JP2022052364A - 情報処理装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被測定者の動作と筋肉の活動状態とから、その動作における力みを推定する。【解決手段】第１取得部１１１は、カメラ１３１により準備された、身体Ｂの姿勢に関する情報を取得する。第２取得部１１２は、筋電位測定器１３２により測定された筋電位の情報を取得する。特定部１１３は、第１取得部１１１が取得した、姿勢に関する情報から、身体の動作を特定する。推定部１１４は、特定部１１３が特定した身体の動作の実現に必要な筋肉の、最小限の活動状態を推定する。算出部１１５は、第２取得部１１２が取得した筋電位の情報から定まる筋肉の活動状態と、推定部１１４により推定された、その筋肉の最小限の活動状態と、の差を示す数値を算出する。出力部１１６は、算出部１１５が算出した差を示す数値を、表示部１５に表示させることにより出力する。【選択図】図８

Description

本発明は、情報処理装置、及びプログラムに関する。

熟練した技能者の高齢化に伴い、その技能の伝承が緊急の課題となっている。また、スポーツの練習を効率化するために、スポーツ選手の身体動作の特徴を抽出することが考えられている。そこで、様々な手法により、技能者やスポーツ選手等による身体動作の解析が試みられている。

例えば、特許文献１は、筋骨格モデルに基づいて、力学的・生理学的に妥当な筋張力を計算する方法及び装置を開示している。また、特許文献２は、身体の概円柱形状部位の周囲に環状に配列した表面電極が計測した表面筋電位と、表面筋電位シミュレーション値とが一致するように調整することで身体内の筋活動量と推定する筋活動量計測装置を開示している。また、特許文献３は、複数の筋電位に由来する複数の値の関係から得られる情報を表す音響信号を出力する筋活動可聴化方法を開示している。

国際公開番号ＷＯ２００５／１２２９００ 特開２００３－２４４０２７号公報 特開２０１７－１５９１０３号公報

ところで各種の技能やスポーツ等の動作においては、人が無意識に力むことが知られている。しかし、力みを直接的に測定することは困難である。

本発明は、被測定者の動作と筋肉の活動状態とから、その動作における力みを推定することを目的とする。

本発明の請求項１に係る情報処理装置は、身体の姿勢に関する情報を準備する姿勢情報準備装置と、前記身体の表面から筋電位を測定する筋電位測定器と、プロセッサと、を有し、前記プロセッサは、前記姿勢情報準備装置により準備された前記姿勢に関する情報を取得し、前記筋電位測定器により測定された前記筋電位の情報を取得し、取得した前記姿勢に関する情報から、前記身体の動作を特定し、特定した前記動作の実現に必要な筋肉の活動状態を推定し、前記筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した前記活動状態と、の差を示す情報を出力する情報処理装置である。

本発明の請求項２に係る情報処理装置は、請求項１に記載の態様において、前記プロセッサは、前記動作の実現に前記筋肉が必要とする筋電位を推定し、取得した前記情報が示す前記筋電位と、推定した前記筋電位と、の差の経時変化をグラフにより表示する情報処理装置である。

本発明の請求項３に係る情報処理装置は、請求項１又は２に記載の態様において、前記プロセッサは、前記差が決められた条件を満たすときのタイミングを出力する情報処理装置である。

本発明の請求項４に係る情報処理装置は、請求項１から３のいずれか１項に記載の態様において、ユーザの身体の部位に取り付けられ、該部位を刺激する出力装置を備え、前記プロセッサは、前記筋肉に相当する部位を、前記差の大きさに応じた強さで刺激するように、前記出力装置を制御する情報処理装置である。

本発明の請求項５に係る情報処理装置は、プロセッサを有し、前記プロセッサは、身体の姿勢に関する情報を取得し、前記身体の表面における筋電位の情報を取得し、取得した前記姿勢に関する情報から、前記身体の動作を特定し、特定した前記動作の実現に必要な筋肉の活動状態を推定し、前記筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した前記活動状態と、の差を示す情報を出力する情報処理装置である。

本発明の請求項６に係るプログラムは、プロセッサを有するコンピュータに、身体の姿勢に関する情報を取得するステップと、前記身体の表面から測定された筋電位の情報を取得するステップと、取得した前記姿勢に関する情報から、前記身体の動作を特定するステップと、特定した前記動作の実現に必要な筋肉の活動状態を推定するステップと、前記筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した前記活動状態と、の差を示す情報を出力するステップと、を実行させるプログラムである。

請求項１、５、６に係る発明によれば、被測定者の動作と筋肉の活動状態とから、その動作における力みを推定することができる。
請求項２に係る発明によれば、被測定者の動作と筋肉で生じる筋電位とから、その動作における力みを推定することができる。
請求項３に係る発明によれば、ユーザは、動作により被測定者に力みが生じるタイミングを知ることができる。
請求項４に係る発明によれば、ユーザは、動作する被測定者の筋肉の部位に生じる力みの大きさを、その部位への刺激の強さにより知ることができる。

情報処理装置１の構成の例を示す図。 インタフェース１３により接続されるデバイスを説明するための図。 筋骨格モデルＤＢ１２１の例を示す図。 動作ＤＢ１２２の例を示す図。 筋肉により動く骨を説明する模式図。 筋電位ＤＢ１２３の例を示す図。 筋電位・筋張力関係情報の例を示す図。 情報処理装置１の機能的構成の例を示す図。 情報処理装置１の動作の流れの例を示すフロー図。 情報処理装置１が測定・推定する活動量の経時変化の例を示す図。 熟練者を測定したときの活動量差の経時変化の例を示す図。 初心者を測定したときの活動量差の経時変化の例を示す図。

＜実施形態＞
＜情報処理装置の構成＞
図１は、情報処理装置１の構成の例を示す図である。図１に示す情報処理装置１は、プロセッサ１１、メモリ１２、インタフェース１３、操作部１４、及び表示部１５を有する。これらの構成は、例えばバスで、互いに通信可能に接続されている。

プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラムを読出して実行することにより情報処理装置１の各部を制御する。プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

操作部１４は、各種の指示をするための操作ボタン、キーボード、マウス、タッチパネル等の操作子を備えており、操作を受付けてその操作内容に応じた信号をプロセッサ１１に送る。

表示部１５は、プロセッサ１１の制御の下、指定された画像を表示する。図１に示す表示部１５は、上述した画像を表示するための表示画面である液晶ディスプレイを有している。この液晶ディスプレイの上には、操作部１４の透明のタッチパネルが重ねて配置されてもよい。

インタフェース１３は、各種のデバイスをプロセッサ１１に接続し、それらのデバイスをプロセッサ１１に制御させる。図１に示すインタフェース１３は、カメラ１３１、及び筋電位測定器１３２をプロセッサ１１に接続する。

図２は、インタフェース１３により接続されるデバイスを説明するための図である。カメラ１３１は、図示しないレンズ等の光学系と、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子とを有するデジタルスチルカメラである。

図２に示すカメラ１３１は、測定の対象となる被測定者の身体Ｂを撮像して、その画像を示す画像データを生成する。そして、このカメラ１３１は、生成した画像データを、インタフェース１３を介してプロセッサ１１に供給する。プロセッサ１１は、カメラ１３１から取得した画像データにより示される画像から、身体Ｂの輪郭を抽出し、その姿勢に関する情報を生成する。プロセッサ１１は、例えば、キャニー法等のエッジ検出用アルゴリズムを用いて画像から輪郭を抽出する。また、プロセッサ１１は、抽出した輪郭に対して、例えば、畳み込みニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いて、身体Ｂの姿勢を特定する。

ここで「姿勢に関する情報」は、被測定者の頭、肩、腕、胴体、足のそれぞれの位置や向き等である。また、カメラ１３１は、周期的に身体Ｂを撮像するビデオカメラである。この場合、プロセッサ１１は、周期的に撮像された複数の画像から、身体Ｂの姿勢の変化を特定する。つまり、カメラ１３１は、身体Ｂの外観を撮像してそれを示す画像データを生成することにより、身体の姿勢に関する情報を準備する姿勢情報準備装置の例である。

なお、カメラ１３１は、身体Ｂの姿勢に関する情報を準備する装置であれば、デジタルスチルカメラに限らない。例えば、姿勢情報準備装置は、カメラ１３１に代えて、接触型ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサ等であってもよい。この場合、被測定者の身体Ｂには、作業に影響を与えない複数の部位に接触型ＭＥＭＳセンサが取り付けられ、それらの部位の加速度等が測定される。そして、この接触型ＭＥＭＳセンサは、測定した加速度等の情報をプロセッサ１１に「姿勢に関する情報」として供給すればよい。

図２に示す筋電位測定器１３２は、例えば筋電位センサであり、被測定者の身体Ｂの表面に取り付けられる。この筋電位測定器１３２は、取り付けた位置の皮下にある筋肉の筋電位を測定し、その筋電位を示す信号をプロセッサ１１に供給する。つまり、この筋電位測定器１３２は、身体の表面から筋電位を測定する筋電位測定器の例である。

図１に示すメモリ１２は、プロセッサ１１に読み込まれるオペレーティングシステム、各種のプログラム、データ等を記憶する記憶手段である。メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）を有する。なお、メモリ１２は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等を有してもよい。また、メモリ１２は、筋骨格モデルＤＢ１２１、動作ＤＢ１２２、及び筋電位ＤＢ１２３を記憶する。

図３は、筋骨格モデルＤＢ１２１の例を示す図である。筋骨格モデルＤＢ１２１は、骨及び筋肉の物理モデルを記憶するデータベースである。図３に示す筋骨格モデルＤＢ１２１は、骨モデル表１２１１、筋肉モデル表１２１２、及びユーザ表１２１３を有する。

骨モデル表１２１１は、人体の骨に関する情報を記述した表である。図３に示す骨モデル表１２１１は、骨ＩＤ、骨名、形状データ、及び可動域データの各項目を有する。骨ＩＤは、人体の骨を識別する識別情報である。骨名は、対応する骨ＩＤで識別される骨の名称である。形状データは、対応する骨ＩＤで識別される骨の三次元空間における形状を数値化したデータである。可動域データは、対応する骨ＩＤで識別される骨の動き得る領域（可動域という）を数値化したデータである。情報処理装置１は、この骨モデル表１２１１を参照して、例えば、標準的な人体の骨の形状や可動域を特定する。

筋肉モデル表１２１２は、人体の筋肉に関する情報を記述した表である。図３に示す筋肉モデル表１２１２は、筋肉ＩＤ、筋肉名、起始点、及び停止点の各項目を有する。筋肉ＩＤは、人体の筋肉を識別する識別情報である。筋肉名は、対応する筋肉ＩＤで識別される筋肉の名称である。起始点は、対応する筋肉ＩＤで識別される筋肉が付着する骨の位置であって、その筋肉の動作により動かない骨に付着する点である。停止点は、対応する筋肉ＩＤで識別される筋肉が付着する骨の位置であって、その筋肉の動作により動く骨に付着する点である。なお、起始点、及び停止点は、一つの筋肉につき複数、存在することもある。情報処理装置１は、この筋肉モデル表１２１２を参照して、例えば、標準的な人体の筋肉が付着している骨の位置や、その筋肉により動かされる骨を特定する。

ユーザ表１２１３は、被測定者であるユーザのそれぞれに固有の、骨及び筋肉に関する情報を記述する表である。図３に示すユーザ表１２１３は、ユーザＩＤ、ユーザ名、及びパラメータの各項目を有する。ユーザＩＤは、被測定者をそれぞれ識別する識別情報である。ユーザ名は、対応するユーザＩＤで識別されるユーザの氏名である。パラメータは、対応するユーザＩＤで識別されるユーザに固有の骨及び筋肉を示す各種の数値である。

このパラメータは、例えば、ユーザ個人の骨の大きさを算出するために、骨の形状データに乗算する係数を含んでもよい。また、このパラメータは、例えば、ユーザ個人の筋肉が出力する張力（筋張力という）の最大値を含んでもよい。

なお、このパラメータは、間接的にユーザの骨及び筋肉に関する情報を示した数値や名義尺度等であってもよい。例えば、このパラメータは、ユーザの性別や年齢、遺伝的特徴等の情報を含んでもよい。情報処理装置１は、このユーザ表１２１３と、上述した骨モデル表１２１１及び筋肉モデル表１２１２とを参照して、例えば、ユーザの骨及び筋肉の左右差や歪み等の特徴や、瞬発力、持久力等の能力を特定する。

図４は、動作ＤＢ１２２の例を示す図である。動作ＤＢ１２２は、身体の動作ごとに、その動作によって動く骨の情報を記憶するデータベースである。図４に示す動作ＤＢ１２２は、動作ＩＤリスト１２２１と、骨運動表１２２２とを記憶する。

動作ＩＤリスト１２２１は、被測定者が行う動作のそれぞれを識別する識別情報である動作ＩＤを列挙したリストである。動作ＩＤリスト１２２１に含まれる動作ＩＤには、それぞれ一つずつ骨運動表１２２２が対応付けて記憶されている。

骨運動表１２２２は、対応する動作ＩＤで識別される動作によって動かされる１以上の骨と、それらの骨のそれぞれが動くときの運動に関する情報とを記憶した表である。骨運動表１２２２において、骨ＩＤは、上述した筋骨格モデルＤＢ１２１における骨ＩＤと共通の識別情報であり、人体の骨を識別する。

並進運動情報は、対応する骨ＩＤで識別される骨が受ける、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の組合せで示される並進運動の情報である。回転モーメント情報は、対応する骨ＩＤで識別される骨が受ける、ヨー、ピッチ、ロールの組合せで示される回転モーメントの情報である。

負荷情報は、対応する骨ＩＤで識別される骨が受ける負荷の情報である。この負荷には、骨自身の質量に由来する重力が含まれてもよく、また、例えば、被測定者が上述した動作において手でダンベルやラケット、バット等の物体を持っている場合、それらの物体の質量に由来する重力が含まれてもよい。

情報処理装置１は、例えば、被測定者が行う動作を示す動作ＩＤを指定されたとき、この動作ＤＢ１２２を参照して、その動作ＩＤに対応する骨運動表１２２２を抽出する。また、情報処理装置１は、抽出した骨運動表１２２２に記述されている骨ＩＤで識別される骨の形状、質量、及びその骨に付着してその骨を動かす筋肉の質量等を特定する。そして、情報処理装置１は、上述した筋骨格モデルＤＢ１２１を参照して、これらの骨が、負荷情報で示される負荷を受けながら、並進運動情報、及び回転モーメント情報で示される運動をするときに、筋肉に生じる筋張力を算出する。

なお、或る動作を実現するために、筋肉が生じさせる必要がある筋張力の組合せは多数、存在することがある。図５は、筋肉により動く骨を説明する模式図である。図５に示す骨Ｂ１と骨Ｂ２とは、互いの端部で関節している。筋肉Ｍ１、及び筋肉Ｍ２は、いずれも起始点を骨Ｂ１に有し、かつ、停止点を骨Ｂ２に有する筋肉であり、骨Ｂ１に対して骨Ｂ２を運動させる。筋肉Ｍ１、及び筋肉Ｍ２は、いわゆる対をなす拮抗筋である。例えば、骨Ｂ１は上腕骨、骨Ｂ２は尺骨、筋肉Ｍ１は上腕二頭筋、筋肉Ｍ２は上腕三頭筋等である。

筋肉Ｍ１が収縮し、かつ、筋肉Ｍ２が弛緩すると、骨Ｂ２は位置Ｐ１から位置Ｐ２へ動く（動作Ｗ１という）。この動作Ｗ１は、例えば、図５に示す矢印方向に７ニュートンの力が作用することで実現する。このとき、筋肉Ｍ２が３ニュートンの力を、筋肉Ｍ１の収縮する方向に対する逆方向にかけながら弛緩しているならば、筋肉Ｍ１は、これを相殺して、かつ、骨Ｂ２に７ニュートンの力を上述した矢印方向にかける必要がある。この場合、筋肉Ｍ１が生じさせる必要がある力は、７ニュートンに３ニュートンを上乗せした１０ニュートンである。

情報処理装置１は、動作を構成する骨の運動に基づいて、それらの骨に作用させる必要がある最小の筋張力を計算する。例えば、図５に示す例の場合、情報処理装置１は、筋肉Ｍ２が筋肉Ｍ１の収縮を一切阻害しないで弛緩していると仮定して、動作Ｗ１の実現に筋肉Ｍ１が必要とする最小の筋張力を計算する。この場合、筋肉Ｍ１が生じさせる必要がある力は、７ニュートンのみである。

図６は、筋電位ＤＢ１２３の例を示す図である。筋電位ＤＢ１２３は、ユーザごとに、各筋肉に生じる筋電位と、その筋電位に対応する筋張力との関係を記憶するデータベースである。図５に示す筋電位ＤＢ１２３は、ユーザＩＤリスト１２３１と、筋電位・筋張力関係表１２３２とを記憶する。

ユーザＩＤリスト１２３１は、ユーザＩＤを列挙したリストである。ユーザＩＤリスト１２３１に列挙されているユーザＩＤは、上述した筋骨格モデルＤＢ１２１におけるユーザＩＤと共通の識別情報であり、被測定者であるユーザを識別する。ユーザＩＤリスト１２３１に含まれるユーザＩＤには、それぞれ一つずつ筋電位・筋張力関係表１２３２が対応付けて記憶されている。

筋電位・筋張力関係表１２３２は、対応するユーザＩＤで識別されるユーザの筋肉ごとに、その筋肉に生じる筋電位と、その筋電位が生じているときにその筋肉が発揮する筋張力との関係を示す情報を記憶する表である。筋電位・筋張力関係表１２３２における筋肉ＩＤは、上述した筋骨格モデルＤＢ１２１における筋肉ＩＤと共通の識別情報であり、被測定者の身体の筋肉を識別する。

筋電位・筋張力関係表１２３２における筋電位・筋張力関係情報は、筋肉ＩＤと対応付けて記憶されており、その筋肉ＩＤで識別される筋肉に生じる筋電位と筋張力との関係を示すデータを含む。図７は、筋電位・筋張力関係情報の例を示す図である。筋電位・筋張力関係表１２３２における筋電位・筋張力関係情報は、例えば、図７に示す検量線データを記憶する。

すなわち、筋電位・筋張力関係情報は、筋肉に生じている筋電位と、その筋電位が生じているときのその筋肉が発揮する筋張力との実測値の組であってもよく、また、それら実測値の組から特定される検量線であってもよい。情報処理装置１は、筋電位ＤＢ１２３の筋電位・筋張力関係表１２３２を参照して、ユーザごと、筋肉ごとに、その筋肉における筋電位と筋張力との関係を特定し、例えば、或る筋張力に対応する筋電位を算出する。

＜情報処理装置の機能的構成＞
図８は、情報処理装置１の機能的構成の例を示す図である。情報処理装置１のプロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを実行することにより、第１取得部１１１、第２取得部１１２、特定部１１３、推定部１１４、算出部１１５、及び出力部１１６として機能する。

第１取得部１１１は、姿勢情報準備装置の一例であるカメラ１３１により準備された、身体Ｂの姿勢に関する情報を取得する。第１取得部１１１が取得するこの情報は、例えば、カメラ１３１が周期的に撮像した画像を示す画像データである。

第２取得部１１２は、筋電位測定器１３２により測定された筋電位の情報を取得する。

特定部１１３は、第１取得部１１１が取得した、姿勢に関する情報から、身体の動作を特定する。

推定部１１４は、特定部１１３が特定した身体の動作の実現に必要な筋肉の、最小限の活動状態を推定する。この推定は、メモリ１２に記憶された筋骨格モデルＤＢ１２１、動作ＤＢ１２２、及び筋電位ＤＢ１２３を参照することにより行われる。

算出部１１５は、第２取得部１１２が取得した筋電位の情報から定まる筋肉の活動状態と、推定部１１４により推定された、その筋肉の最小限の活動状態と、の差を示す数値を算出する。なお、筋電位の情報から定まる筋肉の活動状態とは、筋張力であってもよく、筋電位そのものであってもよい。算出部１１５が算出する「差を示す数値」は、差を示す情報の例である。

出力部１１６は、算出部１１５が算出した差を示す数値を、表示部１５に表示させることにより出力する。

＜情報処理装置の動作＞
図９は、情報処理装置１の動作の流れの例を示すフロー図である。情報処理装置１のプロセッサ１１は、インタフェース１３を介してカメラ１３１から、姿勢に関する情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、プロセッサ１１は、取得したこの姿勢に関する情報に基づいて、被測定者が行う動作を特定する（ステップＳ１０２）。例えば、プロセッサ１１は、姿勢に関する情報の経時変化から、被測定者の身体の各部位（骨、筋肉等）の動きを導き、これにより被測定者の動作を特定する。

被測定者が行う動作を特定すると、プロセッサ１１は、その動作を実現するために、筋肉に必要な最小限の活動状態を推定する（ステップＳ１０３）。

また、プロセッサ１１は、インタフェース１３を介して筋電位測定器１３２から筋電位の測定値を取得する（ステップＳ１０４）。そして、プロセッサ１１は、取得したこの筋電位の測定値から、被測定者の筋肉の活動状態を算出する（ステップＳ１０５）。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０５で算出した筋肉の活動状態と、ステップＳ１０３で推定した、その筋肉の最小限の活動状態と、の差分を算出し（ステップＳ１０６）、その差分を出力する（ステップＳ１０７）。

図１０は、情報処理装置１が測定・推定する活動量の経時変化の例を示す図である。図１０に示すグラフは、横軸が時刻を、縦軸が活動量を、それぞれ示している。情報処理装置１は、動作Ｗ１、動作Ｗ２、及び動作Ｗ３を、この順で繋げた一連の動作を行うときの被測定者の姿勢を示す情報、及び筋電位の情報を取得する。

例えば、動作Ｗ１は、立位の被測定者が、決められた質量の物体を手に持ち、上腕骨を動かさずに、前腕を動かして、その物体を肘の高さまで持ち上げる動作である。また、例えば、動作Ｗ２は、上述した物体を肘の高さに保持したまま静止する動作である。そして、例えば、動作Ｗ３は、前腕を伸ばして、その前腕の端部である手で把持した上述の物体を下方に下げる動作である。

曲線Ａ０は、上述した一連の動作を実現するために、被測定者の筋肉に最小限、必要な活動量の推定値の経時変化を示す曲線である。情報処理装置１のプロセッサ１１は、被測定者に固有の骨及び筋肉の情報を、筋骨格モデルＤＢ１２１から読出して、その物理モデルを構築する。そして、プロセッサ１１は、カメラ１３１から取得した画像データを解析して、被測定者の一連の動作を特定し、これを解析して、この動作の実現に必要な最小限の力の方向、及び大きさを算出する。

プロセッサ１１は、算出した力の方向、及び大きさを、被測定者の筋肉にそれぞれ割当てて、筋肉ごとに、最小限、必要となる活動量を推定する。この活動量とは、例えば、一つの筋肉を代表する筋電位でもよいし、その筋肉により生じる筋張力であってもよい。

曲線Ａ１は、上述した一連の動作を実際に行ったときに測定された筋電位等の測定値から算出された、被測定者の筋肉の活動量の経時変化を示す曲線である。このときの被測定者は、この動作の熟練者である。

情報処理装置１のプロセッサ１１は、インタフェース１３を介して筋電位測定器１３２から、被測定者の筋電位の情報を取得する。そして、プロセッサ１１は、取得した筋電位の情報に基づいて、被測定者の筋肉の活動量を算出する。

図１１は、熟練者を測定したときの活動量差の経時変化の例を示す図である。図１１に示すグラフは、横軸が時刻を、縦軸が活動量差を、それぞれ示している。情報処理装置１は、上述した熟練者による動作に伴う実際の筋肉の活動量と、物理モデルにより推定したその動作の実現に最小限必要な筋肉の活動量との差（活動量差という）を、算出し、その変化をグラフによって表示部１５に表示する。

このとき、表示部１５は、図１１に示す通り、熟練者である被測定者の筋肉を測定した筋電位により定まる活動量を表した曲線Ａ１と、被測定者が行う一連の動作の実現に最小限必要となる筋肉の活動量の推定値を表した曲線Ａ０との差Ｄ１を表示する（Ｄ１＝Ａ１－Ａ０）。

ここで、活動量は筋電位そのものでもよい。この場合、情報処理装置１のプロセッサ１１は、動作の実現に筋肉が必要とする筋電位を推定し、筋電位測定器１３２から取得した筋電位と、推定した筋電位と、の差の経時変化をグラフにより表示するプロセッサの例である。

図１２は、初心者を測定したときの活動量差の経時変化の例を示す図である。図１２に示すグラフは、横軸が時刻を、縦軸が活動量差を、それぞれ示している。上述した一連の動作に熟練していない初心者である被測定者は、熟練者に比べて力む期間が長く、その力みの大きさも比較的大きい。そのため、情報処理装置１は、図１２に示す差Ｄ２を表示する。この差Ｄ２は、初心者の筋肉を測定した筋電位により定まる活動量を表した曲線Ａ２（図示しない）と、上述した曲線Ａ０との差である（Ｄ２＝Ａ２－Ａ０）。

一般的に「力み」は動作の速度を低下させ、可動域を制限するため、その動作の阻害要因である。しかし、この「力み」は、身体をコントロールして、その動作を正確に行うために必要な要素でもある。そのため、熟練した動作は、「力み」のタイミングや大きさ等に特徴があることが多い。

この表示により、熟練者が決められた動作を行うときに、どのタイミングでどの程度、力んでいるかが把握される。また、初心者が共通の動作を行うときの、力みの程度やタイミングも明らかになる。したがって、初心者の結果と、熟練者の結果と、を比較することで、初心者は、この動作を熟練するために意識すべき力みの大きさとタイミングとを学習することができる。

なお、情報処理装置１は、熟練者の動作における活動量差と、初心者の動作における活動量差と、をそれぞれ表示して、初心者であるユーザに比較させてもよいが、熟練者の動作における活動量そのものと、初心者の動作における活動量そのものと、の差を算出して表示してもよい。

プロセッサ１１は、例えば、操作部１４がユーザから終了の指示を受付ける等、予め決められた終了条件を満たしたか否かを判断する（ステップＳ１０８）。終了条件を満たしていない、と判断する場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）、プロセッサ１１は、処理をステップＳ１０１に戻す。一方、終了条件を満たした、と判断する場合（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）、プロセッサ１１は、処理を終了する。

上述した動作により、情報処理装置１は、被測定者の動作と筋肉の活動状態とから、その動作における力みを推定して出力する。したがって、情報処理装置１のユーザは、被測定者の動作のうち、力みの成分を、動作に必要な最小限の筋張力と区別して把握する。

＜変形例＞
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の変形例は、互いに組合されてもよい。

＜１＞
上述した実施形態において、情報処理装置１は、ＣＰＵで構成されるプロセッサ１１を有していたが、情報処理装置１を制御する制御手段は他の構成であってもよい。例えば、情報処理装置１は、ＣＰＵ以外にも各種のプロセッサ等を有してもよい。

ここでプロセッサとは広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えば上述したＣＰＵ等）や、専用のプロセッサ（例えばＧＰＵ： Graphics Processing Unit、ＡＳＩＣ： Application Specific Integrated Circuit、ＦＰＧＡ： Field Programmable Gate Array、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。

＜２＞
上述した実施形態におけるプロセッサの動作は、１つのプロセッサによって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。

また、プロセッサの各動作の順序は、上述した実施形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、適宜変更されてもよい。

＜３＞
上述した実施形態において、プロセッサ１１は、取得した筋電位と、推定した筋電位と、の差の経時変化をグラフにより表示していたが、この差が決められた条件を満たすときのタイミングを出力してもよい。例えば、図１１に示す活動量差の経時変化が得られたとき、プロセッサ１１は、この活動量差が決められた条件を満たしたタイミングをユーザに知らせてもよい。ここで、決められた条件は、例えば、算出された活動量差が閾値を超えるという条件であってもよいし、活動量差が極大値又は極小値を経過したという条件であってもよい。

＜４＞
上述した実施形態において、情報処理装置１は、ユーザに筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した活動状態と、の差を示す情報を表示する表示部１５を有していたが、他の出力装置を有してもよい。例えば、情報処理装置１は、ユーザの身体の部位に取り付けられ、その部位を刺激する出力装置を備えてもよい。

この場合、情報処理装置１のプロセッサ１１は、上述した差を算出すると、この出力装置を制御して、この差に関する筋肉に相当する部位を、この差の大きさに応じた強さで刺激してもよい。この場合、このプロセッサ１１は、ユーザに筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した活動状態と、の差を示す情報を生成したときに、この筋肉に相当する部位を、生成した情報が示す差の大きさに応じた強さで刺激するように、出力装置を制御するプロセッサの例である。

この構成によれば、ユーザは、熟練者を測定したデータを用いることで、その熟練者が動作において力む部位とその大きさ、タイミングを、身体への刺激により把握することができる。

＜５＞
上述した実施形態において、情報処理装置１は、インタフェース１３とともに、このインタフェース１３を介して接続されたカメラ１３１、及び筋電位測定器１３２を備えていたが、これらのデバイスは、情報処理装置１が備えてなくてもよい。この場合、これらのデバイスは、情報処理装置１の外部装置として、インタフェース１３を介して情報処理装置１に通信可能に接続されればよい。

すなわち、この情報処理装置１のプロセッサ１１は、身体の姿勢に関する情報を取得し、その身体の表面における筋電位の情報を取得し、取得したその姿勢に関する情報から、身体の動作を特定し、特定したその動作の実現に必要な筋肉の活動状態を推定し、取得した情報が示す筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した活動状態と、の差を示す情報を出力する情報処理装置が有するプロセッサの例である。

＜６＞
上述した実施形態において、情報処理装置１のプロセッサ１１によって実行されるプログラムは、プロセッサを有するコンピュータに、身体の姿勢に関する情報を取得するステップと、前記身体の表面から測定された筋電位の情報を取得するステップと、取得した前記姿勢に関する情報から、前記身体の動作を特定するステップと、特定した前記動作の実現に必要な筋肉の活動状態を推定するステップと、前記筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した前記活動状態と、の差を示す情報を出力するステップと、を実行させるプログラムの例である。

このプログラムは、磁気テープ及び磁気ディスク等の磁気記録媒体、光ディスク等の光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリ等の、コンピュータ装置が読取り可能な記録媒体に記憶された状態で提供し得る。また、このプログラムは、インターネット等の通信回線経由でダウンロードされてもよい。

１…情報処理装置、１１…プロセッサ、１１１…第１取得部、１１２…第２取得部、１１３…特定部、１１４…推定部、１１５…算出部、１１６…出力部、１２…メモリ、１２１…筋骨格モデルＤＢ、１２１１…骨モデル表、１２１２…筋肉モデル表、１２１３…ユーザ表、１２２…動作ＤＢ、１２２１…動作ＩＤリスト、１２２２…骨運動表、１２３…筋電位ＤＢ、１２３１…ユーザＩＤリスト、１２３２…筋電位・筋張力関係表、１３…インタフェース、１３１…カメラ、１３２…筋電位測定器、１４…操作部、１５…表示部、Ａ０…曲線（推定値）、Ａ１…曲線（熟練者の算出値）、Ａ２…曲線（初心者の算出値）。

Claims (6)

1. 身体の姿勢に関する情報を準備する姿勢情報準備装置と、
   前記身体の表面から筋電位を測定する筋電位測定器と、
   プロセッサと、を有し、前記プロセッサは、
   前記姿勢情報準備装置により準備された前記姿勢に関する情報を取得し、
   前記筋電位測定器により測定された前記筋電位の情報を取得し、
   取得した前記姿勢に関する情報から、前記身体の動作を特定し、
   特定した前記動作の実現に必要な筋肉の活動状態を推定し、
   前記筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した前記活動状態と、の差を示す情報を出力する
   情報処理装置。
2. 前記プロセッサは、
   前記動作の実現に前記筋肉が必要とする筋電位を推定し、
   取得した前記情報が示す前記筋電位と、推定した前記筋電位と、の差の経時変化をグラフにより表示する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記プロセッサは、
   前記差が決められた条件を満たすときのタイミングを出力する
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. ユーザの身体の部位に取り付けられ、該部位を刺激する出力装置を備え、
   前記プロセッサは、
   前記筋肉に相当する部位を、前記差の大きさに応じた強さで刺激するように、前記出力装置を制御する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. プロセッサを有し、前記プロセッサは、
   身体の姿勢に関する情報を取得し、
   前記身体の表面における筋電位の情報を取得し、
   取得した前記姿勢に関する情報から、前記身体の動作を特定し、
   特定した前記動作の実現に必要な筋肉の活動状態を推定し、
   前記筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した前記活動状態と、の差を示す情報を出力する
   情報処理装置。
6. プロセッサを有するコンピュータに、
   身体の姿勢に関する情報を取得するステップと、
   前記身体の表面から測定された筋電位の情報を取得するステップと、
   取得した前記姿勢に関する情報から、前記身体の動作を特定するステップと、
   特定した前記動作の実現に必要な筋肉の活動状態を推定するステップと、
   前記筋電位から定まる筋肉の活動状態と、推定した前記活動状態と、の差を示す情報を出力するステップと、
   を実行させるプログラム。

Images