JP7120449B2 - 歩行周期判定システム、歩行周期判定方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、歩行周期を判定する歩行周期判定装置、歩行周期判定方法、およびプログラムに関する。

体調管理を行うヘルスケアへの関心の高まりから、体に取り付けられたセンサによって取得されたセンサデータを用いて、簡便かつ精度よく歩容を計測する技術が開発されている。

特許文献１には、歩行に基づく２次元の圧力分布を圧力センサで取得し、取得した圧力分布の時系列データを解析して歩行パターンを取得する歩行パターン処理装置について開示されている。特許文献１の装置は、時系列圧力分布画像を時間方向に重畳して重畳画像を作成し、重畳画像から複数の足圧塊領域を抽出し、時系列圧力分布画像との対応付けを足圧塊領域ごとに行うことによって歩行の特徴を表すパラメータを検出する。

特許文献２には、被験者の腰に装着された加速度センサを用いて所定の計測周期で被験者の歩行中の左右方向の加速度を計測し、計測された左右方向の加速度を用いて被験者の歩行周期を検出する方法について開示されている。特許文献２の方法では、前方への動き出しを判定するための閾値を左右の足のそれぞれに設定し、連続する二つの時間間隔における左右方向の加速度の移動平均の差と、左右の足のそれぞれに設定された閾値との大小関係に基づいて歩行状態を周期的に検査する。

特許文献３には、被験者の歩行時における歩行周期を検出する歩行周期検出装置について開示されている。特許文献３の装置は、被験者の歩行時における上下方向や前後方向の加速度を周波数解析して算出されるパワースペクトルから閾値以上のピークを検出し、検出されたピークに対応するピーク周波数から歩行周期を検出する。

特許文献４には、大腿部に取り付けられた角速度センサの検出結果を用いて歩行速度を推定する歩行速度推定装置について開示されている。特許文献４の装置は、大腿部の角速度情報に基づいて、予め決められた演算周期である所定の時間ごとに歩行速度を繰り返し算出する。また、特許文献４には、不適切な角速度の特徴点を破棄するために二つの閾値を設定することが開示されている。

特許文献５には、被験者の身体部位の動作に応じた角速度を検出し、検出した角速度から歩行周期を算出する歩行解析方法について開示されている。特許文献５の方法では、被験者の足踏み運動に伴う身体部位の動作に応じた角速度を検出し、検出した角速度の変動に基づいて算出される足踏み周期に基づいて歩行周期を算出する。

特許第３２９８７９３号公報 特開２０１７－０７４２６３号公報 特開２００５－３４２２５４号公報 特開２０１６－２１４３７７号公報 特開２０１１－２５０９４５号公報

特許文献１の手法では、床に設置されたシート状の足圧センサを使って歩行周期を判定する。そのため、特許文献１の手法には、装置が大掛かりになるとともに、足圧センサの範囲内でしか歩行周期を計測できないという問題点があった。

特許文献２の手法では、腰部の運動に着目して、加速度に閾値を設けて足の移行状態を検知する。しかしながら、腰部の運動は、足部の運動とは大きく異なるため、特許文献２の手法では、歩行周期を精度よく検出できないという問題点があった。また、特許文献２の手法では、被験者の足に加速度センサを装着したとしても、解析しやすいデータを取得できないため、歩行周期を精度よく検出することはできない。

特許文献３の手法では、時間情報を含まないパワースペクトルのピークに基づいて歩行周期を計測する。そのため、特許文献３の手法には、時刻と歩行周期との対応付けができないという問題点があった。

特許文献４の手法では、サポーターを用いて角速度センサを大腿部に装着する必要があるが、日常的な歩行周期を計測するためにその都度サポーターを装着することには煩わしさが伴う。また、特許文献４の手法では、大腿部の角速度情報を用いて歩行速度を推定する際に、予め設定された二つの閾値の間の範囲の角速度の特徴点を破棄する。そのため、特許文献４の手法には、ゆっくりと歩行している際には、取得される角速度の特徴点の多くが破棄されてしまうという問題点があった。

特許文献５の手法では、角速度センサが測定した足踏み周期に基づいて歩行周期を算出する。そのため、特許文献５の手法には、歩行していない状況であっても、歩行していると判定してしまうという問題点があった。

本発明の目的は、上述した課題を解決するために、歩行周期を簡便かつ高精度に判定できる歩行周期判定システムを提供することにある。

本発明の一態様の歩行周期判定システムは、履物に設置されたセンサによって取得される加速度および角速度を含むセンサデータを受信する受信部と、センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて少なくとも一方の足の姿勢角の時系列データを生成し、姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する検出部と、極大値および極小値の順序に基づいて歩行周期を判定する判定部と、を備える。

本発明の一態様の歩行周期判定方法においては、少なくとも一方の履物に設置されたセンサによって取得される加速度および角速度を含むセンサデータを受信し、センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて少なくとも一方の足の姿勢角の時系列データを生成し、姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出し、極大値および極小値の順序に基づいて歩行周期を判定する。

本発明の一態様のプログラムは、少なくとも一方の履物に設置されたセンサによって取得される加速度および角速度を含むセンサデータを受信する処理と、センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて少なくとも一方の足の姿勢角の時系列データを生成する処理と、姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する処理と、極大値および極小値の順序に基づいて歩行周期を判定する処理とをコンピュータに実行させる。

本発明によれば、歩行周期を簡便かつ高精度に判定できる歩行周期判定システムを提供することが可能になる。

本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置の配置例を示す概念図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムが取得するセンサデータの座標系について説明するための概念図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムが算出する姿勢角の座標系について説明するための概念図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムが判定する歩行周期について説明するための概念図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムが判定する歩行周期における歩行相の変化について説明するための概念図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムによる歩行周期の判定結果の遷移を表す状態遷移図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置を土踏まずに設置する一例を示す概念図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置を土踏まずに設置した際の姿勢角の時系列データの一例を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムの歩行周期判定装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定装置の動作について説明するためのフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定装置の判定部による歩行周期判定処理について説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置を踵、爪先、甲に設置する一例を示す概念図である。 本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置を踵に設置した際の姿勢角の時系列データの一例を示すグラフである。 本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置を爪先に設置した際の姿勢角の時系列データの一例を示すグラフである。 本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置を甲に設置した際の姿勢角の時系列データの一例を示すグラフである。 本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定装置の動作について説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定装置の除外部による除外処理について説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定装置の判定部による歩行周期判定処理について説明するためのフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係る歩行周期判定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る歩行周期判定システムが判定する歩行周期について説明するための概念図である。 本発明の第３の実施形態に係る歩行周期判定装置の動作について説明するためのフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係る歩行周期判定装置の判定部による歩行周期判定処理について説明するためのフローチャートである。 本発明の第４の実施形態に係る歩行周期判定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施形態に係る歩行周期判定システムのデータ取得装置を土踏まずの下に設置する一例を示す概念図である。 本発明の第４の実施形態に係る歩行周期判定システムが判定する歩行周期について説明するための概念図である。 本発明の各実施形態に係る歩行周期判定装置を実現するためのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお、以下の実施形態の説明に用いる全図においては、特に理由がない限り、同様箇所には同一符号を付す。また、以下の実施形態において、同様の構成・動作に関しては繰り返しの説明を省略する場合がある。また、図面中の矢印の向きは、一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。

（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態に係る歩行周期判定システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩行周期判定システムは、靴などの履物に配置された加速度センサおよび角速度センサによって取得されるセンサデータを用いて姿勢角を算出し、姿勢角の時系列データに基づいて歩行周期を判定する。例えば、本実施形態の歩行周期判定システムは、靴の中敷き（インソールとも呼ぶ）に配置されたＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）によって取得された加速度データおよび角速度データを用いて姿勢角を算出する。

図１は、本実施形態の歩行周期判定システム１の構成の概略を示すブロック図である。歩行周期判定システム１は、データ取得装置１１、歩行周期判定装置１２、および表示装置１３を備える。データ取得装置１１と歩行周期判定装置１２とは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、歩行周期判定装置１２と表示装置１３とは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよいし、同じ端末装置として構成してもよい。なお、歩行周期判定装置１２の判定結果を表示しない場合は、表示装置１３を削除し、データ取得装置１１と歩行周期判定装置１２によって歩行周期判定システム１を構成してもよい。

データ取得装置１１（センサとも呼ぶ）は、加速度センサと角速度センサを少なくとも含む。データ取得装置１１は、ユーザの履物に設置される。データ取得装置１１は、加速度センサおよび角速度センサによって取得されたデータをデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）に変換し、変換後のセンサデータを歩行周期判定装置１２に送信する。

図２は、データ取得装置１１を靴１１０の中に設置する一例を示す概念図である。図２の例では、データ取得装置１１は、足の土踏まずの裏側に当たる位置に設置される。なお、データ取得装置１１を設置する位置は、靴１１０の中や表面であれば、足の土踏まずの裏側ではない位置であってもよい。

図３は、データ取得装置１１によって取得されるセンサデータの座標系について説明するための概念図である。図３の例では、歩行者の横方向をＸ軸方向（右向きが正）、歩行者の進行方向をＹ軸方向（前向きが正）、重力方向をＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定される。

データ取得装置１１は、例えば、加速度センサと角速度センサを含む慣性計測装置よって実現される。慣性計測装置の一例として、ＩＭＵが挙げられる。ＩＭＵは、３軸の加速度センサと角速度センサを含む。また、慣性計測装置の一例として、ＶＧ（Vertical Gyro）が挙げられる。ＶＧは、ＩＭＵと同様の構成であり、ストラップダウンという手法によって重力方向を基準としてロール角とピッチ角を出力できる。また、慣性計測装置の一例として、ＡＨＲＳ（Attitude Heading Reference System）が挙げられる。ＡＨＲＳは、ＶＧに電子コンパスを追加した構成を有する。ＡＨＲＳは、ロール角およびピッチ角に加えて、ヨー角を出力できる。また、慣性計測装置の一例として、ＧＰＳ／ＩＮＳ（Global Positioning System/Inertial Navigation System）が挙げられる。ＧＰＳ／ＩＮＳは、ＡＨＲＳにＧＰＳを追加した構成を有する。ＧＰＳ／ＩＮＳは、ロール角、ピッチ角、ヨー角に加えて、３次元空間における位置を計算できるため、高精度で位置を推定できる。

加速度データを用いる場合、Ｘ軸とY軸の各々の軸方向にかかる加速度の大きさから姿勢角を計算できる。また、角速度データを用いる場合、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各々を中心軸とする角速度の値を積分することによって、それらの軸周りの姿勢角を計算できる。ところで、加速度データには色々な方向に変化する高周波数のノイズが入り、角速度データには常に同じ方向への低周波数ノイズが入る。そのため、加速度データにローパスフィルタをかけて高周波成分を除去し、角速度データにハイパスフィルタをかけて低周波成分を除去してそれらの出力を合せることで、ノイズが乗りやすい足部からのセンサデータの精度を向上する。また、加速度データおよび角速度データの各々に相補フィルタをかけて重み付き平均を取ることによってセンサデータの精度を向上することもできる。

歩行周期判定装置１２は、データ取得装置１１からセンサデータを受信する。歩行周期判定装置１２は、受信したセンサデータを用いて姿勢角を計算する。本実施形態において、姿勢角とは、水平面（地面）に対する足裏面の角度のことである。歩行周期判定装置１２は、姿勢角の時系列データを生成する。例えば、歩行周期判定装置１２は、一般的な歩行周期や、ユーザに固有の歩行周期に合わせて設定された所定のタイミングや時間間隔で姿勢角の時系列データを生成する。例えば、歩行周期判定装置１２は、ユーザの歩行が継続されている期間、姿勢角の時系列データを生成し続ける。なお、姿勢角の時系列データを生成するタイミングは、任意に設定できる。

図４は、歩行周期判定装置１２が算出する姿勢角の座標系について説明するための概念図である。図４において、姿勢角は、地面（Ｙ軸の正方向）と足裏面（破線の矢印）とのなす角である。歩行周期判定装置１２は、歩行者の横方向に設定されたＸ軸周りの姿勢角を用いて歩行周期を判定する。本実施形態においては、Ｘ軸周りの上方向の回転に伴う姿勢角を正、Ｘ軸周りの下方向の回転に伴う姿勢角を負とする。

歩行周期判定装置１２は、姿勢角の時系列データから極大値と極小値を検出し、検出された極大値と極小値との順序に基づいて歩行周期を判定する。

図５は、歩行周期判定装置１２が判定する歩行周期について説明するための概念図である。図５の横軸は、片足の一歩行周期を１００パーセントとして正規化された時間（正規化時間とも呼ぶ）である。一般に、片足の一歩行周期は、足の裏側の少なくとも一部が地面に接している立脚相と、足の裏側が地面から離れている遊脚相とに大別される。一歩行周期において、立脚相は約６０パーセント、遊脚相は約４０パーセントを占める。

歩行者の踵が地面に接地した際（初期接地）、姿勢角は極大になる。姿勢角が極大になるピークを背屈ピークと呼ぶ。一方、歩行者の爪先が地面から離れた際（足指離地）、姿勢角は極小になる。姿勢角が極小になるピークを底屈ピークと呼ぶ。なお、データ取得装置１１の取り付け方によって姿勢角の正負が反対になると、姿勢角の極大と極小とは入れ替わる。

歩行周期判定装置１２は、姿勢角が極大になる時間を立脚相の開始時刻として検出し、姿勢角が極小になる時間を遊脚相の開始時刻として検出する。言い換えると、歩行周期判定装置１２は、姿勢角が極大になる時間を遊脚相の終了時刻として検出し、姿勢角が極小になる時間を立脚相の終了時刻として検出する。歩行周期判定装置１２は、姿勢角が極大になる背屈ピークと、姿勢角が極小になる底屈ピークとの順序関係に基づいて歩行周期を判定する。歩行周期判定装置１２は、背屈ピーク（極大）から次の底屈ピーク（極小）までの期間を立脚相、底屈ピーク（極小）から次の背屈ピーク（極大）までの期間を遊脚相と判定する。すなわち、極大値の後に極小値が検出された場合、歩行周期判定装置１２は、立脚相から遊脚相に遷移したと判定する。一方、極小値の後に極大値が検出された場合、歩行周期判定装置１２は、遊脚相から立脚相に遷移したと判定する。

図６は、歩行周期判定装置１２が、歩行者の歩行を検出してから遊脚相と立脚相とを周期的に検出する例を示す概念図である。図６においては、最初に姿勢角が極小を迎えるまでの期間においては、歩行相は不定である。歩行周期判定装置１２は、姿勢角が極小になった時刻を遊脚相の開始時刻として検出する。歩行周期判定装置１２は、姿勢角が極小になった後に、姿勢角が極大になった時刻を立脚相の開始時刻として検出する。そして、歩行周期判定装置１２は、姿勢角が極大になった後に、姿勢角が極小になった時刻を遊脚相の開始時刻として検出すると、一歩行周期の歩行が行われたものと判定する。なお、姿勢角の極大が初めに検出された場合は、立脚相と遊脚相の順番が入れ替わる。

図７は、歩行周期の判定結果の遷移を表す状態遷移図である。まず、歩行周期判定装置１２は、不定の状態において、姿勢角が極小値または極大値を検出する。歩行周期判定装置１２は、姿勢角の極小値を検出した際には遊脚相が開始されたものと判定し、姿勢角の極大値を検出した際には立脚相が開始されたものと判定する。歩行周期判定装置１２は、遊脚相において極大値を検出すると立脚相が開始されたものと判定し、立脚相において極小値を検出すると遊脚相が開始されたものと判定する。歩行周期判定装置１２は、姿勢角の極大値（立脚相）と姿勢角の極小値（遊脚相）とを交互に検出することによって歩行周期を判定する。姿勢角の極大値（立脚相）と姿勢角の極小値（遊脚相）とが交互に検出されなかった場合、歩行周期判定装置１２は、歩行周期が停止されたものと判定する。

歩行周期判定装置１２は、歩行周期の判定結果を表示装置１３に出力する。例えば、歩行周期判定装置１２は、現在の歩行相（立脚相または遊脚相）を判定結果として出力する。また、例えば、歩行周期判定装置１２は、立脚相と遊脚相の各々の継続時間の比率や、歩幅、歩行速度、センサの高さなどを判定結果として出力してもよい。なお、歩行周期の判定結果の出力先は、表示装置１３ではなく、歩行周期の判定結果に基づいて歩数や歩容を計測するシステムや装置であってもよい。また、歩行周期の判定結果の出力先は、その判定結果を用いるシステムや装置であれば、歩数や歩容を計測するシステムや装置に限定されない。

歩行周期判定装置１２は、例えば、スマートフォンや携帯電話、タブレット、ノート型パーソナルコンピュータなどの携帯型の端末装置にインストールされたソフトウェア（アプリケーション）や、回路によって実現される。また、歩行周期判定装置１２は、研究のデータ解析等に用いられる場合は、例えば、据え置き型のコンピュータやサーバなどの情報処理装置にインストールされたソフトウェアや、回路によって実現されてもよい。

表示装置１３は、歩行周期の判定結果を歩行周期判定装置１２から取得する。表示装置１３は、取得した判定結果を表示装置１３のモニターに表示させる。例えば、表示装置１３は、歩行周期や、現時点における歩行相、立脚相と遊脚相の各々の継続時間の比率、歩行速度、歩幅、センサの高さ情報などをモニターに表示させる。例えば、立脚相と遊脚相の各々の継続時間の比率は、歩行能力と相関しており、高齢者になるほど、立脚相に対して遊脚相の継続時間の比率が小さくなる。また、歩行速度や歩幅、センサの高さ情報などは健康状態に関係しており、健康状態が不良であれば、歩行速度が遅くなり、歩幅が小さくなり、センサの高さが低くなる。表示装置１３のモニターを見るユーザは、モニターに表示された情報によって健康状態などを推定できる。

ここで、データ取得装置１１を土踏まずに設置した際に得られる姿勢角の時系列データについて図面を参照しながら説明する。

図８は、データ取得装置１１を土踏まずに設置する一例を示す概念図である。図８の例では、歩行者の横方向をＸ軸方向（右向きが正）、歩行者の進行方向をＹ軸方向（前向きが正）、重力方向をＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定する。

図９は、データ取得装置１１を土踏まずに設置した際に得られる姿勢角の時系列データの一例を示す概念図である。図９の例では、姿勢角の極小値（底屈ピーク）が検出された後に、極大値（背屈ピーク）と極小値（底屈ピーク）が交互に検出される。姿勢角の時間変化は、極大値（背屈ピーク）が検出された後に一旦なだらかになった後、再び大きくなる。姿勢角の時間変化がなだらかになる期間は、反対側の足が地面から離れ、歩行者の体を片足支持している段階である。言い換えると、姿勢角の時間変化がなだらかになる期間は、立脚中期の途中から立脚終期の途中までの期間である。図９の例では、データ取得装置１１を土踏まずに設置した場合、姿勢角の時間変化がなだらかになる期間において極大値は検出されない。そのため、データ取得装置１１を土踏まずに設置した場合、姿勢角の時系列データから検出される極大値や極小値をそのまま用いて歩行周期を分析できる。

以上が、歩行周期判定装置１２の構成の概要についての説明である。なお、図１は一例であって、本実施形態の歩行周期判定装置１２の構成をそのままの形態に限定するものではない。

〔データ取得装置〕
次に、歩行周期判定システム１が備えるデータ取得装置１１について図面を参照しながら説明する。図１０は、データ取得装置１１の構成の一例を示すブロック図である。データ取得装置１１は、加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、信号処理部１１３、およびデータ送信部１１４を有する。

加速度センサ１１１は、３軸方向の加速度を計測するセンサである。加速度センサ１１１は、計測した加速度を信号処理部１１３に出力する。

角速度センサ１１２は、角速度を計測するセンサである。角速度センサ１１２は、計測した角速度を信号処理部１１３に出力する。

信号処理部１１３は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２のそれぞれから、加速度および角速度のそれぞれを取得する。信号処理部１１３は、取得した、加速度および角速度をデジタルデータに変換し、変換後のデジタルデータ（センサデータ）をデータ送信部１１４に出力する。センサデータには、アナログデータの加速度をデジタルデータに変換した加速度データと、アナログデータの角速度をデジタルデータに変換した角速度データとが少なくとも含まれる。なお、センサデータには、加速度および角速度の生データの取得時間が含まれてもよい。また、信号処理部１１３は、取得した加速度や角速度の生データに対して、実装誤差や温度補正、直線性補正などの補正を行ったセンサデータを出力するように構成してもよい。

データ送信部１１４は、信号処理部１１３からセンサデータを取得する。データ送信部１１４は、取得したセンサデータを歩行周期判定装置１２に送信する。データ送信部１１４は、ケーブルなどの有線を介してセンサデータを歩行周期判定装置１２に送信してもよいし、無線通信を介してセンサデータを歩行周期判定装置１２に送信してもよい。例えば、データ送信部１１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）などの規格に即した無線通信機能（図示しない）を介して、センサデータを歩行周期判定装置１２に送信するように構成できる。

以上が、データ取得装置１１の構成の一例についての説明である。なお、図１０の構成は一例であって、本実施形態の歩行周期判定システム１が備えるデータ取得装置１１の構成をそのままの形態に限定するものではない。

〔歩行周期判定装置〕
次に、歩行周期判定システム１が備える歩行周期判定装置１２について図面を参照しながら説明する。図１１は、歩行周期判定装置１２の構成の一例を示すブロック図である。歩行周期判定装置１２は、受信部１２１、検出部１２２、および判定部１２５を有する。

受信部１２１は、データ取得装置１１からセンサデータを受信する。受信部１２１は、センサデータに含まれる加速度データおよび角速度データを検出部１２２に出力する。

検出部１２２は、加速度データおよび角速度データを受信部１２１から取得する。検出部１２２は、取得した加速度データと角速度データを用いて姿勢角を計算し、姿勢角の時系列データを生成する。例えば、検出部１２２は、汎用のソフトウェアを用いて、加速度データおよび角速度データから姿勢角の時系列データを生成する。

検出部１２２は、姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する。検出部１２２は、姿勢角の時系列データから極大値を検出すると、検出した極大値を取得時間に関連付けて判定部１２５に出力する。また、検出部１２２は、姿勢角の時系列データから極小値を検出すると、検出した極小値を取得時間に関連付けて判定部１２５に出力する。

判定部１２５は、極小値または極大値を検出部１２２から取得する。判定部１２５は、極小値と極大値を取得する順番に基づいて歩行判定を行う。判定部１２５は、極大値を取得した後に極小値を取得した場合、立脚相から遊脚相に遷移したと判定する。また、判定部１２５は、極小値を取得した後に極大値を取得した場合、遊脚相から立脚相に遷移したと判定する。判定部１２５は、現時点における歩行相などの判定結果を表示装置１３に出力する。なお、表示装置１３を含まない構成の場合、判定部１２５は、図示しないシステムや装置に判定結果を出力する。

以上が、歩行周期判定装置１２の構成の一例についての説明である。なお、図１１の構成は一例であって、本実施形態の歩行周期判定システム１０が備える歩行周期判定装置１２の構成をそのままの形態に限定するものではない。

（動作）
次に、本実施形態の歩行周期判定装置１２の動作について図面を参照しながら説明する。図１２は、歩行周期判定装置１２の動作について説明するためのフローチャートである。

図１２において、まず、歩行周期判定装置１２は、起動される（ステップＳ１１）。

次に、歩行周期判定装置１２は、データ取得装置１１からセンサデータ（加速度データおよび角速度データ）を受信する（ステップＳ１２）。

次に、歩行周期判定装置１２は、受信したセンサデータに含まれる加速度データおよび角速度データを用いて姿勢角を計算し、姿勢角の時系列データを生成する（ステップＳ１３）。

そして、歩行周期判定装置１２は、今回生成された姿勢角の時系列データからピークを検出した場合（ステップＳ１４でＹｅｓ）、姿勢角の時系列データを用いて歩行周期判定処理（ステップＳ１５）を実行し、判定結果を表示装置１３に出力する。歩行周期判定処理（ステップＳ１５）において、歩行周期判定装置１２は、極大ピークと極小ピークとの順番に基づいて歩行周期を判定する。一方、今回生成された姿勢角の時系列データからピークが検出されなかった場合（ステップＳ１４でＮｏ）、ステップＳ１２に戻る。

ステップＳ１５の後、処理を継続する場合（ステップＳ１６においてＹｅｓ）は、ステップＳ１２に戻る。処理を終了する場合（ステップＳ１６においてＮｏ）は、図１２のフローチャートに沿った処理は終了である。

以上が、歩行周期判定装置１２の動作の一例についての説明である。なお、図１２のフローチャートは一例であって、本実施形態の歩行周期判定装置１２の動作をそのままの手順に限定するものではない。

〔歩行周期判定処理〕
次に、本実施形態の歩行周期判定装置１２の判定部１２５による歩行周期判定処理について図面を参照しながら説明する。図１３は、判定部１２５による歩行周期判定処理について説明するためのフローチャートである。

図１３において、検出部１２２から極小のピークを取得した場合（ステップＳ１５１で極小）、判定部１２５は、極大のピークに続いて極小のピークが取得されたか否かを判定する（ステップＳ１５２）。極大のピークに続いて極小のピークが取得された場合（ステップＳ１５２でＹｅｓ）、判定部１２５は、極小ピークの前の期間は立脚相であったと判定し（ステップＳ１５３）、判定結果を出力する（ステップＳ１５６）。ステップＳ１５６において、判定部１２５は、極小ピークの前の期間が立脚相であったという判定結果を出力してもよいし、現時点が遊脚相であるという判定結果を出力してもよい。ステップＳ１５６の後は、図１２のフローチャートのステップＳ１６に進む。

一方、極大のピークに続いて極小のピークが取得されなかった場合（ステップＳ１５２でＮｏ）、図１２のフローチャートのステップＳ１６に進む。なお、極大のピークに続いて極小のピークが取得されなかった場合とは、所定のタイミングや期間においてピークが取得されなかった場合などである。例えば、極大のピークに続いて極小のピークが取得されなかった場合、歩行周期に異常が検出されたという判定結果を出力してもよい。

図１３において、検出部１２２から極大のピークを取得した場合（ステップＳ１５１で極大）、判定部１２５は、極小のピークに続いて極大のピークが取得されたか否かを判定する（ステップＳ１５４）。極小のピークに続いて極大のピークが取得された場合（ステップＳ１５４でＹｅｓ）、判定部１２５は、極大ピークの前の期間は遊脚相であったと判定し（ステップＳ１５５）、判定結果を出力する（ステップＳ１５６）。ステップＳ１５６において、判定部１２５は、極大ピークの前の期間が遊脚相であったという判定結果を出力してもよいし、現時点が立脚相であるという判定結果を出力してもよい。ステップＳ１５６の後は、図１２のフローチャートのステップＳ１６に進む。

一方、極小のピークに続いて極大のピークが取得されなかった場合（ステップＳ１５４でＮｏ）、図１２のフローチャートのステップＳ１６に進む。なお、極小のピークに続いて極大のピークが取得されなかった場合とは、所定のタイミングや期間においてピークが取得されなかった場合などである。例えば、極小のピークに続いて極大のピークが取得されなかった場合、歩行周期に異常が検出されたという判定結果を出力してもよい。

以上が、判定部１２５による歩行周期判定処理についての説明である。なお、図１３のフローチャートは一例であって、本実施形態の判定部１２５による歩行周期判定処理をそのままの手順に限定するものではない。

以上のように、本実施形態の歩行周期判定システムは、受信部、検出部、および判定部を備える。受信部は、履物に設置されたセンサによって取得される加速度および角速度を含むセンサデータを受信する。検出部は、センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて少なくとも一方の足の姿勢角の時系列データを生成し、姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する。判定部は、極大値および極小値の順序に基づいて歩行周期を判定する。本実施形態の一態様として、判定部は、極大値の検出時刻から次の極小値の検出時刻までの期間における歩行相を立脚相と判定し、極小値の検出時刻から次の極大値の検出時刻までの期間における歩行相を遊脚相と判定する。

また、本実施形態の一態様として、歩行周期判定システムは、履物に設置され、加速度および角速度を検出し、検出した加速度および角速度を含むセンサデータを生成し、生成したセンサデータを受信部に送信するデータ取得装置を備える。

また、本実施形態の一態様として、歩行周期判定システムは、判定部による判定結果を取得し、取得した判定結果を表示する表示装置を備える。

本実施形態の歩行周期判定システムは、履物に取り付けられた加速度センサおよび角速度センサによって取得されるセンサデータを用いて姿勢角の時系列データを生成する。本実施形態の歩行周期判定システムは、姿勢角の時系列データから検出される極大値および極小値に基づいて歩行周期を判定する。本実施形態の歩行周期判定システムは、極大値の検出時刻を立脚相の開始時刻と判定し、極小値の検出時刻を遊脚期の開始時刻と判定する。すなわち、本実施形態の歩行周期判定システムは、極大値の検出時刻と極小値の検出時刻との間の歩行相を立脚相と判定し、極小値の検出時刻と極大値の検出時刻との間の歩行相を遊脚相と判定する。

本実施形態の歩行周期判定システムは、足部に取り付けられたセンサによって取得されるセンサデータを用いて歩行周期を時刻に対応付けて判定できるため、歩行周期を精度よく判定できる。すなわち、本実施形態の歩行周期判定システムによれば、履物に取り付けられたセンサによって取得されるセンサデータを用いて、歩行周期を簡便かつ高精度に判定できる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る歩行周期判定システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩行周期判定システムは、立脚相の開始時刻以外に表れる姿勢角の極大と、遊脚相の開始時刻以外に表れる姿勢角の極小とを除外するための除外範囲を姿勢角に設定する点において第１の実施形態とは異なる。

（構成）
図１４は、本実施形態の歩行周期判定システム２の構成の概略を示すブロック図である。歩行周期判定システム２は、データ取得装置２１、歩行周期判定装置２２、および表示装置２３を備える。データ取得装置２１と歩行周期判定装置２２とは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、歩行周期判定装置２２と表示装置２３とは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよいし、同じ端末装置として構成してもよい。なお、歩行周期判定装置２２の判定結果を表示しない場合は、表示装置２３を削除し、データ取得装置２１と歩行周期判定装置２２によって歩行周期判定システム２を構成してもよい。以下においては、データ取得装置２１および表示装置２３のそれぞれは、第１の実施形態のデータ取得装置１１および表示装置１３のそれぞれと構成や機能が同様であるため、詳細な説明は省略する。

図１４のように、歩行周期判定装置２２は、受信部２２１、検出部２２２、記憶部２２３、除外部２２４、および判定部２２５を有する。

受信部２２１は、データ取得装置２１からセンサデータを受信する。受信部２２１は、センサデータに含まれる加速度データおよび角速度データを検出部２２２に出力する。

検出部２２２は、加速度データおよび角速度データを受信部２２１から取得する。検出部２２２は、取得した加速度データと角速度データを用いて姿勢角を計算し、姿勢角の時系列データを生成する。検出部２２２は、姿勢角の時系列データから極大値または極小値を検出する。検出部２２２は、姿勢角の時系列データから極大値を検出すると、検出した極大値を除外部２２４に出力する。また、検出部２２２は、姿勢角の時系列データから極小値を検出すると、検出した極小値を除外部２２４に出力する。検出部２２２が出力する極大値および極小値のそれぞれには、極大値および極小値のそれぞれの値と、極大値および極小値のそれぞれが検出された時刻とが含まれる。

記憶部２２３（第１記憶部とも呼ばれる）には、姿勢角の時系列データに表れる不要な極大および極小を除外するための閾値が記憶される。具体的には、記憶部２２３には、除外上限値を設定するための第１所定値と、除外下限値を設定するための第２所定値が記憶される。また、記憶部２２３には、姿勢角の時系列データから検出された極大値と、姿勢角の時系列データから検出された極小値とが蓄積される。なお、記憶部２２３には、姿勢角の時系列データから検出された極大値のうち最大値と、姿勢角の時系列データから検出された極小値のうち最小値とが記憶されるように構成してもよい。また、記憶部２２３には、姿勢角の時系列データが記憶されるように構成してもよい。

除外部２２４は、極大値および極小値のいずれかを検出部２２２から取得する。除外部２２４は、検出部２２２から取得した極大値および極小値に基づいて姿勢角の除外範囲を設定する。除外部２２４は、設定した除外範囲に含まれる極大および極小を除外する。

除外部２２４は、極大値を受信すると、受信した極大値と、記憶部２２３に記憶された極大値とを比較する。除外部２２４は、これまでに受信した極大値のうちの最大値から第１所定値を減算した値を除外上限値に設定する。受信した極大値が除外上限値を上回る場合、除外部２２４は、その極大値を判定部２２５に出力する。一方、受信した極大値が除外上限値以下の場合、除外部２２４は、その極大値を出力しない。

除外部２２４は、極小値を受信すると、受信した極小値と、記憶部２２３に記憶された極小値とを比較する。除外部２２４は、これまでに受信した極小値のうちの最小値に第２所定値を加算した値を除外下限値に設定する。受信した極小値が除外下限値を下回る場合、除外部２２４は、その極小値を判定部２２５に出力する。一方、受信した極小値が除外下限値以上の場合、除外部２２４は、その極小値を出力しない。

判定部２２５は、極小値または極小値を除外部２２４から取得する。判定部２２５は、極小値と極大値を取得する順番に基づいて歩行判定を行う。判定部２２５は、極大値を取得した後に極小値を取得した場合、立脚相から遊脚相に遷移したと判定する。また、判定部２２５は、極小値を取得した後に極大値を取得した場合、遊脚相から立脚相に遷移したと判定する。判定部２２５は、現時点における歩行相などの判定結果を表示装置２３に出力する。なお、表示装置２３を含まない構成の場合、判定部２２５は、図示しないシステムや装置に判定結果を出力する。

以上が、歩行周期判定装置２２の構成の一例についての説明である。なお、図１４の構成は一例であって、本実施形態の歩行周期判定システム２が備える歩行周期判定装置２２の構成をそのままの形態に限定するものではない。

ここで、踵や爪先、甲などにデータ取得装置２１を設置した際に得られる姿勢角の時系列データについて図面を参照しながら説明する。

図１５は、データ取得装置２１を踵（Ａ）、爪先（Ｂ）、甲（Ｃ）に設置する一例を示す概念図である。図１５の例では、歩行者の横方向をＸ軸方向（右向きが正）、歩行者の進行方向をＹ軸方向（前向きが正）、重力方向をＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定する。

図１６は、データ取得装置２１を踵に設置した際に得られる姿勢角の時系列データの一例を示す概念図である。図１７は、データ取得装置２１を爪先に設置した際に得られる姿勢角の時系列データの一例を示す概念図である。図１８は、データ取得装置２１を甲に設置した際に得られる姿勢角の時系列データの一例を示す概念図である。

図１６～図１８の例では、姿勢角の極小値（底屈ピーク）が検出された後に、極大値（背屈ピーク）と極小値（底屈ピーク）が交互に検出される。姿勢角の時間変化は、極大値（背屈ピーク）が検出された後に一旦なだらかになった後、再び大きくなる。データ取得装置２１を土踏まずに設置した例（図９）では、姿勢角の時間変化がなだらかになる期間において極大値が検出されない。それに対し、図１６～図１８の例では、姿勢角の時間変化がなだらかになる期間において極大値が検出される。

図１６～図１８の時系列データをそのまま用いると、背屈ピークの極大値が検出された後に、底屈ピークおよび背屈ピークではない極小値および極大値が検出される。図１６～図１８の時系列データの極大値および極小値に基づいて一歩の歩行周期を判定すると、実際の一歩の歩行周期に相当する底屈ピークから次の底屈ピークまでの間で二歩分を計測することになり、正確な歩行周期を判定できない。そのため、図１６～図１８の例では、背屈ピークの極大値が検出された後に、底屈ピークおよび背屈ピークではない極小値および極大値を除去するための除外範囲を設定する。

本実施形態において、歩行周期判定装置２２の除外部２２４は、底屈ピークの最小値に第２所定値ａを加算した値から、背屈ピークの最大値から第１所定値ｂを減算した値までの間を除外範囲に設定する。例えば、ハイヒールなどの踵の高い靴にデータ取得装置２１を設置した場合、足底面が地面に対して斜めな状態で接地する。所定の中心値を基準にして除外範囲を設定すると、足底面が地面に対して斜めな状態で接地する場合においては、底屈ピークおよび背屈ピークではない極小値および極大値が除外範囲から外れてしまう可能性がある。そのため、本実施形態においては、実測された底屈ピークの最小値と背屈ピークの最大値を基準にして除外範囲を設定する。

（動作）
次に、本実施形態の歩行周期判定装置２２の動作について図面を参照しながら説明する。図１９は、歩行周期判定装置２２の動作について説明するためのフローチャートである。

図１９において、まず、歩行周期判定装置２２は、起動される（ステップＳ２１）。

次に、歩行周期判定装置２２は、データ取得装置２１からセンサデータ（加速度データおよび角速度データ）を受信する（ステップＳ２２）。

次に、歩行周期判定装置２２は、受信したセンサデータに含まれる加速度データおよび角速度データを用いて姿勢角を計算し、姿勢角の時系列データを生成する（ステップＳ２３）。

そして、歩行周期判定装置２２は、ピークを検出した場合（ステップＳ２４でＹｅｓ）、除外処理を実行する（ステップＳ２５）。一方、ピークが検出されなかった場合（ステップＳ２４でＮｏ）、ステップＳ２２に戻る。

歩行周期判定装置２２は、除外処理を実行すると（ステップＳ２５）、姿勢角の時系列データを用いて歩行周期判定処理を実行し、判定結果を表示装置２３に出力する（ステップＳ２６）。歩行周期判定処理において、歩行周期判定装置２２は、極大ピークと極小ピークとの順番に基づいて歩行周期を判定する。

ステップＳ２６の後、処理を継続する場合（ステップＳ２７においてＹｅｓ）は、ステップＳ２２に戻る。処理を終了する場合（ステップＳ２７においてＮｏ）は、図１９のフローチャートに沿った処理は終了である。

以上が、歩行周期判定装置２２の動作の一例についての説明である。なお、図１９のフローチャートは一例であって、本実施形態の歩行周期判定装置２２の動作をそのままの手順に限定するものではない。

〔除外処理〕
次に、本実施形態の歩行周期判定装置２２の除外部２２４による除外処理について図面を参照しながら説明する。図２０は、除外部２２４による除外処理について説明するためのフローチャートである。

図２０において、検出部２２２から極小のピークを受信した場合（ステップＳ２５１で極小）、除外部２２４は、これまでに受信された極小値と比較し、新たに受信された極小値が最小値であるか否かを判定する（ステップＳ２５２）。

受信された極小値が最小値である場合（ステップＳ２５２でＹｅｓ）、除外部２２４は、除外下限値を更新する（ステップＳ２５３）。一方、受信された極小値が最小値ではない場合（ステップＳ２５２でＮｏ）、除外部２２４は、除外下限値を更新しない。

受信された極小値が除外下限値を下回る場合（ステップＳ２５４でＹｅｓ）、除外部２２４は、その極小値を判定部２２５に出力する（ステップＳ２５５）。ステップＳ２５５の後は、図１９のフローチャートのステップＳ２７に進む。一方、受信された極小値が除外下限値以上の場合（ステップＳ２５４でＮｏ）、極小値を出力せずに、図１９のステップＳ２７に進む。

図２０において、検出部２２２から極大のピークを受信した場合（ステップＳ２５１で極大）、除外部２２４は、これまでに受信された極大値と比較し、新たに受信された極大値が最大値であるか否かを判定する（ステップＳ２５６）。

受信された極大値が最大値である場合（ステップＳ２５６でＹｅｓ）、除外部２２４は、除外上限値を更新する（ステップＳ２５７）。一方、受信された極大値が最大値ではない場合（ステップＳ２５６でＮｏ）、除外部２２４は、除外上限値を更新しない。

受信された極大値が除外上限値を上回る場合（ステップＳ２５８でＹｅｓ）、除外部２２４は、その極大値を判定部２２５に出力する（ステップＳ２５９）。ステップＳ２５９の後は、図１９のフローチャートのステップＳ２６に進む。一方、受信された極大値が除外上限値以上の場合（ステップＳ２５８でＮｏ）、極大値を出力せずに、図１９のステップＳ２７に進む。

以上が、除外部２２４による除外処理についての説明である。なお、図２０のフローチャートは一例であって、本実施形態の除外部２２４による除外処理をそのままの手順に限定するものではない。

〔歩行周期判定処理〕
次に、本実施形態の歩行周期判定装置２２の判定部２２５による歩行周期判定処理について図面を参照しながら説明する。図２１は、判定部２２５による歩行周期判定処理について説明するためのフローチャートである。

図２１において、除外部２２４から極小値を取得した場合（ステップＳ２６１で極小）、判定部２２５は、極大のピークに続いて極小のピークが取得されたか否かを判定する（ステップＳ２６２）。極大のピークに続いて極小のピークが取得された場合（ステップＳ２６２でＹｅｓ）、判定部１２５は、極小ピークの前の期間は立脚相であったと判定し（ステップＳ２６３）、判定結果を出力する（ステップＳ２６６）。ステップＳ２６６において、判定部２２５は、極小ピークの前の期間が立脚相であったという判定結果を出力してもよいし、現時点が遊脚相であるという判定結果を出力してもよい。ステップＳ２６６の後は、図１９のフローチャートのステップＳ２７に進む。一方、極大のピークに続いて極小のピークが取得されなかった場合（ステップＳ２６２でＮｏ）、図１９のフローチャートのステップＳ２７に進む。

一方、除外部２２４から極大値を取得した場合（ステップＳ２６１で極大）、判定部２２５は、極小のピークに続いて極大のピークが取得されたか否かを判定する（ステップＳ２６４）。極小のピークに続いて極大のピークが取得された場合（ステップＳ２６４でＹｅｓ）、判定部２２５は、極大ピークの前の期間は遊脚相であったと判定し（ステップＳ２６５）、判定結果を出力する（ステップＳ２６６）。ステップＳ２６６において、判定部２２５は、極大ピークの前の期間が遊脚相であったという判定結果を出力してもよいし、現時点が立脚相であるという判定結果を出力してもよい。ステップＳ２６６の後は、図１９のフローチャートのステップＳ２７に進む。一方、極小のピークに続いて極大のピークが取得されなかった場合（ステップＳ２６４でＮｏ）、図１９のフローチャートのステップＳ２７に進む。

以上が、判定部２２５による歩行周期判定処理についての説明である。なお、図２１のフローチャートは一例であって、本実施形態の判定部２２５による歩行周期判定処理をそのままの手順に限定するものではない。

以上のように、本実施形態の歩行周期判定システムは、受信部、検出部、および判定部に加えて、第１記憶部と除外部を備える。第１記憶部には、姿勢角の除外上限値を設定するための第１所定値と、姿勢角の除外下限値を設定するための第２所定値とが少なくとも記憶される。除外部は、極大値および極小値に基づいて姿勢角の除外範囲を設定する。

除外部は、極大値を受信した際に、それ以前に受信された極大値の最大値から第１所定値を減算した値を除外上限値に設定し、受信した極大値が除外上限値を上回る場合は極大値を判定部に出力する。一方、除外部は、受信した極大値が除外上限値以下の場合は極大値を判定部に出力しない。

除外部は、極小値を受信した際に、それ以前に受信された極小値の最小値に第２所定値を加算した値を除外下限値に設定し、受信した極小値が除外下限値を下回る場合は極小値を判定部に出力する。一方、除外部は、受信した極小値が除外下限値以上の場合は極小値を判定部に出力しない。

本実施形態の一態様として、第１記憶部には、検出済の極大値の最大値と、検出済の極小値の最小値とが記憶される。除外部は、極大値を受信した際に、新たに受信された極大値が、第１記憶部に記憶された検出済の極大値の最大値よりも大きい場合、新たに受信された極大値で極大値の最大値を更新する。また、除外部は、極小値を受信した際に、新たに受信された極小値が、第１記憶部に記憶された検出済の極小値の最小値よりも小さい場合、新たに受信された極小値で極小値の最小値を更新する。

本実施形態の歩行周期判定システムは、センサの取り付け位置によって発生する可能性がある立脚相と遊脚相とが切り替わるタイミングに対応しないピーク値を除外する。すなわち、本実施形態の歩行周期判定システムによれば、立脚相と遊脚相とが切り替わるタイミングで発生するピークを除外できるので、第１の実施形態よりも歩行周期の判定精度が向上する。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態に係る歩行周期判定システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩行周期判定システムは、背屈ピークと底屈ピークとの間の期間を所定の比率で内分する閾値を定めて立脚相を細分化して判定する点において第１の実施形態とは異なる。

（構成）
図２２は、本実施形態の歩行周期判定システム３の構成の概略を示すブロック図である。歩行周期判定システム３は、データ取得装置３１、歩行周期判定装置３２、および表示装置３３を備える。データ取得装置３１と歩行周期判定装置３２とは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、歩行周期判定装置３２と表示装置３３とは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよいし、同じ端末装置として構成してもよい。なお、歩行周期判定装置３２の判定結果を表示しない場合は、表示装置３３を削除し、データ取得装置３１と歩行周期判定装置３２によって歩行周期判定システム３を構成してもよい。以下においては、データ取得装置３１および表示装置３３のそれぞれは、第１の実施形態のデータ取得装置１１および表示装置１３のそれぞれと構成や機能が同様であるため、詳細な説明は省略する。

図２２のように、歩行周期判定装置３２は、受信部３２１、検出部３２２、記憶部３２３、および判定部３２５を有する。

受信部３２１は、データ取得装置３１からセンサデータを受信する。受信部３２１は、センサデータに含まれる加速度データおよび角速度データを検出部３２２に出力する。

検出部３２２は、加速度データおよび角速度データを受信部３２１から取得する。検出部３２２は、取得した加速度データと角速度データを用いて姿勢角を計算し、姿勢角の時系列データを生成する。検出部３２２は、生成した姿勢角の時系列データを判定部３２５に出力する。

また、検出部３２２は、姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する。検出部３２２は、姿勢角の時系列データから極大値を検出すると、検出した極大値を判定部３２５に出力する。検出部３２２は、姿勢角の時系列データから極小値を検出すると、検出した極小値を判定部３２５に出力する。検出部３２２が出力する極大値および極小値のそれぞれには、極大値および極小値のそれぞれの値と、極大値および極小値のそれぞれが検出された時刻とが含まれる。

記憶部３２３（第２記憶部とも呼ばれる）には、立脚中期の開始時刻を判定するための姿勢角の閾値（第１閾値とも呼ぶ）と、遊脚前期の開始時刻を判定するための姿勢角の閾値（第２閾値とも呼ぶ）が記憶される。姿勢角が第１閾値と一致する時刻が立脚中期の開始時刻に相当し、姿勢角が第２閾値と一致する時刻が遊脚前期の開始時刻に相当する。

図２３は、歩行周期判定装置３２が判定する歩行周期について説明するための概念図である。図２３の横軸は、片足の一歩行周期を１００パーセントに設定して正規化された正規化時間である。一般に、片足の一歩行周期は、足の裏側の少なくとも一部が地面に接している立脚相と、足の裏側が地面から離れている遊脚相とに大別される。さらに、立脚相は、荷重反応期Ｔ１、立脚中期Ｔ２、立脚終期Ｔ３、遊脚前期Ｔ４に分類分けされる。また、遊脚相は、初期遊脚期Ｔ５、遊脚中期Ｔ６、遊脚終期Ｔ７に分類分けされる。

第１閾値Ｓおよび第２閾値Ｔは、事前に設定される閾値である。姿勢角が第１閾値Ｓと一致する時刻が立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_sに相当し、姿勢角が第２閾値と一致する時刻が遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tに相当する。第１閾値と第２閾値は、背屈ピーク値（極大値）と底屈ピーク値（極小値）とを所定の比率で内分する値に基づいて設定される。例えば、第１閾値Ｓと第２閾値Ｔは、カメラやセンサを用いて実測された平均的な値に基づいて第１閾値Ｓと第２閾値Ｔを出荷時に設定しておき、使用時にはユーザごとに調整するように構成すればよい。

また、立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_sと遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tの中間の時刻は、立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_cに相当する。立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_cは、以下の式１によって算出される。
ｔ_c＝（ｔ_s＋ｔ_t）／２・・・（１）
判定部３２５は、極小値または極小値を検出部３２２から取得する。判定部３２５は、極小値と極大値を取得する順番に基づいて歩行判定を行う。判定部３２５は、極大値を取得した後に極小値を取得した場合、立脚相から遊脚相に遷移したと判定する。また、判定部３２５は、極小値を取得した後に極大値を取得した場合、遊脚相から立脚相に遷移したと判定する。

また、判定部３２５は、姿勢角の時系列データを検出部３２２から取得する。判定部３２５は、取得した姿勢角の時系列データを用いて立脚相を細分化する。判定部３２５は、姿勢角が第１閾値Ｓと一致した時刻を立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_sとして算出し、姿勢角が第２閾値Ｔと一致した時刻を遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tとして算出する。また、判定部３２５は、上記の式１を用いて立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_cを算出する。判定部３２５は、立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_s、立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_c、および遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tを用いて立脚相を細分化する。

具体的には、判定部３２５は、背屈ピーク（極大ピーク）から立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_sまでの期間を荷重反応期Ｔ１と判定する。判定部３２５は、立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_sから立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_cまでの期間を立脚中期Ｔ２と判定する。判定部３２５は、立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_cから遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tまでを立脚終期Ｔ３と判定する。判定部３２５は、遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tから底屈ピーク（極小ピーク）までを遊脚前期Ｔ４と判定する。

判定部３２５は、立脚相であるか遊脚相であるかを示す判定結果や、立脚相を細分化した判定結果を表示装置３３に出力する。なお、表示装置３３を含まない構成の場合、判定部３２５は、図示しないシステムや装置に判定結果を出力する。

以上が、歩行周期判定装置３２の構成の一例についての説明である。なお、図２２の構成は一例であって、本実施形態の歩行周期判定システム３が備える歩行周期判定装置３２の構成をそのままの形態に限定するものではない。また、歩行周期判定装置３２は、第２の実施形態の歩行周期判定システム２の歩行周期判定装置２２と置換してもよい。

（動作）
次に、本実施形態の歩行周期判定装置３２の動作について図面を参照しながら説明する。図２４は、歩行周期判定装置３２の動作について説明するためのフローチャートである。

図２４において、まず、歩行周期判定装置３２は、起動される（ステップＳ３１）。

次に、歩行周期判定装置３２は、データ取得装置３１からセンサデータ（加速度・角速度）を受信する（ステップＳ３２）。

次に、歩行周期判定装置３２は、受信したセンサデータに含まれる加速度データおよび角速度データを用いて姿勢角を計算し、姿勢角の時系列データを生成する（ステップＳ３３）。

そして、歩行周期判定装置３２は、ピークを検出した場合（ステップＳ３４でＹｅｓ）、姿勢角の時系列データを用いて歩行周期判定処理（ステップＳ３５）を実行し、判定結果を表示装置３３に出力する。歩行周期判定処理（ステップＳ３５）において、歩行周期判定装置３２は、極大ピークと極小ピークとの順番に基づいて歩行周期を判定する。一方、ピークが検出されなかった場合（ステップＳ３４でＮｏ）、ステップＳ３２に戻る。

ステップＳ３５の後、処理を継続する場合（ステップＳ３６においてＹｅｓ）は、ステップＳ３２に戻る。処理を終了する場合（ステップＳ３６においてＮｏ）は、図２４のフローチャートに沿った処理は終了である。

以上が、歩行周期判定装置３２の動作の一例についての説明である。なお、図２４のフローチャートは一例であって、本実施形態の歩行周期判定装置３２の動作をそのままの手順に限定するものではない。

〔歩行周期判定処理〕
次に、本実施形態の歩行周期判定装置３２の判定部３２５による歩行周期判定処理について図面を参照しながら説明する。図２５は、判定部３２５による歩行周期判定処理について説明するためのフローチャートである。

図２５において、極小のピークが取得された場合（ステップＳ３５１で極小）、判定部３２５は、極大のピークに続いて極小のピークが取得されたか否かを判定する（ステップＳ３５２）。極大のピークに続いて極小のピークが取得された場合（ステップＳ３５２でＹｅｓ）、判定部３２５は、極小ピークの前の期間は立脚相であったと判定する（ステップＳ３５３）。一方、極大のピークに続いて極小のピークが取得されなかった場合（ステップＳ３５２でＮｏ）、図２４のフローチャートのステップＳ３６に進む。

極小ピークの前の期間は立脚相であったと判定すると（ステップＳ３５３）、判定部３２５は、第１閾値と第２閾値とを用いて、立脚中期の開始時刻と遊脚前期の開始時刻とを計算する（ステップＳ３５４）。

次に、判定部３２５は、立脚中期の開始時刻と遊脚前期の開始時刻とを用いて立脚終期の開始時刻を計算する（ステップＳ３５５）。

そして、判定部３２５は、判定結果を出力する（ステップＳ３５６）。ステップＳ３５６において、判定部３２５は、極小ピークの前の期間が立脚相であったという判定結果を出力してもよいし、現時点が遊脚相であるという判定結果を出力してもよい。また、判定部３２５は、立脚中期の開始時刻、立脚終期の開始時刻、および遊脚前期の開始時刻を判定結果として出力する。ステップＳ３５６の後は、図２４のフローチャートのステップＳ３６に進む。

図２５において、極大のピークが取得された場合（ステップＳ３５１で極大）、判定部３２５は、極小のピークに続いて極大のピークが取得されたか否かを判定する（ステップＳ３５７）。極小のピークに続いて極大のピークが取得された場合（ステップＳ３５７でＹｅｓ）、判定部３２５は、極大ピークの前の期間は遊脚相であったと判定し（ステップＳ３５８）、判定結果を出力する（ステップＳ３５６）。ステップＳ３５６において、判定部３２５は、極大ピークの前の期間が遊脚相であったという判定結果を出力してもよいし、現時点が立脚相であるという判定結果を出力してもよい。ステップＳ３５６の後は、図２４のフローチャートのステップＳ３６に進む。一方、極小のピークに続いて極大のピークが取得されなかった場合（ステップＳ３５７でＮｏ）、図２４のフローチャートのステップＳ３６に進む。

以上が、判定部３２５による歩行周期判定処理についての説明である。なお、図２５のフローチャートは一例であって、本実施形態の判定部３２５による歩行周期判定処理をそのままの手順に限定するものではない。

以上のように、本実施形態の歩行周期判定システムは、受信部、検出部、および判定部に加えて、第２記憶部を備える。第２記憶部には、立脚中期の開始時刻を判定するための姿勢角の第１閾値と、遊脚前期の開始時刻を判定するための姿勢角の第２閾値とが少なくとも記憶される。判定部は、姿勢角が第１閾値と一致した時刻を立脚中期の開始時刻として算出し、姿勢角が第２閾値と一致した時刻を遊脚前期の開始時刻として算出する。そして、判定部は、立脚中期の開始時刻と遊脚前期の開始時刻の中間の時刻を立脚終期の開始時刻として算出する。

本実施形態の歩行周期判定システムは、立脚期を細分化して判定する。そのため、本実施形態の歩行周期判定システムによれば、第１の実施形態よりも高度な歩行分析が可能になる。

（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態に係る歩行周期判定システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩行周期判定システムは、左右両方の履物に配置された加速度センサおよび角速度センサによって取得されるセンサデータを用いて姿勢角を算出する。本実施形態の歩行周期判定システムは、左右両方の足の姿勢角の時系列データに基づいて歩行周期を判定する点において第１の実施形態とは異なる。

（構成）
図２６は、本実施形態の歩行周期判定システム４の構成の概略を示すブロック図である。歩行周期判定システム４は、データ取得装置４１Ｒ、データ取得装置４１Ｌ、歩行周期判定装置４２、および表示装置４３を備える。データ取得装置４１Ｒとデータ取得装置４１Ｌは同様の構成・機能を有する。データ取得装置４１Ｒおよびデータ取得装置４１Ｌのそれぞれと、歩行周期判定装置４２とは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、歩行周期判定装置４２と表示装置４３とは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよいし、同じ端末装置として構成してもよい。なお、歩行周期判定装置４２の判定結果を表示しない場合は、表示装置４３を削除し、データ取得装置４１Ｒ、データ取得装置４１Ｌ、および歩行周期判定装置４２によって歩行周期判定システム４を構成してもよい。以下においては、データ取得装置４１Ｒおよびデータ取得装置４１Ｌは第１の実施形態のデータ取得装置１１と構成や機能が同様であり、表示装置２３は第１の実施形態の表示装置１３と構成や機能が同様であるため、詳細な説明は省略する。

図２７は、データ取得装置４１Ｒおよびデータ取得装置４１Ｌのそれぞれによって取得されるセンサデータの座標系について説明するための概念図である。図２７の例では、歩行者の横方向をＸ軸方向（右向きが正）、歩行者の進行方向をＹ軸方向（前向きが正）、重力方向をＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定する。本実施形態においては、右足の履物に配置されるデータ取得装置４１Ｒによって取得されるセンサデータを主とする例について説明する。実際には、左足の履物に配置されるデータ取得装置４１Ｌによって取得されるセンサデータを主として構成してもよいし、データ取得装置４１Ｒおよびデータ取得装置４１Ｌの両方によって取得されるセンサデータを主として構成してもよい。

データ取得装置４１Ｒ（第１センサとも呼ぶ）は、ユーザの右足の履物に配置される。データ取得装置４１Ｒは、加速度センサおよび角速度センサによって取得されたデータをデジタルデータ（センサデータ）に変換し、変換後のセンサデータを歩行周期判定装置４２に送信する。

データ取得装置４１Ｌ（第２センサとも呼ぶ）は、ユーザの左足の履物に配置される。データ取得装置４１Ｌは、加速度センサおよび角速度センサによって取得されたデータをデジタルデータ（センサデータ）に変換し、変換後のセンサデータを歩行周期判定装置４２に送信する。

図２６のように、歩行周期判定装置４２は、受信部４２１Ｒ、受信部４２１Ｌ、検出部４２２Ｒ、検出部４２２Ｌ、および判定部４２５を有する。

受信部４２１Ｒ（第１受信部とも呼ぶ）は、右足側の履物（第１の履物とも呼ぶ）に配置されたデータ取得装置４１Ｒから右足のセンサデータを受信する。受信部４２１Ｒは、右足のセンサデータに含まれる加速度データおよび角速度データを検出部４２２Ｒに出力する。

検出部４２２Ｒ（第１検出部とも呼ぶ）は、右足の加速度データおよび角速度データを受信部４２１Ｒから取得する。検出部４２２Ｒは、取得した加速度データと角速度データを用いて右足の姿勢角を計算し、右足の姿勢角の時系列データを生成する。検出部４２２Ｒは、右足の姿勢角の時系列データから極大値または極小値を検出する。検出部４２２Ｒは、右足の姿勢角の時系列データから極大値を検出すると、検出した極大値を判定部４２５に出力する。また、検出部４２２Ｒは、右足の姿勢角の時系列データから極小値を検出すると、検出した極小値を判定部４２５に出力する。検出部４２２Ｒが出力する極大値および極小値のそれぞれには、極大値および極小値のそれぞれの値と、極大値および極小値のそれぞれが検出された時刻とが含まれる。

受信部４２１Ｌ（第２受信部とも呼ぶ）は、左足側の履物（第２の履物とも呼ぶ）に配置されたデータ取得装置４１Ｌから左足のセンサデータを受信する。受信部４２１Ｌは、左足のセンサデータに含まれる加速度データおよび角速度データを検出部４２２Ｌに出力する。

検出部４２２Ｌ（第２検出部とも呼ぶ）は、左足の加速度データおよび角速度データを受信部４２１Ｌから取得する。検出部４２２Ｌは、取得した加速度データと角速度データを用いて左足の姿勢角を計算し、左足の姿勢角の時系列データを生成する。検出部４２２Ｌは、左足の姿勢角の時系列データから極大値または極小値を検出する。検出部４２２Ｌは、左足の姿勢角の時系列データから極大値を検出すると、検出した極大値を判定部４２５に出力する。また、検出部４２２Ｌは、左足の姿勢角の時系列データから極小値を検出すると、検出した極小値を判定部４２５に出力する。検出部４２２Ｌが出力する極大値および極小値のそれぞれには、極大値および極小値のそれぞれの値と、極大値および極小値のそれぞれが検出された時刻とが含まれる。

判定部４２５は、検出部４２２Ｒおよび検出部４２２Ｌのそれぞれから極小値および極小値を取得する。判定部４２５は、極小値と極大値を取得する順番に基づいて歩行判定を行う。

図２８は、歩行周期判定装置４２が判定する歩行周期について説明するための概念図である。図２８の横軸は、右足の一歩行周期を１００パーセントに設定して正規化された正規化時間である。一般に、片足の一歩行周期は、足の裏側の少なくとも一部が地面に接している立脚相と、足の裏側が地面から離れている遊脚相とに大別される。さらに、立脚相は、荷重反応期Ｔ１、立脚中期Ｔ２、立脚終期Ｔ３、遊脚前期Ｔ４に分類分けされる。また、遊脚相は、初期遊脚期Ｔ５、遊脚中期Ｔ６、遊脚終期Ｔ７に分類分けされる。図２８には、右足の一歩行周期における姿勢角の変化（実線）に対応させて、左足の一歩行周期における姿勢角の変化（破線）を図示する。

判定部４２５は、一方の足（右足）の姿勢角が極大（背屈ピーク）になる時間を立脚相の開始時刻と判定し、一方の足（右足）の姿勢角が極小（底屈ピーク）になる時間を遊脚相の開始時刻と判定する。また、判定部４２５は、対側の足（左足）の姿勢角が極小（対側底屈ピーク）になる時間を立脚中期Ｔ２の開始時刻と判定し、対側の足（左足）の姿勢角が極大（対側背屈ピーク）になる時間を遊脚前期Ｔ４の開始時刻と判定する。

判定部４２５は、一方の足（右足）の姿勢角が極大になる背屈ピークと、一方の足（右足）の姿勢角が極小になる底屈ピークとの順序関係に基づいて一方の足（右足）の歩行周期を判定する。判定部４２５は、一方の足（右足）の背屈ピーク（極大）から次の底屈ピーク（極小）までの期間を一方の足（右足）の立脚相、一方の足（右足）の底屈ピーク（極小）から次の背屈ピーク（極大）までの期間を一方の足（右足）の遊脚相と判定する。すなわち、一方の足（右足）に関して、極大値の後に極小値が検出された場合、判定部４２５は、立脚相から遊脚相に遷移したと判定する。それに対し、一方の足（右足）に関して、極小値の後に極大値が検出された場合、判定部４２５は、遊脚相から立脚相に遷移したと判定する。

さらに、判定部４２５は、対側の足（左足）の姿勢角が極小になる対側底屈ピークと、対側の足（左足）の姿勢角が極大になる対側背屈ピークとの順序関係を含めて一方の足（右足）の歩行周期を判定する。判定部４２５は、対側の足（左足）の姿勢角が極小になる対側底屈ピークの時刻を、一方の足（右足）の立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_sと判定する。また、判定部４２５は、対側の足（左足）の姿勢角が極大になる対側背屈ピークの時刻を、一方の足（右足）の遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tと判定する。また、判定部４２５は、第３の実施形態の式１を用いて立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_cを算出する。判定部４２５は、立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_s、立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_c、および遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tを用いて立脚相を細分化する。

具体的には、判定部４２５は、背屈ピーク（極大ピーク）から立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_sまでの期間を荷重反応期Ｔ１と判定する。判定部４２５は、立脚中期Ｔ２の開始時刻ｔ_sから立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_cまでの期間を立脚中期Ｔ２と判定する。判定部４２５は、立脚終期Ｔ３の開始時刻ｔ_cから遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tまでを立脚終期Ｔ３と判定する。判定部４２５は、遊脚前期Ｔ４の開始時刻ｔ_tから底屈ピーク（極小ピーク）までを遊脚前期Ｔ４と判定する。

判定部４２５は、立脚相であるか遊脚相であるかを示す判定結果や、立脚相を細分化した判定結果を表示装置４３に出力する。なお、表示装置４３を含まない構成の場合、判定部４２５は、図示しないシステムや装置に判定結果を出力する。

以上が、歩行周期判定装置４２の構成の一例についての説明である。なお、図２６の構成は一例であって、本実施形態の歩行周期判定システム４が備える歩行周期判定装置４２の構成をそのままの形態に限定するものではない。また、歩行周期判定装置４２には、第２の実施形態の除外部２２４や、第３の実施形態の判定部３２５の機能の一部を追加してもよい。

以上のように、本実施形態の歩行周期判定システムは、第１受信部および第２受信部を有する受信部、第１検出部および第２検出部を有する検出部、判定部を備える。第１受信部は、第１の履物に設置された第１センサによって取得されるセンサデータを受信する。第２受信部は、第２の履物に設置された第２センサによって取得されるセンサデータを受信する。第１検出部は、第１受信部によって受信されるセンサデータに含まれる加速度および角速度を用いて第１の足の姿勢角の時系列データを生成し、第１の足の姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する。第２検出部は、第２受信部によって受信されるセンサデータに含まれる加速度および角速度を用いて第２の足の姿勢角の時系列データを生成し、第２の足の姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する。判定部は、第２の足の姿勢角の時系列データから検出される極小値の検出時刻を第１の足の立脚中期の開始時刻と判定し、第２の足の姿勢角の時系列データから検出される極大値の検出時刻を第１の足の遊脚の開始時刻と判定する。そして、判定部は、第２の足の姿勢角の時系列データから検出される極小値の検出時刻と極大値の検出時刻の中間の時刻を第１の足の立脚終期の開始時刻と判定する。

本実施形態の歩行周期判定システムは、左右の足部のそれぞれについて姿勢角の時系列データを生成する。本実施形態の歩行周期判定システムは、一方の足部（第１の足）の姿勢角の時系列データの極大値および極小値に基づいて、その一方の足部（第１の足）の歩行周期を判定する。また、本実施形態の歩行周期判定システムは、他方の足部（第２の足）の姿勢角の時系列データの極大値および極小値に基づいて、一方の足部（第１の足）の立脚相を細分化して判定する。そのため、本実施形態の歩行周期判定システムによれば、第１の実施形態よりも高度な歩行分析が可能になる。また、本実施形態の歩行周期判定システムによれば、実測値に基づいて立脚相を細分化して判定するため、第３の実施形態の歩行周期判定システムよりも高精度な歩行分析が可能になる。

（ハードウェア）
ここで、本発明の各実施形態に係る歩行周期判定装置の処理を実行するハードウェア構成について、図２９の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図２９の情報処理装置９０は、各実施形態の歩行周期判定装置の処理を実行するための構成例であって、本発明の範囲を限定するものではない。

図２９のように、情報処理装置９０は、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６を備える。図２９においては、インターフェースをＩ／Ｆ（Interface）と略して表記する。プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６は、バス９９を介して互いにデータ通信可能に接続される。また、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３および入出力インターフェース９５は、通信インターフェース９６を介して、インターネットやイントラネットなどのネットワークに接続される。

プロセッサ９１は、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムを主記憶装置９２に展開し、展開されたプログラムを実行する。本実施形態においては、情報処理装置９０にインストールされたソフトウェアプログラムを用いる構成とすればよい。プロセッサ９１は、本実施形態に係る歩行周期判定装置による処理を実行する。

主記憶装置９２は、プログラムが展開される領域を有する。主記憶装置９２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリとすればよい。また、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）などの不揮発性メモリを主記憶装置９２として構成・追加してもよい。

補助記憶装置９３は、種々のデータを記憶する。補助記憶装置９３は、ハードディスクやフラッシュメモリなどのローカルディスクによって構成される。なお、種々のデータを主記憶装置９２に記憶させる構成とし、補助記憶装置９３を省略することも可能である。

入出力インターフェース９５は、情報処理装置９０と周辺機器とを接続するためのインターフェースである。通信インターフェース９６は、規格や仕様に基づいて、インターネットやイントラネットなどのネットワークを通じて、外部のシステムや装置に接続するためのインターフェースである。入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６は、外部機器と接続するインターフェースとして共通化してもよい。

情報処理装置９０には、必要に応じて、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力機器を接続するように構成してもよい。それらの入力機器は、情報や設定の入力に使用される。なお、タッチパネルを入力機器として用いる場合は、表示機器の表示画面が入力機器のインターフェースを兼ねる構成とすればよい。プロセッサ９１と入力機器との間のデータ通信は、入出力インターフェース９５に仲介させればよい。

また、情報処理装置９０には、情報を表示するための表示機器を備え付けてもよい。表示機器を備え付ける場合、情報処理装置９０には、表示機器の表示を制御するための表示制御装置（図示しない）が備えられていることが好ましい。表示機器は、入出力インターフェース９５を介して情報処理装置９０に接続すればよい。

また、情報処理装置９０には、必要に応じて、ディスクドライブを備え付けてもよい。ディスクドライブは、バス９９に接続される。ディスクドライブは、プロセッサ９１と図示しない記録媒体（プログラム記録媒体）との間で、記録媒体からのデータ・プログラムの読み出し、情報処理装置９０の処理結果の記録媒体への書き込みなどを仲介する。記録媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体で実現できる。また、記録媒体は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）カードなどの半導体記録媒体や、フレキシブルディスクなどの磁気記録媒体、その他の記録媒体によって実現してもよい。

以上が、本発明の各実施形態に係る歩行周期判定装置を可能とするためのハードウェア構成の一例である。なお、図２９のハードウェア構成は、各実施形態に係る歩行周期判定装置の処理を実行するためのハードウェア構成の一例であって、本発明の範囲を限定するものではない。また、各実施形態に係る歩行周期判定装置に関する処理をコンピュータに実行させるプログラムも本発明の範囲に含まれる。さらに、各実施形態に係るプログラムを記録したプログラム記録媒体も本発明の範囲に含まれる。

各実施形態の歩行周期判定装置の構成要素は、任意に組み合わせることができる。また、各実施形態の歩行周期判定装置の構成要素は、ソフトウェアによって実現してもよいし、回路によって実現してもよい。

以上、実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１、２、３、４ 歩行周期判定システム
１１、２１、３１、４１Ｒ、４１Ｌ データ取得装置
１２、２２、３２、４２ 歩行周期判定装置
１３、２３、３３、４３ 表示装置
１１１ 加速度センサ
１１２ 角速度センサ
１１３ 信号処理部
１１４ データ送信部
１２１、２２１、３２１ 受信部
１２２、２２２、３２２ 検出部
１２５、２２５、３２５ 判定部
２２３、３２３ 記憶部
２２４ 除外部
４２１Ｒ、４２１Ｌ 受信部
４２２Ｒ、４２２Ｌ 検出部
４２５ 判定部

Claims (10)

1. 履物に設置されたセンサによって取得される加速度および角速度を含むセンサデータを受信する受信手段と、
   前記センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて少なくとも一方の足に関して、水平面に対する足裏面の角度である姿勢角の時系列データを生成し、前記姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する検出手段と、
   前記極大値および前記極小値の順序に基づいて歩行周期を判定する判定手段と、を備える歩行周期判定システム。
2. 前記判定手段は、
   前記極大値の検出時刻から次の前記極小値の検出時刻までの期間における歩行相を立脚相と判定し、
   前記極小値の検出時刻から次の前記極大値の検出時刻までの期間における前記歩行相を遊脚相と判定する請求項１に記載の歩行周期判定システム。
3. 前記極大値および前記極小値に基づいて前記姿勢角の除外範囲を設定する除外手段と、
   前記姿勢角の除外上限値を設定するための第１所定値と、前記姿勢角の除外下限値を設定するための第２所定値とが少なくとも記憶される第１記憶手段と、を備え、
   前記除外手段は、
   前記極大値を受信した際に、それ以前に受信された前記極大値の最大値から前記第１所定値を減算した値を前記除外上限値に設定し、受信した前記極大値が前記除外上限値を上回る場合は前記極大値を前記判定手段に出力し、受信した前記極大値が前記除外上限値以下の場合は前記極大値を前記判定手段に出力せず、
   前記極小値を受信した際に、それ以前に受信された前記極小値の最小値に前記第２所定値を加算した値を前記除外下限値に設定し、受信した前記極小値が前記除外下限値を下回る場合は前記極小値を前記判定手段に出力し、受信した前記極小値が前記除外下限値以上の場合は前記極小値を前記判定手段に出力しない請求項１または２に記載の歩行周期判定システム。
4. 前記第１記憶手段には、
   検出済の前記極大値の最大値と、検出済の前記極小値の最小値とが記憶され、
   前記除外手段は、
   前記極大値を受信した際に、新たに受信された前記極大値が、前記第１記憶手段に記憶された検出済の前記極大値の最大値よりも大きい場合、新たに受信された前記極大値で前記極大値の最大値を更新し、
   前記極小値を受信した際に、新たに受信された前記極小値が、前記第１記憶手段に記憶された検出済の前記極小値の最小値よりも小さい場合、新たに受信された前記極小値で前記極小値の最小値を更新する請求項３に記載の歩行周期判定システム。
5. 立脚中期の開始時刻を判定するための前記姿勢角の第１閾値と、遊脚前期の開始時刻を判定するための前記姿勢角の第２閾値とが少なくとも記憶される第２記憶手段を備え、
   前記判定手段は、
   前記姿勢角が前記第１閾値と一致した時刻を前記立脚中期の開始時刻として算出し、
   前記姿勢角が前記第２閾値と一致した時刻を前記遊脚前期の開始時刻として算出し、
   前記立脚中期の開始時刻と前記遊脚前期の開始時刻の中間の時刻を立脚終期の開始時刻として算出する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の歩行周期判定システム。
6. 前記受信手段は、
   第１の履物に設置された第１センサによって取得される前記センサデータを受信する第１受信手段と、
   第２の履物に設置された第２センサによって取得される前記センサデータを受信する第２受信手段と、を有し、
   前記検出手段は、
   前記第１受信手段によって受信される前記センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて第１の足の前記姿勢角の時系列データを生成し、前記第１の足の前記姿勢角の時系列データから前記極大値および前記極小値を検出する第１検出手段と、
   前記第２受信手段によって受信される前記センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて第２の足の前記姿勢角の時系列データを生成し、前記第２の足の前記姿勢角の時系列データから前記極大値および前記極小値を検出する第２検出手段と、を有し、
   前記判定手段は、
   前記第２の足の前記姿勢角の時系列データから検出される前記極小値の検出時刻を前記第１の足の立脚中期の開始時刻と判定し、
   前記第２の足の前記姿勢角の時系列データから検出される前記極大値の検出時刻を前記第１の足の遊脚前期の開始時刻と判定し、
   前記第２の足の前記姿勢角の時系列データから検出される前記極小値の検出時刻と前記極大値の検出時刻の中間の時刻を前記第１の足の立脚終期の開始時刻と判定する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の歩行周期判定システム。
7. 履物に設置され、前記加速度および前記角速度を検出し、検出した前記加速度および前記角速度を含む前記センサデータを生成し、生成した前記センサデータを前記受信手段に送信するデータ取得装置を備える請求項１乃至６のいずれか一項に記載の歩行周期判定システム。
8. 前記判定手段による判定結果を取得し、取得した前記判定結果を表示する表示装置を備える請求項１乃至７のいずれか一項に記載の歩行周期判定システム。
9. 少なくとも一方の履物に設置されたセンサによって取得される加速度および角速度を含むセンサデータを受信し、
   前記センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて少なくとも一方の足に関して、水平面に対する足裏面の角度である姿勢角の時系列データを生成し、
   前記姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出し、
   前記極大値および前記極小値の順序に基づいて歩行周期を判定する歩行周期判定方法。
10. 少なくとも一方の履物に設置されたセンサによって取得される加速度および角速度を含むセンサデータを受信する処理と、
    前記センサデータに含まれる加速度および角速度を用いて少なくとも一方の足に関して、水平面に対する足裏面の角度である姿勢角の時系列データを生成する処理と、
    前記姿勢角の時系列データから極大値および極小値を検出する処理と、
    前記極大値および前記極小値の順序に基づいて歩行周期を判定する処理とをコンピュータに実行させるプログラム。

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