CN103025241A - 步行变化判断装置 - Google Patents

Abstract

步行变化判断装置具有主体部、用于对主体部的加速度进行检测的加速度传感器、控制部；该装置用于对将主体部装戴在规定部位上的用户的步行变化进行判断。控制部基于由加速度传感器检测出的加速度，来确定装戴主体部的规定部位的步行时的轨迹（S103），并且，计算所确定的轨迹的随时间的变化（S104、S105、S111、S112），而且，基于所计算的随时间的变化，来判断变化程度，该变化程度是随时间的变化的程度（S113）。能够更准确地判断步行变化程度。

Description

步行变化判断装置

技术领域

本发明涉及步行变化判断装置，特别涉及对将该装置装戴在规定部位上的用户的步行状态的变化进行判断的步行变化判断装置。

背景技术

以往，具有基于加速度传感器的检测值来计算有无动作间隔或肌肉振动（加速度的高频分量），并基于动作间隔或肌肉振动的有无来判断疲劳度的技术（例如，参照专利文献1（日本特开2006－271893号公报）的图25及图26）。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2006－271893号公报

发明内容

发明要解决的问题

但是，在以往的技术中，存在容易受到因用户仅变更了动作速度的情况或个人差带来的影响这样的问题。因此，存在不能准确判断步行变化程度来通知给用户这样的问题。

本发明是为了解决上述问题而做出的，其目的之一在于，提供一种能够更准确地判断步行变化程度的步行变化判断装置。

用于解决问题的手段

为了达成上述目的，根据本发明的一个技术方案，步行变化判断装置具有主体部、用于对主体部的加速度进行检测的加速度传感器、控制部；该步行变化判断装置用于对将主体部装戴在规定部位上的用户的步行变化进行判断。

控制部包括：确定部，其基于由加速度传感器检测出的加速度，来确定装戴主体部的规定部位的步行时的轨迹；第一计算部，其计算由确定部确定的轨迹的随时间的变化；判断部，其基于由第一计算部计算出的随时间的变化，来判断变化程度，该变化程度是随时间的变化的程度。

优选地，步行变化判断装置还具有存储部。控制部还包括接受部，该接受部用于在用户正在步行时接受疲劳程度的输入。判断部对由接受部接受到时的变化程度进行判断。控制部还包括存储控制部，该存储控制部将由接受部接受到的疲劳程度和由判断部判断出的变化程度相对应关联地存储在存储部。判断部，基于存储在存储部中的疲劳程度和变化程度，来判断与判断部所判断出的变化程度相对应的疲劳程度。

优选地，步行变化判断装置还具有通知部。控制部还包括通知控制部，该通知控制部通过通知部来通知由判断部判断出的疲劳程度。

优选地，轨迹，是去掉了装戴主体部的规定部位的步行时的行进方向上的移动分量而得到的三维轨迹，轨迹的图案包括规定该图案的特征的多个特征点。确定部，基于由加速度传感器检测出的加速度，来确定特定位置，该特定位置是指，在分别与铅直方向、行进方向及左右方向这相互垂直的三个轴向相垂直的面上，去掉行进方向的移动分量而投影的轨迹的特征点的位置。第一计算部包括：第二计算部，其基于由确定部确定的位置，来计算轨迹的特征要素的值；第三计算部，其按照特征要素的值和表示步行的指标的值之间的预先求出的相关关系，基于由第二计算部计算出的特征要素的值，来计算指标的值；第四计算部，其基于由第三计算部计算出的指标的值，来计算指标的随时间的变化量。判断部，基于由第四计算部计算出的随时间的变化量，来计算变化程度。

进一步优选地，随时间的变化量包括步行姿势的随时间的变化量。控制部还包括步行姿势判断部，该步行姿势判断部基于由第三计算部计算出的指标的值，来判断步行姿势。第四计算部，还计算由判断部判断出的步行姿势的随时间的变化量。判断部，还基于由第四计算部计算出的随时间的变化量，来判断包括步行姿势的随时间的变化的姿势变化程度在内的变化程度。

进一步优选地，相关关系是利用通过多元回归分析来得到的多元回归方程式来表示的，该多元回归方程式是作为目的变量的特征要素的值和作为说明变量的指标的值之间的关系式。

进一步优选地，特征点包括：第一脚部接地时的第一特征点、用第一脚部站立的期间内轨迹到达最高的位置时的第二特征点、第二脚部接地时的第三特征点、用第二脚部站立的期间内轨迹到达最高位置时的第四特征点。

特征要素包括第一特征要素和第二特征要素，其中，所述第一特征要素是投影之与行进方向垂直的面上的轨迹上的第一特征点和第二特征点在铅直方向上的距离，所述第二特征要素是根据投影至与左右方向垂直的面上的轨迹上的第一特征点和第二特征点之间的距离以及第三特征点和第四特征点之间的距离来计算出的特征要素。

指标包括步幅。多元回归方程式，是对通过多元回归分析来得到的第一偏回归系数与第一特征要素的乘积、通过多元回归分析来得到的第二偏回归系数及第二特征要素的乘积、第三偏回归系数之和进行计算的公式。

进一步优选地，特征点包括第一脚部接地时的第一特征点、用第一脚部站立的期间内轨迹到达最高位置时的第二特征点、轨迹的最右侧的第三特征点、轨迹的最左侧的第四特征点、在轨迹的右侧最靠前侧的第五特征点、在轨迹的左侧最靠前侧的第六特征点、在轨迹的右侧最靠后侧的第七特征点、轨迹的左侧最靠后侧的第八特征点。

特征要素包括第一特征要素和第二特征要素，其中，所述第一特征要素是指，将投影至与行进方向垂直的面上的轨迹上的第一特征点和第二特征点在铅直方向上的距离，除以第三特征点和第四特征点在左右方向上的距离而得到的商，所述第二特征要素是指，将投影至与铅直方向垂直的面上的轨迹上的第五特征点和第六特征点在左右方向上的距离，除以第七特征点和第八特征点在左右方向上的距离而得到的商。

指标包括步宽。多元回归方程式，是对通过多元回归分析来得到的第一偏回归系数及第一特征要素的乘积、通过多元回归分析来得到的第二偏回归系数及第二特征要素的乘积、第三偏回归系数之和进行计算的公式。

发明的効果

根据本发明，能够利用步行变化判断装置，基于由加速度传感器检测出的加速度，来确定装戴主体部的用户的规定部位在步行时的轨迹，并且计算出所确定的轨迹随时间的变化，而且基于所计算出的随时间的变化，来判断变化程度，该变化程度是随时间变化的程度。

因此，由于计算出用户的规定部位的轨迹随时间变化的程度，因而能够不易受到仅变更动作速度的情况以及个人差带来的影响。其结果，能够提供可更准确判断步行变化程度的步行变化判断装置。

附图说明

图1是本发明的实施方式的活动量计的外观图。

图2是示出了本实施方式的活动量计的使用状态的图。

图3是示出了从步行的行进方向观察的用户步行时的腰的轨迹的第一个例子的图。

图4是示出了从步行的行进方向观察的用户步行时的腰的轨迹的第二例的图。

图5是示出了从步行的行进方向观察的用户步行时的腰的轨迹的多个例子的图。

图6是示出了在本实施方式中根据加速度数据来计算出的用户步行时的腰的轨迹和实际测定出的用户步行时的腰的轨迹之间的相关关系的图。

图7是用于说明在本实施方式中投影至XY平面上的轨迹的图案所包含的特征点的图。

图8是用于说明在本实施方式中投影至XZ平面上的轨迹的图案所包含的特征点的图。

图9是用于说明在本实施方式中投影至YZ平面上的轨迹的图案所包含的特征点的图。

图10是用于说明在本实施方式中基于投影至XY平面上的轨迹的图案所包含的特征点的位置来计算出的特征要素的图。

图11是用于说明在本实施方式中基于投影至XZ平面上的轨迹的图案所包含的特征点的位置来计算出的特征要素的图。

图12是用于说明在本实施方式中基于投影至YZ平面上的轨迹的图案所包含的特征点的位置来计算出的特征要素的图。

图13是用于说明本实施方式的特征要素和表示步行姿势的指标中的步幅之间的相关关系的第一图。

图14是用于说明本实施方式的特征要素和表示步行姿势的指标中的步幅之间的相关关系的第二图。

图15是用于说明本实施方式的特征要素和表示步行姿势的指标中的步宽之间的相关关系的第一图。

图16是用于说明本实施方式的特征要素和表示步行姿势的指标中的步宽之间的相关关系的第二图。

图17是示出了本实施方式的活动量计的概略结构的框图。

图18是示出了本实施方式的活动量计的概略功能的功能框图。

图19是示出了利用本实施方式的活动量计来计算出的用户的规定部位的轨迹的第一图。

图20是示出了利用本实施方式的活动量计来计算出的用户的规定部位的轨迹的第二图。

图21是示出了利用本实施方式的活动量计来计算出的用户的步幅的图表。

图22是示出了利用本实施方式的活动量计来计算出的用户的步宽的图表。

图23是示出了由本实施方式的活动量计的控制部来执行的步行姿势判断处理的流程的流程图。

具体实施方式

下面，参照附图，对本发明的实施方式进行详细说明。此外，对图中的同一或等同部分标注同一附图标记而不对其进行重复说明。

在本实施方式中，说明体动检测装置作为活动量计的实施方式，该活动量计不仅能够进行步数测定，还能够测定运动或生活活动（例如，在使用吸尘器时搬运轻的东西、做饭等）中的活动量。但是，并不限定于此，体动检测装置也可以是能够计测步数的步数计。

图1是本发明的实施方式的活动量计100的外观图。参照图1，活动量计100主要由主体部191和夹子部（夹扣部）192构成。夹子部192用于将活动量计100固定在用户的衣服等上。

主体部191上设有构成后述的操作部130的一部分的显示切换/决定开关131、左操作/存储器开关132及右操作开关133，并且还设有构成后述的显示部140的一部分的显示器141。

在本实施方式中，显示器141由液晶显示器（LCD：Liquid Crystal Display）构成，但不限定于此，也可以是EL（Electro Luminescence：电致发光）显示器等其他类型的显示器。

图2是示出了本实施方式的活动量计100的使用状态的图。参照图2，使用夹子部192将活动量计100例如装戴在用户的腰部的腰带上。在本实施方式中，优选将活动量计100固定装戴在用户的腰附近。

此外，在本实施方式中，利用如下的坐标系统，在该坐标系统中，将步行时的用户的行进方向设定为Z轴（将行进方向设定为正方向），将步行时的用户的左右方向设定为X轴（将向右的方向设定为正方向），将铅直方向设定为Y轴（将铅直向上的方向设定为正方向）。

图3是示出了从步行的行进方向观察的用户步行时的腰的轨迹的第一个例子的图。图4是示出了从步行的行进方向观察的用户步行时的腰的轨迹的第二例的图。图3的（A）部分及图4的（A）部分是将步行时的腰的轨迹重叠着用户图像上的图。图3的（B）部分及图4的（B）部分是用图表（曲线图）表示用户步行时的腰的轨迹的图。

参照图3及图4，该轨迹是在步行时投影至与Z轴的垂直的面即XY平面上的轨迹。在步行时，通常脚以如下的过程进行动作，即：从右脚从地面离开开始，在右脚到达最高位置之后，右脚与地面接触，接着，左脚从地面离开开始，在左脚到达最高位置之后，左脚与地面接触。

在这样的步行过程中，用户的腰的轨迹成为如下的特定图案，即：首先，从右下向左上，在到达左上的最高位置之后，向左下，在到达左下的最低位置之后，向右上，在到达右上的最高位置之后，向右下，到达右下的最低位置。

图5是示出了从步行的行进方向观察的用户步行时的腰的轨迹的多个例子的图。参照图5，图5的（A）部分是与图3的（B）部分所示的图相同的图。图5的（A）部分示出了在普通的步行姿势时的用户步行时的腰的轨迹。图5的（B）部分是与图4的（B）部分所示的图相同的图。图5的（B）部分示出了与图5的（A）部分的情况相比步宽更宽的所谓罗圈腿（蟹股）的情况的用户步行时的腰的轨迹。

图5的（C）部分示出了与图5的（A）部分的情况相比步宽更窄的情况的用户步行时的腰的轨迹。图5的（D）部分示出了与图5的（A）部分的情况相比脚擦地皮走的情况的用户步行时的腰的轨迹。图5的（E）部分示出了与图5的（A）部分的情况相比驼着背（水蛇腰、驼背）走的情况的用户步行时的腰的轨迹。图5的（F）部分示出了与图5的（A）部分的情况相比大步走的情况的用户的腰的轨迹。

这样，从图5的（A）部分到图5的（F）部分的各轨迹看起来不同，但具有在图3及图4在说明的那样的特定图案。

图6是示出了在本实施方式中根据加速度数据来计算出的用户步行时的腰的轨迹和实际测定出的用户步行时的腰的轨迹之间的相关关系的图。图6的（A）部分是从步行的行进方向观察时的实际测定出的用户步行时的腰的轨迹的图。图6的（A）部分是与图3的（B）部分、图4的（B）部分以及从图5的（A）部分到图5的（F）部分同样的图。

图6的（A）部分的轨迹是通过例如利用摄像机将从行进方向拍摄用户步行的情况并通过图像处理来将腰附近的某1点的动作连在一起而得到的。

图6的（B）部分是表示从步行的行进方向观察的根据加速度数据计算出的用户步行时的腰的轨迹的图。在此，说明基于使用活动量计100的加速度传感器检测出的三个轴向上的加速度数据来计算用户步行时的腰的轨迹的方法。此外，由活动量计100的控制部计算出该轨迹。

首先，确定在图2中说明的X轴向（轴方向），Y轴向（轴方向）及Z轴向（轴方向）上的各加速度Ax（t）、Ay（t）、Az（t）。在此，在加速度传感器的三个轴向与X轴向、Y轴向及Z轴向一致的情况下，只要将从加速度传感器得到的检测值直接确定为X轴向、Y轴向及Z轴向上的各加速度Ax（t）、Ay（t）、Az（t）即可。另一方面，在加速度传感器的三个轴向与X轴向、Y轴向及Z轴向不一致的情况下，通过对从加速度传感器得到的检测值进行坐标变换，来计算X轴向、Y轴向及Z轴向上的各加速度Ax（t）、Ay（t）、Az（t）。

接着，通过分别利用公式1至公式3对加速度Ax（t）、Ay（t）、Az（t）进行积分，来计算X轴向、Y轴向及Z轴向上的各速度Vx（t）、Vy（t）、Vz（t）。

[数学式1]

Vx(t)＝∫Ax(t)dt    …公式1

[数学式2]

Vy(t)＝∫Ay(t)dt    …公式2

[数学式3]

Vz(t)＝∫Az(t)dt    …公式3

接着，分别利用公式4至公式6，计算除去了与±1步相对应的时间的短时间内的平均速度分量的速度，即，计算出相对于短时间内的平均速度的相对速度Vx'（t）、Vy'（t）、Vz'（t）。此外，在此，将与1步相对应的时间设定为T秒，例如，通过针对每1步计算加速度的峰值间的时间来计算出T。

[数学式4]

$V^{\′}x\left(t\right)=\mathrm{Vx}\left(t\right)-\stackrel{\‾}{\mathrm{Vx}\left(t\right)}=\mathrm{Vx}\left(t\right)-\frac{1}{2}{\∫}_{t-T}^{t+T}\mathrm{Ay}\left(t\right)\mathrm{dt}$   …公式4

[数学式5]

$V^{\′}y\left(t\right)=\mathrm{Vy}\left(t\right)-\stackrel{\‾}{\mathrm{Vy}\left(t\right)}=\mathrm{Vy}\left(t\right)-\frac{1}{2}{\∫}_{t-T}^{t+T}\mathrm{Ax}\left(t\right)\mathrm{dt}$   …公式5

[数学式6]

$V^{\′}z\left(t\right)=\mathrm{Vz}\left(t\right)-\stackrel{\‾}{\mathrm{Vz}\left(t\right)}=\mathrm{Vz}\left(t\right)-\frac{1}{2}{\∫}_{t-T}^{t+T}\mathrm{Az}\left(t\right)\mathrm{dt}$   …公式6

最后，通过分别利用公式7至公式9对速度Vx'（t）、Vy'（t）、Vz'（t）进行积分，来计算X轴向、Y轴向及Z轴向上的各自相对于短时间内的平均位置的相对位置X（t）、Y（t）、Z（t）。

[数学式7]

X(t)＝∫V′x(t)dt    …公式7

[数学式8]

Y(t)＝∫V′y(t)dt    …公式8

[数学式9]

Z(t)＝∫V′z(t)dt    …公式9

针对将这样计算出的位置X（t）、Y（t）分别作为X、Y坐标的值的点（X（t）、Y（t）），一边变更t一边绘制曲线到XY平面上，由此得到将用户步行时的轨迹投影至XY平面上的轨迹。该轨迹的一个例子是图6的（B）部分所示的轨迹。

另外，针对将位置X（t）、Z（t）分别作为X、Z坐标的值的点（X（t）、Z（t）），一边变更t一边绘制曲线到XZ平面上，由此得到将用户步行时的轨迹投影至XZ平面上的轨迹。

同样地，针对将位置Y（t）、Z（t）分别作为Y、Z坐标的值的点（Y（t）、Z（t）），一边变更t一边绘制曲线到YZ平面上，由此得到将用户步行时的轨迹投影至YZ平面上的轨迹。

这些轨迹分别是如后述的图7的（A）部分至图9的（A）部分示出那样的图案的轨迹。

图6的（C）部分示出了实际测定出的轨迹的高度（Y轴向上的宽度）和根据所检测出的加速度数据来计算出的轨迹的高度（Y轴向上的宽度）之间的相关关系的图表。这样，绘制以各种步行方法步行的情况的各高度。而且，通过回归分析，通过将实际测定出的轨迹的高度设定为y，将所计算出的轨迹的高度设定为x，来求出的回归公式为y＝0.9878x＋0.3452，决定系数R2为0.9575。

于是，可以说根据加速度数据来计算出的轨迹，以相当高的精度而与实际测定出的轨迹一致。

图7是用于说明在本实施方式中投影至XY平面的轨迹的图案所包含的特征点的图。图8是用于说明在本实施方式中投影至XZ平面的轨迹的图案所包含的特征点的图。图9是用于说明在本实施方式在投影至YZ平面的轨迹的图案所包含的特征点的图。

参照图7，特征点（1）是在步行周期中的右脚接地时的点。用于确定特征点（1）的条件是在左右方向上位于右侧且在上下方向上位于最下侧这样的条件。

特征点（2）是在步行周期中的右脚在站立时的点（特别是用户的腰在铅直方向上处于最高位置时的点）。用于确定特征点（2）的条件是位于特征点（1）后且在上下方向上位于最上侧这样的条件。

特征点（3）是在步行周期中的左脚接地时的点。用于确定特征点（3）的条件是位于特征点（2）后且在上下方向上位于最下侧这样的条件。

特征点（4）是在步行周期中的左脚在站立（立足）时的点（特别是用户的腰在铅直方向上处于最高位置时的点）。用于确定特征点（4）的条件是位于特征点（3）后且在上下方向上位于最上侧这样的条件。

特征点（5）是在步行周期中的右脚接地时的点。用于确定特征点（5）的条件是位于特征点（4）后且在上下方向上位于最下侧的这样的条件。此外，该特征点（5）成为下一个循环中的特征点（1）。

特征点（6）是在步行周期中用户的腰处于最右侧时的点。用于确定特征点（6）的条件是用公式7计算出的X（t）的值在一个循环中在X（t）≥0时最大这样的条件。

特征点（7）是在步行周期中用户的腰处于最左侧时的点。用于确定特征点（7）的条件是用公式7计算出的X（t）的值在一个循环中在X（t）＜0时最小这样的条件。

特征点（8）是在步行周期中的步行一个循环中的腰的轨迹的交点。用于确定特征点（8）的条件是从特征点（2）到特征点（3）的腰的轨迹与从特征点（4）到特征点（5）的腰的轨迹在XY平面上交叉的交点这样的条件。

参照图8，特征点（9）是在步行周期中右脚接地时的点。用于确定特征点（9）的条件是在左右方向上位于右侧且在前后方向上位于最后这样的条件。

特征点（10）是在步行周期中右脚在站立时的点（特别是用户的腰的相对于行进方向上的短时间内的平均位置而其相对位置位于最前则时的点）。用于确定特征点（10）的条件是位于特征点（9）后且在前后方向上位于最前侧这样的条件。

特征点（11）是在步行周期中左脚接地时的点。用于确定特征点（11）的条件是位于特征点（10）后且在前后方向上位于最后侧这样的条件。

特征点（12）是在步行周期中左脚在站立时的点（特别是用户的腰相对于行进方向上的短时间内的平均位置，而其相对位置位于最前侧时的点）。用于确定特征点（12）的条件是位于特征点（11）后且在前后方向上位于最前侧这样的条件。

特征点（13）是在步行周期中右脚接地时的点。用于确定特征点（11）的条件是位于特征点（12）后且在前后方向上位于最后侧这样的条件。此外，该特征点（13）成为下一个循环的特征点（9）。

特征点（14）是在步行周期中步行一个循环时的腰的轨迹的交点。用于确定特征点（14）的条件是从特征点（10）到特征点（11）的腰的轨迹与从特征点（12）到特征点（13）的腰的轨迹在XY平面上交叉的交点这样的条件。

参照图9，在图7中说明的特征点（1）、（3）、（5）分别是在投影至YZ平面时的轨迹图案上的最下侧的点。另外，特征点（2）、（4）分别是在投影至YZ平面时的轨迹图案上的最上侧的点。

图10是用于说明在本实施方式中基于投影至XY平面上的轨迹的图案所包含的特征点的位置来计算出的特征要素的图。图11是用于说明在本实施方式中基于投影至XZ平面上的轨迹的图案所包含的特征点的位置来计算出的特征要素的图。图12是用于说明在本实施方式中基于投影至YZ平面上的轨迹的图案所包含的特征点的位置而计算出的特征要素的图。

参照图10，特征要素Wu是XY平面上的特征点（2）和特征点（4）之间的X轴向上的距离（称为“上侧左右宽度”），通过从特征点（2）的X坐标的值中减去特征点（4）的X坐标的值来计算出该特征要素Wu。

特征要素Wd是XY平面上的特征点（1）和特征点（3）之间的X轴向上的距离（称为“下侧左右宽度”），通过从特征点（1）的X坐标的值中减去特征点（3）的X坐标的值来计算出该特征要素Wd。

特征要素W是XY平面上的特征点（6）和特征点（7）之间的X轴向上的距离（称为“左右宽度”），通过从特征点（6）的X坐标的值中减去特征点（7）的X坐标的值来计算出该特征要素W。

特征要素Hl是XY平面上的特征点（4）和特征点（3）之间的Y轴向上的距离（称为“左侧上下宽度”），通过从特征点（4）的Y坐标的值中减去特征点（3）的Y坐标的值来计算出该特征要素Hl。

特征要素Hr是XY平面上的特征点（2）和特征点（1）之间的Y轴向上的距离（称为“右侧上下宽度”），通过从特征点（2）的Y坐标的值中减去特征点（1）的Y坐标的值来计算出该特征要素Hr。

特征要素H是XY平面上的特征要素Hl和特征要素Hr的平均（称为“上下宽度”）值，通过将Hl与Hr之和除以2来计算出该特征要素H。

特征要素Hcl是XY平面上的以特征点（3）为基准的特征点（8）的高度（称为“左侧交叉点高度”），通过从特征点（8）的Y坐标的值中减去特征点（3）的Y坐标的值来计算出该特征要素Hcl。

特征要素Hcr是XY平面上的以特征点（1）为基准的特征点（8）的高度（称为“右侧交叉点高度”），通过从特征点（8）的Y坐标的值中减去特征点（1）的Y坐标的值来计算出该特征要素Hcr。

特征要素ISO是XY平面上的相对于轨迹的上下宽度的特征点（8）的高度（称为“相位”），对将特征要素Hcl除以特征要素Hl而得到的值，加上将特征要素Hcr除以特征要素Hr而得到的值，并将由此得到的值除以2，由计算出该特征要素ISO。

特征要素Vlev是XY平面上的轨迹的上侧开放或下侧开放的程度（称为“形状∨或∧”），通过将特征要素Wu除以特征要素Wd来计算出该特征要素Vlev。

特征要素Ilev是用于确定XY平面上的轨迹的形状形成为纵向长的形状还是横向长的形状的要素（称为“形状I”），通过将特征要素H除以特征要素W来计算出该特征要素Ilev。

特征要素Hb是XY平面上的左右侧的上下宽度之比（称为“左右侧上下宽度比”），通过将特征要素Hr除以特征要素Hl来计算出该特征要素Hb。

特征要素Yb是XY平面上的左右侧的高度之比（称为“左右侧高度比”），通过将特征点（4）的Y坐标的值与特征点（1）的Y坐标的值之差，除以特征点（2）的Y坐标的值与特征点（3）的Y坐标的值之差，来计算出该特征要素Yb。

特征要素Wb是XY平面上的左右侧的宽度之比（称为“左右侧宽度比”），通过将特征点（6）的X坐标的值与特征点（8）的X坐标的值之差，除以特征点（8）的X坐标的值与特征点（7）的Y坐标的值之差，来计算出该特征要素Wb。

特征要素Stl是XY平面上的从右脚接地到左脚接地为止的上下振幅的合计（称为“从右脚接地到左脚接地为止的上下振幅”），对从特征点（2）的Y坐标的值中减去特征点（1）的Y坐标的值而得到的值，加上从特征点（2）的Y坐标的值中减去特征点（3）的Y坐标的值而得到的值，由此计算出该特征要素Stl。

特征要素Str是XY平面上的从左脚接地到右脚接地为止的上下振幅的合计（称为“从左脚接地到右脚接地为止的上下振幅”），对从特征点（4）的Y坐标的值中减去特征点（3）的Y坐标的值而得到的值，加上从特征点（4）的Y坐标的值中减去特征点（5）的Y坐标的值而得到的值，由此计算出该特征要素Str。

特征要素jun是表示轨迹描画为顺时针还是逆时针的要素（称为“描画顺序”），通过对特征点（2）和特征点（4）的X坐标进行正负判断来计算出该特征要素jun。

参照图11，特征要素WuSu是XZ平面上的特征点（10）和特征点（12）之间的X轴向上的距离（称为“上侧左右宽度”），通过从特征点（10）的X坐标的值中减去特征点（12）的X坐标的值，来计算出该特征要素WuSu。

特征要素WdSu是XZ平面上的特征点（9）和特征点（11）之间的X轴向上的距离（称为“下侧左右宽度”），通过从特征点（9）的X坐标的值中减去特征点（11）的X坐标的值，来计算出该特征要素WdSu。

特征要素Wsu是XZ平面上的特征点（6）和特征点（7）之间的X轴向上的距离（称为“左右宽度”），通过从特征点（6）的X坐标的值中减去特征点（7）的X坐标的值，来计算出该特征要素Wsu。

特征要素HlSu是XZ平面上的特征点（12）和特征点（11）之间的Z轴向上的距离（称为“左侧上下宽度”），通过从特征点（12）的Z坐标的值中减去特征点（11）的Z坐标的值，来计算出该特征要素HlSu。

特征要素HrSu是XZ平面上的特征点（10）和特征点（9）之间的Z轴向上的距离（称为“右侧上下宽度”），通过从特征点（10）的Z坐标的值中减去特征点（9）的Z坐标的值，来计算出该特征要素HrSu。

特征要素Hsu是XZ平面上的特征要素HlSu和特征要素HrSu的平均（称为“上下宽度”）值，通过将HlSu与HrSu之和除以2来计算出该特征要素Hsu。

特征要素HclSu是XZ平面上的以特征点（11）为基准的特征点（8）的高度（称为“左侧交叉点高度”），通过从特征点（8）的Z坐标的值中减去特征点（11）的Z坐标的值，来计算出该特征要素HclSu。

特征要素HcrSu是XZ平面上的以特征点（9）为基准的特征点（8）的高度（称为“右侧交叉点高度”），通过从特征点（8）的Z坐标的值中减去特征点（9）的Z坐标的值，来计算出该特征要素HcrSu。

特征要素ISOSu是XY平面上的相对于轨迹的上下宽度的特征点（14）的高度（称为“相位”），是与在图10中说明的XY平面的ISO相同的值。

特征要素VlevSu是XZ平面上的轨迹的上侧开放或下侧开放的程度（称为“形状∨或∧”），通过将特征要素WuSu除以特征要素WdSu来计算出该特征要素VlevSu。

特征要素IlevSu是用于确定XZ平面上的轨迹的形状是纵向长的形状还横向长的形状的要素（称为“形状I”），通过将特征要素Hsu除以特征要素Wsu来计算出该特征要素IlevSu。

特征要素HbSu是XZ平面上的左右侧的上下宽度之比（称为“左右侧上下宽度比”），通过将特征要素HrSu除以特征要素HlSu来计算出该特征要素HbSu。

特征要素YbSu是XZ平面上的左右侧的高度之比（称为“左右侧高度比”），通过将特征点（13）的Z坐标的值与特征点（9）的Z坐标的值之差，除以特征点（10）的Z坐标的值与特征点（11）的Z坐标的值之差，来计算出该特征要素YbSu。

特征要素WbSu是XZ平面上的左右侧的宽度之比（称为“左右侧宽度比”），是与在图10中说明的XY平面的Wb相同的值。

特征要素StlSu是XZ平面上的从右脚接地到左脚接地为止的前后振幅的合计（称为“从右脚接地到左脚接地为止的前后振幅”），通过对从特征点（10）的Z坐标的值中减去特征点（9）的Z坐标的值而得到的值，加上从特征点（10）的Z坐标的值中减去特征点（11）的Z坐标的值而得到的值，来计算出该特征要素StlSu。

特征要素StrSu是XZ平面上的从左脚接地到右脚接地为止的前后振幅的合计（称为“从左脚接地到右脚接地为止的前后振幅”），通过将从特征点（12）的Z坐标的值中减去特征点（11）的Z坐标的值而得到的值，加上从特征点（12）的Z坐标的值中减去特征点（13）的Z坐标的值而得到的值，来计算出该特征要素StrSu。

特征要素Zfl是XZ平面上的在左脚站立时腰的位置到达最上点之后在前后方向上移动的宽度（称为“从左脚站立时的最上点开始的腰的前后移动”），通过从特征点（12）的Z坐标的值中减去特征点（4）的Z坐标的值来计算出该特征要素Zfl。

特征要素Zfr是XZ平面上的在右脚站立时腰的位置到达最上点之后在前后方向上移动的宽度（称为“从右脚站立的最上点开始的腰的前后移动”），通过从特征点（10）的Z坐标的值中减去特征点（2）的Z坐标的值来计算出该特征要素Zfr。

特征要素Zf是XZ平面上的在站立时腰的位置到达最上点之后在前后方向上移动的宽度（称为“从站立的最上点开始的腰的前后移动”），通过将特征要素Zfl与特征要素Zfr之和除以2来计算出该特征要素Zf。

特征要素Zbl是XZ平面上的在左脚接地之后腰的位置在前后方向上移动的宽度（称为“从左脚接地开始的腰的前后移动”），通过从特征点（11）的Z坐标的值中减去特征点（3）的Z坐标的值来计算出该特征要素Zbl。

特征要素Zbr是XZ平面上的在右脚接地之后腰的位置在前后方向上移动的宽度（称为“从右脚接地开始的腰的前后移动”），通过从特征点（9）的Z坐标的值中减去特征点（5）的Z坐标的值，来计算出该特征要素Zbr。

特征要素Zb是XZ平面上的在脚接地之后腰的位置在前后方向上移动的宽度（称为“从接地开始的腰的前后移动”），通过将特征要素Zbl与特征要素Zbr相加的和除以2来计算出该特征要素Zb。

参照图12，特征要素dZ是YZ平面上的前后方向的倾斜度（称为“前后倾斜度”），将从特征点（2）的Y坐标的值中减去特征点（1）的Y坐标的值而得到的值，除以从特征点（2）的Z坐标的值中减去特征点（1）的Z坐标的值而得到的值，由此计算出该特征要素dZ。

特征要素StlShi是YZ平面上的左侧的倾斜方向的振幅的合计（“左侧的前后振幅”）值，通过对YZ平面上的特征点（2）及特征点（1）的距离加上YZ平面上的特征点（2）及特征点（3）的距离，来计算出该特征要素StlShi。YZ平面上的特征点（2）及特征点（1）的距离是如下计算出的，即，对从特征点（2）的Z坐标的值中减去特征点（1）的Z坐标的值而得到的值的二次方，加上从特征点（2）的Y坐标的值中减去特征点（1）的Y坐标的值而得到的值的二次方，再求出相加后的和的平方根。YZ平面上的特征点（2）及特征点（3）的距离是如下计算出的，即，对从特征点（2）的Z坐标的值中减去特征点（3）的Z坐标的值而得到的值的二次方，加上从特征点（2）的Y坐标的值中减去特征点（3）的Y坐标的值而得到的值的二次方，再求出相加后的和的平方根。

特征要素StrShi是YZ平面上的右侧的倾斜方向的振幅的合计（“右侧的前后振幅”）值，通过对YZ平面上的特征点（4）及特征点（3）的距离加上YZ平面上的特征点（4）及特征点（1）的距离，来计算出该特征要素StrShi。YZ平面上的特征点（4）及特征点（3）的距离是如下计算出的，即，对从特征点（4）的Z坐标的值中减去特征点（3）的Z坐标的值而得到的值的二次方，加上从特征点（4）的Y坐标的值中减去特征点（3）的Y坐标的值而得到的值的二次方，再求出相加后的和的平方根。YZ平面上的特征点（4）及特征点（1）的距离是如下计算出的，即，对从特征点（4）的Z坐标的值中减去特征点（1）的Z坐标的值而得到的值的二次方，加上从特征点（4）的Y坐标的值中减去特征点（1）的Y坐标的值而得到的值的二次方，再求出相加后的和的平方根。

特征要素StShi是YZ平面上的倾斜方向的振幅的合计（“前后振幅”），通过将特征要素StlShi与特征要素StrShi之和除以2，来计算出该特征要素StShi。

图13是用于说明本实施方式的特征要素和表示步行姿势的指标中的步幅之间的相关关系的第一图。图14是用于说明本实施方式的特征要素和表示步行姿势的指标中的步幅之间的相关关系的第二图。

参照图13，将在图10中说明的投影至XZ平面上的轨迹的图案的特征要素Hr设定为纵轴（y），并将对表示步行姿势的指标之一的步幅实际测定出的值设定为横轴（x），来绘制了数据。而且，通过回归分析，求出的回归公式为y＝0.0735x－41.271，决定系数R2为0.7938。

参照图14，将在图12中说明的投影至YZ平面上的轨迹的图案的特征要素StShi设定为纵轴（y），并将对表示步行姿势的指标之一的步幅实际测定出的值设定为横轴（x），来绘制了数据。而且，通过回归分析，求出的回归公式为y＝0.1485x－78.963，决定系数R2为0.8192。

这样，作为表示步行姿势的指标的步幅与特征要素Hr及特征要素StShi之间的相关性高，因而通过多元回归分析，能够使用步幅Length＝α×Hr＋β×StShi＋γ的公式来计算出步幅的值，该公式是作为目的变量的特征要素Hr及特征要素StShi以及作为说明变量的步幅的值之间的多元回归方程式。此外，α、β、γ是能够通过多元回归分析来得出的偏回归系数。

图15是用于说明本实施方式的特征要素和表示步行姿势的指标中的步宽之间的相关关系的第一图。图16是用于说明本实施方式的特征要素和表示步行姿势的指标中的步宽之间的相关关系的第二图。

参照图15，将在图10中说明的投影至XZ平面上的轨迹的图案的特征要素Hr除以特征要素W而得出特征要素Hr/W，将该特征要素Hr/W设定为纵轴（y），并将对表示步行姿势的指标之一的步宽实际测定出的值设定为横轴，来绘制了数据。而且，通过回归分析，求出的回归公式为y＝0.0033x－1.4056，决定系数R2为0.0932。

参照图14，将在图11中说明的投影至XZ平面上的轨迹的图案的特征要素WuSu除以特征要素WdSu而得出特征要素WuSu/WdSu，将该特征要素WuSu/WdSu设定为纵轴（y），并将对表示步行姿势的指标之一的步宽实际测定出的值设定为横轴（x），来绘制了数据。而且，通过回归分析，求出的回归公式为y＝0.2309x－4.0927，决定系数R2为0.1861。

另外，对于作为表示步行姿势的指标的步宽，通过多元回归分析，能够利用步宽Width＝δ×Hr/W＋ε×WuSu/WdSu＋ζ的公式来计算出步宽的值，该公式是作为目的变量的特征要素Hr/W及特征要素WuSu/WdSu以及作为说明变量的步幅的值之间的多元回归方程式。此外，δ、ε、ζ是通过多元回归分析来得出的系数。

图17是示出了本实施方式的活动量计100的概略结构的框图。参照图17，活动量计100包括控制部110、存储器120、操作部130、显示部140、报音部150、加速度传感器170及电源190。另外，活动量计100也可以包括用于与外部的计算机进行通信的接口。

控制部110、存储器120、操作部130、显示部140、报音部150、加速度传感器170及电源190内置于在图1中说明的主体部191内。

操作部130包括在图1中说明的显示切换/决定开关131、左操作/存储器开关132及右操作开关133，用于将表示这些开关被操作的操作信号发送至控制部110。

加速度传感器170使用MEMS（Micro Electro Mechanical Systems:：微机电系统）技术的半导体式传感器，但并不限定于此，也可以使用机械式或光学式等其他类型的传感器。在本实施方式中，加速度传感器170将表示三个轴向上各自的加速度的检测信号输出至控制部110。但是，加速度传感器170并不限定于3轴传感器，也可以是1轴或2轴的传感器。

存储器120包括ROM（Read Only Memory：只读存储器）（例如，闪存器）等非易失性存储器及RAM（Random Access Memory：随时存取存储器）（例如，SDRAM（synchronous Dynamic Random Access Memory：同步动态随机存取存储器））等易失性存储器。

存储器120存储用于控制活动量计100的程序数据、用于控制活动量计100的数据、用于设定活动量计100的各种功能的设定数据、步数及活动量等的以规定时间为单位（例如以天为单位）的测定结果的数据等。另外，还可将存储器120用作在执行程序时的工作存储器等。

控制部110包括CPU（Central Processing Unit：中央处理单元），按照存储在存储器120中的用于控制活动量计100的程序，根据来自操作部130的操作信号，并基于来自加速度传感器170及气压传感器180的检测信号，对存储器120、显示部140及报音部150进行控制。

显示部140包括在图1中说明的显示器141，用于控制将与来自控制部110的控制信号相对应的规定信息显示在显示器141上。

报音部150进行控制，以从扬声器输出与来自控制部110的控制信号相对应的规定的声音。

电源190包括能够更换的电池，将来自电池的电力（电功率）供给至活动量计100的控制部110等的进行动作时需要电力的各部。

图18是示出了本实施方式的活动量计100的概略功能的功能框图。参照图18，活动量计100的控制部110包括加速度读取控制部111、特征点位置确定部112、特征要素计算部1131、指标计算部1132、步行姿势判断部1133、随时间变化量计算部1134、变化程度判断部114、疲劳程度输入接受控制部115、疲劳程度判断部116及通知控制部117。

另外，活动量计100的存储器120包括加速度数据存储部121、特征点位置存储部122、特征要素存储部1231、相关关系存储部1232、指标存储部1233、步行姿势存储部1234、随时间变化量存储部1235、步行变化疲劳对应存储部124及变化程度存储部125。

此外，在本实施方式中，包含在控制部110中的这些各部，通过由控制部110执行用于执行后述的图19的处理的软件来构成控制部110。但是，但并不限定于此，包含在控制部110中的这些各部，也可以分别作为硬件电路配置在控制部110的内部。

另外，包含在存储器120中的这些各部，通过由控制部110执行用于执行后述图19的处理的软件而暂时构成在存储器120中。但是，但并不限定于此，包含在存储器120中的这些各部，也可以分别构成为专用的存储装置。

另外，就包含在存储器120中的这些各部而言，也可以取代形成在存储器120内的结构，而暂时构成在寄存器等的控制部110的内置存储器中。

加速度读取控制部111根据加速度传感器170来检测三个轴向的加速度Ax（t）、Ay（t）、Az（t）。

在此，如在图6中说明的那样，在加速度传感器的三个轴向与X轴向、Y轴向及Z轴向一致的情况下，只要将从加速度传感器取得的检测值直接设定为X轴向、Y轴向及Z轴向上的各加速度数据Ax（t）、Ay（t）、Az（t）即可。

另一方面，在加速度传感器的三个轴向与X轴向、Y轴向及Z轴向不一致的情况下，通过对从加速度传感器取得的检测值进行坐标变换，来计算X轴向、Y轴向及Z轴向上的各加速度数据Ax（t）、Ay（t）、Az（t）。

并且，加速度读取控制部111将针对每个取样周期计算出的加速度数据Ax（t）、Ay（t）、Az（t）存储在存储器120的加速度数据存储部121中。

特征点位置确定部112基于存储在加速度数据存储部121中的加速度数据Ax（t）、Ay（t）、Az（t），如在图6中说明的那样，利用公式1至公式9，来计算相对于平均位置的相对位置X（t）、Y（t）、Z（t），所述平均位置是指，X轴向、Y轴向及Z轴向上的活动量计100的短时间（在此，与±1步相对应的时间（±T秒））内的各平均位置。

图19是示出了在本实施方式的活动量计100中计算出的用户的规定部位的轨迹的第一图。图20是示出了在本实施方式的活动量计100中计算出的用户的规定部位的轨迹的第二图。

在图19的（A）部分中图19的（C）部分中示出的轨迹是用户在精力充沛（健康）时的作为规定部位的腰的轨迹。另一方面，在从图20的（A）部分至图20的（C）部分中示出的轨迹是用户在疲劳时的作为规定部位的腰的轨迹。这些轨迹是通过针对由特征点位置确定部112计算出的位置X（t）、Y（t）、Z（t）一边变更时间t一边将这些位置分布绘制到XY平面、XZ平面及YZ平面上来得到的。

这样，疲劳时的轨迹与精力充沛时的轨迹相比，相对于中心的振幅大，即，身体的轴的晃动变大，另外，尤其是在XZ平面的轨迹上，每一个周期的轨迹的偏差变大。

返回图18，接着，特征点位置确定部112基于计算出的位置X（t）、Y（t）、Z（t），通过在图7至图9中说明的方法，确定特征点的位置的坐标值。即，特征点位置确定部112基于由加速度传感器170检测出的加速度，来确定特定位置，该特定位置是指，在分布与Y轴向（铅直方向）、Z轴向（行进方向）及X轴向（左右方向）这相互垂直三个轴各自垂直的面上，即在XZ平面、XY平面及YZ平面上，去掉Z轴向的移动分量而投影的轨迹上的特征点的位置。

此外，也可以不必确定全部特征点，而仅确定在计算后述的特征要素时所需的特征点。

然后，特征点位置确定部112将计算出的特征点的位置存储至特征点位置存储部122。

特征要素计算部1131基于存储在特征点位置存储部122中的特征点的位置，按照在图10至图12中说明的计算式，来计算特征要素的值。然后，特征要素计算部1131将计算出的特征要素的值存储至特征要素存储部1231。

在相关关系存储部1232中预先存储有前述的在图13至图16中说明的多元回归方程式。

指标计算部1132按照存储在相关关系存储部1232中的多元回归方程式，基于存储在特征要素存储部1231中的特征要素的值，来计算表示步行姿势的指标（例如，步幅、步宽、腰的转动、抬脚高度、背部肌肉伸展、重心平衡等）的值。然后，指标计算部1132将计算出的指标的值存储至指标存储部1233。

图21是示出了在本实施方式的活动量计100中计算出的用户的步幅的图表。图22是在本实施方式的活动量计100中计算出的用户的步宽的图表。

图21及图22分别示出了基于在图19及图20中说明的用户的腰的轨迹来计算出的用户的步幅及步宽。在各图表中，左侧是精力充沛时的值，右侧是疲劳时的值。

参照图21，测定对象的用户在精力充沛时的步幅大约是675mm，疲劳时的步幅大约是500mm。参照图22，测定对象的用户在精力充沛时的步宽大约是84mm，疲劳时的步宽大约是130mm。

这样，疲劳时的情况与精力充沛时的情况相比，步幅变小，另外，步宽变大。

返回图18，步行姿势判断部1133基于存储在指标存储部1233中的指标的值，来判断步行姿势。然后，步行姿势判断部1133将判断出的步行姿势存储至存储器120的步行姿势存储部1234。

随时间变化量计算部1134计算基于指标值来进行判断后存储至步行姿势存储部1234中的步行姿势的随时间的变化量，并将计算出的值存储至存储器120的随时间变化量存储部1235。例如，计算表示步行姿势的指标，例如，计算出步幅或步宽在从开始运动之后变化了何种程度。另外，也可以计算表示步行姿势的指标的时间微分值在从开始运动其变化了何种程度。

变化程度判断部114基于由随时间变化量计算部1134进行计算并存储至随时间变化量存储部1235中的随时间的变化量，来判断作为随时间的变化的程度的变化程度，并将判断结果存储至存储器120的变化程度存储部125。在本实施方式中，特别地，对作为步行姿势的随时间变化的程度的姿势变化程度进行判断。但是，但并不限定于此，只要是轨迹的随时间变化的变化程度即可，也可以是其他变化程度，例如，还可以是表示步行姿势的指标的变化程度。

疲劳程度输入接受控制部115进行控制，以在用户进行动作等时从操作部130接受疲劳程度的输入。然后，将接受输入的疲劳程度和由变化程度判断部114判断出的疲劳程度相对应关联地存储至存储器120的步行变化疲劳对应存储部124，以作为用于判断今后的疲劳程度的累积数据。

疲劳程度判断部116基于存储在步行变化疲劳对应存储部124中的疲劳程度和变化程度，来判断与由变化程度判断部114进行计算并存储至变化程度存储部125的变化程度相对应的疲劳程度。作为疲劳程度的判断方法，可考虑如下的方法。

（1）将运动开始时的步幅设定为Sw0，将步行间距设定为Sp0，将抬脚高度设定为Sh0，将当前的步幅设定为Swt，将步行间距设定为Spt，将抬脚高度设定为Sht，将各自的变化量设定为ΔSw＝Swt－Sw0、ΔSp＝Spt－Sp0、ΔSh＝Sht－Sh0。此外，也可以利用作为其他步行姿势的指标的步宽、背部肌肉伸展、平衡中心、腰的转动等。

然后，将疲劳程度与变化量ΔSw、ΔSp、ΔSh的变化程度的对应关系累积到存储器120（步行变化疲劳对应存储部124）中，结果，决定出各变化量ΔSw、ΔSp、ΔSh的阈值ΔSwth、ΔSpth、ΔShth。

例如，分别对变化量ΔSw、ΔSp、ΔSh，决定存储在步行变化疲劳对应存储部124中的数据中的疲劳时的平均值和精力充沛时的平均值之间的中间值，作为阈值ΔSwth、ΔSpth、ΔShth。

疲劳程度判断部116在变化量ΔSw、ΔSp、ΔSh中的任意一个变化量在阈值以下时，判断为处于第一阶段的疲劳程度，在任意的两个变化量在阈值以下时，判断为处于第二阶段的疲劳程度，在全部变化量在阈值以下时，判断为处于第三阶段的疲劳程度。

此外，在处于第三阶段的疲劳程度的情况下，变化量ΔSw、ΔSp、ΔSh中的任意一个变化量变成在阈值以上时，判断为返回到了第二阶段的疲劳程度，并且，在处于第二阶段的疲劳程度的情况下任意两个变化量变成在阈值以上时，判断为返回到了第一阶段的疲劳程度，进而，在处于第一阶段的疲劳程度的情况下全部变化量变成在阈值以上时，判断为疲劳解除（恢复）。

可以对判断为疲劳解除（恢复）的情况的阈值，将条件设定得比判断疲劳程度的情况的阈值更严格（在步幅、步行间距、抬脚高度的情况下，增大阈值ΔSwth、ΔSpth、ΔShth）。由此，能够防止在疲劳未解除（恢复）时误判断为疲劳解除（恢复）而对用户带来损害，从而能够进一步确保用户的安全性。

（2）在前述的（1）中，将步行开始时的步幅Sw0、步行间距Sp0、抬脚高度Sh0设定为初始值。但是，但并不限定于此，也可以将开始运动后的规定时间（例如2个小时）的平均值设定为初始值。

（3）在前述的（1）中，通过当前值与初始值之差即变化量和阈值之间的关系来判断疲劳程度。但是，但并不限定于此，也可以根据初始值起的当前值的变化比例和阈值之间的关系来判断疲劳程度。

（4）在前述的（1）中，在超过了阈值时使疲劳程度的等级上升。但是，但并不限定于此，也可以在超过了阈值的状态持续了规定时间（例如，1分钟）的情况下使疲劳程度的等级上升。

（5）在前述中（1）中，也可以在运动类型（例如，跑步和步行）发生变化时，变更为与运动类型相对应的初始值。于是，即使在进行每数分钟反复跑步和步行那样的运动的情况下，也能够高精度地判断疲劳程度。

（6）在前述的（1）中，也可以在规定时间（例如，1小时以上）内没有运动的情况下，视为疲劳解除而重置初始值。

（7）将规定时间（例如，1分钟）的步幅、步行间距及抬脚高度的偏差设定为σw、σp、σh。并且，在将疲劳程度和偏差σw、σp、σh的变化程度的对应关系累积到存储器120（步行变化疲劳对应存储部124）中，结果，决定出各偏差σw、σp、σh的阈值σwth、σpth、σhth。

疲劳程度判断部116在偏差σw、σp、σh中的任意一个偏差变成在阈值以下时，判断为处于第一阶段的疲劳程度，在任一两个偏差变成在阈值以下时，判断为处于第二阶段的疲劳程度，在全部偏差变成在阈值以下时，判断为处于第三阶段的疲劳程度。

（8）将当前的步幅Swt、步行间距Spt、抬脚高度Sht的各时间微分值设定为Swt’＝dSwt/dt、Spt’＝dSpt/dt、Sht’＝dSht/dt。并且，将疲劳程度与时间微分值Swt’、Spt’、Sht’的变化程度的对应关系累积到存储器120（步行变化疲劳对应存储部124）中，结果，决定出各时间微分值Swt’、Spt’、Sht’的阈值。

疲劳程度判断部116在时间微分值Swt’、Spt’、Sht’中的任意一个时间微分值变成在阈值以下时，判断为处于第一阶段的疲劳程度，在任意两个时间微分值变成在阈值以下时，判断为处于第二阶段的疲劳程度，在多有的时间微分值变成在阈值以下时，判断为处于第三阶段的疲劳程度。

通知控制部117进行控制，以通过疲劳程度判断部116将所判断出的疲劳程度通知给用户。作为通知的方法，可以控制显示部140来进行显示，也可以控制报音部150来输出声音，还可以进行显示及声音输出的组合。

作为显示方法，可以用图标显示疲劳程度，也可以用文字（字符）显示。作为声音输出方法，可以输出与疲劳程度相对应的音量的蜂鸣音的，也可以输出与疲劳程度相对应的间隔的蜂鸣音，还可以输出与疲劳程度相对应的音质的蜂鸣音，还也输出表示疲劳程度的语言。由于根据疲劳程度而听出的声音不同，因而优选与疲劳程度相对应地以易于听取的音量及音质来输出。

图23是示出了本实施方式的活动量计100的控制部110所执行的步行姿势判断处理的流程的流程图。参照图23，在步骤S101中，控制部110从加速度传感器170读取加速度传感器的检测值，并如在图18的加速度读取控制部111在说明的那样，按每个取样周期，将加速度数据Ax（t）、Ay（t）、Az（t）存储至存储器120。

接着，在步骤S102中，控制部110判断是否检测出了与1步相对应的步行（动作）。在此，通过检测出在图7中说明的特征点（1）（特征点（5）），来判断为检测出了一步。在判断为没有检测出一步的情况（在步骤S102中判断为“否”的情况）下，控制部110使所执行的处理进入步骤S111的处理。

另一方面，在判断为检测出一步的情况（在步骤S102中判断为“是”的情况）下，在步骤S103中，控制部110读出在步骤S101中存储到存储器120中的1步的加速度数据Ax（t）、Ay（t）、Az（t），并如在图18的特征点位置确定部112中说明的那样，计算特征点的位置的坐标值。

接着，在步骤S104中，控制部110基于在步骤S103中计算出的特征点的位置的坐标值，来如在图18的特征要素计算部1131中说明的那样，计算特征要素的值。

接着，在步骤S105中，控制部110基于在步骤S104中计算出的特征要素的值，如在图18的指标计算部1132中说明的那样，按照特征要素和步行姿势的指标之间的相关关系，来计算指标的值并将其存储至存储器120。然后，控制部110使所执行的处理进入步骤S11的处理。

在步骤S111中，控制部110读出在步骤S105中存储到存储器120中的表示步行姿势的指标，并基于该指标，如在图18的步行姿势判断部1133中说明的那样，判断步行姿势并将判断结果存储至存储器120。

接着，在步骤S112中，控制部110如在图18的随时间变化量计算部1134中说明的那样，计算在步骤S111中判断出的步行姿势的随时间的变化量，并将其存储至存储器120。

接着，在步骤S113中，控制部110如在图18的变化程度判断部114中说明的那样，对随时间的变化的程度即变化程度进行判断，并将判断结果存储至存储器120。

然后，在步骤S114中，控制部110判断是否从操作部130接受到疲劳程度的输入。在判断为接受到的情况（在步骤S114中判断为“是”的情况）下，在步骤S115中，控制部110如在图18的疲劳程度输入接受控制部115中说明的那样，将接受输入的疲劳程度和在步骤S113中计算出的疲劳程度相对应关联地存储至存储器120。

在判断为未接受到疲劳程度的输入的情况（在步骤S114中判断为“否”的情况）下以及在步骤S115之后，在步骤S121中，控制部110判断是否达到判断疲劳程度的时机（例如，每1分钟为一个单位的判断时机、时刻）。在判断为没有达到的情况（在步骤S121中判断为“否”的情况）下，控制部110使所执行的处理进入步骤S101的处理。

另一方面，在判断为达到判断疲劳程度的时刻的情况（在步骤S121中判断为“是”的情况）下，在步骤S122中，控制部110如在图18的疲劳程度判断部116中说明的那样，基于存储在存储器120中的疲劳程度和变化程度，判断与在步骤S113中计算出的变化程度相对应的疲劳程度。

接着，在步骤S123中，控制部110如在图18的通知控制部117中说明的那样进行控制，以将在步骤S122中判断出的疲劳程度通知给用户。然后，控制部110使所执行的处理返回步骤S101的处理。

（1）如上面的说明那样，本实施方式的活动量计100具有主体部191、加速度传感器170及控制部110，用于判断将主体部191装戴在腰上的用户的步行姿势。

控制部包括：特征点位置确定部112，其基于由加速度传感器170检测出的加速度，来确定装戴主体部191的用户的腰的步行时的轨迹；随时间变化计算部（包括特征要素计算部1131、指标计算部1132、步行姿势判断部1133及随时间变化量计算部1134），其对由特征点位置确定部112确定的轨迹的随时间的变化进行计算；变化程度判断部114（包括疲劳程度输入接受控制部115及疲劳程度判断部116），其基于由随时间的变化计算部计算出的随时间的变化，来判断随时间的变化的程度即变化程度。

因此，由于判断用户的腰的轨迹的随时间的变化的程度，因而能够不易受到因仅变更动作速度情况及个人差带来的影响。其结果，能够更准确地向用户通知步行变化程度。

（2）另外，活动量计100还具有存储器120。控制部110还包括疲劳程度输入接受控制部115，该疲劳程度输入接受控制部115用于在用户正在步行时接受对疲劳程度的输入。变化程度判断部114对由疲劳程度输入接受控制部115接受到疲劳程度的输入时的变化程度进行判断。疲劳程度输入接受控制部115将接受到的疲劳程度和由变化程度判断部114判断出的变化程度相对应关联地存储至存储器120的步行变化疲劳对应存储部124。控制部110还包括疲劳程度判断部116，该疲劳程度判断部116基于存储在步行变化疲劳对应存储部124中的疲劳程度和变化程度，来判断与由变化程度判断部114判断出的变化程度相对应的疲劳程度。通知控制部117利用显示部140或报音部150来通知由疲劳程度判断部116判断出的疲劳程度。

（3）另外，活动量计100还具有显示部140或报音部150。控制部110还包括通知控制部117，该通知控制部117利用显示部140或报音部150来通知由疲劳程度判断部116判断出的疲劳程度。

（4）轨迹是去掉装戴了主体部191的腰在步行时的行进方向（Z轴向）的移动分量之后得到的三维轨迹。轨迹具有在图7中图9中说明的图案。该图案包括规定该图案的特征的多个特征点。

特征点位置确定部112，基于由加速度传感器170检测出的加速度，来在分别与铅直方向（Y轴向）、行进方向（Z轴向）及左右方向（X轴向）垂直的面即XZ平面、XY平面及YZ平面上，确定去掉行进方向（Z轴向）的移动分量而投影的轨迹上的特征点的位置。特征要素计算部1131基于由特征点位置确定部112确定的位置，来计算轨迹的特征要素的值。指标计算部1132按照特征要素的值和表示步行姿势的指标的值之间的预先求出的相关关系，基于由特征要素计算部1131计算出的特征要素的值，来计算指标的值。随时间变化量计算部1134基于由指标计算部1132计算出的指标的值，来计算指标的随时间的变化量。变化程度判断部114基于由随时间变化量计算部1134计算出的随时间的变化量，来判断变化程度。

因此，能够基于高精度的相关关系，高精度地表示计算步行的指标，另外，由于计算表示各种步行的指标，因而能够更高精度地判断详细的变化程度。

（5）并且，随时间的变化量包括步行姿势的随时间的变化量。控制部110还包括步行姿势判断部1133，该步行姿势判断部1133基于由指标计算部1132计算出的指标的值，来判断步行姿势。随时间变化量计算部1134还计算由步行姿势判断部1133判断出的步行姿势的随时间的变化量。变化程度判断部114还基于由随时间变化量计算部1134计算出的随时间的变化量，来判断包括步行姿势的随时间的变化的姿势变化程度在内的变化程度。

因此，能够基于高精度的相关关系，来高精度地计算表示步行姿势的指标，另外，由于计算表示各种步行姿势的指标，因而能够高精度地判断详细的变化程度。

（6）另外，如在图13至图16中说明的那样，相关关系是利用通过多元回归分析来得到的多元回归方程式来表示的，所述元回归方程式是作为目标变量的特征要素的值和作为说明变量的指标的值之间的关系式。

（7）并且，特征点包括：右脚接地时的特征点（1）、用右脚站立的期间内轨迹到达最高位置时的特征点（2）、左脚接地时的特征点（3）、用左脚站立的期间内轨迹到达最高位置时的特征点（4）。

特征要素包括特征要素Hr和特征要素StShi，其中，所述特征要素Hr是投影至与行进方向（Z轴向）垂直的XY平面上的轨迹上的特征点（1）和特征点（2）在铅直方向（Y轴向）上的距离，所述特征要素StShi是根据投影至与左右方向（X轴向）垂直的YZ平面上的轨迹上的特征点（1）和特征点（2）之间的距离以及特征点（3）和特征点（4）之间的距离来计算出的特征要素。

指标包括步幅。多元回归方程式，是对通过多元回归分析来得到的偏回归系数α及特征要素Hr的乘积、通过多元回归分析来得到的偏回归系数β及特征要素StShi的乘积、偏回归系数γ之和进行计算的公式，即步幅Length＝α×Hr＋β×StShi＋γ。

（8）并且，特征点包括右脚接地时的特征点（1）、用右脚站立的期间内轨迹到达最高位置时的特征点（2）、轨迹的最右侧的特征点（6）、轨迹的最左侧的特征点（7）、在轨迹的右侧最靠近前侧的特征点（10）、在轨迹的左侧最靠近前侧的特征点（12）、在轨迹的右侧最靠后侧的特征点（9）、在轨迹的左侧最靠后侧的特征点（11）。

特征要素包括特征要素Hr/W和特征要素WuSu/WdSu，其中，所述特征要素Hr/W是指，将投影至与行进方向（Z轴向）垂直的XY平面上的轨迹上的特征点（1）和特征点（2）在铅直方向（Y轴向）上的距离Hr，除以特征点（6）和特征点（7）在的左右方向（X轴向）上的距离W而得到的商；特征要素WuSu/WdSu是指，将投影至与铅直方向（Y轴向）垂直的XZ平面上的轨迹上的特征点（10）和特征点（12）在左右方向（X轴向）上的距离WuSu，除以特征点（9）和特征点（11）在左右方向（X轴向）上的距离WdSu而得到的商。

指标包括步宽。多元回归方程式，是对通过多元回归分析来得到的偏回归系数δ及特征要素Hr/W的乘积、通过多元回归分析来得到的偏回归系数ε及特征要素WuSu/WdSu的乘积、偏回归系数ζ之和进行计算的公式，即Width＝δ×Hr/W＋ε×WuSu/WdSu＋ζ。

接着，说明上述的实施方式的变形例。

（1）在前述的实施方式中，基于步行姿势的随时间的变化量，来计算步行姿势的随时间变化的程度即姿势变化程度。但是，但并不限定于此，也可以基于表示步行的指标的随时间的变化量，来计算步行随时间变化的程度即变化程度。另外，也可以基于用户的腰的轨迹随时间的变化，来计算变化程度。

（2）在前述的实施方式中，疲劳程度和变化程度的对应关系是根据用户输入的疲劳程度来决定的。但是，但并不限定于此，也可以对多人同样地获取疲劳程度和变化程度的对应关系的数据，并将所获取的该对应关系存储至预先活动量计100的存储器120（步行变化疲劳对应存储部124）。这样，不需从用户接受疲劳程度的输入来累积疲劳程度和变化程度的对应关系的数据，因而能够不使用户费工夫。

（3）在前述的实施方式中，基于指标的值和阈值之间的关系，来判断步行姿势。但是，但并不限定于此，也可以基于预先求出的与步行姿势之间的关系的指标的组合和计算出的指标的组合的类似度，来判断步行姿势。

（4）表示步行姿势的指标的阈值，也可以基于实际使步行姿势良好的人步行时的实测数据来决定。

（5）在前述的实施方式中，如在图21中说明的那样，分别独立地显示目标的步行姿势和用户的步行姿势。但是，但并不限定于此，也可以重叠显示目标的步行姿势和用户的步行姿势。

（6）在前述的实施方式中，如在公式4至公式6中说明的那样，平均速度分量是与±1步相对应的时间的平均速度分量。但是，但并不限定于此，也可以是与±n步（n是规定数）相对应的时间的平均速度分量，或者是与－n步（计算对象的时间之前的n步）相对应的时间的平均速度分量，或者是±s秒（s是规定数）的平均速度分量，或者是－s秒（计算对象之前的s秒）的平均速度分量。

（7）在前述的实施方式中，说明了活动量计100的装置的发明。但是，但并不限定于此，也可以是用于控制活动量计100的控制方法的发明。

（8）本次公开的实施方式的所有点皆为例示，而并非用于限制。本发明的范围并不由上述说明表示，而是由权利要求书表示，意在包括与权利要求书的范围等同的意思及范围内全部变更。

附图标记的说明

100  活动量计，

110  控制部，

111  加速度读取控制部，

112  特征点位置确定部，

1131  特征要素计算部，

1132  指标计算部，

1133  步行姿势判断部，

1134  随时间变化量计算部，

114  变化程度判断部，

115  疲劳程度输入接受控制部，

116  疲劳程度判断部，

117  通知控制部，

120  存储器，

121  加速度数据存储部，

122  特征点位置存储部，

1231  特征要素存储部，

1232  相关关系存储部，

1233  指标存储部，

1234  步行姿势存储部，

1235  随时间变化量存储部，

124  步行变化疲劳对应存储部，

125  变化程度存储部，

130  操作部，

131  显示切换/决定开关，

132 左操作/存储器开关，

133  右操作开关，

140  显示部，

141  显示器，

170  加速度传感器，

190  电源，

191  主体部，

192  夹子部。

Claims (8)

1.一种步行变化判断装置，该步行变化判断装置（100）具有主体部（191）、用于对所述主体部的加速度进行检测的加速度传感器（170）、控制部（110），该步行变化判断装置（100）用于对将所述主体部装戴在规定部位上的用户的步行变化进行判断，

该步行变化判断装置（100）的特征在于，

所述控制部包括：

确定单元（112、步骤S103），其基于由所述加速度传感器检测出的加速度，来确定装戴所述主体部的所述规定部位的步行时的轨迹；

第一计算单元（1131、1132、1133、1134、步骤S104、步骤S105、步骤S111、步骤S112），其计算由所述确定单元确定的所述轨迹的随时间的变化；

判断单元（114、115、116、步骤S113），其基于由所述第一计算单元计算出的所述随时间的变化，来判断变化程度，该变化程度是随时间的变化的程度。

2.如权利要求1所述的步行变化判断装置，其特征在于，

还具有存储部（120）；

所述控制部还包括接受单元（115、步骤S114），该接受单元（115、步骤S114）用于在用户正在步行时接受对疲劳程度的输入；

所述判断单元，对由所述接受单元接受到时的所述变化程度进行判断；

所述控制部还包括存储控制单元（115、124、步骤S115），该存储控制单元（115、124、步骤S115）将由所述接受单元接受到的所述疲劳程度和由所述判断单元判断出的所述变化程度相对应关联地存储至所述存储部；

所述判断单元，基于存储在所述存储部中的所述疲劳程度和所述变化程度，来判断与所述判断单元所判断出的所述变化程度相对应的所述疲劳程度（116、步骤S122）。

3.如权利要求2所述的步行变化判断装置，其特征在于，

还具有通知部（140、150）；

所述控制部还包括通知控制单元（117、步骤S123），该通知控制单元（117、步骤S123）通过所述通知部来通知由所述判断单元判断出的所述疲劳程度。

4.如权利要求1所述的步行变化判断装置，其特征在于，

所述轨迹，是去掉了装戴所述主体部的所述规定部位的步行时的行进方向上的移动分量而得到的三维轨迹，所述轨迹的图案包括规定该图案的特征的多个特征点；

所述确定单元，基于由所述加速度传感器检测出的加速度，来确定特定位置（112、步骤S103），所述特定位置是指，在分别与铅直方向、所述行进方向及左右方向这相互垂直的三个轴向相垂直的面上，去掉所述行进方向的移动分量而投影的所述轨迹上的所述特征点的位置；

所述第一计算单元包括：

第二计算单元（1131、步骤S104），其基于由所述确定单元确定的所述位置，来计算所述轨迹的特征要素的值，

第三计算单元（1132、步骤S105），其按照所述特征要素的值和表示所述步行的指标的值之间的预先求出的相关关系，基于由所述第二计算单元计算出的所述特征要素的值，来计算所述指标的值，

第四计算单元（1134、步骤S111、步骤S112），其基于由所述第三计算单元计算出的所述指标的值，来计算所述指标的随时间的变化量；

所述判断单元，基于由所述第四计算单元计算出的所述随时间的变化量，来判断所述变化程度（114、步骤S113）。

5.如权利要求4所述的步行变化判断装置，其特征在于，

所述随时间的变化量包括步行姿势的随时间的变化量；

所述控制部还包括步行姿势判断单元（1133、步骤S111），该步行姿势判断单元（1133、步骤S111）基于由所述第三计算单元计算出的所述指标的值，来判断所述步行姿势；

所述第四计算单元，还计算由所述步行姿势判断单元判断出的所述步行姿势的随时间的变化量；

所述判断单元，还基于由所述第四计算单元计算出的所述随时间的变化量，来判断包括所述步行姿势的随时间的变化的姿势变化程度在内的所述变化程度。

6.如权利要求4所述的步行变化判断装置，其特征在于，

所述相关关系是利用通过多元回归分析来得到的多元回归方程式来表示的，所述多元回归方程式是作为目标变量的所述特征要素的值和作为说明变量的所述指标的值之间的关系式。

7.如权利要求6所述的步行变化判断装置，其特征在于，

所述特征点包括：第一脚部接地时的第一特征点（1），用所述第一脚部站立的期间内所述轨迹到达最高位置时的第二特征点（2），所述第二脚部接地时的第三特征点（3），用所述第二脚部站立的期间内所述轨迹到达最高位置时的第四特征点（4）；

所述特征要素包括第一特征要素Hr和第二特征要素StShi，其中，所述第一特征要素Hr是投影至与所述行进方向垂直的面上的所述轨迹上的所述第一特征点和所述第二特征点在所述铅直方向上的距离，所述第二特征要素StShi是根据投影至与所述左右方向垂直的面上的所述轨迹上的所述第一特征点和所述第二特征点之间的距离以及所述第三特征点和所述第四特征点之间的距离来计算出的特征要素；

所述指标包括步幅；

所述多元回归方程式，是对通过所述多元回归分析来得到的第一偏回归系数α与所述第一特征要素的乘积、通过所述多元回归分析来得到的第二偏回归系数β与所述第二特征要素的乘积、第三偏回归系数γ之和进行计算的公式，即Length＝α×Hr＋β×StShi＋γ。

8.如权利要求6所述的步行变化判断装置，其特征在于，

所述特征点包括第一脚部接地时的第一特征点（1）、用所述第一脚部站立的期间内所述轨迹到达最高位置时的第二特征点（2）、所述轨迹的最右侧的第三特征点（6）、所述轨迹的最左侧的第四特征点（7）、在所述轨迹的右侧最靠近前侧的第五特征点（10）、在所述轨迹的左侧最靠近前侧的第六特征点（12）、在所述轨迹的右侧最靠近后侧的第七特征点（9）、在所述轨迹的左侧最靠近后侧的第八特征点（11）；

所述特征要素包括第一特征要素Hr/W和第二特征要素WuSu/WdSu，其中，所述第一特征要素Hr/W是指，将投影至与所述行进方向垂直的面上的所述轨迹上的所述第一特征点和所述第二特征点在所述铅直方向上的距离，除以所述第三特征点和所述第四特征点在所述左右方向上的距离而得到的商，所述第二特征要素WuSu/WdSu是指，将投影至与所述铅直方向垂直的面上的所述轨迹上的所述第五特征点和所述第六特征点在所述左右方向上的距离，除以所述第七特征点和所述第八特征点在所述左右方向上的距离而得到的商；

所述指标包括步宽；

所述多元回归方程式，是对通过所述多元回归分析来得到的第一偏回归系数δ与所述第一特征要素的乘积、通过所述多元回归分析来得到的第二偏回归系数ε与所述第二特征要素的乘积、第三偏回归系数ζ之和进行计算的公式，即Width＝δ×Hr/W＋ε×WuSu/WdSu＋ζ。

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