WO2022118379A1 - 歩行指標計算装置、歩行指標計算システム、歩行指標計算方法、およびプログラム記録媒体 - Google Patents

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WO2022118379A1
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walking
timing
index calculation
toe
waveform
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晨暉 黄
史行 二瓶
謙一郎 福司
シンイ オウ
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日本電気株式会社
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    • H10K2101/20—Delayed fluorescence emission

Definitions

  • This disclosure relates to a walking index calculation device, etc. that calculates an index related to walking.
  • an inertial measurement unit is mounted on footwear such as shoes to analyze a user's gait. For example, in daily life, if the clearance of the user's toes can be analyzed, there is a possibility that the risk of falling or the like during walking can be reduced.
  • Patent Document 1 discloses a stumbling risk assessment device that evaluates a stumbling risk.
  • the device of Patent Document 1 is based on at least one of the left-right component data, the vertical component data, and the front-rear component data of the floor reaction force based on the floor reaction force data indicating the change of the floor reaction force in the walking motion. , Calculate the toe clearance.
  • the device of Patent Document 1 evaluates the risk of tripping based on the calculated toe clearance.
  • Patent Document 2 discloses a technique for extracting parameters related to leg movement in walking based on movement due to a predetermined movement in a collaborative portion that moves in cooperation with the leg.
  • the first data of the time series obtained from the sensor for measuring the movement of the leg in walking is measured.
  • a second time-series data obtained from a sensor that measures a movement due to a predetermined movement in a cooperative portion that moves in cooperation with a leg is measured.
  • a conversion method for converting the first data is determined so that the similarity between the first data and the second data is maximized, and the first conversion method is based on the determined conversion method. Convert the data.
  • Patent Document 3 discloses a walking speed detecting device that detects the walking speed of the wearer.
  • the apparatus of Patent Document 3 calculates the walking speed by using the acceleration detected by the two-axis acceleration detection sensor and the angle amplitude data of the foot during walking recorded in advance.
  • Non-Patent Document 1 discloses a method of estimating the clearance of a foot by using a wireless inertial sensor system attached to the foot.
  • the direction of the foot and the trajectory are calculated by fusing the sensor signal data, and the timing of the toe takeoff and the heel contact is detected.
  • the position of the sensor with respect to the trajectory of the foot, heel, and toe is estimated based on the kinematic model based on the detected timing of toe takeoff and heel contact.
  • parameters corresponding to the minimum and maximum values of the clearance between the heel and the toe are extracted based on the position of the sensor with respect to the estimated foot, heel, and toe trajectory.
  • Patent Document 1 In the method of Patent Document 1, it is necessary to measure the floor reaction force in order to calculate the clearance of the toe. Since it is difficult to mount a sensor for measuring the floor reaction force on footwear such as shoes, it is difficult to apply the method of Patent Document 1 to daily life.
  • the walking speed can be detected by the method of Patent Document 3.
  • the method of Patent Document 3 could not evaluate the foot clearance.
  • Non-Patent Document 1 In the method of Non-Patent Document 1, it is necessary to calculate all the trajectories of the foot, heel, and toe. Since the method of Non-Patent Document 1 requires a huge amount of calculation, it is difficult to apply it to the calculation of toe clearance in daily life.
  • the purpose of the present disclosure is to provide a walking index calculation device or the like that can calculate the clearance of the toes in walking in daily life.
  • the gait index calculation device of one aspect of the present disclosure includes a waveform generator that generates a gait waveform using sensor data related to foot movement acquired by a sensor installed on the footwear, and a timing at which the toe climax is minimized. It is provided with a detection unit that detects from the walking waveform and a calculation unit that calculates the minimum value of the toe client using the walking parameter at the timing when the toe client is minimized.
  • the computer generates a gait waveform using the sensor data regarding the movement of the foot acquired by the sensor installed on the footwear, and the timing at which the toe climax is minimized. Is detected from the walking waveform, and the minimum value of the toe client is calculated using the walking parameter at the timing when the toe client is minimized.
  • the program of one aspect of the present disclosure is a process of generating a walking waveform using sensor data regarding the movement of the foot acquired by a sensor installed on the footwear, and detecting from the walking waveform the timing at which the toe clarity is minimized.
  • the computer is made to execute the process of performing the process and the process of calculating the minimum value of the toe client using the walking parameter at the timing when the toe client is minimized.
  • a walking index calculation device or the like that can calculate the clearance of the toes in walking in daily life.
  • MTC Minimum Toe Clearance
  • pattern 1 of MTC by the walking index calculation apparatus of the walking index calculation system which concerns on 1st Embodiment.
  • MTC0 true value
  • the walking index calculation system of the present embodiment calculates a walking index using a waveform (also referred to as a walking waveform) based on time-series data of sensor data acquired by a sensor installed on the foot of a pedestrian.
  • the walking index calculation system of this embodiment calculates the clearance of the toes for each step.
  • Toe clearance is a walking index that measures how much room the toes have from the ground.
  • the walking index calculation system of the present embodiment calculates the minimum value (MTC: Minimum Toe Clearance) of the toe clearance during the period when the foot is away from the ground (swing phase) during walking as the toe clearance.
  • MTC Minimum Toe Clearance
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the walking index calculation system 1 of the present embodiment.
  • the walking index calculation system 1 includes a data acquisition device 11 and a walking index calculation device 12.
  • the data acquisition device 11 and the walking index calculation device 12 may be connected by wire or wirelessly.
  • the data acquisition device 11 and the walking index calculation device 12 may be configured by a single device. Further, the walking index calculation system 1 does not include the data acquisition device 11, and may be composed only of the walking index calculation device 12.
  • 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. Further, the physical quantity related to the movement of the foot measured by the data acquisition device 11 includes a position (trajectory) calculated by integrating the acceleration to the second order.
  • the data acquisition device 11 converts the measured physical quantity into digital data (also called sensor data).
  • the data acquisition device 11 transmits the converted sensor data to the walking index calculation device 12.
  • the data acquisition device 11 is connected to the walking index calculation device 12 via a mobile terminal (not shown) carried by the user.
  • a mobile terminal (not shown) 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 walking index calculation device 12 is mounted.
  • the function of the walking index calculation 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 installed in it.
  • 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.
  • the inertial measurement unit may be VG (Vertical Gyro), AHRS (Attitude Heading), GPS / INS (Global Positioning System / Inertial Navigation System), or the like.
  • 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 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. 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, the walking event can be detected in association with the movement of both 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 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 gravitational direction also called the vertical direction
  • Z-axis direction vertical 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.
  • the coordinate system in the same direction is used for the left and right feet.
  • 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 clockwise rotation in the sagittal plane is defined as positive
  • the counterclockwise rotation in the sagittal plane is defined as negative.
  • 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 early stance T1, a middle stance T2, a final stance T3, and an early swing T4.
  • the swing phase is further subdivided into an initial 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.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram for explaining the clearance of the toes.
  • FIG. 6 shows the timing at which the clearance of the toe of the right foot is minimized during the swing phase.
  • the minimum value of the clearance of the toe is called MTC (Minimum Toe Clearance).
  • FIG. 7 is a graph showing an example of the trajectory of the toe height in the period (swing phase) from the toe takeoff to the heel contact. If the MTC is small, there is a high risk of tripping on a small step.
  • the MTC is calculated using the sensor data measured by the data acquisition device 11. If the MTC during walking can be calculated, it is possible to provide information according to the value or change of the MTC.
  • the walking index calculation device 12 acquires sensor data related to the movement of the user's foot.
  • the walking index calculation device 12 generates a waveform (also referred to as a walking waveform) based on the time-series data of the acquired sensor data.
  • the gait index calculation device 12 detects the timing of MTC from the generated gait waveform. For example, the gait index calculation device 12 detects the timing of the foot crossing detected from the gait waveform of the Y-direction acceleration (advancement direction acceleration) in the sagittal plane as the MTC timing (Pattern 1).
  • the gait index calculation device 12 detects the zero cross timing detected from the gait waveform of the Z-direction acceleration (vertical acceleration) in the sagittal plane / coronal plane as the MTC timing (Pattern 2).
  • the walking index calculation device 12 calculates a walking index (MTC value) using the values of the vertical height and the roll angle at the detected MTC timing. A specific MTC calculation method by the walking index calculation device 12 will be described later.
  • the walking index calculation device 12 outputs the calculated MTC value.
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is displayed on the screen of the terminal device (not shown) carried by the user or the screen of the display device (not shown).
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is output to a system (not shown) that analyzes the MTC value.
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • the use of the MTC value output from the walking index calculation device 12 is not particularly limited.
  • FIG. 8 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 at least acceleration data in which the acceleration of analog data is converted into digital data and angular velocity data in which the angular velocity of analog data is converted into digital data.
  • the acceleration data includes an acceleration vector in the three axial directions.
  • the angular velocity data includes an angular velocity vector in the triaxial direction.
  • 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 measured angular velocity and acceleration, and stores the converted digital data in a 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 walking index calculation device 12.
  • the data transmission unit 115 transmits sensor data to the walking index calculation device 12 via wireless communication.
  • the data transmission unit 115 is configured to transmit sensor data to the walking index calculation device 12 via a wireless communication function (not shown) conforming to standards such as Bluetooth (registered trademark) and WiFi (registered trademark). Will be done.
  • the communication function of the data transmission unit 115 may conform to a standard other than Bluetooth (registered trademark) or WiFi (registered trademark).
  • the data transmission unit 115 may transmit the sensor data to the walking index calculation device 12 via a wire such as a cable.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an example of the configuration of the walking index calculation device 12.
  • the gait index calculation device 12 has a waveform generation unit 121, a detection unit 123, and a calculation 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 footwear on which the data acquisition device 11 is installed.
  • the waveform generation unit 121 generates walking waveforms 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 a walking waveform such as the spatial velocity and the spatial angle (sole angle). Further, the waveform generation unit 121 integrates the spatial acceleration in the second order to generate a walking waveform of the spatial locus.
  • the waveform generation unit 121 generates a walking waveform 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 waveform generation unit 121 generates a walking waveform can be arbitrarily set. For example, the waveform generation unit 121 is configured to continue to generate a walking waveform for a period during which the user's walking is continued. Further, the waveform generation unit 121 may be configured to generate a walking waveform at a specific time.
  • the detection unit 123 the relationship between the value measured by motion capture (also referred to as a true value) and the value based on the sensor data measured by the data acquisition device 11 (also referred to as an estimated value). The result of the verification is shown.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram showing an example of measuring walking parameters using a mark 131 for motion capture and a shoe 100 to which the mark 132 is 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 position between the position of the toe and the position of the heel is detected as the midpoint of the foot.
  • the midpoint of the foot may be detected by the mark 131 near the position where the data acquisition device 11 is arranged.
  • the positions of the toes, heels, and midpoints of the feet are examples of walking parameters. Further, in this verification, the data acquisition device 11 was installed at a position corresponding to the back side of the arch of both feet.
  • 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 direction of gravity also called the vertical height
  • the position of the toe, the heel, and the midpoint of the foot in the direction of travel also called the position in the direction of travel
  • FIG. 12 is a graph showing the locus of the positions of the right toe and the midpoint of the left foot (position in the traveling direction) in the traveling direction and the locus of the position of the right toe in the vertical direction (vertical position) measured by motion capture. be.
  • the locus of the right toe tip in the traveling direction is shown by a solid line
  • the locus of the midpoint of the left foot in the traveling direction is shown by a broken line
  • the locus of the right tongue tip in the vertical direction is shown by a chain line.
  • the timing at which the tip of the right toe passes the midpoint of the left foot in the traveling direction (-Y direction) is defined as the timing of foot crossing. That is, in FIG.
  • the timing at which the locus of the toe of the right foot (solid line) in the traveling direction and the locus of the midpoint of the left foot (broken line) in the traveling direction intersect corresponds to the timing of foot crossing.
  • the timing at which the locus (dotted chain line) of the right toe in the vertical direction becomes the minimum in the vicinity of the timing of the foot crossing corresponds to the timing of the MTC.
  • the timing of the foot crossing and the timing of the MTC are close to each other.
  • the timing at which the locus (dashed-dotted line) of the right toe in the vertical direction is minimized corresponds to the timing at which the toe is taken off.
  • FIG. 13 is a graph showing the test results of the foot crossing timing and the MTC timing detected by measurement using motion capture.
  • FIG. 13 relates to a total of 320 steps of walking performed on 26 subjects.
  • the timing of toe takeoff is set as the starting point of the walking cycle.
  • the root mean square (RMSE: Root Mean Square Error) regarding the timing of foot crossing and the timing of MTC was 2.28% (%). That is, the timing of the foot crossing can be regarded as corresponding to the timing of the MTC.
  • RMSE Root Mean Square Error
  • FIG. 14 is a graph showing the relationship between the locus of the traveling direction position of the foot measured by motion capture and the walking waveform of the traveling direction acceleration based on the sensor data measured by the data acquisition device 11.
  • the locus of the left toe is indicated by a dotted line
  • the locus of the left heel is indicated by a broken line
  • the locus of the right toe is indicated by a chained line.
  • the walking waveform of the acceleration in the traveling direction is shown by a solid line.
  • the middle of the timing when the right toe passes the left heel and the timing when the right toe passes the left toe in the traveling direction corresponds to the timing of the foot crossing.
  • a gentle downward convex peak is seen in the walking waveform of the acceleration in the traveling direction. That is, the timing of the gently downwardly convex peak that appears between 40 and 60% of the walking cycle starting from the start timing of the end of stance in the walking waveform of the acceleration in the traveling direction can be used for detecting the foot crossing. It is estimated that it can be done.
  • the front of the traveling direction is defined as positive
  • the peak timing corresponds to the foot crossing timing. Therefore, in the following, it may be expressed that the timing of the gentle peak appearing between 40 to 60% of the walking cycle starting from the timing of the start of the end of stance corresponds to the timing of the foot crossing.
  • FIG. 15 is a graph showing the test results of the foot crossing timing (true value) measured by motion capture and the foot crossing timing (estimated value) estimated based on the walking waveform of the acceleration in the traveling direction.
  • FIG. 15 relates to a total of 320 steps of walking performed on 26 subjects.
  • the timing of toe takeoff is set as the starting point of the walking cycle.
  • the RMSE regarding the timing of foot crossing (true value) and the timing of foot crossing (estimated value) was 0.78%. That is, the timing of the gently downwardly convex peak in the walking waveform of the traveling direction acceleration can be used for detecting the foot crossing (MTC).
  • MTC foot crossing
  • FIG. 16 is a graph showing the relationship between the locus of the vertical position of the right foot measured by motion capture and the walking waveform of the traveling direction acceleration and the vertical direction acceleration based on the sensor data measured by the data acquisition device 11.
  • the toe height locus is shown by the alternate long and short dash line
  • the heel height locus is shown by the dotted line.
  • the walking waveform of the traveling direction acceleration is shown by a solid line
  • the vertical direction acceleration is shown by a two-dot chain line.
  • the timing at which the toe height locus (dotted line) becomes minimum corresponds to the timing at which the toe takes off
  • the timing at which the heel height locus (dotted line) becomes minimum corresponds to the heel contact timing.
  • the minimum peak between the timing of toe takeoff and the timing of heel contact corresponds to the timing of MTC.
  • the walking waveform of vertical acceleration (dashed line) zero crosses.
  • FIG. 17 is a graph showing the test results of the MTC timing in the toe height locus measured using motion capture and the zero cross timing in the walking waveform of vertical acceleration.
  • FIG. 17 relates to a total of 320 steps of walking performed on 26 subjects.
  • the timing of toe takeoff is set as the starting point of the walking cycle.
  • the RMSE regarding the timing of MTC in the locus of toe height and the timing of zero cross in the walking waveform of vertical acceleration was 3.58%. That is, the timing of zero cross in the walking waveform of vertical acceleration can be used for detecting MTC.
  • the pattern in which the timing of zero cross appearing between 40 to 60% of the walking cycle starting from the timing of the start of the end of stance is regarded as the timing of MTC is called pattern 2.
  • the detection unit 123 detects the MTC timing from the generated walking waveform. For example, the detection unit 123 detects the timing of the foot crossing from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction (Pattern 1). In pattern 1, the detection unit 123 detects the timing of the foot crossing as the timing of the MTC. For example, the gait index calculation device 12 detects the timing of zero cross from the gait waveform of vertical acceleration (pattern 2). In pattern 2, the detection unit 123 detects the timing of zero cross as the timing of MTC. The detection unit 123 derives the values of the vertical height and the roll angle at the timing of the detected MTC. The vertical height value and the roll angle value are examples of walking parameters.
  • the calculation unit 125 calculates the value of MTC using the values of the vertical height and the roll angle at the timing of MTC. For example, the calculation unit 125 calculates the MTC by applying the values of the vertical height and the roll angle at the timing of the MTC to the algorithm for calculating the MTC. For example, the calculation unit 125 calculates the MTC by applying the values of the vertical height and the roll angle at the timing of the MTC to the estimation model of the MTC.
  • the estimation model is a model in which the values of the vertical height and the roll angle are used as explanatory variables and the MTC is used as the objective variable. For example, the estimation model is a model generated by supervised learning with the vertical height and roll angle values as explanatory variables and MTC as the objective variable.
  • FIG. 18 is a conceptual diagram for explaining a method of calculating the value of MTC.
  • FIG. 18 is a side view of the shoe 100 (right foot) at (1) the timing of contacting the sole of the foot and (2) the timing of MTC.
  • An insole 120 on which the data acquisition device 11 is mounted is inserted into the shoe 100.
  • the data acquisition device 11 is arranged at a position on the back side of the arch of the foot.
  • L be the length from the heel to the toe of the shoe 100.
  • L1 be the length from the installation position of the data acquisition device 11 to the tip of the toe (also referred to as the sensor position in the traveling direction).
  • the sensor position L1 in the traveling direction is known.
  • d be the height of the data acquisition device 11 (also referred to as the initial sensor height) with respect to the ground at the timing of touching the sole of the foot.
  • H be the difference (vertical height) between the height of the data acquisition device 11 at the timing of MTC and the height of the data acquisition device 11 at the timing of contacting the sole of the foot.
  • MTC the distance from the ground to the toe
  • the height in the vertical direction from the height of the data acquisition device 11 to the height of the toe is K (also referred to as a first value).
  • the difference between the sensor heights H and K is defined as Q (also referred to as a second value).
  • Q also referred to as a second value.
  • A the roll angle at the timing of MTC.
  • K L1 x sinA ... (1)
  • Q HK ... (2)
  • MTC Q + d ... (3)
  • the calculation unit 125 substitutes the vertical height value H and the roll angle value A at the detected MTC timing into the above equations 1 to 3 to calculate the MTC value.
  • the calculation unit 125 outputs the calculated MTC value.
  • the value of MTC output from the calculation unit 125 is displayed on the screen of the terminal device (not shown) carried by the user or the screen of the display device (not shown).
  • the MTC value output from the calculation unit 125 is output to a system (not shown) that analyzes the MTC value.
  • the MTC value output from the calculation unit 125 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • the use of the MTC value output from the calculation unit 125 is not particularly limited.
  • FIG. 19 is a graph for explaining the calculation of MTC in pattern 1.
  • 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.
  • the walking waveform of the traveling direction acceleration is shown by a solid line
  • the walking waveform of the roll angle is shown by a broken line
  • the walking waveform of the vertical locus is shown by a dotted chain line.
  • the detection unit 123 detects the timing of foot crossing from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction. For example, the detection unit 123 detects the timing of foot crossing based on a gentle peak that appears in a walking waveform of acceleration in the traveling direction during a period of 40 to 60% of the walking cycle starting from the timing of the start of the end of stance. ..
  • the timing of the foot crossing is not limited to the extremum of the gentle peak of the walking waveform of the acceleration in the traveling direction, and is detected according to the shape of the peak.
  • the detection unit 123 fits a gentle peak of the walking waveform of the traveling direction acceleration to the quadratic curve, and detects the timing of the extreme value of the quadratic curve as the timing of the foot crossing.
  • the calculation unit 125 substitutes the vertical height value H and the roll angle value A at the timing of the foot crossing into the above equations 1 to 3 to calculate the MTC value.
  • the calculation unit 125 may input the value H of the height in the vertical direction and the value A of the roll angle at the timing of the foot crossing into the estimation model of the MTC, and estimate the output value as the MTC.
  • FIG. 20 is a conceptual diagram for explaining an example of calculating the true value (MTC0) of MTC using motion capture.
  • FIG. 20 is a side view of the shoe 100 (right foot) at (1) the timing of contacting the sole of the foot and (2) the timing of MTC.
  • a mark 132 in motion capture is installed on the toe of the shoe 100.
  • the measurement by motion capture was performed in the same manner as in the example of FIG.
  • Let L be the length from the heel to the toe of the shoe 100.
  • L1 be the length from the installation position of the data acquisition device 11 to the tip of the toe (also referred to as the sensor position in the traveling direction). In this embodiment, it is assumed that the sensor position L1 in the traveling direction is known.
  • d be the height of the data acquisition device 11 (also referred to as the initial sensor height) with respect to the ground at the timing of touching the sole of the foot.
  • M the height of the mark 132 with respect to the ground
  • K1 the height of the mark 132 with respect to the ground at the timing of MTC
  • the distance from the ground to the toe is set to MTC0 (true value).
  • the difference between K1 and MTC0 is N. Further, let A be the roll angle at the timing of MTC.
  • FIG. 21 shows the test results of the true value of MTC measured by motion capture (MTC0) and the estimated value of MTC (MTC) calculated based on the timing of the foot crossing detected from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction. It is a graph which shows.
  • FIG. 21 relates to a total of 320 steps of walking performed on 26 subjects.
  • the RMSE for the true value of MTC (MTC0) and the estimated value of MTC (MTC) was 12.6 mm (mm). Since the error between the true value of MTC (MTC0) and the estimated value of MTC (MTC) is about 10 mm, it can be considered to be within the permissible range. That is, the estimated value (MTC) of MTC calculated based on pattern 1 can be used for verification of MTC.
  • FIG. 22 is a graph for explaining the calculation of MTC in the pattern 2.
  • 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.
  • the walking waveform of the vertical acceleration is shown by a solid line
  • the walking waveform of the roll angle is shown by a broken line
  • the walking waveform of the vertical locus is shown by a dashed line.
  • the detection unit 123 detects the timing of zero cross from the walking waveform of vertical acceleration. For example, the detection unit 123 detects the timing of zero cross appearing in the walking waveform of vertical acceleration in a period of 40 to 60% of the walking cycle starting from the timing of the start of the end of stance.
  • the calculation unit 125 substitutes the vertical height value H and the roll angle value A at the timing of zero cross into equations 1 to 3 to calculate the MTC value.
  • the calculation unit 125 may input the value H of the height in the vertical direction and the value A of the roll angle at the timing of zero cross into the estimation model of MTC, and estimate the output value as MTC.
  • FIG. 23 shows the test results of the true value of MTC measured by motion capture (MTC0) and the estimated value of MTC (MTC) calculated based on the timing of zero cross detected from the walking waveform of vertical acceleration. It is a graph which shows.
  • FIG. 23 relates to a total of 320 steps of walking performed on 26 subjects.
  • the RMSE for the true value of MTC (MTC0) and the estimated value of MTC (MTC) was 9.7 mm (mm). Since the error between the true value of MTC (MTC0) and the estimated value of MTC (MTC) is about 10 mm, it can be considered to be within the permissible range. That is, the estimated value (MTC) of MTC calculated based on the pattern 2 can be used for the verification of MTC.
  • FIG. 24 is a flowchart for explaining an example of an outline of the operation of the walking index calculation device 12.
  • FIG. 24 relates to a case where the central timing of the stance phase (start of the end of stance) is set as the starting point of one walking cycle. When a timing other than the start of the end of stance is set as the starting point of one walking cycle, one walking cycle may be cut out according to the timing set as the starting point.
  • the walking index calculation device 12 will be described as the main body of operation.
  • the walking index calculation device 12 acquires sensor data regarding the physical quantity of the foot movement of a pedestrian walking wearing the footwear on which the data acquisition device 11 is installed from the data acquisition device 11 (step S11). ..
  • the gait index calculation device 12 acquires sensor data in the local coordinate system of the data acquisition device 11. For example, the walking index calculation device 12 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 walking index calculation device 12 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 walking index calculation device 12 generates time-series data (walking waveform) of the sensor data converted into the world coordinate system (step S13).
  • the walking index calculation device 12 calculates the spatial angle (sole angle) using at least one of the spatial acceleration and the spatial angular velocity, and generates time-series data (walking waveform) of the sole angle (step). S14). The walking index calculation device 12 generates time-series data (walking waveform) of the space speed and the space locus as needed.
  • the walking index calculation device 12 has a minimum time (time t d , time t d + 1 ) and a maximum time (time t) in the walking waveform (walking waveform) of the sole angle for two walking cycles. b , time t b + 1 ) is detected (step S15).
  • the walking index calculation device 12 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 walking index calculation device 12 cuts out a waveform from time t m to time t m + 1 as a walking waveform for one walking cycle (step S17).
  • the walking index calculation device 12 executes the walking index calculation process using the walking waveforms for one walking cycle cut out (step S18).
  • the walking index calculation process will be described later.
  • FIG. 25 is a flowchart for explaining an example of the walking index calculation process in the pattern 1.
  • the walking index calculation device 12 detects the timing of foot crossing as the timing of MTC from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction (step S111).
  • the walking index calculation device 12 acquires the vertical height value H and the roll angle value A at the detected MTC timing (step S112).
  • the walking index calculation device 12 acquires the vertical height value H from the walking waveform of the vertical locus, and acquires the roll angle value A from the walking waveform of the roll angle.
  • the walking index calculation device 12 calculates the MTC using the acquired value (step S113). For example, the walking index calculation device 12 applies the value H of the height in the vertical direction and the value A of the roll angle at the timing of the MTC to the equations 1 to 3 to calculate the value of the MTC.
  • the walking index calculation device 12 outputs the calculated MTC (step S114).
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is displayed on the screen of the terminal device (not shown) carried by the user or the screen of the display device (not shown).
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is output to a system (not shown) that analyzes the MTC value.
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • FIG. 26 is a flowchart for explaining an example of the walking index calculation process in the pattern 2.
  • the walking index calculation device 12 detects the zero cross timing as the MTC timing from the walking waveform of the vertical acceleration (step S121).
  • the walking index calculation device 12 acquires the vertical height value H and the roll angle value A at the detected MTC timing (step S122).
  • the walking index calculation device 12 acquires the vertical height value H from the walking waveform of the vertical locus, and acquires the roll angle value A from the walking waveform of the roll angle.
  • the walking index calculation device 12 calculates the MTC using the acquired value (step S123). For example, the walking index calculation device 12 applies the value H of the height in the vertical direction and the value A of the roll angle at the timing of the MTC to the equations 1 to 3 to calculate the value of the MTC.
  • the walking index calculation device 12 outputs the calculated MTC (step S124).
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is displayed on the screen of the terminal device (not shown) carried by the user or the screen of the display device (not shown).
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is output to a system (not shown) that analyzes the MTC value.
  • the MTC value output from the walking index calculation device 12 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • the walking index calculation system of the present embodiment includes a data acquisition device and a walking index calculation device.
  • the data acquisition device is placed on the footwear worn by the user who is the object of measuring the walking waveform.
  • the data acquisition device measures the spatial acceleration and the spatial angular velocity according to the walking of the user, and generates sensor data based on the measured spatial acceleration and the spatial angular velocity.
  • the data acquisition device transmits the generated sensor data to the walking index calculation device.
  • the gait index calculation device includes a waveform generation unit, a detection unit, and a calculation unit.
  • the waveform generation unit generates a walking waveform using the sensor data regarding the movement of the foot acquired by the sensor installed on the footwear.
  • the detection unit detects the timing at which the toe's climax is minimized from the walking waveform.
  • the calculation unit calculates the minimum value of the toe client using the walking parameter at the timing when the toe client is minimized.
  • the data acquisition device can be installed on the footwear of a user who lives a daily life.
  • the gait index calculation device uses the sensor data acquired by the data acquisition device to calculate the minimum value of the toe clearance in walking of a user who leads a daily life. For example, if the gait index calculator uses the gait waveforms of the sole angle, the acceleration in the traveling direction, the vertical locus, and the roll angle among the gait waveforms that are time-series data of the sensor data, the clearance of the toes in the user's gait Can be calculated.
  • the gait index device can obtain the clearance of the toes in the user's gait by using the gait waveforms of the sole angle, the vertical acceleration, the vertical locus, and the roll angle among the gait waveforms which are time-series data of the sensor data. Can be calculated. That is, according to the present embodiment, the clearance of the toe can be calculated without calculating all the trajectories of the foot, the heel, and the toe. Therefore, according to the present embodiment, the load of calculation can be reduced, and the clearance of the toes can be calculated in walking in daily life.
  • the calculation unit determines the height value of the sensor detected from the walking waveform of the vertical locus at the timing of MTC and the arrow detected from the walking waveform of the rotation angle in the sagittal plane.
  • the minimum value of the toe clearance is calculated using the value of the angle of rotation in the plane.
  • the minimum value of the clearance of the toe can be calculated by using the walking parameter detected from the walking waveform.
  • the detection unit sets the timing of a gentle peak appearing between 40 to 60% of the walking cycle starting from the timing of the start of the end of stance in the walking waveform of the acceleration in the traveling direction. Detect as the timing when the clearance becomes the minimum.
  • the minimum value of the toe clearance can be calculated by detecting the timing of the foot crossing detected from the walking waveform of the traveling direction acceleration as the timing at which the toe clearance is minimized.
  • the detection unit sets the clearance of the toe at the timing of zero cross that appears between 40 to 60% of the walking cycle starting from the timing of the start of the end of stance in the walking waveform of vertical acceleration. Detect as the minimum timing.
  • the minimum value of the toe clearance can be calculated by detecting the zero cross timing detected from the walking waveform of the vertical acceleration as the timing at which the toe clearance is minimized.
  • the calculation unit calculates the first value by multiplying the sine and cosine of the rotation angle in the sagittal plane at the timing when the clearance of the toe is minimized by the position of the sensor in the traveling direction. do.
  • the calculation unit calculates the second value by subtracting the first value from the height of the sensor at the timing when the clearance of the toe is minimized.
  • the calculation unit calculates the minimum value of the clearance of the toe by adding the value of the height of the sensor and the second value at the timing of touching the sole of the foot. According to this aspect, the minimum value of the clearance of the toe can be calculated by using the walking parameter obtained from the walking waveform.
  • the walking index calculation system of the present embodiment is different from the first embodiment in that the length from the installation position of the data acquisition device to the toe (also referred to as the sensor position in the traveling direction) is calculated.
  • FIG. 27 is a block diagram showing the configuration of the walking index calculation system 2 of the present embodiment.
  • the walking index calculation system 2 includes a data acquisition device 21 and a walking index calculation device 22.
  • the data acquisition device 21 and the walking index calculation device 22 may be connected by wire or wirelessly.
  • the data acquisition device 21 and the walking index calculation device 22 may be configured by a single device.
  • the walking index calculation system 2 does not include the data acquisition device 21, and may be composed only of the walking index calculation device 22. Since the data acquisition device 21 has the same configuration as the data acquisition device 11 of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 28 is a block diagram showing an example of the configuration of the walking index calculation device 22.
  • the walking index calculation device 22 has a waveform generation unit 221, a detection unit 223, a sensor position calculation unit 224, and a calculation unit 225.
  • the waveform generation unit 221 acquires sensor data from the data acquisition device 21 (sensor) installed on the footwear worn by the pedestrian.
  • the waveform generation unit 221 uses the sensor data to generate time-series data (also referred to as a walking waveform) associated with the walking of a pedestrian wearing footwear on which the data acquisition device 21 is installed. Since the waveform generation unit 221 has the same configuration as the waveform generation unit 121 of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.
  • the detection unit 223 detects a walking event from the walking waveform generated by the waveform generation unit 221.
  • the detection unit 223 acquires the value of the walking parameter at the timing of the detected walking event.
  • the detection unit 223 detects the timing of foot crossing from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction (Pattern 1).
  • the timing of the foot crossing detected from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction corresponds to the timing of the MTC.
  • the detection unit 223 detects the timing of zero cross detected from the walking waveform of vertical acceleration (Pattern 2).
  • the timing of zero cross detected from the walking waveform of vertical acceleration corresponds to the timing of MTC.
  • the detection unit 223 acquires the vertical height and roll angle at the timing of the detected MTC.
  • the detection unit 223 acquires the value of the vertical height at the timing of the MTC from the walking waveform of the vertical locus.
  • the detection unit 223 acquires the value of the height in the vertical direction at the timing of MTC from the walking waveform of the roll angle.
  • the sensor position calculation unit 224 detects the timing of toe takeoff from the walking waveform generated by the waveform generation unit 221. For example, the sensor position calculation unit 224 detects the timing of toe takeoff from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction. The sensor position calculation unit 224 acquires the value of the height in the vertical direction at the timing of the toe takeoff from the walking waveform of the vertical locus. The sensor position calculation unit 224 acquires the value of the roll angle at the timing of the toe takeoff from the walking waveform of the roll angle. The sensor position calculation unit 224 calculates the sensor position in the traveling direction by using the value of the height in the vertical direction and the value of the roll angle at the timing of the toe takeoff.
  • FIG. 29 is a conceptual diagram for explaining a method of calculating the sensor position L1 in the traveling direction.
  • FIG. 29 is a side view of the shoe 200 at the timing of (1) the timing of contacting the sole of the foot and (2) the timing of taking off the toe.
  • An insole 220 on which the data acquisition device 21 is mounted is inserted into the shoe 200.
  • the data acquisition device 21 is arranged at a position on the back side of the arch of the foot.
  • L be the length from the heel to the toe of the shoe 200.
  • d be the height (also referred to as the initial sensor height) of the data acquisition device 21 with respect to the ground at the timing of touching the sole of the foot.
  • FIG. 30 is a graph for explaining the calculation of the sensor position L1 in the traveling direction at the timing of toe takeoff.
  • 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.
  • the walking waveform of the traveling direction acceleration is shown by a solid line
  • the walking waveform of the roll angle is shown by a broken line
  • the walking waveform of the vertical locus is shown by a dotted chain line.
  • the detection unit 223 detects the timing of toe takeoff from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction.
  • the detection unit 223 detects the timing of toe takeoff based on the peak of the walking waveform of the traveling direction acceleration that appears in the period of 20 to 40% of the walking cycle starting from the timing of the start of the end of stance.
  • the timing of toe takeoff corresponds to the timing when the acceleration in the traveling direction becomes an extreme value.
  • the sensor position calculation unit 224 substitutes the vertical height value H0 and the roll angle value A0 at the detected toe takeoff timing into the above equation 7, and calculates the value of the sensor position L1 in the traveling direction.
  • the calculation unit 225 calculates the value of MTC using the values of the vertical height and the roll angle at the timing of MTC. For example, the calculation unit 225 calculates the value of the MTC using the value of the sensor position L1 in the traveling direction calculated by the sensor position calculation unit 224 and the value of the vertical height and the roll angle at the timing of the MTC. .. For example, the calculation unit 225 applies the value of the sensor position L1, the value of the height in the vertical direction, and the value of the roll angle to the algorithm for calculating the MTC, and calculates the value of the MTC.
  • the method of calculating the MTC value by the calculation unit 225 is the same as that of the first embodiment.
  • the calculation unit 225 outputs the calculated MTC value.
  • the value of MTC output from the calculation unit 225 is displayed on the screen of the terminal device (not shown) carried by the user or the screen of the display device (not shown).
  • the MTC value output from the calculation unit 225 is output to a system (not shown) that analyzes the MTC value.
  • the MTC value output from the calculation unit 225 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • the use of the MTC value output from the calculation unit 225 is not particularly limited.
  • FIG. 31 is a flowchart for explaining an example of the walking index calculation process.
  • the walking index calculation device 22 detects the timing of toe takeoff from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction (step S21).
  • the walking index calculation device 22 acquires the vertical height value H0 and the roll angle value A0 at the detected toe takeoff timing (step S22).
  • the walking index calculation device 22 acquires the value H0 of the vertical height at the timing of the toe takeoff from the walking waveform of the vertical acceleration. Further, the walking index calculation device 22 acquires the value A0 of the roll angle at the timing of the toe takeoff from the walking waveform of the roll angle.
  • the walking index calculation device 22 calculates the sensor position L1 in the traveling direction using the vertical height value H0 and the roll angle value A0 at the timing of the toe takeoff (step S23).
  • the walking index calculation device 22 detects the MTC timing from the walking waveform (step S24). For example, the gait index calculation device 22 detects the MTC timing from the gait waveform based on the pattern 1 or the pattern 2.
  • the walking index calculation device 22 acquires the vertical height value H and the roll angle value A at the detected MTC timing (step S25).
  • the walking index calculation device 22 acquires the vertical height value H from the walking waveform of the vertical locus, and acquires the roll angle value A from the walking waveform of the roll angle.
  • the walking index calculation device 22 calculates the MTC using the acquired value (step S26). For example, the walking index calculation device 22 calculates the value of MTC using the sensor position L1 in the traveling direction, the value H of the height in the vertical direction at the timing of MTC, and the value A of the roll angle.
  • the walking index calculation device 22 outputs the calculated MTC (step S27).
  • the MTC value output from the walking index calculation device 22 is displayed on the screen of the terminal device (not shown) carried by the user or the screen of the display device (not shown).
  • the MTC value output from the walking index calculation device 22 is output to a system (not shown) that analyzes the MTC value.
  • the MTC value output from the walking index calculation device 22 is stored in a database (not shown) and used as big data.
  • the walking index calculation system of the present embodiment includes a data acquisition device and a walking index calculation device.
  • the data acquisition device is placed on the footwear worn by the user who is the object of measuring the walking waveform.
  • the data acquisition device measures the spatial acceleration and the spatial angular velocity according to the walking of the user, and generates sensor data based on the measured spatial acceleration and the spatial angular velocity.
  • the data acquisition device transmits the generated sensor data to the walking index calculation device.
  • the gait index calculation device includes a waveform generation unit, a detection unit, a sensor position calculation unit, and a calculation unit.
  • the waveform generation unit generates a walking waveform using the sensor data regarding the movement of the foot acquired by the sensor installed on the footwear.
  • the detection unit detects the timing at which the toe's climax is minimized from the walking waveform.
  • the sensor position calculation unit calculates the position of the sensor in the traveling direction by using the walking parameter at the timing of toe takeoff detected from the walking waveform.
  • the calculation unit calculates the minimum value of the toe client using the sensor position in the traveling direction calculated by the sensor position calculation unit and the walking parameter at the timing when the toe client is minimized.
  • the position of the sensor in the traveling direction is calculated using the walking parameter at the timing of toe takeoff. Therefore, even when the position of the sensor in the traveling direction is unknown or the position of the sensor in the traveling direction fluctuates, the clearance of the toe can be calculated.
  • the walking index calculation system of the present embodiment is different from the first and second embodiments in that the calculated MTC value is verified.
  • FIG. 32 is a block diagram showing the configuration of the walking index calculation system 3 of the present embodiment.
  • the walking index calculation system 3 includes a data acquisition device 31 and a walking index calculation device 32.
  • the data acquisition device 31 and the walking index calculation device 32 may be connected by wire or wirelessly.
  • the data acquisition device 31 and the walking index calculation device 32 may be configured by a single device. Further, the walking index calculation system 3 does not include the data acquisition device 31, and may be configured only by the walking index calculation device 32. Since the data acquisition device 31 has the same configuration as the data acquisition device 11 of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 33 is a block diagram showing an example of the configuration of the walking index calculation device 32.
  • the walking index calculation device 32 has a waveform generation unit 321, a detection unit 323, a calculation unit 325, and a determination unit 327.
  • the waveform generation unit 321 acquires sensor data from the data acquisition device 31 (sensor) installed on the footwear worn by the pedestrian.
  • the waveform generation unit 321 uses the sensor data to generate time-series data (also referred to as a walking waveform) associated with the walking of a pedestrian wearing footwear on which the data acquisition device 31 is installed. Since the waveform generation unit 321 has the same configuration as the waveform generation unit 121 of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.
  • the detection unit 323 detects a walking event from the walking waveform generated by the waveform generation unit 321.
  • the detection unit 323 acquires the value of the walking parameter at the timing of the detected walking event.
  • the detection unit 323 detects the timing of the foot crossing from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction (Pattern 1).
  • the timing of the foot crossing detected from the walking waveform of the acceleration in the traveling direction corresponds to the timing of the MTC.
  • the detection unit 323 detects the timing of zero cross from the walking waveform of vertical acceleration (Pattern 2).
  • the timing of zero cross detected from the walking waveform of vertical acceleration corresponds to the timing of MTC.
  • the detection unit 323 acquires the vertical height and roll angle at the timing of the detected MTC.
  • the detection unit 323 acquires the value of the vertical height at the timing of the MTC from the walking waveform of the vertical locus.
  • the detection unit 323 acquires the value of the vertical height at the timing of the MTC from the walking waveform of the roll angle.
  • the calculation unit 325 calculates the value of MTC using the values of the vertical height and the roll angle at the timing of MTC. For example, the calculation unit 325 applies the values of the vertical height and the roll angle at the timing of the MTC to the algorithm for calculating the MTC, and calculates the value of the MTC.
  • the method of calculating the MTC value by the calculation unit 325 is the same as that of the first embodiment.
  • the determination unit 327 verifies the value of MTC calculated by the calculation unit 325.
  • the determination unit 327 outputs a determination result based on the value of MTC.
  • FIG. 34 is a graph for explaining an example of determination regarding the value of MTC by the determination unit 327. For example, the determination unit 327 determines that the risk of falling has occurred at the timing t 1 when the MTC value falls below the threshold value V. For example, the determination unit 327 determines that the risk of falling has occurred at the timing t 2 when T has elapsed for a certain period of time after the MTC value shows a downward trend.
  • FIG. 35 is a conceptual diagram showing an example of displaying the determination result output from the determination unit 327.
  • the application having the function of the walking index calculation device 32 is installed in the mobile terminal 310 carried by the user who walks wearing the shoes 300 on which the data acquisition device 31 is mounted.
  • the judgment result by the judgment unit 327 is displayed, such as "Warning! There is a risk of falling. Please be careful !!".
  • a notification sound is emitted from the mobile terminal 310 at the timing of displaying the determination result by the determination unit 327 on the screen of the mobile terminal 310.
  • the mobile terminal 310 is vibrated in accordance with the timing of displaying the determination result by the determination unit 327 on the screen of the mobile terminal 310.
  • a pedestrian who walks while carrying the mobile terminal 310 can perceive that a notification has been issued for his / her walking by the notification sound emitted from the mobile terminal 310 or the vibration of the mobile terminal 310.
  • a pedestrian who walks while carrying the mobile terminal 310 can recognize the content of the notification in his / her walking by visually recognizing the determination result displayed on the screen of the mobile terminal 310.
  • FIG. 36 is a flowchart for explaining an example of the walking index calculation process.
  • the walking index calculation device 32 detects the timing of MTC from the walking waveform (step S31).
  • the gait index calculation device 32 detects the MTC timing from the gait waveform based on the pattern 1 or the pattern 2.
  • the walking index calculation device 32 acquires the vertical height value H and the roll angle value A at the detected MTC timing (step S32).
  • the walking index calculation device 32 acquires the vertical height value H from the walking waveform of the vertical locus, and acquires the roll angle value A from the walking waveform of the roll angle.
  • the walking index calculation device 32 calculates the MTC using the acquired value (step S33). For example, the walking index calculation device 32 calculates the value of MTC using the value H of the height in the vertical direction and the value A of the roll angle at the timing of MTC.
  • the walking index calculation device 32 verifies the calculated MTC (step S34). For example, the gait index calculation device 32 determines that the risk of falling has occurred at the timing t 1 when the MTC value falls below the threshold value V. For example, the walking index calculation device 32 determines that the risk of falling has occurred at the timing t 2 when T has elapsed for a certain period of time after the MTC value shows a decreasing tendency.
  • the walking index calculation device 32 outputs the determination result (step S35). For example, the determination result output from the walking index calculation device 32 is displayed on the screen of the mobile terminal 310 carried by the user.
  • the walking index calculation system of the present embodiment includes a data acquisition device and a walking index calculation device.
  • the data acquisition device is placed on the footwear worn by the user who is the object of measuring the walking waveform.
  • the data acquisition device measures the spatial acceleration and the spatial angular velocity according to the walking of the user, and generates sensor data based on the measured spatial acceleration and the spatial angular velocity.
  • the data acquisition device transmits the generated sensor data to the walking index calculation device.
  • the gait index calculation device includes a waveform generation unit, a detection unit, a calculation unit, and a determination unit.
  • the waveform generation unit generates a walking waveform using the sensor data regarding the movement of the foot acquired by the sensor installed on the footwear.
  • the detection unit detects the timing at which the toe's climax is minimized from the walking waveform.
  • the sensor position calculation unit calculates the position of the sensor in the traveling direction by using the walking parameter at the timing of toe takeoff detected from the walking waveform.
  • the calculation unit calculates the minimum value of the toe client using the sensor position in the traveling direction calculated by the sensor position calculation unit and the walking parameter at the timing when the toe client is minimized.
  • the determination unit verifies the minimum value of the toe clearance calculated by the calculation unit, and outputs a determination result based on the minimum value of the toe clearance.
  • the determination result based on the minimum value of the clearance of the toe is output. According to the present embodiment, it is possible to notify the user of the determination result based on the minimum value of the clearance of the toe.
  • the walking index calculation device of the present embodiment has a simplified configuration of the walking index calculation device of each embodiment.
  • FIG. 37 is a block diagram showing an example of the configuration of the walking index calculation device 42 of the present embodiment.
  • the walking index calculation device 42 includes a waveform generation unit 421, a detection unit 423, and a calculation unit 425.
  • the waveform generation unit 421 generates a walking waveform using the sensor data regarding the movement of the foot acquired by the sensor installed on the footwear.
  • the detection unit detects the timing at which the toe's climax is minimized from the walking waveform.
  • the calculation unit 425 calculates the minimum value of the toe client using the walking parameter at the timing when the toe client is minimized.
  • the walking index calculation device of the present embodiment calculates the minimum value of the toe clearance in walking of a user who leads a daily life by using the sensor data acquired by the sensor installed on the footwear. That is, according to the present embodiment, the clearance of the toes can be calculated in walking in daily life.
  • the information processing device 90 of FIG. 38 is a configuration example for executing the processing of the walking index calculation 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 walking index calculation 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 the hardware configuration for enabling the walking index calculation device according to each embodiment of the present invention.
  • the hardware configuration of FIG. 38 is an example of a hardware configuration for executing arithmetic processing of the walking index calculation 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 walking index calculation 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. Further, the recording medium may be realized by a magnetic recording medium such as a flexible disk or another recording medium. When the program executed by the processor is recorded on the recording medium, the recording medium corresponds to the program recording medium.
  • a semiconductor recording medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory or an SD (Secure Digital) card.
  • SD Secure Digital
  • the recording medium may be realized by a magnetic recording medium such as a flexible disk or another recording medium.
  • the components of the walking index calculation device of each embodiment can be arbitrarily combined. Further, the components of the walking index calculation device of each embodiment may be realized by software or by a circuit.

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Abstract

日常生活の歩行において、爪先のクリアランスを計算するために、履物に設置されたセンサによって取得された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、爪先のクライアンスが最小になるタイミングを歩行波形から検出する検出部と、爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、爪先のクライアンスの最小値を計算する計算部と、を備える歩行指標計算装置とする。

Description

歩行指標計算装置、歩行指標計算システム、歩行指標計算方法、およびプログラム記録媒体
　本開示は、歩行に関する指標を計算する歩行指標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、ユーザの歩容を解析する装置が開発されている。例えば、日常生活において、ユーザの爪先のクリアランスを解析できれば、歩行時における転倒等のリスクを低減できる可能性がある。
　特許文献１には、つまずくリスクを評価するつまずきリスク評価装置について開示されている。特許文献１の装置は、歩行動作における床反力の変化を示す床反力データに基づいて、床反力の左右成分データ、鉛直成分のデータ、および前後成分のデータのうちの少なくとも一つから、爪先のクリアランスを算出する。特許文献１の装置は、算出された爪先のクリアランスに基づいて、つまずきリスクを評価する。
　特許文献２には、脚と協同して動く協動部位における所定の動作による動きに基づいて、歩行における脚の動きに関するパラメータを抽出する技術が開示されている。特許文献２の技術では、歩行における脚の動きを計測するセンサから得られた時系列の第１のデータを計測する。また、特許文献２の技術では、脚と協同して動く協動部位における所定の動作による動きを計測するセンサから得られた時系列の第２のデータを計測する。特許文献２の技術では、第１のデータと第２のデータの類似度が最大となるように、第１のデータを変換する変換方式を決定し、決定された変換方式に基づいて第１のデータを変換する。
　特許文献３には、装着者の歩行速度を検出する歩行速度検出装置について開示されている。特許文献３の装置は、２軸の加速度検出センサによって検出された加速度と、予め記録された歩行時の足の角度振幅データとを用いて、歩行速度を算出する。
　非特許文献１には、足に装着したワイヤレス慣性センサシステムを用いて、足のクリアランスを推定する方法について開示されている。非特許文献１の方法では、センサ信号データを融合して足の向きと軌道を計算し、爪先離地と踵接地のタイミングを検出する。非特許文献１の方法では、検出された爪先離地と踵接地のタイミングに基づいて、足、踵、および爪先の軌道に対するセンサの位置を運動学的モデルに基づいて推定する。非特許文献１の方法では、推定された足、踵、および爪先の軌道に対するセンサの位置に基づいて、踵と爪先のクリアランスの極小値と最大値に対応するパラメータを抽出する。
特許第５９１５９９０号公報 国際公開第２０１７／１７９０９０号 特開２００５－２３３７７１号公報
Benoit Mariani, Stephane Rochat, Christophe J. Bula, Kamiar Aminian, "Heel and Toe Clearance Estimation for Gait Analysis Using Wireless Inertial Sensors", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Volume 59, Issue 11, pp.3162-3168.
　特許文献１の手法では、爪先のクリアランスを算出するために、床反力を計測する必要がある。床反力を計測するセンサを靴などの履物に実装することは難しいため、特許文献１の手法を日常生活に適用することは難しかった。
　特許文献２の手法では、センサ波形のパターンを用いて歩行の検知／定量化を行う際に、歩行時の前後方向への回転速度を想定することで、踏み出しや着地、離地の速度、タイミングなどを抽出する。特許文献２の手法では、踏み出しや着地、離地の速度、タイミングなどを抽出するが、それらのパラメータだけでは、爪先のクリアランスを推定することができなかった。
　特許文献３の手法では、歩行速度を検出することはできる。しかしながら、特許文献３の手法では、足のクリアランスについては評価できなかった。
　非特許文献１の手法では、足、踵、および爪先の全ての軌道を計算する必要がある。非特許文献１の手法は、計算量が膨大になるため、日常生活における爪先のクリアランスの計算に適用することが難しかった。
　本開示の目的は、日常生活の歩行において、爪先のクリアランスを計算できる歩行指標計算装置等を提供することにある。
　本開示の一態様の歩行指標計算装置は、履物に設置されたセンサによって取得された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、爪先のクライアンスが最小になるタイミングを歩行波形から検出する検出部と、爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、爪先のクライアンスの最小値を計算する計算部と、を備える。
　本開示の一態様の歩行指標計算方法においては、コンピュータが、履物に設置されたセンサによって取得された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、爪先のクライアンスが最小になるタイミングを歩行波形から検出し、爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、爪先のクライアンスの最小値を計算する。
　本開示の一態様のプログラムは、履物に設置されたセンサによって取得された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、爪先のクライアンスが最小になるタイミングを歩行波形から検出する処理と、爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、爪先のクライアンスの最小値を計算する処理と、をコンピュータに実行させる。
　本開示によれば、日常生活の歩行において、爪先のクリアランスを計算できる歩行指標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行指標計算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行指標計算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の実施形態に係る歩行指標計算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の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算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。 歩行イベントについて説明するための概念図である。 ＭＴＣ（Minimum Toe Clearance）について説明するための概念図である。 爪先高さの軌跡におけるＭＴＣのタイミング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行指標計算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行指標計算システムの歩行指標計算装置の構成の一例を示すブロック図である。 モーションキャプチャを用いた歩行パラメータの計測について説明するための概念図である。 モーションキャプチャを用いた歩行パラメータの計測に用いられるカメラの配置について説明するための概念図である。 モーションキャプチャを用いて計測された足の軌跡の一例を示すグラフである。 モーションキャプチャを用いて計測された足交差のタイミングとＭＴＣのタイミングとの検定結果を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置によって生成される進行方向加速度の歩行波形から検出される足交差のタイミング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行指標計算システムの歩行指標計算装置によって検出された足交差のタイミング（推定値）と、モーションキャプチャを用いて計測された足交差のタイミング（真値）との検定結果を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置によって生成される垂直方向加速度の歩行波形から検出されるゼロクロスのタイミング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行指標計算システムの歩行指標計算装置によって検出された垂直方向加速度の歩行波形におけるゼロクロスのタイミングと、モーションキャプチャを用いて計測されたＭＴＣのタイミングとの検定結果を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置によるＭＴＣの計算例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行指標計算システムの歩行指標計算装置によるＭＴＣの計算例（パターン１）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を用いたＭＴＣの真値（ＭＴＣ０）の計測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行指標計算システムの歩行指標計算装置によって計算されたＭＴＣの推定値（パターン１）と、モーションキャプチャを用いて計測されたＭＴＣの真値との検定結果を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置によるＭＴＣの計算例（パターン２）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行指標計算システムの歩行指標計算装置によって計算されたＭＴＣの推定値（パターン２）と、モーションキャプチャを用いて計測されたＭＴＣの真値との検定結果を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標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の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置による歩行指標計算処理の一例（パターン１）について説明するためのフローチャートである。 第１の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置による歩行指標計算処理の一例（パターン２）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行指標計算システムの構成の一例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置の構成の一例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置による、爪先離地のタイミングにおける進行方向のセンサ位置の計算例について説明するための概念図である。 第２の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置による、爪先離地のタイミングにおける進行方向のセンサ位置の計算例について説明するためのグラフである。 第２の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置による歩行指標計算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３の実施形態に係る歩行指標計算システムの構成の一例を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置の構成の一例を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置の判定部による判定結果について説明するためのグラフである。 第３の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置の判定部による判定結果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３の実施形態に係る歩行指標計算システムの歩行指標計算装置による歩行指標計算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４の実施形態に係る歩行指標計算装置の構成の一例を示すブロック図である。 各実施形態に係る歩行指標計算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、第１の実施形態に係る歩行指標計算システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩行指標計算システムは、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の時系列データに基づく波形（歩行波形とも呼ぶ）を用いて、歩行指標を計算する。本実施形態の歩行指標計算システムは、一歩ごとの爪先のクリアランスを計算する。爪先のクリアランスは、足の爪先が地面からどれくらい余裕をもつのかを測る歩行指標である。特に、本実施形態の歩行指標計算システムは、歩行時に足が地面から離れている期間（遊脚相）における爪先のクリアランスの最小値（ＭＴＣ：Minimum Toe Clearance）を、爪先のクリアランスとして計算する。
　（構成）
　図１は、本実施形態の歩行指標計算システム１の構成を示すブロック図である。歩行指標計算システム１は、データ取得装置１１および歩行指標計算装置１２を備える。データ取得装置１１と歩行指標計算装置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。データ取得装置１１と歩行指標計算装置１２は、単一の装置で構成されてもよい。また、歩行指標計算システム１は、データ取得装置１１が含まれず、歩行指標計算装置１２だけで構成されてもよい。
　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、足の足弓の裏側の位置にデータ取得装置１１が配置され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（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歩行指標計算装置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、歩行指標計算装置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、歩行指標計算装置１２が実装されたサーバ等に送信する。なお、歩行指標計算装置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。慣性計測装置は、ＶＧ（Vertical Gyro）や、ＡＨＲＳ（Attitude Heading）、ＧＰＳ／ＩＮＳ（Global Positioning System/Inertial Navigation System）等でもよい。
　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、両足の動きに対応付けて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（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（垂直方向とも呼ぶ）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。本実施形態においては、左右の足に同じ向きの座標系を用いる。
　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、身体を右側から見て、矢状面内における時計回りの回転を正と定義し、矢状面内における反時計回りの回転を負と定義する。
　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。
　図６は、爪先のクリアランスについて説明するための概念図である。図６は、遊脚相の期間において、右足の爪先のクリアランスが最小になるタイミングを示す。本実施形態においては、爪先のクリアランスの最小値をＭＴＣ（Minimum Toe Clearance）と呼ぶ。図７は、爪先離地から踵接地までの期間（遊脚相）における爪先高さの軌跡の一例を示すグラフである。ＭＴＣが小さいと、小さな段差でもつまずくリスクが高い。本実施形態では、データ取得装置１１によって計測されるセンサデータを用いてＭＴＣを計算する。歩行中のＭＴＣを算出できれば、ＭＴＣの値や変化に応じた情報を提供できる。
　歩行指標計算装置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。歩行指標計算装置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。歩行指標計算装置１２は、生成された歩行波形からＭＴＣのタイミングを検出する。例えば、歩行指標計算装置１２は、矢状面内におけるＹ方向加速度（進行方向加速度）の歩行波形から検出される足交差のタイミングを、ＭＴＣのタイミングとして検出する（パターン１）。例えば、歩行指標計算装置１２は、矢状面内／冠状面内におけるＺ方向加速度（垂直方向加速度）の歩行波形から検出されるゼロクロスのタイミングを、ＭＴＣのタイミングとして検出する（パターン２）。歩行指標計算装置１２は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を用いて、歩行指標（ＭＴＣの値）を計算する。歩行指標計算装置１２による具体的なＭＴＣの計算方法については後述する。
　歩行指標計算装置１２は、算出されたＭＴＣの値を出力する。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、ユーザの携帯する端末装置（図示しない）の画面や、表示装置（図示しない）の画面に表示される。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、ＭＴＣの値を解析するシステム（図示しない）に出力される。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、データベース（図示しない）に蓄積され、ビックデータとして活用される。なお、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値の用途については、特に限定を加えない。
　〔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８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、計測された加速度を制御部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、計測された角速度を制御部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、取得され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がデジタルデータに変換された加速度データと、アナログデータの角速度がデジタルデータに変換された角速度データとが少なくとも含まれる。加速度データには、３軸方向の加速度ベクトルが含まれる。角速度データには、３軸方向の角速度ベクトルが含まれる。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、取得され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されてもよい。また、制御部１１３は、取得され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や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、取得されたセンサデータを歩行指標計算装置１２に送信する。例えば、データ送信部１１５は、無線通信を介して、歩行指標計算装置１２にセンサデータを送信する。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、センサデータを歩行指標計算装置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。例えば、データ送信部１１５は、ケーブルなどの有線を介して、歩行指標計算装置１２にセンサデータを送信してもよい。
　〔歩行指標計算装置〕
　次に、歩行指標計算装置１２の詳細について図面を参照しながら説明する。図９は、歩行指標計算装置１２の構成の一例を示すブロック図である。歩行指標計算装置１２は、波形生成部１２１、検出部１２３、および計算部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。
　例えば、波形生成部１２１は、空間加速度や空間角速度などの歩行波形を生成する。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）などの歩行波形を生成する。また、波形生成部１２１は、空間加速度を二階積分し、空間軌跡の歩行波形を生成する。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歩行波形を生成する。波形生成部１２１が歩行波形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、歩行波形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、歩行波形を生成するように構成されてもよい。
　ここで、検出部１２３によるＭＴＣの検出について、モーションキャプチャによって計測される値（真値とも呼ぶ）と、データ取得装置１１によって計測されたセンサデータに基づく値（推定値ともよぶ）との関係について検証した結果を示す。
　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を用いて歩行パラメータを計測する一例を示す概念図である。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、本検証においては、爪先の位置と踵の位置の中間の位置が、足の中点として検出される。なお、足の中点は、データ取得装置１１が配置された位置の近傍の目印１３１で検出されてもよい。爪先や踵、足の中点の位置は、歩行パラメータの一例である。また、本検証では、両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（垂直方向高さもと呼ぶ）、体の中心軸に対する爪先、踵、および足の中点の進行方向の位置（進行方向位置とも呼ぶ）をモーションキャプチャによって計測した。
　図１２は、モーションキャプチャによって計測された、進行方向における右足爪先と左足中点の位置（進行方向位置）の軌跡と、垂直方向における右足爪先の位置（垂直方向位置）の軌跡とを示すグラフである。図１２において、進行方向における右足爪先の軌跡は実線で示され、進行方向における左足中点の軌跡は破線で示され、垂直方向における右足爪先の軌跡は一点鎖線で示される。本実施形態では、進行方向（－Ｙ方向）において、右足爪先が左足中点を通過するタイミングが、足交差のタイミングとして定義される。すなわち、図１２において、進行方向における右足爪先の軌跡（実線）と、進行方向における左足中点の軌跡（破線）とが交わるタイミングが、足交差のタイミングに相当する。図１２において、足交差のタイミングの近傍で、垂直方向における右足爪先の軌跡（一点鎖線）が極小になるタイミングが、ＭＴＣのタイミングに相当する。図１２のように、足交差のタイミングとＭＴＣのタイミングは近接する。また、図１２において、垂直方向における右足爪先の軌跡（一点鎖線）が最小になるタイミングが、爪先離地のタイミングに相当する。
　図１３は、モーションキャプチャを用いた計測により検出された足交差のタイミングとＭＴＣのタイミングについての検定結果を示すグラフである。図１３は、２６人の被検者に対して行われた合計３２０歩分の歩行に関する。図１３の検定結果においては、爪先離地のタイミングを歩行周期の起点とする。本検証において、足交差のタイミングとＭＴＣのタイミングに関する二乗平均平方根（ＲＭＳＥ：Root Mean Square Error）は、２．２８パーセント（％）であった。すなわち、足交差のタイミングは、ＭＴＣのタイミングに相当するとみなすことができる。
　図１４は、モーションキャプチャによって計測された足の進行方向位置の軌跡と、データ取得装置１１によって計測されたセンサデータに基づく進行方向加速度の歩行波形との関係を示すグラフである。図１４において、左足爪先の軌跡は点線で示され、左足踵の軌跡は破線で示され、右足爪先の軌跡は一点鎖線で示される。また、図１４において、進行方向加速度の歩行波形は実線で示される。モーションキャプチャの計測では、進行方向において、右足爪先が左足踵を通過するタイミングと、右足爪先が左足爪先を通過するタイミングとの中間が、足交差のタイミングに相当する。モーションキャプチャによって計測された足交差のタイミングにおいて、進行方向加速度の歩行波形には、緩やかな下に凸のピークがみられる。すなわち、進行方向加速度の歩行波形における、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れる緩やかな下に凸のピークのタイミングは、足交差の検出に用いることができると推定される。なお、進行方向の前方が正と定義される場合は、進行方向加速度の歩行波形における、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れる緩やかな上に凸のピークのタイミングが足交差のタイミングに相当する。そのため、以下においては、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れる緩やかなピークのタイミングが、足交差のタイミングに相当すると表現することがある。
　図１５は、モーションキャプチャによって計測された足交差のタイミング（真値）と、進行方向加速度の歩行波形に基づいて推定された足交差のタイミング（推定値）についての検定結果を示すグラフである。図１５は、２６人の被検者に対して行われた合計３２０歩分の歩行に関する。図１５の検定結果においては、爪先離地のタイミングを歩行周期の起点とする。本検証において、足交差のタイミング（真値）と足交差のタイミング（推定値）に関するＲＭＳＥは、０．７８％であった。すなわち、進行方向加速度の歩行波形における、緩やかな下に凸のピークのタイミングは、足交差（ＭＴＣ）の検出に用いることができる。進行方向加速度の歩行波形における、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れる緩やかなピークのタイミングをＭＴＣのタイミングとみなすパターンを、パターン１と呼ぶ。
　図１６は、モーションキャプチャによって計測された右足の垂直方向位置の軌跡と、データ取得装置１１によって計測されたセンサデータに基づく進行方向加速度および垂直方向加速度の歩行波形との関係を示すグラフである。図１６において、モーションキャプチャの計測値に関しては、爪先高さの軌跡が一点鎖線で示され、踵高さの軌跡が点線で示される。また、図１６において、センサデータに関しては、進行方向加速度の歩行波形が実線で示され、垂直方向加速度が二点鎖線で示される。図１６において、爪先高さの軌跡（一点鎖線）が最小になるタイミングが爪先離地のタイミングに相当し、踵高さの軌跡（点線）が最小になるタイミングが踵接地のタイミングに相当する。また、爪先高さの軌跡（一点鎖線）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極小ピークが、ＭＴＣのタイミングに相当する。爪先高さの軌跡（一転鎖線）のＭＴＣのタイミングの近傍において、垂直方向加速度の歩行波形（二点鎖線）はゼロクロスする。
　図１７は、モーションキャプチャを用いて計測された爪先高さの軌跡におけるＭＴＣのタイミングと、垂直方向加速度の歩行波形におけるゼロクロスのタイミングについての検定結果を示すグラフである。図１７は、２６人の被検者に対して行われた合計３２０歩分の歩行に関する。なお、図１７の検定結果においては、爪先離地のタイミングを歩行周期の起点とする。本検証において、爪先高さの軌跡におけるＭＴＣのタイミングと、垂直方向加速度の歩行波形におけるゼロクロスのタイミングに関するＲＭＳＥは、３．５８％であった。すなわち、垂直方向加速度の歩行波形におけるゼロクロスのタイミングは、ＭＴＣの検出に用いることができる。垂直方向加速度の歩行波形における、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れるゼロクロスのタイミングをＭＴＣのタイミングとみなすパターンを、パターン２と呼ぶ。
　検出部１２３は、生成された歩行波形からＭＴＣのタイミングを検出する。例えば、検出部１２３は、進行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（パターン１）。パターン１において、検出部１２３は、足交差のタイミングをＭＴＣのタイミングとして検出する。例えば、歩行指標計算装置１２は、垂直方向加速度の歩行波形から、ゼロクロスのタイミングを検出する（パターン２）。パターン２において、検出部１２３は、ゼロクロスのタイミングをＭＴＣのタイミングとして検出する。検出部１２３は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を導出する。垂直方向高さの値や、ロール角の値は、歩行パラメータの一例である。
　計算部１２５は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を用いて、ＭＴＣの値を計算する。例えば、計算部１２５は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を、ＭＴＣを算出するためのアルゴリズムに当てはめて、ＭＴＣを算出する。例えば、計算部１２５は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を、ＭＴＣの推定モデルに当てはめて、ＭＴＣを算出する。推定モデルは、垂直方向高さおよびロール角の値を説明変数とし、ＭＴＣを目的変数とするモデルである。例えば、推定モデルは、垂直方向高さおよびロール角の値を説明変数とし、ＭＴＣを目的変数とする教師あり学習によって生成されたモデルである。
　ここで、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を用いて、ＭＴＣを算出するためのアルゴリズムの一例について説明する。図１８は、ＭＴＣの値の計算方法について説明するための概念図である。図１８は、（１）足裏接地のタイミングと（２）ＭＴＣのタイミングにおける靴１００（右足）の側面図である。靴１００の中には、データ取得装置１１が実装されたインソール１２０が挿入される。データ取得装置１１は、足の足弓の裏側の位置に配置される。靴１００の踵から爪先までの長さをＬとする。データ取得装置１１の設置位置から爪先までの長さ（進行方向におけるセンサ位置とも呼ぶ）をＬ１とする。本実施形態において、進行方向におけるセンサ位置Ｌ１は既知であるものとする。足裏接地のタイミングにおいて、地面に対するデータ取得装置１１の高さ（初期センサ高さとも呼ぶ）をｄとする。ＭＴＣのタイミングにおけるデータ取得装置１１の高さと、足裏接地のタイミングにおけるデータ取得装置１１の高さとの差（垂直方向高さ）をＨとする。ＭＴＣのタイミングにおいて、地面から爪先までの距離をＭＴＣとする。ＭＴＣのタイミングにおいて、データ取得装置１１の高さから爪先の高さまでの垂直方向の高さをＫ（第１の値とも呼ぶ）とする。ＭＴＣのタイミングにおいて、センサ高さＨとＫの差をＱ（第２の値とも呼ぶ）とする。また、ＭＴＣのタイミングにおけるロール角をＡとする。このとき、下記の式１～３が成り立つ。
Ｋ＝Ｌ１×ｓｉｎＡ・・・（１）
Ｑ＝Ｈ－Ｋ・・・（２）
ＭＴＣ＝Ｑ＋ｄ・・・（３）
図１８の例の場合、計算部１２５は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを上記の式１～３に代入し、ＭＴＣの値を計算する。
　計算部１２５は、算出されたＭＴＣの値を出力する。例えば、計算部１２５から出力されたＭＴＣの値は、ユーザの携帯する端末装置（図示しない）の画面や、表示装置（図示しない）の画面に表示される。例えば、計算部１２５から出力されたＭＴＣの値は、ＭＴＣの値を解析するシステム（図示しない）に出力される。例えば、計算部１２５から出力されたＭＴＣの値は、データベース（図示しない）に蓄積され、ビックデータとして活用される。なお、計算部１２５から出力されたＭＴＣの値の用途については、特に限定を加えない。
　＜パターン１＞
　図１９は、パターン１におけるＭＴＣの計算について説明するためのグラフである。図１９においては、立脚相の中央のタイミング（立脚終期の開始）が、一歩行周期の起点に設定される。図１９において、進行方向加速度の歩行波形は実線で示され、ロール角の歩行波形は破線で示され、垂直方向軌跡の歩行波形は一点鎖線で示される。
　パターン１の場合、検出部１２３は、進行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。例えば、検出部１２３は、進行方向加速度の歩行波形において、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０％の期間に現れる緩やかなピークに基づいて、足交差のタイミングを検出する。なお、足交差のタイミングは、進行方向加速度の歩行波形の緩やかなピークの極値とは限らず、ピークの形状に応じて検出される。例えば、検出部１２３は、進行方向加速度の歩行波形の緩やかなピークを二次曲線にフィッティングさせ、その二次曲線の極値のタイミングを足交差のタイミングとして検出する。計算部１２５は、足交差のタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを上記の式１～３に代入し、ＭＴＣの値を計算する。なお、計算部１２５は、足交差のタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを、ＭＴＣの推定モデルに入力し、その出力値をＭＴＣとして推定してもよい。
　図２０は、モーションキャプチャを用いて、ＭＴＣの真値（ＭＴＣ０）を計算する一例について説明するための概念図である。図２０は、（１）足裏接地のタイミングと（２）ＭＴＣのタイミングにおける靴１００（右足）の側面図である。靴１００の爪先には、モーションキャプチャにおける目印１３２を設置する。モーションキャプチャによる計測は、図１２の例と同様に行った。靴１００の踵から爪先までの長さをＬとする。データ取得装置１１の設置位置から爪先までの長さ（進行方向におけるセンサ位置とも呼ぶ）をＬ１とする。本実施形態において、進行方向におけるセンサ位置Ｌ１は既知であるものとする。足裏接地のタイミングにおいて、地面に対するデータ取得装置１１の高さ（初期センサ高さとも呼ぶ）をｄとする。足裏接地のタイミングにおいて、地面に対する目印１３２の高さ（初期目印高さとも呼ぶ）をＭとする。初期目印高さＭと初期センサ高さｄの差をＪとする。ＭＴＣのタイミングにおける目印１３２の地面に対する高さをＫ１（目印高さとも呼ぶ）とする。ＭＴＣのタイミングにおいて、地面から爪先までの距離をＭＴＣ０（真値）とする。ＭＴＣのタイミングにおいて、Ｋ１とＭＴＣ０の差をＮとする。また、ＭＴＣのタイミングにおけるロール角をＡとする。このとき、下記の式４～６が成り立つ。
Ｊ＝Ｍ－ｄ・・・（４）
Ｎ＝Ｊ×ｃｏｓＡ・・・（５）
ＭＴＣ０＝Ｋ１－Ｎ・・・（６）
図２０の例の場合、モーションキャプチャによって計測された目印高さＫ１と、検出部１２３によって取得されたセンサデータに基づくＭＴＣのタイミングにおけるロール角の値Ａを上記の式４～６に代入すれば、ＭＴＣ０の値が計算される。
　図２１は、モーションキャプチャによって計測されたＭＴＣの真値（ＭＴＣ０）と、進行方向加速度の歩行波形から検出された足交差のタイミングに基づいて算出されたＭＴＣの推定値（ＭＴＣ）についての検定結果を示すグラフである。図２１は、２６人の被検者に対して行われた合計３２０歩分の歩行に関する。本検証において、ＭＴＣの真値（ＭＴＣ０）とＭＴＣの推定値（ＭＴＣ）に関するＲＭＳＥは、１２．６ミリメートル（ｍｍ）であった。ＭＴＣの真値（ＭＴＣ０）とＭＴＣの推定値（ＭＴＣ）との誤差は、１０ｍｍ程度であるため、許容範囲内であるとみなせる。すなわち、パターン１に基づいて算出されたＭＴＣの推定値（ＭＴＣ）は、ＭＴＣの検証に用いることができる。
　＜パターン２＞
　図２２は、パターン２におけるＭＴＣの計算について説明するためのグラフである。図２２においては、立脚相の中央のタイミング（立脚終期の開始）が、一歩行周期の起点に設定される。図２２において、垂直方向加速度の歩行波形は実線で示され、ロール角の歩行波形は破線で示され、垂直方向軌跡の歩行波形は一点鎖線で示される。
　パターン２の場合、検出部１２３は、垂直方向加速度の歩行波形からゼロクロスのタイミングを検出する。例えば、検出部１２３は、垂直方向加速度の歩行波形において、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０％の期間に現れるゼロクロスのタイミングを検出する。計算部１２５は、ゼロクロスのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを式１～３に代入し、ＭＴＣの値を計算する。なお、計算部１２５は、ゼロクロスのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを、ＭＴＣの推定モデルに入力し、その出力値をＭＴＣとして推定してもよい。
　図２３は、モーションキャプチャによって計測されたＭＴＣの真値（ＭＴＣ０）と、垂直方向加速度の歩行波形から検出されたゼロクロスのタイミングに基づいて算出されたＭＴＣの推定値（ＭＴＣ）についての検定結果を示すグラフである。図２３は、２６人の被検者に対して行われた合計３２０歩分の歩行に関する。本検証において、ＭＴＣの真値（ＭＴＣ０）とＭＴＣの推定値（ＭＴＣ）に関するＲＭＳＥは、９．７ミリメートル（ｍｍ）であった。ＭＴＣの真値（ＭＴＣ０）とＭＴＣの推定値（ＭＴＣ）との誤差は、１０ｍｍ程度であるため、許容範囲内であるとみなせる。すなわち、パターン２に基づいて算出されたＭＴＣの推定値（ＭＴＣ）は、ＭＴＣの検証に用いることができる。
　（動作）
　次に、本実施形態の歩行指標計算システム１の歩行指標計算装置１２の動作について図面を参照しながら説明する。図２４は、歩行指標計算装置１２の動作の概要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２４は、立脚相の中央のタイミング（立脚終期の開始）が一歩行周期の起点に設定される場合に関する。立脚終期の開始以外のタイミングが一歩行周期の起点に設定される場合は、起点として設定されるタイミングに合わせて一歩行周期を切り出せばよい。以下においては、歩行指標計算装置１２を動作の主体として説明する。
　図２４において、まず、歩行指標計算装置１２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）。歩行指標計算装置１２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、歩行指標計算装置１２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、歩行指標計算装置１２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、歩行指標計算装置１２は、世界座標系に変換後のセンサデータの時系列データ（歩行波形）を生成する（ステップＳ１３）。
　次に、歩行指標計算装置１２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（歩行波形）を生成する（ステップＳ１４）。歩行指標計算装置１２は、必要に応じて、空間速度や空間軌跡の時系列データ（歩行波形）を生成する。
　次に、歩行指標計算装置１２は、二歩行周期分の足底角の歩行波形（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、歩行指標計算装置１２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、歩行指標計算装置１２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、歩行指標計算装置１２は、切り出された一歩行周期分の歩行波形を用いて、歩行指標計算処理を実行する（ステップＳ１８）。歩行指標計算処理については後述する。
　〔歩行指標計算処理〕
　次に、図２４のステップＳ１８の歩行指標計算処理の概要について図面を参照しながら説明する。以下においては、パターン１とパターン２に分けて、歩行指標計算処理について説明する。以下の歩行指標計算処理の説明においては、歩行指標計算装置１２を動作主体として説明する。
　＜パターン１＞
　図２５は、パターン１における歩行指標計算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。図２５において、まず、歩行指標計算装置１２は、進行方向加速度の歩行波形から、ＭＴＣのタイミングとして、足交差のタイミングを検出する（ステップＳ１１１）。
　次に、歩行指標計算装置１２は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈとロール角の値Ａを取得する（ステップＳ１１２）。歩行指標計算装置１２は、垂直方向軌跡の歩行波形から垂直方向高さの値Ｈを取得し、ロール角の歩行波形からロール角の値Ａを取得する。
　次に、歩行指標計算装置１２は、取得された値を用いてＭＴＣを計算する（ステップＳ１１３）。例えば、歩行指標計算装置１２は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを式１～３に当てはめて、ＭＴＣの値を計算する。
　次に、歩行指標計算装置１２は、算出されたＭＴＣを出力する（ステップＳ１１４）。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、ユーザの携帯する端末装置（図示しない）の画面や、表示装置（図示しない）の画面に表示される。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、ＭＴＣの値を解析するシステム（図示しない）に出力される。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、データベース（図示しない）に蓄積され、ビックデータとして活用される。
　＜パターン２＞
　図２６は、パターン２における歩行指標計算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。図２６において、まず、歩行指標計算装置１２は、垂直方向加速度の歩行波形から、ＭＴＣのタイミングとして、ゼロクロスのタイミングを検出する（ステップＳ１２１）。
　次に、歩行指標計算装置１２は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈとロール角の値Ａを取得する（ステップＳ１２２）。歩行指標計算装置１２は、垂直方向軌跡の歩行波形から垂直方向高さの値Ｈを取得し、ロール角の歩行波形からロール角の値Ａを取得する。
　次に、歩行指標計算装置１２は、取得された値を用いてＭＴＣを計算する（ステップＳ１２３）。例えば、歩行指標計算装置１２は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを式１～３に当てはめて、ＭＴＣの値を計算する。
　次に、歩行指標計算装置１２は、算出されたＭＴＣを出力する（ステップＳ１２４）。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、ユーザの携帯する端末装置（図示しない）の画面や、表示装置（図示しない）の画面に表示される。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、ＭＴＣの値を解析するシステム（図示しない）に出力される。例えば、歩行指標計算装置１２から出力されたＭＴＣの値は、データベース（図示しない）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、本実施形態の歩行指標計算システムは、データ取得装置と歩行指標計算装置を備える。データ取得装置は、歩行波形の計測対象であるユーザの履く履物に配置される。データ取得装置は、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、計測され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する。データ取得装置は、生成されたセンサデータを歩行指標計算装置に送信する。歩行指標計算装置は、波形生成部、検出部、および計算部を備える。波形生成部は、履物に設置されたセンサによって取得された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、爪先のクライアンスが最小になるタイミングを歩行波形から検出する。計算部は、爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、爪先のクライアンスの最小値を計算する。
　本実施形態において、データ取得装置は、日常生活を送るユーザの履物に設置できる。歩行指標計算装置は、データ取得装置によって取得されたセンサデータを用いて、日常生活を送るユーザの歩行における爪先のクリアランスの最小値を計算する。例えば、歩行指標計算装置は、センサデータの時系列データである歩行波形のうち、足底角、進行方向加速度、垂直方向軌跡、およびロール角の歩行波形を用いれば、ユーザの歩行における爪先のクリアランスを計算できる。例えば、歩行指標装置は、センサデータの時系列データである歩行波形のうち、足底角、垂直方向加速度、垂直方向軌跡、およびロール角の歩行波形を用いれば、ユーザの歩行における爪先のクリアランスを計算できる。すなわち、本実施形態によれば、足、踵、および爪先の全ての軌道を計算しなくても、爪先のクリアランスを計算できる。そのため、本実施形態によれば、計算の負荷を減らすことができるため、日常生活の歩行において、爪先のクリアランスを計算できる。
　本実施形態の一態様において、計算部は、ＭＴＣのタイミングにおける、垂直方向軌跡の歩行波形から検出されるセンサの高さの値と、矢状面内の回転角の歩行波形から検出される矢状面内の回転角の値とを用いて、爪先のクリアランスの最小値を計算する。本態様によれば、歩行波形から検出される歩行パラメータを用いて、爪先のクリアランスの最小値を計算できる。
　本実施形態の一態様において、検出部は、進行方向加速度の歩行波形において、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れる緩やかなピークのタイミングを、爪先のクリアランスが最小になるタイミングとして検出する。本態様によれば、進行方向加速度の歩行波形から検出される足交差のタイミングを、爪先のクリアランスが最小になるタイミングとして検出することによって、爪先のクリアランスの最小値を計算できる。
　本実施形態の一態様において、検出部は、垂直方向加速度の歩行波形において、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れるゼロクロスのタイミングを、爪先のクリアランスが最小になるタイミングとして検出する。本態様によれば、垂直方向加速度の歩行波形から検出されるゼロクロスのタイミングを、爪先のクリアランスが最小になるタイミングとして検出することによって、爪先のクリアランスの最小値を計算できる。
　本実施形態の一態様において、計算部は、爪先のクリアランスが最小になるタイミングにおける、矢状面内の回転角の正弦と、進行方向におけるセンサの位置とを掛け合わせて第１の値を計算する。計算部は、爪先のクリアランスが最小になるタイミングにおけるセンサの高さから第１の値を引いて第２の値を計算する。計算部は、足裏接地のタイミングにおけるセンサの高さの値と第２の値とを足し合わせて、爪先のクリアランスの最小値を計算する。本態様によれば、歩行波形から取得される歩行パラメータを用いて、爪先のクリアランスの最小値を計算できる。
　（第２の実施形態）
　次に、第２の実施形態に係る歩行指標計算システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩行指標計算システムは、データ取得装置の設置位置から爪先までの長さ（進行方向におけるセンサ位置とも呼ぶ）を計算する点において、第１の実施形態とは異なる。
　（構成）
　図２７は、本実施形態の歩行指標計算システム２の構成を示すブロック図である。歩行指標計算システム２は、データ取得装置２１および歩行指標計算装置２２を備える。データ取得装置２１と歩行指標計算装置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。データ取得装置２１と歩行指標計算装置２２は、単一の装置で構成されてもよい。また、歩行指標計算システム２は、データ取得装置２１が含まれず、歩行指標計算装置２２だけで構成されてもよい。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と同様の構成なので、詳細な説明は省略する。
　〔歩行指標計算装置〕
　次に、歩行指標計算装置２２の詳細について図面を参照しながら説明する。図２８は、歩行指標計算装置２２の構成の一例を示すブロック図である。歩行指標計算装置２２は、波形生成部２２１、検出部２２３、センサ位置計算部２２４、および計算部２２５を有する。
　波形生成部２２１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２１（センサ）からセンサデータを取得する。波形生成部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（歩行波形とも呼ぶ）を生成する。波形生成部２２１は、第１の実施形態の波形生成部１２１と同様の構成であるので、詳細な説明は省略する。
　検出部２２３は、波形生成部２２１によって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２２３は、検出された歩行イベントのタイミングにおける歩行パラメータの値を取得する。
　例えば、検出部２２３は、進行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（パターン１）。パターン１においては、進行方向加速度の歩行波形から検出される足交差のタイミングがＭＴＣのタイミングに相当する。例えば、検出部２２３は、垂直方向加速度の歩行波形から検出されるゼロクロスのタイミングを検出する（パターン２）。パターン２においては、垂直方向加速度の歩行波形から検出されるゼロクロスのタイミングがＭＴＣのタイミングに相当する。検出部２２３は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角を取得する。検出部２２３は、垂直方向軌跡の歩行波形から、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値を取得する。検出部２２３は、ロール角の歩行波形から、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値を取得する。
　センサ位置計算部２２４は、波形生成部２２１によって生成された歩行波形から爪先離地のタイミングを検出する。例えば、センサ位置計算部２２４は、進行方向加速度の歩行波形から爪先離地のタイミングを検出する。センサ位置計算部２２４は、垂直方向軌跡の歩行波形から、爪先離地のタイミングにおける垂直方向高さの値を取得する。センサ位置計算部２２４は、ロール角の歩行波形から、爪先離地のタイミングにおけるロール角の値を取得する。センサ位置計算部２２４は、爪先離地のタイミングにおける垂直方向高さの値とロール角の値を用いて、進行方向におけるセンサ位置を計算する。
　図２９は、進行方向におけるセンサ位置Ｌ１の計算方法について説明するための概念図である。図２９は、（１）足裏接地のタイミングと（２）爪先離地のタイミングにおける靴２００の側面図である。靴２００の中には、データ取得装置２１が実装されたインソール２２０が挿入される。データ取得装置２１は、足の足弓の裏側の位置に配置される。靴２００の踵から爪先までの長さをＬとする。本実施形態において、進行方向におけるセンサ位置Ｌ１は未知であるものとする。足裏接地のタイミングにおいて、地面に対するデータ取得装置２１の高さ（初期センサ高さとも呼ぶ）をｄとする。爪先離地のタイミングにおけるデータ取得装置２１の高さと、足裏接地のタイミングにおけるデータ取得装置２１の高さとの差（垂直方向高さ）をＫ０とする。また、爪先離地のタイミングにおけるロール角をＡ０とする。このとき、下記の式７が成り立つ。
Ｌ１＝（Ｋ０＋ｄ）／ｓｉｎＡ０・・・（７）。
　図３０は、爪先離地のタイミングにおける、進行方向におけるセンサ位置Ｌ１の計算について説明するためのグラフである。図３０においては、立脚相の中央のタイミング（立脚終期の開始）が、一歩行周期の起点に設定される。図３０において、進行方向加速度の歩行波形は実線で示され、ロール角の歩行波形は破線で示され、垂直方向軌跡の歩行波形は一点鎖線で示される。検出部２２３は、進行方向加速度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２２３は、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の２０～４０％の期間に現れる、進行方向加速度の歩行波形のピークに基づいて、爪先離地のタイミングを検出する。爪先離地のタイミングは、進行方向加速度が極値になるタイミングに相当する。センサ位置計算部２２４は、検出された爪先離地のタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈ０およびロール角の値Ａ０を上記の式７に代入し、進行方向におけるセンサ位置Ｌ１の値を計算する。
　計算部２２５は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を用いて、ＭＴＣの値を計算する。例えば、計算部２２５は、センサ位置計算部２２４によって算出された進行方向におけるセンサ位置Ｌ１の値と、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値とを用いて、ＭＴＣの値を算出する。例えば、計算部２２５は、センサ位置Ｌ１の値、垂直方向高さの値、およびロール角の値を、ＭＴＣを算出するためのアルゴリズムに当てはめて、ＭＴＣの値を算出する。計算部２２５によるＭＴＣの値の算出方法は、第１の実施形態と同様である。
　計算部２２５は、算出されたＭＴＣの値を出力する。例えば、計算部２２５から出力されたＭＴＣの値は、ユーザの携帯する端末装置（図示しない）の画面や、表示装置（図示しない）の画面に表示される。例えば、計算部２２５から出力されたＭＴＣの値は、ＭＴＣの値を解析するシステム（図示しない）に出力される。例えば、計算部２２５から出力されたＭＴＣの値は、データベース（図示しない）に蓄積され、ビックデータとして活用される。なお、計算部２２５から出力されたＭＴＣの値の用途については、特に限定を加えない。
　（動作）
　次に、本実施形態の歩行指標計算システム２の歩行指標計算装置２２の動作について図面を参照しながら説明する。歩行指標計算装置２２の動作の概要は、第１の実施形態（図２４）と同様であるため、説明を省略する。以下においては、歩行指標計算装置２２による歩行指標計算処理（図２４のステップＳ１８）について説明する。
　〔歩行指標計算処理〕
　図３１は、歩行指標計算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。図３１において、まず、歩行指標計算装置２２は、進行方向加速度の歩行波形から、爪先離地のタイミングを検出する（ステップＳ２１）。
　次に、歩行指標計算装置２２は、検出された爪先離地のタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈ０とロール角の値Ａ０を取得する（ステップＳ２２）。歩行指標計算装置２２は、垂直方向加速度の歩行波形から、爪先離地のタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈ０を取得する。また、歩行指標計算装置２２は、ロール角の歩行波形から、爪先離地のタイミングにおけるロール角の値Ａ０を取得する。
　次に、歩行指標計算装置２２は、爪先離地のタイミングにおける、垂直方向高さの値Ｈ０とロール角の値Ａ０を用いて、進行方向におけるセンサ位置Ｌ１を計算する（ステップＳ２３）。
　次に、歩行指標計算装置２２は、歩行波形からＭＴＣのタイミングを検出する（ステップＳ２４）。例えば、歩行指標計算装置２２は、パターン１またはパターン２に基づいて、歩行波形からＭＴＣのタイミングを検出する。
　次に、歩行指標計算装置２２は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈとロール角の値Ａを取得する（ステップＳ２５）。歩行指標計算装置２２は、垂直方向軌跡の歩行波形から垂直方向高さの値Ｈを取得し、ロール角の歩行波形からロール角の値Ａを取得する。
　次に、歩行指標計算装置２２は、取得された値を用いてＭＴＣを計算する（ステップＳ２６）。例えば、歩行指標計算装置２２は、進行方向におけるセンサ位置Ｌ１、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを用いて、ＭＴＣの値を計算する。
　次に、歩行指標計算装置２２は、算出されたＭＴＣを出力する（ステップＳ２７）。例えば、歩行指標計算装置２２から出力されたＭＴＣの値は、ユーザの携帯する端末装置（図示しない）の画面や、表示装置（図示しない）の画面に表示される。例えば、歩行指標計算装置２２から出力されたＭＴＣの値は、ＭＴＣの値を解析するシステム（図示しない）に出力される。例えば、歩行指標計算装置２２から出力されたＭＴＣの値は、データベース（図示しない）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、本実施形態の歩行指標計算システムは、データ取得装置と歩行指標計算装置を備える。データ取得装置は、歩行波形の計測対象であるユーザの履く履物に配置される。データ取得装置は、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、計測され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する。データ取得装置は、生成されたセンサデータを歩行指標計算装置に送信する。歩行指標計算装置は、波形生成部、検出部、センサ位置計算部、および計算部を備える。波形生成部は、履物に設置されたセンサによって取得された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、爪先のクライアンスが最小になるタイミングを歩行波形から検出する。センサ位置計算部は、歩行波形から検出される爪先離地のタイミングにおける歩行パラメータを用いて、進行方向におけるセンサの位置を計算する。計算部は、センサ位置計算部によって算出された進行方向におけるセンサの位置と、爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、爪先のクライアンスの最小値を計算する。
　本実施形態においては、爪先離地のタイミングにおける歩行パラメータを用いて、進行方向におけるセンサの位置を計算する。そのため、進行方向におけるセンサの位置が不明の場合や、進行方向におけるセンサの位置が変動する場合であっても、爪先のクリアランスを計算できる。
　（第３の実施形態）
　次に、第３の実施形態に係る歩行指標計算システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩行指標計算システムは、算出されたＭＴＣの値について検証する点において、第１～２の実施形態とは異なる。
　（構成）
　図３２は、本実施形態の歩行指標計算システム３の構成を示すブロック図である。歩行指標計算システム３は、データ取得装置３１および歩行指標計算装置３２を備える。データ取得装置３１と歩行指標計算装置３２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３１と歩行指標計算装置３２は、単一の装置で構成されてもよい。また、歩行指標計算システム３は、データ取得装置３１が含まれず、歩行指標計算装置３２だけで構成されてもよい。データ取得装置３１は、第１の実施形態のデータ取得装置１１と同様の構成なので、詳細な説明は省略する。
　〔歩行指標計算装置〕
　次に、歩行指標計算装置３２の詳細について図面を参照しながら説明する。図３３は、歩行指標計算装置３２の構成の一例を示すブロック図である。歩行指標計算装置３２は、波形生成部３２１、検出部３２３、計算部３２５、および判定部３２７を有する。
　波形生成部３２１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３１（センサ）からセンサデータを取得する。波形生成部３２１は、センサデータを用いて、データ取得装置３１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３２１は、第１の実施形態の波形生成部１２１と同様の構成であるので、詳細な説明は省略する。
　検出部３２３は、波形生成部３２１によって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３２３は、検出された歩行イベントのタイミングにおける歩行パラメータの値を取得する。
　例えば、検出部３２３は、進行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（パターン１）。パターン１においては、進行方向加速度の歩行波形から検出される足交差のタイミングがＭＴＣのタイミングに相当する。例えば、検出部３２３は、垂直加速度の歩行波形からゼロクロスのタイミングを検出する（パターン２）。パターン２においては、垂直方向加速度の歩行波形から検出されるゼロクロスのタイミングがＭＴＣのタイミングに相当する。検出部３２３は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角を取得する。検出部３２３は、垂直方向軌跡の歩行波形から、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値を取得する。検出部３２３は、ロール角の歩行波形から、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値を取得する。
　計算部３２５は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を用いて、ＭＴＣの値を計算する。例えば、計算部３２５は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さおよびロール角の値を、ＭＴＣを算出するためのアルゴリズムに当てはめて、ＭＴＣの値を算出する。計算部３２５によるＭＴＣの値の算出方法は、第１の実施形態と同様である。
　判定部３２７は、計算部３２５によって算出されたＭＴＣの値を検証する。判定部３２７は、ＭＴＣの値に基づく判定結果を出力する。図３４は、判定部３２７によるＭＴＣの値に関する判定の一例について説明するためのグラフである。例えば、判定部３２７は、ＭＴＣの値が閾値Ｖを下回ったタイミングｔ1において、転倒のリスクが発生したと判定する。例えば、判定部３２７は、ＭＴＣの値が低下傾向を示してから一定期間Ｔが経過したタイミングｔ2において、転倒のリスクが発生したと判定する。
　図３５は、判定部３２７から出力された判定結果を表示させる一例を示す概念図である。図３５の例では、データ取得装置３１が実装された靴３００を履いて歩行するユーザの携帯する携帯端末３１０に、歩行指標計算装置３２の機能を有するアプリケーションがインストールされているものとする。例えば、携帯端末３１０の画面には、「警告！転倒するリスクがあります。ご注意ください！！」という、判定部３２７による判定結果が表示される。例えば、判定部３２７による判定結果を携帯端末３１０の画面に表示させるタイミングに合わせて、携帯端末３１０から通知音を発せさせる。例えば、判定部３２７による判定結果を携帯端末３１０の画面に表示させるタイミングに合わせて、携帯端末３１０を振動させる。このように構成すれば、携帯端末３１０の画面に判定結果が表示されることを、ユーザに通知できる。携帯端末３１０を携帯しながら歩行する歩行者は、携帯端末３１０から発せられた通知音や、携帯端末３１０の振動によって、自身の歩行に対して通知が出されたことを知覚できる。携帯端末３１０を携帯しながら歩行する歩行者は、携帯端末３１０の画面に表示された判定結果を視認することによって、自身の歩行における通知内容を認識できる。
　（動作）
　次に、本実施形態の歩行指標計算システム３の歩行指標計算装置３２の動作について図面を参照しながら説明する。歩行指標計算装置３２の動作の概要は、第１の実施形態（図２４）と同様であるため、説明を省略する。以下においては、歩行指標計算装置３２による歩行指標計算処理（図２４のステップＳ１８）について説明する。
　〔歩行指標計算処理〕
　図３６は、歩行指標計算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。図３６において、まず、歩行指標計算装置３２は、歩行波形からＭＴＣのタイミングを検出する（ステップＳ３１）。例えば、歩行指標計算装置３２は、パターン１またはパターン２に基づいて、歩行波形からＭＴＣのタイミングを検出する。
　次に、歩行指標計算装置３２は、検出されたＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈとロール角の値Ａを取得する（ステップＳ３２）。歩行指標計算装置３２は、垂直方向軌跡の歩行波形から垂直方向高さの値Ｈを取得し、ロール角の歩行波形からロール角の値Ａを取得する。
　次に、歩行指標計算装置３２は、取得された値を用いてＭＴＣを計算する（ステップＳ３３）。例えば、歩行指標計算装置３２は、ＭＴＣのタイミングにおける垂直方向高さの値Ｈおよびロール角の値Ａを用いて、ＭＴＣの値を計算する。
　次に、歩行指標計算装置３２は、算出されたＭＴＣを検証する（ステップＳ３４）。例えば、歩行指標計算装置３２は、ＭＴＣの値が閾値Ｖを下回ったタイミングｔ1において、転倒のリスクが発生したと判定する。例えば、歩行指標計算装置３２は、ＭＴＣの値が低下傾向を示してから一定期間Ｔが経過したタイミングｔ2において、転倒のリスクが発生したと判定する。
　次に、歩行指標計算装置３２は、判定結果を出力する（ステップＳ３５）。例えば、歩行指標計算装置３２から出力された判定結果は、ユーザの携帯する携帯端末３１０の画面に表示される。
　以上のように、本実施形態の歩行指標計算システムは、データ取得装置と歩行指標計算装置を備える。データ取得装置は、歩行波形の計測対象であるユーザの履く履物に配置される。データ取得装置は、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、計測され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する。データ取得装置は、生成されたセンサデータを歩行指標計算装置に送信する。歩行指標計算装置は、波形生成部、検出部、計算部、および判定部を備える。波形生成部は、履物に設置されたセンサによって取得された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、爪先のクライアンスが最小になるタイミングを歩行波形から検出する。センサ位置計算部は、歩行波形から検出される爪先離地のタイミングにおける歩行パラメータを用いて、進行方向におけるセンサの位置を計算する。計算部は、センサ位置計算部によって算出された進行方向におけるセンサの位置と、爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、爪先のクライアンスの最小値を計算する。判定部は、計算部によって算出された爪先のクリアランスの最小値について検証し、爪先のクリアランスの最小値に基づく判定結果を出力する。
　本実施形態においては、爪先のクリアランスの最小値に基づく判定結果を出力する。本実施形態によれば、爪先のクリアランスの最小値に基づく判定結果をユーザに通知することができる。
　（第４の実施形態）
　次に、第４の実施形態に係る歩行指標計算装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩行指標計算装置は、各実施形態の歩行指標計算装置を簡略化した構成である。
　図３７は、本実施形態の歩行指標計算装置４２の構成の一例を示すブロック図である。歩行指標計算装置４２は、波形生成部４２１、検出部４２３、および計算部４２５を備える。
　波形生成部４２１は、履物に設置されたセンサによって取得された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、爪先のクライアンスが最小になるタイミングを歩行波形から検出する。計算部４２５は、爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、爪先のクライアンスの最小値を計算する。
　本実施形態の歩行指標計算装置は、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、日常生活を送るユーザの歩行における爪先のクリアランスの最小値を計算する。すなわち、本実施形態によれば、日常生活の歩行において、爪先のクリアランスを計算できる。
　（ハードウェア）
　ここで、本開示の各実施形態に係る歩行指標計算装置の処理を実行するハードウェア構成について、図３８の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図３８の情報処理装置９０は、各実施形態の歩行指標計算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３８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３８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、本実施形態に係る歩行指標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されてもよい。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歩行指標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３８のハードウェア構成は、各実施形態に係る歩行指標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、各実施形態に係る歩行指標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によって実現されてもよい。また、記録媒体は、フレキシブルディスクなどの磁気記録媒体や、その他の記録媒体によって実現されてもよい。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。
　各実施形態の歩行指標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、各実施形態の歩行指標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、３　　歩行指標計算システム
　１１、２１、３１　　データ取得装置
　１２、２２、３２、４２　　歩行指標計算装置
　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、４２１　　波形生成部
　１２３、２２３、３２３、４２３　　検出部
　１２５、２２５、３２５、４２５　　計算部
　２２４　　センサ位置計算部
　３２７　　判定部

Claims (10)

  1. 　履物に設置されたセンサによって取得された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、
    　爪先のクライアンスが最小になるタイミングを前記歩行波形から検出する検出手段と、
    　前記爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、前記爪先のクライアンスの最小値を計算する計算手段と、を備える歩行指標計算装置。
  2. 　前記計算手段は、
    　前記爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける、垂直方向軌跡の歩行波形から検出される前記センサの高さの値と、矢状面内の回転角の歩行波形から検出される前記矢状面内の回転角の値とを用いて、前記爪先のクリアランスの最小値を計算する請求項１に記載の歩行指標計算装置。
  3. 　前記検出手段は、
    　進行方向加速度の歩行波形において、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れる緩やかなピークのタイミングを、前記爪先のクリアランスが最小になるタイミングとして検出する請求項２に記載の歩行指標計算装置。
  4. 　前記検出手段は、
    　垂直方向加速度の歩行波形において、立脚終期の開始のタイミングを起点とする歩行周期の４０～６０パーセントの間に現れるゼロクロスのタイミングを、前記爪先のクリアランスが最小になるタイミングとして検出する請求項２に記載の歩行指標計算装置。
  5. 　前記計算手段は、
    　前記爪先のクリアランスが最小になるタイミングにおける、前記矢状面内の回転角の正弦と、進行方向における前記センサの位置とを掛け合わせて第１の値を計算し、
    　前記爪先のクリアランスが最小になるタイミングにおける前記センサの高さから前記第１の値を引いて第２の値を計算し、
    　足裏接地のタイミングにおける前記センサの高さの値と前記第２の値とを足し合わせて、前記爪先のクリアランスの最小値を計算する請求項３または４に記載の歩行指標計算装置。
  6. 　歩行波形から検出される爪先離地のタイミングにおける前記歩行パラメータを用いて、前記進行方向における前記センサの位置を計算するセンサ位置計算手段を備え、
    　前記計算手段は、
    　前記センサ位置計算手段によって算出された前記進行方向における前記センサの位置を用いて、前記爪先のクリアランスの最小値を計算する請求項５に記載の歩行指標計算装置。
  7. 　前記計算手段によって算出された前記爪先のクリアランスの最小値について検証し、前記爪先のクリアランスの最小値に基づく判定結果を出力する判定手段を備える請求項１乃至６のいずれか一項に記載の歩行指標計算装置。
  8. 　請求項１乃至７のいずれか一項に記載の歩行指標計算装置と、
    　歩行波形の計測対象であるユーザの履く履物に配置され、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、計測され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、生成された前記センサデータを前記歩行指標計算装置に送信するデータ取得装置と、を備える歩行指標計算システム。
  9. 　コンピュータが、
    　履物に設置されたセンサによって取得された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、
    　爪先のクライアンスが最小になるタイミングを前記歩行波形から検出し、
    　前記爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、前記爪先のクライアンスの最小値を計算する歩行指標計算方法。
  10. 　履物に設置されたセンサによって取得された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、
    　爪先のクライアンスが最小になるタイミングを前記歩行波形から検出する処理と、
    　前記爪先のクライアンスが最小になるタイミングにおける歩行パラメータを用いて、前記爪先のクライアンスの最小値を計算する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムが記録されたプログラム記録媒体。
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