WO2023063227A1 - 速度推定方法、速度推定装置、速度推定システム及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

四足歩行の動物の歩行速度を推定する。四足歩行の動物の歩行速度を推定する速度推定方法であって、動物の身体に取り付けられた加速度センサ１１から取得する加速度を用いて、動物の歩行周期を求め、予め規定される動物の体格を表す所定部位のサイズと、歩行周期と、歩行速度との関係を用いて、取得した動物の体格を表す所定部位のサイズ、および加速度から求めた歩行周期から、動物の歩行速度を推定する。

Description

速度推定方法、速度推定装置、速度推定システム及びコンピュータプログラム

　本開示は、速度推定方法、速度推定装置、速度推定システム及びコンピュータプログラムに関する。

　近年、ペットの増加・高寿命化に伴い、ペットの日々の健康状態・運動量を把握するアニマルヘルスケアが注目されている。

　特許文献１には、歩行者の加速度を検出する加速度センサと、前記加速度センサから出力された加速度データを演算して演算結果を出力する演算部と、加速度データ及び演算結果を記憶する記憶部と、演算結果を表示する表示部と、を有してなり、前記加速度データから導出された周期と振幅を用いて、歩行者の歩行ピッチ、歩幅と歩行速度を演算部にて算出して、表示部に表示することを特徴とする歩行計が記載される。

　特許文献２には動物に固定され、当該動物の前後方向であるＸ方向、左右方向であるＹ方向、上下方向であるＺ方向の加速度信号（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を検出する３次元の加速度センサと、前記加速度センサからの加速度信号を蓄積する記憶部と、前記加速度信号に基づいて、Ｚ方向に対するＸＹ面のＸ軸を中心とした左右傾き角θｘ、および、Ｙ軸を中心とした前後傾き角θｙを算出する傾き角算出部と、前記ＸＹ面の左右傾き角θｘ、および、前記ＸＹ面の前後傾き角θｙを、画面上に二次元グラフィックで表示する傾き角二次元表示制御部とを備えたことを特徴とする動物活動計測装置が記載される。

特開２００６－１１８９０９号公報 特開２０１１－２１７９２８号公報

　いずれの文献にも四足歩行の動物の歩行速度を推定することは記載されておらず、例えば、歩行速度から四足歩行の動物の運動量を把握することが望まれる。本開示は、四足歩行の動物の歩行速度を推定することのできる速度推定方法、速度推定装置、速度推定システム及びコンピュータプログラムを提供する。

　本開示の速度推定方法は、四足歩行の動物の歩行速度を推定する速度推定方法であって、動物の身体に取り付けられた加速度センサから取得する加速度を用いて動物の歩行周期を求め、予め規定される動物の体格を表す所定部位のサイズと歩行周期と歩行速度との関係を用いて、取得した動物の体格を表す所定部位のサイズおよび加速度から求めた歩行周期から、動物の歩行速度を推定する。

　本開示の速度推定装置は、四足歩行の動物の歩行速度を推定する速度推定装置であって、演算装置を備え、演算装置は、動物の身体に取り付けられた加速度センサから取得する加速度を用いて動物の歩行周期を求め、予め規定される動物の体格を表す所定部位のサイズと歩行周期と歩行速度との関係を用いて、取得した動物の体格を表す所定部位のサイズおよび加速度から求めた歩行周期から、動物の歩行速度を推定する。

　本開示の速度推定システムは、四足歩行の動物の歩行速度を推定する速度推定システムであって、動物に取り付けられ、動物の動きを検出する加速度センサと、加速度センサで検出された加速度を送信する通信装置と、を有する計測装置と、演算装置を含む速度推定装置とを含み、演算装置は、計測装置から取得する加速度を用いて動物の歩行周期を求め、予め規定される動物の体格を表す所定部位のサイズと歩行周期と歩行速度との関係を用いて、取得した動物の体格を表す所定部位のサイズおよび加速度から求めた歩行周期から、動物の歩行速度を推定する。

　これらの概括的かつ特定の態様は、システム、方法、及びコンピュータプログラム、並びに、それらの組み合わせにより、実現されてもよい。

　本開示の速度推定方法、速度推定装置、速度推定システム及びコンピュータプログラムによれば、四足歩行の動物の歩行速度を推定することができるので、例えば歩行速度から四足歩行の動物の運動量を把握することができる。

実施形態に係る速度推定システムを示す概略図である。 図１の速度推定システムの計測装置の構成を示すブロック図である。 図１の速度推定システムで利用するＸＹＺ軸の一例を示す。 図３Ａとは別の方向からみたＸＹＺ軸の一例を示す。 実施形態に係る速度推定装置の構成を示すブロック図である。 各体長の犬の歩行周期を測定した結果を示すグラフである。 各速度で歩行させた際の歩行周期を測定した結果を示すグラフである。 異なるグループに属する犬を各速度で歩行させた際の歩行周期を測定した結果を比較するグラフである。 図１の速度推定システムで得られた加速度を示す波形の一例である。 図６の波形から得られた移動平均の波形の一例である。 図６の波形から得られた移動平均の波形の他の例である。 図７Ａの波形を用いた歩行周期の求め方を説明する図である。 図４の速度推定装置における速度推定処理の一例を説明するフローチャートである。 変形例１に係る歩行周期の求め方を説明する図である。 変形例２に係る速度推定システムを示す概略図である。 変形例３に係る速度推定システムを示す概略図である。

　以下に、図面を参照して実施形態に係る速度推定システム、速度推定装置及び速度推定方法について説明する。本開示の速度推定システム、速度推定装置及び推定方法は、四足歩行の動物の歩行速度を推定する。具体的には人間に飼育され得る四足歩行の動物であってもよい。実施形態に係る速度推定システムは、動物の運動状態として、加速度センサで得られる加速度を利用する。なお、以下の説明では、同一の構成について、同一の符号を付して説明を省略する。

　以下の説明では、「歩行周期」は、特に言及のない限り、右前足が着地し、その次に右前足が着地するまでの期間とすることができる。ただし、「右前足」は一例であり、四本の足のうちいずれの一本でもよい。または、「歩行周期」は、加速度センサによって得られる加速度の波形を用いて決定することができる。歩行周期の決定方法については後述するが、例えば、加速度センサで計測される加速度の波形における一の頂点から次の頂点までの期間を歩行周期としてもよい。ここで利用する加速度センサは、ｘ軸、ｙ軸又はｚ軸方向の少なくともいずれかの加速度を計測することができる。例えば、加速度の計測に、ｘｙｚ軸の３軸の加速度を計測可能な３軸加速度センサを用いてもよい。または、加速度の計測に、加速度センサに代えて加速度とともにｘｙｚ軸の３軸の角速度も計測可能な６軸センサを用いてもよい。この場合、加速度及び角速度を利用して歩行周期を決定する。

〈速度推定システム〉
　図１に示すように、実施形態に係る速度推定システム１は、動物に取り付けられる動物の運動時の状態を表す加速度を計測する計測装置１０を含む。また、速度推定システム１は、動物の飼い主等のユーザに保有される速度推定装置２０を含む。速度推定装置２０は、動物のサイズを受け付けて登録する処理と、計測装置で計測された加速度から動物の歩行周期を求める処理と、動物のサイズ及び歩行周期から歩行速度を推定する処理とを実行する。計測装置１０と速度推定装置２０とは、ネットワークを介して接続可能に構成される。以下では、動物は犬であって、犬の散歩中の運動状態を加速度センサで計測し、その運動状態に応じて歩行速度を推定する一例で説明する。

〈計測装置〉
　計測装置１０は、上述したように歩行速度の推定対象となる動物である犬に取り付けられる装置であり、図２に一例を示すように、計測装置１０は、加速度センサ１１、記憶装置１２、通信装置１３及び演算装置１４を備える。この計測装置１０は、例えば、歩行速度の推定の対象の犬の散歩で利用される「リード」、「首輪」、「ハーネス」等に取り付けることができる。ここで、「リード」とは、散歩の際に人と犬を繋ぐ紐である。「首輪」は、犬の首周りに装着される輪である。例えば、この首輪は、リードを付けることが可能に形成されてもよい。「ハーネス」は、犬の胴に装着されるいわゆる胴輪である。この胴輪には、リードを取り付けることが可能に形成されてもよい。一般的には、犬の散歩の際にはリードの一端が首輪またはハーネスの少なくともいずれかに取り付けられ、他端が飼い主等の人間に保持される。

　ここで、仮にリードに計測装置１０を取り付けた場合には、首輪やハーネスと比較して犬の動き以外が原因となる動きが大きいため、加速度センサ１１によって計測される動物の運動状態にブレが生じることが考えられる。したがって、計測装置１０は、リードよりも犬に密着し、犬の動き以外の影響を受けにくい首輪やハーネスに取り付けられてもよい。首輪やハーネスに計測装置１０を取り付けた場合、ブレが生じることを低減することができる。また、計測装置は、ハーネスに取り付けられてもよい。ハーネスの場合、胴に密着して、回転する恐れを低減することができる。さらに、計測装置１０は、動物の背骨に沿った位置に取り付けられてもよい。例えば、計測装置１０のうち特に加速度センサ１１の位置が、犬の背骨に沿った位置に配置されるようにハーネスに取り付けられてもよい。

　加速度センサ１１は、動物の進行方向、進行方向に対して設定される左右方向、及び／又は、進行方向に対して設定される上下方向の速度の変化率の少なくともいずれかを取得する。ここでは、図３Ａ及び図３Ｂに示すように、犬が前方に進むとしたとき、進行方向をｙ軸方向、進行方向であるｙ軸に対して左右方向をｘ軸方向、進行方向であるｙ軸に対して上下方向をｚ軸方向とする。また、加速度センサ１１は、ｘｙｚ軸の３軸の加速度を計測可能な３軸加速度センサであってもよい。なお、上述したように、加速度センサ１１に代えて、ｘｙｚ軸の３軸の加速度と、ｘｙｚ軸の３軸の角速度を計測可能な６軸センサを利用してもよい。また、加速度センサ１１または角速度センサの軸を補正するため、計測装置１０は、３軸の地磁気センサを有してもよい。

　記憶装置１２は、種々の情報を記録する記録媒体である。記憶装置１２は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ハードディスクドライブ、その他の記憶デバイス又はそれらを適宜組み合わせて実現される。記憶装置１２は、演算装置１４が実行するコンピュータプログラムである計測プログラムＰ１と、加速度及び速度の計測によって得られた計測データＤ１等の種々のデータ等が格納される。

　通信装置１３は、外部の装置（例えば、速度推定装置２０）とのデータ通信を可能とする。通信装置１３は、所定のタイミングで、記憶装置１２で記憶する計測データを速度推定装置２０に送信する。所定のタイミングとは、例えば、犬の散歩中の定期的なタイミングであってもよいし、犬の散歩が終了したタイミングであってもよい。上述したデータ通信は、無線または有線による公知の通信規格にしたがって行われ得る。通信装置１３は、犬の散歩中にデータ通信を行う場合、無線通信であってもよい。通信装置１３は、例えば、Bluetooth（登録商標）規格の通信を行うことが可能な通信回路を採用してもよい。

　演算装置１４は、計測装置１０全体の制御を司るコントローラである。演算装置１４は、記憶装置１２に記憶される計測プログラムＰ１を実行することにより、加速度センサ１１による加速度の計測、計測データの記憶、及び計測データの送信等の処理を実行する。演算装置１４は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ等、種々のプロセッサであってもよい。また、演算装置１４は、所定の機能を実現する専用に設計されたハードウェア回路でもよい。

〈速度推定装置〉
　速度推定装置２０は、図４のブロック図に示すように、入力装置２１と、出力装置２２と、通信装置２３と、演算装置２４と、記憶装置２５を備え、ユーザに保有されるパーソナルコンピュータや携帯端末等の情報処理装置によって実現される。

　入力装置２１は、操作やデータの入力に利用される操作ボタン、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクロフォン等である。出力装置２２は、処理結果やデータの出力に利用されるディスプレイ、スピーカ等である。

　通信装置２３は、計測装置１０や他の外部の装置（図示せず）とのデータ通信を可能とする。上述したデータ通信は、公知の通信規格にしたがって行われ得る。例えば、速度推定装置２０は、通信装置２３として、有線によるデータ通信を可能とする回路と、無線によるデータ通信を可能とする回路との異なる通信規格に従う複数の回路を含んでもよい。例えば、有線によるデータ通信は、イーサネット（登録商標）規格、および／またはＵＳＢ（登録商標）規格等に準拠して動作する半導体集積回路の通信コントローラを通信装置２３として用いることによって行われる。また無線によるデータ通信は、ＬＡＮ（Local Area Network）に関するＩＥＥＥ８０２．１１規格、および／または移動体通信に関する、いわゆる４Ｇ／５Ｇと呼ばれる、第４世代／第５世代移動通信システム等に準拠して動作する半導体集積回路の通信コントローラを通信装置２３として用いることによって行われる。

　記憶装置２５は種々の情報を記録する記録媒体である。記憶装置２５は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ハードディスクドライブ、その他の記憶デバイス又はそれらを適宜組み合わせて実現される。記憶装置２５は、演算装置２４が実行するコンピュータプログラムである推定プログラムＰ２と、対応モデルＤ２と、サイズデータＤ３と、蓄積データＤ４と、移動平均データＤ５とを記憶する。

　対応モデルＤ２は、動物の体格を表す所定部位のサイズと、当該サイズの動物の歩行周期と、当該動物の歩行速度との関係を示すモデルである。この対応モデルＤ２は、予め、所定部位のサイズが測定された複数の動物について、所定の歩行速度の際の歩行周期を測定して得られたモデルである。対応モデルＤ２を用いることで、動物の所定部位のサイズ及び歩行周期に基づいて、歩行速度を推定することができる。例えば、対応モデルＤ２は、犬の体格を表す所定部位のサイズ及び当該サイズである犬の散歩時に計測された歩行周期から、当該散歩時の歩行速度を導く数式であってもよい。また例えば、対応モデルＤ２は、所定部位のサイズの範囲と、所定サイズが該当の範囲である犬の歩行周期と、当該歩行時の歩行速度との関係を規定するテーブルであってもよい。体格を表す所定部位のサイズとは、例えば、体長、体高、前肢の長さ又は後肢の長さの少なくともいずれかとすることができる。ここで、動物の「体長」は、胸からお尻の先端までの長さをいう。「体高」は、動物が四足で立っている場合の地面から背中までの高さをいう。「前肢の長さ」は、動物が四足で立っている場合の地面から前脚の付け根までの高さをいう。「後肢の長さ」は、動物が四足で立っている場合の地面から後ろ脚の付け根までの高さをいう。

　例えば、体高が同程度である犬については、前肢の長さ及び後肢の長さも同程度となり、体長も同程度となる。そして、体高が同程度である犬については、犬種に限らず、同一の歩行速度であるとき、同程度の歩行周期となる。したがって、犬の体格を表す所定部位のサイズおよび歩行周期から当該条件での歩行速度を推定可能である。表１は、複数の犬に加速度センサを取り付け、時速３ｋｍのトレッドミル上で歩行させた場合と、時速４ｋｍのトレッドミル上で歩行させた場合の、体長、体高及び前肢の長さそれぞれと歩行周期との相関係数の比較である。これによると、時速４ｋｍの場合、体長、体高及び前肢の長さの全てにおいて、歩行周期との相関が極めて高い。また、時速３ｋｍの場合、体長と歩行周期との相関が最も高い。したがって、体格を表す所定部位のサイズ及び歩行周期から、歩行速度を推定する場合、体格を表す所定部位のサイズとして、体長を用いてもよい。

　図５Ａは、犬の体長と歩行周期との相関を表すグラフである。図５Ａにおいては、横軸を体長とし、縦軸を歩行周期とする。図５Ａの直線Ｌ１は、複数の犬（体長の異なる３匹の犬）に加速度センサが取り付けられたハーネスを着用させて、時速３ｋｍのトレッドミル上で歩行させた場合に測定した歩行周期と各体長の関係を示す。また、直線Ｌ２は、同一の複数の犬を時速４ｋｍのトレッドミル上で歩行させた場合に測定した歩行周期と体長の関係を示す。具体的には、図５Ａの各直線Ｌ１，Ｌ２は、３匹の犬の体長と歩行周期との関係をプロットし、これらの点を元に、最小二乗法等で求めた回帰直線である。図５Ａの例では、直線Ｌ１と実際の結果との相関係数は０．９３２３であり、直線Ｌ２と実際の結果との相関係数は０．９４９４とそれぞれ高い値となっている。したがって、この図５Ａに示す直線Ｌ１及びＬ２にあるように、犬の体格を表す所定部位のサイズから、犬の所定の歩行速度の歩行周期を理論的に求めることができる。

　図５Ｂは、ある犬に対して、図５Ａに示すような犬の所定部位のサイズから犬の歩行速度の歩行周期を求める理論上の関係から求めた歩行速度に応じた歩行周期の関係を示す直線Ｌ３を示すグラフである。図５Ｂは、横軸を歩行速度とし、縦軸を歩行周期とする。また、図５Ｂの直線Ｌ３は、その犬を時速２ｋｍ、３ｋｍ、４ｋｍ及び５ｋｍのトレッドミル上で歩行させた場合に実際に測定した歩行周期をプロットし、これらの点を元に、求めた回帰直線である。図５Ａの例では、直線Ｌ３と実際の測定結果との相関係数も０．９７９７と高い値となっている。したがって、対応モデルＤ２においては、図５Ａ及び図５Ｂにおいて上述したような対応関係を規定する。

　このとき、図５Ａ及び図５Ｂで一例を示した対応モデルＤ２は、体長と体高の比率、体長と前肢の長さの比率、又は、体長と後肢の長さの比率の少なくともいずれかが所定の範囲内の犬に関するモデルとすることができる。例えば、犬には複数の種類があり、その大部分で、体長と体高の比率、体長と前肢又は後肢の長さの比率が所定の範囲内になる。例えば、大きさで大型犬、中型犬及び小型犬等と分類されることもあるが、それらの大きさにかかわらず、大部分の種類の犬については、前述の各比率が所定の範囲となる傾向がある。そして、これらの条件に当てはまる犬については、体格を表す所定部位のサイズ毎に、歩行速度及び歩行周期の関係も所定範囲内に収まる傾向にあるため、体格を表す所定部位のサイズ及び歩行周期から歩行速度を導くことができる。

　一方で、体格を表す所定部位のサイズが所定の範囲外である犬については、図５Ａ及び図５Ｂを用いて上述した対応モデルＤ２を用いて、所定部位のサイズ及び歩行周期に応じた歩行速度を導くことが困難である。例えば、ダックスフンドやコーギー等は、いわゆる、短足犬種と呼ばれ、他の種類の犬と比較すると、体長に対して脚の長さが短い。このような体格を表す所定部位のサイズの比率が大部分の種類の犬と異なる場合、体長等のサイズ及び歩行周期に応じた歩行速度を求めようとしても、他の大部分の種類の犬と同様の基準と同様に求めることは困難である。したがって、対応モデルＤ２は、所定の条件が設定されたグループ毎に定めることができる。

　図５Ｃは、図５Ｂに示した直線Ｌ３に加え、いわゆる短足犬種の歩行速度に応じた歩行周期の関係を示す直線Ｌ４を含む。具体的には、図５Ｂにも示した直線Ｌ３は、短足犬種ではない一般的な犬の一例として選択されたトイプードルの歩行速度と歩行周期とから導かれた関係を示す。これに対し、直線Ｌ４は、短足犬種の一例として選択されたダックスフンドの歩行速度と歩行周期とから導かれた関係を示す。具体的には、一匹のダックスフンドを、時速２．５ｋｍ、４ｋｍ及び４．５ｋｍのトレッドミル上で歩行させた場合に実際に測定した歩行周期をプロットし、プロットした点をもとに直線Ｌ３と同様の手法で求めた直線である。図５Ｃに示す例でも、直線Ｌ４と実際の測定結果との相関係数は０．９５８９であり、高い値となっている。したがって、短足犬種以外の犬の場合には、直線Ｌ３を用いて歩行速度を求め、短足犬種の場合には、直線Ｌ４を用いて歩行速度を求めることで、犬の体格に応じて正確に歩行速度を求めることができる。

　なお、上述の表１及び図５Ｂは、動物の体格を表す所定部位のサイズを用いる一例を示した。また、図５Ｃは、ダックスフンド等の体長に対して脚の長さが短い、いわゆる短足犬種と、短足犬種以外のトイプードル等の体長と脚の長さの比率が一般的な犬との２種類に分ける一例を示した。しかしながら、所定部位のサイズを用いる方法、又は、短足犬種と短足犬種以外で分ける以外の方法を用いてもよい。例えば、より細かく犬種毎に生成された対応モデルＤ２を用いてもよい。また例えば、いくつかの犬種を含むグループ毎に生成された対応モデルＤ２を用いてもよい。

　サイズデータＤ３は、入力装置２１を介して入力された歩行速度の推定の対象となる犬の体格を表す所定部位のサイズデータである。

　蓄積データＤ４は、計測装置１０から受信する計測データＤ１を蓄積したデータである。この蓄積データＤ４は、加速度及び速度と、これらが計測された時刻とを関連付けるデータである。図６は、蓄積データＤ４が含む加速度を示す波形の一例である。図６においては、横軸を時間とし、縦軸をセンサ強度とする。また、図６に示す蓄積データＤ４の波形は、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸の全ての加速度［0.1mG］を含む一例である。

　移動平均データＤ５は、蓄積データＤ４が示す波形が移動平均して得られたデータである。例えば、図７Ａは、図６に示す波形を、３区間で移動平均して得られた波形の一例である。ここで、「区間」は、データに周期性がある場合の一定時間をいう。図７Aの例では、１区間は、２．５秒である。つまり、０から２．５秒で１区間目のデータ、２．５～５秒で２区間目のデータ、５～７．５秒で３区間目のデータが得られる。３区間の移動平均は、それぞれ２．５秒のデータとして平均したことを意味する。なお、１区間の２．５秒は一例であって、1区間目のスタートと２区間目のスタートが同じ位相にあるような区間の切り分けが理想である。また、図７Ｂは、図６に示す波形を、８区間で移動平均して得られた波形の一例である。

　演算装置２４は、速度推定装置２０全体の制御を司るコントローラである。演算装置２４は、記憶装置２５に記憶される推定プログラムＰ２を実行することにより、対象の動物の歩行速度を推定する一連の処理を実行する。演算装置２４は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ等、種々のプロセッサであってもよい。また、演算装置２４は、所定の機能を実現する専用に設計されたハードウェア回路でもよい。

《サイズデータの登録》
　演算装置２４は、犬の体格を表す所定部位のサイズを取得し、記憶装置２５にサイズデータＤ３を登録する。例えば、ユーザは、速度推定装置２０の利用を開始する初期設定のタイミングで、入力装置２１を介して、犬の体格を表す所定部位のサイズを示すサイズデータＤ３を入力する。なお、成長した犬については、通常、所定部位のサイズが大きく変化することはない。したがって、演算装置２４は、初期設定のタイミングで入力されたサイズデータＤ３を一度登録すると、このサイズデータＤ３を後の歩行速度の推定で記憶装置２５から取得、具体的には読出しし、使用することができる。

《歩行周期の算出》
　演算装置２４は、動物の身体に取り付けられた加速度センサ１１から取得する加速度を用いて、動物の歩行周期を求める。例えば、演算装置２４が求める歩行周期は、加速度センサ１１で得られた加速度を表す波形のうち隣接する頂点間の期間とすることができる。具体的には、演算装置２４は、計測装置１０から計測データＤ１を取得すると、加速度を表す波形を生成し、蓄積データＤ４として蓄積する。また、演算装置２４は、蓄積データＤ４において表される波形から、歩行周期を求める。

　このとき、演算装置２４は、蓄積データＤ４から、加速度センサで得られた値の移動平均を求め、この加速度の移動平均で示される波形から動物の歩行周期を求めることができる。

　図８は、図７Ａの波形におけるひとつの頂点（peak１）と、この頂点に隣接する頂点（peak２）とにより得られる歩行周期の一例を示す。図８において、Ｐ１は、Ｚ軸の波形から得られる歩行周期を示す。また、Ｐ２は、Ｘ軸の波形から得られる歩行周期を示す。図８に示す例では、歩行する犬の上下方向であるＺ軸方向の加速度を示す波形ではその頂点を特定しやすい。また、図８に示す例では、歩行する犬の左右方向であるＸ軸方向の加速度を示す波形についても、その頂点を特定しやすい。さらに、図８に示す例では、犬の進行方向（前後方向）であるＹ軸方向の加速度を示す波形は、変化が相対的に小さいが、各頂点の位置はＺ軸方向の波形と連動する。この場合、演算装置２４は、上下方向又は左右方向を示す加速度のいずれかの波形を用いることで歩行周期を特定しやすい。さらに、Ｙ軸方向の加速度を示す波形をさらに用いることにより、Ｚ軸方向の加速度を示す波形から、より精度よくその頂点を検出することができる。

　なお、図８では、隣接する一組の頂点から歩行周期を求める例を示すが、演算装置２４は、隣接する複数組の頂点から複数の歩行周期を逐次求めることができる。具体的には、犬が歩行を継続する限り、頂点は連続して存在し、歩行周期も連続して観察される。したがって、演算装置２４は、上述した方法で、各歩行周期を連続して求めることができる。

《歩行速度の推定》
　演算装置２４は、対応モデルＤ２を用いて、記憶装置２５に登録されるサイズデータＤ３と、求めた歩行周期とに応じた歩行速度を推定する。上述したように、演算装置２４は、歩行周期を連続して求めることができるため、連続した歩行周期を利用して連続した歩行速度を推定することができる。ここで、図５Ｃを用いて上述したように、グループ毎に異なる歩行周期と歩行速度との関係が定められている場合、演算装置２４は、予測の対象となる犬が属するグループに応じた対応モデルＤ２を用いて歩行速度を推定する。例えば、図５Ｃに示す例において、短足犬種以外である場合、演算装置２４は、直線Ｌ３を用いて歩行速度を推定する。また、短足犬種である場合、演算装置２４は、直線Ｌ４を利用して歩行速度を推定する。

〈歩行速度推定方法〉
　図９に示すフローチャートを用いて、実施形態に係る速度推定装置２０において実施される歩行速度の推定方法について説明する。フローチャートの個々のステップの具体的な処理は上述したので、各ステップを簡略化して説明する。

　まず、登録時において、演算装置２４は、入力装置２１を介して、対象の犬の体格を表す所定部位のサイズを取得する（Ｓ０１）。ここで、演算装置２４は、取得した所定部位のサイズを、サイズデータＤ３として記憶装置に記憶させる。

　次に、散歩時において、演算装置２４は、計測装置１０から加速度センサ１１で得られた加速度を含む計測データＤ１を取得する（Ｓ０２）。ここで、演算装置２４は、取得した計測データＤ１を、蓄積する蓄積データＤ４として記憶装置２５に記憶させる。

　また、演算装置２４は、蓄積データＤ４を用いて、加速度の移動平均を算出する（Ｓ０３）。ここで、演算装置２４は、求めた移動平均を、移動平均データＤ５として記憶装置２５に記憶させる。

　演算装置２４は、ステップＳ０３で得られた移動平均データＤ５を用いて、歩行周期を算出する（Ｓ０４）。なお、歩行周期は、移動平均データＤ５を用いることで、より精度良く歩行周期を求めることが可能となるが、蓄積データＤ４から歩行周期を算出してもよい。その場合、ステップＳ０３の処理は不要であり、ステップＳ０４では、演算装置２４は、蓄積データＤ４を用いて歩行周期を算出する。

　その後、演算装置２４は、対応モデルＤ２を用いて、サイズデータＤ３のサイズと、ステップＳ０３で得られた歩行周期とに応じた歩行速度を推定する（Ｓ０５）。このとき、演算装置２４は、予測の対象となる犬が属するグループに応じた対応モデルＤ２を用いて歩行速度を推定する。

　また、演算装置２４は、ステップＳ０５の推定結果を出力する（Ｓ０６）。なお、図９に示すフローチャートにおいては、ステップＳ０２～Ｓ０６の処理は散歩時に実施する例で示すが、散歩のタイミングに限られず、散歩が終了して自宅に帰宅したタイミングで実施してもよい。

　このように速度推定装置２０においては、歩行時に加速度センサから得られる加速度を用いて、動物の歩行周期を求め、動物のサイズ及び歩行周期に応じて歩行速度を推定することができる。

〈変形例１〉
　図８を用いて上述した例は、歩行周期は、波形の隣接する頂点を用いて求める一例である。しかしながら、歩行周期は、この方法に限定されず、種々の方法を用いて求めることができる。例えば、演算装置２４は、加速度センサ１１で得られた加速度を示す波形と、当該波形のひとつのプラス側の頂点と当該プラス側の頂点と隣接するマイナス側の頂点とを結ぶ中間ラインとの複数の交点のうち、隣接する複数の交点を含む期間を歩行周期としてもよい。

　例えば、図１０に示すように、プラス側の頂点（peak）と、隣接するマイナス側の頂点（bottom）との中央に中間ライン（Middle）を設けたとき、加速度を示す波形と中間ラインとの交点ｎ１からｎ５までの期間であるＰ３を、歩行周期とする。この場合、歩行する犬の上下方向であるＺ軸方向の波形がプラス側の頂点とマイナス側の頂点とを特定しやすい。したがって、この場合、演算装置２４は、上下方向を示す加速度の波形から歩行周期を得てもよい。なお、図１０に一例を示す波形では、プラス側の頂点より前の交点ｎ１からｎ５までの期間を歩行周期とした。しかしながら、５つの交点を含む期間であれば必ずしもこれに限られず、例えば、ｎ２からｎ６までの期間を歩行周期としてもよい。また、図１０では、５つの交点を含む一例を示すが、加速度を示す波形の形状に応じて、交点の数は変動する。例えば、交点の数が３つ、７つ、９つ等他の数であってもよい。なお、これらの場合も、交点の数は奇数である。このとき、例えば、Ｘ軸の波形の２つの頂点を用いて仮に求められた歩行周期に合うように、歩行周期を求める際に採用するＺ軸の波形と中間ラインとの交点の数を決定してもよい。図８に示したＺ軸の波形は、ピークが大・小・大・小と分かりやすく繰り返されている。図８に示したようなＺ軸の波形からは、プラス側の２つの頂点の間を用いて正確に歩行周期を求めやすい。しかしながら、各ピークの大小の差は、図８に示すように明確に現れるものとは限らない。例えば、各ピークが同程度の大きさで現れることもある。各ピークの大きさが同程度である場合、図１０に示すように、Ｚ軸の波形と中間ラインとの交点の数を用いることで、正確に歩行周期を求めることができる。

〈変形例２〉
　上述した速度推定システム１は、動物に取り付けられる計測装置１０と、ユーザである飼い主に保有される携帯端末等の速度推定装置２０とにより構成される一例で説明した。しかしながら、速度推定システムは、この形態に限定されない。例えば、図１１に示す変形例２に係る速度推定システム１Ａのように、速度推定装置２０Ａは、ユーザである飼い主に保有されるユーザ端末３０とは別に設けられ、犬の自宅に配置していてもよい。このような速度推定システム１Ａは、１回の散歩の後、自宅に戻った際に計測装置１０の記憶装置１２に蓄積された計測データＤ１がまとめて送信される。そして、速度推定装置２０Ａは、計測データＤ１を取得すると、速度推定処理を実行してその結果をユーザ端末３０に送信し、ユーザ端末３０において出力させる。なお、このような速度推定装置２０Ａにおいては、通信装置２３を介してユーザ端末３０から犬の所定部位のサイズを取得可能であれば、入力装置２１は不要である。

〈変形例３〉
　図１２に示す変形例３に係る速度推定システム１Ｂは、速度推定装置２０Ｂが、ネットワークを介して通信可能な状態で犬及び飼い主の自宅の外部に存在する一例である。変形例３に係る速度推定システム１Ｂでは、ユーザ端末３０は、計測装置１０から受信した計測データＤ１を、速度推定装置２０Ｂに送信する。そして、速度推定装置２０は、計測データＤ１を取得すると、速度推定処理を実行してその結果をユーザ端末３０に送信し、ユーザ端末３０において出力させる。なお、この速度推定装置２０Ｂにおいても、通信装置２３を介してユーザ端末３０から犬の所定部位のサイズを取得可能であれば、入力装置２１は不要である。例えば、速度推定システム１Ｂは、クラウドネットワーク等を用いて形成されているものであってもよい。

〈変形例４〉
　上述した例では、ユーザが入力装置２１を介して入力した犬のサイズデータＤ３を利用して歩行速度を予測する一例で説明した。しかし、犬のサイズデータＤ３の取得は、入力装置２１を介した入力に限定されない。例えば、同一の犬種については体格が同程度であることが一般的である。したがって、速度推定システム１では、犬種毎の所定部位の平均サイズを示す平均サイズデータを予め記憶装置２５で記憶し、利用してもよい。この場合、演算装置２４は、ユーザが入力装置２１を介して入力した歩行速度の推定の対象である犬の犬種を取得すると、記憶装置２５の平均サイズデータを参照し、取得した犬種の所定部位の平均サイズを抽出して、犬の所定部位のサイズとして予測する。また、演算装置２４は、予測した所定部位のサイズを用いて、犬の歩行速度を推定してもよい。

〈変形例５〉
　また、犬の写真を利用して、犬の所定部位のサイズを予測してもよい。例えば、記憶装置２５は、犬の写真とその犬の犬種との関係を学習済みの予測モデルを記憶する。予測モデルは、犬種ごとの犬の写真とその犬の犬種のラベルとを教師データとして機械学習が行われることによって構築され得る。また、記憶装置２５は、犬種毎の所定部位の平均サイズを示す平均サイズデータを記憶する。演算装置２４は、犬の写真を取得すると、予測モデルを利用して、犬の写真から犬の犬種の予測結果を取得する。また、演算装置２４は、平均サイズデータを参照し、取得した犬種の所定部位の平均サイズを、犬の所定部位のサイズとして予測する。演算装置２４は、予測したサイズを用いて、犬の歩行速度を推定してもよい。

〈変形例６〉
　また、犬の写真を利用して、犬の所定部位のサイズを予測してもよい。例えば、演算装置２４は、犬と、犬の所定部位のサイズの特定に利用されるマーカとを含む写真を取得する。サイズの特定に利用可能であれば、マーカは限定されないが、例えば、計測装置１０のサイズが固定であれば、計測装置１０をマーカとしてもよい。具体的には、演算装置２４は、計測装置１０が取付られたハーネスを装着した犬の写真を利用することで、写真に含まれる犬とマーカである計測装置１０とサイズの比率の関係から、犬の所定部位のサイズを予測することができる。また、演算装置２４は、予測したサイズを用いて、犬の歩行速度を推定してもよい。

　以上のように、本出願において開示する技術の例を示し、上記実施形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用可能である。

　本開示の全請求項に記載の速度推定方法、速度推定装置、および速度推定システムは、ハードウェア資源（例えば、プロセッサ、メモリ）及びコンピュータプログラムとの協働などによって、実現される。

　本開示の速度推定方法、速度推定装置、速度推定システム及びコンピュータプログラムは、四足の動物の歩行速度の把握に有用である。

１，１Ａ，１Ｂ　　　　速度推定システム
１０　　　　　　計測装置
２０，２０Ａ，２０Ｂ　速度推定装置
３０　　　　　　ユーザ端末
１１　　　　　　加速度センサ
１２　　　　　　記憶装置
１３　　　　　　通信装置
１４　　　　　　演算装置
２１　　　　　　入力装置
２２　　　　　　出力装置
２３　　　　　　通信装置
２４　　　　　　演算装置
２５　　　　　　記憶装置
Ｄ１　　　　　　計測データ
Ｄ２　　　　　　対応モデル
Ｄ３　　　　　　サイズデータ
Ｄ４　　　　　　蓄積データ
Ｄ５　　　　　　移動平均データ
Ｐ１　　　　　　計測プログラム
Ｐ２　　　　　　推定プログラム

Claims (15)

1. 　四足歩行の動物の歩行速度を推定する速度推定方法であって、
   　前記動物の身体に取り付けられた加速度センサから取得する加速度を用いて、前記動物の歩行周期を求め、
   　予め規定される前記動物の体格を表す所定部位のサイズと歩行周期と歩行速度との関係を用いて、取得した前記動物の体格を表す所定部位のサイズ、および前記加速度から求めた歩行周期から、前記動物の歩行速度を推定する、
   　速度推定方法。
2. 　前記動物は、犬であって、
   　前記サイズは、体長、体高又は前肢の長さの少なくともいずれかである
   　請求項１に記載の速度推定方法。
3. 　前記動物は、体長と体高の比率、又は、体長と前肢の長さの比率が所定の範囲内の犬である
   　請求項２に記載の速度推定方法。
4. 　前記歩行周期は、前記加速度センサで得られた加速度を表す波形のひとつの頂点と、隣接する頂点との間の区間である
   　請求項１乃至３のいずれか１に記載の速度推定方法。
5. 　前記加速度を示す波形は、加速度センサで得られた値の移動平均である
   　請求項４に記載の速度推定方法。
6. 　歩行速度の推定の対象である前記犬の犬種を取得し、
   　犬種毎の前記所定部位の平均サイズを示す平均サイズデータを参照し、取得した前記犬種の前記所定部位の平均サイズを、前記犬の前記所定部位のサイズとして予測し、
   　予測した前記サイズを用いて、前記犬の歩行速度を推定する
   　請求項２に記載の速度推定方法。
7. 　前記動物の前記所定部位のサイズを取得し、
   　取得した前記サイズを用いて、前記動物の歩行速度を推定する
   　請求項１乃至５のいずれか１に記載の速度推定方法。
8. 　前記犬の写真を取得し、
   　犬の写真から前記犬の犬種を予測する予測モデルを用いて、前記取得した写真から前記犬の犬種を予測し、
   　犬種毎の前記所定部位の平均サイズを示す平均サイズデータを参照し、取得した前記犬種の前記所定部位の平均サイズを、前記犬の前記所定部位のサイズとして予測し、
   　予測した前記サイズを用いて、前記犬の歩行速度を推定する
   　請求項２に記載の速度推定方法。
9. 　前記動物と、前記動物の前記所定部位のサイズの特定に利用されるマーカとを含む写真を取得し、
   　前記写真に含まれる前記動物と前記マーカとの関係から、前記動物の前記所定部位のサイズを予測し、
   　予測した前記サイズを用いて、前記動物の平均速度を推定する
   　請求項１乃至５のいずれか１に記載の速度推定方法。
10. 　入力装置を介したユーザによる入力、または、記憶装置からの読み出し、のいずれかにより前記動物の前記所定部位のサイズを取得し、
    　取得した前記サイズを用いて、前記動物の歩行速度を推定する
    　請求項１乃至５のいずれか１に記載の速度推定方法。
11. 　四足歩行の動物の歩行速度を推定する速度推定装置であって、演算装置を備え、
    　前記演算装置は、
    　前記動物の身体に取り付けられた加速度センサから取得する加速度を用いて、前記動物の歩行周期を求め、
    　予め規定される前記動物の体格を表す所定部位のサイズと歩行周期と歩行速度との関係を用いて、取得した前記動物の体格を表す所定部位のサイズおよび前記加速度から求めた歩行周期から、前記動物の歩行速度を推定する、
    　速度推定装置。
12. 　四足歩行の動物の歩行速度を推定する速度推定システムであって、
    　前記動物に取り付けられ、前記動物の動きを検出する加速度センサと、前記加速度センサで検出された加速度を送信する通信装置と、を有する計測装置と、
    　演算装置を含む速度推定装置とを含み、
    　前記演算装置は、
    　前記計測装置から取得する加速度を用いて、前記動物の歩行周期を求め、
    　予め規定される前記動物の体格を表す所定部位のサイズと歩行周期と歩行速度との関係を用いて、取得した前記動物の体格を表す所定部位のサイズおよび前記加速度から求めた前記歩行周期から、前記動物の歩行速度を推定する、
    　速度推定システム。
13. 　前記計測装置は、前記動物の背骨に沿った位置に取り付けられる
    　請求項１２に記載の速度推定システム。
14. 　前記加速度センサは、前記動物の進行方向、進行方向に対して設定される左右方向、及び／又は、進行方向に対して設定される上下方向の変化率の少なくともいずれかを取得する
    　請求項１２又は１３に記載の速度推定システム。
15. 　請求項１乃至１０のいずれか１つに記載の速度推定方法を、演算装置に実行させるためのコンピュータプログラム。

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