WO2020195874A1 - 走法判別装置、走法判別方法及びプログラム - Google Patents

走法判別装置、走法判別方法及びプログラム Download PDF

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running method
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信儀 西坂
太 山本
勉 弘山
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カシオ計算機株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a running method discriminating device for discriminating a running method, a running method discriminating method, and a program.
  • data is received from an exercise monitor that measures the performance of the runner such as speed, pace, distance, etc. during running, and based on the received data, training information such as whether or not the user meets a specific training standard is included.
  • a training system that provides feedback to the user is disclosed (see, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-228568).
  • the present invention has been made in view of such a problem, and provides a running method discriminating device, a running method discriminating method, and a program capable of efficiently performing training for improving a user's running ability. With the goal.
  • the running method discriminating device of the present invention An acquisition method for acquiring exercise data when a user runs, Based on the exercise data acquired by the acquisition means, the determination means for determining the running method of the user and the determination means. It is characterized by having.
  • training can be efficiently performed for improving the running ability of the user.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a running method determination system 1 of the present embodiment.
  • the running method discrimination system 1 includes a running method discrimination device 10 and a measurement recording device 20.
  • the running method discriminating device 10 is a device that discriminates the running method of the user by using the motion data (for example, acceleration data in the three axial directions) of the user (measured person) acquired from the measurement recording device 20.
  • Examples of the running method discriminating device 10 include a smartphone, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a tablet PC, and the like.
  • the driving method determination device 10 will be described assuming that it is a smartphone.
  • the measurement recording device 20 is a device for measuring and recording the acceleration in the three axial directions when the user runs.
  • the measurement recording device 20 has, for example, an attached belt B as shown in FIG. 2, and the measurement recording device 20 is fixed at the position of the user's waist by the belt B.
  • the left-right direction is the X-axis
  • the front-back direction is the Y-axis
  • the up-down direction is the Z-axis.
  • the left-hand direction is positive and the right-hand direction is negative.
  • the Y-axis the opposite direction of travel is positive and the direction of travel is negative.
  • the Z axis the upward direction is positive and the downward direction is negative.
  • the measurement recording device 20 may have a clip instead of the belt B, and the measurement recording device 20 may be fixed at the position of the user's waist by sandwiching the user's running wear with the clip.
  • FIG. 3A is a block diagram showing a functional configuration of the running method discriminating device 10.
  • the running method determination device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, an operation unit 12, a RAM (Random Access Memory) 13, a display unit 14, a storage unit 15, and a communication unit 16. To. Each part of the traveling method discriminating device 10 is connected via a bus 17.
  • CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • the CPU (acquisition means, discrimination means, derivation means) 11 controls each part of the running method discrimination device 10.
  • the CPU 11 reads a designated program among the system programs and application programs stored in the storage unit 15 and expands them in the RAM 13, and executes various processes in cooperation with the program.
  • the operation unit 12 is provided with, for example, a touch panel, receives a touch input from a user, and outputs the operation information to the CPU 11.
  • the touch panel is formed integrally with the display unit 14, and the XY coordinates of the contact position on the display unit 14 by the user can be set by various methods such as a capacitance method, a resistance film method, and an ultrasonic surface acoustic wave method. To detect. Then, the touch panel outputs a position signal related to the XY coordinates of the contact position to the CPU 11.
  • the RAM 13 is a volatile memory and forms a work area for temporarily storing various data and programs.
  • the display unit 14 is composed of an LCD (Liquid Crystal Display), an EL (Electro Luminescence) display, and the like, and performs various displays according to the display information instructed by the CPU 11.
  • LCD Liquid Crystal Display
  • EL Electro Luminescence
  • the storage unit 15 (storage means) is composed of, for example, a flash memory, an EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), an HDD (Hard Disk Drive), or the like.
  • the storage unit 15 stores system programs and application programs executed by the CPU 11, data necessary for executing these programs, and the like. Further, the storage unit 15 stores the running method and the motion analysis data (see FIG. 4) determined by executing the running method discrimination process (see FIG. 5) described later.
  • the communication unit 16 receives the exercise data when the running training is performed from the measurement recording device 20, or receives the determined running method and the exercise analysis data stored in the storage unit 15 in the running method. It transmits data to an external device other than the discrimination device 10 and the measurement recording device 20, and is, for example, a communication unit that employs a wireless standard such as Bluetooth (registered trademark) or a wired communication unit such as a USB terminal. ..
  • FIG. 3B is a block diagram showing a functional configuration of the measurement recording device 20.
  • the measurement recording device 20 includes a CPU 21, an operation unit 22, a RAM 23, a sensor unit 24, a display unit 25, a storage unit 26, and a communication unit 27. .. Each part of the measurement recording device 20 is connected via a bus 28.
  • the CPU 21 controls each part of the measurement recording device 20.
  • the CPU 21 reads a designated program among the system programs and application programs stored in the storage unit 26, expands the program into the RAM 23, and executes various processes in cooperation with the program.
  • the operation unit 22 includes a power button (not shown) for switching the power ON / OFF, a start / stop button (not shown) for instructing start / stop of data acquisition, and the like. Based on this, the CPU 21 controls each part.
  • the RAM 23 is a volatile memory and forms a work area for temporarily storing various data and programs.
  • the sensor unit 24 includes a motion sensor capable of detecting the movement of the measurement recording device 20 such as a 3-axis acceleration sensor, a gyro sensor, and a geomagnetic sensor, a GPS receiver capable of acquiring the position information of the measurement recording device 20, and the like for measurement. The result is output to the CPU 21.
  • a motion sensor capable of detecting the movement of the measurement recording device 20 such as a 3-axis acceleration sensor, a gyro sensor, and a geomagnetic sensor
  • a GPS receiver capable of acquiring the position information of the measurement recording device 20, and the like for measurement. The result is output to the CPU 21.
  • the display unit 25 is composed of a plurality of LED lamps and is a display unit capable of displaying a data transmission status (for example, whether or not data is being transmitted), an ON / OFF status of a GPS receiver, and the like.
  • the storage unit 26 is composed of a flash memory, EEPROM, or the like.
  • the storage unit 26 stores system programs and application programs executed by the CPU 21, data necessary for executing these programs, and the like.
  • the storage unit 26 stores motion data (for example, acceleration data in the three axial directions) when running is performed. It is assumed that the acceleration data in the three-axis direction is sampled at a predetermined sampling period (for example, 200 Hz).
  • the communication unit 27 transmits exercise data when running is performed to the running method determination device 10 based on control by the CPU 21, and for example, a communication unit that employs a wireless standard such as Bluetooth (registered trademark) or a communication unit 27. , A wired communication unit such as a USB terminal.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of motion analysis data used when discriminating the running method.
  • FIG. 5 is a diagram showing each step when determining the running method.
  • FIG. 6 is a list showing each of the discriminated running methods.
  • 7A to 7E are diagrams for explaining the characteristics of each discriminated running method.
  • This motion analysis data is data derived by the running method discriminating device 10 based on the motion data (acceleration data in the three-axis directions) acquired from the measurement recording device 20.
  • the motion analysis data shown in FIG. 4 shows the motion analysis data at a certain point when running was performed. That is, when the measurement recording device 20 continues to collect exercise data from the start to the end of running, the running method determination device 10 ends after starting the running based on the exercise data. It is possible to derive motion analysis data at all points up to, and thereby it is possible to determine the running method at each point.
  • the motion analysis data has the elapsed time on the horizontal axis, and the acceleration vector (vertical direction) and the Y axis (see FIG. 2) on the Z axis (see FIG. 2) and the Y axis (see FIG. 2) with the time at each sampling point as the origin. ) Is the combined vector with the acceleration vector (horizontal direction). That is, it shows the change of the composite vector for each elapsed time, the length of the line segment indicating the composite vector (the value of the acceleration of the composite vector) indicates the magnitude of the acceleration, and the slope of the line segment indicating the composite vector (composite).
  • the vector angle is tilted in the direction in which the elapsed time goes backward from the sampling point time, it indicates that the acceleration is acting as a brake against running, and the slope of the line segment indicating the composite vector (vector angle).
  • the (angle of the composite vector) is tilted in the direction in which the elapsed time advances with the time of the sampling point as the origin, it indicates that the acceleration acts as a propulsive force for running.
  • the angle of the composite vector is a moving diameter (half straight line) extending to the left on the horizontal axis with the time of the sampling point of the corresponding composite vector as the origin, and is rotated clockwise until it overlaps with the composite vector. It refers to the angle (rotation angle) when it is pressed.
  • the time for one running cycle (the period from when one foot (for example, the left foot) touches the ground until the next foot touches the ground) is converted into 400 points. (Normalized), the timing of the start of the traveling cycle is set to the sampling point "0", and the timing of the end of the traveling cycle is set to the sampling point "399".
  • the running cycle with one foot (for example, the left foot) of the above-mentioned motion analysis data is divided into two stages, a section where the brake is applied and a section where the propulsive force is exerted, and the specific timing of each stage is specified. It is performed based on the acceleration value of the composite vector described above and / or the angle of the composite vector in.
  • the running method discriminating device 10 first determines A (for example, 2) in a section where one foot (for example, the left foot) of the above-mentioned motion analysis data is braked in a running cycle as the first judgment. ) Whether the acceleration value of the first composite vector is less than the first threshold (for example, 13 m / s2), greater than or equal to the first threshold, less than the second threshold (for example, 17 m / s2), or second. Determine if it is greater than or equal to the threshold.
  • the second composite vector refers to the composite vector at the sampling point “1” in FIG.
  • this first determination it is based on the acceleration value of the composite vector at the timing when the A (for example, 2) th composite vector of the section to be braked in a certain running cycle of one foot (for example, the left foot) is calculated.
  • the running method is determined.
  • the running method discriminating device 10 determines the B (for example, 5th) synthetic vector in the section where one foot (for example, the left foot) of the above-mentioned motion analysis data is braked in the running cycle. It is determined whether the value of the angle is less than the third threshold value (for example, 45 degrees) or greater than or equal to the third threshold value.
  • the fifth composite vector refers to the composite vector at the sampling point “4” in FIG.
  • the running method discriminating device 10 determines the acceleration of the B (for example, 5th) synthetic vector in the section where one foot (for example, the left foot) of the above-mentioned motion analysis data is braked in the running cycle. It is determined whether the value of is less than the fourth threshold value (for example, 30 m / s2) or greater than or equal to the fourth threshold value. In the above second to third determinations, the acceleration of the composite vector at the timing when the B (for example, 5) th composite vector of the section to be braked in a certain running cycle of one foot (for example, the left foot) is calculated. The running method is determined based on the value of and the angle of the composite vector.
  • the value of the angle of the composite vector of the maximum brake in the section where one foot (for example, the left foot) of the above-mentioned motion analysis data is braked in the traveling cycle is the first. It is determined whether the value is less than the 5th threshold value (for example, 60 degrees) or greater than or equal to the 5th threshold value.
  • the composite vector of the maximum brake refers to the composite vector in which the magnitude of acceleration is maximum among the composite vectors acting as a brake.
  • the running method is determined.
  • the value of the angle of the composite vector of the maximum propulsion acceleration in the section in which the propulsive force of one foot (for example, the left foot) of the above-mentioned motion analysis data is exerted is the sixth value. It is determined whether it is below the threshold value (for example, 100 degrees), above the sixth threshold value, below the seventh threshold value (for example, 110 degrees), or above the seventh threshold value.
  • the composite vector of the maximum propulsion acceleration refers to the composite vector in which the magnitude of the acceleration is maximum among the composite vectors acting as the propulsive force.
  • the angle of the composite vector at the timing at which the magnitude of the composite vector in the section in which one foot (for example, the left foot) exerts the propulsive force of the traveling cycle is maximized is calculated. Based on this, the running method is determined.
  • the running method discriminating device 10 determines one pattern from the three patterns in the first determination, and two patterns in each of the second determination, the third determination, and the fourth determination.
  • the running method is as follows: inverted L type / wide V type / gradual increase type / uniform V type / trapezoidal type 5
  • One brake section type is discriminated from among the types of brake section types, and detailed classification (reverse L1 to 18 for reverse L type, wide V1 to 27 for wide V type, and gradual increase 1 for gradual increase type). It is possible to discriminate one detailed classification from (9, uniform V1 to 9 for uniform V type, trapezoid 1 to 9 for trapezoidal type).
  • the inverted L type is a running method characterized in that the shape formed by the combined vector AccA of the maximum propulsion acceleration and the combined vector AccB of the maximum brake forms an inverted L type.
  • This inverted L-shaped running method is classified into a heel strike running method that lands from the heel.
  • the wide V-type is a running method characterized in that the composite vector AccA of the maximum propulsion acceleration and the composite vector AccB of the maximum brake form a V-shape that is widely spread to the left and right.
  • This wide V-type running method is classified into a midfoot running method in which the feet land in a horizontal state.
  • the uniform V type is a running method characterized in that, as shown in FIG. 7C, the combined vector AccA of the maximum propulsion acceleration and the combined vector AccBB of the maximum brake form a V type spread evenly on the left and right sides.
  • This uniform V-type running method is classified into a midfoot running method as in the wide V-type running method, but as a detailed classification, it may be classified into a midfoot running method closer to the forefoot.
  • the gradual increase type is a running method characterized in that the silhouette of each composite vector rises to the right.
  • This gradual increase type running method is classified into a forefoot running method that lands from the toes.
  • the trapezoidal type is a running method characterized in that the silhouette of each composite vector is trapezoidal as shown in FIG. 7E.
  • This trapezoidal running method is classified into a forefoot running method as in the gradual increase type running method, but as a detailed classification, it may be classified into a forefoot running method in which the knee joint is greatly flexed.
  • the running method discriminating device 10 displays the result of the above-mentioned discrimination (for example, brake section type and detailed classification) and / or running method classification (heel strike running method / midfoot running method / forefoot running method) on the display unit 14. indicate.
  • the running method discriminating device 10 displays the result of the above-mentioned discrimination (for example, brake section type and detailed classification) and the running method classification (heel strike running method / midfoot running method / forefoot running method) on the display unit 14.
  • the motion analysis data in which the composite vector shown in FIG. 4 is drawn may be displayed together so that the user can visually understand the type of his / her running.
  • the movement analysis data of the first-class runner is stored in the running method discriminating device 10, and the movement analysis data of the first-class runner of the same running type as oneself is displayed together with the movement analysis data of oneself, which is ideal for one's running. It may be possible to visually understand the comparison of various runs.
  • the running method discriminating device 10 further determines the running method based on the discrimination result (for example, brake section type and detailed classification) and the running method classification (heel strike running method / midfoot running method / forefoot running method). You may offer advice and reinforcement exercises to guide you to the right ones, or you may offer the risk of injury.
  • the running method determination device 10 acquires exercise data when the user runs, and determines the user's running method based on the exercise data. Specifically, the running method discriminating device 10 calculates a composite vector which is the sum of the acceleration vectors in the three-axis directions based on the acceleration data (motion data) in the three-axis directions acquired from the measurement recording device 20. , It means that the user's running method is determined based on the calculated composite vector. Therefore, according to the running method discriminating device 10, the running method of the user can be objectively discriminated, so that the discriminated running method can be easily understood by the user, and the running method can be efficiently modified. Can be made to. As a result, it is possible to efficiently perform training for improving the running ability of the user.
  • the running method discriminating device 10 calculates a composite vector for each predetermined time, divides the calculated plurality of composite vectors into a plurality of stages in the time direction, and discriminates the user's running style based on the judgment criteria for each stage. Therefore, it is possible to more objectively determine the user's running method. Therefore, according to the running method discriminating device 10, the discriminated running method can be easily understood by the user, and the running method can be corrected more efficiently. As a result, training can be performed more efficiently in order to improve the running ability of the user.
  • the running method discriminating device 10 discriminates the running method of the user based on the above-mentioned exercise data for each running cycle indicating the period from when one foot touches down to when the other foot touches down next. Therefore, it is possible to objectively and in detail determine the user's running method.
  • the running method discriminating device 10 determines from which part of the sole of the foot the foot touches as the user's running method.
  • the running method discriminating device 10 includes a heel strike running method that lands from the heel when the user's sole touches the ground, a midfoot running method that lands with the sole horizontal, and a fore that lands from the toes. It means that one of the foot running methods is determined as the user's running method. Therefore, according to the driving method determination device 10, the landing type of the user can be objectively determined, so that the determined landing type can be easily understood by the user and the landing type can be efficiently corrected. be able to. As a result, it is possible to efficiently perform training for improving the running ability of the user.
  • the running cycle with one foot (for example, the left foot) of the motion analysis data is divided into two stages, a section where the brake is applied and a section where the propulsive force is exerted. It may be divided into a plurality of stages such as a raised section and a section during the flight period.
  • the timing for determining the running method the timing when the composite vector of the specific spine is calculated, the timing when the composite vector of the maximum brake is calculated, and the timing when the composite vector of the maximum propulsion acceleration is calculated are set.
  • the timing of touchdown, the timing of takeoff, the timing when the upper body sinks to the maximum amount, the timing when the acceleration vector reverses in the axial direction, the rotation of the waist Timing such as the timing at which the angle is maximized, the timing at which the rotational angular velocity of the waist is minimized, and the like may be adopted.
  • not only one foot for example, the left foot
  • the left and right feet may be discriminated against each other.
  • the running method discriminating device 10 uses the user's motion data acquired from the measurement recording device 20 to discriminate the running method of the user, but the running method discriminating device 10 measures the data. Having the same function as the recording device 20, the running method determination device 10 itself measures the user's exercise data, and the measured exercise data is used to determine the running method when the user runs. It may be determined.
  • the case where the measurement recording device 20 continues to collect the acceleration data (motion data) in the three axial directions from the start to the end of the running is illustrated, but for example, based on the user operation in advance.
  • Acceleration data in the three axial directions may be collected for at least one running cycle.
  • the running method discriminating device 10 may derive the motion analysis data at each of the above-mentioned specific points, and discriminate the running method at the specific points based on the motion analysis data.
  • the running method discriminating device 10 displays the discriminating result of the running method on the display unit 14.
  • the discriminating result of the running method is displayed as a graph of motion analysis data (see FIG. 4). It may be displayed on the display unit 14 together with. Further, in such a case, the composite vector of the graph of the motion analysis data may be thinned out and displayed (for example, only the composite vector of even sampling points may be displayed).
  • the running method discriminating device 10 is provided with the display unit 14, and the display unit 14 is made to display the discriminating result of the running method and the graph of the motion analysis data, but it is stored in the running method discriminating device 10.
  • the discriminated running method and motion analysis data are transmitted by the communication unit 16 to an external device different from the running method discriminating device 10 and the measurement recording device 20, and the discriminating result and the motion analysis of the running method are performed by this external device.
  • a graph of the data may be displayed.

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Abstract

走法判別装置１０は、ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得し、当該運動データに基づいて、ユーザーの走法を判別する。具体的には、走法判別装置１０は、測定記録装置２０から取得された３軸方向の加速度データに基づいて、当該３軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出した合成ベクトルに基づいて、ユーザーの走法を判別する。

Description

走法判別装置、走法判別方法及びプログラム 関連する出願の参照
　本願は、２０１９年　３月２５日に出願された日本国特許出願第２０１９－０５５９１１号を基礎出願とする優先権を主張するものであり、当該基礎出願の内容は全て本願に取り込まれる。
　本発明は、ランニングの走法を判別する走法判別装置、走法判別方法及びプログラムに関する。
　従来、ランニング時における、走者の速度、ペース、距離等のパフォーマンスを測定する運動モニタからデータを受信し、受信したデータに基づき、ユーザーが特定のトレーニング基準を満たしているか否かといったトレーニング情報を含むフィードバックを当該ユーザーに提供するトレーニングシステムが開示されている（例えば、特開２０１２－２２８５６８号公報参照）。
　一般的に、ユーザーのランニング能力向上のためには、ユーザーの走りの特性に合った、効率的なトレーニングを行う必要がある。
　しかしながら、上記特開２０１２－２２８５６８号公報に開示されているトレーニングシステムが提供するフィードバックだけでは、ランニング能力向上に向けて効率的にトレーニングを行うための情報として不充分であった。
　本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、ユーザーのランニング能力向上に向けて、効率的にトレーニングを行うことができる走法判別装置、走法判別方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明の走法判別装置は、
　ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段と、
　前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する判別手段と、
　を備えることを特徴とする。
　本発明によれば、ユーザーのランニング能力向上に向けて、効率的にトレーニングを行うことができる。
本発明の実施の形態の走法判別システムを示すブロック図である。 測定記録装置をユーザーが装着した状態を示す説明図である。 走法判別装置の機能構成を示すブロック図である。 測定記録装置の機能構成を示すブロック図である。 走法を判別する際に用いられる運動解析データの一例を示す図である。 走法を判別する際の各工程を示す図である。 判別された走法のそれぞれを示す一覧表である。 判別された走法の特徴を説明するための図である。 判別された走法の特徴を説明するための図である。 判別された走法の特徴を説明するための図である。 判別された走法の特徴を説明するための図である。 判別された走法の特徴を説明するための図である。
発明の詳細な説明
　以下、添付図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。
≪走法判別システム≫
　図１及び図２を参照して、本実施の形態の構成を説明する。まず、図１を参照して、本実施の形態の走法判別システム１を説明する。
　図１は、本実施の形態の走法判別システム１を示すブロック図である。
　図１に示すように、走法判別システム１は、走法判別装置１０と、測定記録装置２０と、を備えて構成される。
　走法判別装置１０は、測定記録装置２０から取得したユーザー（被測定者）の運動データ（例えば、３軸方向の加速度データ）を利用して、当該ユーザーの走法を判別する装置である。
　走法判別装置１０としては、例えば、スマートフォンや、ノートＰＣ（Personal Computer）、デスクトップＰＣ、タブレットＰＣ等が挙げられる。以下では、走法判別装置１０がスマートフォンであるものとして説明を行う。
　測定記録装置２０は、ユーザーがランニングを行ったときの３軸方向の加速度を測定し記録するための装置である。測定記録装置２０は、例えば、図２に示すように、付属のベルトＢを有しており、ベルトＢによって、ユーザーの腰の位置で測定記録装置２０が固定されるようになっている。ここで、左右方向をＸ軸とし、前後方向をＹ軸とし、上下方向をＺ軸とする。Ｘ軸においては左手方向を正、右手方向を負とする。Ｙ軸においては進行方向逆向きを正とし、進行方向を負とする。Ｚ軸においては上方向を正、下方向を負とする。
　なお、測定記録装置２０は、ベルトＢの代わりにクリップを有し、当該クリップによって、ユーザーのランニングウェアを挟むことによって、測定記録装置２０をユーザーの腰の位置で固定するようにしてもよい。
≪走法判別装置≫
　次に、図３Ａを参照して、走法判別装置１０の機能構成を説明する。図３Ａは、走法判別装置１０の機能構成を示すブロック図である。
　走法判別装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、操作部１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、表示部１４と、記憶部１５と、通信部１６と、を備えて構成される。走法判別装置１０の各部は、バス１７を介して接続されている。
　ＣＰＵ（取得手段、判別手段、導出手段）１１は、走法判別装置１０の各部を制御する。ＣＰＵ１１は、記憶部１５に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ１３に展開し、当該プログラムとの協働で各種処理を実行する。
　操作部１２は、例えば、タッチパネルを備え、ユーザーからのタッチ入力を受け付け、その操作情報をＣＰＵ１１に出力する。
　タッチパネルは、表示部１４と一体となって形成され、例えば、静電容量方式、抵抗膜方式、超音波表面弾性波方式等の各種方式により、ユーザーによる表示部１４上の接触位置のＸＹ座標を検出する。そして、タッチパネルは、接触位置のＸＹ座標に係る位置信号をＣＰＵ１１に出力する。
　ＲＡＭ１３は、揮発性のメモリであり、各種のデータやプログラムを一時的に格納するワークエリアを形成する。
　表示部１４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等で構成され、ＣＰＵ１１から指示された表示情報に従い各種表示を行う。
　記憶部１５（記憶手段）は、例えば、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などにより構成される。記憶部１５には、ＣＰＵ１１で実行されるシステムプログラムやアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。また、記憶部１５には、後述する走法判別処理（図５参照）の実行により判別された走法や運動解析データ（図４参照）が記憶されるようになっている。
　通信部１６（送信手段）は、ランニングのトレーニングが行われた際の運動データを測定記録装置２０から受信、又は記憶部１５に記憶されている判別された走法や運動解析データを当該走法判別装置１０や測定記録装置２０とは別の外部装置へ送信するものであり、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線規格を採用した通信部や、ＵＳＢ端子などの有線式の通信部である。
≪測定記録装置≫
　次いで、図３Ｂを参照して、測定記録装置２０の内部の機能構成を説明する。図３Ｂは、測定記録装置２０の機能構成を示すブロック図である。
　図３Ｂに示すように、測定記録装置２０は、ＣＰＵ２１と、操作部２２と、ＲＡＭ２３と、センサ部２４と、表示部２５と、記憶部２６と、通信部２７と、を備えて構成される。測定記録装置２０の各部は、バス２８を介して接続されている。
　ＣＰＵ２１は、測定記録装置２０の各部を制御する。ＣＰＵ２１は、記憶部２６に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ２３に展開し、当該プログラムとの協働で各種処理を実行する。
　操作部２２は、電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替える電源ボタン（図示省略）、データ取得の開始／停止を指示する開始／停止ボタン（図示省略）等を備えており、この操作部２２からの指示に基づいてＣＰＵ２１は各部を制御するようになっている。
　ＲＡＭ２３は、揮発性のメモリであり、各種のデータやプログラムを一時的に格納するワークエリアを形成する。
　センサ部２４は、３軸加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ等の測定記録装置２０の動きを検出可能なモーションセンサや、測定記録装置２０の位置情報を取得可能なＧＰＳ受信機などを備え、測定結果をＣＰＵ２１に出力する。
　表示部２５は、複数のＬＥＤランプにより構成され、データの送信状態（例えば、データを送信中であるか否か）や、ＧＰＳ受信機のＯＮ／ＯＦＦ状態等を表示可能な表示部である。
　記憶部２６は、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ等により構成される。記憶部２６には、ＣＰＵ２１で実行されるシステムプログラムやアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。また、記憶部２６には、ランニングが行われた際の運動データ（例えば、３軸方向の加速度データ）が記憶されるようになっている。なお、３軸方向の加速度データは、所定のサンプリング周期（例えば、２００Ｈｚ）でサンプリングされているものとする。
　通信部２７は、ランニングが行われた際の運動データをＣＰＵ２１による制御に基づいて走法判別装置１０に送信するものであり、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線規格を採用した通信部や、ＵＳＢ端子などの有線式の通信部である。
≪走法判別処理≫
　次に、図４～図７を参照して、走法判別装置１０で実行される走法の判別処理について説明する。図４は、走法を判別する際に用いられる運動解析データの一例を示す図である。図５は、走法を判別する際の各工程を示す図である。図６は、判別された走法のそれぞれを示す一覧表である。図７Ａ～図７Ｅは、判別された各走法の特徴を説明するための図である。
　まず、図４を参照して、走法を判別する際に用いられる運動解析データについて説明する。この運動解析データは、測定記録装置２０から取得した運動データ（３軸方向の加速度データ）に基づいて、走法判別装置１０によって導出されるデータである。
　なお、図４に示す運動解析データは、ランニングが行われた際のある地点における運動解析データを示している。つまり、ランニングを開始してから終了するまでの間、測定記録装置２０により運動データを取り続けた場合には、当該運動データに基づいて、走法判別装置１０は、ランニングを開始してから終了するまでの間のあらゆる地点における運動解析データを導出することができ、これにより当該あらゆる地点における走法をそれぞれ判別することができるようになっている。
　図４に示すように、運動解析データは、横軸に経過時間をとり、各サンプリングポイントの時間を原点に、Ｚ軸（図２参照）の加速度ベクトル（縦方向）とＹ軸（図２参照）の加速度ベクトル（横方向）との合成ベクトルを描いたデータとなっている。すなわち、経過時間毎の合成ベクトルの変化を示しており、合成ベクトルを示す線分の長さ（合成ベクトルの加速度の値）が加速度の大きさを示し、合成ベクトルを示す線分の傾き（合成ベクトルの角度）がサンプリングポイントの時間を原点に経過時間が逆行する方向に傾いている場合は当該加速度が走りに対してブレーキとして作用していることを示し、合成ベクトルを示す線分の傾き（合成ベクトルの角度）がサンプリングポイントの時間を原点に経過時間が進行する方向に傾いている場合は当該加速度が走りに対して推進力として作用していることを示している。なお、合成ベクトルの角度とは、対応する合成ベクトルのサンプリングポイントの時間を原点に横軸上を左方に延びる動径（半直線）を、時計回りに当該合成ベクトルと重なるところまで回動させたときの角度（回動角度）を指す。ここで、横軸の経過時間については、走行周期（一方の足（例えば、左足）が接地してから次に当該一方の足が接地するまでの期間）１周期分の時間を４００ポイントに変換（正規化）しており、走行周期の始まりのタイミングをサンプリングポイント「０」とし、当該走行周期の終わりのタイミングをサンプリングポイント「３９９」としている。
　本願における走法判別は、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期を、ブレーキを受ける区間と推進力を発揮する区間の２つのステージに分け、各ステージの特定タイミングにおける上述した合成ベクトルの加速度の値及び又は合成ベクトルの角度に基づいて行われる。
　次に、図５を参照して、本願における走法判別処理を詳細に説明する。
　図５に示すように、走法判別装置１０は、まず、第１判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間におけるＡ（例えば、２）本目の合成ベクトルの加速度の値が第１閾値（例えば、１３m/s2）未満であるか、第１閾値以上であるか、第２閾値（例えば、１７m/s2）未満であるか、第２閾値以上であるか、を判定する。ここで、例えば、２本目の合成ベクトルとは、図４において、サンプリングポイント「１」の合成ベクトルを指す。この第１判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間のＡ（例えば、２）本目の合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの加速度の値に基づいて走法判別が行われる。
　続けて、走法判別装置１０は、第２判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間におけるＢ（例えば、５）本目の合成ベクトルの角度の値が第３閾値（例えば、４５度）未満であるか、第３閾値以上であるかを判定する。ここで、例えば、５本目の合成ベクトルとは、図４において、サンプリングポイント「４」の合成ベクトルを指す。
　更に、走法判別装置１０は、第３判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間におけるＢ（例えば、５）本目の合成ベクトルの加速度の値が第４閾値（例えば、３０m/s2）未満であるか、第４閾値以上であるかを判定する。以上の第２～第３判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間のＢ（例えば、５）本目の合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの加速度の値及び合成ベクトルの角度に基づいて走法判別が行われる。
　続けて、走法判別装置１０は、第４判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間における最大ブレーキの合成ベクトルの角度の値が第５閾値（例えば、６０度）未満であるか、第５閾値以上であるかを判定する。ここで、最大ブレーキの合成ベクトルとは、ブレーキとして作用している合成ベクトルのうち、加速度の大きさが最大となる合成ベクトルを指す。この第４判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期のブレーキを受ける区間の合成ベクトルの大きさが最大となる合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの角度に基づいて走法判別が行われる。
　続けて、走法判別装置１０は、第５判定として、上述の運動解析データの一方の足（例えば、左足）の推進力を発揮する区間における最大推進加速度の合成ベクトルの角度の値が第６閾値（例えば、１００度）未満であるか、第６閾値以上であるか、第７閾値（例えば、１１０度）未満であるか、第７閾値以上であるか、を判定する。ここで、最大推進加速度の合成ベクトルとは、推進力として作用している合成ベクトルのうち、加速度の大きさが最大となる合成ベクトルを指す。
　この第５判定においては、一方の足（例えば、左足）のある走行周期の推進力を発揮する区間の合成ベクトルの大きさが最大となる合成ベクトルが算出されたタイミングにおける、合成ベクトルの角度に基づいて走法判別が行われる。
　この結果、図６に示すように、走法判別装置１０は、第１判定で３通りのパターンから一のパターンを判定し、第２判定、第３判定及び第４判定の各々で２通りのパターンから一のパターンを判定し、第５判定で３通りのパターンから一のパターンを判定することにより、走法として、逆Ｌ型／ワイドＶ型／漸増型／均等Ｖ型／台形型の５種類のブレーキ区間タイプのうちから一のブレーキ区間タイプを判別するとともに、詳細分類（逆Ｌ型であれば逆Ｌ１～１８、ワイドＶ型であればワイドＶ１～２７、漸増型であれば漸増１～９、均等Ｖ型であれば均等Ｖ１～９、台形型であれば台形１～９の計７２パターン）のうちから一の詳細分類を判別することが可能となっている。
　ここで、逆Ｌ型とは、図７Ａに示すように、最大推進加速度の合成ベクトルＡｃｃＡと最大ブレーキの合成ベクトルＡｃｃＢとによる形状が逆Ｌ型をなすことを特徴とする走法である。この逆Ｌ型の走法は、踵から着地するヒールストライク走法に区分される。
　ワイドＶ型とは、図７Ｂに示すように、最大推進加速度の合成ベクトルＡｃｃＡと最大ブレーキの合成ベクトルＡｃｃＢとが左右に大きく広がったＶ型をなすことを特徴とする走法である。このワイドＶ型の走法は、足が水平な状態で着地するミッドフット走法に区分される。
　また、均等Ｖ型とは、図７Ｃに示すように、最大推進加速度の合成ベクトルＡｃｃＡと最大ブレーキの合成ベクトルＡｃｃＢとが左右均等に広がったＶ型をなすことを特徴とする走法である。この均等Ｖ型の走法は、ワイドＶ型の走法と同様に、ミッドフット走法に区分されるが、詳細な区分分けとして、フォアフット寄りのミッドフッド走法に区分してもよい。
　漸増型とは、図７Ｄに示すように、各合成ベクトルによるシルエットが右肩上がりとなっていることを特徴とする走法である。この漸増型の走法は、つま先から着地するフォアフット走法に区分される。
　また、台形型とは、図７Ｅに示すように、各合成ベクトルによるシルエットが台形となっていることを特徴とする走法である。この台形型の走法は、漸増型の走法と同様に、フォアフット走法に区分されるが、詳細な区分分けとして、膝関節の屈曲が大きいフォアフット走法に区分してもよい。
　そして、走法判別装置１０は、上述の判別の結果（例えば、ブレーキ区間タイプや詳細分類）及び又は走法分類（ヒールストライク走法／ミッドフット走法／フォアフット走法）を表示部１４に表示する。
　また、走法判別装置１０は、上述の判別の結果（例えば、ブレーキ区間タイプや詳細分類）や走法分類（ヒールストライク走法／ミッドフット走法／フォアフット走法）を表示部１４に表示する際、図４に示した合成ベクトルを描いた運動解析データを一緒に表示し、ユーザーに自分の走りのタイプを視覚的に理解させるようにしてもよい。
　また、走法判別装置１０に一流ランナーの運動解析データを記憶しておき、自分の運動解析データと共に、自分と同じ走りのタイプの一流ランナーの運動解析データも表示し、自分の走りと理想的な走りの比較を視覚的に理解できるようにしてもよい。
　さらに、走法判別装置１０は、判別の結果（例えば、ブレーキ区間タイプや詳細分類）や走法分類（ヒールストライク走法／ミッドフット走法／フォアフット走法）に基づいて、走法をより適切なものへ導くためのアドバイスや補強運動を提示したり、怪我のリスクを提示したり、してもよい。
　以上のように、本実施形態によれば、走法判別装置１０は、ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得し、当該運動データに基づいて、ユーザーの走法を判別したこととなる。具体的には、走法判別装置１０は、測定記録装置２０から取得された３軸方向の加速度データ（運動データ）に基づいて、当該３軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出した合成ベクトルに基づいて、ユーザーの走法を判別したこととなる。したがって、走法判別装置１０によれば、ユーザーの走法を客観的に判別することができるので、判別された走法をユーザーに理解させ易くすることができるとともに、当該走法を効率よく修正させることができる。この結果、ユーザーのランニング能力向上に向けて、効率的にトレーニングを行うことができる。
　また、走法判別装置１０は、所定時間毎の合成ベクトルを算出し、算出した複数の合成ベクトルを時間方向に対して複数のステージに分け、ステージ毎の判断基準により、ユーザーの走法を判別するので、ユーザーの走法をより客観的に判別することができる。したがって、走法判別装置１０によれば、判別された走法をユーザーにより理解させ易くすることができるとともに、当該走法をより効率よく修正させることができる。この結果、ユーザーのランニング能力向上に向けて、より効率的にトレーニングを行うことができる。
　また、走法判別装置１０は、一方の足が接地してから当該一方の足が次に接地するまでの期間を示す走行周期毎に、上述の運動データに基づいて、ユーザーの走法を判別するので、ユーザーの走法を客観的且つ詳細に判別することができる。
　また、走法判別装置１０は、ユーザーの足裏が接地する際に、足裏のどの部位から接地するかを、ユーザーの走法として判別したこととなる。具体的には、走法判別装置１０は、ユーザーの足裏が接地する際に、踵から着地するヒールストライク走法、足裏が水平な状態で着地するミッドフット走法、つま先から着地するフォアフット走法、のいずれかを、ユーザーの走法として判別したこととなる。したがって、走法判別装置１０によれば、ユーザーの着地タイプを客観的に判別することができるので、判別された着地タイプをユーザーに理解させ易くすることができるとともに、着地タイプを効率よく修正させることができる。この結果、ユーザーのランニング能力向上に向けて、効率的にトレーニングを行うことができる。
　なお、以上本発明の実施形態について説明したが、本発明は、かかる実施形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で、種々変形が可能であることは言うまでもない。
　例えば、上記実施形態では、運動解析データの一方の足（例えば、左足）のある走行周期を、ブレーキを受ける区間と推進力を発揮する区間の２つのステージに分けたが、更に、足の蹴り上げの区間、滞空期における区間、等の複数のステージに分けてもよい。
　また、上記実施形態では、走法判別を行うタイミングとして、特定本目の合成ベクトルが算出されたタイミング、最大ブレーキの合成ベクトルが算出されたタイミング、最大推進加速度の合成ベクトルが算出されたタイミング、を採用したが、これらに代えて又はこれらに加えて、接地のタイミング、離地のタイミング、上体の沈み込みが最大量になるタイミング、加速度ベクトルが軸方向に対して反転するタイミング、腰の回転角度が最大となるタイミング、腰の回転角速度が最小となるタイミング、等のタイミングを採用してもよい。
　また、一方の足（例えば、左足）だけではなく、左右の足の走法判別を行ってもよい。
　また、上記実施形態では、走法判別装置１０が、測定記録装置２０から取得したユーザーの運動データを利用して、当該ユーザーの走法を判別するようにしたが、走法判別装置１０に測定記録装置２０と同様の機能を持たせ、当該走法判別装置１０自身でユーザーの運動データを測定するとともに、測定された運動データを利用して、当該ユーザーがランニングを行った際の走法を判別するようにしてもよい。
　また、上記実施形態では、ランニングを開始してから終了するまでの間、測定記録装置２０により３軸方向の加速度データ（運動データ）を取り続けた場合を例示したが、例えば、予めユーザー操作に基づき設定された特定の地点（例えば、スタート地点から１ｋｍの地点、５ｋｍの地点、１０ｋｍの地点等や、スタートしてから３０分後の地点、１時間後の地点、２時間後の地点等）において、３軸方向の加速度データを少なくとも走行周期１周期分採取するようにしてもよい。そして、走法判別装置１０は、上記の特定の地点における運動解析データをそれぞれ導出し、当該運動解析データに基づいて当該特定の地点における走法をそれぞれ判別するようにしてもよい。
　また、上記実施形態では、走法判別装置１０は、走法の判別結果を表示部１４に表示させるようにしたが、例えば、当該走法の判別結果を運動解析データのグラフ（図４参照）とともに表示部１４に表示させるようにしてもよい。また、かかる場合、運動解析データのグラフの合成ベクトルを間引いて表示（例えば、偶数のサンプリングポイントの合成ベクトルのみ表示）するようにしてもよい。
　また、上記実施形態では、走法判別装置１０が表示部１４を備え、表示部１４に走法の判別結果や運動解析データのグラフを表示させるようにしたが、走法判別装置１０に記憶されている判別された走法や運動解析データを、通信部１６により走法判別装置１０や測定記録装置２０とは別の外部装置に送信し、この外部装置で、走法の判別結果や運動解析データのグラフを表示するようにしてもよい。
　以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲をその均等の範囲を含む。
　ユーザーのランニング能力向上を支援する運動支援の分野において産業上の利用可能性がある。

Claims (14)

  1. 　ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段と、
    　前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する判別手段と、
    　を備えることを特徴とする走法判別装置。
  2. 　前記運動データには、複数の軸方向の加速度データが含まれ、
    　前記判別手段は、前記取得手段により取得された前記複数の軸方向の加速度データに基づいて、当該複数の軸方向の加速度ベクトルの和である合成ベクトルを算出し、算出した前記合成ベクトルに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１に記載の走法判別装置。
  3. 　前記取得手段は、所定時間毎に前記運動データを取得し、
    　前記判別手段は、前記所定時間毎の合成ベクトルを算出し、算出した複数の前記合成ベクトルを時間方向に対して複数のステージに分け、ステージ毎の判断基準により、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項２に記載の走法判別装置。
  4. 　前記複数のステージは、少なくとも、前記ランニングによる走行に対して、ブレーキを受ける区間、推進力を発揮する区間、足の蹴り上げの区間、滞空期における区間、の何れかを含むことを特徴とする請求項３に記載の走法判別装置。
  5. 　前記判断基準は、前記各ステージの特定タイミングにおける前記合成ベクトルの大きさ及び又は前記合成ベクトルの角度に基づいて作成されていることを特徴とする請求項３又は４に記載の走法判別装置。
  6. 　前記特定タイミングは、少なくとも、特定の前記合成ベクトルが算出されたタイミング、接地のタイミング、離地のタイミング、上体の沈み込みが最大量になるタイミング、加速度ベクトルが軸方向に対して反転するタイミング、腰の回転角度が最大となるタイミング、腰の回転角速度が最小となるタイミング、の何れかを含むことを特徴とする請求項５に記載の走法判別装置。
  7. 　前記判別手段は、一方の足が接地してから当該一方の足が次に接地するまでの期間を示す走行周期毎に、前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の走法判別装置。
  8. 　前記ランニングを行う際の特定の地点を指定する指定手段を備え、
    　前記判別手段は、前記指定手段により指定された前記特定の地点での前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別することを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の走法判別装置。
  9. 　前記判別手段によって判別された前記ユーザーの走法を記憶する記憶手段を備えることを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の走法判別装置。
  10. 　前記記憶手段により記憶されている前記ユーザーの走法を、当該走法判別装置とは別の外部装置に送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項９に記載の走法判別装置。
  11. 　前記判別手段は、前記ユーザーの足裏が接地する際に、前記足裏のどの部位から接地するかを、前記ユーザーの走法として判別することを特徴とする請求項１～１０のいずれか一項に記載の走法判別装置。
  12. 　前記判別手段は、前記ユーザーの足裏が接地する際に、踵から着地するヒールストライク走法、足裏が水平な状態で着地するミッドフット走法、つま先から着地するフォアフット走法、のいずれかを、前記ユーザーの走法として判別することを特徴とする請求項１１に記載の走法判別装置。
  13. 　ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する工程と、
    　取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する工程と、
    　を含むことを特徴とする走法判別方法。
  14. 　走法判別装置のコンピューターを、
    　ユーザーがランニングを行う際の運動データを取得する取得手段、
    　前記取得手段により取得された前記運動データに基づいて、前記ユーザーの走法を判別する判別手段、
    　として機能させることを特徴とするプログラム。
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