JP2016043260A - 運動解析装置、運動解析方法、および運動解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】アスレチックエネルギー効率などを容易に求めることができる、使い勝手の良い運動解析装置を提供する。【解決手段】運動解析装置３は慣性センサー３３からの出力を用いて、被験者の走行における仕事量および被験者の走行において消費した消費エネルギーを求めるデータ処理部３６４と、仕事量、および消費エネルギーを用いて、被験者のアスレチックエネルギー効率を求める演算処理部３６５と、求められたアスレチックエネルギー効率を、被験者に報知する報知信号を生成し、報知部としての第１表示部３２０や第１振動部３２５、もしくは報知装置５の第２表示部５３や第２振動部５５に送信する報知処理部３６６を備えている。【選択図】図２

Description

本発明は、運動解析装置、運動解析方法、および運動解析システムに関する。

従来、負荷を与えられながらの運動中に被験者が排出する呼気から、脂質燃焼率が最大
となる運動負荷を算出し、運動負荷を調整する運動負荷制御システム（運動解析装置）が
開示されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の運動負荷制御システムは、被
験者に負荷を与えて被験者を運動させるための負荷荷重部と、該負荷荷重部によって与え
られる負荷の運動中に、被験者が排出する呼気を検出するためのガス分析装置と、該ガス
分析装置で検出した呼気の情報に基づいて、被験者の脂質燃焼率が最大となる運動負荷を
算出するための負荷演算部と、該負荷演算部で算出した運動負荷に基づいて、負荷荷重部
の負荷を調整するための負荷制御部とを備えている。

特開２０１２−１１１３３号公報

ランニング（走行）などの運動において、エネルギー効率の良し悪しは重要である。エ
ネルギー効率（アスレチックエネルギー効率）が高ければ持久力が向上し、同じエネルギ
ーで距離を伸ばすことが可能となる。エネルギー効率は、特許文献１に記載されているよ
うに、運動中に排出される呼気ガスをガス分析装置で分析し、その分析結果から求められ
ることが知られている。しかしながら、例えばランニング時に呼気ガスのガス分析装置を
装着することは、ランナーにとって使い勝手が悪いものであった。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の
形態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］本適用例に係る運動解析装置は、慣性センサーからの出力を用いて、被験
者の走行における仕事量および前記被験者の前記走行において消費した消費エネルギーを
求めるデータ処理部と、前記仕事量、および前記消費エネルギーを用いて、前記被験者の
アスレチックエネルギー効率を求める演算処理部と、を備えていることを特徴とする。

本適用例によれば、慣性センサーからの出力から求められた被験者の走行における仕事
量および被験者の消費した消費エネルギーから、被験者のアスレチックエネルギー効率を
求めることができる。このように、走行時においても、被験者の負荷とならない程度の簡
易な運動解析装置でアスレチックエネルギー効率を求めることができ、被験者の使い勝手
を向上させることができる。

［適用例２］上記適用例に記載の運動解析装置において、前記慣性センサーからの出力
は、少なくとも加速度データを含み、前記仕事量は、前記被験者の体重および走行中の前
記加速度データにより求められる力と、前記走行における移動距離との積によって求めら
れることが好ましい。

本適用例によれば、仕事量を、慣性センサーからの出力に少なくとも含まれる加速度デ
ータなどから、簡便に求めることができる。

［適用例３］上記適用例に記載の運動解析装置において、前記消費エネルギーは、前記
慣性センサーの出力から算出された前記被験者の走行速度と走行時間とに基づいて求めら
れることが好ましい。

本適用例によれば、慣性センサーの出力から算出された被験者の走行速度と走行時間と
に基づいて、消費エネルギーを簡便に求めることができる。

［適用例４］上記適用例に記載の運動解析装置において、前記消費エネルギーは、前記
走行速度と前記走行時間とから求められた酸素摂取量に基づいて求められることが好まし
い。

本適用例によれば、慣性センサーの出力から、簡便に消費エネルギーを求めることがで
きる。即ち、消費エネルギーは、慣性センサーの出力から算出された被験者の走行速度と
走行時間とから算出された酸素摂取量に基づいて容易に求めることができる。

［適用例５］上記適用例に記載の運動解析装置において、前記消費エネルギーは、前記
仕事量に、前記走行によって生じる放熱量を加えた値から、前記力を前記慣性センサーの
出力から算出された前記被験者のスプリング変形量で除して求められるバネ定数、および
前記スプリング変形量から算出されるバネポテンシャルエネルギーを、減じることによっ
て求められることが好ましい。

本適用例によれば、慣性センサーの出力から、簡便に消費エネルギーを求めることがで
きる。即ち、消費エネルギーは、慣性センサーの出力から算出された被験者の仕事量と、
走行によって生じる放熱量と、バネポテンシャルエネルギーとに基づいて、容易に求める
ことができる。

［適用例６］上記適用例に記載の運動解析装置において、前記放熱量は、前記被験者の
脚の接地時間と、接地角度と、前記バネ定数とに基づいて求められることが好ましい。

本適用例によれば慣性センサーの出力から、簡便に放熱量を求めることができる。即ち
、放熱量は、慣性センサーの出力から算出された被験者の脚の接地時間と、接地角度と、
バネ定数とに基づいて、容易に求めることができる。
なお、本明細書では、下肢のうちの足首より先の部分を「足」と表現し、該足の部分を
含む下肢を「脚」として表現する。

［適用例７］上記適用例に記載の運動解析装置において、前記アスレチックエネルギー
効率を、前記被験者に報知する報知信号を生成する報知処理部を備えていることが好まし
い。

本適用例によれば、被験者は、求められたアスレチックエネルギー効率を、報知処理部
によって生成された報知信号に基づいて知ることができる。これによって、被験者が走行
中であっても、走行時のアスレチックエネルギー効率を高めるための手段を試行できるな
ど、効率よくアスレチックエネルギー効率を高めることができる。

［適用例８］上記適用例に記載の運動解析装置において、前記報知処理部は、前記アス
レチックエネルギー効率と、設定された目標値との比較を行い、比較結果に基づいて前記
報知信号を生成することが好ましい。

本適用例によれば、被験者は、設定された目標値に対してアスレチックエネルギー効率
が近づいているか、もしくは遠ざかっているかなどを随時知ることができる。これにより
、被験者は、走行中において、アスレチックエネルギー効率の高低に影響する、例えば運
動姿勢や歩幅（ストライド）などを適宜変化させてみて、その結果を直ぐに知ることがで
きる。換言すれば、被験者は、運動状態の変化によるアスレチックエネルギー効率の変化
を直ぐに知ることができ、効率よくアスレチックエネルギー効率を向上させることができ
る。

［適用例９］本適用例に係る運動解析方法は、慣性センサーからの出力を用いて被験者
の走行における仕事量を求めるステップと、前記走行において前記被験者の消費した消費
エネルギーを求めるステップと、前記仕事量、および前記消費エネルギーを用いて、前記
被験者のアスレチックエネルギー効率を求めるステップと、を備えていることを特徴とす
る。

本適用例によれば、慣性センサーからの出力から求められた被験者の走行における仕事
量および被験者の消費した消費エネルギーから、被験者のアスレチックエネルギー効率を
求めることができる。このように、走行時においても、被験者の負荷とならない程度の簡
易な方法でアスレチックエネルギー効率を求めることができ、被験者の使い勝手を向上さ
せることができる。

［適用例１０］本適用例に係る運動解析システムは、被験者に装着され、前記被験者の
走行における慣性データを取得する慣性センサーと、前記慣性センサーからの出力を用い
て、前記被験者の走行における仕事量および前記走行において消費した消費エネルギーを
求めるデータ処理部と、前記仕事量、および前記消費エネルギーを用いて、前記被験者の
アスレチックエネルギー効率を求める演算処理部と、を備えていることを特徴とする。

本適用例によれば、被験者の例えば腰部に装着された慣性センサーからの出力から求め
られた被験者の走行における仕事量および被験者の消費した消費エネルギーから、被験者
のアスレチックエネルギー効率を求めることができる。このように、走行時においても、
被験者の負荷とならない程度の簡易な運動解析システムでアスレチックエネルギー効率を
求めることができ、被験者の使い勝手を向上させることができる。

［適用例１１］上記適用例に記載の運動解析システムにおいて、前記アスレチックエネ
ルギー効率を、前記被験者に報知する報知部を備えていることが好ましい。

本適用例によれば、被験者は、求められたアスレチックエネルギー効率を報知部によっ
て知ることができる。これによって、被験者が走行中であっても、走行時のアスレチック
エネルギー効率を高めるための手段を試行できるなど、効率よくアスレチックエネルギー
効率を高めることができる。

運動解析装置を備えた運動解析システムの全体構成例を示す模式図。 運動解析装置の機能構成例を示すブロック図。 離着地データのデータ構成例を示す図。 走行における運動情報の算出処理の処理手順を示すフローチャート。 ランナー（ユーザー）の足の運びのサイクルを示すタイムチャート。 走行時における脚のバネ定数を求めるためのバネモデル。 足の運びにおける正の仕事量（ＭＷ＋）を示す概念図。 足の運びにおける負の仕事量（ＭＷ−）を示す概念図。 脚の接地角度Ｌａ（Ｌａｎｄｉｎｇ Ａｎｇｌｅ）を求める一手法を示す図。 アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）の算出に係り必要な要素を、ＩＭＵ（慣性計測ユニット）の出力から計算するための数式。

以下、図面を参照して、本発明の運動解析方法および運動解析装置の一実施形態につい
て説明する。本実施形態では、運動解析装置が組み込まれた運動解析システムを例示する
。なお、以下説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明を適用
可能な形態が以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同
一部分には同一の符号を付す。

［システム構成］
先ず、図１を参照して運動解析装置３を備えた運動解析システム１００について説明す
る。図１は、運動解析装置を備えた運動解析システムの全体構成例を示す模式図である。
運動解析システム１００は、慣性計測ユニットとして知られるＩＭＵ（Inertial Measure
ment Unit）３３と、ＩＭＵ３３からの出力を用いて、例えば被験者（以下、ユーザー１
という。）の走行における運動情報（以下、走行データという。）を算出したり報知した
りする運動解析装置３を備えている。

ＩＭＵ３３は、慣性センサーとして、加速度をローカル座標系で計測する加速度センサ
ー３３１、および角速度をローカル座標系で計測するジャイロセンサー３３３を、少なく
とも備えたセンサーユニットである。ＩＭＵ３３は、加速度センサー３３１、およびジャ
イロセンサー３３３に対応付けられた同一の三次元直交座標系であるローカル座標系（セ
ンサー座標系）の各軸方向の加速度、および各軸回りの角速度を検出する。このローカル
座標系の３軸を、ｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸と表記する。これらの慣性センサー（加速度セ
ンサー３３１、およびジャイロセンサー３３３）には、例えばＭＥＭＳ（Micro Electro
Mechanical Systems）の技術を利用したＭＥＭＳセンサーを用いることができる。

運動解析装置３は、走行中のユーザー１に携帯されて使用される小型電子機器である。
運動解析装置３は、報知部の一例として設けられる別体の報知装置５を併せて用いる構成
でもよい。この場合では、これら運動解析装置３と報知装置５とは無線通信によるデータ
の送受が可能に構成されており、例えば、図１に示すように、運動解析装置３がユーザー
１の胴体部（例えば、右腰又は左腰）に装着され、報知装置５がユーザー１の腕（右腕又
は左腕）に装着される。また運動解析装置３は、筺体前面等に配設されたボタンスイッチ
３１やディスプレイ３２を適宜搭載している。

この運動解析装置３は、ＩＭＵ３３に搭載された加速度センサー３３１によってローカ
ル座標系で計測された慣性データとしての加速度ベクトル（ローカル座標加速度ベクトル
）を、ユーザー１に対応付けられた三次元直交座標系の移動体座標系に座標変換して移動
体座標加速度ベクトルを算出する。移動体座標系は、例えばユーザー１の前方を正とする
前後方向（進行方向）、右方を正とする左右方向、および鉛直下方を正とする重力方向（
上下方向）によって定義された座標系である。この移動体座標系において、進行方向をＸ
軸、左右方向をＹ軸、上下方向をＺ軸と表記する。

実際の処理としては、走行を開始する前のユーザー１が停止している状態のときに加速
度センサー３３１によって検出された加速度ベクトルの方向（重力方向）をＺ軸方向の正
方向（下方向）とする。また、ユーザー１が走行を開始し、停止状態から一歩踏み出した
ときの加速度ベクトルの方向をＸ軸方向の正方向（進行方向）とする。そして、これらＺ
軸方向、およびＸ軸方向と直交する方向をＹ軸方向（左右方向）としてローカル座標系か
ら移動体座標系への座標変換行列を求めて、移動体座標系の初期設定を行う。

以降は、ＩＭＵ３３に搭載されたジャイロセンサー３３３の検出値（慣性データ）を用
いて、移動体座標系を随時補正することができる。また、走行時は、左右の順で足（脚）
を繰り出し、腰を含む胴体部を左右交互にねじって進行するため、この胴体部の左右の回
転（ねじり）をノイズとみなし、このノイズを低減するためのカルマンフィルター処理を
適用して移動体座標系（特に進行方向（Ｘ軸方向））を随時補正することとしてもよい。
なお、本形態では、下肢のうちの足首より先のことを「足」とし、下肢のことを「脚」と
して表現して説明する。

そして、運動解析装置３は、移動体座標加速度ベクトルに含まれる進行方向の加速度（
移動体座標加速度ベクトルのＸ軸成分）を進行方向加速度、上下方向の加速度（移動体座
標加速度ベクトルのＺ軸成分）を上下方向加速度として、これらに基づき着地タイミング
と離地タイミングとを検出し、所定の評価指標値を算出して報知装置５に送信する。本実
施形態では、検出した着地タイミングと離地タイミングとに基づいて、例えば、着地タイ
ミングから離地タイミングまでの接地時間、離地タイミングから着地タイミングまでの滞
空時間、および接地時間に対する滞空時間の比率（接地滞空時間比）の各値を評価指標値
として算出する。

また、運動解析装置３は、移動体座標加速度ベクトルを積分して速度ベクトル（移動体
座標速度ベクトル）を算出し、ユーザー１の移動速度（走行速度）を随時算出したり、走
行開始時から移動した距離（走行距離）を随時算出したりして報知装置５に送信する。こ
こで、「積分」とは、所定の単位時間分の値を累積的に加算することを意味する。走行速
度や走行距離は、走行データの一例である。

報知部の一例としての報知装置５は、運動解析装置３から送信された評価指標値や走行
データを受信して表示したり、振動したりしてユーザーに報知するためのものであり、本
体ケース５１の前面（ユーザー１が装着したときに外向きになる面）に配設された第２表
示部５３や図示しない第２振動部５５（図２参照）を備える。その他、図示しないが、報
知装置５は、本体ケース５１の適所に配設されたボタンスイッチやスピーカー、第２表示
部５３の表示画面と一体形成されたタッチパネル等を備えてもよい。

また、走行データ等を、運動解析装置３に設けられているディスプレイ３２にも表示す
ることとしてもよい。また、同様に、走行データ等を、運動解析装置３に設けられている
第１振動部３２５からユーザー１に報知することとしてもよい。なお、第１振動部３２５
および第２振動部５５による報知方法としては、例えば振動モーターなどを用い、運動解
析装置３から送信された評価指標値や走行データに基づいて、振動の有無（振動間隔や振
動時間）や振動の強弱などを変化させて報知することができる。

なお、報知装置５には、必ずしも第２表示部５３および第２振動部５５の両方が設けら
れていなくてもよく、第２表示部５３および第２振動部５５の少なくとも一方が設けられ
ている構成であってもよい。

［機能構成］
図２は、本実施形態における運動解析装置３の機能構成例を示すブロック図である。図
２に示すように、運動解析装置３は、操作部３１０と、報知部としての第１表示部３２０
および第１振動部３２５と、ＧＰＳモジュール３４０と、通信部３５０と、処理部３６０
と、記憶部３７０とを備える。

操作部３１０は、ボタンスイッチやレバースイッチ、ダイヤルスイッチ等の各種スイッ
チ、タッチパネル等の入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた操作信
号を処理部３６０に出力する。図１では、ボタンスイッチ３１がこれに該当する。

第１表示部３２０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＥＬディスプレイ（Electr
oluminescence display）等の表示装置によって実現されるものであり、処理部３６０か
ら入力される表示信号（報知信号）に基づいて各種画面を表示する。図１では、ディスプ
レイ３２がこれに該当する。

第１振動部３２５は、情報を振動によってユーザー１に伝える（報知する）ものであり
、例えば振動モーターなどの振動発生装置によって実現される。第１振動部３２５は、処
理部３６０から入力される報知信号に基づいて、振動させたり止めたりするＯＮ−ＯＦＦ
動作（振動間隔や振動時間の長短を含む）や振動の強弱などを変化させることによって、
評価指標値や走行データを報知することができる。

なお、第１表示部３２０および第１振動部３２５は、必ずしも両方が設けられていなく
てもよく、第１表示部３２０および第１振動部３２５の少なくとも一方が設けられている
構成であればよい。

ＧＰＳモジュール３４０は、測位用衛星であるＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ衛星信
号をＧＰＳアンテナ３４１によって受信し、受信したＧＰＳ衛星信号に基づきユーザー１
の位置を計測して随時処理部３６０に出力する。なお、このＧＰＳモジュール３４０は必
須の構成ではないため、図２では破線で示している。

通信部３５０は、無線通信を利用して外部の装置と無線接続するための通信装置である
。第１実施形態では、この通信部３５０を介して評価指標値や走行データが随時報知装置
５に送信され、第２表示部５３（図１を参照）に表示される。これにより、ユーザー１は
、評価指標値や走行データを手元で確認しながら走行することができる。

処理部３６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Proc
essor）等のマイクロプロセッサー、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circu
it）等の制御装置および演算装置によって実現されるものである。処理部３６０は、取得
部としての座標変換部３６１と、検出部としての着地タイミング検出部３６２および離地
タイミング検出部３６３と、データ処理部としての走行データ算出部３６４と、演算処理
部３６５と、報知処理部３６６とを備える。なお、処理部３６０を構成する各部は、専用
のモジュール回路等のハードウェアで構成することとしてもよい。

座標変換部３６１は、ＩＭＵ３３による計測結果に対して所定の座標変換演算を行い、
ローカル座標加速度ベクトルから移動体座標加速度ベクトルを求める。

着地タイミング検出部３６２は、進行方向加速度の変化から着地タイミングを検出する
。一方、離地タイミング検出部３６３は、ユーザー１の走行速度に応じて第１の離地タイ
ミング検出と第２の離地タイミング検出とを切り替えて行う。例えば、離地タイミング検
出部３６３は、ユーザー１の走行速度が所定の基準速度（例えば、５［ｍ／ｓ］）以上の
場合には、進行方向加速度の変化と上下方向加速度の変化とから着地タイミングを検出す
る第１の離地タイミング検出を行う。ユーザー１の走行速度が基準速度未満の場合は、離
地タイミング検出部３６３は、上下方向加速度の変化から離地タイミングを検出する第２
の離地タイミング検出を行う。

走行データ算出部３６４は、着地タイミング検出部３６２によって検出された着地タイ
ミングと、離地タイミング検出部３６３によって検出された離地タイミングとに基づいて
、例えば接地時間、滞空時間などを算出する。また、走行データ算出部３６４は、ユーザ
ー１の走行速度と、走行距離と、走行時間とを走行データとして算出する。具体的には、
走行データ算出部３６４は、単位時間分の移動体座標加速度ベクトルを積分することで、
その単位時間の間における移動体座標系での速度ベクトルを算出して、現在の走行速度を
得る。また、走行データ算出部３６４は、算出した走行速度に単位時間を乗じてその単位
時間の間の走行距離を算出し、前回算出した走行距離に加算することで現在の走行距離を
得る。

さらに、データ処理部としての走行データ算出部３６４は、ユーザー１の走行における
仕事量（ＭＷ）と、消費エネルギー（ＥＵ）とを走行データとして算出する。具体的には
、ユーザー（被験者）１の走行における仕事量（ＭＷ）は、ユーザー１の体重およびＩＭ
Ｕ３３に搭載された加速度センサー３３１によって計測された走行中の加速度データによ
り求められる力（ｍａ）と、ユーザー１の走行距離（走行における移動距離）との積によ
って求めることができる。このように、慣性センサーとしての加速度センサー３３１から
の出力に少なくとも含まれる加速度データなどから、簡便に求めることができる。なお、
本形態では、消費エネルギーのことを、消費エネルギー（ＥＵ：the energy used）とし
て説明するが、消費エネルギー（ＭＥ：the metabolic energy）と言い換えることができ
る。

また、消費エネルギー（ＥＵ）は、前述のように求められたユーザー１の走行速度、お
よび計測された走行時間によって求めることができる。具体的には、例えば消費エネルギ
ー（ＥＵ）は、前述のように求められたユーザー１の走行速度と走行時間とから酸素摂取
量を求め、求められた酸素摂取量に基づいて求めることができる。このように、加速度セ
ンサー３３１の出力から算出されたユーザー１の走行速度と走行時間とから算出された酸
素摂取量に基づいて、消費エネルギー（ＥＵ）を簡便に求めることができる。
なお、仕事量（ＭＷ）および消費エネルギー（ＥＵ）の求め方については、後段の運動
解析方法の説明において詳述する。

演算処理部３６５は、求められた仕事量（ＭＷ）、および消費エネルギー（ＥＵ）を用
いて、ユーザー１の走行（例えばランニング）などの運動におけるエネルギー効率である
アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を求める。アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）は
、高いほど持久力が向上し、同じエネルギーで距離を伸ばすことが可能となる。なお、本
形態では、アスレチックエネルギー効率のことを、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ：
energy efficiency）として説明するが、アスレチックエネルギー効率（ＡＥＥ：Athleti
c energy efficiency）と言い換えることができる。

報知処理部３６６は、例えば、求められたアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を、ユ
ーザー１に報知する報知信号を生成し、報知部としての第１表示部３２０や第１振動部３
２５、もしくは報知装置５の第２表示部５３や第２振動部５５に送信する。そして、ユー
ザー１は、報知装置（報知部）５などの報知手段によって、求められた自身のアスレチッ
クエネルギー効率（ＥＥ）を覚知することができる。これによって、ユーザー１が、例え
ば走行中などの運動中であっても、随時求められた自身のアスレチックエネルギー効率（
ＥＥ）を随時知ることができ、走行時のアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を高めるた
めの手段を試行できるなど、効率よくアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を高めること
ができる。

なお、報知処理部３６６は、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）と、予め入力されて
後述の記憶部３７０に記憶されている目標値との比較を行い、比較結果に基づいて報知信
号を生成することとしてもよい。そして、比較結果は、報知装置５の第２表示部５３や第
２振動部５５に送信され、画像表示や振動の強弱などによってユーザー１に報知される。
このようにすれば、ユーザー１は、設定された目標値に対してアスレチックエネルギー効
率（ＥＥ）が近づいているか、もしくは遠ざかっているかなどを随時知ることができる。
これにより、ユーザー１は、走行中において、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）の高
低に影響する、例えば運動姿勢や歩幅（ストライド）などを適宜変化させてみて、その結
果を直ぐに知ることができる。換言すれば、被験者は、運動状態の変化によるアスレチッ
クエネルギー効率の変化を直ぐに知ることができ、効率よくアスレチックエネルギー効率
（ＥＥ）を向上させることができる。

記憶部３７０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random A
ccess Memory）等の各種ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーやハードディスク等の記憶
媒体により実現されるものである。記憶部３７０には、運動解析装置３を動作させ、この
運動解析装置３が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実
行中に使用される、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）の目標値データを一例とするデ
ータ等が事前に記憶され、或いは処理の都度一時的に記憶される。

この記憶部３７０には、処理部３６０を座標変換部３６１、着地タイミング検出部３６
２、離地タイミング検出部３６３、走行データ算出部３６４、演算処理部３６５、および
報知処理部３６６として機能させ、運動解析の処理（図４を参照）を行うための走行情報
算出プログラム３７１が記憶される。

また、記憶部３７０には、移動体座標加速度ベクトルデータ３７２と、離着地データ３
７３と、走行データ３７４とが記憶される。

移動体座標加速度ベクトルデータ３７２には、単位時間毎に座標変換部３６１によって
算出される移動体座標加速度ベクトルが時系列に記憶される。この移動体座標加速度ベク
トルデータ３７２は、最新の過去所定秒数分の移動体座標加速度ベクトルを保持可能なリ
ングバッファー等で構成される。なお、走行情報の算出に当たっては、足が地面から離れ
た滞空時を検出タイミングと判定し、その都度直近の離着地のタイミングを検出する。

離着地データ３７３は、所定の検出タイミング毎に着地タイミング検出部３６２および
離地タイミング検出部３６３によって検出され、走行データ算出部３６４によって算出さ
れる着地および離地のタイミングと評価指標値とが時系列で記憶される。

図３は、第１実施形態における離着地データ３７３のデータ構成例を示す図である。図
３に示すように、離着地データ３７３は、着地タイミングと、離地タイミングと、接地時
間、滞空時間、および接地滞空時間比の各評価指標値とが対応付けられたデータテーブル
である。ここで、接地時間は、対応する着地タイミングから離地タイミングまでの時間と
する。一方、滞空時間は、例えば、前回検出した離地タイミングから今回検出した着地タ
イミングまでの時間とする。例えば、レコードＤ３１の滞空時間Ｔｄ３は、離地タイミン
グの前回値であるレコードＤ３２の離地タイミングＴｂ２から、レコードＤ３１の着地タ
イミングＴａ３までの時間として算出される。

走行データ３７４には、単位時間毎に走行データ算出部３６４によって算出されるユー
ザー１の走行速度と走行距離とが時系列に記憶される。

上述した運動解析装置３（運動解析システム１００）によれば、慣性センサーとしての
加速度センサー３３１、およびジャイロセンサー３３３からの出力から求められたユーザ
ー１（被験者）の走行における仕事量（ＭＷ）およびユーザー１の消費した消費エネルギ
ー（ＥＵ）から、ユーザー１のアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を求めることができ
る。このように、走行時においても、ユーザー１の負荷とならない程度の簡易な運動解析
装置３を装着するだけで、随時アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を求めることができ
、ユーザー１の使い勝手を向上させることができる。

［処理フロー］
次に図４も併せて参照しながら、本実施形態における運動解析方法の処理フローについ
て説明する。図４は、走行における運動情報（以下、走行データという。）の算出処理（
運動解析方法）の処理手順を示すフローチャートである。ここで説明する処理フローは、
処理部３６０が記憶部３７０から走行情報算出プログラム３７１（図２参照）を読み出し
て実行することで実現できる。また、ここで説明する走行データは、ユーザー１の走行に
おける仕事量（ＭＷ）と、消費エネルギー（ＥＵ）と、アスレチックエネルギー効率（Ｅ
Ｅ）とを中心に説明し、それらの算出手順について説明する。

本実施形態における運動解析の処理は、例えば、操作部３１０を介して走行開始操作が
なされると開始される。先ず、処理部３６０が、ＩＭＵ３３に搭載された慣性センサー（
加速度センサー３３１やジャイロセンサー３３３など）が測定し、出力されたセンシング
データを取得する（ステップＳ１００）。

次に、処理部３６０を構成する座標変換部３６１が、ＩＭＵ３３による計測結果（慣性
データ）に基づいてローカル座標加速度ベクトルを移動体座標加速度ベクトルに座標変換
し、移動体座標加速度ベクトルデータ３７２に蓄積記憶する処理を開始する（ステップＳ
１０２）。

続いて、データ処理部としての走行データ算出部３６４が、単位時間分の移動体座標加
速度ベクトルに従って、ユーザー１の現在の走行速度と走行距離と走行時間とを走行デー
タとして算出する（ステップＳ１０４）。

さらに、走行データ算出部３６４は、ＩＭＵ３３に搭載された慣性センサーからの出力
データ（センシングデータ）に基づいて、ユーザー１の走行における仕事量（ＭＷ）と、
消費エネルギー（ＥＵ）とを走行データとして算出する（ステップＳ１０６、ステップＳ
１０８）。仕事量（ＭＷ）は、ユーザー１の体重および走行中の加速度データにより求め
られる力（ｍａ）と、ユーザー１の走行距離（走行における移動距離）との積によって求
める。また、消費エネルギー（ＥＵ）は、ユーザー１の走行速度と走行時間とから酸素摂
取量を求め、求められた酸素摂取量に基づいて求める。

次に、演算処理部３６５は、求められた仕事量（ＭＷ）、および消費エネルギー（ＥＵ
）を用いて、ユーザー１の走行（例えばランニング）などの運動におけるエネルギー効率
であるアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を算出する（ステップＳ１１０）。なお、ア
スレチックエネルギー効率（ＥＥ）の算出方法については、後述する［運動解析方法］に
おいて詳細を説明する。

次に、報知処理部３６６は、例えば、求められたアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）
を、ユーザー１に報知する報知信号を生成し、第１表示部３２０や第１振動部３２５、も
しくは報知装置５の第２表示部５３や第２振動部５５の少なくとも一つに送信する（ステ
ップＳ１１２）。

第１表示部３２０や第１振動部３２５、もしくは報知装置５は、報知処理部３６６から
送信された報知信号に基づき、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）の状態をユーザー１
に対して報知する（ステップＳ１１４）。これによりユーザー１は、算出された自身のア
スレチックエネルギー効率（ＥＥ）を覚知することができる。また、ユーザー１は、例え
ば走行している場合などの運動中であっても、随時求められた自身のアスレチックエネル
ギー効率（ＥＥ）を知ることができ、走行時のアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を高
めるための手段を試行できるなど、効率よくアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を高め
ることができる。

なお、報知処理部３６６は、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）と、予め入力されて
後述の記憶部３７０に記憶されている目標値との比較を行い、比較結果に基づいて報知信
号を生成することとしてもよい。そして、比較結果に基づく報知信号を、報知装置５の第
２表示部５３や第２振動部５５に送信し、報知することとすることができる。
以上の手順によって、運動情報（走行データ）の算出処理（運動解析方法）に係る処理
手順を終了する。

上述した処理手順による運動情報（走行データ）の算出処理（運動解析方法）によれば
、被験者としてユーザー１の使い勝手を向上させることができる。詳述すれば、慣性セン
サーとして加速度センサー３３１やジャイロセンサー３３３からの出力から求められたユ
ーザー１の走行における仕事量（ＭＷ）、およびユーザー１の消費した消費エネルギー（
ＥＵ）から、ユーザー１のアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を求めることができる。
このように、走行時においても、ユーザー１の負荷とならない程度の簡易な方法でアスレ
チックエネルギー効率（ＥＥ）を随時求めることができ、且つ随時報知（フィードバック
）を行いながらランニングを行なうことができる。したがって、効率よくアスレチックエ
ネルギー効率（ＥＥ）を高めることができる。

［運動解析方法］
次に、本実施形態における運動解析方法について、図５から図１０を参照して説明する
。図５は、ランナー（ユーザー１）の足の運びのサイクルを示すタイムチャートである。
また、図６は、走行時におけるランナー（ユーザー１）の脚のバネ定数を求めるためのバ
ネモデルである。また、図７は、足の運びにおける正の仕事量（ＭＷ＋）を示す概念図で
あり、図８は、足の運びにおける負の仕事量（ＭＷ−）を示す概念図である。また、図９
は、ランナー（ユーザー１）の、脚の接地角度Ｌａ（Ｌａｎｄｉｎｇ Ａｎｇｌｅ）を求
める一手法を示す図である。また、図１０は、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）の算
出に係り必要な要素を、ＩＭＵ（慣性計測ユニット）の出力から計算するための数式（計
算式）を示している。

近年、小型慣性センサーの発展により、スポーツ分野での運動のフォームやモーション
解析は注目されている。本実施形態における運動解析装置３を備えた運動解析システム１
００では、小型慣性センサーとして複数のジャイロセンサーや加速度センサーを備えたＩ
ＭＵ３３（慣性計測ユニット：図１参照）からの出力を用い、ユーザー１（運動体）の姿
勢やモーションの解析を行なうことができる。運動解析システム１００では、トラック・
フィールドやマラソン分野などのランナーのパフォーマンスを向上させるための複数のパ
ラメーターを、慣性センサーからの信号を運動解析装置３によって演算し、解析すること
で取得することが可能である。

本実施形態の運動解析方法は、ユーザー１であるランナー（アスリート）のランニング
（走行）におけるエネルギー関係のパラメーターを、ＩＭＵ３３の慣性センサー（例えば
、加速度センサー３３１、ジャイロセンサー３３３）から出力されるデータを使って運動
解析装置３のデータ処理部としての走行データ算出部３６４において算出する。そして、
演算処理部３６５において、このエネルギー関係のパラメーターを用いて、ランナー（ア
スリート）のエネルギー効率（アスレチックエネルギー効率（ＥＥ））を算出する。算出
されたエネルギー効率（アスレチックエネルギー効率（ＥＥ））は、報知処理部３６６に
おいて生成された報知信号によって、ランナー（アスリート）に走行のメカニズムとエネ
ルギー効率との相関情報として提供される。これにより、ランナー（アスリート）は、走
行のメカニズムに集中してエネルギー効率を改善することができる。以下、本実施形態に
おける運動解析方法について、具体的に説明する。

本運動解析方法では、式（１）に示す熱力学の第一法則「システムの内部エネルギーの
変化量（ΔＵ）はシステムに与えられた熱量（Ｑ）と、システムから取り出せた仕事量（
Ｗ）の差分である」を使用する。
ΔＵ＝Ｑ−Ｗ ・・・（１）
そして、生理学的および機械的な両方のソースを含め、ランナーのエネルギーの変化に
係るすべてのソースを識別する。ここで、ランナーにおけるエネルギー変化の生理学的な
ソースは、消費エネルギー（ＵＥ）である。また、ランナーが、例えばステップを取るな
どの機械的エネルギー変化のソースは、ランナーのバネポテンシャルエネルギー（ＳＰ）
である。

ランニングの動き（動作）は、基本的な足取り（Ｇａｉｔ）のシーケンスに分解するこ
とができる。図５に示すように、一つの足取り（Ｇａｉｔ）は、左足（左脚）と右足（右
脚）の動きのペアで構成される。そして、足取り（Ｇａｉｔ）のサイクルは、図５に示す
ように定義することができる。なお、図５に示す足取り（Ｇａｉｔ）のサイクルは公知で
あり、例えば、“Review Paper、The biomechanics of running”, by Tom F. Novacheck
, 1997, University of Minnesota, Motion Analysis Laboratoryを参照することができ
る。

また、足取り（Ｇａｉｔ）の接地部分における動きは、図６に示されているように、バ
ネモデルとしてモデル化することができる。下肢の筋肉や腱は、バネのように働き、着地
時にエネルギーを蓄え、離地時にこのエネルギーを解放する。垂直バネ定数（Ｋ）は、力
（Ｆｍａｘ）と、スプリング変形量としての垂直方向の移動量（ｄｚ）とにより、次式（
２）によって計算することができる。

ここで、力（Ｆｍａｘ）は、ランナー（ユーザー１の体重（ｍ（ｋｇ））と、ＩＭＵ３
３に備えられた加速度センサーから出力される加速度データ（ａ）との積（Ｆｍａｘ＝ｍ
・ａ）によって求めることができる。また、スプリング変形量としての垂直方向の移動量
（ｄｚ）は、ＩＭＵ３３の慣性センサーからの出力を演算することによって求めることが
できる。

また、バネポテンシャルエネルギー（ＳＰ）、いわゆるバネ（理想のバネ）が蓄え解放
するエネルギーは、次に示す式（３）によって定義することができる。

このようにＩＭＵ３３からの出力データに基づいて、力（Ｆｍａｘ）およびスプリング
変形量としての垂直方向の移動量（ｄｚ）から、重要なパラメーターである垂直バネ定数
（Ｋ）やバネポテンシャルエネルギー（ＳＰ）を求めることができるため、ランニングに
対する連続的なデータの取得が可能となる。

さらに、ＩＭＵ３３からの出力データに基づいて、仕事量（ＭＷ）を求めることが可能
である。つまり、ＩＭＵ３３からの出力データから位置（ｘ）、速度（ｖ）、および加速
度（ａ）のベクトルの計算をすることが可能なため、ランニング時に下記の式（４）を用
いて随時仕事量（ＭＷ）を計算することが可能である。

ここで、力（Ｆ＝ｍａ：ｍは体重（ｋｇ）、ａは加速度ベクトル）は、運動体（ランナ
ー）にかかる力で、ｖは、運動体（ランナー）の速度である。

なお、正の仕事量は「ＭＷ＋」と表し、負の仕事量はＭＷ−で表している。図７にラン
ニング時の仕事量が正の仕事量となるＭＷ＋の例を示し、図８にランニング時の仕事量が
負の仕事量となるＭＷ−の例を示している。なお、図７は蹴り上げにより右足（右脚）Ｒ
Ｌが離地し、前方にランナー（ユーザー１）が進む状態を示し、図８は右足（右脚）ＲＬ
が着地した状態を示している。

次に、ランニングにおける消費エネルギー（ＥＵ）を求める。
消費エネルギー（ＥＵ）を求める方法としては、従来用いられていたランナーが吸入す
る酸素量を測定し、この吸入酸素量に基づいて消費エネルギー（ＥＵ）を計算する方法が
あるが、マラソン走行などを行いながら、酸素量を測定することは非現実的である。本形
態では、ＩＭＵ３３からの出力データから間接的に求める方法を用いる。本形態のように
、ＩＭＵ３３の出力データから、近似した消費エネルギー（ＥＵ）の値を計算することは
現実的であり、容易に消費エネルギー（ＥＵ）を求めることができる。

書籍：”Daniels’ Running Formula“では、この著作者であるJack Daniels氏が、ラ
ンニング時の酸素量（Ｖ０）を推定する方法を提示している。それによれば、エネルギー
の計算は、１ｍｌ（ミリリットル）ｌ酸素＝２０．１（Joules）、と近似して計算できる
。このモデルを、次式（５）に示す。

なお、酸素量（ＶＯ）は、ある値以上は増えなくなり、このポイントを最大酸素量ポイ
ント（ＶＯ_2max）という。この最大酸素量ポイント（ＶＯ_2max）は、次式（６）によって
求めることができる。ここで、ｓは、速度（ｍ／ｍｉｎ）であり、ｔは、時間（ｍｉｎ）
である。また、酸素量（ＶＯ）の単位は、ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎである。

消費エネルギー（ＥＵ）は、このように求められた酸素量（ＶＯ）を用いることにより
、計算することができる。消費エネルギー（ＥＵ）は、前述の式（４）および式（５）か
ら求められた酸素量（ＶＯ）から計算する。最大酸素量ポイント（ＶＯ_2max）は、ランナ
ーのベストパフォーマンスから計算し、保存する。実際の消費エネルギー（ＥＵ）を計算
するには、この酸素量（ＶＯ）の値を最大酸素量ポイント（ＶＯ_2max）の値と比較する。

そして、次式（７）を用いて消費エネルギー（ＥＵ）を算出する。具体的には、計算に
よって求められた酸素量（ＶＯ）の値が、最大酸素量ポイント（ＶＯ_2max）の値以上であ
る場合は、最大酸素量ポイント（ＶＯ_2max）の値を利用して消費エネルギー（ＥＵ）を計
算する。計算され求められた酸素量（ＶＯ）の値が、最大酸素量ポイント（ＶＯ_2max）の
値より小さい（未満）場合は、酸素量（ＶＯ）の値を使い消費エネルギー（ＥＵ）を計算
する。

このように消費エネルギー（ＥＵ）を決定した後、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ
）の計算を行なう。効率の良いランナーは、少ない消費エネルギー（ＥＵ）で多くの仕事
を行う。アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）は、次式（８）により定義することができ
る。

また、熱力学からは、次式（９）のような定義をすることができる。具体的には、消費
運動エネルギー（ＥＵ）とバネポテンシャルエネルギー（ＳＰ）を加えた値が、仕事量（
ＭＷ）と放熱量（ＨＤ）を加えた値と等しくなる。
ＥＵ＋ＳＰ＝ＭＷ＋ＨＤ ・・・（９）
つまり、消費エネルギー（ＥＵ）は、次式（１０）のように定義することができる。
ＥＵ＝ＭＷ＋ＨＤ−ＳＰ ・・・（１０）

このように、慣性センサーの出力に基づいて、簡便に消費エネルギー（ＥＵ）を求める
ことができる。即ち、消費エネルギー（ＥＵ）は、慣性センサーの出力から算出されたラ
ンナーの仕事量（ＭＷ）と、走行によって生じる放熱量（ＨＤ）と、バネポテンシャルエ
ネルギー（ＳＰ）とに基づいて、容易に求めることができる。

上記式（８）および式（１０）から、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）は、次式（
１１）のように定義することができる。なお、上記式（８）を参照すると、消費運動エネ
ルギー（ＥＵ）を減らすことにより、アスリートのアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）
を上げることができる。また、上記式（１０）から、消費運動エネルギー（ＥＵ）を減ら
すためには、バネポテンシャルエネルギー（ＳＰ）の値を大きくする、および無駄なエネ
ルギーとなる放熱量（ＨＤ）の値を小さくする、の少なくとも一方を適用することで実現
することができる。また、式（１１）を参照すると、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ
）を上げるためには、バネポテンシャルエネルギー（ＳＰ）を増やすこと、および放熱量
（ＨＤ）を下げること、の少なくとも一方を行なうことが必要となる。

なお、消費運動エネルギー（ＥＵ）、バネポテンシャルエネルギー（ＳＰ）、および仕
事量（ＭＷ）は、ＩＭＵ３３の出力データ（情報）から算出され、求めることができる。
そして、放熱量（ＨＤ）は、次式（１２）によって求めることができる。

ランナーが効率よく走るには、ランニングにおける無駄な放熱エネルギーである放熱量
（ＨＤ）を下げることが必要となる。そして、ランナーがこの課題をどのように克服し、
達成するかが重要である。この課題に対しては、ランニングの他の要素と放熱量（ＨＤ）
との関連が分かれば、克服することが可能となる。ここで、放熱量（ＨＤ）と関連ある要
素の例は、ランナーの足取り（Ｇａｉｔ）の接地部分の時間、即ち足が接地している接地
時間（Ｔｃ）、脚の接地角度（Ｌａ）、および下肢（脚）の垂直バネ係数（Ｋ）である。
これらの要素の関連を、相関係数でモデル化することで、次式（１３）のような要素の関
数として、放熱量（ＨＤ）を表すことができる。

式（１３）において，ａ₁、ａ₂、ａ₃は、相関係数である。

このように、慣性センサーの出力から、簡便に放熱量（ＨＤ）を求めることができる。
即ち、放熱量（ＨＤ）は、慣性センサーの出力から算出されたランナーの足（脚）の接地
時間（Ｔｃ）と、脚の接地角度（Ｌａ）と、脚のバネ定数（Ｋ）とに基づいて、容易に求
めることができる。

式（１３）における接地時間（Ｔｃ）、接地角度（Ｌａ）、および垂直バネ定数（Ｋ）
の値は、ＩＭＵ３３から出力される出力データ（情報）からリアルタイムに計算し、求め
ることが可能である。したがって、放熱量（ＨＤ）の値に係る情報を、リアルタイムにラ
ンナーへフィードバックすることができる。これにより、これらの要素をリアルタイムに
変更しながら放熱量（ＨＤ）の値を下げることができ、アスレチックエネルギー効率（Ｅ
Ｅ）を効率的に上げることができる。

図９を参照すれば、接地時間（Ｔｃ）は、足が地面に接地している間の時間で、運動体
の動きを監視することで計算できる。例えば、接地時間（Ｔｃ）は、ＩＭＵ３３の加速度
の情報とゼロクロス（Zero Cross）する箇所を解析することで計算できる。また、例えば
、接地角度（Ｌａ）は、水平移動（Ｄｘ₂）と垂直移動（ｄｚ）を利用して計算すること
ができる。

図９において、接地角度（Ｌａ）は、「θ」で定義してある。これは着地時の体の重心
ＣｏＭ（Center of mass）が地面に対して傾いている角度を表している。この角度（θ）
は、（ｄｚ/ｄｘ）の逆正接関数（arctan）で計算できる。図９におけるｄｘは、式（１
４）に示すように、水平移動（ｄｘ₂）の略半分である。また、ｄｚは、前述したバネモ
デル（図６参照）で説明した、スプリング変形量としての、ランナーの重心における垂直
方向の移動量（ｄｚ）と同様である。

なお、上述に替えて、バネのモデルやバネポテンシャルエネルギー（ＳＰ）を用いずに
アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）と放熱量（ＨＤ）を、次式（１６）、および次式（
１７）のように定義することができる。
ＨＤ＝（ＥＵ）−（ＭＷ＋）・・・（１６）
ＥＥ＝（ＭＷ＋）／［（ＭＷ＋）＋（ＨＤ）］・・・（１７）
上記式（１６）、式（１７）の計算には、力の計算が必要であり、そのためにはランナ
ーの体重情報の入力が必要である。しかしながら、単位質量的に計算式を書き直すことで
この情報の入力を避けることができる。図１０に、該単位質量に係る計算式を示す。なお
、図１０は、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）の算出に係り必要となる要素を、ＩＭ
Ｕ３３の出力から計算するための数式（計算式）を列挙したものである。

なお、ランナーは、放熱量（ＨＤ）に係る要素である接地時間（Ｔｃ）、接地角度（Ｌ
ａ）、および垂直バネ定数（Ｋ）などに仮想的な変化を加え、アスレチックエネルギー効
率（ＥＥ）のシミュレーションを行うこともできる。また、目標のアスレチックエネルギ
ー効率（ＥＥ）が得られる様に、それぞれの要素に目標値を設定し、実際のランニング時
にこれらの要素が目標値に近づいているか、もしくは遠ざかっているかなども随時フィー
ドバックすることが可能である。

このフィードバックは、例えば、画像表示、音、振動などで行うことができる。例えば
、振動によるフィードバックでは、目標値から離れていく場合は、離れる度合いによって
早く振動（振動数を可変する）させ、目標値に近づいた場合、順次振動数を減らし、目標
値を達成した時には振動を止めるなどによって報知する。
また、足（脚）の踏み出し方向を変えるように報知することも可能である。このような
場合でも、例えば、右寄りに着地（ランディング）させたい場合には早く振動させ、左寄
りに着地（ランディング）させたい場合にはゆっくりと振動させるなどの報知方法を適用
することができる。

また、上述と同様に、アスレチックエネルギー効率（ＥＥ）に対しても目標値を設定し
、実際のランニング時に、これらの要素が目標に近づいているかなども随時フィードバッ
クすることが可能である。

上述した運動解析方法によれば、被験者としてのランナー（ユーザー１）の使い勝手を
向上させることができる。詳述すれば、慣性センサーとして加速度センサー３３１やジャ
イロセンサー３３３からの出力から求められたランナー（ユーザー１）の走行における仕
事量（ＭＷ）、およびランナーの消費した消費エネルギー（ＥＵ）から、ランナーのアス
レチックエネルギー効率（ＥＥ）を求めることができる。このように、走行時においても
、被験者の負荷とならない程度の簡易な方法でアスレチックエネルギー効率（ＥＥ）を随
時求めることができ、且つ随時報知（フィードバック）を行いながらランニングを行なう
ことができる。

１…ユーザー（被験者、ランナー）、３…運動解析装置、５…報知部としての報知装置
、３３…慣性計測ユニットとしてのＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）、５３…報知
部としての第２表示部、５５…報知部としての第２振動部、１００…運動解析システム、
３１０…操作部、３２０…報知部としての第１表示部、３２５…報知部としての第１振動
部、３３Ｉ…慣性センサーとしての加速度センサー、３３３…慣性センサーとしてのジャ
イロセンサー、３４０…ＧＰＳモジュール、３５０…通信部、３６０…処理部、３６１…
座標変換部、３６２…着地タイミング検出部、３６３…離地タイミング検出部、３６４…
データ処理部としての走行データ算出部、３６５…演算処理部、３６６…報知処理部、３
７０…記憶部、３７１…走行情報算出プログラム、３７２…移動体座標加速度ベクトルデ
ータ、３７３…離着地データ、３７４…走行データ。

Claims (11)

1. 慣性センサーからの出力を用いて、被験者の走行における仕事量および前記被験者の前
   記走行において消費した消費エネルギーを求めるデータ処理部と、
   前記仕事量、および前記消費エネルギーを用いて、前記被験者のアスレチックエネルギ
   ー効率を求める演算処理部と、を備えていることを特徴とする運動解析装置。
2. 前記慣性センサーからの出力は、少なくとも加速度データを含み、
   前記仕事量は、
   前記被験者の体重および走行中の前記加速度データにより求められる力と、前記走行に
   おける移動距離との積によって求められることを特徴とする請求項１に記載の運動解析装
   置。
3. 前記消費エネルギーは、
   前記慣性センサーの出力から算出された前記被験者の走行速度と走行時間とに基づいて
   求められることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の運動解析装置。
4. 前記消費エネルギーは、
   前記走行速度と前記走行時間とから求められた酸素摂取量に基づいて求められることを
   特徴とする請求項３に記載の運動解析装置。
5. 前記消費エネルギーは、
   前記仕事量に、前記走行によって生じる放熱量を加えた値から、
   前記力を前記慣性センサーの出力から算出された前記被験者のスプリング変形量で除し
   て求められるバネ定数、および前記スプリング変形量から算出されるバネポテンシャルエ
   ネルギーを、減じることによって求められることを特徴とする請求項２に記載の運動解析
   装置。
6. 前記放熱量は、
   前記被験者の脚の接地時間と、接地角度と、前記バネ定数とに基づいて求められること
   を特徴とする請求項５に記載の運動解析装置。
7. 前記アスレチックエネルギー効率を、前記被験者に報知する報知信号を生成する報知処
   理部を備えていることを特徴とする請求項１に記載の運動解析装置。
8. 前記報知処理部は、前記アスレチックエネルギー効率と、設定された目標値との比較を
   行い、比較結果に基づいて前記報知信号を生成することを特徴とする請求項７に記載の運
   動解析装置。
9. 慣性センサーからの出力を用いて被験者の走行における仕事量を求めるステップと、
   前記走行において前記被験者の消費した消費エネルギーを求めるステップと、
   前記仕事量、および前記消費エネルギーを用いて、前記被験者のアスレチックエネルギ
   ー効率を求めるステップと、を備えていることを特徴とする運動解析方法。
10. 被験者に装着され、前記被験者の走行における慣性データを取得する慣性センサーと、
    前記慣性センサーからの出力を用いて、前記被験者の走行における仕事量および前記走
    行において消費した消費エネルギーを求めるデータ処理部と、
    前記仕事量、および前記消費エネルギーを用いて、前記被験者のアスレチックエネルギ
    ー効率を求める演算処理部と、を備えていることを特徴とする運動解析システム。
11. 前記アスレチックエネルギー効率を、前記被験者に報知する報知部を備えていることを
    特徴とする請求項１０に記載の運動解析システム。

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