WO2022091319A1 - 判別装置、判別システム、判別方法、およびプログラム記録媒体 - Google Patents

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WO2022091319A1
WO2022091319A1 PCT/JP2020/040746 JP2020040746W WO2022091319A1 WO 2022091319 A1 WO2022091319 A1 WO 2022091319A1 JP 2020040746 W JP2020040746 W JP 2020040746W WO 2022091319 A1 WO2022091319 A1 WO 2022091319A1
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WO
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walking
waveform
discrimination
foot
timing
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PCT/JP2020/040746
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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
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    • 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

Definitions

  • This disclosure relates to a discrimination device for discriminating walking.
  • gait data data related to the user's gait
  • Patent Document 1 discloses a locomotion analysis device that specifies a section or time corresponding to each step of the left foot and the right foot on data obtained from an acceleration sensor mounted on a person's waist.
  • the apparatus of Patent Document 1 generates a position waveform by second-order integrating the waveform of the acceleration in the left-right direction of a person.
  • the apparatus of Patent Document 1 specifies a section or time corresponding to each step of the left foot and the right foot based on the waveform of the processed position from which the component obtained by moving average processing the waveform of the position is removed. ..
  • the device of Patent Document 1 specifies a section or time corresponding to each step of the left foot and the right foot on the data obtained from the acceleration sensor mounted on the waist of a person. In order to verify the characteristics of each gait of the left foot and the right foot, it is preferable to use the data measured by the sensors attached to the left and right feet. However, in the method of Patent Document 1, it is not possible to determine which foot the left or right foot is derived from based on the data measured by the sensors attached to the left and right feet.
  • An object of the present disclosure is to provide a discriminating device or the like that can discriminate whether the walking waveform is derived from the left or right foot based on the data measured by the sensors attached to the left and right feet.
  • the discriminating device of one aspect of the present disclosure determines the timing of heel contact and toe takeoff from the walking waveform of the rotation angle in the sagittal plane and the walking waveform generating unit that generates the walking waveform using the sensor data related to the movement of the foot.
  • a detection unit to detect a discriminator that determines whether the walking waveform is derived from the data of the left or right foot based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe takeoff. To prepare for.
  • a computer generates a walking waveform using sensor data related to the movement of the foot, and the timing of heel contact and toe takeoff is determined from the walking waveform of the rotation angle in the sagittal plane. Based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe takeoff, it is determined whether the walking waveform under verification is derived from the data of the left or right foot.
  • the program of one aspect of the present disclosure is a process of generating a walking waveform using sensor data related to the movement of the foot, and a process of detecting the timing of heel contact and toe takeoff from the walking waveform of the rotation angle in the sagittal plane. Based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe takeoff, the process of determining which foot data the walking waveform under verification is derived from is a computer. To execute.
  • a discriminating device or the like that can discriminate whether the walking waveform is derived from the left or right foot based on the data measured by the sensors attached to the left and right feet.
  • COP Center Of Pressure
  • the discrimination system of the present embodiment measures data (also referred to as gait data) caused by features (also referred to as gait) included in the walking pattern of the user.
  • gait data is time-series data related to physical quantities related to foot movement.
  • the physical quantity related to the movement of the foot includes sensor data such as acceleration measured by an acceleration sensor (also referred to as spatial acceleration) and angular velocity measured by an angular velocity sensor (also referred to as spatial angular velocity).
  • the discrimination system of the present embodiment analyzes the measured gait data to determine whether the gait data is derived from the left or right foot.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the discrimination system 1 of the present embodiment.
  • the discrimination system 1 includes a data acquisition device 11 and a discrimination device 12.
  • the data acquisition device 11 and the discrimination device 12 may be connected by wire or wirelessly.
  • the data acquisition device 11 and the discrimination device 12 may be configured by a single device. Further, the data acquisition device 11 may be excluded from the configuration of the discrimination system 1, and the discrimination system 1 may be configured only by the discrimination device 12.
  • the same data acquisition device 11 is arranged one by one (two in total) in association with both the left and right feet.
  • the data acquisition device 11 is installed on the left and right feet.
  • the data acquisition device 11 is installed on footwear such as shoes.
  • the data acquisition device 11 includes an acceleration sensor and an angular velocity sensor.
  • the data acquisition device 11 measures physical quantities related to foot movements such as spatial acceleration and spatial angular velocity as physical quantities related to the movements of the user's feet wearing footwear.
  • 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 and the angle calculated by integrating the acceleration and the angular velocity.
  • the physical quantity related to the movement of the foot measured by the data acquisition device 11 includes the position calculated by the second-order integration of the acceleration.
  • 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 discrimination device 12.
  • the data acquisition device 11 is connected to the discrimination device 12 via a mobile terminal (not shown) carried by the user.
  • a mobile terminal is a communication device that can be carried by a user.
  • a mobile terminal is a portable communication device having a communication function such as a smartphone, a smart watch, or a mobile phone.
  • the mobile terminal receives sensor data regarding the movement of the user's foot from the data acquisition device 11.
  • the mobile terminal transmits the received sensor data to a server or the like on which the discrimination device 12 is mounted.
  • the function of the discrimination device 12 may be realized by an application installed in the mobile terminal. In that case, the mobile terminal processes the received sensor data by the application software or the like installed in the mobile terminal.
  • 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 arranging the data acquisition device 11 in the left and right shoes 100.
  • the data acquisition device 11 is arranged at a position corresponding to the back side of the arch of the left and right foot.
  • the data acquisition device 11 produced with the same specifications is arranged in the left and right shoes 100 without distinguishing between the left and right. It is assumed that the vertical orientations (directions in the Z-axis direction) of the data acquisition devices 11 arranged on the left and right shoes 100 are the same. Therefore, the axis set for the sensor data derived from the left foot and the sensor data derived from the right foot is common to the left and right.
  • FIG. 1 the example of FIG.
  • the data acquisition device 11 is set with a local coordinate system including an x-axis in the left-right direction, a y-axis in the front-back direction, and a z-axis in the up-down direction.
  • the x-axis is positive on the left
  • the y-axis is positive on the back
  • the z-axis is positive on the top.
  • the orientation of the axis set in the data acquisition device 11 is the same for the left and right feet, the orientation is not limited to the example of FIG.
  • the data acquisition device 11 is arranged on an insole inserted into the shoe 100.
  • the data acquisition device 11 is arranged 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 arranged at a position other than the back side of the arch as long as it can acquire sensor data related to the movement of the foot.
  • the data acquisition device 11 may be installed on a sock worn by the user or a decorative item such as an anklet worn by the user. Further, the data acquisition device 11 may be directly attached to the foot or embedded in the foot.
  • 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 foot 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 (leftward is positive)
  • the user's back direction is the Y-axis direction (backward is positive).
  • the direction of gravity is set to the Z-axis direction (vertically upward is positive).
  • a local coordinate system consisting of the x-direction, the y-direction, and the z-direction with respect to the data acquisition device 11 is set.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a surface (also referred to as a human body surface) set for the human body.
  • a sagittal plane that divides the body into left and right a coronal plane that divides the body back and forth, and a horizontal plane that divides the body horizontally are defined.
  • the world coordinate system and the local coordinate system match.
  • the rotation in the sagittal plane with the x-axis as the rotation axis is rolled
  • the rotation in the coronal plane with the y-axis as the rotation axis is the pitch
  • the rotation in the horizontal plane with the z-axis as the rotation axis is yaw. Is defined as.
  • the rotation angle in the sagittal plane with the x-axis as the rotation axis is the roll angle
  • the rotation angle in the coronal plane with the y-axis as the rotation axis is the pitch angle
  • the rotation angle in the horizontal plane with the z-axis as the rotation axis is defined as the angle of rotation.
  • the counterclockwise rotation in the coronal plane when the body is viewed from behind, the counterclockwise rotation in the coronal plane is positive, and the clockwise rotation in the coronal plane is negative.
  • the rotation toward the thumb side is defined as abduction
  • the rotation toward the little finger side is defined as adduction.
  • the counterclockwise rotation (positive) in the coronal plane is abduction
  • the clockwise rotation (negative) in the coronal plane is adduction
  • the clockwise rotation (negative) in the coronal plane is abduction.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram for explaining one walking cycle with respect to the right foot.
  • the one walking cycle based on the left foot is the same as that of the right foot.
  • the horizontal axis of FIG. 5 is a normalized walking cycle 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.
  • 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 off 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.
  • FIG. 5 represents an event (heel contact) in which the heel of the right foot touches the ground (HS: Heel Strike).
  • FIG. 5B (b) represents an event in which the toe of the left foot separates from the ground (opposite toe takeoff) while the sole of the right foot is in contact with the ground (OTO: Opposite Toe Off).
  • FIG. 5 (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).
  • FIG. 5D is an event in which the heel of the left foot touches the ground (opposite heel touching) (OHS: Opposite Heel Strike).
  • FIG. 5 (e) represents an event (toe off) in which the toe of the right foot separates from the ground while the sole of the left foot is in contact with the ground (TO: Toe Off).
  • FIG. 5 (f) represents an event (foot crossing) in which the left foot and the right foot intersect with each other while the sole of the left foot is in contact with the ground (FA: Foot Adjacent).
  • FIG. 5 (g) represents an event (tibia vertical) in which the tibia of the right foot is substantially perpendicular to the ground while the sole of the left foot is in contact with the ground (TV: Tibia Vertical).
  • FIG. 5 (h) represents an event (heel contact) in which the heel of the right foot touches the ground (HS: Heel Strike).
  • FIG. 5 (h) corresponds to the end point of the walking cycle starting from FIG. 5 (a) and corresponds to the starting point of the next walking cycle.
  • the discrimination device 12 acquires sensor data related to the movement of the user's foot.
  • the discrimination device 12 generates a waveform (also referred to as a walking waveform) based on the time-series data of the acquired sensor data.
  • the discrimination device 12 detects the timing of heel contact from the generated walking waveform, and extracts the walking waveform for one walking cycle starting from the timing of heel contact.
  • the discrimination device 12 detects the timing of toe takeoff from the extracted walking waveform of one walking cycle.
  • the discriminating device 12 discriminates whether the walking waveform is derived from the left or right foot based on the pitch angle at the timing of heel contact and toe takeoff. How to determine whether the walking waveform is derived from the left or right foot will be described later.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram showing an example of the trajectory of the center of pressure (COP), which is the center point of the distribution of the force acting on the contact surface between the ground and the sole of the foot in a normal walking state.
  • COP center of pressure
  • the COP transitions in a curved shape from the little finger side (B) to the thumb side (C) of the stepping portion, and then takes off from the thumb (D). ..
  • the posture of the sole of the foot gradually rotates (abducts) toward the thumb side.
  • the toe takes off, the foot continues to abduct for a while due to the inertial action, so that the peak of the angle of rotation (pitch angle) in the coronal plane appears after the timing of the toe takeoff.
  • FIG. 7 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 discrimination device 12.
  • the data transmission unit 115 may transmit the sensor data to the discrimination device 12 via a cable or the like, or may transmit the sensor data to the discrimination device 12 via wireless communication.
  • the data transmission unit 115 is configured to transmit sensor data to the discrimination 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. 8 is a block diagram showing an example of the configuration of the discrimination device 12.
  • the discrimination device 12 has a waveform generation unit 121, a detection unit 123, and a discrimination unit 125.
  • the waveform generation unit 121 acquires sensor data from the data acquisition device 11 (sensor) installed on the footwear worn by the pedestrian.
  • the waveform generation unit 121 uses the sensor data to generate time-series data (also referred to as a walking waveform) associated with the walking of a pedestrian wearing a footwear on which the data acquisition device 11 is installed.
  • the waveform generation unit 121 extracts the walking waveform for one walking cycle from the generated walking waveform.
  • the waveform generation unit 121 generates time-series data such as spatial acceleration and spatial angular velocity. Further, the waveform generation 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 waveform generation unit 121 generates time-series data at predetermined timings and time intervals set according to a general walking cycle or a walking cycle peculiar to the user. The timing at which the waveform generation unit 121 generates time-series data can be arbitrarily set.
  • the waveform generation unit 121 is configured to continue to generate time-series data for the period during which the user's walking is continued. Further, the waveform generation unit 121 may be configured to generate time series data at a specific time.
  • the detection unit 123 detects the timing of the heel contact of a pedestrian walking wearing footwear on which the data acquisition device 11 is mounted from the walking waveform generated by the waveform generation unit 121. For example, the detection unit 123 detects the timing of heel contact based on the rotation angle (pitch angle) in the sagittal plane with the x-axis as the rotation axis. A positive peak and a negative peak appear in the walking waveform of the roll angle for one walking cycle. The detection unit 123 detects one of these peaks as the timing of heel contact and the other as the timing of toe takeoff. The positive and negative peaks at the timing of heel contact and toe takeoff are opposite for the left and right feet.
  • the detection unit 123 detects the smaller absolute value of the positive and negative peaks appearing in the walking waveform as heel contact.
  • the detection unit 123 extracts walking waveforms for one walking cycle starting from the timing of heel contact.
  • the detection unit 123 detects the timing of toe takeoff from the walking waveform for one walking cycle. For example, the detection unit 123 detects the timing of heel contact based on the rotation angle (roll angle) in the sagittal plane with the x-axis as the rotation axis.
  • the detection unit 123 detects the one having the larger absolute value among the positive and negative peaks appearing in the walking waveform as the toe takeoff.
  • the discrimination unit 125 calculates the difference between the peak value of the rotation angle (pitch angle) in the coronal plane at the timing of toe takeoff and the peak value of the pitch angle at the timing of heel contact.
  • the walking waveform of the discriminating unit 125 is derived from either the left or right foot based on the sign (positive or negative) of the difference between the peak value of the pitch angle at the timing of heel contact and the peak value of the pitch angle at the timing of toe takeoff. Determine if you want to.
  • the discriminating unit 125 determines whether the walking waveform is derived from the left or right foot based on the magnitude relationship between the peak value of the pitch angle at the timing of heel contact and the peak value of the pitch angle at the timing of toe takeoff. To determine.
  • the discriminating unit 125 attaches a label to data such as a walking waveform and sensor data from which the walking waveform is acquired, indicating which foot on the left or right the data is derived from.
  • the discriminating unit 125 outputs data to which a label indicating that the foot is left or right is attached to a system or device (not shown).
  • the data labeled by the discriminating unit 125 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • FIG. 9 is an example of the rotation angle (pitch angle) in the coronal plane and the rotation angle (roll angle) in the sagittal plane for one walking cycle.
  • the pitch angle of the right foot is shown by a solid line
  • the pitch angle of the left foot is shown by a broken line
  • the roll angle of the right foot or the left foot is shown by a dotted line.
  • the roll angle is similar for the left and right feet. Therefore, since the positive and negative of the roll angle are the same for the left and right feet, the waveform of either one of the left and right feet is shown.
  • the pitch angle of the right foot has a negative value at the timing of heel contact and a positive value at the timing of toe takeoff. Therefore, for the right foot, the sign of the difference between the peak value (positive) at the timing of toe takeoff and the peak value (negative) at the timing of heel contact is positive. That is, when the difference between the peak value at the timing of toe takeoff and the peak value at the timing of heel contact is positive, the discrimination unit 125 determines that the walking waveform is derived from the right foot.
  • the pitch angle of the left foot has a positive value at the timing of heel contact and a negative value at the timing of toe takeoff. Therefore, for the left foot, the sign of the difference between the peak value (negative) at the timing of toe takeoff and the peak value (positive) at the timing of heel contact is negative. That is, when the difference between the peak value at the timing of toe takeoff and the peak value at the timing of heel contact is negative, the discrimination unit 125 determines that the walking waveform is derived from the left foot.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining the outline of the operation of the discrimination device 12. The details of the operation of the discrimination device 12 are as described with respect to the above configuration.
  • the discrimination device 12 detects heel contact from time-series data (also referred to as walking waveform) generated from sensor data related to physical quantities related to foot movement, and for one walking cycle starting from heel contact.
  • the walking waveform is extracted (step S11).
  • the discrimination device 12 detects the toe takeoff from the walking waveform for one walking cycle (step S12).
  • the discrimination device 12 calculates the pitch angle at the timing of heel contact and toe takeoff (step S13).
  • the discrimination device 12 calculates the difference in pitch angle at the timing of heel contact and toe takeoff (step S14).
  • the discriminating device 12 calculates a value obtained by subtracting the pitch angle at the heel contact timing from the pitch angle at the timing of toe takeoff as the difference in pitch angle.
  • the discriminating device 12 discriminates whether the walking waveform being verified is the walking waveform of either the left or right foot based on the sign (positive or negative) of the difference in pitch angle (step S15). When the difference in pitch angle is positive, the discriminating device 12 determines that the walking waveform under verification is derived from the right foot. When the difference in pitch angle is negative, the discriminating device 12 determines that the walking waveform under verification is derived from the left foot.
  • the discrimination device 12 attaches a label to the gait data including the walking waveform under verification to indicate whether the foot from which the data is acquired is left or right (step S16).
  • the discrimination device 12 outputs the labeled gait data to a system or device (not shown).
  • the data output from the discrimination device 12 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • the discrimination system of the present embodiment includes a data acquisition device and a discrimination 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 estimation device.
  • the discrimination device has a waveform generation unit, a detection unit, and a discrimination unit.
  • the waveform generation unit generates a walking waveform using sensor data related to the movement of the foot.
  • the detection unit detects the timing of heel contact and toe takeoff from the walking waveform of the angle of rotation in the sagittal plane.
  • the discriminating unit determines whether the walking waveform is derived from the data of the left or right foot based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe takeoff. For example, the discriminating unit attaches a label corresponding to the discriminating result of the walking waveform to the data related to the walking waveform.
  • the left and right feet have a mirror image relationship on the coronal plane, so it is difficult to determine which foot the walking waveform after acquisition is derived from.
  • the difference between the left and right feet can be detected from the characteristics of the walking waveform of the angle of rotation in the coronal plane at the timing of heel contact and toe takeoff. Therefore, according to the discriminating device of the present embodiment, it is possible to discriminate which foot the walking waveform is derived from based on the data measured by the sensors attached to the left and right feet.
  • the waveform generation unit extracts a walking waveform for one walking cycle from the walking waveform.
  • the discriminating unit determines whether the walking waveform is derived from the left or right foot based on the peak value of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane for one walking cycle. For example, in the discriminating unit, the walking waveform is left or right based on the magnitude relationship between the peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and the peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of toe takeoff. Determine if it comes from your feet.
  • the discriminator has a walking waveform based on the sign of the value obtained by subtracting the peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact from the peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of toe takeoff. Determine which foot is derived from. According to this aspect, it is possible to determine whether the walking waveform is derived from the left or right foot based on the relationship between the peak values of the angles of rotation in the coronal plane.
  • the discrimination device of the present embodiment is different from the discrimination device of the first embodiment in that the gait is analyzed using the discrimination result. In the following, detailed description of the same parts as in the first embodiment will be omitted.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the discrimination system 2 of the present embodiment.
  • the discrimination system 2 includes a data acquisition device 21 and a discrimination device 22.
  • the data acquisition device 21 and the discrimination device 22 may be connected by wire or wirelessly.
  • the data acquisition device 21 and the discrimination device 22 may be configured by a single device. Further, the data acquisition device 21 may be excluded from the configuration of the discrimination system 2, and the discrimination system 2 may be configured only by the discrimination device 22.
  • FIG. 11 in the present embodiment, one data acquisition device 21 (two in total) is arranged in association with both the left and right feet.
  • the data acquisition device 21 has the same configuration as the data acquisition device 11 of the first embodiment. In the following, the discriminating device 22 different from the first embodiment will be described with a focus on the differences from the first embodiment.
  • FIG. 12 is a block diagram showing an example of the configuration of the discrimination device 22 of the present embodiment.
  • the discrimination device 22 includes a waveform generation unit 221, a detection unit 223, a discrimination unit 225, a storage unit 227, and an analysis unit 229. Since the waveform generation unit 221, the detection unit 223, and the discrimination unit 225 have the same configuration as the corresponding configuration of the discrimination device 12 of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.
  • the storage unit 227 stores an analysis model for analyzing the walking waveform included in the output data of the discrimination device 22.
  • the analysis model includes an algorithm for analyzing gait based on the gait waveform.
  • the analytical model is built for each of the left and right feet. If the same algorithm can be used for the left and right feet, a common analysis model may be constructed for both the left and right feet.
  • An example of the analysis model is listed below, but the analysis model stored in the storage unit 227 of the present embodiment is not limited to the following example.
  • the analysis model includes an algorithm for cutting out a walking waveform for one walking cycle based on the walking waveform.
  • the analysis model is a model that detects the time in the middle of each of the continuous stance phases using the walking waveform of the sole angle, and extracts the waveform between the detected times as the walking waveform for one walking cycle.
  • the analytical model includes an algorithm for detecting the stance phase and the swing phase based on the gait waveform.
  • the analysis model extracts the timing of toe takeoff detected from the walking waveform of the traveling direction acceleration as the starting point of the swing phase, and the heel contact timing detected from the traveling direction acceleration and the height direction acceleration is the stance phase. It is a model to be extracted as the starting point of.
  • the analysis model includes an algorithm for identifying a walking event based on a walking waveform.
  • the analysis model is based on the characteristics extracted from the walking waveform for one walking cycle, such as toe takeoff, heel contact, opposite heel contact, opposite toe takeoff, tibial vertical, foot crossing, heel lift, etc. It is a model that detects walking events.
  • the analytical model includes an algorithm for identifying the step length of each of the left and right feet based on the gait waveform.
  • the analysis model is a model that extracts the walking waveform of the traveling direction locus for one step from the walking waveform of the traveling direction locus for one walking cycle, and calculates the step length of each of the left and right feet based on the timing of the foot crossing.
  • the analytical model includes an algorithm for estimating gait symmetry based on gait waveforms.
  • the analytical model uses spatial acceleration or angular velocity to generate walking waveforms for the posture angles of both the left and right feet, and is calculated using the extreme values of the peaks that appear in the walking waveforms for the posture angles of both the left and right feet.
  • the analysis model includes an algorithm for analyzing the locus of the foot rotation during walking based on the walking waveform.
  • the analysis model includes an algorithm for detecting foot abnormalities such as the progress of hallux valgus based on the gait waveform. For example, the analysis model extracts a characteristic walking feature amount in walking of a pedestrian wearing footwear, and detects an abnormality in the foot of a pedestrian walking wearing footwear based on the extracted walking feature amount. It is a model.
  • the analytical model includes an algorithm for estimating the degree of supination / supination of the foot based on the gait waveform.
  • the analysis model is a model that estimates the degree of supination / supination of the foot using the features extracted from the angular waveform in the coronal plane at the end of stance.
  • the analytical model includes an algorithm for estimating the degree of internal / external rotation of the foot based on the gait waveform.
  • the analysis model calculates the foot angle, which is the angle formed by the speed vector and the center line of the foot, using the speed vector of the foot and the posture angle, and the internal rotation / external rotation of the foot is calculated based on the calculated foot angle. It is a model that estimates the degree of rotation.
  • the analysis unit 229 acquires the output data of the discrimination unit 225.
  • the output data includes a gait waveform with a label indicating which foot is left or right.
  • the analysis unit 229 analyzes the walking waveform by applying the analysis model stored in the storage unit 227 to the acquired output data.
  • the analysis unit 229 outputs the analysis result to a system or device (not shown).
  • the data output from the analysis unit 229 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • FIG. 13 is a conceptual diagram showing an example of displaying the analysis result by the analysis unit 229 of the discrimination device 22 on the display unit of the terminal device 260 carried by the user who walks wearing the footwear 200 on which the data acquisition device 21 is mounted. be.
  • FIG. 13 is an example of analyzing the walking waveform accumulated during the walking of the user by an analysis model that analyzes the degree of supination / supination of the foot.
  • the analysis unit 229 measures the walking waveform of the left foot by the sensor 1 and outputs an analysis result indicating that the degree of supination / supination of the left foot is within the normal range. Further, the analysis unit 229 measures the walking waveform of the right foot by the sensor 2 and outputs an analysis result indicating that the degree of supination / supination of the right foot is within the normal range. For example, on the display unit of the terminal device 260 carried by the user, "the degree of rotation / rotation of the left foot (sensor 1) is within the normal range” and "the degree of rotation / rotation of the right foot (sensor 2)". The degree is out of the normal range.
  • the user who confirms the information displayed on the display unit of the terminal device 260 can recognize the degree of supination / supination of his / her left and right feet during walking. For example, when the degree of supination / supination is abnormal, a message recommending a medical examination at a hospital or an appropriate hospital contact information may be displayed on the display unit of the terminal device 260.
  • the example of FIG. 13 is an example and does not limit the method of using the analysis result by the discriminating device of the present embodiment.
  • information on the step length of the left and right feet, the locus of turning, the symmetry, the foot angle, and the like may be displayed on the display unit of the terminal device 260.
  • information regarding the progress state of the hallux valgus of the left and right feet may be displayed on the display unit of the terminal device 260.
  • it may be notified by a warning sound, vibration, or the like that the left and right of the footwear are wrong. If a child or an elderly person continues walking with the left and right footwear wrong, there is a risk of falling, but if the child or the elderly is notified that the left and right footwear is wrong, such risk may be avoided. be.
  • FIG. 14 is a flowchart for explaining the outline of the operation of the discrimination device 22. The details of the operation of the discrimination device 22 are as described with respect to the above configuration.
  • the discrimination device 22 detects heel contact from time-series data (also referred to as walking waveform) generated from sensor data related to physical quantities related to foot movement, and for one walking cycle starting from heel contact.
  • the walking waveform is extracted (step S21).
  • the discrimination device 22 detects the toe takeoff from the walking waveform for one walking cycle (step S22).
  • the discrimination device 22 calculates the pitch angle at the timing of heel contact and toe takeoff (step S23).
  • the discrimination device 22 calculates the difference in pitch angle at the timing of heel contact and toe takeoff (step S24).
  • the discriminating device 22 calculates a value obtained by subtracting the pitch angle at the heel contact timing from the pitch angle at the timing of toe takeoff as the difference in pitch angle.
  • the discriminating device 22 discriminates whether the walking waveform being verified is the walking waveform of either the left or right foot based on the sign (positive or negative) of the difference in pitch angle (step S25).
  • the discriminating device 22 determines that the walking waveform under verification is derived from the right foot.
  • the discriminating device 22 determines that the walking waveform under verification is derived from the left foot.
  • the discriminating device 22 attaches a label to the walking waveform under verification to indicate whether the walking waveform is derived from the left or right foot.
  • step S26 When the walking waveform is derived from the left foot (Yes in step S26), the discrimination device 22 performs gait analysis using the analysis model for the left foot (step S27). On the other hand, when the walking waveform is derived from the right foot (No in step S26), the discrimination device 22 performs gait analysis using the analysis model for the right foot (step S28).
  • the discrimination device 22 outputs the analysis result in step S27 or step S28 (step S29).
  • the analysis result by the discrimination device 22 is displayed on the display unit of the terminal device (not shown), output to the system using the analysis result (not shown), or output to the database (not shown) for accumulating the analysis result. It is done.
  • the discrimination system of the present embodiment includes a data acquisition device and a discrimination 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 estimation device.
  • the discrimination device has a waveform generation unit, a detection unit, a discrimination unit, a storage unit, and an analysis unit.
  • the waveform generation unit generates a walking waveform using sensor data related to the movement of the foot.
  • the detection unit detects the timing of heel contact and toe takeoff from the walking waveform of the angle of rotation in the sagittal plane.
  • the discriminating unit determines whether the walking waveform is derived from the data of the left or right foot based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe takeoff.
  • An analysis model for analyzing the gait of each of the left and right feet is stored in the storage unit based on the walking waveform of each of the left and right feet.
  • the analysis unit analyzes the gait of each of the left and right feet based on the walking waveform of each of the left and right feet using the analysis model. For example, the analysis unit outputs information according to the analysis result regarding the gait of each of the left and right feet.
  • the gait of each of the left and right feet can be analyzed by using the analysis model of each of the left and right feet.
  • the discriminating device of the present embodiment has a simplified configuration of the discriminating device of each embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram showing an example of the configuration of the discrimination device 32 of the present embodiment.
  • the discrimination device 32 includes a waveform generation unit 321, a detection unit 323, and a discrimination unit 325.
  • the waveform generation unit 321 generates a walking waveform using sensor data related to foot movement.
  • the detection unit 323 detects the timing of heel contact and toe takeoff from the walking waveform of the angle of rotation in the sagittal plane.
  • the discriminating unit 325 determines whether the walking waveform is derived from the data of the left or right foot based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe takeoff.
  • the discrimination device can detect the difference between the left and right feet from the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe takeoff. Therefore, the discriminating device of the present embodiment can discriminate which foot the walking waveform is derived from based on the data measured by the sensors attached to the left and right feet.
  • the information processing device 90 of FIG. 16 is a configuration example for executing the processing of the discrimination device of each embodiment, and does not limit the scope of the present disclosure.
  • 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 process by the discriminating device according to the present 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 information processing device 90 may be equipped with a drive device.
  • the drive device mediates between the processor 91 and the recording medium (program recording medium), such as reading data and programs from the recording medium and writing the processing result of the information processing device 90 to the recording medium.
  • the drive device may be connected to the information processing device 90 via the input / output interface 95.
  • the above is an example of a hardware configuration for enabling the discrimination device according to each embodiment of the present invention.
  • the hardware configuration of FIG. 16 is an example of the hardware configuration for executing the arithmetic processing of the discrimination device according to each embodiment, and does not limit the scope of the present invention.
  • a program for causing a computer to execute a process related to the discrimination device according to each embodiment is also included in the scope of the present invention.
  • a program recording medium on which a program according to each embodiment is recorded is also included in the scope of the present invention.
  • the recording medium can be realized by, for example, 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.
  • 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 discrimination device of each embodiment can be arbitrarily combined. Further, the components of the discrimination device of each embodiment may be realized by software or by a circuit.

Abstract

左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別するために、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する波形生成部と、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する検出部と、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する判別部と、を備える判別装置とする。

Description

判別装置、判別システム、判別方法、およびプログラム記録媒体
　本開示は、歩行を判別する判別装置等に関する。
　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に注目が集まっている。例えば、靴等の履物に慣性計測装置を実装し、ユーザの歩容に関するデータ（以下、歩容データとも呼ぶ）をビックデータとして活用する試みがある。ビックデータとして歩容データを活用するためには、大量に集められた歩容データの各々が、左右いずれの足に由来するのかを明確に区別することが求められる。
　特許文献１には、人の腰に装着された加速度センサから得られたデータ上において、左足および右足の各々の一歩に対応する区間または時刻を特定する移動運動解析装置について開示されている。特許文献１の装置は、人の左右方向の加速度の波形を二階積分して位置の波形を生成する。特許文献１の装置は、当該位置の波形を移動平均処理して得られる成分が除去された処理済みの位置の波形に基づいて、左足および右足の各々の一歩に対応する区間または時刻を特定する。
特開２０１６－２２０９２３号公報
　特許文献１の装置は、人の腰に装着された加速度センサから得られたデータ上において、左足および右足の各々の一歩に対応する区間または時刻を特定する。左足および右足の各々の歩容の特徴を検証するためには、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータを用いることが好ましい。しかしながら、特許文献１の手法では、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、そのデータが左右いずれの足に由来するのかを判別することはできなかった。
　本開示の目的は、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる判別装置等を提供することにある。
　本開示の一態様の判別装置は、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する波形生成部と、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する検出部と、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する判別部と、を備える。
　本開示の一態様の判別方法においては、コンピュータが、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成し、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出し、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、検証中の歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する。
　本開示の一態様のプログラムは、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する処理と、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する処理と、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、検証中の歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する処理と、をコンピュータに実行させる。
　本開示によれば、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる判別装置等を提供することが可能になる。
第１の実施形態に係る判別システムの構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る判別システムのデータ取得装置の配置例を示す概念図である。 第１の実施形態に係る判別システムのデータ取得装置に設定される座標系について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る判別システムの判別装置に適用される人体面について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る判別システムの判別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。 正常な歩行状態における足圧中心（ＣＯＰ：Center Of Pressure）の軌跡の一例を示す概念図である。 第１の実施形態に係る判別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の実施形態に係る判別システムの判別装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る判別システムの判別装置が生成する歩行波形の一例を示すグラフである。 第１の実施形態に係る判別システムの判別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２の実施形態に係る判別システムの構成の一例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る判別システムの判別装置の構成の一例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る判別システムの判別装置の解析結果の表示例について説明するための概念図である。 第２の実施形態に係る判別システムの判別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３の実施形態に係る判別装置の構成の一例を示すブロック図である。 各実施形態に係る判別装置を実現するハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　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、本開示に係る第１の実施形態の判別システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の判別システムは、ユーザの歩行パターンに含まれる特徴（歩容とも呼ぶ）に起因するデータ（歩容データとも呼ぶ）を計測する。例えば、歩容データは、足の動きに関する物理量に関する時系列データである。例えば、足の動きに関する物理量は、加速度センサによって計測される加速度（空間加速度とも呼ぶ）や、角速度センサによって計測される角速度（空間角速度とも呼ぶ）などのセンサデータを含む。本実施形態の判別システムは、計測された歩容データを解析することによって、その歩容データが左右いずれの足に由来するのかを判別する。
　（構成）
　図１は、本実施形態の判別システム１の構成を示すブロック図である。判別システム１は、データ取得装置１１および判別装置１２を備える。データ取得装置１１と判別装置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。データ取得装置１１と判別装置１２は、単一の装置で構成してもよい。また、判別システム１の構成からデータ取得装置１１を除き、判別装置１２だけで判別システム１を構成してもよい。なお、図１にはデータ取得装置１１を一つしか図示していないが、本実施形態においては、左右両足に対応付けて、同じデータ取得装置１１を一つずつ（計二つ）配置する。
　データ取得装置１１は、左右の足に設置される。例えば、データ取得装置１１は、靴等の履物に設置される。本実施形態では、左右の足の足弓の裏側の位置にデータ取得装置１１を配置する例について説明する。データ取得装置１１は、加速度センサおよび角速度センサを含む。データ取得装置１１は、履物を履くユーザの足の動きに関する物理量として、空間加速度や空間角速度などの足の動きに関する物理量を計測する。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も含まれる。また、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、加速度を二階積分することによって計算される位置も含まれる。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判別装置１２に送信する。例えば、データ取得装置１１は、ユーザが携帯する携帯端末（図示しない）を介して、判別装置１２に接続される。
　携帯端末（図示しない）は、ユーザによって携帯可能な通信機器である。例えば、携帯端末は、スマートフォンや、スマートウォッチ、携帯電話等の通信機能を有する携帯型の通信機器である。携帯端末は、ユーザの足の動きに関するセンサデータをデータ取得装置１１から受信する。携帯端末は、受信されたセンサデータを、判別装置１２が実装されたサーバ等に送信する。なお、判別装置１２の機能は、携帯端末にインストールされたアプリケーションによって実現されていてもよい。その場合、携帯端末は、受信されたセンサデータを、自身にインストールされたアプリケーションソフトウェア等によって処理する。
　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）があげられる。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）があげられる。
　図２は、データ取得装置１１を左右の靴１００の中に配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、左右の足の足弓の裏側に当たる位置に配置される。本実施形態においては、左右の区別なく、同じスペックで生産されたデータ取得装置１１を左右の靴１００の中に配置する。左右の靴１００に配置されるデータ取得装置１１の上下の向き（Ｚ軸方向の向き）は、同じ向きであるものとする。そのため、左足に由来するセンサデータと、右足に由来するセンサデータに設定される軸は、左右で共通である。図２の例では、データ取得装置１１には、左右方向のｘ軸、前後方向のｙ軸、上下方向のｚ軸を含むローカル座標系が設定される。ｘ軸は左方を正とし、ｙ軸は後方を正とし、ｚ軸は上方を正とする。データ取得装置１１に設定される軸の向きは、左右の足で同じであれば、図２の例に限定されない。
　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配置される。例えば、データ取得装置１１は、靴１００の底面に配置される。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。なお、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配置されてもよい。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など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（左向きが正）、ユーザの背面の方向がＹ軸方向（後ろ向きが正）、重力方向がＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定される。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。
　図４は、人体に対して設定される面（人体面とも呼ぶ）について説明するための概念図である。本実施形態では、身体を左右に分ける矢状面、身体を前後に分ける冠状面、身体を水平に分ける水平面が定義される。なお、図４のような直立した状態では、世界座標系とローカル座標系が一致する。本実施形態においては、ｘ軸を回転軸とする矢状面内の回転をロール、ｙ軸を回転軸とする冠状面内の回転をピッチ、ｚ軸を回転軸とする水平面内の回転をヨーと定義する。また、ｘ軸を回転軸とする矢状面内の回転角をロール角、ｙ軸を回転軸とする冠状面内の回転角をピッチ角、ｚ軸を回転軸とする水平面内の回転角をヨー角と定義する。
　本実施形態においては、身体を後ろから見て、冠状面内における反時計回りの回転が正であり、冠状面内における時計回りの回転が負である。ｙ軸を回転軸とする冠状面内の回転に関して、親指側に向かう回転が外転と定義され、小指側に向かう回転が内転と定義される。右足に関しては、身体を後ろから見て、冠状面内における反時計回りの回転（正）が外転であり、冠状面内における時計回りの回転（負）が内転である。左足に関しては、身体を後ろから見て、冠状面内における反時計回りの回転（負）が内転であり、冠状面内における時計回りの回転（負）が外転である。
　図５は、右足を基準とする一歩行周期について説明するための概念図である。左足を基準とする一歩行周期も、右足と同様である。図５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歩行周期である。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５の（ａ）は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＳ：Heel Strike）。図５の（ｂ）は、右足の足裏が接地した状態で、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）。図５の（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）。図５の（ｄ）は、左足の踵が接地した事象（反対足踵接地）である（ＯＨＳ：Opposite Heel Strike）。図５の（ｅ）は、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）。図５の（ｆ）は、左足の足裏が接地した状態で、左足と右足が交差する事象（足交差）を表す（ＦＡ：Foot Adjacent）。図５の（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）。図５の（ｈ）は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＳ：Heel Strike）。図５の（ｈ）は、図５の（ａ）から始まる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。
　判別装置１２は、ユーザの足の動きに関するセンサデータを取得する。判別装置１２は、取得されたセンサデータの時系列データに基づく波形（歩行波形とも呼ぶ）を生成する。判別装置１２は、生成された歩行波形から踵接地のタイミングを検出し、踵接地のタイミングを起点とする一歩行周期分の歩行波形を抽出する。判別装置１２は、抽出された一歩行周期の歩行波形から爪先離地のタイミングを検出する。判別装置１２は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角に基づいて、その歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。歩行波形が左右いずれの足に由来するのかをどのように判別するのかについては後述する。
　図６は、正常な歩行状態における、地面と足裏との接触面に働く力の分布の中心点である足圧中心（ＣＯＰ：Center Of Pressure）の軌跡の一例を示す概念図である。正常な歩行状態の立脚相においては、踵（Ａ）で接地後、踏みつけ部の小指側（Ｂ）から親指側（Ｃ）へと曲線状にＣＯＰが遷移し、親指（Ｄ）から離地する。踏みつけ部の小指側（Ｂ）から親指側（Ｃ）へとＣＯＰが遷移する際に、足裏の姿勢は次第に親指側に向けて回転（外転）する。一般に、爪先離地の後、慣性作用によって、足はしばらく外転動作を続けるため、冠状面内における回転角（ピッチ角）のピークは、爪先離地のタイミングよりも後に現れる。
　〔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７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、静電容量型など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判別装置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判別装置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判別装置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、センサデータを判別装置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。
　〔検出装置〕
　次に、判別装置１２の詳細について図面を参照しながら説明する。図８は、判別装置１２の構成の一例を示すブロック図である。判別装置１２は、波形生成部１２１、検出部１２３、および判別部１２５を有する。
　波形生成部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。波形生成部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（歩行波形とも呼ぶ）を生成する。波形生成部１２１は、生成した歩行波形から、一歩行周期分の歩行波形を抽出する。
　例えば、波形生成部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、波形生成部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。波形生成部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。波形生成部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、波形生成部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、波形生成部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１２３は、波形生成部１２１によって生成された歩行波形から、データ取得装置１１が実装された履物を履いて歩行する歩行者の踵接地のタイミングを検出する。例えば、検出部１２３は、ｘ軸を回転軸とする矢状面内の回転角（ピッチ角）に基づいて、踵接地のタイミングを検出する。一歩行周期分のロール角の歩行波形には、正のピークと負のピークが現れる。検出部１２３は、それらのピークのうち、一方を踵接地のタイミング、他方を爪先離地のタイミングとして検出する。踵接地おとび爪先離地のタイミングにおけるピークの正負は、左右の足で逆である。通常、爪先離地のタイミングにおけるロール角の絶対値の方が、踵接地のタイミングにおけるロール角の絶対値よりも大きい。そのため、検出部１２３は、歩行波形に現れる正負のピークのうち、絶対値の小さい方を踵接地として検出する。
　検出部１２３は、踵接地のタイミングを起点とする一歩行周期分の歩行波形を抽出する。検出部１２３は、一歩行周期分の歩行波形から、爪先離地のタイミングを検出する。例えば、検出部１２３は、ｘ軸を回転軸とする矢状面内の回転角（ロール角）に基づいて、踵接地のタイミングを検出する。検出部１２３は、歩行波形に表れる正負のピークのうち、絶対値の大きい方を爪先離地として検出する。
　判別部１２５は、爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角（ピッチ角）のピーク値と、踵接地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値との差を計算する。判別部１２５は、踵接地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値と、爪先離地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値との差の符号（正負）に基づいて、その歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。言い換えると、判別部１２５は、踵接地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値と、爪先離地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値との大小関係に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。例えば、判別部１２５は、歩行波形や、その歩行波形の取得元のセンサデータ等のデータに対して、そのデータが左右のいずれの足に由来するのかを示すラベルを付す。例えば、判別部１２５は、左右いずれかの足であることを示すラベルが付与されたデータを、図示しないシステムや装置に出力する。例えば、判別部１２５によってラベルが付与されたデータは、図示しないデータベースに蓄積され、ビックデータとして活用される。
　図９は、一歩行周期分の冠状面内の回転角（ピッチ角）と、矢状面内の回転角（ロール角）の一例である。右足のピッチ角を実線で示し、左足のピッチ角を破線で示し、右足または左足のロール角を点線で示す。ロール角は、左右の足で相似的な関係にある。そのため、ロール角の正負は左右の足で一致するので、左右の足のうちいずれか一方の波形を示す。
　右足のピッチ角は、踵接地のタイミングにおける値が負であり、爪先離地のタイミングにおける値が正である。そのため、右足に関しては、爪先離地のタイミングにおけるピーク値（正）と、踵接地のタイミングにおけるピーク値（負）との差の符号は正である。すなわち、判別部１２５は、爪先離地のタイミングにおけるピーク値と、踵接地のタイミングにおけるピーク値との差が正の場合、その歩行波形が右足に由来すると判別する。
　一方、左足のピッチ角は、踵接地のタイミングにおける値が正であり、爪先離地のタイミングにおける値が負である。そのため、左足に関しては、爪先離地のタイミングにおけるピーク値（負）と、踵接地のタイミングにおけるピーク値（正）との差の符号は負である。すなわち、判別部１２５は、爪先離地のタイミングにおけるピーク値と、踵接地のタイミングにおけるピーク値との差が負の場合、その歩行波形が左足に由来すると判別する。
　（動作）
　次に、本実施形態の判別システム１の判別装置１２の動作について図面を参照しながら説明する。図１０は、判別装置１２の動作の概略について説明するためのフローチャートである。判別装置１２の動作の詳細は、上述の構成に関する説明の通りである。
　図１０において、まず、判別装置１２は、足の動きに関する物理量に関するセンサデータから生成された時系列データ（歩行波形とも呼ぶ）から踵接地を検出し、踵接地を起点とする一歩行周期分の歩行波形を抽出する（ステップＳ１１）。
　次に、判別装置１２は、一歩行周期分の歩行波形から爪先離地を検出する（ステップＳ１２）。
　次に、判別装置１２は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角を計算する（ステップＳ１３）。
　次に、判別装置１２は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角の差を計算する（ステップＳ１４）。判別装置１２は、爪先離地のタイミングにおけるピッチ角から、踵接地のタイミングにおけるピッチ角を引いた値を、ピッチ角の差として算出する。
　次に、判別装置１２は、ピッチ角の差の符号（正負）に基づいて、検証中の歩行波形が、左右のいずれの足の歩行波形であるか判別する（ステップＳ１５）。判別装置１２は、ピッチ角の差が正である場合、検証中の歩行波形が右足に由来すると判定する。判別装置１２は、ピッチ角の差が負である場合、検証中の歩行波形が左足に由来すると判定する。
　次に、判別装置１２は、検証中の歩行波形を含む歩容データに、データの取得元の足が左右いずれであるのかを示すラベルを付す（ステップＳ１６）。例えば、判別装置１２は、ラベルが付された歩容データを、図示しないシステムや装置に出力する。例えば、判別装置１２から出力されるデータは、図示しないデータベースに蓄積され、ビックデータとして活用される。
　以上のように、本実施形態の判別システムは、データ取得装置と判別装置を備える。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くセンサデータを生成し、生成したセンサデータを推定装置に送信する。判別装置は、波形生成部、検出部、および判別部を有する。波形生成部は、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する。検出部は、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する。判別部は、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する。例えば、判別部は、歩行波形の判別結果に応じたラベルを、歩行波形に関するデータに付与する。
　一般に、左右の足は冠状面において鏡像関係にあるので、取得後の歩行波形が左右どちらの足に由来するのか判別することは難しい。本実施形態によれば、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴から、左右の足の違いを検出できる。そのため、本実施形態の判別装置によれば、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる。
　本実施形態の一態様において、波形生成部は、歩行波形から一歩行周期分の歩行波形を抽出する。判別部は、一歩行周期分の冠状面内の回転角の歩行波形のピーク値に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。例えば、判別部は、踵接地のタイミングにおける冠状面内の回転角のピーク値と、爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角のピーク値との大小関係に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。例えば、判別部は、爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角のピーク値から、踵接地のタイミングにおける冠状面内の回転角のピーク値を引いた値の符号に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。本態様によれば、冠状面内の回転角のピーク値の関係に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる。
　（第２の実施形態）
　次に、第２の実施形態に係る判別装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の判別装置は、判別結果を用いて歩容を解析する点において、第１の実施形態の判別装置とは異なる。以下において、第１の実施形態と同様の部分については、詳細な説明を省略する。
　（構成）
　図１１は、本実施形態の判別システム２の構成を示すブロック図である。判別システム２は、データ取得装置２１および判別装置２２を備える。データ取得装置２１と判別装置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。データ取得装置２１と判別装置２２は、単一の装置で構成してもよい。また、判別システム２の構成からデータ取得装置２１を除き、判別装置２２だけで判別システム２を構成してもよい。なお、図１１にはデータ取得装置２１を一つしか図示していないが、本実施形態においては、左右両足に対応付けて一つずつ（計二つ）のデータ取得装置２１を配置する。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判別装置２２について、第１の実施形態との相違点に焦点を当てて説明する。
　〔判別装置〕
　図１２は、本実施形態の判別装置２２の構成の一例を示すブロック図である。判別装置２２は、波形生成部２２１、検出部２２３、判別部２２５、記憶部２２７、および解析部２２９を備える。波形生成部２２１、検出部２２３、および判別部２２５は、第１の実施形態の判別装置１２の対応する構成と同様であるので、詳細な説明は省略する。
　記憶部２２７は、判別装置２２の出力データに含まれる歩行波形を解析するための解析モデルを記憶する。解析モデルは、歩行波形に基づいて、歩容を解析するためのアルゴリズムを含む。解析モデルは、左右の足の各々について構築される。なお、左右の足で同じアルゴリズムを用いることができる場合は、左右両足で共通の解析モデルを構築してもよい。以下に、解析モデルの一例を列挙するが、本実施形態の記憶部２２７に記憶される解析モデルは、以下の例に限定されない。
　例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、一歩行周期分の歩行波形を切り出すためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、足底角の歩行波形を用いて、連続する立脚相の各々の真ん中の時刻を検出し、検出された時刻間の波形を一歩行周期分の歩行波形として抽出するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、立脚相と遊脚相を検出するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、進行方向加速度の歩行波形から検出される爪先離地のタイミングを遊脚相の起点として抽出し、進行方向加速度および高さ方向加速度から検出される踵接地のタイミングを立脚相の起点として抽出するモデルである。
　例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、歩行イベントを特定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、一歩行周期分の歩行波形から抽出される特徴に基づいて、爪先離地や踵接地、反対足踵接地、反対足爪先離地、脛骨垂直、足交差、踵持ち上がり等の歩行イベントを検出するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、左右の足の各々のステップ長を特定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、一歩行周期分の進行方向軌跡の歩行波形から一歩分の進行方向軌跡の歩行波形を抽出し、足交差のタイミングを基準として左右の足の各々のステップ長を計算するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、歩行の対称性を推定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、空間加速度または空間角速度を用いて左右両足の各々の姿勢角の歩行波形を生成し、左右両足の各々の姿勢角の歩行波形に表れるピークの極値を用いて算出される歩行パラメータの対称性に基づいて、歩行の対称性を推定するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、歩行中の足のぶん回しの軌跡を解析するためのアルゴリズムを含む。
　例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、外反母趾の進行状態等の足の異常を検出するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、履物を履いた歩行者の歩行において特徴的な歩行特徴量を抽出し、抽出された歩行特徴量に基づいて、履物を履いて歩行する歩行者の足の異常を検出するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、足の回内／回外の度合を推定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、立脚終期における冠状面内の角度波形から抽出される特徴量を用いて、足の回内／回外の度合を推定するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、足の内旋／外旋の度合を推定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、足部の速度ベクトルと姿勢角とを用いて速度ベクトルと足の中心線の成す角度である足角を計算し、算出された足角に基づいて足の内旋／外旋の度合を推定するモデルである。
　解析部２２９は、判別部２２５の出力データを取得する。出力データは、左右いずれの足であるかを示すラベルが付与された歩行波形を含む。解析部２２９は、取得した出力データに対して、記憶部２２７に記憶された解析モデルを適用して歩行波形を解析する。例えば、解析部２２９は、図示しないシステムや装置に解析結果を出力する。例えば、解析部２２９から出力されるデータは、図示しないデータベースに蓄積され、ビックデータとして活用される。
　図１３は、データ取得装置２１が実装された履物２００を履いて歩行するユーザの携帯する端末装置２６０の表示部に、判別装置２２の解析部２２９による解析結果を表示させる一例を示す概念図である。図１３は、ユーザの歩行中に蓄積された歩行波形を、足の回内／回外の度合を解析する解析モデルで解析する例である。
　例えば、解析部２２９は、左足の歩行波形がセンサ１によって計測され、左足の回内／回外の度合が正常範囲内であることを示す解析結果を出力する。また、解析部２２９は、右足の歩行波形がセンサ２によって計測され、右足の回内／回外の度合が正常範囲内であることを示す解析結果を出力する。例えば、ユーザが携帯する端末装置２６０の表示部には、「左足（センサ１）の回内／回外の度合は、正常範囲内です」、「右足（センサ２）の回内／回外の度合は、正常範囲外です」といった情報が表示される。端末装置２６０の表示部に表示された情報を確認したユーザは、歩行中における自身の左右の足の回内／回外の度合を認識できる。例えば、回内／回外の度合が異常の場合、病院で診察を受けることを薦めるメッセージや、適切な病院の連絡先を、端末装置２６０の表示部に表示させてもよい。
　図１３の例は、一例であって、本実施形態の判別装置による解析結果の使用方法を限定するものではない。例えば、左右の足のステップ長や、ぶん回しの軌跡、対称性、足角等の歩容に関する情報を端末装置２６０の表示部に表示させるようにしてもよい。例えば、左右の足の外反母趾の進行状態などに関する情報を端末装置２６０の表示部に表示させるようにしてもよい。例えば、歩行中に計測された歩行波形に基づいて、履物の左右が間違っていることを、警告音や振動などで通知するようにしてもよい。子供や老人が、履物の左右を間違った状態で歩行を継続した場合、転倒などのリスクがあるが、履物の左右が間違っていることを通知すれば、そのようなリスクを回避できる可能性がある。
　（動作）
　次に、本実施形態の判別システム２の判別装置２２の動作について図面を参照しながら説明する。図１４は、判別装置２２の動作の概略について説明するためのフローチャートである。判別装置２２の動作の詳細は、上述の構成に関する説明の通りである。
　図１４において、まず、判別装置２２は、足の動きに関する物理量に関するセンサデータから生成された時系列データ（歩行波形とも呼ぶ）から踵接地を検出し、踵接地を起点とする一歩行周期分の歩行波形を抽出する（ステップＳ２１）。
　次に、判別装置２２は、一歩行周期分の歩行波形から爪先離地を検出する（ステップＳ２２）。
　次に、判別装置２２は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角を計算する（ステップＳ２３）。
　次に、判別装置２２は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角の差を計算する（ステップＳ２４）。判別装置２２は、爪先離地のタイミングにおけるピッチ角から、踵接地のタイミングにおけるピッチ角を引いた値を、ピッチ角の差として算出する。
　次に、判別装置２２は、ピッチ角の差の符号（正負）に基づいて、検証中の歩行波形が、左右のいずれの足の歩行波形であるか判別する（ステップＳ２５）。判別装置２２は、ピッチ角の差が正である場合、検証中の歩行波形が右足に由来すると判定する。判別装置２２は、ピッチ角の差が負である場合、検証中の歩行波形が左足に由来すると判定する。例えば、判別装置２２は、検証中の歩行波形に、その歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを示すラベルを付す。
　歩行波形が左足に由来する場合（ステップＳ２６でＹｅｓ）、判別装置２２は、左足用の解析モデルを用いて歩容解析する（ステップＳ２７）。一方、歩行波形が右足に由来する場合（ステップＳ２６でＮｏ）、判別装置２２は、右足用の解析モデルを用いて歩容解析する（ステップＳ２８）。
　そして、判別装置２２は、ステップＳ２７またはステップＳ２８における解析結果を出力する（ステップＳ２９）。例えば、判別装置２２による解析結果は、端末装置（図示しない）の表示部に表示されたり、解析結果を用いるシステム（図示しない）に出力されたり、解析結果を蓄積するデータベース（図示しない）に出力されたりする。
　以上のように、本実施形態の判別システムは、データ取得装置と判別装置を備える。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くセンサデータを生成し、生成したセンサデータを推定装置に送信する。判別装置は、波形生成部、検出部、判別部、記憶部、および解析部を有する。波形生成部は、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する。検出部は、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する。判別部は、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する。記憶部には、左右の各々の足の歩行波形に基づいて、左右の各々の足の歩容を解析するための解析モデルが記憶される。解析部は、解析モデルを用いて、左右の各々の足の歩行波形に基づいて、左右の各々の足の歩容を解析する。例えば、解析部は、左右の各々の足の歩容に関する解析結果に応じた情報を出力する。
　本実施形態においては、左右の足の各々の解析モデルを用いることによって、左右の足ごとの歩容を解析できる。
　（第３の実施系鄭）
　次に、第３の実施形態に係る判別装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の判別装置は、各実施形態の判別装置を簡略化した構成である。図１５は、本実施形態の判別装置３２の構成の一例を示すブロック図である。判別装置３２は、波形生成部３２１、検出部３２３、および判別部３２５を備える。
　波形生成部３２１は、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する。検出部３２３は、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する。判別部３２５は、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する。
　本実施形態に係る判別装置は、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴から、左右の足の違いを検出できる。そのため、本実施形態の判別装置は、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる。
　（ハードウェア）
　ここで、本開示の各実施形態に係る判別装置の処理を実行するハードウェア構成について、図１６の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図１６の情報処理装置９０は、各実施形態の判別装置の処理を実行するための構成例であって、本開示の範囲を限定するものではない。
　図１６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１６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、本実施形態に係る判別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。
　また、情報処理装置９０には、ドライブ装置を備え付けてもよい。ドライブ装置は、プロセッサ９１と記録媒体（プログラム記録媒体）との間で、記録媒体からのデータやプログラムの読み込み、情報処理装置９０の処理結果の記録媒体への書き込みなどを仲介する。ドライブ装置は、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判別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１６のハードウェア構成は、各実施形態に係る判別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、各実施形態に係る判別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プログラム記録媒体も本発明の範囲に含まれる。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。プロセッサが実行するプログラムが記録媒体に記録されている場合、その記録媒体はプログラム記録媒体に相当する。
　各実施形態の判別装置の構成要素は、任意に組み合わせることができる。また、各実施形態の判別装置の構成要素は、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　　判別システム
　１１、２１　　データ取得装置
　１２、２２　　判別装置
　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　　波形生成部
　１２３、２２３、３２３　　検出部
　１２５、２２５、３２５　　判別部
　２２７　　記憶部
　２２９　　解析部

Claims (10)

  1. 　足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する波形生成手段と、
    　矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する検出手段と、
    　前記踵接地および前記爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、前記歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する判別手段と、を備える判別装置。
  2. 　前記波形生成手段は、
    　前記歩行波形から一歩行周期分の歩行波形を抽出し、
    　前記判別手段は、
    　一歩行周期分の前記冠状面内の回転角の歩行波形のピーク値に基づいて、前記歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する請求項１に記載の判別装置。
  3. 　前記判別手段は、
    　前記踵接地のタイミングにおける前記冠状面内の回転角のピーク値と、前記爪先離地のタイミングにおける前記冠状面内の回転角のピーク値との大小関係に基づいて、前記歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する請求項１または２に記載の判別装置。
  4. 　前記判別手段は、
    　前記爪先離地のタイミングにおける前記冠状面内の回転角のピーク値から、前記踵接地のタイミングにおける前記冠状面内の回転角のピーク値を引いた値の符号に基づいて、前記歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の判別装置。
  5. 　前記判別手段は、
    　前記歩行波形の判別結果に応じたラベルを、前記歩行波形に関するデータに付与する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の判別装置。
  6. 　左右の各々の足の前記歩行波形に基づいて、左右の各々の足の歩容を解析するための解析モデルが記憶される記憶手段と、
    　前記解析モデルを用いて、左右の各々の足の前記歩行波形に基づいて、左右の各々の足の歩容を解析する解析手段と、を備える請求項１乃至４のいずれか一項に記載の判別装置。
  7. 　前記解析手段は、
    　左右の各々の足の歩容に関する解析結果に応じた情報を出力する請求項６に記載の判別装置。
  8. 　請求項１乃至７のいずれか一項に記載の判別装置と、
    　歩行波形の計測対象であるユーザの履く一対の履物の各々に配置され、前記ユーザの歩行に応じて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く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判別装置に送信するデータ取得装置と、を備える推定システム。
  9. 　コンピュータが、
    　足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成し、
    　矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出し、
    　前記踵接地および前記爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、検証中の前記歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する判別方法。
  10. 　足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する処理と、
    　矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する処理と、
    　前記踵接地および前記爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、検証中の前記歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを記録させたプログラム記録媒体。
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