JP2020137566A - 運動判定システム - Google Patents
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Abstract
Description
更に発明者らは、非特許文献1に記載される、筋肉の隆起を検出する赤外線センサを複数個装備した新たな電気刺激装置を開発した。
しかし、スクワットが正常に行われたか否かを正しく検出する機械は、これまで存在していない。
スクワットは歩行や走行を伴わず、全身の筋肉を鍛えることが可能な運動であり、スクワットが正常に行われたか否かを低価格で精緻に検出できるシステムが、スポーツジムや公共運動施設等にて望まれている。
筋肉センサ装置は、ユーザの体部位の体表に巻き付けるベルトと、ベルトに複数個設けられ、赤外線LEDとフォトセンサで構成されるフォトリフレクタである筋変位センサと、筋変位センサの近傍に設けられ、ユーザの体部位の姿勢及び動作を検出するジャイロセンサと、筋変位センサから得られる筋変位データと、ジャイロセンサから得られる四元数データ及び三次元の加速度データを送信する近距離無線送信部とを具備する。
運動検出装置は、近距離無線送信部から送信される電波を受信して、筋変位データ、四元数データ及び三次元の加速度データを復調する近距離無線受信部と、筋変位データ、四元数データ及び三次元の加速度データに基づいてユーザが所定のトレーニングを正常に遂行したか否かを検出するトレーニングパターン検出部とを具備する。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
図1は、本発明の実施形態に係る運動判定システム101の全体構成と使用状態を示す概略図である。
運動判定システム101は、筋肉センサ装置102と運動検出装置103より構成される。
ユーザ104は筋肉センサ装置102を自らの腕に巻き付ける。そして、筋肉センサ装置102と、周知のスマートフォンやタブレットPC等の無線端末よりなる運動検出装置103とBlueTooth(登録商標)等の無線通信を確立した上で、スクワットを遂行する。すると、筋肉センサ装置102はユーザ104の腕の筋肉の状態と、内蔵するジャイロセンサ312(図3参照)から得られる、腕の動作を示す加速度や腕の姿勢を示す座標情報等を運動検出装置103へ送信する。
運動検出装置103は、ユーザ104が正しくスクワットを遂行したと判定した場合には、タッチパネルディスプレイ105に物理演算に基づくアニメーションV106を表示する。
図2Aは、本発明の実施形態の例である筋肉センサ装置102の表面側の外観斜視図である。図2Bは、本発明の実施形態の例である筋肉センサ装置102の裏面側の外観斜視図である。筋肉センサ装置102は、大まかに本体部201と、表側ベルト202と、裏側ベルト203で構成される。
本体部201には中央に電源スイッチ204が設けられており、内部に後述する近距離無線通信部とジャイロセンサ312等を含むマイコンと電子回路、そしてリチウム二次電池が収納されている。
裏側ベルト203には筋変位センサの検出孔207が複数個設けられている。筋変位センサは近赤外線LEDとフォトトランジスタ等のフォトセンサの組よりなるフォトリフレクタを構成する。詳細は図3にて後述する。
図3は、筋肉センサ装置102のハードウェア構成を示すブロック図である。
バス301に接続されているCPU302、ROM303、RAM304、A/D変換器305、そして第二シリアルインターフェース306(図3中「第二シリアルI/F」と略記)は、周知のワンチップマイコン307を構成する。
筋変位センサ321、322…335を構成する赤外線LEDである赤外線発光素子321a、322a…335aのアノードは電源電圧ノード+Vccに接続されている。赤外線発光素子321a、322a…335aのカソードは第一マルチプレクサ308を通じて電流制限抵抗R309の一端に接続されている。電流制限抵抗R309の他端は接地されている。
なお、これ以降、筋変位センサ321、322…335を区別せず、一纏めに呼ぶ場合には、筋変位センサ群340と総称する。
この第一マルチプレクサ308及び第二マルチプレクサ310は、複数の筋変位センサ321、322…335のうちの1個を選択する。
第一マルチプレクサ308及び第二マルチプレクサ310を総称して、センサ用マルチプレクサと呼ぶことができる。
ワンチップマイコン307のバス301には更に、第一シリアルインターフェース314(図3中「第一シリアルI/F」と略記)が接続されている。なお、この第一シリアルインターフェース314は、ROM303に格納されているファームウェアをアップデートする際に用いられる他に、不図示の蓄電池に電力を供給するためにも用いられる。
筋肉が収縮すると、筋肉が存在する皮膚の部分に生じる隆起によって、フォトリフレクタと筋肉の表面部分との距離が変動する。フォトリフレクタはこの距離の変動によって生じる近赤外線反射光の強弱を、フォトトランジスタで検出する。近赤外線は皮膚表面を透過する性質を有するので、筋肉の隆起状態を検出することに適している。
図4は、運動検出装置103のハードウェア構成を示すブロック図である。
周知のスマートフォンやタブレットPC等の無線端末よりなる運動検出装置103は、バス401に接続された、CPU402、ROM403、RAM404、LCDディスプレイである表示部405、透明電極を有する静電式位置検出装置を含む操作部406を備える。表示部405と操作部406は、周知のタッチパネルディスプレイ105を構成する。
また、バス401には、電気的に書き換え可能なフラッシュメモリ等の不揮発性ストレージ407と、近距離無線通信部408が接続されている。
不揮発性ストレージ407には、ネットワークOSと、無線端末を運動検出装置103として機能させるためのプログラムが格納されている。
図5は、筋肉センサ装置102と運動検出装置103のソフトウェア機能を示すブロック図である。
筋肉センサ装置102の筋変位センサ群340から出力される信号は、A/D変換器305によってデジタルの筋変位データに変換される。
また、筋肉センサ装置102の持つジャイロセンサ312は、マイコン501を内蔵しており、マイコン501は四元数データと三次元の加速度データを出力する。
四元数(quaternion:クォータニオン)は、近年のジャイロセンサ312において標準的な、物品の姿勢を表すデータ出力形式である。
筋変位データと四元数データと加速度データは、近距離無線送信部502によって変調され、運動検出装置103へ送信される。
筋変位データはデマルチプレクサ504を通じてコンパレータ505に入力される。コンパレータ505は、プラス側入力端子に入力される筋変位データを筋変位閾値506と比較する。そして、筋変位データが筋変位閾値506以上である場合には論理の「真」を、逆の場合には論理の「偽」を出力する。
このORゲート509の出力論理値は、スクワットパターン検出部510に入力される。
次に、図6を参照してスクワットパターン検出部510の処理を説明する。
図6は、スクワットパターン検出部510のソフトウェア機能を示すブロック図である。
四元数データは、初期姿勢検出部601に入力される。初期姿勢検出部601は、初期姿勢データ602と四元数データを照合して、四元数データが初期姿勢データ602に示される数値の範囲内に入った時に、論理の「真」を出力する。
初期姿勢検出部601はラッチ機能を内蔵し、一旦論理の「真」を出力すると、リセットパルスが入力されるまでは論理出力を「真」に維持する。
初期姿勢データ602には、スクワットの最初の段階におけるユーザ104の腕の位置を示す四元数データが格納されている。初期姿勢検出部601の論理値は、ANDゲートで構成されるスクワット判定部603に入力される。
腕回転検査部604は初期姿勢検出部601の論理値が論理の「真」になった時に起動され、四元数データと腕回転テーブル605を読み込む。そして、腕回転検査部604はタイマ606が出力する時刻情報を受けて、腕の回転状態が腕回転テーブル605に記録されている値の範囲内にあるか否かを検査する。
所定の時間内にユーザ104の腕が腕回転テーブル605に記述されている通りの角度の範囲で回転できなかった場合には、腕回転検査部604はユーザ104のスクワット動作が完遂できなかったと見做して、ORゲート607に論理の「真」を出力する。
腕回転検査部604の論理値は、スクワット判定部603に入力されると共に、ANDゲート608にも入力される。
下降量算出部609は初期姿勢検出部601の論理値が論理の「真」になった時に起動して、三次元の加速度データを読み込む。そして、三次元の加速度をそれぞれ2乗して加算した後、平方根を算出することで、スカラ値の加速度データに変換する。その上で、スカラ値の加速度データを2回積分して、筋肉センサ装置102の下降量を算出する。下降量算出部609はリセットパルス(図6中の「B」)が与えられるまで、2回積分演算を継続する。下降量算出部609が出力する下降量データは、コンパレータ610に入力される。コンパレータ610は下降量データと下降量閾値611を比較して、下降量データが下降量閾値611以上になったら、論理の「真」を出力する。
ANDゲート608の論理値はORゲート607に入力される。すなわち、ANDゲート608が論理の「真」を出力すると、それはORゲート607を介して、初期姿勢検出部601、腕回転検査部604及び下降量算出部609にリセットパルスとして与えられる。
但し、筋変位論理値は論理反転された後、ORゲート607を介して初期姿勢検出部601のリセット端子に論理の「真」がリセットパルスとして入力される。したがって、筋変位センサ群340の出力が全て筋変位閾値506未満になった時には、初期姿勢検出部601は論理の「偽」に転換する。更に、このリセットパルスは腕回転検査部604及び下降量算出部609にもそれぞれリセットパルスとして入力されるので、これらもリセットされる。
また、スクワット判定部603が論理の「真」を出力すると、この出力はディレイ612に入力される。ディレイ612はスクワット判定部603が論理の「真」を出力してから所定時間を経過したら、リセットパルスを出力する。
加えて、腕回転検査部604が論理の「真」を出力している時にコンパレータ610の論理値が論理の「偽」を出力している場合には、ユーザ104の腕の回転動作が正常に行われたにもかかわらず、下降量が下降量閾値611未満であったことを意味する。そこで、ANDゲート608を通じてORゲート607に論理の「真」を出力する。
(1)スクワットの開始からスクワットの終了まで、何れか1つ以上の筋変位データが筋変位閾値506以上である状態を維持していること。
この判断は筋変位論理値にて行われる。
(2)ユーザ104の腕の回転動作が腕回転テーブル605に記述されている四元数の範囲で完遂したこと。
この判断は腕回転検査部604にて行われる。
(3)ユーザ104の腕に装着された筋肉センサ装置102の下降量が下降量閾値611以上であること。
この判断は下降量算出部609とコンパレータ610にて行われる。
(1)スクワットの開始からスクワットの終了まで、一瞬でも全ての筋変位データが筋変位閾値506未満になったとき。
(2)ユーザ104の腕の回転動作が腕回転テーブル605に記述されている四元数の範囲から外れたとき。
(3)ユーザ104の腕の回転動作が腕回転テーブル605に記述されている四元数の範囲で完遂した時点で、ユーザ104の腕に装着された筋肉センサ装置102の下降量が下降量閾値611未満であるとき。
腕回転テーブル605は、時間フィールド、X軸フィールド、X軸誤差フィールド、Y軸フィールド、Y軸誤差フィールド、Z軸フィールド、Z軸誤差フィールド、W軸フィールド、W軸誤差フィールドを有する。
時間フィールドには、ユーザ104の腕が回転を開始した時点から経過した時間が格納される。
X軸フィールドには、時間フィールドに格納されている時間における、ユーザ104の腕の位置情報のうち、四元数のX軸における標準的な値が格納される。
X軸誤差フィールドには、時間フィールドに格納されている時間における、ユーザ104の腕の位置情報のうち、四元数のX軸における標準的な値に許される誤差範囲が格納される。
以下、Y軸フィールド、Y軸誤差フィールド、Z軸フィールド、Z軸誤差フィールド、W軸フィールド、W軸誤差フィールドも同様の値が格納される。
腕回転検査部604は、各時間で測定された計測結果が誤差範囲内であるかどうかの判定を行っている。
例えば図7において、T2時点で(X,Y,Z,W)が(0.29,0.1,0.1,0.1)であれば正解と判定する。
一方、腕が止まっている状態、例えば、T2時点で(0.2,0.1,0.1,0.1)であれば、誤差範囲外と判定する。
ユーザ104が正しくスクワットを遂行したことをスクワットパターン検出部510が検出すると、スクワットパターン検出部510は論理の「真」を出力する。表示制御部511はこの論理値を受けて、スクワットの成功をユーザ104に指し示すためのアニメーション動画等を表示部405に表示する。ここで表示されるアニメーション動画は、例えば物理演算エンジンを用いた幾何学的アニメーション動画である。
また、図示はしていないが、スクワットパターン検出部510の論理値を計数して、運動の達成度等を表示部405に表示するようにしてもよい。
図8は、スクワットにおける腕に装着された筋肉センサ装置102の下降量を説明する概略図である。
先ず、ユーザ104は(a)に示すように、立った状態で肘をユーザ104の正面に突き出し、腕を90°に曲げて上方向に向けている。
次に、ユーザ104は(b)に示すように、屈みながら肘をユーザ104の後方へ回転させる。この時、腕は肘に対して90°に曲げた状態を維持している。
最後、ユーザ104は(c)に示すように、完全に屈んだ状態で肘をユーザ104の後方へ突き出す。この時も、腕は肘に対して90°に曲げた状態を維持している。
このイメージM801を見ると判るように、ユーザ104の腕の回転によって筋肉センサ装置102が下降する距離は、距離L802である。一方、ユーザ104が屈むことによって筋肉センサ装置102が下降する距離は、距離L803である。したがって、ユーザ104が正しくスクワットを遂行した場合、筋肉センサ装置102は距離L802+距離L803の距離だけ下降する。そして、この距離L802+距離L803の値を、下降量閾値611として保持しておく。
更に、運動判定システム101における運動の検出はスクワットに限定されない。レッグレイズ等の様々なトレーニングを検出の対象にすることが可能である。
「ユーザの腕に装着される筋肉センサ装置」は「ユーザの体部位の体表に装着される筋肉センサ装置」に、
「ユーザの腕に巻き付けるベルト」は「ユーザの体部位の体表に巻き付けるベルト」に、
「ユーザの腕の姿勢及び動作を検出するジャイロセンサ」は「ユーザの体部位の姿勢及び動作を検出するジャイロセンサ」に、
「筋変位データ、四元数データ及び三次元の加速度データに基づいてユーザがスクワットを正常に遂行したか否かを検出するスクワットパターン検出部」は「筋変位データ、四元数データ及び三次元の加速度データに基づいてユーザが所定のトレーニングを正常に遂行したか否かを検出するトレーニングパターン検出部」に、
「スクワットの最初の段階におけるユーザの腕の位置を示す四元数データが格納されている初期姿勢データ」は「トレーニングの最初の段階におけるユーザの体部位の姿勢を示す四元数データが格納されている初期姿勢データ」に、
「ユーザの腕の回転動作における正解データが四元数及び誤差範囲にて記述されている腕回転テーブル」は「ユーザの体部位の回転動作における正解データが四元数及び誤差範囲にて記述されている体部位回転テーブル」に、
「腕の回転状態が腕回転テーブルに記録されている値の範囲内にあるか否かを検査する腕回転検査部」は「体部位の回転状態が体部位回転テーブルに記録されている値の範囲内にあるか否かを検査する体部位回転検査部」に、
「スクワット判定部」は「トレーニング判定部」に、
それぞれ読み替えられる。
ユーザ104の腕に筋肉センサ装置102を装着する。そして、運動検出装置103は無線通信にて筋肉センサ装置102から得られる、筋変位センサ群340の筋変位データと、ジャイロセンサ312の四元数データ及び加速度データを取得して、リアルタイム演算を行い、ユーザ104が正しくスクワットを遂行したか否かを検出する。
これにより、トレッドミル等の高額な専用の器具を用いずに、低価格な筋肉センサ装置102と既存の無線端末を利用して、スクワットの検出が可能になる。
Claims (2)
- ユーザの体部位の体表に装着される筋肉センサ装置と、前記筋肉センサ装置と近距離無線通信を行う運動検出装置とよりなる運動判定システムであって、
前記筋肉センサ装置は、
前記ユーザの前記体部位の体表に巻き付けるベルトと、
前記ベルトに複数個設けられ、赤外線LEDとフォトセンサで構成されるフォトリフレクタである筋変位センサ群と、
前記筋変位センサ群の近傍に設けられ、前記ユーザの前記体部位の姿勢及び動作を検出するジャイロセンサと、
前記筋変位センサ群から得られる筋変位データと、前記ジャイロセンサから得られる四元数データ及び三次元の加速度データを送信する近距離無線送信部と
を具備し、
前記運動検出装置は、
前記近距離無線送信部から送信される電波を受信して、前記筋変位データ、前記四元数データ及び前記三次元の加速度データを復調する近距離無線受信部と、
前記筋変位データ、前記四元数データ及び前記三次元の加速度データに基づいて前記ユーザが所定のトレーニングを正常に遂行したか否かを検出するトレーニングパターン検出部と
を具備する、運動判定システム。 - 前記トレーニングパターン検出部は、
トレーニングの最初の段階における前記ユーザの前記体部位の姿勢を示す四元数データが格納されている初期姿勢データと前記四元数データを照合して、前記四元数データが前記初期姿勢データに示される数値の範囲内に入った時に、論理の「真」を出力する初期姿勢検出部と、
時刻情報を出力するタイマと、
前記初期姿勢検出部の論理値が論理の「真」になった時に起動して、前記ユーザの前記体部位の回転動作における正解データが四元数及び誤差範囲にて記述されている体部位回転テーブルを読み込み、前記タイマが出力する時刻情報を受けて、前記体部位の回転状態が前記体部位回転テーブルに記録されている値の範囲内にあるか否かを検査する体部位回転検査部と、
前記初期姿勢検出部の論理値が論理の「真」になった時に起動して、前記三次元の加速度データから前記筋肉センサ装置の下降量を算出する下降量算出部と、
前記下降量算出部が出力する前記下降量と、所定の下降量閾値とを比較するコンパレータと、
前記初期姿勢検出部の出力と、前記筋変位データが所定の筋変位閾値以上であるときに論理の「真」を示す筋変位論理値と、前記体部位回転検査部の出力と、前記コンパレータの出力の論理積を出力するトレーニング判定部と
を有する、請求項1に記載の運動判定システム。
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2019
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