JP2021166683A - スタビリティ評価システム、プログラム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】装着者の体動の変化に応じた安定化能力、いわゆるスタビリティを適正に評価して、有効なトレーニングやコーチング、競技用器具のフィッティングを実現する。【解決手段】装着者１又は装着者１が使用するバーベル１ａの任意の部位に装着され、各部位の三次元的な変位又は回転を検出可能な複数の体動センサー４０と、体動センサー４０による検出結果を体動データとして記録するとともに、体動の再現性を評価するための安定基準値からの乖離量と安定化能力を評価する指標との相関を保持する指標データを記憶するメモリーと、記録された体動データから取得される基準値或いは閾値に基づいて指標データを参照し、安定化能力を評価する指標を算出する指標算出部１１７ｇと、この指標算出部１１７ｇが算出した指標を表示又は出力する出力デバイスとを備える。【選択図】 図３

Description

本発明は、いわゆるスマートフォンやウェアラブルタイプ、その他の情報端末装置を用い、装着者の体動を検出してその体動変化に応じた安定化能力を評価するスタビリティ評価システム、プログラム及び方法に関する。

近年、情報端末装置の小型・軽量化、多機能化が進み、ユーザーの身体に装着可能ないわゆるウェアラブル端末と呼ばれる装着型情報処理端末が普及しつつあり、このウェアラブル端末は、軽量であるうえ、時計機能やＧＰＳ機能の他、心拍センサー等の各種センサー類との通信機能などを備えていることから、ランニングやウォーキング、自転車競技等のスポーツトレーニングやエクササイズ、フィッティング時に装着して、その体動を記録したりモニタリングし、評価するシステムが開発されている（例えば、特許文献１）。

この特許文献１に開示されたシステムによれば、ユーザーに運動パラメーターを測定する装置を取り付け、運動活動中の運動者のモニタリングにより得られる運動パラメーターを、基本的なベースラインデータと比較して、その比較結果が許容範囲内にあるか否かに応じて、再生される音楽を変化させるなどして、運動活動時においてユーザーに対するフィードバックをリアルタイムに与えることができる。

特開２０１３−２１５５９０号公報

しかしながら、上記特許文献に開示された技術では、運動者のモニタリングにより得られる運動パラメーターを基本的なベースラインデータと比較して、現在運動しているフォームの動作範囲が許容範囲内にあるか否かを判断するのみであったため、フォームはよいがそれを長く継続して維持することができないケースも多く、適切なトレーニングやコーチングが達成されていない状況があった。

そこで、本発明は、上記のような問題を解決するものであり、装着者の体動の変化に応じた安定化能力、いわゆるスタビリティを適正に評価して、有効なトレーニングやコーチング、競技用器具のフィッティングを実現するスタビリティ評価システム、プログラム及び方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、装着者の体動を検出し、体動の変化に応じた安定化能力を評価するスタビリティ評価システムであって、装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に装着され、各部位の三次元的な変位又は回転を検出可能な複数の体動センサーと、体動センサーによる検出結果を体動データとして記録する体動記録部と、体動の再現性を評価するための安定基準値からの乖離量と安定化能力を評価する指標との相関を保持する指標データを記憶する記憶部と、体動記録部に記録された体動データから取得される基準値或いは閾値に基づいて指標データを参照し、安定化能力を評価する指標を算出する指標算出部と、指標算出部が算出した指標を表示又は出力する出力デバイスとを備える。

本発明は、装着者の体動を検出し、体動の変化に応じた安定化能力を評価するスタビリティ評価方法であって、
（１）装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に装着された体動センサーにより、各部位の三次元的な変位又は回転を測定するとともに、体動センサーによる検出結果を体動データとして体動記録部に記録する体動記録ステップと、
（２）体動の再現性を評価するための安定基準値からの乖離量と安定化能力を評価する指標との相関を保持する指標データを参照し、体動記録部に記録された体動データから取得される基準値或いは閾値に基づいて、安定化能力を評価する指標を指標算出部が算出する指標算出ステップと、
（３）指標算出ステップで算出した指標を出力デバイスが表示又は出力する出力ステップと
を含む。

上記発明では、
前記装着者又は当該装着者が使用する器具の任意の部位に作用する負荷に関するパラメーターを前記体動センサーが検出した体動データに基づいて抽出し、抽出されたパラメーターのうち特定の負荷を作用させるパラメーターの設定値を設定パラメーターとして取得し前記装着者に対してパラメーター提示部が提示するパラメーター提示ステップと、
パラメーター提示部により提示された設定パラメーターを監視し、前記特定の負荷が作用されているか否かを負荷判定部が判定する負荷判定ステップと、
前記負荷判定部によって前記特定の負荷が作用されていると判定されている状態において、前記設定パラメーターに関する体動データに基づいて前記基準値を基準値設定部が設定する基準値設定ステップと
をさらに含み、
前記指標算出ステップにおいて前記指標算出部は、前記基準値設定部が設定した基準値或いは閾値に基づいて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
ことが好ましい。

さらに、上記発明では、
取得された基準値からの乖離量に基づいて前記体動の安定状態が継続された安定期間を安定性算出部が算出する安定性算出ステップをさらに含み、
前記記憶部は、前記安定性算出部が算出した前記安定期間と、前記安定期間以降の前記乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を前記指標データとして記憶し、
前記指標算出ステップにおいて前記指標算出部は、前記安定性算出部の算出結果に応じて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
ことが好ましい。

上記発明において、指標算出部は、操作者による設定操作に基づいて、所定期間内における、平均値、最大値、最小値又は任意の代表値から選択された値を基準値として設定することが好ましい。また、上記発明において、指標データは、装着者の自転車走行時における自転車動作に関する体動と、自転車の設定や、自転車競技における走行速度又は走行距離、車輪（或いはペダル）に伝達される入力パワー、ケイデンス（回転数）等との相関を保持することが好ましい。さらに、上記発明において、指標データは、装着者による競技（演技、遊戯又はトレーニング等、体動を伴う行動・行為全般を含む。）の実行時における体動と、競技中におけるケガ又は故障の発生率との相関を保持することが好ましい。

上記発明において、体動記録部に記録された体動データに基づいて、各体動センサーの周期運動を抽出する周期抽出部と、周期抽出部が抽出した周期運動に関するパラメーターに基づいて、所定期間内に取得される基準値を安定基準値として設定し、安定基準値からの乖離量に基づいて周期運動の安定状態が継続された安定期間を算出する安定性算出部と
をさらに備え、記憶部は、安定性算出部が算出した安定期間と、安定期間以降の乖離量と、安定化能力を評価する指標との相関を指標データとして記憶し、指標算出部は、安定性算出部の算出結果に応じて指標データを参照して、安定化能力を評価する指標を算出することが好ましい。

なお、上述した本発明に係るシステムや方法は、所定の言語で記述された本発明のプログラムをコンピューター上で実行することにより実現することができる。すなわち、本発明は、装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に装着されて各部位の三次元的な変位又は回転を検出可能な複数の体動センサーを用いて、装着者の体動を検出し、体動の変化に応じた安定化能力を評価するスタビリティ評価プログラムであって、情報処理端末を、体動センサーによる検出結果を体動データとして記録する体動記録部と、体動の再現性を評価するための安定基準値からの乖離量と、安定化能力を評価する指標との相関を保持する指標データを記憶する記憶部と、体動記録部に記録された体動データに基づいて指標データを参照し、安定化能力を評価する指標を算出する指標算出部と、指標算出部が算出した指標を表示又は出力する出力デバイスとして機能させる。

このような本発明のプログラムを、携帯端末装置やスマートフォン、ウェアラブル端末、タブレットＰＣその他の情報処理端末、パーソナルコンピューターやサーバーコンピューター等の汎用コンピューターのＩＣチップ、メモリ装置にインストールし、ＣＰＵ上で実行することにより、上述した各機能を有するシステムを構築して、本発明に係る方法を実施することができる。

以上述べたように、この発明によれば、装着者の体動の再現性を評価する安定基準値からの乖離量など、体動の変化に応じた安定化能力、いわゆるスタビリティと評価指標との相関を用いて、装着者の体動を適正に評価して、有効なトレーニングやコーチング、競技用器具のフィッティングを実現できる。具体的には、従来、ウェイトトレーニングのように、負荷をかけた状態における上下動など、反復運動における各部位の動き出しの順番や体動などの再現性を評価する安定基準値を求め、その安定基準値からの乖離量により安定化能力を評価する。

これにより適正な体動を行えた回数や乖離量に基づいて指標データを参照することで、ケガなどの故障が発生する可能性を予測して、装着者にアラートをリアルタイムに通知するなどの対応を取ることができる。また、自転車競技中やフィッティングに際し、空力的にデメリットのあるフォームでの走行など、走行開始後に疲れて後半フォームが崩れるような場合に競技の最後までフォームを維持して集中した走りができるように誘導したり、ケガや故障が発生しそうな場合に、アラートを通知したりできる。

また、本発明によれば、基準値や閾値、安定基準値が維持された安定期間の長さを検出し体動の安定性が確保されているか、若しくは体動が正しく再現されているかを評価することから、基準値或いは閾値の幅などを適宜設定することによって、目に見えてフォームが崩れてくる前の小さな変化を検出して、スタビリティを保持させる小さな修正をするようなコーチングを実施できる。

実施形態に係るスタビリティ評価システムの使用態様を示す説明図である。 実施形態で取得される体動再現データの一例である。 実施形態で取得される体動再現データの一例である。 実施形態に係る各装置の内部構成を示すブロック図である。 実施形態に係るスタビリティ評価方法を示すシーケンス図である。 実施形態に係るスタビリティ評価処理を示すフロー図である。 実施形態に係るスタビリティ評価システムの使用態様を示す説明図である。 実施形態で取得される体動再現データの一例である。 実施形態に係る各装置の内部構成を示すブロック図である。 実施形態に係るスタビリティ評価処理を示すフロー図である。 実施形態に係るスタビリティ評価処理を示す説明図である。

［第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態について図面を参照して説明する。本実施形態では、情報端末装置１００を用いて、ウェイトトレーニングなど負荷をかけた反復運動に本発明を適用し、そのようなトレーニングについての体動計測及びコーチングを可能とするシステムを提供する。なお、以下に示す実施の形態は、この発明の技術的思想を具体化するための装置などを例示するものであって、この発明の技術的思想は、各構成部品の材質、形状、構造、配置などを下記のものに特定するものでない。この発明の技術的思想は、特許請求の範囲において、種々の変更を加えることができる。

（スタビリティ評価システムの構成）
図１は、本実施形態に係る情報端末装置１００を用いたスタビリティ評価システムの使用態様を示す説明図であり、図２及び図３は、本実施形態に係るスタビリティ評価システムにより取得された体動再現データの一例である。また、図４は、各装置の内部構成を示すブロック図である。

図１〜図４に示すように、本実施形態に係るスタビリティ評価システムは、装着者１が使用する情報端末装置１００と、装着者１の身体各部位に装着され情報端末装置１００に対して無線接続される体動センサー４０（４０ａ〜４０ｄ、又は４０ｅ，４０ｆ）とから構成されている。

そして、本システムでは、これら体動センサー４０用い、体動の再現性を評価するための安定基準値を設定するとともに、この安定基準値からの乖離量に基づいて、安定化能力を評価する指標を提供する。この指標は、指標データを参照することにより求められ、指標データは、例えば、装着者の競技時における体動と、当該競技中におけるケガ又は故障の発生率との相関を保持したり、ウェイトトレーニングのバーベルなど、使用器具の適性等を保持したデータである。本実施形態では、体動データから取得される基準値或いは閾値に基づいて指標データを参照し、安定化能力を評価する指標を求める。この基準値は、装着者による設定操作に基づいて、所定期間内における平均値、最大値、最小値又は任意の代表値から選択することができる。

本実施形態では、指標データとして、ウェイトトレーニング時における装着者の体動と、競技中やトレーニング中におけるケガ又は故障の発生率との相関を保持させ、装着者のトレーニングや競技中の動作にケガ又は故障の原因となるようなものが含まれているようなときに、その旨をアラートなどで報知する。例えば、ウェイトトレーニングやランニングなどにおいて、繰り返し行う動作の安定基準値を算出し、その安定基準値からの乖離（例えば、ウェイトトレーニングにおける初回との差分など）を監視することによって指標データを参照し、その乖離量に応じたケガや故障の発生率を算定し、ケガ等が発生する可能性が高くなったときに、装着者に対して異常値を通知したりする。このとき、動作判定処理を通じて異常値を排除するなどしてもよい。

また、他の方法としては、ウェイトトレーニングである場合、バー・背中・腰・腿に体動センサー４０を取り付け、上下動などの反復運動における各部位の動き出しの順番や、１回毎の体動データ、或いは１回目との差分を評価するようにしてもよい。これにより、ウェイトトレーニング時における、本来の動きとは異なる場所を起点として動いている場合や、スクワットで腰を回転させてきっかけを作る動きをしている場合を検知し、結果として適正な動作を行えた回数・そうでなかった（変化が大きかった回数等）をそれぞれ記録できる。特に腰と背中の動きの違いはケガに繋がる可能性があることから、このような乖離量と指標値を指標データ上で関連づけておき、これを参照することで、装着者にアラートをリアルタイムに通知する。

（各装置の構成）
以下に、本システムを構成する各装置の具体的な内部構成について説明する。
（１）体動センサー
体動センサー４０ａ〜４０ｄは、装着者１や、バーベル１ａなどの装着者１が使用する器具の運動が行われる部位に装着され各部位の三次元的な変位又は回転を検出するセンサーである。本実施形態において体動センサー４０は、装着者の左右の大腿部に取り付けられる右足・左足体動センサー４０ａ，４０ｂと、装着者１の腰部や背部、骨盤等の身体の中心線上に取り付けられる腰部・背部体動センサー４０ｃ，４０ｄとから構成されている。これら体動センサー４０ａ〜４０ｄは、物体の加速度を計測する３軸加速度計と、物体の角速度を検出する３軸ジャイロスコープ、磁場の大きさ・方向を計測する３軸磁気センサーが搭載され、９軸の動きを検知可能となっている。なお、各体動センサー４０は、クリップ等の部材などによって装着者の靴やベルト、衣服、バーベル等の器具に着脱が可能であり、容易に各センサーを設置して測定を行うことができ、装着者に負担を与えずに継続的な測定を行うことができる。

そして、これらの体動センサー４０（各体動センサー４０ａ〜４０ｄ）は、図４に示すように、それぞれ無線通信部を有している。この無線通信部は、内部にアンテナを有し、ＢＴＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy，Bluetooth（登録商標） 4.0）等による近距離無線通信のデータ通信用プロトコルを実行する機能によって、情報端末装置１００と通信処理が可能となっている。なお、本実施形態において、各体動センサー４０の無線通信部は、低消費電力通信用のプロトコルとしてＢＴＬＥを採用したが、例えば、ＡＮＴ、ＡＮＴ＋等を採用することもできる。また、通常のBluetooth（登録商標）を採用することもできる。

なお、本実施形態では、基本的に情報端末装置１００と体動センサー４０との間における近距離無線通信で構築される範囲でシステムが構築可能となっており、通信ネットワーク上のサーバー等とは実際の測定時には接続されず、いわゆるオフラインでのスタンドアローンとして、システムの運用が可能となっている。

（２）情報端末装置
図４に本実施形態に係る情報端末装置の内部構成を示す。本実施形態に係る情報端末装置１００は、例えばスマートフォンなどの小型の端末装置であり、一般的な矩形状の端末装置でもよく、腕時計型などのウェアラブル端末や、据え置きタイプ、自転車のハンドル部分等に取付けられるマウント型など、種々の形態を採用することができる。なお、この情報端末装置は、走行中に体動データの記録のみを行うときにはバッグなどの収納具にしまっておいてもよい。

具体的に情報端末装置１００は、図４に示すように、無線インターフェース１１３と、制御部１１７と、メモリ１１４と、出力インターフェース１１１と、入力インターフェース１１２とを備えている。詳述すると、本実施形態に係る情報端末装置１００は、各体動センサー４０によって検出された検出結果を収集する機能を有し、無線インターフェース１１３によって各体動センサー４０と相互に通信処理を行って、各体動センサー４０による検出結果を取得できるようになっている。情報端末装置１００のメモリ１１４は、体動センサー４０による検出結果を体動データとして記録する体動記録部としての機能を果たしている。ここで、体動データとは、各種センサーが検出した生データであり、この体動データを記録し解析し、必要な情報を抽出したり、補正したりしたデータが体動再現データである。

なお、各体動センサー４０から送信される検出結果には、各体動センサー４０を識別するセンサー識別情報が付加されており、情報端末装置１００のメモリ１１４には、当該識別情報が蓄積され、制御部１１７では無線インターフェース１１３から取得した際、いずれの体動センサー４０から取得した検出結果であるかを判別可能となっている。なお、この識別情報には、各センサーの装着部位を特定する装着部位情報が含まれており、この装着部位情報に基づいて、体動再現データの算出が可能となっている。さらに体動データ内には、各体動センサー４０から検出結果を取得した際の時刻情報も含まれている。

無線インターフェース１１３は、通信ネットワークを介した各種情報の送受信や、wifiやBluetooth（登録商標）等の近距離無線通信を制御するモジュールであり、種々のプロトコルにより、各体動センサー４０と通信をしたり、３Ｇ通信により上記サーバー装置等との間でデータの送受信を行う。さらに、情報端末装置１００は、出力インターフェース１１１と入力インターフェース１１２とを備えている。入力インターフェース１１２は、マウス、キーボード、操作ボタンやタッチパネルなどユーザー操作を入力するデバイスである。また、出力インターフェース１１１には、ディスプレイやスピーカーなど、映像や音響を出力するデバイスが含まれる。特に、この出力インターフェース１１１には、液晶ディスプレイなどの表示部が含まれるとともに、この表示部は、入力インターフェースであるタッチパネルに重畳されている。

出力インターフェース１１１に接続された表示部は、体動再現データに対する解析結果を表示又は出力する出力デバイスであり、表示情報生成部１１７ｅによって生成された表示情報を、出力インターフェース１１１を通じて表示する。この表示部に掌は、情報端末装置１００に内蔵されたディスプレイや、外部に接続された外部ディスプレイに表示される。

一方、入力インターフェース１１２は、動画取得部１１２ａを備えている。この動画取得部１１２ａは、装着者の体動を撮影し記録した動画データを取得するモジュールである。この動画取得部１１２ａはスマートフォンなどに内蔵された一般的なカメラで実現され、装着者が自身を撮影したりすることによってフォームのチェックなどを行える他、後述するようなセンサーが取得した体動データと、カメラが撮影した動画との同期処理を行うためにも用いられる。この動画取得部１１２ａが取得する動画データには、映像が記録された映像データと、その映像とともに録音された音声データ、撮影時刻、終了時刻、時間経過などのタイムスタンプ等のメタデータが含まれる。入力インターフェース１１２には、情報端末装置１００に内蔵された内蔵カメラ１１５や、外部の外部カメラ２０が接続可能となっており、これらの撮影手段で撮影された動画データが動画取得部１１２ａによって取得され、メモリ１１４に蓄積されたり、制御部１１７における処理に供される。なお、外部カメラ２０から取得される動画データには、撮影時に逐次リアルタイムで取得されるストリーミングデータの他、外部カメラ２０で撮影され蓄積されたファイル形式の動画データを撮影後にダウンロードして取得されるものも含まれる。

また、情報端末装置１００は、本実施形態において、各センサーから取得した体動データに基づいて、装着者の体動を解析し、体動再現データを生成する機能を有している。具体的に情報端末装置１００は、図４に示すように、制御部１１７を備えており、この制御部１１７は、各部を制御する際に必要な種々の演算を行うＣＰＵ等の演算処理装置である。なお、情報端末装置１００の各機能は、この制御部１１７において、本発明のスタビリティ評価プログラムを実行することにより、制御部１１７上に仮想的に構築される。詳述すると、制御部１１７は、スタビリティ評価アプリケーションが実行されることによって、体動データ取得部１１７ａと、体動算出部１１７ｂと、解析部１１７ｄと、表示情報生成部１１７ｅとが仮想的に構築される。

体動データ取得部１１７ａは、無線インターフェース１１３を介して、各体動センサー４０から体動データを取得して記録するモジュールであり、本実施形態では、各体動センサー４０ａ〜４０ｄと無線通信を行って、これらの検出結果である体動データを取得する。この体動データ取得部１１７ａは、体動データ記録部としての機能を果たし、体動データを一時的にメモリ１１４内に蓄積したり、体動センサー４０による各検出結果を、体動算出部１１７ｂに送出したりする。

体動算出部１１７ｂは、体動記録部であるメモリ１１４に蓄積された体動センサー４０ａ〜４０ｄによる各検出結果、例えば各体動センサー４０ａ〜４０ｄの変位や回転、それらの加速度に基づいて、装着者の体動を体動再現データとして算出するモジュールである。ここで、体動センサー４０による各検出結果とは、いわゆる９軸センサーで測定される値であり、本実施形態では、物体に作用する加速度（重力加速度を含む。）の方向と大きさ、物体の角速度（大きさ、方向、中心位置）、磁場の大きさ・方向（方角）である。

ここで、算出される体動としては、ウェイトトレーニングであればリフトアップする上下方向の移動や加速度、腰部と背部の相対的な回転の角速度ω、この角速度ωの時間的変化、及びその変化の滑らかさが含まれる。詳述すると、本実施形態では、体動センサー４０ａ及び４０ｂは左右の大腿部に取り付けられ、図１及び図２に示すように、センサーによって検出される体動（単発的運動、反復運動）は、大腿部、腰部及び背部の回転及び上下運動となり、背部は腰部とともに上下するとともに、腰部を中心とした回転運動もすることになる。

さらに、本実施形態では、体動算出部１１７ｂは、メモリ１１４に蓄積された体動再現データに基づいて、体動の再現性を評価するための安定基準値を設定する基準値設定部１１８と、その基準値設定部１１８からの乖離量を算出して、体動の再現性を解析する再現性抽出部１１７ｈとを備えている。

基準値設定部１１８は、指標算出部１１７ｇに対して、装着者１による設定操作に基づいて所定期間内における平均値、最大値、最小値又は任意の代表値から選択された値を基準値として設定する。この基準値の設定操作では、例えば、所定時間間隔をおいて同一の動作を数回繰り返し、その平均値や最小値、最大値の他、装着者１がベストだと思った回の値を理想値としたり、上級者やプロの理想値など任意の数値を入力して設定することもできる。また、ウェイトトレーニングなどでは、例えばバーベルの重量を軽くしたり重くしたりして測定したときの体動に基づいて、ウェイトを重くしたとき或いは軽くしたときの体動に基づいて算出された値を算出して設定するようにしてもよい。

このウェイトなどの負荷量を変化させて基準値を設定する機能について詳述すると、本実施形態において基準値設定部１１８は、当該機能に関して、パラメーター提示部１１８ａと、負荷判定部１１８ｂとを備えている。パラメーター提示部１１８ａは、装着者１が上述した基準値や閾値設定の操作を支援するモジュールであり、スタビリティ評価の基準値或いは閾値を設定する際に、パラメーターが適切に入力されていればそれを設定パラメーターとして取得したりする他、操作者に対して、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を通じて、設定パラメーターを適切に入力させたり設定させたりするために誘導したりする。例えば、ウェイトトレーニングにおけるバーベルの重さや、自転車競技におけるトレーニング負荷量を変化させる指示を、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を通じて装着者に対して提示する。その提示に従って負荷が適正に作用されている場合に、その負荷及びその負荷に対する装着者の体動から得られるパラメーターを基準値或いは閾値として設定させる。

負荷判定部１１８ｂは、体動検出時においてパラメーター提示部１１８ａにより提示された設定パラメーターを監視し、特定の負荷が作用されているか否かを判定するモジュールである。すなわち、上述したパラメーター提示部１１８ａは、装着者に対して特定の負荷がかかるように、そのためのパラメーター（装着者の姿勢変化、身体所定部位の変位・回転、バーベルの重量、バーベルの垂直・水平変位、速度、加速度等）を指示するとともに、負荷判定部１１８ｂは、実際にその指示通りに装着者が動けているかを監視して判定する。

そして、基準値設定部１１８は、負荷判定部１１８ｂによって特定の負荷が作用されていると判定されている状態において、設定パラメーターに関する体動データに基づいて基準値を設定する。例えば、特定の負荷を作用させるパラメーターを変化させることにより、バーベルの重量を徐々に重くしていった場合に、その負荷が作用されている間の装着者の姿勢や揚重ペース等の設定パラメーターが所定の閾値内に収まっているかを監視し、閾値を超えたときの体動データに基づいて安定性を評価するための基準値を決定する。この基準値の決定方法としては、パラメーターが大きく変化したときの値を最大値（或いは最小値）としてそれを上限（或いは下限）の閾値として設定し、その閾値間の中央値を基準値としたり、パラメーターが大きく変化したときの８０％くらいを基準値に設定したり等種々の手法が挙げられる。このようにして設定された基準値或いは閾値に基づいて、指標算出部１１７ｇは指標データを参照して、安定化能力を評価する指標を算出する。

上述したパラメーター提示部１１８ａは、装着者に対して特定の負荷がかかるように、そのためのパラメーター（装着者の姿勢変化、身体所定部位の変位・回転、自転車の実走速度等）を指示するとともに、負荷判定部１１８ｂが、実際にその指示通りに装着者が動けているかを監視して判定する。

そして、基準値設定部１１８は、負荷判定部１１８ｂによって特定の負荷が作用されていると判定されている状態において、設定パラメーターに関する体動データに基づいて基準値を設定する。例えば、特定の負荷を作用させるパラメーターを変化させることにより、自転車のペダルを漕ぐ力を徐々に重くしていった場合に、その負荷が作用されている間の装着者の姿勢やケイデンス等の設定パラメーターが所定の閾値内に収まっているかを監視し、閾値を超えたときの体動データに基づいて安定性を評価するための基準値を決定する。この基準値の決定方法としては、パラメーターが閾値を超える直前の値を基準値としたり、パラメーターが大きく変化したときの８０％くらいに設定したり等種々の手法が挙げられる。このようにして設定された基準値或いは閾値に基づいて、指標算出部１１７ｇは指標データを参照して、安定化能力を評価する指標を算出する。

なお、本実施形態において、体動算出部１１７ｂは、体動センサー４０による各検出結果と、これら体動センサー４０の基準値からの乖離量に基づいて、装着者の体動を体動再現データとして算出する。このとき、体動算出部１１７ｂは、具体的には、各体動センサー４０の三次元的な座標、速度及び加速度に基づいて、各体動センサー４０間における相対的な変位や速度、加速度及び回転（角運動量）を算出する。そして、体動算出部１１７ｂは、算出した相対的な変位や速度、加速度等に基づいて、装着者１の左右の大腿部それぞれにおける瞬間的な姿勢の変化、身体部位の相対的変位（距離や回転）、背部及び要部の相対的な回転運動、体動のタイミング、姿勢の崩れ等を評価する。そして、このようにして算出された身体各部位の変位（体動）の軌跡に基づいて体動再現データを算出する。

解析部１１７ｄは、体動再現データに基づいて、装着者１の体動の各要素を項目毎に解析するモジュールである。本実施形態では、解析部１１７ｄは、体動算出部１１７ｂが抽出した各身体部位相互の角速度変化や揺動の振幅やゆらぎの特性を解析する特性解析部としての機能を果たし、ここで解析された特性は、例えば、振幅−時間で定義されるタイムライン上に波形として表現され、動作時に装着者を録画したビデオデータと同期されたうえで、表示情報生成部１１７ｅを介して出力デバイスで表示又は出力される。

具体的に、本実施形態における解析部１１７ｄによる解析では、バーベルを揚重する動作の解析を行う。例えば、図１及び図２に示すような、バーベルを担いだ姿勢で屈伸運動を行うバーベルスクワットや、図３に示すような、トレーニングベンチに仰向けになってバーベルを揚重するベンチプレストレーニングなどにおいて、各センサーの相対的な変位や角速度・角加速度の変化、バーベルの重量や装着者１の骨格等に基づき体動再現データを解析し、力の時間変化、インターバル、休憩（無動作時間）、上半身角度の変化、腿の角度的な可動域の変化、揚重されるバーベルのＸ方向・Ｙ方向の変位を推定する。

なお、この解析部１１７ｄによる他の解析方法としては、装着者１を３次元的に表示させた立体的なデータを生成するものであってもよく、また、ＸＹ平面に投影した２次元的なデータを生成するものであってもよい。また、例えば、模範となる体動データが蓄積されたメモリ１１４から、模範となる体動データを抽出し、装着者の体動再現データと比較することで、正常な体動とのズレなどを示した改善データを生成してもよい。さらには、予め、性別、身長、体重、年齢などユーザー情報を登録しておくことで、各ユーザー情報に基づいた解析を行ってもよい。そして、解析部１１７ｄは、この立体画像データや改善データなどの解析結果を情報端末装置１００に送信する。

さらに、本実施形態において解析部１１７ｄは、同期処理機能を備えており、この同期処理機能は、体動データを表示する時間軸と、カメラで撮影された映像を表示する時間軸とを合致させる同期処理を実行するために、キャリブレーション処理を実行する。具体的に、本実施形態にかかる同期処理機能は、体動センサー４０を反応させる装着者１による所定の特徴的行為（キャリブレーション行為）を映像又は音声中から抽出するとともに、体動データ中の特徴的行為による特徴的反応を抽出し、抽出された特徴的行為のタイミングと特徴的反応のタイミングとを合致させることにより同期処理を行う。この特徴的行為としては、例えば、バーベル１ａを床やスタンドに置くときの動作によって発生する振動や、バーベルのバーをタップしたり、体動センサー４０自体を所定か数だけ叩いたり揺すったりするなど、短時間中に体動センサー４０に対して所定回数振動を加えるような行為が挙げられる。

このような特徴的行為の抽出処理としては、例えば画像認識処理によって所定時間長内において所定の形状や色の図形が一定の振幅やリズムで変位するのを検出することで、装着者１が「バーベルを置く」、「バーを叩く」という行為をしていることを認識して、その間の最大変位となった映像中のフレームの撮影時刻を読み出し、その時間情報をキャリブレーション信号として検出する。また、動画データに音声データが含まれているときには、装着者１が叩く音を抽出して、その抽出された時間情報をキャリブレーション信号として検出してもよい。

さらに、録画データが長時間にわたるサイズであるときには、ユーザー操作を補助的に行い、ユーザー操作によって指定された時間幅に絞って上記特徴的行為の抽出を行うようにしてもよい。一方、上述した体動センサー４０の特徴的反応の検出は、体動センサー４０に備えられた各種センサー、例えば加速度センサーの検出値を走査して、一定の振幅以上の反応が所定の時間幅内において所定回数繰り返されている箇所を抽出することにより行う。なお、この特徴的行為及び特徴的反応の検出は、いずれか一方を先に行い、検出された一方のタイムスタンプを参考にして、他方の走査範囲を絞って検出処理を実行するようにしてもよい。

そして、抽出された特徴的行為のタイミングと特徴的反応のタイミングとを合致させるには、上述した特徴的行為が行われた時刻のタイムスタンプ（時間情報）と、特徴的反応が検出された時刻のタイムスタンプを整合させるように、両者の再生開始時刻を揃えることにより同期処理を行う。その際、繰り返し行われた行為や反応の間隔に差異がある場合には、動画の再生時間又は体動センサーのタイムラインの長さを伸張させて、動画データと体動再現データの再生開始時刻と終了時刻を整合させるようにして、同期させる。

表示情報生成部１１７ｅは、出力インターフェース１１１で表示される表示情報を生成するモジュールであり、解析部１１７ｄが解析した体動再現データを動画に対応させて表示又は出力する表示情報を生成する。この表示情報は、本実施形態では、内蔵カメラ１１５や外部カメラ２０で撮影した動画をウィンドウＷ１に表示するとともに、これと、解析部１１７ｄが解析した体動再現データとタイムラインとを対比可能に同期させて表示する。なお、この表示情報には表示データとともに、音響信号やその他の出力制御信号が含まれる。

また、表示画面には、タッチ操作のためのＧＵＩ（Graphical User Interface）が含まれ、このＧＵＩが表示されるタッチパネルに対する操作は、入力インターフェース１１２に入力され表示情報生成部１１７ｅによる表示を切り替えることができる。例えば、内蔵カメラ１１５や外部カメラ２０で撮影した装着者１の動画を画面に表示したり、タイムラインには体動再現データに含まれる各運動パラメーターを個別的に表示したりでき、表示モードを切り替えることにより、情報端末装置１００の内蔵カメラ１１５で撮影した装着者１を正面から撮影した動画を表示させたり、タイムラインに体動再現データに含まれる各運動パラメーターを重ね合わせて表示することもできる。なお、表示モードを切り替える他の様式としては、例えば、動画にタイムラインを重ね合わせて全画面表示するなど種々の方法を採用することができる。

解析部１１７ｄは、スタビリティ評価処理に係るモジュールとして、指標算出部１１７ｇと安定性算出部１１７ｆとを備えている。安定性算出部１１７ｆは、安定基準値を算出し、その安定基準値からの乖離量に基づいて体動の再現性を評価するモジュールである。指標算出部１１７ｇは、記録された体動データから取得される基準値或いは閾値に基づいて指標データを参照し安定化能力を評価する指標を算出するモジュールである。本実施形態において指標算出部１１７ｇは、操作者による設定操作に基づいて、所定期間内における、平均値、最大値、最小値又は任意の代表値から選択された値を基準値として設定する機能を備えている。このとき指標データは、装着者の自転車走行時における自転車動作に関する体動と、自転車の設定や、自転車競技における走行速度又は走行距離、車輪（或いはペダル）に伝達される入力パワー、ケイデンス（回転数）等との相関を保持している。また、指標データに保持される情報としては、装着者による競技（演技、遊戯又はトレーニング等、体動を伴う行動・行為全般を含む。）の実行時における体動と、競技中におけるケガ又は故障の発生率との相関を含めることができる。

メモリ１１４は、各種のデータを記録する記憶装置であり、各情報端末装置１００を識別する識別情報や、各体動センサー４０の装着部位情報、各部位に装着された体動センサー４０の相対位置関係、及び上述したユーザー情報や模範となる体動データなどが蓄積されている。メモリ１１４は、指標データ記憶する記憶部としての機能を果たしており、指標データは、安定性算出部１１７ｆが算出した安定期間と、安定期間以降の乖離量と、安定化能力を評価する指標との相関を保持するテーブルデータである。

（３）「特定の負荷を作用させるパラメーター」について
ここで、「特定の負荷を作用させるパラメーター」について説明する。
（ａ）ウェイトトレーニング
例えば、ウェイトトレーニングにおける負荷は直接的にはバーベル自体の重量や、揚重回数などが挙げられるが、単位時間当たりの揚重回数や、揚重一回当たりにかけるべき所要時間、上下の移動距離や速度、上下動に伴う前後左右の水平変位など、各種センサーの検出結果を演算したり組み合せたりして間接的に得られるパラメーターも含まれる。「特定の負荷を作用させる」ための設定パラメーターを提示する処理としては、例えば、バーベルの重量を順次重くするよう指示したり、単位時間当たりの揚重回数を順次増やすように指示したり、揚重時における水平変位を規制したり等が考えられる。

具体的には、パラメーター提示部１１８ａは、ウェイトトレーニングにおけるバーベルの重さや、自転車競技におけるトレーニング負荷量を変化させる指示を、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を通じて装着者に対して提示する。その提示に従って負荷が適正に作用されている場合に、その負荷及びその負荷に対する装着者の体動から得られるパラメーターを基準値或いは閾値として設定させる。

パラメーター提示部１１８ａのＧＵＩとして、ウェイトトレーニングでは、バーベルの重量を軽いものから重いものへ順次交換させるべく、例えば「５ｋｇに交換してください」、「１０ｋｇに交換してください」といったように、バーに取付けるべき重り（バーベル）の重量を数字などで提示し、交換が完了した否かを確認する要作を装着者に要求する。或いは、バーベルの揚重回数や、１回当たりのスクワット（上下動）に要する時間（ペース）などもＧＵＩ（Graphical User Interface）を通じて、上下動を検出するセンサーによる揚重回数のカウント数や、スクワットのペースを表示や音響出力により、装着者に対して提示して適正な負荷が実現するように誘導する。

そして、基準値設定部１１８は、負荷判定部１１８ｂによって特定の負荷が作用されていると判定されている状態において、設定パラメーターに関する体動データに基づいて基準値を設定する。例えば、バーベルの重量を徐々に重くしつつスクワットのペースを一定に保つようにしていった場合に、その負荷が作用されている間の装着者の姿勢やスクワットのペースが所定の閾値内に収まっているかを監視し、閾値を超えたときの体動データに基づいて安定性を評価するための基準値を決定する。この基準値の決定方法としては、パラメーターが閾値を超える直前の値を基準値としたり、パラメーターが大きく変化したときの８０％くらいに設定したり等種々の手法が挙げられる。このようにして設定された基準値或いは閾値に基づいて、指標算出部１１７ｇは指標データを参照して、安定化能力を評価する指標を算出する。

（ｂ）自転車競技
自転車競技において、装着者に対する直接的な負荷は、推進力であるペダルを漕ぐ力Ｐｏｗｅｒ（Ｗ）はトルク×ケイデンス（回転数）である。このトルクを改善するトレーニング方法としてＳＦＲ（Slow Frequency Revolutions）がある。ＳＦＲは一般的には低回転・高トルクでのトレーニングで、例えば１時間出せる最大出力（ＦＴＰ）の１１５％のケイデンス４５ｒｐｍといった設定の元で一定時間の実走を行う。このようなＳＦＲは高トルクの負荷がかかるトレーニングであるため、身体を無理矢理ひねるなど低トルクでは行わないような動きを駆使して力を出力してしまう傾向があり、通常走行のときとは違うフォームの動きとなってしまい、低トルクの正しい動きと乖離によって目的とする筋力が鍛えられないばかりか、ケガのリスクも高くなってしまう。

そこで、本実施形態では、ＳＦＲなどのトレーニングにおいて、トルクの負荷量を変化させつつ各トルクでの腰の動きを計測することで、動きを変えずに出せる最大のトルクを最適な負荷の上限と定義し、これを基準値として用いることで、より効率的にトレーニングを行うとともにケガのリスクも低く抑えるようにしている。

したがって、このようなＳＦＲなどの自転車トレーニングにおける負荷は、直接的にはトルク×ケイデンスとなるが、間接的なパラメーターは、タイヤ周長、ギヤ比などの静的な値と、自転車の実走速度などの動的な値から間接的に得ることができる。「特定の負荷を作用させる」ための設定パラメーターを提示する処理としては、例えば、上述したタイヤ周長やギヤ比などの静的な値を予め入力させ、ケイデンスや実走速度、入力パワーを順次増加或いは減少させるよう指示したり、単位時間当たりのケイデンスを順次増やしたり減らしたりするように指示したり、或いは登坂斜度を加速度センサー等により測定して斜度に応じた負荷を変化させたり等が考えられる。なお、ケイデンスや入力パワーの増減に際しては、例えば、ケイデンスを固定したまま入力パワーを上げていく、若しくは入力パワーを固定したままケイデンスを下げていくといったように、他方を固定するように指示することが好ましい。

具体的に自転車競技において、上記パラメーター提示部１１８ａによって提示されるＧＵＩとしては、ケイデンスを増加させるべく、ペダルの１回転当たりの所用時間（ペース）などをＧＵＩ（Graphical User Interface）を通じて表示や音響出力して、装着者に対して提示して適正な負荷が実現するように誘導する。そして、基準値設定部１１８は、負荷判定部１１８ｂによって特定の負荷が作用されていると判定されている状態において、設定パラメーターに関する体動データに基づいて基準値或いは閾値を設定する。

例えば、自転車のペダルを漕ぐ力を徐々に重くしていった場合に、その負荷が作用されている間の装着者の姿勢やケイデンス等の設定パラメーターが所定の閾値内に収まっているかを監視し、閾値を超えたときの体動データに基づいて安定性を評価するための基準値を決定する。この基準値の決定方法としては、パラメーターが閾値を超える直前の値を基準値としたり、パラメーターが大きく変化したときの８０％くらいに設定したり等種々の手法が挙げられる。このようにして設定された基準値或いは閾値に基づいて、指標算出部１１７ｇは指標データを参照して、安定化能力を評価する指標を算出する。

（スタビリティ評価方法）
以上の構成を有するスタビリティ評価システムを動作させることによって、本実施形態に係るスタビリティ評価方法を実施することができる。図５にスタビリティ評価システムの記録動作を示し、図６にデータ再生時の動作を示す。

（１）記録動作
先ず、装着者１は、大腿部や腰、背中などの任意の身体部位、及びバーベル１ａ等の使用器具に各体動センサー４０ａ〜４０ｄ（若しくは４０ｅ，４０ｆ）を装着する。なお、本実施形態では情報端末に内蔵されたカメラや外部カメラを用いて装着者自身が写るよう設置してモーションキャプチャーを実行する。

そして、情報端末装置１００側で本発明のプログラムであるアプリケーションを起動し、各体動センサー４０から検出結果を取得すべくアプリケーションに対して計測開始操作を入力するとともに、外部カメラ２０の撮影開始操作を行う（Ｓ２０１）。この計測開始操作を受けて、情報端末装置１００の制御部１１７は、各体動センサー４０と接続処理を行う（Ｓ１０１）。接続処理された後、各体動センサー４０では、装着者１の動作の検出を開始する（Ｓ１０２）。具体的には、装着者の身体各部位に取り付けられた体動センサー４０により、各部位の三次元的な変位、又は加速度を検出する。

次いで、取得された各検出結果は、各体動センサー４０の無線通信部を介して、微弱電波により情報端末装置１００の無線インターフェース１１３へと送信される（Ｓ１０３）。情報端末装置１００の無線インターフェース１１３が各検出結果の取得が開始されると（Ｓ２０２）、体動記録部であるメモリ１１４は、体動センサー４０ａ〜４０ｄによる検出結果を体動データとして記録を開始し、継続して各体動センサー４０から送信されてくる検出信号を順次記録してゆく（Ｓ２０３）。

この際、必要に応じて自転車走行などの競技を開始する前に、操作者はキャリブレーション操作を行う（Ｓ２０４）。具体的には、例えば、カメラの前で、バーベル１ａのバーをタップしたり、装着者１自身の体や体動センサー４０自体を所定か数だけ叩いたり揺すったりするなど、短時間中に体動センサー４０に対して所定回数振動を加えるような動作を行う。

次いで、競技を開始し、競技中は継続して体動センサー４０の検出値の取得し、及び録画処理が継続して実行され、計測が終了しない限り（Ｓ２０６における「Ｎ」）、メモリ１１４等に体動データとして記録される。

情報端末装置１００に内蔵された内蔵カメラ１１５や、外部に接続された外部カメラ２０で撮影された動画データが動画取得部１１２ａによって取得され、メモリ１１４に蓄積されたり、制御部１１７における処理に供される。この間、体動センサー４０による検出データや録画された映像を、リアルタイムで解析して情報端末装置１００の表示部に表示する。この解析の一つとして、記録された体動データについてのスタビリティ評価が行われる（Ｓ２０５）。

その後、例えばバーベル１ａを床やスタンド１ｂに置くなどの動作により発生した振動を検出することによって、競技の終了を検知し、計測を終了するとともに（Ｓ２０６における「Ｙ」）、必要に応じて録画処理を停止する（Ｓ２０７）。その後、各センサーとの通信を切断する（Ｓ１０４）。

（２）スタビリティ評価処理
上記ステップＳ２０５におけるスタビリティ評価について詳述する。図６に示すように、体動データ取得部１１７ａにより体動データが収集されるとともに、動画取得部１１２ａにより動画データが収集される（Ｓ３０１）。このとき、装着者１の操作によって、基準値の設定を行う（Ｓ３０２）。具体的には、基準値設定部１１８が、装着者１の操作に応じ、メモリ１１４に蓄積された体動再現データに基づいて、体動の再現性を評価するための安定基準値を設定する。具体的には、装着者１による設定操作に基づいて所定期間内における平均値、最大値、最小値又は任意の代表値から選択された値を基準値として設定する。例えば、この基準値の設定操作では、例えば、所定時間間隔をおいて同一の動作を数回繰り返し、その平均値や最小値、最大値の他、装着者１がベストだと思った回の値を理想値としたり、上級者やプロの理想値など任意の数値を入力して設定することもできる。

また、ウェイトトレーニングなどでは、バーベルの重量を軽くして測定したときの体動に基づいて、ウェイトを重くしたときの体動を予測するなどして算出された値を算出して設定するようにしてもよい。

そして、体動算出部１１７ｂ及び解析部１１７ｄによって、メモリ１１４に蓄積された体動センサー４０による各検出結果と、各体動センサー４０の相対位置関係に基づいて、装着者の体動を体動再現データとして算出及び解析する。先ず、メモリ１１４に記録された体動データに基づいて再現性解析ステップを行う（Ｓ３０３）。このとき、単発的な運動についてはユーザーが操作によって設定した基準値を安定性基準値として用いることができ、その安定性基準値からの乖離量を比較することにより再現性を評価してもよく、複数回反復される動作であるときには、その反復運動に関するパラメーターの所定期間（若しくは所定回数）にわたる平均値を安定基準値として算出してもよい。

そして、安定性算出部１１７ｆの算出結果に応じて指標データを参照して、安定化能力を評価する指標を、指標算出部１１７ｇによって算出する指標算出ステップを実行する（Ｓ３０４）。このとき、安定基準値からの乖離量が所定の閾値内に収まっているかを随時監視し、これら体動のパラメーターが安定状態を維持していた安定期間を算出するようにしてもよい。例えば、競技開始からの平均値を順次算出し、その平均値が所定の変化量内に収まっている間の平均値を安定基準値とする。安定基準値は、随時に更新され、現在値がこの安定基準値から離れた量を乖離量として随時監視する。その後、算出された指標に基づいて所定の診断処理を行い、その診断処理の結果及び指標を、これらと対比可能に同期された動画及び体動再現データとともに、情報端末装置１００のディスプレイやスピーカーによる音響等によって表示又は出力する（Ｓ３０６）。

（スタビリティ評価プログラム）
なお、上述した本実施形態に係るスタビリティ評価システム及びスタビリティ評価方法は、上述したスタビリティ評価アプリケーションのように、所定の言語で記述された本発明のスタビリティ評価プログラムをコンピューター上で実行することにより実現することができる。すなわち、本発明のプログラムを、携帯端末装置やスマートフォン、ウェアラブル端末、モバイルＰＣその他の情報処理端末、パーソナルコンピューターやサーバーコンピューター等の汎用コンピューターのＩＣチップ、メモリ装置にインストールし、ＣＰＵ上で実行することにより、上述した各機能を有するシステムを構築してスタビリティ評価方法を実施することができる。

（作用・効果）
このような本実施形態によれば、装着者の体動の変化に応じた安定化能力、いわゆるスタビリティを適正に評価して、有効なトレーニングやコーチング、競技用器具のフィッティングを実現できる。具体的には、従来、バーベルスクワット等の競技に際し、ケガや故障を起こしやすい無理な姿勢や動作をとった場合に、安全な動作や休憩などを促すように誘導したり、アラートを通知したりできる。

なお、本発明は、上記した各実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

［第２実施形態］
次いで、本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態では、上述した情報端末装置１００を用いて自転車競技に本発明を適用し、自転車競技についての体動計測及びコーチングを可能とするシステムを提供する。詳述すると、本実施形態では、上述した第１実施形態の構成に加えて、体動中の周期運動を抽出して、その周期運動に関するパラメーターに基づいて、所定期間内に取得される基準値を安定基準値として設定し、前記安定基準値からの乖離量に基づいて安定化能力を評価することを要旨とする。なお、本実施形態において、上述した第１実施形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その機能等は特に言及しない限り同一であり、その説明は省略する。

（スタビリティ評価システムの構成）
図７は、本実施形態に係る情報端末装置１００を用いたスタビリティ評価システムの使用態様を示す説明図であり、図８は、本実施形態に係るスタビリティ評価システムにより取得された体動再現データの一例である。また、図９は、各装置の内部構成を示すブロック図である。

図７〜図９に示すように、本実施形態に係るスタビリティ評価システムは、装着者１に装着される情報端末装置１００と、装着者の身体各部位に装着され情報端末装置１００に対して無線接続される体動センサー４０（４０ａ〜４０ｄ）とから構成されている。なお、本実施形態では、基本的に情報端末装置１００と体動センサー４０との間における近距離無線通信で構築される範囲でシステムが構築可能となっており、通信ネットワーク上のサーバー等とは実際の測定時には接続されず、いわゆるオフラインでのスタンドアローンとして、システムの運用が可能となっている。

（各装置の構成）
（１）体動センサー
体動センサー４０ａ〜４０ｄは、装着者１の運動が行われる部位に装着され各部位の三次元的な変位又は回転を検出するセンサーである。本実施形態において体動センサー４０は、装着者の右足の甲に取り付けられる右足体動センサー４０ａと、装着者の左足の甲に取り付けられる左足体動センサー４０ｂと、装着者の胸及び腰に取り付けられる胸部体動センサー４０ｃ、腰部体動センサー４０ｄとから構成されている。これら体動センサー４０ａ〜４０ｄは、物体の加速度を計測する３軸加速度計と、物体の角速度を検出する３軸ジャイロスコープ、磁場の大きさ・方向を計測する３軸磁気センサーが搭載され、９軸の動きを検知可能となっている。なお、各体動センサー４０は、クリップ等の部材などによって装着者の靴やベルト、衣服などに着脱可能であり、容易に各センサーを着脱して測定を行うことができ、装着者に負担を与えずに継続的な測定を行うことが容易である。

そして、これらの体動センサー４０（各体動センサー４０ａ〜４０ｄ）は、図９に示すように、それぞれ無線通信部を有している。この無線通信部は、内部にアンテナを有し、ＢＴＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy，Bluetooth（登録商標） 4.0）等による近距離無線通信のデータ通信用プロトコルを実行する機能によって、情報端末装置１００と通信処理が可能となっている。なお、本実施形態において、各体動センサー４０の無線通信部は、低消費電力通信用のプロトコルとしてＢＴＬＥを採用したが、例えば、ＡＮＴ、ＡＮＴ＋等を採用することもできる。また、通常のBluetooth（登録商標）を採用することもできる。

（２）情報端末装置
図９に本実施形態に係る情報端末装置の内部構成を示す。本実施形態に係る情報端末装置１００は、基本的には、上述した実施形態で説明したものと同一である。本実施形態にかかる情報端末装置１００も、制御部１１７を備えており、本発明のスタビリティ評価プログラムを実行することにより、各種機能モジュールが制御部１１７上に仮想的に構築される。本実施形態において制御部１１７は、スタビリティ評価アプリケーションが実行されることによって、体動データ取得部１１７ａと、体動算出部１１７ｂと、解析部１１７ｄと、表示情報生成部１１７ｅとが仮想的に構築される。

体動データ取得部１１７ａは、無線インターフェース１１３を介して、各体動センサー４０から体動データを取得して記録するモジュールであり、本実施形態では、各体動センサー４０ａ〜４０ｄと無線通信を行って、これらの検出結果である体動データを取得する。この体動データ取得部１１７ａは、体動データ記録部としての機能を果たし、体動データを一時的にメモリ１１４内に蓄積したり、体動センサー４０による各検出結果を、体動算出部１１７ｂに送出したりする。

体動算出部１１７ｂは、体動記録部であるメモリ１１４に蓄積された体動センサー４０ａ〜４０ｄによる各検出結果、例えば各体動センサー４０ａ〜４０ｄの変位や回転、それらの加速度に基づいて、装着者の体動を体動再現データとして算出するモジュールである。ここで、体動センサー４０による各検出結果とは、いわゆる９軸センサーで測定される値であり、本実施形態では、物体に作用する加速度（重力加速度を含む。）の方向と大きさ、物体の角速度（大きさ、方向、中心位置）、磁場の大きさ・方向（方角）である。

ここで、算出される体動としては、ペダリングのスムーズさの指標、自転車のペダル軸の角速度ω、この角速度ωの時間的変化、及びその変化の滑らかさが含まれる。なお、本実施形態では、体動センサー４０ａ及び４０ｂは左右のシューズに取り付けられ、図８に示すように、センサーによって検出される回転運動はシューズの回転となるが、自転車を漕ぐ場合、シューズはペダル軸を中心として回転するので、このペダル軸の角速度をωとする。また、胸部体動センサー４０ｃ及び腰部体動センサー４０ｄは、装着者の胸部及び腰部に取り付けられ、ペダルを漕ぐ動作に追従してペダルの回転面に直交する平面内における左右（水平方向）に揺動することになる。

さらに、本実施形態では、体動算出部１１７ｂは、メモリ１１４に蓄積された体動再現データに基づいて、体動に含まれる周期的な変化を抽出する周期抽出部１１７ｃを備えている。この周期的な変化としては、単純な円運動だけではなく、図８に示すように、立体的で且つ８の字や波状運動が複合された複雑な自由周回軌跡Ｃ１〜Ｃ４が含まれ、この周回軌跡を振幅及び時間で表された波形として出力する。詳述すると、本実施形態では、装着者１の右足の甲に取り付けられる右足体動センサー４０ａによる周回運動がＣ１、装着者の左足の甲に取り付けられる左足体動センサー４０ｂによる周回運動がＣ２、装着者１の胸部の揺動がＣ３、及び腰部の揺動がＣ４として抽出される。

なお、本実施形態において、体動算出部１１７ｂは、体動センサー４０による各検出結果と、これら体動センサー４０の周回運動の変化特性に基づいて、装着者の体動を体動再現データとして算出する。このとき、体動算出部１１７ｂは、例えば、図８に示すように、各体動センサー４０の三次元的な自由周回軌跡Ｃ１〜Ｃ４を算出する。そして、体動算出部１１７ｂは、算出した自由周回軌跡Ｃ１〜Ｃ４の特性変化に基づいて、装着者の左右の脚それぞれにおける周回運動や要部の揺動の振幅やタイミング、崩れ等を評価する。そして、このようにして算出された自由周回軌跡Ｃ１〜Ｃ４に基づいて体動再現データを算出する。

解析部１１７ｄは、体動再現データに基づいて、装着者１の体動の各要素を項目毎に解析するモジュールである。本実施形態では、解析部１１７ｄは、体動算出部１１７ｂが抽出した周期運動における角速度変化や揺動の振幅やゆらぎの特性を解析する特性解析部としての機能を果たし、ここで解析された特性は、例えば、図１１に示すような振幅−時間で定義されるタイムライン上に波形として表現され、走行時等に装着者を録画したビデオデータや、地図上の位置情報と同期されたうえで、表示情報生成部１１７ｅを介して出力デバイスで表示又は出力される。

具体的に、本実施形態における解析部１１７ｄによる解析では、自転車を漕ぐ動作、いわゆるペダリングの解析を行う。例えば、各センサーの相対的な変位や角速度・角加速度の変化、ペダルクランクや装着者の骨格等に基づいて、体動再現データを解析し、力（Power）の時間変化、リズム（Cadence）、上半身角度の変化（Torso Angle）、腿の角度的な可動域（ＬＡＲ：Leg Angular Range）の変化、左右の足首（Foot）・膝（Knee）のＸ方向・Ｙ方向の変位、ウエスト（Waist）のＸ方向・Ｙ方向の変位を推定する。

なお、この解析部１１７ｄによる他の解析方法としては、装着者１を３次元的に表示させた立体的なデータを生成するものであってもよく、また、ＸＹ平面に投影した２次元的なデータを生成するものであってもよい。また、例えば、模範となる体動データが蓄積されたメモリ１１４から、模範となる体動データを抽出し、装着者の体動再現データと比較することで、正常な体動とのズレなどを示した改善データを生成してもよい。さらには、予め、性別、身長、体重、年齢などユーザー情報を登録しておくことで、各ユーザー情報に基づいた解析を行ってもよい。そして、解析部１１７ｄは、この立体画像データや改善データなどの解析結果を情報端末装置１００に送信する。

さらに、本実施形態において解析部１１７ｄは、同期処理機能を備えており、この同期処理機能は、体動データを表示する時間軸と、カメラで撮影された映像を表示する時間軸とを合致させる同期処理を実行するために、キャリブレーション処理を実行する。具体的に、本実施形態にかかる同期処理機能は、体動センサー４０を反応させる装着者１による所定の特徴的行為（キャリブレーション行為）を映像又は音声中から抽出するとともに、体動データ中の特徴的行為による特徴的反応を抽出し、抽出された特徴的行為のタイミングと特徴的反応のタイミングとを合致させることにより同期処理を行う。この特徴的行為としては、例えば、装着者１がカメラの前で自身の体や体動センサー４０自体を所定か数だけ叩いたり揺すったりするなど、短時間中に体動センサー４０に対して所定回数振動を加えるような行為が挙げられる。

このような特徴的行為の抽出処理としては、例えば画像認識処理によって所定時間長内において所定の形状や色の図形が一定の振幅やリズムで変位するのを検出することで、装着者１が「手で叩く」という行為をしていることを認識して、その間の最大変位となった映像中のフレームの撮影時刻を読み出し、その時間情報をキャリブレーション信号として検出する。また、動画データに音声データが含まれているときには、装着者１が叩く音を抽出して、その抽出された時間情報をキャリブレーション信号として検出してもよい。

さらに、録画データが長時間にわたるサイズであるときには、ユーザー操作を補助的に行い、ユーザー操作によって指定された時間幅に絞って上記特徴的行為の抽出を行うようにしてもよい。一方、上述した体動センサー４０の特徴的反応の検出は、体動センサー４０に備えられた各種センサー、例えば加速度センサーの検出値を走査して、一定の振幅以上の反応が所定の時間幅内において所定回数繰り返されている箇所を抽出することにより行う。なお、この特徴的行為及び特徴的反応の検出は、いずれか一方を先に行い、検出された一方のタイムスタンプを参考にして、他方の走査範囲を絞って検出処理を実行するようにしてもよい。

そして、抽出された特徴的行為のタイミングと特徴的反応のタイミングとを合致させるには、上述した特徴的行為が行われた時刻のタイムスタンプ（時間情報）と、特徴的反応が検出された時刻のタイムスタンプを整合させるように、両者の再生開始時刻を揃えることにより同期処理を行う。その際、繰り返し行われた行為や反応の間隔に差異がある場合には、動画の再生時間又は体動センサーのタイムラインの長さを伸張させて、動画データと体動再現データの再生開始時刻と終了時刻を整合させるようにして、同期させる。

表示情報生成部１１７ｅは、出力インターフェース１１１で表示される表示情報を生成するモジュールであり、解析部１１７ｄが解析した体動再現データを動画に対応させて表示又は出力する表示情報を生成する。この表示情報は、本実施形態では、内蔵カメラ１１５や外部カメラ２０で撮影した動画をディスプレイ上のウィンドウに表示するとともに、解析部１１７ｄが解析した体動再現データを平面的な円形で表し、解析部１１７ｄが解析した体動再現データと表示するタイムラインとを対比可能に同期させて表示する。なお、この表示情報には表示データとともに、音響信号やその他の出力制御信号が含まれる。

また、表示画面には、タッチ操作のためのＧＵＩ（Graphical User Interface）が含まれ、このＧＵＩが表示されるタッチパネルに対する操作は、入力インターフェース１１２に入力され表示情報生成部１１７ｅによる表示を切り替えることができる。例えば、内蔵カメラ１１５や外部カメラ２０で撮影した装着者１の動画を画面に表示したり、タイムラインには体動再現データに含まれる各運動パラメーターを個別的に表示したりでき、表示モードを切り替えることにより、情報端末装置１００の内蔵カメラ１１５で撮影した装着者１を正面から撮影した動画を表示させたり、タイムラインに体動再現データに含まれる各運動パラメーターを重ね合わせて表示することもできる。なお、表示モードを切り替える他の様式としては、例えば、動画にタイムラインを重ね合わせて全画面表示するなど種々の方法を採用することができる。

解析部１１７ｄは、スタビリティ評価処理に係るモジュールとして、指標算出部１１７ｇと安定性算出部１１７ｆとを備えている。安定性算出部１１７ｆは、周期抽出部１１７ｃが抽出した周期運動に関するパラメーターの所定期間にわたる平均値を安定基準値として算出し、安定基準値からの乖離量に基づいて周期運動の安定状態が継続された安定期間を算出するモジュールである。指標算出部１１７ｇは、安定性算出部１１７ｆによる算出結果に応じて指標データを参照して、安定化能力を評価する指標を算出するモジュールである。

なお、同期された動画と体動再現データとを対比可能に同期させて出力する際は、タイムライン上の再生ポイントカーソルを左右にスライドさせるなどして、再生時刻を指定することにより、そのタイムラインが示す時刻の動画中のフレームを表示するようにしてもよい。この再生ポイントカーソルは、動画の再生と同期してタイムライン上を移動して時間進行を表示することができ、再生開始ポイントを指定してそこから動画の再生を指示したり、所定の時間幅を設定して、その間を繰り返し再生させるように設定させることもできる。

メモリ１１４は、各種のデータを記録する記憶装置であり、各情報端末装置１００を識別する識別情報や、各体動センサー４０の装着部位情報、各部位に装着された体動センサー４０の相対位置関係、及び上述したユーザー情報や模範となる体動データなどが蓄積されている。メモリ１１４は、指標データ記憶する記憶部としての機能を果たしており、指標データは、安定性算出部１１７ｆが算出した安定期間と、安定期間以降の乖離量と、安定化能力を評価する指標との相関を保持するテーブルデータである。

（スタビリティ評価方法）
以上の構成を有するスタビリティ評価システムを動作させることによって、本実施形態に係るスタビリティ評価方法を実施することができる。図１０にデータ再生時の動作を示す。なお、本実施形態において記録動作は、上述した第１実施形態と同様で、図１０に示したとおりである。

本実施形態におけるスタビリティ評価処理は、図１０に示すように、体動データ取得部１１７ａにより体動データが収集されるとともに、動画取得部１１２ａにより動画データが収集される（Ｓ４０１）。そして、体動算出部１１７ｂ及び解析部１１７ｄによって、メモリ１１４に蓄積された体動センサー４０による各検出結果と、各体動センサー４０の相対位置関係に基づいて、装着者の体動を体動再現データとして算出及び解析する。

先ず、メモリ１１４に記録された体動データに基づいて、各体動センサー４０の周期運動を抽出する周期抽出ステップを行う（Ｓ４０２）。次いで、周期抽出部１１７ｃが抽出した周期運動に関するパラメーターの所定期間にわたる平均値を安定基準値として算出する。例えば、図１１（ａ）に示すように、安定した周期性を維持している間における、周期の平均を安定周期Ｔｓ、その振幅の平均を安定振幅Ｂｓ、安定性が維持されている期間（時間長）をＰｓとして、算出する。なお、本実施形態では、装着者の移動速度も計測しており、その速度も安定速度Ｖｓとして計測している。

次いで、安定基準値（Ｔｓ，Ｂｓ，Ｖｓ等）からの乖離量（図中ΔＴ，ΔＢ，ΔＶ）が所定の閾値内に収まっているかを随時監視し、これら周期運動のパラメーターが安定状態を維持していた安定期間Ｐｓを算出する安定性算出ステップを行う（Ｓ４０３）。ここでは、競技開始からの平均値を順次算出し、その平均値が所定の変化量内に収まっている間の平均値を安定基準値とする。安定基準値は、随時に更新され、現在値がこの安定基準値から離れた量を乖離量として随時監視する。

そして、安定性算出部１１７ｆの算出結果に応じて指標データを参照して、安定化能力を評価する指標を、指標算出部１１７ｇによって算出する指標算出ステップを実行する（Ｓ４０４）。この指標データは、安定性算出部１１７ｆが算出した初期安定期間Ｐｓと、安定期間Ｐｓ以降の乖離量と、安定化能力を評価する指標との相関が保持されている。その後、算出された指標に基づいて所定の診断処理を行い（Ｓ４０５）、その診断処理の結果及び指標を、これらと対比可能に同期された動画及び体動再現データとともに、情報端末装置１００のディスプレイやスピーカーによる音響等によって表示又は出力する（Ｓ４０６）。このとき、例えば図１１（ｃ）に示すように、診断結果や刻々の速度に基づいて、安定期間の継続時間や乖離量の変遷を、地図Ｍ１及びＭ２上に表示するようにしてもよい。

（指標データ）
上述した指標データとしては以下の例が挙げられる。
（１）自転車フィッティング
例えば、指標データとしては、装着者の自転車走行時における体動と、自転車の設定であるフィッティングの相関とすることができる。詳述すると、自転車のサドルの高さや、ペダルの位置、ハンドルの高さ、角度などのフィッティングを、安定期間Ｐｓが継続した時間長を参照し、走行時におけるフォームや速度を一定時間以上、安定して維持できるかどうかの確認しつつ設定する。具体的には、体動センサー４０を装着して自転車を実走してみて、体動データを記録し、周期運動のパラメーターとして、胸、腰の変位、角度変化、角速度、角加速度などを監視するとともに、腿の可動域左右差（センサーの値比較）の変化を監視する。

このとき腰と胸の角度差を継続的に計測（点の角度差を取ることで環境依存を排除）して、バイクフィッティングで設定した初期値をどの程度維持できているかを確認する。継続的に維持できている安定期間Ｐｓ、すなわち、初期値から上限及び下限の閾値内（±％）に収まっている安定期間Ｐｓを検査するとともに乖離量を計測し、これらに基づいて指標データを参照して、初期値を維持できない場合の当初のバイクフィッティングの結果を見直すように促す。

（２）自転車競技
他の指標データの例としては、自転車競技時間中の動きを一定に保つために、装着車の頭の角度、胸の角度の差を監視するようにしてもよい。具体的には、装着者の腰、胸、両腿の体動センサー４０を装着して、自転車の走行開始時からの体動を検出する。この場合、安定した場所で秒単位での走行を行い、繰り返し初期安定期間を計測してさらに安定した秒単位の初期的な安定基準値を設定する。

その後、長距離の実走を開始し、リアルタイムに体動データを監視する。そして、安定基準値からの乖離量が所定の閾値を超えたときに、異常検知としてアラートを出力する。この異常検知の判定は、単体センサーデータが初期値或いは計算値（ＭＰＩ）からの乖離量（±％）、複数センサーからのパラメーターの相互関係に関する初期値からの乖離量（±％）などをユーザーによるセント無く操作で設定するようにしてもよい。また、このように記録された体動データについて、過去のデータからそのアスリートのベストスコアを定義するようにしてもよい。

これにより、従来、空力的にデメリットのあるフォームでの走行など、走行開始後に疲れて後半フォームが崩れるような場合に、競技の最後までフォームを維持して集中した走りができるように誘導する。ここでは、秒単位の走行を基準に初期安定期間を設定するため、地形に左右されない計測を行うことができる。

（３）ランニング
また、自転車競技のみならず、ランニング等の競技においても、同様にフォームのスタビリティを評価することができる。例えば、指標データは、ランニング時における装着者の体動と、ランニング中におけるフォームのスタビリティ、或いはケガ又は故障の発生率との相関を保持するものであってもよい。ランニングにおいて、繰り返し行う動作の安定基準値を算出し、その安定基準値からの乖離を監視することによって指標データを参照し、その乖離量に応じたケガや故障の発生率を算定し、ケガ等が発生する可能性が高くなったときに、装着者に対して異常値を通知したりする。このとき、動作判定処理を通じて異常値を排除するなどしてもよい。

具体的には、背中・腰・胸・腿に体動センサー４０を取り付け、着地時の膝の内転角度や、腰と胸の角度差、脚の振り戻し角度、着地の仕方等を監視する。これにより、ランニング時における、顎があがったなどのフォームの崩れを検知し、アラートを通知することで、スピードを落としてフォームを維持させるなどのコーチングを行う。安定期間や基準値、乖離量と、ケガに繋がる可能性の高い無理なペースや、スタミナの消費との相関を指標データに保持しておき、ランニングスピードを能力以上に上げようとするとフォームが乱れてパラメーターの数値が大きく変化するのを検知し、維持ができない無理なスピードへの対応をやめさせるなどのコーチングを実施する。

ここで、ランニングにおける「着地の仕方」の監視方法としては、例えば、体動センサーを左右両足の甲に取り付け、それぞれの脚に作用する加速度や角速度等を検出して、ランニング時における着地衝撃とその後の体動センサーの回転から着地直後の動きを認識する方法が挙げられる。これにより、疲労等で装着者のフォームが変化し、脚の着地の仕方そのものの変化も検出することができる。具体的にランニングフォームの監視にあたっては、足首以下の部位において最初に着地する場所に着目する。

この着地の仕方としては、つま先着地（フォアフットストライク）、フラットな着地（ミッドフットストライク）、又は踵着地（リアフットストライク）の３種類に分類される。これらの着地の仕方には、着地衝撃による振動、その着地時及びその後における角速度や、接地直後の回転加速度（ジャイロデータ）を使い、これらのパラメーターの基準値からの乖離量及び閾値との比較によって、着地を含むランニングフォームの変化を計測する。そしてこれらの乖離量や閾値との比較結果に基づいて、指標データを参照することにより、疲労の度合やケガの発生率などを求め、適切なコーチングや、装着者に対するアラート等を実施することができる。この場合においても、着地の仕方の基準値や閾値の設定は、ランニングの開始時の値や、一定時間安定していた平均値、最大値、最小値を用いてもよい。さらには、登坂斜度やランニングペース（速度）を変化させるなど負荷を変動させて、フォームが崩れた時点の各パラメーターを最大、最小の閾値としたり、それまでの期間の平均値を基準値として設定してもよい。

（スタビリティ評価プログラム）
なお、上述した本実施形態に係るスタビリティ評価システム及びスタビリティ評価方法は、上述したスタビリティ評価アプリケーションのように、所定の言語で記述された本発明のスタビリティ評価プログラムをコンピューター上で実行することにより実現することができる。すなわち、本発明のプログラムを、携帯端末装置やスマートフォン、ウェアラブル端末、モバイルＰＣその他の情報処理端末、パーソナルコンピューターやサーバーコンピューター等の汎用コンピューターのＩＣチップ、メモリ装置にインストールし、ＣＰＵ上で実行することにより、上述した各機能を有するシステムを構築してスタビリティ評価方法を実施することができる。

（作用・効果）
このような本実施形態によれば、装着者の体動の変化に応じた安定化能力、いわゆるスタビリティを適正に評価して、有効なトレーニングやコーチング、競技用器具のフィッティングを実現できる。具体的には、従来、自転車競技中やフィッティングに際し、空力的にデメリットのあるフォームでの走行など、走行開始後に疲れて後半フォームが崩れるような場合に競技の最後までフォームを維持して集中した走りができるように誘導したり、ケガや故障が発生しそうな場合に、アラートを通知したりできる。

本実施形態では、基準値や閾値、安定基準値が維持された安定期間の長さを検出し体動の安定性が確保されているか、若しくは体動が正しく再現されているかを評価することから、基準値或いは閾値の幅などを適宜設定することによって、目に見えてフォームが崩れてくる前の小さな変化を検出して、スタビリティを保持させる小さな修正をするようなコーチングを実施できる。

また、本実施形態に係るスタビリティ評価プログラムでは、例えば、通信回線を通じて配布することが可能であり、また、コンピューターで読み取り可能な記録媒体に記録することにより、スタンドアローンの計算機上で動作するパッケージアプリケーションとして譲渡することができる。この記録媒体として、具体的には、フレキシブルディスクやカセットテープ等の磁気記録媒体、若しくはＣＤ-ＲＯＭやＤＶＤ-ＲＯＭ等の光ディスクの他、ＲＡＭカードなど、種々の記録媒体に記録することができる。そして、このプログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体によれば、汎用のコンピューターや専用コンピューターを用いて、上述したシステム及び方法を簡便に実施することが可能となるとともに、プログラムの保存、運搬及びインストールを容易に行うことができる。

なお、本発明は、上記した各実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

Ｃ１〜Ｃ４…自由周回・揺動軌跡
ＰＰ…再生ポイントカーソル
Ｗ１…ウィンドウ
Ｗ２…タイムライン
Ｗ３…ＧＵＩ
Ｘ…進行方向
Ｙ…鉛直方向
１…装着者
２０…外部カメラ
４０…体動センサー
４０ａ…右足体動センサー
４０ｂ…左足体動センサー
４０ｃ…胸部体動センサー
４０ｄ…腰部体動センサー
４０ｅ，４０ｆ…バーベル用体動センサー
１００…情報端末装置
１１１…出力インターフェース
１１２…入力インターフェース
１１２ａ…動画取得部
１１３…無線インターフェース
１１４…メモリ
１１５…内蔵カメラ
１１７…制御部
１１７ａ…体動データ取得部
１１７ｂ…体動算出部
１１７ｃ…周期抽出部
１１７ｄ…解析部
１１７ｅ…表示情報生成部
１１７ｆ…安定性算出部
１１７ｇ…指標算出部
１１７ｈ…再現性抽出部
１１８…基準値設定部
１１８ａ…パラメーター提示部
１１８ｂ…負荷判定部

Claims (18)

1. 装着者の体動を検出し、体動の変化に応じた安定化能力を評価するスタビリティ評価システムであって、
   前記装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に装着され、各部位の三次元的な変位又は回転を検出可能な複数の体動センサーと、
   前記体動センサーによる検出結果を体動データとして記録する体動記録部と、
   前記体動の再現性を評価するための基準値からの乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を保持する指標データを記憶する記憶部と、
   前記体動記録部に記録された前記体動データから取得される基準値或いは閾値に基づいて前記指標データを参照し、前記安定化能力を評価する指標を算出する指標算出部と、
   前記指標算出部が算出した指標を表示又は出力する出力デバイスと
   を備えることを特徴とするスタビリティ評価システム。
2. 前記装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に特定の負荷を作用させるためのパラメーターを設定パラメーターとして取得し、取得された設定パラメーターを前記装着者に対して提示するパラメーター提示部と、
   パラメーター提示部により提示された設定パラメーターを監視し、前記特定の負荷が作用されているか否かを判定する負荷判定部と、
   前記負荷判定部によって前記特定の負荷が作用されていると判定されている状態において、前記設定パラメーターに関する体動データに基づいて基準値又は閾値を設定する基準値設定部と
   をさらに備え、
   前記指標算出部は、前記基準値設定部が設定した基準値或いは閾値に基づいて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載のスタビリティ評価システム。
3. 取得された基準値からの乖離量に基づいて前記体動の安定状態が継続された安定期間を算出する安定性算出部をさらに備え、
   前記記憶部は、前記安定性算出部が算出した前記安定期間と、前記安定期間以降の前記乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を前記指標データとして記憶し、
   前記指標算出部は、前記安定性算出部の算出結果に応じて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のスタビリティ評価システム。
4. 前記指標算出部は、操作者による設定操作に基づいて、前記所定期間内における平均値、最大値、最小値又は任意の代表値から選択された値を前記基準値として設定することを特徴とする請求項１又は２に記載のスタビリティ評価システム。
5. 前記体動記録部に記録された前記体動データに基づいて、前記各体動センサーの周期運動を抽出する周期抽出部と、
   前記周期抽出部が抽出した前記周期運動に関するパラメーターに基づいて、所定期間内に取得される基準値を安定基準値として設定し、前記安定基準値からの乖離量に基づいて前記周期運動の安定状態が継続された安定期間を算出する安定性算出部と
   をさらに備え、
   前記記憶部は、前記安定性算出部が算出した前記安定期間と、前記安定期間以降の前記乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を前記指標データとして記憶し、
   前記指標算出部は、前記安定性算出部の算出結果に応じて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のスタビリティ評価システム。
6. 前記指標データは、前記装着者の競技時における体動と、当該競技中におけるケガ又は故障の発生率との相関を保持することを特徴とする請求項１又は２に記載のスタビリティ評価システム。
7. 装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に装着されて各部位の三次元的な変位又は回転を検出可能な複数の体動センサーを用いて、前記装着者の体動を検出し、体動の変化に応じた安定化能力を評価するスタビリティ評価プログラムであって、情報処理端末を、
   体動センサーによる検出結果を体動データとして記録する体動記録部と、
   前記体動の再現性を評価するための基準値からの乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を保持する指標データを記憶する記憶部と、
   前記体動記録部に記録された前記体動データから取得される基準値或いは閾値に基づいて前記指標データを参照し、前記安定化能力を評価する指標を算出する指標算出部と、
   前記指標算出部が算出した指標を表示又は出力する出力デバイス
   として機能させることを特徴とするスタビリティ評価プログラム。
8. 前記情報処理端末を、
   前記装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に、特定の負荷を作用させるためのパラメーターを設定パラメーターとして取得し、取得された設定パラメーターを前記装着者に対して提示するパラメーター提示部と、
   パラメーター提示部により提示された設定パラメーターを監視し、前記特定の負荷が作用されているか否かを判定する負荷判定部と、
   前記負荷判定部によって前記特定の負荷が作用されていると判定されている状態において、前記設定パラメーターに関する体動データに基づいて前記基準値を設定する基準値設定部
   としてさらに機能させ、
   前記指標算出部は、前記基準値設定部が設定した基準値或いは閾値に基づいて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
   ことを特徴とする請求項７に記載のスタビリティ評価プログラム。
9. 前記情報処理端末を、
   取得された基準値からの乖離量に基づいて前記体動の安定状態が継続された安定期間を算出する安定性算出部としてさらに機能させ、
   前記記憶部は、前記安定性算出部が算出した前記安定期間と、前記安定期間以降の前記乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を前記指標データとして記憶し、
   前記指標算出部は、前記安定性算出部の算出結果に応じて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
   ことを特徴とする請求項７又は８に記載のスタビリティ評価プログラム。
10. 前前記指標算出部は、操作者による設定操作に基づいて、前記所定期間内における平均値、最大値、最小値又は任意の代表値から選択された値を前記基準値として設定することを特徴とする請求項７又は８に記載のスタビリティ評価プログラム。
11. 前記情報処理端末を、
    前記体動記録部に記録された前記体動データに基づいて、前記各体動センサーの周期運動を抽出する周期抽出部と、
    前記周期抽出部が抽出した前記周期運動に関するパラメーターに基づいて、所定期間内に取得される基準値を安定基準値として設定し、前記安定基準値からの乖離量に基づいて前記周期運動の安定状態が継続された安定期間を算出する安定性算出部
    としてさらに機能させ、
    前記記憶部は、前記安定性算出部が算出した前記安定期間と、前記安定期間以降の前記乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を前記指標データとして記憶し、
    前記指標算出部は、前記安定性算出部の算出結果に応じて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
    ことを特徴とする請求項７又は８に記載のスタビリティ評価プログラム。
12. 前記指標データは、前記装着者の競技時における体動と、当該競技中におけるケガ又は故障の発生率との相関を保持することを特徴とする請求項７又は８に記載のスタビリティ評価プログラム。
13. 装着者の体動を検出し、体動の変化に応じた安定化能力を評価するスタビリティ評価方法であって、
    前記装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に装着された体動センサーにより、各部位の三次元的な変位又は回転を測定するとともに、前記体動センサーによる検出結果を体動データとして体動記録部に記録する体動記録ステップと、
    体動の再現性を評価するための安定基準値からの乖離量と前記安定化能力を評価する指標との相関を保持する指標データを参照し、前記体動記録部に記録された前記体動データから取得される基準値或いは閾値に基づいて前記安定化能力を評価する指標を指標算出部が算出する指標算出ステップと、
    前記指標算出ステップで算出した指標を出力デバイスが表示又は出力する出力ステップと
    を含むことを特徴とするスタビリティ評価方法。
14. 前記装着者又は装着者が使用する器具の任意の部位に特定の負荷を作用させるためのパラメーターを設定パラメーターとして取得し、取得された設定パラメーターを前記装着者に対してパラメーター提示部が提示するパラメーター提示ステップと、
    パラメーター提示部により提示された設定パラメーターを監視し、前記特定の負荷が作用されているか否かを負荷判定部が判定する負荷判定ステップと、
    前記負荷判定部によって前記特定の負荷が作用されていると判定されている状態において、前記設定パラメーターに関する体動データに基づいて前記基準値を基準値設定部が設定する基準値設定ステップと
    をさらに含み、
    前記指標算出ステップにおいて前記指標算出部は、前記基準値設定部が設定した基準値或いは閾値に基づいて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
    ことを特徴とする請求項１３に記載のスタビリティ評価方法。
15. 取得された基準値からの乖離量に基づいて前記体動の安定状態が継続された安定期間を安定性算出部が算出する安定性算出ステップをさらに含み、
    記憶部は、前記安定性算出部が算出した前記安定期間と、前記安定期間以降の前記乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を前記指標データとして記憶し、
    前記指標算出ステップにおいて前記指標算出部は、前記安定性算出部の算出結果に応じて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
    ことを特徴とする請求項１３又は１４に記載のスタビリティ評価方法。
16. 前記指標算出ステップにおいて前記指標算出部は、操作者による設定操作に基づいて、前記所定期間内における平均値、最大値、最小値又は任意の代表値から選択された値を前記基準値として設定することを特徴とする請求項１３又は１４に記載のスタビリティ評価方法。
17. 前前記体動記録部に蓄積された前記体動データに基づいて、周期抽出部が、前記各体動センサーの周期運動を抽出する周期抽出ステップと、
    前記周期抽出部が抽出した前記周期運動に関するパラメーターの所定期間にわたる平均値を安定基準値として算出し、前記安定基準値からの乖離量に基づいて前記周期運動の安定状態が継続された安定期間を安定性算出部が算出する安定性算出ステップと
    をさらに含み、
    前記指標算出ステップにおいて前記指標算出部は、前記安定性算出ステップで算出した前記安定期間と、前記安定期間以降の前記乖離量と、前記安定化能力を評価する指標との相関を保持する指標データを、前記安定性算出部の算出結果に応じて前記指標データを参照して、前記安定化能力を評価する指標を算出する
    ことを特徴とする請求項１３又は１４に記載のスタビリティ評価方法。
18. 前記指標データは、前記装着者の競技時における体動と、当該競技中におけるケガ又は故障の発生率との相関を保持することを特徴とする請求項１３又は１４に記載のスタビリティ評価方法。

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