JP2019092625A - 歩行状態解析方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】被測定者の歩行速度が比較的遅い場合でも歩数計測の精度が高い歩行状態解析方法および装置を提供することを目的とする。【解決手段】被測定者の下肢に装着された測定部１１によって測定された下肢の移動に伴う物理量に基づいて、被測定者の歩行に伴う下肢の移動の発生を特定する解析部１２と、解析部１２によって特定された下肢の移動に基づいて、計測期間にわたる被測定者の歩数を算出する歩数算出部１３とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、歩行状態解析方法および装置に関し、特に被測定者の歩数を計測する技術に関する。

従来より、歩数計は、生活中の歩数計測に広く用いられ、健康管理や生活動態の調査などの目的に使われている。このような従来の歩数計は、一般的に、被測定者の胴体に設置され、被測定者の歩行時の体動に基づいて歩行の発生を検知する。

従来の歩数計には、被測定者の歩行に伴う上下の振動が電気スイッチを開閉することで振動回数を記録する振り子式や、被測定者の歩行に伴う上下方向の加速度に応じて電圧が生ずる機構を利用する圧電センサ式のものがある。

Ｓｔｏｒｔｉ ＫＬ，Ｐｅｔｔｅｅ ＫＫ，Ｂｒａｃｈ ＪＳ，Ｔａｌｋｏｗｓｋｉ ＪＢ，Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ ＣＲ，Ｋｒｉｓｋａ ＡＭ：Ｇａｉｔ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｓｔｅｐ−ｃｏｕｎｔ ｍｏｎｉｔｏｒ ａｃｃｕｒａｃｙ ｉｎ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ−ｄｗｅｌｌｉｎｇ ｏｌｄｅｒ ａｄｕｌｔｓ．Ｍｅｄ Ｓｃｉ Ｓｐｏｒｔｓ Ｅｘｅｒｃ．２００８ Ｊａｎ；４０（１）：５９−６４． Ｃａｒｒｏｌｌ ＳＬ，Ｇｒｅｉｇ ＣＡ，Ｌｅｗｉｓ ＳＪ，ＭｃＭｕｒｄｏ ＭＥ，Ｓｎｉｅｈｏｔｔａ ＦＦ，Ｊｏｈｎｓｔｏｎ Ｍ，Ｊｏｈｎｓｔｏｎ ＤＷ，Ｓｃｏｐｅｓ Ｊ，Ｍｅａｄ ＧＥ：Ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ｐｅｄｏｍｅｔｅｒｓ ｉｎ ｓｔｒｏｋｅ ｓｕｒｖｉｖｏｒｓ：ａｒｅ ｔｈｅｙ ｆｅａｓｉｂｌｅ ａｎｄ ｈｏｗ ｗｅｌｌ ｄｏ ｔｈｅｙ ｄｅｔｅｃｔ ｓｔｅｐｓ？ Ａｒｃｈ Ｐｈｙｓ Ｍｅｄ Ｒｅｈａｂｉｌ．２０１２ Ｍａｒ；９３（３）：４６６−７０．

しかし、従来の歩数計は、被測定者の歩行時の体動をもとに歩行の発生を検知しており、被測定者の歩行速度が遅くなると、体動は小さく緩やかになるため、振り子や圧電センサが作動しない場合がある。

例えば、非特許文献１は、従来の歩数計を用いて歩行速度が０．８ｍ／ｓ以下の高齢者の歩数を計測した場合、目視で数えた歩数に対する歩数計の計測誤差は３０％を超えたことを報告している。

また、非特許文献２では、従来の歩数計を用いて脳卒中の経験者の歩数を計測した場合、歩行速度０．５ｍ／ｓでは、概ね歩数が計測されなかったと報告している。

このように、従来の歩数計は、被測定者の歩行速度が比較的遅い場合に歩数計測の精度が劣化する問題があった。

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、被測定者の歩行速度が比較的遅い場合でも歩数計測の精度が高い歩行状態解析方法および装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明に係る歩行状態解析方法は、被測定者の下肢の移動に伴う物理量を測定する測定ステップと、前記測定ステップで測定された前記物理量を解析して、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生を特定する解析ステップと、前記解析ステップで特定された前記下肢の移動に基づいて、計測期間にわたる前記被測定者の歩数を算出する歩数算出ステップとを備えることを特徴とする。

また、本発明に係る歩行状態解析方法において、前記解析ステップは、前記測定ステップで測定された前記物理量に基づいて前記被測定者の前記下肢の体動の大きさを算出する体動算出ステップと、前記体動算出ステップで算出された前記体動の大きさの時系列データと、前記体動の大きさに対して予め設定された第１閾値とを比較して、前記体動の大きさが前記第１閾値より大きい値から前記第１閾値より小さい値に減少したときに第１の検出信号を出力する第１の閾値判定ステップと、前記第１の検出信号の出力直前の一定の期間として予め設定された誤検出防止期間に前記第１の検出信号の出力が無かった場合に、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生を示す歩行検出信号を出力する歩行判定ステップと、を備え、前記歩数算出ステップは、前記歩行検出信号に基づいて前記被測定者の前記歩数を算出してもよい。

また、本発明に係る歩行状態解析方法において、前記解析ステップは、前記体動算出ステップで算出された前記体動の大きさの時系列データと、前記体動の大きさに対して予め設定された第２閾値とを比較して、前記体動の大きさが前記第２閾値より小さい値から前記第２閾値より大きい値に増加したときに、第２の検出信号を出力する第２の閾値判定ステップを備え、前記歩行判定ステップは、前記第１の検出信号と前記第２の検出信号とに基づいて、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生の有無を判定し、その判定に応じた前記歩行検出信号を出力してもよい。

また、本発明に係る歩行状態解析方法において、任意の設定用計測期間にわたって別途に計数された前記被測定者の実際の歩数を受け付ける歩数入力ステップと、前記歩数入力ステップで受け付けられた前記実際の歩数と、前記歩数算出ステップで算出された前記設定用計測期間での前記被測定者の前記歩数とに基づいて前記第１閾値の値および前記第２閾値の値をそれぞれ設定する自動閾値設定ステップとをさらに備えていてもよい。

また、本発明に係る歩行状態解析方法において、前記測定ステップは、前記被測定者の左右の下肢それぞれの移動に伴う前記物理量を測定し、前記解析ステップは、前記物理量を解析して、前記被測定者の歩行に伴う前記左右の下肢それぞれの移動の発生を特定し、前記歩数算出ステップは、前記解析ステップで特定された前記左右の下肢それぞれの移動に基づいて、前記計測期間にわたる前記被測定者の前記歩数を算出してもよい。

また、本発明に係る歩行状態解析方法において、前記測定ステップは、前記被測定者の左右の下肢それぞれの移動に伴う前記物理量を測定し、前記解析ステップは、前記物理量を解析して、前記被測定者の歩行に伴う前記左右の下肢それぞれの移動の発生を特定し、前記歩数算出ステップは、前記解析ステップで特定された前記左右の下肢それぞれの移動に基づいて、前記計測期間にわたる前記被測定者の前記歩数を算出し、前記歩行判定ステップは、前記測定ステップで測定された右の下肢の移動に伴う前記物理量に基づいて得られた前記歩行検出信号である第１の歩行検出信号と、前記測定ステップで測定された左の下肢の移動に伴う前記物理量に基づいて得られた前記歩行検出信号である第２の歩行検出信号とが、予め設定された取り消し期間内にともに出力された場合には、前記第１の歩行検出信号と前記第２の歩行検出信号とを取り消してもよい。

また、本発明に係る歩行状態解析方法において、前記歩数算出ステップは、前記測定ステップが前記左右の下肢の移動に伴ういずれか一方の前記物理量を測定できない場合には、測定された他方の前記物理量に基づき算出された前記歩数を２倍にしてもよい。

また、本発明に係る歩行状態解析装置は、被測定者の下肢に装着された測定部によって測定された前記下肢の移動に伴う物理量に基づいて、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生を特定する解析部と、前記解析部によって特定された前記下肢の移動に基づいて、計測期間にわたる前記被測定者の歩数を算出する歩数算出部とを備え、前記解析部は、測定された前記下肢の移動に伴う物理量に基づいて、前記被測定者の前記下肢の体動の大きさを算出する体動算出部と、前記体動の大きさの時系列データと、前記体動の大きさに対して予め設定された第１閾値とを比較して、前記体動の大きさが前記第１閾値より大きい値から前記第１閾値より小さい値に減少したときに第１の検出信号を出力する第１の閾値判定部と、前記第１の検出信号の出力直前の一定の期間として予め設定された誤検出防止期間に前記第１の検出信号の出力が無かった場合に、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生を示す歩行検出信号を出力する歩行判定部とを備えることを特徴とする。

また、本発明に係る歩行状態解析方法において、前記下肢の移動は、前記被測定者の左右の下肢それぞれの移動であってもよい。

本発明によれば、被測定者の下肢の移動に伴う物理量を測定し、測定された物理量を解析して、被測定者の歩行に伴う下肢の移動の発生を特定するので、被測定者の歩行速度が比較的遅い場合でも精度の高い歩数計測を行うことができる。

図１は、本発明の第１の実施の形態係る歩行状態解析装置の機能を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施の形態に係る歩行状態解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図３は、本発明の第１の実施の形態に係る歩行状態解析装置の動作を説明するフローチャートである。 図４Ａは、本発明の第１の実施の形態に係る歩行状態解析装置による効果を説明するための図である。 図４Ｂは、本発明の第１の実施の形態に係る歩行状態解析装置による効果を説明するための図である。 図５は、第１の実施の形態の変形例に係る歩行状態解析装置を用いたシステムの概要を示す構成図である。 図６は、第１の実施の形態の変形例に係る歩行状態解析装置を用いたシステムの構成を示すブロック図である。 図７は、本発明の第２の実施の形態に係る歩行状態解析装置の機能を示すブロック図である。 図８は、本発明の第２の実施の形態に係る歩行状態解析装置の動作を示すフローチャートである。 図９は、本発明の第２の実施の形態に係る上限閾値判定処理のフローチャートである。 図１０Ａは、本発明の第２の実施の形態の効果を説明するための図である。 図１０Ｂは、本発明の第２の実施の形態の効果を説明するための図である。 図１１は、本発明の第５の実施の形態に係る歩行状態解析装置を用いたシステムの構成を示すブロック図である。 図１２は、本発明の第６の実施の形態に係る歩行状態解析装置を用いたシステムの構成を示すブロック図である。 図１３は、本発明の第７の実施の形態に係る歩行状態解析装置の機能を示すブロック図である。 図１４は、本発明の第８の実施の形態に係る歩行状態解析装置を用いたシステムの構成を示すブロック図である。

以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１４を参照して詳細に説明する。各図について共通する構成要素には、同一の符号が付されている。

［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る歩行状態解析装置１の機能を示すブロック図である。歩行状態解析装置１は、測定部１１と、解析部１２と、歩数算出部１３とを備える。

測定部１１は、よく知られた加速度センサから構成され、被測定者の左右の下肢にそれぞれ装着されて加速度（物理量）を測定する。測定部１１は、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚ軸の３方向の加速度を周期的に、例えば、２５Ｈｚのサンプリングレートで測定することで、加速度測定値の時系列データを得る。なお、本実施の形態では、測定部１１は、被測定者の左右の脚または足に装着される。

解析部１２は、体動算出部１２１と、下限閾値判定部１２２と、歩行判定部１２３とを備える。
解析部１２は、測定部１１によって測定された加速度を解析して、被測定者の歩行に伴う左右の下肢それぞれの移動の発生を特定する。

体動算出部１２１は、測定部１１によって測定された３方向の加速度に基づいて被測定者の体動の大きさを算出する。より詳細には、体動算出部１２１は、被測定者の右の下肢に装着された測定部１１によって測定された加速度の合成和を、体動の大きさ｜Ａ｜_kとして、以下の式（１）により算出する。同様に、体動算出部１２１は、被測定者の左の下肢に装着された測定部１１によって測定された加速度についても合成和を体動の大きさ｜Ａ｜_kとして算出する。

上式（１）において、Ａ_x,k、Ａ_y,k、Ａ_z,kはＸ、Ｙ、Ｚ軸それぞれの測定部１１が有する加速度センサのｋ番目（ｋは正の整数とする。）のサンプリングでの出力値であり、その単位は重力加速度Ｇ（１．０Ｇ≒９．８ｍ／ｓ²）である。

体動の大きさ｜Ａ｜_kは、被測定者の体動が無い静止状態であれば、重力加速度に一致し、１［Ｇ］を示す。被測定者の体動がある場合は、体動算出部１２１が有するセンサ（図示しない）の振動子（図示しない）が振動することで１［Ｇ］から変動した値を示す。

下限閾値判定部１２２は、体動算出部１２１によって算出された体動の大きさの時系列データと、体動の大きさに対して予め設定された下限閾値Ａ_thl（第１閾値）とを比較して、体動の大きさが下限閾値Ａ_thlより大きい値から下限閾値Ａ_thlより小さい値に減少したときに下側検出信号（第１の検出信号）Ｂ_kを出力する。下限閾値判定部１２２から出力される下側検出信号Ｂ_kは、歩行判定部１２３に入力される。

下限閾値判定部１２２は、例えば、体動の大きさ｜Ａ｜_kの下側の基準値である下限閾値Ａ_thlを０．８５［Ｇ］として、直近の過去の体動の大きさ｜Ａ｜_k-1が下限閾値Ａ_thl（０．８５［Ｇ］）より大きく、体動の大きさ｜Ａ｜_kが下限閾値Ａ_thl（０．８５［Ｇ］）以下の場合に、下側検出信号Ｂ_kとして１を出力する。それ以外の場合については、下限閾値判定部１２２は、下側検出信号Ｂ_kとして０を出力する。

歩行判定部１２３は、下側検出信号Ｂ_k＝１の出力直前の予め設定された誤検出防止期間Ｐ１において、下側検出信号Ｂ_i（ｉは、ｋ−（Ｐ１／Ｔ）からｋ−１までの範囲であり、Ｔはサンプリング期間。）の出力１が無かった場合に、被測定者の歩行に伴う左右の下肢それぞれの移動の発生を示す歩行検出信号Ｄ_kとして１を出力する。なお、歩行判定部１２３は、歩行検出信号Ｄ_kとして１を出力した時刻を歩行発生時刻として特定する。

より詳細には、歩行判定部１２３は、下側検出信号Ｂ_k＝１が出力された直前の、例えば、８００ｍｓ、すなわち前述したサンプリングレートが２５Ｈｚの場合においては下側検出信号Ｂ_k-1から下側検出信号Ｂ_k-20が得られる期間を誤検出防止期間Ｐ１として用いる。

歩行判定部１２３は、誤検出防止期間Ｐ１における下側検出信号Ｂ_k-1から下側検出信号Ｂ_k-20のうちのいずれかに１が出力されていないことを確認する。誤検出防止期間Ｐ１に下側検出信号Ｂ_iの出力１が存在しない場合には、歩行判定部１２３は、下側検出信号Ｂ_kの出力１が、対応する左右の下肢の移動が発生したことを示すと判定して、歩行検出信号Ｄ_kとして１を出力する。

一方、歩行判定部１２３は、誤検出防止期間Ｐ１に下側検出信号Ｂ_iの出力１が存在する場合には、下側検出信号Ｂ_iと下側検出信号Ｂ_kとが出力された間隔が近すぎるとして、歩行検出信号Ｄ_kとして０を出力する。歩行判定部１２３がこのような条件で歩行検出信号Ｄ_kの出力を０とすることで、歩行状態解析装置１において被測定者の歩行が誤検出されることを防止できる。

なお、下限閾値判定部１２２および歩行判定部１２３は、左の下肢と右の下肢のそれぞれについて算出された体動の大きさに対して独立に上述した判定を行う。

歩数算出部１３は、解析部１２によって特定された被測定者の歩行に伴う左右の下肢それぞれの移動に基づいて、計測期間にわたる被測定者の歩数を算出する。より詳細には、歩数算出部１３は、任意の計測期間に、被測定者の左右の下肢それぞれの移動が発生したことを示す歩行検出信号Ｄ_k＝１が出力された回数、すなわち被測定者の左右の下肢それぞれの移動が発生した回数の累積を、被測定者の歩数として算出する。

［歩行状態解析装置のハードウェア構成］
図２は、本実施の形態に係る歩行状態解析装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。歩行状態解析装置１００は、バス１０１を介して接続される制御部１０２、通信制御装置１０５、センサ１０６、記憶装置１０７、および表示装置１０８を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。

制御部１０２は、ＣＰＵ１０３と主記憶部１０４とを備えている。主記憶部１０４には、ＣＰＵ１０３が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。制御部１０２によって、図１で示した解析部１２などの歩行状態解析装置１の機能が実現される。

通信制御装置１０５は、歩行状態解析装置１００と各種外部電子機器との間をネットワーク接続するための制御装置である。

センサ１０６は、加速度センサを有し、測定部１１として機能する。センサ１０６は、互いに直交する３軸方向に応じた加速度ベクトルの大きさに比例した電圧値を出力する。なお、センサ１０６は２つ設けられ、被測定者の右の下肢および左の下肢のそれぞれに装着される。

記憶装置１０７は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。記憶装置１０７には、記憶媒体としてフラッシュメモリなどの半導体メモリやハードディスクを使用することができる。記憶装置１０７は、データ記憶部１０７ａ、設定情報記憶部１０７ｂ、プログラム格納部１０７ｃ、図示しないその他の格納装置で、例えば、この記憶装置１０７内に格納されているプログラムやデータなどをバックアップするための格納装置などを有することができる。

データ記憶部１０７ａは、測定部１１（センサ１０６）によって測定される左右の下肢における加速度の時系列データを記憶する。また、データ記憶部１０７ａは、体動算出部１２１によって算出される左右の下肢における体動の大きさの時系列データを記憶する。さらに、データ記憶部１０７ａは、下限閾値判定部１２２によって出力される下側検出信号Ｂ_kの時系列データ、および歩行判定部１２３によって出力される歩行検出信号Ｄ_kの時系列データを記憶する。

設定情報記憶部１０７ｂには、下限閾値Ａ_thlの設定値、誤検出防止期間Ｐ１や計測期間などの情報が記憶されている。

プログラム格納部１０７ｃには、本実施の形態における下限閾値判定部１２２による下限閾値の判定処理や、歩行判定部１２３による判定処理などの歩行状態の解析に必要な処理を実行するための各種プログラムが格納されている。

表示装置１０８は、液晶ディスプレイなどにより実現される。表示装置１０８は、歩数算出部１３によって算出された被測定者の歩数などを表示する。

［歩行状態解析装置の動作］
次に、上述した構成を有する歩行状態解析装置１の動作を説明する。図３は、歩行状態解析装置１の動作を説明するフローチャートである。

まず、測定部１１は、被測定者の左右の下肢に装着されて、左右の下肢それぞれの移動に伴う加速度を測定する（ステップＳ１）。より詳細には、測定部１１は、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚ軸の３方向の加速度を、例えば、２５Ｈｚのサンプリングレートで周期的に測定して、加速度の時系列データを得る。測定された加速度の時系列データは、データ記憶部１０７ａに記憶される。

次に、体動算出部１２１は、測定部１１によって測定された３方向の加速度の合成和、すなわち体動の大きさ｜Ａ｜_kを式（１）によって算出する（ステップＳ２）。なお、算出された体動の大きさ｜Ａ｜_kの時系列データは、データ記憶部１０７ａに記憶される。

次に、下限閾値判定部１２２は、直近の過去に算出された体動の大きさ｜Ａ｜_k-1が下限閾値Ａ_thlより大きく、かつ、ステップＳ２で算出された体動の大きさ｜Ａ｜_kが下限閾値Ａ_thl以下の場合には（ステップＳ３：ＹＥＳ）、下側検出信号Ｂ_kとして１を出力する（ステップＳ４）。すなわち、下限閾値判定部１２２は、体動の大きさの時系列データが、下限閾値Ａ_thlより大きい値から下限閾値Ａ_thlより小さい値に減少した場合に、下側検出信号Ｂ_kとして１を出力する。

一方、体動の大きさ｜Ａ｜_kが上記条件に該当しない場合には（ステップＳ３：ＮＯ）、下限閾値判定部１２２は、下側検出信号Ｂ_kとして０を出力する（ステップＳ５）。

下側検出信号Ｂ_kとして１が出力さた後に（ステップＳ４）、歩行判定部１２３は、下側検出信号Ｂ_k＝１の出力直前の誤検出防止期間Ｐ１に下側検出信号Ｂ_iとして１が出力されていない場合には（ステップＳ６：ＹＥＳ）、対応する右または左の下肢における移動の発生を示す歩行検出信号Ｄ_k＝１を出力する（ステップＳ７）。なお、歩行判定部１２３は、歩行検出信号Ｄ_kとして１を出力した時刻を歩行発生時刻として特定する。

一方、歩行判定部１２３は、誤検出防止期間Ｐ１に下側検出信号Ｂ_iとして１が出力されている場合には（ステップＳ６：ＮＯ）、対応する右または左の下肢における移動が発生しなかったことを示す歩行検出信号Ｄ_k＝０を出力する（ステップＳ８）。なお、上記ステップＳ１〜ステップＳ８までの処理を左右両方の下肢について独立に実行する。また、出力された下側検出信号Ｂ_kおよび歩行検出信号Ｄ_kの時系列データは、データ記憶部１０７ａに記憶される。

その後、歩数算出部１３は、被測定者の左右両方の下肢における移動の発生回数を累積して被測定者の歩数を算出する（ステップＳ９）。より詳細には、歩数算出部１３は、歩行検出信号Ｄ_kとして１が出力された回数を累積して被測定者の歩数を算出する。次に、歩数算出部１３は、計測期間が経過した場合には（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、算出した歩数を出力する。

次に、図４Ａおよび図４Ｂを用いて、本実施の形態における効果の説明をする。図４Ａおよび図４Ｂは、被測定者の歩行速度が０．５ｍ／ｓの場合の、左右の下肢における体動の大きさ｜Ａ｜_k、下側検出信号Ｂ_k、および歩行検出信号Ｄ_kの時間変化をそれぞれ示す。図４Ａおよび図４Ｂの縦軸は計測時間（３０［秒］）であり、横軸は加速度［Ｇ］である。また、図４Ａは、左の下肢の加速度に基づくデータである。図４Ｂは、右の下肢の加速度に基づくデータである。

図４Ａおよび図４Ｂに示す実線の曲線は、それぞれ左右の下肢における体動の大きさ｜Ａ｜_kの時間変化を示す。四角形の点は、下側検出信号Ｂ_kが１となった時刻を示している。また、丸点は、歩行検出信号Ｄ_kが１となった時刻、すなわち被測定者の左右の下肢それぞれの移動が発生した時刻を示している。

図４Ａおよび図４Ｂに示すように、左右両方の下肢において、体動の大きさが変化した際に歩行検出信号Ｄ_kが１となったことを示す丸点が描かれていることから、被測定者の歩行に伴う左右の下肢の移動が適切に検出できている。このことは、歩行状態解析装置１において、左右の下肢における移動の発生回数の累積である、被測定者の歩数が正確に計測できるということを示している。

また、本実施の形態に係る歩行状態解析装置１を用いて１分間の計測期間にわたる被測定者の歩数の計測を行って、目視による被測定者の歩数と比較したところ、誤差は２％であった。

以上説明したように、第１の実施の形態によれば、歩行状態解析装置１は、被測定者の左右の下肢それぞれの移動に伴う加速度を測定し、測定された加速度を解析して被測定者の歩行に伴う左右の下肢それぞれの移動の発生を特定するため、被測定者の歩行速度が比較的遅い場合であっても、精度の高い歩数計測を行うことができる。

なお、上述した第１の実施の形態では、被測定者の左右の下肢それぞれに装着された測定部１１によって測定された加速度に基づいて、被測定者の歩行に伴う左右の下肢それぞれの移動の発生を特定する場合について説明した。しかし、測定部１１は、被測定者の左右いずれか一方の下肢に装着されていてもよい。この場合、歩行状態解析装置１は、特定された下肢の移動の発生に基づいて算出された被測定者の歩数を２倍にすればよい。

［第１の実施の形態に係る変形例］
次に、第１の実施の形態の変形例について、図５および図６を用いて説明する。図５は、第１の実施の形態に係る歩行状態解析装置１を用いたシステムの概要を示す構成図である。図６は、第１の実施の形態に係る歩行状態解析装置１を用いたシステムの構成を示すブロック図である。

図５に示すように、被測定者４００の左右の足のそれぞれにセンサ端末２００が装着されている。センサ端末２００で測定された結果は、通信ネットワーク（図示しない）を介して外部端末３００に送信される。センサ端末２００は、被測定者４００における左右の足の動きに伴う加速度を、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚ軸の３方向について測定する。

センサ端末２００は、図６に示すように、加速度センサ２０１、データ記憶部２０２、データ解析部２０３、データ送信処理部２０４、および通信インターフェース２０５を備える。外部端末３００は、通信インターフェース３０１、データ受信処理部３０２、データ記憶部３０３、データ解析部３０４、および提示部３０５を備える。

加速度センサ２０１は、被測定者４００の左右の足の移動に伴う加速度をアナログ加速度信号として測定し、所定のサンプリングレートでデジタル加速度データに変換する。加速度センサ２０１は、第１の実施の形態における測定部１１に対応する。

データ記憶部２０２は、加速度センサ２０１でデジタル化された加速度の時系列データを記憶する。データ記憶部２０２は、第１の実施の形態におけるデータ記憶部１０７ａに対応する。

データ解析部２０３は、データ記憶部２０２に記憶された加速度の時系列データから特徴量である体動の大きさを算出する。算出された体動の大きさの時系列データは、データ記憶部２０２に記憶される。データ解析部２０３は、第１の実施の形態における体動算出部１２１に対応する。

データ送信処理部２０４は、データ記憶部２０２で記憶された加速度の時系列データおよび算出された体動の大きさの時系列データを、通信インターフェース２０５を介して外部端末３００に送信する。データ送信処理部２０４は、第１の実施の形態における通信制御装置１０５に対応する。

通信インターフェース２０５は、例えば、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、第３世代移動通信システム、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線データ通信規格に対応した演算インターフェースおよびアンテナを有する。通信インターフェース２０５は、第１の実施の形態における通信制御装置１０５に対応する。

次に外部端末３００の構成について説明する。
通信インターフェース３０１は、センサ端末２００に含まれる通知ンインターフェース２０５と同様の機能の演算インターフェースおよびアンテナを有する。通信インターフェース３０１は、第１の実施の形態における通信制御装置１０５に対応する。

データ受信処理部３０２は、センサ端末２００からの体動の大きさの時系列データを、通信インターフェース３０１を介して受信する。データ受信処理部３０２は、第１の実施の形態における通信制御装置１０５に対応する。

データ記憶部３０３は、センサ端末２００から受信した体動の大きさの時系列データを記憶する。また、データ記憶部３０３は、後述するデータ解析部３０４によって出力される各種信号の時系列データを記憶する。また、データ記憶部３０３には、後述するデータ解析部４０３によって用いられる下限閾値Ａ_thlの値や、誤検出防止期間Ｐ１に関する情報が記憶されている。データ記憶部３０３は、第１の実施の形態におけるデータ記憶部１０７ａおよび設定情報記憶部１０７ｂに対応する。

データ解析部３０４は、データ記憶部３０３に記憶されている体動の大きさの時系列データの解析を行い、被測定者４００の左右の足それぞれの移動の発生を特定する。データ解析部３０４は、第１の実施の形態における下限閾値判定部１２２および歩行判定部１２３に対応する。

提示部３０５は、データ解析部３０４によって特定された、被測定者４００の左右の足それぞれの移動に基づいて、計測期間にわたる被測定者４００の歩数を算出して表示画面に提示する。提示部３０５は、第１の実施の形態における歩数算出部１３および表示装置１０８に対応する。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る変形例によれば、歩行状態解析装置１が有する測定部１１と体動算出部１２１とをセンサ端末２００によって実現し、体動の大きさの解析を行う下限閾値判定部１２２および歩行判定部１２３、ならびに被測定者４００による歩数の算出を行う歩数算出部１３を外部端末３００により実現する。そのため、被測定者４００に装着される装置を軽量化しつつ、解析部１２の一部の機能をネットワーク上の別の計算機に実装し、歩行状態解析装置１の演算負荷を分散することが可能となる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第１の実施の形態では、下限閾値判定部１２２が、被測定者の左右の下肢それぞれの体動の大きさの時系列データと、下限閾値Ａ_thlとを比較する場合について説明した。これに対し、第２の実施の形態では、解析部１２は、上限閾値判定部１２４をさらに備える。

［第２の実施の形態に係る発明の原理］
例えば、被測定者が脳卒中の経験者などの場合、被測定者の歩行速度が遅いだけでなく、左右の下肢が非対称な動きをする場合がある。被測定者の左右の下肢が非対称な動きをする場合、第１の実施の形態のように下限閾値Ａ_thlの値が０．８５［Ｇ］に設定されても、歩行時に体動の大きさ｜Ａ｜_kが、下限閾値Ａ_thl（０．８５［Ｇ］）を下回らない場合がある。このような場合には、被測定者の左右の下肢それぞれの移動の発生が正確に特定できないことがある。

一方、下限閾値Ａ_thlの設定値をより大きい値に変更し、たとえば０．９［Ｇ］とすると、安静時の値（１［Ｇ］）に近づくため、被測定者の歩行以外の動作に伴う左右の下肢の移動を検出するリスクが増加してしまう。このように、歩行判定部１２３が、下限閾値Ａ_thlに基づく比較結果のみを用いて、左右の下肢における移動の判定を行うと、検出漏れが生ずる場合がある。

そこで、本実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａは、下限閾値判定部１２２に加えて上限閾値判定部１２４を有することで、歩行判定部１２３による左右の下肢における移動の検出漏れを補完する。そのため、歩行状態解析装置１Ａは、被測定者の歩数の計測をより安定的に行うことができる。

［歩行状態解析装置の機能ブロック］
図７は、第２の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａの機能ブロック図である。以下、第１の実施の形態と異なる歩行判定部１２３および上限閾値判定部１２４を中心に説明する。

上限閾値判定部１２４は、体動算出部１２１によって算出された、左右の下肢それぞれの体動の大きさの時系列データと、体動の大きさに対して予め設定された上限閾値（第２閾値）Ａ_thhとを比較して、体動の大きさが上限閾値Ａ_thhより小さい値から上限閾値Ａ_thhより大きい値に増加したときに、上側検出信号（第２の検出信号）Ｔ_kを出力する。

より詳細には、上限閾値判定部１２４は、例えば、体動の大きさ｜Ａ｜_kの上側の基準値である上限閾値Ａ_thhを１．５［Ｇ］とし、直近の体動の大きさ｜Ａ｜_k-1が上限閾値Ａ_thh（１．５［Ｇ］）より小さく、体動の大きさ｜Ａ｜_kが上限閾値Ａ_thh（１．５［Ｇ］）以上の場合に上側検出信号Ｔ_kとして１を出力する。

なお、上限閾値判定部１２４は、上側検出信号Ｔ_k＝１を出力する場合であっても、上側検出信号Ｔ_k＝１が出力される時点から直近の過去および未来にわたる一定期間Ｐ２において、下側検出信号Ｂ_kとして１が出力されていれば、上側検出信号Ｔ_kの出力を０にする。

なお、直近の過去および未来にわたる一定期間Ｐ２とは、上側検出信号Ｔ_k＝１が出力された時点から直近の、例えば、５６０ｍｓの範囲、すなわち過去の１４サンプリングの期間と、直近の未来における２８０ｍｓの範囲、すなわち未来の７サンプリングの期間とにわたる期間である。

このように、上限閾値判定部１２４は、下限閾値判定部１２２を補完する目的を有するため、上側検出信号Ｔ_k＝１が出力された近傍の時刻において、下側検出信号Ｂ_kとして１が出力されている場合は、上側検出信号Ｔ_kとして１を出力することは不要とする。

なお、直近の一定期間Ｐ２として未来の値を用いたが、これは、上側検出信号Ｔ_kの出力を７サンプリング分だけ遅延させることで実現される。

歩行判定部１２３は、下側検出信号Ｂ_kと上側検出信号Ｔ_kとに基づいて、被測定者の歩行に伴う左右の下肢それぞれの移動の発生の有無を判定し、その判定に応じた歩行検出信号Ｄ_kを出力する。

より詳細には、まず、歩行判定部１２３は、下側検出信号Ｂ_kまたは上側検出信号Ｔ_kのいずれか一方が１となっていれば、候補信号Ｍ_kとして１を出力する。歩行判定部１２３は、候補信号Ｍ_kとして１が出力された直前の一定期間Ｐ３において、候補信号Ｍ_i（ｉは、ｋ−（Ｐ３／Ｔ）からｋ−１までの範囲であり、Ｔはサンプリング期間。）の出力１が無かった場合に、歩行検出信号Ｄ_kとして１を出力する。

具体的には、歩行判定部１２３は、候補信号Ｍ_kが出力された直前の、例えば、８００ｍｓ、すなわち前述したサンプリングレートが２５Ｈｚの場合においては候補信号Ｍ_k-1から候補信号Ｍ_k-20が得られる期間において、１が出力されていないことを確認する。

歩行判定部１２３は、期間Ｐ３における候補信号Ｍ_k-1から候補信号Ｍ_k-20において出力１が存在しない場合に、対応する左右の下肢の移動が発生したと判定して、歩行検出信号Ｄ_kとして１を出力する。

［歩行状態解析装置の動作］
次に、上述した構成を有する歩行状態解析装置１Ａの動作について、図８および図９のフローチャートを参照して説明する。なお、第１の実施の形態と異なる上限閾値判定処理を中心に説明する。

図８に示すように、まず、測定部１１は、被測定者の左右の下肢に装着されて、左右の下肢それぞれの移動に伴う加速度を測定する（ステップＳ１）。

次に、体動算出部１２１は、測定部１１によって測定された３方向の加速度の合成和、すなわち体動の大きさ｜Ａ｜_kを式（１）によって算出する（ステップＳ２）。

次に、下限閾値判定部１２２は、直近の過去における体動の大きさ｜Ａ｜_k-1が下限閾値Ａ_thlより大きく、かつ、ステップＳ２で算出された体動の大きさ｜Ａ｜_kが下限閾値Ａ_thl以下の場合には（ステップＳ３：ＹＥＳ）、下側検出信号Ｂ_kとして１を出力する（ステップＳ４）。

一方、体動の大きさ｜Ａ｜_kが上記条件に該当しない場合には（ステップＳ３：ＮＯ）、上限閾値判定部１２４は、上限閾値判定処理を実行する（ステップＳ２０）。すなわち、体動の大きさ｜Ａ｜_kが下限閾値Ａ_thlを下回らなかった場合に、上限閾値判定処理が実行される。

図９に示すように、上限閾値判定部１２４は、直近の過去における体動の大きさ｜Ａ｜_k-1が上限閾値Ａ_thhより小さく、体動の大きさ｜Ａ｜_kが上限閾値Ａ_thh以上の場合に（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、上側検出信号Ｔ_kとして出力１を選択し、上側検出信号Ｔ_k＝１を出力する直近の過去および未来にわたる一定期間Ｐ２に、下側検出信号Ｂ_kの出力１が無い場合には（ステップＳ２２：ＮＯ）、上側検出信号Ｔ_kとして１を出力する（ステップＳ２５）。

その後、歩行判定部１２３は、候補信号Ｍ_kとして１を出力する（ステップＳ２６）。
一方、上限閾値判定部１２４は、直近の過去における体動の大きさ｜Ａ｜_k-1が上限閾値Ａ_thhより小さく、体動の大きさ｜Ａ｜_kが上限閾値Ａ_thh以上である条件に該当しない場合には（ステップＳ２１：ＮＯ）、上側検出信号Ｔ_kとして０を出力する（ステップＳ２３）。

また、上限閾値判定部１２４は、直近の体動の大きさ｜Ａ｜_k-1が上限閾値Ａ_thhより小さく、体動の大きさ｜Ａ｜_kが上限閾値Ａ_thh以上の場合であっても（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、一定期間Ｐ２に、下側検出信号Ｂ_kとして１が出力されている場合には（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、上側検出信号Ｔ_kとして０を出力する（ステップＳ２３）。

ステップＳ２３で上側検出信号Ｔ_kとして０が出力された後に、歩行判定部１２３は、下側検出信号Ｂ_kとして１が出力されているか否かを確認し、下側検出信号Ｂ_kとして１が出力されている場合には（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、候補信号Ｍ_kとして１を出力する（ステップＳ２６）。

次に、歩行判定部１２３は、候補信号Ｍ_kとして１が出力された直前の一定期間Ｐ３において、候補信号Ｍ_iとして１が出力されているか否かを確認し、候補信号Ｍ_iとして１が出力されていない場合には（ステップＳ２７：ＮＯ）、対応する左右の下肢の移動が発生したと判断して、歩行検出信号Ｄ_kとして１を出力する（ステップＳ２９）。

その後、歩数算出部１３は、被測定者の左右両方の下肢における移動の発生回数を累積して被測定者の歩数を算出する（ステップＳ３０）。より詳細には、歩数算出部１３は、歩行検出信号Ｄ_kとして１が出力された回数を累積して被測定者の歩数を算出する。

上述した上限閾値判定処理が完了すると、処理は図８のステップＳ１０に戻される。

次に、図１０Ａおよび図１０Ｂを用いて、本実施の形態における効果の説明をする。図１０Ａおよび図１０Ｂは、下半身麻痺を有する脳卒中の経験者である被測定者が、歩行速度０．５ｍ／ｓで歩行した際の、左右の下肢における体動の大きさ｜Ａ｜_k、下側検出信号Ｂ_k、上側検出信号Ｔ_k、候補信号Ｍ_k、および歩行検出信号Ｄ_kの時間変化をそれぞれ示している。

図１０Ａおよび図１０Ｂの縦軸は計測時間［秒］であり、横軸は加速度［Ｇ］である。また、図１０Ａは、左の下肢の加速度に基づくデータである。図１０Ｂは、右の下肢の加速度に基づくデータである。

図１０Ａおよび図１０Ｂに示す実線の曲線は、それぞれ左右の下肢における体動の大きさ｜Ａ｜_kの時間変化である。四角形の点は、下側検出信号Ｂ_kが１となった時刻を示している。

また、三角形の点は、上側検出信号Ｔ_kが１となった時刻を示し、バツ点は、候補信号Ｍ_kが１となった時刻を示している。丸点は、歩行検出信号Ｄ_kが１となった時刻、すなわち被測定者の左右の下肢それぞれの移動が発生した時刻を示している。

図１０Ａに示すように、左右両方の下肢における体動の大きさの非対称性により、左の下肢では、矢印で示すように、下側検出信号Ｂ_kが１とならないうちに上側検出信号Ｔ_kが１となり、被測定者の歩数が補完されていることが分かる。

また、本実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａを用いて１分間の計測期間にわたる被測定者の歩数の計測を行い、目視による被測定者の歩数と比較したところ、誤差は３％であった。

以上説明したように、第２の実施の形態によれば、歩行状態解析装置１Ａは、被測定者の左右の下肢それぞれの移動に伴う加速度を測定し、加速度に基づいて算出された左右の下肢における体動の大きさに対して設定された下限閾値Ａ_thlに加えて上限閾値Ａ_thhを用いて、被測定者の歩行に伴う左右の下肢それぞれの移動の発生の有無を判定する。そのため、歩行状態解析装置１Ａは、被測定者の左右の体動の大きさが非対称となる場合であっても、精度の高い歩数計測を行うことができる。

［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１および第２の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第３の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａは、第２の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａと同じ構成を有する。本実施の形態では、歩行判定部１２３は、さらに、所定の振動が、被測定者の歩行に伴う左右の下肢における振動（移動）の発生として誤って判定されることを防止する機能を有する。

歩行判定部１２３は、測定部１１によって測定された右の下肢の移動に伴う加速度に基づいて得られた歩行検出信号Ｄ_rk（第１の歩行検出信号）と、左の下肢の移動に伴う加速度に基づいて得られた歩行検出信号Ｄ_lk（第２の歩行検出信号）とが、予め設定された取り消し期間内にともに出力された場合には、歩行検出信号Ｄ_rk、Ｄ_lkを取り消す。

例えば、歩行検出信号Ｄ_rkと、歩行検出信号Ｄ_lkとが極めて近い期間、例えば、１２０ｍｓの期間内、すなわち３サンプリング分の取り消し期間内に、ともに１が出力された場合は、左右両方の下肢で検出された歩行検出信号Ｄ_kであると判定する。

歩行判定部１２３は、上記の場合において、歩行検出信号Ｄ_rk、Ｄ_lkの出力１を取り消す。すなわち右の下肢および左の下肢のいずれにおいても、被測定者の歩行に伴う下肢の移動は発生しなかったと判定する。

例えば、被測定者が自動車や電車などの乗り物で移動する場合、車体が不定期に振動する。このような場合、車体の振動が大きければ、被測定者の歩行に伴う左右の下肢の移動として誤検出されてしまう恐れがある。しかしながら、車体が振動する際は、左右両方の下肢に装着されたセンサからほぼ同時刻に振動が検出される。そのため、前述したように、歩行判定部１２３は、比較的短い期間内に歩行検出信号Ｄ_rk、Ｄ_lkの両方が得られた場合は、両方の信号を取り消し、被測定者の左右の下肢それぞれの移動は発生しなかったと判定する。

以上説明したように、第３の実施の形態によれば、取り消し期間内にともに左右の下肢の移動が発生したことを示す歩行検出信号Ｄ_rk、Ｄ_lkが出力された場合には、歩行判定部１２３が、両方の歩行検出信号Ｄ_rk、Ｄ_lkを取り消す。そのため、歩行状態解析装置１Ａは、乗り物の振動に影響されることなく被測定者の歩数を計測することができる。

［第４の実施の形態］
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第３の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第４の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａは、第３の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａと同じ構成を有する。
本実施の形態では、歩数算出部１３は、測定部１１が左右の下肢の移動に伴う、左右いずれか一方の加速度を測定できない場合には、測定された他方の加速度に基づいて算出された歩数を２倍にする。

より具体的には、例えば、測定部１１が有する加速度センサのバッテリが切れている場合や、無線電波の遮蔽物による吸収等により、加速度の測定値が解析部１２に送られない状況がありうる。こうした状況は、例えば、歩行状態解析装置１Ａが図６で説明したシステムにより実現されている場合において、通信インターフェース２０５、３０１がリンクの切断を検知することにより、容易に把握できる。

このように、左右の下肢のいずれか一方に装着された測定部１１が加速度を測定できない場合には、例えば、図６で説明した左右２つのセンサ端末２００のうちの一方のセンサ端末２００のリンクが保たれていれば、そのセンサ端末２００によって測定された加速度に基づき算出された、計測期間にわたる歩数を２倍にする。これにより、リンクが切断された他方のセンサ端末２００により測定された加速度に基づく被測定者の歩数が補完される。

以上説明したように、第４の実施の形態によれば、歩数算出部１３は、測定部１１が左右の下肢の移動に伴う左右いずれか一方の加速度を測定できない場合であっても、測定された歩数に基づいて、被測定者の歩数を算出する。これにより、歩行状態解析装置１Ａにおける運用や通信状況による被測定者の歩数計測の不安定性を低減し、より信頼性の高い歩数計測を行うことができる。

［第５の実施の形態］
次に、本発明の第５の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第４の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。第５の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａは、第４の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａと同じ機能構成を有する。

しかし、本実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａは、図１１に示すように、センサ端末２００と外部端末３００Ａとを有するシステムによって構成される。本実施の形態においては、外部端末３００Ａが、入力インターフェース３０６と、誤検出防止期間変更部３０７とを備える点で、第１から第４の実施の形態とは異なる。

入力インターフェース３０６は、例えば、キーボードやタッチパネルなどにより実現される。入力インターフェース３０６は、被測定者の操作による誤検出防止期間Ｐ１の長さの入力を受け付ける。

誤検出防止期間変更部３０７は、入力インターフェース３０６を介して受け付けた誤検出防止期間Ｐ１の長さの入力に基づいて、誤検出防止期間Ｐ１の設定を変更する。

このように、誤検出防止期間Ｐ１の長さを被測定者に応じて変更可能とすることで、以下のような、歩行速度が比較的遅いだけでなく、１分間（単位時間）当たりの歩数を示す歩行ピッチが比較的高い値となる被測定者の歩数についても適切に計測することができる。なお、歩行ピッチの詳細は後述する。

例えば、被測定者の歩行速度が０．５ｍ／ｓ程度と比較的遅い場合には、一般的に歩行ピッチも比較的小さい値となる。しかし、被測定者が、例えば、パーキンソン病のような痙攣を伴う疾患を有する場合は、被測定者の歩幅が小さいので歩行速度は遅いが、動作が素早いため歩行ピッチは高い値を示す場合がある。

このような場合には、誤検出防止期間Ｐ１が長すぎると真の歩行（左右の下肢の移動）の検出を妨げてしまう可能性がある。そのため、誤検出防止期間変更部３０７は、誤検出防止期間Ｐ１を、例えば、予め設定されている８００ｍｓから２００ｍｓ程度と、より短い期間に変更可能とする。

以上説明したように、第５の実施の形態によれば、誤検出防止期間変更部３０７は、入力インターフェース３０６を介して受け付けた誤検出防止期間Ｐ１の長さを被測定者に応じて変更するため、歩行状態解析装置１Ａは、より適切かつ精度の高い歩数計測を行うことができる。

［第６の実施の形態］
次に、本発明の第６の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第５の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。第６の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａは、第５の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａと同じ機能構成を有する。

第６の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ａは、図１２に示すように、センサ端末２００と外部端末３００Ｂとを有するシステムによって構成される。本実施の形態では、外部端末３００Ｂが、入力インターフェース３０８と、閾値変更部３０９とを備える点で、第５の実施の形態と異なる。

入力インターフェース３０８は、例えば、キーボードやタッチパネルなどにより実現され、被測定者の操作により下限閾値Ａ_thlや上限閾値Ａ_thhの値の入力を受け付ける。

閾値変更部３０９は、入力インターフェース３０８を介して受け付けた、下限閾値Ａ_thlや上限閾値Ａ_thhの入力値に基づいて、対応する下限閾値Ａ_thlや上限閾値Ａ_thhの設定値を変更する。

例えば、デフォルトの設定値として、下限閾値Ａ_thlが０．８５［Ｇ］、上限閾値Ａ_thhが１．５［Ｇ］に設定されている場合に、閾値変更部３０９は、入力インターフェース３０８を介して０．０１［Ｇ］刻みで受け付けた、それぞれの閾値の変更を行う。なお、下限閾値Ａ_thlは上限閾値Ａ_thhの値を超えることはなく、また、これらの閾値は負の値をとらない。

以上説明したように、第６の実施の形態によれば、閾値変更部３０９が入力インターフェース３０８を介して受け付けた、下限閾値Ａ_thlおよび上限閾値Ａ_thhの設定値をそれぞれ変更する。そのため、歩行状態解析装置１Ａは、被測定者の状態に応じた、より適切な解析を行い、精度の高い歩数計測を行うことができる。

［第７の実施の形態］
次に、本発明の第７の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第６の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第７の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ｂは、歩行ピッチ算出部１４をさらに備える点で、第１から第６の実施の形態と異なる。

図１３は、第７の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ｂの機能ブロック図である。
歩行ピッチ算出部１４は、単位時間あたりの歩数を示す歩行ピッチＦ_kを算出する。より詳細には、歩行ピッチ算出部１４は、歩行判定部１２３によって出力された歩行検出信号Ｄ_kの時系列データの時間間隔から１分あたりの歩行を示す被測定者の歩行ピッチＦ_kを算出する。

歩行ピッチ算出部１４が算出する歩行ピッチＦ_kの単位は、ｓｐｍ（ｓｔｅｐｓ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ）である。１歩（左右の下肢それぞれの移動）あたりの時間間隔ＴＤ_k［分］、すなわち直近の過去の歩行検出信号Ｄ_k-1が出力された時刻から、歩行検出信号Ｄ_kが出力された時刻との差をＴＤ_k［分］とすると、歩行ピッチＦ_kは次の式（２）により算出される。

Ｆ_k＝６０／ＴＤ_k ・・・（２）

歩行ピッチ算出部１４が上式（２）によって算出する被測定者の歩行ピッチＦ_kは、歩行判定部１２３によって左右の下肢それぞれの移動が発生したと判定される度に、時系列データとして更新される。なお、歩行ピッチ算出部１４は、時間間隔ＴＤ_kが、例えば、３［秒］を超える場合は、被測定者の歩行に伴う左右の下肢それぞれの移動としては、間隔が長く、被測定者の歩行としては疑わしいため、歩行ピッチＦ_kの更新値としては、０［ｓｐｍ］を適用する。

歩行ピッチ算出部１４は、時系列データの歩行ピッチＦ_kを求めるだけでなく、特定の期間、例えば、２４時間における歩行ピッチＦ_kの平均値を算出してもよい。歩行ピッチ算出部１４が歩行ピッチＦ_kの平均値を算出する方法としては、次の２通りを用いることができる。歩行ピッチ算出部１４は、それぞれの算出方法で算出される平均値が示す情報の利用用途に応じて２通りの方法から選択して歩行ピッチＦ_kの平均値を算出すればよい。

まず、第１の算出方法としては、歩行ピッチ算出部１４は、左右の下肢どちらに基づく歩行検出信号Ｄ_kの出力時刻であるかを区別せずに時間間隔ＴＤ_kを求めて、歩行ピッチＦ_kの平均値を算出する。したがって、歩行ピッチ算出部１４は、左右いずれかの下肢の移動の発生を示す歩行検出信号Ｄ_k＝１の出力時刻と、直近の右または左の下肢における移動の発生を示す歩行検出信号Ｄ_k-1＝１の出力時刻との差を時間間隔ＴＤ_kとして用いる。

一方、第２の算出方法においては、歩行ピッチ算出部１４は、左右の下肢どちらに基づく歩行検出信号Ｄ_kの出力時刻であるかを区別して時間間隔ＴＤ_kを求め、歩行ピッチＦ_kの平均値を算出する。

例えば、歩行ピッチ算出部１４は、左の下肢の移動に基づく歩行検出信号Ｄ_kが出力された時刻と、直近の過去の右の下肢の移動に基づく歩行検出信号Ｄ_k-1が出力された時刻との差を時間間隔ＴＤ１_kとして歩行ピッチＦ１_kを算出する。同様に、歩行ピッチ算出部１４は、右の下肢の移動に基づく歩行検出信号Ｄ_kが出力された時刻と、直近の過去の左の下肢の移動に基づく歩行検出信号Ｄ_k-1が出力された時刻との差を時間間隔ＴＤ２_kとして歩行ピッチＦ２_kを算出する。そして、歩行ピッチ算出部１４は、算出した歩行ピッチＦ１_kの平均値および歩行ピッチＦ２_kの平均値をそれぞれ求める。なお、歩行ピッチ算出部１４は、歩行ピッチＦ１_k、Ｆ２_kの中央値を算出してもよい。

左右の下肢の区別のない第１の算出方法に基づいて歩行ピッチ算出部１４が算出した歩行ピッチＦ_kの平均値は、被測定者における左右の下肢の移動に差がない場合を仮定した基準を示す参考値として利用される。

一方、左右の下肢の区別がある第２の算出方法に基づいて歩行ピッチ算出部１４が算出した歩行ピッチＦ１_k、Ｆ２_kそれぞれの平均値は、例えば、脳卒中などにより、片半身麻痺のある被測定者を対象とする場合に有用な情報として利用することができる。被測定者において、片半身麻痺がある場合には、左の下肢から右の下肢にかけての歩行ピッチＦ１_kの平均値と、右の下肢から左の下肢にかけての歩行ピッチＦ２_kの平均値が非対称となる。これらの平均値の差は、片半身麻痺による機能不全の度合いを示す情報として利用される。なお、前述した第１の算出方法に基づいて算出された歩行ピッチＦ_kの平均値は、片半身麻痺を有する被測定者の歩行容態の基準値を示す情報としても利用される。

以上説明したように、第７の実施の形態によれば、歩行ピッチ算出部１４が、被測定者の歩行ピッチＦ_kを算出する。そのため、算出された歩行ピッチＦ_kに基づく情報を被測定者の歩行に関する情報として利用することができる。

［第８の実施の形態］
次に、本発明の第８の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第７の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。第８の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ｂは、第７の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ｂと同じ機能構成を有する。

第８の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ｂは、図１４に示すように、センサ端末２００と外部端末３００Ｃとを有するシステムによって構成される。本実施の形態では、外部端末３００Ｃが、歩数入力インターフェース３１０と、自動閾値設定部３１１とを備える点で、第１から第７の実施の形態と異なる。

歩数入力インターフェース３１０は、例えば、キーボードやタッチパネルなどにより実現され、任意の設定用計測期間にわたって別途に計数された被測定者の実際の歩数を受け付ける。

自動閾値設定部３１１は、歩数入力インターフェース３１０を介して受け付けられた被測定者の実際の歩数と、データ解析部３０４（歩数算出部１３）によって算出された設定用計測期間での被測定者の歩数とに基づいて、下限閾値Ａ_thlおよび上限閾値Ａ_thhそれぞれの値を設定する。

より詳細には、歩数入力インターフェース３１０は、例えば、被測定者が１分間の設定用測定期間にわたって数えた被測定者自身の歩数の入力を受け付ける。そして、自動閾値設定部３１１は、下限閾値Ａ_thlおよび上限閾値Ａ_thhを一定の範囲内で変更し、最も誤差の小さかった閾値条件を選択する。

自動閾値設定部３１１は、一定の範囲として、例えば、下限閾値Ａ_thlであれば、０．７［Ｇ］から０．９［Ｇ］の範囲を用い、この範囲内において下限閾値Ａ_thlを０．０１［Ｇ］間隔で変化させる。また、これと同時に、自動閾値設定部３１１は、上限閾値Ａ_thhを、例えば、１．４［Ｇ］から１．６［Ｇ］までの一定の範囲において０．０１［Ｇ］間隔で変化させる。

データ解析部３０４（解析部１２）は、上記の条件で被測定者の歩数の算出を総当たり的に行い、各上下閾値条件下での歩数を算出する。その後、自動閾値設定部３１１は、閾値条件ごとに算出された被測定者の歩数に対して、次の式（３）を用いてエラー率を求める。

エラー率（％）＝１００×｛（算出された歩数）−（被測定者が数えた歩数）｝／（被測定者が数えた歩数） ・・・（３）

上式（３）において、エラー率は、正の値であれば過剰に歩数が算出されたことを示し、負の値であれば歩数の算出において見逃しが生じていることを示す。自動閾値設定部３１１は、エラー率を総当たりで計算し、最も０に近いエラー率を与えた下限閾値Ａ_thlおよび上限閾値Ａ_thhをデータ記憶部３０３（設定情報記憶部１０７ｂ）に記憶する。

算出されたエラー率において、最も０に近いエラー率を与える下限閾値Ａ_thlおよび上限閾値Ａ_thhの組み合わせが複数存在する場合は、自動閾値設定部３１１は、下限閾値Ａ_thlが最も小さい値となった閾値の組み合わせを選び、次いで、上限閾値Ａ_thhが最も大きい値となった閾値の組み合わせを選択すればよい。

以上説明したように、第８の実施の形態によれば、歩行状態解析装置１Ｂによって計測された被測定者の歩数のエラー率に基づいて、下限閾値Ａ_thlおよび上限閾値Ａ_thhの設定値を変更する。そのため、歩行状態解析装置１Ｂは、被測定者の歩行の個性への対応を可能とし、それぞれの被測定者に最適な条件のもと歩数の計測を行うことができる。

［第９の実施の形態］
次に、本発明の第９の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第８の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第９の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ｂは、第８の実施の形態に係る歩行状態解析装置１Ｂと同じ機能構成を有するが、第９の実施の形態では、測定部１１が加速度ではなく角速度を測定する点で第１から第８の実施の形態とは異なる。

本実施の形態において、測定部１１は、角速度センサによって実現される。第１から第８の実施の形態においては、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚ軸の３方向の加速度を測定する加速度センサで測定部１１を実現した。これに対して、本実施の形態に係る測定部１１は、被測定者の左右の下肢それぞれの移動に伴う、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚ軸の３方向の角速度を測定する。

測定部１１は、測定された３方向の角速度のうち、身体を左右に分ける矢上面に最も近い１軸の角速度の測定値を採用する。そして体動算出部１２１は、採用された角速度の測定値を被測定者の左右の下肢それぞれの移動に伴う体動とみなす。なお、本実施の形態で用いられる体動の大きさの単位は、加速度の［Ｇ］ではなく、ｄｐｓ（ｄｅｇｒｅｅ ｐｅｒ ｓｅｃｏｎｄ）である。

なお、下限閾値判定部１２２および上限閾値判定部１２４がそれぞれ用いる下限閾値Ａ_thlおよび上限閾値Ａ_thhについては、測定部１１が加速度を測定する場合とは異なる任意の値に設定すればよい。また、下限閾値判定部１２２、上限閾値判定部１２４、および歩行判定部１２３が判定を行う際に用いられる誤検出防止期間Ｐ１などの時間に関する条件は、測定部１１が加速度を測定する場合と同じ条件を用いてもよい。

以上、本発明の歩行状態解析方法および歩行状態解析装置における実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。

１、１Ａ、１Ｂ、１００…歩行状態解析装置、１１…測定部、１２…解析部、１３…歩数算出部、１２１…体動算出部、１２２…下限閾値判定部、１２３…歩行判定部、１０１…バス、１０２…制御部、１０３…ＣＰＵ、１０４…主記憶部、１０５…通信制御装置、１０６…センサ、１０７…記憶装置、１０７ａ、２０２、３０３…データ記憶部、１０７ｂ…設定情報記憶部、１０７ｃ…プログラム格納部、１０８…表示装置、２００…センサ端末、２０１…加速度センサ、２０３、３０４…データ解析部、２０４…データ送信処理部、２０５、３０１…通信インターフェース、３０２…データ受信処理部、３０５…提示部、３００…外部端末、４００…被測定者。

Claims (9)

1. 被測定者の下肢の移動に伴う物理量を測定する測定ステップと、
   前記測定ステップで測定された前記物理量を解析して、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生を特定する解析ステップと、
   前記解析ステップで特定された前記下肢の移動に基づいて、計測期間にわたる前記被測定者の歩数を算出する歩数算出ステップと
   を備えることを特徴とする歩行状態解析方法。
2. 請求項１に記載の歩行状態解析方法において、
   前記解析ステップは、
   前記測定ステップで測定された前記物理量に基づいて前記被測定者の前記下肢の体動の大きさを算出する体動算出ステップと、
   前記体動算出ステップで算出された前記体動の大きさの時系列データと、前記体動の大きさに対して予め設定された第１閾値とを比較して、前記体動の大きさが前記第１閾値より大きい値から前記第１閾値より小さい値に減少したときに第１の検出信号を出力する第１の閾値判定ステップと、
   前記第１の検出信号の出力直前の一定の期間として予め設定された誤検出防止期間に前記第１の検出信号の出力が無かった場合に、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生を示す歩行検出信号を出力する歩行判定ステップと、
   を備え、
   前記歩数算出ステップは、前記歩行検出信号に基づいて前記被測定者の前記歩数を算出することを特徴とする歩行状態解析方法。
3. 請求項２に記載の歩行状態解析方法において、
   前記解析ステップは、
   前記体動算出ステップで算出された前記体動の大きさの時系列データと、前記体動の大きさに対して予め設定された第２閾値とを比較して、前記体動の大きさが前記第２閾値より小さい値から前記第２閾値より大きい値に増加したときに、第２の検出信号を出力する第２の閾値判定ステップを備え、
   前記歩行判定ステップは、前記第１の検出信号と前記第２の検出信号とに基づいて、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生の有無を判定し、その判定に応じた前記歩行検出信号を出力する
   ことを特徴とする歩行状態解析方法。
4. 請求項３に記載の歩行状態解析方法において、
   任意の設定用計測期間にわたって別途に計数された前記被測定者の実際の歩数を受け付ける歩数入力ステップと、
   前記歩数入力ステップで受け付けられた前記実際の歩数と、前記歩数算出ステップで算出された前記設定用計測期間での前記被測定者の前記歩数とに基づいて前記第１閾値の値および前記第２閾値の値をそれぞれ設定する自動閾値設定ステップと
   をさらに備えることを特徴とする歩行状態解析方法。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の歩行状態解析方法において、
   前記測定ステップは、前記被測定者の左右の下肢それぞれの移動に伴う前記物理量を測定し、
   前記解析ステップは、前記物理量を解析して、前記被測定者の歩行に伴う前記左右の下肢それぞれの移動の発生を特定し、
   前記歩数算出ステップは、前記解析ステップで特定された前記左右の下肢それぞれの移動に基づいて、前記計測期間にわたる前記被測定者の前記歩数を算出する
   ことを特徴とする歩行状態解析方法。
6. 請求項２から４のいずれか１項に記載の歩行状態解析方法において、
   前記測定ステップは、前記被測定者の左右の下肢それぞれの移動に伴う前記物理量を測定し、
   前記解析ステップは、前記物理量を解析して、前記被測定者の歩行に伴う前記左右の下肢それぞれの移動の発生を特定し、
   前記歩数算出ステップは、前記解析ステップで特定された前記左右の下肢それぞれの移動に基づいて、前記計測期間にわたる前記被測定者の前記歩数を算出し、
   前記歩行判定ステップは、前記測定ステップで測定された右の下肢の移動に伴う前記物理量に基づいて得られた前記歩行検出信号である第１の歩行検出信号と、前記測定ステップで測定された左の下肢の移動に伴う前記物理量に基づいて得られた前記歩行検出信号である第２の歩行検出信号とが、予め設定された取り消し期間内にともに出力された場合には、前記第１の歩行検出信号と前記第２の歩行検出信号とを取り消す
   ことを特徴とする歩行状態解析方法。
7. 請求項６に記載の歩行状態解析方法において、
   前記歩数算出ステップは、前記測定ステップが前記左右の下肢の移動に伴ういずれか一方の前記物理量を測定できない場合には、測定された他方の前記物理量に基づき算出された前記歩数を２倍にすることを特徴とする歩行状態解析方法。
8. 被測定者の下肢に装着された測定部によって測定された前記下肢の移動に伴う物理量に基づいて、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生を特定する解析部と、
   前記解析部によって特定された前記下肢の移動に基づいて、計測期間にわたる前記被測定者の歩数を算出する歩数算出部と
   を備え、
   前記解析部は、
   測定された前記下肢の移動に伴う物理量に基づいて、前記被測定者の前記下肢の体動の大きさを算出する体動算出部と、
   前記体動の大きさの時系列データと、前記体動の大きさに対して予め設定された第１閾値とを比較して、前記体動の大きさが前記第１閾値より大きい値から前記第１閾値より小さい値に減少したときに第１の検出信号を出力する第１の閾値判定部と、
   前記第１の検出信号の出力直前の一定の期間として予め設定された誤検出防止期間に前記第１の検出信号の出力が無かった場合に、前記被測定者の歩行に伴う前記下肢の移動の発生を示す歩行検出信号を出力する歩行判定部と
   を備えることを特徴とする歩行状態解析装置。
9. 請求項８に記載の歩行状態解析装置において、
   前記下肢の移動は、前記被測定者の左右の下肢それぞれの移動であることを特徴とする歩行状態解析装置。