JP2019005147A - 疲労度算出装置、及び、疲労度算出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ヘッドマウントディスプレイの重量に起因する疲労度を算出する疲労度算出装置、及び、疲労度算出プログラムを提供する。【解決手段】疲労度算出装置は、ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位から導出される筋活動量Ｘ１と、前記ヘッドマウントディスプレイの重量Ｘ２とに基づいて、次式（１）から前記利用者の疲労度Ｙを導出する疲労度算出部を含む。Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋Ｃ （１）ただし、Ａ、Ｂ、Ｃは、所定の係数である。【選択図】図１

Description

本発明は、疲労度算出装置、及び、疲労度算出プログラムに関する。

従来より、使用者の頭部に装着された状態において、画像を使用者に視認させる画像表示装置と、使用者の生体情報を検出し、前記生体情報を前記画像表示装置に送信する検出部と、前記画像表示装置を用いて使用者に視認されている画像の制御を行なう制御部とを備える頭部装着型表示装置がある。検出された前記生体情報の変化に基づいて、前記画像の制御に関する情報である画像制御情報を使用者に報知する報知部とをさらに備え、使用者の外眼筋または内眼筋に蓄積した疲労を判断する（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１５−１７７４０３号公報

ところで、頭部装着型表示装置（ヘッドマウントディスプレイ）は、ある程度の重さがあるため、連続的に使用すると、重量に起因する疲労が生じる。

従来の頭部装着型表示装置（ヘッドマウントディスプレイ）は、外眼筋又は内眼筋に蓄積した疲労を判断しているが、重量に起因する疲労を判断又は測定することはできない。

そこで、ヘッドマウントディスプレイの重量に起因する疲労度を算出する疲労度算出装置、及び、疲労度算出プログラムを提供することを目的とする。

本発明の実施の形態の疲労度算出装置は、ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位から導出される筋活動量Ｘ１と、前記ヘッドマウントディスプレイの重量Ｘ２とに基づいて、次式（１）から前記利用者の疲労度Ｙを導出する疲労度算出部を含む。
Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋Ｃ （１）
ただし、Ａ、Ｂ、Ｃは、所定の係数である。

ヘッドマウントディスプレイの重量に起因する疲労度を算出する疲労度算出装置、及び、疲労度算出プログラムを提供することができる。

実施の形態の疲労度算出プログラムを実行するコンピュータシステム１０を示す斜視図である。 コンピュータシステム１０を示すブロック図である。 疲労度算出装置１００を示す図である。 疲労度算出装置１００の算出処理部１４０の構成を示す図である。 首と肩に貼り付ける電極の配置を示す図である。 算出処理部１４０のメモリに格納されるデータを示す図である。 筋活動量データの取得方法を段階的に示す図である。 主観疲労度、首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データを得る際の３６の条件を示す図である。 ３６の条件において得られた、主観疲労度、首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データを示す図である。 主観疲労度と、式（２）で算出した疲労度と、両者の残差とを示す図である。 図１０に示す主観疲労度と算出した疲労度との関係を表すグラフを示す図である。 算出処理部１４０が実行する処理を示すフローチャートである。 実施の形態の変形例の疲労度算出システム５００を示す図である。 実施の形態の変形例の疲労度算出システム５００Ａを示す図である。 重量データベース３５０のデータ構造を示す図である。

以下、本発明の疲労度算出装置、及び、疲労度算出プログラムを適用した実施の形態について説明する。

＜実施の形態＞
図１は、実施の形態の疲労度算出プログラムを実行するコンピュータシステム１０を示す斜視図である。コンピュータシステム１０は、本体部１１、ディスプレイ１２、キーボード１３、マウス１４、及びモデム１５を含む。

本体部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算装置）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive：ハードディスクドライブ）、及びディスクドライブ等を内蔵する。ディスプレイ１２は、本体部１１からの指示により画面１２Ａ上に疲労度等を表示する。ディスプレイ１２は、例えば、液晶モニタであればよい。キーボード１３は、コンピュータシステム１０に種々の情報を入力するための入力部である。マウス１４は、ディスプレイ１２の画面１２Ａ上の任意の位置を指定する入力部である。モデム１５は、外部のデータベース等にアクセスして他のコンピュータシステムに記憶されているプログラム等をダウンロードする。また、モデム１５は、インターネット等を通じて、他のコンピュータシステムとデータ通信を行う。

疲労度算出プログラムは、ディスク１７等の可搬型記録媒体に格納されるか、モデム１５等の通信装置を使って他のコンピュータシステムの記録媒体１６からダウンロードされ、コンピュータシステム１０に入力されてコンパイルされる。

疲労度算出プログラムは、コンピュータシステム１０を疲労度算出装置として動作させる。このプログラムは、例えばディスク１７等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されていてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ディスク１７、ＩＣカードメモリ、フロッピー（登録商標）ディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体に限定されるものではない。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、モデム１５又はＬＡＮ等の通信装置を介して接続されるコンピュータシステムでアクセス可能な各種記録媒体を含む。

図２は、コンピュータシステム１０を示すブロック図である。

コンピュータシステム１０の本体部１１は、バス２０によって接続されたＣＰＵ２１、ＲＡＭ又はＲＯＭ等を含むメモリ部２２、ディスク１７用のディスクドライブ２３、及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４を含む。実施の形態１では、ディスプレイ１２、キーボード１３、及びマウス１４は、バス２０を介してＣＰＵ２１に接続されているが、これらはＣＰＵ２１に直接的に接続されていてもよい。また、ディスプレイ１２は、入出力画像データの処理を行う周知のグラフィックインタフェース（図示せず）を介してＣＰＵ２１に接続されていてもよい。

コンピュータシステム１０において、キーボード１３及びマウス１４は、疲労度算出装置の入力部である。ディスプレイ１２は、疲労度算出装置に対する入力内容等を画面１２Ａ上に表示する表示部である。

なお、コンピュータシステム１０は、図１及び図２に示す構成のものに限定されず、各種周知の要素を付加してもよく、又は、各種周知の要素を代替的に用いてもよい。

図３は、疲労度算出装置１００を示す図である。疲労度算出装置１００は、電位処理部１１０、マーカ検出部１２０、重量測定部１３０、及び算出処理部１４０を含む。算出処理部１４０は、図１及び図２に示すコンピュータシステム１０によって実現される。

図４は、疲労度算出装置１００の算出処理部１４０の構成を示す図である。図５は、首と肩に貼り付ける電極の配置を示す図である。図６は、算出処理部１４０のメモリに格納されるデータを示す図である。図６に示すデータは、算出処理部１４０のメモリに格納されるデータのうちの一部のデータである。

疲労度算出装置１００は、ＨＭＤ（Head Mounted Display：ヘッドマウントディスプレイ）５０を装着する利用者の疲労度を算出する。ここでいう疲労度は、ＨＭＤ５０の重量に起因して利用者が感じる疲労度である。利用者が装着するＨＭＤ５０には、マーカ５１が取り付けられている。また、利用者は、顔面にマーカ５２を貼り付ける。ここでは一例として、利用者の鼻にマーカ５２を貼り付ける。

マーカ５１と５２は、それぞれ、複数の球体を有し、マーカ検出部１２０から照射される赤外線を様々な方向に反射させる。マーカ５１と５２は、反射用の球体の配置又は数が異なり、マーカ検出部１２０によって検出される反射光のパターンが異なる。

マーカ５１と５２は、ＨＭＤ５０の位置と利用者の鼻の位置とを検出するために利用され、それぞれの位置は、ＨＭＤ５０の位置ずれを測定するために利用される。

また、利用者は、首の左側の上部僧帽筋の部分に電極５３Ｌ１、５３Ｌ２を貼り付けるとともに、首の右側の上部僧帽筋の部分に電極５３Ｒ１、５３Ｒ２を貼り付ける。また、利用者は、左肩の胸鎖乳突筋の部分に電極５４Ｌ１、５４Ｌ２を貼り付けるとともに、右肩の胸鎖乳突筋の部分に電極５４Ｒ１、５４Ｒ２を貼り付ける。電極５３Ｌ１、５３Ｌ２、５３Ｒ１、５３Ｒ２は、首の左右の筋肉の筋電位（筋肉の電圧）を測定するために用いられ、電極５４Ｌ１、５４Ｌ２、５４Ｒ１、５４Ｒ２は、左右の肩の筋肉の筋電位（筋肉の電圧）を測定するために用いられる。筋電位とは、筋肉を動かす際に筋肉に生じる電位差（電圧）である。

電位処理部１１０は、ケーブルを介して電極５３Ｌ１、５３Ｌ２、５３Ｒ１、５３Ｒ２、５４Ｌ１、５４Ｌ２、５４Ｒ１、５４Ｒ２に接続されており、ＨＭＤ５０を装着している利用者の左側の上部僧帽筋、右側の上部僧帽筋、左肩の胸鎖乳突筋、右肩の胸鎖乳突筋の電位（首の左右の筋肉の筋電位と左右の肩の筋肉の筋電位）を増幅して算出処理部１４０に出力する。

マーカ検出部１２０は、赤外線カメラ１２０Ａ、１２０Ｂ、及び１２０Ｃを有し、それぞれ、ケーブル１２１Ａ、１２１Ｂ、及び１２１Ｃによって算出処理部１４０に接続されている。赤外線カメラ１２０Ａ、１２０Ｂ、及び１２０Ｃは、利用者に向けて赤外線を照射し、マーカ５１及び５２で反射された反射光を撮影する。マーカ検出部１２０は、赤外線カメラ１２０Ａ、１２０Ｂ、及び１２０Ｃが出力する画像データを算出処理部１４０に転送する。画像データに含まれるマーカ５１の反射光のパターンと、画像データに含まれるマーカ５２の反射光のパターンとは、互いに異なる。

重量測定部１３０は、重量計であり、算出処理部１４０に接続されている。重量測定部１３０は、電源がオンの状態でＨＭＤ５０が載せられると、ＨＭＤ５０の重量を測定し、重量を表すデジタルデータを算出処理部１４０に出力する。

算出処理部１４０は、筋電位測定部１４１、筋活動量導出部１４２、重量取得部１４３、位置ずれ算出部１４４、疲労度算出部１４５、及びメモリ１４６を有する。筋電位測定部１４１、筋活動量導出部１４２、重量取得部１４３、位置ずれ算出部１４４、疲労度算出部１４５は、図１及び図２に示すコンピュータシステム１０が疲労度算出プログラムを実行することによって得られる算出処理部１４０の機能をブロックとして示したものである。メモリ１４６は、図１及び図２に示すコンピュータシステム１０のメモリ部２２及びＨＤＤ２４を機能的に示したものである。

筋電位測定部１４１は、電位処理部１１０を介して入力される首の左右の筋肉の電圧（筋電位）と左右の肩の筋肉の電圧（筋電位）を検出し、筋活動量導出部１４２に出力する。筋電位は、一例として、１／１０００秒毎に所定の測定時間にわたって測定される。

利用者が電極５３Ｌ１、５３Ｌ２、５３Ｒ１、５３Ｒ２、５４Ｌ１、５４Ｌ２、５４Ｒ１、５４Ｒ２を装着した状態で、上を見上げる動作、下を向く動作、首を左右に回す動作を複数回行っている間に、４つの筋電位（左側の上部僧帽筋の電圧、右側の上部僧帽筋の電圧、左肩の胸鎖乳突筋の電圧、及び、右肩の胸鎖乳突筋の電圧）を測定する。測定時間は、１秒から数秒である。測定時間は予め一定の時間に設定しておけばよい。

４つの筋電位は、左側の上部僧帽筋の電圧については電極５３Ｌ１の電位に対する電極５３Ｌ２の電位の差（電圧）であり、右側の上部僧帽筋の電圧については電極５３Ｒ１の電位に対する電極５３Ｒ２の電位の差（電圧）である。また、左肩の胸鎖乳突筋の電圧については電極５４Ｌ１の電位に対する電極５４Ｌ２の電位の差（電圧）であり、右肩の胸鎖乳突筋の電圧については電極５４Ｒ１の電位に対する電極５４Ｒ２の電位の差（電圧）である。

例えば、電位処理部１１０を介して筋電位測定部１４１に入力される右肩の筋電位と左肩の筋電位（電圧値）は、図６（Ａ）に示すようにデータＮｏ．と関連付けられて格納される。データＮｏ．（データナンバ）は、１から順番に１／１０００秒毎にｎまで割り振られる。例えば、測定時間が２秒である場合には、ｎ＝２０００である。

筋活動量導出部１４２は、筋電位測定部１４１から入力される４つの筋電位をそれぞれ全波整流してから正規化し、４つの筋肉の活動量を表すデジタルデータ（筋活動量データ）を出力する。筋活動量データの取得方法については後述する。

重量取得部１４３は、重量測定部１３０からＨＭＤ５０の重量を表すデジタルデータ（重量データ）を取得する。重量データは、疲労度の算出に用いられる。

位置ずれ算出部１４４は、マーカ検出部１２０の赤外線カメラ１２０Ａ、１２０Ｂ、及び１２０Ｃから入力される画像データに対して画像処理を行い、利用者が装着した状態におけるＨＭＤ５０の位置と、利用者の鼻の位置とを検出する。画像データに含まれるマーカ５１の反射光のパターンと、画像データに含まれるマーカ５２の反射光のパターンとは、互いに異なるため、位置ずれ算出部１４４は、ＨＭＤ５０の位置と、利用者の鼻の位置とを識別することができる。

なお、両者の反射光のパターンを予め位置ずれ算出部１４４が識別できるようにしておけばよい。例えば、マーカ５１と５２が含む球体の数が異なるようにして、反射光の数で識別すればよく、メモリ１４６に反射光の数を表すデータを格納すればよい。

そして、位置ずれ算出部１４４は、検出したＨＭＤ５０の位置と、利用者の鼻の位置との関係を参照用の位置データと比較し、鼻の位置に対するＨＭＤ５０の位置の位置ずれを算出する。位置ずれ算出部１４４は、位置ずれを表すデジタルデータ（位置ずれデータ）を疲労度算出部１４５に出力する。

参照用の位置データは、メモリ１４６に格納されており、利用者がＨＭＤ５０を適切な位置に装着した場合におけるＨＭＤ５０の基準点と鼻の基準点との三次元的な位置関係を表すデジタルデータである。参照用の位置データは、例えば、図６（Ｂ）に示すように、Ｐ（ｔ、ｓ、ｕ）＝（ｔ１、ｓ１、ｕ１）である。（ｔ１、ｓ１、ｕ１）は、直交座標系であるｔｓｕ座標系における、ＨＭＤ５０の基準点と鼻の基準点との三次元的な位置関係の基準値を表す。

疲労度算出部１４５は、筋活動量導出部１４２によって導出される４つの筋活動量データと、重量取得部１４３によって取得される重量データと、位置ずれ算出部１４４によって算出される位置ずれデータとを用いて重回帰分析を行い、疲労度を算出する数式を求める。そして、疲労度算出部１４５は、求めた数式に、首の左右の筋肉の電圧（筋電位）、及び、左右の肩の筋肉の電圧（筋電位）と、位置ずれデータと、重量データとを代入して、疲労度の推定値を算出する。

メモリ１４６は、疲労度の算出に必要なデータを格納する。例えば、疲労度算出プログラムのデータ、筋活動量導出部１４２によって導出される首の左右の筋肉の電圧（筋電位）と左右の肩の筋肉の電圧（筋電位）、重量取得部１４３によって取得される重量データ、位置ずれ算出部１４４によって算出される位置ずれデータ、及び参照用の位置データ、マーカ５１と５２の反射光の数を表すデータ等を格納する。

次に、図７を用いて、筋活動量データの取得方法について説明する。図７は、筋活動量データの取得方法を段階的に示す図である。筋活動量データは、４つの筋電位（左側の上部僧帽筋の電圧、右側の上部僧帽筋の電圧、左肩の胸鎖乳突筋の電圧、及び、右肩の胸鎖乳突筋の電圧）から、４つの筋肉について別々に取得される。この処理は、筋活動量導出部１４２が行う。なお、図７（Ａ）〜（Ｄ）において、横軸は時間軸であり、縦軸は筋電位のレベルを示す。

図７（Ａ）には、電位処理部１１０を介して入力される筋電位（筋肉の電圧）の一例を示す。筋電位は、プラス／マイナスの様々な値を取る。筋電位は、筋肉の電圧を表す生データである。筋電位は、一例として、１／１０００秒毎に所定の測定時間にわたって測定される。

筋活動量導出部１４２は、図７（Ａ）に示す筋電位を全波整流し、図７（Ｂ）に示す全波整流した筋電位のデータを導出する。そして、筋活動量導出部１４２は、全波整流した筋電位のデータの最大値を取得する（図７（Ｃ）参照）。さらに、筋活動量導出部１４２は、全波整流した筋電位のデータの最大値を１００％として、全波整流した筋電位のデータを正規化することにより、図７（Ｄ）に示す正規化及びデジタル化された筋電位のデータを導出する。

図７（Ｄ）に示す正規化及びデジタル化された筋電位のデータは、図７（Ｂ）、（Ｃ）に示す全波整流した筋電位のデータを規格化することによって得るデジタルデータである。

筋活動量導出部１４２は、図７（Ｄ）に示す正規化及びデジタル化された筋電位のデータの平均値を取ることによって、筋活動量データを算出（導出）する。以上のようにして、筋肉の電圧を表す生データから、筋活動量データが導出される。筋活動量データは、４つの筋肉（左側の上部僧帽筋、右側の上部僧帽筋、左肩の胸鎖乳突筋、及び、右肩の胸鎖乳突筋）について別々に求められる。左側の上部僧帽筋及び右側の上部僧帽筋の筋活動量データは、首の左右の筋肉の活動量データであり、左肩の胸鎖乳突筋及び右肩の胸鎖乳突筋の筋活動量データは、左右の肩の筋肉の活動量データである。

次に、疲労度の算出方法について説明する。重回帰分析を用いてＨＭＤ５０の重量に起因する疲労度を算出するには、主観疲労度を重回帰分析の目的変数とし、首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データを重回帰分析の説明変数として、重回帰分析を行う。なお、主観疲労度とは、利用者に疲労度を主観で数値化して貰うことによって得た疲労度である。

図８は、主観疲労度、首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データを得る際の３６の条件を示す図である。図９は、３６の条件において得られた、主観疲労度、首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データを示す図である。

図８に示すように、３６の条件は、ＨＭＤ５０の代わりに用いるおもりの重量（６種類）と、おもりの配置（６種類）とによって実現される。おもりの重量（６種類）は、５０ｇ、１００ｇ、１５０ｇ、２００ｇ、２５０ｇ、３００ｇである。おもりの配置（６種類）は、前頭部、後頭部、右側頭部、左側頭部、前後頭部、左右頭部である。

一例として、前頭部は額の部分におもりを固定することを意味し、後頭部は額の高さに対応する部分におもりを固定することを意味し、右側頭部は右耳の部分におもりを固定することを意味し、左側頭部は左耳の部分におもりを固定することを意味する。

また、前後頭部は、おもりの重量を２等分した２つのおもりを前頭部と後頭部に固定することを意味する。例えば、おもりが５０ｇの場合には、２５ｇの２つのおもりを前頭部と後頭部にそれぞれ固定することを意味する。左右頭部は、条件のおもりの重量を２等分した２つのおもりを右側頭部と左側頭部に固定することを意味する。例えば、おもりが５０ｇの場合には、２５ｇの２つのおもりを右側頭部と左側頭部にそれぞれ固定することを意味する。

このような３６の条件において、１人の被検者について実験を行ったところ、図９に示すような、首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データを得た。首の左右の筋肉の活動量データは、首の左筋肉の活動量データと、首の右の筋肉の活動量データとの平均値である。同様に、左右の肩の筋肉の活動量データは、左の肩の筋肉の活動量データと、右の肩の筋肉の活動量データとの平均値である。なお、位置ズレ量の単位はミリメートル（ｍｍ）である。

また、図９には、主観疲労度も示す。主観疲労度は、被検者にアンケートを行うことによって導出した。例えば、ＨＭＤ５０を使用した後に、肩及び首等の疲労度を自己採点形式でスコア化し、スコア化された肩及び首等の疲労度に対して主成分分析を行うことによって、ＨＭＤ５０を利用することによる総合的な疲労度を表すスコアを導出した。

図９に示す首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データを目的変数とする重回帰分析を行ったところ、次式（１）を得た。
疲労度＝−０．０１２０×重量＋０．４１８９×位置ズレ量＋２．２３２１×首の左右の筋肉の活動量＋５．０７８４×左右の肩の筋肉の活動量−１．７２２３ （１）
式（１）において、重回帰式の適合指標である寄与率は０．６１２であり、約６１％のデータを説明できるものである。また、重回帰式の妥当性の検定を行うと１％水準で有意となり妥当性が有意に示された。つまり、式（１）は疲労度を推定する式として有効である。

ところで、式（１）では説明変数が多いため、説明変数を減らすことを検討した。説明変数を減らすことができれば、説明変数を得るための測定が簡単になり、また、何らかの理由で測定できない説明変数が生じたような場合においても、疲労度を算出できる可能性が高くなるからである。

ここでは、重要な説明変数を抽出する一般的な方法である変数増減法を用いて、上述の４つの説明変数の中から、重要度の高い説明変数を抽出した。ここでは、変数増減法によって、左右の肩の筋肉の活動量データと重量データとが重要度の高い説明変数として抽出された。

次に抽出した上記二つの変数と主観疲労度を用いて、再度、重回帰分析行うと、次式（２）が求まる。
疲労度＝−０．０１１４×重量＋６．０７３７×左右の肩の筋肉の活動量−０．９９６３ （２）
式（２）において、重回帰式の適合指標である寄与率は0.604であり、約60％を説明できるものである。また、重回帰式の妥当性の検定を行うと１％水準で有意となり妥当性が有意に示された。さらに式（２）の妥当性を検証するために、左右の肩の筋肉の活動量とＨＭＤ５０の重量の実測値を式（２）に代入して疲労度を推定すると、図１０に示すような結果となった。

図１０は、主観疲労度と、式（２）で算出した疲労度（推定値）と、両者の残差とを示す図である。図１０に示すように、主観疲労度と算出した疲労度とに大きな差は見られない。

図１１は、図１０に示す主観疲労度と算出した疲労度（推定値）との関係を表すグラフを示す図である。図１１には重回帰分析で得られた式（２）で表される直線を示す。式（２）で表される直線の傾きから、主観疲労度と疲労度（推定値）の重相関係数Ｒを算出すると、Ｒ＝０．７７７であり、式（２）は、ＨＭＤ５０を装着している際の疲労度を推定する式として有効であることが分かる。なお、重相関係数Ｒの二乗は、図１１に示す直線の傾きである。

従って、左右の肩の筋肉の活動量（両肩の筋活動量）とＨＭＤ５０の重量を計測し、式（２）に代入するだけで、ＨＭＤ５０を装着する利用者の疲労度を推定することできる。

式（２）を一般化すると、次式（３）のようになる。
Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋Ｃ （３）
ただし、Ｘ１は、ＨＭＤ５０を装着した利用者の両肩の筋電位から導出される両肩の筋活動量であり、Ｘ２は、ＨＭＤ５０の重量である。Ｙは、式（３）によって算出される疲労度（推定値）である。また、Ａ、Ｂ、Ｃは、所定の係数である。所定の係数Ａ、Ｂ、Ｃは、上述のような重回帰分析によって求めることができる。

図１２は、算出処理部１４０が実行する処理を示すフローチャートである。

筋電位測定部１４１は、電位処理部１１０を介して入力される首の左右の筋肉の電圧（筋電位）と左右の肩の筋肉の電圧（筋電位）を検出し、筋活動量導出部１４２に出力する（ステップＳ１）。

筋活動量導出部１４２は、筋電位測定部１４１から入力される４つの筋電位をそれぞれ全波整流してから正規化し、４つの筋肉の活動量を表すデジタルデータ（筋活動量データ）を生成する（ステップＳ２）。

重量取得部１４３は、重量測定部１３０からＨＭＤ５０の重量を表すデジタルデータ（重量データ）を取得する（ステップＳ３）。

位置ずれ算出部１４４は、マーカ検出部１２０から入力される画像データに対して画像処理を行い、利用者が装着した状態におけるＨＭＤ５０の位置と、利用者の鼻の位置とを検出し、参照用の位置データと比較し、鼻の位置に対するＨＭＤ５０の位置の位置ずれを算出する（ステップＳ４）。

疲労度算出部１４５は、筋活動量導出部１４２によって導出される４つの筋活動量データと、重量取得部１４３によって取得される重量データと、位置ずれ算出部１４４によって算出される位置ずれデータとを用いて重回帰分析を行い、疲労度を算出する式（１）を求める（ステップＳ５）。

次いで、疲労度算出部１４５は、求めた式（１）に、首の左右の筋肉の電圧（筋電位）、及び、左右の肩の筋肉の電圧（筋電位）と、位置ずれデータと、重量データとを代入して、疲労度の推定値を算出する（ステップＳ６）。

なお、数式（２）を求めて疲労度の推定値を算出する場合には、ステップＳ５において、筋活動量導出部１４２によって導出される左右の肩の筋肉の活動量データと、重量取得部１４３によって取得される重量データとを用いて重回帰分析を行い、疲労度を算出する式（２）を求めればよい。

そして、ステップＳ６では、式（２）に、左右の肩の筋肉の電圧（筋電位）と重量データとを代入して、疲労度の推定値を算出すればよい。

以上、実施の形態によれば、複数の条件において実験を行うことによって得た、左右の肩の筋肉の活動量データと重量データを用いて重回帰分析を行うことによって、疲労度の推定値を算出する式（２）を導出することができる。式（２）に左右の肩の筋肉の活動量データと重量データを代入すれば、ＨＭＤ５０の利用者の疲労度を容易かつ客観的に算出することができる。

この場合に、左右の肩の筋肉の活動量データと重量データを測定した被検者と、疲労度を算出するＨＭＤ５０の利用者とが同一人物である場合には、特に疲労度を高精度に算出することができる。また、左右の肩の筋肉の活動量データと重量データを測定した被検者と、疲労度を算出するＨＭＤ５０の利用者とが同一人物ではない場合であっても、ある程度の傾向の下に、疲労度を算出することができる。

また、左右の肩の筋肉の活動量データと重量データに加えて、首の左右の筋肉の活動量データ、及び／又は、位置ずれデータが得られれば、疲労度の推定値を算出する式（１）を導出することができる。式（１）は、式（２）よりも重回帰式の適合指標が高いので、より高精度にＨＭＤ５０の利用者の疲労度の推定値を算出することができる。

疲労度算出装置１００が算出する疲労度の推定値は、利用者の体調又は気分等の主観の影響を受けにくく、安定的にＨＭＤ５０装着時の疲労度を定量的に評価することができる。また、知識や経験が不要であり、誰でもＨＭＤ５０装着時の疲労度を評価することが可能となる。さらに、３Ｄプリンタで作成したような簡素なＨＭＤ５０のモックアップを用いた評価が設計段階で可能となり、疲労度の少ないＨＭＤ５０の設計が容易になる。

以上より、実施の形態によれば、ヘッドマウントディスプレイの重量に起因する疲労度を算出する疲労度算出装置１００、及び、疲労度算出プログラムを提供することができる。

また、以上では、１人の被検者について３６の条件で実験を行って得た、首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データ（図９参照）を用いて重回帰分析を行うことによって、疲労度の推定値を算出する式（１）を導出する形態について説明した。また、左右の肩の筋肉の活動量データと重量データ（図９参照）を用いて重回帰分析を行うことによって、疲労度の推定値を算出する式（２）を導出する形態について説明した。

しかしながら、複数の被検者について実験を行い、首の左右の筋肉の活動量データ、左右の肩の筋肉の活動量データ、位置ずれデータ、及び重量データを得て、当該得たデータを用いて重回帰分析を行うことにより、式（１）を導出してもよい。同様に、複数の被検者について実験を行い、左右の肩の筋肉の活動量データ及び重量データを得て、当該得たデータを用いて重回帰分析を行うことにより、式（２）を導出してもよい。また、実験の条件は、上述した３６の条件に限らず、内容及び条件の数を適宜設定すればよい。

なお、以上では、ＨＭＤ５０にマーカ５１を取り付けるとともに、利用者の鼻にマーカ５２を貼り付け、位置ずれ算出部１４４が、マーカ検出部１２０によって取得される画像データに基づいて、マーカ５１、５２の位置を検出し、ＨＭＤ５０と鼻の位置ずれを算出する形態について説明した。しかしながら、ＨＭＤ５０と鼻の位置ずれの算出（検出）は、他の手法によって行ってもよい。例えば、赤外線深度センサ、磁気センサ、ステレオカメラ、加速度センサ、角速度センサのうち少なくとも一つ以上を使用して、ＨＭＤ５０と鼻の位置を計測し、位置ずれを算出（検出）してもよい。これらの場合には、マーカ５１、５２は不要である。

また、以上では、主観疲労度は、ＨＭＤ５０の使用後における肩及び首等の疲労度を自己採点形式でスコア化し、スコア化された肩及び首等の疲労度に対して主成分分析を行うことによって、ＨＭＤ５０の利用による総合的な疲労度を表すスコアとして導出した。しかしながら、主観疲労度は、被検者の主観で決めた疲労度であれば、どのような決め方によるものであってもよい。

また、以上では、重量取得部１４３が重量測定部１３０からＨＭＤ５０の重量を表すデジタルデータ（重量データ）を取得する形態について説明したが、重量取得部１４３は、キーボード１３及びマウス１４（図１参照）等によって入力されるＨＭＤ５０の重量データを取得する構成であってもよい。この場合には、疲労度算出装置１００は、重量測定部１３０を含まなくてもよい。

また、以上では、式（３）の所定の係数Ａ、Ｂ、Ｃを重回帰分析によって求める形態について説明したが、重回帰分析以外の手法で求めてもよい。

図１３は、実施の形態の変形例の疲労度算出システム５００を示す図である。疲労度算出システム５００は、利用者Ａ、Ｂ、Ｃがそれぞれ利用する測定端末機２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃ、クラウドサーバ３００、ＨＭＤ設計者が利用するＰＣ(Personal Computer)４００、及び、重量測定部４３０を含む。

測定端末機２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃは、すべて同一の構成を有し、それぞれ、通信部２０１、電位処理部２１０、筋電位測定部２４１、及び重量取得部２４３を含む。測定端末機２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃは、ＰＣであり、通信部２０１は、インターネット経由でクラウドサーバ３００と通信する通信インターフェイスである。電位処理部２１０、筋電位測定部２４１、及び重量取得部２４３は、それぞれ、電位処理部１１０（図３参照）、筋電位測定部１４１及び重量取得部１４３（図４参照）と同様である。

利用者Ａ、Ｂ、Ｃは、それぞれ、測定端末機２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃで両肩の筋電位を測定し、ＨＭＤ５０の重量を入力し、両肩の筋電位と重量を表すデータをクラウドサーバ３００に送信する。

クラウドサーバ３００は、筋活動量導出部３４２、疲労度算出部３４５、及びメモリ３４６を含む。筋活動量導出部３４２、疲労度算出部３４５、及びメモリ３４６は、それぞれ、筋活動量導出部１４２、疲労度算出部１４５、及びメモリ１４６（図４参照）と同様である。

筋活動量導出部３４２は、測定端末機２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃから受信する両肩の筋電位を表すデータに基づき、両肩の筋活動量を導出する。疲労度算出部３４５は、両肩の筋活動量と、測定端末機２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃから受信する重量を表すデータとに基づき、式（２）を用いて疲労度の推定値を算出する。メモリ３４６は、疲労度の推定値を算出するために必要な各種データを格納する。また、メモリ３４６は、利用者Ａ、Ｂ、Ｃから送信される両肩の筋電位と重量を表すデータを格納し、図９に示すデータのように、両肩の筋電位と重量を表すデータを関連付けて登録したデータベースを作成する。３人の利用者Ａ、Ｂ、Ｃ以外にも多数の利用者がクラウドサーバ３００にアクセスすれば、両肩の筋電位と重量を表すデータを関連付けて登録したデータベースには、多数の利用者のデータが格納されることになる。

ＰＣ４００は、ＨＭＤ５０の設計者が利用するコンピュータであり、重量測定部４３０に接続されている。設計者は、重量測定部４３０で測定したＨＭＤ５０の重量を表すデータ（重量データ）と、筋活動量を表すデータ（筋活動量データ）とをインターネット経由でクラウドサーバ３００に送信し、疲労度算出部３４５で算出された疲労度の推定値をクラウドサーバ３００から受信する。

疲労度算出システム５００は、上述のような構成を有するため、設計者は、様々な重量データと筋活動量データをクラウドサーバ３００に送信することによって、疲労度の推定値を入手でき、疲労度の少ないＨＭＤ５０を開発する際に、有用なデータを入手することができる。また、メモリ３４６には、様々な多数の利用者の両肩の筋電位と重量を表すデータを関連付けて登録されるデータベースが格納されるので、設計者は、様々な利用者のデータを利用して、効率的にＨＭＤを設計することができる。

図１４は、実施の形態の変形例の疲労度算出システム５００Ａを示す図である。疲労度算出システム５００Ａは、図１３に示すクラウドサーバ３００の代わりにクラウドサーバ３００Ａを含む。クラウドサーバ３００Ａは、図１３に示すクラウドサーバ３００に重量データベース３５０を追加した構成を有する。図１５は、重量データベース３５０のデータ構造を示す図である。

重量データベース３５０は、様々なタイプのＨＭＤの重量のデータをＨＭＤのＩＤ(Identifier)と関連付けて登録したものである。図１５に示すように、ＩＤ００１のＨＭＤの重量は５０ｇであり、ＩＤ００２のＨＭＤの重量は１００ｇである。

設計者は、ＰＣ４００から筋活動量データと所望の製品ＩＤをクラウドサーバ３００Ａに送信すれば、疲労度算出部３４５が重量データベース３５０で製品ＩＤに対応する重量データを読み出し、読み出した重量データと、受信した筋活動量データとを用いて、式（２）に基づいて疲労度の推定値を算出する。

疲労度算出システム５００Ａは、上述のような構成を有するため、設計者は、疲労度の少ないＨＭＤ５０を開発する際に、有用なデータを入手することができるとともに、効率的にＨＭＤを設計することができる。この際に、重量データをクラウドサーバ３００上で入手できるので、より効率的な開発が可能になる。

以上、本発明の例示的な実施の形態の疲労度算出装置、及び、疲労度算出プログラムについて説明したが、本発明は、具体的に開示された実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

以上の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位から導出される両肩の筋活動量Ｘ１と、前記ヘッドマウントディスプレイの重量Ｘ２とに基づいて、次式（１）から前記利用者の疲労度Ｙを算出する疲労度算出部を含む、疲労度算出装置。
Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋Ｃ （１）
ただし、Ａ、Ｂ、Ｃは、所定の係数である。
（付記２）
前記ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位から前記筋活動量Ｘ１を導出する筋活動量導出部と、
前記ヘッドマウントディスプレイの前記重量Ｘ２を取得する重量取得部と
をさらに含み、
前記疲労度算出部は、前記筋活動量導出部によって導出される筋活動量Ｘ１と、前記重量取得部によって取得される重量Ｘ２とに基づいて、前記式（１）から前記疲労度Ｙを算出する、付記１記載の疲労度算出装置。
（付記３）
前記ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位を測定する筋電位測定部をさらに含み、
前記筋活動量導出部は、前記筋電位測定部によって測定される筋電位から前記筋活動量Ｘ１を導出する、付記２記載の疲労度算出装置。
（付記４）
前記所定の係数Ａ、Ｂ、Ｃは、様々な筋活動量と、様々なヘッドマウントディスプレイの重量とを用いた重回帰分析によって決定される、付記１乃至３のいずれか一項記載の疲労度算出装置。
（付記５）
前記疲労度算出装置は、前記筋活動量Ｘ１と、前記重量Ｘ２とに加えて、前記ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の首の左右の筋電位から導出される首の左右の筋活動量Ｘ３と、前記ヘッドマウントディスプレイの装着位置の位置ずれ量Ｘ４とに基づいて、次式（２）から前記利用者の疲労度Ｙを算出する、付記１乃至４のいずれか一項記載の疲労度算出装置。
Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋ＤＸ３＋ＥＸ４＋Ｃ （２）
ただし、Ｄ、Ｅは、所定の係数である。
（付記６）
前記筋活動量Ｘ１は、利用者の両肩に貼り付けられた電極で検出される電圧に基づいて導出され、
前記重量Ｘ２は、重量計で測定された値、又は、前記利用者によって入力された値である、付記１乃至５のいずれか一項記載の疲労度算出装置。
（付記７）
ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の疲労度を測定する疲労度測定プログラムであって、
コンピュータが、
前記ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位から導出される筋活動量Ｘ１と、前記ヘッドマウントディスプレイの重量Ｘ２とに基づいて、次式（２）から前記利用者の疲労度Ｙを算出する処理を実行する、疲労度算出プログラム。
Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋Ｃ （２）
ただし、Ａ、Ｂ、Ｃは、所定の係数である。

１００ 疲労度算出装置
１１０ 電位処理部
１２０ マーカ検出部
１２０Ａ、１２０Ｂ、１２０Ｃ 赤外線カメラ
１３０ 重量測定部
１４０ 算出処理部
１４１ 筋電位測定部
１４２ 筋活動量導出部
１４３ 重量取得部
１４４ 位置ずれ算出部
１４５ 疲労度算出部
１４６ メモリ
２００Ａ、２００Ｂ、２００Ｃ 測定端末機
２１０ 電位処理部
２４１ 筋電位測定部
２４３ 重量取得部
３００、３００Ａ クラウドサーバ
３４２ 筋活動量導出部
３４５ 疲労度算出部
３４６ メモリ
３５０ 重量データベース
５００、５００Ａ 疲労度算出システム

Claims (6)

1. ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位から導出される両肩の筋活動量Ｘ１と、前記ヘッドマウントディスプレイの重量Ｘ２とに基づいて、次式（１）から前記利用者の疲労度Ｙを算出する疲労度算出部を含む、疲労度算出装置。
   Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋Ｃ （１）
   ただし、Ａ、Ｂ、Ｃは、所定の係数である。
2. 前記ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位から前記筋活動量Ｘ１を導出する筋活動量導出部と、
   前記ヘッドマウントディスプレイの前記重量Ｘ２を取得する重量取得部と
   をさらに含み、
   前記疲労度算出部は、前記筋活動量導出部によって導出される筋活動量Ｘ１と、前記重量取得部によって取得される重量Ｘ２とに基づいて、前記式（１）から前記疲労度Ｙを算出する、請求項１記載の疲労度算出装置。
3. 前記ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位を測定する筋電位測定部をさらに含み、
   前記筋活動量導出部は、前記筋電位測定部によって測定される筋電位から前記筋活動量Ｘ１を導出する、請求項２記載の疲労度算出装置。
4. 前記所定の係数Ａ、Ｂ、Ｃは、様々な筋活動量と、様々なヘッドマウントディスプレイの重量とを用いた重回帰分析によって決定される、請求項１乃至３のいずれか一項記載の疲労度算出装置。
5. 前記疲労度算出装置は、前記筋活動量Ｘ１と、前記重量Ｘ２とに加えて、前記ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の首の左右の筋電位から導出される首の左右の筋活動量Ｘ３と、前記ヘッドマウントディスプレイの装着位置の位置ずれ量Ｘ４とに基づいて、次式（２）から前記利用者の疲労度Ｙを算出する、請求項１乃至４のいずれか一項記載の疲労度算出装置。
   Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋ＤＸ３＋ＥＸ４＋Ｃ （２）
   ただし、Ｄ、Ｅは、所定の係数である。
6. ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の疲労度を測定する疲労度測定プログラムであって、
   コンピュータが、
   前記ヘッドマウントディスプレイを装着した利用者の両肩の筋電位から導出される筋活動量Ｘ１と、前記ヘッドマウントディスプレイの重量Ｘ２とに基づいて、次式（２）から前記利用者の疲労度Ｙを算出する処理を実行する、疲労度算出プログラム。
   Ｙ＝ＡＸ１＋ＢＸ２＋Ｃ （２）
   ただし、Ａ、Ｂ、Ｃは、所定の係数である。

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