JP7056708B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

ユーザの身体に装着したウェアラブルデバイスやモーションセンサ等により、ユーザの運動状態を表す各種の指標（パラメータ）を計測する技術が知られている。特許文献１には、取得した運動状態を表す各種の指標に基づいて、ユーザの動きを表すアニメーションを表示する発明が開示されている。特許文献１に記載の発明では、指標の値をユーザが手動で変化させると、変化後の値に応じてアニメーションを変化させることができる。

特開２０１８－０２６１４９号公報

運動状態を表すパラメータの中には、他のパラメータの値が変化するとこれに連動して値が変化するものが知られている。特許文献１に記載の発明では、ユーザが手動であるパラメータの値を変化させても、これに連動して変化すると推定される他のパラメータの値は変化しないため、変化後のアニメーションが不自然な動きをしてしまう虞がある。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、取得した運動状態を表す複数のパラメータのうちの一つが変化した場合若しくは変化すると仮定した場合に、当該変化に連動して変化する他のパラメータの値を推定することが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
ある被検体の運動状態を表す指標として、第１パラメータの値と、前記第１パラメータと異なり、かつ、相関性を有する指標である第２パラメータの値と、を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された前記第１パラメータの値とは異なる値の前記第１パラメータである他の第１パラメータを取得するパラメータ取得手段と、
前記ある被検体と同種の複数の被検体それぞれの運動状態を表す、前記第１パラメータと同種の第３パラメータの値と、前記第２パラメータと同種の第４パラメータの値との組に基づいて前記第３パラメータの値を入力とし前記第４パラメータの値を出力として生成されたモデルに従い、前記取得手段で取得した前記第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第１基準値を導出する第１導出手段と、
前記モデルに従い、前記パラメータ取得手段で取得した前記他の第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第２基準値を導出する第２導出手段と、
前記取得手段で取得した前記第２パラメータの値と前記第１基準値と前記第２基準値とに基づいて、前記他の第１パラメータに対応する前記第２パラメータの値を推定するパラメータ推定手段と、
を備える。

本発明によれば、取得した運動状態を表す複数のパラメータのうちの一つが変化した場合若しくは変化すると仮定した場合に、当該変化に連動して変化する他のパラメータの値を推定することが可能となる。

実施形態に係るアニメーション生成システムの構成例を示す図である。 運動状態記憶ＤＢに記憶されている情報の例を示す図である。 実施形態に係るパラメータ取得処理のフローチャートである。 実施形態に係るアニメーション生成処理のフローチャートである。 生成したアニメーションが表示される画面の例を示す図である。 実施形態に係るパラメータ推定処理のフローチャートである。 取得された速度とピッチの値の組の分布、及び、この分布から生成されたモデルを示す図である。 パラメータを推定する例を説明するための図である。 取得された速度と上下動の値の組の分布、及び、この分布から生成されたモデルを示す図である。 取得されたピッチと上下動の値の組の分布、及び、この分布から生成されたモデルを示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付す。

（実施形態）
本発明の実施形態に係るアニメーション生成システム１０００は、ランニング等の移動運動をしているユーザ（被検体）の動き（フォーム）を表現するアニメーションを生成するシステムである。アニメーション生成システム１０００は、図１に示すように、データ送信装置１００と、アニメーション生成装置２００と、を備える。なお、実際には、データ送信装置１００は被検体毎に複数設けられている。

データ送信装置１００は、例えば、被検体の体幹に沿った腰付近に装着する小型のウェアラブル機器である。データ送信装置１００は、図１に示すように、制御部１１０と、記憶部１２０と、通信部１３１と、入力部１３２と、出力部１３３と、センサ部１３４と、を備える。制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３１、入力部１３２、出力部１３３及びセンサ部１３４は、バスラインＢＬを介して相互に接続されている。データ送信装置１００は、センサ部１３４で検出した被検体の動きを示すデータをアニメーション生成装置２００に、通信部１３１を介して送信する。

制御部１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を備える。制御部１１０は、記憶部１２０に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する運動データ送信部１１１として機能する。

記憶部１２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等を備え、制御部１１０のＣＰＵが実行するプログラム及び必要なデータを記憶する。なお、データ送信装置１００の電源ＯＦＦの後も保存しておきたいデータに関しては、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリに保存される。

通信部１３１は、無線通信モジュールやアンテナを備え、アニメーション生成装置２００と無線によりデータ通信する。また、通信部１３１は、アニメーション生成装置２００とのデータ通信において無線方式に限定されず、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）等の有線によるインターフェースを使用して、データ通信を行ってもよい。

入力部１３２は、押しボタンスイッチ等を備え、例えば「計測開始」、「データ送信」等の、被検体からの入力指示を受け付ける。

出力部１３３は、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、液晶表示パネル、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示パネル等を備え、データ送信装置１００の動作状態（電源ＯＮ、計測中、データ送信中等）等を表示する。また出力部１３３は、スピーカ等の音声出力デバイスを備え、データ送信装置１００の動作状態等を示す情報を音声情報として出力する。

センサ部１３４は、加速度センサ、ジャイロ（角速度）センサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機等を備え、データ送信装置１００を装着している被検体の動きや被検体の現在位置等を検出する。センサ部１３４は、加速度センサで検出した加速度データ、ジャイロセンサで検出した角速度データ、並びにＧＰＳ受信機で受信した時刻データ及び位置データ等を、制御部１１０に送信する。センサ部１３４が制御部１１０に送信するこれらのデータは、データ送信装置１００が装着される被検体の運動状態を表すためのデータであるため、以後、まとめて「運動データ」とも表記する。なお、データ送信装置１００（センサ部１３４）は、被検体の腰以外の部分（例えば、手首や足首）に装着されるものであってもよい。また、データ送信装置１００は、例えば、被検体の腰に装着されるセンサ部１３４、手首に装着されるセンサ部１３４、足首に装着されるセンサ部１３４等、複数のセンサ部１３４を備えてもよい。

次に、制御部１１０の機能について説明する。制御部１１０は、記憶部１２０に記憶されたプログラムを実行することにより、運動データ送信部１１１として機能する。

運動データ送信部１１１は、センサ部１３４で検出した運動データ（被検体の動きを示す、加速度データ、角速度データ、時刻データ、位置データ等）を、通信部１３１を介して、アニメーション生成装置２００に送信する。運動データ送信部１１１は、さらに、位置データから算出される移動距離データ、時刻データと位置データとから算出される速度データ、加速度データ等も、運動データとしてアニメーション生成装置２００に送信してもよい。

次に、アニメーション生成装置２００について説明する。アニメーション生成装置２００は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）や、スマートフォン、タブレット等の端末装置である。アニメーション生成装置２００は、図１に示すように、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信部２３１と、入力部２３２と、出力部２３３と、を備える。制御部２１０、記憶部２２０、通信部２３１、入力部２３２及び出力部２３３は、バスラインＢＬを介して相互に接続されている。アニメーション生成装置２００は、データ送信装置１００が送信した運動データから、ランニングの運動状態を表す指標として複数の異なる種類のパラメータの値を算出し、被検体のランニングの動きを表現するアニメーションを生成し、被検体に提示する。

制御部２１０は、ＣＰＵ等を備える。制御部２１０は、記憶部２２０に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する各部（パラメータ取得部２１１、アニメーション生成部２１２、パラメータ推定部２１３）として機能する。

記憶部２２０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等を備え、制御部２１０のＣＰＵが実行するプログラム及び必要なデータを記憶する。なお、アニメーション生成装置２００の電源ＯＦＦの後も保存しておきたいデータに関しては、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリに保存される。また、記憶部２２０は、ユーザＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）２２１と運動状態記憶ＤＢ２２２とを記憶している。

ユーザＤＢ２２１は、データ送信装置１００の被検体に関する情報が登録されるデータベースである。具体的には、ユーザＤＢ２２１には、データ送信装置１００の被検体毎に、当該被検体を一意に識別するユーザＩＤ、氏名、性別、体格（身長、体重等）、ランニング歴、ベストタイム等を示す情報が記憶されている。

運動状態記憶ＤＢ２２２には、これまでに計測された被検体のランニングの運動状態を表す複数のパラメータが記憶されるデータベースである。具体的には、運動状態記憶ＤＢ２２２には、図２に示すように、被検体のユーザＩＤと、被検体の運動状態を表すパラメータとして、被検体の移動運動の速度、ピッチ（単位時間当たりの歩数）、上下動の各値と、これらのパラメータが計測された計測日時を示す情報と、が対応付けられた運動パラメータ情報が複数記憶される。なお、ユーザの運動状態を表すパラメータである速度、ピッチ、及び上下動の各値は、互いに相関があり、被検体の運動状態の変化に伴って互いに連動して変化することが経験的に知られている。例えば、被検体の速度が変化すると、ピッチと上下動も連動して変化する。

通信部２３１は、無線通信モジュールやアンテナを備え、データ送信装置１００と無線によりデータ通信する。また、通信部２３１は、データ送信装置１００とのデータ通信において無線方式に限定されず、ＵＳＢ等の有線によるインターフェースを使用して、データ通信を行ってもよい。

入力部２３２は、スイッチ、タッチパネル、キーボード、マウス等を備え、例えば「アニメーション生成」、「パラメータ変更」等の、被検体からの入力指示を受け付ける。

出力部２３３は、液晶表示パネルや有機ＥＬ表示パネル等を備え、例えば後述するアニメーション生成処理で生成されたアニメーションを表示したり、パラメータを変化させるための画面を表示したりする。また出力部２３３は、スピーカ等の音声出力デバイスを備え、アニメーション生成処理で生成されたアニメーションに関する音声等を出力してもよい。

次に、制御部２１０の機能について説明する。制御部２１０は、記憶部２２０に記憶されたプログラムを実行することにより、パラメータ取得部２１１、アニメーション生成部２１２、パラメータ推定部２１３として機能する。

パラメータ取得部２１１は、通信部２３１を介して、データ送信装置１００から取得した被検体の動きを示す運動データ（加速度データ、角速度データ、時刻データ、位置データ、移動距離データ、速度データ等）を取得する。そして、パラメータ取得部は、所得した運動データから、被検体のランニングの運動状態を表す、相関性を有する複数のパラメータ（速度、ピッチ、上下動）を算出し、運動状態記憶ＤＢ２２２に登録する。パラメータ取得部２１１は、取得手段として機能する。

なお、パラメータ取得部２１１が運動データから各パラメータを算出する手法については、特許第６６４８４３９号公報、若しくは特開２０１９－２１６７９８号公報等に記載されている公知の手法が採用可能である。

例えば、パラメータ取得部２１１は、運動データによって示され位置データの時間変化から速度を算出することができる。また、パラメータ取得部２１１は、運動データによって示される加速度の上下方向成分の波形の周期（ランニング周期）を求め、当該ランニング周期からピッチを算出することができる。また、パラメータ取得部２１１は、運動データによって示される加速度の上下方向成分を積分することで、一方の足の着地から他方の足の着地までのポジション（データ送信装置１００が装着される被検体の腰の位置）の最高点と最低点の差として上下動を算出することができる。

アニメーション生成部２１２は、アニメーションの対象として指定された複数のパラメータの各値に基づいて、対応する被検体の動きを表すアニメーションを生成する。アニメーション生成部２１２は、アニメーション生成手段として機能する。

パラメータ推定部２１３は、アニメーションの対象として指定された複数のパラメータのうちの１つの値が変更された場合に、運動状態記憶ＤＢ２２２に記憶されている複数の運動パラメータ情報から複数のパラメータ間の値の関係を規定するモデルを生成し、連動して変化すると考えられるパラメータの値を推定する。パラメータ推定部２１３は、パラメータ取得手段、第１導出手段、第２導出手段及びパラメータ推定手段として機能する。

次に、アニメーション生成装置２００が実行する処理について説明する。始めに、アニメーション生成装置２００が実行するパラメータ取得処理について説明する。データ送信装置１００の被検体は、データ送信装置１００を装着し、入力部１３２を介して「運動データ測定開始」の指示を入力してから、運動として例えばランニング又はウォーキングを行う。これにより、データ送信装置１００のセンサ部１３４は、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に、ランニング又はウォーキングをしている被検体の運動データを計測し続ける。その後ランニングを終えた被検体は、入力部１３２を介して「運動データ測定終了」を指示する。これにより、運動データ送信部１１１は、計測し続けた運動データを、この被検体のユーザＩＤとともにアニメーション生成装置２００に送信する。データ送信装置１００から運動データを受信すると、アニメーション生成装置２００のパラメータ取得部２１１は、図３に示すパラメータ取得処理を実行する。

まず、パラメータ取得部２１１は、受信した運動データを所定の計測時間（例えば、５分間）毎に分割する（ステップＳ１０１）。例えば、所定の計測時間が５分であり、受信した運動データが１時間分の運動データである場合、ステップＳ１０１で運動データは１２個に分割される。なお、パラメータ取得部２１１は、受信した運動データが示す被検体の速度の推移からある閾値以上速度が変化するタイミングを判別し、当該タイミングで運動データを分割してもよい。

続いて、パラメータ取得部２１１は、ステップＳ１０１で分割した運動データ毎に、当該運動データから被検体の運動状態を示す各パラメータ（速度、ピッチ、上下動等）の値を算出する（ステップＳ１０２）。

続いて、パラメータ取得部２１１は、算出した各パラメータを含んだ運動パラメータ情報を運動状態記憶ＤＢ２２２に登録する（ステップＳ１０３）。例えば、ステップＳ１０１で運動データが１２個に分割されていれば、１２個の運動パラメータ情報が運動状態記憶ＤＢ２２２に登録される。なお、この運動パラメータ情報に含まれるユーザＩＤは、運動データとともに受信したユーザＩＤに設定する。以上でパラメータ取得処理が終了する。

なお、上述したパラメータ取得処理では、アニメーション生成装置２００が、データ送信装置１００から受信した運動データから各パラメータを算出したが、データ送信装置１００がセンサ部１３４で取得した運動データから各パラメータを算出し、アニメーション生成装置２００に送信してもよい。

次に、アニメーション生成装置２００が実行するアニメーション生成処理について説明する。なお、アニメーション生成処理に先だって複数の被検体を対象に上述したパラメータ取得処理が実行されており、運動状態記憶ＤＢ２２２には十分な数（例えば、１００以上）の運動パラメータ情報が記憶されているものとする。被検体がアニメーション生成装置２００の入力部２３２を介して「アニメーション生成」の指示を入力すると、アニメーション生成部２１２は、図４に示すアニメーション生成処理を開始する。

まず、アニメーション生成部２１２は、アニメーションの対象とする各パラメータ（速度、ピッチ、上下動）の値を被検体から受け付ける（ステップＳ２０１）。例えば、アニメーション生成部２１２は、入力部２３２を介して、運動状態記憶ＤＢ２２２に記憶されている運動パラメータ情報の選択を被検体から受け付け、選択された運動パラメータ情報に含まれる各パラメータの値をアニメーションの対象として受け付ける。なお、アニメーション生成装置２００は、入力部２３２を介して被検体が直接入力した各パラメータの値を受け付けてもよい。

続いて、アニメーション生成部２１２は、受け付けた各パラメータの値に基づいて、被検体のランニングの運動状態を表すアニメーションを作成し、図５に示すように出力部２３３に表示する（ステップＳ２０２）。この画面には、右側に生成したアニメーションを表示するとともに、左側にこのアニメーションの元となった各パラメータ（速度、ピッチ、上下動）の値と、各パラメータの値をそれぞれ変化させるためのスライドバーが表示されている。

図４に戻り、被検体は、表示されたアニメーションの元となっているパラメータの１つを変化させたい場合、入力部２３２を介して、変化させたいパラメータの横のスライドバーを変化させたい量に対応する位置まで左右に移動させる。パラメータを変化させる操作を受け付けると（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、パラメータ推定部２１３は、変化させたパラメータと連動して変化する他のパラメータの値を推定するパラメータ推定処理を実行する（ステップＳ２０４）。

パラメータ推定処理について図６を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明では、被検体の操作によって値が変化したパラメータを第１パラメータ、これに連動して値が変化すると推定される他のパラメータを第２パラメータと定義する。例えば、被検体が入力部２３２を介して図５に示す画面から速度を変化させる操作を行った場合、速度が第１パラメータ、ピッチ又は上下動が第２パラメータとなる。

パラメータ推定処理が開始されると、パラメータ推定部２１３は、被検体の操作によって変化する前の第１パラメータの値と第２パラメータの値とを取得する（ステップＳ３０１）。

続いて、パラメータ推定部２１３は、運動状態記憶ＤＢ２２２に記憶されている複数の運動パラメータ情報のそれぞれが示す第１パラメータと同種の第３パラメータの値と第２パラメータと同種の第４パラメータの値との全ての組に基づいて、第３パラメータの値を入力とし、第４パラメータの値を出力とするモデルを作成する（ステップＳ３０２）。このモデルは、例えば、最小二乗法によって作成される回帰曲線の関数（回帰式）に相当する。なお、パラメータ推定部２１３は、モデルとして、第３パラメータの値と第４パラメータの値との全ての組のうち、ある割合以上（例えば６０％以上）の組が含まれる第４パラメータの値の範囲を示す信頼性区間をさらに求めてもよい。

例えば、図７は、運動状態記憶ＤＢ２２２に記憶されている複数の運動パラメータ情報のそれぞれが示す第３パラメータである速度と第４パラメータであるピッチとの組の分布を表すものである。この図において、１つの「※」が１つの運動パラメータ情報に含まれる速度とピッチの組に対応する。ステップＳ３０２では、この分布から、最小二乗法によって速度を入力、ピッチを出力とするモデルが作成される。この図における実線の曲線Ｆは、この分布から作成されたモデルに相当する回帰曲線である。また、２本の一点鎖線の曲線Ａ、Ｂは、それぞれ、信頼性区間の上限と下限を示す。「※」で示されている速度とピッチの組の６０％は、一点鎖線の曲線Ａ、Ｂの間の範囲に含まれる。なお、信頼性区間を定義する曲線Ａ、Ｂは、曲線Ｆと、速度とピッチの組の分布との関係により、公知の手法によって求められる。

図６に戻り、続いて、パラメータ推定部２１３は、ステップＳ３０１で取得した、値が変化させられる前の第１パラメータの値を、作成したモデルに入力して、第２パラメータの値である第１基準値を導出する（ステップＳ３０３）。

続いて、パラメータ推定部２１３は、被検体の操作によって値が変化させられた後の第１パラメータの値を作成したモデルに入力して、第２パラメータの値である第２基準値を導出する（ステップＳ３０４）。

続いて、パラメータ推定部２１３は、ステップＳ３０１で取得した変化前の第２パラメータの値と、第１基準値と、第２基準値とに基づいて、変化させられた第１パラメータに連動して変化する第２パラメータの値を推定する（ステップＳ３０５）。以上でパラメータ推定処理は終了する。

ここで、ステップＳ３０５の処理について例を挙げて説明する。ここでは、第１パラメータおよび第３パラメータが速度、第２パラメータおよび第４パラメータがピッチであり、図８に示す曲線Ｆのようにモデルが生成されているとする。そして、速度の値がＶ１、ピッチの値がＰ１である状態から、被検体の操作によって速度の値のみがＶ２に変化させられた場合を考える。この場合、パラメータ推定部２１３は、曲線Ｆに沿うようにピッチの値が変化するものと推定する。即ち、パラメータ推定部２１３は、以下に示す式により、連動して変化する第２パラメータであるピッチの値Ｐ２を推定する。
Ｐ２＝Ｓ２＋Ｋ＊（Ｐ１－Ｓ１）

図８に示すように、この式におけるＰ１は速度がＶ２に変化させられる前の速度Ｖ１に対応するピッチの値、Ｓ１は第１基準値、Ｓ２は第２基準値を示す。また、この式におけるＫは、０～１の範囲で任意に設定される係数であり、通常、Ｋは１．０に設定されている。変化後の第２パラメータの推定値であるＰ２を第２基準値Ｓ２に近づけたい場合、Ｋは０．０に近い値に設定される。

なお、モデルとして信頼性区間も算出されている場合、パラメータ推定部２１３は、以下に示す式のように、信頼性区間の長さの比率（Ｔ２／Ｔ１）も考慮に入れて、Ｐ２を推定してもよい。
Ｐ２＝Ｓ２＋Ｋ＊（Ｐ１－Ｓ１）＊Ｔ２／Ｔ１

図８に示すように、この式におけるＴ１は、変化前の速度Ｖ１での信頼性区間の長さを表す。Ｔ２は、変化後の速度Ｖ２での信頼性区間の長さを表す。例えば、速度ｖの関数として、曲線Ａの式をａ（ｖ）、曲線Ｂの式をｂ（ｖ）と表す。この場合、以下に示す式により、Ｔ１とＴ２を算出すればよい。
Ｔ１＝ａ（Ｖ１）－ｂ（Ｖ１）
Ｔ２＝ａ（Ｖ２）－ｂ（Ｖ２）

なお、ここでは、第１パラメータである速度が変化させられた場合に、第２パラメータであるピッチを推定する例を示したが、値が相関性を有する他のパラメータの組を第１パラメータ、第２パラメータとしてもよい。例えば、第１パラメータと第２パラメータとを逆にして、第１パラメータであるピッチが変化させられた場合に、第２パラメータである速度を同様の手法で推定してもよい。

例えば、速度と上下動との間にも相関があり、図９に示すように、速度と上下動との組の分布から、モデルとして回帰曲線Ｆ’と信頼性区間（曲線Ａ’と曲線Ｂ’の間の区間）を求めることができる場合は、このモデルを用いて、第１パラメータである速度が変化させられた場合に、第２パラメータである上下動を同様に推定可能である。若しくは、第１パラメータと第２パラメータとを逆にして、第１パラメータである上下動が変化させられた場合に、第２パラメータである速度を同様に推定してもよい。

例えば、ピッチと上下動との間にも相関があり、図１０に示すように、ピッチと上下動との組の分布から、モデルとして回帰曲線Ｆ’’と信頼性区間（曲線Ａ’’と曲線Ｂ’’の間の区間）を求めることができる場合は、このモデルを用いて、第１パラメータであるピッチが変化させられた場合に、第２パラメータである上下動を同様に推定可能である。若しくは、第１パラメータと第２パラメータとを逆にして、第１パラメータである上下動が変化させられた場合に、第２パラメータであるピッチを同様に推定してもよい。

図４に戻り、パラメータ推定処理（ステップＳ２０４）が終了すると、アニメーション生成部２１２は、推定結果を反映したアニメーションを作成して表示を更新する（ステップＳ２０５）。例えば、被検体の操作によって速度の値が変化させられ、パラメータ推定処理では、これに連動して変化するピッチと上下動との値が推定されたとする。この場合、アニメーション生成部２１２は、被検体が変化させた速度の値と、パラメータ推定処理で推定したピッチの値と上下動の値とになるように、図５に示す画面の左側のパラメータの値とスライドバーの位置を変化させるとともに、これらの各値に基づいてアニメーションを作成し、右側に表示されているアニメーションを更新する。

ステップＳ２０５での表示の更新が終了した後、若しくはパラメータを変化させる操作を被検体から受け付けていない場合（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、アニメーション生成部２１２は、入力部２３２を介して被検体からアニメーション生成処理の終了の指示（例えば、図５に示す画面の「終了」ボタンのクリック）を受け付けているか否かを判別する（ステップＳ２０６）。終了の指示を受け付けていない場合（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、処理はステップＳ２０３に戻る。一方、終了の指示を受け付けた場合（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、アニメーション生成処理は終了する。

このように、本実施形態によれば、運動状態記憶ＤＢ２２２に記憶されている複数の被検体の運動状態を示すパラメータの組（例えば、速度とピッチの組）から、一方のパラメータ（例えば、速度）を入力とし他方のパラメータ（例えば、ピッチ）を出力とするモデル（回帰線）が生成される。そして生成されたモデルに基づいて、取得したパラメータの値が変化させられた場合に、他方のパラメータの値がどのように変化するかが推定される。即ち、本実施形態によれば、運動状態を示す複数のパラメータのうちの１つが変化した場合若しくは変化すると仮定した場合に、他のパラメータの値がどのように変化するかを推定することが可能となる。

また、本実施形態によれば、運動状態を示す複数のパラメータのうちの１つの値が被検体の操作などによって変化させられた場合、これに連動して他のパラメータの値がどのように変化するかが推定され、推定されたパラメータの値に基づいて運動状態を示すアニメーションが作成される。そのため、１つのパラメータの値のみが変化した場合でも、違和感のないアニメーションを作成することができる。

また、本実施形態では、パラメータを推定する際のモデルとして、回帰線に加えて信頼性区間をさらに求め、信頼性区間の長さも考慮に入れてパラメータを推定することができる。そのため、パラメータの推定精度を向上させることが可能となる。

（変形例）
なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない部分での種々の修正は勿論可能である。

例えば、上記実施形態では、パラメータ推定処理において、運動状態記憶ＤＢ２２２に記憶されている全ての運動パラメータ情報からモデルを作成したが、アニメーションの対象となる被検体と同じ属性を有する被検体の運動状態に対応する運動パラメータ情報からモデルを作成してもよい。例えば、パラメータ推定処理で女性である被検体の運動状態を示すパラメータを推定する場合、パラメータ推定部２１３は、ユーザＤＢ２２１を参照して、運動状態記憶ＤＢ２２２から女性の運動状態に対応する運動パラメータ情報を抽出して、抽出した運動パラメータ情報からモデルを作成してもよい。

上記実施形態では、互いに連動して変化する運動状態を表すパラメータの例として被検体の速度、ピッチ、上下動を示したが、パラメータはこれに限定されるものではなく、他のパラメータを第１パラメータ、第２パラメータとしてもよい。例えば、速度、ピッチ、上下動にさらにストライド、ストライド身長比、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、ブレーキ時間、着地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度を加えたうちのなかから選択した相関性を有する２つのパラメータを第１パラメータ、第２パラメータとしてもよい。なお、これらのパラメータは、速度、ピッチ、上下動と同様に、公知の手法により、データ送信装置１００によって取得された運動データから算出可能である。

例えば、ストライドは、一歩当たりの歩幅であり、１分間当たりの速度をピッチで除算することによりストライドを求めることができる。ストライド身長比は、ストライドを被検体の身長で除算することにより求めることができる。上下動身長比は、上下動を被検体の身長で除算することにより求めることができる。

左右動は、一方の足の着地から他方の足の着地までのポジションの左右の変動幅であり、運動データによって示される加速度の左右方向成分を積分することで左右動を算出することができる。前後動は、一方の足の着地から他方の足の着地までの間におけるポジションの前後方向の変動幅であり、運動データによって示される加速度の前後方向成分を積分し、平均速度での移動距離を減算することで前後動を算出することができる。

接地時間は、一方の足が接地してから当該足が離地するまでの時間であり、運動データによって示される加速度に基づいて接地と離地のタイミングを特定することにより、接地時間を算出することができる。遊脚時間は、一方の足が離地してからその足が着地するまでの時間である。接地時間率は、接地時間／（接地時間＋遊脚時間）により求めることができる。

減速量は、運動データによって示される加速度に基づいて、接地の区間における後退方向の加速度ベクトルの大きさを、一方の足の１周期分積分することにより求めることができる。沈み込み量は、一方の足の着地時のポジションとその後の最低地点との差であり、運動データによって示される加速度の上下方向成分を着地時から最低地点までを積分することにより求めることができる。沈み込み量身長比は、沈み込み量を被検体の身長で除算することにより求めることができる。

ブレーキ時間は、接地時から加速度の前後方向成分が推進方向に変わるまでの時間であり、接地のタイミングと、運動データによって示される加速度の前後方向成分が推進方向に変わるタイミングと、を特定することにより求めることができる。着地衝撃は、接地したときの衝撃の量であり、運動データによって示される加速度ベクトルの接地した直後の各成分の大きさで表すことができる。

蹴り出し加速度は、推進時の加速度の大きさであり、運動データによって示される加速度ベクトルの前後方向成分の大きさにより表すことができる。蹴り出し時間は、接地期間中の推進方向の加速度が発生している時間であり、運動データによって示される加速度の前後方向成分が発生している時間を計測して求めることができる。あるいは、蹴り出し時間は、運動データによって示される加速度の上下方向成分に基づいて、最低地点から一方の足の離地までの時間を計測して求めてもよい。

骨盤回転量は、一方の足の着地から当該足の着地（２歩周期）まで、若しくは、一方の着地から他方の足の着地（１歩周期）までの間に腰が回転した量であり、運動データによって示される回転速度に基づいて求めることができる。スティフネスは、足をばねに見立てた時のばね定数であり、運動データによって示される加速度の上下方向成分の変化に基づいて求めることができる。スティフネス体重比は、スティフネスを被検体の体重で除算することにより、求めることができる。

接地角度は、接地した時の速度ベクトルと水平面又は地面との角度であり、蹴り出し角度は、離地した時の速度ベクトルと水平面又は地面との角度である。接地角度及び蹴り出し角度は、運動データによって示される加速度の各方向の成分に基づいて、算出することができる。

上記実施形態では、パラメータ推定処理において、作成した回帰式であるモデルに第１パラメータの値を入力して第１基準値、第２基準値を導出したが、モデルから第１基準値、第２基準値を導出する手法はこれに限定されるものではない。例えば、第１パラメータの値にある係数を乗算した値をモデルに入力して第１基準値、第２基準値を導出してもよい。

上記実施形態では、被検体のランニングの運動状態を表すアニメーションを作成するアニメーション生成装置２００について説明したが、運動状態はランニングに限定されるものではない。例えば、野球の投球フォームのアニメーションを作成するアニメーション生成装置等にも本発明は適用可能である。

上記実施形態では、人である被検体の運動状態を表すアニメーションを作成するアニメーション生成装置２００を例に説明したが、作成するアニメーションの対象は人に限定されるものではなく、人以外の被検体の運動状態を表すアニメーションを作成するアニメーション生成装置２００にも本発明は適用可能である。例えば、競走馬の走行状態、ロボットの動作状態などを表すアニメーションを生成するアニメーション生成装置にも本発明は適用可能である。

本発明は、アニメーション生成装置２００に限定されるものではない。例えば、アニメーションは作成せずに、パラメータ推定処理のみ実行する情報処理装置等にも本発明は適用可能である。

上記実施形態では、パラメータ推定処理において、アニメーション生成装置２００がパラメータを推定するためのモデルを生成した。しかしながら、外部のサーバ等でモデルを予め生成しておき、パラメータ推定処理では、アニメーション生成装置２００が、外部のサーバ等から取得したモデルに基づいてパラメータを推定してもよい。このようにすることで、アニメーション生成装置２００でモデルを生成する処理を省略できるため、アニメーション生成装置２００にかかる負荷を減らすことができ、パラメータ推定処理の処理時間を短縮することが可能となる。

アニメーション生成装置２００の各機能は、通常のＰＣ等のコンピュータによっても実施することができる。具体的には、上記実施形態では、アニメーション生成装置２００が行うアニメーション生成処理のプログラムが、記憶部２２０のＲＯＭに予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｃ）、メモリカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲とが含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。

（付記１）
ある被検体の運動状態を表す指標として、第１パラメータの値と、前記第１パラメータと異なり、かつ、相関性を有する指標である第２パラメータの値と、を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された前記第１パラメータの値とは異なる値の前記第１パラメータである他の第１パラメータを取得するパラメータ取得手段と、
前記ある被検体と同種の複数の被検体それぞれの運動状態を表す、前記第１パラメータと同種の第３パラメータの値と、前記第２パラメータと同種の第４パラメータの値との組に基づいて前記第３パラメータの値を入力とし前記第４パラメータの値を出力として生成されたモデルに従い、前記取得手段で取得した前記第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第１基準値を導出する第１導出手段と、
前記モデルに従い、前記パラメータ取得手段で取得した前記他の第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第２基準値を導出する第２導出手段と、
前記取得手段で取得した前記第２パラメータの値と前記第１基準値と前記第２基準値とに基づいて、前記他の第１パラメータに対応する前記第２パラメータの値を推定するパラメータ推定手段と、
を備える情報処理装置。

（付記２）
前記パラメータ取得手段で取得した前記他の第１パラメータの値と、前記パラメータ推定手段で推定した前記第２パラメータの値とに基づいて、前記ある被検体の運動状態を表すアニメーションを生成するアニメーション生成手段をさらに備える、
付記１に記載の情報処理装置。

（付記３）
前記モデルには、前記複数の被検体それぞれの運動状態を表す前記第３パラメータの値と前記第４パラメータの値との全ての組のうちの、ある割合以上の組が含まれる前記第４パラメータの値の範囲を示す信頼性区間がさらに含まれ、
前記パラメータ推定手段は、前記第３パラメータの値が前記取得手段で取得された前記第１パラメータの値であるときの前記信頼性区間の長さと、前記第３パラメータの値が前記パラメータ取得手段で取得された前記他の第１パラメータの値であるときの前記信頼性区間の長さと、の比率に基づいて、前記第２パラメータの値を推定する、
付記１又は２に記載の情報処理装置。

（付記４）
前記モデルは、前記ある被検体と同種で同じ属性を有する複数の被検体それぞれの運動状態を表す前記第３パラメータの値と前記第４パラメータの値との組に基づいて生成される、
付記１から３の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記５）
前記第１パラメータ及び前記第２パラメータは、前記ある被検体の移動運動に係る指標であって、
前記第１パラメータ及び前記第２パラメータのそれぞれは、前記移動運動の速度、ピッチ、上下動、ストライド、ストライド身長比、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、ブレーキ時間、着地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度のいずれかである、
付記１から４の何れか１つに記載の情報処理装置。

（付記６）
ある被検体の運動状態を表す指標として、第１パラメータの値と、前記第１パラメータと異なり、かつ、相関性を有する指標である第２パラメータの値と、を取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された前記第１パラメータの値とは異なる値の前記第１パラメータである他の第１パラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
前記ある被検体と同種の複数の被検体それぞれの運動状態を表す、前記第１パラメータと同種の第３パラメータの値と、前記第２パラメータと同種の第４パラメータの値との組に基づいて前記第３パラメータの値を入力とし前記第４パラメータの値を出力として生成されたモデルに従い、前記取得ステップで取得した前記第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第１基準値を導出する第１導出ステップと、
前記モデルに従い、前記パラメータ取得ステップで取得した前記他の第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第２基準値を導出する第２導出ステップと、
前記取得ステップで取得した前記第２パラメータの値と前記第１基準値と前記第２基準値とに基づいて、前記他の第１パラメータに対応する前記第２パラメータの値を推定するパラメータ推定ステップと、
を有する情報処理方法。

（付記７）
コンピュータを、
ある被検体の運動状態を表す指標として、第１パラメータの値と、前記第１パラメータと異なり、かつ、相関性を有する指標である第２パラメータの値と、を取得する取得手段、
前記取得手段で取得された前記第１パラメータの値とは異なる値の前記第１パラメータである他の第１パラメータを取得するパラメータ取得手段、
前記ある被検体と同種の複数の被検体それぞれの運動状態を表す、前記第１パラメータと同種の第３パラメータの値と、前記第２パラメータと同種の第４パラメータの値との組に基づいて前記第３パラメータの値を入力とし前記第４パラメータの値を出力として生成されたモデルに従い、前記取得手段で取得した前記第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第１基準値を導出する第１導出手段、
前記モデルに従い、前記パラメータ取得手段で取得した前記他の第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第２基準値を導出する第２導出手段、
前記取得手段で取得した前記第２パラメータの値と前記第１基準値と前記第２基準値とに基づいて、前記他の第１パラメータに対応する前記第２パラメータの値を推定するパラメータ推定手段、
として機能させるプログラム。

１００…データ送信装置、１１０，２１０…制御部、１１１…運動データ送信部、１２０，２２０…記憶部、１３１，２３１…通信部、１３２，２３２…入力部、１３３，２３３…出力部、１３４…センサ部、２００…アニメーション生成装置、２１１…パラメータ取得部、２１２…アニメーション生成部、２１３…パラメータ推定部、２２１…ユーザＤＢ、２２２…運動状態記憶ＤＢ、１０００…アニメーション生成システム、ＢＬ…バスライン

Claims (7)

1. ある被検体の運動状態を表す指標として、第１パラメータの値と、前記第１パラメータと異なり、かつ、相関性を有する指標である第２パラメータの値と、を取得する取得手段と、
   前記取得手段で取得された前記第１パラメータの値とは異なる値の前記第１パラメータである他の第１パラメータを取得するパラメータ取得手段と、
   前記ある被検体と同種の複数の被検体それぞれの運動状態を表す、前記第１パラメータと同種の第３パラメータの値と、前記第２パラメータと同種の第４パラメータの値との組に基づいて前記第３パラメータの値を入力とし前記第４パラメータの値を出力として生成されたモデルに従い、前記取得手段で取得した前記第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第１基準値を導出する第１導出手段と、
   前記モデルに従い、前記パラメータ取得手段で取得した前記他の第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第２基準値を導出する第２導出手段と、
   前記取得手段で取得した前記第２パラメータの値と前記第１基準値と前記第２基準値とに基づいて、前記他の第１パラメータに対応する前記第２パラメータの値を推定するパラメータ推定手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記パラメータ取得手段で取得した前記他の第１パラメータの値と、前記パラメータ推定手段で推定した前記第２パラメータの値とに基づいて、前記ある被検体の運動状態を表すアニメーションを生成するアニメーション生成手段をさらに備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記モデルには、前記複数の被検体それぞれの運動状態を表す前記第３パラメータの値と前記第４パラメータの値との全ての組のうちの、ある割合以上の組が含まれる前記第４パラメータの値の範囲を示す信頼性区間がさらに含まれ、
   前記パラメータ推定手段は、前記第３パラメータの値が前記取得手段で取得された前記第１パラメータの値であるときの前記信頼性区間の長さと、前記第３パラメータの値が前記パラメータ取得手段で取得された前記他の第１パラメータの値であるときの前記信頼性区間の長さと、の比率に基づいて、前記第２パラメータの値を推定する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記モデルは、前記ある被検体と同種で同じ属性を有する複数の被検体それぞれの運動状態を表す前記第３パラメータの値と前記第４パラメータの値との組に基づいて生成される、
   請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記第１パラメータ及び前記第２パラメータは、前記ある被検体の移動運動に係る指標であって、
   前記第１パラメータ及び前記第２パラメータのそれぞれは、前記移動運動の速度、ピッチ、上下動、ストライド、ストライド身長比、上下動身長比、左右動、前後動、接地時間、遊脚時間、接地時間率、減速量、沈み込み量、沈み込み量身長比、ブレーキ時間、着地衝撃、蹴り出し加速度、蹴り出し時間、骨盤回転量、スティフネス、スティフネス体重比、接地角度、蹴り出し角度のいずれかである、
   請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. ある被検体の運動状態を表す指標として、第１パラメータの値と、前記第１パラメータと異なり、かつ、相関性を有する指標である第２パラメータの値と、を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップで取得された前記第１パラメータの値とは異なる値の前記第１パラメータである他の第１パラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
   前記ある被検体と同種の複数の被検体それぞれの運動状態を表す、前記第１パラメータと同種の第３パラメータの値と、前記第２パラメータと同種の第４パラメータの値との組に基づいて前記第３パラメータの値を入力とし前記第４パラメータの値を出力として生成されたモデルに従い、前記取得ステップで取得した前記第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第１基準値を導出する第１導出ステップと、
   前記モデルに従い、前記パラメータ取得ステップで取得した前記他の第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第２基準値を導出する第２導出ステップと、
   前記取得ステップで取得した前記第２パラメータの値と前記第１基準値と前記第２基準値とに基づいて、前記他の第１パラメータに対応する前記第２パラメータの値を推定するパラメータ推定ステップと、
   を有する情報処理方法。
7. コンピュータを、
   ある被検体の運動状態を表す指標として、第１パラメータの値と、前記第１パラメータと異なり、かつ、相関性を有する指標である第２パラメータの値と、を取得する取得手段、
   前記取得手段で取得された前記第１パラメータの値とは異なる値の前記第１パラメータである他の第１パラメータを取得するパラメータ取得手段、
   前記ある被検体と同種の複数の被検体それぞれの運動状態を表す、前記第１パラメータと同種の第３パラメータの値と、前記第２パラメータと同種の第４パラメータの値との組に基づいて前記第３パラメータの値を入力とし前記第４パラメータの値を出力として生成されたモデルに従い、前記取得手段で取得した前記第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第１基準値を導出する第１導出手段、
   前記モデルに従い、前記パラメータ取得手段で取得した前記他の第１パラメータに基づいて、前記第２パラメータとしての第２基準値を導出する第２導出手段、
   前記取得手段で取得した前記第２パラメータの値と前記第１基準値と前記第２基準値とに基づいて、前記他の第１パラメータに対応する前記第２パラメータの値を推定するパラメータ推定手段、
   として機能させるプログラム。

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