JP2015058096A - 運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラム - Google Patents

運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】運動中の姿勢や身体の使い方等を簡易かつ的確に測定することができる運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラムを提供する。【解決手段】運動支援装置は、ユーザUSの胸部に装着したチェスト機器100により、運動中の加速度データ及び角速度データからなる動作データを取得し、当該動作データがユーザUSの左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、左右の足の動き方に対応した運動姿勢及び運動状態の変化等を分析する。そして、所定の振動や音等を発生させることにより、その分析結果を報知する運動支援情報がユーザUSに略リアルタイムで提供される。【選択図】図1

Description

本発明は、運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラムに関し、特に、人体の運動時の動作状態(運動状態)を的確に把握して、その改善に役立てることができる運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラムに関する。
近年、健康志向の高まりなどを背景に、日常的にランニングやウォーキング、サイクリング等の運動を行い、健康状態を維持、増進する人々が増えている。また、日常の運動を通して、マラソン大会等の競技大会への参加を目指す人も増加している。このような人々は、自らの健康状態や運動状態を把握するため、種々の生体情報や運動情報を数値やデータで測定したり、記録したりすることに対して、意識や関心が非常に高い。また、競技大会等への参加を目指す人々は、当該競技での好成績を目標としているため、効率的かつ効果的なトレーニング方法に対する意識や関心も非常に高い。
現在、このような要望に対応するため、様々な製品や技術が開発されている。例えば特許文献1には、トレーニング中のユーザに種々の生体情報や運動情報を提供する携帯型フィットネスモニタリングデバイスが開示されている。この携帯型フィットネスモニタリングデバイスにおいては、ユーザが心拍計や加速度計、GPS受信機等の種々のセンサを装着して、運動中の心拍数や距離、速度、歩数、消費カロリー等の各種のパフォーマンスパラメータを測定し、ユーザに現時点の情報として提供することが記載されている。
また、例えば特許文献2には、陸上競技走者が走行練習に用いる走法習得装置が開示されている。この走法習得装置においては、ユーザの走行中の3軸方向の加速度、角速度を検出し、予め設定した目標値との比較結果を提供して、ユーザに一歩ごとの走法の修正と確認を促すことが記載されている。
特開2010−264246号公報 特開2006−110046号公報
ところで、競技大会等への参加を目指す人々も含め、健康維持のために運動を続ける人々の多くは、運動方法や運動姿勢(フォーム)等について、指導者等から適切な指導を受ける機会は極めて少ない。また、ユーザが自己の運動(例えばランニング)時の身体の使い方のバランスを把握して、適切か否かを判断することは非常に難しかった。このような、身体の使い方のバランスを欠いた運動を継続することは、効率が悪いばかりか、身体の故障の原因にもなりかねないという問題を有している。
これに対して、上述したような装置や技術においては、ユーザの運動中の生体情報や運動情報を検出して、当該情報をそのまま、あるいはその分析結果をユーザに提供するものに過ぎず、ユーザの運動中の姿勢や身体の使い方等に関する情報を提供するものではなかった。
一方、ランニング等の運動時の姿勢を計測する機器としては、例えば動画やハイスピード動画を撮影する機器が比較的安価に販売されている。しかしながら、このような撮影機器においては、運動中の動画を撮影するために自分以外の第三者の協力が必要であったり、運動中のユーザに撮影結果や分析結果等をリアルタイムでフィードバックできなかったりするという問題を有している。
また、運動姿勢等の画像解析や分析診断に関しては、一般に、装置が大掛かりかつ複雑で高価であるため、一部の教育機関や体育協会等でしか測定することができない。そのため、日常的に行う路上や公園、運動場等での練習において測定することが困難であり、トップレベルのアスリート以外の一般人には使用できる環境にないという問題を有している。
そこで、本発明は、上述した課題に鑑みて、運動中の姿勢や身体の使い方等を簡易かつ的確に測定することができる運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラムを提供することを目的とする。
本発明に係る運動支援装置は、
運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得するセンサ部と、
前記センサ部により取得された前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得する分析処理部と、
を有することを特徴とする。
本発明に係る運動支援方法は、
運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得し、
前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得する、
ことを特徴とする。
本発明に係る運動支援プログラムは、
コンピュータに、
運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得させ、
前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得させる、
ことを特徴とする。
本発明によれば、運動中の姿勢や身体の使い方等を簡易かつ的確に測定することができ、運動姿勢や運動状態を適切に誘導することができる。
本発明に係る運動支援装置の第1の実施形態を示す概略図である。 第1の本実施形態に係る運動支援装置の構成例を示す機能ブロック図である。 第1の実施形態に適用される加速度センサ及び角速度センサにおける3軸方向を示す概略図である。 第1の実施形態に係る運動支援装置において実行される運動支援方法の一例を示すフローチャートである。 第1の実施形態に係る運動支援方法における走行動作の一周期分を切り出す処理を説明するための図である。 第1の実施形態に係る運動支援方法における走行時の左右の足を識別する処理を説明するための図(その1)である。 第1の実施形態に係る運動支援方法における走行時の左右の足を識別する処理を説明するための図(その2)である。 第1の実施形態に係る運動支援方法における運動周期の正規化及び平均化処理を行った具体例を示すグラフ(その1)である。 第1の実施形態に係る運動支援方法における運動周期の正規化及び平均化処理を行った具体例を示すグラフ(その2)である。 第1の実施形態に係る運動支援方法における上下方向(x軸方向)の加速度成分の極大値の平均の経時変化を示すグラフ(その1)である。 第1の実施形態に係る運動支援方法における上下方向(x軸方向)の加速度成分の極大値の分散の経時変化を示すグラフ(その1)である。 第1の実施形態に係る運動支援方法における上下方向(x軸方向)の加速度成分の極大値の平均の経時変化を示すグラフ(その2)である。 第1の実施形態に係る運動支援方法における上下方向(x軸方向)の加速度成分の極大値の分散の経時変化を示すグラフ(その2)である。 本発明に係る運動支援装置の第2の実施形態を示す概略図である。 第2の実施形態に係る運動支援装置に適用されるセンサ機器の一構成例を示す機能ブロック図である。 第2の実施形態に係る運動支援装置に適用される報知機器の一構成例を示す機能ブロック図である。 第2の実施形態に係る運動支援装置において実行される運動支援方法の一例を示すフローチャートである。 本発明に係る運動支援装置の第3の実施形態を示す概念図である。 第3の実施形態に係る運動支援装置に適用される情報処理装置の一構成例を示す機能ブロック図である。 第3の実施形態に係る運動支援装置に適用されるネットワークサーバの一構成例を示す機能ブロック図である。 第3の実施形態に係る運動支援装置において実行される運動支援方法の一例を示すフローチャートである。
以下、本発明に係る運動支援装置及び運動支援方法、運動支援プログラムについて、実施形態を示して詳しく説明する。
<第1の実施形態>
(運動支援装置)
図1は、本発明に係る運動支援装置の第1の実施形態を示す概略図である。ここで、図1(a)は、本実施形態に係る運動支援装置を人体に装着した状態を示す概略図であり、図1(b)は、本実施形態に係る運動支援装置に適用されるセンサ機器の一構成例を示す外観図である。図2は、本実施形態に係る運動支援装置の構成例を示す機能ブロック図である。ここで、図2(a)は、本実施形態に係る運動支援装置の一構成例を示す機能ブロック図であり、図2(b)は、本実施形態に係る運動支援装置の他の構成例を示す機能ブロック図である。図3は、本実施形態に適用される加速度センサ及び角速度センサにおける3軸方向を示す概略図である。
第1の実施形態に係る運動支援装置は、例えば図1(a)に示すように、被測定者であるユーザUSの胸部に装着される胸部装着型のセンサ機器(以下、便宜的に「チェスト機器」と記す)100を有している。チェスト機器100は、例えば図1(b)に示すように、大別して、ユーザUSの運動状態や生体情報を検出する機器本体101と、ユーザUSの胸部に巻き付けることにより機器本体101を装着するためのベルト部102と、を有している。ここで、本実施形態においては、後述する加速度センサ110や角速度センサ120を含む機器本体101が、ユーザUSの上半身の体軸(身体の中心線)又はその近傍に装着されていることが好ましい。
チェスト機器100(機器本体101)は、具体的には、例えば図2(a)に示すように、概略、加速度センサ(センサ部)110と、角速度センサ(ジャイロセンサ;センサ部)120と、操作スイッチ130と、演算回路(分析処理部)140と、メモリ150と、報知部(情報提供部)160と、動作電源170と、を備えている。
加速度センサ110は、ユーザUSの運動中の動作速度の変化の割合(加速度)を計測する。本実施形態においては、加速度センサ110は、3軸加速度センサを有し、互いに直交する3軸方向の各々に沿った加速度成分を検出して加速度データとして出力する。ここでは、図3に示すように、ランニング中のユーザUSに対して、上下方向に延伸する軸をx軸とし、下向き(地面方向)の加速度成分を+方向と規定する。ここで、x軸は概ねユーザUSの体軸の延伸方向に一致する。また、ユーザUSに対して、左右方向に延伸する軸をy軸とし、左手方向の加速度成分を+方向と規定する。また、ユーザUSに対して、前後方向に延伸する軸をz軸とし、前方向(進行方向)の加速度成分を+方向と規定する。加速度センサ110により取得された加速度データは、後述する演算回路140により生成される時間データに関連付けられて、後述するメモリ150に保存される。
角速度センサ120は、ユーザUSの運動中の動作方向の変化(角速度)を計測する。本実施形態においては、角速度センサ120は、3軸角速度センサを有し、互いに直交する3軸について、各軸に沿った回転運動の回転方向に生じる角速度成分を検出して角速度データとして出力する。ここでは、図3に示すように、互いに直交するx、y、zの3軸について、各軸の加速度成分の+方向に向かって右回り方向に生じる角速度成分を+方向と規定する。ここで、x軸の回転方向に生じる角速度成分は、概ねユーザUSの体軸の周りに生じる角速度に一致する。角速度センサ120により取得された角速度データは、後述する演算回路140により生成される時間データに関連付けられて、後述するメモリ150に保存される。
操作スイッチ130は、少なくとも電源スイッチを有し、ユーザUSが当該操作スイッチ130を操作することにより、動作電源170から機器本体101内の各構成に供給される駆動用電力を供給又は遮断して、チェスト機器100の電源のオン(起動)、オフ(停止)を制御する。ここで、操作スイッチ130は、センサ制御用スイッチを有し、ユーザUSが当該操作スイッチ130を操作することにより、加速度センサ110や角速度センサ120におけるセンシング動作の開始又は終了を制御するものであってもよい。なお、操作スイッチ130は、上記電源スイッチのみを有し、ユーザUSが当該操作スイッチ130を操作して機器本体101の電源をオン(起動)することにより、加速度センサ110や角速度センサ120におけるセンシング動作が開始され、一方、機器本体101の電源をオフ(停止)することにより、上記のセンシング動作が終了されるものであってもよい。
演算回路140は、計時機能を備えたCPU(中央演算処理装置)やMPU(マイクロプロセッサ)等の演算装置であって、所定の動作クロックに基づいて、所定の制御プログラムに従って処理を行う。これにより、演算回路140は、加速度センサ110や角速度センサ120におけるセンシング動作や、メモリ150への各種のデータ保存、読出し動作、報知部160における報知動作等の、各構成における動作を制御して所定の機能を実現する。また、演算回路140は、所定のアルゴリズムプログラムに従って処理を行うことにより、加速度センサ110により取得された加速度データや、角速度センサ120により取得された角速度データに基づいて、ユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を行う。そして、演算回路140は、当該分析結果に応じて、報知部160における動作を制御するための報知信号を出力する処理を行う。なお、演算回路140において実行される制御プログラムやアルゴリズムプログラムは、後述するメモリ150に保存されているものであってもよいし、予め演算回路140内部に組み込まれているものであってもよい。
メモリ150は、不揮発性メモリを有し、加速度センサ110により取得された加速度データ、及び、角速度センサ120により取得された角速度データを、時間データに関連付けて所定の記憶領域に保存する。また、メモリ150は、上述した演算回路140において所定の制御プログラムやアルゴリズムプログラムに従って処理を行う際に使用する、又は、当該プログラムに従って処理を行う際に生成される各種データを一時的に保存する。さらに、メモリ150は、上述した演算回路140において所定のアルゴリズムプログラムに従って処理を行うことにより得られる、運動姿勢及び運動状態に関する分析処理の結果を所定の記憶領域に保存する。ここで、メモリ150は、ROM(Read Only Memory;読み出し専用メモリ)やフラッシュメモリを有し、上述した所定の制御プログラムやアルゴリズムプログラムを保存するものであってもよい。なお、メモリ150を構成する不揮発性メモリ部分は、その一部又は全部が、例えばメモリカード等のリムーバブル記憶媒体としての形態を有し、チェスト機器100に対して着脱可能に構成されているものであってもよい。
報知部160は、例えば振動部や音響部を有し、演算回路140からの報知信号に基づいて、所定の振動情報や音情報を発生して、ユーザUSに運動支援情報として報知する。具体的には、振動部は、振動モータや振動子等の振動機器(バイブレータ)を有し、所定の振動パターンやその強弱等の振動情報を発生することにより、触覚を通してユーザUSに各種の情報を提供又は報知する。また、音響部は、ブザーやスピーカ等の音響機器を有し、所定の音色や音パターン、音声メッセージ等の音情報を発生することにより、聴覚を通してユーザUSに各種の情報を提供又は報知する。なお、報知部160は、上記の音響部及び振動部の双方を備えるものであってもよいし、音響部や振動部のうちの、いずれか一方を備えるものであってもよい。
動作電源170は、チェスト機器100(機器本体101)の各構成に駆動用電力を供給する。動作電源170は、例えば市販のコイン型電池やボタン型電池等の一次電池や、リチウムイオン電池やニッケル水素電池等の二次電池を適用することができる。また、動作電源170は、これらの一次電池や二次電池のほか、振動や光、熱、電磁波等のエネルギーにより発電する環境発電(エナジーハーベスト)技術による電源等を適用することもできる。
なお、チェスト機器100は、例えば図2(b)に示すように、上述した加速度センサ110や角速度センサ120に加え、心拍センサ180やGPS受信回路185等の他のセンサを備えているものであってもよい。ここで、心拍センサ180は、運動中のユーザUSの心電位信号の変化を検出して心拍データ(生体情報)として出力する。心拍センサ180により取得された心拍データは、時間データに関連付けられて、メモリ150の所定の記憶領域に保存される。また、GPS受信回路185は、複数のGPS(全地球測位システム;Global Positioning System)衛星からの電波を受信することにより、ユーザUSの現在位置や高度等を検出してGPSデータ(地理情報)として出力する。GPS受信回路185により取得されたGPSデータは、時間データに関連付けられて、メモリ150の所定の記憶領域に保存される。これらの生体情報やGPSデータは、演算回路140により、異常な運動負荷が加わった状態の検出に使用されたり、あるいは、ユーザUSの運動姿勢及び運動状態との関連性を分析する際に使用されたりする。詳しくは後述する。
(運動支援方法)
次に、本実施形態に係る運動支援装置における運動支援方法について説明する。
図4は、本実施形態に係る運動支援装置において実行される運動支援方法の一例を示すフローチャートである。図5は、本実施形態に係る運動支援方法における走行動作の一周期分を切り出す処理を説明するための図である。図6、図7は、本実施形態に係る運動支援方法における走行時の左右の足を識別する処理を説明するための図である。
本実施形態に係る運動支援方法においては、図4のフローチャートに示すように、まず、ユーザUSが身体に装着したチェスト機器100の操作スイッチ130を操作することにより、電源を投入してチェスト機器100を起動させる(ステップS101)。そして、チェスト機器100の加速度センサ110及び角速度センサ120においてセンシング動作を開始させる。これにより、ユーザUSの運動中(ランニング中)の3軸方向の加速度成分及び角速度成分が検出されて、加速度データ及び角速度データ(以下、「動作データ」と総称する)として収集され、メモリ150の所定の記憶領域に随時保存される(ステップS102)。ここで、加速度センサ110及び角速度センサ120におけるセンシング動作は、例えば毎秒100〜200回(すなわち、100〜200Hz)程度のサンプリング周波数で実行される。
次いで、収集された動作データに基づいて、演算回路140が所定のアルゴリズムプログラムに従って処理を行うことにより、次に示すような運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を実行する(ステップS103)。具体的には、演算回路140は、例えば、収集された動作データから、ランニング等の走行動作の基本となる一周期を切り出す運動周期切り出し処理と、各周期の動作データが走行動作時の左右いずれの足の動作に関連するのかを識別する左右動作識別処理と、一連の走行動作における運動姿勢及び左右のバランスを含む走り方の良否を判定する運動状態判定処理と、を実行する。
(1)運動周期切り出し処理
一般に、ランニング等の走行動作においては、例えば図5の上段に示すように、一方の足の蹴り出し(図では左足の離地)から、他方の足の接地(右足の接地)及び蹴り出し(右足の離地)、一方の足の接地(左足の接地)を経て、再び一方の足の蹴り出し(左足の離地)を行う、左右各1歩の計2歩分を1周期(ランニング周期;運動周期)として定義することができる。
一方、一連の走行動作において、加速度センサ110により取得された加速度データのうち上下方向(x軸方向)の加速度成分は、例えば図5の下段に示すように、左右の一歩ごとに周期性を有する信号波形を示す。このことから、上下方向の加速度成分における2周期分が、走行動作における1周期(ランニング周期)に対応することになる。
したがって、加速度センサ110により取得された上下方向の加速度成分に基づいて、特定の基点(詳しくは後述する左右動作識別処理において説明する)を設定することにより、ユーザUSが行った走行動作における1周期(右足と左足を交互に1回ずつ動かす一連の動作期間:運動周期)ごとの動作データを安定的に切り出すことができるとともに、当該一周期の時間を正確に計測することができる。また、ランニング等で一般的に使用される指標であるピッチは、1分間の歩数であるので、図5の下段に示した上下方向の加速度成分の信号波形における、1分当たりの周期の回数を計測することにより、当該時点(又は直近)のピッチを算出することができる。
(2)左右動作識別処理
上述した走行動作における一周期を切り出す処理においては、上下方向の加速度成分のみを用いているため、一歩ごとの動作について、右足が前に出る際の一歩を示す信号波形であるのか、あるいは、左足が前に出る際の一歩を示す信号波形であるのか識別することができない。加えて、走行動作に限らず運動状態を、各種のセンサによりセンシングする場合、人体の筋肉の動きや機器に伝わる振動等に起因する各種のノイズが、動作データに混入することが知られており、上記の一周期の時間を正確に計測することができない場合がある。
そこで、本実施形態においては、図6に示すような手法により、動作データが走行動作における左右いずれの足の動作を示しているのかを識別する処理と、動作データに含まれる各種のノイズの影響を抑制する処理と、を同時に実行する。また、図6を用いて、上述した運動周期切り出し処理における1周期の基点となるタイミングの設定方法を説明する。ここで、図6(a)のグラフは、運動中のユーザUSの上下方向(x軸方向)の加速度成分を示す信号波形であり、図6(b)のグラフは、当該x軸の回転方向に生じる角速度成分を示す信号波形である。図6(a)において、信号波形SA1は、加速度センサ110により検出されたx軸方向の加速度成分そのもの(いわゆる、生データ)であり、また、信号波形SA2は、信号波形SA1に対してローパスフィルタによるフィルタ処理を行って、所定の遮断周波数よりも高い周波数成分を逓減させたものである。同様に、図6(b)において、信号波形SJ1は、角速度センサ120により検出されたx軸の回転方向に生じる角速度成分そのもの(生データ)であり、また、信号波形SJ2は、信号波形SJ1に対してローパスフィルタによるフィルタ処理を行って、所定の遮断周波数よりも高い周波数成分を逓減させたものである。
図6(a)、(b)に示すように、加速度センサ110により検出されたx軸方向の加速度成分の信号波形SA1、及び、角速度センサ120により検出されたx軸に関わる角速度成分の信号波形SJ1のいずれにも、走行中のユーザUSの足が地面に着いたときの衝撃等に起因して、大きく波形が変化する部分(図中、NA、NJと表記;いわゆる衝撃波形)が存在している。
このような波形の変化は、運動姿勢(ランニングフォーム)や運動状態を解析する際に非常に有益な信号成分である。しかしながら、上述したような走行動作における1周期(運動周期)を切り出す処理や、走行動作における左右の足の動きを識別する処理においては、他のノイズとともに良好な処理を妨げる信号成分となる。
そこで、本実施形態においては、x軸方向の加速度成分の信号波形SA1、及び、x軸に関わる角速度成分の信号波形SJ1に対して、遮断周波数を低く設定したローパスフィルタを用いて強めのフィルタ処理を行う。これにより、加速度成分の信号波形SA1、及び、角速度成分の信号波形SJ1から、上記の衝撃波形を含む高い周波数成分が逓減されて、図6(a)、(b)に示すように、衝撃波形が平滑化された信号波形SA2、SJ2が得られる。
ここで、図6(a)に示すように、上記のフィルタ処理により得られたx軸方向の加速度成分の信号波形SA2において、加速度の値が−1000mG(=−1G;重力加速度に相当する)以下になるタイミング(図中、P1と表記)は、ユーザUSの足が地面に着く接地タイミングに略一致する。
また、図6(a)に示すように、加速度センサ110により検出されたx軸方向の加速度成分そのものの信号波形SA1において、上記の信号波形SA2におけるP1のタイミングの後に現れる、加速度の極小値(加速度の絶対値のピーク;図中、P2と表記)のタイミングは、ユーザUSの左右いずれかの足全体に体重が乗り切った最大加重タイミングに略一致する。本実施形態においては、この加速度が極小値P2となるタイミングを、上述した走行動作における1周期(運動周期)を切り出す処理における基点(始点及び終点)として設定する。
そして、図6(a)、(b)に示すように、上記のフィルタ処理により得られたx軸の回転方向に生じる角速度成分の信号波形SJ2において、このx軸方向の加速度成分の信号波形SA1における極小値P2のタイミングと同時刻の、角速度(図中、P3と表記)の極性を検出する。
ここで、ランニング等の走行動作と、人体の胸部における角速度との関係は、一般に、図7(a)に示すように、左足を振り下ろし、左足が接地して、左足で地面を蹴り、飛び上がる一連の動作を行う間、胸部は右方向(+方向;正)に回転することになる。一方、図7(b)に示すように、右足を振り下ろし、右足が接地して、右足で地面を蹴り、飛び上がる一連の動作を行う間、胸部は左方向(−方向;負)に回転することになる。
すなわち、左右いずれかの足に全体重が乗ったタイミングを含む所定の期間における、x軸の回転方向に生じる角速度の極性を検出することにより、運動中の身体がどちらに回転しているかがわかることになり、接地している足が右足か左足かを判別することができる。
図6(a)、(b)に示した動作データにおいては、x軸方向の回転方向に生じる角速度成分の信号波形SJ2における、P2のタイミングと同時刻の角速度P3の極性は正(+)であるので、ユーザUSの胸部を含む上半身は右方向に回転していることになる。したがって、このときは左足が地面に着いていて右足を前に出そうとしている状態にあることが判別される。このようにして、特定の基点を設定することによりランニング等の走行動作における1周期を正確に切り出すことができるとともに、左右の足の動きを的確に判別することができる。
なお、図6(a)、(b)に示したグラフは、胸部に装着したチェスト機器100により取得された、上下方向(x軸方向)の加速度成分と、当該x軸の回転方向に生じる角速度成分の一例に過ぎない。本願発明者らの各種検証によれば、加速度成分や角速度成分は、ユーザUSの運動姿勢(ランニングフォーム)や走り方、また、センサ機器の装着位置によって大きく影響を受けることが確認されている。例えばセンサ機器として、上述したチェスト機器100に替えて、腰部にセンサ機器を装着した場合には、チェスト機器により取得される角速度からの位相差が大きくなり、図6(b)に示した信号波形の極性が逆転する場合もある。そのため、上述した左右動作識別処理における、識別の基準となる極性(図7(a)、(b)に示した走行動作と角速度との関係)を反転させるものであってもよい。
(3)運動状態判定処理
次に、上述した運動周期切り出し処理により切り出された走行動作における一周期と、左右動作識別処理により判別された左右の足の動きと、に基づいて、ユーザUSの運動姿勢の良否や運動状態の変化の有無を判定する。
まず、ランニング等の走行動作は、上述したように、図5に示した一連の動作が、図6(a)、(b)に示したように繰り返し実行される周期動作により構成されている。ここで、図6(a)、(b)に示した走行動作において、一歩一歩の信号波形に含まれる細かな変化は、運動姿勢(ランニングフォーム)を判定する上で大きな影響を及ぼすものではない。
そこで、運動姿勢(ランニングフォーム)の特徴を的確に把握するためには、上述した走行動作における一周期を正確に切り出して、運動中の周期動作について平均化する必要がある。これにより、各周期における信号波形の比較的大きな変化の傾向を把握することができるので、この平均に基づいて運動姿勢の良否や運動状態の変化を判定することができる。
本実施形態においては、上下方向(x軸方向)の加速度成分の信号波形の形状に関わらず、安定的かつ正確に一周期を切り出すために、図6(a)に示したように、x軸方向の加速度成分の信号波形SA1において、フィルタ処理後のx軸方向の加速度成分の信号波形SA2の値が−1G以下になるP1のタイミングの後に現れる、極小値P2のタイミングを基点にして一周期を切り出す処理を行うことを説明した。
ここで、図6(a)に示したグラフにおいては、フィルタ処理後のx軸方向の加速度成分の信号波形SA2の値が−1G以下になるP1のタイミングの後に現れる、加速度成分の信号波形SA1の極小値のうち、最初に現れる極小値であるP2のタイミングを基点とする場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、例えば図6(a)に示した上下方向(x軸方向)の加速度成分の信号波形SA1においては、下向きのピークが1歩につき2回出現している場合を示した。このようなピークを含む信号波形の形状は、被測定者であるユーザUSのランニングフォームや走り方に大きく依存することが判明しており、例えば1歩につき1回出現する場合もあれば、3回出現する場合もある。このように、上下方向(x軸方向)の加速度成分に、下向きのピークが1歩につき、1乃至複数回出現する場合があるため、信号波形SA2におけるP1のタイミングの後に現れる、加速度成分の信号波形SA1の極小値のうち、特定の極小値(例えば2番目や最後に現れる極小値)のタイミングを基点にして一周期を切り出す処理を行うものであってもよい。なお、本願発明者らの各種検証によれば、信号波形SA2におけるP1のタイミングの後に現れる、加速度成分の信号波形SA1の極小値のうち、最後に現れる極小値のタイミングを基点にして一周期を切り出す処理を行うことにより、より安定的かつ正確に一周期を切り出すことができることが確認された。
次いで、上記のようにしてx軸方向の加速度成分に基づいて切り出された走行動作における一周期は、計測された各周期の時間の値が異なることになるので、各周期の時間を100に正規化する処理を行った後、当該正規化された各周期の平均を求める処理を行う。この運動周期の正規化及び平均化処理を行った具体例を、図8及び図9に示す。
図8は、上下方向(x軸方向)の加速度成分において、下向きのピークが1歩につき1回出現する場合の、3軸方向の各加速度成分、及び、各軸の回転方向に生じる角速度成分について、上述したように走行動作における一周期を切り出して、正規化及び平均化処理を行った結果を示すグラフである。また、図9は、上下方向(x軸方向)の加速度成分において、下向きのピークが1歩につき2回出現する場合の、3軸方向の各加速度成分、及び、各軸の回転方向に生じる角速度成分について、走行動作における一周期を切り出して、正規化及び平均化処理を行った結果を示すグラフである。
ここで、図8、図9に示したグラフにおいては、走行動作における10周期分の信号波形について正規化して重ね書きしたものを細線で示し、その平均を太線で示した。これらのグラフから明らかなように、上述した一連の処理により、各周期の信号波形は相互のバラツキが小さく比較的安定した状態で切り出されることが判明した。
したがって、このような運動周期の正規化及び平均化処理を行うことにより、ユーザUSが一定の速度で走行しているときの、身体(体軸)の傾きや回転の程度等を含む運動姿勢(ランニングフォーム)や走り方の特徴(第1の分析項目)を明らかにすることができる。
また、上述した走行動作における運動周期の正規化及び平均化処理において、運動周期の平均値に対する各周期の信号波形の差分を1周期分足し合わせた値が、予め設定した一定値を超えた場合には、当該周期を平均化処理の対象から除外する処理を行う。これにより、異常値が含まれる動作データを排除して、ユーザUSの本来の運動姿勢及び走り方の特徴をより正確に把握することができる。
さらに、上述した走行動作における運動周期の正規化及び平均化処理において、運動周期の平均値(又は、平均値を基準とする一定の範囲)から外れた信号波形が連続して検出されたか否かを判定する処理を行う。これにより、運動周期ごとに運動姿勢や、運動速度(ランニング速度)等の運動状態が変化(第2の分析項目)したことを検出することができる。
また、上述した走行動作における左右動作識別処理において、左右の足の判別結果とともに、そのときの上下方向(x軸方向)の加速度成分を検出してメモリ150に保存していくことにより、走行動作における左右の足の地面を蹴る力(キック力)のバランス(第3の分析項目)を分析する処理を行う。
具体的には、左右の足のいずれかを判別した際の、上下方向の加速度成分は、走行動作において判別された足が地面を蹴る際のキック力に概ね比例している。そこで、一定時間(例えば10秒)ごとに加速度成分の平均や分散を算出し、それらの経時的な変化を分析することにより、ランニング等の走行動作中のキック力の左右バランスや、そのバランスの変化を明らかにすることができる。図10〜図13に、ランニング等の走行動作についての訓練度や習熟度の異なる被測定者(ランナー)を対象にして算出された、上記の加速度成分の平均や分散の経時変化のグラフの具体例を示す。
図10は、ランニング等の走行動作について訓練された又は習熟した被測定者を対象にして収集された動作データにおいて、10秒ごとに上下方向(x軸方向)の加速度成分の極大値の平均を、経過時間に従ってグラフ表示したものである。また、図11は、当該被測定者を対象にして収集された動作データにおいて、上記の加速度成分の極大値の分散を、経過時間に従ってグラフ表示したものである。
図12は、走行動作について訓練されていない又は未習熟の被測定者を対象にして収集された動作データにおいて、10秒ごとに上下方向(x軸方向)の加速度成分の極大値の平均をグラフ表示したものである。また、図13は、当該被測定者を対象にして収集された動作データにおいて、上記の加速度成分の極大値の分散をグラフ表示したものである。
ここで、図10〜図13に示したグラフにおいては、上述した左右動作識別処理により識別した左右それぞれの足における上下方向(x軸方向)の加速度成分の平均又は分散を異なる濃さの細線で示し、両足における上下方向の加速度成分の平均又は分散を太線で示した。
図10に示したグラフにおいて、上下方向(x軸方向)の加速度の極値平均について分析すると、長時間の走行動作により、時間の経過に従って左右の足のキック力の差が大きくなっていくことがわかる。また、図11に示したグラフにおいて、上下方向の加速度の極値分散について分析すると、比較的短い時間の範囲内では、左右の足のキック力のバラツキは極めて小さいことがわかる。これらのことから、この被測定者(ランナー)は、走り方そのものは安定しているものの、時間経過に従って左右の足のバランスが崩れる傾向があることがわかる。
一方、図12に示したグラフにおいて、上下方向の加速度の極値平均について分析すると、長時間の走行動作により、時間が経過しても左右の足のキック力の差は大きくならず、略同等であることがわかる。また、図13に示したグラフにおいて、上下方向の加速度の極値分散について分析すると、比較的短い時間の範囲内での、左右の足のキック力のバラツキが一貫して大きいことがわかる。これらのことから、この被測定者は、左右の足のバランスに偏りは少ないが、走り方そのものが安定していないことがわかる。
このように、上述した走行動作における左右動作識別処理において、走行中に取得した動作データが左右のいずれの足によって生じたものであるかを識別し、その長期的な変化の傾向を分析することにより、ユーザUSが比較的長時間走行する際の、運動姿勢(ランニングフォーム)の特徴や、左右のバランスを含む走り方の変化の傾向を判定することができる。
なお、上述した走行動作における左右動作識別処理においては、走行中に取得した上下方向(x軸方向)の加速度成分をローパスフィルタによりフィルタ処理し、その信号波形SA2が−1G(重力加速度)以下になるタイミング(P1)の後に、加速度成分の信号波形SA1が極小値P2となるタイミングと同時刻における、x軸の回転方向に生じる角速度成分の信号波形SJ2の極性に基づいて、左右の足の動きを識別する手法を示した。この手法は、上述した運動状態判定処理において、ユーザUSの走行動作の各周期における運動姿勢及び運動状態の変化を分析する際に、正確な運動周期(一周期)の計測が必要であることに対応するものである。
ここで、ユーザUSの走行動作における運動姿勢及び運動状態の判定処理において、正確な運動周期の計測を必要としない分析項目の場合、例えば上述した走行動作時における左右の足のキック力のバランス(第3の分析項目)を分析する際には、次のような手法を適用することもできる。すなわち、図6(a)に示した上下方向(x軸方向)の加速度成分の信号波形SA1において、当該加速度成分が減少して、所定の値(例えば重力加速度の2倍;−2G=−2000mG)を越えた後、当該加速度成分が増加に転ずる点(すなわち、極小値P2)のタイミングを計測する。これにより、加速度センサ110により検出されたx軸方向の加速度成分そのものに含まれる、比較的小さいノイズに影響されることなく、ユーザUSの左右いずれかの足全体に体重が乗り切った最大加重タイミングが検出される。
そして、図6(b)に示したx軸の回転方向に生じる角速度成分の信号波形SJ1、又は、信号波形SJ1をフィルタ処理することにより得られた信号波形SJ2において、上記のタイミングと同時刻の角速度の極性を検出する。この極性が正(+)の場合には、左足が接地して胸部が右方向に回転していると識別され、一方、極性が負(−)の場合には、右足が接地して胸部が左方向に回転していると識別される。
また、本実施形態において、図2(b)に示したように、チェスト機器100が心拍センサ180やGPS受信回路185等の、生体情報や地理情報を検出するセンサを備えている場合には、次のような分析処理を行うものであってもよい。すなわち、演算回路140は、例えば心拍センサ180により走行動作中に継続的に測定された心拍データに基づいて心拍数を算出し、その数値や変化と、上述した運動姿勢の特徴や運動状態の変化との関連性を分析する処理を行う。これにより、どの程度の運動負荷がかかったときに運動姿勢や、左右のバランスを含む走り方に変化が生じるか(すなわち、左右バランスが崩れるか)を判定することができる。ここで、測定された心拍数等の生体情報は、図10〜図13に示したグラフと同様に、その経時変化をグラフ化するものであってもよい。
以上の分析処理において生成される各種のデータ(分析データ)や分析結果は、相互に関連付けた状態で、あるいは、独立した状態で、メモリ150の所定の記憶領域に保存される。ここで、メモリ150に保存するデータとして、上述した分析処理により生成された分析データとその分析結果を優先的に保存し、加速度センサ110や角速度センサ120により取得される動作データそのもの(生データ)を随時削除していくことにより、データ保存用の記憶容量を削減することができる。特に、本実施形態においては、上述した分析処理において、複数の周期分の加速度や角速度について平均化し、当該平均に基づいて、運動姿勢や走り方の特徴を判定する手法を適用しているので、大容量の動作データそのものをメモリ150に保存しておく必要がなく、メモリ150の記憶容量を小さなものにすることができる。
そして、演算回路140は、上述した各種の分析処理の結果に応じて、ユーザUSに当該分析結果を報知するための報知信号を生成して報知部160に随時出力する。ここで、演算回路140は、例えば上述した各種の分析処理により得られた運動姿勢(ランニングフォーム)や運動状態の変化が、予め設定された良好な状態を示す範囲やしきい値を逸脱した場合等に、当該状態(異常状態等)を報知するための報知信号を生成する。
次いで、報知部160は、演算回路140から出力される報知信号に基づいて、当該運動中に所定の振動情報や音情報を発生して、上述した各種の分析処理の結果(特に異常状態)を運動支援情報としてユーザUSに報知する(ステップS104)。これにより、ユーザUSの触覚や聴覚を通して、運動支援情報が提供されるので、ユーザUSは運動中に運動姿勢及び運動状態の変化や異常等を確実に認識することができる。
次いで、上述した一連の処理を終了するか否かが判断される(ステップS105)。具体的には、例えばユーザUSがチェスト機器100の電源をオフさせるか、あるいは、加速度センサ110及び角速度センサ120におけるセンシング動作を停止させる操作を行ったか否か(機器停止指示があるか否か)が判断される。機器停止指示がない場合には、演算回路140は、ステップS102に戻って、上述した一連の運動支援方法(ステップS102〜S104)を繰り返し実行する。一方、機器停止指示がある場合には、演算回路140は、上述した運動支援方法を終了する。
上述したように、本実施形態においては、チェスト機器100単体で、運動中に動作データを取得し、運動姿勢及び運動状態の変化等を分析して特定の状態にあると判定した場合には、当該状態を報知する運動支援情報がユーザUSに略リアルタイムで提供される。したがって、ユーザUSは、簡易な構成の運動支援装置を装着するだけで、運動中に運動姿勢及び運動状態の変化や異常等を略リアルタイムで認識して、迅速に運動姿勢及び運動状態等を修正することができ、適切な姿勢や状態を継続するための運動方法(走り方)を習得することができる。
なお、本実施形態においては、運動中に取得した動作データに基づく分析結果を、報知部160から略リアルタイムにユーザUSに報知する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、本実施形態に示したチェスト機器100は、外部の情報処理装置(例えばパーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレット端末等;図示を省略)との間で各種のデータの伝送を行うためのインターフェース部をさらに備える構成を有するものであってもよい。これにより、運動中に取得された動作データに基づく分析処理において生成されて、メモリ150に保存された分析データや分析結果を、運動終了後に上記インターフェース部を介して情報処理装置に伝送して、当該情報処理装置の表示部等に数値データとして表示したり、例えば図8〜図13に示したようなグラフを表示したりするものであってもよい。この場合、チェスト機器100から外部の情報処理装置へは、運動中に取得した動作データそのものを含まず、上述した分析処理において生成される分析データ及び分析結果、又は、分析結果のみが伝送されるので、データ伝送に要する時間を大幅に短縮することができる。これにより、運動姿勢の特徴や運動状態の変化の傾向等を、視覚を通してユーザUSに提供することができるので、ユーザUSは自己の運動姿勢や走り方等について直感的に把握することができ、分析結果を今後の運動時に効果的に反映させることができる。なお、チェスト機器100に備えられるインターフェース部については、第2の実施形態において詳しく説明する。
<第2の実施形態>
次に、本発明の第2の実施形態に係る運動支援装置及び運動支援方法について説明する。
上述した第1の実施形態においては、身体に装着したチェスト機器100単体で、ユーザUSの運動中に取得した動作データに基づいて、運動姿勢の特徴や運動状態の変化等を分析し、特定の状態が発生した場合に、チェスト機器100に設けられた報知部160を介して、当該状態をリアルタイムで報知する場合について説明した。第2の実施形態においては、チェスト機器100に加え、身体に装着した別体の報知機器を備え、運動姿勢の特徴や運動状態の変化等の分析結果を、報知機器を介してリアルタイムで提供することを特徴としている。
(運動支援装置)
図14は、本発明に係る運動支援装置の第2の実施形態を示す概略図である。ここで、図14(a)は、本実施形態に係る運動支援装置を人体に装着した状態を示す概略図である。また、図14(b)は、本実施形態に係る運動支援装置に適用されるセンサ機器の一構成例を示す外観図であり、図14(c)は、本実施形態に係る運動支援装置に適用される報知機器の一構成例を示す外観図である。図15は、本実施形態に係る運動支援装置に適用されるセンサ機器の一構成例を示す機能ブロック図である。ここで、図15(a)は、本実施形態に係るセンサ機器の一構成例を示す機能ブロック図であり、図15(b)は、本実施形態に係るセンサ機器の他の構成例を示す機能ブロック図である。図16は、本実施形態に係る運動支援装置に適用される報知機器の一構成例を示す機能ブロック図である。ここで、上述した第1の実施形態と同等の構成については、同一又は同等の符号を付してその説明を簡略化する。
第2の実施形態に係る運動支援装置は、例えば図14(a)に示すように、ユーザUSの胸部に装着されるチェスト機器100と、手首(前腕部)等に装着される腕時計型又はリストバンド型の報知機器(以下、便宜的に「リスト機器」と記す)200と、を有している。チェスト機器100は、図14(b)に示すように、上述した第1の実施形態と同等の外観を有している。リスト機器200は、例えば図14(c)に示すように、大別して、ユーザUSに少なくとも運動姿勢の特徴や運動状態の変化等の分析結果を報知する機器本体201と、ユーザUSの手首に巻き付けることにより機器本体201を装着するためのベルト部202と、を有している。
チェスト機器100(機器本体101)は、例えば図15(a)、(b)に示すように、上述した第1の実施形態(図2(a)、(b)参照)に示した構成において、報知部160を省略するとともに、インターフェース部190を備えた構成を有している。なお、チェスト機器100は、上述した第1の実施形態(図2(a)、(b)参照)に示した構成に加えて、インターフェース部190を備えた構成を有するものであってもよい。ここで、加速度センサ110、角速度センサ120、操作スイッチ130、演算回路140、メモリ150及び動作電源170は、上述した第1の実施形態と同等であるので、その説明を省略する。
インターフェース部190は、少なくとも、演算回路140により実行される、ユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理の結果に応じて生成された報知信号を、リスト機器200に送信する際の通信インターフェースとして機能する。また、インターフェース部190は、当該報知信号に加え、上記の分析処理において生成されて、メモリ150に保存された分析データや分析結果(具体的には、例えば図8〜図13に示したグラフ表示を行うために必要なデータ)を、リスト機器200に送信するものであってもよい。なお、インターフェース部190を介して、チェスト機器100とリスト機器200との間で、データや情報等を伝送する手法としては、例えばブルートゥース(Bluetooth(登録商標))やワイファイ(WiFi;wireless fidelity(登録商標))等の各種の無線通信方式や、例えばUSB(Universal
Serial Bus)ケーブル等の通信ケーブルを介した各種の有線通信方式を適用することができる。また、演算回路140は、所定の制御プログラムに従って処理を行うことにより、上述した第1の実施形態に示した各種の動作に加え、インターフェース部190におけるデータの伝送動作を制御する。
リスト機器200は、具体的には、例えば図16に示すように、概略、操作スイッチ230と、演算回路240と、メモリ250と、報知部(情報提供部)260と、動作電源270と、インターフェース部290と、を備えている。
操作スイッチ230は、例えば図14(c)に示すように、機器本体201の側面に突出するように設けられた押しボタン型のスイッチであってもよいし、後述する報知部260として設けられる表示部262の前面側(視野側)に設けられたタッチパネル型のスイッチであってもよい。操作スイッチ230は、チェスト機器100において実施された分析処理の結果を報知する際の動作制御や、表示部262に表示する項目の設定等の、各種の入力操作に用いられる。
演算回路240は、計時機能を備えたCPUやMPU等の演算装置であって、所定の制御プログラムに従って処理を行うことにより、後述する報知部260における報知動作や、後述するインターフェース部290におけるデータの伝送動作等の、各構成における動作を制御して所定の機能を実現する。なお、演算回路240において実行される制御プログラムは、後述するメモリ250に保存されているものであってもよいし、予め演算回路240内部に組み込まれているものであってもよい。
メモリ250は、不揮発性メモリを有し、少なくともチェスト機器100から送信された、分析結果に応じた報知信号を、演算回路240により生成される時間データに関連付けて所定の記憶領域に保存する。また、メモリ250は、上記報知信号に加え、チェスト機器100から送信された、分析処理において生成される分析データやその分析結果を、時間データに関連付けて所定の記憶領域に保存するものであってもよい。また、メモリ250は、上述した所定の制御プログラムを保存するものであってもよい。なお、メモリ250を構成する不揮発性メモリ部分は、その一部又は全部が、例えばメモリカード等のリムーバブル記憶媒体としての形態を有し、リスト機器200に対して着脱可能に構成されているものであってもよい。
報知部260は、例えば図16に示すように、表示部262と、振動部264と、音響部266と、を有している。表示部262は、例えば液晶方式や発光素子方式等の表示パネルを有し、少なくともチェスト機器100から送信された報知信号に基づいて、所定の画像情報や文字情報を表示したり、所定の発光色や発光パターン等の発光情報を発光させたりすることにより、視覚を通してユーザUSに運動支援情報として報知する。また、表示部262は、チェスト機器100から送信された分析データや分析結果を、そのまま数値データとして表示したり、例えば図8〜図13に示したようなグラフを表示したりするものであってもよい。さらに、表示部262は、現在時刻や走行時間、ピッチ、ラップタイム等の種々の情報を表示するものであってもよい。
また、振動部264及び音響部266は、上述した第1の実施形態に示したチェスト機器100の報知部160と同等の機能を有し、少なくともチェスト機器100から送信された報知信号に基づいて、所定の振動情報や音情報を発生することにより、触覚や聴覚を通してユーザUSに運動支援情報として提供する。ここで、振動部264や音響部266により提供される運動支援情報は、表示部262の表示に連動するものであってもよい。なお、報知部260は、表示部262と振動部264と音響部266のうち、少なくともいずれか一つを備えた構成を有しているものであってもよい。
動作電源270は、リスト機器200の機器本体201内部の各構成に駆動用電力を供給する。動作電源270は、上述したチェスト機器100と同様に、周知の一次電池や二次電池を適用することができるほか、環境発電技術による電源等を適用することもできる。
インターフェース部290は、少なくとも、チェスト機器100から送信される報知信号を受信する際の通信インターフェースとして機能する。また、インターフェース部290は、当該報知信号に加え、チェスト機器100の演算回路140において実行される分析処理において生成される分析データや分析結果を受信するものであってもよい。
(運動支援方法)
次に、本実施形態に係る運動支援装置における運動支援方法について説明する。
図17は、本実施形態に係る運動支援装置において実行される運動支援方法の一例を示すフローチャートである。ここで、上述した第1の実施形態と同等の手順については、その説明を簡略化する。
本実施形態に係る運動支援方法においては、図17のフローチャートに示すように、まず、ユーザUSが身体に装着したチェスト機器100及びリスト機器200の電源を投入して起動させる(ステップS201)。これにより、チェスト機器100とリスト機器200との間で、動作クロックの同期が行われる。そして、チェスト機器100において、加速度センサ110及び角速度センサ120のセンシング動作が開始されて、ユーザUSの運動中(ランニング中)の動作データが収集されてメモリ150の所定の記憶領域に随時保存される(ステップS202)。
次いで、上述した第1の実施形態と同様に、収集された動作データに基づいて、演算回路140により、運動周期切り出し処理、左右動作識別処理、運動状態判定処理を含む各種の分析処理が実行される(ステップS203)。これにより、上述した各種の分析処理の結果に応じて、当該分析結果を報知するための報知信号が生成される。具体的には、上述した各種の分析処理により得られた運動姿勢(ランニングフォーム)や運動状態の変化が、予め設定された良好な状態を逸脱した場合等に、当該状態(異常状態等)を報知するための報知信号が生成される。
次いで、生成された報知信号は、インターフェース部190を介して、例えば無線通信方式により、チェスト機器100からリスト機器200に随時伝送される(ステップS204)。そして、リスト機器200において、チェスト機器100から送信された報知信号に基づいて、報知部260から当該運動中に所定の表示や振動や音を発生させることにより、上述した各種の分析処理の結果(特に異常状態)を運動支援情報としてユーザUSに報知する(ステップS205)。これにより、ユーザUSの視覚や触覚、聴覚を通して、運動支援情報が提供されるので、ユーザUSは運動中に運動姿勢及び運動状態の変化や異常等を確実に認識することができる。
次いで、上述した一連の処理を終了するか否かが判断され、処理を終了しない場合には、ステップS202に戻って、一連の運動支援方法(ステップS202〜S205)を繰り返し実行し、処理を終了する場合には、運動支援方法を終了する。
上述したように、本実施形態においては、ユーザUSが胸部に装着したチェスト機器100により、運動中の動作データを取得し、運動姿勢及び運動状態の変化等を分析して特定の状態にあると判定した場合には、当該状態を報知するための報知信号が、手首に装着したリスト機器200に随時送信される。そして、リスト機器200により受信した報知信号に応じた運動支援情報がユーザUSに略リアルタイムで提供される。したがって、ユーザUSは、手首に装着したリスト機器200から提供される運動支援情報により、運動中に運動姿勢及び運動状態の変化や異常等を略リアルタイムで認識して、迅速に運動姿勢及び運動状態等を修正することができ、適切な姿勢や状態を継続するための運動方法(走り方)を習得することができる。
また、この場合、チェスト機器100からリスト機器200へは、運動中に取得した動作データ等を含まず、上述した分析結果に応じて生成された報知信号のみが伝送されるので、データ伝送に要する電力を大幅に低減することができ、運動支援装置(チェスト機器100及びリスト機器200)を長時間駆動させることができる。
なお、本実施形態においては、チェスト機器100により運動中に取得した動作データに基づく分析結果に応じて生成された報知信号を、リスト機器200に随時送信して略リアルタイムでユーザUSに運動支援情報として報知する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、本実施形態に示した運動支援装置は、チェスト機器100により運動中に取得された動作データに基づく分析処理における分析データや分析結果を、随時リスト機器200に伝送して、当該リスト機器200の表示部262に数値データとして表示したり、例えば図8〜図13に示したようなグラフを表示したりするものであってもよい。これにより、運動姿勢の特徴や運動状態の変化の傾向等を、視覚を通してユーザUSに略リアルタイムで提供することができるので、ユーザUSは自己の運動姿勢や走り方等について直感的に把握することができ、分析結果を迅速に現在の運動に反映させることができる。
また、本実施形態においては、チェスト機器100により運動中に取得した動作データに基づく分析結果を、リスト機器200から略リアルタイムにユーザUSに報知する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、上述した第1の実施形態と同様に、チェスト機器100により運動中に取得した動作データに基づく分析処理において生成されて、メモリ150に保存された分析データや分析結果を、運動終了後にインターフェース部190を介して外部の情報処理装置(例えばパーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレット端末等;図示を省略)に伝送して、当該情報処理装置の表示部等に数値データとして表示したり、例えば図8〜図13に示したようなグラフを表示したりするものであってもよい。これにより、ユーザUSは自己の運動姿勢や走り方等について視覚を通して直感的に把握することができ、分析結果を今後の運動時に効果的に反映させることができる。
また、本実施形態においては、チェスト機器100により運動中に取得した動作データに基づく分析結果やその報知信号を、ユーザUSに報知する報知機器としてユーザUSの手首に装着するリスト機器200を一例として示して説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、本実施形態に適用可能な報知機器は、視覚や触覚、聴覚等、人間の感覚を通して分析結果を運動支援情報として提供することができるものであればよい。したがって、報知機器として、例えば耳部に装着するイヤホン型や首部に装着するネックレス型、スポーツグラス型等の、種々の形態の機器を適用するものであってもよいし、例えばスマートフォンを上腕部に装着するものであってもよい。
<第3の実施形態>
次に、本発明の第3の実施形態に係る運動支援装置及び運動支援方法について説明する。
上述した第1又は第2の実施形態においては、チェスト機器100によりユーザUSの運動中に取得した動作データに基づいて、運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を行う場合について説明した。第3の実施形態においては、チェスト機器100により取得した動作データを、外部の情報処理装置に伝送して、当該情報処理装置において運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を行うことを特徴としている。
(運動支援装置)
図18は、本発明に係る運動支援装置の第3の実施形態を示す概念図である。図19は、本実施形態に係る運動支援装置に適用される情報処理装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図20は、本実施形態に係る運動支援装置に適用されるネットワークサーバの一構成例を示す機能ブロック図である。ここで、上述した第1及び第2の実施形態と同等の構成については、同一又は同等の符号を付してその説明を簡略化する。
第3の実施形態に係る運動支援装置は、例えば図18に示すように、チェスト機器100と、情報処理装置300と、ネットワーク400と、ネットワークサーバ500と、ユーザ端末700と、を有している。ここで、チェスト機器100は、上述した第1又は第2の実施形態に示した構成において、運動中に取得された動作データを随時メモリ150に保存する機能と、チェスト機器100の外部の情報処理装置300との間で、データの伝送を行う機能と、を有している。すなわち、チェスト機器100は、上述した第1又は第2の実施形態に示した、運動中に取得した動作データに基づいてユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を行う機能を有していない。
情報処理装置300は、少なくともチェスト機器100との間で、無線通信や有線通信方式により、あるいは、メモリカード等を介して、各種のデータの伝送を行うことができる電子機器である。また、情報処理装置300は、後述するようにネットワーク400への接続機能やウェブブラウザ機能を備えている。情報処理装置300は、例えば図18に示すように、ノートブック型やデスクトップ型のパーソナルコンピュータ301、304やスマートフォン302、タブレット端末303等の汎用機器、もしくは、専用機器(図示を省略)が適用される。なお、本実施形態において、情報処理装置300は、後述するユーザ端末700として適用することができるものである。
情報処理装置300は、具体的には、例えば図19に示すように、概略、入力操作部330と、演算回路340と、メモリ350と、表示部360と、動作電源370と、インターフェース部390と、を備えている。
入力操作部330は、パーソナルコンピュータ301、304やスマートフォン302、タブレット端末303等に付設される、キーボードやマウス、タッチパッド、タッチパネル等の入力装置である。入力操作部330は、表示部360に表示される任意のアイコンやメニューを選択したり、画面表示中の任意の位置を指示したりすることにより、当該アイコンやメニュー、当該位置に対応する機能が実行される。
演算回路340は、計時機能を備えた演算装置であって、所定の制御プログラムに従って処理を行うことにより、表示部360における各種情報の表示動作、インターフェース部390におけるデータの伝送動作等の、各構成における動作を制御する。なお、演算回路340において実行される制御プログラムは、後述するメモリ350に保存されているものであってもよいし、予め演算回路340内部に組み込まれているものであってもよい。
メモリ350は、インターフェース部390を介して受信した動作データを、所定の記憶領域に一時保存する。また、情報処理装置300をネットワークサーバ500において分析処理された、ユーザUSの運動姿勢及び運動状態の分析結果等を閲覧するためのユーザ端末700として適用する場合には、メモリ350は、ネットワーク400を介して受信した分析情報を所定の記憶領域に保存する。なお、メモリ350は、上述したチェスト機器100やリスト機器200と同様に、その一部または全部がリムーバブル記憶媒体としての形態を有し、情報処理装置300に対して着脱可能に構成されているものであってもよい。
表示部360は、例えば液晶方式や発光素子方式の表示パネルを有し、少なくとも上述したチェスト機器100から受信した動作データを、後述するネットワーク400を介して、ネットワークサーバ500に転送する際の、通信状態や転送状況を表示する。また、情報処理装置300をユーザ端末700として適用する場合には、表示部(情報提供部)360には、上記動作データやその分析結果が、そのまま数値データとして表示されたり、例えば図8〜図13に示したようなグラフを表示したりする。
動作電源370は、情報処理装置300の各構成に駆動用電力を供給する。動作電源370は、スマートフォン302やタブレット端末303等の可搬型の電子機器(モバイル機器)においては、例えばリチウムイオン電池等の二次電池が適用される。また、ノートブック型のパーソナルコンピュータ301、304等においては、二次電池や商用交流電源が適用される。また、デスクトップ型のパーソナルコンピュータにおいては、商用交流電源が適用される。
インターフェース部390は、チェスト機器100において取得された動作データを、チェスト機器100から受信する際のインターフェースとして機能する。また、インターフェース部390は、インターネットやLAN(Local Area Network)等のネットワーク400への接続機能を備えている。
また、ネットワーク400は、上述した情報処理装置300とネットワークサーバ500との間で、動作データや分析情報の送受信を行うことができるコンピュータネットワークである。ここで、ネットワーク400は、インターネット等の公衆利用が可能なネットワークであってもよいし、企業や地域、教育機関等の特定の団体による限定的に利用可能なネットワークであってもよい。
ネットワークサーバ500は、上述したネットワーク400を介して、情報処理装置300に接続されている。ネットワークサーバ500は、少なくとも、情報処理装置300から転送された、運動中に取得した動作データに基づいて、上述した第1又は第2の実施形態に示したユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を行う機能を備えたアプリケーションサーバである。
ネットワークサーバ500は、具体的には、例えば図20に示すように、概略、入力操作部530と、演算回路(分析処理部)540と、メモリ550と、表示部560と、動作電源570と、インターフェース部590と、データベース600と、を備えている。ここで、入力操作部530と、表示部560と、動作電源570は、それぞれ上述した情報処理装置300の入力操作部330と、表示部360と、動作電源370と同等の機能を有しているので、その説明を省略する。また、データベース600は、ネットワークサーバ500に内蔵されるものであってもよいし、ネットワークサーバ500に外付け、または、ネットワーク400に直接接続されるものであってもよい。
演算回路540及びメモリ550は、上述した第1又は第2の実施形態に示した演算回路140及びメモリ150と同等の機能を有している。すなわち、演算回路540は、計時機能を備えた演算装置であって、所定の制御プログラムに従って処理を行うことにより、動作データや分析データ、分析結果等のメモリ550やデータベース600への保存、読み出し動作や、表示部560における各種情報の表示動作、インターフェース部590におけるデータの伝送動作等の、各構成における動作を制御する。また、演算回路540は、所定のアルゴリズムプログラムに従って処理を行うことにより、インターフェース部590を介して受信した動作データに基づいて、上述した第1又は第2の実施形態に示した、ユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を行う。この分析処理において生成された分析データや分析結果は、例えばデータベース600の所定の記憶領域に保存される。また、ユーザUSがユーザ端末700を用いてネットワークサーバ500にアクセスすることにより、演算回路540は、データベース600からユーザUSの要求に応じた分析データや分析結果を適宜読み出して、ユーザ端末700に備えられたウェブブラウザにおいて数値やグラフ等を用いた表示形態で表示するためのウェブ表示データを生成する。そして、当該ウェブ表示データを分析情報としてネットワーク400を介してユーザUS端末700に送信する。なお、演算回路540において実行される制御プログラムやアルゴリズムプログラムは、メモリ550に保存されているものであってもよいし、予め演算回路540内部に組み込まれているものであってもよい。
また、メモリ550は、上述した演算回路540において所定の制御プログラムやアルゴリズムプログラムに従って処理を行う際に使用する、又は、当該プログラムに従って処理を行う際に生成される各種データを一時的に保存する。
インターフェース部590は、上述した情報処理装置300から転送された動作データを受信する際や、ネットワークサーバ500において分析処理された、ユーザUSの運動姿勢及び運動状態の分析結果等を含む分析情報を、ユーザ端末700に送信する際のインターフェースとして機能する。
ユーザ端末700は、上述した情報処理装置300と同等の構成(図19参照)を有する電子機器である。ユーザ端末700は、ユーザUSがネットワークサーバ500にアクセスすることにより、ネットワークサーバ500において生成されたウェブ表示データを、ネットワーク400を介して受信して、ウェブブラウザにより表示する。これにより、運動中に取得した動作データに基づく分析処理において生成された分析データや分析結果が、表示部に数値データとして表示されたり、例えば図8〜図13に示したようなグラフとして表示されたりする。なお、ユーザ端末700は、動作データのネットワークサーバ500への転送に用いた情報処理装置300をそのまま適用するものであってもよいし、当該情報処理装置300とは別のネットワーク接続機能を備えた電子機器を適用するものであってもよい。
(運動支援方法)
次に、本実施形態に係る運動支援装置における運動支援方法について説明する。
図21は、本実施形態に係る運動支援装置において実行される運動支援方法の一例を示すフローチャートである。ここで、上述した第1又は第2の実施形態と同等の手順については、その説明を簡略化する。
本実施形態に係る運動支援方法においては、図21のフローチャートに示すように、まず、ユーザUSが身体に装着したチェスト機器100の電源を投入して起動させる(ステップS301)。次いで、ユーザUSの運動開始と同時に、又は、運動開始と前後して、チェスト機器100におけるセンシング動作が開始されて(ステップS302)、ユーザUSの運動中の動作データが収集されてメモリ150の所定の記憶領域に保存される(ステップS303)。この動作データの収集は、ユーザUSが運動終了と同時に、又は、運動終了と前後して、チェスト機器100におけるセンシング動作を終了させるまで継続される(ステップS304)。
次いで、チェスト機器100のメモリ150に保存された動作データを、無線通信や有線通信方式により、あるいは、メモリカード等を介して、情報処理装置300に送信し、さらに、情報処理装置300により当該動作データを、ネットワーク400を介してネットワークサーバ500に転送する(ステップS305)。ネットワークサーバ500に転送された動作データ(転送データ)は、メモリ550の所定の記憶領域に保存される。
次いで、ネットワークサーバ500において、メモリ550に保存された動作データに基づいて、演算回路540が、上述した第1又は第2の実施形態と同様に、運動周期切り出し処理、左右動作識別処理、運動状態判定処理を含む各種の分析処理を実行する(ステップS306)。これにより、ユーザUSの運動姿勢の特徴や運動状態の変化等が分析されて、当該分析処理において生成された分析データや分析結果がデータベース600の所定の記憶領域に保存される。
次いで、ユーザUSが情報処理装置300またはユーザ端末700を操作して、ネットワーク400を介してネットワークサーバ500にアクセスする。そして、ユーザUSが任意の分析情報の表示を要求(リクエスト)する操作を行うことにより、ネットワークサーバ500は、演算回路540によりデータベース600に保存された分析データや分析結果を読み出して、上記の要求に応じた所定の表示形態を有するウェブ表示データを生成する。生成されたウェブ表示データは、インターフェース部590によりネットワーク400を介して、分析情報として情報処理装置300やユーザ端末700に送信される。情報処理装置300やユーザ端末700に送信された分析情報は、ウェブブラウザを用いて表示部360に数値データや、例えば図8〜図13に示したようなグラフとして表示される(ステップS307)。ここで、情報処理装置300やユーザ端末700の表示部360に、図8〜図13に示したようなグラフを表示する場合においては、短期間(1周期)の加速度や角速度の特徴を示す図8及び図9のグラフと、長期間の加速度の変化の携行を示す図10〜図13のグラフと、を時間データに基づいて相互に関連付けることにより、グラフの表示を相互に切り替え可能に表示するものであってもよい。
上述したように、本実施形態においては、ユーザUSが胸部に装着したチェスト機器100により運動中の動作データを収集し、運動終了後に、情報処理装置300によりネットワーク400を介してネットワークサーバ500に転送し、当該ネットワークサーバ500において、上述したユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理が実行される。そして、ユーザUSは、情報処理装置300やユーザUS端末700によりネットワークサーバ500にアクセスすることにより、ネットワークサーバ500から分析処理により生成された分析データや分析結果が分析情報として送信されて、情報処理装置300やユーザUS端末700の表示部360に数値データや、例えば図8〜図13に示したようなグラフとして表示される。これにより、運動姿勢の特徴や運動状態の変化の傾向等を、視覚を通してユーザUSに提供することができるので、ユーザUSは自己の運動姿勢や走り方等について直感的に把握することができ、分析結果を今後の運動時に効果的に反映させることができる。
また、本実施形態においては、情報処理装置300は、少なくとも、ネットワークサーバ500への動作データの転送機能と、ウェブブラウザによる分析情報の表示機能を有していればよい。したがって、情報処理装置300として、演算処理能力が比較的低く、メモリの記憶容量が比較的少ない電子機器であっても良好に適用することができ、本発明に係る運動支援装置を安価かつ簡易に構成することができる。
また、本実施形態においては、ネットワークサーバ500においてユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理が行われる。これにより、ネットワークサーバ500において、例えば分析処理についてのアルゴリズムプログラムを随時更新することにより、常に最新の手法の分析処理を実行することができ、運動姿勢の特徴や運動状態の変化の傾向等を的確に分析することができる。
また、本実施形態においては、ネットワークサーバ500のメモリ550やデータベース600に、チェスト機器100から転送された動作データや、分析処理において生成される分析データや分析結果が保存される。これにより、メモリ550やデータベース600において、記憶容量を適宜増加させることにより、動作データや分析データ等が大容量になっても確実に保存することができ、ユーザUSに適切な分析情報を提供することができる。
なお、本実施形態においては、チェスト機器100により取得された動作データを、情報処理装置300によりネットワーク400を介してネットワークサーバ500に転送し、当該ネットワークサーバ500において、上述したユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を行う場合について説明した。本発明はこれに限定されるものではなく、チェスト機器100の外部に設けられた情報処理装置300において、上述したユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を行うものであってもよい。この場合、情報処理装置300は、演算回路(分析処理部)340において所定のアルゴリズムプログラムに従って処理を行うことにより、運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を実行する機能を有し、ネットワーク400への接続機能を必ずしも有している必要はない。したがって、情報処理装置300がネットワーク400への接続ができない(又は、困難な)環境にあっても、ユーザUSの運動姿勢及び運動状態に関する分析処理を良好に実行して、その分析データや分析結果を、表示部360に数値データや、例えば図8〜図13に示したようなグラフとして表示することができる。これにより、運動姿勢の特徴や運動状態の変化の傾向等を、視覚を通してユーザUSに提供することができるので、ユーザUSは自己の運動姿勢や走り方等について直感的に把握することができ、分析結果を今後の運動時に効果的に反映させることができる。
なお、上述した各実施形態においては、運動支援装置に適用されるセンサ機器として、胸部に装着するチェスト機器を例にして説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば腰部や頸部等の体軸又はその近傍に装着するものであれば、他の形態を有しているものであってもよい。
また、上述した各実施形態においては、本発明を適用する運動としてランニングを例にして説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えばウォーキング等の周期動作により構成される種々の運動に適用するものであってもよい。
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲を含むものである。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
(付記)
[1]
運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得するセンサ部と、
前記センサ部により取得された前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得する分析処理部と、
を有することを特徴とする運動支援装置。
[2]
前記センサ部は、前記動作データとして、前記利用者の体軸の延伸方向の加速度に対応する加速度データと、前記体軸に沿った回転運動の回転方向の角速度に対応する角速度データと、を取得し、
前記分析処理部は、同じタイミングでの前記加速度データの値と前記角速度データの極性とに基づいて、前記動作データが前記左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別することを特徴とする[1]に記載の運動支援装置。
[3]
前記分析処理部は、前記利用者の左右の足の動き方に対応した前記利用者の運動姿勢及び運動状態の変化を分析し、
前記分析処理部における分析の結果を運動支援情報として前記利用者に提供する情報提供部を有することを特徴とする[1]又は[2]に記載の運動支援装置。
[4]
前記分析処理部は、前記動作データにおける前記左右の足の動きの周期に対応した運動周期を計測し、前記運動周期に基づいて前記運動姿勢及び前記運動状態の変化を検出することを特徴とする[3]に記載の運動支援装置。
[5]
前記分析処理部は、前記計測された複数の運動周期の平均を求め、前記運動周期の平均に対する各運動周期の変化に基づいて、前記運動姿勢及び前記運動状態の変化を検出することを特徴とする[4]に記載の運動支援装置。
[6]
前記分析処理部は、前記検出された前記運動姿勢及び前記運動状態の変化が、予め設定された特定の状態にあるか否かを判定し、前記判定の結果に応じて報知信号を生成し、
前記情報提供部は、前記報知信号に基づいて所定の報知情報を、前記運動支援情報として提供することを特徴とす[3]乃至[5]のいずれかに記載の運動支援装置。
[7]
前記情報提供部は、人間の視覚、触覚、聴覚のいずれかを通して、前記利用者に前記運動支援情報を提供することを特徴とする[3]乃至[6]のいずれかに記載の運動支援装置。
[8]
前記分析処理部は、前記運動中に前記運動姿勢及び前記運動状態の変化を分析し、
前記情報提供部は、前記運動中に前記運動支援情報を前記利用者に提供することを特徴とする[3]乃至[7]のいずれかに記載の運動支援装置。
[9]
前記センサ部により取得された前記動作データを随時保存する記憶部を備え、
前記分析処理部は、前記運動終了後に前記記憶部に保存された前記動作データに基づいて、前記運動姿勢及び運動状態の変化を分析することを特徴とする[3]乃至[7]のいずれかに記載の運動支援装置。
[10]
前記センサ部及び前記記憶部と、前記分析処理部と、前記情報提供部は、それぞれ直接的又は間接的にネットワークに接続され、
前記分析処理部は、前記記憶部に保存された前記動作データを、前記ネットワークを介して受信し、前記受信した前記動作データに基づいて、前記運動姿勢及び前記運動状態の変化を分析し、
前記情報提供部は、前記分析処理部における前記分析の結果を、前記ネットワークを介して受信し、前記受信した前記分析の結果に基づいて、前記運動支援情報を前記利用者に提供することを特徴とする[9]に記載の運動支援装置。
[11]
運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得し、
前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得する、
ことを特徴とする運動支援方法。
[12]
前記動作データとして、前記利用者の体軸の延伸方向の加速度に対応する加速度データと、前記体軸に沿った回転運動の回転方向の角速度に対応する角速度データと、を取得し、
同じタイミングでの前記加速度データの値と前記角速度データの極性とに基づいて、前記動作データが前記左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別することを特徴とする[11]に記載の運動支援方法。
[13]
コンピュータに、
運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得させ、
前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得させる、
ことを特徴とする運動支援プログラム。
100 チェスト機器
110 加速度センサ
120 角速度センサ
140、240、340、540 演算回路
150、250、350、550 メモリ
160 報知部
180 心拍センサ
185 GPS受信回路
190、290、390、590 インターフェース部
200 リスト機器
260 報知部
262 表示部
264 振動部
266 音響部
300 情報処理装置
360 表示部
400 ネットワーク
500 ネットワークサーバ
600 データベース
US ユーザ

Claims (13)

  1. 運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得するセンサ部と、
    前記センサ部により取得された前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得する分析処理部と、
    を有することを特徴とする運動支援装置。
  2. 前記センサ部は、前記動作データとして、前記利用者の体軸の延伸方向の加速度に対応する加速度データと、前記体軸に沿った回転運動の回転方向の角速度に対応する角速度データと、を取得し、
    前記分析処理部は、同じタイミングでの前記加速度データの値と前記角速度データの極性とに基づいて、前記動作データが前記左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別することを特徴とする請求項1に記載の運動支援装置。
  3. 前記分析処理部は、前記利用者の左右の足の動き方に対応した前記利用者の運動姿勢及び運動状態の変化を分析し、
    前記分析処理部における分析の結果を運動支援情報として前記利用者に提供する情報提供部を有することを特徴とする請求項1又は2に記載の運動支援装置。
  4. 前記分析処理部は、前記動作データにおける前記左右の足の動きの周期に対応した運動周期を計測し、前記運動周期に基づいて前記運動姿勢及び前記運動状態の変化を検出することを特徴とする請求項3に記載の運動支援装置。
  5. 前記分析処理部は、前記計測された複数の運動周期の平均を求め、前記運動周期の平均に対する各運動周期の変化に基づいて、前記運動姿勢及び前記運動状態の変化を検出することを特徴とする請求項4に記載の運動支援装置。
  6. 前記分析処理部は、前記検出された前記運動姿勢及び前記運動状態の変化が、予め設定された特定の状態にあるか否かを判定し、前記判定の結果に応じて報知信号を生成し、
    前記情報提供部は、前記報知信号に基づいて所定の報知情報を、前記運動支援情報として提供することを特徴とする請求項3乃至5のいずれかに記載の運動支援装置。
  7. 前記情報提供部は、人間の視覚、触覚、聴覚のいずれかを通して、前記利用者に前記運動支援情報を提供することを特徴とする請求項3乃至6のいずれかに記載の運動支援装置。
  8. 前記分析処理部は、前記運動中に前記運動姿勢及び前記運動状態の変化を分析し、
    前記情報提供部は、前記運動中に前記運動支援情報を前記利用者に提供することを特徴とする請求項3乃至7のいずれかに記載の運動支援装置。
  9. 前記センサ部により取得された前記動作データを随時保存する記憶部を備え、
    前記分析処理部は、前記運動終了後に前記記憶部に保存された前記動作データに基づいて、前記運動姿勢及び運動状態の変化を分析することを特徴とする請求項3乃至7のいずれかに記載の運動支援装置。
  10. 前記センサ部及び前記記憶部と、前記分析処理部と、前記情報提供部は、それぞれ直接的又は間接的にネットワークに接続され、
    前記分析処理部は、前記記憶部に保存された前記動作データを、前記ネットワークを介して受信し、前記受信した前記動作データに基づいて、前記運動姿勢及び前記運動状態の変化を分析し、
    前記情報提供部は、前記分析処理部における前記分析の結果を、前記ネットワークを介して受信し、前記受信した前記分析の結果に基づいて、前記運動支援情報を前記利用者に提供することを特徴とする請求項9に記載の運動支援装置。
  11. 運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得し、
    前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得する、
    ことを特徴とする運動支援方法。
  12. 前記動作データとして、前記利用者の体軸の延伸方向の加速度に対応する加速度データと、前記体軸に沿った回転運動の回転方向の角速度に対応する角速度データと、を取得し、
    同じタイミングでの前記加速度データの値と前記角速度データの極性とに基づいて、前記動作データが前記左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別することを特徴とする請求項11に記載の運動支援方法。
  13. コンピュータに、
    運動中の利用者の身体の動きに関連する動作データを取得させ、
    前記動作データが前記利用者の左右の足のどちらの動きに関連しているかを識別して、前記利用者の右足の動き方に関連した第1の運動データと左足の動き方に関連した第2の動作データとを取得させる、
    ことを特徴とする運動支援プログラム。
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