JP4352018B2 - 運動計測装置、運動計測方法および運動計測プログラム - Google Patents

Description

本発明は、運動量を計測する運動計測装置、運動計測方法および運動計測プログラムに関するものである。

従来、運動によって消費したカロリーを計測するためには予め運動内容ごとのエネルギー代謝率および年齢、体重、性別ごとの基礎代謝量のデータベースを作成しておき、エネルギー代謝率と基礎代謝量と加速度センサなどを用いて計測した歩数、運動時間などから消費カロリーを算出する方法が一般的である。しかし、このような計測方法では、予めエネルギー代謝率が登録された運動についてしか消費カロリーを算出することができないという問題点があった。

このような問題を解決するものとして、心拍数を計測することによって消費カロリーを計測する消費カロリー計測方法および消費カロリー計測装置の技術が公開されている（特許文献１参照）。これは、予めエネルギー代謝率が既知である２種類の運動を行い基準となる消費カロリーを算出するとともに心拍数を計測することによって、心拍数から消費カロリーを算出する算出式を導き出し、導き出された算出式を用いることによって運動時の心拍数から消費カロリーを算出するものである。これにより、予めデータベースに登録されていない運動についても消費カロリーを算出することができる。

特開２００２−３３６２１９号公報

しかしながら、ダイエットや健康増進の観点からは、消費カロリーだけでなく運動の内容や負荷等についても考慮する必要がある。上記特許文献１に記載されている技術は、心拍数を用いて消費カロリーを算出するため、運動全体による消費カロリーすなわち運動量を計測することはできるが、体脂肪を燃焼する運動（有酸素運動）や筋力をアップする運動（無酸素運動）というように運動内容を区別することができず、従って様々な運動内容の運動量を計測することができないという問題点があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、様々な運動内容を正確に判別し、かつ、各運動内容の運動量を算出することができる運動計測装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、被験体の静止状態における前記被験体の重力加速度情報および前記被験体の動作に伴って発生する動作加速度情報を計測する加速度センサと、前記加速度センサによって計測された前記重力加速度情報から体の向きを示す姿勢を判定する姿勢判定手段と、前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から前記被験体の動作方向を検出する動作方向検出手段と、前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から前記被験体の動作強度を検出する動作強度検出手段と、前記姿勢判定手段によって判定された前記姿勢と前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度とを利用して前記動作の種類を示す運動内容を判定する運動内容判定手段と、前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から前記運動内容の継続時間または継続回数を計測する運動継続計測手段と、前記運動内容と、前記運動内容についての異なる複数の前記動作強度と、各動作強度に対する単位時間または単位回数あたりの消費カロリーを示す消費カロリー情報と、を対応付けて記憶する運動量換算記憶手段と、前記運動量換算記憶手段において、前記運動内容判定手段によって判定された前記運動内容と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度とに対応付けてられている前記消費カロリー情報を検索し、検索された前記消費カロリー情報と前記運動継続計測手段によって計測された前記継続時間または前記継続回数とを利用して運動量を換算する運動量換算手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、姿勢判定手段が、加速度センサによって計測された重力加速度情報から体の向きを示す姿勢を判定し、動作方向検出手段が、加速度センサによって計測された動作加速度情報から被験体の動作方向を検出し、動作強度検出手段が、加速度センサによって計測された動作加速度情報から被験体の動作強度を検出し、運動内容判定手段が、姿勢判定手段によって判定された姿勢と動作方向検出手段によって検出された動作方向と動作強度検出手段によって検出された動作強度とを利用して動作の種類を示す運動内容を判定し、運動継続計測手段が、加速度センサによって計測された動作加速度情報から運動内容の継続時間または継続回数を計測し、運動量換算手段が、運動内容と、運動内容についての異なる複数の動作強度と、各動作強度に対する単位時間または単位回数あたりの消費カロリーを示す消費カロリー情報と、を対応付けて記憶する運動量換算記憶手段において、運動内容判定手段によって判定された運動内容と動作強度検出手段によって検出された動作強度とに対応付けられている消費カロリー情報を検索し、検索された消費カロリー情報と運動継続計測手段によって計測された継続時間または継続回数とを利用して運動量を換算することにより、運動者が行う様々な運動内容の運動量を一の運動計測装置で算出することができるため、容易に運動者が計測したい運動の運動量を計測できるという効果を奏する。また、静止状態における姿勢と動作方向、動作強度に基づいて正確に運動内容を判定することができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる運動計測装置、運動計測方法、運動計測プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
第１の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。第１の実施の形態にかかる運動計測装置は、加速度センサが計測した重力加速度と動作加速度から運動者の姿勢および動作方向、動作強度を検出して運動内容を判定し、運動内容と動作強度、運動時間または動作回数から運動量を計測するものである。

まず、本発明が適用される運動計測装置の構成例について説明する。図１は、第１の実施の形態にかかる運動計測装置の構成を示すブロック図である。

本実施の形態にかかる運動計測装置１００は、加速度センサ１０１と、データ入力部１０３と、姿勢判定部１０５と、姿勢記憶部１０７と、動作方向・動作強度検出部１０９と、規則性・連続性判定部１１１と、運動内容判定部１１３と、運動継続計測部１１５と、運動量換算部１１７と、動作間隔計測部１１９と、疲労度判定部１２１と、筋振動検出部１２３と、目標回数設定部１２５と、目標回数記憶部１２７と、動作間隔設定部１２９と、動作間隔記憶部１３１と、動作間隔比較部１３３と、動作強度設定部１３５と、動作強度記憶部１３７と、動作強度比較部１３９と、出力部１４１と、姿勢閾値データベース２０００と、運動内容閾値データベース３０００と、区分データベース４０００と、動作間隔データベース５０００と、運動量換算データベース６０００とから構成されている。

加速度センサ１０１は、運動者の重力加速度と運動者の動作加速度を計測するものである。ここで、重力加速度とは運動者が静止しているときの装着部位における重力加速度のことである。また、動作加速度とは運動者の運動に伴う加速度のことである。具体的には、加速度センサ１０１はＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向における加速度を計測する。

図２は、加速度センサが計測する加速度の軸方向の一例を示す説明図である。運動者が正面を向いている場合（Ａ）において、鉛直方向をＹ軸として鉛直方向下向きをＹ軸（＋）方向とする。左右方向をＸ軸として、向かって右向きをＸ軸（＋）方向とする。運動者が横を向いている場合（Ｂ）において、前後方向をＺ軸として前向きをＺ軸（＋）方向とする。図２の２０に示すように、運動者が起立状態で静止している場合には装着部位からＹ軸（＋）方向に１Ｇの重力加速度がかかることになる。

図３は、運動者がうつ伏せの場合の軸方向を示す説明図である。運動者がうつ伏せ状態で静止している場合には、図３の３０に示すように運動者の装着部位からＺ軸（＋）方向に１Ｇの重力加速度がかかることになる。図４は、運動者が仰向けの場合の軸方向を示す説明図である。運動者が仰向け状態で静止している場合には、図４の４０に示すように、運動者の装着部位からＺ軸（−）方向に１Ｇの重力加速度がかかることになる。

加速度センサ１０１を含む運動計測装置１００は、例えば運動者の腰部など体幹部に装着されている。図５−１は、運動計測装置の装着例を示す説明図である。運動計測装置１００は、図５−１の５０に示すように、ベルトのバックルと一体型で装着されている。他の例としては、図５−２の５１に示すようにベルトにクリップ式に装着されるもの、図５−３の５２に示すように、パンツにクリップ式に装着されるものなどがある。運動計測装置１００は、腰部に装着され、加速度センサ１０１によって運動者の身体の動きを捉えるものである。運動計測装置１００は、腰部以外の頭部、頸部、胸部などに装着してもよい。なお、本実施の形態では、加速度センサ１０１によって運動者の全身の運動状態や姿勢を計測するため、手首などの抹消部ではなく体幹部に装着する。

また、運動計測装置１００はすべての構成が一体となって図５−１などの例に示すような筐体におさまっている場合のみでなく、加速度センサ１０１とそれ以外の部分を別筐体としてもよい。その場合は、加速度センサ１０１は体幹部に装着されている必要があるが、それ以外の部分はいずれの部分に装着されていてもよい。また、加速度センサ１０１以外の部分は体幹部に装着されていなくてもよく、このような場合には加速度センサ１０１によって計測された加速度は図示しない通信制御部を介してデータ処理部分に送信される。

データ入力部１０３は、加速度センサ１０１が計測した重力加速度および動作加速度の入力を受付けるものである。図６は、加速度センサが計測した重力加速度および動作加速度の波形の一例を示す説明図である。図６に示すような重力加速度データおよび動作加速度データを用いて後述する各処理を行うものである。

さらに、図７は、運動内容ごとに加速度センサが計測した動作加速度の入力の一例を示す説明図である。このように、動作加速度の値は運動内容ごとに異なっている。従って、動作加速度を利用して運動内容を判定することができる。運動者が運動することで入力された動作加速度によって後述の姿勢判定部１０５、動作方向・動作強度検出部１０９および運動内容判定部１１３によって運動内容が判定される。

姿勢判定部１０５は、データ入力部１０３から入力された重力加速度によって運動者が静止状態であるか動作状態であるかを判断し、静止状態の場合には後述の姿勢閾値データベース２０００に記憶された軸方向と重力加速度から運動者の姿勢を判定するものである。ここで、姿勢とは運動者の体の向きであり、本実施の形態では、上述の図２〜図４で示した通り、起立、うつ伏せ、仰向けの３種類の姿勢を判定する。なお、姿勢は本実施の形態で判定する３種類以外の姿勢（例えば、逆立ちなど）についても後述の姿勢閾値データベース２０００に判定するための閾値を設定することにより判定することができる。

姿勢記憶部１０７は、姿勢判定部１０５で判定された姿勢を記憶するものである。具体的には、“起立”、“うつ伏せ”、“仰向け”が記憶される。

動作方向・動作強度検出部１０９は、データ入力部１０３から入力された動作加速度によって動作状態での動作方向、動作強度を検出するものである。また、動作方向・動作強度検出部１０９は、本発明における動作方向検出手段および動作強度検出手段を構成するものである。

運動内容判定部１１３は、姿勢判定部１０５によって判定された運動者の姿勢および動作方向・動作強度検出部１０９によって検出された動作方向および動作強度によって運動者が行っている運動内容を判定するものである。図８は、姿勢ごとに判定される運動内容の一例を示す説明図である。本実施の形態では、図８に示すように、姿勢が起立である場合には、運動内容として“歩行”、“走行”、“スクワット”、姿勢がうつ伏せである場合には、“腕立て伏せ”、“背筋”、姿勢が仰向けであると場合には、“腹筋”と判定される。さらに、運動内容判定部１１３は、後述する区分データベース４０００に記憶されている有酸素運動または無酸素運動の区分によって、判定された運動内容が有酸素運動であるか無酸素運動であるかを判定する。

運動量換算部１１７は、運動内容判定部１１３によって判定された運動内容、動作方向・動作強度検出部１０９によって検出された動作強度および運動継続計測部１１５によって計測された継続時間または動作回数、後述する運動量換算データベース６０００に記憶された単位時間または単位回数あたりの消費カロリーを運動量、すなわち運動によって消費した消費カロリーに換算するものである。

動作間隔計測部１１９は、データ入力部１０３から入力された動作加速度によって動作と動作の間の時間（動作間隔）を計測するものである。例えば、腹筋の場合では動作強度がある軸方向で極大値を取った時点と次の極大値を取った時点の間の時間を計測する。

規則性・連続性判定部１１１は、データ入力部１０３で入力された動作加速度から動作間隔を算出し、後述の判定データベース５０００に記憶された動作間隔範囲と比較することによって、運動内容判定部１１３によって判定された運動内容としての規則性および連続性を有するか否かを判定し、さらに運動内容を判定するものである。

運動継続計測部１１５は、データ入力部１０３から入力された動作加速度によって、運動内容が有酸素運動である場合には運動が継続されている時間を計測し、無酸素運動である場合には継続している動作回数を計測するものである。具体的には、動作回数の計測は所定の軸方向の動作加速度の極大値、極小値または閾値クロス、あるいは類似度のピークの出現回数から動作回数をカウントするものである。ここで、閾値クロスとは、予め定めておいた閾値を動作加速度が超える時点を検出するものである。類似度のピークとは、計測された動作加速度において１回の動作を示す波形との類似度を時間軸上をずらしながら算出し、算出された類似度の値をグラフにした場合の極大値である。

疲労度判定部１２１は、動作間隔計測部１１９によって計測された動作間隔によって運動者の疲労度を判定するものである。具体的には、動作間隔計測部１１９によって計測された当該運動開始直後の動作間隔と、現在の動作間隔とを比較して、現在の動作間隔が開始直後の動作間隔よりも一定倍数（例えば２倍）以上遅くなった場合に疲労と判定する。また、疲労度判定部１２１は後述の筋振動検出部１２３によって検出された筋肉の振動によって運動者の疲労度を判定するものである。

筋振動検出部１２３は、データ入力部１０３から入力された動作加速度から運動者の筋肉の振動を検出するものである。具体的には、疲労により筋肉に発生する震えによる計測波形の変化（通常の計測波形に筋肉の震えに起因する高周波成分が重畳する：図７の腕立て伏せの動作加速度の７０参照）を捉えることで疲労度を判定するものである。また、疲労に起因すると思われる高周波成分の出現割合が一定値以上となった場合に疲労と判定してもよい。なお、疲労と判定する周波数の閾値は予め運動者が設定するようにしてもよく、判定のための条件は運動者、運動内容、あるいは運動目的などによって切り替えるようにしてもよい。

目標回数設定部１２５は、運動内容ごとの目標回数の入力を受付けるものである。目標回数記憶部１２７は、目標回数設定部１２５によって入力された運動内容ごとの目標回数を規定した目標回数情報を記憶するものである。図９は、目標回数記憶部に記憶された目標回数情報のデータ構成の一例を示す説明図である。目標回数記憶部１２７は、運動内容と目標回数とセット数とを対応付けて記憶している。

動作間隔設定部１２９は、運動内容ごとの動作間隔範囲の入力を受付けるものである。ここで、動作間隔範囲とは運動者が許容する１回の動作間隔の範囲である。動作間隔記憶部１３１は、動作間隔設定部１２９によって入力された運動内容ごとの動作間隔範囲を規定した動作間隔情報を記憶するものである。図１０は、動作間隔記憶部に記憶された動作間隔情報のデータ構成の一例を示す説明図である。動作間隔記憶部１２９は、運動内容と動作間隔範囲とを対応付けて記憶している。

動作間隔比較部１３３は、動作間隔計測部１１９によって計測された動作間隔と動作間隔記憶部１３１に記憶された動作間隔を比較し、比較した結果に対応するメッセージを生成するものである。

動作強度設定部１３５は、運動内容ごとの動作強度範囲の入力を受付けるものである。ここで、動作強度範囲とは運動者が許容する動作することによって計測される動作強度の範囲である。動作強度記憶部１３７は、動作強度設定部１３５によって入力された運動内容ごとの動作強度範囲を規定する動作強度範囲情報を記憶するものである。図１１は、動作強度記憶部に記憶された動作強度範囲情報のデータの一例を示す説明図である。動作強度記憶部１３７は、運動内容と動作強度範囲とを対応付けて記憶している。

動作強度比較部１３９は、動作方向・動作強度検出部１０９によって検出された動作強度と動作強度記憶部１３７に記憶された動作強度範囲を比較し、比較した結果に対応するメッセージを生成するものである。

出力部１４１は、運動量換算部１１７によって換算された運動量や動作回数または運動時間、疲労度判定部１２１によって判定された疲労度に対応するメッセージ、動作間隔比較部１３３による比較結果に対応するメッセージまたは動作強度比較部１３９による比較結果に対応するメッセージを出力するものである。出力部１４１は、表示画面に文字として表示する場合の他、音声による出力や警告音、振動などによる出力でもよい。また、出力部１４１は、本発明における運動量出力手段、動作間隔出力手段および運動強度出力手段を構成するものである。

姿勢閾値データベース２０００は、姿勢を判定するための閾値を規定する。図１２は、姿勢閾値データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。姿勢閾値データベース２０００は姿勢と、軸方向と、重力加速度を対応付けて記憶している。

運動内容閾値データベース３０００は、運動内容を判定するための閾値を規定する。図１３は、運動内容閾値データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。運動内容閾値データベース３０００は、運動内容と、軸方向と、動作加速度を対応付けて記憶している。

区分データベース４０００は、運動内容に対する有酸素運動または無酸素運動の区分を規定する。図１４は、区分データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。区分データベース４０００は、運動内容と、有酸素運動・無酸素運動の区分とを対応付けて記憶している。

判定データベース５０００は、運動内容の規則性・連続性を判定するための判定条件を規定する。図１５は、判定データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。判定データベース５０００は、運動内容と、動作間隔範囲とを対応付けて記憶している。

運動量換算データベース６０００は、動作強度ごとに換算される運動量を規定する。図１６−１、図１６−２は、運動量換算データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。図１６−１で示す運動量換算データベース６０００は、運動強度と、単位時間あたりの消費カロリーを対応付けて記憶しており、有酸素運動の場合の運動量換算において利用される。図１６−２で示す運動量換算データベース６０００は、運動強度と、単位回数あたりの消費カロリーを対応付けて記憶しており、無酸素運動の場合の運動量換算において利用される。ここで、本実施の形態にかかる区分データベース４０００と運動量換算データベース６０００は、特許請求の範囲に記載の運動量換算記憶手段に対応する。区分データベース４０００において、運動内容から有酸素運動・無酸素運動の区分を判断し、さらに有酸素運動と無酸素運動の区分ごとに規定されている運動量換算データベース６０００を利用することにより、運動内容、運動強度を用いて単位時間または単位回数あたりの消費カロリーを検索することができ、単位時間または単位回数あたりの消費カロリーに運動の継続時間または継続回数を掛けることにより、消費カロリー、すなわち運動量を換算することができる。すなわち、区分データベース４０００において、運動内容と、有酸素運動・無酸素運動の区分とが対応付けられており、かつ、運動量換算データベース６０００において、有酸素運動・無酸素運動の区分と、運動強度と、単位時間または単位回数あたりの消費カロリーとが対応付けられている。この構成により、運動内容と、運動強度と、単位時間または単位回数あたりの消費カロリーとが対応付けられている。なお、区分データベース４０００と運動量換算データベース６０００を一のデータベースとして構成してもよい。

次に、以上のように構成されている運動計測装置による運動計測処理について説明する。図１７は、加速度センサ、データ入力部、姿勢判定部、動作方向・動作強度検出部、規則性・連続性判定部、運動内容判定部、運動継続計測部、運動量換算部、動作間隔計測部、疲労度判定部、筋振動検出部、目標回数設定部、出力部が行う運動計測手順を示すフローチャートである。

まず、加速度センサ１０１が重力加速度および動作加速度を計測する。データ入力部１０３は、加速度センサ１０１が計測した重力加速度および動作加速度の入力を受付ける（ステップＳ１７００１）。姿勢判定部１０５は、入力された加速度によって動作状態か静止状態かを判断する（ステップＳ１７００２）。具体的には、図６に示すように各軸方向の加速度が予め定められた閾値以内である場合には静止状態であると判断し、各軸方向の加速度が予め定められた閾値以内でない場合には動作状態であると判断する。

静止状態であると判断された場合には（ステップＳ１７００２：静止状態）、姿勢判定処理を行う（ステップＳ１７００３）。姿勢判定処理の詳細は、図１８を用いて後述する。姿勢判定部１０５は、判定された姿勢を姿勢記憶部１０５に格納し（ステップＳ１７００４）、加速度センサによるデータの計測へ戻る。

ステップＳ１７００２において、動作状態であると判断された場合には（ステップＳ１７００２：動作状態）、運動内容判定処理を行う（ステップＳ１７００５）。運動内容判定処理の詳細は、図１９−１〜図１９−３を用いて後述する。運動内容判定部１１３は、判定された運動内容から運動者が行っている動作が有酸素運動か無酸素運動かを判定する（ステップＳ１７００６）。具体的には、区分データベース４０００を参照して判定された運動内容が有酸素運動であるか無酸素運動であるかを判定する。

判定された運動内容から運動者が行っている動作が無酸素運動であると判定された場合には（ステップＳ１７００６：無酸素運動）、無酸素運動処理を行う（ステップＳ１７００７）。無酸素運動処理の詳細は、図２２を用いて後述する。その後加速度センサによるデータの計測へ戻る。判定された運動内容から運動者が行っている動作が有酸素運動であると判定された場合には（ステップＳ１７００６：有酸素運動）、有酸素運動処理を行う（ステップＳ１７００８）。有酸素運動処理の詳細は、図２７を用いて後述する。その後加速度センサによるデータの計測へ戻る。

次に、姿勢判定処理を説明する。図１８は、姿勢判定部が行う姿勢判定手順を示すフローチャートである。

まず、姿勢判定部１０５は、ＬＰＦ（Low-Pass Filter：ローパスフィルタ）を用いて加速度の一定周波数以下の信号のみを通過させる（ステップＳ１８００１）。なお、ＬＰＦに換えて移動平均処理などを用いてもよい。ＬＰＦなどの処理は必ずしも必須ではないが、ベルトに加速度センサ１０１を装着した状態において仰向けの時に呼吸による腹部の上下動を検出する場合があるため、これらの処理を行うことによりノイズ成分を除去することができる。

姿勢判定部１０５は、姿勢閾値データベース２０００から姿勢判定に用いる閾値を取得する（ステップＳ１８００２）。姿勢判定部１０５は、入力された重力加速度の各軸方向の平均値を取得する（ステップＳ１８００３）。姿勢判定部１０５は、重力加速度の平均値が起立の閾値以上か否かを判断する（ステップＳ１８００４）。具体的には、Ｙ軸方向の重力加速度の平均値が＋０．７Ｇ以上であるか否かを判断する。

重力加速度の平均値が起立の閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ１８００４：Ｙｅｓ）、姿勢判定部１０５は姿勢を“起立”であると判定する（ステップＳ１８００５）。重力加速度の平均値が起立の閾値以上でないと判断された場合には（ステップＳ１８００４：Ｎｏ）、姿勢判定部１０５は重力加速度の平均値がうつ伏せの閾値以上か否かを判断する（ステップＳ１８００６）。具体的には、Ｚ軸方向の重力加速度の平均値が＋０．７Ｇ以上であるか否かを判断する。

重力加速度の平均値がうつ伏せの閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ１８００６：Ｙｅｓ）、姿勢判定部１０５は姿勢を“うつ伏せ”であると判定する（ステップＳ１８００７）。重力加速度の平均値がうつ伏せの閾値以上でないと判断された場合には（ステップＳ１８００６：Ｎｏ）、姿勢判定部１０５は重力加速度の平均値が仰向けの閾値以上か否かを判断する（ステップＳ１８００８）。具体的には、Ｚ軸方向の重力加速度の平均値が−０．７Ｇ以上であるか否かを判断する。

重力加速度の平均値が仰向けの閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ１８００８：Ｙｅｓ）、姿勢判定部１０５は姿勢を“仰向け”であると判定する（ステップＳ１８００９）。重力加速度の平均値が仰向けの閾値以上でないと判断された場合には（ステップＳ１８００８：Ｎｏ）、姿勢判定部１０５は姿勢を認識対象外姿勢であると判定する（ステップＳ１８０１０）。

次に、運動内容判定処理を説明する。図１９−１〜図１９−３は、運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。

まず、運動内容判定部１１３は、ＨＰＦ（High-Pass Filter：ハイパスフィルタ）を用いて加速度データの一定周波数以上の信号のみを通過させる（ステップＳ１９００１）。この処理によって重力加速度を除去した動作加速度の処理が可能となる。運動内容閾値データベース３０００から閾値を取得する（ステップＳ１９００２）。運動内容判定部１１３は、姿勢記憶部１０７から判定された姿勢情報を取得する（ステップＳ１９００３）。運動内容判定部１１３は、判定された姿勢が“起立”であるか“うつ伏せ”であるか“仰向け”であるかを判断する（ステップＳ１９００４）。

判定された姿勢が“起立”であると判断された場合には（ステップＳ１９００４：起立）、動作方向・動作強度検出部１０９は動作加速度からＹ軸方向の極大値と極小値を検出する（ステップＳ１９００５）。運動内容判定部１１３は、Ｙ軸方向の極大値が閾値（例えば、＋０．５Ｇ）以上か否かを判断する（ステップＳ１９００６）。

Ｙ軸方向の極大値が閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ１９００６：Ｙｅｓ）、運動内容判定部１１３はＹ軸方向の極小値が閾値（例えば、−０．５Ｇ）以下か否かを判断する（ステップＳ１９００７）。Ｙ軸方向の極小値が閾値以下であると判断された場合には（ステップＳ１９００７：Ｙｅｓ）、運動内容を“走行”であると判定する（ステップＳ１９００８）。さらに、規則性・連続性判定処理を行う（ステップＳ１９００９）。処理の詳細は後述する。

ステップＳ１９００７に戻って、Ｙ軸方向の極小値が閾値以下でないと判断された場合には（ステップＳ１９００７：Ｎｏ）、動作方向・動作強度検出部１０９は動作加速度からＺ軸方向の極大値を検出する（ステップＳ１９０１０）。運動内容判定部１１３は、Ｚ軸方向の極大値が閾値（例えば、＋０．５Ｇ）以上か否かを判断する（ステップＳ１９０１１）。

Ｚ軸方向の極大値が閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ１９０１１：Ｙｅｓ）、運動内容判定部１１３は運動内容を“スクワット”であると判定する（ステップＳ１９０１２）。さらに、規則性・連続性判定処理を行う（ステップＳ１９０１３）。処理の詳細は後述する。

ステップＳ１９０１１に戻って、Ｚ軸方向の極大値が閾値以上でないと判断された場合には（ステップＳ１９０１１：Ｎｏ）運動内容は認識対象外と判定する（ステップＳ１９０１７）。さらに、ステップＳ１９００６に戻って、Ｙ軸方向の極大値が閾値以上でないと判断された場合には（ステップＳ１９００６：Ｎｏ）、運動内容判定部１１３はＹ軸方向の極小値が閾値（例えば、−０．５Ｇ）以下か否かを判断する（ステップＳ１９０１４）。

Ｙ軸方向の極小値が閾値以下であると判断された場合には（ステップＳ１９０１４：Ｙｅｓ）、運動内容を“歩行”であると判定する（ステップＳ１９０１５）。さらに、規則性・連続性判定処理を行う（ステップＳ１９０１６）。処理の詳細は後述する。ステップＳ１９０１４に戻って、Ｙ軸方向の極小値が閾値以下でないと判断された場合には（ステップＳ１９０１４：Ｎｏ）、運動内容は認識対象外と判定する（ステップＳ１９０１７）。

さらに、ステップＳ１９００４に戻って、判定された姿勢が“仰向け”であると判断された場合には（ステップＳ１９００４：仰向け）、動作方向・動作強度検出部１０９は動作加速度からＹ軸方向の極大値を検出する（ステップＳ１９０１８）。運動内容判定部１１３は、Ｙ軸方向の極大値が閾値（例えば、＋０．５Ｇ）以上か否かを判断する（ステップＳ１９０１９）。

Ｙ軸方向の極大値が閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ１９０１９：Ｙｅｓ）、動作方向・動作強度検出部１０９は動作加速度からＺ軸方向の極大値を検出する（ステップＳ１９０２０）。運動内容判定部１１３は、Ｚ軸方向の極大値が閾値（＋１．０Ｇ）以上か否かを判断する（ステップＳ１９０２１）。

Ｚ軸方向の極大値が閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ１９０２１：Ｙｅｓ）、運動内容を“腹筋”と判定する（ステップＳ１９０２２）。さらに、規則性・連続性判定処理を行う（ステップＳ１９０２３）。処理の詳細は後述する。

ステップＳ１９０１９において、Ｙ軸方向の極大値が閾値以上でないと判断された場合には（ステップＳ１９０１９：Ｎｏ）、または、ステップＳ１９０２１において、Ｚ軸方向の極大値が閾値以上でないと判断された場合には（ステップＳ１９０２１：Ｎｏ）、運動内容は認識対象外と判定する（ステップＳ１９０２４）。

ステップＳ１９００４において、判定された姿勢が“うつ伏せ”であると判断された場合には（ステップＳ１９００４：うつ伏せ）、動作方向・動作強度検出部１０９は動作加速度からＺ軸方向の極大値および極小値を検出する（ステップＳ１９０２５）。運動内容判定部１１３は、Ｚ軸方向の極大値と極小値の変位が閾値（例えば、±０．３Ｇ）以上か否かを判断する（ステップＳ１９０２６）。

Ｚ軸方向の極大値と極小値の変位が閾値以上であると判断された場合には（ステップＳ１９０２６：Ｙｅｓ）、運動内容判定部１１３は運動内容を“腕立て伏せ”と判定する（ステップＳ１９０２７）。さらに、規則性・連続性判定処理を行う（ステップＳ１９０２８）。処理の詳細は後述する。Ｚ軸方向の極大値と極小値の変位が閾値以上でないと判断された場合には（ステップＳ１９０２６：Ｎｏ）、運動内容は認識対象外と判定する（ステップＳ１９０２９）。

次に、連続性判定処理について説明する。図２０は、規則性・連続性判定部が行う連続性判定手順を示すフローチャートである。

まず、規則性・連続性判定部１１１は、判定データベース５０００から運動内容に対応する動作間隔範囲を取得する（ステップＳ２０００１）。例えば、運動内容は“スクワット”と判定された場合には動作間隔範囲として“０．５〜１．５秒”が取得される。

規則性・連続性判定部１１１は、動作加速度から極大値を検出する（ステップＳ２０００２）。なお、極小値または閾値クロスを検出してもよい。また、極大値は変動の大きい軸方向の動作加速度から検出する。

次に、規則性・連続性判定部１１１は、極大値間の時間、すなわち１回の動作間隔が取得された動作間隔範囲以内か否かを判断する（ステップＳ２０００３）。極大値間の時間が取得された動作間隔範囲以内であると判断された場合には（ステップＳ２０００３：Ｙｅｓ）、規則性・連続性判定部１１１は運動継続と判定する（ステップＳ２０００４）。極大値間の時間が取得された動作間隔範囲以内でないと判断された場合には（ステップＳ２０００３：Ｎｏ）、規則性・連続性判定部１１１は極大値間の時間が動作間隔範囲より長いか否かを判断する（ステップＳ２０００５）。

極大値間の時間が動作間隔範囲より長いと判断された場合には（ステップＳ２０００５：Ｙｅｓ）、規則性・連続性判定部１１１は運動中断または運動終了と判定する（ステップＳ２０００６）。極大値間の時間が動作間隔範囲より短いと判断された場合には（ステップＳ２０００５：Ｎｏ）、規則性・連続性判定部１１１はノイズと判定する（ステップＳ２０００７）。以上の処理により、動作の連続性を判定することができる。

次に、規則性判定処理について説明する。図２１は、規則性・連続性判定部が行う規則性判定手順を示すフローチャートである。

規則性・連続性判定部１１１は、動作加速度からテンプレートを切り出す（ステップＳ２１００１）。例えば、動作加速度の極大値と極大値間の動作間隔を検出し、極大値を中心として極大値間の動作間隔の１／２時間ずつの範囲で動作加速度の波形を切り出すことによって１回の動作を示す動作加速度の波形をテンプレートとして切り出すことができる。

規則性・連続性判定部１１１は、切り出したテンプレートと計測された動作加速度との類似度を算出する（ステップＳ２１００２）。規則性・連続性判定部１１１は、算出された類似度のピーク値が予め定められた閾値を超えているか否かを判断する（ステップＳ２１００３）。算出された類似度のピーク値が予め定められた閾値を超えていると判断された場合には（ステップＳ２１００３：Ｙｅｓ）、規則性・連続性判定部１１１は運動継続と判定する（ステップＳ２１００４）。

算出された類似度のピーク値が予め定められた閾値を超えていないと判断された場合には（ステップＳ２１００３：Ｎｏ）、規則性・連続性判定部１１１は運動中断または運動終了と判定する（ステップＳ２１００５）。以上の処理により、動作の規則性を判断することができる。

これらの連続性および規則性の判定によって、先に判定された運動内容が継続して行われているか否かを判断することができ、また、先に判定された運動内容が妥当であるか否かを判定することができる。

また、他の例として、上述の規則性・連続性判定処理は、後述する運動継続計測処理における動作回数計測処理に適用してもよい。さらに、類似度のピークが閾値を超えている場合には、運動の規則性が高いことがわかる。従って、安定して運動を継続していることがわかる。一方、規則性が低い場合には、運動の規則性が低く運動が適切に行われていないことがわかる。そこで、規則性の判定結果に基づいて疲労度を算出してもよい。

次に、無酸素運動処理を説明する。図２２は、運動量換算部、動作間隔計測部、筋振動検出部、疲労度判定部、運動継続計測部、出力部が行う無酸素運動処理手順を示すフローチャートである。

まず、運動回数計測処理を行う（ステップＳ２２００１）。処理の詳細は後述する。運動量換算部１１７は、目標回数記憶部１２７から運動内容ごとの目標回数を取得する（ステップＳ２２００２）。運動量換算部１１７は、動作回数が目標回数以上か否かを判断する（ステップＳ２２００３）。動作回数が目標回数以上であると判断された場合には（ステップＳ２２００３：Ｙｅｓ）、運動強度判定処理を行う（ステップＳ２２００４）。

運動量換算部１１７は、運動量換算データベース６０００から換算データを取得する（ステップＳ２２００５）。具体的には、動作強度から単位回数当たりの消費カロリーを取得する。運動量換算部１１７は、換算データから運動によって消費した消費カロリーを算出する（ステップＳ２２００６）。具体的には、動作回数に単位回数当たりの消費カロリーを掛けることによって運動量を算出する。なお、有酸素運動の場合と同様に、単位時間あたりの消費カロリーを運動量換算データベース６０００に格納し、運動時間に単位時間あたりの消費カロリーを掛けることによって運動量を算出してもよい。出力部１４１は、運動終了および運動内容、目標回数、現在実施した回数、消費カロリーを表示する（ステップＳ２２００７）。図３０は、運動終了時の表示画面の一例を示す説明図である。

ステップＳ２２００３に戻って、動作回数が目標回数以上でないと判断された場合には（ステップＳ２２００３：Ｎｏ）、疲労度判定処理を行う（ステップＳ２２００８）。処理の詳細は後述する。出力部１４１は、運動内容、目標回数、現在実施した回数、疲労度に対応したメッセージを表示する（ステップＳ２２００９）。図３１、図３２は、目標回数終了前の表示画面の一例を示す説明図である。

次に、動作回数計測処理を説明する。図２３は、運動継続計測部が行う動作回数計測処理手順を示すフローチャートである。まず、運動継続計測部１１５は、動作加速度から極大値を検出する（ステップＳ２３００１）。なお、極大値ではなく、極小値、閾値クロスまたは類似度のピークを検出してもよい。運動量換算部１１７は、極大値を計数することにより運動動作の回数をカウントする（ステップＳ２３００２）。なお、上述のように規則性・連続性判定部１０９での処理を動作回数計測処理に適応してもよい。また、動作回数計測処理においては１回の動作間隔を計測し、計測された動作間隔が予め定められた動作間隔範囲内ではない場合には動作回数としてカウントしない処理をいれてもよい。

次に、運動強度判定処理を説明する。図２４は、運動量換算部が行う運動強度判定処理手順を示すフローチャートである。まず、運動量換算部１１７は、動作加速度から極大値を検出する（ステップＳ２４００１）。運動量換算部１１７は、極大値の平均値を算出し、極大値の平均値を運動強度とする（ステップＳ２４００２）。

次に、疲労度判定処理を説明する。図２５は、動作間隔計測部、疲労度判定部が行う疲労度判定処理手順を示すフローチャートである。まず、動作間隔計測部１１９は、動作加速度から極大値を検出する（ステップＳ２５００１）。なお、極大値ではなく、極小値、閾値クロスまたは類似度のピークを検出してもよい。動作間隔計測部１１９は、極大値間の時間、すなわち１回の動作間隔を計測する（ステップＳ２５００２）。具体的には、今回検出した極大値以前の極大値を検出し、今回検出した極大値とそれ以前の極大値の間の時間を計測するものである。

疲労度判定部１２１は、運動開始時の動作間隔と現在の動作間隔とを比較し、一定の倍数以上となっているか否かを判断する（ステップＳ２５００３）。例えば、現在の動作間隔が運動開始時の動作間隔の２倍以上となっているか否かを判断する。現在の動作間隔が運動開始時の動作間隔の一定の倍数以上となっていると判断された場合には（ステップＳ２５００３：Ｙｅｓ）、疲労度判定部１２１は疲労状態であると判定する（ステップＳ２５００４）。

現在の動作間隔が運動開始時の動作間隔の一定の倍数以上となっていないと判断された場合には（ステップＳ２５００３：Ｎｏ）、疲労度判定部１２１は疲労状態でないと判定する（ステップＳ２５００５）。疲労度判定部１２１は、疲労度に対応するメッセージを生成する（ステップＳ２５００６）。例えば、図３１に示すように、腕立て伏せを行っている場合において、目標回数が３０回３セットで現在回数が２５回３セット目であり疲労状態でないと判定された場合には“あと５回！がんばれ！”などの運動の継続を促すメッセージを生成する。また、疲労状態であると判定された場合には、図３２に示すように、“かなり疲労していますので、休憩しましょう”などの運動の中断を促すメッセージを生成する。なお、メッセージは疲労度だけでなく、目標回数や現在の動作回数に対応したものとしてもよい。

さらに、疲労度判定処理の他の処理を説明する。図２６は、筋振動検出部、疲労度判定部が行う疲労度判定処理手順を示すフローチャートである。まず、筋振動検出部１２３は、動作加速度から筋振動を検出する（ステップＳ２６００１）。具体的には、筋振動が一定割合以上出現しているか否かによって判断する。ここで、筋振動とは疲労に起因すると思われる高周波成分である。疲労度判定部１２１は、筋振動を検出したか否かを判断する（ステップＳ２６００２）。

筋振動を検出したと判断された場合には（ステップＳ２６００２：Ｙｅｓ）、疲労度判定部１２１は疲労状態であると判定する（ステップＳ２６００３）。筋振動を検出しないと判断された場合には（ステップＳ２６００２：Ｎｏ）、疲労度判定部１２１は疲労状態でないと判定する（ステップＳ２６００４）。疲労度判定部１２１は、疲労度に対応するメッセージを生成する（ステップＳ２６００５）。一般に、疲労度が増すと筋肉が振動を起こすことが知られている。従って、このように高周波成分の検出を利用することにより、正確に疲労度を算出することができる。

次に、有酸素運動処理を説明する。図２７は、運動量換算部、動作間隔計測部、運動継続計測部、出力部が行う有酸素運動処理手順を示すフローチャートである。

まず、運動強度判定処理を行う（ステップＳ２７００１）。上述の運動強度判定処理と同様であるので、図２４およびその説明を参照してここでの説明は省略する。運動継続計測部１１９は、動作加速度から運動時間を計測する（ステップＳ２７００２）。

運動量換算部１１７は、運動量換算データベース６０００から換算データを取得する（ステップＳ２７００３）。具体的には、動作強度から単位時間当たりの消費カロリーを取得する。運動量換算部１１７は、換算データから運動によって消費した消費カロリーを算出する（ステップＳ２７００４）。具体的には、運動時間に単位時間当たりの消費カロリーを掛けることによって運動量を算出する。なお、無酸素運動の場合と同様に、単位歩数あたりの消費カロリーを運動量換算データベース６０００に格納し、歩数に単位歩数あたりの消費カロリーを掛けることによって運動量を算出してもよい。出力部１４１は、運動内容、目標歩数、現在歩数、消費カロリーを表示する（ステップＳ２７００５）。

このように、加速度センサが測定した加速度を利用して運動内容を判定し、さらに有酸素運動であるか無酸素運動であるかを判定し、有酸素運動による運動量と無酸素運動による運動量を１の運動計測装置で算出することができるため、体脂肪を燃焼する運動（有酸素運動）や筋力をアップする運動（無酸素運動）という運動内容を区別して容易に運動量を計測することができる。これに伴い、有酸素運動と無酸素運動とを組み合わせた運動の運動量を計測することができ、筋力の向上を図ることができる無酸素運動の運動量、すなわち基礎代謝量を高める運動の運動量を計測することができるため、効果的にダイエットや体脂肪の燃焼を行うことができる。また、高齢者の運動に用いることにより、筋力アップを図る運動の運動量を計測することができるため、良い姿勢の保持や転倒防止、また転倒して骨折したことを起因として寝たきりの防止を図ることができる。

次に、動作間隔比較処理を説明する。図２８は、動作間隔比較部、動作間隔計測部、出力部が行う動作間隔比較処理手順を示すフローチャートである。

まず、動作間隔比較部１３３は、動作間隔記憶部１３１から現在行っている運動内容の動作間隔範囲を取得する（ステップＳ２８００１）。例えば、現在行っている運動内容が“スクワット”の場合には、動作間隔範囲として“１．０〜１．５”秒が取得される（図１０参照）。動作間隔計測部１１９は、動作加速度から極大値を検出する（ステップＳ２８００２）。なお、極大値に換えて極小値、閾値クロスまたは類似度のピークを検出してもよい。

動作間隔計測部１１９は、極大値間の時間（動作間隔）を計測する（ステップＳ２８００３）。動作間隔比較部１３３は、計測された動作間隔が動作間隔範囲内か否かを判断する（ステップＳ２８００４）。計測された動作間隔が動作間隔範囲内でないと判断された場合には（ステップＳ２８００４：Ｎｏ）、動作間隔比較部１３３は動作間隔（ピッチ）が早すぎるまたは遅すぎる旨のメッセージを生成する（ステップＳ２８００５）。出力部１４１は、生成されたメッセージを出力する（ステップＳ２８００６）。ステップＳ２８００４において、計測された動作間隔が動作間隔範囲内であると判断された場合には（ステップＳ２８００４：Ｙｅｓ）処理を抜ける。

このように、予め定められた動作間隔範囲内で実際の運動が行われているか否かを判定することができるため、運動者が希望する運動レベルで運動を行うことができる。

次に、動作間隔比較処理を説明する。図２９は、動作強度比較部、動作強度計測部、出力部が行う動作間隔比較処理手順を示すフローチャートである。

まず、動作強度比較部１３５は、動作強度記憶部１３７から現在行っている運動内容の動作強度範囲を取得する（ステップＳ２９００１）。例えば、現在行っている運動内容が“歩行”の場合には、動作強度範囲として“１．０〜１．２”Ｇが取得される。動作方向・動作強度検出部１０９は、動作加速度から動作強度を検出する（ステップＳ２９００２）。なお、動作強度は一定の軸方向、例えばＹ軸方向の動作強度としても、各軸方向の動作強度を検出して各成分を合成したものとしてもよい。

動作強度比較部１３５は、検出された動作強度が動作強度範囲内か否かを判断する（ステップＳ２９００３）。計測された動作間隔が動作間隔範囲内でないと判断された場合には（ステップＳ２９００３：Ｎｏ）、動作強度比較部１３５は動作強度が弱い旨のメッセージを生成する（ステップＳ２９００４）。出力部１４１は、生成されたメッセージを出力する（ステップＳ２９００５）。ステップＳ２９００３において、検出された動作強度が動作強度範囲内であると判断された場合には（ステップＳ２９００３：Ｙｅｓ）処理を抜ける。

このように、予め定められた動作強度範囲内で実際の運動が行われているか否かを判定することができるため、運動者が希望する運動レベルで運動を行うことができる。

（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。第２の実施の形態にかかる運動計測装置は、加速度センサが計測した加速度から動物の姿勢および動作方向、動作強度および動作強度変動量を検出して運動内容を判定し、運動内容と運動時間から運動量を計測するものである。

本発明が適用される運動計測装置の構成例について説明する。図３３は、第２の実施の形態にかかる運動計測装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態の運動計測装置３３００は、加速度センサ１０１と、データ入力部１０３と、姿勢判定部３３０５と、姿勢記憶部１０７と、動作方向・動作強度検出部１０９と、運動内容判定部３３１３と、動作強度変動検出部３３４３と、運動時計測部１１５と、運動量換算部３３１７と、コミュニケーション度算出部３３４５と、出力部１４１と、姿勢閾値データベース２００１と、運動量換算データベース６００１と、運動量データベース７０００とから構成されている。ここで、加速度センサ１０１、データ入力部１０３、姿勢記憶部１０７、動作方向・動作強度検出部１０９、運動時計測部１１５、出力部１４１の構成、機能は、第１の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。

図３４は、動物に装着された加速度センサが計測する加速度の軸方向の一例を示す説明図である。加速度センサ１０１の軸方向は人間に装着した場合と同様であり、加速度センサ１０１は首や胸などの体幹部に装着する。図３５は、静止状態における加速度センサから入力の一例を示す説明図である。

姿勢判定部３３０５は、データ入力部１０３から入力された加速度によって動物が静止状態であるか動作状態であるかを判断し、静止状態の場合には後述の姿勢閾値データベース２００１に記憶された軸方向と最小重力加速度と最大重力加速度から動物の姿勢を判定するものである。ここで、姿勢とは動物の体の向きであり、本実施の形態では、四足起立（お座り）、うつ伏せ、仰向けの３種類の姿勢を判定する。

運動内容判定部３３１３は、姿勢判定部３３０５によって判定された動物の姿勢、動作方向・動作強度検出部１０９によって検出された動作方向および動作強度および後述する動作強度変動検出部３３４３によって検出された動作強度の変動によって動物が行っている運動内容を判定するものである。本実施の形態では、運動内容として“走行”、“遊び”、“ジャンプ”を判定する。動作強度変動検出部３３４３は、動作方向・動作強度検出部１０９によって検出された動作強度から動作強度の変動を検出するものである。

運動量換算部３３１７は、運動内容判定部３３１３によって判定された運動内容、運動継続計測部１１５によって計測された継続時間および後述する運動量換算データベース６００１に記憶された単位時間あたりの消費カロリーから運動量、すなわち運動によって消費した消費カロリーを換算するものである。

コミュニケーション度算出部３３４５は、運動内容判定部３３１３によって判定された運動内容および運動継続計測部１１５によって計測された運動時間から飼い主と動物とのコミュニケーションの度合いを算出するものである。

姿勢閾値データベース２００１は、姿勢を判定するための閾値を規定する。図３６は、姿勢閾値データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。姿勢閾値データベース２００１は、姿勢と軸方向と最小重力加速度と最大重力加速度を対応付けて記憶している。なお、図３６に示す姿勢閾値データベースのデータは動物が各姿勢を取った場合の重力加速度がＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向に対する角度から算出したものである。図３７は、姿勢ごとに各軸方向となす角度を示す説明図である。

運動量換算データベース６００１は、運動内容ごとに換算される運動量を規定する。図３８は、運動量換算データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。運動量換算データベース６００１は、運動内容と単位時間あたりの消費カロリーを対応付けて記憶している。

運動量データベース７０００は、動物の行った運動結果を格納する。図３９は、運動量データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。運動量データベース７０００は、時刻と運動内容と運動継続と運動量を対応付けて記憶している。

次に、以上のように構成されている運動計測装置による運動計測処理について説明する。図４０は、加速度センサ、データ入力部、姿勢判定部、動作方向・動作強度検出部、動作強度変動検出部、運動内容判定部、運動継続計測部、運動量換算部、コミュニケーション度算出部、出力部が行う運動計測手順を示すフローチャートである。

まず、加速度センサ１０１が重力加速度および動作加速度を計測する。データ入力部１０３は、加速度センサ１０１が計測した重力加速度および動作加速度の入力を受付ける（ステップＳ４０００１）。姿勢判定部３３０５は、入力された加速度によって動作状態か静止状態かを判断する（ステップＳ４０００２）。

静止状態であると判断された場合には（ステップＳ４０００２：静止状態）、姿勢判定処理を行う（ステップＳ４０００３）。姿勢判定処理の詳細は、図４１を用いて後述する。姿勢判定部３３０５は、判定された姿勢を姿勢記憶部１０７に格納し（ステップＳ４０００４）、加速度センサ１０１によるデータの計測へ戻る。

ステップＳ４０００２において、動作状態であると判断された場合には（ステップＳ４０００２：動作状態）、運動内容判定処理を行う（ステップＳ４０００５）。運動継続計測部１１５は、動作加速度から運動時間を計測する（ステップＳ４０００６）。運動量換算部３３１７は、運動内容と運動時間から運動量を算出し、運動量データベース７０００に格納する（ステップＳ４０００７）。

コミュニケーション度算出部３３４５は、運動内容と運動時間からコミュニケーション度を算出する（ステップＳ４０００８）。例えば、運動内容が“遊び”の運動時間を合計し、５分を１単位としてコミュニケーション度を算出することができる。運動量換算部３３１７は、運動量データベース７０００から運動量を取得し、運動総量を算出する（ステップＳ４０００９）。出力部１４１は、算出された運動量やコミュニケーション度を表示する（ステップＳ４００１０）。図４５は、運動量の表示画面の一例を示す説明図である。その後、加速度センサによるデータの計測へ戻る。このように、運動内容と運動量を利用して飼い主と動物とのコミュニケーション度を算出することにより、動物のストレスを把握することができるため、動物のストレス解消に活用することができる。

次に、姿勢判定処理を説明する。図４１は、姿勢判定部が行う姿勢判定手順を示すフローチャートである。

まず、姿勢判定部３３０５は、ＬＰＦを用いて加速度の一定周波数以下の信号のみを通過させる（ステップＳ４１００１）。なお、ＬＰＦは必ずしも必須ではないが、動物の場合種類によって筋肉などから定常的に振動を発していることもあるため、ＬＰＦによる処理を行ったほうがよい。姿勢判定部３３０５は、姿勢閾値データベース２００１から姿勢判定に用いる閾値を取得する（ステップＳ４１００２）。姿勢判定部３３０５は、入力された重力加速度の各軸方向の極大値および極小値を取得する（ステップＳ４１００３）。姿勢判定部３３０５は、重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が四足起立（お座り）の閾値以内か否かを判断する（ステップＳ４１００４）。具体的には、重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が、図３６の姿勢が“四足起立（お座り）”の各軸方向の最小重力加速度から最大重力加速度の範囲か否かを判断する。

重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が四足起立（お座り）の閾値以内であると判断された場合には（ステップＳ４１００４：Ｙｅｓ）、姿勢判定部３３０５は姿勢を“四足起立（お座り）”であると判定する（ステップＳ４１００５）。重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が四足起立（お座り）の閾値以内でないと判断された場合には（ステップＳ４１００４：Ｎｏ）、姿勢判定部３３０５は重力加速度の各軸方向の極大値および極小値がうつ伏せの閾値以内か否かを判断する（ステップＳ４１００６）。具体的には、重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が、図３６の姿勢が“うつ伏せ”の各軸方向の最小重力加速度から最大重力加速度の範囲か否かを判断する。

重力加速度の各軸方向の極大値および極小値がうつ伏せの閾値以内であると判断された場合には（ステップＳ４１００６：Ｙｅｓ）、姿勢判定部３３０５は姿勢を“うつ伏せ”であると判定する（ステップＳ４１００７）。重力加速度の各軸方向の極大値および極小値がうつ伏せの閾値以内でないと判断された場合には（ステップＳ４１００６：Ｎｏ）、姿勢判定部３３０５は重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が仰向けの閾値以内か否かを判断する（ステップＳ４１００８）。具体的には、重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が、図３６の姿勢が“仰向け”の各軸方向の最小重力加速度から最大重力加速度の範囲か否かを判断する。

重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が仰向けの閾値以内であると判断された場合には（ステップＳ４１００８：Ｙｅｓ）、姿勢判定部３３０５は姿勢を“仰向け”であると判定する（ステップＳ４１００９）。重力加速度の各軸方向の極大値および極小値が仰向けの閾値以内でないと判断された場合には（ステップＳ４１００８：Ｎｏ）、姿勢判定部３３０５は姿勢を“判定不可”であると判定する（ステップＳ４１０１０）。

次に、運動内容判定処理を説明する。図４２−１、図４２−２は、運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。特に運動内容“ジャンプ”についての判定を行うものである。

まず、運動内容判定部３３１３は、ＨＰＦを用いて一定周波数以上の信号のみを通す（ステップＳ４２００１）。動作方向・動作強度検出部１０９は、動作加速度からＹ軸方向の極大値を検出する（ステップＳ４２００２）。動作強度変動検出部３３４３は、前回検出したＹ軸方向との極大値との差の絶対値が１Ｇ以上か否かを判断する（ステップＳ４２００３）。

前回検出したＹ軸方向との極大値との差の絶対値が１Ｇ以上であると判断された場合には（ステップＳ４２００３：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３はＹ軸フラグにＯＮを設定する（ステップＳ４２００４）。運動内容判定部３３１３は、現在の時刻をＹ軸フラグにＯＮを設定した時刻として記憶する（ステップＳ４２００５）。

ステップＳ４２００３において、前回検出したＹ軸方向との極大値との差の絶対値が１Ｇ以上でないと判断された場合には（ステップＳ４２００３：Ｎｏ）、運動内容判定部３３１３は現在時刻がＹ軸フラグにＯＮを設定した時刻から１秒以上経過したか否かを判断する（ステップＳ４２００６）。現在時刻がＹ軸フラグにＯＮを設定した時刻から１秒以上経過したと判断された場合には（ステップＳ４２００６：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３はＹ軸フラグにＯＦＦを設定する（ステップＳ４２００７）。現在時刻がＹ軸フラグにＯＮを設定した時刻から１秒以上経過していないと判断された場合には（ステップＳ４２００６：Ｎｏ）、処理をせずステップＳ４２００８へ飛ぶ。

動作方向・動作強度検出部１０９は、動作加速度データベースからＺ軸方向の極大値を検出する（ステップＳ４２００８）。運動内容判定部３３１３は、前回検出した極大値との差の絶対値が０．５Ｇ以上か否かを判断する（ステップＳ４２００９）。前回検出した極大値との差の絶対値が０．５Ｇ以上であると判断された場合には（ステップＳ４２００９：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３はＺ軸フラグ１がＯＮであるか否かを判断する（ステップＳ４２０１０）。

Ｚ軸フラグ１がＯＮであると判断された場合には（ステップＳ４２０１０：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３はＺ軸フラグ１にＯＮを設定した時刻から１秒以内か否かを判断する（ステップＳ４２０１１）。Ｚ軸フラグ１にＯＮを設定した時刻から１秒以内であると判断された場合には（ステップＳ４２０１１：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３はＺ軸フラグ２にＯＮを設定する（ステップＳ４２０１２）。

ステップＳ４２００９において、前回検出した極大値との差の絶対値が０．５Ｇ以上でないと判断された場合には（ステップＳ４２００９：Ｎｏ）、または、ステップＳ４２０１１において、Ｚ軸フラグ１にＯＮを設定した時刻から１秒以内でないと判断された場合には（ステップＳ４２０１１：Ｎｏ）、運動内容判定部３３１３はＺ軸フラグ１およびＺ軸フラグ２にＯＦＦを設定する（ステップＳ４２０１３）。

ステップＳ４２０１０において、Ｚ軸フラグ１がＯＮでないと判断された場合には（ステップＳ４２０１０：Ｎｏ）、運動内容判定部３３１３は前回検出した極大値との差の絶対値が１Ｇ以上か否かを判断する（ステップＳ４２０１４）。前回検出した極大値との差の絶対値が１Ｇ以上であると判断された場合には（ステップＳ４２０１４：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３はＺ軸フラグ１にＯＮを設定する（ステップＳ４２０１５）。

運動内容判定部３３１３は、現在の時刻をＺ軸フラグ１にＯＮを設定した時刻として記憶する（ステップＳ４２０１６）。ステップＳ４２０１４において、前回検出した極大値との差の絶対値が１Ｇ以上であると判断された場合には（ステップＳ４２０１４：Ｎｏ）処理をせずステップＳ４２０１７へ飛ぶ。

運動内容判定部３３１３は、Ｙ軸フラグがＯＮでかつＺ軸フラグ２がＯＮか否かを判断する（ステップＳ４２０１７）。Ｙ軸フラグがＯＮでかつＺ軸フラグ２がＯＮであると判断された場合には（ステップＳ４２０１７：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３は運動内容を“ジャンプ”と判定する（ステップＳ４２０１８）。Ｙ軸フラグがＯＮでかつＺ軸フラグ２がＯＮでないと判断された場合には（ステップＳ４２０１７：Ｎｏ）、運動内容判定部３３１３はＹ軸フラグがＯＮまたはＺ軸フラグ１がＯＮか否かを判断する（ステップＳ４２０１９）。

Ｙ軸フラグがＯＮまたはＺ軸フラグ１がＯＮであると判断された場合には（ステップＳ４２０１９：Ｎｏ）、歩行判定処理を行う（ステップＳ４２０２０）。処理の詳細は後述する。Ｙ軸フラグがＯＮまたはＺ軸フラグ１がＯＮでないと判断された場合には（ステップＳ４２０１９：Ｙｅｓ）、遊び判定処理を行う（ステップＳ４２０２１）。処理の詳細は後述する。

さらに、運動内容判定処理を説明する。図４３は、運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。特に運動内容の“走行”の判定を行うものである。

まず、運動内容判定部３３１３は、姿勢記憶部１０７から記憶された姿勢情報を取得する（ステップＳ４３００１）。運動内容判定部３３１３は、姿勢が四足起立か否かを判断する（ステップＳ４３００２）。姿勢が四足起立であると判断された場合には（ステップＳ４３００２：Ｙｅｓ）、動作方向・動作強度検出部１０９は動作加速度から極大値の発生後に極小値が発生するまでの時間を検出する（ステップＳ４３００３）。

運動内容判定部３３１３は、動作加速度から極大値の発生後に極小値が発生するまでの時間が１秒以内か否かを判断する（ステップＳ４３００４）。動作加速度から極大値の発生後に極小値が発生するまでの時間が１秒以内と判断された場合には（ステップＳ４３００４：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３は運動内容を“走行”と判断する（ステップＳ４３００５）。ステップＳ４３００２において、姿勢が四足起立でないと判断された場合には（ステップＳ４３００２：Ｎｏ）、または、極大値の発生後に極小値が発生するまでの時間が１秒以内でないと判断された場合には（ステップＳ４３００４：Ｎｏ）、遊び判定処理を行う（ステップＳ４３００６）。処理の内容は後述する。

次に、運動内容判定処理を説明する。図４４は、運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部、動作強度変動検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。特に運動内容の“遊び”の判定を行うものである。

まず、動作方向・動作強度検出部３３０９は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向それぞれの極大値および極小値を検出する（ステップＳ４４００１）。動作強度変動検出部３３４３は、各軸方向での極大値と極小値との差の絶対値が０．５Ｇ以上か否かを判断する（ステップＳ４４００２）。各軸方向での極大値と極小値との差の絶対値が０．５Ｇ以上であると判断された場合には（ステップＳ４４００２：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３は前回の０．５Ｇ以上の変化から３秒以内か否かを判断する（ステップＳ４４００３）。

前回の０．５Ｇ以上の変化から３秒以内であると判断された場合には（ステップＳ４４００３：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３は運動内容を“遊び”と判定する（ステップＳ４４００４）。前回の０．５Ｇ以上の変化から３秒以内でないと判断された場合には（ステップＳ４４００３：Ｎｏ）、処理を抜ける。この場合は、動物の単発の急な動きであるため、運動内容は判定しない。

ステップＳ４４００２において、各軸方向での極大値と極小値との差の絶対値が０．５Ｇ以上でないと判断された場合には（ステップＳ４４００２：Ｎｏ）、運動内容判定部３３１３は動作加速度から極大値検出時から３秒以内の姿勢変化を検出する（ステップＳ４４００５）。極大値検出時から３秒以内に姿勢変化があると判断された場合には（ステップＳ４４００６：Ｙｅｓ）、運動内容判定部３３１３は運動内容を“遊び”と判定する（ステップＳ４４００７）。極大値検出時から３秒以内に姿勢変化がないと判断された場合には（ステップＳ４４００６：Ｎｏ）、運動内容判定部３３１３は運動内容を“安静”と判定する（ステップＳ４４００８）。

このように、動物が行った運動量を記録して個々の運動量から総運動量を算出することにより、動物が行った総運動量および不足している運動量を把握することができるため、動物の運動不足解消に活用することができる。

特に、猫は肥満による脂肪肝が近年多くなっている。しかし、猫は犬と異なり散歩をさせるという習慣がないため、歩数計などにより歩数を計測するだけでは運動量を算出することは不十分であり、全体の行動に占める割合が多いジャンプや遊び（猫じゃらし）など瞬発型の運動による運動量を算出することが必要となる。よって、本実施の形態のように姿勢、動作方向、動作強度および動作強度の時間変動を利用して運動内容を判定して運動量を算出することにより、動物が行った総運動量および不足している運動量を把握することができるため、運動不測解消に活用でき十分な運動を行わせることで肥満防止を行うことができる。

（第３の実施の形態）
第３の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。第３の実施の形態にかかる運動計測装置は、第２の実施の形態の機能、構成に加え、運動計測装置にずれが生じた場合に補正値を用いてずれを補正するものである。

本発明が適用される運動計測装置の構成例について説明する。図４６は、第３の実施の形態にかかる運動計測装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態の運動計測装置４６００は、加速度センサ１０１と、データ入力部１０３と、姿勢判定部３３０５と、姿勢記憶部４６０７と、動作方向・動作強度検出部１０９と、運動内容判定部４６１３と、動作強度変動検出部３３４３と、運動時計測部１１５と、運動量換算部３３１７と、コミュニケーション度算出部３３４５と、装置位置補正部４６４７と、補正位置記憶部４６４９と、出力部１４１と、姿勢閾値データベース２００１と、運動量換算データベース６００１と、運動量データベース７０００とから構成されている。

ここで、加速度センサ１０１と、データ入力部１０３と、姿勢判定部３３０５と、動作方向・動作強度検出部１０９と、動作強度変動検出部３３４３と、運動時計測部１１５と、運動量換算部３３１７と、コミュニケーション度算出部３３４５と、出力部１４１と、姿勢閾値データベース２００１と、運動量換算データベース６００１と、運動量データベース７０００の構成、機能は、第１の実施の形態または第２の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。

姿勢記憶部４６０７は、第１の実施の形態の構成、機能に加え、各軸方向の重力加速度を記憶するものである。例えば、さらに“Ｘ軸方向、０Ｇ、Ｙ軸方向、０，２Ｇ、Ｚ軸方向、０．７Ｇ”のように記憶される。

運動内容判定部４６１３は、第２の実施の形態の構成、機能に加え、後述の装置位置補正部４６４７で算出し、補正位置記憶部４６４９によって記憶された補正値を利用して運動内容を判定するものである。

装置位置補正部４６４７は、運動によって運動計測装置にずれが生じた場合にずれを補正するための補正値を算出し、後述する補正位置記憶部４６４９に格納するものである。補正位置記憶部４６４９は、装置位置補正部４６４７によって算出された補正値を記憶するものである。

次に、以上のように構成されている運動計測装置による運動計測処理について説明する。ここで、本実施の形態の運動計測処理は、第２の実施の形態の運動計測処理とほぼ同様であるため、異なる部分のみ説明する。運動計測処理の全体の流れは、第２の実施の形態の図４０と同様であり、詳細な処理も図４１〜図４４とほぼ同様である。図４７は、運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部、装置位置補正部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。運動内容判定処理の一部が異なるため、ここでは異なる部分のみを説明する。特に運動内容の“走行”の判定を行うものである。

ステップＳ４７００１〜ステップＳ４７００５、ステップＳ４７００７は、図４３での説明を参照してここでの説明を省略する。ステップＳ４７００５で運動内容が“走行”と判断後、装置位置補正処理を行う（ステップＳ４７００６）。処理の詳細は後述する。

次に、装置位置補正処理を説明する。図４８は、装置位置補正部が行う装置位置補正手順を示すフローチャートである。

まず、装置位置補正部４６４７は、動作加速度から各軸方向の極大値を検出し、極大値を中心に１周期分の動作加速度を切り出す（ステップＳ４８００１）。装置位置補正部４６４７は、１周期分の動作加速度から加算平均値を算出する（ステップＳ４８００２）。例えば、加算平均値がＸ軸方向０．２Ｇ、Ｙ軸方向０．１Ｇ、Ｚ軸方向０．８Ｇである場合を考える。装置位置補正部４６４７は、姿勢記憶部４６０７から計測当初の四足起立時の各軸方向の重力加速度を取得する（ステップＳ４８００３）。例えば、Ｘ軸方向０Ｇ、Ｙ軸方向０．２Ｇ、Ｚ軸方向０．７Ｇとする。装置位置補正部４６４７は、加算平均値と重力加速度との差分を補正値とする（ステップＳ４８００４）。上述の場合には、Ｘ軸方向０Ｇ−０．２Ｇ＝−０．２Ｇ、Ｙ軸方向０．２Ｇ−０．１Ｇ＝０．１Ｇ、Ｚ軸方向０．７Ｇ−０．８Ｇ＝−０．１Ｇとなる。装置位置補正部４６４７は、補正値を補正記憶部４６４９に格納する（ステップＳ４８００５）。

次に、運動計測装置の装置位置を上述の処理によって算出した補正値によって補正する場合の運動内容判定処理を説明する。図４９−１、図４９−２は、運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。特に運動内容“ジャンプ”についての判定処理を説明するものである。ここで、本実施の形態にかかる運動内容判定処理の手順は、図４２に示すフローチャートとほぼ同様であるので、異なる部分のみ説明する。ステップＳ４９００１、ステップＳ４９００６〜ステップＳ４９００９、ステップＳ４９０１４〜ステップＳ４０２５は、図４２での説明を参照してここでの説明を省略する。

動作方向・動作強度検出部１０９は、動作加速度からＹ軸方向の極大値を検出する（ステップＳ４９００２）。運動内容判定部４６１３は、補正値記憶部４６４９からＹ軸方向の補正値を取得し、Ｙ軸方向の極大値に加算する（ステップＳ４９００３）。運動内容判定部４６１３は、Ｙ軸方向の極大値をメモリ上に格納する（ステップＳ４９００４）。動作強度変動検出部３３４３は、前回検出したＹ軸方向との極大値との差の絶対値が１Ｇ以上か否かを判断する（ステップＳ４９００５）。ここで、前回検出したＹ軸方向との極大値はメモリ上に格納された値を用いる。これにより、Ｙ軸方向との極大値を前回検出した時点から装置位置がずれている場合であっても、補正されたＹ軸方向との極大値によって極大値の差を比較できるため、運動内容を適切に判断することができる。ステップＳ４９００６〜ステップＳ４９００９は図４２での説明を参照する。

動作方向・動作強度検出部１０９は、動作加速度からＺ軸方向の極大値を検出する（ステップＳ４９０１０）。運動内容判定部４６１３は、補正値記憶部４６４９からＺ軸方向の補正値を取得し、Ｚ軸方向の極大値に加算する（ステップＳ４９０１１）。運動内容判定部４６１３は、Ｚ軸方向の極大値をメモリ上に格納する（ステップＳ４９０１２）。前回検出した極大値との差の絶対値が０．５Ｇ以上か否かを判断する（ステップＳ４９０１３）。ここで、上述のステップＳ４９００５と同様に、前回検出したＹ軸方向との極大値はメモリ上に格納された値を用いる。これにより、Ｙ軸方向との極大値を前回検出した時点から装置位置がずれている場合であっても、補正されたＹ軸方向との極大値によって極大値の差を比較できるため、運動内容を適切に判断することができる。ステップＳ４９０１４〜ステップＳ４９０２５は図４２での説明を参照する。

このように、動物の運動によって生じた運動計測装置の位置ずれに対する補正値を算出し、算出した補正値を用いて運動内容を判定することにより、運動計測装置の位置ずれを補正することができる。これは、動物の場合は様々な動きによって装置の位置にずれが生じることによって、重力加速度および動作加速度が正確に計測できないことが問題となる。これに対し、本実施の形態では、上述の通り装置の位置ずれを補正値によって補正することにより、運動内容を正確に判定できる、運動量も正確に算出することができる。

なお、第１〜第３の実施の形態（以下、本実施の形態という）の運動計測装置で実行される運動計測プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。

本実施の形態の運動計測装置で実行される運動計測プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク（ＦＤ）（ＴＭ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、本実施の形態の運動計測装置で実行される運動計測プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施の形態の運動計測装置で実行される運動計測プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

本実施の形態の運動計測装置で実行される運動計測プログラムは、上述した各部（データ入力部、姿勢判定部、動作方向・動作強度検出部、規則性・連続性判定部、運動内容判定部、運動継続計測部、運動量換算部、動作間隔計測部、疲労度判定部、筋振動検出部、目標回数設定部、出力部など）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから〜プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、データ入力部、姿勢判定部、動作方向・動作強度検出部、規則性・連続性判定部、運動内容判定部、運動継続計測部、運動量換算部、動作間隔計測部、疲労度判定部、筋振動検出部、目標回数設定部、出力部などが主記憶装置上に生成されるようになっている。

第１の実施の形態にかかる運動計測装置の構成を示すブロック図である。 加速度センサが計測する加速度の軸方向の一例を示す説明図である。 運動者がうつ伏せの場合の軸方向を示す説明図である。 運動者が仰向けの場合の軸方向を示す説明図である。 運動計測装置の装着例を示す説明図である。加速度センサの装着例を示す説明図である。 運動計測装置の装着例を示す説明図である。 運動計測装置の装着例を示す説明図である。 加速度センサが計測した加速度波形の一例を示す説明図である。 運動内容ごとに加速度センサが計測した動作加速度の入力の一例を示す説明図である。 姿勢ごとに判定される運動内容の一例を示す説明図である。 目標回数記憶部に記憶された目標回数情報のデータ構成の一例を示す説明図である。 動作間隔記憶部に記憶された動作間隔情報のデータ構成の一例を示す説明図である。 動作強度記憶部に記憶された動作強度範囲情報のデータの一例を示す説明図である。 姿勢閾値データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 運動内容閾値データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 区分データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 判定データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 運動量換算データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 運動量換算データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 加速度センサ、データ入力部、姿勢判定部、動作方向・動作強度検出部、規則性・連続性判定部、運動内容判定部、運動継続計測部、運動量換算部、動作間隔計測部、疲労度判定部、筋振動検出部、目標回数設定部、出力部が行う運動計測手順を示すフローチャートである。 姿勢判定部が行う姿勢判定手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 規則性・連続性判定部が行う連続性判定手順を示すフローチャートである。 規則性・連続性判定部が行う規則性判定手順を示すフローチャートである。 運動量換算部、動作間隔計測部、筋振動検出部、疲労度判定部、運動継続計測部、出力部が行う無酸素運動処理手順を示すフローチャートである。 運動継続計測部が行う動作回数計測処理手順を示すフローチャートである。 運動量換算部が行う運動強度判定処理手順を示すフローチャートである。 動作間隔計測部、疲労度判定部が行う疲労度判定処理手順を示すフローチャートである。 筋振動検出部、疲労度判定部が行う疲労度判定処理手順を示すフローチャートである。 運動量換算部、動作間隔計測部、運動継続計測部、出力部が行う有酸素運動処理手順を示すフローチャートである。 動作間隔比較部、動作間隔計測部、出力部が行う動作間隔比較処理手順を示すフローチャートである。 動作間隔比較部、動作間隔計測部、出力部が行う動作間隔比較処理手順を示すフローチャートである。 運動終了時の表示画面の一例を示す説明図である。 目標回数終了前の表示画面の一例を示す説明図である。 目標回数終了前の表示画面の一例を示す説明図である。 第２の実施の形態にかかる運動計測装置の構成を示すブロック図である。 動物に装着された加速度センサが計測する加速度の軸方向の一例を示す説明図である。 加速度センサが計測した加速度波形の一例を示す説明図である。 姿勢閾値データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 姿勢ごとに各軸方向となす角度を示す説明図である。 運動量換算データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 運動量データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 加速度センサ、データ入力部、姿勢判定部、動作方向・動作強度検出部、動作強度変動検出部、運動内容判定部、運動継続計測部、運動量換算部、コミュニケーション度算出部、出力部が行う運動計測手順を示すフローチャートである。 姿勢判定部が行う姿勢判定手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部、動作強度変動検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 運動量の表示画面の一例を示す説明図である。 第３の実施の形態にかかる運動計測装置の構成を示すブロック図である。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部、装置位置補正部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 装置位置補正部が行う装置位置補正手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。 運動内容判定部、動作方向・動作強度検出部が行う運動内容判定手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１００ ３３００ ４６００ 運動計測装置
１０１ 加速度センサ
１０３ データ入力部
１０５ ３３０５ 姿勢判定部
１０７ ４６０７ 姿勢記憶部
１０９ 動作方向・動作強度検出部
１１１ 規則性・連続性判定部
１１３ ３３１３ ４６１３ 運動内容判定部
１１５ 運動継続計測部
１１７ ３３１７ 運動量換算部
１１９ 動作間隔計測部
１２１ 疲労度判定部
１２３ 筋振動検出部
１２５ 目標回数設定部
１２７ 目標回数記憶部
１２９ 動作間隔設定部
１３１ 動作間隔記憶部
１３３ 動作間隔比較部
１３５ 動作強度設定部
１３７ 動作強度記憶部
１３９ 動作強度比較部
１４１ 出力部
３３４３ 動作強度変動検出部
３３４５ コミュニケーション度算出部
４６４７ 装置位置補正部
４６４９ 補正値記憶部
２０００ ２００１ 姿勢閾値データベース
３０００ 運動内容閾値データベース
４０００ 区分データベース
５０００ 判定データベース
６０００ ６００１ 運動量換算データベース
７０００ 運動量データベース

Claims (25)

1. 被験体の静止状態における前記被験体の重力加速度情報および前記被験体の動作に伴って発生する動作加速度情報を計測する加速度センサと、
   前記加速度センサによって計測された前記重力加速度情報から体の向きを示す姿勢を判定する姿勢判定手段と、
   前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から前記被験体の動作方向を検出する動作方向検出手段と、
   前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から前記被験体の動作強度を検出する動作強度検出手段と、
   前記姿勢判定手段によって判定された前記姿勢と前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度とを利用して前記動作の種類を示す運動内容を判定する運動内容判定手段と、
   前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から前記運動内容の継続時間または継続回数を計測する運動継続計測手段と、
   前記運動内容と、前記運動内容についての異なる複数の前記動作強度と、各動作強度に対する単位時間または単位回数あたりの消費カロリーを示す消費カロリー情報と、を対応付けて記憶する運動量換算記憶手段と、
   前記運動量換算記憶手段において、前記運動内容判定手段によって判定された前記運動内容と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度とに対応付けられている前記消費カロリー情報を検索し、検索された前記消費カロリー情報と前記運動継続計測手段によって計測された前記継続時間または前記継続回数とを利用して運動量を換算する運動量換算手段と、
   を備えることを特徴とする運動計測装置。
2. 前記運動量換算記憶手段は、さらに前記運動内容と有酸素運動または無酸素運動の区分とを対応付けて記憶し、
   前記運動内容判定手段は、さらに前記運動量換算記憶手段によって記憶された前記区分を利用して前記運動内容が有酸素運動か無酸素運動かを判定し、
   前記運動量換算手段は、さらに前記運動内容判定手段によって前記運動内容が無酸素運動であると判定された場合には前記運動量換算記憶手段に記憶された前記消費カロリー情報と前記運動継続計測手段によって計測された前記継続回数とを利用して運動量を換算することを特徴とする請求項１に記載の運動計測装置。
3. 前記運動量換算記憶手段は、さらに前記運動内容と有酸素運動または無酸素運動の区分とを対応付けて記憶し、
   前記運動内容判定手段は、さらに前記運動量換算記憶手段によって記憶された前記区分を利用して前記運動内容が有酸素運動か無酸素運動かを判定し、
   前記運動量換算手段は、さらに前記運動内容判定手段によって前記運動内容が有酸素運動であると判定された場合には前記運動量換算記憶手段に記憶された前記消費カロリー情報と前記運動継続計測手段によって計測された前記継続時間とを利用して運動量を換算することを特徴とする請求項１に記載の運動計測装置。
4. 前記運動量換算手段によって換算された前記運動量を表示する運動量出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の運動計測装置。
5. 前記運動量出力手段は、さらに前記運動量を音声によって出力することを特徴とする請求項４に記載の運動計測装置。
6. 前記姿勢判定手段は、さらに前記加速度センサによって計測された前記重力加速度情報から判定される前記姿勢として少なくとも起立を判定し、
   前記運動内容判定手段は、さらに前記姿勢が起立の場合には前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度を利用して起立時に行う運動の前記運動内容を判定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の運動計測装置。
7. 前記姿勢判定手段は、さらに前記加速度センサによって計測された前記重力加速度情報から判定される前記姿勢として少なくともうつ伏せを判定し、
   前記運動内容判定手段は、さらに前記姿勢がうつ伏せの場合には前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度を利用してうつ伏せ時に行う運動の前記運動内容を判定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の運動計測装置。
8. 前記姿勢判定手段は、さらに前記加速度センサによって計測された前記重力加速度情報から判定される前記姿勢として少なくとも仰向けを判定し、
   前記運動内容判定手段は、さらに前記姿勢が仰向けの場合には前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度を利用して前記運動内容は仰向け時に行う運動であると判定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の運動計測装置。
9. 前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から前記運動内容の規則性または連続性を判定する規則性・連続性判定手段をさらに備え、
   前記運動内容判定手段は、さらに前記規則性・連続性判定手段において判定された規則性または連続性を利用して前記運動内容を判定することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の運動計測装置。
10. 前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から前記動作間の時間を示す動作間隔を計測する動作間隔計測手段をさらに備え、
    前記運動継続計測手段は、さらに前記動作間隔計測手段によって計測された前記動作間隔が予め定められた時間以上である場合には前記継続回数をカウントしないことを特徴とする請求項９に記載の運動計測装置。
11. 前記動作間隔計測手段によって計測された前記動作間隔を利用して疲労の度合いを示す疲労度を判定する疲労度判定手段と、をさらに備え、
    前記運動量出力手段は、さらに前記疲労度判定手段によって判定された前記疲労度に関する情報を出力することを特徴とする請求項１０に記載の運動計測装置。
12. 前記加速度センサによって計測された前記動作加速度情報から筋肉の振動を検出する筋振動検出手段をさらに備え、
    前記疲労度判定手段は、さらに前記筋振動検出手段によって検出された筋肉の振動から疲労度を判定することを特徴とする請求項１１に記載の運動計測装置。
13. 前記運動内容と、前記動作間の時間を示す動作間隔を計測する動作間隔の範囲を示す動作間隔範囲とを対応付けて記憶する動作間隔記憶手段と、
    前記運動内容判定手段によって判定された前記運動内容に対応付けて前記動作間隔記憶手段によって記憶された前記動作間隔範囲を検索し、前記動作間隔計測手段で計測された前記動作間隔と検索された前記動作間隔範囲を比較し、前記動作間隔が前記動作間隔範囲内か否かを判定する動作間隔比較手段と、
    前記動作間隔比較手段によって判定された結果を出力すること動作間隔出力手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の運動計測装置。
14. 前記運動内容に対する前記動作間隔範囲の入力を受付け、前記動作間隔記憶手段に前記運動内容と前記動作間隔範囲とを格納する動作間隔設定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１３に記載の運動計測装置。
15. 前記運動内容と、前記動作強度の幅を示す動作強度範囲とを対応付けて記憶する動作強度記憶手段と、
    前記運動内容判定手段によって判定された前記運動内容に対応付けて前記運動強度記憶手段によって記憶された前記動作強度範囲を検索し、前記動作強度検索手段によって検出された前記動作強度と検索された前記動作強度範囲を比較し、前記動作強度が前記動作強度範囲内か否かを判定する運動強度比較手段と、
    前記運動強度比較手段によって判定された結果を出力する運動強度出力手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１４のいずれか一つに記載の運動計測装置。
16. 前記運動内容に対応する前記運動強度範囲の入力を受付け、前記運動強度記憶手段に前記運動内容と前記運動強度範囲とを格納する運動強度設定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載の運動計測装置。
17. 前記被験体は、動物であり、
    前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度の時間変動を検出する動作強度変動検出手段をさらに備え、
    前記運動内容判定手段は、さらに前記動作強度変動検出手段で検出された前記時間変動と、前記姿勢判定手段によって判定された前記姿勢と、前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と、前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度とを利用して動物が行う前記動作の種類を示す動物運動内容を判定することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一つに記載の運動計測装置。
18. 前記姿勢判定手段は、さらに前記加速度センサによって計測された前記重力加速度情報を利用して少なくとも四足起立、うつ伏せまたは仰向けのいずれか一つの前記姿勢を判定することを特徴とする請求項１７に記載の運動計測装置。
19. 前記運動内容判定手段は、さらに前記動作強度変動検出手段で検出された前記時間変動と前記姿勢判定手段によって判定された前記姿勢と前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度とを利用して前記動物運動内容はジャンプであると判断されることを特徴とする請求項１７または請求項１８に記載の運動計測装置。
20. 前記運動内容判定手段は、さらに前記動作強度変動検出手段で検出された前記時間変動と前記姿勢判定手段によって判定された前記姿勢と前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度とを利用して前記動物運動内容は遊びであると判断されることを特徴とする請求項１７〜１９のいずれか一つに記載の運動計測装置。
21. 前記運動内容判定手段によって判定された前記動物運動内容と前記運動継続計測手段によって計測された前記継続時間と前記運動量換算手段によって換算された前記運動量とを対応付けて記憶する運動情報記憶手段を備え、
    前記運動量換算手段は、さらに前記運動情報記憶手段に記憶されている前記運動量を合計した総運動量を算出し、
    前記運動量出力手段は、さらに前記運動量換算手段によって算出された前記総運動量を表示することを特徴とする請求項１７〜２０のいずれか一つに記載の運動計測装置。
22. 前記運動内容判定手段によって判定された前記動物運動内容と前記運動継続計測手段によって計測された前記継続時間を利用して動物と飼い主との触合いの度合いを示すコミュニケーション度を算出するコミュニケーション度算出手段をさらに備え、
    前記運動量出力手段は、さらに前記コミュニケーション度算出手段によって算出された前記コミュニケーション度を表示することを特徴とする請求項１７〜２１のいずれか一つに記載の運動計測装置。
23. 前記姿勢記憶手段は、さらに前記姿勢判定手段によって四足起立と判定された場合の前記重力加速度情報を記憶し、
    前記姿勢記憶手段によって記憶された前記重力加速度情報と前記動作方向検出手段によって検出された前記動作方向と前記動作強度検出手段によって検出された前記動作強度を利用して前記動作加速度情報を補正する補正値を算出する装置位置補正手段と、をさらに備え、
    前記運動内容判定手段は、さらに前記装置位置補正手段によって算出された前記補正値を用いて前記動作加速度情報を補正して前記動物運動内容を判定することを特徴とする請求項１７〜２２のいずれか一つに記載の運動計測装置。
24. 被験体の静止状態における前記被験体の重力加速度情報および前記被験体の動作に伴って発生する動作加速度情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記重力加速度情報から体の向きを示す姿勢を判定する姿勢判定ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記動作加速度情報から前記被験体の動作方向を検出する動作方向検出ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記動作加速度情報から前記被験体の動作強度を検出する動作強度検出ステップと、
    前記姿勢判定ステップにおいて判定された前記姿勢と前記動作方向検出ステップにおいて検出された前記動作方向と前記動作強度検出ステップにおいて検出された前記動作強度とを利用して前記動作の種類を示す運動内容を判定する運動内容判定ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記動作加速度情報から前記運動内容の継続時間または継続回数を計測する運動継続計測ステップと、
    前記運動内容と、前記運動内容についての異なる複数の前記動作強度と、各動作強度に対する運動内容ごとに当該運動内容の単位時間または単位回数あたりの消費カロリーを示す消費カロリー情報と、を対応付けて記憶する運動量換算記憶手段において、前記運動内容判定ステップにおいて判定された前記運動内容と前記動作強度検出ステップにおいて検出された前記動作強度とに対応付けられている前記消費カロリー情報を検索し、検索された前記消費カロリー情報と前記運動継続計測手段において計測された前記継続時間または前記継続回数とを利用して運動量を換算する運動量換算ステップと、
    を有することを特徴とする運動計測方法。
25. 被験体の静止状態における前記被験体の重力加速度情報および前記被験体の動作に伴って発生する動作加速度情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記重力加速度情報から体の向きを示す姿勢を判定する姿勢判定ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記動作加速度情報から前記被験体の動作方向を検出する動作方向検出ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記動作加速度情報から前記被験体の動作強度を検出する動作強度検出ステップと、
    前記姿勢判定ステップにおいて判定された前記姿勢と前記動作方向検出ステップにおいて検出された前記動作方向と前記動作強度検出ステップにおいて検出された前記動作強度とを利用して前記動作の種類を示す運動内容を判定する運動内容判定ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された前記動作加速度情報から前記運動内容の継続時間または継続回数を計測する運動継続計測ステップと、
    前記運動内容と、前記運動内容についての異なる複数の前記動作強度と、各動作強度に対する運動内容ごとに当該運動内容の単位時間または単位回数あたりの消費カロリーを示す消費カロリー情報と、を対応付けて記憶する運動量換算記憶手段において、前記運動内容判定ステップにおいて判定された前記運動内容と前記動作強度検出ステップにおいて検出された前記動作強度とに対応付けられている前記消費カロリー情報を検索し、検索された前記消費カロリー情報と前記運動継続計測手段において計測された前記継続時間または前記継続回数とを利用して運動量を換算する運動量換算ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする運動計測プログラム。

Images