JP2016010562A - データ解析装置及びデータ解析方法、データ解析プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】走行距離が既知であり、かつ、コースの角度が異なる複数の区間を有するランニングコースを走行した時のセンサデータを、人体に装着したモーションセンサにより取得して時系列的に収集する。収集したセンサデータのうちの鉛直軸回りの角速度に基づいて生成した時系列角度データをクラスタリングし、その結果に基づいてストレート区間とカーブ区間を規定する区間変化点を推定する。推定結果に基づいて生成した時系列速度データについて、各区間の速度変化が滑らかになるように最適化し、最適化された時系列速度データに基づいて各区間の走行速度及びストライドを運動指標として推定する。
【選択図】図2
Description
利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の時間変化を示す時系列角度データを生成する時系列角度データ生成部と、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定する区間推定部と、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成する時系列速度データ生成部と、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化する速度データ最適化部と、
を有することを特徴とする。
利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の変化を示す時系列角度データを生成し、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定し、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成し、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化する、
ことを特徴とする。
コンピュータに、
利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の変化を示す時系列角度データを生成させ、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定させ、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成させ、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化させる、
ことを特徴とする。
図1は、本発明に係るデータ解析装置を適用した運動支援装置の一実施形態を示す概略構成図である。図1(a)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等の人体への装着状態を示す概念図であり、図1(b)はセンサ機器及びデータ解析装置の構成を示す概略ブロック図である。
次に、本実施形態に係る運動支援装置における制御方法(データ解析方法)について、図面を参照して説明する。ここでは、本実施形態に係るセンサ機器100における運動中のセンサデータの収集、蓄積から、データ解析装置200における運動状態に関わる指標(走行速度、ストライド)を推定してユーザに提供するまでの、一連の制御処理について説明する。
このようにして生成された時系列角度データは、例えば表示部210の画面上にグラフ等の所定の形態で表示される。
走行速度(m/s)= 区間距離(m)/所要時間(s) ・・・(1)
このようにして生成された時系列速度データは、例えば表示部210の画面上にグラフ等の所定の形態で表示される。
cost = c1×|Δi−Δi0|+c2×(Δi-1+Δi+Δi+1) ・・・(2)
ここで、Δi-1、Δi、Δi+1は、それぞれ区間変化点CPi-1、CPi、CPi+1における速度差であり、Δi0は速度差の初期値、c1、c2は係数である。
ストライド(m/歩) = 走行速度(m/s)/ピッチ(歩/s) ・・・(3)
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。
[1]
利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の時間変化を示す時系列角度データを生成する時系列角度データ生成部と、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定する区間推定部と、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成する時系列速度データ生成部と、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化する速度データ最適化部と、
を有することを特徴とするデータ解析装置。
更に、前記最適化された前記時系列速度データにおける前記各区間の前記移動速度に基づく指標を運動指標として提供する運動指標提供部を備えることを特徴とする[1]に記載のデータ解析装置。
更に、前記時系列角度データを、前記角度に応じた複数のクラスタに分類するクラスタ分類部を備え、
前記区間推定部は、前記複数のクラスタに分類された前記時系列角度データに基づいて前記区間変化点を推定することを特徴とする[1]又は[2]に記載のデータ解析装置。
前記クラスタ分類部は、前記時系列角度データの分布に基づいて前記複数のクラスタに分類し、各クラスタの重心位置に基づいて前記複数のクラスタの属性を決定することを特徴とする[3]に記載のデータ解析装置。
前記区間推定部は、時間的に隣接する前記各クラスタにおける前記角速度データの変化傾向を示す直線の交点を算出して前記区間変化点とし、時間的に隣接する前記区間変化点間を前記各区間と規定することを特徴とする[3]又は[4]に記載のデータ解析装置。
前記速度データ最適化部は、時間的に隣接する前記各区間相互の前記移動速度の変化、及び、その両隣の前記各区間との前記移動速度の変化に基づいて、前記各区間相互の前記移動速度の変化が最も小さくなる前記区間変化点の位置を決定し、
前記運動指標提供部は、前記区間変化点が決定された前記時系列速度データにおける前記各区間の前記移動速度に基づく指標を、前記運動指標とすることを特徴とする[1]に記載のデータ解析装置。
前記センサは、前記利用者の身体の体幹に装着されたモーションセンサを有し、
前記センサデータは、前記モーションセンサにより時系列的に収集された、前記運動中の加速度及び角速度を含むことを特徴とする[1]乃至[6]のいずれかに記載のデータ解析装置。
利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の変化を示す時系列角度データを生成し、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定し、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成し、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化する、
ことを特徴とするデータ解析方法。
コンピュータに、
利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の変化を示す時系列角度データを生成させ、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定させ、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成させ、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化させる、
ことを特徴とするデータ解析プログラム。
110 加速度計測部
120 角速度計測部
130 記憶部
140 制御部
150 無線通信I/F
160 有線通信I/F
200 データ解析装置
210 表示部
230 記憶部
240 制御部
250 入力操作部
260 有線通信I/F
300 コントロール機器
US ユーザ
Claims (9)
- 利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の時間変化を示す時系列角度データを生成する時系列角度データ生成部と、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定する区間推定部と、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成する時系列速度データ生成部と、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化する速度データ最適化部と、
を有することを特徴とするデータ解析装置。 - 更に、前記最適化された前記時系列速度データにおける前記各区間の前記移動速度に基づく指標を運動指標として提供する運動指標提供部を備えることを特徴とする請求項1に記載のデータ解析装置。
- 更に、前記時系列角度データを、前記角度に応じた複数のクラスタに分類するクラスタ分類部を備え、
前記区間推定部は、前記複数のクラスタに分類された前記時系列角度データに基づいて前記区間変化点を推定することを特徴とする請求項1又は2に記載のデータ解析装置。 - 前記クラスタ分類部は、前記時系列角度データの分布に基づいて前記複数のクラスタに分類し、各クラスタの重心位置に基づいて前記複数のクラスタの属性を決定することを特徴とする請求項3に記載のデータ解析装置。
- 前記区間推定部は、時間的に隣接する前記各クラスタにおける前記角速度データの変化傾向を示す直線の交点を算出して前記区間変化点とし、時間的に隣接する前記区間変化点間を前記各区間と規定することを特徴とする請求項3又は4に記載のデータ解析装置。
- 前記速度データ最適化部は、時間的に隣接する前記各区間相互の前記移動速度の変化、及び、その両隣の前記各区間との前記移動速度の変化に基づいて、前記各区間相互の前記移動速度の変化が最も小さくなる前記区間変化点の位置を決定し、
前記運動指標提供部は、前記区間変化点が決定された前記時系列速度データにおける前記各区間の前記移動速度に基づく指標を、前記運動指標とすることを特徴とする請求項1に記載のデータ解析装置。 - 前記センサは、前記利用者の身体の体幹に装着されたモーションセンサを有し、
前記センサデータは、前記モーションセンサにより時系列的に収集された、前記運動中の加速度及び角速度を含むことを特徴とする請求項1乃至6のいずれかに記載のデータ解析装置。 - 利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の変化を示す時系列角度データを生成し、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定し、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成し、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化する、
ことを特徴とするデータ解析方法。 - コンピュータに、
利用者が既知の距離を有するコースを移動する運動中に、前記利用者に装着されたセンサから時系列的に収集された角速度データに基づいて、前記運動中に移動した経路の前記利用者の進行方向における角度の変化を示す時系列角度データを生成させ、
前記時系列角度データに基づいて、前記時系列角度データの前記角度の変化傾向が異なる複数の区間相互の境界となる区間変化点を推定して、前記各区間を規定させ、
前記各区間の移動に要した時間と前記各区間の距離の値とに基づいて、前記各区間の移動速度を示す時系列速度データを生成させ、
前記各区間相互の前記移動速度の変化を低減させる方向に前記区間変化点を調整して、前記時系列速度データを最適化させる、
ことを特徴とするデータ解析プログラム。
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