JP5005055B2 - 手足の筋力と運動／身体能力のモニタリングシステム及び方法 - Google Patents

手足の筋力と運動／身体能力のモニタリングシステム及び方法 Download PDF

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Description

本発明は手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム及び方法に関し、特に家庭の生活空間に設置することができる探知プラットフォームとポータブル形式の手足の運動/身体能力感知モジュールを提供し、いつでもどこでも筋力と運動/身体能力の評価を行うことができるモニタリングシステム及び方法に関する。
運動/身体能力の優劣は、国家、社会全体の身体能力と健康状況を反映するものである。これにより、運動の習慣を普及させることができる他、個人の運動/身体能力に対して評価と観察を日常的に行うことで、健康維持に参考になる情報を提供することができる。さらに、スポーツ愛好者或いはリハビリ患者に対しては、より詳細な運動/身体能力情報を提供することもできる。運動/身体能力とは、健康関連の心肺耐久力（Cardio-respiratory Endurance）、筋肉力と筋肉耐久力（Muscular Strength and Muscular Endurance）、関節柔軟性(Joint Flexibility)、身体組成(Body Composition)を含み、さらに運動関連の筋力(Muscular Power)、敏捷性(Agility)、速度(Speed)、協調能力(Coordination)を含む。運動/身体能力のレベルが高い人は、身体的な健康或いは運動能力の面で、優れているといえる。しかし、運動/身体能力は、一朝一夕に鍛錬できるものではなく、長期間、規則正しく鍛錬し、さらに健康で正常な日常生活を維持して初めて改善されるものである。そのため、もし日常生活、運動/訓練の過程、或いはリハビリ治療の期間に、詳細な運動/身体能力情報を提供することができれば、健康と運動能力の向上に役立つことは疑いがない。
従来の運動/身体能力の評価方法の多くは、地球の重力に抵抗する牽引動作或いはランニングに、体重計、メーター等器材を組合せ、ある特定の時間内で項目毎に測定するものである。既存の運動/身体能力評価製品には、BMI(Body Mass Index)を測定可能な体重計、或いは心拍/呼吸数を測定可能なランニングマシーン等があるが、それらには以下のような欠点が存在する。
1. 特定のプラットフォーム上で行わなければならない。
2. 専門家の評価を必要とし、しかも多くは素手で、或いはメーターを用いて測定するため、結果は主観に傾きがちである。
3. 現行のバランス評価システム設備はみな輸入製品であり、体積が膨大で、しかも高価である。
4. 有線或いは無線EMG(筋電図)設備を使用する際には、みな１組の電極シートを固定点上に貼る必要がある。
5. ゲームを通して運動が可能で、使用者の運動に対する意欲を高めることができる従来のゲーム機(Wii（登録商標）fit等)は、ゲーム性が高過ぎ、高齢者には適さず、また臨床的な治療効果は低い。
6. 従来のゲーム機は、上/下肢神経、筋肉、骨格システム制御の動態バランスモニターを提供することはない。
7. 従来のゲーム機では、姿勢/動作の正確性と協調性を理解することは難しい。
本発明は、従来の運動/身体能力モニタリングシステム及び方法の上記した欠点に鑑みてなされたものである。
本発明が解決しようとする課題は、家庭の生活空間に設置することができる探知プラットフォームとポータブル形式の手足の運動/身体能力感知モジュールを提供し、いつでもどこでも筋力と運動/身体能力の評価を行うことができる手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム及び方法を提供することである。
上記課題を解決するため、本発明は下記の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム及び方法を提供する。
手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム及び方法において、該システムは、感知モジュール、力量と運動軌跡探知モジュールを含み、
該感知モジュールにより、感知値を取得し、
次に、該力量と運動軌跡探知モジュールにより、該感知モジュールが取得した感知値を取り込み、
手足の筋力及び関節力のパラメーター及び分類動作シリーズを見積もり、相対する運動/身体能力パラメーターを推算する。
本発明手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム及び方法は、家庭の生活空間に設置することができる探知プラットフォームとポータブル形式の手足の運動/身体能力感知モジュールを提供し、いつでもどこでも筋力と運動/身体能力の評価を行うことができる。
本発明のシステム構造図である。 本発明の２本足人体力学モデルの表示図である。 本発明の剛性楕円と運動/身体能力の関連表示図である。 本発明の識別性投影概念の表示図である。 本発明の下肢運動段階と施力方向の表示図である。 本発明の下肢運動/身体能力感知実施例の表示図である。 本発明の下肢端点と関節角度の表示図である。 本発明の上肢運動/身体能力感知実施例の表示図である。 本発明の上肢端点と関節角度の表示図である。
以下に図面を参照しながら本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。
図１に示すように、本発明が提供する手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム１００は主に、感知モジュール１０、力量と運動軌跡探知モジュール２０により構成する。
感知モジュール１０は、圧力探知ユニット１１、ポジション探知ユニット１２、処理ユニット１３を備える。圧力探知ユニット１１は、力量感知値を得るために用い、圧力マット、足パッド、或いは力プレート等装置を採用することができ、使用者はその上を踏むことで、一定の圧力を生じることができる。ポジション探知ユニット１２は、運動軌跡感知値を得るために用い、１個或いは１個以上の加速度計或いはジャイロスコープを採用することができ、使用者の腕、ひじ関節、腰部、ひざ関節の内の１個或いは１個以上の部位に設置することができる。さらに、圧力探知ユニット１１或いはポジション探知ユニット１２が取得した力量感知値或いは運動軌跡感知値は、処理ユニット１３により取り込み、同期処理する。当然のことながら、圧力探知ユニット１１、ポジション探知ユニット１２の設置位置が異なれば、探知可能な使用者の手足動作も異なる。
人体において探知可能な手足は、上肢(腕等)及び下肢(もも等)である。上肢動作は、重い物を持ち上げる、押す/引く、パンチング、ラケットスイング、ピッチングの内の１種或いは１種以上のストレッチ動作を含む。下肢動作は、片足あげ、片足スクワット、片足起立、両足起立の内の１種或いは１種以上のストレッチ動作を含む。上肢或いは下肢のストレッチ動作は、その内１種或いは１種以上の等長、等張動作である。ポジション探知ユニット１２を、使用者の上肢及び下肢に設置すると、ポジション探知ユニット１２により、使用者の上肢或いは下肢の運動軌跡の変化を感知することができる。使用者は、可必要に応じて、同時に上肢或いは下肢の内の１個或いは１個以上の部位に、ポジション探知ユニット１２を配置する。使用者が、圧力探知ユニット１１を踏むと、圧力探知ユニット１１により、使用者運動時の施力変化を感知することができる。
力量と運動軌跡探知モジュール２０は、感知モジュール１０が取得した感知値を取り込み、手足の筋力及び関節力のパラメーター及び分類動作シリーズを見積もり、相対する運動/身体能力パラメーターを推算する。力量と運動軌跡探知モジュール２０は、パラメーター計算モジュール２１、動作軌跡識別モジュール２２を含む。
パラメーター計算モジュール２１は、パラメーター取り込みユニット２１１、人体力学モデルデータベース２１２により構成する。パラメーター取り込みユニット２１１により、感知モジュールが取得した感知値を取り込み、手足の筋力及び関節力のパラメーターを見積もる。パラメーターは、人体重心位置、両足重心位置、重心移動量、方向、速度、移動距離、相対位置、剛性係数、関節角度、関節角度変化量、手足筋力の内の１種或いは１種以上の数値である。人体力学モデルデータベース２１２は、人体力学モデルデータを保存し、パラメーター取り込みユニット２１１が、パラメーターを見積もる際の依拠とする。
動作軌跡識別モジュール２２は、動作軌跡モデルデータベース２２１、マッチユニット２２２、運動/身体能力パラメーターデータベース２２３、比較対照ユニット２２４、通報ユニット２２５を含み、動作軌跡モデルデータベース２２１内に、少なくとも１種の動作軌跡を内蔵する。動作軌跡モデルデータベース２２１は、必要に応じて、動作軌跡テンプレート、動作軌跡統計モデル、動作軌跡確率モデルの内の１種或いは１種以上を設計し、採用することができる。マッチユニット２２２により、パラメーター計算モジュール２１が見積もったパラメーター、及び動作軌跡モデルデータベース２２１が提供する動作軌跡の距離、相似度の内の１種或いは１種以上に対してマッチ計算を行い、対応する最適動作軌跡を求める。さらに、最適動作軌跡を、分類動作シリーズに転換し、相対する運動/身体能力パラメーターを推算する。運動/身体能力パラメーターは、筋力、筋肉耐久力、敏捷度、柔軟性、瞬発力、速度、バランスの内の１種或いは１種以上の数値である。
運動/身体能力パラメーターデータベース２２３は、動作軌跡、及びそれが相対する手足の筋力、ボディバランスの運動/身体能力パラメーター記録を保存し、比較対照ユニット２２４により、マッチユニット２２２が推算した運動/身体能力パラメーターを取り込んだ後、さらに運動/身体能力パラメーターデータベース２２３が内蔵する運動/身体能力パラメーター記録と比較対照し、比較対照結果を出力する。比較対照結果は、通報ユニット２２５により表示する。
通報ユニット２２５は、携帯電話端末、PDA、コンピューター、スピーカー、アラーム、指示ランプ、或いは音声/光表示効果を備える装置で、有線(信号線連接等)或いは無線(ネットワークシステム等)等方式により、比較対照ユニット２２４と電気的に連接する。手足の筋力と運動/身体能力を探知する本発明の原理について、以下に詳述する。図２に示すように、２本足開放式運動チェーン平面運動により、下肢運動をシミュレートする時には、太もも３１は、第一脚部L１で、ふくらはぎ３２と足部末端点３３は、第二脚部L２である。第一脚部L１の上端と広義靜態(widesence stationary)固定端３４とは連接する。この広義靜態固定端３４は、臀部関節、骨盤、仙骨部位を含み、下端とひざ関節３５とは連接する。第二脚部L２の上端とひざ関節３５とは連接し、下端と足部末端点３３とは連接する。足部末端点３３は、平面３６上を圧迫する。足部末端点３３が任意の方向の作用力を受けると、ニュートンの第三運動法則に基づき、ひざ関節３５において、相対的な反作用力を生じる。この時、ひざ関節３５は、バランスを取ろうとするため、さらに作用力を生じるが、固定端３４は広義靜態固定であるため、ひざ関節３５だけが、トルクのために回転運動を生じる。その結果当然、ひざ関節３５と足部末端点３３の移動ベクトル加算の非線性関係を生じる。そのため、足部末端点３３の剛性は、マトリックス形式により、足部末端点３３と各ひざ関節３５の作用力と移動の変化関係を描き出すことができる。
図１及び図２に示すように、仮に、足部末端点３３の平面３６上における受力を[Fx,Fy]とする。受力[Fx,Fy]を感知モジュール１０により感知し、次に受力[Fx,Fy]を力量と運動軌跡探知モジュール２０のパラメーター計算モジュール２１に入力する。足部末端点３３の剛性特質は、既知のX、Y軸方向の回復力(restoring force)とX、Y軸方向の移動偏微分により、得られる２・２末端点剛性マトリックス(endpoint stiffness matrix)である。この剛性マトリックスは、対角マトリックス(diagonal matrix)、或いは行列式(determinant)がゼロであってはならない。運動チェーンを安定したバランス状態に保つため、足部末端点３３剛性マトリックスは、対称マトリックス(symmetric matrix)でなければならず、すなわち以下の公式に示すように、SXY=SYXである。
Figure 0005005055
その内、dFXは、端点X方向分力Fx対移動の微分で、
dFYは、端点Y方向分力Fy対移動の微分で、
Figure 0005005055
は、Fx対Y方向移動の偏微分で、
Figure 0005005055
は、Fy対X方向移動の偏微分で、
Figure 0005005055
は、Fx対X方向移動の偏微分で、
Figure 0005005055
は、Fy対Y方向移動の偏微分で、
剛性マトリックスSは、足部末端点３３の剛性特質(stiffness)を示す。
仮に、足部末端点３３が、平面３６において、多方向性で、しかも振幅が1単位である極小移動(e.g.バランス制御)の影響
Figure 0005005055
を受けたとするなら、
この末端点移動は、
Figure 0005005055
と表示することができる。
X、Y軸方向の回復力[-FX -FY]は以下の公式に表すことができる。
Figure 0005005055
移動の方向が、０゜から３６０゜変化すると得られる剛性楕円(stiffness ellipse)は、図３に示す。
剛性楕円C１上の任意の一点が、中心点C０に向う連続線C１１は、この点が単位移動C２１を受けて、バランス位置を離れる時に、必要な回復力の大きさを示す。
剛性楕円C１は、以下の方程式により表示することができる。
Figure 0005005055
剛性楕円C１の長軸C１２ベクトルは、施力が最も困難な(必要な回復力が最大)方向を表し、最大剛性軸(maximal stiffness axis)と呼ぶ。
短軸のベクトルは、施力が最も容易な方向を表し、最小剛性軸(minimal stiffness axis)と呼ぶ。
仮に、以下の公式に示すように、長軸C１２の長さを２a、短軸C１３の長さを２bとすると、
Figure 0005005055
バランス制御において、長軸C１２と短軸C１３の長さは相同で、剛性楕円C１は、単位円C２に等しい。
図１に示すように、本発明動作軌跡識別モジュール２２が、動作軌跡識別を行う原理を説明する。動作軌跡の識別は、各等長、等張の身体活動、下肢起立、直立、着席、及び上肢ストレッチ等動作を、パラメーター計算モジュール２１により、感知モジュール１０の感知値を受け取り、計算して、手足の筋力と関節力のパラメーターとした後、さらに動作軌跡識別モジュール２２に入力し、マッチユニット２２２により、パラメーター、及び動作軌跡モデルデータベース２２１を、予め構築した動作軌跡モデルとモデルのマッチを行う。動作軌跡モデルのマッチ方法は、入力されたパラメーターベクトルと軌跡モデルの相似度を計算するもので、本実施例中では、観測確率P(X|Ck)により表示する。
同時に、GMM(Gaussian Mixture Model)を、動作軌跡モデルの実施範例とする。
Figure 0005005055
内、X={x1,x2,…, xt, …,xT}は、２本足人体力学パラメーター計算モジュールから計算し得られたパラメーターベクトルを表し、動作軌跡識別モジュールに入力し、しかも
Figure 0005005055
ある。
Ｃkは、運動軌跡中第k類の動作タイプを示す。
Figure 0005005055
は第k類動作タイプのモデルパラメーターを示す。
各動作タイプ確率モデル
Figure 0005005055
は、GMMガウス混合モデルにより示し、各混合(mixture)のウエイトWｋ,m、及び各ガウス分布の期待値ベクトルベクトル・ｋ,mと共変異数マトリックスモｋ,mを含む。
これらモデルパラメーターはみな、Expectation- Maximization(EM)演算法を通して、パラメーター値とウエイト値の見積もりを行う必要がある。
さらに、運動過程全体をより識別性のあるモデル化するために、潜在意味解析(Latent Semantic Analysis, LSA)を導入し、パラメーターを先ず、より識別性を備える空間に転換し、次に、モデルの訓練及び後続の分類動作を行う。その概念は、図４に示すように、最大識別効力を備える投影方向D１を用いる。
その方法は、特異値分解(Singular Value Decomposition，SVD)方法を採用し、最適識別性転換マトリックスヤＴを見つけ出し、パラメーターの識別性空間転換を行い、さらに各動作Ｃkに対して、そのモデルパラメーター
Figure 0005005055
を訓練し、さらにガウス混合モデルにより、モデル化する。
その全体演算法は、以下の公式に示す。
Figure 0005005055
内、
Figure 0005005055
は、投影後の識別性空間中におけるパラメーターベクトルとモデルパラメーターを示す、識別性の分類時に、モデルの相似度計算は、識別性パラメーター空間に投影する確率モデル
Figure 0005005055
により計算する。
図５〜図７に示すように、本発明は、下肢運動/身体能力探知に対して、実施可能である。図１に示す本発明システム構造のように、本発明を下肢運動/身体能力探知に使用する時、圧力探知ユニット１１は、圧力マットを採用する。使用者の腰部或いはひざ関節には、ポジション探知ユニット１２として、加速度計或いはジャイロスコープを設置する。
図５の下肢運動段階と施力方向表示図に示すように、身体質量中心(ウエスト)は、開放式２本足モデルの末端点である。
内、Fx：根據F=maで、Fxは身体重心前後移動方向の時間に対する二次微分で、さらに身体質量により割って得られる。
Fy：作用力と反作用力に基づき、Fyは圧力感知パッドが受け取った瞬間圧力の総和で、感知区域面積により割って得られる。
図６の下肢運動/身体能力感知実施例表示図に示すように、P１は、身体重心を示し、Dは、起立としゃがみこみ過程における身体重心P１の総移動長(cm)を示す、Dxは、X軸方向移動長(cm)を示し、Dyは、Y軸方向移動長(cm)を示し、θdはDとDxの挟角(゜)を示す。
図７の下肢端点と関節角度の表示図に示すように、Lfは、太もも長さを示し、Ltは、ふくらはぎ長さを示し、θHは、臀部関節伸直-屈曲角度を示し、θKは、ひざ関節伸直-屈曲角度を示し、THipは、臀部関節外力トルクを示し、TKneeは、臀部ひざ関節外力トルク、以下のように、すなわち作用力と関節トルク、角度変化関係を示す。
Figure 0005005055
図８及び図９に示すように、本発明は、上肢運動/身体能力探知に対して実施可能で、上肢によるラケットスイング動作を例として説明する。図１に示す本発明システム構造のように、本発明を上肢運動/身体能力探知に使用する時には、使用者の肩、ひじ及び腕関節に、加速度計を設置してポジション探知ユニット１２とし、使用者の上肢によるラケットスイング動作過程において、上下腕の作用トルク及び連続動作の流暢度を感知する。
図８の上肢運動/身体能力感知実施例表示図に示すように、Dは、ラケットスイング過程中の腕位置の平均総移動長(cm)を示し、Dxは、X軸方向移動長(cm)を示し、DYは、Y軸方向移動長(cm) を示し、θdは、DとDxの挟角(゜)を示す。
図９の上肢端点と関節角度表示図に示すように、Lsは、上腕の長さを示し、Ltは、下腕の長さを示し、θsは、肩関節とひじの角度を示し、θEは、上/下腕角度を示し、Tshoulderは、肩関節外力トルクを示し、TElbowは、ひじ関節外力トルクを示す。
よって、作用力と関節トルク、角度変化の関係は、以下の通りである。
Figure 0005005055
本発明は、運動領域に実施可能である他、高齢者或いは身体障害者のつまずきリスクの量化比較対照等の医学領域に応用することができる。図１に示す本発明システム構造を用い、階段の上り口、ベッドサイド、便器前等の起立/スクワット時につまずきが発生し易い、つまずきハイリスクエリアに、圧力感知マット(すなわち、圧力探知ユニット１１)を置き、加速度計或いはジャイロスコープを備えるウエストベルト(すなわち、ポジション探知ユニット１２)を組合せ、腰部の空間位置と移動情報を感知する。先ず、パラメーター計算モジュール２１と動作軌跡識別モジュール２２の見積もりにより、筋力と運動/身体能力パラメーターを計算し、次に、つまずきリスクの評価を行い、つまずきリスクを、高、中、低等段階的に量化し、つまずきリスクが高いことを発見したなら、有線或いは無線通信の方式により危険通報を発する。
つまずきリスク量化比較対照の方法については、つまずきリスクの表示に用いるq個評価指標を、仮に、y=[y1,...yq]とし、筋力と運動/身体能力パラメーターにp個の変数があるとし、x=[x1,...xp]とすると、つまずきリスク量化比較対照方法は、つまずき評価指標と最も関連のあるパラメーターを探し出す。図１においては、比較対照ユニット２２４は、マッチユニット２２２が推算した運動/身体能力パラメーターを取り込み後、次に、運動/身体能力パラメーターデータベース２２３が内蔵する運動/身体能力パラメーター記録と、比較対照を行い、比較対照結果を出力する。比較対照結果がつまずきハイリスクの数値に近い時には、通報ユニット２２５と通じて警告情報を発する。
最も関連のあるパラメーターの探し方は、典型的な関連の方式により分析を行い、xの線性組合
Figure 0005005055
とyの線性組合
Figure 0005005055
を探し出し、これにより
Figure 0005005055
の相関係数は最大になる。
内、a1=[a1,1・・・,a1,p]'で、b1=[b1,1・・・,b1,q]'である。
Figure 0005005055
の相関係数を最大とするため、
Figure 0005005055
において、
Figure 0005005055
の条件下で、
Figure 0005005055
を最大とし、数学上で求める。
Figure 0005005055
最大特徴値λ1が対応する特徴ベクトルは、a１で、その最大特徴値λ1は同時に、
Figure 0005005055
の最大特徴値で、それは対応する特徴ベクトルは、求めていたb１である。
上記したように、本発明が提供する手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム及び方法は、以下の長所を備える。
一、 新規性：
A. 二次元(２D)の圧力感知及び手足端点位置移動情報により、三次元(３D)に近い肢体動作空間と動態重心感知を推算することができる。
B. 手足の筋力と運動/身体能力の量化指標を提供することができる。
二、 進歩性：
A. オリジナリティがあり、しかも着用する感知器が少ない活動感知ソフトウエアに関する技術である。
B. 人体力学と手足モデルを結合し、筋力と運動/身体能力を正確に見積もることができる。
三、 産業上の利用可能性：
A. 経済的利益を備え、運動器材産業の運動/身体能力促進或いはリハビリに応用可能であるばかりか、老人介護にも運用でき、つまずきリスクを低下させるための重要な補助器材とすることができる。
上記の本発明名称と内容は、本発明技術内容の説明に用いたのみで、本発明を限定するものではない。本発明の精神に基づく等価応用或いは部品（構造）の転換、置換、数量の増減はすべて、本発明の保護範囲に含むものとする。
本発明は特許請求の要件である新規性を備え、従来の同類製品に比べ十分な進歩を有し、実用性が高く、社会のニーズに合致しており、産業上の利用価値は非常に大きい。
１００ 手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム
１０ 感知モジュール
１１ 圧力探知ユニット
１２ ポジション探知ユニット
１３ 処理ユニット
２０ 力量と運動軌跡探知モジュール
２１ パラメーター計算モジュール
２１１ パラメーター取り込みユニット
２１２ 人体力学モデルデータベース
２２ 動作軌跡識別モジュール
２２１ 動作軌跡モデルデータベース
２２２ マッチユニット
２２３ 運動/身体能力パラメーターデータベース
２２４ 比較対照ユニット
２２５ 通報ユニット
３１ 太もも
３２ ふくらはぎ
３３ 足部末端点
３４ 固定端
３５ ひざ関節
３６ 平面
C０ 中心点
C１ 剛性楕円
C１１ 連続線
C１２ 長軸
C１３ 短軸
C２ 単位円
C２１ 単位移動
D１ 投影方向
L１ 第一脚部
L２ 第二脚部
Fx X軸方向分力
FY Y軸方向分力
Lf 太もも長さ
Lt ふくらはぎ長さ
θH 臀部関節伸直-屈曲角度
θK ひざ関節伸直-屈曲角度
THip 臀部関節外力トルク
TKnee 臀部ひざ関節外力トルク
P1 身体重心
D 起立としゃがみこみ過程中の足底圧力中心の平均総移動長(cm)、ラケットスイング過程中の腕位置の平均総移動長(cm)
Dx X軸方向移動長(cm)
DY Y軸方向移動長(cm)
θd DとDxの挟角(゜)
LE 下腕長さ
Ls 上腕長さ
θs 肩関節とひじ角度
θE 上/下腕角度
Tshoulder 肩関節外力トルク
TElbow ひじ関節外力トルク

Claims (46)

  1. 感知モジュール、力量と運動軌跡探知モジュールを備え、
    前記感知モジュールは、感知値を取得し、
    前記力量と運動軌跡探知モジュールは、前記感知モジュールが取得した感知値を取り込み、手足の筋力及び関節力のパラメーター及び分類動作シリーズを見積もり、相対する運動/身体能力パラメーターを推算し、
    前記力量と運動軌跡探知モジュールが探知する運動軌跡は、上肢或いは下肢のストレッチ動作の内の１種或いは１種以上の等長、等張動作を含むことを特徴とする手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  2. 前記手足とは、上肢或いは下肢の内の１種或いは１種以上を含むことを特徴とする請求項１に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  3. 前記上肢ストレッチ動作は、重い物を持ち上げる、押す/引く、パンチング、ラケットスイング、ピッチングの内の１種或いは１種以上の動作を含むことを特徴とする請求項１に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  4. 前記下肢ストレッチ動作は、片足あげ、片足スクワット、片足起立、両足起立の内の１種或いは１種以上の動作を含むことを特徴とする請求項１に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  5. 前記感知モジュールは、前記圧力探知ユニット、前記ポジション探知ユニットの内の１種或いは１種以上の探知ユニットを通して、力量或いは運動軌跡感知値を得ることを特徴とする請求項１に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  6. 前記圧力探知ユニットは、圧力マット、足パッド、或いは力プレートであることを特徴とする請求項５に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  7. 前記ポジション探知ユニットは、１個或いは１個以上の加速度計或いはジャイロスコープであることを特徴とする請求項５に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  8. 前記加速度計或いはジャイロスコープは、腕、ひじ関節、腰部、ひざ関節の内の１個或いは１個以上の部位に設置することを特徴とする請求項７に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  9. 前記感知モジュールはさらに、処理ユニットを備え、感知値を取り込み、同期処理することを特徴とする請求項５に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  10. 前記力量と運動軌跡探知モジュールは、パラメーター計算モジュール、動作軌跡識別モジュールを備え、
    前記パラメーター計算モジュールは、前記感知モジュールが取得した感知値を取り込み、計算して、空間位置移動と手足末端受力の情報を描き出し、手足の筋力及び関節力のパラメーターを見積もり、
    前記動作軌跡識別モジュールは、前記パラメーター計算モジュールが見積もったパラメーターと少なくとも１個の動作軌跡をマッチ計算し、動作軌跡分類動作シリーズに転換し、相対する運動/身体能力パラメーターを推算することを特徴とする請求項１に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  11. 前記パラメーター計算モジュールは、パラメーター取り込みユニットを含み、
    前記パラメーター取り込みユニットは、前記感知モジュールが取得した感知値を取り込み、手足の筋力及び関節力のパラメーターを見積もることを特徴とする請求項１０に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  12. 前記パラメーター計算モジュールは、人体力学モデルデータベースを含み、
    前記人体力学モデルデータベースは、人体力学モデルデータを保存し、前記パラメーター計算モジュールのパラメーター見積もりの依拠とすることを特徴とする請求項１０に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  13. 前記動作軌跡識別モジュールは、動作軌跡モデルデータベースを含み、
    前記動作軌跡モデルデータベースは、少なくとも１種の動作軌跡を内蔵することを特徴とする請求項１０に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  14. 前記動作軌跡モデルは、動作軌跡テンプレート、動作軌跡統計モデル、動作軌跡確率モデルの内の１種或いは１種以上であることを特徴とする請求項１３に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  15. 前記動作軌跡識別モジュールは、マッチユニットを含み、
    前記マッチユニットは、前記パラメーター計算モジュールが見積もったパラメーターと動作軌跡とをマッチ計算し、対応する最適動作軌跡を求め、さらに最適動作軌跡を分類動作シリーズに転換し、相対する運動/身体能力パラメーターを推算することを特徴とする請求項１０に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  16. 前記動作軌跡識別モジュールが行うマッチ計算は、距離、相似度の内の１種或いは１種以上のマッチ計算であることを特徴とする請求項１０に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  17. 前記動作軌跡識別モジュールはさらに、運動/身体能力パラメーターデータベースを含み、
    前記運動/身体能力パラメーターデータベースは、動作軌跡、及びそれが相対する手足の筋力、ボディバランスの運動/身体能力パラメーター記録を保存し、前記動作軌跡識別モジュールが推算した運動/身体能力パラメーターと、比較対照を行うことを特徴とする請求項１０に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  18. 前記動作軌跡識別モジュールはさらに、比較対照ユニットを含み、
    前記比較対照ユニットは、推算した運動/身体能力パラメーターと運動/身体能力パラメーターデータベースが保存する運動/身体能力パラメーター記録の比較対照を行い、比較対照結果を出力することを特徴とする請求項１７に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  19. 前記動作軌跡識別モジュールはさらに、通報ユニットを含み、
    前記通報ユニットは、前記比較対照ユニットと電気的に連接し、比較対照結果を表示することを特徴とする請求項１８に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  20. 前記通報ユニットは、携帯電話端末、PDA、コンピューター、スピーカー、アラーム、指示ランプ或いは音声/光表示効果を備える装置であることを特徴とする請求項１９に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  21. 前記通報ユニットと前記比較対照ユニットとは、ネットワークシステムにより連接することを特徴とする請求項１９に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  22. 前記パラメーターは、人体重心位置、両足重心位置、重心移動量、方向、速度、移動距離、相対位置、剛性係数、関節角度、関節角度変化量、手足筋力の内の１種或いは１種以上の数値であることを特徴とする請求項１に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  23. 前記運動/身体能力パラメーターは、筋力、筋肉耐久力、敏捷度、柔軟性、瞬発力、速度、バランスの内の１種或いは１種以上の数値であることを特徴とする請求項１に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム。
  24. 手足の筋力と運動/身体能力探知方法は、以下を含み、
    感知モジュールにより感知値を取得し、
    力量と運動軌跡探知モジュールにより、前記感知モジュールが取得した感知値を取り込み、手足の筋力及び関節力のパラメーター及び分類動作シリーズを見積もり、相対する運動/身体能力パラメーターを推算し、
    前記力量と運動軌跡探知モジュールが探知する運動軌跡は、上肢或いは下肢のストレッチ動作の内の１種或いは１種以上の等長、等張動作を含むことを特徴とする手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  25. 前記手足とは、上肢或いは下肢の内の１種或いは１種以上を含むことを特徴とする請求項２４に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  26. 前記上肢ストレッチ動作は、重い物を持ち上げる、押す/引く、パンチング、ラケットスイング、ピッチングの内の１種或いは１種以上の動作を含むことを特徴とする請求項２４に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  27. 前記下肢ストレッチ動作は、片足あげ、片足スクワット、片足起立、両足起立の内の１種或いは１種以上の動作を含むことを特徴とする請求項２４に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  28. 前記感知モジュールは、前記圧力探知ユニット、前記ポジション探知ユニットの内の１種或いは１種以上の探知ユニットを通して、力量或いは運動軌跡感知値を得ることを特徴とする請求項２４に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  29. 前記圧力探知ユニットは、圧力マット、足パッド、或いは力プレートであることを特徴とする請求項２８に記載の手足の筋力と運動/身体能力のモニタリングシステム及び方法。
  30. 前記ポジション探知ユニットは、１個或いは１個以上の加速度計或いはジャイロスコープであることを特徴とする請求項２８に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  31. 前記加速度計或いはジャイロスコープは、腕、ひじ関節、腰部、ひざ関節の内の１個或いは１個以上の部位に設置することを特徴とする請求項３０に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  32. 前記感知モジュールはさらに、処理ユニットを備え、感知値を取り込み、同期処理することを特徴とする請求項２８に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  33. 前記力量と運動軌跡探知モジュールは、パラメーター計算モジュールを含み、
    前記パラメーター計算モジュールは、前記感知モジュールが取得した感知値を取り込み、計算して、空間位置移動と手足末端受力の情報を描き出し、手足の筋力及び関節力のパラメーターを見積もり、
    動作軌跡識別モジュールは、前記パラメーター計算モジュールが見積もったパラメーターと少なくとも１個の動作軌跡を、マッチ計算し、動作軌跡分類動作シリーズに転換し、相対する運動/身体能力パラメーターを推算することを特徴とする請求項２４に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  34. 前記パラメーター計算モジュールは、パラメーター取り込みユニットを含み、
    前記パラメーター取り込みユニットは、前記感知モジュールが取得した感知値を取り込み、手足の筋力及び関節力のパラメーターを見積もることを特徴とする請求項３３に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  35. 前記パラメーター計算モジュールは、人体力学モデルデータベースを含み、
    前記人体力学モデルデータベースは、人体力学モデルデータを保存し、前記パラメーター計算モジュールのパラメーター見積もりの依拠とすることを特徴とする請求項３３に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  36. 前記動作軌跡識別モジュールは、動作軌跡モデルデータベースを含み、
    前記動作軌跡モデルデータベースは、少なくとも１種の動作軌跡を内蔵することを特徴とする請求項３３に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  37. 前記動作軌跡モデルは、動作軌跡テンプレート、動作軌跡統計モデル、動作軌跡確率モデルの内の１種或いは１種以上であることを特徴とする請求項３６に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  38. 前記動作軌跡識別モジュールは、マッチユニットを含み、
    前記マッチユニットは、前記パラメーター計算モジュールが見積もったパラメーターと動作軌跡とをマッチ計算し、対応する最適動作軌跡を求め、さらに最適動作軌跡を、分類動作シリーズに転換し、相対する運動/身体能力パラメーターを推算することを特徴とする請求項３３に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  39. 前記動作軌跡識別モジュールが行うマッチ計算は、距離、相似度の内の１種或いは１種以上のマッチ計算であることを特徴とする請求項３３に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  40. 前記動作軌跡識別モジュールはさらに、運動/身体能力パラメーターデータベースを含み、
    前記運動/身体能力パラメーターデータベースは、動作軌跡、及びそれが相対する手足の筋力、ボディバランスの運動/身体能力パラメーター記録を保存し、前記動作軌跡識別モジュールが推算した運動/身体能力パラメーターと、比較対照を行うことを特徴とする請求項３３に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  41. 前記動作軌跡識別モジュールはさらに、比較対照ユニットを含み、
    前記比較対照ユニットは、推算した運動/身体能力パラメーターと運動/身体能力パラメーターデータベースが保存する運動/身体能力パラメーター記録の比較対照を行い、比較対照結果を出力することを特徴とする請求項４０に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  42. 前記動作軌跡識別モジュールはさらに、通報ユニットを含み、
    前記通報ユニットは、前記比較対照ユニットと電気的に連接し、比較対照結果を表示することを特徴とする請求項４１に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  43. 前記通報ユニットは、携帯電話端末、PDA、コンピューター、スピーカー、アラーム、指示ランプ或いは音声/光表示効果を備える装置であることを特徴とする請求項４２に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  44. 前記通報ユニットと前記比較対照ユニットとは、ネットワークシステムにより連接することを特徴とする請求項４２に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  45. 前記パラメーターは、人体重心位置、両足重心位置、重心移動量、方向、速度、移動距離、相対位置、剛性係数、関節角度、関節角度変化量、手足筋力の内の１種或いは１種以上の数値であることを特徴とする請求項２４に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
  46. 前記運動/身体能力パラメーターは、筋力、筋肉耐久力、敏捷度、柔軟性、瞬発力、速度、バランスの内の１種或いは１種以上の数値であることを特徴とする請求項２４に記載の手足の筋力と運動/身体能力探知方法。
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