WO2020195271A1 - 歩行分析装置、歩行分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

歩行分析装置、歩行分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

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宏紀 寺島
克幸 永井
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Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社
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    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/112—Gait analysis
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    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Definitions

  • the present invention relates to a gait analyzer for analyzing a person's gait and a gait analysis method, and further relates to a computer-readable recording medium on which a program for realizing these is recorded.
  • Patent Document 1 discloses a system for analyzing a person's gait.
  • the system disclosed in Non-Patent Document 1 is based on the pressure on the floor during walking measured by a floor reaction force meter attached to the floor and the coordinates of each joint acquired by the motion capture system. Analyze a person's gait.
  • the systems disclosed in Non-Patent Document 2 and Patent Document 1 analyze a person's gait based on a sensor signal from an acceleration sensor attached to the waist of a pedestrian.
  • Non-Patent Document 1 when the system disclosed in Non-Patent Document 1 is adopted, it is necessary to attach a marker to each joint of the person to be analyzed. Further, when the system disclosed in Non-Patent Document 2 or Patent Document 1 is adopted, it is necessary to attach an acceleration sensor to the waist of the person to be analyzed. For this reason, these systems have a problem that the analysis target person is burdened. In addition, the subjects of gait analysis are often those with walking disabilities and the elderly, and the burden is required to be as small as possible.
  • An example of an object of the present invention is a gait analyzer, a gait analysis method, and a computer-readable record capable of analyzing the gait of an analysis subject while solving the above problems and suppressing the burden on the analysis subject. To provide the medium.
  • the gait analyzer in one aspect of the present invention is A data acquisition unit that acquires 3D point cloud data of the person to be analyzed, A center of gravity position calculation unit that calculates the coordinates of the center of gravity of the analysis target person on the three-dimensional point cloud data using the coordinates of each point constituting the acquired three-dimensional point cloud data.
  • a walking index calculation unit that calculates the walking index of the analysis target person using the calculated center of gravity position, It is characterized by having.
  • the gait analysis method in one aspect of the present invention is used.
  • Data acquisition step to acquire 3D point cloud data of the analysis target person Using the coordinates of each point constituting the acquired three-dimensional point cloud data, the coordinates of the center of gravity position on the three-dimensional point cloud data of the analysis target person are calculated, and the center of gravity position calculation step.
  • a walking index calculation step for calculating the walking index of the analysis target person using the calculated center of gravity position, and It is characterized by having.
  • the computer-readable recording medium in one aspect of the present invention is used.
  • the computer Data acquisition step to acquire 3D point cloud data of the analysis target person Using the coordinates of each point constituting the acquired three-dimensional point cloud data, the coordinates of the center of gravity position on the three-dimensional point cloud data of the analysis target person are calculated, and the center of gravity position calculation step.
  • a walking index calculation step for calculating the walking index of the analysis target person using the calculated center of gravity position, and It is characterized by recording a program including an instruction to execute.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a gait analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing a positional relationship between the imaging device used in the embodiment of the present invention and the analysis target person.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of three-dimensional point cloud data output from the image pickup apparatus in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of time-series changes in coordinates in the vertical direction of the center of gravity position calculated in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flow chart showing the operation of the gait analyzer according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of a computer that realizes the gait analyzer according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a gait analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • the gait analyzer 10 in the present embodiment shown in FIG. 1 is an apparatus for analyzing the gait of the analysis target person 20.
  • the gait analysis device 10 includes a data acquisition unit 11, a center of gravity position calculation unit 12, and a gait index calculation unit 13.
  • the data acquisition unit 11 acquires the three-dimensional point cloud data of the analysis target person 20.
  • the center of gravity position calculation unit 12 calculates the coordinates of the center of gravity position on the three-dimensional point cloud data of the analysis target person 20 by using the coordinates of each point constituting the three-dimensional point cloud data acquired by the data acquisition unit 11.
  • the walking index calculation unit 13 calculates the walking index of the analysis target person using the center of gravity position calculated by the center of gravity position calculation unit 12.
  • the walking index can be calculated using only the three-dimensional point cloud data of the analysis target person 20. Further, the three-dimensional point cloud data can be obtained by using a dedicated imaging device without attaching a sensor, a marker, or the like to the analysis target person 20. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to analyze the walking of the analysis target person while suppressing the burden on the analysis target person.
  • FIGS. 2 to 4 will be used to specifically explain the configuration and function of the gait analyzer.
  • the gait analysis device 10 is connected to the image pickup device 30.
  • the imaging device 30 is a device capable of measuring the distance to the subject for each pixel.
  • a specific example of the image pickup apparatus 30 is a TOF (Time-of-Flight) camera.
  • the TOF camera irradiates the subject with light such as near-infrared light, measures the time until the irradiated light is reflected by the subject and returns, and measures the distance to the subject for each pixel. Then, the data for specifying the measured distance for each pixel is output. In the present embodiment, this output data becomes three-dimensional point cloud data.
  • FIG. 2 is a diagram showing the positional relationship between the image pickup apparatus used in the embodiment of the present invention and the analysis target person.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of three-dimensional point cloud data output from the image pickup apparatus in the embodiment of the present invention.
  • the imaging device 30 is arranged so that the front surface of the walking analysis target person 20 can be photographed. In this case, the imaging device 30 outputs, for example, the three-dimensional point cloud data 31 shown in FIG.
  • the three-dimensional point cloud data 31 is obtained by measuring the distance to the subject for each pixel. Therefore, the three-dimensional point group data 31 has coordinates in the horizontal direction (X direction), coordinates in the vertical direction (Y direction), and depth direction (Z direction) corresponding to the distance for each of the points constituting the point group data 31. It has coordinates.
  • the imaging device 30 takes a picture of the analysis target person 20 as a subject at set intervals, and the image pickup device 30 sets the set intervals.
  • the three-dimensional point cloud data 31 is continuously output. Therefore, in the example of FIG. 2, when the analysis target person 20 walks on the set course so as to approach the imaging device 30, three-dimensional point cloud data 31 showing the walking state in chronological order can be obtained. It will be. Further, in this case, in the present embodiment, the data acquisition unit 11 acquires the three-dimensional point cloud data 31 for each set interval.
  • the center of gravity position calculation unit 12 calculates the coordinates of the center of gravity position for each of the three-dimensional point cloud data acquired by the data acquisition unit 11 at each set interval. Therefore, in the example of FIG. 2, the coordinates of the position of the center of gravity are calculated along the time series in accordance with the walking of the analysis target person 20.
  • the center of gravity position calculation unit 12 calculates a representative value in the horizontal direction from the horizontal coordinates of each point constituting the three-dimensional point group data, and the vertical direction from the vertical coordinates of each point. The representative value in is calculated. In addition, the center of gravity position calculation unit 12 also calculates a representative value in the depth direction from the coordinates in the depth direction of each point. Then, the center of gravity position calculation unit 12 can use the calculated representative values in each direction as the coordinates of the center of gravity position.
  • the walking index calculation unit 13 uses any or all of the moving speed, the numerical value indicating the straightness during movement, and the ground contact timing during walking as the walking index in the analysis target person 20. calculate.
  • the walking index calculation unit 13 obtains a time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the depth direction from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and uses the obtained time-series change as a walking index.
  • the moving speed of the analysis target person 20 is calculated.
  • the walking index calculation unit 13 obtains a time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the horizontal direction from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and from the obtained time-series change, the analysis target person is used as a walking index. Calculate a numerical value indicating the straightness when moving.
  • the walking index calculation unit 13 obtains a time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the vertical direction from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and from the obtained time-series change, the analysis target person is used as a walking index. Calculate the ground contact timing when walking.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of time-series changes in coordinates in the vertical direction of the center of gravity position calculated in the embodiment of the present invention.
  • the coordinates of the position of the center of gravity in the vertical direction move up and down according to the walking cycle. Therefore, the walking index calculation unit 13 can set, for example, the time when the direction of change of the coordinate value changes from negative to positive as the ground contact timing. In addition, the walking index calculation unit 13 can also set the time when the coordinate value becomes the lowest point as the ground contact timing.
  • the walking index calculation unit 13 may specify the point closest to the ground from each of the three-dimensional point cloud data acquired by the data acquisition unit 11 for each set interval for each calculated ground contact timing. it can. In this case, the walking index calculation unit 13 can determine whether the foot touching the ground at the touchdown timing is right or left based on the coordinates of the specified point in the horizontal direction.
  • FIG. 5 is a flow chart showing the operation of the gait analyzer according to the embodiment of the present invention.
  • FIGS. 1 to 4 will be referred to as appropriate.
  • the gait analysis method is implemented by operating the gait analyzer 10. Therefore, the description of the walking analysis method in the present embodiment is replaced with the following description of the operation of the walking analysis device 10.
  • the analysis target person 20 walks on the set course so as to approach the image pickup device 30.
  • the image pickup apparatus 30 continuously outputs the three-dimensional point cloud data at set intervals while the analysis target person 20 is walking on the course.
  • the data acquisition unit 11 continuously acquires the three-dimensional point cloud data output from the imaging device 30 at each set interval (step A1).
  • the data acquisition unit 11 outputs the acquired three-dimensional point cloud data for each set interval to the center of gravity position calculation unit 12.
  • the center of gravity position calculation unit 12 calculates the coordinates of the center of gravity position for each of the three-dimensional point cloud data acquired for each set interval in step A1 (step A2). Specifically, the center of gravity position calculation unit 12 calculates a representative value in the horizontal direction, a representative value in the vertical direction, and a representative value in the depth direction from the three-dimensional point group data, and the calculated representative value in each direction. Is the coordinate of the position of the center of gravity.
  • the walking index calculation unit 13 calculates the walking index of the analysis target person using the position of the center of gravity calculated in step A2 (step A3). Specifically, the walking index calculation unit 13 calculates, as a walking index, any or all of the moving speed, the numerical value indicating the straightness during movement, and the ground contact timing during walking in the analysis target person 20. To do.
  • the walking index calculation unit 13 outputs the calculated walking index to an external display device, terminal device, or the like (step A4).
  • the walking index is displayed on the screen of the display device, the terminal device, or the like, and the analyst can give health advice to the analysis target person 20.
  • the walking of the analysis target person 20 can be analyzed only by photographing the walking of the analysis target person 20 by the imaging device 30 capable of outputting the three-dimensional point cloud data, and the analysis result.
  • the program in the present embodiment may be any program that causes a computer to execute steps A1 to A4 shown in FIG.
  • the computer processor functions as a data acquisition unit 11, a center of gravity position calculation unit 12, and a walking index calculation unit 13 to perform processing.
  • each computer may function as any one of the data acquisition unit 11, the center of gravity position calculation unit 12, and the walking index calculation unit 13.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of a computer that realizes the gait analyzer according to the embodiment of the present invention.
  • the computer 110 includes a CPU 111, a main memory 112, a storage device 113, an input interface 114, a display controller 115, a data reader / writer 116, and a communication interface 117. Each of these parts is connected to each other via a bus 121 so as to be capable of data communication. Further, the computer 110 may include a GPU (Graphics Processing Unit) or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) in addition to the CPU 111 or in place of the CPU 111.
  • GPU Graphics Processing Unit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the CPU 111 expands the programs (codes) of the present embodiment stored in the storage device 113 into the main memory 112 and executes them in a predetermined order to perform various operations.
  • the main memory 112 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the program according to the present embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 120.
  • the program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 117.
  • the storage device 113 include a semiconductor storage device such as a flash memory in addition to a hard disk drive.
  • the input interface 114 mediates data transmission between the CPU 111 and an input device 118 such as a keyboard and mouse.
  • the display controller 115 is connected to the display device 119 and controls the display on the display device 119.
  • the data reader / writer 116 mediates data transmission between the CPU 111 and the recording medium 120, reads a program from the recording medium 120, and writes a processing result in the computer 110 to the recording medium 120.
  • the communication interface 117 mediates data transmission between the CPU 111 and another computer.
  • the recording medium 120 include a general-purpose semiconductor storage device such as CF (CompactFlash (registered trademark)) and SD (SecureDigital), a magnetic recording medium such as a flexible disk, or a CD-.
  • CF CompactFlash (registered trademark)
  • SD Secure Digital
  • magnetic recording medium such as a flexible disk
  • CD- CompactDiskReadOnlyMemory
  • optical recording media such as ROM (CompactDiskReadOnlyMemory).
  • the gait analyzer 10 in the present embodiment can also be realized by using the hardware corresponding to each part instead of the computer in which the program is installed. Further, the gait analyzer 10 may be partially realized by a program and the rest may be realized by hardware.
  • a data acquisition unit that acquires 3D point cloud data of the person to be analyzed
  • a center of gravity position calculation unit that calculates the coordinates of the center of gravity of the analysis target person on the three-dimensional point cloud data using the coordinates of each point constituting the acquired three-dimensional point cloud data.
  • a walking index calculation unit that calculates the walking index of the analysis target person using the calculated center of gravity position,
  • a gait analyzer characterized by being equipped with.
  • the gait analyzer according to Appendix 1 The three-dimensional point group data is data obtained by photographing with an imaging device capable of measuring the distance to the subject for each pixel, and the coordinates in the horizontal direction and the coordinates in the vertical direction for each of the points constituting the data are obtained. It has coordinates and coordinates in the depth direction corresponding to the distance.
  • the center of gravity position calculation unit calculates a representative value in the horizontal direction from the coordinates in the horizontal direction of each point, calculates a representative value in the vertical direction from the coordinates in the vertical direction of each point, and further, the depth of each point.
  • a representative value in the depth direction is calculated from the coordinates in the direction, and the calculated representative value in each direction is used as the coordinates of the center of gravity.
  • a gait analyzer characterized by this.
  • the gait analyzer according to Appendix 2,
  • the data acquisition unit acquires the three-dimensional point cloud data for each set interval.
  • the center of gravity position calculation unit calculates the coordinates of the center of gravity position from each of the acquired three-dimensional point cloud data at each set interval.
  • the walking index calculation unit obtains a time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the depth direction from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and from the obtained time-series change, the walking index is described as the walking index. Calculate the movement speed of the person to be analyzed, A gait analyzer characterized by this.
  • the gait analyzer according to Appendix 2,
  • the data acquisition unit acquires the three-dimensional point cloud data for each set interval.
  • the center of gravity position calculation unit calculates the coordinates of the center of gravity position from each of the acquired three-dimensional point cloud data at each set interval.
  • the walking index calculation unit obtains a time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the horizontal direction from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and from the obtained time-series change, the walking index is described as the walking index. Calculate a numerical value indicating the straightness of the person to be analyzed when moving, A gait analyzer characterized by this.
  • the gait analyzer according to Appendix 2,
  • the data acquisition unit acquires the three-dimensional point cloud data for each set interval.
  • the center of gravity position calculation unit calculates the coordinates of the center of gravity position from each of the acquired three-dimensional point cloud data at each set interval.
  • the walking index calculation unit obtains a time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the vertical direction from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and from the obtained time-series change, the walking index is described as the walking index. Calculate the ground contact timing of the person to be analyzed while walking, A gait analyzer characterized by this.
  • the gait analyzer according to Appendix 5, The walking index calculation unit identifies the point closest to the ground from each of the three-dimensional point cloud data acquired at each set interval, and grounds at the ground contact timing based on the coordinates of the specified point in the horizontal direction. Determine if your foot is right or left, A gait analyzer characterized by this.
  • (Appendix 7) Data acquisition step to acquire 3D point cloud data of the analysis target person, Using the coordinates of each point constituting the acquired three-dimensional point cloud data, the coordinates of the center of gravity position on the three-dimensional point cloud data of the analysis target person are calculated, and the center of gravity position calculation step.
  • the gait analysis method described in Appendix 7 The three-dimensional point group data is data obtained by photographing with an imaging device capable of measuring the distance to the subject for each pixel, and the coordinates in the horizontal direction and the coordinates in the vertical direction for each of the points constituting the data are obtained. It has coordinates and coordinates in the depth direction corresponding to the distance.
  • a representative value in the horizontal direction is calculated from the coordinates in the horizontal direction of each point
  • a representative value in the vertical direction is calculated from the coordinates in the vertical direction of each point
  • the depth of each point is calculated.
  • a representative value in the depth direction is calculated from the coordinates in the direction, and the calculated representative value in each direction is used as the coordinates of the center of gravity.
  • Appendix 12 The gait analysis method according to Appendix 11, In the walking index calculation step, the point closest to the ground is specified from each of the three-dimensional point cloud data acquired at each set interval, and the ground is grounded at the ground contact timing based on the coordinates of the specified point in the horizontal direction.
  • a gait analysis method characterized in that it is determined whether the foot is on the right or left.
  • the computer-readable recording medium is data obtained by photographing with an imaging device capable of measuring the distance to the subject for each pixel, and the coordinates in the horizontal direction and the coordinates in the vertical direction for each of the points constituting the data are obtained. It has coordinates and coordinates in the depth direction corresponding to the distance.
  • a representative value in the horizontal direction is calculated from the coordinates in the horizontal direction of each point
  • a representative value in the vertical direction is calculated from the coordinates in the vertical direction of each point
  • the depth of each point is calculated.
  • a representative value in the depth direction is calculated from the coordinates in the direction, and the calculated representative value in each direction is used as the coordinates of the center of gravity.
  • Appendix 15 The computer-readable recording medium according to Appendix 14.
  • the image pickup apparatus takes a picture of the person to be analyzed as a subject at a set interval
  • the three-dimensional point cloud data for each set interval is acquired in the data acquisition step.
  • the center of gravity position calculation step the coordinates of the center of gravity position are calculated for each set interval from each of the acquired three-dimensional point cloud data.
  • the time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the depth direction is obtained from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and from the obtained time-series change, the walking index is used as the walking index. Calculate the movement speed of the person to be analyzed, A computer-readable recording medium characterized by that.
  • Appendix 16 The computer-readable recording medium according to Appendix 14.
  • the image pickup apparatus takes a picture of the person to be analyzed as a subject at a set interval
  • the three-dimensional point cloud data for each set interval is acquired in the data acquisition step.
  • the center of gravity position calculation step the coordinates of the center of gravity position are calculated for each set interval from each of the acquired three-dimensional point cloud data.
  • the walking index calculation step the time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the horizontal direction is obtained from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and from the obtained time-series change, the walking index is described as the walking index. Calculate a numerical value indicating the straightness of the person to be analyzed when moving, A computer-readable recording medium characterized by that.
  • Appendix 17 The computer-readable recording medium according to Appendix 14.
  • the image pickup apparatus takes a picture of the person to be analyzed as a subject at a set interval
  • the three-dimensional point cloud data for each set interval is acquired in the data acquisition step.
  • the center of gravity position calculation step the coordinates of the center of gravity position are calculated for each set interval from each of the acquired three-dimensional point cloud data.
  • the walking index calculation step the time-series change of the coordinates of the center of gravity position in the vertical direction is obtained from the coordinates of the center of gravity position calculated for each set interval, and from the obtained time-series change, the walking index is described as the walking index. Calculate the ground contact timing of the person to be analyzed while walking, A computer-readable recording medium characterized by that.
  • Appendix 18 The computer-readable recording medium according to Appendix 17.
  • the point closest to the ground is specified from each of the three-dimensional point cloud data acquired at each set interval, and the ground is grounded at the grounding timing based on the coordinates of the specified point in the horizontal direction.
  • a computer-readable recording medium characterized in that it determines whether the foot is on the right or left.
  • the present invention it is possible to analyze the walking of the analysis target person while suppressing the burden on the analysis target person.
  • the present invention is useful in various fields where gait analysis is required.

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Abstract

歩行分析装置（１０）は、分析対象者の３次元点群データを取得する、データ取得部（１１）と、取得された３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、分析対象者の３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する、重心位置算出部（１２）と、算出された重心位置を用いて、分析対象者の歩行指標を算出する、歩行指標算出部（１３）と、を備えている。

Description

歩行分析装置、歩行分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
　本発明は、人の歩行を分析するための、歩行分析装置、及び歩行分析方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
　近年、人の歩行を分析する技術が注目されている。歩行を分析すれば、その人の健康状態、身体能力を推定することができ、健康の促進を図ることができると考えられるからである。このため、歩行分析のための技術が提案されている（例えば、特許文献１、非特許文献１及び２参照）。
　具体的には、特許文献１、非特許文献１及び２は、それぞれ、人の歩行の分析を行うシステムを開示している。このうち、非特許文献１に開示されたシステムは、床に取り付けられた床反力計で測定された歩行時の床への圧力と、モーションキャプチャーシステムによって取得された各関節の座標とから、人の歩行を分析する。一方、非特許文献２及び特許文献１に開示されたシステムは、歩行者の腰に取り付けた加速度センサからのセンサ信号に基づいて、人の歩行を分析する。
特開２０１８－３８７５３号公報
Gerald F. Harris, Jacqueline J. Wertsch,"Procedures for Gait Analysis", Arch. Phys. Med. Rehab., 75 (1994), pp. 216-225
高田 耕太郎、安保 雅博著、「小型三次元加速度計を用いた歩行評価の臨床的有用性の検討」、慈恵医大誌、２００４年
　ところで、上記非特許文献１に開示されたシステムを採用する場合は、分析対象となる人の各関節に、マーカーを付ける必要がある。また、上記非特許文献２又は特許文献１に開示されたシステムを採用する場合は、分析対象となる人の腰に加速度センサを取り付ける必要がある。このため、これらのシステムには、分析対象者に負担がかかるという問題が発生する。また、歩行分析の対象者は、特に、歩行に障害がある方、高齢者であることが多く、負担はできる限り小さいことが求められている。
　本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、分析対象者にかかる負担を抑制しつつ、分析対象者の歩行の分析を行い得る、歩行分析装置、歩行分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明の一側面における歩行分析装置は、
　分析対象者の３次元点群データを取得する、データ取得部と、
　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する、重心位置算出部と、
　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出する、歩行指標算出部と、
を備えている、ことを特徴とする。
　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における歩行分析方法は、
　分析対象者の３次元点群データを取得する、データ取得ステップと、
　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する、重心位置算出ステップと、
　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出する、歩行指標算出ステップと、
を有する、ことを特徴とする。
　更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
　分析対象者の３次元点群データを取得する、データ取得ステップと、
　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する、重心位置算出ステップと、
　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出する、歩行指標算出ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。
　以上のように、本発明によれば、分析対象者にかかる負担を抑制しつつ、分析対象者の歩行を分析することができる。
図１は、本発明の実施の形態における歩行分析装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態において用いられる撮像装置と分析対象者との位置関係を示す図である。 図３は、本発明の実施の形態において撮像装置から出力される３次元点群データの一例を示す図である。 図４は、本発明の実施の形態において算出された、重心位置の垂直方向における座標の時系列変化の一例を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態における歩行分析装置の動作を示すフロー図である。 図６は、本発明の実施の形態における歩行分析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
（実施の形態）
　以下、本発明の実施の形態における、歩行分析装置、歩行分析方法、及びプログラムについて、図１～図６を参照しながら説明する。
［装置構成］
　最初に、図１を用いて、本実施の形態における歩行分析装置の概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における歩行分析装置の概略構成を示すブロック図である。
　図１に示す、本実施の形態における歩行分析装置１０は、分析対象者２０の歩行を分析するための装置である。図１に示すように、歩行分析装置１０は、データ取得部１１と、重心位置算出部１２と、歩行指標算出部１３とを備えている。
　データ取得部１１は、分析対象者２０の３次元点群データを取得する。重心位置算出部１２は、データ取得部１１が取得した３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、分析対象者２０の３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する。歩行指標算出部１３は、重心位置算出部１２が算出した重心位置を用いて、分析対象者の歩行指標を算出する。
　このように、本実施の形態では、分析対象者２０の３次元点群データのみを用いて、歩行指標を算出することができる。また、３次元点群データは、専用の撮像装置を用いれば、分析対象者２０にセンサ、マーカー等を取り付けることなく得ることができる。このため、本実施の形態によれば、分析対象者にかかる負担を抑制しつつ、分析対象者の歩行を分析することができる。
　続いて、図１に加えて、図２～図４を用いて、歩行分析装置の構成及び機能について具体的に説明する。まず、図１に示すように、本実施の形態では、歩行分析装置１０は、撮像装置３０に接続されている。
　撮像装置３０は、被写体までの距離を画素毎に測定可能な装置である。撮像装置３０の具体例としては、ＴＯＦ（Time-of-Flight）カメラが挙げられる。ＴＯＦカメラは、被写体に向けて、近赤外光等の光を照射し、照射した光が被写体で反射されて戻ってくるまでの時間を計測して、画素毎に、被写体までの距離を測定し、測定した画素毎の距離を特定するデータを出力する。本実施の形態では、この出力されたデータが、３次元点群データとなる。
　図２は、本発明の実施の形態において用いられる撮像装置と分析対象者との位置関係を示す図である。図３は、本発明の実施の形態において撮像装置から出力される３次元点群データの一例を示す図である。図２に示すように、撮像装置３０は、本実施の形態では、歩行する分析対象者２０の正面を撮影できるように配置されている。この場合において、撮像装置３０は、例えば、図３に示す３次元点群データ３１を出力する。
　また、図３に示すように、３次元点群データ３１は、被写体までの距離を画素毎に測定することによって得られている。このため、３次元点群データ３１は、それを構成する点毎に、水平方向（Ｘ方向）における座標と、垂直方向（Ｙ方向）における座標と、距離に相当する奥行方向（Ｚ方向）における座標とを有している。
　更に、本実施の形態では、図２に示すように、撮像装置３０による、分析対象者２０を被写体とした撮影は、設定間隔をおいて行われ、撮像装置３０は、設定間隔をおいて、３次元点群データ３１を連続して出力する。従って、図２の例では、分析対象者２０が、設定されたコースを、撮像装置３０に近づくように歩行した場合に、歩行状態を時系列に沿って示す３次元点群データ３１が得られることになる。また、この場合、本実施の形態では、データ取得部１１は、設定間隔毎の３次元点群データ３１を取得する。
　重心位置算出部１２は、本実施の形態では、データ取得部１１によって設定間隔毎に取得された３次元点群データ毎に、その重心位置の座標を算出する。従って、図２の例では、分析対象者２０の歩行に合わせて、時系列に沿って重心位置の座標が算出される。
　また、重心位置算出部１２は、本実施の形態では、３次元点群データを構成する各点の水平方向の座標から水平方向における代表値を算出し、各点の垂直方向の座標から垂直方向における代表値を算出する。また、重心位置算出部１２は、各点の奥行方向における座標から奥行方向における代表値も算出する。そして、重心位置算出部１２は、算出した各方向の代表値を、重心位置の座標とすることができる。
　歩行指標算出部１３は、本実施の形態では、歩行指標として、分析対象者２０における、移動速度、移動時の直進性を示す数値、及び歩行時の接地タイミングのうちのいずれか、または全部を算出する。
　具体的には、歩行指標算出部１３は、設定間隔毎に算出された重心位置の座標から、重心位置の奥行方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、歩行指標として、分析対象者２０の移動速度を算出する。
　また、歩行指標算出部１３は、設定間隔毎に算出された重心位置の座標から、重心位置の水平方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、歩行指標として、分析対象者の移動時の直進性を示す数値を算出する。
　更に、歩行指標算出部１３は、設定間隔毎に算出された重心位置の座標から、重心位置の垂直方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、歩行指標として、分析対象者の歩行時の接地タイミングを算出する。
　図４は、本発明の実施の形態において算出された、重心位置の垂直方向における座標の時系列変化の一例を示す図である。図４に示すように、重心位置の垂直方向（Ｙ方向）における座標は、歩行の周期に合わせて上下する。このため、歩行指標算出部１３は、例えば、座標の値の変化の方向が負から正に変化した時刻を、接地タイミングとすることができる。また、歩行指標算出部１３は、座標の値が最下点となった時刻を接地タイミングとすることもできる。
　また、この場合において、歩行指標算出部１３は、算出した接地タイミング毎に、データ取得部１１で設定間隔毎に取得された３次元点群データそれぞれから、最も地面に近い点を特定することもできる。この場合、歩行指標算出部１３は、特定した点の水平方向における座標に基づいて、接地タイミングにおいて接地している足が右及び左のいずれであるかを判定することができる。
［装置動作］
　次に、本発明の実施の形態における歩行分析装置１０の動作について図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態における歩行分析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１～図４を参照する。また、本実施の形態では、歩行分析装置１０を動作させることによって、歩行分析方法が実施される。よって、本実施の形態における歩行分析方法の説明は、以下の歩行分析装置１０の動作説明に代える。
　まず、前提として、図２に示したように、分析対象者２０が、設定されたコースを、撮像装置３０に近づくように歩行する。これにより、撮像装置３０は、分析対象者２０がコースを歩行している間、設定間隔をおいて、３次元点群データを連続して出力する。
　図５に示すように、まず、歩行分析装置１０において、データ取得部１１は、撮像装置３０から設定間隔毎に出力された、３次元点群データを連続して取得する（ステップＡ１）。データ取得部１１は、取得した設定間隔毎の３次元点群データを、重心位置算出部１２に出力する。
　次に、重心位置算出部１２は、ステップＡ１で設定間隔毎に取得された３次元点群データ毎に、その重心位置の座標を算出する（ステップＡ２）。具体的には、重心位置算出部１２は、３次元点群データから、水平方向における代表値と、垂直方向における代表値と、奥行方向における代表値とを算出し、算出した各方向の代表値を、重心位置の座標とする。
　次に、歩行指標算出部１３は、ステップＡ２で算出された重心位置を用いて、分析対象者の歩行指標を算出する（ステップＡ３）。具体的には、歩行指標算出部１３は、歩行指標として、分析対象者２０における、移動速度、移動時の直進性を示す数値、及び歩行時の接地タイミングのうちのいずれか、または全部を算出する。
　その後、歩行指標算出部１３は、算出した歩行指標を、外部の表示装置、端末装置等に出力する（ステップＡ４）。これにより、歩行指標が、表示装置、端末装置等の画面上に表示され、分析者は、分析対象者２０に対して、健康のアドバイスを行うことができる。
［実施の形態における効果］
　このように、本実施の形態によれば、３次元点群データを出力可能な撮像装置３０によって、分析対象者２０の歩行を撮影するだけで、分析対象者２０の歩行を分析でき、分析結果としての歩行指標が得られる。つまり、本実施の形態によれば、分析対象者にかかる負担を抑制しつつ、分析対象者の歩行を分析することができる。
［プログラム］
　本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図５に示すステップＡ１～Ａ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における歩行分析装置１０と歩行分析方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、データ取得部１１、重心位置算出部１２、及び歩行指標算出部１３として機能し、処理を行なう。
　また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、データ取得部１１、重心位置算出部１２、及び歩行指標算出部１３のいずれかとして機能しても良い。
　ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、歩行分析装置１０を実現するコンピュータについて図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における歩行分析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
　図６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。また、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
　ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
　また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
　データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
　また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
　なお、本実施の形態における歩行分析装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、歩行分析装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
　上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記１８）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
　分析対象者の３次元点群データを取得する、データ取得部と、
　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する、重心位置算出部と、
　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出する、歩行指標算出部と、
を備えている、ことを特徴とする歩行分析装置。
（付記２）
付記１に記載の歩行分析装置であって、
　前記３次元点群データが、被写体までの距離を画素毎に測定可能な撮像装置での撮影によって得られたデータであって、それを構成する点毎に、水平方向における座標と、垂直方向における座標と、前記距離に相当する奥行方向における座標とを有しており、
　前記重心位置算出部が、各点の前記水平方向の座標から水平方向における代表値を算出し、各点の前記垂直方向の座標から垂直方向における代表値を算出し、更に、各点の前記奥行方向における座標から奥行方向における代表値を算出し、算出した各方向の代表値を、前記重心位置の座標とする、
ことを特徴とする歩行分析装置。
（付記３）
付記２に記載の歩行分析装置であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得部が、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出部が、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記歩行指標算出部が、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の奥行方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動速度を算出する、
ことを特徴とする歩行分析装置。
（付記４）
付記２に記載の歩行分析装置であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得部が、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出部が、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記歩行指標算出部が、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の水平方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動時の直進性を示す数値を算出する、
ことを特徴とする歩行分析装置。
（付記５）
付記２に記載の歩行分析装置であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得部が、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出部が、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記歩行指標算出部が、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の垂直方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の歩行時の接地タイミングを算出する、
ことを特徴とする歩行分析装置。
（付記６）
付記５に記載の歩行分析装置であって、
　前記歩行指標算出部が、前記設定間隔毎に取得された前記３次元点群データそれぞれから、最も地面に近い点を特定し、特定した点の水平方向における座標に基づいて、前記接地タイミングにおいて接地している足が右及び左のいずれであるかを判定する、
ことを特徴とする歩行分析装置。
（付記７）
　分析対象者の３次元点群データを取得する、データ取得ステップと、
　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する、重心位置算出ステップと、
　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出する、歩行指標算出ステップと、
を有する、ことを特徴とする歩行分析方法。
（付記８）
付記７に記載の歩行分析方法であって、
　前記３次元点群データが、被写体までの距離を画素毎に測定可能な撮像装置での撮影によって得られたデータであって、それを構成する点毎に、水平方向における座標と、垂直方向における座標と、前記距離に相当する奥行方向における座標とを有しており、
　前記重心位置算出ステップにおいて、各点の前記水平方向の座標から水平方向における代表値を算出し、各点の前記垂直方向の座標から垂直方向における代表値を算出し、更に、各点の前記奥行方向における座標から奥行方向における代表値を算出し、算出した各方向の代表値を、前記重心位置の座標とする、
ことを特徴とする歩行分析方法。
（付記９）
付記８に記載の歩行分析方法であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得ステップにおいて、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出ステップにおいて、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記歩行指標算出ステップにおいて、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の奥行方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動速度を算出する、
ことを特徴とする歩行分析方法。
（付記１０）
付記８に記載の歩行分析方法であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得ステップにおいて、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出ステップにおいて、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記歩行指標算出ステップにおいて、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の水平方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動時の直進性を示す数値を算出する、
ことを特徴とする歩行分析方法。
（付記１１）
付記８に記載の歩行分析方法であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得ステップにおいて、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出ステップにおいて、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記歩行指標算出ステップにおいて、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の垂直方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の歩行時の接地タイミングを算出する、
ことを特徴とする歩行分析方法。
（付記１２）
付記１１に記載の歩行分析方法であって、
　前記歩行指標算出ステップにおいて、前記設定間隔毎に取得された前記３次元点群データそれぞれから、最も地面に近い点を特定し、特定した点の水平方向における座標に基づいて、前記接地タイミングにおいて接地している足が右及び左のいずれであるかを判定する、ことを特徴とする歩行分析方法。
（付記１３）
コンピュータに、
　分析対象者の３次元点群データを取得する、データ取得ステップと、
　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する、重心位置算出ステップと、
　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出する、歩行指標算出ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１４）
付記１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記３次元点群データが、被写体までの距離を画素毎に測定可能な撮像装置での撮影によって得られたデータであって、それを構成する点毎に、水平方向における座標と、垂直方向における座標と、前記距離に相当する奥行方向における座標とを有しており、
　前記重心位置算出ステップにおいて、各点の前記水平方向の座標から水平方向における代表値を算出し、各点の前記垂直方向の座標から垂直方向における代表値を算出し、更に、各点の前記奥行方向における座標から奥行方向における代表値を算出し、算出した各方向の代表値を、前記重心位置の座標とする、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１５）
付記１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得ステップにおいて、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出ステップにおいて、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記重心位置算出ステップにおいて、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の奥行方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動速度を算出する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１６）
付記１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得ステップにおいて、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出ステップにおいて、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記歩行指標算出ステップにおいて、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の水平方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動時の直進性を示す数値を算出する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１７）
付記１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得ステップにおいて、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
　前記重心位置算出ステップにおいて、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
　前記歩行指標算出ステップにおいて、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の垂直方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の歩行時の接地タイミングを算出する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１８）
付記１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記歩行指標算出ステップにおいて、前記設定間隔毎に取得された前記３次元点群データそれぞれから、最も地面に近い点を特定し、特定した点の水平方向における座標に基づいて、前記接地タイミングにおいて接地している足が右及び左のいずれであるかを判定する、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願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。
　この出願は、２０１９年３月２８日に出願された日本出願特願２０１９－０６４７５２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　以上のように、本発明によれば、分析対象者にかかる負担を抑制しつつ、分析対象者の歩行を分析することができる。本発明は、歩行分析が求められる種々の分野に有用である。
　１０　歩行分析装置
　１１　データ取得部
　１２　重心位置算出部
　１３　歩行指標算出部
　２０　分析対象者
　３０　撮像装置
　１１０　コンピュータ
　１１１　ＣＰＵ
　１１２　メインメモリ
　１１３　記憶装置
　１１４　入力インターフェイス
　１１５　表示コントローラ
　１１６　データリーダ／ライタ
　１１７　通信インターフェイス
　１１８　入力機器
　１１９　ディスプレイ装置
　１２０　記録媒体
　１２１　バス

Claims (18)

  1. 　分析対象者の３次元点群データを取得する、データ取得手段と、
    　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出する、重心位置算出手段と、
    　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出する、歩行指標算出手段と、
    を備えている、ことを特徴とする歩行分析装置。
  2. 請求項１に記載の歩行分析装置であって、
    　前記３次元点群データが、被写体までの距離を画素毎に測定可能な撮像装置での撮影によって得られたデータであって、それを構成する点毎に、水平方向における座標と、垂直方向における座標と、前記距離に相当する奥行方向における座標とを有しており、
    　前記重心位置算出手段が、各点の前記水平方向の座標から水平方向における代表値を算出し、各点の前記垂直方向の座標から垂直方向における代表値を算出し、更に、各点の前記奥行方向における座標から奥行方向における代表値を算出し、算出した各方向の代表値を、前記重心位置の座標とする、
    ことを特徴とする歩行分析装置。
  3. 請求項２に記載の歩行分析装置であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得手段が、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　前記重心位置算出手段が、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記歩行指標算出手段が、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の奥行方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動速度を算出する、
    ことを特徴とする歩行分析装置。
  4. 請求項２に記載の歩行分析装置であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得手段が、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　前記重心位置算出手段が、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記歩行指標算出手段が、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の水平方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動時の直進性を示す数値を算出する、
    ことを特徴とする歩行分析装置。
  5. 請求項２に記載の歩行分析装置であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、前記データ取得手段が、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　前記重心位置算出手段が、取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記歩行指標算出手段が、前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の垂直方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の歩行時の接地タイミングを算出する、
    ことを特徴とする歩行分析装置。
  6. 請求項５に記載の歩行分析装置であって、
    　前記歩行指標算出手段が、前記設定間隔毎に取得された前記３次元点群データそれぞれから、最も地面に近い点を特定し、特定した点の水平方向における座標に基づいて、前記接地タイミングにおいて接地している足が右及び左のいずれであるかを判定する、
    ことを特徴とする歩行分析装置。
  7. 　分析対象者の３次元点群データを取得し、
    　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出し、
    　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出する、
    ことを特徴とする歩行分析方法。
  8. 請求項７に記載の歩行分析方法であって、
    　前記３次元点群データが、被写体までの距離を画素毎に測定可能な撮像装置での撮影によって得られたデータであって、それを構成する点毎に、水平方向における座標と、垂直方向における座標と、前記距離に相当する奥行方向における座標とを有しており、
    　各点の前記水平方向の座標から水平方向における代表値を算出し、各点の前記垂直方向の座標から垂直方向における代表値を算出し、更に、各点の前記奥行方向における座標から奥行方向における代表値を算出し、算出した各方向の代表値を、前記重心位置の座標とする、
    ことを特徴とする歩行分析方法。
  9. 請求項８に記載の歩行分析方法であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の奥行方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動速度を算出する、
    ことを特徴とする歩行分析方法。
  10. 請求項８に記載の歩行分析方法であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の水平方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動時の直進性を示す数値を算出する、
    ことを特徴とする歩行分析方法。
  11. 請求項８に記載の歩行分析方法であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の垂直方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の歩行時の接地タイミングを算出する、
    ことを特徴とする歩行分析方法。
  12. 請求項１１に記載の歩行分析方法であって、
    　前記設定間隔毎に取得された前記３次元点群データそれぞれから、最も地面に近い点を特定し、特定した点の水平方向における座標に基づいて、前記接地タイミングにおいて接地している足が右及び左のいずれであるかを判定する、ことを特徴とする歩行分析方法。
  13. コンピュータに、
    　分析対象者の３次元点群データを取得させ、
    　取得された前記３次元点群データを構成する各点の座標を用いて、前記分析対象者の前記３次元点群データ上の重心位置の座標を算出させ、
    　算出された前記重心位置を用いて、前記分析対象者の歩行指標を算出させる、
    命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  14. 請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記３次元点群データが、被写体までの距離を画素毎に測定可能な撮像装置での撮影によって得られたデータであって、それを構成する点毎に、水平方向における座標と、垂直方向における座標と、前記距離に相当する奥行方向における座標とを有しており、
    　各点の前記水平方向の座標から水平方向における代表値を算出し、各点の前記垂直方向の座標から垂直方向における代表値を算出し、更に、各点の前記奥行方向における座標から奥行方向における代表値を算出し、算出した各方向の代表値を、前記重心位置の座標とする、
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  15. 請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の奥行方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動速度を算出する、
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  16. 請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の水平方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の移動時の直進性を示す数値を算出する、
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  17. 請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記撮像装置による前記分析対象者を被写体とした撮影が、設定間隔をおいて行われている場合に、設定間隔毎の前記３次元点群データを取得し、
    　取得された前記３次元点群データそれぞれから、前記設定間隔毎に、前記重心位置の座標を算出し、
    　前記設定間隔毎に算出された前記重心位置の座標から、前記重心位置の垂直方向における座標の時系列変化を求め、求めた時系列変化から、前記歩行指標として、前記分析対象者の歩行時の接地タイミングを算出する、
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  18. 請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記設定間隔毎に取得された前記３次元点群データそれぞれから、最も地面に近い点を特定し、特定した点の水平方向における座標に基づいて、前記接地タイミングにおいて接地している足が右及び左のいずれであるかを判定する、
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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