JP7125660B2 - 情報処理装置、状態判定システム、エネルギー算出システム、情報処理方法及び記憶媒体 - Google Patents

情報処理装置、状態判定システム、エネルギー算出システム、情報処理方法及び記憶媒体 Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、状態判定システム、エネルギー算出システム、情報処理方法及び記憶媒体に関する。
特許文献１には、人体に装着されている加速度センサを用いて姿勢を判定する装置が開示されている。特許文献１の装置は、加速度センサで取得された３軸の加速度に基づいてその人物が歩行、走行、臥位、座位及び立位のいずれの状態にあるのかを判定する。
特開２０１０－１２５２３９号公報
Sebastian O. H. Madgwick, Andrew J. L. Harrison, and Ravi Vaidyanathan, "Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm," 2011 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics, pp. 179-185, 2011.
加速度センサで取得された加速度にはノイズが含まれることがある。特許文献１に開示されているような加速度を用いた姿勢判定手法を自転車を運転しているユーザの状態の判定に適用した場合において、このノイズが判定精度を低下させる場合がある。
本発明は、自転車を運転しているユーザの状態を高精度に判定することができる情報処理装置、状態判定システム、エネルギー算出システム、情報処理方法及び記憶媒体を提供することを目的とする。
本発明の一観点によれば、運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得する取得部と、前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定する判定部と、を備える情報処理装置が提供される。
本発明の他の一観点によれば、運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得するステップと、前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定するステップと、を備える情報処理方法が提供される。
本発明の他の一観点によれば、コンピュータに、運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得するステップと、前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定するステップと、を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体が提供される。
本発明によれば、自転車を運転しているユーザの状態を高精度に判定することができる情報処理装置、状態判定システム、エネルギー算出システム、情報処理方法及び記憶媒体を提供することができる。
第１実施形態に係る状態判定システムの全体構成を示す模式図である。 第１実施形態に係る状態判定装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報通信端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。 第１実施形態に係る状態判定装置により行われる状態判定処理の一例を示すフローチャートである。 ペダリング状態判定の一例を示すフローチャートである。 ペダリング状態における加速度の時系列データの一例を示すグラフである。 ペダリング状態における足底と地面との間の角度の時系列データの一例を示すグラフである。 ユーザが歩行しているときの加速度の時系列データと角度の時系列データの一例を示すグラフである。 ユーザが歩行しているときの加速度の周波数スペクトルと角度の周波数スペクトルの一例を示すグラフである。 ペダリング状態における加速度の時系列データと角度の時系列データの一例を示すグラフである。 ペダリング状態における加速度の周波数スペクトルと角度の周波数スペクトルの一例を示すグラフである。 第２実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。 第２実施形態に係るエネルギー算出部により行われるエネルギー算出処理の一例を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
以下、図面を参照して、本発明の例示的な実施形態を説明する。図面において同様の要素又は対応する要素には同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化することがある。
［第１実施形態］
本実施形態に係る状態判定システムについて説明する。本実施形態の状態判定システムは、自転車を運転しているユーザの状態の判定を含むユーザの状態の計測及び解析を行うためのシステムである。健康管理の一環として、日々の歩行時間、自転車運転時間等の運動に関するログを取得するニーズがある。ユーザの自転車運転時間のログを取得するためには、自転車を運転しているユーザの状態を判定する機能が必要となる。そこで、本実施形態は、自転車を運転しているユーザの状態を高精度に判定することができる状態判定システムを提供する。
自転車を運転しているユーザの状態とは、典型的には、ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態を含む。言い換えると、本実施形態の状態判定システムは、ユーザがペダルを漕いでいるか否かを判定することができる。
なお、ユーザが自転車に乗っている場合であっても、ペダルを漕いでいない状態はペダリング状態には含まれない。このようなペダルを漕いでいない状態を非ペダリング状態と呼ぶ。近年、一般的に市販されている自転車は、ペダルを回さない状態で慣性により前進することができるようにフリーホイール機構を備えている。このような自転車の運転において、ユーザがペダルを漕がずに自転車が慣性で進んでいる状態は、非ペダリング状態に含まれる。また、モペッド（Moped）等のペダルと原動機の両方を備え、人力での走行が可能な原動機付自転車の運転において、ユーザがペダルを漕いでいない状態も非ペダリング状態に含まれる。
なお、本明細書において自転車に含まれる車輪の個数は特に限定されず、「自転車」は、２輪自転車だけではなく、３輪自転車、補助輪付き自転車等も含み得る。また、電動アシスト自転車、原動機付自転車等の原動機を備えた車両であっても、ペダルによる人力での駆動が可能な機構を備えていれば「自転車」に含まれる。また、室内トレーニング用自転車のような固定式自転車であるが２輪自転車と同様にペダルを備える装置も「自転車」に含まれる。
図１は、本実施形態に係る状態判定システムの全体構成を示す模式図である。状態判定システムは、互いに無線通信接続され得る状態判定装置１と、情報通信端末２と、サーバ３とを備える。
状態判定装置１は、例えば、ユーザ４が履いている靴５の底付近に設けられる。状態判定装置１は、ユーザ４の足の運動を計測するセンシング機能、計測された運動情報を解析する情報処理機能、情報通信端末２との通信機能等を備える電子機器である。状態判定装置１は、土踏まずの直下等の土踏まずに対応する位置に配されることが望ましい。この場合、状態判定装置１は、ユーザ４の足の中央の加速度と角速度を計測することができる。足の中央は足の運動の特徴をよく示す位置であるため、ユーザの状態を示す特徴の抽出に好適である。
なお、状態判定装置１は、靴５の中敷に設けられていてもよく、靴５の底面に設けられていてもよく、靴５の本体に埋め込まれていてもよい。また、状態判定装置１は靴５と着脱可能であってもよく、靴５に着脱不可能に固着されていてもよい。また、状態判定装置１は、足の運動を計測できる位置であれば、靴５以外の部分に設けられていてもよい。例えば、状態判定装置１は、ユーザ４が履いている靴下に設けられていてもよく、装飾品に設けられていてもよく、ユーザ４の足に直接貼り付けられるものであってもよく、足に埋め込まれるものであってもよい。また、図１においては、１つの状態判定装置１がユーザ４の片足に設けられている例が図示されているが、ユーザ４の両足にそれぞれ１つずつの状態判定装置１が設けられていてもよい。この場合、両足分の運動情報を並行して取得することができ、より多くの情報を得ることができる。
なお、本明細書において「足（foot）」とは、ユーザ４の下肢のうちの足首よりも先端側を意味するものとする。また、本明細書において、「ユーザ」とは、状態判定装置１を用いた状態の判定の対象になっている人物を意味するものである。「ユーザ」に該当するか否かは、状態判定システムを構成する状態判定装置１以外の装置の使用者であるか、状態判定システムにより提供されるサービスを受ける者であるか等とは無関係である。
情報通信端末２は、携帯電話、スマートフォン、スマートウォッチ等のユーザ４が携帯する端末装置である。情報通信端末２には、状態解析用のアプリケーションソフトがあらかじめインストールされており、当該アプリケーションソフトに基づく処理を行う。情報通信端末２は、状態判定装置１で得られた状態判定結果等のデータを状態判定装置１から取得し、当該データを用いた情報処理を行う。情報処理の結果は、ユーザ４に通知されてもよく、サーバ３に送信されてもよい。また、情報通信端末２は、状態判定装置１の制御プログラム、データ解析プログラム等のソフトウェアを状態判定装置１に提供する機能を有していてもよい。
サーバ３は、情報通信端末２に対して状態解析用のアプリケーションソフトの提供及びアップデートを行う。また、サーバ３は、情報通信端末２から取得したデータを蓄積し、当該データを用いた情報処理を行ってもよい。
なお、この全体構成は一例であり、例えば、状態判定装置１がサーバ３に直接接続される構成であってもよい。また、状態判定装置１と情報通信端末２が一体の装置として構成されていてもよく、状態判定システム内に更にエッジサーバ、中継装置等の別の装置が含まれていてもよい。
図２は、状態判定装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。状態判定装置１は、情報処理装置１１、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）１２及びバッテリ１３を有する。
情報処理装置１１は、例えば、状態判定装置１の全体の制御及びデータ処理を行うマイクロコンピュータ又はマイクロコントローラである。情報処理装置１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１３、フラッシュメモリ１１４、通信Ｉ／Ｆ（Interface）１１５及びＩＭＵ制御装置１１６を備える。なお、情報処理装置１１内の各部、ＩＭＵ１２及びバッテリ１３は、バス、配線、駆動装置等を介して相互に接続される。
ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１３、フラッシュメモリ１１４等に記憶されたプログラムに従って所定の演算を行うとともに、情報処理装置１１の各部を制御する機能をも有するプロセッサである。ＲＡＭ１１２は、揮発性記憶媒体から構成され、ＣＰＵ１１１の動作に必要な一時的なメモリ領域を提供する。ＲＯＭ１１３は、不揮発性記憶媒体から構成され、情報処理装置１１の動作に用いられるプログラム等の必要な情報を記憶する。フラッシュメモリ１１４は、不揮発性記憶媒体から構成され、データの一時記憶、情報処理装置１１の動作用プログラムの記憶等を行う記憶装置である。
通信Ｉ／Ｆ１１５は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格に基づく通信インターフェースであり、情報通信端末２との通信を行うためのモジュールである。
ＩＭＵ１２は、３軸の角速度を計測する角速度センサと、３方向の加速度を計測する加速度センサとを備える運動計測装置である。角速度センサは、角速度を時系列データとして取得可能であればよく、振動型、静電容量型等のあらゆる方式のセンサが用いられ得る。加速度センサは、加速度を時系列データとして取得可能であればよく、圧電型、ピエゾ抵抗型、静電容量型等のあらゆる方式のセンサが用いられ得る。なお、本実施形態において、取得される時系列データのデータ点の間隔は、一定であってもよく、一定でなくてもよい。
ＩＭＵ制御装置１１６は、角速度及び加速度を計測させるようにＩＭＵ１２を制御し、ＩＭＵ１２で取得された角速度及び加速度を取得する制御装置である。取得された角速度及び加速度はデジタルデータとしてフラッシュメモリ１１４に記憶される。なお、ＩＭＵ１２で計測されたアナログ信号をデジタルデータに変換するＡＤ変換（Analog-to-Digital Conversion）は、ＩＭＵ１２内で行われてもよく、ＩＭＵ制御装置１１６により行われてもよい。
バッテリ１３は、例えば二次電池であり、情報処理装置１１及びＩＭＵ１２の動作に必要な電力を供給する。状態判定装置１にバッテリ１３が内蔵されていることにより、状態判定装置１は、外部の電源に有線接続することなく、ワイヤレスで動作することができる。
なお、図２に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。また、一部の装置が同様の機能を有する別の装置に置換されていてもよい。例えば、情報処理装置１１は、ユーザ４による操作を受け付けることができるようにボタン等の入力装置を更に備えていてもよく、ユーザ４に情報を提供するためのディスプレイ、表示灯、スピーカ等の出力装置を更に備えていてもよい。このように図２に示されているハードウェア構成は適宜変更可能である。
図３は、情報通信端末２のハードウェア構成例を示すブロック図である。情報通信端末２は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３及びフラッシュメモリ２０４を備える。また、情報通信端末２は、通信Ｉ／Ｆ２０５、入力装置２０６及び出力装置２０７を備える。なお、情報通信端末２の各部は、バス、配線、駆動装置等を介して相互に接続される。
図３では、情報通信端末２を構成する各部が一体の装置として図示されているが、これらの機能の一部は外付け装置により提供されるものであってもよい。例えば、入力装置２０６及び出力装置２０７は、ＣＰＵ２０１等を含むコンピュータの機能を構成する部分とは別の外付け装置であってもよい。
ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０３、フラッシュメモリ２０４等に記憶されたプログラムに従って所定の演算を行うとともに、情報通信端末２の各部を制御する機能をも有するプロセッサである。ＲＡＭ２０２は、揮発性記憶媒体から構成され、ＣＰＵ２０１の動作に必要な一時的なメモリ領域を提供する。ＲＯＭ２０３は、不揮発性記憶媒体から構成され、情報通信端末２の動作に用いられるプログラム等の必要な情報を記憶する。フラッシュメモリ２０４は、不揮発性記憶媒体から構成され、状態判定装置１と送受信するデータの記憶、情報通信端末２の動作用プログラムの記憶等を行う記憶装置である。
通信Ｉ／Ｆ２０５は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、４Ｇ等の規格に基づく通信インターフェースであり、他の装置との通信を行うためのモジュールである。
入力装置２０６は、ユーザ４が情報通信端末２を操作するために用いられるユーザインターフェースである。入力装置２０６の例としては、マウス、トラックボール、タッチパネル、ペンタブレット、ボタン等が挙げられる。
出力装置２０７は、例えば表示装置である。表示装置は、液晶ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等であって、情報の表示、操作入力用のＧＵＩ（Graphical User Interface）の表示等に用いられる。入力装置２０６及び出力装置２０７は、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。
なお、図３に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。また、一部の装置が同様の機能を有する別の装置に置換されていてもよい。更に、本実施形態の一部の機能がネットワークを介して他の装置により提供されてもよく、本実施形態の機能が複数の装置に分散されて実現されるものであってもよい。例えば、フラッシュメモリ２０４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）に置換されていてもよく、クラウドストレージに置換されていてもよい。このように図３に示されているハードウェア構成は適宜変更可能である。
サーバ３は、図３に示したものと概ね同様のハードウェア構成を有するコンピュータである。サーバ３のハードウェア構成は、携帯可能でなくてもよい点を除けば情報通信端末２と概ね同様であるため、詳細な説明を省略する。
図４は、本実施形態に係る情報処理装置１１の機能ブロック図である。情報処理装置１１は、取得部１２０、判定部１３０、記憶部１４０及び通信部１５０を有する。判定部１３０は、座標系変換部１３１、角度算出部１３２、データ選択部１３３、データ変換部１３４、類似度算出部１３５及び比較部１３６を有する。
ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１３、フラッシュメモリ１１４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１１２にロードして実行する。これにより、ＣＰＵ１１１は、判定部１３０の機能を実現する。また、ＣＰＵ１１１は、当該プログラムに基づいてＩＭＵ制御装置１１６を制御することにより取得部１２０の機能を実現する。また、ＣＰＵ１１１は、当該プログラムに基づいてフラッシュメモリ１１４を制御することにより記憶部１４０の機能を実現する。また、ＣＰＵ１１１は、当該プログラムに基づいて通信Ｉ／Ｆ１１５を制御することにより通信部１５０の機能を実現する。これらの各部で行われる具体的な処理については後述する。
本実施形態においては図４の機能ブロックの各機能は状態判定装置１に設けられているものとするが、図４の機能ブロックの機能の一部が情報通信端末２又はサーバ３に設けられていてもよい。すなわち、上述の各機能は、状態判定装置１、情報通信端末２及びサーバ３のいずれによって実現されてもよく、状態判定装置１、情報通信端末２及びサーバ３が協働することにより実現されてもよい。
図５は、本実施形態に係る状態判定装置１により行われる状態判定処理の一例を示すフローチャートである。図５の処理は、例えば、所定の時間間隔で実行される。あるいは、図５の処理は、加速度の変化等に基づいてユーザ４が自転車に乗ったことを状態判定装置１が検出した場合に実行されるものであってもよい。
ステップＳ１０１において、取得部１２０は、ＩＭＵ１２の角速度センサ及び加速度センサを制御して３軸の角速度及び３方向の加速度の時系列データを取得する。これにより、取得部１２０は、ユーザ４の足の運動に基づく角速度及び加速度の時間変化を取得することができる。取得された角速度及び加速度の時系列データは、デジタルデータに変換された上で記憶部１４０に記憶される。これらの角速度及び加速度はより一般的に運動情報と呼ばれることもある。
なお、取得部１２０により取得される加速度の３方向とは、例えば、ＩＭＵ１２が設けられているユーザ４の足の幅方向（左右方向）、長手方向（前後方向）及び垂直方向であり得る。これらの各方向をそれぞれｘ軸、ｙ軸、ｚ軸とする。また、取得部１２０により取得される角速度の３軸とは、例えば、ｚ軸を回転軸とする足の内転及び外転（ヨー）、ｙ軸を回転軸とする足の回内及び回外（ピッチ）及びｘ軸を回転軸とする足の屈曲及び伸展（ロール）であり得る。
ここで、ペダリングに含まれる特徴が十分得られるためには、３軸の角速度及び３方向の加速度の時系列データは、少なくとも２周期のペダリングのサイクル（ペダル２周分の回転時間）に相当する期間のデータを含むことが望ましい。ペダリングは概ね周期的な円運動であるため、少なくとも２周期分を抽出できれば、その前後も同様の運動が繰り返されるものと推定できるためである。
ステップＳ１０２において、座標系変換部１３１は、３軸の角速度及び３方向の加速度の座標系変換を行う。ＩＭＵ１２が出力する角速度及び加速度の基準となる座標系は、慣性座標系である。座標系変換部１３１は、角速度及び加速度の座標系をユーザ４の足を基準とする座標系に変換する。これにより、角速度及び加速度の座標系を足底と地面との間の角度の算出に適したものとすることができる。この座標系の変換は、例えば、オイラー角を用いた方向余弦行列Ｅを慣性座標系の基底ベクトルに乗算して基底ベクトルを回転させることにより実現される。
方向余弦行列Ｅによる座標系の変換の例をより具体的に説明する。慣性座標系の基底ベクトルを［ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ］、足を基準とする座標系の基底ベクトルを［ｘｂ，ｙｂ，ｚｂ］とすると、これらの間の変換式は、以下の式（１）のように表される。
Figure 0007125660000001
ここで、慣性座標系の基底ベクトルをｚ、ｙ、ｘの順でそれぞれψ（プサイ）、θ（シータ）、φ（ファイ）の角度だけ回転させた角を本座標系変換のオイラー角とした場合に、方向余弦行列Ｅは、以下の式（２）のように表される。
Figure 0007125660000002
Figure 0007125660000003
なお、上述の座標系の変換に用いた演算手法はあくまでも一例であり、これ以外の演算手法を用いてもよい。例えば、クォータニオンを用いる演算手法を適用してもよい。
ステップＳ１０３において、角度算出部１３２は、ユーザ４の足を基準とする座標系に変換された後の３軸の角速度及び３方向の加速度から、ユーザ４の足底と地面との間の角度を算出する。この処理の具体例としては、Madgwickフィルタ（非特許文献１）に３軸の角速度及び３方向の加速度を入力して、足の３軸の回転角度を出力させる手法が挙げられる。Madgwickフィルタにより得られる３軸の回転角度は、足の内転又は外転の角度、足の回内又は回外の角度及び足の屈曲又は伸展の角度である。この３つの角度のうち、足の屈曲又は伸展の角度が、ユーザ４の足底と地面との間の角度に対応する。
ステップＳ１０４において、判定部１３０は、少なくとも上述の角度に基づいて、ユーザ４が自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定するペダリング状態判定処理を行う。
図６は、ペダリング状態判定の一例を示すフローチャートである。図６の処理は図５のステップＳ１０４に相当するサブルーチンである。本処理は、各データに対してステップＳ２０１からステップＳ２０７が繰り返されるループ処理である。図６のｉは、入力されている角度及び加速度の時系列データのデータ番号を示している。データ番号が初期値から所定の上限値ｉｍａｘに至るまでステップＳ２０１からステップＳ２０７の処理が繰り返される。
ステップＳ２０１において、データ選択部１３３は、角度の時系列データ及び加速度の時系列データのうちの（ｉ－ｎ）番目からｉ番目までの範囲のデータを取り出す。この処理は、後述のステップＳ２０２、Ｓ２０３において周波数領域への変換に用いられる時系列データの時間範囲を特定するためのものである。したがって、データ選択部１３３の処理は、時系列データに対して幅ｎの矩形窓を掛ける処理に相当する。なお、別の窓関数を用いるように処理を変形してもよく、例えば、ガウシアン窓、ハニング窓等を掛けてもよい。
ステップＳ２０２において、データ変換部１３４は、ステップＳ２０１において取り出された範囲の角度の時系列データＲｏｌｌｔを周波数スペクトルＲｏｌｌｆに変換する。この処理は、時間領域のデータを周波数領域のデータに変換することができるものであればよく、例えば、フーリエ変換であり得る。フーリエ変換に用いられるアルゴリズムは、例えば、高速フーリエ変換であり得る。
ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２と同様にして、データ変換部１３４は、ステップＳ２０１において取り出された範囲の加速度の時系列データａｔを周波数スペクトルａｆに変換する。
ステップＳ２０４において、類似度算出部１３５は、加速度の時系列データａｔと角度の時系列データＲｏｌｌｔとの間の相関係数Ｒ１を算出する。更に、類似度算出部１３５は、加速度の周波数スペクトルａｆと角度の周波数スペクトルＲｏｌｌｆとの間の相関係数Ｒ２を算出する。なお、相関係数Ｒ１、Ｒ２は、典型的には、ピアソンの積率相関係数であり得る。また、相関係数Ｒ１、Ｒ２は、それぞれ、より一般的に第１の類似度、第２の類似度と呼ばれることもある。
ステップＳ２０５において、比較部１３６は、相関係数Ｒ１、Ｒ２と所定の閾値Ｔ１、Ｔ２とを比較する。相関係数Ｒ１が閾値Ｔ１よりも大きく、かつ相関係数Ｒ２が閾値Ｔ２よりも大きい場合（ステップＳ２０５においてＹＥＳ）、処理はステップＳ２０６に移行する。上述の条件を満たさない場合（ステップＳ２０５においてＮＯ）、処理はステップＳ２０７に移行する。なお、閾値Ｔ１、Ｔ２は、それぞれ、より一般的に第１の閾値、第２の閾値と呼ばれることもある。
ステップＳ２０６において、判定部１３０は、ｉ番目のデータ取得時刻において、ユーザ４は自転車のペダルを漕いでいた（すなわち、ペダリング状態であった）と判定する。この判定結果は、記憶部１４０にデータ番号ｉ又はこれに対応する時刻と対応付けて記憶される。
ステップＳ２０７において、判定部１３０は、ｉ番目のデータ取得時刻において、ユーザ４は自転車のペダルを漕いでいなかった（すなわち、ペダリング状態ではなかった）と判定する。この判定結果は、記憶部１４０にデータ番号ｉ又はこれに対応する時刻と対応付けて記憶される。
上述のペダリング状態判定処理では足底と地面との間の角度を判定に用いている。このことによりユーザ４がペダルを漕いでいるか否かを高精度に判定することができる理由を説明する。図７は、ペダリング状態における加速度の時系列データの一例を示すグラフである。図７の横軸はミリ秒（ｍｓ）を単位とする時間を示しており、図７の縦軸は、ｙ軸方向、すなわち、足の長手方向の加速度を示している。なお、縦軸の単位Ｇは、標準重力加速度（約９．８ｍ／ｓ２）を基準とする加速度の単位である。ユーザ４がペダルを漕いでいるときには、ユーザ４の足は回転運動をするため、加速度は正弦波に近い波形となる。図７より理解されるように、加速度は自転車の振動等の種々の要因に起因して、大きなノイズを含む。図７の２３５００ｍｓ付近のように正弦波の振幅を超えるような大きなノイズが生じる場合もあり、加速度のみでペダリング状態の判定を行うと、このようなノイズが判定精度に影響を与える可能性がある。
図８は、ペダリング状態における足底と地面との間の角度の時系列データの一例を示すグラフである。図８の横軸は時間を示しており、図８の縦軸は、足底と地面との間の角度を示している。図８より理解されるように、角度に含まれるノイズは、加速度に含まれるノイズと比較して小さい。そのため、角度を活用したアルゴリズムによりペダリング状態の判定を行うことにより、判定精度を向上させることができる。
また、上述のペダリング状態判定処理では加速度と角度の間の相関係数を用いた判定を行っている。このことによりユーザ４がペダルを漕いでいるか否かをより高精度に判定することができる理由を説明する。まず、ユーザ４がペダルを漕いでいない場合（非ペダリング状態）の一例として、ユーザ４が歩行しているときの加速度及び角度の波形について図９及び図１０を参照して説明する。図９は、ユーザ４が歩行しているときの加速度の時系列データと角度の時系列データの一例を示すグラフである。図９の横軸は時間を示しており、図９の左軸は、ｙ軸方向の加速度を示しており、図９の右軸は、足底と地面との間の角度を示している。図９の実線のグラフは、左軸の加速度を示しており、図９の破線のグラフは、右軸の角度を示している。
図１０は、ユーザ４が歩行しているときの加速度の周波数スペクトルと角度の周波数スペクトルの一例を示すグラフである。図１０の横軸はヘルツ（Ｈｚ）を単位とする周波数を示しており、図１０の縦軸は、任意単位による強度を示している。図１０の実線のグラフは、加速度の周波数スペクトルを示しており、図１０の破線のグラフは、角度の周波数スペクトルを示している。
図９及び図１０から理解されるように、ユーザ４の歩行時において、時系列データ及び周波数スペクトルのいずれに関しても、加速度の波形と角度の波形は互いに類似していない。したがって、ユーザ４の歩行時には、加速度と角度の間の相関係数は小さい値になる。
次にユーザ４がペダルを漕いでいる場合（ペダリング状態）の加速度及び角度の波形について図１１及び図１２を参照して説明する。各グラフの表記については図９及び図１０と同様であるため説明を省略する。図１１及び図１２から理解されるように、ペダリング状態において、時系列データ及び周波数スペクトルのいずれも、加速度の波形と角度の波形は互いによく類似している。したがって、ペダリング状態においては、加速度と角度の間の相関係数は、歩行時の場合と比べて大きい値になる。
上述のように、ペダリング状態においては、非ペダリング状態と比べて加速度と角度の類似度が高く、相関係数が大きくなるという特徴がみられる。そのため、加速度と角度の類似度の指標として相関係数を算出し、相関係数と閾値との大小関係を判定条件に用いることで、より高精度にペダリング状態の判定を行うことができる。なお、加速度と角度の類似度を利用した判定方法であれば相関係数以外の指標を用いてもよい。例えば、共分散を判定条件として用いてもよい。
また、この判定において、時間領域の波形である時系列データと周波数領域の波形である周波数スペクトルとの両方を参照していることにより、より確実にペダリング状態の判定を行うことができる。しかしながら、時系列データのみ、あるいは周波数スペクトルのみで判定を行ってもよい。この場合、処理が簡略化され、計算量を削減することができる。
以上のように、本実施形態によれば、足底と地面との間の角度に基づいて、ペダリング状態であるか否かを判定することにより、自転車を運転しているユーザ４の状態を高精度に判定することができる情報処理装置１１が提供される。
［第２実施形態］
本実施形態のエネルギー算出システムは、第１実施形態の状態判定システムによるペダリング状態の判定機能の活用例である。日々の消費エネルギー（いわゆる消費カロリー）のログを取得したいというニーズがある。健康管理の一環として、エネルギー算出システムは、ユーザ４が自転車を運転したことによってユーザ４が消費したエネルギーを算出することにより、上述のニーズに応えることができるシステムである。第１実施形態との共通部分については説明を省略する。
図１３は、本実施形態に係るエネルギー算出システムに含まれる情報処理装置１１の機能ブロック図である。本実施形態のエネルギー算出システムは、第１実施形態の状態判定システムの情報処理装置１１にエネルギー算出部１６０を追加したものである。ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１３、フラッシュメモリ１１４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１１２にロードして実行することにより、エネルギー算出部１６０の機能を実現する。図１３では、エネルギー算出部１６０は、情報処理装置１１に設けられているものとしているが、この機能は、情報通信端末２に設けられていてもよく、サーバ３に設けられていてもよい。
図１４は、本実施形態に係るエネルギー算出部１６０により行われるエネルギー算出処理の一例を示すフローチャートである。図１４の処理は、例えば、図５のフローチャートによる処理の終了後に行われる。あるいは、図１４の処理はユーザ４によるエネルギー算出の操作に基づいて行われるものであってもよい。
ステップＳ３０１において、エネルギー算出部１６０は、各データ取得時刻に対応するペダリング状態の判定結果を記憶部１４０から取得する。ステップＳ３０２において、エネルギー算出部１６０は、ペダリング状態であった期間（ペダリング期間）を合算することにより、データ取得期間内のペダリング期間の長さを算出する。
ステップＳ３０３において、エネルギー算出部１６０は、ペダリング期間の長さに基づいて、ユーザ４が自転車を運転したことによってユーザ４が消費したエネルギーを算出する。この算出に用いられる計算式には例えば以下の式（３）が用いられ得る。
消費エネルギー＝運動強度（メッツ）×ペダリング期間の長さ×体重×係数 （３）
式（３）において、運動強度の単位であるメッツ（ＭＥＴｓ）とは、運動時に安静状態の何倍のエネルギー消費をしているかを表すものである。自転車の運転のメッツは、速度、運転ルートの傾斜等によっても異なるが、例えば、４．０（メッツ）、６．８（メッツ）といった値である。この運動強度の値は、メッツ表等を参照してユーザ４があらかじめ入力したものであってもよく、ＩＭＵ１２により取得された加速度から算出される自転車の速度等に基づいて自動的に設定されるものであってもよい。式（３）において、係数は、ペダリング期間の長さの単位が時間（ｈｏｕｒ）であり、体重の単位がｋｇ、消費エネルギーの短期がｋｃａｌである場合には、１．０５程度の値である。
ペダリング状態では、ペダルを漕ぐことにより、非ペダリング状態の場合と比べて消費エネルギーが大きくなる。本実施形態のエネルギー算出部１６０は、ペダリング期間の長さに着目することにより、自転車に乗っている時間の長さだけに基づいて消費エネルギーを算出する場合と比較して、より正確な消費エネルギーを算出することができる。
本実施形態のエネルギー算出システムは、自転車を運転しているユーザ４の状態を高精度に判定することができる情報処理装置１１を用いている。これにより、精度良く消費エネルギーを算出することができるエネルギー算出システムが提供される。
上述の実施形態において説明した装置又はシステムは以下の第３実施形態のようにも構成することができる。
［第３実施形態］
図１５は、第３実施形態に係る情報処理装置６１の機能ブロック図である。情報処理装置６１は、取得部６１１及び判定部６１２を備える。取得部６１１は、運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得する。判定部６１２は、運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定する。
本実施形態によれば、自転車を運転しているユーザの状態を高精度に判定することができる情報処理装置６１が提供される。
［変形実施形態］
本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を他の実施形態に追加した例や、他の実施形態の一部の構成と置換した例も、本発明の実施形態である。
上述の実施形態では、３軸の角速度を計測する角速度センサと、３方向の加速度を計測する加速度センサとを備える運動計測装置が用いられることが例示されているが、これら以外のセンサが更に用いられてもよい。例えば３方向の磁気を検出することで地磁気を検出し、方位を特定する磁気センサが更に用いられてもよい。この場合であっても、上述の実施形態と同様の処理が適用可能であり、精度を更に向上させることができる。また、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機が更に用いられていてもよい。この場合、自転車の現在位置を取得することができ、位置情報及び速度情報のログを取得することができる。
上述の実施形態では、状態判定処理は状態判定装置１の内部で行われているが、この機能は、情報通信端末２に設けられていてもよい。この場合、情報通信端末２は、状態判定装置として機能する。
上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記録させ、記憶媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記憶媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記憶媒体だけでなく、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。また、上述の実施形態に含まれる１又は２以上の構成要素は、各構成要素の機能を実現するように構成されたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の回路であってもよい。
該記憶媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記憶媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ（Operating System）上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
上述の各実施形態の機能により実現されるサービスは、ＳａａＳ（Software as a Service）の形態でユーザに対して提供することもできる。
なお、上述の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得する取得部と、
前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定する判定部と、
を備える情報処理装置。
（付記２）
前記運動情報は、前記足の加速度を含む、
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記判定部は、前記加速度に更に基づいて前記ペダリング状態であるか否かの判定を行う、
付記２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記判定部は、前記角度の時系列データ及び前記加速度の時系列データに基づいて、前記ペダリング状態であるか否かの判定を行う、
付記３に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記判定部は、前記角度の時系列データと前記加速度の時系列データとの間の第１の類似度に基づいて、前記ペダリング状態であるか否かの判定を行う、
付記４に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記第１の類似度は、前記角度の時系列データと前記加速度の時系列データとの間の相関係数を含む、
付記５に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記判定部は、前記角度の時系列データ及び前記加速度の時系列データを周波数領域に変換して得られた前記角度の周波数スペクトル及び前記加速度の周波数スペクトルに更に基づいて、前記ペダリング状態であるか否かの判定を行う、
付記４乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記８）
前記判定部は、前記角度の周波数スペクトルと前記加速度の周波数スペクトルとの間の第２の類似度に基づいて、前記ペダリング状態であるか否かの判定を行う、
付記７に記載の情報処理装置。
（付記９）
前記第２の類似度は、前記角度の周波数スペクトルと前記加速度の周波数スペクトルとの間の相関係数を含む、
付記８に記載の情報処理装置。
（付記１０）
前記判定部は、前記角度の時系列データ及び前記加速度の時系列データとの間の第１の類似度が第１の閾値よりも大きく、かつ、前記角度の周波数スペクトルと前記加速度の周波数スペクトルとの間の第２の類似度が第２の閾値よりも大きい場合に、前記ペダリング状態であると判定する、
付記８又は９に記載の情報処理装置。
（付記１１）
前記時系列データは少なくとも２周期のペダリングのサイクルを含む、
付記４乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記１２）
前記運動情報は、前記足の角速度を更に含む、
付記２乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記１３）
前記判定部は、前記運動情報に含まれる前記加速度及び前記角速度の座標系を前記足を基準とする座標系に変換する、
付記１２に記載の情報処理装置。
（付記１４）
前記判定部は、前記加速度及び前記角速度を用いて前記角度を算出する、
付記１２又は１３に記載の情報処理装置。
（付記１５）
前記判定部は、Madgwickフィルタを用いて前記角度を算出する、
付記１４に記載の情報処理装置。
（付記１６）
前記運動計測装置は、前記足の土踏まずに対応する位置に設けられる、
付記１乃至１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記１７）
付記１乃至１６のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
前記運動計測装置と、
を備える、状態判定システム。
（付記１８）
付記１乃至１６のいずれか１項に記載の情報処理装置により取得された前記ペダリング状態の時間に基づいて、前記自転車の運転によって前記ユーザが消費したエネルギーを算出するエネルギー算出部
を備える、エネルギー算出システム。
（付記１９）
運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得するステップと、
前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定するステップと、
を備える情報処理方法。
（付記２０）
コンピュータに、
運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得するステップと、
前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定するステップと、
を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。
１ 状態判定装置
２ 情報通信端末
３ サーバ
４ ユーザ
５ 靴
１１、６１ 情報処理装置
１２ ＩＭＵ
１３ バッテリ
１１１、２０１ ＣＰＵ
１１２、２０２ ＲＡＭ
１１３、２０３ ＲＯＭ
１１４、２０４ フラッシュメモリ
１１５、２０５ 通信Ｉ／Ｆ
１１６ ＩＭＵ制御装置
１２０、６１１ 取得部
１３０、６１２ 判定部
１３１ 座標系変換部
１３２ 角度算出部
１３３ データ選択部
１３４ データ変換部
１３５ 類似度算出部
１３６ 比較部
１４０ 記憶部
１５０ 通信部
１６０ エネルギー算出部
２０６ 入力装置
２０７ 出力装置

Claims (6)

  1. 運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得する取得部と、
    前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定する判定部と、
    を備え、
    前記運動情報は、前記足の加速度を含み、
    前記判定部は、前記角度の時系列データと前記加速度の時系列データとの間の第１の類似度に基づいて、前記ペダリング状態であるか否かの判定を行う、
    情報処理装置。
  2. 前記第１の類似度は、前記角度の時系列データと前記加速度の時系列データとの間の相関係数を含む、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 請求項１又は２に記載の情報処理装置と、
    前記運動計測装置と、
    を備える、状態判定システム。
  4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置により取得された前記ペダリング状態の時間に基づいて、前記自転車の運転によって前記ユーザが消費したエネルギーを算出するエネルギー算出部
    を備える、エネルギー算出システム。
  5. 運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得するステップと、
    前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定するステップと、
    を備え、
    前記運動情報は、前記足の加速度を含み、
    前記角度の時系列データと前記加速度の時系列データとの間の第１の類似度に基づいて、前記ペダリング状態であるか否かの判定が行われる、
    情報処理方法。
  6. コンピュータに、
    運動計測装置によって計測されたユーザの足の運動情報を取得するステップと、
    前記運動情報から生成された足底と地面との間の角度に基づいて、前記ユーザが自転車のペダルを漕いでいるペダリング状態であるか否かを判定するステップと、
    を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、
    前記運動情報は、前記足の加速度を含み、
    前記角度の時系列データと前記加速度の時系列データとの間の第１の類似度に基づいて、前記ペダリング状態であるか否かの判定が行われる、
    プログラム。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004345400A (ja) 2003-05-20 2004-12-09 Sony Corp 電動アシスト自転車
JP2017065632A (ja) 2015-10-02 2017-04-06 セイコーエプソン株式会社 ペダリング計測装置、ペダリング計測システム、ペダリング計測方法、ペダリング計測プログラム、記録媒体、表示装置、表示方法、及び表示プログラム
US20170296896A1 (en) 2016-04-18 2017-10-19 Giant Manufacturing Co., Ltd. Measuring device and measuring method for pedal plane angle of bicycle
JP2018102579A (ja) 2016-12-26 2018-07-05 株式会社ブリヂストン 関節トルク演算装置、関節トルク演算方法及び関節トルク演算プログラム
JP2019025229A (ja) 2017-08-03 2019-02-21 カシオ計算機株式会社 活動状況解析装置、活動状況解析方法及びプログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004345400A (ja) 2003-05-20 2004-12-09 Sony Corp 電動アシスト自転車
JP2017065632A (ja) 2015-10-02 2017-04-06 セイコーエプソン株式会社 ペダリング計測装置、ペダリング計測システム、ペダリング計測方法、ペダリング計測プログラム、記録媒体、表示装置、表示方法、及び表示プログラム
US20170296896A1 (en) 2016-04-18 2017-10-19 Giant Manufacturing Co., Ltd. Measuring device and measuring method for pedal plane angle of bicycle
JP2018102579A (ja) 2016-12-26 2018-07-05 株式会社ブリヂストン 関節トルク演算装置、関節トルク演算方法及び関節トルク演算プログラム
JP2019025229A (ja) 2017-08-03 2019-02-21 カシオ計算機株式会社 活動状況解析装置、活動状況解析方法及びプログラム

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