WO2020217667A1 - 運動支援装置、運動支援方法及びプログラム - Google Patents

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WO2020217667A1
WO2020217667A1 PCT/JP2020/006417 JP2020006417W WO2020217667A1 WO 2020217667 A1 WO2020217667 A1 WO 2020217667A1 JP 2020006417 W JP2020006417 W JP 2020006417W WO 2020217667 A1 WO2020217667 A1 WO 2020217667A1
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arm
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敬輔 島田
八幡　尚
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カシオ計算機株式会社
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    • G06F2218/12—Classification; Matching

Definitions

  • the present invention relates to an exercise support device, an exercise support method, and a program.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2014-180483 is provided with a detection unit that detects motion data related to the motion state during exercise, grasps the motion state during exercise such as the degree of arm swing, and exercises this.
  • the technology to be provided to the user as support information is disclosed.
  • the exercise support device A data acquisition means for acquiring motion data related to the movement of the user's arm when the user is exercising while waving his arm, and Based on the motion data acquired by the data acquisition means, an arm swing type acquisition means for acquiring the type of the arm swing form of the user, and an arm swing type acquisition means. It is characterized by having.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing a configuration in a usage state of the exercise support device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of a main part showing an external configuration of the exercise support device according to the present embodiment.
  • the exercise support device 1 in the present embodiment is configured as a wristwatch type used by being worn on the forearm (wrist) of the user US.
  • the exercise support device 1 includes a device main body 2 and a belt portion 3 for attaching the device main body 2 to the user US by wrapping the device main body 2 around the forearm portion (wrist) of the user US. There is.
  • the device main body 2 of the exercise support device 1 is provided with an operation button 21 that constitutes an input operation unit 14 (see FIG. 3) described later.
  • the operation button 21 is arranged, for example, on the side of the device main body 2, and when the user pushes it in and performs an operation such as rotation, an operation signal corresponding to the operation is output to the arithmetic circuit 100 or the like described later.
  • the display unit 22 is arranged on the visual side of the device main body 2 to display various character information and image information.
  • the display unit 22 has, for example, a display panel of a liquid crystal system capable of color display or monochrome display, or a light emitting element system such as an organic EL element.
  • the content displayed on the display unit 22 is not particularly limited.
  • the current time may be displayed in the same manner as a normal clock, or various information such as the elapsed time from the start of running, the running speed, and the lap time may be displayed.
  • the operation data also referred to as sensor data
  • acquired by various sensors for example, the acceleration sensor 11, the angular velocity sensor 12, the geomagnetic sensor 13, etc., see FIG.
  • Information indicating the type of the arm swing form of the user US (hereinafter, also referred to as “arm swing type information”) and various other information may be displayed.
  • the content displayed on the display unit 22 may be appropriately switched by operating the operation button 21 or the like.
  • the user US may be able to customize what kind of information is displayed in what kind of arrangement by setting after the fact.
  • One piece of information may be displayed on the display unit 22 as a whole, or may be appropriately divided into a plurality of display areas according to settings or the like, and a plurality of pieces of information may be displayed simultaneously or in parallel.
  • a touch panel may be integrally formed on the display unit 22, and in this case, various settings and input operations may be performed on the display unit 22 that functions as the touch panel.
  • the input operation unit 14 includes the touch panel of the display unit 22.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a configuration example of the exercise support device according to the present embodiment.
  • the exercise support device 1 is provided with various sensors for acquiring various data regarding the user US wearing the exercise support device 1.
  • these sensors are data acquisition means for acquiring motion data related to the movement of the user's arm when the user is exercising while swinging the arm.
  • the motion support device 1 includes an acceleration sensor 11, an angular velocity sensor 12, and a geomagnetic sensor 13 will be illustrated.
  • the acceleration sensor 11 has, for example, a 3-axis acceleration sensor, detects acceleration in each axial direction applied to the movement support device 1 during the movement operation of the user US, and obtains acceleration data (three-dimensional acceleration vector data) as operation data (3D acceleration vector data). Output as sensor data).
  • the acceleration data output from the acceleration sensor 11 is output as signal components in the three axes (x-axis, y-axis, and z-axis) orthogonal to each other.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing the three-axis directions in the usage state of the exercise support device. As shown in FIG.
  • the three axes of the acceleration sensor 11 are the y-axis in the direction perpendicular to the back of the hand of the user US during exercise, and the x-axis, x-axis and y in the directions horizontal to the back of the hand and orthogonal to the y-axis.
  • the direction orthogonal to the axis is the z-axis.
  • the acceleration data in the three-axis direction is synthesized in the arithmetic circuit 100 described later, associated with the time data, and stored as time-series data in a predetermined storage area of the memory unit 101.
  • the angular velocity sensor 12 has, for example, a three-axis angular velocity sensor, detects the angular velocity in each axial direction applied to the motion support device 1 during the motion operation of the user US, and obtains the angular velocity data (three-dimensional angular velocity vector data) as the operation data (3D angular velocity vector data). Output as sensor data).
  • the angular velocity data output from the angular velocity sensor 12 is output as signal components in the three axes (x-axis, y-axis, and z-axis) orthogonal to each other.
  • the three-axis (x-axis, y-axis, z-axis) directions are the directions shown in FIG. 4, as in the acceleration sensor 11.
  • the angular velocity data in the three-axis direction is synthesized in the arithmetic circuit 100 described later, associated with the time data, and stored as time-series data in a predetermined storage area of the memory unit 101.
  • the geomagnetic sensor 13 is, for example, a 3-axis geomagnetic sensor, which detects geomagnetism in each axial direction applied to the motion support device 1 during the motion operation of the user US, and uses geomagnetic data (three-dimensional geomagnetic vector data) as operation data (sensor). Output as data).
  • the geomagnetic data output from the geomagnetic sensor 13 is output as signal components in the three axes (x-axis, y-axis, and z-axis) orthogonal to each other.
  • the three-axis (x-axis, y-axis, z-axis) directions are the directions shown in FIG. 4, and are the directions shown in FIG. 4 as in the acceleration sensor 11 and the angular velocity sensor 12.
  • the geomagnetic data in the three-axis direction is synthesized in the arithmetic circuit 100 described later, associated with the time data, and stored as time-series data in a predetermined storage area of the memory unit 101. Since the geomagnetic sensor 13 can be operated with a relatively small amount of electric power, when the geomagnetic sensor 13 is used in place of another sensor, it contributes to power saving of the entire device.
  • the motion support device 1 includes a plurality of sensors such as an acceleration sensor 11, an angular velocity sensor 12, and a geomagnetic sensor 13, as in the present embodiment, the operation data (sensor data) acquired by each sensor is obtained.
  • a plurality of sensors such as an acceleration sensor 11, an angular velocity sensor 12, and a geomagnetic sensor 13, as in the present embodiment, the operation data (sensor data) acquired by each sensor is obtained.
  • Each of them may be used alone, or the operation data (sensor data) of a plurality of sensors may be used in a complementary manner.
  • the operation data (sensor data) of a plurality of sensors are used together, a more accurate and highly accurate detection result can be obtained even if an accurate detection result cannot be obtained by a single data for some reason. Can be expected.
  • the input operation unit 14 receives various input operations by the user US and the like.
  • the input operation unit 14 includes the above-mentioned operation buttons 21, a touch panel when the display unit 22 is provided with a touch panel, and input means such as a keyboard connected to the device main body 2 by wired or wireless communication.
  • Such an input operation unit 14 is used for ON / OFF control of the sensing operation (measurement operation) in the above-mentioned acceleration sensor 11, angular velocity sensor 12, and geomagnetic sensor 13, input for evaluation of the arm swing state described later, and display unit 22. It is used for input operations such as setting of various displayed items.
  • various input means such as an operation switch, a touch panel, and a keyboard may be provided with any one of them, or may have a plurality of input means. When a plurality of input means are provided, the functions realized by them may be the same or equivalent, or each input means has a unique function. You may.
  • the audio output unit 15 has an audio output device such as a buzzer or a speaker.
  • the voice output unit 15 generates sound information such as a predetermined tone color, a sound pattern (alarm sound), and a voice message, thereby indicating information (exercise support) indicating the type of the arm swing form of the user US in the exercise support method described later. Information) is provided (notified) to the user US through hearing.
  • the vibration generating unit 16 has a vibration device (vibrator) such as a vibration motor or an oscillator.
  • the vibration generating unit 16 generates vibration information such as a predetermined vibration pattern and its strength, and in the exercise support method described later, provides information (exercise support information) indicating the type of the arm swing form of the user US through tactile sensation. Provide (notify) to user US.
  • the communication circuit unit 17 externally obtains sensor data (raw data) acquired by the acceleration sensor 11, angular velocity sensor 12, and geomagnetic sensor 13, arm swing type information (exercise support information) generated based on the sensor data, and the like. It functions as an interface when transmitting to a terminal device or the like.
  • sensor data raw data
  • angular velocity sensor 12 angular velocity sensor 12
  • geomagnetic sensor 13 arm swing type information (exercise support information) generated based on the sensor data, and the like. It functions as an interface when transmitting to a terminal device or the like.
  • various wireless communication methods and a wired communication method via a communication cable are used. Can be applied.
  • a communication method such as Bluetooth (Bluetooth (registered trademark)), which is a short-range wireless communication standard for digital devices, can be satisfactorily applied.
  • Bluetooth Bluetooth (registered trademark)
  • the power supply unit 18 described later can satisfactorily transmit data even with a small amount of electric power generated by using, for example, energy harvesting technology.
  • the power supply unit 18 supplies driving power to each component inside the device main body 2 of the exercise support device 1.
  • a commercially available primary battery such as a coin-type battery or a button-type battery, or a secondary battery such as a lithium-ion battery or a nickel-metal hydride battery can be applied to the power supply unit 18.
  • a power source using energy harvesting technology that generates electricity by energy such as vibration, light, heat, and electromagnetic waves. is there.
  • the memory unit 101 is roughly classified into a data memory, a program memory, and a working memory.
  • the data memory has a non-volatile memory such as a flash memory, and sensor data (operation data) acquired by the above-mentioned acceleration sensor 11, angular velocity sensor 12, and geomagnetic sensor 13 is associated with time data and is time-series data. Is stored in a predetermined storage area. Further, in the data memory, arm swing type information (exercise support information) acquired based on motion data (sensor data) in the exercise support method described later is stored in a predetermined storage area.
  • the program memory has a ROM (read-only memory), and executes predetermined operations in each configuration, such as sensing operations in the acceleration sensor 11, angular velocity sensor 12, and geomagnetic sensor 13, and display operations of various information in the display unit 22.
  • the control program for this is saved.
  • an algorithm program for acquiring the type of the arm swing form of the user US and providing it as exercise support information is stored.
  • the working memory has a RAM (random access memory), and various data used when executing the control program and the algorithm program and various generated data are temporarily stored.
  • a part or all of the memory unit 101 has a form as a removable storage medium such as a memory card, and is configured to be removable from the device main body 1 of the exercise support device 1. There may be.
  • the arithmetic circuit 100 is a processor such as a CPU (central processing unit) or MPU (microprocessor) having a timing function, and is stored in the above-mentioned memory unit 101 (program memory) based on a predetermined operating clock. Executes a predetermined control program. As a result, the arithmetic circuit 100 controls various operations such as a sensing operation in the acceleration sensor 11, the angular velocity sensor 12, and the geomagnetic sensor 13, and an information display operation in the display unit 22. Further, the arithmetic circuit 100 of the present embodiment is based on operation data (sensor data) acquired by various sensors (acceleration sensor 11, angular velocity sensor 12, geomagnetic sensor 13 in the present embodiment) that are data acquisition means.
  • operation data sensor data
  • the arithmetic circuit 100 functions as an arm swing type acquisition means for acquiring the type of the arm swing form of the user US.
  • the arithmetic circuit 100 as the arm swing type acquisition means performs principal component analysis on the motion data acquired by various sensors, and an index regarding the type of the arm swing form of the user US is determined by the degree of dispersion in each axial direction. To get.
  • the arithmetic circuit 100 executes a predetermined algorithm program stored in the memory unit 101 (program memory) based on the operation clock.
  • the arithmetic circuit 100 acquires the type of the arm swing form of the user US and executes a series of exercise support processes that provide the arm swing type information as the exercise support information.
  • the details of the processing performed by the arithmetic circuit 100 will be described later.
  • the control program or algorithm program executed in the arithmetic circuit 100 may be incorporated in the arithmetic circuit 100 in advance.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of an exercise support method in the exercise support device according to the present embodiment.
  • step S1 when the power of the exercise support device 1 is turned on (step S1), a series of exercise support processes are started.
  • the exercise support process is roughly divided into an arm swing cycle estimation process (step S2), an arm swing type index calculation process (step S3), and an arm swing type information providing process (step). S4) and are executed in sequence.
  • the exercise support device 1 always determines whether or not the exercise by the user US has been completed (step S5), for example, when the power of the exercise support device 1 is turned off, or for a predetermined time without any operation or operation.
  • step S5 YES
  • the series of processes is terminated.
  • step S5 NO
  • the process returns to step S2 and the process is repeated.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the arm swing cycle estimation process shown in step S2 in FIG.
  • processing is performed using the movement data of the arm swing for several cycles in order to suppress the influence of the variation in the result. Therefore, as a premise of this, it is necessary to estimate the cycle of the arm swing motion of the user US, and the arm swing cycle estimation process is a process for estimating one cycle of the arm swing motion of the user US.
  • the arithmetic circuit 100 acquires operation data (sensor data) from the sensor (step S21).
  • the operation data of any of the sensors may be used.
  • the calculation circuit 100 acquires the operation data (acceleration data) acquired by the acceleration sensor 11.
  • the arithmetic circuit 100 determines whether or not the user US is running based on the acquired operation data (step S22). Any method may be used to determine whether or not the person is running.
  • the arithmetic circuit 100 determines whether or not the user US is running based on whether or not the signal waveform of the combined acceleration (operation data acquired by the acceleration sensor 11) has a unique waveform. Do.
  • step S22 determines that it is not running (step S22; NO), and further determines whether or not the state continues for a predetermined time (step). S23). Then, when the state in which the waveform peculiar to the signal waveform of the combined acceleration for a predetermined time does not appear continues (step S23; YES), the process ends. On the other hand, when the state in which the waveform peculiar to the signal waveform of the combined acceleration does not appear has not continued for a predetermined time (step S23; NO), the process returns to step S21 and the process is repeated.
  • step S22 when it is determined that the vehicle is running (step S22; YES), specifically, when a waveform peculiar to the signal waveform of the combined acceleration appears, the arithmetic circuit 100 further adds.
  • the time point at which the arm swing is turned back is specified (step S24).
  • the method of specifying the turning point of the arm swing is not particularly limited, but for example, the motion data obtained by the angular velocity sensor 12 or the composite angular velocity data obtained by synthesizing the motion data is acquired, and when the value of the motion data is the minimum, the arm swing is turned back.
  • point P (see FIG. 8). That is, in the arm swinging motion, the arm was swung forward (in the DRa direction in FIG. 7A) from the state in which the arm was pulled backward as shown in FIG. 7A, and the arm was swung forward as shown in FIG. 7B. After the state, the arm is pulled backward (in the direction of DRb in FIG. 7B), and the state is returned to the state shown in FIG. 7A, which is a series of repetitive operations.
  • the shoulder joint position is Sj and the elbow joint position is Ej
  • the state of the reciprocating movement of the arm swing is schematically represented.
  • FIG. 8 is a signal waveform diagram showing an example of sensor data acquired for estimating the arm swing cycle.
  • the squares of the operation data in the three-axis (x-axis, y-axis, z-axis) directions obtained by the angular velocity sensor 12 are added together (x2 + y2 + z2) to obtain the combined angular velocity data.
  • FIG. This composite angular velocity data is plotted in chronological order.
  • the arm is swung forward from the state in which the arm is pulled backward (that is, the state shown in FIG. 7A) at the timing (time point) when the angular velocity (composite angular velocity) is the minimum value, and the state shown in FIG. 7A.
  • the arithmetic circuit 100 specifies the timing (time point, time) at which the angular velocity (combined angular velocity) becomes the minimum value as the turning point P of the arm swing and stores it in the memory unit 101.
  • the arm swinging motion is one cycle from the back to the front and from the front to the back, and by specifying it as the turning point P of the arm swing using the combined angular velocity data of the angular velocity sensor 12, the arithmetic circuit 100 can be used by the user US.
  • One cycle of the arm swinging motion can be accurately estimated (step S25).
  • the range of the motion data used for the calculation process is easy. Can be specified in. Further, the range of motion data used in the calculation process may be divided by a predetermined time instead of the number of arm swing cycles. If the arm swing cycle of the user US is estimated, the time required for one cycle is multiplied by 10 and the motion data within that range is used, which is the same as the case where the motion data for 10 cycles is used. Further, the range of operation data used in the calculation process may be divided based on the distance.
  • the arm swing cycle estimation process is a prerequisite process for collecting the motion data of the arm swing motion for several cycles and using it in the subsequent arm swing type index calculation process. Therefore, the specific method is not limited to the one illustrated here, and various methods can be used as appropriate. For example, since the arm swing motion is almost synchronized with the pitch of the foot, a sensor capable of acquiring the pitch of the foot (that is, the distance or time until one foot lands on the ground, leaves the ground, and lands again) is provided. Therefore, the arm swing cycle may be estimated using the motion data (sensor data) acquired by such a sensor. In order to acquire the pitch of the foot, for example, a method such as providing an acceleration sensor or the like on the foot or the waist to acquire motion data can be considered.
  • the exercise support device 1 mounted on the arm and the acceleration sensor provided on the foot or the like are used in cooperation with each other by communication or the like.
  • the arm swing cycle is not strictly acquired, it is generally possible to refer to the time and distance required for one arm swing cycle and multiply this by a predetermined time (for example, 10 times) for several cycles (for example).
  • the motion data of the arm swing motion (10 cycles) may be analyzed.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of the arm swing type index calculation process shown in step S3 in FIG.
  • the arithmetic circuit 100 first determines whether or not the operation data (sensor data) for the arm swing T cycle is accumulated (step S31). It should be noted that the specific number of cycles of "T cycle" differs depending on the application, various situations, and the like. For example, if you want to know the type of long-term arm swing form, it is preferable to analyze the long-term arm swing form using motion data of more cycles, and you want to know the type of short-term arm swing form. In some cases, it is preferable to analyze the arm swing form for a short period of time using motion data with a relatively small period.
  • the long period is, for example, a period of several minutes to 10 minutes, and the short period is, for example, about 7 or 8 cycles.
  • the type of arm swing form is the running speed, the degree of fatigue (for example, the degree of fatigue accumulated according to the elapsed time from the start of running), and the running condition (for example, on-road or off-road, the slope of the running road). It changes depending on various conditions such as what percentage). For this reason, when all the motion data of running for one day is processed, the features are averaged, and it is not possible to obtain a very accurate and meaningful result.
  • the operation data is calculated by dividing it into a plurality of times, and the processing result is saved in association with the time when the operation data used for the processing is acquired. In this way, changes in the type of arm swing form for one day (for example, when and how the form collapsed) can be confirmed in chronological order, which is a meaningful process for the user. You can get the result. Further, when the amount of data to be processed is large, the operation data may be appropriately thinned out for processing. By doing so, the load on the arithmetic circuit 100 and the memory unit 101 can be reduced, and it also contributes to power saving.
  • step S31; NO If the operation data for a predetermined cycle is not accumulated (step S31; NO), the determination process is repeated until it is accumulated. On the other hand, when the operation data for a predetermined cycle is accumulated (step S31; YES), the arithmetic circuit 100 acquires the operation data (sensor data) for the arm swing T cycle from the memory unit 101 (step). S32). Then, the acquired operation data is subjected to principal component analysis, and the eigenvalues of each axis (first eigenvalue ⁇ 1 of the first axis, second eigenvalue ⁇ 2 of the second axis, third eigenvalue ⁇ 3 of the third axis) are calculated (step). S33).
  • the arithmetic circuit 100 projects the angular velocity data acquired by the three-axis angular velocity sensor 12 into a three-dimensional space, performs principal component analysis in that space, and performs eigenvalues ( ⁇ 1, ⁇ 2, etc.) of each axis. ⁇ 3) is calculated.
  • the arithmetic circuit 100 calculates an index (arm swing type index) indicating the type of the arm swing form based on the eigenvalues ( ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3) of each axis calculated in step S33.
  • the arithmetic circuit 100 has, as an index indicating the type of the arm swing form (arm swing type index), an index indicating the linearity / rotation of the arm swing motion and an index indicating the magnitude of the arm swing motion.
  • the two indexes are calculated as an index indicating the type of the arm swing form (arm swing type index).
  • the index calculated by the arithmetic circuit 100 is not limited to these two.
  • an index indicating the type of the arm swing form may be calculated, or only one of these may be calculated. Further, in the following, it is described that the arithmetic circuit 100 calculates an index indicating the linearity / rotation of the arm swinging motion and then calculates the index indicating the magnitude of the arm swinging motion. Etc. are not limited to the described examples.
  • the arithmetic circuit 100 calculates an index indicating the linearity / rotation of the arm swing motion as an index (arm swing type index) indicating the type of the arm swing form (step S34).
  • the calculation result by the arithmetic circuit 100 is appropriately stored in the memory unit 101. Specifically, it is based on the following formula.
  • LR_Coeff ⁇ 2 / ⁇ 1 + ⁇ 3 / ⁇ 1 + ⁇ 3 / ⁇ 2... Equation 1
  • the highly linear type (straight line type, flat type) is a type of arm swing form that moves the arm back and forth in a relatively straight line
  • the highly rotatable type rotation type, curved type
  • It is a type of arm swing form that moves like turning the arm in the arm swing motion.
  • the type of arm swing foam does not have to be classified into only two types, a type having high linearity and a type having high rotation.
  • a type having high linearity is 0%
  • an index indicating rotation is 0%
  • an intermediate or gradual evaluation may be shown as an index, such as being closer to either type.
  • the result of the principal component analysis itself may be shown as an index indicating the type of the arm swing form of the user US.
  • the formula for calculating the arm swing type index is not limited to the above “formula 1".
  • the arithmetic circuit 100 uses an index indicating the magnitude of the arm swing motion based on the eigenvalues ( ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3) of each axis calculated in step S33, and an index indicating the type of the arm swing form (arm swing). It is calculated as a type index) (step S35).
  • the relationship between the process of step S34 and the process of step S35 is not particularly limited. By performing principal component analysis on the motion data acquired by the sensor and observing the spread of the dispersion of each axis, it is possible to calculate how much the user US is swinging his arm and the magnitude of the arm swing motion. ..
  • the formula for calculating the type index related to the magnitude of the arm swing motion is not limited to the above "formula 2". For example, it is not essential to square the eigenvalues ( ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3) of each axis.
  • FIGS. 10A to 10D and FIGS. 11A to 11D show, for example, an example in which the results of principal component analysis of the three-axis angular velocity data acquired by the angular velocity sensor 12 are plotted.
  • 10B to 10D show the dispersion (distribution) of each axis when viewed from the arrow direction of each axis shown in FIG. 10A (that is, the first direction, the second direction, and the third direction in FIG. 10A).
  • 10B is the first direction
  • 10C is the second direction
  • 10D is the third direction.
  • 11B to 11D show the variance (distribution) of each axis when viewed from the arrow direction of each axis shown in FIG. 11A (that is, the first direction, the second direction, and the third direction in FIG. 11A).
  • 11B shows the state seen from the first direction
  • 11C shows the state seen from the second direction
  • 11D shows the state seen from the third direction.
  • FIGS. 10A to 10D are examples of a person whose arm swing form is linear and flat.
  • the variance (distribution) of the plot results is , It becomes a rod shape in almost one direction.
  • FIGS. 11A to 11D are examples of a person whose arm swing form is rotational and curved, and as a result of principal component analysis by projecting 3-axis angular velocity data into a three-dimensional space, the plot results are obtained.
  • the dispersion (distribution) has a shape that spreads like a ring. It should be noted that there is no significant difference in the magnitude of the arm swinging motion between FIGS. 10A to 10D and FIGS. 11A to 11D.
  • the result of the principal component analysis itself can indicate an index that allows the type of the arm swing form of the user US to be intuitively understood. .. Therefore, the arm swing type index data provided to the user in the next arm swing type information providing process is not only the index calculated by the calculation circuit 100 by "Equation 1" and "Equation 2", but also FIGS. 10A to 10D. It may be the result of the principal component analysis itself (a graph showing the variance in each axis, etc.) as shown in FIGS. 11A to 11D.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an example of the arm swing type information providing process shown in step S4 in FIG.
  • the arithmetic circuit 100 first determines whether or not it is the timing to provide the arm swing type index data (step S41).
  • the “timing at which the arm swing type index data should be provided” is, for example, a case where the arm swing type index data is accumulated in a predetermined amount or more.
  • the specific amount of data accumulated in "more than a predetermined value" is not particularly limited, but may be, for example, when about 10 data are accumulated, or one data is accumulated.
  • the information provision process may be performed each time.
  • the time when a series of running is completed or the time requested by the user is judged to be "the timing when the arm swing type index data should be provided” and the information is provided. It may be.
  • step S41 Judgment process is repeated.
  • step S41 Judgment process is repeated.
  • the arithmetic circuit 100 acquires the arm swing type index data from the memory unit 101 (step S42).
  • the arm swing type index data is provided to the user as exercise support information (step S43).
  • the specific method of providing exercise support information is not particularly limited.
  • the display unit 22 of the exercise support device 1 may display an index showing the linearity / rotation of the arm swinging motion and an index showing the magnitude of the arm swinging motion, or the result of principal component analysis (for example, FIGS. 10A to 10A). 10D or a graph as shown in FIGS. 11A to 11D) may be displayed.
  • the method of displaying the exercise support information is not particularly limited, and the exercise support information may be displayed three-dimensionally or two-dimensionally.
  • the screen that displays the results of principal component analysis in chronological order for example, moving the plot position with the passage of time according to the original data
  • the change in the arm swing form is displayed in a moving manner. You may let me.
  • the exercise support information may be output by outputting the sound of a specific pattern such as voice or buzzer from the voice output unit 15, or the exercise support information may be output by vibrating the vibration generating unit 16 in a specific pattern. It may be output.
  • a specific pattern such as voice or buzzer from the voice output unit 15
  • the exercise support information may be output by vibrating the vibration generating unit 16 in a specific pattern. It may be output.
  • the user when the arm swing form changes from a straight line type to a rotation type while running, the user outputs the change in the arm swing form by voice, buzzer, vibration, or the like. Try to call attention to the US.
  • the user may be alerted by blinking the display unit 22 at the timing when the arm swing form changes. As a result, when the form of arm swing collapses due to the passage of time or accumulation of fatigue, it is possible to notify the user US in real time even during running.
  • the arithmetic circuit 100 may output exercise support information to an external device connected by wire or wirelessly via the communication circuit unit 17.
  • a mobile terminal device such as a smartphone or various terminal devices such as a personal computer may display or output voice based on exercise support information.
  • exercise support information may be output to various wearable devices such as wireless earphones and AR glasses (glasses-type AR devices) via the communication circuit unit 17.
  • the user US can receive exercise support information while continuing running without having to stop to check the mobile terminal device or the like. As a result, a series of exercise support processes is completed.
  • the exercise support device 1 accelerates as a data acquisition means for acquiring motion data related to the movement of the arm of the user US when the user US is exercising while swinging the arm. It is provided with a sensor 11, an angular velocity sensor 12, a geomagnetic sensor 13, and an arithmetic circuit 100 as an arm swing type acquisition means for acquiring the type of the arm swing form of the user US based on the motion data acquired by these various sensors. There is. Therefore, an objective type of arm swing form can be obtained from the data acquired by various sensors. As a result, it is possible to provide the arm swing form at the time of exercise movement, which is an important matter in running but is difficult for the user US to notice by himself / herself, as exercise support information.
  • the present embodiment further includes an information providing means for providing the user US with information regarding the type of the arm swing form of the user US acquired by the arithmetic circuit 100 as the arm swing type acquiring means.
  • an information providing means for providing the user US with information regarding the type of the arm swing form of the user US acquired by the arithmetic circuit 100 as the arm swing type acquiring means.
  • it includes a display unit 22 capable of displaying exercise support information, a voice output unit 15 capable of transmitting exercise support information to the user by various stimuli such as sound and vibration, and a vibration generation unit 16. It is also possible to have an external device output exercise support information via the communication circuit unit 17. Therefore, it is possible to convey information about the type of the arm swing form of the user US to the user US in an easy-to-understand manner, and to provide the user with information useful for reviewing and improving the arm swing form.
  • the arithmetic circuit 100 which is an arm swing type acquisition means, performs principal component analysis on the operation data acquired by various sensors (acceleration sensor 11, angular velocity sensor 12, geomagnetic sensor 13), which are data acquisition means.
  • the type of arm swing form of the user US is acquired according to the degree of dispersion in each axial direction. As a result, the type of arm swing form can be analyzed in an easy-to-understand form, and can be provided to the user as useful information for exercise support.
  • the arithmetic circuit 100 which is an arm swing type acquisition means, calculates an eigenvalue in each axial direction in the principal component analysis, and based on this eigenvalue, the linearity / rotation of the arm swing form of the user US Calculate the index indicating.
  • the type of the arm swing form of the user US can be indicated by showing the index showing the linearity and rotation of the arm swing form, so that the current state of the arm swing form, which is difficult to confirm by oneself, can be checked by the user US. Can be objectively recognized.
  • the arithmetic circuit 100 which is an arm swing type acquisition means, calculates an eigenvalue in each axial direction in the principal component analysis, and based on this eigenvalue, the size of the arm swing in the arm swing form of the user US. Calculate the index indicating. In this way, since the type of the arm swing form of the user US can be indicated by showing an index indicating the size of the arm swing, the user US can objectively grasp the current state of the arm swing form, which is difficult to confirm by itself. Can be recognized.
  • the exercise support device 1 performs the principal component analysis or the like mainly based on the motion data (sensor data) acquired by the angular velocity sensor 12
  • the target for which the principal component analysis is performed is the angular velocity. It is not limited to the operation data acquired by the sensor 12.
  • principal component analysis or the like may be performed based on the operation data (sensor data) acquired by the geomagnetic sensor 13.
  • 13A and 13B show the results of principal component analysis by projecting the operation data (three-axis geomagnetic data) acquired by the geomagnetic sensor 13 onto a three-dimensional space.
  • FIG. 13A is an example of a person whose arm swing form is linear and flat, and as a result of principal component analysis by projecting three-axis geomagnetic data into a three-dimensional space, the variance (distribution) of the plot results is almost one. It becomes rod-shaped in the direction.
  • FIG. 13D is an example of a person whose arm swing form is rotational and curved, and as a result of principal component analysis by projecting three-axis geomagnetic data into a three-dimensional space, the dispersion (distribution) of the plot results ) Has an expansive shape that draws a ring.
  • the dispersion (distribution) of the plot results is almost the same as when the three-axis angular velocity sensor 12 is used (that is, when shown in FIGS. 10A to 10D and 11A to 11D), instead of the angular velocity sensor 12. It can be seen that the same result can be obtained by using the geomagnetic sensor 13. As described above, since the geomagnetic sensor 13 has an advantage that it consumes less power than other sensors, it is possible to save power by using the geomagnetic sensor 13.
  • the geomagnetic sensor 13 may be used in combination with another sensor such as an angular velocity sensor. It can be expected that more reliable data can be obtained by acquiring the measurement results by combining a plurality of sensors.
  • the speed of the user US during running may be detected, and it may be set how many cycles of motion data are used for the process according to the speed.
  • a sensor for detecting the speed of the user US may be separately provided on the legs, hips, or the like of the user US. Then, in this case, if the speed of the user US changes, the number of operation data used for processing may be changed accordingly.
  • the motion support device 1 includes the acceleration sensor 11, the angular velocity sensor 12, and the geomagnetic sensor 13 is illustrated, but the sensor included in the motion support device 1 is not limited to this. Further, the exercise support device 1 does not have to include all of the above sensors. Other sensors that the exercise support device 1 can include include, for example, a barometric pressure sensor, a heart rate sensor, and the like.
  • the atmospheric pressure sensor is a sensor using, for example, a capacitance, a piezoelectric resistance, a strain gauge, or the like, and detects, for example, the atmospheric pressure around the exercise support device 1.
  • the barometric pressure sensor may be a barometric pressure altitude sensor capable of detecting altitude by the relative relationship between barometric pressure and altitude.
  • the heart rate sensor is, for example, a pulse wave sensor that monitors changes in the volume of blood vessels and captures them as a waveform, which occurs when the heart pumps blood.
  • the barometric pressure sensor and the heart rate sensor do not have to be built in the exercise support device 1 itself, and are separately attached to a part of the body of the user US to be attached to the exercise support device 1 (exercise support device 1 and an external terminal device, etc.). Data may be transmitted to (including the linked device) when the devices are linked.
  • the exercise support device 1 may include a GPS detection unit capable of detecting GPS information.
  • the GPS detection unit When the GPS detection unit is provided, the GPS satellite signal is received and the position information of the exercise support device 1 is created.
  • the GPS detection unit When the GPS detection unit is provided, the altitude information measured by the barometric pressure altitude sensor or the like may be appropriately corrected based on the position information by GPS. Further, the GPS detection unit is not limited to GPS satellites, and may use signals from other navigation satellites.
  • the altitude change may be used as an index for estimating the degree of fatigue of the user US. That is, for example, when it is estimated that the user US is tired due to many uphill slopes on the running track, the exercise support information in the present embodiment may be accompanied by the fatigue degree information. As a result, it is possible to make the user US recognize that the arm swing form of the user US has collapsed in the section where fatigue is estimated, and it is possible to provide meaningful exercise support information.
  • the exercise support device 1 when the exercise support device 1 is provided with a heart rate sensor, the fatigue level of the user US can be estimated from the change in the heart rate, and by attaching this information to the exercise support information, the user US can use its own health. It is possible to objectively grasp the state and fatigue state. Then, it is possible to provide a material for analyzing what kind of arm swing form is formed when one's own health condition is obtained as exercise support information, which can be useful for subsequent training and the like.
  • the exercise support device 1 includes a display unit 22, a voice output unit 15, and a vibration generation unit 16 as information providing means (output means) for providing (notifying) exercise support information to the user US.
  • the exercise support device 1 may include only a part of any one of them.
  • at least one of the audio output unit 15 and the vibration generating unit 16 may be provided.
  • the exercise support device 1 is not essential that the exercise support device 1 is provided with information providing means (output means).
  • the exercise support device 1 is configured to only acquire (generate) the arm swing type classification data (exercise support information) of the user US and to provide this to some external device provided separately. You may.
  • the exercise support device is configured by a single clock-type terminal device, but the configuration of the exercise support device is not limited to this.
  • a wristwatch-type terminal device 1a similar to the present embodiment and a plurality of external devices may be linked to form an exercise support device as a system.
  • a wristwatch-type terminal device 1a that can be worn on the user's arm and an external terminal device for example, a portable terminal device 200a such as a smartphone, various terminal devices 200b such as a personal computer at home
  • an external terminal device for example, a portable terminal device 200a such as a smartphone, various terminal devices 200b such as a personal computer at home
  • the sensors may be distributed and arranged in the plurality of devices.
  • a device separate from the sensor may be provided with an arithmetic circuit, a storage unit for storing the exercise support program in the present embodiment, and the like.
  • operation data acquired by various sensors provided in a wristwatch-type terminal device 1a is applied to a mobile terminal device 200a such as a smartphone provided with an arithmetic circuit or various terminal devices 200b such as a personal computer at home.
  • the transmitted data may be transmitted, and the arm swing cycle estimation process, the arm swing type index calculation process, and the like in the exercise support method may be performed on the mobile terminal devices 200a and 200b.
  • information providing means such as a display unit and a voice output unit for displaying information for providing information are also distributed to a plurality of devices or provided in common by a plurality of devices.
  • the motion support device 1 is another device outside the motion support device 1 that outputs motion data (sensor data) output by various sensors (acceleration sensor 11, angular velocity sensor 12, geomagnetic sensor 13 in the present embodiment). It may be obtained from.
  • the communication circuit unit 17 of the exercise support device 1 receives operation data (sensor data) by various wireless communication methods or wired communication methods provided by the communication units of the other device. At this time, the communication circuit unit 17 of the exercise support device 1 functions as a data acquisition means.

Abstract

ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データを取得するデータ取得手段と、データ取得手段により取得された動作データに基づいて、前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得する腕振りタイプ取得手段と、を備える。これにより、運動動作中の腕振りフォームがどのようなタイプであるかを分析することができる。

Description

運動支援装置、運動支援方法及びプログラム 関連する出願の参照
　本願は、２０１９年　４月２３日に出願された日本国特許出願第２０１９－０８２２３５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、運動支援装置、運動支援方法及びプログラムに関するものである。
　近年、ランニング等の運動を日常的に行う人々が増加している。
　運動にはそれぞれ適したフォームがあり、ランニングの場合には、特に腕振り動作を正しいフォームで行うことが重要とされている。
　すなわち、ランニングにおいて、腕振りには、テンポやリズムを作る、バランスを取って身体を安定させ、重心のズレを抑制する、ストライドを向上させる（具体的には、肩甲骨を意識して腕を後ろに振ることで、肩甲骨が動き、肩甲骨が動くとこれに骨盤が連動して骨盤が前に出るため、自然とストライドが大きくなる。）、といった効果が認められている。
　このため、正しい腕振りフォームを維持してランニングを行うことが重要である。
　しかし、運動時の動作状態をユーザ自身が自律的に認識することは難しい。
　また、ユーザがフォームを意識しているつもりでも、疲労等により、気付かないうちにフォームが崩れてくる場合もある。
　この点、特開２０１４－１８０４８３号公報には、運動時の動作状態に関連する動作データを検出する検出部を備え、腕振りの程度等、運動時の動作状態を把握して、これを運動支援情報としてユーザに提供する技術が開示されている。
　本発明に係る運動支援装置は、
　ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データを取得するデータ取得手段と、
　前記データ取得手段により取得された前記動作データに基づいて、前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得する腕振りタイプ取得手段と、
　を備えることを特徴とする。
本実施形態における運動支援装置の使用状態における構成を示す概念図である。 本実施形態における運動支援装置の外観構成を示す要部構成図である。 本実施形態に係る運動支援装置の一構成例を示す機能ブロック図である。 運動支援装置の使用状態における３軸方向を示す説明図である。 本実施形態に係る運動支援方法における処理の全体的な流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態における腕振り周期推定処理の一例を示すフローチャートである。 腕振り動作の一例を示す概念図であり、腕を後方に引いた状態を示している。 腕振り動作の一例を示す概念図であり、腕を前方に振り出した状態を示している。 本実施形態において腕振り周期を推定するために取得されるセンサデータの一例を示す信号波形図である。 本実施形態における腕振りタイプ指標算出処理の一例を示すフローチャートである。 角速度センサにより取得される直線的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 角速度センサにより取得される直線的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 角速度センサにより取得される直線的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 角速度センサにより取得される直線的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 角速度センサにより取得される回転的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 角速度センサにより取得される回転的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 角速度センサにより取得される回転的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 角速度センサにより取得される回転的なタイプの腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフである。 本実施形態における腕振りタイプ情報提供処理の一例を示すフローチャートである。 地磁気センサにより取得される腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフであり、直線的なタイプの腕振りフォームの場合を示している。 地磁気センサにより取得される腕振りフォームの検出結果をプロットした場合の一例を示すグラフであり、回転的なタイプの腕振りフォームの場合を示している。 運動支援装置を複数の装置が連携したシステムとして構成する場合の概念図である。
発明の詳細な説明
　以下、図面を参照しつつ、本発明に係る運動支援装置の一実施形態について詳細に説明する。なお、ここでは、ユーザがウォーキング（歩行）やランニング（走行）を行う場合について説明する。
　＜運動支援装置の構成＞
　図１は、本実施形態における運動支援装置の使用状態における構成を示す概念図である。
　図２は、本実施形態における運動支援装置の外観構成を示す要部構成図である。
　図１及び図２に示すように、本実施形態における運動支援装置１は、ユーザＵＳの前腕部（手首）に装着して使用される腕時計型に構成されている。
　図２に示すように、運動支援装置１は、機器本体２と、ユーザＵＳの前腕部（手首）に巻き付けることにより、機器本体２をユーザＵＳに装着するためのベルト部３と、を備えている。
　運動支援装置１の機器本体２には、後述する入力操作部１４（図３参照）を構成する操作ボタン２１が設けられている。
　操作ボタン２１は、例えば機器本体２の側部等に配置され、ユーザが押し込み、回転等の操作を行うことで、操作に応じた操作信号を後述の演算回路１００等に出力させる。
　また、表示部２２は、機器本体２の視認側に配置され、各種の文字情報や画像情報を表示させるものである。
　表示部２２は、例えばカラー表示やモノクロ表示が可能な液晶方式や、有機ＥＬ素子等の発光素子方式の表示パネルを有している。
　表示部２２に表示される内容は特に限定されない。通常の時計と同様に現在時刻が表示されてもよいし、ランニング開始時からの経過時間やランニングの速度、ラップタイム等の各種情報が表示されてもよい。
　また、後述する各種センサ（例えば、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３等、図３参照）により取得される動作データ（センサデータともいう。）や、これらの動作データに基づいて取得されるユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示す情報（以下、「腕振りタイプ情報」ともいう。）、その他各種の情報が表示されてもよい。
　表示部２２に表示される内容は、操作ボタン２１の操作等によって適宜切り替えられてもよい。また、どのような情報をどのような配置で表示させるかを、事後の設定等によりユーザＵＳがカスタマイズできるようにしてもよい。表示部２２には、全体に１つの情報が表示されてもよいし、例えば設定等に応じて適宜複数の表示エリアに分割され、複数の情報が同時・並列的に表示されてもよい。
　さらに、表示部２２には、タッチパネルが一体的に形成されていてもよく、この場合には、タッチパネルとして機能する表示部２２において、各種の設定や入力操作を行うことができてもよい。この場合、入力操作部１４は、表示部２２のタッチパネルを含む。
　図３は、本実施形態に係る運動支援装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
　図３に示すように、運動支援装置１には、運動支援装置１を装着しているユーザＵＳに関する各種のデータを取得する各種のセンサが設けられている。
　本実施形態において、これらのセンサは、ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データを取得するデータ取得手段である。
　以下、本実施形態では、運動支援装置１が、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３を備えている場合を例示する。
　加速度センサ１１は、例えば３軸加速度センサを有し、ユーザＵＳの運動動作中に運動支援装置１に加わる各軸方向の加速度を検出して、加速度データ（３次元加速度ベクトルデータ）を動作データ（センサデータ）として出力する。
　この加速度センサ１１から出力される加速度データは、互いに直交する３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向の信号成分として出力される。
　図４は、運動支援装置の使用状態における３軸方向を示す説明図である。
　加速度センサ１１における３軸は、例えば図４に示すように、運動動作中のユーザＵＳの手の甲に垂直な向きがｙ軸、手の甲と水平でｙ軸と直交する方向がｘ軸、ｘ軸及びｙ軸と直交する方向（腕に沿った方向）がｚ軸となっている。
　この３軸方向の加速度データは、後述する演算回路１００において合成され、時間データに関連付けられて、時系列データとしてメモリ部１０１の所定の記憶領域に保存される。
　角速度センサ１２は、例えば３軸角速度センサを有し、ユーザＵＳの運動動作中に運動支援装置１に加わる各軸方向の角速度を検出して、角速度データ（３次元角速度ベクトルデータ）を動作データ（センサデータ）として出力する。この角速度センサ１２から出力される角速度データは、互いに直交する３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向の信号成分として出力される。なお、３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向については、加速度センサ１１と同様に、図４に示す方向とする。この３軸方向の角速度データは、後述する演算回路１００において合成され、時間データに関連付けられて、時系列データとしてメモリ部１０１の所定の記憶領域に保存される。
　地磁気センサ１３は、例えば３軸地磁気センサであり、ユーザＵＳの運動動作中に運動支援装置１に加わる各軸方向の地磁気を検出して、地磁気データ（３次元地磁気ベクトルデータ）を動作データ（センサデータ）として出力する。この地磁気センサ１３から出力される地磁気データは、互いに直交する３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向の信号成分として出力される。なお、３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向については、図４に示す方向であり、加速度センサ１１及び角速度センサ１２と同様に、図４に示す方向とする。この３軸方向の地磁気データは、後述する演算回路１００において合成され、時間データに関連付けられて、時系列データとしてメモリ部１０１の所定の記憶領域に保存される。なお、地磁気センサ１３は、比較的小電力で動作させることができるため、地磁気センサ１３を他のセンサに代わって用いた場合には、装置全体の省電力化に資する。
　なお、運動支援装置１が、本実施形態のように、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３等、複数のセンサを備えている場合、各センサによって取得される動作データ（センサデータ）をそれぞれ単独で用いてもよいし、複数のセンサの動作データ（センサデータ）を併せて補完的に用いてもよい。
　複数のセンサの動作データ（センサデータ）を併せて用いる場合、単独のデータでは、何らかの要因で正確な検出結果を得られないような場合にも、より正確性のある高精度な検出結果を得ることが期待できる。
　入力操作部１４は、ユーザＵＳ等による各種の入力操作を受け付けるものである。
　入力操作部１４は、前述の操作ボタン２１や、表示部２２にタッチパネルが設けられる場合のタッチパネル、機器本体２に有線や無線通信により接続されるキーボード等の入力手段を含んでいる。
　このような入力操作部１４は、上述した加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３におけるセンシング動作（測定動作）のＯＮ、ＯＦＦ制御や、後述する腕振り状態の評価の入力、表示部２２に表示される各種項目の設定等の入力操作に用いられる。ここで、操作スイッチやタッチパネル、キーボード等の各種の入力手段は、いずれか１つを備えているものであってもよいし、複数の入力手段を有しているものであってもよい。なお、複数の入力手段を有している場合には、それらにより実現される機能は、同一又は同等のものであってもよいし、各入力手段に特有の機能を有しているものであってもよい。
　音声出力部１５は、例えばブザーやスピーカ等の音声出力機器を有している。音声出力部１５は、所定の音色や音パターン（アラーム音）、音声メッセージ等の音情報を発生することにより、後述する運動支援方法において、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示す情報（運動支援情報）を、聴覚を通してユーザＵＳに提供（報知）する。
　振動発生部１６は、例えば振動モータや振動子等の振動機器（バイブレータ）を有している。振動発生部１６は、所定の振動パターンやその強弱等の振動情報を発生することにより、後述する運動支援方法において、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示す情報（運動支援情報）を、触覚を通してユーザＵＳに提供（報知）する。
　通信回路部１７は、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３により取得されたセンサデータ（生データ）や、これに基づいて生成される腕振りタイプ情報（運動支援情報）等を、外部の端末装置等に送信する際のインターフェースとして機能する。
　ここで、通信回路部１７を介して、外部の端末装置等との間で、運動支援情報等を送受信する手法としては、例えば各種の無線通信方式や、通信ケーブルを介した有線による通信方式を適用することができる。
　無線通信方式を用いて運動支援情報等を送受信する場合には、例えばデジタル機器用の近距離無線通信規格であるブルートゥース（Bluetooth（登録商標））等の通信方式を良好に適用することができる。このような無線通信方式によれば、後述する電源供給部１８として、例えば環境発電技術等を用いて生成された小電力であっても良好にデータ伝送を行うことができる。
　電源供給部１８は、運動支援装置１の機器本体２内部の各構成部に駆動用電力を供給する。電源供給部１８は、例えば市販のコイン型電池やボタン型電池等の一次電池や、リチウムイオン電池やニッケル水素電池等の二次電池を適用することができる。また、電源供給部１８としては、これらの一次電池や二次電池のほか、振動や光、熱、電磁波等のエネルギーにより発電する環境発電（エナジーハーベスト）技術による電源等を適用することも可能である。
　メモリ部１０１は、大別して、データメモリと、プログラムメモリと、作業用メモリと、を有している。
　データメモリは、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを有し、上述した加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３により取得されたセンサデータ（動作データ）が、時間データに関連付けられて、時系列データとして所定の記憶領域に保存される。
　また、データメモリは、後述する運動支援方法において動作データ（センサデータ）に基づいて取得される腕振りタイプ情報（運動支援情報）等が、所定の記憶領域に保存される。
　プログラムメモリは、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を有し、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３におけるセンシング動作や、表示部２２における各種情報の表示動作等の、各構成における所定の動作を実行するための制御プログラムが保存される。
　また、プログラムメモリには、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得し、運動支援情報として提供するためのアルゴリズムプログラムが保存される。
　作業用メモリは、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）を有し、上記制御プログラム及びアルゴリズムプログラムを実行する際に使用する各種データや、生成される各種データが一時的に保存される。
　なお、メモリ部１０１は、その一部又は全部が、例えばメモリカード等のリムーバブル記憶媒体としての形態を有し、運動支援装置１の機器本体１等に対して着脱可能に構成されているものであってもよい。
　演算回路１００は、計時機能を有するＣＰＵ（中央演算処理装置）やＭＰＵ（マイクロプロセッサ）等のプロセッサーであって、所定の動作クロックに基づいて、上述したメモリ部１０１（プログラムメモリ）に保存された所定の制御プログラムを実行する。これにより、演算回路１００は、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３におけるセンシング動作や、表示部２２における情報表示動作等の、各種の動作を制御する。
　また、本実施形態の演算回路１００は、データ取得手段である各種センサ（本実施形態では、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３）により取得された動作データ（センサデータ）に基づいて、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得する腕振りタイプ取得手段として機能する。具体的には、腕振りタイプ取得手段としての演算回路１００は、各種センサにより取得された動作データについて主成分分析を行い、各軸方向の分散の程度によってユーザＵＳの腕振りフォームのタイプに関する指標を取得する。
　演算回路１００は、上記動作クロックに基づいて、メモリ部１０１（プログラムメモリ）に保存された所定のアルゴリズムプログラムを実行する。これにより、演算回路１００は、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得し、腕振りタイプ情報を運動支援情報として提供する一連の運動支援処理を実行する。演算回路１００によって行われる処理の詳細については後述する。
　なお、演算回路１００において実行される制御プログラムやアルゴリズムプログラムは、予め演算回路１００の内部に組み込まれているものであってもよい。
　＜運動支援方法＞
　次に、本実施形態における運動支援方法について説明する。ここでは、ユーザＵＳが運動動作としてランニングを行う場合の運動支援方法について説明する。
　図５は、本実施形態に係る運動支援装置における運動支援方法の一例を示すフローチャートである。
　図５に示すように、運動支援装置１の電源がＯＮとなる（ステップＳ１）と、一連の運動支援処理が開始される。本実施形態に係る運動支援方法においては、運動支援処理として、大別して、腕振り周期推定処理（ステップＳ２）と、腕振りタイプ指標算出処理（ステップＳ３）と、腕振りタイプ情報提供処理（ステップＳ４）と、が順次実行される。そして、運動支援装置１はユーザＵＳによる運動が終了したか否かを常に判断し（ステップＳ５）、例えば運動支援装置１の電源がＯＦＦとなった場合や、何ら操作や動作のないまま所定時間が経過した場合には、運動が終了したものとして（ステップＳ５；ＹＥＳ）一連の処理を終了する。まだ運動が終了していないと判断する場合（ステップＳ５；ＮＯ）には、ステップＳ２に戻って処理を繰り返す。
　（腕振り周期推定処理）
　図６は、図５におけるステップＳ２に示す腕振り周期推定処理の一例を示すフローチャートである。
　ユーザＵＳの運動動作中の腕振りフォームのタイプを分析するためには、結果のばらつきによる影響等を抑えるため、何周期か分の腕振りの動作データを用いて処理を行う。そこでこの前提として、ユーザＵＳの腕振り動作の周期を推定する必要があり、腕振り周期推定処理は、ユーザＵＳの腕振り動作の一周期分を推定するための処理である。
　まず、演算回路１００は、センサから動作データ（センサデータ）を取得する（ステップＳ２１）。上記の複数のセンサのうち、いずれのセンサの動作データを用いてもよいが、例えば、加速度センサ１１によって取得される動作データ（加速度データ）を演算回路１００が取得する。
　そして、演算回路１００は、取得された動作データに基づいて、ユーザＵＳがランニング中であるか否かを判断する（ステップＳ２２）。
　ランニング中であるか否かを判断する手法は、どのようなものを用いても構わない。
　例えば、演算回路１００は、合成加速度の信号波形（加速度センサ１１によって取得される動作データ）が特有の波形を有しているか否かに基づいてユーザＵＳがランニング中であるか否かの判断を行う。
　すなわち、ランニング時には合成加速度の信号波形に、特定の周期や強度等を有する特徴的な変化が観測されることが知られている。このため、３軸方向の加速度データや合成加速度の信号波形を観測することにより、ユーザＵＳがランニングを行っているか否かを正確に判断することができる。
　合成加速度の信号波形に特有の波形が現れない場合には、演算回路１００はランニング中でないと判断し（ステップＳ２２；ＮＯ）、さらに所定時間その状態が継続しているか否かを判断する（ステップＳ２３）。そして、所定時間合成加速度の信号波形に特有の波形が現れない状態が継続している場合（ステップＳ２３；ＹＥＳ）には、処理を終了する。他方、合成加速度の信号波形に特有の波形が現れない状態がまだ所定時間継続していない場合（ステップＳ２３；ＮＯ）には、ステップＳ２１に戻って処理を繰り返す。
　一方、ランニング中であると判断される場合（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、具体的には
、合成加速度の信号波形に特有の波形が現れた場合等には、演算回路１００は、さらに、
腕振りの切り返し時点を特定する（ステップＳ２４）。
　腕振りの切り返し時点を特定する手法は特に限定されないが、例えば角速度センサ１２によって得られる動作データ又はこれを合成した合成角速度データを取得し、動作データの値が極小であるときを腕振りの切返し点Ｐ（図８参照）とする。
　すなわち、腕振り動作は、図７Ａに示すような、腕を後方に引き切った状態から前方（図７ＡにおいてＤＲａ方向）に腕を振り出し、図７Ｂに示すような、腕を前方に振り出し切った状態を経て、後方（図７ＢにおいてＤＲｂ方向）に腕を引き、再び図７Ａに示す状態に復帰するという一連の繰り返し動作である。
　なお、図７Ａ及び図７Ｂでは、肩の関節位置をＳｊ、肘の関節位置をＥｊとして、腕振りの往復動作の様子を模式的に表現している。
　図８は、腕振り周期を推定するために取得されるセンサデータの一例を示す信号波形図である。本実施形態では、角速度センサ１２によって得られる３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向の動作データをそれぞれ二乗したものを足し合わせて（ｘ２＋ｙ２＋ｚ２）、合成角速度データとしており、図８は、この合成角速度データを時系列に沿ってプロットしたものである。
　図８において、角速度（合成角速度）が極小値となっているタイミング（時点）が腕を後方に引き切った状態（すなわち、図７Ａに示す状態）、図７Ａに示す状態から腕を前方に振り出し、振り出し切った状態（すなわち、図７Ｂに示す状態）、及び再び腕を後方に引き切った状態であり、腕振り方向が切り変わる時点である。
　そこで演算回路１００は、角速度（合成角速度）が極小値となるタイミング（時点、時刻）を腕振りの切返し時点Ｐと特定してメモリ部１０１に記憶させる。
　腕振り動作は後ろから前、前から後ろの往復で１周期であり、角速度センサ１２の合成角速度データ等を用いて腕振りの切返し時点Ｐと特定することにより、演算回路１００は、ユーザＵＳの腕振り動作の１周期を正確に推定することができる（ステップＳ２５）。
　このように、ユーザの腕振り動作の周期を推定することで、例えば１０周期分の動作データを用いて腕振りフォームのタイプ指標を算出するとした場合に、算出処理に用いる動作データの範囲を容易に特定することができる。
　また、算出処理に用いる動作データの範囲は、腕振り周期の回数ではなく、所定の時間で区切られてもよい。ユーザＵＳの腕振り周期が推定されれば、１周期分の所要時間を１０倍してその範囲内の動作データを用いることで、１０周期分の動作データを用いる場合と同様となる。さらに、算出処理に用いる動作データの範囲は、距離に基づいて区切られてもよい。
　なお、腕振り周期の推定処理は、何周期か分の腕振り動作の動作データをまとめて後の腕振りタイプ指標算出処理に用いるための前提処理である。このため、具体的な手法はここに例示したものに限定されず、適宜各種の手法を用いることが可能である。
　例えば腕振り動作は足のピッチともほぼ同期するため、足のピッチ（すなわち、片足が地面に着地して、地面から離れ、再び着地するまでの距離又は時間）を取得することのできるセンサを設けて、こうしたセンサが取得する動作データ（センサデータ）を用いて腕振り周期の推定を行ってもよい。足のピッチを取得するには、例えば足や腰等に加速度センサ等を設けて動作データを取得させる等の手法が考えられる。この場合には、腕に装着された運動支援装置１と足等に設けられた加速度センサとを通信等により連携させて用いる。
　また、厳密に腕振り周期を取得しなくても、一般的に腕振り１周期に要する時間や距離を参照して、これを所定倍（例えば１０倍）することで、何周期か分（例えば１０周期）の腕振り動作の動作データを分析対象としてもよい。
　（腕振りタイプ指標算出処理）
　次に、本実施形態における腕振りタイプ指標算出処理について説明する。
　図９は、図５におけるステップＳ３に示す腕振りタイプ指標算出処理の一例を示すフローチャートである。
　腕振りタイプ指標算出処理において、演算回路１００は、まず、腕振りＴ周期分の動作データ（センサデータ）が蓄積されたか否かを判断する（ステップＳ３１）。
　なお、「Ｔ周期分」を具体的に何周期分とするかは、用途や各種状況等により異なる。
　例えば、長期的な腕振りフォームのタイプを知りたい場合にはより多くの周期の動作データを用いて長い期間の腕振りフォームを分析することが好ましく、短期的な腕振りフォームのタイプを知りたい場合には比較的少ない周期の動作データを用いて短い期間の腕振りフォームを分析することが好ましい。
　ここで長い期間とは、例えば数分から１０分程度の期間であり、短い期間とは、例えば７，８周期程度である。
　前述のように、１周期分等の少ない動作データによって処理を行うと、ばらつき等の影響で正しい結果を得ることが難しい。
　他方で、腕振りフォームのタイプは、走行速度、疲労度（例えばランニング開始時からの経過時間に応じて蓄積される疲労度）、走路状況（例えば、オンロードかオフロードか、走路の勾配は何％か等）等の各種条件により変化する。このため、１日分のランニングの全動作データ等を処理対象とすると、特徴が平均化されてしまい、あまり正確かつ有意義な結果を得ることができない。
　１日分のランニングデータ等、多くの動作データが取得された場合に、１日のランニングやトレーニングの終わり等にまとめて腕振りタイプ指標算出処理を行うような場合には、例えば処理対象となる動作データを複数回に分けて算出処理を行い、処理結果を当該処理に用いた動作データが取得された時間と対応付けて保存する等が好ましい。
　このようにすれば、１日分の腕振りフォームのタイプの変化（例えば、いつ頃からどのようにフォームが崩れてきたのか）等を時系列的に確認することができ、ユーザにとって有意義な処理結果を得ることができる。
　また、処理するデータ量が多い場合には、適宜動作データを間引いて処理を行ってもよい。このようにすれば、演算回路１００やメモリ部１０１にかかる負担を減らすことができ、また省電力化にも資する。
　所定周期分の動作データが蓄積されていない場合（ステップＳ３１；ＮＯ）には、蓄積される迄判断処理を繰り返す。
　他方、所定周期分の動作データが蓄積されている場合（ステップＳ３１；ＹＥＳ）には、演算回路１００は、当該腕振りＴ周期分の動作データ（センサデータ）をメモリ部１０１から取得する（ステップＳ３２）。そして、取得した動作データについて主成分分析を行い、各軸の固有値（第１軸の第１固有値λ１、第２軸の第２固有値λ２、第３軸の第３固有値λ３）を算出する（ステップＳ３３）。
　本実施形態では、演算回路１００は、３軸の角速度センサ１２によって取得された角速度データを３次元空間に投影し、その空間にて主成分分析を行って、各軸の固有値（λ１、λ２、λ３）を算出する。
　そして、演算回路１００は、ステップＳ３３において算出された各軸の固有値（λ１、λ２、λ３）に基づいて腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）を算出する。本実施形態では、演算回路１００は、腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）として、腕振り動作の直線性・回転性を示す指標と、腕振り動作の大きさを示す指標の２つの指標を、腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）として算出するようになっている。
　なお、演算回路１００によって算出される指標はこの２つの限定されない。これらの他にも腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）を算出してもよいし、これらのうちのいずれか一方のみを算出するとしてもよい。
　また、以下において、演算回路１００が腕振り動作の直線性・回転性を示す指標を算出してから腕振り動作の大きさを示す指標を算出するような記載となっているが、算出の先後等は記載例に限定されない。
　まず、演算回路１００は、腕振り動作の直線性・回転性を示す指標を、腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）として算出する（ステップＳ３４）。
　演算回路１００による算出結果は、適宜メモリ部１０１に記憶される。
　具体的には以下の式による。
　ＬＲ_Ｃｏｅｆｆ ＝ λ２／λ１ ＋ αλ３／λ１ ＋βλ３／λ２　　…　式１
　ここで、例えば、α＝１, β＝０ とし、
　ＬＲ_Ｃｏｅｆｆ ＜＝ ０．１ であるときに、ユーザは直線性の高いタイプ（直線タイプ、平面タイプ）であるとし、
　ＬＲ_Ｃｏｅｒｒ ＞＝ ０．３ であるときに、ユーザは回転性の高いタイプ（回転タイプ、曲線タイプ）であるとする。
　なお、直線性の高いタイプ（直線タイプ、平面タイプ）とは、比較的腕を真っ直ぐに前後に往復移動させる腕振りフォームのタイプであり、回転性の高いタイプ（回転タイプ、曲線タイプ）とは、腕振り動作において腕を回すような動きをする腕振りフォームのタイプである。
　なお、腕振りフォームのタイプは、直線性の高いタイプ、回転性の高いタイプの２つのタイプのみに分類されなくてもよい。
　例えば直線性を示す指標が〇％、回転性を示す指標が〇％で、どちらのタイプにより近い等、中間的、段階的な評価が指標として示されてもよい。
　また、主成分分析の結果自体がユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示す指標として示されてもよい。
　また、腕振りタイプ指標を算出するための式は上記の「式１」に限定されない。
　例えば、係数α及びβを設けることは必須ではない。いずれか一方のみでもよいし、両方とも設けなくてもよい。
　また、「λ２／λ１」「λ３／λ１」「λ３／λ２」との項目のすべてを考慮しなくてもよい。例えば、ある程度簡易的に算出すれば足りる場合等であれば、「λ２／λ１」の項目のみを用いて簡易に算出してもよい。
　次に、演算回路１００は、ステップＳ３３において算出された各軸の固有値（λ１、λ２、λ３）に基づいて腕振り動作の大きさを示す指標を、腕振りフォームのタイプを示す指標（腕振りタイプ指標）として算出する（ステップＳ３５）。なお、ステップＳ３４とステップＳ３５の処理の先後関係は特に限定されない。
　センサによって取得された動作データについて主成分分析を行うことによって各軸の分散の広がり具合を見ることにより、ユーザＵＳがどの程度大きく腕を振っているか、腕振り動作の大きさも算出することができる。
　演算回路１００による算出結果は、適宜メモリ部１０１に記憶される。
　具体的には演算回路１００は以下の式により腕振り動作の大きさを算出する。
　Ｓｉｚｅ_Ｃｏｅｆｆ ＝ λ１２＋ λ２２＋ λ３２　　…式２
　なお、腕振り動作の大きさに関するタイプ指標を算出するための式は上記の「式２」に限定されない。
　例えば、各軸の固有値（λ１、λ２、λ３）を二乗することは必須ではない。
　図１０Ａ～図１０Ｄ及び図１１Ａ～図１１Ｄは、例えば、角速度センサ１２によって取得された３軸の角速度データを主成分分析した結果をプロットした例をに示したものである。
　１０Ｂ～図１０Ｄは、図１０Ａに示した各軸（すなわち、図１０Ａにおける第１方向、第２方向、第３方向）の矢印方向から見た場合の各軸の分散（分布）の様子を示したものであり、１０Ｂが第１方向、１０Ｃが第２方向、１０Ｄが第３方向から見た様子を示している。
　また、図１１Ｂ～図１１Ｄは、図１１Ａに示した各軸（すなわち、図１１Ａにおける第１方向、第２方向、第３方向）の矢印方向から見た場合の各軸の分散（分布）の様子を示したものであり、１１Ｂが第１方向、１１Ｃが第２方向、１１Ｄが第３方向から見た様子を示している。
　図１０Ａ～図１０Ｄは、腕振りフォームが直線的・平面的な人の例であり、３軸の角速度データを３次元空間に投影して主成分分析した結果、プロット結果の分散（分布）は、ほぼ一方向に棒状となる。
　これに対して、図１１Ａ～図１１Ｄは、腕振りフォームが回転的・曲線的な人の例であり、３軸の角速度データを３次元空間に投影して主成分分析した結果、プロット結果の分散（分布）は、輪を描くように広がりのある形状となる。
　なお、図１０Ａ～図１０Ｄと図１１Ａ～図１１Ｄとで、腕振り動作の大きさに関しては大きな差異はない。
　本実施形態では、図１０Ａ～図１０Ｄ及び図１１Ａ～図１１Ｄに示すように、主成分分析の結果自体でも、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプが直感的に分かるような指標を示すことができる。
　このため、次の腕振りタイプ情報提供処理においてユーザに提供される腕振りタイプ指標データは、演算回路１００が「式１」「式２」により算出した指標のみでなく、図１０Ａ～図１０Ｄ及び図１１Ａ～図１１Ｄに示すような、主成分分析の結果自体（各軸における分散を示すグラフ等）であってもよい。
　（腕振りタイプ情報提供処理）
　次に、本実施形態における腕振りタイプ情報提供処理について説明する。
　図１２は、図５におけるステップＳ４に示す腕振りタイプ情報提供処理の一例を示すフローチャートである。
　腕振りタイプ情報提供処理において、演算回路１００は、まず、腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミングか否かを判断する（ステップＳ４１）。
　「腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミング」とは、例えば、腕振りタイプ指標データが所定以上データが蓄積された場合である。
　ここで、「所定以上」を具体的にどの程度のデータが蓄積されたときとするかは特に限定されないが、例えば１０程度のデータが蓄積されたときとしてもよいし、１つデータが蓄積されるとその都度情報提供処理を行うとしてもよい。
　また、蓄積されたデータ数ではなく、例えば一連のランニングが終了した時点や、ユーザによって要求された時点を「腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミング」であると判断して情報提供を行うようにしてもよい。
　まだ腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミングではないと判断する場合（ステップＳ４１；ＮＯ）、例えば所定以上のデータの蓄積がない場合やデータ提供の要求・指示がない場合等には、ステップＳ４１の判断処理を繰り返す。
　他方、腕振りタイプ指標データを提供すべきタイミングであると判断する場合（ステップＳ４１；ＹＥＳ）には、演算回路１００は、メモリ部１０１から腕振りタイプ指標データを取得し（ステップＳ４２）、当該腕振りタイプ指標データを運動支援情報としてユーザに提供する（ステップＳ４３）。
　なお、運動支援情報の具体的な情報提供の手法は特に限定されない。
　例えば、運動支援装置１の表示部２２に、腕振り動作の直線性・回転性を示す指標や腕振り動作の大きさを示す指標を表示させたり、主成分分析の結果（例えば図１０Ａ～図１０Ｄや図１１Ａ～図１１Ｄに示したようなグラフ等）を表示させてもよい。
　また、運動支援情報の表示のさせ方も特に限定されず、３次元的に表示させてもよいし、２次元的に表示させてもよい。また、主成分分析の結果等を表示させる画面を時系列的に変化させる（例えば、プロット位置を元データに応じて時間経過とともに移動させる）ことで、腕振りのフォームの変化を動画的に表示させてもよい。さらに、例えば、複数の運動支援情報がある場合に、これを時系列的に一覧で表示させてもよいし、スクロール操作等に応じて順次表示させてもよい。
　このように時系列的に表示させることで、ランニングの途中から腕振りのフォームが崩れてくるような場合に、ユーザＵＳがどの程度走ると腕振りのフォームが崩れ始めるのか等、自身の弱点や特徴を客観的に認識しやすくなる。
　また、音声出力部１５から音声やブザー等の特定のパターンの音を出力させることで運動支援情報を出力させてもよいし、振動発生部１６を特定のパターンで振動させることで運動支援情報を出力させてもよい。
　具体的には、例えば、ランニングの継続中に腕振りのフォームが直線タイプから回転タイプに変化した場合に、腕振りのフォームのタイプが変化した旨を音声やブザー、振動等によって出力させ、ユーザＵＳに注意喚起を促すようにする。また、腕振りのフォームが変化したタイミングで表示部２２を点滅させる等によりユーザに注意を促してもよい。
　これにより、時間の経過や疲労の蓄積等により腕振りのフォームが崩れてきた際には、ランニングの最中等でもリアルタイムでユーザＵＳに伝えることができる。
　さらに演算回路１００は、通信回路部１７を介して有線や無線で接続される外部機器に運動支援情報を出力してもよい。これにより、例えば、スマートフォン等の携帯端末装置や、パーソナルコンピュータ等の各種端末装置において運動支援情報に基づく表示や音声出力等がなされてもよい。また、通信回路部１７を介してワイヤレスイヤホン、ＡＲメガネ（メガネ型のＡＲデバイス）等の各種ウェアラブルデバイスに運動支援情報を出力してもよい。この場合には、ユーザＵＳが携帯端末装置等を確認するために立ち止まったりすることなく、ランニングを継続しながら運動支援情報を受け取ることができる。
　これにより、一連の運動支援処理が終了する。
　以上のように、本実施形態によれば、運動支援装置１が、ユーザＵＳが腕を振りながら運動を行っているときのユーザＵＳの腕の動きに関する動作データを取得するデータ取得手段としての加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３と、これら各種センサにより取得された動作データに基づいて、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得する腕振りタイプ取得手段としての演算回路１００とを備えている。
　このため、各種センサによって取得されたデータから客観的な腕振りフォームのタイプが得ることができる。
　これにより、ランニングにおいて重要な事項でありながら、ユーザＵＳが自分では気づきにくい運動動作時の腕振りフォームを、運動支援情報として提供することができる。
　また、本実施形態では、腕振りタイプ取得手段としての演算回路１００によって取得されたユーザＵＳの腕振りフォームのタイプに関する情報をユーザＵＳに提供する情報提供手段をさらに備えている。
　具体的には、運動支援情報を表示させることのできる表示部２２、運動支援情報を音や振動といった各種刺激によってユーザに伝えることのできる音声出力部１５、振動発生部１６を備えている。また、通信回路部１７を介して外部機器に運動支援情報を出力させることもできる。
　このため、ユーザＵＳの腕振りフォームのタイプに関する情報をユーザＵＳに分かりやすく伝え、腕振りフォームの見直しや改善に役立つ情報をユーザに提供することができる。
　また、本実施形態では、腕振りタイプ取得手段である演算回路１００は、データ取得手段である各種センサ（加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３）により取得された動作データについて主成分分析を行い、各軸方向の分散の程度によってユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを取得する。
　これにより、腕振りフォームのタイプを分かりやすい形に解析することができ、運動支援に役立つ情報としてユーザに提供することができる。
　また、本実施形態では、腕振りタイプ取得手段である演算回路１００は、主成分分析において各軸方向の固有値を算出し、この固有値に基づいて、ユーザＵＳの腕振りフォームの直線性・回転性を示す指標を算出する。
　このように、腕振りフォームの直線性・回転性を示す指標を示してユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示すことができるため、自身では確認することの難しい腕振りフォームの現状を、ユーザＵＳが客観的に認識することができる。
　また、本実施形態では、腕振りタイプ取得手段である演算回路１００は、主成分分析において各軸方向の固有値を算出し、この固有値に基づいて、ユーザＵＳの腕振りフォームにおける腕振りの大きさを示す指標を算出する。
　このように、腕振りの大きさを示す指標を示してユーザＵＳの腕振りフォームのタイプを示すことができるため、自身では確認することの難しい腕振りフォームの現状を、ユーザＵＳが客観的に認識することができる。
　＜変形例＞
　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、本実施形態では、運動支援装置１が、主として角速度センサ１２によって取得される動作データ（センサデータ）に基づいて主成分分析等を行う場合を例示したが、主成分分析を行う対象は角速度センサ１２によって取得される動作データに限定されない。
　例えば角速度センサ１２によって取得されるデータに代えて、地磁気センサ１３によって取得される動作データ（センサデータ）に基づいて主成分分析等を行ってもよい。
　図１３Ａ及び図１３Ｂは、地磁気センサ１３によって取得される動作データ（３軸の地磁気データ）を３次元空間に投影して主成分分析した結果を示したものである。
　図１３Ａは、腕振りフォームが直線的・平面的な人の例であり、３軸の地磁気データを３次元空間に投影して主成分分析した結果、プロット結果の分散（分布）は、ほぼ一方向に棒状となる。
　これに対して、図１３Ｄは、腕振りフォームが回転的・曲線的な人の例であり、３軸の地磁気データを３次元空間に投影して主成分分析した結果、プロット結果の分散（分布）は、輪を描くように広がりのある形状となる。
　こうしたプロット結果の分散（分布）状況は、３軸の角速度センサ１２を用いた場合（すなわち、図１０Ａ～図１０Ｄ及び図１１Ａ～図１１Ｄに示す場合）とほぼ同様であり、角速度センサ１２の代わりに地磁気センサ１３を用いても同様の結果を得られることが分かる。
　前述のように、地磁気センサ１３の方が他のセンサよりも消費電力が少ないという利点もあるため、地磁気センサ１３を用いることで省電力化を図ることができる。
　なお、地磁気センサ１３を角速度センサ等、他のセンサと併せて用いてもよい。複数のセンサを併せて測定結果を取得することで、より信頼性の高いデータを得ることが期待できる。
　また、例えば腕振りタイプ指標算出処理において、ランニング時のユーザＵＳの速度を検出し、当該速度に応じて何周期分の動作データを用いて処理を行うかを設定してもよい。
　この場合には、ユーザＵＳの速度を検出するセンサをユーザＵＳの足や腰等に別途設けれもよい。
　そして、この場合、ユーザＵＳの速度が変化したら、これに伴って処理に用いる動作データの数も可変としてもよい。
　また、本実施形態では、運動支援装置１が、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３を備えている場合を例示したが、運動支援装置１が備えるセンサはこれに限定されない。また、運動支援装置１は、上記のセンサをすべて備えていなくてもよい。
　運動支援装置１が備え得る他のセンサとしては、例えば、気圧センサ、心拍センサ等がある。
　気圧センサは、例えば静電容量、圧電抵抗、又はひずみゲージ等を用いたセンサであり、例えば運動支援装置１の周囲の気圧を検出する。気圧センサは、気圧と高度との相対関係により高度の検出ができる気圧高度センサであってもよい。
　心拍センサは、例えばは心臓が血液を送り出すことに伴い発生する、血管の容積変化をモニタリングして波形としてとらえる脈波センサである。
　なお、気圧センサや心拍センサは、運動支援装置１自体に内蔵されていなくてもよく、別途ユーザＵＳの身体の一部に取り付けられて、運動支援装置１（運動支援装置１と外部端末装置等が連携する場合には当該連携する装置を含む）にデータを送信することができるものであってもよい。
　さらに、運動支援装置１は、ＧＰＳ情報を検出することのできるＧＰＳ検出部を備えていてもよい。ＧＰＳ検出部を備える場合には、ＧＰＳ衛星の信号を受信し、運動支援装置１の位置情報を作成する。ＧＰＳ検出部を備える場合、気圧高度センサ等で計測される高度情報を、ＧＰＳによる位置情報に基づいて適宜補正できるようになっててもよい。また、ＧＰＳ検出部は、ＧＰＳ衛星に限らず、他の航法衛星の信号を用いるものであってもよい。
　なお、気圧高度センサやＧＰＳ検出部等を備えて、ランニング中の高度変化等を取得できるようにした場合には、当該高度変化をユーザＵＳの疲労度を推定する指標として用いてもよい。すなわち、例えばランニングの走路に上り坂等が多く、ユーザＵＳが疲労したことが推定される場合には、本実施形態における運動支援情報に、当該疲労度の情報を付帯させてもよい。
　これにより、疲労が推定される区間において、ユーザＵＳの腕振りフォームが崩れてきた等をユーザＵＳに認識させることができ、有意義な運動支援情報を提供することができる。
　また、運動支援装置１が心拍センサを備える場合には、心拍の変化からユーザＵＳの疲労度を推測することもでき、これらの情報も運動支援情報に付帯させることで、ユーザＵＳが自身の健康状態や疲労状態等を客観的に把握することができる。そして、自身の健康状態がどのようなときにどのような腕振りフォームとなるのか等を分析する材料を、運動支援情報として提供することができ、以後のトレーニング時等に役立てることができる。
　また、本実施形態では、運動支援装置１が、ユーザＵＳに運動支援情報を提供（報知）する情報提供手段（出力手段）として、表示部２２、音声出力部１５及び振動発生部１６を備えている場合を例示しているが、運動支援装置１は、これらのうちのいずれか一部のみを備えるものであってもよい。
　また、表示部２２に加えて、又は、表示部２２に替えて、音声出力部１５及び振動発生部１６のうち、少なくともいずれか一つを備えた構成を有していてもよい。
　また、運動支援装置１が情報提供手段（出力手段）を備えることは必須ではない。例えば、運動支援装置１は、ユーザＵＳの腕振りタイプの分類データ（運動支援情報）を取得（生成）するにとどまり、これを別途設けられる何らかの外部装置に提供可能に構成されているものであってもよい。
　また、本実施形態では運動支援装置が時計型の端末装置単体で構成されている場合を例示したが、運動支援装置の構成はこれに限定されない。
　例えば、図１４に示すように、本実施形態と同様の腕時計型の端末装置１ａと複数の外部装置が連携し、システムとして運動支援装置が構成されていてもよい。
　図１４では、ユーザの腕に装着することが可能な腕時計型の端末装置１ａと、外部の端末装置（例えば、スマートフォン等の携帯端末装置２００ａ、自宅のパーソナルコンピュータ等の各種端末装置２００ｂ）が互いに通信可能に接続されるとともに、端末装置１ａ及び外部の端末装置２００ａ，２００ｂがネットワークＮを通じてサーバ装置３００と接続される場合を示している。このように、各種の装置を接続することで、どこにいても運動支援情報を確認することができるとともに、情報を複数のユーザで共有することも可能となる。
　この場合ように複数の装置が連携してシステムとして運動支援装置を構成する場合には、センサが複数の装置に分散して配置されていてもよい。
　また、センサが設けられているのとは別体の装置に演算回路や本実施形態における運動支援プログラムを記憶する記憶部等が設けられていてもよい。
　例えば腕時計型の端末装置１ａに設けられた各種センサによって取得された動作データ（センサデータ）が、演算回路の設けられたスマートフォン等の携帯端末装置２００ａや自宅のパーソナルコンピュータ等の各種端末装置２００ｂに送信され、携帯端末装置等２００ａ，２００ｂにおいて運動支援方法における腕振り周期推定処理や腕振りタイプ指標算出処理等を行ってもよい。
　さらに、腕振りタイプ情報提供処理において、情報提供のための表示を行う表示部や音声出力部等の情報提供手段についても、複数の装置に分散して、又は複数の装置が共通して備えていてもよい。
　また、運動支援装置１は、各種センサ（本実施形態では、加速度センサ１１、角速度センサ１２、地磁気センサ１３）が出力する動作データ（センサデータ）を、運動支援装置１の外部にある他の装置から取得してもよい。この場合、運動支援装置１の通信回路部１７は、他の装置が備える通信部による各種の無線通信方式や有線通信方式により、動作データ（センサデータ）を受信する。このとき、運動支援装置１の通信回路部１７は、データ取得手段として機能する。
　以上本発明のいくつか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とその均等の範囲を含む。
　ユーザが運動を行う際に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 (7)

  1. 　ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データを取得するデータ取得手段と、
    　前記データ取得手段により取得された前記動作データに基づいて、前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得する腕振りタイプ取得手段と、
    　を備える運動支援装置。
  2. 　前記腕振りタイプ取得手段は、前記データ取得手段により取得された前記動作データについて主成分分析を行い、各軸方向の分散の程度によって前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得する請求項１に記載の運動支援装置。
  3. 　前記腕振りタイプ取得手段は、前記各軸方向の固有値を算出し、前記固有値に基づいて、前記ユーザの腕振りフォームの直線性・回転性を示す指標を算出する請求項２に記載の運動支援装置。
  4. 　前記腕振りタイプ取得手段は、前記各軸方向の固有値を算出し、前記固有値に基づいて、前記ユーザの腕振りフォームにおける腕振りの大きさを示す指標を算出する請求項２又は請求項３に記載の運動支援装置。
  5. 　前記腕振りタイプ取得手段によって取得された前記ユーザの腕振りフォームのタイプに関する情報をユーザに提供する情報提供手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載の運動支援装置。
  6. 　ユーザの腕の動きに関する動作データを取得する運動支援装置で実行される運動支援方法であって、
    　ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データを取得し、
    　取得された前記動作データに基づいて、前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得する運動支援方法。
  7. 　コンピュータに、
    　ユーザが腕を振りながら運動を行っているときのユーザの腕の動きに関する動作データに基づいて、前記ユーザの腕振りフォームのタイプを取得させるプログラム。
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