JP6870393B2 - 運動支援装置、運動支援方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、運動支援装置、運動支援方法及びプログラムに関する。
従来、ウォーキングやランニング等の運動時に、ユーザが装着しているセンサによってユーザの生体情報等を測定し、測定した生体情報等に基づいた運動支援を行うという技術が存在する。
このような運動支援に関する技術の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、ユーザの生体情報に基づいて運動のペースを低下させるべきと判定した場合に、ユーザに対して運動のペースの低下を促すために注意又は警告を報知する構成が記載されている。このような報知を行うことにより、ユーザのオーバーペースを抑制することが可能となる。
このような運動支援に関する技術の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、ユーザの生体情報に基づいて運動のペースを低下させるべきと判定した場合に、ユーザに対して運動のペースの低下を促すために注意又は警告を報知する構成が記載されている。このような報知を行うことにより、ユーザのオーバーペースを抑制することが可能となる。
ところで、運動時には、オーバーペース以外にもユーザの故障等の様々な種類の異常が発生することがありえる。しかしながら、上述した特許文献１に開示の技術等の一般的な技術では、様々な種類の異常が発生することは考慮しておらず、オーバーペースという１つの種類の異常が発生しているか否かを判定するのみである。
そのため、このような一般的な技術では、様々な種類の異常それぞれに対応した報知を行うことはできなかった。
そのため、このような一般的な技術では、様々な種類の異常それぞれに対応した報知を行うことはできなかった。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、運動を行うユーザを支援するにあたり、ユーザに発生した異常の種類に応じて適切な対応を行うことができることを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る運動支援装置は、センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定手段と、前記異常種類特定手段により前記異常の種類が特定された場合に、この特定された異常の種類に対応させて移動経路の候補を所定の推奨候補に絞り込んで報知する報知手段と、を備え、前記報知手段は、前記移動経路の候補を前記所定の推奨候補に絞り込む際は、ユーザが移動する際の運動負荷レベルが所定の閾値レベルよりも高くなる移動経路を前記移動経路の候補から除外することにより前記所定の推奨候補に絞り込み、前記閾値レベルは、前記異常の種類毎に予め設定されていることで多段階的に複数の閾値レベルが登録されている、ことを特徴とする。
また、本発明に係る運動支援方法は、運動支援装置が行う運動支援方法であって、
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定ステップと、前記異常種類特定ステップで前記異常の種類が特定された場合に、この特定された異常の種類に対応させて移動経路の候補を所定の推奨候補に絞り込んで報知する報知ステップと、を含み、前記報知ステップは、前記移動経路の候補を前記所定の推奨候補に絞り込む際は、ユーザが移動する際の運動負荷レベルが所定の閾値レベルよりも高くなる移動経路を前記移動経路の候補から除外することにより前記所定の推奨候補に絞り込み、前記閾値レベルは、前記異常の種類毎に予め設定されていることで多段階的に複数の閾値レベルが登録されている、ことを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定手段、前記異常種類特定手段により前記異常の種類が特定された場合に、この特定された異常の種類に対応させて移動経路の候補を所定の推奨候補に絞り込んで報知する報知手段、として機能させ、前記報知手段は、前記移動経路の候補を前記所定の推奨候補に絞り込む際は、ユーザが移動する際の運動負荷レベルが所定の閾値レベルよりも高くなる移動経路を前記移動経路の候補から除外することにより前記所定の推奨候補に絞り込み、前記閾値レベルは、前記異常の種類毎に予め設定されていることで多段階的に複数の閾値レベルが登録されている、ことを特徴とする。
また、本発明に係る運動支援方法は、運動支援装置が行う運動支援方法であって、
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定ステップと、前記異常種類特定ステップで前記異常の種類が特定された場合に、この特定された異常の種類に対応させて移動経路の候補を所定の推奨候補に絞り込んで報知する報知ステップと、を含み、前記報知ステップは、前記移動経路の候補を前記所定の推奨候補に絞り込む際は、ユーザが移動する際の運動負荷レベルが所定の閾値レベルよりも高くなる移動経路を前記移動経路の候補から除外することにより前記所定の推奨候補に絞り込み、前記閾値レベルは、前記異常の種類毎に予め設定されていることで多段階的に複数の閾値レベルが登録されている、ことを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定手段、前記異常種類特定手段により前記異常の種類が特定された場合に、この特定された異常の種類に対応させて移動経路の候補を所定の推奨候補に絞り込んで報知する報知手段、として機能させ、前記報知手段は、前記移動経路の候補を前記所定の推奨候補に絞り込む際は、ユーザが移動する際の運動負荷レベルが所定の閾値レベルよりも高くなる移動経路を前記移動経路の候補から除外することにより前記所定の推奨候補に絞り込み、前記閾値レベルは、前記異常の種類毎に予め設定されていることで多段階的に複数の閾値レベルが登録されている、ことを特徴とする。
本発明によれば、運動を行うユーザを支援するにあたり、ユーザに発生した異常の種類に応じて適切な対応を行うことができる。
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る運動支援装置１のハードウェアの構成を示すブロック図である。
運動支援装置１は、例えば、時計型の形状をしたウェアラブル端末として構成される。なお、以下の説明において「ユーザ」とは、運動支援装置１を装着したユーザのことを指す。
運動支援装置１は、例えば、時計型の形状をしたウェアラブル端末として構成される。なお、以下の説明において「ユーザ」とは、運動支援装置１を装着したユーザのことを指す。
運動支援装置１は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、センサ部１６と、入力部１７と、出力部１８と、記憶部１９と、通信部２０と、測位部２１と、を備えている。
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１９からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、センサ部１６、入力部１７、出力部１８、記憶部１９、通信部２０及び測位部２１が接続されている。
センサ部１６は、図示はしないが、多様なセンサを含んでいる。例えばセンサ部１６は、互いに直交する３軸方向の加速度を測定する加速度センサと、互いに直交する３軸方向の角速度を測定する角速度センサと、ユーザの脈拍を測定する脈拍センサと、ユーザの呼吸の数や深さや速さを測定するための呼吸センサと、を備えている。センサ部１６は、予め設定されたサンプリング周期（例えば、０．１秒）毎に、これらセンサの測定結果をサンプリングする。
サンプリングにより生成された測定値のデータ（以下、「測定データ」と呼ぶ。）は、測定時刻のデータと対応付けて、記憶部１９に記憶される。また、これら測定データ及び測定時刻のデータは、記憶部１９に記憶されるのみならず、ＣＰＵ１１等に適宜供給される。なお、センサ部１６が、更に他のセンサを具備していてもよい。例えば、互いに直交する３軸方向の地磁気の大きさをそれぞれ測定する３軸地磁気センサや、高低差を求めるために気圧を測定する気圧センサや、脈拍や呼吸以外の生体情報を測定するための生体センサ等を更に具備していてもよい。
入力部１７は、各種釦等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部１８は、ランプやディスプレイやスピーカあるいは振動用モータ等で構成され、画像や音声あるいはバイブレーション信号を出力する。なお、入力部１７及び出力部１８の機能をタッチパネルにて一体的に構成してもよい。
記憶部１９は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリで構成され、各種データを記憶する。例えば、記憶部１９は、後述する報知処理にて用いるための地図情報を記憶する。
通信部２０は、ブルートゥース（登録商標）あるいはＷｉ−Ｆｉ等の規格に準拠した無線通信や、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）規格に準拠したケーブル等での有線通信によって、他の装置（図示せず）との間で行う通信を制御する。
測位部２１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）モジュール等の測位用のモジュールで構成される。測位部２１は、運動支援装置１の現在位置を測位して、測位した位置を示す測位位置データを生成する。生成した測位位置データは、測位時刻のデータと対応付けて、記憶部１９に記憶される。また、これら測位位置データ及び測位時刻のデータは、記憶部１９に記憶されるのみならず、ＣＰＵ１１等に適宜供給される。なお、このようにして測位される運動支援装置１の現在位置とは、すなわち、運動支援装置１を利用するユーザの現在位置に相当する。
以上、運動支援装置１の構成について説明したが、この構成はあくまで一例である。例えば、センサ部１６が備えるとして説明した、加速度センサ、角速度センサ、脈拍センサ及び呼吸センサやその他のセンサを運動支援装置１の外部に設けられた外部センサにより実現してもよい。この場合、外部センサの測定結果をサンプリングした測定データを、通信部２０による通信で運動支援装置１が取得するようにしてもよい。
また、入力部１７及び出力部１８の機能をスマートフォンにより実現し、このスマートフォンと通信部２０による通信で入力情報及び出力情報を送受信するようにしてもよい。
また、入力部１７及び出力部１８の機能をスマートフォンにより実現し、このスマートフォンと通信部２０による通信で入力情報及び出力情報を送受信するようにしてもよい。
［機能的構成］
図２は、図１の運動支援装置１の機能的構成のうち、報知処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。
報知処理とは、センサ部１６や外部センサ等の測定結果に基づいて、ユーザに発生した心身の異常の種類を特定し、この特定した異常の種類に応じた報知を行うための一連の処理をいう。
図２は、図１の運動支援装置１の機能的構成のうち、報知処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。
報知処理とは、センサ部１６や外部センサ等の測定結果に基づいて、ユーザに発生した心身の異常の種類を特定し、この特定した異常の種類に応じた報知を行うための一連の処理をいう。
報知処理が実行される場合には、図２に示すようにセンサ情報取得部５１と異常種類特定部５２と、経路負荷判定部５３と、報知部５４とが機能する。
センサ情報取得部５１は、センサ部１６に含まれる各種のセンサによって測定された測定結果をサンプリングした測定データを取得する。このとき、センサ情報取得部５１は、取得した各測定データについての測定時刻のデータも併せて取得する。また、センサ情報取得部５１は、測位部２１によって測位された測位位置データと測位時刻のデータも取得する。
異常種類特定部５２は、このようにして取得した各データに基づいてユーザに発生している異常の種類を特定する。なお、異常種類特定部５２がユーザに発生している異常の種類を特定する詳細な方法については後述する。
経路負荷判定部５３は、地図情報に基づいて、ユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路を特定する。ユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路とは、例えば、山道や階段等である。
報知部５４は、異常種類特定部５２が特定したユーザに発生している異常の種類と、経路負荷判定部５３が特定したユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路とに基づいて、ユーザがウォーキングやランニング等の運動時に移動するに適した経路を設定する。すなわち、ユーザに発生した異常の種類に応じた経路を設定する。そして、設定した経路に案内するためのナビゲーション情報を、ユーザに対して報知する。ナビゲーション情報の報知は、例えば、音声や画像の出力により行われる。例えば、「そのまま直進して下さい。」、「次の交差点を右に曲がって下さい。」といった音声や、地図画像に移動すべき経路を重ねて表示することによって行われる。
ユーザは、このナビゲーション情報に基づいた経路を移動することにより、自身に発生している異常の種類に応じた運動を行うことができる。
すなわち、本実施形態によれば、運動を行うユーザを支援するために、ユーザに発生した異常の種類に応じた報知を行うことができる。
ユーザは、このナビゲーション情報に基づいた経路を移動することにより、自身に発生している異常の種類に応じた運動を行うことができる。
すなわち、本実施形態によれば、運動を行うユーザを支援するために、ユーザに発生した異常の種類に応じた報知を行うことができる。
［異常の種類の特定］
次に、異常種類特定部５２による、ユーザに発生している異常の種類の特定の詳細な方法について図３を参照して説明する。
図３は、図２の異常種類特定部５２が行う各異常種類についての異常レベルの算出について説明する図である。
図３の上段に解析情報群６０を示す。解析情報群６０に含まれる各情報は、センサ情報取得部５１によって取得された各センサについての測定データや、測位データ等に基づいて生成される情報である。また、図３の下段に異常種類情報群７０を示す。異常種類情報群７０は、ユーザに発生している異常の種類それぞれについての異常の度合い（レベル）を示す情報である。異常種類特定部５２は、解析情報群６０に含まれる各情報に基づいて異常種類情報群７０に含まれる各情報を算出する。算出された異常種類情報群７０に含まれる各情報は、報知部５４が行う報知処理（後述）において利用される。
次に、異常種類特定部５２による、ユーザに発生している異常の種類の特定の詳細な方法について図３を参照して説明する。
図３は、図２の異常種類特定部５２が行う各異常種類についての異常レベルの算出について説明する図である。
図３の上段に解析情報群６０を示す。解析情報群６０に含まれる各情報は、センサ情報取得部５１によって取得された各センサについての測定データや、測位データ等に基づいて生成される情報である。また、図３の下段に異常種類情報群７０を示す。異常種類情報群７０は、ユーザに発生している異常の種類それぞれについての異常の度合い（レベル）を示す情報である。異常種類特定部５２は、解析情報群６０に含まれる各情報に基づいて異常種類情報群７０に含まれる各情報を算出する。算出された異常種類情報群７０に含まれる各情報は、報知部５４が行う報知処理（後述）において利用される。
まず、心拍異常レベル７１（図中では、レベルを「ＬＶ」と表記する。）の算出について一例を説明する。異常種類特定部５２は、時間を表す情報である時間６１に基づいて、測定データから脈拍数６３を一定時間分取得し、取得した一定時間分の脈拍数６３に基づいて心拍異常レベル７１を算出する。例えば、一定時間は一分間であるとする。以下の算出方法では、脈拍数と心拍数が同じ数であるとみなす。
異常種類特定部５２は、「最大心拍数＝２２０−ユーザの年齢（歳）」という数式により、ユーザに対応する一分間の最大心拍数を算出する。そして、この最大心拍数に０．６を乗算した値を基本の値とする。次に、脈拍数６３と、この基本の値を比較する。比較の結果、脈拍数６３が、基本の値よりも大きな数であった場合には、心拍異常レベル７１を高いレベルとして算出する。一方で、脈拍数６３が、基本の値よりも小さな数であった場合には、心拍異常レベル７１を低いレベルとして算出する。
なお、一定時間を例えば５分間として、５分間の脈拍数６３の一分あたりの平均値と、基本の値とを比較するようにしてもよい。
異常種類特定部５２は、「最大心拍数＝２２０−ユーザの年齢（歳）」という数式により、ユーザに対応する一分間の最大心拍数を算出する。そして、この最大心拍数に０．６を乗算した値を基本の値とする。次に、脈拍数６３と、この基本の値を比較する。比較の結果、脈拍数６３が、基本の値よりも大きな数であった場合には、心拍異常レベル７１を高いレベルとして算出する。一方で、脈拍数６３が、基本の値よりも小さな数であった場合には、心拍異常レベル７１を低いレベルとして算出する。
なお、一定時間を例えば５分間として、５分間の脈拍数６３の一分あたりの平均値と、基本の値とを比較するようにしてもよい。
次に、呼吸異常レベル７２の算出について一例を説明する。異常種類特定部５２は、時間を表す情報である時間６１に基づいて、測定データから呼吸情報６４を一定時間分取得し、取得した一定時間分の呼吸情報６４に基づいて呼吸異常レベル７２を算出する。例えば、取得した一定時間分の呼吸情報６４に含まれる呼吸数、呼吸のリズム、及び呼吸の深さが、普段の呼吸数、呼吸のリズム、及び呼吸の深さからかけ離れているほど呼吸異常レベル７２を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の呼吸情報６４を取得し、この過去の呼吸情報６４に含まれる呼吸数、呼吸のリズム、及び呼吸の深さの平均を、普段の呼吸数、呼吸のリズム、及び呼吸の深さとすればよい。
この場合、過去の測定データから過去の呼吸情報６４を取得し、この過去の呼吸情報６４に含まれる呼吸数、呼吸のリズム、及び呼吸の深さの平均を、普段の呼吸数、呼吸のリズム、及び呼吸の深さとすればよい。
次に、ピッチ異常レベル７３の算出について一例を説明する。異常種類特定部５２は、時間を表す情報である時間６１に基づいて、測定データから歩数６５を一定時間分取得し、取得した一定時間分の歩数６５に基づいてピッチ異常レベル７３を算出する。ここで、歩数６５は、例えば加速度センサにより測定された加速度から上下方向の振動を検出することにより取得することができる。そして、一定時間を、歩数６５の値により除算することにより、一定時間におけるユーザのピッチを算出する。
そして、算出したピッチが、普段のピッチからかけ離れているほどピッチ異常レベル７３を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の歩数６５を取得し、この過去の歩数６５の平均から算出したピッチの平均を、普段のピッチとすればよい。
そして、算出したピッチが、普段のピッチからかけ離れているほどピッチ異常レベル７３を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の歩数６５を取得し、この過去の歩数６５の平均から算出したピッチの平均を、普段のピッチとすればよい。
次に、ストライド異常レベル７４の算出について一例を説明する。異常種類特定部５２は、時間を表す情報である時間６１に基づいて、測定データ及び測位データから測位位置６２及び歩数６５を一定時間分取得し、取得した一定時間分の歩数６５に基づいてストライド異常レベル７４を算出する。
ここで、測位位置６２は、測位部２１が測位した運動支援装置１の位置（すなわち、ユーザの位置）を示すものであり、一定時間分の測位位置６２に基づいて、一定時間の間にユーザが進んだ距離を算出する。また、ピッチ異常レベル７３の説明の際に上述したようにして、一定時間におけるユーザのピッチを算出する。更に、一定時間の間にユーザが進んだ距離を、一定時間におけるユーザのピッチで除算することにより、ストライドを算出する。
そして、算出したストライドが、普段のストライドをからかけ離れているほどストライド異常レベル７４を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の測位位置６２及び歩数６５を取得し、この過去の測位位置６２及び歩数６５から算出したストライドの平均を、普段のストライドとすればよい。
ここで、測位位置６２は、測位部２１が測位した運動支援装置１の位置（すなわち、ユーザの位置）を示すものであり、一定時間分の測位位置６２に基づいて、一定時間の間にユーザが進んだ距離を算出する。また、ピッチ異常レベル７３の説明の際に上述したようにして、一定時間におけるユーザのピッチを算出する。更に、一定時間の間にユーザが進んだ距離を、一定時間におけるユーザのピッチで除算することにより、ストライドを算出する。
そして、算出したストライドが、普段のストライドをからかけ離れているほどストライド異常レベル７４を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の測位位置６２及び歩数６５を取得し、この過去の測位位置６２及び歩数６５から算出したストライドの平均を、普段のストライドとすればよい。
次に、体軸のブレ異常レベル７５の算出について一例を説明する。測定データから体軸のブレ６６を取得し、取得した体軸のブレ６６に基づいて体軸のブレ異常レベル７５を算出する。
ここで、体軸のブレ６６は、例えば加速度センサにより測定された加速度に基づいて、重力加速度の方向を特定し、この重力加速度に対する傾斜角度に基づいて算出する。
そして、算出した体軸のブレ６６が、普段の体軸のブレからかけ離れているほど体軸のブレ異常レベル７５を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の体軸のブレ６６を取得し、この過去の体軸のブレ６６の平均を、普段の体軸のブレとすればよい。
ここで、体軸のブレ６６は、例えば加速度センサにより測定された加速度に基づいて、重力加速度の方向を特定し、この重力加速度に対する傾斜角度に基づいて算出する。
そして、算出した体軸のブレ６６が、普段の体軸のブレからかけ離れているほど体軸のブレ異常レベル７５を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の体軸のブレ６６を取得し、この過去の体軸のブレ６６の平均を、普段の体軸のブレとすればよい。
次に、姿勢の歪み異常レベル７６の算出について一例を説明する。測定データから姿勢の歪み６７を取得し、取得した姿勢の歪み６７に基づいて姿勢の歪み異常レベル７６を算出する。
ここで、姿勢の歪み６７は、例えば加速度センサにより測定された加速度及び角速度センサにより角速度データ基づいて算出する。
そして、算出した姿勢の歪み６７が、普段の姿勢の歪みからかけ離れているほど姿勢の歪み異常レベル７６を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の姿勢の歪み６７を取得し、この過去の姿勢の歪み６７の平均を、普段の姿勢の歪みとすればよい。
ここで、姿勢の歪み６７は、例えば加速度センサにより測定された加速度及び角速度センサにより角速度データ基づいて算出する。
そして、算出した姿勢の歪み６７が、普段の姿勢の歪みからかけ離れているほど姿勢の歪み異常レベル７６を高いレベルとして算出する。
この場合、過去の測定データから過去の姿勢の歪み６７を取得し、この過去の姿勢の歪み６７の平均を、普段の姿勢の歪みとすればよい。
［経路負荷判定処理］
次に、ユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路を特定するための処理である経路負荷判定処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。
図４は、経路負荷判定部５３が実行する経路負荷判定処理の流れを説明するフローチャートである。
経路負荷判定処理は、ユーザによる入力部１７への経路負荷判定処理開始の操作により開始される。
次に、ユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路を特定するための処理である経路負荷判定処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。
図４は、経路負荷判定部５３が実行する経路負荷判定処理の流れを説明するフローチャートである。
経路負荷判定処理は、ユーザによる入力部１７への経路負荷判定処理開始の操作により開始される。
ステップＳ１１において、経路負荷判定部５３は、記憶部１９が記憶している地図情報と、測位部２１が測位した測位位置データを取得する。そして経路負荷判定部５３は、取得した地図情報と測位位置データとに基づいて、ユーザの現在位置周辺におけるユーザが移動可能な経路を特定する。特定される経路は、一つの場合もありえるが、街中等であれば複数存在する場合もありえる。そして、特定した各経路を対象として以下の各ステップにおける処理を行う。このステップＳ１１において特定した各経路を以下の説明では「対象経路」と呼ぶ。
ステップＳ１２において、経路負荷判定部５３は、地図情報に基づいて、対象経路が山道か否かを判定する。
対象経路が山道ではない場合、ステップＳ１２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１４に移行する。
一方、対象経路が山道である場合、ステップＳ１２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１３に移行する。
対象経路が山道ではない場合、ステップＳ１２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１４に移行する。
一方、対象経路が山道である場合、ステップＳ１２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１３に移行する。
ステップＳ１３において、山道は、ユーザが運動するにあたって運動負荷が増大すると考えられるので負荷率を高くすることが適切である。そこで、山道と判定された対象経路の負荷率を負荷率５と設定してステップＳ２５に移行する。
ステップＳ２５において、ステップＳ１１で特定した全ての対象経路について判定を行ったか否かを判定する。
未だ全ての対象経路については判定を行っていない場合、ステップＳ２５においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１２に移行する。そして、未だ判定を行っていない対象経路についての判定を行う。
一方、全ての対象経路について判定を行った場合、ステップＳ２５においてＹＥＳと判定されて、経路負荷判定処理は終了する。
未だ全ての対象経路については判定を行っていない場合、ステップＳ２５においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１２に移行する。そして、未だ判定を行っていない対象経路についての判定を行う。
一方、全ての対象経路について判定を行った場合、ステップＳ２５においてＹＥＳと判定されて、経路負荷判定処理は終了する。
ステップＳ１４において、経路負荷判定部５３は、地図情報に基づいて、対象経路が坂道や階段であるか否かを判定する。
対象経路が坂道や階段ではない場合、ステップＳ１４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１６に移行する。
一方、対象経路が坂道や階段である場合、ステップＳ１４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１５に移行する。
対象経路が坂道や階段ではない場合、ステップＳ１４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１６に移行する。
一方、対象経路が坂道や階段である場合、ステップＳ１４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１５に移行する。
ステップＳ１５において、坂道や階段は、ユーザが運動するにあたって運動負荷が増大すると考えられるので負荷率をやや高くすることが適切である。そこで、坂道や階段と判定された対象経路の負荷率を負荷率４と設定してステップＳ２５に移行する。ステップ２５における処理の内容については上述した通りである。
なお、ステップＳ１５において、対象経路に含まれる坂や階段の角度と距離で設定する負荷率を変更するようにしてもよい。例えば、対象経路の坂や階段が急峻な場合や、対象経路の殆どを坂や階段が占める場合は、負荷率４ではなく、負荷率５と設定してもよい。一方で、対象経路の坂や階段が緩やかな場合や、対象経路において坂や階段が占める割合が低い場合は、負荷率４ではなく、負荷率３やそれ以下の負荷率に設定してもよい。坂や階段の角度と距離は、例えば、地図情報に含まれる等高線情報に基づいて算出することができる。また、対象経路が、ユーザが事前に走ったことのある経路である場合には、その経路を走った際の測定データに基づいて坂や階段の角度と距離を算出するようにしてもよい。
ステップＳ１６において、経路負荷判定部５３は、地図情報に基づいて、対象経路が一本道であるか否かを判定する。
対象経路が一本道ではない場合、ステップＳ１６においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１８に移行する。
一方、対象経路が一本道である場合、ステップＳ１６においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１７に移行する。
対象経路が一本道ではない場合、ステップＳ１６においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１８に移行する。
一方、対象経路が一本道である場合、ステップＳ１６においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１７に移行する。
ステップＳ１７において、一本道は、ユーザが運動するにあたって運動負荷は通常であると考えられるので負荷率を中程度とすることが適切である。そこで、一本道と判定された対象経路の負荷率を負荷率３又は負荷率２と設定してステップＳ２５に移行する。ステップ２５における処理の内容については上述した通りである。
ここで、地図情報に基づいて対象経路がどのような経路であるかを確認し、例えば対象経路が、次の分岐まで距離がある経路である場合や、トンネルを含む経路である場合や、橋を含む経路である場合や、ウォーキング・ランニングコースである場合に、対象経路が一本道であると判定できる。
ここで、地図情報に基づいて対象経路がどのような経路であるかを確認し、例えば対象経路が、次の分岐まで距離がある経路である場合や、トンネルを含む経路である場合や、橋を含む経路である場合や、ウォーキング・ランニングコースである場合に、対象経路が一本道であると判定できる。
そして、次の分岐まで距離がある経路である場合や、トンネルや橋を含む経路である場合には、疲れたとしても脇道にそれて休憩すること等が困難であるので、精神的に運動負荷がやや増大すると考えて、負荷率３と設定するとよい。一方で、ウォーキング・ランニングコースである場合には、疲れた場合等には脇道にそれて休憩等することもできると考えられるので、精神的に運動負荷は増大しないと考えて、負荷率２と設定するとよい。つまり、本実施形態では、肉体的に実際に走りにくいか否かという点のみならず、精神的な影響も考えて負荷率を設定するようにするとよい。
ステップＳ１８において、経路負荷判定部５３は、地図情報に基づいて、対象経路が普段走っている長距離コースであるか否かを判定する。
対象経路が普段走っている長距離コースではない場合、ステップＳ１８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２０に移行する。
一方、対象経路が普段走っている長距離コースである場合、ステップＳ１８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１９に移行する。
対象経路が普段走っている長距離コースではない場合、ステップＳ１８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２０に移行する。
一方、対象経路が普段走っている長距離コースである場合、ステップＳ１８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１９に移行する。
ステップＳ１９において、普段走っている長距離コースは、ユーザが運動するにあたって運動負荷は通常であると考えられるので負荷率を中程度とすることが適切である。そこで、普段走っている長距離コースと判定された対象経路の負荷率を負荷率３と設定してステップＳ２５に移行する。ステップ２５における処理の内容については上述した通りである。なお、対象経路が普段走っている長距離コースであるか否かは、例えば、ユーザが普段走っている軌跡から、ユーザが今回も走るであろうコースを想定し、今回走るであろうと想定したコースの距離が長く、且つ、その経路に対象経路が含まれている場合に、対象経路が普段走っている長距離コースであると判定するようにするとよい。
ステップＳ２０において、経路負荷判定部５３は、地図情報に基づいて、対象経路が普段走っている短距離コースであるか否かを判定する。
対象経路が普段走っている短距離コースではない場合、ステップＳ２０においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２２に移行する。
一方、対象経路が普段走っている短距離コースである場合、ステップＳ２０においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２１に移行する。
対象経路が普段走っている短距離コースではない場合、ステップＳ２０においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２２に移行する。
一方、対象経路が普段走っている短距離コースである場合、ステップＳ２０においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２１に移行する。
ステップＳ２１において、普段走っている短距離コースは、ユーザが運動するにあたって運動負荷はそれほど増大しないと考えられるので負荷率をやや低くすることが適切である。そこで、普段走っている短距離コースと判定された対象経路の負荷率を負荷率２と設定してステップＳ２５に移行する。ステップ２５における処理の内容については上述した通りである。なお、対象経路が普段走っている短距離コースであるか否かは、例えば、ユーザが普段走っている軌跡から、ユーザが今回も走るであろうコースを仮定し、今回走るであろうと仮定したコースの距離が短く、且つ、その経路に対象経路が含まれている場合に、対象経路が普段走っている短距離コースであると判定するようにするとよい。
ステップＳ２２において、経路負荷判定部５３は、地図情報に基づいて、対象経路が未舗装の可能性のある道であるか否かを判定する。
対象経路が未舗装の可能性のある道ではない場合、ステップＳ２２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２４に移行する。未舗装の可能性のない道は、ユーザが運動するにあたって運動負荷は増大しないと考えられるので負荷率を低くすることが適切である。そこで、未舗装の可能性のない道と判定された対象経路の負荷率を負荷率１と設定してステップＳ２５に移行する。ステップ２５における処理の内容については上述した通りである。
一方、対象経路が未舗装の可能性のある道である場合、ステップＳ２２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２３に移行する。
対象経路が未舗装の可能性のある道ではない場合、ステップＳ２２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２４に移行する。未舗装の可能性のない道は、ユーザが運動するにあたって運動負荷は増大しないと考えられるので負荷率を低くすることが適切である。そこで、未舗装の可能性のない道と判定された対象経路の負荷率を負荷率１と設定してステップＳ２５に移行する。ステップ２５における処理の内容については上述した通りである。
一方、対象経路が未舗装の可能性のある道である場合、ステップＳ２２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２３に移行する。
ステップＳ２３において、未舗装の可能性のある道は、ユーザが運動するにあたって運動負荷はそれほど増大しないと考えられるので負荷率をやや低くすることが適切である。そこで、未舗装の可能性のある道と判定された対象経路の負荷率を負荷率２と設定してステップＳ２５に移行する。ステップ２５における処理の内容については上述した通りである。
ここで、地図情報に基づいて対象経路がどのような経路であるかを確認し、例えば対象経路が、公園・アウトドア関連施設内である場合や、ウォーキング・ランニングコースである場合や、森・林・河川敷である場合に、対象経路が未舗装の可能性のある道と判定できる。
ここで、地図情報に基づいて対象経路がどのような経路であるかを確認し、例えば対象経路が、公園・アウトドア関連施設内である場合や、ウォーキング・ランニングコースである場合や、森・林・河川敷である場合に、対象経路が未舗装の可能性のある道と判定できる。
このようにして、上述した経路負荷判定処理を繰り返し、全ての対象経路について判定を行った場合、ステップＳ２５においてＹＥＳと判定されて、経路負荷判定処理は終了する。この経路負荷判定処理において、各対象経路に設定された負荷率の値は、次に説明する、報知部５４が行う報知処理において利用される。
［報知処理］
次に、ユーザに対して適切なナビゲーション情報等を報知するための処理である報知処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。
図５は、報知部５４が行う報知処理の流れを説明するフローチャートである。
報知処理は、ユーザによる入力部１７への報知処理開始の操作により開始される。
次に、ユーザに対して適切なナビゲーション情報等を報知するための処理である報知処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。
図５は、報知部５４が行う報知処理の流れを説明するフローチャートである。
報知処理は、ユーザによる入力部１７への報知処理開始の操作により開始される。
ステップＳ３１において、報知部５４は、経路負荷判定部５３が算出した心拍異常レベル４１を確認する。
ステップＳ３２において、報知部５４は、確認した心拍異常レベル４１が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認した心拍異常レベル４１が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ３２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ３４に移行する。
一方、確認した心拍異常レベル４１が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ３２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ３３に移行する。
ステップＳ３２において、報知部５４は、確認した心拍異常レベル４１が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認した心拍異常レベル４１が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ３２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ３４に移行する。
一方、確認した心拍異常レベル４１が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ３２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ３３に移行する。
ステップＳ３３において、ユーザの心拍に異常が発生しており、更に重大な異常を引き起こす可能性があるので、ユーザはランニングを行うべき状態でないとして、自宅までの最短経路をナビゲーション情報としてユーザに対して報知する。ユーザは、このナビゲーション情報に基づいて経路を決定することができる。ステップＳ３３の後、報知処理は終了する。なお、ユーザに心拍異常が発生しているという情報や、確認した心拍異常レベル４１のレベルが幾つであるかという情報を、更にユーザに対して報知するようにしてもよい。ユーザは、このような情報により、自身に心拍異常が発生していることや、その異常の程度（レベル）を把握することができる。
ステップＳ３４において、報知部５４は、経路負荷判定部５３が算出した呼吸異常レベル７２を確認する。
ステップＳ３５において、報知部５４は、確認した呼吸異常レベル７２が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認した呼吸異常レベル７２が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ３５においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ３７に移行する。
一方、確認した呼吸異常レベル７２が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ３５においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ３６に移行する。
ステップＳ３５において、報知部５４は、確認した呼吸異常レベル７２が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認した呼吸異常レベル７２が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ３５においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ３７に移行する。
一方、確認した呼吸異常レベル７２が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ３５においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ３６に移行する。
ステップＳ３６において、ユーザの呼吸に異常が発生しており、更に予期せぬ異常を引き起こす可能性があるので、負荷率３以上の経路を走るべき状態でないとして、負荷率２以下の経路を薦めるナビゲーション情報をユーザに対して報知する。ユーザは、このナビゲーション情報に基づいて経路を決定することができる。ステップＳ３６の後、報知処理は終了する。なお、ユーザに呼吸異常が発生しているという情報や、確認した呼吸異常レベル７２のレベルが幾つであるかという情報を、更にユーザに対して報知するようにしてもよい。ユーザは、このような情報により、自身に呼吸異常が発生していることや、その異常の程度（レベル）を把握することができる。
ステップＳ３７において、報知部５４は、経路負荷判定部５３が算出した体軸のブレ異常レベル７５を確認する。
ステップＳ３８において、報知部５４は、確認した体軸のブレ異常レベル７５が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認した体軸のブレ異常レベル７５が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ３８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ４０に移行する。
一方、確認した体軸のブレ異常レベル７５が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ３８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ３９に移行する。
ステップＳ３８において、報知部５４は、確認した体軸のブレ異常レベル７５が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認した体軸のブレ異常レベル７５が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ３８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ４０に移行する。
一方、確認した体軸のブレ異常レベル７５が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ３８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ３９に移行する。
ステップＳ３９において、ユーザの体軸のブレに異常が発生しており、ユーザが体調不良状態にある可能性があるので、負荷率４以上の経路を走るべき状態でないとして、負荷率３以下の経路を薦めるナビゲーション情報をユーザに対して報知する。ただし、本当に体調不良状態にあった場合に、休憩をとったりする可能性があるので、休憩をとることが困難な一本道については、負荷率３以下であっても薦めないようにする。ユーザは、このナビゲーション情報に基づいて経路を決定することができる。ステップＳ３９の後、報知処理は終了する。なお、ユーザに体軸のブレについての異常が発生しているという情報や、確認した体軸のブレ異常レベル７５のレベルが幾つであるかという情報を、更にユーザに対して報知するようにしてもよい。ユーザは、このような情報により、自身に体軸のブレについての異常が発生していることや、その異常の程度（レベル）を把握することができる。
ステップＳ４０において、報知部５４は、経路負荷判定部５３が算出した姿勢の歪み異常レベル７６を確認する。
ステップＳ４１において、報知部５４は、確認した姿勢の歪み異常レベル７６が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認した姿勢の歪み異常レベル７６が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ４１においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ４３に移行する。
一方、確認した姿勢の歪み異常レベル７６が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ４１においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ４２に移行する。
ステップＳ４１において、報知部５４は、確認した姿勢の歪み異常レベル７６が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認した姿勢の歪み異常レベル７６が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ４１においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ４３に移行する。
一方、確認した姿勢の歪み異常レベル７６が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ４１においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ４２に移行する。
ステップＳ４２において、ユーザの姿勢の歪みに異常が発生しており、ユーザが違和感・痛みを感じている可能性があるので、負荷率４以上の経路を走るべき状態でないとして、負荷率３以下の経路を薦めるナビゲーション情報をユーザに対して報知する。このような場合、長距離コースを走ることができない懸念があるので、長距離コースではなく、短距離コースがあるのであれば、短距離コースに対応する経路を薦めるナビゲーション情報をユーザに対して報知する。ユーザは、このナビゲーション情報に基づいて経路を決定することができる。ステップＳ４２の後、報知処理は終了する。なお、ユーザに姿勢の歪みについての異常が発生しているという情報や、確認した姿勢の歪み異常レベル７６のレベルが幾つであるかという情報を、更にユーザに対して報知するようにしてもよい。ユーザは、このような情報により、自身に姿勢の歪みについての異常が発生していることや、その異常の程度（レベル）を把握することができる。
ステップＳ４３において、報知部５４は、経路負荷判定部５３が算出したストライド異常レベル７４を確認する。
ステップＳ４４において、報知部５４は、確認したストライド異常レベル７４が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認したストライド異常レベル７４が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ４４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ４６に移行する。
一方、確認したストライド異常レベル７４が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ４４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ４５に移行する。
ステップＳ４４において、報知部５４は、確認したストライド異常レベル７４が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認したストライド異常レベル７４が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ４４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ４６に移行する。
一方、確認したストライド異常レベル７４が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ４４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ４５に移行する。
ステップＳ４５において、ユーザのストライドに異常が発生しており、ユーザが疲労を蓄積していたり、下半身に違和感を覚えていたりする可能性があるので、負荷率４以上の経路を走るべき状態でないとして、負荷率３以下の経路を薦めるナビゲーション情報をユーザに対して報知する。ユーザは、このナビゲーション情報に基づいて経路を決定することができる。ステップＳ４５の後、報知処理は終了する。なお、ユーザのストライドに異常が発生しているという情報や、確認したストライド異常レベル７４のレベルが幾つであるかという情報を、更にユーザに対して報知するようにしてもよい。ユーザは、このような情報により、自身のストライドに異常が発生していることや、その異常の程度（レベル）を把握することができる。
ステップＳ４６において、報知部５４は、経路負荷判定部５３が算出したピッチ異常レベル７３を確認する。
ステップＳ４７において、報知部５４は、確認したピッチ異常レベル７３が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認したピッチ異常レベル７３が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ４７においてＮＯと判定される。この場合、報知処理の何れの判定でもＮＯであったということなので、ユーザに異常は発生していない。そのため、報知を行うことなく報知処理を終了する。
一方、確認したピッチ異常レベル７３が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ４７においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ４８に移行する。
ステップＳ４７において、報知部５４は、確認したピッチ異常レベル７３が、所定のレベル以上であるか否かを判定する。
確認したピッチ異常レベル７３が、所定のレベル以上でない場合、ステップＳ４７においてＮＯと判定される。この場合、報知処理の何れの判定でもＮＯであったということなので、ユーザに異常は発生していない。そのため、報知を行うことなく報知処理を終了する。
一方、確認したピッチ異常レベル７３が、所定のレベル以上である場合、ステップＳ４７においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ４８に移行する。
ステップＳ４８において、ユーザのピッチに異常が発生しており、ユーザが本調子ではないので、負荷率５の経路を走るべき状態でないとして、負荷率４以下の経路を薦めるナビゲーション情報をユーザに対して報知する。このような場合、長距離コースを走ることができない懸念があるので、長距離コースではなく、短距離コースがあるのであれば、短距離コースに対応する経路を薦めるナビゲーション情報をユーザに対して報知する。ユーザは、このナビゲーション情報に基づいて経路を決定することができる。ステップＳ４８の後、報知処理は終了する。なお、ユーザにピッチについての異常が発生しているという情報や、確認したピッチ異常レベル７３のレベルが幾つであるかという情報を、更にユーザに対して報知するようにしてもよい。ユーザは、このような情報により、自身にピッチについての異常が発生していることや、その異常の程度（レベル）を把握することができる。
以上説明した、センサ情報取得部５１、異常種類特定部５２、経路負荷判定部５３及び報知部５４における処理を、ユーザが運動中に周期的に行うことにより、本実施形態では、ユーザに発生している異常の種類に応じた報知を行うことができる。また、上記の報知処理は、ユーザによる入力部１７への報知処理開始の操作がされた毎に都度行なうでも良いし、ユーザによる入力部１７への報知処理開始の操作がされてからユーザによる入力部１７への報知処理終了の操作がなされるまでのあいだ、所定の間隔で連続的に行われるようにしてもよい。このように所定の間隔で連続的に上記の報知処理を行なえば、ユーザに発生している異常の種類が変わった場合には、新たに発生している異常の種類に応じた報知を行うことができる。
以上のように構成される運動支援装置１は、異常種類特定部５２と、報知部５４を備える。
異常種類特定部５２は、センサ部１６が出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する。
報知部５４は、前記異常種類特定部５２が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応して報知する。
これにより、ユーザに発生した異常の種類に応じた報知をすることができる。従って、運動を行うユーザを支援することができる。
異常種類特定部５２は、センサ部１６が出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する。
報知部５４は、前記異常種類特定部５２が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応して報知する。
これにより、ユーザに発生した異常の種類に応じた報知をすることができる。従って、運動を行うユーザを支援することができる。
運動支援装置１は、経路負荷判定部５３を更に備える。
経路負荷判定部５３は、前記ユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路を、前記ユーザに発生しうる心身に関する異常の種類毎に特定する。
報知部５４は、経路負荷判定部５３が特定した前記運動負荷が増大する位置を含む経路を参照して、異常種類特定部５２が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応する経路を設定し、該設定した経路を報知する。
これにより、ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応する経路を報知することができる。従って、ユーザは心身の状態に対応した適切な経路を選択することができる。
経路負荷判定部５３は、前記ユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路を、前記ユーザに発生しうる心身に関する異常の種類毎に特定する。
報知部５４は、経路負荷判定部５３が特定した前記運動負荷が増大する位置を含む経路を参照して、異常種類特定部５２が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応する経路を設定し、該設定した経路を報知する。
これにより、ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応する経路を報知することができる。従って、ユーザは心身の状態に対応した適切な経路を選択することができる。
異常種類特定部５２は、前記ユーザの運動中における、脈拍、呼吸、ピッチ、ストライド、体軸のブレ、及び姿勢の少なくともいずれかに関する異常を特定する。
これにより、多様なユーザの異常の種類についての異常を特定することができる。
これにより、多様なユーザの異常の種類についての異常を特定することができる。
報知部５４は、前記異常種類特定部５２が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を報知する。
これにより、ユーザは自身に発生している異常の種類を把握することができる。
これにより、ユーザは自身に発生している異常の種類を把握することができる。
前記報知部５４は、異常種類特定部５２が、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を新たに特定すると、現時点で報知している情報を、前記新たに特定された異常の種類に対応する情報に切り換える。
これにより、運動中に、発生している異常の種類が異なったものとなった場合にもリアルタイムに報知する情報を切り替えることができる。
これにより、運動中に、発生している異常の種類が異なったものとなった場合にもリアルタイムに報知する情報を切り替えることができる。
異常種類特定部５２は、センサ部１６が測定したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類と共に前記ユーザに発生した心身に関する異常の度合いも特定し、
報知部５４は、異常種類特定部５２が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類及び異常の度合いの組合せに対応して報知する。
これにより、ユーザは自身に発生している異常の種類に加えて、その異常の度合いも把握することができる。
報知部５４は、異常種類特定部５２が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類及び異常の度合いの組合せに対応して報知する。
これにより、ユーザは自身に発生している異常の種類に加えて、その異常の度合いも把握することができる。
運動支援装置１は、センサ部１６を更に備える。
センサ部１６は、当該前記ユーザの心身に関する情報を測定する。
前記異常種類特定部５２は、当該運動支援装置１が備えているセンサ部１６が測定したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する。
これにより、運動支援装置１単体にて処理を完結することができる。
センサ部１６は、当該前記ユーザの心身に関する情報を測定する。
前記異常種類特定部５２は、当該運動支援装置１が備えているセンサ部１６が測定したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する。
これにより、運動支援装置１単体にて処理を完結することができる。
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
上述の実施形態では、ユーザがウォーキングやランニングといった運動を行う場合を想定して説明をしたが、ユーザがこれ以外の運動を行う場合にも本実施形態を適用することができる。例えば、登山やサイクリングといった他の運動にも本実施形態を適用することができる。
また、上述の実施形態では、経路案内のためのナビゲーション情報や、ユーザに発生している異常の種類やレベルの情報を報知することについて説明をした。これに加えて、ユーザに発生している異常の種類に対応するアドバイス等の情報を報知するようにしてもよい。例えば、心拍や呼吸についての異常が発生している場合に、「少し休憩をして下さい。」、「息を深く吸って下さい。」等の報知をするようにしてもよい。また、他にも例えば、ピッチが遅いという異常が発生している場合に「ピッチを早めて下さい。」、ピッチが早いという異常が発生している場合に「ピッチを遅くして下さい。」等の報知をするようにしてもよい。更に、他にも例えば、ストライドが短い場合に「腕を大きく振って下さい。」等の報知をするようにしてもよい。
また、上述の実施形態では、ユーザの運動中にセンサにより測定データを取得して報知を行うことについて説明した。これに加えて、運動開始前に測定データを取得して報知を行うようにしてもよい。例えば、ユーザの運動開始前にセンサによりユーザの状態を測定しておいて、その測定結果に基づいてユーザの状態を把握し、そのユーザの状態に基づいて、今から行なう運動の経路を決定し報知するでもよい。また、例えば、ユーザの汗を測定するセンサにより、ユーザの感情についての指標となるデータを測定する。そして、この測定したデータに基づいて異常の発生の有無を判定するようにしてもよい。そして、ユーザの指標を取得し、ユーザの感情に応じた報知を行うようにしてもよい。例えば、「ストレスを感じているようなので落ち着いて下さい。」等の報知を行うようにしてもよい。また、ユーザの汗を測定するセンサを利用する場合には、ユーザが脱水状態であるか否かも判定できるので、脱水状態にあるという異常が発生している場合に、「水分補給をして下さい。」等の報知を行うようにしてもよい。また、運動開始前に、これから走る経路をユーザの感情に応じて報知してもよい。例えば、ストレスを感じているようなら、運動中にパフォーマンスが低下する可能性があるので、負荷があまり高くない経路を報知するようにしてもよい。
また、上述の実施形態では、本発明が適用される運動支援装置１は、腕時計型のウェアラブル端末を例として説明したが、特にこれに限定されない。
例えば、本発明は、センサの測定データを利用する機能を有する電子機器一般に適用することができる。具体的には、例えば、本発明は、腕時計型以外の、ユーザの腕や胴体等に装着するような他の形状のウェアラブル端末、スマートフォン、携帯型ナビゲーション装置、ポータブルゲーム機等に適用可能である。
例えば、本発明は、センサの測定データを利用する機能を有する電子機器一般に適用することができる。具体的には、例えば、本発明は、腕時計型以外の、ユーザの腕や胴体等に装着するような他の形状のウェアラブル端末、スマートフォン、携帯型ナビゲーション装置、ポータブルゲーム機等に適用可能である。
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図２の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が運動支援装置１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。
換言すると、図２の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が運動支援装置１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図１のリムーバブルメディア３１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディア３１は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ），Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ（ブルーレイディスク）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図１のＲＯＭ１２や、図１の記憶部１９に含まれるハードディスク等で構成される。
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
以下に、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［付記１］
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定手段と、
前記異常種類特定手段が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応して報知する報知手段と、
を備えることを特徴とする運動支援装置。
［付記２］
前記ユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路を、前記ユーザに発生しうる心身に関する異常の種類毎に特定する経路負荷判定手段を更に備え、
前記報知手段は、前記経路負荷判定手段が特定した前記運動負荷が増大する位置を含む経路を参照して、前記異常種類特定手段が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応する経路を設定し、該設定した経路を報知する、
ことを特徴とする付記１に記載の運動支援装置。
［付記３］
前記異常種類特定手段は、前記ユーザの運動中における、脈拍、呼吸、ピッチ、ストライド、体軸のブレ、及び姿勢の少なくともいずれかに関する異常を特定することを特徴とする付記１又は２に記載の運動支援装置。
［付記４］
前記報知手段は、前記異常種類特定手段が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を報知することを特徴とする付記1乃至３のいずれか１つに記載の運動支援装置。
［付記５］
前記報知手段は、前記異常種類特定手段が、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を新たに特定すると、現時点で報知している情報を、前記新たに特定された異常の種類に対応する情報に切り換えることを特徴とする付記１乃至４のいずれか１つに記載の運動支援装置。
［付記６］
前記異常種類特定手段は、前記センサが測定したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類と共に前記ユーザに発生した心身に関する異常の度合いも特定し、
前記報知手段は、前記異常種類特定手段が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類及び異常の度合いの組合せに対応して報知する付記１乃至５のいずれか１つに記載の運動支援装置。
［付記７］
当該運動支援装置は、前記ユーザの心身に関する情報を測定するためのセンサを更に備えており、
前記異常種類特定手段は、当該運動支援装置が備えているセンサが測定したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する付記１乃至６のいずれか１つに記載の運動支援装置。
［付記８］
運動支援装置が行う運動支援方法であって、
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定ステップと、
前記異常種類特定ステップにおいて特定された前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応して報知する報知ステップと、
を含むことを特徴とする運動支援方法。
［付記９］
コンピュータに、
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定機能と、
前記異常種類特定機能が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応して報知する報知機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。
［付記１］
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定手段と、
前記異常種類特定手段が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応して報知する報知手段と、
を備えることを特徴とする運動支援装置。
［付記２］
前記ユーザの運動負荷が増大する位置を含む経路を、前記ユーザに発生しうる心身に関する異常の種類毎に特定する経路負荷判定手段を更に備え、
前記報知手段は、前記経路負荷判定手段が特定した前記運動負荷が増大する位置を含む経路を参照して、前記異常種類特定手段が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応する経路を設定し、該設定した経路を報知する、
ことを特徴とする付記１に記載の運動支援装置。
［付記３］
前記異常種類特定手段は、前記ユーザの運動中における、脈拍、呼吸、ピッチ、ストライド、体軸のブレ、及び姿勢の少なくともいずれかに関する異常を特定することを特徴とする付記１又は２に記載の運動支援装置。
［付記４］
前記報知手段は、前記異常種類特定手段が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を報知することを特徴とする付記1乃至３のいずれか１つに記載の運動支援装置。
［付記５］
前記報知手段は、前記異常種類特定手段が、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を新たに特定すると、現時点で報知している情報を、前記新たに特定された異常の種類に対応する情報に切り換えることを特徴とする付記１乃至４のいずれか１つに記載の運動支援装置。
［付記６］
前記異常種類特定手段は、前記センサが測定したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類と共に前記ユーザに発生した心身に関する異常の度合いも特定し、
前記報知手段は、前記異常種類特定手段が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類及び異常の度合いの組合せに対応して報知する付記１乃至５のいずれか１つに記載の運動支援装置。
［付記７］
当該運動支援装置は、前記ユーザの心身に関する情報を測定するためのセンサを更に備えており、
前記異常種類特定手段は、当該運動支援装置が備えているセンサが測定したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する付記１乃至６のいずれか１つに記載の運動支援装置。
［付記８］
運動支援装置が行う運動支援方法であって、
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定ステップと、
前記異常種類特定ステップにおいて特定された前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応して報知する報知ステップと、
を含むことを特徴とする運動支援方法。
［付記９］
コンピュータに、
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定機能と、
前記異常種類特定機能が特定した前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類に対応して報知する報知機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。
１・・・運動支援装置，１１・・・ＣＰＵ，１２・・・ＲＯＭ，１３・・・ＲＡＭ，１４・・・バス，１５・・・入出力インターフェース，１６・・・センサ部，１７・・・入力部，１８・・・出力部，１９・・・記憶部，２０・・・通信部，２１・・・測位部，５１・・・センサ情報取得部，５２・・・異常種類特定部，５３・・・経路負荷判定部，５４・・・報知部，６１・・・時間，６２・・・測位位置，６３・・・脈拍数，６４・・・呼吸情報，６５・・・歩数，６６・・・体軸のブレ，６６・・・姿勢の歪み，７１・・・心拍異常レベル，７２・・・呼吸異常レベル，７３・・・ピッチ異常レベル，７４・・・ストライド異常レベル，７５・・・体軸のブレ異常レベル，７５・・・姿勢の歪み異常レベル
Claims (4)
- センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定手段と、
前記異常種類特定手段により前記異常の種類が特定された場合に、この特定された異常の種類に対応させて移動経路の候補を所定の推奨候補に絞り込んで報知する報知手段と、
を備え、
前記報知手段は、前記移動経路の候補を前記所定の推奨候補に絞り込む際は、ユーザが移動する際の運動負荷レベルが所定の閾値レベルよりも高くなる移動経路を前記移動経路の候補から除外することにより前記所定の推奨候補に絞り込み、
前記閾値レベルは、前記異常の種類毎に予め設定されていることで多段階的に複数の閾値レベルが登録されている、
ことを特徴とする運動支援装置。 - 前記異常種類特定手段は、前記ユーザの運動中における、脈拍、呼吸、ピッチ、ストライド、体軸のブレ、及び姿勢の少なくともいずれかに関する異常を特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動支援装置。 - 運動支援装置が行う運動支援方法であって、
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定ステップと、
前記異常種類特定ステップで前記異常の種類が特定された場合に、この特定された異常の種類に対応させて移動経路の候補を所定の推奨候補に絞り込んで報知する報知ステップと、
を含み、
前記報知ステップは、前記移動経路の候補を前記所定の推奨候補に絞り込む際は、ユーザが移動する際の運動負荷レベルが所定の閾値レベルよりも高くなる移動経路を前記移動経路の候補から除外することにより前記所定の推奨候補に絞り込み、
前記閾値レベルは、前記異常の種類毎に予め設定されていることで多段階的に複数の閾値レベルが登録されている、
ことを特徴とする運動支援方法。 - コンピュータを、
センサが出力したユーザの運動に伴い変化する測定値に基づいて、前記ユーザに発生した心身に関する異常の種類を特定する異常種類特定手段、
前記異常種類特定手段により前記異常の種類が特定された場合に、この特定された異常の種類に対応させて移動経路の候補を所定の推奨候補に絞り込んで報知する報知手段、
として機能させ、
前記報知手段は、前記移動経路の候補を前記所定の推奨候補に絞り込む際は、ユーザが移動する際の運動負荷レベルが所定の閾値レベルよりも高くなる移動経路を前記移動経路の候補から除外することにより前記所定の推奨候補に絞り込み、
前記閾値レベルは、前記異常の種類毎に予め設定されていることで多段階的に複数の閾値レベルが登録されている、
ことを特徴とするプログラム。
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