JP2023119533A - 歩行分析装置、歩行分析方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な構成で歩行距離を精度よく取得することができる歩行分析装置、歩行分析方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】センサ装置３が検出する加速度は、被験者６の前後方向における第１加速度を含む。サーバ１は、第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施すことと、ハイパスフィルタ処理後の第１加速度データ列を構成する第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換することと、第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて被験者６の歩行距離を取得することとを行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、加速度の検出結果を用いた歩行分析装置、歩行分析方法及びプログラムに関する。

被験者の体に加速度センサや角速度センサを装着し、その検出結果を元に被験者の歩行状態を分析するシステムが知られている（下記特許文献を参照）。歩行状態の分析結果から、被験者の健康状態や身体機能の状態を把握できるため、介護やリハビリなど行いやすくすることができる。

特開２００８－１４８７２２号公報

ところで、加速度センサにより検出した加速度から歩行距離を求める場合、理論上は、加速度を積分して速度を求め、その速度を更に積分して距離を求めればよい。しかしながら、加速度の検出値にオフセット成分が誤差として含まれていると、２回の積分によってオフセット成分による誤差が時間と共に増大してしまい、算出される歩行距離の誤差が大きくなるという問題がある。このような誤差を減らすため、例えば、加速度センサ以外のセンサによって静止状態を検出して加速度センサの検出値を校正するなどの方法も考えられるが、センサが増えることによって構成が複雑になるという問題がある。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、簡易な構成で歩行距離を精度よく取得することができる歩行分析装置、歩行分析方法およびプログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様は、被験者に装着されたセンサ装置が検出する加速度に基づいて前記被験者の歩行状態を分析する歩行分析装置であって、処理部と、前記処理部において実行可能な命令を含んだプログラムを記憶する記憶部とを有し、前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の前後方向における第１加速度を含み、前記プログラムが、 前記第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施すことと、ハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度データ列を構成する前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換することと、前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の前記第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて前記被験者の歩行距離を取得することと行うための前記命令を含む。

本発明の第２の態様は、被験者に装着されたセンサ装置が検出する加速度に基づいて前記被験者の歩行状態を分析する歩行分析装置であって、前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の前後方向における第１加速度を含み、前記第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施す手段と、ハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度データ列を構成する前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換する手段と、前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の前記第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて前記被験者の歩行距離を取得する手段とを有する。

本発明に第３の態様は、被験者に装着されたセンサ装置が検出する加速度に基づいて前記被験者の歩行状態を分析する歩行分析装置において行う歩行分析方法であって、前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の前後方向における第１加速度を含み、前記歩行分析装置において、前記第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施すことと、ハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度データ列を構成する前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換することと、前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の前記第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて前記被験者の歩行距離を取得することとを含む。

本発明の第４の態様は、被験者に装着されたセンサ装置が検出する加速度に基づいて前記被験者の歩行状態を分析する歩行分析装置において実行可能な命令を含むプログラムであって、前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の前後方向における第１加速度を含み、前記第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施すことと、ハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度データ列を構成する前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換することと、前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の前記第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて前記被験者の歩行距離を取得することとを行うための前記命令を含む。

本発明によれば、簡易な構成で歩行距離を精度よく取得することができる歩行分析装置、歩行分析方法およびプログラムを提供できる。

図１は、本実施形態に係るサーバを含んだシステムの構成の一例を示す図である。 図２は、センサ装置の構成の一例を示す図である。 図３は、図１に示すシステムによる加速度データの収集、歩行分析、分析結果の表示に関する動作を説明するためのフローチャートである。 図４は、サーバにおける歩行分析処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図５は、歩行距離を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図６は、ハイパスフィルタ処理で用いる係数と歩行距離の誤差との関係を調べたグラフである。 図７は、合成加速度及び左右変位の波形の例を示す図である。 図８は、左右変位を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図９Ａは、左右方向の速度を近似直線により補正した例を示す図である。図９Ｂは、左右方向の変位を近似直線により補正した例を示す図である。 図１０は、歩行分析結果を表示する画面の例を示す図である。

図１は、本実施形態に係るサーバ１を含んだシステムの構成の一例を示す図である。図１に示すシステムは、被験者６に装着されるセンサ装置３と、センサ装置３が検出する加速度に基づいて被験者６の歩行状態を分析する処理などを行うサーバ１と、サーバ１による歩行状態の分析結果を閲覧するための端末装置４とを有する。サーバ１は、は、インターネットなどの通信ネットワーク９を介してセンサ装置３及び端末装置４と通信可能である。サーバ１は、本発明の歩行分析装置の一例である。

［サーバ１］
サーバ１は、通信ネットワーク９を介してセンサ装置３から各種のデータ（加速度データ、心拍データ、体温データ、測位データなど）を取得する処理や、加速度データに基づいて被験者６の歩行状態を分析する処理、端末装置４からの要求に応じて被験者６の歩行状態の分析結果を端末装置４に提供する処理などを行う。サーバ１は、データベース管理装置２のデータベース（２１、２２）にアクセス可能である。図１の例において、サーバ１は、通信部１１と、記憶部１４と、処理部１５を有する。

通信部１１は、通信ネットワーク９を介して他の装置（センサ装置３、端末装置４など）と通信を行うための装置であり、例えば所定の通信規格（無線ＬＡＮ、イーサネット（登録商標）など）に準拠して通信を行う通信機器（ネットワークインターフェースカードなど）を含む。

記憶部１４は、処理部１５において実行されるプログラム１４１の命令や、処理部１５による処理の過程で一時的に保存されるデータ、処理部１５の処理に利用されるデータ、処理部１５の処理の結果として得られたデータなどを記憶する。記憶部１４は、例えば、主記憶装置（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）と補助記憶装置（フラッシュメモリ、ＳＳＤ、ハードディスク、メモリカード、光ディスクなど）を含んでよい。記憶部１４は、１つの記憶装置から構成されてもよいし、複数の記憶装置から構成されてもよい。記憶部１４が複数の記憶装置から構成される場合、各記憶装置は、コンピュータのバスや他の任意の情報伝送手段を介して処理部１５と接続される。

プログラム１４１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＵＳＢメモリ、メモリカード、光ディスク、その他の非一時的な有形の媒体）に記録されたものを図示しない読み取り装置から入力して記憶部１４に記憶させてもよいし、通信部１１において他の装置から受信したものを記憶部１４に記憶させてもよい。

処理部１５は、サーバ１の全体的な動作を統括的に司り、所定の情報処理を実行する。処理部１５は、例えば、記憶部１４に格納された１つ以上のプログラム１４１の命令に従って処理を実行する１つ以上のプロセッサ（ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰなど）を含む。処理部１５は、記憶部１４に格納されたプログラム１４１の命令を１つ以上のプロセッサが実行することにより、コンピュータとして動作する。サーバ１は、このような複数のコンピュータを含んでもよく、これらのコンピュータが任意の通信ネットワークを介して通信を行うことにより連携して処理を実行してもよい。

処理部１５は、特定の機能を実現するように構成された１つ以上の専用のハードウェア（ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなど）を含んでもよい。この場合、処理部１５は、本実施形態に関わる全ての処理をコンピュータにおいて実行してもよいし、少なくとも一部の処理を専用のハードウェアにおいて実行してもよい。

［データベース管理装置２］
データベース管理装置２は、種々の情報を記憶したデータベース（２１、２２）を有する。サーバ１とデータベース管理装置２は、任意の通信回線（ＬＡＮ、専用回線網、インターネットなど）を介して通信可能である。データベース管理装置２は、図１の例において、利用者データベース２１と利用記録データベース２２を有する。例えばデータベース管理装置２は、これらのデータベースを構成する１つ以上のコンピュータを備えており、コンピュータの記憶装置を用いてデータベースの情報を記憶する。なお、サーバ１とデータベース管理装置２は、共通のコンピュータによって構成されていてもよい。以下の説明では、データベースを「ＤＢ」と省略して記載する場合がある。

利用者ＤＢ２１は、本システムの利用者に関する情報を記憶する。利用者には、センサ装置３を装着する被験者６や、端末装置４によって歩行状態の分析結果を閲覧する関係者（被験者６の家族や、介護施設の担当者など）が含まれる。利用者に関する情報としては、例えば、利用者の識別情報、利用者の区分（被験者、家族、関係者など）、利用者の個人情報（氏名、住所、連絡先など）、サーバ１にログインするための認証情報などを含んでよい。

利用記録ＤＢ２２は、被験者６のセンサ装置３から取得した各種のデータ（加速度データ、心拍データ、体温データ、測位データなど）や、これらのデータの分析結果（歩行分析の結果など）など記憶する。

［センサ装置３］
センサ装置３は、被験者６に装着される装置であり、各種のセンサを備える。センサ装置３は、各センサで収集したデータをサーバ１にアップロードする。図２は、センサ装置３の構成の一例を示す図である。図２に示すセンサ装置３は、通信部３１と、入力部３２と、表示部３３と、加速度センサ３４と、温度センサ３５と、心拍センサ３６と、測位部３７と、記憶部３８と、処理部３９とを有する。

通信部３１は、通信ネットワーク９を介して他の装置（サーバ１など）と通信を行うための装置であり、例えば所定の通信規格（移動体通信規格など）に準拠して通信を行う通信機器を含む。図１の例において、通信部１１は、通信ネットワーク９につながる移動体通信網の基地局８と無線通信を行う。

入力部３２は、ユーザの操作に応じた指示やその他の情報を処理部３９に入力する。例えば、入力部３２は、タッチパネル、タッチパッド、キーボード、マウス、ボタン、スイッチ、マイク、カメラなどの入力機能を備えた機器を少なくとも１つ含む。

表示部３３は、処理部３９において生成される映像信号に応じた映像を表示する装置であり、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プロジェクタなどの表示機器を含む。

加速度センサ３４は、物体の加速度を検出するセンサであり、例えば、物体の変形に伴う静電容量の変化、ピエゾ効果による抵抗値の変化などに基づいて加速度に対応した信号を出力する。本実形態において、加速度センサ３４は、直交する３軸の加速度を検出する。すなわち、加速度センサ３４は、被験者６の前後方向の加速度（第１加速度）、上下方向の加速度（第２加速度）、及び、左右方向の加速度（第３加速度）をそれぞれ検出する。

温度センサ３５は、被験者６の体温を検出するためのセンサであり、例えば熱電対やサーミスタなどの素子によって温度を検出する。
心拍センサ３６は、例えば血液量による光の透過や反射の違い、電気抵抗の変化などに基づいて被験者６の心拍を検出する。
測位部３７は、例えばＧＮＳＳの測位衛星からの電波に基づく測位や、移動体通信網の基地局からの電波に基づく測位などを行い、地理的な位置を示す位置情報を取得する。

記憶部３８は、処理部３９において実行されるプログラム３８１の命令や、処理部３９による処理の過程で一時的に保存されるデータ、処理部３９の処理に利用されるデータ、処理部３９の処理の結果として得られたデータなどを記憶する。記憶部３８は、例えば、主記憶装置（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）と補助記憶装置（フラッシュメモリ、ＳＳＤ、ハードディスク、メモリカード、光ディスクなど）を含んでよい。記憶部３８は、１つの記憶装置から構成されてもよいし、複数の記憶装置から構成されてもよい。記憶部３８が複数の記憶装置から構成される場合、各記憶装置は、コンピュータのバスや他の任意の情報伝送手段を介して処理部３９と接続される。

プログラム３８１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＵＳＢメモリ、メモリカード、光ディスク、その他の非一時的な有形の媒体）に記録されたものを図示しない読み取り装置から入力して記憶部３８に記憶させてもよいし、通信部３１において他の装置から受信したものを記憶部３８に記憶させてもよい。

処理部３９は、センサ装置３の全体的な動作を統括的に司り、所定の情報処理を実行する。処理部３９は、例えば、記憶部３８に格納された１つ以上のプログラム３８１の命令に従って処理を実行する１つ以上のプロセッサ（ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰなど）を含む。処理部３９は、記憶部３８に格納されたプログラム３８１の命令を１つ以上のプロセッサが実行することにより、コンピュータとして動作する。

処理部３９は、特定の機能を実現するように構成された１つ以上の専用のハードウェア（ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなど）を含んでもよい。この場合、処理部３９は、本実施形態に関わる全ての処理をコンピュータにおいて実行してもよいし、少なくとも一部の処理を専用のハードウェアにおいて実行してもよい。

［端末装置４］
端末装置４は、サーバ１によってデータベース管理装置２の利用記録ＤＢ２２に保存されたセンサ装置３の検出結果に関する情報（各センサの検出結果、分析結果など）を閲覧するためにユーザ（例えば被験者６自身やその家族、介護施設の担当者など）が操作する装置である。端末装置４は、例えばスマートフォン、タブレット、携帯電話機、ノート型ＰＣ、デスクトップ型ＰＣなどの通信機能を備える情報機器でもよい。

ここで、上述した構成を有するシステムの動作について、図４のフローチャートを参照して説明する。

センサ装置３の処理部３９は、入力部３２において歩行分析の開始の指示が入力されると（ＳＴ１０５）、加速度センサ３４において３軸の加速度（第１加速度、第２加速度、第３加速度）を検出し、それぞれの時系列のデータ（第１加速度データ列、第２加速度データ列、第３加速度データ列）を記憶部３８に保存する。所定の時間ＴＸ分（例えば１０秒）のデータを収集すると、処理部３９は加速度センサ３４における加速度の検出を終了して（ＳＴ１１０）、記憶部３８に保存した時系列の加速度データ（第１加速度データ列、第２加速度データ列、第３加速度データ列）をサーバ１にアップロードする（ＳＴ１２０）。

サーバ１の処理部１５は、センサ装置３から時系列の加速度データ（第１加速度データ列、第２加速度データ列、第３加速度データ列）を取得すると、取得したこれらのデータに基づいて、被験者６の歩行状態に関する歩行分析処理を行う（ＳＴ１２０）。歩行分析処理の詳しい内容については後述する。処理部１５は、歩行分析処理の結果を利用記録ＤＢ２２に記録する（ＳＴ１２５）

サーバ１の処理部１５は、特定の被験者６について得られた歩行分析処理の結果の閲覧を求める閲覧要求を端末装置４から受信すると（ＳＴ１３０）、データベース管理装置２の利用記録ＤＢ２２から該当する被験者６についての分析結果を取得する（ＳＴ１３５）。処理部１５は、取得した分析結果を画面に表示させるための表示情報を生成し、要求元の端末装置４に提供する（ＳＴ１４０）。端末装置４は、サーバ１から提供された表示情報に基づいて、歩行分析処理の結果をディスプレイの画面に表示する（ＳＴ１４５）。

図４は、サーバ１における歩行分析処理（ＳＴ１２０：図３）の一例を説明するためのフローチャートである。

ＳＴ２００：
サーバ１の処理部１５は、被験者６の前後方向の第１加速度に基づいて、時間Ｔｘにおける被験者６の歩行距離を取得する。

図５は、歩行距離を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
サーバ１の処理部１５は、第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施す（ＳＴ３００）。ハイパスフィルタ処理は、例えば次の漸化式で表される。

Ｂ（ｎ）＝β・Ａ（ｎ）－β・Ａ（ｎ－１） …（１）

式（１）における「Ａ（ｎ）」はハイパスフィルタ前の（元の）第１加速度を示し、「Ｂ（ｎ）」「Ｂ（ｎ－１）」はハイパスフィルタ処理後の第１加速度を示す。「ｎ」はデータ列における順番を示しており、第１加速度が検出された１つの時刻に対応する。「β」は、１より小さい正の値を持つ係数である。この係数βは、本発明における「所定の係数」の一例である。

ここで、「ｎ」に対応する１つの時刻を「時刻ｎ」と呼ぶことにすると、「Ａ（ｎ）」「Ｂ（ｎ）」「Ｂ（ｎ－１）」はそれぞれ次のように説明することができる。

「Ａ（ｎ）」…時刻ｎに対応するハイパスフィルタ処理前の第１加速度のデータ
「Ｂ（ｎ）」…時刻ｎに対応するハイパスフィルタ処理後の第１加速度のデータ
「Ｂ（ｎ－１）」…時刻ｎに対して１つ前の時刻（ｎ－１）に対応するハイパスフィルタ処理後の第１加速度のデータ

式（１）は、以下のように変形することができる。

Ｂ（ｎ）＝（１－α）・Ａ（ｎ）－（１－α）・Ｂ（ｎ－１）
＝Ａ（ｎ）－｛α・Ａ（ｎ）＋（１－α）・Ｂ（ｎ－１）｝
＝Ａ（ｎ）－Ｂ’（ｎ） …（２）
ただし、
α＝１－β …（３）
Ｂ’（ｎ）＝α・Ａ（ｎ）＋（１－α）・Ｂ（ｎ－１） …（４）

「α」は、１より小さい正の値を持つ係数である。
式（４）に示す「Ｂ’（ｎ）＝α・Ａ（ｎ）＋（１－α）・Ｂ（ｎ－１）」は、元の第１加速度にローパスフィルタ処理を施す漸化式である。従って、式（１）に示すハイパスフィルタの漸化式は、元の第１加速度からローパスフィルタ処理した第１加速度を削除するものと言い換えることができる。

ステップＳＴ３００においてハイパスフィルタ処理後の第１加速度データ列が得られると、サーバ１の処理部１５は、この第１加速度データ列を構成する第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換する（ＳＴ３０５）。

次に、サーバ１の処理部１５は、第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の第１加速度データ列に対して積分を施す。例えばサーバ１の処理部１５は、各データを絶対値に変換した後の第１加速度データ列に対して台形積分を行う（ＳＴ３１０）。処理部１５は、この積分の結果に基づいて、時間Ｔｘの間に歩いた被験者６の歩行距離を取得する。

図６は、ステップＳＴ３００（図５）のハイパスフィルタ処理で用いる式（３）の係数αと、ステップＳＴ３１０で取得した歩行距離の実測値に対する誤差との関係を調べたグラフである。図６は、第１加速度に基づいて取得した歩行距離と実測の歩行距離との誤差が、係数α（０～０．４）に応じて変化することを示す４本の折れ線グラフを含む。４本の折れ線グラフは、それぞれ４通りの歩数（１０歩、１７歩、２１歩、３３歩）の条件で得られたものである。歩行距離の取得に用いた第１加速度のサンプリング周期は３０［ｍｓ］である。
図６のグラフを見ると、係数αの値が「０．１」の付近で誤差が最も小さくなっており、取得した歩行距離のばらつきもこの付近で最小となっている。従って、係数αの値（すなわちハイパスフィルタのカットオフ周波数）を調節することによって、精度のよい歩行距離を取得できることが分かる。

このように、本実施形態によれば、加速度センサ以外の別のセンサを用いたりせずとも、ハイパスフィルタのカットオフ周波数（係数αの値）を調節することにより、簡易な構成で精度のよい歩行距離を取得することができる。

ＳＴ２０５：
図４に戻る。
サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ２００において歩行距離を取得すると、この歩行距離を時間ＴＸ（歩行時間）で割ることにより、歩行速度を取得する。

ＳＴ２１０：
次にサーバ１の処理部１５は、後述するステップＳＴ２２０～ＳＴ２５０において歩行の一歩一歩を識別するために用いられる合成加速度を取得する。すなわち処理部１５は、被験者６の上下方向における第２加速度のデータの時系列である第２加速度データ列と、前後方向における第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列とを合成することにより、合成加速度のデータの時系列である合成加速度データ列を取得する。

この場合、合成加速度は、第１加速度と第２加速度とをそれぞれ二乗して加算し、その加算結果の平方根により計算される。合成加速度は、前後方向の第１加速度のベクトルと上下方向の第１加速度のベクトルとを合成することにより得られる合成ベクトルの大きさに相当する。

ＳＴ２１５：
サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ２１０において合成加速度データ列を取得すると、この合成加速度データ列が表す波形において極小となるピークを「加速度ピーク」として特定する。またこの場合、処理部１５は、合成加速度データ列に対して先にハイパスフィルタ処理を施し、ハイパスフィルタ処理を施した後の合成加速度データ列が表す波形に生じる加速度ピークを特定するようにする。ハイパスフィルタ処理の内容は、特に限定されないが、例えば上述したステップＳＴ３００（図５）におけるハイパスフィルタ処理と同様のものでもよい。これにより、検出される加速度のオフセットの変動によるピーク位置の変動が抑制されるため、安定した加速度ピークを取得することができる。

また、上記の例では合成加速度データ列が表す波形において極小となるピークを「加速度ピーク」として特定しているが、当該波形において極大となるピークを「加速度ピーク」として特定することも可能である。ただし、極大となるピークに比べて極小となるピークの方が鋭く深いピークになる傾向があるため、極小となるピークを「加速度ピーク」として特定することによって、より安定的にピークを特定することができる。

ＳＴ２２０：
サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ２１５において合成加速度データ列の波形に生じる加速度ピークの数に基づいて、被験者６の歩行における歩数を取得する。合成加速度データ列は被験者６の一歩のたびに「加速度ピーク」を生じるため、「加速度ピーク」の数を数えることによって歩数を取得することができる。

ＳＴ２２５：
サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ２２０において歩数を取得すると、この取得した歩数と歩行距離（ＳＴ２００）とに基づいて、被験者６の歩行における歩幅を取得する。すなわち、処理部１５は、ステップＳＴ２００で取得した歩行距離をステップＳＴ２２０で取得した歩数で割ることにより、一歩の歩幅を取得する。

ＳＴ２３０：
サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ２１５において特定した合成加速度データ列の「加速度ピーク」に基づいて、歩行周期を取得する。歩行周期は、右足の一歩の時間と左足の一歩の時間とを合わせた二歩の時間である。具体的には、処理部１５は、３つの隣接した加速度ピークにおける最初の加速度ピークと最後の加速度ピークとの間隔に基づいて、歩行周期を取得する。

図７は、合成加速度の波形の例を示す。図７において「ＰＡ」が加速度ピークであり、「ＴＰ」が歩行周期である。図７に示すように、隣接する３つの加速度ピークＰＡにおける最初の加速度ピークＰＡと最後の加速度ピークＰＡとの間隔から歩行周期を取得することができる。

サーバ１の処理部１５は、例えば、合成加速度の波形において、隣接する３つの加速度ピークＰＡの組み合わせの全てについて歩行周期を取得し、取得した歩行周期の平均値を代表的な歩行周期として算出してもよい。

ＳＴ２３５：
サーバ１の処理部１５は、合成加速度の波形における複数の歩行周期を取得すると、それらの歩行周期のばらつきを取得する。例えば処理部１５は、複数の歩行周期の標準偏差を歩行周期のばらつきとして算出する。

ＳＴ２４０：
サーバ１の処理部１５は、左右方向における第３加速度のデータの時系列である第３加速度データ列に基づいて、被験者６の左右方向の変位（左右変位）を示すデータの時系列である左右変位データ列を取得する。

図８は、左右変位を取得する処理（ＳＴ）の一例を説明するためのフローチャートである。
まずサーバ１の処理部１５は、左右方向の第３加速度データ列にハイパスフィルタ処理を施す（ＳＴ４００）。ハイパスフィルタ処理の内容は、特に限定されないが、例えば上述したステップＳＴ３００（図５）におけるハイパスフィルタ処理と同様のものでもよい。これにより、検出される加速度のオフセットの変動によるピーク位置の変動が抑制されるため、後述するステップＳＴ２４５において安定した変位ピークを取得することができる。

次にサーバ１の処理部１５は、ハイパスフィルタ処理を施した後の第３加速度データ列に積分（例えば台形積分）を行い、この積分の結果に基づいて、左右方向における速度のデータの時系列である速度データ列を取得する（ＳＴ４０５）。

サーバ１の処理部１５は、速度データ列が表す波形の近似直線である速度近似直線を取得する（ＳＴ４１０）。例えば処理部１５は、最小二乗法などの公知の近似手法を用いて速度近似直線を算出してよい。

サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ４０５で取得した速度データ列からステップＳＴ４１０で取得した速度近似直線を減算することにより、補正速度データ列を取得する（ＳＴ４１５）。

サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ４１５で得た補正速度データ列に積分（例えば台形積分）を行い、この積分の結果に基づいて、左右方向における変位のデータの時系列である変位データ列を取得する（ＳＴ４２０）。

サーバ１の処理部１５は、変位データ列が表す波形の近似直線である変位近似直線を取得する（ＳＴ４２５）。例えば処理部１５は、最小二乗法などの公知の近似手法を用いて変位近似直線を算出してよい。

サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ４２０で取得した変位データ列からステップＳＴ４２５で取得した変位近似直線を減算することにより、補正変位データ列を取得する。この補正変位データ列が、左右変位データ列となる（ＳＴ４３０）。

図９Ａは、左右方向の速度を近似直線により補正した例を示す図である。図９Ａに示すように、ステップＳＴ４０５で得られる速度データ列の波形は、積分によるオフセットの蓄積によって、速度ゼロの中心から時間と共に離れていく。ステップＳＴ４１５で得られる補正速度データ列は、この速度データ列の波形から速度近似直線を減算することによって、図９Ａに示すように、オフセットの蓄積による速度ゼロの中心からのずれが補正される。
また図９Ｂは、左右方向の変位を近似直線により補正した例を示す図である。図９Ｂに示すように、ステップＳＴ４２０で得られる変位データ列の波形は、積分によるオフセットの蓄積によって、左右の中心位置から時間と共に離れていく。ステップＳＴ４３０で得られる補正速度データ列は、この速度データ列の波形から速度近似直線を減算するため、図９Ｂに示すように、オフセットの蓄積による中心位置からのずれが補正される。

このように、第３加速度から左右変位を取得する過程における２回の積分において、積分後のデータ列（速度データ列、変位データ列）か近似直線（速度近似直線、変位近似直線）を減算する補正を行うことにより、加速度データに含まれるオフセットの蓄積による波形の中心からのずれが抑制されるため、後述するステップＳＴ２４５において安定した変位ピークを取得することが可能となる。

ＳＴ２４５：
図４に戻る。
サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ２４０で左右変位データ列を取得すると、この左右変位データが表す波形において極大又は極小となるピークである変位ピークを特定する（図７を参照）。

ＳＴ２５０：
サーバ１の処理部１５は、左右変位データが表す波形の各変位ピークを特定すると、２つの隣接した加速度ピークＰＡの間隔であって、右方向の変位ピークＰＲを挟んだ２つの加速度ピークＰＡの間隔に基づいて、被験者６の歩行における右足の１歩の着地時間ＴＲを取得する。
また処理部１５は、２つの隣接した加速度ピークＰＡの間隔であって、左方向の変位ピークＰＬを挟んだ２つの加速度ピークＰＡの間隔に基づいて、被験者６の歩行における左足の１歩の着地時間ＴＬを取得する。
図７の例では、右足の１歩の着地時間ＴＲが８つ存在し、左足の１歩の着地時間ＴＬが７つ存在している。

サーバ１の処理部１５は、図７に示すように一歩の着地時間ＴＲ、ＴＬをそれぞれ取得すると、右足の一歩の着地時間ＴＲを累積した右足着地期間、及び、左足の一歩の着地時間ＴＬを累積した左足着地期間をそれぞれ取得する。これにより、左足と右足との間における歩行動作の偏りを把握することができる。

ＳＴ２５５：
サーバ１の処理部１５は、上述の各ステップ（ＳＴ２００～ＳＴ２５０）で得られた歩行状態の分析項目に基づいて、歩行状態を様々な観点から評価する評価点を取得する。例えば、処理部１５は、歩行周期のばらつき（ＳＴ２３５）に基づくリズム評価点、歩行速度（ＳＴ２０５）に基づく歩行速度評価点、歩幅（ＳＴ２２５）に基づく歩幅評価点、第２加速度の標準偏差に基づくダイナミズム評価点、上記の各評価点に基づいて総合的に与えられる総合評価点などを所定の評価基準に基づいて算出する。

ＳＴ２６０：
サーバ１の処理部１５は、前後方向の第１加速度と左右方向の第３加速度のそれぞれについて近似直線を求めて、第１加速度及び第３加速度からそれぞれの近似直線を減算する補正を行う。これにより、補正後の第１加速度及び第３加速度では、周期的に変化する成分とは無関係なオフセット成分が除去される。

ＳＴ２６５：
サーバ１の処理部１５は、ステップＳＴ２６０において補正した第１加速度及び第３加速度の２次元ヒストグラムを作成し、その画像を利用記録ＤＢ２２に保存する。図１０は、２次元ヒストグラムを含んだ分析結果の表示画面の例を示す。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々のバリエーションを含んでいる。

例えば、図１の例において、センサ装置３が被験者６の腕に装着されているが、センサ装置３の装着部位は腕以外の場所（例えば腰、腹部、頭部など）でもよい。

上述の実施形態では、サーバ１において歩行分析処理が行われているが、これに限定されず、例えばセンサ装置３において歩行分析処理が行われてもよいし、サーバ１とセンサ装置３の各々に歩行分析処理の実行が分担されてもよい。

１…サーバ、１１…通信部、１４…記憶部、１４１…プログラム、１５…処理部、２…データベース管理装置、２１…利用者データベース、２２…利用記録データベース、３…センサ装置、３１…通信部、３２…入力部、３３…表示部、３４…加速度センサ、３５…温度センサ、３６…心拍センサ、３７…測位部、３８…記憶部、３８１…プログラム、３９…処理部、４…端末装置、６…被験者、８…基地局、９…通信ネットワーク、

Claims (12)

1. 被験者に装着されたセンサ装置が検出する加速度に基づいて前記被験者の歩行状態を分析する歩行分析装置であって、
   処理部と、
   前記処理部において実行可能な命令を含んだプログラムを記憶する記憶部とを有し、
   前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の前後方向における第１加速度を含み、
   前記プログラムが、
   前記第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施すことと、
   ハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度データ列を構成する前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換することと、
   前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の前記第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて前記被験者の歩行距離を取得することと
   を行うための前記命令を含む、
   歩行分析装置。
2. 前記第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施すことは、１つの時刻に対応するハイパスフィルタ処理前の前記第１加速度のデータに所定の係数を乗じて得られる値から、当該１つの時刻に対して１つ前の時刻に対応するハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度のデータに前記所定の係数を乗じて得られる値を減算した結果に基づいて、当該１つの時刻に対応するハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度のデータを取得することを含む、
   請求項１に記載の歩行分析装置。
3. 前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の上下方向における第２加速度を含み、
   前記プログラムが、
   前記第２加速度のデータの時系列である第２加速度データ列と前記第１加速度データ列とを合成した合成加速度データ列を取得することと、
   前記合成加速度データ列が表す波形において極小となるピーク、及び、当該波形において極大となるピークのいずれか一方を加速度ピークとして特定することと、
   特定した前記加速度ピークの数に基づいて、前記被験者の歩行における歩数を取得することと、
   を行うための前記命令を含む、
   請求項１又は２に記載の歩行分析装置。
4. 前記プログラムが、
   前記合成加速度データ列にハイパスフィルタ処理を施すこと
   を行うための前記命令を含み、
   前記加速度ピークを特定することは、ハイパスフィルタ処理を施した後の前記合成加速度データ列が表す波形に生じる前記加速度ピークを特定することを含む、
   請求項３に記載の歩行分析装置。
5. 前記プログラムが、
   取得した前記歩行距離と取得した前記歩数とに基づいて、前記被験者の歩行における歩幅を取得すること
   を行うための前記命令を含む、
   請求項３又は４に記載の歩行分析装置。
6. 前記プログラムが、
   ３つの隣接した前記加速度ピークにおける最初の前記加速度ピークと最後の前記加速度ピークとの間隔に基づいて、前記被験者の歩行における歩行周期を取得すること
   を行うための前記命令を含む、
   請求項３～５のいずれか一項に記載の歩行分析装置。
7. 前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の左右方向における第３加速度を含み、
   前記プログラムが、
   前記第３加速度のデータの時系列である第３加速度データ列に基づいて、前記被験者の左右方向の変位を示すデータの時系列である左右変位データ列を取得することと、
   前記左右変位データ列が表す波形において極大又は極小となるピークである変位ピークを特定することと、
   ２つの隣接した前記加速度ピークの間隔であって、右方向の前記変位ピークを挟んだ２つの前記加速度ピークの間隔に基づいて、前記被験者の歩行における右足の１歩の着地時間を取得することと、
   ２つの隣接した前記加速度ピークの間隔であって、左方向の前記変位ピークを挟んだ２つの前記加速度ピークの間隔に基づいて、前記被験者の歩行における左足の１歩の着地時間を取得することと
   を行うための前記命令を含む、
   請求項３～６のいずれか一項に記載の歩行分析装置。
8. 前記プログラムが、
   前記右足の１歩の着地時間を累積した右足着地時間、及び、前記左足の１歩の着地時間を累積した左足着地時間をそれぞれ取得すること
   を行うための前記命令を含む、
   請求項７に記載の歩行分析装置。
9. 前記左右変位データ列を取得することは、
   前記第３加速度データ列にハイパスフィルタ処理を施すことと、
   ハイパスフィルタ処理を施した後の前記第３加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて、左右方向における速度のデータの時系列である速度データ列を取得することと、
   前記速度データ列が表す波形の近似直線である速度近似直線を取得することと、
   前記速度データ列から前記速度近似直線を減算した補正速度データ列を取得することと、
   前記補正速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて、左右方向における変位のデータの時系列である変位データ列を取得することと、
   前記変位データ列が表す波形の近似直線である変位近似直線を取得することと、
   前記変位データ列から前記変位近似直線を減算した補正変位データ列を、前記左右変位データ列として取得することとを含む、
   請求項７又は８に記載の歩行分析装置。
10. 被験者に装着されたセンサ装置が検出する加速度に基づいて前記被験者の歩行状態を分析する歩行分析装置であって、
    前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の前後方向における第１加速度を含み、
    前記第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施す手段と、
    ハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度データ列を構成する前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換する手段と、
    前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の前記第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて前記被験者の歩行距離を取得する手段と
    を有する歩行分析装置。
11. 被験者に装着されたセンサ装置が検出する加速度に基づいて前記被験者の歩行状態を分析する歩行分析装置において行う歩行分析方法であって、
    前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の前後方向における第１加速度を含み、
    前記歩行分析装置において、
    前記第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施すことと、
    ハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度データ列を構成する前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換することと、
    前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の前記第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて前記被験者の歩行距離を取得することと
    を含む、
    歩行分析方法。
12. 被験者に装着されたセンサ装置が検出する加速度に基づいて前記被験者の歩行状態を分析する歩行分析装置において実行可能な命令を含むプログラムであって、
    前記センサ装置が検出する前記加速度は、前記被験者の前後方向における第１加速度を含み、
    前記第１加速度のデータの時系列である第１加速度データ列に対してハイパスフィルタ処理を施すことと、
    ハイパスフィルタ処理後の前記第１加速度データ列を構成する前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換することと、
    前記第１加速度のデータをそれぞれ絶対値に変換した後の前記第１加速度データ列を積分し、当該積分の結果に基づいて前記被験者の歩行距離を取得することと
    を行うための前記命令を含む、
    プログラム。