JP2005137895A - リラクセーションシステム、リラクセーション方法、リラクセーションプログラム、マッサージシステム、マッサージ方法、マッサージプログラム、身体活動判別装置、身体活動判別方法および身体活動判別プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 短時間でより効果的に疲労回復を行うことが可能なリラクセーションシステム、リラクセーション方法およびリラクセーションプログラムを提供することである。
【解決手段】 人体に装着可能なカロリーメータ５０により装着部位の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報がＣＰＵにより推定される。その推定結果に基づいてマッサージ動作がマッサージャ１００の制御回路により制御される。また、推定結果に基づいて、空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響装置５２０が制御される。
【選択図】 図２

Description

本発明は、リラクセーションシステム、リラクセーション方法、リラクセーションプログラム、マッサージシステム、マッサージ方法、マッサージプログラム、身体活動判別装置、身体活動判別方法および身体活動判別プログラムに関する。

従来、人体にマッサージを施すために種々の装置が開発されている。例えば、使用者が着座する椅子の背もたれ部にマッサージ用施療子を設けたマッサージチェアがある。このマッサージチェアにおいては、着座した使用者の首、肩、背中および腰等の背面に沿って施療子を上下左右に移動させつつ、施療子を振動させることにより使用者の背面を押圧することができる。

特許文献１には、自動的に人体の各部位をマッサージするマッサージ機が提案されている。

特許文献１記載のマッサージ機は、被施療者の自律神経系の生体情報を検知する生体情報センサと、生体情報センサによって検知される生体情報に基づいてマッサージ動作を制御する制御回路とを備える。

この制御回路は、生体情報センサによって検知される生体情報の変化に基づいて被施療者の心理状態を推定し、推定された心理状態に応じてマッサージ動作を調整する。マッサージ動作の調整では、リラックスモードまたはリフレッシュモードを選択することが可能である。リラックスモードでは、自律神経系の活性度を低下させるべくマッサージ動作を調整し、リフレッシュモードでは、自律神経系の活性度を上昇させるべくマッサージ動作を調整する。

それにより、特許文献１記載のマッサージ機では、マッサージの目的に応じて被施療者に対し効果的なマッサージを施すことができる。
特開２００２−１６５８５６号公報

しかしながら、人体の活動部位および活動量によって人体の疲労部位および疲労度合いがその都度異なるため、特許文献１記載のマッサージ機では、さらに効果的なマッサージを施すことは困難であった。また、短時間でより効果的に疲労回復を行うことが求められている。

本発明の目的は、短時間でより効果的に疲労回復を行うことが可能なリラクセーションシステム、リラクセーション方法およびリラクセーションプログラムを提供することである。

本発明の他の目的は、短時間でより効果的に疲労回復を行うことが可能なマッサージシステム、マッサージ方法およびマッサージプログラムを提供することである。

本発明のさらに他の目的は、活動情報を判別することが可能な身体活動判別システム、身体活動判別方法および身体活動判別プログラムを提供することである。

第１の発明に係るリラクセーションシステムは、人体に装着可能でかつ装着部位の加速度を測定する加速度測定手段と、リラクセーション動作を行うリラクセーション手段と、加速度測定手段により測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定する推定手段と、推定手段による推定結果に基づいてリラクセーション手段を制御する制御手段とを備えたものである。

そのリラクセーションシステムにおいては、人体に装着可能な加速度測定手段により装着部位の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が推定手段により推定される。その推定結果に基づいてリラクセーション動作が制御手段により制御される。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいてリラクセーション動作が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

活動情報は人体の活動部位を含んでもよい。この場合、活動部位が推定され、その推定結果に基づいてリラクセーション動作が制御される。それにより、疲労部位に応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

推定手段は、加速度測定手段により測定された加速度に基づいて運動量変化を算出し、算出された運動量変化に基づいて人体の活動情報を推定してもよい。

この場合、運動量変化と人体の活動情報とは相関関係を有するので、予め相関関係を測定することにより、運動量変化に基づいて人体の活動情報を容易に推定することができる。

リラクセーション手段は、人体の部位を押圧するために移動可能に設けられた押圧部を含み、制御手段は、推定手段による推定結果に基づいて押圧部の速度および時間のうち少なくとも一方を制御してもよい。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいて押圧部の速度および時間のうち少なくとも一方が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的にリラクセーションを行うことができる。

リラクセーション手段は、視覚的、聴覚的または体感的に緊張を緩和してもよい。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいて視覚的、聴覚的または体感的に緊張を緩和するリラクセーション手段が制御されるので、視覚的、聴覚的または体感的に緊張が緩和され、肉体的な疲労のみならず、精神的な疲労も回復される。

リラクセーション手段は、空気調整装置、音響装置、映像表示装置および照明装置のうち１つまたは複数を含み、制御手段は、推定手段による推定結果に基づいて空気調整装置、音響装置、映像表示装置および照明装置のうち１つまたは複数を制御してもよい。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいて空気調整装置、音響装置、映像表示装置および照明装置のうち１つまたは複数が制御される。それにより、映像表示装置および照明装置により視覚的に緊張が緩和され、音響装置により聴覚的に緊張が緩和され、または空気調整装置により温度、湿度または風速を調整することにより体感的に緊張が緩和される。その結果、肉体的な疲労のみならず、精神的な疲労も回復される。

リラクセーションシステムは、人体の生体情報を検出する検出手段をさらに備え、制御手段は、検出手段により検出された生体情報に基づいてリラクセーション手段の動作を設定し、推定手段による推定結果に基づいて設定された動作を調整してもよい。

この場合、生体情報に基づいてリラクセーション手段の動作が設定され、さらに人体の活動情報の推定結果に基づいて設定された動作が調整されるので、人体の現在の身体状態および疲労部位、作業内容または疲労度合いを考慮して、さらに短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

検出手段は、皮膚電気反応センサ、脈拍センサおよび皮膚温度センサのうち少なくとも１つを含んでもよい。この場合、皮膚電気反応センサ、脈拍センサおよび皮膚温度センサのうち少なくとも１つにより、人体の現在の緊張度を検出することができる。

リラクセーションシステムは、加速度測定手段を人体の腰に装着するための装着手段をさらに備えてもよい。

この場合、人体の腰部の加速度が測定され、腰部の加速度に基づいて活動情報が推定される。

第２の発明に係るリラクセーション方法は、人体の加速度を測定するステップと、リラクセーション動作を行うステップと、測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定するステップと、推定結果に基づいてリラクセーション動作を制御するステップとを備えたものである。

そのリラクセーション方法においては、人体の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が推定される。その推定結果に基づいてリラクセーション動作が制御される。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいてリラクセーション動作が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

第３の発明に係るリラクセーションプログラムは、コンピュータにより実行可能なリラクセーションプログラムであって、人体の加速度を測定する処理と、リラクセーション動作を行う処理と、測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定する処理と、推定結果に基づいてリラクセーション動作を制御する処理とを、コンピュータに実行させるものである。

そのリラクセーションプログラムにおいては、人体の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が推定される。その推定結果に基づいてリラクセーション動作が制御される。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいてリラクセーション動作が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

第４の発明に係るマッサージシステムは、人体に装着可能でかつ装着部位の加速度を測定する加速度測定手段と、マッサージ動作を行うマッサージ手段と、加速度測定手段により測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定する推定手段と、推定手段による推定結果に基づいてマッサージ手段を制御する制御手段とを備えたものである。

そのマッサージシステムにおいては、人体に装着可能な加速度測定手段により装着部位の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が推定手段により推定される。その推定結果に基づいてマッサージ動作が制御手段により制御される。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいてマッサージ動作が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

マッサージ手段は、人体の部位を押圧するために移動可能に設けられた押圧部を含み、制御手段は、推定手段による推定結果に基づいて押圧部の速度および時間のうち少なくとも一方を制御してもよい。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいて押圧部の速度および時間のうち少なくとも一方が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的にマッサージを行うことができる。

マッサージシステムは、視覚的、聴覚的または体感的に緊張を緩和するリラクセーション手段をさらに備え、制御手段は、推定手段による推定結果に基づいてリラクセーション手段を制御してもよい。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいて視覚的、聴覚的または体感的に緊張を緩和するリラクセーション手段が制御されるので、視覚的、聴覚的または体感的に緊張が緩和され、肉体的な疲労のみならず、精神的な疲労も回復される。

リラクセーション手段は、空気調整装置、音響装置、映像表示装置および照明装置のうち１つまたは複数を含み、制御手段は、推定手段による推定結果に基づいて空気調整装置、音響装置、映像表示装置および照明装置のうち１つまたは複数を制御してもよい。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいて空気調整装置、音響装置、映像表示装置および照明装置のうち１つまたは複数が制御される。それにより、映像表示装置および照明装置により視覚的に緊張が緩和され、音響装置により聴覚的に緊張が緩和され、または空気調整装置により温度、湿度または風速を調整することにより体感的に緊張が緩和される。その結果、肉体的な疲労のみならず、精神的な疲労も回復される。

マッサージシステムは、人体の生体情報を検出する検出手段をさらに備え、制御手段は、検出手段により検出された生体情報に基づいてマッサージ手段の動作を設定し、推定手段による推定結果に基づいて設定された動作を調整してもよい。

この場合、生体情報に基づいてマッサージ手段の動作が設定され、さらに人体の活動情報の推定結果に基づいて設定された動作が調整されるので、人体の現在の身体状態および疲労部位、作業内容または疲労度合いを考慮して、さらに短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

検出手段は、皮膚電気反応センサ、脈拍センサおよび皮膚温度センサのうち少なくとも１つを含んでもよい。この場合、皮膚電気反応センサ、脈拍センサおよび皮膚温度センサのうち少なくとも１つにより、人体の現在の緊張度を検出することができる。

第５の発明に係るマッサージ方法は、人体の加速度を測定するステップと、マッサージ動作を行うステップと、測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定するステップと、推定結果に基づいてマッサージ動作を制御するステップとを備えたものである。

そのマッサージ方法においては、人体の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が推定される。その推定結果に基づいてマッサージ動作が制御される。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいてマッサージ動作が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

第６の発明に係るマッサージプログラムは、コンピュータにより実行可能なマッサージプログラムであって、人体の加速度を測定する処理と、マッサージ動作を行う処理と、測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定する処理と、推定結果に基づいてマッサージ動作を制御する処理とを、コンピュータに実行させるものである。

そのマッサージプログラムにおいては、人体の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が推定される。その推定結果に基づいてマッサージ動作が制御される。

この場合、人体の活動情報の推定結果に基づいてマッサージ動作が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

第７の発明に係る身体活動判別装置は、人体に装着可能でかつ装着部位の加速度を測定する加速度測定手段と、加速度測定手段により測定された加速度に基づいて人体の活動情報を判別する判別手段とを備えたものである。

その身体活動判別装置においては、人体に装着可能な加速度測定手段により装着部位の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が判別手段により判別される。それにより、人体の疲労部位、作業内容または疲労度合いを認識することができる。

判別手段は、加速度測定手段により測定された加速度に基づいて運動量変化を算出し、算出された運動量変化に基づいて人体の活動情報を判別してもよい。

この場合、運動量変化と人体の活動情報とは相関関係を有するので、予め相関関係を測定することにより、運動量変化に基づいて人体の活動情報を容易に判別することができる。

判別手段は、運動量変化と人体の活動情報との関係を予め記憶し、算出された運動量変化に基づいて記憶された関係から人体の活動情報を判別してもよい。

この場合、記憶された運動量変化と活動情報との関係から人体の活動情報を容易に判別することができる。

第８の発明に係る身体活動判別方法は、人体の加速度を測定するステップと、測定された加速度に基づいて人体の活動情報を判別するステップとを備えたものである。

その身体活動判別方法においては、人体の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が判別される。それにより、人体の疲労部位、作業内容または疲労度合いを認識することができる。

第９の発明に係るコンピュータにより実行可能な身体活動判別プログラムは、人体の加速度を測定する加速度測定手段から加速度を取得する処理と、取得された加速度に基づいて人体の活動情報を判別する処理とを、コンピュータに実行させるものである。

その身体活動判別プログラムにおいては、加速度測定手段により人体の加速度が測定され、測定された加速度に基づいて人体の活動情報が判別される。それにより、人体の疲労部位、作業内容または疲労度合いを認識することができる。

本発明によれば、人体の活動情報の推定結果に基づいてリラクセーション動作が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

また、本発明によれば、人体の活動情報の推定結果に基づいてマッサージ動作が制御されるので、疲労部位、作業内容または疲労度合いに応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

さらに、本発明によれば、人体の活動情報が判別されるので、人体の疲労部位、作業内容または疲労度合いを認識することができる。

以下、本発明に係るリラクセーションシステムについて図面を用いて説明する。なお、本実施の形態においてリラクセーションシステムをマッサージチェア（以下、マッサージャと呼ぶ。）に適用した場合について説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係るリラクセーションシステムを示す斜視図である。また、図２は、本発明に係るリラクセーションシステムの一例を示すブロック図である。

図１および図２に示すように、リラクセーションシステムは、カロリーメータ５０、マッサージャ１００、空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響装置５２０を含む。

なお、本実施の形態では、カロリーメータ５０およびマッサージャ１００がマッサージシステムを構成する。また、カロリーメータ５０およびマッサージャ１００は、身体の活動情報として活動部位、作業動作および活動量を判別する身体活動判別装置としても機能する。

図１に示すリラクセーションシステムでは、部屋内にマッサージャ１００が設置され、壁に映像音響装置５２０が設けられ、天井付近に空気調整装置５００および照明装置５１０が設けられる。また、後述する図２のカロリーメータ５０は、使用者の腰に取り付けられる。

図２に示すように、マッサージャ１００は、カロリーメータ５０から運動量情報を受け取る。ここで、運動量情報とは、人体の活動量を示す情報である。この運動量情報に関しては後述する。マッサージャ１００は、カロリーメータ５０から与えられた運動量情報に基づいて空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響装置５２０を制御する。

ここで、本実施の形態においてカロリーメータ５０とマッサージャ１００との間、マッサージャ１００と空気調整装置５００との間、マッサージャ１００と照明装置５１０との間、マッサージャ１００と映像音響装置５２０との間の通信方式には、無線通信方式が用いられる。この無線通信方式には、例えば、微弱無線方式（ｅｘ．Ｚｉｇｂｅｅ）、特定小電力無線方式、無線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＩｒＤＡ（赤外線通信：Infrared Data Association）等がある。また、無線通信方式に限らず有線通信方式を用いる場合には、例えば、電灯線通信インターフェイス等がある。

次に、図３は、カロリーメータ５０の模式的外観図である。

図３に示すように、カロリーメータ５０は、本体部５０ａ、ベルト５８およびバックル５９ａ，５９ｂを含む。カロリーメータ５０は、使用者の腰にベルト５８を巻き付け、バックル５９ａ，５９ｂを互いに嵌合させることにより使用者の腰に装着可能となっている。

図４は図３のカロリーメータ５０の本体部５０ａの内部構成を示すブロック図である。

図４において、カロリーメータ５０の本体部５０ａは、加速度測定装置５１ｂ、電源回路５２、電池５３、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）５６ａ、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）５６ｂ、ＣＰＵ（中央演算処理装置）５６ｃ、ロジック回路５６ｄ、スイッチ５６ｅ、通信装置５７、信号入力用インターフェイス５７ａ、通信用インターフェイス５７ｂ、信号入力端子５７ｃおよびケーシングＫを含む。

通信装置５７および通信用インターフェイス部５７ｂは、グランドプレーンＧＰ１により他の構成部と分離されている。通信用インターフェイス部５７ｂは、通信装置５７に接続されており、ＣＰＵ５６ｃと通信装置５７とを相互に接続する。通信装置５７は上述した無線通信方式を用いており図２のマッサージャ１００に接続可能である。

ＲＯＭ５６ｂにはシステムプログラムおよび加速度検出プログラムが記憶される。加速度検出プログラムを記録する記録媒体として他のメモリ、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク等の他の記録媒体を用いてもよい。ＲＡＭ５６ａには後述の加速度データ等が記憶される。ＣＰＵ５６ｃはＲＯＭ５６ｂに記憶された加速度検出プログラムをＲＡＭ５６ａ上で実行する。加速度検出プログラムについては後述する。ロジック回路５６ｄは、アナログ−デジタル変換器およびリングバッファ等を含み、ＣＰＵ５６ｃにより動作が制御される。

電源回路５２は、電池５３とカロリーメータ５０の本体部５０ａ内部の他の構成部とを接続し、電池５３の電力を各構成部に供給する。信号入力用インターフェイス部５７ａは、信号入力端子５７ｃとＣＰＵ５６ｃ、ＲＡＭ５６ａおよびロジック回路５６ｄとを相互に接続する。

スイッチ５６ｅは、ＣＰＵ５６ｃに接続されており、使用者の操作に基づいて所定の指令信号をＣＰＵ５６ｃへ与える。

加速度測定装置５１ｂは、３方向の加速度センサからなる。この加速度測定装置５１ｂの３個の加速度センサは、本体部５０ａの一平面において直交する２軸とその平面に垂直方向の１軸の併せて３軸方向の加速度を測定し、それらの測定結果を加速度データとしてロジック回路５６ｄに供給する。ここで、３軸方向をそれぞれＸ方向、Ｙ方向およびＺ方向と呼ぶ。なお、加速度測定装置５１ｂは、アナログ−デジタル変換器を内蔵する。

ケーシングＫは、カロリーメータ５０の本体部５０ａの構成部全体を覆っている。ここで、ケーシングＫ内部においては、上述のように１枚のグランドプレーンＧＰ１が存在する。これにより、ケーシングＫ内部は２つの空間に分けられている。

次に、図５はマッサージャ１００の内部構成を示すブロック図である。

マッサージャ１００は、リモートコントローラ１０および本体部２０から構成される。

リモートコントローラ１０は、主に皮膚電気反応（ＧＳＲ:Galvanic Skin Response）センサ（以下、ＧＳＲセンサと呼ぶ。）１１、脈拍センサ１２、皮膚温センサ１３、スタートストップスイッチ１４、複数のモード選択スイッチ１５および液晶表示部１６を含む。

本体部２０は、主に制御回路２１、スタートストップスイッチ２２、複数のモード選択スイッチ２３、施療子昇降用モータ２４、もみ用モータ２５、たたき用モータ２６、通信用インターフェイス部２７および通信装置２８を含む。

制御回路２１は、メモリを内蔵する。このメモリにリラクゼーション制御プログラムが記憶される。リラクセーション制御プログラムは、後述する運動量変化に基づいてマッサージャ１００を制御するマッサージ制御プログラムおよび後述する運動量変化に基づいて空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響装置５２０を制御するリラクゼーション装置制御プログラムを含む。また、このリラクゼーション制御プログラムは、後述する運動量変化に基づいて身体の活動情報として活動部位、作業動作および活動量を判別する活動情報判別プログラムを含む。

カロリーメータ５０のＲＯＭ５６ｂに記憶される加速度検出プログラムおよびマッサージ制御プログラムがマッサージプログラムを構成し、加速度検出プログラムおよびリラクゼーション制御プログラムがリラクゼーションプログラムを構成し、加速度検出プログラムおよび活動情報判別プログラムが身体活動判別プログラムを構成する。

なお、リラクゼーション制御プログラムを記録する記録媒体として他のメモリ、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク等の他の記録媒体を用いてもよい。

また、加速度検出プログラムおよびリラクゼーション制御プログラムからなるリラクゼーションプログラムの全体がカロリーメータ５０のＲＯＭ５６ｂに記憶されてもよい。

リモートコントローラ１０は、ＧＳＲセンサ１１、脈拍センサ１２および皮膚温センサ１３により検出した生体情報を本体部２０の通信装置２８および通信用インターフェイス部２７を介して制御回路２１に与える。この生体情報の詳細に関しては後述する。

制御回路２１は、後述するマッサージプログラムに応じて施療子昇降用モータ２４、もみ用モータ２５およびたたき用モータ２６の動作を制御し、さらに、通信インターフェイス部２７を介して図２の空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響装置５２０の動作を制御する。

また、リモートコントローラ１０のスタートストップスイッチ１４または本体部２０のスタートストップスイッチ２２が押下操作されることにより、制御回路２１は、施療子昇降用モータ２４、もみ用モータ２５およびたたき用モータ２６のオンオフを制御する。また、リモートコントローラ１０のモード選択スイッチ１５または本体部２０のモード選択スイッチ２３が押下操作されることにより、制御回路２１は、施療子昇降用モータ２４、もみ用モータ２５およびたたき用モータ２６のいずれかの動作を変更する。例えば、もみ用モータ２５の動作が開始しており、たたき用モータ２６の動作が停止している場合、モード選択スイッチ２３が押下操作されることによりもみ用モータ２５の動作が停止され、たたき用モータ２６の動作が開始される。

次に、マッサージャ１００の機構部分について説明する。図６は、マッサージャ１００の外観斜視図であり、図７は、マッサージャ１００の断面図である。

図６および図７に示すマッサージャ１００は、主に背もたれ１、マッサージ機構部２、座部３、左右一対の肘掛け４および脚部５からなる。マッサージ機構部２の内部には、複数の施療子３０が備えられている。

図７に示すように、マッサージ機構部２には、施療子駆動装置３３が設けられている。施療子駆動装置３３は、一対のサイドフレーム３５に沿って昇降可能に支持されている。また、施療子駆動装置３３の下方には、施療子昇降用モータ２４が設けられ、施療子昇降用モータ２４の駆動力がベルト式動力伝達機構４０を介してボールねじ３３ａに伝達される。

ボールねじ３３ａは、施療子駆動装置３３に設けられた軸受け３４に螺合している。また、施療子３０は、複数のリンク機構を有する。もみ用モータ２５およびたたき用モータ２６の駆動力が複数のリンク機構を介して施療子３０に伝達される。

その結果、施療子昇降用モータ２４によってボールねじ３３が回転駆動され、施療子駆動装置３３が昇降する。そして、もみ用モータ２５およびたたき用モータ２６によって施療子３０が人体の背面部を押圧可能に動作する。

次に、図８は、マッサージャ１００のリモートコントローラ１０の外観斜視図である。

上述したように、リモートコントローラ１０の内部構成は、ＧＳＲセンサ１１、脈拍センサ１２、皮膚温センサ１３、スタートストップスイッチ１４、複数のモード選択スイッチ１５および液晶表示部１６からなり、その構成が、ケーシング１７に収納されている。

縦型のケーシング１７の一面にスタートストップスイッチ１４、複数のモード選択スイッチ１５および液晶表示部１６が設けられる。ケーシング１７の一側面には、発光素子および受光素子によって構成される脈拍センサ１２と、サーミスタによって構成される皮膚温センサ１３とが設けられる。また、ケーシング１７の一側面および一側面に対向する他側面に一対の電極１１ａ，１１ｂからなるＧＳＲセンサ１１が設けられる。

このリモートコントローラ１０は、使用者の手によって把持される。この場合、人差し指が皮膚温センサ１３に接触し、中指が脈拍センサ１２に接触し、薬指および小指がＧＳＲセンサ１１の一方の電極１１ｂに接触し、親指の付け根または手のひらがＧＳＲセンサ１１の他方の電極１１ａに接触する。

また、リモートコントローラ１０の液晶表示部１６には、マッサージが施されている部位、こり度、快適度またはこり部の位置等が表示される。

次に、図９は、空気調整装置５００の内部構成を示すブロック図である。

図９に示すように、空気調整装置５００は、通信装置５０１、空気調整コントローラ５０２およびコンプレッサ５０３を含む。空気調整コントローラ５０２には、メモリ５０４が内蔵されている。また、空気調整装置５００には、パーソナルコンピュータ５０９が接続可能となっている。

パーソナルコンピュータ５０９を操作することにより、コンプレッサ５０３の動作を制御する空気調整制御テーブルが作成される。この空気調整制御テーブルについては後述する。また、作成された空気調整制御テーブルは、メモリ５０４内に格納される。

空気調整コントローラ５０２は、マッサージャ１００から通信装置５０１を介して与えられた信号に応じてメモリ５０４内に格納された空気調整制御テーブルを読み込み、空気調整制御テーブルに基づいてコンプレッサ５０３の動作を制御する。

図１０は、照明装置５１０の内部構成を示すブロック図である。

図１０に示すように、照明装置５１０は、通信装置５１１、照明コントローラ５１２およびＬＥＤ（発光ダイオード）照明５１３を含む。一般にＬＥＤ照明は、１６７７万色の色表現が可能である。照明コントローラ５１２には、メモリ５１４が内蔵されている。また、照明コントローラ５１２には、パーソナルコンピュータ５１９が接続可能となっている。

パーソナルコンピュータ５１９を操作することにより、ＬＥＤ照明５１３の動作を制御する照明調整制御テーブルが作成される。この照明調整制御テーブルについては後述する。また、作成された照明調整制御テーブルは、メモリ５１４内に格納される。

照明コントローラ５１２は、マッサージャ１００から通信装置５１１を介して与えられた信号に応じてメモリ５１４内に格納された照明調整制御テーブルを読み込み、照明調整制御テーブルに基づいてＬＥＤ照明５１３の動作を制御する。

図１１は、映像音響装置５２０の内部構成を示すブロック図である。

図１１に示すように、映像音響装置５２０は、通信装置５２１、映像音響コントローラ５２２、ディスプレイ５２３およびスピーカ５２５を含む。映像音響コントローラ５２２には、メモリ５２４が内蔵されている。また、映像音響コントローラ５２２には、パーソナルコンピュータ５２９が接続可能となっている。

パーソナルコンピュータ５２９を操作することにより、ディスプレイ５２３およびスピーカ５２５の動作を制御する映像音響調整制御テーブルが作成される。この映像音響調整制御テーブルについては後述する。また、作成された映像音響調整制御テーブルは、メモリ５２４内に格納される。

映像音響コントローラ５１２は、マッサージャ１００から通信装置５２１を介して与えられた信号に応じてメモリ５２４内に格納された映像音響調整制御テーブルを読み込み、映像音響調整制御テーブルに基づいてディスプレイ５２３およびスピーカ５２５の動作を制御する。

次に、カロリーメータ５０のＲＯＭ５６ｂに記録される加速度検出プログラムについて説明する。

図１２は、カロリーメータ５０の加速度検出プログラムにおけるパラメータ作成時のＣＰＵ５６ｃの動作の一例を示すフローチャートである。図１２のパラメータ作成は、リラクセーションシステムの設計時または製造時に行われる。

まず、被験者に呼気ガス分析器のマスク（図示せず）を装着させ、さらに図３に示すカロリーメータ５０を被験者の腰に装着させ、各種運動を実施してもらう。ここで、各種運動とは、中腰姿勢、立位姿勢、屈伸運動、徒歩（４ｋｍ／ｈ）、速歩（６ｋｍ／ｈ）、手に負荷（ダンベル）を与えた腕部の運動（以下、ダンベル運動と呼ぶ。）および手に負荷（ダンベル）を与えた全身の運動（以下、単に全身運動と呼ぶ。）である。

カロリーメータ５０のＣＰＵ５６ｃは、呼気ガス分析器からのサンプリングを行う（ステップＳ１）。この呼気ガス分析器からのサンプリングデータが、被験者のエネルギー消費量を意味する。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、カロリーメータ５０の加速度測定装置５１ｂから加速度データのサンプリングを行う（ステップＳ２）。

なお、上述したように、加速度測定装置５１ｂは、３方向の加速度センサからなるため、ここでの加速度データは、Ｘ方向、Ｙ方向およびＺ方向に対応する複数の加速度データを意味する。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、サンプリングされた複数の加速度データに対して重力成分除去を行う（ステップＳ３）。ここで、サンプリングされた複数の加速度データには、常に加速度測定装置５１ｂが重力による影響を受けているため、被験者が上述した各種運動を行っていない場合であっても常に重力による加速度データが含まれる。したがって、被験者が各種運動を行っていない場合の値を基準（０）とするため、サンプリングした複数の加速度データの重力成分を１Ｈｚ以上の周波数を通過させるハイパスフィルタで除去する。それにより、被験者の現実の運動量情報が得られる。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、加速度指標を算出する（ステップＳ４）。被験者の運動量情報を示すカロリーメータ５０の加速度指標Ａｃｃｉを算出する式は以下の通りである。

上式のＦｓは、加速度データのサンプリング周期を示し、Ｗは被験者の体重を示し、ＸｉはＸ方向のｉ番目の加速度データのサンプリング結果を示し、ＹｉはＹ方向のｉ番目の加速度データのサンプリング結果を示し、ＺｉはＺ方向のｉ番目の加速度データのサンプリング結果を示す。

上式によれば、被験者のＸ方向、Ｙ方向およびＺ方向の重力成分を除去した加速度データに基づいて加速度の大きさを求め、その求めた加速度の大きさに被験者の体重Ｗを乗算し、サンプリング周期Ｆｓにより除算している。本実施の形態においては、サンプリング周期Ｆｓは、２５Ｈｚである。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、１秒間の加速度データがあるか否かを判定する（ステップＳ５）。例えば、本実施の形態においては、サンプリング周期Ｆｓが２５Ｈｚであるため、２５個の加速度データのサンプリングを行ったか否かを判定している。ＣＰＵ５６ｃは、１秒間の加速度データがないと判定した場合、ステップＳ１に戻り、ステップＳ１〜Ｓ５の処理を繰り返す。

一方、１秒間の加速度データがあると判定した場合、ＣＰＵ５６ｃは、１分間の運動量変化を算出する（ステップＳ６）。１分間の運動量変化の式は次式で表される。

ΔＦ＝６０×ΣＡｃｃｉ／Ｗ
上式のΔＦは一分間の運動量の変化を示す。上式によれば、１秒間の加速度指標Ａｃｃｉの合計を６０倍し、被験者の体重Ｗで除算することにより、１分間の運動量変化ΔＦを算出している。複数の被験者について運動量変化ΔＦを測定する。

ここで、複数の被験者から測定した運動量変化ΔＦについて説明する。図１３は、複数の被験者から測定した１分間の運動量変化ΔＦを示す図である。

図１３の縦軸は、エネルギー消費量[Ｋｃａｌ／ｍｉｎ・ｋｇ]を示し、横軸は、運動量変化ΔＦを示す。

図１３の１分間の運動量変化ΔＦは、複数の被験者に呼気ガス分析器のマスク（図示せず）を装着させ、図３に示すカロリーメータ５０を被験者の腰に装着させ、中腰姿勢、立位姿勢、屈伸運動、徒歩、速歩、ダンベル運動および全身運動をさせた場合の結果を示す。

図１３の範囲ａは中腰姿勢および立位姿勢の運動量変化ΔＦを示し、範囲ｂはダンベル運動の運動量変化ΔＦを示し、範囲ｃは屈伸運動の運動量変化ΔＦを示し、範囲ｄは全身運動の運動量変化ΔＦを示し、範囲ｅは徒歩時の運動量変化ΔＦを示し、範囲ｆは速歩時の運動量変化ΔＦを示す。

図１３に示すように、被験者の移動を伴わない運動においては、運動量変化ΔＦの値が９未満となり、被験者の移動を伴う運動においては、運動量変化ΔＦの値が９以上になることがわかる。

この場合、運動量変化ΔＦの値９が作業動作の判別のための判別しきい値となる。すなわち、後述する活動判別処理において、運動量変化ΔＦの値が９未満の場合には、使用者の作業動作が移動を伴わない運動であると判別することができ、運動量変化ΔＦの値が９以上の場合には、使用者の作業動作が移動を伴う運動であると判別することができる。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、図１３に示した運動量変化ΔＦの結果に基づいて最小二乗近似による推定式を作成する（図１２のステップＳ７）。例えば、図１３の範囲ａ〜ｄに対して最小二乗近似による推定式を１つ作成し、図１３の範囲ｅ，ｆに対して最小二乗近似による推定式を１つ作成する。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、作成した２つの推定式をマッサージャ１００に送信する（ステップＳ８）。これにより、カロリーメータ５０の加速度検出プログラムによるパラメータ作成時におけるＣＰＵ５６ｃの動作が終了する。

なお、本例では、ＣＰＵ５６ｃが作成された推定式をマッサージャ１００に送信しているが、ＣＰＵ５６ｃが作成された推定式をＲＡＭ５６ａに格納してもよい。その場合、ＣＰＵ５６ｃは、ＲＡＭ５６ａに格納された推定式を用いて後述する身体の活動部位、作業動作および活動量を判別することができる。

また、本例では、１秒間の加速度指標Ａｃｃｉの合計を６０倍することにより１分間の運動量変化ΔＦを算出しているが、１分間のサンプリングより得られた加速データに基づいて１分間の運動量変化ΔＦを算出してもよい。

図１４は、加速度データのサンプリング時における加速度検出プログラムによるＣＰＵ５６ｃの動作を示すフローチャートである。使用者はカロリーメータ５０を装着した状態で日常生活を送る。

まず、カロリーメータ５０のＣＰＵ５６ｃは、カロリーメータ５０の加速度測定装置５１ｂから加速度データのサンプリングを行う（ステップＳ１１）。この場合、使用者は呼気ガス分析器を装着していない。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、複数の加速度データに対して重力成分除去を行う（ステップＳ１２）。この複数の加速度データから重力成分を除去する処理については、上述した方法と同じである。続いて、ＣＰＵ５６ｃは、加速度指標Ａｃｃｉを算出する（ステップＳ１３）。

次に、ＣＰＵ５６ｃは、１秒間の加速度データがあるか否かを判定する（ステップＳ１４）。例えば、サンプリング周期Ｆｓが２５Ｈｚの場合、２５個の加速度データのサンプリングを行ったか否かを判定している。ＣＰＵ５６ｃは、１秒間の加速度データがないと判定した場合、ステップＳ１１に戻り、ステップＳ１１〜Ｓ１４の処理を繰り返す。

一方、１秒間の加速度データがあると判定した場合、ＣＰＵ５６ｃは、加速度指標ＡｃｃｉをＲＡＭ５６ａに記憶する（ステップＳ１５）。ＣＰＵ５６ｃは、１分ごとに算出した加速度指標ＡｃｃｉをＲＡＭ５６ａに記憶させる。続いて、ＣＰＵ５６ｃは、使用者がマッサージャ１００を使用開始したか否かを判定する（ステップＳ１６）。ここで、ＣＰＵ５６ｃがマッサージャ１００を使用開始していないと判定した場合、ステップＳ１１に戻り、１分ごとにステップＳ１１〜Ｓ１４の処理を繰り返す。

一方、使用者がマッサージャ１００を使用開始したと判定した場合、ＣＰＵ５６ｃは、ＲＡＭ５６ａに記憶された加速度指標Ａｃｃｉをマッサージャ１００に送信する（ステップＳ１７）。これにより、カロリーメータ５０を装着した使用者から実際の加速度データに基づく加速度指標Ａｃｃｉを抽出する加速度検出プログラムによるＣＰＵ５６ｃの動作が終了する。

なお、本例では、ＣＰＵ５６ｃが加速度指標Ａｃｃｉをマッサージャ１００に送信しているが、ＣＰＵ５６ｃがＲＡＭ５６ａに格納された加速度指標Ａｃｃｉに基づいて後述する身体の活動部位、作業動作および活動量を判別することもできる。

また、本例では、ステップＳ１４において１秒間の加速度データがあるか否かを判定しているが、これに限らず、１分間の加速度データがあるか否かを判定してもよい。

次に、上述した加速度検出プログラムにより送信された加速度指標Ａｃｃｉに基づいて動作する制御回路２１について説明する。

図１５、図１６および図１７は、リラクゼーション制御プログラムによるマッサージャ１００の制御回路２１の動作を示すフローチャートである。

まず、マッサージャ１００の制御回路２１は、テストもみ信号を受信する（ステップＳ２１）。本実施の形態においては、図５のリモートコントローラ１０のモード選択スイッチ１５を操作することによりテストもみ信号がマッサージャ１００の制御回路２１に送信される。

次に、マッサージャ１００の制御回路２１は、もみ用モータ２５および施療子昇降用モータ２４に駆動開始指示を与える（ステップＳ２２）。それにより、図６の施療子３０が人体の背面を上下に移動開始する。

続いて、施療子３０が人体の背面を上下に移動している場合に、マッサージャ１００の制御回路２１は、ＧＳＲセンサ１１より検出された生体情報をサンプリングする（ステップＳ２３）。ここで、生体情報とは、リラックス度（緊張緩和度）や緊張度に応じて変化する情報である。この生体情報は、人体がリラックス状態である場合には活性度の低い値となり、人体が緊張状態である場合には活性度の高い値となる。したがって、テストもみ時においてＧＳＲセンサ１１によって検出される生体情報が高い値の場合にはこり感があると推定でき、生体情報が低い値の場合にはこり感がないと推定できる。

続いて、制御回路２１は、ＧＳＲセンサ１１から与えられた生体情報が異常であるか否か判定する（ステップＳ２４）。この生体情報が異常である場合とは、使用者が、図８に示すようにリモートコントローラ１０を把持できておらず、ＧＳＲセンサ１１に使用者の手が接触せずに生体情報が全く検出されない場合等が考えられる。

ＧＳＲセンサ１１から与えられた生体情報が異常であると判定した場合、制御回路２１は、リモートコントローラ１０の液晶表示部１６に異常である旨を表示させる（ステップＳ２５）。それにより、使用者は液晶表示部１６の表示を確認してリモートコントローラ１０の把持を正す。

その後、制御回路２１は、ステップＳ２３の処理に戻り、ＧＳＲセンサ１１より生体情報のサンプリングを繰り返し行う。

一方、ＧＳＲセンサ１１から検出された生体情報が正常であると判定した場合、制御回路２１は検出された生体情報のノイズ処理を行う（ステップＳ２６）。

続いて、制御回路２１は各フェーズ区間におけるＧＳＲセンサ１１の生体情報の変化を検出する（ステップＳ２７）。ここで、各フェーズ区間とは、施療子昇降用モータ２４により施療子３０が上下する範囲を所定の間隔で区切った区間をいう。具体的には、施療子３０が上下する範囲を人体の背面の首、肩、背中および腰に対応する区間に区切ったものをいう。

次に、施療子３０が人体の背面を上下に移動している場合に、マッサージャ１００の制御回路２１は、脈拍センサ１２により検出された生体情報のサンプリングを行う（ステップＳ２８）。生体情報については、上述したものと同様である。

続いて、制御回路２１は、脈拍センサ１２から与えられた生体情報が異常であるか否か判定する（ステップＳ２９）。この生体情報が異常である場合とは、使用者が、図８に示すようにリモートコントローラ１０を把持できておらず、脈拍センサ１２に使用者の手が接触せずに生体情報が全く検出されない場合等が考えられる。

脈拍センサ１２から与えられた生体情報が異常であると判定した場合、制御回路２１は、リモートコントローラ１０の液晶表示部１６に異常である旨を表示させる（ステップＳ３０）。それにより、使用者は液晶表示部１６の表示を確認してリモートコントローラ１０の把持を正す。

その後、制御回路２１は、ステップＳ２８の処理に戻り、脈拍センサ１２より生体情報のサンプリングを繰り返し行う。

一方、脈拍センサ１２から検出された生体情報が正常であると判定した場合、制御回路２１は検出された生体情報のノイズ処理を行う（ステップＳ３１）。

次に、制御回路２１は、ノイズ処理された生体情報から脈拍数を検出する（ステップＳ３２）。

続いて、制御回路２１は各フェーズ区間における脈拍センサ１２の生体情報の変化を検出する（ステップＳ３３）。

次いで、施療子３０が人体の背面を上下に移動している場合に、マッサージャ１００の制御回路２１は、皮膚温センサ１３により検出された生体情報のサンプリングを行う（ステップＳ３４）。生体情報については、上述したものと同様である。

続いて、制御回路２１は、皮膚温センサ１３から与えられた生体情報が異常であるか否か判定する（ステップＳ３５）。この生体情報が異常である場合とは、使用者が、図８に示すようにリモートコントローラ１０を把持できておらず、皮膚温センサ１３に使用者の手が接触せずに生体情報が全く検出されない場合等が考えられる。

皮膚温センサ１３から与えられた生体情報が異常であると判定した場合、制御回路２１は、リモートコントローラ１０の液晶表示部１６に異常である旨を表示させる（ステップＳ３６）。それにより、使用者は液晶表示部１６の表示を確認してリモートコントローラ１０の把持を正す。

その後、制御回路２１は、ステップＳ３４の処理に戻り、皮膚温センサ１３より生体情報のサンプリングを繰り返し行う。

一方、皮膚温センサ１３からの生体情報が正常であると判定した場合には、制御回路２１は検出された生体情報のノイズ処理を行う（ステップＳ３７）。

続いて、制御回路２１は各フェーズ区間における皮膚温センサ１３の生体情報の変化を検出する（ステップＳ３８）。

以上の制御回路２１の動作により生体情報の変化が検出される。以下、この検出された生体情報の変化を用いた制御回路２１の動作について説明する。

制御回路２１は、その内部に設けられた記憶装置（図示せず）に予め記憶された判定テーブルおよびもみパターンテーブルの読み込みを行う（ステップＳ３９）。この判定テーブルおよびもみパターンテーブルについては後述する。

次に、制御回路２１は、ＧＳＲセンサ１１、脈拍センサ１２および皮膚温センサ１３からサンプリングされた生体情報に基づき判定テーブルを選択し、判定テーブルからもみパターンテーブルの選択を行う（ステップＳ４０）。

図１８（ａ）は、ＧＳＲセンサ１１、脈拍センサ１２および皮膚温センサ１３からサンプリングされた生体情報に基づいて人体の状態を判定する判定テーブルを示し、図１８（ｂ）は、その判定テーブルに応じて選択するもみパターンテーブルの一例を示す図である。

図１８（ａ）に示すように、制御回路２１は、ＧＳＲセンサ１１、脈拍センサ１２および皮膚温センサ１３からの生体情報に基づいて、「リラックス」、「ニュートラル」、「活性」および「痛み」の判定を行う。その判定結果に応じて各フェーズ区間ごとに図１８（ｂ）に示すもみパターンテーブルを選択する。

続いて、制御回路２１はリモートコントローラ１０より送信された加速度データに基づく加速度指標Ａｃｃｉを受信する（ステップＳ４１）。ここで、加速度指標Ａｃｃｉは１分ごとに算出されており、多数のデータからなる。

制御回路２１は、各加速度指標Ａｃｃｉおよび予めリモートコントローラ１０より与えられた２つの推定式を用いて人体の運動量変化ΔＦを算出する（ステップＳ４２）。

次に、制御回路２１は、算出した運動量変化ΔＦの平均値が９以上であるか否かについて判定する（ステップＳ４３）。運動量変化ΔＦの平均値が９未満であると判定した場合、制御回路２１は、ステップＳ４５の処理へ移行する。

一方、運動量変化ΔＦの平均値が９以上であると判定した場合、制御回路２１は、ステップＳ４０の処理で選択したもみパターンテーブルのデータを調整する（ステップＳ４４）。なお、本実施の形態においては、運動量変化ΔＦの平均値に基づいて判定することとしたが、これに限定されず、運動量変化ΔＦの値が１時間以上９以上であるか否かを判定してもよく、運動量変化ΔＦの他の任意の値により判定してもよい。

図１９は、制御回路２１が選択したもみパターンテーブルのデータの調整方法の一例を説明するための図である。

図１９に示すように、運動量変化ΔＦの平均値が９未満の場合には、上述したように人体の脚部を使用していないと考えられるため、脚部のマッサージの動作速度および動作時間を半分に調整する。また、運動量変化ΔＦの平均値が９以上２０未満の場合には、脚部のマッサージの動作速度および動作時間を１倍に調整する。また、本実施の形態では、運動量変化ΔＦの平均値が２０以上であるか否かおよび３０以上であるか否かについて判定していないが、それらを判定した場合には、運動量変化ΔＦの平均値が２０以上３０未満の場合には、脚部のマッサージの動作速度および動作時間を１．５倍に調整し、運動量変化ΔＦの平均値が３０以上の場合には、脚部のマッサージの動作速度を１．５倍に調整し、動作時間を２倍に調整する。

続いて、制御回路２１は、空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響装置５２０の各動作テーブルの読み込みを行う（ステップＳ４５）。なお、各動作テーブルの詳細については後述する。

次に、制御回路２１は、運動量変化ΔＦの平均値に基づいて空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響装置５２０の各動作テーブルの選択を行う（ステップＳ４６）。

ここで、各動作テーブルの説明を行う。図２０（ａ）は空気調整装置５００のメモリ５０４に記憶された空気調整制御テーブルの一例を示し、図２０（ｂ）は照明装置５１０のメモリ５１４に記憶された照明調整制御テーブルの一例を示し、図２０（ｃ）は映像音響調整装置５２０のメモリ５２４に記憶された映像音響調整制御テーブルの一例を示す。

例えば、図２０（ａ）に示すように、空気調整制御テーブルは、運動量変化ΔＦの平均値が９未満の場合、条件ａによって図９の空気調整コントローラ５０２がコンプレッサ５０３の動作を制御し、運動量変化ΔＦの平均値が９以上２０未満の場合、条件ｂによって空気調整コントローラ５０２がコンプレッサ５０３の動作を制御し、運動量変化ΔＦの平均値が２０以上３０未満の場合、条件ｃによって空気調整コントローラ５０２がコンプレッサ５０３の動作を制御し、運動量変化ΔＦの平均値が３０以上の場合、条件ｄによって空気調整コントローラ５０２がコンプレッサ５０３の動作を制御することを示している。

また、図２０（ｂ）に示すように、照明調整制御テーブルは、運動量変化ΔＦの平均値が９未満の場合、条件Ａによって図１０の照明コントローラ５１２がＬＥＤ照明５１３の動作を制御し、運動量変化ΔＦの平均値が９以上２０未満の場合、条件Ｂによって照明コントローラ５１２がＬＥＤ照明５１３の動作を制御し、運動量変化ΔＦの平均値が２０以上３０未満の場合、条件Ｃによって照明コントローラ５１２がＬＥＤ照明５１３の動作を制御し、運動量変化ΔＦの平均値が３０以上の場合、条件Ｄによって照明コントローラ５１２がＬＥＤ照明５１３の動作を制御することを示している。

さらに、図２０（ｃ）に示すように、映像音響調整制御テーブルは、運動量変化ΔＦの平均値が９未満の場合、条件１によって図１１の映像音響コントローラ５２２がディスプレイ５２３の動作を制御し、条件１１によって映像音響コントローラ５２２がスピーカ５２５の動作を制御することを示し、運動量変化ΔＦの平均値が９以上２０未満の場合、条件２によって映像音響コントローラ５２２がディスプレイ５２３の動作を制御し、条件１２によって映像音響コントローラ５２２がスピーカ５２５の動作を制御することを示し、運動量変化ΔＦの平均値が２０以上３０未満の場合、条件３によって映像音響コントローラ５２２がディスプレイ５２３の動作を制御し、条件１３によって映像音響コントローラ５２２がスピーカ５２５の動作を制御することを示し、運動量変化ΔＦの平均値が３０以上の場合、条件４によって映像音響コントローラ５２２がディスプレイ５２３の動作を制御し、条件１４によって映像音響コントローラ５２２がスピーカ５２５の動作を制御することを示している。

次に、図１７に示すように、制御回路２１は、選択された空気調整制御テーブルに基づいて空気調整装置５００に指示を行い（ステップＳ４７）、選択された照明調整制御テーブルに基づいて照明装置５１０に指示を行い（ステップＳ４８）、選択された映像音響調整制御テーブルに基づいて映像音響装置５２０に指示を行う（ステップＳ４９）。

次いで、制御回路２１は各フェーズ区間の判定結果をリモートコントローラ１０の液晶表示部１６に表示させる（ステップＳ５０）。

使用者は、液晶表示部１６の表示を確認して、スタートストップスイッチ１４を押下操作する。

制御回路２１は、スタートストップスイッチ１４が押されたか否かを判定する（ステップＳ５１）。スタートストップスイッチ１４が押下操作されていないと判定した場合、制御回路２１はスタートストップスイッチ１４が押下操作されるまで待機する。

一方、スタートストップスイッチ１４が押下操作されたと判定した場合、制御回路２１は、選択され調整されたもみパターンテーブルに基づいて施療子昇降用モータ２４およびもみ用モータ２５に駆動開始の指示を与える（ステップＳ５２）。

それにより、調整されたもみパターンテーブルに基づいてマッサージ動作が開始される。

なお、本実施の形態においては、空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響表示装置５２０に各動作テーブルに基づいて指示した後、マッサージャ１００によるマッサージを開始することとしたが、これに限定されず、例えば、マッサージャ１００のマッサージが開始された後、空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響表示装置５２０を各動作テーブルに基づいて指示してもよく、さらに、各フェーズ区間ごとに空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響表示装置５２０を異なる動作テーブルに基づいて指示してもよい。

続いて、制御回路２１は、所定の時間が経過したか否かについて判定する（ステップＳ５３）。制御回路２１は所定の時間が経過するまでマッサージを継続する。一方、所定の時間が経過したと判定した場合、施療子昇降用モータ２４およびもみ用モータ２５に駆動停止の指示を与える（ステップＳ５４）。

以上により、マッサージャ１００の制御回路２１のリラクセーション制御プログラムによる動作が終了する。

以上のように、本実施の形態に係るリラクセーションシステムにおいては、人体の運動量変化ΔＦの平均値に基づいてマッサージ動作が制御されるので、運動量変化ΔＦの平均値に応じて短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。さらに、運動量変化ΔＦの平均値に基づいて施療子３０の速度および時間が制御されるので、運動量変化ΔＦの平均値に応じて短時間でより効果的にマッサージを行うことができる。

また、マッサージャ１００の制御回路２１により、人体の運動量変化ΔＦの平均値に基づいて空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響表示装置５２０が制御されるので、映像音響表示装置５２０および照明装置５１０により視覚的に緊張が緩和され、映像音響装置５２０により聴覚的に緊張が緩和され、または空気調整装置５００により温度、湿度または風速を調整することにより体感的に緊張が緩和される。その結果、肉体的な疲労のみならず、精神的な疲労も回復される。

また、生体情報に基づいてもみ用パターンテーブルが選択され、さらに人体の運動量変化ΔＦの平均値に基づいて選択されたマッサージ動作が調整されるので、人体の現在の健康状態および疲労部位、作業内容または疲労度合いを考慮して、さらに短時間でより効果的に疲労回復を行うことができる。

また、ＧＳＲセンサ１１、脈拍センサ１２および皮膚温センサ１３を用いることにより生体情報を検出するため、人体の現在の緊張度を正確に検出することができる。

なお、本実施の形態においては、カロリーメータ５０により加速度データを検出し、マッサージャ１００により推定式を用いて運動量変化ΔＦの値を算出することとしたが、これに限定されず、カロリーメータ５０において運動量変化ΔＦの値を算出し、マッサージャ１００に送信してもよい。

図２１は、加速度データのサンプリング時における加速度検出プログラムによるＣＰＵ５６ｃの動作の他の例を示すフローチャートである。使用者はカロリーメータ５０を装着した状態で身体活動または肉体労働を行う。

まず、カロリーメータ５０のＣＰＵ５６ｃは、カロリーメータ５０の加速度測定装置５１ｂから加速度データのサンプリングを行う（ステップＳ６１）。この場合、使用者は呼気ガス分析器を装着していない。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、複数の加速度データに対して重力成分除去を行う（ステップＳ６２）。この複数の加速度データから重力成分を除去する処理については、上述した方法と同じである。続いて、ＣＰＵ５６ｃは、加速度指標Ａｃｃｉを算出する（ステップＳ６３）。

次に、ＣＰＵ５６ｃは、１分間の加速度データがあるか否かを判定する（ステップＳ６４）。例えば、サンプリング周期Ｆｓが２５Ｈｚの場合、１５００個の加速度データのサンプリングを行ったか否かが判定されている。ＣＰＵ５６ｃは、１分間の加速度データがないと判定した場合、ステップＳ６１に戻り、ステップＳ６１〜Ｓ６４の処理を繰り返す。

一方、１分間の加速度データがあると判定した場合、ＣＰＵ５６ｃは、１分間の加速度指標Ａｃｃｉに基づいて１分間ごとの運動量変化ΔＦおよびエネルギー消費量を算出する（ステップＳ６５）。ここで、１分間ごとの運動量変化ΔＦは、次式により算出される。

ΔＦ＝ΣＡｃｃｉ／Ｗ
上式のΣＡｃｃｉは１分間のサンプリングにより得られる加速度指標Ａｃｃｉの合計を示し、Ｗは使用者の体重を示す。エネルギー消費量は、予め上記の図１３で求められた推定式を用いて運動量変化ΔＦから求められる。

さらに、ＣＰＵ５６ｃは、算出された１分間ごとの運動量変化ΔＦおよびエネルギー消費量をＲＡＭ５６ａに記憶させる（ステップＳ６６）。

続いて、ＣＰＵ５６ｃは、使用者が運動量変化ΔＦおよびエネルギー消費量の送信を指示したか否かを判定する（ステップＳ６７）。使用者が運動量変化ΔＦおよびエネルギー消費量の送信を指示していない場合、ステップＳ６１に戻り、１分ごとにステップＳ６１〜Ｓ６７の処理を繰り返す。

一方、使用者が運動量変化ΔＦおよびエネルギー消費量の送信を指示した場合、ＣＰＵ５６ｃは、ＲＡＭ５６ａに記憶された１分間ごとの運動量変化ΔＦおよびエネルギー消費量を用いて運動量変化ΔＦの各範囲ごとの従事時間およびエネルギー消費量の合計を算出する（ステップＳ６８）。

ここで、運動量変化ΔＦの各範囲は、例えば、０≦ΔＦ＜２の範囲、２≦ΔＦ＜９の範囲、９≦ΔＦ＜１５の範囲、１５≦ΔＦ＜２５の範囲、２５≦ΔＦ＜３０の範囲、および３０≦ΔＦの範囲である。また、従事時間とは、使用者がカロリーメータ５０を装着して身体活動を行った時間である。

ＣＰＵ５６ｃは、算出された運動量変化ΔＦの各範囲ごとの従事時間およびエネルギー消費量の合計をＲＡＭ５６ａに記憶させ（ステップＳ６９）。その後、ＣＰＵ５６ｃは、ＲＡＭ５６ａに記憶された１分間ごとの時系列の運動量変化ΔＦ、運動量変化ΔＦの各範囲ごとの従事時間およびエネルギー消費量の合計を外部装置に送信する（ステップＳ７０）。ここで、外部装置とは、例えば、マッサージャ１００、空気調整装置５００、照明装置５１０、映像音響装置５２０等である。

外部装置は、カロリーメータ５０から受信した１分間ごとの時系列の運動量変化ΔＦ、運動量変化ΔＦの各範囲ごとの従事時間およびエネルギー消費量の合計に基づいて身体の活動部位、作業動作および活動量を判別することができる。

図２２はカロリーメータ５０により算出された運動量変化ΔＦの各範囲ごとの従事時間の合計の一例を示す図である。

図２２の例では、１５≦ΔＦ＜２５の範囲で従事時間が最も長く、２≦ΔＦ＜９の範囲で従事時間が次に長くなっている。

図２３は運動量変化ΔＦの各範囲と身体の活動部位との関係を示す身体活動部位判別テーブルの一例を示す図である。

図２３の身体活動部位判別テーブルは、パラメータ作成時に予め作成され、外部装置のＲＡＭ等のメモリに記憶される。図２３の例では、運動量変化ΔＦの値が０以上２未満の場合に身体の活動部位が脚部および腰部であると判別され、運動量変化ΔＦの値が２以上９未満の場合に身体の活動部位が全身であると判別され、運動量変化ΔＦの値が９以上の場合に脚部であると判別される。

図２４は運動量変化ΔＦの各範囲と作業動作との関係を示す作業動作判別テーブルの一例を示す図である。

図２４の作業動作判別テーブルは、パラメータ作成時に予め作成され、外部装置のＲＡＭ等のメモリに記憶される。図２４の例では、運動量変化ΔＦの値が０以上９未満の場合に作業動作がその場での作業であると判別され、運動量変化ΔＦの値が９以上の場合に作業動作が移動を伴う動作であると判別される。この場合、作業動作の判別しきい値は９である。

外部装置は、カロリーメータ５０から受信した１分間ごとの運動量変化ΔＦの平均値に基づいて図２３の身体活動部位判別テーブルから身体の活動部位を判別することができる。例えば、カロリーメータ５０から受信した１分間ごとの運動量変化ΔＦの平均値が１０の場合に、身体の活動部位は脚部であると判別される。

また、外部装置は、カロリーメータ５０から受信した１分間ごとの運動量変化ΔＦの平均値に基づいて図２４の作業動作判別テーブルから作業動作を判別することができる。例えば、カロリーメータ５０から受信した１分間ごとの運動量変化ΔＦの平均値が１０の場合に、作業動作が移動を伴う作業であると判別される。

さらに、カロリーメータ５０から受信した運動量変化ΔＦの各範囲ごとの従事時間の合計に基づいて各活動部位の活動量を判別することができる。例えば、１５≦ΔＦ＜２５の範囲で従事時間が長い場合には、脚部の活動量が大きいと判別される。

また、カロリーメータ５０から受信した運動量変化ΔＦの各範囲ごとのエネルギー消費量の合計に基づいて各活動部位の活動量を判別することができる。例えば、１５≦ΔＦ＜２５の範囲でエネルギー消費量が大きい場合には、脚部の活動量が大きいと判別される。

このように、外部装置は、身体の活動部位、作業動作および活動量を判別する身体活動判別装置として機能する。

身体の活動部位、作業動作および活動量の判別結果は、外部装置の表示部に表示される。また、カロリーメータ５０がＲＡＭ５６ａに記憶された１分間ごとの時系列の運動量変化ΔＦ、運動量変化ΔＦの各範囲ごとの従事時間およびエネルギー消費量の合計に基づいて身体の活動部位、作業動作および活動量を判別してもよい。カロリーメータ５０に身体の活動部位、作業動作および活動量の判別結果を表示する表示部が設けられることが好ましい。この場合、カロリーメータ５０が身体活動判別装置として機能する。

身体の活動部位、作業動作および活動量の判別結果に基づいてマッサージャ１００の動作、空気調整装置５００の動作、照明装置５１０の動作および映像音響装置５２０の動作を制御することができる。

例えば、使用者が立ち続ける場合にはエネルギー消費量は増加しないが、足および腰への負担は小さくない。このような場合、身体の活動部位、作業動作および活動量の判別結果に基づいて足および腰へのマッサージを集中的に行うことができる。

このように、マッサージを判別された活動部位に集中的に行うことにより適切かつ効率的に疲労を回復させることができる。

また、肉体労働の際の活動部位、作業動作および活動量を判別することにより、作業内容を効率化することができる。

例えば、０≦ΔＦ＜２の範囲の従事時間が３０分以上の場合に、立ち続けの作業が３０分以上継続していると判別される。この場合には、作業者に休憩を促すことができる。このようにして、作業内容の効率化が可能となる。

本実施の形態においては、カロリーメータ５０が加速度測定手段に相当し、マッサージャ１００がリラクセーション手段およびマッサージ手段に相当し、制御回路２１またはＣＰＵ５６ｃが推定手段または判別手段に相当し、制御回路２１またはＣＰＵ５６ｃが制御手段に相当し、施療子３０が押圧部に相当し、マッサージャ１００、空気調整装置５００、照明装置５１０または映像音響装置５２０がリラクセーション手段に相当し、ＧＳＲセンサ１１、脈拍センサ１２または皮膚温センサ１３が検出手段に相当する。

なお、上記実施の形態では、リラクセーション手段としてマッサージャ１００、空気調整装置５００、照明装置５１０および映像音響装置５２０が用いられるが、これらに限定されず、他の種々のリラクセーション手段を用いることができる。例えば、リラクセーション手段としてジャグジーバス、アロマ等の芳香剤を用い、運動量変化ΔＦに基づいてジャグジーバスの圧力制御、芳香剤の供給量の制御等を行ってもよい。

本発明に係るリラクセーションシステム、リラクセーション方法、リラクセーションプログラム、マッサージシステム、マッサージ方法、マッサージプログラム、身体活動判別装置、身体活動判別方法および身体活動判別プログラムは、人体の緊張を緩和するため等に利用可能である。

本発明の一実施の形態に係るリラクセーションシステムを示す斜視図である。 本発明に係るリラクセーションシステムの一例を示すブロック図である。 カロリーメータの模式的外観図である。 図３のカロリーメータの本体部の内部構成を示すブロック図である。 マッサージャの内部構成を示すブロック図である。 マッサージャの外観斜視図である。 マッサージャの断面図である。 マッサージャのリモートコントローラの外観斜視図である。 空気調整装置の内部構成を示すブロック図である。 照明装置の内部構成を示すブロック図である。 映像音響装置の内部構成を示すブロック図である。 カロリーメータの加速度検出プログラムにおけるパラメータ作成時のＣＰＵの動作の一例を示すフローチャートである。 複数の被験者から測定した１分間の運動量変化ΔＦを示す図である。 加速度データのサンプリング時における加速度検出プログラムによるＣＰＵの動作を示すフローチャートである。 マッサージャの制御回路の動作を示すフローチャートである。 マッサージャの制御回路の動作を示すフローチャートである。 マッサージャの制御回路の動作を示すフローチャートである。 （ａ）は生体情報に基づいて人体の状態を判定する判定テーブルであり、（ｂ）は、もみパターンテーブルの一例を示す図である。 制御回路が選択したもみパターンテーブルのデータの調整方法の一例を説明するための図である。 （ａ）は、空気調整制御テーブルの一例であり、（ｂ）は、照明調整制御テーブルの一例であり、（ｃ）は、映像音響調整制御テーブルの一例を示す図である。 加速度データのサンプリング時における加速度検出プログラムによるＣＰＵの動作の他の例を示すフローチャートである。 カロリーメータにより算出された運動量変化ΔＦの各範囲ごとの従事時間の合計の一例を示す図である。 運動量変化の各範囲と身体活動部位との関係を示す身体活動部位判別テーブルの一例を示す図である。 運動量変化の各範囲と作業動作との関係を示す作業動作判別テーブルの一例を示す図である。

符号の説明

１１ ＧＳＲセンサ
１２ 脈拍センサ
１３ 皮膚温センサ
２１ 制御回路
３０ 施療子
５０ カロリーメータ
５６ｃ ＣＰＵ
１００ マッサージャ
５００ 空気調整装置
５１０ 照明装置
５２０ 映像音響装置

Claims (24)

1. 人体に装着可能でかつ装着部位の加速度を測定する加速度測定手段と、
   リラクセーション動作を行うリラクセーション手段と、
   前記加速度測定手段により測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定する推定手段と、
   前記推定手段による推定結果に基づいて前記リラクセーション手段を制御する制御手段とを備えたことを特徴とするリラクセーションシステム。
2. 前記活動情報は人体の活動部位を含むことを特徴とする請求項１記載のリラクセーションシステム。
3. 前記推定手段は、前記加速度測定手段により測定された加速度に基づいて運動量変化を算出し、算出された運動量変化に基づいて人体の活動情報を推定することを特徴とする請求項１または２記載のリラクセーションシステム。
4. 前記リラクセーション手段は、人体の部位を押圧するために移動可能に設けられた押圧部を含むマッサージ手段を含み、
   前記制御手段は、前記推定手段による推定結果に基づいて前記押圧部の速度および時間のうち少なくとも１つを制御することを特徴とする請求項１〜３いずれかに記載のリラクセーションシステム。
5. 前記リラクセーション手段は、視覚的、聴覚的または体感的に緊張を緩和することを特徴とする請求項１〜４いずれかに記載のリラクセーションシステム。
6. 前記リラクセーション手段は、空気調整装置、音響装置、映像表示装置および照明装置のうち１つまたは複数を含み、
   前記制御手段は、前記推定手段による推定結果に基づいて前記空気調整装置、前記音響装置、前記映像表示装置および前記照明装置のうち１つまたは複数を制御することを特徴とする請求項５記載のリラクセーションシステム。
7. 人体の生体情報を検出する検出手段をさらに備え、
   前記制御手段は、前記検出手段により検出された生体情報に基づいて前記リラクセーション手段の動作を設定し、前記推定手段による推定結果に基づいて前記設定された動作を調整することを特徴とする請求項１〜６いずれかに記載のリラクセーションシステム。
8. 前記検出手段は、
   皮膚電気反応センサ、脈拍センサおよび皮膚温度センサのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１〜７いずれかに記載のリラクセーションシステム。
9. 前記加速度測定手段を人体の腰に装着するための装着手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜８いずれかに記載のリラクセーションシステム。
10. 人体の加速度を測定するステップと、
    リラクセーション動作を行うステップと、
    前記測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定するステップと、
    前記推定結果に基づいて前記リラクセーション動作を制御するステップとを備えたことを特徴とするリラクセーション方法。
11. コンピュータにより実行可能なリラクセーションプログラムであって、
    人体の加速度を測定する加速度測定手段から加速度を取得する処理と、
    リラクセーション動作を行う処理と、
    前記取得された加速度に基づいて人体の活動情報を推定する処理と、
    前記推定結果に基づいて前記リラクセーション動作を制御する処理とを、前記コンピュータに実行させることを特徴とするリラクセーションプログラム。
12. 人体に装着可能でかつ装着部位の加速度を測定する加速度測定手段と、
    マッサージ動作を行うマッサージ手段と、
    前記加速度測定手段により測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定する推定手段と、
    前記推定手段による推定結果に基づいて前記マッサージ手段を制御する制御手段とを備えたことを特徴とするマッサージシステム。
13. 前記マッサージ手段は、人体の部位を押圧するために移動可能に設けられた押圧部を含み、
    前記制御手段は、前記推定手段による推定結果に基づいて前記押圧部の速度および時間のうち少なくとも一方を制御することを特徴とする請求項１２記載のマッサージシステム。
14. 視覚的、聴覚的または体感的に緊張を緩和するリラクセーション手段をさらに備え、
    前記制御手段は、前記推定手段による推定結果に基づいて前記リラクセーション手段を制御することを特徴とする請求項１２または１３記載のマッサージシステム。
15. 前記リラクセーション手段は、空気調整装置、音響装置、映像表示装置および照明装置のうち１つまたは複数を含み、
    前記制御手段は、前記推定手段による推定結果に基づいて前記空気調整装置、前記音響装置、前記映像表示装置および前記照明装置のうち１つまたは複数を制御することを特徴とする請求項１４記載のマッサージシステム。
16. 人体の生体情報を検出する検出手段をさらに備え、
    前記制御手段は、前記検出手段により検出された生体情報に基づいて前記マッサージ手段の動作を設定し、前記推定手段による推定結果に基づいて前記設定された動作を調整することを特徴とする請求項１２〜１５のいずれかに記載のマッサージシステム。
17. 前記検出手段は、
    皮膚電気反応センサ、脈拍センサおよび皮膚温度センサのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１６記載のマッサージシステム。
18. 人体の加速度を測定するステップと、
    マッサージ動作を行うステップと、
    前記測定された加速度に基づいて人体の活動情報を推定するステップと、
    前記推定結果に基づいて前記マッサージ動作を制御するステップとを備えたことを特徴とするマッサージ方法。
19. コンピュータにより実行可能なマッサージプログラムであって、
    人体の加速度を測定する加速度測定手段から加速度を取得する処理と、
    マッサージ動作を行う処理と、
    前記取得された加速度に基づいて人体の活動情報を推定する処理と、
    前記推定結果に基づいて前記マッサージ動作を制御する処理とを、前記コンピュータに実行させることを特徴とするマッサージプログラム。
20. 人体に装着可能でかつ装着部位の加速度を測定する加速度測定手段と、
    前記加速度測定手段により測定された加速度に基づいて人体の活動情報を判別する判別手段とを備えたことを特徴とする身体活動判別装置。
21. 前記判別手段は、前記加速度測定手段により測定された加速度に基づいて運動量変化を算出し、算出された運動量変化に基づいて人体の活動情報を判別することを特徴とする請求項２０記載の身体活動判別装置。
22. 前記判別手段は、運動量変化と人体の活動情報との関係を予め記憶し、前記算出された運動量変化に基づいて前記記憶された関係から人体の活動情報を判別することを特徴とする請求項２１記載の身体活動判別装置。
23. 人体の加速度を測定するステップと、
    前記測定された加速度に基づいて人体の活動情報を判別するステップとを備えたことを特徴とする身体活動判別方法。
24. コンピュータにより実行可能な身体活動判別プログラムであって、
    人体の加速度を測定する加速度測定手段から加速度を取得する処理と、
    前記取得された加速度に基づいて人体の活動情報を判別する処理とを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする身体活動判別プログラム。
    

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