JP2012233731A - Method for estimating stride length and device for estimating stride length - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、歩幅推測方法及び歩幅推測装置に関するものである。 The present invention relates to a stride estimation method and a stride estimation apparatus.
歩行時の歩幅を推測する歩幅推測装置として、加速度センサーを備え、この加速度センサーにより検出された加速度の時間変化分から、予め定められたテーブルを参照して歩幅を推測するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。 2. Description of the Related Art As a stride estimation device for estimating a stride during walking, there is an apparatus that includes an acceleration sensor and estimates a stride by referring to a predetermined table from a time change in acceleration detected by the acceleration sensor ( For example, see Patent Document 1).
歩行時の歩幅は、歩行距離を算出したり、現在の歩行者の位置を算出して歩行者の移動軌跡を算出したりする際に必要不可欠な情報であるため、なるべく正確に推測する必要がある。しかし、歩幅は、歩行者の体格や歩き方等の要素によって変化する。そのため、固定的なテーブルを用いて歩幅を推測する特許文献１の技術では、歩幅を正確に推測することができないという虞があった。そこで、本発明は、歩幅をより正確に推測するための新たな手法を提案することを課題とする。 The walking stride is indispensable information when calculating the walking distance or calculating the current position of the pedestrian and calculating the movement trajectory of the pedestrian, so it must be estimated as accurately as possible. is there. However, the stride varies depending on factors such as the physique of the pedestrian and how to walk. For this reason, the technique of Patent Document 1 in which the stride is estimated using a fixed table may not be able to accurately estimate the stride. Accordingly, an object of the present invention is to propose a new method for estimating the stride more accurately.
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は適用例として実現することが可能である。 SUMMARY An advantage of some aspects of the invention is to solve at least a part of the problems described above, and the invention can be implemented as the following forms or application examples.
［適用例１］本適用例に係る歩幅推測方法は、歩行時の上下動の加速度を検出する加速度検出工程と、前記加速度検出工程で検出された前記加速度から前記歩行の一歩を検出する歩行検出工程と、前記歩行検出工程で検出された前記一歩の前記加速度の面積を算出する面積算出工程と、前記面積算出工程で算出された前記面積から、前記歩行の速度に基づいて変更される、前記面積が大きくなるほど歩幅を大きくする該面積と歩幅との相関度合いを用いて、該歩幅を推測する歩幅推測工程と、を含むことを特徴とする。 [Application Example 1] A stride estimation method according to this application example includes an acceleration detection step for detecting acceleration of vertical movement during walking, and a walk detection for detecting one step of the walk from the acceleration detected in the acceleration detection step. A step of calculating the area of the acceleration of the one step detected in the walking detection step, and the area calculated in the area calculation step, and is changed based on the walking speed, A stride estimation step of estimating the stride using the degree of correlation between the stride and the stride that increases the stride as the area increases.
本適用例によれば、歩行時の一歩の上下動の加速度の面積が大きくなるほど歩幅を大きくする面積と歩幅との相関度合いを歩行の速度に基づいて変更して、加速度から算出された面積を用いて歩幅を推測する。詳細は後述するが、実験の結果、歩行時の一歩の上下動の加速度の面積と歩幅との間には正の相関があることがわかった。また、一歩の加速度の面積の変化に対する歩幅の変化の割合は、歩行の速度に応じて変化することがわかった。そのため、歩行の速度に基づいて一歩の加速度の面積と歩幅との相関度合いを変更することにより、歩行時の歩幅をより正確に推測することが可能となる。 According to this application example, the area calculated from the acceleration is changed based on the walking speed by changing the degree of correlation between the area that increases the stride and the stride as the area of acceleration of the vertical movement of one step during walking increases. Use to guess the stride. Although the details will be described later, as a result of the experiment, it was found that there is a positive correlation between the area of the acceleration of the vertical movement of one step during walking and the stride. In addition, it was found that the ratio of the change in the stride to the change in the area of the acceleration of one step changes according to the walking speed. Therefore, by changing the degree of correlation between the area of the acceleration of one step and the stride based on the walking speed, it becomes possible to estimate the stride during walking more accurately.
［適用例２］上記適用例に記載の歩幅推測方法において、前記歩幅推測工程の前記相関度合いは、前記歩行の速度が高速になるほど、前記面積の変化に対する前記歩幅の変化の割合を小さくするように変更されることを特徴とする。 [Application Example 2] In the stride estimation method according to the application example, the degree of correlation in the stride estimation step is such that the rate of change in the stride with respect to the change in area decreases as the walking speed increases. It is changed to.
本適用例によれば、歩行の速度が高速になるほど、一歩の加速度の面積の変化に対する歩幅の変化の割合を小さくするように相関度合いを変更することで、歩行の速度に応じた適切な歩幅推測を実現することができる。 According to this application example, the higher the walking speed, the more appropriate the step according to the walking speed by changing the degree of correlation so as to reduce the ratio of the change in the step to the change in the area of the acceleration of one step. Guessing can be realized.
［適用例３］上記適用例に記載の歩幅推測方法において、前記歩幅推測工程では、前記相関度合いを用いた前記面積と前記歩幅との相関モデル式を用いて該歩幅を推測することを特徴とする。 Application Example 3 In the stride estimation method described in the application example, in the stride estimation step, the stride is estimated using a correlation model formula between the area using the correlation degree and the stride. To do.
本適用例によれば、歩行時の上下動の一歩の加速度の面積と歩幅との相関モデル式を用いることで、歩幅を簡易に求めることができる。 According to this application example, the stride can be easily obtained by using the correlation model formula between the area of the acceleration of one step of vertical movement during walking and the stride.
［適用例４］上記適用例に記載の歩幅推測方法において、前記加速度検出工程で検出された前記加速度から低周波成分を抽出する低周波成分抽出工程をさらに含み、前記歩幅推測工程は、抽出された前記低周波成分の前記加速度の前記面積を用いて前記歩幅を推測することを特徴とする。 Application Example 4 In the method for estimating the stride described in the application example, the method further includes a low frequency component extracting step of extracting a low frequency component from the acceleration detected in the acceleration detecting step, and the stride estimating step is extracted. The stride is estimated using the area of the acceleration of the low frequency component.
本適用例によれば、検出された歩行時の上下動の加速度から低周波成分を抽出し、抽出した低周波成分の一歩の加速度の面積を用いて歩幅を推測する。歩行時の上下動の加速度には、高周波のノイズ成分が含まれ得る。そのため、歩行時の上下動の加速度から低周波成分を抽出し、抽出した低周波成分の一歩の加速度の面積を用いて歩幅を推測することで、歩幅推測の正確性を向上させることができる。 According to this application example, the low frequency component is extracted from the detected vertical acceleration during walking, and the stride is estimated using the area of the acceleration of one step of the extracted low frequency component. A high-frequency noise component may be included in the acceleration of vertical movement during walking. Therefore, the accuracy of stride estimation can be improved by extracting a low frequency component from the vertical motion acceleration during walking and estimating the stride using the extracted acceleration area of one step of the low frequency component.
［適用例５］上記適用例に記載の歩幅推測方法において、前記低周波成分抽出工程では、前記歩行の速度に応じて、周波数帯域を変更することを特徴とする。 Application Example 5 In the stride length estimation method according to the application example described above, in the low frequency component extraction step, a frequency band is changed according to the walking speed.
本適用例によれば、歩行の速度に応じて、歩行時の上下動の加速度から抽出する周波数帯域を変更することで、歩幅推測の正確性が一層向上する。 According to this application example, the accuracy of the stride estimation is further improved by changing the frequency band extracted from the vertical motion acceleration during walking according to the walking speed.
［適用例６］本適用例に係る歩幅推測装置は、ユーザーの歩行による上下動の加速度を検出する加速度検出部と、前記加速度検出部で検出された前記加速度から前記歩行の一歩を検出する歩行検出部と、前記歩行検出部で検出された前記一歩の前記加速度の面積を算出する面積算出部と、前記面積算出部で算出された前記面積から、前記歩行の速度に基づいて変更される、前記面積が大きくなるほど歩幅を大きくする該面積と歩幅との相関度合いを用いて、該歩幅を推測する歩幅推測部と、を備えることを特徴とする。 [Application Example 6] A stride estimation device according to this application example includes an acceleration detection unit that detects acceleration of vertical movement caused by a user's walking, and a walking that detects one step of the walking from the acceleration detected by the acceleration detection unit. The detection unit, the area calculation unit for calculating the area of the acceleration of the one step detected by the walking detection unit, and the area calculated by the area calculation unit are changed based on the walking speed. A stride estimation unit that estimates the stride by using a degree of correlation between the stride and the stride that increases the stride as the area increases.
本適用例によれば、歩行時の一歩の上下動の加速度の面積が大きくなるほど歩幅を大きくする当該面積と歩幅との相関度合いを歩行の速度に基づいて変更して、加速度から算出された面積を用いて歩幅を推測する。詳細は後述するが、実験の結果、歩行時の一歩の上下動の加速度の面積と歩幅との間には正の相関があることがわかった。また、一歩の加速度の面積の変化に対する歩幅の変化の割合は、歩行の速度に応じて変化することがわかった。そのため、歩行の速度に基づいて一歩の加速度の面積と歩幅との相関度合いを変更することにより、歩行時の歩幅をより正確に推測することが可能となる。 According to this application example, the area calculated from the acceleration by changing the degree of correlation between the area and the stride that increases the stride as the area of acceleration of the vertical movement of one step during walking increases based on the walking speed. Estimate the stride using. Although the details will be described later, as a result of the experiment, it was found that there is a positive correlation between the area of the acceleration of the vertical movement of one step during walking and the stride. In addition, it was found that the ratio of the change in the stride to the change in the area of the acceleration of one step changes according to the walking speed. Therefore, by changing the degree of correlation between the area of the acceleration of one step and the stride based on the walking speed, it becomes possible to estimate the stride during walking more accurately.
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る歩幅推測装置としての携帯用電子機器について説明する。ただし、本発明の実施形態が以下説明する実施形態に限定されるわけではない。 Hereinafter, a portable electronic device as a stride estimation device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. However, embodiments of the present invention are not limited to the embodiments described below.
１．機能構成
図１は、本実施形態に係る携帯用電子機器の機能構成を示すブロック図である。本実施形態に係る携帯用電子機器１は、処理部１０と、操作部２０と、表示部３０と、加速度センサー（加速度検出部）４０と、記憶部６０とを備え、各部がバス７０で接続されたコンピューターシステムである。
1. Functional Configuration FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a portable electronic device according to this embodiment. The portable electronic device 1 according to the present embodiment includes a processing unit 10, an operation unit 20, a display unit 30, an acceleration sensor (acceleration detection unit) 40, and a storage unit 60, and each unit is connected by a bus 70. Computer system.
処理部１０は、記憶部６０に記憶されているシステムプログラム等の各種プログラムに従って携帯用電子機器１の各部を統括的に制御する機能部であり、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサーにより実現される。本実施形態では、処理部１０は、記憶部６０に記憶されている歩幅算出処理（歩幅推測方法）（図１０参照）として実行される歩幅算出プログラム６０１に従ってユーザーの歩幅、歩数、歩行距離を算出して、表示部３０に表示させる。 The processing unit 10 is a functional unit that comprehensively controls each unit of the portable electronic device 1 according to various programs such as a system program stored in the storage unit 60, and is realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit), for example. Is done. In the present embodiment, the processing unit 10 calculates the user's step length, the number of steps, and the walking distance according to a step length calculation program 601 that is executed as a step length calculation process (step length estimation method) (see FIG. 10) stored in the storage unit 60. Then, it is displayed on the display unit 30.
操作部２０は、例えばタッチパネルやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、押下されたキーやボタンの信号を処理部１０に出力する。この操作部２０の操作により、歩幅算出の開始指示操作や、リセット指示操作、電源切断指示操作等の各種指示入力がなされる。 The operation unit 20 is an input device configured by, for example, a touch panel or a button switch, and outputs a pressed key or button signal to the processing unit 10. By operating the operation unit 20, various instruction inputs such as a step calculation start instruction operation, a reset instruction operation, and a power-off instruction operation are performed.
表示部３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、処理部１０から入力される表示信号に基づいた各種表示を行う表示装置である。表示部３０には、歩幅、歩数、歩行距離や時刻情報等が表示される。 The display unit 30 is configured by an LCD (Liquid Crystal Display) or the like, and is a display device that performs various displays based on display signals input from the processing unit 10. The display unit 30 displays a step length, the number of steps, a walking distance, time information, and the like.
加速度センサー４０は、直交３軸の加速度を検出するセンサーであり、歪みゲージ式や圧電式のいずれであってもよく、またＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサーであってもよい。加速度センサー４０の検出結果は、処理部１０に随時出力される。 The acceleration sensor 40 is a sensor that detects acceleration in three orthogonal axes, and may be either a strain gauge type or a piezoelectric type, or a MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) sensor. The detection result of the acceleration sensor 40 is output to the processing unit 10 as needed.
本実施形態では、ユーザーから見て前後方向の前方向を「Ｘ軸の正方向」、左右方向の右方向を「Ｙ軸の正方向」、上下方向（鉛直方向）の下方向を「Ｚ軸の正方向」とする直交３軸の座標系として説明する。加速度センサー４０の検出軸と、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の軸方向とは相対的な関係でユーザーに固定されるため、行列計算によって、加速度センサー４０の検出結果から、Ｘ，Ｙ，Ｚそれぞれの値を算出することができる。 In this embodiment, when viewed from the user, the forward direction in the front-rear direction is the “positive direction of the X axis”, the right direction in the horizontal direction is the “positive direction of the Y axis”, and the downward direction (vertical direction) is the “Z axis. This will be described as an orthogonal three-axis coordinate system with a “positive direction”. Since the detection axis of the acceleration sensor 40 and the axial directions of the X axis, Y axis, and Z axis are fixed to the user in a relative relationship, X, Y, Z are obtained from the detection result of the acceleration sensor 40 by matrix calculation. Each value can be calculated.
記憶部６０は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリーを備えた記憶装置であり、処理部１０が携帯用電子機器１を制御するためのシステムプログラムや、歩幅算出機能を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。また、処理部１０により実行されるシステムプログラム、各種処理プログラム、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを形成している。 The storage unit 60 is a storage device including a memory such as a ROM (Read Only Memory), a flash ROM, or a RAM (Random Access Memory), for example, and a system program for the processing unit 10 to control the portable electronic device 1 or Various programs and data for realizing the stride calculation function are stored. Further, a work area for temporarily storing a system program executed by the processing unit 10, various processing programs, data being processed in various processing, processing results, and the like is formed.
図２は、本実施形態に係る処理部１０を機能ブロックとして表した概念図である。処理部１０には、加速度センサー４０が接続され、処理部１０は、歩行速度選択部１１と、フィルター処理部１２と、歩行検出部１３と、面積算出部１４と、歩幅推測部１５とを備えて構成されている。各機能部は、それぞれを独立した回路として構成することも可能であるし、プロセッサーを用いてデジタル演算処理することでソフトウェア処理として構成することも可能である。 FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating the processing unit 10 according to the present embodiment as a functional block. An acceleration sensor 40 is connected to the processing unit 10, and the processing unit 10 includes a walking speed selection unit 11, a filter processing unit 12, a walking detection unit 13, an area calculation unit 14, and a stride estimation unit 15. Configured. Each functional unit can be configured as an independent circuit, or can be configured as software processing by performing digital arithmetic processing using a processor.
歩行速度選択部１１は、加速度センサー４０により検出されたＺ軸の加速度の振幅、及び、歩行検出部１３により検出された一歩に要する時間に基づいて、ユーザーの歩行速度域を選択する機能部であり、選択した歩行速度域をフィルター処理部１２に出力する。 The walking speed selection unit 11 is a functional unit that selects the walking speed range of the user based on the amplitude of the Z-axis acceleration detected by the acceleration sensor 40 and the time required for one step detected by the walking detection unit 13. Yes, the selected walking speed range is output to the filter processing unit 12.
フィルター処理部１２は、加速度センサー４０により検出された加速度に対するフィルター処理を行って低周波成分を抽出する機能部である。フィルター処理部１２は、歩行速度選択部１１から出力された歩行速度域に応じて閾値周波数を可変に設定してフィルター処理を行う。 The filter processing unit 12 is a functional unit that performs a filtering process on the acceleration detected by the acceleration sensor 40 and extracts a low frequency component. The filter processing unit 12 performs filter processing by variably setting the threshold frequency according to the walking speed range output from the walking speed selection unit 11.
歩行検出部１３は、フィルター処理部１２から出力されたＺ軸の加速度の極大値と極小値を検出することでユーザーの歩行を検出する機能部である。 The walking detection unit 13 is a functional unit that detects the user's walking by detecting the maximum value and the minimum value of the Z-axis acceleration output from the filter processing unit 12.
面積算出部１４は、歩行検出部１３により一歩が検出された場合に、フィルター処理部１２から出力された一歩のＺ軸の加速度の面積を算出する機能部であり、算出した一歩のＺ軸の加速度の面積を歩幅推測部１５に出力する。 The area calculation unit 14 is a functional unit that calculates the area of the Z-axis acceleration of one step output from the filter processing unit 12 when one step is detected by the walking detection unit 13. The area of acceleration is output to the stride length estimation unit 15.
歩幅推測部１５は、面積算出部１４から出力されたＺ軸の加速度の面積を用いて、相関モデル式に従って歩幅を推測する機能部である。 The stride estimation unit 15 is a functional unit that estimates the stride according to the correlation model equation using the area of the Z-axis acceleration output from the area calculation unit 14.
２．原理
２−１．歩数検出の原理
先ず、本実施形態における歩数検出の原理について説明する。歩数は、加速度センサー４０により検出された直交３軸の加速度のうち、ユーザーの上下動の加速度であるＺ軸の加速度に基づいて検出する。
2. Principle 2-1. First, the principle of detecting the number of steps in this embodiment will be described. The number of steps is detected based on the Z-axis acceleration that is the acceleration of the user's vertical movement among the accelerations of the three orthogonal axes detected by the acceleration sensor 40.
具体的には、Ｚ軸の加速度の時系列変化において、加速度が極大値となった後に、加速度が極小値となった時点で、極大値から極小値までの時間を算出し、極大値から極小値までの時間を２倍して得られた時間を「一歩に要する時間」とする。そして、極小値の時刻から一歩に要する時間の１／４が経過した時刻において、一歩とカウントする。しかし、加速度センサー４０により検出されるＺ軸の加速度には、人の移動に伴う加速度とは直接関係しない高周波のノイズ成分が含まれ得る。そのため、一歩であると思って検出した加速度の極大値又は極小値が“真の”極大値又は極小値ではなく、単なるノイズ成分である“偽の”極大値又は極小値である場合があり、歩数のミスカウントに繋がるという問題がある。 Specifically, in the time-series change of the Z-axis acceleration, after the acceleration reaches the maximum value, when the acceleration reaches the minimum value, the time from the maximum value to the minimum value is calculated. The time obtained by doubling the time to the value is defined as “time required for one step”. Then, at the time when 1/4 of the time required for one step has elapsed from the time of the minimum value, the step is counted as one step. However, the Z-axis acceleration detected by the acceleration sensor 40 may include a high-frequency noise component that is not directly related to the acceleration accompanying the movement of the person. Therefore, the maximum or minimum value of the acceleration detected by assuming that it is one step may not be a “true” maximum or minimum value, but may be a “false” maximum or minimum value that is just a noise component, There is a problem of miscounting the number of steps.
上述したＺ軸の加速度に含まれるノイズは高周波の成分である。そこで、本実施形態では、Ｚ軸の加速度に対してフィルター処理を行うことで、加速度センサー４０により検出されるＺ軸の加速度の低周波成分を抽出する。具体的には、歩行時の１歩１歩の周波数（１秒当たりの歩数）は、高く見積もっても５［Ｈｚ］程度であり、１０［Ｈｚ］となることはないと言える。そのため、数［Ｈｚ］をカットオフ周波数（所定の閾値周波数）として、それよりも高い周波数成分をカットすることで、加速度の低周波成分、すなわち歩行時の加速度の成分を抽出する。そして、抽出した低周波成分の加速度の極大値と極小値とを検出して一歩を判定する。これにより、ユーザーの上下動の加速度から低周波成分を抽出し、抽出した低周波成分の一歩の加速度の面積を用いて歩幅を推測することで、歩幅推測の正確性を向上させることができる。 The noise included in the Z-axis acceleration described above is a high-frequency component. Therefore, in the present embodiment, the low-frequency component of the Z-axis acceleration detected by the acceleration sensor 40 is extracted by performing filter processing on the Z-axis acceleration. Specifically, the frequency (number of steps per second) of one step at the time of walking is about 5 [Hz] even if estimated high, and it can be said that it does not become 10 [Hz]. For this reason, by using several [Hz] as a cutoff frequency (predetermined threshold frequency), a higher frequency component is cut to extract a low frequency component of acceleration, that is, an acceleration component during walking. Then, the maximum value and the minimum value of the acceleration of the extracted low frequency component are detected to determine one step. Thereby, it is possible to improve the accuracy of the stride estimation by extracting the low frequency component from the acceleration of the vertical movement of the user and estimating the stride using the area of the acceleration of one step of the extracted low frequency component.
さらに、本実施形態では、上述したフィルター処理を行う際の閾値周波数を、ユーザーの速度に応じて可変に設定する。本願発明者が実験を行った結果、ユーザーの速度によってＺ軸の加速度に含まれる周波数成分が異なることがわかった。具体的には、ユーザーの速度が高速になるほど、Ｚ軸の加速度の振幅は大きくなり、振動の周期は短くなる傾向がある。すなわち、ユーザーの速度が高速になるほど、より高周波の成分がノイズとしてＺ軸の加速度に含まれる傾向がある。そこで、本実施形態では、ユーザーの速度が高速であるほど、閾値周波数を高く設定して加速度に対するフィルター処理を行う。これにより、ユーザーの速度に応じて、ユーザーの上下動の加速度から抽出する周波数帯域を変更することで、歩幅推測の正確性が一層向上する。 Furthermore, in the present embodiment, the threshold frequency for performing the above-described filter processing is variably set according to the user speed. As a result of experiments conducted by the inventor of the present application, it has been found that the frequency component included in the Z-axis acceleration differs depending on the speed of the user. Specifically, the higher the user speed, the larger the amplitude of the Z-axis acceleration and the shorter the vibration period. That is, as the user speed increases, higher frequency components tend to be included in the Z-axis acceleration as noise. Therefore, in this embodiment, the higher the user speed, the higher the threshold frequency and the filter processing for acceleration. Thereby, the accuracy of stride estimation is further improved by changing the frequency band extracted from the acceleration of the user's vertical movement according to the user's speed.
２−２．歩幅推測の原理
次に、歩幅推測の原理について説明する。本実施形態では、一歩のＺ軸の加速度の面積と歩幅との相関関係を表すモデル式として予め定められた歩幅推測モデル式に従って歩幅を推測する。本願発明者は、上述したフィルター処理を施した後の一歩のＺ軸の加速度の面積と、ユーザーの歩幅との間には相関関係があることを発見した。
2-2. Principle of stride estimation Next, the principle of stride estimation will be described. In the present embodiment, the stride is estimated according to a stride estimation model formula that is predetermined as a model formula that represents the correlation between the area of the Z-axis acceleration of one step and the stride. The inventor of the present application has found that there is a correlation between the area of the Z-axis acceleration of one step after the above-described filtering process and the user's stride.
図３〜５は、一歩のＺ軸の本実施形態に係る加速度の面積と歩幅との相関関係を説明するための図である。ユーザーの歩行速度を「低速」、「中速」、「高速」の３つの歩行速度域に分類し、それぞれの歩行速度域について、フィルター処理を施した後の一歩のＺ軸の加速度の面積と歩幅との関係を調べる実験を行った。図３は歩行速度域を「低速」とした場合の実験結果であり、図４は歩行速度域を「中速」とした場合の実験結果であり、図５は歩行速度域を「高速」とした場合の実験結果である。１つのプロットが１つの実験結果を表している。 3-5 is a figure for demonstrating the correlation with the area of the acceleration and step length based on this embodiment of the Z axis | shaft of one step. The user's walking speed is classified into three walking speed ranges of “low speed”, “medium speed”, and “high speed”, and the area of the Z-axis acceleration of one step after applying the filtering process for each walking speed area An experiment was conducted to investigate the relationship with stride. FIG. 3 shows the experimental results when the walking speed range is “low speed”, FIG. 4 shows the experimental results when the walking speed range is “medium speed”, and FIG. 5 shows the walking speed range as “high speed”. It is an experimental result in the case of doing. One plot represents one experimental result.
これらの図を見ると、いずれの歩行速度域においても、一歩のＺ軸の加速度の面積が大きくなるほど、歩幅が大きくなっていることがわかる。つまり、一歩のＺ軸の加速度の面積と歩幅との間には正の相関がある。本実施形態では、一歩のＺ軸の加速度の面積と歩幅との相関関係を一次関数で近似した相関モデル式を用意しておき、当該相関モデル式に従ってユーザーの歩幅を推測する。これにより、ユーザーの上下動の一歩の加速度の面積と歩幅との相関モデル式を用いることで、歩幅を簡易に求めることができる。 It can be seen from these figures that the stride increases as the area of the Z-axis acceleration of one step increases in any walking speed range. That is, there is a positive correlation between the area of the Z-axis acceleration of one step and the stride. In the present embodiment, a correlation model equation that approximates the correlation between the area of the Z-axis acceleration of one step and the stride with a linear function is prepared, and the user's stride is estimated according to the correlation model equation. Accordingly, the stride can be easily obtained by using the correlation model formula between the area of the acceleration of one step of the user's vertical movement and the stride.
また、図３〜５を見ると、歩行速度域が低速から高速に近づくほど、一歩のＺ軸の加速度の面積の変化に対する歩幅の変化の割合が小さくなり、相関モデル式を一次関数とした場合にはその傾きが小さくなっていくことがわかる。すなわち、ユーザーの歩行速度によって、一歩のＺ軸の加速度の面積と歩幅との相関の度合いが異なることがわかる。そこで、本実施形態では、ユーザーの歩行速度域に応じた異なる相関モデル式を用意しておき、選択したユーザーの速度に対応する相関モデル式に従って歩幅を推測する。これにより、ユーザーの速度が高速になるほど、一歩の加速度の面積の変化に対する歩幅の変化の割合を小さくするように相関度合いを変更することで、ユーザーの速度に応じた適切な歩幅推測を実現することができる。 3-5, when the walking speed region approaches from high to low, the rate of change in stride with respect to the change in the area of the Z-axis acceleration of one step decreases, and the correlation model equation is a linear function. It can be seen that the inclination becomes smaller. That is, it can be seen that the degree of correlation between the area of the Z-axis acceleration of one step and the stride varies depending on the walking speed of the user. Therefore, in the present embodiment, different correlation model expressions corresponding to the walking speed range of the user are prepared, and the stride is estimated according to the correlation model expression corresponding to the selected user speed. As a result, as the user speed increases, the degree of correlation is changed so that the ratio of the change in the stride to the change in the area of the acceleration of one step is reduced, thereby realizing an appropriate stride estimation according to the user speed. be able to.
３．データ構成
図１に示すように、記憶部６０には、プログラムとして、処理部１０により読み出され、歩幅算出処理（図１０参照）として実行される歩幅算出プログラム６０１が記憶されている。また、予め定められたデータとして、歩行速度域選択用テーブル６０２と、閾値周波数決定用テーブル６０３と、相関モデル式データ６０４とが記憶されている。また、随時更新されるデータとして、センサーデータ６０５と、推測歩幅データ６０６と、歩数データ６０７と、歩行距離データ６０８とが記憶される。
3. Data Configuration As shown in FIG. 1, the storage unit 60 stores a stride calculation program 601 that is read by the processing unit 10 and executed as a stride calculation process (see FIG. 10) as a program. In addition, a walking speed range selection table 602, a threshold frequency determination table 603, and correlation model equation data 604 are stored as predetermined data. Also, sensor data 605, estimated stride length data 606, step count data 607, and walking distance data 608 are stored as data updated as needed.
歩幅算出処理とは、処理部１０が、加速度センサー４０の検出結果に基づいて歩行検出及び歩幅推測を行うとともに、歩行検出から歩数をカウントし、推測した歩幅を積算することでユーザーの歩行距離を算出する処理である。歩幅算出処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。 The stride calculation processing means that the processing unit 10 performs walking detection and stride estimation based on the detection result of the acceleration sensor 40, counts the number of steps from the stroll detection, and adds the estimated stride to determine the walking distance of the user. This is a calculation process. The stride calculation process will be described later in detail using a flowchart.
図６は、本実施形態に係る歩行速度域選択用テーブル６０２のテーブル構成の一例を示す図である。歩行速度域選択用テーブル６０２は、ユーザーの歩行速度のレベルを表す歩行速度域の選択用のテーブルであり、歩行速度域を選択するための選択条件６０２１と、「低速」、「中速」、「高速」の３段階に分類された歩行速度域６０２３とが対応付けて記憶されている。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a table configuration of the walking speed range selection table 602 according to the present embodiment. The walking speed range selection table 602 is a table for selecting a walking speed range indicating the level of the walking speed of the user. The selection condition 6021 for selecting the walking speed range, “low speed”, “medium speed”, The walking speed area 6023 classified into three stages of “high speed” is stored in association with each other.
詳細には、「Ｚ軸の加速度の振幅が５．０［ｍ／ｓ2］未満であるか、一歩に要する時間が０．６秒よりも長い」という選択条件６０２１に対しては、歩行速度域６０２３として「低速」が記憶されている。ユーザーの歩行速度が低速になるほど、Ｚ軸の加速度の振幅は小さくなり、一歩に要する時間は長くなる傾向があるためである。 Specifically, for the selection condition 6021 that “the amplitude of the Z-axis acceleration is less than 5.0 [m / s 2 ] or the time required for one step is longer than 0.6 seconds”, the walking speed As the area 6023, “low speed” is stored. This is because the slower the user's walking speed, the smaller the Z-axis acceleration amplitude and the longer the time required for one step.
また、「Ｚ軸の加速度の振幅が１０．０［ｍ／ｓ2］よりも大きいか、一歩に要する時間が０．５秒よりも短い」という選択条件６０２１に対しては、歩行速度域６０２３として「高速」が記憶されている。ユーザーの歩行速度が高速になるほど、Ｚ軸の加速度の振幅は大きくなり、一歩に要する時間は短くなる傾向があるためである。 For the selection condition 6021 that “the amplitude of the Z-axis acceleration is larger than 10.0 [m / s 2 ] or the time required for one step is shorter than 0.5 seconds”, the walking speed range 6023 is selected. “High-speed” is stored. This is because as the user's walking speed increases, the amplitude of the Z-axis acceleration increases and the time required for one step tends to decrease.
また、上述した２つの選択条件のいずれにも該当しない場合の選択条件６０２１である「上記以外」に対しては、歩行速度域６０２３として「中速」が記憶されている。 In addition, “medium speed” is stored as the walking speed area 6023 for “other than the above” which is the selection condition 6021 when none of the above-described two selection conditions is satisfied.
図７は、本実施形態に係る閾値周波数決定用テーブル６０３のテーブル構成の一例を示す図である。閾値周波数決定用テーブル６０３は、加速度及び角速度に対するフィルター処理を行う際の閾値周波数の決定用のテーブルであり、歩行速度域６０３１と、閾値周波数６０３３とが対応付けて記憶されている。歩行速度域６０３１が低速から高速になるほど、より高い閾値周波数６０３３が設定されている。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a table configuration of the threshold frequency determination table 603 according to the present embodiment. The threshold frequency determination table 603 is a table for determining a threshold frequency when performing filter processing on acceleration and angular velocity, and stores a walking speed range 6031 and a threshold frequency 6033 in association with each other. A higher threshold frequency 6033 is set as the walking speed region 6031 is changed from a low speed to a high speed.
詳細には、歩行速度域６０３１「低速」に対しては、閾値周波数６０３３として１．５［Ｈｚ］が記憶され、歩行速度域６０３１「中速」に対しては、閾値周波数６０３３として２．５［Ｈｚ］が記憶されている。また、歩行速度域６０３１「高速」に対しては、閾値周波数６０３３として４．０［Ｈｚ］が記憶されている。 Specifically, 1.5 [Hz] is stored as the threshold frequency 6033 for the walking speed range 6031 “low speed”, and 2.5 as the threshold frequency 6033 for the walking speed range 6031 “medium speed”. [Hz] is stored. In addition, 4.0 [Hz] is stored as the threshold frequency 6033 for the walking speed range 6031 “high speed”.
図８は、本実施形態に係る相関モデル式データ６０４のデータ構成の一例を示す図である。相関モデル式データ６０４は、ユーザーの歩幅を推測するための相関モデル式が定められたデータであり、歩行速度域６０４１と、歩幅推測モデル式６０４３とが対応付けて記憶されている。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the correlation model formula data 604 according to the present embodiment. The correlation model expression data 604 is data in which a correlation model expression for estimating the user's stride is determined, and a walking speed range 6041 and a stride estimation model expression 6043 are stored in association with each other.
各歩行速度域６０４１に対して、一歩のＺ軸の加速度の面積「ｘ」を変数とし、歩幅「ｙ」を関数値とする一次関数で近似された歩幅推測モデル式６０４３が一対一に対応付けて記憶されている。歩幅推測モデル式６０４３の傾きと切片の値は、歩行速度域６０４１に応じて異なる値が定められている。すなわち、歩行速度域が高速に近づくほど、Ｚ軸の加速度の変化に対する歩幅の変化の割合が小さくなるように、一次関数の傾きとして小さな値が設定されている。尚、一次関数としたのは一例であって、歩幅推測モデル式を二次以上の関数で近似することとしてもよい。 For each walking speed region 6041, a step estimation model equation 6043 approximated by a linear function with the step area "x" as a function value and the step area "x" as a function value is associated one-to-one. Is remembered. The slope and intercept values of the stride length estimation model formula 6043 are set to different values depending on the walking speed range 6041. That is, a smaller value is set as the slope of the linear function so that the rate of change in the stride with respect to the change in the Z-axis acceleration becomes smaller as the walking speed region approaches higher. Note that the linear function is an example, and the stride estimation model formula may be approximated by a quadratic or higher function.
図９は、本実施形態に係るセンサーデータ６０５のデータ構成の一例を示す図である。センサーデータ６０５は、加速度センサー４０の検出結果のデータであり、加速度センサー４０の検出時刻６０５１（例えばミリ秒）と、加速度センサー４０により検出された３軸の加速度６０５３とが対応付けて記憶される。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the sensor data 605 according to the present embodiment. The sensor data 605 is data of the detection result of the acceleration sensor 40, and the detection time 6051 (for example, milliseconds) of the acceleration sensor 40 and the triaxial acceleration 6053 detected by the acceleration sensor 40 are stored in association with each other. .
推測歩幅データ６０６は、歩幅推測モデル式６０４３に従って推測されるユーザーの歩幅のデータである。歩数データ６０７は、歩行検出をカウントして得られる歩数のデータである。歩行距離データ６０８は、推測歩幅データ６０６を積算して得られるユーザーの歩行距離のデータである。 The estimated stride data 606 is user stride data estimated according to the stride estimation model formula 6043. The step count data 607 is data on the number of steps obtained by counting walking detection. The walking distance data 608 is user walking distance data obtained by accumulating the estimated stride data 606.
４．処理の流れ
図１０は、記憶部６０に記憶されている歩幅算出プログラム６０１が処理部１０により読み出されて実行されることで、携帯用電子機器１において実行される本実施形態に係る歩幅算出処理の流れを示すフローチャートである。歩幅算出処理は、処理部１０が、操作部２０を介してユーザーにより電源投入操作がなされたことを検出した場合に実行を開始する処理である。以下の歩幅算出処理においては、歩行時の上下動の加速度を検出する加速度検出工程で、加速度センサー４０の検出結果が記憶部６０のセンサーデータ６０５に随時更新・記憶されるものとして説明する。
4). Process Flow FIG. 10 shows the step calculation according to the present embodiment executed in the portable electronic device 1 by the step calculation program 601 stored in the storage unit 60 being read and executed by the processing unit 10. It is a flowchart which shows the flow of a process. The stride calculation process is a process of starting execution when the processing unit 10 detects that a power-on operation has been performed by the user via the operation unit 20. In the following step length calculation process, it is assumed that the detection result of the acceleration sensor 40 is updated and stored in the sensor data 605 of the storage unit 60 at any time in the acceleration detection step of detecting the vertical movement acceleration during walking.
（低周波成分抽出工程）
先ず、処理部１０は、初期設定を行う（ステップＳ１）。具体的には、フィルター処理の閾値周波数として所定値（例えば、１．５Ｈｚ）を設定するとともに、記憶部６０の各種データに初期値を設定する。そして、フィルター処理部１２は、現在設定されている閾値周波数で、加速度センサー４０の各軸の出力値に対するフィルター処理を実行する（ステップＳ３）。
(Low frequency component extraction process)
First, the processing unit 10 performs initial setting (step S1). Specifically, a predetermined value (for example, 1.5 Hz) is set as the threshold frequency for the filter process, and initial values are set for various data in the storage unit 60. And the filter process part 12 performs the filter process with respect to the output value of each axis | shaft of the acceleration sensor 40 with the threshold frequency currently set (step S3).
（歩行検出工程）
次いで、歩行検出部１３は、フィルター処理が施された後のＺ軸の加速度から極大値と極小値とを検出したか否かを判定し（ステップＳ５）、極大値と極小値とを検出するまで待機する（ステップＳ５；Ｎｏ）。そして、極大値と極小値とを検出した場合は（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、極大値から極小値までの時間を算出し、極大値から極小値までの時間を２倍して得られた時間を「一歩に要する時間」とする（ステップＳ７）。そして、歩行検出部１３は、極小値の時刻から一歩に要する時間の１／４が経過した時刻において、一歩と判定して記憶部６０の歩数データ６０７を更新する（ステップＳ９）。
(Walking detection process)
Next, the walking detection unit 13 determines whether or not the maximum value and the minimum value are detected from the Z-axis acceleration after the filtering process is performed (step S5), and detects the maximum value and the minimum value. (Step S5; No). And when the maximum value and the minimum value are detected (step S5; Yes), the time from the maximum value to the minimum value is calculated, and the time obtained by doubling the time from the maximum value to the minimum value is obtained. It is assumed that “time required for one step” (step S7). Then, the walking detector 13 determines that it is one step at the time when ¼ of the time required for one step has elapsed from the time of the minimum value, and updates the step count data 607 of the storage unit 60 (step S9).
（面積算出工程）
次いで、面積算出部１４は、フィルター処理が施された後の一歩のＺ軸の加速度の面積を算出する（ステップＳ１０）。
図１１は、本実施形態に係る加速度の面積の一例を示す図である。具体的には、一歩の最初のＺ軸の加速度を基準加速度とし、一歩の全てのセンサーデータにおいて、Ｚ軸の加速度から基準加速度を引いて絶対値を取り積分する。
(Area calculation process)
Next, the area calculation unit 14 calculates the area of the Z-axis acceleration of one step after the filtering process is performed (step S10).
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the area of acceleration according to the present embodiment. Specifically, the first Z-axis acceleration in one step is set as a reference acceleration, and the absolute value is integrated by subtracting the reference acceleration from the Z-axis acceleration in all sensor data in one step.
次いで、歩行速度選択部１１は、記憶部６０に記憶されている歩行速度域選択用テーブル６０２を参照してユーザーの歩行速度域を選択する（ステップＳ１１）。具体的には、加速度センサー４０により検出されたＺ軸の加速度の振幅と、ステップＳ９で算出した一歩に要する時間とを用いて、いずれの選択条件６０２１に該当するかを選択する。そして、該当した選択条件６０２１に対応する歩行速度域６０２３を読み出す。 Next, the walking speed selection unit 11 refers to the walking speed range selection table 602 stored in the storage unit 60, and selects the user's walking speed range (step S11). Specifically, the selection condition 6021 is selected using the amplitude of the Z-axis acceleration detected by the acceleration sensor 40 and the time required for one step calculated in step S9. And the walking speed area 6023 corresponding to the applicable selection condition 6021 is read.
（歩幅推測工程）
次いで、歩幅推測部１５は、記憶部６０に記憶されている相関モデル式データ６０４を参照し、ステップＳ１１で選択した歩行速度域６０４１に対応付けられた歩幅推測モデル式６０４３を選択する（ステップＳ１３）。そして、歩幅推測部１５は、選択した歩幅推測モデル式６０４３に従ってユーザーの歩幅を推測し、記憶部６０の推測歩幅データ６０６を更新する（ステップＳ１５）。
(Step estimation process)
Next, the stride estimation unit 15 refers to the correlation model formula data 604 stored in the storage unit 60, and selects a stride estimation model formula 6043 associated with the walking speed range 6041 selected in Step S11 (Step S13). ). Then, the stride estimation unit 15 estimates the user's stride according to the selected stride estimation model formula 6043, and updates the estimated stride data 606 of the storage unit 60 (step S15).
その後、フィルター処理部１２は、記憶部６０に記憶されている閾値周波数決定用テーブル６０３を参照し、ステップＳ１１で選択された歩行速度域６０３１に対応する閾値周波数６０３３を読み出して、閾値周波数を更新する（ステップＳ１７）。 Thereafter, the filter processing unit 12 refers to the threshold frequency determination table 603 stored in the storage unit 60, reads the threshold frequency 6033 corresponding to the walking speed range 6031 selected in step S11, and updates the threshold frequency. (Step S17).
そして、歩幅推測部１５は、歩幅の算出を終了するか否かを判定する（ステップＳ３３）。すなわち、操作部２０を介して移動軌跡算出の終了指示操作がなされたか否かを判定する。そして、移動軌跡の算出をまだ終了しないと判定した場合は（ステップＳ３３；Ｎｏ）、ステップＳ３に戻り、歩幅の算出を終了すると判定した場合は（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、歩幅算出処理を終了する。 Then, the stride length estimation unit 15 determines whether or not to finish calculating the stride length (step S33). That is, it is determined whether or not an operation for instructing to end the movement trajectory has been performed via the operation unit 20. If it is determined that the calculation of the movement locus has not yet ended (step S33; No), the process returns to step S3. If it is determined that the calculation of the stride is to be ended (step S33; Yes), the stride calculation process is ended. .
５．作用効果
携帯用電子機器１において、加速度センサー４０の検出結果に対するフィルター処理がフィルター処理部１２により行われる。そして、歩行検出部１３により、フィルター処理された後のＺ軸の加速度の極大値と極小値とが検出されることで、ユーザーの歩行が検出される。そして、歩行検出部１３により歩行が検出された場合に、フィルター処理された一歩のＺ軸の加速度の面積を面積算出部１４により算出し、ユーザーの歩行速度に応じて予め定められた歩幅推測モデル式に従って、ユーザーの歩幅が歩幅推測部１５により推測される。
5. Operational Effect In the portable electronic device 1, the filter processing unit 12 performs filter processing on the detection result of the acceleration sensor 40. The walking detection unit 13 detects the user's walking by detecting the maximum value and the minimum value of the Z-axis acceleration after the filtering process. Then, when walking is detected by the walking detection unit 13, the area of the Z-axis acceleration of the filtered one step is calculated by the area calculation unit 14, and a stride estimation model predetermined according to the walking speed of the user is calculated. The stride of the user is estimated by the stride estimation unit 15 according to the equation.
原理で説明したように、ユーザーの一歩の上下動（Ｚ軸）の加速度の面積とユーザーの歩幅との間には正の相関がある。また、加速度の変化に対する歩幅の変化の割合は、ユーザーの速度に応じて変化する。そのため、ユーザーの歩行速度に応じて、一歩の上下動の加速度の面積と歩幅との相関度合いを変えてユーザーの歩幅を推測することで、ユーザーの歩幅をより正確に推測することが可能となる。 As explained in principle, there is a positive correlation between the area of acceleration of the vertical movement (Z axis) of one step of the user and the user's stride. Further, the ratio of the change in the stride to the change in the acceleration changes according to the speed of the user. Therefore, it is possible to estimate the user's stride more accurately by estimating the user's stride by changing the degree of correlation between the area of the vertical acceleration of one step and the stride according to the user's walking speed. .
本実施形態では、ユーザーの一歩の上下動の加速度の面積と歩幅との相関が、相関モデル式としてユーザーの歩行速度域毎に定められている。相関モデル式は、一歩の上下動の加速度の面積を変数とし、歩幅を関数値とする一次関数で近似されたモデル式であり、歩行速度域が高速に近づくほど、相関モデル式の傾きとして小さな値が設定されている。一次関数といった単純な相関モデル式を用いることで歩幅の推測を簡易に行うことができるとともに、ユーザーの歩行速度に応じて相関モデル式のパラメーターを定めておくことで、歩幅の推測を適切に行うことができる。 In the present embodiment, the correlation between the area of the vertical acceleration of one step of the user and the stride is determined for each walking speed range of the user as a correlation model formula. The correlation model equation is a model equation approximated by a linear function with the acceleration area of one step as a variable and the step length as a function value. The closer the walking speed range, the smaller the slope of the correlation model equation. Value is set. By using a simple correlation model expression such as a linear function, it is possible to easily estimate the stride, and by appropriately setting the parameters of the correlation model expression according to the user's walking speed, the stride can be estimated appropriately. be able to.
６．変形例
６−１．電子機器
本発明は、携帯用電子機器の他にも、歩幅推測装置を備えた電子機器であればいずれの電子機器にも適用可能である。例えば、歩数計や腕時計等についても同様に適用可能である。
6). Modification 6-1. Electronic Device The present invention can be applied to any electronic device provided with a stride estimation device in addition to a portable electronic device. For example, the present invention can be similarly applied to a pedometer or a wristwatch.
６−２．歩行速度域の選択
上述した実施形態では、歩行速度選択部１１が、加速度センサー４０により検出されたＺ軸の加速度の振幅、及び、歩行検出部１３により検出された一歩に要する時間に基づいて、ユーザーの歩行速度域を選択するものとして説明した。しかし、速度を直接算出して歩行速度域を選択することとしてもよい。
6-2. Selection of Walking Speed Range In the embodiment described above, the walking speed selection unit 11 is based on the amplitude of the Z-axis acceleration detected by the acceleration sensor 40 and the time required for one step detected by the walking detection unit 13. It was described as selecting the user's walking speed range. However, the walking speed range may be selected by directly calculating the speed.
具体的には、歩幅推測部１５で推測された歩幅を、歩行検出部１３で検出された一歩に要する時間で割ることで、今回のユーザーの歩行速度を算出する。そして、ユーザーの歩行速度に応じて、ユーザーの歩行速度域を「低速」、「中速」、「高速」の３段階に分類する。 Specifically, the current walking speed of the user is calculated by dividing the stride estimated by the stride estimation unit 15 by the time required for one step detected by the walking detection unit 13. Then, according to the user's walking speed, the user's walking speed range is classified into three stages of “low speed”, “medium speed”, and “high speed”.
１…携帯用電子機器 １０…処理部 １１…歩行速度選択部 １２…フィルター処理部 １３…歩行検出部 １４…面積算出部 １５…歩幅推測部 ２０…操作部 ３０…表示部 ４０…加速度センサー（加速度検出部） ６０…記憶部 ７０…バス ６０１…歩幅算出プログラム ６０２…歩行速度域選択用テーブル ６０３…閾値周波数決定用テーブル ６０４…相関モデル式データ ６０５…センサーデータ ６０６…推測歩幅データ ６０７…歩数データ ６０８…歩行距離データ ６０２１…選択条件 ６０２３，６０３１，６０４１…歩行速度域 ６０３３…閾値周波数 ６０４３…歩幅推測モデル式 ６０５１…検出時刻 ６０５３…加速度。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Portable electronic device 10 ... Processing part 11 ... Walking speed selection part 12 ... Filter processing part 13 ... Walk detection part 14 ... Area calculation part 15 ... Stride estimation part 20 ... Operation part 30 ... Display part 40 ... Acceleration sensor (acceleration) Detection unit) 60 ... storage unit 70 ... bus 601 ... stride calculation program 602 ... walking speed range selection table 603 ... threshold frequency determination table 604 ... correlation model formula data 605 ... sensor data 606 ... estimated stride data 607 ... step count data 608 ... walking distance data 6021 ... selection conditions 6023, 6031, 6041 ... walking speed range 6033 ... threshold frequency 6043 ... stride estimation model formula 6051 ... detection time 6053 ... acceleration.
Claims (6)
前記加速度検出工程で検出された前記加速度から前記歩行の一歩を検出する歩行検出工程と、
前記歩行検出工程で検出された前記一歩の前記加速度の面積を算出する面積算出工程と、
前記面積算出工程で算出された前記面積から、前記歩行の速度に基づいて変更される、前記面積が大きくなるほど歩幅を大きくする該面積と歩幅との相関度合いを用いて、該歩幅を推測する歩幅推測工程と、
を含むことを特徴とする歩幅推測方法。 An acceleration detection step of detecting acceleration of vertical movement during walking;
A walking detection step of detecting one step of the walking from the acceleration detected in the acceleration detection step;
An area calculating step of calculating an area of the acceleration of the one step detected in the walking detection step;
The stride for estimating the stride, using the degree of correlation between the area and the stride, which is changed based on the walking speed and increases the stride as the area increases, from the area calculated in the area calculation step. Guessing process;
A stride estimation method characterized by comprising:
前記歩幅推測工程は、抽出された前記低周波成分の前記加速度の前記面積を用いて前記歩幅を推測することを特徴とする請求項１に記載の歩幅推測方法。 A low frequency component extraction step of extracting a low frequency component from the acceleration detected in the acceleration detection step;
2. The stride estimation method according to claim 1, wherein the stride estimation step estimates the stride using the area of the acceleration of the extracted low frequency component.
前記加速度検出部で検出された前記加速度から前記歩行の一歩を検出する歩行検出部と、
前記歩行検出部で検出された前記一歩の前記加速度の面積を算出する面積算出部と、
前記面積算出部で算出された前記面積から、前記歩行の速度に基づいて変更される、前記面積が大きくなるほど歩幅を大きくする該面積と歩幅との相関度合いを用いて、該歩幅を推測する歩幅推測部と、
を備えることを特徴とする歩幅推測装置。 An acceleration detection unit that detects acceleration of vertical movement caused by the user's walking;
A walking detector that detects one step of the walking from the acceleration detected by the acceleration detector;
An area calculation unit for calculating an area of the acceleration of the one step detected by the walking detection unit;
A stride for estimating the stride using the degree of correlation between the area and the stride, which is changed based on the walking speed, and increases the stride as the area increases, from the area calculated by the area calculator. A guessing part;
A stride estimation device comprising:
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20140701 |