JP2016214337A - 昇降状態判定装置、昇降状態判定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】装置の装着状態に関わらず、正確な昇降判定を行うこと。【解決手段】活動量計測装置１は、ユーザに装着して使用するものであって、気圧センサ１７と、気圧データ処理部５３と、周波数可変ローパスフィルタ１８と、鉛直移動速度算出部５４と、を備える。気圧データ処理部５３は、気圧センサ１７から気圧情報を取得する。周波数可変ローパスフィルタ１８は、ユーザの体の動きに関する情報を取得する。また、周波数可変ローパスフィルタ１８は、気圧情報から、ユーザの体の動きに起因し、ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定する。鉛直移動速度算出部５４は、特定されたノイズを考慮せずに、鉛直移動速度を算出する。昇降判定処理部５５は、鉛直移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する。【選択図】図４

Description

本発明は、昇降状態判定装置、昇降状態判定方法及びプログラムに関する。

従来より、一般に加速度センサを内蔵し、使用者の生活改善のデータとして歩数データ、活動量（運動カロリー）を計測し提示する活動量計がある。多くの活動量計は、平地での運動のみを想定しているが、例えば、気圧センサ出力を利用して階段等の昇り降りを判定する技術がある。例えば、特許文献１には、気圧データの微分量（気圧変化速度）を求め閾値判定により昇降状態を判定する技術が記載されている。また、特許文献２には、気圧データの微分量（気圧変化速度）の平均と分散を求め確率的に昇降状態を判定する技術が記載されている。

特開２００５−２３０３４０号公報 特開２０１２−２３７７１９号公報

しかしながら、人の体への装着状態によっては、人の体の動きに関する情報に起因する昇降状態に近似したノイズ成分が混入する場合があり、例えば、特許文献１に記載の技術では、平地においても昇降時以上の気圧変化してしまい、特許文献２に記載の技術では、気圧変化の分散量が状況により変化してしまうことにから、正確な昇降判定が困難となるという問題がある。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、装置の装着状態に関わらず、正確な昇降判定を行うことを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の昇降状態判定装置は、
ユーザに装着する昇降状態判定装置であって、
気圧センサから気圧情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された気圧情報から、前記ユーザの体の動きに起因し、前記ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定するノイズ特定手段と、
前記気圧情報から前記ノイズ特定手段によって特定されたノイズを考慮せずに、鉛直方向の移動速度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記鉛直方向の移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、装置の装着状態に関わらず、正確な昇降判定を行うことができる。

本発明の一実施形態に係る活動量計測装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。 状況１における気圧と加速度の変化を示す図である。 状況２における気圧と加速度の変化を示す図である。 図１の活動量計測装置の機能的構成のうち、活動量計測処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。 図４の機能的構成を有する図１の活動量計測装置が実行する活動量計測処理の流れを説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る活動量計測装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。
図１の活動量計測装置１は、気圧や加速度から装着者の身体活動と運動を推定して、推定した身体活動と運動に対応する活動量を計測する活動量計である。本実施形態において、活動量は、身体活動と運動の強度であるＭＥＴｓ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓ）で表す。ＭＥＴｓは、活動・運動を行った時に安静状態の何倍の代謝（カロリー消費）であるかを表しており、ＭＥＴｓを用いることで消費カロリー等を算出することができる。消費カロリーは、例えば、消費カロリー（ｋｃａｌ）＝１．０５×メッツ×時間×体重（ｋｇ）で算出することができる。具体的には、本実施形態における身体活動と運動のＭＥＴｓへの変換は、「改訂版、身体活動のＭＥＴｓ表（国立健康栄養研究所，２０１２）」等の情報（以下、「ＭＥＴｓ換算情報」という。）を参照して行う。

活動量計測装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、加速度センサ１６と、気圧センサ１７と、周波数可変ローパスフィルタ１８と、入力部１９と、出力部２０と、記憶部２１と、通信部２２と、ドライブ２３と、を備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部２１からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。

ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、加速度センサ１６、気圧センサ１７、周波数可変ローパスフィルタ１８、入力部１９、出力部２０、記憶部２１、通信部２２及びドライブ２３が接続されている。

加速度センサ１６は、物理量を計測する３軸加速度センサで構成され、装着者の移動量として鉛直方向及び水平方向の加速度を計測する。

気圧センサ１７は、装置がある環境下の気圧を計測する。

周波数可変ローパスフィルタ１８は、周波数を可変に設定することができるローパスフィルタ（Ｌｏｗ−ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒ：ＬＰＦ）であり、遮断周波数より低い周波数の成分はほとんど減衰させず、遮断周波数より高い周波数の成分を逓減させるフィルタである。本実施形態において、周波数可変ローパスフィルタ１８は、例えば、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタを用いる。周波数可変ローパスフィルタ１８の設定については、後述する。

入力部１９は、各種釦等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部２０は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部２１は、ハードディスク或いはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種画像のデータを記憶する。
通信部２２は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置（図示せず）との間で行う通信を制御する。

ドライブ２３には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２３によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部２１にインストールされる。また、リムーバブルメディア３１は、記憶部２１に記憶されている画像のデータ等の各種データも、記憶部２１と同様に記憶することができる。

このように構成される活動量計測装置１では、階段や坂等の勾配における昇降状態において、装置の装着状態等におけるノイズ成分（突発性の体動成分等）を判定して、正確に階段や坂等の昇降状態を判定することができる機能を有する。そして、活動量計測装置１では、判定された昇降状態に基づいて、活動量を計測することができる機能を有する。

人の体の動き（以下、「体動」ともいう。）に起因する昇降状態時のノイズ成分の発生は、例えば、以下の＜状況１＞＜状況２＞のような状態で活動量計測装置１が装着された場合に生じやすい。

＜状況１＞装置をズボンのベルトに挟んで使用する際に本体をベルトの内側した状況
図２は、状況１における気圧と加速度の変化を示す図である。なお、図中、加速度において、上段の破線は、ｙ軸の加速度を示し、中段の実線は、ｚ軸の加速度を示し、下段の二点鎖線は、ｘ軸の加速度を示す。
図２の例に示すように、活動量計測装置１は装着者の動きに合わせてベルトにより圧迫され変形することにより、活動量計測装置１の内容積が変化し、この変化により気圧出力が変化してしまう。即ち、気圧センサ１７の出力に、体の動きに依存した体動成分が混入することになり、気圧センサ１７の出力は、加速度センサ１６と同期したような周期性の体動成分を含む信号となる。この時の体動成分の変化レベルは歩行状態で２ｈＰａ以上になることがあり、即ち歩行ピッチ（約２Ｈｚ）の周期で約１６ｍ以上の鉛直方向の移動をしたことになってしまう。
また、腰が支点となるような姿勢変化があった場合も活動量計が圧迫され、突発的な体動成分として気圧センサ１７の出力に混入してしまう。

＜状況２＞装置をズボンのポケット等に入れた場合で、ポケット等の気密性が高い状況
図３は、状況２における気圧と加速度の変化を示す図である。なお、図中、加速度において、上段の破線は、ｙ軸の加速度を示し、中段の実線は、ｚ軸の加速度を示し、下段の二点鎖線は、ｘ軸の加速度を示す。
図３の例に示すように、状況１と同様に人の動きに合わせてポケットの内容積が変化し気圧センサ１７の出力に体動成分が混入する。
正確な昇降判定をするには上述したような体動成分を特定する必要がある。
簡単には長時間にわたる平滑化処理をすれば特定が可能であるが、平滑化処理が強すぎると気圧センサ１７の出力の波形がなまり時間分解能が落ちてしまうことから、正確な昇降期間の判定ができなくなってしまう。
そのため、最小限の平滑化処理により上述したような体動成分を特定する必要がある。
また、走行時は歩行時に比べて周波数が高いため正確な歩数を計測するためには、歩行時より時間分解能が高いデータが必要となる。
本実施形態の活動量計測装置１では、状況１や状況２であっても正確に階段や坂等の昇降状態を判定することができる。また、走行時においては、正確な歩数を計測するに足る時間分解能が高いデータを取得することができる。

図４は、このような活動量計測装置１の機能的構成のうち、活動量計測処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。
活動量計測処理とは、加速度センサ１６及び気圧センサ１７から取得した装着者の移動量から活動量を計測する一連の処理をいう。本実施形態の活動量計測処理では、階段や坂等の歩行や走行の昇降状態を判定して、活動量に反映させる。

活動量計測処理を実行する場合には、図４に示すように、ＣＰＵ１１において、行動推定処理部５１と、フィルタ設定部５２と、気圧データ処理部５３と、鉛直移動速度算出部５４と、昇降判定処理部５５と、活動量計測部５６と、が機能する。

また、記憶部２１の一領域には、活動量情報記憶部７１が設定される。

活動量情報記憶部７１には、ＭＥＴｓ換算情報や計測された活動量の情報が記憶される。

行動推定処理部５１は、各種の行動等を推測する行動推定処理を実行する。
行動推定処理には、行動データ推定処理には、加速度センサ１６からの出力に基づいて、歩数を計測する歩数計測処理、歩行・走行・静止等の行動を推定する行動データ推定処理、計測した歩数とユーザの身長から歩幅を推定し、推定した歩幅と歩数とで、移動速度を推定する移動速度推定処理、歩行・走行以外の生活行動時の活動量を推定するために加速度信号の分散信号等の一般体動量を算出する一般体動量算出処理等の各種の行動等を推測／算出する処理が含まれる。

フィルタ設定部５２は、周波数可変ローパスフィルタ１８に入力された単位時間あたりの歩数から算出された周期性体動成分の周波数から、ローパスフィルタのフィルタ構成を周期性体動成分の周波数以上の体動成分が特定されるような特性に設定する。

周期性体動成分は、例えば、気圧データのサンプリング周波数を１０Ｈｚとすると、一般的な歩行状態の場合は毎秒約２歩であるため基本周波数は２Ｈｚとなるが、実際には右足と左足で歩き方に多少差が出てくるために半分の１Ｈｚ成分も少なからず発生する。これに対して、一般的な走行状態の場合は毎秒約３歩であるため基本周波数は３Ｈｚとなるが、実際には右足と左足で歩き方に多少差が出てくるために半分の１．５Ｈｚ成分も少なからず発生する。
したがって、周波数可変ローパスフィルタ１８では、歩数データに対応する周波数の１／２の周波数以上を特定するような特性に設定する。

ここで、ＦＩＲフィルタで構成される本実施形態の周波数可変ローパスフィルタ１８のフィルタ構成について説明する。
本実施形態においては、歩行時と走行時で以下のようなフィルタ構成とする。

［歩行時］
毎秒歩数が約２歩の場合には、一般的な歩行状態であるため、１Ｈｚ以上を特定するように構成する。
このため、歩行時のフィルタ構成は、
ＴＡＰ数＝１９，係数＝（１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，９，８，７，６，５，４，３，２，１）
とする。なお、「係数」とは、加重平均の係数であり、現在時刻は、ＴＡＰ数の中央値である「１０」となる。即ち、現在時刻から離れるほど、係数が低くなる。
これにより、１Ｈｚ以上の成分を約５％以下に減衰させることができる。

［走行時］
毎秒歩数が約３歩の場合には、一般的な走行状態となるため、１．５Ｈｚ以上を特定するように構成する。
このため、走行時のフィルタ構成は、
ＴＡＰ数＝１５，係数＝（１，２，３，４，５，６，７，６，５，４，３，２，１）
とする。なお、「係数」とは、加重平均の係数であり、現在時刻は、ＴＡＰ数の中央値である「７」となる。即ち、現在時刻から離れるほど、係数が低くなる。
これにより、１．５Ｈｚ以上の成分を約５％以下に減衰させることができる。
走行時は、歩行時に比べてフィルタのＴＡＰ数を少なくすることができるため、フィルタ処理後の気圧データの時間分解能が高くなる。これは走行時に時間分解能を高くしたいという目的に合致することになる。

即ち、本実施形態の周波数可変ローパスフィルタ１８では、歩行や走行の行動推定結果に応じて、フィルタ構成を変更して処理する。歩数ピッチ情報から周期性体動成分の周波数を計算し、周波数可変型のローパスフィルタにその周波数を設定して処理する。
このため、気圧データに含まれる体動成分のみを効率的に特定することができ、気圧データから正確に鉛直方向の移動速度を求めることができる。

気圧データ処理部５３は、気圧センサ１７から出力される気圧データを取得し、周波数可変ローパスフィルタ１８に出力する。その結果、周波数可変ローパスフィルタ１８では、歩行・走行の設定（フィルタ構成の設定）に基づいたローパスフィルタ処理が実行されて、気圧データから周期性体動成分の周波数以上の体動成分が特定される。

鉛直移動速度算出部５４は、鉛直方向の移動速度に対応するデータに変換するため、ローパスフィルタ処理後の周期性体動成分の周波数以上の周波数が特定された気圧センサ１７の出力を微分処理する。その結果、鉛直方向の移動速度が算出される。
また、鉛直移動速度算出部５４は、算出した鉛直方向の移動速度を、昇降判定処理部５５に出力する。

昇降判定処理部５５は、鉛直方向の移動速度の情報に基づいて、昇降判定を行う。昇降判定は、鉛直方向の移動速度から割り出す、種々の昇降判定の手法で行うことが可能であるが、例えば、特開２００５−２３０３４０号公報等に記載の閾値で判定するような既存の手法で行う。

また、昇降判定処理部５５は、以下のような突発性の体動成分を昇降と判定しないようにする。
気圧センサ１７の出力（詳細には、周期性体動成分の周波数以上の体動成分が特定された気圧センサ１７の出力）に含まれる体動成分には、周期性成分以外に装着場所等により突発性の体動成分が含まれる場合があり、突発性の体動成分部分を含んだ気圧データが微分されると急激な鉛直方向の移動速度が出力されることになる。
この突発性の体動成分は、周波数帯域が広いため周波数可変ローパスフィルタ１８では特定しきれずに残ってしまい、偽の昇降データとなって誤判定になりやすい。世の中の階段や坂の角度には上限値があり、鉛直方向の移動速度には限度があるため、限度以上の鉛直方向移動速度は、突発性の体動成分とみなす。
突発性の体動成分は、急激な気圧変動になりやすいことから、具体的には、昇降判定処理部５５では行動推定処理部５１からの単位時間あたり歩数（水平移動速度）と想定される階段の最大角度とから、鉛直方向の最大移動速度を算出し、その移動速度を超える場合は体動成分による信号と判定し、階段とは判定しないようにする。
これにより、突発性の体動成分に相当する部分は判定対象から除外されるために、突発性の体動成分による誤判定を防止することができる。

即ち、昇降判定処理部５５では、昇降判定を行う前の周波数可変ローパスフィルタ１８では取り除けない突発性の体動成分を特定するために、行動推定処理部５１からの単位時間あたり歩数データ（水平移動速度）と想定される階段の最大角度とから、鉛直方向の最大移動速度を算出する。
そして、昇降判定処理部５５は、最大移動速度を超える信号があった場合に、昇降とは判定しないようにする。

活動量計測部５６は、行動推定処理部５１からの歩数データ、行動推定データ、移動速度情報、一般体動レベル、昇降判定処理部５５からの昇降判定結果データ等により、昇降も含めた身体活動と運動を推定して、活動量情報記憶部７１に記憶されるＭＥＴｓ換算情報を参照して活動量を計測する。
また、活動量計測部５６は、計測した活動量を活動量情報記憶部７１に記憶させる。

図５は、図４の機能的構成を有する図１の活動量計測装置１が実行する活動量計測処理の流れを説明するフローチャートである。
活動量計測処理は、ユーザによる入力部１９への活動量計測処理開始の操作により開始される。

ステップＳ１１において、行動推定処理部５１は、行動推定処理を実行する。
行動推定処理では、行動推定処理部５１は、加速度センサ１６からの出力に基づいて、歩数を計測する歩数計測処理、歩行・走行・静止等の行動を推定する行動データ推定処理、計測した歩数と、ユーザの身長から、歩幅を推定し、算出した歩幅と歩数とで、移動速度を推定する移動速度推定処理、歩行、走行以外の生活行動時の活動量を推定するために加速度信号の分散信号等の一般体動量を算出する一般体動量算出処理等の各種の行動等を推測／算出する処理を実行する。
その結果、歩行、走行、静止等の行動推定と、歩数と、歩幅と、移動速度と、一般体動量が推定算出される。
その後、行動推定処理部５１は、計測した単位時間当たりの歩数を周波数可変ローパスフィルタ１８に出力する。

ステップＳ１２において、フィルタ設定部５２は、周波数可変ローパスフィルタ１８に入力された単位時間あたりの歩数から算出された周期性体動成分の周波数から、ローパスフィルタのフィルタ構成を周期性体動成分の周波数以上の体動成分が特定されるような特性に設定する。
即ち、フィルタ設定部５２は、気圧データのサンプリング周波数を１０Ｈｚとすると、歩数が毎秒約２歩の一般的な歩行時の場合には、周期性体動成分の周波数が２Ｈｚの左右の足に相当する１Ｈｚ以上を特定（１Ｈｚ以上の成分が約５％以下に減衰）するように、
周波数可変ローパスフィルタ１８のフィルタ構成を、
ＴＡＰ数＝１９，係数＝（１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，９，８，７，６，５，４，３，２，１）
と設定する。
また、歩数が毎秒約３歩の一般的な走行時の場合には、周期性体動成分の周波数が３Ｈｚの左右の足に相当する１．５Ｈｚ以上を特定（１Ｈｚ以上の成分が約５％以下に減衰）するように、
周波数可変ローパスフィルタ１８のフィルタ構成を、
ＴＡＰ数＝１５，係数＝（１，２，３，４，５，６，７，６，５，４，３，２，１）
と設定する。

ステップＳ１３において、気圧データ処理部５３は、気圧センサ１７から出力される気圧データを取得し、周波数可変ローパスフィルタ１８に出力する。その結果、周波数可変ローパスフィルタ１８では、歩行・走行の設定に基づいたローパスフィルタ処理が実行されて、気圧データから周期性体動成分の周波数以上の体動成分が特定される。

ステップＳ１４において、鉛直移動速度算出部５４は、鉛直方向の移動速度に対応するデータに変換するため、ローパスフィルタ処理後の周期性体動成分の周波数以上の周波数が特定された気圧センサ１７の出力を微分処理する。その結果、鉛直方向の移動速度が算出する。
また、鉛直移動速度算出部５４は、算出した鉛直方向の移動速度を、昇降判定処理部５５に出力する。

ステップＳ１５において、昇降判定処理部５５は、階段や坂等の昇降判定の判定条件を設定する。即ち、昇降判定処理部５５は、階段や坂等の昇降判定において、階段や坂等の昇降と判定しない条件を設定する。
具体的には、昇降判定処理部５５は、昇降判定を行う前のローパスフィルタでは取り除けない突発性の体動成分を特定するために、行動推定処理部５１からの単位時間あたり歩数データ（水平移動速度）と想定される階段の最大角度とから、鉛直方向の最大移動速度を算出する。そして、昇降判定処理部５５は、後の昇降判定において、最大移動速度を超える信号があった場合に、昇降とは判定しないようにする判定条件を設定する。

ステップＳ１６において、昇降判定処理部５５は、鉛直方向の移動速度の情報に基づいて、昇降判定を行う。昇降判定は、鉛直方向の移動速度から閾値を満たすものを昇降状態であると判定する。この際、昇降判定処理部５５は、設定した判定条件（鉛直方向の最大移動速度以上を昇降と判定しない条件）を加味して、判定を行う。

ステップＳ１７において、活動量計測部５６は、行動推定処理部５１からの歩数データ、行動推定データ、移動速度情報、一般体動レベル、昇降判定処理部５５からの昇降判定結果データ等により、階段昇降も含めた身体活動と運動を推定して、活動量情報記憶部７１に記憶されるＭＥＴｓ換算情報を参照して活動量を計測する。また、活動量計測部５６は、計測した活動量を活動量情報記憶部７１に記憶させる。
その後、活動量計測処理は終了する。

以上のように構成される活動量計測装置１は、ユーザに装着して使用するものであって、気圧センサ１７と、気圧データ処理部５３と、周波数可変ローパスフィルタ１８と、鉛直移動速度算出部５４と、を備える。
気圧データ処理部５３は、気圧センサ１７から気圧情報を取得する。
周波数可変ローパスフィルタ１８は、ユーザの体の動きに関する情報を取得する。
また、周波数可変ローパスフィルタ１８は、気圧データ処理部５３によって取得された気圧情報から、ユーザの体の動きに起因し、ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定する。
鉛直移動速度算出部５４は、周波数可変ローパスフィルタ１８によって特定されたノイズを考慮せずに、鉛直移動速度を算出する。
昇降判定処理部５５は、鉛直移動速度算出部５４によって算出された鉛直移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する。
これにより、活動量計測装置１においては、装置の装着状態に関わらず、正確な昇降判定を行うことができる。

また、活動量計測装置１は、ユーザが歩行しているか走行しているかを推定するフィルタ設定部５２を更に備える。
周波数可変ローパスフィルタ１８は、フィルタ設定部５２による推定結果に応じて、気圧データ処理部５３によって取得された気圧情報から、ユーザの体の動きに起因するノイズを特定する。
これにより、活動量計測装置１においては、歩行や走行の体の動きに応じて、正確に昇降判定を行うことができる。

周波数可変ローパスフィルタ１８は、加速度センサ１６からの加速度から導き出される歩数によって、体の動きに関する情報を取得する。
これにより、活動量計測装置１においては、歩行や走行を歩数により特定でき、体の動きに関する情報に合わせたノイズの特定が行えるために、装置の装着状態に関わらず、より正確な昇降判定を行うことができる。

周波数可変ローパスフィルタ１８は、体の動きに関する情報である歩数から導き出される一歩分に相当する周波数成分以上の周波数成分を特定する。
これにより、活動量計測装置１においては、歩行や走行以外の体動成分のノイズの特定が行えるために、装置の装着状態に関わらず、より正確な昇降判定を行うことができる。

鉛直移動速度算出部５４は、ノイズが特定された気圧情報を微分して、鉛直方向の移動速度を算出する。
昇降判定処理部５５は、歩数から導き出される水平移動速度と、想定される最大傾斜角度とから導き出される鉛直方向の移動速度とから、ユーザが勾配の昇降状態であるか否かを判定する。
これにより、活動量計測装置１においては、通常あり得る傾斜以上の急峻な鉛直方向の移動速度を昇降状態でないと判定するために、より正確な昇降判定を行うことができる。

活動量計測装置１は、体の動きに関する情報及び昇降状態の判定結果に基づいて、活動量を計測する活動量計測部５６を備える。
これにより、活動量計測装置１においては、活動量を計測することができる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

上述の実施形態では、計測した歩数から周期性体動成分の周波数以上の体動成分が特定されるような特性にフィルタ構成を設定したが、これに限られず、例えば、行動推定結果から、フィルタ構成を設定するように構成してもよい。

また、上述の実施形態では、周波数可変ローパスフィルタ１８ではローパスフィルタ処理のみ実行し、フィルタ設定部５２と気圧データ処理部５３において、周波数可変ローパスフィルタ１８における設定や気圧データの入力等を制御するように構成したが、周波数可変ローパスフィルタ１８自体で歩数データからフィルタ構成を選択して設定したり、気圧センサ１７から気圧データを取得したりして、ローパスフィルタ処理を実行する機能を有するように構成してもよい。

また、上述の実施形態では、活動量計測装置１では、加速度センサ、気圧センサ、ローパスフィルタを備えるように構成したが、外部に備えるようにし、設定を可能にして、さらに、入出力結果を取得するように構成してもよい。

また、上述の実施形態では、本発明が適用される活動量計測装置１は、ベルトやポケット等に装着するポータブルな活動量計を例として説明したが、特にこれに限定されない。
例えば、本発明は、活動量計測処理機能を有する電子機器一般に適用することができる。具体的には、例えば、本発明は、ノート型のパーソナルコンピュータ、プリンタ、テレビジョン受像機、ビデオカメラ、デジタルカメラ、携帯型ナビゲーション装置、携帯電話機、スマートフォン、ポータブルゲーム機等に適用可能である。

上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図４の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が活動量計測装置１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図４の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図１のリムーバブルメディア３１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディア３１は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ），Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ（ブルーレイディスク）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図１のＲＯＭ１２や、図１の記憶部２１に含まれるハードディスク等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

以下に、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［付記１］
ユーザに装着する昇降状態判定装置であって、
気圧センサから気圧情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段によって取得された気圧情報から、前記ユーザの体の動きに起因し、前記ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定するノイズ特定手段と、
前記気圧情報から前記ノイズ特定手段によって特定されたノイズを考慮せずに、鉛直方向の移動速度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記鉛直方向の移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする昇降状態判定装置。
［付記２］
前記ユーザが歩行しているか走行しているかを推定する推定手段を更に備え、
前記ノイズ特定手段は、前記推定手段による推定結果に応じて、前記第１の取得手段によって取得された気圧情報から、前記ユーザの体の動きに起因するノイズを特定することを特徴とする付記１に記載の昇降状態判定装置。
［付記３］
加速度センサからの加速度から導き出される歩数によって、前記ユーザの体の動きに関する情報を取得する第２の取得手段を更に備え、
ことを特徴とする付記１又は２に記載の昇降状態判定装置。
［付記４］
前記ノイズ特定手段は、前記ユーザの体の動きに関する情報である前記歩数から導き出される一歩分に相当する周波数成分以上の周波数成分を特定する、
ことを特徴とする付記３に記載の昇降状態判定装置。
［付記５］
前記算出手段は、前記ノイズが特定された気圧情報を微分して、前記鉛直方向の移動速度を算出し、
前記判定手段は、歩数から導き出される水平方向の移動速度と、想定される最大傾斜角度とから導き出される鉛直方向の移動速度とから、前記ユーザが勾配の昇降状態であるか否かを判定する、
ことを特徴とする付記４に記載の昇降状態判定装置。
［付記６］
前記ユーザの体の動きに関する情報及び前記昇降状態の判定結果に基づいて、活動量を計測する計測手段を備える、
ことを特徴とする付記１乃至５の何れか１つに記載の昇降状態判定装置。
［付記７］
ユーザに装着する昇降状態判定装置で実行される昇降状態判定方法であって、
気圧センサから気圧情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された気圧情報から前記ユーザの体の動きに起因し、前記ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定するノイズ特定ステップと、
前記気圧情報から前記ノイズ特定ステップによって特定されたノイズを考慮せずに、鉛直方向の移動速度を算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出された前記鉛直方向の移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする昇降状態判定方法。
［付記８］
ユーザに装着する昇降状態判定装置を制御するコンピュータを、
気圧センサから気圧情報を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された気圧情報から前記ユーザの体の動きに起因し、前記ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定するノイズ特定手段、
前記気圧情報から前記ノイズ特定手段によって特定されたノイズを考慮せずに、鉛直方向の移動速度を算出する算出手段、
前記算出手段によって算出された前記鉛直方向の移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する判定手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。

１・・・活動量計測装置，１１・・・ＣＰＵ，１２・・・ＲＯＭ，１３・・・ＲＡＭ，１４・・・バス，１５・・・入出力インターフェース，１６・・・加速度センサ，１７・・・気圧センサ１７・・・周波数可変ローパスフィルタ，１９・・・入力部，２０・・・出力部，２１・・・記憶部，２２・・・通信部，２３・・・ドライブ，３１・・・リムーバブルメディア，５１・・・行動推定部，５２・・・フィルタ設定部，５３・・・気圧データ処理部，５４・・・鉛直移動速度算出部，５５・・・昇降判定処理部，５６・・・活動量計測部，７１・・・活動量情報記憶部

Claims (8)

1. ユーザに装着する昇降状態判定装置であって、
   気圧センサから気圧情報を取得する第１の取得手段と、
   前記第１の取得手段によって取得された気圧情報から、前記ユーザの体の動きに起因し、前記ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定するノイズ特定手段と、
   前記気圧情報から前記ノイズ特定手段によって特定されたノイズを考慮せずに、鉛直方向の移動速度を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出された前記鉛直方向の移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する判定手段と、
   を備えることを特徴とする昇降状態判定装置。
2. 前記ユーザが歩行しているか走行しているかを推定する推定手段を更に備え、
   前記ノイズ特定手段は、前記推定手段による推定結果に応じて、前記第１の取得手段によって取得された気圧情報から、前記ユーザの体の動きに起因するノイズを特定することを特徴とする請求項１に記載の昇降状態判定装置。
3. 加速度センサからの加速度から導き出される歩数によって、前記ユーザの体の動きに関する情報を取得する第２の取得手段を更に備え、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の昇降状態判定装置。
4. 前記ノイズ特定手段は、前記ユーザの体の動きに関する情報である前記歩数から導き出される一歩分に相当する周波数成分以上の周波数成分を特定する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の昇降状態判定装置。
5. 前記算出手段は、前記ノイズが特定された気圧情報を微分して、前記鉛直方向の移動速度を算出し、
   前記判定手段は、歩数から導き出される水平方向の移動速度と、想定される最大傾斜角度とから導き出される鉛直方向の移動速度とから、前記ユーザが勾配の昇降状態であるか否かを判定する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の昇降状態判定装置。
6. 前記ユーザの体の動きに関する情報及び前記昇降状態の判定結果に基づいて、活動量を計測する計測手段を備える、
   ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の昇降状態判定装置。
7. ユーザに装着する昇降状態判定装置で実行される昇降状態判定方法であって、
   気圧センサから気圧情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップによって取得された気圧情報から前記ユーザの体の動きに起因し、前記ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定するノイズ特定ステップと、
   前記気圧情報から前記ノイズ特定ステップによって特定されたノイズを考慮せずに、鉛直方向の移動速度を算出する算出ステップと、
   前記算出ステップによって算出された前記鉛直方向の移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する判定ステップと、
   を含むことを特徴とする昇降状態判定方法。
8. ユーザに装着する昇降状態判定装置を制御するコンピュータを、
   気圧センサから気圧情報を取得する取得手段、
   前記取得手段によって取得された気圧情報から前記ユーザの体の動きに起因し、前記ユーザの昇降運動に関連しないノイズを特定するノイズ特定手段、
   前記気圧情報から前記ノイズ特定手段によって特定されたノイズを考慮せずに、鉛直方向の移動速度を算出する算出手段、
   前記算出手段によって算出された前記鉛直方向の移動速度に基づいて、勾配の昇降状態を判定する判定手段、
   として機能させることを特徴とするプログラム。

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