JP2016034480A - 報知装置、運動解析システム、報知方法、報知プログラム、運動支援方法及び運動支援装置 - Google Patents

報知装置、運動解析システム、報知方法、報知プログラム、運動支援方法及び運動支援装置 Download PDF

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Abstract

【課題】ユーザーの運動中に、運動能力に関する複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することが可能な報知装置、運動解析システム、報知方法及び報知プログラムを提供すること。
【解決手段】慣性センサーによりユーザーの運動を解析して算出された前記ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々指標値と、前記複数の指標の各々に設定された目標値との差分を計算する差分計算部と、前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択する指標選択部と、選択された前記一部の指標を出力する出力部と、を含む、報知装置。
【選択図】図２１

Description

本発明は、報知装置、運動解析システム、報知方法、報知プログラム、運動支援方法及び運動支援装置に関する。
特許文献１には、走行時のＸＹＺの各軸方向の加速度とＺ軸回りの角速度を検出し、検出した測定値から走者の各軸方向の並進加速度及び角速度を算出し、記憶手段に記録されている目標値と比較し、測定値が目標値を超過している場合には警報伝達手段を介してそれを一歩毎に走者に知らせる走法習得装置が記載されている。また、この走法習得装置は、走者が予め目標値を決定するのを支援する支援手段を具備し、走者によって選択された警報の種類に限って目標値超過判定を行う。具体的には、走者は、ステレオイヤホンの左耳に１種類の警報を割り付け、ステレオイヤホンの右耳に１種類の警報を割り付け、合計２種類の警報を選択することができる。この走法習得装置では、目標値超過判定を行った警報の種類については、一歩毎に、目標値を超過した場合に警報発報が行われるため、走者は、改善したい事項についてだけ具体的且つきめ細かい修正ができる。
また、特許文献２には、センサーの出力を用いてユーザーの運動ピッチを計算し、計算された運動ピッチ（歩くペース（歩速）、腕を振るペース等）に基づいて、ユーザーが識別可能なリズムを発生させる健康増進システムが記載されている。このシステムによれば、楽に、かつ自然に、好ましい運動ピッチにユーザーを誘導することができる。
また、ランニングやマラソン等の運動を行うユーザーの胴体部や腕に装着して使用される携帯型の電子機器が普及している。このような携帯型電子機器として、加速度センサーやジャイロセンサーといった各種のセンサーを内蔵し、内蔵センサーの検出値を用いて、位置や走行速度、心拍数や歩数、走行ペースといった各種の運動データを算出する機能を備えたものが開発されている（例えば、特許文献３参照）。
特開２００６−１１００４６号公報 特開２００２−３３６３７６号公報 特開２０１３−１４０１５８号公報
しかしながら、特許文献１に記載の走法習得装置では、走者がどこに気をつけて走るかを予め決めて２種類の警報を選択して警報割付を行う必要があるため、走者が気をつけていない事項については、その良し悪しを知ることはできない。また、選択した２種類の警報のいずれについても、目標値を超過した場合には必ず警報発報が行われるため、走者は、どちらがより悪いのか（優先して改善しなければいけないか）といったことがわからない。従って、特許文献１に記載の走法習得装置では、運動能力に関する多くの指標のうち、目標値に対してどの指標が相対的に悪いのか又は良いのかを知ることができず、走者が効率的に運動能力を向上させることができない場合もある。
また、特許文献２に記載のシステムでは、ユーザーの歩くペース（歩速）や腕を振るペースをガイダンスする機能を有するが、１歩毎の足の着地や離地のタイミングをガイダン
スする機能を提供することはできない。１歩毎の足の着地や離地のタイミング、すなわち、片足が接地している時間（接地時間）や両足が離地している時間（滞空時間）は、効率的な走行を実現するために非常な重要な指標であるが、これまでに、ユーザーの運動中に目標となる接地時間や滞空時間にタイミングを報知する装置は提案されていない。
また、ランニングを含む各種の運動では、運動の継続によって筋肉中に乳酸が蓄積すると、この乳酸によって筋力が低下し、運動パフォーマンスの低下に繋がることが知られている。そこで、運動中に、乳酸の蓄積を把握することができれば便利である。乳酸が蓄積されているかどうかは、血中の乳酸値（乳酸濃度）の計測によって知ることができる。血中乳酸値の計測方法としては、血液や呼気を採取して計測する方法が一般的である。しかしながら、これらの従来の方法は、血液や呼気を採取する必要があるため、運動中に行うことは難しい。
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、ユーザーの運動中に、運動能力に関する複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することが可能な報知装置、運動解析システム、報知方法及び報知プログラムを提供することができる。
また、本発明のいくつかの態様によれば、ユーザーの運動中に、目標となる接地時間又は滞空時間のタイミングを報知することが可能な報知装置、運動解析システム、報知方法及び報知プログラムを提供することができる。
また、本発明のいくつかの態様によれば、血液や呼気を採取することなく、運動中に乳酸が蓄積された状態を推定することのできる運動支援方法及び運動支援装置を提供することができる。
本発明は前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、以下の態様または適用例として実現することが可能である。
［適用例１］
本適用例に係る報知装置は、慣性センサーによりユーザーの運動を解析して算出された前記ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々の指標値と、前記複数の指標の各々に設定された目標値との差分を計算する差分計算部と、前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択する指標選択部と、選択された前記一部の指標を出力する出力部と、を含む。
運動能力は、例えば、技術力であってもよいし、持久力であってもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々の値と各々の目標値との差分に基づいて一部の指標を選択して出力することにより、ユーザーの運動中に、当該複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することができる。
［適用例２］
上記適用例に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記一部の指標として他の指標よりも前記差分の大きい指標を選択してもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうち、各々の目標値を基準として相対的に悪い指標を報知することができる。従って、ユーザーは、悪い指標を認識しながら運動することができる。
［適用例３］
上記適用例に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記一部の指標として他の指標よりも前記差分が小さい指標を選択してもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうち、各々の目標値を基準として相対的に良い指標を報知することができる。従って、ユーザーは、良い指標を認識しながら運動することができる。
［適用例４］
上記適用例に係る報知装置は、前記複数の指標の各々についての前記差分を正規化する正規化部を含み、前記指標選択部は、前記複数の指標の各々についての正規化された前記差分に基づき、前記一部の指標を選択してもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうちの一部の指標を平等な条件のもとで選択し、報知することができる。従って、ユーザーの運動状態に関係なく特定の指標が頻繁に報知されやすくなるおそれを低減させることができる。
［適用例５］
上記適用例に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記正規化された前記差分が大きい方から所定数の指標を選択してもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうち、目標値との差が大きい所定数の指標を平等な条件のもとで選択し、報知することができる。従って、ユーザーは、目標値との差が大きい、悪い指標を認識しながら運動することができる。
［適用例６］
上記適用例に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記正規化された前記差分のすべてが閾値よりも小さい場合には、いずれの指標も選択しなくてもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーは、いずれの指標も報知されなければ、運動状態が良いと判断することができる。
［適用例７］
上記適用例に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記正規化された前記差分が小さい方から所定数の指標を選択してもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうち、目標値との差が小さい所定数の指標を平等な条件のもとで選択し、報知することができる。従って、ユーザーは、目標値との差が小さい、良い指標を認識しながら運動することができる。
［適用例８］
上記適用例に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記正規化された前記差分のすべてが閾値よりも大きい場合には、いずれの指標も選択しなくてもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーは、いずれの指標も報知されなければ、運動状態が悪いと判断することができる。
［適用例９］
上記適用例に係る報知装置は、前記ユーザーの速度と前記複数の指標の各々の目標値と
の対応情報を用いて、前記複数の指標の各々について、前記ユーザーの速度に対応する目標値を設定する目標値設定部を含んでもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動速度に応じて目標値を変えながら、一部の指標を選択し、報知することができる。
［適用例１０］
上記適用例に係る報知装置において、前記指標は、真下着地、推進効率、脚の流れ、走行ピッチ、着地衝撃の少なくとも１つであってもよい。
［適用例１１］
上記適用例に係る報知装置において、前記出力部は、選択された前記一部の指標を互いに異なる音又は振動として出力してもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーは、音や振動の種類によって、どの指標が報知されたかを認識することができる。
［適用例１２］
本適用例に係る運動解析システムは、上記のいずれかの報知装置と、前記慣性センサーの検出結果を用いて前記ユーザーの運動を解析し、前記複数の指標の値を算出する運動解析装置と、を含む。
本適用例に係る運動解析システムによれば、運動解析装置が、慣性センサーの検出結果を用いてユーザー―の運動能力に関する複数の指標の値を算出し、報知装置が、当該複数の指標の各々の値と各々の目標値との差分に基づいて一部の指標を選択することにより、ユーザーの運動中に、当該複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することができる。
［適用例１３］
本適用例に係る報知方法は、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々について、慣性センサーの検出結果を用いて前記ユーザーの運動を解析して算出された値と目標値との差分を計算することと、前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択することと、選択した前記一部の指標を報知することと、を含む。
本適用例に係る報知方法によれば、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々の値と各々の目標値との差分に基づいて一部の指標を選択することにより、ユーザーの運動中に、当該複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することができる。
［適用例１４］
本適用例に係る報知プログラムは、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々について、慣性センサーの検出結果を用いて前記ユーザーの運動を解析して算出された値と目標値との差分を計算することと、前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択することと、選択した前記一部の指標を報知するための制御を行うことと、をコンピューターに実行させる。
本適用例に係る報知プログラムによれば、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々の値と各々の目標値との差分に基づいて一部の指標を選択することにより、ユーザーの運動中に、当該複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知するこ
とができる。
［適用例１５］
本適用例に係る報知装置は、ユーザーの運動中に、前記ユーザーの足の接地時間の目標値に対応する第１期間及び前記ユーザーの足の滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知する出力部を含む。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に第１期間を周期的に報知する場合は、目標となる接地時間のタイミングを報知することができる。また、本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に第２期間を周期的に報知する場合は、目標となる滞空時間のタイミングを報知することができる。また、本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に第１期間と第２期間を周期的に報知する場合は、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングを報知することができる。
［適用例１６］
上記適用例に係る報知装置において、前記出力部は、音又は振動によって報知してもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーは、運動中に、視覚によらずに目標となる接地時間のタイミングや目標となる滞空時間のタイミングを認識することができる。
［適用例１７］
上記適用例に係る報知装置において、前記出力部は、前記第１期間を第１の報知手段によって報知し、前記第２期間を前記第１の報知手段とは異なる第２の報知手段によって報知してもよい。
例えば、第１の報知手段は、第１の音又は第１の振動であり、第２の報知手段は、第１の音とは異なる第２の音又は第１の振動とは異なる第２の振動であってもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーは、報知手段の違いによって、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングのどちらが報知されているかを識別することができる。
［適用例１８］
上記適用例に係る報知装置は、前記第２期間を報知せずに前記第１期間を報知する第１モード又は前記第１期間を報知せずに前記第２期間を報知する第２モードを選択可能な報知モード選択部を含んでもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、例えば、ユーザーの好みに応じて、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングのどちらか一方のみを選択して報知することができる。
［適用例１９］
上記適用例に係る報知装置において、前記報知モード選択部は、前記第１期間と前記第２期間の両方を報知する第３モードを選択可能であってもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、例えば、ユーザーの好みに応じて、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングのどちらか一方のみ又は両方を選択して報知することができる。
［適用例２０］
上記適用例に係る報知装置は、前記ユーザーの運動における所定の情報に基づいて、前記接地時間の目標値及び前記滞空時間の目標値を設定する目標値設定部を含んでもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動状態に応じて、目標となる接地時間や目標となる滞空時間を変えながら、これらのタイミングを報知することができる。
［適用例２１］
上記適用例に係る報知装置において、前記所定の情報は、接地時間の情報であってもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動における接地時間に応じて、目標となる接地時間や目標となる滞空時間を変えながら、これらのタイミングを報知することができる。
［適用例２２］
上記適用例に係る報知装置において、前記所定の情報は、走行ピッチの情報であってもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動における走行ピッチに応じて、目標となる接地時間や目標となる滞空時間を変えながら、これらのタイミングを報知することができる。
［適用例２３］
上記適用例に係る報知装置において、前記所定の情報は、走行速度の情報であってもよい。
本適用例に係る報知装置によれば、ユーザーの運動における走行速度に応じて、目標となる接地時間や目標となる滞空時間を変えながら、これらのタイミングを報知することができる。
［適用例２４］
上記適用例に係る報知装置において、前記所定の情報は、慣性センサーの検出結果を用いて算出された情報であってもよい。
慣性センサーは、装着されたユーザーの部位の細かい動きを検出可能であるため、慣性センサーの検出結果を用いてユーザーの運動に関する情報を精度よく算出することができる。従って、本適用例に係る報知装置によれば、目標となる接地時間のタイミングや目標となる滞空時間のタイミングをより正確に報知することができる。
［適用例２５］
本適用例に係る運動解析システムは、上記のいずれかの報知装置と、前記慣性センサーの検出結果を用いて前記所定の情報を算出する運動解析装置と、を含む。
本適用例に係る運動解析システムによれば、報知装置は、運動解析装置が慣性センサーの検出結果を用いて精度よく算出するユーザーの運動に関する情報に応じて、目標となる接地時間のタイミングや目標となる滞空時間のタイミングを変えながら、これらのタイミングをより正確に報知することができる。
［適用例２６］
本適用例に係る報知方法は、ユーザーの運動中に、前記ユーザーの足の接地時間の目標値に対応する第１期間及び前記ユーザーの足の滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知することを含む。
本適用例に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第１期間を周期的に報知する場合は、目標となる接地時間のタイミングを報知することができる。また、本適用例に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第２期間を周期的に報知する場合は、目標となる滞空時間のタイミングを報知することができる。また、本適用例に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第１期間と第２期間を周期的に報知する場合は、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングを報知することができる。
［適用例２７］
本適用例に係る報知プログラムは、ユーザーの運動中に、前記ユーザーの足の接地時間の目標値に対応する第１期間及び前記ユーザーの足の滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知するための制御を行うことをコンピューターに実行させる。
本適用例に係る報知プログラムによれば、ユーザーの運動中に第１期間を周期的に報知するための制御を行う場合は、目標となる接地時間のタイミングを報知させることができる。また、本適用例に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第２期間を周期的に報知するための制御を行う場合は、目標となる滞空時間のタイミングを報知させることができる。また、本適用例に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第１期間と第２期間を周期的に報知するための制御を行う場合は、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングを報知させることができる。
［適用例２８］
本適用例に係る運動支援方法は、走行中のユーザーの鉛直方向に沿った振動振幅値が閾値を超えた場合には走行のフォームが不安定状態であることを報知すること、を含む。
本適用例に係る運動支援方法によれば、走行中のユーザーの鉛直方向に沿った振動振幅値が閾値を超えた場合には走行のフォームが不安定状態であることを報知することができる。鉛直方向の振動振幅は、ユーザーの身体の鉛直方向のぶれをあらわす。このため、例えば、振幅振動が大きい場合に走行時のフォームが不安定状態であると判定することができる。また、ある部位に乳酸が蓄積すると、その部位の筋力が低下することによって走行のフォームが不安定となる。これにより、ユーザーの走行のフォームが不安定状態となったことから、乳酸が蓄積していることを推定的に判定することができる。
［適用例２９］
上記適用例に係る運動支援方法は、前記振動振幅値を用いて前記ユーザーのフォームを推定することを更に含み、前記報知は、前記不安定状態である場合に、前記推定されたフォームとは異なるフォームを推奨することを含むようにしても良い。
本適用例に係る運動支援方法によれば、走行中のユーザーの鉛直方向に沿った振動振幅値を用いてユーザーのフォームを推定し、走行のフォームが不安定状態である場合に、推定したフォームとは異なるフォームを推奨することができる。走行のフォームを変えることによって、乳酸が蓄積し易い筋肉部分を変えることができる場合がある。このため、走行のフォームが不安定状態、すなわち乳酸が蓄積していると判定した場合に、異なるフォームで走行するように推奨することで、特定部分の筋肉中に蓄積した乳酸を除去或いは緩和させるといったことが可能となる。
［適用例３０］
上記適用例に係る運動支援方法は、前記推定されたフォームの継続時間を算出することを更に含み、前記推奨することは、前記不安定状態であると判定され、且つ、前記継続時間が所定条件を満たした場合に、前記推奨を行うようにしても良い。
本適用例に係る運動支援方法によれば、走行のフォームが不安定状態であると判定され、且つ、フォームの継続時間が所定条件を満たした場合に、異なるフォームを推奨することができる。同一のフォームでの走行を継続すると、乳酸が蓄積し易くなる。このため、同一のフォームでの走行を継続している場合に、異なるフォームの推奨を行うと、より効果的である。
［適用例３１］
本適用例に係る運動支援装置は、走行中のユーザーの鉛直方向に沿った振動振幅値が閾値を超えた場合に走行のフォームが不安定状態であると判定する判定部を備え、前記不安定状態であると判定された場合に所定の報知を行う。
本適用例に係る運動支援装置によれば、走行中のユーザーの鉛直方向に沿った振動振幅値が閾値を超えた場合には走行のフォームが不安定状態であることを報知することができる。鉛直方向の振動振幅は、ユーザーの身体の鉛直方向のぶれをあらわす。このため、例えば、振幅振動が大きい場合に走行時のフォームが不安定状態であると判定することができる。また、ある部位に乳酸が蓄積すると、その部位の筋力が低下することによって走行のフォームが不安定となる。これにより、ユーザーの走行のフォームが不安定状態となったことから、乳酸が蓄積していることを推定的に判定することができる。
本実施形態の運動解析システムの構成例を示す図。 本実施形態の運動解析システムの概要についての説明図。 運動解析装置の構成例を示す機能ブロック図。 センシングデータテーブルの構成例を示す図。 ＧＰＳデータテーブルの構成例を示す図。 地磁気データテーブルの構成例を示す図。 算出データテーブルの構成例を示す図。 運動解析装置の処理部の構成例を示す機能ブロック図。 慣性航法演算部の構成例を示す機能ブロック図。 ユーザーの走行時の姿勢についての説明図。 ユーザーの走行時のヨー角についての説明図。 ユーザーの走行時の３軸加速度の一例を示す図。 運動解析部の構成例を示す機能ブロック図。 運動解析処理の手順の一例を示すフローチャート図。 慣性航法演算処理の手順の一例を示すフローチャート図。 走行検出処理の手順の一例を示すフローチャート図。 運動解析情報生成処理の手順の一例を示すフローチャート図。 報知装置の構成例を示す機能ブロック図。 第１実施形態における報知制御テーブルの構成例を示す図。 第１実施形態における速度−目標値テーブルの構成例を示す図。 第１実施形態における報知装置の処理部の構成例を示す機能ブロック図。 第１実施形態における報知装置の表示部に表示される情報の一例を示す図。 第１実施形態における報知処理の手順の一例を示すフローチャート図。 第２実施形態における報知制御テーブルの構成例を示す図。 第２実施形態における速度−目標値テーブルの構成例を示す図。 第２実施形態における報知装置の処理部の構成例を示す機能ブロック図。 目標接地時間及び目標滞空時間の報知方法についての説明図。 第２実施形態における報知装置の表示部に表示される情報の一例を示す図。 第２実施形態における報知処理の手順の一例を示すフローチャート図。 目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理の手順の一例を示すフローチャート図。 目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理の手順の他の一例を示すフローチャート図。 目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理の手順の他の一例を示すフローチャート図。 目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理の手順の他の一例を示すフローチャート図。 第３実施形態における携帯型電子機器の構成例。 携帯型電子機器の機能構成図。 乳酸蓄積状態設定テーブルのデータ構成例。 走行フォーム設定データのデータ構成例。 運動支援処理のフローチャート。
本実施の形態に係る報知装置は、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々について、慣性センサーにより前記ユーザーの運動を解析して算出された指標値と目標値との差分を計算する差分計算部と、前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択する指標選択部と、選択された前記一部の指標を報知する出力部と、を含む。
運動能力は、例えば、技術力であってもよいし、持久力であってもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々の値と各々の目標値との差分に基づいて一部の指標を選択することにより、ユーザーの運動中に、当該複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記一部の指標として他の指標よりも前記差分の大きい指標を選択してもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうち、各々の目標値を基準として相対的に悪い指標を報知することができる。従って、ユーザーは、悪い指標を認識しながら運動することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記一部の指標として他の指標よりも前記差分が小さい指標を選択してもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうち、各々の目標値を基準として相対的に良い指標を報知することができる。従って、ユーザーは、良い指標を認識しながら運動することができる。
上記実施の形態に係る報知装置は、前記複数の指標の各々についての前記差分を正規化する正規化部を含み、前記指標選択部は、前記複数の指標の各々についての正規化された
前記差分に基づき、前記一部の指標を選択してもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうちの一部の指標を平等な条件のもとで選択し、報知することができる。従って、ユーザーの運動状態に関係なく特定の指標が頻繁に報知されやすくなるおそれを低減させることができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記正規化された前記差分が大きい方から所定数の指標を選択してもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうち、目標値との差が大きい所定数の指標を平等な条件のもとで選択し、報知することができる。従って、ユーザーは、目標値との差が大きい、悪い指標を認識しながら運動することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記正規化された前記差分のすべてが閾値よりも小さい場合には、いずれの指標も選択しなくてもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーは、いずれの指標も報知されなければ、運動状態が良いと判断することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記正規化された前記差分が小さい方から所定数の指標を選択してもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に、複数の指標のうち、目標値との差が小さい所定数の指標を平等な条件のもとで選択し、報知することができる。従って、ユーザーは、目標値との差が小さい、良い指標を認識しながら運動することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記指標選択部は、前記正規化された前記差分のすべてが閾値よりも大きい場合には、いずれの指標も選択しなくてもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーは、いずれの指標も報知されなければ、運動状態が悪いと判断することができる。
上記実施の形態に係る報知装置は、前記ユーザーの速度と前記複数の指標の各々の目標値との対応情報を用いて、前記複数の指標の各々について、前記ユーザーの速度に対応する目標値を設定する目標値設定部を含んでもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動速度に応じて目標値を変えながら、一部の指標を選択し、報知することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記指標は、真下着地、推進効率、脚の流れ、走行ピッチ、着地衝撃の少なくとも１つであってもよい。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記出力部は、選択された前記一部の指標を互いに異なる音又は振動として報知してもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーは、音や振動の種類によって、どの指標が報知されたかを認識することができる。
本実施の形態に係る運動解析システムは、上記のいずれかの報知装置と、前記慣性センサーの検出結果を用いて前記ユーザーの運動を解析し、前記複数の指標の値を算出する運動解析装置と、を含む。
本実施の形態に係る運動解析システムによれば、運動解析装置が、慣性センサーの検出結果を用いてユーザー―の運動能力に関する複数の指標の値を算出し、報知装置が、当該複数の指標の各々の値と各々の目標値との差分に基づいて一部の指標を選択することにより、ユーザーの運動中に、当該複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することができる。
本実施の形態に係る報知方法は、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々について、慣性センサーの検出結果を用いて前記ユーザーの運動を解析して算出された値と目標値との差分を計算することと、前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択することと、選択した前記一部の指標を報知することと、を含む。
本実施の形態に係る報知方法によれば、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々の値と各々の目標値との差分に基づいて一部の指標を選択することにより、ユーザーの運動中に、当該複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することができる。
本実施の形態に係るプログラムは、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々について、慣性センサーの検出結果を用いて前記ユーザーの運動を解析して算出された値と目標値との差分を計算することと、前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択することと、選択した前記一部の指標を報知するための制御を行うことと、をコンピューターに実行させる。
本実施の形態に係るプログラムによれば、ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々の値と各々の目標値との差分に基づいて一部の指標を選択することにより、ユーザーの運動中に、当該複数の指標のうち、各々の目標値を基準として一部の指標を報知することができる。
本実施の形態に係る報知装置は、ユーザーの運動中に、前記ユーザーの足の着地の接地時間の目標値に対応する第１期間及び滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知する出力部を含む。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に第１期間を周期的に報知する場合は、目標となる接地時間のタイミングを報知することができる。また、本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に第２期間を周期的に報知する場合は、目標となる滞空時間のタイミングを報知することができる。また、本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動中に第１期間と第２期間を周期的に報知する場合は、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングを報知することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記出力部は、前記第１期間及び前記第２期間の少なくとも一方を音又は振動によって報知してもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーは、運動中に、視覚によらずに目標となる接地時間のタイミングや目標となる滞空時間のタイミングを認識することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記出力部は、前記第１期間を第１の音又は第１の振動によって報知し、前記第２期間を前記第１の音とは異なる第２の音又は前記第１の振動とは異なる第２の振動によって報知してもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーは、音や振動の種類によって、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングのどちらが報知されているかを識別することができる。
上記実施の形態に係る報知装置は、情報制御部からの制御情報に基づき、前記第２期間を報知せずに前記第１期間を報知する第１モード又は前記第１期間を報知せずに前記第２期間を報知する第２モードを選択可能な報知モード選択部を含んでもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、例えば、ユーザーの好みに応じて、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングのどちらか一方のみを選択して報知することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記報知モード選択部は、前記制御情報に基づき、さらに、前記第１期間と前記第２期間の両方を報知する第３モードを選択可能であってもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、例えば、ユーザーの好みに応じて、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングのどちらか一方のみ又は両方を選択して報知することができる。
上記実施の形態に係る報知装置は、前記ユーザーの運動における所定の情報に基づいて、前記接地時間の目標値及び前記滞空時間の目標値を設定する目標値設定部を含んでもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動状態に応じて、目標となる接地時間や目標となる滞空時間を変えながら、これらのタイミングを報知することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記所定の情報は、接地時間の情報であってもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動における接地時間に応じて、目標となる接地時間や目標となる滞空時間を変えながら、これらのタイミングを報知することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記所定の情報は、走行ピッチの情報であってもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動における走行ピッチに応じて、目標となる接地時間や目標となる滞空時間を変えながら、これらのタイミングを報知することができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記所定の情報は、走行速度の情報であってもよい。
本実施の形態に係る報知装置によれば、ユーザーの運動における走行速度に応じて、目標となる接地時間や目標となる滞空時間を変えながら、これらのタイミングを報知するこ
とができる。
上記実施の形態に係る報知装置において、前記所定の情報は、慣性センサーの検出結果を用いて算出された情報であってもよい。
慣性センサーは、装着されたユーザーの部位の細かい動きを検出可能であるため、慣性センサーの検出結果を用いてユーザーの運動に関する情報を精度よく算出することができる。従って、本実施の形態に係る報知装置によれば、目標となる接地時間のタイミングや目標となる滞空時間のタイミングをより正確に報知することができる。
本実施の形態に係る運動解析システムは、上記のいずれかの報知装置と、前記慣性センサーの検出結果を用いて前記所定の情報を算出する運動解析装置と、を含む。
本実施の形態に係る運動解析システムによれば、報知装置は、運動解析装置が慣性センサーの検出結果を用いて精度よく算出するユーザーの運動に関する情報に応じて、目標となる接地時間のタイミングや目標となる滞空時間のタイミングを変えながら、これらのタイミングをより正確に報知することができる。
本実施の形態に係る報知方法は、ユーザーの運動中に、前記ユーザーの足の着地の接地時間の目標値に対応する第１期間及び滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知することを含む。
本実施の形態に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第１期間を周期的に報知する場合は、目標となる接地時間のタイミングを報知することができる。また、本実施の形態に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第２期間を周期的に報知する場合は、目標となる滞空時間のタイミングを報知することができる。また、本実施の形態に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第１期間と第２期間を周期的に報知する場合は、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングを報知することができる。
本実施の形態に係るプログラムは、ユーザーの運動中に、接地時間の目標値に対応する第１期間及び滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知するための制御を行うことをコンピューターに実行させる。
本実施の形態に係るプログラムによれば、ユーザーの運動中に第１期間を周期的に報知するための制御を行う場合は、目標となる接地時間のタイミングを報知させることができる。また、本実施の形態に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第２期間を周期的に報知するための制御を行う場合は、目標となる滞空時間のタイミングを報知させることができる。また、本実施の形態に係る報知方法によれば、ユーザーの運動中に第１期間と第２期間を周期的に報知するための制御を行う場合は、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングを報知させることができる。
本実施の形態に係る運動支援方法は、ユーザーの胴体部に装着された体動検出用センサー部の検出値が閾値を超えた場合は走行のフォームが不安定状態であることを報知制御すること、を含む。
また、他の実施の形態として、ユーザーの胴体部に装着された体動検出用センサー部の検出値を用いて、前記検出値が閾値を超えた場合に走行のフォームが不安定状態であると判定する判定部と、前記不安定状態であると判定された場合に所定の報知制御を行う報知制御部と、を備えた運動支援装置を構成してもよい。
本実施の形態に係る運動支援方法等によれば、ユーザーの胴体部に装着された体動検出用センサー部の検出値が閾値を超えた場合には走行のフォームが不安定状態であることを報知することができる。ある部位に乳酸が蓄積すると、その部位の筋力が低下することによって走行のフォームが不安定となる。これにより、ユーザーの走行のフォームが不安定状態となったことから、乳酸が蓄積していることを推定的に判定する。
上記実施の形態に係る運動支援方法は、前記検出値を用いて前記ユーザーの鉛直方向の振動振幅を算出することを更に含み、前記振動振幅に基づいて前記報知制御を行うことを含んでもよい。
本実施の形態に係る運動支援方法によれば、体動検出用センサーの検出値を用いてユーザーの鉛直方向の振動振幅を算出し、算出した振幅振動に基づいて、走行のフォームが不安定状態であることを報知できる。鉛直方向の振動振幅は、ユーザーの身体の鉛直方向のぶれをあらわす。このため、例えば、振幅振動が大きい場合に走行時のフォームが不安定状態であると判定することができる。
上記実施の形態に係る運動支援方法は、前記検出値を用いて前記ユーザーのフォームを推定することを更に含み、前記報知制御は、前記不安定状態である場合に、前記推定されたフォームとは異なるフォームを推奨することを含んでもよい。
本実施の形態に係る運動支援方法によれば、体動検出用センサーの検出値を用いてユーザーのフォームを推定し、走行のフォームが不安定状態である場合に、推定したフォームとは異なるフォームを推奨することができる。走行のフォームを変えることによって、乳酸が蓄積し易い筋肉部分を変えることができる場合がある。このため、走行のフォームが不安定状態、すなわち乳酸が蓄積していると判定した場合に、異なるフォームで走行するように推奨することで、特定部分の筋肉中に蓄積した乳酸を除去或いは緩和させるといったことが可能となる。
上記実施の形態に係る運動支援方法は、前記推定されたフォームが同一である継続時間を算出することを更に含み、前記推奨することは、前記不安定状態であると判定され、且つ、前記継続時間が所定条件を満たした場合に、前記推奨を行ってもよい。
本実施の形態に係る運動支援方法によれば、走行のフォームが不安定状態であると判定され、且つ、フォームが同一である継続時間が所定条件を満たした場合に、異なるフォームを推奨することができる。同一のフォームでの走行を継続すると、乳酸が蓄積し易くなる。このため、同一のフォームでの走行を継続している場合に、異なるフォームの推奨を行うと、より効果的である。
以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、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い。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
１．第１実施形態
１−１．運動解析システムの構成
以下では、ユーザーの走行（歩行も含む）における運動を解析する運動解析システムを例に挙げて説明するが、第１実施形態の運動解析システムは、走行以外の運動を解析する運動解析システムにも、同様に適用することができる。図１は、第１実施形態の運動解析システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、第１実施形態の運動解析システム１は、運動解析装置２及び報知装置３を含んで構成されている。運動解析装置２は、ユ
ーザーの走行中の運動を解析する装置であり、報知装置３は、ユーザーの走行中の運動の状態や走行結果の情報をユーザーに通知する装置である。本実施形態では、図２に示すように、運動解析装置２は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）１０を内蔵し、ユーザーが静止している状態で、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０の１つの検出軸（以下ではｚ軸とする）が重力加速度方向（鉛直下向き）とほぼ一致するように、ユーザーの胴体部分（例えば、右腰、左腰、又は腰の中央部）に装着される。また、報知装置３は、リスト型（腕時計型）の携帯情報機器であり、ユーザーの手首等に装着される。ただし、報知装置３は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mount Display）やスマートフォン等の携帯情報機器であってもよい。
ユーザーは、走行開始時に報知装置３を操作して運動解析装置２による計測（後述する慣性航法演算処理及び運動解析処理）の開始を指示し、走行終了時に報知装置３を操作して運動解析装置２による計測の終了を指示する。報知装置３は、ユーザーの操作に応じて、計測の開始や終了を指示するコマンドを運動解析装置２に送信する。
運動解析装置２は、計測開始のコマンドを受信すると、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０による計測を開始し、計測結果を用いて、ユーザーの走行能力（運動能力の一例）に関係する指標である各種の運動指標の値を計算し、ユーザーの走行運動の解析結果の情報として、各種の運動指標の値を含む運動解析情報を生成する。運動解析装置２は、生成した運動解析情報を用いて、ユーザーの走行中に出力する情報（走行中出力情報）を生成し、報知装置３に送信する。報知装置３は、運動解析装置２から走行中出力情報を受信し、走行中出力情報に含まれる各種の運動指標の値と事前に設定された各目標値との差分を計算し、各運動指標についての差分に基づき、各種の運動指標のうちの一部の運動指標を選択し、選択した運動指標を音や振動によりユーザーに報知する。これにより、ユーザーは、どの運動指標が悪いのか（あるいは良いのか）を認識しながら走行することができる。
また、運動解析装置２は、計測終了のコマンドを受信すると、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０による計測を終了し、ユーザーの走行結果の情報（走行結果情報：走行距離、走行速度）を生成し、報知装置３に送信する。報知装置３は、運動解析装置２から走行結果情報を受信し、走行結果の情報を文字や画像としてユーザーに報知する。これにより、ユーザーは、走行終了後すぐに走行結果の情報を認識することができる。もしくは、報知装置３は、走行中出力情報をもとに走行結果情報を生成し、文字や画像としてユーザーに報知してもよい。
なお、運動解析装置２と報知装置３との間のデータ通信は、無線通信でもよいし、有線通信でもよい。
１−２．座標系
以下の説明において必要となる座標系を定義する。
・ｅフレーム（Earth Centerd Earth Fixed Frame）：地球の中心を原点とし、自転軸に平行にｚ軸をとった右手系の三次元直交座標
・ｎフレーム（Navigation Frame）：移動体（ユーザー）を原点とし、ｘ軸を北、ｙ軸を東、ｚ軸を重力方向とした三次元直交座標系
・ｂフレーム（Body Frame）：センサー（慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０）を基準とする三次元直交座標系
・ｍフレーム（Moving Frame）：移動体（ユーザー）を原点とし、移動体（ユーザー）の進行方向をｘ軸とした右手系の三次元直交座標系
１−３．運動解析装置
１−３−１．運動解析装置の構成
図３は、運動解析装置２の構成例を示す機能ブロック図である。図３に示すように、運動解析装置２は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０、処理部２０、記憶部３０、通信部４０、ＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット５０及び地磁気センサー６０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の運動解析装置２は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
慣性計測ユニット１０（慣性センサーの一例）は、加速度センサー１２、角速度センサー１４及び信号処理部１６を含んで構成されている。
加速度センサー１２は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の加速度を検出し、検出した３軸加速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（加速度データ）を出力する。
角速度センサー１４は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の角速度を検出し、計測した３軸角速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（角速度データ）を出力する。
信号処理部１６は、加速度センサー１２及び角速度センサー１４から、それぞれ加速度データと角速度データを受け取って時刻情報を付して不図示の記憶部に記憶し、記憶した加速度データ、角速度データ及び時刻情報を所定のフォーマットに合わせたセンシングデータを生成し、処理部２０に出力する。
加速度センサー１２及び角速度センサー１４は、それぞれ３軸が、慣性計測ユニット１０を基準とするセンサー座標系（ｂフレーム）の３軸と一致するように取り付けられるのが理想的だが、実際には取り付け角の誤差が生じる。そこで、信号処理部１６は、取り付け角誤差に応じてあらかじめ算出された補正パラメーターを用いて、加速度データ及び角速度データをセンサー座標系（ｂフレーム）のデータに変換する処理を行う。なお、信号処理部１６の代わりに後述する処理部２０が当該変換処理を行ってもよい。
さらに、信号処理部１６は、加速度センサー１２及び角速度センサー１４の温度補正処理を行ってもよい。なお、信号処理部１６の代わりに後述する処理部２０が当該温度補正処理を行ってもよいし、加速度センサー１２及び角速度センサー１４に温度補正の機能が組み込まれていてもよい。
加速度センサー１２と角速度センサー１４は、アナログ信号を出力するものであってもよく、この場合は、信号処理部１６が、加速度センサー１２の出力信号と角速度センサー１４の出力信号をそれぞれＡ／Ｄ変換してセンシングデータを生成すればよい。
ＧＰＳユニット５０は、測位用衛星の一種であるＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ衛星信号を受信し、当該ＧＰＳ衛星信号を利用して測位計算を行ってｎフレームにおけるユーザーの位置及び速度（大きさと向きを含むベクトル）を算出し、これらに時刻情報や測位精度情報を付したＧＰＳデータを処理部２０に出力する。なお、ＧＰＳを利用して、位置や速度を算出する方法や時刻情報を生成する方法については公知であるため、詳細な説明を省略する。
地磁気センサー６０は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の地磁気を検出し、検出した３軸地磁気の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（地磁気データ）を出力する。ただし、地磁気センサー６０は、アナログ信号を出力するものであってもよく、この場合は、処理部２０が、地磁気センサー６０の出力信号をＡ／Ｄ変換して地磁気データを生成してもよい。
通信部４０は、報知装置３の通信部１４０（図１８参照）との間でデータ通信を行うものであり、報知装置３の通信部１４０から送信されたコマンド（計測開始／計測終了のコマンド等）を受信して処理部２０に送る処理、処理部２０が生成した走行中出力情報や走行結果情報を受け取って報知装置３の通信部１４０に送信する処理等を行う。
処理部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により構成され、記憶部３０（記録媒体）に記憶されている各種プログラムに従って、各種の演算処理や制御処理を行う。特に、処理部２０は、通信部４０を介して報知装置３から計測開始のコマンドを受け取ると、計測終了のコマンドを受け取るまで、慣性計測ユニット１０、ＧＰＳユニット５０及び地磁気センサー６０からそれぞれセンシングデータ、ＧＰＳデータ及び地磁気データを受け取り、これらのデータを用いてユーザーの速度や位置、胴体の姿勢角等を算出する。また、処理部２０は、算出したこれらの情報を用いて各種の演算処理を行ってユーザーの運動を解析して後述する各種の運動解析情報を生成し、記憶部３０に記憶させる。また、処理部２０は、生成した運動解析情報を用いて走行中出力情報や走行結果情報を生成し、通信部４０に送る処理を行う。
記憶部３０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ハードディスクやメモリーカード等のプログラムやデータを記憶する記録媒体や、処理部２０の作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。記憶部３０（いずれかの記録媒体）には、処理部２０によって読み出され、運動解析処理（図１４参照）を実行するための運動解析プログラム３００が記憶されている。運動解析プログラム３００は、慣性航法演算処理（図１５参照）を実行するための慣性航法演算プログラム３０２、運動解析情報生成処理（図１７参照）を実行するための運動解析情報生成プログラム３０４をサブルーチンとして含む。
また、記憶部３０には、センシングデータテーブル３１０、ＧＰＳデータテーブル３２０、地磁気データテーブル３３０、算出データテーブル３４０及び運動解析情報３５０等が記憶される。
センシングデータテーブル３１０は、処理部２０が慣性計測ユニット１０から受け取ったセンシングデータ（慣性計測ユニット１０の検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図４は、センシングデータテーブル３１０の構成例を示す図である。図４に示すように、センシングデータテーブル３１０は、慣性計測ユニット１０の検出時刻３１１、加速度センサー１２により検出された加速度３１２及び角速度センサー１４により検出された角速度３１３が対応付けられたセンシングデータが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、サンプリング周期Δｔ（例えば、２０ｍｓまたは１０ｍｓ）の経過毎に、センシングデータテーブル３１０に新たなセンシングデータを付加する。さらに、処理部２０は、拡張カルマンフィルターを用いた誤差推定（後述）により推定された加速度バイアス及び角速度バイアスを用いて加速度及び角速度を補正し、補正後の加速度及び角速度を上書きしてセンシングデータテーブル３１０を更新する。
ＧＰＳデータテーブル３２０は、処理部２０がＧＰＳユニット５０から受け取ったＧＰＳデータ（ＧＰＳユニット（ＧＰＳセンサー）５０の検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図５は、ＧＰＳデータテーブル３２０の構成例を示す図である。図５に示すように、ＧＰＳデータテーブル３２０は、ＧＰＳユニット５０が測位計算を行った時刻３２１、測位計算により算出した位置３２２、測位計算により算出した速度３２３、測位精度（ＤＯＰ（Dilution of Precision））３２４、受信したＧＰＳ衛星信号の信号強度３２５等が対応付けられたＧＰＳデータが時系列に並べられて構成される。処理部２
０は、計測を開始すると、ＧＰＳデータを取得する毎に（例えば１秒毎に、センシングデータの取得タイミングとは非同期に）、新たなＧＰＳデータを付加してＧＰＳデータテーブル３２０を更新する。
地磁気データテーブル３３０は、処理部２０が地磁気センサー６０から受け取った地磁気データ（地磁気センサーの検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図６は、地磁気データテーブル３３０の構成例を示す図である。図６に示すように、地磁気データテーブル３３０は、地磁気センサー６０の検出時刻３３１と地磁気センサー６０により検出された地磁気３３２とが対応付けられた地磁気データが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、サンプリング周期Δｔ（例えば、１０ｍｓ）の経過毎に、地磁気データテーブル３３０に新たな地磁気データを付加する。
算出データテーブル３４０は、処理部２０がセンシングデータを用いて算出した速度、位置及び姿勢角を時系列に記憶するデータテーブルである。図７は、算出データテーブル３４０の構成例を示す図である。図７に示すように、算出データテーブル３４０は、処理部２０が計算した時刻３４１、速度３４２、位置３４３及び姿勢角３４４が対応付けられた算出データが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、新たにセンシングデータを取得する毎に、すなわち、サンプリング周期Δｔの経過毎に、速度、位置及び姿勢角を算出し、算出データテーブル３４０に新たな算出データを付加する。さらに、処理部２０は、拡張カルマンフィルターを用いた誤差推定により推定された速度誤差、位置誤差及び姿勢角誤差を用いて、速度、位置及び姿勢角を補正し、補正後の速度、位置及び姿勢角を上書きして算出データテーブル３４０を更新する。
運動解析情報３５０は、ユーザーの運動に関する各種情報であり、処理部２０が生成した、入力情報３５１の各項目、基本情報３５２の各項目、第１解析情報３５３の各項目、第２解析情報３５４の各項目、左右差率３５５の各項目等を含む。これら各種の情報の詳細については後述する。
１−３−２．処理部の機能構成
図８は、運動解析装置２の処理部２０の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、処理部２０は、記憶部３０に記憶されている運動解析プログラム３００を実行することにより、慣性航法演算部２２及び運動解析部２４として機能する。ただし、処理部２０は、ネットワーク等を介して、任意の記憶装置（記録媒体）に記憶されている運動解析プログラム３００を受信して実行してもよい。
慣性航法演算部２２は、センシングデータ（慣性計測ユニット１０の検出結果）、ＧＰＳデータ（ＧＰＳユニット５０の検出結果）及び地磁気データ（地磁気センサー６０の検出結果）を用いて、慣性航法演算を行い、加速度、角速度、速度、位置、姿勢角、距離、ストライド及び走行ピッチを算出し、これらの算出結果を含む演算データを出力する。慣性航法演算部２２が出力する演算データは時刻順に記憶部３０に記憶される。慣性航法演算部２２の詳細については後述する。
運動解析部２４は、慣性航法演算部２２が出力する演算データ（記憶部３０に記憶されている演算データ）を用いて、ユーザーの走行中の運動を解析し、解析結果の情報である運動解析情報（後述する、入力情報、基本情報、第１解析情報、第２解析情報、左右差率等）を生成する。運動解析部２４が生成した運動解析情報は、ユーザーの走行中に、時刻順に記憶部３０に記憶される。
また、運動解析部２４は、生成した運動解析情報を用いて、ユーザーの走行中（具体的には慣性計測ユニット１０が計測を開始してから終了するまでの間）に出力する情報であ
る走行中出力情報を生成する。運動解析部２４が生成した走行中出力情報は、通信部４０を介して報知装置３に送信される。
また、運動解析部２４は、走行中に生成した運動解析情報を用いて、ユーザーの走行終了時（具体的には慣性計測ユニット１０の計測終了時）に、走行結果の情報である走行結果情報を生成する。運動解析部２４が生成した走行結果情報は、通信部４０を介して報知装置３に送信される。
１−３−３．慣性航法演算部の機能構成
図９は、慣性航法演算部２２の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、慣性航法演算部２２は、バイアス除去部２１０、積分処理部２２０、誤差推定部２３０、走行処理部２４０及び座標変換部２５０を含む。ただし、本実施形態の慣性航法演算部２２は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
バイアス除去部２１０は、新たに取得したセンシングデータに含まれる３軸加速度及び３軸角速度から、それぞれ、誤差推定部２３０が推定した加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを減算し、３軸加速度及び３軸角速度を補正する処理を行う。なお、計測開始直後の初期状態では加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωの推定値が存在しないため、バイアス除去部２１０は、ユーザーの初期状態は静止状態であるものとして、慣性計測ユニットからのセンシングデータを用いて、初期バイアスを計算する。
積分処理部２２０は、バイアス除去部２１０が補正した加速度及び角速度からｅフレームの速度ｖｅ、位置ｐｅ及び姿勢角（ロール角φｂｅ、ピッチ角θｂｅ、ヨー角ψｂｅ）を算出する処理を行う。具体的には、積分処理部２２０は、まず、ユーザーの初期状態は静止状態であるものとして、初期速度をゼロとし、あるいは、ＧＰＳデータに含まれる速度から初期速度を算出し、さらに、ＧＰＳデータに含まれる位置から初期位置を算出する。また、積分処理部２２０は、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの３軸加速度から重力加速度の向きを特定してロール角φｂｅとピッチ角θｂｅの初期値を算出するとともに、ＧＰＳデータに含まれる速度からヨー角ψｂｅの初期値を算出し、ｅフレームの初期姿勢角とする。ＧＰＳデータが得られない場合はヨー角ψｂｅの初期値を例えばゼロとする。そして、積分処理部２２０は、算出した初期姿勢角から式（１）で表されるｂフレームからｅフレームへの座標変換行列（回転行列）Ｃｂ ｅの初期値を算出する。
その後は、積分処理部２２０は、バイアス除去部２１０が補正した３軸角速度を積算（回転演算）して座標変換行列Ｃｂ ｅを算出し、式（２）より姿勢角を算出する。
また、積分処理部２２０は、座標変換行列Ｃｂ ｅを用いて、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの３軸加速度をｅフレームの３軸加速度に変換し、重力加速度成分を除去して積算することでｅフレームの速度ｖｅを算出する。また、積分処理部２２０は、ｅフレームの速度ｖｅを積算してｅフレームの位置ｐｅを算出する。
また、積分処理部２２０は、誤差推定部２３０が推定した速度誤差δｖｅ、位置誤差δｐｅ及び姿勢角誤差εｅを用いて、速度ｖｅ、位置ｐｅ及び姿勢角を補正する処理及び補正した速度ｖｅを積分して距離を計算する処理も行う。
さらに、積分処理部２２０は、ｂフレームからｍフレームへの座標変換行列Ｃｂ ｍ、ｅフレームからｍフレームへの座標変換行列Ｃｅ ｍ及びｅフレームからｎフレームへの座標変換行列Ｃｅ ｎも算出する。これらの座標変換行列は座標変換情報として後述する座標変換部２５０の座標変換処理に用いられる。
誤差推定部２３０は、積分処理部２２０が算出した速度・位置、姿勢角、バイアス除去部２１０が補正した加速度や角速度、ＧＰＳデータ、地磁気データ等を用いて、ユーザーの状態を表す指標の誤差を推定する。本実施形態では、誤差推定部２３０は、拡張カルマンフィルターを用いて、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置の誤差を推定する。すなわち、誤差推定部２３０は、積分処理部２２０が算出した速度ｖｅの誤差（速度誤差）δｖｅ、積分処理部２２０が算出した姿勢角の誤差（姿勢角誤差）εｅ、加速度バイアスｂａ、角速度バイアスｂω及び積分処理部２２０が算出した位置ｐｅの誤差（位置誤差）δｐｅを拡張カルマンフィルターの状態変数とし、状態ベクトルＸを式（３）のように定義する。
誤差推定部２３０は、拡張カルマンフィルターの予測式を用いて、状態ベクトルＸに含まれる状態変数を予測する。拡張カルマンフィルターの予測式は、式（４）のように表される。式（４）において、行列Φは、前回の状態ベクトルＸと今回の状態ベクトルＸを関連付ける行列であり、その要素の一部は姿勢角や位置等を反映しながら時々刻々変化するように設計される。また、Ｑはプロセスノイズを表す行列であり、その各要素はあらかじ
め適切な値に設定される。また、Ｐは状態変数の誤差共分散行列である。
また、誤差推定部２３０は、拡張カルマンフィルターの更新式を用いて、予測した状態変数を更新（補正）する。拡張カルマンフィルターの更新式は、式（５）のように表される。Ｚ及びＨはそれぞれ観測ベクトル及び観測行列であり、更新式（５）は、実際の観測ベクトルＺと状態ベクトルＸから予測されるベクトルＨＸとの差を用いて、状態ベクトルＸを補正することを表している。Ｒは、観測誤差の共分散行列であり、あらかじめ決められた一定値であってもよいし、動的に変更してもよい。Ｋはカルマンゲインであり、Ｒが小さいほどＫが大きくなる。式（５）より、Ｋが大きい（Ｒが小さい）ほど、状態ベクトルＸの補正量が大きくなり、その分、Ｐが小さくなる。
誤差推定の方法（状態ベクトルＸの推定方法）としては、例えば、以下のようなものが挙げられる。
姿勢角誤差に基づく補正による誤差推定方法：
図１０は、運動解析装置２を右腰に装着したユーザーが走行動作（直進）をする場合のユーザーの移動を俯瞰した図である。また、図１１は、ユーザーが走行動作（直進）をする場合に慣性計測ユニット１０の検出結果から算出したヨー角（方位角）の一例を示す図であり、横軸は時間、縦軸はヨー角（方位角）である。
ユーザーの走行動作に伴い、ユーザーに対する慣性計測ユニット１０の姿勢が随時変化する。ユーザーが左足を踏み出した状態では、図１０中の（１）や（３）に示すように、慣性計測ユニット１０は進行方向（ｍフレームのｘ軸）に対して左側に傾いた姿勢となる。それに対して、ユーザーが右足を踏み出した状態では、図１０中の（２）や（４）に示すように、慣性計測ユニット１０は進行方向（ｍフレームのｘ軸）に対して右側に傾いた姿勢となる。つまり、慣性計測ユニット１０の姿勢は、ユーザーの走行動作に伴い、左右１歩ずつの２歩毎に周期的に変化することになる。図１１では、例えば、右足を踏み出した状態でヨー角が極大となり（図１１中の○）、左足を踏み出した状態でヨー角が極小となっている（図１１中の●）。そこで、前回（２歩前）の姿勢角と今回の姿勢角は等しく、かつ、前回の姿勢角は真の姿勢であるものとして誤差を推定することができる。この方法では、式（５）の観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した前回の姿勢角と今回の姿勢角との差であり、更新式（５）により、姿勢角誤差εｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
角速度バイアスに基づく補正による誤差推定方法：
前回（２歩前）の姿勢角と今回の姿勢角は等しいが、前回の姿勢角は真の姿勢である必
要はないものとして誤差を推定する方法である。この方法では、式（５）の観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した前回の姿勢角及び今回の姿勢角から算出される角速度バイアスであり、更新式（５）により、角速度バイアスｂωと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
方位角誤差に基づく補正による誤差推定方法：
前回（２歩前）のヨー角（方位角）と今回のヨー角（方位角）は等しく、かつ、前回のヨー角（方位角）は真のヨー角（方位角）であるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した前回のヨー角と今回のヨー角の差であり、更新式（５）により、方位角誤差εｚ ｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
停止に基づく補正による誤差推定方法：
停止時は速度がゼロであるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した速度ｖｅとゼロとの差であり、更新式（５）により、速度誤差δｖｅに基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
静止に基づく補正による誤差推定方法：
静止時は速度がゼロであり、かつ、姿勢変化がゼロであるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した速度ｖｅの誤差及び積分処理部２２０が算出した前回の姿勢角と今回の姿勢角との差であり、更新式（５）により、速度誤差δｖｅ及び姿勢角誤差εｅに基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
ＧＰＳの観測値に基づく補正による誤差推定方法：
積分処理部２２０が算出した速度ｖｅ、位置ｐｅあるいはヨー角ψｂｅとＧＰＳデータから算出される速度、位置あるいは方位角（ｅフレームに変換後の速度、位置、方位角）は等しいものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した速度、位置あるいはヨー角とＧＰＳデータから算出される速度、位置速度あるいは方位角との差であり、更新式（５）により、速度誤差δｖｅ、位置誤差δｐｅあるいは方位角誤差εｚ ｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
地磁気センサーの観測値に基づく補正による誤差推定方法：
積分処理部２２０が算出したヨー角ψｂｅと地磁気センサーから算出される方位角（ｅフレームに変換後の方位角）は等しいものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出したヨー角と地磁気データから算出される方位角との差であり、更新式（５）により、方位角誤差εｚ ｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
図９に戻り、走行処理部２４０は、走行検出部２４２、歩幅算出部２４４及びピッチ算出部２４６を含む。走行検出部２４２は、慣性計測ユニット１０の検出結果（具体的には、バイアス除去部２１０が補正したセンシングデータ）を用いて、ユーザーの走行周期（走行タイミング）を検出する処理を行う。図１０及び図１１で説明したように、ユーザーの走行時にはユーザーの姿勢が周期的に（２歩（左右１歩ずつ）毎に）変化するため、慣性計測ユニット１０が検出する加速度も周期的に変化する。図１２は、ユーザーの走行時に慣性計測ユニット１０が検出した３軸加速度の一例を示す図である。図１２において、横軸は時間であり、縦軸は加速度値である。図１２に示すように、３軸加速度は周期的に変化しており、特にｚ軸（重力方向の軸）加速度は、周期性をもって規則的に変化していることがわかる。このｚ軸加速度は、ユーザーの上下動の加速度を反映しており、ｚ軸加
速度が所定の閾値以上の極大値となる時から次に閾値以上の極大値となるまでの期間が１歩の期間に相当する。
そこで、本実施形態では、走行検出部２４２は、慣性計測ユニット１０が検出するｚ軸加速度（ユーザーの上下動の加速度に相当する）が所定の閾値以上の極大値となる毎に、走行周期を検出する。すなわち、走行検出部２４２は、ｚ軸加速度が所定の閾値以上の極大値となる毎に、走行周期を検出したことを示すタイミング信号を出力する。実際には、慣性計測ユニット１０が検出する３軸加速度には高周波のノイズ成分が含まれるため、走行検出部２４２は、ローパスフィルターを通過させてノイズが除去されたｚ軸加速度を用いて走行周期を検出する。
また、走行検出部２４２は、検出した走行周期が左右いずれの走行周期かを判定し、左右いずれの走行周期かを示す左右足フラグ（例えば、右足の時にオン、左足の時にオフ）を出力する。例えば、図１１に示したように、右足を踏み出した状態ではヨー角が極大となり（図１１中の○）、左足を踏み出した状態ではヨー角が極小となる（図１１中の●）ので、走行検出部２４２は、積分処理部２２０が算出する姿勢角（特にヨー角）を用いて、左右いずれの走行周期かを判定することができる。また、図１０に示したように、ユーザーの頭上から見て、慣性計測ユニット１０は、ユーザーが左足を踏み出した状態（図１０中の（１）や（３）の状態）から右足を踏み出した状態（図１０中の（２）や（４）の状態）に至るまでに時計まわりに回転し、逆に、右足を踏み出した状態から左足を踏み出した状態に至るまでに反時計まわりに回転する。従って、例えば、走行検出部２４２は、ｚ軸角速度の極性から左右いずれの走行周期かを判定することもできる。この場合、実際には、慣性計測ユニット１０が検出する３軸角速度には高周波のノイズ成分が含まれるため、走行検出部２４２は、ローパスフィルターを通過させてノイズが除去されたｚ軸角速度を用いて左右いずれの走行周期かを判定する。
歩幅算出部２４４は、走行検出部２４２が出力する走行周期のタイミング信号及び左右足フラグと、積分処理部２２０が算出する速度あるいは位置とを用いて、左右毎の歩幅を算出し、左右毎のストライドとして出力する処理を行う。すなわち、歩幅算出部２４４は、走行周期の開始から次の走行周期の開始までの期間、サンプリング周期Δｔ毎に速度を積分して（あるいは、走行周期の開始時の位置と次の走行周期の開始時の位置との差を計算して）歩幅を算出し、当該歩幅をストライドとして出力する。
ピッチ算出部２４６は、走行検出部２４２が出力する走行周期のタイミング信号を用いて、１分間の歩数を算出し、走行ピッチとして出力する処理を行う。すなわち、ピッチ算出部２４６は、例えば、走行周期の逆数をとって１秒当たりの歩数を計算し、これに６０を掛けて１分間の歩数（走行ピッチ）を算出する。
座標変換部２５０は、積分処理部２２０が算出したｂフレームからｍフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｂ ｍ）を用いて、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの３軸加速度及び３軸角速度をそれぞれｍフレームの３軸加速度及び３軸角速度に変換する座標変換処理を行う。また、座標変換部２５０は、積分処理部２２０が算出したｅフレームからｍフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｅ ｍ）を用いて、積分処理部２２０が算出したｅフレームの３軸方向の速度、３軸回りの姿勢角及び３軸方向の距離をそれぞれｍフレームの３軸方向の速度、３軸回りの姿勢角及び３軸方向の距離に変換する座標変換処理を行う。また、座標変換部２５０は、積分処理部２２０が算出したｅフレームからｎフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｅ ｎ）を用いて、積分処理部２２０が算出したｅフレームの位置をｎフレームの位置に変換する座標変換処理を行う。
そして、慣性航法演算部２２は、座標変換部２５０が座標変換した後の加速度、角速度
、速度、位置、姿勢角及び距離、走行処理部２４０が算出したストライド、走行ピッチ及び左右足フラグの各情報を含む演算データを出力する（記憶部３０に記憶する）。
１−３−４．運動解析部の機能構成
図１３は、運動解析部２４の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、運動解析部２４は、特徴点検出部２６０、接地時間・衝撃時間算出部２６２、基本情報生成部２７２、第１解析情報生成部２７４、第２解析情報生成部２７６及び左右差率算出部２７８及び出力情報生成部２８０を含む。ただし、本実施形態の運動解析部２４は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
特徴点検出部２６０は、演算データを用いて、ユーザーの走行運動における特徴点を検出する処理を行う。ユーザーの走行運動における特徴点は、例えば、着地（足裏の一部が地面に着いた時、足の裏全体が地面に着いた時、足のかかとから着いてつま先が離れる間の任意の時点、足のつま先から着いてかかとが離れる間の任意の時点、足の裏全体が着いている間など、適宜設定して良い）、踏込（足に最も体重がかかっている状態）、離地（蹴り出しともいう、地面から足の裏の一部が離れた時、足の裏全体が地面から離れた時、足のかかとから着いてつま先が離れる間の任意の時点、足のつま先から着いてから離れる間の任意の時点など、適宜設定してよい）等である。具体的には、特徴点検出部２６０は、演算データに含まれる左右足フラグを用いて、右足の走行周期における特徴点と左足の走行周期における特徴点とを別々に検出する。例えば、特徴点検出部２６０は、上下方向加速度（加速度センサーのｚ軸の検出値）が正値から負値に変化するタイミングで着地を検出し、着地の後、上下方向加速度が負の方向にピークとなった以降に進行方向加速度がピークになる時点で踏込を検出し、上下方向加速度が負値から正値に変化した時点で離地（蹴り出し）を検出することができる。
接地時間・衝撃時間算出部２６２は、演算データを用いて、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準として、接地時間及び衝撃時間の各値を算出する処理を行う。具体的には、接地時間・衝撃時間算出部２６２は、演算データに含まれる左右足フラグから現在の演算データが右足の走行周期と左足の走行周期のいずれの演算データであるかを判定し、特徴点検出部２６０が特徴点を検出した時点を基準として、接地時間及び衝撃時間の各値を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。接地時間及び衝撃時間の定義及び算出方法等の詳細については後述する。
基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる加速度、速度、位置、ストライド、走行ピッチの情報を用いて、ユーザーの運動に関する基本情報を生成する処理を行う。ここで、基本情報は、走行ピッチ、ストライド、走行速度、標高、走行距離及び走行時間（ラップタイム）の各項目を含む。具体的には、基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる走行ピッチ及びストライドをそれぞれ基本情報の走行ピッチ及びストライドとして出力する。また、基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる加速度、速度、位置、走行ピッチ及びストライドの一部又は全部を用いて、走行速度、標高、走行距離、走行時間（ラップタイム）の現在の値や走行中の平均値等を算出する。
第１解析情報生成部２７４は、入力情報を用いて、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準としてユーザーの運動を解析し、第１解析情報を生成する処理を行う。
ここで、入力情報は、進行方向加速度、進行方向速度、進行方向距離、上下方向加速度、上下方向速度、上下方向距離、左右方向加速度、左右方向速度、左右方向距離、姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）、角速度（ロール方向、ピッチ方向、ヨー方向）、走行
ピッチ、ストライド、接地時間、衝撃時間及び体重の各項目を含む。体重はユーザーによって入力され、接地時間及び衝撃時間は接地時間・衝撃時間算出部２６２が算出し、その他の項目は演算データに含まれる。
また、第１解析情報は、着地時ブレーキ量（着地時ブレーキ量１、着地時ブレーキ量２）、真下着地率（真下着地率１、真下着地率２、真下着地率３）、推進力（推進力１、推進力２）、推進効率（推進効率１、推進効率２、推進効率３、推進効率４）、エネルギー消費量、着地衝撃、ランニング能力、前傾角、タイミング一致度及び脚の流れの各項目を含む。第１解析情報の各項目は、ユーザーの走行状態を表す項目である。第１解析情報の各項目の定義及び計算方法の詳細については後述する。
また、第１解析情報生成部２７４は、第１解析情報の各項目の値を、ユーザーの体の左右にわけて算出する。具体的には、第１解析情報生成部２７４は、特徴点検出部２６０が右足の走行周期における特徴点を検出したか左足の走行周期における特徴点を検出したかに応じて、第１解析情報に含まれる各項目を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。また、第１解析情報生成部２７４は、第１解析情報に含まれる各項目について、左右の平均値あるいは合計値も算出する。
第２解析情報生成部２７６は、第１解析情報生成部２７４が生成した第１解析情報を用いて、第２解析情報を生成する処理を行う。ここで、第２解析情報は、エネルギー損失、エネルギー効率及び体への負担の各項目を含む。第２解析情報の各項目の定義及び計算方法の詳細については後述する。第２解析情報生成部２７６は、第２解析情報の各項目の値を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。また、第２解析情報生成部２７６は、第２解析情報に含まれる各項目について、左右の平均値あるいは合計値も算出する。
左右差率算出部２７８は、入力情報に含まれる走行ピッチ、ストライド、接地時間及び衝撃時間、第１解析情報の全ての項目及び第２解析情報の全ての項目について、それぞれ右足の走行周期における値と左足の走行周期における値とを用いて、ユーザーの体の左右のバランスを示す指標である左右差率を算出する処理を行う。左右差率の定義及び計算方法の詳細については後述する。
出力情報生成部２８０は、基本情報、入力情報、第１解析情報、第２解析情報、左右差率等を用いて、ユーザーの走行中に出力する情報である走行中出力情報を生成する処理を行う。入力情報に含まれる「走行ピッチ」、「ストライド」、「接地時間」及び「衝撃時間」、第１解析情報のすべての項目、第２解析情報のすべての項目、及び、左右差率は、ユーザーの走行技術の評価に用いられる運動指標であり、走行中出力情報は、これらの運動指標の一部又は全部の値の情報を含む。走行中出力情報に含まれる運動指標は、予め決められていてもよいし、ユーザーが報知装置３を操作して選択可能にしても良い。また、走行中出力情報は、基本情報に含まれる走行速度、標高、走行距離及び走行時間（ラップタイム）の一部又は全部を含んでもよい。
また、出力情報生成部２８０は、基本情報、入力情報、第１解析情報、第２解析情報、左右差率等を用いて、ユーザーの走行結果の情報である走行結果情報を生成する。例えば、出力情報生成部２８０は、ユーザーの走行中（慣性計測ユニット１０の計測中）における各運動指標の平均値の情報等を含む走行結果情報を生成してもよい。また、走行結果情報は、走行速度、標高、走行距離及び走行時間（ラップタイム）の一部又は全部を含んでもよい。
出力情報生成部２８０は、通信部４０を介して、ユーザーの走行中に、走行中出力情報
を報知装置３に送信し、ユーザーの走行終了時に、走行結果情報を報知装置３に送信する。
１−３−５．入力情報
以下に、入力情報の各項目の詳細について説明する。
［進行方向加速度、上下方向加速度、左右方向加速度］
「進行方向」とはユーザーの進行方向（ｍフレームのｘ軸方向）であり、「上下方向」とは鉛直方向（ｍフレームのｚ軸方向）であり、「左右方向」とは進行方向と上下方向にともに直交する方向（ｍフレームのｙ軸方向）である。進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸方向の加速度、ｚ軸方向の加速度及びｙ軸方向の加速度であり、座標変換部２５０により算出される。
［進行方向速度、上下方向速度、左右方向速度］
進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸方向の速度、ｚ軸方向の速度及びｙ軸方向の速度であり、座標変換部２５０により算出される。あるいは、進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度をそれぞれ積分することにより、進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度をそれぞれ算出することもできる。
［角速度（ロール方向、ピッチ方向、ヨー方向）］
ロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度及びヨー方向の角速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸回りの角速度、ｙ軸回りの角速度及びｚ軸回りの角速度であり、座標変換部２５０により算出される。
［姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）］
ロール角、ピッチ角及びヨー角は、それぞれ、座標変換部２５０が出力するｍフレームのｘ軸回りの姿勢角、ｙ軸回りの姿勢角及びｚ軸回りの姿勢角であり、座標変換部２５０により算出される。あるいは、ロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度及びヨー方向の角速度を積分（回転演算）することにより、ロール角、ピッチ角及びヨー角を算出することもできる。
［進行方向距離、上下方向距離、左右方向距離］
進行方向距離、上下方向距離及び左右方向距離は、それぞれ、所望の位置（例えば、ユーザーの走行開始直前の位置）からの、ｍフレームのｘ軸方向の移動距離、ｚ軸方向の移動距離及びｙ軸方向の移動距離であり、座標変換部２５０により算出される。
［走行ピッチ］
走行ピッチは、１分間あたりの歩数として定義される運動指標であり、ピッチ算出部２４６により算出される。あるいは、１分間の進行方向距離をストライドで除算することにより、走行ピッチを算出することもできる。
［ストライド］
ストライドは、１歩の歩幅として定義される運動指標であり、歩幅算出部２４４により算出される。あるいは、１分間の進行方向距離を走行ピッチで除算することにより、ストライドを算出することもできる。
［接地時間］
接地時間は、着地から離地（蹴り出し）までにかかった時間として定義される運動指標であり、接地時間・衝撃時間算出部２６２により算出される。離地（蹴り出し）とは、つ
ま先が地面から離れる時である。なお、接地時間は、走行スピードと相関が高いため、第１解析情報のランニング能力として使用することもできる。
［衝撃時間］
衝撃時間は、着地により発生する衝撃が体にかかっている時間として定義される運動指標であり、接地時間・衝撃時間算出部２６２により算出される。衝撃時間＝（１歩中の進行方向加速度が最小となる時刻−着地の時刻）で計算できる。
［体重］
体重は、ユーザーの体重であり、走行前にユーザーが操作部１５０（図１８参照）を操作することによりその数値が入力される。
１−３−６．第１解析情報
以下に、第１解析情報生成部２７４により算出される第１解析情報の各項目の詳細について説明する。
［着地時ブレーキ量１］
着地時ブレーキ量１は、着地により低下した速度量として定義される運動指標であり、着地時ブレーキ量１＝（着地前の進行方向速度−着地後の進行方向最低速度）で計算できる。着地により進行方向の速度は低下し、１歩の中で着地後の進行方向速度の最下点が進行方向最低速度である。
［着地時ブレーキ量２］
着地時ブレーキ量２は、着地により発生した進行方向マイナスの最低加速度量として定義される運動指標であり、１歩における着地後の進行方向最低加速度と一致する。１歩の中で着地後の進行方向加速度の最下点が進行方向最低加速度である。
［真下着地率１］
真下着地率１は、体の真下で着地できているかを表現する運動指標である。体の真下で着地できるようになると、着地時のブレーキ量が少なくなり効率的な走りができるようになる。通常ブレーキ量は速度に応じて大きくなるため、ブレーキ量だけでは指標として不十分であるが、真下着地率１は率で表せる指標であるため、真下着地率１によれば速度が変わっても同じ評価ができる。着地時の進行方向加速度（マイナスの加速度）と上下方向加速度を用いて、α＝ａｒｃｔａｎ（着地時の進行方向加速度／着地時の上下方向加速度）とすると、真下着地率１＝ｃｏｓα×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度α’を算出し、真下着地率１＝｛１−｜（α’−α）／α’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
［真下着地率２］
真下着地率２は、体の真下で着地できているかを着地時の速度低下度合で表現する運動指標であり、真下着地率２＝（着地後の進行方向最低速度／着地直前の進行方向速度）×１００（％）で計算される。
［真下着地率３］
真下着地率３は、体の真下で着地できているかを着地から体の真下に足が来るまでの距離又は時間で表現する運動指標である。真下着地率３＝（体の真下に足が来る時の進行方向距離−着地時の進行方向距離）、あるいは、真下着地率３＝（体の真下に足が来る時の時刻−着地時の時刻）で計算できる。着地（上下方向加速度が正値から負値に変化する点）の後、上下方向加速度が負の方向にピークとなるタイミングがあり、このタイミングを体の真下に足が来るタイミング（時刻）と判定することができる。
なお、これ以外にも、真下着地率３＝ａｒｃｔａｎ（着地から体の真下に足が来るまでの距離／腰の高さ）と定義してもよい。あるいは、真下着地率３＝（１−着地から体の真下に足が来るまでの距離／着地から蹴り上げまでに移動した距離）×１００（％）（足が接地している間に移動した距離の中で着地から体の真下に足が来るまでの距離が占める割合）として定義してもよい。あるいは、真下着地率３＝（１−着地から体の真下に足が来るまでの時間／着地から蹴り上げまでに移動した時間）×１００（％）（足が接地している間に移動した時間の中で着地から体の真下に足が来るまでの時間が占める割合）と定義してもよい。
［推進力１］
推進力１は、地面を蹴ることにより進行方向へ増加した速度量として定義される運動指標であり、推進力１＝（蹴り出し後の進行方向最高速度−蹴り出し前の進行方向最低速度）で計算できる。
［推進力２］
推進力２は、蹴り出しにより発生した進行方向プラスの最大加速度として定義される運動指標であり、１歩における蹴り出し後の進行方向最大加速度と一致する。
［推進効率１］
推進効率１は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを表す運動指標である。無駄な上下動、無駄な左右動がなくなると効率のよい走りができるようになる。通常上下動、左右動は速度に応じて大きくなるため、上下動、左右動だけでは運動指標として不十分であるが、推進効率力１は率で表せる運動指標であるため、推進効率力１によれば速度が変わっても同じ評価ができる。推進効率力１は、上下方向と左右方向についてそれぞれ計算される。蹴り出し時の上下方向加速度と進行方向加速度を用いて、γ＝ａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の上下方向加速度／蹴り出し時の進行方向加速度）とすると、上下方向の推進効率１＝ｃｏｓγ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度γ’を算出し、上下方向の推進効率１＝｛１−｜（γ’−γ）／γ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。同様に、蹴り出し時の左右方向加速度と進行方向加速度を用いて、δ＝ａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の左右方向加速度／蹴り出し時の進行方向加速度）とすると、左右方向の推進効率１＝ｃｏｓδ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度δ’を算出し、左右方向の推進効率１＝｛１−｜（δ’−δ）／δ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
なお、これ以外にも、γをａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の上下方向の速度／蹴り出し時の進行方向の速度）に置き換えて上下方向の推進効率１を算出することもできる。同様に、δをａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の左右方向の速度／蹴り出し時の進行方向の速度）に置き換えて左右方向の推進効率１を算出することもできる。
［推進効率２］
推進効率２は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを踏込時の加速度の角度を用いて表す運動指標である。上下方向の推進効率２は、踏込時の上下方向加速度と進行方向加速度を用いて、ξ＝ａｒｃｔａｎ（踏込時の上下方向加速度／踏込時の進行方向加速度）とすると、上下方向の推進効率２＝ｃｏｓξ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度ξ’を算出し、上下方向の推進効率２＝｛１−｜（ξ’−ξ）／ξ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。同様に、踏込時の左右方向加速度と進行方向加速度を用いて、η＝ａｒｃｔａｎ（踏込時の左右方向加速度／踏込時の進行方向加速度）とすると、左右方向の推進効率２＝ｃｏｓη×１０
０（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度η’を算出し、左右方向の推進効率２＝｛１−｜（η’−η）／η’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
なお、これ以外にも、ξをａｒｃｔａｎ（踏込時の上下方向の速度／踏込時の進行方向の速度）に置き換えて上下方向の推進効率２を算出することもできる。同様に、ηをａｒｃｔａｎ（踏込時の左右方向の速度／踏込時の進行方向の速度）に置き換えて左右方向の推進効率２を算出することもできる。
［推進効率３］
推進効率３は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを飛び出しの角度を用いて表す運動指標である。１歩における上下方向の最高到達点（上下方向距離の振幅の１／２）をＨ、蹴り出しから着地までの進行方向距離をＸとすると、推進効率３は、式（６）で計算できる。
［推進効率４］
推進効率４は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを、１歩の中で発生した全エネルギーに対する進行方向に進むために使われたエネルギーの比率で表す運動指標であり、推進効率４＝（進行方向に進むために使用したエネルギー／１歩に使用したエネルギー）×１００（％）で計算される。このエネルギーは、位置エネルギーと運動エネルギーの和である。
［エネルギー消費量］
エネルギー消費量は、１歩進むのに消費するエネルギー量として定義される運動指標であり、１歩進むのに消費するエネルギー量を走行期間積算したものも表す。エネルギー消費量＝（上下方向のエネルギー消費量＋進行方向のエネルギー消費量＋左右方向のエネルギー消費量）で計算される。ここで、上下方向のエネルギー消費量＝（体重×重力×上下方向距離）で計算される。また、進行方向のエネルギー消費量＝［体重×｛（蹴り出し後の進行方向最高速度）２−（着地後の進行方向最低速度）２｝／２］で計算される。また、左右方向のエネルギー消費量＝［体重×｛（蹴り出し後の左右方向最高速度）２−（着地後の左右方向最低速度）２｝／２］で計算される。
［着地衝撃］
着地衝撃は、着地によりどれくらいの衝撃が体にかかっているかを表す運動指標であり、着地衝撃＝（上下方向の衝撃力＋進行方向の衝撃力＋左右方向の衝撃力）で計算される。ここで、上下方向の衝撃力＝（体重×着地時の上下方向速度／衝撃時間）で計算される。また、進行方向の衝撃力＝｛体重×（着地前の進行方向速度−着地後の進行方向最低速度）／衝撃時間｝で計算される。また、左右方向の衝撃力＝｛体重×（着地前の左右方向速度−着地後の左右方向最低速度）／衝撃時間｝で計算される。
［ランニング能力］
ランニング能力は、ユーザーのランニングの力を表す運動指標である。例えば、ストライドと接地時間との比と、ランニングの記録（タイム）との間には相関関係があることが
知られており（「１００ｍ走レース中の接地時間、離地時間について」、Journal of Research and Development for Future Athletics.3(1):1-4, 2004.）、ランニング能力＝（ストライド／接地時間）で計算される。
［前傾角］
前傾角は、ユーザーの胴体が地面に対してどの程度傾いているかを表す運動指標である。ユーザーが地面に対して垂直に立っている状態の時の前傾角を０度とし、前かがみの時の前傾角は正の値であり、のけぞっている場合の前傾角は負の値である。前傾角は、ｍフレームのピッチ角を上記の様な仕様となるように変換することで得られる。運動解析装置２（慣性計測ユニット１０）をユーザーに装着した時に、既に傾きがある可能性があるので、静止時を左の図の０度と仮定し、そこからの変化量で前傾角を計算してもよい。
［タイミング一致度］
タイミング一致度は、ユーザーの特徴点のタイミングが良いタイミングにどれだけ近いかを表す運動指標である。例えば、腰回転のタイミングが蹴り出しのタイミングにどれだけ近いかを表す運動指標が考えられる。脚が流れている走り方では、片脚を着いた時に逆脚はまだ身体の後ろに残っているので、蹴り出し後に腰の回転タイミングが来る場合は脚が流れている走り方と判断できる。腰の回転タイミングが蹴り出しのタイミングとほぼ一致していれば良い走り方と言える。一方、腰の回転タイミングが蹴り出しのタイミングよりも遅れている場合は、脚が流れている走り方と言える。
［脚の流れ］
脚の流れは、蹴りだした脚が次に着地した時点でその脚がどの程度後方にあるかを表す運動指標である。脚の流れは、例えば、着地時の後ろ脚の大腿骨の角度として計算される。例えば、脚の流れと相関のある指標を計算し、この指標から着地時の後ろ脚の大腿骨の角度を、予め求められた相関式を用いて推定することができる。
脚の流れと相関のある指標は、例えば、（腰がヨー方向に最大限に回った時の時間−着地時の時間）で計算される。「腰がヨー方向に最大限に回った時」とは、次の１歩の動作の開始時である。着地から次の動作までの時間が長い場合、脚を引き戻すのに時間がかかっていると言え、脚が流れている現象が発生している。
あるいは、脚の流れと相関のある指標は、（腰がヨー方向に最大限に回った時のヨー角−着地時のヨー角）で計算される。着地から次の動作までにヨー角の変化が大きい場合、着地後に脚を引き戻す動作があり、それがヨー角の変化に現れる。そのため、脚が流れている現象が発生している。
あるいは、着地時のピッチ角を脚の流れと相関のある指標としてもよい。脚が後方に高くある場合、体（腰）が前傾する。そのため、腰につけたセンサーのピッチ角が大きくなる。着地時にピッチ角が大きい時は脚が流れている現象が発生している。
１−３−７．第２解析情報
以下に、第２解析情報生成部２７６により算出される第２解析情報の各項目の詳細について説明する。
［エネルギー損失］
エネルギー損失は、１歩進むのに消費するエネルギー量の中で無駄に使われたエネルギー量を表す運動指標であり、１歩進むのに消費するエネルギー量の中で無駄に使われたエネルギー量を走行期間積算したものも表す。エネルギー損失＝｛エネルギー消費量×（１００−真下着地率）×（１００−推進効率）｝で計算される。ここで、真下着地率は真下
着地率１〜３のいずれかであり、推進効率は推進効率１〜４のいずれかである。
［エネルギー効率］
エネルギー効率は、１歩進むのに消費したエネルギーが進行方向へ進むエネルギーに効率よく使われているかを表す運動指標であり、それを走行期間積算したものも表す。エネルギー効率＝｛（エネルギー消費量−エネルギー損失）／エネルギー消費量｝で計算される。
［体への負担］
体への負担は、着地衝撃を累積し、体にどれくらいの衝撃がたまっているかを表す運動指標である。怪我は衝撃の蓄積により起こるので、体への負担を評価することにより、怪我のしやすさも判断できる。体への負担＝（右脚の負担＋左脚の負担）で計算される。右脚の負担は、右脚の着地衝撃を積算することで計算できる。左脚の負担は、左脚の着地衝撃を積算することで計算できる。ここで、積算は走行中の積算と過去からの積算の両方を行う。
１−３−８．左右差率（左右バランス）
左右差率は、走行ピッチ、ストライド、接地時間、衝撃時間、第１解析情報の各項目及び第２解析情報の各項目について、体の左右でどれくらい差がみられるかを表す運動指標であり、左脚が右脚に対してどれくらい違うかを表すものとする。左右差率＝（左脚の数値／右脚の数値×１００）（％）で計算され、数値は、走行ピッチ、ストライド、接地時間、衝撃時間、ブレーキ量、推進力、真下着地率、推進効率、速度、加速度、移動距離、前傾角、脚の流れ、腰の回転角、腰の回転角速度、左右への傾き量、衝撃時間、ランニング能力、エネルギー消費量、エネルギー損失、エネルギー効率、着地衝撃、体への負担の各数値である。また、左右差率は、各数値の平均値や分散も含む。
１−３−９．処理の手順
図１４は、処理部２０が行う運動解析処理の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０は、記憶部３０に記憶されている運動解析プログラム３００を実行することにより、例えば図１４のフローチャートの手順で運動解析処理を実行する。
図１４に示すように、処理部２０は、計測開始のコマンドを受信するまで待機し（Ｓ１０のＮ）、計測開始のコマンドを受信した場合（Ｓ１０のＹ）、まず、ユーザーが静止しているものとして、慣性計測ユニット１０が計測したセンシングデータ、及び、ＧＰＳデータを用いて、初期姿勢、初期位置、初期バイアスを計算する（Ｓ２０）。
次に、処理部２０は、慣性計測ユニット１０からセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータをセンシングデータテーブル３１０に付加する（Ｓ３０）。
次に、処理部２０は、慣性航法演算処理を行い、各種の情報を含む演算データを生成する（Ｓ４０）。この慣性航法演算処理の手順の一例は後述する。
次に、処理部２０は、Ｓ４０で生成した演算データを用いて運動解析情報生成処理を行って運動解析情報を生成する（Ｓ５０）。この運動解析情報生成処理の手順の一例は後述する。
次に、処理部２０は、Ｓ４０で生成した運動解析情報を用いて走行中出力情報を生成して報知装置３に送信する（Ｓ６０）。
そして、処理部２０は、計測終了のコマンドを受信するまで（Ｓ７０のＮ及びＳ８０の
Ｎ）、前回センシングデータを取得してからサンプリング周期Δｔが経過する毎に（Ｓ７０のＹ）、Ｓ３０以降の処理を繰り返す。
処理部２０は、計測終了のコマンドを受信すると（Ｓ８０のＹ）、Ｓ５０で生成した運動解析情報を用いて走行結果情報を生成して報知装置３に送信し（Ｓ９０）、運動解析処理を終了する。
図１５は、慣性航法演算処理（図１４のＳ４０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（慣性航法演算部２２）は、記憶部３０に記憶されている慣性航法演算プログラム３０２を実行することにより、例えば図１５のフローチャートの手順で慣性航法演算処理を実行する。
図１５に示すように、まず、処理部２０は、図１４のＳ２０で算出した初期バイアスを用いて（後述のＳ１５０で加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを推定した後は、加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを用いて）、図１４のＳ３０で取得したセンシングデータに含まれる加速度と角速度からバイアスを除去して補正し、補正した加速度と角速度によりセンシングデータテーブル３１０を更新する（Ｓ１００）。
次に、処理部２０は、Ｓ１００で補正したセンシングデータを積分して速度、位置及び姿勢角を計算し、計算した速度、位置及び姿勢角を含む算出データを算出データテーブル３４０に付加する（Ｓ１１０）。
次に、処理部２０は、走行検出処理を行う（Ｓ１２０）。この走行検出処理の手順の一例は後述する。
次に、処理部２０は、走行検出処理（Ｓ１２０）により走行周期を検出した場合（Ｓ１３０のＹ）、走行ピッチ及びストライドを計算する（Ｓ１４０）。また、処理部２０は、走行周期を検出しなかった場合は（Ｓ１３０のＮ）、Ｓ１４０の処理を行わない。
次に、処理部２０は、誤差推定処理を行い、速度誤差δｖｅ、姿勢角誤差εｅ、加速度バイアスｂａ、角速度バイアスｂω及び位置誤差δｐｅを推定する（Ｓ１５０）。
次に、処理部２０は、Ｓ１５０で推定した速度誤差δｖｅ、姿勢角誤差εｅ及び位置誤差δｐｅを用いて、速度、位置及び姿勢角をそれぞれ補正し、補正した速度、位置及び姿勢角により算出データテーブル３４０を更新する（Ｓ１６０）。また、処理部２０は、Ｓ１６０で補正した速度を積分し、ｅフレームの距離を計算する（Ｓ１７０）。
次に、処理部２０は、センシングデータテーブル３１０に記憶されているセンシングデータ（ｂフレームの加速度及び角速度）、算出データテーブル３４０に記憶されている算出データ（ｅフレームの速度、位置及び姿勢角）及びＳ１７０で算出したｅフレームの距離を、それぞれ、ｍフレームの加速度、角速度、速度、位置、姿勢角及び距離に座標変換する（Ｓ１８０）。
そして、処理部２０は、Ｓ１８０で座標変換した後のｍフレームの加速度、角速度、速度、位置、姿勢角及び距離、Ｓ１４０で算出したストライド及び走行ピッチを含む演算データを生成する（Ｓ１９０）。処理部２０は、図１４のＳ３０でセンシングデータを取得する毎に、この慣性航法演算処理（Ｓ１００〜Ｓ１９０の処理）を行う。
図１６は、走行検出処理（図１５のＳ１２０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（走行検出部２４２）は、例えば図１６のフローチャートの手順
で走行検出処理を実行する。
図１６に示すように、処理部２０は、図１５のＳ１００で補正した加速度に含まれるｚ軸加速度をローパスフィルター処理し（Ｓ２００）、ノイズを除去する。
次に、処理部２０は、Ｓ２００でローパスフィルター処理したｚ軸加速度が閾値以上かつ極大値の場合（Ｓ２１０のＹ）、このタイミングで走行周期を検出する（Ｓ２２０）。
次に、処理部２０は、Ｓ２２０で検出した走行周期が左右いずれの走行周期かを判定し、左右足フラグを設定し（Ｓ２３０）、走行検出処理を終了する。処理部２０は、ｚ軸加速度が閾値未満か極大値でなければ（Ｓ２１０のＮ）、Ｓ２２０以降の処理を行わずに走行検出処理を終了する。
図１７は、運動解析情報生成処理（図１４のＳ５０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（運動解析部２４）は、記憶部３０に記憶されている運動解析情報生成プログラム３０４を実行することにより、例えば図１７のフローチャートの手順で運動解析情報生成処理を実行する。
図１７に示すように、まず、処理部２０は、図１４のＳ４０の慣性航法演算処理で生成した演算データを用いて、基本情報の各項目を算出する（Ｓ３００）。
次に、処理部２０は、演算データを用いて、ユーザーの走行運動における特徴点（着地、踏込、離地等）の検出処理を行う（Ｓ３１０）。
処理部２０は、Ｓ３１０の処理で特徴点を検出した場合（Ｓ３２０のＹ）、特徴点を検出したタイミングに基づき、接地時間及び衝撃時間を算出する（Ｓ３３０）。また、処理部２０は、演算データの一部及びＳ３３０で生成した接地時間及び衝撃時間を入力情報として、特徴点を検出したタイミングに基づき、第１解析情報の一部の項目（算出に特徴点の情報が必要な項目）を算出する（Ｓ３４０）。処理部２０は、Ｓ３１０の処理で特徴点を検出しなかった場合は（Ｓ３２０のＮ）、Ｓ３３０及びＳ３４０の処理を行わない。
次に、処理部２０は、入力情報を用いて、第１解析情報の他の項目（算出に特徴点の情報が不要な項目）を算出する（Ｓ３５０）。
次に、処理部２０は、第１解析情報を用いて、第２解析情報の各項目を算出する（Ｓ３６０）。
次に、処理部２０は、入力情報の各項目、第１解析情報の各項目及び第２解析情報の各項目に対して左右差率を算出する（Ｓ３７０）。
処理部２０は、Ｓ３００〜Ｓ３７０で算出した各情報に現在の計測時刻を付加して記憶部３０に記憶し（Ｓ３８０）、運動解析情報生成処理を終了する。
１−４．報知装置
１−４−１．報知装置の構成
図１８は、報知装置３の構成例を示す機能ブロック図である。図１８に示すように、報知装置３は、ＧＰＳユニット１１０、処理部１２０、記憶部１３０、通信部１４０、操作部１５０、計時部１６０、表示部１７０、音出力部１８０及び振動部１９０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の報知装置３は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
ＧＰＳユニット１１０は、測位用衛星の一種であるＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ衛星信号を受信し、当該ＧＰＳ衛星信号を利用して測位計算を行ってｎフレームにおけるユーザーの位置及び速度（大きさと向きを含むベクトル）を算出し、これらに時刻情報や測位精度情報を付したＧＰＳデータを処理部１２０に出力する。なお、ＧＰＳを利用して、位置や速度を算出する方法や時刻情報を生成する方法については公知であるため、詳細な説明を省略する。
通信部１４０は、運動解析装置２の通信部４０（図３参照）との間でデータ通信を行うものであり、処理部１２０から操作データに応じたコマンド（計測開始／計測終了のコマンド等）を受け取って運動解析装置２の通信部４０に送信する処理、運動解析装置２の通信部４０から送信された走行中出力情報や走行結果情報を受信して処理部１２０に送る処理等を行う。
操作部１５０は、ユーザーからの操作データ（計測開始／計測終了の操作データ、各運動指標の目標値を入力する操作データ、報知対象の運動指標を選択する操作データ等）を取得し、処理部１２０に送る処理を行う。操作部１５０は、例えば、タッチパネル型ディスプレイ、ボタン、キー、マイクなどであってもよい。
計時部１６０は、年、月、日、時、分、秒等の時刻情報を生成する処理を行う。計時部１６０は、例えば、リアルタイムクロック（ＲＴＣ：Real Time Clock）ＩＣなどで実現される。
表示部１７０（出力部の一例）は、処理部１２０から送られてきた画像データやテキストデータを、文字、グラフ、表、アニメーション、その他の画像として出力し、表示するものである。表示部１７０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ、ＥＰＤ（Electrophoretic Display）等のディスプレイで実現され、タッチパネル型ディスプレイであってもよい。なお、１つのタッチパネル型ディスプレイで操作部１５０と表示部１７０の機能を実現するようにしてもよい。
音出力部１８０（出力部の一例）は、処理部１２０から送られてきた音データを、音声やブザー音等の音として出力するものである。音出力部１８０は、例えば、スピーカーやブザーなどで実現される。
振動部１９０（出力部の一例）は、処理部１２０から送られてきた振動データに応じて振動する。この振動が報知装置３に伝わり、報知装置３を装着したユーザーが振動を感じることができる。振動部１９０は、例えば、振動モーターなどで実現される。
記憶部１３０は、例えば、ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ハードディスクやメモリーカード等のプログラムやデータを記憶する記録媒体や、処理部１２０の作業領域となるＲＡＭ等により構成される。記憶部１３０（いずれかの記録媒体）には、処理部１２０によって読み出され、報知処理（図２３参照）を実行するための報知プログラム１３２が記憶されている。
また、記憶部３０には、報知制御テーブル１３４が記憶されている。報知制御テーブル１３４は、各運動指標について、運動解析装置２による計算値と報知装置３において設定された目標値との差分の最大値や報知パターンを定義する情報である。図１９は、第１実施形態における報知制御テーブル１３４の構成例を示す図である。図１９の例では、真下着地については、計算値と目標値との差分の最大値が「５０ｃｍ」、報知パターンが「音１」及び「振動１」に定義されている。また、推進効率については、計算値と目標値との
差分の最大値が「５度」、報知パターンが「音２」及び「振動２」に定義されている。また、接地時間については、計算値と目標値との差分の最大値が「１００ｍｓｅｃ」、報知パターンが「音３」及び「振動３」に定義されている。また、前傾角について、計算値と目標値との差分の最大値が「５度」、報知パターンが「音４」及び「振動４」に定義されている。
「音１」、「音２」、「音３」、「音４」、・・・は、音出力部１８０が出力する、ユーザーが判別可能な互いに異なる音である。例えば、「音１」は音階が「ド」の音、「音２」は音階が「ミ」の音、「音３」は音階が「ソ」の音、「音４」は音階が「シ」の音のように、互いに異なる音階の音であってもよい。また、例えば、「音１」はメロディー１、「音２」はメロディー２、「音３」はメロディー３、「音４」はメロディー４のように、互いに異なるメロディーであってもよい。また、例えば、「音１」は「ピッ」などの音を１回、「音２」は「ピッ」などの音を２回、「音３」は「ピッ」などの音を３回、「音４」は「ピッ」のように、音の出力回数が互いに異なっていてもよい。また、例えば、「音１」は音声パターン１、「音２」は音声パターン２、「音３」は音声パターン３、「音４」は音声パターン４のように、互いに異なる音声パターンであってもよい。
同様に、「振動１」、「振動２」、「振動３」、「振動４」、・・・は、振動部１９０が発生させて出力する、ユーザーが判別可能な互いに異なる振動である。例えば、「振動１」、「振動２」、「振動３」、「振動４」は、周波数あるいは長さが互いに異なる振動パターンであってもよい。また、例えば、「振動１」は短い振動を１回、「振動２」は短い振動を２回、「振動３」は短い振動を３回、「振動４」は短い振動を４回のように、振動の発生回数が互いに異なっていてもよい。
また、記憶部３０には、速度−目標値テーブル１３６が記憶されていてもよい。速度−目標値テーブル１３６は、ユーザーの走行速度と各運動指標の目標値との対応関係を定義する情報（事前に決められたユーザーの速度と複数の指標の各々の目標値との対応情報の一例）である。図２０は、第１実施形態における速度−目標値テーブル１３６の構成例を示す図である。図２０の例では、走行速度が５ｍ／ｓの時は、真下着地の目標値が３５ｃｍ、推進効率の目標値が１０度、接地時間の目標値が１００ｍｓｅｃ、前傾角の目標値が８度、・・・に定義されている。また、走行速度が４ｍ／ｓの時は、真下着地の目標値が３０ｃｍ、推進効率の目標値が１１度、接地時間の目標値が１５０ｍｓｅｃ、前傾角の目標値が７度、・・・に定義されている。また、走行速度が３ｍ／ｓの時は、真下着地の目標値が２５ｃｍ、推進効率の目標値が１２度、接地時間の目標値が２００ｍｓｅｃ、前傾角の目標値が６度、・・・に定義されている。また、走行速度が２ｍ／ｓの時は、真下着地の目標値が２０ｃｍ、推進効率の目標値が１３度、接地時間の目標値が２５０ｍｓｅｃ、前傾角の目標値が５度、・・・に定義されている。すなわち、図２０の例では、ユーザーの走行速度が速いほど、真下着地の目標値と前傾角の目標値は高くなり、推進効率の目標値と接地時間の目標値は低くなるといったように、各運動指標について走行速度毎に適切な目標値が定義されている。
処理部１２０は、例えば、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ等により構成され、記憶部１３０（記録媒体）に記憶されているプログラムを実行することにより、各種の演算処理や制御処理を行う。例えば、処理部１２０は、操作部１５０から受け取った操作データに応じた各種処理（計測開始／計測終了のコマンドを通信部１４０に送る処理、操作データに応じた各運動指標の目標値の設定処理や報知対象の運動指標の選択処理等）、通信部１４０から走行中出力情報を受け取り、各運動指標の値（計算値）に対して各種の演算処理を行って音データや振動データ等の報知情報を生成し、それぞれ音出力部１８０や振動部１９０に送る処理を行う。また、処理部１２０は、通信部１４０から走行結果情報を受け取り、走行結果情報に応じたテキストデータ等の報知情報を生成し、表示部１７０に送る処理を
行う。また、処理部１２０は、計時部１６０から受け取った時刻情報に応じた時刻画像データを生成して表示部１７０に送る処理等を行う。
１−４−２．処理部の機能構成
図２１は、第１実施形態における報知装置３の処理部１２０の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、処理部１２０は、記憶部１３０に記憶されている報知プログラム１３２を実行することにより、目標値設定部４００、差分計算制御部４１０、差分計算部４２０、正規化部４３０、指標選択部４４０及び報知制御部４５０として機能する。ただし、処理部１２０は、ネットワーク等を介して、任意の記憶装置（記録媒体）に記憶されている報知プログラム１３２を受信して実行してもよい。
目標値設定部４００は、各運動指標の目標値を設定する処理を行う。目標値設定部４００は、例えば、操作データに含まれる各運動指標の目標値を取得して設定してもよい。例えば、ユーザーが、操作部１５０を操作して、自分の過去の走行における各運動指標の値を基準に目標値を設定してもよいし、同じ走行チームに所属する他のメンバーの各運動指標の平均値などを基準に目標値を設定してもよいし、憧れのランナーや目標とするランナーの各運動指標の値を目標値に設定してもよいし、目標のタイムをクリアした他のユーザーの各運動指標の値を目標値に設定してもよい。
あるいは、目標値設定部４００は、速度−目標値テーブル１３６を用いて、複数の指標の各々について、ユーザーの走行速度に対応する目標値を設定してもよい。目標値設定部４００は、ユーザーの走行速度として、例えば、ＧＰＳユニット１１０が算出したＧＰＳデータに含まれる速度を用いてもよいし、走行中出力情報に含まれる走行速度を用いてもよい。目標値設定部４００は、例えば、図２０に示した速度−目標値テーブル１３６を使用する場合、ユーザーの走行速度が４ｍ／ｓであれば、真下着地の目標値を３０ｃｍ、推進効率の目標値を１１度、接地時間の目標値を１５０ｍｓｅｃ、前傾角の目標値を７度に設定する。また、目標値設定部４００は、ユーザーの走行速度が３．５ｍ／ｓであれば、例えば、３ｍ／ｓの時の目標値と４ｍ／ｓの時の目標値とを用いて線形補完等を行い、真下着地の目標値を２７．５ｃｍ、推進効率の目標値を１１．５度、接地時間の目標値を１７５ｍｓｅｃ、前傾角の目標値を６．５度に設定する。
差分計算制御部４１０は、差分計算部４２０による各運動指標の値（計算値）と目標値との差分の計算を実行するか否か（オン又はオフ）を個別に制御する。例えば、ユーザーが操作部１５０を操作して差分計算を行う（あるいは行わない）運動指標を選択し、差分計算制御部４１０がこの操作による操作―データを取得し、操作データに応じて各運動指標の値と目標値との差分計算のオン／オフを制御してもよい。
差分計算部４２０は、慣性計測ユニット１０によりユーザーの運動を解析して算出された複数の運動指標の各々の指標値と、当該複数の運動指標の各々に設定された目標値との差分を計算する処理を行う。本実施形態では、差分計算部４２０は、複数の運動指標の各々について、走行中出力情報に含まれる計算値（運動解析装置２が慣性計測ユニット１０の計測データを用いてユーザーの運動を解析して算出した値）と目標値設定部４００が設定した目標値との差分を計算する処理を行う。具体的には、差分計算部４２０は、真下着地差分計算部４２１、推進効率差分計算部４２２、接地時間差分計算部４２３、前傾角差分計算部４２４、・・・のように、各運動指標について計算値と目標値との差分を計算する複数の差分計算部を含んで構成され、各差分計算部は、差分計算制御部４１０の制御のもと、オンの時は計算値と目標値との差分（計算値―目標値）を出力し、オフの時は差分計算を行わずに差分計算を行わなかったことを示す特別な値（例えば、現実的にあり得ない大きな値）を出力する。
正規化部４３０は、差分計算部４２０が出力する複数の運動指標の各々についての差分を正規化する処理を行う。具体的には、正規化部４３０は、真下着地正規化部４３１、推進効率正規化部４３２、接地時間正規化部４３３、前傾角正規化部４３４、・・・のように、各運動指標について差分の計算値を正規化する複数の正規化部を含んで構成され、各正規化部は、各運動指標についての差分の計算値が０以下であれば０に、差分の計算値が報知制御テーブル１３４で定義されている最大値以上であれば１に、差分の計算値が０と最大値の間の値であれば（差分の計算値）／（差分の最大値）にして０〜１の値に正規化して出力する。また、各正規化部は、各差分計算部が差分計算を行わなかったことを示す特別な値を出力している場合は、負の値又は１よりも大きな値を出力する。
指標選択部４４０は、複数の指標の各々についての差分に基づき、複数の運動指標のうちの一部の運動指標を選択する処理を行う。具体的には、指標選択部４４０は、正規化部４３０が出力する、複数の運動指標の各々についての正規化された計算値と目標値との差分の値に基づき、一部の運動指標を選択する。
例えば、指標選択部４４０は、一部の運動指標として他の運動指標よりも目標値との差分の大きい運動指標を選択してもよい。指標選択部４４０は、例えば、正規化された差分の値が０〜１の間にある複数の運動指標のうち、正規化された差分の値が大きい方から所定数の運動指標を選択してもよい。また、指標選択部４４０は、例えば、正規化された差分の値が最も１に近い運動指標のみ（最も悪い１つの運動指標のみ）を選択してもよいし、正規化された差分の値が１に近い上位２つあるいは３つの運動指標（最も悪い２つあるいは３つの運動指標）を選択してもよい。さらに、指標選択部４４０は、０〜１に正規化された差分の値のすべてが閾値（例えば０．３）よりも小さい場合（相対的に悪い運動指標がない場合）には、いずれの運動指標も選択しないようにしてもよい。
また、例えば、指標選択部４４０は、一部の運動指標として他の運動指標よりも目標値との差分が小さい運動指標を選択してもよい。指標選択部４４０は、例えば、正規化された差分の値が０〜１の間にある複数の運動指標のうち、正規化された差分の値が小さい方から所定数の運動指標を選択してもよい。また、指標選択部４４０は、例えば、正規化された差分の値が最も０に近い運動指標のみ（最も良い１つの運動指標のみ）を選択してもよいし、正規化された差分の値が０に近い上位２つあるいは３つの運動指標（最も良い２つあるいは３つの運動指標）を選択してもよい。さらに、指標選択部４４０は、０〜１に正規化された差分の値のすべてが閾値（例えば０．７）よりも大きい場合（相対的に良い運動指標がない場合）には、いずれの運動指標も選択しないようにしてもよい。
報知制御部４５０は、指標選択部４４０が選択した一部の運動指標を報知するための制御を行う。具体的には、報知制御部４５０は、選択された各運動指標に対して報知制御テーブル１３４で定義されている音や振動を発生させるための報知情報を生成し、音出力部１８０や振動部１９０に送信する。ユーザーは、音や振動のパターンからどの運動指標が選択されたか（どの運動指標が悪いか（あるいは良いか））を認識しながら走行することができる。ただし、指標選択部４４０が複数の運動指標を選択した場合、現実的には、運動指標毎に異なる複数の振動を同時に発生させてもユーザーは判別することができないので、運動指標毎に異なる複数の音を同時に出力するのがよい。また、同時に出力する音の数が多すぎてもユーザーは判別することができないので、指標選択部４４０は、２つか３つ程度の運動指標を上限として選択するのがよい。
また、ユーザーが操作部１５０を介して報知周期の設定（例えば、１分毎に５秒間音や振動を発生させる等の設定）を行い、報知制御部４５０は、設定された報知周期毎に音や振動を発生させるための報知情報を生成してもよい。
また、報知制御部４５０は、走行結果情報を受け取ると、走行結果情報を表示させるための報知情報（テキストデータ等）を生成し、表示部１７０に送信する。例えば、図２２に示すように、第１実施形態における報知制御部４５０は、走行結果情報に含まれる、ユーザーの走行中における各運動指標の平均値を表示部１７０に表示させる。ユーザーは、走行終了後（計測終了操作を行った後）に、表示部１７０を見れば、各運動指標の良し悪しをすぐに認識することができる。
１−４−３．処理の手順
図２３は、第１実施形態における報知装置３の処理部１２０が行う報知処理の手順の一例を示すフローチャート図である。報知装置３（コンピューターの一例）の処理部１２０は、記憶部１３０に記憶されている報知プログラム１３２を実行することにより、例えば図２３のフローチャートの手順で報知処理を実行する。
図２３に示すように、処理部１２０は、まず、操作部１５０からの操作データに基づき、各運動指標の目標値を設定する（Ｓ４００）。
次に、処理部１２０は、操作部１５０から計測開始の操作データを取得するまで待機し（Ｓ４１０のＮ）、計測開始の操作データを取得した場合（Ｓ４１０のＹ）、通信部１４０を介して、計測開始のコマンドを運動解析装置２に送信する（Ｓ４２０）。
次に、処理部１２０は、操作部１５０から計測終了の操作データを取得するまでは（Ｓ４７０のＮ）、通信部１４０を介して、運動解析装置２から走行中出力情報を取得する毎に（Ｓ４３０のＹ）、取得した走行中出力情報に含まれる各運動指標の値（計算値）とＳ４００で設定した各目標値との差分を計算する（Ｓ４４０）。
次に、処理部１２０は、Ｓ４４０で計算した各運動指標の差分値を０〜１に正規化する（Ｓ４５０）。
次に、処理部１２０は、各運動指標に対する正規化後の差分値を用いて、報知対象の運動指標を選択し（Ｓ４６０）、選択した運動指標を報知するための報知情報を生成して音出力部１８０や振動部１９０を介して報知する（Ｓ４７０）。
そして、処理部１２０は、操作部１５０から計測終了の操作データを取得すると（Ｓ４８０のＹ）、通信部１４０を介して、運動解析装置２から走行結果情報を取得して表示部１７０に表示させ（Ｓ４９０）、報知処理を終了する。
このように、ユーザーは、Ｓ４７０で報知される情報に基づき、走行状態を認識しながら走行することができる。また、ユーザーは、Ｓ４９０で表示される情報に基づき、走行終了後、直ちに走行結果を認識することができる。
なお、図２３のフローチャートでは、処理部１２０は、Ｓ４００において、操作部１５０からの操作データに基づき、各運動指標の目標値を設定するので、ユーザーの走行中に各運動指標の目標値を変更する必要がない場合（例えば、ユーザーがほぼ一定の速度で走行するような場合）に適している。一方、ユーザーの走行速度が大きく変化する場合（例えば、アップダウンの激しい道路を走行するような場合）は、上述したように、処理部１２０は、ユーザーの走行速度を取得し、速度−目標値テーブル１３６を用いて走行速度に応じた目標値を設定するように、図２３のフローチャートを変形してもよい。
１−５．効果
第１実施形態では、慣性計測ユニット１０は、３軸の加速度センサー１２と３軸の角速
度センサー１４によりユーザーの細かい動きを検出可能であるため、運動解析装置２は、ユーザーの走行中に、慣性計測ユニット１０の検出結果を用いて慣性航法演算を行い、当該慣性航法演算の結果を用いて、走行能力に関係する各種の運動指標の値を精度よく計算することができる。そして、報知装置３は、運動解析装置２が算出した各種の運動指標の値と各々の目標値との差分に基づいて、相対的に悪い（又は良い）一部の運動指標を選択して報知する。従って、第１実施形態によれば、ユーザーは、相対的に悪い（又は良い）運動指標を認識しながら走行することができるので、効率的に走行能力を向上させることができる。
特に、第１実施形態では、報知装置３は、各種の運動指標の値と各々の目標値との差分を正規化し、正規化した差分の値が大きい方（又は小さい方）から所定数の運動指標を選択して報知する。すなわち、第１実施形態によれば、報知装置は、平等な条件のもとで、相対的に悪い（又は良い）所定数の運動指標を選択して報知することができるので、ユーザーの走行状態に関係なく特定の運動指標が頻繁に報知されやすくなるおそれを低減させることができる。
また、第１実施形態では、報知装置３は、各運動指標についての正規化した差分がすべて閾値よりも小さい（又は大きい）場合にはいずれの運動指標も報知しない。従って、第１実施形態によれば、ユーザーは、いずれの運動指標も報知されない時は、走行状態が良い（又は悪い）と判断することができ、良い走行状態（又は悪い走行状態）を体感することができる。
また、第１実施形態では、報知装置３は、選択した運動指標を、運動指標毎に異なる音又は振動により報知する。従って、第１実施形態によれば、ユーザーは、視線を前方に保って走行に集中しながら、相対的に悪い（又は良い）運動指標を認識することができるので、効率的に走行能力を向上させることができる。
また、第１実施形態によれば、報知装置３は、ユーザーの走行終了後（ユーザーが計測終了操作を行った後）、走行中における各運動指標の平均値等の情報を表示するので、ユーザーは、走行中に意識していた運動指標がどの程度改善されたか、あるいは、意識していなかったが平均して悪い（又は良い）運動指標の有無などをすぐに認識することができる。
２．第２実施形態
第２実施形態において、第１実施形態と同様の構成には同じ符号を付してその説明を省略又は簡略し、第１実施形態と異なる内容について詳細に説明する。
２−１．運動解析システムの構成
以下では、ユーザーの走行（歩行も含む）における運動を解析する運動解析システムを例に挙げて説明するが、第２実施形態の運動解析システムは、走行以外の運動を解析する運動解析システムにも、同様に適用することができる。第２実施形態の運動解析システム１の構成例は、第１実施形態（図１）と同様であるため、その図示を省略する。第２実施形態の運動解析システム１も、第１実施形態（図１）と同様、運動解析装置２及び報知装置３を含んで構成されている。第１実施形態と同様、運動解析装置２は、ユーザーの走行中の運動を解析する装置であり、報知装置３は、ユーザーに走行中の運動の状態や走行結果の情報をユーザーに通知する装置である。第２実施形態でも、第１実施形態と同様、図２に示した＾ように、運動解析装置２は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０を内蔵し、ユーザーが静止している状態で、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０の１つの検出軸（以下ではｚ軸とする）が重力加速度方向（鉛直下向き）とほぼ一致するように、ユーザーの胴体部分（例えば、右腰、左腰、又は腰の中央部）に装着される。また、第１実施形態と同様
、報知装置３は、リスト型（腕時計型）の携帯情報機器であり、ユーザーの手首等に装着される。ただし、報知装置３は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）やスマートフォン等の携帯情報機器であってもよい。
第１実施形態と同様、ユーザーは、走行開始時に報知装置３を操作して運動解析装置２による計測（慣性航法演算処理及び運動解析処理）の開始を指示し、走行終了時に報知装置３を操作して運動解析装置２による計測の終了を指示する。報知装置３は、ユーザーの操作に応じて、計測の開始や終了を指示するコマンドを運動解析装置２に送信する。
第１実施形態と同様、運動解析装置２は、計測開始のコマンドを受信すると、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０による計測を開始し、計測結果を用いて、ユーザーの走行能力（運動能力の一例）に関係する指標である各種の運動指標の値を計算し、ユーザーの走行運動の解析結果の情報として、各種の運動指標の値を含む運動解析情報を生成する。運動解析装置２は、生成した運動解析情報を用いて、ユーザーの走行中に出力する情報（走行中出力情報）を生成し、報知装置３に送信する。また、第２実施形態では、報知装置３は、運動解析装置２から走行中出力情報を受信し、走行中出力情報に含まれる各種の運動指標の値を事前に設定された各目標値と比較し、各運動指標の良し悪しの情報を表示する。これにより、ユーザーは、各運動指標の良し悪しを認識しながら走行することができる。
さらに、第２実施形態では、報知装置３は、ユーザーの走行中に、片足が接地している時間（着地してから離地するまでの時間）や両足が離地している時間（滞空時間）の目標値に合わせて、特定の種類の音又は振動を周期的に出力する。ユーザーは、音又は振動に合わせて左右の足の着地と離地を繰り返すことで、理想的な接地時間や滞空時間となるような走行を実現することができる。
また、第１実施形態と同様、運動解析装置２は、計測終了のコマンドを受信すると、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０による計測を終了し、ユーザーの走行結果の情報（走行結果情報：走行距離、走行速度）を生成し、報知装置３に送信する。報知装置３は、運動解析装置２から走行結果情報を受信し、走行結果の情報を文字や画像としてユーザーに報知する。これにより、ユーザーは、走行終了後すぐに走行結果の情報を認識することができる。もしくは、報知装置３は、走行中出力情報をもとに走行結果情報を生成し、文字や画像としてユーザーに報知してもよい。
なお、運動解析装置２と報知装置３との間のデータ通信は、無線通信でもよいし、有線通信でもよい。
２−２．座標系
以下の説明において必要となる座標系を、第１実施形態の「１−２．座標系」と同様に定義する。
２−３．運動解析装置
２−３−１．運動解析装置の構成
第２実施形態における運動解析装置２の構成例は、第１実施形態（図３）と同様であるため、その図示を省略する。第２実施形態における運動解析装置２において、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０、処理部２０、記憶部３０、通信部４０、ＧＰＳユニット５０及び地磁気センサー６０の各機能は第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
２−３−２．処理部の機能構成
第２実施形態における運動解析装置２の処理部２０の構成例は、第１実施形態（図８）と同様であるため、その図示を省略する。第２実施形態でも、第１実施形態と同様、処理
部２０は、記憶部３０に記憶されている運動解析プログラム３００を実行することにより、慣性航法演算部２２及び運動解析部２４として機能する。慣性航法演算部２２及び運動解析部２４の各機能は、第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
２−３−３．慣性航法演算部の機能構成
第２実施形態における慣性航法演算部２２の構成例は、第１実施形態（図９）と同様であるため、その図示を省略する。第２実施形態でも、第１実施形態と同様に、慣性航法演算部２２は、バイアス除去部２１０、積分処理部２２０、誤差推定部２３０、走行処理部２４０及び座標変換部２５０を含み、これらの各機能は第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
２−３−４．運動解析部の機能構成
第２実施形態における運動解析部２４の構成例は、第１実施形態（図１３）と同様であるため、その図示を省略する。第２実施形態でも、第１実施形態と同様に、運動解析部２４は、特徴点検出部２６０、接地時間・衝撃時間算出部２６２、基本情報生成部２７２、第１解析情報生成部２７４、第２解析情報生成部２７６及び左右差率算出部２７８及び出力情報生成部２８０を含み、これらの各機能は、第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
２−３−５．入力情報
入力情報の各項目の詳細については、第１実施形態の「１−３−５．入力情報」で説明したため、ここでは説明を省略する。
２−３−６．第２解析情報
第２解析情報生成部２７６により算出される第２解析情報の各項目の詳細については、第１実施形態の「１−３−７．第２解析情報」で説明したため、ここでは説明を省略する。
２−３−７．左右差率（左右バランス）
左右差率算出部２７８により算出される左右差率の詳細については、第１実施形態の「１−３−８．左右差率（左右バランス）」で説明したため、ここでは説明を省略する。
２−３−８．処理の手順
第２実施形態における処理部２０が行う運動解析処理の手順の一例を示すフローチャートは、第１実施形態（図１４）と同様であるため、その図示及び説明を省略する。
また、第２実施形態における慣性航法演算処理（図１４のＳ４０の処理）の手順の一例を示すフローチャートも、第１実施形態（図１５）と同様であるため、その図示及び説明を省略する。
また、第２実施形態における走行検出処理（図１５のＳ１２０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図も、第１実施形態（図１６）と同様であるため、その図示及び説明を省略する。
また、第２実施形態における運動解析情報生成処理（図１４のＳ５０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図も、第１実施形態（図１７）と同様であるため、その図示及び説明を省略する。
２−４．報知装置
２−４−１．報知装置の構成
第２実施形態における報知装置３の構成例は、第１実施形態（図１８）と同様であるため、その図示を省略する。第２実施形態における報知装置３において、ＧＰＳユニット１１０、通信部１４０、操作部１５０及び計時部１６０の各機能は第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
表示部１７０（出力部の一例）は、処理部１２０から送られてきた画像データやテキストデータを、文字、グラフ、表、アニメーション、その他の画像として出力し、表示するものである。表示部１７０は、例えば、ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイ、ＥＰＤ等のディスプレイで実現され、タッチパネル型ディスプレイであってもよい。なお、１つのタッチパネル型ディスプレイで操作部１５０と表示部１７０の機能を実現するようにしてもよい。
音出力部１８０（出力部の一例）は、処理部１２０から送られてきた音情報（音データ）を、音声やブザー音等の音として出力するものである。音出力部１８０は、例えば、スピーカーやブザーなどで実現される。
振動部１９０（出力部の一例）は、処理部１２０から送られてきた振動情報（振動データ）に応じて振動する。この振動が報知装置３に伝わり、報知装置３を装着したユーザーが振動を感じることができる。振動部１９０は、例えば、振動モーターなどで実現される。
記憶部１３０は、例えば、ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ハードディスクやメモリーカード等のプログラムやデータを記憶する記録媒体や、処理部１２０の作業領域となるＲＡＭ等により構成される。記憶部１３０（いずれかの記録媒体）には、処理部１２０によって読み出され、報知処理（図２９参照）を実行するための報知プログラム１３２が記憶されている。
また、記憶部３０には、報知制御テーブル１３４が記憶されている。第２実施形態における報知制御テーブル１３４は、接地時間（ユーザーの片足が接地している時間）の目標値に対応する時間である目標接地時間（第１期間）と滞空時間（ユーザーの両足が離地している時間）の目標値に対応する時間である目標滞空時間（第２期間）をユーザーに報知するための方法を定義する情報である。図２４は、第２実施形態における報知制御テーブル１３４の構成例を示す図である。本実施形態では、ユーザーが４つの報知モード（モード１、モード２、モード３、モード４）のいずれか１つを選択可能であり、図２４の例では、報知制御テーブル１３４において、モード１では、目標接地時間を「音１」又は「振動１」（第１の報知手段）で報知し、目標滞空時間を報知しないことが定義されている。また、モード２では、目標滞空時間を「音２」又は「振動２」（第２の報知手段）で報知し、目標接地時間を報知しないことが定義されている。また、モード３では、目標接地時間を「音１」又は「振動１」（第１の報知手段）で報知し、目標滞空時間を「音２」又は「振動２」（第２の報知手段）で報知することが定義されている。また、モード４では、目標接地時間と目標滞空時間のいずれも報知しないことが定義されている。
「音１」（第１の音）と「音２」（第２の音）は、音出力部１８０が出力する、ユーザーが判別可能な互いに異なる音である。例えば、「音１」は「バシッ」、「音２」は「ビョーン」のように、それぞれ、接地状態や滞空状態をイメージしやすい音であってもよい。また、「音１」は低い周波数の音、「音２」は高い周波数の音のように、互いに異なる周波数の音であってもよい。また、「音１」は音階が「ド」の音、「音２」は音階が「ミ」の音のように、互いに異なる音階の音であってもよい。
同様に、「振動１」（第１の振動）と「振動２」（第２の振動）は、振動部１９０が発
生させる、ユーザーが判別可能な互いに異なる振動である。例えば、「振動１」と「振動２」は、互いに異なる周波数の振動であってもよい。
また、記憶部３０には、速度−目標値テーブル１３６が記憶されていてもよい。第２実施形態における速度−目標値テーブル１３６は、ユーザーの走行速度と目標接地時間及び目標滞空時間との対応関係を定義する情報である。図２５は、第２実施形態における速度−目標値テーブル１３６の構成例を示す図である。図２５の例では、走行速度が４ｍ／ｓの時は、目標接地時間が１７０ｍｓｅｃ、目標滞空時間が１１０ｍｓｅｃに定義されている。また、走行速度が３ｍ／ｓの時は、目標接地時間が１９０ｍｓｅｃ、滞空目標時間が１００ｍｓｅｃに定義されている。また、走行速度が２ｍ／ｓの時は、目標接地時間が２１０ｍｓｅｃ、目標滞空時間が９０ｍｓｅｃに定義されている。すなわち、図２５の例では、ユーザーの走行速度が速いほど、目標接地時間が短くなり、目標滞空時間が長くなるといったように、走行速度毎に適切な目標接地時間及び目標滞空時間が定義されている。
処理部１２０は、例えば、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ等により構成され、記憶部１３０（記録媒体）に記憶されているプログラムを実行することにより、各種の演算処理や制御処理を行う。例えば、処理部１２０は、操作部１５０から受け取った操作データに応じた各種処理（計測開始／計測終了のコマンドを通信部１４０に送る処理、操作データに応じた各運動指標の目標値の設定処理や報知モードの選択処理等）、通信部１４０から走行中出力情報を受け取り、各種の運動指標の値と目標値との比較結果に応じた表示情報（テキストデータ）を生成して表示部１７０に送る処理、目標接地時間や目標滞空時間に応じた音情報（音データ）又は振動情報（振動データ）を生成して音出力部１８０又は振動部１９０に送る処理を行う。また、処理部１２０は、計時部１６０から受け取った時刻情報に応じた時刻画像データを生成して表示部１７０に送る処理等を行う。
２−４−２．処理部の機能構成
図２６は、第２実施形態における報知装置３の処理部１２０の構成例を示す機能ブロック図である。第２実施形態では、処理部１２０は、記憶部１３０に記憶されている報知プログラム１３２を実行することにより、目標値設定部４００、報知モード選択部４６０及び報知制御部４５０として機能する。ただし、処理部１２０は、ネットワーク等を介して、任意の記憶装置（記録媒体）に記憶されている報知プログラム１３２を受信して実行してもよい。
目標値設定部４００は、各運動指標の目標値を設定する処理を行う。目標値設定部４００は、例えば、操作データに含まれる各運動指標の目標値を取得して設定してもよい。例えば、ユーザーが、操作部１５０を操作して、自分の過去の走行における各運動指標の値を基準に目標値を設定してもよいし、同じ走行チームに所属する他のメンバーの各運動指標の平均値などを基準に目標値を設定してもよいし、憧れのランナーや目標とするランナーの各運動指標の値を目標値に設定してもよいし、目標のタイムをクリアした他のユーザーの各運動指標の値を目標値に設定してもよい。
また、目標値設定部４００は、ユーザーの走行における所定の情報に基づいて、目標接地時間（接地時間の目標値）及び目標滞空時間（滞空時間の目標値）を設定する処理を行う。例えば、当該所定の情報は、接地時間や走行ピッチの情報（慣性計測ユニットの計測データを用いて算出された接地時間や走行ピッチの値（走行中出力情報に含まれる計算値））であってもよい。また、例えば、当該所定の情報は、走行速度の情報（ＧＰＳユニット１１０が算出した走行速度の値、あるいは慣性計測ユニットの計測データを用いて算出された走行速度の値（走行中出力情報に含まれる計算値））であってもよい。
報知モード選択部４６０は、制御情報（例えば、操作部１５０（情報制御部の一例）か
らの操作データ）に基づき、報知モードを選択する処理を行い、選択した報知モードの情報を出力する。報知モード選択部４６０は、報知モードとして、目標滞空時間を報知せずに目標接地時間を報知するモード１（第１モード）又は目標接地時間を報知せずに目標滞空時間を報知するモード２（第２モード）を選択することができる。報知モード選択部４６０は、さらに、報知モードとして、目標接地時間と目標滞空時間の両方を報知するモード３（第３モード）を選択することもできる。報知モード選択部４６０は、さらに、報知モードとして、目標接地時間と目標滞空時間の両方を報知しないモード４（第４モード）を選択することもできる。
報知制御部４５０は、音・振動制御部４５２と表示制御部４５４とを含む。
音・振動制御部４５２は、報知モード選択部４６０が選択した報知モードに応じて、ユーザーの走行中に、目標接地時間及び目標滞空時間の少なくとも一方を音又は振動により周期的に報知するための制御を行う。
具体的には、音・振動制御部４５２は、選択された報知モードに対して、目標接地時間や目標滞空時間において、報知制御テーブル１３４で定義されている音や振動を発生させるための音情報（音データ）や振動情報（振動データ）を生成し、音出力部１８０や振動部１９０に送信する。
モード１が選択された場合、図２７（Ａ）に示すように、音１又は振動１が出力される目標接地時間Ｔ１の期間と、音も振動も出力されない目標滞空時間Ｔ２の期間が繰り返される。従って、ユーザーは、音又は振動が出力されている目標接地時間Ｔ１の期間に合わせて右足又は左足を接地させ、音も振動も出力されていない目標滞空時間Ｔ２の期間に合わせて両足を離地させるように走行を行う。
モード２が選択された場合、図２７（Ｂ）に示すように、音も振動も出力されない目標接地時間Ｔ１の期間と、音２又は振動２が出力される目標滞空時間Ｔ２の期間が繰り返される。従って、ユーザーは、音も振動も出力されていない目標接地時間Ｔ１の期間に合わせて右足又は左足を接地させ、音又は振動が出力されている目標滞空時間Ｔ２の期間に合わせて両足を離地させるように走行を行う。
モード３が選択された場合、図２７（Ｃ）に示すように、音１又は振動１が出力される目標接地時間Ｔ１の期間と、音２又は振動２が出力される目標滞空時間Ｔ２の期間が繰り返される。従って、ユーザーは、音１又は振動１が出力されている目標接地時間Ｔ１の期間に合わせて右足又は左足を接地させ、音２又は振動２が出力されている目標滞空時間Ｔ２の期間に合わせて両足を離地させるように走行を行う。
モード４が選択された場合、図２７（Ｄ）に示すように、目標接地時間Ｔ１の期間と目標滞空時間Ｔ２の期間のいずれにおいても、音も振動も出力されない。
ユーザーは、モード１、モード２又はモード３を選択し、音や振動をガイダンスとして走行することで、目標通りの理想的な接地時間や滞空時間での走行を体感しながら練習することができる。その後、ユーザーは、モード４を選択し、モード１、モード２又はモード３で体感した走行を意識しながら、音や振動に頼ることなく走行練習を行うことができる。
表示制御部４５４は、ユーザーの走行中や走行終了後に、走行状態を表示により報知するための制御を行う。
具体的には、表示制御部４５４は、ユーザーの走行中に、走行中出力情報を取得し、走行中出力情報に含まれる各運動指標の値を目標値設定部４００が設定した各目標値と比較し、目標値よりも悪い運動指標に関する表示情報（テキストデータ等）を生成して表示部１７０に送信し、表示部１７０に表示させる。表示制御部４５４は、例えば、図２８（Ａ）に示すように、目標値よりも悪いすべての運動指標の値と目標値の情報を表示部１７０に表示させてもよい。ユーザーは、表示部１７０に表示される情報を見れば、目標値よりも悪いすべての運動指標の値と当該目標値との差を正確に認識することもできる。
また、表示制御部４５４は、ユーザーの走行終了後に、走行結果情報を取得し、ユーザーの走行結果に関する表示情報（テキストデータ等）を生成して表示部１７０に送信し、表示部１７０に表示させる。表示制御部４５４は、例えば、図２８（Ｂ）に示すように、走行結果情報に含まれる、ユーザーの走行中における各運動指標の平均値を表示部１７０に表示させてもよい。ユーザーは、走行終了後（計測終了操作を行った後）に、表示部１７０を見れば、各運動指標の良し悪しをすぐに認識することができる。
２−４−３．処理の手順
図２９は、第２実施形態における報知装置３の処理部１２０が行う報知処理の手順の一例を示すフローチャート図である。報知装置３（コンピューターの一例）の処理部１２０は、記憶部１３０に記憶されている報知プログラム１３２を実行することにより、例えば図２９のフローチャートの手順で報知処理を実行する。
図２９に示すように、処理部１２０は、まず、操作部１５０からの操作データに基づき、各運動指標の目標値を設定する（Ｓ４００）。処理部１２０は、Ｓ４００において、操作データに基づき、目標接地時間及び目標滞空時間を静的に設定してもよいし、後述するＳ４７０の処理において、目標接地時間及び目標滞空時間を動的に設定してもよい。
次に、処理部１２０は、操作部１５０から計測開始の操作データを取得するまで待機し（Ｓ４１０のＮ）、計測開始の操作データを取得した場合（Ｓ４１０のＹ）、通信部１４０を介して、計測開始のコマンドを運動解析装置２に送信する（Ｓ４２０）。
次に、処理部１２０は、操作部１５０から計測終了の操作データを取得するまでは（Ｓ４８０のＮ）、通信部１４０を介して、運動解析装置２から走行中出力情報を取得する毎に（Ｓ４３０のＹ）、取得した走行中出力情報に含まれる各運動指標の値（計算値）をＳ４００で設定した各目標値と比較する（Ｓ４４０）。
目標値よりも悪い運動指標が存在する場合（Ｓ４５０のＹ）、処理部１２０は、目標値よりも悪い運動指標の情報を生成し、表示部１７０を介して文字等によりユーザーに報知する（Ｓ４６０）。
一方、目標値よりも悪い運動指標が存在しない場合（Ｓ４５０のＮ）、処理部１２０は、Ｓ４６０の処理を行わない。
次に、処理部１２０は、目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理を行う（Ｓ４７０）。この目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理の手順の一例は後述する。
そして、処理部１２０は、操作部１５０から計測終了の操作データを取得すると（Ｓ４８０のＹ）、通信部１４０を介して、運動解析装置２から走行結果情報を取得して表示部１７０に表示させ（Ｓ４９０）、報知処理を終了する。
このように、ユーザーは、Ｓ４５０で報知される情報に基づき、走行状態を認識しなが
ら走行することができる。また、ユーザーは、Ｓ４８０で表示される情報に基づき、走行終了後、直ちに走行結果を認識することができる。
このように、ユーザーは、Ｓ４６０で報知される情報に基づき、走行状態を認識しながら走行することができる。また、ユーザーは、Ｓ４７０で報知される情報に基づき、音又は振動による接地時間や滞空時間のガイダンスに合わせて走行することができる。さらに、ユーザーは、Ｓ４９０で表示される情報に基づき、走行終了後、直ちに走行結果を認識することができる。
図３０は、目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理（図２９のＳ４７０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部１２０は、例えば図３０のフローチャートの手順で目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理を実行する。
まず、処理部１２０は、図２９のＳ４３０で取得した走行中出力情報を用いて、ユーザーが１歩前進したか否かを判定し、１歩前進した場合（Ｓ５００のＹ）、走行中出力情報に含まれる接地時間と走行ピッチ（１分間あたりの歩数）の計算値を取得する（Ｓ５０２）。
次に、処理部１２０は、所定歩数（例えば１００歩）（又は所定時間（例えば１分））分の接地時間と走行ピッチの計算値を取得する毎に（Ｓ５０４のＹ）、目標接地時間Ｔ１＝所定歩数（又は所定時間）分の接地時間の平均値（平均接地時間）×α（α＜１）に設定する（Ｓ５０６）。また、処理部１２０は、目標滞空時間Ｔ２＝所定歩数（又は所定時間）分の走行ピッチの平均値の逆数（１歩の平均時間）−Ｔ１に設定する（Ｓ５０８）。例えば、平均接地時間を０．２秒、１歩の平均時間を０．３秒とすると、処理部１２０は、例えばα＝０．９として、目標接地時間Ｔ１＝０．２秒×０．９＝０．１８秒、目標滞空時間Ｔ２＝０．３秒−０．１８秒＝０．１２秒に設定する。
処理部１２０は、ユーザーが１歩前進していない場合は（Ｓ５００のＮ）、Ｓ５００〜Ｓ５０８の処理を行わない。
次に、処理部１２０は、目標接地時間Ｔ１の期間中であれば（Ｓ５１０のＹ）、モード１又はモード３が選択されている場合は（Ｓ５１２のＹ）、報知制御テーブル１３４で定義されている音１又は振動１の情報を生成し、音出力部１８０又は振動部１９０に、目標接地時間Ｔ１の期間中であることを音又は振動により報知させる（Ｓ５１４）。
処理部１２０は、モード１とモード３のいずれも選択されていない場合は（Ｓ５１２のＮ）、Ｓ５１４の処理を行わない。また、処理部１２０は、目標接地時間Ｔ１の期間中でなければ（Ｓ５１０のＮ）、Ｓ５１２及びＳ５１４の処理を行わない。
次に、処理部１２０は、目標滞空時間Ｔ２の期間中であれば（Ｓ５１６のＹ）、モード２又はモード３が選択されている場合は（Ｓ５１８のＹ）、報知制御テーブル１３４で定義されている音２又は振動２の情報を生成し、音出力部１８０又は振動部１９０に、目標滞空時間Ｔ２の期間中であることを音又は振動により報知させ（Ｓ５２０）、処理を終了する。
処理部１２０は、モード２とモード３のいずれも選択されていない場合は（Ｓ５１８のＮ）、Ｓ５５２０の処理を行わない。また、処理部１２０は、目標滞空時間Ｔ２の期間中でなければ（Ｓ５１６Ｎ）、Ｓ５１８及びＳ５２０の処理を行わずに、処理を終了する。
図３１は、目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理（図２９のＳ４７０の処理）の手
順の他の一例を示すフローチャート図である。処理部１２０は、例えば図３１のフローチャートの手順で目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理を実行してもよい。
まず、処理部１２０は、図２９のＳ４３０で取得した走行中出力情報を用いて、ユーザーが１歩前進したか否かを判定し、１歩前進した場合（Ｓ６００のＹ）、走行中出力情報に含まれる走行ピッチ（１分間あたりの歩数）の計算値を取得する（Ｓ６０２）。
次に、処理部１２０は、所定歩数（又は所定時間）分の走行ピッチの計算値を取得する毎に（Ｓ６０４のＹ）、目標接地時間Ｔ１＝所定歩数（又は所定時間）分の走行ピッチの平均値の逆数（１歩の平均時間）×α（α＜１）に設定する（Ｓ６０６）。また、処理部１２０は、目標滞空時間Ｔ２＝１歩の平均時間−Ｔ１に設定する（Ｓ６０８）。例えば、１歩の平均時間を０．３秒とすると、処理部１２０は、例えばα＝０．６として、目標接地時間Ｔ１＝０．３秒×０．６＝０．１８秒、目標滞空時間Ｔ２＝０．３秒−０．１８秒＝０．１２秒に設定する。
処理部１２０は、Ｓ６０６及びＳ６０８において、１歩の時間と目標接地時間及び目標滞空時間との対応関係を定義したテーブル情報を用いて、目標接地時間Ｔ１及び目標滞空時間Ｔ２を設定してもよい。
処理部１２０は、ユーザーが１歩前進していない場合は（Ｓ６００のＮ）、Ｓ６００〜Ｓ６０８の処理を行わない。
以降は、処理部１２０は、図３０のＳ５１０〜Ｓ５２０と同じく、Ｓ６１０〜Ｓ６２０の処理を行う。
図３２は、目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理（図２９のＳ４７０の処理）の手順の他の一例を示すフローチャート図である。処理部１２０は、例えば図３２のフローチャートの手順で目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理を実行してもよい。
まず、処理部１２０は、ＧＰＳユニット１１０が算出するＧＰＳデータが更新されたか否かを判定し、更新された場合（Ｓ７００のＹ）、ＧＰＳデータに含まれる走行速度の計算値を取得する（Ｓ７０２）。処理部１２０は、このＳ７００及びＳ７０２の処理に代えて、例えば、ユーザーが１歩前進したか否かを判定し、１歩前進した場合に走行中出力情報に含まれる走行速度の計算値を取得してもよい。
次に、処理部１２０は、所定回数（又は所定時間）分の走行速度の計算値を取得する毎に（Ｓ７０４のＹ）、走行速度の平均値（平均走行速度）を計算する（Ｓ７０６）。そして、処理部１２０は、速度−目標値テーブル１３６を用いて、平均走行速度に応じた目標接地時間Ｔ１と目標滞空時間Ｔ２を計算する（Ｓ７０８）。具体的には、処理部１２０は、速度−目標値テーブル１３６において、平均走行速度と一致する速度での目標接地時間及び目標滞空時間が定義されていればこれらの時間をＴ１及びＴ２とし、定義されていなければ、例えば、平均走行速度の前後の定義されている速度での目標接地時間及び目標滞空時間を用いて線形補完等によりＴ１及びＴ２を計算する。
処理部１２０は、Ｓ７０６及びＳ７０８において、走行速度を変数とする目標接地時間又は目標滞空時間の計算式を用いて、目標接地時間Ｔ１及び目標滞空時間Ｔ２を計算してもよい。
処理部１２０は、ＧＰＳデータが更新されていない場合は（Ｓ７００のＮ）、Ｓ７００〜Ｓ７０８の処理を行わない。
以降は、処理部１２０は、図３０のＳ５１０〜Ｓ５２０と同じく、Ｓ７１０〜Ｓ７２０の処理を行う。
図３３は、目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理（図２９のＳ４７０の処理）の手順の他の一例を示すフローチャート図である。処理部１２０は、例えば図３３のフローチャートの手順で目標接地時間及び目標滞空時間の報知処理を実行してもよい。
まず、処理部１２０は、図２９のＳ４３０で取得した走行中出力情報を用いて、ユーザーが１歩前進したか否かを判定し、１歩前進した場合（Ｓ８００のＹ）、走行中出力情報に含まれる走行ピッチ（１分間あたりの歩数）の計算値を取得する（Ｓ８０２）。
次に、処理部１２０は、所定歩数（又は所定時間）分の走行ピッチの計算値を取得する毎に（Ｓ８０４のＹ）、走行ピッチの平均値の逆数（１歩の平均時間）を計算する（Ｓ８０６）。そして、処理部１２０は、あらかじめ図２９のＳ４００で設定しておいた目標接地時間（ユーザーが入力した目標接地時間）Ｔ１を用いて、目標滞空時間Ｔ２＝１歩の平均時間−Ｔ１に設定する（Ｓ８０８）。
処理部１２０は、ユーザーが１歩前進していない場合は（Ｓ８００のＮ）、Ｓ８００〜Ｓ６０８の処理を行わない。
以降は、処理部１２０は、図３０のＳ５１０〜Ｓ５２０と同じく、Ｓ８１０〜Ｓ８２０の処理を行う。
２−５．効果
第２実施形態によれば、報知装置３は、ユーザーの走行中に、目標接地時間のタイミングや目標滞空時間のタイミングを報知するので、ユーザーは、効率の良い走行や疲れにくい走行等を練習することができる。
また、第２実施形態によれば、報知装置３は、目標接地時間のタイミングや目標滞空時間のタイミングを音又は振動によって報知するので、ユーザーは、走行中に、視覚によらずにこれらのタイミングを認識することができる。
また、第２実施形態によれば、報知装置３は、目標接地時間のタイミングと目標滞空時間のタイミングを互いに異なる種類の音や振動により報知するので、ユーザーは、音や振動の種類によって、目標となる接地時間のタイミングと目標となる滞空時間のタイミングのどちらが報知されているかを識別することができる。
また、第２実施形態によれば、ユーザーは、好みに応じて、目標接地時間のタイミングと目標滞空時間のタイミングのどちらか一方のみを報知するモード、両方を報知するモード、いずれも報知しないモードを選択することができる。
また、第２実施形態によれば、運動解析装置２は、ユーザーの部位の細かい動きも検出可能な慣性計測ユニット１０の計測データを用いて、ユーザーの運動を精度よく解析することができる。そして、報知装置３は、運動解析装置２が解析したユーザーの接地時間、走行ピッチあるいは走行速度等の情報に応じて、目標接地時間や目標滞空時間の設定を変えることにより、ユーザーの走行状態に合わせて、より適切な目標接地時間のタイミングや目標滞空時間のタイミングを報知することができる。従って、ユーザーは効率よく走行練習を行うことができる。
３．第３実施形態
３−１．システム構成
図３４は、第３実施形態における携帯型電子機器４の構成例である。この携帯型電子機器４は、ランニングの際にユーザー５の胴体部や腰部に装着して利用される。携帯型電子機器４には、操作スイッチ８１やディスプレイ８２、スピーカー８３等が設けられているとともに、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）７０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリーを実装した制御装置（不図示）とを内蔵している。
ＩＭＵ７０は、加速度センサー及びジャイロセンサーを有するセンサーユニットであり、ユーザー５の体動を検出するための体動検出用センサーである。加速度センサーは、当該センサーに対応付けられた三次元直交座標系（ｘ，ｙ，ｚ）であるセンサー座標系（ローカル座標系）における加速度を検出する。ジャイロセンサーは、当該センサーに対応付けられた三次元直交座標系（ｘ，ｙ，ｚ）であるセンサー座標系における角速度を検出する。
なお、加速度センサーのセンサー座標系とジャイロセンサーのセンサー座標系とは座標軸が同一として説明するが、異なる場合には、座標変換行列演算を行うことで一方の座標系を他方の座標系に変換することが可能である。座標変換行列演算については、公知の手法を適用することができる。
携帯型電子機器４は、ＩＭＵ７０の計測結果を用いた慣性航法演算を行って、当該機器の位置や速度、姿勢等を算出することができる。また、携帯型電子機器４は、慣性航法演算の算出結果を用いてユーザー５の走行フォームが不安定状態であるかを判定し、不安定状態である場合にはユーザー５に対する所定の報知を行う運動支援装置でもある。ユーザー５に対する報知としては、例えば、ディスプレイ８２への報知画面の表示や、スピーカー８３からの報知音声の出力がある。
ここで、移動体座標系、及び、絶対座標系、を定義する。移動体座標系は、ユーザー５に対応付けられた三次元直交座標系（Ｐ，Ｑ，Ｒ）であり、ユーザー５の進行方向（向き）をＲ軸正方向、鉛直上方向をＱ軸正方向、Ｒ軸及びＱ軸それぞれに直交するユーザー５の左右方向をＰ軸、としている。絶対座標系は、例えば地球中心地球固定座標系であるＥＣＥＦ（Earth Centered Earth Fixed）座標系として定められる三次元座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）であり、Ｙ軸正方向が鉛直上方向、Ｘ，Ｚ軸が水平方向となっている。
３−２．原理
（Ａ）乳酸の蓄積状態
ランニングでは、良い走行フォームで安定して走行することが重要である。しかし、ランニングの継続によって筋肉中に乳酸が蓄積すると、エネルギー代謝が制限されることで筋力が低下し、走行フォームが崩れて不安定状態となることが知られている。
そこで、本実施形態では、携帯型電子機器４は、走行中のユーザー５の鉛直方向に沿った振動振幅値が閾値を超えた場合に走行のフォームが不安定状態であると判定し、フォームが不安定状態であることを報知する。具体的には、携帯型電子機器４は、運動指標の一つである垂直振動から、走行フォームが安定状態であるか不安定状態であるかを判定し、この判定結果から乳酸の蓄積状態を推定的に判定する。垂直振動は、ユーザーの鉛直方向の振動振幅（振れ幅）であり、慣性航法演算によって得られる鉛直方向の位置変化から算出することができる。垂直振幅が小さいほど、走行フォームが安定しており、逆に、垂直振幅が大きいほど、走行フォームが不安定である。
（Ｂ）走行フォーム
ランニングの代表的な走行フォームとして、ストライド（歩幅）が大きいストライド走法と、ストライドが比較的小さい代わりに脚の回転が早いピッチ走法とがある。この２つの走行フォームの違いは、運動指標であるケイデンス（ピッチ）及びストライドの違いに現れる。具体的には、ケイデンスは、ピッチ走法のほうが大きいが、逆に、ストライドは、ストライド走法のほうが大きい。
（Ｃ）走行フォームの推奨
ところで、同じ走行フォームでの運動を継続している場合に、当該走行フォームに応じた特定部分の筋肉に乳酸が蓄積することが知られている。このため、本実施形態の携帯型電子機器４は、同じ走行フォームで継続して走行しており、且つ、乳酸が蓄積している場合に、蓄積された乳酸を除去或いは緩和するため、現在の走行フォームとは別の走行フォームを、ユーザーに対して推奨するように報知する。
３−３．機能構成
図３５は、携帯型電子機器４の機能構成を示すブロック図である。図３５によれば、携帯型電子機器４は、ＩＭＵ７０と、操作部５１０と、表示部５２０と、音出力部５３０と、無線通信部５４０と、時計部５５０と、処理部６００と、記憶部７００とを備えて構成される。
ＩＭＵ７０は、加速度センサー７１と、ジャイロセンサー７２とを有する。加速度センサー７１はセンサー座標系の各軸（ｘ軸，ｙ軸，ｚ軸）における加速度を検出する。ジャイロセンサー７２は、センサー座標系の各軸（ｘ軸，ｙ軸，ｚ軸）における角速度を検出する。加速度センサー７１によって検出された加速度（センサー座標加速度）、及び、ジャイロセンサー７２によって検出された角速度（センサー座標角速度）は、計測時刻と対応付けて、センサーデータ７４０として蓄積記憶される。
操作部５１０は、例えばタッチパネルやボタンスイッチ等の入力装置で実現され、なされた操作に応じた操作信号を処理部６００に出力する。図３４の操作スイッチ８１がこれに該当する。
表示部５２０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置で実現され、処理部６００からの表示信号に基づく各種表示を行う。図３４のディスプレイ８２がこれに該当する。
音出力部５３０は、例えばスピーカー等の音出力装置で実現され、処理部６００からの音信号に基づく各種音出力を行う。図３４のスピーカー８３がこれに該当する。
無線通信部５４０は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信装置によって実現され、外部装置との通信を行う。
時計部５５０は、携帯型電子機器４の内部時計であり、水晶発振器等を有する発振回路によって構成され、計時した現在時刻や、指定タイミングからの経過時間等の時間信号を、処理部６００に出力する。
処理部６００は、例えばＣＰＵ等の演算装置で実現され、記憶部７００に記憶されたプログラムやデータ、操作部５１０からの操作信号等に基づいて、携帯型電子機器４の全体制御を行う。本実施形態では、処理部６００は、慣性航法演算部６１０と、運動指標算出部６２０と、運動支援部６３０とを有する。
慣性航法演算部６１０は、ＩＭＵ７０の検出結果（加速度センサー７１によって検出さ
れるセンサー座標加速度、及び、ジャイロセンサー７２によって検出されるセンサー座標角速度）を用いて、慣性航法演算処理を行って、絶対座標系における位置（絶対座標位置）、速度（絶対座標速度）、及び、姿勢角（絶対座標姿勢角）を算出する。慣性航法演算処理の過程においては、センサー座標系（ｘ，ｙ，ｚ）から移動体座標系（Ｐ，Ｑ，Ｒ）及び絶対座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）への座標変換が行われる。
詳細に説明する。ユーザーが停止している時に作用する力は重力加速度のみであること、ユーザーが移動を開始した時に作用する力は重力加速度の他には移動方向の加速度のみであることを参照して、ＩＭＵ７０の検出結果から、絶対座標系におけるＩＭＵ７０の初期の姿勢角（絶対座標姿勢角）を求める。すなわち、初期状態の移動体座標系（Ｐ，Ｑ，Ｒ）を定義することができ、センサー座標系から移動体座標系への座標変換行列が求められる。よって、ユーザーの移動開始位置を設定後、ＩＭＵ７０の検出結果から移動体座標系の移動速度ベクトルを随時算出し、これを継ぎ足し積算していくことで慣性航法演算を実現する。移動開始位置を絶対座標系上で指定することで、絶対座標系における走行中の位置及び速度が求められることになる。
また、ジャイロセンサー７２の検出値を用いて絶対座標姿勢角を随時修正することで、ユーザーの向きを随時把握できるため、移動体座標系を随時更新して、慣性航法による演算結果として、ユーザーの移動中の絶対座標位置、絶対座標速度、及び、絶対座標姿勢角が得られる。
しかし、走行中の移動体座標系のＲ軸方向（図３４参照）は、走行中のユーザー５の体の向きに応じて変化するものとなる。具体的には、走行する際、ユーザー５は、左右の順で脚を繰り出すため、腰を含む胴体部を左右交互にねじって進行する。つまり、胴体部の向きが左右に振れるため、胴体部の向きをＲ軸方向とする移動体座標系は、ヨー角が周期的に変化することになる。この結果、単純に移動体座標系で求めた移動速度ベクトルを継ぎ足すように積算していくと、絶対座標位置、絶対座標速度、及び、絶対座標姿勢角に誤差が混入し、正確に求められない。
そこで、胴体部の左右の回転（ねじり）をノイズとみなして、慣性航法による演算結果の誤差を補正する補正処理を行って移動体座標系を補正する。具体的には、状態ベクトルＸを、絶対速度ベクトル、絶対座標姿勢角、絶対座標位置及びヨー角の各値の変化分（前回値と今回値との差：誤差）とし、観測値Ｚを、ジャイロセンサー７２の検出値から求まるヨー角の変化とするカルマンフィルター処理を適用して、絶対座標速度、絶対座標姿勢角、及び、絶対座標位置を補正する。この補正処理の結果、ヨー角の変化が抑えられ、ユーザー５の進行方向、すなわち移動体座標系のＲ軸方向が補正される。本実施形態では、慣性航法演算部６１０は、従来手法の慣性航法演算に、このカルマンフィルターによる補正処理を組み込んだ演算処理を随時実行することとする。以下では単に「慣性航法演算」或いは「慣性航法演算処理」と称するが、何れも上記補正処理を組み込んだ処理のことである。
慣性航法演算部６１０による慣性航法演算の演算結果は、慣性航法演算データ７５０として記憶される。慣性航法演算データ７５０は、絶対座標系における各時刻の速度、位置及び姿勢角のデータと、移動体座標系における各時刻の加速度、速度及び位置のデータとを含んでいる。
運動指標算出部６２０は、慣性航法演算部６１０による慣性航法演算結果をもとに、各種の運動指標を算出する。具体的には、運動指標として、垂直振動振幅、ケイデンス、及び、ストライドの各値を算出する。運動指標算出部６２０が算出した運動指標値は、運動指標データ７６０として記憶される。
運動支援部６３０は、乳酸蓄積状態判定部６３１と、現在フォーム推定部６３２と、継続時間算出部６３３と、推奨フォーム判定部６３４と、報知制御部６３５とを有し、ユーザー５の走行フォームが不安定状態であるかを判定し、不安定状態である場合には所定の報知を行うといった運動支援を行う。
乳酸蓄積状態判定部６３１は、運動指標算出部６２０によって算出された運動指標に応じて、乳酸の蓄積状態を判定する。具体的には、乳酸蓄積状態設定テーブル７７０を参照して、運動指標である垂直振動振幅に対応する乳酸の蓄積レベル及び蓄積状態を判定する。
図３６は、乳酸蓄積状態設定テーブル７７０のデータ構成例である。図３６によれば、乳酸蓄積状態設定テーブル７７０は、垂直振動振幅７７１に、乳酸の蓄積レベル７７２と、蓄積状態７７３とを対応付けて格納している。同図では、垂直振動振幅７７１が大きいほど、乳酸の蓄積レベルが高くなるように定めているとともに、乳酸の蓄積状態７７３として、閾値である蓄積レベルが「５」以上を高蓄積状態と定めている。蓄積状態７７３の平常状態が走行フォームの安定状態に相当し、高蓄積状態が走行フォームの不安定状態に相当する。なお、高蓄積状態と判定するための閾値を蓄積レベルが「５」以上としたが、「４」以上としても良い。また、垂直振動振幅の値でもって閾値を規定することとしても良い。
現在フォーム推定部６３２は、運動指標算出部６２０によって算出された運動指標に応じて、ユーザー５の現在の走行フォームを推定する。具体的には、走行フォーム設定テーブル７８０を参照して、運動指標であるケイデンス及びストライドの値に対応する走行フォームを推定する。
図３７は、走行フォーム設定テーブル７８０のデータ構成例である。図３７によれば、走行フォーム設定テーブル７８０は、走行フォーム７８１それぞれに、運動指標７８２であるケイデンス及びストライドそれぞれの範囲を対応付けて格納している。
現在フォーム推定部６３２は、算出されたケイデンス及びストライドの値が、走行フォーム設定テーブル７８０で定められる範囲を満たす走行フォームを、現在の走行フォームとして推定する。なお、算出されたケイデンス及びストライドの両方の値を満たす走行フォームが無い場合には、直前に推定した現在の走行フォームを、そのまま、現在の走行フォームとして推定する。現在フォーム推定部６３２が推定した現在の走行フォームは、現在フォームデータ７９０として記憶される。
継続時間算出部６３３は、現在フォーム推定部６３２によって推定された現在の走行フォームの継続時間を算出する。具体的には、タイマー方式によって継続時間をカウントすることとする。推定された最新の走行フォームと直前に推定された走行フォームとの種類を比較し、同じならば継続時間のカウントを継続し、異なるならば継続時間をリセットする。継続時間算出部６３３が算出した継続時間は、現在フォーム継続時間データ８００として記憶される。
推奨フォーム判定部６３４は、乳酸蓄積状態判定部６３１によって乳酸の高蓄積状態と判定され、且つ、継続時間算出部６３３によって算出されている現在の走行フォームの継続時間が所定時間以上である場合に、現在の走行フォームとは異なる走行フォームを、推奨する走行フォームとして判定する。推奨フォーム判定部６３４が判定した推奨する走行フォームは、推奨フォームデータ８１０として記憶される。
報知制御部６３５は、運動支援にかかる各種報知を制御する。具体的には、推奨フォーム判定部６３４によって判定された推奨する走行フォームや、乳酸蓄積状態判定部６３１によって判定された乳酸の蓄積レベル及び蓄積状態、現在フォーム推定部６３２によって推定された現在の走行フォームを、表示部５２０に表示させたり、音出力部５３０から音声出力させたりすることで、ユーザー５に対して報知する。
記憶部７００は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置で実現され、処理部６００が携帯型電子機器４を統合的に制御するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部６００の作業領域として用いられ、処理部６００が各種プログラムに従って実行した演算結果や、ＩＭＵ７０からのセンサーデータ等が一時的に格納される。本実施形態では、記憶部７００には、慣性航法演算プログラム７１０と、運動指標算出プログラム７２０と、運動支援プログラム７３０と、センサーデータ７４０と、慣性航法演算データ７５０と、運動指標データ７６０と、乳酸蓄積状態設定テーブル７７０と、走行フォーム設定テーブル７８０と、現在フォームデータ７９０と、現在フォーム継続時間データ８００と、推奨フォームデータ８１０とが記憶される。
慣性航法演算プログラム７１０は、処理部６００を慣性航法演算部６１０として機能させるためのプログラムであり、運動指標算出プログラム７２０は、処理部６００を運動指標算出部６２０として機能させるためのプログラムであり、運動支援プログラム７３０は、処理部６００を運動支援部６３０として機能させるためのプログラムである。
３−４．処理の流れ
図３８は、運動支援処理の流れを説明するフローチャートである。この処理は、運動支援部６３０が運動支援プログラム７３０に従って実行する処理であり、慣性航法演算部６１０による慣性航法演算が行われて携帯型電子機器４の位置や速度、姿勢等が算出されているとともに、運動指標算出部６２０による運動指標の算出が行われている状態において、携帯型電子機器４を装着したユーザー５によって支援開始指示がなされることで実行が開始される。
先ず、乳酸蓄積状態判定部６３１が、運動指標である垂直振動振幅から、乳酸の蓄積レベル及び蓄積状態を判定する（ステップＳ１）。すると、報知制御部６３５が、判定された乳酸の蓄積レベルや蓄積状態を報知する（ステップＳ３）。
また、現在フォーム推定部６３２が、運動指標であるケイデンス及びストライドから、現在の走行フォームを推定する（ステップＳ５）。次いで、継続時間算出部６３３が、推定された現在の走行フォームが直前の走行フォームと異なるならば（ステップＳ７：ＮＯ）、継続時間をクリアし（ステップＳ９）、同じならば（ステップＳ７：ＹＥＳ）、同一の走行フォームの継続時間のカウントを継続する（ステップＳ１１）。そして、報知制御部６３５が、推定された現在の走行フォームとその継続時間とを報知する（ステップＳ１３）。
続いて、乳酸の蓄積状態が高蓄積状態であり（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、且つ、現在の走行フォームの継続時間が所定時間以上ならば（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、推奨フォーム判定部６３４が、現在の走行フォームとは異なる走行フォームを推奨する走行フォームとして判定する（ステップＳ１９）。そして、報知制御部６３５が、判定された推奨する走行フォームを報知する（ステップＳ２１）。
その後、運動支援部６３０は、支援終了指示がなされたかを判断する。支援終了指示がなされていないならば（ステップＳ２３：ＮＯ）、ステップＳ１に戻る。支援終了指示がなされたならば（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、本処理を終了する。
３−５．作用効果
このように、第３実施形態の携帯型電子機器４によれば、ＩＭＵ７０の検出値を用いて走行フォームが不安定状態となっているかを判定し、不安定状態と判定した場合に所定の報知を行うことができる。また、ある部位に乳酸が蓄積すると、その部位の筋力が低下することによって走行のフォームが不安定となるため、ユーザーの走行のフォームが不安定状態となったことから、乳酸が蓄積していることを推定的に判定することが可能である。
また、ＩＭＵ７０の検出値を用いてユーザー５の走行フォームを推定し、走行フォームが不安定状態であり、且つ、同一の走行フォームでの継続時間が所定時間以上である場合に、異なるフォームを推奨することができる。これにより、同一の走行フォームでの走行を継続している場合に、異なる走行フォームを推奨することで、特定部分の筋肉中に蓄積した乳酸を除去するといったことが可能となる。
４．変形例
本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。以下、変形例について説明する。なお、上記実施形態と同一の構成については同一の符号を付して再度の説明を省略する。
４−１．センサー
上記の各実施形態では、加速度センサー１２と角速度センサー１４（あるいは加速度センサー７１とジャイロセンサー７２）が慣性計測ユニット１０（あるいはＩＭＵ７０）として一体化されて運動解析装置２（あるいは携帯型電子機器４）に内蔵されているが、加速度センサー１２と角速度センサー１４（あるいは加速度センサー７１とジャイロセンサー７２）は一体化されていなくてもよい。あるいは、加速度センサー１２と角速度センサー１４（あるいは加速度センサー７１とジャイロセンサー７２）とが運動解析装置２（あるいは携帯型電子機器４）に内蔵されずに、ユーザーに直接装着されてもよい。第１実施形態や第２実施形態では、いずれの場合でも、例えば、いずれか一方のセンサー座標系を上記の各実施形態のｂフレームとして、他方のセンサー座標系を当該ｂフレームに変換し、上記の各実施形態を適用すればよい。
また、上記の各実施形態では、センサー（運動解析装置２（ＩＭＵ１０）あるいは携帯型電子機器４（ＩＭＵ７０））のユーザーへの装着部位を腰（腰部）あるいは胴体部として説明したが、腰（腰部）あるいは胴体部以外の部位に装着することとしてもよい。好適な装着部位はユーザーの体幹（四肢以外の部位）である。しかしながら、体幹に限らず、腕以外の例えばユーザーの頭や足に装着することとしてもよい。また、センサーは１つに限らず、追加のセンサーを体の別の部位に装着することとしてもよい。例えば、腰と足、腰と腕にセンサーを装着してもよい。
４−２．慣性航法演算
上記の第１実施形態や第２実施形態では、積分処理部２２０がｅフレームの速度、位置、姿勢角及び距離を算出し、座標変換部２５０がこれをｍフレームの速度、位置、姿勢角及び距離に座標変換しているが、積分処理部２２０がｍフレームの速度、位置、姿勢角及び距離を算出してもよい。この場合、運動解析部２４は、積分処理部２２０が算出したｍフレームの速度、位置、姿勢角及び距離を用いて運動解析処理を行えばよいので、座標変換部２５０による速度、位置、姿勢角及び距離の座標変換が不要になる。また、誤差推定部２３０はｍフレームの速度、位置及び姿勢角を用いて拡張カルマンフィルターによる誤差推定を行ってもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、慣性航法演算部２２は、ＧＰＳ衛星か
らの信号を用いて慣性航法演算の一部を行っているが、ＧＰＳ以外の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）の測位用衛星やＧＮＳＳ以外の測位用衛星からの信号を用いてもよい。例えば、ＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（GLObal NAvigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ、ＢｅｉＤｏｕ（BeiDou Navigation Satellite System）といった衛星測位システムのうち１つ、あるいは２つ以上を利用してもよい。また、屋内測位システム（ＩＭＥＳ：Indoor Messaging System）等を利用してもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、走行検出部２４２は、ユーザーの上下動の加速度（ｚ軸加速度）が閾値以上で極大値となるタイミングで走行周期を検出しているが、これに限らず、例えば、上下動の加速度（ｚ軸加速度）が正から負に変化するタイミング（又は負から正に変化するタイミング）で走行周期を検出してもよい。あるいは、走行検出部２４２は、上下動の加速度（ｚ軸加速度）を積分して上下動の速度（ｚ軸速度）を算出し、算出した上下動の速度（ｚ軸速度）を用いて走行周期を検出してもよい。この場合、走行検出部２４２は、例えば、当該速度が、極大値と極小値の中央値付近の閾値を値の増加によって、あるいは値の減少によってクロスするタイミングで走行周期を検出してもよい。また、例えば、走行検出部２４２は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の合成加速度を算出し、算出した合成加速度を用いて走行周期を検出してもよい。この場合、走行検出部２４２は、例えば、当該合成加速度が、極大値と極小値の中央値付近の閾値を値の増加によって、あるいは値の減少によってクロスするタイミングで走行周期を検出してもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、誤差推定部２３０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置を状態変数とし、拡張カルマンフィルターを用いてこれらの誤差を推定しているが、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置の一部を状態変数として、その誤差を推定してもよい。あるいは、誤差推定部２３０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置以外のもの（例えば、移動距離）を状態変数として、その誤差を推定してもよい。同様に、上記の第３実施形態において、状態ベクトルＸの要素を、絶対速度ベクトル、絶対座標姿勢角、絶対座標位置及びヨー角の各値の変化分の一部としてもよいし、これら以外のもの（例えば、加速度ベクトル、角速度ベクトル、移動距離ベクトル等）を状態ベクトルＸの要素としてもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、誤差推定部２３０による誤差の推定に拡張カルマンフィルターを用いているが、パーティクルフィルターやＨ∞（Ｈインフィニティー）フィルター等の他の推定手段に代えてもよい。同様に、上記の第３実施形態において、上述したカルマンフィルター処理を、パーティクルフィルターやＨ∞（Ｈインフィニティー）フィルター等の他の推定手段を用いた処理に代えてもよい。
４−３．運動解析処理
上記の各実施形態において、運動解析装置２あるいは携帯型電子機器４は、ユーザーの生体情報を用いて運動解析情報（運動指標）を生成してもよい。生体情報としては、例えば、皮膚温度、中心部温度、酸素消費量、拍動間変異、心拍数、脈拍数、呼吸数、皮膚温度、中心部体温、熱流、電気皮膚反応、筋電図（ＥＭＧ）、脳電図（ＥＥＧ）、眼電図（ＥＯＧ）、血圧、酸素消費量、活動、拍動間変異、電気皮膚反応などが考えられる。運動解析装置２あるいは携帯型電子機器４が生体情報を測定する装置を備えていてもよいし、測定装置が測定した生体情報を運動解析装置２あるいは携帯型電子機器４が受信してもよい。例えば、ユーザーが腕時計型の脈拍計を装着し、あるいは、ハートレーセンサーをベルトで胸に巻き付けて走行し、運動解析装置２あるいは携帯型電子機器４が、当該脈拍計あるいは当該ハートレーセンサーの計測値を用いて、ユーザーの走行中の心拍数を算出してもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、運動解析情報に含まれる各運動指標は、ユーザーの技術力に関する指標であるが、運動解析情報は持久力に関する運動指標を含んでもよい。例えば、運動解析情報は、持久力に関する運動指標として、（心拍数−安静時心拍数）÷（最大心拍数−安静時心拍数）×１００で計算される予備心拍数（ＨＲＲ：Heart Rate Reserved）を含んでもよい。例えば、各選手が走行を行う毎に報知装置３を操作して心拍数、最大心拍数、安静時心拍数を入力し、あるいは、心拍計を装着して走行し、運動解析装置２が報知装置３あるいは心拍計から心拍数、最大心拍数、安静時心拍数の値を取得して予備心拍数（ＨＲＲ）の値を計算してもよい。
また、上記各実施形態では、人の走行における運動解析を対象としているが、これに限らず、動物や歩行ロボット等の移動体の歩行や走行における運動解析にも同様に適用することができる。また、走行に限らず、登山、トレイルラン、スキー（クロスカントリーやスキージャンプも含む）、スノーボード、水泳、自転車の走行、スケート、ゴルフ、テニス、野球、リハビリテーション等の多種多様な運動に適用することができる。一例としてスキーに適用する場合、例えば、スキー板に対する加圧時の上下方向加速度のばらつきから綺麗にカービングできたかスキー板がずれたかを判定してもよいし、スキー板に対する加圧時及び抜重時の上下方向加速度の変化の軌跡から右足と左足との差や滑りの能力を判定してもよい。あるいは、ヨー方向の角速度の変化の軌跡がどの程度サイン波に近いかを解析し、ユーザーがスキー板に乗れているかどうかを判断してもよいし、ロール方向の角速度の変化の軌跡がどの程度サイン波に近いかを解析し、スムーズな滑りができているかどうかを判断してもよい。
４−４．報知処理
上記の第１実施形態では、報知装置３は、各運動指標について、その値と目標値との差分を、０以下の時を０、設定された最大値以上の時を１として０〜１の値に正規化しているが、正規化の方法はこれに限られない。例えば、報知装置３は、各運動指標について、その値と目標値との差分を、設定された最大値以上の時を０、０以下の時を１として０〜１の値に正規化してもよい。この場合は、報知装置３は、正規化された差分の値が１に近い運動指標ほど良く、正規化された差分の値が０に近い運動指標ほど悪いものとして、その後の処理を行えばよい。また、例えば、報知装置３は、０〜１とは異なる数値範囲に正規化してもよい。
また、上記の第１実施形態では、報知装置３は、目標値よりも良い又は悪い各運動指標を互いに異なる種類の音や振動によりユーザーに報知しているが、報知装置３に発光部を設け、報知装置３が、目標値よりも良い又は悪い各運動指標を、発光部からの互いに異なる種類の光（例えば、色や点滅のパターンが互いに異なる光）により報知してもよい。
また、上記の第１実施形態では、報知装置３が各運動指標の値と目標値との差分の計算、正規化、運動指標の選択及び報知を行っているが、運動解析装置２が差分の計算を行い、報知装置３が差分の計算値を受信して正規化、運動指標の選択及び報知を行ってもよい。あるいは、運動解析装置２が差分の計算と正規化を行い、報知装置３が正規化された差分の計算値を受信して運動指標の選択及び報知を行ってもよい。あるいは、運動解析装置２が差分の計算、正規化及び運動指標の選択を行い、報知装置３が選択された運動指標の情報を受信して報知を行ってもよい。いずれの場合も、運動解析装置２と報知装置３を含む運動解析システム１が、報知装置として機能する。あるいは、運動解析装置２が、差分の計算、正規化、運動指標の選択及び報知も行い、報知装置として機能してもよい。
また、上記の第２実施形態では、報知装置３は、目標接地時間や目標滞空時間を音や振動によりユーザーに報知しているが、報知装置３に発光部を設け、報知装置３が発光部からの光により目標接地時間や目標滞空時間を報知してもよい。報知装置３が目標接地時間
と目標滞空時間の両方を光により報知する場合は、例えば、目標接地時間と目標滞空時間をそれぞれ報知するための２種類の光の色や点滅のパターンが異なるようにしてもよい。
また、上記の第２実施形態では、報知装置３が目標接地時間及び目標滞空時間の設定（計算）、報知モードの選択及び音や振動による報知を行っているが、運動解析装置２が目標接地時間及び目標滞空時間の設定（計算）を行い、報知装置３が目標接地時間及び目標滞空時間の設定値を受信して報知モードの選択及び音や振動による報知を行ってもよい。あるいは、運動解析装置２が目標接地時間及び目標滞空時間の設定（計算）と報知モードの選択を行い、報知装置３が目標接地時間及び目標滞空時間の設定値と選択された報知モードの情報を受信して音や振動による報知を行ってもよい。いずれの場合も、運動解析装置２と報知装置３を含む運動解析システム１が、報知装置として機能する。あるいは、運動解析装置２が、目標接地時間及び目標滞空時間の設定（計算）、報知モードの選択及び音や振動による報知も行い、報知装置として機能してもよい。
また、上記の第２実施形態では、報知装置３は、目標値よりも悪い運動指標に関する情報をユーザーに報知しているが、目標値よりも良い運動指標に関する情報をユーザーに報知してもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、報知装置３は、腕時計型の機器であるが、これに限らず、ユーザーに装着される腕時計型以外の携帯機器（ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）やユーザーの腰に装着した機器（運動解析装置２でもよい）等）や装着型でない携帯機器（スマートフォン等）でもよい。報知装置３がヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）である場合、その表示部は腕時計型の報知装置３の表示部よりも十分に大きく視認性がよいため、ユーザーが見ても走行の妨げになりにくいので、例えば、ユーザーの現在までの走行推移の情報を表示してもよいし、タイム（ユーザーが設定したタイム、自己記録、有名人の記録、世界記録等）に基づいて作成した仮想ランナーが走行する映像を表示してもよい。
４−５．走行フォーム
上述の第３実施形態では、走行フォームをストライド走法及びピッチ走法の２種類としたが、他の種類としても良いし、３種類以上としても良い。また、走行フォームを判定する運動指標をケイデンス及びストライドとしたが、これ以外でも良い。更には、走行フォームの種類に応じて、走行フォームの特徴が現れやすい他の運動指標とすれば良い。
４−６．マンマシンインターフェース機能
上述の第３実施形態で説明した携帯型電子機器４のマンマシンインターフェース機能を有する装置を設けることとしてもよい。具体的には、例えば、表示部５２０に相当する機能を有する端末装置を腕時計型の装置として実現し、携帯型電子機器４と無線通信で通信接続させる（図３４参照）。そして、運動支援部６３０による支援結果を、随時端末装置に表示させることとしてもよい。また、表示部５２０のみならず、操作部５１０や音出力部５３０に相当する機能を当該端末装置に設けてもよい。
４−７．その他
例えば、運動解析装置２又は報知装置３は、入力情報又は解析情報からユーザーの得点を計算して、走行中または走行後に報知しても良い。例えば、各運動指標の数値を複数段階（例えば５段階または１０段階）に区分し、各段階に対して得点を定めておけばよい。また、例えば、運動解析装置２又は報知装置３は、成績の良かった運動指標の種類や数に応じて得点を付与し、あるいは、総合得点を計算し、表示してもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、運動解析装置２はＧＰＳユニット５０
を備えているが、ＧＰＳユニット５０を備えていなくてもよい。例えば、報知装置３の処理部１２０がＧＰＳユニット１１０からＧＰＳデータを受け取って通信部１４０を介して運動解析装置２に送信し、運動解析装置２の処理部２０が通信部４０を介してＧＰＳデータを受信し、受信したＧＰＳデータをＧＰＳデータテーブル３２０に付加してもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、運動解析装置２と報知装置３が別体となっているが、運動解析装置２と報知装置３が一体化された運動解析装置（報知装置）であってもよい。
また、上記の第１実施形態や第２実施形態では、運動解析装置２がユーザーに装着されているが、これに限らず、慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニットをユーザーの胴体等に装着し、慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニットはそれぞれ検出結果をスマートフォン等の携帯情報機器に送信し、当該携帯情報機器が受信した検出結果を用いてユーザーの運動を解析してもよい。
上述した各実施形態および各変形例は一例であって、これらに限定されるわけではない。例えば、各実施形態および各変形例を適宜組み合わせることも可能である。
本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
１ 運動解析システム、２ 運動解析装置、３ 報知装置、４ 携帯型電子機器（運動支援装置）、５ ユーザー、１０ 慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、１２ 加速度センサー、１４ 角速度センサー、１６ 信号処理部、２０ 処理部、２２ 慣性航法演算部、２４
運動解析部、３０ 記憶部、４０ 通信部、５０ ＧＰＳユニット、６０ 地磁気センサー、７０ ＩＭＵ、７１ 加速度センサー、７２ ジャイロセンサー、８１ 操作スイッチ、８２ ディスプレイ、８３ スピーカー、１１０ ＧＰＳユニット、１２０ 処理部、１３０ 記憶部、１３２ 報知プログラム、１３４ 報知制御テーブル、１３６ 速度−目標値テーブル、１４０ 通信部、１５０ 操作部、１６０ 計時部、１７０ 表示部、１８０ 音出力部、１９０ 振動部、２１０ バイアス除去部、２２０ 積分処理部、２３０ 誤差推定部、２４０ 走行処理部、２４２ 走行検出部、２４４ 歩幅算出部、２４６ ピッチ算出部、２５０ 座標変換部、２６０ 特徴点検出部、２６２ 接地時間・衝撃時間算出部、２７２ 基本情報生成部、２７４ 第１解析情報生成部、２７６ 第２解析情報生成部、２７８ 左右差率算出部、２８０ 出力情報生成部、３００ 運動解析プログラム、３０２ 慣性航法演算プログラム、３０４ 運動解析情報生成プログラム、３１０ センシングデータテーブル、３２０ ＧＰＳデータテーブル、３３０ 地磁気データテーブル、３４０ 算出データテーブル、３５０ 運動解析情報、３５１ 入力情報、３５２ 基本情報、３５３ 第１解析情報、３５４ 第２解析情報、３５５ 左右差率、４００ 目標値設定部、４１０ 差分計算制御部、４２０ 差分計算部、４２１ 真下着地差分計算部、４２２ 推進効率差分計算部、４２３ 接地時間差分計算部、４２４ 前傾角差分計算部、４３０ 正規化部、４３１ 真下着地正規化部、４３２ 推進効率正規化部、４３３ 接地時間正規化部、４３４ 前傾角正規化部、４４０ 指標選択部、４５０ 報知制御部、４５２ 音・振動制御部、４５４ 表示制御部、４６０ 報知モード選択部、５１０ 操作部、５２０ 表示部、５３０ 音出力部、５４０ 無線通信部、５５０ 時計部、６００ 処理部、６１０ 慣性航法演算部、６２０ 運動指標算出部
、６３０ 運動支援部、６３１ 乳酸蓄積状態判定部、６３２ 現在フォーム推定部、６３３ 継続時間算出部、６３４ 推奨フォーム判定部、６３５ 報知制御部、７００ 記憶部、７１０ 慣性航法演算プログラム、７２０ 運動指標算出プログラム、７３０ 運動支援プログラム、７４０ センサーデータ、７５０ 慣性航法演算データ、７６０ 運動指標データ、７７０ 乳酸蓄積状態設定テーブル、７８０ 走行フォーム設定テーブル、７９０ 現在フォームデータ、８００ 現在フォーム継続時間データ、８１０ 推奨フォームデータ

Claims (31)

  1. 慣性センサーによりユーザーの運動を解析して算出された前記ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々の指標値と、前記複数の指標の各々に設定された目標値との差分を計算する差分計算部と、
    前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択する指標選択部と、
    選択された前記一部の指標を出力する出力部と、を含む、報知装置。
  2. 前記指標選択部は、
    前記一部の指標として他の指標よりも前記差分の大きい指標を選択する、請求項１に記載の報知装置。
  3. 前記指標選択部は、
    前記一部の指標として他の指標よりも前記差分が小さい指標を選択する、請求項１に記載の報知装置。
  4. 前記複数の指標の各々についての前記差分を正規化する正規化部を含み、
    前記指標選択部は、
    前記複数の指標の各々についての正規化された前記差分に基づき、前記一部の指標を選択する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の報知装置。
  5. 前記指標選択部は、
    前記正規化された前記差分が大きい方から所定数の指標を選択する、請求項４に記載の報知装置。
  6. 前記指標選択部は、
    前記正規化された前記差分のすべてが閾値よりも小さい場合には、いずれの指標も選択しない、請求項５に記載の報知装置。
  7. 前記指標選択部は、
    前記正規化された前記差分が小さい方から所定数の指標を選択する、請求項４に記載の報知装置。
  8. 前記指標選択部は、
    前記正規化された前記差分のすべてが閾値よりも大きい場合には、いずれの指標も選択しない、請求項７に記載の報知装置。
  9. 前記ユーザーの速度と前記複数の指標の各々の目標値との対応情報を用いて、前記複数の指標の各々について、前記ユーザーの速度に対応する目標値を設定する目標値設定部を含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の報知装置。
  10. 前記指標は、真下着地、推進効率、脚の流れ、走行ピッチ、着地衝撃の少なくとも１つである、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の報知装置。
  11. 前記出力部は、
    選択された前記一部の指標を互いに異なる音又は振動として出力する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の報知装置。
  12. 請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の報知装置と、前記慣性センサーの検出結果を
    用いて前記ユーザーの運動を解析し、前記複数の指標の値を算出する運動解析装置と、を含む、運動解析システム。
  13. ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々について、慣性センサーの検出結果を用いて前記ユーザーの運動を解析して算出された値と目標値との差分を計算することと、
    前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択することと、
    選択した前記一部の指標を報知することと、を含む、報知方法。
  14. ユーザーの運動能力に関係する複数の指標の各々について、慣性センサーの検出結果を用いて前記ユーザーの運動を解析して算出された値と目標値との差分を計算することと、
    前記複数の指標の各々についての前記差分に基づき、前記複数の指標のうちの一部の指標を選択することと、
    選択した前記一部の指標を報知するための制御を行うことと、をコンピューターに実行させる、報知プログラム。
  15. ユーザーの運動中に、前記ユーザーの足の接地時間の目標値に対応する第１期間及び前記ユーザーの足の滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知する出力部を含む、報知装置。
  16. 前記出力部は、
    音および振動の少なくとも一方によって報知する、請求項１５に記載の報知装置。
  17. 前記出力部は、
    前記第１期間を第１の報知手段によって報知し、前記第２期間を前記第１の報知手段とは異なる第２の報知手段によって報知する、請求項１５に記載の報知装置。
  18. 前記第２期間を報知せずに前記第１期間を報知する第１モード又は前記第１期間を報知せずに前記第２期間を報知する第２モードを選択可能な報知モード選択部を含む、請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載の報知装置。
  19. 前記報知モード選択部は、
    前記第１期間と前記第２期間の両方を報知する第３モードを選択可能である、請求項１８に記載の報知装置。
  20. 前記ユーザーの運動における所定の情報に基づいて、前記接地時間の目標値及び前記滞空時間の目標値を設定する目標値設定部を含む、請求項１５乃至１９のいずれか一項に記載の報知装置。
  21. 前記所定の情報は、接地時間の情報である、請求項２０に記載の報知装置。
  22. 前記所定の情報は、走行ピッチの情報である、請求項２０に記載の報知装置。
  23. 前記所定の情報は、走行速度の情報である、請求項２０に記載の報知装置。
  24. 前記所定の情報は、慣性センサーの検出結果を用いて算出された情報である、請求項２０乃至２３のいずれか一項に記載の報知装置。
  25. 請求項２４に記載の報知装置と、前記慣性センサーの検出結果を用いて前記所定の情報を算出する運動解析装置と、を含む、運動解析システム。
  26. ユーザーの運動中に、前記ユーザーの足の接地時間の目標値に対応する第１期間及び前記ユーザーの足の滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知することを含む、報知方法。
  27. ユーザーの運動中に、前記ユーザーの足の接地時間の目標値に対応する第１期間及び前記ユーザーの足の滞空時間の目標値に対応する第２期間の少なくとも一方を周期的に報知するための制御を行うことをコンピューターに実行させる、報知プログラム。
  28. 走行中のユーザーの鉛直方向に沿った振動振幅値が閾値を超えた場合には走行のフォームが不安定状態であることを報知すること、を含む運動支援方法。
  29. 前記振動振幅値を用いて前記ユーザーのフォームを推定することを更に含み、
    前記報知は、前記不安定状態である場合に、前記推定されたフォームとは異なるフォームを推奨することを含む、請求項２８に記載の運動支援方法。
  30. 前記推定されたフォームの継続時間を算出することを更に含み、
    前記推奨することは、前記不安定状態であると判定され、且つ、前記継続時間が所定条件を満たした場合に、前記推奨を行う、請求項２９に記載の運動支援方法。
  31. 走行中のユーザーの鉛直方向に沿った振動振幅値が閾値を超えた場合に走行のフォームが不安定状態であると判定する判定部を備え、
    前記不安定状態であると判定された場合に所定の報知を行う、運動支援装置。
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