JP7076675B2 - 走法判別装置、走法判別方法及び走法判別プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、走法判別装置、走法判別方法及び走法判別プログラムに関する。
従来、ランニング時における、走者の速度、ペース、距離等のパフォーマンスを測定する運動モニタからデータを受信し、受信したデータに基づき、ユーザーが特定のトレーニング基準を満たしているか否かといったトレーニング情報を含むフィードバックを当該ユーザーに提供するトレーニングシステムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。
一般的に、ユーザーのランニング能力向上のためには、ユーザーの走りの特性に合った、効率的なトレーニングを行う必要がある。
しかしながら、上記特許文献１に開示されているトレーニングシステムが提供するフィードバックだけでは、ランニング能力向上に向けて効率的にトレーニングを行うための情報として不充分であった。
しかしながら、上記特許文献１に開示されているトレーニングシステムが提供するフィードバックだけでは、ランニング能力向上に向けて効率的にトレーニングを行うための情報として不充分であった。
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、ユーザーのランニング能力向上に向けて、効率的にトレーニングを行うことができる走法判別装置、走法判別方法及び走法判別プログラムを提供することを目的とする。
上記課題を解決するため、本発明に係る走法判別装置は、
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記運動データに含まれる複数の軸方向の加速度データに基づいて、前記複数の軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出された前記合成ベクトルの少なくとも角度を判断基準として、前記ユーザーの走法を判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする。
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記運動データに含まれる複数の軸方向の加速度データに基づいて、前記複数の軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出された前記合成ベクトルの少なくとも角度を判断基準として、前記ユーザーの走法を判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする。
本発明によれば、ユーザーのランニング能力向上に向けて、効率的にトレーニングを行うことができる。
以下、添付図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。
≪走法判別システム≫
図１及び図２を参照して、本実施の形態の構成を説明する。まず、図１を参照して、本実施の形態の走法判別システム１を説明する。
図１及び図２を参照して、本実施の形態の構成を説明する。まず、図１を参照して、本実施の形態の走法判別システム１を説明する。
図１は、本実施の形態の走法判別システム１を示すブロック図である。
図１に示すように、走法判別システム１は、走法判別装置１０と、測定記録装置２０と、を備えて構成される。
図１に示すように、走法判別システム１は、走法判別装置１０と、測定記録装置２０と、を備えて構成される。
走法判別装置１０は、測定記録装置２０から取得したユーザー（被測定者）の運動データ（例えば、３軸方向の加速度データ）を利用して、当該ユーザーの走法を判別する装置である。
走法判別装置１０としては、例えば、スマートフォンや、ノートＰＣ（Personal Computer）、デスクトップＰＣ、タブレットＰＣ等が挙げられる。以下では、走法判別装置１０がスマートフォンであるものとして説明を行う。
測定記録装置２０は、ユーザーがランニングを行ったときの３軸方向の加速度を測定し記録するための装置である。測定記録装置２０は、例えば、図２に示すように、付属のベルトＢを有しており、ベルトＢによって、ユーザーの腰の位置で測定記録装置２０が固定されるようになっている。ここで、左右方向をＸ軸とし、前後方向をＹ軸とし、上下方向をＺ軸とする。Ｘ軸においては左手方向を正、右手方向を負とする。Ｙ軸においては進行方向逆向きを正とし、進行方向を負とする。Ｚ軸においては上方向を正、下方向を負とする。
なお、測定記録装置２０は、ベルトＢの代わりにクリップを有し、当該クリップによって、ユーザーのランニングウェアを挟むことによって、測定記録装置２０をユーザーの腰の位置で固定するようにしてもよい。
なお、測定記録装置２０は、ベルトＢの代わりにクリップを有し、当該クリップによって、ユーザーのランニングウェアを挟むことによって、測定記録装置２０をユーザーの腰の位置で固定するようにしてもよい。
≪走法判別装置≫
次に、図３（ａ）を参照して、走法判別装置１０の機能構成を説明する。図３（ａ）は、走法判別装置１０の機能構成を示すブロック図である。
次に、図３（ａ）を参照して、走法判別装置１０の機能構成を説明する。図３（ａ）は、走法判別装置１０の機能構成を示すブロック図である。
走法判別装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、操作部１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、表示部１４と、記憶部１５と、通信部１６と、を備えて構成される。走法判別装置１０の各部は、バス１７を介して接続されている。
ＣＰＵ（取得手段、判別手段）１１は、走法判別装置１０の各部を制御する。ＣＰＵ１１は、記憶部１５に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ１３に展開し、当該プログラムとの協働で各種処理を実行する。
操作部１２（指定手段）は、例えば、タッチパネルを備え、ユーザーからのタッチ入力を受け付け、その操作情報をＣＰＵ１１に出力する。
タッチパネルは、表示部１４と一体となって形成され、例えば、静電容量方式、抵抗膜方式、超音波表面弾性波方式等の各種方式により、ユーザーによる表示部１４上の接触位置のＸＹ座標を検出する。そして、タッチパネルは、接触位置のＸＹ座標に係る位置信号をＣＰＵ１１に出力する。
タッチパネルは、表示部１４と一体となって形成され、例えば、静電容量方式、抵抗膜方式、超音波表面弾性波方式等の各種方式により、ユーザーによる表示部１４上の接触位置のＸＹ座標を検出する。そして、タッチパネルは、接触位置のＸＹ座標に係る位置信号をＣＰＵ１１に出力する。
ＲＡＭ１３は、揮発性のメモリであり、各種のデータやプログラムを一時的に格納するワークエリアを形成する。
表示部１４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等で構成され、ＣＰＵ１１から指示された表示情報に従い各種表示を行う。
記憶部１５（記憶手段）は、例えば、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などにより構成される。記憶部１５には、ＣＰＵ１１で実行されるシステムプログラムやアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。また、記憶部１５には、後述する走法判別処理（図５参照）の実行により判別された走法や運動解析データ（図４参照）が記憶されるようになっている。
通信部１６（送信手段）は、ランニングのトレーニングが行われた際の運動データを測定記録装置２０から受信、又は記憶部１５に記憶されている判別された走法や運動解析データを当該走法判別装置１０や測定記録装置２０とは別の外部装置へ送信するものであり、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線規格を採用した通信部や、ＵＳＢ端子などの有線式の通信部である。
≪測定記録装置≫
次いで、図３（ｂ）を参照して、測定記録装置２０の内部の機能構成を説明する。図３（ｂ）は、測定記録装置２０の機能構成を示すブロック図である。
次いで、図３（ｂ）を参照して、測定記録装置２０の内部の機能構成を説明する。図３（ｂ）は、測定記録装置２０の機能構成を示すブロック図である。
図３（ｂ）に示すように、測定記録装置２０は、ＣＰＵ２１と、操作部２２と、ＲＡＭ２３と、センサ部２４と、表示部２５と、記憶部２６と、通信部２７と、を備えて構成される。測定記録装置２０の各部は、バス２８を介して接続されている。
ＣＰＵ２１は、測定記録装置２０の各部を制御する。ＣＰＵ２１は、記憶部２６に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ２３に展開し、当該プログラムとの協働で各種処理を実行する。
操作部２２は、電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替える電源ボタン（図示省略）、データ取得の開始／停止を指示する開始／停止ボタン（図示省略）等を備えており、この操作部２２からの指示に基づいてＣＰＵ２１は各部を制御するようになっている。
ＲＡＭ２３は、揮発性のメモリであり、各種のデータやプログラムを一時的に格納するワークエリアを形成する。
センサ部２４は、３軸加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ等の測定記録装置２０の動きを検出可能なモーションセンサや、測定記録装置２０の位置情報を取得可能なＧＰＳ受信機などを備え、測定結果をＣＰＵ２１に出力する。
表示部２５は、複数のＬＥＤランプにより構成され、データの送信状態（例えば、データを送信中であるか否か）や、ＧＰＳ受信機のＯＮ／ＯＦＦ状態等を表示可能な表示部である。
記憶部２６は、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ等により構成される。記憶部２６には、ＣＰＵ２１で実行されるシステムプログラムやアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。また、記憶部２６には、ランニングが行われた際の運動データ（例えば、３軸方向の加速度データ）が記憶されるようになっている。なお、３軸方向の加速度データは、所定のサンプリング周期（例えば、２００Ｈｚ）でサンプリングされているものとする。
通信部２７は、ランニングが行われた際の運動データをＣＰＵ２１による制御に基づいて走法判別装置１０に送信するものであり、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線規格を採用した通信部や、ＵＳＢ端子などの有線式の通信部である。
≪走法判別処理≫
次に、図４～図７を参照して、走法判別装置１０で実行される走法の判別処理について説明する。図４は、走法を判別する際に用いられる運動解析データの一例を示す図である。図５は、走法を判別する際の各工程を示す図である。図６は、判別された走法のそれぞれを示す一覧表である。図７は、判別された各走法の特徴を説明するための図である。
次に、図４～図７を参照して、走法判別装置１０で実行される走法の判別処理について説明する。図４は、走法を判別する際に用いられる運動解析データの一例を示す図である。図５は、走法を判別する際の各工程を示す図である。図６は、判別された走法のそれぞれを示す一覧表である。図７は、判別された各走法の特徴を説明するための図である。
まず、図４を参照して、走法を判別する際に用いられる運動解析データについて説明する。この運動解析データは、測定記録装置２０から取得した運動データ（３軸方向の加速度データ）に基づいて、走法判別装置１０によって導出されるデータである。
なお、図４に示す運動解析データは、ランニングが行われた際のある地点における運動解析データを示している。つまり、ランニングを開始してから終了するまでの間、測定記録装置２０により運動データを取り続けた場合には、当該運動データに基づいて、走法判別装置１０は、ランニングを開始してから終了するまでの間のあらゆる地点における運動解析データを導出することができ、これにより当該あらゆる地点における走法をそれぞれ判別することができるようになっている。
図４に示すように、運動解析データは、横軸に経過時間をとり、各サンプリングポイントの時間を原点に、Ｚ軸（図２参照）の加速度ベクトル（縦方向）とＹ軸（図２参照）の加速度ベクトル（横方向）との合成ベクトルを描いたデータとなっている。すなわち、経過時間毎の合成ベクトルの変化を示しており、合成ベクトルを示す線分の長さ（合成ベクトルの加速度の値）が加速度の大きさを示し、合成ベクトルを示す線分の傾き（合成ベクトルの角度）がサンプリングポイントの時間を原点に経過時間が逆行する方向に傾いている場合は当該加速度が走りに対してブレーキとして作用していることを示し、合成ベクトルを示す線分の傾き（合成ベクトルの角度）がサンプリングポイントの時間を原点に経過時間が進行する方向に傾いている場合は当該加速度が走りに対して推進力として作用していることを示している。なお、合成ベクトルの角度とは、対応する合成ベクトルのサンプリングポイントの時間を原点に横軸上を左方に延びる動径（半直線）を、時計回りに当該合成ベクトルと重なるところまで回動させたときの角度（回動角度）を指す。ここで、横軸の経過時間については、走行周期（一方の足（例えば、左足）が接地してから次に当該一方の足が接地するまでの期間）１周期分の時間を４００ポイントに変換（正規化）しており、走行周期の始まりのタイミングをサンプリングポイント「０」とし、当該走行周期の終わりのタイミングをサンプリングポイント「３９９」としている。
本願における走法判別は、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期を、ブレーキを受ける区間と推進力を発揮する区間の２つのステージに分け、各ステージの特定タイミングにおける上述した合成ベクトルの加速度の値及び又は合成ベクトルの角度に基づいて行われる。
本願における走法判別は、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期を、ブレーキを受ける区間と推進力を発揮する区間の２つのステージに分け、各ステージの特定タイミングにおける上述した合成ベクトルの加速度の値及び又は合成ベクトルの角度に基づいて行われる。
次に、図５を参照して、本願における走法判別処理を詳細に説明する。
図５に示すように、走法判別装置１０は、まず、第１判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間におけるＡ（例えば、２）本目の合成ベクトルの加速度の値が第１閾値（例えば、１３m/s2）未満であるか、第１閾値以上であるか、第２閾値（例えば、１７m/s2）未満であるか、第２閾値以上であるか、を判定する。ここで、例えば、２本目の合成ベクトルとは、図４において、サンプリングポイント「１」の合成ベクトルを指す。この第１判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間のＡ（例えば、２）本目の合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの加速度の値に基づいて走法判別が行われる。
図５に示すように、走法判別装置１０は、まず、第１判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間におけるＡ（例えば、２）本目の合成ベクトルの加速度の値が第１閾値（例えば、１３m/s2）未満であるか、第１閾値以上であるか、第２閾値（例えば、１７m/s2）未満であるか、第２閾値以上であるか、を判定する。ここで、例えば、２本目の合成ベクトルとは、図４において、サンプリングポイント「１」の合成ベクトルを指す。この第１判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間のＡ（例えば、２）本目の合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの加速度の値に基づいて走法判別が行われる。
続けて、走法判別装置１０は、第２判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間におけるＢ（例えば、５）本目の合成ベクトルの角度の値が第３閾値（例えば、４５度）未満であるか、第３閾値以上であるかを判定する。ここで、例えば、５本目の合成ベクトルとは、図４において、サンプリングポイント「４」の合成ベクトルを指す。
更に、走法判別装置１０は、第３判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間におけるＢ（例えば、５）本目の合成ベクトルの加速度の値が第４閾値（例えば、３０m/s2）未満であるか、第４閾値以上であるかを判定する。以上の第２～第３判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間のＢ（例えば、５）本目の合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの加速度の値及び合成ベクトルの角度に基づいて走法判別が行われる。
続けて、走法判別装置１０は、第４判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間における最大ブレーキの合成ベクトルの角度の値が第５閾値（例えば、６０度）未満であるか、第５閾値以上であるかを判定する。ここで、最大ブレーキの合成ベクトルとは、ブレーキとして作用している合成ベクトルのうち、加速度の大きさが最大となる合成ベクトルを指す。この第４判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間の合成ベクトルの大きさが最大となる合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの角度に基づいて走法判別が行われる。
続けて、走法判別装置１０は、第５判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）の推進力を発揮する区間における最大推進加速度の合成ベクトルの角度の値が第６閾値（例えば、１００度）未満であるか、第６閾値以上であるか、第７閾値（例えば、１１０度）未満であるか、第７閾値以上であるか、を判定する。ここで、最大推進加速度の合成ベクトルとは、推進力として作用している合成ベクトルのうち、加速度の大きさが最大となる合成ベクトルを指す。
この第５判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期の推進力を発揮する区間の合成ベクトルの大きさが最大となる合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの角度に基づいて走法判別が行われる。
この第５判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期の推進力を発揮する区間の合成ベクトルの大きさが最大となる合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの角度に基づいて走法判別が行われる。
この結果、図６に示すように、走法判別装置１０は、第１判定で３通りのパターンから一のパターンを判定し、第２判定、第３判定及び第４判定の各々で２通りのパターンから一のパターンを判定し、第５判定で３通りのパターンから一のパターンを判定することにより、走法として、逆Ｌ型／ワイドＶ型／漸増型／均等Ｖ型／台形型の５種類のブレーキ区間タイプのうちから一のブレーキ区間タイプを判別するとともに、詳細分類（逆Ｌ型であれば逆Ｌ１～１８、ワイドＶ型であればワイドＶ１～２７、漸増型であれば漸増１～９、均等Ｖ型であれば均等Ｖ１～９、台形型であれば台形１～９の計７２パターン）のうちから一の詳細分類を判別することが可能となっている。
ここで、逆Ｌ型とは、図７（ａ）に示すように、最大推進加速度の合成ベクトルＡｃｃＡと最大ブレーキの合成ベクトルＡｃｃＢとによる形状が逆Ｌ型をなすことを特徴とする走法である。この逆Ｌ型の走法は、踵から着地するヒールストライク走法に区分される。
ワイドＶ型とは、図７（ｂ）に示すように、最大推進加速度の合成ベクトルＡｃｃＡと最大ブレーキの合成ベクトルＡｃｃＢとが左右に大きく広がったＶ型をなすことを特徴とする走法である。このワイドＶ型の走法は、足が水平な状態で着地するミッドフット走法に区分される。
また、均等Ｖ型とは、図７（ｃ）に示すように、最大推進加速度の合成ベクトルＡｃｃＡと最大ブレーキの合成ベクトルＡｃｃＢとが左右均等に広がったＶ型をなすことを特徴とする走法である。この均等Ｖ型の走法は、ワイドＶ型の走法と同様に、ミッドフット走法に区分されるが、詳細な区分分けとして、フォアフット寄りのミッドフッド走法に区分してもよい。
また、均等Ｖ型とは、図７（ｃ）に示すように、最大推進加速度の合成ベクトルＡｃｃＡと最大ブレーキの合成ベクトルＡｃｃＢとが左右均等に広がったＶ型をなすことを特徴とする走法である。この均等Ｖ型の走法は、ワイドＶ型の走法と同様に、ミッドフット走法に区分されるが、詳細な区分分けとして、フォアフット寄りのミッドフッド走法に区分してもよい。
漸増型とは、図７（ｄ）に示すように、各合成ベクトルによるシルエットが右肩上がりとなっていることを特徴とする走法である。この漸増型の走法は、つま先から着地するフォアフット走法に区分される。
また、台形型とは、図７（ｅ）に示すように、各合成ベクトルによるシルエットが台形となっていることを特徴とする走法である。この台形型の走法は、漸増型の走法と同様に、フォアフット走法に区分されるが、詳細な区分分けとして、膝関節の屈曲が大きいフォアフット走法に区分してもよい。
また、台形型とは、図７（ｅ）に示すように、各合成ベクトルによるシルエットが台形となっていることを特徴とする走法である。この台形型の走法は、漸増型の走法と同様に、フォアフット走法に区分されるが、詳細な区分分けとして、膝関節の屈曲が大きいフォアフット走法に区分してもよい。
そして、走法判別装置１０は、上述の判別の結果（例えば、ブレーキ区間タイプや詳細分類）及び又は走法分類（ヒールストライク走法／ミッドフット走法／フォアフット走法）を表示部１４に表示する。
また、走法判別装置１０は、上述の判別の結果（例えば、ブレーキ区間タイプや詳細分類）や走法分類（ヒールストライク走法／ミッドフット走法／フォアフット走法）を表示部１４に表示する際、図４に示した合成ベクトルを描いた運動解析データを一緒に表示し、ユーザーに自分の走りのタイプを視覚的に理解させるようにしてもよい。
また、走法判別装置１０に一流ランナーの運動解析データを記憶しておき、自分の運動解析データと共に、自分と同じ走りのタイプの一流ランナーの運動解析データも表示し、自分の走りと理想的な走りの比較を視覚的に理解できるようにしてもよい。
さらに、走法判別装置１０は、判別の結果（例えば、ブレーキ区間タイプや詳細分類）や走法分類（ヒールストライク走法／ミッドフット走法／フォアフット走法）に基づいて、走法をより適切なものへ導くためのアドバイスや補強運動を提示したり、怪我のリスクを提示してもよい。
以上のように、本実施形態によれば、走法判別装置１０は、ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得し、当該運動データに基づいて、ユーザーの走法を判別したこととなる。具体的には、走法判別装置１０は、測定記録装置２０から取得された３軸方向の加速度データ（運動データ）に基づいて、当該３軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出した合成ベクトルに基づいて、ユーザーの走法を判別したこととなる。したがって、走法判別装置１０によれば、ユーザーの走法を客観的に判別することができるので、判別された走法をユーザーに理解させ易くすることができるとともに、当該走法を効率よく修正させることができる。この結果、ユーザーのランニング能力向上に向けて、効率的にトレーニングを行うことができる。
また、走法判別装置１０は、所定時間毎の合成ベクトルを算出し、算出した複数の合成ベクトルを時間方向に対して複数のステージに分け、ステージ毎の判断基準により、ユーザーの走法を判別するので、ユーザーの走法をより客観的に判別することができる。したがって、走法判別装置１０によれば、判別された走法をユーザーにより理解させ易くすることができるとともに、当該走法をより効率よく修正させることができる。この結果、ユーザーのランニング能力向上に向けて、より効率的にトレーニングを行うことができる。
また、走法判別装置１０は、一方の足が接地してから当該一方の足が次に接地するまでの期間を示す走行周期毎に、上述の運動データに基づいて、ユーザーの走法を判別するので、ユーザーの走法を客観的且つ詳細に判別することができる。
また、走法判別装置１０は、ユーザーの足裏が接地する際に、足裏のどの部位から接地するかを、ユーザーの走法として判別したこととなる。具体的には、走法判別装置１０は、ユーザーの足裏が接地する際に、踵から着地するヒールストライク走法、足裏が水平な状態で着地するミッドフット走法、つま先から着地するフォアフット走法、のいずれかを、ユーザーの走法として判別したこととなる。したがって、走法判別装置１０によれば、ユーザーの着地タイプを客観的に判別することができるので、判別された着地タイプをユーザーに理解させ易くすることができるとともに、着地タイプを効率よく修正させることができる。この結果、ユーザーのランニング能力向上に向けて、効率的にトレーニングを行うことができる。
なお、以上本発明の実施形態について説明したが、本発明は、かかる実施形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で、種々変形が可能であることは言うまでもない。
例えば、上記実施形態では、運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期を、ブレーキを受ける区間と推進力を発揮する区間の２つのステージに分けたが、更に、足の蹴り上げの区間、滞空期における区間、等の複数のステージに分けてもよい。
また、上記実施形態では、走法判別を行うタイミングとして、特定本目の合成ベクトルが算出されたタイミング、最大ブレーキの合成ベクトルが算出されたタイミング、最大推進加速度の合成ベクトルが算出されたタイミング、を採用したが、これらに代えて又はこれらに加えて、接地のタイミング、離地のタイミング、上体の沈み込みが最大量になるタイミング、加速度ベクトルが軸方向に対して反転するタイミング、腰の回転角度が最大となるタイミング、腰の回転角速度が最小となるタイミング、等のタイミングを採用してもよい。
また、一方の足（例えば、左足）だけではなく、左右の足の走法判別を行ってもよい。
また、上記実施形態では、走法判別装置１０が、測定記録装置２０から取得したユーザーの運動データを利用して、当該ユーザーの走法を判別するようにしたが、走法判別装置１０に測定記録装置２０と同様の機能を持たせ、当該走法判別装置１０自身でユーザーの運動データを測定するとともに、測定された運動データを利用して、当該ユーザーがランニングを行った際の走法を判別するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、ランニングを開始してから終了するまでの間、測定記録装置２０により３軸方向の加速度データ（運動データ）を取り続けた場合を例示したが、例えば、予めユーザー操作に基づき設定された特定の地点（例えば、スタート地点から１ｋｍの地点、５ｋｍの地点、１０ｋｍの地点等や、スタートしてから３０分後の地点、１時間後の地点、２時間後の地点等）において、３軸方向の加速度データを少なくとも走行周期１周期分採取するようにしてもよい。そして、走法判別装置１０は、上記の特定の地点における運動解析データをそれぞれ導出し、当該運動解析データに基づいて当該特定の地点における走法をそれぞれ判別するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、走法判別装置１０は、走法の判別結果を表示部１４に表示させるようにしたが、例えば、当該走法の判別結果を運動解析データのグラフ（図４参照）とともに表示部１４に表示させるようにしてもよい。また、かかる場合、運動解析データのグラフの合成ベクトルを間引いて表示（例えば、偶数のサンプリングポイントの合成ベクトルのみ表示）するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、走法判別装置１０が表示部１４を備え、表示部１４に走法の判別結果や運動解析データのグラフを表示させるようにしたが、走法判別装置１０に記憶されている判別された走法や運動解析データを、通信部１６により走法判別装置１０や測定記録装置２０とは別の外部装置に送信し、この外部装置で、走法の判別結果や運動解析データのグラフを表示するようにしてもよい。
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲をその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
＜請求項１＞
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする走法判別装置。
＜請求項２＞
前記運動データには、複数の軸方向の加速度データが含まれ、
前記判別手段は、前記取得手段により取得された前記複数の軸方向の加速度データに基づいて、当該複数の軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出した前記合成ベクトルに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１に記載の走法判別装置。
＜請求項３＞
前記取得手段は、所定時間毎に前記運動データを取得し、
前記判別手段は、前記所定時間毎の合成ベクトルを算出し、算出した複数の前記合成ベクトルを時間方向に対して複数のステージに分け、ステージ毎の判断基準により、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項２に記載の走法判別装置。
＜請求項４＞
前記複数のステージは、少なくとも、前記ランニングによる走行に対して、ブレーキを受ける区間、推進力を発揮する区間、足の蹴り上げの区間、滞空期における区間、の何れかを含むことを特徴とする請求項３に記載の走法判別装置。
＜請求項５＞
前記判断基準は、前記各ステージの特定タイミングにおける前記合成ベクトルの大きさ及び又は前記合成ベクトルの角度に基づいて作成されていることを特徴とする請求項３又は４に記載の走法判別装置。
＜請求項６＞
前記特定タイミングは、少なくとも、特定の前記合成ベクトルが算出されたタイミング、接地のタイミング、離地のタイミング、上体の沈み込みが最大量になるタイミング、加速度ベクトルが軸方向に対して反転するタイミング、腰の回転角度が最大となるタイミング、腰の回転角速度が最小となるタイミング、の何れかを含むことを特徴とする請求項５に記載の走法判別装置。
＜請求項７＞
前記判別手段は、一方の足が接地してから当該一方の足が次に接地するまでの期間を示す走行周期毎に、前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の走法判別装置。
＜請求項８＞
前記ランニングを行う際の特定の地点を指定する指定手段を備え、
前記判別手段は、前記指定手段により指定された前記特定の地点での前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の走法判別装置。
＜請求項９＞
前記判別手段によって判別された前記ユーザーの走法を記憶する記憶手段を備えることを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の走法判別装置。
＜請求項１０＞
前記記憶手段により記憶されている前記ユーザーの走法を、当該走法判別装置とは別の外部装置に送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項９に記載の走法判別装置。
＜請求項１１＞
前記判別手段は、前記ユーザーの足裏が接地する際に、前記足裏のどの部位から接地するかを、前記ユーザーの走法として判別することを特徴とする請求項１～１０のいずれか一項に記載の走法判別装置。
＜請求項１２＞
前記判別手段は、前記ユーザーの足裏が接地する際に、踵から着地するヒールストライク走法、足裏が水平な状態で着地するミッドフット走法、つま先から着地するフォアフット走法、のいずれかを、前記ユーザーの走法として判別することを特徴とする請求項１１に記載の走法判別装置。
＜請求項１３＞
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する工程と、
取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する工程と、
を含むことを特徴とする走法判別方法。
＜請求項１４＞
コンピューターを、
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する判別手段、
として機能させることを特徴とする走法判別プログラム。
＜請求項１＞
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする走法判別装置。
＜請求項２＞
前記運動データには、複数の軸方向の加速度データが含まれ、
前記判別手段は、前記取得手段により取得された前記複数の軸方向の加速度データに基づいて、当該複数の軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出した前記合成ベクトルに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１に記載の走法判別装置。
＜請求項３＞
前記取得手段は、所定時間毎に前記運動データを取得し、
前記判別手段は、前記所定時間毎の合成ベクトルを算出し、算出した複数の前記合成ベクトルを時間方向に対して複数のステージに分け、ステージ毎の判断基準により、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項２に記載の走法判別装置。
＜請求項４＞
前記複数のステージは、少なくとも、前記ランニングによる走行に対して、ブレーキを受ける区間、推進力を発揮する区間、足の蹴り上げの区間、滞空期における区間、の何れかを含むことを特徴とする請求項３に記載の走法判別装置。
＜請求項５＞
前記判断基準は、前記各ステージの特定タイミングにおける前記合成ベクトルの大きさ及び又は前記合成ベクトルの角度に基づいて作成されていることを特徴とする請求項３又は４に記載の走法判別装置。
＜請求項６＞
前記特定タイミングは、少なくとも、特定の前記合成ベクトルが算出されたタイミング、接地のタイミング、離地のタイミング、上体の沈み込みが最大量になるタイミング、加速度ベクトルが軸方向に対して反転するタイミング、腰の回転角度が最大となるタイミング、腰の回転角速度が最小となるタイミング、の何れかを含むことを特徴とする請求項５に記載の走法判別装置。
＜請求項７＞
前記判別手段は、一方の足が接地してから当該一方の足が次に接地するまでの期間を示す走行周期毎に、前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の走法判別装置。
＜請求項８＞
前記ランニングを行う際の特定の地点を指定する指定手段を備え、
前記判別手段は、前記指定手段により指定された前記特定の地点での前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の走法判別装置。
＜請求項９＞
前記判別手段によって判別された前記ユーザーの走法を記憶する記憶手段を備えることを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の走法判別装置。
＜請求項１０＞
前記記憶手段により記憶されている前記ユーザーの走法を、当該走法判別装置とは別の外部装置に送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項９に記載の走法判別装置。
＜請求項１１＞
前記判別手段は、前記ユーザーの足裏が接地する際に、前記足裏のどの部位から接地するかを、前記ユーザーの走法として判別することを特徴とする請求項１～１０のいずれか一項に記載の走法判別装置。
＜請求項１２＞
前記判別手段は、前記ユーザーの足裏が接地する際に、踵から着地するヒールストライク走法、足裏が水平な状態で着地するミッドフット走法、つま先から着地するフォアフット走法、のいずれかを、前記ユーザーの走法として判別することを特徴とする請求項１１に記載の走法判別装置。
＜請求項１３＞
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する工程と、
取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する工程と、
を含むことを特徴とする走法判別方法。
＜請求項１４＞
コンピューターを、
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する判別手段、
として機能させることを特徴とする走法判別プログラム。
１ 走法判別システム
１０ 走法判別装置
１１ ＣＰＵ
１２ 操作部
１３ ＲＡＭ
１４ 表示部
１５ 記憶部
１６ 通信部
２０ 測定記録装置
２１ ＣＰＵ
２２ 操作部
２３ ＲＡＭ
２４ センサ部
２５ 表示部
２６ 記憶部
２７ 通信部
１０ 走法判別装置
１１ ＣＰＵ
１２ 操作部
１３ ＲＡＭ
１４ 表示部
１５ 記憶部
１６ 通信部
２０ 測定記録装置
２１ ＣＰＵ
２２ 操作部
２３ ＲＡＭ
２４ センサ部
２５ 表示部
２６ 記憶部
２７ 通信部
Claims (12)
- ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記運動データに含まれる複数の軸方向の加速度データに基づいて、前記複数の軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出された前記合成ベクトルの少なくとも角度を判断基準として、前記ユーザーの走法を判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする走法判別装置。 - 前記判別手段は、更に前記合成ベクトルの大きさを判断基準として、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１に記載の走法判別装置。
- 前記取得手段は、所定時間毎に前記運動データを取得し、
前記判別手段は、前記所定時間毎の合成ベクトルを複数算出し、算出された複数の合成ベクトルを時間方向に対して複数のステージに分け、前記複数のステージ毎の合成ベクトルの少なくとも角度を判断基準として、前記ユーザーの走法を判別する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の走法判別装置。 - 前記判断基準は、前記各ステージの特定タイミングにおける前記合成ベクトルの少なくとも角度に基づいて作成されていることを特徴とする請求項３に記載の走法判別装置。
- 前記判断基準は、更に前記各ステージの特定タイミングにおける前記合成ベクトルの大きさに基づいて作成されていることを特徴とする請求項４に記載の走法判別装置。
- 前記複数のステージは、少なくとも、前記ランニングによる走行に対して、ブレーキを受ける区間、推進力を発揮する区間、足の蹴り上げの区間、滞空期における区間、の何れかを含むことを特徴とする請求項４又は５に記載の走法判別装置。
- 前記特定タイミングは、前記合成ベクトルが算出されたタイミング、前記ブレーキを受ける区間における最大ブレーキの合成ベクトルが算出されたタイミング、前記推進力を発揮する区間における最大推進加速度の合成ベクトルが算出されたタイミングを含むことを特徴とする請求項６に記載の走法判別装置。
- 前記特定タイミングは、更に、接地のタイミング、離地のタイミング、上体の沈み込みが最大量になるタイミング、加速度ベクトルが軸方向に対して反転するタイミング、腰の回転角度が最大となるタイミング、腰の回転角速度が最小となるタイミング、の何れかを含むことを特徴とする請求項７に記載の走法判別装置。
- 前記取得手段は、前記ユーザーがランニングを行う際の一方の足が接地してから当該一方の足が次に接地するまでの期間毎に前記運動データを取得することを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の走法判別装置。
- 前記ランニングを行う際の特定の地点を指定する指定手段を備え、
前記判別手段は、前記指定手段により指定された前記特定の地点での前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１～９のいずれか一項に記載の走法判別装置。 - 走法判別装置における走法判別方法であって、
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する工程と、
取得された前記運動データに含まれる複数の軸方向の加速度データに基づいて、前記複数の軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出された前記合成ベクトルの少なくとも角度を判断基準として、前記ユーザーの走法を判別する工程と、
を含むことを特徴とする走法判別方法。 - コンピューターを、
ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記運動データに含まれる複数の軸方向の加速度データに基づいて、前記複数の軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出された前記合成ベクトルの少なくとも角度を判断基準として、前記ユーザーの走法を判別する判別手段、
として機能させることを特徴とする走法判別プログラム。
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