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WO2012011350A1 - 歩行姿勢判定装置 - Google Patents

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Publication number
WO2012011350A1
WO2012011350A1 PCT/JP2011/064130 JP2011064130W WO2012011350A1 WO 2012011350 A1 WO2012011350 A1 WO 2012011350A1 JP 2011064130 W JP2011064130 W JP 2011064130W WO 2012011350 A1 WO2012011350 A1 WO 2012011350A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
feature point
feature
factor
walking posture
locus
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2011/064130
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
森　健太郎
佐藤　哲也
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Omron Healthcare Co Ltd
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.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Healthcare Co Ltd filed Critical Omron Healthcare Co Ltd
Publication of WO2012011350A1 publication Critical patent/WO2012011350A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring 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 or mobility of a limb
    • A61B5/1116—Determining posture transitions
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring 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 or mobility of a limb
    • A61B5/112—Gait analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6823—Trunk, e.g., chest, back, abdomen, hip

Definitions

  • the present invention relates to a walking posture determination device, and more particularly to a walking posture determination device suitable for determining a walking posture of a user who wears the device at a predetermined site.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and one of its purposes is to provide a walking posture determination apparatus capable of evaluating a detailed walking posture with higher accuracy.
  • Another object of the present invention is to provide a walking posture determination device capable of displaying the walking posture in an easily understandable manner.
  • a walking posture determination device includes a main body, an acceleration sensor for detecting acceleration of the main body, and a controller. It is an apparatus for determining the walking posture of a user wearing a predetermined part.
  • a three-dimensional trajectory from which a moving component in the traveling direction during walking of a predetermined part to which the main body is attached has a pattern.
  • the pattern includes a plurality of feature points that define the features of the pattern.
  • the control unit Based on the acceleration detected by the acceleration sensor, the control unit removes the moving component in the traveling direction on the plane perpendicular to each of the three orthogonal directions of the vertical direction, the traveling direction, and the left-right direction.
  • a specifying unit that specifies the position of the first position, a first calculation unit that calculates a value of the characteristic factor of the trajectory based on the position specified by the specifying unit, a value of the characteristic factor and an index value indicating the walking posture
  • a second calculation unit that calculates an index value based on a characteristic factor value calculated by the first calculation unit according to a correlation obtained in advance, and an index value calculated by the second calculation unit
  • a determination unit for determining a walking posture based on
  • the walking posture determination device further includes a display unit.
  • the control unit further includes a display control unit that causes the display unit to display the walking posture determined by the determination unit and the target walking posture in a comparable manner.
  • the walking posture determination device further includes a display unit.
  • the control unit further includes a display control unit that causes the display unit to display advice for improving the walking posture determined by the determination unit.
  • the correlation is represented by a multiple regression equation that is a relational expression between a characteristic factor value as an objective variable and an index value as an explanatory variable, obtained by multiple regression analysis.
  • the feature points are a first feature point when the first foot is grounded and a second feature when the locus reaches the highest position while standing on the first foot. And a third feature point when the second foot comes in contact with the ground, and a fourth feature point when the locus reaches the highest position while standing on the second foot.
  • the feature factor is a first feature factor that is the distance in the vertical direction between the first feature point and the second feature point in the locus projected on the plane perpendicular to the traveling direction, and the feature factor is projected onto the plane perpendicular to the left-right direction.
  • the second feature factor calculated from the distance between the first feature point and the second feature point in the locus and the distance between the third feature point and the fourth feature point is included.
  • the index includes stride.
  • the multiple regression equation includes the product of the first partial regression coefficient and the first characteristic factor obtained by the multiple regression analysis, and the product of the second partial regression coefficient and the second feature factor obtained by the multiple regression analysis. , Is a formula for calculating the sum with the third partial regression coefficient.
  • the feature point is a first feature point when the first foot is grounded, a second feature point when the locus reaches the highest position while standing on the first foot, The third feature point on the rightmost side of the locus, the fourth feature point on the leftmost side of the locus, the fifth feature point on the most front side on the right side of the locus, and the sixth feature on the leftmost side of the locus.
  • the feature factor is the distance in the horizontal direction between the third feature point and the fourth feature point in the vertical direction between the first feature point and the second feature point in the trajectory projected on the plane perpendicular to the traveling direction. And the distance in the left-right direction between the fifth feature point and the sixth feature point in the trajectory projected on the surface perpendicular to the vertical direction, and the seventh feature point and the A second feature factor that is a quotient divided by the distance in the left-right direction from the eight feature points.
  • the index includes the step interval.
  • the multiple regression equation includes the product of the first partial regression coefficient and the first characteristic factor obtained by the multiple regression analysis, and the product of the second partial regression coefficient and the second feature factor obtained by the multiple regression analysis. , Is a formula for calculating the sum with the third partial regression coefficient.
  • the three-dimensional trajectory from which the moving component in the advancing direction during walking of the predetermined part to which the main body is attached has a pattern, and the pattern is a feature point that defines the feature of the pattern.
  • the traveling direction, and the left-right direction based on the acceleration detected by the acceleration sensor
  • the position of the point is specified, the value of the trait feature factor is calculated based on the specified position, and the value of the feature factor and the index value indicating the walking posture are calculated based on the calculated feature factor value.
  • the index value is calculated according to the correlation obtained in advance, and the walking posture is determined based on the calculated index value.
  • the walking posture determination device measures not only the number of steps, but also the amount of activity (also referred to as the amount of exercise) in exercise and daily activities (for example, vacuuming, carrying light luggage, cooking, etc.).
  • the embodiment will be described as an activity meter capable of However, the present invention is not limited to this, and the walking posture determination device may be a pedometer capable of measuring the number of steps.
  • FIG. 1 is an external view of an activity meter 100 according to the embodiment of the present invention.
  • the activity meter 100 is mainly composed of a main body portion 191 and a clip portion 192.
  • the clip unit 192 is used to fix the activity meter 100 to a user's clothes or the like.
  • the main body 191 includes a display change / decision switch 131, a left operation / memory switch 132, a right operation switch 133, and a part of a display unit 140, which will be described later.
  • a display 141 is provided.
  • display 141 is configured by a liquid crystal display (LCD), but is not limited thereto, and may be another type of display such as an EL (ElectroLuminescence) display. .
  • LCD liquid crystal display
  • EL ElectroLuminescence
  • FIG. 2 is a diagram showing a usage state of the activity meter 100 in this embodiment.
  • activity meter 100 is attached to a belt on a user's waist using clip portion 192, for example. In this embodiment, it is desirable that the activity meter 100 is fixedly mounted near the user's waist.
  • the user's traveling direction during walking is the Z axis (the forward direction is the positive direction), the user's left and right direction during walking is the X axis (the right direction is the positive direction), and the vertical direction is the Y axis.
  • a coordinate system with (vertically upward as a positive direction) is used.
  • FIG. 3 is a diagram showing a first example in which the hip locus during walking of the user is viewed from the direction of walking.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a second example in which the hip locus during walking of the user is viewed from the walking direction.
  • FIG. 3A and FIG. 4A are diagrams in which the hip locus during walking is superimposed on the user's image.
  • FIG. 3B and FIG. 4B are graphs showing the locus of the waist when the user walks.
  • this locus is a locus projected on the XY plane, which is a plane perpendicular to the Z-axis, during walking.
  • the right foot usually touches the ground after reaching the highest position after the right foot is released from the ground, and then the left foot is moved to the highest position after the left foot is released from the ground. After reaching, the foot is moved in the process of the left foot touching the ground.
  • the locus of the user's waist first moves from the lower right to the upper left, reaches the highest position on the upper left, then moves to the lower left, reaches the lowest position on the lower left, and then moves to the upper right. It is a specific pattern in which, after reaching the highest position on the upper right, heading to the lower right and reaching the lowest position on the lower right.
  • FIG. 5 is a diagram showing a plurality of examples in which the hip locus during walking of the user is viewed from the direction of walking.
  • FIG. 5 (A) is a diagram similar to the diagram shown in FIG. 3 (B).
  • FIG. 5A shows the locus of the waist when the user walks in the normal walking posture.
  • FIG. 5B is a diagram similar to the diagram illustrated in FIG.
  • FIG. 5B shows the locus of the waist when the user walks in a case where the step is wider than in the case of FIG.
  • FIG. 5C shows the locus of the waist when the user walks when the step is narrower than in the case of FIG.
  • FIG. 5 (D) shows the locus of the waist when the user walks when walking with a skate rather than the case of FIG. 5 (A).
  • FIG. 5 (E) shows the locus of the waist when the user walks when walking with the back of his back, rather than in the case of FIG. 5 (A).
  • FIG. 5 (F) shows the locus of the user's waist when walking on a forehead than in the case of FIG. 5 (A).
  • FIG. 5A to FIG. 5F look different, they have a specific pattern as described in FIG. 3 and FIG.
  • FIG. 6 is a diagram showing the correlation between the user's waist trajectory calculated from acceleration data and the measured user's waist trajectory calculated from the acceleration data in this embodiment.
  • FIG. 6 (A) is a diagram of an actually measured waist trajectory of the user when viewed from the direction of walking.
  • FIG. 6A is a view similar to FIG. 3B, FIG. 4B, and FIG. 5A to FIG. 5F.
  • the locus shown in FIG. 6A is obtained by, for example, photographing a place where the user is walking from the direction of travel with a camera and connecting the movements of a certain point near the waist by image processing. .
  • FIG. 6 (B) is a view of the hip locus during walking of the user, calculated from the acceleration data, as seen from the direction of walking.
  • a method of calculating the hip locus during walking of the user based on the triaxial acceleration data detected by the acceleration sensor of the activity meter 100 will be described. This locus is calculated by the control unit of the activity meter 100.
  • the accelerations Ax (t), Ay (t), and Az (t) in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions described with reference to FIG. 2 are specified.
  • the detected values obtained by the acceleration sensor are directly used as the accelerations Ax in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions.
  • T), Ay (t), Az (t) may be used.
  • the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions are converted by coordinate conversion of the detection values obtained by the acceleration sensor.
  • the respective accelerations Ax (t), Ay (t), Az (t) are calculated.
  • the speed excluding the average speed component in the short time during the time of ⁇ 1 step that is, the relative speed Vx ′ (t), Vy ′ (t) and Vz ′ (t) are calculated.
  • the time for one step is T seconds, and T is calculated, for example, by calculating the time between acceleration peaks for each step.
  • the points (X (t) and Y (t)) having the calculated positions X (t) and Y (t) as X and Y coordinate values are plotted on the XY plane while changing t.
  • a trajectory obtained by projecting the trajectory of the user on the XY plane can be obtained.
  • An example of this locus is the locus shown in FIG.
  • These trajectories are traces of patterns as shown in FIGS. 7A to 9A, which will be described later.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the feature points included in the locus pattern projected on the XY plane in this embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the feature points included in the locus pattern projected on the XZ plane in this embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the feature points included in the locus pattern projected on the YZ plane in this embodiment.
  • feature point (1) is a point when the right foot touches down in the walking cycle.
  • the condition for specifying the feature point (1) is that the right side is the right and the top and the bottom is the lowest.
  • Feature point (2) is a point when the right foot is standing in the walking cycle (particularly a point when the user's waist is at the highest position in the vertical direction).
  • the condition for specifying the feature point (2) is a condition that it is after the feature point (1) and is the highest in the vertical direction.
  • Feature point (3) is the point when the left foot touches down in the walking cycle.
  • the condition for specifying the feature point (3) is a condition that it is after the feature point (2) and is the lowest in the vertical direction.
  • Feature point (4) is a point when the left foot is standing in the walking cycle (particularly a point when the user's waist is at the highest position in the vertical direction).
  • the condition for specifying the feature point (4) is a condition that it is after the feature point (3) and is the highest in the vertical direction.
  • Feature point (5) is the point when the right foot touches down in the walking cycle.
  • the condition for specifying the feature point (5) is the condition that it is after the feature point (4) and is the lowest in the vertical direction.
  • This feature point (5) is the feature point (1) of the next one cycle.
  • Feature point (6) is a point when the user's waist is on the rightmost side in the walking cycle.
  • the condition for specifying the feature point (6) is a condition that the value of X (t) calculated by Expression 7 is maximum when X (t) ⁇ 0 in one cycle.
  • Feature point (7) is a point when the user's waist is on the leftmost side in the walking cycle.
  • the condition for specifying the feature point (7) is a condition that the value of X (t) calculated by Expression 7 is minimum in one cycle when X (t) ⁇ 0.
  • Feature point (8) is the intersection of the loci of the waist in one walking cycle in the walking cycle.
  • the conditions for specifying the feature point (8) are the XY of the waist locus from the feature point (2) to the feature point (3) and the waist locus from the feature point (4) to the feature point (5). It is a condition that it is an intersection on a plane.
  • the feature point (9) is a point when the right foot touches down in the walking cycle.
  • the condition for specifying the feature point (9) is a condition that the right and left sides are right and the front and rear sides are the rearmost.
  • the feature point (10) is a point when the right foot is standing in the walking cycle (particularly a point when the user's waist is at the foremost position relative to the average position in a short time in the traveling direction).
  • the condition for specifying the feature point (10) is a condition that it is after the feature point (9) and is the foremost in terms of front and rear.
  • Feature point (11) is the point when the left foot touches down in the walking cycle.
  • the condition for specifying the feature point (11) is a condition that it is after the feature point (10) and is at the back of the front and rear.
  • the feature point (12) is a point when the left foot is standing in the walking cycle (particularly a point when the user's waist is at the forefront relative position to the average position in a short time in the traveling direction).
  • the condition for specifying the feature point (12) is a condition that it is after the feature point (11) and is the foremost in terms of front and rear.
  • Feature point (13) is the point when the right foot touches down in the walking cycle.
  • the condition for specifying the feature point (11) is a condition that it is after the feature point (12) and is at the back of the front and rear.
  • This feature point (13) is the feature point (9) of the next one cycle.
  • Feature point (14) is the intersection of the loci of the waist in one walking cycle in the walking cycle.
  • the conditions for specifying the feature point (14) are the XY of the waist locus from the feature point (10) to the feature point (11) and the waist locus from the feature point (12) to the feature point (13). It is a condition that it is an intersection on a plane.
  • feature points (1), (3), and (5) described in FIG. 7 are the lowest points in the locus pattern projected on the YZ plane.
  • the feature points (2) and (4) are the uppermost points in the locus pattern projected on the YZ plane.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the feature factor calculated based on the position of the feature point included in the locus pattern projected on the XY plane in this embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the feature factor calculated based on the position of the feature point included in the locus pattern projected on the XZ plane in this embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the feature factor calculated based on the position of the feature point included in the locus pattern projected on the YZ plane in this embodiment.
  • the feature factor Wu is a distance in the X-axis direction (referred to as “upper left / right width”) between the feature point (2) and the feature point (4) on the XY plane, and the feature point (2 ) Is subtracted from the X coordinate value of the feature point (4).
  • the feature factor Wd is a distance in the X-axis direction between the feature point (1) and the feature point (3) on the XY plane (referred to as “lower left / right width”), and the value of the X coordinate of the feature point (1). Is calculated by subtracting the X-coordinate value of the feature point (3).
  • the feature factor W is a distance in the X-axis direction between the feature point (6) and the feature point (7) on the XY plane (referred to as “left-right width”). It is calculated by subtracting the X coordinate value of the point (7).
  • the feature factor H1 is a distance in the Y-axis direction between the feature point (4) and the feature point (3) on the XY plane (referred to as “left-side vertical width”), and is obtained from the value of the Y coordinate of the feature point (4). It is calculated by subtracting the Y coordinate value of the feature point (3).
  • the feature factor Hr is a distance in the Y-axis direction between the feature point (2) and the feature point (1) on the XY plane (referred to as “right upper and lower width”), and is obtained from the value of the Y coordinate of the feature point (2). It is calculated by subtracting the Y coordinate value of the feature point (1).
  • Feature factor H is the average of feature factor H1 and feature factor Hr on the XY plane (referred to as “vertical width”), and is calculated by adding H1 and Hr and dividing by two.
  • the feature factor Hcl is the height (“left cross point height) of the feature point (8) on the basis of the feature point (3) on the XY plane.
  • the feature point (8) is obtained from the Y coordinate value of the feature point (8). It is calculated by subtracting the Y coordinate value of 3).
  • the feature factor Hcr is the height of the feature point (8) with respect to the feature point (1) on the XY plane (“right cross point height), and the feature point (8) is obtained from the Y coordinate value of the feature point (8). It is calculated by subtracting the Y coordinate value of 1).
  • the feature factor ISO is the height (referred to as “phase”) of the feature point (8) with respect to the vertical width of the trajectory in the XY plane.
  • the feature factor Hcl is divided by the feature factor Hl, and the feature factor Hcr is the feature factor. Calculated by adding to Hr and dividing by 2.
  • the feature factor Vlev is the degree of whether the upper side of the trajectory in the XY plane is open or lower (called “shape ⁇ or ⁇ ”), and is calculated by dividing the feature factor Wu by the feature factor Wd.
  • the feature factor Ilev is a factor (referred to as “shape I”) for specifying whether the shape of the locus on the XY plane is a vertically long shape or a horizontally long shape. Calculated by dividing.
  • the characteristic factor Hb is a ratio of the left and right vertical widths in the XY plane (referred to as “left / right vertical width ratio”), and is calculated by dividing the characteristic factor Hr by the characteristic factor Hl.
  • the feature factor Yb is the ratio of the left and right heights on the XY plane (referred to as “left / right height ratio”), and the difference between the Y coordinate value of the feature point (4) and the Y coordinate value of the feature point (1). Is divided by the difference between the Y coordinate value of the feature point (2) and the Y coordinate value of the feature point (3).
  • the feature factor Wb is a ratio of the left and right widths on the XY plane (referred to as “right / left width ratio”), and the difference between the X coordinate value of the feature point (6) and the X coordinate value of the feature point (8). , By dividing by the difference between the X coordinate value of the feature point (8) and the Y coordinate value of the feature point (7).
  • the characteristic factor St1 is the sum of the vertical amplitudes (referred to as “vertical amplitude from the right foot grounding to the left foot grounding”) until the left foot touches the ground on the XY plane. This is calculated by adding the value obtained by subtracting the Y coordinate value of the feature point (1) and the value obtained by subtracting the Y coordinate value of the feature point (3) from the Y coordinate value of the feature point (2).
  • the characteristic factor Str is a sum of vertical amplitudes from the left foot to the ground on the XY plane until the right foot contacts the ground (referred to as “vertical amplitude from the left foot grounding to the right foot grounding”). Calculated by adding the value obtained by subtracting the Y coordinate value of the feature point (3) and the value obtained by subtracting the Y coordinate value of the feature point (5) from the Y coordinate value of the feature point (4).
  • the feature factor “jun” is a factor (referred to as “writing order”) indicating whether the locus is written clockwise or counterclockwise, and the X coordinate of the feature point (2) and the feature point (4) It is calculated by making a positive / negative determination.
  • the feature factor WuSu is a distance in the X-axis direction (referred to as “upper left-right width”) between the feature point (10) and the feature point (12) on the XZ plane, and the feature point (10 ) Is subtracted from the X coordinate value of the feature point (12).
  • the feature factor WdSu is the distance in the X-axis direction between the feature point (9) and the feature point (11) on the XZ plane (referred to as “lower left / right width”), and the value of the X coordinate of the feature point (9) Is calculated by subtracting the X-coordinate value of the feature point (11).
  • the feature factor Wsu is a distance in the X-axis direction (referred to as “horizontal width”) between the feature point (6) and the feature point (7) on the XZ plane.
  • the feature factor Wsu is a feature based on the X coordinate value of the feature point (6). It is calculated by subtracting the X coordinate value of the point (7).
  • the feature factor HlSu is a distance in the Z-axis direction between the feature point (12) and the feature point (11) in the XZ plane (referred to as “left-side vertical width”), and is obtained from the value of the Z coordinate of the feature point (12). It is calculated by subtracting the Z coordinate value of the feature point (11).
  • the feature factor HrSu is a distance in the Z-axis direction between the feature point (10) and the feature point (9) in the XZ plane (referred to as “right upper and lower width”), and is obtained from the value of the Z coordinate of the feature point (10). It is calculated by subtracting the Z coordinate value of the feature point (9).
  • the feature factor Hsu is an average of the feature factor HlSu and the feature factor HrSu on the XZ plane (referred to as “vertical width”), and is calculated by adding HlSu and HrSu and dividing by two.
  • the feature factor HclSu is the height (“left cross point height) of the feature point (8) on the basis of the feature point (11) in the XZ plane.
  • the feature point (8) is obtained from the Z-coordinate value of the feature point (8). 11) is calculated by subtracting the value of the Z coordinate.
  • the feature factor HcrSu is the height (“right cross point height) of the feature point (8) on the basis of the feature point (9) in the XZ plane.
  • the feature point (8) is obtained from the Z coordinate value of the feature point (8) ( It is calculated by subtracting the Z coordinate value of 9).
  • the feature factor ISOSu is the height (referred to as “phase”) of the feature point (14) with respect to the vertical width of the trajectory on the XY plane, and is the same value as the ISO on the XY plane described in FIG.
  • the feature factor VlevSu is the degree of whether the upper side of the trajectory in the XZ plane is open or lower (referred to as “shape ⁇ or ⁇ ”), and is calculated by dividing the feature factor WuSu by the feature factor WdSu.
  • the feature factor IlevSu is a factor (referred to as “shape I”) for specifying whether the shape of the trajectory in the XZ plane is a vertically long shape or a horizontally long shape.
  • the feature factor Hsu is a feature factor Wsu. Calculated by dividing.
  • the characteristic factor HbSu is a ratio of the left and right vertical widths in the XZ plane (referred to as “left / right vertical width ratio”), and is calculated by dividing the characteristic factor HrSu by the characteristic factor HlSu.
  • the feature factor YbSu is the ratio of the left and right heights in the XZ plane (referred to as “left-right height ratio”), and the difference between the Z coordinate value of the feature point (13) and the Z coordinate value of the feature point (9). Is divided by the difference between the Z coordinate value of the feature point (10) and the Z coordinate value of the feature point (11).
  • the characteristic factor WbSu is a ratio of the left and right widths in the XZ plane (referred to as “right / left width ratio”), and is the same value as Wb of the XY plane described in FIG.
  • the characteristic factor StlSu is the sum of the front and rear amplitudes (referred to as “front and rear amplitudes from the right foot grounding to the left foot grounding”) until the left foot touches the ground in the XZ plane, and is the Z coordinate of the feature point (10). It is calculated by adding the value obtained by subtracting the Z coordinate value of the feature point (9) and the value obtained by subtracting the Z coordinate value of the feature point (11) from the Z coordinate value of the feature point (10).
  • the characteristic factor StrSu is the sum of the front and rear amplitudes (referred to as “front and rear amplitudes from the left foot contact to the right foot contact”) until the right foot contacts the ground in the XZ plane, and the Z coordinate of the feature point (12) It is calculated by adding the value obtained by subtracting the Z coordinate value of the feature point (11) and the value obtained by subtracting the Z coordinate value of the feature point (13) from the Z coordinate value of the feature point (12).
  • the characteristic factor Zfl is a width in which the left foot in the XZ plane is standing and moves back and forth after the position of the waist reaches the highest point (referred to as “backward movement of the waist from the uppermost point of the left stepped leg”). It is calculated by subtracting the Z coordinate value of the feature point (4) from the Z coordinate value of 12).
  • the characteristic factor Zfr is a width (referred to as “backward movement of the waist from the uppermost point of the right foot stand”) when the right foot is standing on the XZ plane and the position of the waist reaches the uppermost point and then moved back and forth. It is calculated by subtracting the Z coordinate value of the feature point (2) from the Z coordinate value of 10).
  • the characteristic factor Zf is a width that moves back and forth after the position of the waist reaches the highest point in the stance on the XZ plane (referred to as “backward movement of the waist from the highest point of the stance”), and the characteristic factor Zfl and the characteristic factor Calculated by adding Zfr and dividing by 2.
  • the characteristic factor Zbl is a width (referred to as “backward movement of the waist from the left foot contact”) after the left foot touches the ground in the XZ plane (referred to as “backward movement of the waist from the left foot contact”). It is calculated by subtracting the Z coordinate value of the feature point (3).
  • the feature factor Zbr is a width (referred to as “backward back-and-forth movement from the right foot grounding”) after the right foot in the XZ plane touches the ground, and from the value of the Z coordinate of the feature point (9). It is calculated by subtracting the Z coordinate value of the feature point (5).
  • the feature factor Zb is a width in which the position of the waist has moved back and forth after the foot in the XZ plane contacts the ground (referred to as “backward movement of the waist from the ground”), and the feature factor Zbl and the feature factor Zbr are 2 Calculated by dividing by.
  • the feature factor dZ is a forward / backward tilt (referred to as “front / back tilt”) in the YZ plane, and the value of the Y coordinate of the feature point (1) from the value of the Y coordinate of the feature point (2). Is divided by the value obtained by subtracting the value of the Z coordinate of the feature point (1) from the value of the Z coordinate of the feature point (2).
  • the characteristic factor StlShi is the sum of the amplitudes in the left diagonal direction in the YZ plane (referred to as “left front-rear amplitude”), the distance between the characteristic points (2) and (1) in the YZ plane, and the characteristics in the YZ plane. It is calculated by adding the distance between the point (2) and the feature point (3).
  • the distance between the feature point (2) and the feature point (1) on the YZ plane is the square of the value obtained by subtracting the Z coordinate value of the feature point (1) from the Z coordinate value of the feature point (2), and the feature point ( It is calculated as the square root of the sum of the value obtained by subtracting the Y coordinate value of the feature point (1) and the square of the Y coordinate value of 2).
  • the distance between the feature point (2) and the feature point (3) on the YZ plane is the square of the value obtained by subtracting the Z coordinate value of the feature point (3) from the Z coordinate value of the feature point (2), and the feature point ( It is calculated as the square root of the sum of the value obtained by subtracting the Y coordinate value of the feature point (3) and the square of the Y coordinate value of 2).
  • the feature factor StrShi is the sum of the amplitudes in the right diagonal direction in the YZ plane (referred to as “right front-rear amplitude”), the distance between the feature points (4) and (3) in the YZ plane, and the features in the YZ plane. It is calculated by adding the distance between the point (4) and the feature point (1).
  • the distance between the feature point (4) and the feature point (3) on the YZ plane is the square of the value obtained by subtracting the Z coordinate value of the feature point (3) from the Z coordinate value of the feature point (4), and the feature point ( It is calculated as the square root of the sum of the square of the value obtained by subtracting the Y coordinate value of the feature point (3) from the Y coordinate value of 4).
  • the distance between the feature point (4) and the feature point (1) on the YZ plane is the square of the value obtained by subtracting the Z coordinate value of the feature point (1) from the Z coordinate value of the feature point (4), and the feature point ( It is calculated as the square root of the sum of the square of the value obtained by subtracting the Y coordinate value of the feature point (1) from the Y coordinate value of 4).
  • the feature factor StShi is the sum of the amplitudes in the oblique direction in the YZ plane (referred to as “front-rear amplitude”), and is calculated by adding the feature factor StlShi and the feature factor StrShi and dividing by two.
  • FIG. 13 is a first diagram for explaining the correlation between the feature factor and the step length of the index indicating the walking posture in this embodiment.
  • FIG. 14 is a second diagram for illustrating the correlation between the feature factor and the stride among the indices indicating the walking posture in this embodiment.
  • the characteristic factor Hr of the locus pattern projected on the XZ plane described in FIG. 10 is the vertical axis (y), and the actually measured value of the stride, which is one of the indices indicating the walking posture, is obtained.
  • the characteristic factor StShi of the locus pattern projected on the YZ plane described in FIG. 12 is taken as the vertical axis (y), and the actually measured value of the stride, which is one of the indices indicating the walking posture, is obtained.
  • the stride which is an index indicating the walking posture, has a high correlation with the feature factor Hr and the feature factor StShi. Therefore, by performing multiple regression analysis, the feature factor Hr and the feature factor StShi as objective variables and the explanation are explained.
  • ⁇ , ⁇ , and ⁇ are partial regression coefficients obtained by multiple regression analysis.
  • FIG. 15 is a first diagram for explaining the correlation between the feature factor and the walking distance among the indices indicating the walking posture in this embodiment.
  • FIG. 16 is a second diagram for explaining the correlation between the feature factor and the step indicating the walking posture in this embodiment.
  • the step which is an index indicating the walking posture, is subjected to a multiple regression analysis with a multiple regression analysis of the characteristic factor Hr / W and the characteristic factor WuSu / WdSu as objective variables and the stride value as an explanatory variable.
  • Step width Width ⁇ ⁇ Hr / W + ⁇ ⁇ WuSu / WdSu + ⁇ can be used to calculate the step value. Note that ⁇ , ⁇ , and ⁇ are coefficients obtained by multiple regression analysis.
  • FIG. 17 is a block diagram showing an outline of the configuration of the activity meter 100 in this embodiment.
  • activity meter 100 includes a control unit 110, a memory 120, an operation unit 130, a display unit 140, an acceleration sensor 170, and a power source 190. Further, the activity meter 100 may include a sound report unit for outputting sound and an interface for communicating with an external computer.
  • control unit 110 the memory 120, the operation unit 130, the display unit 140, the acceleration sensor 170, and the power source 190 are incorporated in the main body unit 191 described with reference to FIG.
  • the operation unit 130 includes the display change / decision switch 131, the left operation / memory switch 132, and the right operation switch 133 described with reference to FIG. 1, and an operation signal indicating that these switches have been operated is sent to the control unit 110. Send.
  • the acceleration sensor 170 is a semiconductor type of MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) technology, but is not limited to this, and may be of another type such as a mechanical type or an optical type. In the present embodiment, acceleration sensor 170 outputs a detection signal indicating the acceleration in each of the three axial directions to control unit 110. However, the acceleration sensor 170 is not limited to the three-axis type, and may be one-axis or two-axis type.
  • MEMS Micro Electro Mechanical Systems
  • the memory 120 includes non-volatile memory such as ROM (Read Only Memory) (for example, flash memory) and volatile memory such as RAM (Random Access Memory) (for example, SDRAM (synchronous Dynamic Random Access Memory)).
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • SDRAM synchronous Dynamic Random Access Memory
  • the memory 120 includes program data for controlling the activity meter 100, data used for controlling the activity meter 100, setting data for setting various functions of the activity meter 100, and the number of steps and activities. Measurement result data such as quantity is stored every predetermined time (for example, every day). The memory 120 is used as a work memory when the program is executed.
  • the control unit 110 includes a CPU (Central Processing Unit), and according to an operation signal from the operation unit 130 according to a program for controlling the activity meter 100 stored in the memory 120, the acceleration sensor 170 and the atmospheric pressure sensor 180.
  • the memory 120 and the display unit 140 are controlled on the basis of the detection signal from.
  • the display unit 140 includes the display 141 described with reference to FIG. 1 and controls the display 141 to display predetermined information according to a control signal from the control unit 110.
  • the power source 190 includes a replaceable battery, and supplies power from the battery to each unit that requires power to operate, such as the control unit 110 of the activity meter 100.
  • FIG. 18 is a functional block diagram showing an outline of the function of the activity meter 100 in this embodiment.
  • the control unit 110 of the activity meter 100 includes an acceleration reading control unit 111, a feature point position specifying unit 112, a feature factor calculation unit 113, an index calculation unit 114, and a walking posture determination unit 115. And a display control unit 116.
  • the storage unit 120 of the activity meter 100 includes an acceleration data storage unit 121, a feature point position storage unit 122, a feature factor storage unit 123, a correlation storage unit 124, and an index storage unit 125.
  • these units included in the control unit 110 are configured in the control unit 110 by executing software for executing the processing of FIG. 19 described later by the control unit 110. I will do it.
  • the present invention is not limited to this, and each of these units included in the control unit 110 may be configured inside the control unit 110 as a hardware circuit.
  • Each of these units included in the storage unit 120 is temporarily configured in the storage unit 120 when the control unit 110 executes software for executing the processing of FIG. .
  • the present invention is not limited to this, and each of these units included in the storage unit 120 may be configured as a dedicated storage device.
  • each of these units included in the storage unit 120 may be temporarily configured in a built-in memory of the control unit 110 such as a register instead of being configured in the storage unit 120.
  • the acceleration reading control unit 111 detects accelerations Ax (t), Ay (t), and Az (t) in three axes from the acceleration sensor 170.
  • acceleration data Ax (t), Ay (t), Az (t) in the Z-axis direction are directly used as the X-axis and Y-axis.
  • acceleration data Ax (t), Ay (t), Az (t) in the Z-axis direction are directly used as the X-axis and Y-axis.
  • the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions are converted by coordinate conversion of the detection values obtained by the acceleration sensor.
  • the respective acceleration data Ax (t), Ay (t), Az (t) are calculated.
  • the acceleration reading control unit 111 stores the acceleration data Ax (t), Ay (t), and Az (t) calculated for each sampling period in the acceleration data storage unit 121 of the storage unit 120.
  • the feature point position specifying unit 112 is based on the acceleration data Ax (t), Ay (t), Az (t) stored in the acceleration data storage unit 121, as described with reference to FIG.
  • the relative position X (t) with respect to the average position in a short time (here, ⁇ 1 step time ( ⁇ T seconds)) of the activity meter 100 in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions , Y (t), Z (t) are calculated.
  • the feature point position specifying unit 112 uses the method described with reference to FIGS. 7 to 9 based on the calculated positions X (t), Y (t), and Z (t) to determine the feature points. Specify the coordinate value of the position.
  • the feature point position specifying unit 112 is based on the acceleration detected by the acceleration sensor 170, and the orthogonal three-axis directions of the Y-axis direction (vertical direction), the Z-axis direction (traveling direction), and the X-axis direction (left-right direction).
  • the position of the feature point of the trajectory projected by removing the moving component in the Z-axis direction on the XZ plane, the XY plane, and the YZ plane, which are planes perpendicular to each other, is specified.
  • the feature point position specifying unit 112 causes the feature point position storage unit 122 to store the calculated position of the feature point.
  • the feature factor calculation unit 113 calculates the value of the feature factor according to the calculation formulas described with reference to FIGS. 10 to 12 based on the position of the feature point stored in the feature point position storage unit 122. Then, the feature factor calculation unit 113 stores the calculated feature factor value in the feature factor storage unit 123.
  • the correlation storage unit 124 stores in advance the multiple regression equations described above with reference to FIGS.
  • the index calculation unit 114 based on the feature factor value stored in the feature factor storage unit 123, in accordance with the multiple regression equation stored in the correlation storage unit 124, indicates an index indicating the walking posture (for example, stride, step, Rotation of hips, leg height, back muscle stretch, center of gravity balance, etc.). Then, the index calculation unit 114 stores the calculated index value in the index storage unit 125.
  • the walking posture for example, stride, step, Rotation of hips, leg height, back muscle stretch, center of gravity balance, etc.
  • the walking posture determination unit 115 determines the walking posture based on the index value stored in the index storage unit 125.
  • FIG. 19 is a first diagram showing an example of the determination of the walking posture in this embodiment. Referring to FIG. 19, as shown in FIG. 19 (A), when the stride is wider than the predetermined threshold, as shown in FIG. 19 (B), the walking posture is smaller than the stride whose width is smaller than the predetermined threshold. May be judged as good.
  • the walking posture is better when the step is narrower than the predetermined threshold than when the step is wider than the predetermined threshold as shown in FIG. It is possible to judge.
  • FIG. 20 is a second diagram showing an example of the determination of the walking posture in this embodiment.
  • the step length is L
  • the step interval is W
  • the hip rotation is D
  • the foot-lifting height is H
  • the back stretch is B.
  • Threshold values for classifying the stride length L are a, b, c (a ⁇ b ⁇ c).
  • thresholds for classifying the step W are d, e, f (d ⁇ e ⁇ f).
  • the thresholds for classifying the hip rotation D are set as h, i, j (h ⁇ i ⁇ j).
  • Threshold values for classifying the foot height H are k, l, and m (k ⁇ l ⁇ m).
  • the thresholds for classifying the back stretch B are n, o, and p (n ⁇ o ⁇ p).
  • the determination of the walking posture can be performed in combination with various indexes to make a detailed determination according to the user.
  • the display control unit 116 controls the display unit 140 to display the determination result of the walking posture determined by the walking posture determination unit 115.
  • the activity meter 100 may be connected to an external device such as a personal computer, and the determination result may be displayed on the display unit of the external device.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of the display of the walking posture determination result in this embodiment. Referring to FIG. 21, it is displayed at the top of the right column that the goal is “I want to lose weight”, “I want to maintain physical strength”, and “I want to walk younger”. Yes. This target is set in advance by the user selecting from several target candidate options.
  • an image of the target walking posture viewed from the front and from the side is displayed.
  • an image of the user's walking posture generated based on the calculated index indicating the walking posture as viewed from the front and an image as viewed from the side are displayed.
  • a mark an oval box in the figure is displayed on a body part related to an index having a low evaluation among the indexes indicating the walking posture.
  • a radar chart for stride, step and hip rotation, and a chart showing where the balance of the center of gravity is located on the left and right of the index indicating the walking posture are displayed at the top.
  • the target walking posture index value is indicated by a rhombus plot
  • the user walking posture index value is indicated by a square plot.
  • the target value for the stride, step, and hip rotation is the third stage of each of the four stages, whereas the user value is the second stage and the third stage, respectively.
  • the first stage is shown.
  • the center of gravity balance chart shows that the balance of the user is to the right while the balance of the target is the center.
  • the waist position is marked in the image of the walking posture of the user in the right column.
  • the foot color may be red.
  • the advice to the user is displayed under the chart in the left column.
  • advice such as “Wide the stride, rotate the hips and walk” is displayed.
  • Such advice is stored in advance in the storage unit 120 of the activity meter 100 in accordance with the degree of deviation from the target, and the walking posture determination unit 115 determines the The advice corresponding to the degree of deviation is selected, and the selected advice is displayed on the display unit 140 by the display control unit 116.
  • training content for approaching the target walking posture may be displayed instead of or together with the advice.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example of the display of the user's walking posture image in this embodiment.
  • FIG. 22 (A) is an image showing a standard walking posture.
  • FIG. 22B is an image showing a walking posture when the stride is large.
  • FIG. 22C is an image showing a walking posture when the center of gravity balance is on the right side.
  • FIG. 23 is a flowchart showing the flow of the walking posture determination process executed by the control unit 110 of the activity meter 100 in this embodiment.
  • control unit 110 reads the detected value of the acceleration sensor from acceleration sensor 170, and as described in acceleration reading control unit 111 in FIG. 18, acceleration data Ax (t), Ay (T) and Az (t) are stored in the storage unit 120 for each sampling period.
  • step S102 the control unit 110 determines whether or not one step of walking has been detected. Here, it is determined that one step has been detected by detecting the feature point (1) (feature point (5)) described in FIG. If it is determined that one step has not been detected (NO in step S102), control unit 110 advances the process to be executed to step S111.
  • step S103 the control unit 110 stores acceleration data Ax (t for one step stored in the storage unit 120 in step S101. ), Ay (t), Az (t) are read, and the coordinate value of the position of the feature point is calculated as described in the feature point position specifying unit 112 in FIG.
  • step S104 the control unit 110 calculates the value of the feature factor based on the coordinate value of the position of the feature point calculated in step S103, as described in the feature factor calculation unit 113 in FIG. .
  • step S105 the control unit 110 follows the correlation between the feature factor and the walking posture index as described in the index calculation unit 114 of FIG. 18 based on the value of the feature factor calculated in step S104.
  • the index value is calculated and stored in the storage unit 120. Then, the control part 110 advances the process to perform to the process of step S11.
  • step S111 the control unit 110 determines whether or not an instruction to display the determination result of the walking posture is received by the operation unit 130 being operated by the user. If it is determined that the result display instruction has not been received (NO in step S111), control unit 110 returns the process to be executed to the process in step S101.
  • step S112 the control unit 110 reads the index indicating the walking posture stored in the storage unit 120 in step S105, Based on the index, the walking posture is determined as described in the walking posture determination unit 115 of FIG.
  • step S113 the control unit 110 controls the display unit 140 to display the determination result of the walking posture determined in step S112, as described in the display control unit 116 of FIG. Then, the control part 110 returns the process to perform to the process of step S101.
  • the activity meter 100 includes the main body 191, the acceleration sensor 170, and the control unit 110, and the walking posture of the user who wears the main body 191 on the waist. It is an apparatus for determining.
  • the three-dimensional trajectory from which the moving component in the advancing direction (Z-axis direction) during walking of the waist to which the main body 191 is attached has the pattern described with reference to FIGS.
  • the pattern includes a plurality of feature points that define the features of the pattern.
  • the control unit 110 is an XZ plane that is a plane perpendicular to the vertical direction (Y-axis direction), the traveling direction (Z-axis direction), and the left-right direction (X-axis direction).
  • the feature point position specifying unit 112 that specifies the position of the feature point of the locus projected by removing the moving component in the traveling direction (Z-axis direction) on the XY plane and the YZ plane, and the feature point position specifying unit 112
  • the feature factor calculation unit 113 that calculates the value of the feature factor of the trajectory based on the determined position, and the feature factor calculation unit 113 according to the correlation obtained in advance between the value of the feature factor and the value of the index indicating the walking posture.
  • An index calculation unit 114 that calculates an index value based on the calculated feature factor value, and a walking posture determination that determines a walking posture based on the index value calculated by the index calculation unit 114 And a part 115.
  • the index indicating the walking posture is accurately calculated based on the accurate correlation, and the index indicating the various walking postures is calculated, the detailed walking posture can be evaluated more accurately.
  • the activity meter 100 further includes a display unit 140.
  • the control unit 110 includes a display control unit 116 that causes the display unit 140 to display the walking posture determined by the walking posture determination unit 115 and the target walking posture in a comparable manner. For this reason, the user's walking posture can be easily displayed.
  • control unit 110 includes a display control unit 116 that displays on the display unit 140 advice for improving the walking posture determined by the walking posture determination unit 115. For this reason, the user's walking posture can be easily displayed.
  • the correlation is a relational expression obtained by multiple regression analysis, which is a relational expression between a characteristic factor value as a target variable and an index value as an explanatory variable. It is shown by a regression equation.
  • the feature points are the feature point (1) when the right foot touches down, the feature point (2) when the locus reaches the highest position while standing on the right foot, and the left foot This includes a feature point (3) when the robot touches down and a feature point (4) when the locus reaches the highest position while standing on the left foot.
  • the feature factor is a feature factor Hr that is the distance in the vertical direction (Y-axis direction) between the feature point (1) and the feature point (2) in the locus projected on the XY plane perpendicular to the traveling direction (Z-axis direction), and , Calculated from the distance between the feature point (1) and the feature point (2) and the distance between the feature point (3) and the feature point (4) in the locus projected on the YZ plane perpendicular to the left-right direction (X-axis direction).
  • the characteristic factor StShi is included.
  • the index includes stride.
  • the feature points are the feature point (1) when the right foot touches down, the feature point (2) when the trajectory reaches the highest position while standing on the right foot, and the rightmost point of the trajectory.
  • the feature point (6), the leftmost feature point (7) of the locus, the foremost feature point (10) on the right side of the locus, the foremost feature point (12) on the left side of the locus, and the right side of the locus And the rearmost feature point (9) and the rearmost feature point (11) on the left side of the locus.
  • the feature factor is a distance Hr in the vertical direction (Y-axis direction) between the feature point (1) and the feature point (2) in the locus projected on the XY plane perpendicular to the traveling direction (Z-axis direction).
  • a feature factor Hr / W which is a quotient divided by a distance W in the left-right direction (X-axis direction) from the feature point (7), and a feature in the locus projected on the XZ plane perpendicular to the vertical direction (Y-axis direction)
  • the quotient obtained by dividing the distance WuSu between the point (10) and the feature point (12) in the left-right direction (X-axis direction) by the distance WdSu between the feature point (9) and the feature point (11) in the left-right direction (X-axis direction).
  • the characteristic factor WuSu / WdSu is included.
  • the index includes the step interval.
  • the walking posture is determined based on the relationship between the index value and the threshold value.
  • the present invention is not limited to this, and the walking posture may be determined on the basis of the similarity between the combination of the index whose relationship with the walking posture is obtained in advance and the calculated combination of the index.
  • the threshold value of the index indicating the walking posture may be determined based on actually measured data when a person with a good walking posture actually walks.
  • the target walking posture and the user's walking posture are displayed separately as described in FIG.
  • the present invention is not limited to this, and the target walking posture and the user's walking posture may be displayed in an overlapping manner.
  • the average speed component is an average speed component for the time of ⁇ 1 step.
  • the present invention is not limited to this, and it may be an average speed component for a time of ⁇ n steps (n is a predetermined number) or a time of ⁇ n steps (n steps before the calculation target time). It may be an average velocity component, may be an average velocity component of ⁇ s seconds (s is a predetermined number), or may be an average velocity component of -s seconds (before calculation target, s seconds).
  • the invention of the device for the activity meter 100 has been described.
  • the present invention is not limited to this, and can be understood as an invention of a control method for controlling the activity meter 100.

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Abstract

　歩行姿勢判定装置は、本体部と、本体部の加速度を検出するための加速度センサと、制御部とを備え、本体部を所定部位に装着するユーザの歩行姿勢を判定するための装置である。所定部位の歩行時の進行方向の移動成分を除去した３次元の軌跡は、パターンを有し、当該パターンは、その特徴を規定する特徴点を複数含む。制御部は、加速度センサによって検出された加速度に基づき、鉛直、進行および左右方向の直交３軸方向のそれぞれに垂直な面に進行方向の移動成分を除去して投影した軌跡の特徴点の位置を特定し（Ｓ１０３）、特定された位置に基づき、軌跡の特徴因子の値を算出し（Ｓ１０４）、特徴因子の値と歩行姿勢を示す指標の値との予め求められた相関関係に従い、算出された特徴因子の値に基づき、指標の値を算出し（Ｓ１０５）、算出された指標の値に基づき、歩行姿勢を判定する（Ｓ１１２）。より精度よく詳細な歩行姿勢を評価することができる。

Description

歩行姿勢判定装置
　この発明は、歩行姿勢判定装置に関し、特に、当該装置を所定部位に装着するユーザの歩行姿勢を判定するのに適した歩行姿勢判定装置に関する。
　従来、３軸の加速度データに基づいて、歩行の進行方向に垂直な面に投影した腰部の軌跡、鉛直方向に垂直な面に投影した腰部の軌跡、および、左右方向に垂直な面に投影した腰部の軌跡を用いて、歩行時の姿勢を判断するものがあった（たとえば、特許文献１（特開２００９－１０６３７４号公報）の請求項１および図６参照）。
　また、同様の軌跡を用いて、歩行介助において歩行運動の改善効果を客観的に評価するものがあった（たとえば、特許文献２（特開２００６－１０２１５６号公報）の図１１参照）。
特開２００９－１０６３７４号公報 特開２００６－１０２１５６号公報
　しかし、従来の技術では、変化の幅のみを用いているため、より詳細な歩行姿勢を評価できないといった問題があった。また、姿勢がどのくらい目標とずれているかが分かり難いといった問題があった。
　この発明は、上述の問題を解決するためになされたものであり、その目的の１つは、より精度よく詳細な歩行姿勢を評価することが可能な歩行姿勢判定装置を提供することである。
　この発明の他の目的は、歩行姿勢の状況を判り易く表示することが可能な歩行姿勢判定装置を提供することである。
　上述の目的を達成するために、この発明のある局面によれば、歩行姿勢判定装置は、本体部と、本体部の加速度を検出するための加速度センサと、制御部とを備え、本体部を所定部位に装着するユーザの歩行姿勢を判定するための装置である。本体部が装着される所定部位の歩行時の進行方向の移動成分を除去した３次元の軌跡は、パターンを有する。当該パターンは、当該パターンの特徴を規定する特徴点を複数含む。
　制御部は、加速度センサによって検出された加速度に基づいて、鉛直方向、進行方向および左右方向の直交３軸方向のそれぞれに垂直な面に進行方向の移動成分を除去して投影した軌跡の特徴点の位置を特定する特定部と、特定部によって特定された位置に基づいて、軌跡の特徴因子の値を算出する第１の算出部と、特徴因子の値と歩行姿勢を示す指標の値との予め求められた相関関係に従って、第１の算出部によって算出された特徴因子の値に基づいて、指標の値を算出する第２の算出部と、第２の算出部によって算出された指標の値に基づいて、歩行姿勢を判定する判定部とを含む。
　好ましくは、歩行姿勢判定装置は、さらに、表示部を備える。制御部は、さらに、判定部によって判定された歩行姿勢と目標の歩行姿勢とを比較可能に表示部に表示させる表示制御部を含む。
　好ましくは、歩行姿勢判定装置は、さらに、表示部を備える。制御部は、さらに、判定部によって判定された歩行姿勢を改善するためのアドバイスを表示部に表示させる表示制御部を含む。
　好ましくは、相関関係は、重回帰分析によって得られる、目的変数としての特徴因子の値と説明変数としての指標の値との関係式である重回帰式で示される。
　さらに好ましくは、特徴点は、第１の足が接地したときの第１の特徴点、および、第１の足で立脚している間で軌跡が最も高い位置に達したときの第２の特徴点、ならびに、第２の足が接地したときの第３の特徴点、および、第２の足で立脚している間で軌跡が最も高い位置に達したときの第４の特徴点を含む。
　特徴因子は、進行方向に垂直な面に投影した軌跡における第１の特徴点と第２の特徴点との鉛直方向の距離である第１の特徴因子、および、左右方向に垂直な面に投影した軌跡における第１の特徴点と第２の特徴点との距離および第３の特徴点と第４の特徴点との距離から算出される第２の特徴因子を含む。
　指標は、歩幅を含む。重回帰式は、重回帰分析によって得られた第１の偏回帰係数および第１の特徴因子の積と、重回帰分析によって得られた第２の偏回帰係数および第２の特徴因子の積と、第３の偏回帰係数との和を算出する式である。
　さらに好ましくは、特徴点は、第１の足が接地したときの第１の特徴点、第１の足で立脚している間で軌跡が最も高い位置に達したときの第２の特徴点、軌跡の最も右側の第３の特徴点、および、軌跡の最も左側の第４の特徴点、ならびに、軌跡の右側で最も前側の第５の特徴点、軌跡の左側で最も前側の第６の特徴点、軌跡の右側で最も後ろ側の第７の特徴点、および、軌跡の左側で最も後ろ側の第８の特徴点を含む。
　特徴因子は、進行方向に垂直な面に投影した軌跡における第１の特徴点と第２の特徴点との鉛直方向の距離を第３の特徴点と第４の特徴点との左右方向の距離で割った商である第１の特徴因子、および、鉛直方向に垂直な面に投影した軌跡における第５の特徴点と第６の特徴点との左右方向の距離を第７の特徴点と第８の特徴点との左右方向の距離で割った商である第２の特徴因子を含む。
　指標は、歩隔を含む。重回帰式は、重回帰分析によって得られた第１の偏回帰係数および第１の特徴因子の積と、重回帰分析によって得られた第２の偏回帰係数および第２の特徴因子の積と、第３の偏回帰係数との和を算出する式である。
この発明に従えば、本体部が装着される所定部位の歩行時の進行方向の移動成分を除去した３次元の軌跡は、パターンを有し、当該パターンは、当該パターンの特徴を規定する特徴点を複数含み、加速度センサによって検出された加速度に基づいて、鉛直方向、進行方向および左右方向の直交３軸方向のそれぞれに垂直な面に進行方向の移動成分が除去されて投影された軌跡の特徴点の位置が特定され、特定された位置に基づいて、軌跡の特徴因子の値が算出され、算出された特徴因子の値に基づいて、特徴因子の値と歩行姿勢を示す指標の値との予め求められた相関関係に従って、指標の値が算出され、算出された指標の値に基づいて、歩行姿勢が判定される。
　その結果、より精度よく詳細な歩行姿勢を評価することが可能な歩行姿勢判定装置を提供することができる。
この発明の実施の形態における活動量計の外観図である。 この実施の形態における活動量計の使用状態を示す図である。 ユーザの歩行時の腰の軌跡を歩行の進行方向から見た第１の例を示す図である。 ユーザの歩行時の腰の軌跡を歩行の進行方向から見た第２の例を示す図である。 ユーザの歩行時の腰の軌跡を歩行の進行方向から見た複数の例を示す図である。 この実施の形態において加速度データから算出したユーザの歩行時の腰の軌跡と実測したユーザの歩行時の腰の軌跡との相関を示す図である。 この実施の形態においてＸＹ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点を説明するための図である。 この実施の形態においてＸＺ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点を説明するための図である。 この実施の形態においてＹＺ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点を説明するための図である。 この実施の形態においてＸＹ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点の位置に基づいて算出される特徴因子を説明するための図である。 この実施の形態においてＸＺ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点の位置に基づいて算出される特徴因子を説明するための図である。 この実施の形態においてＹＺ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点の位置に基づいて算出される特徴因子を説明するための図である。 この実施の形態における特徴因子と歩行姿勢を示す指標のうち歩幅との相関関係を説明するための第１の図である。 この実施の形態における特徴因子と歩行姿勢を示す指標のうち歩幅との相関関係を説明するための第２の図である。 この実施の形態における特徴因子と歩行姿勢を示す指標のうち歩隔との相関関係を説明するための第１の図である。 この実施の形態における特徴因子と歩行姿勢を示す指標のうち歩隔との相関関係を説明するための第２の図である。 この実施の形態における活動量計の構成の概略を示すブロック図である。 この実施の形態における活動量計の機能の概略を示す機能ブロック図である。 この実施の形態における歩行姿勢の判定の一例を示す第１の図である。 この実施の形態における歩行姿勢の判定の一例を示す第２の図である。 この実施の形態における歩行姿勢の判定結果の表示の一例を示す図である。 この実施の形態におけるユーザの歩行姿勢の画像の表示の一例を示す図である。 この実施の形態における活動量計の制御部によって実行される歩行姿勢判定処理の流れを示すフローチャートである。
　以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。
　本実施の形態においては、歩行姿勢判定装置が、歩数測定だけでなく、運動や生活活動（たとえば、掃除機をかける、軽い荷物運び、炊事など）における活動量（運動量ともいう）も測定することが可能な活動量計であることとして実施の形態を説明する。しかし、これに限定されず、歩行姿勢判定装置は、歩数測定が可能な歩数計であってもよい。
　図１は、この発明の実施の形態における活動量計１００の外観図である。図１を参照して、活動量計１００は、本体部１９１と、クリップ部１９２とから主に構成される。クリップ部１９２は、活動量計１００をユーザの着衣などに固定するために用いられる。
　本体部１９１には、後述する操作部１３０の一部を構成する表示切換／決定スイッチ１３１、左操作／メモリスイッチ１３２、および、右操作スイッチ１３３、ならびに、後述する表示部１４０の一部を構成するディスプレイ１４１が設けられる。
　本実施の形態においては、ディスプレイ１４１は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：LiquidCrystal　Display）で構成されることとするが、これに限定されず、ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイなど他の種類のディスプレイであってもよい。
　図２は、この実施の形態における活動量計１００の使用状態を示す図である。図２を参照して、活動量計１００は、たとえば、ユーザの腰部のベルトに、クリップ部１９２を用いて装着される。この実施の形態においては、活動量計１００は、ユーザの腰の近辺に固定して装着されることが望ましい。
　なお、本実施の形態において、歩行時のユーザの進行方向をＺ軸（進む向きを正方向）とし、歩行時のユーザの左右方向をＸ軸（右向きを正方向）とし、鉛直方向をＹ軸（鉛直上向きを正方向）とする座標系を用いることとする。
　図３は、ユーザの歩行時の腰の軌跡を歩行の進行方向から見た第１の例を示す図である。図４は、ユーザの歩行時の腰の軌跡を歩行の進行方向から見た第２の例を示す図である。図３（Ａ）および図４（Ａ）は、歩行時の腰の軌跡をユーザの画像と重ねた図である。図３（Ｂ）および図４（Ｂ）は、ユーザの歩行時の腰の軌跡をグラフで表わした図である。
　図３および図４を参照して、この軌跡は、歩行時において、Ｚ軸に垂直な面であるＸＹ平面に投影した軌跡である。歩行においては、通常、右足が地面から離されてから、右足が最も高い位置に到達した後に、右足が地面に接触し、次に、左足が地面から離されてから、左足が最も高い位置に到達した後に、左足が地面に接触するといった過程で足が動かされる。
　このような歩行の過程において、ユーザの腰の軌跡は、まず、右下から左上に向かい、左上の最も高い位置に到達した後に、左下に向かい、左下の最も低い位置に到達した後に、右上に向かい、右上の最も高い位置に到達した後に、右下に向かい、右下の最も低い位置に到達するといった特定のパターンとなる。
　図５は、ユーザの歩行時の腰の軌跡を歩行の進行方向から見た複数の例を示す図である。図５を参照して、図５（Ａ）は、図３（Ｂ）で示した図と同様の図である。図５（Ａ）は、普通の歩行姿勢のときのユーザの歩行時の腰の軌跡を示す。図５（Ｂ）は、図４（Ｂ）で示した図と同様の図である。図５（Ｂ）は、図５（Ａ）の場合よりも、歩隔が広い、いわゆる、がにまたの場合のユーザの歩行時の腰の軌跡を示す。
　図５（Ｃ）は、図５（Ａ）の場合よりも、歩隔が狭い場合のユーザの歩行時の腰の軌跡を示す。図５（Ｄ）は、図５（Ａ）の場合よりも、すり足で歩いた場合のユーザの歩行時の腰の軌跡を示す。図５（Ｅ）は、図５（Ａ）の場合よりも、猫背で歩いた場合のユーザの歩行時の腰の軌跡を示す。図５（Ｆ）は、図５（Ａ）の場合よりも、大またで歩いた場合のユーザの腰の軌跡を示す。
　このように、図５（Ａ）から図５（Ｆ）までのそれぞれの軌跡は、異なるように見えるが、図３および図４で説明したような特定のパターンを有する。
　図６は、この実施の形態において加速度データから算出したユーザの歩行時の腰の軌跡と実測したユーザの歩行時の腰の軌跡との相関を示す図である。図６（Ａ）は、実測したユーザの歩行時の腰の軌跡を歩行の進行方向から見た図である。図６（Ａ）は、図３（Ｂ）、図４（Ｂ）、および、図５（Ａ）から図５（Ｆ）までと同様の図である。
　図６（Ａ）の軌跡は、たとえば、ユーザが歩行しているところを、カメラで進行方向から撮影して、画像処理によって、腰の近辺の或る１点の動きを繋ぎ合わせることによって得られる。
　図６（Ｂ）は、加速度データから算出したユーザの歩行時の腰の軌跡を歩行の進行方向から見た図である。ここで、活動量計１００の加速度センサによって検出された３軸方向の加速度データに基づいて、ユーザの歩行時の腰の軌跡を算出する方法について説明する。なお、この軌跡は、活動量計１００の制御部によって算出される。
　まず、図２で説明したＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向それぞれの加速度Ａx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）を特定する。ここで、加速度センサの３軸方向がＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向と一致している場合は、加速度センサで得られた検出値をそのままＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向それぞれの加速度Ａx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）とすればよい。一方、加速度センサの３軸方向がＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向と一致していない場合は、加速度センサで得られた検出値を座標変換することによって、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向それぞれの加速度Ａx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）を算出する。
　次に、式１から式３をそれぞれ用いて加速度Ａx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）を積分することによって、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向それぞれの速度Ｖx（ｔ），Ｖy（ｔ），Ｖz（ｔ）を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　次いで、式４から式６をそれぞれ用いて、±１歩分の時間の間の短時間での平均速度成分を除外した速度、つまり、短時間での平均速度に対する相対速度Ｖx'（ｔ），Ｖy'（ｔ），Ｖz'（ｔ）を算出する。なお、ここでは、１歩分の時間をＴ秒とし、たとえば、１歩ごとに加速度のピーク間の時間を算出することによってＴが算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　最後に、式７から式９をそれぞれ用いて速度Ｖx'（ｔ），Ｖy'（ｔ），Ｖz'（ｔ）を積分することによって、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向それぞれの短時間での平均位置に対する相対位置Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ），Ｚ（ｔ）を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　このようにして算出された位置Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ）をそれぞれＸ，Ｙ座標の値とする点（Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ））をｔを変化させながらＸＹ平面にプロットしていくことによって、ユーザの歩行時の軌跡をＸＹ平面に投影した軌跡が得られる。この軌跡の一例が、図６（Ｂ）に示した軌跡である。
　また、位置Ｘ（ｔ），Ｚ（ｔ）をそれぞれＸ，Ｚ座標の値とする点（Ｘ（ｔ），Ｚ（ｔ））をｔを変化させながらＸＺ平面にプロットしていくことによって、ユーザの歩行時の軌跡をＸＺ平面に投影した軌跡が得られる。
　同様に、位置Ｙ（ｔ），Ｚ（ｔ）をそれぞれＹ，Ｚ座標の値とする点（Ｙ（ｔ），Ｚ（ｔ））をｔを変化させながらＹＺ平面にプロットしていくことによって、ユーザの歩行時の軌跡をＹＺ平面に投影した軌跡が得られる。
　これらの軌跡は、それぞれ、後述する図７（Ａ）から図９（Ａ）で示すようなパターンの軌跡となる。
　図６（Ｃ）は、実測した軌跡の高さ（Ｙ軸方向の幅）と、検出した加速度データから算出した軌跡の高さ（Ｙ軸方向の幅）との相関関係を示すグラフである。このように、様々な歩き方をした場合のそれぞれの高さをプロットする。そして、回帰分析することによって、実測した軌跡の高さをｙとして、算出した軌跡の高さをｘとして、回帰式がｙ＝０．９８７８ｘ＋０．３４５２、決定係数Ｒ2が０．９５７５と求められる。
　このことから、加速度データから算出した軌跡は、かなり高い精度で、実測した軌跡と一致すると言える。
　図７は、この実施の形態においてＸＹ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点を説明するための図である。図８は、この実施の形態においてＸＺ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点を説明するための図である。図９は、この実施の形態においてＹＺ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点を説明するための図である。
　図７を参照して、特徴点（１）は、歩行周期のうち、右足が接地したときの点である。特徴点（１）を特定するための条件は、左右に関しては、右であり、上下に関しては、最も下であるという条件である。
　特徴点（２）は、歩行周期のうち、右足が立脚しているときの点（特に鉛直方向に最も高い位置にユーザの腰があるときの点）である。特徴点（２）を特定するための条件は、特徴点（１）の後であって、上下に関しては、最も上であるという条件である。
　特徴点（３）は、歩行周期のうち、左足が接地したときの点である。特徴点（３）を特定するための条件は、特徴点（２）の後であって、上下に関しては、最も下であるという条件である。
　特徴点（４）は、歩行周期のうち、左足が立脚しているときの点（特に鉛直方向に最も高い位置にユーザの腰があるときの点）である。特徴点（４）を特定するための条件は、特徴点（３）の後であって、上下方向に関しては、最も上であるという条件である。
　特徴点（５）は、歩行周期のうち、右足が接地したときの点である。特徴点（５）を特定するための条件は、特徴点（４）の後であって、上下に関しては、最も下であるという条件である。なお、この特徴点（５）が、次の１サイクルの特徴点（１）である。
　特徴点（６）は、歩行周期のうち、最も右側にユーザの腰があるときの点である。特徴点（６）を特定するための条件は、式７で算出されたＸ（ｔ）の値が１サイクルでＸ（ｔ）≧０において最大であるという条件である。
　特徴点（７）は、歩行周期のうち、最も左側にユーザの腰があるときの点である。特徴点（７）を特定するための条件は、式７で算出されたＸ（ｔ）の値が１サイクルでＸ（ｔ）＜０において最小であるという条件である。
　特徴点（８）は、歩行周期のうち、歩行１サイクルにおける、腰の軌跡の交点である。特徴点（８）を特定するための条件は、特徴点（２）から特徴点（３）にかける腰の軌跡と、特徴点（４）から特徴点（５）にかける腰の軌跡の、ＸＹ平面上における交点であるという条件である。
　図８を参照して、特徴点（９）は、歩行周期のうち、右足が接地したときの点である。特徴点（９）を特定するための条件は、左右に関しては、右であり、前後に関しては、最も後ろであるという条件である。
　特徴点（１０）は、歩行周期のうち、右足が立脚しているときの点（特に進行方向の短時間での平均位置に対する相対位置が最も前にユーザの腰があるときの点）である。特徴点（１０）を特定するための条件は、特徴点（９）の後であって、前後に関しては、最も前であるという条件である。
　特徴点（１１）は、歩行周期のうち、左足が接地したときの点である。特徴点（１１）を特定するための条件は、特徴点（１０）の後であって、前後に関しては、最も後ろであるという条件である。
　特徴点（１２）は、歩行周期のうち、左足が立脚しているときの点（特に進行方向の短時間での平均位置に対する相対位置が最も前にユーザの腰があるときの点）である。特徴点（１２）を特定するための条件は、特徴点（１１）の後であって、前後に関しては、最も前であるという条件である。
　特徴点（１３）は、歩行周期のうち、右足が接地したときの点である。特徴点（１１）を特定するための条件は、特徴点（１２）の後であって、前後に関しては、最も後ろであるという条件である。なお、この特徴点（１３）が、次の１サイクルの特徴点（９）である。
　特徴点（１４）は、歩行周期のうち、歩行１サイクルにおける、腰の軌跡の交点である。特徴点（１４）を特定するための条件は、特徴点（１０）から特徴点（１１）にかける腰の軌跡と、特徴点（１２）から特徴点（１３）にかける腰の軌跡の、ＸＹ平面上における交点であるという条件である。
　図９を参照して、図７で説明した特徴点（１），（３），（５）は、それぞれ、ＹＺ平面に投影した軌跡のパターンのうち最も下の点となる。また、特徴点（２），（４）は、それぞれ、ＹＺ平面に投影した軌跡のパターンのうち最も上の点となる。
　図１０は、この実施の形態においてＸＹ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点の位置に基づいて算出される特徴因子を説明するための図である。図１１は、この実施の形態においてＸＺ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点の位置に基づいて算出される特徴因子を説明するための図である。図１２は、この実施の形態においてＹＺ平面に投影した軌跡のパターンに含まれる特徴点の位置に基づいて算出される特徴因子を説明するための図である。
　図１０を参照して、特徴因子Ｗｕは、ＸＹ平面における特徴点（２）と特徴点（４）との間のＸ軸方向の距離（「上側左右幅」という）であり、特徴点（２）のＸ座標の値から特徴点（４）のＸ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｗｄは、ＸＹ平面における特徴点（１）と特徴点（３）との間のＸ軸方向の距離（「下側左右幅」という）であり、特徴点（１）のＸ座標の値から特徴点（３）のＸ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｗは、ＸＹ平面における特徴点（６）と特徴点（７）との間のＸ軸方向の距離（「左右幅」という）であり、特徴点（６）のＸ座標の値から特徴点（７）のＸ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｈｌは、ＸＹ平面における特徴点（４）と特徴点（３）との間のＹ軸方向の距離（「左側上下幅」という）であり、特徴点（４）のＹ座標の値から特徴点（３）のＹ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｈｒは、ＸＹ平面における特徴点（２）と特徴点（１）との間のＹ軸方向の距離（「右側上下幅」という）であり、特徴点（２）のＹ座標の値から特徴点（１）のＹ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｈは、ＸＹ平面における特徴因子Ｈｌと特徴因子Ｈｒとの平均（「上下幅」という）であり、ＨｌとＨｒとを足して２で割ることで算出される。
　特徴因子Ｈｃｌは、ＸＹ平面における特徴点（３）を基準とした特徴点（８）の高さ（「左側クロス点高さ）であり、特徴点（８）のＹ座標の値から特徴点（３）のＹ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｈｃｒは、ＸＹ平面における特徴点（１）を基準とした特徴点（８）の高さ（「右側クロス点高さ）であり、特徴点（８）のＹ座標の値から特徴点（１）のＹ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子ＩＳＯは、ＸＹ平面における軌跡の上下幅に対する、特徴点（８）の高さ（「位相」という）であり、特徴因子Ｈｃｌを特徴因子Ｈｌで割ったものと、特徴因子Ｈｃｒを特徴因子Ｈｒで割ったものとを足して２で割ることで算出される。
　特徴因子Ｖｌｅｖは、ＸＹ平面における軌跡の上側が開いているのか、下側が開いているのかの度合（「形状∨ｏｒ∧」という）であり、特徴因子Ｗｕを特徴因子Ｗｄで割ることで算出される。
　特徴因子Ｉｌｅｖは、ＸＹ平面における軌跡の形状が、縦長の形状であるのか、横長の形状であるのかを特定するための因子（「形状Ｉ」という）であり、特徴因子Ｈを特徴因子Ｗで割ることで算出される。
　特徴因子Ｈｂは、ＸＹ平面における左右の上下幅の比（「左右上下幅比」という）であり、特徴因子Ｈｒを特徴因子Ｈｌで割ることで算出される。
　特徴因子Ｙｂは、ＸＹ平面における左右の高さの比（「左右高さ比」という）であり、特徴点（４）のＹ座標の値と特徴点（１）のＹ座標の値との差を、特徴点（２）のＹ座標の値と特徴点（３）のＹ座標の値との差で割ることで算出される。
　特徴因子Ｗｂは、ＸＹ平面における左右の幅の比（「左右幅の比」という）であり、特徴点（６）のＸ座標の値と特徴点（８）のＸ座標の値との差を、特徴点（８）のＸ座標の値と特徴点（７）のＹ座標の値との差で割ることで算出される。
　特徴因子Ｓｔｌは、ＸＹ平面における右足が接地してから左足が接地するまでの上下振幅の合計（「右足接地から左足接地までの上下振幅」という）であり、特徴点（２）のＹ座標の値から特徴点（１）のＹ座標の値を引いたものと、特徴点（２）のＹ座標の値から特徴点（３）のＹ座標の値を引いたものとを足すことで算出される。
　特徴因子Ｓｔｒは、ＸＹ平面における左足が接地してから右足が接地するまでの上下振幅の合計（「左足接地から右足接地までの上下振幅」という）であり、特徴点（４）のＹ座標の値から特徴点（３）のＹ座標の値を引いたものと、特徴点（４）のＹ座標の値から特徴点（５）のＹ座標の値を引いたものとを足すことで算出される。
　特徴因子ｊｕｎは、軌跡が時計回りに書かれているか反時計回りに書かれているかを示す因子（「書き順」という）であり、特徴点（２）と特徴点（４）のＸ座標の正負判定を行なうことで算出される。
　図１１を参照して、特徴因子ＷｕＳｕは、ＸＺ平面における特徴点（１０）と特徴点（１２）との間のＸ軸方向の距離（「上側左右幅」という）であり、特徴点（１０）のＸ座標の値から特徴点（１２）のＸ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子ＷｄＳｕは、ＸＺ平面における特徴点（９）と特徴点（１１）との間のＸ軸方向の距離（「下側左右幅」という）であり、特徴点（９）のＸ座標の値から特徴点（１１）のＸ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｗｓｕは、ＸＺ平面における特徴点（６）と特徴点（７）との間のＸ軸方向の距離（「左右幅」という）であり、特徴点（６）のＸ座標の値から特徴点（７）のＸ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子ＨｌＳｕは、ＸＺ平面における特徴点（１２）と特徴点（１１）との間のＺ軸方向の距離（「左側上下幅」という）であり、特徴点（１２）のＺ座標の値から特徴点（１１）のＺ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子ＨｒＳｕは、ＸＺ平面における特徴点（１０）と特徴点（９）との間のＺ軸方向の距離（「右側上下幅」という）であり、特徴点（１０）のＺ座標の値から特徴点（９）のＺ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｈｓｕは、ＸＺ平面における特徴因子ＨｌＳｕと特徴因子ＨｒＳｕとの平均（「上下幅」という）であり、ＨｌＳｕとＨｒＳｕとを足して２で割ることで算出される。
　特徴因子ＨｃｌＳｕは、ＸＺ平面における特徴点（１１）を基準とした特徴点（８）の高さ（「左側クロス点高さ）であり、特徴点（８）のＺ座標の値から特徴点（１１）のＺ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子ＨｃｒＳｕは、ＸＺ平面における特徴点（９）を基準とした特徴点（８）の高さ（「右側クロス点高さ）であり、特徴点（８）のＺ座標の値から特徴点（９）のＺ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子ＩＳＯＳｕは、ＸＹ平面における軌跡の上下幅に対する、特徴点（１４）の高さ（「位相」という）であり、図１０で説明したＸＹ平面のＩＳＯと同じ値である。
　特徴因子ＶｌｅｖＳｕは、ＸＺ平面における軌跡の上側が開いているのか、下側が開いているのかの度合（「形状∨ｏｒ∧」という）であり、特徴因子ＷｕＳｕを特徴因子ＷｄＳｕで割ることで算出される。
　特徴因子ＩｌｅｖＳｕは、ＸＺ平面における軌跡の形状が、縦長の形状であるのか、横長の形状であるのかを特定するための因子（「形状Ｉ」という）であり、特徴因子Ｈｓｕを特徴因子Ｗｓｕで割ることで算出される。
　特徴因子ＨｂＳｕは、ＸＺ平面における左右の上下幅の比（「左右上下幅比」という）であり、特徴因子ＨｒＳｕを特徴因子ＨｌＳｕで割ることで算出される。
　特徴因子ＹｂＳｕは、ＸＺ平面における左右の高さの比（「左右高さ比」という）であり、特徴点（１３）のＺ座標の値と特徴点（９）のＺ座標の値との差を、特徴点（１０）のＺ座標の値と特徴点（１１）のＺ座標の値との差で割ることで算出される。
　特徴因子ＷｂＳｕは、ＸＺ平面における左右の幅の比（「左右幅の比」という）であり、図１０で説明したＸＹ平面のＷｂと同じ値である。
　特徴因子ＳｔｌＳｕは、ＸＺ平面における右足が接地してから左足が接地するまでの前後振幅の合計（「右足接地から左足接地までの前後振幅」という）であり、特徴点（１０）のＺ座標の値から特徴点（９）のＺ座標の値を引いたものと、特徴点（１０）のＺ座標の値から特徴点（１１）のＺ座標の値を引いたものとを足すことで算出される。
　特徴因子ＳｔｒＳｕは、ＸＺ平面における左足が接地してから右足が接地するまでの前後振幅の合計（「左足接地から右足接地までの前後振幅」という）であり、特徴点（１２）のＺ座標の値から特徴点（１１）のＺ座標の値を引いたものと、特徴点（１２）のＺ座標の値から特徴点（１３）のＺ座標の値を引いたものとを足すことで算出される。
　特徴因子Ｚｆｌは、ＸＺ平面における左足が立脚中で腰の位置が最上点に達してから前後に移動した幅（「左足立脚の最上点からの腰の前後移動」という）であり、特徴点（１２）のＺ座標の値から特徴点（４）のＺ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｚｆｒは、ＸＺ平面における右足が立脚中で腰の位置が最上点に達してから前後に移動した幅（「右足立脚の最上点からの腰の前後移動」という）であり、特徴点（１０）のＺ座標の値から特徴点（２）のＺ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｚｆは、ＸＺ平面における立脚中で腰の位置が最上点に達してから前後に移動した幅（「立脚の最上点からの腰の前後移動」という）であり、特徴因子Ｚｆｌと特徴因子Ｚｆｒとを足して２で割ることで算出される。
　特徴因子Ｚｂｌは、ＸＺ平面における左足が接地してから腰の位置が前後に移動した幅（「左足接地からの腰の前後移動」という）であり、特徴点（１１）のＺ座標の値から特徴点（３）のＺ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｚｂｒは、ＸＺ平面における右足が接地してから腰の位置が前後に移動した幅（「右足接地からの腰の前後移動」という）であり、特徴点（９）のＺ座標の値から特徴点（５）のＺ座標の値を引くことで算出される。
　特徴因子Ｚｂは、ＸＺ平面における足が接地してから腰の位置が前後に移動した幅（「接地からの腰の前後移動」という）であり、特徴因子Ｚｂｌと特徴因子Ｚｂｒとを足して２で割ることで算出される。
　図１２を参照して、特徴因子ｄＺは、ＹＺ平面における前後の傾き（「前後の傾き」という）であり、特徴点（２）のＹ座標の値から特徴点（１）のＹ座標の値を引いたものを、特徴点（２）のＺ座標の値から特徴点（１）のＺ座標の値を引いたもので割ることで算出される。
　特徴因子ＳｔｌＳｈｉは、ＹＺ平面における左の斜め方向の振幅の合計（「左の前後振幅」という）であり、ＹＺ平面における特徴点（２）および特徴点（１）の距離と、ＹＺ平面における特徴点（２）および特徴点（３）の距離とを足すことで算出される。ＹＺ平面における特徴点（２）および特徴点（１）の距離は、特徴点（２）のＺ座標の値から特徴点（１）のＺ座標の値を引いたものの２乗と、特徴点（２）のＹ座標の値から特徴点（１）のＹ座標の値を引いたものの２乗とを足したものの平方根として算出される。ＹＺ平面における特徴点（２）および特徴点（３）の距離は、特徴点（２）のＺ座標の値から特徴点（３）のＺ座標の値を引いたものの２乗と、特徴点（２）のＹ座標の値から特徴点（３）のＹ座標の値を引いたものの２乗とを足したものの平方根として算出される。
　特徴因子ＳｔｒＳｈｉは、ＹＺ平面における右の斜め方向の振幅の合計（「右の前後振幅」という）であり、ＹＺ平面における特徴点（４）および特徴点（３）の距離と、ＹＺ平面における特徴点（４）および特徴点（１）の距離とを足すことで算出される。ＹＺ平面における特徴点（４）および特徴点（３）の距離は、特徴点（４）のＺ座標の値から特徴点（３）のＺ座標の値を引いたものの２乗と、特徴点（４）のＹ座標の値から特徴点（３）のＹ座標の値を引いたものの２乗とを足したものの平方根として算出される。ＹＺ平面における特徴点（４）および特徴点（１）の距離は、特徴点（４）のＺ座標の値から特徴点（１）のＺ座標の値を引いたものの２乗と、特徴点（４）のＹ座標の値から特徴点（１）のＹ座標の値を引いたものの２乗とを足したものの平方根として算出される。
　特徴因子ＳｔＳｈｉは、ＹＺ平面における斜め方向の振幅の合計（「前後振幅」という）であり、特徴因子ＳｔｌＳｈｉと特徴因子ＳｔｒＳｈｉとを足して２で割ることで算出される。
　図１３は、この実施の形態における特徴因子と歩行姿勢を示す指標のうち歩幅との相関関係を説明するための第１の図である。図１４は、この実施の形態における特徴因子と歩行姿勢を示す指標のうち歩幅との相関関係を説明するための第２の図である。
　図１３を参照して、図１０で説明したＸＺ平面に投影した軌跡のパターンの特徴因子Ｈｒを縦軸（ｙ）とし、歩行姿勢を示す指標の１つである歩幅の実際に測定した値を横軸（ｘ）として、データをプロットする。そして、回帰分析することによって、回帰式がｙ＝０．０７３５ｘ－４１．２７１、決定係数Ｒ2が０．７９３８と求められる。
　図１４を参照して、図１２で説明したＹＺ平面に投影した軌跡のパターンの特徴因子ＳｔＳｈｉを縦軸（ｙ）とし、歩行姿勢を示す指標の１つである歩幅の実際に測定した値を横軸（ｘ）として、データをプロットする。そして、回帰分析することによって、回帰式がｙ＝０．１４８５ｘ－７８．９６３、決定係数Ｒ2が０．８１９２と求められる。
　このように、歩行姿勢を示す指標である歩幅は、特徴因子Ｈｒおよび特徴因子ＳｔＳｈｉと相関性が高いので、重回帰分析することによって、目的変数としての特徴因子Ｈｒおよび特徴因子ＳｔＳｈｉ、ならびに、説明変数としての歩幅の値との重回帰式である歩幅Length＝α×Ｈｒ＋β×ＳｔＳｈｉ＋γの式で歩幅の値を算出することができる。なお、α，β，γは、重回帰分析によって得られる偏回帰係数である。
　図１５は、この実施の形態における特徴因子と歩行姿勢を示す指標のうち歩隔との相関関係を説明するための第１の図である。図１６は、この実施の形態における特徴因子と歩行姿勢を示す指標のうち歩隔との相関関係を説明するための第２の図である。
　図１５を参照して、図１０で説明したＸＺ平面に投影した軌跡のパターンの特徴因子Ｈｒを特徴因子Ｗで割った特徴因子Ｈｒ／Ｗを縦軸（ｙ）とし、歩行姿勢を示す指標の１つである歩隔の実際に測定した値を横軸として、データをプロットする。そして、回帰分析することによって、回帰式がｙ＝０．００３３ｘ－１．４０５６、決定係数Ｒ2が０．０９３２と求められる。
　図１４を参照して、図１１で説明したＸＺ平面に投影した軌跡のパターンの特徴因子ＷｕＳｕを特徴因子ＷｄＳｕで割った特徴因子ＷｕＳｕ／ＷｄＳｕを縦軸（ｙ）とし、歩行姿勢を示す指標の１つである歩隔の実際に測定した値を横軸（ｘ）として、データをプロットする。そして、回帰分析することによって、回帰式がｙ＝０．２３０９ｘ－４．０９２７、決定係数Ｒ2が０．１８６１と求められる。
　また、歩行姿勢を示す指標である歩隔は、重回帰分析することによって、目的変数としての特徴因子Ｈｒ／Ｗおよび特徴因子ＷｕＳｕ／ＷｄＳｕ、ならびに、説明変数としての歩幅の値との重回帰式である歩隔Width＝δ×Ｈｒ／Ｗ＋ε×ＷｕＳｕ／ＷｄＳｕ＋ζの式で歩隔の値を算出することができる。なお、δ，ε，ζは、重回帰分析によって得られる係数である。
　図１７は、この実施の形態における活動量計１００の構成の概略を示すブロック図である。図１７を参照して、活動量計１００は、制御部１１０と、メモリ１２０と、操作部１３０と、表示部１４０と、加速度センサ１７０と、電源１９０とを含む。また、活動量計１００は、音を出力する報音部や外部のコンピュータと通信するためのインターフェイスを含むようにしてもよい。
　制御部１１０、メモリ１２０、操作部１３０、表示部１４０、加速度センサ１７０、および、電源１９０は、図１で説明した本体部１９１に内蔵される。
　操作部１３０は、図１で説明した表示切換／決定スイッチ１３１、左操作／メモリスイッチ１３２、および、右操作スイッチ１３３を含み、これらのスイッチが操作されたことを示す操作信号を制御部１１０に送信する。
　加速度センサ１７０は、ＭＥＭＳ（Micro　Electro　Mechanical　Systems）技術の半導体式のものが用いられるが、これに限定されず、機械式または光学式など他の方式のものであってもよい。加速度センサ１７０は、本実施の形態においては、３軸方向それぞれの加速度を示す検出信号を制御部１１０に出力する。しかし、加速度センサ１７０は、３軸のものに限定されず、１軸または２軸のものであってもよい。
　メモリ１２０は、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）（たとえば、フラッシュメモリ）などの不揮発性メモリおよびＲＡＭ（Random　Access　Memory）（たとえば、ＳＤＲＡＭ（synchronous　Dynamic　Random　Access　Memory））などの揮発性メモリを含む。
　メモリ１２０は、活動量計１００を制御するためのプログラムのデータ、活動量計１００を制御するために用いられるデータ、活動量計１００の各種機能を設定するための設定データ、および、歩数や活動量などの所定時間ごと（たとえば日ごと）の測定結果のデータなどを記憶する。また、メモリ１２０は、プログラムが実行されるときのワークメモリなどとして用いられる。
　制御部１１０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）を含み、メモリ１２０に記憶された活動量計１００を制御するためのプログラムに従って、操作部１３０からの操作信号に応じて、加速度センサ１７０および気圧センサ１８０からの検出信号に基づいて、メモリ１２０、および、表示部１４０を制御する。
　表示部１４０は、図１で説明したディスプレイ１４１を含み、制御部１１０からの制御信号に従った所定の情報を、ディスプレイ１４１に表示するよう制御する。
　電源１９０は、取替可能な電池を含み、電池からの電力を活動量計１００の制御部１１０などの動作するのに電力が必要な各部に供給する。
　図１８は、この実施の形態における活動量計１００の機能の概略を示す機能ブロック図である。図１８を参照して、活動量計１００の制御部１１０は、加速度読込制御部１１１と、特徴点位置特定部１１２と、特徴因子算出部１１３と、指標算出部１１４と、歩行姿勢判定部１１５と、表示制御部１１６とを含む。
　また、活動量計１００の記憶部１２０は、加速度データ記憶部１２１と、特徴点位置記憶部１２２と、特徴因子記憶部１２３と、相関関係記憶部１２４と、指標記憶部１２５とを含む。
　なお、本実施の形態においては、制御部１１０に含まれるこれらの各部は、制御部１１０によって、後述する図１９の処理を実行するためのソフトウェアが実行されることによって、制御部１１０に構成されることとする。しかし、これに限定されず、制御部１１０に含まれるこれらの各部は、それぞれ、ハードウェア回路として制御部１１０の内部に構成されるようにしてもよい。
　また、記憶部１２０に含まれるこれらの各部は、制御部１１０によって、後述する図１９の処理を実行するためのソフトウェアが実行されることによって、記憶部１２０に一時的に構成されることとする。しかし、これに限定されず、記憶部１２０に含まれるこれらの各部は、それぞれ、専用の記憶装置として構成されるようにしてもよい。
　また、記憶部１２０に含まれるこれらの各部は、記憶部１２０に構成されることに替えて、レジスタなどの制御部１１０の内蔵メモリに一時的に構成されるようにしてもよい。
　加速度読込制御部１１１は、加速度センサ１７０から３軸方向の加速度Ａx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）を検出する。
　ここで、図６で説明したように、加速度センサの３軸方向がＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向と一致している場合は、加速度センサで得られた検出値をそのままＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向それぞれの加速度データＡx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）とすればよい。
　一方、加速度センサの３軸方向がＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向と一致していない場合は、加速度センサで得られた検出値を座標変換することによって、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向それぞれの加速度データＡx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）を算出する。
　そして、加速度読込制御部１１１は、サンプリング周期ごとの算出した加速度データＡx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）を記憶部１２０の加速度データ記憶部１２１に記憶させる。
　特徴点位置特定部１１２は、加速度データ記憶部１２１に記憶された加速度データＡx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）に基づいて、図６で説明したように、式１から式９までを用いて、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向それぞれの活動量計１００の短時間（ここでは、±１歩分の時間（±Ｔ秒））での平均位置に対する相対位置Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ），Ｚ（ｔ）を算出する。
　次に、特徴点位置特定部１１２は、算出された位置Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ），Ｚ（ｔ）に基づいて、図７から図９までで説明したような方法で、特徴点の位置の座標値を特定する。つまり、特徴点位置特定部１１２は、加速度センサ１７０によって検出された加速度に基づいて、Ｙ軸方向（鉛直方向）、Ｚ軸方向（進行方向）およびＸ軸方向（左右方向）の直交３軸方向のそれぞれに垂直な面であるＸＺ平面、ＸＹ平面およびＹＺ平面にＺ軸方向の移動成分を除去して投影した軌跡の特徴点の位置を特定する。
　なお、特徴点は、すべて特定するのではなくて、後述する特徴因子の算出において必要なものだけを特定するようにしてもよい。
　そして、特徴点位置特定部１１２は、算出した特徴点の位置を特徴点位置記憶部１２２に記憶させる。
　特徴因子算出部１１３は、特徴点位置記憶部１２２に記憶された特徴点の位置に基づいて、図１０から図１２までで説明したような算出式に従って、特徴因子の値を算出する。そして、特徴因子算出部１１３は、算出した特徴因子の値を特徴因子記憶部１２３に記憶させる。
　相関関係記憶部１２４には、前述した図１３から図１６で説明した重回帰式が予め記憶されている。
　指標算出部１１４は、相関関係記憶部１２４に記憶された重回帰式に従って、特徴因子記憶部１２３に記憶された特徴因子の値に基づいて、歩行姿勢を示す指標（たとえば、歩幅、歩隔、腰の回転、足上げ高さ、背筋の伸び、重心バランスなど）の値を算出する。そして、指標算出部１１４は、算出した指標の値を指標記憶部１２５に記憶させる。
　歩行姿勢判定部１１５は、指標記憶部１２５に記憶された指標の値に基づいて、歩行姿勢を判定する。
　図１９は、この実施の形態における歩行姿勢の判定の一例を示す第１の図である。図１９を参照して、図１９（Ａ）で示すように歩幅が所定の閾値よりも広い方が、図１９（Ｂ）で示すように歩幅が所定の閾値よりも狭い方よりも、歩行姿勢が良いと判定することが考えられる。
　また、図１９（Ｃ）で示すように歩隔が所定の閾値よりも狭い方が、図１９（Ｄ）で示すように歩隔が所定の閾値よりも広い方よりも、歩行姿勢が良いと判定することが考えられる。
　図２０は、この実施の形態における歩行姿勢の判定の一例を示す第２の図である。ここで、歩幅をＬ、歩隔をＷ、腰の回転をＤ、足上げ高さをＨ、背筋の伸びをＢとする。歩幅Ｌを分類するための閾値をａ，ｂ，ｃ（ａ＜ｂ＜ｃ）とする。歩隔Ｗを分類するための閾値をｄ，ｅ，ｆ（ｄ＜ｅ＜ｆ）とする。腰の回転Ｄを分類するための閾値をｈ，ｉ，ｊ（ｈ＜ｉ＜ｊ）とする。足上げ高さＨを分類するための閾値をｋ，ｌ，ｍ（ｋ＜ｌ＜ｍ）とする。背筋の伸びＢを分類するための閾値をｎ，ｏ，ｐ（ｎ＜ｏ＜ｐ）とする。
　図２０を参照して、Ｌ＜ａ，ｄ≦Ｗ＜ｅ，ｉ≦Ｄ＜ｊ，Ｈ＜ｋ，ｏ≦Ｂ＜ｐの各条件を満たす場合、歩行姿勢がＡタイプであると判定し、ａ≦Ｌ＜ｂ，Ｗ＜ｄ，ｊ≦Ｄ，ｋ≦Ｈ＜ｌ，ｐ≦Ｂの各条件を満たす場合、歩行姿勢がＢタイプであると判定し、ｂ≦Ｌ＜ｃ，ｅ≦Ｗ＜ｆ，ｈ≦Ｄ＜ｉ，ｌ≦Ｈ＜ｍ，ｎ≦Ｂ＜ｏの各条件を満たす場合、歩行姿勢がＣタイプであると判定し、ｃ≦Ｌ，ｆ≦Ｗ，Ｄ＜ｈ，ｍ≦Ｈ，Ｂ＜ｎの各条件を満たす場合、歩行姿勢がＤタイプであると判定することが考えられる。
　この実施の形態においては、歩行姿勢を示す指標を定量的に算出できるので、歩行姿勢の判定についても、様々な指標を組合せて、ユーザに応じたきめ細かい判定を行なうことが可能である。
　図１８に戻って、表示制御部１１６は、歩行姿勢判定部１１５で判定された歩行姿勢の判定結果を表示部１４０に表示させるよう制御する。なお、活動量計１００をパーソナルコンピュータなどの外部装置に接続して、外部装置の表示部に判定結果を表示させるようにしても良い。
　図２１は、この実施の形態における歩行姿勢の判定結果の表示の一例を示す図である。図２１を参照して、右側の列の１番上に、目標が、「減量したい」こと、「体力を維持したい」こと、および、「若々しく歩きたい」ことであることが表示されている。この目標は、予めユーザによって、いくつかの目標候補の選択肢から選択されることによって設定される。
　そして、その下に、目標の歩行姿勢を正面から見た画像および側面から見た画像が表示される。さらにその下に、算出した歩行姿勢を示す指標に基づいて生成されたユーザの歩行姿勢を正面から見た画像および側面から見た画像が表示される。また、ユーザの歩行姿勢の画像においては、歩行姿勢を示す指標のうち評価が低い指標に関連する体の部位に印（図では、楕円形の囲み）が表示される。
　左側の列には、１番上に、歩行姿勢を示す指標のうち歩幅、歩隔および腰の回転についてのレーダーチャートおよび重心バランスが左右のどの辺りにあるかを示すチャートが表示される。これらのチャートにおいては、目標の歩行姿勢の指標の値が、ひし形のプロットで示され、ユーザの歩行姿勢の指標の値が、正方形のプロットで示される。
　レーダーチャートでは、歩幅、歩隔および腰の回転について、目標の値が、４段階のうち、それぞれ、３段階目であるのに対して、ユーザの値が、それぞれ、２段階目、３段階目、１段階目であることが示されている。また、重心バランスのチャートにおいては、目標のバランスが、中央であることに対して、ユーザのバランスは、右寄りであることが示されている。このように腰の回転が目標に対して比較的低くなっているので、前述したように、右側の列のユーザの歩行姿勢の画像で、腰の位置に印が付されている。
　なお、印を付すことに替えて、色を変えるなどにより、注意する点を表示するようにしてもよい。たとえば、歩幅にギャップがある場合は、足の色を赤くする。
　左側の列のチャートの下には、ユーザへのアドバイスが表示される。ここでは、歩幅の値が目標より少し低く、腰の回転が目標より比較的低くなっているので、「歩幅を広く、腰を回転させて歩いてください」といったアドバイスが表示されている。このようなアドバイスは、目標との乖離の度合に応じて、予め活動量計１００の記憶部１２０に記憶されており、歩行姿勢判定部１１５によって、記憶されているアドバイスのうちから、目標との乖離の度合に応じたアドバイスが選択され、選択されたアドバイスが、表示制御部１１６によって表示部１４０に表示される。
　なお、アドバイスに替えて、または、アドバイスとともに、目標の歩行姿勢に近づくためのトレーニング内容を表示するようにしてもよい。
　図２２は、この実施の形態におけるユーザの歩行姿勢の画像の表示の一例を示す図である。図２２を参照して、図２２（Ａ）は、標準的な歩行姿勢を示す画像である。図２２（Ｂ）は、歩幅が大きい場合の歩行姿勢を示す画像である。図２２（Ｃ）は、重心バランスが右側によっている場合の歩行姿勢を示す画像である。
　図２３は、この実施の形態における活動量計１００の制御部１１０によって実行される歩行姿勢判定処理の流れを示すフローチャートである。図２３を参照して、ステップＳ１０１で、制御部１１０は、加速度センサ１７０から加速度センサの検出値を読込み、図１８の加速度読込制御部１１１で説明したように、加速度データＡx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）を、サンプリング周期ごとに、記憶部１２０に記憶させる。
　次に、ステップＳ１０２で、制御部１１０は、１歩分の歩行を検出したか否かを判断する。ここでは、図７で説明した特徴点（１）（特徴点（５））が検出されることによって、一歩分が検出されたと判断する。一歩分を検出してないと判断した場合（ステップＳ１０２でＮＯと判断した場合）、制御部１１０は、実行する処理をステップＳ１１１の処理に進める。
　一方、一歩分を検出したと判断した場合（ステップＳ１０２でＹＥＳと判断した場合）、ステップＳ１０３で、制御部１１０は、ステップＳ１０１で記憶部１２０に記憶された１歩分の加速度データＡx（ｔ），Ａy（ｔ），Ａz（ｔ）を読出し、図１８の特徴点位置特定部１１２で説明したように、特徴点の位置の座標値を算出する。
　次に、ステップＳ１０４で、制御部１１０は、ステップＳ１０３で算出された特徴点の位置の座標値に基づいて、図１８の特徴因子算出部１１３で説明したように、特徴因子の値を算出する。
　次いで、ステップＳ１０５で、制御部１１０は、ステップＳ１０４で算出された特徴因子の値に基づいて、図１８の指標算出部１１４で説明したように、特徴因子と歩行姿勢の指標との相関関係に従い、指標の値を算出して、記憶部１２０に記憶させる。その後、制御部１１０は、実行する処理をステップＳ１１の処理に進める。
　ステップＳ１１１では、制御部１１０は、操作部１３０がユーザによって操作されることによって、歩行姿勢の判定結果を表示する指示が受付けられたか否かを判断する。結果表示指示が受付けられていないと判断した場合（ステップＳ１１１でＮＯと判断した場合）、制御部１１０は、実行する処理をステップＳ１０１の処理に戻す。
　一方、結果表示指示が受付けられたと判断した場合（ステップＳ１１１でＹＥＳと判断した場合）、ステップＳ１１２で、制御部１１０は、ステップＳ１０５で記憶部１２０に記憶された歩行姿勢を示す指標を読出し、当該指標に基づいて、図１８の歩行姿勢判定部１１５で説明したように、歩行姿勢を判定する。
　次に、ステップＳ１１３で、制御部１１０は、図１８の表示制御部１１６で説明したように、ステップＳ１１２で判定された歩行姿勢の判定結果を表示部１４０に表示させるよう制御する。その後、制御部１１０は、実行する処理をステップＳ１０１の処理に戻す。
　（１）　以上説明したように、本実施の形態における活動量計１００は、本体部１９１と、加速度センサ１７０と、制御部１１０とを備え、本体部１９１を腰に装着するユーザの歩行姿勢を判定するための装置である。本体部１９１が装着される腰の歩行時の進行方向（Ｚ軸方向）の移動成分を除去した３次元の軌跡は、図７から図９までで説明したパターンを有する。当該パターンは、当該パターンの特徴を規定する特徴点を複数含む。
　制御部１１０は、加速度センサ１７０によって検出された加速度に基づいて、鉛直方向（Ｙ軸方向）、進行方向（Ｚ軸方向）および左右方向（Ｘ軸方向）のそれぞれに垂直な面であるＸＺ平面、ＸＹ平面およびＹＺ平面に、進行方向（Ｚ軸方向）の移動成分を除去して投影した軌跡の特徴点の位置を特定する特徴点位置特定部１１２と、特徴点位置特定部１１２によって特定された位置に基づいて、軌跡の特徴因子の値を算出する特徴因子算出部１１３と、特徴因子の値と歩行姿勢を示す指標の値との予め求められた相関関係に従って、特徴因子算出部１１３によって算出された特徴因子の値に基づいて、指標の値を算出する指標算出部１１４と、指標算出部１１４によって算出された指標の値に基づいて、歩行姿勢を判定する歩行姿勢判定部１１５とを含む。
　このため、精度よい相関関係に基づいて、歩行姿勢を示す指標が精度良く算出され、また、様々な歩行姿勢を示す指標が算出されるので、より精度良く詳細な歩行姿勢を評価することができる。
　（２）　また、活動量計１００は、さらに、表示部１４０を備える。制御部１１０は、歩行姿勢判定部１１５によって判定された歩行姿勢と目標の歩行姿勢とを比較可能に表示部１４０に表示させる表示制御部１１６を含む。このため、ユーザの歩行姿勢の状況を判り易く表示することができる。
　（３）　また、制御部１１０は、歩行姿勢判定部１１５によって判定された歩行姿勢を改善するためのアドバイスを表示部１４０に表示させる表示制御部１１６を含む。このため、ユーザの歩行姿勢の状況を判り易く表示することができる。
　（４）　また、図１３から図１６で説明したように、相関関係は、重回帰分析によって得られる、目標変数としての特徴因子の値と説明変数としての指標の値との関係式である重回帰式で示される。
　（５）　さらに、特徴点は、右足が接地したときの特徴点（１）、および、右足で立脚している間で軌跡が最も高い位置に達したときの特徴点（２）、ならびに、左足が接地したときの特徴点（３）、および左足で立脚している間で軌跡が最も高い位置に達したときの特徴点（４）を含む。
　特徴因子は、進行方向（Ｚ軸方向）に垂直なＸＹ平面に投影した軌跡における特徴点（１）と特徴点（２）との鉛直方向（Ｙ軸方向）の距離である特徴因子Ｈｒ、および、左右方向（Ｘ軸方向）に垂直なＹＺ平面に投影した軌跡における特徴点（１）と特徴点（２）との距離および特徴点（３）と特徴点（４）との距離から算出される特徴因子ＳｔＳｈｉを含む。
　指標は、歩幅を含む。重回帰式は、重回帰分析によって得られた偏回帰係数αおよび特徴因子Ｈｒの積と、重回帰分析によって得られた偏回帰係数βおよび特徴因子ＳｔＳｈｉの積と、偏回帰係数γとの和を算出する歩幅Length＝α×Ｈｒ＋β×ＳｔＳｈｉ＋γの式である。
　（６）　さらに、特徴点は、右足が接地したときの特徴点（１）、右足で立脚している間で軌跡が最も高い位置に達したときの特徴点（２）、軌跡の最も右側の特徴点（６）、および、軌跡の最も左側の特徴点（７）、ならびに、軌跡の右側で最も前側の特徴点（１０）、軌跡の左側で最も前側の特徴点（１２）、軌跡の右側で最も後ろ側の特徴点（９）、および、軌跡の左側で最も後ろ側の特徴点（１１）を含む。
　特徴因子は、進行方向（Ｚ軸方向）に垂直なＸＹ平面に投影した軌跡における特徴点（１）と特徴点（２）との鉛直方向（Ｙ軸方向）の距離Ｈｒを特徴点（６）と特徴点（７）との左右方向（Ｘ軸方向）の距離Ｗで割った商である特徴因子Ｈｒ／Ｗ、および、鉛直方向（Ｙ軸方向）に垂直なＸＺ平面に投影した軌跡における特徴点（１０）と特徴点（１２）との左右方向（Ｘ軸方向）の距離ＷｕＳｕを特徴点（９）と特徴点（１１）との左右方向（Ｘ軸方向）の距離ＷｄＳｕで割った商である特徴因子ＷｕＳｕ／ＷｄＳｕを含む。
　指標は、歩隔を含む。重回帰式は、重回帰分析によって得られた偏回帰係数δおよび特徴因子Ｈｒ／Ｗの積と、重回帰分析によって得られた偏回帰係数εおよび特徴因子ＷｕＳｕ／ＷｄＳｕの積と、偏回帰係数ζとの和を算出する歩隔Width＝δ×Ｈｒ／Ｗ＋ε×ＷｕＳｕ／ＷｄＳｕ＋ζの式である。
　次に、上述した実施の形態の変形例について説明する。
　（１）　前述した実施の形態においては、指標の値と閾値との関係に基づいて、歩行姿勢を判定するようにした。しかし、これに限定されず、歩行姿勢との関係が予め求められた指標の組合せと、算出された指標の組合せとの類似度に基づいて、歩行姿勢を判定するようにしてもよい。
　（２）　歩行姿勢を示す指標の閾値は、実際に歩行姿勢の良い人に歩いてもらったときの実測データに基づいて、定めるようにしてもよい。
　（３）　前述した実施の形態においては、図２１で説明したように、目標の歩行姿勢とユーザの歩行姿勢とを別々に表示するようにした。しかし、これに限定されず、目標の歩行姿勢とユーザの歩行姿勢とを重ねて表示するようにしてもよい。
　（４）　前述した実施の形態においては、式４から式６において説明したように、平均速度成分は、±１歩分の時間の平均速度成分であることとした。しかし、これに限定されず、±ｎ歩（ｎは所定数）分の時間の平均速度成分であることとしてもよいし、－ｎ歩（算出対象の時間の前、ｎ歩）分の時間の平均速度成分であることとしてもよいし、±ｓ秒（ｓは所定数）の平均速度成分としてもよいし、－ｓ秒（算出対象の前、ｓ秒）の平均速度成分としてもよい。
　（５）　前述した実施の形態においては、活動量計１００の装置の発明として説明した。しかし、これに限定されず、活動量計１００を制御するための制御方法の発明として捉えることができる。
　（６）　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　１００　活動量計、１１０　制御部、１１１　加速度読込制御部、１１２　特徴点位置特定部、１１３　特徴因子算出部、１１４　指標算出部、１１５　歩行姿勢判定部、１１６　表示制御部、１２０　メモリ、１２１　加速度データ記憶部、１２２　特徴点位置記憶部、１２３　特徴因子記憶部、１２４　相関関係記憶部、１２５　指標記憶部、１３０　操作部、１３１　表示切換／決定スイッチ、１３２　左操作／メモリスイッチ、１３３　右操作スイッチ、１４０　表示部、１４１　ディスプレイ、１７０　加速度センサ、１９０　電源、１９１　本体部、１９２　クリップ部。

Claims (6)

  1. 　本体部（１９１）と、前記本体部の加速度を検出するための加速度センサ（１７０）と、制御部（１１０）とを備え、前記本体部を所定部位に装着するユーザの歩行姿勢を判定するための歩行姿勢判定装置（１００）であって、
    　前記本体部が装着される前記所定部位の歩行時の進行方向の移動成分を除去した３次元の軌跡は、パターンを有し、当該パターンは、当該パターンの特徴を規定する特徴点を複数含み、
    　前記制御部は、
    　　前記加速度センサによって検出された加速度に基づいて、鉛直方向、前記進行方向および左右方向の直交３軸方向のそれぞれに垂直な面に前記進行方向の移動成分を除去して投影した前記軌跡の前記特徴点の位置を特定する特定手段（１１２）と、
    　　前記特定手段によって特定された前記位置に基づいて、前記軌跡の特徴因子の値を算出する第１の算出手段（１１３）と、
    　　前記特徴因子の値と前記歩行姿勢を示す指標の値との予め求められた相関関係に従って、前記第１の算出手段によって算出された前記特徴因子の値に基づいて、前記指標の値を算出する第２の算出手段（１１４）と、
    　　前記第２の算出手段によって算出された前記指標の値に基づいて、前記歩行姿勢を判定する判定手段（１１５）とを含む、歩行姿勢判定装置。
  2. 　前記歩行姿勢判定装置は、さらに、表示部（１４０）を備え、
    　前記制御部は、さらに、
    　　前記判定手段によって判定された前記歩行姿勢と目標の歩行姿勢とを比較可能に前記表示部に表示させる表示制御手段（１１６）を含む、請求項１に記載の歩行姿勢判定装置。
  3. 　前記歩行姿勢判定装置は、さらに、表示部（１４０）を備え、
    　前記制御部は、さらに、
    　　前記判定手段によって判定された前記歩行姿勢を改善するためのアドバイスを前記表示部に表示させる表示制御手段（１１６）を含む、請求項１に記載の歩行姿勢判定装置。
  4. 　前記相関関係は、重回帰分析によって得られる、目的変数としての前記特徴因子の値と説明変数としての前記指標の値との関係式である重回帰式で示される、請求項１に記載の歩行姿勢判定装置。
  5. 　前記特徴点は、第１の足が接地したときの第１の特徴点、および、前記第１の足で立脚している間で前記軌跡が最も高い位置に達したときの第２の特徴点、ならびに、前記第２の足が接地したときの第３の特徴点、および、前記第２の足で立脚している間で前記軌跡が最も高い位置に達したときの第４の特徴点を含み、
    　前記特徴因子は、前記進行方向に垂直な面に投影した前記軌跡における前記第１の特徴点と前記第２の特徴点との前記鉛直方向の距離である第１の特徴因子、および、前記左右方向に垂直な面に投影した前記軌跡における前記第１の特徴点と前記第２の特徴点との距離および前記第３の特徴点と前記第４の特徴点との距離から算出される第２の特徴因子を含み、
    　前記指標は、歩幅を含み、
    　前記重回帰式は、前記重回帰分析によって得られた第１の偏回帰係数および前記第１の特徴因子の積と、前記重回帰分析によって得られた第２の偏回帰係数および前記第２の特徴因子の積と、第３の偏回帰係数との和を算出する式である、請求項４に記載の歩行姿勢判定装置。
  6. 　前記特徴点は、第１の足が接地したときの第１の特徴点、前記第１の足で立脚している間で前記軌跡が最も高い位置に達したときの第２の特徴点、前記軌跡の最も右側の第３の特徴点、および、前記軌跡の最も左側の第４の特徴点、ならびに、前記軌跡の右側で最も前側の第５の特徴点、前記軌跡の左側で最も前側の第６の特徴点、前記軌跡の右側で最も後ろ側の第７の特徴点、および、前記軌跡の左側で最も後ろ側の第８の特徴点を含み、
    　前記特徴因子は、前記進行方向に垂直な面に投影した前記軌跡における前記第１の特徴点と前記第２の特徴点との前記鉛直方向の距離を前記第３の特徴点と前記第４の特徴点との前記左右方向の距離で割った商である第１の特徴因子、および、前記鉛直方向に垂直な面に投影した前記軌跡における前記第５の特徴点と前記第６の特徴点との前記左右方向の距離を前記第７の特徴点と前記第８の特徴点との前記左右方向の距離で割った商である第２の特徴因子を含み、
    　前記指標は、歩隔を含み、
    　前記重回帰式は、前記重回帰分析によって得られた第１の偏回帰係数および前記第１の特徴因子の積と、前記重回帰分析によって得られた第２の偏回帰係数および前記第２の特徴因子の積と、第３の偏回帰係数との和を算出する式である、請求項４に記載の歩行姿勢判定装置。
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