JP2014151149A - 運動解析装置及び運動解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】バイアス値を求めるためには、測定対象物が静止した状態において角速度を検出する必要がある。しかしながら、バイアス値を求めるために測定対象物が一時的に静止した状態をとることが不自然であり難しい場合がある。
【解決手段】所定の時間長の期間において検出された角速度が、所定の閾値の範囲内に収まるか否かを判定する閾値判定部２３と、角速度が閾値の範囲内に収まると判定されたときに、前記期間において検出された角速度の平均値となる第１の平均値に基づいて角速度に含まれるバイアス値を設定するバイアス値設定部２４と、バイアス値が除去された補正データに基づいて、測定対象物の運動を解析する解析情報算出部２５と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、角速度センサーを用いた運動解析装置及び運動解析方法に関する。

対象物の動きを測定してその運動を解析する装置が様々な分野において必要とされている。例えば、スポーツ分野の場合は、ゴルフクラブやテニスラケット等の動きを測定してスイング軌道を解析したり、ランニングにおける手足の動きを測定してランニングフォームを解析したりすることがある。そして、解析結果から改善点を明らかにすることで競技力の向上を図っている。

現在、実用的な運動解析装置としては、光学式モーションキャプチャー装置が知られている。この装置では、マーカーが取り付けられた測定対象物を赤外線カメラ等で連続撮影し、撮影された連続画像を用いてマーカーの移動軌跡を算出することによって測定対象物の運動を解析するものが一般的である（特許文献１）。これに対して、近年、測定対象物に小型の慣性センサーを取り付け、慣性センサーの出力データから測定対象物の運動を解析する装置が提案されている（特許文献２）。この装置の場合、赤外線カメラが不要であるため取り扱いが容易であるという利点がある。

特開２０１０−１１０３８２号公報 特開２００８−０７３２１０号公報

測定対象物に取り付ける慣性センサーとして角速度センサー（ジャイロセンサー）を用いる場合、角速度センサーのバイアス値を除去する必要がある。バイアス値とは、角速度が零である初期状態のときのゼロバイアスと、電源変動や温度変動などの外部要因に起因するランダムなドリフトと、を含む誤差の総称である。このバイアス値を求めるためには、測定対象物が静止した状態において角速度を検出する必要がある。しかしながら、例えばスポーツ分野の場合、バイアス値を求めるために測定対象物が一時的に静止した状態をとることが不自然であり難しい場合がある。

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。

［適用例１］測定対象物の角速度を検出する角速度センサーの検出結果の時間軸上において、所定の時間長の期間において検出された前記角速度が、所定の閾値の範囲内に収まるか否かを判定する閾値判定部と、前記期間において検出された前記角速度が前記閾値の範囲内に収まると判定されたときに、前記期間において検出された前記角速度の平均値となる第１の平均値に基づいて前記角速度に含まれるバイアス値を設定するバイアス値設定部と、前記バイアス値が除去された補正データに基づいて、前記測定対象物の運動を解析する解析情報算出部と、を有することを特徴とする運動解析装置。

上記した運動解析装置によれば、閾値判定部が、角速度センサーの検出結果の時間軸上において、所定の時間長の期間における角速度が所定の閾値の範囲内に収まるか否かを判定する。そして、バイアス値設定部が、閾値の範囲内に収まると判定された期間の角速度の第１の平均値に基づいてバイアス値を設定する。解析情報算出部は、このバイアス値が除去された補正データに基づいて測定対象物の運動を解析する。

これにより、閾値判定部では、角速度が閾値の範囲内に収まる期間については、測定対象物が静止又は静止に近い状態（以下、「静止状態」と記す。）の期間であると判定することができる。そして、運動解析部では、静止状態にある測定対象物から求めたバイアス値を除去する補正を行うことができ、測定対象物の運動を正確に解析することができる。このとき、所定の時間長の期間を対象にして静止状態にあるか否かを判定することから、角速度センサーの検出結果を基に静止状態にある期間を検索することになる。この結果、例えばスポーツ分野の場合、運動の一連の時間軸上において一時的に静止状態になる期間を検索してバイアス値を求めることになり、バイアス値を求めるために不自然に動作を中断する必要がなくなる。

［適用例２］前記閾値判定部は、前記角速度が、前記検出結果のすべての期間における前記角速度の平均値となる第２の平均値を基準にして前記閾値の範囲内に収まるか否かを判定することを特徴とする上記運動解析装置。

上記した運動解析装置によれば、角速度が、角速度の第２の平均値を基準にして閾値の範囲内に収まるか否かを判定する。これにより、角速度が第２の平均値を基準にして閾値の範囲内に収まる期間については、測定対象物が静止状態の期間であると高い精度で判定することができる。

［適用例３］前記角速度が前記閾値の範囲内に収まると判定された前記期間が複数ある場合に、前記バイアス値設定部は、前記第２の平均値と前記角速度との乖離が最も少ない前記期間における前記第１の平均値に基づいて前記バイアス値を設定することを特徴とする上記運動解析装置。

上記した運動解析装置によれば、閾値の範囲内に収まると判定された期間が複数ある場合に、第２の平均値と角速度との乖離が最も少ない期間の角速度の平均値に基づいてバイアス値を設定する。これにより、より静止状態を保った期間の角速度の平均値を用いてバイアス値を設定することができ、バイアス値の精度を向上させることができる。

［適用例４］前記閾値判定部は、前記期間において検出された前記角速度の分散値が前記閾値の範囲内に収まるか否かを判定することを特徴とする上記運動解析装置。

上記した運動解析装置によれば、角速度の分散値が閾値の範囲内に収まるか否かを判定する。これにより、角速度の分散値が閾値の範囲内に収まる期間については、測定対象物が静止状態の期間であると高い精度で判定することができる。

［適用例５］前記分散値が前記閾値の範囲内に収まると判定された前記期間が複数ある場合に、前記バイアス値設定部は、前記角速度の最大分散値が最も小さい前記期間における前記第１の平均値に基づいて、前記バイアス値を設定することを特徴とする上記運動解析装置。

上記した運動解析装置によれば、閾値の範囲内に収まると判定された期間が複数ある場合に、最大分散値が最も小さい期間の角速度の平均値に基づいてバイアス値を設定する。これにより、より静止状態を保った期間の角速度の平均値を用いてバイアス値を設定することができ、バイアス値の精度を向上させることができる。

［適用例６］前記時間長及び前記閾値の少なくとも１つは、前記測定対象物の運動の種類に応じて規定されることを特徴とする上記運動解析装置。

上記した運動解析装置によれば、運動の種類に応じて期間の時間長や閾値が規定される。例えば、動きの多い運動については時間長を短くし、動きの少ない運動については時間長を長くする。更に、より精度が求められる運動については閾値を小さくする。このようにすることで、測定対象物の静止状態を正確に判定することができる。

［適用例７］前記時間長及び前記閾値の少なくとも１つは、前記角速度センサーが取り付けられる位置に応じて規定されることを特徴とする上記運動解析装置。

上記した運動解析装置によれば、角速度センサーが取り付けられる位置に応じて期間の時間長や閾値が規定される。例えば、角速度センサーを動きの多い部位に取り付けた場合は時間長を短くし、動きの少ない部位に取り付けた場合は時間長を長くする。更に、より精度が求められる部位については閾値を小さくする。このようにすることで、測定対象物の静止状態を正確に判定することができる。

［適用例８］前記時間長及び前記閾値の少なくとも１つは、前記角速度センサーの検出結果の周波数成分に基づいて設定されることを特徴とする上記運動解析装置。

上記した運動解析装置によれば、角速度センサーの検出結果の周波数成分に基づいて期間の時間長や閾値が設定される。これにより、期間の時間長や閾値を予め規定することなく、角速度センサーの検出結果の周波数成分に基づいて設定することができ、測定対象物の個体差や取付位置のずれ等に自動的に対応して、測定対象物の静止状態を正確に判定することができる。

［適用例９］測定対象物の角速度を検出する角速度センサーの検出結果の時間軸上において、所定の時間長の期間において検出された前記角速度が、所定の閾値の範囲内に収まるか否かを判定する工程と、前記期間において検出された前記角速度が前記閾値の範囲内に収まると判定されたときに、前記期間において検出された前記角速度の平均値となる第１の平均値に基づいて前記角速度に含まれるバイアス値を設定する工程と、前記バイアス値が除去された補正データに基づいて、前記測定対象物の運動を解析する工程と、を有することを特徴とする運動解析方法。

上記した運動解析方法によれば、角速度センサーの検出結果の時間軸上において、所定の時間長の期間における角速度が所定の閾値の範囲内に収まるか否かを判定する。そして、閾値の範囲内に収まると判定された期間の角速度の第１の平均値に基づいてバイアス値を設定する。そして、このバイアス値が除去された補正データに基づいて測定対象物の運動を解析する。

これにより、角速度が閾値の範囲内に収まる期間については、測定対象物が静止状態の期間であると判定することができる。そして、静止状態にある測定対象物から求めたバイアス値を除去する補正を行うことができ、測定対象物の運動を正確に解析することができる。このとき、所定の時間長の期間を対象にして静止状態にあるか否かを判定することから、角速度センサーの検出結果を基に静止状態にある期間を検索することになる。この結果、例えばスポーツ分野の場合、運動の一連の時間軸上において一時的に静止状態になる期間を検索してバイアス値を求めることになり、バイアス値を求めるために不自然に動作を中断する必要がなくなる。

運動解析システムの構成を示すブロック図。 運動解析装置の動作を示すフローチャート。 ゴルフクラブに取り付けられているセンサーユニットの例を示す図。 角速度データのバイアス値を設定する動作の詳細を示すフローチャート。 ゴルフクラブに取り付けられたセンサーユニットが検出した、ゴルフスイングに関する動作に伴う角速度データの例を示す図。 図５の静止状態にある期間の周辺を拡大した図。 第２実施形態においてテニスラケットに取り付けられているセンサーユニットの例を示す図。 テニスラケットに取り付けられたセンサーユニットが検出した、ストロークに関する動作に伴う角速度データの例を示す図。 図８の静止状態にある期間を拡大した図。 第３実施形態においてランニングを行うユーザーの身体に取り付けられているセンサーユニットの例を示す図。 各運動種類の各取付位置における対象期間の時間長と閾値との例を示す表。 身体の上腕に取り付けられたセンサーユニットが検出した、ランニング動作に伴う角速度データの例を示す図。 身体の下腿に取り付けられたセンサーユニットが検出した、ランニング動作に伴う角速度データの例を示す図。

以下、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限られない。

（第１実施形態）
以下、第１実施形態に係る運動解析システムについて、図面を参照して説明する。

＜運動解析システムの構成＞
最初に、運動解析システムの構成について説明する。
図１は、本実施形態に係る運動解析システムの構成を示すブロック図である。本実施形態の運動解析システム１は、センサーユニット１０と、運動解析部２０、操作部３０、表示部４０、ＲＯＭ５０、ＲＡＭ６０、及び不揮発性メモリー７０を含む運動解析装置１００とによって構成される。

センサーユニット１０は、加速度センサー１１Ｘ，１１Ｙ，１１Ｚと、角速度センサー（ジャイロセンサー）１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚとを備えている。加速度センサー１１Ｘ，１１Ｙ，１１Ｚ、及び角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚは、測定対象物に取り付けられて、測定対象物の動きを検出して信号を出力するモーションセンサーである。

加速度センサー１１Ｘ，１１Ｙ，１１Ｚは、検出軸方向の加速度を検出し、検出した加速度の大きさに応じた出力信号を出力する。加速度センサー１１Ｘ，１１Ｙ，１１Ｚのそれぞれは、測定対象物の位置と速度を算出するために、３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）方向の加速度を検出する。一方、角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚは、検出軸回りの角速度を検出し、検出した角速度の大きさに応じた出力信号を出力する。角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚのそれぞれは、測定対象物の姿勢を算出するために、３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）方向の角速度を検出する。

運動解析装置１００は、例えばパーソナルコンピューターや専用装置などである。運動解析装置１００は、センサーユニット１０からの出力信号を受信して測定対象物について運動解析を行う。なお、本実施形態では、センサーユニット１０と運動解析装置１００とは無線接続されているが、無線接続に限られず、センサーユニット１０が取り付けられる物体の種類に応じて有線接続を用いるようにしても良い。

操作部３０は、ユーザーからの操作データを取得して運動解析部２０に送る処理を行う。操作部３０は、例えば、タッチパネル型ディスプレイ、ボタン、キー、マイク等である。

表示部４０は、運動解析部２０における処理結果を文字やグラフ、その他の画像として表示するものである。表示部４０は、例えば、ＣＲＴ、ＬＣＤ、タッチパネル型ディスプレイ、ＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）等である。なお、例えば１つのタッチパネル型ディスプレイで、操作部３０と表示部４０の両方の機能を実現するようにしても良い。

ＲＯＭ５０は、運動解析部２０において各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムや、アプリケーション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する記憶部である。

ＲＡＭ６０は、運動解析部２０の作業領域として用いられ、ＲＯＭ５０などから読み出されたプログラムやデータ、操作部３０において取得したデータ、運動解析部２０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する記憶部である。

不揮発性メモリー７０は、運動解析部２０の処理において参照されるデータや、生成されたデータの内、長期的に保存が必要なデータ等を記録する記録部である。不揮発性メモリー７０には、例えば、角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚの検出結果を参照するときの対象期間の時間長や閾値のデータ（後述）などが予め規定されて記憶されている。

運動解析部２０は、信号取得部２１、平均値算出部２２、閾値判定部２３、バイアス値設定部２４、解析情報算出部２５等を備えている。運動解析部２０は、ＲＯＭ５０に記憶されているプログラムに従って各種の処理を行う。運動解析部２０は、ＣＰＵ等のマイクロプロセッサーなどで実現することができる。

信号取得部２１は、センサーユニット１０からの出力信号を取得する処理を行う。取得した信号には、加速度センサー１１Ｘ，１１Ｙ，１１Ｚが検出した加速度データ（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）と、角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚが検出した角速度データ（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）とが含まれＲＡＭ６０に記憶される。

平均値算出部２２は、角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚの検出結果の時間軸上において、全ての角速度データ（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の平均値（第２の平均値）と、参照する期間を限定した対象期間において検出された角速度データ（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の平均値（第１の平均値）とを算出する。

閾値判定部２３は、角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚの検出結果の時間軸上において、対象期間において検出された角速度データ（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）が閾値の範囲内に収まるか否かを判定する。ここでは、測定対象物が、対象期間において静止又は静止に近い状態（以下、「静止状態」と記す。）であるか否かを判定する。

バイアス値設定部２４は、測定対象物が静止状態の対象期間について、平均値算出部２２によって算出した対象期間の角速度データ（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の平均値に基づいてバイアス値をＲＡＭ６０又は不揮発性メモリー７０に設定する。

解析情報算出部２５は、データ補正部２６、姿勢算出部２７、位置速度算出部２８等を備えている。データ補正部２６は、角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚが検出した角速度データ（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に対して、バイアス値設定部２４によって設定されたバイアス値を除去する補正を行う。姿勢算出部２７は、角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚから取得した角速度の測定値を用いて、測定対象物の姿勢を算出する処理を行う。位置速度算出部２８は、加速度センサー１１Ｘ，１１Ｙ，１１Ｚから取得した加速度の測定値を用いて、測定対象物の位置や速度を算出する処理を行う。

＜運動解析装置の動作＞
次に、運動解析装置１００の動作内容について説明する。
図２は、運動解析装置１００の動作を示すフローチャートである。運動解析装置１００の動作は、運動解析部２０が各種プログラムに従って処理を実行することによって行われる。

先ず、運動解析部２０は、信号取得部２１により、測定対象物に取り付けられているセンサーユニット１０からの出力信号を取得する（ステップＳ１０）。
図３は、ゴルフクラブに取り付けられているセンサーユニット１０の例を示している。図３では、センサーユニット１０が、ゴルフクラブのシャフトのグリップに近い位置に取り付けられている。従って、本実施形態ではゴルフクラブが測定対象物となる。ユーザーは、センサーユニット１０が取り付けられているゴルフクラブを握ってスイング動作を行う。このスイング動作中に、信号取得部２１は、ゴルフクラブのシャフトの動きに伴うセンサーユニット１０からの出力信号を取得する。

なお、ゴルフクラブに取り付けられるセンサーユニット１０の個数は１個に限られず、２個以上であっても良い。また、ゴルフクラブに取り付けられるセンサーユニット１０の取付位置は、図３に示すシャフトの例に限られず、例えば、ゴルフクラブのグリップ及びヘッドやユーザーの身体の任意の部位であっても良い。

次に、運動解析部２０は、ステップＳ１０において取得した出力信号の角速度データに含まれるバイアス値を設定する（ステップＳ２０）。
図４は、角速度データのバイアス値を設定する動作の詳細を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートでは、先ず、運動解析部２０は、平均値算出部２２により、ステップＳ１０において取得した全ての角速度データに基づいて、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のそれぞれについて角速度の全平均値を算出する（ステップＳ２１０）。

次に、運動解析部２０は、ゴルフスイングを対象とした角速度データにおける時間軸上の最初の対象期間を設定する（ステップＳ２２０）。本実施形態では、対象期間の時間長を５００ｍｓｅｃとして、角速度データの検出を開始した時点を最初の対象期間とする。

次に、運動解析部２０は、閾値判定部２３により、対象期間におけるＸ軸の角速度が、ステップＳ２１０において算出したＸ軸の角速度の全平均値を基準にして閾値の範囲内に収まるか否かを判定する。同様に、対象期間におけるＹ軸の角速度が、Ｙ軸の角速度の全平均値を基準にして閾値の範囲内に収まるか否かを判定し、対象期間におけるＺ軸の角速度が、Ｚ軸の角速度の全平均値を基準にして閾値の範囲内に収まるか否かを判定する（ステップＳ２３０）。ここで、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の全ての角速度が閾値の範囲内に収まる場合、その対象期間については静止状態であると判定される。また、本実施形態では、閾値を３．０ｄｐｓとして、対象期間のＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の角速度が、それぞれの全平均値を基準にして−３．０ｄｐｓ〜＋３．０ｄｐｓの範囲内に収まるか否かを判定する。

対象期間におけるＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の全ての角速度が閾値の範囲内に収まる場合（ステップＳ２３０：Ｙｅｓ）、即ち対象期間が静止状態にある場合は、平均値算出部２２により、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のそれぞれについて対象期間における角速度の平均値を算出する（ステップＳ２４０）。そして、算出した各平均値を例えばＲＡＭ６０に保存し（ステップＳ２５０）、ステップＳ２６０へ進む。
他方、対象期間におけるＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のいずれかの角速度が閾値の範囲内に収まらない場合（ステップＳ２３０：Ｎｏ）、即ち対象期間が静止状態でない場合は、対象期間の平均値の算出及び保存を行わないでステップＳ２６０へ進む。

ステップＳ２６０では、運動解析部２０は、処理を行った対象期間が時間軸において最終の対象期間であるか否かを判定する（ステップＳ２６０）。
最終の対象期間でない場合（ステップＳ２６０：Ｎｏ）は、時間軸上の後ろにずらした次の５００ｍｓｅｃの対象期間を設定し（ステップＳ２７０）、ステップＳ２３０に戻り、次の対象期間について静止状態にあるか否かを判定する。

他方、最終の対象期間の場合（ステップＳ２６０：Ｙｅｓ）は、バイアス値設定部２４により、ステップＳ２５０において保存したＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の角速度の平均値に基づいて、それぞれのバイアス値を設定し（ステップＳ２８０）、バイアス値を設定する動作を終了して図２のフローチャートの処理に戻る。
なお、ステップＳ２５０において角速度の平均値を全く保存していない場合、即ちゴルフクラブが静止状態にある対象期間が１つもない場合は、例えば、ゴルフクラブを固定して静止させる旨のメッセージ等を表示部４０に表示する。

本実施形態では、バイアス値を設定する際、対象期間のＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の角速度の平均値を、そのままそれぞれのバイアス値として設定する。また、ステップＳ２５０において保存した角速度の平均値が複数ある場合、即ち静止状態にある対象期間が複数ある場合は、対象期間の角速度の平均値と角速度の全平均値との乖離が少ない対象期間を選択し、その平均値をバイアス値として用いるようにする。

図５は、ゴルフクラブに取り付けられたセンサーユニット１０が検出した、ゴルフスイングに関する動作に伴うＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸回りの角速度データの例を示している。図５において、細線で示すグラフはＸ軸回り、中線で示すグラフはＹ軸回り、太線で示すグラフはＺ軸回りの経過時間と角速度の関係を示している。また、２点鎖線で示す丸囲みＧｓ１〜Ｇｓ４について、丸囲みＧｓ１，Ｇｓ２はスイング開始前にゴルフクラブが静止状態にある期間を示している。丸囲みＧｓ３はスイング開始のタイミング、丸囲みＧｓ４はボールインパクトのタイミングをそれぞれ示している。また、図６は、図５の丸囲みＧｓ１で示す静止状態にある期間の周辺を拡大した図である。

図４のステップＳ２３０において、閾値判定部２３は、時間長５００ｍｓｅｃの対象期間について、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のそれぞれの角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値−３．０ｄｐｓ〜＋３．０ｄｐｓの範囲内に収まるか否かを判定する。その結果、図５に示すようにゴルフクラブが静止状態にある丸囲みＧｓ１の期間では、図６に示すように、時間長５００ｍｓｅｃである網掛け部分Ｇｓ１１の対象期間において、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の全ての角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値−３．０ｄｐｓ〜＋３．０ｄｐｓの範囲内に収まると判定される。そして、図４のステップＳ２８０において、バイアス値設定部２４は、角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚについて、網掛け部分Ｇｓ１１における角速度の平均値をＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のバイアス値として設定する。

なお、角速度の平均値をそのままバイアス値とするのではなく、例えば、各平均値に対して所定の定数を四則演算するなどの加工を施してバイアス値を求めるようにしても良い。また、角速度が閾値の範囲内に収まる対象期間が複数ある場合、上記したように角速度の平均値と角速度の全平均値との乖離に基づいて対象期間を選択するのではなく、例えば、角速度データの検出を開始した時点に近いか遠いかなどの時間軸上の位置によって対象期間を選択したり、閾値の範囲内に収まる対象期間のすべての平均値を合計して更に平均値を算出してバイアス値としたりしても良い。

図２に戻って、ステップＳ３０では、運動解析部２０は、解析情報算出部２５のデータ補正部２６により、角速度データに含まれるバイアス値を除去する補正を行う。ここでは、ステップＳ１０において取得した出力信号の角速度データに対して、ステップＳ２０において設定したバイアス値を除去する演算を行うことによって補正を行う。

次に、運動解析部２０は、解析情報算出部２５の姿勢算出部２７により、ステップＳ３０において補正した角速度データに基づいて、測定対象物の姿勢を算出する（ステップＳ４０）。
本実施形態では、運動解析部２０は、補正後の角速度データに基づいて、ゴルフクラブのシャフトの姿勢を算出することになる。

次に、運動解析部２０は、解析情報算出部２５の位置速度算出部２８により、ステップＳ１０において取得したセンサーユニット１０からの出力信号に含まれる加速度データに基づいて、測定対象物の位置と速度を算出する（ステップＳ５０）。例えば、位置速度算出部２８は、ステップＳ４０において算出した測定対象物の姿勢から重力加速度の方向を算出し、加速度データから重力加速度をキャンセルして積分することで速度を算出し、当該速度を更に積分することで位置を算出することができる。
本実施形態では、運動解析部２０は、センサーユニット１０からの加速度データに基づいて、ゴルフクラブのシャフトの位置と速度を算出することになる。

次に、運動解析部２０は、ステップＳ４０及びステップＳ５０において算出した測定対象物の姿勢と位置と速度の情報に基づいて、ユーザーのゴルフスイングに関しての運動解析情報を表示部４０に表示して（ステップＳ６０）、図２のフローチャートの処理を終了する。

上述した実施形態では、検出した角速度データの時間軸上において、ゴルフクラブが静止状態にある対象期間（時間長５００ｍｓｅｃ）を検索する。そして、静止状態にある対象期間について角速度の平均値を算出してバイアス値として設定し、このバイアス値を除去する補正を行った後にゴルフスイングに関しての運動解析を行っている。このように、ユーザーがゴルフクラブを握ってスイング動作を行う一連の動作において静止状態を検索してバイアス値を設定することから、バイアス値を設定するためにユーザーがゴルフクラブの静止状態をとる動作が不要になる。この結果、ユーザーは、バイアス値を設定する動作を気にしないで自然にゴルフスイングの動作を行うことができる。

（第２実施形態）
以下、第２実施形態に係る運動解析システムについて、図面を参照して説明する。

第２実施形態に係る運動解析システムは、前述した第１実施形態に係る運動解析システム１と略同様な構成及び動作内容であるが、センサーユニット１０が取り付けられる測定対象物が第１実施形態とは異なる。

図７は、第２実施形態においてテニスラケットに取り付けられているセンサーユニット１０の例を示している。図７では、センサーユニット１０がテニスラケットのグリップエンドに取り付けられている。従って、本実施形態ではテニスラケットが測定対象物となる。ユーザーは、テニスラケットにセンサーユニット１０が取り付けられている状態でストローク動作を行う。このストローク動作中に、信号取得部２１は、テニスラケットのグリップエンドの動きに伴うセンサーユニット１０からの出力信号を取得する。

図８は、テニスラケットに取り付けられたセンサーユニット１０が検出した、ストロークに関する動作に伴うＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸回りの角速度データの例を示している。図８において、細線で示すグラフはＸ軸回り、中線で示すグラフはＹ軸回り、太線で示すグラフはＺ軸回りの経過時間と角速度の関係を示している。また、２点鎖線で示す丸囲みＴｓ１〜Ｔｓ３について、丸囲みＴｓ１はストローク動作の開始前にテニスラケットが静止状態にある期間を示している。丸囲みＴｓ２はテイクバック開始のタイミング、丸囲みＴｓ３はボールインパクトのタイミングをそれぞれ示している。また、図９は、図８の丸囲みＴｓ１で示す静止状態にある期間を拡大した図である。

本実施形態における運動解析装置１００における動作では、図２に示す運動解析装置１００の動作を示すフローチャートと、図４に示す角速度データのバイアス値を設定する動作の詳細を示すフローチャートがそのまま適用できる。しかし、本実施形態ではセンサーユニット１０がテニスラケットに取り付けられていることから、図４のステップＳ２２０において、対象期間の時間長を２００ｍｓｅｃとしている。また、図４のステップＳ２３０において、閾値を０．７ｄｐｓとして、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の角速度が、角速度の全平均値を基準にして−０．７ｄｐｓ〜＋０．７ｄｐｓの範囲内に収まるか否かを判定している。つまり、テニスの場合、テニスラケットのストロークの動作は、ゴルフクラブのスイングの動作よりも動作範囲が狭くスピードも遅いことから、ゴルフクラブよりも対象期間の時間長を短くして閾値も小さくしている。

図４のステップＳ２３０において、閾値判定部２３は、時間長２００ｍｓｅｃの対象期間について、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のそれぞれの角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値−０．７ｄｐｓ〜＋０．７ｄｐｓの範囲内に収まるか否かを判定する。その結果、図８に示すようにテニスラケットが静止状態にある丸囲みＴｓ１の期間では、図９に示すように、時間長２００ｍｓｅｃである網掛け部分Ｔｓ１１の対象期間において、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の全ての角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値−０．７ｄｐｓ〜＋０．７ｄｐｓの範囲内に収まると判定される。そして、図４のステップＳ２８０において、バイアス値設定部２４は、テニスラケットの角速度センサー１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚについて、網掛け部分Ｔｓ１１における角速度の平均値をＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のバイアス値として設定する。

そして、図２のステップＳ３０〜Ｓ６０の処理を行い、角速度データに含まれるバイアス値を除去する補正をした後に、テニスラケットの姿勢、位置、及び速度を算出して、ユーザーのストローク動作に関しての運動解析情報を表示部４０に表示する。なお、本実施形態では、テニスのストローク動作に関して説明したが、ストローク動作に限られず、例えば、サーブ、ボレー、スマッシュなどの動作に関しても適用することができる。

上述した実施形態では、検出した角速度データの時間軸上において、テニスラケットが静止状態にある対象期間（時間長２００ｍｓｅｃ）を検索する。そして、静止状態にある対象期間について角速度の平均値を算出してバイアス値として設定し、このバイアス値を除去する補正を行った後にテニスのストロークに関しての運動解析を行っている。このように、ユーザーがテニスラケットを持ってストローク動作を行う一連の動作において静止状態を検索してバイアス値を設定することから、バイアス値を設定するためにユーザーがテニスラケットの静止状態をとる動作が不要になる。この結果、ユーザーは、バイアス値を設定する動作を気にしないで自然にテニスのストロークの動作を行うことができる。

（第３実施形態）
以下、第３実施形態に係る運動解析システムについて、図面を参照して説明する。

第３実施形態に係る運動解析システムは、前述した第１，第２実施形態に係る運動解析システム１と略同様な構成及び動作内容であるが、センサーユニット１０の個数と、センサーユニット１０が取り付けられる測定対象物とが第１，第２実施形態とは異なる。なお、本実施形態では、図１に示す運動解析システムの構成を示すブロック図において、複数のセンサーユニット１０によって構成されているが、これらの図示を省略する。

図１０は、第３実施形態においてランニングを行うユーザーの身体に取り付けられているセンサーユニット１０の例を示している。図１０では、４つのセンサーユニット１０Ｈ，１０Ｉ，１０Ｊ，１０Ｋがユーザーの身体に取り付けられている。センサーユニット１０Ｈ，１０Ｉ，１０Ｊ，１０Ｋのそれぞれは、ユーザーの身体の上腕、前腕、大腿、下腿に取り付けられている。従って、本実施形態ではユーザーの身体が測定対象物となる。ユーザーは、センサーユニット１０Ｈ，１０Ｉ，１０Ｊ，１０Ｋが身体に取り付けられている状態でランニングを行う。このランニング動作中に、信号取得部２１は、ユーザーの身体各部の動きに伴う各センサーユニット１０からの出力信号を取得する。

本実施形態における運動解析装置１００における動作では、図２に示す運動解析装置１００の動作を示すフローチャートと、図４に示す角速度データのバイアス値を設定する動作の詳細を示すフローチャートが、センサーユニット１０Ｈ，１０Ｉ，１０Ｊ，１０Ｋのそれぞれについてそのまま適用できる。しかし、本実施形態では各センサーユニット１０がランニングを行うユーザーの身体各部に取り付けられていることから、図４のステップＳ２２０における対象期間の時間長と、ステップＳ２３０における閾値とが身体の取付部位によって異なっている。

図１１は、各運動種類の各取付位置における対象期間の時間長と閾値との例を示す表である。本実施形態では、図１１においてランニングの運動種類が適用される。そして、ユーザーの身体の上腕、前腕、大腿、下腿の各部位に取り付けられているセンサーユニット１０Ｈ，１０Ｉ，１０Ｊ，１０Ｋについて、対象期間の時間長がそれぞれ５００ｍｓｅｃ、５００ｍｓｅｃ、４００ｍｓｅｃ、４００ｍｓｅｃであり、閾値がそれぞれ４．０ｄｐｓ、４．０ｄｐｓ、２．０ｄｐｓ、１．５ｄｐｓとなる。つまり、ランニングの場合、上腕及び前腕に比べて動きが多い大腿及び下腿については、上腕及び前腕よりも対象期間の時間長を短くして、それに応じて閾値も小さくしている。

図１２は、身体の上腕に取り付けられたセンサーユニット１０Ｈが検出した、ランニング動作に伴うＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸回りの角速度データの例を示している。図１３は、身体の下腿に取り付けられたセンサーユニット１０Ｋが検出した、ランニング動作に伴うＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸回りの角速度データの例を示している。図１２，１３において、細線で示すグラフはＸ軸回り、中線で示すグラフはＹ軸回り、太線で示すグラフはＺ軸回りの経過時間と角速度の関係を示している。

例えば上腕に取り付けられたセンサーユニット１０Ｈの場合、閾値判定部２３は、時間長５００ｍｓｅｃの対象期間について、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のそれぞれの角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値−４．０ｄｐｓ〜＋４．０ｄｐｓの範囲内に収まるか否かを判定する。その結果、図１２に示すように上腕が静止状態にある時間長５００ｍｓｅｃの網掛け部分ＲＨｓ１１の対象期間において、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の全ての角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値−４．０ｄｐｓ〜＋４．０ｄｐｓの範囲内に収まると判定される。そして、図４のステップＳ２８０において、バイアス値設定部２４は、上腕に取り付けられたセンサーユニット１０Ｈについて、網掛け部分ＲＨｓ１１における角速度の平均値をＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のバイアス値として設定する。

一方、例えば下腿に取り付けられたセンサーユニット１０Ｋの場合、閾値判定部２３は、時間長４００ｍｓｅｃの対象期間について、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のそれぞれの角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値−１．５ｄｐｓ〜＋１．５ｄｐｓの範囲内に収まるか否かを判定する。その結果、図１３に示すように下腿が静止状態にある時間長４００ｍｓｅｃの網掛け部分ＲＫｓ１１の対象期間において、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の全ての角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値−１．５ｄｐｓ〜＋１．５ｄｐｓの範囲内に収まると判定される。そして、図４のステップＳ２８０において、バイアス値設定部２４は、下腿に取り付けられたセンサーユニット１０Ｋについて、網掛け部分ＲＫｓ１１における角速度の平均値をＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸のバイアス値として設定する。

そして、各センサーユニット１０Ｈ，１０Ｉ，１０Ｊ，１０Ｋについて、図２のステップＳ３０〜Ｓ６０の処理を行い、角速度データに含まれるバイアス値を除去する補正をした後に、ユーザーの身体の上腕、前腕、大腿、下腿のそれぞれについての姿勢、位置、及び速度を算出して、ユーザーのランニング動作に関しての運動解析情報を表示部４０に表示する。

なお、本実施形態では、ランニング動作に関して説明したが、ランニングに限られず、例えば、競歩、スキー、スケート、水泳、ボート、馬術、自転車等についても適用することができる。また、複数のセンサーユニット１０を取り付ける身体の部位についても手足に限られず、例えば、腰、腹、背中、頭等の任意の部位に適用することができる。

上述した実施形態では、ランニングを行うユーザーの身体の各部位に取り付けられている各センサーユニット１０について、それぞれが検出した角速度データの時間軸上において、各部位が静止状態にある対象期間を検索する。そして、静止状態にある対象期間について角速度の平均値を算出してバイアス値として設定し、各センサーユニット１０についてバイアス値を除去する補正を行った後にランニングに関しての運動解析を行っている。このように、ユーザーがランニングを行う一連の動作において静止状態を検索してバイアス値を設定することから、バイアス値を設定するためにユーザーが立ち止まって静止状態をとる動作が不要になる。この結果、ユーザーは、バイアス値を設定する動作を気にしないで自然にランニングを行うことができる。また、図１１に示すように、運動種類毎、取付位置毎に対象期間の時間長及び閾値を規定することにより、運動種類や取付位置などに応じて柔軟に静止状態を判断することができ、バイアス値を適正に除去して運動解析を行うことができる。

（変形例１）
上述した実施形態では、対象期間の角速度が、角速度の全平均値を基準にして閾値の範囲内に収まる場合に、静止状態にあると判定している。しかし、これに限られず、例えば、対象期間の角速度の分散値が閾値の範囲内に収まる場合に静止状態にあると判定しても良い。ここで、静止状態にある対象期間が複数ある場合は、角速度の最大分散値が最も小さい対象期間を選択する。また、対象期間の角速度の平均値が閾値の範囲内に収まる場合に静止状態にあると判定しても良い。ここで、静止状態にある対象期間が複数ある場合は、角速度の平均値が最も小さい対象期間を選択する。また、対象期間の角速度が、０を基準にして閾値の範囲内に収まる場合に、静止状態にあると判定しても良い。ここで、静止状態にある対象期間が複数ある場合は、最大角速度が最も小さい対象期間を選択する。

（変形例２）
上述した実施形態では、各運動種類の各取付位置に応じて対象期間の時間長や閾値を規定している。しかし、予め規定された時間長や閾値を用いるではなく、取得した角速度データに基づいて時間長や閾値を設定するようにしても良い。例えば、取得した角速度データについてフーリエ変換を用いた周波数解析を行って最大周波数を求める。そして、この最大周波数の大きさに応じて対象期間の時間長や閾値を設定するようにする。このように、取得した角速度データに基づいて対象期間の時間長や閾値を設定することにより、予め対象期間の時間長や閾値を規定する手間を省略することができ、運動解析システムに関する負荷を軽減することができる。また、測定対象物の動きに伴った角速度データに基づいて対象期間の時間長や閾値を設定することにより、測定対象物の個体差や取付位置のずれ等に柔軟に対応して、より精度の高い適正な運動解析結果を得ることができる。

また、角速度センサーのダイナミックレンジやＡＤＣ（Analog Digital Converter）の分解能に応じて、対象期間の時間長や閾値を設定するようにしても良い。これにより、角速度センサーの性能等に対応して、より精度の高い適正な運動解析結果を得ることができる。

（変形例３）
上述した実施形態において、取得した角速度データに基づいてバイアス値を設定する際に、取得した角速度データに対して例えば高域成分を除去するローパスフィルターを用いてフィルタリングを行い、フィルタリング行った角速度データに基づいてバイアス値を設定するようにしても良い。例えば、上述した第３実施形態において、身体の前腕に取り付けられたセンサーユニット１０Ｉについては、例えば２０Ｈｚのローパスフィルターを用いてフィルタリングを行った後にバイアス値を設定する。これにより、ノイズが発生し易い測定対象物や取付位置に対して運動解析する場合に、取得した角速度データのノイズ成分が除去されることから、精度の高い安定したバイアス値を求めることができる。

１…運動解析システム、１０…センサーユニット、１１…加速度センサー、１２…角速度センサー、２０…運動解析部、２１…信号取得部、２２…平均値算出部、２３…閾値判定部、２４…バイアス値設定部、２５…解析情報算出部、２６…データ補正部、２７…姿勢算出部、２８…位置速度算出部、３０…操作部、４０…表示部、５０…ＲＯＭ、６０…ＲＡＭ、７０…不揮発性メモリー、１００…運動解析装置。

Claims (9)

1. 測定対象物の角速度を検出する角速度センサーの検出結果の時間軸上において、
   所定の時間長の期間において検出された前記角速度が、所定の閾値の範囲内に収まるか否かを判定する閾値判定部と、
   前記期間において検出された前記角速度が前記閾値の範囲内に収まると判定されたときに、
   前記期間において検出された前記角速度の平均値となる第１の平均値に基づいて前記角速度に含まれるバイアス値を設定するバイアス値設定部と、
   前記バイアス値が除去された補正データに基づいて、前記測定対象物の運動を解析する解析情報算出部と、を有することを特徴とする運動解析装置。
2. 前記閾値判定部は、前記角速度が、前記検出結果のすべての期間における前記角速度の平均値となる第２の平均値を基準にして前記閾値の範囲内に収まるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の運動解析装置。
3. 前記角速度が前記閾値の範囲内に収まると判定された前記期間が複数ある場合に、
   前記バイアス値設定部は、前記第２の平均値と前記角速度との乖離が最も少ない前記期間における前記第１の平均値に基づいて前記バイアス値を設定することを特徴とする請求項２に記載の運動解析装置。
4. 前記閾値判定部は、前記期間において検出された前記角速度の分散値が前記閾値の範囲内に収まるか否かを判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の運動解析装置。
5. 前記分散値が前記閾値の範囲内に収まると判定された前記期間が複数ある場合に、
   前記バイアス値設定部は、前記角速度の最大分散値が最も小さい前記期間における前記第１の平均値に基づいて、前記バイアス値を設定することを特徴とする請求項４に記載の運動解析装置。
6. 前記時間長及び前記閾値の少なくとも１つは、前記測定対象物の運動の種類に応じて規定されることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の運動解析装置。
7. 前記時間長及び前記閾値の少なくとも１つは、前記角速度センサーが取り付けられる位置に応じて規定されることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の運動解析装置。
8. 前記時間長及び前記閾値の少なくとも１つは、前記角速度センサーの検出結果の周波数成分に基づいて設定されることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の運動解析装置。
9. 測定対象物の角速度を検出する角速度センサーの検出結果の時間軸上において、
   所定の時間長の期間において検出された前記角速度が、所定の閾値の範囲内に収まるか否かを判定する工程と、
   前記期間において検出された前記角速度が前記閾値の範囲内に収まると判定されたときに、
   前記期間において検出された前記角速度の平均値となる第１の平均値に基づいて前記角速度に含まれるバイアス値を設定する工程と、
   前記バイアス値が除去された補正データに基づいて、前記測定対象物の運動を解析する工程と、を有することを特徴とする運動解析方法。

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