JP2017506745A - 加速度計の方向を決定する方法及び装置 - Google Patents

加速度計の方向を決定する方法及び装置 Download PDF

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Abstract

ユーザより搬送される又は着用される加速度計の方向を決定する方法が提供される。この方法は、上記ユーザが動くとき上記加速度計を用いて加速度を測定するステップと、上記測定された加速度を処理して、上記ユーザによる上記運動のステップ周波数を決定するステップと、上記測定された加速度を処理して、上記ステップ周波数の半分に対応する周波数での高い応答を持つ加速度の要素として加速度の横方向の要素を特定するステップとを有する。

Description

本発明は、ユーザにより搬送又は着用される加速度計を有する装置に関し、より詳細には、加速度計の方向、特にユーザの座標系における加速度の横方向の要素を決定する技術に関する。
人の歩行は、歩いている挙動の特性を表す。より形式的には、足を用いることにより移動が実現される態様として、歩行は規定される。歩行は、人から人において類似するようにみえるが、実際には、個人間で複数の差が存在し、人の歩行はユニークであると考えられることができる。ここで、歩行特徴は、セキュリティ用途に関して使用される。歩行特徴の一般的な例は、歩行速度、韻律、ステップサイズ及び体動揺を含むが、歩行は、例えば足指の角度といった軽微な特徴を含むこともできる。
歩くことは、複雑な動作である。これは、筋骨格システム、感覚情報の処理、協調及びバランスを含む。これらのシステムの1つ又は複数が危うくされる場合、これは、人の歩行に対する変化において反映される可能性が高い。従って、歩行が人の健康に関連付けられることができることは、驚くべきことではない。いくつかの研究は、歩行速度と、将来機能的依存になることの間に強い相関を見つけた。歩行は、例えばアルツハイマー病といったコグニティブ低下にもリンクされる。
歩行特徴は、例えば歩行マット及びモーションキャプチャカメラといった装置を用いて高い精度で測定されることができるが、よりポータブルな装置、例えば体のさまざまな点に置かれることができる加速度計を有する装置を用いて近似されることもできる。加速度計は、3つの直交する測定軸に沿ってユーザの運動の間発生している加速度(及び重力)を測定する。測定は、ユーザにより経験される加速度の垂直、前方及び横方向の要素を特定するために処理されることができる。加速度の前方成分は、歩行速度を推定するのに使用されることができる。一方、ステップ長は、「反転された振り子」モデルを用いることにより推定されることができる。このモデルは、垂直変位を利用する。
理想的には、ユーザに対する加速度計の方向が運動の間、変化しない態様で、加速度計は、ユーザにより搬送又は着用される。ユーザに対する加速度計の方向は知られる。その結果、測定軸に沿った測定が、ユーザの座標系(即ち垂直、前方及び横方向)に対して変換される(即ち、回転される)ことができる。更により理想的には、ユーザに対する加速度計の方向は、加速度計の測定軸がユーザの垂直、前方及び横方向と整列配置する態様にある。これは、変換が実行される必要性を回避する。
しかし実際は、3つの加速度計軸は、垂直、横及び前方方向とめったに正確に整列配置されない。加速度計が、ユーザの体に固定的に付けられない場合、例えばポケットにおいて搬送される又はペンダントとして着用される場合、これは特に顕著である。
重力によりもたらされる一定の加速度を利用して、加速度信号の垂直要素を推定することは可能である。しかし、加速度計の方向を知ることなしに、横及び前方方向の加速度の間の差を示すことは困難である。加速度計の測定軸に沿った回転は、測定可能な加速度を何ももたらさない。従って、例えばジャイロスコープ及び/又は磁力計といった追加的なセンサを用いることなしに、加速度計の方向を知ることは困難である。これらは共に比較的ハイパワー要求を伴うセンサである。
US2010/0161271号は、3軸加速度計の方向を決定する技術を表す。そこでは、重力が原因による加速度が、加速度計の各軸x、y、zにおいて測定され、重力の方向が、加速度計のx軸を重力と関連付ける又は整列配置するために用いられ、重力が原因でない加速度は、前方運動を特定し、前方方向をy軸と関連付ける又は整列配置するために用いられる。残りの方向は、横の方向として特定されることができる。これはz軸と関連付けられる又は整列配置されることができる。前方運動は、最も大きなエネルギーを持つ加速度計軸として特定されることができる。
US2010/0161271号における技術での不利な点は、最も高いエネルギーを持つ(非垂直)要素が、前方成分であるとする仮定に基づかれる点にある。しかしながら、この仮定は、通常の歩行速度(例えば5km/h以上)に関してのみあてはまる。より低い速度では、前方及び横方向の要素のエネルギーは、増加的に類似するようになる。これはこの技術を用いて要素を区別することを不可能でないとしても困難にする。
従って、加速度測定から加速度の横方向の要素を決定するための代替的な技術の必要性が存在する。
本発明の第1の側面によれば、ユーザより搬送される又は着用される加速度計の方向を決定する方法が提供される。この方法は、上記ユーザが動くとき上記加速度計を用いて加速度を測定するステップと、上記測定された加速度を処理して、上記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するステップと、上記測定された加速度を処理して、上記ステップ周波数の半分に対応する周波数での高い応答を持つ加速度の要素として加速度の横方向の要素を特定するステップとを有する。
好ましくは、上記加速度の横方向の要素は、上記ユーザの座標系における加速度の横方向の要素である。
ステップ周波数は、歩く間、ユーザがステップを行う周波数である。
いくつかの実施形態では、上記測定された加速度を処理して、加速度の横方向の要素を特定するステップが、上記加速度測定を周波数領域へと変換し、上記ステップ周波数の半分に等しい又はこの所定の範囲における周波数で高い応答を持つ上記加速度の要素として上記加速度の横方向の要素を特定するステップを有する。
これらの実施形態において、高い応答は好ましくは、閾値を超える応答を有する。
代替的な好ましい実施形態において、上記測定された加速度を処理して、加速度の横方向の要素を特定するステップが、上記ステップ周波数の半分、又はこの付近の自己相関遅延で、特定の方向における上記測定された加速度の自己相関を最小にする上記測定された加速度に関する回転角度のセットを決定するステップを有し、上記加速度の横方向の要素は、上記特定の方向における上記測定された加速度を有する。
好ましくは、上記決定するステップが、(i)上記測定された加速度の自己相関を決定するステップと、(ii)自己相関傾斜を算出し、上記自己相関において降下の最も急峻な角度が発生する方向を決定するステップと、(iii)測定空間におけるy軸及び上記決定された方向の間の角度を減らす上記測定空間の回転をもたらすよう、一組の回転角度を更新するステップと、(iv)上記回転された測定空間において上記加速度の自己相関を決定するステップと、(v)上記回転された測定空間における上記加速度の自己相関がステップ(i)において決定された自己相関より少ない場合、ステップ(iii)における上記回転角度のセットへの更新を拒絶し、上記測定空間のより小さい回転でステップ(iii)及び(iv)を繰り返すステップと、(vi)上記回転された測定空間における上記加速度の自己相関がステップ(i)において決定された自己相関より大きい場合、ステップ(iv)において決定された自己相関及びステップ(i)において決定された自己相関の間の差を決定するステップと、(vii)上記差が閾値より大きい場合、ステップ(ii)から(vi)を繰り返し、そうでない場合、降下の最も急峻な角度が上記回転された測定空間において発生する上記方向における加速度を、上記加速度の横方向の要素として決定するステップとを有する。
いくつかの実施形態では、上記測定された加速度を処理して、上記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するステップが、上記測定された加速度の大きさを計算するステップと、ピーク検出アルゴリズムを用いて、上記周波数領域における上記ステップ周波数を見つけるステップとを有する。
代替的な実施形態では、上記測定された加速度を処理して、上記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するステップが、上記測定された加速度の大きさを計算するステップと、上記測定された加速度の大きさを表す信号の自己相関を算出するステップと、上記信号の最大の自己相関を特定するステップと、上記信号の最大の自己相関に対応する遅延として上記ユーザに関するステップ時間を特定するステップとを有する。
いくつかの実施形態において、この方法は更に、上記測定された加速度を処理し、上記ユーザが歩いているかどうかを決定するステップと、上記ユーザが歩いていると決定される場合、上記測定された加速度を処理し、加速度の横方向の要素を特定するステップとを有する。
いくつかの実施形態において、上記測定された加速度を処理し、上記ユーザが歩いているかどうかを決定するステップが、上記決定されたステップ周波数が所定の範囲に含まれるかどうかを決定するステップを有する。
本発明の第2の側面によれば、コンピュータに、上述した方法のいずれかを実行させるコンピュータ可読コードを持つコンピュータプログラムが提供される。
本発明の第3の側面によれば、ユーザにより搬送される又は着用される加速度計の方向を決定する装置が提供され、この装置は、処理ユニットを有し、上記処理ユニットが、上記加速度計から加速度の測定を受信し、上記測定された加速度を処理して、上記ユーザによる運動のステップ周波数を決定し、上記測定された加速度を処理して、上記ステップ周波数の半分に対応する周波数で高い応答を持つ加速度の要素として加速度の横方向の要素を特定するよう構成される。
好ましくは、加速度の横方向の要素は、ユーザの座標系における加速度の横方向の要素である。
ステップ周波数は、歩く間、ユーザがステップを行う周波数である。
いくつかの実施形態では、上記処理ユニットが、上記加速度測定を周波数領域へと変換し、上記ステップ周波数の半分に等しい又はこの所定の範囲における周波数で高い応答を持つ上記加速度の要素として上記加速度の横方向の要素を特定することにより、上記測定された加速度を処理して、加速度の横方向の要素を特定するよう構成される。
これらの実施形態において、高い応答は好ましくは、閾値を超える応答を有する。
代替的で好ましい実施形態において、上記処理ユニットが、上記ステップ周波数の半分、又はこの付近の自己相関遅延で、特定の方向における上記測定された加速度の自己相関を最小にする上記測定された加速度に関する回転角度のセットを決定することにより、上記測定された加速度を処理して、上記加速度の横方向の要素を特定するよう構成され、上記加速度の横方向の要素は、上記特定の方向における上記測定された加速度を有する。
好ましくは、上記処理ユニットが、(i)上記測定された加速度の上記自己相関を決定し、(ii)自己相関傾斜を算出し、上記自己相関において降下の最も急峻な角度が発生する方向を決定し、(iii)測定空間におけるy軸及び上記決定された方向の間の角度を減らす上記測定空間の回転をもたらすよう、一組の回転角度を更新し、(iv)上記回転された測定空間において上記加速度の上記自己相関を決定し、(v)上記回転された測定空間における上記加速度の自己相関が上記(i)において決定された自己相関より少ない場合、上記(iii)における上記回転角度のセットへの更新を拒絶し、上記測定空間のより小さい回転で上記(iii)及び(iv)を繰り返し、(vi)上記回転された測定空間における上記加速度の自己相関が上記(i)において決定された自己相関より大きい場合、上記(iv)において決定された自己相関及び上記(i)において決定された自己相関の間の差を決定し、(vii)上記差が閾値より大きい場合、上記(ii)から(vi)を繰り返し、そうでない場合、降下の最も急峻な角度が上記回転された測定空間において発生する上記方向における加速度を、上記加速度の横方向の要素として決定することにより、上記測定された加速度を処理して、加速度の横方向の要素を特定するよう構成される。
いくつかの実施形態では、上記処理ユニットが、上記測定された加速度の大きさを計算し、ピーク検出アルゴリズムを用いて、上記周波数領域における上記ステップ周波数を見つけることにより、上記測定された加速度を処理して、上記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するよう構成される。
代替的な実施形態では、上記処理ユニットが、上記測定された加速度の大きさを計算し、上記測定された加速度の大きさを表す信号の自己相関を算出し、上記信号の最大の自己相関を特定し、上記信号の最大の自己相関に対応する遅延として上記ユーザに関するステップ時間を特定することにより、上記測定された加速度を処理して、上記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するよう構成される。
いくつかの実施形態において、上記処理ユニットが更に、上記測定された加速度を処理し、上記ユーザが歩いているかどうかを決定し、上記ユーザが歩いていると決定される場合、上記測定された加速度を処理し、加速度の横方向の要素を特定するよう構成される。
いくつかの実施形態において、上記処理ユニットは、上記測定された加速度を処理し、上記決定されたステップ周波数が所定の範囲に含まれるかどうかを決定することにより、上記ユーザが歩いているかを決定するよう構成される。
いくつかの実施形態では、上記処理ユニットは、加速度計を更に有するデバイスの一部であり、このデバイスはユーザにより着用又は搬送されるよう構成される。
代替的な実施形態では、この装置は、処理ユニットとは別のセンサユニットを有する。この場合、センサユニットは、加速度計を有し、ユーザにより着用又は搬送されるよう構成される。
ペンダントとして着用される本発明によるデバイスの図である。 本発明のある実施形態によるデバイスのブロック図である。 加速度計の着用者が歩いている間に得られた加速度計の3つの測定軸に関する加速度測定の周波数振幅を示すグラフである。 本発明のある実施形態による方法を示すフローチャートである。 本発明の特定の実施形態による方法を示すフローチャートである。 x及びz軸に沿ったすべての回転可能性に関してy軸に沿ったステップ時間遅延での自己相関を示すヒートマップである。
本発明の実施形態が、以下の図面を参照し、例示に過ぎないものを用いて説明される。
図1は、ユーザ4の首周りに着用されるペンダントの形のデバイス2を示し、図2は、デバイス2のブロック図である。デバイス2は、水平平面に対するデバイスの方向を知ることが必要又は有益である任意のタイプのデバイスとすることができる。いくつかの実施形態において、デバイス2は、例えば、個人フィットネス目的に関し、又は例えば歩行の間の損傷若しくは転倒防止をサポートするため、ユーザ4の物理活動をモニタする活動モニタである。デバイス2は、ユーザ4によるステップ又は歩行をモニタし、歩行パラメータを特定する。このパラメータは、個人を特定するための生体認証として使用される。又は、デバイス2は、例えば走る、ホップする等の歩行への横断の他の形を検出することができる。他の実施形態では、デバイス2は、他の目的に関して使用されることができる。例えば、それは、ステップカウンタ、速度モニタ、安定性モニタ、転倒検出器又はスマートフォンとすることができる。
デバイス2は、デバイス2の運動を測定し、デバイス2の残りに対して固定された関係にある(即ち加速度計6はデバイス2において移動しない)少なくとも1つの加速度計6を有する。この少なくとも1つの加速度計6は、デバイス2に作用する加速度の大きさ及び方向を測定する。加速度計6は、3次元において加速度を測定し、時間にわたりその軸に沿って作用する加速度の大きさを示す3つの直交軸(例えばx、y及びz軸)に関する信号を出力する。加速度計6は、所定のサンプリング周波数で、例えば50Hzで加速度を測定する。しかし、他のサンプリング周波数が使用されることができる。3次元において加速度を測定する加速度計6の代わりに、デバイス2は、互いに直交して、又は、およそ直交して構成される一方向における加速度を測定する3つの加速度計を有することができる点を理解されたい。
デバイス2は更に、加速度計6から加速度測定を受信し、デバイス2の方向を決定するため、測定を処理する処理ユニット8を有する。いくつかの実施形態において、処理ユニット8は、加速度測定において加速度の垂直、前方及び横方向の要素の1つ又は複数を特定するため、デバイス2の方向を決定する。
デバイス2は、処理ユニット8が本発明に基づき加速度測定を処理することをもたらすよう処理ユニット8により実行されるコンピュータ可読コード又は命令を格納するのに用いられることができるメモリモジュール10も有する。メモリモジュール10は、処理ユニット8による処理の前、間及び後の加速度及びこの処理の任意の中間物を格納するために用いられることもできる。
本発明の好ましい実施形態において、デバイス2は、ユーザ4の首周りでコード又はスレッドにつけられるペンダントの形であるが、デバイス2は、例えば、腰、胸、腕、手首、足又は足関節といったユーザ4の体の異なる部分において着用される又は搬送されることになる代替的な形で実現されることができる点を理解されたい。
本発明のこの図示される実施形態において、デバイス2は、ユーザ4により着用され、加速度測定を収集及び処理する単一のユニットを有する。代替的な実施形態において、測定の処理は、加速度計6から離れたユニット(例えば、ユーザ4の体の異なる部分に着用されるユニット、ユーザの家に配置されることができる基礎ユニット若しくはコンピュータ、健康サービスプロバイダの建物に配置されるリモートサーバ)において実行されることができる。この場合、デバイス2は、リモートユニットに測定を送信するため適切な送信機又はトランシーバ回路を含むユーザ4により着用されるセンサユニットを有する。この実施形態において、ユーザ着用のセンサユニットが、センサユニットの方向を決定するために測定を処理することができる処理ユニットを含む必要はない。
実用的な実現において、デバイス2は、図2に示される及び上述の要素に対して、他の又は更なる要素を有することができる点を理解されたい。この要素は例えば、ユーザがデバイス2を起動及び/又は作動させることを可能にするユーザインタフェース、及びデバイス2に電力供給する例えばバッテリといった電源である。
加速度測定だけに基づきすべての状況において加速度計の完全な方向(横及び前方方向の要素を含む)を確立することは現在可能でないが、ユーザが歩いているとき、加速度計の完全な方向を確立することが可能であることが分かった。特に、本発明は、ユーザの歩行(即ち歩行パターン)を利用する。なぜなら、歩行は本質的に、非常に周期的なパターンであり、連続したステップは、互いに非常に類似し、そのようなものとして、加速度の対応する測定も同様に非常に類似するからである。
図3は、加速度計の着用者が歩いている間に得られる3つの個別の測定軸(x、y及びz軸)に関する加速度測定の周波数振幅(即ち周波数領域における振幅)を示すグラフである。この図において、x軸は、垂直方向に対応し、y軸は、横方向に対応し、z軸は、前進方向に対応することが知られる。周波数領域における分析から、x及びz軸は、ステップ周波数(即ち、歩く間ユーザの足が地面にぶつかる周波数で、この場合およそ1.7Hz)に整合する(即ち、で発生する)高周波応答(即ち加速度信号の周波数スペクトルにおけるピーク又は高い大きさ/振幅)を示すことがわかる。測定軸のいずれもが、横方向に整列されていない、又は密接に整列されていない一般的な場合において、全3つの軸は、ステップ周波数に整合する(即ち、で発生する)高周波応答(即ち周波数領域における高い応答又はピーク)を示す。
図3から、横方向の(y)要素が、ステップ周波数の半分で応答(即ちピーク)を示すことも分かる。この応答は、ステップが左右の足でなされたかに関係なく、前方及び垂直加速度がおよそ類似する事実に起因する。しかしながら、横方向の運動は、ユーザが、左から右に交互に揺れることに対応する。これは各ステップに関して反転信号を生み出す。この揺れは、ステップ時間の期間の2倍の、したがって、その周波数(ステップ周波数)の半分での周期的な信号を生じさせる。
従って、発明者らは、ステップ周波数の半分での加速度の要素の周波数応答(周波数領域における応答)を最大化することにより、方向に関係なく、加速度の横方向の要素がわかることを見いだした。
明らかに、この技術は、加速度の水平要素を決定するのに例えばジャイロスコープ又は磁力計といった別のセンサを使用する必要性を回避し、これらのセンサの使用によって生じる電力消費における増加を回避する。ジャイロスコープベースの方法を超える更なる利点は、ジャイロスコープにおいて一般的な測定ドリフトが存在しない点にある。歩く間加速度計が方向を変化させる場合、これは、本発明を用いて比較的迅速に修正されることができる。
図4は、本発明の一般的な実施形態を示すフローチャートである。第1のステップであるステップ101において、ユーザ4により着用される又は搬送される加速度計6を用いて、加速度の測定が得られる。
ステップ103において、ユーザの運動に関するステップ周波数が、加速度測定から決定される。
当業者であれば、ステップ周波数(又はステップ時間)を決定するさまざまな技術を認識されるであろう。いくつかの実現において、ステップ時間は、加速度計測定の大きさ、即ち
Figure 2017506745
を計算し、ピーク検出アルゴリズムを用いて、周波数領域におけるステップ周波数を見つけることで分かる(これはもちろん、ステップ時間へと変換されることができる)。この実現において、大きさ信号は、周波数領域へと変換され、適切な周波数バンド(例えば1〜2.5Hz)における最も高い値が選択される。
他の実現では、ステップ時間を発見するために、自己相関が用いられることができる。自己相関は、信号が、「遅延」として知られる複数の位置によりシフトされた自身とどのくらいうまく相関するかを決定する。時間領域の大きさ信号の最大の自己相関は、特定の遅延間隔(即ち許容可能な遅延の範囲)において特定されることができる。ここで、遅延は、ステップ時間を提供する最大の自己相関に対応する。
当業者であれば、ステップ時間又はステップ周波数を特定するために用いられることができる他の技術又は上記の技術に対する修正を認識されるであろう(例えばピークは、ノイズレベルを超える特定の量でなければならない)。
一旦ステップ周波数/ステップ時間が特定されると、加速度の横方向の要素が、ステップ周波数の半分に対応する周波数で高い応答を持つ加速度の要素であるという発見に基づき、測定された加速度が加速度の横方向の要素を特定するために処理される(ステップ105)。
いくつかの実施形態において、加速度の横方向の要素は、(例えば高速フーリエ変換を用いて)加速度測定を周波数領域へと変換し、ステップ周波数の半分に等しい又はこの付近の周波数でどの軸が周波数領域において高い応答を持つかを特定することにより発見されることができる。高い応答は、閾値より大きい応答として(即ち周波数領域における加速度信号の大きさ)、又はステップ周波数の半分に等しい若しくはこの付近の周波数で最も高い応答を持つ軸として特定されることができる。加速度の横方向の要素を特定するため、高い応答は、ステップ周波数の正確に半分で、又は、ステップ周波数の半分の所定の範囲において発見されることが必要とされることができる。加速度計軸の1つが横方向と整列され、又はおよそ整列され、加速度計軸の線形結合として加速度の横方向の要素の発見を除外するときのみ、これらの実施形態が一般に信頼性が高い点を理解されたい。従って、これらの実施形態は、加速度計6がユーザに対する任意の方向を持つ一般的な状況において好まれない。
図5におけるフローチャートは、本発明による加速度の横方向の要素を決定する好ましい実施形態を示す。このアルゴリズムは、加速度の横方向の要素が、ステップ周波数の半分に対応する周波数で周波数領域における高い応答(ピーク)を持つ加速度の要素であるという原理に基づかれるが、周波数領域への変換(例えば高速フーリエ変換)ではなく自己相関を使用する。なぜなら、自己相関を使用することが計算的により急速であるからである。ステップ時間に等しい遅延を用いると、自己相関は、前方及び垂直要素に関してポジティブであり(なぜなら、加速度信号は、自身の繰り返しである)、及び横方向の要素に関してネガティブになる(なぜなら、加速度信号は、その期間の半分である)ことが予想される。
ステップ121において、加速度測定が得られる。次に、ステップ時間又はステップ周波数が決定される(ステップ123)。ステップ123は、ステップ103に関して上述したように実行されることができる。
上述したように、加速度計6の測定軸は、x、y及びzと呼ばれる。理想的には、x軸は、(ユーザの座標系における)垂直要素と整列され、y軸は、(ユーザの座標系における)横方向の要素と整列され、及びz軸は、(ユーザの座標系における)前方成分と整列される。しかしながら、代替的な理想的な方向が存在してもよい。
図5における方法の目的は、ステップ周波数の半分で周波数領域における応答がx、y及びz軸のどの線形結合に関して最大かを決定することにより、(ユーザの座標系における)横方向の要素がx、y及びz軸の線形結合としてどのように形成されることができるかを決定することである。そのため、図5の方法は、y軸が横方向の要素と整列されるまで(y軸に沿った回転は、y軸の方向自体を変化させない)、加速度計測定軸が、x及びz軸周りで実質的に回転されることを提供する。x、y及びz軸が互いに直交するので、それらは、3Dデカルト座標空間と見られることができる。それは、一般的な3次元空間であり、点が、個別の軸に沿って原点からの距離を示す3値のベクトルにより与えられる。デカルト空間を回転させるために用いられる方法は、加速度計測定軸を(実質的に)回転させるために用いることもできる(従って、以下の説明において「空間を回転させる」とも記載される)。
3Dデカルトの空間において点の回転は、線形変換であり、即ち、それは、点の3D座標と3x3回転行列との積により実現されることができる。一セットの回転パラメータから斯かる行列を得る複数の態様が存在する。例えばx、y及びz軸それぞれに沿って3つの回転値からそれを得ることにより行われる。(x、y、z)加速度計測定の各セットに対して回転を適用することにより、加速度計軸は、軸の新規な仮想セットへと効果的に回転される。この仮想セットは例えば、x'、y'及びz'と呼ばれることができる。目的は、その後、y'が横方向の要素と整列されるよう、一セットの回転角度を見つけることである。
従って、加速度の横方向の要素を見つけるため、x及びz軸に沿って3次元空間を回転させることにより、y軸に沿った信号の自己相関が最小化される。これは、y軸が横方向の要素と整列されることをもたらす。
横方向の要素を見つけるため、加速度計6の測定軸の各々に関して、加速度測定の自己相関が決定され(ステップ125)、及び自己相関の傾斜が算出される(ステップ127)。自己相関を最小化することは、現在の空間方向において、降下の最も急峻な角度を決定することを含む山登りアルゴリズムを用いて実現されることができる。
一旦降下の最も急峻な角度が現在の空間方向に関して決定されると、空間の回転をもたらすよう回転変数が更新される。その結果、(現在の方向における)測定空間のy軸と決定された方向との間の角度が減らされる(ステップ129)。
その後、ステップ131において、更新された回転変数を用いて空間が回転され、自己相関が再計算される。この処理はその後、自己相関の傾斜が決定されるステップ127に戻る。
自己相関における有意な減少が得られなくなるまで、ステップ127〜131が繰り返される。いくつかの実施形態において、これは、再計算された自己相関及び過去の自己相関値の間の差が、閾値より少なくなることにより決定される(即ち、ステップ131の後、再計算された自己相関及び過去の自己相関値の間の差が決定され、この差が閾値より大きい場合、方法は、ステップ127に戻る。そうでなければ、方法は、ステップ133に移動する)。いくつかの実施形態において、再計算された自己相関が過去の自己相関値より少ない場合、再計算された自己相関をもたらした回転角度/変数のセットへの更新が拒絶され、代わりに測定空間のより小さい回転がもたらされる。
ステップ133において、自己相関における有意な減少がこれ以上得られることができないとき、y軸は横方向の要素と整列されたと決定される(図6に示されるように、自己相関空間が滑らかであるとき。図6は、x及びz軸に沿ったすべての回転可能性に関するy軸に沿ったステップ時間遅延での自己相関のヒートマップを示す。)。図6から、極小又は極大の不足が、丘陵降下タイプのアルゴリズムが、自己相関を最小にする最適回転を確実に見つけることを可能にする(回転角度は、ラジアンにおいて与えられる)点に留意されたい。
ステップ127〜131における山登りアルゴリズム:山登りは、何らかの基準、このケースでは適切な自己相関遅延でのy軸における大きい負の自己相関を最大化する一セットの回転角度に到達するための可能性のある複数の方法の1つである。アルゴリズムは、回転角度の初期セットで開始し、ステップ127においてどの「方向」で基準が最も速く改善するかを見つけ(即ち最も急峻な傾斜)、この方向において回転角度を更新し(ステップ129)、基準が更に増加されることができなくなるまで繰り返す。
y軸に沿った回転はその方向に影響を及ぼさないので、x及びz軸に沿った回転だけが考慮される必要がある。これらの2つの回転値は、空間における2次元点とみなされることができる。これは、値を変化させることにより特定の方向において移動することができる。傾斜を推定するため(ステップ127)、例えば、回転値の周りの4つの点が選択されることができる。2つは、x回転の側にあり、もう2つは、z回転の側にある。新規点は、元の点にかなり近くあるべきである。
その後、基準スコアが新規点に関して算出されることができ、最高基準スコアを持つ点が発見されることができ、特定の距離がその方向において移動されることができる。実際は、ステップ129は、回転角度の1つから何らかの値を減算する、又はこれに加算し、回転行列を更新することを有し、ステップ131は、新規回転を計算し、自己相関値を決定することを有する。これは、固定された値とすることができるか、又は、距離値を得るために、何らかの式が用いられることができる。移動される方向は、基準を改善した方向の複合物でありえる。また、4つ以上の点が、必要に応じて使用されることができる。
回転角度の新規セットが改良である場合、このセットは保たれ、4つの新規点を選択する処理が再び始まる。それが改良でない場合、新規点が拒絶され、同一方向におけるより小さい距離の移動が代わりに試される。実質的な改善がなされないとき、アルゴリズムは終わる。なぜなら、改良をもたらす方向が見つからない、又は、進まれる距離が小さく、現実の進歩が何もなされないからである。
回転角度の初期セットは重要であるが、検索空間が、最も高い基準が、任意の初期位置から常に見つかるようなものである場合、これは懸念でない。この場合、図6から、これがそのケースであることが分かる。実際的に、これは、y軸の元の向きに関係なく、アルゴリズムが常に、横方向の要素と整列されることを意味する。
一旦加速度の横方向の要素が、ステップ105又は133において得られると、垂直及び前方の要素は、重力推定技術を通して整列されることができる。この技術は、従来技術において知られる。特に、重力推定技術は、加速度の垂直要素を特定するために用いられることができる。これは前方成分として残りの要素を残す。代替的に、横方向の要素を特定することを試みる前に斯かる技術を用いて垂直要素を決定し、その後上記の技術を通して横方向の要素を見つけることが可能である。いくつかの場合において、垂直要素を最初に見つけることはより有利である。なぜなら、横方向の要素を見つけるときの自由度がより少ないからである。特に、回転行列が、「ブルートフォース(力任せ)」である場合にそうである(即ち、最善の自己相関は、回転角度の固定セットに関して計算される)。
ユーザが、歩いている、又は類似するタイプの運動(例えばジョギング、ランニング等)を実行しているとき、本発明による方法が効果的である点を理解されたい。従って、上記実施形態のいずれかにおいて、加速度測定のチェックは、ユーザの運動が歩くことに対応するかどうか、及び従って、加速度計6の決定された方向が信頼性が高いとみなされることができるかどうかを決定するために実行されることができる。このチェックは、上記方法の任意の点で行われることができ、例えば、図4の実施形態におけるステップ103より前に、及び図5の実施形態におけるステップ123より前に行われる。加速度測定のこのチェックは例えば、歩行に関する既知のパターンに対して加速度測定のパターンマッチを実行すること、又は適当なバンド(例えば1〜2.5Hz)におけるステップ周波数に関するチェックを行うことを有することができる。しかしながら、当業者であれば、ユーザが歩いているかどうかを加速度計測定から特定するために使用されることができる他の技術を認識されるであろう。これらの第2の例が、図4のステップ103及び図5のステップ123の後に実行される点を理解されたい。ユーザが歩いていないこと(又はジョギング、ランニング等をしていること)を試験が示唆する場合、横方向を決定する加速度測定が停止される、又は決定された方向が信頼性が低いとして破棄されることができる。
従って、歩いているユーザにより付けられる又は搬送される加速度計による加速度測定において加速度の横方向の要素を確実に特定することができる技術が提供される。
本発明が図面及び前述の説明において詳細に図示され及び説明されたが、斯かる図示及び説明は、説明的又は例示的であると考えられ、本発明を限定するものではない。本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。
図面、開示及び添付された請求項の研究から、開示された実施形態に対する他の変形が、請求項に記載の本発明を実施する当業者により理解され、実行されることができる。請求項において、単語「有する」は他の要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞「a」又は「an」は複数性を除外するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを意味するものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学的記憶媒体又は固体媒体といった適切な媒体において格納/配布されることができるが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介してといった他の形式で配布されることもできる。請求項における任意の参照符号は、発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (15)

  1. ユーザより搬送される又は着用される加速度計の方向を決定する方法において、
    前記ユーザが動くとき前記加速度計を用いて加速度を測定するステップと、
    前記測定された加速度を処理して、前記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するステップと、
    前記測定された加速度を処理して、前記ステップ周波数の半分に対応する周波数での高い応答を持つ加速度の要素として加速度の横方向の要素を特定するステップとを有する、方法。
  2. 前記測定された加速度を処理して、加速度の横方向の要素を特定するステップが、前記ステップ周波数の半分、又はこの付近の自己相関遅延で、特定の方向における前記測定された加速度の自己相関を最小にする前記測定された加速度に関する回転角度のセットを決定するステップを有し、前記加速度の横方向の要素は、前記特定の方向における前記測定された加速度を有する、請求項1に記載の方法。
  3. 前記決定するステップが、
    (i)前記測定された加速度の自己相関を決定するステップと、
    (ii)自己相関傾斜を算出し、前記自己相関において降下の最も急峻な角度が発生する方向を決定するステップと、
    (iii)測定空間におけるy軸及び前記決定された方向の間の角度を減らす前記測定空間の回転をもたらすよう、一組の回転角度を更新するステップと、
    (iv)前記回転された測定空間において前記加速度の自己相関を決定するステップと、
    (v)前記回転された測定空間における前記加速度の自己相関がステップ(i)において決定された自己相関より少ない場合、ステップ(iii)における前記回転角度のセットへの更新を拒絶し、前記測定空間のより小さい回転でステップ(iii)及び(iv)を繰り返すステップと、
    (vi)前記回転された測定空間における前記加速度の自己相関がステップ(i)において決定された自己相関より大きい場合、ステップ(iv)において決定された自己相関及びステップ(i)において決定された自己相関の間の差を決定するステップと、
    (vii)前記差が閾値より大きい場合、ステップ(ii)から(vi)を繰り返し、そうでない場合、降下の最も急峻な角度が前記回転された測定空間において発生する前記方向における加速度を、前記加速度の横方向の要素として決定するステップとを有する、請求項2に記載の方法。
  4. 前記測定された加速度を処理して、加速度の横方向の要素を特定するステップが、前記加速度測定を前記周波数領域へと変換し、前記ステップ周波数の半分に等しい又はこの所定の範囲における周波数で高い応答を持つ前記加速度の要素として前記加速度の横方向の要素を特定するステップを有する、請求項1に記載の方法。
  5. 前記測定された加速度を処理して、前記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するステップが、
    前記測定された加速度の大きさを計算するステップと、
    ピーク検出アルゴリズムを用いて、前記周波数領域における前記ステップ周波数を見つけるステップとを有する、請求項1乃至4のいずれかに記載の方法。
  6. 前記測定された加速度を処理して、前記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するステップが、
    前記測定された加速度の大きさを計算するステップと、
    前記測定された加速度の大きさを表す信号の自己相関を算出するステップと、
    前記信号の最大の自己相関を特定するステップと、
    前記信号の最大の自己相関に対応する遅延として前記ユーザに関するステップ時間を特定するステップとを有する、請求項1乃至5のいずれかに記載の方法。
  7. 前記測定された加速度を処理し、前記ユーザが歩いているかどうかを決定するステップと、
    前記ユーザが歩いていると決定される場合、前記測定された加速度を処理し、加速度の横方向の要素を特定するステップとを更に有する、請求項1乃至6のいずれかに記載の方法。
  8. 前記測定された加速度を処理し、前記ユーザが歩いているかどうかを決定するステップが、前記決定されたステップ周波数が所定の範囲に含まれるかどうかを決定するステップを有する、請求項1乃至7のいずれかに記載の方法。
  9. コンピュータに、請求項1乃至8のいずれかに記載の方法を実行させるコンピュータ可読コードを持つコンピュータプログラム。
  10. ユーザにより搬送される又は着用される加速度計の方向を決定する装置であって、
    処理ユニットを有し、前記処理ユニットが、
    前記加速度計から加速度の測定を受信し、
    前記測定された加速度を処理して、前記ユーザによる運動のステップ周波数を決定し、
    前記測定された加速度を処理して、前記ステップ周波数の半分に対応する周波数で高い応答を持つ加速度の要素として加速度の横方向の要素を特定するよう構成される、装置。
  11. 前記処理ユニットが、前記ステップ周波数の半分、又はこの付近の自己相関遅延で、特定の方向における前記測定された加速度の自己相関を最小にする前記測定された加速度に関する回転角度のセットを決定することにより、前記測定された加速度を処理して、前記加速度の横方向の要素を特定するよう構成され、前記加速度の横方向の要素は、前記特定の方向における前記測定された加速度を有する、請求項10に記載の装置。
  12. 前記処理ユニットが、
    (i)前記測定された加速度の自己相関を決定し、
    (ii)自己相関傾斜を算出し、前記自己相関において降下の最も急峻な角度が発生する方向を決定し、
    (iii)測定空間におけるy軸及び前記決定された方向の間の角度を減らす前記測定空間の回転をもたらすよう、一組の回転角度を更新し、
    (iv)前記回転された測定空間において前記加速度の自己相関を決定し、
    (v)前記回転された測定空間における前記加速度の自己相関が前記(i)において決定された自己相関より少ない場合、前記(iii)における前記回転角度のセットへの更新を拒絶し、前記測定空間のより小さい回転で前記(iii)及び(iv)を繰り返し、
    (vi)前記回転された測定空間における前記加速度の自己相関が前記(i)において決定された自己相関より大きい場合、前記(iv)において決定された自己相関及び前記(i)において決定された自己相関の間の差を決定し、
    (vii)前記差が閾値より大きい場合、前記(ii)から(vi)を繰り返し、そうでない場合、降下の最も急峻な角度が前記回転された測定空間において発生する前記方向における加速度を、前記加速度の横方向の要素として決定することにより、前記測定された加速度を処理して、加速度の横方向の要素を特定するよう構成される、請求項10又は11に記載の装置。
  13. 前記処理ユニットが、前記測定された加速度の大きさを計算し、ピーク検出アルゴリズムを用いて、前記周波数領域における前記ステップ周波数を見つけることにより、前記測定された加速度を処理して、前記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するよう構成される、請求項10、11又は12のいずれかに記載の装置。
  14. 前記処理ユニットが、前記測定された加速度の大きさを計算し、前記測定された加速度の大きさを表す信号の自己相関を算出し、前記信号の最大の自己相関を特定し、前記信号の最大の自己相関に対応する遅延として前記ユーザに関するステップ時間を特定することにより、前記測定された加速度を処理して、前記ユーザによる運動のステップ周波数を決定するよう構成される、請求項10、11又は12のいずれかに記載の装置。
  15. 前記処理ユニットが更に、前記測定された加速度を処理し、前記ユーザが歩いているかどうかを決定し、前記ユーザが歩いていると決定された場合、前記測定された加速度を処理し、加速度の横方向の要素を特定するよう構成される、請求項10乃至14のいずれかに記載の装置。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017526906A (ja) * 2014-07-03 2017-09-14 日本テキサス・インスツルメンツ株式会社 歩行者ナビゲーションデバイス及び方法
JP2022064449A (ja) * 2020-10-14 2022-04-26 株式会社日立製作所 行動解析システム及びそれを用いた行動解析方法

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9877668B1 (en) * 2014-11-21 2018-01-30 University Of South Florida Orientation invariant gait matching
CN105962945B (zh) * 2016-06-18 2019-08-23 广东乐心医疗电子股份有限公司 一种计算步频的方法与装置以及包含该装置的可穿戴设备
WO2018047855A1 (ja) 2016-09-09 2018-03-15 旭化成株式会社 歩数計数装置、歩数計数方法、およびプログラム
CN109862831B (zh) * 2016-10-07 2022-03-04 松下知识产权经营株式会社 认知功能评价装置、认知功能评价方法以及程序记录介质
WO2018081795A1 (en) 2016-10-31 2018-05-03 Zipline Medical, Inc. Systems and methods for monitoring physical therapy of the knee and other joints
CN106343996A (zh) * 2016-11-14 2017-01-25 佳禾智能科技股份有限公司 一种心率计步耳机及其实现方法
TWI677322B (zh) * 2016-11-24 2019-11-21 財團法人金屬工業研究發展中心 肌力分級檢測裝置及方法
CN107314775B (zh) * 2017-05-17 2019-09-10 浙江利尔达物联网技术有限公司 一种基于三轴加速度传感器的动态切换计算轴的计步方法
CN107966161B (zh) * 2017-11-09 2020-04-28 内蒙古大学 基于fft的步行检测方法
GB2574074B (en) 2018-07-27 2020-05-20 Mclaren Applied Tech Ltd Time synchronisation
CN109893137B (zh) * 2019-03-07 2021-09-03 山东科技大学 基于移动终端在不同携带位置下改善步态检测的方法
GB2588236B (en) 2019-10-18 2024-03-20 Mclaren Applied Ltd Gyroscope bias estimation
CN113712536B (zh) * 2020-05-26 2023-12-26 李昀儒 基于步态分析的不平衡预警方法及穿戴装置
US11397193B2 (en) 2020-06-12 2022-07-26 Koneksa Health Inc. Movement analysis method and apparatus
US11307050B2 (en) * 2020-06-12 2022-04-19 Koneksa Health Inc. Measuring method and device

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040230138A1 (en) * 2003-04-10 2004-11-18 Shigeyuki Inoue Physical movement analyzer and physical movement analyzing method
US20060284979A1 (en) * 2005-06-09 2006-12-21 Sony Corporation Activity recognition apparatus, method and program
US20120296221A1 (en) * 2010-02-11 2012-11-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for determining a respiration signal
US20130190008A1 (en) * 2012-01-19 2013-07-25 University Of Southern California Physical activity monitoring and intervention using smartphone and mobile app

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8626472B2 (en) * 2006-07-21 2014-01-07 James C. Solinsky System and method for measuring balance and track motion in mammals
CN100595520C (zh) * 2008-02-21 2010-03-24 上海交通大学 适用于步行者的定位方法
WO2010072883A1 (en) * 2008-12-22 2010-07-01 Polar Electro Oy Overall motion determination
US7970573B2 (en) 2008-12-22 2011-06-28 Intel Corporation Techniques for determining orientation of a three-axis accelerometer
CH703381B1 (fr) 2010-06-16 2018-12-14 Myotest Sa Dispositif portable intégré et procédé pour calculer des paramètres biomécaniques de la foulée.
US8694251B2 (en) * 2010-11-25 2014-04-08 Texas Instruments Incorporated Attitude estimation for pedestrian navigation using low cost mems accelerometer in mobile applications, and processing methods, apparatus and systems
WO2014089238A1 (en) * 2012-12-04 2014-06-12 Mapmyfitness, Inc. Gait analysis system and method
JP2014128464A (ja) * 2012-12-28 2014-07-10 Tokyo Institute Of Technology 歩行支援装置および歩行支援方法
CN103675338B (zh) 2013-12-06 2015-07-29 无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心 基于智能设备的高精度步行方向检测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040230138A1 (en) * 2003-04-10 2004-11-18 Shigeyuki Inoue Physical movement analyzer and physical movement analyzing method
US20060284979A1 (en) * 2005-06-09 2006-12-21 Sony Corporation Activity recognition apparatus, method and program
US20120296221A1 (en) * 2010-02-11 2012-11-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for determining a respiration signal
US20130190008A1 (en) * 2012-01-19 2013-07-25 University Of Southern California Physical activity monitoring and intervention using smartphone and mobile app

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017526906A (ja) * 2014-07-03 2017-09-14 日本テキサス・インスツルメンツ株式会社 歩行者ナビゲーションデバイス及び方法
JP2022064449A (ja) * 2020-10-14 2022-04-26 株式会社日立製作所 行動解析システム及びそれを用いた行動解析方法
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