JP6697300B2 - 情報処理方法、プログラム及び情報処理装置 - Google Patents
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
実施例では、加速度センサ及び角速度センサを搭載する対象として、アイウエアを例に挙げる。図1は、実施例における情報処理システム1の一例を示す図である。図1に示す情報処理システム1は、外部装置10とアイウエア30とを含み、外部装置10とアイウエア30は、ネットワークを介して接続され、データ通信可能になっている。
図2は、実施例における情報処理装置10のハードウェア構成を示す概略構成図である。情報処理装置10の典型的な一例は、スマートフォンなどの携帯電話機であるが、この他、ネットワークに無線又は有線接続可能な携帯端末、あるいはタブレット型端末のようなタッチパネルを搭載した電子機器など、ネットワークを使って通信しながらデータ処理しつつ画面表示可能な汎用機器なども実施形態における情報処理装置10に該当しうる。
図3は、実施例における処理装置20のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図3に示すように、処理装置20は、処理部202、送信部204、6軸センサ206、及び電源部208を有する。また、各生体電極31、33、35は、例えば増幅部を介して電線を用いて処理部202に接続される。なお、処理装置20の各部は、一方のテンプルに設けられるのではなく、一対のテンプルに分散して設けられてもよい。
次に、情報処理装置10の機能構成について説明する。図4は、実施例における情報処理装置10の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置10は、記憶部302、通信部304、及び制御部306を有する。
まず、消費カロリー算出機能について、関連する機能部の処理を説明する。取得部312は、対象者に装着された6軸センサ206からの各センサ信号に基づく、対象者の姿勢に関する姿勢データを取得する。姿勢データとして、対象者の前後のブレを示す第1データ、対象者の左右のブレを示す第2データ、及び対象者の体軸の傾きを示す第3データ、対象者の左右バランスを示す第4データのうち少なくとも1つを取得する。また、「対象者に装着された」とは、直接的に装着されることだけではなく、アイウエア30等を含むウェアラブルデバイスを用いて間接的に装着されることを含む。また、姿勢データに対してどのデータが含まれるかは、事前に設定されていればよい。なお、第1データは、前後ブレデータとも称され、第2データは、左右ブレデータとも称され、第3データは、体軸データとも称される。また、少なくとも第1データ及び第2データは、加速度センサ又は角速度センサの一方のセンサからも取得されうる。
基準消費カロリー=1.05×METs×時間(分)×体重(kg) ・・・式(1)
METs:活動、運動を行った時に安静状態の何倍の代謝をしているかを示す値(歩行の場合、METs=4.8)
最終消費カロリー=基準消費カロリー×1.1 (評価値<閾値)
最終消費カロリー=基準消費カロリー (評価値≧閾値)・・・式(2)
最終消費カロリー=基準消費カロリー×((係数a×(|左の平均歩幅−右の平均歩幅|)/((左の平均歩幅+右の平均歩幅)/2))+1) ・・・式(3)
係数aは一例として、0.5である。なお、移動のスピードが増加すると、左右の歩幅の非対称性も増加することをさらに考慮して最終消費カロリーを求められてもよい。例えば、評価部314は、移動スピードの増加割合に係数b(例えば、0.2)を掛けた分だけ、最終消費カロリーが増加するように、式(3)において重み付けしてもよい。これにより、移動時のスピードを考慮した左右の歩幅の非対称性を評価することができる。
全体平均歩幅データ=距離(900cm)/歩数(10歩)=90cm ・・・式(4)
なお、この所定歩数は、各種の判定区間として設定され、例えば、10歩又は20歩である。これにより、リアルタイムに適切な歩幅データを算出することができる。
最終消費カロリー=基準消費カロリー×((係数b×(体軸の平均傾き[度])/90)+1) ・・・式(5)
係数bは一例として、0.5である。
次に、図4に戻り、移動負荷レベル(単にレベルとも称す。)の算出機能を説明する。
次に、移動負荷レベルに応じて、移動軌跡の表示態様を変える機能について説明する。取得部312は、所定期間における対象者の移動軌跡データを取得する。移動軌跡データは、情報処理装置10に既搭載のGPS機能により取得することが可能である。
まず、ダイエットをアシストする機能について説明する。図4に戻り、受付部320は、対象者から、所定期間の目標消費カロリーの入力を受け付ける。例えば、受付部320は、画面上に表示された入力欄又は選択欄から、対象者により入力又は選択された目標消費カロリー値の入力を受け付ける。
移動時の姿勢と、基準姿勢とを比較する機能について説明する。報知部324は、姿勢データの各閾値に基づく基準オブジェクト(基準姿勢)を形成する。例えば、頭の前後のブレ、左右のブレ、体軸の傾きの各閾値は、基準オブジェクトの縦幅、横幅、及び中心の範囲に重複しないように1対1に対応付けて設定されている。これにより、ユーザの歩行等の基準となるオブジェクトを、シンプルな形状を用いて形成しておくことができる。具体例として、頭の前後のブレの閾値は、直感的に対応する縦幅、左右のブレの閾値は、直感的に対応する横幅、体軸の傾きの閾値は、直感的に対応する中心の幅に設定されるとよい。なお、閾値は範囲を有するものでもよい。
次に、歩行の結果を表示する機能について説明する。報知部324は、歩行等の結果データを収集する。報知部324は、歩行等の結果データに基づいて、歩行等の評価を行う。評価結果は、画面に表示されたり、音声等でユーザに報知されたりする。
次に、実施例におけるアプリケーションに用いられる各種データの例について説明する。図7は、歩行時に記録された各データの一例を示す図である。図7に示す例では、区間ごとに、Pitch(第1データ)、Roll(第2データ)、左右バランス(第4データ)、スピード、体軸(第3データ)、歩幅、評点、レベル及びスコアが対応付けられる。
スタートから40区間までは、通常の第1歩行(ウォーキング)が行われ、また、データは、プリセットのアプリケーションから取得されているとする。このとき、姿勢に関するデータは取得されていない。
41区間以降は、第2歩行(スポーツウォーク)が行われる。このとき、取得部312により各種データが取得される。評価部314は、区間ごとに算出された6項目(Pitch、Roll、左右バランス、スピード、体軸、及び歩幅)について、段階的な閾値を越えていくごとに、0.25点ずつ加点する。なお、評価部314は、取得された各データをそのまま用いてもよいし、図7に示すように各データに対して変換された中間データを用いてもよい。
条件:評点
0.00≦評点≦1.00:3
1.00<評点≦2.50:2
2.50<評点 :1
次に、評価部314は、所定数の区間のレベルを用いてスコアを算出する。図8は、スコア算出の一例を説明するための図である。図8に示す例では、スコアは、現区間を含む直近の4つの区間のレベルを用いて算出される。例えば、レベルごとに減算される減算値が設定されている。
レベル3の減算値:0点
レベル2の減算値:15点
レベル1の減算値:25点
スコア=100−現在区間のレベルに対応する減算値−現在区間の1つ前の区間のレベルに対応する減算値−現在区間の2つ前の区間のレベルに対応する減算値−現在区間の3つ前の区間のレベルに対応する現在値 ・・・式(6)
区間P6のスコア=100−区間P6のレベルに対応する減算値−区間P5のレベルに対応する減算値−区間P4のレベルに対応する減算値−区間P3のレベルに対応する減算値
=100−0−15−0−25=60
評価部314は、第2歩行が終了すると、総合スコアとして、各スコアの平均値を求める。
次に、実施例におけるアプリケーションの画面例について説明する。図9は、メイン画面の一例を示す図である。以下に示す画面は、報知部324が各種データを取得して表示制御する。
次に、実施例における情報処理装置10の動作について説明する。図23は、実施例におけるアプリケーションのスポーツウォークに関する処理の一例を示すフローチャートである。図23に示すフローチャートは、ユーザがアイウエア30を装着して、情報処理装置10を操作し、上述したアプリケーションを起動するときに行われる処理である。なお、処理装置20と情報処理装置10との接続については、事前に行われていればよい。
20 処理装置
30 アイウエア
302 記憶部
304 通信部
306 制御部
312 取得部
314 評価部
316 第1算出部
318 第2算出部
320 受付部
322 第3算出部
324 報知部
Claims (8)
- 制御部を有するコンピュータが実行する情報処理方法であって、
前記制御部は、
対象者に装着された加速度センサ及び角速度センサからの各センサ信号に基づく、前記対象者の姿勢に関する姿勢データであって、前記対象者の体軸の傾きを示す体軸データを含む前記姿勢データを取得し、
取得された前記姿勢データに含まれる前記体軸データに少なくとも基づいて、前記対象者の姿勢の不安定性を評価し、
評価された前記不安定性に応じた消費カロリーを算出する、情報処理方法。 - 前記取得することは、
前記対象者の移動時における歩数データ及び距離データと、前記加速度センサ又は前記角速度センサからの前記対象者の移動時の左右のブレを示す左右ブレデータとを取得し、
前記制御部は、さらに
取得された前記歩数データ、前記距離データ、及び前記左右ブレデータに基づいて、前記対象者の左右の歩幅を算出し、
前記評価することは、
前記不安定性として、前記左右の歩幅の非対称性を評価し、
前記消費カロリーを算出することは、
前記歩幅の非対称性に基づいて、前記消費カロリーを増加させる、請求項1に記載の情報処理方法。 - 前記歩幅を算出することは、
左右それぞれの平均歩幅及び全体の平均歩幅を算出し、
前記全体の平均歩幅に対する、左右それぞれの平均歩幅の差の割合に基づいて、前記消費カロリーを増加させる、請求項2に記載の情報処理方法。 - 前記消費カロリーを算出することは、
前記体軸の傾きと閾値との比較結果又は前記体軸の傾きの変動の幅と所定範囲との比較結果に基づいて、前記消費カロリーを増加させる、請求項1乃至3いずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記制御部は、さらに、
前記歩幅及び前記姿勢データに基づいて、前記対象者の移動負荷レベルを算出する、請求項2に記載の情報処理方法。 - 前記取得することは、
所定期間における前記対象者の移動軌跡データを取得し、
前記制御部は、さらに、
前記移動負荷レベルに応じた表示態様を用いて、前記移動軌跡データを表示部に表示するよう制御する、請求項5に記載の情報処理方法。 - コンピュータに実行させるプログラムであって、
対象者に装着された加速度センサ及び角速度センサからの各センサ信号に基づく、前記対象者の姿勢に関する姿勢データであって、前記対象者の体軸の傾きを示す体軸データを含む前記姿勢データを取得し、
取得された前記姿勢データに含まれる前記体軸データに少なくとも基づいて、前記対象者の姿勢の不安定性を評価し、
評価された前記不安定性に応じた消費カロリーを算出する、
処理を実行させる、プログラム。 - 対象者に装着された加速度センサ及び角速度センサからの各センサ信号に基づく、前記対象者の姿勢に関する姿勢データであって、前記対象者の体軸の傾きを示す体軸データを含む前記姿勢データを取得する取得部と、
取得された前記姿勢データに含まれる前記体軸データに少なくとも基づいて、前記対象者の姿勢の不安定性を評価する評価部と、
前記評価部により評価された不安定性に応じた消費カロリーを算出する算出部と、
を備える情報処理装置。
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