JP2005114537A

JP2005114537A - 歩行動作検出処理装置および歩行動作検出処理方法

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Publication number: JP2005114537A
Application number: JP2003348856A
Authority: JP
Inventors: Masakatsu Korogi; 正克興梠; Takeshi Kurata; 武志蔵田
Original assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Current assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Priority date: 2003-10-07
Filing date: 2003-10-07
Publication date: 2005-04-28
Anticipated expiration: 2023-10-07
Also published as: JP4243684B2

Abstract

【課題】
人の歩行動作を検出する歩行動作検出処理装置を提供する。
【解決手段】
歩行動作検出処理装置は、角速度ベクトルと加速度ベクトルにより重力加速度を検出し、重力加速度から鉛直方向の加速度を除去して残差加速度成分を抽出し、残差加速度成分の主成分分析を行い、鉛直方向加速度成分および進行方向加速度成分の主成分方向ベクトルを算出し、主成分方向ベクトルに基づいて鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化するピークペアを検出した場合であってかつ進行方向加速度成分の谷ピークから山ピークに変化するピークペアを検出した場合に、進行方向加速度成分の勾配を計算し、鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化する谷ピークの検出時刻における前記勾配が所定値以上である場合に歩行動作検出と判定する。
【選択図】図６

Description

本発明は、例えば、人が携帯することでその移動動作における角速度ベクトルを検出する角速度センサおよび加速度ベクトルを検出する加速度センサを用いて、そのセンサ出力に基づいて情報処理を行い、人の歩行動作を検出する歩行動作検出処理装置および歩行動作検出処理方法に関するものである。

従来から、人が携帯することでその姿勢を検出するため、磁気センサと傾斜角センサ、あるいは重力加速度センサを用いて絶対姿勢角を取得する技術は知られている。また、角速度センサを用いて、ある絶対基準姿勢角からの相対的な姿勢変化を計測する技術は知られている。これらのセンサを組み合わせて、より正確に、ロバストに計測対象の絶対姿勢角を計測する試みがなされている。
特許第３０３８４５２号公報特開平１１−２１１４７９号公報

しかしながら、磁気センサを用いて推定される地磁気ベクトルに基づいて現在の絶対姿勢角を計測する方法は、特に、屋内環境においては、さまざまな電子機器や建築構造物などによる磁場の乱れが存在するため、信頼できる地磁気を計測することが難しく、広範囲な環境下では、安定して正しく動作しない問題点があった。

また、ジャイロセンサと加速度センサを用いた相対姿勢角を計測する方法においては、基準となる絶対姿勢角から、ジャイロセンサが計測する角速度ベクトルと加速度センサが計測する加速度ベクトルを積算することによって、逐一絶対姿勢角を更新して相対姿勢角を推定するが、ジャイロセンサの出力に含まれるドリフト成分等の問題により、長期間継続して絶対姿勢角を取得し続けることは難しいという問題点があった。

航空機等に搭載される慣性航行装置（ＩＭＵ）に用いられるジャイロセンサ・加速度センサは非常に高い精度で、基準となる絶対姿勢角からの相対的な姿勢角変化を計測することが可能であるが、サイズ・重量と経済性の問題から、小型デバイスや人体への装着が困難であるという問題点があった。

これらの人の行動における絶対姿勢角を計測して、データ処理を行う目的のひとつとしては、人の歩行動作の状態を検出することがある。しかし、従来においては、人の歩行動作を検出するための情報処理については配慮がなされていなかった。

本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、人が携帯することでその移動動作における角速度ベクトルを検出する角速度センサと、加速度ベクトルを検出する加速度センサと、情報処理を行うデータ処理装置を用いて人の歩行動作を検出する歩行動作検出処理装置および歩行動作検出処理方法を提供することにある。

上述した問題点を解決するために、本発明による歩行動作検出処理装置および歩行動作検出処理方法においては、次のような基本原理を用いて歩行動作検出処理装置および歩行動作検出処理方法が構成されることを特徴とするものである。

本発明による歩行動作検出処理装置および歩行動作検出処理方法においては、加速度センサ(３軸)、角速度センサ(３軸)およびデータ処理を行う計算処理装置により構成される情報処理装置を用いて歩行動作検出処理が実行される。この装置は、少なくとも加速度センサおよび各速度センサが歩行者に携帯されて、また、歩行者の腰部またはその周辺に装着されて、人の歩行動作の角速度ベクトルと共に歩行動作の加速度ベクトルを検出し、これらのデータに基づいて歩行動作検出の処理を行う。

人間の歩行動作によって引き起こされる移動量を検出する場合には、次の３つの種類の歩行動作について取り扱うようにする。すなわち、
（１）平坦な面の上での歩行動作、
（２）階段の昇りと降りの歩行動作、
（３）エレベータでの昇降における歩行動作（移動動作）、
によって移動する人の移動量である。

人が携帯する加速度センサから得られるセンサ出力について、図１に典型的な鉛直方向と進行方向への加速度のパターンを示している。鉛直方向の加速度は重力加速度の成分を差し引いたものである。また、図２に、各センサ出力についてのセンサの軸（鉛直方向・進行方向）の定義を示している。

歩行動作における単位サイクル（１サイクルの歩行動作）の定義とパターンを図３に示している。また、図４には、歩行動作の単位サイクルにおける図１のグラフの詳細を示している。

図１および図４に示すように、歩行動作について、進行方向の加速度成分の変化をみると、谷から山への加速度の勾配（変化の割合）は、山から谷への加速度の勾配に比べて大きいという現象が現われる。この現象は、鉛直方向の加速度においては見出されない。したがつて、本発明においては、この現象が起きているかどうかを判別して、人間の歩行動作の検出を確認する。この現象が起きていないときは、人間の歩行動作は起きていないと判定する。

図５には、人間が歩行しているときに得られる典型的な進行方向と横方向の加速度成分を時系列に沿ってプロットしたグラフを示している。このグラフより、時系列データの主成分は概ね進行方向に一致することが分かる。したがって、本発明においては、進行方向を得るために、次のように処理を行う。

まず、加速度センサから得られる加速度ベクトル(３軸)から重力加速度ベクトルを差し引く。次に、人間が数歩ほど歩行し、その時に得られた時系列の加速度ベクトル列を主成分解析（ＰＣＡ）する。その結果、得られる主成分ベクトルが、進行方向の前方向または後方向を表している。この時点ではどちらが進行方向か分からない。そして、次に、進行方向が前方向であるか後方向であるかを判定するための処理を行う。

図４に示されるように、鉛直方向の加速度の時系列変化のピーク（谷）位置の時刻に主成分ベクトルに射影された加速度成分が増加しているとき、その方向が進行方向であると決定でき、減少しているとき、その方向は進行方向の反対（後ろ方向）であることが分かる。このような山ピークおよび谷ピークの関係を判定して、進行方向が前方向であるか後方向であるかを判定するための処理を行う。

したがって、本発明は、第１の形態として、本発明による歩行動作検出処理装置が、人に携帯され歩行動作の角速度ベクトルを検出する角速度センサと、人に携帯され歩行動作の加速度ベクトルを検出する加速度センサと、前記角速度センサから得られる角速度ベクトルと前記加速度センサから得られる加速度ベクトルにより重力加速度を検出する重力速度検出処理部と、前記重力加速度から鉛直方向の加速度を除去してその残差加速度成分を抽出して蓄積する加速度データ処理部と、前記加速度データ処理部により蓄積された残差加速度成分の主成分分析を行って、鉛直方向加速度成分および進行方向加速度成分の主成分方向ベクトルを算出する主成分解析部と、前記主成分方向ベクトルに基づいて、鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化するピークペアを検出した場合であって、かつ進行方向加速度成分の谷ピークから山ピークに変化するピークペアを検出した場合に、進行方向加速度成分の勾配を計算し、鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化する谷ピークの検出時刻における前記勾配が所定値以上である場合に歩行動作検出と判定する歩行動作検出処理部とを備えることを特徴とするものである。

また、本発明は、第２の形態として、本発明による歩行動作検出処理方法は、人に携帯され歩行動作の角速度ベクトルを検出する角速度センサと、人に携帯され歩行動作の加速度ベクトルを検出する加速度センサと、前記角速度センサおよび前記加速度センサから得られるセンサ出力に基づいてデータ処理を行い、歩行動作検出処理を行う歩行動作検出処理方法であって、前記角速度センサから得られる角速度ベクトルと前記加速度センサから得られる加速度ベクトルにより重力加速度を検出する第１のステップと、前記重力加速度から鉛直方向の加速度を除去してその残差加速度成分を抽出して蓄積する第２のステップと、蓄積された残差加速度成分の主成分分析を行い、鉛直方向加速度成分および進行方向加速度成分の主成分方向ベクトルを算出する第３のステップと、前記主成分方向ベクトルに基づいて鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化するピークペアを検出した場合であってかつ進行方向加速度成分の谷ピークから山ピークに変化するピークペアを検出した場合に、進行方向加速度成分の勾配を計算し、鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化する谷ピークの検出時刻における前記勾配が所定値以上である場合に歩行動作検出と判定する第４のステップとからなることを特徴とするものである。

本発明による歩行動作検出処理装置および歩行動作検出処理方法によれば、少なくとも加速度センサおよび各速度センサが歩行者に携帯されて、また、歩行者の腰部またはその周辺に装着されて、人の歩行動作の角速度ベクトルと共に歩行動作の加速度ベクトルを検出し、これらのデータに基づいて歩行動作検出の処理を行うことができる。

次に、本発明を実施するための一形態について、図面を参照して具体的に説明する。図６は、本発明にかかる歩行動作検出処理装置における主要部の構成を示すブロック図であり、また、図７は、本発明にかかる歩行動作検出処理の主要部の処理の流れを示すフローチャートである。図６において、１１は３軸の角速度センサ、１２は３軸の加速度センサ、１３は重力加速度検出部、１４は重力加速度除去部、１５は残差加速度成分の蓄積データベース、１６は主成分解析部である。

角速度センサ１０１は、鉛直方向（yaw軸）、進行方向（roll軸）および横方向（pitch軸）についての３軸の角速度ベクトルを検出する。また、加速度センサ１０２についても、同様に、鉛直方向、進行方向および横方向についての３軸の角速度ベクトルを検出する。重力加速度検出部１０３は、角速度センサ１０１により検出した角速度ベクトル、および加速度センサ１０２により検出した角速度ベクトルにより重力加速度を検出する。ここでの鉛直方向を知るため、センサとして、例えば、MicroStrain社の製品である３ＤＭ−Ｇを用いると鉛直方向を得ることができる。

加速度ベクトルの進行方向の加速度成分を得るため、重力加速度除去部１０４では、重力加速度検出部１０３により得られた重力加速度ベクトルを入力し、加速度センサ１０２からえられた加速度ベクトルから、更に、重力加速度ベクトルを差し引いたものを入力して、鉛直方向の加速度を除去して、その残差加速度成分の時系列データを出力し、データベース１０５に蓄積する。

このような処理を行うことにより、データベース１０５には、重力加速度を除去した残差加速度成分の時系列データが蓄積される。そして、主成分解析部により、この残差加速度成分の時系列データの主成分解析を行うことにより、前述したように、歩行行動の進行方向が求まる（図５）。ここで求められた進行方向は、それが前方向があるか後方向であるか決定できないので、さらに、歩行の状態を検出するために、次の処理を行う。

この歩行の検出処理は、図７に示すように、３段階の処理（ステージ１〜ステージ３）により行う。鉛直方向の加速度成分について、そのピーク（山ピーク）とピーク（谷ピーク）のペアを見つける。見つからないときは歩行は検出されていない。次に、進行方向の加速度成分について、そのピーク（谷ピーク）とピーク（山ピーク）のペアが見つかるか確認する。進行方向は、前述の方法によって検出する。見つからないとき歩行は検出されていない。鉛直方向のペアの位置とのずれは約１００ミリ秒以下である。最後に、見つけられた鉛直方向の加速度成分のピークのペア間の加速度成分の勾配の絶対値が一定値以上であるか確認する。これらの３つの条件が満たされたとき、歩行が検出されたものと判定する（ステップ２１〜２４）。

ここでの歩行動作検出処理では、更に、次のような処理を行うことによって、鉛直方向および進行方向の加速度の時系列変化に基づき、歩行者の速度を検出することもできる。すなわち、歩行者が歩行している状態では、鉛直方向の加速度成分のピーク（山ピーク）とピーク（谷ピーク）の差分値は歩行者の歩行速度と相関関係があり、同様に、進行方向の加速度成分のピーク（山ピーク）とピーク（谷ピーク）の差分値は歩行者の歩行速度と相関関係があるので、この関係を用いて、歩行動作を検出すると共に、歩行者の速度を検出する。

図８は、進行方向の加速度成分のピークの差分値と歩行速度の関係をプロットしたグラフである。二人の被験者によるデータを示している。図８に示されるように、進行方向の加速度成分のピークの差分値と歩行速度の関係は、その関係を直線の式で近似することができる。したがって、比較的個人差が少ないことが分かる。しかし、連続歩行の初期時点（第１歩目）と終了時点（終歩）においては、この関係式は満たされないことが分かっている。

図９は、鉛直方向の加速度成分のピークの差分値と歩行速度の関係をプロットしたグラフである。進行方向と同様に、鉛直方向の加速度成分のピークの差分値と歩行速度の関係は、その関係を直線の式で近似することができる。しかし、進行方向の場合と比べると、ばらつきは大きく、個人差は大きい。この関係は、連続歩行のどの段階であっても満たされていることが分かっている。

したがって、本発明による歩行動作検出処理において、更に追加の処理として、「進行方向の加速度成分のピーク差分値から直線の近似式によって歩行速度を推定する」処理を追加することができる。また、同じく、「鉛直方向の加速度成分のピーク差分値から直線の近似式によって歩行速度を推定する」処理を追加することできる。なお、ここでの歩行速度を検出する処理においては、事前に個人ごとに学習されたデータを用いることによって、個人差を吸収し、それぞれ歩行速度を推定する。

また、ここでの歩行速度の推定処理においては、歩行動作検出処理において連続した歩行を検出したときには、第１歩目については、前述した「鉛直方向の加速度成分のピーク差分値から直線の近似式によって歩行速度を推定する処理」により、歩行速度を推定し、それ以降、歩行が終了する直前までは、前述した「進行方向の加速度成分のピーク差分値から直線の近似式によって歩行速度を推定する処理」により、歩行速度を推定する。最後の一歩については、再び、前述した「鉛直方向の加速度成分のピーク差分値から直線の近似式によって歩行速度を推定する処理」により、歩行速度を推定することにより、精度良く、歩行速度を検出することができる。

次に、本発明による歩行動作検出処理における別の追加の処理として、階段の昇降を検出する処理について説明する。この場合についても、同様の手法を用いる。

図１０は、階段を昇っているときの鉛直方向の加速度成分と角速度成分（roll軸）の関係をプロットしたグラフを示している。ここでのroll軸とは、進行方向となっている軸である。また、図１１には、平坦路を歩行しているときの、鉛直方向の加速度成分と角速度（roll軸）の関係をプロットしたグラフを示している。図１０および図１１から分かるように、両者は大きく異なっており、特に、角速度成分の周期が異なっている。また、これらの図により分かることは、階段を昇っているときに得られる角速度成分（roll軸）の周期は、歩行の周期の２倍に相当していることである。

したがって、本発明による歩行動作検出処理においては、前述したように処理が行われるので、階段を昇っているときも、歩行動作として検出される。このため、ここで更に別の追加の処理として、「歩行動作が検出されているときには、角速度成分（roll軸）の周期が歩行の周期の約２倍となっているとき、階段を昇っているものと判定する」処理を加えるものとしている。例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換処理）を用いることにより、角速度成分（roll軸）の各周期ごとのパワースペクトラムを得ることができ、このパワースペクトラムを判別することにより、特定の周期の成分が十分に大きいか否かを判別することができる。したがって、ここでの判定処理を追加の処理として加えることにより、歩行動作検出処理として「階段を上っている状態」を検出することができる。

図１２は、階段を降りているときの、角速度成分（roll軸）と鉛直方向の加速度成分の関係をプロットしたグラフを示している。この図１２のグラフにより分かることは、角速度成分（roll軸）の周期は歩行の周期の約１．５倍になっていることである。これは平坦路を歩行しているときと同様である。

したがって、前述の場合と同様に、本発明による歩行動作検出処理においては、前述したように処理が行われるので、階段を降りている状態のときも、歩行動作として検出される。このため、階段を降りている状態を検出するための処理では、進行方向の加速度成分と鉛直方向の加速度成分の関係を利用する。

図１３は、階段を降りているときの進行方向の加速度成分と鉛直方向の加速度成分の関係をプロットした図を示している。図１４は、階段を登っているときの進行方向の加速度成分と鉛直方向の加速度成分の関係をプロットした図を示している。図１３および図１４により分かるように、階段を降りているときには、鉛直方向の加速度成分のピーク差分値が、進行方向の加速度成分のピーク差分値と比べて十分大きいことが読み取れる。

したがって、本発明による歩行動作検出処理においては、階段を降りているときを検出するために、ここでの更に別に加える追加の処理として、「歩行動作が検出されているとき、鉛直方向の加速度成分のピーク差分値が進行方向の加速度成分のピーク差分値と比べて、一定のしきい値を超えて大きいとき、階段を降りている状態であると検出する」処理を加える。

図１５は、歩行者がエレベータで上ったときの鉛直方向の加速度成分に対して、カットオフ周波数の極めて低いローパスフィルタを適用したときに得られた結果の成分のグラフを示す図であり、図１６には、図１５の実験時に得られたローパスフィルタを適用しないときの加速度成分を示すグラフである。これらの図により明らかに、エレベータによって生起された加速度成分であるピーク（谷）と（山）を捉えられていることが分かる。

したがって、本発明による歩行動作検出処理においては、歩行者がエレベータで上ったときを検出するために、ここでの更に別に加える追加の処理としては、「鉛直方向の加速度に対して、カットオフ周波数の極めて低い多次ローパスフィルタを適用したときに、ある一定の大きさを持つピーク（谷ピーク）とピーク（山ピーク）のペアが見つかるとき、エレベータで昇降していることを検出する」処理を加える。また、逆に「谷ピークが先で山ピークが後であるときエレベータは上昇しており、逆のときエレベータは下降していると検出する」処理を加えるようにする。

図１８〜図１４は、本発明による歩行動作検出処理装置の実施例を具体的に説明するた図である。

図１８に、発明による歩行動作検出処理装置を、人が装着する位置の候補例を示したものである。図１９は、前述した歩行動作検出処理装置における演算処理部の構成の一例を示している。ここでの処理演算装置１０１は、重力加速度ベクトルと加速度センサから得られる加速度ベクトルを入力として、前述した手法に基づいて、加速度ベクトルの進行方向と鉛直方向の加速度成分を分解し、演算処理装置１０２により、各々の成分を入力として、歩行動作検出処理のためのデータ処理を行って、歩行動作の有無を検出し、その結果を出力する。ここでの歩行動作の有無は、例えば、時刻データ(タイムスタンプ)付の２値信号として電気的もしくはソフトウェアの変数として表現することができる。

図２０にも、前述した歩行動作検出処理装置における演算処理部の構成の他の一例を示している。ここでの処理演算装置２０１は、重力加速度ベクトルと加速度センサから得られる加速度ベクトル及び、事前に記憶されたデータベースの内容を入力とし、進行方向の加速度成分と重力方向の加速度成分に分解して、出力する。

このデータベースの内容は、事前に装着者に歩行してもらい、そのときに得られた重力加速度ベクトルと加速度ベクトルの時系列データに基づいて、主成分解析を用いて進行方向を推定する。

図２１は、前述した歩行動作検出処理に追加の処理要素を加えた歩行動作検出処理装置における演算処理部の構成の一例を示している。加速度センサから得られる加速度ベクトルと角速度センサから得られる角速度ベクトルを歩行検出演算装置１０３（図１９）または歩行検出演算装置２０２（図２０）へ入力し、歩行検出結果を得るように構成されている。ここでの角速度ベクトルは、周波数解析演算装置にも入力され、roll軸の成分について周波数解析を行い、その周波数解析の結果出力が、周波数解析演算装置から出力されて階段昇降検出装置に加えられる構成としている。周波数解析演算装置には、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により行い、周波数解析を電子回路もしくはソフトウェア処理により実現する。階段昇降検出演算装置では、入力として、歩行動作が連続的に検出されているとき、その周期と前記周波数解析演算装置の結果であるパワースペクトラム(各周期ごとの成分の強さ)を比較し、歩行動作の周期のおよそ２倍の周期の成分が他成分と比べて強く検出されているとき、階段を昇っていると認識し、その結果を出力する。

図２２〜図２４は、前述した追加処理の処理要素を加えた構成の歩行動作検出処理装置における演算処理部の構成の一例を示している。

典型的な鉛直方向と進行方向への加速度のパターンを示す図である。センサの軸（鉛直方向・進行方向）の定義を示す図である。歩行動作における単位サイクル（１サイクルの歩行動作）の定義とパターンを示す図である。歩行動作の単位サイクルにおける図１のグラフの詳細を示す図である。人間が歩行しているときに得られる典型的な進行方向と横方向の加速度成分を時系列に沿ってプロットしたグラフである。本発明にかかる歩行動作検出処理装置における主要部の構成を示すブロック図である。本発明にかかる歩行動作検出処理の主要部の処理の流れを示すフローチャートである。進行方向の加速度成分のピークの差分値と歩行速度の関係をプロットしたグラフである。鉛直方向の加速度成分のピークの差分値と歩行速度の関係をプロットしたグラフである。階段を昇っているときの鉛直方向の加速度成分と角速度成分の関係をプロットしたグラフを示す図である。平坦路を歩行しているときの鉛直方向の加速度成分と角速度(roll軸)の関係をプロットしたグラフを示す図である。階段を降りているときの角速度成分(roll軸)と鉛直方向の加速度成分の関係をプロットしたグラフを示す図である。階段を降りているときの進行方向の加速度成分と鉛直方向の加速度成分の関係をプロットした図を示す図である。階段を登っているときの進行方向の加速度成分と鉛直方向の加速度成分の関係をプロットした図を示す図ある。装着者がエレベータで昇ったときの鉛直方向の加速度成分に対して、カットオフ周波数の極めて低いローパスフィルタを適用したときに得られた結果の成分のグラフを示す図である。図１５の実験時に得られたローパスフィルタを適用しないときの加速度成分を示す図である。平坦路を歩行しているときの鉛直方向の加速度成分に対してカットオフ周波数の極めて低いローパスフィルタを適用したときに得られた結果の成分のグラフを示す図である。本発明による歩行動作検出処理装置の実施例を具体的に説明するための第１の図である。本発明による歩行動作検出処理装置の実施例を具体的に説明するための第２の図である。本発明による歩行動作検出処理装置の実施例を具体的に説明するための第３の図である。本発明による歩行動作検出処理装置の実施例を具体的に説明するための第４の図である。本発明による歩行動作検出処理装置の実施例を具体的に説明するための第５の図である。本発明による歩行動作検出処理装置の実施例を具体的に説明するための第６の図である。本発明による歩行動作検出処理装置の実施例を具体的に説明するための第７の図である。

符号の説明

１１３軸の角速度センサ、
１２３軸の加速度センサ、
１３重力加速度検出部、
１４重力加速度除去部、
１５残差加速度成分の蓄積データベース、
１６主成分解析部。

Claims

人に携帯され歩行動作の角速度ベクトルを検出する角速度センサと、
人に携帯され歩行動作の加速度ベクトルを検出する加速度センサと、
前記角速度センサから得られる角速度ベクトルと前記加速度センサから得られる加速度ベクトルにより重力加速度を検出する重力速度検出処理部と、
前記重力加速度から鉛直方向の加速度を除去してその残差加速度成分を抽出して蓄積する加速度データ処理部と、
前記加速度データ処理部により蓄積された残差加速度成分の主成分分析を行って、鉛直方向加速度成分および進行方向加速度成分の主成分方向ベクトルを算出する主成分解析部と、
前記主成分方向ベクトルに基づいて、鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化するピークペアを検出した場合であって、かつ進行方向加速度成分の谷ピークから山ピークに変化するピークペアを検出した場合に、進行方向加速度成分の勾配を計算し、鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化する谷ピークの検出時刻における前記勾配が所定値以上である場合に歩行動作検出と判定する歩行動作検出処理部と
を備えることを特徴とする歩行動作検出処理装置。
人に携帯され歩行動作の角速度ベクトルを検出する角速度センサと、
人に携帯され歩行動作の加速度ベクトルを検出する加速度センサと、
前記角速度センサおよび前記加速度センサから得られるセンサ出力に基づいてデータ処理を行い、歩行動作検出処理を行う歩行動作検出処理方法であって、
前記角速度センサから得られる角速度ベクトルと前記加速度センサから得られる加速度ベクトルにより重力加速度を検出する第１のステップと、
前記重力加速度から鉛直方向の加速度を除去してその残差加速度成分を抽出して蓄積する第２のステップと、
蓄積された残差加速度成分の主成分分析を行い、鉛直方向加速度成分および進行方向加速度成分の主成分方向ベクトルを算出する第３のステップと、
前記主成分方向ベクトルに基づいて鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化するピークペアを検出した場合であってかつ進行方向加速度成分の谷ピークから山ピークに変化するピークペアを検出した場合に、進行方向加速度成分の勾配を計算し、鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化する谷ピークの検出時刻における前記勾配が所定値以上である場合に歩行動作検出と判定する第４のステップと
からなることを特徴とする歩行動作検出処理方法。