JP2016063871A - 運動解析装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人体の運動時の運動状態を解析する運動解析装置、方法、およびプログラムに関し、人体の運動時の運動状態を簡易かつ的確に解析可能とする。
【解決手段】周期推定部２１０−１は、利用者の運動の周期を推定する。積分部２１０−３は、加速度センサ２０２の出力に基づいて、１周期分の利用者の運動による力学的総仕事量に対応する第１のデータを算出する。軸別積分部２１０−４は、１周期分の利用者の推進方向の運動エネルギーに対応する第２のデータを算出する。表示部２１４は、第１のデータと第２のデータとに基づいて、利用者に運動の効率に関する情報を表示する。
【選択図】図２

Description

本発明は、人体の運動時の運動状態を解析する運動解析装置、方法、およびプログラムに関する。

近年、大都市で実施される大規模市民マラソン大会が新規に開催されるなどマラソンブームである。そのほかにも、健康志向の高まりなどを背景に、日常的にランニングやウォーキング、サイクリング等の運動を行い、健康状態を維持、増進する人々が増えている。また、日常の運動を通して、マラソン大会等の競技大会への参加を目指す人も増加している。このような人々は、自らの健康状態や運動状態を把握するため、種々の生体情報や運動情報を数値やデータで測定したり、記録したりすることに対して、意識や関心が非常に高い。また、競技大会等への参加を目指す人々は、当該競技での好成績を目標としているため、効率的かつ効果的なトレーニング方法に対する意識や関心も非常に高い。

現在、このような要望に対応するため、様々なランナー用製品や技術が開発されている。例えば特許文献１には、トレーニング中のユーザに種々の生体情報や運動情報を提供する携帯型フィットネスモニタリングデバイスが開示されている。この携帯型フィットネスモニタリングデバイスにおいては、ユーザが心拍計や加速度計、ＧＰＳ受信機等の種々のセンサを装着して、運動中の心拍数や距離、速度、歩数、消費カロリー等の各種のパフォーマンスパラメータを測定し、ユーザに現時点の情報として提供することが記載されている。

また、例えば特許文献２には、陸上競技走者が走行練習に用いる走法習得装置が開示されている。この走法習得装置においては、ユーザの走行中の３軸方向の加速度、角速度を検出し、予め設定した目標値との比較結果を提供して、ユーザに一歩ごとの走法の修正と確認を促すことが記載されている。

特開２０１０−２６４２４６号公報 特開２００６−１１００４６号公報

ところで、競技大会等への参加を目指す人々も含め、健康維持のために運動を続ける人々の多くは、運動方法や運動姿勢（フォーム）等について、指導者等から適切な指導を受ける機会は極めて少ない。また、ユーザが自己の運動（例えばランニング）時の身体の使い方のバランスを把握して、適切か否かを判断することは非常に難しかった。このような、身体の使い方のバランスを欠いた運動を継続することは、効率が悪いばかりか、身体の故障の原因にもなりかねないという問題を有している。

これに対して、上述したような装置や技術においては、ユーザの運動中の生体情報や運動情報を検出して、当該情報をそのまま、あるいはその分析結果をユーザに提供するものに過ぎず、ユーザの運動中の姿勢や身体の使い方等に関する情報を提供するものではなかった。

一方、ランニング等の運動時の姿勢を計測する機器としては、例えば動画やハイスピード動画を撮影する機器が比較的安価に販売されている。しかしながら、このような撮影機器においては、運動中の動画を撮影するために自分以外の第三者の協力が必要であったり、運動中のユーザに撮影結果や分析結果等をリアルタイムでフィードバックできなかったりするという問題を有している。

また、運動姿勢等の画像解析や分析診断に関しては、一般に、装置が大掛かりかつ複雑で高価であるため、一部の教育機関や体育協会等でしか測定することができない。そのため、日常的に行う路上や公園、運動場等での練習において測定することが困難であり、トップレベルのアスリート以外の一般人には使用できる環境にないという問題を有している。

そこで、本発明は、人体の運動時の運動状態を簡易かつ的確に解析可能とすることを目的とする。

態様の一例では、利用者の体に装着され、利用者が運動中にその利用者の体軸の延伸方向の加速度を検出する加速度センサと、予め定めた動作を利用者が行った時間である動作時間を推定する動作時間推定部と、加速度センサの出力に基づいて、動作時間推定部が推定した動作時間分の利用者の運動による利用者の運動による力学的総仕事量に対応する第１のデータを算出する第１の演算部と、加速度センサの出力に基づいて、動作時間推定部が推定した動作時間分の利用者の推進方向の運動エネルギーに対応する第２のデータを算出する第２の演算部と、第１のデータと第２のデータとに基づいて、利用者の運動の効率に対応する第３のデータを算出する第３の演算部と、を備える。

本発明によれば、人体の運動時の運動状態を簡易かつ的確に解析することが可能となる。

本発明に係る運動解析装置の実施形態の外観図である。 本実施形態に係る運動解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係る運動解析処理の例を示すフローチャートである。 本実施形態に適用されるジャイロセンサ２０１および加速度センサ２０２における３軸方向を示す説明図である。 軸推定処理の説明図である。 周期推定処理の説明図である。 １周期分の加速度センサおよびジャイロセンサの各出力の例を示す図である。 ランニング中に腰に発生する加速度のイメージを示す図である。 積分処理における加速度の総和の算出方法の説明図である。 前後方向加速度成分の波形データ例を示す図である。 表示部の表示例（その１）を示す図である。 表示部の表示例（その２）を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら詳細に説明する。本発明はセンサ端末を体に装着しランニング時のデータを取得し、その取得したデータの処理に関する発明である。

図1に、センサ端末１０１の装着例を示す。センサ端末１０１は、図1（ａ）に示されるようにランナー（利用者）１００の胸部、または図１（ｃ）に示されるようにランナー１００の腰の後ろに装着しているが、その他に首筋等、ランナーを正面視して左右方向の中心線に沿った位置である左右均等な位置に装着してもよい。

図１（ｂ）および（ｃ）は、解析結果の出力方法の例を示す図である。図１（ｂ）は、ランニング終了後にセンサ端末１０１で取得したデータをパーソナルコンピュータ１０２に転送して表示する組合せを示している。図１（ｃ）は、ランニング中にセンサ端末１０１で取得したデータをリアルタイムで解析し、無線通信することで、解析結果を腕時計等の携帯可能な表示機器１０３に表示させる組合せを示している。

図２は、本実施形態に係る運動解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２（ａ）は、センサ端末１０１のハードウェア構成例を示し、図２（ｂ）は、図１（ｂ）のパーソナルコンピュータ１０２または図１（ｃ）の表示機器１０３に対応するデータ解析端末２００のハードウェア構成例を示す。

図２（ａ）において、センサ端末１０１は、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：全地球測位網）受信機２０３、コントローラ２０４、メモリ２０５、および通信部２０６を備える。

ジャイロセンサ２０１は、その測定軸（本実施形態では、測定軸はランナー１００（図１）の体軸に実質的に平行である）に沿った回転運動の回転方向の角速度を検出する。なお、角速度を検出できる手段であれば、ジャイロセンサ２０１には限られない。

加速度センサ２０２は、その測定軸（本実施形態では、測定軸はランナー１００の体軸に実質的に平行である）の延伸３方向の各加速度を検出する。なお、加速度を検出できる手段であれば、何でもよい。

ＧＰＳ受信機２０３は、速度データとランナー１００の位置情報を検出する。なお、速度データを検出できる手段であれば何でもよい。

コントローラ２０４は、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、およびＧＰＳ受信機２０３の各出力データを取得し、メモリ２０５に保存する。また、コントローラ２０４は、メモリ２０５に保存されたデータを、通信部２０６を介してデータ解析端末２００に送信する。

次に、図２（ｂ）において、データ解析端末２００は、データ処理部２１０、コントローラ２１１（第３の演算部）、メモリ２１２、通信部２１３、および表示部２１４を備える。データ処理部２１０は、例えばＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ：デジタル信号処理装置）であり、軸推定部２１０−１、周期推定部２１０−２、積分部２１０−３（第１の演算部）、および軸別積分部２１０−４（第２の演算部）を備える。これらの詳細については、後述する。

コントローラ２１１は、図２（ａ）のセンサ端末１０１より、通信部２１３を介してデータを受け取ってデータ処理部２１０に引き渡し、データ処理部２１０での演算の中間データや結果データを、メモリ２１２に保持する。

ランニングの効率を示す指標ＥＩは体育学の世界でいろいろと提案されているが、最も利用されているものは、下記数１式で示される式である。

この数１式が現しているのは一般的なエネルギーの効率を表す式であり、分子に当てはめられる有効なエネルギーとしてランナー１００の推進方向（走行方向）の運動エネルギーをあて、分母にはランナー１００の全身が行った総仕事量をあてている。本実施形態ではランナー１００の推進方向は、水平面に平行な方向である。すなわち全身で行った仕事がどれだけ水平方向の移動速度に貢献しているかを表す指標となっている。

本実施形態は厳密な意味での効率を表すわけではないが、測定が非常に難しい全身の総仕事量を、全身の中で最も質量の大きい胴体が受ける加速度の総和に置き換えることで、簡易な装置で多くの人がランニングの効率を評価できるようにしたものである。

図３は、図２（ｂ）のハードウェア構成例を有するデータ解析端末２００が実行する、本実施形態に係る運動解析処理の例を示すフローチャートである。この処理は、データ処理部２１０によるデジタル信号処理と、コントローラ２１１がメモリ２１２に記憶された運動解析処理プログラムを実行する処理として実現される。

まず、コントローラ２１１が、センサ端末１０１から、通信部２０６および２１３を介して、ジャイロセンサ２０１の出力、加速度センサ２０２の出力、およびＧＰＳ受信機２０３の出力の各データを入力し、データ処理部２１０に引き渡す（図３のステップＳ３０１）。

図４は、本実施形態に適用されるジャイロセンサ２０１および加速度センサ２０２における３軸方向を示す説明図である。本実施形態において、加速度センサ２０２は、ランナー１００の運動中の動作速度の変化の割合（加速度）を計測する。本実施形態においては、加速度センサ２０２は、３軸加速度センサを有し、互いに直交する３軸方向の各々に沿った加速度成分を検出して加速度データとして出力する。すなわち、ランナー１００に対して、上下方向に延伸する軸をｘ軸とし、下向き（地面方向）の加速度成分を＋の向きと規定する。ここで、ｘ軸は概ねランナー１００の体軸の延伸方向に一致する。また、ランナー１００に対して、左右方向に延伸する軸をｙ軸とし、左手方向の加速度成分を＋の向きと規定する。また、ランナー１００に対して、前後方向に延伸する軸をｚ軸とし、前方向（進行方向）の加速度成分を＋の向きと規定する。加速度センサ２０２により取得された加速度データは、コントローラ２０４により生成される時間データに関連付けられて、コントローラ２１１に入力される。

ジャイロセンサ２０１は、ランナー１００の運動中の動作方向の変化（角速度）を計測する。本実施形態においては、ジャイロセンサ２０１は、３軸角速度センサを有し、互いに直交する３軸について、各軸に沿った回転運動の回転方向に生じる角速度成分を検出して角速度データとして出力する。ここでは、図４に示されるように、互いに直交するｘ、ｙ、ｚの３軸について、各軸の加速度成分の＋方向に向かって右回り方向に生じる角速度成分を＋の向きと規定する。ここで、ｘ軸の回転方向に生じる角速度成分は、概ねランナー１００の体軸の周りに生じる角速度に一致する。ジャイロセンサ２０１により取得された角速度データは、コントローラ２０４により生成される時間データに関連付けられて、コントローラ２１１に入力される。

次に、データ処理部２１０において、軸推定部２１０−１が、軸推定処理を実行する（図３のステップＳ３０２）。図５は、軸推定処理の説明図である。センサ端末１０１を腰に装着した場合を例にすると、ランナー１００は走っている時は、図５（ａ）に示されるように、前傾したり左右に傾いたりしている。加速度センサ２０２やジャイロセンサ２０１のデータをもとにこの傾きを推定し、図５（ｂ）に示されるように、鉛直方向に対する軸に沿ったデータ、即ち、水平方向に沿ってｙ軸及びｚ軸を取り、鉛直方向をｘ軸方向とした軸座標データに変換するのが軸推定処理である。この推定方式の一例として、例えば加速度センサ２０２の３軸出力とジャイロセンサ２０１の３軸出力をカルマンフィルタやローパスフィルタに入力することにより、地面（水平面）に対する加速度の３軸データと、角速度の３軸データを算出することができる。なお、本実施形態では、カルマンフィルタやローパスフィルタ以外の軸推定方式を採用してもよい。

次に、データ処理部２１０において、周期推定部２１０−２が、周期推定処理を実行する（図３のステップＳ３０３）。図６は、周期推定処理の説明図である。一般に、ランニング等の走行動作においては、例えば図６の上段に示すように、一方の足の蹴り出し（図では左足の離地）から、他方の足の接地（右足の接地）及び蹴り出し（右足の離地）、一方の足の接地（左足の接地）を経て、再び一方の足の蹴り出し（左足の離地）を行う、左右各１歩の計２歩分を１周期（ランニング周期；運動周期）として定義することができる。一方、一連の走行動作において、加速度センサ２０２により取得され軸推定部２１０−１により修正された加速度データのうち上下方向の加速度成分は、例えば図６の下段に示すように、左右の一歩ごとに周期性を有する信号波形を示す。このことから、上下方向の加速度成分における２周期分が、走行動作における１周期（ランニング周期）に対応することになる。従って、加速度センサ２０２により取得され軸推定部２１０−１により修正された上下方向の加速度成分に基づいて、ランナー１００が行った走行動作における１周期（右足と左足を交互に１回ずつ動かす一連の動作期間。以下「運動周期」と称する）ごとの動作データを安定的に切り出すことができる。これとともに、当該一周期の時間を正確に計測することができる。なお、周期推定処理として、他の方式が採用されてもよい。

図７（ａ）および（ｂ）は、加速度センサ２０２およびジャイロセンサ２０１の各出力を軸推定部２１０−１で修正した後の１周期分の加速度データおよび各速度データの各出力の例を示す図である。図７（ａ）および（ｂ）ともに、上から順に、前後、左右、上下方向である。

次に、データ処理部２１０において、積分部２１０−３が、加速度積分処理を実行する（図３のステップＳ３０４）。この処理では、加速度の方向は関係なく腰部分、即ち、センサ端末１０１を装着した部分に発生した加速度の大きさが１周期分積分される。図８は、ランニング中に腰に発生する加速度のイメージを示す図である。足が地面についている間は足が地面から受ける地面反力に近い加速度が腰に発生し、それに加えてランニングフォームに応じた腰を動かす動作による加速度が発生する。また、足が地面についていないところではランニングフォームに応じて腰を動かす動作による加速度が発生する。

図９は、加速度積分処理における加速度の総和の算出方法の説明図である。加速度センサ２０２が出力するデータは、図４で説明したように、直交する３方向の軸に対する加速度成分として得られる。軸推定部２１０−１の出力も、図５で説明したように修正が行われて、同様に直交する３方向の軸に対する加速度成分として得られる。図９（ａ）の８０１が修正された上下方向加速度成分Ａｘ、８０２が修正された左右方向加速度成分Ａｙ、８０３が修正された前後方向加速度成分Ａｚである。本実施形態では、瞬間ごとの加速度の大きさを算出するために、下記数２式のように各成分の２乗和のルート（平方根）が演算されることにより、図９（ｂ）に示される加速度の大きさＡが算出される。

そして、各瞬間で得られた加速度の大きさデータＡが、図９に示されるように、図３のステップＳ３０３の周期推定処理で算出された運動周期の１周期分積分されることにより、運動周期の１周期における加速度の総和が算出される。

次に、データ処理部２１０において、軸別積分部２１０−４が、軸別積分処理を実行する（図３のステップＳ３０５）。この処理では、図９（ａ）にして得られる３方向の加速度成分のうち、８０３の前後方向（水平方向）の波形成分Ａｚについて、運動周期の１周期分の積分処理が実行される。図１０は、前後方向加速度成分の波形データ例を示す図である。ランナー１００の後ろ向き（ブレーキ成分）の加速度がプラスとなっている。運動周期の１周期の中で、この成分のマイナスの向きの成分の絶対値を積分したものが、運動周期の１周期分のランナー１００の推進方向の加速度成分の総和となる。尚、ランニングは等速度運動となるので、運動周期の１周期の中で、この成分のプラスの向きの成分を積分したものから、マイナスの向きの成分の絶対値を積分したものを減算すれば、０になる。従って、このプラスの向きの成分を積分したものも、運動周期の１周期分のランナー１００の推進方向の加速度成分の総和に等しい。

図３のステップＳ３０４の加速度積分処理により算出された加速度の大きさＡを用いると、運動周期の１周期におけるランナー１００のランニング運動による力学的総仕事量Ｗは、下記数３式で表される。なお、数３式中の積分記号とｄｔは、運動周期の１周期分の積分を表すものとする。また、数３式中の「Ｍ」はランナー１００の体重を表すものとする。

一方、図３のステップＳ３０５の軸別積分処理により算出された加速度の大きさＡｚを用いると、運動周期の１周期における推進方向の運動エネルギーＷｚは、下記数４式で表される。なお、数３式と同様に、数４式中の積分記号とｄｔは、運動周期の１周期分の積分を表すものとする。また、数３式と同様に、数４式中の「Ｍ」はランナー１００の体重を表すものとする。

よって、数３式と数４式を数１式の分子と分母にそれぞれ割り当てることにより、下記数５式に示されるように、運動周期の１周期における、ランナー１００のランニング運動による力学的総仕事量に対するランナー１００の推進方向の運動エネルギーの効率を算出することができる。

なお、図２（ａ）のＧＰＳ受信機２０３の出力に基づいて、ランナー１００のランニング速度Ｖｚを検出することができれば、ランナー１００の推進法王の運動エネルギーは、下記数６式により算出できる。なお、数３式等と同様に、数６式中の「Ｍ」はランナー１００の体重を表すものとする。

従って、数６式と数４式を数１式の分子と分母にそれぞれ割り当てることにより、下記数７式に示されるように、運動周期の１周期における、ランナー１００のランニング運動による力学的総仕事量に対するランナー１００の推進方向の運動エネルギーの効率を算出することができる。

さらに、より簡易的には、下記数８式に示されるように、数４式を逆に分子にもってきて、数４式を速度Ｖｙで割って指標としてもよい。

図３のフローチャートの説明に戻って、図２（ｂ）のコントローラ２１１は、以上の数５式、数７式、または数８式に基づいて運動効率の指標を算出し（図３のステップＳ３０６）、これを図２（ｂ）の表示部２１４に表示する（図３のステップＳ３０７）。図１１および図１２は、表示部２１４での表示例を示す図である。

図１１（ａ）は、グラフの縦軸を数５式により算出される運動効率の指標値として、「Ｗｚ／Ｗ＝（１周期分の推進方向加速度の大きさの総和）／（１周期分の全方向加速度の大きさの総和）」を用いた場合における、自分の現在の走りと、モデルデータとして求まっているランニング選手、市民ランナーの走りについての値の比較である。これを見ると、ランニング選手は加速度総和の内推進方向の総和が19％に達しているのに対し、市民ランナーは11%以下である。ランナー１００自身が現在どのあたりに位置するかを、視覚的に確認することができる。

次に、図１１（ｂ）は、グラフの縦軸を数８式により算出される運動効率の指標値として、「Ｗ／Ｖｚ＝（１周期分の全方向加速度の大きさの総和）／（１周期分の平均ランニング速度）」を用いた場合における、自分の現在の走りと、モデルデータとして求まっているランニング選手、市民ランナーの走りについての値の比較である。これにより、速度あたりの腰にかかる加速度がわかりこの値が小さいほど腰の動きが小さいのに大きな速度が得られていることになる。これをモデルデータと比較すると、一番右の自分が選手に比べると数値は悪いが市民ランナーの中では悪くはないということがわかる。さらにはこの値を小さくするべく走り方の研究を行うことが可能になる。今回のデータは総和／走速度で出したが、総和は１周期の積分なので総和／周期（時間）を行うことで正規化し使用することで周期時間の長短を排除して比較することも可能である。

図１１（ａ）と図１１（ｂ）を併せて考えることで、選手は速度を得るために必要な加速度は小さいが、その小さい加速度の中でも全身に使う加速度の割合は大きいことがわかる。すなわち、選手は少ない力を有効に推進することに振り向けていることがわかる。逆に言えば、市民ランナーは推進方向に貢献しないいわゆる無駄な動きが多いことを示している。

図１２は、練習毎の図１１（ａ）の運動効率の指標「Ｗｚ／Ｗ＝（１周期分の推進方向加速度の大きさの総和）／（１周期分の全方向加速度の大きさの総和）」の変化を示すグラフである。これを見ると、練習回数を重ねるごとに効率がアップしていることを確認することができる。

図３のステップＳ３０５の軸別積分処理では、図９（ａ）にして得られる３方向の加速度成分のうち、８０３の前後方向の波形成分Ａｚについてのみ、運動周期の１周期分の積分結果が得られて、表示部２１４での表示に用いられた。これに対して、図８の８０１の上下方向加速度成分Ａｘや８０２の左右方向加速度成分Ａｙについても、運動周期の１周期分の積分結果を得、全方向加速度成分の積分結果と比較して表示部２１４に表示させることにより、ランニング時に上下方向や左右方向にどの程度体が動いているかを確認することもできる。

図３のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ３０７の後、制御はステップＳ３０１に戻る。なお、図３に示した運動解析処理はランニング等の運動を終えてから行っても良いし、その運動中にリアルタイムで行うようにしても良い。特に、リアルタイムで行った場合には、運動効率の表示をその運動中に自分で確認し、その結果に基づいて、リアルタイムで自分のフォームを修正することも可能である。

以上のようにして、従来は運動解析に大がかりな装置が必要だったのが、本実施形態では、厳密な意味での運動効率を表すわけではないが、測定が非常に難しい全身の仕事量を全身の中で最も質量の大きい胴体が受ける加速度の総和に置き換えることで、推進方向の加速度総和や速度の２乗値を全方向の加速度総和で割る演算等で代用することにより、簡易な機器で運動解析が可能となり、例えば全ての加速度中で推進方向や、上下方向、左右方向に使われている加速度成分がわかるようになり、これまでにない新しい運動効率の指標が提供可能となる。
これらの指標を知ることにより自分の練習の方向性や計画の策定が可能となる。
さらには、練習した成果が出てきているかとの練習効果の確認も可能となる。

以上の実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
利用者の体に装着され、前記利用者が運動中に当該利用者の体軸の延伸方向の加速度を検出する加速度センサと、
予め定めた動作を前記利用者が行った時間である動作時間を推定する動作時間推定部と、
前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の運動による前記利用者の運動による力学的総仕事量に対応する第１のデータを算出する第１の演算部と、
前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の推進方向の運動エネルギーに対応する第２のデータを算出する第２の演算部と、
前記第１のデータと前記第２のデータとに基づいて、前記利用者の運動の効率に対応する第３のデータを算出する第３の演算部と、
を備えることを特徴とする運動解析装置。
（付記２）
前記第１の演算部は、前記加速度センサの方向別の出力に基づいて加速度の大きさを算出し、当該加速度の大きさを前記動作時間推定部が推定した動作時間分積分することにより、前記第１のデータを算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の運動解析装置。
（付記３）
前記利用者の体に装着され、前記利用者が運動中に当該利用者の前記体軸に沿った回転運動の回転方向の角速度を検出するジャイロセンサをさらに備え、
前記第２の演算部は、前記加速度センサおよび前記ジャイロセンサの出力に基づいて鉛直方向に対する前記体軸の傾き、および、前記利用者の推進方向の加速度を算出し、当該推進方向のうち一方の向きの加速度を前記動作時間推定部が推定した動作時間分積分することにより、前記第２のデータを算出する、
ことを特徴とする付記１または２のいずれかに記載の運動解析装置。
（付記４）
前記第２の演算部は、前記加速度センサおよび前記ジャイロセンサの出力に基づいて水平面に対して平行であって前記利用者の推進方向に直交する方向の加速度と、前記鉛直方向の加速度とをそれぞれ、当該推進方向の加速度を前記動作時間推定部が推定した動作時間分積分することにより、各積分結果を前記第２のデータの一部としてさらに算出する、
ことを特徴とする付記３に記載の運動解析装置。
（付記５）
前記利用者の推進方向の運動速度を検出する速度センサをさらに備え、
前記第２の演算部は、前記速度センサに出力に基づいて前記動作時間推定部が推定した動作時間分の平均速度を算出し、当該平均速度を２乗して２で割ることにより、前記第２のデータを算出する、
ことを特徴とする付記１または２のいずれかに記載の運動解析装置。
（付記６）
前記利用者の推進方向の運動速度を検出する速度センサをさらに備え、
前記第２の演算部は、前記速度センサに出力に基づいて前記動作時間推定部が推定した動作時間分の平均速度を算出し、当該平均速度を前記第２のデータとして算出する、
ことを特徴とする付記１または２のいずれかに記載の運動解析装置。
（付記７）
前記速度検出センサは、全地球測位網センサを含み、当該全地球測位網センサの出力に基づいて、前記平均速度を算出する、
ことを特徴とする付記５または６に記載の運動解析装置。
（付記８）
前記第３の演算部は、前記第１のデータと前記第２のデータの比として、前記動作時間における、前記利用者の運動による力学的総仕事量に対する前記利用者の推進方向のうち一方の向きの運動エネルギーの効率を、前記第３のデータとして算出する、
ことを特徴とする付記１ないし７のいずれかに記載の運動解析装置。
（付記９）
前記第３のデータに基づいて、前記利用者に運動の効率に関する情報を表示する表示部を更に備え、
前記表示部は、前記利用者の前記第３のデータと、前記利用者以外の人物の前記第３のデータとを前記表示部に表示する、
ことを特徴とする付記１ないし８のいずれかに記載の運動解析装置。
（付記１０）
前記予め定めた動作は周期性を有し、
前記動作時間推定部は、前記利用者の動作の周期を前記動作時間として推定する、
ことを特徴とする付記１に記載の運動解析装置。
（付記１１）
利用者の体に装着され、前記利用者が運動中に当該利用者の体軸の延伸方向の加速度を検出し、
予め定めた動作を前記利用者が行った時間である動作時間を推定し、
前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の運動による前記利用者の運動による力学的総仕事量に対応する第１のデータを算出し、
前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の推進方向の運動エネルギーに対応する第２のデータを算出し、
前記第１のデータと前記第２のデータとに基づいて、前記利用者の運動の効率に対応する第３のデータを算出する、
ことを特徴とする運動解析方法。
（付記１２）
利用者の体に装着され、前記利用者が運動中に当該利用者の体軸の延伸方向の加速度を検出するステップと、
予め定めた動作を前記利用者が行った時間である動作時間を推定するステップと、
前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の運動による前記利用者の運動による力学的総仕事量に対応する第１のデータを算出するステップと、
前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の推進方向の運動エネルギーに対応する第２のデータを算出するステップと、
前記第１のデータと前記第２のデータとに基づいて、前記利用者の運動の効率に対応する第３のデータを算出するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。

１００ ランナー
１０１ センサ端末
１０２ パーソナルコンピュータ
１０３ 表示機器
２００ データ解析端末
２０１ ジャイロセンサ
２０２ 加速度センサ
２０３ ＧＰＳ受信機
２０４、２１１ コントローラ
２０５、２１２ メモリ
２０６、２１３ 通信部
２１０ データ処理部
２１０−１ 軸推定部
２１０−２ 周期推定部
２１０−３ 積分部
２１０−４ 軸別積分部
２１４ 表示部

Claims (12)

1. 利用者の体に装着され、前記利用者が運動中に当該利用者の体軸の延伸方向の加速度を検出する加速度センサと、
   予め定めた動作を前記利用者が行った時間である動作時間を推定する動作時間推定部と、
   前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の運動による前記利用者の運動による力学的総仕事量に対応する第１のデータを算出する第１の演算部と、
   前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の推進方向の運動エネルギーに対応する第２のデータを算出する第２の演算部と、
   前記第１のデータと前記第２のデータとに基づいて、前記利用者の運動の効率に対応する第３のデータを算出する第３の演算部と、
   を備えることを特徴とする運動解析装置。
2. 前記第１の演算部は、前記加速度センサの方向別の出力に基づいて加速度の大きさを算出し、当該加速度の大きさを前記動作時間推定部が推定した動作時間分積分することにより、前記第１のデータを算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の運動解析装置。
3. 前記利用者の体に装着され、前記利用者が運動中に当該利用者の前記体軸に沿った回転運動の回転方向の角速度を検出するジャイロセンサをさらに備え、
   前記第２の演算部は、前記加速度センサおよび前記ジャイロセンサの出力に基づいて鉛直方向に対する前記体軸の傾き、および、前記利用者の推進方向の加速度を算出し、当該推進方向のうち一方の向きの加速度を前記動作時間推定部が推定した動作時間分積分することにより、前記第２のデータを算出する、
   ことを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の運動解析装置。
4. 前記第２の演算部は、前記加速度センサおよび前記ジャイロセンサの出力に基づいて水平面に対して平行であって前記利用者の推進方向に直交する方向の加速度と、前記鉛直方向の加速度とをそれぞれ、当該推進方向の加速度を前記動作時間推定部が推定した動作時間分積分することにより、各積分結果を前記第２のデータの一部としてさらに算出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の運動解析装置。
5. 前記利用者の推進方向の運動速度を検出する速度センサをさらに備え、
   前記第２の演算部は、前記速度センサに出力に基づいて前記動作時間推定部が推定した動作時間分の平均速度を算出し、当該平均速度を２乗して２で割ることにより、前記第２のデータを算出する、
   ことを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の運動解析装置。
6. 前記利用者の推進方向の運動速度を検出する速度センサをさらに備え、
   前記第２の演算部は、前記速度センサに出力に基づいて前記動作時間推定部が推定した動作時間分の平均速度を算出し、当該平均速度を前記第２のデータとして算出する、
   ことを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の運動解析装置。
7. 前記速度検出センサは、全地球測位網センサを含み、当該全地球測位網センサの出力に基づいて、前記平均速度を算出する、
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の運動解析装置。
8. 前記第３の演算部は、前記第１のデータと前記第２のデータの比として、前記動作時間における、前記利用者の運動による力学的総仕事量に対する前記利用者の推進方向のうち一方の向きの運動エネルギーの効率を、前記第３のデータとして算出する、
   ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の運動解析装置。
9. 前記第３のデータに基づいて、前記利用者に運動の効率に関する情報を表示する表示部を更に備え、
   前記表示部は、前記利用者の前記第３のデータと、前記利用者以外の人物の前記第３のデータとを前記表示部に表示する、
   ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれかに記載の運動解析装置。
10. 前記予め定めた動作は周期性を有し、
    前記動作時間推定部は、前記利用者の動作の周期を前記動作時間として推定する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の運動解析装置。
11. 利用者の体に装着され、前記利用者が運動中に当該利用者の体軸の延伸方向の加速度を検出し、
    予め定めた動作を前記利用者が行った時間である動作時間を推定し、
    前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の運動による前記利用者の運動による力学的総仕事量に対応する第１のデータを算出し、
    前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の推進方向の運動エネルギーに対応する第２のデータを算出し、
    前記第１のデータと前記第２のデータとに基づいて、前記利用者の運動の効率に対応する第３のデータを算出する、
    ことを特徴とする運動解析方法。
12. 利用者の体に装着され、前記利用者が運動中に当該利用者の体軸の延伸方向の加速度を検出するステップと、
    予め定めた動作を前記利用者が行った時間である動作時間を推定するステップと、
    前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の運動による前記利用者の運動による力学的総仕事量に対応する第１のデータを算出するステップと、
    前記加速度センサの出力に基づいて、前記動作時間推定部が推定した動作時間分の前記利用者の推進方向の運動エネルギーに対応する第２のデータを算出するステップと、
    前記第１のデータと前記第２のデータとに基づいて、前記利用者の運動の効率に対応する第３のデータを算出するステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。