WO2022038664A1 - 計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム記録媒体 - Google Patents

計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2022038664A1
WO2022038664A1 PCT/JP2020/031056 JP2020031056W WO2022038664A1 WO 2022038664 A1 WO2022038664 A1 WO 2022038664A1 JP 2020031056 W JP2020031056 W JP 2020031056W WO 2022038664 A1 WO2022038664 A1 WO 2022038664A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
walking
timing
foot
waveform
step length
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/031056
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
晨暉 黄
謙一郎 福司
シンイ オウ
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to US18/019,734 priority Critical patent/US20230293046A1/en
Priority to JP2022543831A priority patent/JP7480852B2/ja
Priority to PCT/JP2020/031056 priority patent/WO2022038664A1/ja
Publication of WO2022038664A1 publication Critical patent/WO2022038664A1/ja
Priority to US18/536,769 priority patent/US20240115162A1/en
Priority to US18/539,383 priority patent/US20240115163A1/en
Priority to US18/540,998 priority patent/US20240108251A1/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/112—Gait analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1121—Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement
    • A61B5/1122—Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement of movement trajectories
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • A61B5/224—Measuring muscular strength
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/6804—Garments; Clothes
    • A61B5/6807—Footwear
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/06—Measuring instruments not otherwise provided for
    • A61B2090/061—Measuring instruments not otherwise provided for for measuring dimensions, e.g. length
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282—Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms

Definitions

  • This disclosure relates to a calculation device or the like that calculates a step length based on a walking event.
  • Patent Document 1 discloses a system for obtaining a pedestrian's stride length using the angular velocity and acceleration of a pedestrian during walking.
  • the system of Patent Document 1 obtains the joint angle of a pedestrian's hip joint, knee joint, or ankle joint from the measurement data of a sensor unit attached so as to sandwich the hip joint, knee joint, or ankle joint.
  • the system of Patent Document 1 obtains the stride length of a pedestrian from the measurement data of the sensor unit sensor attached to the back of the foot.
  • the system of Patent Document 1 includes a correlation coefficient between a feature point of a joint angle and a stride length, and a correlation coefficient between a feature point of a joint angle of a hip joint, a knee joint or an ankle joint during walking of a healthy person and a stride length. To evaluate the walking condition of pedestrians.
  • Patent Document 2 discloses a device including a main body portion mounted on a predetermined portion such as a user's waist, an acceleration sensor for detecting the acceleration of the main body portion, and a control unit, and determining a change in the walking of the user. ing.
  • the control unit identifies the locus of walking at a predetermined portion to which the main body is mounted, based on the acceleration detected by the acceleration sensor.
  • the apparatus of Patent Document 1 calculates the temporal change of the specified locus, and determines the degree of change, which is the degree of temporal change, based on the calculated temporal change.
  • the stride length of a pedestrian can be obtained from the measurement data measured by the sensor units mounted at a plurality of locations on both legs.
  • the stride length in order to calculate the stride length, it is necessary to mount sensor units at a plurality of positions on both legs and integrate the measurement data of the plurality of sensor units.
  • Patent Document 2 In the method of Patent Document 2, a single main body is attached to a predetermined portion of a pedestrian, and a characteristic factor corresponding to the step length is calculated by specifying the locus of the predetermined portion to which the main body is attached during walking. can.
  • the method of Patent Document 2 has a problem that the accuracy of the calculated characteristic factor is remarkably lowered when the knee and the ankle joint are distorted and the lower limbs are not in a straight state.
  • An object of the present invention is to provide a calculation device or the like capable of calculating the step length of both feet with high accuracy based on a physical quantity related to the movement of one foot.
  • the computing device of one aspect of the present disclosure generates a walking waveform using sensor data based on a physical quantity related to the movement of the foot measured by a sensor installed on one foot of a pedestrian, and from the generated walking waveform. It includes a detection unit that detects a walking event and a step length calculation unit that calculates the step lengths of both the left and right feet based on the timing of the detected walking event.
  • a computer generates and generates a gait waveform using sensor data based on physical quantities related to foot movement measured by a sensor installed on one foot of a pedestrian.
  • a walking event is detected from the walking waveform, and the step lengths of both the left and right feet are calculated based on the timing of the detected walking event.
  • the program of one aspect of the present disclosure is a process of generating a walking waveform using sensor data based on a physical quantity related to a foot movement measured by a sensor installed on one foot of a pedestrian, and a generated walking waveform.
  • the computer is made to execute a process of detecting a walking event from the computer and a process of calculating the step length of both the left and right feet based on the timing of the detected walking event.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram showing an example in which a user's physical information is output by inputting a feature amount into a trained model by the calculation device of the gait measurement system according to the second embodiment. It is a flowchart for demonstrating an example of the estimation of the physical state by the arithmetic unit of the gait measurement system which concerns on 2nd Embodiment.
  • the gait measurement system of the present embodiment detects a walking event of a pedestrian by using sensor data acquired by a sensor installed on the foot of the pedestrian.
  • the walking event of both feet of the pedestrian is detected by using the sensor data acquired by the sensor installed on the footwear of one foot of the pedestrian.
  • the walking event includes an event in which the foot touches the ground, an event in which the foot leaves the ground, an event in which both feet intersect, and the like.
  • the step lengths of both feet are calculated based on the detected walking event.
  • a system using the right foot as a reference foot will be described.
  • the method of this embodiment can also be applied to a system using the left foot as a reference foot.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the gait measurement system 1 of the present embodiment.
  • the gait measurement system 1 includes a data acquisition device 11 and a calculation device 12.
  • the data acquisition device 11 and the calculation device 12 may be connected by wire or wirelessly. Further, the data acquisition device 11 and the calculation device 12 may be configured by a single device. Further, the gait measurement system 1 may be configured only by the calculation device 12 by removing the data acquisition device 11 from the configuration of the gait measurement system 1.
  • the data acquisition device 11 is installed on the foot.
  • the data acquisition device 11 is installed on the footwear of the right foot.
  • the data acquisition device 11 measures acceleration (also referred to as spatial acceleration) and angular velocity (also referred to as spatial angular velocity) as physical quantities related to the movement of the user's foot wearing footwear such as shoes.
  • the physical quantity related to the movement of the foot measured by the data acquisition device 11 includes not only the acceleration and the angular velocity but also the velocity, the angle, and the locus calculated by integrating the acceleration and the angular velocity.
  • the data acquisition device 11 converts the measured physical quantity into digital data (also referred to as sensor data).
  • the data acquisition device 11 transmits the converted sensor data to the calculation device 12.
  • Sensor data such as acceleration and angular velocity generated by the data acquisition device 11 are also called walking parameters.
  • the walking parameters include the speed, angle, trajectory, etc. calculated by integrating the acceleration and angular velocity.
  • the data acquisition device 11 is realized by, for example, an inertial measurement unit including an acceleration sensor and an angular velocity sensor.
  • An IMU Inertial Measurement Unit
  • the IMU includes a 3-axis accelerometer and a 3-axis angular velocity sensor.
  • examples of the inertial measurement unit include VG (Vertical Gyro), AHRS (Attitude Heading), and GPS / INS (Global Positioning System / Inertial Navigation System).
  • FIG. 2 is a conceptual diagram showing an example of installing the data acquisition device 11 in the shoe 100.
  • the data acquisition device 11 is installed at a position corresponding to the back side of the arch of the foot.
  • the data acquisition device 11 is installed in an insole inserted into the shoe 100.
  • the data acquisition device 11 is installed on the bottom surface of the shoe 100.
  • the data acquisition device 11 is embedded in the main body of the shoe 100.
  • the data acquisition device 11 may or may not be detachable from the shoe 100.
  • the data acquisition device 11 may be installed at a position other than the back side of the arch as long as it can acquire sensor data regarding the movement of the foot.
  • the data acquisition device 11 may be installed on socks worn by the user or decorative items such as anklets worn by the user. Further, the data acquisition device 11 may be directly attached to the foot or embedded in the foot.
  • FIG. 2 shows an example in which the data acquisition device 11 is installed on the shoe 100 of the right foot.
  • the data acquisition device 11 may be installed on at least one foot, and may be installed on both the left and right feet. If the data acquisition device 11 is installed on the shoes 100 of both feet, a walking event can be detected for each of the left and right feet.
  • FIG. 3 shows the local coordinate system (x-axis, y-axis, z-axis) set in the data acquisition device 11 and the world set with respect to the ground when the data acquisition device 11 is installed on the back side of the arch.
  • It is a conceptual diagram for demonstrating a coordinate system (X-axis, Y-axis, Z-axis).
  • the world coordinate system X-axis, Y-axis, Z-axis
  • the user's lateral direction is the X-axis direction (rightward is positive)
  • the user's front direction (traveling direction) is the Y-axis direction (traveling direction).
  • the forward direction is set to positive
  • the gravity direction is set to the Z-axis direction (vertically upward is positive).
  • a local coordinate system including the x-direction, the y-direction, and the z-direction with respect to the data acquisition device 11 is set.
  • rotation with the x-axis as the rotation axis is defined as pitch
  • rotation with the y-axis as the rotation axis is defined as roll
  • rotation with the z-axis as the rotation axis is defined as yaw.
  • the calculation device 12 acquires the sensor data of the local coordinate system from the data acquisition device 11.
  • the arithmetic unit 12 converts the acquired sensor data of the local coordinate system into the world coordinate system to generate time series data.
  • the calculation device 12 extracts waveform data for one walking cycle or two walking cycles (hereinafter, also referred to as walking waveform) from the generated time series data.
  • the calculation device 12 detects a walking event described later from the extracted walking waveform.
  • the walking event detected by the arithmetic unit 12 is used to calculate the step length of the pedestrian.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a walking event detected by the arithmetic unit 12.
  • FIG. 4 corresponds to one walking cycle of the right foot.
  • the horizontal axis of FIG. 4 is the normalized time (100%) with one walking cycle of the right foot starting from the time when the heel of the right foot lands on the ground and then ending at the time when the heel of the right foot lands on the ground. Also called normalization time).
  • one walking cycle of one foot is roughly divided into a stance phase in which at least a part of the sole of the foot is in contact with the ground and a swing phase in which the sole of the foot is away from the ground.
  • the stance phase is further subdivided into an initial stance T1, a middle stance T2, a final stance T3, and an early swing T4.
  • the swing phase is further subdivided into an early swing T5, a middle swing T6, and a final swing T7.
  • (a) represents an event (heel contact) in which the heel of the right foot touches the ground (HS: Heel Strike).
  • (B) represents an event (Opposite Toe Off) in which the toe of the opposite foot (left foot) separates from the ground while the sole of the right foot is in contact with the ground (OTO: Opposite Toe Off).
  • (C) represents an event (heel lift) in which the heel of the right foot is lifted while the sole of the right foot is in contact with the ground (HR: Heel Rise).
  • (D) is an event in which the heel of the opposite foot (left foot) touches the ground (opposite heel touchdown) (OHS: Opposite Heel Strike).
  • (E) represents an event (toe off) in which the toe of the right foot separates from the ground while the sole of the opposite foot (left foot) is in contact with the ground (TO: Toe Off).
  • (F) represents an event (foot crossing) in which the opposite foot (left foot) and the right foot intersect (FA: Foot Adjacent).
  • (G) represents an event (tibia vertical) in which the tibia of the right foot is almost perpendicular to the ground while the sole of the left foot is in contact with the ground (TV: Tibia Vertical).
  • (H) represents an event (heel contact) in which the heel of the right foot touches the ground (HS: Heel Strike).
  • H) corresponds to the end point of one walking cycle starting from the heel contact of (a) and corresponds to the starting point of the next walking cycle.
  • each of the events (also referred to as walking event) shown in (a) to (h) is detected based on the physical quantity related to the movement of the right foot.
  • the above-mentioned walking events (heel touchdown HS, opposite toe takeoff OTO, heel lift HR, opposite toe touchdown OHS, toe takeoff TO, foot crossing FA, and tibial vertical TV) are performed by a pedestrian. Detect from walking waveform.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram for explaining walking parameters such as the step length calculated by the arithmetic unit 12.
  • FIG. 5 illustrates the right foot step length S R , the left foot step length S L , the stride length T, the stride W, and the foot angle F.
  • the right foot step length S R is the difference between the Y coordinates of the heel of the right foot and the heel of the left foot when the state where the sole of the left foot is in contact with the ground is changed to the state where the heel of the right foot swung in the direction of travel is landed. be.
  • the left foot step length S L is the difference between the Y coordinates of the left foot heel and the right foot heel when the state where the sole of the right foot is in contact with the ground is changed to the state where the heel of the left foot swung in the direction of travel is landed. be.
  • the stride length T is the sum of the right foot step length S R and the left foot step length S L.
  • the step W is the distance between the right foot and the left foot. In FIG. 5, the step W is the difference between the X coordinate of the center line of the heel of the right foot in the grounded state and the X coordinate of the center line of the heel of the left foot in the grounded state.
  • the foot angle F is an angle formed by the center line of the foot and the traveling direction (Y-axis) when the back surface of the foot is in contact with the ground.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of the detailed configuration of the data acquisition device 11.
  • the data acquisition device 11 includes an acceleration sensor 111, an angular velocity sensor 112, a control unit 113, and a data transmission unit 115. Further, the data acquisition device 11 includes a power supply (not shown).
  • the acceleration sensor 111, the angular velocity sensor 112, the control unit 113, and the data transmission unit 115 will be described as the operation main body, but the data acquisition device 11 may be regarded as the operation main body.
  • the acceleration sensor 111 is a sensor that measures acceleration in the three axial directions (also called spatial acceleration).
  • the acceleration sensor 111 outputs the measured acceleration to the control unit 113.
  • a piezoelectric type sensor, a piezo resistance type sensor, a capacitance type sensor, or the like can be used as the acceleration sensor 111.
  • the sensor used for the acceleration sensor 111 is not limited to the measurement method as long as it can measure the acceleration.
  • the angular velocity sensor 112 is a sensor that measures the angular velocity in the three-axis direction (also called the spatial angular velocity).
  • the angular velocity sensor 112 outputs the measured angular velocity to the control unit 113.
  • a vibration type sensor, a capacitance type sensor, or the like can be used as the angular velocity sensor 112.
  • the sensor used for the angular velocity sensor 112 is not limited to the measurement method as long as it can measure the angular velocity.
  • the control unit 113 acquires each of the acceleration and the angular velocity in the triaxial direction from each of the acceleration sensor 111 and the angular velocity sensor 112.
  • the control unit 113 converts the acquired acceleration and angular velocity into digital data, and outputs the converted digital data (also referred to as sensor data) to the data transmission unit 115.
  • the sensor data includes acceleration data obtained by converting the acceleration of analog data into digital data (including an acceleration vector in the three-axis direction) and angular velocity data obtained by converting the angular velocity of analog data into digital data (including an angular velocity vector in the three-axis direction). ) And at least are included.
  • the acceleration data and the angular velocity data are associated with the acquisition time of those data.
  • control unit 113 may be configured to output sensor data obtained by adding corrections such as mounting error, temperature correction, and linearity correction to the acquired acceleration data and angular velocity data. Further, the control unit 113 may generate the angle data in the triaxial direction by using the acquired acceleration data and the angular velocity data.
  • control unit 113 is a microcomputer or a microcontroller that performs overall control and data processing of the data acquisition device 11.
  • the control unit 113 includes a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, and the like.
  • the control unit 113 controls the acceleration sensor 111 and the angular velocity sensor 112 to measure the angular velocity and the acceleration.
  • the control unit 113 AD-converts (Analog-to-Digital Conversion) physical quantities (analog data) such as the measured angular velocity and acceleration, and stores the converted digital data in the flash memory.
  • the physical quantity (analog data) measured by the acceleration sensor 111 and the angular velocity sensor 112 may be converted into digital data by each of the acceleration sensor 111 and the angular velocity sensor 112.
  • the digital data stored in the flash memory is output to the data transmission unit 115 at a predetermined timing.
  • the data transmission unit 115 acquires sensor data from the control unit 113.
  • the data transmission unit 115 transmits the acquired sensor data to the calculation device 12.
  • the data transmission unit 115 may transmit the sensor data to the calculation device 12 via a cable or the like, or may transmit the sensor data to the calculation device 12 via wireless communication.
  • the data transmission unit 115 is configured to transmit sensor data to the calculation device 12 via a wireless communication function (not shown) conforming to standards such as Bluetooth (registered trademark) and WiFi (registered trademark). ..
  • the communication function of the data transmission unit 115 may conform to a standard other than Bluetooth (registered trademark) or WiFi (registered trademark).
  • FIG. 7 is a block diagram showing an example of the configuration of the arithmetic unit 12.
  • the calculation device 12 has a detection unit 121 and a step length calculation unit 123.
  • the detection unit 121 acquires sensor data from the data acquisition device 11 (sensor) installed on the footwear worn by the pedestrian.
  • the detection unit 121 uses the sensor data to generate time-series data associated with the walking of a pedestrian wearing footwear on which the data acquisition device 11 is installed.
  • the detection unit 121 extracts walking waveform data for one walking cycle or two walking cycles from the generated time-series data.
  • the detection unit 121 acquires sensor data from the data acquisition device 11.
  • the detection unit 121 converts the coordinate system of the acquired sensor data from the local coordinate system to the world coordinate system.
  • the local coordinate system (x-axis, y-axis, z-axis) and the world coordinate system (X-axis, Y-axis, Z-axis) match. Since the spatial posture of the data acquisition device 11 changes while the user is walking, the local coordinate system (x-axis, y-axis, z-axis) and the world coordinate system (X-axis, Y-axis, Z-axis) are changed. It does not match.
  • the detection unit 121 transfers the sensor data acquired by the data acquisition device 11 from the local coordinate system (x-axis, y-axis, z-axis) of the data acquisition device 11 to the world coordinate system (X-axis, Y-axis, Z-axis). ).
  • the detection unit 121 generates time-series data such as spatial acceleration and spatial angular velocity. Further, the detection unit 121 integrates the spatial acceleration and the spatial angular velocity, and generates time-series data such as the spatial velocity, the spatial angle (sole angle), and the spatial locus.
  • the detection unit 121 generates time-series data at a predetermined timing or time interval set according to a general walking cycle or a walking cycle peculiar to the user. The timing at which the detection unit 121 generates time-series data can be arbitrarily set. For example, the detection unit 121 is configured to continue to generate time-series data for the period during which the user's walking is continued. Further, the detection unit 121 may be configured to generate time series data at a specific time.
  • the detection unit 121 detects a walking event of a pedestrian walking in footwear on which the data acquisition device 11 is installed from the walking waveform data generated by the detection unit 121. For example, the detection unit 121 extracts the characteristics of each walking event from the walking waveform of the physical quantity related to the movement of the foot. For example, the detection unit 121 detects the timing of the feature of each extracted walking event as the timing of each walking event. The detection unit 121 detects toe takeoff, heel contact, and foot crossing among walking events. In the present embodiment, when the right foot is used as a reference, the timing at which the toe of the right foot passes the position of the midpoint between the toe of the left foot and the heel is defined as foot crossing. Further, the detection unit 121 may detect the vertical tibia, the opposite toe takeoff, and the opposite heel contact among the walking events.
  • the step length calculation unit 123 extracts the section between the toe takeoff and the heel contact as the walking waveform of the Y-direction locus for one step from the walking waveform of the Y-direction locus for one walking cycle.
  • the step length calculation unit 123 calculates the absolute value of the difference between the spatial position at the foot crossing and the spatial position at the toe takeoff, using the walking waveform of the Y-direction locus for one step.
  • the absolute value of the difference between the spatial position at the foot crossing and the spatial position at the toe takeoff corresponds to the left foot step length SL (also called the first step length) with the left foot in the front and the right foot in the back.
  • the step length calculation unit 123 calculates the absolute value of the difference between the spatial position at the timing of the foot crossing and the spatial position at the heel contact using the walking waveform of the Y-direction locus for one step.
  • the absolute value of the difference between the spatial position at the timing of foot crossing and the spatial position at heel contact corresponds to the right foot step length S R (also called the second step length) with the right foot in the front and the left foot in the back.
  • the step length calculation unit 123 outputs the detected right foot step length S R and left foot step length S L to a system or device (not shown).
  • the timing at the center of the stance phase (start of the end of stance) is set as the starting point of one walking cycle.
  • heel contact, toe takeoff, foot crossing, and tibial vertical are detected as gait events.
  • the description will be given according to the order of detection of walking events, not the order of time series in the walking waveform of one walking cycle.
  • the data acquisition device 11 was installed on one foot (right foot).
  • the population is 32 male and female subjects who are in their 20s to 50s, are 150 to 180 centimeters tall, and weigh 45 to 100 kilograms.
  • 32 subjects were used as a population, and the gaits of pedestrians wearing footwear on which the data acquisition device 11 was installed were measured by motion capture and the calculation device 12.
  • the calculation device 12 measured the gait (position in the Y direction, height in the Z direction, roll angle) measured by motion capture and sensor data based on the physical quantity measured by the data acquisition device 11. Compared with gait.
  • FIG. 8 is a graph for explaining the walking waveform of the sole angle.
  • the state where the toe is located above the heel (dorsiflexion) is defined as negative, and the state where the toe is located below the heel (plantar flexion) is defined as positive.
  • the time t d at which the walking waveform of the sole angle becomes the minimum corresponds to the timing of the start of the stance phase.
  • the time t b at which the walking waveform of the sole angle becomes maximum corresponds to the timing of the start of the swing phase.
  • the time at the midpoint between the stance phase start time t d and the swing phase start time t b corresponds to the central timing of the stance phase.
  • the time of the timing at the center of the stance phase is set to the time t m of the starting point of one walking cycle. Further, in the present embodiment, the time at the center of the stance phase next to the timing at time t m is set to the time t m + 1 at the end point of one walking cycle.
  • FIG. 9 is a graph for explaining one walking cycle starting from time t m and ending at time t m + 1 .
  • the detection unit 121 sets the time dt to be the minimum (first dorsiflexion peak) and the maximum (first plantar flexion peak) next to the first dorsiflexion peak.
  • the time t b and is detected.
  • the detection unit 121 sets the time t d + 1 , which is the smallest (second dorsiflexion peak) next to the first plantar flexion peak, and the second from the walking waveform of the sole angle for the next walking cycle.
  • the time t b + 1 which is the maximum (second plantar flexion peak) next to the dorsiflexion peak, is detected.
  • the detection unit 121 sets the time at the midpoint between the time t d and the time t b at the time t m of the starting point of one walking cycle. Further, the detection unit 121 sets the time at the midpoint between the time t d + 1 and the time t b + 1 to the time t m + 1 at the end point of one walking cycle.
  • the detection unit 121 cuts out a walking waveform for one walking cycle from time t m to time t m + 1 with respect to the time series data of the sensor data based on the physical quantity related to the movement of the foot measured by the data acquisition device 11. For example, the detection unit 121 starts from the midpoint (time tm) of the time t d of the first dorsiflexion peak and the time t b of the first plantar flexion peak, and sets the time t d + 1 of the second dorsiflexion peak. The walking waveform data for one walking cycle ending at the midpoint (time t m + 1 ) of the second plantar bending peak at time t b + 1 is cut out.
  • the detection unit 121 describes the time series data of the sensor data based on the physical quantities (spatial acceleration, spatial angular velocity, spatial trajectory) related to the movement of the foot measured by the data acquisition device 11 from time t m to time t m + 1. Cut out the walking waveform for one walking cycle up to.
  • the detection unit 121 uses the cut out walking waveform for one walking cycle as a section from time t m to time t b , a section from time t b to time t d + 1 , and time t d + 1. Divide into the section from to time t m + 1 .
  • the waveform of the section from time t m to time t b is the first walking waveform W1
  • the waveform of the section from time t b to time t d + 1 is the second walking waveform W2
  • the waveform in the section up to 1 is called the third walking waveform.
  • the waveform of the section from the heel lift HR to the heel contact TO is the first walking waveform W1
  • the waveform of the section from the heel lift TO to the heel contact HS is the second walking waveform W2, from the heel contact HS.
  • the waveform in the section up to the heel lift HR is the third walking waveform W3.
  • 30% of one walking cycle corresponds to the timing of toe takeoff
  • 70% of one walking cycle corresponds to the timing of heel contact. Since the timing at which each walking event occurs differs depending on the person and the physical condition, the timing of toe takeoff and heel contact does not completely match the walking cycle of FIG.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram of a shoe 100 to which a mark 131 for motion capture and a mark 132 are attached.
  • five marks 131 and one mark 132 were attached to each of the shoes 100 on both feet.
  • Five marks 131 were placed on the side surface around the shoe opening.
  • the five marks 131 are marks for detecting the movement of the heel.
  • the center of gravity of the rigid body model which regards the five marks 131 as rigid bodies, is detected as the position of the heel.
  • a mark 132 was placed at the position of the toe of the shoe 100.
  • the mark 132 is detected as the position of the toe.
  • the data acquisition device 11 was installed at a position corresponding to the back side of the arch of the right foot.
  • FIG. 11 is a conceptual diagram for explaining a walking line when verifying the gait of a pedestrian wearing a mark 131 and a shoe 100 to which the mark 132 is attached by motion capture, and a position where a plurality of cameras 150 are arranged. be.
  • five cameras (10 in total) were placed on both sides of the walking line.
  • Each of the plurality of cameras 150 was arranged at a position 3 m from the walking line at an interval of 3 m.
  • the height of each of the plurality of cameras 150 was fixed at a height of 2 m from the horizontal plane (XY plane).
  • the focal point of each of the plurality of cameras 150 was aligned with the position of the walking line.
  • the movements of the marks 131 and the marks 132 installed on the shoes 100 of a pedestrian walking along the walking line were analyzed using moving images taken by a plurality of cameras 150.
  • the movement of the heel was verified by regarding the plurality of marks 131 as one rigid body and analyzing the movement of their center of gravity.
  • the movement of the toes was verified by analyzing the movement of the mark 132.
  • the height of the heel and toe in the gravity direction hereinafter referred to as the height in the Z direction
  • the position of the toe and the toe in the traveling direction with respect to the central axis of the body hereinafter referred to as the Y direction position
  • the angle was measured by motion capture.
  • the calculation device 12 detects the timing of the foot crossing based on the physical quantity related to the foot movement measured by the data acquisition device 11 and calculates the step length based on the detected foot crossing timing. ..
  • the first detection process and the second detection process will be exemplified as a method for detecting the foot crossing.
  • the arithmetic unit 12 detects the timing of the foot crossing from the walking waveform of the acceleration in the Y direction based on the positional relationship of the peaks.
  • the calculation device 12 sequentially specifies the timing of the walking event from the walking waveform, and detects the timing of the foot crossing.
  • FIG. 12 is generated by the calculation device 12 using the waveforms of the heel and toe of the left foot, the toe of the right foot in the Y direction (left axis) measured by motion capture, and the sensor data generated by the data acquisition device 11. It is a graph corresponding to the walking waveform (right axis) of the acceleration in the Y direction. The waveform of the heel of the left foot in the Y direction measured by motion capture is shown by a two-dot chain line.
  • the waveform of the Y-direction position of the toe of the left foot measured by motion capture is shown by a broken line.
  • the waveform of the toe of the right foot in the Y direction measured by motion capture is shown by a chain line.
  • the walking waveform of the Y-direction acceleration generated by the arithmetic unit 12 is shown by a solid line.
  • the timing at which the toe of the right foot passes the position of the heel of the left foot is defined as a
  • the toe of the right foot is the toe of the left foot.
  • the timing of passing the position is defined as b.
  • the central timing between the timing a and the timing b is defined as the timing of the foot crossing.
  • the timing of the foot crossing is between the first peak containing two maximum points and one minimum point between 20 and 40% and the second peak containing a maximum point between 60 and 70%. It corresponds to the timing when a certain gently convex peak shows the maximum value.
  • the detection unit 121 detects the timing at which the gentle peak between the first peak and the second peak shows the maximum value in the walking waveform of the Y-direction acceleration for one walking cycle as the timing of the foot crossing.
  • the step length calculation unit 123 extracts the section between the first peak and the second peak as the walking waveform of the Y-direction locus for one step from the walking waveform of the Y-direction locus for one walking cycle.
  • the step length calculation unit 123 calculates the absolute value of the difference between the spatial position at the timing of the foot crossing and the spatial position at the timing of the minimum point of the first peak, using the walking waveform of the Y-direction locus for one step.
  • the absolute value of the difference between the spatial position at the timing of the foot crossing and the spatial position at the timing of the minimum point of the first peak corresponds to the right foot step length S R with the right foot in the front and the left foot in the back.
  • the step length calculation unit 123 calculates the absolute value of the difference between the spatial position at the foot crossing and the spatial position at the timing of the maximum point of the second peak by using the walking waveform of the Y-direction locus for one step.
  • the absolute value of the difference between the spatial position at the foot crossing and the spatial position at the timing of the maximum point of the second peak corresponds to the left foot step length SL with the left foot in the front and the right foot in the back.
  • FIG. 12 shows the right foot step length S R and the left foot step length S L actually measured from the waveform measured by motion capture.
  • the gait event detected from the gait waveform relating to the physical quantity of the foot movement does not exactly match the gait event actually measured by motion capture. Therefore, the step length measured by motion capture and the step length calculated based on the walking waveform do not completely match.
  • FIG. 13 is a graph in which the Z-direction heights of the toes and heels measured by motion capture are associated with the walking waveform of the Y-direction acceleration generated by the calculation device 12 using the sensor data generated by the data acquisition device 11. Is.
  • the waveform of the height of the toe measured by motion capture in the Z direction is shown by a broken line.
  • the waveform of the height of the heel in the Z direction measured by motion capture is shown by a chain line.
  • the walking waveform of the Y-direction acceleration generated by the arithmetic unit 12 is shown in practice.
  • the maximum peak (first peak) detected around the walking cycle of 20 to 40% has two maximum peaks (peak P T1 , peak).
  • P T2 peak
  • peak P TV peak
  • the timing of toe takeoff corresponds to the timing T T where the peak P TV between the timing T T 1 where the peak P T 1 is detected and the timing T T 2 where the peak P T 2 is detected is detected.
  • the timing at which the height in the Z direction (dashed line) of the heel measured by motion capture becomes the minimum corresponds to the timing of heel contact.
  • the Y-direction acceleration (solid line) does not show a characteristic peak at heel contact. Therefore, in the present embodiment, the timing of heel contact is specified by using a characteristic peak that appears in the vicinity of the heel contact timing.
  • the minimum peak (peak PH1 ) was detected when the walking cycle exceeded 60%.
  • This peak PH1 corresponds to the timing of sudden deceleration of the foot at the end of the swing leg.
  • the peak PH 2 that reaches the maximum around 70% of the walking cycle was detected. This peak PH 2 corresponds to the timing of the heel rocker.
  • the period of operation of the heel rocker includes a period in which the acceleration in the gravity direction (Z direction) is converted into the traveling direction (Y direction) by the rotation along the outer circumference of the grounded heel after the heel touches down.
  • the period from the timing T H1 at which the peak P H1 is detected to the timing T H2 at which the peak P H2 is detected includes the timing of heel contact.
  • the timing TH1 at the midpoint between the timing T H1 at which the peak P H1 is detected and the timing T H2 at which the peak P H2 is detected is set as the heel contact timing.
  • FIG. 14 shows a waveform of the roll angle (left axis) measured by motion capture and a walking waveform (right axis) of Z-direction acceleration generated by the calculation device 12 using the sensor data generated by the data acquisition device 11. It is a graph corresponding to.
  • the waveform of the roll angle measured by motion capture is shown by the broken line.
  • the walking waveform of the Z-direction acceleration generated by the arithmetic unit 12 is shown by a solid line.
  • Tibia vertical is a state in which the tibia is almost perpendicular to the ground.
  • the heel joint In the vertical tibia, the heel joint is in a neutral state and the back of the foot is perpendicular to the tibia. That is, in the vertical direction of the tibia, the roll angle associated with the rotation of the heel joint becomes 0 degrees.
  • Tibial vertical corresponds to the timing of the maximum value between toe takeoff and heel contact in the gait waveform of Z-direction acceleration.
  • the detection unit 121 detects the timing of the maximum value between the toe takeoff and the heel contact in the walking waveform of the Z-direction acceleration as the timing perpendicular to the tibia.
  • FIG. 15 is generated by the calculation device 12 using the waveforms of the heel and toe of the left foot, the toe of the right foot in the Y direction (left axis) measured by motion capture, and the sensor data generated by the data acquisition device 11. It is a graph corresponding to the walking waveform (right axis) of the acceleration in the Y direction.
  • the waveform of the heel of the left foot in the Y direction measured by motion capture is shown by a two-dot chain line.
  • the broken line at the Y-direction position of the toe of the left foot measured by motion capture is shown by the broken line.
  • the waveform of the toe of the right foot in the Y direction measured by motion capture is shown by a chain line.
  • the walking waveform of the Y-direction acceleration generated by the arithmetic unit 12 is shown by a solid line.
  • the timing at which the toe of the right foot passes the position of the heel of the left foot is a
  • the toe of the right foot is the position of the toe of the left foot.
  • the timing of passing is defined as the timing of the center between b as the timing of foot crossing.
  • the timing of the foot crossing corresponds to the timing of the maximum value of the gentle peak on the side close to the vertical tibia between the toe takeoff and the vertical tibia in the walking waveform of the acceleration in the Y direction.
  • the detection unit 121 detects the timing at which the gentle peak on the side close to the vertical of the tibia is maximized as the timing of the foot crossing.
  • the timing of the foot crossing detected by the first detection process and the timing of the foot crossing detected by the second detection process are the same.
  • the step length calculation unit 123 extracts the section between the toe takeoff and the heel contact as the walking waveform of the Y-direction locus for one step from the walking waveform of the Y-direction locus for one walking cycle.
  • the step length calculation unit 123 calculates the absolute value of the difference between the spatial position at the timing of foot crossing and the spatial position at the heel contact using the walking waveform of the Y-direction locus for one step.
  • the absolute value of the difference between the spatial position at the timing of foot crossing and the spatial position at heel contact corresponds to the right foot step length S R with the right foot in the front and the left foot in the back.
  • the step length calculation unit 123 calculates the absolute value of the difference between the spatial position at the foot crossing and the spatial position at the toe takeoff, using the walking waveform of the Y-direction locus for one step.
  • the absolute value of the difference between the spatial position at the foot crossing and the spatial position at the toe separation corresponds to the left foot step length SL with the left foot in the front and the right foot in the back.
  • FIG. 15 shows the right foot step length S R and the left foot step length S L measured from the waveform measured by motion capture.
  • the gait event detected from the gait waveform relating to the physical quantity of the foot movement coincides with the gait event actually measured by motion capture. Therefore, if the second detection process is used, the step length measured by motion capture and the step length calculated based on the walking waveform match. That is, the step length calculated by using the second detection process is more accurate than the step length calculated by using the first detection process.
  • FIG. 16 is a regression line of the step length actually measured by motion capture and the step length calculated by the arithmetic unit 12 using the second detection process, with 32 subjects as the population.
  • the root mean square error (RMSE: Root Mean Squared Error) of the regression line of the step length actually measured by the motion capture and the step length calculated by the calculation device 12 using the second detection process was 0.093 meters. That is, a correlation was confirmed between the timing of the foot crossing detected by the motion capture and the timing of the foot crossing detected by the calculation device 12.
  • the detection unit 121 generates a walking waveform from the sensor data based on the physical quantity related to the foot movement measured by the data acquisition device 11, and the walking event is generated from the generated walking waveform. Detect timing. If the timing of the walking event can be specified, the step lengths of both the left and right feet can be calculated. If the step length can be calculated, it is possible to verify the asymmetry of the step length of both the left and right feet in walking. For example, the step lengths of both the left and right feet calculated by the detection unit 121 and their asymmetries may be output to another system or display device (not shown). The step lengths of both the left and right feet calculated by the detection unit 121 can be applied to various uses for measuring gaits and various uses for estimating a physical condition based on gaits.
  • the detection unit 121 and the step length calculation unit 123 of the calculation device 12 are the main operations.
  • the main body of the operation shown below may be the arithmetic unit 12.
  • FIG. 17 is a flowchart for explaining an example of the operation of the detection unit 121.
  • the detection unit 121 acquires sensor data regarding the physical quantity of the foot movement of a pedestrian walking in footwear on which the data acquisition device 11 is installed from the data acquisition device 11 (step S11).
  • the detection unit 121 acquires the sensor data of the local coordinate system of the data acquisition device 11. For example, the detection unit 121 acquires a three-dimensional spatial acceleration and a three-dimensional spatial angular velocity from the data acquisition device 11 as sensor data related to the movement of the foot.
  • the detection unit 121 converts the coordinate system of the sensor data from the local coordinate system of the data acquisition device 11 to the world coordinate system (step S12).
  • the detection unit 121 generates time-series data of the sensor data converted into the world coordinate system (step S13).
  • the detection unit 121 calculates the spatial angle (sole angle) using at least one of the spatial acceleration and the spatial angular velocity, and generates time-series data of the sole angle (step S14).
  • the detection unit 121 generates time-series data of the space velocity and the space trajectory as needed.
  • the detection unit 121 detects the minimum time (time t d , time t d + 1 ) and the maximum time (time t b , time t b + ) in the walking waveform of the sole angle for two walking cycles. 1 ) is detected (step S15).
  • the detection unit 121 calculates the time t m at the midpoint between the time t d and the time t b , and the time t m + 1 at the midpoint between the time t d + 1 and the time t b + 1 (step S16). ).
  • the detection unit 121 cuts out the waveform from the time t m to the time t m + 1 as a walking waveform for one walking cycle (step S17).
  • the detection unit 121 executes a walking event detection process for detecting a walking event from the walking waveforms for one walking cycle cut out by the extraction unit (step S18).
  • the detection unit 121 detects the walking event by the first calculation process or the second calculation process.
  • FIG. 18 is a flowchart for explaining the first detection process.
  • FIG. 19 is a flowchart for explaining the second detection process.
  • the detection unit 121 detects the first peak and the second peak in the walking waveform of the Y-direction acceleration for one walking cycle (step S111).
  • the detection unit 121 detects the maximum peak between the first peak and the second peak in the walking waveform of the acceleration in the Y direction (step S112).
  • the detection unit 121 detects the timing of the maximum peak between the first peak and the second peak as the timing of the foot crossing in the walking waveform of the acceleration in the Y direction (step S113).
  • the detection unit 121 detects the timing of the toe takeoff and the heel contact in the walking waveform of the acceleration in the Y direction for one walking cycle (step S121).
  • the detection unit 121 detects the timing perpendicular to the tibia from the section between the timing of toe takeoff and the timing of heel contact in the walking waveform of Z-direction acceleration (step S122).
  • the detection unit 121 detects the timing of the foot crossing from the section between the timing of the toe takeoff and the timing of the vertical tibia in the walking waveform of the acceleration in the Y direction.
  • FIG. 20 is a flowchart for explaining an example of the operation of the step length calculation unit 123.
  • the step length calculation unit 123 calculates the step lengths of both the left and right feet by using the timing of the walking event detected by the first calculation process or the second calculation process.
  • the step length calculation unit 123 extracts the section between the toe takeoff and the heel contact as the walking waveform of the Y-direction locus for one step from the walking waveform of the Y-direction locus for one walking cycle. (Step S141).
  • the step length calculation unit 123 calculates the right foot step length S R and the left foot step length S L using the walking waveform of the Y-direction locus for one step with reference to the timing of the foot crossing (step S142).
  • the gait measurement system of the present embodiment includes a data acquisition device and a calculation device.
  • the data acquisition device measures the spatial acceleration and the spatial angular velocity, generates sensor data based on the measured spatial acceleration and the spatial angular velocity, and transmits the generated sensor data to the computing device.
  • the calculation device has a detection unit and a step length calculation unit.
  • the detection unit generates a walking waveform using sensor data based on a physical quantity related to the movement of the foot measured by a sensor installed on one foot of the pedestrian, and detects a walking event from the generated walking waveform.
  • the step length calculation unit calculates the step lengths of both the left and right feet based on the timing of the detected walking event.
  • the walking waveform is extracted from the time-series data generated by using the sensor data based on the physical quantity related to the movement of the foot measured by the sensor installed on one foot of the pedestrian.
  • the walking event of both feet is detected from the walking waveform.
  • the step lengths of both the left and right feet are calculated based on the detected walking event. Therefore, according to the present embodiment, the step lengths of both the left and right feet can be calculated with high accuracy based on the physical quantity related to the movement of the foot measured by the sensor mounted on one foot.
  • the detection unit detects a first peak including the maximum value and a second peak including the minimum value in the walking waveform of the traveling direction acceleration for one walking cycle.
  • the detection unit detects the maximum peak between the first peak and the second peak, and detects the timing of the maximum peak as the timing of the foot crossing.
  • the step length calculation unit calculates the step lengths of both the left and right feet based on the timing of the foot crossing using the walking waveform of the traveling direction locus.
  • the step length calculation unit advances in the walking waveform of the traveling direction locus for one walking cycle at the timing of the traveling direction at the timing of foot crossing and the timing of the minimum point between the two maximum points included in the first peak.
  • the difference from the directional position is calculated as the first step length.
  • the step length calculation unit calculates the difference between the traveling direction position at the timing of the minimum value included in the second peak and the traveling direction position at the timing of the foot crossing as the second step length.
  • the step lengths of both the left and right feet can be calculated with high accuracy based on the timing of the peak detected from the walking waveform of the traveling direction locus.
  • the detection unit detects the timing of toe takeoff and the timing of heel contact in the walking waveform of the traveling direction acceleration for one walking cycle.
  • the detection unit detects the timing of the vertical tibia between the timing of toe takeoff and the timing of heel contact in the walking waveform of gravity direction acceleration.
  • the detection unit detects the timing of the foot crossing between the timing of the toe takeoff and the timing of the vertical tibia in the walking waveform of the acceleration in the traveling direction.
  • the step length calculation unit calculates the step lengths of both the left and right feet based on the timing of the foot crossing using the walking waveform of the traveling direction locus.
  • the step length calculation unit calculates the difference between the traveling direction position at the timing of foot crossing and the traveling direction position at the timing of toe takeoff as the first step length in the walking waveform of the traveling direction locus for one walking cycle. do.
  • the step length calculation unit calculates the difference between the traveling direction position at the heel contact timing and the traveling direction position at the foot crossing timing as the second step length.
  • the step lengths of both the left and right feet can be calculated based on the timing of walking events such as toe takeoff, heel contact, tibia vertical, and foot crossing detected from the walking waveform.
  • the gait measurement system of the present embodiment calculates the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet by using the step lengths of both the left and right feet calculated based on the walking waveform.
  • the gait measurement system of the present embodiment estimates the physical condition of the pedestrian based on the calculated asymmetry of the step lengths of the left and right feet of the pedestrian.
  • FIG. 21 is a block diagram showing an example of the configuration of the gait measurement system 2 of the present embodiment.
  • the gait measurement system 2 includes a data acquisition device 21 and a calculation device 22.
  • the data acquisition device 21 and the calculation device 22 may be connected by wire or wirelessly. Further, the data acquisition device 21 and the calculation device 22 may be configured by a single device. Further, the gait measurement system 2 may be configured only by the calculation device 22 by removing the data acquisition device 21 from the configuration of the gait measurement system 2.
  • the data acquisition device 21 has the same configuration as the data acquisition device 11 of the first embodiment. In the following, the arithmetic unit 22 different from the first embodiment will be described by paying attention to the difference from the first embodiment.
  • FIG. 22 is a block diagram showing an example of the configuration of the arithmetic unit 22.
  • the calculation device 22 has a detection unit 221, a step length calculation unit 223, an asymmetry calculation unit 225, and a guessing unit 227.
  • the detection unit 221 acquires sensor data from the data acquisition device 21 (sensor) installed on the footwear.
  • the detection unit 221 uses the sensor data to generate time-series data associated with the walking of a pedestrian wearing footwear on which the data acquisition device 21 is installed.
  • the detection unit 221 extracts walking waveform data for one walking cycle or two walking cycles from the generated time-series data.
  • the detection unit 221 has the same configuration as the detection unit 121 of the first embodiment.
  • the detection unit 221 detects a walking event of a pedestrian walking in footwear on which the data acquisition device 21 is installed from the walking waveform data generated by the detection unit 221. For example, the detection unit 221 extracts the characteristics of each walking event from the walking waveform data related to the movement of the foot. For example, the detection unit 221 detects the timing of the feature of each extracted walking event as the timing of each walking event.
  • the step length calculation unit 223 extracts the section between the toe takeoff and the heel contact as the walking waveform of the Y-direction locus for one step from the walking waveform of the Y-direction locus for one walking cycle.
  • the step length calculation unit 123 calculates the right foot step length S R and the left foot step length S L using the walking waveform of the Y-direction locus for one step with reference to the timing of the foot crossing.
  • the step length calculation unit 223 has the same configuration as the step length calculation unit 123 of the first embodiment.
  • the asymmetry calculation unit 225 specifies the time of the walking event detected by the detection unit 221.
  • the asymmetry calculation unit 225 calculates the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet based on the time of the specified walking event. For example, the asymmetry calculation unit 225 sets the absolute value of the difference (also called the step difference) between the right foot step length S R and the left foot step length S L as the right foot step length S R based on the time of the specified walking event.
  • the value divided by the sum of the left foot step length SL (also called the stride length) is calculated as the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet.
  • the asymmetry calculation unit 225 may use the value obtained by dividing the step difference by the stride length as the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet. If the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet is positive, the step length of the right foot is larger, and if the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet is negative, the step length of the left foot is larger. By using the value obtained by dividing the step difference by the stride length, the magnitude relationship between the right foot step length and the left foot step length can be evaluated based on the positive and negative of the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet.
  • the guessing unit 227 estimates the physical condition of the pedestrian based on the asymmetry of the step lengths of the left and right feet calculated by the asymmetry calculation unit 225. For example, the guessing unit 227 estimates the physical condition such as the energy cost of the pedestrian, the condition of pain, the state of muscle weakness, and the degree of recovery from stroke based on the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet. The guessing unit 227 outputs the estimated physical condition of the pedestrian to a system or device (not shown).
  • the asymmetry of the step length of both left and right feet can be an indicator of the magnitude of energy cost. For example, a person who tends to have metabolic syndrome and has a high energy cost tends to have unstable walking and a large asymmetry of step lengths of both left and right feet. For example, for a person under follow-up of metabolic syndrome, if the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet tends to increase, a notification recommending a medical examination is sent to the mobile terminal or the like used by the person. If a person who sees a notification recommending a medical examination receives a medical examination in response to the notification, it may be possible to reduce the exacerbation of symptoms.
  • the asymmetry of the step lengths of both left and right legs can be an indicator of the progress of abnormal legs. For example, if one of the legs has pain or has sequelae such as an injury or stroke, the asymmetry of the step length of both the left and right feet tends to increase. For example, if the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet tends to increase for a person who is under follow-up of symptoms, a notification recommending a medical examination is sent to the mobile terminal or the like used by the person. If the person who sees the notification recommending a medical examination receives a medical examination in response to the notification, it may be possible to take appropriate measures for the abnormality in the leg.
  • the pain level is transmitted to the management terminal of the administrator of the medical institution where the person under the follow-up of the symptom goes to the hospital.
  • the administrator who browses the pain level inputs the advice according to the pain level into the management terminal, and the management terminal sends the advice to the person's mobile terminal. If the person who sees the advice acts according to the advice, it may be possible to reduce the pain.
  • the asymmetry of the step lengths of the left and right feet for a person undergoing stroke rehabilitation is transmitted to the management terminal of the medical therapist.
  • the administrator who browses the asymmetry of the step length can check the rehabilitation status according to the value or change of the asymmetry.
  • the asymmetry of the step lengths of both left and right legs can be an indicator of leg muscle weakness. For example, a person with weak leg muscles tends to have unstable walking and a large asymmetry of step lengths of both left and right legs. For example, for a person who has a decrease in leg strength, if the asymmetry of the step length of both left and right legs tends to increase, a notification recommending training of leg strength to the mobile terminal etc. used by that person is notified. Send. People who view a notice recommending leg strength training may be able to improve their leg strength by training in response to the notice.
  • the asymmetry of the step length of both left and right feet can be an index of health and beauty. For example, a person who is healthy and has a beautiful gait tends to have a good gait balance and a small asymmetry of the step length of both left and right feet. For example, if a person who cares about health and beauty is notified of walking advice that reduces the asymmetry of the left and right feet to the person's mobile terminal, etc., the person's gait may be improved. ..
  • the guessing unit 227 may estimate the physical condition of the pedestrian by using the trained model in which the feature amount extracted from the walking waveform is trained.
  • the estimation unit 227 inputs the feature amount extracted from the walking waveform of the estimation target into the trained model trained by the feature amount extracted from the walking waveform of the learning target, and estimates the physical state of the pedestrian. ..
  • the trained model is a model in which a predictor vector that combines feature quantities (also called predictors) extracted from the walking waveform of the learning target is trained.
  • the trained model is a feature quantity (predictor) extracted from at least one of the walking waveforms of acceleration in the triaxial direction, angular velocity in the triaxial direction, locus in the triaxial direction, and sole angle in the triaxial direction. ) Is a trained model of the predictor vector.
  • FIG. 23 is a conceptual diagram showing an example in which the learning device 25 learns the predictor vector (time factor) and the physical state.
  • physical condition is an indicator of the asymmetry of the step lengths of the left and right feet.
  • FIG. 24 is a conceptual diagram showing an example in which the feature quantities 1 to n extracted from the walking waveform are input to the trained model 250 trained by the learning device 25 and the physical state is output (n is a natural number). ..
  • the learning device 25 performs learning using the predictor vector, which is a combination of feature quantities (predictors) extracted from the walking waveform based on the physical quantity related to the movement of the foot, and the physical state as training data.
  • the learning device 25 generates a trained model 250 that outputs a physical state when a feature amount extracted from a measured walking waveform is input by learning.
  • the learning device 25 generates a trained model 250 by supervised learning in which feature quantities such as toe takeoff, heel contact, tibia vertical, and foot crossing occurrence time are used as explanatory variables, and physical condition is used as a response variable. ..
  • the learning device 25 uses the output from the trained model 250 as the estimation result of the physical condition when the time of occurrence of the walking event of toe takeoff, heel contact, tibia vertical, and foot crossing is input to the trained model 250. Output.
  • FIG. 25 is a flowchart for explaining a process in which the arithmetic unit 22 estimates the physical condition of a pedestrian.
  • the arithmetic unit 22 acquires the walking waveform of the estimation target of the physical condition (step S201).
  • the calculation device 22 calculates the step lengths of both the left and right feet (right foot step length S R , left foot step length S L ) using the acquired walking waveform (step S202).
  • the arithmetic unit 22 calculates the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet (step S203).
  • the arithmetic unit 22 estimates the physical condition based on the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet (step S204).
  • the arithmetic unit 22 outputs the estimated physical condition (step S205).
  • the index related to the physical condition output by the calculation device 22 is displayed or transmitted to a health management system or the like.
  • a data acquisition device is installed in the pedestrian's shoes, and sensor data based on the physical quantity of foot movement measured by the data acquisition device is transmitted to the pedestrian's mobile terminal. It shall be.
  • the sensor data transmitted to the mobile terminal shall be processed by the program installed in the mobile terminal.
  • FIG. 26 is an example of displaying information on the physical condition of a pedestrian on the screen of a pedestrian's mobile terminal 210 wearing shoes 200 equipped with a data acquisition device (not shown).
  • the information regarding the physical condition that "the asymmetry is increasing" is displayed.
  • a pedestrian who browses the information on the physical condition displayed on the screen of the mobile terminal 210 can take an action according to the information.
  • a pedestrian who browses the information on the physical condition displayed on the screen of the mobile terminal 210 can contact a medical institution or the like about his / her physical condition according to the information.
  • a pedestrian who browses the information on the physical condition displayed on the screen of the mobile terminal 210 can obtain an opportunity to train the muscle strength of the leg according to the physical condition.
  • FIG. 27 is an example of displaying advice according to a physical condition on the screen of a pedestrian's mobile terminal 210 wearing shoes 200 equipped with a data acquisition device (not shown).
  • advice for recommending a medical examination at a hospital is displayed on the screen of the mobile terminal 210 according to the level of pain and the degree of recovery from rehabilitation.
  • a link destination or a telephone number to a site of a medical institution that can receive a medical examination may be displayed on the screen of the mobile terminal 210 according to the level of pain, the degree of recovery from rehabilitation, and the like.
  • FIG. 28 is an example of transmitting information according to the physical condition from a pedestrian's mobile terminal 210 wearing shoes 200 equipped with a data acquisition device (not shown) to a management system installed in a medical institution or the like.
  • a medical worker or the like who handles a management system transmits information recommending that the pedestrian receive a medical examination to the mobile terminal 210 via the management system according to the physical condition of the pedestrian.
  • a pedestrian who browses information that recommends a medical examination can go to a hospital for a medical examination according to the information.
  • the gait measurement system of the present embodiment includes a data acquisition device and a calculation device.
  • the data acquisition device measures the spatial acceleration and the spatial angular velocity, generates sensor data based on the measured spatial acceleration and the spatial angular velocity, and transmits the generated sensor data to the computing device.
  • the calculation device includes a detection unit, a step length calculation unit, an asymmetry calculation unit, and a guessing unit.
  • the detection unit generates a walking waveform using sensor data based on a physical quantity related to the movement of the foot measured by a sensor installed on one foot of the pedestrian, and detects a walking event from the generated walking waveform.
  • the step length calculation unit calculates the step lengths of both the left and right feet based on the timing of the detected walking event.
  • the asymmetry calculation unit calculates the asymmetry of the step length of both the left and right feet.
  • the guessing unit estimates the physical condition of the pedestrian based on the calculated asymmetry of the step lengths of both the left and right feet. For example, the asymmetry calculation unit calculates the value obtained by dividing the difference between the step lengths of the left and right feet by the sum of the step lengths of the left and right feet as the asymmetry of the step lengths of the left and right feet.
  • the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet is calculated based on the occurrence timing of the walking event detected from the walking waveform of the pedestrian, and the calculated asymmetry is analyzed.
  • the human physical condition can affect the asymmetry of the step lengths of the left and right feet. Therefore, according to the present embodiment, the physical information of the pedestrian can be inferred by analyzing the asymmetry of the step lengths of both the left and right feet of the pedestrian.
  • the arithmetic unit of the present embodiment has a simplified configuration of the arithmetic unit of each embodiment.
  • FIG. 29 is a block diagram showing an example of the configuration of the calculation device 32 of the present embodiment.
  • the calculation device 32 includes a detection unit 321 and a step length calculation unit 323.
  • the detection unit 321 generates a walking waveform using sensor data based on a physical quantity related to the movement of the foot measured by a sensor installed on one foot of the pedestrian, and detects a walking event from the generated walking waveform. ..
  • the step length calculation unit 323 calculates the step lengths of both the left and right feet based on the timing of the detected walking event.
  • the walking waveform is extracted from the time-series data generated by using the sensor data based on the physical quantity related to the movement of the foot measured by the sensor installed on one foot of the pedestrian.
  • the walking event of both feet is detected from the walking waveform.
  • the step lengths of both the left and right feet are calculated based on the detected walking event. Therefore, according to the present embodiment, the step lengths of both the left and right feet can be calculated with high accuracy based on the physical quantity related to the movement of the foot measured by the sensor mounted on one foot.
  • the information processing device 90 of FIG. 30 is a configuration example for executing the processing of the calculation device and the like of each embodiment, and does not limit the scope of the present invention.
  • the information processing device 90 includes a processor 91, a main storage device 92, an auxiliary storage device 93, an input / output interface 95, and a communication interface 96.
  • the interface is abbreviated as I / F (Interface).
  • the processor 91, the main storage device 92, the auxiliary storage device 93, the input / output interface 95, and the communication interface 96 are connected to each other via the bus 98 so as to be capable of data communication. Further, the processor 91, the main storage device 92, the auxiliary storage device 93, and the input / output interface 95 are connected to a network such as the Internet or an intranet via the communication interface 96.
  • the processor 91 expands the program stored in the auxiliary storage device 93 or the like to the main storage device 92, and executes the expanded program.
  • the software program installed in the information processing apparatus 90 may be used.
  • the processor 91 executes the processing by the arithmetic unit according to this embodiment.
  • the main storage device 92 has an area in which the program is expanded.
  • the main storage device 92 may be a volatile memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory). Further, a non-volatile memory such as MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory) may be configured / added as the main storage device 92.
  • DRAM Dynamic Random Access Memory
  • MRAM Magnetic Random Access Memory
  • the auxiliary storage device 93 stores various data.
  • the auxiliary storage device 93 is composed of a local disk such as a hard disk or a flash memory. It is also possible to store various data in the main storage device 92 and omit the auxiliary storage device 93.
  • the input / output interface 95 is an interface for connecting the information processing device 90 and peripheral devices.
  • the communication interface 96 is an interface for connecting to an external system or device through a network such as the Internet or an intranet based on a standard or a specification.
  • the input / output interface 95 and the communication interface 96 may be shared as an interface for connecting to an external device.
  • the information processing device 90 may be configured to connect an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel, if necessary. These input devices are used to input information and settings. When the touch panel is used as an input device, the display screen of the display device may also serve as the interface of the input device. Data communication between the processor 91 and the input device may be mediated by the input / output interface 95.
  • the information processing apparatus 90 may be equipped with a display device for displaying information.
  • a display device it is preferable that the information processing device 90 is provided with a display control device (not shown) for controlling the display of the display device.
  • the display device may be connected to the information processing device 90 via the input / output interface 95.
  • the above is an example of the hardware configuration for enabling the arithmetic unit according to each embodiment of the present invention.
  • the hardware configuration of FIG. 30 is an example of a hardware configuration for executing arithmetic processing of the arithmetic unit according to each embodiment, and does not limit the scope of the present invention. Further, the scope of the present invention also includes a program for causing a computer to execute processing related to the computing device according to each embodiment.
  • a non-transient recording medium in which the program according to each embodiment is recorded is also included in the scope of the present invention.
  • the recording medium can be realized by an optical recording medium such as a CD (Compact Disc) or a DVD (Digital Versatile Disc).
  • the recording medium may be realized by a semiconductor recording medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory or an SD (Secure Digital) card, a magnetic recording medium such as a flexible disk, or another recording medium.
  • the components of the arithmetic unit of each embodiment can be arbitrarily combined. Further, the components of the computing device of each embodiment may be realized by software or by a circuit.

Abstract

一方の足の動きに関する物理量に基づいて、両足のステップ長を高精度で計算するために、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成し、生成された歩行波形から歩行イベントを検出する検出部と、検出された歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算するステップ長計算部と、を備える計算装置とする。

Description

計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム記録媒体
　本開示は、歩行イベントに基づいて、ステップ長を計算する計算装置等に関する。
　体調管理を行うヘルスケアへの関心の高まりから、歩行の特徴を含む歩容を計測し、その歩容に応じた情報をユーザに提供するサービスが注目されている。歩行に関するデータから、踵が地面に接地する事象や、爪先が地面から離れる事象などの歩行イベントを検出できれば、歩容に応じたサービスをより的確に提供できる。例えば、歩行時における左右の足のストライド長やステップ長の非対称性は、身体計測の重要項目であり、様々な異常状態の早期発見に役立つ。
　特許文献１には、歩行者の歩行時の角速度および加速度を用いて、歩行者のストライド長を求めるシステムについて開示されている。特許文献１のシステムは、股関節、膝関節または足関節を挟むよう取り付けられたセンサユニットの測定データから、歩行者の股関節、膝関節または足関節の関節角度を求める。特許文献１のシステムは、足背部に取り付けられたセンサユニットセンサの測定データから、歩行者のストライド長を求める。特許文献１のシステムは、関節角度の特徴点とストライド長との相関係数と、健常者の歩行時の股関節、膝関節または足関節の関節角度の特徴点とストライド長との相関係数とを比較して、歩行者の歩行状態を評価する。
　特許文献２には、ユーザの腰部などの所定部位に装着される本体部と、本体部の加速度を検出する加速度センサと、制御部とを備え、ユーザの歩行の変化を判定する装置について開示されている。制御部は、加速度センサによって検出された加速度に基づいて、本体部が装着される所定部位の歩行時の軌跡を特定する。特許文献１の装置は、特定された軌跡の時間的変化を算出し、算出された時間的変化に基づいて、時間的変化の度合である変化度合を判定する。
特許第５５８６０５０号公報 特許第５７２４２３７号公報
　特許文献１の手法では、両脚の複数箇所に装着されたセンサユニットによって計測された測定データから、歩行者のストライド長を求めることができる。特許文献１の手法では、ストライド長を算出するために、両脚の複数箇所にセンサユニットを装着し、複数のセンサユニットの測定データを統合する必要があった。
　特許文献２の手法では、単一の本体部を歩行者の所定部位に装着し、本体部が装着された所定部位の歩行時の軌跡を特定することによって、ステップ長に相当する特徴因子を算出できる。しかしながら、特許文献２の手法では、膝や足関節にゆがみがあり、下肢が真っ直ぐな状態ではない場合、算出される特徴因子の精度が著しく低下するという問題点があった。
　本発明の目的は、一方の足の動きに関する物理量に基づいて、両足のステップ長を高精度で計算できる計算装置等を提供することにある。
　本開示の一態様の計算装置は、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成し、生成された歩行波形から歩行イベントを検出する検出部と、検出された歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算するステップ長計算部と、を備える。
　本開示の一態様の計算方法においては、コンピュータが、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成し、生成された歩行波形から歩行イベントを検出し、検出された歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算する。
　本開示の一態様のプログラムは、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成する処理と、生成された歩行波形から歩行イベントを検出する処理と、検出された歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算する処理と、をコンピュータに実行させる。
　本開示によれば、一方の足の動きに関する物理量に基づいて、両脚のステップ長を高精度で計算できる計算装置等を提供することが可能になる。
第１の実施形態に係る歩容計測システムの構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムのデータ取得装置を履物の中に配置する一例を示す概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムのデータ取得装置に設定されるローカル座標系と世界座標系について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が検出する歩行イベントについて説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置１２が算出するステップ長などの歩行パラメータについて説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムのデータ取得装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が生成する足底角の歩行波形について説明するためのグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置によって切り出される一歩行周期分の歩行周期について説明するための概念図である。 被験者の歩容を計測する際に靴の周辺に取り付けられる目印の位置について説明するための概念図である。 被験者の歩容を計測するためのカメラの配置について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が、進行方向の加速度（Ｙ方向加速度）の歩行波形から足交差のタイミングを検出する一例について説明するためのグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が、進行方向の加速度（Ｙ方向加速度）の歩行波形から爪先離地と踵接地のタイミングを検出する一例について説明するためのグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が、重力方向の加速度（Ｚ方向高さ）の歩行波形から脛骨垂直のタイミングを検出する一例について説明するためのグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が、進行方向の加速度（Ｙ方向加速度）の歩行波形から足交差のタイミングを検出する一例について説明するためのグラフである。 モーションキャプチャによって実測されたステップ長と、第１の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が算出したステップ長とを対応付けた回帰直線である。グラフである。 第１の実施形態に係る計算装置の動作の一例について説明するためのフローチャートである。 第１の実施形態に係る計算装置の歩行イベント検出処理の一例について説明するためのフローチャートである。 第１の実施形態に係る計算装置の歩行イベント検出処理の別の一例について説明するためのフローチャートである。 第１の実施形態に係る計算装置のステップ長計算部によるステップ長の算出の一例について説明するためのフローチャートである。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの構成の一例について説明するためのブロック図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が用いる学習済みモデルを機械学習によって生成する一例を示す概念図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置が学習済みモデルに特徴量を入力することによって、ユーザの身体情報が出力される一例を示す概念図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置による身体状態の推測の一例について説明するためのフローチャートである。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置によって推測された身体状態に関する情報を携帯端末の表示部に表示させる一例を示す概念図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置によって推測された身体状態に応じたアドバイスを携帯端末の表示部に表示させる一例を示す概念図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの計算装置によって推測された身体状態に関する情報を医療機関等に送信する一例を示す概念図である。 第３の実施形態に係る計算装置の構成の一例を示すブロック図である。 各実施形態に係る計算装置を実現するハードウェア構成の一例について説明するためのブロック図である。
　以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお、以下の実施形態の説明に用いる全図においては、特に理由がない限り、同様箇所には同一符号を付す。また、以下の実施形態において、同様の構成・動作に関しては繰り返しの説明を省略する場合がある。
　（第１の実施形態）
　まず、第１の実施形態に係る歩容計測システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システムは、歩行者の足部に設置されたセンサによって取得されたセンサデータを用いて、その歩行者の歩行イベントを検出する。特に、本実施形態においては、歩行者の片足の履物に設置されたセンサによって取得されたセンサデータを用いて、その歩行者の両足の歩行イベントを検出する。詳細については後述するが、歩行イベントは、足が地面に着く事象や、足が地面から離れる事象、両足が交差する事象などを含む。本実施形態においては、検出された歩行イベントに基づいて、両足のステップ長を計算する。本実施形態においては、右足を基準の足とする系について説明する。本実施形態の手法は、左足を基準の足とする系についても適用できる。
　（構成）
　図１は、本実施形態の歩容計測システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１のように、歩容計測システム１は、データ取得装置１１および計算装置１２を備える。データ取得装置１１と計算装置１２は、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、データ取得装置１１と計算装置１２は、単一の装置で構成してもよい。また、歩容計測システム１の構成からデータ取得装置１１を除き、計算装置１２だけで歩容計測システム１を構成してもよい。
　データ取得装置１１は、足部に設置される。例えば、データ取得装置１１は、右足の履物に設置される。データ取得装置１１は、靴等の履物を履くユーザの足の動きに関する物理量として、加速度（空間加速度とも呼ぶ）および角速度（空間角速度とも呼ぶ）を計測する。データ取得装置１１が計測する足の動きに関する物理量には、加速度や角速度に加えて、加速度や角速度を積分することによって計算される速度や角度、軌跡も含まれる。データ取得装置１１は、計測された物理量をデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）に変換する。データ取得装置１１は、変換後のセンサデータを計算装置１２に送信する。データ取得装置１１によって生成される加速度や角速度などのセンサデータを歩行パラメータとも呼ぶ。また、加速度や角速度を積分することによって計算される速度や角度、軌跡なども歩行パラメータに含まれる。
　データ取得装置１１は、例えば、加速度センサと角速度センサを含む慣性計測装置によって実現される。慣性計測装置の一例として、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）が挙げられる。ＩＭＵは、３軸の加速度センサと、３軸の角速度センサを含む。また、慣性計測装置の一例として、ＶＧ（Vertical Gyro）や、ＡＨＲＳ（Attitude Heading）、ＧＰＳ／ＩＮＳ（Global Positioning System/Inertial Navigation System）が挙げられる。
　図２は、データ取得装置１１を靴１００の中に設置する一例を示す概念図である。図２の例では、データ取得装置１１は、足弓の裏側に当たる位置に設置される。例えば、データ取得装置１１は、靴１００の中に挿入されるインソールに設置される。例えば、データ取得装置１１は、靴１００の底面に設置される。例えば、データ取得装置１１は、靴１００の本体に埋設される。データ取得装置１１は、靴１００から着脱できてもよいし、靴１００から着脱できなくてもよい。データ取得装置１１は、足の動きに関するセンサデータを取得できさえすれば、足弓の裏側ではない位置に設置されてもよい。また、データ取得装置１１は、ユーザが履いている靴下や、ユーザが装着しているアンクレット等の装飾品に設置されてもよい。また、データ取得装置１１は、足に直に貼り付けられたり、足に埋め込まれたりしてもよい。図２においては、右足の靴１００にデータ取得装置１１を設置する例を示す。データ取得装置１１は、少なくとも一方の足部に設置されればよく、左右両方の足部に設置されてもよい。両足の靴１００にデータ取得装置１１を設置すれば、左右の足ごとに歩行イベントを検出できる。
　図３は、データ取得装置１１を足弓の裏側に設置する場合に、データ取得装置１１に設定されるローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と、地面に対して設定される世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）について説明するための概念図である。世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）では、ユーザが直立した状態で、ユーザの横方向がＸ軸方向（右向きが正）、ユーザの正面の方向（進行方向）がＹ軸方向（前向きが正）、重力方向がＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定される。また、本実施形態においては、データ取得装置１１を基準とするｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向からなるローカル座標系を設定する。また、本実施形態においては、ｘ軸を回転軸とする回転をピッチ、ｙ軸を回転軸とする回転をロール、ｚ軸を回転軸とする回転をヨー、と定義する。
　計算装置１２は、ローカル座標系のセンサデータをデータ取得装置１１から取得する。計算装置１２は、取得したローカル座標系のセンサデータを世界座標系に変換して時系列データを生成する。計算装置１２は、生成した時系列データから一歩行周期分または二歩行周期分の波形データ（以下、歩行波形とも呼ぶ）を抽出する。計算装置１２は、抽出された歩行波形から、後述する歩行イベントを検出する。計算装置１２によって検出される歩行イベントは、歩行者のステップ長の計算に用いられる。
　図４は、計算装置１２が検出する歩行イベントについて説明するための概念図である。図４は、右足の一歩行周期に対応する。図４の横軸は、右足の踵が地面に着地した時点を起点とし、次に右足の踵が地面に着地した時点を終点とする右足の一歩行周期を１００％として正規化された時間（正規化時間とも呼ぶ）である。一般に、片足の一歩行周期は、足の裏側の少なくとも一部が地面に接している立脚相と、足の裏側が地面から離れている遊脚相とに大別される。立脚相は、さらに、立脚初期Ｔ１、立脚中期Ｔ２、立脚終期Ｔ３、遊脚前期Ｔ４に細分される。遊脚相は、さらに、遊脚初期Ｔ５、遊脚中期Ｔ６、遊脚終期Ｔ７に細分される。
　図４において、（ａ）は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＳ：Heel Strike）。（ｂ）は、右足の足裏が接地した状態で、反対足（左足）の爪先が地面から離れる事象（反対足爪先離地）を表す（ＯＴＯ：Opposite Toe Off）。（ｃ）は、右足の足裏が接地した状態で、右足の踵が持ち上がる事象（踵持ち上がり）を表す（ＨＲ：Heel Rise）。（ｄ）は、反対足（左足）の踵が接地する事象（反対足踵接地）である（ＯＨＳ：Opposite Heel Strike）。（ｅ）は、反対足（左足）の足裏が接地した状態で、右足の爪先が地面から離れる事象（爪先離地）を表す（ＴＯ：Toe Off）。（ｆ）は、反対足（左足）と右足が交差する事象（足交差）を表す（ＦＡ：Foot Adjacent）。（ｇ）は、左足の足裏が接地した状態で、右足の脛骨が地面に対してほぼ垂直になる事象（脛骨垂直）を表す（ＴＶ：Tibia Vertical）。（ｈ）は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＳ：Heel Strike）。（ｈ）は、（ａ）の踵接地から始まる一歩行周期の終点に相当するとともに、次の歩行周期の起点に相当する。
　本実施形態においては、右足の動きに関する物理量に基づいて、（ａ）～（ｈ）で示す事象（歩行イベントとも呼ぶ）の各々を検出する。本実施形態においては、上述した歩行イベント（踵接地ＨＳ、反対足爪先離地ＯＴＯ、踵持ち上がりＨＲ、反対足踵接地ＯＨＳ、爪先離地ＴＯ、足交差ＦＡ、および脛骨垂直ＴＶを、歩行者の歩行波形から検出する。
　図５は、計算装置１２が算出するステップ長などの歩行パラメータについて説明するための概念図である。図５には、右足ステップ長ＳR、左足ステップ長ＳL、ストライド長Ｔ、歩隔Ｗ、および足角Ｆを図示する。右足ステップ長ＳRは、左足の足裏が接地した状態から、進行方向に振り出された右足の踵が着地した状態に遷移した際の、右足の踵と左足の踵のＹ座標の差である。左足ステップ長ＳLは、右足の足裏が接地した状態から、進行方向に振り出された左足の踵が着地した状態に遷移した際の、左足の踵と右足の踵のＹ座標の差である。ストライド長Ｔは、右足ステップ長ＳRと左足ステップ長ＳLの和である。歩隔Ｗは、右足と左足の間隔である。図５において、歩隔Ｗは、接地した状態の右足の踵の中心線のＸ座標と、接地した状態の左足の踵の中心線のＸ座標との差である。足角Ｆは、足裏面が接地した状態において、足の中心線と進行方向（Ｙ軸）が成す角度である。
　〔データ取得装置〕
　次に、データ取得装置１１の詳細について図面を参照しながら説明する。図６は、データ取得装置１１の詳細構成の一例を示すブロック図である。データ取得装置１１は、加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、制御部１１３、およびデータ送信部１１５を有する。また、データ取得装置１１は、図示しない電源を含む。以下においては、加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、制御部１１３、およびデータ送信部１１５の各々を動作主体として説明するが、データ取得装置１１を動作主体とみなしてもよい。
　加速度センサ１１１は、３軸方向の加速度（空間加速度とも呼ぶ）を計測するセンサである。加速度センサ１１１は、計測した加速度を制御部１１３に出力する。例えば、加速度センサ１１１には、圧電型や、ピエゾ抵抗型、静電容量型等の方式のセンサを用いることができる。なお、加速度センサ１１１に用いられるセンサは、加速度を計測できれば、その計測方式に限定を加えない。
　角速度センサ１１２は、３軸方向の角速度（空間角速度とも呼ぶ）を計測するセンサである。角速度センサ１１２は、計測した角速度を制御部１１３に出力する。例えば、角速度センサ１１２には、振動型や静電容量型等の方式のセンサを用いることができる。なお、角速度センサ１１２に用いられるセンサは、角速度を計測できれば、その計測方式に限定を加えない。
　制御部１１３は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２の各々から、３軸方向の加速度および角速度の各々を取得する。制御部１１３は、取得した加速度および角速度をデジタルデータに変換し、変換後のデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）をデータ送信部１１５に出力する。センサデータには、アナログデータの加速度をデジタルデータに変換した加速度データ（３軸方向の加速度ベクトルを含む）と、アナログデータの角速度をデジタルデータに変換した角速度データ（３軸方向の角速度ベクトルを含む）とが少なくとも含まれる。なお、加速度データおよび角速度データには、それらのデータの取得時間が紐付けられる。また、制御部１１３は、取得した加速度データおよび角速度データに対して、実装誤差や温度補正、直線性補正などの補正を加えたセンサデータを出力するように構成してもよい。また、制御部１１３は、取得した加速度データおよび角速度データを用いて、３軸方向の角度データを生成してもよい。
　例えば、制御部１１３は、データ取得装置１１の全体制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータまたはマイクロコントローラである。例えば、制御部１１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等を有する。制御部１１３は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２を制御して角速度や加速度を計測する。例えば、制御部１１３は、計測された角速度および加速度等の物理量（アナログデータ）をＡＤ変換（Analog-to-Digital Conversion）し、変換後のデジタルデータをフラッシュメモリに記憶させる。なお、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２によって計測された物理量（アナログデータ）は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２の各々においてデジタルデータに変換されてもよい。フラッシュメモリに記憶されたデジタルデータは、所定のタイミングでデータ送信部１１５に出力される。
　データ送信部１１５は、制御部１１３からセンサデータを取得する。データ送信部１１５は、取得したセンサデータを計算装置１２に送信する。データ送信部１１５は、ケーブルなどの有線を介してセンサデータを計算装置１２に送信してもよいし、無線通信を介してセンサデータを計算装置１２に送信してもよい。例えば、データ送信部１１５は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）などの規格に則した無線通信機能（図示しない）を介して、センサデータを計算装置１２に送信するように構成される。なお、データ送信部１１５の通信機能は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）以外の規格に則していてもよい。
　〔計算装置〕
　次に、歩容計測システム１が備える計算装置１２の詳細について図面を参照しながら説明する。図７は、計算装置１２の構成の一例を示すブロック図である。計算装置１２は、検出部１２１およびステップ長計算部１２３を有する。
　検出部１２１は、歩行者の履いている履物に設置されたデータ取得装置１１（センサ）からセンサデータを取得する。検出部１２１は、センサデータを用いて、データ取得装置１１が設置された履物を履いた歩行者の歩行に伴う時系列データを生成する。検出部１２１は、生成した時系列データから、一歩行周期分または二歩行周期分の歩行波形データを抽出する。
　例えば、検出部１２１は、データ取得装置１１からセンサデータを取得する。検出部１２１は、取得されたセンサデータの座標系を、ローカル座標系から世界座標系に変換する。ユーザが直立した状態では、ローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）は一致する。ユーザが歩行している間、データ取得装置１１の空間的な姿勢が変化するため、ローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）は一致しない。そのため、検出部１２１は、データ取得装置１１によって取得されたセンサデータを、データ取得装置１１のローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）から世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に変換する。
　例えば、検出部１２１は、空間加速度や空間角速度などの時系列データを生成する。また、検出部１２１は、空間加速度や空間角速度を積分し、空間速度や空間角度（足底角）、空間軌跡などの時系列データを生成する。検出部１２１は、一般的な歩行周期や、ユーザに固有の歩行周期に合わせて設定された所定のタイミングや時間間隔で時系列データを生成する。検出部１２１が時系列データを生成するタイミングは、任意に設定できる。例えば、検出部１２１は、ユーザの歩行が継続されている期間、時系列データを生成し続けるように構成される。また、検出部１２１は、特定の時刻において、時系列データを生成するように構成されてもよい。
　検出部１２１は、検出部１２１によって生成された歩行波形データから、データ取得装置１１が設置された履物を履いて歩行する歩行者の歩行イベントを検出する。例えば、検出部１２１は、足の動きに関する物理量の歩行波形から、歩行イベントごとの特徴を抽出する。例えば、検出部１２１は、抽出された歩行イベントごとの特徴のタイミングを、それぞれの歩行イベントのタイミングとして検出する。検出部１２１は、歩行イベントのうち、爪先離地、踵接地、および足交差を検出する。本実施形態においては、右足を基準とした場合、右足の爪先が、左足の爪先と踵の中点の位置を通過するタイミングを足交差と定義する。また、検出部１２１は、歩行イベントのうち、脛骨垂直、反対足爪先離地、および反対足踵接地を検出してもよい。
　ステップ長計算部１２３は、一歩行周期分のＹ方向軌跡の歩行波形から、爪先離地と踵接地の間の区間を、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形として抽出する。ステップ長計算部１２３は、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形を用いて、足交差における空間位置と、爪先離地における空間位置との差の絶対値を計算する。足交差における空間位置と、爪先離地における空間位置との差の絶対値は、左足が前、右足が後ろの状態の左足ステップ長ＳＬ（第１ステップ長とも呼ぶ）に相当する。また、ステップ長計算部１２３は、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形を用いて、足交差のタイミングにおける空間位置と、踵接地における空間位置との差の絶対値を計算する。足交差のタイミングにおける空間位置と、踵接地における空間位置との差の絶対値は、右足が前、左足が後ろの状態の右足ステップ長ＳR（第２ステップ長とも呼ぶ）に相当する。例えば、ステップ長計算部１２３は、検出した右足ステップ長ＳRおよび左足ステップ長ＳＬを、図示しないシステムや装置に出力する。
　〔歩行イベント〕
　次に、計算装置１２による歩行イベントの検出例について図面を参照しながら説明する。本実施形態においては、立脚相の中央のタイミング（立脚終期の開始）を、一歩行周期の起点に設定する。本実施形態においては、踵接地、爪先離地、足交差、および脛骨垂直を歩行イベントとして検出する。以下においては、一歩行周期の歩行波形における時系列の順番ではなく、歩行イベントの検出の順番に沿って説明する。
　以下においては、データ取得装置１１が設置された履物を履いた被験者の歩容を検証した例について説明する。本検証では、一方の足（右足）にデータ取得装置１１を設置した。本検証は、年齢が２０～５０代、身長が１５０～１８０センチメートル、体重が４５～１００キログラムの男女３２名の被験者を母集団とする。本検証においては、３２名の被験者を母集団とし、データ取得装置１１が設置された履物を履いた歩行者の歩容を、モーションキャプチャと計算装置１２によって計測した。本検証においては、モーションキャプチャによって計測された歩容（Ｙ方向位置、Ｚ方向高さ、ロール角）と、データ取得装置１１によって計測された物理量に基づくセンサデータを用いて計算装置１２が計測した歩容とを比較した。
　図８は、足底角の歩行波形について説明するためのグラフである。図８においては、爪先が踵よりも上に位置する状態（背屈）を負と定義し、爪先が踵よりも下に位置する状態（底屈）を正と定義する。足底角の歩行波形が極小となる時刻ｔdは、立脚相開始のタイミングに相当する。足底角の歩行波形が極大となる時刻ｔbは、遊脚相開始のタイミングに相当する。立脚相開始の時刻ｔdと遊脚相開始の時刻ｔbとの中点の時刻が、立脚相の中央のタイミングに相当する。本実施形態においては、立脚相の中央のタイミングの時刻を、一歩行周期の起点の時刻ｔmに設定する。また、本実施形態においては、時刻ｔmのタイミングの次の立脚相の中央のタイミングの時刻を、一歩行周期の終点の時刻ｔm＋1に設定する。
　図９は、時刻ｔmを起点とし、時刻ｔm+1を終点とする一歩行周期について説明するためのグラフである。検出部１２１は、一歩行周期分の足底角の歩行波形から、極小（第１背屈ピーク）となる時刻ｔdと、第１背屈ピークの次に極大（第１底屈ピーク）となる時刻ｔbとを検出する。さらに、検出部１２１は、その次の一歩行周期分の足底角の歩行波形から、第１底屈ピークの次に極小（第２背屈ピーク）となる時刻ｔd+1と、第２背屈ピークの次に極大（第２底屈ピーク）となる時刻ｔb+1とを検出する。検出部１２１は、時刻ｔdと時刻ｔbの中点の時刻を、一歩行周期の起点の時刻ｔmに設定する。また、検出部１２１は、時刻ｔd+1と時刻ｔb+1の中点の時刻を、一歩行周期の終点の時刻ｔm+1に設定する。
　検出部１２１は、データ取得装置１１によって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータの時系列データに関して、時刻ｔmから時刻ｔm+1までの一歩行周期分の歩行波形を切り出す。例えば、検出部１２１は、第１背屈ピークの時刻ｔdと第１底屈ピークの時刻ｔbの中点（時刻ｔm）を起点とし、第２背屈ピークの時刻ｔd+1と第２底屈ピークの時刻ｔb+1の中点（時刻ｔm+1）を終点とする一歩行周期分の歩行波形データを切り出す。同様に、検出部１２１は、データ取得装置１１によって計測された足の動きに関する物理量（空間加速度、空間角速度、空間軌跡）に基づくセンサデータの時系列データに関して、時刻ｔmから時刻ｔm+1までの一歩行周期分の歩行波形を切り出す。
　例えば、検出部１２１は、切り出された一歩行周期分の歩行波形を、時刻ｔmから時刻ｔbまでの区間と、時刻ｔbから時刻ｔd+1までの区間と、時刻ｔd+1から時刻ｔm+1までの区間とに分割する。時刻ｔmから時刻ｔbまでの区間の波形を第１歩行波形Ｗ１、時刻ｔbから時刻ｔd+1までの区間の波形を第２歩行波形Ｗ２、時刻ｔd+1から時刻ｔm+1までの区間の波形を第３歩行波形、と呼ぶ。歩行イベントで表現すると、踵持ち上がりＨＲから爪先離地ＴＯまでの区間の波形が第１歩行波形Ｗ１、爪先離地ＴＯから踵接地ＨＳまでの区間の波形が第２歩行波形Ｗ２、踵接地ＨＳから踵持ち上がりＨＲまでの区間の波形が第３歩行波形Ｗ３である。図９において、一歩行周期の３０％は爪先離地のタイミングに相当し、一歩行周期の７０％は踵接地のタイミングに相当する。なお、各歩行イベントが発現するタイミングは、人物や身体状態に応じて異なるため、爪先離地や踵接地のタイミングは、図９の歩行周期と完全に一致するわけではない。
　図１０は、モーションキャプチャのための目印１３１および目印１３２を取り付けた靴１００の概念図である。本検証においては、両足の靴１００の各々に、５つの目印１３１と１つの目印１３２を取り付けた。靴の開口の周囲の側面には、５つの目印１３１を配置した。５つの目印１３１は、踵の動きを検出するための目印である。５つの目印１３１を剛体とみなす剛体モデルの重心が、踵の位置として検出される。靴１００の爪先の位置には、目印１３２を配置した。目印１３２は、爪先の位置として検出される。また、右足の足弓の裏側に当たる位置にデータ取得装置１１を設置した。
　図１１は、目印１３１および目印１３２を取り付けた靴１００を履いた歩行者の歩容をモーションキャプチャで検証する際の歩行線と、複数のカメラ１５０を配置した位置について説明するための概念図である。本検証では、歩行線を挟んだ両側に５台ずつ（計１０台）のカメラ１５０を配置した。複数のカメラ１５０の各々は、歩行線から３ｍの位置に３ｍ間隔で配置した。複数のカメラ１５０の各々の高さは、水平面（ＸＹ平面）から２ｍの高さに固定した。複数のカメラ１５０の各々の焦点は、歩行線の位置に合わせた。
　歩行線に沿って歩行する歩行者の靴１００に設置された目印１３１および目印１３２の動きは、複数のカメラ１５０によって撮影された動画を用いて解析した。踵の動きは、複数の目印１３１を一つの剛体とみなし、それらの重心の動きを解析することで検証した。爪先の動きは、目印１３２の動きを解析することで検証した。本検証においては、踵と爪先の重力方向の高さ（以下、Ｚ方向高さと呼ぶ）、体の中心軸に対する爪先および踵の進行方向の位置（以下、Ｙ方向位置と呼ぶ）、足裏の角度（ロール角）をモーションキャプチャによって計測した。
　以下において、計算装置１２が、データ取得装置１１によって計測された足の動きに関する物理量に基づいて足交差のタイミングを検出し、検出された足交差のタイミングに基づいてステップ長を計算する例を挙げる。以下においては、足交差を検出する方法として、第１検出処理と第２検出処理を例示する。第１検出処理において、計算装置１２は、Ｙ方向加速度の歩行波形から、ピークの位置関係に基づいて足交差のタイミングを検出する。第２検出処理において、計算装置１２は、歩行波形から歩行イベントのタイミングを順次特定し、足交差のタイミングを検出する。
　〔第１検出処理〕
　まず、Ｙ方向加速度の歩行波形から、ピークの位置関係に基づいて足交差のタイミングを検出する第１検出処理について図面を参照しながら説明する。図１２は、モーションキャプチャによって計測された左足の踵と爪先、右足の爪先のＹ方向位置（左軸）の波形と、データ取得装置１１によって生成されたセンサデータを用いて計算装置１２が生成したＹ方向加速度の歩行波形（右軸）とを対応させたグラフである。モーションキャプチャで計測された左足の踵のＹ方向位置の波形を二点鎖線で示す。モーションキャプチャで計測された左足の爪先のＹ方向位置の波形を破線で示す。モーションキャプチャで計測された右足の爪先のＹ方向位置の波形を一点鎖線で示す。計算装置１２が生成したＹ方向加速度の歩行波形を実線で示す。
　本実施形態では、地面に接地している左足が右足に対して前にある状態において、右足の爪先が左足の踵の位置を通過するタイミングをａと定義し、右足の爪先が左足の爪先の位置を通過するタイミングをｂと定義する。そして、タイミングａとタイミングｂの間の中央のタイミングを足交差のタイミングと定義する。図１２のように、足交差のタイミングは、２０～４０％の間の二つの極大点と一つの極小点を含む第１ピークと、６０～７０％に極大点を含む第２ピークの間にある、緩やかな凸のピークが最大値を示すタイミングに相当する。
　検出部１２１は、一歩行周期分のＹ方向加速度の歩行波形において、第１ピークと第２ピークの間の緩やかなピークが最大値を示すタイミングを、足交差のタイミングとして検出する。
　ステップ長計算部１２３は、一歩行周期分のＹ方向軌跡の歩行波形から、第１ピークと第２ピークの間の区間を、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形として抽出する。ステップ長計算部１２３は、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形を用いて、足交差のタイミングにおける空間位置と、第１ピークの極小点のタイミングにおける空間位置との差の絶対値を計算する。足交差のタイミングにおける空間位置と、第１ピークの極小点のタイミングにおける空間位置との差の絶対値は、右足が前、左足が後ろの状態の右足ステップ長ＳRに相当する。また、ステップ長計算部１２３は、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形を用いて、足交差における空間位置と、第２ピークの極大点のタイミングにおける空間位置との差の絶対値を計算する。足交差における空間位置と、第２ピークの極大点のタイミングにおける空間位置との差の絶対値は、左足が前、右足が後ろの状態の左足ステップ長ＳＬに相当する。
　図１２には、モーションキャプチャによって計測された波形から実測された右足ステップ長ＳRと左足ステップ長ＳＬを示す。足の動きの物理量に関する歩行波形から検出された歩行イベントは、モーションキャプチャによって実測される歩行イベントとは完全に一致するわけではない。そのため、モーションキャプチャによって計測されたステップ長と、歩行波形に基づいて算出されたステップ長とは、完全には一致しない。
　〔第２検出処理〕
　歩行波形から歩行イベントのタイミングを順次特定し、足交差のタイミングを検出する第２計算方法について図面を参照しながら説明する。第２計算方法において、まず、計算装置１２は、一歩行周期分のＹ方向加速度の歩行波形から爪先離地と踵接地のタイミングを検出する。次に、計算装置１２は、Ｚ方向加速度の歩行波形から脛骨垂直のタイミングを検出する。そして、計算装置１２は、Ｙ方向加速度の歩行波形から足交差のタイミングを検出する。以下において、爪先離地、踵接地、脛骨垂直、および足交差のタイミングを順番に検出する例を示す。
　まず、検出部１２１は、一歩行周期分のＹ方向加速度の歩行波形から爪先離地と踵接地を検出する。図１３は、モーションキャプチャによって計測された爪先および踵のＺ方向高さと、データ取得装置１１によって生成されたセンサデータを用いて計算装置１２が生成したＹ方向加速度の歩行波形とを対応させたグラフである。モーションキャプチャによって計測された爪先のＺ方向高さの波形を破線で示す。モーションキャプチャによって計測された踵のＺ方向高さの波形を一点鎖線で示す。計算装置１２が生成したＹ方向加速度の歩行波形を実践で示す。
　図１３のように、Ｙ方向加速度（実線）の歩行波形においては、歩行周期が２０～４０％のあたりに検出される最大ピーク（第１ピーク）に、二つの極大ピーク（ピークＰT1、ピークＰT2）と、一つの極小ピーク（ピークＰTV）が検出された（点線で囲った範囲内）。爪先離地のタイミングは、ピークＰT1が検出されるタイミングＴT1と、ピークＰT2が検出されるタイミングＴT2との間のピークＰTVが検出されるタイミングＴTに相当する。
　モーションキャプチャで計測された踵のＺ方向高さ（一点鎖線）が最小となるタイミングが、踵接地のタイミングに相当する。しかしながら、Ｙ方向加速度（実線）には、踵接地において特徴的なピークは表れない。そのため、本実施形態においては、踵接地のタイミングの近傍に表れる特徴的なピークを用いて、踵接地のタイミングを特定する。
　図１３のように、Ｙ方向加速度（実線）の歩行波形においては、歩行周期が６０％を超えたあたりに最小ピーク（ピークＰH1）が検出された。このピークＰH1は、遊脚終期における足の急減速のタイミングに相当する。また、Ｙ方向加速度（実線）の歩行波形においては、歩行周期が７０％のあたりに極大となるピークＰH2が検出された。このピークＰH2は、ヒールロッカーのタイミングに相当する。データ取得装置１１が足弓の位置に設置されていると、踵関節の回転軸よりも爪先側にデータ取得装置１１が位置するため、ヒールロッカー（回転）の動作の際に、進行方向（＋Ｙ方向）の加速度分量が生じる。そのため、ヒールロッカーの動作の期間には、踵接地後に、接地した踵の外周に沿った回転によって、重力方向（Ｚ方向）の加速度が進行方向（Ｙ方向）に変換される期間が含まれる。図１３のように、ピークＰH1が検出されるタイミングＴH1から、ピークＰH2が検出されるタイミングＴH2までの期間に、踵接地のタイミングが含まれる。本実施形態においては、ピークＰH1が検出されるタイミングＴH1と、ピークＰH2が検出されるタイミングＴH2との中点のタイミングＴHを、踵接地のタイミングに設定する。
　次に、計算装置１２は、一歩行周期分のＺ方向加速度の歩行波形から脛骨垂直のタイミングを検出する。図１４は、モーションキャプチャによって計測されたロール角（左軸）の波形と、データ取得装置１１によって生成されたセンサデータを用いて計算装置１２が生成したＺ方向加速度の歩行波形（右軸）とを対応させたグラフである。モーションキャプチャで計測されたロール角の波形を破線で示す。計算装置１２が生成したＺ方向加速度の歩行波形を実線で示す。
　脛骨垂直は、地面に対して脛骨がほぼ垂直になる状態である。脛骨垂直において、踵関節は、ニュートラル状態となり、脛骨に対して足裏面が垂直になる。すなわち、脛骨垂直においては、踵関節の回転に伴うロール角が０度になる。図１４のように、モーションキャプチャによって計測されたロール角が０度のタイミングにおいて、Ｚ方向加速度の歩行波形のピークが最大になる。脛骨垂直は、Ｚ方向加速度の歩行波形における、爪先離地と踵接地の間の最大値のタイミングに相当する。検出部１２１は、Ｚ方向加速度の歩行波形における、爪先離地と踵接地の間の最大値のタイミングを、脛骨垂直のタイミングとして検出する。
　次に、計算装置１２は、一歩行周期分のＹ方向加速度の歩行波形から足交差のタイミングを検出する。図１５は、モーションキャプチャによって計測された左足の踵と爪先、右足の爪先のＹ方向位置（左軸）の波形と、データ取得装置１１によって生成されたセンサデータを用いて計算装置１２が生成したＹ方向加速度の歩行波形（右軸）とを対応させたグラフである。モーションキャプチャで計測された左足の踵のＹ方向位置の波形を二点鎖線で示す。モーションキャプチャで計測された左足の爪先のＹ方向位置の破線を破線で示す。モーションキャプチャで計測された右足の爪先のＹ方向位置の波形を一点鎖線で示す。計算装置１２が生成したＹ方向加速度の歩行波形を実線で示す。
　本実施形態では、地面に接地している左足が右足に対して前にある状態において、右足の爪先が左足の踵の位置を通過するタイミングをａと、右足の爪先が左足の爪先の位置を通過するタイミングをｂの間の中央のタイミングを足交差のタイミングと定義する。図１５のように、足交差のタイミングは、Ｙ方向加速度の歩行波形における爪先離地と脛骨垂直の間において、脛骨垂直に近い側の緩やかなピークの最大値のタイミングに相当する。検出部１２１は、脛骨垂直に近い側の緩やかなピークが最大になるタイミングを、足交差のタイミングとして検出する。第１検出処理で検出される足交差のタイミングと、第２検出処理で検出される足交差のタイミングは同一である。
　そして、ステップ長計算部１２３は、一歩行周期分のＹ方向軌跡の歩行波形から、爪先離地と踵接地の間の区間を、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形として抽出する。ステップ長計算部１２３は、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形を用いて、足交差のタイミングにおける空間位置と、踵接地における空間位置との差の絶対値を計算する。足交差のタイミングにおける空間位置と、踵接地における空間位置との差の絶対値は、右足が前、左足が後ろの状態の右足ステップ長ＳRに相当する。また、ステップ長計算部１２３は、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形を用いて、足交差における空間位置と、爪先離地における空間位置との差の絶対値を計算する。足交差における空間位置と、爪先離地における空間位置との差の絶対値は、左足が前、右足が後ろの状態の左足ステップ長ＳＬに相当する。
　図１５には、モーションキャプチャによって計測された波形から計測された右足ステップ長ＳRと左足ステップ長ＳＬを示す。足の動きの物理量に関する歩行波形から検出された歩行イベントは、モーションキャプチャによって実測される歩行イベントと一致する。そのため、第２検出処理を用いれば、モーションキャプチャによって計測されたステップ長と、歩行波形に基づいて算出されたステップ長とが一致する。すなわち、第２検出処理を用いて算出されたステップ長の方が、第１検出処理を用いて算出されたステップ長よりも正確である。
　図１６は、３２名の被験者を母集団とし、モーションキャプチャで実測されたステップ長と、計算装置１２が第２検出処理を用いて計算したステップ長の回帰直線である。モーションキャプチャで実測されたステップ長と、計算装置１２が第２検出処理を用いて計算したステップ長の回帰直線の二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ：Root Mean Squared Error）は０．０９３メートルであった。すなわち、モーションキャプチャで検出された足交差のタイミングと、計算装置１２が検出した足交差のタイミングとの間には、相関関係が確認された。
　図１２～図１５を用いて説明したように、検出部１２１は、データ取得装置１１によって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータから歩行波形を生成し、生成した歩行波形から歩行イベントのタイミングを検出する。歩行イベントのタイミングを特定できれば、左右両足のステップ長を計算できる。ステップ長を算出できれば、歩行における左右両足のステップ長の非対称性等について検証できる。例えば、検出部１２１によって算出された左右両足のステップ長やそれらの非対称性は、図示しない別のシステムや表示装置などに出力されてもよい。検出部１２１によって算出された左右両足のステップ長は、歩容を計測する種々の用途や、歩容に基づいて身体状態を推測する種々の用途に応用できる。
　（動作）
　次に、本実施形態の歩容計測システム１の計算装置１２の動作について図面を参照しながら説明する。以下においては、計算装置１２の検出部１２１やステップ長計算部１２３を動作の主体とする。なお、以下に示す動作の主体は、計算装置１２であってもよい。
　〔検出部〕
　まず、検出部１２１の動作について図面を参照しながら説明する。図１７は、検出部１２１の動作の一例について説明するためのフローチャートである。
　図１７において、まず、検出部１２１は、データ取得装置１１が設置された履物を履いて歩行する歩行者の足の動きの物理量に関するセンサデータをデータ取得装置１１から取得する（ステップＳ１１）。検出部１２１は、データ取得装置１１のローカル座標系のセンサデータを取得する。例えば、検出部１２１は、足の動きに関するセンサデータとして、３次元の空間加速度や３次元の空間角速度をデータ取得装置１１から取得する。
　次に、検出部１２１は、センサデータの座標系を、データ取得装置１１のローカル座標系から世界座標系に変換する（ステップＳ１２）。
　次に、検出部１２１は、世界座標系に変換後のセンサデータの時系列データを生成する（ステップＳ１３）。
　次に、検出部１２１は、空間加速度および空間角速度のうち少なくともいずれかを用いて空間角度（足底角）を計算し、足底角の時系列データを生成する（ステップＳ１４）。検出部１２１は、必要に応じて、空間速度や空間軌跡の時系列データを生成する。
　次に、検出部１２１は、二歩行周期分の足底角の歩行波形において、極小となる時刻（時刻ｔd、時刻ｔd+1）と極大になる時刻（時刻ｔb、時刻ｔb+1）を検出する（ステップＳ１５）。
　次に、検出部１２１は、時刻tdと時刻tbの中点の時刻ｔmと、時刻td+1と時刻tb+1の中点の時刻ｔm+1を計算する（ステップＳ１６）。
　次に、検出部１２１は、時刻ｔmから時刻ｔm+1までの波形を、一歩行周期分の歩行波形として切り出す（ステップＳ１７）。
　そして、検出部１２１は、抽出部によって切り出された一歩行周期分の歩行波形から歩行イベントを検出する歩行イベント検出処理を実行する（ステップＳ１８）。
　〔歩行イベント検出処理〕
　次に、検出部１２１の歩行イベント検出処理（図１７のステップＳ１８）について図面を参照しながら説明する。検出部１２１は、第１計算処理または第２計算処理によって歩行イベントを検出する。図１８は、第１検出処理について説明するためのフローチャートである。図１９は、第２検出処理について説明するためのフローチャートである。
　＜第１検出処理＞
　図１８において、まず、検出部１２１は、一歩行周期分のＹ方向加速度の歩行波形において、第１ピークと第２ピークを検出する（ステップＳ１１１）。
　次に、検出部１２１は、Ｙ方向加速度の歩行波形において、第１ピークと第２ピークの間の極大ピークを検出する（ステップＳ１１２）。
　次に、検出部１２１は、Ｙ方向加速度の歩行波形において、第１ピークと第２ピークの間の極大ピークのタイミングを、足交差のタイミングとして検出する（ステップＳ１１３）。
　＜第２検出処理＞
　図１９において、まず、検出部１２１は、一歩行周期分のＹ方向加速度の歩行波形において、爪先離地と踵接地のタイミングを検出する（ステップＳ１２１）。
　次に、検出部１２１は、Ｚ方向加速度の歩行波形において、爪先離地のタイミングと踵接地のタイミングの間の区間から脛骨垂直のタイミングを検出する（ステップＳ１２２）。
　次に、検出部１２１は、Ｙ方向加速度の歩行波形において、爪先離地のタイミングと脛骨垂直のタイミングの間の区間から、足交差のタイミングを検出する。
　〔ステップ長計算部〕
　次に、ステップ長計算部１２３の動作の一例について図面を参照しながら説明する。図２０は、ステップ長計算部１２３の動作の一例について説明するためのフローチャートである。ステップ長計算部１２３は、第１計算処理または第２計算処理によって検出された歩行イベントのタイミングを用いて、左右両足のステップ長を計算する。
　図２０において、まず、ステップ長計算部１２３は、一歩行周期分のＹ方向軌跡の歩行波形から、爪先離地と踵接地の間の区間を、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形として抽出する（ステップＳ１４１）。
　次に、ステップ長計算部１２３は、足交差のタイミングを基準として、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形を用いて、右足ステップ長ＳRと左足ステップ長ＳLを算出する（ステップＳ１４２）。
　以上のように、本実施形態の歩容計測システムは、データ取得装置と計算装置を備える。データ取得装置は、空間加速度および空間角速度を計測し、計測した空間加速度および空間角速度に基づいてセンサデータを生成し、生成したセンサデータを計算装置に送信する。計算装置は、検出部とステップ長計算部を有する。検出部は、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成し、生成された歩行波形から歩行イベントを検出する。ステップ長計算部は、検出された歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算する。
　本実施形態においては、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて生成された時系列データから歩行波形を抽出し、抽出された歩行波形から両足の歩行イベントを検出する。そして、本実施形態においては、検出された歩行イベントに基づいて、左右両足のステップ長を計算する。そのため、本実施形態によれば、片足に装着されたセンサによって計測される足の動きに関する物理量に基づいて、左右両足のステップ長を高精度で算出できる。
　本実施形態の一態様において、検出部は、一歩行周期分の進行方向加速度の歩行波形において、最大値を含む第１ピークと、最小値を含む第２ピークとを検出する。検出部は、第１ピークと第２ピークの間の極大ピークを検出し、極大ピークのタイミングを足交差のタイミングとして検出する。ステップ長計算部は、進行方向軌跡の歩行波形を用いて、足交差のタイミングを基準として、左右両足のステップ長を計算する。
　例えば、ステップ長計算部は、一歩行周期分の進行方向軌跡の歩行波形において、足交差のタイミングにおける進行方向位置と、第１ピークに含まれる二つの極大点の間の極小点のタイミングにおける進行方向位置との差を第１ステップ長として算出する。ステップ長計算部は、第２ピークに含まれる最小値のタイミングにおける進行方向位置と、足交差のタイミングにおける進行方向位置との差を第２ステップ長として算出する。
　本態様によれば、進行方向軌跡の歩行波形から検出されるピークのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を高精度で算出できる。
　本実施形態の一態様において、検出部は、一歩行周期分の進行方向加速度の歩行波形において、爪先離地のタイミングと踵接地のタイミングを検出する。検出部は、重力方向加速度の歩行波形において、爪先離地のタイミングと踵接地のタイミングの間に脛骨垂直のタイミングを検出する。検出部は、進行方向加速度の歩行波形において、爪先離地のタイミングと脛骨垂直のタイミングの間に足交差のタイミングを検出する。ステップ長計算部は、進行方向軌跡の歩行波形を用いて、足交差のタイミングを基準として、左右両足のステップ長を計算する。
　例えば、ステップ長計算部は、一歩行周期分の進行方向軌跡の歩行波形において、足交差のタイミングにおける進行方向位置と、爪先離地のタイミングにおける進行方向位置との差を第１ステップ長として算出する。ステップ長計算部は、踵接地のタイミングにおける進行方向位置と、足交差のタイミングにおける進行方向位置との差を第２ステップ長として算出する。
　本態様によれば、歩行波形から検出される爪先離地、踵接地、脛骨垂直、および足交差等の歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を算出できる。
　（第２の実施形態）
　次に、第２の実施形態に係る歩容計測システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システムは、歩行波形に基づいて算出された左右両足のステップ長を用いて、左右両足のステップ長の非対称性を計算する。本実施形態の歩容計測システムは、算出された歩行者の左右両足のステップ長の非対称性に基づいて、歩行者の身体状態を推定する。
　図２１は、本実施形態の歩容計測システム２の構成の一例を示すブロック図である。図２１のように、歩容計測システム２は、データ取得装置２１および計算装置２２を備える。データ取得装置２１と計算装置２２は、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、データ取得装置２１と計算装置２２は、単一の装置で構成してもよい。また、歩容計測システム２の構成からデータ取得装置２１を除き、計算装置２２だけで歩容計測システム２を構成してもよい。データ取得装置２１は、第１の実施形態のデータ取得装置１１と同様の構成である。以下においては、第１の実施形態とは異なる計算装置２２について、第１の実施形態との相違点に着目して説明する。
　〔計算装置〕
　図２２は、計算装置２２の構成の一例を示すブロック図である。計算装置２２は、検出部２２１、ステップ長計算部２２３、非対称性計算部２２５、および推測部２２７を有する。
　検出部２２１は、履物に設置されたデータ取得装置２１（センサ）からセンサデータを取得する。検出部２２１は、センサデータを用いて、データ取得装置２１が設置された履物を履いた歩行者の歩行に伴う時系列データを生成する。検出部２２１は、生成した時系列データから、一歩行周期分または二歩行周期分の歩行波形データを抽出する。検出部２２１は、第１の実施形態の検出部１２１と同様の構成である。
　検出部２２１は、検出部２２１によって生成された歩行波形データから、データ取得装置２１が設置された履物を履いて歩行する歩行者の歩行イベントを検出する。例えば、検出部２２１は、足の動きに関する歩行波形データから、歩行イベントごとの特徴を抽出する。例えば、検出部２２１は、抽出された歩行イベントごとの特徴のタイミングを、それぞれの歩行イベントのタイミングとして検出する。
　ステップ長計算部２２３は、一歩行周期分のＹ方向軌跡の歩行波形から、爪先離地と踵接地の間の区間を、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形として抽出する。ステップ長計算部１２３は、足交差のタイミングを基準として、一歩分のＹ方向軌跡の歩行波形を用いて、右足ステップ長ＳRと左足ステップ長ＳLを算出する。ステップ長計算部２２３は、第１の実施形態のステップ長計算部１２３と同様の構成である。
　非対称性計算部２２５は、検出部２２１によって検出された歩行イベントの時刻を特定する。非対称性計算部２２５は、特定された歩行イベントの時刻に基づいて、左右両足のステップ長の非対称性を算出する。例えば、非対称性計算部２２５は、特定された歩行イベントの時刻に基づいて、右足ステップ長ＳRと左足ステップ長ＳLの差（ステップ差とも呼ぶ）の絶対値を、右足ステップ長ＳRと左足ステップ長ＳLの和（ストライド長とも呼ぶ）で割った値を、左右両足のステップ長の非対称性として算出する。
　非対称性計算部２２５は、ステップ差をストライド長で割った値を、左右両足のステップ長の非対称性としてもよい。左右両足のステップ長の非対称性が正の場合は右足ステップ長の方が大きく、左右両足のステップ長の非対称性が負の場合は左足ステップ長の方が大きいことになる。ステップ差をストライド長で割った値を用いれば、左右両足のステップ長の非対称性の正負に基づいて、右足ステップ長と左足ステップ長の大小関係を評価できる。
　推測部２２７は、非対称性計算部２２５が算出した左右両足のステップ長の非対称性に基づいて、歩行者の身体状態を推測する。例えば、推測部２２７は、左右両足のステップ長の非対称性に基づいて、歩行者のエネルギーコストや、疼痛の具合、筋力低下状況、脳卒中の回復度といった身体状態を推測する。推測部２２７は、推測した歩行者の身体状態を、図示しないシステムや装置に出力する。
　左右両足のステップ長の非対称性は、エネルギーコストの大きさの指標になりうる。例えば、メタボリックシンドロームの傾向があり、エネルギーコストが大きい人は、歩行が不安定であり、左右両足のステップ長の非対称性が大きい傾向がみられる。例えば、メタボリックシンドロームの経過観察下にある人に関して、左右両足のステップ長の非対称性が大きくなる傾向がある場合、その人が使用する携帯端末等に対して、診察を勧める通知を送信する。診察を勧める通知を閲覧した人が、その通知に応じて診察を受ければ、症状の悪化を低減できる可能性がある。
　左右両足のステップ長の非対称性は、脚の異常の進行状況の指標になりうる。例えば、いずれか一方の脚に、疼痛があったり、怪我や脳卒中等の後遺症があったりする場合、左右両足のステップ長の非対称性が大きくなる傾向がある。例えば、症状の経過観察下にある人に関して、左右両足のステップ長の非対称性が大きくなる傾向がある場合、その人が使用する携帯端末等に対して、診察を勧める通知を送信する。診察を勧める通知を閲覧した人が、その通知に応じて診察を受ければ、脚の異常に対して適切な処置を行うことができる可能性がある。例えば、症状の経過観察下にある人が通院する医療機関の管理者の管理端末に疼痛のレベルを送信する。疼痛のレベルを閲覧した管理者が、疼痛のレベルに応じたアドバイスを管理端末に入力し、管理端末からその人の携帯端末にそのアドバイスを送信する。そのアドバイスを閲覧した人が、そのアドバイスに応じて行動すれば、疼痛を軽減できる可能性がある。例えば、脳卒中のリハビリ中の人に関する左右両足のステップ長の非対称性を、医学療法士の管理端末に送信する。ステップ長の非対称性を閲覧した管理者が、非対称性の値や変化に応じて、リハビリの状況を確認できる。
　左右両足のステップ長の非対称性は、脚の筋力低下の指標になりうる。例えば、脚の筋力が低下している人は、歩行が不安定であり、左右両足のステップ長の非対称性が大きい傾向がみられる。例えば、脚の筋力に低下がみられる人に関して、左右両足のステップ長の非対称性が大きくなる傾向がある場合、その人が使用する携帯端末等に対して、脚の筋力のトレーニングを勧める通知を送信する。脚の筋力のトレーニングを勧める通知を閲覧した人が、その通知に応じてトレーニングをすれば、脚の筋力を向上できる可能性がある。
　左右両足のステップ長の非対称性は、健康や美容の指標になりうる。例えば、健康であり、歩容の美しい人は、歩行のバランスがよく、左右両足のステップ長の非対称性が小さい傾向がある。例えば、健康や美容を気遣う人に対して、左右両足の非対称性が小さくなるような歩行に関するアドバイスを、その人の携帯端末等に通知すれば、その人の歩容を改善できる可能性がある。
　推測部２２７は、歩行波形から抽出された特徴量を学習させた学習済みモデルを用いて、歩行者の身体状態を推定してもよい。例えば、推測部２２７は、学習対象の歩行波形から抽出された特徴量を学習させた学習済みモデルに、推測対象の歩行波形から抽出される特徴量を入力し、歩行者の身体状態を推測する。例えば、学習済みモデルは、学習対象の歩行波形から抽出された特徴量（予測子とも呼ぶ）を組み合わせた予測子ベクトルを学習させたモデルである。例えば、学習済みモデルは、３軸方向の加速度や、３軸方向の角速度、３軸方向の軌跡、３軸方向の足底角のうち少なくともいずれかの歩行波形から抽出された特徴量（予測子）を組み合わせた予測子ベクトルを学習させたモデルである。
　図２３は、学習装置２５が、予測子ベクトル（時間因子）と身体状態を学習する一例を示す概念図である。例えば、身体状態は、左右両足のステップ長の非対称性に関する指標である。図２４は、学習装置２５に学習させた学習済みモデル２５０に、歩行波形から抽出された特徴量１～ｎを入力し、身体状態が出力される一例を示す概念図である（ｎは自然数）。
　学習装置２５は、足の動きに関する物理量に基づく歩行波形から抽出された特徴量（予測子）を組み合わせた予測子ベクトルと、身体状態とを訓練データとした学習を行う。学習装置２５は、学習によって、実測された歩行波形から抽出された特徴量を入力した際に、身体状態を出力する学習済みモデル２５０を生成する。例えば、学習装置２５は、爪先離地や踵接地、脛骨垂直、足交差の発生時刻等の特徴量を説明変数とし、身体状態を応答変数とする教師あり学習によって、学習済みモデル２５０を生成する。例えば、学習装置２５は、爪先離地や踵接地、脛骨垂直、足交差の歩行イベントの発生時刻を学習済みモデル２５０に入力した際の学習済みモデル２５０からの出力を、身体状態の推測結果として出力する。
　（動作）
　次に、本実施形態の歩容計測システム２の動作について図面を参照しながら説明する。以下においては、歩容計測システム２の計算装置２２が、歩行波形から検出された歩行イベントに基づいて計算された左右両足のステップ長の非対称性を用いて、歩行者の身体状態を推測する処理について説明する。以下においては、計算装置２２を動作の主体として説明する。図２５は、計算装置２２が、歩行者の身体状態を推測する処理について説明するためのフローチャートである。
　図２５において、まず、計算装置２２は、身体状態の推測対象の歩行波形を取得する（ステップＳ２０１）。
　次に、計算装置２２は、取得した歩行波形を用いて、左右両足のステップ長（右足ステップ長ＳR、左足ステップ長ＳL）を計算する（ステップＳ２０２）。
　次に、計算装置２２は、左右両足のステップ長の非対称性を算出する（ステップＳ２０３）。
　次に、計算装置２２は、左右両足のステップ長の非対称性に基づいて、身体状態を推測する（ステップＳ２０４）。
　そして、計算装置２２は、推測された身体状態を出力する（ステップＳ２０５）。
　（適用例）
　次に、本実施形態の歩容計測システム２の適用例について図面を参照しながら説明する。本適用例では、計算装置２２によって出力された身体状態に関する指標を表示させたり、健康管理システム等に送信させたりする例である。以下の例においては、歩行者の靴の中にデータ取得装置が設置され、そのデータ取得装置によって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータが、歩行者の所持する携帯端末に送信されるものとする。携帯端末に送信されたセンサデータは、携帯端末にインストールされたプログラムによってデータ処理されるものとする。
　図２６は、データ取得装置（図示しない）が設置された靴２００を履いた歩行者の携帯端末２１０の画面に、その歩行者の身体状態に関する情報を表示させる例である。図２６の例では、「非対称性が大きくなっています」という身体状態に関する情報を表示される。携帯端末２１０の画面に表示された身体状態に関する情報を閲覧した歩行者は、その情報に応じた行動をとることができる。例えば、携帯端末２１０の画面に表示された身体状態に関する情報を閲覧した歩行者は、その情報に応じて、医療機関等に自身の身体状態について連絡できる。例えば、携帯端末２１０の画面に表示された身体状態に関する情報を閲覧した歩行者は、その身体状態に応じて、脚の筋力をトレーニングするきっかけを得ることができる。
　図２７は、データ取得装置（図示しない）が設置された靴２００を履いた歩行者の携帯端末２１０の画面に、身体状態に応じたアドバイスを表示させる例である。例えば、疼痛のレベルやリハビリの回復度などに応じて、病院で診察を受けることを勧めるアドバイスを携帯端末２１０の画面に表示させる。例えば、疼痛のレベルやリハビリの回復度などに応じて、受診可能な医療機関のサイトへのリンク先や電話番号を携帯端末２１０の画面に表示させてもよい。
　図２８は、データ取得装置（図示しない）が設置された靴２００を履いた歩行者の携帯端末２１０から、身体状態に応じた情報を、医療機関等に設置された管理システムに送信する例である。例えば、管理システムを扱う医療従事者等は、歩行者の身体状態に応じて、その歩行者に対して診察を受けることを勧める情報を、管理システムを介して携帯端末２１０に送信する。例えば、診察を受けることを勧める情報を閲覧した歩行者は、その情報に応じて病院に診察を受けに出向くことができる。
　以上のように、本実施形態の歩容計測システムは、データ取得装置と計算装置を備える。データ取得装置は、空間加速度および空間角速度を計測し、計測した空間加速度および空間角速度に基づいてセンサデータを生成し、生成したセンサデータを計算装置に送信する。計算装置は、検出部、ステップ長計算部、非対称性計算部、および推測部を備える。検出部は、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成し、生成された歩行波形から歩行イベントを検出する。ステップ長計算部は、検出された歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算する。非対称性計算部は、左右両足のステップ長の非対称性を計算する。推測部は、算出された左右両足のステップ長の非対称性に基づいて、歩行者の身体状態を推測する。例えば、非対称性計算部は、左右両足のステップ長の差を、左右両足のステップ長の和で割った値を、左右両足のステップ長の非対称性として算出する。
　本実施形態においては、歩行者の歩行波形から検出された歩行イベントの発生タイミングに基づいて左右両足のステップ長の非対称性を算出し、算出された非対称性を解析する。人間の身体状態は、左右両足のステップ長の非対称性に影響を及ぼすことがある。そのため、本実施形態によれば、歩行者の左右両足のステップ長の非対称性を解析することによって、その歩行者の身体情報を推測できる。
　（第３の実施形態）
　次に、第３の実施形態に係る計算装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の計算装置は、各実施形態の計算装置を簡略化した構成である。
　図２９は、本実施形態の計算装置３２の構成の一例を示すブロック図である。計算装置３２は、検出部３２１とステップ長計算部３２３を備える。検出部３２１は、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成し、生成された歩行波形から歩行イベントを検出する。ステップ長計算部３２３は、検出された歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算する。
　本実施形態においては、歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて生成された時系列データから歩行波形を抽出し、抽出された歩行波形から両足の歩行イベントを検出する。そして、本実施形態においては、検出された歩行イベントに基づいて、左右両足のステップ長を計算する。そのため、本実施形態によれば、片足に装着されたセンサによって計測される足の動きに関する物理量に基づいて、左右両足のステップ長を高精度で算出できる。
　（ハードウェア）
　ここで、実施形態に係る計算装置等の処理を実行するハードウェア構成について、図３０の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図３０の情報処理装置９０は、各実施形態の計算装置等の処理を実行するための構成例であって、本発明の範囲を限定するものではない。
　図３０のように、情報処理装置９０は、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６を備える。図３０においては、インターフェースをＩ／Ｆ（Interface）と略して表記する。プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６は、バス９８を介して互いにデータ通信可能に接続される。また、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３および入出力インターフェース９５は、通信インターフェース９６を介して、インターネットやイントラネットなどのネットワークに接続される。
　プロセッサ９１は、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムを主記憶装置９２に展開し、展開されたプログラムを実行する。本実施形態においては、情報処理装置９０にインストールされたソフトウェアプログラムを用いる構成とすればよい。プロセッサ９１は、本実施形態に係る計算装置による処理を実行する。
　主記憶装置９２は、プログラムが展開される領域を有する。主記憶装置９２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリとすればよい。また、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）などの不揮発性メモリを主記憶装置９２として構成・追加してもよい。
　補助記憶装置９３は、種々のデータを記憶する。補助記憶装置９３は、ハードディスクやフラッシュメモリなどのローカルディスクによって構成される。なお、種々のデータを主記憶装置９２に記憶させる構成とし、補助記憶装置９３を省略することも可能である。
　入出力インターフェース９５は、情報処理装置９０と周辺機器とを接続するためのインターフェースである。通信インターフェース９６は、規格や仕様に基づいて、インターネットやイントラネットなどのネットワークを通じて、外部のシステムや装置に接続するためのインターフェースである。入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６は、外部機器と接続するインターフェースとして共通化してもよい。
　情報処理装置９０には、必要に応じて、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力機器を接続するように構成してもよい。それらの入力機器は、情報や設定の入力に使用される。なお、タッチパネルを入力機器として用いる場合は、表示機器の表示画面が入力機器のインターフェースを兼ねる構成とすればよい。プロセッサ９１と入力機器との間のデータ通信は、入出力インターフェース９５に仲介させればよい。
　また、情報処理装置９０には、情報を表示するための表示機器を備え付けてもよい。表示機器を備え付ける場合、情報処理装置９０には、表示機器の表示を制御するための表示制御装置（図示しない）が備えられていることが好ましい。表示機器は、入出力インターフェース９５を介して情報処理装置９０に接続すればよい。
　以上が、本発明の各実施形態に係る計算装置を可能とするためのハードウェア構成の一例である。なお、図３０のハードウェア構成は、各実施形態に係る計算装置の演算処理を実行するためのハードウェア構成の一例であって、本発明の範囲を限定するものではない。また、各実施形態に係る計算装置に関する処理をコンピュータに実行させるプログラムも本発明の範囲に含まれる。
　さらに、各実施形態に係るプログラムを記録した非一過性の記録媒体（プログラム記録媒体とも呼ぶ）も本発明の範囲に含まれる。例えば、記録媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体で実現できる。また、記録媒体は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）カードなどの半導体記録媒体や、フレキシブルディスクなどの磁気記録媒体、その他の記録媒体によって実現してもよい。
　各実施形態の計算装置の構成要素は、任意に組み合わせることができる。また、各実施形態の計算装置の構成要素は、ソフトウェアによって実現してもよいし、回路によって実現してもよい。
　以上、実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　１、２　　歩容計測システム
　１１、２１　　データ取得装置
　１２、２２、３２　　計算装置
　１１１　　加速度センサ
　１１２　　角速度センサ
　１１３　　制御部
　１１５　　データ送信部
　１２１、２２１、３２１　　検出部
　１２３、２２３、３２３　　ステップ長計算部
　２２５　　非対称性計算部
　２２７　　推測部

Claims (10)

  1. 　歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成し、生成された前記歩行波形から歩行イベントを検出する検出手段と、
    　検出された前記歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算するステップ長計算手段と、を備える計算装置。
  2. 　前記検出手段は、
    　一歩行周期分の進行方向加速度の歩行波形において、
    　最大値を含む第１ピークと、最小値を含む第２ピークとを検出し、
    　前記第１ピークと前記第２ピークの間の極大ピークを検出し、
    　前記極大ピークのタイミングを足交差のタイミングとして検出し、
    　前記ステップ長計算手段は、
    　進行方向軌跡の歩行波形を用いて、前記足交差のタイミングを基準として、前記左右両足のステップ長を計算する請求項１に記載の計算装置。
  3. 　前記ステップ長計算手段は、
    　一歩行周期分の前記進行方向軌跡の歩行波形において、
    　前記足交差のタイミングにおける進行方向位置と、前記第１ピークに含まれる二つの極大点の間の極小点のタイミングにおける進行方向位置との差を第１ステップ長として算出し、
    　前記第２ピークに含まれる最小値のタイミングにおける進行方向位置と、前記足交差のタイミングにおける進行方向位置との差を第２ステップ長として算出する請求項２に記載の計算装置。
  4. 　前記検出手段は、
    　一歩行周期分の進行方向加速度の歩行波形において、爪先離地のタイミングと踵接地のタイミングを検出し、
    　重力方向加速度の歩行波形において、前記爪先離地のタイミングと前記踵接地のタイミングの間に脛骨垂直のタイミングを検出し、
    　前記進行方向加速度の歩行波形において、前記爪先離地のタイミングと前記脛骨垂直のタイミングの間に足交差のタイミングを検出し、
    　前記ステップ長計算手段は、
    　進行方向軌跡の歩行波形を用いて、前記足交差のタイミングを基準として、前記左右両足のステップ長を計算する請求項１に記載の計算装置。
  5. 　前記ステップ長計算手段は、
    　一歩行周期分の前記進行方向軌跡の歩行波形において、
    　前記足交差のタイミングにおける進行方向位置と、前記爪先離地のタイミングにおける進行方向位置との差を第１ステップ長として算出し、
    　前記踵接地のタイミングにおける進行方向位置と、前記足交差のタイミングにおける進行方向位置との差を第２ステップ長として算出する請求項４に記載の計算装置。
  6. 　前記左右両足のステップ長の非対称性を計算する非対称性計算手段と、
    　算出された前記左右両足のステップ長の非対称性に基づいて、前記歩行者の身体状態を推測する推測手段と、を備える請求項１乃至５のいずれか一項に記載の計算装置。
  7. 　前記非対称性計算手段は、
    　前記左右両足のステップ長の差を、前記左右両足のステップ長の和で割った値を、前記左右両足のステップ長の非対称性として算出する請求項６に記載の計算装置。
  8. 　請求項１乃至７のいずれか一項に記載の計算装置と、
    　空間加速度および空間角速度を計測し、計測した前記空間加速度および前記空間角速度に基づいて前記センサデータを生成し、生成した前記センサデータを前記計算装置に送信するデータ取得装置と、を備える歩容計測システム。
  9. 　コンピュータが、
    　歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成し、
    　生成された前記歩行波形から歩行イベントを検出し、
    　検出された前記歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算する、計算方法。
  10. 　歩行者の一方の足部に設置されたセンサによって計測された足の動きに関する物理量に基づくセンサデータを用いて歩行波形を生成する処理と、
    　生成された前記歩行波形から歩行イベントを検出する処理と、
    　検出された前記歩行イベントのタイミングに基づいて、左右両足のステップ長を計算する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを記録させた非一過性のプログラム記録媒体。
PCT/JP2020/031056 2020-08-18 2020-08-18 計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム記録媒体 WO2022038664A1 (ja)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US18/019,734 US20230293046A1 (en) 2020-08-18 2020-08-18 Calculation device, calculation method, and program recording medium
JP2022543831A JP7480852B2 (ja) 2020-08-18 2020-08-18 計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム
PCT/JP2020/031056 WO2022038664A1 (ja) 2020-08-18 2020-08-18 計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム記録媒体
US18/536,769 US20240115162A1 (en) 2020-08-18 2023-12-12 Calculation device, calculation method, and program recording medium
US18/539,383 US20240115163A1 (en) 2020-08-18 2023-12-14 Calculation device, calculation method, and program recording medium
US18/540,998 US20240108251A1 (en) 2020-08-18 2023-12-15 Calculation device, calculation method, and program recording medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/031056 WO2022038664A1 (ja) 2020-08-18 2020-08-18 計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム記録媒体

Related Child Applications (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US18/019,734 A-371-Of-International US20230293046A1 (en) 2020-08-18 2020-08-18 Calculation device, calculation method, and program recording medium
US18/536,769 Continuation US20240115162A1 (en) 2020-08-18 2023-12-12 Calculation device, calculation method, and program recording medium
US18/539,383 Continuation US20240115163A1 (en) 2020-08-18 2023-12-14 Calculation device, calculation method, and program recording medium
US18/540,998 Continuation US20240108251A1 (en) 2020-08-18 2023-12-15 Calculation device, calculation method, and program recording medium

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022038664A1 true WO2022038664A1 (ja) 2022-02-24

Family

ID=80322829

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/031056 WO2022038664A1 (ja) 2020-08-18 2020-08-18 計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム記録媒体

Country Status (3)

Country Link
US (4) US20230293046A1 (ja)
JP (1) JP7480852B2 (ja)
WO (1) WO2022038664A1 (ja)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018121930A (ja) * 2017-02-01 2018-08-09 花王株式会社 歩容の評価方法
WO2018164157A1 (ja) * 2017-03-08 2018-09-13 国立大学法人お茶の水女子大学 歩行・足部評価方法、歩行・足部評価プログラムおよび歩行・足部評価装置
JP2019150329A (ja) * 2018-03-02 2019-09-12 広島県 歩行評価システムおよび歩行評価方法
JP2019198532A (ja) * 2018-05-17 2019-11-21 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブアメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 検知方法、検知装置及び検知システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018121930A (ja) * 2017-02-01 2018-08-09 花王株式会社 歩容の評価方法
WO2018164157A1 (ja) * 2017-03-08 2018-09-13 国立大学法人お茶の水女子大学 歩行・足部評価方法、歩行・足部評価プログラムおよび歩行・足部評価装置
JP2019150329A (ja) * 2018-03-02 2019-09-12 広島県 歩行評価システムおよび歩行評価方法
JP2019198532A (ja) * 2018-05-17 2019-11-21 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブアメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 検知方法、検知装置及び検知システム

Also Published As

Publication number Publication date
US20230293046A1 (en) 2023-09-21
US20240115163A1 (en) 2024-04-11
JPWO2022038664A1 (ja) 2022-02-24
US20240115162A1 (en) 2024-04-11
US20240108251A1 (en) 2024-04-04
JP7480852B2 (ja) 2024-05-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021140658A1 (ja) 異常検出装置、判定システム、異常検出方法、およびプログラム記録媒体
WO2021084614A1 (ja) 歩容計測システム、歩容計測方法、およびプログラム記録媒体
WO2021084613A1 (ja) 歩容計測システム、歩容計測方法、およびプログラム記録媒体
WO2022038664A1 (ja) 計算装置、歩容計測システム、計算方法、およびプログラム記録媒体
WO2022038663A1 (ja) 検出装置、検出システム、検出方法、およびプログラム記録媒体
WO2022070416A1 (ja) 推定装置、推定方法、およびプログラム記録媒体
WO2023127013A1 (ja) 静的バランス推定装置、静的バランス推定システム、静的バランス推定方法、および記録媒体
WO2022101971A1 (ja) 検出装置、検出システム、検出方法、およびプログラム記録媒体
US20240138710A1 (en) Waist swinging estimation device, estimation system, waist swinging estimation method, and recording medium
US20240130691A1 (en) Measurement device, measurement system, measurement method, and recording medium
US20240115214A1 (en) Measurement device, measurement system, measurement method, and recording medium
WO2023127014A1 (ja) 易転倒性推定装置、易転倒性推定システム、易転倒性推定方法、および記録媒体
WO2023127010A1 (ja) 移動能力推定装置、移動能力推定システム、移動能力推定方法、および記録媒体
US20240161921A1 (en) Biometric information processing device, information processing system, biometric information processing method, and recording medium
WO2022208838A1 (ja) 生体情報処理装置、情報処理システム、生体情報処理方法、および記録媒体
US20240138713A1 (en) Harmonic index estimation device, estimation system, harmonic index estimation method, and recording medium
US20240138757A1 (en) Pelvic inclination estimation device, estimation system, pelvic inclination estimation method, and recording medium
JP7218820B2 (ja) 推定装置、推定システム、推定方法、およびプログラム
WO2022244222A1 (ja) 推定装置、推定システム、推定方法、および記録媒体
US20240122531A1 (en) Index value estimation device, estimation system, index value estimation method, and recording medium
WO2023127007A1 (ja) 筋力指標推定装置、筋力指標推定システム、筋力指標推定方法、および記録媒体
WO2023127015A1 (ja) 筋力評価装置、筋力評価システム、筋力評価方法、および記録媒体
WO2023170948A1 (ja) 歩容計測装置、計測装置、歩容計測システム、歩容計測方法、および記録媒体
WO2023127009A1 (ja) 下肢筋力推定装置、下肢筋力推定システム、下肢筋力推定方法、および記録媒体

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20950230

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022543831

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20950230

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1