によれば、色マーカの装着位置を手首にすることによって、前屈動作を検出して前屈柔軟度を評価することができる。
According to the invention of
請求項11の発明は、ユーザの少なくとも一方の足首に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、および位置に基づいてユーザの最大1歩幅を検出する最大1歩幅検出手段を備える、運動補助システムである。 The invention according to claim 11 is a color marker for mounting on at least one ankle of a user, a camera for outputting an image signal including the color marker, a position detection means for processing the image signal to detect the position of the color marker, and It is an exercise assistance system provided with the maximum 1 step detection means which detects the maximum 1 step of a user based on a position.
請求項11の発明では、色マーカ(16)を少なくとも一方の足首に装着し、ユーザが足を大きく前に踏み出す。カメラ(18)がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。たとえばコンピュータ(24)からなる位置検出手段(S202,S204)がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくたとえばコンピュータ(24)からなる最大1歩幅検出手段(S206,S208)は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザの両足が最大に開脚されたかどうか判断する。請求項11によれば、少なくとも一方の足首に色マーカを装着することによって、最大1歩幅を検出して評価することができる。 In the invention of claim 11, the color marker (16) is attached to at least one of the ankles, and the user steps his / her foot forward greatly. The camera (18) captures a range including the color marker and outputs an image signal. For example, the position detection means (S202, S204) comprising a computer (24) detects the position of the color marker by processing the image signal. Similarly, the maximum one-step detection means (S206, S208) comprising, for example, a computer (24) determines whether or not the user's legs are fully opened by tracking the change in the position of the color marker. According to the eleventh aspect, it is possible to detect and evaluate the maximum step length by attaching a color marker to at least one ankle.
請求項12の発明は、ユーザの一方の足首に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、位置に基づいてユーザの片足上げ動作を検出する片足上げ検出手段、片足上げ検出手段が片足上げ動作を検出し続けている時間をカウントする時間カウント手段を備える、運動補助システムである。 According to a twelfth aspect of the present invention, a color marker for wearing on one ankle of a user, a camera for outputting an image signal including the color marker, a position detection means for processing the image signal to detect the position of the color marker, This is an exercise assistance system comprising one leg raising detection means for detecting a user's one leg raising operation based on the user, and a time counting means for counting the time during which the one leg raising detection means continues to detect the one leg raising action.
請求項12の発明では、色マーカ(16)をユーザの一方の足首に装着し、ユーザが片足上げ動作を行なう。カメラ(18)がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。コンピュータ(24)すなわち位置検出手段(S302,S304)がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ(24)である片足上げ検出手段(S306,S308)は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザが片足上げ動作をしたかどうか判断する。時間カウント手段(32)は、片足上げ検出手段が片足上げ動作を検出している時間、つまり、ユーザが片足上げ動作を継続している時間をカウントする。したがって、請求項12の発明によれば、片足上げ安定度を評価することができる。
In the invention of
請求項13の発明では、色マーカ(16)をユーザの少なくとも一方の手に装着し、ユーザが水泳運動を行なう。カメラ(18)がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。コンピュータ(24)の1つの機能であってもよい、位置検出手段(S402)がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ(24)の1機能であってよい、ストローク検出手段(S408)は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザがした運動における手のストロークを検出する。 In the invention of claim 13, the color marker (16) is attached to at least one hand of the user, and the user performs a swimming exercise. The camera (18) captures a range including the color marker and outputs an image signal. The position detection means (S402), which may be one function of the computer (24), detects the position of the color marker by processing the image signal. The stroke detection means (S408), which may also be a function of the computer (24), detects the stroke of the hand in the movement performed by the user by tracking the change in the position of the color marker.
つまり、請求項13の発明によれば、ユーザの手に色マーカを装着し、それの画像をカメラで撮影し、画像信号をたとえばコンピュータで処理するだけで、ユーザが水泳運動を行っていることを検出することができる。 That is, according to the invention of claim 13, the user is performing a swimming exercise simply by attaching a color marker to the user's hand, taking an image of it with a camera, and processing the image signal, for example, with a computer. Can be detected.
請求項14の発明は、1ストロークごとにインクリメントされるストローク数カウンタ、およびストローク数カウンタによってカウントされたストローク数に基づいて平均水泳速度を計算する平均水泳速度計算手段をさらに備える、請求項13記載の運動補助システムである。
The invention of
請求項14の発明では、ストローク数カウンタ(32)は、ストローク検出手段によって検出した1ストローク毎にインクリメントされる(S10)。そして、たとえばコンピュータ(24)からなる平均水泳速度計算手段(S412)は、たとえばストローク数カウンタに累積されている総ストローク数にたとえば平均ストローク距離を乗算することによって、水泳距離を計算し、それらを総運動時間で除算すれば、平均水泳速度が求まる。したがって、この平均水泳速度をユーザに見えるように表示すれば、ユーザが運動の効果を容易に確認できる。
In the invention of
請求項15の発明は、移動速度で移動する動画映像を表示する動画映像表示手段をさらに備える、請求項14記載の運動補助システムである。
The invention according to
請求項15の発明では、たとえば、スクリーン(12)とプロジェクタ(20)との組み合わせからなる映像表示装置、または他の種類の映像表示装置を用いて、動画映像表示手段(24,26)が、設定した移動速度で動画映像を再生表示する。したがって、装置の動画映像を変更すれば、ユーザに多様な景色を持つ仮想運動空間を提供することができる。
In the invention of
請求項16の発明は、平均水泳速度に応じて動画映像の移動速度を制御する映像移動速度制御手段をさらに備える、請求項15記載の運動補助システムである。
The invention according to
請求項16の発明では、たとえばコンピュータ(24)で構成され得る映像移動速度設定手段(S416)が、平均水泳速度に応じて動画映像の移動速度を制御する。たとえば、平均水泳速度に合わせてその移動速度を変化制御すれば、ユーザにゆったりした仮想運動環境を提示できる。
In the invention of
この発明によれば、ユーザに装着した色マーカを撮影した画像信号をたとえばコンピュータで処理するだけで、ユーザが歩行運動や水泳運動などを行っていることを検出することができるので、従来技術に比べて格段に安価な運動補助システムが構築できる。また、その色マーカの装着位置を適宜設定することにより、歩行運動や水泳運動だけでなく、多様な身体姿勢を検出することができる。 According to the present invention, it is possible to detect that the user is performing a walking exercise, a swimming exercise, or the like only by processing an image signal obtained by photographing a color marker attached to the user by, for example, a computer. Compared to this, a much cheaper exercise assistance system can be constructed. In addition, by appropriately setting the mounting position of the color marker, it is possible to detect not only walking exercises and swimming exercises but also various body postures.
この発明の上述の目的,その他の目的,特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。 The above object, other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of embodiments with reference to the drawings.
図1に示すこの発明の実施例の運動補助システム10は、スクリーン12を含み、このスクリーン12の前でユーザ14が停止歩行運動または停止走行を行なう。なお、停止歩行運動または停止走行運動とは、位置を変えないで行なう歩行運動または走行運動で、足踏み運動である。歩行運動か走行運動かの違いは、その足の上げ下げの速さで区別できるが、この実施例のシステム10では歩行運動か走行運動かを区別する必要がないので、特に違いを説明する必要がないときは、すべて歩行運動として記述する。
The
また、この実施例では、ユーザ14の一方の足の足首には、たとえば青などの特定の色が付与された色マーカ16が装着される。この色マーカ16としては、たとえば着色された布を面ファスナー(「マジックテープ」(商品名))で着脱可能に装着するようにしたもの、あるいはある程度の幅がある平べったいゴムに着色を施したものなど、任意の形態のものが利用可能であるが、要は、ユーザ14の歩行運動における足の上げ下げに追随して変位するように足に装着され、かつカメラで撮影できる着色物であればよい。
In this embodiment, a
ユーザ14の足に装着した上述のような色マーカ16を撮影するためのカメラ18が、たとえばスクリーン12の下方に設置される。ただし、カメラ18の設置場所はこの他、運動を行うユーザ14や他の人の邪魔にならない場所であれば、スクリーン12の下方に限るものではない。また、カメラ18としては、USBカメラを利用することができるが、USBカメラとは、コンピュータのUSB(Universal Serial Bus:共通のコネクタでさまざまな周辺機器を接続することができるインタフェース規格)端子に接続されて、たとえば水平角度が50度、画素数が25−45万画素程度でWebカメラとも呼ばれる比較的安価なカメラである。ただし、もっと画素数の大きい、精細度の高いカメラを用いてもよい。
A
また、この実施例の運動補助システム10では、ユーザ14の停止歩行運動に効果的な映像(たとえば、進行方向に画像が変化する動画)を、たとえばプロジェクタ20によってスクリーン12上に表示し、また、必要に応じてステレオスピーカ22Lおよび22RでBGM(Back Ground Music)や効果音、あるいは音声メッセージなどの音声を発音するようにしてもよい。
Further, in the
この実施例では、床面上の空きスペースを十分確保するために天吊り型のプロジェクタ20を用いたが、床面据置型のプロジェクタが利用されてもよい。さらに、この実施例では、スクリーン12とプロジェクタ20との組み合わせからなる映像表示装置を用いるが、たとえば大画面テレビジョンなどの他の映像表示装置が利用されてもよい。
In this embodiment, the ceiling-
図1実施例の運動補助システム10のブロック図が図2に示される。運動補助システム10はコンピュータ24を含み、このコンピュータ24は、USBカメラ18からのカメラ信号を受ける。そして、ビデオプレイヤ26によって上述のような映像を再生し、その再生映像信号をグラフィックボード28からプロジェクタ20に与える。この実施例では、たとえば、所定速度で移動するディジタルビデオカメラで撮影して映像ソースを作成し、その映像ソースをモーションJPEG形式の動画ファイルに変換し、それをDirectShowのようなビデオプレイヤ26で再生する。また、サウンドボード30からスピーカ22Rおよび22Lに、BGMおよび効果音などの音声信号を与える。
A block diagram of the
コンピュータ24の内部メモリ32には後述のフロー図で示すプログラムが記憶されているとともに、この内部メモリ32の領域はワーキングメモリやバッファ、レジスタ、あるいはカウンタなどとしても利用される。特に、内部メモリ32には、画像処理においてコンピュータ24が抽出処理または獲得処理すべき色(図1に示すマーカ16の色)を示す色相値(実施例では、青)を予め設定しておくための色相レジスタ(図示せず)が形成される。
The
さらに、この内部メモリ32内には、日本人の平均歩幅を求めるためのテーブル(図示せず)が予め記憶されている。たとえば、ユーザの身長,体重,年齢,性別から、その平均歩幅テーブルを検索することによって、そのときのユーザの平均歩幅を求めることができる。
Further, in this
コンピュータ24にはメモリインタフェース34を介して外部メモリ36が結合される。この外部メモリ36は、上述のビデオプレイヤ26で再生される動画映像を記録しているたとえばハードディスクまたはCD−RW、DVD−RWなどのディスクあるいは半導体メモリなど任意の記録媒体または記憶媒体であり、ここではそれらを便宜上「メモリ」と呼ぶことにする。
An
ここで、図3を参照して、この運動補助システム10では、スクリーン12上に、プロジェクタ20によって、ユーザ14の停止歩行運動を補助するために、上述のような、移動または進行する動画映像(進行映像)を映像表示領域12aに表示する。さらに、スクリーン12上には歩行距離表示領域12b、歩行速度表示領域12c、歩数表示領域12dおよび消費カロリ表示領域12eがそれぞれ設けられる。歩行距離表示領域12bにはその停止歩行運動によって、仮に移動したとすると何m歩いたことになるかを表示し、歩行速度表示領域12cにはそのときの歩行速度(時速:km/h)を表示し、歩数表示領域12dには何歩歩いたか、つまり何回足を上げ下ろししたかの回数を表示し、そして消費カロリ表示領域12eにはそのときの停止歩行運動で何kcal消費したことになるかを表示する。これらの数値は、基本的には以下に説明するように計算で求めた推定値である。
Here, with reference to FIG. 3, in this
図4を参照して、この実施例の運動補助システム10を使ってユーザ14が停止歩行運動を行なうときのコンピュータ24の動作を説明する。なお、この図4に示す処理動作やそれぞれに付随するサブルーチンなどは、基本的にはプロジェクタ20による表示フレーム毎に実行される、ということに予め留意されたい。
With reference to FIG. 4, operation | movement of the
なお、停止歩行運動の開始に先立って、後の計算に必要な個人データ、身長,体重,年齢,性別を図示しない入力手段(キーボードやマウスなど)を利用して入力するとともに、各レジスタ、バッファ、カウンタ、フラグなどを初期化する。 Prior to the start of stop walking exercise, personal data, height, weight, age, and gender necessary for subsequent calculations are input using input means (keyboard, mouse, etc.) not shown, and each register and buffer Initialize counters, flags, etc.
そして、ユーザ14が図1に示すように、スクリーン12の前方で停止歩行運動を実行する。そこで、コンピュータ24は、ビデオプレイヤ26を起動して、適宜の進行動画映像をプロジェクタ20によってスクリーン12の映像表示領域12a(図3)に表示させる。それとともに、コンピュータ24は、ステップS2において、ユーザ14が足首に装着している色マーカ16の実空間上の位置を検出する。
Then, as shown in FIG. 1, the
色マーカ16を検出するために、図5に示すサブルーチンが実行される。すなわち、最初のステップS21において、コンピュータ24はスクリーン12の下方に設置しているUSBカメラ18からの色マーカ16を含む画像信号を取り込む。その画像信号にはプレイヤ14の足色マーカ16の画像以外にユーザ14の背景の画像(ノイズ)も含まれる。そこで、次のステップS22では、コンピュータ24はそのようなノイズを除去するために、色マーカ16が存在すると考えられる領域以外の領域にマスクをかけ、そのマスクした領域すなわち色マーカ存在領域以外の領域の画像信号を処理の対象から除外してコンピュータの負担軽減を図る。
In order to detect the
続くステップS23では、コンピュータ24は、マスクから露出した領域すなわち色マーカ存在領域の画像のRGB信号から、内部メモリ32内に形成されている色相レジスタ(図示せず)に設定されている色相値(0〜255のうちの適宜の値)によって示される特定の色(この実施例では色マーカ16が青色であるため、青色)の領域(部分)を抽出する。
In the subsequent step S23, the
そして、ステップS24において、ステップS23で獲得した特定の色領域から色マーカと思われる色の領域を検出するために、2値化処理を行なう。続くステップS25で、コンピュータ24は膨張処理を実行する。
In step S24, a binarization process is performed in order to detect a color area that seems to be a color marker from the specific color area acquired in step S23. In subsequent step S25, the
ステップS26において、コンピュータ24は面積フィルタ処理を行なう。つまり、このステップS26では、コンピュータ24は、ステップS24によって2値化されかつステップS25で膨張処理した後の、色マーカ16(図1)と同じまたは類似の色相の領域のうち、面積の小さい領域をノイズと判定して除去し、所定の閾値以上の面積を持つ領域を検出する。そして、その閾値以上の面積の領域のうち最大面積の領域を色マーカ16と判定する。
In step S26, the
このステップS26の面積フィルタ処理を施した後にステップS27で、コンピュータ24は、面積フィルタ処理後の画像信号から重心座標を計測する。ただし、「重心」とは、画素値を密度とみなすときの質量分布の中心をいう。コンピュータ24は、ステップS27で、そのような、画像上での重心座標(x,y,z)を計測する。重心座標位置は画像上での位置であるが、画像上での座標位置と実空間内での位置と対応付けておけば、結局、重心座標位置を計測することによって、色マーカ16の実空間内での位置を示すことになる。そして、このサブルーチンを抜けて、図4にリターンする。
After performing the area filtering process in step S26, in step S27, the
ただし、計測する座標を、上記の重心座標に代えて、面積中心(平面座標)とし、それぞれを実空間での位置に対応させるようにしてもよい。 However, the coordinates to be measured may be the center of the area (planar coordinates) instead of the center-of-gravity coordinates, and each may correspond to the position in the real space.
図4のステップS4では、コンピュータ24は、ステップS2で得られた色マーカ16の位置を、内部メモリ32(図2)に設けられた位置バッファ(図示せず)に書き込む。
In step S4 of FIG. 4, the
その後、コンピュータ24は、ステップS6で歩行判定を行なう。このステップS6の歩行判定とは、ユーザ14が1歩歩行したかどうかを判定するもので、一例として、次のようにして判定する。
Thereafter, the
ステップS4で各フレーム毎の色マーカ16の位置が位置バッファに書き込まれるが、ユーザ14の足首の高さにだけ着目して、その位置データの内のZ軸の位置(z値)を、毎フレーム、前回値と比較し、Z軸でのピーク点(最も高い点)を検出する。たとえば、z値が順次増加しているときは、ユーザ14の足は順次上がってはいるが未だピークに達していないことを示している。z値が、漸増した後、前回値に比べて小さくなったときには、足の位置は最も高いピーク点を過ぎたと判別できる。このようにして、ユーザの足のもっとも高い点(ピーク)を検出する。そして、色マーカ16すなわちユーザ14の足首の高さのピークを検出する都度、1歩の歩行があったと判定する。
In step S4, the position of the
あるいは、もっと簡単には、z値が所定の閾値(足を上げたと推定できる程度の高さのz値)を超えたとき1歩の歩行があったと判定するようにしてもよい。 Or, more simply, when the z value exceeds a predetermined threshold value (z value with a height that can be estimated to have lifted the foot), it may be determined that there is a one-step walk.
そして、次のステップS8において、コンピュータ24は、ステップS6の歩行判定の結果、1歩を検出したかどうか判断する。このステップS8において“NO”の判断がなされるとき、そのときのフレームでは未だ1歩を検出していないので、そのまま終了する。
In the next step S8, the
ステップS6において1歩を検出したとき、ステップS8で“YES”が判断され、コンピュータ24は、続くステップS10で、内部メモリ32内の歩数カウンタ(図示せず)を+1(インクリメント)する。したがって、このステップS10の段階で、ユーザが行った停止歩行運度での総歩数が歩数カウンタに覚えられている。
When one step is detected in step S6, “YES” is determined in step S8, and the
次のステップS12では、ステップS10で求めた歩数に基づいて、歩行距離や消費カロリを計算するとともに、歩行速度を計算する。 In the next step S12, the walking distance and calorie consumption are calculated and the walking speed is calculated based on the number of steps obtained in step S10.
まず、歩行距離は、歩数と歩幅とを乗算すれば求められ得る。ここで、歩幅は、先に説明した内部メモリ32に予め設定している平均歩幅テーブルから、そのユーザの身長や年齢さらには性別などに基づいて、求めることができる。つまり、歩行距離は数1で計算できる。
[数1]
歩行距離=歩数×平均歩幅 [m]
消費カロリは、標準的な歩行モデルから足の位置エネルギ(PE)および運動エネルギ(KE)、ならびに歩行移動による運動エネルギを求めることによって、計算できる。
First, the walking distance can be obtained by multiplying the number of steps by the step length. Here, the stride can be obtained from the average stride table previously set in the
[Equation 1]
Walking distance = number of steps x average step length [m]
Calorie consumption can be calculated by determining foot potential energy (PE) and kinetic energy (KE) and kinetic energy from walking movement from a standard gait model.
まず、足の位置エネルギPEは数2で求められる。
[数2]
PE=mgh [J]
ただし、mは、片足の質量であり、一例として体重Mの16.1%として計算できる。また、gは重力加速度であり、9.81[m/s2]とする。また、hは上げた足の高さ(ピーク点)である。
First, the potential energy PE of the foot is obtained by
[Equation 2]
PE = mgh [J]
However, m is the mass of one leg, and can be calculated as 16.1% of the body weight M as an example. Further, g is a gravitational acceleration, and is 9.81 [m / s2]. Further, h is the height (peak point) of the raised foot.
一例として、m=65[kg]×0.161=10.5[kg]とし、h=0.3[m]とすると、PE=30.9[J]と計算できる。 As an example, when m = 65 [kg] × 0.161 = 10.5 [kg] and h = 0.3 [m], PE = 30.9 [J] can be calculated.
また、その位置エネルギ(PE)に基づく運動エネルギKEは数3で求まる。
[数3]
KE=(1/2)mV12 [J]
ただし、mは片足の質量で、V1は、足を上げる速度である。足を上げる速度は、具体的には、図4のステップS4で得られるマーカ位置のフレーム毎の変位量から計算できる。つまり、1フレームは1/30秒であるので、その間に移動または変位した距離を求めれば、足を上げる速度を計算できる。
Further, the kinetic energy KE based on the potential energy (PE) can be obtained by
[Equation 3]
KE = (1/2) mV1 2 [J]
However, m is the mass of one leg and V1 is the speed of raising the leg. Specifically, the speed of raising the foot can be calculated from the amount of displacement of the marker position for each frame obtained in step S4 in FIG. That is, since 1 frame is 1/30 second, if the distance moved or displaced during that time is obtained, the speed of raising the foot can be calculated.
一例として、m=10.5[kg]とし、V1=2.0[m/s]とすると、KE=10.5[J]と計算できる。 As an example, when m = 10.5 [kg] and V1 = 2.0 [m / s], KE = 10.5 [J] can be calculated.
さらに、歩行による運動エネルギWEKは数4から求めることができる。
[数4]
WEK=(1/2)MV22 [J]
ただし、Mは体重、V2は歩行速度[km/h]である。
Furthermore, the kinetic energy WEK by walking can be obtained from
[Equation 4]
WEK = (1/2) MV2 2 [J]
However, M is body weight and V2 is walking speed [km / h].
歩行速度V2は、平均歩行速度と考える。平均歩行速度は、数1で求めた歩行距離を合計運動時間で割れば計算できる。つまり、数5で得られる。
[数5]
平均歩行速度=歩行距離/運動時間 [km/h]
一例として、M=65[kg]とし、V2を4[km/h]=1.11[m/s]と仮定すると、WKE=36.1[J]と計算できる。
The walking speed V2 is considered as the average walking speed. The average walking speed can be calculated by dividing the walking distance obtained by
[Equation 5]
Average walking speed = walking distance / exercise time [km / h]
As an example, assuming that M = 65 [kg] and V2 is 4 [km / h] = 1.11 [m / s], WKE = 36.1 [J] can be calculated.
消費カロリは数6に示すように、数2の位置エネルギPE、数3の運動エネルギKE、および数4の運動エネルギWKEの総和である。
[数6]
消費カロリ=PE+KE+WEK [J]
上記具体例を当てはめると、PE+KE+WKE=(30.9+10.5+36.1)[J]=77.5[J]=×0.2389×10−3=1.85×10−2[kcal]となる。この値を10,000歩換算すると、185[kcal]である。
As shown in
[Equation 6]
Calorie consumption = PE + KE + WEK [J]
Applying the above specific example, PE + KE + WKE = (30.9 + 10.5 + 36.1) [J] = 77.5 [J] = × 0.2389 × 10 −3 = 1.85 × 10 −2 [kcal]. . When this value is converted into 10,000 steps, it is 185 [kcal].
一方、発明者等は、比較または校正ないし補正のために、実際に10,000歩移動歩行したときの消費カロリを測定した。運動生理学では、運動の強度の測定には酸素需要量,心拍数,脈拍数などが用いられてきた。酸素需要量に基づく測定は正確ではあるが簡便ではないため、心拍数や脈拍数で代替されていた。しかしながら、最近、携帯型呼吸代謝装置が開発され、酸素需要量を簡単に測れるようになったので、発明者等は、実験ではこの携帯型呼吸代謝装置を用いて実際に10,000歩移動歩行したとき酸素需要量を計測した。 On the other hand, the inventors measured calorie consumption when actually walking and walking 10,000 steps for comparison, calibration, or correction. In exercise physiology, oxygen demand, heart rate, pulse rate, etc. have been used to measure exercise intensity. Measurements based on oxygen demand are accurate but not convenient, and have been replaced by heart rate and pulse rate. However, recently, a portable respiratory metabolism device has been developed, and the oxygen demand can be easily measured, so the inventors have actually used this portable respiratory metabolism device to walk 10,000 steps. When the oxygen demand was measured.
酸素需要量と運動との関係は、たとえば全米スポーツ医学会(ACSM)によれば、1分間の体重1kg当たりの酸素消費量Vo2[ml/kg/min]は数7のようになる。
[数7]
Vo2=移動速度×0.1(歩行の場合の係数) [ml/kg/min]
安静時の酸素需要量である3.5[ml/kg/min]を1MET(Metabolic Equivalent)という単位にし、数7を1METで割れば、METSとなり、MET単位の倍数である。METS数とエネルギ消費量[kcal/min]とは同じ数字となる。たとえば、3METSは3[kcal/min]、7METSは7[kcal/min]である。数7では歩行の場合には係数として「0.1」を用いた。ただし、走行の場合は係数として「0.2」が用いられる。
Regarding the relationship between the oxygen demand and exercise, for example, according to the American Sports Medicine Association (ACSM), the oxygen consumption Vo2 [ml / kg / min] per 1 kg of body weight per minute is as shown in Equation 7.
[Equation 7]
Vo2 = movement speed × 0.1 (coefficient for walking) [ml / kg / min]
If the oxygen demand at rest is 3.5 [ml / kg / min] as a unit of 1 MET (Metabolic Equivalent) and the number 7 is divided by 1 MET, it becomes MET, which is a multiple of the MET unit. The number of METS and energy consumption [kcal / min] are the same numbers. For example, 3METS is 3 [kcal / min], and 7METS is 7 [kcal / min]. In Equation 7, “0.1” is used as a coefficient in the case of walking. However, in the case of running, “0.2” is used as a coefficient.
このようにして、発明者等は、実際に10,000歩移動歩行した場合の酸素需要量から消費カロリを実測した。その結果は、300〜400[kcal]であった。 In this way, the inventors actually measured calorie consumption from the amount of oxygen demand when actually walking and walking 10,000 steps. The result was 300 to 400 [kcal].
そこで、この実施例の運動補助システム10では、2つの係数αおよびβを用いて数8に従って、計算値を補正した消費カロリとして算出することとした。ただし、発明者等は、数8では、α=1.6〜2.2、β=1の組み合わせか、もしくは、α=1.1〜1.5、β=2の組み合わせが利用可能であることを確認している。
[数8]
酸素需要量から求めた消費カロリ=α{PE+KE+β(WEK)}
なお、数9に示すように数6で計算した総エネルギに単純に係数γをかけることによって、消費カロリを計算するようにしてもよい。
[数9]
酸素需要量から求めた消費カロリ=γ{PE+KE+WEK}
このようにして、図4のステップS12において、歩行距離、平均歩行速度、および消費カロリが計算できるので、次のステップS14では、先のステップS12で計算した値で表示データを更新する。つまり、ステップS12で新たに計算した歩行距離,歩行速度,歩数および消費カロリを図3に示す各表示領域12b,12c,12dおよび12eに表示する。
Therefore, in the
[Equation 8]
Calorie consumption calculated from oxygen demand = α {PE + KE + β (WEK)}
As shown in Equation 9, the calorie consumption may be calculated by simply multiplying the total energy calculated in
[Equation 9]
Calorie consumption calculated from oxygen demand = γ {PE + KE + WEK}
In this way, since the walking distance, the average walking speed, and the calorie consumption can be calculated in step S12 in FIG. 4, in the next step S14, the display data is updated with the values calculated in the previous step S12. That is, the walking distance, the walking speed, the number of steps, and the calorie consumption newly calculated in step S12 are displayed in the
ただし、平均歩行速度は一定時間(たとえば15秒)毎に表示し、消費カロリも一定時間(たとえば30秒)毎に累積数値を表示するようにしてもよい。また、走行(ランニング)の場合も同様に走行距離,走行速度および消費カロリを表示するが、歩数に相当するステップ数は一般性がないので表示しない。 However, the average walking speed may be displayed every certain time (for example, 15 seconds), and the calorie consumption may be displayed as a cumulative value every certain time (for example, 30 seconds). Similarly, in the case of running (running), the travel distance, the travel speed, and the calorie consumption are displayed, but the number of steps corresponding to the number of steps is not displayed because there is no generality.
そして、ステップS16では、コンピュータ24は、ビデオプレイヤ26による映像再生速度を、ステップS12で計算した平均歩行速度に適合するように、制御する。前述のように、車に搭載したディジタルビデオカメラで撮影し、そのときの車速度をv[km/h]とし、映像再生時の速度V[km/h]とするとき、数10に従って再生するようにすればよい。
[数10]
V=v×S
ただし、Sは係数であり、ここでは平均歩行速度に応じた値が設定される。
In step S16, the
[Equation 10]
V = v × S
However, S is a coefficient, and here, a value corresponding to the average walking speed is set.
このようにして、ビデオレンダ(Video Render)すなわちビデオプレイヤ26での動画再生速度を制御することによって、その動画像の移動速度と、そのときのユーザ14による推定平均移動速度とを適合させることができる。したがって、ユーザ14の歩行が緩やかであれば進行映像の再生速度も緩やかとなり、歩行速度が速ければ再生速度も速くなる。つまり、この実施例では、動画再生速度をユーザの歩行速度に合わせるので、ユーザがリラックスした、ゆったりとした気分で歩行運動を実践することができる。このような歩行運動モードを「リラックストレーニングモード」と呼ぶ。
In this way, the moving speed of the moving image and the estimated average moving speed by the
次に、図6を参照して、別の歩行運動モード「アクティブトレーニングモード」について説明する。このアクティブトレーニングモードとは、プロジェクタ20すなわちビデオプレイヤ26で再生する進行映像(移動動画)の再生速度を所定値に設定しておき、ユーザがその再生速度に合うような歩行速度で歩行運動することによって、ユーザに負荷をかけて積極的にトレーニングさせようとするモードである。
Next, another walking exercise mode “active training mode” will be described with reference to FIG. In this active training mode, the playback speed of a moving image (moving video) played by the
図6において、最初のステップS1では、コンピュータ24は、ビデオプレイヤ26による数10に示す映像再生速度を設定する。つまり、このモードを設定するときには、ユニットや14は、図示しないGUI(Graphical User Interface)画面を利用して、自分が希望する平均歩行速度(数5)、たとえば5km/hを初期設定するが、コンピュータ24は、その初期設定した平均歩行速度に合うように、ビデオプレイヤ26の再生速度を設定する。
In FIG. 6, in the first step S <b> 1, the
その後、ステップS2−S14実行するが、これらの各ステップは先の図4で説明した対応する番号の各ステップと同様であるので、ここでは重複する説明は省略する。 Thereafter, steps S2 to S14 are executed. Since these steps are the same as the steps having the corresponding numbers described above with reference to FIG. 4, duplicate descriptions are omitted here.
そして、ステップS14の後、ステップS15において、コンピュータ24は、ステップS12で計算したそのときの実際の平均歩行速度が、最初にステップS1で設定した希望平均歩行速度に比べて、遅すぎないかどうか判断する。遅すぎるかどうかの判定では、希望速度より少しでも遅れていれば「遅すぎる」と判定することもできるが、この実施例では、希望速度より一定割合、たとえば10%以上遅れているような場合に、「遅すぎる」と判定するようにしている。一例として、初期設定速度として5km/hを設定し、実際には4.5km/h以下になっていれば、遅すぎるという判定を行なう。遅すぎるかどうかの判定に際してこのような許容範囲を設定するか、またその許容範囲をどの程度にするかなどは、対象者(ユーザ)の個性に応じて任意に設定できるものとする。したがって、上記の例で、歩行速度が5km/hを少しでも下回ったときに遅すぎると判定することも可能である。
After step S14, in step S15, the
そして、ステップS15で「遅すぎる」と判断した場合には、コンピュータ24は、たとえば「もう少し速く歩いてください」というような、ユーザの奮起を促すようなメッセージをたとえば図7に示すスクリーン12上のメッセージ表示領域12fに表示する。
If it is determined in step S15 that it is “too late”, the
ステップS15で“NO”が判断されたときには、コンピュータ24は、次のステップS17で、ステップS12で計算したそのときの実際の平均歩行速度が、最初にステップS1で設定した希望平均歩行速度に比べて、速すぎないかどうか判断する。速すぎるかどうかの判定では、希望速度より少しでも速ければ「速すぎる」と判定することもできるし、希望速度より一定割合、たとえば10%以上速いときだけ「速すぎる」と判定するようにすることもできる。一例として、初期設定速度として5km/hを設定し、実際には5.5km/h以上になっていれば、速すぎるという判定を行なう。そして、速すぎるかどうかの判定にこのような許容範囲を設定するか、またその許容範囲をどの程度にするかなどは、対象者(ユーザ)の個性に応じて任意に設定できるものとする。したがって、上記の例で、歩行速度が5km/hを少しでも上回ったときに速すぎると判定することも可能である。
If "NO" is determined in the step S15, the
ステップS17で「速すぎる」と判断した場合には、コンピュータ24は、たとえば「もう少しゆっくり歩いてください」というような、メッセージをたとえば図7に示すメッセージ表示領域12fに表示する。
If it is determined in step S17 that it is “too fast”, the
ステップS15およびステップS17でともに“NO”のときには、そのまま終了することになる。 If “NO” in both step S15 and step S17, the process ends as it is.
この実施例のように、リラックスモードではリアルタイムで計測した歩行速度(走行速度)をフィードバックして映像の再生速度を調整するが、アクティブモードでは、前期相関を利用して、オープンループで出力パラメータを制御するので、歩行動作にバイオフィードバックがかかり効率のよいトレーニングができる。 As in this example, in the relax mode, the walking speed (running speed) measured in real time is fed back to adjust the playback speed of the video. In the active mode, the output parameter is set in an open loop using the correlation in the previous period. Since it is controlled, biofeedback is applied to the walking motion and efficient training is possible.
日常の体験では歩行速度に応じて周囲の風景が変化し、変化の速度を任意に選ぶことはできない。これに対して、この実施例のような仮想環境では映像再生速度と歩行速度とは互いに任意に独立して選ぶことができる。しかし、全く自由に選べば日常体験との差異により違和感を覚えるため場合によっては気分が悪くなったりする。そこで、この実施例では、独立して選ぶのではなく、ユーザのトレーニング目的に応じた最適な選び方を見出し、トレーニング効果を高めるようにする。たとえば、マラソンのペースメーカーに引っ張られてスピードがあがるなどの例があるように、アクティブトレーニングモードでは、ユーザの意識・行動に外部からトリガを与えモチベーションを高めるようにしている。 In everyday experience, the surrounding landscape changes according to the walking speed, and the speed of change cannot be chosen arbitrarily. On the other hand, in the virtual environment as in this embodiment, the video playback speed and the walking speed can be selected arbitrarily independently of each other. However, if you choose to be totally free, you may feel uncomfortable due to differences from daily experiences, and you may feel sick in some cases. Therefore, in this embodiment, instead of selecting independently, an optimum selection method according to the user's training purpose is found and the training effect is enhanced. In the active training mode, for example, the user's consciousness / behavior is externally triggered to increase motivation, as in the case where the speed is increased by being pulled by a marathon pacemaker.
なお、上述の実施例では、ユーザ14の足に色マーカ16を装着し、それをカメラ18データ撮影した画像信号からその色マーカの位置を検出し、色マーカの位置変化に基づいて、ユーザの歩行(足踏み)を検出するようにしたので、従来技術のような高価なシステムは不要で、簡単でしかも安価な構成の運動補助システムが得られる。ただし、従来技術のトレッドミルなどとの併用を妨げるものではなく、たとえばユーザがトレッドミル上で歩行または走行しているときにも同じ方法で、歩数や歩行距離などを計算するようにしてもよい。しかしながら、トレッドミルまたはそれに類似する物を使用するときには、トレッドミルまたはそれの類似物側で、歩行距離などを計算することができるので、どちらか一方のデータだけを用いればよい。
In the above-described embodiment, the
また、実施例では、1つの色マーカを追跡することによって、片足の上げ下げだけでユーザが歩行したかどうか判断するようにした。しかしながら、ユーザの両足に異なる色(たとえば、青と黄色など)の色マーカを装着し、各色マーカを個別に追跡することによって、両足の上げ下げを検出して、ユーザが1歩歩行したかどうか判断するようにしてもよい。その場合も、図5のマーカ検出動作は各色マーカについて個別に処理されるだけで、基本的な原理や動作は変わらない。 Further, in the embodiment, by tracking one color marker, it is determined whether or not the user has walked only by raising and lowering one foot. However, by mounting color markers of different colors (for example, blue and yellow) on both feet of the user and individually tracking each color marker, it is determined whether the user has walked one step by detecting the raising or lowering of both feet. You may make it do. Also in this case, the marker detection operation of FIG. 5 is merely processed for each color marker, and the basic principle and operation are not changed.
さらに、上述の実施例では、色マーカを用いるようにしたが、この実施例を含む明細書に記述するすべての実施例において、赤外線反射部材で作った赤外線マーカを使用し、その赤外線マーカに、たとえばブラックライトのような赤外線投射手段から赤外線を投射し、他方、赤外線カメラを用いて赤外線マーカを撮影し、その画像から赤外線マーカの位置を検出することも可能である。赤外線システムを利用すれば、多少高価にはなるが、外乱を抑制できる利点がある。 Furthermore, in the above-mentioned embodiment, the color marker is used. However, in all the embodiments described in the specification including this embodiment, an infrared marker made of an infrared reflecting member is used, and the infrared marker is For example, it is also possible to project infrared rays from an infrared projection means such as black light, and to take an infrared marker using an infrared camera and detect the position of the infrared marker from the image. If an infrared system is used, although it is somewhat expensive, there is an advantage that disturbance can be suppressed.
さらにまた、上述の実施例はいずれも、マーカとしてパッシブタイプのマーカを用いた。しかしながら、アクティブタイプのマーカが用いられても同様の手法でマーカの位置検出を行うことができる。アクティブタイプのマーカとしては、発光ダイオードや赤外線ダイオードなど、可視光線や赤外線を出力するものが、利用可能である。 Furthermore, in all of the above-described embodiments, a passive type marker is used as the marker. However, even if an active type marker is used, the marker position can be detected by the same method. As the active type marker, a light emitting diode, an infrared diode, or the like that outputs visible light or infrared light can be used.
また、この実施例では、ユーザの身体の一部に色マーカや赤外線マーカを装着し、そのマーカの変位を追跡することによって、当該身体の一部の変位を検出することができるので、上述した停止歩行または走行運動の他に、たとえば、前屈柔軟性,最大1歩幅および片足起立時間など、数多くの身体機能を測定することができる。つまり、一定期間トレーニングした後、その効果を確認するためには身体機能を測定する必要があるが、身体の各種姿勢に対し、身体に付けたマーカの位置や動きをカメラで観測すれば、そのような身体機能の測定ができるのである。 Further, in this embodiment, since a color marker or an infrared marker is attached to a part of the user's body and the displacement of the marker can be detected, the displacement of the part of the body can be detected. In addition to stop walking or running motion, a number of body functions can be measured, such as forward flexing flexibility, maximum one step length and one leg standing time, for example. In other words, after training for a certain period of time, it is necessary to measure the body function to confirm the effect, but if you observe the position and movement of the marker attached to the body with the camera for various postures of the body, Such physical function can be measured.
図8に示すのは、前屈による脊柱柔軟性の測定の様子を示す図解図であり、脊椎柔軟性の測定のためには、ユーザ14は、一方または両方の手の手首にマーカ(色マーカ、赤外線マーカなど)16を装着し、その状態で、前屈する。このとき、床からのマーカの位置を観測すれば、腰を中心とした体幹の柔軟性(脊柱柔軟性)が測定できる。
FIG. 8 is an illustrative view showing a state of measuring spinal flexibility by forward bending. For the measurement of spinal flexibility, the
具体的には、コンピュータ24は、各フレームで図9の各ステップを実行することによって、柔軟性を測定する。つまり、図9の最初のステップS102では、図4のステップS2と同様にして、図5のサブルーチンを実行して、手首に装着したマーカ16の位置を検出する。そして、ステップS104では、コンピュータ24は、そのようにして獲得したマーカ16の位置データを図示しない位置バッファに書き込む。
Specifically, the
ついで、ステップS106では、コンピュータ24は、ステップS104で得たマーカ16の位置の変化に基づいてユーザ14の前屈動作が完了したかどうか判定する。
Next, in step S106, the
たとえば、ステップS104で各フレーム毎のマーカ16の位置が位置バッファに書き込まれるが、ユーザ14の手首の高さにだけ着目して、その位置データの内のZ軸の位置(z値)を、毎フレーム、前回値と比較し、Z軸での最下点を検出する。たとえば、z値が順次減少しているときは、ユーザ14の手は下がってきてはいるが未だ下がりきった状態ではないこと、つまり、前屈動作の途中であることを示している。z値が、最も小さくなったとき、ユーザ14の前屈動作は完了したと判断することができる。したがって、このときステップS108で“YES”が判断される。
For example, the position of the
ステップS108で“YES”となれば、コンピュータ24は、そのときのマーカ16の高さ位置(z値)を図示しないバッファに保存し、ステップS110で、その高さ位置に従って、たとえば、柔軟度テーブルを検索して、ユーザの柔軟度を評価する。この柔軟度テーブルも、先の平均歩幅テーブルと同様に、性別、年齢などを基準にして手首の床からの高さ位置とそれによる柔軟度評価値を対応付けたもので、ステップS110で検出した前屈完了時の手首の高さ位置から、性別、年齢などを基準にして、評価値を検索すればよい。
If “YES” in the step S108, the
図10に示すのは、前後開脚による最大1歩幅の測定の様子を示す図解図である。初期位置から一歩踏み出し、よろけずに姿勢を保てる最大の歩幅を最大1歩幅といい、この最大1歩幅を計測すれば、ユーザの足腰や股関節の可動域や柔軟性と筋力の複合した機能を測定できる。 FIG. 10 is an illustrative view showing a state of measuring a maximum step length by front and rear legs. The maximum step length that can be taken one step from the initial position and maintain the posture without swaying is called the maximum one step length. By measuring this maximum one step length, the range of motion of the user's legs and hip joints and the combined functions of flexibility and strength can be measured. it can.
最大1歩幅の測定のためには、ユーザ14は、図10に示すように、両方の足の足首にマーカ(色マーカ、赤外線マーカなど)16を装着し、その状態で、一方の足を思い切り前方へ踏み出す。このときの2つのマーカ16間の間隔を観測すれば、最大1歩幅が測定できる。
In order to measure the maximum step length, the
具体的には、コンピュータ24は、各フレームで図11の各ステップを実行することによって、開脚柔軟性を測定する。つまり、図11の最初のステップS202では、図4のステップS2と同様にして、図5のサブルーチンを実行して、足首に装着した2つのマーカ16のそれぞれの位置を検出する。そして、ステップS204では、コンピュータ24は、そのようにして獲得した2つのマーカ16の位置データを位置バッファに書き込む。
Specifically, the
ついで、ステップS206では、コンピュータ24は、ステップS204で得たマーカ16の位置の変化に基づいてユーザ14の開脚(最大1歩幅)動作が完了したかどうか判定する。
Next, in step S206, the
たとえば、ステップS204で各フレーム毎の2つのマーカ16の位置が位置バッファに書き込まれるが、Y軸方向の位置にだけ着目して、その位置データの内のY軸の位置(y値)の離間幅(2のy値の間の差)を、毎フレーム、前回値と比較する。たとえば、y値の離間幅が順次増大しているときは、ユーザ14の両足の開脚動作は未だ完了していないことを示している。y値の離間幅が、最も大きくなったとき、ユーザ14の開脚動作は完了したと判断することができる。したがって、このときステップS208で“YES”が判断される。
For example, in step S204, the positions of the two
ステップS208で“YES”となれば、コンピュータ24は、そのときの2つのマーカ16のy値の離間幅に従って、たとえば、開脚柔軟度テーブルを検索して、ユーザの柔軟度を評価する。この柔軟度テーブルも、先の平均歩幅テーブルなどと同様に、性別、年齢などを基準にして両足の足首の間の幅とそれによる開脚柔軟度評価値を対応付けたもので、ステップS210で検出したy離間値から、性別、年齢などを基準にして、開脚柔軟度評価値を検索する。
If “YES” in step S208, the
この最大1歩幅の検出プログラムにおいて、実施例では、両足首にマーカを装着して2つのマーカ間の距離を測定するようにした。しかしながら、前に踏み出すべき一方の足にのみマーカを装着し、基準位置(初期位置)からの変位を計測する。たとえば、最初に利用足を揃えて直立し、その状態で基準位置の位置情報を取得し、その後、マーカを装着したほうの足を前方に大きく踏み出し、そのときのマーカの位置情報を取得し、2つ位置データの差から最大1歩幅を計測するようにしてもよい。 In this maximum one step detection program, in the embodiment, markers are attached to both ankles, and the distance between the two markers is measured. However, a marker is attached only to one foot to be stepped forward, and the displacement from the reference position (initial position) is measured. For example, first align the feet to use and stand upright, get the position information of the reference position in that state, and then step forward the foot with the marker attached, get the marker position information at that time, A maximum step length may be measured from the difference between the two position data.
図12に示すのは、片足起立時間の測定動作である。たとえば、片足が閾値以上の高さまで持ち上げられたら測定を開始し、片足が閾値以下になるまでの時間を計測すれば、バランス機能,筋力および膝や足首の関節の柔軟性の複合した機能を測定できる。 FIG. 12 shows the measurement operation of the one leg standing time. For example, if one leg is lifted to a height above the threshold, measurement is started, and if the time until one leg falls below the threshold is measured, a function that combines balance function, muscle strength, and knee and ankle joint flexibility is measured. it can.
片足起立時間の測定のためには、ユーザ14は、図12に示すように、片方の足の足首にマーカ16を装着し、その状態で、その足を持ち上げる。そして、その状態を持続している時間を観測すれば、片足起立時間が測定できる。
To measure the standing time for one leg, as shown in FIG. 12, the
具体的には、コンピュータ24は、各フレームで図13の各ステップを実行することによって、片足起立時間を測定する。つまり、図13の最初のステップS302では、図4のステップS2と同様にして、図5のサブルーチンを実行して、片方の足首に装着したマーカ16の位置を検出する。そして、ステップS304では、コンピュータ24は、そのようにして獲得したマーカ16の位置データを位置バッファに書き込む。
Specifically, the
ついで、ステップS306では、コンピュータ24は、ステップS304で得たマーカ16の位置の変化に基づいてユーザ14の片足上げ動作が完了したかどうか判定する。
Next, in step S306, the
たとえば、ステップS304で各フレーム毎のマーカ16の位置が位置バッファに書き込まれるが、ステップS306で、ユーザ14の足首の高さにだけ着目して、その座標位置データの内のZ軸の位置(z値)を、毎フレーム、前回値と比較し、Z軸の値が所定の閾値以上になったかどうか検出する。z値が閾値以上になれば、ユーザはその足を一定以上高く持ち上げたことを示し、片足上げ動作に入ったことを示している。その段階でステップS308で“YES”が検出される。
For example, in step S304, the position of the
片足上げ動作に入ったとき、コンピュータ24は、内部メモリ32(図2)内の所定領域に割り付けられた時間カウンタ(図示せず)による時間カウント動作を進める。そして、ステップS312で、マーカ16のz値が所定の閾値以下になったことを検出するまで、つまり、片足上げ動作が終わるまで、時間カウントを続行する。つまり、ステップS310およびS312で、コンピュータ24は、片足上げ起立時間を計測する。そして、ステップS312で“NO”が判断されると、続くステップS314で、コンピュータ24は、そのときの時間カウンタによるカウント時間に従って、たとえば、片足起立時間評価テーブルを検索して、片足起立時間を評価する。このテーブルも、他のテーブルと同様に、性別、年齢などを基準にして、片足起立時間とそれによる評価値を対応付けたもので、ステップS310で検出した時間カウント値から、ユーザの片足起立時間を評価する。
When the one leg raising operation is entered, the
なお、上の例では、関節可動域に関連した柔軟性を測定するために、脊柱柔軟度や最大1歩幅を測定した。しかしながら、実施例のようなマーカ16を用いその一編かを追跡することによって、たとえば膝や肩などのあらゆる関節の可動域の柔軟性を計測することができる。
In the above example, in order to measure the flexibility related to the range of motion of the joint, the spinal column flexibility and the maximum one step length were measured. However, by tracking one of the
図14に示すこの発明の他の実施例の運動補助システム10は、スクリーン12の前でユーザ14が水泳(スイミング)運動を行なうためのもので、全体の構成は図1実施例と同様であるため、ここでは重複する説明は省略する。ただし、ユーザ14は、たとえば椅子に腰掛けた状態で上肢(手)だけを動かすことによって、擬似的に水泳運動を行なう。したがって、この実施例では、ユーザ14の手の動きを検出する必要がある。そのため、図1実施例とは異なり、ユーザ14の片手の手首に色マーカ16を装着する。そして、この色マーカ16がスクリーン12の下方のカメラ18で撮影され、その撮影画像をコンピュータ24(図2)で処理することによって、コンピュータ24は、ユーザ14の水泳動作におけるストロークを検出することができる。
The
この実施例では、擬似水泳運動におけるストローク数等を検出することによってユーザ14の運動量などを計算して表示したり記録したりするものであるため、コンピュータ24の内部メモリ32(図2)には、後述の図17のフロー図で示すプログラムの他、たとえば、1ストロークで進むことができる距離(ストローク距離)が、異なる泳法、たとえばクロール,バタフライ,平泳ぎおよび背泳のそれぞれ毎に、設定されているテーブル(図示せず)が設けられる。したがって、そのストローク距離テーブルを参照することによって、総ストローク数から水泳距離を求め、さらにはストローク時間から水泳速度を計算することができる。ただし、そのストロークテーブルでは、さらに、身長,体重,年齢,性別かなどを基準として細分化したストローク距離を設定しておくことも可能である。
In this embodiment, the amount of exercise of the
ここで、図15を参照して、この運動補助システム10では、スクリーン12上に、プロジェクタ20によって、ユーザ14の水泳運動を補助するために、たとえばプールの水面上を水泳で移動しているかのような動画映像(進行映像)を映像表示領域12aに表示する。さらに、スクリーン12上には水泳距離表示領域12b、水泳速度表示領域12c、ストローク数表示領域12dおよび消費カロリ表示領域12eがそれぞれ設けられる。水泳距離表示領域12bにはその水泳運動によって、仮に移動したとすると何m泳いだことになるかを表示し、水泳速度表示領域12cにはそのときの水泳速度(時速:km/h)を表示し、ストローク数表示領域12dには何ストロークの運動を行ったかの回数を表示し、そして消費カロリ表示領域12eにはそのときの水泳運動で何kcal消費したことになるかを表示する。ただし、これらの数値は、先の実施例と同様に、基本的には計算で求めた推定値である。
Referring now to FIG. 15, in this
図16を参照して、この図16には、ユーザ14がクロールの泳法で擬似的に水泳運動を行なうときの上肢の状態変化の一例が図解されている。
Referring to FIG. 16, FIG. 16 illustrates an example of the state change of the upper limb when the
よく知られているように、上肢だけに注目すると、クロールの場合、まず、図16(A)に示すように、両手を前方で揃え、その状態から一方の手(図示の例では右手)で水を掻くため、その手が図16(B)に示すように水中で後方に旋回される。そして、その手(右手)は水面上に出され、図16(C)に示すように前方へ旋回される。その後は再び図16(A)の状態に戻る。したがって、図16(A)の状態がいわゆるホームポジションまたは基準状態であり、この実施例では、一方の手がホームポジションから始動して再びホームポジションに戻るまでを「ストローク」と呼ぶ。 As is well known, focusing only on the upper limbs, in the case of crawling, first, as shown in FIG. 16 (A), align both hands in the front, and from that state with one hand (right hand in the example shown) In order to scratch the water, the hand is swung backward in the water as shown in FIG. Then, the hand (right hand) is put out on the water surface and turned forward as shown in FIG. Thereafter, the state returns to the state of FIG. Accordingly, the state shown in FIG. 16A is a so-called home position or reference state, and in this embodiment, the period from one hand starting from the home position to returning to the home position is referred to as a “stroke”.
図17に示すバタフライの場合も同様であるが、バタフライの場合には左右両手は同期して同じ動きとなる。すなわち、両手は、まず、図17(A)に示すホームポジションに揃えられ、園ホームポジションから、後方へ旋回されかつ水面上に上げられて図17(B)に示す状態となり、その後、水中での掻き動作の後、図17(C)に示す状態となる。図17(C)の後には再び図17(A)に示すホームポジションの状態に戻る。したがって、バタフライの場合でも、少なくとも一方の手がホームポジションから始動して再びホームポジションに戻るまでを「ストローク」と呼ぶことができる。 The same applies to the butterfly shown in FIG. 17, but in the case of the butterfly, the left and right hands move in synchronism with each other. That is, both hands are first aligned with the home position shown in FIG. 17 (A), swung backward from the garden home position and raised to the surface of the water to the state shown in FIG. 17 (B). After the scraping operation, the state shown in FIG. After FIG. 17C, the home position is returned to the state shown in FIG. Therefore, even in the case of a butterfly, it can be called “stroke” until at least one hand starts from the home position and returns to the home position again.
なお、上述のように、検出すべき手や足がホームポジションから始動して再びホームポジションに戻るまでを「ストローク」と呼ぶなら、図1実施例の場合の停止歩行運動(ウォーキングまたはランニング)の場合の「1歩」も、同様に「1ストローク」としてカウントすることができる。したがって、停止歩行の場合も、ストロークという用語を用いる場合がある、ということに留意されたい。 As described above, if the hand or foot to be detected starts from the home position and returns to the home position is called a “stroke”, the stop walking motion (walking or running) in the embodiment of FIG. Similarly, “1 step” can be counted as “1 stroke”. Therefore, it should be noted that the term “stroke” may also be used in the case of stop walking.
図18を参照して、この実施例の運動補助システム10を使ってユーザ14が水泳運動を行なうときのコンピュータ24の動作を説明する。なお、この図18に示す処理動作やそれぞれに付随するサブルーチンなどは、先の実施例と同様に、基本的にはプロジェクタ20による表示フレーム毎に実行される。
With reference to FIG. 18, the operation of the
なお、水泳運動の開始に先立って、後の計算に必要な個人データ、身長,体重,年齢,性別や、泳法(クロールなど)を図示しない入力手段(キーボードやマウスなど)を利用して入力するとともに、各レジスタ、バッファ、カウンタ、フラグなどを初期化する。ただし、細分化したテーブルを持っていないときには、泳法と性別だけを指定するようにしてもよい。 Prior to the start of swimming exercise, input personal data, height, weight, age, sex and swimming method (crawl, etc.) required for later calculations using an input means (keyboard, mouse, etc.) not shown. At the same time, each register, buffer, counter, flag, etc. are initialized. However, when there is no subdivided table, only the swimming style and gender may be specified.
そして、ユーザ14が図14お図16または図17に示すように、スクリーン12の前方で水泳運動を実行する。そこで、コンピュータ24は、ビデオプレイヤ26を起動して、図15に示すような進行動画映像(たとえば、プールの水面画像)をプロジェクタ20によってスクリーン12の映像表示領域12a(図15)に表示させる。それとともに、コンピュータ24は、ステップS402において、ユーザ14が一方の手の手首に装着している色マーカ16の実空間上の位置を検出する。ただし、この色マーカ16の検出は、先の図5に示すサブルーチンに従って実行される。なお、色マーカ16の座標としては、重心座標または平面座標のいずれが用いられてもよい。
Then, as shown in FIG. 14, FIG. 16, or FIG. 17, the
図18のステップS404では、コンピュータ24は、ステップS402で得られた色マーカ16の位置を、内部メモリ32(図2)に設けられた位置バッファ(図示せず)に書き込む。
In step S404 in FIG. 18, the
その後、コンピュータ24は、ステップS406でストローク判定を行なう。このステップS406のストローク判定とは、ユーザ14が1ストロークの運動をしたかどうかを判定するもので、一例として、次のようにして判定する。
Thereafter, the
ステップS404で各フレーム毎の色マーカ16の位置が位置バッファに書き込まれるが、ユーザ14の手首の高さにだけ着目して、その位置データの内のZ軸の位置(z値)を、毎フレーム、前回値と比較し、Z軸でのピーク点(最も高い点)を検出する。たとえば、z値が順次増加しているときは、ユーザ14の手は順次上がってはいるが未だピークに達していないことを示している。z値が、漸増した後、前回値に比べて小さくなったときには、手の位置は最も高いピーク点を過ぎたと判別できる。このようにして、ユーザの手のもっとも高い点(ピーク)を検出する。具体的には、図16のクロール場合には、図16(C)の状態、図17のバタフライの場合は、図17(B)の状態を検出し、色マーカ16すなわちユーザ14の手首の高さのピークを検出する都度、1ストロークの上肢の運動があったと判定する。
In step S404, the position of the
もっと簡単には、z値が所定の閾値(手を上げたと推定できる程度の高さのz値)を超えたとき1ストロークの運動があったと判定するようにしてもよい。 More simply, it may be determined that there has been one stroke of motion when the z value exceeds a predetermined threshold value (z value of a height that can be estimated to have raised the hand).
そして、次のステップS408において、コンピュータ24は、ステップS406のストローク判定の結果、1ストロークを検出したかどうか判断する。このステップS408において“NO”の判断がなされるとき、そのときのフレームでは未だ1ストロークを検出していないので、そのまま終了する。
In the next step S408, the
ステップS406において1ストロークを検出したとき、ステップS408で“YES”が判断され、コンピュータ24は、続くステップS410で、内部メモリ32内のストローク数カウンタ(図示せず)を+1(インクリメント)する。したがって、このステップS410の段階で、ユーザが行った水泳運度での総ストローク数がストローク数カウンタに覚えられている。
When one stroke is detected in step S406, “YES” is determined in step S408, and in step S410, the
次のステップS412では、ステップS410で求めたストローク数に基づいて、水泳距離や消費カロリを計算するとともに、水泳速度を計算する。 In the next step S412, the swimming distance and calorie consumption are calculated and the swimming speed is calculated based on the number of strokes obtained in step S410.
まず、水泳距離は、ストローク数とストローク距離とを乗算すれば求められ得る。ここで、ストローク距離は、先に説明した内部メモリ32に予め設定しているテーブルから、泳法やユーザの身長や性別などに基づいて、求めることができる。つまり、水泳距離は数11で計算できる。
[数11]
水泳距離=ストローク数×ストローク距離 [m]
消費カロリは、先の実施例で説明したと同様にして、標準的な水泳モデルから手の位置エネルギおよび運動エネルギ、ならびに水泳移動による運動エネルギを求めることによって、計算できる。つまり、前述の数2−数6に具体的な数値を当てはめることによって、消費カロリの計算ができる。ただし、数2‐数6は足の運動の場合の計算式であったので、手の運動であるこの実施例では当然、数12−数16に代入すべき具体的数値は変更する必要がある。
First, the swimming distance can be obtained by multiplying the number of strokes by the stroke distance. Here, the stroke distance can be obtained from the table previously set in the
[Equation 11]
Swimming distance = number of strokes x stroke distance [m]
The calorie consumption can be calculated in the same manner as described in the previous embodiment by determining the position energy and kinetic energy of the hand and the kinetic energy by swimming movement from a standard swimming model. That is, the calorie consumption can be calculated by applying a specific numerical value to the above-described
まず、手の位置エネルギPE’は数12で求められる。
[数12]
PE’=m’gh’ [J]
ただし、m’は、片手の質量であり、一例として体重Mの7.7%として計算できる。また、gは重力加速度であり、9.81[m/s2]とする。また、h’は上げた手の高さ(ピーク点)である。
First, the positional energy PE ′ of the hand is obtained by
[Equation 12]
PE '= m'gh' [J]
However, m ′ is the mass of one hand, and can be calculated as 7.7% of the body weight M as an example. Further, g is a gravitational acceleration, and is 9.81 [m / s2]. H ′ is the height (peak point) of the raised hand.
一例として、m’=65[kg]×0.077=5.0[kg]とし、h’=0.2[m]とすると、PE’=9.81[J]と計算できる。 As an example, when m ′ = 65 [kg] × 0.077 = 5.0 [kg] and h ′ = 0.2 [m], PE ′ = 9.81 [J] can be calculated.
また、その位置エネルギ(PE’)に基づく運動エネルギKE’は数3で求まる。
[数13]
KE’=(1/2)m’V32 [J]
ただし、m’は片手の質量で、V3は、手を上げる速度である。手を上げる速度V3は、具体的には、図18のステップS404で得られるマーカ位置のフレーム毎の変位量から計算できる。つまり、1フレームは1/30秒であるので、その間に移動または変位した距離を求めれば、手を上げる速度を計算できる。
Further, the kinetic energy KE ′ based on the potential energy (PE ′) is obtained by
[Equation 13]
KE ′ = (1/2) m′V3 2 [J]
However, m 'is the mass of one hand and V3 is the speed which raises a hand. Specifically, the hand raising speed V3 can be calculated from the amount of displacement of the marker position for each frame obtained in step S404 of FIG. That is, since one frame is 1/30 second, the speed of raising a hand can be calculated by obtaining the distance moved or displaced during that time.
一例として、m’=5.0[kg]とし、V3=2.0[m/s]とすると、KE’=10.0[J]と計算できる。 As an example, when m ′ = 5.0 [kg] and V3 = 2.0 [m / s], KE ′ = 10.0 [J] can be calculated.
さらに、水泳による運動エネルギSEKは数14から求めることができる。
[数14]
SEK=(1/2)MV42 [J]
ただし、Mは体重、V4は水泳速度[km/h]である。
Furthermore, the kinetic energy SEK by swimming can be obtained from
[Formula 14]
SEK = (1/2) MV4 2 [J]
However, M is a body weight and V4 is a swimming speed [km / h].
水泳速度V4は、平均水泳速度と考える。平均水泳速度は、数11で求めた水泳距離を合計運動時間で割れば計算できる。つまり、数15で得られる。
[数15]
平均水泳速度=水泳距離/運動時間 [km/h]
一例として、M=65[kg]とし、V4を2[km/h]=0.555[m/s]と仮定すると、SKE=0.5×65[kg]×0.308=10.01[J]と計算できる。
The swimming speed V4 is considered as the average swimming speed. The average swimming speed can be calculated by dividing the swimming distance obtained by Equation 11 by the total exercise time. That is, it is obtained by
[Equation 15]
Average swimming speed = Swimming distance / Exercise time [km / h]
As an example, assuming that M = 65 [kg] and V4 is 2 [km / h] = 0.555 [m / s], SKE = 0.5 × 65 [kg] × 0.308 = 10.01 [J] can be calculated.
消費カロリは数16に示すように、数12の位置エネルギPE’、数13の運動エネルギKE’、および数14の運動エネルギWKE’の総和である。
[数16]
消費カロリ=PE’+KE’+SEK [J]
上記具体例を当てはめると、PE’+KE’+SKE≒(9.81+10+10)[J]=29.81[J]となり、(×0.2389×10−3=0.711×10−2[kcal]となる。この値を10,000ストローク換算すると、71.1[kcal]である。
As shown in
[Equation 16]
Calorie consumption = PE '+ KE' + SEK [J]
Applying the above specific example, PE ′ + KE ′ + SKE≈ (9.81 + 10 + 10) [J] = 29.81 [J], and (× 0.2389 × 10 −3 = 0.711 × 10 −2 [kcal] When this value is converted into 10,000 strokes, it is 71.1 [kcal].
ただし、詳細には説明しないが、先の実施例と同様、このような計算による消費カロリを、実測値に基づいて決定した補正係数を用いて補正するようにしてもよい。 However, although not described in detail, as in the previous embodiment, the calorie consumption by such calculation may be corrected using a correction coefficient determined based on actual measurement values.
このようにして、図18のステップS412において、水泳距離、平均水泳速度、および消費カロリが計算できるので、次のステップS414では、先のステップS412で計算した値で表示データを更新する。つまり、ステップS412で新たに計算した水泳距離,水泳速度,ストローク数および消費カロリを図15に示す各表示領域12b,12c,12dおよび12eに表示する。
In this way, since the swimming distance, average swimming speed, and calorie consumption can be calculated in step S412 of FIG. 18, in the next step S414, the display data is updated with the values calculated in the previous step S412. That is, the swimming distance, the swimming speed, the number of strokes and the calorie consumption newly calculated in step S412 are displayed in the
ただし、平均水泳速度は一定時間(たとえば15秒)毎に表示し、消費カロリも一定時間(たとえば30秒)毎に累積数値を表示するようにしてもよい。 However, the average swimming speed may be displayed every predetermined time (for example, 15 seconds), and the accumulated calorie may be displayed every predetermined time (for example, 30 seconds).
そして、ステップS416では、コンピュータ24は、ビデオプレイヤ26による映像再生速度を、ステップS412で計算した平均水泳速度に適合するように、制御する。たとえば、プールの水面上を移動するディジタルビデオカメラで撮影し、そのときの移動速度をv[km/h]とし、映像再生時の速度V[km/h]とするとき、数17に従って再生するようにすればよい。
[数17]
V=v×S
ただし、Sは係数であり、ここでは平均水泳速度に応じた値が設定される。
In step S416, the
[Equation 17]
V = v × S
However, S is a coefficient, and here, a value corresponding to the average swimming speed is set.
なお、図18の動作例は、図1実施例における「リラックストレーニングモード」に相当するが、図14実施例においても、図1実施例における「アクティブトレーニングモード」と同様に、プロジェクタ26による動画映像の再生速度に合うような水泳速度でユーザが擬似水泳運動することによって、ユーザに負荷をかけて積極的にトレーニングさせることも可能である。 The operation example of FIG. 18 corresponds to the “relaxation training mode” in the embodiment of FIG. 1, but also in the embodiment of FIG. 14, as with the “active training mode” in the embodiment of FIG. When the user performs a simulated swimming exercise at a swimming speed that matches the reproduction speed, it is also possible to train the user actively with a load.
ただし、この水泳運動も、後述のボート漕ぎ運動と同様に、運動としての消費カロリより筋活動を主眼におくため、必ずしも歩行運動のような厳密な計算式によって消費カロリを求める必要はない。たとえば、数人の被験者のピッチを変えて酸素摂取量を求め、その平均からストローク毎の消費カロリを計算するようにしてもよい。 However, this swimming exercise also focuses on muscle activity rather than calorie consumption as exercise, as will be described later in the rowing exercise, so it is not always necessary to calculate calorie consumption by a strict calculation formula such as walking exercise. For example, oxygen consumption may be obtained by changing the pitch of several subjects, and calorie consumption per stroke may be calculated from the average.
また、図19に示すその他の実施例の運動補助システム10では、ユーザ14に図20に示すようなボート漕ぎ運動を行なわせる。すなわち、この実施例においても、ユーザ14の右手の手首に色マーカ16を装着し、その状態で、図20に示すように上肢だけでボート漕ぎ(ボーティング)運動を行なわせる。
Further, in the
ボーティングでは、容易に理解できるように、初期位置またはホームポジションは、図20(A)に示すようにオール(図示せず)を把持する両手を前方に突き出した状態となり、その位置からやや前傾して図20(B)の状態となり、それからオールを把持する両手を自分の体の方へ引き寄せて図20(C)の状態をとり、その後、図20(D)の状態を経て、再び図20(A)の初期位置に戻る。このような1ストロークのうちのどれかの状態、たとえば図20(A)の状態を、色マーカ16によって検出するようにすればよい。
As can be easily understood in boating, the initial position or the home position is a state where both hands holding the oar (not shown) are protruded forward as shown in FIG. Inclined to the state of FIG. 20 (B), and then draws both hands holding the oar toward the body to take the state of FIG. 20 (C), and then goes through the state of FIG. 20 (D) again. Returning to the initial position of FIG. Any one state of such a stroke, for example, the state of FIG. 20A may be detected by the
また、このようなボート運動では、スクリーン12には、たとえば図19に示すような、川や湖あるいは池もしくは海など、実際にボートを漕げる水域を移動する移動映像を表示する。
Further, in such a boat motion, the
図19実施例のボート運動でも、必要に応じて、消費カロリ等を計算して表示することもできる。 In the boat exercise of FIG. 19 embodiment, calorie consumption and the like can be calculated and displayed as necessary.
なお、上で示した具体的数字は単なる例示であり、これらに限定されるものではなく、適宜変更され得るものと理解されたい。 It should be understood that the specific numbers shown above are merely examples, and are not limited to these, and can be changed as appropriate.
10 …運動補助システム
12 …スクリーン
14 …ユーザ
16 …色マーカ
18 …カメラ
20 …プロジェクタ
24 …コンピュータ
26 …ビデオプレイヤ
DESCRIPTION OF
Claims (16)
前記ユーザの少なくとも一方の手または足に装着するための色マーカ、
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記運動のストロークを検出するストローク検出手段を備える、運動補助システム。 An exercise assistance system for assisting such exercise in which a user's hand or foot repeats a predetermined movement,
A color marker for attachment to at least one hand or foot of the user;
A camera that outputs an image signal including the color marker;
An exercise assisting system comprising: position detection means for processing the image signal to detect the position of the color marker; and stroke detection means for detecting the movement stroke based on the position.
前記ストローク数カウンタによってカウントされたストローク数に基づいて平均速度を計算する平均速度計算手段をさらに備える、請求項1記載の運動補助システム。 The exercise assistance according to claim 1, further comprising: a stroke number counter that counts the number of strokes detected by the stroke detection unit; and an average speed calculation unit that calculates an average speed based on the number of strokes counted by the stroke number counter. system.
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記ユーザの歩行を検出する歩行検出手段を備える、運動補助システム。 Color markers for wearing on at least one ankle of the user,
A camera that outputs an image signal including the color marker;
An exercise assistance system comprising: position detection means for processing the image signal to detect the position of the color marker; and walking detection means for detecting the user's walking based on the position.
前記歩数カウンタによってカウントされた歩数に基づいて平均歩行速度を計算する平均歩行速度計算手段をさらに備える、請求項4記載の運動補助システム。 A step counter that is incremented when the walking detection unit detects a foot lift corresponding to one step; and an average walking speed calculation unit that calculates an average walking speed based on the number of steps counted by the step counter. The exercise assistance system according to claim 4.
前記速度比較手段の比較結果に応じて前記ユーザにメッセージを当て得るメッセージ付与手段をさらに備える、請求項6または7記載の運動補助システム。 A speed comparison unit that compares the moving speed of the moving image with the average walking speed, and a message addition unit that can apply a message to the user according to a comparison result of the speed comparison unit. The exercise assistance system described.
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記ユーザの前屈動作を検出する前屈検出手段を備える、運動補助システム。 Color markers for wearing on at least one wrist of the user,
A camera that outputs an image signal including the color marker;
An exercise assistance system comprising: position detection means for processing the image signal to detect the position of the color marker; and forward bending detection means for detecting a forward bending action of the user based on the position.
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記ユーザの最大1歩幅を検出する最大1歩幅検出手段を備える、運動補助システム。 Color markers for wearing on at least one ankle of the user,
A camera that outputs an image signal including the color marker;
An exercise assistance system comprising: position detection means for processing the image signal to detect the position of the color marker; and maximum one step detection means for detecting a maximum step length of the user based on the position.
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、
前記位置に基づいて前記ユーザの片足上げ動作を検出する片足上げ検出手段、
前記片足上げ検出手段が前記片足上げ動作を検出し続けている時間をカウントする時間カウント手段を備える、運動補助システム。 Color marker for wearing on one of the user's ankles,
A camera that outputs an image signal including the color marker;
Position detection means for detecting the position of the color marker by processing the image signal;
One-leg raising detection means for detecting the user's one-leg raising action based on the position;
An exercise assistance system comprising time counting means for counting a time during which the one leg raising detection means continues to detect the one leg raising action.
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記ユーザの擬似水泳運動におけるストロークを検出するストローク検出手段を備える、運動補助システム。 Color markers for wearing on at least one wrist of the user,
A camera that outputs an image signal including the color marker;
An exercise assistance system comprising: position detection means for processing the image signal to detect the position of the color marker; and stroke detection means for detecting a stroke in the simulated swimming movement of the user based on the position.
前記ストローク数カウンタによってカウントされたストローク数に基づいて平均水泳速度を計算する平均水泳速度計算手段をさらに備える、請求項13記載の運動補助システム。 The exercise assistance system according to claim 13, further comprising: a stroke number counter that is incremented for each stroke; and an average swimming speed calculation unit that calculates an average swimming speed based on the number of strokes counted by the stroke number counter.
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---|---|
JP (1) | JP2007144107A (en) |
Cited By (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008220582A (en) * | 2007-03-12 | 2008-09-25 | Shinsedai Kk | Exercise assisting device |
KR100974831B1 (en) | 2008-09-01 | 2010-08-11 | 학교법인 영광학원 | Apparatus and Method for Counting Walking Steps Using the Variation of Image Focus Values |
WO2013157848A1 (en) * | 2012-04-20 | 2013-10-24 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of displaying multimedia exercise content based on exercise amount and multimedia apparatus applying the same |
JP2015501700A (en) * | 2011-11-23 | 2015-01-19 | ナイキ イノベイト セー. フェー. | Method and system for automated personal training, including training programs |
JP2015008878A (en) * | 2013-06-28 | 2015-01-19 | カシオ計算機株式会社 | Measurement device, measurement method, and program |
JP2016073789A (en) * | 2010-11-24 | 2016-05-12 | ナイキ イノベイト セー. フェー. | Method and system for automation personal training including training program |
WO2016082660A1 (en) * | 2014-11-25 | 2016-06-02 | 李旋 | Method for converting actual motion of human body into motion in virtual scenario |
KR101646158B1 (en) * | 2015-02-09 | 2016-08-12 | 한림대학교 산학협력단 | Device for providing workout outcome and method thereof |
WO2017057038A1 (en) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | ソニー株式会社 | Information processing device, information processing method, and program |
US9744428B2 (en) | 2012-06-04 | 2017-08-29 | Nike, Inc. | Combinatory score having a fitness sub-score and an athleticism sub-score |
US9811639B2 (en) | 2011-11-07 | 2017-11-07 | Nike, Inc. | User interface and fitness meters for remote joint workout session |
US9852271B2 (en) | 2010-12-13 | 2017-12-26 | Nike, Inc. | Processing data of a user performing an athletic activity to estimate energy expenditure |
US9977874B2 (en) | 2011-11-07 | 2018-05-22 | Nike, Inc. | User interface for remote joint workout session |
JP2018167073A (en) * | 2018-07-09 | 2018-11-01 | 京セラ株式会社 | Exercise support device and exercise support method |
WO2019111348A1 (en) * | 2017-12-06 | 2019-06-13 | 株式会社典雅 | Video processing device, video processing method, computer program, and video processing system |
WO2019177361A1 (en) * | 2017-09-15 | 2019-09-19 | 주식회사 뉴딘콘텐츠 | Virtual tennis simulation system, and sensing device and sensing method used therefor |
US10420982B2 (en) | 2010-12-13 | 2019-09-24 | Nike, Inc. | Fitness training system with energy expenditure calculation that uses a form factor |
KR102067560B1 (en) * | 2018-09-12 | 2020-01-17 | 이용국 | Method and apparatus for estimating energy consumption |
CN110743153A (en) * | 2019-11-26 | 2020-02-04 | 爱菲力斯(深圳)科技有限公司 | Auxiliary fitness system and method |
US10583328B2 (en) | 2010-11-05 | 2020-03-10 | Nike, Inc. | Method and system for automated personal training |
KR102296197B1 (en) * | 2021-03-02 | 2021-08-31 | 피엠씨글로벌 주식회사 | A measuring device that measures and displays the user's amount of exercise |
KR20210117135A (en) * | 2020-03-13 | 2021-09-28 | 최문정 | Untact physical fitness measurement system using images |
CN115120835A (en) * | 2017-07-24 | 2022-09-30 | 梅德律动公司 | Enhanced music for repetitive athletic activity |
CN116026317A (en) * | 2023-01-16 | 2023-04-28 | 歌尔股份有限公司 | Walking speed measuring method, head-mounted display device and readable storage medium |
CN116465546B (en) * | 2023-04-20 | 2024-02-13 | 苏州芯思微半导体技术有限公司 | Batch calibration measuring device of high-precision air pressure sensor |
-
2006
- 2006-03-28 JP JP2006087632A patent/JP2007144107A/en not_active Withdrawn
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008220582A (en) * | 2007-03-12 | 2008-09-25 | Shinsedai Kk | Exercise assisting device |
KR100974831B1 (en) | 2008-09-01 | 2010-08-11 | 학교법인 영광학원 | Apparatus and Method for Counting Walking Steps Using the Variation of Image Focus Values |
US11094410B2 (en) | 2010-11-05 | 2021-08-17 | Nike, Inc. | Method and system for automated personal training |
US10583328B2 (en) | 2010-11-05 | 2020-03-10 | Nike, Inc. | Method and system for automated personal training |
US11710549B2 (en) | 2010-11-05 | 2023-07-25 | Nike, Inc. | User interface for remote joint workout session |
US11915814B2 (en) | 2010-11-05 | 2024-02-27 | Nike, Inc. | Method and system for automated personal training |
US9919186B2 (en) | 2010-11-05 | 2018-03-20 | Nike, Inc. | Method and system for automated personal training |
JP2016073789A (en) * | 2010-11-24 | 2016-05-12 | ナイキ イノベイト セー. フェー. | Method and system for automation personal training including training program |
US9852271B2 (en) | 2010-12-13 | 2017-12-26 | Nike, Inc. | Processing data of a user performing an athletic activity to estimate energy expenditure |
US10420982B2 (en) | 2010-12-13 | 2019-09-24 | Nike, Inc. | Fitness training system with energy expenditure calculation that uses a form factor |
US9811639B2 (en) | 2011-11-07 | 2017-11-07 | Nike, Inc. | User interface and fitness meters for remote joint workout session |
US10825561B2 (en) | 2011-11-07 | 2020-11-03 | Nike, Inc. | User interface for remote joint workout session |
US9977874B2 (en) | 2011-11-07 | 2018-05-22 | Nike, Inc. | User interface for remote joint workout session |
JP2015501700A (en) * | 2011-11-23 | 2015-01-19 | ナイキ イノベイト セー. フェー. | Method and system for automated personal training, including training programs |
US9517383B2 (en) | 2012-04-20 | 2016-12-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of displaying multimedia exercise content based on exercise amount and multimedia apparatus applying the same |
WO2013157848A1 (en) * | 2012-04-20 | 2013-10-24 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of displaying multimedia exercise content based on exercise amount and multimedia apparatus applying the same |
US9744428B2 (en) | 2012-06-04 | 2017-08-29 | Nike, Inc. | Combinatory score having a fitness sub-score and an athleticism sub-score |
US10188930B2 (en) | 2012-06-04 | 2019-01-29 | Nike, Inc. | Combinatory score having a fitness sub-score and an athleticism sub-score |
JP2015008878A (en) * | 2013-06-28 | 2015-01-19 | カシオ計算機株式会社 | Measurement device, measurement method, and program |
WO2016082660A1 (en) * | 2014-11-25 | 2016-06-02 | 李旋 | Method for converting actual motion of human body into motion in virtual scenario |
KR101646158B1 (en) * | 2015-02-09 | 2016-08-12 | 한림대학교 산학협력단 | Device for providing workout outcome and method thereof |
US10695612B2 (en) * | 2015-09-30 | 2020-06-30 | Sony Corporation | Information processing device, information processing method, and program |
WO2017057038A1 (en) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | ソニー株式会社 | Information processing device, information processing method, and program |
CN115120835A (en) * | 2017-07-24 | 2022-09-30 | 梅德律动公司 | Enhanced music for repetitive athletic activity |
CN115120835B (en) * | 2017-07-24 | 2024-05-03 | 梅德律动公司 | Enhanced music for repetitive athletic activity |
WO2019177361A1 (en) * | 2017-09-15 | 2019-09-19 | 주식회사 뉴딘콘텐츠 | Virtual tennis simulation system, and sensing device and sensing method used therefor |
JP2021516576A (en) * | 2017-09-15 | 2021-07-08 | ニューディン コンテンツ カンパニー リミテッドNEWDIN CONTENTS Co., Ltd. | Virtual tennis simulation system, sensing device and sensing method used for this |
WO2019111348A1 (en) * | 2017-12-06 | 2019-06-13 | 株式会社典雅 | Video processing device, video processing method, computer program, and video processing system |
JP2018167073A (en) * | 2018-07-09 | 2018-11-01 | 京セラ株式会社 | Exercise support device and exercise support method |
KR102067560B1 (en) * | 2018-09-12 | 2020-01-17 | 이용국 | Method and apparatus for estimating energy consumption |
CN110743153A (en) * | 2019-11-26 | 2020-02-04 | 爱菲力斯(深圳)科技有限公司 | Auxiliary fitness system and method |
KR20210117135A (en) * | 2020-03-13 | 2021-09-28 | 최문정 | Untact physical fitness measurement system using images |
KR102411882B1 (en) | 2020-03-13 | 2022-06-24 | 최문정 | Untact physical fitness measurement system using images |
KR102296197B1 (en) * | 2021-03-02 | 2021-08-31 | 피엠씨글로벌 주식회사 | A measuring device that measures and displays the user's amount of exercise |
CN116026317A (en) * | 2023-01-16 | 2023-04-28 | 歌尔股份有限公司 | Walking speed measuring method, head-mounted display device and readable storage medium |
CN116465546B (en) * | 2023-04-20 | 2024-02-13 | 苏州芯思微半导体技术有限公司 | Batch calibration measuring device of high-precision air pressure sensor |
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