JP6584833B2 - 歩行計測システム - Google Patents

Description

本発明は、歩行計測システムに関する。

従来、被験者の歩行時の歩行特性（脚部の運び）を計測する歩行計測システムが知られている。例えば特許文献１には、歩行訓練のデータを記録して訓練状況を定量的に把握し、過去のデータとの比較により訓練データを診断装置に応用することが図られた足跡分析装置が記載されている。特許文献１に記載された足跡分析装置は、画像取り込み装置と画像演算装置と表示装置とを備え、画像取り込み装置により取り込まれた画像から、各足の床面接触位置及び床面接触位置の各足毎の経時変化を画像演算装置により演算し、表示装置に床面接触位置の各足毎の経時変化を表示している。

特開２００２−３４５７８５号公報

ところで、拡大する高齢化社会において高齢者の転倒は重要な問題であり、７５歳以上の高齢者の３０％が毎年少なくとも１回は転倒を経験していることが報告されている。転倒は日常生活の様々な場面で発生すると考えられ、一般的に多種多様な危険要因に起因して発生すると報告されている。実際に、地域保健活動において高齢者の転倒予防に向けた体力測定や歩行訓練が実施されており、効果的で簡便な転倒危険度評価システムが求められている。

被験者の歩行能力や動的バランス、敏捷性等を総合した機能的移動能力を評価可能な歩行試験として、Timed Up and Go（ＴＵＧ）試験が提案されている。ＴＵＧ試験では、被験者は椅子に座った状態から立ち上がり、所定距離（例えば３ｍ）前方のコーン（ロードコーン又はパイロンとも称される）等のマーカに向かって歩行して当該マーカをターンした後、椅子まで戻って再び椅子に着席する。

一方、歩行解析に関する技術において、歩行特性を計測する場合に多く用いられる歩行計測システムとしては、床反力計や三次元動作計測装置が一般的である。しかし、例えばＴＵＧ試験のような数メートルの歩行計測を行う際には、システム規模が大きく、導入コストも高くなる。そのため、実際に高齢者を対象とした通所介護施設で行われている歩行訓練の評価は、第三者が観察を主とした定性的なものが多く、定量的な評価が困難であった。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、ＴＵＧ試験において被験者の歩行特性を定量化して把握することが可能な歩行計測システムを提供することを課題とする。

本発明に係る歩行計測システムは、椅子及び椅子から所定距離離れたマーカを備え、被験者が椅子に着席した状態からマーカに向かって歩行し、マーカをターンした後、椅子に戻って再び着席する歩行試験に用いられる歩行計測システムであって、水平方向に沿って走査するように検出波を出射し、該検出波の反射状態に基づいて該検出波を反射した物体との距離に関する距離情報を経時的に取得する距離情報取得部と、距離情報取得部で取得された距離情報に少なくとも基づいて、被験者の脚部の位置及び速度を、時間に関連付けて演算するデータ解析部と、を備える。

この歩行計測システムでは、ＴＵＧ試験において、被験者の脚部の位置及び速度が、計測者等の第三者の観察により取得されるのではなく、距離情報に少なくとも基づき時間に関連付けて演算されて取得される。よって、ＴＵＧ試験において被験者の歩行特性を定量化して把握することが可能となる。

本発明に係る歩行計測システムは、マーカに対する距離情報取得部の位置合わせを行うための１又は複数の基準部材を更に備えていてもよい。これにより、距離情報取得部を、マーカに対して適切な位置及び方向で設置されるように調整することができる。

本発明に係る歩行計測システムは、椅子に設けられた圧力センサを更に備え、データ解析部は、圧力センサで検出した圧力情報に基づいて、被験者の椅子からの立上がり及び／又は椅子への着席を検出してもよい。これにより、被験者の椅子からの立上がり及び／又は椅子への着席を、精度よく且つ簡易に検出することができる。

本発明に係る歩行計測システムは、データ解析部による解析結果を出力する出力部を更に備えていてもよい。この場合、出力部によって、例えば解析結果を被験者にフィードバックすることができる。出力部としては、例えばモニタ又はプリンタが挙げられる。

本発明に係る歩行計測システムにおいて、データ解析部は、歩行試験の開始時刻から被験者の一歩目の脚部が離床するまでの時間である一歩目時間を算出してもよい。この場合、例えば被験者の筋力を把握するのに有効な一歩目時間を、定量化して把握することができる。なお、歩行試験の開始時刻は、距離情報取得部の動作に同期して、例えば音や表示により被験者に伝えられる。

本発明に係る歩行計測システムにおいて、データ解析部は、被験者がマーカをターンする間のターニングフェーズにおける脚部の移動軌跡を取得してもよい。これにより、ＴＵＧ試験に特有のターニングフェーズにおいて、歩行特性を定量化して把握することができる。

本発明に係る歩行計測システムにおいて、データ解析部は、歩行試験の開始時刻から被験者の臀部が椅子の座面から離れるまでの時間である反応時間を算出してもよい。この場合、ＴＵＧ試験に特有の反応時間を定量化して把握することができる。

本発明に係る歩行計測システムにおいて、データ解析部は、歩行試験の開始時刻から被験者が再び椅子に着席するまでの時間である歩行試験遂行時間を算出してもよい。従来、歩行試験遂行時間は、ストップウォッチ等の計器を用いて試験計測者により実測される。これに対し、本発明に係る歩行計測システムによれば、歩行試験遂行時間を精度よく計測することが可能となる。

本発明に係る歩行計測システムにおいて、データ解析部は、被験者の歩幅、ストライド長、及び、歩隔の少なくとも何れかを含む歩行パラメータを算出してもよい。この場合、詳細な歩行パラメータを計測することが可能となる。

本発明に係る歩行計測システムにおいて、歩行試験は、被験者が動作を開始してからマーカをターンする前までのフォーワードフェーズと、被験者がマーカをターンする間のターニングフェーズと、被験者がマーカをターンした後に椅子に再び着席するまでのリターンフェーズと、含んでおり、データ解析部は、歩行パラメータをフェーズ毎に算出してもよい。これにより、ＴＵＧ試験に特有のフェーズ（フォーワードフェーズ、ターニングフェーズ及びリターンフェーズ）毎に、歩行特性を定量化して把握することができる。

本発明によれば、ＴＵＧ試験において被験者の歩行特性を定量化して把握することが可能な歩行計測システムを提供することができる。

一実施形態に係る歩行計測システムの構成を示すブロック図である。 図１の歩行計測システムが適用されたＴＵＧ試験を示す概略図である。 従来の歩行計測システムによる解析結果の一例を示す図である。 図１の歩行計測システムのレーザレンジセンサを説明する平面図である。 脚部観測位置の検出に用いられる観測パターンの例を説明する第１の図である。 脚部観測位置の検出に用いられる観測パターンの例を説明する第２の図である。 脚部観測位置の検出に用いられる観測パターンの例を説明する第３の図である。 脚部観測位置の検出に用いられる観測パターンの例を説明する第４の図である。 歩行モデルを説明する図である。 ゲートを用いた脚部予測位置の検出を説明する図である。 隠れ時における脚部観測位置の補間を説明する図である。 各観測パターンにおける脚部観測位置の計測誤差を説明する図である。 接床時刻の算出を説明する図である。 歩幅、歩隔及びストライド長を説明する図である。 図１の歩行計測システムにおける処理を示すフローチャートである。 隠れ時における脚部観測位置の補間の処理を示すフローチャートである。 隠れ時における脚部観測位置の補間の有効性を説明する図である。 図１の歩行計測システムによる解析結果の一例を示す図である。 左脚が一時的にレーザレンジセンサから隠れた場合の両脚部の追跡結果の例を示す図である。 追跡成功率の結果を示すグラフである。 ターニングフェーズにおいて左脚がレーザレンジセンサから隠れた場合の追跡結果の一例を示す。 両脚部の移動軌跡及び着床位置に関するＲＭＳＥを示すグラフである。 両脚部の移動軌跡及び着床位置の解析結果の一例を示す図である。

以下、図面を参照しつつ本発明に係る好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を用い、重複する説明は省略する。

図１は、一実施形態に係る歩行計測システムの構成を示すブロック図である。図２は、図１の歩行計測システムが適用されたＴＵＧ試験を説明する概略図である。図３（ａ）及び図３（ｂ）は、従来の歩行計測システムによる解析結果の例を示す各図である。なお、図３中では、ラインは脚部の移動軌跡を示す。ライン上において、小さな印は遊脚を示し、大きな印は着床位置を示す。

図１及び図２に示すように、歩行計測システム１００は、椅子２と、マーカ３と、レーザレンジセンサ(Laser Range Sensor，距離情報取得部)１０と、圧力センサ１５と、電子制御装置２０と、モニタ３０と、ポール４０と、を備えている。歩行計測システム１００は、例えば歩行能力や動的バランス、敏捷性等を総合した機能的移動能力を評価する歩行試験の一つであるＴＵＧ試験に好適に適用することができる。歩行計測システム１００は、定量的な歩行計測や歩行能力評価することができる。

ＴＵＧ試験において、被験者１は、椅子２に座った状態から立ち上がり、所定距離（例えば３ｍ）前方のコーン等のマーカ３に向かって歩行し、当該マーカ３をターンし、その後、椅子２まで戻って再び椅子２に着席する。ＴＵＧ試験は、厚生労働省の体力測定マニュアルの一つである。ＴＵＧ試験では、走らない最大歩行速度での歩行が求められる。マーカ３としては、ターン位置の目印となるものであれば、種々のマーカを用いることができる。ＴＵＧ試験では、マーカ３とレーザレンジセンサ１０との位置合わせを行うために、１又は複数（ここでは２本）の基準部材としてのポール４０が使用される。ポール４０は、所定高さの円柱状外形を有する。所定高さは、レーザレンジセンサ１０から出射されるレーザ光の高さ位置（レーザレンジセンサ１０の光窓部の高さ）よりもポール４０の上端が上方に位置する高さである。ポール４０としては、その形状等は特に限定されず、種々のポールが使用される。歩行計測システム１００は、このようなＴＵＧ試験における歩行パラメータを計測して評価する。

歩行計測システム１００は、２本のポール４０をレーザレンジセンサ１０で検出することで、２本のポール４０の中心同士を結ぶ直線を一軸に持つ平面座標系を定義することができ、マーカ３が設置される床面をこの平面座標系とすることができる。この場合、２本のポール４０とマーカ３との位置関係を厳密に調整すれば（具体的には、２本のポール４０を結ぶ線分の中点から、この線分の垂直線上の３ｍの位置にマーカ３を設置すれば）、レーザレンジセンサ１０の設置位置及び／又は向きをラフに位置合わせをしたとしても、レーザレンジセンサ１０とマーカ３との相対位置関係を厳密に把握することが可能となる。

本実施形態の歩行計測システム１００は、レーザレンジセンサ１０で被験者１の両脚部をスキャンした際にみられる特徴的なパターンによって脚部の観測位置である脚部観測位置（以下、単に「観測位置」ともいう）を取得し、カルマンフィルタを用いた追跡を行い、取得した両脚部の移動軌跡に基づき歩行パラメータを算出する。

具体的には、歩行計測システム１００では、被験者１の両脚部が接近する状況や一時的に脚部がレーザレンジセンサ１０から観測できない状況に対して、脚部の見失いや誤識別を低減するために、５種類の観測パターンに基づき脚部観測位置を取得する。また、脚部の状態（遊脚・支持脚、速さ、隠れ）を考慮した有効領域（ゲート）の設定により、脚部観測位置と追跡中の両脚部との一対一の対応付け（相関処理）を行う。以下において、「脚部」を単に「脚」とも称し、「支持脚部」を単に「支持脚」とも称し、「遊脚部」を単に「遊脚」とも称する。「左脚部」を単に「左脚」とも称し、「右脚部」を単に「右脚」とも称する。「片脚部」を単に「片脚」とも称し、「両脚部」を単に「両脚」とも称する。

実際の人の歩行（両脚の速度）は周期的に変化する。特に、ＴＵＧ試験では、被験者１に走らない最大歩行速度で行うように指示を与えるため、両脚の速度変化が大きい。そこで、歩行計測システム１００では、歩行位相を考慮した加減速モデルを歩行モデルとして適用する。人は、歩行する際に、片足を軸足（支持脚）としてもう一方の脚（遊脚）を振るといった周期的な運動を行う。「歩行位相」とは、人の歩行中の両脚の周期的な運動を支持脚と遊脚との振りの状態に基づいて分類したものである（例えば図９参照）。

また、ＴＵＧ試験にはターン動作が含まれるため、必ず片脚がレーザレンジセンサ１０から隠れる状況（以下、単に「隠れ」ともいう）が生じる。当該ターン動作の際にレーザレンジセンサ１０の距離データが乱れ、観測パターンを利用しても脚部観測位置を正しく検出できない場合もある。また、両脚は、ターン動作前のフォーワードフェーズ（Forward phase）での直線的な動きから、ターン動作時のターニングフェーズ（Turningphase）において旋回運動を行う。そのため、進行方向が急激に変化する。そのため、図３（ａ）に示すように、隠れや動きの変化から脚部の見失いや誤識別が生じやすい。そこで、歩行計測システム１００では、人の歩行位相の周期性を考慮した相関処理を実施する。

片脚がレーザレンジセンサ１０から観測できない場合、カルマンフィルタの予測位置を観測位置として取得する。ターン動作時には遊脚は円運動に近い運動を行うことから、時々刻々とその移動方向が変化する。遊脚が支持脚で隠れている間においては、隠れる直前に観測された遊脚の移動方向から当該遊脚の位置を予測するため、図３（ｂ）に示すように、取得した脚部位置の計測精度が劣化し、誤識別や見失いが生じやすい。よって、脚部が隠れている間の脚部位置を補間・修正する手法が必要である。

そこで、歩行計測システム１００では、ＴＵＧ試験のような高速且つ片脚が必ずレーザレンジセンサ１０から隠れる状況が存在する歩行試験において、見失いや誤識別のない両脚の追跡及び計測精度の向上のために、
・歩行位相を考慮した歩行モデルの適用、
・歩行位相の周期性を考慮した相関処理、
・スプライン曲線を用いた、脚部が隠れている間におけるデータの補間及び／又は修正
・レーザレンジセンサ１０からの脚部の相対距離、及び／又は、観測状態（観測パターン）に基づく観測雑音の設定、
を実施する。そして、取得した両脚部の移動軌跡から、機能的移動能力を定量的に評価するための歩行パラメータを算出する。

図４は、図１の歩行計測システム１００のレーザレンジセンサ１０を説明する平面図である。レーザレンジセンサ１０は、両脚部の移動軌跡を取得するためのセンサである。レーザレンジセンサ１０は、ある高さの二次元平面におけるセンサ周辺の物体までの距離である二次元平面距離情報（以下、単に「距離情報」ともいう）を取得する。図１，図２及び図４に示すように、レーザレンジセンサ１０は、水平方向に沿って走査するようにレーザ光（検出波）Ｌを出射すると共に、このレーザ光Ｌの反射状態に基づいて、レーザ光Ｌを反射した被験者１の脚部Ｆ（右脚部Ｆ_Ｒ及び左脚部Ｆ_Ｌ）との距離に関する二次元平面距離情報を経時的に取得する。

具体的には、レーザレンジセンサ１０では、レーザ光Ｌを出射すると共に、このレーザ光Ｌを回転ミラーで反射させることにより、測定領域においてレーザ光Ｌを扇状に水平方向に走査する。より具体的には、レーザレンジセンサ１０は、被験者１と、被験者１の両側に設置されたポール４０が測定領域に含まれるように、レーザ光Ｌを扇状に水平方向に走査する。そして、例えば被験者１の脚部Ｆで反射されたレーザ光Ｌの反射光を受光し、反射光の検出角度（走査角度）、及びレーザ光Ｌの出射から受光までの時間（伝播時間）を計測し、該脚部Ｆとの角度及び距離に係る情報を含む距離情報を検出する。

レーザレンジセンサ１０は、例えば試験試行前もしくは試験試行後に被験者１にレーザ光Ｌをスキャンし、被験者１の脚部Ｆの幅（脛部の直径に対応する長さ）に関する脚部情報を検出する。レーザレンジセンサ１０は、検出した距離情報及び脚部情報を電子制御装置２０へ出力する。

レーザレンジセンサ１０は、レーザ光Ｌを出射する光窓部の高さが調整可能に構成されている。レーザレンジセンサ１０は、被験者１の脛部の高さ（つまり、足首から膝下までの高さ）に対応する高さ位置でレーザ光Ｌが出射されるように設置されている。レーザレンジセンサ１０の光窓部の高さは、マーカ３でレーザ光Ｌが反射しないように、マーカ３の高さよりも高い位置とされている。レーザレンジセンサ１０の光窓部の高さは、遊脚期に被験者１の脚部Ｆが離床した場合にも当該脚部Ｆを観測可能であること、及び、脚部Ｆの幅が最大となる平均高さを考慮して、例えば床面（地面）から０．１５ｍ〜０．２７ｍ（ここでは、０．２７ｍ）とされている。

レーザレンジセンサ１０は、椅子２の座部下方に形成された空間内にて、レーザ光Ｌの出射方向がマーカ３側に向くように配置されている。レーザレンジセンサ１０は、マーカ３に近づく（椅子２から遠ざかる）被験者１の後方側から、つまり、マーカ３から遠ざかる（椅子２に近づく）被験者１の前方側から、当該被験者１にレーザ光Ｌを照射する。レーザレンジセンサ１０は、レーザ光Ｌの出射方向が床面に対して水平になるように設置されている。

レーザレンジセンサ１０としては、測距範囲が０．１〜３０ｍ、測域角度が２７０ｄｅｇ、測距精度が±３０ｍｍ、角度分解能が０．２５ｄｅｇ、及びサンプリング周期が２５ｍｓ／ｓｃａｎのセンサが用いられている。ちなみに、レーザレンジセンサ１０は、そのタイプや仕様（スペック）について限定されるものではなく、例えば測定環境に応じて種々のものを用いることができる。なお、レーザレンジセンサ１０は、例えばＥＭＩ（電磁ノイズ）の悪影響を抑制するために、筐体により囲まれていてもよい。

圧力センサ１５は、被験者１が椅子２から立ち上がる立上がり時刻と、椅子２に着席する着席時刻とを検出するセンサである。圧力センサ１５は、椅子２の座面上に敷かれるように設けられている。圧力センサ１５は、印加された圧力に関する圧力情報を検出し、当該圧力情報を電子制御装置２０へ出力する。ここでの圧力センサ１５の圧力情報は電圧値であり、当該電圧値は、マイコン基板を介してＡ/Ｄ変換されて電子制御装置２０へ入力される。

電子制御装置２０は、レーザレンジセンサ１０で取得した距離情報に基づく演算を行って被験者１の脚部Ｆの位置である脚部位置を経時的に特定し、被験者１の歩行特性を取得する。電子制御装置２０は、音（音声）及び表示の少なくとも何れかのスタート合図（後述）を、被験者１に対して出力する。スタート合図は、計測者の操作に応じて電子制御装置２０から出力される。電子制御装置２０は、スタート合図の時刻を記憶する。なお、スタート合図は、電子制御装置２０とは別の機器又は計測者により実行してもよい。この場合、スタート合図の時刻は、電子制御装置２０とは別の機器又は計測者により、電子制御装置２０へ入力される。

電子制御装置２０としては、例えば、パーソナルコンピュータや専用制御用コンピュータが用いられ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read OnlyMemory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含んで構成されている。電子制御装置２０は、機能的要素として、センサデータ取得部２１と、記憶部２２と、着席判定部２３、データ解析部２４と、を有している。

センサデータ取得部２１は、レーザレンジセンサ１０で検出した距離情報と圧力センサ１５で検出した圧力情報とを、同期して取得する。また、センサデータ取得部２１は、電子制御装置２０に記憶されたスタート合図の時刻に同期して距離情報を取得してもよい。センサデータ取得部２１は、レーザレンジセンサ１０で検出した脚部情報を取得する。センサデータ取得部２１は、取得した距離情報、脚部情報及び圧力情報を記憶部２２へ出力する。センサデータ取得部２１は、取得した圧力情報を着席判定部２３へ出力する。

記憶部２２は、センサデータ取得部２１で取得した距離情報及び圧力情報を、処理時刻（サンプリング時刻）に関連付けて格納する。記憶部２２は、センサデータ取得部２１で取得した被験者１の脚部情報を格納する。着席判定部２３は、センサデータ取得部２１で取得した圧力センサ１５の圧力情報に基づいて、被験者１が着席したか否かを判定する。例えば着席判定部２３は、圧力センサ１５からの電圧値が閾値よりも大きく立ち上がっている場合に、着席していると判定する。着席判定部２３は、圧力センサ１５からの電圧値が閾値以下の場合に、着席していないと判定する。着席判定部２３は、判定結果を記憶部２２に出力し、記憶部２２は、当該判定結果を記憶する。

データ解析部２４は、レーザレンジセンサ１０で取得された距離情報に少なくとも基づいて、被験者１の脚部Ｆの位置及び速度を、時間に関連付けて演算して取得する。データ解析部２４は、試験試行後において記憶部２２に保存された保存データを解析することにより、両脚部の移動軌跡及び歩行パラメータを取得する。データ解析部２４は、脚検出部２６、脚追跡部２７、及び歩行パラメータ算出部２８を有している。歩行パラメータとしては、一般的歩行パラメータ及びＴＵＧ試験に関する歩行パラメータを有する。

一般的歩行パラメータは、一般的な歩行試験において転倒リスクを評価するための歩行パラメータであって、着床位置、歩行速度［ｍ／秒］、歩数［歩］、歩行率［歩／秒］、歩幅［ｍ］、ストライド長［ｍ］、歩隔［ｍ］、及び、支持脚時間（片足支持脚時間［ｓ］及び両脚支持脚時間［ｓ］の少なくとも何れか）を含む。

ＴＵＧ試験に関する歩行パラメータは、ＴＵＧ試験において転倒リスクを評価するためのパラメータであって、反応時間（立上がり時間）［秒］、ＴＵＧ遂行時間［秒］、ターン方向、一歩目時間（一歩目の離床時間）［秒］、及び、マーカ３との最短距離［ｍ］を含む。

歩行パラメータは、動作を開始してからマーカ３を回る前のフォーワードフェーズ（Forwardphase）、マーカ３を回っている間のターニングフェーズ（Turning phase）、及び、マーカ３を回ってから着席するまでのリターンフェーズ（Return phase）に分類されて算出される。換言すると、歩行パラメータは、これらのフェーズ毎に算出される。このとき、歩幅、ストライド長、歩隔、片脚支持脚時間、両脚支持脚時間については、その平均、標準偏差及び変動係数がフェーズ毎に算出される。

着床位置は、脚部Ｆが床面に着床した位置である。歩行率は、単位時間当たりの歩数である。片足支持脚時間は、同じ脚の着床（接床）から離床までの時間である。両脚支持脚時間は、一方の脚の着床から他方の脚の離床までの時間である。歩幅は、一方の脚の着床位置（例えば踵位置）から他方の脚の着床位置までの距離である。ストライド長は、同じ脚についての隣接する着床位置間の距離である。歩隔は、前額面における（被験者１を正面から見た場合における）両脚の踵の間隔である。

反応時間は、歩行試験の開始時刻（スタート合図の時刻）から被験者１が立ち上がる（臀部が椅子２の座面から離れる）までの時間である。ＴＵＧ遂行時間は、ＴＵＧ試験の遂行時間であり、歩行試験の開始時刻から終了まで（椅子２に着席した被験者１が動き出してから再び着席するまで）の時間である。一歩目時間は、歩行試験の開始時刻から被験者１が一歩目の脚部Ｆを上げる（離床する）までの時間である。マーカ３との最短距離は、マーカ３中心と脚部Ｆの移動軌跡との最短距離である。

［脚検出］
図５〜図８は、脚部観測位置の検出に用いられる観測パターンの例を説明する図である。図５（ａ）及び図７（ａ）は、ＳＬ（Single Leg）パターンの例を説明する図である。図５（ｂ）及び図７（ｂ）は、ＬＴ（twoLegs Together）パターンの例を説明する図である。図５（ｃ）及び図８（ａ）は、ＦＳ_Ｏ（Forward Straddle Observable）パターンの例を説明する図である。図６（ａ）及び図８（ｂ）は、ＦＳ_Ｕ（Forward Straddle Unobservable）パターンの例を説明する図である。図６（ｂ）は、ＵＯ（Unobservable）パターンの例を説明する図である。

脚検出部２６は、被験者１の脚部Ｆの観測位置である脚部観測位置を検出する。具体的には、脚部Ｆの二次元平面距離情報が特徴的な形状となることに鑑み、二次元平面距離情報にエッジ検出処理を施して脚部ＦのエッジＥの位置を検出する。複数の観測パターンを用いたパターン認識によって、当該エッジＥの位置から脚部Ｆの候補点として脚部観測位置を検出する。このとき、被験者１の脚部Ｆの幅ｗ_ｌに関する脚部情報を用い、脚部Ｆの幅ｗ_ｌを既知とする。脚検出部２６による脚検出について、以下に具体的に説明する。

被験者１がレーザレンジセンサ１０の計測範囲内に存在し、レーザレンジセンサ１０と被験者１の間に障害物がない場合には、レーザレンジセンサ１０が取得する二次元平面距離情報は、図５及び図６に示すような特徴的な形となる。脚検出部２６は、５種類の観測パターンを考慮した脚検出手法により、脚部観測位置（観測値）ｙ^f _ｋ（下記数式８の左辺のベクトルに対応）を算出する。

脚検出部２６は、まず、レーザレンジセンサ１０で取得した右からｉ番目の距離情報をｌ_ｉとし、隣接するレーザレンジセンサ１０の二次元平面距離情報が被験者１の脚部Ｆの幅ｗ_ｌに対して、下記数式１を満たす場合、エッジｅ^ｈ _ｍ（ｈ＝Ｂ，Ｆ）を検出する。このとき、ｌ_ｉ＞ｌ_ｉ＋１の場合は、エッジｅ^Ｂ _ｍ＝ｉ及びエッジｅ^Ｆ _ｍ＋１＝ｉ＋１とする。ｌ_ｉ＜ｌ_ｉ＋１の場合は、エッジｅ^Ｆ _ｍ＝ｉ及びエッジｅ^Ｂ _ｍ＋１＝ｉ＋１とする。上添え字Ｂは、レーザレンジセンサ１０に対して奥側のエッジＥであることを示し、上添え字Ｆは、手前側のエッジＥであることを示す。下添え字ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ_ｋ）はｍ番目に検出したエッジＥであることを示す。Ｍ_ｋは、時刻ｋにおいて検出したエッジＥの総数である。

そして、連続した４つのエッジｅ^ｈ _ｎ，ｅ^ｈ _ｎ＋１，ｅ^ｈ _ｎ＋２，ｅ^ｈ _ｎ＋３の位置関係及びエッジｅ^ｈ _ｎ＋１，ｅ^ｈ _ｎ＋２間の幅ｗ_ｅに基づいて、５種類の観測パターンに分類し、観測値である脚部観測位置ｙ_ｋを算出する。ただし、ｎ＝１，・・・，Ｍ_ｋ−３で、下添え字ｋは時刻ｋにおける観測位置であることを示す。

図５（ａ）及び図７（ａ）に示すように、ＳＬパターンとしての観測パターンＯ１は、脚部Ｆが単独でレーザレンジセンサ１０から完全に観測できている場合の観測パターンである。観測パターンＯ１は、エッジＥの組み合わせが（ｅ^Ｂ _ｎ，ｅ^Ｆ _ｎ＋１，ｅ^Ｆ _ｎ＋２，ｅ^Ｂ _ｎ＋３）を満たすと共に、エッジＥ間の幅が０．５ｗ_ｌ＜ｗ_ｅ≦１．５ｗ_ｌを満たす。このとき、脚部観測位置ｙ_ｋは、被験者１の脚部Ｆの幅ｗ_ｌを考慮して、図５（ａ）に示すように求められる。例えば脚部観測位置ｙ_ｋ ^ｊは、図示するように、（ｅ^Ｆ _ｎ＋１＋ｅ^Ｆ _ｎ＋２）／２を通るラインと脚部Ｆの幅ｗ_ｌの１／２とから求められる。

図５（ｂ）及び図７（ｂ）に示すように、ＬＴパターンとしての観測パターンＯ２は、脚部Ｆがそろってレーザレンジセンサ１０から完全に観測できている場合の観測パターンである。観測パターンＯ２は、エッジＥの組み合わせが（ｅ^Ｂ _ｎ，ｅ^Ｆ _ｎ＋１，ｅ^Ｆ _ｎ＋２，ｅ^Ｂ _ｎ＋３），（ｅ^Ｆ _ｎ，ｅ^Ｂ _ｎ＋１，ｅ^Ｆ _ｎ＋２，ｅ^Ｂ _ｎ＋３）又は（ｅ^Ｂ _ｎ，ｅ^Ｆ _ｎ＋１，ｅ^Ｂ _ｎ＋２，ｅ^Ｆ _ｎ＋３）を満たすと共に、エッジＥ間の幅が１．５ｗ_ｌ＜ｗ_ｅ＜３．０ｗ_ｌを満たす。このとき、脚部観測位置ｙ_ｋは、被験者１の両脚が揃っていることを考慮して、図５（ｂ）に示すように求められる。例えば脚部観測位置ｙ_ｋ ^ｊ+1は、図示するように、（ｅ^Ｆ _ｎ＋１＋３ｅ^Ｆ _ｎ＋２）／４を通るラインと脚部Ｆの幅ｗ_ｌの１／２とから求められる。例えば脚部観測位置ｙ_ｋ ^ｊは、図示するように、（３ｅ^Ｆ _ｎ＋１＋ｅ^Ｆ _ｎ＋２）／４を通るラインと脚部Ｆの幅ｗ_ｌの１／２とから求められる。

図５（ｃ）及び図８（ａ）に示すように、ＦＳ_Ｏパターンとしての観測パターンＯ３は、片方の脚部Ｆや杖等の影響によってパターンが段状になり、エッジＥの位置間の幅が被験者１の脚部Ｆの幅ｗ_ｌの１／２以上あり、且つ、脚部Ｆの中心位置がレーザレンジセンサ１０から観測できている場合の観測パターンである。観測パターンＯ３は、エッジＥの組み合わせが（ｅ^Ｆ _ｎ，ｅ^Ｂ _ｎ＋１，ｅ^Ｆ _ｎ＋２，ｅ^Ｂ _ｎ＋３）又は（ｅ^Ｂ _ｎ，ｅ^Ｆ _ｎ＋１，ｅ^Ｂ _ｎ＋２，ｅ^Ｆ _ｎ＋３）を満たすと共に、エッジＥ間の幅が０．５ｗ_ｌ≦ｗ_ｅ＜１．５ｗ_ｌを満たす。このとき、脚部観測位置ｙ_ｋは、被験者１の脚部Ｆの中心位置がレーザレンジセンサ１０から観測できることを考慮して、図５（ｃ）に示すように求められる。例えば脚部観測位置ｙ_ｋ ^ｊは、図示するように、（ｅ^Ｂ _ｎ＋１＋ｅ^Ｆ _ｎ＋２）／２を通るラインと脚部Ｆの幅ｗ_ｌの１／２とから求められる。

図６（ａ）及び図８（ｂ）に示すように、ＦＳ_Ｕパターンとしての観測パターンＯ４は、ＦＳ_Ｏパターンである観測パターンＯ３に対して、エッジＥ間の幅が被験者１の脚部Ｆの幅ｗ_ｌの１／２より小さく、且つ、脚部Ｆの中心位置がレーザレンジセンサ１０から直接観測できない場合の観測パターンである。観測パターンＯ３は、エッジＥの組み合わせが（ｅ^Ｆ _ｎ，ｅ^Ｂ _ｎ＋１，ｅ^Ｆ _ｎ＋２，ｅ^Ｂ _ｎ＋３）又は（ｅ^Ｂ _ｎ，ｅ^Ｆ _ｎ＋１，ｅ^Ｂ _ｎ＋２，ｅ^Ｆ _ｎ＋３）を満たすと共に、エッジＥ間の幅が０．３ｗ_ｌ＜ｗ_ｅ＜０．５ｗ_ｌを満たす。このとき、観測パターンＯ１〜Ｏ３とは異なり脚部Ｆの中心位置がレーザレンジセンサ１０で直接観測できないため、脚部観測位置ｙ_ｋは、図６（ａ）に示すように仮想的に算出される。例えば脚部観測位置ｙ_ｋ ^ｊは、図示するように、ｅ^Ｂ _ｎ＋１を通るライン及びｅ^Ｆ _ｎ＋２を通るラインと、脚部Ｆの幅ｗ_ｌの１／２と、から求められる。図８（ｂ）中の中抜きの正方形は、仮想のエッジを示す。

図６（ｂ）に示すように、ＵＯパターンとしての観測パターンＯ５は、一方の脚部Ｆが他方の脚部Ｆに隠れる際やレーザレンジセンサ１０よりも高く脚部Ｆを上げた際等における、観測できない場合の観測パターンである。

なお、脚部Ｆがレーザレンジセンサ１０から直接観測できない状況においても、ＦＳ_Ｕパターンである観測パターンＯ４を定義して仮想的に脚部観測位置ｙ_ｋを求めることで、脚部Ｆの位置の計測精度の向上が期待される。脚部観測位置ｙ_ｋの検出では、観測パターンＯ１〜Ｏ４を満たさないエッジＥの位置は脚部Ｆではないと判定することができる。また、不要な相関処理を避けるために、歩行路の領域に対して所定長広い領域を測定領域とし、測定領域外の脚部観測位置ｙ_ｋとそれに対応するエッジＥの位置とを除外する。

脚部観測位置ｙ_ｋの検出では、エッジＥの位置間の中央ではなく、例えばエッジＥの位置から脚部Ｆの幅ｗ_ｌの１／２だけ内側に入った位置が、脚部観測位置ｙ_ｋとして検出される。以上のように複数の観測パターンＯ１〜Ｏ５に応じて脚部Ｆの脚部観測位置ｙ_ｋを検出することにより、レーザレンジセンサ１０から見て一方の脚部Ｆが重なって隠れた場合にも、脚部Ｆを好適に検出することが可能となる。

［脚追跡］
脚追跡部２７は、カルマンフィルタの予測処理により脚部Ｆの位置及び速度を予測し、脚検出部２６で取得した脚部観測位置ｙ_ｋとの相関処理を行い、両脚を追跡する。脚追跡部２７は、追跡対象や脚部観測位置ｙ_ｋが複数存在する場合、追跡対象に相関し得る脚部観測位置ｙ_ｋを限定するために、予測位置を中心とした有効領域（ゲート）を設定し、ゲート内に存在する脚部観測位置ｙ_ｋとの対応付けを行う。

脚追跡部２７では、歩行位相を考慮した歩行モデル（加速モデル）の適用と、人の歩行位相が周期的に変化することを考慮した相関処理と、ターニングフェーズ等で脚部が隠れている間の脚部観測位置ｙ_ｋのCatmull-Romスプライン曲線を用いたデータ補間及び修正と、脚部Ｆの相対距離及び観測状態（観測パターンＯ１〜Ｏ４）に基づく観測雑音の設定と、が実施される。これにより、高速且つ片脚が必ずレーザレンジセンサ１０から隠れる状況が存在する歩行試験において、見失いや誤識別のない両脚の追跡及び計測精度の向上を実現する。脚追跡部２７による脚追跡について、以下に具体的に説明する。

脚追跡部２７は、脚部推定部２７ａ、支持脚遊脚判定部２７ｂ、歩行位相判定部２７ｃ、加速度入力推定部２７ｄ、予測位置算出部２７ｅ、相関処理部２７ｆ、隠れ時データ補間部２７ｇ、及び、観測雑音設定部２７ｈを有している。

脚部推定部２７ａは、歩行位相を考慮した歩行モデルを用いた予測処理を行い、脚部Ｆの位置及び速度を推定する。予測処理では、カルマンフィルタを用いている。

図９は、歩行モデルを説明する図である。人は、歩行する際、一方の脚を軸足（支持脚）としながら他方の脚（遊脚）を振って歩行を進める。両脚は、着床によって遊脚と支持脚とを変えながら周期的に運動する。図９に示すように、脚部Ｆの移動速度ｖ及び加速度ａの変化に着目して、人の歩行を単純化した歩行モデルを生成することができる。

歩行モデルでは、静止時も含めた以下の６つの歩行位相が定義されている。また、歩行位相は周期的に変化する（例えば、位相１後は必ず位相２に移行し、位相３及び位相４に移行することはない）。そこで、後述するように、歩行位相が周期的に変化することを考慮し、相関処理における誤識別を低減する。
・位相０: 静止時で両脚が支持脚
・位相１:左脚が遊脚（加速，振上げ動作），右脚が支持脚
・位相２:左脚が遊脚（減速，着床に向けた動作），右脚が支持脚
・位相３:左脚が支持脚，右脚が遊脚（加速，振上げ動作）
・位相４: 左脚が支持脚，右脚が遊脚（減速，着床に向けた動作）
・位相５：両脚が遊脚（歩行時には見られない）

ＴＵＧ試験では被験者１に走らない最大歩行速度で行うように指示を与えることから、両脚の速度変化が大きい。そのため、加減速を行うモデルが歩行モデルとして適用されている。

人の重心を追跡する場合には，状態変数に角度，角速度を含んだ非線形モデルが用いられることが多い。一方、ＴＵＧ試験においては、ターン動作時に両脚の移動方向が急激に変化することから、移動方向に対する指向性を持たない線形の移動モデルを適用することが望ましい。そこで、歩行モデルとしては、移動方向に対する指向性を持たない線形の移動モデルを適用する。

加減速を伴う歩行モデルを考慮した場合の各脚部Ｆの離散時間状態方程式は、下記数式２で与えられる。下記数式２において、上付き添え字ｆは、ｆ＝Ｌ，Ｒでそれぞれ左脚及び右脚を示す。状態変数は、下記数式３に示す値を有する。下記数式４は、それぞれ時刻ｋにおける被験者１の各脚部Ｆの位置及び速度である。

ｕ^ｆ _ｋは、歩行位相に応じた加速度入力であり、下記数式５に示す。つまり、フィルタリング処理では、歩行位相に応じた加速度に基づいている。下記数式６のシステム雑音Δｘ^ｆ _ｋを平均０、共分散Ｑ^ｆ _ｋの正規性白色雑音で与えるものとする。このとき，状態方程式の行列Ａ，Ｂ_ｕ，Ｂは、下記数式７となる。

また、レーザレンジセンサ１０を用いて取得した各脚部Ｆの観測位置である脚部観測位置ｙ^ｆ _ｋを下記数式８とすると、観測方程式は、下記数式９で与えられる。ここで，ｗ^ｆ _ｋは平均０，共分散Ｒ^ｆ _ｋの正規性白色雑音であるとする。このとき，行列Ｃは、下記数式１０となる。

支持脚遊脚判定部２７ｂは、脚部Ｆの速度に基づいて、脚部Ｆが支持脚及び遊脚の何れであるかを判定する支持脚遊脚判定を行う。支持脚遊脚判定部２７ｂは、右脚において、下記数式１１を満たす場合に支持脚と判定する一方、下記数式１２を満たす場合に遊脚と判定する。ｖ_{ｓｔ_ｔｈ}は支持脚の速度閾値を示し、ｖ_{ｓｗ_ｔｈ}は遊脚の速度閾値を示す。支持脚遊脚判定部２７ｂは、左脚においても同様に、つまり、右脚と左脚とを入れ替えた下記数式１１及び下記数式１２により、支持脚遊脚判定を行う。

歩行位相判定部２７ｃは、両脚部の相対的な位置関係及び速度に基づいて歩行位相を判定し、歩行位相が位相０〜５の何れであるかを特定する。具体的には、まず、両脚部とも支持脚の場合、位相０と特定する。次に、左脚部が遊脚で右脚部が支持脚の場合、左脚部の右脚部に対する位置ベクトルと左脚部の速度ベクトルの内積（下記数式１３参照）が正の値をとるときには位相１と特定し、負の値をとるときには位相２と特定する。また、左脚部が支持脚で右脚部が遊脚の場合、同様に、右脚部の左脚部に対する位置ベクトルと右脚部の速度ベクトルの内積が正の値をとるときには位相３と特定し、負の値をとるときには位相４と特定する。最後に、両脚部が遊脚の場合、位相５と特定する。歩行位相判定部２７ｃで歩行位相が位相５と特定した場合、データ解析部２４は、被験者１が走行していると判定し、例えばモニタ３０を介して、被験者１が走行している旨の注意喚起を出力する。

加速度入力推定部２７ｄは、人の歩行モデルにおける加速度入力を、歩行位相と過去のデータとに基づき推定する。加速度入力推定部２７ｄは、歩行位相が位相０の場合、ｕ^L _k＝０，ｕ^R _k＝０とする。加速度入力推定部２７ｄは、歩行位相が位相１の場合、加速度入力ｕ^Ｌ _ｋを下記数式１４のとおり推定する。加速度入力推定部２７ｄは、歩行位相が位相２の場合、加速度入力ｕ^Ｌ _ｋを下記数式１５のとおり推定する。ｇ^ｆ _ｋは、加速度関数であり、過去Ｎ_acステップ分の遊脚中の加速度ベクトルのノルムの平均値として算出される。右脚が遊脚の位相３，４においても同様の処理を行う。

予測位置算出部２７ｅは、上記数式２で示した状態方程式により、時刻ｋにおける脚部Ｆの予測位置である脚部予測位置（以下、単に「予測位置」ともいう）ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}を、下記数式１６から求める。ここで、ｘ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}は時刻ｋにおける事前状態推定値、ｘ＾^ｆ _{ｋ−１／ｋ−１}は時刻ｋ−１における事後状態推定値である。

図１０は、ゲートＧを用いた脚部予測位置ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}の検出を説明する図である。図中の丸印は、遊脚の脚部位置を示し、図中の二重丸印は、支持脚の脚部位置を示す。図中においては、時刻ｋにおける脚部Ｆの脚部予測位置ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}を「×」で示している。

相関処理部２７ｆは、歩行フェーズの周期性を考慮した脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋ及び脚部予測位置ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}の相関処理を行い、これらの相対的な位置関係から脚部位置を特定する。相関処理部２７ｆは、図１０に示すように、追跡対象に対応し得る脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋを限定するために、脚部予測位置ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}を中心とした有効領域であるゲートＧを設定し、ゲートＧ内の脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋに対する対応付けを行う。相関処理部２７ｆは、脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋがゲートＧ内に存在するときに、このゲートＧ内の脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋのみを対応付けし、例えば脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋを脚部位置として特定する。また、脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋがゲートＧ内に存在しないとき、脚部予測位置ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}を対応付けし、例えば脚部予測位置ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}を脚部位置として特定する。

相関処理部２７ｆにおいて、複数の追跡対象に対するゲートＧを用いた相関処理を行うための観測位置と追跡する両脚部との対応付けに関するコスト関数を、下記数式１７に示す。ｄ_f，jはｊ番目の観測位置ｙ^j _kと各脚部（ｆ＝Ｌ，Ｒでそれぞれ左脚，右脚を示す）の脚部予測位置ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}との対応付けに関するコストを示し，下記数式１８で与えるものとする。

ｊ＝０はゲートＧ内に含まれる観測位置が誤検出であることを示す。λ_ｆ，ｊは、マハラノビス距離であり、下記数式１９で与えられる。Ｓ^ｆ _ｋは観測予測誤差（ｙ^ｊ _ｋ−ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}）の共分散行列である。ｄ_maxは、下記数式２０に示すゲートＧより大きな値を設定する。下記数式２０を満たす場合に、脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋが脚部予測位置ｙ＾^ｆ _{ｋ／ｋ−１}のゲート内に含まれると判定する。Ｇはゲートで、脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋが二次元ベクトルでカルマンフィルタを用いる本実施形態の場合、自由度２のカイ二乗（χ^２）分布に基づいて決定する。例えば，含有確率Ｐ_Ｇ＝０．９５とした場合、Ｇ＝５．９９である。

ここで、ＴＵＧ試験では、ターニングフェーズにおいて、片脚がレーザレンジセンサ１０から隠れる状況が生じ、その際に進行方向が急激に変化することが想定される。また、ターニングフェーズにおいて、レーザレンジセンサ１０の距離情報が乱れ、脚パターンを利用した際に観測位置（脚部観測位置ｙ^ｊ _ｋ）を誤検出する場合が想定される。そのため，図３（ａ）に示すように，隠れや移動方向の変化から両脚部の誤識別が生じやすい。そこで、相関処理部２７ｆにあっては、以下のとおり、人の歩行位相の周期性を考慮した相関処理を実行し、当該観測位置の確からしさを判断し、人の歩行位相の周期性から逸脱した観測位置を誤検出とする。

すなわち、観測位置の誤検出に対して誤った対応付けを防ぐために、人の歩行位相が周期的に変化することを考慮して、コストｄ_f，jを設計する。まず、予測位置算出部２７ｅで予測された予測位置に対応付けられた全ての観測位置に対して、一度カルマンフィルタのフィルタリング処理を行う。これにより、当該観測位置に係る脚部Ｆの位置及び速度を推定する。推定した脚部Ｆの位置及び速度に基づいて、歩行位相判定部２７ｃにおける判定と同様に、歩行位相（位相０〜５）を判定して特定する。特定した歩行位相が、人の歩行位相の周期的な変化から逸脱した変化をしている場合には，当該観測位置を誤検出と判断して、コストｄ_f，j＝ｄ_maxとする。そして、ｃ_a，b＜２ｄ_maxを満たす中でｃ_a，bが最小となる対応付けを選択する。

人の歩行位相の周期性から逸脱した位相変化は、下記のとおり定義される。
・位相０⇒位相５
・位相１⇒位相０，位相３，位相４，位相５
・位相２⇒位相１，位相４，位相５
・位相３⇒位相０，位相１，位相２，位相５
・位相４⇒位相２，位相３，位相５

図１１（ａ）は、従来手法により取得された両脚部の移動軌跡を示す図である。図１１（ｂ）及び図１１（ｃ）は、Catmull-Romスプライン曲線を用いた観測位置の仮想的算出を説明する図である。図１１（ａ）では、移動軌跡６０Ｒが右脚の移動軌跡を示し、移動軌跡６０Ｌが左脚の移動軌跡を示す。各移動軌跡６０Ｒ，６０Ｌ上において、大きな点は支持脚を示し、小さな点は遊脚を示す。

一般的に、脚部Ｆがレーザレンジセンサ１０から観測できない場合、カルマンフィルタによる予測位置を脚部位置として特定する。しかし、ＴＵＧ試験のターン動作時には、遊脚が円運動に近い運動を行うことから、時々刻々と方向が変化する。そのため、遊脚が支持脚で隠れてしまう間、隠れる直前の方向に基づき予測を行うと、実際の運動と大きく異なる予測を行ってしまう可能性がある（図１１（ａ）の丸枠内を参照）。この結果，誤識別や見失いが生じやすくなる。そのため、隠れ時（つまり、片脚がレーザレンジセンサ１０から観測できない間）の位置を補間・修正する手法が必要である。

そこで、隠れ時データ補間部２７ｇは、一度観測できなくなってから再度観測されるまでの（一時的に検出不能の）観測位置を、曲線を用いて仮想的に算出する。曲線は、観測できなる前の観測位置と、再度観測された後の観測位置と、に基づき求められる曲線である。曲線としては特に限定されないが、例えばスプライン曲線、Catmull-Romスプライン曲線が挙げられる。そして、隠れ時データ補間部２７ｇは、歩行モデルを考慮し、カルマンフィルタの共分散行列等の状態量も更新するために、仮想的に算出した観測位置を用いて再度、カルマンフィルタを用いた予測処理及びフィルタリング処理を行う。これにより、隠れている間の観測位置を補間及び修正する。

図１１（ｂ）及び図１１（ｃ）に示すように、隠れ時データ補間部２７ｇは、通過した４点から滑らかな曲線を定義することが可能なCatmull-Romスプライン曲線を用いて、観測位置を仮想的に算出する。時刻ｋから時刻（ｋ＋Ｎ_ｕｏ＋１）間のＮ_ｕｏ個の観測位置が得られなかった場合、隠れる前の２点の観測位置ｙ_{ｋ−Ｎｂｏ，}ｙ_ｋと、隠れた後の２点の観測位置ｙ_{ｋ＋Ｎｕｏ＋１，}ｙ_{ｋ＋Ｎｕｏ＋Ｎａｏ＋１}とを用いて、観測できなかった間の仮想の観測位置ｙ´_k+ｉを下記数式２１に示すように算出する。ダッシュ記号は、仮想的に算出した観測位置であることを示す。図１１（ｂ）に示す例は、Ｎ_ｂｏ＝１，Ｎ_ａｏ＝１の場合を示し、図１１（ｃ）に示す例は、Ｎ_ｂｏ＞１，Ｎ_ａｏ＞１の場合（ここでは、Ｎ_ｂｏ＝２，Ｎ_ａｏ＝２の場合）を示す。図１１（ｂ）に示す例では、観測位置ｙ_k-1，ｙ_k，ｙ_k+3，ｙ_k+4を用いて観測位置ｙ´_k+1，ｙ´_k+２を仮想的に算出する。図１１（ｃ）に示す例では、観測位置ｙ_k-2，ｙ_k，ｙ_k+3，ｙ_k+5を用いて観測位置ｙ´_k+1，ｙ´_k+２を仮想的に算出する。

隠れ時データ補間部２７ｇは、仮想的に算出した観測位置を計測値にするのではなく、歩行モデルを考慮し、カルマンフィルタの共分散行列等の状態量も更新するために、時刻ｋから再度カルマンフィルタの予測処理及びフィルタリング処理を行う。具体的には、隠れ時データ補間部２７ｇは、脚部Ｆがレーザレンジセンサ１０から観測（距離情報から検出）できなくなってから観測可能となるまでの間、暫定的に、予測位置を観測位置とする。そして、観測位置が観測可能となった後に、観測できなくなった時点に戻り、算出した仮想の観測位置ｙ´_k+iに基づいて、予測処理及びフィルタリング処理を再度行う。隠れ時データ補間部２７ｇでは、隠れている間の観測位置を修正することで、計測値の精度向上だけでなく、誤識別等の低減も期待される。

図１２に示す各グラフは、ｘ方向及びｙ方向それぞれにおける脚部観測位置ｙ_ｋの計測誤差のＲＭＳ（二乗平均平方根：Root Mean Square）と、それらの平均値と、該平均値の近似直線と、を、各観測パターンそれぞれにおいて示す。観測位置の精度は、レーザレンジセンサ１０からの距離及び観測状態（観測パターン）に応じて変化することが考えられる。

そこで、観測雑音設定部２７ｈは、レーザレンジセンサ１０からの相対距離ｌと観測状態（観測パターン）に基づき、観測雑音Ｒ^ｆ _ｋの値（標準偏差）を変更する。このとき、ｘ方向及びｙ方向における観測位置の標準偏差σ^ｐ _ｘ，ｙを、下記数式２２に示すように線形で近似する。上付き添え字ｐ＝ＳＬ，ＬＴ，ＦＳ_Ｏ，ＦＳ_Ｕは、各観測パターン（図５及び図６参照）を示す。静止時における計測精度を三次元動作解析装置との比較により求め、係数ａ^ｐを設定する。

図１２に示すように、各観測パターンにおいてレーザレンジセンサ１０からの相対距離を変化させて５秒程度静止し、ｘ方向及びｙ方向それぞれにおける脚部観測位置ｙ_ｋの計測誤差のＲＭＳを求め、その平均値の近似直線を得る。得られた線形近似の係数を係数ａ^ｐとして設定する。レーザレンジセンサ１０からの距離及び観測状態（観測パターン）に応じて観測雑音を変化させることにより、フィルタリング処理の推定精度の向上が期待される。

［歩行パラメータの算出］
歩行パラメータ算出部２８は、取得した両脚部の移動軌跡から、歩行パラメータを算出する。歩行パラメータ算出部２８は、支持脚時間算出部２８ａと、着床位置算出部２８ｂと、歩幅、歩隔及びストライド長算出部２８ｃと、一歩目時間算出部２８ｄと、反応時間算出部２８ｅと、ＴＵＧ遂行時間算出部２８ｆと、を有している。

支持脚時間算出部２８ａは、片脚支持脚時間及び両脚支持脚時間を求める。本実施形態では、片脚支持脚時間及び両脚支持脚時間を求めるために、両脚の踵と中足骨部とに圧力センサを取り付けて行った被験者実験の解析結果に基づいて、接床時刻及び離床時刻を移動軌跡の取得後に厳密に算出する。まず、脚部Ｆの状態が支持脚から遊脚に変化した時刻を、離床時刻ｔ^step _FOとして算出する。次に、図１３に示すように、離床後の遊脚中の速さが最大値ｖ^ｓｗ _ｍａｘをとった後で当該速さがａ^ｖ _ＩＣ・ｖ^ｓｗ _ｍａｘ以下になった時刻を、接床時刻ｔ^step _ICとして算出する。圧力センサ１５を用いた計測実験から、本実施形態では、ａ^ｖ _ＩＣ＝０．５と設定している。そして、離床時刻と接床時刻との差分を、片脚支持脚時間として求める。また、離床時刻と反対側の脚部Ｆの一処理時刻前の着床時刻との差分を、両脚支持脚時間として求める。

着床位置算出部２８ｂは、歩幅，ストライド長，歩隔を算出するために、まず着床位置を求める。着床位置算出部２８ｂは、レーザレンジセンサ１０が脛の高さの脚部Ｆの移動軌跡を取得することから、直接、脚部Ｆの位置を計測することは困難である。そこで、着床位置算出部２８ｂは、支持脚中に脚部Ｆの速さが最小となった時刻に脚部Ｆが床面に対して垂直になることを考慮し、その時刻の脚部Ｆの位置を着床位置として算出する。

図１４は、歩幅、歩隔及びストライド長を説明する図である。歩幅、歩隔及びストライド長算出部２８ｃは、図１４に示すように、算出した着床位置７０に基づいて、歩幅７１と歩隔ｗ_３とストライド長７２とを算出する。歩幅７１と歩隔ｗ_３とストライド長７２とは、例えば着床位置７０ａを基準とした例では、次のように算出できる。歩幅７１は、着床位置７０ａに対する、該着床位置７１ａよりも一処理時刻前の反対側の脚部Ｆの着床位置７０ｂからの距離として算出される。歩隔ｗ_３は、一処理時刻前及び一処理時刻後の反対側の脚部Ｆの着床位置７０ｂ，７０ｃを結ぶ直線に対する、着床位置７０ａからの垂線の距離として算出される。ストライド長７２は、着床位置７０ａに対する、一処理時刻前の同じ脚部Ｆの着床位置７０ｄからの距離として算出される。

一歩目時間算出部２８ｄは、スタート合図の時刻から一歩目の脚部Ｆが離床した時刻までの時間差を、一歩目時間として算出する。反応時間算出部２８ｅは、椅子２の上に設置した圧力センサ１５からの電圧値が、座っている状態から変動した時刻（閾値以下へ下がった時刻）を、反応時刻として算出する。つまり、圧力センサ１５で検出した圧力情報に基づいて、被験者１の椅子２からの立上がりを検出する。そして反応時間算出部２８ｅは、スタート合図の時刻から反応時刻までの時間差を、反応時間として算出する。

ＴＵＧ遂行時間算出部２８ｆは、被験者１が再び椅子２に着席すると圧力センサ１５の電圧値が変動することを利用し、当該電圧値の立上がり時刻を終了時刻とする。つまり、圧力センサ１５で検出した圧力情報に基づいて、被験者１の椅子２への着席を検出する。そしてＴＵＧ遂行時間算出部２８ｆは、スタート合図から終了時刻までの時間差を、ＴＵＧ試験の試験遂行時間として算出する。

また、歩行パラメータ算出部２８は、両脚部の移動軌跡とマーカ３の中心位置とに基づいて、マーカ３との最短距離を算出する。歩行パラメータ算出部２８は、取得した両脚部の移動軌跡から、その他の一般的歩行パラメータを算出する。

図１に戻り、モニタ３０は、データ解析部２４で解析した解析結果を出力する出力部である。モニタ３０は、データ解析部２４で解析した解析結果を表示し、被験者１にフィードバックする。モニタ３０は、センサデータ取得部２１で取得された、又は、記憶部２２に記憶された距離情報、脚部情報及び圧力情報を出力することもできる。なお、モニタ３０は、表示に代えて又は加えて音声等を出力する構成としてもよい。また、モニタ３０に代えて若しくは加えて、演算結果等を紙媒体にプリント出力するプリンタを備えていてもよい。モニタ３０は、電子制御装置２０と一体的に設けられていてもよく、例えばパーソナルコンピュータや専用制御用コンピュータ等の表示部であってもよい。

次に、本実施形態の歩行計測システム１００を用いてＴＵＧ試験における歩行特性を計測する場合について、図１５及び図１６に示すフローチャートを参照しつつ説明する。

図１５に示すように、ＴＵＧ試験における計測の処理は、試行前のキャリブレーションと、ＴＵＧ試験の試行中の計測と、試行後のデータ解析と、の３つのフェーズに分けられる。キャリブレーションフェーズでは、２本のポール４０を用いてレーザレンジセンサ１０の位置合わせ、及び、被験者１の脚部Ｆの幅ｗ_ｌの計測が行われる。キャリブレーション終了後、例えば電子制御装置２０から音で被験者１にスタート合図（ＴＵＧ試験開始の指示）が通知され、計測フェーズに移行する。計測フェーズでは、レーザレンジセンサ１０の距離情報と圧力センサ１５の圧力情報とが同期されて取得・保存される。そして、圧力情報から被験者１の着席が検出された後、解析フェーズに移行する。解析フェーズでは、データ解析部２４において、保存したデータを基に両脚部の追跡が行われて移動軌跡が取得され、取得された移動軌跡に基づいて歩行パラメータが算出される。以下に具体的に説明する。

まず、被験者１に動作を開始させる前に、キャリブレーションが実行される。キャリブレーションでは、レーザレンジセンサ１０によるスキャンが実行される。すなわち、レーザレンジセンサ１０から、水平方向に沿って走査するようにレーザ光Ｌが出射され、レーザ光Ｌの反射状態に基づいて距離情報が取得される（Ｓ１）。これにより、図４に示すような被験者１の脚部Ｆ及び２つのポール４０の位置が観測される。

観測された脚部Ｆのエッジ位置間の幅から、被験者１の脚部Ｆの幅（脚部情報）ｗ_ｌが検出される（Ｓ２）。検出された脚部情報は記憶部２２に保存される。レーザレンジセンサ１０で２つのポール４０の位置関係を求めることで、レーザレンジセンサ１０がマーカ３に対して適切な位置及び方向で設置されているか否かが計測者等によって確認され、必要に応じてレーザレンジセンサ１０の位置合わせが実施される（Ｓ３）。なお、前述したように２本のポール４０とマーカ３との相対位置関係を厳密にさえすれば、レーザレンジセンサ１０の設置精度は粗くても構わない。

ＴＵＧ試験の開始のカウントダウンが終了するまで、上記Ｓ１〜Ｓ３における一連の処理が繰り返し実施される（Ｓ４）。ＴＵＧ試験の開始のカウントダウンが終了したとき、スタート合図が被験者１に通知され、ＴＵＧ試験が開始される（Ｓ５）。

ＴＵＧ試験の試行中においては、レーザレンジセンサ１０によるスキャンが実行され、センサデータ取得部２１により、被験者１の脚部Ｆの距離に関する距離情報が経時的に取得される（Ｓ６）。センサデータ取得部２１により、圧力センサ１５から圧力情報が取得される（Ｓ７）。そして、着席判定部２３により、当該圧力情報に基づいて被験者１が着席したか否かが判定される（Ｓ８）。被験者１が着席していないと判定された場合、未だＴＵＧ試験の途中であり、上記Ｓ６の処理へ再び移行される。被験者１が着席したと判定された場合、ＴＵＧ試験が終了したとして、以下のデータ解析が実行される。

データ解析部２４において、保存された距離情報について、脚検出部２６による脚検出、及び、脚追跡部２７による脚追跡が実行される（Ｓ９及びＳ１０）。すなわち、各構成の上記説明で詳説したように、脚検出部２６により、脚部Ｆの観測位置が検出される。脚部推定部２７ａにより、歩行位相を考慮した歩行モデル（図９参照）を用いたフィルタリング処理が行われ、脚部の位置及び速度が推定されて取得される。このとき、支持脚遊脚判定部２７ｂにより支持脚遊脚判定が行われ、歩行位相判定部２７ｃにより歩行位相が判定され、加速度入力推定部２７ｄにより加速度入力が推定される。

相関処理部２７ｆにより、予測位置を中心としたゲートＧ内の観測位置に対応付けが行われ、脚部Ｆの位置が取得される。このとき、対応付けられた全ての観測位置について一度フィルタリング処理が行われ、脚部Ｆの位置及び速度が推定されて歩行位相が特定され、その歩行位相の変化が異常である（前の処理時刻の歩行位相に対して、人の歩行位相の周期性から逸脱して変化している）場合、当該観測位置が誤検出とされる。脚追跡に際して歩行位相が位相５と特定された場合、被験者１が走行していると判定する。被験者１が走行していると判定した場合、例えばモニタ３０により、注意を喚起し、再度計測を行うように促す等を行ってもよい。

続いて、記憶部２２に記憶された保存データ（時刻に関連付けられて保存された距離情報）の全てについて、データ解析に係る各処理が終了したかを判定するデータ終了判定が行われる（Ｓ１１）。上記Ｓ１１でＮｏの場合、上記Ｓ９の処理に戻る。一方、上記Ｓ１１でＹｅｓの場合、データ解析が終了したと判断される。以上により、ＴＵＧ試験における両脚部の移動軌跡が取得される。そして、歩行パラメータ算出部２８により、取得した両脚部の移動軌跡から歩行パラメータが算出される（Ｓ１２）。その後、保存データ解析の解析結果がモニタ３０に出力される（Ｓ１３）。

またデータ解析部２４では、隠れ時データ補間部２７ｇにより、次の処理が行われ、片脚がレーザレンジセンサ１０から一時的に隠れている場合に、その間の観測位置が補間される。すなわち、まず、例えばレーザレンジセンサ１０からの観測状態（上記観測パターンの結果等）に基づいて、レーザ光Ｌの出射方向から見て一方の脚部Ｆが隠れた状態でないか否かが判定される（Ｓ２１）。上記Ｓ２１でＮｏの場合、すなわち、現在の処理時刻にて脚部Ｆが隠れている状態の場合（例えば図１１（ｂ）では処理時刻ｋ＋１，ｋ＋２の場合）、予測した予測位置が観測位置として取得される（Ｓ２２）。上記Ｓ２１でＹｅｓの場合、一定処理時刻前に隠れがあったか否かが判定される（Ｓ２３）。

上記Ｓ２３でＹｅｓの場合（例えば図１１（ｂ）では処理時刻ｋ＋３，ｋ＋４の場合）、隠れている間の脚部位置が補間される（Ｓ２４）。つまり、Catmull-Romスプライン曲線を用いて、隠れ時の観測位置ｙ^´ _ｋが仮想的に算出される。そして、カルマンフィルタの共分散行列等の状態量も更新するために、仮想的に算出した観測位置ｙ´_k+ｉを用いて、カルマンフィルタの予測処理及びフィルタリング処理を再実施する（Ｓ２５）。上記Ｓ２１の後、上記Ｓ２３でＮｏの場合、及び、上記Ｓ２５の後、保存データの全てについて処理が終わるまで、上記Ｓ２１の処理へ再び移行する。

以上、歩行計測システム１００では、ＴＵＧ試験において、被験者１の脚部Ｆの位置及び速度が、計測者等の第三者の観察により取得されるのではなく、二次元平面距離情報に少なくとも基づき時間に関連付けて演算されて取得される。よって、ＴＵＧ試験において被験者１の歩行特性を定量化して把握することが可能となる。

歩行計測システム１００は、マーカ３に対してレーザレンジセンサ１０の位置合わせを行うためのポール４０を更に備えている。これにより、レーザレンジセンサ１０を、マーカ３に対して適切な位置及び方向で設置されるように調整することができる。また、レーザレンジセンサ１０の設置位置及び／又は向きをラフに位置合わせをしたとしても、レーザレンジセンサ１０とマーカ３との相対位置関係を厳密に把握することもできる。

歩行計測システム１００は、椅子２に設けられた圧力センサ１５を更に備える。データ解析部２４は、圧力センサ１５で検出した圧力情報に基づいて、被験者１の椅子２からの立上がり及び椅子２への着席を検出する。これにより、被験者１の椅子２からの立上がり及び椅子２への着席を、精度よく且つ簡易に検出することができる。

歩行計測システム１００は、データ解析部２４による解析結果を出力するモニタ３０を備える。モニタ３０によって、例えば解析結果を被験者１にフィードバックすることができる。

歩行計測システム１００では、歩行試験の開始時刻から被験者１の一歩目の脚部Ｆが離床するまでの時間である一歩目時間を算出する。これにより、例えば被験者１の筋力を把握するのに有効な、ＴＵＧ試験ならではの一歩目時間を、定量化して把握することができる。

歩行計測システム１００では、ターニングフェーズにおける脚部Ｆの移動軌跡を取得する。これにより、ＴＵＧ試験に特有のターニングフェーズにおいて、歩行特性を定量化して把握することができる。

歩行計測システム１００では、歩行試験の開始時刻から被験者１の臀部が椅子２の座面から離れるまでの時間である反応時間を算出する。これにより、ＴＵＧ試験に特有の反応時間を、定量化して把握することができる。

歩行計測システム１００では、歩行試験の開始時刻から被験者が再び椅子に着席するまでの時間であるＴＵＧ遂行時間を算出する。通常、ＴＵＧ験遂行時間はストップウォッチ等の計器を用いて試験計測者により実測される。これに対し、歩行計測システム１００では、ＴＵＧ遂行時間を精度よく計測することが可能となる。

歩行計測システム１００では、被験者１の歩幅７１、ストライド長７２、及び、歩隔ｗ_３の少なくとも何れかを算出する。よって、ＴＵＧ試験等の歩行試験において、より詳細な歩行パラメータの計測及びその評価が可能となる。

歩行計測システム１００では、歩行パラメータをフェーズ（フォーワードフェーズ、ターニングフェーズ及びリターンフェーズ）毎に算出することができる。これにより、ＴＵＧ試験に特有のフェーズ毎に、歩行特性を定量化して把握することができる。

歩行計測システム１００では、小型で二次元平面の距離情報が取得可能なレーザレンジセンサ１０と圧力センサ１５と用いて、ＴＵＧ試験の計測における見失いや誤識別の少ない両脚部の追跡及び計測精度の向上を実現できる。

歩行計測システム１００では、歩行試験の試行中にリアルタイムで解析するのではなく、歩行試験が終了した後にデータ解析部２４により解析（後解析）する。これにより、厳密な移動軌跡及び歩行パラメータの算出が可能となる。なお、歩行計測システム１００では、歩行試験を試行しながらデータ解析部２４で歩行特性を解析することも勿論可能である。

ここで、複数人（７名）の健常者を対象としたＴＵＧ試験において、歩行計測システム１００により計測を行うと同時に、三次元動作解析装置(モーションキャプチャシステム)により計測を行った。そして、歩行計測システム１００及び三次元動作解析装置それぞれの解析結果を比較した。その結果、歩行計測システム１００による両脚部の追跡性能及び移動軌跡精度の向上を確認することができた。また、歩行計測システム１００で算出した歩行パラメータの妥当性を確認することができた。

図１７は、隠れ時における脚部位置の補間の有効性を説明する図である。図１７（ａ）は従来手法により取得された両脚部の移動軌跡を示す図であり、図１７（ｂ）は歩行計測システム１００より取得された両脚部の移動軌跡を示す図である。図１７（ａ）では、移動軌跡６０Ｒが右脚の移動軌跡を示し、移動軌跡６０Ｌが左脚の移動軌跡を示す。図１７（ｂ）では、移動軌跡６１Ｒが右脚の移動軌跡を示し、移動軌跡６１Ｌが左脚の移動軌跡を示す。各移動軌跡６０Ｒ，６０Ｌ，６１Ｒ，６１Ｌ上において、大きな点は支持脚を示し、小さな点は遊脚を示す。

図１７に示すように、Catmull-Romスプライン曲線を用いて片脚が隠れている間の脚部位置を補間する歩行計測システム１００では、ターン動作時など動きが変化しやすい遊脚の状態で隠れた場合に、脚部位置及び移動軌跡を修正可能であることを確認できる。歩行計測システム１００では、実際の運動と大きく異なる移動軌跡（図１７（ａ）中の丸枠内参照）が取得されるのを抑制することができる。

図１８は、歩行計測システム１００による解析結果（両脚部の移動軌跡及び着床位置）の一例を示す図である。図１８では、移動軌跡６１Ｒが右脚の移動軌跡を示し、移動軌跡６１Ｌが左脚の移動軌跡を示す。各移動軌跡６１Ｒ，６１Ｌ上において、大きな点は支持脚を示し、小さな点は遊脚を示し、大きな丸印は着床位置を示し、この着床位置付近の数字は歩数を示す。

歩行計測システム１００では、試験計測後に即座に、歩行パラメータだけでなく、図１８に示すような両脚部の移動軌跡６１Ｒ，６１Ｌを出力することが可能である。歩行計測システム１００では、数値だけでなく、視覚的にも被験者１に結果を提示することが可能である。そのため、特に、地域保健活動における高齢者転倒リスク評価のためのＴＵＧ試験計測において有用である。

なお、歩行計測システム１００では、以下の課題解決のための作用効果を奏する。

従来の歩行解析に関する技術において、歩行パラメータを計測する場合に多く用いられる歩行計測システムは、床反力計や三次元動作計測装置が一般的である。しかし、数メートルの歩行計測を行う際には、システム規模が大きく、導入コストも高くなる。そのため、実際に高齢者を対象とした通所介護施設において行われている歩行訓練の評価は第三者が観察を主とした定性的なものが多く、定量的な評価が困難であった。この点、歩行計測システム１００によれば、歩行訓練の定量的な評価を低コストで実現できる。すなわち、歩行訓練の定量的な評価を低コストで実現できる歩行計測システムを提供するという課題を解決する。

通常、歩行試験においては、試験開始から終了までの試験遂行時間（例えばＴＵＧ試験では、椅子２に着席した被験者１が動き出してから再び着席するまでの時間）が、ストップウォッチ等の計器を用いて試験計測者により実測される。そのため、試験測定者の操作次第で、試験遂行時間に誤差が生じる可能性がある。この点、歩行計測システム１００によれば、試験開始から終了までの試験遂行時間を精度よく計測することができる。すなわち、試験開始から終了までの試験遂行時間を精度よく計測できる歩行計測システムを提供するという課題を解決する。

通常、歩行試験においては、試験計測者が介添えを行いながら被験者１の歩数をカウントする。この場合、歩幅７１、ストライド長７２、歩隔ｗ_３等の詳細な歩行パラメータを計測することは困難である。歩行計測システム１００によれば、詳細な歩行パラメータを計測することができる。すなわち、詳細な歩行パラメータを計測できる歩行計測システムを提供するという課題を解決する。

例えばＴＵＧ試験では、ＭＴＳＴ（Multi-Target Stepping Task）試験等に比べて歩行速度が速く、また、当該歩行が実際の歩行に近いリズミックな動きを有している。従来の歩行計測システムでは、このような動きに対応するのが困難となる場合がある。歩行計測システム１００によれば、歩行速度が速く且つリズミックな動きを有する歩行にも対応することができる。すなわち、歩行速度が速く且つリズミックな動きを有する歩行にも対応できる歩行計測システムを提供するという課題を解決する。

例えばＴＵＧ試験では、被験者１がマーカ３をターンする際に、レーザレンジセンサ１０に対して片脚が隠れる状況が生じ易い。当該ターンの際には、脚部Ｆの動きの変化が顕著となることから、従来技術では、予測することが困難となる可能性がある。歩行計測システム１００によれば、被験者１がターンする際に隠れる脚部Ｆを精度よく予測することができる。すなわち、被験者１がマーカ３をターンする際に隠れる脚部Ｆを精度よく予測できる歩行計測システムを提供するという課題を解決する。

例えばＴＵＧ試験は、被験者１が直進するフェーズだけでなく、被験者１がマーカ３をターンする（進行方向が１８０°変更するようにマーカ３を中心にマーカ３外側を回る）フェーズを含む。従来の歩行計測システムでは、被験者１がターンすることについて十分に考慮されておらず、計測精度が低下してしまう可能性がある。歩行計測システム１００によれば、被験者１がターンするフェーズを含む歩行試験において、計測精度を高めることが可能となる。すなわち、被験者１がターンするフェーズを含む歩行試験において計測精度を高めることが可能な歩行計測システムを提供するという課題を解決する。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用してもよい。

上記実施形態では、歩行計測システム１００をＴＵＧ試験おける歩行特性の計測に適応したが、これに限定されず、例えばＭＴＳＴ、Rhythmic Stepping Exercise（ＲＳＥ）、及び、その他の種々の歩行訓練等における歩行特性の計測に歩行計測システム１００を適応することができる。

上記実施形態では、距離情報取得部としてレーザレンジセンサ１０を用いたが、床面から所定高さの位置における距離情報を取得可能なものであれば、種々のセンサや装置を用いることができる。例えば、上述の二次元平面距離情報を取得可能とされた赤外線センサ等を、距離情報取得部として用いてもよい。上記実施形態は、レーザレンジセンサ１０を１つ備えるが、複数備えていてもよい。上記実施形態では、基準部材としてポール４０を用いたが、これに限定されない。基準部材としては、マーカ３に対するレーザレンジセンサ１０の位置合わせを行い得る部材であれば、種々の部材を用いてもよい。

上記実施形態では、マーカ３に近づく（椅子２から遠ざかる）被験者１の後方側からレーザ光Ｌが照射されるようにレーザレンジセンサ１０を配置したが、マーカ３に近づく被験者１の前方側からレーザ光Ｌが照射されるようにレーザレンジセンサ１０を配置してもよい。場合によっては、マーカ３に近づく被験者１の側方側からレーザ光Ｌが照射されるようにレーザレンジセンサ１０を配置してもよい。上記実施形態では、椅子２の下部にレーザレンジセンサ１０を配置したが、レーザレンジセンサ１０の配置位置は限定されず、被験者１に対するレーザ光Ｌの照射態様に応じてレーザレンジセンサ１０を配置すればよい。

上記実施形態では、被験者１の椅子２からの立上がり（動出し）及び椅子２への着席を圧力センサ１５の圧力情報により判別したが、圧力センサ１５による判別に加えて又は圧力センサ１５を省略し、レーザレンジセンサ１０の検出結果に基づいて当該立上がり及び当該着席を判別してもよい。上記実施形態では、圧力情報に基づいて被験者１の立上がり及び着席を検出したが、圧力情報に基づいて立上がりのみを検出してもよいし、圧力情報に基づいて着席のみを検出してもよい。

なお、本発明は、上記歩行計測システム１００により実施される歩行計測方法として捉えることができる。本発明は、当該歩行計測方法（上記歩行計測システム１００の各処理）をコンピュータに実行させる歩行計測プログラムとして捉えることができる。

以下、実施例に基づいて本発明をより具体的に説明する。なお、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。

（対象及び方法）
実施例では、７名の健常者を被験者としたＴＵＧ試験において、歩行計測システム１００による計測結果を検証した。具体的には、被験者がマーカ３を左回りにターンする場合のＴＵＧ試験と、右回りにターンする場合のＴＵＧ試験とを、それぞれ２回ずつ（つまり、合計２８回のＴＵＧ試験を）実施した。ＴＵＧ試験の実施と同時に、三次元動作解析装置による計測を行った。歩行計測システム１００の解析結果と三次元動作解析装置の解析結果と比較することにより、歩行計測システム１００による追跡性能、及び歩行計測システム１００が取得した歩行パラメータの計測精度を検証した。

使用するレーザレンジセンサ１０の仕様は、以下のとおりである。
［形式名］UTM-30LX（Hokuyo Automatic Co, Ltd., 2015)
［測距範囲］０．１〜３０ｍ，最大検出距離６０ｍ，角度２７０°
［測距精度］０．１〜１０ｍ：±３０ｍｍ，１０〜３０ｍ：±５０ｍｍ
［角度分解能］０．２５°(３６０°／１４４０分割)

システムパラメータは、以下のとおりである。
サンプリンタイムΔｔ（ｍｓ）：２５（４０Ｈｚ）
共分散Ｑ：ｄｉａｇ（１５．０^２，１５．０^２）
共分散Ｒ：ｄｉａｇ（０．０４^２，０．０４^２）
支持脚の速度閾値（ｍ／ｓ）：０．４７
遊脚の速度閾値（ｍ／ｓ）：０．９３
ゲートＧ（含有確率Ｐ_Ｇ＝０．９９９）：１３．８２
加速関数のステップ数Ｎ_ａｃ：４０

実施例では、２本のポール４０を用いて歩行計測システム１００と三次元動作解析装置の位置合わせを行った。三次元動作解析装置では７台のカメラを使用し、サンプリング周期は５．０ｍｓ（２００Ｈｚ）とした。三次元動作解析装置の解析においては、Plug-In Gaitモデルを用いて被験者の下肢の関節位置を算出し、膝と足関節の中心位置との座標からレーザレンジセンサ１０の計測高さにおけるｘ方向及びｙ方向の位置を算出した。算出した計測高さにおける計測結果を比較し、歩行計測システム１００の脚部Ｆの位置計測精度を検証した。また、歩行計測システム１００で計測した着床位置に関しては、着床中の足関節の中心位置と比較し、精度の検証を行った。着床（接床及び離床）の判定は、被験者１の両脚部の踵及び第二中足骨に取り付けた圧力センサを用いて行った。

（歩行位相の周期性を考慮した相関処理についての有効性検証）
人の歩行位相の周期性を考慮した相関処理の有効性を検証するために、ＧＮＮ法による相関処理を用いた手法(以下、「Method１」という)と、歩行位相の周期性を考慮した手法(以下、「Method２」という)と、による両脚追跡性能の比較を行った。ＧＮＮ（Global Nearest Neighbor）法は、複数の観測位置と追跡対象との対応付けのコスト関数が最小となる組み合わせを選択する手法である。ＧＮＮ法では、追跡対象のゲートＧが重複する観測位置が存在した場合においても、尤もらしい対応付けを行うことが可能である。

図１９は、左脚が一時的にレーザレンジセンサ１０から隠れ、レーザレンジセンサ１０の距離情報が乱れた際の両脚追跡結果を示す図である。図１９中では、ラインは脚部Ｆの移動軌跡を示し、ライン上において小さな印は遊脚を示し、大きな印は着床位置を示す。図１９（ａ）〜図１９（ｃ）は、Method１による両脚追跡結果を示し、図１９（ｄ）〜図１９（ｆ）は、Method２による両脚追跡結果を示す。図１９（ａ）及び図１９（ｄ）は同じ時刻の結果であり、図１９（ｂ）及び図１９（ｅ）は同じ時刻の結果であり、図１９（ｃ）及び図１９（ｆ）は同じ時刻の結果である。図１９（ａ）〜図１９（ｃ）の順、及び、図１９（ｄ）〜図１９（ｆ）順は、時間順に対応する。

図１９（ａ）に示す例では、左脚が右脚で隠され、対応する左脚の観測位置が存在しないためフィルタリング処理が行われず、左脚のゲートＧが拡大している。その後、図１９（ｂ）に示すように、２つの観測位置ｙ^１ _ｋ，ｙ^２ _ｋが検出されているが，観測位置ｙ^１ _ｋはレーザレンジセンサ１０の距離情報が乱れたことによる誤検出である。このとき、Method１のＧＮＮ法では観測位置がゲートＧ内に含まれる場合に必ず対応付けを行うため、誤検出した観測位置に対しても対応付けを行ってしまう。この場合、図１９（ｃ）に示すように、両脚部の誤識別（入れ替わり）が生じてしまうことが確認できる。

これに対して、歩行位相の周期性を考慮するMethod２の場合、図１９（ｅ）に示すように、観測位置ｙ^１ _ｋを誤検出として左脚との対応付けは行わず、左脚の観測位置が存在しないとする。これは、観測位置ｙ^１ _ｋと左脚との対応付け、及び、観測位置ｙ^２ _ｋと右脚との対応付けについては、歩行位相が位相３から位相２に変化する逸脱変化（すなわち、人の歩行位相の周期性から逸脱した変化）を行う対応付けであるためである。そして、図１９（ｆ）に示すように、歩行位相の変化を満たす観測位置（すなわち、人の歩行位相の周期性に従って変化した観測位置）と適切な対応付けを行う。これにより、誤識別なく両脚を追跡できていることが確認できる。

図２０は、追跡成功率の結果を示すグラフである。ここでの追跡の成功は、誤識別が無く且つ全ての着床を誤検出無く検出できた場合であると定義する。図２０に示すように、比較例に係るMethod１では、追跡成功率は５０％（１４回／２８回）であった。これに対して、歩行位相の周期性を考慮したMethod２の追跡成功率は、８９．３％（２５回／２８回）であった。これにより、人の歩行位相の周期性を考慮することで誤識別を低減できることが確認できる。

（隠れている間の観測位置の補間についての有効性検証）
脚部Ｆがレーザレンジセンサ１０から隠れている間の観測位置の補間手法の有効性を検証するために、観測位置の補間を行わないMethod２と、観測位置の補間を行う手法（以下、「Method３」という）による両脚追跡性能の比較を行った。

図２１は、ターニングフェーズにおいて左脚がレーザレンジセンサ１０から隠れた場合の追跡結果の一例を示す図である。図２１（ａ）はMethod２に係る追跡結果を示し、図２１（ｂ）はMethod３に係る追跡結果を示す。図２１では、ラインは脚部Ｆの移動軌跡を示し、ライン上において小さな印は遊脚を示し、大きな印は着床位置を示す。大きな丸印は着床位置を示し、この着床位置付近の数字は歩数を示す。

Method２では、脚部Ｆが観測できない場合、脚部Ｆの移動モデルに基づく予測位置を観測位置として取得する。つまり、Method２では、ターニングフェーズにおいて、遊脚が支持脚で隠れてしまう間は、隠れる直前に観測された移動方向に基づいて予測位置が予測され、この予測位置が遊脚の観測位置とされる。ターニングフェーズでは脚部Ｆの移動方向が急激に変化する。そのため、このようなMethod２においては、図２１（ａ）の丸枠内に示すように、脚部Ｆの位置の計測精度が劣化し、誤識別が生じやすくなる可能性がある。これに対して，Method３では、脚部Ｆが隠れている間、隠れている脚部Ｆの観測位置をスプライン曲線を用いて補間する。これにより、図２１（ｂ）に示すように、両脚追跡性能と計測精度とが一層向上することが確認できる。図２０に示すように、Method３の追跡成功率は、９６．４％（２７回／２８回）であった。

図２２は、三次元動作解析装置の解析結果を真値とした場合の、レーザレンジセンサ１０の光窓部の高さ（設置高さ）における両脚部の移動軌跡及び着床位置に関するＲＭＳＥ（root mean squared error）を示すグラフである。図２１（ａ）の破線丸枠内は、着床位置の誤検出を示している。図２０〜図２２に示すように、本実施例によれば、両脚部の移動軌跡及び着床位置を高い精度で計測可能であることを確認できる。

図２３は、両脚部の移動軌跡及び着床位置の解析結果の一例を示す。歩行計測システム１００は、ＴＵＧ計測後即座に、歩行パラメータ及び図２３に例示する移動軌跡を出力することが可能である。歩行計測システム１００は、数値だけでなく、視覚的にも被験者１に結果を提示することが可能である。そのため，地域保健活動における高齢者転倒リスク評価のためのＴＵＧ計測において、特に有用であることがわかる。

１…被験者、２…椅子、３…マーカ、１０…レーザレンジセンサ（距離情報取得部）、１５…圧力センサ、２４…データ解析部、３０…モニタ（出力部）、４０…ポール（基準部材）、７０，７０ａ，７０ｂ，７０ｃ，７０ｄ…着床位置、７１…歩幅、７２…ストライド長、１００…歩行計測システム、Ｆ…脚部、Ｌ…レーザ光（検出波）、ｗ_３…歩隔。

Claims (10)

1. 椅子及び前記椅子から所定距離離れたマーカを備え、
   被験者が前記椅子に着席した状態から前記マーカに向かって歩行し、前記マーカをターンした後、前記椅子に戻って再び着席する歩行試験に用いられる歩行計測システムであって、
   水平方向に沿って走査するように検出波を出射し、該検出波の反射状態に基づいて該検出波を反射した物体との距離に関する距離情報を経時的に取得する距離情報取得部と、
   前記距離情報取得部で取得された前記距離情報に少なくとも基づいて、前記被験者の脚部の位置及び速度を、時間に関連付けて演算するデータ解析部と、を備え、
   前記データ解析部は、前記被験者が前記マーカをターンする間のターニングフェーズにおける前記脚部の移動軌跡を、前記被験者の右脚及び左脚で独立して取得し、
   前記データ解析部は、前記ターニングフェーズにおいて、前記距離情報から観測できない間の前記右脚又は前記左脚の位置を補間及び補正する隠れ時データ補間部を有する、歩行計測システム。
2. 前記隠れ時データ補間部は、前記ターニングフェーズにおいて前記距離情報から観測できない間の前記右脚又は前記左脚の位置を、観測できなくなる前の前記右脚又は前記左脚の位置と再度観測された後の前記右脚又は前記左脚の位置とに基づき求められる曲線を用いて、仮想的に算出する、請求項１に記載の歩行計測システム。
3. 前記マーカに対する前記距離情報取得部の位置合わせを行うための１又は複数の基準部材を更に備える、請求項１又は２に記載の歩行計測システム。
4. 前記椅子に設けられた圧力センサを更に備え、
   前記データ解析部は、前記圧力センサで検出した圧力情報に基づいて、前記被験者の前記椅子からの立上がり及び／又は前記椅子への着席を検出する、請求項１又は２に記載の歩行計測システム。
5. 前記データ解析部による解析結果を出力する出力部を更に備える、請求項１〜４の何れか一項に記載の歩行計測システム。
6. 前記データ解析部は、前記歩行試験の開始時刻から前記被験者の一歩目の脚部が離床するまでの時間である一歩目時間を算出する、請求項１〜５の何れか一項に記載の歩行計測システム。
7. 前記データ解析部は、前記歩行試験の開始時刻から前記被験者の臀部が前記椅子の座面から離れるまでの時間である反応時間を算出する、請求項１〜６の何れか一項に記載の歩行計測システム。
8. 前記データ解析部は、前記歩行試験の開始時刻から前記被験者が再び前記椅子に着席するまでの時間である歩行試験遂行時間を算出する、請求項１〜７の何れか一項に記載の歩行計測システム。
9. 前記データ解析部は、前記被験者の歩幅、ストライド長、及び、歩隔の少なくとも何れかを含む歩行パラメータを算出する、請求項１〜８の何れか一項に記載の歩行計測システム。
10. 前記歩行試験は、前記被験者が動作を開始してから前記マーカをターンする前までのフォーワードフェーズと、前記被験者が前記マーカをターンする間のターニングフェーズと、前記被験者が前記マーカをターンした後に前記椅子に再び着席するまでのリターンフェーズと、含んでおり、
    前記データ解析部は、前記歩行パラメータをフェーズ毎に算出する。請求項９に記載の歩行計測システム。