JP6364438B2 - 球技用シューズ - Google Patents
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Description
本明細書では、本発明の実施形態の主題について、法的要件を満たすように具体的に説明するが、この説明は、必ずしも特許請求の範囲の範囲を限定するものではない。請求される主題は、他の方法で具現化すること、異なる要素またはステップを含むこと、および他の既存のまたは将来の技術と共に使用することが可能である。この説明は、個々のステップまたは要素の配置の順序について明確に説明する場合を除き、様々なステップもしくは要素の間の特定の順序または配置を意味するものと解釈すべきではない。
位相
1.球技用シューズ(100)であって、
a.外面(102)を有するアッパー(101)と、
b.前記アッパー(101)の前記外面(102)の一部の少なくとも1つの表面特性を変えるように構成されたアクチュエータ(104)と、
c.前記シューズ(100)の動きに感応するセンサ(105)と、
d.前記アクチュエータ(104)および前記センサ(105)に接続され、前記センサ(105)から読み出されたセンサデータを処理し、前記センサデータ中に既定の事象が検知された場合には、前記アクチュエータ(104)が前記アッパー(101)の前記外面(102)の前記部分の前記少なくとも1つの表面特性を変えるように構成された処理ユニット(106)と
を含む球技用シューズ(100)。
2.前記少なくとも1つの表面特性が前記外面の前記部分の表面構造である、例1に記載のシューズ。
3.前記少なくとも1つの表面特性が前記外面の前記部分の摩擦である、例1または2に記載のシューズ。
4.前記少なくとも1つの表面特性が前記外面の前記部分の表面積である、例1から3の1つに記載のシューズ。
5.前記アッパーの前記外面の少なくとも前記部分は弾性があり、前記シューズが、
前記アッパーの前記外面の前記部分より下に配置され、前記アクチュエータに接続された複数のフィンであって、前記アクチュエータによって降ろされ又は起こされ、前記弾性がある外面の前記少なくとも1つの表面特性を変えることができる複数のフィン
をさらに含む、例1から4の1つに記載のシューズ。
6.前記アッパーの前記外面の少なくとも前記部分は弾性があり、前記アクチュエータが空気圧弁であり、前記シューズが、
前記空気圧弁に加圧空気を供給するように構成された空気ポンプと、
前記アッパーの前記弾性がある外面の下に配置された少なくとも1つの膨張可能な要素と
をさらに含み、前記空気圧弁が、加圧空気を前記膨張可能な要素に供給して前記膨張可能な要素を膨張させ、前記外面の前記部分の前記少なくとも1つの表面特性を変えるように構成される、例1に記載のシューズ。
7.前記加圧空気が前記シューズを着用する競技者の動作によって生成される、例6に記載のシューズ。
8.前記アッパーの前記外面の少なくとも前記部分は弾性があり、前記シューズが、
前記アッパーの前記弾性がある外面より下に配置された複数のピンと、
前記複数のピンより下に配置され、前記アクチュエータに接続された波状構造であって、前記ピンに対して動かし、前記ピンを前記外面に対して降ろし又は起こし、前記外面の前記部分の前記少なくとも1つの表面特性を変えることができる波状構造と
をさらに含む、例1に記載のシューズ。
9.前記外面の前記部分が、前記アクチュエータによって降ろされ又は起こされるように構成された複数のフラップを含む、例1に記載のシューズ。
10.前記アクチュエータが、形状記憶合金または電気モータに基づく、例1から9の1つに記載のシューズ。
11.前記センサが、加速度計、ジャイロスコープまたは磁界センサである、例1から10の1つに記載のシューズ。
12.外前記面が皮膚状である、例1から11の1つに記載のシューズ。
13.ソールをさらに含み、前記センサ、前記アクチュエータおよび前記処理ユニットが前記ソールに組み込まれる、例1から12の1つに記載のシューズ。
14.前記既定の事象がキックである、例13に記載のシューズ。
15.前記既定の事象が、ショートパス、ロングパス、シュートまたはボールのコントロールである、例1から14の1つに記載のシューズ。
16.前記処理ユニットが、
a.前記センサから時系列値のセンサデータを読み出すステップと、
b.前記時系列値を前処理するステップ(121)と、
c.前記時系列値を複数のウィンドウにセグメント化するステップ(122)と、
d.前記複数のウィンドウのそれぞれにおいて前記センサデータから複数の特徴を抽出するステップ(123)と、
e.前記複数のウィンドウにおいて前記センサデータから抽出された前記複数の特徴に基づいて、前記複数のウィンドウに関連付けられる事象クラスを推定するステップ(124)と
を実施することによって、前記既定の事象を検知するように適合される、例1から15の1つに記載のシューズ。
17.前記時系列値が、例えば非巡回型移動平均フィルタ、カスケード積分櫛形(CIC)フィルタまたはフィルタバンクを用いたデジタルフィルタリングによって前処理される、例16に記載のシューズ。
18.前記事象クラスが、少なくとも前記検知すべき事象と、特定の事象に属さないセンサデータに関連付けられるNULLクラスとを含む、例16または17に記載のシューズ。
19.前記特徴が、例えばウェーブレット解析、主成分分析PCAまたは高速フーリエ変換FFTを適用することによって、少なくとも時間統計、時空間統計、スペクトル統計またはアンサンブル統計の1つに基づく、例16から18の1つに記載のシューズ。
20.前記特徴が、単純平均、正規化された信号エネルギー、運動強度、信号強度面積、軸間の相関関係、ウィンドウ内の最大値、ウィンドウ内の最小値、ウェーブレット変換の最大詳細係数、テンプレートとの相関関係、テンプレートの主成分に対する射影、テンプレートの固有空間までの距離、スペクトル中心、帯域幅または卓越振動数の1つに基づく、例16から19の1つに記載のシューズ。
21.前記時系列値が、スライディングウィンドウに基づいて複数のウィンドウにセグメント化される、例16から20の1つに記載のシューズ。
22.前記時系列値が、前記時系列値中に存在する少なくとも1つの条件に基づいて複数のウィンドウにセグメント化される、例16から21の1つに記載のシューズ。
23.前記条件が、決められた閾値の前記センサデータのクロッシング、または相関関係、マッチドフィルタリング、動的タイムワーピング、もしくは最長共通部分列(LCSS)およびそのスライディングウィンドウの変量、ワーピングLCSSを用いたテンプレートのマッチングである、例22に記載のシューズ。
24.前記事象クラスが、単純ベイズ分類器などのベイズ分類器、サポートベクトルマシンなどの最大マージン分類器、アダブースト分類器およびランダムフォレスト分類器などのアンサンブル学習アルゴリズム、最近傍分類器、ニューラルネットワーク分類器、ルールベース分類器、またはツリーベース分類器に基づいて推定される、例16から23の1つに記載のシューズ。
25.前記事象クラスが、条件付き確率場または動的ベイジアンネットワークなどによって前記事象およびNULLクラスの系列行動を確率論的にモデル化することに基づいて推定される、例16から24の1つに記載のシューズ。
26.前記事象クラスが、
a.前記検知すべき事象およびNULLクラスの異なる位相を区別するステップであって、前記NULLクラスが特定の事象に属さないセンサデータに関連付けられる、ステップと、
b.動的ベイジアンネットワークによって前記事象および前記NULLクラスの前記系列行動をモデル化するステップと
を含むハイブリッド分類器に基づいて推定される、例16から25の1つに記載のシューズ。
27.前記推定ステップが、教師あり学習によってトレーニングされた分類器に基づく、例16から26の1つに記載のシューズ。
28.前記推定ステップが、オンライン学習によってトレーニングされた分類器に基づく、例16から27の1つに記載のシューズ。
29.前記推定ステップが、教師なし学習によってトレーニングされた動的ベイシアンネットワークに基づく、例16から28の1つに記載のシューズ。
30.前記既定の事象がリアルタイムで検知される、例1から29の1つに記載のシューズ。
101 アッパー
102 外面、面
103 ソール
104 アクチュエータ、空気圧弁
105 センサ
106 処理ユニット
107 バッテリ
200 機構
201 フィン
202 摺動層
203 フィーチャ
300 機構
301 膨張可能な要素、要素
302 モジュール
303 ホース
304 空気溜め
305 ホース
306 空気ポンプ、ポンプ
401 空洞
500 機構
501 ピン
502 波状構造
503 窪み
601 弾性部分
602 中間層
603 開口
604 案内層
605 基層
700 機構
701 フラップ
702 層
703 頭部
704 陥凹部
81 誘電エラストマーフィルム、電気活性ポリマー、アクチュエータ、ポリマー
82a、82b 電極
83a、83b ワイヤ
84a、84b 矢印
85a、85b、85c、85d 矢印
91 フィルム、電気活性ポリマー、アクチュエータ、ポリマー
92a、92b 電極
1000 モジュール
1001 隆起部
1002a、1002b ワイヤ
1101 特性を変える部分
120 方法
121 第1の方法ステップ
122 第2の方法ステップ、セグメント化ステップ、セグメント化
123 第3の方法ステップ、特徴の抽出
124 第4の方法ステップ、分類ステップ
151、152 例示的なウィンドウ
153 重複する領域
191、192、193 特徴ベクトル
194、195 マージン
Claims (28)
- 球技用シューズであって、
外面を有するアッパーと、
前記アッパーの前記外面の一部の少なくとも1つの表面特性を変えるように構成されたアクチュエータと、
前記シューズの動きに感応するように構成されたセンサと、
前記アクチュエータおよび前記センサに接続され、前記センサから読み出されたセンサデータを処理し、前記センサデータ中に既定の事象が検知された場合には、前記アクチュエータが前記アッパーの前記外面の前記一部の前記少なくとも1つの表面特性を変えるように構成された処理ユニットと
を含む球技用シューズ。 - 前記少なくとも1つの表面特性が前記外面の前記一部の表面構造である、請求項1に記載のシューズ。
- 前記少なくとも1つの表面特性が前記外面の前記一部の摩擦である、請求項1に記載のシューズ。
- 前記少なくとも1つの表面特性が前記外面の前記一部の表面積である、請求項1に記載のシューズ。
- 前記アッパーの前記外面の少なくとも前記一部は弾性があり、前記シューズが、
前記アッパーの前記外面の前記一部より下に配置され、前記アクチュエータに接続された複数のフィンであって、前記アクチュエータによって降ろされ又は起こされ、前記外面の弾性部分の前記少なくとも1つの表面特性を変えることができる複数のフィン
をさらに含む、請求項1に記載のシューズ。 - 前記アッパーの前記外面の少なくとも前記一部は弾性があり、前記アクチュエータが空気圧弁であり、前記シューズが、
前記空気圧弁に加圧空気を供給するように構成された空気ポンプと、
前記アッパーの前記外面の弾性部分の下に配置された少なくとも1つの膨張可能な要素と
をさらに含み、前記空気圧弁が、加圧空気を前記膨張可能な要素に供給して前記膨張可能な要素を膨張させ、前記外面の前記一部の前記少なくとも1つの表面特性を変えるように構成される、請求項1に記載のシューズ。 - 前記加圧空気が前記シューズを着用する競技者の動作によって生成される、請求項6に記載のシューズ。
- 前記アッパーの前記外面の少なくとも前記一部は弾性があり、前記シューズが、
前記アッパーの前記外面の弾性部分より下に配置された複数のピンと、
前記複数のピンより下に配置され、前記アクチュエータに接続された波状構造であって、前記ピンに対して動かし、前記ピンを前記外面に対して降ろし又は起こし、前記外面の前記一部の前記少なくとも1つの表面特性を変えることができる波状構造と
をさらに含む、請求項1に記載のシューズ。 - 前記外面の前記一部が、前記アクチュエータによって降ろされ又は起こされるように構成された複数のフラップを含む、請求項1に記載のシューズ。
- 前記アクチュエータが、形状記憶合金または電気モータに基づく、請求項1に記載のシューズ。
- 前記センサが、加速度計、ジャイロスコープまたは磁界センサである、請求項1に記載のシューズ。
- 前記処理ユニットが前記アクチュエータに前記アッパーの前記外面を滑らかにさせるように指示した状態で、前記外面は、ボールを直接コントロールすることおよびボールにタッチことを可能にする、請求項1に記載のシューズ。
- ソールをさらに含み、前記センサ、前記アクチュエータおよび前記処理ユニットが前記ソールに組み込まれる、請求項1に記載のシューズ。
- 前記既定の事象がキックである、請求項1に記載のシューズ。
- 前記既定の事象が、ショートパス、ロングパス、シュートまたはボールのコントロールである、請求項1に記載のシューズ。
- 前記処理ユニットが、
前記センサからセンサデータの時系列値を読み出すステップと、
前記時系列値を前処理するステップと、
前記時系列値を複数のウィンドウにセグメント化するステップと、
前記複数のウィンドウのそれぞれにおいて前記センサデータから複数の特徴を抽出するステップと、
前記複数のウィンドウにおいて前記センサデータから抽出された前記複数の特徴に基づいて、前記複数のウィンドウに関連付けられる事象クラスを推定するステップと
を実施することによって、前記既定の事象を検知するように適合される、請求項1に記載のシューズ。 - 前記時系列値が、非巡回型移動平均フィルタ、カスケード積分櫛形フィルタまたはフィルタバンクを用いたデジタルフィルタリングによって前処理される、請求項16に記載のシューズ。
- 前記事象クラスが、検知すべき事象と、検知すべき事象に属さないセンサデータに関連付けられるNULLクラスとを少なくとも含む、請求項16に記載のシューズ。
- 前記特徴が、ウェーブレット解析、主成分分析または高速フーリエ変換を適用することによって、少なくとも時間統計、時空間統計、スペクトル統計またはアンサンブル統計の1つに基づいて決定される、請求項16に記載のシューズ。
- 前記特徴が、単純平均、正規化された信号エネルギー、運動強度、信号強度面積、軸間の相関関係、ウィンドウ内の最大値、ウィンドウ内の最小値、ウェーブレット変換の最大詳細係数、テンプレートとの相関関係、テンプレートの主成分に対する射影、テンプレートの固有空間までの距離、スペクトル中心、帯域幅または卓越振動数の1つであり、前記単純平均は前記センサデータを用いて算出され、前記信号は前記センサからの信号であり、前記軸は前記センサの軸であり、前記テンプレートは前記センサデータの平均に基づいて決定され、前記ウェーブレット変換の最大詳細係数は、前記センサデータをウェーブレット変換することにより算出され、前記スペクトル中心、前記帯域幅、及び前記卓越振動数は、前記センサデータを高速フーリエ変換することにより算出される、請求項16に記載のシューズ。
- 前記時系列値が、スライディングウィンドウに基づいて前記複数のウィンドウにセグメント化される、請求項16に記載のシューズ。
- 前記時系列値が、前記時系列値中に存在する少なくとも1つの状態に基づいて前記複数のウィンドウにセグメント化される、請求項16に記載のシューズ。
- 前記少なくとも1つの状態が、決められた閾値の前記センサデータを横切ること、または相関関係、マッチドフィルタリング、動的タイムワーピング、もしくは最長共通部分列およびそのスライディングウィンドウの変量、ワーピング最長共通部分列を用いたテンプレートのマッチングである、請求項22に記載のシューズ。
- 前記事象クラスが、単純ベイズ分類器などのベイズ分類器、サポートベクトルマシンなどの最大マージン分類器、アダブースト分類器およびランダムフォレスト分類器などのアンサンブル学習アルゴリズム、最近傍分類器、ニューラルネットワーク分類器、ルールベース分類器、またはツリーベース分類器に基づいて推定される、請求項16に記載のシューズ。
- 前記推定ステップが、教師あり学習によってトレーニングされた分類器に基づく、請求項16に記載のシューズ。
- 前記推定ステップが、オンライン学習によってトレーニングされた分類器に基づく、請求項16に記載のシューズ。
- 前記推定ステップが、教師なし学習によってトレーニングされた動的ベイシアンネットワークに基づく、請求項16に記載のシューズ。
- 前記既定の事象がリアルタイムで検知される、請求項16に記載のシューズ。
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