JP2018175670A - 運動器具、制御装置、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
一般的に、一連の動きの中で、力が入りやすい(負荷を増やしたほうがよい)ポイントや、力が入りにくい(多くの負荷を与えるべきでない)ポイントが存在するため、トレーニングの効果を最大化するためには、一連の動きの中で負荷量を調節できることが好ましい。そして、このポイントは、例えばユーザの身体的・機能的特徴(骨格や筋肉)によって異なりうる。上記ポイントが不適切に調整された機器を用いてトレーニングを行った場合、所望の効果が得られないばかりか、筋肉を傷める虞もある。
本発明は、他の観点において、コンピュータに、負荷が調整可能な運動器具を用いて行われる一連の運動において、ユーザが運動中に前記運動器具に対して与える力の特性を表す運動特性を取得するステップと、ユーザの属性情報を取得するステップと、前記運動器具を用いてトレーニングを実施した一のユーザの運動特性と当該一のユーザの属性情報とに基づいて、当該一のユーザが前記運動器具を用いて運動する際の前記負荷の特性である負荷特性を決定するステップと、該決定された負荷特性に基づいた負荷設定の指示を、前記運動器具に出力するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
本発明は、他の観点において、負荷が調整可能な可動部と、前記可動部に作用された力の特性を表す運動特性を取得する第1取得手段と、ユーザの属性情報を取得する第2取得手段と、トレーニングを実施した一のユーザの運動特性と当該一のユーザの属性情報とに基づいて、当該一のユーザが運動する際の前記負荷の特性である負荷特性を決定する決定手段と、該決定された負荷特性に基づいて前記可動の負荷を調整する調整手段とを有する運動器具を提供する。
各運動器具200は、負荷が調整な可動部を少なくとも備えた運動器具であって、例えば、ペダリングマシン、レッグプレス、ベンチプレス等である。運動器具200にて実現される運動の内容、種類、主に使用する体の部位は特に限定されない。要は、一連の運動(可動部の動作開始点と動作終了点とで定義される動作の単位)を繰り返してユーザに行わせることによって、筋肉に負荷を与える装置である。動作の単位とは、典型的に、脚や腕を最も曲げた状態から最も伸ばした状態にするまで(あるいはその逆方向)の動作であるが、伸ばした状態からさらに曲げた状態に戻るまでを一単位と捉えてもよい。あるいは、ペダルを一回転だけ漕ぐ動作も一連の動作といえる。
加えて、各運動器具200は、負荷量(力の大きさ)以外に、トレーニングに関係するパラメータを調節する機能を有する。具体的には、力を入れさせる方向やタイミングの調節機能のほか、一連の運動を繰り返す回数や一回のトレーニングの時間の長さを設定および変更する機能を有する。
運動器具200およびサーバ300は、ネットワーク900を介して接続される。ネットワーク900は、例えばインターネット、LAN、基地局や無線アクセスポイントなどによって構成される。
取得した運動特性データは、通信部230を介してサーバ300に送信されるとともに、調整部223に供給される。
また、センサ211における直接的な計測値(例えば電圧値・電流値)を、力を表す量に変換せずそのままサーバ300に出力してもよい。この場合、サーバ300においては後述の負荷特性を決定するために所定の変換処理を行ってもよいし、変換処理を行わずに負荷特性を決定してもよい。
なお、負荷特性以外のパラメータも負荷特性と同様にサーバ300にて生成し、調整部223はサーバ300から当該情報を取得してもよい。
また、調整部223は、解析部222から出力される情報に加えて、運動器具200に入力されまたはサーバ300から取得された、ユーザに関連する情報を加味して上記パラメータを設定してもよい。
他の態様として、ユーザ特定部240はICカードリーダやバーコードリーダなどの情報読み取り装置として実現され、サーバにて発行されたQRコード等の識別情報をユーザがトレーニング開始前にユーザ特定部240にかざすと、そのユーザの特定(認証)を行うとともに、そのユーザに対して運動器具200に設定すべき情報を生成するために用いられる情報をサーバ300から取得してもよい。この場合は、入力部250は省略することが可能である。
図3(c)は、ペダル部を拡大したものである。可動機構210は、クランク215とペダル216とを含む。可動機構210にはクランク215の回転角(ペダル216の位置)に応じて負荷量を調整することができる駆動機構が内蔵されている。ペダル216の1回転(0≦θ≦360°)が、1サイクルの運動に相当する。なお、初動位置(θ=0)の適宜は任意である。
好ましい態様において、決定部310は、当該あるユーザについて計測された運動特性と当該ユーザのユーザ属性とを用いて負荷特性を決定する。
自己の属性情報や自己または他人の運動データに基づいて負荷特性を決定する具体例については後述する。
例えば、負荷特性を決定すべく、あるユーザについて今取得した運動特性と、そのユーザについて過去(例えば3か月前)に既に取得され記憶部320に記憶されている運動特性とを比較し、当該今取得した運動特性と該比較の結果とを加味して負荷特性を決定する。具体的には、決定部310は、所定のアルゴリズムまたは記憶部320に蓄積された他人の運動特性の変化や他人のユーザ属性の変化等を解析した結果を用いて、そのユーザの運動特性の変化の原因を推定する。そして、推定した原因に応じて負荷特性を決定する。例えば、原因が筋力の向上であると推定した場合、全体的な負荷を上げるような負荷特性曲線を決定する。あるいは、そのユーザについて怪我など体調の不備が疑われる場合は、負荷を下げるような負荷特性曲線を決定する。なお、対比すべき過去の運動特性は過去の一時点(現在から所定期間前あるいは最後に計測が行われたされた時点)にのデータであってもよいし、2以上の過去の時点に計測された運動特性を用いてもよい。後者の場合、トレーニングを始めてから現在までの運動特性の推移を加味して、いま設定すべき負荷特性を決定することができる。
自己の現在の運動特性と過去の運動特性との比較は、過去に積み重ねたトレーニングの効果あるいはトレーニングへの意欲を示す一つの指標といえる。よって、現在得られている運動特性や現状のユーザの状態を示すユーザ属性からだけは推し量ることが困難な、ユーザの意欲や潜在的能力・機能を加味した内容のトレーニングを提供することができる。
なお、設定情報および属性情報は、ユーザによって予め登録されていてもよいし、毎回のトレーニング開始時に運動器具200にて入力されて運動特性データとともにサーバ300に送信されてもよい。なお、基本属性と状況情報のうちいずれか一方が省略されてもよい。
このパラメータは、運動器具200にて実現可能な運動の自由度に依存する。例えば、001のマシンの場合、設定可能する負荷量は抗力(スカラー量)であり、デフォルトの設定で、負荷量PはP0(d)という関数形で表わされる。002のマシンの場合は、X軸についての回転とY軸についての回転の、2つの自由度が存在し、回転の状態(θ、φ)において発生させる負荷力WはW=W0(θ、φ)という関数形で表わされている。
なお、適用する負荷特性や計測する運動特性は、運動特性曲線や負荷特性曲線(連続関数)として表現されている必要はない。離散的な位置(あるいは変化量)と当該位置において発揮された力(与える負荷)の組合わせの集合であってもよい。要するに、この項目には、運動器具200にて適用された負荷特性を表す情報と、負荷特性を更新する際に取得された、ユーザが運動した結果を表す情報とが記録される。
図8は、あるユーザについて取得された運動特性曲線の具体例である。p1は、計測モードにおいて、ユーザがレッグプレスマシンにて運動した際に発揮された力の特性を示す。横軸は変位量(距離)であり、縦軸は発揮されたユーザの力またはユーザに与えた力の大きさである。初動点d1において力は最小値Fminであり、dが大きくなるにつれて(すなわち脚が徐々に伸ばされるにつれて)大きな力が発揮され、力は変位量d=d2において最大値Fmaxを取る。すなわち、このユーザはd=d2において最も力が発揮されたことを示す。ここからさらにdが大きくなる(脚が伸ばされる)と、発揮された力は徐々に小さくなり、動作終了点d3(例えば脚が完全に伸びきった状態)で1サイクルの運動が終了する。
このように、トレーニングの目的等に応じたトレーニング対象の部位の筋力の理想的な使い方をユーザの体に覚え込ませることができる。
図14は、サーバ300が、他人の情報を用いて負荷特性曲線を決定する例を説明するための模式図である。ここでは、対象のユーザ(ここではAさんとする)について、同図の上の図に示す運動特性曲線p2を得たとする。すると、決定部310は、運動履歴DB322内を検索し、所定のパターンマッチングアルゴリズムを用いて、p2と最も類似度が近い運動特性データを決定する。
この例では、Cさんの運動特性データと最も類似度が高かったとする。すると、決定部310は、このCさんの運動特性データに対して生成された負荷特性データに基づいて、Aさん用の負荷特性データを生成する。具体的には、Cさんに対して生成された負荷特性データをそのままAさん用の負荷特性データとして採用してもよいし、Aさんの運動特性データとCさんの運動特性データとの差分に基づいて、Cさん用に生成された負荷特性データを補正してもよい。
なお、所定のパターンマッチングアルゴリズムとは、固定的なものに限らず、例えば、機械学習などのいわゆるAI(人工知能)に関する技術を、サーバ300にて蓄積された運動特性や属性情報に適用することによって得られるものであってもよい。機械学習として、例えばディープラーニングの手法を採用することができる。
ここで、同図における効果とは、ユーザやトレーナーによって入力される主観的な情報であってもよいし、負荷特性の更新前後の2つの時点において測定それぞれされた2つの運動特性をデータ解析して得られる、その負荷特性を用いて行ったトレーニングによる運動能力または肉体的変化を表す指標を用いて表現されてもよい。また、この効果はユーザ属性ごとに記述してもよい。すなわち、所定のユーザ属性を有するユーザに特有に表れる効果を記述してもよい。
この例では、負荷特性q1を適用したユーザ中、その後負荷特性q5に変更したユーザの割合が全体の50%と最も多いこと、負荷特性q5へ変更したユーザの半数はダイエット目的であり、そのユーザを平均するとトレーニングを始めてか1か月未満であり、無理なく続けられたというユーザの反応が多く寄せられた、ことを示している。
このようにして決定される負荷特性(例えばq5)は、運動特性に依存した情報であってもよいし、運動特性とは無関係に定義されるもの(例えば負荷曲線自体を表すデータ)であってもよい。前者の場合、例えば、負荷曲線の形状は理想的な形状としつつ、現在の運動特性データのピーク値を5%だけ上昇させることを目的とした負荷特性である。後者の場合、負荷特性を決定するために運動特性の測定を行う必要がなく、ユーザ属性のみ決定できればよい。従って、この場合、運動器具200において上述の測定モードは省略してもよい。
あるいは、あるユーザの属性情報と一定の類似度を有する属性情報を有する1以上のユーザをまず抽出し、抽出された1以上のユーザに対して生成された運動特性データの中から類似度が最も高い運動特性データを特定し、該特定された運動特性データに対して生成された負荷特性データに基づいて、当該あるユーザに対する負荷特性データを生成してもよい。
このように他人の属性との共通性を加味することで、負荷特性の妥当性が向上することが期待される。
このようなメッセージは、予め属性情報および運動特性に対応付けて登録されたものであってもよいし、蓄積された多数の運動特性や属性情報に対して強化学習の手法を適用することによって得られる事象や知見(負荷特性データとユーザ属性との相関関係や因果関係など)に基づいて生成されてもよい。
このように他人のユーザ属性を利用することで、ユーザが気が付いていない原因やその原因に対する解決策・アドバイスをユーザに提供することができる
Claims (12)
- 負荷が調整可能な運動器具を用いて行われる運動において、ユーザが運動中に前記運動器具に対して与える力の特性を表す運動特性を取得する第1取得手段と、
ユーザの属性情報を取得する第2取得手段と、
前記運動器具を用いてトレーニングを実施した一のユーザの運動特性と当該一のユーザの属性情報とに基づいて、当該一のユーザが前記運動器具を用いて運動する際の前記負荷の特性である負荷特性を決定する決定手段と、
該決定された負荷特性に基づいた負荷設定の指示を、前記運動器具に出力する出力手段と
を有する制御装置。 - 前記第1取得手段は、前記一のユーザについて、複数の時点において運動特性を取得し、
前記決定手段は、前記一のユーザについての、第1の時点において測定された運動特性と第2の時点において測定された運動特性とに基づいて、当該一のユーザに対する負荷特性を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の制御装置。 - 前記第1取得手段は、複数のユーザについて運動特性を取得し、
前記決定手段は、前記一のユーザの運動特性と当該一のユーザ以外のユーザの運動特性とに基づいて、前記一のユーザに対する負荷特性を決定する
ことを特徴とする
ことを特徴とする請求項1または2に記載の制御装置。 - 前記決定手段は、前記一のユーザ以外の属性情報にさらに基づいて前記負荷特性を決定する
ことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載の制御装置。 - 前記決定手段は、さらに、前記一のユーザ以外のユーザの運動特性に基づいて生成される付随情報を生成し、
前記出力手段は、該決定された付随情報を更に出力する
ことを特徴とする請求項3または4に記載の制御装置。 - 前記付随情報は、前記一のユーザ以外のユーザの属性情報にさらに基づいて生成される
ことを特徴とする請求項5に記載の制御装置。 - 前記付随情報は、当該一のユーザの運動特性が基準の運動特性から所定程度以上異なっていることを示す
ことを特徴とする請求項5または6に記載の制御装置。 - 前記属性情報は、前記運動に関係する体の部位における現在または過去の故障に関する情報を含む
ことを特徴とする請求項1ないし7のいずれか一つ記載の制御装置。 - 前記属性情報は、前記ユーザにとっての前記運動を行う目的に関する情報を含む
ことを特徴とする請求項1ないし8のいずれか一つに記載の制御装置。 - 前記属性情報は、前記運動の最中において前記ユーザが感じた感覚に関する情報を含む
ことを特徴とする請求項1ないし9のいずれか一つに記載の制御装置。 - コンピュータに、
負荷が調整可能な運動器具を用いて行われる運動において、ユーザが運動中に前記運動器具に対して与える力の特性を表す運動特性を取得するステップと、
ユーザの属性情報を取得するステップと、
前記運動器具を用いてトレーニングを実施した一のユーザの運動特性と当該一のユーザの属性情報とに基づいて、当該一のユーザが前記運動器具を用いて運動する際の前記負荷の特性である負荷特性を決定するステップと、
該決定された負荷特性に基づいた負荷設定の指示を、前記運動器具に出力するステップと
を実行させるためのプログラム。 - 負荷が調整可能な可動部と、
前記可動部に作用された力の特性を表す運動特性を取得する第1取得手段と、
ユーザの属性情報を取得する第2取得手段と、
トレーニングを実施した一のユーザの運動特性と当該一のユーザの属性情報とに基づいて、当該一のユーザが運動する際の前記負荷の特性である負荷特性を決定する決定手段と、
該決定された負荷特性に基づいて前記可動部の負荷を調整する調整手段と
を有する運動器具。
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