JP6596945B2 - 運動解析方法、運動解析装置、運動解析システム及び運動解析プログラム - Google Patents

運動解析方法、運動解析装置、運動解析システム及び運動解析プログラム Download PDF

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Description

本発明は、運動解析方法、運動解析装置、運動解析システム、運動解析プログラム、身体活動補助方法、身体活動補助装置及び身体活動補助プログラムに関する。
特許文献１には、利用者が通常使用する靴を用いて長時間歩いた場合の歩き方の良否を診断することができ、歩行中にわるい歩き方をリアルタイムに提示するウォーキングナビゲーションシステムが記載されている。
また、特許文献２には、ユーザーの入力に基づいて、トレーニング活動をスケジューリングし、トレーニング活動についてのインストラクションを提供するフィットネスモニタリング方法が記載されている。
特開２００８−２３７８３２号公報 特開２０１２−２１７８４７号公報
運動の成績を向上させるには、運動中に自身の動きの良否をユーザーが知ることができることが好ましいが、ユーザーの運動中に、大型モニター等は限られた環境でしか利用できないため、ユーザーが理解しやすい情報は限られている。従って、ユーザーの運動中に提示される情報が複雑すぎる場合や多すぎる場合には、ユーザーは提示された情報を正しく理解できず、提示された情報を運動成績の向上に活用することが難しいという問題があった。
また、特許文献２に記載の方法によれば、目標やスケジュールを定めることはできるが、例えば、ダイエットとエネルギー効率の良い走り方のような、目的の違いを想定した目標やスケジュールを定めることはできない。また、ユーザーが活動中に自身の動きの良否を知ることができることが好ましいが、活動中のユーザーが理解しやすい情報は限られている。従って、ユーザーの活動中に提示される情報が複雑すぎる場合や多すぎる場合には、ユーザーは提示された情報を正しく理解できず、提示された情報を活用することが難しいという問題がある。
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することが可能な運動解析方法、運動解析装置、運動解析システム及び運動解析プログラムを提供することができる。
また、本発明のいくつかの態様によれば、ユーザーの身体活動を効果的に補助することが可能な身体活動補助方法、身体活動補助装置及び身体活動補助プログラムを提供することができる。
本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様または適用例として実現することが可能である。
［適用例１］
本適用例に係る運動解析方法は、慣性センサーの検出結果を用いて、運動中にユーザーの運動を解析し、前記ユーザーの複数の運動情報を生成することと、前記複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を、前記ユーザーの運動中に提示することと、前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に提示することと、を含む。
本適用例に係る運動解析方法によれば、ユーザーの運動中には、複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を提示するので、ユーザーは提示された情報を運動中に活用しやすい。また、運動中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの運動終了後に提示するので、ユーザーは提示された情報を運動終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの運動成績（例えば、運動能力、タイム等のスコア（得点）、怪我のしにくさ等）を向上させることを補助することができる。
［適用例２］
本適用例に係る運動解析方法は、慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、運動中に前記ユーザーの複数の運動情報を生成することと、前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動中に提示することと、前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に提示することと、を含み、前記ユーザーの運動中に提示する運動情報は、前記ユーザーの運動成績を向上させるためのアドバイスに関する情報を含んでもよい。
運動成績は、例えば、運動能力、タイム等のスコア（得点）、怪我のしにくさ等であってもよい。
本適用例に係る運動解析方法によれば、ユーザーの運動中に運動状態に応じたアドバイスを提示することで、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
［適用例３］
上記適用例に係る運動解析方法において、前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記複数の運動情報のうち、前記ユーザーの運動中に提示しなかった運動情報を含んでもよい。
本適用例に係る運動解析方法によれば、ユーザーの運動中には提示しなかった情報も運動終了後に提示することで、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
［適用例４］
上記適用例に係る運動解析方法において、前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記複数の運動情報のうち、前記ユーザーの運動中に提示した運動情報を含んでもよい。
本適用例に係る運動解析方法によれば、ユーザーの運動中に提示した情報を運動終了後にも提示することで、ユーザーは、運動中には認識できなかった運動状態を運動後に認識することができる。従って、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
［適用例５］
上記適用例に係る運動解析方法において、前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情
報は、前記ユーザーの運動成績を向上させるためのアドバイスに関する情報を含んでもよい。
本適用例に係る運動解析方法によれば、ユーザーの運動終了後に運動結果に応じたアドバイスを提示することで、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
［適用例６］
上記適用例に係る運動解析方法において、前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記ユーザーの運動終了後に生成した情報を含んでもよい。
本適用例に係る運動解析方法によれば、ユーザーの運動中には提示する必要のない情報を運動終了後に生成すればよいので、運動中の処理負荷を低減することができる。
［適用例７］
本適用例に係る運動解析装置は、慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、運動中に前記ユーザーの複数の運動情報を生成する運動情報生成部と、前記複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果に基づいて、前記ユーザーの運動中に出力する情報である運動中出力情報を生成する運動中出力情報生成部と、前記複数の運動情報のうちの少なくとも１つの運動情報に基づいて、前記ユーザーの運動終了後に出力する情報である運動後出力情報を生成する運動後出力情報生成部と、を含む。
本適用例に係る運動解析装置によれば、ユーザーの運動中には、複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果に基づいて生成した情報を出力するので、ユーザーは提示された情報を運動中に活用しやすい。また、運動中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの運動終了後に出力するので、ユーザーは提示された情報を運動終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
［適用例８］
本適用例に係る運動解析システムは、慣性センサーの検出結果を用いて、運動中にユーザーの運動を解析し、前記ユーザーの複数の運動情報を生成する運動解析装置と、前記複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を、前記ユーザーの運動中に出力する第１表示装置と、前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に出力する第２表示装置と、を含む。
第１表示装置と第２表示装置は、同じ表示装置であってもよいし、別個の表示装置であってもよい。
本適用例に係る運動解析システムによれば、ユーザーの運動中には、第１表示装置が、運動解析装置が生成した複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を出力するので、ユーザーは提示された情報を運動中に活用しやすい。また、第２表示装置が、運動解析装置がユーザーの運動中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの運動終了後に出力するので、ユーザーは提示された情報を運動終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
［適用例９］
本適用例に係る運動解析プログラムは、慣性センサーの検出結果を用いて、運動中にユ
ーザーの運動を解析し、前記ユーザーの複数の運動情報を生成することと、前記複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を、前記ユーザーの運動中に出力することと、前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に出力することと、をコンピューターに実行させる。
本適用例に係る運動解析プログラムによれば、ユーザーの運動中には、複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を出力するので、ユーザーは提示された情報を運動中に活用しやすい。また、運動中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの運動終了後に出力するので、ユーザーは提示された情報を運動終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
［適用例１０］
本適用例に係る身体活動補助方法は、ユーザーの身体活動をセンサーで検出し、前記センサーの検出結果を用いて前記身体活動に関する演算を行うことと、判定項目が設定された複数のアドバイスモードから任意のアドバイスモードを選択することと、前記演算の結果が、選択された前記アドバイスモードに設定された前記判定項目を満たすか否かを判定することと、を含む。
本適用例に係る身体活動補助方法によれば、選択されたアドバイスモードに設定された判定項目が満たされるか否かを判定するので、ユーザーの身体活動を効果的に補助することができる。
［適用例１１］
上記適用例に係る身体活動補助方法は、前記演算の結果が、選択された前記アドバイスモードに設定された前記判定項目を満たした場合に、前記身体活動の状態を通知するためのアドバイス情報を提示することを含んでもよい。
本適用例に係る身体活動補助方法によれば、選択されたアドバイスモードに設定された判定項目が満たされた場合にユーザーの身体活動の状態を通知するためのアドバイス情報を提示するので、ユーザーの身体活動を効果的に補助することができる。
［適用例１２］
上記適用例に係る身体活動補助方法において、前記複数のアドバイスモードは、前記身体活動の目的が異なる複数のモードを含んでもよい。
本適用例に係る身体活動補助方法によれば、例えば、ユーザーの身体活動の目的に適したアドバイス情報を提示することができる。
［適用例１３］
上記適用例に係る身体活動補助方法において、前記複数のアドバイスモードは、少なくとも、前記身体活動の効率の向上を目的に含むモードと、前記身体活動におけるエネルギーの消費を目的に含むモードとを含んでもよい。
本適用例に係る身体活動補助方法によれば、例えば、身体活動の効率の向上に適したアドバイス情報や、身体活動におけるエネルギーの消費に適したアドバイス情報を提示することができる。
［適用例１４］
上記適用例に係る身体活動補助方法において、前記複数のアドバイスモードは、前記身
体活動の種類が異なる複数のモードを含んでもよい。
本適用例に係る身体活動補助方法によれば、例えば、ユーザーの身体活動の種類に適したアドバイス情報を提示することができる。
［適用例１５］
上記適用例に係る身体活動補助方法において、前記身体活動の種類は、走行の種類であってもよい。
本適用例に係る身体活動補助方法によれば、例えば、走行の種類に適したアドバイス情報を提示することができる。
［適用例１６］
上記適用例に係る身体活動補助方法において、前記任意のアドバイスモードは、走行の目的および走行の距離に基づき選択されてもよい。
本適用例に係る身体活動補助方法によれば、例えば、走行の目的および走行の距離に適したアドバイス情報を提示することができる。
［適用例１７］
上記適用例に係る身体活動補助方法は、前記演算の結果を用いて、前記身体活動の状態又は前記演算の結果が異常か否かを判定することと、前記身体活動の状態又は前記演算の結果が異常であると判定した場合は、前記身体活動の状態又は前記演算の結果が異常であることを示す情報を提示することと、をさらに含んでもよい。
本適用例に係る身体活動補助方法によれば、ユーザーの走行中に、身体活動の状態又は演算結果が異常な状態になった場合に、ユーザーに異常であることを提示することができる。
［適用例１８］
上記適用例に係る身体活動補助方法において、前記センサーは、慣性センサーであってもよい。
［適用例１９］
本適用例に係る身体活動補助装置は、ユーザーの身体活動をセンサーで検出し、前記センサーの検出結果を用いて前記身体活動に関する演算を行う演算部と、判定項目が設定された複数のアドバイスモードから任意のアドバイスモードを選択し、前記演算の結果が、選択された前記アドバイスモードに設定された前記判定項目を満たすか否かを判定する判定部と、を含む。
本適用例に係る身体活動補助装置によれば、選択されたアドバイスモードに設定された判定項目が満たされるか否かを判定するので、ユーザーの身体活動を効果的に補助することができる。
［適用例２０］
本適用例に係る身体活動補助プログラムは、ユーザーの身体活動をセンサーで検出し、前記センサーの検出結果を用いて前記身体活動に関する演算を行うことと、判定項目が設定された複数のアドバイスモードから任意のアドバイスモードを選択することと、前記演算の結果が、選択された前記アドバイスモードに設定された前記判定項目を満たすか否かを判定することと、をコンピューターに実行させる。
本適用例に係る身体活動補助プログラムによれば、選択されたアドバイスモードに設定された判定項目が満たされるか否かを判定するので、ユーザーの身体活動を効果的に補助することができる。
第１実施形態の運動解析システムの概要についての説明図。 第１実施形態における運動解析装置及び表示装置の構成例を示す機能ブロック図。 センシングデータテーブルの構成例を示す図。 ＧＰＳデータテーブルの構成例を示す図。 地磁気データテーブルの構成例を示す図。 算出データテーブルの構成例を示す図。 第１実施形態における運動解析装置の処理部の構成例を示す機能ブロック図。 第１実施形態における慣性航法演算部の構成例を示す機能ブロック図。 ユーザーの走行時の姿勢についての説明図。 ユーザーの走行時のヨー角についての説明図。 ユーザーの走行時の３軸加速度の一例を示す図。 第１実施形態における運動解析部の構成例を示す機能ブロック図。 着地及び離地（蹴り出し）のタイミングの判定方法の説明図。 踏込のタイミングの判定方法の説明図。 入力情報と解析情報との関係を示す図。 進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度の一例を示す図。 進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度の一例を示す図。 ロール方向角速度、ピッチ方向角速度及びヨー方向角速度の一例を示す図。 ロール角、ピッチ角及びヨー角の一例を示す図。 進行方向距離、上下方向距離及び左右方向距離の一例を示す図。 衝撃時間の計算方法の説明図。 着地時ブレーキ量１の計算方法の説明図。 着地時ブレーキ量２の計算方法の説明図。 真下着地率１の計算方法の説明図。 真下着地率２の計算方法の説明図。 真下着地率３の計算方法の説明図。 推進力１の計算方法の説明図。 推進力２の計算方法の説明図。 推進効率１の計算方法の説明図。 推進効率２の計算方法の説明図。 推進効率３の計算方法の説明図。 前傾角の説明図。 腰の回転タイミングと蹴り出しのタイミングとの関係の一例を示す図。 ユーザーの走行中に表示される画面の一例を示す図。 全体分析画面の一例を示す図。 全体分析画面の一例を示す図。 詳細分析画面の一例を示す図。 詳細分析画面の一例を示す図。 詳細分析画面の一例を示す図。 比較分析画面の一例を示す図。 第１実施形態における運動解析処理の手順の一例を示すフローチャート図。 第１実施形態における慣性航法演算処理の手順の一例を示すフローチャート図。 走行検出処理の手順の一例を示すフローチャート図。 運動解析情報生成処理の手順の一例を示すフローチャート図。 走行分析処理の手順の一例を示すフローチャート図。 第２実施形態の身体活動補助システムの概要についての説明図。 第２実施形態における身体活動補助装置及び表示装置の構成例を示す機能ブロック図。 解析用データテーブルの構成例を示す図。 第２実施形態における身体活動補助装置の処理部の構成例を示す機能ブロック図。 第２実施形態における慣性航法演算部の構成例を示す機能ブロック図。 解析モード、走行の種類、アドバイスモード及び判定項目の対応表を示す図。 第２実施形態における運動解析部の構成例を示す機能ブロック図。 走行補助処理の手順の一例を示すフローチャート図。 第２実施形態における慣性航法演算処理の手順の一例を示すフローチャート図。 走行処理の手順の一例を示すフローチャート図。 第２実施形態における運動解析処理の手順の一例を示すフローチャート図。 減速量の計算方法の説明図。 ユーザーの走行中に表示される画面の他の一例を示す図。 全体分析画面の他の一例を示す図。 比較分析の一例を示す図。 比較分析の一例を示す図。 変形例の運動解析システムの構成例を示す図。
本実施の形態の運動解析方法は、慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、前記ユーザーの複数の運動情報を生成することと、前記複数の運動情報のうち、所定条件を満たした運動情報を、前記ユーザーの運動中に提示することと、前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に提示することと、を含む。
本実施の形態の運動解析方法によれば、ユーザーの運動中には、運動状態に応じて所定条件を満たした運動情報に基づいて生成した情報を提示するので、ユーザーは提示された情報を運動中に活用しやすい。また、運動中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの運動終了後に提示するので、ユーザーは提示された情報を運動終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの運動成績（例えば、運動能力、タイム等のスコア（得点）、怪我のしにくさ等）を向上させることを補助することができる。
本実施の形態の運動解析方法において、前記所定条件は、前記ユーザーの運動状態が基準よりも良いことを含んでもよい。
本実施の形態の運動解析方法によれば、ユーザーは自身の運動状態の良い点を認識しながら運動することができる。
本実施の形態の運動解析方法において、前記所定条件は、前記ユーザーの運動状態が基
準よりも悪いことを含んでもよい。
本実施の形態の運動解析方法によれば、ユーザーは自身の運動状態の悪い点を認識しながら運動することができる。
本実施の形態の運動解析方法において、前記ユーザーの運動中に提示する運動情報は、前記ユーザーの運動成績を向上させるためのアドバイスに関する情報を含んでもよい。
運動成績は、例えば、運動能力、タイム等のスコア（得点）、怪我のしにくさ等であってもよい。
本実施の形態の運動解析方法によれば、ユーザーの運動中に運動状態に応じたアドバイスを提示することで、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
本実施の形態の運動解析方法において、前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記複数の運動情報のうち、前記ユーザーの運動中に提示しなかった運動情報を含んでもよい。
本実施の形態の運動解析方法によれば、ユーザーの運動中には提示しなかった情報も運動終了後に提示することで、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
本実施の形態の運動解析方法において、前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記複数の運動情報のうち、前記ユーザーの運動中に提示した運動情報を含んでもよい。
本実施の形態の運動解析方法によれば、ユーザーの運動中に提示した情報を運動終了後にも提示することで、ユーザーは、運動中には認識できなかった運動状態を運動後に認識することができる。従って、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
本実施の形態の運動解析方法において、前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記ユーザーの運動成績を向上させるためのアドバイスに関する情報を含んでもよい。
本実施の形態の運動解析方法によれば、ユーザーの運動終了後に運動結果に応じたアドバイスを提示することで、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
本実施の形態の運動解析方法において、前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記ユーザーの運動終了後に生成した情報を含んでもよい。
本実施の形態の運動解析方法によれば、ユーザーの運動中には提示する必要のない情報を運動終了後に生成すればよいので、運動中の処理負荷を低減することができる。
本実施の形態の運動解析装置は、慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、前記ユーザーの複数の運動情報を生成する運動情報生成部と、前記複数の運動情報のうち、所定条件を満たした少なくとも１つの運動情報に基づいて、前記ユーザーの運動中に出力する情報である運動中出力情報を生成する運動中出力情報生成部と、前記複数の運動情報のうちの少なくとも１つの運動情報に基づいて、前記ユーザーの運動終了後に
出力する情報である運動後出力情報を生成する運動後出力情報生成部と、を含む。
本実施の形態の運動解析装置によれば、ユーザーの運動中には、運動状態に応じて所定条件を満たした運動情報に基づいて生成した情報を出力するので、ユーザーは提示された情報を運動中に活用しやすい。また、運動中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの運動終了後に出力するので、ユーザーは提示された情報を運動終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
本実施の形態の運動解析システムは、慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、前記ユーザーの複数の運動情報を生成する運動解析装置と、前記複数の運動情報のうち、所定条件を満たした運動情報を、前記ユーザーの運動中に出力する第１表示装置と、前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に出力する第２表示装置と、を含む。
第１表示装置と第２表示装置は、同じ表示装置であってもよいし、別個の表示装置であってもよい。
本実施の形態の運動解析システムによれば、ユーザーの運動中には、第１表示装置が、運動解析装置が生成した複数の運動情報のうち運動状態に応じて所定条件を満たした運動情報を出力するので、ユーザーは提示された情報を運動中に活用しやすい。また、第２表示装置が、運動解析装置がユーザーの運動中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの運動終了後に出力するので、ユーザーは提示された情報を運動終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
本実施の形態のプログラムは、慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、前記ユーザーの複数の運動情報を生成することと、前記複数の運動情報のうち、所定条件を満たした運動情報を、前記ユーザーの運動中に出力することと、前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に出力することと、をコンピューターに実行させる。
本実施の形態のプログラムによれば、ユーザーの運動中には、運動状態に応じて所定条件を満たした運動情報に基づいて生成した情報を出力するので、ユーザーは提示された情報を運動中に活用しやすい。また、運動中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの運動終了後に出力するので、ユーザーは提示された情報を運動終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの運動成績を向上させることを補助することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法は、ユーザーの身体活動におけるセンサーの検出結果を用いて演算を行うことと、前記演算の結果が、複数のアドバイスモードのうちの前記ユーザーによる入力情報に基づいて選択されたアドバイスモードに応じた、前記身体活動の状態と対応づけられた所定条件を満たすか否かを判定することと、前記演算の結果が前記所定条件を満たした場合に、前記身体活動の状態を通知するためのアドバイス情報を提示することと、を含む。
本実施の形態の身体活動補助方法によれば、ユーザーによる入力情報に基づいて選択されたアドバイスモードに応じた所定の条件が満たされた場合にユーザーの身体活動の状態を通知するためのアドバイス情報を提示するので、ユーザーの身体活動を効果的に補助することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法において、前記複数のアドバイスモードは、前記身体活動の目的が異なる複数のモードを含んでもよい。
本実施の形態の身体活動補助方法によれば、ユーザーの身体活動の目的に適したアドバイス情報を提示することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法において、前記複数のアドバイスモードは、少なくとも、前記身体活動の効率の向上を目的に含むモードと、前記身体活動におけるエネルギーの消費を目的に含むモードとを含んでもよい。
本実施の形態の身体活動補助方法によれば、身体活動の効率の向上に適したアドバイス情報や、身体活動におけるエネルギーの消費に適したアドバイス情報を提示することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法において、前記複数のアドバイスモードは、前記身体活動の種類が異なる複数のモードを含んでもよい。
本実施の形態の身体活動補助方法によれば、ユーザーの身体活動の種類に適したアドバイス情報を提示することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法において、前記身体活動の種類は、走行の種類であってもよい。
本実施の形態の身体活動補助方法によれば、走行の種類に適したアドバイス情報を提示することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法は、前記ユーザーにより選択されたアドバイスモードに応じて、前記所定条件を満たすか否かを判定する項目を切り替えてもよい。
本実施の形態の身体活動補助方法によれば、ユーザーの身体活動の目的に応じて所定条件の判定項目を切り替えることで、より効果的なアドバイス情報を提示することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法は、前記演算の結果を用いて、前記身体活動の状態又は前記演算の結果が異常か否かを判定することと、前記身体活動の状態又は前記演算の結果が異常であると判定した場合は、前記身体活動の状態又は前記演算の結果が異常であることを示す情報を提示することと、をさらに含んでもよい。
本実施の形態の身体活動補助方法によれば、ユーザーの走行中に、身体活動の状態又は演算結果が異常な状態になった場合に、ユーザーに異常であることを提示することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法において、前記所定条件は、前記身体活動の状態が基準の状態よりも悪いことに対応する条件を含んでもよい。
基準の状態は、例えば、ユーザーによらずあらかじめ決められた状態でもよいし、ユーザーの性別や年齢等に応じて決められた状態でもよいし、ユーザーが設定した状態でもよい。
本実施の形態の身体活動補助方法によれば、ユーザーの身体活動の状態が基準の状態よりも悪い場合にアドバイス情報を提示することで、ユーザーの身体活動を効果的に改善させることができる。
逆に、前記所定条件は、前記身体活動の状態が基準の状態よりも良いことに対応する条件を含んでもよい。このようにすれば、ユーザーはより良い身体活動の状態を効果的に習得することができる。
本実施の形態の身体活動補助方法において、前記センサーは、慣性センサーであってもよい。
本実施の形態の身体活動補助装置は、ユーザーの身体活動におけるセンサーの検出結果を用いて演算を行う演算部と、前記演算の結果が、複数のアドバイスモードのうちの前記ユーザーによる入力情報に基づいて選択されたアドバイスモードに応じた、前記身体活動の状態と対応づけられた所定条件を満たすか否かを判定する判定部と、前記演算の結果が前記所定条件を満たした場合に、前記身体活動の状態を通知するためのアドバイス情報を出力するアドバイス情報出力部と、を含む。
本実施の形態の身体活動補助装置によれば、ユーザーによる入力情報に基づいて選択されたアドバイスモードに応じた所定の条件が満たされた場合にユーザーの身体活動の状態を通知するためのアドバイス情報を出力するので、ユーザーの身体活動を効果的に補助することができる。
本実施の形態のプログラムは、ユーザーの身体活動におけるセンサーの検出結果を用いて演算を行うことと、前記演算の結果が、複数のアドバイスモードのうちの前記ユーザーによる入力情報に基づいて選択されたアドバイスモードに応じた、前記身体活動の状態と対応づけられた所定条件を満たすか否かを判定することと、前記演算の結果が前記所定条件を満たした場合に、前記身体活動の状態を通知するためのアドバイス情報を出力することと、をコンピューターに実行させる。
本実施の形態のプログラムによれば、ユーザーによる入力情報に基づいて選択されたアドバイスモードに応じた所定の条件が満たされた場合にユーザーの身体活動の状態を通知するためのアドバイス情報を出力するので、ユーザーの身体活動を効果的に補助することができる。
以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
１．第１実施形態
１−１．運動解析システムの概要
図１は、第１実施形態の運動解析システム１の概要について説明するための図である。図１に示すように、第１実施形態の運動解析システム１は、運動解析装置２及び表示装置３を含んで構成されている。運動解析装置２は、ユーザーの胴体部分（例えば、右腰、左腰、又は腰の中央部）に装着される。運動解析装置２は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）１０を内蔵し、ユーザーの走行（歩行も含む）における動きを捉えて、速度、位置、姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）等を計算し、さらに、ユーザーの運動を解析し、運動解析情報を生成する。本実施形態では、ユーザーが静止している状態で、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０の１つの検出軸（以下ではｚ軸とする）が重力加速度方向（鉛直下向き）とほぼ一致するように、運動解析装置２がユーザーに装着される。運動解析装置２は、生成した運動解析情報の少なくとも一部を表示装置３に送信する。
表示装置３は、リスト型（腕時計型）の携帯情報機器であり、ユーザーの手首等に装着される。ただし、表示装置３は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mount Display）やスマートフォン等の携帯情報機器であってもよい。ユーザーは、走行開始前又は走行中に表示装置３を操作して運動解析装置２による計測（後述する慣性航法演算処理及び運動解析処理）のスタートやストップを指示することができる。また、ユーザーは、走行終了後に表示装置３を操作して運動解析装置２による走行分析処理（後述）の開始や終了を指示することができる。表示装置３は、計測スタートや計測ストップを指示するコマンド、走行分析処理の開始や終了を指示するコマンド等を運動解析装置２に送信する。
運動解析装置２は、計測スタートのコマンドを受信すると、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０による計測を開始し、計測結果に基づきユーザーの運動を解析し、運動解析情報を生成する。運動解析装置２は生成した運動解析情報を表示装置３に送信する。そして、表示装置３は運動解析情報を受信し、受信した運動解析情報を文字、図形、音、振動等の各種の形態でユーザーに提示する。ユーザーは、走行中に表示装置３を介して運動解析情報を認識することができる。
また、運動解析装置２は、走行分析処理の開始を指示するコマンドを受信すると、過去の走行中に生成した運動解析情報を用いて、当該過去の走行を分析し、分析結果の情報を表示装置３又は不図示のパーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器に送信する。そして、表示装置３又は当該情報機器は、分析結果の情報を受信し、受信した運動解析情報を文字、図形、音、振動等の各種の形態でユーザーに提示する。ユーザーは、表示装置３又は当該情報機器を介して過去の走行の分析結果を認識することができる。
なお、運動解析装置２と表示装置３との間のデータ通信は、無線通信でもよいし、有線通信でもよい。
本実施形態では、以下において、運動解析装置２がユーザーの走行運動（ランニング）における運動解析情報を生成する場合を例に挙げて詳細に説明するが、本実施形態の運動解析システム１は、走行以外の運動における運動解析情報を生成する場合にも、同様に適用することができる。
１−２．座標系
以下の説明において必要となる座標系を定義する。
・ｅフレーム（Earth Centerd Earth Fixed Frame）：地球の中心を原点とし、自転軸に平行にｚ軸をとった右手系の三次元直交座標
・ｎフレーム（Navigation Frame）：移動体（ユーザー）を原点とし、ｘ軸を北、ｙ軸を東、ｚ軸を重力方向とした三次元直交座標系
・ｂフレーム（Body Frame）：センサー（慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０）を基準とする三次元直交座標系
・ｍフレーム（Moving Frame）：移動体（ユーザー）を原点とし、移動体（ユーザー）の進行方向をｘ軸とした右手系の三次元直交座標系
１−３．運動解析システムの構成
図２は、第１実施形態における運動解析装置２及び表示装置３の構成例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、運動解析装置２は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０、処理部２０、記憶部３０、通信部４０、ＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット５０及び地磁気センサー６０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の運動解析装置２は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
慣性計測ユニット１０（慣性センサーの一例）は、加速度センサー１２、角速度センサー１４及び信号処理部１６を含んで構成されている。
加速度センサー１２は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の加速度を検出し、検出した３軸加速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（加速度データ）を出力する。
角速度センサー１４は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の角速度を検出し、計測した３軸角速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（角速度データ）を出力する。
信号処理部１６は、加速度センサー１２及び角速度センサー１４から、それぞれ加速度データと角速度データを受け取って時刻情報を付して不図示の記憶部に記憶し、記憶した加速度データ、角速度データ及び時刻情報を所定のフォーマットに合わせたセンシングデータを生成し、処理部２０に出力する。
加速度センサー１２及び角速度センサー１４は、それぞれ３軸が、慣性計測ユニット１０を基準とするセンサー座標系（ｂフレーム）の３軸と一致するように取り付けられるのが理想的だが、実際には取り付け角の誤差が生じる。そこで、信号処理部１６は、取り付け角誤差に応じてあらかじめ算出された補正パラメーターを用いて、加速度データ及び角速度データをセンサー座標系（ｂフレーム）のデータに変換する処理を行う。なお、信号処理部１６の代わりに後述する処理部２０が当該変換処理を行ってもよい。
さらに、信号処理部１６は、加速度センサー１２及び角速度センサー１４の温度補正処理を行ってもよい。なお、信号処理部１６の代わりに後述する処理部２０が当該温度補正処理を行ってもよいし、加速度センサー１２及び角速度センサー１４に温度補正の機能が組み込まれていてもよい。
加速度センサー１２と角速度センサー１４は、アナログ信号を出力するものであってもよく、この場合は、信号処理部１６が、加速度センサー１２の出力信号と角速度センサー１４の出力信号をそれぞれＡ／Ｄ変換してセンシングデータを生成すればよい。
ＧＰＳユニット５０は、測位用衛星の一種であるＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ衛星信号を受信し、当該ＧＰＳ衛星信号を利用して測位計算を行ってｎフレームにおけるユーザーの位置及び速度（大きさと向きを含むベクトル）を算出し、これらに時刻情報や測位精度情報を付したＧＰＳデータを処理部２０に出力する。なお、ＧＰＳを利用して、位置や速度を算出する方法や時刻情報を生成する方法については公知であるため、詳細な説明を省略する。
地磁気センサー６０は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の地磁気を検出し、検出した３軸地磁気の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（地磁気データ）を出力する。ただし、地磁気センサー６０は、アナログ信号を出力するものであってもよく、この場合は、処理部２０が、地磁気センサー６０の出力信号をＡ／Ｄ変換して地磁気データを生成してもよい。
処理部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により構成され、記憶部３０に記憶されている各種プログラムに従って、各種の演算処理や制御処理を行う。特に、処理部２０は、慣性計測ユニット１０、ＧＰＳユニット５０及び地磁気センサー６０からそれぞれセンシングデータ、ＧＰＳデータ及び地磁気データを受け取り、こ
れらのデータを用いてユーザーの速度、位置、姿勢角等を算出する。また、処理部２０は、算出したこれらの情報を用いて各種の演算処理を行ってユーザーの運動を解析し、後述する各種の運動解析情報を生成する。そして、処理部２０は、生成した運動解析情報の一部（後述する走行中出力情報や走行後出力情報）を、通信部４０を介して表示装置３に送信し、表示装置３は受信した運動解析情報をテキスト、画像、音、振動等の形態で出力する。
記憶部３０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種ＩＣメモリーやハードディスクやメモリーカードなどの記録媒体等により構成される。
記憶部３０には、処理部２０によって読み出され、運動解析処理（図４１参照）を実行するための運動解析プログラム３００が記憶されている。運動解析プログラム３００は、慣性航法演算処理（図４２参照）を実行するための慣性航法演算プログラム３０２、運動解析情報生成処理（図４４参照）を実行するための運動解析情報生成プログラム３０４及び走行分析処理（図４５参照）を実行するための走行分析プログラム３０６をサブルーチンとして含む。
また、記憶部３０には、センシングデータテーブル３１０、ＧＰＳデータテーブル３２０、地磁気データテーブル３３０、算出データテーブル３４０及び運動解析情報３５０等が記憶される。
センシングデータテーブル３１０は、処理部２０が慣性計測ユニット１０から受け取ったセンシングデータ（慣性計測ユニット１０の検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図３は、センシングデータテーブル３１０の構成例を示す図である。図３に示すように、センシングデータテーブル３１０は、慣性計測ユニット１０の検出時刻３１１、加速度センサー１２により検出された加速度３１２及び角速度センサー１４により検出された角速度３１３が対応付けられたセンシングデータが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、サンプリング周期Δｔ（例えば、２０ｍｓまたは１０ｍｓ）の経過毎に、センシングデータテーブル３１０に新たなセンシングデータを付加する。さらに、処理部２０は、拡張カルマンフィルターを用いた誤差推定（後述）により推定された加速度バイアス及び角速度バイアスを用いて加速度及び角速度を補正し、補正後の加速度及び角速度を上書きしてセンシングデータテーブル３１０を更新する。
ＧＰＳデータテーブル３２０は、処理部２０がＧＰＳユニット５０から受け取ったＧＰＳデータ（ＧＰＳユニット（ＧＰＳセンサー）５０の検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図４は、ＧＰＳデータテーブル３２０の構成例を示す図である。図４に示すように、ＧＰＳデータテーブル３２０は、ＧＰＳユニット５０が測位計算を行った時刻３２１、測位計算により算出した位置３２２、測位計算により算出した速度３２３、測位精度（ＤＯＰ（Dilution of Precision））３２４、受信したＧＰＳ衛星信号の信号強度３２５等が対応付けられたＧＰＳデータが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、ＧＰＳデータを取得する毎に（例えば１秒毎に、センシングデータの取得タイミングとは非同期に）、新たなＧＰＳデータを付加してＧＰＳデータテーブル３２０を更新する。
地磁気データテーブル３３０は、処理部２０が地磁気センサー６０から受け取った地磁気データ（地磁気センサーの検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図５は、地磁気データテーブル３３０の構成例を示す図である。図５に示すように、地磁気データテーブル３３０は、地磁気センサー６０の検出時刻３３１と地磁気センサー６０により検出された地磁気３３２とが対応付けられた地磁気データが時系列に並べられて構成さ
れる。処理部２０は、計測を開始すると、サンプリング周期Δｔ（例えば、１０ｍｓ）の経過毎に、地磁気データテーブル３３０に新たな地磁気データを付加する。
算出データテーブル３４０は、処理部２０がセンシングデータを用いて算出した速度、位置及び姿勢角を時系列に記憶するデータテーブルである。図６は、算出データテーブル３４０の構成例を示す図である。図６に示すように、算出データテーブル３４０は、処理部２０が計算した時刻３４１、速度３４２、位置３４３及び姿勢角３４４が対応付けられた算出データが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、新たにセンシングデータを取得する毎に、すなわち、サンプリング周期Δｔの経過毎に、速度、位置及び姿勢角を算出し、算出データテーブル３４０に新たな算出データを付加する。さらに、処理部２０は、拡張カルマンフィルターを用いた誤差推定により推定された速度誤差、位置誤差及び姿勢角誤差を用いて、速度、位置及び姿勢角を補正し、補正後の速度、位置及び姿勢角を上書きして算出データテーブル３４０を更新する。
運動解析情報３５０は、ユーザーの運動に関する各種情報であり、処理部２０が生成した、入力情報３５１の各項目、基本情報３５２の各項目、第１解析情報３５３の各項目、第２解析情報３５４の各項目、左右差率３５５の各項目、走行軌跡情報３５６等を含む。これら各種の情報の詳細については後述する。
図２に戻る。通信部４０は、表示装置３の通信部１４０との間でのデータ通信を行うものであり、処理部２０が生成した運動解析情報の一部（後述する走行中出力情報や走行後出力情報）を受け取って表示装置３に送信する処理、表示装置３から送信されたコマンド（計測スタート／ストップのコマンドや走行分析処理の開始／終了のコマンド等）を受信して処理部２０に送る処理等を行う。
表示装置３は、処理部１２０、記憶部１３０、通信部１４０、操作部１５０、計時部１６０、表示部１７０、音出力部１８０及び振動部１９０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の表示装置３は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
処理部１２０は、記憶部１３０に記憶されているプログラムに従って、各種の演算処理や制御処理を行う。例えば、処理部１２０は、操作部１５０から受け取った操作データに応じた各種処理（計測スタート／ストップのコマンドや走行分析処理の開始／終了のコマンドを通信部１４０に送る処理や操作データに応じた表示処理や音出力処理等）、通信部１４０から走行中出力情報や走行後出力情報を受け取り、走行中出力情報や走行後出力情報に応じたテキストデータや画像データを表示部１７０に送る処理、走行中出力情報や走行後出力情報に応じた音データを音出力部１８０に送る処理、走行中出力情報に応じた振動データを振動部１９０に送る処理を行う。また、処理部１２０は、計時部１６０から受け取った時刻情報に応じた時刻画像データを生成して表示部１７０に送る処理等を行う。
記憶部１３０は、例えば、処理部１２０が各種処理を行うためのプログラムやデータが記憶されるＲＯＭや処理部１２０の作業領域となるＲＡＭ等の各種ＩＣメモリーにより構成される。
通信部１４０は、運動解析装置２の通信部４０との間でのデータ通信を行うものであり、処理部１２０から操作データに応じたコマンド（計測スタート／ストップのコマンドや走行分析処理の開始／終了のコマンド等）を受け取って運動解析装置２に送信する処理、運動解析装置２から送信された走行中出力情報や走行後出力情報を受信して処理部１２０に送る処理等を行う。
操作部１５０は、ユーザーからの操作データ（計測スタート／ストップ、表示内容の選択等の操作データ）を取得し、処理部１２０に送る処理を行う。操作部１５０は、例えば、タッチパネル型ディスプレイ、ボタン、キー、マイクなどであってもよい。
計時部１６０は、年、月、日、時、分、秒等の時刻情報を生成する処理を行う。計時部１６０は、例えば、リアルタイムクロック（ＲＴＣ：Real Time Clock）ＩＣなどで実現される。
表示部１７０は、処理部１２０から送られてきた画像データやテキストデータを、文字、グラフ、表、アニメーション、その他の画像として表示するものである。表示部１７０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ、ＥＰＤ（Electrophoretic Display）等のディスプレイで実現され、タッチパネル型ディスプレイであってもよい。なお、１つのタッチパネル型ディスプレイで操作部１５０と表示部１７０の機能を実現するようにしてもよい。
音出力部１８０は、処理部１２０から送られてきた音データを、音声やブザー音等の音として出力するものである。音出力部１８０は、例えば、スピーカーやブザーなどで実現される。
振動部１９０は、処理部１２０から送られてきた振動データに応じて振動する。この振動が表示装置３に伝わり、表示装置３を装着したユーザーが振動を感じることができる。振動部１９０は、例えば、振動モーターなどで実現される。
１−４．処理部の機能構成
図７は、第１実施形態における運動解析装置２の処理部２０の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、処理部２０は、記憶部３０に記憶されている運動解析プログラム３００を実行することにより、慣性航法演算部２２及び運動解析部２４として機能する。
慣性航法演算部２２は、センシングデータ（慣性計測ユニット１０の検出結果）、ＧＰＳデータ（ＧＰＳユニット５０の検出結果）及び地磁気データ（地磁気センサー６０の検出結果）を用いて、慣性航法演算を行い、加速度、角速度、速度、位置、姿勢角、距離、ストライド及び走行ピッチを算出し、これらの算出結果を含む演算データを出力する。慣性航法演算部２２が出力する演算データは記憶部３０に記憶される。慣性航法演算部２２の詳細については後述する。
運動解析部２４は、慣性航法演算部２２が出力する演算データ（記憶部３０に記憶されている演算データ）を用いて、走行中にユーザーの運動を解析し、ユーザーの走行成績（運動成績の一例）を向上させるための複数の運動情報の各々（後述する、入力情報の各項目、基本情報の各項目、第１解析情報の各項目、第２解析情報の各項目、左右差率の各項目、走行軌跡情報等）を生成する。走行成績は、例えば、走行能力、タイム等のスコア（得点）、怪我のしにくさ等であってもよい。運動解析部２４は、さらに、この複数の運動情報のうち１つ以上の項目を用いてユーザーの走行中に出力する走行中出力情報を生成する。この複数の運動情報を含む運動解析情報は記憶部３０に記憶され、運動解析部２４は、ユーザーの走行終了後に、運動解析情報を用いて走行分析処理を行い、走行終了後に出力する走行後出力情報を生成する。運動解析部２４の詳細については後述する。
１−５．慣性航法演算部の機能構成
図８は、第１実施形態における慣性航法演算部２２の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、慣性航法演算部２２は、バイアス除去部２１０、積分処理部２２０
、誤差推定部２３０、走行処理部２４０及び座標変換部２５０を含む。ただし、本実施形態の慣性航法演算部２２は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
バイアス除去部２１０は、新たに取得したセンシングデータに含まれる加速度（３軸加速度）及び角速度から、それぞれ、誤差推定部２３０が推定した加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを減算し、加速度及び角速度を補正する処理を行う。なお、計測開始直後の初期状態では加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωの推定値が存在しないため、バイアス除去部２１０は、ユーザーの初期状態は静止状態であるものとして、慣性計測ユニットからのセンシングデータを用いて、初期バイアスを計算する。
積分処理部２２０は、バイアス除去部２１０が補正した加速度及び角速度からｅフレームの速度ｖｅ、位置ｐｅ及び姿勢角（ロール角φｂｅ、ピッチ角θｂｅ、ヨー角ψｂｅ）を算出する処理を行う。具体的には、積分処理部２２０は、まず、ユーザーの初期状態は静止状態であるものとして、初期速度をゼロとし、あるいは、ＧＰＳデータに含まれる速度から初期速度を算出し、さらに、ＧＰＳデータに含まれる位置から初期位置を算出する。また、積分処理部２２０は、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの３軸加速度から重力加速度の向きを特定してロール角φｂｅとピッチ角θｂｅの初期値を算出するとともに、ＧＰＳデータに含まれる速度からヨー角ψｂｅの初期値を算出し、ｅフレームの初期姿勢角とする。ＧＰＳデータが得られない場合はヨー角ψｂｅの初期値を例えばゼロとする。そして、積分処理部２２０は、算出した初期姿勢角から式（１）で表されるｂフレームからｅフレームへの座標変換行列（回転行列）Ｃｂ ｅの初期値を算出する。
その後は、積分処理部２２０は、バイアス除去部２１０が補正した３軸角速度を積算（回転演算）して座標変換行列Ｃｂ ｅを算出し、式（２）より姿勢角を算出する。
また、積分処理部２２０は、座標変換行列Ｃｂ ｅを用いて、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの３軸加速度をｅフレームの３軸加速度に変換し、重力加速度成分を除去して積算することでｅフレームの速度ｖｅを算出する。また、積分処理部２２０は、ｅフレームの速度ｖｅを積算してｅフレームの位置ｐｅを算出する。
また、積分処理部２２０は、誤差推定部２３０が推定した速度誤差δｖｅ、位置誤差δｐｅ及び姿勢角誤差εｅを用いて、速度ｖｅ、位置ｐｅ及び姿勢角を補正する処理及び補正した速度ｖｅを積分して距離を計算する処理も行う。
さらに、積分処理部２２０は、ｂフレームからｍフレームへの座標変換行列Ｃｂ ｍ、ｅ
フレームからｍフレームへの座標変換行列Ｃｅ ｍ及びｅフレームからｎフレームへの座標変換行列Ｃｅ ｎも算出する。これらの座標変換行列は座標変換情報として後述する座標変換部２５０の座標変換処理に用いられる。
誤差推定部２３０は、積分処理部２２０が算出した速度・位置、姿勢角、バイアス除去部２１０が補正した加速度や角速度、ＧＰＳデータ、地磁気データ等を用いて、ユーザーの状態を表す指標の誤差を推定する。本実施形態では、誤差推定部２３０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置をユーザーの状態を表す指標とし、拡張カルマンフィルターを用いてこれらの指標の誤差を推定する。すなわち、誤差推定部２３０は、積分処理部２２０が算出した速度ｖｅの誤差（速度誤差）δｖｅ、積分処理部２２０が算出した姿勢角の誤差（姿勢角誤差）εｅ、加速度バイアスｂａ、角速度バイアスｂω及び積分処理部２２０が算出した位置ｐｅの誤差（位置誤差）δｐｅを拡張カルマンフィルターの状態変数とし、状態ベクトルＸを式（３）のように定義する。
誤差推定部２３０は、拡張カルマンフィルターの予測式を用いて、状態ベクトルＸに含まれる状態変数（ユーザーの状態を表す指標の誤差）を予測する。拡張カルマンフィルターの予測式は、式（４）のように表される。式（４）において、行列Φは、前回の状態ベクトルＸと今回の状態ベクトルＸを関連付ける行列であり、その要素の一部は姿勢角や位置等を反映しながら時々刻々変化するように設計される。また、Ｑはプロセスノイズを表す行列であり、その各要素はあらかじめ適切な値に設定される。また、Ｐは状態変数の誤差共分散行列である。
また、誤差推定部２３０は、拡張カルマンフィルターの更新式を用いて、予測した状態変数（ユーザーの状態を表す指標の誤差）を更新（補正）する。拡張カルマンフィルターの更新式は、式（５）のように表される。Ｚ及びＨはそれぞれ観測ベクトル及び観測行列であり、更新式（５）は、実際の観測ベクトルＺと状態ベクトルＸから予測されるベクトルＨＸとの差を用いて、状態ベクトルＸを補正することを表している。Ｒは、観測誤差の共分散行列であり、あらかじめ決められた一定値であってもよいし、動的に変更してもよい。Ｋはカルマンゲインであり、Ｒが小さいほどＫが大きくなる。式（５）より、Ｋが大きい（Ｒが小さい）ほど、状態ベクトルＸの補正量が大きくなり、その分、Ｐが小さくなる。
誤差推定の方法（状態ベクトルＸの推定方法）としては、例えば、以下のようなものが挙げられる。
姿勢角誤差に基づく補正による誤差推定方法：
図９は、運動解析装置２を右腰に装着したユーザーが走行動作（直進）をする場合のユーザーの移動を俯瞰した図である。また、図１０は、ユーザーが走行動作（直進）をする場合に慣性計測ユニット１０の検出結果から算出したヨー角（方位角）の一例を示す図であり、横軸は時間、縦軸はヨー角（方位角）である。
ユーザーの走行動作に伴い、ユーザーに対する慣性計測ユニット１０の姿勢が随時変化する。ユーザーが左足を踏み出した状態では、図９中の（１）や（３）に示すように、慣性計測ユニット１０は進行方向（ｍフレームのｘ軸）に対して左側に傾いた姿勢となる。それに対して、ユーザーが右足を踏み出した状態では、図９中の（２）や（４）に示すように、慣性計測ユニット１０は進行方向（ｍフレームのｘ軸）に対して右側に傾いた姿勢となる。つまり、慣性計測ユニット１０の姿勢は、ユーザーの走行動作に伴い、左右１歩ずつの２歩毎に周期的に変化することになる。図１０では、例えば、右足を踏み出した状態でヨー角が極大となり（図１０中の○）、左足を踏み出した状態でヨー角が極小となっている（図１０中の●）。そこで、前回（２歩前）の姿勢角と今回の姿勢角は等しく、かつ、前回の姿勢角は真の姿勢であるものとして誤差を推定することができる。この方法では、式（５）の観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した前回の姿勢角と今回の姿勢角との差であり、更新式（５）により、姿勢角誤差εｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
角速度バイアスに基づく補正による誤差推定方法：
前回（２歩前）の姿勢角と今回の姿勢角は等しいが、前回の姿勢角は真の姿勢である必要はないものとして誤差を推定する方法である。この方法では、式（５）の観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した前回の姿勢角及び今回の姿勢角から算出される角速度バイアスであり、更新式（５）により、角速度バイアスｂωと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
方位角誤差に基づく補正による誤差推定方法：
前回（２歩前）のヨー角（方位角）と今回のヨー角（方位角）は等しく、かつ、前回のヨー角（方位角）は真のヨー角（方位角）であるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した前回のヨー角と今回のヨー角の差であり、更新式（５）により、方位角誤差εｚ ｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
停止に基づく補正による誤差推定方法：
停止時は速度がゼロであるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した速度ｖｅとゼロとの差であり、更新式（５）により、速度誤差δｖｅに基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
静止に基づく補正による誤差推定方法：
静止時は速度がゼロであり、かつ、姿勢変化がゼロであるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した速度ｖｅの誤差及び積分処理部２２０が算出した前回の姿勢角と今回の姿勢角との差であり、更新式（５）により、速度誤差δｖｅ及び姿勢角誤差εｅに基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
ＧＰＳの観測値に基づく補正による誤差推定方法：
積分処理部２２０が算出した速度ｖｅ、位置ｐｅあるいはヨー角ψｂｅとＧＰＳデータから算出される速度、位置あるいは方位角（ｅフレームに変換後の速度、位置、方位角）は等しいものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出した速度、位置あるいはヨー角とＧＰＳデータから算出される速度、位置速度あるいは方位角との差であり、更新式（５）により、速度誤差δｖｅ、位置誤差δｐｅあるいは方位角誤差εｚ ｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
地磁気センサーの観測値に基づく補正による誤差推定方法：
積分処理部２２０が算出したヨー角ψｂｅと地磁気センサーから算出される方位角（ｅフレームに変換後の方位角）は等しいものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２２０が算出したヨー角と地磁気データから算出される方位角との差であり、更新式（５）により、方位角誤差εｚ ｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
図８に戻り、走行処理部２４０は、走行検出部２４２、歩幅算出部２４４及びピッチ算出部２４６を含む。走行検出部２４２は、慣性計測ユニット１０の検出結果（具体的には、バイアス除去部２１０が補正したセンシングデータ）を用いて、ユーザーの走行周期（走行タイミング）を検出する処理を行う。図９及び図１０で説明したように、ユーザーの走行時にはユーザーの姿勢が周期的に（２歩（左右１歩ずつ）毎に）変化するため、慣性計測ユニット１０が検出する加速度も周期的に変化する。図１１は、ユーザーの走行時に慣性計測ユニット１０が検出した３軸加速度の一例を示す図である。図１１において、横軸は時間であり、縦軸は加速度値である。図１１に示すように、３軸加速度は周期的に変化しており、特にｚ軸（重力方向の軸）加速度は、周期性をもって規則的に変化していることがわかる。このｚ軸加速度は、ユーザーの上下動の加速度を反映しており、ｚ軸加速度が所定の閾値以上の極大値となる時から次に閾値以上の極大値となるまでの期間が１歩の期間に相当する。そして、右足を踏み出している状態の１歩と左足を踏み出している状態の１歩が交互に繰り返される。
そこで、本実施形態では、走行検出部２４２は、慣性計測ユニット１０が検出するｚ軸加速度（ユーザーの上下動の加速度に相当する）が所定の閾値以上の極大値となる毎に、右足の走行周期と左足の走行周期を交互に検出する。すなわち、走行検出部２４２は、ｚ軸加速度が所定の閾値以上の極大値となる毎に、走行周期を検出したことを示すタイミング信号と左右いずれの走行周期かを示す左右足フラグ（例えば、右足の時にオン、左足の時にオフ）とを出力する。ただし、実際には、慣性計測ユニット１０が検出するｚ軸加速度には高周波のノイズ成分が含まれるため、走行検出部２４２は、ｚ軸加速度をローパスフィルターを通過させてノイズが除去されたｚ軸加速度を用いて走行周期を検出する。
なお、ユーザーが右足と左足のどちらから走行を始めるかわからず、また、走行中に走行周期を検出し損なう場合もあり得るので、走行検出部２４２は、ｚ軸加速度以外の情報（例えば、姿勢角等）も用いて、右足の走行周期か左足の走行周期かを総合的に判定するのがよい。
歩幅算出部２４４は、走行検出部２４２が出力する走行周期のタイミング信号及び左右足フラグと、積分処理部２２０が算出する速度あるいは位置とを用いて、左右毎の歩幅を算出し、左右毎のストライドとして出力する処理を行う。すなわち、歩幅算出部２４４は、走行周期の開始から次の走行周期の開始までの期間、サンプリング周期Δｔ毎に速度を積分して（あるいは、走行周期の開始時の位置と次の走行周期の開始時の位置との差を計算して）歩幅を算出し、当該歩幅をストライドとして出力する。
ピッチ算出部２４６は、走行検出部２４２が出力する走行周期のタイミング信号を用いて、１分間の歩数を算出し、走行ピッチとして出力する処理を行う。すなわち、ピッチ算出部２４６は、例えば、走行周期の逆数をとって１秒当たりの歩数を計算し、これに６０を掛けて１分間の歩数（走行ピッチ）を算出する。
座標変換部２５０は、積分処理部２２０が算出したｂフレームからｍフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｂ ｍ）を用いて、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの３軸加速度及び３軸角速度をそれぞれｍフレームの３軸加速度及び３軸角速度に変換する座標変換処理を行う。また、座標変換部２５０は、積分処理部２２０が算出したｅフレームからｍフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｅ ｍ）を用いて、積分処理部２２０が算出したｅフレームの３軸方向の速度、３軸回りの姿勢角及び３軸方向の距離をそれぞれｍフレームの３軸方向の速度、３軸回りの姿勢角及び３軸方向の距離に変換する座標変換処理を行う。また、座標変換部２５０は、積分処理部２２０が算出したｅフレームからｎフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｅ ｎ）を用いて、積分処理部２２０が算出したｅフレームの位置をｎフレームの位置に変換する座標変換処理を行う。
そして、慣性航法演算部２２は、座標変換部２５０が座標変換した後の加速度、角速度、速度、位置、姿勢角及び距離、走行処理部２４０が算出したストライド、走行ピッチ及び左右足フラグの各情報を含む演算データを出力する（記憶部３０に記憶する）。
１−６．運動解析部の機能構成
図１２は、第１実施形態における運動解析部２４の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、運動解析部２４は、特徴点検出部２６０、接地時間・衝撃時間算出部２６２、運動情報生成部２７０、走行中出力情報生成部２８０及び走行分析部２９０を含む。ただし、本実施形態の運動解析部２４は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
特徴点検出部２６０は、演算データを用いて、ユーザーの走行運動における特徴点を検出する処理を行う。ユーザーの運動における特徴点は、ユーザーの動作（本実施形態では走行運動）の特徴部分に対応するデータの部分である。例えば、着地（地面の足が着くタイミング）、踏込（足に最も体重がかかるタイミング）、離地（蹴り出しともいう）（地面から足が離れるタイミング）等である。具体的には、特徴点検出部２６０は、演算データに含まれる左右足フラグを用いて、右足の走行周期における特徴点と左足の走行周期における特徴点とを別々に検出する。
接地時間・衝撃時間算出部２６２は、演算データを用いて、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準として、接地時間及び衝撃時間の各値を算出する処理を行う。具体的には、接地時間・衝撃時間算出部２６２は、演算データに含まれる左右足フラグから現在の演算データが右足の走行周期と左足の走行周期のいずれの演算データであるかを判定し、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準として、接地時間及び衝撃時間の各値を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。接地時間及び衝撃時間の定義及び算出方法等の詳細については後述する。
運動情報生成部２７０は、走行軌跡算出部２７１、基本情報生成部２７２、第１解析情報生成部２７３、第２解析情報生成部２７４及び左右差率算出部２７５を含み、演算データの一部や入力情報を用いて、ユーザーの運動を解析し、ユーザーの走行成績を向上させるための複数の運動情報を生成する処理を行う。ここで、入力情報は、第１解析情報生成部２７３に入力される情報であり、演算データに含まれる、走行ピッチ、ストライド、ｍフレームの３軸方向の加速度、３軸回りの角速度、３軸方向の速度、３軸方向の距離及び３軸回りの姿勢角、接地時間・衝撃時間算出部２６２が算出した接地時間及び衝撃時間、ユーザーの体重の各項目を含む。具体的には、運動情報生成部２７０は、入力情報を用いて、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準としてユーザーの運動を解析し、運動情報として、基本情報の各項目、第１解析情報の各項目、第２解析情報の各項目、左右差率の情報の各項目、走行軌跡情報等を生成する処理を行う。
走行軌跡算出部２７１は、演算データに含まれるｎフレームの位置の時系列情報を用いて、ｎフレームにおけるユーザーの走行軌跡を算出し、運動情報の１つである走行軌跡情報を生成する処理を行う。
基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる加速度、速度、位置、ストライド、走行ピッチの情報を用いて、ユーザーの運動に関する基本情報を生成する処理を行う。ここで、基本情報は、走行ピッチ、ストライド、走行速度、標高、走行距離及び走行時間（ラップタイム）の各項目を含む。基本情報の各項目が１つの運動情報である。具体的には、基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる走行ピッチ及びストライドをそれぞれ基本情報の走行ピッチ及びストライドとして出力する。また、基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる加速度、速度、位置、走行ピッチ及びストライドの一部又は全部を用いて、走行速度、標高、走行距離、走行時間（ラップタイム）の現在の値や走行中の平均値等の運動情報を算出する。
第１解析情報生成部２７３は、上記の入力情報を用いて、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準としてユーザーの運動を解析し、第１解析情報を生成する処理を行う。ここで、第１解析情報は、着地時ブレーキ量（着地時ブレーキ量１、着地時ブレーキ量２）、真下着地率（真下着地率１、真下着地率２、真下着地率３）、推進力（推進力１、推進力２）、推進効率（推進効率１、推進効率２、推進効率３、推進効率４）、エネルギー消費量、着地衝撃、ランニング能力、前傾角及びタイミング一致度の各項目を含む。第１解析情報の各項目は、ユーザーの走行状態（運動状態の一例）を表す項目であり、それぞれ１つの運動情報である。第１解析情報の各項目の内容及び計算方法の詳細については後述する。
本実施形態では、第１解析情報生成部２７３は、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングにおける入力情報を用いて、第１解析情報の一部の項目の値を算出する。また、第１解析情報生成部２７３は、特徴点検出部２６０が特徴点を検出してから次に特徴点を検出するまでの間（２つの同じ特徴点の間（例えば、着地から次の着地までの間）でもよいし、２つの異なる特徴点の間（例えば、着地から離地までの間）でもよい）のタイミングにおける入力情報を用いて、第１解析情報の少なくとも一部の項目の値を算出する。
また、第１解析情報生成部２７３は、第１解析情報の各項目の値を、ユーザーの体の左右にわけて算出する。具体的には、第１解析情報生成部２７３は、特徴点検出部２６０が右足の走行周期における特徴点を検出したか左足の走行周期における特徴点を検出したかに応じて、第１解析情報に含まれる各項目を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。また、第１解析情報生成部２７３は、第１解析情報に含まれる各項目について
、左右の平均値あるいは合計値も算出する。
第２解析情報生成部２７４は、第１解析情報生成部２７３が生成した第１解析情報を用いて、第２解析情報を生成する処理を行う。ここで、第２解析情報は、エネルギー損失、エネルギー効率及び体への負担の各項目を含む。第２解析情報の各項目が１つの運動情報である。第２解析情報の各項目の内容及び計算方法の詳細については後述する。第２解析情報生成部２７４は、第２解析情報の各項目の値を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。また、第２解析情報生成部２７４は、第２解析情報に含まれる各項目について、左右の平均値あるいは合計値も算出する。
左右差率算出部２７５は、入力情報に含まれる走行ピッチ、ストライド、接地時間及び衝撃時間、第１解析情報の全ての項目及び第２解析情報の全ての項目について、それぞれ右足の走行周期における値と左足の走行周期における値とを用いて、ユーザーの体の左右のバランスを示す指標である左右差率を算出する処理を行う。各項目の左右差率が１つの運動情報である。左右差率の内容及び計算方法の詳細については後述する。
走行中出力情報生成部２８０（運動中出力情報生成部の一例）は、走行軌跡情報、基本情報の各項目、入力情報の各項目、第１解析情報の各項目、第２解析情報の各項目、各項目の左右差率等を含む複数の運動情報を用いて、ユーザーの走行中に出力する情報である走行中出力情報（運動中出力情報の一例）を生成する処理を行う。
本実施形態では、走行中出力情報生成部２８０は、複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値とを比較し、比較結果に基づいて走行中出力情報を生成する。具体的には、走行中出力情報生成部２８０は、複数の運動情報のうち、所定条件を満たした少なくとも１つの運動情報に基づいて走行中出力情報を生成する。当該所定条件は、運動情報の良否に関する条件である。当該所定条件は、ユーザーの走行状態が基準よりも良いことであってもよいし、ユーザーの走行状態が基準よりも悪いことであってもよい。例えば、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、一番良い項目だけ出力してもよいし、逆に、一番悪い項目だけ出力してもよい。また、例えば、ユーザーの走行状態の改善（運動情報の改善）の程度が基準を上回ることであってもよいし、走行状態の悪化（運動情報の悪化）の程度が基準以上に大きいことであってもよい。あるいは、各項目を段階分けして評価し、走行中出力情報として、最も高い評価（例えばランク１〜５の中のランク１）がついた項目のみを出力してもよいし、逆に、最も低い評価（例えばランク１〜５の中のランク５）がついた項目のみを出力してもよい。また、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、ユーザーの走行状態を評価する評価情報（段階分けした評価等）や、ユーザーの走行成績を向上させるためのアドバイス又はユーザーの走行状態を改善するためのアドバイスに関するアドバイス情報を含んでもよい。
例えば、走行中出力情報生成部２８０は、第１解析情報に含まれる推進効率の値が所定条件（基準範囲内であること、あるいは、基準範囲外であること）を満たした場合には、推進効率の数値や推進効率が基準値よりも高い（あるいは低い）ことを通知するための情報を含む走行中出力情報を生成してもよい。あるいは、推進効率が高いことを示す評価情報や推進効率を向上させる（改善する）ためのアドバイス情報を含む走行中出力情報を生成してもよい。
また、走行中出力情報生成部２８０は、これら各種の情報の一部又は全部をそのまま又は加工して走行中出力情報としてもよいし、これら各種の情報の一部又は全部を組み合わせて走行中出力情報を生成してもよい。
処理部２０は、走行中出力情報を表示装置３に送信し、表示装置３は走行中出力情報を
受信して対応する画像、音、振動等のデータを生成し、表示部１７０、音出力部１８０及び振動部１９０を介してユーザーに提示（伝達）する。
走行分析部２９０（運動後出力情報生成部の一例）は、全体分析部２９１、詳細分析部２９２、比較分析部２９３及び出力情報選択部２９４を含み、記憶部３０に記憶されている複数の運動情報（走行軌跡情報、基本情報の各項目、入力情報の各項目、第１解析情報の各項目、第２解析情報の各項目、各項目の左右差率等）の少なくとも１つの運動情報に基づいて、ユーザーの走行終了後に出力する情報である走行後出力情報（運動後出力情報の一例）を生成する処理を行う。
全体分析部２９１は、記憶部３０に記憶されている各種の運動情報を用いて、ユーザーの過去の走行を全体的に分析（概略的に分析）し、分析結果の情報である全体分析情報を生成する処理を行う。具体的には、全体分析部２９１は、ユーザーが選択した日付の走行における各種の運動情報の一部又は全部について、平均値の算出処理、走行終了時の最終値の選択処理、これらの値が基準値よりも良いか否か（あるいは悪いか否か）や改善率が基準値よりも高いか否か（あるいは低いか否か）の判定処理等を行う。また、全体分析部２９１は、あらかじめ決められた所定の項目やユーザーが選択した項目について、走行した日付毎の平均値（あるいは最終値）を算出（あるいは選択）して時系列データを生成する処理等を行う。また、全体分析部２９１は、ユーザーが選択した日付の走行における走行軌跡情報を選択する処理等を行う。
詳細分析部２９２は、記憶部３０に記憶されている各種の運動情報を用いて、ユーザーの過去の走行を詳細に分析し、分析結果の情報である詳細分析情報を生成する処理を行う。具体的には、詳細分析部２９２は、ユーザーが選択した日付の走行について、ユーザーが選択した時刻における各種の運動情報の一部又は全部の項目の値を選択する処理やユーザーが選択した項目の時系列データを生成する処理等を行う。また、詳細分析部２９２は、ユーザーが選択した日付の走行における走行軌跡情報の選択処理、ユーザーが選択した時刻における走行位置の算出処理、所定の項目又はユーザーが選択した項目について左右差率の時系列データを算出する処理等を行う。また、詳細分析部２９２は、ユーザーが選択した日付の走行における走行成績を評価し、評価結果の情報や、走り方の改善方法、タイムの短縮方法、トレーニング指導などのアドバイスに関する情報を生成する処理等を行う。
比較分析部２９３は、記憶部３０に記憶されている各種の運動情報を用いて、ユーザーの過去の複数回の走行結果を比較して分析し、あるいは、ユーザーの過去の走行結果を他のユーザーの走行結果と比較して分析し、分析結果の情報である比較分析情報を生成する処理等を行う。具体的には、比較分析部２９３は、ユーザーが選択した複数の日付の各々の走行について、それぞれ詳細分析情報と同様の比較分析情報を生成し、あるいは、ユーザーが選択した日付の走行と他のユーザーの過去の走行とについて、それぞれ詳細分析情報と同様の比較分析情報を生成する処理を行う。
出力情報選択部２９４は、ユーザーの選択操作に応じて、全体分析情報、詳細分析情報及び比較分析情報のいずれかを選択し、走行後出力情報として出力する処理を行う。
走行後出力情報は、複数の運動情報のうち、ユーザーの走行中に出力しなかった運動情報、すなわち、走行中出力情報に含まれなかった運動情報を含んでもよい。あるいは、走行後出力情報は、複数の運動情報のうち、ユーザーの走行中に出力した運動情報、すなわち、走行中出力情報に含まれていた運動情報を含んでもよい。また、走行後出力情報は、ユーザーの走行成績を向上させるためのアドバイス又はユーザーの走行状態を改善するためのアドバイスに関する情報を含んでもよい。また、走行後出力情報は、走行分析部２９
０がユーザーの走行終了後に生成した情報（運動情報生成部２７０がユーザーの走行中に生成した運動情報以外の情報）を含んでもよい。
処理部２０は、走行後出力情報を表示装置３又は不図示のパーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器に送信し、表示装置３又は当該情報機器は走行後出力情報を受信して対応する画像、音、振動等のデータを生成し、表示部、音出力部、振動部等を介してユーザーに提示（伝達）する。
１−７．特徴点の検出
ユーザーの走行時には、右足を踏み出して着地し、踏み込み、離地し（蹴り出し）、次に、左足を踏み出して着地し、踏み込み、離地する（蹴り出す）という動作を繰り返す。従って、着地、踏込、離地（蹴り出し）を走行の特徴点と捉えることができる。そして、これらの特徴点における入力情報や特徴点から次の特徴点までの入力情報を基に、運動の良し悪しを評価することができる。そこで、本実施形態では、特徴点検出部２６０は、ユーザーの走行における着地、踏込、離地（蹴り出し）の３つの特徴点を検出し、接地時間・衝撃時間算出部２６２は、着地や離地（蹴り出し）のタイミングに基づいて接地時間や衝撃時間を算出する。また、第１解析情報生成部２７３は、第１解析情報の一部の項目について、特徴点における入力情報や特徴点から次の特徴点までの入力情報を用いて算出する。
着地及び離地（蹴り出し）のタイミングの判定方法について、図１３を用いて説明する。図１３は、地面に床反力計を設置し、３軸加速度センサーを内蔵した装置を腰に装着した被験者が走行した時に取得した加速度データのグラフである。図１３において、横軸は時間、縦軸は加速度である。なお、図１３では、床反力計の出力データも並べて表示している。床反力計は足が接地しているときのみ検出値が変化するので、図１３より、床反力計のデータと加速度データとを比較すると、着地のタイミングは、上下方向加速度（加速度センサーのｚ軸の検出値）が、正値から負値に変化する点で判定することができるとわかる。また、離地（蹴り出し）のタイミングは上下方向加速度（加速度センサーのｚ軸の検出値）が負値から正値に変化する点で判定することができる。図１３に示すように、接地時間は、離地の時刻と着地の時刻との差から計算できる。
踏込のタイミングの判定方法について、図１４を用いて説明する。図１４において、横軸は時間、縦軸は加速度である。図１４に示すように、着地（上下方向加速度が正値から負値に変化する点）の後、上下方向加速度が負の方向にピークとなった以降に進行方向加速度がピークになるポイントを踏込のタイミングと判定することができる。
１−８．入力情報及び解析情報の詳細
１−８−１．入力情報と解析情報との関係
図１５は、入力情報と解析情報（第１解析情報、第２解析情報及び左右差率）との関係を示す図である。
入力情報は、「進行方向加速度」、「進行方向速度」、「進行方向距離」、「上下方向加速度」、「上下方向速度」、「上下方向距離」、「左右方向加速度」、「左右方向速度」、「左右方向距離」、「姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）」、「角速度（ロール方向、ピッチ方向、ヨー方向）」、「走行ピッチ」、「ストライド」、「接地時間」、「衝撃時間」及び「体重」の各項目を含む。
第１解析情報は、「着地時ブレーキ量１」、「着地時ブレーキ量２」、「真下着地率１」、「真下着地率２」、「真下着地率３」、「推進力１」、「推進力２」、「推進効率１」、「推進効率２」、「推進効率３」、「推進効率４」、「エネルギー消費量」、「着地
衝撃」、「ランニング能力」、「前傾角」及び「タイミング一致度」の項目を含む。第１解析情報に含まれる「推進効率４」を除く各項目は、入力情報の少なくとも１つの項目から算出される。「推進効率４」は、エネルギー消費量から算出される。図１５では、入力情報のどの項目を用いて第１解析情報のどの項目が算出されるかを矢印で示している。例えば、「真下着地率１」は、進行方向加速度と上下方向速度から算出される。
第２解析情報は、「エネルギー損失」、「エネルギー効率」及び「体への負担」の項目を含む。第２解析情報に含まれる各項目は、第１解析情報の少なくとも１つの項目から算出される。図１５では、第１解析情報のどの項目を用いて第２解析情報のどの項目が算出されるかを示している。例えば、「エネルギー損失」は、「真下着地率（真下着地率１〜３）」及び「推進効率（推進効率１〜４）」から算出される。
左右差率は、ユーザーの体の左右のバランスを示す指標であり、入力情報に含まれる「走行ピッチ」、「ストライド」、「接地時間」及び「衝撃時間」、第１解析情報の全ての項目及び第２解析情報のすべての項目に対して算出される。
１−８−２．入力情報
以下に、入力情報の各項目の詳細について説明する。
［進行方向加速度、上下方向加速度、左右方向加速度］
「進行方向」とはユーザーの進行方向（ｍフレームのｘ軸方向）であり、「上下方向」とは鉛直方向（ｍフレームのｚ軸方向）であり、「左右方向」とは進行方向と上下方向にともに直交する方向（ｍフレームのｙ軸方向）である。進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸方向の加速度、ｚ軸方向の加速度及びｙ軸方向の加速度であり、座標変換部２５０により算出される。図１６に、ユーザーが走行中の進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
［進行方向速度、上下方向速度、左右方向速度］
進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸方向の速度、ｚ軸方向の速度及びｙ軸方向の速度であり、座標変換部２５０により算出される。あるいは、進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度をそれぞれ積分することにより、進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度をそれぞれ算出することもできる。図１７に、ユーザーが走行中の進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
［角速度（ロール方向、ピッチ方向、ヨー方向）］
ロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度及びヨー方向の角速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸回りの角速度、ｙ軸回りの角速度及びｚ軸回りの角速度であり、座標変換部２５０により算出される。図１８に、ユーザーが走行中のロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度及びヨー方向の角速度を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
［姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）］
ロール角、ピッチ角及びヨー角は、それぞれ、座標変換部２５０が出力するｍフレームのｘ軸回りの姿勢角、ｙ軸回りの姿勢角及びｚ軸回りの姿勢角であり、座標変換部２５０により算出される。あるいは、ロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度及びヨー方向の角速度を積分（回転演算）することにより、ロール角、ピッチ角及びヨー角を算出することもできる。図１９に、ユーザーが走行中のロール角、ピッチ角及びヨー角を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
［進行方向距離、上下方向距離、左右方向距離］
進行方向距離、上下方向距離及び左右方向距離は、それぞれ、所望の位置（例えば、ユーザーの走行開始直前の位置）からの、ｍフレームのｘ軸方向の移動距離、ｚ軸方向の移動距離及びｙ軸方向の移動距離であり、座標変換部２５０により算出される。図２０に、ユーザーが走行中の進行方向距離、上下方向距離及び左右方向距離を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
［走行ピッチ］
走行ピッチは、１分間あたりの歩数であり、ピッチ算出部２４６により算出される。あるいは、１分間の進行方向距離をストライドで除算することにより、走行ピッチを算出することもできる。
［ストライド］
ストライドは、１歩の歩幅であり、歩幅算出部２４４により算出される。あるいは、１分間の進行方向距離を走行ピッチで除算することにより、ストライドを算出することもできる。
［接地時間］
接地時間は、着地から離地（蹴り出し）までにかかった時間であり（図１３参照）、接地時間・衝撃時間算出部２６２により算出される。離地（蹴り出し）とは、つま先が地面から離れる時である。なお、接地時間は、走行スピードと相関が高いため、第１解析情報のランニング能力として使用することもできる。
［衝撃時間］
衝撃時間は、着地により発生する衝撃が体にかかっている時間であり、接地時間・衝撃時間算出部２６２により算出される。衝撃時間の計算方法について、図２１を用いて説明する。図２１において、横軸は時間、縦軸は進行方向加速度である。図２１に示すように、衝撃時間＝（１歩中の進行方向加速度が最小となる時刻−着地の時刻）で計算できる。
［体重］
体重は、ユーザーの体重であり、走行前にユーザーが操作部１５０を操作することによりその数値が入力される。
１−８−３．第１解析情報
以下に、第１解析情報生成部２７３により算出される第１解析情報の各項目の詳細について説明する。
［着地時ブレーキ量１］
着地時ブレーキ量１は、着地により低下した速度量である。着地時ブレーキ量１の計算方法について、図２２を用いて説明する。図２２において、横軸は時間、縦軸は進行方向速度である。図２２に示すように、着地時ブレーキ量１＝（着地前の進行方向速度−着地後の進行方向最低速度）で計算できる。着地により進行方向の速度は低下し、１歩の中で着地後の進行方向速度の最下点が進行方向最低速度である。
［着地時ブレーキ量２］
着地時ブレーキ量２は、着地により発生した進行方向マイナスの最低加速度量である。着地時ブレーキ量２の計算方法について、図２３を用いて説明する。図２３において、横軸は時間、縦軸は進行方向加速度である。図２３に示すように、着地時ブレーキ量２は、１歩における着地後の進行方向最低加速度と一致する。１歩の中で着地後の進行方向加速度の最下点が進行方向最低加速度である。
［真下着地率１］
真下着地率１は、体の真下で着地できているかを表現する指標である。体の真下で着地できるようになると、着地時のブレーキ量が少なくなり効率的な走りができるようになる。通常ブレーキ量は速度に応じて大きくなるため、ブレーキ量だけでは指標として不十分であるが、真下着地率１は率で表せる指標であるため、真下着地率１によれば速度が変わっても同じ評価ができる。真下着地率１の計算方法について、図２４を用いて説明する。図２４に示すように、着地時の進行方向加速度（マイナスの加速度）と上下方向加速度を用いて、α＝ａｒｃｔａｎ（着地時の進行方向加速度／着地時の上下方向加速度）とすると、真下着地率１＝ｃｏｓα×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度α’を算出し、真下着地率１＝｛１−｜（α’−α）／α’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
［真下着地率２］
真下着地率２は、体の真下で着地できているかを着地時の速度低下度合で表現する指標である。真下着地率２の計算方法について、図２５を用いて説明する。図２５において、横軸は時間、縦軸は進行方向速度である。図２５に示すように、真下着地率２＝（着地後の進行方向最低速度／着地直前の進行方向速度）×１００（％）で計算される。
［真下着地率３］
真下着地率３は、体の真下で着地できているかを着地から体の真下に足が来るまでの距離又は時間で表現する指標である。真下着地率３の計算方法について、図２６を用いて説明する。図２６に示すように、真下着地率３＝（体の真下に足が来る時の進行方向距離−着地時の進行方向距離）、あるいは、真下着地率３＝（体の真下に足が来る時の時刻−着地時の時刻）で計算できる。ここで、図１４に示したように、着地（上下方向加速度が正値から負値に変化する点）の後、上下方向加速度が負の方向にピークとなるタイミングがあり、このタイミングを体の真下に足が来るタイミング（時刻）と判定することができる。
なお、これ以外にも、図２６に示すように、真下着地率３＝β＝ａｒｃｔａｎ（着地から体の真下に足が来るまでの距離／腰の高さ）と定義してもよい。あるいは、真下着地率３＝（１−着地から体の真下に足が来るまでの距離／着地から蹴り上げまでに移動した距離）×１００（％）（足が接地している間に移動した距離の中で着地から体の真下に足が来るまでの距離が占める割合）として定義してもよい。あるいは、真下着地率３＝（１−着地から体の真下に足が来るまでの時間／着地から蹴り上げまでに移動した時間）×１００（％）（足が接地している間に移動した時間の中で着地から体の真下に足が来るまでの時間が占める割合）と定義してもよい。
［推進力１］
推進力１は、地面を蹴ることにより進行方向へ増加した速度量である。推進力１の計算方法について、図２７を用いて説明する。図２７において、横軸は時間、縦軸は進行方向速度である。図２７に示すように、推進力１＝（蹴り出し後の進行方向最高速度−蹴り出し前の進行方向最低速度）で計算できる。
［推進力２］
推進力２は、蹴り出しにより発生した進行方向プラスの最大加速度である。推進力２の計算方法について、図２８を用いて説明する。図２８において、横軸は時間、縦軸は進行方向加速度である。図２８に示すように、推進力２は、１歩における蹴り出し後の進行方向最大加速度と一致する。
［推進効率１］
推進効率１は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを表す指標である。無駄な上下動、無駄な左右動がなくなると効率のよい走りができるようになる。通常上下動、左右動は速度に応じて大きくなるため、上下動、左右動だけでは指標として不十分であるが、推進効率力１は率で表せる指標であるため、推進効率力１によれば速度が変わっても同じ評価ができる。推進効率力１は、上下方向と左右方向についてそれぞれ計算される。上下方向の推進効率力１の計算方法について、図２９を用いて説明する。図２９に示すように、蹴り出し時の上下方向加速度と進行方向加速度を用いて、γ＝ａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の上下方向加速度／蹴り出し時の進行方向加速度）とすると、上下方向の推進効率１＝ｃｏｓγ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度γ’を算出し、上下方向の推進効率１＝｛１−｜（γ’−γ）／γ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。同様に、蹴り出し時の左右方向加速度と進行方向加速度を用いて、δ＝ａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の左右方向加速度／蹴り出し時の進行方向加速度）とすると、左右方向の推進効率１＝ｃｏｓδ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度δ’を算出し、左右方向の推進効率１＝｛１−｜（δ’−δ）／δ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
なお、これ以外にも、γをａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の上下方向の速度／蹴り出し時の進行方向の速度）に置き換えて上下方向の推進効率１を算出することもできる。同様に、δをａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の左右方向の速度／蹴り出し時の進行方向の速度）に置き換えて左右方向の推進効率１を算出することもできる。
［推進効率２］
推進効率２は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを踏込時の加速度の角度を用いて表す指標である。推進効率２の計算方法について、図３０を用いて説明する。図３０に示すように、上下方向の推進効率２は、踏込時の上下方向加速度と進行方向加速度を用いて、ξ＝ａｒｃｔａｎ（踏込時の上下方向加速度／踏込時の進行方向加速度）とすると、上下方向の推進効率２＝ｃｏｓξ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度ξ’を算出し、上下方向の推進効率２＝｛１−｜（ξ’−ξ）／ξ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。同様に、踏込時の左右方向加速度と進行方向加速度を用いて、η＝ａｒｃｔａｎ（踏込時の左右方向加速度／踏込時の進行方向加速度）とすると、左右方向の推進効率２＝ｃｏｓη×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度η’を算出し、左右方向の推進効率２＝｛１−｜（η’−η）／η’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
なお、これ以外にも、ξをａｒｃｔａｎ（踏込時の上下方向の速度／踏込時の進行方向の速度）に置き換えて上下方向の推進効率２を算出することもできる。同様に、ηをａｒｃｔａｎ（踏込時の左右方向の速度／踏込時の進行方向の速度）に置き換えて左右方向の推進効率２を算出することもできる。
［推進効率３］
推進効率３は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを飛び出しの角度を用いて表す指標である。推進効率３の計算方法について、図３１を用いて説明する。図３１において、横軸は進行方向距離、縦軸は上下方向距離である。図３１に示すように、１歩における上下方向の最高到達点（上下方向距離の振幅の１／２）をＨ、蹴り出しから着地までの進行方向距離をＸとすると、推進効率３は、式（６）で計算できる。
［推進効率４］
推進効率４は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを、１歩の中で発生した全エネルギーに対する進行方向に進むために使われたエネルギーの比率で表す指標である。推進効率４＝（進行方向に進むために使用したエネルギー／１歩に使用したエネルギー）×１００（％）で計算される。このエネルギーは、位置エネルギーと運動エネルギーの和である。
［エネルギー消費量］
エネルギー消費量は、１歩進むのに消費するエネルギー量であり、１歩進むのに消費するエネルギー量を走行期間積算したものも表す。エネルギー消費量＝（上下方向のエネルギー消費量＋進行方向のエネルギー消費量＋左右方向のエネルギー消費量）で計算される。ここで、上下方向のエネルギー消費量＝（体重×重力×上下方向距離）で計算される。また、進行方向のエネルギー消費量＝［体重×｛（蹴り出し後の進行方向最高速度）２−（着地後の進行方向最低速度）２｝／２］で計算される。また、左右方向のエネルギー消費量＝［体重×｛（蹴り出し後の左右方向最高速度）２−（着地後の左右方向最低速度）２｝／２］で計算される。
［着地衝撃］
着地衝撃は、着地によりどれくらいの衝撃が体にかかっているかを表す指標である。着地衝撃＝（上下方向の衝撃力＋進行方向の衝撃力＋左右方向の衝撃力）で計算される。ここで、上下方向の衝撃力＝（体重×着地時の上下方向速度／衝撃時間）で計算される。また、進行方向の衝撃力＝｛体重×（着地前の進行方向速度−着地後の進行方向最低速度）／衝撃時間｝で計算される。また、左右方向の衝撃力＝｛体重×（着地前の左右方向速度−着地後の左右方向最低速度）／衝撃時間｝で計算される。
［ランニング能力］
ランニング能力は、ユーザーのランニングの力を表す指標である。例えば、ストライドと接地時間との比と、ランニングの記録（タイム）との間には相関関係があることが知られている（「１００ｍ走レース中の接地時間、離地時間について」、Journal of Research and Development for Future Athletics.3(1):1-4, 2004.）。ランニング能力＝（ストライド／接地時間）で計算される。
［前傾角］
前傾角は、ユーザーの胴体が地面に対してどの程度傾いているかを表す指標である。図３２に示すように、ユーザーが地面に対して垂直に立っている状態の時の前傾角を０度とし（左端の図）、前かがみの時の前傾角は正の値であり（中央の図）、のけぞっている場合の前傾角は負の値である（右端の図）。前傾角は、ｍフレームのピッチ角を上記の様な仕様となるように変換することで得られる。運動解析装置２（慣性計測ユニット１０）をユーザーに装着した時に、既に傾きがある可能性があるので、静止時を左の図の０度と仮定し、そこからの変化量で前傾角を計算してもよい。
［タイミング一致度］
タイミング一致度は、ユーザーの特徴点のタイミングが良いタイミングにどれだけ近い
かを表す指標である。例えば、腰回転のタイミングが蹴り出しのタイミングにどれだけ近いかを表す指標が考えられる。脚が流れている走り方では、片脚を着いた時に逆脚はまだ身体の後ろに残っているので、蹴り出し後に腰の回転タイミングが来る場合は脚が流れている走り方と判断できる。図３３（Ａ）では、腰の回転タイミングが蹴り出しのタイミングとほぼ一致しており、良い走り方と言える。一方、図３３（Ｂ）では、腰の回転タイミングが蹴り出しのタイミングよりも遅れており、脚が流れている走り方と言える。
１−８−４．第２解析情報
以下に、第２解析情報生成部２７４により算出される第２解析情報の各項目の詳細について説明する。
［エネルギー損失］
エネルギー損失は、１歩進むのに消費するエネルギー量の中で無駄に使われたエネルギー量であり、１歩進むのに消費するエネルギー量の中で無駄に使われたエネルギー量を走行期間積算したものも表す。エネルギー損失＝｛エネルギー消費量×（１００−真下着地率）×（１００−推進効率）｝で計算される。ここで、真下着地率は真下着地率１〜３のいずれかであり、推進効率は推進効率１〜４のいずれかである。
［エネルギー効率］
エネルギー効率は、１歩進むのに消費したエネルギーが進行方向へ進むエネルギーに効率よく使われているかを表す指標であり、それを走行期間積算したものも表す。エネルギー効率＝｛（エネルギー消費量−エネルギー損失）／エネルギー消費量｝で計算される。
［体への負担］
体への負担は、着地衝撃を累積し、体にどれくらいの衝撃がたまっているかを表す指標である。怪我は衝撃の蓄積により起こるので、体への負担を評価することにより、怪我のしやすさも判断できる。体への負担＝（右脚の負担＋左脚の負担）で計算される。右脚の負担は、右脚の着地衝撃を積算することで計算できる。左脚の負担は、左脚の着地衝撃を積算することで計算できる。ここで、積算は走行中の積算と過去からの積算の両方を行う。
１−８−５．左右差率（左右バランス）
左右差率は、走行ピッチ、ストライド、接地時間、衝撃時間、第１解析情報の各項目、第２解析情報の各項目について、体の左右でどれくらい差がみられるかを表す指標であり、左脚が右脚に対してどれくらい違うかを表すものとする。左右差率＝（左脚の数値／右脚の数値×１００）（％）で計算され、数値は、走行ピッチ、ストライド、接地時間、衝撃時間、ブレーキ量、推進力、真下着地率、推進効率、速度、加速度、移動距離、前傾角、腰の回転角、腰の回転角速度、左右への傾き量、衝撃時間、ランニング能力、エネルギー消費量、エネルギー損失、エネルギー効率、着地衝撃、体への負担の各数値である。また、左右差率は、各数値の平均値や分散も含む。
１−９．走行中のフィードバック
１−９−１．フィードバックする情報
走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、走行ピッチ、ストライド、走行速度、標高、走行距離、走行時間などの基本情報を出力する。また、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、接地時間、着地時ブレーキ量、真下着地率、推進効率、接地時間、前傾角、タイミング一致度、ランニング能力、エネルギー効率、左右差率などの現在の情報の各数値、あるいは、これらの数歩分（例えば１０歩分）の平均値（移動平均値）を出力する。また、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、これらの数値を時系列にグラフ化した情報、エネルギー消費量、体への負担（蓄積ダメ
ージ）等の時系列の情報を出力する。また、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、ユーザーの走行状態の評価情報、ユーザーの走行状態を改善するためのアドバイス情報やユーザーの走行成績を向上するためのアドバイス情報、走行軌跡情報等を出力する。走行中出力情報は、ユーザーの走行中にユーザーに提示（フィードバック）される。
１−９−２．フィードバックするタイミング
走行中出力情報生成部２８０は、所定条件を満たす項目（運動情報）を用いて生成した走行中出力情報を出力する。例えば、走行中出力情報生成部２８０は、所定の項目の数値が設定した閾値（基準値）を超えた場合に、超えてしまったという状態、超えてしまった項目、最も悪い項目などの情報を出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、所定の項目の数値が設定した閾値（基準値）を超えていない場合に、超えていないという状態、超えていない項目、最も良い項目などの情報を出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、ユーザーにより選択された情報を走行中常に出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、ユーザーにより選択された情報が閾値（基準値）を超えた場合に、超えてしまったという状態とその数値を出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、ユーザーにより選択された情報が閾値を超えていない場合に、超えていないという状態とその数値を出力してもよい。
１−９−３．フィードバックする方法
走行中出力情報生成部２８０が出力する走行中出力情報を、表示装置３の表示部１７０に画面表示してユーザーにフィードバックしてもよい。あるいは、表示装置３の音出力部１８０から音声でフィードバックしてもよい。あるいは、腰回転タイミングやピッチ、蹴り出しタイミングなど、タイミングに関する内容を、表示装置３の音出力部１８０から「ピッピッ」などの短い音でフィードバックしてもよい。あるいは、表示装置３の音出力部１８０や振動部１９０から音や振動により、ユーザーに対して表示部１７０に表示した内容を見るように指示してもよい。
１−９−４．フィードバックの具体例
［走行ピッチ］
走行ピッチが事前に設定された基準範囲内（下限閾値以上、かつ、上限閾値以下）であるか否かを判定し、走行ピッチが下限閾値よりも低くなった場合には「ピッチが低くなっています。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力し、走行ピッチが上限閾値よりも高くなった場合には「ピッチが高くなっています。」等の表示や音声を出力してもよい。あるいは、走行ピッチが下限閾値よりも低くなった場合には、音出力部１８０や振動部１９０からテンポの遅い音や振動を出力し、走行ピッチが上限閾値よりも高くなった場合には、テンポの速い音や振動を出力する等、音や振動のテンポを変えて出力してもよい。
あるいは、走行ピッチが基準範囲外であれば、例えば、「ピッチが低くなっています。歩幅を少し狭くし、ピッチを上げる意識をしましょう。」、「ピッチが高くなっています。歩幅を少し広くし、ピッチを下げる意識をしましょう。」等の、基準範囲内に入るようにするためのアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
走行ピッチの情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の走行ピッチの数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から走行ピッチに応じたテンポまたは長さの音や走行ピッチに応じた音楽を出力してもよい。例えば、走行ピッチの逆数（１歩あたりの時間）を算出し、１歩毎に短い音を出力してもよい。
［ストライド］
ストライドが事前に設定された基準範囲内（下限閾値以上、かつ、上限閾値以下）であるか否かを判定し、ストライドが下限閾値よりも低くなった場合には「ストライドが短くなっています。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力し、ストライドが上限閾値よりも高くなった場合には「ストライドが長くなっています。」等の表示や音声を出力してもよい。あるいは、ストライドが下限閾値よりも低くなった場合には、音出力部１８０や振動部１９０からテンポの遅い音や振動を出力し、ストライドが上限閾値よりも高くなった場合には、テンポの速い音や振動を出力する等、音や振動のテンポを変えて出力してもよい。
あるいは、ストライドが基準範囲外であれば、例えば、「ストライドが短くなっています。歩幅を少し広くし、ストライドを長くする意識をしましょう。」、「ストライドが長くなっています。歩幅を少し狭くし、ストライドを短くする意識をしましょう。」等の、基準範囲内に入るようにするためのアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
ストライドの情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在のストライドの数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０からストライドに応じたテンポまたは長さの音やストライドに応じた音楽を出力してもよい。
［接地時間］
走行中に、接地時間の平均値等が向上した場合には、「ランニング能力が上がりました。このまま継続して練習しましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
接地時間の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の接地時間や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から接地時間に応じたテンポまたは長さの音や接地時間に応じた音楽を出力してもよい。ただし、ユーザーは接地時間の数値を知っても良いか悪いかの判定が難しいので、例えば、事前に決めた閾値を用いて、接地時間の数値が例えば１０段階のいずれのレベルに属するかを判定し、ユーザーの接地時間のレベルを１〜１０でフィードバックしてもよい。
［着地時ブレーキ量１］
着地時ブレーキ量１を事前に設定された閾値と比較し、閾値よりも高くなった場合にはブレーキ量が大きすぎると判定して「ブレーキ量が大きくなっています。」、「腰が落ちた走り方になっている可能性があります。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。あるいは、着地時ブレーキ量１が閾値よりも高くなった場合には、音声以外の音や振動を出力してもよい。
あるいは、着地時ブレーキ量１が閾値よりも高くなった場合には、例えば、「ブレーキ量が大きくなっています。ブレーキ量が大きいと、効率が悪くなり更には怪我の危険性も高まります。」、「腰が落ちた走り方になっている可能性があります。骨盤を意識して、体の真下に着地し、着地時に腰が落ちないように心がけましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
着地時ブレーキ量１の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の着地時ブレーキ量１の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から着地時ブレーキ量１に応じた音量の音を出力してもよい。
［着地時ブレーキ量２］
着地時ブレーキ量１と同様に、着地時ブレーキ量２が閾値よりも高くなった場合に、ブレーキ量が大きすぎることをフィードバックする。あるいは、着地時ブレーキ量２が閾値よりも高くなった場合に、着地時ブレーキ量１と同様のアドバイスをフィードバックしてもよい。着地時ブレーキ量２の情報を出力する場合は、着地時ブレーキ量１と同様に、着地時ブレーキ量２の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、着地時ブレーキ量２に応じた音量の音を出力してもよい。
［真下着地率１］
真下着地率１を事前に設定された閾値と比較し、閾値よりも低くなった場合には真下に着地できていないと判定して「真下着地率が下がっています。」、「真下に着地できていません。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。あるいは、真下着地率１が閾値よりも低くなった場合には、音声以外の音や振動を出力してもよい。
あるいは、真下着地率１が閾値よりも低くなった場合には、例えば、「真下着地率が下がっています。真下着地ができなくなると、ブレーキ量の増加、上下動の増加が起こり、効率の悪い走りになります。背筋は伸ばしてしっかりと腰を入れることを意識しましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
真下着地率１の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の真下着地率１の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から真下着地率１に応じた音量の音を出力してもよい。
［真下着地率２］
真下着地率１と同様に、真下着地率２が閾値よりも低くなった場合に、真下に着地できていないことをフィードバックする。あるいは、真下着地率２が閾値よりも低くなった場合に、真下着地率１と同様のアドバイスをフィードバックしてもよい。真下着地率２の情報を出力する場合は、真下着地率１と同様に、真下着地率２の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、真下着地率２に応じた音量の音を出力してもよい。
［真下着地率３］
真下着地率１と同様に、真下着地率３が閾値よりも低くなった場合に、真下に着地できていないことをフィードバックする。あるいは、真下着地率３が閾値よりも低くなった場合に、真下着地率１と同様のアドバイスをフィードバックしてもよい。真下着地率３の情報を出力する場合は、真下着地率１と同様に、真下着地率３の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、真下着地率３に応じた音量の音を出力してもよい。
［推進力１］
推進力１を事前に設定された閾値と比較し、閾値よりも低くなった場合には推進力が低下したと判定して「推進力が下がっています。」、「蹴りの力が上方向に働いている可能性があります。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。あるいは、推進力１が閾値よりも低くなった場合には、音声以外の音や振動を出力してもよい。
あるいは、推進力１が閾値よりも低くなった場合には、例えば、「蹴りの力が上方向に働いている可能性があります。蹴り上げずに足裏全体で地面を捉えるようなイメージで走ってみてください。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
推進力１の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の推進力１の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から推進力１に応じた音量の音を出力してもよい。
［推進力２］
推進力１と同様に、推進力２が閾値よりも低くなった場合に、推進力が低下したことをフィードバックする。あるいは、推進力２が閾値よりも低くなった場合に、推進力１と同様のアドバイスをフィードバックしてもよい。推進力２の情報を出力する場合は、推進力１と同様に、推進力２の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、推進力２に応じた音量の音を出力してもよい。
［推進効率１］
推進効率１を事前に設定された閾値と比較し、閾値よりも低くなった場合には上下動や左右動が大きすぎると判定して「推進効率が下がっています。」、「上下動、左右動が大きいです。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。あるいは、推進力１が閾値よりも低くなった場合には、音声以外の音や振動を出力してもよい。
あるいは、推進効率１が閾値よりも低くなった場合には、例えば、「上下動、左右動が大きいです。蹴り上げすぎると上にはねるようなフォームになってしまい、ふくらはぎなどの負担が大きくなるので、足裏全体で地面を捉えるようなイメージで走ってください。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
推進効率１の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の推進効率１の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から推進効率１に応じた音量の音を出力してもよい。ただし、ユーザーは推進効率１の数値を知っても良いか悪いかの判定が難しいので、例えば、現在のユーザーの推進効率１に対応する向きの表示と理想の推進効率１（４５度程度）に対応する向きの表示とを重ねて表示してもよい（あるいは、並べて表示してもよい）。
［推進効率２］
推進効率１と同様に、推進効率２が閾値よりも低くなった場合に、上下動や左右動が大きすぎることをフィードバックする。あるいは、推進効率２が閾値よりも低くなった場合に、推進効率１と同様のアドバイスをフィードバックしてもよい。推進効率２の情報を出力する場合は、推進効率１と同様に、推進効率２の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、推進効率２に応じた音量の音を出力してもよい。
［推進効率３］
推進効率１と同様に、推進効率３が閾値よりも低くなった場合に、上下動や左右動が大きすぎることをフィードバックする。あるいは、推進効率３が閾値よりも低くなった場合に、推進効率１と同様のアドバイスをフィードバックしてもよい。推進効率３の情報を出力する場合は、推進効率１と同様に、推進効率３の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、推進効率３に応じた音量の音を出力してもよい。
［推進効率４］
推進効率１と同様に、推進効率４が閾値よりも低くなった場合に、上下動や左右動が大きすぎることをフィードバックする。あるいは、推進効率４が閾値よりも低くなった場合に、推進効率１と同様のアドバイスをフィードバックしてもよい。推進効率４の情報を出力する場合は、推進効率１と同様に、推進効率４の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、推進効率４に応じた音量の音を出力してもよい。
［エネルギー消費量］
エネルギー消費量を事前に設定された閾値と比較し、閾値よりも高くなった場合には無駄なエネルギー消費が大きすぎると判定して「１歩にかかるエネルギー消費量が大きくなっています。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。あるいは、エネルギー消費量が閾値よりも高くなった場合には、音声以外の音や振動を出力してもよい。
あるいは、エネルギー消費量が閾値よりも高くなった場合には、例えば、「１歩にかかるエネルギー消費量が大きくなっています。効率的な走りをすることで、無駄なエネルギー消費を抑えましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
エネルギー消費量の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在までのエネルギー消費量の数値を表示してもよいし、音出力部１８０からエネルギー消費量に応じた音量の音を出力してもよい。
［着地衝撃］
着地衝撃を事前に設定された閾値と比較し、閾値よりも高くなった場合には無駄な着地衝撃が大きすぎると判定して「着地衝撃が大きいです。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。あるいは、着地衝撃が閾値よりも高くなった場合には、音声以外の音や振動を出力してもよい。
あるいは、着地衝撃が閾値よりも高くなった場合には、例えば、「着地衝撃が大きいです。衝撃が累積されると怪我につながる危険性があります。上下動を抑えた走り、体の真下に着地するよう心掛けて走りましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
着地衝撃の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の着地衝撃の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から着地衝撃に応じた音量の音を出力してもよい。
［ランニング能力］
走行中に、ランニング能力の平均値等が向上した場合には、「ランニング能力が上がりました。このまま継続して練習しましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
ランニング能力の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在のランニング能力や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０からランニング能力に応じた音量の音を出力してもよい。ただし、ユーザーはランニング能力の数値を知っても良いか悪いかの判定が難しいので、例えば、事前に決めた閾値を用いて、ランニング能力の数値が例えば１０段階のいずれのレベルに属するかを判定し、ユーザーのランニング能力のレベルを１〜１０でフィードバックしてもよい。
［前傾角］
前傾角が事前に設定された基準範囲内（下限閾値以上、かつ、上限閾値以下）であるか否かを判定し、前傾角が下限閾値よりも低くなった場合には「後傾の走り方になっています。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力し、前傾角が上限閾値よりも高くなった場合には「前傾しすぎています。」等の表示や音声を出力してもよい。あるいは、前傾角が下限閾値よりも低くなった場合には、音出力部１８０や振動部１９０か
ら音量の小さい音や振動量の小さい振動を出力し、前傾角が上限閾値よりも高くなった場合には、音量の大きい音や振動量の大きい振動を出力する等、音量や振動量を変えて出力してもよい。
あるいは、前傾角が基準範囲外であれば、例えば、「後傾の走り方になっています。猫背気味になっている可能性があります。骨盤の上にまっすぐ上体を乗せる、踏み出した足に重心を乗せることを意識しましょう。」等の、基準範囲内に入るようにするためのアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
前傾角の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の前傾角の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から前傾角に応じた音量の音を出力してもよい。ただし、ユーザーは前傾角の数値を知っても良いか悪いかの判定が難しいので、例えば、現在のユーザーの姿勢を表す画像と理想の姿勢（５度〜１０度程度前傾した姿勢）を表す画像とを重ねて表示してもよい（あるいは、並べて表示してもよい）。
［タイミング一致度］
タイミング一致度が事前に設定された基準範囲内（下限閾値以上、かつ、上限閾値以下）であるか否かを判定し、タイミング一致度が基準範囲外となった場合には、基準範囲外であることを示す表示や音声を出力してもよい。あるいは、タイミング一致度が基準範囲外となった場合には、音出力部１８０や振動部１９０から音量や振動量を変えて出力してもよい。
あるいは、タイミング一致度が基準範囲外であれば、基準範囲内に入るようにするためのアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
一例として、腰回転のタイミングと蹴り出しのタイミングとのタイミング一致度についてすると、例えば、現在の腰回転のタイミングと蹴り出しのタイミングとの差の数値（正又は負の数値）や数歩分の平均値を表示してもよいし、当該差の数値に応じた音量の音を出力してもよい。あるいは、腰回転のタイミングと蹴り出しのタイミングとの差が上限閾値よりも高くなった場合には、脚が流れている走り方と判定し、「脚が流れている走り方になっています。」等の表示や音声を出力してもよい。あるいは、腰回転のタイミングと蹴り出しのタイミングとの差が上限閾値よりも高くなった場合には、例えば、「脚が流れている走り方になっています。膝から下の力を使う走りになり、ふくらはぎがすぐ疲れてくる可能性があります。蹴り出し後の脚の引きを早くする意識を持ちましょう。」等のアドバイスの表示や音声を出力してもよい。
タイミング一致度の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在のタイミング一致度の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０からタイミング一致度に応じた音量の音を出力してもよい。
［エネルギー損失］
エネルギー損失を事前に設定された閾値と比較し、閾値よりも高くなった場合には無駄なエネルギー消費が大きすぎると判定して「１歩にかかるエネルギー消費量が大きくなっています。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。あるいは、エネルギー損失が閾値よりも高くなった場合には、音声以外の音や振動を出力してもよい。
あるいは、エネルギー損失が閾値よりも高くなった場合には、例えば、「１歩にかかるエネルギー消費量が大きくなっています。効率的な走りをすることで、無駄なエネルギー消費を抑えましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０
から出力してもよい。
エネルギー損失の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在のエネルギー損失の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０からエネルギー損失に応じた音量の音を出力してもよい。
［エネルギー効率］
エネルギー損失と同様に、エネルギー効率の数値をフィードバックし、あるいは、エネルギー効率が閾値よりも高くなった場合に、無駄なエネルギー消費が大きすぎることをフィードバックする。あるいは、エネルギー損失が閾値よりも高くなった場合に、エネルギー損失と同様のアドバイスをフィードバックしてもよい。エネルギー効率の情報を出力する場合は、エネルギー損失と同様に、エネルギー効率の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、エネルギー効率に応じた音量の音を出力してもよい。
［体への負担］
体への負担を事前に設定された閾値と比較し、閾値よりも高くなった場合には体への負担が大きすぎると判定して「体への負担が大きくなってきています。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。あるいは、体への負担が閾値よりも高くなった場合には、音声以外の音や振動を出力してもよい。
あるいは、体への負担が閾値よりも高くなった場合には、例えば、「体への負担が大きくなってきています。休息を挟みましょう。負担が重なると怪我につながる危険性があります。上下動を抑えた走り、体の真下に着地するよう心掛けて走りましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
体への負担の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在までの体への負担（蓄積ダメージ）の数値を表示してもよいし、音出力部１８０から体への負担に応じた音量の音を出力してもよい。
［左右差率］
上記の各項目について、左右差率が事前に設定された基準範囲内（下限閾値（例えば７０％）以上、かつ、上限閾値（例えば、１３０％）以下）であるか否かを判定し、左右差率が基準範囲外になった場合には「左右バランスが悪いです。」等の表示や音声を表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
あるいは、左右差率が基準範囲外であれば、例えば、「左右バランスが悪いと、怪我の原因になります。左右差を抑えるために、ストレッチで均等な柔軟性を得たり、体幹の筋肉や中臀筋を鍛えましょう。」等のアドバイスの表示や音声を、表示部１７０や音出力部１８０から出力してもよい。
左右差率の情報を出力する場合は、例えば、表示部１７０に現在の左右差率の数値や数歩分の平均値を表示してもよいし、音出力部１８０から左右差率に応じた音量の音を出力してもよい。
１−９−５．表示例
図３４（Ａ）及び図３４（Ｂ）に、ユーザーの走行中に腕時計型の表示装置３の表示部１７０に表示される画面の一例を示す。図３４（Ａ）の例では、表示部１７０に「前傾角」、「真下着地率」及び「推進効率」の各数値が表示されている。また、図３４（Ｂ）の例では、横軸を走行開始からの時間、縦軸を「走行速度」、「走行ピッチ」、「着地時ブレーキ量」及び「ストライド」の各項目の数値とする時系列グラフが表示されている。図
３４（Ａ）の各項目の数値や図３４（Ｂ）の各項目のグラフは、ユーザーの走行中にリアルタイムに更新される。ユーザーの操作に応じて、他の項目の数値が表示されてもよいし、グラフがスクロールしてもよい。図３４（Ａ）の画面や図３４（Ｂ）の画面で表示される項目は、所定の条件を満たした項目（例えば、基準範囲内の項目、あるいは、基準項目外の項目）であってもよいし、音などで通知している項目であってもよいし、ユーザーが予め指定した項目であってもよい。また、図３４（Ａ）のような項目の数値を表示する画面と図３４（Ｂ）のようなグラフを表示する画面は、ユーザーの入力操作で切り替え可能であってもよい。
ユーザーは、図３４（Ａ）や図３４（Ｂ）のような画面を見ながら走行することで、現在の走行状態を確認し、例えば、各項目の数値が良くなるような走り方や数値の悪い項目が改善されるような走り方を意識しながら、あるいは、疲労状態を客観的に認識しながら走行を続けることができる。
１−１０．走行後のフィードバック
１−１０−１．フィードバックする情報
走行分析部２９０は、走行後出力情報として、運動情報生成部２７０がユーザーの走行中に生成した各種運動情報の一部又は全部を出力する。すなわち、複数の運動情報のうち、ユーザーの走行中に出力しなかった運動情報、あるいは、ユーザーの走行中に出力した運動情報をユーザーの走行終了後にフィードバックする。また、走行分析部２９０は、複数の運動情報を用いてユーザーの走行終了後に生成した情報を出力する。例えば、ユーザーの走行成績を向上させるためのアドバイス又はユーザーの走行状態を改善するためのアドバイスに関する情報をユーザーの走行後にフィードバックする。具体的には、本実施形態では、ユーザーの選択操作により、走行後出力情報として全体分析情報、詳細分析情報及び比較分析情報のいずれかが選択される。
１−１０−２．フィードバックするタイミング
走行分析部２９０は、ユーザーの走行後にユーザーの入力操作に応じて走行後出力情報を出力する。具体的には、ユーザーが分析したい走行を過去の走行履歴から選択すると、走行分析部２９０は、全体分析モードに移行し、ユーザーが選択した走行の全体分析を行って全体分析情報を生成し、走行後出力情報として出力する。また、ユーザーが詳細分析の選択操作を行うと、走行分析部２９０は、詳細分析モードに移行し、その後のユーザーの操作に応じた詳細分析を行って詳細分析情報を生成し、走行後出力情報として出力する。また、ユーザーが比較分析の選択操作を行うと、走行分析部２９０は、比較分析モードに移行し、その後のユーザーの操作に応じた比較分析を行って比較分析情報を生成し、走行後出力情報として出力する。また、詳細分析モードや比較分析モードにおいて、ユーザーが全体分析の選択操作を行うと、走行分析部２９０は、全体分析モードに移行し、走行後出力情報として全体分析情報を出力する。なお、走行分析部２９０は、過去に生成した全体分析情報、詳細分析情報及び比較分析情報を、例えばＦＩＦＯ（First-In First-Out）方式で記憶部３０に記憶させ、全体分析、詳細分析又は比較分析を行うときにその分析結果の情報が記憶部３０に記憶されている場合には、改めて各分析を行わずに記憶部３０に記憶されている分析情報を読み出して出力してもよい。
１−１０−３．フィードバックする方法
走行分析部２９０が出力する走行後出力情報を、表示装置３の表示部１７０に画面表示してユーザーにフィードバックしてもよい。あるいは、ユーザーの走行の評価やアドバイスを表示装置３の音出力部１８０から音声でフィードバックしてもよい。
１−１０−４．表示例
［全体分析画面］
図３５及び図３６に、表示装置３の表示部１７０に表示される全体分析情報の画面（全体分析画面）の一例を示す。例えば、図３５が１ページ目の画面であり、図３６が２ページ目の画面である。ユーザーは、画面のスクロール操作等を行って、図３５の画面又は図３６の画面を選択して表示部１７０に表示させることができる。
図３５の例では、全体分析画面４１０（１ページ目）には、ユーザーが事前に登録したユーザー画像４１１及びユーザー名４１２、ユーザーが選択した過去の走行の分析結果を表示するサマリー画像４１３、スタートからゴールまでの走行軌跡を表示する走行軌跡画像４１４、ユーザーが選択した項目の項目名４１５及びその時系列データ４１６、詳細分析ボタン４１７及び比較分析ボタン４１８が含まれている。
サマリー画像４１３には、ユーザーが選択した過去の走行が行われた日付、この走行における、「走行距離」、「走行時間」、「（スタートとゴールとの）標高差」、「平均ピッチ（走行ピッチの平均値）」、「平均ストライド（ストライドの平均値）」、「ランニング能力」、「平均真下着地率（真下着地率の平均値）」、「平均推進効率（進効率の平均値）」、「タイミング一致度」、「平均接地時間（接地時間の平均値）」、「消費エネルギー」、「平均エネルギー損失（エネルギー損失の平均値）」、「平均エネルギー効率（エネルギー効率の平均値）」、「平均左右バランス（左右差率の平均値）」及び「蓄積ダメージ（体への負担）」の各数値が含まれている。なお、走行後分析の起動時には、記憶部３０に記憶されている最新の走行データの全体分析画面が表示されるようにしてもよい。
また、サマリー画像４１３には、数値が基準値よりも良い項目の横に所定のマーク４１９が付される。図３５の例では、「ランニング能力」、「平均真下着地率」、「平均エネルギー損失」、「平均左右バランス」にマーク４１９が付されている。なお、数値が基準値よりも悪い項目や改善率が基準値よりも高い項目あるいは低い項目に所定のマークを付してもよい。
走行軌跡画像４１４は、ユーザーが選択した過去の走行（サマリー画像４１３に対応する走行）における、スタート地点からゴール地点までの走行軌跡を表示する画像である。
項目名４１５は、サマリー画像４１３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、時系列データ４１６は項目名４１５で示される項目の数値を時系列にグラフ化したものである。図３５の例では、「平均エネルギー効率」が選択され、横軸を走行日、縦軸を平均エネルギー効率の数値とする時系列グラフが表示されている。そして、ユーザーが時系列データ４１６の横軸のいずれかの日付を選択すると、サマリー画像４１３には、選択した日付の走行の分析結果が表示される。
詳細分析ボタン４１７は、全体分析モードから詳細分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが詳細分析ボタン４１７の選択操作（押下操作）を行うと詳細分析モードに移行し、詳細分析画面が表示される。
比較分析ボタン４１８は、全体分析モードから比較分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが比較分析ボタン４１８の選択操作（押下操作）を行うと比較分析モードに移行し、比較分析画面が表示される。
図３６の例では、全体分析画面４２０（２ページ目）には、ユーザーが過去に行った走行の履歴が表示される。図３６の例では、全体分析画面４２０としてカレンダー画像が表示され、今日の日付（２０１４年３月２４日）が太枠で示され、ユーザーが走行を行った日には走行距離と走行時間が表記されている。また、各週の走行距離の合計値と走行時間
の合計値も右端の欄に表記されている。ユーザーが全体分析画面４２０において過去のいずれかの走行を選択すると、図３５に示した全体分析画面４１０はユーザーが選択した日付の全体分析の結果を表示する画面に変わる。
ユーザーは、図３５や図３６に示した全体分析画面を見て、過去に行った走行の成績を確認することで、自己の走り方の長所や短所を認識し、次回以降の走行において、走行成績を向上させるための走り方や走行状態を改善するための走り方を練習することができる。
［詳細分析画面］
図３７、図３８及び図３９に、表示装置３の表示部１７０に表示される詳細分析情報の画面（詳細分析画面）の一例を示す。詳細分析画面は、全体分析画面よりも詳細な情報を提示できることが好ましい。例えば、全体分析画面よりも多い項目の情報を提示できるようにしてもよい。あるいは、１ページに表示する項目を全体分析画面よりも少なくし、より細かい時間間隔、より細かい数値などを表示することとしてもよい。例えば、図３７が１ページ目の画面、図３８が２ページ目の画面、図３９が３ページ目の画面である。ユーザーは、画面のスクロール操作等を行って、図３７の画面、図３８の画面又は図３９の画面を選択して表示部１７０に表示させることができる。
図３７の例では、詳細分析画面４３０（１ページ目）には、ユーザーが事前に登録したユーザー画像４３１及びユーザー名４３２、ユーザーが選択した過去の走行におけるユーザーが選択した時刻の分析結果を表示するサマリー画像４３３、スタートからゴールまでの走行軌跡を表示する走行軌跡画像４３４、ユーザーが選択した項目の項目名４３５及びその時系列データ４３６、全体分析ボタン４３７及び比較分析ボタン４３８が含まれている。
サマリー画像４３３には、ユーザーが選択した過去の走行が行われた日付、この走行におけるユーザーが選択した時刻（スタートしてからの時刻）における、「（スタートから選択した時刻までの）走行距離」、「（スタートから選択した時刻までの）走行時間」、「走行速度」、「（スタート地点と選択した時刻における走行位置との）標高差」、「走行ピッチ」、「ストライド」、「ランニング能力」、「真下着地率」、「推進効率」、「タイミング一致度」、「着地時ブレーキ量」、「接地時間」、「消費エネルギー」、「エネルギー損失」、「エネルギー効率」、「左右バランス（左右差率）」及び「着地衝撃」の各数値が含まれている。
走行軌跡画像４３４は、ユーザーが選択した過去の走行（サマリー画像４３３に対応する走行）における、スタート地点からゴール地点までの走行軌跡を表示する画像であり、ユーザーが選択した時刻における走行位置が所定のマーク４３９ｂで示されている。
項目名４３５は、サマリー画像４３３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、時系列データ４３６は項目名４３５で示される項目の数値を時系列にグラフ化したものである。図３７の例では、「走行速度」、「着地時ブレーキ量」、「走行ピッチ」、「ストライド」が選択され、横軸を走行開始からの時間、縦軸をこれらの各項目の数値とする時系列グラフが表示されている。また、時系列データ４３６には、左右方向に移動可能なスライドバー４３９ａが表示されており、ユーザーはスライドバー４３９ａを移動することで走行開始からの時刻を選択することができる。そして、スライドバー４３９ａの位置（ユーザーが選択した時刻）と連動して、サマリー画像４３３の各項目の数値や走行軌跡画像４３４の走行位置のマーク４３９ｂの位置が変化する。
全体分析ボタン４３７は、詳細分析モードから全体分析モードに移行するためのボタン
であり、ユーザーが全体分析ボタン４３７の選択操作（押下操作）を行うと全体分析モードに移行し、全体分析画面が表示される。
比較分析ボタン４３８は、詳細分析モードから比較分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが比較分析ボタン４３８の選択操作（押下操作）を行うと比較分析モードに移行し、比較分析画面が表示される。
図３８の例では、詳細分析画面４４０（２ページ目）には、ユーザーが選択した走行のアニメーション画像４４１及び４４２、メッセージ画像４４３、ユーザーが選択した項目の項目名４４４、項目名４４４の右足と左足の各数値を時系列に示す折れ線グラフ４４５及びヒストグラム４４６が含まれている。
アニメーション画像４４１はユーザーを側面から見たアニメーション画像であり、アニメーション画像４４２はユーザーを正面から見たアニメーション画像である。アニメーション画像４４１には、ユーザーの推進力や蹴り出し角度と理想的な推進力や蹴り出し角度との比較表示も含まれている。同様に、アニメーション画像４４２には、ユーザーの傾き角度と理想的な傾き角度との比較表示も含まれている。
メッセージ画像４４３には、ユーザーの走行結果に対する評価情報や走行成績を向上させるためのメッセージ等が表示される。図３８の例では、「推進効率が低いです。上下動、左右動が大きい可能性があります。蹴り上げすぎると上にはねるようなフォームになってしまい、ふくらはぎなどの負担が大きくなるので、足裏全体で地面を捉えるようなイメージで走ってください。」という評価及びアドバイスのメッセージが表示されている。
項目名４４４は、図３７に示したサマリー画像４３３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、折れ線グラフ４４５及びヒストグラム４４６は項目名４４４で示される項目の右足と左足の各数値を並べて時系列にグラフ化したものである。図３８の例では、「着地時ブレーキ量」が選択され、横軸を走行開始からの時間、縦軸を着地時ブレーキ量の左右足の数値とする折れ線グラフ４４５、及び、横軸を着地時ブレーキ量、縦軸を頻度とし、左右足を色分けして示すヒストグラム４４６が表示されている。
図３９の例では、詳細分析画面４５０（３ページ目）には、ユーザーが選択した走行の分析結果に基づくメッセージ画像４５１、４５２及び４５３が含まれている。
図３９の例では、メッセージ画像４５１は、「着地により効率が○％低下しています。蹴りだし時に上下動方向へ無駄な跳躍が発生し効率が○％低下しています。蹴りだしの力に左右差が○％あります。」という評価やアドバイスのメッセージを表示している。また、メッセージ画像４５２は、「無駄な動きにより一歩で約３ｃｍずつ遅くなっています。改善することにより、フルマラソンで約３分速くなります。」というタイム短縮効果を得るためのアドバイスのメッセージを表示している。また、メッセージ画像４５３は、「ランニング後半に真下着地率が悪くなる傾向があります。持久力を高めるためにＬＳＤトレーニングをしましょう。」という指導のメッセージを表示している。
ユーザーは、図３７〜図３９に示した詳細分析画面を見て、過去に行った走行の詳細やアドバイス等を確認することで、自己の走り方の長所や短所を認識し、次回以降の走行において、走行成績を向上させるための走り方や走行状態を改善するための走り方を練習することができる。
［比較分析画面］
図４０に、表示装置３の表示部１７０に表示される比較分析情報の画面（比較分析画面
）の一例を示す。
図４０の例では、比較分析画面４６０には、ユーザーが事前に登録したユーザー画像４６１及びユーザー名４６２、ユーザーが選択した過去の走行の分析結果を表示するサマリー画像４６３、他人の過去の走行の分析結果を表示するサマリー画像４６４、ユーザーが選択した項目の項目名４６５及びその時系列データ４６６、全体分析ボタン４６７及び詳細分析ボタン４６８が含まれている。
サマリー画像４６３には、ユーザーが選択した過去の走行が行われた日付、この走行における、「走行距離」、「走行時間」、「（スタートとゴールとの）標高差」、「平均ピッチ（走行ピッチの平均値）」、「平均ストライド（ストライドの平均値）」、「ランニング能力」、「平均真下着地率（真下着地率の平均値）」、「平均推進効率（進効率の平均値）」、「タイミング一致度」、「平均接地時間（接地時間の平均値）」、「消費エネルギー」、「平均エネルギー損失（エネルギー損失の平均値）」、「平均エネルギー効率（エネルギー効率の平均値）」、「平均左右バランス（左右差率の平均値）」及び「蓄積ダメージ（体への負担）」の各数値が含まれている。
また、サマリー画像４６３には、数値が基準値よりも良い項目の横に所定のマーク４６９が付される。図４０の例では、「平均真下着地率」、「平均エネルギー損失」、「平均左右バランス」にマーク４６９が付されている。なお、数値が基準値よりも悪い項目や改善率が基準値よりも高い項目あるいは低い項目に所定のマークを付してもよい。
サマリー画像４６４には、他人の過去の走行が行われた日付及びサマリー画像４６３に含まれる項目と同じ項目の各数値が含まれている。また、図４０では、他人のユーザー名とユーザー画像がサマリー画像４６４の近傍に表示されている。
項目名４６５は、サマリー画像４６３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、時系列データ４６６は項目名４６５で示される項目の数値を時系列にグラフ化したものである。図４０の例では、「平均エネルギー効率」が選択され、横軸を走行日、縦軸をユーザーと他人の平均エネルギー効率の各数値とする時系列グラフが表示されている。そして、ユーザーが時系列データ４６６の横軸のいずれかの日付を選択すると、サマリー画像４６３及びサマリー画像４６４には、選択した日付のユーザー及び他人の走行（選択した日付の走行がなければ、例えばその直近の走行）の分析結果が表示される。
全体分析ボタン４６７は、比較分析モードから全体分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが全体分析ボタン４６７の選択操作（押下操作）を行うと全体分析モードに移行し、全体分析画面が表示される。
詳細分析ボタン４６８は、比較分析モードから詳細分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが詳細分析ボタン４６８の選択操作（押下操作）を行うと詳細分析モードに移行し、詳細分析画面が表示される。
ユーザーは、図４０に示した比較分析画面を見て、過去に行った走行成績と他人の走行成績との比較結果を確認することで、自己の走り方の長所や短所を認識し、次回以降の走行において、走行成績を向上させるための走り方や走行状態を改善するための走り方を練習することができる。
１−１１．運動解析システムの用途例
ユーザーは、以下に例示するような用途に本実施形態の運動解析システム１を使用することができる。
［走行中の用途例］
ユーザーは、走行ピッチやストライドを走行開始から時系列で表示させ、走行ピッチやストライドが走行開始からどのように変化しているかを確認しながら走行練習を行う。
また、ユーザーは、着地時ブレーキ量又は真下着地率を走行開始から時系列で表示させ、着地時ブレーキ量又は真下着地率が走行開始からどのように変化しているかを確認しながら走行練習を行う。
また、ユーザーは、推進力又は推進効率を走行開始から時系列で表示させ、推進力又は推進効率が走行開始からどのように変化しているかを確認しながら走行練習を行う。
また、ユーザーは、ランニング能力を走行開始から時系列で表示させ、ランニング能力が走行開始からどれくらい変化しているかを見ながら走行練習を行う。
また、ユーザーは、前傾角を走行開始から時系列で表示させ、前傾角が理想値に対して走行開始からどのように変化しているかを確認しながら走行練習を行う。
また、ユーザーは、腰回転のタイミング一致度を走行開始から時系列で表示させ、腰回転のタイミングが理想的なタイミングに対して走行開始からどのように変化しているかを確認しながら走行練習を行う。
また、ユーザーは、エネルギー消費量、エネルギー損失、エネルギー効率、着地衝撃又は左右差率を走行開始から時系列で表示させ、１歩にかかるエネルギー消費量、１歩にかかるエネルギー損失、１歩にかかるエネルギー効率、着地衝撃又は左右差率がどれくらい変化しているかを見て走行の参考にする。また、ユーザーは、蓄積ダメージ（体への負担）を表示させ、走行開始からの蓄積ダメージ（体への負担）を見て休息のタイミングを決定する。
［走行後の用途例］
ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行における平均ピッチや平均ストライドを日付順に時系列で表示させ、理想的な走行ピッチやストライドに対してどうなっているかなどの経過を確認し、走行練習の参考にする。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行における走行ピッチやストライドを走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、１回の走行中に走行ピッチやストライドがどのように変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
また、ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行における平均着地時ブレーキ量及び平均真下着地率を日付順に時系列で表示させ、着地時ブレーキ量や真下着地率が理想値に対してどのように変化しているか、真下着地率の改善により着地時ブレーキ量が減少しているかなどの経過を確認し、走行練習の参考にする。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行における着地時ブレーキ量及び真下着地率を走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、１回の走行中に着地時ブレーキ量や真下着地率がどれくらいに変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
また、ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行における平均推進力及び平均推進効率を日付順に時系列で表示させ、推進力や推進効率が理想値に対してどのように変化しているか、推進効率の改善により推進力が増加しているかなどの経過を確認し、走行練習の参考にする。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行における推進力及び推進効率を走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、
１回の走行中に推進力や推進効率がどれくらいに変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
また、ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行におけるランニング能力を日付順に時系列で表示させ、過去からのランニング能力の経過を見て能力が向上していることを楽しむ。あるいは、ユーザーは、比較分析画面を選択し、過去の走行における自分と友達のランニング能力を時系列で表示させ、比較して楽しむ。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行におけるランニング能力を走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、１回の走行中にランニング能力がどれくらいに変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
また、ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行における平均前傾角を日付順に時系列で表示させ、理想的な前傾角に対してどうなっているかなどの経過を確認し、走行練習の参考にする。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行における前傾角を走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、１回の走行中に前回角がどのように変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
また、ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行における腰回転のタイミング一致度を日付順に時系列で表示させ、理想的なタイミングに対してどうなっているかなどの経過を確認し、走行練習の参考にする。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行における腰回転のタイミング一致度を走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、１回の走行中にタイミング一致度がどのように変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
また、ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行におけるエネルギー消費、平均エネルギー損失又は平均エネルギー効率及び平均真下着地率又は平均推進効率を日付順に時系列で表示させ、エネルギー消費量、エネルギー損失又はエネルギー効率を真下着地率又は推進効率と比較しながら、効率的な走り方ができているかを確認する。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行におけるエネルギー消費量、エネルギー損失又はエネルギー効率を走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、１回の走行中に１歩にかかるエネルギー消費量、１歩にかかるエネルギー損失又は１歩にかかるエネルギー効率がどれくらいに変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
また、ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行における着地衝撃及び平均真下着地率又は平均推進効率を日付順に時系列で表示させ、着地衝撃を真下着地率又は推進効率と比較しながら、怪我の危険性が下がっているかを確認する。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行における着地衝撃を走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、１回の走行中に着地衝撃がどれくらいに変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
また、ユーザーは、全体分析画面を選択し、過去の複数回の走行における平均左右差率（平均左右バランス）を日付順に時系列で表示させ、過去から左右差率がどれくらい向上しているかなどの経過を見て楽しむ。あるいは、ユーザーは、詳細分析画面を選択し、過去のいずれか１回の走行における左右差率を走行開始からの時刻順に時系列で表示させ、１回の走行中に左右差率がどのように変化しているかを確認し、走行練習の参考にする。
１−１２．処理の手順
図４１は、ユーザーの走行中に第１実施形態における運動解析装置２の処理部２０が行う運動解析処理の手順の一例（運動解析方法の一例）を示すフローチャート図である。運
動解析装置２（コンピューターの一例）の処理部２０は、記憶部３０に記憶されている運動解析プログラム３００を実行することにより、図４１のフローチャートの手順で運動解析処理を実行する。
図４１に示すように、処理部２０は、計測スタートのコマンドを受信するまで待機し（Ｓ１０のＮ）、計測スタートのコマンドを受信した場合（Ｓ１０のＹ）、まず、ユーザーが静止しているものとして、慣性計測ユニット１０が計測したセンシングデータ、及び、ＧＰＳデータを用いて、初期姿勢、初期位置、初期バイアスを計算する（Ｓ２０）。
次に、処理部２０は、慣性計測ユニット１０からセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータをセンシングデータテーブル３１０に付加する（Ｓ３０）。
次に、処理部２０は、慣性航法演算処理を行い、各種の情報を含む演算データを生成する（Ｓ４０）。この慣性航法演算処理の手順の一例は後述する。
次に、処理部２０は、Ｓ４０で生成した演算データを用いて運動解析情報生成処理を行って運動解析情報及び走行中出力情報を生成し、走行中出力情報を表示装置３に送信する（Ｓ５０）。この運動解析情報生成処理の手順の一例は後述する。表示装置３に送信された走行中出力情報は、ユーザーの走行中にリアルタイムにフィードバックされる。なお、本明細書において「リアルタイム」とは、処理対象の情報が取得されたタイミングで処理を開始することを意味する。したがって、情報の取得から処理完了までにある程度の時間差がある場合も含む。
そして、処理部２０は、計測ストップのコマンドを受信するまで（Ｓ６０のＮ及びＳ７０のＮ）、前回センシングデータを取得してからサンプリング周期Δｔが経過する毎に（Ｓ６０のＹ）、Ｓ３０以降の処理を繰り返す。処理部２０は、計測ストップのコマンドを受信すると（Ｓ７０のＹ）、走行分析処理の開始を指示する走行分析開始コマンドを受信するまで待機する（Ｓ８０のＮ）。
処理部２０は、走行分析開始コマンドを受信すると（Ｓ８０のＹ）、Ｓ５０で生成した運動解析情報や過去の走行中に生成して記憶部３０に記憶した運動解析情報を用いて、ユーザーの過去の走行に対する走行分析処理を行い、分析結果の情報を表示装置３又はその他の情報機器に送信する（Ｓ９０）。この走行分析処理の手順の一例は後述する。処理部２０は、走行分析処理を終了すると、運動解析処理を終了する。
図４２は、第１実施形態における慣性航法演算処理（図４１のＳ４０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（慣性航法演算部２２）は、記憶部３０に記憶されている慣性航法演算プログラム３０２を実行することにより、図４２のフローチャートの手順で慣性航法演算処理を実行する。
図４２に示すように、まず、処理部２０は、図４１のＳ２０で算出した初期バイアスを用いて（Ｓ１５０で加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを推定した後は、加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを用いて）、図４１のＳ３０で取得したセンシングデータに含まれる加速度と角速度からバイアスを除去して補正し、補正した加速度と角速度によりセンシングデータテーブル３１０を更新する（Ｓ１００）。
次に、処理部２０は、Ｓ１００で補正したセンシングデータを積分して速度、位置及び姿勢角を計算し、計算した速度、位置及び姿勢角を含む算出データを算出データテーブル３４０に付加する（Ｓ１１０）。
次に、処理部２０は、走行検出処理を行う（Ｓ１２０）。この走行検出処理の手順の一例は後述する。
次に、処理部２０は、走行検出処理（Ｓ１２０）により走行周期を検出した場合（Ｓ１３０のＹ）、走行ピッチ及びストライドを計算する（Ｓ１４０）。また、処理部２０は、走行周期を検出しなかった場合は（Ｓ１３０のＮ）、Ｓ１４０の処理を行わない。
次に、処理部２０は、誤差推定処理を行い、速度誤差δｖｅ、姿勢角誤差εｅ、加速度バイアスｂａ、角速度バイアスｂω及び位置誤差δｐｅを推定する（Ｓ１５０）。
次に、処理部２０は、Ｓ１５０で推定した速度誤差δｖｅ、姿勢角誤差εｅ及び位置誤差δｐｅを用いて、速度、位置及び姿勢角をそれぞれ補正し、補正した速度、位置及び姿勢角により算出データテーブル３４０を更新する（Ｓ１６０）。また、処理部２０は、Ｓ１６０で補正した速度を積分し、ｅフレームの距離を計算する（Ｓ１７０）。
次に、処理部２０は、センシングデータテーブル３１０に記憶されているセンシングデータ（ｂフレームの加速度及び角速度）、算出データテーブル３４０に記憶されている算出データ（ｅフレームの速度、位置及び姿勢角）及びＳ１７０で算出したｅフレームの距離を、それぞれ、ｍフレームの加速度、角速度、速度、位置、姿勢角及び距離に座標変換する（Ｓ１８０）。
そして、処理部２０は、Ｓ１８０で座標変換した後のｍフレームの加速度、角速度、速度、位置、姿勢角及び距離、Ｓ１４０で算出したストライド及び走行ピッチを含む演算データを生成する（Ｓ１９０）。処理部２０は、図４１のＳ３０でセンシングデータを取得する毎に、この慣性航法演算処理（Ｓ１００〜Ｓ１９０の処理）を行う。
図４３は、走行検出処理（図４２のＳ１２０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（走行検出部２４２）は、図４３のフローチャートの手順で走行検出処理を実行する。
図４３に示すように、処理部２０は、図４２のＳ１００で補正した加速度に含まれるｚ軸加速度をローパスフィルター処理し（Ｓ２００）、ノイズを除去する。
次に、処理部２０は、Ｓ２００でローパスフィルター処理したｚ軸加速度が閾値以上かつ極大値の場合（Ｓ２１０のＹ）、このタイミングで走行周期を検出する（Ｓ２２０）。
そして、処理部２０は、左右足フラグがオンであれば（Ｓ２３０のＹ）、左右足フラグをオフし（Ｓ２４０）、左右足フラグがオンでなければ（Ｓ２３０のＮ）、左右足フラグをオンし（Ｓ２５０）、走行検出処理を終了する。処理部２０は、ｚ軸加速度が閾値未満か極大値でなければ（Ｓ２１０のＮ）、Ｓ２２０以降の処理を行わずに走行検出処理を終了する。
図４４は、運動解析情報生成処理（図４１のＳ５０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（運動解析部２４）は、記憶部３０に記憶されている運動解析情報生成プログラム３０４を実行することにより、図４４のフローチャートの手順で運動解析情報生成処理を実行する。
図４４に示すように、まず、処理部２０は、図４１のＳ４０の慣性航法演算処理で生成した演算データを用いて、基本情報の各項目を算出する（Ｓ３００）。また、処理部２０は、演算データを用いて、走行軌跡を算出し、走行軌跡情報を生成する（Ｓ３１０）。
次に、処理部２０は、演算データを用いて、ユーザーの走行運動における特徴点（着地、踏込、離地等）の検出処理を行う（Ｓ３２０）。
処理部２０は、Ｓ３２０の処理で特徴点を検出した場合（Ｓ３３０のＹ）、特徴点を検出したタイミングに基づき、接地時間及び衝撃時間を算出する（Ｓ３４０）。また、処理部２０は、演算データの一部及びＳ３４０で生成した接地時間及び衝撃時間を入力情報として、特徴点を検出したタイミングに基づき、第１解析情報の一部の項目（算出に特徴点の情報が必要な項目）を算出する（Ｓ３５０）。処理部２０は、Ｓ３２０の処理で特徴点を検出しなかった場合は（Ｓ３３０のＮ）、Ｓ３４０及びＳ３５０の処理を行わない。
次に、処理部２０は、入力情報を用いて、第１解析情報の他の項目（算出に特徴点の情報が不要な項目）を算出する（Ｓ３６０）。
次に、処理部２０は、第１解析情報を用いて、第２解析情報の各項目を算出する（Ｓ３７０）。
次に、処理部２０は、入力情報の各項目、第１解析情報の各項目及び第２解析情報の各項目に対して左右差率を算出する（Ｓ３８０）。処理部２０は、入力情報、基本情報、第１解析情報、第２解析情報、左右差率及び走行軌跡情報を運動解析情報３５０として記憶部３０に記憶する。
次に、処理部２０は、入力情報の各項目、基本情報の各項目、第１解析情報の各項目、第２解析情報の各項目、各項目の左右差率及び走行軌跡情報等の各種運動情報のうち指定条件を満たす運動情報を用いて走行中出力情報を生成し、生成した走行中出力情報を表示装置３に送信し（Ｓ３９０）、運動解析情報生成処理を終了する。
図４５は、走行分析処理（図４１のＳ９０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（走行分析部２９０）は、記憶部３０に記憶されている走行分析プログラム３０６を実行することにより、図４５のフローチャートの手順で走行分析処理を実行する。
図４５に示すように、まず、処理部２０は、全体分析モードを選択し、図４１のＳ５０の運動解析処理で生成した運動解析情報や過去の走行中に生成して記憶部３０に記憶した運動解析情報を用いて、ユーザーの過去の走行に対する全体分析を行って全体分析情報を生成し、生成した全体分析情報を走行後出力情報として表示装置３又はその他の情報機器に送信する（Ｓ４００）。
処理部２０は、全体分析モードにおいて、走行分析処理の終了を指示する走行分析終了コマンドを受信した場合は（Ｓ４０２のＹ）、走行分析処理を終了し、走行分析終了コマンドを受信せずに（Ｓ４０２のＮ）、詳細分析モードへも比較分析モードへも移行しなければ（Ｓ４０４のＮかつＳ４０６のＮ）、ユーザーの操作に応じて全体分析処理（Ｓ４００）を繰り返す。
処理部２０は、全体分析モードから詳細分析モードへ移行すると（Ｓ４０４のＹ）、詳細分析を行って詳細分析情報を生成し、生成した詳細分析情報を走行後出力情報として表示装置３又はその他の情報機器に送信する（Ｓ４１０）。全体分析モードから詳細分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図３５に示した全体分析画面４１０に含まれる詳細分析ボタン４１７の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。
処理部２０は、詳細分析モードにおいて、走行分析終了コマンドを受信した場合は（Ｓ４１２のＹ）、走行分析処理を終了し、走行分析終了コマンドを受信せずに（Ｓ４１２のＮ）、比較分析モードへも全体分析モードへも移行しなければ（Ｓ４１４のＮかつＳ４１６のＮ）、ユーザーの操作に応じて詳細分析処理（Ｓ４１０）を繰り返す。
処理部２０は、全体分析モードから比較分析モードへ移行し（Ｓ４０６のＹ）、あるいは、詳細分析モードから比較分析モードへ移行すると（Ｓ４１４のＹ）、比較分析を行って比較分析情報を生成し、生成した比較分析情報を走行後出力情報として表示装置３又はその他の情報機器に送信する（Ｓ４２０）。全体分析モードから比較分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図３５に示した全体分析画面４１０に含まれる比較分析ボタン４１８の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。また、詳細分析モードから比較分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図３７に示した詳細分析画面４３０に含まれる比較分析ボタン４３８の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。
処理部２０は、比較分析モードにおいて、走行分析終了コマンドを受信した場合は（Ｓ４２２のＹ）、走行分析処理を終了し、走行分析終了コマンドを受信せずに（Ｓ４２２のＮ）、全体分析モードへも詳細分析モードへも移行しなければ（Ｓ４２４のＮかつＳ４２６のＮ）、ユーザーの操作に応じて比較分析処理（Ｓ４２０）を繰り返す。
処理部２０は、詳細分析モードから全体分析モードへ移行し（Ｓ４１６のＹ）、あるいは、比較分析モードから全体分析モードへ移行すると（Ｓ４２４のＹ）、Ｓ４００の全体分析処理を行う。詳細分析モードから全体分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図３７に示した詳細分析画面４３０に含まれる全体分析ボタン４３７の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。また、比較分析モードから全体分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図４０に示した比較分析画面４６０に含まれる全体分析ボタン４６７の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。
処理部２０は、比較分析モードから詳細分析モードへ移行すると（Ｓ４２６のＹ）、Ｓ４１０の詳細分析処理を行う。比較分析モードから詳細分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図４０に示した比較分析画面４６０に含まれる詳細分析ボタン４６８の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。
１−１３．効果
第１実施形態では、運動解析装置２は、ユーザーの走行中には、複数の運動情報のうち少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果をユーザーに提示する（具体的には、走行状態に応じて所定条件を満たした運動情報に基づいて生成した情報をユーザーに提示する）ので、ユーザーは提示された情報を走行中に活用しやすい。また、運動解析装置２は、ユーザーの走行中に生成した運動情報の一部に基づく情報をユーザーの走行終了後にユーザーに提示するので、ユーザーは提示された情報を走行終了後にも活用しやすい。従って、第１実施形態によれば、ユーザーの走行成績を向上させることを補助することができる。
また、第１実施形態では、運動解析装置２は、ユーザーの走行中に走行状態の良い項目あるいは走行状態の悪い項目をユーザーに提示する。従って、第１実施形態によれば、ユーザーは自身の走り方の良い点あるいは悪い点を認識しながら走行することができる。
また、第１実施形態では、運動解析装置２は、ユーザーの走行中あるいは走行終了後に、ユーザーの走行状態に応じた各種の評価やアドバイスに関する情報を生成し、ユーザーに提示する。従って、第１実施形態によれば、ユーザーは、自分の走り方の長所や短所を迅速かつ正確に認識することができ、走行成績を効率よく向上させることができる。
また、第１実施形態によれば、運動解析装置２は、ユーザーの走行中には提示しなかった情報も走行終了後に提示するので、ユーザーの走行成績を向上させることを補助することができる。
また、第１実施形態によれば、運動解析装置２は、ユーザーの走行中に提示した情報を走行終了後にも提示するので、ユーザーは、走行中には認識できなかった走行状態を走行後に認識することができる。従って、ユーザーの走行成績を向上させることを補助することができる。
また、第１実施形態では、運動解析装置２は、慣性計測ユニット１０の検出結果を用いて、ユーザーの走行における運動の着地、踏込、離地（蹴り出し）等の特徴点を基準として、ユーザーの走行中の体の動かし方の傾向が抽出されやすい、接地時間、衝撃時間、第１解析情報の一部の項目を算出する。さらに、第１実施形態では、運動解析装置２は、第１解析情報のその他の項目、第２解析情報の各項目、各項目の左右差率を算出して各種の運動情報を生成し、これらの運動情報を用いて生成した走行中出力情報や走行後出力情報をユーザーに提示する。従って、第１実施形態によれば、ユーザーの走行成績を向上させることを補助することができる。
特に、第１実施形態では、運動解析装置２は、ユーザーの走行における特徴点での慣性計測ユニット１０の検出結果や２つの特徴点の間での慣性計測ユニット１０の検出結果を用いて、特徴点でのユーザーの体の状態や２つの特徴点の間でのユーザーの体の動かし方を反映した、ユーザーの走行成績の向上のために効果的な運動情報を生成し、ユーザーに提示する。従って、第１実施形態によれば、ユーザーは、提示された情報を確認し、効率よく走行成績を向上させることができる。
また、第１実施形態では、運動解析装置２は、第１解析情報の複数の項目を組み合わせて、ユーザーの走行中の体の動かし方を反映し、かつ、ユーザーにとって走行状態を把握しやすい第２解析情報の各項目（エネルギー効率、エネルギー損失、体への負担）を生成し、ユーザーに提示する。従って、第１実施形態によれば、ユーザーは、効率的な走り方ができているか、あるいは、怪我をするリスクが低いか等を認識しながら走行を継続し、あるいは走行後に確認することができる。
また、第１実施形態では、運動解析装置２は、入力情報、第１解析情報、第２解析情報の各項目について左右差率を算出し、ユーザーに提示する。従って、第１実施形態によれば、ユーザーは、怪我をするリスクを認識し、左右のバランスを良くするためのトレーニングを検討することができる。
２．第２実施形態
第２実施形態において、第１実施形態と同様の構成には同じ符号を付してその説明を省略又は簡略し、第１実施形態と異なる内容について詳細に説明する。
２−１．身体活動補助システムの概要
図４６は、第２実施形態の身体活動補助システム１Ａの概要について説明するための図である。図４６に示すように、第２実施形態の身体活動補助システム１Ａは、身体活動補助装置２Ａ及び表示装置３を含んで構成されており、身体活動補助装置２Ａがユーザーの身体活動（運動）を解析し、表示装置３を介して身体活動を補助するための情報をユーザーに提供する。すなわち、身体活動補助装置２Ａは運動解析装置として機能し、身体活動補助システム１Ａは運動解析システムとして機能する。特に、第２実施形態では、身体活動補助システム１Ａは、ユーザーの走行（歩行も含む）（身体活動の一例）を補助するた
めの情報をユーザーに提供する。
身体活動補助装置２Ａは、ユーザーの胴体部分（例えば、右腰、左腰、又は腰の中央部）に装着される。身体活動補助装置２Ａは、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０を内蔵し、ユーザーの走行における動きを捉えて、速度、位置、姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）等を計算し、これらの情報を基にユーザーの運動を解析し、ユーザーの走行を補助するための運動解析情報（走行に関するアドバイス等）を生成する。本実施形態では、ユーザーが静止している状態で、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０の１つの検出軸（以下ではｚ軸とする）が重力加速度方向（鉛直下向き）とほぼ一致するように、身体活動補助装置２Ａがユーザーに装着される。身体活動補助装置２Ａは、生成した運動解析情報の少なくとも一部を表示装置３に送信する。
表示装置３は、リスト型（腕時計型）の携帯情報機器であり、ユーザーの手首等に装着される。ただし、表示装置３は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）やスマートフォン等の携帯情報機器であってもよい。ユーザーは、走行開始前に、表示装置３を操作して解析モード、走行距離及び目標タイム等の入力情報を入力する。その後、ユーザーは、表示装置３を操作して身体活動補助装置２Ａによる計測（後述する慣性航法演算処理及び運動解析処理）のスタートやストップを指示する。表示装置３は、この入力情報及び計測スタートや計測ストップを指示するコマンド等を身体活動補助装置２Ａに送信する。なお、ユーザーは、走行中に、解析モード、走行距離、目標タイム等の入力情報を変更してもよく、入力情報が変更されると、表示装置３は、変更後の入力情報を身体活動補助装置２Ａに送信する。
身体活動補助装置２Ａは、入力情報を受信すると、複数のアドバイスモードから入力情報に応じたアドバイスモードを選択し、計測スタートのコマンドを受信すると、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０による計測を開始し、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０の計測結果に基づいてユーザーの運動を解析し、選択したアドバイスモードに応じたアドバイス情報を含む運動解析情報を生成する。身体活動補助装置２Ａは生成した運動解析情報を表示装置３に送信する。そして、表示装置３は運動解析情報を受信し、受信した運動解析情報を文字、図形、音、振動等の各種の形態でユーザーに提示する。ユーザーは、走行中に表示装置３を介して運動解析情報を認識しならが目的に合った走り方を実践することができる。
なお、身体活動補助装置２Ａと表示装置３との間のデータ通信は、無線通信でもよいし、有線通信でもよい。
本実施形態では、以下において、身体活動補助装置２Ａがユーザーの走行（ランニング）を補助するための情報を提供する場合を例に挙げて詳細に説明するが、本実施形態の身体活動補助システム１Ａは、走行以外の身体活動を補助するための情報を提供する場合にも、同様に適用することができる。
２−２．座標系
以下の説明において必要となる座標系を、第１実施形態の「１−２．座標系」と同様に定義する。
２−３．身体活動補助システムの構成
図４７は、第２実施形態における身体活動補助装置２Ａ及び表示装置３の構成例を示す機能ブロック図である。図４７に示すように、身体活動補助装置２Ａは、第１実施形態における運動解析装置２と同様、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０、処理部２０、記憶部３０、通信部４０及びＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット５０（センサーの一
例）を含んで構成されている。ただし、本実施形態の身体活動補助装置２Ａは、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。ＧＰＳユニット５０の機能は、第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
慣性計測ユニット１０は、第１実施形態（図２）と同様に、加速度センサー１２（センサーの一例）、角速度センサー１４（センサーの一例）及び信号処理部１６を含んで構成されている。加速度センサー１２、角速度センサー１４及び信号処理部１６の各機能は、第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
処理部２０は、例えば、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ等により構成され、記憶部３０に記憶されている各種プログラムに従って、各種の演算処理や制御処理を行う。特に、処理部２０は、慣性計測ユニット１０及びＧＰＳユニット５０からそれぞれセンシングデータ及びＧＰＳデータを受け取り、これらのデータを用いてユーザーの速度、位置、姿勢角等を算出する。また、処理部２０は、算出したこれらの情報を用いて各種の演算処理を行ってユーザーの運動を解析し、運動解析情報を生成する。そして、処理部２０は、生成した運動解析情報を、通信部４０を介して表示装置３に送信し、表示装置３は受信した運動解析情報をテキスト、画像、音、振動等の形態で出力する。
記憶部３０は、例えば、ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ等の各種ＩＣメモリーやハードディスクやメモリーカードなどの記録媒体等により構成される。
記憶部３０には、処理部２０によって読み出され、走行補助処理（図５３参照）を実行するための走行補助プログラム３０１（身体活動補助プログラムの一例）が記憶されている。走行補助プログラム３０１は、慣性航法演算処理（図５４参照）を実行するための慣性航法演算プログラム３０２及び運動解析処理（図５６参照）を実行するための運動解析プログラム３０５をサブルーチンとして含む。
また、記憶部３０には、センシングデータテーブル３１０、ＧＰＳデータテーブル３２０、算出データテーブル３４０、解析用データテーブル３６０及び運動解析情報３５０等が記憶される。センシングデータテーブル３１０、ＧＰＳデータテーブル３２０及び算出データテーブル３４０の構成は第１実施形態（図３，図４，図６）と同様であるため、その図示及び説明を省略する。
解析用データテーブル３６０は、処理部２０がセンシングデータを用いて算出した、運動解析に必要なデータを時系列に記憶するデータテーブルである。図４８は、解析用データテーブル３６０の構成例を示す図である。図４８に示すように、解析用データテーブル３６０は、処理部２０が計算した時刻３６１、速度３６２、位置３６３、姿勢角３６４、走行ピッチ３６５及びストライド３６６が対応付けられた解析用データが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、サンプリング周期Δｔの経過毎に、算出した速度、位置及び姿勢角を運動解析用に座標変換し、また、センシングデータを用いて、右足と左足のそれぞれの走行ピッチ（１分間あたりの歩数）及び右足と左足のそれぞれのストライド（１歩の歩幅）を算出し、解析用データテーブル３６０に新たな解析用データを付加する。
運動解析情報３５０は、ユーザーの運動に関する各種情報であり、処理部２０が生成した、走行速度、走行時間及び走行距離の情報、ユーザーの走行状態に関する評価やアドバイスの情報等を含む。ユーザーの走行状態に関する評価やアドバイスの情報の詳細については後述する。
図４７に戻る。通信部４０は、表示装置３の通信部１４０との間でのデータ通信を行う
ものであり、処理部２０が生成した運動解析情報を受け取って表示装置３に送信する処理、表示装置３から送信された入力情報やコマンド（計測スタート／ストップのコマンド等）を受信して処理部２０に送る処理等を行う。
表示装置３は、第１実施形態（図２）と同様に、処理部１２０、記憶部１３０、通信部１４０、操作部１５０、計時部１６０、表示部１７０、音出力部１８０及び振動部１９０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の表示装置３は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
記憶部１３０、操作部１５０、計時部１６０、表示部１７０、音出力部１８０及び振動部１９０の各機能は、第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
処理部１２０は、記憶部１３０に記憶されているプログラムに従って、各種の演算処理や制御処理を行う。例えば、処理部１２０は、操作部１５０から受け取った操作データに応じた各種処理（入力情報や計測スタート／ストップのコマンドを通信部１４０に送る処理、操作データに応じた表示処理や音出力処理等）、通信部１４０から運動解析情報を受け取り、運動解析情報に応じたテキストデータや画像データを表示部１７０に送る処理、運動解析情報に応じた音データを音出力部１８０に送る処理、運動解析情報に応じた振動データを振動部１９０に送る処理を行う。また、処理部１２０は、計時部１６０から受け取った時刻情報に応じた時刻画像データを生成して表示部１７０に送る処理等を行う。
通信部１４０は、身体活動補助装置２Ａの通信部４０との間でのデータ通信を行うものであり、処理部１２０から操作データに応じた入力情報やコマンド（計測スタート／ストップのコマンド等）を受け取って身体活動補助装置２Ａに送信する処理、身体活動補助装置２Ａから送信された運動解析情報を受信して処理部１２０に送る処理等を行う。
２−４．処理部の機能構成
図４９は、第２実施形態における身体活動補助装置２Ａの処理部２０の構成例を示す機能ブロック図である。第２実施形態では、処理部２０は、記憶部３０に記憶されている走行補助プログラム３０１を実行することにより、慣性航法演算部２２及び運動解析部２４として機能する。
慣性航法演算部２２（演算部の一例）は、ユーザーの走行におけるセンシングデータ（慣性計測ユニット１０の検出結果）及びＧＰＳデータ（ＧＰＳユニット５０の検出結果）を用いて、慣性航法演算（演算の一例）を行い、速度、位置、姿勢角、ストライド及び走行ピッチを算出し、これらの算出結果を含む解析用データを出力する。慣性航法演算部２２が出力する解析用データは記憶部３０の解析用データテーブル３６０に記憶される。慣性航法演算部２２の詳細については後述する。
運動解析部２４は、慣性航法演算部２２が出力する解析用データ（解析用データテーブル３６０に記憶されている解析用データ）を用いて、ユーザーの走行運動を解析し、運動解析情報を生成する。特に、本実施形態では、運動解析部２４は、判定項目が設定された複数のアドバイスモードから任意のアドバイスモードを選択する。例えば、運動解析部２４は、複数のアドバイスモードから、ユーザーによる入力情報に基づいてアドバイスモードを選択してもよい。また、運動解析部２４は、解析用データ（慣性航法演算部２２の演算結果）が、選択されたアドバイスモードに設定された判定項目を満たすか否かを判定する。さらに、運動解析部２４は、解析用データ（慣性航法演算部２２の演算結果）が、選択されたアドバイスモードに設定された判定項目を満たした場合に、走行状態を通知するためのアドバイス情報を生成してもよい。具体的には、運動解析部２４は、解析用データ（慣性航法演算部２２の演算結果）が、選択されたアドバイスモードに応じた、走行状態
（身体活動の状態の一例）と対応づけられた所定条件を満たすか否かを判定し、当該所定条件を満たした場合に、走行状態を通知するためのアドバイス情報を生成する。また、運動解析部２４は、解析用データを用いて、走行速度、走行距離、走行時間等の走行情報や、走行状態又は解析用データが異常であることを示す異常情報も生成する。そして、運動解析部２４は、このアドバイス情報、走行情報及び異常情報を含む運動解析情報を出力する。この運動解析情報は、表示装置３に送信され、走行を補助するための情報としてユーザーの走行中に表示装置３を介して提示される。
２−５．慣性航法演算部の機能構成
図５０は、第２実施形態における慣性航法演算部２２の構成例を示す機能ブロック図である。第２実施形態でも、第１実施形態と同様、慣性航法演算部２２は、バイアス除去部２１０、積分処理部２２０、誤差推定部２３０、走行処理部２４０及び座標変換部２５０を含む。ただし、本実施形態の慣性航法演算部２２は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。バイアス除去部２１０、積分処理部２２０及び座標変換部２５０の各機能は、第１実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
走行処理部２４０は、慣性計測ユニット１０の検出結果（具体的には、バイアス除去部２１０が補正したセンシングデータ）を用いて、ユーザーの走行速度、ストライド及び走行ピッチを算出する処理を行う。図９及び図１０で説明したように、ユーザーの走行時にはユーザーの姿勢が周期的に（２歩（左右１歩ずつ）毎に）変化するため、慣性計測ユニット１０が検出する加速度も周期的に変化する。図１１に示したように、３軸加速度は周期的に変化しており、特にｚ軸（重力方向の軸）加速度は、周期性をもって規則的に変化していることがわかる。このｚ軸加速度は、ユーザーの上下動の加速度を反映しており、ｚ軸加速度が所定の閾値以上の極大値となる時から次に閾値以上の極大値となるまでの期間が１歩の期間に相当する。
本実施形態でも、第１実施形態と同様に、走行処理部２４０は、慣性計測ユニット１０が検出するｚ軸加速度（ユーザーの上下動の加速度に相当する）が所定の閾値以上の極大値となる毎に、右足の走行周期と左足の走行周期を交互に検出する。すなわち、走行処理部２４０は、ｚ軸加速度が所定の閾値以上の極大値となる毎に、走行周期を検出したことを示すタイミング信号と左右いずれの走行周期かを示す左右足フラグ（例えば、右足の時にオン、左足の時にオフ）とを生成する。
また、本実施形態では、走行処理部２４０は、慣性計測ユニット１０が検出する加速度と走行周期のタイミング信号とを用いて、走行速度（進行方向の速度）を算出する処理を行う。例えば、走行処理部２４０は、走行周期の開始から次の走行周期の開始までの期間におけるｚ軸加速度の振幅（極大値と極小値との差）（図１１参照）を算出し、あらかじめ統計等で求めたｚ軸加速度の振幅と走行速度との相関式を用いて、走行速度を算出してもよい。
また、走行処理部２４０は、走行速度、走行周期のタイミング信号及び左右足フラグを用いて、第１実施形態と同様、左右毎のストライド（１歩の歩幅）を算出する処理を行う。
また、走行処理部２４０は、走行周期のタイミング信号及び左右足フラグを用いて、第１実施形態と同様、左右毎の走行ピッチを算出する処理を行う。
誤差推定部２３０は、積分処理部２２０が算出した速度・位置、姿勢角、バイアス除去部２１０が補正した加速度や角速度、ＧＰＳデータ等を用いて、ユーザーの状態を表す指
標の誤差を推定する。本実施形態でも、誤差推定部２３０は、第１実施形態と同様、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置をユーザーの状態を表す指標とし、拡張カルマンフィルターを用いてこれらの指標の誤差を推定する。
そして、本実施形態では、誤差推定部２３０は、ＧＰＳデータが使用可能な場合（例えば、ＧＰＳデータが更新された直後から所定時間経過後までの場合）には、積分処理部２２０が算出した速度ｖｅ、位置ｐｅあるいはヨー角ψｂｅとＧＰＳデータから算出される速度、位置あるいは方位角（ｅフレームに変換後の速度、位置、方位角）とが等しいものとして誤差を推定する。すなわち、観測ベクトルＺはこれら２つの速度、位置あるいは方位角の差であり、誤差推定部２３０は、上記の更新式（５）により状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
また、誤差推定部２３０は、ＧＰＳデータが使用できない場合は、積分処理部２２０が算出した速度ｖｅと走行処理部２４０が算出した走行速度（ｅフレームに変換後の速度）とが等しいものとして誤差を推定する。すなわち、観測ベクトルＺはこれら２つの速度の差であり、誤差推定部２３０は、更新式（５）により状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
そして、慣性航法演算部２２は、座標変換部２５０が座標変換した後の速度、位置及び姿勢角、走行処理部２４０が算出した左右のストライド及び左右の走行ピッチの各情報を含む解析用データを出力する（記憶部３０に記憶する）。
２−６．アドバイスモード
本実施形態では、ユーザーは、走行前に、解析モード、走行距離及び目標タイム等を入力する。
ユーザーが入力（選択）する解析モードとして、走行目的（身体活動の目的の一例）が異なる複数のモード、具体的には、速く走ることを目的とするモード、効率よく走ることを目的とするモード（身体活動の効率の向上を目的に含むモードの一例）、疲れずに長く走ることを目的とするモード、ダイエットを目的とするモード（身体活動におけるエネルギーの消費を目的に含むモードの一例）、アドバイスを不要とするモードの５種類のモードを定義する。以下では、速く走ることを目的とするモードのことを「速く走るモード」、効率よく走ることを目的とするモードのことを「効率よく走るモード」、疲れずに長く走ることを目的とするモードのことを「疲れずに長く走るモード」、ダイエットを目的とするモードことを「ダイエットモード」、アドバイスを不要とするモードのことを「アドバイスなしモード」と呼ぶ。
また、ユーザーが入力（選択）する走行距離は、例えば、５０ｍ，１００ｍ，２００ｍ，４００ｍ，８００ｍ，１５００ｍ，３０００ｍ，５ｋｍ，１０ｋｍ，２０ｋｍのいずれかであり、ユーザーが入力（選択）した走行距離に対応付けて、走行の種類として「短距離」、「中距離」、「長距離」を定義する。例えば、ユーザーが入力（選択）した走行距離が５０ｍ，１００ｍ，２００ｍ，４００ｍのいずれかの場合（あるいは４００ｍ以下の場合）は「短距離」、８００ｍ，１５００ｍ，３０００ｍのいずれかの場合（あるいは４００ｍよりも長く３０００ｍ以下の場合）は「中距離」、５ｋｍ，１０ｋｍ，２０ｋｍのいずれかの場合（あるいは３ｋｍよりも長い場合）は「長距離」とする。
あるいは、ユーザーは走行距離として任意の距離を入力可能にしてもよい。この場合、例えば、ユーザーが入力した走行距離が４００ｍ以下の場合は「短距離」、４００ｍよりも長く３０００ｍ以下の場合は「中距離」、３ｋｍよりも長い場合は「長距離」としてもよい。あるいは、ユーザーが、「短距離」、「中距離」、「長距離」のいずれかを直接入
力（選択）できるようにしてもよい。
本実施形態では、上記の解析モードと走行の種類との組み合わせに応じた複数のアドバイスモードを定義する。そして、運動解析部２４は、走行速度、走行ピッチ、ストライド、上下動、左右のぶれ、前傾の６種類の項目のうち、アドバイスモードに応じて判定を行う項目を切り替え、判定結果に基づいてアドバイス情報を生成する。
図５１は、本実施形態における解析モード、走行の種類、アドバイスモード及び判定項目の対応関係を示す表である。ただし、解析モード、走行の種類、アドバイスモード及び判定項目の対応関係は、これ以外でもよい。
図５１の例では、「効率よく走るモード」「疲れずに長く走るモード」又は「ダイエットモード」が選択された場合、「短距離」の選択はできないようになっている。
「速く走るモード」が選択され、かつ、「短距離」が選択された場合は、アドバイスモードはモード１であり、モード１では、走行速度が遅すぎるか（下限閾値を下回るか）否かの判定が行われる。走行速度の下限閾値は、ユーザーが入力（選択）した距離と目標タイムから計算される走行速度に基づいて決定される。
「速く走るモード」が選択され、かつ、「中距離」又は「長距離」が選択された場合は、アドバイスモードはモード２であり、モード２では、走行速度が遅すぎるか（下限閾値を下回るか）否かの判定が行われる。走行速度の下限閾値は、ユーザーが入力（選択）した距離と目標タイムから計算される走行速度に基づいて決定される。なお、モード１とモード２とでは、後述するように、アドバイス情報の提示方法が異なる。
「効率よく走るモード」が選択され、かつ、「中距離」又は「長距離」が選択された場合は、アドバイスモードはモード３であり、モード３では、左右の走行ピッチの差が大きすぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、左右のストライドの差が大きすぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、上下動が大きすぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、左右のぶれが大きすぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、及び前傾又は後傾しすぎ（上限閾値を超えるか又は下限閾値を下回るか）否かの判定が行われる。これらの各閾値は、あらかじめ決められた適正な基準値に設定され、中距離と長距離で各閾値を変えてもよい。
「疲れずに長く走るモード」が選択され、かつ、「中距離」又は「長距離」が選択された場合は、アドバイスモードはモード４であり、モード４ではモード３と同じ判定（各閾値は変わる）が行われ、さらに、走行速度が速すぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、走行ピッチが高すぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、及びストライドが大きすぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定も行われる。これらの各閾値は、あらかじめ決められた適正な基準値に設定され、中距離と長距離で各閾値を変えてもよい。
「ダイエットモード」が選択され、かつ、「中距離」又は「長距離」が選択された場合は、アドバイスモードはモード５であり、モード５では、走行速度が速すぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、走行ピッチが高すぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、ストライドが大きすぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定、及び上下動が大きすぎるか（上限閾値を超えるか）否かの判定が行われる。これらの各閾値は、あらかじめ決められた適正な基準値に設定され、中距離と長距離で各閾値を変えてもよい。
「アドバイスなしモード」が選択された場合は、「短距離」、「中距離」、「長距離」のいずれが選択されてもアドバイスモードに移行されず、走行速度、走行ピッチ、ストラ
イド、上下動、左右のぶれ及び前傾のいずれも判定されない。この場合、ユーザーは、走行中にアドバイスを提示されない。
ユーザーは、解析モード（走行の目的）および走行の種類（走行の距離）に基づき、判定項目が設定された複数のアドバイスモードから任意のアドバイスモードを選択することができる。
２−７．運動解析部の機能構成
図５２は、第２実施形態における運動解析部２４の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、運動解析部２４は、判定制御部３７０、状態判定部３８０及び運動解析情報生成部３９０を含む。ただし、本実施形態の運動解析部２４は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
判定制御部３７０は、ユーザーによる入力情報に含まれる走行距離の値から走行の種類が「短距離」、「中距離」、「長距離」のいずれであるかを判定し、走行の種類及び入力情報に含まれる解析モードの情報から、図５１の表に従ってアドバイスモードを選択する。そして、判定制御部３７０は、図５１の表に従って、選択したアドバイスモードに応じて、状態判定部３８０による、走行速度判定、走行ピッチ判定、ストライド判定、上下動判定、左右のぶれ判定及び前傾判定の各判定のオン／オフ（各判定を行うか否か）を制御する各制御信号を生成する（図５１中の○がオン、×がオフ）。
また、判定制御部３７０は、アドバイスモードがモード３、モード４、モード５のいずれかの場合は、右足の走行ピッチと左足の走行ピッチの各々の上限閾値、右足の走行ピッチと左足の走行ピッチとの差の上限閾値、右足のストライドと左足のストライドの各々の上限閾値、右足のストライドと左足のストライドとの差の上限閾値、上下動の上限閾値を、アドバイスモード毎にあらかじめ決められた適正な基準値に設定する。ただし、判定制御部３７０は、アドバイスモードがモード３の場合は、右足の走行ピッチと左足の走行ピッチの各々の上限閾値及び右足のストライドと左足のストライドの各々の上限閾値を極めて大きい値に設定する（これにより左右の走行ピッチの各々の上限判定と左右のストライドの各々の上限判定は行われない）。また、判定制御部３７０は、アドバイスモードがモード５の場合は、右足の走行ピッチと左足の走行ピッチとの差の上限閾値及び右足のストライドと左足のストライドとの差の上限閾値を極めて大きい値に設定する（これにより走行ピッチの左右差の判定とストライドの左右差の判定は行われない）。判定制御部３７０は、アドバイスモードがモード３又はモード４の場合は、さらに、左右のぶれの上限閾値及び前傾の上限閾値及び下限閾値を、アドバイスモード毎にあらかじめ決められた適正な基準値に設定する。
また、判定制御部３７０は、アドバイスモードがモード１、モード２、モード４、モード５のいずれかの場合は、入力情報に含まれる走行距離の値を目標タイムの値で割って平均走行速度を計算する。そして、判定制御部３７０は、モード１又はモード２では、平均走行速度から走行速度の下限閾値を計算して設定し、上限閾値は例えば極めて大きい値に設定する（これにより上限判定は行われない）。また、判定制御部３７０は、モード４又はモード５では、平均走行速度から走行速度の上限閾値を計算して設定し、下限閾値は例えば０又は負の値に設定する（これにより下限判定は行われない）。
状態判定部３８０（判定部の一例）は、走行速度判定部３８１、走行ピッチ判定部３８２、ストライド判定部３８３、上下動判定部３８４、左右ぶれ判定部３８５及び前傾判定部３８６を含み、選択されたアドバイスモードに応じた、走行状態と対応づけられた所定条件、特に、走行状態が基準の状態よりも悪いことに対応する条件を満たすか否かを判定する。ただし、状態判定部３８０は、選択されたアドバイスモードに応じた、走行状態が
基準の状態よりも良いことに対応する条件を満たすか否かを判定してもよい。
走行速度判定部３８１は、アドバイスモードがモード１、モード２、モード４、モード５のずれかの場合にオンして、解析用データに含まれるｍフレームのｘ軸方向（進行方向）の速度、すなわち走行速度が上限閾値を超えているか否か及び走行速度が下限閾値を下回っているか否かの判定を行う。なお、モード１又はモード２では、走行速度の上限閾値が極めて大きい値に設定されるので、走行速度判定部３８１は、実質的には走行速度の上限判定を行わない。また、モード４又はモード５では、走行速度の下限閾値が０又は負の値に設定されるので、走行速度判定部３８１は、実質的には走行速度の下限判定を行わない。
走行ピッチ判定部３８２は、アドバイスモードがモード３、モード４、モード５のいずれかの場合にオンして、解析用データに含まれる右足の走行ピッチと左足の走行ピッチの各々が上限閾値を超えているか否かの判定及び右足の走行ピッチと左足の走行ピッチとの差が上限閾値を超えているか否かの判定を行う。なお、モード３では、右足の走行ピッチと左足の走行ピッチの各々の上限閾値が極めて大きい値に設定されるので、走行ピッチ判定部３８２は、実質的には左右の走行ピッチの各々の上限判定を行わない。また、モード５では、右足の走行ピッチと左足の走行ピッチとの差の上限閾値が極めて大きい値に設定されるので、走行ピッチ判定部３８２は、実質的には走行ピッチの左右差の判定を行わない。
ストライド判定部３８３は、アドバイスモードがモード３、モード４、モード５のいずれかの場合にオンして、解析用データに含まれる右足のストライドと左足のストライドの各々が上限閾値を超えているか否かの判定及び右足のストライドと左足のストライドとの差が上限閾値を超えているか否かの判定を行う。なお、モード３では、右足のストライドと左足のストライドの各々の上限閾値が極めて大きい値に設定されるので、ストライド判定部３８３は、実質的には左右のストライドの各々の上限判定を行わない。また、モード５では、右足のストライドと左足のストライドとの差の上限閾値が極めて大きい値に設定されるので、ストライド判定部３８３は、実質的にはストライドの左右差の判定を行わない。
上下動判定部３８４は、アドバイスモードがモード３、モード４、モード５のいずれかの場合にオンして、解析用データに含まれるｍフレームのｚ軸方向の位置の極大値と極小値との差が上限閾値を超えているか否かの判定を行う。
左右ぶれ判定部３８５は、アドバイスモードがモード３又はモード４の場合にオンして、解析用データに含まれるｍフレームのヨー角の極大値と極小値との差が上限閾値を超えているか否かの判定を行う。
前傾判定部３８６は、アドバイスモードがモード３又はモード４の場合にオンして、解析用データに含まれるｍフレームのピッチ角の平均値が上限閾値を超えているか否かの判定及び当該ピッチ角の平均値が下限閾値を下回っているか否かの判定を行う。
運動解析情報生成部３９０は、走行情報生成部３９２、異常情報生成部３９４及びアドバイス情報生成部３９６を含み、走行情報、異常情報及びアドバイス情報を含む運動解析情報を生成する。
走行情報生成部３９２は、解析用データを用いて、走行速度、走行距離、走行時間等の情報を含む走行情報を生成する。また、走行情報生成部３９２は、走行速度の平均値を計算し、計算した平均走行速度を含む走行情報を生成してもよい。この走行情報は、表示装
置３に送信され、例えば、表示部１７０に、走行速度、走行距離、走行時間の各数値が表示され、あるいは、音出力部１８０から走行速度に応じたテンポ、長さ又は音量の音、あるいは走行速度に応じた音楽が出力される。特に、短距離走の場合は、ユーザーは表示部１７０に表示された走行情報を確認しながら走行することが困難なので、音による走行情報の提示が有効である。
異常情報生成部３９４は、解析用データを用いて、走行状態又は解析用データが異常か否かを判定し、走行状態又は解析用データが異常であると判定した場合は、走行状態又は解析用データが異常であることを示す異常情報を生成して出力する。例えば、異常情報生成部３９４は、解析用データに含まれるｍフレームの速度、位置あるいは姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）の時間変化の情報を基にユーザーが異常にふらついているか否かを判定してもよいし、走行ピッチやストライドの時間変化の情報を基にユーザーが異常に無理をしながら走行を続けているか否かを判定してもよい。また、例えば、異常情報生成部３９４は、解析用データが通常では考えられない数値を示した場合は、解析用データが異常であると判定してもよい。これらの判定は、解析用データの各項目の正常値として予め定められた数値範囲と、算出された解析用データの値とを比較することで行われる。また、例えば、異常情報生成部３９４は、センシングデータ（慣性計測ユニット１０の検出結果）を規定の正常範囲の上限値及び下限値と比較し、正常範囲を外れた場合は慣性計測ユニット１０が故障したと判断し、解析用データが異常であると判定してもよい。異常情報は、表示装置３に送信され、例えば、音出力部１８０から「異常にふらついています。走行を中止してください。」、「計測装置が故障しました。」等の音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「異常にふらついています。走行を中止してください。」、「計測装置が故障しました。」等のメッセージが表示される。
アドバイス情報生成部３９６（アドバイス情報出力部の一例）は、状態判定部３８０の判定結果に基づいて走行状態を通知するためのアドバイス情報を生成して出力する。
具体的には、アドバイス情報生成部３９６は、走行速度判定部３８１により、走行速度が下限限閾値を下回ったと判定された場合には、走行速度が遅いことを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード１又はモード２の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、モード１の場合は、例えば、音出力部１８０から、所定音あるいは「スピードが遅いです。」のような音声が出力される。また、モード２の場合は、例えば、音出力部１８０から「スピードが遅いです。」のような音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！速度小」のようなメッセージが表示される。
また、アドバイス情報生成部３９６は、走行速度判定部３８１により、走行速度が上限閾値を超えたと判定された場合には、走行速度が速すぎることを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード４又はモード５の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、例えば、音出力部１８０から「スピードが速いです。」のような音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！速度大」のようなメッセージが表示される。
また、アドバイス情報生成部３９６は、走行ピッチ判定部３８２により、右足の走行ピッチ又は左足の走行ピッチが上限閾値を超えたと判定された場合には、走行ピッチが高すぎることを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード４又はモード５の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、例えば、音出力部１８０から「ピッチが速いです。」のような音声が出力され、あるいは
、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！ピッチ速」のようなメッセージが表示される。
また、アドバイス情報生成部３９６は、走行ピッチ判定部３８２により、右足の走行ピッチと左足の走行ピッチとの差が上限閾値を超えたと判定された場合には、左右の走行ピッチの差が大きいことを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード３又はモード４の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、例えば、音出力部１８０から「右足と左足でピッチが大きく違います。」のような音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！左右ピッチ差大」のようなメッセージが表示される。
また、アドバイス情報生成部３９６は、ストライド判定部３８３により、右足のストライド又は左足のストライドが上限閾値を超えたと判定された場合には、ストライドが大きすぎることを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード４又はモード５の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、例えば、音出力部１８０から「ストライドが速大きいです。」のような音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！ストライド大」のようなメッセージが表示される。
また、アドバイス情報生成部３９６は、ストライド判定部３８３により、右足のストライドと左足のストライドとの差が上限閾値を超えたと判定された場合には、左右のストライドの差が大きいことを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード３又はモード４の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、例えば、音出力部１８０から「右足と左足でストライドが大きく違います。」のような音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！左右ストライド差大」のようなメッセージが表示される。
また、アドバイス情報生成部３９６は、上下動判定部３８４により、ｚ軸方向の位置の極大値と極小値との差が上限閾値を超えたと判定された場合には、上下動が大きいことを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード３、モード４又はモード５の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、例えば、音出力部１８０から「上下の動きが大きいです。」のような音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！上下動大」のようなメッセージが表示される。
また、アドバイス情報生成部３９６は、左右ぶれ判定部３８５により、ヨー角の極大値と極小値との差が上限閾値を超えたと判定された場合には、左右のぶれが大きいことを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード３又はモード４の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、例えば、音出力部１８０から「左右のぶれが大きいです。」のような音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！左右ぶれ大」のようなメッセージが表示される。
また、アドバイス情報生成部３９６は、前傾判定部３８６により、ピッチ角の平均値が上限閾値を超えたと判定された場合又は下限閾値を下回ったと判定された場合には、前傾しすぎ又は後傾しすぎであることを示す情報を含むアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報は、アドバイスモードがモード３又はモード４の場合に生成され、表示装置３に送信される。そして、例えば、音出力部１８０から「前傾しすぎです。」又は「後傾し
すぎです。」のような音声が出力され、あるいは、音出力部１８０から警告音が出力され（又は振動部１９０が振動し）、かつ、表示部１７０に「！前傾姿勢」又は「！後傾姿勢」のようなメッセージが表示される。
なお、ユーザーにより、「アドバイスなしモード」が選択された場合は、状態判定部３８０が動作しないため、アドバイス情報生成部３９６はメッセージ情報を生成しない。この場合、表示装置３の音出力部１８０からアドバイス音声は出力されず、表示部１７０には走行情報が表示されるが、メッセージ情報は表示されない。
また、走行情報、異常情報及びアドバイス情報は、表示装置３の表示部１７０に同時に表示されてもよいし、例えば、異常情報やアドバイス情報が優先して表示され、異常情報やアドバイス情報が無い時に、走行情報が表示されるようにしてもよい。
２−８．処理の手順
図５３は、ユーザーの走行中に身体活動補助装置２Ａの処理部２０が行う走行補助処理の手順の一例（身体活動補助方法の一例）を示すフローチャート図である。身体活動補助装置２Ａ（コンピューターの一例）の処理部２０は、記憶部３０に記憶されている走行補助プログラム３０１を実行することにより、図５３のフローチャートの手順で走行補助処理を実行する。
図５３に示すように、処理部２０は、ユーザーが表示装置３を操作して入力する入力情報（解析モード、走行距離、目標タイム）を受信するまで待機する（Ｓ１０のＮ）。処理部２０は、入力情報を受信した場合（Ｓ１０のＹ）、計測スタートのコマンドを受信するまで待機する（Ｓ２０のＮ）。
処理部２０は、計測スタートのコマンドを受信した場合（Ｓ２０のＹ）、まず、ユーザーが静止しているものとして、慣性計測ユニット１０が計測したセンシングデータ、及び、ＧＰＳデータを用いて、初期姿勢、初期位置、初期バイアスを計算する（Ｓ３０）。
次に、処理部２０は、慣性計測ユニット１０からセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータをセンシングデータテーブル３１０に付加する（Ｓ４０）。
次に、処理部２０は、慣性航法演算処理を行い、各種の情報を含む解析用データを生成する（Ｓ５０）。この慣性航法演算処理の手順の一例は後述する。
次に、処理部２０は、Ｓ５０で生成した解析用データを用いて運動解析処理を行って運動解析情報（走行情報、アドバイス情報、警告情報等）を生成し、運動解析情報を表示装置３に送信する（Ｓ６０）。この運動解析処理の手順の一例は後述する。表示装置３に送信された運動解析情報は、ユーザーの走行中にリアルタイムにフィードバックされる。
そして、処理部２０は、計測ストップのコマンドを受信するまで（Ｓ７０のＮ及びＳ８０のＮ）、前回センシングデータを取得してからサンプリング周期Δｔが経過する毎に（Ｓ７０のＹ）、Ｓ４０以降の処理を繰り返す。処理部２０は、計測ストップのコマンドを受信すると（Ｓ８０のＹ）、走行補助処理を終了する。
図５４は、第２実施形態における慣性航法演算処理（図５３のＳ５０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（慣性航法演算部２２）は、記憶部３０に記憶されている慣性航法演算プログラム３０２を実行することにより、図５４のフローチャートの手順で慣性航法演算処理を実行する。
図５４に示すように、まず、処理部２０は、図５３のＳ３０で算出した初期バイアスを用いて（Ｓ１３０で加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを推定した後は、加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを用いて）、図５３のＳ４０で取得したセンシングデータに含まれる加速度と角速度からバイアスを除去して補正し、補正した加速度と角速度によりセンシングデータテーブル３１０を更新する（Ｓ１００）。
次に、処理部２０は、Ｓ１００で補正したセンシングデータを積分して速度、位置及び姿勢角を計算し、計算した速度、位置及び姿勢角を含む算出データを算出データテーブル３４０に付加する（Ｓ１１０）。
次に、処理部２０は、走行処理を行い（Ｓ１２０）、走行速度、左右のストライド及び左右の走行ピッチを算出する。この走行処理の手順の一例は後述する。
次に、処理部２０は、ＧＰＳデータ又は走行処理（Ｓ１２０）により算出した走行速度を用いて誤差推定処理を行い、速度誤差δｖｅ、姿勢角誤差εｅ、加速度バイアスｂａ、角速度バイアスｂω及び位置誤差δｐｅを推定する（Ｓ１３０）。
次に、処理部２０は、Ｓ１３０で推定した速度誤差δｖｅ、姿勢角誤差εｅ及び位置誤差δｐｅを用いて、速度、位置及び姿勢角をそれぞれ補正し、補正した速度、位置及び姿勢角により算出データテーブル３４０を更新する（Ｓ１４０）。
次に、処理部２０は、算出データテーブル３４０に記憶されている算出データ（ｅフレームの速度、位置及び姿勢角）を、それぞれ、ｍフレームの速度、位置及び姿勢角に座標変換する（Ｓ１５０）。
そして、処理部２０は、Ｓ１５０で座標変換した後のｍフレームの速度、位置、姿勢角及びＳ１２０で算出した左右のストライド及び左右の走行ピッチの情報を含む解析用データを生成する（Ｓ１６０）。処理部２０は、図５３のＳ４０でセンシングデータを取得する毎に、この慣性航法演算処理（Ｓ１００〜Ｓ１６０の処理）を行う。
図５５は、走行処理（図５４のＳ１２０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（走行処理部２４０）は、図５５のフローチャートの手順で走行処理を実行する。
図５５に示すように、処理部２０は、図５４のＳ１００で補正した加速度に含まれるｚ軸加速度をローパスフィルター処理し（Ｓ２００）、ノイズを除去する。
次に、処理部２０は、Ｓ２００でローパスフィルター処理したｚ軸加速度が閾値以上かつ極大値の場合（Ｓ２１０のＹ）、このタイミングで走行周期を検出し（Ｓ２２０）、走行速度を算出する（Ｓ２３０）。
そして、処理部２０は、左右足フラグがオンであれば（Ｓ２４０のＹ）、右足のストライド及び右足の走行ピッチを算出し（Ｓ２５０）、左右足フラグをオフし（Ｓ２６０）、走行処理を終了する。また、処理部２０は、左右足フラグがオンでなければ（Ｓ２４０のＮ）、左足のストライド及び左足の走行ピッチを算出し（Ｓ２７０）、左右足フラグをオンし（Ｓ２８０）、走行処理を終了する。処理部２０は、ｚ軸加速度が閾値未満か極大値でなければ（Ｓ２１０のＮ）、Ｓ２２０以降の処理を行わずに走行処理を終了する。
図５６は、第２実施形態における運動解析処理（図５３のＳ６０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（運動解析部２４）は、記憶部３０に記憶さ
れている運動解析プログラム３０５を実行することにより、図５６のフローチャートの手順で運動解析処理を実行する。
図５６に示すように、まず、処理部２０は、図５３のＳ５０の慣性航法演算処理で生成した解析用データを用いて、走行情報（走行速度、走行距離、走行時間等）を生成する（Ｓ３００）。
次に、処理部２０は、入力情報に含まれる解析モード及び走行距離の情報を用いて、アドバイスモードを選択する（Ｓ３１０）。
次に、処理部２０は、Ｓ３１０で選択したアドバイスモードに応じて判定項目を選択し、選択した各判定項目について所定条件が成立するか否か（各判定項目の値が上限閾値を超えるか否か、下限閾値を下回るか否か）を判定する（Ｓ３２０）。
処理部２０は、少なくとも１つの判定項目について所定条件が成立する場合（Ｓ３３０のＹ）、所定条件が成立した各判定項目に関するアドバイス情報を生成する（Ｓ３４０）。処理部２０は、すべての判定項目について所定条件が成立しない場合は（Ｓ３３０のＮ）、アドバイス情報の生成処理（Ｓ３４０）を行わない。
次に、処理部２０は、解析用データを用いて、ユーザーの走行状態又は解析用データが異常か否かを判定する（Ｓ３５０）。処理部２０は、ユーザーの走行状態又は解析用データが異常であると判定した場合は（Ｓ３６０のＹ）、異常情報を生成し（Ｓ３７０）、異常ではないと判定した場合は（Ｓ３６０のＮ）、異常情報を生成しない。
次に、処理部２０は、Ｓ３００で生成した走行情報、Ｓ３４０で生成したアドバイス情報及びＳ３７０で生成した異常情報を含む運動解析情報の少なくとも一部を表示装置３に送信する（Ｓ３８０）。例えば、処理部２０は、異常情報を生成した場合（Ｓ３６０でＹの場合）は、表示装置３に走行情報及びアドバイス情報を送信せずに異常情報を送信し、異常情報を生成しなかった場合（Ｓ３６０でＮの場合）は、表示装置３に走行情報及びアドバイス情報を送信してもよい。また、例えば、処理部２０は、異常情報を生成したか否かによらず、表示装置３に走行情報及びアドバイス情報を送信し、異常情報を生成した場合は、表示装置３にさらに異常情報を送信してもよい。処理部２０は、図５３のＳ４０でセンシングデータを取得する毎に、この運動解析処理（Ｓ３００〜Ｓ３８０の処理）を行う。
２−９．効果
第２実施形態では、身体活動補助装置２Ａは、ユーザーの走行中に、走行速度、走行ピッチ、ストライド、上下動、左右のぶれ及び前傾のうち、ユーザーによる入力情報に基づいて選択したアドバイスモードに応じた項目に関する判定を行う。そして、身体活動補助装置２Ａは、判定項目のうち所定条件を満たす項目（基準よりも悪い項目）に関するアドバイス情報を生成し、表示装置３を介して走行中のユーザーに提示する。従って、走行中のユーザーは、提示された情報を活用してどの項目をどのように改善すればよいかわかりやすく、ユーザーの走行を効果的に補助することができる。
特に、第２実施形態では、ユーザーは、「短距離」、「中距離」、「長距離」のいずれか１つと、「速く走るモード」、「効率よく走るモード」、「疲れずに長く走るモード」、「ダイエットモード」、「アドバイスなしモード」のいずれか１つとを入力（選択）することができる。そして、身体活動補助装置２Ａは、ユーザーの入力（選択）に応じたアドバイスモードを選択し、ユーザーの走行の種類と目的に適した効果的なアドバイス情報を提示することができる。
また、第２実施形態では、身体活動補助装置２Ａは、ユーザーの走行中に、ユーザーの走行状態又は解析用データに異常がある場合には、ユーザーの走行状態又は解析用データに異常があることを示す異常情報を生成し、表示装置３を介して走行中のユーザーに提示する。したがって、例えば、ユーザーは、適切なタイミングで休憩し、走行を中止し、あるいは誤った情報に左右されずに走行することができる。
３．変形例
本発明は上述した各実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。以下、変形例について説明する。なお、上記各実施形態と同一の構成については同一の符号を付して再度の説明を省略する。
３−１．センサー
上記の各実施形態では、加速度センサー１２と角速度センサー１４が慣性計測ユニット１０として一体化されて運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａに内蔵されているが、加速度センサー１２と角速度センサー１４は一体化されていなくてもよい。あるいは、加速度センサー１２と角速度センサー１４とが運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａに内蔵されずに、ユーザーに直接装着されてもよい。いずれの場合でも、例えば、いずれか一方のセンサー座標系を上記の実施形態のｂフレームとして、他方のセンサー座標系を当該ｂフレームに変換し、上記の実施形態を適用すればよい。
また、上記の実施形態では、センサー（運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａ（ＩＭＵ１０））のユーザーへの装着部位を腰として説明したが、腰以外の部位に装着することとしてもよい。好適な装着部位はユーザーの体幹（四肢以外の部位）である。しかしながら、体幹に限らず、腕以外の例えばユーザーの頭や足に装着することとしてもよい。また、センサーは１つに限らず、追加のセンサーを体の別の部位に装着することとしてもよい。例えば、腰と足、腰と腕にセンサーを装着してもよい。
また、上記の第２実施形態では、身体活動補助装置２Ａは、ユーザーの走行を補助するための情報の生成に利用するセンサーとして、加速度センサー１２、角速度センサー１４及びＧＰＳユニット５０を有するが、これ以外のセンサー、例えば、地磁気センサー、圧力センサー、心拍センサー等を有してもよい。
３−２．慣性航法演算
上記の各実施形態では、積分処理部２２０がｅフレームの速度、位置及び姿勢角を算出し、座標変換部２５０がこれをｍフレームの速度、位置及び姿勢角に座標変換しているが、積分処理部２２０がｍフレームの速度、位置及び姿勢角を算出してもよい。この場合、運動解析部２４は、積分処理部２２０が算出したｍフレームの速度、位置及び姿勢角を用いて運動解析処理を行えばよいので、座標変換部２５０による速度、位置及び姿勢角の座標変換が不要になる。また、誤差推定部２３０はｍフレームの速度、位置及び姿勢角を用いて拡張カルマンフィルターによる誤差推定を行ってもよい。
また、上記の各実施形態では、慣性航法演算部２２は、ＧＰＳ衛星からの信号を用いて慣性航法演算の一部（例えば、誤差推定処理）を行っているが、ＧＰＳ以外の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）の測位用衛星やＧＮＳＳ以外の測位用衛星からの信号を用いてもよい。例えば、ＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（GLObal
NAvigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ、ＢｅｉＤｏｕ（BeiDou Navigation Satellite System）といった衛星測位システムのうち１つ、あるいは２つ以上を利用してもよい。また、屋内測位システム（ＩＭＥＳ：Indoor Messaging System）等を利用して
もよい。
また、上記の各実施形態では、走行処理部２４０（第１実施形態では特に走行検出部２４２）は、ユーザーの上下動の加速度（ｚ軸加速度）が閾値以上で極大値となるタイミングで走行周期を検出しているが、これに限らず、例えば、上下動の加速度（ｚ軸加速度）が正から負に変化するタイミング（又は負から正に変化するタイミング）で走行周期を検出してもよい。あるいは、走行処理部２４０は、上下動の加速度（ｚ軸加速度）を積分して上下動の速度（ｚ軸速度）を算出し、算出した上下動の速度（ｚ軸速度）を用いて走行周期を検出してもよい。この場合、走行処理部２４０は、例えば、当該速度が、極大値と極小値の中央値付近の閾値を値の増加によって、あるいは値の減少によってクロスするタイミングで走行周期を検出してもよい。また、例えば、走行処理部２４０は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の合成加速度を算出し、算出した合成加速度を用いて走行周期を検出してもよい。この場合、走行処理部２４０は、例えば、当該合成加速度が、極大値と極小値の中央値付近の閾値を値の増加によって、あるいは値の減少によってクロスするタイミングで走行周期を検出してもよい。
また、上記の各実施形態では、誤差推定部２３０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置をユーザーの状態を表す指標とし、拡張カルマンフィルターを用いてこれらの指標の誤差を推定しているが、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置の一部をユーザーの状態を表す指標として、その誤差を推定してもよい。あるいは、誤差推定部２３０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置以外のもの（例えば、移動距離）をユーザーの状態を表す指標として、その誤差を推定してもよい。
また、上記の各実施形態では、誤差推定部２３０による誤差の推定に拡張カルマンフィルターを用いているが、パーティクルフィルターやＨ∞（Ｈインフィニティー）フィルター等の他の推定手段に代えてもよい。
３−３．運動解析
運動解析部２４が生成する運動解析情報は、上記第１実施形態で示した以外の項目を含んでもよい。例えば、運動解析情報は、「滞空時間」、「接地距離」、「滞空距離」の各項目を含んでもよい。滞空時間は、１歩の時間−接地時間で計算される。接地距離は、接地時間×平均速度、離地位置−接地位置、あるいは、ストライド−滞空距離で計算される。滞空距離は、滞空時間×平均速度、接地位置−離地位置、あるいは、ストライド−接地距離で計算される。また、例えば、運動解析情報は、「滞空時間／接地時間」、「接地時間／１歩の時間」、「滞空時間／１歩の時間」等を含んでもよい。
また、例えば、運動解析情報は、「身長比ストライド」、「上下動」、「腰移動距離」、「腰の位置」、「身体のブレ」の各項目を含んでもよい。身長比ストライドは、ストライド／身長で計算される。上下動は、腰の位置（重力方向）の振幅として計算される。腰移動距離は、接地から離地の間の移動距離として計算される。腰の位置は、直立時を基準とする腰位置の変位として計算される。身体のブレは、姿勢の変化量の合計として計算され、姿勢の変化量は、所定期間内の３軸分の絶対値、又は、所定期間内の各軸いずれかの絶対値である。所定期間は、例えば、１歩の期間、走行開始から終了までの期間、１分などの所定時間である。
また、例えば、運動解析情報は、「減速量」の項目を含んでもよい。進行方向速度を用いた減速量の計算方法の一例について、図５７（Ａ）を用いて説明する。図５７（Ａ）において、横軸は時間、縦軸は進行方向速度である。図５７（Ａ）に示すように、減速期間の開始時刻（着地時刻）をｔ１、減速期間の終了時刻をｔ２、進行方向速度をｖ、サンプリング周期をΔｔとすると、式（７）により減速量を近似計算することができる。
あるいは、減速期間の開始時刻（着地時刻）をｔ１、減速期間の終了時刻をｔ２、着地後の進行方向速度が最小となる時刻をｔｖｍｉｎ、着地時の進行方向速度をｖｔ１、減速期間の終了時の進行方向速度をｖｔ２、着地後の進行方向最低速度をｖｔｖｍｉｎとすると、式（８）により減速量を近似計算することもできる。
さらに、式（８）において、右辺第１項と右辺第２項が等しいと仮定し、式（９）により減速量を近似計算することもできる。
あるいは、減速期間の開始時刻（着地時刻）をｔ１、減速期間の終了時刻をｔ２、時刻ｔ１〜ｔ２の進行方向速度ｖのデータ数をＮ、サンプリング周期をΔｔとすると、式（１０）により減速量を計算することもできる。
また、進行方向加速度を用いた減速量の計算方法の一例について、図５７（Ｂ）を用いて説明する。図５７（Ｂ）において、横軸は時間、縦軸は進行方向加速度である。図５７（Ｂ）に示すように、減速期間の開始時刻（着地時刻）をｔ１、減速期間の終了時刻をｔ２、着地後の進行方向加速度が最小となる時刻をｔａｍｉｎ、進行方向加速度をａ、着地後の進行方向最低加速度をａｔａｍｉｎとすると、式（９）を式（１１）のように変形し、進行方向加速度を用いて減速量を近似計算することができる。
なお、式（７）〜式（１１）では、減速量をいずれも距離（ｍ）で計算するが、減速量を速度（ｍ／ｓ）（例えば、減速期間の最低速度の平均値や減速期間のみの平均速度など）で計算してもよい。例えば、ユーザーの全平均速度が１０ｋｍ／ｈ、減速期間のみの平均速度が２ｋｍ／ｈといった情報を一緒に提示することで、ユーザーは着地時にどの程度減速しているかを直観的に把握しやすくなる。
また、上記各実施形態において、例えば、ユーザーが腕時計型の脈拍計を装着し、あるいは、ハートレーセンサーをベルトで胸に巻き付けて走行し、運動解析部２４が、当該脈拍計あるいは当該ハートレーセンサーの計測値を用いて、運動解析情報の一項目としてユーザーの走行中の心拍数を算出してもよい。
また、上記の第２実施形態では、運動解析部２４（異常情報生成部３９４）は、慣性航法演算により得られた解析用データを用いてユーザーの走行状態が異常であるか否かを判定しているが、例えば、ユーザーが腕時計型の脈拍計を装着し、あるいは、ハートレーセンサーをベルトで胸に巻き付けて走行し、運動解析部２４が、当該脈拍計あるいは当該ハートレーセンサーの計測値を用いて、ユーザーの走行状態が異常であるか否かを判定してもよい。
また、上記各実施形態では、人の走行における運動解析を対象としているが、これに限らず、動物や歩行ロボット等の移動体の歩行や走行における運動解析にも同様に適用することができる。また、走行に限らず、登山、トレイルラン、スキー（クロスカントリーやスキージャンプも含む）、スノーボード、水泳、自転車の走行、スケート、ゴルフ、テニス、野球、リハビリテーション等の多種多様な運動（身体活動）に適用することができる。一例として第１実施形態をスキーに適用する場合、例えば、スキー板に対する加圧時の上下方向加速度のばらつきから綺麗にカービングできたかスキー板がずれたかを判定してもよいし、スキー板に対する加圧時及び抜重時の上下方向加速度の変化の軌跡から右足と左足との差や滑りの能力を判定してもよい。あるいは、ヨー方向の角速度の変化の軌跡がどの程度サイン波に近いかを解析し、ユーザーがスキー板に乗れているかどうかを判断してもよいし、ロール方向の角速度の変化の軌跡がどの程度サイン波に近いかを解析し、スムーズな滑りができているかどうかを判断してもよい。
また、上記第１実施形態では、左右を区別して運動解析を行ったが、左右を区別しないで運動解析を行うことも可能である。この場合、左右足の判定や、左右を比較する解析は省略してもよい。
また、上記の第２実施形態では、アドバイス情報は、音声や文字、記号等のメッセージであるが、これに限らず、例えば、ユーザーが入力した走行距離を目標タイムで走行するために理想的なペースや走り方で走行する仮想トレーナーの映像であってもよい。
また、上記の第２実施形態において、運動解析部２４は、入力情報に含まれる走行距離を目標タイムで走行することが可能か否かを判定し、不可能と判定した場合は不可能であることを示すアドバイス情報（例えば、「無理です。」、「走行速度は時速４０ｋｍに達します。」等のメッセージ）を生成してもよい。
また、上記の第２実施形態において、運動解析部２４は、入力情報に含まれる走行距離と目標タイムから目標の走行ピッチを算出し、表示装置３の音出力部１８０を介して、目標の走行ピッチに合わせた周期で音を出力してもよい。あるいは、運動解析部２４は、「速く走るモード」では、ユーザーにより速い走行を促すために、表示装置３の音出力部１８０を介して、目標の走行ピッチよりも短い周期で音を出力してもよい。
また、上記の第２実施形態では、運動解析部２４は、ユーザーの走行状態が基準よりも悪い場合にアドバイス情報を生成しているが、ユーザーの走行状態が基準よりも良い場合にアドバイス情報を生成してもよい。ユーザーは、このようなアドバイス情報を活用することで、より良い走り方を習得することができる。
また、上記の第２実施形態では、運動解析部２４は、ユーザーの走行中に運動解析処理を行っているが、これに加えて、走行中に記憶部３０に時系列に記憶した解析用データを用いて、走行終了後により詳細な走行分析を行って、分析結果の情報をユーザーに提示してもよい。例えば、短距離走の場合、ユーザーは走行中には多くの情報を正確に認識できないので、走行終了後に詳細な分析情報を提供するのが効果的である。この走行終了後の走行分析は、身体活動補助装置２Ａが実行しなくてもよい。例えば、身体活動補助装置２Ａが、走行中に演算して記憶部３０に記憶した解析用データをユーザーの走行終了後にパーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器に送信し、当該情報機器が、受信した解析用データを用いて分析し、分析結果の情報をその表示部等に出力してもよい。あるいは、身体活動補助装置２Ａが、走行中に演算して記憶した解析用データをユーザーの走行終了後にパーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器に送信し、当該情報機器が、受信した解析用データをインターネット等の通信ネットワークを介してネットワークサーバーに送信してもよい。そして、当該ネットワークサーバーが、受信した解析等データを用いて分析し、分析結果の情報を当該情報機器に送信し、当該情報機器が、分析結果の情報を受信してその表示部等に出力してもよい。あるいは、身体活動補助装置２Ａが、走行中に演算した解析用データをメモリーカード等の記録媒体に記憶しておき、パーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器が、当該メモリーカードから解析用データを読み出して分析し、あるいは、ネットワークサーバーに送信してもよい。
３−４．報知処理
また、上記の各実施形態では、処理部２０は、腕時計型の表示装置３に走行中出力情報又は運動解析情報を送信しているが、これに限らず、ユーザーに装着される腕時計型以外の携帯機器（ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）やユーザーの腰に装着した機器（運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａでもよい）等）や装着型でない携帯機器（スマートフォン等）に走行中出力情報又は運動解析情報を送信してユーザーに提示（フィードバック）してもよい。あるいは、処理部２０は、走行中出力情報又は運動解析情報をパーソナルコンピューターやスマートフォン等に送信し、走行中のユーザー以外の者（コーチ等）に提示（フィードバック）してもよい。
ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）、スマートフォン、パーソナルコンピューター
等に走行中出力情報を表示する場合、これらの機器の表示部は、腕時計型の表示装置３の表示部よりも十分に大きいため、図３４（Ａ）及び図３４（Ｂ）に示した情報やその他の情報を一画面で表示可能である。図５８に、ユーザーの走行中に、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）、スマートフォン、パーソナルコンピューター等の表示部に表示される画面の一例を示す。図５８の例では、表示部に画面４００が表示される。画面４００には、ユーザーが事前に登録したユーザー画像４０１及びユーザー名４０２、ユーザーの走行状態を表示するサマリー画像４０３、スタートしてから現在までの走行軌跡を表示する走行軌跡画像４０４、ユーザーが選択した項目の項目名４０５及びその時系列データ４０６が含まれている。
サマリー画像４０３には、基本情報、第１解析情報及び第２解析情報の各項目である、「走行速度」、「走行ピッチ」、「ストライド」、「ランニング能力」、「前傾角」、「真下着地率」、「推進効率」、「タイミング一致度」、「推進力」、「着地時ブレーキ量」、「接地時間」、「着地衝撃」、「消費エネルギー」、「エネルギー損失」、「エネルギー効率」、「左右バランス（左右差率）」及び「蓄積ダメージ（体への負担）」の各数値が含まれている。これらの数値は、ユーザーの走行中にリアルタイムに更新される。
サマリー画像４０３には、基本情報、第１解析情報及び第２解析情報の全ての項目の数値が含まれていてもよいし、ユーザーが選択した一部の項目のみが含まれていてもよいし、所定の条件を満たした項目のみ（例えば、基準範囲内の項目のみ、あるいは、基準項目外の項目のみ）が含まれていてもよい。
走行軌跡画像４０４は、ユーザーが走行を開始してから現在に至るまでの走行の軌跡を表示する画像であり、現在位置は所定のマーク４０７で示される。
項目名４０５は、サマリー画像４０３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、時系列データ４０６は項目名４０５で示される項目の数値を時系列にグラフ化したものである。図３４の例では、「走行速度」、「走行ピッチ」、「着地時ブレーキ量」及び「ストライド」が選択され、横軸を走行開始からの時間、縦軸をこれらの各項目の数値とする時系列グラフが表示されている。
例えば、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）を装着したユーザーは、図５８のような画面を見ながら走行することで、現在の走行状態を確認し、例えば、各項目の数値が良くなるような走り方や数値の悪い項目が改善されるような走り方を意識しながら、あるいは、疲労状態を客観的に認識しながら走行を続けることができる。
ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）を介してフィードバックする情報は、上記第１実施形態で示した各種情報の他、例えば、現在地を表示してもよいし、タイムに基づいて作成した仮想ランナーが走行する映像を表示してもよい。タイムは、例えば、ユーザーが設定したタイム、自己記録、有名人の記録、世界記録等であってもよい。
ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）を介してフィードバックするタイミングは、上記実施形態で示したフィードバックのタイミングと同じであってもよい。また、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）を介してフィードバックする方法は、例えば、静止画で分かりやすく表示、アニメーションを表示、文字を表示、地図上への表示等、画面表示であってもよいし、音声であってもよい。あるいは、腰回転タイミングや走行ピッチ、蹴り出しタイミングなど、タイミングに関する情報を「ピッピッ」などの短い音や画像でフィードバックしてもよい。
ユーザーの腰に装着した機器を介してフィードバックする情報やフィードバックするタ
イミングは、上記第１実施形態と同じであってもよい。ユーザーの腰に装着した機器を介してフィードバックする方法は、伝達したい情報を音声でフィードバックするものでもよいし、全ての項目が良い場合に音がなるものでもよいし、悪い項目があった場合に音がなるものでもよい。また、良い項目の情報をフィードバックしてもよいし、悪い項目の情報をフィードバックしてもよい。あるいは、ランニング能力等、レベルに応じて音階で変化をつけてフィードバックしてもよいし、例えば所定時間の「ピッピッ」などの音の数で変化をつけてフィードバックしてもよい。あるいは、腰回転タイミングや走行ピッチ、蹴り出しタイミングなど、タイミングに関する情報を「ピッピッ」などの短い音でフィードバックしてもよい。
装着型でない携帯機器を介してフィードバックする情報、タイミング及び方法は、上記の第１実施形態と同じであってもよい。
３−５．走行分析
上記の第１実施形態では、走行分析プログラム３０６は、運動解析プログラム３００のサブルーチンとして運動解析装置２が実行しているが、運動解析プログラム３００とは別のプログラムであってもよいし、運動解析装置２が実行しなくてもよい。例えば、運動解析装置２が、走行中に解析して生成した運動解析情報をユーザーの走行後にパーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器に送信し、当該情報機器が、受信した運動解析情報を用いて走行分析プログラム３０６を実行し、分析結果の情報をその表示部等に出力してもよい。あるいは、運動解析装置２が、走行中に解析して生成した運動解析情報をユーザーの走行後にパーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器に送信し、当該情報機器が、受信した運動解析情報をインターネット等の通信ネットワークを介してネットワークサーバーに送信してもよい。そして、当該ネットワークサーバーが、受信した運動解析情報を用いて走行分析プログラム３０６を実行し、分析結果の情報を当該情報機器に送信し、当該情報機器が、分析結果の情報を受信してその表示部等に出力してもよい。あるいは、運動解析装置２が、走行中に解析して生成した運動解析情報をメモリーカード等の記録媒体に記憶しておき、パーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器が、当該メモリーカードから運動解析情報を読み出して、走行分析プログラム３０６を実行し、あるいは、走行分析プログラム３０６を実行するネットワークサーバーに送信してもよい。
また、上記の第１実施形態では、走行分析プログラム３０６は、走行するユーザーの立場で全体分析や詳細分析、あるいは、他人との比較分析を行うもの、すなわち、個人の走行履歴を管理するためのプログラムであるが、例えば、チームの監督の立場で複数のメンバーの走行の全体分析や詳細分析を行うもの、すなわち、複数のメンバーの走行履歴を集団管理するためのプログラムであってもよい。
複数のメンバーの走行履歴を集団管理するためのプログラムでの全体分析画面の一例を図５９に示す。図５９の例では、全体分析画面４７０（１ページ目）には、ユーザー（監督）が事前に登録したユーザー画像４７１及びユーザー名４７２、ユーザーが選択した過去の日付における各メンバーの走行の分析結果をそれぞれ表示する複数のサマリー画像４７３、ユーザーが選択した項目の項目名４７４及びユーザーが選択したメンバーについての当該選択した項目を時系列に表示する時系列グラフ４７５、詳細分析ボタン４７６が含まれている。
各サマリー画像４７３の内容は、図３５に示したサマリー画像４１３と同じであってもよい。また、図５９の例では、項目名４７４は「平均エネルギー効率」であり、時系列グラフ４７５は、横軸を走行日、縦軸を平均エネルギー効率の数値として、メンバー１、メンバー２、メンバー３の平均エネルギー効率を時系列に表示する。そして、ユーザーが時
系列グラフ４７５の横軸のいずれかの日付を選択すると、各サマリー画像４７３には、選択した日付の走行の分析結果が表示される。
詳細分析ボタン４７６は、全体分析モードから詳細分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが日付とメンバーを選択して詳細分析ボタン４７６の選択操作（押下操作）を行うと詳細分析モードに移行し、選択したメンバーの選択した日付における走行に対する詳細分析画面が表示される。この詳細分析画面は、例えば、図３７〜図３９に示した詳細分析画面と同じであってもよい。また、全体分析画面の２ページ目には、図３６と同様のカレンダー画像が表示されてもよい。
また、上記第１実施形態や上記変形例における比較分析以外にも各種の比較分析が考えられる。例えば、図６０は、多数のランナーの走行ピッチとストライドの関係をプロットしたグラフであり、横軸が走行ピッチ［歩／ｓ］、縦軸がストライド［ｍ］である。図６０では、ストライド走法に属する範囲（ストライド走法ゾーン）とピッチ走法に属する範囲（ピッチ走法ゾーン）も表示されている。さらに、図６０では、走行速度が３分／ｋｍ、４分／ｋｍ、５分／ｋｍ、６分／ｋｍに相当する曲線も破線で表示されている。ユーザーの走行ピッチ及びストライドを示す点（「あなたの走法」と表示）は、ピッチ走法ゾーンにあり、走行速度は４分／ｋｍと５分／ｋｍの間である。ストライド走法ゾーンには、ユーザーよりも遅い「Ａさん」やユーザーよりも速い「○○××選手」が含まれ、ピッチ走法ゾーンには、ユーザーよりも遅い「Ｂさん」やユーザーよりも速い「□□△△選手」が含まれている。ユーザーはこのような走法分布のグラフを見ることで、自分が目指すべき走法を知ることができる。例えば、図６０に矢印で示すように、ユーザーは、ピッチ走法を変えずに走行ピッチとストライドを大きくする走り方をして走行速度を４分／ｋｍ以下を目標とすることができる。
また、例えば、図６１は、複数のランナーの１回の走行における走行速度と心拍数の関係をプロットしたグラフであり、横軸が走行速度、縦軸が心拍数である。図６１では、１回の走行中の走行速度と心拍数を近似した、ユーザーの曲線（「あなた○月×日」と表示）、マラソンを３時間半以内で走る選手の曲線（［サブ３．５の選手］と表示）、マラソンを３時間以内で走る選手の曲線（［サブ３の選手］と表示）、マラソンを２時間半以内で走る選手の曲線（［サブ２．５の選手］と表示）も点線で示されている。例えば、ユーザーは、走行を重ねるごとにこの曲線が右下の方向にシフトしていけば、走行速度が速くても心拍が上がらなくなり、運動能力が向上していることを認識することができるし、目標とするタイムの選手にどれくらい近づいているかを確認することもできる。
３−６．その他
例えば、入力情報又は解析情報からユーザーの得点を計算して、走行中または走行後に通知しても良い。例えば、各項目の数値を複数段階（例えば５段階または１０段階）に区分し、各段階に対して得点を定めておく。ユーザーの該当する段階の得点をいずれかの分析画面の当該項目に対応付けて表示するとよい。また、例えば、成績の良かった項目の種類や数に応じて得点を付与したり、総合得点を計算、表示してもよい。
また、上記の第１実施形態では、アニメーション画像４４１を表示する例を説明したが、アニメーションや画像の表示は上記第１実施形態の態様に限らない。例えば、ユーザーの傾向を強調したアニメーションとしてもよい。例えば、身体が理想よりも前傾している場合には、実際の前傾角よりも大きな角度で前傾した画像を表示する。ユーザーが自身の運動の傾向を把握しやすくすることができる。また、アニメーション画像４４１には腕以外の情報を表示することとしてもよい。腰に装着したセンサー（運動解析装置２）の情報からは、腕の動作が推定しにくい場合がある。センサーの情報から推定可能な身体の部位に限定して情報を提示することで、ユーザーがより正確に自身の動作を理解できる。また
、例えば、３Ｄの画像を表示し、ユーザーの操作によって所望の角度から画像を確認できるようにしてもよい。
また、上記の各実施形態では、ＧＰＳユニット５０は運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａに設けられているが、表示装置３に設けられていてもよい。この場合、表示装置３の処理部１２０がＧＰＳユニット５０からＧＰＳデータを受け取って通信部１４０を介して運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａに送信し、運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａの処理部２０が通信部４０を介してＧＰＳデータを受信し、受信したＧＰＳデータをＧＰＳデータテーブル３２０に付加すればよい。
また、上記の各実施形態では、運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａと表示装置３が別体となっているが、運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａと表示装置３が一体化された運動解析装置又は身体活動補助装置であってもよい。
また、上記の各実施形態では、運動解析装置２又は身体活動補助装置２Ａがユーザーに装着されているが、これに限らず、慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニットをユーザーの胴体等に装着し、慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニットはそれぞれ検出結果をスマートフォン等の携帯情報機器やパーソナルコンピューター等の設置型の情報機器に送信し、これらの機器が受信した検出結果を用いてユーザーの運動を解析してもよい。あるいは、ユーザーの胴体等に装着された慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニットが検出結果をメモリーカード等の記録媒体に記録し、当該記録媒体をスマートフォンやパーソナルコンピューター等の情報機器が当該記録媒体から検出結果を読み出して運動解析処理を行ってもよい。
また、上記の第１実施形態では、表示装置３が、走行中出力情報及び走行後出力情報を受信して対応する画像、音、振動等のデータを生成し、表示部１７０、音出力部１８０及び振動部１９０を介してユーザーに提示（伝達）している。すなわち、表示装置３は、運動解析装置２が生成したユーザーの複数の運動情報のうち、所定条件を満たした運動情報である走行中出力情報を、ユーザーの走行中に出力する第１表示装置として機能し、かつ、運動解析装置２が生成したユーザーの複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報である走行後出力情報を、ユーザーの走行終了後に出力する第２表示装置として機能しているが、例えば、図６２に示すように、第１表示装置と第２表示装置は別体でもよい。図６２では、運動解析システム１は、運動解析装置２、第１表示装置３−１及び第２表示装置３−２を含んで構成されている。運動解析装置２の構成は図２に示した運動解析装置２の構成と同様であってもよく、第１表示装置３−１及び第２表示装置３−２の各構成は図２に示した表示装置３の構成と同様であってもよい。第１表示装置３−１は、例えば、腕時計型等のリスト機器、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）、スマートフォン等の携帯機器であってもよい。また、第２表示装置３−２は、例えば、スマートフォンやパーソナルコンピューター等の情報機器であってもよい。
図６２に示す運動解析システム１によれば、ユーザーの走行中には、第１表示装置３−１が、運動解析装置２が生成した複数の運動情報のうち走行状態に応じて所定条件を満たした走行中出力情報を出力するので、ユーザーは提示された情報を走行中に活用しやすい。また、第２表示装置３−２が、運動解析装置２がユーザーの走行中に生成した運動情報の一部に基づく走行後出力情報をユーザーの走行終了後に出力するので、ユーザーは提示された情報を走行終了後にも活用しやすい。従って、ユーザーの走行成績を向上させることを補助することができる。
上述した各実施形態および各変形例は一例であって、これらに限定されるわけではない。例えば、各実施形態および各変形例を適宜組み合わせることも可能である。
本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
１ 運動解析システム、１Ａ 身体活動補助システム、２ 運動解析装置、２Ａ 身体活動補助装置、３ 表示装置、１０ 慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、１２ 加速度センサー、１４ 角速度センサー、１６ 信号処理部、２０ 処理部、２２ 慣性航法演算部、２４ 運動解析部、３０ 記憶部、４０ 通信部、５０ ＧＰＳユニット、６０ 地磁気センサー、１２０ 処理部、１３０ 記憶部、１４０ 通信部、１５０ 操作部、１６０ 計時部、１７０ 表示部、１８０ 音出力部、１９０ 振動部、２１０ バイアス除去部、２２０ 積分処理部、２３０ 誤差推定部、２４０ 走行処理部、２４２ 走行検出部、２４４ 歩幅算出部、２４６ ピッチ算出部、２５０ 座標変換部、２６０ 特徴点検出部、２６２ 接地時間・衝撃時間算出部、２７０ 運動情報生成部、２７１ 走行軌跡算出部、２７２ 基本情報生成部、２７３ 第１解析情報生成部、２７４ 第２解析情報生成部、２７５ 左右差率算出部、２８０ 走行中出力情報生成部、２９０ 走行分析部、２９１ 全体分析部、２９２ 詳細分析部、２９３ 比較分析部、２９４ 出力情報選択部、３００ 運動解析プログラム、３０１ 走行補助プログラム、３０２ 慣性航法演算プログラム、３０４ 運動解析情報生成プログラム、３０５ 運動解析プログラム、３０６ 走行分析プログラム、３１０ センシングデータテーブル、３２０ ＧＰＳデータテーブル、３３０ 地磁気データテーブル、３４０ 算出データテーブル、３５０ 運動解析情報、３５１ 入力情報、３５２ 基本情報、３５３ 第１解析情報、３５４ 第２解析情報、３５５ 左右差率、３５６ 走行軌跡情報、３６０ 解析用データテーブル、３７０ 判定制御部、３８０ 状態判定部、３８１ 走行速度判定部、３８２ 走行ピッチ判定部、３８３ ストライド判定部、３８４ 上下動判定部、３８５ 左右ぶれ判定部、３８６ 前傾判定部、３９０ 運動解析情報生成部、３９２ 走行情報生成部、３９４
異常情報生成部、３９６ アドバイス情報生成部

Claims (9)

  1. 慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、運動中に前記ユーザーの所定の項目に対する左脚の数値と右脚の数値との比率である左右差率を含む複数の運動情報を生成することと、
    前記複数の運動情報のうち前記左右差率を含む少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を、前記ユーザーの運動中に提示することと、
    前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に提示することと、を含む、運動解析方法。
  2. 慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、運動中に前記ユーザーの所定の指標に対する左脚の数値と右脚の数値との比率である左右差率を含む複数の運動情報を生成することと、
    前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動中に提示することと、
    前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に提示することと、を含み、
    前記ユーザーの運動中に提示する運動情報は、前記ユーザーの運動成績を向上させるための前記左右差率に対するアドバイスに関する情報を含む、運動解析方法。
  3. 前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記複数の運動情報のうち、前記ユーザーの運動中に提示しなかった運動情報を含む、請求項１又は２に記載の運動解析方法。
  4. 前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記複数の運動情報のうち、前記ユーザーの運動中に提示した運動情報を含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の運動解析方法。
  5. 前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記ユーザーの運動成績を向上させるためのアドバイスに関する情報を含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の運動解
    析方法。
  6. 前記ユーザーの運動終了後に提示する運動情報は、前記ユーザーの運動終了後に生成した情報を含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の運動解析方法。
  7. 慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、運動中に前記ユーザーの所定の項目に対する左脚の数値と右脚の数値との比率である左右差率を含む複数の運動情報を生成する運動情報生成部と、
    前記複数の運動情報のうち前記左右差率を含む少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果に基づいて、前記ユーザーの運動中に出力する情報である運動中出力情報を生成する運動中出力情報生成部と、
    前記複数の運動情報のうちの少なくとも１つの運動情報に基づいて、前記ユーザーの運動終了後に出力する情報である運動後出力情報を生成する運動後出力情報生成部と、を含む、運動解析装置。
  8. 慣性センサーの検出結果を用いて、ユーザーの運動を解析し、運動中に前記ユーザーの所定の項目に対する左脚の数値と右脚の数値との比率である左右差率を含む複数の運動情報を生成する運動解析装置と、
    前記複数の運動情報のうち前記左右差率を含む少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を、前記ユーザーの運動中に出力する第１表示装置と、
    前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に出力する第２表示装置と、を含む、運動解析システム。
  9. 慣性センサーの検出結果を用いて、運動中にユーザーの運動を解析し、前記ユーザーの所定の項目に対する左脚の数値と右脚の数値との比率である左右差率を含む複数の運動情報を生成することと、
    前記複数の運動情報のうち前記左右差率を含む少なくとも１つの運動情報と予め設定された基準値との比較結果を、前記ユーザーの運動中に出力することと、
    前記複数の運動情報のうち、少なくとも１つの運動情報を、前記ユーザーの運動終了後に出力することと、をコンピューターに実行させる、運動解析プログラム。
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