JP2017023689A - Monitoring system, monitoring method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、モニタリングシステム、モニタ方法およびプログラムに関する。 Embodiments described herein relate generally to a monitoring system, a monitoring method, and a program.
身体の一部、例えば腰などにセンサを装着して加速度データを取得し、得られた加速度データから歩行時の身体の軌跡を解析し、重心の移動量や歩幅等の算出により歩行姿勢の評価を行う技術がある。 Acceleration data is acquired by attaching a sensor to a part of the body, such as the waist, etc., and the trajectory of the body during walking is analyzed from the obtained acceleration data, and the walking posture is evaluated by calculating the amount of movement of the center of gravity, stride, etc. There is technology to do.
しかしながら、評価の詳細さとセンサ数とは二律背反の関係にあり、歩行時における身体全体の姿勢を詳細に評価するためには多数のセンサを装着する必要がある。 However, the details of evaluation and the number of sensors are in a trade-off relationship, and it is necessary to wear a large number of sensors in order to evaluate in detail the posture of the whole body during walking.
また、操作性やデザイン性を考慮すると、足首やつま先などの身体の末端部にセンサを装着することが望ましいが、末端部で得られたデータから全身の歩行姿勢を測定することは困難であった。 Considering operability and design, it is desirable to attach sensors to the end of the body such as ankles and toes, but it is difficult to measure the walking posture of the whole body from the data obtained at the end. It was.
さらに、日常の歩行動作を分析・評価するためには、リアルタイムにかつ長時間に亘って歩行姿勢の変化を測定することが望ましい。 Furthermore, in order to analyze and evaluate daily walking motion, it is desirable to measure a change in walking posture in real time and over a long period of time.
本発明が解決しようとする課題は、身体の末端部の動作から全身の姿勢を推定し、リアルタイムかつ長時間に亘って歩行姿勢を評価することができるモニタリングシステム、モニタ方法およびプログラムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a monitoring system, a monitoring method, and a program capable of estimating the posture of the whole body from the movement of the end part of the body and evaluating the walking posture in real time over a long time. It is.
一実施形態のモニタリングシステムは、複数のセンサと歩行姿勢評価装置とを持つ。前記センサは、被験者の身体の末端部に装着されて前記末端部の移動量と回転量とを計測可能である。前記歩行姿勢評価装置は、前記センサから送られるデータを、身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係に基づいて処理することにより前記被験者の歩行姿勢を評価する。 The monitoring system of one embodiment has a plurality of sensors and a walking posture evaluation device. The sensor is attached to the end of the body of the subject and can measure the amount of movement and the amount of rotation of the end. The walking posture evaluation apparatus evaluates the walking posture of the subject by processing the data sent from the sensor based on the correlation between the position and movement of the body end and the whole body posture.
本発明によれば、身体の末端部の動作から全身の姿勢を推定し、リアルタイムかつ長時間に亘って歩行姿勢を評価することができるモニタリングシステム、モニタ方法およびプログラムが提供される。 According to the present invention, there are provided a monitoring system, a monitoring method, and a program that can estimate the posture of the whole body from the movement of the end portion of the body and can evaluate the walking posture in real time over a long time.
以下、実施形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。図面において、同一の部分には同一の参照番号を付し、その重複説明は適宜省略する。また、添付の図面は、それぞれ発明の説明とその理解を促すためのものであり、各図における形状や寸法、比などは実際の装置と異なる個所がある点に留意されたい。 Hereinafter, some embodiments will be described with reference to the drawings. In the drawings, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description thereof is omitted as appropriate. The accompanying drawings are provided to facilitate explanation and understanding of the invention, and it should be noted that the shapes, dimensions, ratios, and the like in the drawings are different from those of the actual apparatus.
（Ａ）モニタリングシステム
図１は、実施の一形態によるモニタリングシステムの概略構成を示すブロック図の一例である。本実施形態のモニタリングシステムは、センサＡＳＲ，ＡＳＬと、後述する歩行姿勢評価のプログラムをアプリケーションソフトとして読み込み可能なスマートフォン１とを含む。
(A) Monitoring System FIG. 1 is an example of a block diagram illustrating a schematic configuration of a monitoring system according to an embodiment. The monitoring system of this embodiment includes sensors ASR and ASL, and a smartphone 1 that can read a walking posture evaluation program described later as application software.
センサＡＳＲ，ＡＳＬは、互いに直交する３方向、本実施形態ではＸ方向，Ｙ方向，Ｚ方向における加速度（図３、図５Ａおよび図５Ｂ参照）および角速度を計測する。センサＡＳＲ，ＡＳＬは、短距離の通信機能を有し、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）により計測データを発信する。 The sensors ASR and ASL measure acceleration (see FIGS. 3, 5A, and 5B) and angular velocity in three directions orthogonal to each other, in this embodiment, the X direction, the Y direction, and the Z direction. The sensors ASR and ASL have a short-distance communication function and transmit measurement data by, for example, Bluetooth (registered trademark).
センサＡＳＲ，ＡＳＬは、被験者ＵＲの身体のいずれの部分にも装着可能であるが、本実施形態のモニタリングシステムの構成要素としては被験者ＵＲの下肢末端部、特に足首やつま先に装着されることが望ましい。本実施形態では、センサＡＳＲは被験者ＵＲの右足つま先に装着され、センサＡＳＬは被験者ＵＲの左足つま先に装着される。 The sensors ASR and ASL can be attached to any part of the body of the subject UR, but as a component of the monitoring system of the present embodiment, it may be attached to the lower limb end of the subject UR, particularly the ankle or toe. desirable. In the present embodiment, the sensor ASR is attached to the right foot toe of the subject UR, and the sensor ASL is attached to the left foot toe of the subject UR.
センサＡＳＲ，ＡＳＬはまた、加速度検知機能を有し、所定の閾値との比較により被験者ＵＲの歩行開始を検知することができる。 The sensors ASR and ASL also have an acceleration detection function, and can detect the start of walking of the subject UR by comparison with a predetermined threshold.
スマートフォン１は、本実施形態において例えば歩行姿勢評価装置に対応し、中央演算部１０、記憶部１２、通信部１４、入力部１６、表示部１８、内蔵センサ２０およびスピーカ２２を含む。記憶部１２、通信部１４、入力部１６、表示部１８、内蔵センサ２０およびスピーカ２２はいずれも中央演算部１０に接続される。 The smartphone 1 corresponds to, for example, a walking posture evaluation apparatus in the present embodiment, and includes a central processing unit 10, a storage unit 12, a communication unit 14, an input unit 16, a display unit 18, a built-in sensor 20, and a speaker 22. Storage unit 12, communication unit 14, input unit 16, display unit 18, built-in sensor 20, and speaker 22 are all connected to central processing unit 10.
記憶部１２は、複数の記憶領域を有し、図１に示す例では、携帯端末ＯＳ（ＴＯＳ）が格納される記憶領域ＭＲ１、本実施形態で使用される歩行計測アプリケーションソフト（ＡＰ）が格納される記憶領域ＭＲ２、センサＡＳＲ，ＡＳＬから発信されて通信部１４および中央演算部１０を介して送られる時系列データなどが格納される記憶領域ＭＲ４の他、被験者ＵＲの個人データが格納される記憶領域ＭＲ３が示されている。 The storage unit 12 has a plurality of storage areas. In the example shown in FIG. 1, the storage area MR1 in which the mobile terminal OS (TOS) is stored, and the walking measurement application software (AP) used in the present embodiment are stored. Storage area MR2, storage area MR4 for storing time series data transmitted from the sensors ASR, ASL and transmitted via the communication unit 14 and the central processing unit 10, and the personal data of the subject UR are stored. A storage area MR3 is shown.
入力部１６は、テンキーや液晶タッチパネル等を含み、ユーザから入力されたデータを中央演算部１０に送る。本実施形態のモニタリングシステムの起動前に入力される被験者の個人データ、例えば性別や年齢、身長および体重などのデータは、入力部１６から中央演算部１０を介して記憶領域ＭＲ３に格納される。 The input unit 16 includes a numeric keypad, a liquid crystal touch panel, and the like, and sends data input from the user to the central processing unit 10. The personal data of the subject, for example, data such as sex, age, height, and weight, which are input before starting the monitoring system of the present embodiment, are stored in the storage area MR3 from the input unit 16 via the central processing unit 10.
通信部１４は、３ＧやＬＴＥなどの一般回線との送受信を行う第１通信部１４Ａと、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどを介した短距離通信を行う第２通信部１４Ｂとを含む。 The communication unit 14 includes a first communication unit 14A that performs transmission / reception with a general line such as 3G or LTE, and a second communication unit 14B that performs short-range communication via Bluetooth or the like.
表示部１４は、液晶表示装置などを含み、中央演算部１０から送られる制御信号に従い、メール等の文字情報やインターネットサイト上の画像などを液晶画面などに表示する他、歩行計測アプリケーションに従って被験者ＵＲに表示すべき情報を表示する。 The display unit 14 includes a liquid crystal display device and the like, and displays character information such as e-mails and images on the Internet site on a liquid crystal screen in accordance with a control signal sent from the central processing unit 10, and also subjects UR according to a gait measurement application. Displays information that should be displayed in
スピーカ２２は、通話音声や動画音声の他、歩行計測アプリケーションに従って被験者に伝達すべきアドバイス情報を音声で伝達する。 The speaker 22 transmits the advice information to be transmitted to the subject by voice according to the walking measurement application, in addition to the call voice and the moving picture voice.
内蔵センサ２０は、加速度センサ、ジャイロセンサなど、スマートフォン１が現在置かれている環境に関する情報を検知する各種のセンサを含む。 The built-in sensor 20 includes various sensors that detect information related to the environment where the smartphone 1 is currently placed, such as an acceleration sensor and a gyro sensor.
中央演算部１０は、記憶部１２の記憶領域ＭＲ１から携帯端末ＯＳ（ＴＯＳ）を読み出し、各種の制御信号を生成して記憶部１２、通信部１４、表示部１８およびスピーカ２２を制御する他、記憶部１２の記憶領域ＭＲ２から歩行計測アプリケーションソフト（ＡＰ）を読み出して以下の実施形態で説明する歩行姿勢モニタリングを実行する。
図１に示すモニタリングシステムを用いた歩行姿勢モニタリングについて、実施の一形態によるモニタ方法として図２乃至図１３を参照しながら説明する。
The central processing unit 10 reads the portable terminal OS (TOS) from the storage area MR1 of the storage unit 12, generates various control signals, and controls the storage unit 12, the communication unit 14, the display unit 18, and the speaker 22, The walking measurement application software (AP) is read from the storage area MR2 of the storage unit 12, and the walking posture monitoring described in the following embodiment is executed.
Walking posture monitoring using the monitoring system shown in FIG. 1 will be described as a monitoring method according to an embodiment with reference to FIGS.
（Ｂ）モニタ方法
本実施形態によるモニタ方法の概略手順について、図２のフローチャートを参照して説明する。
(B) Monitoring method
The general procedure of the monitoring method according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
まず、表示部１８に表示されたアイコンボタン（図示せず）を被験者ＵＲ等が押下することにより、歩行計測アプリケーションが起動する（ステップＳ１０）。 First, when the subject UR or the like presses an icon button (not shown) displayed on the display unit 18, the walking measurement application is activated (step S10).
次いで、中央演算部１０により、記憶部１２内の記憶領域、例えば領域ＭＲ３に格納された被験者ＵＲの個人データ、例えば性別や年齢、身長などのデータが読み取られる（ステップＳ２０）。 Next, the central processing unit 10 reads personal data of the subject UR stored in the storage area in the storage unit 12, for example, the area MR3, for example, data such as sex, age, and height (step S20).
被験者ＵＲは、歩行計測アプリケーションの起動後、または起動に先立って加速度センサを身体の末端部に装着する。本実施形態では、図１に示す加速度センサＡＳＲ，ＡＳＬを左右の足のつま先にそれぞれ装着する。 The subject UR attaches the acceleration sensor to the end of the body after the activation of the walking measurement application or prior to the activation. In the present embodiment, the acceleration sensors ASR and ASL shown in FIG. 1 are respectively attached to the toes of the left and right feet.
スマートフォン１は、図３のようにズボンを穿いている場合はポケットに入れても良いし、図５Ａのようにバッグ１００に収納してもよいし、さらには図５Ｂのように、右手または左手で持ったままでもよい。 The smartphone 1 may be put in a pocket when wearing trousers as shown in FIG. 3, or may be stored in the bag 100 as shown in FIG. 5A, and further, the right hand or left hand as shown in FIG. 5B. You can keep it in
被験者ＵＲが加速度センサＡＳＲ，ＡＳＬのスイッチをオンすると、スマートフォン１の第２通信部１４Ｂが加速度センサＡＳＲ，ＡＳＬとの間でペアリングを行うなどにより通信可能な状態にすると（ステップＳ３０）、スマートフォン１の表示部１８により、被験者ＵＲに歩行を促す画像（図１５の符号５２参照）などが表示される。 When the subject UR turns on the switches of the acceleration sensors ASR and ASL, when the second communication unit 14B of the smartphone 1 is in a communicable state by performing pairing with the acceleration sensors ASR and ASL (step S30), the smartphone The display unit 18 displays an image (see reference numeral 52 in FIG. 15) that prompts the subject UR to walk.
被験者ＵＲが歩行を始めると、加速度センサＡＳＲ，ＡＳＬが、被験者ＵＲのつま先の運動を計測して時系列データを出力する。この時系列データは、短距離通信により加速度センサＡＳＲ，ＡＳＬの外部へ送信され、スマートフォン１の第２通信部１４Ｂにより受信される（ステップＳ４０）。加速度センサＡＳＲ，ＡＳＬの計測により得られた時系列データは、本実施形態において例えば第１データに対応する。 When the subject UR starts walking, the acceleration sensors ASR and ASL measure the movement of the toe of the subject UR and output time series data. This time-series data is transmitted to the outside of the acceleration sensors ASR and ASL by short-range communication, and is received by the second communication unit 14B of the smartphone 1 (step S40). The time series data obtained by the measurement of the acceleration sensors ASR and ASL corresponds to, for example, the first data in the present embodiment.
スマートフォン１の中央演算部１０は、第２通信部１４Ｂから時系列データを送られ、その周波数を分析することにより、ノイズ成分除去のための周波数を設定し（ステップＳ５０）、設定された周波数に応じて時系列データのフィルタリングを行う（ステップＳ６０）。フィルタリングによりノイズ成分が除去された時系列データは、一旦記憶部１２内のメモリ領域、例えばＭＲ４に格納される。ノイズ成分が除去された時系列データは、本実施形態において例えば第２データに対応する。 The central processing unit 10 of the smartphone 1 receives time-series data from the second communication unit 14B and analyzes the frequency to set a frequency for noise component removal (step S50), and sets the frequency to the set frequency. Accordingly, time-series data is filtered (step S60). The time-series data from which the noise component has been removed by filtering is temporarily stored in a memory area in the storage unit 12, for example, MR4. The time series data from which the noise component has been removed corresponds to, for example, the second data in the present embodiment.
次いで、中央演算部１０は、メモリ領域ＭＲ４から、ノイズ成分が除去された時系列データを取り出し、身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係を用いて全身姿勢を推定するための歩行データ演算処理を行う（ステップＳ７０）。身体末端部の位置としては、空間座標系内の位置のみならず、足の方向と所定の方向、例えば、右つま先（または左つま先）運動の方向と進行方向との角度を含む。また、全身姿勢との相関関係は、脚の運動と、脚よりも身体の中心に近い部位、例えば太腿や脹脛の動作との間の相関式を含む。 Next, the central processing unit 10 extracts time-series data from which the noise component has been removed from the memory region MR4, and walks for estimating the whole body posture using the correlation between the position and movement of the body end and the whole body posture. Data calculation processing is performed (step S70). The position of the body end portion includes not only the position in the spatial coordinate system but also the angle between the direction of the foot and a predetermined direction, for example, the direction of the right toe (or left toe) movement and the traveling direction. In addition, the correlation with the whole body posture includes a correlation equation between the motion of the leg and the motion of a part closer to the center of the body than the leg, for example, the thigh or the calf.
中央演算部１０はさらに、演算結果に対し、可能な範囲で補正処理を行う（ステップＳ８０）。補正処理は、例えば歩行中の路面状況を考慮した補正処理や、歩行中に携帯されることによるスマートフォン１自身の運動を考慮した補正処理を含む。 The central processing unit 10 further performs correction processing on the calculation result within a possible range (step S80). The correction process includes, for example, a correction process in consideration of the road surface condition during walking, and a correction process in consideration of the movement of the smartphone 1 itself that is carried while walking.
次いで、中央演算部１０は、補正処理がなされた演算結果に対し、予め準備された判定式を用いた分類などにより被験者ＵＲの歩行姿勢を評価する（ステップＳ９０）。評価内容は、歩行姿勢の理想値と被験者ＵＲの歩行姿勢の現状値との差分を算出することと、算出結果に基づいて被験者ＵＲの歩行における改善点を分析して被験者ＵＲに通知することとを含む。通知手段としては、表示部１８により視認可能な態様で表示する他、スピーカ２２を介して音声で通知することも可能である。 Next, the central processing unit 10 evaluates the walking posture of the subject UR by the classification using a judgment formula prepared in advance for the calculation result subjected to the correction process (step S90). The contents of the evaluation include calculating the difference between the ideal value of the walking posture and the current value of the walking posture of the subject UR, analyzing the improvement points in the walking of the subject UR based on the calculation result, and notifying the subject UR including. As a notification means, in addition to displaying in a form that can be visually recognized by the display unit 18, it is also possible to notify by voice through the speaker 22.
計測開始から分析結果の通知までの一連の手順は、任意の時間間隔、例えば数秒（３〜５秒）間隔で行うことが可能である。 A series of procedures from the start of measurement to notification of analysis results can be performed at arbitrary time intervals, for example, at intervals of several seconds (3 to 5 seconds).
最後に、被験者ＵＲが歩行計測アプリケーションを終了させると、歩行姿勢モニタリングは終了する。 Finally, when the subject UR ends the walking measurement application, the walking posture monitoring ends.
次に、図２に示したモニタ方法の手順のうちの要点についてより詳細に説明する。 Next, the main points of the procedure of the monitoring method shown in FIG. 2 will be described in detail.
（１）周波数分析とノイズ除去（図２、ステップＳ５０，Ｓ６０）
歩行動作においては、下肢の着地時に地面からの衝撃がセンサに伝わるため、ノイズが発生する。特に、本実施形態のように踵やつま先にセンサを装着している場合は、大きなノイズが発生するため、誤判定の原因になる。
(1) Frequency analysis and noise removal (FIG. 2, steps S50 and S60)
In the walking motion, noise is generated because the impact from the ground is transmitted to the sensor when the lower limbs land. In particular, when a sensor is attached to a heel or toe as in the present embodiment, a large noise is generated, which may cause an erroneous determination.
そこで、センサＡＳＲ，ＡＳＬから出力される時系列データのうち、着地時の衝撃に起因する高周波成分を除去することにより、歩行に起因する成分のみを抽出することができる。 Therefore, by removing the high-frequency component resulting from the impact at the time of landing from the time-series data output from the sensors ASR and ASL, only the component resulting from walking can be extracted.
本実施形態において高周波成分を除去する具体的方法は次の通りである。 A specific method for removing high frequency components in the present embodiment is as follows.
すなわち、第２通信部１４ＢがセンサＡＳＲ，ＡＳＬから出力された時系列データを受信して中央演算部１０に送り、該時系列データに対して中央演算部１０がフーリエ変換処理を行って周波数分析を行う。この周波数分析は、任意の時間間隔で行われる。分析の結果、中央演算部１０は、通過周波数となる低次の周波数と、阻止周波数となる高次の周波数とを設定する。次いで、中央演算部１０は、設定した通過周波数および阻止周波数に従って時系列データに対するフィルタリングを行う。これにより、時系列データ中のノイズ成分を除去することができる。 That is, the second communication unit 14B receives the time series data output from the sensors ASR and ASL and sends it to the central processing unit 10, and the central processing unit 10 performs a Fourier transform process on the time series data to perform frequency analysis. I do. This frequency analysis is performed at arbitrary time intervals. As a result of the analysis, the central processing unit 10 sets a low-order frequency that is a pass frequency and a high-order frequency that is a stop frequency. Next, the central processing unit 10 performs filtering on the time series data according to the set pass frequency and stop frequency. Thereby, the noise component in time series data can be removed.
歩幅や歩行周期は、性別や年齢、身長によって異なる他、同一人物であっても履いている靴の種類やヒールの高さ、疲れ度合などにより脚の出し方や歩幅が異なってくる。 The stride and the walk cycle differ depending on the gender, age, and height, and the way of putting out the leg and the stride vary depending on the type of shoes worn, the height of the heel, the degree of fatigue, etc. even for the same person.
本実施形態によれば、被験者ＵＲの歩行中に得られた時系列データを用いて周波数分析が行われるため、被験者ＵＲの性別、年齢、身長その他被験時の歩行状態に適合した通過周波数および阻止周波数が設定される。これにより、以降の処理ステップにおいて、歩行データ演算の精度が向上し、歩行姿勢判定の誤判定も防止することができる。 According to the present embodiment, since frequency analysis is performed using time series data obtained during walking of the subject UR, the pass frequency and blocking suitable for the sex, age, height, and other walking conditions at the time of the subject UR. The frequency is set. Thereby, in the subsequent processing steps, the accuracy of the walking data calculation can be improved, and erroneous determination of the walking posture determination can be prevented.
（２）歩行データ演算（ステップＳ７０）と歩行姿勢評価（図２、ステップＳ９０）
本実施形態のモニタ方法では、歩行データ演算として歩行姿勢の判定と足運びの軌跡のプロットが可能である。以下、第１実施例および第２実施例として説明する。
(2) Walking data calculation (step S70) and walking posture evaluation (FIG. 2, step S90)
In the monitoring method of the present embodiment, it is possible to determine the walking posture and plot the walking trajectory as the walking data calculation. Hereinafter, the first and second embodiments will be described.
（ａ）第１実施例：歩行姿勢判定
ノイズ成分を除去した時系列データの一例を図４に示す。中央演算部１０は、このような時系列データを用いて互いに直交する３方向のそれぞれにおいて加速度データの各振幅を算出する。本実施形態において、図３に示すように、直交３方向をそれぞれＸ方向，Ｙ方向，Ｚ方向とする。算出された各振幅の例を図４中の符号ＶＡＸ，ＶＡＹ，ＶＡＺで示す。なお、図４において、Ｔ０は、時系列データの取得開始時刻を表し、Ｔ１〜Ｔ６は、時刻Ｔ０から所定時間間隔毎に経過した時刻を表す。また、図４において、−ａ６〜−ａ１，ａ１〜ａ５は加速度０から所定量毎に増減した加速度を表す。
(A) First Example: Walking Posture Determination An example of time-series data from which noise components have been removed is shown in FIG. The central processing unit 10 calculates each amplitude of acceleration data in each of three directions orthogonal to each other using such time series data. In the present embodiment, as shown in FIG. 3, the three orthogonal directions are defined as an X direction, a Y direction, and a Z direction, respectively. Examples of the calculated amplitudes are indicated by symbols VAX, VAY, and VAZ in FIG. In FIG. 4, T 0 represents the time series data acquisition start time, and T 1 to T 6 represent times that have passed every predetermined time interval from time T 0 . In FIG. 4, −a 6 to −a 1 and a 1 to a 5 represent accelerations increased or decreased from the acceleration 0 by a predetermined amount.
中央演算部１０はさらに、算出した各振幅ＶＡＸ，ＶＡＹ，ＶＡＺの値を用い、予め準備した算出式に従って判定値を算出し、得られた判定値を予め準備した分類表と参照することにより姿勢判定を行う。歩行判定は、図６に示すように、前面姿勢判定（ステップＳ７１）、側面姿勢判定（ステップＳ７２）および足角判定（ステップＳ７３）を含む。 The central processing unit 10 further uses the calculated values of the amplitudes VAX, VAY, and VAZ, calculates a determination value according to a previously prepared calculation formula, and refers to the obtained determination value with a previously prepared classification table for posture. Make a decision. As shown in FIG. 6, the walking determination includes a front posture determination (step S71), a side posture determination (step S72), and a foot angle determination (step S73).
ここで、前面姿勢とは、被験者の進行方向から見た、上半身の左右の傾き具合を表し、側面姿勢とは、被験者の側面から見た姿勢であって、例えば上半身のいわゆる猫背の具合やそり腰の具合を表す。また、足角とは、内股の具合や蟹股の具合を表す。 Here, the frontal posture represents the degree of inclination of the upper body viewed from the direction of travel of the subject, and the side posture refers to the posture viewed from the side of the subject, for example, the so-called stoopy state or sled of the upper body. Represents waist condition. Also, the foot angle represents the condition of the inner crotch and the crotch.
（ｉ）前面姿勢判定（ステップＳ７１）
左右の脚の運動比が１：１から離れると被験者ＵＲの身体全体に傾きが生じ、歩行時の左右バランスが崩れる。そこで、本実施例では、左右の脚の運動比を評価指標として採用する。この評価指標と上半身の左右の傾きとの間に相関関係があることは実験により確認されている。
(I) Front posture determination (step S71)
If the left / right leg motion ratio deviates from 1: 1, the entire body of the subject UR is inclined, and the left / right balance during walking is lost. Therefore, in this embodiment, the exercise ratio of the left and right legs is adopted as an evaluation index. It has been experimentally confirmed that there is a correlation between the evaluation index and the left / right inclination of the upper body.
本実施例では、足首やつま先のような身体末端部に装着したセンサで得られた加速度データから身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係を用いて被験者の全身姿勢を推定し、推定された姿勢に基づいて身体全体の運動評価を行う。 In this example, the body posture of the subject is estimated using the correlation between the position and movement of the body end portion and the whole body posture from the acceleration data obtained by the sensor attached to the body end portion such as an ankle or toe, Based on the estimated posture, exercise evaluation of the whole body is performed.
より具体的には、身体末端部に装着したセンサで得られた加速度データから脹脛の動作が推測され、推測された脹脛の動作から太腿の運動が推測される。
More specifically, the motion of the calf is inferred from the acceleration data obtained by the sensor attached to the body end, and the motion of the thigh is inferred from the estimated motion of the calf.
例えば、センサＡＳＲ，ＡＳＬを足首に装着した場合、足首と脹脛の加速度振幅の２乗平均値はほぼ同じ大きさで得られることが実験で判明している。 For example, when sensors ASR and ASL are attached to the ankle, it has been experimentally found that the mean square value of the acceleration amplitude of the ankle and calf can be obtained with substantially the same magnitude.
すなわち、
（脹脛の加速度振幅の２乗平均値）＝（足首の加速度振幅の２乗平均値） …式（１）
また、加速度センサＡＳＲ，ＡＳＬをつま先に装着した場合、つま先の加速度振幅の２乗平均値は足首の加速度振幅比を用いると次式（２）になることが実験から判明している。
That is,
(Average square value of acceleration amplitude of calf) = (Root mean value of acceleration amplitude of ankle) (1)
In addition, when the acceleration sensors ASR and ASL are attached to the toes, it has been found from experiments that the mean square value of the acceleration amplitude of the toes becomes the following equation (2) using the acceleration amplitude ratio of the ankle.
すなわち、
（脹脛の加速度振幅の２乗平均値）＝（つま先の加速度振幅の２乗平均値）×（つま先の加速度振幅の２乗平均値／足首の加速度振幅の２乗平均値） …式（２）
となる。
That is,
(Square mean value of acceleration amplitude of calf) = (square mean value of acceleration amplitude of toe) × (square mean value of acceleration amplitude of toe / square mean value of acceleration amplitude of ankle) (2)
It becomes.
ここでは、左右の脚の運動比を判定指標にすればよいので、左足の加速度振幅の二乗平均値と右足の加速度振幅の二乗平均値との比を判定値とした場合の具体例を示す。 Here, since it is sufficient to use the motion ratio of the left and right legs as a determination index, a specific example in which the ratio between the mean square value of the acceleration amplitude of the left foot and the mean square value of the acceleration amplitude of the right foot is used as the determination value is shown.
すなわち、左足の加速度から得られる指標をＡｌ、右足の加速度から得られる指標をＡｒとすると、次式：
図７は、前面姿勢の判定テーブルの一例を示す表である。ここでは、定数ａｆ１〜ａｆ６により区分される、判定値ａｆのための５段階の範囲に対して左傾斜、左小傾斜、正常、右小傾斜および右傾斜に分類した。 FIG. 7 is a table showing an example of a front posture determination table. Here, the 5-step range for the determination value af divided by the constants af 1 to af 6 is classified into left slope, left small slope, normal, right small slope, and right slope.
（ｉｉ）側面姿勢判定（ステップＳ７２）
背中が丸まって猫背で歩行する人は膝を曲げて歩いている。このことから、脹脛の運動の大きさは、太腿と同程度か太腿よりも小さい。この一方、正常に歩行する人は、脚を踏み出した時に膝が十分に伸びて脹脛を大きく運動しているという特徴がある。
(Ii) Side posture determination (step S72)
People walking with their backs curled up are walking with their knees bent. From this, the magnitude of the motion of the calf is about the same as or smaller than the thigh. On the other hand, a person who normally walks is characterized in that when the leg is stepped on, the knee is sufficiently extended and the calf is moved greatly.
そこで、太腿と脹脛の運動比を判定値として用いれば、側面歩行の判定、より具体的には、猫背になっているか、そり腰になっているか、または正常であるかを判定することができる。 Therefore, if the movement ratio between the thighs and calves is used as a judgment value, it is possible to judge side walking, more specifically, whether it is a stoop, a sled waist, or normal. it can.
運動比としては、右足の太腿および脹脛同士、または左足の太腿および脹脛同士を比較する。 As the exercise ratio, the thighs and calves of the right foot or the thighs and calves of the left foot are compared.
ここで、身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係により、身体末端部に装着したセンサで得られた角速度データから脹脛の動作が推測され、推測された脹脛の動作から太腿の運動が推測される。 Here, the motion of the calf is inferred from the angular velocity data obtained by the sensor attached to the end of the body based on the correlation between the position and motion of the body end and the whole body posture. Movement is speculated.
例えば、センサＡＳＲ，ＡＳＬを足首に装着した場合、足首と脹脛の角速度振幅の２乗平均値はほぼ同じ大きさで得られることが実験で判明している。 For example, when the sensors ASR and ASL are attached to the ankle, it has been experimentally found that the mean square value of the angular velocity amplitude of the ankle and calf can be obtained with substantially the same magnitude.
すなわち、
（脹脛の角速度振幅の二乗平均値）＝（足首の角速度振幅の二乗平均値） …式（４）
また、センサＡＳＲ，ＡＳＬをつま先に装着した場合、つま先の角速度振幅の二乗平均値は足首の加速度振幅比を用いると次式（５）になることが実験から判明している。
That is,
(Average square value of angular velocity amplitude of calf) = (Root mean value of angular velocity amplitude of ankle) ... Formula (4)
In addition, when the sensors ASR and ASL are attached to the toes, it has been experimentally found that the mean square value of the angular velocity amplitude of the toes becomes the following equation (5) when the ankle acceleration amplitude ratio is used.
すなわち、
（脹脛の角速度振幅の二乗平均値）＝（つま先の角速度振幅の二乗平均値）×（つま先の加速度振幅の２乗平均値／足首の加速度振幅の２乗平均値 …式（５）
となる。
That is,
(Square mean value of angular velocity amplitude of calf) = (square mean value of angular velocity amplitude of toe) × (square mean value of acceleration amplitude of toe / square mean value of acceleration amplitude of ankle) Equation (5)
It becomes.
従って、脹脛のＸ方向，Ｙ方向，Ｚ方向の角速度ωｘ，ωｙ，ωｚの各振幅の二乗平均をΩｃとすると、
太腿の角速度振幅の二乗平均値は、身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係から次式の通り推測される。 The mean square value of the angular velocity amplitude of the thigh is estimated from the correlation between the position and movement of the end of the body and the whole body posture as follows.
Ωt= Ａ×Ωc ＋Ｂ …式（６）
ここで、Ａ、Ｂは実験等により得られる定数である。
Ωt = A × Ωc + B (6)
Here, A and B are constants obtained by experiments or the like.
また、太腿の加速度振幅の二乗平均値Ａｔは、式（６）で推測される太腿の角速度振幅の二乗平均値から以下の通りに推定される。 Further, the mean square value At of the thigh acceleration amplitude is estimated as follows from the mean square value of the thigh angular velocity amplitude estimated by the equation (6).
At= Ｃ×Ωc＋Ｄ …式（７）
ここで、Ｃ、Ｄは実験等により得られる定数である。
At = C × Ωc + D (7)
Here, C and D are constants obtained by experiments or the like.
そして、側面姿勢の判定値をａｓとすると、
図８は、側面姿勢の判定テーブルの一例を示す表である。ここでは、判定値ａｓについて閾値ａｓｔｈを境に正常か猫背かの２段階で分類した。 FIG. 8 is a table showing an example of a side posture determination table. Here, the determination value “as” is classified into two levels, normal and stoop, with the threshold value asth as a boundary.
（ｉｉｉ）足角判定（ステップＳ７３）
センサＡＳＲ，ＡＳＬをつま先に装着した場合、被験者ＵＲの歩行における進行方向と右つま先（または左つま先）運動の方向との角度θを足角と定義すると、この足角θは、Ｙ方向の加速度振幅ａｙとＺ方向の加速度振幅ａｚから次式を用いて算出することができる。
When the sensors ASR and ASL are worn on the toes, if the angle θ between the direction of travel of the subject UR and the direction of the right toe (or left toe) movement is defined as a foot angle, the foot angle θ is an acceleration in the Y direction. It can be calculated from the amplitude ay and the acceleration amplitude az in the Z direction using the following equation.
足角θは数値が大きいほど蟹股傾向が強いことを示し、一方、数値が小さいほど内股傾向が強いことを示す。図９の判定テーブルでは、θ１≦θ≦θ２を正常範囲と設定した。 The larger the numerical value of the foot angle θ, the stronger the crotch tendency, while the smaller the numerical value, the stronger the inner crotch tendency. In the determination table of FIG. 9, θ 1 ≦ θ ≦ θ 2 is set as the normal range.
このように、本実施例によれば、足首またつま先に装着したセンサの計測データから体全体のバランス評価と上肢の姿勢を評価することができる。また、センサをつま先に装着した場合は、足角の判定を行うことも可能になる。 Thus, according to the present embodiment, the balance evaluation of the entire body and the posture of the upper limb can be evaluated from the measurement data of the sensor attached to the ankle or toe. In addition, when the sensor is attached to the toe, the foot angle can be determined.
中央演算部１０は、上述した、前面姿勢判定、側面姿勢判定および足角判定における各判定値と判定結果を記憶部１２の記憶領域、例えば領域ＭＲ４に格納する。 The central processing unit 10 stores the determination values and determination results in the above-described front posture determination, side posture determination, and foot angle determination in a storage area of the storage unit 12, for example, the region MR4.
本実施例による歩行姿勢判定は、任意の時間間隔毎に実行可能である。従って、歩行姿勢の状態および姿勢の変化を被験者ＵＲはリアルタイムで把握することができる。また、後に歩行計測アプリケーションの例を取り上げて詳述するように、表示部１８により、これらの状態および変化を人物画像と足跡像（図示せず）で示せば、被験者ＵＲはより直感的に理解することができる。 The walking posture determination according to the present embodiment can be executed at arbitrary time intervals. Therefore, the subject UR can grasp the state of the walking posture and the posture change in real time. Further, as will be described in detail later by taking an example of a walking measurement application, the subject UR understands more intuitively if the display unit 18 shows these states and changes as person images and footprint images (not shown). can do.
（ｂ）第２実施例：足運び
センサＡＳＲ，ＡＳＬが出力する計測データから加速度の値を２回積分することにより、計測開始地点を原点として、歩行動作中の各経過時間におけるセンサの座標を算出することができる。これにより、左右の足の運びの軌跡を空間座標系中にプロットし、歩幅、左右の重心ずれ量および足挙げの高さを算出することができる。また、Ｚ座標の位置の変化をモニタすれば、路面の登り下りの状態を判定することも可能になる。
(B) Second embodiment: Stepping by integrating the acceleration value twice from the measurement data output from the sensors ASR and ASL, the coordinates of the sensor at each elapsed time during the walking movement are obtained with the measurement start point as the origin. Can be calculated. As a result, the trajectory of left and right foot movements can be plotted in the spatial coordinate system, and the stride, the left and right center-of-gravity shift amount, and the height of the foot lift can be calculated. Moreover, if the change in the position of the Z coordinate is monitored, it is possible to determine whether the road surface is climbing or descending.
図１０は、本実施例における歩行データ演算の具体的手順を示すフローチャートの一例である。 FIG. 10 is an example of a flowchart showing a specific procedure of walking data calculation in the present embodiment.
まず、中央演算部１０は、記憶部１２に格納された、ノイズ成分が除去された時系列データを読み出し、所定の積分演算を行うことにより、各経過時間におけるセンサＡＳＲ，ＡＳＬの座標を算出し（ステップＳ７５）、空間座標系中に足運びの軌跡をプロットする。 First, the central processing unit 10 reads the time-series data from which the noise component has been removed, stored in the storage unit 12, and calculates the coordinates of the sensors ASR and ASL at each elapsed time by performing a predetermined integration operation. (Step S75), the walking locus is plotted in the space coordinate system.
中央演算部１０は、得られた足運びの軌跡から被験者ＵＲの歩幅を算出し（ステップＳ７６）、左右の足の間の重心ずれ量を算出し（ステップＳ７７）、また、足挙げの高さを算出する（ステップＳ７８）。さらに、センサのＺ座標の変化から路面状況の推定を行う（ステップＳ７９）。 The central processing unit 10 calculates the stride of the subject UR from the obtained walking trajectory (step S76), calculates the amount of center of gravity deviation between the left and right feet (step S77), and the height of the foot lift Is calculated (step S78). Further, the road surface condition is estimated from the change in the Z coordinate of the sensor (step S79).
図１１Ａは、ある被験者における足運びの上下パターンの一例を示す説明図である。図１１Ａに示す足運びの軌跡から、左右の足の間で足運びのパターンが異なる点や速度変化の相違を算出することができる。 FIG. 11A is an explanatory diagram illustrating an example of an up / down pattern of foot movement in a subject. From the foot trajectory shown in FIG. 11A, it is possible to calculate the difference in foot travel pattern and the difference in speed change between the left and right feet.
図１１Ｂは、ある被験者における足運びの左右のズレパターンの一例を示す図である。各歩行動作において進行方向と足の着地点との間にズレが生じており、また、足運び自体でも左右の足でズレが生じていることが示されている。 FIG. 11B is a diagram illustrating an example of a left / right shift pattern of foot movement in a subject. It is shown that there is a deviation between the direction of travel and the landing point of each foot in each walking motion, and that there is a deviation between the left and right feet even in the foot movement itself.
図１１Ｃは、階段を上る際の足運びのパターンの一例を示す説明図である。センサのＺ座標の変化から歩行中の路面の高さにおける変化を検知し、階段や坂道など路面の登り下りの状態を推定することもできる。 FIG. 11C is an explanatory diagram illustrating an example of a walking pattern when going up stairs. A change in the height of the road surface during walking can be detected from a change in the Z coordinate of the sensor, and the state of climbing up and down the road surface such as stairs and slopes can be estimated.
中央演算部１０は、上述した、歩幅、重心ずれ量および足挙げの高さにおける算出結果、並びに路面状況の推定結果を記憶部１２の記憶領域、例えば領域ＭＲ４に格納する。 The central processing unit 10 stores the above-described calculation results for the stride, the center-of-gravity shift amount and the height of the foot lift, and the estimation result of the road surface condition in a storage area of the storage unit 12, for example, the region MR4.
（３）補正処理（図２、ステップＳ８０）
中央演算部１０は、センサのＺ座標の変化から路面状態の推定を行うほか、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）機能を利用してスマートフォン１の位置情報を取得し、センサＡＳＲ，ＡＳＬからのＺ座標の変化から推定した路面状況と比較し、所定の閾値を超える差異がある場合にはＧＰＳによる地図情報に基づいて推定による路面状況を補正する。
(3) Correction process (FIG. 2, step S80)
The central processing unit 10 estimates the road surface state from the change in the Z coordinate of the sensor, acquires the position information of the smartphone 1 using the GPS (Global Positioning System) function, and obtains the Z coordinate from the sensors ASR and ASL. In comparison with the road surface condition estimated from the change, if there is a difference exceeding a predetermined threshold, the estimated road surface condition is corrected based on the map information by GPS.
これにより、より正確に路面状況を把握することができ、後述する歩行姿勢の評価においてより実態に即した路面状況を踏まえた評価が可能になる。 As a result, the road surface condition can be grasped more accurately, and an evaluation based on the road surface condition more suited to the actual situation can be made in the evaluation of the walking posture described later.
また、図１に示す通り、スマートフォン１は内蔵センサ２０が装備されている。中央演算部１０は、内蔵センサ２０から送られる位置情報を使用することにより、センサＡＳＲ，ＡＳＬによる計測結果から推定により得られた路面状況をさらに補正する。 As shown in FIG. 1, the smartphone 1 is equipped with a built-in sensor 20. The central processing unit 10 further corrects the road surface condition obtained by estimation from the measurement results of the sensors ASR and ASL by using the position information sent from the built-in sensor 20.
これにより、さらに正確に路面状況を把握することができ、後述する歩行姿勢の評価においてより一層実態に即した路面状況を踏まえた評価が可能になる。 As a result, the road surface condition can be grasped more accurately, and the evaluation based on the road surface condition more suitable for the actual situation can be made in the evaluation of the walking posture described later.
上述した、ＧＰＳ機能または内蔵センサ２０による補正結果は、中央演算部１０により記憶部１２の記憶領域、例えば領域ＭＲ４に格納される。 The above-described correction result by the GPS function or the built-in sensor 20 is stored by the central processing unit 10 in a storage area of the storage unit 12, for example, the region MR4.
（４）歩行姿勢の評価（図２、ステップＳ９０）
中央演算部１０は、記憶部１２の記憶領域ＭＲ４から、上述した歩行データの演算結果データと、これに対応する理想値データとを引き出し、これらの差分を算出し、得られた差分に基づいて歩行動作を理想値へ近づけるための改善点を分析し、分析結果を改善指導として被験者ＵＲへ通知する。通知方法としては表示部１８により表示する他、スピーカ２２などにより被験者ＵＲへ音声ガイダンスを与える。
(4) Evaluation of walking posture (FIG. 2, step S90)
The central processing unit 10 extracts the above-described calculation result data of the walking data and the ideal value data corresponding thereto from the storage area MR4 of the storage unit 12, calculates these differences, and based on the obtained differences The improvement point for bringing the walking motion closer to the ideal value is analyzed, and the analysis result is notified to the subject UR as improvement guidance. As a notification method, in addition to displaying on the display unit 18, voice guidance is given to the subject UR through the speaker 22 or the like.
このように、歩行姿勢の改善指導が通知されるので、被験者ＵＲは理想値との差異をリアルタイムで知ることができる。また、音声ガイダンスが与えられるため、被験者ＵＲはスマートフォン１を手で持つ必要が無くなるので、衝突や転倒の危険が無くなり、自然な状態で歩行姿勢の改善に集中することができる。 Thus, since the guidance for improving the walking posture is notified, the subject UR can know the difference from the ideal value in real time. In addition, since voice guidance is given, the subject UR does not need to hold the smartphone 1 by hand, so there is no danger of a collision or a fall and the user can concentrate on improving the walking posture in a natural state.
（５）節電モード（図２、ステップＳ３０）
本実施形態のモニタリングシステムは、所定時間の歩行停止の際に節電モードでの運用が可能になるよう構成されている。この点を図１２および図１３を参照しながら説明する。
(5) Power saving mode (FIG. 2, step S30)
The monitoring system of the present embodiment is configured to be able to operate in the power saving mode when walking is stopped for a predetermined time. This point will be described with reference to FIGS.
図１２は、図２の概略手順中で節電モードにおける具体的手順の一例を示すフローチャートである。 FIG. 12 is a flowchart showing an example of a specific procedure in the power saving mode in the schematic procedure of FIG.
まず、センサＡＳＲ，ＡＳＬにより送られてフィルタリング処理がなされた時系列データに対し、中央演算部１０により周期データの抽出処理が行われる（ステップＳ３１）。 First, periodic data extraction processing is performed by the central processing unit 10 on the time-series data sent by the sensors ASR and ASL and subjected to filtering processing (step S31).
図１３は、時系列データの一例を示す。被験者ＵＲから得られた時系列データには、各被験者に特有の周期がある。中央演算部１０は、被験者ＵＲ毎、モニタリング毎に歩行周期を算出し、記憶部１２に格納する。 FIG. 13 shows an example of time-series data. The time series data obtained from the subject UR has a period specific to each subject. The central processing unit 10 calculates a walking cycle for each subject UR and for each monitoring, and stores it in the storage unit 12.
モニタリング中、中央演算部１０は、算出した周期を所定の閾値と比較する（ステップＳ３２）。比較の結果、算出した周期が所定の閾値より下回っていれば、被験者ＵＲによる歩行動作が継続しているものと判断し、第２通信部１４Ｂに対し、センサＡＳＲ，ＡＳＬとの通信を継続させる（ステップＳ３３）。 During monitoring, the central processing unit 10 compares the calculated period with a predetermined threshold (step S32). As a result of the comparison, if the calculated cycle is below the predetermined threshold, it is determined that the walking motion by the subject UR is continuing, and the second communication unit 14B is allowed to continue communication with the sensors ASR and ASL. (Step S33).
この一方、算出した周期が所定の閾値以上になった場合、中央演算部１０は、被験者ＵＲによる歩行動作が停止してモニタリングを継続する必要がなくなったものと判断し、センサＡＳＲ，ＡＳＬとの通信を中止するための指令信号を生成して第２通信部１４Ｂに与える。これにより、モニタリングシステムは省電力モードでの運用に移行し（ステップＳ３４）、第２通信部１４ＢがセンサＡＳＲ，ＡＳＬとの通信を遮断する。これにより、時系列データに対する周波数分析（図２、ステップＳ５０）から歩行姿勢評価（図２、ステップＳ９０）までの処理が停止する。 On the other hand, when the calculated period is equal to or greater than the predetermined threshold, the central processing unit 10 determines that the walking motion by the subject UR has stopped and it is no longer necessary to continue monitoring, and the sensors ASR and ASL are connected. A command signal for stopping communication is generated and given to the second communication unit 14B. Thereby, the monitoring system shifts to operation in the power saving mode (step S34), and the second communication unit 14B cuts off the communication with the sensors ASR and ASL. Thereby, the processing from the frequency analysis (FIG. 2, step S50) to the time series data to the walking posture evaluation (FIG. 2, step S90) is stopped.
被験者ＵＲが歩行動作を再開した場合、センサＡＳＲ，ＡＳＬは、装着された末端部での加速度を検知し、検知した加速度データを所定の値、すなわち、歩行時相当の加速度と比較する（ステップＳ３５）。検知データが所定の値を上回る場合（ステップＳ３５、Ｙｅｓ）、センサＡＳＲ，ＡＳＬは通信を再開するための信号を出力する。この通信再開信号をスマートフォン１の第２通信部１４Ｂが受信することにより、第２通信部１４ＢとセンサＡＳＲ，ＡＳＬとの通信が再開し（ステップＳ３６）、時系列データの取得が再開する。 When the subject UR resumes the walking motion, the sensors ASR and ASL detect the acceleration at the attached end, and compare the detected acceleration data with a predetermined value, that is, an acceleration equivalent to walking (step S35). ). When the detected data exceeds a predetermined value (step S35, Yes), the sensors ASR and ASL output a signal for resuming communication. When the second communication unit 14B of the smartphone 1 receives this communication resumption signal, communication between the second communication unit 14B and the sensors ASR and ASL is resumed (step S36), and acquisition of time series data is resumed.
この一方、検知データが所定の値以下である場合は（ステップＳ３５、Ｎｏ）、省電力モードが継続される。 On the other hand, when the detection data is equal to or less than the predetermined value (step S35, No), the power saving mode is continued.
このように、本実施形態によれば、被験者ＵＲの休憩等による歩行停止の場合に、無駄なデータ通信およびデータ処理が不要になるので、省電力化が可能になる。また、被験者ＵＲ以外の要因によるデータが排除されるので、誤判定を予め防止することが可能になる。 As described above, according to the present embodiment, in the case of stopping walking due to the rest of the subject UR and the like, useless data communication and data processing become unnecessary, so that power saving can be achieved. In addition, since data due to factors other than the subject UR is excluded, erroneous determination can be prevented in advance.
（Ｃ）クラウドサービス
図１に示すスマートフォン１は、第１通信部１４Ａを介して一般回線との送受信を行うので、インターネット上に展開されたストレージ・クラウドサービスとオンラインで連携したサービスを提供することもできる。
(C) Cloud Service Since the smartphone 1 shown in FIG. 1 performs transmission and reception with a general line via the first communication unit 14A, it provides a service that is linked online with a storage cloud service deployed on the Internet. You can also.
図１４は、ストレージ・クラウドサービスとの提携によるアプリケーションソフト運用の概念図の一例であり、複数の被験者ＵＲ１，ＵＲ２，…，ＵＲＮ（Ｎは２以上の整数）がストレージ・クラウドサービスＣＳを利用してモニタリングを行っている様子を示す。このように、多数のユーザがストレージ・クラウドサービスＣＳを介して本アプリケーションを利用することにおり、単体での利用では不可能なサービスの提供が可能になる。 FIG. 14 is an example of a conceptual diagram of application software operation in cooperation with a storage cloud service. A plurality of subjects UR1, UR2,..., URN (N is an integer of 2 or more) uses the storage cloud service CS. The state of monitoring is shown. In this way, a large number of users use this application via the storage cloud service CS, and it becomes possible to provide a service that cannot be used alone.
例えば、上述した実施形態では、歩行判定の判定基準としてアプリケーションのインストール時に予め準備された判定式や判定テーブルを使用することとしたが、年齢・性別等の個人の属性データに関連づけられた計測データがストレージ・クラウドサービス側で多数蓄積されると、被験者個々の実態により即した判定基準を使用することが可能になる。例えば、全ての年代を対象としたデータ収集・抽出により得られた判定基準に代えて、同年代のユーザから得られた判定基準を選択して用いることができ、また、判定結果中に、同年代中での成績の善し悪しを含めることも可能になる。 For example, in the above-described embodiment, a determination formula or determination table prepared in advance at the time of application installation is used as a determination criterion for walking determination. However, measurement data associated with individual attribute data such as age and gender is used. When a large number of data are accumulated on the storage / cloud service side, it becomes possible to use a criterion that is more suitable for the actual condition of each subject. For example, instead of the judgment criteria obtained by data collection / extraction for all ages, the judgment criteria obtained from users of the same age can be selected and used. It is also possible to include good or bad grades.
さらには、インターネット上のショップとの連携サービスにより、判定結果に応じた商品・サービスをユーザに紹介し提案することも可能になる。例えば、ユーザの歩行姿勢に応じたエクササイズ情報や食事情報、被服情報などの提供である。エクササイズ情報は、トレーニングＤＶＤ、フィットネスクラブなどの情報を含む。食事情報は、サプリメント情報の他、ダイエットレシピやレストランなどの情報を含む。また、被服情報は、スポーツウェアやシューズ、ソックス、アンダーウェアなどの情報を含む。 Furthermore, it is also possible to introduce and propose products and services according to the determination result to the user through a cooperation service with a shop on the Internet. For example, providing exercise information, meal information, clothing information, etc. according to the user's walking posture. The exercise information includes information such as a training DVD and a fitness club. The meal information includes information such as diet recipes and restaurants in addition to supplement information. The clothing information includes information such as sportswear, shoes, socks, and underwear.
（Ｄ）アプリケーションの実施例
次いで、上記実施形態による歩行計測アプリケーションの一実施例について図１５を参照しながら説明する。
(D) Application Example Next, an example of the walking measurement application according to the above embodiment will be described with reference to FIG.
まず、被験者ＵＲ等が表示部１８に表示されたアイコンボタン（図示せず）を押下することにより、歩行計測アプリケーションを起動させる（図２、ステップＳ１０参照）。 First, the gait measurement application is activated when the subject UR or the like presses an icon button (not shown) displayed on the display unit 18 (see FIG. 2, step S10).
これにより、表示部１８に、歩行姿勢計測の動作に入ったことを示す表示がなされるとともに、被験者ＵＲに対してセンサの装着を促すガイダンスが表示される。例えば図１５に示す例では、表示部１８の表示画面ＳＲ上方のタイトルバーＴＢに「歩行姿勢計測」の表示がなされ、表示画面ＳＲのほぼ中央に、被験者ＵＲ個人を模したイメージキャラクタＳ１が表示され、表示画面ＳＲの上方に「センサを装着してください。」というガイダンスが表示される。 As a result, a display indicating that the walking posture measurement operation has been started is displayed on the display unit 18 and guidance for prompting the subject UR to wear the sensor is displayed. For example, in the example shown in FIG. 15, “walking posture measurement” is displayed on the title bar TB above the display screen SR of the display unit 18, and an image character S1 imitating the individual subject UR is displayed in the approximate center of the display screen SR. Then, the guidance “Please attach the sensor” is displayed above the display screen SR.
イメージキャラクタＳ１の足下付近には、センサ接続ボタンが表示される。図１５に示す例では、符号２０１で示すアイコンが左足足首に装着すべき加速度センサＡＳＬの接続ボタンとして表示され、また、符号２０２で示すアイコンが右足足首に装着すべき加速度センサＡＳＲの接続ボタンとして表示される。 A sensor connection button is displayed near the foot of the image character S1. In the example shown in FIG. 15, the icon denoted by reference numeral 201 is displayed as a connection button of the acceleration sensor ASL to be attached to the left ankle, and the icon indicated by reference numeral 202 is displayed as a connection button of the acceleration sensor ASR to be attached to the right ankle ankle. Is displayed.
本実施例の歩行計測アプリケーションでは、歩行計測のみならず、歩行トレーニングのプログラムも組み込まれ、それぞれのボタンが表示画面ＳＲ上に表示される。図１５に示す例では、計測開始ボタン５２とトレーニングボタン１００が表示画面ＳＲの下方に表示される。 In the walking measurement application of this embodiment, not only walking measurement but also a walking training program is incorporated, and each button is displayed on the display screen SR. In the example shown in FIG. 15, the measurement start button 52 and the training button 100 are displayed below the display screen SR.
指定された箇所に加速度センサＡＳＬ，ＡＳＲを装着した上で被験者ＵＲが計測開始ボタン５２を押下して歩行を開始すると、上述した手順によりモニタリングが始まり、加速度センサＡＳＬ，ＡＳＲの検出結果に従い、時系列データが取得される。 When the subject UR presses the measurement start button 52 and starts walking after wearing the acceleration sensors ASL and ASR at the designated locations, monitoring starts according to the procedure described above, and according to the detection results of the acceleration sensors ASL and ASR, Series data is acquired.
上述したフィルタリング（図２、ステップＳ６０）、演算処理（同、ステップＳ７０）および補正処理（同、ステップＳ８０）などを経て被験者ＵＲの歩行姿勢評価が行われる（同、ステップＳ９０）。 The walking posture of the subject UR is evaluated through the filtering (FIG. 2, step S60), the calculation process (step S70), the correction process (step S80), and the like (step S90).
本実施例においては、評価指標として、例えば以下の５項目が挙げられる：
（１）左右のバランス；上半身の左右の傾き度合いを表す。例えば、５つの被験者イメージを画面表示用に準備し、中央に正常な状態を表わすイメージを配置し、身体が漸次左に傾いている２つのイメージと、身体が右に漸次傾いている他の２つのイメージを配置すると被験者ＵＲに分かり易くなる。
In this example, the following five items can be cited as evaluation indices, for example:
(1) Left / right balance; represents the degree of left / right inclination of the upper body. For example, five test subject images are prepared for screen display, an image representing a normal state is arranged in the center, two images in which the body is gradually tilted to the left, and the other two in which the body is gradually tilted to the right When one image is arranged, it becomes easy for the subject UR to understand.
（２）歩幅の正しさ；時系列データの演算処理により被験者ＵＲの歩幅を算出することが可能であり、予め設定した理想値からの乖離度合いに応じて評価することができる。 (2) Correctness of stride; The stride of the subject UR can be calculated by time series data calculation processing, and can be evaluated according to the degree of deviation from a preset ideal value.
（３）上半身の反り；時系列データの演算処理により膝の伸縮を検知すると上半身の反り具合を評価することができる。例えば、５つの被験者イメージを画面表示用に準備し、、例えば画面右端に正常な状態を表すイメージを配置し、画面左側に近づくほど歩行中の身体が反って猫背になっていく４つのイメージを配置すると、被験者ＵＲに分かり易い。このような上半身の反り具合は、「膝のきれい度」として評価することが可能である。 (3) Warping of the upper body: When the expansion and contraction of the knee is detected by the arithmetic processing of the time series data, the degree of warping of the upper body can be evaluated. For example, five test subject images are prepared for screen display, for example, an image representing a normal state is arranged at the right end of the screen, and four images in which the walking body warps and becomes stooped toward the left side of the screen. When placed, it is easy for the subject UR to understand. Such warping of the upper body can be evaluated as “knee cleanliness”.
（４）歩行速度；時系列データの演算処理により被験者ＵＲの歩行速度を算出することが可能であり、予め設定した理想値からの乖離度合いに応じて「足運びのきれい度」として評価することができる。 (4) Walking speed: It is possible to calculate the walking speed of the subject UR by time series data calculation processing, and to evaluate it as “cleanness of walking” according to the degree of deviation from a preset ideal value. Can do.
（５）足角（つま先のきれい度）；時系列データの演算処理により被験者ＵＲの歩行における足角θ（式（９）参照）を算出することが可能であり、予め設定した角度範囲に収まるか否か、収まっていない場合は上限を上回るか加減を下回るかにより蟹股か内股かの判定を行う。足角は、「つま先きれい度」として評価することが可能である。 (5) Foot angle (cleanness of toes); it is possible to calculate the foot angle θ (see equation (9)) in walking of the subject UR by time series data calculation processing, and it is within a preset angle range. If it does not fit, it is determined whether it is a crotch or inner crotch depending on whether it exceeds the upper limit or less than the upper limit. The foot angle can be evaluated as “toe cleanliness”.
本実施例の歩行計測アプリケーションでは、短時間毎、例えば２〜３秒毎にリアルタイムで歩行計測結果を随時にスマートフォン１の表示部１８に表示させることができる。例えば、表示画面ＳＲ内で、上部のタイトルバーＴＢ（図１５参照）と下部表示バー（図示せず）とを除く領域を例えば、表示画面ＳＲ中の左上部、右上部、下部の３つの表示領域に分割し、各表示領域に計測結果を表示することにしてもよい。分割表示の例として、左上部の表示領域に左右バランスの評価を表示し、右上部の表示領域に上半身の反り（背筋のきれい度）の評価を表示し、さらに、下部の表示領域に足角（つま先のきれい度）の評価を表示してもよい。計測結果として、文字情報（例えば左上部の表示領域で「左に傾いています」）に加えてそれぞれの形態を模したイメージ情報を表示するとより効果的である。 In the walking measurement application of the present embodiment, the walking measurement result can be displayed on the display unit 18 of the smartphone 1 at any time in a short time, for example, every 2 to 3 seconds in real time. For example, in the display screen SR, the area excluding the upper title bar TB (see FIG. 15) and the lower display bar (not shown) is displayed in, for example, the upper left, upper right, and lower displays in the display screen SR. It may be divided into areas and the measurement results may be displayed in each display area. As an example of split display, the left and right balance evaluation is displayed in the upper left display area, the upper body warp (back muscle cleanliness) evaluation is displayed in the upper right display area, and the foot corners are displayed in the lower display area. Evaluation of (toe cleanliness) may be displayed. As a measurement result, it is more effective to display image information imitating each form in addition to character information (for example, “inclined to the left” in the upper left display area).
被験者ＵＲは、歩行計測中に歩行計測結果を見ることもできる。本実施例のアプリケーションでは、計測結果の表示に加えて歩行姿勢に対するアドバイス情報を生成して表示部１８に表示させることもできる。上述の例では、右上部の表示領域で「お腹に力をいれよう」と表示したり、下部の表示領域で「少しつま先を外側に」とのアドバイスを表示したりすることで、よりきめ細やかなサービスの提供が可能になる。 The subject UR can also see the walking measurement result during the walking measurement. In the application of this embodiment, in addition to displaying the measurement result, advice information for the walking posture can be generated and displayed on the display unit 18. In the above example, the display area in the upper right part displays “Let's apply power to the stomach”, and the display area in the lower part displays advice such as “slightly toe outwards”. Services can be provided.
表示画面ＳＲには、計測終了ボタンを表示することも可能であり、計測を終了させたい被験者ＵＲがそのボタンを押下すると歩行計測が終了する。 On the display screen SR, a measurement end button can be displayed. When the subject UR who wants to end the measurement presses the button, the walking measurement ends.
歩行計測が終了すると、歩行計測開始から歩行計測終了までの歩行姿勢を、前述した演算処理を介して中央演算部１０が評価し、評価結果をスマートフォン１の表示部１８に表示する。表示すべき評価項目としては、上述した５項目の評価指標の他、例えば、総合評価としての評価点、評価ランクおよびコメントなどを挙げることができる。 When the walking measurement is completed, the central processing unit 10 evaluates the walking posture from the start of the walking measurement to the end of the walking measurement through the above-described calculation process, and the evaluation result is displayed on the display unit 18 of the smartphone 1. The evaluation items to be displayed include, for example, evaluation points, evaluation ranks, comments, and the like as comprehensive evaluations in addition to the above-described five evaluation indexes.
例えば、上述した５項目のうち、「（３）上半身の反り」を「背筋きれい度」および「膝のきれい度」として表し、「（４）歩行速度を「足の運びきれい度」として表し、「（５）足角」を「つま先きれい度」として表現し、「（１）左右のバランス」および「（２）歩幅の正しさ」の２項目と共に、グラフ、例えばレーダーチャートにプロットして表示画面ＳＲに表示してもよい。 For example, among the five items described above, “(3) upper body warp” is expressed as “back muscle cleanliness” and “knee cleanliness”, and “(4) walking speed is expressed as“ foot cleanliness ”, "(5) Foot angle" is expressed as "Toe cleanliness" and displayed on a graph, for example, a radar chart, along with two items "(1) Left / right balance" and "(2) Correct stride length" You may display on the screen SR.
また、このようなチャート表示に加え、総合評価として例えば「今日は８０点」との評価を表示してもよい。評価ランクとして、例えば「一般人レベル」、「読者モデルレベル」および「モデルレベル」の３段階のランク評価などを採用し、アドバイザのイメージキャラクタと共に、例えば「モデルレベル」の評価の場合に「さすがです！」などのコメントも併せて表示すると、被験者ＵＲのモラールをさらに高めることができる。さらに、評価ランクに応じて例えば二重丸や「○」（通常）や「×」（悪い）などの評価マークを併せて表示することも可能である。 In addition to such chart display, for example, an evaluation “80 points today” may be displayed as a comprehensive evaluation. As the evaluation rank, for example, “Rank level”, “Reader model level” and “Model level” are used, and together with the image character of the advisor, for example, in the case of “model level” evaluation When a comment such as “!” Is also displayed, the morale of the subject UR can be further increased. Furthermore, according to the evaluation rank, for example, evaluation marks such as a double circle, “◯” (normal), and “×” (bad) can be displayed together.
歩行姿勢評価結果の表示に引き続き、本例のアプリケーションでは、被験者ＵＲに対するアドバイス情報が中央演算部１０により生成されて表示画面ＳＲ上に表示される。 Following the display of the walking posture evaluation result, in the application of this example, advice information for the subject UR is generated by the central processing unit 10 and displayed on the display screen SR.
表示画面ＳＲ上に表示されたアドバイス情報として、例えば「右に傾き気味です。少し右足の運動を大きく、目線を５ｍ先に設定しましょう」などと表示し、さらに、アドバイス内容に沿った長さ・太さを有する複数の矢印をイメージキャラクタと共に表示してもよい。 As the advice information displayed on the display screen SR, for example, “Slightly leaning to the right. Let's set the right foot movement a little larger and set the line of sight 5 meters ahead” is displayed. A plurality of arrows having a thickness may be displayed together with the image character.
上述した計測結果およびアドバイスの情報は、記憶部１２内のメモリ領域、例えばＭＲ４に格納される。従って、被験者ＵＲはこれらの情報を再度確認することが可能である。計測結果の再現に際し、表示画面ＳＲの例えば下部に再生バーを表示し、この再生バーを用いた操作により、任意の再生位置へ移動できるように設定することも可能である。 The above-described measurement results and advice information are stored in a memory area in the storage unit 12, for example, MR4. Therefore, the subject UR can confirm these pieces of information again. When reproducing the measurement result, it is also possible to display a reproduction bar at the lower part of the display screen SR, for example, and to set it so that it can be moved to an arbitrary reproduction position by an operation using this reproduction bar.
被験者ＵＲが歩行トレーニングを希望する場合には、表示画面ＳＲ上のトレーニングボタン１００（図１５参照）を押下することにより、歩行トレーニングが開始する。トレーニング中は、前述した歩行姿勢計測と同様にトレーニング中の姿勢が計測され、例えば２〜３秒などの短時間毎に計測結果とアドバイス情報が表示される。このようなトレーニング中の表示の一例として、例えば表示画面ＳＲの上部に、トレーニング中の被験者ＵＲの左右のバランスを示すバーを左右それぞれ５段階の領域に分割して表示し、対応する領域に、例えば矢印で示すことにより、被験者ＵＲの現在のバランス状態を表示することとしてもよい。例えば、被験者ＵＲの前面姿勢が中央よりもやや右側に傾いている場合は、５段階領域の中央やや右側を指し示した上で、例えば「矢印が中心に来るように左右のバランスをあわせよう」とのアドバイスを併せて表示すると被験者ＵＲに分かり易い。 When the subject UR desires walking training, the walking training starts by pressing the training button 100 (see FIG. 15) on the display screen SR. During training, the posture during training is measured in the same manner as the above-described walking posture measurement, and the measurement result and advice information are displayed every short time such as 2 to 3 seconds. As an example of such a display during training, for example, on the upper part of the display screen SR, a bar indicating the left and right balance of the subject UR during training is displayed by dividing the left and right areas into five stages, and the corresponding areas are displayed. For example, the current balance state of the subject UR may be displayed by an arrow. For example, if the subject's UR's front posture is tilted slightly to the right of the center, point to the center of the 5-step area and the right side, and for example, “Let the right and left balance so that the arrow is centered” It is easy for the subject UR to display this advice.
また、被験者ＵＲが例えばやや猫背になっている場合は、側面姿勢を矯正するため、例えば「お腹に力を入れよう」などの表示を表示画面ＳＲ中に入れるとよい。また、表示画面ＳＲ中に被験者ＵＲを表すイメージキャラクタを表示し、被験者ＵＲの足角が例えば内股になっている場合は、つま先を外側へ向けるためのアドバイスとして外向きの矢印をイメージキャラクタの足下付近に表示するとよい。また、足角判定結果を反映したアドバイスとして、例えば「少しつま先を外側に」との表示を加えるとさらによい。 For example, when the subject UR is slightly stooped, in order to correct the lateral posture, for example, a display such as “Let's put power on the stomach” may be put in the display screen SR. In addition, when an image character representing the subject UR is displayed on the display screen SR and the foot angle of the subject UR is, for example, an inner crotch, an outward arrow is used as an advice for turning the toes outward. It is good to display near. Further, as advice reflecting the result of foot angle determination, for example, it is better to add a display such as “a little toes outward”.
なお、上記例とは反対に被験者ＵＲの足角が蟹股になっている場合、イメージキャラクタの足下付近に内向きの矢印を表示し、正常の場合には、例えば「○」印を表示するとよい。 In contrast to the above example, when the subject's UR's foot angle is crotch, an inward arrow is displayed near the foot of the image character, and in normal cases, for example, a “○” mark is displayed. Good.
トレーニング中は、表示画面ＳＲの最下方にトレーニング終了ボタン（図示せず）が表示され、トレーニングの終了を希望する場合は、被験者ＵＲがこのボタンを押下すればよい。 During training, a training end button (not shown) is displayed at the bottom of the display screen SR, and the subject UR may press this button when desiring to end training.
トレーニングを複数回以上行った後は、時系列でトレーニング結果を比較することも可能である。その場合は、前後のトレーニングに亘って例えばレーダーチャート上に複数のチャートを、例えば互いに異なる色で表示し、評価点や評価ランクを並べて表示することも可能である。 After performing training multiple times, it is also possible to compare the training results in time series. In that case, it is also possible to display a plurality of charts on, for example, a radar chart in different colors, for example, before and after training, and display evaluation points and evaluation ranks side by side.
また、上述したガイダンス情報は表示画面ＳＲ上の表示に代え、またはこれと共にスピーカ２２から音声で伝達することにしてもよい。 Further, the above-described guidance information may be transmitted by voice from the speaker 22 instead of the display on the display screen SR.
さらには、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等を用いた短距離通信により、外部のプリンタからトレーニングレポートを出力することも可能である。 Furthermore, it is also possible to output a training report from an external printer by short-range communication using Bluetooth or the like.
（Ｅ）プログラム
上記説明では、前述したモニタリングにおける一連の手順をアプリケーションソフトとして図１に示すモニタリングシステム中のスマートフォン１に読み込ませて実行させることとしたが、これに限ることなく、プログラムに組み込んで汎用のコンピュータに読込ませて実行させてもよい。これにより、前述した実施形態のモニタリングにおける一連の手順を、汎用コンピュータを用いて実現することができる。
(E) Program In the above description, the above-described series of monitoring procedures is read as application software and executed by the smartphone 1 in the monitoring system shown in FIG. 1. The program may be read and executed by a general-purpose computer. Thereby, a series of procedures in the monitoring of the above-described embodiment can be realized using a general-purpose computer.
また、上述したモニタリングの一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させてもよい。 Alternatively, the above-described series of monitoring procedures may be stored in a recording medium such as a flexible disk or a CD-ROM as a program for causing a computer to execute the program, and the program may be read and executed by the computer.
記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク、ＵＳＢメモリ等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置などの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したモニタリングの一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布してもよい。さらに、上述したモニタ方法の各一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、または記録媒体に収納して頒布しても良い。 The recording medium is not limited to a portable medium such as a magnetic disk, an optical disk, or a USB memory, but may be a fixed recording medium such as a hard disk device. In addition, a program incorporating a series of monitoring procedures described above may be distributed via a communication line (including wireless communication) such as the Internet. Furthermore, a program incorporating a series of procedures of the monitoring method described above is encrypted, modulated, or compressed, and stored in a recording medium via a wired line or a wireless line such as the Internet. You may distribute it.
以上述べた少なくとも一つの実施形態のモニタリングシステムによれば、被験者の身体の末端部における移動量および回転量のデータを身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係に基づいて処理することにより前記被験者の歩行姿勢を評価する歩行姿勢評価装置を持つので、末端部で得られたデータから全身の歩行姿勢をリアルタイムにかつ長時間に亘って評価することが可能になる。 According to the monitoring system of at least one embodiment described above, the data on the amount of movement and the amount of rotation at the end of the subject's body is processed based on the correlation between the position and movement of the end of the body and the whole body posture. Thus, since the walking posture evaluation device for evaluating the walking posture of the subject is provided, the walking posture of the whole body can be evaluated in real time over a long time from the data obtained at the end portion.
また、以上述べた少なくとも一つの実施形態のモニタ方法によれば、被験者の身体の末端部における移動量および回転量のデータを身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係に基づいて処理することにより前記被験者の歩行姿勢を評価することを持つので、末端部で得られたデータから全身の歩行姿勢をリアルタイムにかつ長時間に亘って評価することが可能になる。 Further, according to the monitoring method of at least one embodiment described above, data on the amount of movement and the amount of rotation at the end of the subject's body is processed based on the correlation between the position and movement of the end of the body and the whole body posture. Thus, since the walking posture of the subject is evaluated, the walking posture of the whole body can be evaluated in real time over a long time from the data obtained at the end portion.
さらに、以上述べた少なくとも一つの実施形態のプログラムによれば、被験者の身体の末端部における移動量および回転量のデータに対し、身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係に基づく演算処理を行うことにより前記被験者の歩行姿勢を評価することを持つので、末端部で得られたデータから全身の歩行姿勢をリアルタイムにかつ長時間に亘って評価することが可能になる。 Further, according to the program of at least one embodiment described above, the calculation based on the correlation between the position and movement of the body end and the whole body posture is performed on the movement amount and rotation amount data at the end of the subject's body. Since the subject's walking posture is evaluated by performing the processing, the walking posture of the whole body can be evaluated in real time over a long period of time from the data obtained at the end portion.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention.
例えば、上述した実施形態では、モニタリングの一連の手順を組み込んだプログラムをアプリケーションソフトとしてスマートフォンに読み込ませて実行する態様を取り挙げて説明したが、スマートフォンに限ることなく、タブレット型のパーソナルコンピュータや端末装置に読み込ませて実行してもよい。 For example, in the above-described embodiment, a mode in which a program incorporating a series of monitoring procedures is read and executed by a smartphone as application software has been described. The program may be read by the apparatus and executed.
これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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ものである。 These embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and equivalents thereof as well as included in the scope and gist of the invention.
１…スマートフォン、１０…中央演算部、ＡＳＲ，ＡＳＬ…センサ、２０…内蔵センサ、ＣＳ…ストレージ・クラウドサービス、ＵＲ…被験者。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Smartphone, 10 ... Central processing part, ASR, ASL ... Sensor, 20 ... Built-in sensor, CS ... Storage cloud service, UR ... Test subject.
Claims (20)
前記センサから送られるデータを身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係に基づいて処理することにより前記被験者の歩行姿勢を評価する歩行姿勢評価装置と、
を備えるモニタリングシステム。 A plurality of sensors attached to the end of the subject's body and capable of measuring the amount of movement and rotation of the end; and
A walking posture evaluation device that evaluates the walking posture of the subject by processing the data sent from the sensor based on the correlation between the position and motion of the body end and the whole body posture;
Monitoring system with
前記歩行姿勢評価装置は、所定の判定式に従って各歩行姿勢の判定値を求め、予め準備した分類テーブルを参照して前記歩行姿勢を判定することを特徴とする請求項１に記載のモニタリングシステム。 The walking posture is at least a front posture representing a degree of left-right inclination of the upper body, a side posture representing a degree of stooping or warping in the upper body, and a foot angle representing a degree of inner thigh or crotch as seen from the traveling direction of the subject. Including any
The monitoring system according to claim 1, wherein the walking posture evaluation apparatus obtains a determination value of each walking posture according to a predetermined determination formula, and determines the walking posture with reference to a classification table prepared in advance.
前記歩行姿勢評価装置は、前記座標データから前記被験者の歩幅、左右の重心ずれ量および足挙げ高を算出し、該算出結果に基づいて前記歩行姿勢を評価することを特徴とする請求項１または２に記載のモニタリングシステム。 The data includes coordinate data in a spatial coordinate system defined by three directions orthogonal to each other.
The walking posture evaluation apparatus calculates a walking distance, a left-right center-of-gravity shift amount, and a foot lift height from the coordinate data, and evaluates the walking posture based on the calculation result. 2. The monitoring system according to 2.
前記内蔵センサの計測結果を参照して前記路面状況を推定することを特徴とする請求項４または５に記載のモニタリングシステム。 The walking posture evaluation device includes a built-in sensor that measures a movement amount and a rotation amount of the device itself in the spatial coordinate system,
The monitoring system according to claim 4 or 5, wherein the road surface condition is estimated with reference to a measurement result of the built-in sensor.
前記分類テーブルは、前記ストレージ・クラウドサービスにより提供される、
ことを特徴とする。請求項２に記載のモニタリングシステム。 The walking posture evaluation device can be connected to a storage cloud service on the Internet,
The classification table is provided by the storage cloud service.
It is characterized by that. The monitoring system according to claim 2.
前記第１データの周波数を分析して阻止周波数帯域を設定し、設定された阻止周波数帯域の計測データを前記第１データからフィルタリングすることによりノイズ成分が除去された第２データを取得し、前記第２データを処理することにより、前記被験者の歩行姿勢を評価する歩行姿勢評価装置と、
を備えるモニタリングシステム。 A plurality of sensors capable of measuring the amount of movement and the amount of rotation of the end of the subject's body and acquiring the first data;
Analyzing the frequency of the first data to set a stop frequency band, and obtaining second data from which noise components have been removed by filtering measurement data of the set stop frequency band from the first data, A walking posture evaluation device for evaluating the walking posture of the subject by processing the second data;
Monitoring system with
身体末端部の位置および動作と全身姿勢との相関関係に基づいて前記データを処理することにより、前記被験者の歩行姿勢を評価することと、
を備えるモニタ方法。 Measuring the amount of movement and rotation of the end of the subject's body to obtain data;
Evaluating the walking posture of the subject by processing the data based on the correlation between the position and movement of the body end and the whole body posture;
A monitoring method comprising:
前記第１データの周波数を分析して阻止周波数帯域を設定し、設定された阻止周波数帯域の計測データを前記第１データからフィルタリングすることによりノイズ成分が除去された第２データを取得することと、
前記第２データを処理することにより、前記被験者の歩行姿勢を評価することと、
を備えるモニタ方法。 Measuring the amount of movement and the amount of rotation of the end of the subject's body to obtain the first data;
Analyzing the frequency of the first data to set a stop frequency band, and filtering the measurement data of the set stop frequency band from the first data to obtain second data from which noise components have been removed; ,
Evaluating the walking posture of the subject by processing the second data;
A monitoring method comprising:
前記歩行姿勢を評価することは、所定の判定式に従って各歩行姿勢の判定値を求め、予め準備した分類テーブルを参照して前記歩行姿勢を判定することを備えることを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。 The walking posture is at least a front posture representing a degree of left-right inclination of the upper body, a side posture representing a degree of stooping or warping in the upper body, and a foot angle representing a degree of inner thigh or crotch as seen from the traveling direction of the subject. Including any
The evaluation of the walking posture includes obtaining a determination value of each walking posture according to a predetermined determination formula, and determining the walking posture with reference to a classification table prepared in advance. The program described.
前記歩行姿勢を評価することは、前記座標データの演算処理により前記被験者の歩幅、左右の重心ずれ量および足挙げ高を算出し、該算出結果に基づいて前記歩行姿勢を評価することを備えることを特徴とする請求項１５または１６に記載のプログラム。 The measurement data includes coordinate data in a spatial coordinate system defined by three directions orthogonal to each other,
Evaluating the walking posture includes calculating the subject's stride, left and right center-of-gravity shift amount, and foot lift height by computing the coordinate data, and evaluating the walking posture based on the calculation result. The program according to claim 15 or 16, wherein:
前記歩行姿勢は、推定された路面状況を考慮して評価されることを特徴とする請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載のプログラム。 The monitoring comprises estimating a road surface condition on which the subject walks;
The program according to any one of claims 15 to 17, wherein the walking posture is evaluated in consideration of an estimated road surface condition.
予め準備された歩行姿勢の理想値と、前記演算処理により得られた前記被験者の歩行姿勢の現状値との差分量を算出することと、
得られた差分量に基づいて前記被験者の歩行姿勢における改善点を分析することと、
をさらに備えることを特徴とする請求項１５乃至１８のいずれか一項に記載のプログラム。 The monitoring is
Calculating a difference amount between an ideal value of a walking posture prepared in advance and a current value of the walking posture of the subject obtained by the calculation process;
Analyzing the improvement in the walking posture of the subject based on the obtained difference amount;
The program according to claim 15, further comprising:
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