JP2019154624A - 運動データ処理装置、運動データ処理方法及び運動データ処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化手段と、
一の運動データと、前記平均化手段により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化手段と、
を備えたことを特徴とする。
所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化工程と、
一の運動データと、前記平均化工程により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化工程と、
を含むことを特徴とする。
コンピュータを、
所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化手段、
一の運動データと、前記平均化手段により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化手段、
として機能させることを特徴とする。
図1に示すように、運動データ処理システム1は、運動データ処理装置10と、測定装置20とを備える。
ジャイロセンサ25は、互いに直交する3軸方向を中心とする角速度データを検出する。そして、ジャイロセンサ25は、検出された各軸を中心とする角速度データをCPU21に出力する。
なお、運動データ演算処理は、CPU11が記憶部15から読み出して適宜RAM13に展開された運動データ処理プログラム151と協働することにより実行されるようになっている。
ステップS104の平均化処理では、ステップS103で正規化された各運動データの1周期分のデータを平均化するとともに、正規化された各局面(例えば、加速度切り替わり時、最下時、離地時、逆足の加速度切り替わり時、逆足最下時、逆足離地時)の時間(ポイント)についても平均化がなされる。なお、図8(a)及び(b)の各グラフの[11]の縦線で示すポイントが加速度切り替わり時の平均時間、[12]の縦線で示すポイントが最下時の平均時間、[13]の縦線で示すポイントが離地時の平均時間、[14]の縦線で示すポイントが逆足加速度切り替わり時の平均時間、[15]の縦線で示すポイントが逆足最下時の平均時間、[16]の縦線で示すポイントが逆足離地時の平均時間である。
図9(a)及び(b)に示すように、各グラフより、差分データの値が0より大きく離れているポイントにおいて評価対象者のランニング動作に特徴があることを把握できるようになっている。一方、各グラフより、差分データの値が0付近となっているポイントでは、評価対象者のランニング動作に特徴がないことを把握できるようになっている。
続いて、上記実施形態の変形例について説明する。なお、上記実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
本変形例の運動データ処理装置10は、1周期分のデータ中のブレーキ区間(特定区間;接地時から加速度切り替わり時まで)のデータを対象とし、当該データを客観的(相対的)に評価することが可能なデータに変換する点で、上記実施形態と異なっている。
図10は、変形例の運動データ処理装置10で実行される運動データ演算処理を示すフローチャートである。
また、図11(b)に示すように、表示部14に表示されたY軸(前後方向)加速度データに関する差分データのグラフが下に凸の形状をなしている場合、当該グラフからブレーキ区間でのブレーキが小さいことがわかる。
また、図11(c)に示すように、表示部14に表示されたY軸(前後方向)加速度データに関する差分データのグラフが差分値「0」付近を推移している場合、当該グラフから平均的なブレーキであることがわかる。
このため、一の正規化データ中のブレーキ区間のデータと平均化データ中のブレーキ区間のデータとの差分を算出した差分データから適正な評価を行うことができる。
このため、サンプル数が互いに統一されたデータ間での差分を算出することができるので、差分を算出する演算処理を円滑に行うことができる。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
<請求項1>
所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化手段と、
一の運動データと、前記平均化手段により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化手段と、
を備えたことを特徴とする運動データ処理装置。
<請求項2>
前記運動データのそれぞれと、前記一の運動データと、を正規化して正規化データを生成する第1正規化手段を備え、
前記平均化手段は、前記第1正規化手段により生成された前記運動データそれぞれの正規化データを平均化して平均化データを生成し、
前記差分化手段は、前記第1正規化手段により生成された前記一の運動データの正規化データと、前記平均化手段により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の運動データ処理装置。
<請求項3>
前記平均化手段により生成された平均化データ中の特定区間のデータを抽出して第1抽出データを生成する第1抽出手段と、
前記一の運動データ中の前記特定区間のデータを抽出して第2抽出データを生成する第2抽出手段と、
を備え、
前記差分化手段は、前記第2抽出手段により抽出された前記第2抽出データと、前記第1抽出手段により抽出された前記第1抽出データとの差分を算出した差分データを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の運動データ処理装置。
<請求項4>
前記運動データのそれぞれと、前記一の運動データと、を正規化して正規化データを生成する第1正規化手段を備え、
前記平均化手段は、前記第1正規化手段により生成された前記運動データそれぞれの正規化データを平均化して平均化データを生成し、
前記第1抽出手段は、前記平均化手段により生成された平均化データ中の特定区間のデータを抽出して第1抽出データを生成し、
前記第2抽出手段は、前記第1正規化手段により生成された前記一の運動データの正規化データ中の前記特定区間のデータを抽出して第2抽出データを生成する、
ことを特徴とする請求項3に記載の運動データ処理装置。
<請求項5>
前記第1抽出手段により生成された前記第1抽出データを正規化して第1抽出正規化データを生成する第2正規化手段と、
前記第2抽出手段により生成された前記第2抽出データを正規化して第2抽出正規化データを生成する第3正規化手段と、を更に備え、
前記差分化手段は、前記第3正規化手段により生成された前記第2抽出正規化データと、前記第2正規化手段により生成された前記第1抽出正規化データとの差分を算出した差分データを生成する、
ことを特徴とする請求項4に記載の運動データ処理装置。
<請求項6>
前記第1正規化手段は、前記それぞれの運動データ中の1周期分のデータと、前記一の運動データ中の1周期分のデータと、を正規化して正規化データを生成する、
ことを特徴とする請求項2、4、5のいずれか一項に記載の運動データ処理装置。
<請求項7>
前記運動データは、複数の人物のそれぞれが前記所定の運動を行った際に得られる運動データである、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の運動データ処理装置。
<請求項8>
前記運動データは、同一の人物が前記所定の運動を行う毎に得られる運動データである、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の運動データ処理装置。
<請求項9>
前記平均化手段は、前記複数の人物全員の運動データに基づき前記平均化データを生成する、
ことを特徴とする請求項7に記載の運動データ処理装置。
<請求項10>
前記複数の人物全員の運動データから少なくとも一部の運動データを選定する選定手段を備え、
前記平均化手段は、前記選定手段により選定された前記少なくとも一部の運動データに基づき前記平均化データを生成する、
ことを特徴とする請求項7に記載の運動データ処理装置。
<請求項11>
前記複数の人物全員の運動データのそれぞれは、当該運動データが示す人物の人物IDと、1以上の所定の項目からなるパーソナルデータとが対応付けられて記憶手段に記憶されており、
ユーザ操作に基づき指定された前記人物ID及び/又は前記所定の項目に関する情報を検索条件として該当する運動データを検索する検索手段を備え、
前記選定手段は、前記検索手段により検索された運動データを選定する、
ことを特徴とする請求項10に記載の運動データ処理装置。
<請求項12>
前記1周期分のデータは、前記所定の運動時の特定のタイミングに係るデータである、
ことを特徴とする請求項6に記載の運動データ処理装置。
<請求項13>
前記所定の運動はランニングであり、前記1周期はランニングにおける「一方の足の接地時」から、「一方の足の最下時」、「一方の足の離地時」、「一方の足の最高時」を経て、「他方の足の接地時」、「他方の足の最下時」、「他方の足の離地時」、「他方の足の最高時」を経て、次の「一方の足の接地時」までである、
ことを特徴とする請求項6に記載の運動データ処理装置。
<請求項14>
前記差分化手段により生成された差分データを表示する表示手段を更に備えたことを特徴とする請求項1〜13のいずれか一項に記載の運動データ処理装置。
<請求項15>
所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化工程と、
一の運動データと、前記平均化工程により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化工程と、
を含むことを特徴とする運動データ処理方法。
<請求項16>
コンピュータを、
所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化手段、
一の運動データと、前記平均化手段により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化手段、
として機能させることを特徴とする運動データ処理プログラム。
10 運動データ処理装置
11 CPU
12 操作部
13 RAM
14 表示部
15 記憶部
151 運動データ処理プログラム
152 データベース
16 通信部
20 測定装置
Claims (16)
- 所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化手段と、
一の運動データと、前記平均化手段により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化手段と、
を備えたことを特徴とする運動データ処理装置。 - 前記運動データのそれぞれと、前記一の運動データと、を正規化して正規化データを生成する第1正規化手段を備え、
前記平均化手段は、前記第1正規化手段により生成された前記運動データそれぞれの正規化データを平均化して平均化データを生成し、
前記差分化手段は、前記第1正規化手段により生成された前記一の運動データの正規化データと、前記平均化手段により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の運動データ処理装置。 - 前記平均化手段により生成された平均化データ中の特定区間のデータを抽出して第1抽出データを生成する第1抽出手段と、
前記一の運動データ中の前記特定区間のデータを抽出して第2抽出データを生成する第2抽出手段と、
を備え、
前記差分化手段は、前記第2抽出手段により抽出された前記第2抽出データと、前記第1抽出手段により抽出された前記第1抽出データとの差分を算出した差分データを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の運動データ処理装置。 - 前記運動データのそれぞれと、前記一の運動データと、を正規化して正規化データを生成する第1正規化手段を備え、
前記平均化手段は、前記第1正規化手段により生成された前記運動データそれぞれの正規化データを平均化して平均化データを生成し、
前記第1抽出手段は、前記平均化手段により生成された平均化データ中の特定区間のデータを抽出して第1抽出データを生成し、
前記第2抽出手段は、前記第1正規化手段により生成された前記一の運動データの正規化データ中の前記特定区間のデータを抽出して第2抽出データを生成する、
ことを特徴とする請求項3に記載の運動データ処理装置。 - 前記第1抽出手段により生成された前記第1抽出データを正規化して第1抽出正規化データを生成する第2正規化手段と、
前記第2抽出手段により生成された前記第2抽出データを正規化して第2抽出正規化データを生成する第3正規化手段と、を更に備え、
前記差分化手段は、前記第3正規化手段により生成された前記第2抽出正規化データと、前記第2正規化手段により生成された前記第1抽出正規化データとの差分を算出した差分データを生成する、
ことを特徴とする請求項4に記載の運動データ処理装置。 - 前記第1正規化手段は、前記それぞれの運動データ中の1周期分のデータと、前記一の運動データ中の1周期分のデータと、を正規化して正規化データを生成する、
ことを特徴とする請求項2、4、5のいずれか一項に記載の運動データ処理装置。 - 前記運動データは、複数の人物のそれぞれが前記所定の運動を行った際に得られる運動データである、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の運動データ処理装置。 - 前記運動データは、同一の人物が前記所定の運動を行う毎に得られる運動データである、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の運動データ処理装置。 - 前記平均化手段は、前記複数の人物全員の運動データに基づき前記平均化データを生成する、
ことを特徴とする請求項7に記載の運動データ処理装置。 - 前記複数の人物全員の運動データから少なくとも一部の運動データを選定する選定手段を備え、
前記平均化手段は、前記選定手段により選定された前記少なくとも一部の運動データに基づき前記平均化データを生成する、
ことを特徴とする請求項7に記載の運動データ処理装置。 - 前記複数の人物全員の運動データのそれぞれは、当該運動データが示す人物の人物IDと、1以上の所定の項目からなるパーソナルデータとが対応付けられて記憶手段に記憶されており、
ユーザ操作に基づき指定された前記人物ID及び/又は前記所定の項目に関する情報を検索条件として該当する運動データを検索する検索手段を備え、
前記選定手段は、前記検索手段により検索された運動データを選定する、
ことを特徴とする請求項10に記載の運動データ処理装置。 - 前記1周期分のデータは、前記所定の運動時の特定のタイミングに係るデータである、
ことを特徴とする請求項6に記載の運動データ処理装置。 - 前記所定の運動はランニングであり、前記1周期はランニングにおける「一方の足の接地時」から、「一方の足の最下時」、「一方の足の離地時」、「一方の足の最高時」を経て、「他方の足の接地時」、「他方の足の最下時」、「他方の足の離地時」、「他方の足の最高時」を経て、次の「一方の足の接地時」までである、
ことを特徴とする請求項6に記載の運動データ処理装置。 - 前記差分化手段により生成された差分データを表示する表示手段を更に備えたことを特徴とする請求項1〜13のいずれか一項に記載の運動データ処理装置。
- 所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化工程と、
一の運動データと、前記平均化工程により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化工程と、
を含むことを特徴とする運動データ処理方法。 - コンピュータを、
所定の運動を行う毎に得られる当該運動の動作における運動データを平均化して平均化データを生成する平均化手段、
一の運動データと、前記平均化手段により生成された平均化データとの差分を算出した差分データを生成する差分化手段、
として機能させることを特徴とする運動データ処理プログラム。
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JP2006305311A (ja) * | 2005-04-01 | 2006-11-09 | Seiji Kubo | 運動・動作計並びにそれを用いたサービス・システム |
JP2009213654A (ja) * | 2008-03-10 | 2009-09-24 | Sharp Corp | 情報提示装置、情報提示システム |
JP2017086164A (ja) * | 2015-11-02 | 2017-05-25 | セイコーエプソン株式会社 | 電子機器、システム、方法、プログラム、及び記録媒体 |
JP2018008015A (ja) * | 2016-06-29 | 2018-01-18 | カシオ計算機株式会社 | 運動評価装置、運動評価方法及び運動評価プログラム |
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- 2018-03-09 JP JP2018042920A patent/JP7056249B2/ja active Active
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