CN110337316A - 信息处理设备、信息处理方法、以及程序 - Google Patents

Abstract

[问题]提供一种新型和改进的信息处理设备，其能够提供关于用户的步行/跑步状态的实时报告并且易于使用。[解决方案]信息处理设备包括：感测信息获取单元，从穿戴在正在步行或跑步的用户的身体上的一个或多个传感器获取感测信息；判断单元，根据感测信息判断用户的脚着地状态；以及通知单元，基于所判断的脚着地状态向用户通知关于用户的步行/跑步状态的信息。

Description

信息处理设备、信息处理方法、以及程序

技术领域

本公开涉及一种信息处理设备、信息处理方法、以及程序。

背景技术

近年来，做日常基础运动的人的数量增多，以保持健康、发展体力、饮食、以及精力充沛。具体地，因为跑步比其他运动更容易实现，所以喜欢跑步的人的数量明显增多。然而，大多数喜欢跑步的人难以获得从专家处接收关于“跑姿”的指导的机会，并且这些人喜欢按照其自身的“跑姿”跑步。

此外，已经提出了一种通过将可穿戴终端附着在跑步者上并且感测跑步间距、步幅等将感测信息反馈给跑步者并且基于感测信息向跑步者提供建议的系统。作为这种系统的示例，可以举例说明下面专利文献1中公开的信息处理设备。

引用列表

专利文献

专利文献1：日本专利申请公开第2016-214499号

发明内容

发明解决的问题

跑步方式是跑步时的“跑姿”的重要因素之一。跑步方式是包括正在跑步的跑步者的姿势、步的模式、臂的摆动等的通用术语。如果能够掌握跑步方式的特性(quality)(换言之，跑步方式的状态)，并且跑步者能够基于所掌握的信息获得恰当的指导和训练方法，则跑步者能够学习到优选的跑步方式。然而，因为通过确认正在跑步的跑步者的图像而掌握跑步方式的状态，所以跑步者难以实时掌握跑步者的跑步方式的状态。而且，为了获得这种图像，请求第三方捕获图像或制备专用的成像系统是必要的。因此，作为非运动员的普通人难以在跑步期间获得跑步者的图像。因此，需要一种能够在不使用图像的情况下将跑步者的跑步方式的状态实时反馈给跑步者的方法。

因此，在本公开中，提出了一种新型和改进的信息处理设备、信息处理方法、以及程序，其能够将跑步和步行状态实时反馈给用户并且易于使用。

问题的解决方案

根据本公开，提供一种信息处理设备，包括：感测信息获取单元，从穿戴在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息；估计单元，从感测信息中估计用户的脚的着地状态；以及通知单元，基于所估计的着地状态通知与用户的跑步和步行状态相关的信息。

此外，根据本公开，提供一种信息处理方法，包括从穿戴在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息、从感测信息中估计用户的脚的着地状态、以及基于估计的着地状态通知与用户的跑步和步行状态相关的信息。

此外，根据本公开，提供一种程序，该程序使得计算机实现用于从穿戴在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息的功能、用于从感测信息中估计用户的脚的着地状态的功能、以及基于估计的着地状态通知与用户的跑步和步行状态相关的信息的功能。

发明效果

如上所述，根据本公开，能够提供一种能够将跑步和步行状态实时反馈给用户并且易于使用的信息处理设备、信息处理方法、以及程序。

应注意，上述效果不一定受限制，并且可以与上述效果一起或替代上述效果获得本说明书中已经描述的任意效果或表示从本说明书中发现的其他效果。

附图说明

图1是用于说明跑步方式的示例的说明图。

图2是用于说明根据本公开的第一实施方式的信息处理系统1的示例性配置的说明图。

图3是示出根据第一实施方式的可穿戴装置20的配置的框图。

图4是示出根据第一实施方式的可穿戴装置20的外观的示例的说明图。

图5是示出根据第一实施方式的可穿戴装置20的外观的另一示例的说明图。

图6是用于说明根据第一实施方式的可穿戴装置20的穿戴状态的示图。

图7是示出根据第一实施方式的服务器30的配置的框图。

图8是用于说明根据第一实施方式的机器学习的示例的说明图。

图9是用于说明根据第一实施方式的估计单元330的操作的示例的说明图。

图10是用于说明根据第一实施方式的判断单元332的示例的说明图。

图11是示出根据第一实施方式的用户终端70的配置的框图。

图12是用于说明根据第一实施方式的信息处理方法的示例的顺序图。

图13是用于说明根据第一实施方式的第一示例的变形的显示屏幕的示例的说明图。

图14是用于说明根据第一实施方式的第二示例的显示屏幕的示例的说明图。

图15是用于说明根据第一实施方式的第二示例的变形的显示屏幕的示例的说明图(第1)。

图16是用于说明根据第一实施方式的第二示例的变形的显示屏幕的示例的说明图(第2)。

图17是用于说明根据第一实施方式的第三示例的显示屏幕的示例的说明图。

图18是用于说明根据本公开的第二实施方式的信息处理方法的示例的流程图。

图19是用于说明根据第二实施方式的信息选择单元334的操作的示例的说明图。

图20是用于说明根据第二实施方式的显示屏幕的示例的说明图。

图21是示出根据本公开的实施方式的信息处理设备900的示例性硬件配置的框图。

具体实施方式

在下文中，将参考所附附图详细描述本公开的优选实施方式。应注意，在本说明书和附图中，具有基本相同的功能配置的部件将以相同的参考标号表示，以省去多余的描述。

此外，在本说明书和附图中，存在通过在相同的参考之后附上不同的标号，来对具有基本相同或相似的功能配置的多个部件彼此区分的情况。然而，在不需要对具有基本相同或相似功能配置的多个部件进行彼此具体区分的情况下，仅应用相同的参考标号。此外，存在通过在相同的参考之后加上不同的字母来对不同实施方式中的彼此相似的部件进行区分的情况。然而，在不需要对相似的部件彼此进行具体区分的情况下，仅应用相同的参考。

应注意，将按照下列顺序进行描述。

1.根据本公开的实施方式的创建的来历

1.1.创建根据本公开的实施方式之前的背景

1.2.根据本公开的实施方式的创建的来历

2.第一实施方式

2.1.根据第一实施方式的信息处理系统1的概况

2.2.根据第一实施方式的可穿戴设备20的配置

2.3.根据第一实施方式的服务器30的配置

2.4.根据第一实施方式的用户终端70的配置

2.5.根据第一实施方式的信息处理方法

3.根据第一实施方式的示例

3.1.第一示例

3.2.第二示例

3.3.第三示例

4.第二实施方式

4.1.根据第二实施方式的服务器30的配置

4.2.根据第二实施方式的信息处理方法

5.总结

6.关于硬件配置

7.补充

<<1.根据本公开的实施方式的创建的来历>>

<1.1.创建根据本公开的实施方式之前的背景>

首先，在对本公开的实施方式进行描述之前，将对本发明人创建根据本公开的实施方式时的背景进行描述。如上所述，大多数喜欢运动(诸如跑步)的人难以获得从专家处接收关于“跑姿”(诸如跑步)的建议的机会，并且这些人通常按照他们自己的“跑姿”进行跑步。此外，通常，人在两岁或三岁的早期孩童时期自然地学习“跑姿”，并且然后，在根据生长开发各种运动的经历等时，学习大人的“跑姿”。即使是这种成长过程，也没有很多通过学校的课堂等接收关于“跑姿”的专业指示的机会。

此外，例如，根据跑步距离(诸如长距离和短距离)、跑步线路的条件(诸如平地、山地、以及沙地)、以及运动的种类，存在优选的“跑姿”。因此，如果不仅运动员、而且喜欢运动的普通人也能够学习优选的“跑姿”，则可以“容易地”跑步，即，“愉快地”跑步，并且此外，可以减少在跑步过程中产生的伤害。然后，如果能够容易地学习优选的“跑姿”，则人们喜欢运动的概率增加，并且此外，对于日常生活中不熟悉运动的人，可以预期喜欢运动的动力增加。而且，如果喜欢运动的概率增加，则这种增加进一步改善人的健康状况。

顺便提及，如上所述，“跑姿”的重要因素之一是诸如正在跑步的跑步者的姿势、双脚的步伐、以及双臂的摆动的跑步方式。因此，如果跑步者能够掌握跑步方式的特性并且基于掌握的信息获得恰当的指示和训练方法，则能够学习到优选的跑步方式。因此，因为改进他们自己的“跑姿”的跑步方式意味着改变使用多年的跑步方式，所以这种改进对跑步者是个大的挑战。然而，这种改进对于“享受”跑步而言是非常有效的。此外，相比于跑步者在跑步之后掌握跑步方式的状态并且检验改进方法，通过在正在跑步的跑步者实时掌握跑步方式的状态的同时，改进跑步方式，能够更为有效地改进优选的跑步方式。

然而，因为通常通过确认正在跑步的跑步者的图像才能掌握跑步方式，所以跑步者不能够实时掌握跑步者的跑步方式的状态。因此，在跑步之后确认跑步者的跑步图像并且检验跑步者的跑步方式的改进方法。因此，难以通过跑步者自身来有效地改进跑步方式。此外，跑步者能够通过教练基于经验的指导掌握跑步方式。然而，因为基于教练经验的跑步方式的状态是根据教练的感觉传送的，所以跑步者难以掌握跑步者的跑步方式。

此外，为了获取这种图像，存在必需制备专用成像系统的情况，并且作为非运动员的普通人难以制备这种系统。而且，考虑从图像中掌握跑步者的跑步方式、将跑步方式实时发送给正在跑步的跑步者、并且提供对跑步者进行指导的第三方。然而，存在运动员之外的人难以获得该第三方的情况。此外，在提供的第三方不是技术地学习运动的人的情况下，难以将信息正确地传送给跑步者并且难以正确地对跑步者进行指导。此外，即使能够确保专业的教练作为第三方，也是从感觉上进行跑步方式的状态的传送和改进跑步方式的指导并且缺乏细节。因此，跑步者难以理解和实践由第三方指导的内容。此外，通过使跑步者在测力板上跑步能够掌握跑步方式中跑步者的脚底的着地等。然而，难以根据跑步者的跑步距离提供长距离的测力板。因此，在实际的长距离跑步中，跑步者难以掌握跑步者的脚底的着地状态。

换言之，对于运动员之外的普通人，难以学习到优选的跑步方式。而且，关于教练的指导，未建立起目标性的指导方法。因此，能够改进很多点。因此，鉴于该情况，本发明人坚持不懈地研究，以实现能够将跑步方式的状态实时反馈给跑步者的系统。如果能够构建这种系统，则普通人也能够容易地学习到优选的跑步方式。例如，通过例如在学校的课堂上以及日常生活中进行慢跑等，能够容易地学习到优选的“跑步方式”。

<1.2.根据本公开的实施方式的创建的来历>

顺便提及，当本发明人坚持不懈地研究诸如慢跑和马拉松的长距离跑步的跑步方式时，公认的是跑步方式的特性与以下两个指标具有高度关联性。一个指标是跑步过程中的脚的着地状态，以及另一指标是脚的肌肉弹性特征。在以下描述中，将参考图1描述本发明人所公认的两个指标。图1是用于说明跑步方式的示例并且示意性地示出正在跑步的人的身体姿势的说明图。为易于理解，将以线条表示正在跑步的人的双臂和双脚、躯干等。

跑步过程中的脚的着地状态是跑步时的每一步中脚底如何与地面接触，并且主要地，可以根据脚底首先着地时的部分的位置判断状态。更具体地，着地状态主要包括三种类型，即，脚从脚跟接触地面的状态；脚从整个脚底接触的状态；以及脚从脚趾接触的状态。应注意，在长距离跑步中，一般跑步者通常从脚跟或整个脚底接触地面，并且据说，最为顶级的长距离跑步者从脚趾接触地面。在下面的描述中，将描述一般跑步者的着地状态(即，从脚跟着地和从整个脚底着地)。

如图1的左图中所示，在从脚跟着地时，跑步者落在用户的身体的重心的前方。具体地，当跑步者试图在用户的身体的前方着地时，用户自然从脚跟接触地面。在这种着地状态中，因为跑步者在跑步者的身体的重心的前方接触地面，所以从脚底延伸至大腿的着地脚的轴线向后倾斜，并且对脚施加从前至后的力。因此，跑步者在每次着地时被阻碍(braked)，并且跑步者在下一步中不能够顺利地向前迈出。而且，在从脚跟着地时，当与前方地面接触时，由于脚的倾斜，容易向脚的肌肉施加负荷。在跑步者试图长距离的跑步的情况下，从脚跟着地具有缺点。此外，从脚跟接触地面之时至跑步者反冲地面并且脚底与地面分离之时的着地时间变得比后面描述的从整个脚底着地更长，并且根据着地时间脚的肌肉工作时的时间变得更长。因此，脚的肌肉的负荷增加。因此，在诸如跑步的长时间跑步中，不能认为从脚跟着地不是优选的着地状态。

另一方面，如图1的右图中所示，在从整个脚底着地时，跑步者在跑步者的身体的重心下方与地面接触。在这种从整个脚底着地中，从脚底延伸至大腿的着地脚的轴线几乎垂直于地面延伸，并且当跑步者每次与地面接触时，跑步者不被阻碍。因此，跑步者在下一步中能够顺利地向前迈出。而且，因为跑步者的身体的重心定位在着地脚上，所以来自地面的冲击不仅能够被脚吸收，而且还能够被用户的整个身体吸收，并且能够减少脚的肌肉的负荷。此外，在从整个脚底着地中，因为正在跑步的跑步者的身体的重心的竖直移动自然地减少，所以来自地面的冲击减少，并且跑步者的身体的负荷能够减少。此外，从脚跟接触地面之时至跑步者反冲地面并且脚底与地面分离之时的着地时间比从脚跟着地的着地时间更短。因此，能够进一步减少脚的肌肉的负荷。因此，在诸如跑步的长距离跑步中，可以认为从整个脚底着地是优选的着地状态。

换言之，在诸如慢跑和马拉松的长距离跑步中，能够认为，相比于跑步者从脚跟接触地面的着地状态，跑步者从整个脚底接触地面的着地状态是更为优选的跑步方式。通过这种方式，跑步方式的特性与跑步过程中的脚的着地状态具有关联性，并且通过掌握跑步过程中的脚的着地状态可以判断跑步方式的状态。应注意，通过分析正在跑步的跑步者的图像以及通过在正在跑步的跑步者的下方设置测力板等并分析从测力板获取的测量结果，能够直接掌握上述着地状态。然而，如上所述，因为难以提供用于成像跑步者的跑步图像的成像系统和长距离的测力板，所以用户难以直接掌握着地状态。因此，用于估计着地状态的估计技术很重要。

接着，将描述脚的肌肉的弹性特征(肌肉弹性特征)。通过执行用于拉伸和缩短小腿的肌肉以及诸如跟腱的肌腱复合体的周期训练，而执行诸如跑步的体育锻炼。更具体地，在跑步的情况下，脚的肌腱复合体在着地时被拉伸，并且弹性能在肌腱复合体中积聚。接着，肌腱复合体在跑步者使着地脚反冲至跑步者的身体的后侧时收缩，并且立即释放积聚的弹性能。跑步者通过使用释放的弹性能反冲地面而在跑步中产生一部分驱动力。因此，如果能够有效地积聚弹性能并且能够在跑步者反冲地面时有效地使用积聚的弹性能，则能够认为跑步者因为有效地获得高驱动力而跑步。换言之，可以认为能够通过有效地使用脚的肌肉的弹性特征(肌肉弹性特征)增强跑步机体。应注意，通过在正在跑步的跑步者的下方设置测力板等并且分析从测力板获取的压力，能够直接地掌握上述弹性能。

应注意，通常，为了在跑步锻炼过程中有效地使用上述所述的脚的肌肉的弹性特征，多数顶级跑步者将有效地使用脚的肌腱复合体的拉伸-缩短周期(SSC)。

换言之，无论是短距离还是长距离，可以认为，能够有效地积聚并且释放弹性能的跑步方式是跑步锻炼的优选跑步方式。因此，通过掌握脚的肌肉的弹性特征的使用可以判断跑步方式的特性。

此外，当本发明人继续研究时，发现能够根据从惯性测量单元获取的感测信息估计脚的着地状态和肌肉弹性特征，脚的着地状态和肌肉弹性特征是与跑步方式的状态具有关联性的两个指标。具体地，惯性测量单元是检测由锻炼产生的三轴加速度、三轴角速度等并且包括加速度传感器、陀螺仪传感器等的装置。通过将惯性测量单元作为运动传感器穿戴在身体的一部分上等，能够将惯性测量单元用作可穿戴装置。近年来，可以穿戴在身体上的这种惯性测量单元已经广泛使用并且能够容易获得。因此，即使是一般的人也能够容易地使用惯性测量单元。而且，因为能够将惯性测量单元穿戴在身体上，所以惯性测量单元不干扰跑步者的跑步，并且跑步者的跑步位置等不受限制。这些点是惯性测量单元的优点。因此，这种惯性测量单元被穿戴在跑步者的身体上并且获取由正在跑步的跑步者的运动而产生的感测信息。根据本发明人的研究，阐明了可以通过使用由机器学习等获取的数据库对所获取的感测信息进行分析来估计两个指标。

因此，通过聚焦于确认，本发明人认为跑步者可以在不使用图像的情况下实时地掌握跑步方式的状态并且已经创建了本公开的实施方式。换言之，根据下面描述的本公开的实施方式，因为不使用图像，所以可以提供一种能够将跑步方式的状态实时反馈给正在跑步的跑步者并且能够易于使用的系统。更具体地，在本公开的实施方式中，基于通过穿戴在跑步者的身体上的可穿戴传感器获取的感测信息，对包括脚的着地状态和脚的肌肉的弹性特征的两个指标进行估计。此外，在本实施方式中，基于估计的结果判断跑步者的跑步方式的状态。在下文中，将依序详细描述根据本公开的实施方式的配置和信息处理方法。

应注意，在下列描述中，将如下所述的根据本公开的实施方式穿戴可穿戴装置20进行跑步的跑步者称为用户。此外，在下列描述中，将使用根据本公开的实施方式的信息处理系统1的、上述用户之外的用户称为第三方(其他用户)。

<<2.第一实施方式>>

<2.1.根据第一实施方式的信息处理系统1的概况>

接着，将描述根据本公开的实施方式的配置。首先，将参考图2描述根据本公开的实施方式的配置。图2是用于说明根据本实施方式的信息处理系统1的示例性配置的说明图。

如图2所示，根据本实施方式的信息处理系统1包括经由网络98通信地连接至彼此的可穿戴装置20、服务器30、以及用户终端70。具体地，可穿戴装置20、服务器30、以及用户终端70经由基站等(未示出)(例如，移动电话的基站、无线LAN的接入点等)连接至网络98。应注意，网络98中使用的通信方法可以是任意方法(无论该方法是有线方法还是无线方法)。然而，因为可穿戴装置20被正在跑步的用户穿戴，所以优选使用无线通信，以不干扰用户的跑步。此外，在本实施方式中，希望应用一种能够保持稳定操作的通信方法，以使得服务器30能够稳定地将信息提供给本实施方式中的用户以及用户之外的第三方。

可穿戴装置20是能够穿戴在正在跑步的用户的身体的一部分上的装置或插入到用户的身体中的植入式装置。更具体地，作为可穿戴装置20，能够采用诸如头戴显示器(HMD)类型、耳式装置类型、脚环类型、手镯类型、颈圈类型、眼镜类型、垫片类型、徽章类型、以及等布料类型的各种类型的可穿戴装置。而且，可穿戴装置20整合了单个或多个传感器，以获取用于判断正在跑步的用户的跑步方式的状态的感测信息。应注意，将在后面详细描述可穿戴装置20。

例如，服务器30由计算机等配置。例如，服务器30由提供本实施方式中的服务的服务供应商拥有并且将服务提供给每个用户或每个第三方。具体地，服务器30掌握用户的跑步方式的状态，并且将诸如跑步方式的状态的通知和诸如用于改进跑步方式的方法的建议的通知的服务提供给用户。应注意，将在后面详细描述服务器30。

用户终端70是用于将来自服务器30的信息等通知给用户或用户之外的第三方的终端。例如，用户终端70能够是诸如平板电脑、智能手机、移动电话、膝上型个人电脑(PC)、笔记本PC、以及HMD的装置。

应注意，在图2中，根据本实施方式的信息处理系统1被示出为包括单个可穿戴装置20和单个用户终端70的信息处理系统1。然而，本实施方式不限于此。例如，根据本实施方式的信息处理系统1可以包括多个可穿戴装置20和用户终端70。此外，例如，根据实施方式的信息处理系统1可以包括诸如中继装置的其他通信装置等，中继装置在将感测信息从可穿戴装置20发送至服务器30时使用。

<2.2.根据第一实施方式的可穿戴装置20的配置>

接着，将参考图3至图6对根据本公开的实施方式的可穿戴装置20的配置进行描述。图3是示出根据本实施方式的可穿戴装置20的配置的框图。图4和图5是示出根据本实施方式的可穿戴装置20的外观的示例的说明图。此外，图6是用于说明根据本实施方式的可穿戴装置20的穿戴状态的示图。

如图3所述，可穿戴装置20主要包括传感器单元200、主控制单元210、通信单元220、以及呈现单元230。下面将对可穿戴装置20的每个功能单元进行详细描述。

(传感器单元200)

传感器单元200是设置在穿戴在用户的身体上的可穿戴装置20中的传感器并且检测用户的跑步运动。例如，传感器单元200由诸如加速度传感器、陀螺仪传感器、以及地磁传感器的单个或多个传感器装置实现，检测根据用户的运动产生的加速度、角速度等的变化，并且生成表示检测的变化的单条或多条感测信息。将由传感器单元200获取的单条或多条感测信息输出至后面描述的主控制单元210。此外，传感器单元200可以包括诸如全球定位系统(GPS)接收器、心率传感器、大气压传感器、温度传感器、以及湿度传感器的各种其他传感器。

(主控制单元210)

主控制单元210设置在可穿戴装置20中并且能够控制可穿戴装置20中的各个块。主控制单元210由硬件实现，例如，中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)等。此外，主控制单元210能够用作数据获取单元212、处理单元214、以及输出控制单元216。在下文中，将详细描述根据本实施方式的主控制单元210的功能。

数据获取单元212控制传感器单元200以获取从传感器单元200输出的感测信息，并且将获取的感测信息输出至处理单元214。此外，数据获取单元212可以具有掌控精确时间的内置时钟机构(未示出)、在获取感测信息时将感测信息与时间相关联、并且将感测信息输出至处理单元214。处理单元214将从数据获取单元212输出的感测信息转换成经由网络98发送的预定格式，并且将转换的信息输出至输出控制单元216。此外，输出控制单元216控制后面描述的通信单元220，以将从处理单元214输出的预定格式的感测信息发送至服务器30。

(通信单元220)

通信单元220设置在可穿戴装置20中并且能够与诸如服务器30的外部装置交换信息。换言之，可以认为，通信单元220是具有交换数据的功能的通信接口。此外，通过与后面描述的服务器30交换数据，例如，通信单元220能够将用作可穿戴装置20的呈现单元230的装置的类型通知给服务器30。应注意，通信单元220由诸如通信天线、传输和接收电路、以及端口的通信装置实现。

(呈现单元230)

呈现单元230是用于将信息呈现给用户的装置并且例如通过图像、语音、光、振动等将各种信息输出给用户。呈现单元230由显示器(图像显示装置)、扬声器(语音输出装置)、耳机(语音输出装置)、发光单元、振动模块(振动装置)等实现。此外，呈现单元230可以由视频输出终端、语音输出终端等实现。

此外，可穿戴装置20可以包括未示出的输入单元。输入单元具有用于接收输入到可穿戴装置20的数据和命令的功能。更具体地，输入单元由触摸面板、按钮、开关、按键、键盘、麦克风、图像传感器等实现。

此外，在本实施方式中，可以将传感器单元200的功能与呈现单元230的功能划分开，并且提供两种不同的可穿戴装置20。以这种方式，因为能够减少具有传感器单元200的功能的可穿戴装置20的配置的尺寸，所以可以将可穿戴装置20穿戴在用户的身体的各个部位上。

如上所述，作为可穿戴装置20，能够采用诸如HMD类型、耳式装置类型、脚环类型、手镯类型、颈圈类型、眼镜类型、垫片类型、徽章类型、以及布料类型的各种类型的可穿戴装置。在图4中，示出了可穿戴装置20的外观的示例。图4中示出的可穿戴装置20a是颈圈类型的可穿戴装置。可穿戴装置20a主要包括左主体部分22L和右主体部分22R以及用于连接主体部分22L和主体部分22R的颈带24。主体部分22L和主体部分22R整合了例如图3中的传感器单元200、主控制单元210、通信单元220、以及呈现单元230中的至少一部分。此外，用作呈现单元230的耳机(未示出)内置于主体部分22L和主体部分22R的每一个中，并且用户能够通过将耳机佩戴在两只耳朵上听到语音信息等。

此外，在图5中，示出了可穿戴装置20的外观的示例。图5中示出的可穿戴装置20b是眼镜类型的可穿戴装置。可穿戴装置20b包括左主体部分100L和右主体部分100R、显示器102、透镜104、以及用于连接主体部分100L和主体部分100R的颈带106。主体部分100L和主体部分100R整合了例如图3中传感器单元200、主控制单元210、通信单元220、以及呈现单元230中的至少一部分。此外，显示器102包括有机电致发光(EL)显示器等。因此，在用户穿戴可穿戴装置20b的状态下，用户能够经由透镜104看到周围环境，并且用户能够用一只眼睛看到显示器102上显示的屏幕。

此外，如图6所示，单个或多个可穿戴装置20穿戴在诸如头部、颈部、腰部、腕部、以及踝部的用户的各个部位上。此外，可穿戴装置20可以被附接至或嵌入在用户的跑鞋等中。此外，在图6中，带式可穿戴装置20穿戴在用户的腰部上。然而，穿戴在腰部上的可穿戴装置20的形状不限于此。例如，可穿戴装置20可以具有能够被钩接至带子的计步器(万步计(Manpokei)(注册商标))的形状。更具体地，可穿戴装置20设置在用户的腰部、靠近臀部的大腿、膝关节、脚踝等上，以获取用于掌握跑步方式的状态的各种感测信息。此外，在本实施方式中，可穿戴装置20穿戴在可穿戴装置20不干扰正在跑步的用户的跑步的部位上就足够了，并且穿戴位置不受限制。然而，为了以高准确度获取用于掌握跑步方式的状态的各种感测信息，优选使可穿戴装置20穿戴在靠近用户身体的重心的腰部等处。

<2.3.根据第一实施方式的服务器30的配置>

接着，将参考图7至图10对根据本公开的实施方式的服务器30的配置进行描述。图7是示出根据本实施方式的服务器30的配置的框图。图8是用于说明根据本实施方式的机器学习的示例的说明图。图9是用于说明根据本实施方式的估计单元330的操作的示例的说明图。此外，图10是用于说明根据本实施方式的判断单元332的操作的示例的说明图。

如上所述，服务器30是由例如计算机等配置。如图7所示，服务器30主要包括输入单元300、输出单元310、主控制单元320、通信单元340、存储单元350、图像获取单元(成像信息获取单元)360。下面将详细描述服务器30的各个功能单元。

(输入单元300)

输入单元300接收输入到服务器30的数据和命令。更具体地，输入单元300由触摸面板、键盘等实现。

(输出单元310)

例如，输出单元310包括显示器、扬声器、视频输出终端、语音输出终端等并且通过图像、语音等输出各种信息。

(主控制单元320)

主控制单元320设置在服务器30中并且能够控制服务器30的各个块。主控制单元320由硬件实现，例如，CPU、ROM、RAM等。此外，主控制单元320能够用作数据获取单元(感测信息获取单元)322、处理单元324、以及输出控制单元326。在下文中，将详细描述根据本实施方式的主控制单元320的功能。

数据获取单元322获取从可穿戴装置20发送的感测信息并且将获取的感测信息输出至处理单元324。

处理单元324对从数据获取单元322输出的感测信息进行处理并且从感测信息中估计用户的脚的着地状态等。此外，处理单元324基于估计的着地状态等判断用户的跑步方式的状态(跑步状态)。具体地，处理单元324用作估计单元330、判断单元332、以及信息选择单元(通知单元)334，以实现这些功能。在下文中，将详细描述根据本实施方式的处理单元324的功能。

估计单元330基于从可穿戴装置20发送的感测信息，通过应用预定的算法来估计用户的脚的着地状态和肌肉的弹性特征(肌肉弹性特征)。然后，估计单元330将着地状态和肌肉弹性特征的估计结果输出至后面描述的判断单元332、信息选择单元334、以及存储单元350。

更具体地，例如，估计单元330通过使用由下面机器学习获取的DB610(参考图8)而对着地状态和肌肉弹性特征进行估计。

首先，跑步者将可穿戴装置20穿戴在身体的一部分上，以获取用于构建DB 610的信息，并且跑步者在测力板上跑步。此时，可穿戴装置20获取由正在跑步的跑步者的运动而生成的各种感测信息。同时，测力板测量用户的脚相对于正在跑步的用户的躯体的相对着地位置、着地脚底的部位、脚底着地所施加的压力、着地时间等。此外，可以捕获正在跑步的跑步者的图像并且从图像中获取诸如用户的躯体的倾度、以及脚的着地状态的信息。应注意，跑步者可以是实际上使用可穿戴装置20的用户或可以是作为获取用于构建DB 610的信息的跑步者的用户之外的人。在假设跑步者是用户的情况下，能够提高由估计单元330估计的关于着地状态等的估计准确度。另一方面，在跑步者是用户之外的人的情况下，不需要用户执行测量来获取用于构建DB 610的信息。因此，用户能够容易地使用根据本实施方式的信息处理系统1。此外，假设提前获取跑步者的属性信息等(例如，诸如性别、年龄、身高、以及体重的信息)。

因此，例如，将如上所述获取的感测信息、测量结果等输入至服务器30或未示出的其他信息处理设备，并且使得服务器30的处理单元324中包括的学习装置600等执行机器学习。具体地，如图8所示，假设服务器30或其他信息处理设备中设置了诸如支持向量机回归和深度神经网络的有监督的学习装置600。将从可穿戴装置20获取的感测信息和通过使用测力板等获取的测量结果(着地状态和肌肉弹性特征)分别作为教师信号(teachersignal)和输入信号输入至学习装置600，并且学习装置600根据预定规则执行关于这些信息之间的关系的机器学习。然后，将多对教师信号和输入信号输入至学习装置600，并且学习装置600对输入进行机器学习，使得学习装置600构建存储表示感测信息、着地状态等之间的关系的关系信息的数据库(DB)610。此时，可以将上述属性信息等作为对输入目标分组时的信息和用于分析测量结果的信息，输入至学习装置600。此外，在本实施方式中，学习装置600可以使用半监督的学习装置和弱监督的学习装置。

此外，如图9所示，估计单元330能够基于通过学习装置600的机器学习获取的DB610，根据从可穿戴装置20新获取的用户的感测信息估计着地状态和肌肉弹性特征。以这种方式，在本实施方式中，在不使用成像装置、测力板等的情况下，能够根据来自可穿戴装置20的感测信息对着地状态和肌肉弹性特征进行估计。此外，如上所述，因为着地状态和肌肉弹性特征是与跑步方式的状态具有高度关联性的指标，所以可以通过使用这些指标判断跑步方式的状态。

应注意，估计单元330的估计方法不局限于使用上述机器学习的方法，在本实施方式中可以使用其他估计方法。在本实施方式中，例如，在一条感测信息与着地状态具有明显的高度关联性的情况下，换言之，脚底中首先着地的部分的位置，通过将感测信息输入至表示关联关系的表达式中可以计算着地状态。

判断单元332基于估计单元330的估计结果判断用户的跑步方式的状态。在本实施方式中，因为通过使用由估计单元330估计的指标而非图像，来掌握跑步方式的状态，所以即使没有第三方对正在跑步的用户成像，也可以将跑步方式的状态实时反馈给用户。然后，判断单元332将判断结果输出至后面描述的信息选择单元334、存储单元350等，以向用户提供反馈。

例如，如图10所示，判断单元332在XY坐标上虚拟地绘制出由估计单元330估计的两个指标(着地状态和肌肉弹性特征)。在图10中，以标记800表示绘制的标记。具体地，在图10中的XY坐标轴上，以X轴表示指示肌肉弹性特征的轴，并且用于跑步的弹性能从图10中的X轴的左侧朝向右侧增加。此外，在图10中的XY坐标轴上，以Y轴表示指示着地状态的轴，并且在跑步的每一步中首先着地的脚底部分的位置从图10中的前侧至后侧、从下侧至上侧移动。换言之，图10中的Y轴的下侧示出标记的情况是指脚趾首先着地的着地状态，以及图10中的Y轴的上侧示出标记的情况是指脚跟首先着地的着地状态。此外，图10中的Y轴的中心处(换言之，X轴附近)示出标记的情况是指用户的脚由整个脚底着地的着地状态。判断单元332在该XY坐标轴上绘制由估计单元330估计的着地状态和肌肉弹性特征。此外，如图10所示，在XY坐标轴上示出预定的区域802。区域802表示跑步方式的优选状态的范围。换言之，区域802在假设着地状态作为优选状态的范围和假设肌肉弹性特征作为优选状态的范围内。因此，如果由判断单元332绘制的标记800的坐标位于区域802中，则能够认为用户的跑步方式的状态是非常好的。

此外，在绘制的标记800的坐标没有位于区域802中的情况下，判断单元332计算从标记800至区域802的虚拟距离。此外，判断单元332能够通过使用预定值使所计算的距离归一化，来获取表示关于跑步方式的特性的评估的评估分数。根据以这种方式获取的评估分数，用户能够容易地掌握用户的跑步方式的特性。更具体地，在所绘制的标记的坐标位于区域802中的情况下，假设跑步方式是非常好的，并且例如，计算诸如100的满分评估分数。在这种情况下，在所绘制的标记800的坐标没有位于区域802中的情况下，评估分数表示为相对于100分的满分的相应值。因此，用户能够容易掌握用户的跑步方式的特性。

应注意，判断单元332的判断方法不局限于上述方法，并且在本实施方式中可以使用其他方法。在本实施方式中，判断单元332可以通过执行相对于估计的指标(着地状态和肌肉弹性特征)的统计处理而判断跑步方式的状态。

此外，在上述描述中，已经描述了判断单元332通过使用着地状态和肌肉弹性特征而判断用户的跑步方式的状态。然而，本实施方式不局限于此。例如，判断单元332可以通过使用着地状态和肌肉弹性特征中的任意一个做出判断。此外，在能够获取着地时间等的情况下，可以使用着地时间作为与跑步方式的状态具有关联性的第三指标。在这种情况下，判断单元332可以在XYZ坐标轴上绘制着地状态、肌肉弹性特征、以及着地时间，并且可以相似地做出判断。通过以这种方式增加判断单元332所使用的指标的数目，能够以更高的准确度判断用户的跑步方式的状态。

信息选择单元334基于可穿戴装置20从后面描述的通信单元340获取的信息，根据可穿戴装置20中包括的呈现单元230的类型，选择被发送至可穿戴装置20的通信数据。然后，信息选择单元334将所选择的数据输出至后面所述的输出控制单元326。例如，在可穿戴装置20的呈现单元230是显示器的情况下，信息选择单元334选择用于控制显示器以显示与估计单元330的估计结果、判断单元332的判断结果等对应的预定图像的数据。此外，在呈现单元230是耳机的情况下，信息选择单元334选择用于控制耳机以输出与估计结果、判断结果等对应的预定语音的数据。此外，在呈现单元230是振动模块的情况下，信息选择单元334选择用于控制振动模块根据基于估计结果、判断结果等的预定振动模式而振动的数据。

输出控制单元326通过控制后面描述的通信单元340，将从处理单元312输出的数据发送至可穿戴装置20和用户终端70。

(通信单元340)

通信单元340设置在服务器30中并且能够与诸如可穿戴装置20和用户终端70的外部装置交换信息。此外，通信单元340能够通过与可穿戴装置20交换数据而检测用作可穿戴装置20的呈现单元230的装置的类型。应注意，通信单元340由诸如通信天线、传输和接收电路、以及端口的通信装置实现。

(存储单元350)

存储单元350设置在服务器30中并且存储用于由主控制单元320执行各种处理的程序、信息等、以及通过处理获取的信息。应注意，例如，存储单元350由诸如硬盘(HD)的磁记录介质、诸如闪存的非易失性存储器等实现。

(图像获取单元360)

图像获取单元360设置在服务器30中并且从诸如摄影仪(未示出)的成像装置中获取用户在跑步过程中的图像数据。成像装置能够经由有线通信或无线通信将图像数据发送至服务器30。应注意，在本实施方式中，未假设由图像获取单元360获取的正在跑步的用户的图像数据不用于如上所述估计单元330的估计。例如，如下面示例中所述，将图像数据作为附加信息提供给用户或用户之外的第三方。因此，在本实施方式中，图像获取单元360不需要设置在服务器30中。

<2.4.根据第一实施方式的用户终端70的配置>

接着，将参考图11描述根据本公开的实施方式的用户终端70的配置。图11是示出根据本实施方式的用户终端70的配置的框图。如上所述，用户终端70是诸如平板电脑、智能手机、移动电话、膝上型PC、笔记本PC、以及HMD的装置。如图11所示，用户终端70主要包括输入单元700、输出单元710、主控制单元720、通信单元730、以及存储单元740。下面将详细描述用户终端70的各个功能单元。

(输入单元700)

输入单元700接收输入到用户终端70的数据和命令。更具体地，输入单元700由触摸面板、键盘等实现。

(输出单元710)

输出单元710包括例如显示器、扬声器、视频输出终端、语音输出终端等并且通过图像、语音等输出各种信息。

(主控制单元720)

主控制单元720设置在用户终端70中并且能够控制用户终端70中的各个块。主控制单元720由硬件实现(例如，CPU、ROM、RAM等)。

(通信单元730)

通信单元730能够与诸如服务器30的外部装置交换信息。应注意，通信单元730由诸如通信天线、传输和接收电路、以及端口的通信装置实现。

(存储单元740)

存储单元740设置在用户终端70中并且存储用于由上述主控制单元720执行各种处理的程序等以及通过处理获取的信息。应注意，例如，存储单元740由诸如HD的磁记录介质、诸如闪存的非易失性存储器等实现。

<2.5.根据第一实施方式的信息处理方法>

在上文中，已经详细描述了根据本实施方式的信息处理系统1、信息处理系统1中包括的可穿戴装置20、服务器30、以及用户终端70的配置。接着，将描述根据本实施方式的信息处理方法。作为信息处理方法的大致流程，信息处理系统1从穿戴在正在跑步的用户的身体上的单个或多个可穿戴装置20获取单条或多条感测信息，并且从所获取的感测信息中估计着地状态和肌肉弹性特征。此外，信息处理系统1从所估计的指标中判断用户的跑步方式的状态，并且将判断结果等呈现给用户或用户之外的第三方。下面将参考图12对根据本实施方式的信息处理方法进行描述。图12是用于说明根据本实施方式的信息处理方法的示例的顺序图。如图12所示，根据本实施方式的信息处理方法包括从步骤S101至步骤S111的多个步骤。下面将详细描述根据本实施方式的信息处理方法中包括的每个步骤。

(步骤S101)

在用户跑步之前，将可穿戴装置20提前穿戴在用户的身体的一部分上。当用户开始跑步时，可穿戴装置20的传感器单元200检测根据用户的运动产生的加速度、角速度等的变化，并且生成表示所检测的变化的单条或多条感测信息。此外，可穿戴装置20将所生成的感测信息发送至服务器30。

(步骤S103)

服务器30从可穿戴装置20中获取感测信息。服务器30通过基于感测信息施加预定的算法来对用户的脚的着地状态和肌肉弹性特征进行估计。

(步骤S105)

服务器30基于在上述步骤S103中获取的估计结果，判断用户的跑步方式的状态。

(步骤S107)

服务器30将在上述步骤S103中获取的判断结果发送至用户穿戴的可穿戴装置20和用户或第三方的用户终端70。应注意，此时，服务器30不仅可以发送判断结果，而且还可以发送诸如估计结果以及估计结果的历史的其他信息。

(步骤S109)

可穿戴装置20基于所接收的信息将关于跑步方式的状态等的判断结果呈现给用户。例如，可穿戴装置20通过图像、语音、光、振动等将判断结果等呈现给用户。

(步骤S111)

用户终端70基于所接收的信息，将关于跑步方式的状态的判断结果等呈现给用户或第三方。例如，用户终端70通过图像或语音将判断结果等呈现给第三方。

如上所述，在第一实施方式中，估计单元330能够基于通过机器学习获取的DB610，从可穿戴装置20获取的感测信息中，估计着地状态和肌肉弹性特征。因此，在不使用诸如成像装置和测力板的专用装置的情况下，能够对着地状态和肌肉弹性特征(与跑步方式的状态具有高度关联性的两个指标)进行估计。此外，在本实施方式中，通过使用由估计单元330估计的指标(而非使用图像)，掌握跑步方式的状态。因此，根据本实施方式，即使没有第三方对正在跑步的用户成像，也能够将跑步方式的状态实时反馈给用户。换言之，根据本实施方式，能够提供将跑步方式的状态实时反馈给用户并且能够易于使用的系统。

应注意，在上面的描述中，已经描述了判断单元332通过使用着地状态和肌肉弹性特征对用户的跑步方式的状态进行判断。然而，本实施方式不局限于此。例如，判断单元332可以通过使用着地状态和肌肉弹性特征中的任意一个做出判断。此外，在能够获取着地时间等的情况下，能够通过使用着地时间作为与跑步方式的状态具有关联性的第三指标做出判断。

<<3.根据第一实施方式的示例>>

上面已经详细描述了根据第一实施方式的信息处理方法。接着，将根据第一实施方式的信息处理的示例描述为表示具体示例。在下列描述中，将关注于将跑步方式的状态呈现给用户或第三方的方法，来描述各个示例。应注意，下面描述的示例仅是根据第一实施方式的信息处理的示例，并且根据第一实施方式的信息处理并不局限于下列示例。

<3.1.第一示例>

首先，将描述能够将用户的跑步方式的状态实时反馈给正在跑步的用户的第一示例。

首先，在本示例中，用户将可穿戴装置20穿戴在用户的身体的一部分上并且跑步。如上所述，可穿戴装置20根据正在跑步的用户的运动生成感测信息并且将感测信息发送至服务器30。服务器30基于所接收的感测信息对用户的着地状态和肌肉弹性特征进行估计。此外，服务器30基于所估计的着地状态和肌肉弹性特征判断用户的跑步方式的状态，并且将符合判断的控制信息发送至可穿戴装置20。

此外，可穿戴装置20根据用作可穿戴装置20的呈现单元230的装置的类型以各种格式将判断反馈给用户。更具体地，在可穿戴装置20整合了耳机的情况下，可穿戴装置20根据关于跑步方式的判断输出不同的声音。换言之，在判断跑步方式非常好的情况下(例如，在评估分数等于或高于60分的情况下)，可穿戴装置20输出第一语音，并且在判断跑步方式不是很好的情况下(例如，评估分数低于60分的情况下)，可穿戴装置20输出与第一语音不同的第二语音。可替代地，仅在判断跑步方式非常好的情况下，可穿戴装置20才可以根据用户的跑步步伐输出预定的声音。例如，对于每一步，根据与每一步相关的判断输出或不输出预定的声音。此外，在可穿戴装置20包括诸如灯的发光元件的情况下，可穿戴装置20可以通过发射预定图案的光或预定颜色的光而将与跑步方式相关的判断反馈给用户。可替代地，在可穿戴装置20包括振动装置的情况下，可穿戴装置20可以通过预定模式的振动将与跑步方式相关的判断反馈给用户。

此外，在可穿戴装置20是具有眼镜类型显示器102的装置的情况下，可以显示表示与跑步方式相关的判断的图像。例如，如图13所示，图13是用于说明根据第一示例的变形例的显示屏幕的示例的说明图，在显示器(可穿戴装置20的呈现单元230)上显示屏幕80。在屏幕80的上侧，跑步方式的评估分数(例如，图13中，显示70分作为评估分数)被示出为用户的跑步方式的判断结果。在跑步方式的非常好状态的分数是100分的满分的情况下，评估分数是与用户的跑步方式相关的评估分数。此外，如上述图10，在屏幕80的下侧，示出了关于着地状态和肌肉弹性特征的XY坐标轴。在XY坐标轴上，通过估计单元330估计的着地状态和肌肉弹性特征被示出为标记800。换言之，标记800的坐标实时表示用户的着地状态和肌肉弹性特征。而且，如图10中，在XY坐标轴上，示出了表示优选跑步方式的范围的区域802。因此，通过可视地辨别屏幕80，用户能够掌握用户的当前跑步方式与非常好的跑步方式之间的关系，并且使用该关系改进用户的跑步方式。此外，在可穿戴装置20是具有眼镜类型显示器102的装置的情况下，可以显示具有跑步的人的体形的人状图标860(参考图20)。人状图标860表示正在跑步的用户的状态，并且更具体地，例如，在用户的身体向前倾斜的情况下，人状图标860具有正在跑步的人的前倾姿势的体形。通过可视地辨别该人状图标860，用户或第三方能够直观地掌握跑步方式的状态并且能够使用所掌握的信息改进用户或第三方的跑步方式。

如上所述，根据第一示例，能够将用户的跑步方式的状态实时反馈给正在跑步的用户。因此，不仅运动员、喜欢慢跑的普通人等也能够实时掌握其自身跑步方式的状态，并且能够使用所掌握的跑步方式来改进其自身的跑步方式。此外，由于用户自己能够掌握跑步方式的状态，所以不需要对用户的跑步方式等进行确认的第三方，并且用户能够容易使用根据本实施方式的信息处理系统1。此外，在第一示例中，以诸如评估分数、XY坐标轴上的显示等的直观理解的形式，将关于跑步方式的状态的信息呈现给用户，即使儿童也能够容易理解其自身跑步方式的状态。

<3.2.第二示例>

接下来，将描述将用户的跑步方式的状态实时提供给用户之外的第三方(例如，指导用户的教练等)的第二示例。应注意，此处，第三方不局限于具有关于诸如专业跑步的运动的知识的专家，并且包括将用户的跑步方式的状态发送给用户并且给出简单建议的普通人。此外，在本示例中，假设第三方使用具有显示器的用户终端70。在该情况下，即使显示器上显示大量的信息，用户也能够可视地辨别信息。因此，不同于第一示例，能够进一步显示关于跑步方式的状态的其他信息等，并且例如，能够显示跑步方式的变化的历史等。

将参考图14描述第二示例的特定内容。图14是用于说明根据第二示例的显示屏幕的示例的说明图。图14示出的屏幕82在显示器(用户终端70的输出单元710)上显示。如图10，在屏幕82中，示出了关于着地状态和肌肉弹性特征的XY坐标轴。在XY坐标轴上，以标记800和曲线804表示由估计单元330估计的着地状态和肌肉弹性特征。具体地，圆形标记800表示关于跑步方式的最新状态的指标，以及曲线804表示关于之前跑步方式的状态的指标的变化。因此，根据屏幕82，第三方能够根据曲线804的坐标和轨迹的形状直观地掌握用户的跑步方式的状态的变化。例如，在跑步方式由于用户的长距离跑步而被打破(跑步方式由于疲劳等而被打破)的情况下，第三方能够通过屏幕82中表示的曲线804而直观地掌握跑步方式被打破。

此外，在本示例中，当第三方对用户做出指导而执行用户终端70的输入操作时，能够表示指导时刻的指标。更具体地，在屏幕82中，由X形状的标记806表示指导时刻的指标。以这种方式，根据本示例，还表示自指导时刻之后的指标。因此，用户能够从第三方对用户做出指导时的时刻直观地掌握跑步方式的状态的变化并且易于验证指导的效果。

此外，将参考图15描述根据第二示例的变形例。图15是用于说明根据第二示例的变形例的显示屏幕的示例的说明图，并且示出了输出单元710上显示的屏幕84。如图14中，在屏幕84中，示出了关于着地状态和肌肉弹性特征的XY坐标轴，并且示出了分别与XY坐标轴上示出的着地状态和肌肉弹性特征的历史对应的两种类型的标记800a和800b。具体地，圆形标记800a表示关于每一步中右脚跑步方式的状态的指标，以及矩形标记800b表示关于每一步中左脚跑步方式的指标。此外，在屏幕84中，将表示以往历史的指标的标记800a和800b示出为轮廓标记，并且填充表示最新指标的标记800a和800b。

以这种方式，在本示例中，通过单独显示右脚和左脚，第三方能够直观地掌握用户的每个脚的状态的趋势。更具体地，在屏幕84中，尽管表示右脚的指标的标记800a集中在特定范围内，但是表示左脚的指标的标记800b在比标记800a的范围更宽的范围内示出。因此，第三方能够直观地掌握正在跑步的用户的左脚的状态是不稳定的。换言之，根据本示例，通过单独表示每个指标的历史信息以及右脚和左脚中的每一个的指标，第三方能够直观地掌握用户的跑步方式的状态的趋势。因此，第三方能够准确地掌握用户的跑步方式的状态的趋势并且基于所掌握的信息对用户进行适当地指导。

应注意，判断单元332通过对多个估计指标执行统计处理可以做出关于用户的跑步方式的状态的判断。例如，判断单元332可以通过由统计处理获取的指标的分布范围与预定值的比较，判断跑步方式的状态。通过统计处理获取的值能够用作对跑步方式的状态等进行分析时的参考点，并且还能够用作增强用户和教练的理解的目标指标。此外，尽管在图14和图15的XY坐标轴上显示了包括着地状态和肌肉弹性特征的两个指标，但是本实施方式不局限于此。例如，通过附加显示着地时间的指标等，可以在XYZ的三个坐标轴上显示三个指标。

此外，将参考图16描述第二示例的另一变形例。图16是用于说明根据第二示例的变形例的显示屏幕的示例的说明图，并且示出了在输出单元710上显示的屏幕86。屏幕86显示估计的用户的着地状态和肌肉弹性特征相对于跑步时间的时间变化。具体地，在屏幕86的最上一行，示出了右脚的着地状态的时间变化808R，并且在从顶部起的第二行，示出了左脚的着地状态的时间变化808L。根据每一步，以矩形波示出了每个脚的着地状态的每个时间变化808L和808R，并且向下突出的部分表示脚的脚底着地的状态。着地状态的各个时间变化808R和808L的纵向轴表示每一步中脚底中首先着地的部分的位置与脚底的中心分离的量，并且由于各个时间变化808R和808L向下移动，脚底中首先着地的部分的位置向更靠近于脚底的中心移动。因此，关于时间变化808L和808R，由于向下突出的部分的量更大，每一步中脚底中首先着地的部分的位置移至更靠近于脚底的中心，着地状态接近非常好的着地状态。此外，在屏幕86中，区域802(优选着地状态)与时间变化808L和808R一起显示。因此，如果区域802中包括向下突出的时间变化808L和808R的部分，则第三方能够直观地掌握着地状态是优选的。

此外，在屏幕86中，在从顶部起的第二行中，示出了右脚的肌肉弹性特征的时间变化810R，并且在从顶部起的第二行中，示出了左脚的肌肉弹性特征的时间变化810L。根据每一步，以矩形波示出了每个脚的肌肉弹性特征的各个时间变化810L和810R，并且向上突出的部分表示脚的脚底着地的状态。肌肉弹性特征的时间变化810R和810L的纵向轴表示每一步中肌肉弹性特征的大小，并且每一步中肌肉弹性特征的大小随着时间变化向上移动而增加。因此，关于时间变化810L和810R，由于向上突出的部分的量增加，肌肉弹性特征的大小增加并且接近良好的肌肉弹性特征。此外，在屏幕86中，区域802(优选着地状态)与时间变化810L和810R一起显示。因此，如果区域802中包括向上突出的时间变化810L和810R的部分，则第三方能够直观地掌握着地状态是优选的。

应注意，在上述描述中，已经描述了将用户的跑步方式的状态实时呈现给第三方。然而，本示例不局限于此，并且可以将跑步方式的状态呈现给跑步之后的用户。在这种情况下，用户能够容易掌握关于用户的跑步的历史，用户能够检验用户的跑步的内容并且使用所检验的内容改进用户的跑步方式。

<3.3.第三示例>

在上述第二示例中，将单次跑步的指标的历史信息呈现给用户或第三方。然而，本实施方式不局限于此。例如，在本实施方式中，可以将关于若干天或若干个月的用户的跑步方式的状态的指标的历史信息、而非单次连续跑步的历史，呈现给用户或第三方。以这种方式，通过呈现关于长时间的跑步方式的指标的变化，用户或第三方能够验证长时间的训练的效果并且能够使用验证来进一步改进跑步方式。下面将对该示例进行描述。

将参考图17描述第三示例的具体内容。图17是用于说明根据本实施方式的第三示例的显示屏幕的示例的说明图并且示出了在输出单元710上显示的屏幕88。例如，屏幕88示出了估计的用户的着地状态和肌肉弹性特征的时间变化与分数的时间变化作为关于若干天或若干个月的训练时段的跑步状态的判断。具体地，在屏幕88的第二行中，示出了相对于用户的跑步方式的评估分数的时间变化820，在从顶部起的第三行中，示出了着地状态的时间变化822，并且在最下一行中，示出了肌肉弹性特征的时间变化。应注意，使用每天的评估分数、着地状态和肌肉弹性特征的平均值等作为这天的评估分数、着地状态、肌肉弹性特征。此外，在图17中，当时间变化820向上移时，这表示评估分数增加。此外，在图17中，当时间变化822向下移时，这表示着地状态得到改进，以及在图17中，当时间变化804向上移时，这表示肌肉弹性特征得到改进。此外，如图16，在屏幕88中，区域802(表示优选着地状态和肌肉弹性特征)与着地状态和肌肉弹性特征的时间变化822和824一起示出。此外，在屏幕88中，以X形状的标记826表示当第三方对用户进行指导时的一天。

更具体地，根据屏幕88，如由时间变化820表示的，训练开始时用户的跑步方式的评估分数为低。而且，由于着地状态和肌肉弹性特征的时间变化822和824在开始时不在区域802中，所以能够发现着地状态和肌肉弹性特征不是非常好的。此外，根据屏幕88，发现用户继续训练并且由第三方进行多次指导，并且因此，由时间变化820表示的评估分数增加。此外，根据屏幕88，由于区域802中包括时间变化822，所以能够发现着地状态得到改进。然而，根据屏幕88，不同于着地状态，即使用户已经被多次指导，肌肉弹性特征的时间变化824也不包括在区域802中。因此，发现肌肉弹性特征未得到很大改进。

如上所述，根据第三示例，能够以易于掌握的方式将若干天或若干个月内的评估分数和用户的指标的时间变化呈现给用户或第三方。因为能够直观并且客观地掌握通过图形和统计处理获取的数值，所以用户或第三方能够容易地使用第三示例中提供的信息来验证训练的效果并且关于如何改进跑步方式进行检验。

此外，在屏幕88的最上一行中，可以示出正在跑步的用户的图像828。图像828是由服务器30的图像获取单元360从对正在跑步的用户的体形成像的成像装置(未示出)中获取。应注意，图像828可以是表示用户在该天的跑步状态的典型静止图像，或通过对各个图像828进行操作可以开始该天正在进行训练的用户的移动图像的显示。在本示例中，通过将正在跑步的用户的图像828与时间变化一起显示，例如，评估分数的时间变化，用户或第三方根据需要参考图像能够容易地验证改进用户的跑步方式等的方法。

应注意，根据本示例的显示屏幕并不局限于图17中示出的屏幕88。在本示例中，例如，可以显示评估分数的数值并且显示该天的训练中的跑步距离的值。此外，可以显示用于指定进行指导的人的信息。此外，在本示例中，可以显示指导的内容，具体地，诸如“指导用户在跑步时在更接近于竖直方向的方向上用户的躯体倾斜”、“指导用户有意识地看向正在跑步的用户的前方五米处”的信息。此外，在本示例中，例如，指导内容可以是使得关于着地状态或肌肉弹性特征给出具体指导的信息。此外，在本示例中，可以显示关于由用户或第三方输入的用户目标的信息。当查看所显示的目标的内容时，用户或第三方能够确认用户是否已经实现目标。通过显示这种信息，能够加深关于指导性内容和训练的检验。通过以这种方式提供关于用户的训练的指导性内容的信息等，将用户自愿进行训练时的尤其有用的信息提供给用户。因此，通过使用所提供的信息，能够进行更为有效的训练。应注意，例如，当对用户进行指导时，通过由第三方对用户终端70执行输入操作，将上述信息输入至服务器30，并且通过显示上述屏幕将信息提供给用户或第三方。

<<4.第二实施方式>>

如上所述，不具备技术知识的普通人难以掌握用户的当前跑步方式并且难以根据所掌握的跑步方式提供改进跑步方式的合适建议。因此，在本实施方式中，将描述第二实施方式，该第二实施方式能够通过使用如第一实施方式中估计的着地状态和肌肉弹性特征，而向非专家的用户或第三方提供合适建议。

<4.1.根据第二实施方式的服务器30的配置>

应注意，在本实施方式中，信息处理系统1、可穿戴装置20、以及用户终端70的配置与第一实施方式中的配置相同，并且可以参考关于第一实施方式中的这些配置的描述。因此，此处，省去信息处理系统1、可穿戴装置20、以及用户终端70的配置的描述，并且将对服务器30进行描述。

此外，根据本实施方式的服务器30与根据图7中示出的第一实施方式的服务器30的框图具有相似的配置。然而，在本实施方式中，信息选择单元334的操作不同于第一实施方式中的操作。因此，此处，省去关于与第一实施方式中的这些功能单元相同的功能单元的描述，并且将仅对信息选择单元334进行描述。

信息选择单元334根据估计单元330的估计结果，从存储在存储单元350中的信息中，选择提供给用户或用户之外的第三方的建议。然后，信息选择单元334将所选择的建议输出至输出控制单元326。应注意，下面将详细描述信息选择单元334的操作。

<4.2.根据第二实施方式的信息处理方法>

接下来，将参考图18至图20描述根据第二实施方式的信息处理方法(换言之，信息选择单元334的操作的示例)。图18是用于说明根据本实施方式的信息处理方法的示例的流程图。图19是用于说明根据本实施方式的信息选择单元334的操作的示例的说明图。此外，图20是用于说明根据本实施方式的显示屏幕的示例的说明图。如图18所示，根据本实施方式的信息处理方法包括从步骤S201至步骤S207的多个步骤。下面将详细描述根据本实施方式的信息处理方法中包括的每个步骤。

(步骤S201)

信息选择单元334获取在图12的第一实施方式的步骤S103中由估计单元330估计的用户的着地状态和肌肉弹性特征。

(步骤S203)

信息选择单元334基于在上述步骤S203中获取的估计结果，选择用户的跑步方式的状态所属的组。

在下文中，将参考图19描述通过信息选择单元334选择组的方法。如上述图10，在图19中，示出了关于着地状态和肌肉弹性特征的XY坐标轴。此外，如图19所示，在XY坐标轴上，设置多个区域840a至840e及840x。将相应区域840a至840e及840x设置为能够被假设为组a至e及x的范围，基于着地状态和肌肉弹性特征，组a至e及x被判断为跑步方式的状态具有相似趋势的组。例如，与区域840x对应的组x的着地状态和肌肉弹性特征在非常好的范围内，并且组x是被估计为跑步方式的优选状态的组。另一方面，因为与区域840a对应的组a的着地状态是脚跟首先着地并且肌肉弹性特征为低的状态，所以将组a估计为不是跑步方式的优选状态的组。如上所述，着地状态和肌肉弹性特征与跑步方式的状态具有关联性。因此，通过使用着地状态和肌肉弹性特征能够对跑步方式的状态彼此进行区分。

然后，信息选择单元334在图19中的XY坐标轴上绘制由估计单元330估计的两个指标(着地状态和肌肉弹性特征)，并且选择与包括绘制的标记830的区域对应的组作为用户的跑步方式的状态所属的组。例如，在图19示出的示例中，因为区域840a中包括标记830，所以信息选择单元334选择组a作为用户的跑步方式的状态所属的组。

(步骤S205)

接下来，信息选择单元334基于上述步骤S203中的选择结果，选择提供给用户或第三方的建议。

具体地，在根据如上所述着地状态和肌肉弹性特征划分的每个组中，跑步方式的状态具有相同的趋势。因此，认为产生优选跑步方式的指导方法具有相同的趋势。例如，“保持某人的背是直的”的指导对属于组A的跑步者是有效的，并且“保持某人的背是直的”的指导对属于组B的跑步者是无效的。换言之，根据跑步方式的状态的趋势，对于每个组，存在产生正确跑步方式的指导。因此，在本实施方式中，存储单元350提前存储对属于各个组、与各个组相关联的跑步者有效的特定指导方法。此外，可以根据具备技术知识的教练的指导构建要存储的指导方法，或通过操作根据本实施方式的信息处理系统1时获取的信息构建。以这种方式，信息选择单元334基于估计单元330的估计结果选择用户的跑步方式的状态所属的组，并且从存储单元350中选择与所选择的组相关联的指导方法作为建议。

(步骤S207)

信息选择单元334将所获取的建议输出至输出控制单元326。

更具体地，通过图20所示的屏幕90，将在步骤S207中选择的指导方法呈现给用户或第三方。图20是用于说明根据本实施方式的显示屏幕的示例的说明图并且示出了在输出单元710上显示的屏幕90。如上述图13，在屏幕90上，在屏幕90的左上侧示出了用户的跑步方式的评估分数，以及在左下侧的窗口92中，如上述图10，将着地状态和肌肉弹性特征在XY坐标轴上示出为标记800。

此外，如图20所示，在图20的右上侧的窗口94中，在步骤S205中选择的建议示出为训练点850。具体地，在图20中，示出了诸如“保持某人的背是直的”、“压低左肩(左右平衡)”、以及“向前看”的三个建议作为训练点850。用户能够基于所显示的训练点850进行训练，并且第三方能够通过从判断为必需的显示的训练点850中选择点并且将所选择的点发送给用户，而向用户提供适当的建议。

此外，在窗口94中，示出了具有正在跑步的人的体形的人状图标860。如上所述，人状图标860具有表示正在跑步的用户的状态的形状。此外，通过显示指向人状图标860的部分的箭头等，清晰地表示了当用户跑步时应注意的身体的部分。通过使用这种人状图标860，用户或第三方能够直观地掌握跑步方式的状态及所注意的点。应注意，通过由信息选择单元334选择与在步骤S205中选择的建议相对应的图标，能够实现人状图标860的显示。

此外，在图20的屏幕90的下侧的窗口96中，将诸如当用户跑步时的天气、温度、风速、以及风向的天气条件示出为图标或数值。以这种方式，在本实施方式中，优选在屏幕上显示诸如正在跑步的用户的周围环境的综合信息。用户或第三方能够基于这种综合信息检验用户的跑步方式等。应注意，例如，通过由用户或第三方对用户终端70执行输入操作或通过使用内置于可穿戴装置20中的温度传感器、大气压传感器等，可以获取关于天气条件等的信息。可替代地，可以经由网络98从天气预报公司的数据库(未示出)等中获取关于天气条件的信息。

如上所述，在本实施方式中，通过使用在第一实施方式中估计的着地状态和肌肉弹性特征，可以选择用户的跑步方式的状态所属的组并且可以根据所选择的组向用户提供建议等。因此，根据本实施方式，不是专家的人能够根据用户的跑步方式的状态获取适当的建议。应注意，通过将指导方法的信息(通过使用第一实施方式被判断为非常有效)累积到服务器30中，可以构建关于本实施方式中所提供的指导方法的信息。此外，通过使用表示在第一实施方式中获取的指标的变化与每种指导方法之间的关联性的统计信息，可以构建关于建议的信息。按照这种方式构建的信息不仅能够用于改进用户的跑步方式，而且还能够改进教练的教导技巧。

应注意，在本实施方式中，通过信息选择单元334选择指导方法的方法不局限于上述方法，并且可以使用其他方法。

<<5.总结>>

如上所述，根据本公开的实施方式，能够提供一种将跑步方式的状态实时反馈给用户并且能够易于使用的系统。因此，例如，因为用户或第三方能够实时掌握用户的跑步方式的状态，所以能够对用户的跑步方式进行有效地检验。

在上述描述中，已经描述了将本公开的实施方式应用于诸如慢跑和赛跑的长距离跑步的示例作为跑步和步行的示例。然而，本公开的实施方式不局限于长距离跑步的应用。例如，本实施方式可以应用于诸如作为跑步和步行之一的轨迹的短距离跑步，或可以应用于诸如山上长距离步行等的轨迹的步行。此外，本实施方式可以应用于诸如速度滑冰、越野滑雪的其他运动。在这种情况下，用于掌握跑步和步行状态等的指标根据应用本实施方式的跑步和步行的内容、运动的种类等而变化，并且此外，能够有区别地判断跑步和步行状态等的特性。

此外，在上述实施方式中，通过使根据本实施方式的可穿戴装置20作为服务器30，可穿戴装置20可以用作单机装置。在该情况下，通过其他信息处理设备执行学习装置600的功能，并且将由其他信息处理设备通过机器学习的DB 610存储在可穿戴装置20中，DB 610存储表示感测信息、着地状态等之间的关系的关系信息。以这种方式，能够减少可穿戴装置20的处理功能，并且可穿戴装置20能够具有紧凑的形状。因此，即使可穿戴装置20是单机装置，也能够将可穿戴装置20穿戴在用户的身体的各个部位上。

<<6.关于硬件配置>>

图21是示出根据本实施方式的信息处理设备900的示例性硬件配置的说明图。在图21中，信息处理设备900表示上述服务器30的示例性硬件配置。

例如，信息处理设备900包括CPU 950、ROM 952、RAM 954、记录介质956、输入/输出接口958、以及操作输入装置960。此外，信息处理设备900包括显示装置962、通信接口968、以及传感器980。此外，信息处理设备900通过例如作为数据传输路径的总线970在部件之间连接。

(CPU 950)

例如，CPU 950包括由诸如CPU、各种处理电路等的运算电路配置的一个或两个或多个处理器，并且用作例如控制整个信息处理设备900的控制单元(未示出)和估计用户的着地状态并且判断用户的跑步状态的处理单元324。

(ROM 952和RAM 954)

ROM 952存储诸如由CPU 950使用的程序和计算参数等的控制数据。例如，RAM 954临时存储由CPU 950等执行的程序。例如，在信息处理设备900中，ROM 952和RAM 954用作上述存储单元350。

(记录介质956)

记录介质956用作上述存储单元350并且存储各种数据，例如，关于根据本实施方式的信息处理方法的数据、各种应用等。此处，例如，作为记录介质956，举例说明了诸如硬盘的磁记录介质和诸如闪存的非易性存储器。此外，记录介质956可以从信息处理设备900拆卸。

(输入/输出接口958、操作输入装置960、以及显示装置962)

例如，输入/输出接口958将操作输入装置960、显示装置962等连接至彼此。例如，作为输入/输出接口958，可以举例说明通用串行总线(USB)终端、数字可视接口(DVI)终端、高清多媒体接口(HDMI)(注册商标)终端、各种处理电路等。

操作输入装置960用作输入单元300并且包括在例如信息处理设备900中。在信息处理设备900中，操作输入装置960连接至输入/输出接口958。例如，作为操作输入装置960，可以举例说明按钮、方向键、诸如滚轮(jog dial)的旋转选择器、触摸面板、这些的组合等。

显示装置962用作输出单元310，并且例如包括在信息处理设备900中。在信息处理设备900中，显示装置962连接至输入/输出接口958。例如，作为显示装置962，可以举例说明液晶显示器、有机电致发光(EL)显示器等。

应注意，毫无疑问，输入/输出接口958能够连接至信息处理设备900之外的诸如操作输入装置的外部装置(例如，键盘、鼠标等)及外部显示装置。

(通信接口968)

通信接口968是包括在信息处理设备900中的通信单元，该通信单元用作通信单元340并且用作经由网络(或直接地)与诸如服务器的外部装置有线或无线通信的通信单元(未示出)。此处，例如，作为通信接口968，能够举例说明通信天线和射频(RF)电路(无线通信)、IEEE802.15.1端口及传输和接收电路(无线通信)、IEEE802.11端口及传输和接收电路(无线通信)、局域网(LAN)终端及传输和接收电路(有线通信)等。

上面已经描述了信息处理设备900的示例性硬件配置。应注意，信息处理设备900的硬件配置不局限于图21中示出的配置。具体地，通过使用通用元件可以形成上述各个部件并且通过专用于各个部件的功能的硬件可以形成上述各个部件。根据实现时的技术水平，可以适当地改变配置。

例如，在信息处理设备900经由连接的外部通信装置等与外部装置通信的情况下，并且在信息处理设备900具有按照单机方式执行处理的配置的情况下，信息处理设备900不需要包括通信接口968。此外，通信接口968可以具有通过多种通信方法与一个或两个或多个外部装置通信的配置。此外，例如，信息处理设备900能够具有不包括记录介质956、操作输入装置960、显示装置962等的配置。

此外，根据本实施方式的信息处理设备在连接至网络(或装置之间通信)的前提下可以应用于包括多个装置的系统，例如，云计算等。即，根据本实施方式的信息处理设备能够被实现为，例如通过多个装置根据本实施方式的信息处理方法执行处理的信息处理系统。

<<7.补充>>

应注意，上述本公开的实施方式可以包括，例如使计算机用作根据本实施方式的信息处理设备的程序及临时记录程序的非易失性有形介质。此外，可以经由诸如互联网的通信线路(包括无线通信)分配程序。

此外，不需要必须按照所描述的顺序处理上述各个实施方式中的各个步骤。例如，可以按照适当改变的顺序处理各个步骤。此外，各个步骤可以部分并行地处理或单独处理、而非按照时间顺序方式处理。此外，不需要必须按照所描述的方法处理各个步骤的处理方法，并且例如，可以按照其他功能单元的其他方法处理各个步骤的处理方法。

上面已经参考附图详细描述本公开的优选实施方式。然而，本公开的技术范围不局限于实施方式。显而易见，具备本公开的技术领域的正常知识的人员在权利要求中描述的技术构思的范围内能够实现各种变形和修改。应当理解的是，变形和修改自然属于本公开的技术范围。

此外，本描述中描述的效果仅是示出性和示例性并且不受限制。即，从本说明书的描述中，根据本公开的技术能够与上述效果一起或代替上述效果实现对本领域技术人员显而易见的其他效果。

应注意，下列配置属于本公开的技术范围。

(1)一种信息处理设备，包括：

感测信息获取单元，被配置为从穿戴在正在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息；

估计单元，被配置为根据感测信息估计用户的脚的着地状态；以及

通知单元，被配置为基于估计的着地状态通知与用户的跑步和步行状态相关的信息。

(2)根据(1)的信息处理设备，其中，

估计单元在与用户的跑步和步行相关的每一步中，估计脚底中首先与地面接触的部分的位置作为对着地状态的估计。

(3)根据(1)或(2)的信息处理设备，还包括：

存储单元，被配置为存储表示感测信息与着地状态之间的关系的关系信息；其中，

估计单元通过使用提前存储在存储单元中的关系信息对着地状态进行估计。

(4)根据(3)的信息处理设备，还包括：

学习装置，被配置为对关系信息进行机器学习。

(5)根据(1)的信息处理设备，其中，

估计单元从感测信息中估计用户的脚的肌肉弹性特征。

(6)根据(5)的信息处理设备，其中，

估计单元在与用户的跑步和步行相关的每一步中，估计从用户的脚的肌肉中获取的弹性能作为对肌肉弹性特征的估计。

(7)根据(5)或(6)的信息处理设备，还包括：

存储单元，被配置为存储表示感测信息与肌肉弹性特征之间的关系的关系信息；其中，

估计单元通过使用提前存储在存储单元中的关系信息对肌肉弹性特征进行估计。

(8)根据(1)至(7)中任一项的信息处理设备，其中，

感测信息包括从用户穿戴的加速度传感器或陀螺仪传感器获取的感测信息。

(9)根据(1)至(8)中任一项的信息处理设备，还包括：

判断单元，被配置为基于估计的着地状态判断用户的跑步和步行状态。

(10)根据(9)的信息处理设备，其中，

判断单元基于从感测信息中获取的、与用户的跑步和步行相关的每一步中用户的脚底的着地时间，判断用户的跑步和步行状态。

(11)根据(9)或(10)的信息处理设备，其中，

通知单元通知判断单元的判断结果。

(12)根据(1)至(11)中任一项的信息处理设备，其中，

通知单元向正在步行或跑步的用户实时通知与用户的跑步和步行状态相关的信息。

(13)根据(12)的信息处理设备，其中，

通知单元通过执行用于使得穿戴在用户的身体上的语音输出装置输出语音的控制、用于使得穿戴在用户的身体上的振动装置振动的控制、以及用于使得穿戴在用户的身体上的显示装置显示图像的控制中的至少一种来发出通知。

(14)根据(1)至(13)中任一项的信息处理设备，其中，

通知单元向用户之外的另一用户实时通知与用户的跑步和步行状态相关的信息。

(15)根据(14)的信息处理设备，其中，

通知单元通过执行用于使得另一用户的终端显示图像的控制来通知另一用户。

(16)根据(1)至(15)中任一项的信息处理设备，其中，

通知单元基于估计的着地状态向用户通知用于改进选择的跑步和步行状态的建议。

(17)根据(16)的信息处理设备，其中，

通知单元基于估计的着地状态选择与跑步和步行状态相对应的组并且通知与选择的组相关联的建议。

(18)根据(1)至(17)中任一项的信息处理设备，还包括：

成像信息获取单元，被配置为从成像装置中获取成像信息，成像装置对正在跑步或步行的用户成像，其中，

通知单元通知成像信息。

(19)一种信息处理方法，包括：

从穿戴在正在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息；

根据感测信息估计用户的脚的着地状态；并且

基于估计的着地状态通知与用户的跑步和步行状态相关的信息。

(20)一种程序，使得计算机实现：

用于从穿戴在正在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息的功能；

用于根据感测信息估计用户的脚的着地状态的功能；以及

基于估计的着地状态通知与用户的跑步和步行状态相关的信息的功能。

参考标号列表

1 信息处理系统

20、20a、20b 可穿戴装置

24、106 颈带

22L、22R、100L、100R 主体部分

30 服务器

70 用户终端

80、82、84、86、88、90 屏幕

92、94、96 窗口

98 网络

102 显示器

104 透镜

200 传感器单元

210、320、720 主控制单元

212、322 数据获取单元

214、324 处理单元

216、326 输出控制单元

220、340、730 通信单元

230 呈现单元

300、700 输入单元

310、710 输出单元

330 估计单元

332 判断单元

334 信息选择单元

350、740 存储单元

360 图像获取单元

600 学习装置

610 DB

800、800a、800b、806、826、830 标记

802、840a、840b、840c、840d、840d、840e、840x 区域

804 曲线

808L、808R、810L、810R、820、822、824 时间变化

828 图像

850 训练点

860 图标

950 CPU

952 ROM

954 RAM

956 记录介质

958 输入/输出接口

960 操作输入装置

962 显示装置

964 语音输出装置

966 语音输入装置

968 通信接口

970 总线。

Claims (20)

1.一种信息处理设备，包括：

感测信息获取单元，被配置为从穿戴在正在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息；

估计单元，被配置为根据所述感测信息估计所述用户的脚的着地状态；以及

通知单元，被配置为基于估计的着地状态通知与所述用户的跑步和步行状态相关的信息。

2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，

所述估计单元在与所述用户的跑步和步行相关的每一步中，估计脚底中首先与地面接触的部分的位置作为对所述着地状态的估计。

3.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：

存储单元，被配置为存储表示所述感测信息与所述着地状态之间的关系的关系信息；其中，

所述估计单元通过使用提前存储在所述存储单元中的所述关系信息对所述着地状态进行估计。

4.根据权利要求3所述的信息处理设备，还包括：

学习装置，被配置为对所述关系信息进行机器学习。

5.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，

所述估计单元根据所述感测信息估计所述用户的脚的肌肉弹性特征。

6.根据权利要求5所述的信息处理设备，其中，

所述估计单元在与所述用户的跑步和步行相关的每一步中，估计从所述用户的脚的肌肉中获取的弹性能作为对所述肌肉弹性特征的估计。

7.根据权利要求5所述的信息处理设备，还包括：

存储单元，被配置为存储表示所述感测信息与所述肌肉弹性特征之间的关系的关系信息；其中，

所述估计单元通过使用提前存储在所述存储单元中的所述关系信息对所述肌肉弹性特征进行估计。

8.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，

所述感测信息包括从所述用户穿戴的加速度传感器或陀螺仪传感器获取的感测信息。

9.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：

判断单元，被配置为基于估计的着地状态判断所述用户的跑步和步行状态。

10.根据权利要求9所述的信息处理设备，其中，

所述判断单元基于从所述感测信息中获取的、与所述用户的跑步和步行相关的每一步中所述用户的脚底的着地时间，判断所述用户的所述跑步和步行状态。

11.根据权利要求9所述的信息处理设备，其中，

所述通知单元通知所述判断单元的判断结果。

12.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，

所述通知单元向正在步行或跑步的所述用户实时通知与所述用户的所述跑步和步行状态相关的信息。

13.根据权利要求12所述的信息处理设备，其中，

所述通知单元通过执行用于使得穿戴在所述用户的身体上的语音输出装置输出语音的控制、用于使得穿戴在所述用户的身体上的振动装置振动的控制、以及用于使得穿戴在所述用户的所述身体上的显示装置显示图像的控制中的至少一种来发出通知。

14.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，

所述通知单元向所述用户之外的另一用户实时通知与所述用户的所述跑步和步行状态相关的所述信息。

15.根据权利要求14所述的信息处理设备，其中，

所述通知单元通过执行用于使得所述另一用户的终端显示图像的控制来通知所述另一用户。

16.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，

所述通知单元基于估计的着地状态向所述用户通知用于改进选择的所述跑步和步行状态的建议。

17.根据权利要求16所述的信息处理设备，其中，

所述通知单元基于所述估计的着地状态选择与所述跑步和步行状态对应的组并且通知与选择的组相关联的建议。

18.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：

成像信息获取单元，被配置为从成像装置中获取成像信息，所述成像装置对正在跑步或步行的所述用户成像；其中，

所述通知单元通知所述成像信息。

19.一种信息处理方法，包括：

从穿戴在正在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息；

根据所述感测信息估计所述用户的脚的着地状态；并且

基于估计的着地状态通知与所述用户的跑步和步行状态相关的信息。

20.一种程序，使得计算机实现：

用于从穿戴在正在跑步或步行的用户的身体上的单个或多个传感器获取感测信息的功能；

用于根据所述感测信息估计所述用户的脚的着地状态的功能；以及

基于估计的着地状态通知与所述用户的跑步和步行状态相关的信息的功能。