JP2019042209A - 歩行姿勢解析方法及び歩行姿勢解析装置 - Google Patents

Abstract

【課題】路面の状況に関わらず被験者の1歩分の歩行データを精確に画定して被験者の歩行姿勢の解析時の基準単位とすることができる技術を提供する。【解決手段】少なくとも1軸方向の加速度を測定することが可能な加速度センサ２１を、該1軸方向が被験者の歩行時の進行方向と一致するように該被験者に取り付け、前記被験者の所定歩数の歩行中に、前記加速度センサ２１を用いて前記1軸方向の加速度データを取得し（ステップＳ３）、前記1軸方向の加速度データにおける加速度の極値を検出し（ステップＳ５）、前記極値に基づいて前記被験者の1歩分の歩行データを画定する（ステップＳ７）。【選択図】図２

Description

本発明は、人の歩行姿勢を解析する技術に関する。

近年、スマートフォン等の携帯電子機器に搭載されている加速度センサや角速度センサを用いて人の姿勢を解析する技術が開発されている。例えば、特許文献１には、互いに直交する3軸方向の加速度を検出する3軸加速度センサと、互いに直交する3軸周りの回転角速度を検出する3軸角速度センサ（ジャイロセンサ）とを備えた携帯電話を用いて被験者の歩行姿勢を解析する方法が記載されている。

特許文献１に記載の方法では、X軸が被験者の左右方向、Y軸が被験者の上下方向、Z軸が被験者の前後方向となるように、3軸加速度センサ及び3軸角速度センサを備えた携帯電話を被験者の腰に取り付ける。そして、被験者に所定の時間（例えば1時間）歩行させ、その間に所定の周期（例えば60Hz）で各軸方向の加速度データ及び各軸周りの角速度データを取得し、歩行データとして保存する。

被験者の歩行データが保存されると、次にY軸方向の加速度データ、即ち上下方向の加速度データを解析し、Y軸方向の加速度（上下方向の移動量）の極小点を抽出する。そして、この極小点が測定された時点を被験者の脚の踵が地面に着地した時点とし、その時点で取得された歩行データにステップマーカを付与する。これにより、被験者の歩行データにおける1歩分の歩行データを順次画定する。この1歩分の歩行データが、被験者の歩行姿勢を解析する際の基準単位となる。

次に、抽出した複数のステップマーカのそれぞれについて、当該ステップマーカが付与された時点の前後に測定された所定数のZ軸周りの角速度データ（左右方向の回転量のデータ）を読み出し、その最大回転量（極大点及び極小点）を抽出する。そして、その最大回転量がプラス方向である場合には右方向の回転であると判断し、当該ステップマーカを左脚着地の時点と判断する。また、最大回転量がマイナス方向である場合には左方向の回転であると判断し、当該ステップマーカを右脚着地の時点と判断する。こうして被験者の歩行中に取得された加速度データ及び角速度データにおける、被験者の左右の脚の着地時点が特定される。

その後、複数のステップマーカのそれぞれについて、当該ステップマーカの時点を含む所定数のデータから被験者の歩行姿勢を表す指標値を求める。例えば、X軸周りの角速度データから被験者の歩行の前傾回転量（又は起き上がり回転量）を、Y軸周りの角速度データから右方向体幹回転量（又は左方向体幹回転量）を、Z軸周りの加速度データから左方向回転量（又は右方向回転量）を求める。また、X軸方向の加速度データから右方向移動量（又は左方向移動量）を、Y軸方向の加速度データから上方向移動量（又は下方向移動量）及び着地時の衝撃の大きさを求める。そして、求められた各指標値を、予め用意された基準値と比較して被験者の歩行姿勢を評価する。

特開２０１４−１３１７５６号公報

被験者の歩行姿勢を解析する際には、歩行データに含まれる1歩分の歩行データが解析を行う際の基準単位となるため、これを精確に画定する必要がある。特許文献１に記載の方法では、上下方向の移動量の変化に基づいて被験者の1歩分の歩行データを画定するため、被験者が歩行する路面に凸凹や傾斜があると、1歩分の歩行データを精確に画定することが難しいという問題があった。

本発明が解決しようとする課題は、路面の状況に関わらず被験者の1歩分の歩行データを精確に画定して被験者の歩行姿勢の解析時の基準単位とすることができる技術を提供することである。

上記課題を解決するために成された本発明の一態様である歩行姿勢解析方法は、
a) 少なくとも1軸方向の加速度を測定することが可能な加速度センサを、該1軸方向が被験者の歩行時の進行方向と一致するように該被験者に取り付け、
b) 前記被験者の所定歩数の歩行中に、前記加速度センサを用いて前記1軸方向の加速度データを取得し、
c) 前記1軸方向の加速度データにおける加速度の極値を検出し、
d) 前記極値に基づいて前記被験者の1歩分の歩行データを画定する
ことを特徴とする。

本発明に係る歩行姿勢解析方法では、少なくとも1軸方向の加速度を測定する加速度センサを、該1軸が被験者の歩行時の進行方向と一致するように被験者（例えば被験者の腰部）に取り付ける。そして、被験者に所定歩数歩行させて加速度データを取得する。こうして取得したデータから歩行時の進行方向の加速度の極値を検出し、それに基づいて被験者の1歩分の歩行データを画定する。本発明に係る歩行姿勢解析方法では、被験者の1歩分の歩行データの画定に、歩行時の進行方向の加速度データを用いる。前記1軸の加速度の正（負）方向が被験者の歩行時の進行方向と一致するように加速度センサを被験者に取り付けると、歩行の本質的な動作である後ろ足の蹴り出しのタイミングが、加速度の極大値（極小値）として反映される。また、この加速度データは歩行時の路面状況に影響されない。従って、路面の状況に関わらず被験者の1歩分の歩行データを精度よく画定して被験者の歩行姿勢の解析時の基準単位とすることができる。

1軸方向の加速度データにおける加速度の極値を検出する処理は、使用者が自ら行っても良く、あるいは予め決められた条件に従って装置が自動的に行うようにしても良い。本発明の別の態様は、後者の場合に用いられる歩行姿勢解析装置であって、
a) 少なくとも1軸方向の加速度を所定の周期で測定する加速度センサと、
b) 使用者による測定指示を受けて、前記加速度センサにより測定された加速度データを収集する加速度データ収集部と、
c) 収集された前記加速度データから極値を検出する極値検出部と、
d) 検出された前記極値に基づき、前記被験者の1歩分の歩行データを画定する歩行データ画定部と
を備えることを特徴とする。

前記使用者による測定指示は、測定開始と測定終了を個別に指示するものであってもよく、あるいは測定開始と測定時間を同時に指示するものであってもよい。

前記歩行データ画定部は、
前記極値検出部により検出された極値に基づき、隣接する同方向の極値との差が所定値よりも小さい2つの極値を用いて被験者の1歩分の歩行データを画定する
ことが好ましい。

前記同方向の極値とは、両者がいずれも極大値であること、または両者がいずれも極小値であることを意味する。

人が歩行を開始した直後は歩行姿勢が安定しないことがある。また、加速度の測定時にノイズが重畳して極値が生じることもある。これらの要因により、歩行時の後ろ足の蹴り出しのタイミングを反映したものではない偽の極値が現れる場合があるが、そうした偽の極値は1歩分の歩行データを規定する極値（後ろ足の踏み出しを反映した極値）に比べてその絶対値が小さく、またその値が不定である。上記態様の歩行姿勢解析装置では、隣接する同方向の極値の差が所定値よりも小さい2つの極値の間のデータを1歩分の歩行データとするため、1歩分の歩行データを正しく画定することができる。

また、一般に人の歩行が安定した状態になると1歩に要する時間も安定する。そこで、
前記歩行データ画定部は、
前記極値検出部により検出された極値に基づき、隣接する同方向の極値との間のデータ点数が予め決められた値以上である極値を用いて被験者の1歩分の歩行データを画定する
ことが好ましい。

本発明に係る歩行姿勢解析装置は、さらに、
e) 前記1歩分の歩行データを規定する前記1軸方向（即ち、歩行進行方向）の加速度データを統計的に処理することにより前記被験者の歩行時の推進力を歩行姿勢解析結果として求める推進力算出部
を備えた構成とすることができる。前記統計的な処理としては、例えば前記1軸方向の加速度の平均値や二乗平均平方根の値を求める処理が挙げられる。

本発明に係る歩行姿勢解析装置は、さらに、
f) 前記被験者の1歩分の歩行データを順次、交互に振り分けることにより、それぞれが左脚と右脚の1歩に対応する2つのグループに分類する左右歩行データ分類部と、
g) 前記2つのグループのそれぞれについて、前記1軸方向の加速度データを統計的に処理し、該2つのグループについて得られた結果の差分に基づいて前記被験者の歩行時の左右バランスを歩行姿勢解析結果として求める歩行バランス算出部と
を備えた構成とすることができる。前記統計的な処理としては、例えば平均値を求める処理が挙げられる。

本発明に係る歩行姿勢解析装置は、さらに、
h) 前記1歩分の歩行データの境界を規定する前記1軸方向の加速度の極値を統計的に処理することにより前記被験者の歩行時の加速力を、前記1歩分の歩行データのそれぞれに含まれる前記1軸方向の加速度の極値と逆方向の極値を統計的に処理することにより前記被験者の歩行時の減速力を、それぞれ歩行姿勢解析結果として求める加速力・減速力算出部と
を備えた構成とすることができる。前記統計的な処理としては、例えば平均値を求める処理が挙げられる。

前記1歩分の歩行データの境界を規定する前記1軸方向の加速度の極値が極大値である場合には、前記逆方向の極値は極小値であり、前記1歩分の歩行データの境界を規定する前記1軸方向の加速度の極値が極小値である場合には、前記逆方向の極値は極大値である。

本発明に係る歩行姿勢解析技術を用いることにより、路面の状況に関わらず被験者の1歩分の歩行データを精確に画定して被験者の歩行姿勢の解析時の基準単位とすることができる。

本発明に係る歩行姿勢解析装置の一実施例の要部構成図。 本発明に係る歩行姿勢解析方法の一実施例のフローチャート。 本実施例に係る歩行姿勢解析装置の被験者への取り付け時の向きを説明する図。 本実施例に係る歩行姿勢解析装置におけるスタート画面の一例。 本実施例に係る歩行姿勢解析装置における加速度データの一例。 本実施例に係る歩行姿勢解析装置における歩行姿勢評価結果の一表示例。 本発明に係る歩行姿勢解析装置を歩行姿勢解析システムとして構成した一実施例の要部構成図。

本発明に係る歩行姿勢解析方法、歩行姿勢解析装置、及び歩行姿勢解析用プログラム（以下、これらを総称して「歩行姿勢解析技術」とも呼ぶ。）の一実施例について、以下、図面を参照して説明する。本実施例の方向姿勢解析技術は、スマートフォン等の携帯型端末を用いて被験者の歩行姿勢を解析及び評価するために用いられる。

図１に、本実施例の歩行姿勢解析装置１の要部構成を示す。この歩行姿勢解析装置１は、記憶部１０、センサ群２０、ローパスフィルタ３０、及び入力・表示部６０を備えている。記憶部１０には、測定データ記憶部１１、参照データ記憶部１２、及び評価コメント記憶部１３が設けられている。測定データ記憶部１１には、後述する一連の工程で得られた被験者の歩行データが保存される。参照データ記憶部１２には、様々な属性（例えば、年齢や性別、歩行時の特徴（転倒しやすい人など））の人の歩行データが、その属性情報とともに保存されている。評価コメント記憶部１３には、歩行姿勢の評価点と、評価コメントが対応付けられた情報が保存されている。センサ群２０には、X軸、Y軸、Z軸の3軸方向の加速度を測定する加速度センサ２１と、X軸周りの、Y軸周り、Z軸周りの回転角を測定する角速度センサ２２が含まれている。

歩行姿勢解析装置１はまた、機能ブロックとして、加速度データ収集部４１、極値検出部４２、歩行データ画定部４３、推進力算出部４４、左右歩行データ分類部４５、歩行バランス算出部４６、加速力・減速力算出部４７、支持力算出部４８、歩行姿勢変化算出部４９、及び歩行姿勢評価部５０を備えている。本実施例の歩行姿勢解析装置１の実体はスマートフォンであり、スマートフォンに予めインストールされたアプリケーションを起動して歩行姿勢解析用プログラム４０を実行することにより上記の各機能ブロックが具現化される。なお、本実施例ではスマートフォンとしたが、他の携帯型端末装置（携帯電話、タブレット端末等）により歩行姿勢解析装置１を構成することもできる。

本実施例の歩行姿勢解析装置１を用いた被験者の歩行姿勢の解析手順について、以下、図２のフローチャートを参照して説明する。

まず、使用者（被験者自身又は被験者の歩行姿勢の評価者）が歩行姿勢解析装置１に予めインストールされたアプリケーションを起動し歩行姿勢解析用プログラム４０を実行する（ステップＳ１）。これを受け、入力・表示部６０に測定開始ボタンが表示される。

次に、センサ群２０の各センサのX軸が被験者の歩行時の上下方向、Y軸が歩行時の左右方向、Z軸（の正方向）が歩行時の進行方向と一致するように歩行姿勢解析装置１の向きを決め、各センサの値をリセットし、その後、被験者に取り付ける（図３(a)参照、ステップＳ２）。本実施例では、センサのうち、3軸加速度センサ、及びY軸周りの回転角の値をゼロにリセットし、Z軸周りの回転角の値は-90度に、X軸周りの回転角の値は-180度にリセットしている。どの値にリセットするかは適宜に決めればよい。本実施例では、iPhone（製品名。アップル インコーポレイテッド社の登録商標。）において推奨されている使用形態に基づき、X軸（上下方向）周りの回転をPitch、Y軸（左右方向）周りの回転をRoll、Z軸（前後方向）周りの回転をYawとする（図３(b)参照）。なお、図３(b)に示すスマートフォンは、その上面（ハッチングを付した面）が表（おもて）面である。

例えば、被験者の静止姿勢（歩行前の姿勢）が猫背等の前傾姿勢である場合、Y軸周りの回転角（Roll）の値がリセット値から変化する。そこで、歩行姿勢解析装置１をリセットした後、被験者の腰に歩行姿勢解析装置１を装着した時点で、各センサの値を収集し、補正値として測定データ記憶部１１に保存する。

使用者が入力・表示部６０に表示された測定開始ボタンを押すと、加速度データ収集部４１は、所定の周期（例えば200Hz）でセンサ群２０の各センサの出力データを収集し、被験者の歩行データとして記憶部１０の測定データ記憶部１１に順次保存する。そして、予め決められた時間（例えば10秒）が経過するとセンサの出力データの収集及び保存を終了する。こうして被験者の歩行データが取得される（ステップＳ３）。本実施例では、使用者が測定開始ボタンを押してから予め決められた時間が経過すると自動的にデータの収集及び保存を終了するが、使用者による測定終了の指示（例えばスマートフォンの所定のボタンを押す等の動作による指示）を受けてデータの収集及び保存を終了するようにしても良い。また、使用者により測定開始ボタンが押されると、各センサの出力データを収集する周期や時間を変更可能なボタンを含むスタート画面を表示し（図４参照）、その画面上で使用者がそれらの値を変更することができるようにしてもよい。

被験者の歩行データ（各加速度センサからの出力データ）の収集及び保存を終えると、加速度データ収集部４１は3軸加速度センサから出力されたデータ（3軸加速度データ）をローパスフィルタ３０により処理してノイズを除去し（ステップＳ４）、処理後の3軸加速度データを測定データ記憶部１１に保存する。これにより3軸加速度センサの生データに含まれるノイズ成分が抑制されるため、後述する解析及び評価の精度が向上する。これらの一連の処理を終了すると、入力・表示部６０に解析開始のボタンを表示する。各センサからの出力データの収集や保存に不具合（データの欠落等）が生じた場合には、入力・表示部６０に再測定開始のボタンを表示し、使用者に測定のやり直しを促す。

使用者により解析開始のボタンが押されると、極値検出部４２が、ローパスフィルタ３０により処理されたZ軸加速度センサのデータ（以下、ローパスフィルタ３０による処理後のデータを、単に「加速度データ」等とも呼ぶ。）を読み出す。図５にZ軸加速度データ（Z軸加速度の変化を表すグラフ）の一例を示す。

図５に示すとおり、Z軸加速度は周期的に変動している。人の歩行時には、1歩毎に後ろ足で蹴り出し前進する動作が必ず含まれる。図５に示すグラフにおけるZ軸加速度の周期的な変動はこの動作を反映したものである。具体的には、後ろ足で蹴り出した時点でZ軸（即ち歩行時の進行方向）の加速度が最大になる。つまり、図５に示すグラフにおける極大値が、歩行時に被験者が後ろ足で蹴り出した時点を表すことになる。そこで、本実施例では、まず、極値検出部４２が、Z軸加速度の極大値を順次検出する（ステップＳ５）。

図５のグラフから分かるように、測定開始直後のデータは不安定である。これは使用者が測定開始ボタンを押す動作を行った後に歩行を開始していること、及び歩行開始直後に歩行動作が安定してないことが要因である。また、この加速度データはローパスフィルタ３０によりノイズが抑制されたデータであるが、それでもノイズが完全に除去されているわけではない。そのため、極値検出部４２が検出した極大値の中に、偽の極大値が含まれている場合がある。そこで、歩行データ画定部４３は、極値検出部４２により検出された極大値の中から、隣接する極大値との値の差が当該極大値の所定範囲内（例えば10%以内）であり、また隣接する極大値と所定のデータ点数以上、離間している、という要件を満たす極大値を抽出する。この所定のデータ点数は、加速度データを収集する周期や被験者の歩行速度（1歩の速さ）によって異なるが、例えば80点（データ収集周期が200Hzであり、1歩に要する時間を0.4秒と見積もった場合）とすればよい。80点のデータ点の中に複数の極大値が含まれている場合、その中に偽の極大値が含まれている場合がある。そこで、歩行データ画定部４３は、該複数の極大値の中から最も値が大きいものを抽出し、それ以外の極大値を排除した上で、上記要件を満たすか否かを判定する。上記要件を満たす場合にはこの極大値を採用し、満たさない場合には、次に大きい極大値について同様の判定を行う。

歩行データ画定部４３は、上記のようにして極値検出部４２が検出したZ軸加速度の極大値を選別する（ステップＳ６）。これにより、測定開始（歩行開始）直後の歩行データではなく、歩行動作が安定している時間帯の歩行データが抽出される。そして、選別した極大値を境界として、収集した歩行データにおける1歩分の歩行データを画定する（ステップＳ７）。歩行データ画定部４３がZ軸加速度の極大値を画定すると、それと同じ時点に取得された他のセンサのデータについても同じ時点を境界として1歩分の歩行データが画定される。なお、図５に示すデータでは、選別された極大値の集合（極大値群）の間に選別されなかった極大値が1つ含まれている。このような状況は、例えば被験者が歩行時につまずいたりした場合に生じうる。本実施例では、歩行データ画定部４３により自動的にZ軸加速度の極大値を選別したが、これに代えて使用者がZ軸加速度の変化を表すグラフ上で極大値を指定するようにしても良い。また、歩行データ画定部４３により選別されたZ軸加速度の極大値を使用者が入力・表示部６０の画面上で確認し、必要に応じて修正するようにしても良い。本実施例では、歩行データ画定部４３により画定された1歩分の歩行データを全て用いるが、以下に説明する歩行データの解析及び評価には、最低限、1歩分の歩行データが8組（即ち1歩分の歩行データが8歩分）程度あれば十分な精度でその解析及び評価が可能である。これは、本実施例の歩行姿勢解析技術が、人の歩行の本質的な動作である後ろ足の蹴り出しを反映したZ軸方向の加速度の極大値を基準として高い精度で1歩分の歩行データを画定するものであることによる。従って、予め8歩分の歩行データを選別するように設定しておき、歩行データ画定部４３が、隣接する極大値の差が小さい、連続8歩分の歩行データを画定するように構成することもできる。また、図５に示す歩行データでは歩行開始後、4歩目から歩行姿勢が安定していることが分かる。一般には、歩行開始後、4歩程度歩行すれば歩行姿勢は安定するため、例えば、4歩＋8歩の合計12歩の歩行データを取得すれば、1歩分の歩行データを画定することができ、被験者の歩行姿勢が不安定である場合でもその倍にあたる24歩の歩行データを取得すればよいと考えられる。つまり、12〜24歩分の歩行データが得られれば、上記の処理が可能である。これを測定時間に換算すると、1歩に要する時間を0.4〜0.8秒の範囲と見積もれば、4.8〜19.2秒となる。ただし、被験者には上記歩数よりも多く（つまり、歩行データの収集を終えた後にも数歩。例えば4歩程度）歩かせることが好ましい。これは歩行データの取得に必要な最小限の歩数だけ被験者に歩行させた場合、停止直前の数歩に被験者の停止動作が反映され、安定した歩行状態と異なる歩行データが測定されてしまう可能性があるためである。従って、被験者が実際に歩く歩数としては、少なくとも4歩+8歩+4歩の合計16歩とすることが好ましい。

こうして歩行データ内で1歩分の歩行データが画定すると、該歩行データに基づき歩行姿勢の解析が行われる。以下に説明する解析の順序は一例であって、これらの順番は適宜に変更することができる。また、各解析を並行して行うこともできる。

推進力算出部４４は、被験者の歩く力を算出する（ステップＳ８）。具体的には、Z軸加速度の値（正及び負の値）の二乗平均平方根（RMS）の値を算出する。この値が大きいほど歩行時の前後方向への動きが大きく、従って被験者の歩く力が大きいといえる。この「歩く力」は歩行時の被験者の前後方向の動きの大きさを総合的に評価する項目である。

左右歩行データ分類部４５と歩行バランス算出部４６は、被験者の歩行バランス（左右の歩行リズム）を算出する。まず、左右歩行データ分類部は、Z軸加速度データを、1歩分の歩行データ毎に振り分け、左脚と右脚の1歩に対応する2つのグループに分類する（ステップＳ９）。次に、歩行バランス算出部４６が、2つのグループのそれぞれについて、正の値の平均値を求め、その差分を算出する。これにより、左脚の蹴り出しによる1歩の推進力と、右脚の蹴り出しによる1歩の推進力の差、歩行バランスとして左右の歩行リズムが求められる（ステップＳ１０）。この差には被験者の歩行時の左右いずれかへの体の傾きや蹴り出しの強さの左右不均等などの癖が反映される。この差の値は理想的にはゼロである。

加速力・減速力算出部４７は、Z軸加速度データに基づいて、被験者の歩行時の加速力（アクセル）と減速力（ブレーキ）を求める（ステップＳ１１）。加速力は、歩行時の前に進む力を評価する項目であり、減速力は、前に進む力に対して速度を緩める力を評価する項目である。加速力はZ軸加速度の極大値の平均値、減速力はZ軸加速度の極小値の平均値である。いずれも絶対値が大きいほど加速力又は減速力が大きいという評価になる。加速力（アクセル）と減速力（ブレーキ）は、上述した「歩く力」（歩行時の被験者の前後方向の動きの大きさを総合的に評価する項目）を前後方向に分離してそれぞれを評価する項目である。

支持力算出部４８は、X軸加速度データに基づいて、被験者の歩行時の支持力（支える力）を求める（ステップＳ１２）。支持力は、歩行時にどの程度身体を持ち上げる力があるかを評価する項目である。支持力は、1歩分の歩行データから各1個ずつ抽出したX軸加速度の最大値の平均であり、この値が大きいほど1歩の間に身体を持ち上げる力が大きく、この値が小さいほど、いわゆる摺り足に近い歩き方（つまり、転倒しやすい歩き方）であることが分かる。

歩行姿勢変化算出部４９は、被験者が歩行する前（静止時）に取得した各角速度センサの補正値と、被験者の歩行中に取得した各角速度の平均値に基づいて、静止時と歩行時にどのような姿勢の変化があるかを算出する（ステップＳ１３）。上述したように、例えば被験者の静止時の姿勢が猫背等の前傾姿勢である場合、その前傾の程度に応じた大きさのY軸周りの角速度の値が補正値として求められている。また、歩行中にも、同じY軸周りの角速度の値が収集されている。歩行姿勢変化算出部４９は、3軸周りの角速度の補正値と、歩行中に取得された3軸周りの角速度の平均値の差を、歩行姿勢変化量として算出する。

上記の各評価項目について評価点の算出を終えると、歩行姿勢評価部５０は、参照データ記憶部１２に保存されている歩行データの中から予め決められた属性（例えば60〜70歳の男性であって、医療機関等で転倒しやすいと診断された人）に対応付けられている歩行データを読み出す。歩行姿勢評価部５０は、読み出したそれぞれの歩行データについて、被験者の歩行データと同様に上記の各評価項目に関連する値を求め、評価項目毎にその平均値（参照歩行データの平均値）を算出する。ここでは、歩行姿勢評価部５０が参照データ記憶部１２の歩行データの各評価項目に関連する値を求めるようにしたが、これらの値を予め参照データ記憶部１２に保存しておくようにしても良い。

歩行姿勢評価部５０は、続いて、評価項目（推進力、左右バランス、加速力、減速力、支持力）のそれぞれについて、被験者の値を参照データの平均値で除す。そして、その値に50を乗じた値をその項目に関する評価点とする。つまり、被験者の値と参照データの平均値が同じ場合の評価点は50点となる。各評価項目について評価点が算出されると、さらにそれらの平均値を求め、これを総合評価点とする（ステップＳ１４）。

被験者の歩行姿勢について評価点が算出されると、歩行姿勢評価部５０は、その結果を入力・表示部６０（スマートフォンの画面）に表示する（ステップＳ１５）。図６に一例を示すように、この歩行姿勢解析評価結果の表示画面７０には評価グラフ表示領域７１と、各項目に関する個別評価コメント表示領域７２、及び総合評価コメント表示領域７３が設けられている。評価グラフ表示領域７１には参照データの平均値に対応する5角形のグラフ７１aと、それに対する被験者の歩行データの相対的な評価点を表す5角形のグラフ７１bが表示されている。また、総合評価点７１cも表示される。さらに、個別評価コメント表示領域７２には、評価コメント記憶部１３に保存された情報に基づき、上述の各評価項目について、被験者のそれぞれの評価点に対応する評価コメントが表示される。そして、総合評価コメント表示領域７３にも、評価コメント記憶部１３に保存された情報に基づき、被験者の総合評価点に対応する評価コメントが表示される。

本実施例では、総合評価コメント表示領域７３に、総合評価点に対応する評価コメントだけでなく、追加コメントも表示する。この追加コメントは、参考情報として表示される。本実施例では、Y軸加速度の最大値と最小値のそれぞれを平均し、その絶対値の差分を求め、その値に応じて被験者の歩行時の左右移動量の差を評価したコメント（左右への移動が少なく…。）が記載される。このコメントが参考情報とされるのは、Y軸加速度データと被験者の歩行時の左右移動量の差の相関関係が、上述した各評価項目における加速度データや角速度データと評価項目の相関関係よりもやや希薄であるためである。

また、本実施例では、歩行姿勢変化算出部４９より求められた歩行姿勢変化量に対応する評価コメント等は表示されていない。これは、歩行姿勢変化算出部４９により算出された歩行姿勢変化量が、予め決められた閾値よりも大きい場合にのみ、対応するコメント（例えば、「歩行時に前傾する傾向にあるようです。背筋を伸ばして歩くことを心がけてみましょう。」のようなコメント）が表示されるように構成されているためであり、本実施例のデータは歩行姿勢変化量が閾値よりも小さく、コメントを表示する場合に該当しなかったためである。

上記実施例では、スマートフォン単体で歩行姿勢解析装置１を構成したが、スマートフォン等の携帯型端末１１０と、該携帯型端末装置との間で無線通信が可能なサーバ（コンピュータ）１２０により歩行姿勢解析システム１００を構成することもできる。図７にそのような歩行姿勢解析システム１００の概略構成を示す。上記実施例において説明した構成要素については、図１と同じ符号を付して適宜、説明を省略する。

この歩行姿勢解析システム１００は、使用者（被験者や被験者の歩行の評価者）が所持する携帯型端末１１０と、該携帯型端末１１０との間で通信可能なサーバ１２０から構成される。サーバ１２０は、例えば、本システムのサービス提供者により維持管理されるコンピュータである。図７には1台の携帯型端末１１０のみを図示しているが、サーバ１２０は、複数の使用者がそれぞれ所持する携帯型端末１１０との間で同時にデータを送受信することができる。

携帯型端末１１０は、測定データ記憶部１１、センサ群２０（加速度センサ２１及び角速度センサ２２）、入力・表示部６０、及びデータ送受信部１１１を備えており、上記実施例の歩行姿勢解析装置１が有する機能ブロックのうちの加速度データ収集部４１と、評価結果表示部１１２を備えている。なお、この実施形態におけるデータ送受信部１１１は、電子メールを送受信する手段である。

サーバ１２０は、参照データ記憶部１２、ローパスフィルタ３０、及びデータ送受信部１２１を備えている。また、上記実施例の歩行姿勢解析装置１が有する機能ブロックのうち、加速度データ収集部４１以外の各機能ブロックと、評価結果送信部１２２を備えている。

この歩行姿勢解析システム１００では、使用者が上記実施例と同様の手順により被験者の静止時及び歩行中の各センサのデータを取得し、それらを被験者の歩行データとして測定データ記憶部１１に保存すると、データ送受信部１１１が該歩行データを添付した電子メールを作成する。電子メールの宛先は、上記サーバ１２０のメールアドレスに設定されている。使用者がこの電子メールを送信すると、サーバ１２０のデータ送受信部１２１により受信される。

サーバ１２０は、被験者の歩行データを受信すると、上記実施例と同様の手順で各機能ブロックにより各データを解析し、被験者の歩行姿勢を解析及び評価する。歩行姿勢の解析及び評価を終えると、歩行姿勢の評価データを添付した電子メールを作成し、これをデータ送受信部１２１から送信する。この電子メールの宛先は、携帯型端末１１０のメールアドレスに設定される。

携帯型端末１１０はサーバ１２０からの電子メールを受信すると、評価結果表示部１１２が添付されている歩行姿勢の評価データに基づき、上記実施例と同様に被験者の歩行姿勢の評価結果を入力・表示部６０に表示する。

この歩行姿勢解析システムでは、携帯型端末１１０が有する構成要素及び実行する機能を最小限に押さえ、該携帯型端末１１０よりも処理能力が大きいサーバ１２０において被験者の歩行データを解析及び評価する構成としているため、携帯型端末１１０に係る負荷を低減することができる。

なお、上記実施例の歩行姿勢解析用プログラム４０は、少なくとも1軸方向の加速度を測定する加速度センサを有する携帯型端末を、
a) 使用者による測定指示を受けて、前記加速度センサにより測定された加速度データを収集する加速度データ収集部と、
b) 使用者による入力指示を受け、前記1軸方向の加速度データにおける加速度の極値を検出する極値検出部と、
c) 収集された前記加速度データから極値を検出する極値検出部と、
d) 検出された前記極値に基づき、前記被験者の1歩分の歩行データを画定する歩行データ画定部と
として動作させるものと解釈することができる。

上記の各実施例は一例であって、本発明の主旨に沿って適宜に変更することができる。

上記実施例では、センサ群２０の各センサのX軸が被験者の歩行時の上下方向、Y軸が歩行時の左右方向、Z軸（の正方向）が歩行時の進行方向と一致するように歩行姿勢解析装置１の向きを決めたが、この向きは各軸がどの方向に相当するかが分かるように決めればよく、必ずしも上記実施例の形態に限定されない。

上記実施例において説明した評価項目のほか、歩行中の特定の方向の加速度データを特定の筋肉の運動と捉え、その筋肉運動に伴う関節の運動状態（可動域等）を推定することができる。具体的には、例えばY軸方向（左右方向）の加速度データを股関節外転筋（例えば中殿筋）の筋肉の運動と捉え、Y軸方向の加速度データから股関節外転筋の働きの大きさを評価することができる。また、上記実施例の方法により被験者の1歩の歩行データを画定した後に、特許文献１に記載の方法で加速度データ及び角速度データを解析することにより被験者の歩行姿勢を解析・評価するように構成することができる。

上記実施例では、参照データとして使用する歩行データを転倒しやすい人の歩行データとしたが、その他、属性を特定の競技のスポーツ選手とする等、様々な属性の人の歩行データを参照データとして被験者の歩行姿勢を評価することもできる。

上記実施例では被験者の歩行データを取得した後に、該歩行データを解析するようにしたが、歩行データの取得と並行して歩行データを解析するようにしてもよい。例えば、1歩分の歩行データを画定可能になった時点（例えば歩行姿勢が安定している8歩分の歩行データが得られた時点）で音声により測定終了を被験者に通知し歩行データの取得を終えるように構成することができる。また、被験者の歩行中に、Z軸（被験者の進行方向）の加速度の極大値を順次、抽出し、その値が予め決められた閾値を下回ったときに、被験者の1歩の加速力が予め決められた大きさを下回ったと判断して被験者にその旨を通知する（例えば「加速力が小さくなっています。もう少しがんばってしっかり蹴り出しましょう。」）ように構成することもできる。あるいは、Z軸（被験者の進行方向）の加速度の極大値を順次、抽出し、1つ前の極大値からの経過時間を求め、その時間が予め決められた時間よりも長くなったときに、被験者の1歩に要する時間が長くなっていると判断し、その旨を通知するように構成することもできる。このような構成を採ることにより、歩行姿勢解析装置としての機能に加え、歩行トレーニング装置としても用いることができる。

上記実施例の歩行姿勢解析システムではデータ送受信部を電子メールの送受信手段としたが、携帯型端末１１０とサーバ１２０との間でデータを送受信可能な構成であればよく、電子メール以外の他の手段を用いることもできる。また、上記歩行姿勢解析システムにおける携帯型端末１１０とサーバ１２０が有する機能ブロックの振り分けも一例であり、適宜に変更することができる。

１…歩行姿勢解析装置
１０…記憶部
１１…測定データ記憶部
１２…参照データ記憶部
１３…評価コメント記憶部
２０…センサ群
２１…加速度センサ
２２…角速度センサ
３０…ローパスフィルタ
４０…歩行姿勢解析用プログラム
４１…加速度データ収集部
４２…極値検出部
４３…歩行データ画定部
４４…推進力算出部
４５…左右歩行データ分類部
４６…歩行バランス算出部
４７…加速力・減速力算出部
４８…支持力算出部
４９…歩行姿勢変化算出部
５０…歩行姿勢評価部
６０…入力・表示部
７０…表示画面
７１…評価グラフ表示領域
７２…個別評価コメント表示領域
７３…総合評価コメント領域
１００…歩行姿勢解析システム
１１０…携帯型端末
１１１…データ送受信部
１１２…評価結果表示部
１２０…サーバ
１２１…データ送受信部
１２２…評価結果送信部

Claims (8)

1. a) 少なくとも1軸方向の加速度を測定することが可能な加速度センサを、該1軸方向が被験者の歩行時の進行方向と一致するように該被験者に取り付け、
   b) 前記被験者の所定歩数の歩行中に、前記加速度センサを用いて前記1軸方向の加速度データを取得し、
   c) 前記1軸方向の加速度データにおける加速度の極値を検出し、
   d) 前記極値に基づいて前記被験者の1歩分の歩行データを画定する
   ことを特徴とする歩行姿勢解析方法。
2. a) 少なくとも1軸方向の加速度を所定の周期で測定する加速度センサと、
   b) 使用者による測定指示を受けて、前記加速度センサにより測定された加速度データを収集する加速度データ収集部と、
   c) 収集された前記加速度データから極値を検出する極値検出部と、
   d) 検出された前記極値に基づき、前記被験者の1歩分の歩行データを画定する歩行データ画定部と
   を備えることを特徴とする歩行姿勢解析装置。
3. 前記歩行データ画定部が、前記極値検出部により検出された極値に基づき、隣接する同方向の極値との間のデータ点数が予め決められた範囲内である極値を用いて被験者の1歩分の歩行データを画定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の歩行姿勢解析装置。
4. 前記歩行データ画定部が、前記極値検出部により検出された極値に基づき、隣接する同方向の極値との差が所定値よりも小さい2つの極値を用いて被験者の1歩分の歩行データを画定する
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の歩行姿勢解析装置。
5. さらに、
   e) 前記1歩分の歩行データを規定する前記1軸方向の加速度データを統計的に処理することにより前記被験者の歩行時の推進力を歩行姿勢解析結果として求める推進力算出部
   を備えることを特徴とする請求項２から４のいずれかに記載の歩行姿勢解析装置。
6. さらに、
   f) 前記被験者の1歩分の歩行データを順次、交互に振り分けることにより、それぞれが左脚と右脚の1歩に対応する2つのグループに分類する左右歩行データ分類部と、
   g) 前記2つのグループのそれぞれについて、前記1軸方向の加速度の正の値を統計的に処理し、該2つのグループについて得られた結果の差分に基づいて前記被験者の歩行時の左右バランスを歩行姿勢解析結果として求める歩行バランス算出部と
   を備えることを特徴とする請求項２から５のいずれかに記載の歩行姿勢解析装置。
7. さらに、
   h) 前記1歩分の歩行データの境界を規定する前記1軸方向の加速度の極値を統計的に処理することにより前記被験者の歩行時の加速力を、前記1歩分の歩行データのそれぞれに含まれる前記1軸方向の加速度の極値と逆方向の極値を統計的に処理することにより前記被験者の歩行時の減速力を、それぞれ歩行姿勢解析結果として求める加速力・減速力算出部と
   を備えることを特徴とする請求項２から６のいずれかに記載の歩行姿勢解析装置。
8. 前記記憶部に、さらに、
   比較対象となる被験者の参照歩行データが、該被験者の属性と対応付けられて保存されており、前記歩行姿勢解析装置が、さらに
   i) 前記参照歩行データに基づく歩行姿勢の解析結果と、前記被験者の歩行データに基づく歩行姿勢の解析結果を比較し、その結果を表示部に表示する歩行姿勢評価部と
   を備えることを特徴とする請求項５から７のいずれかに記載の歩行姿勢解析装置。