JP2017161458A - 測定装置、測定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】測位システムを用いることなく、測定対象者の速度をより正確に測定すること。【解決手段】運動解析装置１は、センサ情報取得部５１と、速度推定部５４とを備える。センサ情報取得部５１は、加速度を取得する。速度推定部５４は、取得された加速度に基づいて仮の速度を取得し、センサ情報取得部５１によって取得された加速度の変動状況に応じて取得された仮の速度を変化させて、速度を推定する。【選択図】図４

Description

本発明は、測定装置、測定方法及びプログラムに関する。

従来、サッカーやラグビー等の屋外競技ではＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の測位システムを用いた速度測定システムが試合分析に使用されている。ところが、屋根によってＧＰＳ信号が遮られてしまうような室内競技ではＧＰＳ等の測位システムを用いることができない。そこで、競技の様子を複数台のカメラで取り囲むように撮影することで選手の速度を測定することが可能ではあるが、競技会場によっては望む位置にカメラを配置することができなかったり、また、配置が可能であっても離れた場所にある複数のカメラを操作するのは手間がかかったりして、使い勝手がよいとは言えない。
これに対し、特許文献１においては、ＧＰＳ等の測位システムを用いることなく、選手の身体に加速度センサを取り付け、その検出結果から選手の動きをモニタする技術が提案されている。

特開２０１３−２２０３５５号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術では、加速度センサの検出結果から選手の動きをモニタしているため、例えば選手の速度をモニタする場合、加速度センサの検出結果を積分して速度が算出される。この場合、積分による誤差が累積することとなり、正確な速度が算出できない可能性がある。
このように、従来の技術においては、測位システムを用いることなく、測定対象者の正確な速度を測定することが困難であった。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、測位システムを用いることなく、測定対象者の速度をより正確に測定することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の測定装置は、
加速度を取得する加速度取得部と、
前記取得された加速度に基づいて仮の速度を取得し、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変動状況に応じて前記取得された仮の速度を変化させて、速度を推定する速度推定部と、
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、測位システムを用いることなく、測定対象者の速度をより正確に測定することができる。

発明の一実施形態に係る運動解析装置の実装例を示す模式図であり、図１（Ａ）は運動解析装置のモーションセンサユニットがユーザに装着された状態を示す図、図１（Ｂ）は運動解析装置のモーションセンサユニットと情報処理ユニットとが接続された状態を示す図である。 本発明の一実施形態に係る運動解析装置における情報処理ユニットのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る運動解析装置におけるモーションセンサユニットのハードウェア構成を示すブロック図である。 運動解析装置の機能的構成のうち、速度推定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。 第１の速度ｖ１及び第２の速度ｖ２を混合するために用いるシグモイド関数を示す模式図である。 速度の真値に対する第１の速度ｖ１及び第２の速度ｖ２の関係の一例を示す模式図であり、図６（Ａ）はユーザの運動から測定された速度の真値、図６（Ｂ）はユーザの運動から、速度推定部により算出された第１の速度ｖ１、図６（Ｃ）はユーザの運動から、速度推定部により算出された第２の速度ｖ２を示している。 ユーザの運動から取得された加速度の変動状況を表した模式図である。 速度の推定精度の差異を示す模式図であり、図７（Ａ）は速度の真値、図７（Ｂ）は加速度を単純に積分して得られる仮速度ｖ０、図７（Ｃ）は速度推定部５４によって推定される速度Ｖを示している。 図４の機能的構成を有する運動解析装置が実行する速度推定処理の流れを説明するフローチャートである。 運動解析装置１が実行する速度算出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。

［第１実施形態］
図１は、発明の一実施形態に係る運動解析装置１の実装例を示す模式図であり、図１（Ａ）は運動解析装置１のモーションセンサユニット１Ｂがユーザに装着された状態を示す図、図１（Ｂ）は運動解析装置１のモーションセンサユニット１Ｂと情報処理ユニット１Ａとが接続された状態を示す図である。
運動解析装置１は、本発明の測定装置の一実施形態であり、本実施形態においては測定対象者の水平方向の速度を推定する装置として実現される。
図１（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、運動解析装置１は、情報処理ユニット１Ａと、モーションセンサユニット１Ｂとを備えている。
情報処理ユニット１Ａは、スマートフォン等の情報処理装置によって構成される。
モーションセンサユニット１Ｂは、測定対象者の腰付近等の体幹部に取り付けられ、測定対象者の加速度及び角速度を測定して情報処理ユニット１Ａに送信する。
情報処理ユニット１Ａでは、モーションセンサユニット１Ｂから送信された加速度及び角速度を用いて、測定対象者の速度を推定する。
なお、モーションセンサユニット１Ｂを運動解析装置１の外部装置によって構成し、運動解析装置１をスマートフォン等の情報処理装置単体で構成することとしてもよい。

［ハードウェア構成］
図２は、本発明の一実施形態に係る運動解析装置１における情報処理ユニット１Ａのハードウェア構成を示すブロック図である。
運動解析装置１において、情報処理ユニット１Ａは、図２に示すように、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、撮像部１６と、入力部１７と、出力部１８と、記憶部１９と、通信部２０と、ドライブ２１と、を備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、または、記憶部１９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、撮像部１６、入力部１７、出力部１８、記憶部１９、通信部２０及びドライブ２１が接続されている。

撮像部１６は、図示はしないが、光学レンズ部と、イメージセンサと、を備えている。

光学レンズ部は、被写体を撮影するために、光を集光するレンズ、例えばフォーカスレンズやズームレンズ等で構成される。
フォーカスレンズは、イメージセンサの受光面に被写体像を結像させるレンズである。ズームレンズは、焦点距離を一定の範囲で自在に変化させるレンズである。
光学レンズ部にはまた、必要に応じて、焦点、露出、ホワイトバランス等の設定パラメータを調整する周辺回路が設けられる。

イメージセンサは、光電変換素子や、ＡＦＥ（Ａｎａｌｏｇ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ）等から構成される。
光電変換素子は、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型の光電変換素子等から構成される。光電変換素子には、光学レンズ部から被写体像が入射される。そこで、光電変換素子は、被写体像を光電変換（撮像）して画像信号を一定時間蓄積し、蓄積した画像信号をアナログ信号としてＡＦＥに順次供給する。
ＡＦＥは、このアナログの画像信号に対して、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換処理等の各種信号処理を実行する。各種信号処理によって、ディジタル信号が生成され、撮像部１６の出力信号として出力される。
このような撮像部１６の出力信号を、以下、「撮像画像のデータ」と呼ぶ。撮像画像のデータは、ＣＰＵ１１や図示しない画像処理部等に適宜供給される。

入力部１７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１８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１９は、ハードディスクあるいは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２０は、端末間の直接的な無線通信あるい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との間で行う通信を制御する。本実施形態において、通信部２０は、ブルートゥース（登録商標）あるいはＷｉ−Ｆｉ等の無線通信によって、モーションセンサユニット１Ｂと通信を行う。

ドライブ２１には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ある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２１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１９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１９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１９と同様に記憶することができる。

図３は、本発明の一実施形態に係る運動解析装置１におけるモーションセンサユニット１Ｂのハードウェア構成を示すブロック図である。
運動解析装置１において、モーションセンサユニット１Ｂは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１３と、バス１１４と、入出力インターフェース１１５と、センサ部１１６と、入力部１１７と、出力部１１８と、記憶部１１９と、通信部１２０と、を備えている。

ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１２に記録されているプログラム、または、記憶部１１９からＲＡＭ１１３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。

ＲＡＭ１１３には、ＣＰＵ１１１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。

ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２及びＲＡＭ１１３は、バス１１４を介して相互に接続されている。このバス１１４にはまた、入出力インターフェース１１５も接続されている。入出力インターフェース１１５には、センサ部１１６、入力部１１７、出力部１１８、記憶部１１９及び通信部１２０が接続されている。

センサ部１１６は、加速度を測定する加速度センサ１１６Ａと、角速度を測定する角速度センサ１１６Ｂとを備えている。センサ部１１６は、予め設定されたサンプリング周期（例えば、０．１秒）毎に、加速度センサ１１６Ａ及び角速度センサ１１６Ｂによって加速度及び角速度を測定する。センサ部１１６によって測定された加速度及び角速度のデータは、測定時刻のデータと対応付けて、記憶部１１９に記憶される。
入力部１１７は、各種ボタン等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部１１８は、ランプやスピーカあるいは振動用モータ等で構成され、光や音声あるいはバイブレーション信号を出力する。
記憶部１１９は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリで構成され、各種データを記憶する。
通信部１２０は、端末間の直接的な無線通信によって他の装置との間で行う通信を制御する。本実施形態において、通信部１２０は、ブルートゥース（登録商標）あるいはＷｉ−Ｆｉ等の無線通信によって、情報処理ユニット１Ａと通信を行う。

［機能的構成］
図４は、このような運動解析装置１の機能的構成のうち、速度推定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。
速度推定処理とは、ユーザに装着されたモーションセンサユニット１Ｂにおけるセンサの検出結果を用いて、情報処理ユニット１Ａによってユーザの速度を推定する一連の処理をいう。
速度推定処理が実行される場合には、図４に示すように、情報処理ユニット１ＡのＣＰＵ１１において、センサ情報取得部５１と、座標変換部５２と、分散値算出部５３と、速度推定部５４とが機能する。

センサ情報取得部５１は、モーションセンサユニット１Ｂによって測定された物理量（加速度及び角速度）のデータを取得する。このとき、センサ情報取得部５１は、加速度のデータ及び角速度のデータと、その測定時刻のデータとを併せて取得する。

座標変換部５２は、センサ情報取得部５１によって取得された加速度及び角速度に基づいて、加速度センサ１１６Ａ及び角速度センサ１１６Ｂにおける座標系で取得されている加速度及び角速度をワールド座標系に変換する。
具体的には、座標変換部５２は、運動による加速度と重力加速度とを分離するため、加速度センサ１１６Ａ及び角速度センサ１１６Ｂの姿勢における鉛直方向を推定する。このとき、座標変換部５２は、加速度を平均化することでおおよその鉛直方向を取得する。さらに、座標変換部５２は、おおよその鉛直方向に角速度センサ１１６Ｂの各時刻における姿勢変化の情報を加えることで、より正確な鉛直方向を推定する。そして、座標変換部５２は、加速度センサ１１６Ａ及び角速度センサ１１６Ｂにおける座標系の加速度をワールド座標系に変換することで、ワールド座標系における水平方向の加速度を取得する。例えば、ワールド座標系における時刻ｔ＋１の重力方向Ｇ（ｔ＋１）は、（１）式に従って算出できる。
Ｇ（ｔ＋１）＝ｒ×Ｒ（ｔ）×Ｇ（ｔ）＋（１−ｒ）×Ａａｖ （１）
ただし、（１）式において、ｒは予め設定された寄与率、Ｒ（ｔ）は時刻ｔにおける角速度センサによる回転行列、Ｇ（ｔ）は時刻ｔの重力方向、Ａａｖは時刻ｔの加速度平均である。
（１）式に従って算出された重力方向の加速度を用いることで、各時刻におけるより正確な水平方向の加速度を取得することができる。

分散値算出部５３は、センサ情報取得部５１によって取得された加速度の分散値を算出する。この分散値は、加速度の変動状況を表す指標であり、本実施形態においては、加速度に対して異なる種類の周波数除去を行うフィルタ（後述）を適用した処理結果が、加速度の分散値に応じて混合される。なお、加速度の変動状況を表す指標としては、加速度の分散値を用いることの他、歩行または走行のピッチ等を用いることも可能である。

速度推定部５４は、座標変換部５２によって取得されたワールド座標系における水平方向の加速度を積分し、仮速度ｖ０を算出する。
また、速度推定部５４は、仮速度ｖ０に第１のカットオフ周波数ｆ１によるハイパスフィルタ処理を適用することにより、第１の速度ｖ１を算出する。第１のカットオフ周波数ｆ１は、モーションセンサユニット１Ｂを装着したユーザが数歩にわたって加速する程度の動作周波数の付近に設定されている。なお、第１のカットオフ周波数ｆ１は、実験値あるいはシミュレーション値等から具体的な値を設定することができる。

また、速度推定部５４は、仮速度ｖ０に第２のカットオフ周波数ｆ２によるハイパスフィルタ処理を適用することにより、第２の速度ｖ２を算出する。第２のカットオフ周波数ｆ２は、第１のカットオフ周波数ｆ１よりも高い周波数に設定されている。即ち、第２の速度ｖ２は、仮速度ｖ０において第１の速度ｖ１よりも高い周波数成分まで除去された速度となる。第２のカットオフ周波数ｆ２は、例えば、モーションセンサユニット１Ｂを装着したユーザが頻繁に切り返しを行う場合等の動作周波数に対応する。
そして、速度推定部５４は、分散値算出部５３によって算出された加速度の分散値に応じて、第１の速度ｖ１と第２の速度ｖ２との寄与率を変化させて混合することにより、モーションセンサユニット１Ｂを装着したユーザの水平方向の速度Ｖを推定する。具体的には、速度推定部５４は、加速度の分散値が大きいほど、第１の速度ｖ１の寄与率（重みｗ１）を大きくし、加速度の分散値が小さいほど、第２の速度ｖ２の寄与率（重みｗ２）を大きくして、ユーザの水平方向の速度Ｖを算出する。本実施形態においては、第１の速度ｖ１と第２の速度ｖ２とを混合する際に、シグモイド関数を用いて第１の速度ｖ１の重みｗ１と第２の速度ｖ２の重みｗ２とを算出し、これらの重みを第１の速度ｖ１及び第２の速度ｖ２にそれぞれ乗算して加算することにより速度Ｖを算出する。

図５は、第１の速度ｖ１及び第２の速度ｖ２を混合するために用いるシグモイド関数を示す模式図である。
図５に示すように、シグモイド関数を用いることにより、第１の速度ｖ１は、加速度の分散値が大きくなるほど寄与率（重みｗ１）が１に近付き、第２の速度ｖ２は、加速度の分散値が小さくなるほど寄与率（重みｗ２）が１に近付いている。即ち、ユーザの水平方向の速度Ｖは、
Ｖ＝ｖ１×ｗ１＋ｖ２×ｗ２ （２）
として算出される。ただし、（２）式において、ｗ１＋ｗ２＝１である。

［速度の推定結果］
上述のように、速度推定部５４によって推定される速度Ｖは、第１の速度ｖ１と第２の速度ｖ２とが混合された結果となる。
図６は、速度の真値に対する第１の速度ｖ１及び第２の速度ｖ２の関係の一例を示す模式図であり、図６（Ａ）はユーザの運動から測定された速度の真値、図６（Ｂ）はこのユーザの運動から、速度推定部５４により算出された第１の速度ｖ１、同様に、図６（Ｃ）も速度推定部５４により算出された第２の速度ｖ２を示している。なお、本実施形態においては、カメラによって運動しているユーザを撮影することにより水平方向の速度を実測した結果を「速度の真値」としており、グラフが欠損している部分は、ユーザが撮影されていないこと等により、水平方向の速度を測定できなかった部分である。
図７は、このユーザの運動から取得された加速度の変動状況を表した模式図である。

図６（Ａ）及び図６（Ｂ）を参照すると、第１の速度ｖ１は、第１のカットオフ周波数ｆ１によってハイパスフィルタ処理されることにより、ドリフト誤差が抑制された速度であり、速度の真値に対して、Ａ領域での推定精度が高くなっている。そしてＡ領域と図７の加速度の変動状況とを参照すると、このＡ領域においては加速度の分散値が大きいことがわかる。
一方、図６（Ａ）及び図６（Ｃ）を参照すると、第２の速度ｖ２は、第１のカットオフ周波数ｆ１よりも高い第２のカットオフ周波数ｆ２によってハイパスフィルタ処理されることにより、ドリフト誤差が抑制された速度であり、速度の真値に対して、Ｂ領域での推定精度が高くなっている。そしてＢ領域と図７の加速度の変動状況とを参照すると、このＢ領域においては加速度の分散値が小さいことがわかる。なお、Ｂ領域において、速度の推定値をゼロにリセットした場合、速度の推定値の連続性が失われることとなるが、第２の速度ｖ２では、ハイパスフィルタ処理によってＢ領域での推定速度がゼロに近付けられているため、推定速度の連続性が維持されている。

そして、速度推定部５４において、シグモイド関数を用いて、加速度の分散値が大きいほど、第１の速度ｖ１の寄与率（重みｗ１）を大きくし、加速度の分散値が小さいほど、第２の速度ｖ２の寄与率（重みｗ２）を大きくして混合することで、速度の真値に対して推定精度が高い速度Ｖを算出することができる。

図８は、速度の推定精度の差異を示す模式図であり、図８（Ａ）は速度の真値、図８（Ｂ）は加速度を単純に積分して得られる仮速度ｖ０、図８（Ｃ）は速度推定部５４によって推定される速度Ｖを示している。
図８（Ａ）及び図８（Ｂ）を参照すると、加速度を単純に積分して得られる仮速度ｖ０は、速度の真値に対して、ドリフト誤差が累積的に積分され、時間の経過と共に推定精度が低下していることがわかる。
一方、図８（Ａ）及び図８（Ｃ）を参照すると、速度推定部５４によって推定される速度Ｖは、速度の真値に対して、時間の経過に関わらず、Ａ領域及びＢ領域のいずれにおいても、高い推定精度が実現されていることがわかる。また、速度推定部５４によって推定される速度Ｖは、Ａ領域での推定精度を高めつつ、推定される速度の連続性が維持されたものとなる。

［動作］
図９は、図４の機能的構成を有する運動解析装置１が実行する速度推定処理の流れを説明するフローチャートである。
速度推定処理は、ユーザによる入力部１７への速度推定処理開始の操作により開始される。

ステップＳ１１において、センサ情報取得部５１（ＣＰＵ１１）は、モーションセンサユニット１Ｂによって測定された物理量（加速度及び角速度）のデータを取得する。本実施形態において、センサ情報取得部５１は、モーションセンサユニット１Ｂにおいて測定され、記憶部１１９に記憶されている所定時間分（ユーザが出場した１試合分等）の加速度及び角速度のデータと、その測定時刻のデータとを併せて取得する。なお、センサ情報取得部５１が、より短い周期（例えば、１秒）毎にモーションセンサユニット１Ｂから加速度及び角速度のデータ等を取得することで、ユーザの速度を逐次推定することも可能である。

ステップＳ１２において、座標変換部５２（ＣＰＵ１１）は、取得した角速度を用いて、加速度をワールド座標系へ変換する。
ステップＳ１３において、分散値算出部５３（ＣＰＵ１１）は、各時刻における加速度の分散値を算出する。
ステップＳ１４において、速度推定部５４（ＣＰＵ１１）は、ワールド座標系における水平方向の加速度を積分し、各時刻の仮速度ｖ０を算出する。
ステップＳ１５において、速度推定部５４（ＣＰＵ１１）は、仮速度ｖ０に第１のカットオフ周波数ｆ１によるハイパスフィルタ処理を適用することにより、第１の速度ｖ１を算出する。

ステップＳ１６において、速度推定部５４（ＣＰＵ１１）は、仮速度ｖ０に第２のカットオフ周波数ｆ２によるハイパスフィルタ処理を適用することにより、第２の速度ｖ２を算出する。
ステップＳ１７において、速度推定部５４（ＣＰＵ１１）は、速度算出処理を実行することにより、モーションセンサユニット１Ｂを装着したユーザの水平方向の速度Ｖを推定する。

ステップＳ１８において、速度推定部５４（ＣＰＵ１１）は、ステップＳ１１で取得された全ての時刻のデータについて処理が終了したか否かの判定を行う。
ステップＳ１１で取得された全ての時刻のデータについて処理が終了していない場合、ステップＳ１８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１７に移行する。
一方、ステップＳ１１で取得された全ての時刻のデータについて処理が終了している場合、ステップＳ１８においてＹＥＳと判定されて、速度推定処理は終了となる。

次に、速度推定処理のステップＳ１７においてサブフローとして実行される速度算出処理について説明する。
図１０は、運動解析装置１が実行する速度算出処理の流れを説明するフローチャートである。
速度算出処理が開始されると、ステップＳ１７１において、速度推定部５４（ＣＰＵ１１）は、各時刻における加速度の分散値に応じて、第１の速度ｖ１の寄与率（重みｗ）と第２の速度ｖ２の寄与率（重みｗ２）とを算出する（図５参照）。
ステップＳ１７２において、速度推定部５４は、（２）式に従って、重みｗ１で重み付けした第１の速度ｖ１と、重みｗ２で重み付けした第２の速度ｖ２とを加算することにより、各時刻におけるユーザの水平方向の速度Ｖを算出する。
本実施形態においては、この算出された速度を、出力部１８を構成するディスプレイにグラフ表示する。
そして、ステップＳ１７２の後、処理は加速度推定処理に戻る。

このような処理により、水平方向の加速度の積分結果を第１のカットオフ周波数ｆ１でハイパスフィルタ処理し、高速度領域での高い推定精度を有する第１の速度ｖ１を得ると共に、水平方向の加速度の積分結果を第２のカットオフ周波数ｆ２（＞ｆ１）でハイパスフィルタ処理し、低速度領域での高い推定精度を有する第２の速度ｖ２を得て、これらを加速度の分散値に応じて重み付けすることで、ユーザの水平方向の速度Ｖが得られる。
その結果、ユーザの推定速度Ｖは、速度の真値に対して、時間の経過に関わらず、低速度領域及び高速度領域のいずれにおいても、高い推定精度を有するものとなる。
したがって、測位システムを用いることなく、測定対象者の速度をより正確に測定することが可能となる。

即ち、従来の速度推定手法を用いる場合、モーションセンサユニット１Ｂによって測定された測定値から、正確な鉛直方向の推定を行うことができるとすれば、水平方向の加速度を積分することで水平方向の正確な速度を得ることができる。
しかしながら、複雑な動きが行われる競技中に測定されたデータから正確な鉛直方向の推定行うのはほぼ不可能である。
鉛直方向の推定精度が低下すると、重力加速度の成分が水平方向に加わり、これが時間と共に積分されることで、図８（Ｂ）に示すように、水平方向の速度にドリフト誤差が生じる。
一方、実際の競技においては、相手の動きに対応して、ユーザによる加速・停止が繰り返される。
これにより、走行あるいは歩行動作に応じて加速度の変動が生じる。言い換えると、加速度の変動が小さい部分では速度が小さくなる傾向がある。

本実施形態においては、この傾向を利用して、水平方向の速度のドリフト誤差を抑制している。
即ち、本実施形態においては、ドリフト誤差の抑制を行うため、低い周波数成分の除去を行っている。具体的には、数歩にわたって加速するような動作周波数の付近に第１のカットオフ周波数ｆ１を設定している。これにより、高速度領域での推定精度が高い第１の速度ｖ１が得られる（図６（Ｂ）参照）。
このような処理により、ドリフト誤差を一定程度除去できるが、静止時の速度をゼロに収束させることはできない。

そこで、本実施形態においては、加速度の分散値が低い場合の速度をゼロに近付ける処理を加えている。ただし、単純に分散値を閾値判定することにより速度をゼロにすると、推定速度の連続性が失われることとなる。
そのため、本実施形態においては、加速度の分散値が低い場合は、第１のカットオフ周波数ｆ１より高い第２のカットオフ周波数ｆ２までの除去を行っている。具体的には、頻繁に切り返しを行うような動作周波数の付近に第２のカットオフ周波数ｆ２を設定している。これにより、低速度領域での推定精度が高い第２の速度ｖ２が得られる（図６（Ｃ）参照）。
そして、第１の速度ｖ１と第２の速度ｖ２とを加速度の分散値に応じて、寄与率を変えながら混合する。具体的には、加速度の分散値が大きい場合は第１の速度ｖ１の比率を大きくし、加速度の分散値が小さい場合は第２の速度ｖ２の比率を大きくする。

これにより、速度の連続性を保ったまま加速度の分散値が大きい場合の速度をゼロに収束することができる。
その結果、静止・移動の両方において良好な推定精度で速度Ｖの推定を行うことができる。
このように、本実施形態によれば、相手の動きに対応して加速・停止が繰り返される室内競技等において、体幹にモーションセンサユニット１Ｂを装着するだけで、各選手（ユーザ）の速度変化を把握することができ、試合分析、選手の育成等に効果を奏するものとなる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
第２実施形態に係る運動解析装置１は、第１実施形態に係る運動解析装置１において、速度推定部５４における速度推定の処理が異なっている。
したがって、以下、速度推定部５４の処理を主として説明する。
第２実施形態において、速度推定部５４は、座標変換部５２によって取得されたワールド座標系における水平方向の加速度を各時刻の速度に反映させて速度を推定する際に、各時刻における加速度の分散値に応じて速度を抑制しながら、ユーザの水平方向の速度Ｖを推定する。

即ち、座標変換部５２によって取得されたワールド座標系における水平方向の加速度を単純に速度に反映させる場合、
Ｖ（ｔ）＝Ｖ（ｔ−１）＋ａ（ｔ）×ｔｓ （３）
となる。ただし、（３）式において、ｔは測定時刻（サンプリング時刻）、Ｖ（ｔ）は時刻ｔにおける水平方向の速度、ａ（ｔ）は時刻ｔにおける加速度、ｔｓはサンプリング周期である。
これに対し、本実施形態における速度推定部５４は、（４）式に従って、時刻ｔにおける水平方向の速度Ｖ（ｔ）を推定する。
Ｖ（ｔ）＝α×Ｖ（ｔ−１）＋ａ（ｔ）×ｔｓ （４）
ただし、（４）式において、αは０より大きく１より小さいパラメータであり、各時刻の加速度の分散値に応じて変化する値である。

即ち、（４）式において、αは時刻ｔにおける加速度の分散値が大きいほど、１に近い値を取り、時刻ｔにおける加速度の分散値が小さいほど、設定された下限値（例えば０．９）に近い値を取る。なお、αの下限値は、モーションセンサユニット１Ｂにおいて加速度及び角速度を測定するサンプリング周期に応じて設定され、サンプリング周期が短いほど、１に近い値に設定される。
（４）式によれば、過去の速度Ｖ（ｔ−１）に累積しているドリフト誤差を抑制する方向にＶ（ｔ−１）の値を減少させて（即ち、速度Ｖ（ｔ−１）をゼロに収束する方向に変化させて）、現在の加速度ａ（ｔ）に対応する速度成分を加算することで、各時刻における速度Ｖ（ｔ）が算出される。
これにより、ドリフト誤差を抑制しつつ速度を推定することができ、速度の真値に対して、低速度領域及び高速度領域での推定精度が高い速度Ｖを得ることができる。また、速度推定部５４によって推定される速度Ｖは、低速度領域での推定精度を高めつつ、推定される速度の連続性が維持されたものとなる。

以上のように構成される運動解析装置１は、センサ情報取得部５１と、速度推定部５４とを備える。
センサ情報取得部５１は、加速度を取得する。
速度推定部５４は、取得された加速度に基づいて仮の速度を取得し、センサ情報取得部５１によって取得された加速度の変動状況に応じて取得された仮の速度を変化させて、速度を推定する。
これにより、加速度の変動状況に応じて、推定される速度を変化させることができ、速度の誤差成分を適切に抑制して速度を推定することができる。
したがって、測位システムを用いることなく、測定対象者の速度をより正確に測定することができる。

速度推定部５４は、取得された加速度の水平方向の加速度成分に基づいて水平方向の仮の速度を取得し、取得された加速度の変動状況に応じて、取得される水平方向の仮の速度を変化させて、水平方向の速度を推定する。
これにより、水平方向の速度の誤差成分を加速度の変動状況に応じて抑制し、測定対象者の速度をより正確に測定することができる。

また、運動解析装置１は、座標変換部５２を備える。
センサ情報取得部５１は、角速度を取得する。
座標変換部５２は、センサ情報取得部５１によって取得された加速度及び角速度に基づいて、水平方向の加速度成分を取得する。
速度推定部５４は、座標変換部５２によって取得された水平方向の加速度成分から、水平方向の仮の速度を算出し、加速度の変動状況に応じて、水平方向の仮の速度におけるドリフト誤差成分を抑制して、当該水平方向の速度を推定する。
これにより、センサによって取得された水平方向の加速度成分から算出される仮の速度において、ドリフト誤差成分を適切に抑制して、より正確な水平方向の速度を推定することができる。

速度推定部５４は、仮の速度を、異なる通過周波数帯域を有する複数のフィルタによって処理し、複数のフィルタの処理結果を、加速度の変動状況に応じて混合することで、速度を推定する。
これにより、推定される速度の連続性を維持しながら、より高い推定精度で速度を推定することができる。

速度推定部５４は、異なる通過周波数帯域を有する複数のフィルタとして、第１のカットオフ周波数を有する第１のハイパスフィルタと、第１のカットオフ周波数よりも高い第２のカットオフ周波数を有する第２のハイパスフィルタとによって仮の速度を処理し、加速度の変動が小さいほど、第２のハイパスフィルタの処理結果の比率を大きくして、第１のハイパスフィルタの処理結果と第２のハイパスフィルタの処理結果とを混合することにより、速度を推定する。
これにより、時間の経過に関わらず、低速度領域及び高速度領域のいずれにおいても、より高い推定精度で速度を推定することができる。

速度推定部５４は、加速度の変動状況を示す指標として加速度の分散を取得し、加速度の分散が小さいほど、取得される仮の速度を変化させて、当該速度を推定する。
これにより、加速度の分散を指標として、仮の速度におけるドリフト誤差を抑制しつつ、より高い推定精度で速度を推定することができる。

速度推定部５４は、加速度の変動状況に応じて、過去に推定された速度をゼロに収束する方向に変化させると共に、現在の加速度による速度変化を加算することにより、速度を推定する。
これにより、各時刻における加速度から速度を推定する際に、ドリフト誤差を逐次抑制しながら、より高い精度で速度を推定することができる。

加速度の変動状況に応じて、過去に推定された速度をゼロに収束する方向に変化させる度合いは、加速度のサンプリング周期に応じて異なる。
これにより、より高い精度で速度を推定することができる。

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、ユーザの水平方向の速度を最終的な出力とする場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。即ち、速度を介して取得される他の物理量（例えば、移動距離等）を運動解析装置１によって出力することとしてもよい。
また、モーションセンサユニット１Ｂによって加速度及び角速度のセンサデータを取得している際の様子を、情報処理ユニット１Ａの撮像部１６により取得しておき、映像とデータ間の同期を取った上でディスプレイにグラフと同時に映像を表示するようにしてもよい。そうすることで、どのようなプレーにどのような速度が関連付いているのかを容易に分析することができるようになる。

また、上述の実施形態では、本発明が適用される運動解析装置１は、情報処理装置である場合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、速度推定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、テレビジョン受像機、ビデオカメラ、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運動解析装置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。
本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。

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２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、また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２のＲＯＭ１２や、図２の記憶部１９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、並列的ある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共に、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］
加速度を取得する加速度取得部と、
前記取得された加速度に基づいて仮の速度を取得し、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変動状況に応じて前記取得された仮の速度を変化させて、速度を推定する速度推定部と、
を備える測定装置。
［付記２］
前記速度推定部は、前記取得された加速度の水平方向の加速度成分に基づいて水平方向の仮の速度を取得し、前記取得された加速度の変動状況に応じて、前記取得される水平方向の仮の速度を変化させて、水平方向の速度を推定する付記１に記載の測定装置。
［付記３］
角速度を取得する角速度取得部と、
前記加速度取得部によって取得された加速度及び前記角速度取得部によって取得された角速度に基づいて、前記水平方向の加速度成分を取得する水平方向加速度取得部と、をさらに備え、
前記速度推定部は、前記水平方向加速度取得部によって取得された前記水平方向の加速度成分から、水平方向の仮の速度を算出し、前記加速度の変動状況に応じて、前記水平方向の仮の速度におけるドリフト誤差成分を抑制して、当該水平方向の速度を推定する付記２に記載の測定装置。
［付記４］
前記速度推定部は、前記仮の速度を、異なる通過周波数帯域を有する複数のフィルタによって処理し、前記複数のフィルタの処理結果を、前記加速度の変動状況に応じて混合することで、前記速度を推定する付記１乃至３のいずれかに記載の測定装置。
［付記５］
前記速度推定部は、前記異なる通過周波数帯域を有する複数のフィルタとして、第１のカットオフ周波数を有する第１のハイパスフィルタと、前記第１のカットオフ周波数よりも高い第２のカットオフ周波数を有する第２のハイパスフィルタとによって前記仮の速度を処理し、前記加速度の変動が小さいほど、前記第２のハイパスフィルタの処理結果の比率を大きくして、前記第１のハイパスフィルタの処理結果と前記第２のハイパスフィルタの処理結果とを混合することにより、前記速度を推定する付記４に記載の測定装置。
［付記６］
前記速度推定部は、前記加速度の変動状況を示す指標として前記加速度の分散を取得し、前記加速度の分散が小さいほど、前記取得される仮の速度を変化させて、当該速度を推定する付記１から５のいずれかに記載の測定装置。
［付記７］
前記速度推定部は、前記加速度の変動状況に応じて、過去に推定された前記速度をゼロに収束する方向に変化させると共に、現在の前記加速度による速度変化を加算することにより、前記速度を推定する付記１に記載の測定装置。
［付記８］
前記加速度の変動状況に応じて、過去に推定された前記速度をゼロに収束する方向に変化させる度合いは、前記加速度のサンプリング周期に応じて異なる付記７に記載の測定装置。
［付記９］
加速度を取得する加速度取得部と、処理部とを備える測定装置で用いられる測定方法であって、前記処理部は、
前記取得された加速度に基づいて仮の速度を取得し、
前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変動状況に応じて前記取得された仮の速度を変化させて、速度を推定する、測定方法。
［付記１０］
加速度を取得する加速度取得部と、処理部とを備える測定装置として用いられるコンピュータに、
前記取得された加速度に基づいて仮の速度を取得するステップと、
前記加速度取得部によって取得された加速度の変動状況に応じて前記取得された仮の速度を変化させて、速度を推定するステップと、
を実行させるプログラム。

１・・・運動解析装置，１Ａ・・・情報処理ユニット，１Ｂ・・・モーションセンサユニット，１１、１１１・・・ＣＰＵ，１２、１１２・・・ＲＯＭ，１３、１１３・・・ＲＡＭ，１４、１１４・・・バス，１５、１１５・・・入出力インターフェース，１６・・・撮像部，１７、１１７・・・入力部，１８、１１８・・・出力部，１９、１１９・・・記憶部，２０、１２０・・・通信部，２１・・・ドライブ，３１・・・リムーバブルメディア，５１・・・センサ情報取得部，５２・・・座標変換部，５３・・・分散値算出部，５４・・・速度推定部，１１６・・・センサ部，１１６Ａ・・・加速度センサ，１１６Ｂ・・・角速度センサ

Claims (10)

1. 加速度を取得する加速度取得部と、
   前記取得された加速度に基づいて仮の速度を取得し、前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変動状況に応じて前記取得された仮の速度を変化させて、速度を推定する速度推定部と、
   を備える測定装置。
2. 前記速度推定部は、前記取得された加速度の水平方向の加速度成分に基づいて水平方向の仮の速度を取得し、前記取得された加速度の変動状況に応じて、前記取得される水平方向の仮の速度を変化させて、水平方向の速度を推定する請求項１に記載の測定装置。
3. 角速度を取得する角速度取得部と、
   前記加速度取得部によって取得された加速度及び前記角速度取得部によって取得された角速度に基づいて、前記水平方向の加速度成分を取得する水平方向加速度取得部と、をさらに備え、
   前記速度推定部は、前記水平方向加速度取得部によって取得された前記水平方向の加速度成分から、水平方向の仮の速度を算出し、前記加速度の変動状況に応じて、前記水平方向の仮の速度におけるドリフト誤差成分を抑制して、当該水平方向の速度を推定する請求項２に記載の測定装置。
4. 前記速度推定部は、前記仮の速度を、異なる通過周波数帯域を有する複数のフィルタによって処理し、前記複数のフィルタの処理結果を、前記加速度の変動状況に応じて混合することで、前記速度を推定する請求項１乃至３のいずれかに記載の測定装置。
5. 前記速度推定部は、前記異なる通過周波数帯域を有する複数のフィルタとして、第１のカットオフ周波数を有する第１のハイパスフィルタと、前記第１のカットオフ周波数よりも高い第２のカットオフ周波数を有する第２のハイパスフィルタとによって前記仮の速度を処理し、前記加速度の変動が小さいほど、前記第２のハイパスフィルタの処理結果の比率を大きくして、前記第１のハイパスフィルタの処理結果と前記第２のハイパスフィルタの処理結果とを混合することにより、前記速度を推定する請求項４に記載の測定装置。
6. 前記速度推定部は、前記加速度の変動状況を示す指標として前記加速度の分散を取得し、前記加速度の分散が小さいほど、前記取得される仮の速度を変化させて、当該速度を推定する請求項１から５のいずれかに記載の測定装置。
7. 前記速度推定部は、前記加速度の変動状況に応じて、過去に推定された前記速度をゼロに収束する方向に変化させると共に、現在の前記加速度による速度変化を加算することにより、前記速度を推定する請求項１に記載の測定装置。
8. 前記加速度の変動状況に応じて、過去に推定された前記速度をゼロに収束する方向に変化させる度合いは、前記加速度のサンプリング周期に応じて異なる請求項７に記載の測定装置。
9. 加速度を取得する加速度取得部と、処理部とを備える測定装置で用いられる測定方法であって、前記処理部は、
   前記取得された加速度に基づいて仮の速度を取得し、
   前記加速度取得部によって取得された前記加速度の変動状況に応じて前記取得された仮の速度を変化させて、速度を推定する、測定方法。
10. 加速度を取得する加速度取得部と、処理部とを備える測定装置として用いられるコンピュータに、
    前記取得された加速度に基づいて仮の速度を取得するステップと、
    前記加速度取得部によって取得された加速度の変動状況に応じて前記取得された仮の速度を変化させて、速度を推定するステップと、
    を実行させるプログラム。

Images