WO2022254680A1 - 条件設定装置、歩容計測システム、計測条件生成方法、および記録媒体 - Google Patents

条件設定装置、歩容計測システム、計測条件生成方法、および記録媒体 Download PDF

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WO2022254680A1
WO2022254680A1 PCT/JP2021/021320 JP2021021320W WO2022254680A1 WO 2022254680 A1 WO2022254680 A1 WO 2022254680A1 JP 2021021320 W JP2021021320 W JP 2021021320W WO 2022254680 A1 WO2022254680 A1 WO 2022254680A1
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WO
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measurement
time period
success
condition setting
target
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Application number
PCT/JP2021/021320
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English (en)
French (fr)
Inventor
浩司 梶谷
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb

Definitions

  • the present disclosure relates to a condition setting device and the like for setting measurement conditions in gait measurement.
  • an apparatus has been developed in which a pressure measuring device and an inertial measuring device are mounted on footwear such as shoes to analyze a user's gait.
  • gait measurement using such a measuring device the measurement time period is restricted in order to reduce power consumption due to restrictions on battery capacity.
  • the measurement time period includes several measurement chances, and if the measurement fails in all the measurement chances, the measurement in the measurement time period fails. Therefore, in order to reduce the power consumption of the measuring device, it is required to efficiently set the timing of measurement by the measuring device.
  • Patent Document 1 discloses a sensor control device that controls the operation of a pressure sensor inserted into the shoe.
  • the device of Patent Literature 1 detects the start and end of the swing phase based on sensor data output by the motion sensor.
  • the device of Patent Document 1 stops the operation of the pressure sensor when the start of the swing phase is detected, and starts the operation of the pressure sensor when the end of the swing phase is detected. reduce power consumption in
  • Patent Document 2 discloses an energization control device for a flush water heater and a heated toilet seat.
  • the device of Patent Document 2 predicts the user's non-use time zone based on the outputs of the clock means and the human body detection means.
  • the apparatus disclosed in Patent Document 2 performs energization control to de-energize during the predicted non-use time period.
  • the device of Patent Literature 2 sets a usage frequency level for each time period obtained by dividing one day into predetermined time units.
  • the use frequency level is set high for a plurality of time periods before and after the time period in which the human body detection means has an output, and the use frequency level for the time period in which the human body detection means does not have an output is gradually increased. Then, the time slot with the lowest usage frequency level is set as the unused time slot.
  • Patent Document 3 discloses a sanitary washing device that controls power supply to power-saving circuit units such as a water heater and a toilet seat heater.
  • the device of Patent Literature 3 stores usage history information indicating the status of use of the toilet in each time slot provided by dividing one day into multiple times, and the toilet was used in the corresponding time slot according to the use of the toilet. Use history information indicating that is sequentially stored.
  • the device of Patent Document 3 constantly supplies power to the power saving target circuit during normal operation.
  • the device of Patent Document 3 when switched to an automatic power saving operation in response to a predetermined operation, determines whether or not power saving operation is necessary for each time slot based on stored usage history information for the same time slot. .
  • the device of Patent Document 3 supplies power to the power saving target circuit unit.
  • the device of Patent Document 3 automatically performs power saving operation by stopping power supply to the power saving target circuit unit.
  • the power consumption of the battery is reduced by stopping the operation of the pressure sensor during the swing period when the pressure sensor does not perform measurement.
  • sensor data cannot be measured during the swing phase, and thus the gait during the swing phase cannot be measured.
  • the method of Patent Document 2 reduces the power consumption of the water heater for washing water and the heated toilet seat by predicting the user's unused time period based on the output of the clock means and the human body detection means.
  • the method of Patent Document 2 uses the output from the human body detection means when predicting the non-use time period.
  • a pyroelectric infrared sensor which is an example of a human body detection means, consumes less power than a flush water heater or a heated toilet seat, but generates standby power. Therefore, the technique of Patent Document 2 is easy to apply to an environment where power can be constantly supplied, such as a toilet, but difficult to apply to an environment where continuous power supply is difficult, such as when walking.
  • the method of Patent Document 3 saves power by determining whether power saving is necessary based on usage history information during the time period when power saving is required.
  • the use of the toilet is detected according to the detection of seating by the seating detection unit. Therefore, in the method of Patent Document 3, when it is detected that a person is seated during a power-saving time period, there are cases where the water heater and the toilet seat heater are not adjusted to an appropriate temperature.
  • the method of Patent Document 3 regarding toilets used by a plurality of people, it is not possible to efficiently reduce power saving time periods, and it is not always possible to efficiently save power.
  • An object of the present disclosure is to provide a condition setting device or the like that can set measurement conditions for performing gait measurement at appropriate timing while reducing power consumption.
  • a condition setting device is a measurement success/failure indicating success or failure of measurement of a physical quantity related to foot movement executed by a measurement device installed on a user's foot at a measurement chance included in a target measurement time period.
  • a measurement condition setting unit that sets measurement conditions including a waiting time.
  • the computer determines whether the measurement of the physical quantity related to the movement of the foot performed by the measurement device installed on the user's foot at the measurement chance included in the target measurement time period is successful or not. is acquired, and based on the measurement success/failure information in the target measurement time period, from when walking is detected in the measurement opportunity included in the relevant measurement time period related to the target measurement time period to when measurement is started Set the measurement conditions including the waiting time of
  • a program generates measurement success/failure information indicating success or failure of measurement of a physical quantity related to foot movement executed by a measurement device installed on a user's foot at a measurement opportunity included in a target measurement time period. Based on the acquired process and the measurement success/failure information in the target measurement time period, the waiting time from when walking is detected in the measurement opportunity included in the relevant measurement time period related to the target measurement time period until the start of measurement. and a process of setting measurement conditions, including the above, are executed by a computer.
  • condition setting device or the like that can set measurement conditions for performing gait measurement at appropriate timing while reducing power consumption.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a gait measurement system according to a first embodiment
  • FIG. FIG. 2 is a conceptual diagram showing an example of arranging the measurement device of the gait measurement system according to the first embodiment in footwear.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining the relationship between a local coordinate system and a world coordinate system set in the measuring device of the gait measuring system according to the first embodiment
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining measurement time periods set in the measurement device of the gait measurement system according to the first embodiment
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a measurement chance included in a measurement time period set in the measurement device of the gait measurement system according to the first embodiment
  • FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of a timing chart regarding measurement chances included in a measurement time period set in the measuring device of the gait measuring system according to the first embodiment
  • FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining a human body plane
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a walking event
  • 1 is a block diagram showing an example of a configuration of a measurement device of a gait measurement system according to a first embodiment
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of a condition setting unit included in the measuring device of the gait measuring system according to the first embodiment
  • FIG. It is a block diagram showing an example of the configuration of the data processing device of the gait measurement system according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart for explaining an example of the operation of a control unit included in the measuring device of the gait measuring system according to the first embodiment
  • 4 is a flowchart for explaining an example of measurement processing by a control unit included in the measurement device of the gait measurement system according to the first embodiment
  • 6 is a flowchart for explaining an example of sensor data measurement processing by a control unit included in the measurement device of the gait measurement system according to the first embodiment
  • 4 is a flowchart for explaining an example of the operation of a measurement condition setting unit included in the measurement device of the gait measurement system according to the first embodiment
  • 4 is a flowchart for explaining an example of the operation of a data processing device included in the measuring device of the gait measuring system according to the first embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram for explaining an example of the configuration of a gait measurement system according to a second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a block diagram for explaining an example of the configuration of a measurement device of a gait measurement system according to a second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a block diagram for explaining an example of the configuration of a data processing device of a gait measurement system according to a second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a flow chart for explaining an example of a configuration of a condition setting device according to a third embodiment
  • FIG. It is a block diagram showing an example of hardware constitutions which realize control and processing concerning each embodiment.
  • the gait measurement system of the present embodiment measures physical quantities (sensor data) related to foot movements by means of measurement devices installed on footwear worn by the user.
  • physical quantities related to foot movement include acceleration in three-axis directions (also called spatial acceleration) measured by an acceleration sensor and angular velocity around three axes (also called spatial angular velocity) measured by an angular velocity sensor.
  • the gait measurement system of this embodiment measures the user's gait based on the measured sensor data.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a gait measuring system 1 of this embodiment.
  • a gait measurement system 1 includes a measurement device 11 and a data processing device 12 .
  • the measuring device 11 and the data processing device 12 may be connected by wire or wirelessly.
  • the measuring device 11 and the data processing device 12 may be configured as a single device.
  • the measuring device 11 is installed on the foot.
  • the measuring device 11 is installed on footwear such as shoes.
  • an example in which the measuring device 11 is arranged on the back side of the arch will be described.
  • the measuring device 11 has, for example, an inertial measuring device including an acceleration sensor and an angular velocity sensor.
  • An example of an inertial measurement device is an IMU (Inertial Measurement Unit).
  • the IMU includes an acceleration sensor that measures acceleration along three axes and an angular velocity sensor that measures angular velocity around three axes.
  • the measuring device 11 may be realized by an inertial measuring device such as VG (Vertical Gyro) or AHRS (Attitude Heading).
  • the measuring device 11 may be realized by GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System).
  • the measuring device 11 also has a microcomputer or microcontroller that performs control processing and arithmetic processing of the measuring device 11, and a real-time clock (hereinafter also referred to as a clock) that keeps time.
  • Microcomputers and microcontrollers are also called controllers.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram showing an example of arranging the measuring device 11 inside the shoe 100.
  • the measuring device 11 is installed in an arrangement that hits the back side of the arch of the foot.
  • the measuring device 11 is arranged on an insole that is inserted into the shoe 100 .
  • the measuring device 11 is arranged on the bottom surface of the shoe 100 .
  • the measuring device 11 is embedded in the main body of the shoe 100 .
  • the measurement device 11 may be removable from the shoe 100 or may not be removable from the shoe 100 .
  • the measuring 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 measurement device 11 may be installed on a sock worn by the user or an accessory such as an anklet worn by the user. Moreover, the measuring device 11 may be attached directly to the foot or embedded in the foot.
  • FIG. 2 shows an example in which the measuring device 11 is installed on the shoe 100 on the right foot side, but the measuring device 11 may be installed on the shoes 100 on both the left and right feet. If the measuring devices 11 are installed in the shoes 100 of both the left and right feet, the gait can be measured based on the movements of the left and right feet.
  • the measuring device 11 includes an acceleration sensor and an angular velocity sensor.
  • the measurement device 11 uses acceleration in three-axis directions (also referred to as spatial acceleration) measured by an acceleration sensor and angular velocity around three axes (spatial angular velocity It measures physical quantities such as
  • the physical quantities related to the movement of the foot measured by the measuring device 11 include velocities and positions (trajectories) in three-axis directions calculated by integrating accelerations and angular velocities, and angles around three axes.
  • the measuring device 11 converts measured analog data (physical quantity) into digital data (also called sensor data).
  • FIG. 3 shows a local coordinate system (x-axis, y-axis, z-axis) set in the measuring device 11 and a world coordinate system set with respect to the ground when the measuring device 11 is installed on the back side of the foot arch.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining (X-axis, Y-axis, Z-axis);
  • the world coordinate system X-axis, Y-axis, Z-axis
  • the lateral direction of the user is the X-axis direction (right direction is positive)
  • the front direction of the user (moving direction) is the Y-axis direction ( Forward is positive)
  • the direction of gravity is set to be the Z-axis direction (vertically upward is positive).
  • a local coordinate system consisting of x-direction, y-direction, and z-direction with reference to the measuring device 11 is set.
  • the measuring device 11 transmits the converted sensor data to the data processing device 12 .
  • the measuring device 11 is connected to the data processing device 12 via a mobile terminal (not shown) carried by the user.
  • the measurement in the measurement time period is completed.
  • the time of the clock of the measuring device 11 is synchronized with the time of the mobile terminal. For example, if the communication between the measuring device 11 and the mobile terminal fails and the sensor data is not transmitted from the measuring device 11 to the mobile terminal, the sensor data in that measurement time period will be retransmitted in subsequent measurement time periods.
  • sensor data transmission may be repeated during the measurement time period until communication succeeds.
  • the transmission of the sensor data during the measurement period may be repeated within a predetermined period of time.
  • the sensor data of the measurement time period for which transmission has failed may be stored in a storage device (not shown) such as EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) until the next transmission timing.
  • the time of the measurement devices 11 mounted on both feet can be synchronized by synchronizing the time of the clocks of these measurement devices 11 with the time of the mobile terminal.
  • the measurement devices 11 mounted on both feet may perform measurement at the same timing, or may perform measurement at different timings. For example, if the measurement timings of the measuring devices 11 mounted on both feet deviate significantly based on the measurement time of both feet or the number of measurement failures, correction may be performed to reduce the deviation of the measurement timings. Correction of the measurement timing may be performed in the data processing device 12 capable of verifying the sensor data of both feet or in a higher system.
  • a mobile terminal (not shown) connected to the measuring device 11 is implemented by a communication device that can be carried by the user.
  • a mobile terminal is a mobile communication device having a communication function, such as a smart phone, a smart watch, or a mobile phone.
  • the mobile terminal receives sensor data regarding the movement of the user's foot from the measuring device 11 .
  • the mobile terminal transmits the received sensor data to a server or the like in which the data processing device 12 is mounted.
  • the functions of the data processing device 12 may be realized by application software or the like (also referred to as an application) installed in the mobile terminal. In that case, the mobile terminal processes the received sensor data by an application installed on itself.
  • an application related to the gait measurement system 1 is downloaded to the user's mobile terminal and user information is registered.
  • the device identifier of the measuring device 11 and the measurement time period are registered in the application of the mobile terminal of the user.
  • the measurement time period registered in the application is transmitted to the measuring device 11 and set in the measuring device 11 .
  • the unique time of the measuring device 11 can be set according to the universal time. .
  • the measuring device 11 is activated during a preset measurement time period.
  • the measurement time period is set for each user.
  • the measurement time period includes the time when measurement starts (also referred to as the measurement time period start time) and the time during which measurement continues.
  • the measurement time period may include the time when the measurement ends (also called the measurement time period end time). Also, the measurement time period may be defined by the measurement time period start time and the measurement time period end time.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining the measurement time period.
  • three measurement time periods TM are set from 0:00 to 24:00 (one day).
  • the measurement time period TM is a time period between the measurement time period start time tS and the measurement time period end time tE .
  • each of the three measurement time periods TM is set to have the same time width.
  • each of three measurement time periods TM is set to three hours.
  • each of the three measurement time periods TM may be set to a different time width.
  • the measurement time period TM is set according to the user's morning and evening commuting hours and commuting hours.
  • the measurement time period TM is set according to the user's lunch break time period.
  • the measurement time period TM is set according to the user's walking time period.
  • the example given here is just an example, and the measurement time period start time t S , the measurement time period end time t E , and the time width of the measurement time period TM can be set arbitrarily.
  • the measurement time period start time t S , the measurement time period end time t E , and the time width of the measurement time period T M may be set in advance at the time of shipment from the factory, or may be set when the user starts use. may be set by the user at any timing.
  • the measurement device 11 When the measurement device 11 is activated in response to the arrival of the measurement time period, it shifts from the sleep mode to the vibration detection mode. In sleep mode, all clocks are stopped. For example, in sleep mode, several microamperes ( ⁇ A) of current flow to operate the clock. When shifting to the vibration detection mode, the sensor and control unit start with low power consumption. In the vibration detection mode, the sensor and control unit are controlled to the minimum current value that can detect the vibration of the user's walking. For example, the current value of the sensor in the vibration detection mode is set to tens of ⁇ A.
  • the measurement device 11 When the measurement device 11 detects the start of walking in the vibration detection mode, it shifts to the measurement mode. For example, when acceleration or angular velocity exceeds a preset threshold value in the vibration detection mode, the measurement device 11 shifts to the measurement mode. For example, when the acceleration in the traveling direction exceeds 3.5 G in the vibration detection mode, the measurement device 11 shifts to the measurement mode.
  • the restriction on the current value of the sensor is lifted. For example, when shifting to the measurement mode, the current value of the sensor reaches the order of mA at maximum.
  • the limitation of the current value of the control section is released. For example, when the limit on the current value of the controller is lifted, a current of several milliamperes (mA) flows.
  • measurement of sensor data is started.
  • the waiting time is set by the measuring device 11 .
  • the measurement timing that comes when the waiting time has passed after shifting to the measurement mode is called a measurement chance. For example, several measurement chances are set in one measurement time period.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram for explaining the measurement chance set in the measurement time period TM .
  • a plurality of measurement chances (MC1 to n) are set in the measurement time period T M between the measurement time period start time t S and the measurement time period end time t E (n is a natural number).
  • a plurality of measurement chances (MC1 to n) may be set regularly or randomly.
  • Pattern 1 in FIG. 5 is an example in which a plurality of measurement chances (MC1-n) are regularly set.
  • a plurality of measurement chances (MC1-n) are set at regular intervals within the period of the measurement time period T M .
  • a plurality of measurement chances (MC1 to n) are set at intervals based on preset rules.
  • Pattern 2 in FIG. 5 is an example in which a plurality of measurement chances (MC1 to n) are randomly set.
  • a plurality of measurement chances (MC1 to n) are randomly set within the period of the measurement time period T M .
  • a plurality of measurement chances (MC1 to n) may be set at predetermined random intervals, or may be set randomly according to the arrival of the measurement time period.
  • the waiting time from the measurement start time is preferably set according to the time from walking detection to stable walking. For example, assuming commuting hours, users' walking varies widely, such as the time to get on and off an elevator at home, the time to walk from home to a bus stop or station, and whether to stop by a convenience store. For example, when a plurality of measurement chances (MC1 to MCn) arrive regularly, there is a possibility that the period of stable walking will continue to deviate from the period of stable walking and measurement failure will continue. On the other hand, if a plurality of measurement chances (MC1 to n) are set at random, measurement is performed at timings that deviate from the specific regularity. could improve.
  • the digit of the current value used by the measuring device 11 increases from the order of ⁇ A to the order of mA. Therefore, it is preferable to set the measurement mode to the shortest possible time.
  • the key to reducing power consumption is the timing at which the measurement chance is set in one measurement time period. It suffices if the measurement succeeds even once during the measurement time period. For example, if the measurement is completed once in the measurement time period, the measurement in that measurement time period is terminated. On the other hand, if the measurement has failed in all the measurement chances included in the measurement time period, the measurement in that measurement time period has failed. For example, it is possible to measure several times in the measurement time period and average the measured values in the measurement time period. Power can be reduced.
  • FIG. 6 is a timing chart for explaining an example of operation timings of clocks, sensors, and control units included in the measuring device 11. As shown in FIG. The timing chart of FIG. 6 schematically shows the presence or absence of operation and the magnitude of power consumption during operation, but does not represent it accurately.
  • the clock runs all the time while the measuring device 11 is in use. In FIG. 6, the situation in which the clock ticks is omitted.
  • the measurement chance time T MC
  • the sensor and control unit are activated, and the sleep mode is shifted to the vibration detection mode.
  • the vibration detection mode the sensor and control unit operate with low power consumption that enables walking detection.
  • the mode shifts to measurement mode.
  • the control unit operates with normal power consumption. In the normal power consumption, the control unit is released from the limitation of the current value.
  • the controller may be configured to start up when the measurement mode is entered.
  • the control unit starts measuring the sensor data. If the measurement in the measurement chance is successful, the measurement in the measurement time period is completed. If the measurement at the measurement chance fails, wait until the next measurement chance. When all the measurement chances in the measurement time period are completed, the measurement in that measurement time period is completed. In the present embodiment, in order to suppress the occurrence of wasteful power consumption, when all the measurement chances in the measurement time period have ended, regardless of whether the measurement is correct or not, the measurement in that measurement time period is completed. . For example, when measurement fails in a certain measurement time period, measurement may be continued for a predetermined period from the end of the measurement time period until the measurement succeeds.
  • the measurement time for each measurement chance is set to about 10 seconds.
  • sensor data for about 3 steps is measured.
  • the measurement device 11 transmits the sensor data measured during the measurement time period to the data processing device 12 .
  • the measuring device 11 may transmit the sensor data for several steps as it is to the data processing device 12 , or may average the sensor data for several steps and then send it to the data processing device 12 .
  • the measuring device 11 may extract sensor data for one step from sensor data for several steps, and transmit the extracted sensor data for one step to the data processing device 12 . By averaging sensor data for several steps or extracting sensor data for one line, the amount of data to be transmitted can be reduced.
  • the sensor data whose transmission failed is temporarily stored in a storage unit (not shown). Then, at the timing of transmitting the sensor data in the next measurement time period, the sensor data for multiple times may be collectively transmitted.
  • the measuring device 11 records information (also referred to as measurement success/failure information) regarding the success or failure of the measurement during the measurement time period.
  • the measurement success/failure information includes information such as measurement time, activation conditions, information indicating the number of measurement chances in which measurement was successful (also referred to as trial count information), and the timing at which measurement failure occurred.
  • the measurement success/failure information may include information such as the time zone, date and time, day of the week, and season when the measurement failed.
  • the measurement success/failure information may include a flag indicating success/failure of the measurement.
  • the measurement success/failure information may include sensor data.
  • the measuring device 11 sets a standby time in a measurement time period related to a measurement time period (also referred to as a reference measurement time period) according to measurement success/failure information in the measurement time period (also referred to as a reference measurement time period). The details of setting the standby time by the measuring device 11 will be described later.
  • the data processing device 12 acquires sensor data from the measuring device 11.
  • the data processing device 12 generates a waveform (also referred to as a walking waveform) based on time-series data of the acquired sensor data.
  • a waveform also referred to as a walking waveform
  • the data processing device 12 generates walking waveforms relating to acceleration, angular velocity, velocity, angle, and position (trajectory) on a plane set for the human body (also called a human body plane).
  • FIG. 7 is a conceptual diagram for explaining the human body plane.
  • a sagittal plane that divides the body left and right a coronal plane that divides the body front and back, and a horizontal plane that divides the body horizontally are defined.
  • the world coordinate system and the local coordinate system match in the upright state as shown in FIG.
  • rotation in the sagittal plane with the x-axis as the rotation axis is roll
  • rotation in the coronal plane with the y-axis as the rotation axis is pitch
  • rotation in the horizontal plane with the z-axis as the rotation axis is yaw.
  • 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 yaw angle.
  • the data processing device 12 uses the generated walking waveform to perform data processing related to gait measurement.
  • data processor 12 uses a walking waveform to detect a walking event.
  • the data processing device 12 estimates the user's physical characteristics and physical condition based on the detected walking event.
  • Data processing by the data processing device 12 is not particularly limited as long as it is data processing related to gait.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram for explaining the step cycle based on the right foot.
  • the horizontal axis in FIG. 8 is a walking cycle normalized by taking one walking cycle of the right foot as 100%, starting from the time when the heel of the right foot lands on the ground and ending at the time when the heel of the right foot lands on the ground. is.
  • One walking cycle of one leg is roughly divided into a stance phase in which at least 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 separated from the ground.
  • normalization is performed so that the stance phase accounts for 60% and the swing phase accounts for 40%.
  • the stance phase is further subdivided into early stance T1, middle stance T2, final stance T3, and early swing T4.
  • the swing phase is further subdivided into early swing phase T5, middle swing phase T6, and final swing phase T7.
  • the walking waveform for one step cycle does not have to start from the time when the heel touches the ground.
  • FIG. 8(a) represents an event (heel strike) in which the heel of the right foot touches the ground (HS: Heel Strike).
  • FIG. 8B shows an event in which the toe of the left foot leaves the ground while the sole of the right foot touches the ground (OTO: Opposite Toe Off).
  • FIG. 8(c) shows an event (heel rise) in which the heel of the right foot is lifted in a state where the sole of the right foot touches the ground (HR: Heel Rise).
  • FIG. 8(d) shows an event in which the heel of the left foot touches the ground (opposite heel strike) (OHS: Opposite Heel Strike).
  • FIG. 8(e) represents an event (toe off) in which the toe of the right foot leaves the ground while the sole of the left foot touches the ground (TO: Toe Off).
  • FIG. 8(f) represents an event (foot crossing) in which the left foot and the right foot cross with each other (FA: Foot Adjacent) while the sole of the left foot touches the ground.
  • FIG. 8(g) represents an event (tibia vertical) in which the tibia of the right foot becomes almost vertical to the ground while the sole of the left foot is in contact with the ground (TV: Tibia Vertical).
  • FIG. 8(h) represents an event (heel strike) in which the heel of the right foot touches the ground (HS: Heel Strike).
  • FIG. 8(h) corresponds to the end point of the walking cycle starting from FIG. 8(a) and the starting point of the next walking cycle.
  • the data processing device 12 is implemented in a server or the like (not shown).
  • data processor 12 may be implemented by an application server.
  • the data processing device 12 may be realized by an application installed on a mobile terminal (not shown).
  • the result of data processing by the data processing device 12 is displayed on the screen of a display device (not shown).
  • the results of data processing by the data processor 12 are output to a system that utilizes the results. There is no particular limitation on the use of the result of data processing by the data processing device 12 .
  • FIG. 9 is a block diagram showing an example of the detailed configuration of the measuring device 11.
  • the measuring device 11 has a clock 110 , an acceleration sensor 111 , an angular velocity sensor 112 , a control section 113 , a condition setting section 115 , a transmission/reception section 116 and a battery 117 .
  • the condition setting unit 115 may be configured as a single device (condition setting device).
  • the clock 110 is a real-time clock that keeps time at a predetermined cycle.
  • clock 110 includes a crystal oscillator.
  • the time ticked by the clock 110 is synchronized with the time of a clock included in a mobile terminal (not shown) or the like in which the data processing device 12 is mounted at the timing when the measuring device 11 and the data processing device 12 are connected.
  • the clock 110 continues to operate in any of sleep mode, vibration detection mode, and measurement mode.
  • the time stamped by the clock 110 is referred to during control by the control unit 113 and mode switching.
  • the acceleration sensor 111 is a sensor that measures acceleration in three axial directions (also called spatial acceleration).
  • the acceleration sensor 111 is activated when the time stamped by the clock 110 reaches the measurement start time, and shifts to the vibration detection mode.
  • the vibration detection mode the acceleration sensor 111 operates in a low power consumption mode capable of detecting walking.
  • the current value of the acceleration sensor 111 in the vibration detection mode is set to ten-odd ⁇ A.
  • the acceleration sensor 111 shifts to the measurement mode.
  • the acceleration exceeds a preset threshold value in the vibration detection mode, the acceleration sensor 111 shifts to the measurement mode.
  • the measurement device 11 shifts to the measurement mode.
  • the acceleration sensor 111 may be configured to be activated at the timing of shifting to the measurement mode.
  • the limit on the current value of the acceleration sensor 111 is released.
  • the acceleration sensor 111 measures spatial acceleration. The acceleration sensor 111 outputs the measured acceleration to the controller 113 .
  • the acceleration sensor 111 can be a sensor of a piezoelectric type, a piezoresistive type, a capacitive type, or the like. It should be noted that the sensor used for the acceleration sensor 111 is not limited in its measurement method as long as it can measure acceleration.
  • the angular velocity sensor 112 is a sensor that measures angular velocities in three axial directions (also called spatial angular velocities).
  • the angular velocity sensor 112 is activated when the time stamped by the clock 110 reaches the measurement start time, and shifts to the vibration detection mode.
  • the vibration detection mode the angular velocity sensor 112 operates in a low power consumption mode capable of detecting walking.
  • the current value of the angular velocity sensor 112 in the vibration detection mode is set to ten-odd ⁇ A.
  • the angular velocity sensor 112 shifts to the measurement mode.
  • the angular velocity sensor 112 transitions to the measurement mode.
  • the angular velocity sensor 112 may be activated at the timing of shifting to the measurement mode.
  • the limit on the current value of the angular velocity sensor 112 is lifted.
  • the current value of the acceleration sensor 111 reaches the order of mA at maximum.
  • the angular velocity sensor 112 measures spatial angular velocity. The angular velocity sensor 112 outputs the measured angular velocity to the controller 113 .
  • a sensor of a vibration type, capacitance type, or the like can be used for the angular velocity sensor 112 for the angular velocity sensor 1102. It should be noted that the sensor used for the angular velocity sensor 112 is not limited in its measurement method as long as it can measure the angular velocity.
  • the control unit 113 is activated when shifting to the vibration detection mode.
  • the control unit 113 operates in a low power consumption mode in which walking detection is possible based on the measured values measured by the acceleration sensor 111 and the angular velocity sensor 112 .
  • the controller 113 shifts to the measurement mode. For example, in the vibration detection mode, when the acceleration measured by the acceleration sensor 111 exceeds a preset threshold value, the controller 113 shifts to the measurement mode. For example, in the vibration detection mode, when the acceleration in the traveling direction measured by the acceleration sensor 111 exceeds 3.5 G, the controller 113 shifts to the measurement mode.
  • the control unit 113 may be configured to start when the measurement mode is entered.
  • the control unit 113 measures sensor data under normal operating conditions based on the set measurement conditions. For example, when shifting to the measurement mode, the control unit 113 operates by switching from the low power consumption operating condition to the normal operating condition. For example, several milliamperes (mA) of current flow during normal operation of the controller. For example, the control unit 113 switches to the normal operating condition at the timing when the standby time has passed from the start time of the measurement mode. Control unit 113 acquires acceleration in three-axis directions and angular velocities around three axes from each of acceleration sensor 111 and angular velocity sensor 112 .
  • mA milliamperes
  • the control unit 113 converts the acquired acceleration and angular velocity into digital data, and outputs the converted digital data (also called sensor data) to the transmission/reception unit 116 .
  • the sensor data includes at least acceleration data converted into digital data and angular velocity data converted into digital data.
  • the sensor data also includes measurement times of acceleration and angular velocity.
  • the acceleration data includes acceleration vectors in three axial directions.
  • the angular velocity data includes angular velocity vectors around three axes. Acceleration data and angular velocity data are associated with acquisition times of the data.
  • the control unit 113 may be configured to output sensor data obtained by adding corrections such as mounting error, temperature correction, linearity correction, etc. to the acquired acceleration data and angular velocity data. Also, the control unit 113 may generate angle data about three axes using the acquired acceleration data and angular velocity data.
  • control unit 113 outputs measurement success/failure information of the measured sensor data to the measurement condition setting unit 156 .
  • the measurement success/failure information output to the measurement condition setting unit 156 is used to generate the standby time in the measurement mode.
  • control unit 113 is a microcomputer or microcontroller that performs overall control of the measuring device 11 and data processing.
  • the control unit 113 has a CPU (Central Processing Unit), RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, and the like.
  • Control unit 113 controls acceleration sensor 111 and angular velocity sensor 112 to measure angular velocity and acceleration.
  • the control unit 113 performs AD conversion (Analog-to-Digital Conversion) on physical quantities (analog data) such as measured angular velocity and acceleration, and stores the converted digital data in a flash memory.
  • AD conversion Analog-to-Digital Conversion
  • Physical quantities (analog data) measured by acceleration sensor 111 and angular velocity sensor 112 may be converted into digital data by acceleration sensor 111 and angular velocity sensor 112, respectively.
  • Digital data stored in the flash memory is output to the transmitting/receiving section 116 at a predetermined timing.
  • the condition setting unit 115 acquires measurement success/failure information in the measurement time period from the control unit 113 .
  • the condition setting unit 115 records the acquired measurement success/failure information.
  • the measurement success/failure information includes information such as measurement time, activation conditions, and information on the number of trials that indicates at which measurement chance the measurement was successful.
  • the measurement success/failure information may include sensor data.
  • the measurement success/failure information may include a flag (also called a success flag) when measurement is successful in the measurement time period and a flag (also called a failure flag) when measurement is unsuccessful in the measurement time period.
  • the measurement success/failure information with a success flag is also called success information, and the measurement success/failure information with a failure flag is also called failure information.
  • the condition setting unit 115 registers, in a storage unit (not shown), failure information including the date and time of the measurement time period and the number of failures in the measurement time period when the measurement was executed but not completed.
  • the condition setting unit 115 sets the standby time in the measurement time period related to the measurement time period according to the measurement success/failure information for each measurement time period.
  • the standby time set based on the measurement success/failure information for a certain measurement time period may be reflected in the measurement time period immediately after that measurement time period, or may be reflected in the measurement time period on the next day or later.
  • the waiting time is reflected in the same measurement time period on the next day and thereafter.
  • the condition setting unit 115 calculates the success probability or failure probability of measurement for each measurement time period. An example in which the standby time is set based on the success probability of measurement will be described below.
  • the condition setting unit 115 extracts a measurement time period with a low probability of success.
  • a measurement time period with a low success probability is a target time period (also referred to as a target time period) for which the waiting time is to be changed.
  • the condition setting unit 115 extracts a failure time period in the extracted target time period from failure information accumulated over several weeks. For example, the condition setting unit 115 extracts failure information in the same time zone on the same day of the week.
  • the condition setting unit 115 changes the waiting time of the target time slot based on the extracted failure information. For example, the condition setting unit 115 changes the standby time in the target time period within a predetermined time range such as ⁇ 5 to 10 seconds.
  • the waiting time may be changed regularly or randomly.
  • the condition setting unit 115 calculates the probability of success or failure of measurement in the target time period in which the waiting time has been changed. If the probability of success or failure of measurement in the target time period satisfies the criteria, the condition setting unit 115 sets the waiting time in the target time period as it is. For example, if the probability of success of measurement in the target time period exceeds a predetermined threshold, or if the probability of failure of measurement in the target time period is less than a predetermined threshold, the condition setting unit 115 sets the waiting time of the target time period do not change any more.
  • the condition setting unit 115 changes the waiting time in the target time period again. For example, if the increase in the probability of success in measurement and the decrease in the probability of failure in measurement in the target time period are insufficient as a result of increasing the standby time, the condition setting unit 115 further increases the standby time. For example, when shortening the waiting time results in insufficient increase in the probability of success or decrease in the probability of failure in the target time period, the condition setting unit 115 further shortens the waiting time. For example, if the lengthening of the waiting time results in a reduction in the success probability of measurement or an increase in the measurement failure probability in the target time period, the condition setting unit 115 shortens the waiting time. For example, if shortening the standby time results in a reduction in the success probability of measurement or an increase in the measurement failure probability in the target time period, the condition setting unit 115 increases the standby time.
  • the waiting time for the next measurement chance in that measurement time period may be changed. By doing so, there is a possibility that the period during which the user is walking stably coincides with the measurement chance and the measurement succeeds.
  • the standby time in that case is set to the standby time of the same measurement time period on the next day, there is a high possibility that the measurement will succeed in the same measurement time period of the next day. If measurement is not successful no matter how many times the standby time is shifted, the measurement time period may be shifted by about one hour.
  • the waiting time for each measurement time period is fixed at a time when the probability of successful measurement is high.
  • the transmission/reception unit 116 acquires sensor data from the control unit 113.
  • the transmitter/receiver 116 transmits the acquired sensor data to the data processor 12 .
  • the transmitting/receiving unit 116 may transmit the sensor data to the data processing device 12 via a cable such as a cable, or may transmit the sensor data to the data processing device 12 via wireless communication.
  • the transmission/reception unit 116 is configured to transmit sensor data to the data processing device 12 via a wireless communication function (not shown) conforming to standards such as Bluetooth (registered trademark) and WiFi (registered trademark). .
  • the communication function of the transmitting/receiving unit 116 may conform to standards other than Bluetooth (registered trademark) and WiFi (registered trademark).
  • the battery 117 is a power source for components included in the measuring device 11 .
  • the power of the battery 117 is consumed in the operations of the clock 110 , acceleration sensor 111 , angular velocity sensor 112 , control section 113 , condition setting section 115 and transmission/reception section 116 .
  • battery 117 is implemented by a primary battery.
  • battery 117 may be implemented by a primary battery such as a lithium battery, a nickel-based battery, a manganese-based battery, an alkaline battery, a nickel-manganese battery, a silver oxide battery, a mercury battery, or a zinc air battery.
  • battery 117 may be realized by a secondary battery.
  • the battery 117 may be implemented by a secondary battery such as a lithium-ion battery or a nickel-metal hydride battery.
  • the battery 117 preferably has a thin structure like a button type battery.
  • the battery 117 may be implemented by a button type battery such as a lithium graphite fluoride battery, a lithium manganese dioxide battery, a lithium copper oxide battery, an alkaline battery, a mercury battery, a zinc air battery, a silver oxide battery, a nickel metal hydride battery, or the like. good.
  • the type and form of the battery 117 are not limited as long as it can be used for gait measurement.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of the condition setting section 115.
  • Condition setting unit 115 has acquisition unit 151 , storage unit 153 , measurement condition setting unit 156 , calculation unit 155 , and output unit 157 .
  • Condition setting unit 115 may be configured as a single device.
  • the acquisition unit 151 acquires measurement success/failure information in the measurement time period from the control unit 113 .
  • the acquisition unit 151 causes the storage unit 153 to store the acquired measurement success/failure information.
  • the measurement success/failure information includes information such as measurement time, activation conditions, information indicating the number of measurement chances in which measurement was successful (also referred to as trial count information), and the timing at which measurement failure occurred.
  • the measurement success/failure information may include information such as the time zone, date and time, day of the week, and season when the measurement failed.
  • factors related to measurement failure are also called failure factors.
  • the measurement success/failure information may include a success flag when the measurement is successful during the measurement time period and a failure flag when the measurement is failed during the measurement time period.
  • the measurement success/failure information with a success flag is also called success information
  • the measurement success/failure information with a failure flag is also called failure information.
  • the measurement success/failure information may include sensor data.
  • the measurement device 11 causes the storage unit 153 to store failure information including the date and time of the measurement time period and the number of failures in the measurement time period when the measurement is not completed although the measurement is executed.
  • Acquisition unit 151 may be configured as the same communication interface as output unit 157 .
  • the storage unit 153 stores the measurement success/failure information acquired by the acquisition unit 151 .
  • the measurement success/failure information includes information such as measurement time, activation conditions, and trial count information.
  • the measurement success/failure information may include sensor data.
  • the measurement success/failure information may include a success flag when the measurement is successful in the measurement time period and a failure flag when the measurement is unsuccessful in the measurement time period.
  • the measurement success/failure information with a success flag is also called success information
  • the measurement success/failure information with a failure flag is also called failure information.
  • the storage unit 153 stores failure information including the date and time of the measurement time period when the measurement was not completed even though the measurement was performed, and the number of failures in the measurement time period.
  • the calculation unit 155 calculates the success probability and failure probability of measurement for each measurement time period. In addition, the calculation unit 155 calculates the success probability and failure probability of measurement in the target time period in which the waiting time has been changed.
  • the measurement success probability and failure probability calculated by the calculation unit 155 are referred to when setting the waiting time by the measurement condition setting unit 156 . In the setting of the waiting time by the measurement condition setting unit 156, the calculation unit 155 may be omitted if the probability of success or failure of measurement is not referred to.
  • the measurement condition setting unit 156 extracts a measurement time period with a low success probability or a measurement time period with a high failure probability based on the calculation results of the calculation unit 155 .
  • a measurement time period with a low success probability or a measurement time period with a high failure probability is a time period for which the waiting time is to be changed (also referred to as a target time period). That is, the measurement condition setting unit 156 sets the standby time in the measurement time period related to the target time period based on the failure information extracted in the target time period. For example, the measurement condition setting unit 156 changes the standby time in the target time period within a predetermined time range such as ⁇ 5 to 10 seconds. The waiting time may be changed regularly or randomly.
  • the measurement condition setting unit 156 sets measurement conditions including the set waiting time.
  • the measurement condition setting unit 156 outputs the set measurement conditions to the output unit 157 .
  • the measurement condition setting unit 156 extracts a measurement time period with a low success probability or a measurement time period with a high failure probability based on the calculation results of the calculation unit 155 .
  • the measurement condition setting unit 156 extracts failure time periods in the extracted target time period from failure information accumulated over several weeks.
  • the measurement condition setting unit 156 extracts failure information in the same time zone on the same day of the week. For example, it is highly probable that users will take similar actions during the same day of the week and the same time period. Therefore, if the waiting time is set based on the failure information in the same time period on the same day of the week, measurement failures are less likely to occur.
  • the measurement condition setting unit 156 does not change the waiting time in the target time period. For example, when the probability of success of measurement in the target time period exceeds a predetermined threshold, or when the probability of failure of measurement in the target time period is less than a predetermined threshold, the measurement condition setting unit 156 waits for the target time period. Do not change the time any further.
  • the measurement condition setting unit 156 changes the waiting time in the target time period again. For example, if the increase in the probability of success in measurement and the decrease in the probability of failure in measurement in the target time period are insufficient as a result of increasing the standby time, the measurement condition setting unit 156 further increases the standby time. For example, when shortening the waiting time results in an insufficient increase in the probability of success in measurement or a decrease in the probability of failure in the target time period, the measurement condition setting unit 156 further shortens the waiting time.
  • the measurement condition setting unit 156 shortens the standby time. For example, when shortening the standby time results in a decrease in the success probability of measurement or an increase in the failure probability of measurement in the target time period, the measurement condition setting unit 156 increases the standby time.
  • the measurement condition setting unit 156 sets the waiting time based on failure factors such as the number of times the measurement failed and the timing at which the failure occurred. For example, the measurement condition setting unit 156 changes the standby time in the target time period a plurality of times, and selects the standby time that maximizes the probability of successful measurement. For example, the measurement condition setting unit 156 repeats the update of the waiting time until the success probability of measurement satisfies the threshold. For example, the measurement condition setting unit 156 may randomly set a waiting time for each of a plurality of measurement chances included in the same measurement time period, and set a waiting time with a high probability of success. For example, the measurement condition setting unit 156 may set a standby time with a high probability of successful measurement in a certain measurement time period as a standby time in another measurement time period.
  • failure factors such as the number of times the measurement failed and the timing at which the failure occurred.
  • the measurement condition setting unit 156 changes the standby time in the target time period a plurality of times, and selects the
  • the measurement condition setting unit 156 may determine the cause of measurement failure by weighting by month, week, time, number of times, etc., and set the waiting time according to the month, week, time, and number of times. .
  • the measurement condition setting unit 156 may record the optimum standby time for each day of the week and time, and set the standby time according to the day of the week and time.
  • the measurement condition setting unit 156 may reset the waiting time according to the change of seasons.
  • the output unit 157 acquires the measurement conditions from the measurement condition setting unit 156.
  • the output section 157 outputs the measurement conditions set by the measurement condition setting section 156 to the control section 113 .
  • the output unit 157 may be configured as the same communication interface as the acquisition unit 151 .
  • FIG. 11 is a block diagram showing an example of the configuration of the data processing device 12. As shown in FIG.
  • the data processing device 12 has an operation reception unit 120 , a transmission/reception unit 121 , a generation unit 122 , a detection unit 123 and a data processing unit 127 .
  • the operation reception unit 120 receives information input by the user (also called input information).
  • the input information is input via a terminal device (not shown) connected to the data processing device 12 or a mobile terminal (not shown) in which the data processing device is installed.
  • the input information is input according to a key input from a keyboard, an input operation on a touch panel, or a mouse operation.
  • input information such as the device identifier of the measurement device 11 and the measurement time period are input to the operation reception unit 120 .
  • the operation reception unit 120 outputs input information to the transmission/reception unit 121 .
  • the transmitter/receiver 121 receives sensor data from the measuring device 11 .
  • the transmitter/receiver 121 outputs the received sensor data to the generator 122 .
  • the transmitter/receiver 121 receives sensor data from the measuring device 11 via wireless communication.
  • the transmitting/receiving unit 121 is configured to receive sensor data from the measuring device 11 via a wireless communication function (not shown) conforming to standards such as Bluetooth (registered trademark) and WiFi (registered trademark).
  • the communication function of the transmitting/receiving unit 121 may conform to standards other than Bluetooth (registered trademark) and WiFi (registered trademark).
  • the transmitter/receiver 121 may receive sensor data from the measuring device 11 via a wire such as a cable.
  • the transmission/reception unit 121 acquires input information according to the user's operation from the operation reception unit 120 .
  • the transmitter/receiver 121 transmits input information to the measuring device 11 .
  • the measurement time period input by the user is set in the measurement device 11 .
  • the transmitting/receiving unit 121 transmits the time of the mobile terminal to the measuring device 11 at the timing of setting the measurement time zone in the measuring device 11 , and synchronizes the time of the mobile terminal with the time of the clock of the measuring device 11 .
  • the time of the measuring device 11, in which the unique time axis is set can be set in accordance with the time of the universal mobile terminal.
  • the generating unit 122 acquires sensor data from the transmitting/receiving unit 121.
  • the generation unit 122 transforms the coordinate system of the acquired sensor data from the local coordinate system to the world coordinate system.
  • the generation unit 122 generates time-series data (also referred to as a walking waveform) of the sensor data converted into the world coordinate system.
  • the generator 122 outputs the generated walking waveform to the detector 123 .
  • the generator 122 generates walking waveforms such as spatial acceleration and spatial angular velocity.
  • the generation unit 122 also integrates the spatial acceleration and the spatial angular velocity to generate a walking waveform such as the spatial velocity and the spatial angle (sole angle).
  • the generation unit 122 also performs second-order integration on the spatial acceleration to generate a walking waveform of the spatial trajectory.
  • the generation unit 122 generates a walking waveform at predetermined timings and time intervals set in accordance with a general walking cycle or a walking cycle specific to the user. The timing at which the generation unit 122 generates the walking waveform can be set arbitrarily.
  • the generation unit 122 is configured to continue generating a walking waveform while the user continues walking.
  • the generator 122 may be configured to generate a walking waveform at a specific time.
  • the detection unit 123 acquires the walking waveform from the generation unit 122.
  • the detection unit 123 detects a walking event from the walking waveform.
  • the detection unit 123 detects walking events such as heel contact, toe-off, foot crossing, and vertical tibia.
  • the detection unit 123 outputs to the data processing unit 127 data used for gait measurement, such as the timing of the detected walking event and sensor data values for a predetermined period starting from the timing of the walking event.
  • the data processing unit 127 acquires data used for gait measurement from the detection unit 123 .
  • the data processing unit 127 performs gait measurement using the acquired data.
  • the data processing unit 127 estimates the user's physical characteristics and physical condition based on the detected walking event.
  • Data processing by the data processing unit 127 is not particularly limited as long as it is data processing related to gait.
  • the result of gait measurement by the data processing unit 127 is displayed on a display device (not shown).
  • the result of gait measurement by the data processing unit 127 is output to a system using the result.
  • the method of using the result of gait measurement by the data processing unit 127 is not particularly limited.
  • FIG. 12 is a flowchart for explaining an example of the operation of the control section 113 included in the measuring device 11. As shown in FIG. In the description according to the flowchart of FIG. 12, the control unit 113 will be described as an operating body.
  • step S11 when the measurement conditions are acquired (Yes in step S11), the control unit 113 updates the measurement conditions (step S12). If the measurement conditions have not been acquired (No in step S11), the process proceeds to step S13.
  • step S12 when the measurement time period comes (Yes in step S13), the control unit 113 executes the measurement process (step S14). Details of the measurement process will be described later (FIGS. 13 and 14). If it is not the measurement time period (No in step S13), the process proceeds to step S16.
  • control unit 113 transmits the sensor data measured in the measurement process to the data processing device 12 (step S15).
  • step S15 if the process is to be continued (No in step S16), the process returns to step S11. If the process is to end (Yes in step S16), the process according to the flowchart of FIG. 12 is ended.
  • the timing for ending the processing according to the flowchart of FIG. 12 can be set arbitrarily. For example, the timing for ending the processing according to the flowchart of FIG. 12 may be set in advance. For example, the process may be terminated according to an instruction input by the user using the gait measurement system 1 .
  • FIG. 13 is a flowchart for explaining an example of the measurement processing (step S14 in FIG. 12) of the control unit 113 included in the measurement device 11. As shown in FIG. In the description according to the flowchart of FIG. 13, the control unit 113 will be described as an operating entity.
  • step S111 when a measurement chance arrives (Yes in step S111), the control unit 113 shifts to vibration detection mode (step S112).
  • the acceleration sensor 111, the angular velocity sensor 112, and the controller 113 are activated.
  • the control unit 113 operates with low power consumption and detects walking according to values such as acceleration and angular velocity. If the measurement chance has not arrived (No in step S111), the control unit 113 waits until the measurement chance arrives. For example, in preparation for errors in setting and counting of measurement chances, if a measurement chance does not arrive during a measurement time period, the measurement in that measurement time period may be stopped (step S16 in FIG. 12). move on).
  • step S114 When walking is detected after shifting to the vibration detection mode in step S112 (Yes in step S113), the control unit 113 shifts to measurement mode (step S114). When walking is not detected (No in step S113), the control unit 113 waits until walking is detected. For example, there may be a situation where walking is not detected after shifting to the measurement mode. In preparation for such a situation, it is configured to forcibly start measurement at that measurement chance or stop measurement at that measurement chance when a certain period of time has elapsed after shifting to the measurement mode. good too.
  • step S116 After step S114, when the waiting time elapses (Yes in step S115), the control unit 113 executes sensor data measurement processing (step S116). The sensor data measurement process in step S116 will be described later. If the standby time has not elapsed (No in step S115), the control unit 113 waits until the standby time has elapsed.
  • step S116 if there is a remaining measurement chance (Yes in step S117), the process returns to step S111. On the other hand, if there are no remaining measurement chances (No in step S117), the process according to the flowchart in FIG. 13 ends (proceeds to step S16 in FIG. 12).
  • FIG. 14 is a flowchart for explaining an example of sensor data measurement processing (step S116 in FIG. 13) of the control unit 113 included in the measuring device 11. As shown in FIG. In the description according to the flowchart of FIG. 14, the control unit 113 will be described as an operating entity.
  • the control unit 113 measures sensor data at the timing when the standby time has elapsed after shifting to the measurement mode (step S121).
  • the control unit 113 measures sensor data based on sensor values measured by the acceleration sensor 111 and the angular velocity sensor.
  • step S122 When the measurement is successful (Yes in step S122), the control unit 113 stores the measured sensor data in the storage unit (not shown) (step S123). If the measurement fails (No in step S122), the process proceeds to step S125.
  • control unit 113 After step S123, the control unit 113 outputs the measured sensor data to the transmission/reception unit 116 (step S124).
  • the sensor data output to the transmitter/receiver 116 is transmitted to the data processor 12 .
  • step S124 the control unit 113 outputs measurement success/failure information to the condition setting unit 115 (step S125).
  • the measurement success/failure information output to the condition setting unit 115 is used for setting measurement conditions including changes in waiting time.
  • FIG. 15 is a flowchart for explaining an example of measurement condition generation processing by the condition setting unit 115 included in the measurement device 11. As shown in FIG. In the description according to the flowchart of FIG. 15, the condition setting unit 115 will be described as an operating entity.
  • condition setting unit 115 first acquires measurement success/failure information from the control unit 113 (step S131).
  • condition setting unit 115 stores the acquired measurement success/failure information (step S132).
  • condition setting unit 115 uses the stored measurement success/failure information to calculate the success probability of measurement for each measurement time period (step S133).
  • failure probability may be calculated instead of success probability.
  • the condition setting unit 115 changes the waiting time in the target time period based on the preset conditions (step S135). If the probability of success exceeds the threshold (Yes in step S134), the process according to the flowchart of FIG. 15 ends.
  • step S135 the condition setting unit 115 outputs the measurement conditions including the waiting time to the control unit 113 (step S136).
  • FIG. 16 is a flowchart for explaining an example of the operation of the data processing device 12. As shown in FIG. In the explanation along the flow chart of FIG. 16, the data processing device 12 will be explained as the subject of operation.
  • the data processing device 12 first acquires sensor data from the measuring device 11 (step S151).
  • the data processing device 12 converts the coordinate system of the sensor data from the local coordinate system to the world coordinate system (step S152).
  • the data processing device 12 generates time-series data using the sensor data converted into the world coordinate system (step S153). For example, the data processing device 12 generates time-series data of accelerations and velocities in three-axis directions and positions (trajectories), and time-series data of angular velocities and angles about three axes.
  • the data processing device 12 extracts a walking waveform from the generated time-series data (step S154).
  • the data processing device 12 detects a walking event from the extracted walking waveform (step S155).
  • the data processing device 12 executes data processing related to gait based on the detected walking event (step S156). For example, the data processing device 12 estimates the user's physical characteristics and physical condition based on the detected walking event.
  • the gait measurement system of this embodiment includes a measurement device and a data processing device.
  • the gait measurement system of this embodiment is characterized in that the condition setting device is included in the measurement device.
  • the measurement device has a condition setting unit (condition setting device), a sensor, a control unit, and a data transmission/reception unit.
  • the condition setting unit acquires measurement success/failure information indicating success or failure of measurement of a physical quantity related to the movement of the user's foot performed by the measurement device installed on the user's foot at the measurement chance included in the target measurement time period. Based on the measurement success/failure information in the target measurement time period, the condition setting unit sets the waiting time from the detection of walking to the start of measurement in the measurement opportunity included in the relevant measurement time period related to the target measurement time period.
  • Set the measurement conditions including A sensor measures spatial acceleration and spatial angular velocity.
  • the control unit Based on the measurement conditions set by the condition setting device, the control unit is activated at least one measurement chance included in the measurement time period.
  • the controller generates sensor data based on the spatial acceleration and spatial angular velocity measured by the sensor.
  • the data transmitter/receiver transmits sensor data to the data processing device. Also, the data transmission/reception unit receives input information input by a user from the data processing device.
  • the data processing device has an operation reception unit, a transmission/reception unit, a generation unit, a detection unit, and a data processing unit.
  • the operation reception unit receives input information input according to a user's operation.
  • the transmitting/receiving unit receives sensor data relating to foot movement measured by a measuring device installed on the user's foot.
  • the generation unit generates a walking waveform that is time-series data of the sensor data received by the transmission/reception unit.
  • the detector detects a walking event from the walking waveform generated by the generator.
  • the data processing unit performs data processing using the walking event detected by the detection unit.
  • the measurement device sets the measurement conditions, including the waiting time from detection of the user's walking to the start of measurement, by varying them according to the lifestyle of the user. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to set measurement conditions for performing gait measurement at appropriate timing while reducing power consumption by setting an appropriate standby time according to the lifestyle of the user. Battery life is extended if the power consumption of the measuring device is reduced. Also, although the battery life is not extended, the reduced power consumption may be allocated to other data processing to enhance service contents.
  • gait measurement is performed at any timing when stable walking is detected, so the battery built into the measurement device is consumed rapidly.
  • the measuring device can be used for a long time if the usage environment allows frequent battery replacement and charging.
  • frequent battery replacement and charging are not preferable. Therefore, it is required to enable stable gait measurement for a long period of time without the need for battery replacement.
  • the gait measurement time period is matched to the user's lifestyle habits, the user's gait in each measurement time period is not always constant, so gait measurement may fail.
  • the user's walking state may be affected in situations such as going up and down stairs, using elevators, selecting and paying for products in stores such as supermarkets, and picking up and dropping off children. change happens. If the walking state changes at every measurement opportunity included in the measurement time period, measurement failures will occur frequently.
  • the waiting time from when stable walking is detected until the start of measurement can be set according to the walking characteristics of the user in the measurement time period set according to the lifestyle of the user. , measurement failures are less likely to occur.
  • the acquisition unit acquires measurement success/failure information including the times and the number of times measurement failures have occurred in the measurement chances included in the target measurement time period.
  • the measurement condition setting unit changes the waiting time for the measurement chance included in the relevant measurement time period related to the target measurement time period based on the time and number of times that the measurement failure occurred in the measurement chance included in the target measurement time period. do.
  • the waiting time of the measurement chance included in the related measurement time period is changed based on the time and the number of times that the measurement failure occurred in the measurement time period of the target measurement time period. Therefore, according to this aspect, it is possible to set a measurement condition in which failure is less likely to occur in measurement during a measurement time zone in which measurement failure is likely to occur.
  • the measurement condition setting unit based on the measurement success/failure information in the target measurement time period, sets the waiting time for the measurement opportunity included in the related measurement time period in the same time period following the target measurement time period. set. Users' lifestyle habits tend to behave in similar patterns within the same time period.
  • the standby time is set according to the user's lifestyle by setting the standby time for the measurement chance included in the related measurement time period of the same time period following the target measurement time period. Therefore, according to this aspect, it is possible to realize gait measurement customized to the lifestyle of the user by setting the time versus time according to the lifestyle of the user.
  • a condition setting device includes a calculation unit that calculates the success probability of measurement in at least one measurement chance included in the target measurement time period based on the measurement success/failure information in the target measurement time period.
  • the measurement condition setting unit sets the waiting time for which the success probability exceeds the threshold as the waiting time for the measurement chance included in the related measurement time period related to the target measurement time period. According to this aspect, the accuracy of gait measurement is improved by setting the waiting time according to the success probability of measurement.
  • a condition setting device includes a calculation unit that calculates the success probability of measurement in at least one measurement chance included in the target measurement time period based on the measurement success/failure information in the target measurement time period.
  • the measurement condition setting unit sets, based on the measurement success/failure information in the target measurement time period, different waiting times for a plurality of measurement chances included in the related measurement time period related to the target measurement time period.
  • the measurement condition setting unit sets the waiting time at which the probability of successful measurement in at least one measurement chance included in the related measurement time period is maximized as the waiting time in the measurement chance included in the measurement time period related to the related measurement time period. set to According to this aspect, the accuracy of gait measurement is further improved by setting the waiting time at which the probability of successful measurement is maximized.
  • the gait measurement system of this embodiment differs from that of the first embodiment in that the data measurement device, instead of the measurement device, includes a condition setting unit.
  • FIG. 17 is a block diagram showing the configuration of the gait measurement system 2 of this embodiment.
  • the gait measurement system 2 includes a measurement device 21 and a data processing device 22 .
  • the measuring device 21 and the data processing device 22 may be connected by wire or wirelessly.
  • the measuring device 21 and the data processing device 22 may be configured as a single device. Below, the measuring device 21 and the data processing device 22 will be described separately.
  • FIG. 18 is a block diagram showing an example of the detailed configuration of the measuring device 21.
  • the measuring device 21 has a clock 210 , an acceleration sensor 211 , an angular velocity sensor 212 , a control section 213 , a transmission/reception section 216 and a battery 217 .
  • the measurement device 21 has a configuration in which the measurement condition setting unit 156 is removed from the measurement device 11 of the first embodiment.
  • the clock 210 is a real-time clock that keeps time.
  • the clock 210 has the same configuration as the clock 110 of the first embodiment.
  • the acceleration sensor 211 is a sensor that measures acceleration in three axial directions (also called spatial acceleration).
  • the acceleration sensor 211 has the same configuration as the acceleration sensor 111 of the first embodiment.
  • the acceleration sensor 211 measures acceleration in three axial directions according to set measurement conditions.
  • the acceleration sensor 211 outputs the measured acceleration to the controller 213 .
  • the angular velocity sensor 212 is a sensor that measures angular velocities in three axial directions (also called spatial angular velocities).
  • the angular velocity sensor 212 has the same configuration as the angular velocity sensor 112 of the first embodiment.
  • the angular velocity sensor 212 measures angular velocities in three axial directions according to set measurement conditions.
  • the angular velocity sensor 212 outputs the measured angular velocity to the controller 213 .
  • the control unit 213 has the same configuration as the control unit 113 of the first embodiment.
  • the control unit 213 acquires acceleration in three-axis directions and angular velocities around three axes from each of the acceleration sensor 211 and the angular velocity sensor 212 according to the set measurement conditions.
  • the control unit 213 converts the acquired acceleration and angular velocity into digital data, and outputs the converted digital data (also referred to as sensor data) to the transmission/reception unit 216 .
  • the sensor data includes measurement times of acceleration and angular velocity.
  • the control unit 213 also outputs measurement success/failure information of the measured sensor data to the transmission/reception unit 216 .
  • the transmission/reception unit 216 has the same configuration as the transmission/reception unit 116 of the first embodiment.
  • the transmitter/receiver 216 acquires sensor data from the controller 213 . Further, the transmission/reception unit 216 acquires measurement success/failure information of the sensor data from the control unit 213 . When the measurement is successful, the transmission/reception unit 216 transmits sensor data and measurement success/failure information to the data processing device 22 . If the measurement is successful, the transmitter/receiver 216 may transmit only sensor data to the data processor 22 . If the measurement fails, the transmission/reception unit 216 transmits measurement success/failure information to the data processing device 22 . Even if the measurement fails, the transmitter/receiver 216 may transmit the sensor data to the data processing device 22 as long as the sensor data has been measured.
  • the transmission/reception unit 216 receives measurement conditions from the data processing device 22 .
  • the measurement conditions received by the transmitter/receiver 216 are set as conditions for measurement by the measurement device 21 .
  • the measurement conditions include waiting time in the measurement time period.
  • the set standby time may be reflected in the measurement time period immediately after the reception, or may be reflected in the measurement time period from the next day onward. In order to set the waiting time according to the habit of the user, it is preferable that the waiting time is reflected in the same measurement time period on the next day and thereafter.
  • a battery 217 is a power source for components included in the measuring device 21 .
  • the battery 217 has the same configuration as the battery 117 of the first embodiment.
  • the power of the battery 217 is consumed in the operations of the clock 210 , acceleration sensor 211 , angular velocity sensor 212 , control section 213 and transmission/reception section 216 .
  • FIG. 19 is a block diagram showing an example of the configuration of the data processing device 22.
  • the data processing device 22 has an operation reception section 220 , a transmission/reception section 221 , a generation section 222 , a detection section 223 , a condition setting section 225 and a data processing section 227 .
  • the data processing device 22 has a configuration in which the condition setting unit 115 of the first embodiment is added to the data processing device 12 of the first embodiment.
  • the condition setting unit 225 may be configured as a single device (condition setting device).
  • the operation reception unit 220 receives information input by the user (also called input information).
  • the operation reception unit 220 has the same configuration as the operation reception unit 120 of the first embodiment.
  • the operation accepting unit 220 may accept the standby time set by the user as input information.
  • the operation reception unit 220 outputs input information to the transmission/reception unit 221 .
  • the transmission/reception unit 221 receives sensor data and measurement success/failure information from the measuring device 21 .
  • the transmitting/receiving section 221 has the same configuration as the transmitting/receiving section 121 of the first embodiment.
  • the transmitter/receiver 221 outputs the received sensor data to the generator 222 .
  • the transmission/reception unit 221 outputs the received measurement success/failure information to the condition setting unit 225 .
  • the transmitting/receiving section 221 acquires measurement conditions from the condition setting section 225 .
  • the transmitter/receiver 221 transmits the acquired measurement conditions to the measuring device 21 .
  • the transmitting/receiving unit 221 acquires input information according to the user's operation from the operation accepting unit 220 .
  • the transmitting/receiving section 221 transmits input information to the condition setting section 225 and the measuring device 21 .
  • the generation unit 222 has the same configuration as the generation unit 122 of the first embodiment.
  • the generation unit 222 acquires sensor data from the transmission/reception unit 221 .
  • the generation unit 222 transforms the coordinate system of the acquired sensor data from the local coordinate system to the world coordinate system.
  • the generation unit 222 generates time-series data (also referred to as a walking waveform) of the sensor data converted into the world coordinate system.
  • the generator 222 outputs the generated walking waveform to the detector 223 .
  • the detection unit 223 has the same configuration as the detection unit 123 of the first embodiment.
  • the detector 223 acquires the walking waveform from the generator 222 .
  • the detector 223 detects a walking event from the walking waveform.
  • the detection unit 223 outputs to the data processing unit 227 data used for gait measurement, such as the timing of the detected walking event and sensor data values for a predetermined period starting from the timing of the walking event.
  • the condition setting unit 225 acquires measurement success/failure information in the measurement time period from the transmission/reception unit 221 .
  • the condition setting unit 225 has the same configuration as the condition setting unit 115 of the first embodiment.
  • the condition setting unit 225 records the acquired measurement success/failure information.
  • the measurement success/failure information includes information such as measurement time, activation conditions, and information on the number of trials that indicates at which measurement chance the measurement was successful.
  • the measurement success/failure information may include sensor data.
  • the measurement success/failure information may include a success flag when the measurement is successful in the measurement time period and a failure flag when the measurement is unsuccessful in the measurement time period.
  • the measurement success/failure information with a success flag is also called success information
  • the measurement success/failure information with a failure flag is also called failure information.
  • the condition setting unit 225 registers, in a storage unit (not shown), failure information including the date and time of the measurement time period and the number of failures in the measurement time period when the measurement was executed but not completed.
  • the condition setting unit 225 sets the waiting time in the measurement time period following the measurement time period according to the measurement success/failure information for each measurement time period. For example, the condition setting unit 225 changes the standby time in the target time period based on the failure information in the target time period (also referred to as the target time period) for which the standby time is to be changed. For example, the condition setting unit 225 changes the waiting time in the target time period according to the measurement success probability or failure probability in the target time period in which the waiting time has been changed.
  • the condition setting unit 225 sets the waiting time based on failure factors such as the number of times the measurement failed and the timing at which the failure occurred. For example, the condition setting unit 225 changes the standby time in the target time period a plurality of times, and selects the standby time that maximizes the probability of successful measurement. For example, the condition setting unit 225 repeats updating of the waiting time until the success probability of measurement exceeds the threshold. For example, the condition setting unit 225 may randomly set a waiting time for each of a plurality of measurement chances included in the same measurement time period, and set a waiting time with a high probability of success. For example, the condition setting unit 225 may set a standby time with a high probability of successful measurement in a certain measurement time period as a standby time in another measurement time period.
  • the condition setting unit 225 may determine the cause of measurement failure by weighting by month, week, time, number of times, etc., and set the standby time according to the month, week, time, and number of times. For example, the condition setting unit 225 may record an optimum standby time for each day of the week and time, and set the standby time according to the day of the week and time. For example, the condition setting unit 225 may reset the standby time at the timing of seasonal change. For example, when the data processing device 22 is realized by an application installed in a mobile terminal, the condition setting unit 225 sets the standby time using position information acquired by the GPS (Global Positioning System) of the mobile terminal. may For example, if the walking location of the user can be specified by the position information, it can be determined whether or not there is a high possibility that the user will walk stably.
  • GPS Global Positioning System
  • the measurement time zone and the waiting time set for the left and right feet will greatly deviate due to individual differences in the measurement devices 21 and convenience such as the dominant foot of the user.
  • the timing of shifting to stable walking with the left foot is earlier.
  • the standby time is set in accordance with the timing of walking on the curve, the difference between the left and right standby times may increase. If the difference between the left and right standby times increases, the standby time for one leg increases during normal walking, which may reduce the effect of reducing power consumption.
  • the waiting time does not largely deviate between the left and right legs.
  • an algorithm for reducing the deviation of the standby times of the measurement devices 21 is used to set the measurement conditions by the condition setting unit 225. It should be added to the settings.
  • the data processing unit 227 has the same configuration as the data processing unit 227 of the first embodiment.
  • the data processing unit 227 acquires data used for gait measurement from the detection unit 223 .
  • the data processing unit 227 performs gait measurement using the acquired data.
  • the result of gait measurement by the data processing unit 227 is displayed on a display device (not shown).
  • the result of gait measurement by the data processing unit 227 is output to a system using the result.
  • the method of using the result of gait measurement by the data processing unit 227 is not particularly limited.
  • the gait measurement system of this embodiment includes a measurement device and a data processing device.
  • the gait measurement system of this embodiment is characterized in that the condition setting device is included in the data processing device.
  • a measuring device has a sensor, a control unit, and a data transmission/reception unit.
  • a sensor measures spatial acceleration and spatial angular velocity.
  • the control unit is activated at least one measurement chance included in the measurement time period.
  • the controller generates sensor data based on the spatial acceleration and spatial angular velocity measured by the sensor.
  • the data transmitter/receiver transmits sensor data to the data processing device. Further, the data transmission/reception unit receives input information input by a user and measurement conditions set by the data processing device from the data processing device.
  • the data processing device has a condition setting unit (condition setting device), an operation reception unit, a transmission/reception unit, a generation unit, a detection unit, and a data processing unit.
  • the condition setting unit acquires measurement success/failure information indicating success or failure of measurement of a physical quantity related to the movement of the user's foot, performed by the measurement device installed on the user's foot, at the measurement chance included in the target measurement time period. Based on the measurement success/failure information in the target measurement time period, the condition setting unit sets the waiting time from the detection of walking to the start of measurement in the measurement opportunity included in the relevant measurement time period related to the target measurement time period. Set the measurement conditions including The operation reception unit receives input information input according to a user's operation.
  • the transmitting/receiving unit receives sensor data relating to foot movement measured by a measuring device installed on the user's foot. Also, the transmission/reception unit transmits input information input by the user and measurement conditions set by the condition setting device to the measurement device.
  • the generation unit generates a walking waveform that is time-series data of the sensor data received by the transmission/reception unit.
  • the detector detects a walking event from the walking waveform generated by the generator.
  • the data processing unit performs data processing using the walking event detected by the detection unit.
  • the data processing device changes and sets the measurement conditions, including the waiting time from detection of the user's walking to the start of measurement, according to the lifestyle of the user. Therefore, according to the present embodiment, by setting an appropriate standby time according to the user's lifestyle, it is possible to set measurement conditions for performing gait measurement at appropriate timing while reducing power consumption. Moreover, according to the present embodiment, the power consumption of the measuring device is reduced as compared with the first embodiment by setting the measurement conditions by the measuring device.
  • the condition setting device when the waiting time included in the measurement conditions of the measuring devices installed on the left and right feet of the user deviates beyond a specified value, the condition setting device is installed on the left and right feet of the user. change the standby time of at least one of the measuring devices The condition setting device reduces the difference in waiting time of the measuring devices installed on the left and right feet of the user. According to this aspect, the accuracy of gait measurement can be further improved by alleviating the difference in the waiting time included in the measurement conditions of the measuring devices installed on the left and right feet.
  • the gait measurement system of the present embodiment has a simplified configuration of the condition setting unit (condition setting device) of each embodiment.
  • FIG. 20 is a block diagram showing an example of the configuration of the condition setting device 350 of this embodiment.
  • the condition setting device 350 includes an acquisition section 351 and a measurement condition setting section 356 .
  • the acquisition unit 351 acquires measurement success/failure information indicating success or failure of measurement of a physical quantity related to foot movement performed by a measurement device installed on the user's foot at a measurement chance included in the target measurement time period.
  • the measurement condition setting unit 356 waits from when walking is detected in the measurement opportunity included in the related measurement time period related to the target measurement time period until measurement is started.
  • Set measurement conditions including time.
  • the measurement conditions including the waiting time from detection of the user's walking to the start of measurement, are varied and set according to the lifestyle of the user. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to set measurement conditions for performing gait measurement at appropriate timing while reducing power consumption by setting an appropriate standby time according to the lifestyle of the user.
  • the information processing device 90 includes a processor 91, a main memory device 92, an auxiliary memory device 93, an input/output interface 95, and a communication interface 96.
  • the interface is abbreviated as I/F (Interface).
  • Processor 91 , main storage device 92 , auxiliary storage device 93 , input/output interface 95 , and communication interface 96 are connected to each other via bus 98 so as to enable data communication.
  • 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 a communication interface 96 .
  • the processor 91 loads the program stored in the auxiliary storage device 93 or the like into the main storage device 92 .
  • the processor 91 executes programs developed in the main memory device 92 .
  • a configuration using a software program installed in the information processing device 90 may be used.
  • the processor 91 executes control and processing according to this embodiment.
  • the main storage device 92 has an area in which programs are expanded.
  • a program stored in the auxiliary storage device 93 or the like is developed in the main storage device 92 by the processor 91 .
  • the main memory device 92 is realized by a volatile memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory). Further, as the main storage device 92, a non-volatile memory such as MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory) may be configured/added.
  • the auxiliary storage device 93 stores various data such as programs.
  • the auxiliary storage device 93 is implemented by a local disk such as a hard disk or flash memory. It should be noted that it is 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 based on standards and specifications.
  • a 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 standards and specifications.
  • the input/output interface 95 and the communication interface 96 may be shared as an interface for connecting with external devices.
  • Input devices such as a keyboard, mouse, and touch panel may be connected to the information processing device 90 as necessary. These input devices are used to enter information and settings.
  • a touch panel is used as an input device, the display screen of the display device may also serve as an 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 device 90 may be equipped with a display device for displaying information.
  • the information processing device 90 is preferably 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. Between the processor 91 and a recording medium (program recording medium), the drive device mediates reading of data and programs from the recording medium, writing of processing results of the information processing device 90 to the recording medium, and the like.
  • 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 control and processing according to each embodiment of the present invention.
  • the hardware configuration of FIG. 21 is an example of a hardware configuration for executing control and processing according to each embodiment, and does not limit the scope of the present invention.
  • the scope of the present invention also includes a program that causes a computer to execute processing related to control and processing according to each embodiment.
  • the scope of the present invention also includes a program recording medium on which the program according to each embodiment is recorded.
  • the recording medium can be implemented as an optical recording medium such as a CD (Compact Disc) or a DVD (Digital Versatile Disc).
  • the recording medium may be implemented by a semiconductor recording medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory or an SD (Secure Digital) card.
  • the recording medium may be realized by a magnetic recording medium such as a flexible disk, or other recording medium.
  • each embodiment may be combined arbitrarily. Also, the components of each embodiment may be realized by software or by circuits.

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Abstract

消費電力を低減しながら、適切なタイミングで歩容計測を行うための計測条件を設定ために、対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得する取得部と、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する計測条件設定部と、を備える条件設定装置とする。

Description

条件設定装置、歩容計測システム、計測条件生成方法、および記録媒体
　本開示は、歩容計測における計測条件を設定する条件設定装置等に関する。
　体調管理を行うヘルスケアへの関心の高まりから、歩行パターンに含まれる特徴（歩容とも呼ぶ）を計測し、歩容に応じた情報をユーザに提供するサービスが注目されている。例えば、圧力計測装置や慣性計測装置を靴等の履物に実装し、ユーザの歩容を解析する装置が開発されている。そのような計測装置を用いた歩容計測においては、電池容量に制約があるため、消費電力を低減するために計測時間帯が制限される。計測時間帯には何回かの計測チャンスが含まれるが、全ての計測チャンスにおいて計測が失敗すると、その計測時間帯の計測が失敗してしまう。そのため、計測装置の消費電力を軽減するために、計測装置による計測のタイミングを効率的に設定することが求められる。
　特許文献１には、靴の中に挿入された圧力センサの動作を制御するセンサ制御装置について開示されている。特許文献１の装置は、モーションセンサが出力するセンサデータに基づいて、遊脚期の開始と終了を検出する。特許文献１の装置は、遊脚期の開始が検出されたタイミングで圧力センサの動作を停止させ、遊脚期の終了が検出されたタイミングで圧力センサの動作を開始させることによって、遊脚期のおける電力消費を抑制する。
　特許文献２には、洗浄水用温水器や暖房便座の通電制御装置について開示されている。特許文献２の装置は、計時手段と人体検知手段の出力に基づいて、使用者の未使用時間帯を予測する。特許文献２の装置は、予測された未使用時間帯については、非通電とする通電制御を行う。特許文献２の装置は、１日を所定の時間単位で分割した時間帯の夫々について、使用頻度レベルを設定する。特許文献２の装置は、人体検知手段の出力がある時間帯を含む前後複数個の時間帯の使用頻度レベルを大にセットし、人体検知手段の出力がない時間帯の使用頻度レベルを徐々に減じて使用頻度レベルが最小の時間帯を未使用時間帯に設定する。
　特許文献３には、温水器ヒータや便座ヒータなどの節電対象回路部への給電を制御する衛生洗浄装置について開示されている。特許文献３の装置は、１日を複数に分割して設けられた各時間帯におけるトイレの使用状況を示す使用履歴情報を記憶し、トイレ使用に応じて対応する時間帯でトイレが使用されたことを示す使用履歴情報を逐次記憶する。特許文献３の装置は、通常動作時において、節電対象回路部に対して常時給電する。特許文献３の装置は、所定操作に応じて自動節電動作へ切り替えられた場合には、各時間帯での節電動作の要否について、記憶されている同一時間帯の使用履歴情報に基づき判断する。節電不要の時間帯の場合、特許文献３の装置は、節電対象回路部への給電を行う。節電要の時間帯の場合、特許文献３の装置は、節電対象回路部への給電を停止して自動的に節電動作する。
特開２０２０－０５８６８８号公報 特開２０００－３０３５３６号公報 特開平１１－９３２４３号公報
　特許文献１の手法では、圧力センサによる計測が行われない遊脚期に、圧力センサの動作を停止させることによって、電池の消費電力を低減する。特許文献１の手法では、遊脚期においてセンサデータを計測できないため、遊脚期における歩容を計測することができなかった。
　特許文献２の手法では、計時手段と人体検知手段の出力に基づいて使用者の未使用時間帯を予測することによって、洗浄水用温水器や暖房便座による消費電力を低減する。特許文献２の手法では、未使用時間帯を予測する際に、人体検知手段による出力を用いる。人体検知手段の一例である焦電型赤外線センサは、洗浄水用温水器や暖房便座と比べれば消費電力が小さいが、待機電力が発生する。そのため、特許文献２の手法は、トイレのように常時給電が可能な環境には適用しやすいが、歩行時のように常に給電し続けることが難しい環境には適用しづらかった。
　特許文献３の手法では、節電要の時間帯において、使用履歴情報に基づいて節電要否を判断することによって節電する。特許文献３の手法では、着座検出部による着座の検出に応じて、トイレの使用を検出する。そのため、特許文献３の手法では、節電要の時間帯において着座が検出された際に、温水器ヒータや便座ヒータが適切な温度に調整されていない場合があった。また、特許文献３の手法では、複数の人が使用するトイレに関しては、節電不要の時間帯を効率的に減らすことができず、必ずしも効率的に電力を節約することができなかった。
　本開示の目的は、消費電力を低減しながら、適切なタイミングで歩容計測を行うための計測条件を設定できる条件設定装置等を提供することにある。
　本開示の一態様の条件設定装置は、対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得する取得部と、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する計測条件設定部と、を備える。
　本開示の一態様の条件設定方法においては、コンピュータが、対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得し、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する。
　本開示の一態様のプログラムは、対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得する処理と、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する処理と、をコンピュータに実行させる。
　本開示によれば、消費電力を低減しながら、適切なタイミングで歩容計測を行うための計測条件を設定できる条件設定装置等を提供することが可能になる。
第１の実施形態に係る歩容計測システムの構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置を履物の中に配置する一例を示す概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に設定されるローカル座標系と世界座標系の関係について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に設定される計測時間帯について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に設定される計測時間帯に含まれる計測チャンスについて説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に設定される計測時間帯に含まれる計測チャンスに関するタイミングチャートの一例を示す概念図である。 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。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に含まれる条件設定部の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムのデータ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に含まれる制御部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容計測システムの計測装置に含まれる制御部による計測処理の一例について説明するためのフローチャートである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に含まれる制御部によるセンサデータ計測処理の一例について説明するためのフローチャートである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に含まれる計測条件設定部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容計測システムの計測装置に含まれるデータ処理装置の動作の一例について説明するためのフローチャートである。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの構成の一例について説明するためのブロック図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムのデータ処理装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。 第３の実施形態に係る条件設定装置の構成の一例について説明するためのフローチャートである。 各実施形態に係る制御や処理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。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。以下の実施形態において、同様の構成・動作に関しては繰り返しの説明を省略する場合がある。
　（第１の実施形態）
　まず、第１の実施形態に係る歩容計測システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システムは、ユーザの履く履物に設置された計測装置によって、足の動きに関する物理量（センサデータ）を計測する。例えば、足の動きに関する物理量は、加速度センサによって計測される３軸方向の加速度（空間加速度とも呼ぶ）や、角速度センサによって計測される３軸周りの角速度（空間角速度とも呼ぶ）を含む。本実施形態の歩容計測システムは、計測されたセンサデータに基づいて、ユーザの歩容を計測する。
　（構成）
　図１は、本実施形態の歩容計測システム１の構成を示すブロック図である。歩容計測システム１は、計測装置１１およびデータ処理装置１２を備える。計測装置１１とデータ処理装置１２は、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、計測装置１１とデータ処理装置１２は、単一の装置で構成されてもよい。
　計測装置１１は、足部に設置される。例えば、計測装置１１は、靴等の履物に設置される。本実施形態では、足弓の裏側の位置に計測装置１１を配置する例について説明する。計測装置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を有する。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軸方向の加速度を計測する加速度センサと、３軸周りの角速度を計測する角速度センサを含む。また、計測装置１１は、ＶＧ（Vertical Gyro）やＡＨＲＳ（Attitude Heading）などの慣性計測装置によって実現されてもよい。計測装置１１は、ＧＰＳ／ＩＮＳ（Global Positioning System/Inertial Navigation System）によって実現されてもよい。また、計測装置１１は、計測装置１１の制御処理や演算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、時刻を刻むリアルタイムクロック（以下、クロックとも呼ぶ）を有する。マイクロコンピュータやマイクロコントローラは、制御部（コントローラ）とも呼ばれる。
　図２は、計測装置１１を靴１００の中に配置する一例を示す概念図である。図２の例では、計測装置１１は、足弓の裏側に当たる配置に設置される。例えば、計測装置１１は、靴１００の中に挿入されるインソールに配置される。例えば、計測装置１１は、靴１００の底面に配置される。例えば、計測装置１１は、靴１００の本体に埋設される。計測装置１１は、靴１００から着脱できてもよいし、靴１００から着脱できなくてもよい。なお、計測装置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、計測装置１１は、ユーザが履いている靴下や、ユーザが装着しているアンクレット等の装飾品に設置されてもよい。また、計測装置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、右足側の靴１００に計測装置１１を設置する例を示すが、左右両足の靴１００に計測装置１１を設置してもよい。左右両足の靴１００に計測装置１１を設置すれば、左右両足の足の動きに基づいて歩容を計測できる。
　計測装置１１は、加速度センサおよび角速度センサを含む。計測装置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、加速度センサによって計測される３軸方向の加速度（空間加速度とも呼ぶ）や、角速度センサによって計測される３軸周りの角速度（空間角速度とも呼ぶ）などの物理量を計測する。計測装置１１が計測する足の動きに関する物理量には、加速度や角速度を積分することによって計算される３軸方向の速度や位置（軌跡）、３軸周りの角度も含まれる。計測装置１１は、計測されたアナログデータ（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。
　図３は、計測装置１１を足弓の裏側に設置する場合に、計測装置１１に設定されるローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と、地面に対して設定される世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）について説明するための概念図である。世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）では、ユーザが直立した状態で、ユーザの横方向がＸ軸方向（右向きが正）、ユーザの正面の方向（進行方向）がＹ軸方向（前向きが正）、重力方向がＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定される。本実施形態においては、計測装置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。
　計測装置１１は、変換後のセンサデータをデータ処理装置１２に送信する。例えば、計測装置１１は、ユーザが携帯する携帯端末（図示しない）を介して、データ処理装置１２に接続される。計測装置１１と携帯端末との通信が成功し、計測装置１１から携帯端末にセンサデータが送信された場合、その計測時間帯における計測は終了である。計測装置１１と携帯端末との通信が成功した場合、計測装置１１のクロックの時刻を、携帯端末の時刻と同期させる。例えば、計測装置１１と携帯端末との通信が失敗し、計測装置１１から携帯端末にセンサデータが送信されなかった場合、その計測時間帯におけるセンサデータは、次回以降の計測時間帯に再送信されればよい。例えば、計測装置１１と携帯端末との通信が失敗した場合、通信が成功するまで、その計測時間帯におけるセンサデータの送信が繰り返されてもよい。例えば、計測装置１１と携帯端末との通信が失敗した場合、その計測時間帯におけるセンサデータの送信が所定時間内で繰り返されてもよい。送信が失敗した計測時間帯のセンサデータは、次回の送信タイミングまで、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）などの記憶装置（図示しない）に記憶しておけばよい。
　左右両足に計測装置１１が実装されている場合、それらの計測装置１１のクロックの時刻と携帯端末の時刻を同期させれば、両足に実装された計測装置１１の時刻を同期できる。両足に実装された計測装置１１は、同一のタイミングで計測を行ってもよいし、異なるタイミングで計測を行ってもよい。例えば、両足の計測時間や計測の失敗回数に基づいて、両足に実装された計測装置１１による計測タイミングが大幅にずれた場合には、計測タイミングのずれが小さくなる補正を行ってもよい。計測タイミングの補正は、両足のセンサデータを検証できるデータ処理装置１２や、より上位のシステムにおいて行われればよい。
　計測装置１１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によって実現される。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計測装置１１から受信する。携帯端末は、受信されたセンサデータを、データ処理装置１２が実装されたサーバ等に送信する。なお、データ処理装置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ソフトウェア等（アプリとも呼ぶ）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によって処理する。
　例えば、本実施形態の歩容計測システム１の使用を開始する際に、歩容計測システム１に関するアプリをユーザの携帯端末にダウンロードしてユーザ情報を登録する。その際に、計測装置１１の装置識別子や計測時間帯を、ユーザの携帯端末のアプリにおいて登録する。例えば、アプリに登録された計測時間帯は、計測装置１１に送信され、その計測装置１１に設定される。例えば、計測装置１１に計測時間帯を設定する際に、携帯端末の時刻と計測装置１１のクロックの時刻を同期させれば、計測装置１１の固有の時刻を、ユニバーサルな時刻に合わせて設定できる。
　計測装置１１は、予め設定された計測時間帯に起動する。計測時間帯は、ユーザごとに設定される。計測時間帯は、計測が開始される時刻（計測時間帯開始時刻とも呼ぶ）と、計測が継続される時間とを含む。計測時間帯は、計測が終了される時刻（計測時間帯終了時刻とも呼ぶ）を含んでもよい。また、計測時間帯は、計測時間帯開始時刻と計測時間帯終了時刻によって規定されてもよい。
　図４は、計測時間帯について説明するための概念図である。図４の例では、０時から２４時（１日）の間に、３回の計測時間帯ＴMが設定される。計測時間帯ＴMは、計測時間帯開始時刻ｔSと計測時間帯終了時刻ｔEの間の時間帯である。例えば、３回の計測時間帯ＴMの各々は、同じ時間幅に設定される。例えば、３回の計測時間帯ＴMの各々は、３時間に設定される。例えば、３回の計測時間帯ＴMの各々は、互いに異なる時間幅に設定されてもよい。例えば、計測時間帯ＴMは、ユーザの朝夕の通学時間帯や通勤時間帯に合わせて設定される。例えば、計測時間帯ＴMは、ユーザの昼の休憩時間帯に合わせて設定される。例えば、計測時間帯ＴMは、ユーザの散歩の時間帯に合わせて設定される。ここであげた例は、一例であって、計測時間帯開始時刻ｔSや、計測時間帯終了時刻ｔE、計測時間帯ＴMの時間幅は、任意に設定することができる。例えば、計測時間帯開始時刻ｔSや、計測時間帯終了時刻ｔE、計測時間帯ＴMの時間幅は、工場出荷時に予め設定されてもよいし、ユーザが使用を開始する際に設定されてもよいし、ユーザによって任意のタイミングで設定されてもよい。
　計測装置１１は、計測時間帯の到来に応じて起動すると、スリープモードから振動検知モードに移行する。スリープモードでは、クロック以外は停止している。例えば、スリープモードにおいては、クロックが動作するために、数マイクロアンペア（μＡ）の電流が流れる。振動検知モードに移行すると、センサおよび制御部が低消費電力で起動する。振動検知モードにおいて、センサおよび制御部は、ユーザの歩き出しの振動を検出できる最低限の電流値に制御される。例えば、振動検知モードにおけるセンサの電流値は、１０数μＡに設定される。
　計測装置１１は、振動検知モードにおいて歩行の開始を検知すると、計測モードに移行する。例えば、振動検知モードにおいて加速度や角速度が予め設定された閾値を超えると、計測装置１１は、計測モードに移行する。例えば、振動検知モードにおいて進行方向の加速度が３．５Ｇを超えると、計測装置１１は、計測モードに移行する。計測モードに移行すると、センサの電流値の制限が解除される。例えば、計測モードに移行すると、センサの電流値は、最大でｍＡのオーダーに達する。また、計測モードに移行すると、制御部の電流値の制限が解除される。例えば、制御部の電流値の制限が解除されると、数ミリアンペア（ｍＡ）の電流が流れる。
　計測モードに移行してから所定の時間（待機時間とも呼ぶ）が経過すると、センサデータの計測が開始される。待機時間は、計測装置１１によって設定される。計測モードに移行してから待機時間が経過した際に訪れる計測のタイミングを計測チャンスと呼ぶ。例えば、一回の計測時間帯において、数回の計測チャンスが設定される。
　図５は、計測時間帯ＴMに設定される計測チャンスについて説明するための概念図である。図５の例では、計測時間帯開始時刻ｔSと計測時間帯終了時刻ｔEの間の計測時間帯ＴMに、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）が設定される（ｎは自然数）。複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）は、規則的に設定されてもよいし、ランダムに設定されてもよい。
　図５のパターン１は、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）が規則的に設定される例である。例えば、パターン１において、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）は、計測時間帯ＴMの期間内において等間隔に設定される。例えば、パターン１において、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）は、予め設定された規則に基づいた間隔に設定される。
　図５のパターン２は、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）がランダムに設定される例である。例えば、パターン２において、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）は、計測時間帯ＴMの期間内においてランダムに設定される。例えば、パターン２において、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）は、予め定められたランダムな間隔に設定されてもよいし、計測時間帯の到来に応じてランダムに設定されてもよい。
　計測開始時刻からの待機時間は、歩行検知から安定歩行がなされるまでの時間に合わせて設定されることが好ましい。例えば、通勤時間帯を想定すると、ユーザの歩行は、住まいにおけるエレベータに乗降する時間、自宅からバス停や駅まで歩く時間、コンビニエンスストアに寄るか否かなど千差万別である。例えば、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）が規則的に到来すると、安定歩行の期間から同様にずれ続け、計測の失敗が継続される可能性がある。それに対し、複数の計測チャンス（ＭＣ１～ｎ）がランダムに設定されていれば、特定の規則性からはずれたタイミングで計測が行われるため、計測のタイミングが安定歩行の期間に合致して計測確率が向上する可能性がある。
　計測モードに移行すると、計測装置１１で使用される電流値の桁が、μＡのオーダーからｍＡのオーダーへと増大する。そのため、計測モードは、できる限り短い時間に設定されることが好ましい。すなわち、一回の計測時間帯のうち、計測チャンスをどのタイミングに設定するかが、電力消費を削減するための鍵になる。計測時間帯において、一回でも計測が成功すればよい。例えば、計測時間帯において、一回計測できれば、その計測時間帯における計測を終了とする。一方、計測時間帯に含まれる全ての計測チャンスで計測が失敗した場合は、その計測時間帯における計測は失敗である。例えば、計測時間帯において何回か計測し、その計測時間帯における計測値を平均化してもよいが、何回か計測を繰り返すよりも、１回の成功で計測を終了させた方が、消費電力を低減できる。
　図６は、計測装置１１に含まれるクロック、センサ、および制御部の動作タイミングの一例について説明するためのタイミングチャートである。図６のタイミングチャートは、動作の有無や、動作中の消費電力の大小を概略的に示すが、正確に表すものではない。クロックは、計測装置１１の使用中は、常時動作する。図６においては、クロックが時刻を刻む状況は省略する。クロックの時刻が計測チャンスの時刻（計測開始時刻ＴMC）になると、センサおよび制御部が起動し、スリープモードから振動検知モードに移行する。振動検知モードにおいて、センサおよび制御部は、歩行検知可能な低消費電力で動作する。センサによって歩行が検知されると、計測モードに移行する。計測モードに移行すると、通常の消費電力で制御部が動作する。通常の消費電力において、制御部は、電流値の制限が解除される。なお、計測モードに移行した段階で、制御部が起動するように構成されてもよい。
　図６において、歩行検知から待機時間Ｔwが経過すると、制御部によるセンサデータの計測が開始される。計測チャンスにおける計測が成功すると、その計測時間帯における計測は完了である。計測チャンスにおける計測が失敗した場合は、次の計測チャンスまで待機する。計測時間帯における全ての計測チャンスが終了すると、その計測時間帯における計測は終了である。本実施形態においては、無駄な消費電力が発生することを抑制するために、計測時間帯における全ての計測チャンスが終了した段階で、計測の正否にかかわらず、その計測時間帯における計測を完了させる。例えば、ある計測時間帯で計測が失敗した場合、その計測時間帯が終了してから所定期間の間、成功するまで計測を継続させてもよい。
　例えば、それぞれの計測チャンスにおける計測時間は、１０秒程度に設定される。１０秒程度の歩行であれば、約３歩行分のセンサデータが計測される。計測装置１１は、計測時間帯において計測されたセンサデータをデータ処理装置１２に送信する。例えば、計測装置１１は、数歩行分のセンサデータをそのままデータ処理装置１２に送信してもよいし、数歩行分のセンサデータを平均化してからデータ処理装置１２に送信してもよい。例えば、計測装置１１は、数歩行分のセンサデータから一歩行分のセンサデータを抽出し、抽出された一歩行分のセンサデータをデータ処理装置１２に送信してもよい。数歩行分のセンサデータを平均化したり、一歩行分のセンサデータを抽出したりすれば、送信するデータ容量を低減できる。例えば、ある計測時間帯に計測されたセンサデータの送信に失敗した場合は、送信に失敗したセンサデータを記憶部（図示しない）に一次保存しておく。そして、次の計測時間帯におけるセンサデータの送信のタイミングにおいて、複数回分のセンサデータをまとめて送信すればよい。
　計測装置１１は、計測時間帯における計測の正否に関する情報（計測成否情報とも呼ぶ）を記録する。例えば、計測成否情報は、計測時刻や、起動条件、何回目の計測チャンスで計測が成功したかを示す情報（試行回数情報とも呼ぶ）、計測の失敗が発生したタイミングなどの情報を含む。例えば、計測成否情報は、計測の失敗が発生した時間帯や日時、曜日、季節などの情報を含んでもよい。例えば、計測成否情報は、計測の成否を示すフラグを含んでもよい。例えば、計測成否情報は、センサデータを含んでもよい。計測装置１１は、ある計測時間帯（対照計測時間帯とも呼ぶ）における計測成否情報に応じて、その計測時間帯に関連する計測時間帯（関連計測時間帯とも呼ぶ）における待機時間を設定する。計測装置１１による待機時間の設定の詳細については、後述する。
　データ処理装置１２は、計測装置１１からセンサデータを取得する。データ処理装置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。例えば、データ処理装置１２は、人体に対して設定される面（人体面とも呼ぶ）における加速度や角速度、速度、角度、位置（軌跡）に関する歩行波形を生成する。
　図７は、人体面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７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。
　データ処理装置１２は、生成された歩行波形を用いて、歩容計測に関するデータ処理を実行する。例えば、データ処理装置１２は、歩行波形を用いて、歩行イベントを検出する。例えば、データ処理装置１２は、検出された歩行イベントに基づいて、ユーザの身体的特徴や身体状態を推定する。データ処理装置１２によるデータ処理は、歩容に関するデータ処理であれば、特に限定を加えない。
　図８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。図８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。本実施形態においては、立脚相が６０％を占め、遊脚相が４０％を占めるように正規化する。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。なお、一歩行周期分の歩行波形は、踵が地面に着地した時点を起点としなくてもよい。
　図８（ａ）は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＳ：Heel Strike）。図８（ｂ）は、右足の足裏の接地面が接地した状態で、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８（ｃ）は、右足の足裏の接地面が接地した状態で、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８（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８（ｅ）は、左足の足裏の接地面が接地した状態で、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８（ｆ）は、左足の足裏の接地面が接地した状態で、左足と右足が交差する事象（足交差）を表す（ＦＡ：Foot Adjacent）。図８（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８（ｈ）は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＳ：Heel Strike）。図８（ｈ）は、図８（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。
　例えば、データ処理装置１２は、図示しないサーバ等に実装される。例えば、データ処理装置１２は、アプリケーションサーバによって実現されてもよい。例えば、データ処理装置１２は、携帯端末（図示しない）にインストールされたアプリによって実現されてもよい。例えば、データ処理装置１２によるデータ処理の結果は、表示装置（図示しない）の画面に表示される。例えば、データ処理装置１２によるデータ処理の結果は、その結果を利用するシステムに出力される。データ処理装置１２によるデータ処理の結果の用途には、特に限定を加えない。
　〔計測装置〕
　次に、計測装置１１の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図９は、計測装置１１の詳細構成の一例を示すブロック図である。計測装置１１は、クロック１１０、加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、制御部１１３、条件設定部１１５、送受信部１１６、および電池１１７を有する。条件設定部１１５は、単一の装置（条件設定装置）として構成されてもよい。
　クロック１１０は、所定の周期で時刻を刻むリアルタイムクロックである。例えば、クロック１１０は、水晶振動子を含む。クロック１１０の刻む時刻は、計測装置１１とデータ処理装置１２が接続されるタイミングにおいて、データ処理装置１２が実装された携帯端末（図示しない）などに含まれる時計の時刻と同期される。クロック１１０は、スリープモード、振動検知モード、および計測モードのいずれのモードにおいても動作を継続する。クロック１１０によって刻まれる時刻は、制御部１１３による制御や、モードの切り替えの際に参照される。
　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、クロック１１０によって刻まれる時刻が計測開始時刻になると起動し、振動検知モードに移行する。振動検知モードにおいて、加速度センサ１１１は、歩行検知が可能な低消費電力モードで動作する。例えば、振動検知モードにおける加速度センサ１１１の電流値は、１０数μＡに設定される。振動検知モードにおいて歩行の開始が検知されると、加速度センサ１１１は、計測モードに移行する。例えば、振動検知モードにおいて加速度が予め設定された閾値を超えると、加速度センサ１１１は、計測モードに移行する。例えば、振動検知モードにおいて進行方向の加速度が３．５Ｇを超えると、計測装置１１は、計測モードに移行する。なお、角速度センサ１１２によって計測される角速度に基づいて歩行検知する場合は、計測モードに移行するタイミングで加速度センサ１１１が起動するように構成されてもよい。計測モードに移行すると、加速度センサ１１１の電流値の制限が解除される。例えば、計測モードに移行すると、加速度センサ１１１の電流値は、最大でｍＡのオーダーに達する。計測モードにおいて、加速度センサ１１１は、空間加速度を計測する。加速度センサ１１１は、計測した加速度を制御部１１３に出力する。
　例えば、加速度センサ１１１には、圧電型や、ピエゾ抵抗型、静電容量型等の方式のセンサを用いることができる。なお、加速度センサ１１１に用いられるセンサは、加速度を計測できれば、その計測方式に限定を加えない。
　角速度センサ１１２は、３軸方向の角速度（空間角速度とも呼ぶ）を計測するセンサである。角速度センサ１１２は、クロック１１０によって刻まれる時刻が計測開始時刻になると起動し、振動検知モードに移行する。振動検知モードにおいて、角速度センサ１１２は、歩行検知が可能な低消費電力モードで動作する。例えば、振動検知モードにおける角速度センサ１１２の電流値は、１０数μＡに設定される。振動検知モードにおいて歩行の開始が検知されると、角速度センサ１１２は、計測モードに移行する。例えば、振動検知モードにおいて加速度が予め設定された閾値を超えると、角速度センサ１１２は、計測モードに移行する。なお、加速度センサ１１１によって計測される加速度に基づいて歩行検知する場合は、計測モードに移行するタイミングで角速度センサ１１２が起動するように構成されてもよい。計測モードに移行すると、角速度センサ１１２の電流値の制限が解除される。例えば、計測モードに移行すると、加速度センサ１１１の電流値は、最大でｍＡのオーダーに達する。計測モードにおいて、角速度センサ１１２は、空間角速度を計測する。角速度センサ１１２は、計測した角速度を制御部１１３に出力する。
　例えば、角速度センサ１１２には、振動型や静電容量型等の方式のセンサを用いることができる。なお、角速度センサ１１２に用いられるセンサは、角速度を計測できれば、その計測方式に限定を加えない。
　制御部１１３は、振動検知モードに移行すると起動する。振動検知モードにおいて、制御部１１３は、加速度センサ１１１や角速度センサ１１２によって計測される計測値に基づいて、歩行検知が可能な低消費電力モードで動作する。振動検知モードにおいて、歩行の開始が検知されると、制御部１１３は、計測モードに移行する。例えば、振動検知モードにおいて、加速度センサ１１１によって計測される加速度が予め設定された閾値を超えると、制御部１１３は、計測モードに移行する。例えば、振動検知モードにおいて、加速度センサ１１１によって計測される進行方向の加速度が３．５Ｇを超えると、制御部１１３は、計測モードに移行する。なお、計測モードに移行した段階で、制御部１１３が起動するように構成されてもよい。
　計測モードにおいて、制御部１１３は、設定された計測条件に基づいて、通常の動作条件でセンサデータを計測する。例えば、制御部１１３は、計測モードに移行すると、低消費電力の動作条件から、通常の動作条件に切り替えて動作する。例えば、制御部の通常動作時には、数ミリアンペア（ｍＡ）の電流が流れる。例えば、制御部１１３は、計測モードの開始時刻から待機時間が経過したタイミングにおいて、通常の動作条件に切り替える。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軸方向の加速度と３軸周りの角速度を取得する。
　制御部１１３は、取得した加速度および角速度をデジタルデータに変換し、変換後のデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）を送受信部１１６に出力する。センサデータには、デジタルデータに変換された加速度データと、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。また、センサデータは、加速度や角速度の計測時刻を含む。加速度データは、３軸方向の加速度ベクトルを含む。角速度データは、３軸周りの角速度ベクトルを含む。なお、加速度データおよび角速度データには、それらのデータの取得時間が紐付けられる。また、制御部１１３は、取得した加速度データおよび角速度データに対して、実装誤差や温度補正、直線性補正などの補正を加えたセンサデータを出力するように構成してもよい。また、制御部１１３は、取得した加速度データおよび角速度データを用いて、３軸周りの角度データを生成してもよい。
　また、制御部１１３は、計測されたセンサデータの計測成否情報を計測条件設定部１５６に出力する。計測条件設定部１５６に出力された計測成否情報は、計測モードにおける待機時間の生成に用いられる。
　例えば、制御部１１３は、計測装置１１の全体制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータまたはマイクロコントローラである。例えば、制御部１１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等を有する。制御部１１３は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２を制御して角速度や加速度を計測する。例えば、制御部１１３は、計測された角速度および加速度等の物理量（アナログデータ）をＡＤ変換（Analog-to-Digital Conversion）し、変換後のデジタルデータをフラッシュメモリに記憶させる。なお、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２によって計測された物理量（アナログデータ）は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２の各々においてデジタルデータに変換されてもよい。フラッシュメモリに記憶されたデジタルデータは、所定のタイミングで送受信部１１６に出力される。
　条件設定部１１５は、計測時間帯における計測成否情報を制御部１１３から取得する。条件設定部１１５は、取得した計測成否情報を記録する。計測成否情報は、計測時刻や、起動条件、何回目の計測チャンスで計測が成功したかを示す試行回数情報などの情報を含む。計測成否情報は、センサデータを含んでもよい。計測成否情報は、計測時間帯において計測が成功した場合のフラグ（成功フラグとも呼ぶ）や、計測時間帯において計測が失敗した場合のフラグ（失敗フラグとも呼ぶ）を含んでもよい。成功フラグが付された計測成否情報を成功情報、失敗フラグが付された計測成否情報を失敗情報とも呼ぶ。条件設定部１１５は、計測が実行されたものの、計測完了に至らなかった場合の計測時間帯の日時や、その計測時間帯における失敗回数を含む失敗情報を記憶部（図示しない）に登録する。
　条件設定部１１５は、計測時間帯ごとの計測成否情報に応じて、計測時間帯に関連する計測時間帯における待機時間を設定する。ある計測時間帯の計測成否情報に基づいて設定された待機時間は、その計測時間帯の直後の計測時間帯において反映されてもよいし、翌日以降の計測時間帯において反映されてもよい。ユーザの習慣に合わせて待機時間を設定するためには、翌日以降の同一の計測時間帯において待機時間が反映されることが好ましい。
　条件設定部１１５は、計測時間帯ごとに、計測の成功確率または失敗確率を計算する。以下においては、計測の成功確率に基づいて待機時間が設定される例について説明する。条件設定部１１５は、成功確率の低い計測時間帯を抽出する。成功確率の低い計測時間帯は、待機時間を変更する対象の時間帯（対象時間帯とも呼ぶ）である。条件設定部１１５は、何週間に亘って蓄積された失敗情報から、抽出された対象時間帯における失敗時間帯を抽出する。例えば、条件設定部１１５は、同じ曜日の同じ時間帯における失敗情報を抽出する。条件設定部１１５は、抽出された失敗情報に基づいて、対象時間帯の待機時間を変更する。例えば、条件設定部１１５は、±５～１０秒などの所定の時間範囲で、対象時間帯における待機時間を変更する。待機時間は、規則的に変更されてもよいし、ランダムに変更されてもよい。
　条件設定部１１５は、待機時間が変更された対象時間帯における計測の成功確率または失敗確率を計算する。対象時間帯における計測の成功確率または失敗確率が基準を満たす場合、条件設定部１１５は、その対象時間帯における待機時間をそのまま設定させておく。例えば、対象時間帯における計測の成功確率が所定の閾値を超えた場合や、対象時間帯における計測の失敗確率が所定の閾値を下回った場合、条件設定部１１５は、その対象時間帯の待機時間をそれ以上変更しない。
　対象時間帯における計測の成功確率または失敗確率が基準を満たさない場合、条件設定部１１５は、その対象時間帯における待機時間を再度変更する。例えば、待機時間を長くした結果、対象時間帯における計測の成功確率の増大や失敗確率の低下が不十分な場合、条件設定部１１５は、待機時間をさらに長くする。例えば、待機時間を短くした結果、対象時間帯における計測の成功確率の増大や失敗確率の低下が不十分な場合、条件設定部１１５は、待機時間をさらに短くする。例えば、待機時間を長くした結果、対象時間帯における計測の成功確率の低下や失敗確率の増大が発生した場合、条件設定部１１５は、待機時間を短くする。例えば、待機時間を短くした結果、対象時間帯における計測の成功確率の低下や失敗確率の増大が発生した場合、条件設定部１１５は、待機時間を長くする。
　例えば、ある計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて計測の失敗が発生した場合、その計測時間帯の次の計測チャンスの待機時間を変更してもよい。そのようにすれば、ユーザの安定歩行がなされている期間と計測チャンスが一致して計測が成功する可能性がある。計測が成功した場合、その場合における待機時間を翌日の同一の計測時間帯の待機時間に設定すれば、翌日の同一の計測時間帯における計測が成功する可能性が高い。待機時間を何回ずらしても計測が成功しない場合は、計測時間帯を１時間程度ずらしてもよい。計測時間帯ごとの待機時間は、計測の成功確率が高い時間で固定される。
　送受信部１１６は、制御部１１３からセンサデータを取得する。送受信部１１６は、取得したセンサデータをデータ処理装置１２に送信する。送受信部１１６は、ケーブルなどの有線を介してセンサデータをデータ処理装置１２に送信してもよいし、無線通信を介してセンサデータをデータ処理装置１２に送信してもよい。例えば、送受信部１１６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、センサデータをデータ処理装置１２に送信するように構成される。なお、送受信部１１６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。
　電池１１７は、計測装置１１に含まれる構成要素の電源である。電池１１７の電力は、クロック１１０や加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、制御部１１３、条件設定部１１５、送受信部１１６の動作において消費される。例えば、電池１１７は、一次電池によって実現される。例えば、電池１１７は、リチウム電池や、ニッケル系電池や、マンガン系電池、アルカリ電池、ニッケルマンガン電池、酸化銀電池、水銀電池、空気亜鉛電池などの一次電池によって実現される。例えば、電池１１７は、二次電池によって実現されてもよい。例えば、リチウムイオン電池やニッケル水素電池などの二次電池によって実現されてもよい。本実施形態のように、履物の内部に挿入されるインソールに計測装置１１が実装される場合、電池１１７は、ボタン型電池のように薄型の構造であることが好ましい。例えば、電池１１７は、フッ化黒鉛リチウム電池や、二酸化マンガンリチウム電池、酸化銅リチウム電池、アルカリ電池、水銀電池、空気亜鉛電池、酸化銀電池、ニッケル水素電池などのボタン型電池によって実現されてもよい。電池１１７は、歩容計測に用いることができれば、種類や形態に限定を加えない。
　〔条件設定部〕
　次に、計測装置１１に含まれる条件設定部１１５の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図１０は、条件設定部１１５の構成の一例を示すブロック図である。条件設定部１１５は、取得部１５１、記憶部１５３、計測条件設定部１５６、計算部１５５、および出力部１５７を有する。条件設定部１１５は、単一の装置として構成されてもよい。
　取得部１５１は、計測時間帯における計測成否情報を制御部１１３から取得する。取得部１５１は、取得した計測成否情報を記憶部１５３に記憶させる。例えば、計測成否情報は、計測時刻や、起動条件、何回目の計測チャンスで計測が成功したかを示す情報（試行回数情報とも呼ぶ）、計測の失敗が発生したタイミングなどの情報を含む。例えば、計測成否情報は、計測の失敗が発生した時間帯や日時、曜日、季節などの情報を含んでもよい。計測成否情報のうち、計測の失敗に関する要因を失敗要因とも呼ぶ。また、計測成否情報は、計測時間帯において計測が成功した場合の成功フラグや、計測時間帯において計測が失敗した場合の失敗フラグを含んでもよい。成功フラグが付された計測成否情報を成功情報、失敗フラグが付された計測成否情報を失敗情報とも呼ぶ。計測成否情報は、センサデータを含んでもよい。計測装置１１は、計測が実行されたものの、計測完了に至らなかった場合の計測時間帯の日時や、その計測時間帯における失敗回数を含む失敗情報を記憶部１５３に記憶させる。取得部１５１は、出力部１５７と同一の通信インターフェースとして構成されてもよい。
　記憶部１５３は、取得部１５１によって取得された計測成否情報を記憶する。計測成否情報は、計測時刻や、起動条件、試行回数情報などの情報を含む。計測成否情報は、センサデータを含んでもよい。計測成否情報は、計測時間帯において計測が成功した場合の成功フラグや、計測時間帯において計測が失敗した場合の失敗フラグを含んでもよい。成功フラグが付された計測成否情報を成功情報、失敗フラグが付された計測成否情報を失敗情報とも呼ぶ。例えば、記憶部１５３は、計測が実行されたものの、計測完了に至らなかった場合の計測時間帯の日時や、その計測時間帯における失敗回数を含む失敗情報を記憶する。
　計算部１５５は、記憶部１５３に記憶された計測成否情報に基づいて、計測時間帯ごとに計測の成功確率や失敗確率を計算する。また、計算部１５５は、待機時間が変更された対象時間帯における計測の成功確率や失敗確率を計算する。計算部１５５によって算出された計測の成功確率や失敗確率は、計測条件設定部１５６による待機時間の設定において参照される。計測条件設定部１５６による待機時間の設定において、計測の成功確率や失敗確率を参照しない場合は、計算部１５５を省略してもよい。
　計測条件設定部１５６は、計算部１５５による計算結果に基づいて、成功確率の低い計測時間帯または失敗確率の高い計測時間帯を抽出する。成功確率の低い計測時間帯または失敗確率の高い計測時間帯は、待機時間を変更する対象の時間帯（対象時間帯とも呼ぶ）である。すなわち、計測条件設定部１５６は、対象時間帯において抽出された失敗情報に基づいて、その対象時間帯に関連する計測時間帯における待機時間を設定する。例えば、計測条件設定部１５６は、±５～１０秒などの所定の時間範囲で、対象時間帯における待機時間を変更する。待機時間は、規則的に変更されてもよいし、ランダムに変更されてもよい。計測条件設定部１５６は、設定された待機時間を含む計測条件を設定する。計測条件設定部１５６は、設定した計測条件を出力部１５７に出力する。
　例えば、計測条件設定部１５６は、計算部１５５による計算結果に基づいて、成功確率の低い計測時間帯または失敗確率の高い計測時間帯を抽出する。例えば、計測条件設定部１５６は、何週間に亘って蓄積された失敗情報から、抽出された対象時間帯における失敗時間帯を抽出する。例えば、計測条件設定部１５６は、同じ曜日の同じ時間帯における失敗情報を抽出する。例えば、同じ曜日の同じ時間帯において、ユーザは同様の行動をとる可能性が高い。そのため、同じ曜日の同じ時間帯における失敗情報に基づいて待機時間を設定すれば、計測の失敗が発生しにくくなる。
　対象時間帯における計測の成功確率または失敗確率が基準を満たす場合、計測条件設定部１５６は、その対象時間帯における待機時間を変更しない。例えば、対象時間帯における計測の成功確率が所定の閾値を超えた場合や、対象時間帯における計測の失敗確率が所定の閾値を下回った場合、計測条件設定部１５６は、その対象時間帯の待機時間をそれ以上変更しない。
　対象時間帯における計測の成功確率または失敗確率が基準を満たさない場合、計測条件設定部１５６は、その対象時間帯における待機時間を再度変更する。例えば、待機時間を長くした結果、対象時間帯における計測の成功確率の増大や失敗確率の低下が不十分な場合、計測条件設定部１５６は、待機時間をさらに長くする。例えば、待機時間を短くした結果、対象時間帯における計測の成功確率の増大や失敗確率の低下が不十分な場合、計測条件設定部１５６は、待機時間をさらに短くする。例えば、待機時間を長くした結果、対象時間帯における計測の成功確率の低下や失敗確率の増大が発生した場合、計測条件設定部１５６は、待機時間を短くする。例えば、待機時間を短くした結果、対象時間帯における計測の成功確率の低下や失敗確率の増大が発生した場合、計測条件設定部１５６は、待機時間を長くする。
　例えば、計測条件設定部１５６は、計測が失敗した回数や、失敗が発生したタイミングなどの失敗要因に基づいて、待機時間を設定する。例えば、計測条件設定部１５６は、複数回に亘って対象時間帯の待機時間を変更し、計測の成功確率が極大となる待機時間を選択する。例えば、計測条件設定部１５６は、計測の成功確率が閾値を満たすまで、待機時間の更新を繰り返す。例えば、計測条件設定部１５６は、同一の計測時間帯に含まれる複数の計測チャンスの各々において待機時間をランダムに設定し、成功確率の高い待機時間を設定してもよい。例えば、計測条件設定部１５６は、ある計測時間帯で計測の成功確率が高い待機時間を、別の計測時間帯の待機時間に設定してもよい。
　例えば、計測条件設定部１５６は、月や週、時刻、回数などで重みづけを付けて計測の失敗要因を判定して、月や週、時刻、回数に応じて待機時間を設定してもよい。例えば、計測条件設定部１５６は、曜日や時刻ごとに最適な待機時間を記録しておき、曜日や時刻に応じて待機時間を設定してもよい。例えば、計測条件設定部１５６は、季節の移り変わりに合わせて、待機時間を設定しなおしてもよい。
　出力部１５７は、計測条件設定部１５６から計測条件を取得する。出力部１５７は、計測条件設定部１５６によって設定された計測条件を制御部１１３に出力する。出力部１５７は、取得部１５１と同一の通信インターフェースとして構成されてもよい。
　〔データ処理装置〕
　次に、歩容計測システム１が備えるデータ処理装置１２の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図１１は、データ処理装置１２の構成の一例を示すブロック図である。データ処理装置１２は、操作受付部１２０、送受信部１２１、生成部１２２、検出部１２３、およびデータ処理部１２７を有する。
　操作受付部１２０は、ユーザによって入力された情報（入力情報とも呼ぶ）を受け付ける。例えば、入力情報は、データ処理装置１２に接続された端末装置（図示しない）や、データ処理装置がインストールされた携帯端末（図示しない）を介して入力される。例えば、入力情報は、キーボードによるキー入力や、タッチパネルにおける入力操作、マウスの操作に応じて入力される。例えば、ユーザが歩容計測システム１の使用を開始する際に、計測装置１１の装置識別子や計測時間帯などの入力情報が操作受付部１２０に入力される。操作受付部１２０は、送受信部１２１に入力情報を出力する。
　送受信部１２１は、計測装置１１からセンサデータを受信する。送受信部１２１は、受信されたセンサデータを生成部１２２に出力する。例えば、送受信部１２１は、無線通信を介して、計測装置１１からセンサデータを受信する。例えば、送受信部１２１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、計測装置１１からセンサデータを受信するように構成される。なお、送受信部１２１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、送受信部１２１は、ケーブルなどの有線を介して、計測装置１１からセンサデータを受信してもよい。
　また、送受信部１２１は、ユーザによる操作に応じた入力情報を操作受付部１２０から取得する。送受信部１２１は、計測装置１１に入力情報を送信する。例えば、ユーザによって入力された計測時間帯は、計測装置１１に設定される。例えば、送受信部１２１は、計測装置１１に計測時間帯を設定するタイミングで、携帯端末の時刻を計測装置１１に送信して、携帯端末の時刻と計測装置１１のクロックの時刻を同期させる。携帯端末の時刻と計測装置１１のクロックの時刻を同期させれば、固有の時間軸が設定される計測装置１１の時刻を、ユニバーサルな携帯端末の時刻に合わせて設定できる。
　生成部１２２は、送受信部１２１からセンサデータを取得する。生成部１２２は、取得したセンサデータの座標系を、ローカル座標系から世界座標系に変換する。生成部１２２は、世界座標系に変換後のセンサデータの時系列データ（歩行波形とも呼ぶ）を生成する。生成部１２２は、生成された歩行波形を検出部１２３に出力する。
　例えば、生成部１２２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、生成部１２２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、生成部１２２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。生成部１２２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。生成部１２２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、生成部１２２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、生成部１２２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。
　検出部１２３は、生成部１２２から歩行波形を取得する。検出部１２３は、歩行波形から歩行イベントを検出する。例えば、検出部１２３は、踵接地や爪先離地、足交差、脛骨垂直などの歩行イベントを検出する。検出部１２３は、検出された歩行イベントのタイミングや、歩行イベントのタイミングを起点とする所定期間におけるセンサデータの値などの歩容計測に用いられるデータをデータ処理部１２７に出力する。
　データ処理部１２７は、歩容計測に用いられるデータを検出部１２３から取得する。データ処理部１２７は、取得したデータを用いて歩容計測を行う。例えば、データ処理部１２７は、検出された歩行イベントに基づいて、ユーザの身体的特徴や身体状態を推定する。データ処理部１２７によるデータ処理は、歩容に関するデータ処理であれば、特に限定を加えない。例えば、データ処理部１２７による歩容計測の結果は、図示しない表示装置に表示される。例えば、データ処理部１２７による歩容計測の結果は、その結果を用いるシステムに出力される。データ処理部１２７による歩容計測の結果の使用方法については、特に限定を加えない。
　（動作）
　次に、歩容計測システム１の動作について図面を参照しながら説明する。以下においては、歩容計測システム１に含まれる計測装置１１とデータ処理装置１２の動作について個別に説明する。
　〔制御部〕
　図１２は、計測装置１１に含まれる制御部１１３の動作の一例について説明するためのフローチャートである。図１２のフローチャートに沿った説明においては、制御部１１３を動作主体として説明する。
　図１２において、まず、計測条件を取得すると（ステップＳ１１においてＹｅｓ）、制御部１１３は、計測条件を更新する（ステップＳ１２）。計測条件を取得していない場合（ステップＳ１１においてＮｏ）、ステップＳ１３に進む。
　ステップＳ１２の次、またはステップＳ１１でＮｏの場合、計測時間帯になると（ステップＳ１３でＹｅｓ）、制御部１１３は、計測処理を実行する（ステップＳ１４）。計測処理の詳細については、後述する（図１３～図１４）。計測時間帯になっていない場合（ステップＳ１３でＮｏ）、ステップＳ１６に進む。
　ステップＳ１４の次に、制御部１１３は、計測処理で計測されたセンサデータをデータ処理装置１２に送信する（ステップＳ１５）。
　ステップＳ１５の次、またはステップＳ１３でＮｏの場合、処理を継続するのであれば（ステップＳ１６でＮｏ）、ステップＳ１１に戻る。処理を終了する場合は（ステップＳ１６でＹｅｓ）、図１２のフローチャートに沿った処理は終了である。図１２のフローチャートに沿った処理を終了させるタイミングは、任意に設定できる。例えば、図１２のフローチャートに沿った処理を終了させるタイミングは、予め設定されればよい。例えば、歩容計測システム１を使用するユーザによって入力された指示に応じて、処理を終了させてもよい。
　〔計測処理〕
　図１３は、計測装置１１に含まれる制御部１１３の計測処理（図１２のステップＳ１４）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１３のフローチャートに沿った説明においては、制御部１１３を動作主体として説明する。
　図１３において、まず、計測チャンスが到来すると（ステップＳ１１１でＹｅｓ）、制御部１１３は、振動検知モードに移行する（ステップＳ１１２）。振動検知モードに移行すると、加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、および制御部１１３が起動する。振動検知モードにおいて、制御部１１３は、低省電力で動作し、加速度や角速度などの値に応じて歩行を検出する。計測チャンスが到来していない場合（ステップＳ１１１でＮｏ）、制御部１１３は、計測チャンスが到来するまで待機する。例えば、計測チャンスの設定やカウントのエラーに備えて、計測時間帯に計測チャンスが到来しなかった場合、その計測時間帯における計測を中止するように構成されてもよい（図１２のステップＳ１６に進む）。
　ステップＳ１１２で振動検知モードに移行した後に歩行が検出されると（ステップＳ１１３でＹｅｓ）、制御部１１３は、計測モードに移行する（ステップＳ１１４）。歩行が検出されていない場合（ステップＳ１１３でＮｏ）、制御部１１３は、歩行が検知されるまで待機する。例えば、計測モードに移行してから歩行が検知されない状況がありうる。そのような状況に備えて、計測モードに移行してから一定時間経過した段階で、その計測チャンスにおける計測を強制的に開始したり、その計測チャンスにおける計測を中止したりするように構成されてもよい。
　ステップＳ１１４の次に、待機時間が経過すると（ステップＳ１１５でＹｅｓ）、制御部１１３は、センサデータ計測処理を実行する（ステップＳ１１６）。ステップＳ１１６のセンサデータ計測処理については後述する。待機時間が経過していない場合（ステップＳ１１５でＮｏ）、制御部１１３は、待機時間が経過するまで待機する。
　ステップＳ１１６の次に、残りの計測チャンスがある場合（ステップＳ１１７でＹｅｓ）、ステップＳ１１１に戻る。一方、残りの計測チャンスがない場合（ステップＳ１１７でＮｏ）、図１３のフローチャートに沿った処理は終了である（図１２のステップＳ１６に進む）。
　〔センサデータ計測処理〕
　図１４は、計測装置１１に含まれる制御部１１３のセンサデータ計測処理（図１３のステップＳ１１６）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１４のフローチャートに沿った説明においては、制御部１１３を動作主体として説明する。
　図１４において、まず、制御部１１３は、計測モードに移行してから待機時間が経過したタイミングに合わせて、センサデータを計測する（ステップＳ１２１）。制御部１１３は、加速度センサ１１１および角速度センサによって計測されたセンサ値に基づいてセンサデータを計測する。
　計測が成功すると（ステップＳ１２２でＹｅｓ）、制御部１１３は、計測されたセンサデータを記憶部（図示しない）に記憶させる（ステップＳ１２３）。計測に失敗した場合（ステップＳ１２２でＮｏ）、ステップＳ１２５に進む。
　ステップＳ１２３の次に、制御部１１３は、計測されたセンサデータを送受信部１１６に出力する（ステップＳ１２４）。送受信部１１６に出力されたセンサデータは、データ処理装置１２に送信される。
　ステップＳ１２４の次、またはステップＳ１２２でＮｏの場合、制御部１１３は、計測成否情報を条件設定部１１５に出力する（ステップＳ１２５）。条件設定部１１５に出力された計測成否情報は、待機時間の変更などを含む計測条件の設定に用いられる。
　〔条件設定部〕
　図１５は、計測装置１１に含まれる条件設定部１１５による計測条件生成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１５のフローチャートに沿った説明においては、条件設定部１１５を動作主体として説明する。
　図１５において、まず、条件設定部１１５は、制御部１１３から計測成否情報を取得する（ステップＳ１３１）。
　次に、条件設定部１１５は、取得した計測成否情報を記憶する（ステップＳ１３２）。
　次に、条件設定部１１５は、記憶された計測成否情報を用いて、計測時間帯ごとに計測の成功確率を計算する（ステップＳ１３３）。ステップＳ１３３においては、成功確率の代わりに、失敗確率が計算されてもよい。
　ここで、成功確率が閾値を超えなかった場合（ステップＳ１３４においてＮｏ）、条件設定部１１５は、予め設定された条件に基づいて、対象時間帯における待機時間を変更する（ステップＳ１３５）。成功確率が閾値を超えた場合（ステップＳ１３４においてＹｅｓ）、図１５のフローチャートに沿った処理は終了である。
　ステップＳ１３５の次に、条件設定部１１５は、待機時間を含む計測条件を制御部１１３に出力する（ステップＳ１３６）。
　〔データ処理装置〕
　図１６は、データ処理装置１２の動作の一例について説明するためのフローチャートである。図１６のフローチャートに沿った説明においては、データ処理装置１２を動作主体として説明する。
　図１６において、まず、データ処理装置１２は、計測装置１１からセンサデータを取得する（ステップＳ１５１）。
　次に、データ処理装置１２は、センサデータの座標系を、ローカル座標系から世界座標系に変換する（ステップＳ１５２）。
　次に、データ処理装置１２は、世界座標系に変換されたセンサデータを用いて時系列データを生成する（ステップＳ１５３）。例えば、データ処理装置１２は、３軸方向の加速度や速度、位置（軌跡）の時系列データ、３軸周りの角速度や角度の時系列データを生成する。
　次に、データ処理装置１２は、生成された時系列データから歩行波形を抽出する（ステップＳ１５４）。
　次に、データ処理装置１２は、抽出された歩行波形から歩行イベントを検出する（ステップＳ１５５）。
　次に、データ処理装置１２は、検出された歩行イベントに基づいて、歩容に関するデータ処理を実行する（ステップＳ１５６）。例えば、データ処理装置１２は、検出された歩行イベントに基づいて、ユーザの身体的特徴や身体状態を推定する。
　以上のように、本実施形態の歩容計測システムは、計測装置とデータ処理装置を備える。本実施形態の歩容計測システムは、条件設定装置が計測装置に含まれる点に特徴がある。
　計測装置は、条件設定部（条件設定装置）、センサ、制御部、およびデータ送受信部を有する。条件設定部は、対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得する。条件設定部は、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する。センサは、空間加速度および空間角速度を計測する。制御部は、条件設定装置によって設定された計測条件に基づいて、計測時間帯に含まれる少なくとも一回の計測チャンスにおいて起動する。制御部は、センサによって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。データ送受信部は、センサデータをデータ処理装置に送信する。また、データ送受信部は、ユーザによって入力された入力情報をデータ処理装置から受信する。
　データ処理装置は、操作受付部、送受信部、生成部、検出部、およびデータ処理部を有する。操作受付部は、ユーザの操作に応じて入力された入力情報を受け付ける。送受信部は、ユーザの足部に設置された計測装置によって計測された足の動きに関するセンサデータを受信する。生成部は、送受信部によって受信されたセンサデータの時系列データである歩行波形を生成する。検出部は、生成部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。データ処理部は、検出部によって検出された歩行イベントを用いたデータ処理を実行する。
　本実施形態では、計測装置が、ユーザの歩行検知から計測開始までの待機時間を含む計測条件を、そのユーザの生活習慣に合わせて変動させて設定する。そのため、本実施形態によれば、ユーザの生活習慣に合わせた適切な待機時間を設定することによって、消費電力を低減しながら、適切なタイミングで歩容計測を行うための計測条件を設定できる。計測装置の消費電力が低減されれば、電池寿命が延びる。また、電池寿命は延びないものの、低減される消費電力を他のデータ処理に割り振って、サービス内容を充実させもよい。
　一般的な歩容計測においては、安定歩行が検出された任意のタイミングで歩容計測が行われるため、計測装置に内蔵される電池の消耗が激しかった。頻繁な電池交換や充電が可能な使用環境であれば、計測装置を長期的に使用することができる。しかしながら、ユーザビリティを向上させるためには、頻繁な電池交換や充電は好ましくない。そのため、電池交換不要でありながら、長期間安定した歩容計測が可能になることが求められる。電池交換せずに、歩容計測を長期的に安定して行うためには、ユーザの生活習慣に合わせて歩容の計測時間帯を制限すればよい。ところが、歩容の計測時間帯をユーザの生活習慣に合わせても、個々の計測時間帯におけるユーザの歩行が一定であるとは限らないため、歩容計測に失敗することがあった。例えば、ユーザが安定歩行を開始して計測を開始した直後に、階段の昇降や、エレベータの利用、スーパーなどの店舗内における商品の選定や勘定、子供の送迎などの場面においては、歩行状態の変化が起こる。計測時間帯に含まれる計測チャンスのたびに、歩行状態が変化すると、計測の失敗が頻繁に発生してしまう。本実施形態の手法によれば、ユーザの生活習慣に合わせて設定された計測時間帯において、安定歩行が検知されてから計測を開始するまでの待機時間をユーザの歩行特性に応じて設定できるため、計測の失敗が発生しにくくなる。
　本実施形態の一態様において、取得部は、対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける計測の失敗が発生した時刻および回数を含む計測成否情報を取得する。計測条件設定部は、対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける計測の失敗が発生した時刻および回数に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける待機時間を変更する。本態様では、対象計測時間帯の計測時間帯における計測の失敗が発生した時刻および回数に基づいて、関連計測時間帯に含まれる計測チャンスの待機時間を変更する。そのため、本態様によれば、計測の失敗が発生しやすい計測時間帯における計測において、失敗が発生しにくい計測条件を設定できる。
　本実施形態の一態様において、計測条件設定部は、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に後続する同じ時間帯の関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける待機時間を設定する。ユーザの生活習慣は、同じ時間帯であれば、同様のパターンで行動する傾向がある。本態様では、対象計測時間帯に後続する同じ時間帯の関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける待機時間を設定することにより、ユーザの生活習慣に合わせて待機時間を設定する。そのため、本態様によれば、ユーザの生活習慣に合わせて対時間を設定することにより、ユーザの生活にカスタマイズされた歩容計測を実現できる。
　本実施形態の一態様の条件設定装置は、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に含まれる少なくとも一回の計測チャンスにおける計測の成功確率を計算する計算部を備える。計測条件設定部は、成功確率が閾値を超えた待機時間を、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける待機時間に設定する。本態様によれば、計測の成功確率に応じて待機時間を設定することによって、歩容計測の確度が向上する。
　本実施形態の一態様の条件設定装置は、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に含まれる少なくとも一回の計測チャンスにおける計測の成功確率を計算する計算部を備える。計測条件設定部は、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる複数の計測チャンスにおける待機時間を互いに異なる時間に設定する。計測条件設定部は、関連計測時間帯に含まれる少なくとも一回の計測チャンスにおける計測の成功確率が極大になる待機時間を、関連計測時間帯に関連する計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける待機時間に設定する。本態様によれば、計測の成功確率が極大となる待機時間を設定することによって、歩容計測の確度がより向上する。
　（第２の実施形態）
　次に、第２の実施形態に係る歩容計測システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システムは、計測装置ではなく、データ計測装置が条件設定部を含む点において、第１の実施形態とは異なる。
　（構成）
　図１７は、本実施形態の歩容計測システム２の構成を示すブロック図である。歩容計測システム２は、計測装置２１およびデータ処理装置２２を備える。計測装置２１とデータ処理装置２２は、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、計測装置２１とデータ処理装置２２は、単一の装置で構成されてもよい。以下においては、計測装置２１とデータ処理装置２２について個別に説明する。
　〔計測装置〕
　図１８は、計測装置２１の詳細構成の一例を示すブロック図である。計測装置２１は、クロック２１０、加速度センサ２１１、角速度センサ２１２、制御部２１３、送受信部２１６、および電池２１７を有する。計測装置２１は、第１の実施形態の計測装置１１から計測条件設定部１５６が除かれた構成である。
　クロック２１０は、時刻を刻むリアルタイムクロックである。クロック２１０は、第１の実施形態のクロック１１０と同様の構成である。
　加速度センサ２１１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２１１は、第１の実施形態の加速度センサ１１１と同様の構成である。加速度センサ２１１は、設定された計測条件に応じて、３軸方向の加速度を計測する。加速度センサ２１１は、計測した加速度を制御部２１３に出力する。
　角速度センサ２１２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２１２は、第１の実施形態の角速度センサ１１２と同様の構成である。角速度センサ２１２は、設定された計測条件に応じて、３軸方向の角速度を計測する。角速度センサ２１２は、計測した角速度を制御部２１３に出力する。
　制御部２１３は、第１の実施形態の制御部１１３と同様の構成である。制御部２１３は、設定された計測条件に応じて、加速度センサ２１１および角速度センサ２１２の各々から、３軸方向の加速度と３軸周りの角速度を取得する。制御部２１３は、取得した加速度および角速度をデジタルデータに変換し、変換後のデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）を送受信部２１６に出力する。センサデータは、加速度や角速度の計測時刻を含む。また、制御部２１３は、計測されたセンサデータの計測成否情報を送受信部２１６に出力する。
　送受信部２１６は、第１の実施形態の送受信部１１６と同様の構成である。送受信部２１６は、制御部２１３からセンサデータを取得する。また、送受信部２１６は、制御部２１３からセンサデータの計測成否情報を取得する。計測が成功した場合、送受信部２１６は、センサデータおよび計測成否情報をデータ処理装置２２に送信する。計測が成功した場合、送受信部２１６は、センサデータのみをデータ処理装置２２に送信してもよい。計測が失敗した場合、送受信部２１６は、計測成否情報をデータ処理装置２２に送信する。計測が失敗した場合であっても、センサデータが計測されていれば、送受信部２１６は、センサデータをデータ処理装置２２に送信してもよい。
　送受信部２１６は、データ処理装置２２から計測条件を受信する。送受信部２１６によって受信される計測条件は、計測装置２１による計測における条件として設定される。計測条件には、計測時間帯における待機時間が含まれる。設定された待機時間は、受信直後の計測時間帯において反映されてもよいし、翌日以降の計測時間帯において反映されてもよい。ユーザの習慣に合わせて待機時間を設定するためには、翌日以降の同一の計測時間帯において待機時間が反映されることが好ましい。
　電池２１７は、計測装置２１に含まれる構成要素の電源である。電池２１７は、第１の実施形態の電池１１７と同様の構成である。電池２１７の電力は、クロック２１０や加速度センサ２１１、角速度センサ２１２、制御部２１３、送受信部２１６の動作において消費される。
　〔データ処理装置〕
　図１９は、データ処理装置２２の構成の一例を示すブロック図である。データ処理装置２２は、操作受付部２２０、送受信部２２１、生成部２２２、検出部２２３、条件設定部２２５、およびデータ処理部２２７を有する。データ処理装置２２は、第１の実施形態のデータ処理装置１２に、第１の実施形態の条件設定部１１５を追加した構成である。条件設定部２２５は、単一の装置（条件設定装置）として構成されてもよい。
　操作受付部２２０は、ユーザによって入力された情報（入力情報とも呼ぶ）を受け付ける。操作受付部２２０は、第１の実施形態の操作受付部１２０と同様の構成である。例えば、操作受付部２２０は、ユーザによって設定された待機時間を入力情報として受け付けてもよい。操作受付部２２０は、送受信部２２１に入力情報を出力する。
　送受信部２２１は、計測装置２１からセンサデータおよび計測成否情報を受信する。送受信部２２１は、第１の実施形態の送受信部１２１と同様の構成である。送受信部２２１は、受信されたセンサデータを生成部２２２に出力する。送受信部２２１は、受信された計測成否情報を条件設定部２２５に出力する。また、送受信部２２１は、条件設定部２２５から計測条件を取得する。送受信部２２１は、取得された計測条件を計測装置２１に送信する。さらに、送受信部２２１は、ユーザによる操作に応じた入力情報を操作受付部２２０から取得する。送受信部２２１は、条件設定部２２５や計測装置２１に入力情報を送信する。
　生成部２２２は、第１の実施形態の生成部１２２と同様の構成である。生成部２２２は、送受信部２２１からセンサデータを取得する。生成部２２２は、取得したセンサデータの座標系を、ローカル座標系から世界座標系に変換する。生成部２２２は、世界座標系に変換後のセンサデータの時系列データ（歩行波形とも呼ぶ）を生成する。生成部２２２は、生成された歩行波形を検出部２２３に出力する。
　検出部２２３は、第１の実施形態の検出部１２３と同様の構成である。検出部２２３は、生成部２２２から歩行波形を取得する。検出部２２３は、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や、歩行イベントのタイミングを起点とする所定期間におけるセンサデータの値などの歩容計測に用いられるデータをデータ処理部２２７に出力する。
　条件設定部２２５は、計測時間帯における計測成否情報を送受信部２２１から取得する。条件設定部２２５は、第１の実施形態の条件設定部１１５と同様の構成である。条件設定部２２５は、取得した計測成否情報を記録する。計測成否情報は、計測時刻や、起動条件、何回目の計測チャンスで計測が成功したかを示す試行回数情報などの情報を含む。計測成否情報は、センサデータを含んでもよい。計測成否情報は、計測時間帯において計測が成功した場合の成功フラグや、計測時間帯において計測が失敗した場合の失敗フラグを含んでもよい。成功フラグが付された計測成否情報を成功情報、失敗フラグが付された計測成否情報を失敗情報とも呼ぶ。条件設定部２２５は、計測が実行されたものの、計測完了に至らなかった場合の計測時間帯の日時や、その計測時間帯における失敗回数を含む失敗情報を記憶部（図示しない）に登録する。
　条件設定部２２５は、計測時間帯ごとの計測成否情報に応じて、その計測時間帯に後続する計測時間帯における待機時間を設定する。例えば、条件設定部２２５は、待機時間を変更する対象の時間帯（対象時間帯とも呼ぶ）における失敗情報に基づいて、対象時間帯の待機時間を変更する。例えば、条件設定部２２５は、待機時間が変更された対象時間帯における計測の成功確率または失敗確率に応じて、対象時間帯における待機時間を変更する。
　例えば、条件設定部２２５は、計測が失敗した回数や、失敗が発生したタイミングなどの失敗要因に基づいて、待機時間を設定する。例えば、条件設定部２２５は、複数回に亘って対象時間帯の待機時間を変更し、計測の成功確率が極大となる待機時間を選択する。例えば、条件設定部２２５は、計測の成功確率が閾値を超えるまで、待機時間の更新を繰り返す。例えば、条件設定部２２５は、同一の計測時間帯に含まれる複数の計測チャンスの各々において待機時間をランダムに設定し、成功確率の高い待機時間を設定してもよい。例えば、条件設定部２２５は、ある計測時間帯で計測の成功確率が高い待機時間を、別の計測時間帯の待機時間に設定してもよい。
　例えば、条件設定部２２５は、月や週、時刻、回数などで重みづけを付けて計測の失敗要因を判定して、月や週、時刻、回数に応じて待機時間を設定してもよい。例えば、条件設定部２２５は、曜日や時刻ごとに最適な待機時間を記録しておき、曜日や時刻に応じて待機時間を設定してもよい。例えば、条件設定部２２５は、季節の移り変わりのタイミングにおいて待機時間を設定しなおしてもよい。例えば、データ処理装置２２が携帯端末にインストールされたアプリによって実現される場合、条件設定部２２５は、携帯端末のＧＰＳ（Global Positioning System）によって取得される位置情報を用いて、待機時間を設定してもよい。例えば、位置情報によってユーザの歩行箇所を特定できれば、安定歩行が行われる可能性が高いか否かを判定することができる。
　計測装置２１が左右両足の履物に実装されている場合、計測装置２１の個体差や、ユーザの利き足などの都合によって、左右の足に設定される計測時間帯や待機時間が大きくずれる可能性がある。例えば、停止した状態から歩行を開始する際に、左足から踏み出すユーザに関しては、左足の方が安定歩行に移行するタイミングが早くなる。例えば、ユーザが歩行する道にカーブが多い場合、カーブで歩行するタイミングに合わせて待機時間が設定されると、左右の待機時間のずれが大きくなる可能性がある。左右の待機時間のずれが大きくなると、平常時の歩行に関しては、一方の足に関しては待機時間が長くなり、電力消費の低減の効果が低減する可能性ある。そのため、待機時間は、左右の足で大きくずれないことが好ましい。例えば、左右両足の履物に実装された計測装置２１の待機時間が規定値を超えてずれた場合、それらの計測装置２１の待機時間のずれを小さくするアルゴリズムが、条件設定部２２５による計測条件の設定に追加されればよい。
　データ処理部２２７は、第１の実施形態のデータ処理部２２７と同様の構成である。データ処理部２２７は、歩容計測に用いられるデータを検出部２２３から取得する。データ処理部２２７は、取得したデータを用いて歩容計測を行う。例えば、データ処理部２２７による歩容計測の結果は、図示しない表示装置に表示される。例えば、データ処理部２２７による歩容計測の結果は、その結果を用いるシステムに出力される。データ処理部２２７による歩容計測の結果の使用方法については、特に限定を加えない。
　以上のように、本実施形態の歩容計測システムは、計測装置とデータ処理装置を備える。本実施形態の歩容計測システムは、条件設定装置がデータ処理装置に含まれる点に特徴がある。
　計測装置は、センサ、制御部、およびデータ送受信部を有する。センサは、空間加速度および空間角速度を計測する。制御部は、条件設定装置によって設定された計測条件に基づいて、計測時間帯に含まれる少なくとも一回の計測チャンスにおいて起動する。制御部は、センサによって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。データ送受信部は、センサデータをデータ処理装置に送信する。また、データ送受信部は、ユーザによって入力された入力情報や、データ処理装置によって設定された計測条件をデータ処理装置から受信する。
　データ処理装置は、条件設定部（条件設定装置）、操作受付部、送受信部、生成部、検出部、およびデータ処理部を有する。条件設定部は対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得する。条件設定部は、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する。操作受付部は、ユーザの操作に応じて入力された入力情報を受け付ける。送受信部は、ユーザの足部に設置された計測装置によって計測された足の動きに関するセンサデータを受信する。また、送受信部は、ユーザによって入力された入力情報や、条件設定装置によって設定された計測条件を計測装置に送信する。生成部は、送受信部によって受信されたセンサデータの時系列データである歩行波形を生成する。検出部は、生成部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。データ処理部は、検出部によって検出された歩行イベントを用いたデータ処理を実行する。
　本実施形態では、データ処理装置が、ユーザの歩行検知から計測開始までの待機時間を含む計測条件を、そのユーザの生活習慣に合わせて変動させて設定する。そのため、本実施形態によれば、ユーザの生活習慣に合わせて適切な待機時間を設定することによって、消費電力を低減しながら、適切なタイミングで歩容計測を行うための計測条件を設定できる。また、本実施形態によれば、計測装置が計測条件を設定することによって、第１の実施形態と比べて、計測装置の消費電力が低減される。
　本実施形態の一態様において、条件設定装置は、ユーザの左右の足に設置された計測装置の計測条件に含まれる待機時間が規定値を超えてずれた場合、ユーザの左右の足に設置された計測装置のうち少なくとも一方の待機時間を変更する。条件設定装置は、ユーザの左右の足に設置された計測装置の待機時間のずれを小さくする。本態様によれば、左右の足に設置された計測装置の計測条件に含まれる待機時間のずれを緩和することによって、歩容計測の精度をより向上できる。
　（第３の実施形態）
　次に、第３の実施形態に係る条件設定装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システムは、各実施形態の条件設定部（条件設定装置）を簡略化した構成である。
　図２０は、本実施形態の条件設定装置３５０の構成の一例を示すブロック図である。条件設定装置３５０は、取得部３５１および計測条件設定部３５６を備える。取得部３５１は、対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得する。計測条件設定部３５６は、対象計測時間帯における計測成否情報に基づいて、対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する。
　本実施形態では、ユーザの歩行検知から計測開始までの待機時間を含む計測条件を、そのユーザの生活習慣に合わせて変動させて設定する。そのため、本実施形態によれば、ユーザの生活習慣に合わせた適切な待機時間を設定することによって、消費電力を低減しながら、適切なタイミングで歩容計測を行うための計測条件を設定できる。
　（ハードウェア）
　ここで、本開示の各実施形態に係る制御や処理を実行するハードウェア構成について、図２１の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図２１の情報処理装置９０は、各実施形態の制御や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２１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２１においては、インターフェースをＩ／Ｆ（Interface）と略記する。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に展開する。プロセッサ９１は、主記憶装置９２に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、本実施形態に係る制御や処理を実行する。
　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には、プロセッサ９１によって、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムが展開される。主記憶装置９２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリによって実現される。また、主記憶装置９２として、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）などの不揮発性メモリが構成／追加されてもよい。
　補助記憶装置９３は、プログラムなどの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実現される。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、規格や仕様に基づいて、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が接続されてもよい。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してもよい。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、ドライブ装置が備え付けられてもよい。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制御や処理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２１のハードウェア構成は、各実施形態に係る制御や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、各実施形態に係る制御や処理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。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、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。
　各実施形態の構成要素は、任意に組み合わせてもよい。また、各実施形態の構成要素は、ソフトウェアによって実現されてもよいし、回路によって実現されてもよい。
　以上、実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　１、２　　歩容計測システム
　１１、２１　　計測装置
　１２、２２　　データ処理装置
　１１０、２１０　　クロック
　１１１、２１１　　加速度センサ
　１１２、２１２　　角速度センサ
　１１３、２１３　　制御部
　１１５、２２５　　条件設定部
　１１６、２１６　　送受信部
　１１７、２１７　　電池
　１２０、２２０　　操作受付部
　１２１、２２１　　送受信部
　１２２、２２２　　生成部
　１２３、２２３　　検出部
　１２７、２２７　　データ処理部
　１５１　　取得部
　１５３　　記憶部
　１５５　　計算部
　１５６　　計測条件設定部
　１５７　　出力部
　３５０　　条件設定装置
　３５１　　取得部
　３５６　　計測条件設定部

Claims (10)

  1. 　対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得する取得手段と、
    　前記対象計測時間帯における前記計測成否情報に基づいて、前記対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する計測条件設定手段と、を備える条件設定装置。
  2. 　前記取得手段は、
    　前記対象計測時間帯に含まれる前記計測チャンスにおける計測の失敗が発生した時刻および回数を含む前記計測成否情報を取得し、
    　前記計測条件設定手段は、
    　前記対象計測時間帯に含まれる前記計測チャンスにおける計測の失敗が発生した時刻および回数に基づいて、前記対象計測時間帯に関連する前記関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける前記待機時間を変更する請求項１に記載の条件設定装置。
  3. 　前記計測条件設定手段は、
    　前記対象計測時間帯における前記計測成否情報に基づいて、前記対象計測時間帯に後続する同じ時間帯の前記関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける前記待機時間を設定する請求項１または２に記載の条件設定装置。
  4. 　前記対象計測時間帯における前記計測成否情報に基づいて、前記対象計測時間帯に含まれる少なくとも一回の計測チャンスにおける計測の成功確率を計算する計算手段を備え、
    　前記計測条件設定手段は、
    　前記成功確率が閾値を超えた前記待機時間を、前記対象計測時間帯に関連する前記関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける前記待機時間に設定する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の条件設定装置。
  5. 　前記対象計測時間帯における前記計測成否情報に基づいて、前記対象計測時間帯に含まれる少なくとも一回の計測チャンスにおける計測の成功確率を計算する計算手段を備え、
    　前記計測条件設定手段は、
    　前記対象計測時間帯における前記計測成否情報に基づいて、前記対象計測時間帯に関連する前記関連計測時間帯に含まれる複数の計測チャンスにおける待機時間を互いに異なる時間に設定し、
    　前記関連計測時間帯に含まれる少なくとも一回の前記計測チャンスにおける計測の前記成功確率が極大になる前記待機時間を、前記関連計測時間帯に関連する計測時間帯に含まれる計測チャンスにおける前記待機時間に設定する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の条件設定装置。
  6. 　請求項１乃至５のいずれか一項に記載の条件設定装置と、
    　空間加速度および空間角速度を計測するセンサと、
    　前記条件設定装置によって設定された計測条件に基づいて、計測時間帯に含まれる少なくとも一回の計測チャンスにおいて起動し、前記センサによって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する制御手段と、を備える計測装置。
  7. 　請求項１乃至５のいずれか一項に記載の条件設定装置と、
    　ユーザの操作に応じて入力された入力情報を受け付ける操作受付手段と、
    　前記ユーザの足部に設置された計測装置によって計測された足の動きに関するセンサデータを受信する送受信手段と、
    　前記送受信手段によって受信された前記センサデータの時系列データである歩行波形を生成する生成手段と、
    　前記生成手段によって生成された前記歩行波形から歩行イベントを検出する検出手段と、
    　前記検出手段によって検出された前記歩行イベントを用いたデータ処理を実行するデータ処理手段と、を備え、
    　前記送受信手段は、
    　前記操作受付手段に入力された前記入力情報と、前記条件設定装置によって設定された計測条件とを、前記ユーザの足部に設置された前記計測装置に送信するデータ処理装置。
  8. 　前記条件設定装置は、
    　前記ユーザの左右の足に設置された前記計測装置の前記計測条件に含まれる待機時間が規定値を超えてずれた場合、前記ユーザの左右の足に設置された前記計測装置のうち少なくとも一方の前記待機時間を変更し、前記ユーザの左右の足に設置された前記計測装置の前記待機時間のずれを小さくする請求項７に記載のデータ処理装置。
  9. 　コンピュータが、
    　対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得し、
    　前記対象計測時間帯における前記計測成否情報に基づいて、前記対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する条件設定方法。
  10. 　対象計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて、ユーザの足部に設置された計測装置によって実行された、足の動きに関する物理量の計測の成否を示す計測成否情報を取得する処理と、
    　前記対象計測時間帯における前記計測成否情報に基づいて、前記対象計測時間帯に関連する関連計測時間帯に含まれる計測チャンスにおいて歩行が検出されてから計測が開始されるまでの待機時間を含む計測条件を設定する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムが記録された非一過性の記録媒体。
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