JP6183906B2 - 歩容推定装置とそのプログラム、転倒危険度算出装置とそのプログラム - Google Patents

Description

この発明は、例えば日常生活における人の歩き方、つまり歩容を推定する歩容推定装置とそのプログラムに関し、さらには歩容の推定結果をもとに転倒の危険度を算出する転倒危険度算出装置とそのプログラムに関する。

近年、歩行能力の測定やリハビリテーション効果を評価する臨床手法として、歩容を解析する手法が提案されている。測定器を使用した歩容解析は、医療従事者の目視による診察に比べて解析結果に定量性があり、かつ熟練の勘に依存しないため、より客観性の高い情報が得られることから注目が高まっている。

また、歩行中の転倒の危険度合いは歩行者の歩容の影響を受けると言われている。特に、高齢者は年間２０−３０％の割合で転倒を経験しているという報告があり、歩行速度の低下や歩行周期のばらつき等の歩容の変化が一因となっていると考えられている（例えば非特許文献１を参照）。

そこで、歩行者の転倒予防のため、床反力計やカメラ、加速度センサ、圧力センサ等を利用して歩行者の歩幅、歩行周期あるいは歩調（歩行周期の逆数値）などの歩容を計測し、その計測結果をもとに歩行動作を解析してその結果を歩行者に提示したり、上記解析結果をもとに理学療法士等の専門家が歩行指導を行ったりすることが提案されている（例えば特許文献１、２および非特許文献２を参照）。

また、例えば歩容の変化を知る情報のひとつとして股関節角度がある。股関節角度とは、球形の大腿骨頭およびこれを覆う寛骨臼から構成される股関節が屈伸するときの屈曲方向と鉛直方向とでなす角度のことであり、歩幅や歩行周期もこの値を利用して算出することが可能である。この股関節角度を算出するためには、歩容の計測量から両足の大腿骨頭を結ぶ軸方向を推定した上で、その軸を中心とした両脚部の回旋角度を推定する必要がある。そして、この推定のために従来では、例えばカメラ等を用いて歩行者の歩容を計測する方法があった。

特開２００２−３４５７８６号公報 特開２０１２−９０６５１号公報

新井智之、柴喜崇、渡辺修一郎、柴田博、"１０m歩行における歩行周期変動と運動機能、転倒との関連：小型加速度計を用いた測定"、理学療法学研究報告、第３８巻第１号、pp.165-172 (2011） 山田実、平田総一郎、小野玲、安藤啓司、"体幹加速度由来歩容指標による歩容異常の評価"、理学療法学研究報告、第３３巻第１号、pp.14-21 (2006)

ところが、従来提案されている歩容推定方法は、カメラ等の特殊なセンサが必要だったり、カメラで歩容を撮影するためのマーカーの装着が必要であったり、また加速度センサを腰部に固定する必要があった。そのため、センサ類を装着するために特別な装着具が必要となり、また装着後の歩行者の負担が大きかった。なお、従来の歩数計やスマートフォンが備える歩数計アプリケーションを利用すれば、装着に対する歩行者の負担は軽減できる。しかし、これらの歩数計又はそのアプリケーションは歩数のカウントのみを行うものが一般的であり、歩容の推定、延いては転倒予防の判定に必要なパラメータをすべて計測することができなかった。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、特別なセンサや装着具を不要にして歩行者の負担を軽減し、その上で歩容推定に必要なパラメータを正確に取得できるようにした歩容推定装置とそのプログラム、転倒危険度算出装置とそのプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するために、この発明に係る歩容推定装置は以下の各態様とする。
（１）歩行者の状態を表す３軸加速度計測データ及び角速度データを取得する取得手段と、上記取得手段により取得された加速度計測データのうち上記歩行者が静止状態のときの３軸加速度計測データをもとに重力加速度の影響が少ない２軸を選択する選択手段と、この選択された２つの軸に対応する歩行中の角速度計測データに対し計測値および計測軸方向に基づく係数を乗じて加算した値の積分値を、前記歩行者の股関節角度として算出する算出手段とを具備する。

（２）歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データを取得する取得手段と、上記取得された振動計測データに基づいて、振動の振幅を予め設定した閾値と比較することにより上記歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定する足関節角度判定手段とを具備する。

（３）歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する取得手段と、上記取得された股関節角度を表す情報の最大値と最小値との割合を、上記歩行者の重心位置の許容範囲に対し予め設定された閾値と比較することにより、上記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定する姿勢判定手段とを具備する。

（４）歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する取得手段と、歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データを取得する手段と、上記取得された振動計測データに基づいて、振動の振幅を予め設定した閾値と比較することにより上記歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定する足関節角度判定手段と、上記取得された股関節角度を表す情報を用いて算出した第一の転倒危険度に、上記足関節角度の判定結果を表す値ｆを加算して転倒危険度Ｒを算出する転倒危険度算出手段とを具備する。

また上記目的を達成するために、この発明に係る転倒危険度算出装置は以下のような各態様とする。
（５）歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する取得手段と、上記取得された股関節角度を表す情報の最大値と最小値との割合を、上記歩行者の重心位置の許容範囲に対し予め設定された閾値と比較することにより、上記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定する姿勢判定手段と、上記取得された股関節角度を表す情報を用いて算出した第一の転倒危険度に、上記姿勢判定手段により得られた重心位置の判定結果を表す値ｊを加算して転倒危険度Ｒを算出する転倒危険度算出手段とを具備する。

（６）（４）または（５）において、上記転倒危険度算出手段は、上記取得された股関節角度の最大値をθa 、その適正値をθ ₀ 、係数をｋ _θ とするとき、上記歩行者の第一の転倒危険度を
ｋ _θ ×（θ ₀ −θa）／θ ₀
として算出する。

（７）（４）または（５）において、上記転倒危険度算出手段は、上記取得された股関節角度の一定期間内における標準偏差値を算出し、この算出された股関節角度の標準偏差値をθ _sd 、その適正値をθ _sd0 とするとき、上記歩行者の第一の転倒危険度を
（θ _sd −θ _sd0 ）／θ _sd0
として算出する。

（８）歩行者の状態を表す３軸加速度計測データ及び角速度データをそれぞれ取得する手段と、上記取得された加速度計測データのうち歩行中の加速度計測データの値と、予め記憶した重力加速度の値とをもとに、上記歩行者の歩行速度、歩行周期及び歩幅をそれぞれ算出する手段と、上記歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する手段と、上記歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データを取得し、当該振動計測データに基づいて上記歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定する足関節角度判定手段と、上記歩行者の股関節角度を表す情報の最大値と最小値との割合を予め設定された閾値と比較することにより、上記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定する姿勢判定手段と、上記算出された前記歩行者の歩行速度、歩行周期及び歩幅をそれぞれＶa 、Ｔa 、Ｌa 、その適正値Ｖ ₀ 、Ｔ ₀ 、Ｌ ₀ 、係数をｋ _v 、ｋ _T 、ｋ _L とすると共に、上記取得された股関節角度の最大値をθa 、その適正値をθ ₀ 、係数をｋ _θ とし、さらに上記足関節角度の判定結果をｆ、上記歩行者の歩行中の重心位置の判定結果を表す値をｊとするとき、上記歩行者の転倒危険度Ｒを
Ｒ＝ｋ _V ×（Ｖ ₀ −Ｖa）／Ｖ ₀ ＋ｋ _L ×（Ｌ ₀ −Ｌa）／Ｌ ₀ ＋ｋ _T ×（Ｔa−Ｔ ₀ ）／Ｔ ₀
＋ｋ _θ ×（θ ₀ −θa）／θ ₀ ＋ｆ＋ｊ
として算出する転倒危険度算出手段とを具備する。

（９）歩行者の状態を表す３軸加速度計測データ及び角速度データをそれぞれ取得する手段と、上記取得された加速度計測データのうち歩行中の加速度計測データの値と、予め記憶した重力加速度の値とをもとに、上記歩行者の歩行速度、歩行周期及び歩幅の一定時間内における標準偏差値をそれぞれ算出する手段と、上記歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する手段と、上記歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データを取得し、当該振動計測データに基づいて上記歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定する足関節角度判定手段と、上記歩行者の股関節角度を表す情報の最大値と最小値との割合を予め設定された閾値と比較することにより、上記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定する姿勢判定手段と、上記取得された股関節角度の一定期間内における標準偏差値を算出する手段と、上記算出された上記歩行者の歩行速度、歩行周期及び歩幅の標準偏差値をそれぞれＶ _sd 、Ｔ _sd 、Ｌ _sd 、その適正値Ｖ _sd0 、Ｔ _sd0 、Ｌ _sd0 とすると共に、上記算出された股関節角度の標準偏差値をθ _sd 、その適正値をθ _sd0 とし、さらに上記足関節角度の判定結果をｆ、上記歩行者の歩行中の重心位置の判定結果を表す値をｊとするとき、上記歩行者の転倒危険度Ｒを
Ｒ＝（Ｖ _sd −Ｖ _sd0 ）／Ｖ _sd0 ＋（Ｌ _sd −Ｌ _sd0 ）／Ｌ _sd0 ＋（Ｔ _sd −Ｔ _sd0 ）／Ｔ _sd0
＋（θ _sd −θ _sd0 ）／θ _sd0 ＋ｆ＋ｊ
として算出する転倒危険度算出手段とを具備する。

上記目的を達成するために、この発明に係るプログラムは以下のような各態様とする。
（１０）（１）乃至（３）のいずれかにおいて、歩容推定装置が具備する各手段による処理を、上記歩容推定装置が備えるコンピュータに実行させる。

（１１）（４）乃至（９）のいずれかにおいて、転倒危険度算出装置が具備する各手段による処理を、上記転倒危険度算出装置が備えるコンピュータに実行させる。

この発明に係る歩容推定装置によれば以下のような作用効果が呈せられる。
（１）歩行者の歩行中の重心位置を、歩行者の状態を表す３軸加速度計測データ及び角速度データをもとに計算した股関節角度から判定することが可能となる。

（２）歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データをもとに、歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定することができる。したがって、この場合もカメラ等の特殊なセンサやその装着具を不要にすることができ、これにより歩行者の負担を軽減することができる。

（３）歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報をもとに、上記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定することができる。したがって、この場合も同様に、カメラ等の特殊なセンサやその装着具を不要にすることができ、これにより歩行者の負担を軽減することができる。

（４）股関節角度に加えて、歩行者の足関節角度をさらに考慮することで、足関節角度が鈍角であるときに値が大きくなる転倒危険度を算出することができる。

（５）股関節角度をもとに歩行者の歩行中の重心位置が判定され、その判定結果をさらに考慮することで、歩行中の重心位置が前後に偏っているときに値が大きくなる転倒危険度を算出することが可能となる。

（６）歩行者の歩行中の股関節角度をもとに、当該股関節角度が適正値に対して小さいほど値が大きくなるような転倒危険度を算出することができる。

（７）歩行者の歩行中の股関節角度の一定時間内における標準偏差値をもとに、当該股関節角度の標準偏差値が適正値に対して大きいほど値が大きくなるような転倒危険度を算出することができる。

（８）歩行者の３軸加速度計測データ及び角速度データをもとに歩行速度、歩行周期及び歩幅が算出され、この算出された歩行速度、歩行周期及び歩幅をさらに考慮して転倒危険度をより高精度に算出することが可能となる。

（９）歩行者の３軸加速度計測データ及び角速度データをもとに歩行速度、歩行周期及び歩幅の標準偏差値が算出され、この算出された歩行速度、歩行周期及び歩幅の標準偏差値をさらに考慮することで、転倒危険度をより高精度に算出することが可能となる。

（１０）歩容推定に係る種々の処理を、歩容推定装置のコンピュータにプログラムを実行させることにより実現できる。

（１１）転倒危険度算出に係る種々の処理を、転倒危険度算出装置のコンピュータにプログラムを実行させることにより実現できる。

すなわちこの発明の各態様によれば、特別なセンサや装着具を不要にして歩行者の負担を軽減し、その上で歩容推定に必要なパラメータを正確に取得できるようにした歩容推定装置とそのプログラム、転倒危険度算出装置とそのプログラムを提供することができる。

この発明の一実施形態に係る転送危険度算出機能を備えた歩容推定装置の構成を示すブロック図である。 図１に示した歩容推定装置による歩容情報算出処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図１に示した歩容推定装置の機能を備えたスマートフォンを歩行者に所持させるときの格納向きを示す図。 図２に示した歩容情報算出処理の説明に使用するための図。 歩行中の加速度の計測結果の一例を示す図。 歩行中の角速度の計測結果の一例を示す図。 歩行者の矢状面に対し垂直な軸における歩行中の角速度の計測結果の一例を示す図。 歩行周期の算出処理の一例を示す図。 足関節角度の算出処理の一例を示す図。 股関節角度を求めるための角速度ｇaと角速度センサで計測される角速度ｇx，ｇzおよびその計測軸との関係の一例を示す図。 股関節角度θと上半身の姿勢推定に必要なパラメータθ₁，θ₂との関係を示す図。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係る転送危険度算出機能を備えた歩容推定装置の構成を示すブロック図である。
この装置は、例えばスマートフォンに収容されるもので、センサユニット１と、インタフェースユニット２と、制御ユニット３と、記憶ユニット４と、入出力ユニット５と、クロック発生部６を備えている。

センサユニット１は、３軸加速度センサ１１及び角速度センサ１２を有している。３軸加速度センサ１１は３軸加速度センサからなり、上記クロック発生部６から発生されるクロックに同期して一定の計測周期で歩行者の動きの加速度を３軸に分けて計測し、その各計測信号を出力する。この加速度の計測値は、歩行者の歩行速度、歩行周期及び足関節角度の推定に用いられる。角速度センサ１２はジャイロセンサからなり、上記クロック発生部６から発生されるクロックに同期して、上記３軸加速度センサ１１の計測タイミングと同一のタイミングで歩行者の動きの角速度を３軸に分けて計測し、その各計測信号を出力する。この角速度の計測値は、歩行者の歩行周期、歩幅及び股関節角度の推定に用いられる。

インタフェースユニット２は、上記各３軸加速度センサ１１及び角速度センサ１２から出力された計測信号をディジタルデータに変換して制御ユニット３に供給する機能と、入出力ユニット５と制御ユニット３との間で入力データ及び表示データの入出力処理を行う機能を備える。入出力ユニット５は、タッチパネル型の表示デバイスからなる。

記憶ユニット４は、ＮＡＮＤ型フラッシュメモリ等の随時書込み読出しが可能な不揮発性メモリを用いたもので、この発明の実施形態を実現するために必要な記憶領域として、センサデータ記憶部４１と、歩容データ記憶部４２を備えている。センサデータ記憶部４１は、上記３軸加速度センサ１１及び角速度センサ１２により計測された各センサデータを時系列に従い記憶するために用いられる。歩容データ記憶部４２は、制御ユニット３により算出された歩容データを格納するために用いられる。

制御ユニット３はＣＰＵ（Central Processing Unit）を有し、この発明の実施形態を実現するために必要な制御機能として、センサデータ取得部３１と、姿勢推定部３２と、股関節角度算出部３３と、歩行周期算出部３４と、歩行速度算出部３５と、足関節角度算出部３６と、歩幅算出部３７と、転倒危険度算出部３８と、上半身姿勢算出部３９を備えている。なお、これらの各制御機能は図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーションプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。

センサデータ取得部３１は、上記３軸加速度センサ１１及び角速度センサ１２により得られた加速度及び角速度の各計測データをインタフェースユニット２から取り込み、この取り込んだ加速度及び角速度の各計測データを、相互に時間的に対応付けた状態でセンサデータ記憶部４１に格納する処理を行う。

姿勢推定部３２は、先ず歩行者を左右対称となるように垂直方向に両断したときの面、つまり矢状面を定義し、上記センサデータ記憶部４１に格納された静止中における加速度計測データをもとに、その３軸の中から上記矢状面に対し直交する２軸を特定する。この２軸の特定は、上記３軸の中から重力加速度の影響が少ない２つの軸、つまり水平方向の２軸を選択することによりなされる。上記特定された２つの軸は、歩行者の大腿骨頭の回旋運動を計測可能な軸であり、後述する股関節角度の算出に使用される。

股関節角度算出部３３は、上記特定された２つの軸の両方の加速度の和を求め、その値をもとに歩行者の股関節角度を算出し、その算出結果を歩容データ記憶部４２に格納する。股関節角度は、歩行者の股関節の屈曲方向と鉛直方向とのなす角度である。

歩行周期算出部３４は、上記センサデータ記憶部４１に格納された歩行中の加速度計測データ又は角速度の計測データをもとに、加速度のスカラー値のピーク値の間隔または角速度のピーク値の間隔から算出し、その算出結果を歩容データ記憶部４２に格納する。なお、歩行周期は後述する歩行速度と歩幅から算出することも可能である。

歩行速度算出部３５は、上記センサデータ記憶部４１に格納された歩行中の加速度計測データをもとに、移動方向の加速度を積分することによって歩行速度を算出する。歩行速度は１分間当たりの移動方向の速度を表す。歩行速度算出部３５は、算出結果を歩容データ記憶部４２に格納する。なお、歩行速度は後述する歩幅と上記歩行周期をもとに算出することも可能である。

足関節角度算出部３６は、上記センサデータ記憶部４１に格納された着地時の加速度計測データをもとに振動を検出し、振動の大きさによって足関節角度を推定する。足関節角度は、足のすねと足の甲との角度を表す。振動の検出は、３軸加速度センサ１１の計測値をハイパスフィルタに通すことで検出することができる。足関節角度は、上記ハイパスフィルタを通した加速度のスカラー値の振幅を予め設定した閾値と比較することにより、鋭角か鈍角かを推定する。足関節角度算出部３６は、上記足関節角度の推定結果を歩容データ記憶部４２に格納する。

歩幅算出部３７は、上記算出された歩行速度及び歩行周期をもとに歩行者の歩幅を算出し、その算出結果を歩容データ記憶部４２に格納する。歩幅は、着地した踵から次に着地したもう片方の踵までの距離を表す。なお、歩幅は歩行者の足の長さと上記算出された股関節角度とから算出することも可能である。その際、足の長さは歩行者の身長から概算で算出する。足の長さおよび身長は予め図示しない固定データ記憶部に記憶しておいてもよい。

転倒危険度算出部３８は、転倒の危険度合いを、上記歩容データ記憶部４２に記憶された各パラメータの値およびその変動値を、平均的な体格の健常者の歩行によって得られる平均値などのデータをもとに予め設定したそれぞれの適正値と比較することで算出する。具体的には、一定の期間内でのパラメータの値の平均値および標準偏差を用い、それぞれの平均値および標準偏差の値と適正値の差を適正値で割った値を足し合わせることで転倒危険度合いを算出する。また転倒危険度算出部３８は、上記算出された転倒危険度を表す情報を、インタフェースユニット２を介して入出力ユニット５へ出力し表示させる機能も有する。

上半身姿勢算出部３９は、上記股関節角度算出部３３により算出された歩行者の股関節角度のうち、歩行中の股関節角度の最大値と最小値との割合をもとに、歩行者の歩行中の重心が後ろ寄りか真ん中か前寄りかの三値で分類する。そして上半身姿勢算出部３９は、上半身姿勢を意味する上記重心の分類結果を歩容データ記憶部４２に格納する。

（動作）
次に、以上のように構成された歩容推定装置の動作を説明する。図２はその処理手順と処理内容を示すフローチャート、図３はスマートフォンの収納の向き、図４は歩容パラメータの概要を示す図である。

（１）静止中の３軸加速度センサの姿勢の推定
先ず、上記歩容推定装置の機能を備えたスマートフォンを例えば歩行者のズボンの脇ポケットに収容する。
次に、歩行者が静止している状態で、制御ユニット３がステップＳ１１によりセンサデータ取得部３１を起動し、このセンサデータ取得部３１の制御の下、３軸加速度センサ１１により計測された３軸の加速度データをインタフェースユニット２から取り込み、センサデータ記憶部４１に格納する。次に、ステップＳ１２により姿勢推定部３２を起動し、この姿勢推定部３２の制御の下で静止中の３軸加速度センサ１１の姿勢を以下のように推定する。

すなわち、上記センサデータ記憶部４１から上記静止状態において計測された３軸の加速度データを読み出す。この３軸の加速度の値をそれぞれｘ(m/s²)，ｙ(m/s²)，ｚ(m/s²)とする。そして、上記読み出された加速度のスカラー値を下式により算出し、その算出値ａがａ≒９．８(m/s²)の場合には、歩行者は静止中であると判定する。
ａ＝√（ｘ²＋ｙ²＋ｚ²）

このとき、重力加速度ｇ(m/s²)のかかる鉛直下向きとＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸とのなす角度をそれぞれθ_x，θ_y，θ_zとすると、θ_x=arccos(x/g)，θ_y=arccos(y/g)，θ_z=arccos(z/g)となる。例えば、スマートフォンをズボンの脇ポケットに収納したときの加速度の値がｘ≒０，ｙ≒９．８，ｚ≒０ならば、θ_x≒θ_z≒π／２(rad)、θ_y≒０(rad)なので、この場合スマートフォンは図３に示すように縦方向に格納されていると推定できる。

続いて、３軸の角度θ_x，θ_y，θ_z の中で０(rad)に最も近い軸を除いた２軸を矢状面（歩行者を左右対称となるように垂直方向に両断したときの面）と垂直に交わる軸と推定する。この２つの軸は何れも大腿骨頭の回旋運動を計測可能な軸である。図５は、スマートフォンをズボンの脇ポケットに収納して歩行したときの加速度の変化の一例を示したものである。同図の例では、加速度の計測値からＹ軸が鉛直下向きと判別できるので、この重力加速度の影響を受けやすいＹ軸を除き、残るＸ軸とＺ軸の双方が大腿骨頭の回旋運動を計測可能な軸であると推定する。

なお、上記図５は歩行中の加速度の変化の一例を示したが、角速度は例えば図６に示すような変化を示す。図５及び図６に示した転倒危険度の低い歩き方とは、歩幅を十分に取り、足をしっかり上げ、踵から着地するような健常歩行を意識して歩いた場合である。これに対し、転倒危険度の高い歩き方とは、歩幅が小さく、つま先から着地するようなすり足歩行を意識して歩いた場合である。

（２）歩容パラメータの算出
この発明の一実施形態では、歩行中の３軸加速度センサ１１及び角速度センサ１２の計測値をもとに、歩容の各パラメータを算出する。以下、その算出処理の内容について説明する。

（２−１）歩行速度の算出
歩行速度は、移動方向の加速度を積分することによって算出するか、または歩幅と歩行周期とから算出する。歩行速度をＶ(m/s) 、重力加速度をｇ(m/s²) 、加速度のスカラー値をａ_t (m/s²) 、歩幅をＬ(m)、歩行周期をＴ(s)とする。歩行速度の算出式は以下のように表される。

加速度の積分により算出する場合
Ｖ＝∫ａ_t・sin(arccos(ｇ／ａ_t ))dt …（１）
歩幅と周期とから算出する場合
Ｖ＝２・Ｌ／Ｔ …（２）

制御ユニット３は、ステップＳ１９により歩行速度算出部３５を起動し、この歩行速度算出部３５の制御の下、例えば上記（１）式を用いて以下のように歩行速度を算出する。すなわち、先ずセンサデータ記憶部４１から歩行中に計測された加速度データを読み込む。そして、この読み込んだ加速度データをもとに重力加速度ｇ(m/s²) 、及び加速度のスカラー値ａ_t (m/s²) をそれぞれ求め、この求めた重力加速度ｇ(m/s²) 、及び加速度スカラー値ａ_t (m/s²) を上記（１）式に代入して、歩行速度Ｖを算出する。そして、この算出された歩行速度ＶをステップＳ２０により出力して、ステップＳ１８において歩容データ記憶部４２に格納する。

（２−２）歩行周期の算出
歩行周期を算出する方法としては、上記歩行速度の算出過程において求めた加速度のスカラー値ａ_t (m/s²) のピーク値の間隔、または角速度センサ１２により計測された角速度データのピーク値の間隔から算出する第１の方法と、歩行速度と歩幅から算出する第２の方法がある。ここでは前者の方法について説明する。

加速度のスカラー値ａ_t (m/s²)のピーク値を判定する方法は、ある時刻にサンプリングされた加速度のスカラー値ａ_kと、その前後の時刻でサンプリングされたａ_k-1，ａ_k+1と、ピーク値判定のために予め記憶しておいた閾値ａ_thを用い、
ａ_k−ａ_k-1＞０かつａ_k−ａ_k+1＞０かつａ_k＞ａ_th
を満たす場合に、ａ_kをピーク値と判定する。角速度のピーク値も同様の方法を用いて判定する。

スマートフォンをズボンのポケットに収納した場合、加速度及び角速度は収納した側の足の動きの影響を強く受ける。例えば、ズボンの左ポケットにスマートフォンを収納した場合、左足着地時の影響を強く受ける。このため、ピーク値の閾値を適切に設定することで左足が着地したときの時刻を検出することが可能となる。

以上のことを考慮して、３軸加速度センサ１１又は角速度センサ１２のサンプリングレートをＴ_s(s)、片足が着地してから同じ側の足が再び着地するまでのサンプル数をｎ(個)、歩行速度をＶ(m/s)、歩幅をＬ(m)とすると、歩行周期Ｔ(s)は以下の式により算出することができる。
Ｔ＝Ｔ_s・ｎ …（３）
Ｔ＝２・Ｌ／Ｖ …（４）
なお、図８は、上記（４）式を用いて算出した歩行周期の一例を示すものである。

制御ユニット３は、ステップＳ１６において歩行周期算出部３４を起動し、この歩行周期算出部３４の制御の下、先ずステップＳ１４によりインタフェースユニット２から３軸加速度センサ１１又は角速度センサ１２のサンプリングレートＴ_s(s)を読み込む。次にステップＳ１６において、上記歩行速度の算出過程において求めた加速度のスカラー値ａ_t (m/s²) から先に述べた手法によりピーク値の間隔を求めると共に、同様に角速度データのピーク値の間隔を求める。そして、この求めた加速度又は角速度のピーク値の間隔から、片足が着地してから同じ側の足が再び着地するまでのサンプル数ｎ(個)を計算し、これらの値を上記（３）式に代入することで、歩行周期Ｔを算出する。そして、この算出された歩行周期ＴをステップＳ１７により出力して、ステップＳ１８において歩容データ記憶部４２に格納する。
なお、歩行周期を求める方法には、他に、角速度の波形を周波数分析、例えばフーリエ変換して、パワースペクトルが最大になる周波数成分の逆数（周期）を求める方法もある。

（２−３）足関節角度の算出
足関節角度は、着地時の３軸加速度センサ１１の計測データ値から振動を検出し、振動の大きさによって足関節角度を推定する。具体的には、足関節角度が鋭角でつま先が上がり踵から着地しているか、或いは足関節角度が鈍角でつま先が十分に上がらずにつま先から着地しているかを二値ｆとして分類する。ただし、０≦ｆ≦１の値とする。

振動の検出は、３軸加速度センサ１１の計測データ値をハイパスフィルタに通すことにより検出する。ハイパスフィルタを通した後の加速度のスカラー値の振幅の大きさと、予め設定した閾値とを比較することによって、足関節角度が鋭角か鈍角かを推定する。ハイパスフィルタとしては、ｋ番目にサンプリングされた加速度のスカラー値をａ_k (m/s²)、ハイパスフィルタを通した後の加速度ｗデータ値をｈ(ａ_k) (m/s²)とすると、その算出式は下式で表される。
ｈ(ａ_k)＝ａ_k−（０．９・ｈ(ａ_k-1)＋０．１・ａ_k） …（５）
なお、図９は、上記（５）式を用いて算出した足関節角度の推定値の一例を示すものである。

制御ユニット３は、ステップＳ２１において足関節角度算出部３６を起動し、この足関節角度算出部３６の制御の下で、先ずセンサデータ記憶部４１から加速度データ値を読み込む。そして、この読み込んだ加速度データ値を、上記（５）式をもとにハイパスフィルタリング処理し、フィルタリング後の加速度値を求める。

次に、上記算出されたフィルタリング後の加速度値ｈ(ａ_k)を、予め設定した閾値をａ_cと比較し、ｈ(ａ_k)≧ａ_cならばｆは鋭角を意味する値（例えば０）と判定し、一方ｈ(ａ_k)＜ａ_cならばｆは鈍角を意味する値（例えば０．２）と判定する。なお、鈍角を意味する値は、鋭角を意味する値よりも小さい値とする。そして、上記判定結果を足関節角度の算出結果を表す情報として、ステップＳ２２により出力して、ステップＳ１８において歩容データ記憶部４２に格納する。
なお、上記足関節角度の推定処理は、加速度値を用いる以外に歩行者の歩行中の振動を検出することが可能なセンサであれば、いかなるセンサを用いてもよい。

（２−４）股関節角度の算出
股関節角度は、角速度センサ１２により計測された３軸の角速度データ値を積分することによって求める。具体的には、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の角速度の値をそれぞれｇ_x (rad/s)，ｇ_y (rad/s)，ｇ_z (rad/s)とし、先にステップＳ１２により推定した、矢状面上と垂直に交わる２つの軸の角速度データ値の和を積分することにより算出する。
上記推定された２つの軸の角速度の和をｇ_k (rad/s)とすると、股関節角度θ(rad)の計算式は以下のように表される。
θ＝∫ｇ_k dt …（６）
なお、図７は矢状面に対し垂直なＺ軸及びＸ軸の角速度の計測データの一例を示すもので、この場合はＺ軸とＸ軸の両方の角速度の和を積分することにより股関節角度θ(rad)を算出することができる。

制御ユニット３は、ステップＳ２３により股関節角度算出部３３を起動し、この股関節角度算出部３３の制御の下、先ずセンサデータ記憶部４１から歩行中の３軸の角速度データ値ｇ_x (rad/s)，ｇ_y (rad/s)，ｇ_z (rad/s)を読み込む。そして、この読み込んだ３軸の角速度データ値ｇ_x (rad/s)，ｇ_y (rad/s)，ｇ_z(rad/s)のうち、ステップＳ１２により姿勢推定部３２で推定した、振幅値が０(rad)に最も近い軸を除いた残りの２軸の角速度を選択し、さらにこの選択された２軸の角速度の振幅値の和である角速度データ値ｇ_k を上記（６）式を用いて積分し、その積分値を股関節角度θ(rad)とする。そして、ステップＳ２４により歩行周期の一周期における股関節角度の最大値を選択し、この選択された股関節角度の最大値をステップＳ１８により歩容データ記憶部４２に格納する。

また、股関節角度を算出する方法には、他に次のような方法もある。
すなわち、股関節角度をθ、３軸の角速度データ値をｇx、ｇy、ｇz、３軸の加速度データ値をｘ、ｙ、ｚ、重力加速度をｇ、適当な係数をｋとおく。
角速度センサの３軸のうちの１軸が、ユーザの股関節の回旋軸と等しいと仮定すると、残る２軸の角速度と三角関数を利用して時間積分することで、股関節角度θを表すことができる。例えば、ｙ軸が回旋軸と等しい場合、すなわちユーザが静止中のときに|ｙ|≒ｇの場合、ｇx、ｇzと股関節角度を求めるための角速度（ｇa）との関係は、図１０に示すような三角形の辺の長さで表せる。θの算出式をまとめると以下のようになる。

(1)ユーザが静止中のときに|ｙ|≒ｇの場合
（ｇx≧０かつｇz≧０）又は（ｇx＜０かつｇz＜０）ならば、
θ＝ｋ＊∫(ｇx＊cos (arctan(ｇz／ｇx))＋ｇz＊sin (arctan(ｇz／ｇx)))ｄｔ
（ｇx＜０かつｇz＞０）又は（ｇx＞０かつｇz＜０）ならば、
θ＝ｋ＊∫(−ｇx＊cos (arctan(ｇz／ｇx))＋ｇz＊sin (arctan(ｇz／ｇx)))ｄｔ
(2)ユーザが静止中のときに|ｘ|≒ｇの場合
（ｇy≧０かつｇz≧０）又は（ｇy＜０かつｇz＜０）ならば、
θ＝ｋ＊∫(ｇy＊cos (arctan(ｇz／ｇy))＋ｇz＊sin (arctan(ｇz／ｇy)))ｄｔ
（ｇy＜０かつｇz＞０）又は（ｇy＞０かつｇz＜０）ならば、
θ＝ｋ＊∫(−ｇy＊cos (arctan(ｇz／ｇy))＋ｇz＊sin (arctan(ｇz／ｇy)))ｄｔ
(3)ユーザが静止中のときに|ｚ|≒ｇの場合
（ｇx≧０かつｇy≧０）又は（ｇx＜０かつｇy＜０）ならば、
θ＝ｋ＊∫(ｇx＊cos (arctan(ｇy／ｇx))＋ｇy＊sin (arctan(ｇy／ｇx)))ｄｔ
（ｇx＜０かつｇy＞０）又は（ｇx＞０かつｇy＜０）ならば、
θ＝ｋ＊∫(−ｇx＊cos (arctan(ｇy／ｇx))＋ｇy＊sin (arctan(ｇy／ｇx)))ｄｔ
として算出する。

係数ｋを決定するために、一度だけキャリブレーションを行う。キャリブレーション方法としては、あらかじめキャリブレーション用の角度θ₀を設定し、実際にθ₀回転したときの計測角度値θtからｋ＝θ₀／θtとして算出する。簡単なキャリブレーション例として、ユーザが着席した状態から直立した状態に移行する際に股関節が９０°回転することを利用する方法が考えられる。例えば、θ₀ ＝９０°とし、ユーザが着席状態から起立状態に移行した際の計測角度がθt＝８０°となれば、ｋ＝９０／８０となる。

さらに、上記股関節角θより歩行中の上半身の姿勢を推定することができる。この上半身の姿勢の推定処理は、ステップＳ２９で行われる。
歩行中の上半身の姿勢は、股関節角度の屈伸方向成分の変化から推定する。例えば、歩行中の重心が後ろ寄りか真ん中か前寄りかの三値ｊとして分類する。ただし、ｊの値の範囲は、０≦ｊ≦１とする。直立時の股関節角度を０度としたとき、股関節角度の最大値をθ₁、最小値をθ₂、重心位置の許容範囲の閾値をα（０＜α＜１）とおくと、
(1) θ₁／θ₂＞１＋αのとき
後ろ重心で歩いていると推定できるため、ｊは重心が後ろ寄りを意味する値（例えば０．１）と判定する。
(2) １−α≦θ₁／θ₂≦１＋αのとき
前後に偏らずに真ん中に近い重心で歩いていると推定できるため、ｊは重心が真ん中を意味する値（例えば０）と判定する。
(3) θ₁／θ₂＜１−αのとき、
前重心で前屈みに歩いていると推定できるため、ｊは重心が前寄りを意味する値（例えば０．２）と判定する。
ただし、重心が真ん中を意味する値は、重心が後ろ寄りを意味する値と前寄りを意味する値よりも小さい値とする。
以上の各判定結果を表す値は、ステップＳ３０において出力され、ステップＳ１８で歩容データ記憶部４２に格納される。
なお、図１１は、以上述べた股関節角度θと上半身の姿勢の推定に必要なパラメータθ₁，θ₂との関係を示す図である。

（２−５）歩幅の算出
歩幅の算出方法には、(1) 歩行速度と歩行周期とから算出する方法と、(2) ユーザの足の長さと股関節角度とから算出する方法と、(3) ユーザの身長から概算で算出する方法がある。なお、ユーザの足の長さ及び身長を利用する場合は、これらのデータを予め制御ユニット３内のメモリに記憶しておく。歩行速度をＶ(m/s)、歩行周期をＴ(s)、ユーザの足の長さをＬ_leg(m)、股関節角度のピーク値をθ(rad)、ユーザの身長をＨ(m)とすると、歩幅Ｌ(m)の算出式は以下のように表される。
(1) Ｌ＝Ｖ・Ｔ／２ …（７）
(2) Ｌ＝２・Ｌ_leg ・sinθ …（８）
(3) Ｌ＝Ｈ・０．４５ …（９）

制御ユニット３は、ステップＳ２７において歩幅算出部３７を起動し、この歩幅算出部３７の制御の下、先ず上記歩容データ記憶部４２から先に算出し格納しておいた歩行速度、歩行周期及び股関節角度を読み込むと共に、制御ユニット３内のメモリから足の長さ及び身長を表すデータを読み込む。そして、この読み込んだデータを上記３つの計算式（７），（８），（９）の何れかに代入し歩幅Ｌを算出し、この算出された歩幅Ｌの値をステップＳ２８により出力して、ステップＳ１８で歩容データ記憶部４２に格納する。

（３）転倒危険度の算出
転倒の危険度は、上記算出された歩容の各パラメータの値及びその変動幅を適正値と比較することで算出する。具体的には、一定の期間内での各パラメータの値の平均値及び標準偏差を用い、それぞれのパラメータの平均値及び標準偏差の値と適正値の差を適正値で割った値を足し合わせることで転倒危険度を算出する。適正値は、平均的な体格の健常者の歩行によって得られる平均値等のデータをもとに予め設定される。但し、足関節角度に関しては鋭角か鈍角かの二値分類であるため、つま先が上がっていないと推定された場合は予め設定された固定値を足すこととする。また、歩行中の上半身の姿勢は、重心位置が後ろか真ん中か前かの三値分類であるため、予め重心位置ごとに設定した固定値を足すこととする。

例えば、算出された歩容の平均値を、歩行速度Ｖ、歩幅Ｌ、歩行周期Ｔ、最大股関節角度θとすると共に、それぞれのパラメータの適正値をＶ₀、Ｌ₀、Ｔ₀、θ₀とし、さらに足関節角度の固定値をｆとすると、転倒危険度Ｒの算出式は以下ように表される。
Ｒ＝（Ｖ₀−Ｖ）／Ｖ₀＋（Ｌ₀−Ｌ）／Ｌ₀＋（Ｔ₀−Ｔ）／Ｔ₀＋（θ₀−θ）／θ₀＋ｆ
（１０−１）
上記（１０−１）式は、転倒危険度の高い歩き方は各パラメータの値が小さいという特徴があるという知見に基づいており、Ｒの値が大きいほど転倒危険度が高いことを示す。

また、例えば算出された歩容の平均値を、歩行速度Ｖa 、歩幅Ｌa 、歩行周期Ｔa 、最大股関節角度θa とすると共に、それぞれのパラメータの適正値をＶ₀、Ｌ₀、Ｔ₀、θ₀、適当な係数をｋ_V 、ｋ_L 、ｋ_T 、ｋ_θとし、さらに足関節角度の固定値をｆ、上半身の姿勢の判定値をｊとすると、転倒危険度Ｒの算出式は以下ように表される。
Ｒ＝ｋ_V ×（Ｖ₀−Ｖa）／Ｖ₀＋ｋ_L ×（Ｌ₀−Ｌa）／Ｌ₀＋ｋ_T ×（Ｔa−Ｔ₀）／Ｔ₀＋ｋ_θ×（θ₀−θa）／θ₀＋ｆ＋ｊ
（１０−２）
上記（１０−２）式は、転倒危険度の高い歩き方は、歩行速度、歩幅が小さく、歩行周期が大きく、つま先が上がらず、重心が安定していないという特徴に基づいており、Ｒの値が大きいほど転倒危険度が高いことを示す。

標準偏差については、各パラメータの標準偏差を歩行速度Ｖ_sd、歩幅Ｌ_sd、歩行周期Ｔ_sdとし、適正な歩行速度をＶ_sd0、歩幅Ｌ_sd0、歩行周期Ｔ_sd0とすると、転倒危険度Ｒ_sdは下式により表される。
Ｒ_sd＝（Ｖ_sd−Ｖ_sd0）／Ｖ_sd0＋（Ｌ_sd−Ｌ_sd0）／Ｌ_sd0＋（Ｔ_sd−Ｔ_sd0）／Ｔ_sd0
（１１−１）
上記（１１−１）式は、転倒危険度の高い歩き方は歩行速度や歩幅や歩行周期のばらつきが大きいという知見に基づいており、Ｒ_sdが大きいほど転倒危険度が高いことを示す。

また、標準偏差については、各パラメータの標準偏差を歩行速度Ｖ_sd、歩幅Ｌ_sd、歩行周期Ｔ_sdとし、適正な歩行速度をＶ_sd0、歩幅Ｌ_sd0、歩行周期Ｔ_sd0、股関節角度の振幅θ_sd0とすると、転倒危険度Ｒ_sdは下式により表される。
Ｒ_sd＝（Ｖ_sd−Ｖ_sd0）／Ｖ_sd0＋（Ｌ_sd−Ｌ_sd0）／Ｌ_sd0＋（Ｔ_sd−Ｔ_sd0）／Ｔ_sd0
＋（θ_sd−θ_sd0）／θ_sd0
（１１−２）
上記（１１−２）式は、転倒危険度の高い歩き方は、歩行速度や歩幅や歩行周期や股関節角度のばらつきが大きいという知見に基づいており、Ｒ_sdが大きいほど転倒危険度が高いことを示す。

制御ユニット３は、先に述べた歩容の各パラメータの算出処理が終了すると、転倒危険度算出部３８の制御の下で、先ず歩容データ記憶部４２から一定の期間内に計測された各パラメータ値を読み込み、これらのパラメータのそれぞれについてその平均値及び標準偏差値を算出する。次に、上記各パラメータの平均値及び標準偏差値のそれぞれについて、上記（１０−１）又は（１０−２）式及び（１１−１）又は（１１−２）式を用いて転倒危険度Ｒ，Ｒ_sdを算出する。
そして、この算出された転倒危険度Ｒ，Ｒ_sdを表す表示データを生成し、この表示データをインタフェースユニット２を介して入出力ユニット５へ出力し、表示させる。したがって、歩行者は一定時間の歩容の計測後に、自身の歩行の転倒危険度を数値として確認することが可能となり、これをもとに自身の歩行の仕方に気を付けるようになり、これにより転倒を予防することが可能となる。

なお、上記転倒危険度Ｒ，Ｒ_sdの算出結果を歩容データ記憶部４２に保存しておき、例えば医療関係者または家族の端末からの送信要求に応じて上記転倒危険度Ｒ，Ｒ_sdの算出結果を歩容データ記憶部４２から読み出し、要求元の端末へ送信するようにしてもよい。

また、上記転倒危険度Ｒ，Ｒ_sdの算出式（１０−２）、（１１−２）に出現するθ、θ_sdは、歩行者の足の長さの影響を受けずに安定した範囲の値をとる歩容情報として本発明者が見出したものであり、転倒危険度Ｒ，Ｒ_sdを算出する上では必須のパラメータであるが、歩行速度、歩幅、歩行周期については転倒危険度Ｒ，Ｒ_sdの算出式（１０−２）、（１１−２）から除外することも可能である。

（効果）
以上詳述したようにこの実施形態では、先ず静止中の３軸加速度センサ１１の３軸の計測値をもとに重力加速度の影響が少ない２軸を歩行者の大腿骨頭の回旋運動を計測するための軸として選択し、この選択された２軸を中心とする歩行中の角速度を角速度センサ１２により計測してその和を積分することにより歩行者の股関節角度を算出する。そして、この算出された股関節角度と、それと並行して歩行中の加速度の計測値をもとに算出された歩行速度、歩行周期、歩幅、足関節角度をもとに転倒危険度を算出し、その結果を歩行者に提示するようにしている。

したがって、３軸加速度センサ１１及び角速度センサ１２が内蔵されたスマートフォンを歩行者のズボンのポケット等に収納するだけで、転倒危険度を算出するために必要な歩容パラメータを算出することが可能となり、これにより床反力計やカメラ等の特殊なセンサを用いたり、またこれらのセンサを装着するための特別な装着具を必要とすることなく、転倒危険度を算出することができる。

［他の実施形態］
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態ではセンサ群、制御ユニット、記憶ユニットをすべてスマートフォンに内蔵した場合を例にとって説明した。しかし、歩行者にはセンサ群のみを備えた端末を持たせ、このセンサ群の計測データを無線回線を介してパーソナル・コンピュータ又はサーバコンピュータに送信し、これらのコンピュータにおいて股関節角度を含む歩容パラメータを算出し、さらに転倒危険度を算出するようにしてもよい。

その他、歩容推定装置の構成、歩容推定処理の手順及び処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１…センサユニット、１１…３軸加速度センサ、１２…角速度センサ、２…インタフェースユニット、３…制御ユニット、３１…センサデータ取得部、３２…姿勢推定部、３３…股関節角度算出部、３４…歩行周期算出部、３５…歩行速度算出部、３６…足関節角度算出部、３７…歩幅算出部、３８…転倒危険度算出部、３９…上半身姿勢算出部、４…記憶ユニット、４１…センサデータ記憶部、４２…歩容データ記憶部、５…入出力ユニット、６…クロック発生部。

Claims (10)

1. 歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データを取得する取得手段と、
   前記取得された振動計測データに基づいて、振動の振幅を予め設定した閾値と比較することにより前記歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定する足関節角度判定手段と
   を具備することを特徴とする歩容推定装置。
2. 歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する取得手段と、
   前記取得された股関節角度を表す情報の最大値と最小値との割合を、前記歩行者の重心位置の許容範囲に対し予め設定された閾値と比較することにより、前記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定する姿勢判定手段と
   を具備することを特徴とする歩容推定装置。
3. 歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する取得手段と、
   歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データを取得する手段と、
   前記取得された振動計測データに基づいて、振動の振幅を予め設定した閾値と比較することにより前記歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定する足関節角度判定手段と、
   前記取得された股関節角度を表す情報を用いて算出した第一の転倒危険度に、前記足関節角度の判定結果を表す値ｆを加算して転倒危険度Ｒを算出する転倒危険度算出手段と
   を具備することを特徴とする転倒危険度算出装置。
4. 歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する手段と、
   前記取得された股関節角度を表す情報の最大値と最小値との割合を、前記歩行者の重心位置の許容範囲に対し予め設定された閾値と比較することにより、前記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定する姿勢判定手段と、
   前記取得された股関節角度を表す情報を用いて算出した第一の転倒危険度に、前記姿勢判定手段により得られた重心位置の判定結果を表す値ｊを加算して転倒危険度Ｒを算出する転倒危険度算出手段と
   を具備することを特徴とする転倒危険度算出装置。
5. 前記転倒危険度算出手段は、前記取得された股関節角度の最大値をθa 、その適正値をθ₀ 、係数をｋ_θ とするとき、前記歩行者の第一の転倒危険度を
   ｋ_θ×（θ₀−θa）／θ₀
   として算出することを特徴とする請求項３または４に記載の転倒危険度算出装置。
6. 前記転倒危険度算出手段は、前記取得された股関節角度の一定期間内における標準偏差値を算出し、この算出された股関節角度の標準偏差値をθ_sd 、その適正値をθ_sd0 とするとき、前記歩行者の第一の転倒危険度を
   （θ_sd−θ_sd0）／θ_sd0
   として算出することを特徴とする請求項３または４に記載の転倒危険度算出装置。
7. 歩行者の状態を表す３軸加速度計測データ及び角速度データをそれぞれ取得する手段と、
   前記取得された加速度計測データのうち歩行中の加速度計測データの値と、予め記憶した重力加速度の値とをもとに、前記歩行者の歩行速度、歩行周期及び歩幅をそれぞれ算出する手段と、
   前記歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する手段と、
   前記歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データを取得し、当該振動計測データに基づいて前記歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定する足関節角度判定手段と、
   前記歩行者の股関節角度を表す情報の最大値と最小値との割合を予め設定された閾値と比較することにより、前記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定する姿勢判定手段と、
   前記算出された前記歩行者の歩行速度、歩行周期及び歩幅をそれぞれＶa 、Ｔa 、Ｌa 、その適正値Ｖ₀ 、Ｔ₀ 、Ｌ₀ 、係数をｋ_v 、ｋ_T 、ｋ_L とすると共に、前記取得された股関節角度の最大値をθa 、その適正値をθ₀ 、係数をｋ_θ とし、さらに前記足関節角度の判定結果をｆ、前記歩行者の歩行中の重心位置の判定結果を表す値をｊとするとき、前記歩行者の転倒危険度Ｒを
   Ｒ＝ｋ_V ×（Ｖ₀−Ｖa）／Ｖ₀＋ｋ_L ×（Ｌ₀−Ｌa）／Ｌ₀＋ｋ_T ×（Ｔa−Ｔ₀）／Ｔ₀
   ＋ｋ_θ×（θ₀−θa）／θ₀＋ｆ＋ｊ
   として算出する転倒危険度算出手段と
   を具備することを特徴とする転倒危険度算出装置。
8. 歩行者の状態を表す３軸加速度計測データ及び角速度データをそれぞれ取得する手段と、
   前記取得された加速度計測データのうち歩行中の加速度計測データの値と、予め記憶した重力加速度の値とをもとに、前記歩行者の歩行速度、歩行周期及び歩幅の一定時間内における標準偏差値をそれぞれ算出する手段と、
   前記歩行者の歩行中の股関節角度を表す情報を取得する手段と、
   前記歩行者の歩行中の着地時の振動を表す振動計測データを取得し、当該振動計測データに基づいて前記歩行者の足関節角度が鋭角か鈍角かを判定する足関節角度判定手段と、
   前記歩行者の股関節角度を表す情報の最大値と最小値との割合を予め設定された閾値と比較することにより、前記歩行者の歩行中の重心位置が後ろ寄り、中央及び前寄りのいずれにあるかを判定する姿勢判定手段と、
   前記取得された股関節角度の一定期間内における標準偏差値を算出する手段と、
   前記算出された前記歩行者の歩行速度、歩行周期及び歩幅の標準偏差値をそれぞれＶ_sd 、Ｔ_sd 、Ｌ_sd 、その適正値Ｖ_sd0 、Ｔ_sd0 、Ｌ_sd0とすると共に、前記算出された股関節角度の標準偏差値をθ_sd 、その適正値をθ_sd0とし、さらに前記足関節角度の判定結果をｆ、前記歩行者の歩行中の重心位置の判定結果を表す値をｊとするとき、前記歩行者の転倒危険度Ｒを
   Ｒ＝（Ｖ_sd−Ｖ_sd0）／Ｖ_sd0＋（Ｌ_sd−Ｌ_sd0）／Ｌ_sd0＋（Ｔ_sd−Ｔ_sd0）／Ｔ_sd0
   ＋（θ_sd−θ_sd0）／θ_sd0＋ｆ＋ｊ
   として算出する転倒危険度算出手段と
   を具備することを特徴とする転倒危険度算出装置。
9. 請求項１または２のいずれかに記載の歩容推定装置が具備する各手段による処理を、前記歩容推定装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
10. 請求項３乃至８のいずれかに記載の転倒危険度算出装置が具備する各手段による処理を、前記転倒危険度算出装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。

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