JP2021500943A - 対象物を用いて人の運動エクササイズを支援するためのシステム、方法及びコンピュータプログラム製品 - Google Patents

Abstract

本発明は、対象物１０２を用いて人１０１の運動を支援するためのシステム１００に関する。システム１００は、対象物１０２の実状態を検出するための検出デバイス１０３を備える。システムは、また、センサ配列１０４を備え、当該センサ配列は、人１０１の少なくとも１つの生理学的パラメータを記録するように適合されている。システム１００は、検出された生理学的パラメータの関数として対象物１０２の標的状態を定量するための定量デバイス１０５を更に備える。システム１００は、実状態が標的状態と異なるときに指標を表示するための表示デバイス１０６を更に備える。本発明は、方法及びコンピュータプログラム製品に更に関する。

Description

スポーツにおいて、特に競技スポーツにおいて、アスリートのトレーニングが、ますます重要な役割を果たしている。アスリートの実能力にトレーニングを適合させることが重要である。しかし、アスリートの実能力は、広範囲に変化することがある。アスリートの実能力は、多くの異なる因子に依存することがある。トレーニングにおいて、運動エクササイズが実行されて、状態、具体的には、持久力、筋力、スピード、可動性を改善するだけでなく、アスリートの技術、具体的には、共調運動及び運動スキルを改善する。

対象物が用いられて、アスリートのスキルを改善してもよい。例えば、スポーツ固有の対象物、例えば、同じ名前のスポーツのためのサッカーボール、バスケットボール若しくはバレーボール、又は、例えば、ボクシングのためのボクシンググローブ等が用いられる。ラケットが、また、テニス、ホッケー又はゴルフ等のスポーツにおいて用いられてもよい。スポーツ固有でない対象物、例えば、格闘技に対してサッカーボール又は体操に対してバーベルが、また、トレーニングのために用いられてもよい。

かかる対象物を用いてトレーニングエクササイズが実行されて、個々の又は複数の筋肉又は筋肉群を特にトレーニングしてもよい。対象物を用いる別のエクササイズが、アスリートの技術又は別のトレーニング目標を改善するのに役立つ。このことは、主として、標的追加作業負荷、及び不足負荷の回避によるトレーニング成功の最適化についてのものである。それにもかかわらず、アスリートが圧倒されることが起こり得る。アスリートをオーバーワークさせることは、怪我のリスクを増加させることになる。

アスリートのトレーニングは、トレーナによって指導されてもよい。しかし、トレーナがアスリートの実能力を正しく評価し、それに応じてトレーニングを適合させることは、しばしば困難である。

そこで、対象物を用いて人の運動エクササイズを支援するための改善された考え概念を示すことが、本発明の目的である。

第１局面に従うと、その目的は、対象物を用いて人の運動エクササイズを支援するためのシステムによって解決される。システムは、対象物の実状態を検出するための検出デバイスを備える。システムは、人の少なくとも１つの生理学的パラメータを検出するためのセンサデバイスを更に備える。システムは、検出されたパラメータの関数として対象物の標的状態を定量するための定量デバイスを備える。システムは、また、実状態が標的状態と異なるならば、対象物の標的状態の指標を表示するための表示デバイスを備える。

人は、アスリート、例えば競技アスリートであってもよく、当該競技アスリートは、具体的には、個々のトレーニング支援によってトレーニングユニットを完成させる。その代替として、人は、トレーニングされるべき動物であってもよい。対象物は、トレーニング対象物、例えば、人が用いるスポーツ設備の一部であってもよい。その代替として、対象物は、動物であってもよく、当該動物を用いて人がトレーニングエクササイズをトレーニングする。例えば、対象物は、ボール、例えば、サッカーボール、バスケットボール又はスカッシュボールである。対象物は、また、ラケット、例えば、ホッケースティック、テニスラケット又はゴルフクラブであってもよい。

検出デバイスは、対象物の実状態を検出する。対象物の現在の状態が、対象物の実状態である。実状態は、空間及び／又は速度依存及び／又は加速度依存構成要素を備えてもよい。実状態は、人、システムデバイス及び／又はトレーニングルームに関して検出されてもよい。検出デバイスは、ビデオベース及び／又はラジオベース及び／又は光学方式で実状態を検出してもよい。検出デバイスは、加速度センサ等の慣性センサを備えてもよい。

センサ配列は、システム内に提供され、当該システムは、人の生理学的パラメータを検出するように構成されている。このために、センサ配列のセンサ及び／又は測定モジュールは、人の身体上に分散状態で配列される。それらは、トレーニングシャツ等の布地内に一体化されてもよく、あるいは、ベルト内に又はフィットネスブレスレット若しくはスマートウォッチ等のポータブルコンピュータシステム、いわゆる「ウェアラブル」として着用されてもよい。センサは、通信モジュールを介して接続され、それで、人についてのデータ及び生理学的パラメータを送信してもよい。センサ配列は、検出された生理学的パラメータを検出デバイスに送信する。センサは、また、ケーブルによって接続されてもよく、それで、人の生理学的パラメータを送信してもよい。

検出デバイスは、センサ配列によって検出された人の生理学的パラメータを受信して、それらを定量デバイスまで転送する。

定量デバイスは、検出デバイスの部分であってもよい。定量デバイスは、定量された生理学的パラメータ及び予定された定量ルール、並びに、該当する場合、予定された追加パラメータから対象物の目標状態を定量する。追加パラメータは、トレーニングパラメータ、具体的には、トレーニングの種類、トレーニング目標又は標的トレーニング強度であってもよい。それらは、環境パラメータ、具体的には、トレーニング領域の時刻、温度又はサイズを含んでもよい。それらは、また、人についての個々の静的パラメータを含んでもよく、当該静的パラメータとは、例えば、性別、年齢、その他だけでなくチームスポーツ内での役割（例えば、フットボールでのゴールキーパ又はアタッカ又はディフェンダ、その他）等のプロファイルデータのようなものである。

対象物の標的状態とは、運動が正しく実行されたならば、対象物が実状態として有するであろう対象物の状態である。このことは、標的状態は、運動エクササイズの目標として定量され、そして、１組のトレーニング目標に基づいていることを意味する。例えば、標的状態とは、人の正確さをトレーニングするためのヒット標的、又は人の持久力をトレーニングするための特定範囲内の対象物の頻度である。同様に、対象物の変形又は加速度が、例えば、人の筋力又はその人の短距離競走速度をトレーニングするための標的状態として機能してもよい。

対象物の実状態は、また、対象物の標的状態を定量するために用いられてもよい。同様に、更なる対象物又は更なる人の更なる状態データ、例えば、チームスポーツでのチームメイトの位置が用いられてもよい。同様に、対象物の標的状態についての定量は、１組のルール又はガイドライン、例えば、ペースの変化、ボールシュート技術、ストローク運動技術、ドリブル、その他等のゲームのルール又はトレーニングルールに基づいてもよい。

アルゴリズムが、このために用いられてもよく、当該アルゴリズムは、１組のルール又はガイドラインの重要な要素を実装し、これらの要素を分析して対象物の標的状態を算出する。要素は、例えば、「オフ」又はフィールドサイズの定義である。フットボールでは、例えば、区別が、パスとロングパスとの間でなされる。これらの異なるトレーニング目標は、異なる運動を必要とし、当該運動は、パラメータのような、アルゴリズム内の要素として含まれてもよい。例えば、パス及びロングパスに加えて、シュート技術をトレーニングするときのペナルティシチュエーションが、また、差別化される。これらの異なるゲームシチュエーションのそれぞれが、ショット力、ショット正確性又はショット速度等の異なる焦点を必要とする。ランニングエクササイズでは、区別が、全力疾走、ドリブル、Ｓ字線ドリブル等の間でなされてもよい。これらのトレーニング目標は、ボール及び足とボールとの間の距離等の重要なパラメータを用いたスキルトレーニングとして実装されてもよく、又は、ランニングスピードが、制御要素としてアルゴリズム内に含まれてもよい。テニスでは、バーベルを用いる筋力トレーニングのときの、一連の運動又はバックハンドストロークの別のパラメータ、例えば、外向き運動の長さが、トレーニングルールについての基礎として用いられてもよい。

データが、例えば、定量デバイス又は別のプロセッサの部分としての分析モジュールによって処理されて、表示デバイス上に出力されてもよい。データは、また、表示デバイス内で処理されてもよい。処理は、対象物の実状態値と標的状態値との間の差を定量することを含んでもよい。差は、次いで、予定された値、例えば、閾値と比較されてもよい。この閾値は、成功裡に達成された実トレーニング標的としてカウントするために、実状態と標的状態との間の差が、どの程度の大きさの公差を有してもよいかについての測度に対応する。この値は、無名数若しくは百分率として、又はエクササイザの生理学的状態に基づいて設定されてもよく、そして、それに応じて適合してもよい。閾値のいずれかの変化が、トレーニング目標、例えば、休憩を取る又はトレーニングセッションの所要期間を変更するという示唆を生じさせることに影響を及ぼしてもよい。

処理の結果及び更なる情報が、表示デバイス上に表示されてもよい。表示デバイスは、例えば、バーチャルリアリティグラス、あるいは、モニタ又はスマートウォッチ等の計算機システム、タブレットコンピュータ、若しくはスマートフォン等の別のモバイルデバイスであってもよい。それに加えて、生命パラメータ、つまり、エクササイザの表示パラメータ又はトレーナによって定量された表示パラメータが、出力されてもよい。更に、対象物の実状態値と標的状態値との間の差が出力されてもよい。これは、例えば、実状態及び標的状態が空間構成要素を備えるならば、長さ差を出力することによって実行されてもよい。更に、これは、実状態及び標的状態が加速度成分又は力成分を含むならば、力差の出力としてなされてもよい。

ディスプレイは、量的又は質的であってもよい。ディスプレイは、実状態値と標的状態値との間の差が、予定された閾値を超過するならば、１つ又は複数の指標を含んでもよい。この場合、対象物の実状態値と標的状態値との間の基準差値が読み出されてもよく、当該基準差値は、例えば、データベース内に予定された閾値値として格納されている。表示デバイスは、検出デバイス内に、又は他のデバイスのうちの１つ内に一体化されてもよい。表示デバイスは、システムの残りの構成要素に結線されるか又は無線で接続されてもよい。

表示デバイスは、データネットワークを介して、例えば、インターネットを介してシステムに接続されてもよい。システムは、複数の異なる場所に情報を表示する複数の表示デバイスを有してもよい。この場合、同じ内容が表示されてもよい。しかし、異なる情報が、アスリート及びトレーナ等の異なる人々に対して表示されてもよい。例えば、情報が、全てトレーナに示され、そして、情報は、より小さい範囲で、人、すなわちエクササイザに示される。同様に、トレーナに示される情報は、明確で理解が容易な態様で人に示されてもよい。人のアバタが、表示デバイス上の動画の人物として表されることにより、トレーニング命令をより理解可能にしてもよい。

かかるシステムの１つの利点は、人が自らの運動エクササイズについての現在のデータを示されることにより、自らの運動エクササイズを適合させ及び制御してもよいことである。戻された情報は、アスリートの実能力及び環境状態を考慮に入れる客観的測定データに基づいている。トレーニングは、したがって、人の実能力に基づいて個々に調整されてもよい。調整は、システムによって自動的になされてもよく、その結果、トレーナは、トレーニングセッション中に手動でなんらかの変更及び調整をする必要がない。しかし、システムは、それにも関わらず、トレーナ又は別の人による手動の関与を可能にする。このことは、表示モジュール内の入力フィールドを用いてなされてもよい。この場合、トレーナが、トレーニング目標又はトレーニングユニットの設計に影響を及ぼしてもよく、そして、必要に応じて、表示モジュール内に示された客観的情報に基づいているトレーニングプロセス中に、命令がトレーニングプロセスに対して変化する。

有利な実施形態に従って、対象物は、位置信号、具体的には、ラジオ信号を送信するように適合されている。検出デバイスは、位置信号を受信し、受信された位置信号に基づいて対象物の実状態を定量するように適合されている。

検出デバイスは、通信インタフェースを有することにより、位置信号を検出してもよい。通信インタフェースは、具体的には、ＷＬＡＮ（例えば、ＷｉＦｉ）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＷＢ、ＵＨＦ−ＲＦＩＤであってもよい。この場合、対象物の位置、例えば、対象物内のセンサからのそれが、検出デバイスまで送信されてもよい。慣性センサは、対象物内に配列されてもよい。

これは、対象物と検出デバイスとの間の無線通信を可能にする。これは、対象物から検出デバイスまでのデータ送信を容易にする。

有利な実施形態に従うと、センサ配列は、下記の生理学的パラメータのうちの少なくとも１つを記録するように適合され、当該生理学的パラメータとは、生命パラメータであって、具体的には、心拍数、呼吸数、酸素濃度、血糖値、血圧、表皮抵抗、筋電活動、脳の電気活動であり、及び／又は生体力学パラメータであって、具体的には、時刻パラメータ、バイオキネマティックパラメータ又はバイオダイナミックパラメータである。

これのためのセンサは、下記のセンサを含んでもよく、当該センサとは、脈拍センサ、脈拍酸素濃度計、圧力センサ、ＥＣＧ、呼吸用空気測定デバイス、圧電センサ、歪ゲージである。センサは、また、下記のパラメータを検出するように適合されてもよく、当該パラメータとは、汗腺活動、一過性及び／又は持続性変化、ミネラルの損失、カロリー消費、エネルギ必要量、代謝効率、糖質又は脂肪燃焼、携帯酸素吸収、筋肉活性である。かかる値に基づいて対象物の標的状態を定量することが、システムの正確性を増加させることにより、人の実能力に基づいて好適な運動エクササイズを指定する。

有利な実施形態に従うと、センサ配列は、非接触又は接触ベース方式で人の生理学的パラメータを検出するように適合されている。

接触ベース検出が、高信頼で迅速になされてもよい。非接触検出の利点は、非接触検出がより人間工学的であり得ることである。

更なる有利な実施形態に従うと、センサ配列は、人の画像、具体的には、赤外線画像を記録して、その画像に基づいて少なくとも１つの生理学的パラメータを検出するように適合されている。

画像取得は、非侵襲性取得方法であり、当該取得方法は、人に影響を及ぼすことなく生理学的パラメータを取得してもよい。それが、例えば、赤外線カメラであるならば、赤外線画像が記録されてもよく、当該赤外線画像は、例えば、体温を記録する。

有利な実施形態に従うと、センサ配列は、生理学的パラメータを検出するためのセンサを有し、当該センサは、対象物内に配列されている。

センサは、生理学的パラメータを検出してもよいセンサであってもよい。例えば、センサは、例えば、人の汗又は体温又は酸素飽和度についての分析を介して、体液のミネラル損失又は電解質含有量を検出する。センサは、対象物内に配列されてもよい。対象物は、ホッケースティック、テニスラケット、ゴルフクラブ等のラケットだけでなく、片手に保持されるボールであってもよい。この場合、対象物は、生理学的パラメータを記録するために、生理学的パラメータを記録することができるようにセンサを人と接触させるか、又は人の近傍にもたらすように適合されている。

この構成の利点は、人間工学が更に増進させられることであり、その理由は、追加のセンサが人の身体に直接取り付けられる必要がなく、むしろ、そのセンサは、本体及び人が対象物と接触するとき、それらと接触することなってもよいからである。

更なる有利な実施形態に従うと、センサ配列は、検出された生理学的パラメータを無線で、具体的には、ＷＬＡＮ、Ｚｉｇｂｅｅ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＵＷＢ、ＵＨＦ−ＲＦＩＤによって、又は有線で定量デバイスまで送信するように適合されている。

無線通信は、送信が、より大きい距離にわたって及び大いに人間工学的に実行されてもよく、そして、より大きい運動の自由度を可能にするという利点を有する。有線式送信は、干渉のない送信を有してもよく、実装がより容易でより安価である。

有利な実施形態に従うと、定量デバイスは、標的状態を、検出された生理学的パラメータに割り当てるように適合されている。

標的状態を、記録された生理学的パラメータに割り当てることによって、動的な目標が、トレーニング中に達成されてもよい。例えば、標的状態は、人の作用が増大し、トレーニング期間が増加するときに、調整されてもよく、そして、必要に応じて、達成されるべきトレーニング標的が、平易にされてもよい。

有利な実施形態に従うと、定量デバイスは、データベースを備え、当該データベースにおいて、異なる標的状態、又は標的状態と実状態との間の差が、予定された閾値として生理学的パラメータに割り当てられる。

差は、評価のために容易に評価されてもよい閾値を定量する。データベースを用いることは、システムを用いることをより容易にする。データベースからのデータ記録を呼び出すことが、迅速に行われて、それで、標的状態の定量及び／又は表示デバイスでの表示を高速化してもよい。

標的状態と実状態との間の差は、分析モジュールによるシステムの作動中に得られてもよく、当該分析モジュールは、定量デバイス又は表示デバイス内に一体化されるか、又はこれらから分離して配列されてもよい。定量された閾値、及びデータベース内に格納された閾値又は標的状態との比較に基づいて、どの指標を表示デバイスが表示しなければならないかが決定されてもよい。

有利な実施形態に従うと、定量デバイスは、対象物の運動状態、具体的には、対象物速度又は対象物加速度に更に基づいて、標的状態を定量するように適合されている。

このことは、動的な目的が設定されるのを可能にする。例えば、対象物の標的状態が、速度に依存して生じてもよい。対象物を加速化、又はそれを特定の速度にすることが、スポーツにおいてしばしば重要である。このことは、それで、対象物の標的状態に影響を及ぼし、そして、調整された標的状態に基づいて、加速度又は速度が過度に低い又は過度に高いことが示されてもよい。力、例えば、衝撃力又は投げる力が、また、このようにして定量されてもよい。

有利な実施形態に従うと、定量デバイスは、下記のパラメータのうちの少なくとも１つの関数として標的状態を追加的に定量するように適合され、当該パラメータとは、人の年齢、人の能力特性、トレーニング強度レベル、トレーニング期間、標的トレーニングユニットの選択である。

アスリートの能力は、自らの実能力及び自らの実生理学的パラメータだけでなく、上記のパラメータ等の、人に関する別のパラメータに基づいている。また、どの目的及びどの要件が、トレーニングを通して達成されなければならないかということが重要である。言及されたパラメータを考慮に入れるかかる目的への適応は、運動エクササイズを改善してもよい。トレーニング強度レベルの例は、下記のトレーニングコースのうちの１つについての強度であり、当該トレーニングコースとは、能力トレーニング、ウォームアップトレーニング、リハビリテーショントレーニング、物理療法トレーニング、持久力トレーニングである。

有利な実施形態に従うと、定量デバイスは、更なる対象物の実状態又は標的状態の更なる関数として対象物の標的状態を定量するように適合されている。

異なる対象物が、トレーニングに対して、例えば、ゴルフボール及びホールが、ゴルフボールを打つことに対して重要であってもよい。別の例は、サッカーボール、及びサッカーゴール又はサッカーゴール壁である。かかる集まりが、多くのスポーツについて説明されてもよい。このように適合されたシステムは、例えば、標的正確性を改善してもよい。かかる構成は、また、団体競技において有利であってもよい。

更なる有利な実施形態に従うと、定量デバイスは、通信インタフェースを備え、当該通信インタフェースは、定量デバイスから計算機システムまでのデータ送信を構成するように適合されている。

計算機システムは、検出デバイス及び／又はセンサデバイス及び／又は表示デバイスを備えてもよい。計算機システムは、また、トレーニングデータが格納されているサーバであってもよい。表示データ又は制御データ等のデータは、それで、通信インタフェースを介して定量デバイスによって渡されてもよい。通信インタフェースは、例えば、無線データ送信のためのラジオモジュール又はデータネットワークへの接続のためのデータネットワーク接続、例えば、インターネットを含む。

本発明の第２局面に従うと、目的は、対象物を用いて人の運動エクササイズを支援するための方法によって解決される。方法は、下記のステップを含み、当該ステップとは、検出デバイスによって対象物の実状態を検出するステップと、センサ配列によって人の少なくとも１つの生理学的パラメータを検出するステップと、定量デバイスによって検出された生理学的パラメータの関数として対象物の標的状態を定量するステップと、実状態が標的状態と異なるならば、表示デバイスに対象物の標的状態の指標を表示するステップと、である。

第３局面に従うと、目的は、請求項１７に記載のコンピュータプログラム製品によって解決される。

本発明は、更なる例示的実施形態及び図面に基づいて、以下で、更に詳細に説明される。
本発明の実施形態に従うシステムについての略図である。 本発明の更なる実施形態に従うシステムについての略図である。 本発明の実施形態に従う方法の流れ図についての略図である。

図１に、人１０１が表されている。人１０１は、スポーツ、この場合、フットボールをトレーニングする。図１は、第１実施形態に従うシステム１００を表す。システム１００は、対象物１０２を備える。例示的実施形態では、対象物１０２は、サッカーボールである。

更に、人１０１が対象物１０２をそれに対してシュートすべきゴール壁１０７が、表されている。この目的のために、ゴール壁１０７は、対象物（図示せず）を有する。更なる例示的実施形態では、対象物は、例えば、ボクシングで用いられるボクシンググラブであってもよい。

代替の構成では、人１０１は、サッカーではなく、異なるスポーツをトレーニングする。この場合、対象物１０２は、別のスポーツに適合した対象物である。この代替の実施形態では、ゴール壁１０７は、省略されるか、又はそのスポーツに応じて適合されていてもよい。

システム１００は、検出デバイス１０３を備える。表している例示的実施形態では、検出デバイス１０３は、２つの異なるセンサの間で分割される。最初に、第１センサ１０３ａが、対象物１０２に取り付けられる。

第１センサ１０３ａは、慣性センサ、具体的には、加速度センサである。検出デバイス１０３は、また、第２センサ１０３ｂを備える。表している例示的実施形態では、これは、カメラである。第２センサ１０３ｂは、対象物１０２を光学的に検出するように適合されている。第１センサ１０３ａは、加速度値に基づいて、対象物１０２を検出するように適合されている。対象物１０２の実状態は、検出デバイス１０３の異なるセンサ１０３ａ、１０３ｂの２つの値から定量されてもよい。表している例示的実施形態では、第１センサ１０３ａは、測定されたデータを検出デバイス１０３に送信するためのラジオモジュールを有する。検出デバイス１０３は、第１センサ１０３ａによって送信されているラジオデータを受信するように適合されているラジオモジュールを備える。更なる例示的実施形態では、検出デバイス１０３のセンサのうちの複数又は全部が、ラジオモジュールを有することにより、それぞれ記録されたデータを検出デバイス１０３に送信する。

このために、第１センサ１０３ａからのデータ及び第２センサ１０３ｂからのデータが、評価される。加速度センサからのデータは、カメラからの画像データを補足してもよい。更なる例示的実施形態では、検出デバイス１０３は、複数のカメラ及び／又は複数の加速度センサ及び／又は例えば、レーザを有する光学システム等の別のセンサを付加的又は代替的に備える。検出デバイス１０３は、実状態、すなわち、トレーニングルーム内の対象物１０２の実状態を定量し、当該トレーニングルーム内で、人１０１がトレーニングし、そして、システム１００、例えば、対象物１０２の位置が配列されている。更なる例示的実施形態では、対象物１０２は、位置センサを備え、そして、位置信号を放出して対象物１０２の位置を定量する。検出デバイス１０３は、ラジオセンサを有し、当該ラジオセンサは、対象物１０２からの位置信号を受信し、これを用いて実状態を定量する。

システム１００は、また、センサ配列１０４を有する。表している例示的実施形態では、センサ配列１０４は、人１０１に配列される。表している例示的実施形態では、センサ配列１０４は、人１０１の手首に着用されているフィットネストラッカである。それに加えて、センサ配列１０４の少なくとも一部分が締結されるベルト、例えば、胸部ベルトが用いられてもよい。更なる改善において、センサ配列１０４は、別の及び／又は追加のセンサ、例えば、Ｔシャツとして着用するためにテキスタイルに織られたセンサ又は接着性電極を備えてもよい。センサ配列１０４は、人１０１の少なくとも１つの生理学的パラメータを検出するように適合されている。図１に表す例示的実施形態では、センサ配列１０４は、人１０１の、血液の酸素含有量、温度及び脈拍を検出するように適合されている。更なる構成において、更なる生理学的パラメータが、記録されてもよい。例えば、生命パラメータであって、具体的には心拍数、呼吸数、血糖値、血圧、皮膚伝導抵抗、筋電活動、脳電気活動、及び／又は生物力学パラメータであって、具体的には時刻パラメータ、バイオキネマティックパラメータ若しくはバイオダイナミックパラメータが、このために記録される。

システム１００は、また、定量デバイス１０５を備える。表している例示的実施形態では、定量デバイス１０５は、計算機システム、具体的には、マイクロコントローラであり、当該計算機システムは、人１０１がその中でトレーニングするトレーニングルーム内に別々に配列されている。更なる実施形態では、定量デバイス１０５は、検出デバイス１０３若しくはセンサ配列１０４内に、又は表示デバイス１０６内に配列されてもよく、あるいは、サーバ上の仮想システムとして構成されてもよく、当該サーバは、データネットワーク接続を介してシステム１００に接続される。

定量デバイス１０５は、センサ配列１０４から検出された人１０１の生理学的パラメータを受信するように構成されている。このために、センサ配列１０４は、無線又は有線方式で定量デバイス１０５に接続されてもよい。表している例示的実施形態では、センサ配列１０４は、定量デバイス１０５に無線で接続される。ブルートゥースラジオ標準は、このために用いられる。別の実施形態では、別の無線通信が、例えば、ＷＬＡＮ、Ｚｉｇｂｅｅ、ＵＷＢ、ＵＨＦ―ＲＦＩＤを用いて、センサ配列１０４と定量デバイス１０５との間で行われる。更なる実施形態では、送信は、無線で及び有線で行われ、それぞれの場合に記録される生理学的パラメータは、異なるセンサから人１０１まで送信される。

定量デバイス１０５は、また、検出デバイス１０３に接続されている。検出デバイス１０３への接続を介して、定量デバイス１０５は、検出デバイス１０３から検出された対象物１０２の実状態を受信してもよい。表されている例示的実施形態では、定量デバイス１０５は、第１センサ１０３ａに無線で接続され、第２センサ１０３ｂに線で繋がれている。更なる実施形態では、定量デバイス１０５は、検出デバイス１０３に直接には接続されていない。この場合、実状態は、更なる計算機システム又は別個のマイクロコントローラ、例えば、別個の分析モジュールによって送信される。

定量デバイス１０５は、対象物１０２の標的状態を定量する。対象物１０２の標的状態は、ゴール壁１０７上の標的等の、対象物１０２の標的であってもよい。検出デバイス１０３は、対象物１０２が標的状態に、すなわち、この場合、ゴール壁１０７上の目標に到達したことを検出するならば、対象物１０２の実状態は、対象物１０２の標的状態に一致する。

人１０１がフットボール、対象物１０２をシュートする場合、十分に正確ではないけれども、対象物１０２は、標的とは異なる場所にあるゴール壁１０７に当たる。対象物１０２の標的状態は、図１に破線で示されている。対象物１０２の実状態は、図１に実線で示されている。図１では、実状態は、標的状態とは異なる。

対象物１０２の実状態は、このように、対象物１０２の標的状態とは異なる。このことは、対象物１０２の実状態と対象物１０２の標的状態とを比較することによって認識される。このために、対象物１０２の実状態と対象物１０２の標的状態とは、分析モジュール１０８によるデータ比較として定量される。分析モジュール１０８は、定量デバイス１０５内に配列され、ソフトウェアとして実装される。更なる実施形態では、分析モジュール１０８は、ハードウェアとして、及び／又はシステム１００の別のデバイスのうちの１つ内に若しくは別個のデバイスとしても配列される。

分析モジュール１０８は、データネットワーク接続を介してデータベースに接続される。分析モジュール１０８は、検出デバイス１０３によって取得された実状態、トレーニングする人の生理学的データ、及び対象物１０２の標的状態に基づいてデータを評価する。それに加えて、分析モジュール１０８は、データベースからのトレーニング目的及びトレーニング仕様についてのデータへのアクセスを有し、更に、予定された記憶された標的状態値にアクセスして、それらを用いて、特にトレーニングする人についての閾値を算出する。更なる実施形態では、分析モジュールは、例えば、静止状態にある、異なる作用レベルにある等のエクササイズする人に特有の生理学的値への、又は類似のプロファイルを有するサンプルの人についての典型的な生理学的基準値へのアクセスを有する。

対象物１０２の標的状態を定量するために、定量デバイス１０５は、人１０１から検出された生理学的パラメータを評価する。このために、人１０１についての生理学的パラメータは、センサ配列１０４から定量デバイス１０５まで送信される。人１０１が非常に高い脈拍及び低い酸素飽和度を有するならば、対象物１０２の標的値は、大きい公差を有する。更なる実施形態では、容易に達成できる標的状態が、追加的に又は公差の代替として指定される。かかる生理学的パラメータを用いて、人１０１は、標的に向けられたショットを辛うじて単に放ってもよい。このことは、次いで、定量デバイス１０５によって認識され、そして、対象物１０２の標的状態は、それに応じて定量され、その結果、対象物１０２の標的状態が、対象物１０２をシュートすることによって、人１０１によってより容易に達成されてもよい。このことは、生理学的パラメータが過度な身体運動を示す場合、容易に達成できる標的状態値又は高い閾値が指定されることを意味する。それに付加又は代替して、中断の指標が、また、指定されてもよい。

更なる実施形態では、定量デバイス１０５は、対象物１０２の標的状態として、対象物１０２のショット力又は加速度を指定する。この場合、センサ配列１０３の第１センサ１０３の加速度データが、評価されてもよい。

他方で、人１０１の生理学的パラメータが高い、すなわち、検出された生理学的パラメータが低い作用を示すならば、達成が困難である標的状態又は低い閾値が指定されることにより、トレーニング目標を高い状態に維持する。この指定は、定量デバイス１０５によって、又は分析モジュール１０８によって作成されてもよい。その代替として、それは、表示デバイス１０６上に、より高いトレーニング目標及び／又はより長いトレーニング期間の指標を渡してもよい。

システム１００は、また、表示デバイス１０６を備える。表示デバイス１０６は、表されている実施形態では、フラットスクリーンモニタである。更なる実施態様において、それは音響信号を出力するためのラウドスピーカーである。別のオプションは、不適切な運動又は切迫した張り切り過ぎ等の特定イベントに対してトレーニング者に特に警告するための振動信号を用いることである。表示デバイス１０６は、表されている例示的実施形態では別個に配列される。更なる例示的実施形態では、表示デバイス１０６は、検出デバイス１０３内に一体化される。表示デバイス１０６は、対象物１０２の標的状態の指標を表示するように適合されている。図１について記載された例示的実施形態では、表示デバイス１０６は、対象物１０２がゴール壁１０７内の標的に当たったか否かを示す。人１０１が対象物１０２を非常にうまくシュートして標的が当てられる、すなわち、その対象物１０２の標的状態が対象物１０２の実状態に一致するならば、肯定的結果、例えば、緑色又は微笑んでいる顔文字又は成功スコアが、表示デバイス１０６上に表示される。

しかし、対象物１０２の標的状態が対象物１０２の実状態に整合しないならば、このことは、また、表示デバイス１０６上に表示される。例えば、表示デバイス１０６は、矢印を表示して、対象物１０２が、次回に人１０１が試みるシュートされなければならない方向を指す。別の実施形態では、対象物がより強く当てられなければならないこと、又は、赤色又はネガティブ顔文字又はネガティブ成功スコア等のネガティブ出力が生じることが、表示デバイス１０６上に表示されてもよい。

システムは、いくつかのトレーニングサイクルにわたって、人１０１がより正確に対象物１０２を取り扱って、対象物１０２の標的状態をより上手に、より正確に満足させるようにトレーニングされることを可能にする。更に、システム１００が用いられて、人１０１が、人１０１がその際に表示デバイス１０６を介してトレーニング値が与えられる持久力トレーニングセッションを完了することを確実にしてもよく、当該トレーニング値は、人１０１がより頻繁に、より速く及び／又はより力強く対象物１０２をプレーすることをもたらす。表示デバイス１０６に表示された情報は、センサ配列１０４によって検出された人１０１の生理学的パラメータに基づいている。このことは、人１０１がどの程度忙しく集中させられるか、又は適合させられるかに基づいて、システム１００が対象物１０１の標的状態を調整することを可能にする。

図２は、更なる例示的実施形態に従うシステム２００を表す。図２に表す例示的実施形態では、人１０１は、テニスプレーヤである。テニスプレーヤは、手に対象物１０２、この場合、テニスラケットを握っている。テニスボール２０１を対象物１０２によって打つことができる。テニスボール２０１をボール壁２０７に当てることができる。ボール壁２０７は、テニスネットを模擬することを意図された印を有してもよい。

図２に従うシステム２００は、対象物２０２、この場合はテニスラケットと、検出デバイス２０３と、を備える。検出デバイス２０３は、対象物２０２に取り付けられている。図２に表す例示的実施形態では、検出デバイス２０３は、対象物２０２の速度及び加速度を検出してもよい運動センサである。それで、人１０１が対象物２０２をどの程度速く及び動的に振っているかについて、データが収集されてもよい。システム２００は、センサ配列２０４を更に含む。センサ配列２０４は、対象物２０２のハンドル内又はその上に配列されている。センサ配列２０４は、人１０１が、対象物２０２を保持しているときに、センサデバイス２０４と接触しているように配列されている。センサ配列２０４は、したがって、人１０１の手との接触に由来する、人１０１の生理学的パラメータについてのデータを読み出してもよい。このために、センサ配列２０４は、電極を備え、当該電極を介して、人１０１の皮膚伝導抵抗、温度及び脈拍が検出されてもよい。

システム２００は、また、定量デバイス２０５を有する。図２に示す例示的実施形態では、定量デバイス２０５は、対象物２０２内に配列されている。これは、具体的には、対象物２０２の標的状態の定量を行なうマイクロコントローラである。更なる実施形態では、定量デバイス２０５は、また、例えば、図１に関して述べたように、別々に配列されてもよい。定量デバイス２０５は、人１０１の生理学的パラメータを評価し、当該生理学的パラメータは、センサ配列２０４によって検出される。これから、そして、人１０１の以前の生理学的パラメータ及び対象物２０２の予定された運動についての基準値等の格納されたデータ記録から、定量デバイス２０５は、対象物２０２の標的状態を定量する。

システム２００は、更に、別個に配列されている分析モジュール２０８を備え、そして、検出デバイス２０３による対象物２０２の検出された実状態、及び定量デバイス２０５による対象物２０２の標的状態を評価する。生理学的パラメータ、及び時刻、環境の温度又はトレーニングサイクル等の別の境界条件に基づいて、評価は、対象物２０２の標的状態の値と対象物２０２の実状態の値との間の差を定量してもよい。

例えば、対象物２０２の実状態は、第１パラメータ、この場合は第１速度値によって特徴付けられる。この例では、対象物２０２の標的状態は、第２パラメータ、この場合は第２速度値によって特徴付けられる。第１パラメータと第２パラメータとの間の差が、予定された閾値値未満であるならば、対象物２０２の実状態と対象物２０２の標的状態とは、同じであると考えられ、そして、このことが表示デバイス２０６上に出力される。しかし、閾値が超過されたならば、すなわち、対象物２０２の実状態と対象物２０２の標的状態とが同じでないならば、又は、実状態値が予定された公差よりも大きいことによって標的状態値と異なるならば、メッセージが表示デバイス１０６上に出力される。例えば、この場合、ラケット、すなわち、対象物２０２が、より速く又はよりしっかりと振られなければならないことが、出力されてもよい。

更なる代替又は追加の実施形態において、センサ配列２０４は、人１０１の画像を撮るための別個に配列されたカメラ（図２に示されない）、具体的には赤外線画像を撮るための赤外線カメラを備える。この場合、人１０１の生理学的パラメータは、画像内に記録され、それで、人１０１の温度が定量されてもよい。

別の構成において、別のスポーツがトレーニングされてもよい。例えば、図２の例示的実施形態と同様に、システム２００は、ホッケーがホッケースティックを用いて、又はゴルフがゴルフクラブを用いてトレーニングされてもよいような態様で構成される。図１に示すシステム１００と同様の例が、ラグビー、別の球技、投てき競技、又はスキーについてさえも用いられてよい。

更なる実施形態では、図２の例示的実施形態に従う対象物２０２の検出に加えて又は代替として、テニスボール２０１が、対象物２０２として又は更なる対象物として検出される。この場合、実状態及び標的状態が、図１について記載されたような数的表現に従って評価される。

更なる改良に従って、システム１００及びシステム２００のセンサ及びデバイスが、組み合わされる、及び／又は更なるセンサを備えることにより、生理学的パラメータ及び／又は対象物１０２、２０２の実状態を検出する。具体的には、図１と図２とに記載されたシステム１００、２００の部分の配列は、交換可能な又は組合せ可能である。このことが、また、それぞれのシステム１００、２００の記載された部分同士の間の記載された通信に適用される。データが、したがって、図１に記載された態様で、システム２００内のセンサ配列２０４から定量デバイス２０５まで送信されてもよい。同じことが、それぞれのシステム１００、２００内でのデータ及び信号の更なる送信に適用される。

図３は、本発明の実施形態に従う方法の流れ図３００についての略図である。

第１ステップ３０１において、対象物１０２、２０２の実状態が定量される。実状態の検出は、この場合、検出デバイス１０３、２０３によって実行され、当該検出デバイスは、カメラからの画像データ及び／又は加速度センサ等の１つ又は複数のセンサからのセンサデータを用いて、対象物１０２、２０２を定量する。それに付加又は代替して、実状態は、また、レーザーベース検出システムによって測定されてもよい。

更なるステップ３０２において、人１０１の生理学的パラメータが定量される。人１０１の生理学的パラメータを定量するために、センサ配列１０４、２０４からのデータが用いられる。その代替として、ステップ３０２が、ステップ３０１に並行して実行されてもよく、又はステップ３０１が、ステップ３０２の前に実行されてもよい。

センサ配列１０４、２０４によって、生理学的パラメータを記録するために、測定値が、１つの又は異なるセンサによって記録される。それで、定量デバイス１０５、２０５が、様々な生理学的パラメータ、例えば、生命パラメータであって、具体的には、心拍数、呼吸数、酸素濃度、血糖値、血圧、表皮抵抗、筋電活動、脳の電気活動、及び／又は生物力学パラメータであって、具体的には、時刻パラメータ、バイオキネマティックパラメータ又はバイオダイナミックパラメータについて調べてもよい。

ステップ３０３において、対象物１０２、２０２の標的状態が定量される。対象物１０２、２０２の標的状態は、ステップ３０２において記録された生理学的パラメータの関数として定量される。このために、センサ配列１０４、２０４は、検出された人１０１の生理学的パラメータを定量デバイス１０５、２０５に送る。送信は、無線で又はケーブルによって行われてもよい。定量デバイス１０５、２０５において、人１０１についての記録された生理学的値が予定された情報を含むことにより、分析モジュール１０８、２０８において生理学的測定値を正しく解釈することができてもよい。予定された情報は、例えば、人の年齢及び／又は性別及び／又は障害及び／又は人自身の生理学的基準値である。

定量デバイス１０５、２０５は、データベースへのアクセスを有し、当該データベース内に、標的状態についての基準値及び標的状態を定量するためのルールが格納されている。例えば、かかるルールは、トレーニングされるべきスポーツのゲームルールを含む。

対象物１０２、２０２の標的状態は、対象物１０２、２０２の運動の形式及び／又は速度及び／又は加速度及び／又はトレーニングルーム内の空間位置を含む。

標的状態は、データ分析プラットフォームを介して定量されてもよい。このために、システム１００、２００は、データ分析プラットフォームとデータを交換するための対応する通信手段を有する。

ステップ３０４において、人１０１、２０１についての記録された生理学的値は、分析モジュール１０８、２０８によって、予定された情報、例えば、目立った作用が検出されないか、又は、例えば、発汗によって余りに多くのミネラルが失われたことに基づいて解釈される。

ステップ３０４において、分析モジュール１０８、２０８は、対象物１０２、２０２の実状態と対象物１０２、２０２の標的状態との間の差値を算出する。このために、例えば、２つの加速度値が互いから減算されるか、又は、対象物１０２、２０２の２つの空間座標が互いに対して設定される。比較の結果が、基準値に対して照合される。この基準値は、超過されるか又は下回ることがある閾値であってもよい。閾値は、絶対的であってもよく、例えば数値として規定されてもよいだけでなく、百分率として相対的に規定されてもよい。閾値は、また、動的に設定されてもよく、別の因子に依存してもよい。このことは、閾値が生理学的パラメータに基づいて変化させられることにより、例えば、人が多くの作用を受けているとき、若しくは人が集中していないときにトレーニングをより楽にする、又はその逆も同じであることを意味する。

閾値を上回る場合、すなわち、対象物１０２、２０２の実状態同士の間の差が、対象物１０２、２０２の標的状態由来の予定された差値よりも大きい場合、方法は、ステップ３０５において続行される。

トレーニングフローが変化する（例えば、より強くなる）ならば、これらの測定値が、定量デバイス１０５、２０５に流れて戻ることにより、次の標的状態を定量するためのルールを更新してもよい。これが、自動制御ループを形成する（図３の点線矢印によって表されている）。それに付加又は代替して、この調整が表示デバイス１０６を経由して動作することにより、エクササイズをする人によって及び／又はトレーナによって確認されるか又は拒否されてもよい（これは明瞭するため図３に示されない）。

ステップ３０５において、指標が表示デバイス１０６上に出力され、当該表示デバイスは、対象物１０２、２０２の望ましい標的状態を示す。指標は、分析モジュール１０８、２０８によって形成される。例えば、表示デバイス１０６は、対象物１０２、２０２が、より速く、より遠く、又はよりしっかりと打たれるべきことを示すか、又は、それは、対象物１０２、２０２がより正確にプレーされなければならないことも示されてもよい。休養中断、飲料中断、又はより激しいか若しくはより強いトレーニング等のトレーニング測定値がまた指定されてもよい。

閾値を超過しないならば、方法は、ステップ３０６において続行される。ステップ３０６において、肯定的な出力、例えば、トレーニング目標が達成されたことの賞賛があってもよい。更なる実施形態では、表示がステップ３０６において出力されない。

表示デバイス１０６は、指標を出力するための指標カタログを用いてもよく、当該指標カタログ内に、予定された指標が格納されている。表示デバイス１０６が用いられて、予定された情報を入力すること、並びに提案された指標を確認若しくは拒絶すること、及びトレーニングプロセスを手動で制御することを行ってもよい。

１００，２００ システム
１０１ 人
１０２，２０２ 対象物
１０３，２０３ 検出デバイス
１０３ａ 第１センサ
１０３ｂ 第２センサ
１０４，２０４ センサ配列
１０５，２０５ 定量デバイス
１０６ ディスプレイ
１０７ ゴール壁
２０７ ボール壁
１０８，２０８ 分析モジュール
３００ 流れ図
３０１〜３０６ 方法ステップ

Claims (17)

1. 対象物（１０２、２０２）を用いて人（１０１）の運動エクササイズを支援するためのシステム（１００、２００）であって、
   前記対象物（１０２、２０２）の実状態を検出するための検出デバイス（１０３、２０３）と、
   前記人（１０１）の少なくとも１つの生理学的パラメータを検出するためのセンサ配列（１０４、２０４）と、
   前記検出された生理学的パラメータの関数として前記対象物（１０２、２０２）の標的状態を定量するための定量デバイス（１０５、２０５）と、
   前記実状態が前記標的状態と異なるならば指標を表示するための表示デバイス（１０６）と、を有する、システム。
2. 前記表示デバイス（１０６）によって表示されている前記指標は、前記対象物（１０２、２０２）の前記標的状態を示す、請求項１に記載のシステム（１００、２００）。
3. 前記対象物（１０２、２０２）は、位置信号、具体的にはラジオ信号を送信するように適合され、前記検出デバイス（１０３、２０３）は、前記位置信号を受信して、前記受信された位置信号に基づいて前記対象物（１０２、２０２）の前記実状態を定量するように適合されている、請求項１又は２のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
4. 前記センサ配列（１０４、２０４）は、下記の生理学的パラメータのうちの少なくとも１つを検出するように適合され、前記生理学的パラメータとは、生命パラメータであって、具体的には、心拍数、呼吸数、酸素濃度、血糖値、血圧、皮膚伝導抵抗、筋電活動、電気脳活動であり、及び／又は、生物力学パラメータであって、具体的には、時刻パラメータ、バイオキネマティックパラメータ若しくはバイオダイナミックパラメータである、請求項１〜３のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
5. 前記センサ配列（１０４、２０４）は、前記生理学的パラメータを接触によらずに又は接触ベースで検出するように適合されている、請求項１〜４のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
6. 前記センサ配列（１０４、２０４）は、前記人（１０１）の画像、具体的には赤外線画像を記録して、前記記録された画像に基づいて前記少なくとも１つの生理学的パラメータを検出するように適合されている、請求項１〜５のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
7. 前記センサ配列（１０４、２０４）は、前記生理学的パラメータを検出するためのセンサを有し、前記センサは、前記対象物（１０２、２０２）内に配列されている、請求項１〜６のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
8. 前記センサ配列（１０４、２０４）は、前記検出された生理学的パラメータを前記定量デバイス（１０５、２０５）まで、無線で又は有線で送信するように適合されている、請求項１〜７のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
9. 前記定量デバイス（１０５、２０５）は、前記標的状態を前記検出された生理学的パラメータに割り当てるように適合されている、請求項１〜８のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
10. 前記定量デバイス（１０５、２０５）は、データベースを有し、前記データベースにおいて、異なる標的状態、及び／又は標的状態と実状態との間の差が、異なる生理学的パラメータに割り当てられる、請求項１〜９のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
11. 前記定量デバイス（１０５、２０５）は、前記対象物（１０２、２０２）の運動状態に、具体的には、対象物速度に又は対象物加速度に更に依存して、前記標的状態を定量するように適合されている、請求項１〜１０のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
12. 前記定量デバイス（１０５、２０５）は、下記のパラメータのうちの少なくとも１つの関数として前記標的状態を追加的に定量するように適合され、前記パラメータとは、前記人（１０１）の年齢、前記人（１０１）の能力特性、トレーニング強度レベル、トレーニング期間、標的トレーニングユニットの選択である、請求項１〜１１のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
13. 前記定量デバイス（１０５、２０５）は、別の対象物（１０２、２０２）の実状態又は標的状態の更なる関数として前記対象物（１０２、２０２）の前記標的状態を定量するように適合されている、請求項１〜１２のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
14. 前記定量デバイス（１０５、２０５）は、前記定量デバイス（１０５、２０５）から計算機システムまでのデータ送信を構成するように適合されている通信インタフェースを備える、請求項１〜１３のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
15. 分析モジュール（１０８、２０８）が、前記システム（１００、２００）内に追加的に配列され、前記分析モジュール（１０８、２０８）は、前記検出された実状態及び／又は前記少なくとも１つの検出された生理学的パラメータ及び／又は特定の標的状態に基づいて比較を実行して、前記表示デバイス（１０６）の前記比較の関数として前記指標を提供するように適合されている、請求項１〜１４のいずれか１項に記載のシステム（１００、２００）。
16. 対象物（１０２、２０２）を用いて人（１０１）の運動エクササイズを支援するための方法であって、
    検出デバイス（１０３、２０３）によって前記対象物（１０２、２０２）の実状態を検出するステップと、
    センサ配列（１０４、２０４）によって前記人（１０１）の少なくとも１つの生理学的パラメータを検出するステップと、
    定量デバイス（１０５、２０５）によって前記検出された生理学的パラメータの関数として前記対象物（１０２、２０２）の標的状態を定量するステップと、
    前記実状態が前記標的状態と異なるならば表示デバイス（１０６）上に指標を表示するステップと、を含む、方法。
17. プログラムコードを有するコンピュータプログラム製品であって、前記プログラムコードは、それが計算機システムにおいて実行されるならば、請求項１６に記載の方法を実行する、コンピュータプログラム製品。

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