(57)【要約】【課題】歩幅をより正確に推定するための新たな手法を提案すること。【解決手段】歩数計１は歩幅推定装置としても機能し、予め定められた加速度と歩幅との相関関係と、加速度センサー４０の検出結果から算出される合成加速度とを用いて、ユーザーの歩幅を推定する。より具体的には、所定の閾値加速度を超えている合成加速度のピーク値を検出することによって歩行タイミングを推定し、この推定した歩行タイミングから一歩の時間間隔を算出する。そして、得られた合成加速度のピーク値と一歩の時間間隔とを用いて、合成加速度及び一歩の時間間隔を説明変数とし、歩幅を目的変数とする重回帰式に従って歩幅を推定する。【選択図】図１
2010216987.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの加速度を検出することと、
予め定められた加速度と歩幅との相関関係と、前記ユーザーの加速度とを用いて、前記ユーザーの歩幅を推定することと、
を含む歩幅推定方法。
【請求項２】
前記相関関係は、加速度の大きさ及び一歩の時間間隔を説明変数とし、歩幅を目的変数とする重回帰式によって表される関係であり、
前記ユーザーの加速度に基づいて歩行タイミングを推定することと、
前記歩行タイミングから一歩の時間間隔を算出することと、
を更に含み、
前記歩幅を推定することは、前記歩行タイミングにおける前記ユーザーの加速度と、前記算出された時間間隔とを用いて、前記重回帰式に従って歩幅を推定することを含む、
請求項１に記載の歩幅推定方法。
【請求項３】
前記歩行タイミングにおけるユーザーの加速度と一歩の時間間隔とをサンプリングデータとして蓄積記憶することと、
前記蓄積記憶されたサンプリングデータを用いて重回帰分析処理を行って前記重回帰式を求めることと、
を更に含む請求項２に記載の歩幅推定方法。
【請求項４】
前記歩行タイミングを推定することは、前記加速度の時間変化が所定の高閾値条件を満たしたときのピーク値に対応する時刻を歩行タイミングと推定することを含む、
請求項２又は３に記載の歩幅推定方法。
【請求項５】
歩行状況に応じた複数の相関関係が予め定められており、
ユーザーの歩行状況を判定することを更に含み、
前記歩幅を推定することは、前記ユーザーの歩行状況に対応する相関関係と、前記ユーザーの加速度とを用いて推定することを含む、
請求項１〜４の何れか一項に記載の歩幅推定方法。
【請求項６】
加速度を検出する検出部と、
予め定められた加速度と歩幅との相関関係と、前記検出された加速度とを用いて、歩幅を推定する推定部と、
を備えた歩幅推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歩幅推定方法及び歩幅推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
歩幅推定装置として、加速度センサーを備え、この加速度センサーにより検出された加速度の時間変化分から、テーブルを参照して歩幅を推定するものが知られている（例えば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１５２３５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
歩幅は、歩行距離を算出するために必要不可欠な情報であるため、可及的に正確に推定する必要がある。しかしながら、歩幅は、歩行者であるユーザーの体型によって人それぞれ異なるものであるし、また、ユーザーの歩行状況（例えば歩き方）によっても逐次変化するものである。そのため、これらの不確定要素の存在が、歩幅推定を行う上で大きな障壁となっていた。
【０００５】
本発明は上述した課題に鑑みて為されたものであり、歩幅をより正確に推定するための新たな手法を提案することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以上の課題を解決するための第１の形態は、ユーザーの加速度を検出することと、予め定められた加速度と歩幅との相関関係と、前記ユーザーの加速度とを用いて、前記ユーザーの歩幅を推定することと、を含む歩幅推定方法である。
【０００７】
また、他の形態として、加速度を検出する検出部と、予め定められた加速度と歩幅との相関関係と、前記検出された加速度とを用いて、歩幅を推定する推定部と、を備えた歩幅推定装置を構成してもよい。
【０００８】
この第１の形態等によれば、予め定められた加速度と歩幅との相関関係と、検出したユーザーの加速度とを用いて、ユーザーの歩幅を推定する。ユーザーの加速度と歩幅との相関関係を定めておき、当該相関関係に基づいて歩幅を推定することで、ユーザーの体型といった不確定要素に左右されずに、歩幅をより正確に推定することができるようになる。
【０００９】
また、第２の形態として、第１の形態の歩幅推定方法であって、前記相関関係は、加速度の大きさ及び一歩の時間間隔を説明変数とし、歩幅を目的変数とする重回帰式によって表される関係であり、前記ユーザーの加速度に基づいて歩行タイミングを推定することと、前記歩行タイミングから一歩の時間間隔を算出することと、を更に含み、前記歩幅を推定することは、前記歩行タイミングにおける前記ユーザーの加速度と、前記算出された時間間隔とを用いて、前記重回帰式に従って歩幅を推定することを含む歩幅推定方法を構成してもよい。
【００１０】
この第２の形態によれば、ユーザーの加速度に基づいて歩行タイミングを推定し、推定した歩行タイミングから一歩の時間間隔を算出する。そして、推定した歩行タイミングにおけるユーザーの加速度と算出された時間間隔とを用いて、加速度の大きさ及び一歩の時間間隔を説明変数とし、歩幅を目的変数とする重回帰式に従って歩幅を推定する。歩行タイミング毎に重回帰式に従って歩幅を算出するといった簡易な処理で済むため、従来の手法と比べて一歩の応答性がよく、また、計算量も削減される。
【００１１】
また、第３の形態として、第２の形態の歩幅推定方法であって、前記歩行タイミングにおけるユーザーの加速度と一歩の時間間隔とをサンプリングデータとして蓄積記憶することと、前記蓄積記憶されたサンプリングデータを用いて重回帰分析処理を行って前記重回帰式を求めることと、を更に含む歩幅推定方法を構成してもよい。
【００１２】
この第３の形態によれば、歩行タイミングにおけるユーザーの加速度と一歩の時間間隔とをサンプリングデータとして蓄積記憶する。そして、蓄積記憶されたサンプリングデータを用いて重回帰分析処理を行って、歩幅を推定するための重回帰式を求める。各ユーザーそれぞれについて、当該ユーザーが実際に歩行することで得られる加速度及び一歩の時間間隔のサンプリングデータを用いて重回帰式を求めることで、ユーザー毎に最適な重回帰式を用いて歩幅を推定することが可能となる。
【００１３】
また、第４の形態として、第２又は第３の形態の歩幅推定方法であって、前記歩行タイミングを推定することは、前記加速度の時間変化が所定の高閾値条件を満たしたときのピーク値に対応する時刻を歩行タイミングと推定することを含む歩幅推定方法を構成してもよい。
【００１４】
この第４の形態によれば、加速度の時間変化が所定の高閾値条件を満たしたときのピーク値に対応する時刻を歩行タイミングと推定する。歩行タイミングにおいては、合成加速度の大きさが一定以上となるようなピーク値が観測されるため、このピーク値に対応する時刻を特定することで、歩行タイミングを正確に検出することが可能となる。
【００１５】
また、第５の形態として、第１〜第４の何れかの形態の歩幅推定方法であって、歩行状況に応じた複数の相関関係が予め定められており、ユーザーの歩行状況を判定することを更に含み、前記歩幅を推定することは、前記ユーザーの歩行状況に対応する相関関係と、前記ユーザーの加速度とを用いて推定することを含む歩幅推定方法を構成してもよい。
【００１６】
この第５の形態によれば、ユーザーの歩行状況を判定する。そして、判定したユーザーの歩行状況に対応する相関関係と、ユーザーの加速度とを用いて、ユーザーの歩幅を推定する。歩行状況に応じた複数種類の相関関係を予め定めておき、ユーザーの歩行状況に対応する相関関係を選択して歩幅を推定することで、ユーザーの歩き方といった不確定要素に左右されずに、歩幅推定を一歩一歩高い精度で行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】歩数計の概略構成図。
【図２】歩数計の機能構成を示すブロック図。
【図３】ＲＯＭに格納されたデータの一例を示す図。
【図４】フラッシュＲＯＭに格納されるデータの一例を示す図。
【図５】ＲＡＭに格納されるデータの一例を示す図。
【図６】サンプリングデータのデータ構成の一例を示す図。
【図７】センサーデータのデータ構成の一例を示す図。
【図８】合成加速度データのデータ構成の一例を示す図。
【図９】メイン処理の流れを示すフローチャート。
【図１０】重回帰分析処理の流れを示すフローチャート。
【図１１】変形例においてＲＯＭに格納されたデータの一例を示す図。
【図１２】変形例においてフラッシュＲＯＭに格納されるデータの一例を示す図。
【図１３】第２のメイン処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して、歩幅推定装置を備えた電子機器の一種である歩数計に本発明を適用した場合の実施形態について説明する。但し、本発明を適用可能な実施形態が以下説明する実施形態に限定されるわけではない。
【００１９】
１．概略構成
図１は、本実施形態における歩数計１を歩行者であるユーザーが装着した様子及び歩数計１の概略構成を説明するための図である。歩数計１は、操作部２０からの指示操作に従って、歩行者であるユーザーの歩行に合わせて歩数及び歩行距離を算出する歩数検出装置及び歩幅推定装置を具備した電子機器であり、図１に示すように例えばユーザーの右腰に装着されて使用される。
【００２０】
歩数計１は、加速度センサー４０を具備しており、加速度センサー４０の検出結果に基づいてユーザーの歩数を検出する。また、歩数計１は、初期設定として予め求めておいた歩幅推定用の算出式に従って歩幅を推定し、推定した歩幅を累積加算することでユーザーの歩行距離を算出する。そして、検出・算出した歩数及び歩行距離を、表示部３０に表示させる。
【００２１】
加速度センサー４０は、直交３軸の加速度を検出するセンサーであり、歪みゲージ式や圧電式の何れであってもよく、またＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサーであってもよい。本実施形態では、加速度センサー４０の検出軸を、図１に示すような向きで歩数計１が装着された状態で、ユーザーから見て前後方向を「Ｘ軸」、鉛直方向を「Ｙ軸」、左右方向を「Ｚ軸」として説明する。
【００２２】
尚、説明を分かり易くするために、加速度センサー４０の検出軸の軸方向を、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の軸方向と同じとして説明するが、実際には異なっていてもよい。加速度センサー４０の検出軸と、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の軸方向とは相対的な関係でユーザーに固定されて使用されるため、行列計算によって、加速度センサー４０の検出結果から、Ｘ，Ｙ，Ｚそれぞれの値を算出することができる。
【００２３】
２．原理
歩数計１は、ユーザーにより初めて使用される状態（初期状態）において、ユーザーにテスト歩行をするように指示し、加速度センサー４０により検出された３軸の加速度を合成することで得られる合成加速度の大きさのデータを収集する。合成加速度の大きさは、加速度センサー４０のＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸の出力値の二乗和の平方根として算出される。合成加速度を使用することにしたのは、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸のそれぞれの出力値を個別に用いて歩数を検出しようとすると、加速度センサー４０の傾きによって出力値が変化してしまい、歩数検出を正しく行うことができないためである。
【００２４】
歩数計１は、合成加速度の大きさの時間変化に基づいて歩行タイミングを判定する。歩行タイミングは、合成加速度のピーク値（極大値）のうち、所定の閾値加速度を超えているものが取得されたタイミングとして検出する。また、歩数計１は、歩行タイミング間の時刻差を算出することで、各歩行タイミングにおける一歩の時間間隔を取得する。そして、合成加速度のピーク値と一歩の時間間隔とを対応付けて、サンプリングデータとして蓄積記憶する。
【００２５】
十分な数のサンプリングデータを取得することができたら、歩数計１は、重回帰分析処理を行って、ユーザーの歩幅を算出・推定するための重回帰式（以下、「歩幅推定用重回帰式」と称す。）を求める。重回帰分析処理では、合成加速度のピーク値と一歩の時間間隔とを独立変数（説明変数）、歩幅である一歩の距離を従属変数（目的変数）として、公知の重回帰分析の手法を用いて歩幅推定用重回帰式を求める。歩幅推定用重回帰式は、加速度と歩幅との相関関係を表す式の一種である。
【００２６】
重回帰分析は、多変量解析の一種であり、回帰分析の独立変数が複数になったものである。本実施形態では、次式（１）で表される歩幅推定用重回帰式を求める。
ｙ＝ａ0＋ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2    ・・・（１）
但し、「ｙ」は従属変数である歩幅（一歩の距離）であり、「ｘ1」は独立変数である一歩の時間間隔、「ｘ2」は独立変数である合成加速度のピーク値である。
【００２７】
より具体的には、サンプリングデータである一歩の時間間隔及び合成加速度のピーク値を用いて、最小二乗法に従って式（１）に含まれる定数項「ａ0」と、独立変数「ｘ1」及び「ｘ2」の重み「ａ1」及び「ａ2」とをそれぞれ決定することになる。これにより、例えば次式（２）に示すような重回帰式を求めることができる。
ｙ＝−０．１５５３＋０．００６２ｘ1＋０．０５２６ｘ2    ・・・（２）
【００２８】
歩幅推定用重回帰式を求めることができたら、この歩幅推定用重回帰式を記憶し、以後の歩行検出の処理において、ユーザーの歩幅を推定するために使用する。具体的には、上述したサンプリングデータの取得と同様に、合成加速度のピーク値を検出することで歩行タイミングを検出し、歩数をカウントするとともに、各歩行タイミングの時間間隔である一歩の時間間隔を算出する。
【００２９】
そして、算出した合成加速度のピーク値と一歩の時間間隔とを歩幅推定用重回帰式に代入することで、歩幅「ｙ」を算出・推定する。そして、推定された歩幅を最新の歩行距離に加算することで歩行距離を更新し、歩数と併せて表示部３０に表示させる。
【００３０】
３．機能構成
図２は、歩数計１の機能構成を示すブロック図である。歩数計１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０と、操作部２０と、表示部３０と、加速度センサー４０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０と、フラッシュＲＯＭ６０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）７０とを備え、各部がバス８０で接続されている。
【００３１】
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ５０やフラッシュＲＯＭ６０に記憶されているシステムプログラム等の各種プログラムや各種データに従って歩数計１の各部を統括的に制御するプロセッサーである。ＣＰＵ１０は、メイン処理を行ってユーザーの歩数及び歩行距離を計測し、表示部３０に表示させる処理を行う。
【００３２】
操作部２０は、例えばタッチパネルやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、押下されたキーやボタンの信号をＣＰＵ１０に出力する。この操作部２０の操作により、歩数及び歩行距離の検出開始指示操作や、歩数及び歩行距離のリセット指示操作、電源切断指示操作等の各種指示操作入力がなされる。
【００３３】
表示部３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、ＣＰＵ１０から入力される表示信号に基づいた各種表示を行う表示装置である。表示部３０には、歩数や歩行距離等の情報が表示される。
【００３４】
加速度センサー４０は、歩数計１の３軸の加速度を検出するセンサーであり、その検出結果をＣＰＵ１０に出力する。
【００３５】
ＲＯＭ５０は、読み取り専用の不揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ１０が歩数計１を制御するためのシステムプログラムや、歩数検出機能及び歩幅推定機能を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。
【００３６】
フラッシュＲＯＭ６０は、読み書き可能な不揮発性の記憶装置であり、ＲＯＭ５０と同様、ＣＰＵ１０が歩数計１を制御するために必要な各種プログラムや各種データ等を記憶している。
【００３７】
ＲＡＭ７０は、読み書き可能な揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ１０により実行されるシステムプログラム、各種処理プログラム、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを形成している。
【００３８】
４．データ構成
図３は、ＲＯＭ５０に格納されたデータの一例を示す図である。ＲＯＭ５０には、ＣＰＵ１０により読み出され、メイン処理（図９参照）として実行されるメインプログラム５０１が記憶されている。また、メインプログラム５０１には、重回帰分析処理（図１０参照）として実行される重回帰分析プログラム５０１１がサブルーチンとして含まれている。
【００３９】
メイン処理とは、ＣＰＵ１０が、加速度センサー４０の検出結果から算出される合成加速度の大きさの時間変化に基づいて歩数を検出するとともに、重回帰分析処理を行うことで得られた歩幅推定用重回帰式に従って歩幅を推定して歩行距離を算出し、歩数及び歩行距離を表示部３０に表示させる処理である。
【００４０】
また、重回帰分析処理とは、ＣＰＵ１０が、ユーザーにテスト歩行をさせることで取得したサンプリングデータを用いて公知の重回帰分析を行うことで、歩幅推定用重回帰式を求める処理である。これらの処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。
【００４１】
図４は、フラッシュＲＯＭ６０に格納されるデータの一例を示す図である。フラッシュＲＯＭ６０には、サンプリングデータ６０１と、歩幅推定用重回帰式データ６０３とが記憶される。
【００４２】
図６は、サンプリングデータ６０１のデータ構成の一例を示す図である。サンプリングデータ６０１には、ユーザーにテスト歩行をさせることで得られた合成加速度のピーク値６０１１と一歩の時間間隔６０１３とが対応付けて蓄積記憶される。例えば、最新の合成加速度のピーク値は「Ａ５」であり、一歩の時間間隔は「Δｔ１」である。
【００４３】
歩幅推定用重回帰式データ６０３は、サンプリングデータ６０１を用いて重回帰分析処理を行うことで得られた歩幅推定用重回帰式のデータである。
【００４４】
図５は、ＲＡＭ７０に格納されるデータの一例を示す図である。ＲＡＭ７０には、センサーデータ７０１と、合成加速度データ７０２と、歩幅推定用データ７０３と、歩幅データ７０４と、歩数データ７０５と、歩行距離データ７０６とが記憶される。
【００４５】
図７は、センサーデータ７０１のデータ構成の一例を示す図である。センサーデータ７０１には、検出時刻７０１１（例えばミリ秒）と対応付けて、加速度センサー４０により検出された３軸の加速度７０１３が記憶される。例えば、検出時刻「ｔ１」において検出された加速度は「（Ａｘ１，Ａｙ１，Ａｚ１）」である。
【００４６】
図８は、合成加速度データ７０２のデータ構成の一例を示す図である。合成加速度データ７０２には、加速度センサー４０の検出時刻７０２１と対応付けて、３軸の加速度を合成した大きさである合成加速度７０２３が記憶される。例えば、検出時刻「ｔ１」における合成加速度は「Ａ１」である。
【００４７】
歩幅推定用データ７０３は、歩幅を推定するために使用されるデータであり、図６のサンプリングデータ６０１と同様、ユーザーが歩行することで得られた合成加速度のピーク値と一歩の時間間隔とが対応付けて記憶される。
【００４８】
歩幅データ７０４は、歩幅推定用重回帰式データ６０３と、歩幅推定用データ７０３とを用いて算出される最新の歩幅のデータである。
【００４９】
歩数データ７０５は、所定の閾値加速度を超えている合成加速度のピーク値を検出する毎に逐次カウントされる歩数のデータである。
【００５０】
歩行距離データ７０６は、最新の歩行距離についてのデータであり、歩幅推定用重回帰式に従って逐次推定される歩幅を累積加算することで取得されるデータである。
【００５１】
５．処理の流れ
図９は、ＲＯＭ５０に記憶されているメインプログラム５０１がＣＰＵ１０により読み出されて実行されることで、歩数計１において実行されるメイン処理の流れを示すフローチャートである。メイン処理は、ＣＰＵ１０が、操作部２０を介してユーザーにより電源投入指示操作がなされたことを検出した場合に実行を開始する処理である。
【００５２】
先ず、ＣＰＵ１０は、歩数計１の状態を判定する（ステップＡ１）。そして、歩数計１の状態が初期状態であると判定した場合は（ステップＡ１；初期状態）、ＲＯＭ５０に記憶されている重回帰分析プログラム５０１１を読み出して実行することで、重回帰分析処理を行う（ステップＡ３）。
【００５３】
図１０は、重回帰分析処理の流れを示すフローチャートである。
先ず、ＣＰＵ１０は、テスト歩行の指示を出力する（ステップＢ１）。具体的には、例えばユーザーにテスト歩行を指示するためのメッセージを表示部３０に表示させる。尚、歩数計１に音出力部を設けておき、ユーザーにテスト歩行を指示するための音声ガイダンスを音出力部から出力させることにしてもよい。
【００５４】
次いで、ＣＰＵ１０は、加速度センサー４０から検出結果を取り込んで、ＲＡＭ７０のセンサーデータ７０１への記憶を開始する（ステップＢ３）。そして、ＣＰＵ１０は、センサーデータ７０１に記憶されている最新の３軸の加速度７０１１から加速度の大きさである合成加速度７０２３を算出し、ＲＡＭ７０の合成加速度データ７０２に記憶させる（ステップＢ５）。
【００５５】
その後、ＣＰＵ１０は、所定の閾値加速度を超えている合成加速度のピーク値を検出するとともに（ステップＢ７）、検出した合成加速度のピーク値に対応付けられている検出時刻に基づいて、一歩の時間間隔を算出する（ステップＢ９）。そして、ＣＰＵ１０は、合成加速度のピーク値６０１１及び一歩の時間間隔６０１３のデータを、フラッシュＲＯＭ６０にサンプリングデータ６０１として蓄積記憶させる（ステップＢ１１）。
【００５６】
次いで、ＣＰＵ１０は、サンプリングデータ６０１として十分な数のデータが蓄積記憶されたか否かを判定し（ステップＢ１３）、まだ十分な数のデータが蓄積記憶されていないと判定した場合は（ステップＢ１３；Ｎｏ）、ステップＢ５に戻る。
【００５７】
また、十分な数のデータが蓄積記憶されたと判定した場合は（ステップＢ１３；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、歩幅を目的変数、蓄積記憶された合成加速度のピーク値６０１１及び一歩の時間間隔６０１３を説明変数として重回帰分析を行って、歩幅推定用重回帰式を求める（ステップＢ１５）。そして、ＣＰＵ１０は、求めた歩幅推定用重回帰式をフラッシュＲＯＭ６０に歩幅推定用重回帰式データ６０３として記憶させた後（ステップＢ１７）、重回帰分析処理を終了する。
【００５８】
図９のメイン処理に戻って、重回帰分析処理を行った後、ＣＰＵ１０は、続けて歩行検出を開始するか否かを判定し（ステップＡ５）、歩行検出を開始しないと判定した場合は（ステップＡ５；Ｎｏ）、メイン処理を終了する。また、続けて歩行検出を開始すると判定した場合は（ステップＡ５；Ｙｅｓ）、ステップＡ９へと処理を移行する。
【００５９】
一方、ステップＡ１において歩数計１の状態が「検出可能状態」であると判定した場合は（ステップＡ１：検出可能状態）、ＣＰＵ１０は、加速度センサー４０から検出結果を取り込んで、ＲＡＭ７０のセンサーデータ７０１への記憶を開始する（ステップＡ７）。そして、ＣＰＵ１０は、センサーデータ７０１に記憶されている最新の３軸の加速度７０１１から加速度の大きさである合成加速度７０２３を算出し、ＲＡＭ７０の合成加速度データ７０２に記憶させる（ステップＡ９）。
【００６０】
その後、ＣＰＵ１０は、所定の閾値加速度を超えている合成加速度のピーク値を検出するとともに（ステップＡ１１）、検出した合成加速度のピーク値に対応付けられている検出時刻に基づいて、一歩の時間間隔を算出する（ステップＡ１３）。そして、ＣＰＵ１０は、合成加速度のピーク値及び一歩の時間間隔のデータを対応付けて、ＲＡＭ７０の歩幅推定用データ７０３に蓄積記憶させる（ステップＡ１５）。
【００６１】
次いで、ＣＰＵ１０は、歩幅推定用データ７０３に記憶されている最新の合成加速度のピーク値及び一歩の時間間隔を用いて、フラッシュＲＯＭ６０の歩幅推定用重回帰式データ６０３に記憶されている歩幅推定用重回帰式に従って歩幅を算出・推定し、ＲＡＭ７０の歩幅データ７０４に記憶させる（ステップＡ１７）。
【００６２】
その後、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ７０の歩数データ７０５に記憶されている歩数を更新する（ステップＡ１９）。また、ステップＡ１７で算出した歩幅を、ＲＡＭ７０の歩行距離データ７０６に記憶されている最新の歩行距離に加算することで歩行距離を新たに算出し、ＲＡＭ７０の歩行距離データ７０６を更新する（ステップＡ２１）。
【００６３】
そして、ＣＰＵ１０は、表示部３０の歩数及び歩行距離の表示を更新する（ステップＡ２３）。その後、ＣＰＵ１０は、操作部２０を介してユーザーによりリセット指示操作がなされたか否かを判定し（ステップＡ２５）、なされなかったと判定した場合は（ステップＡ２５；Ｎｏ）、ステップＡ２９へと処理を移行する。
【００６４】
また、リセット指示操作がなされたと判定した場合は（ステップＡ２５；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ７０の歩数データ７０５及び歩行距離データ７０６にそれぞれ記憶されている歩数及び歩行距離をリセットする（ステップＡ２７）。
【００６５】
そして、ＣＰＵ１０は、操作部２０を介してユーザーにより電源切断指示操作がなされたか否かを判定し（ステップＡ２９）、なされなかったと判定した場合は（ステップＡ２９；Ｎｏ）、ステップＡ９に戻る。また、電源切断指示操作がなされたと判定した場合は（ステップＡ２９；Ｙｅｓ）、メイン処理を終了する。
【００６６】
６．作用効果
歩数計１は歩幅推定装置としても機能し、予め定められた加速度と歩幅との相関関係と、加速度センサー４０の検出結果から算出される合成加速度の大きさとを用いて、ユーザーの歩幅を推定する。より具体的には、所定の閾値加速度を超えている合成加速度のピーク値を検出することによって歩行タイミングを推定し、この推定した歩行タイミングから一歩の時間間隔を算出する。そして、得られた合成加速度のピーク値と一歩の時間間隔とを用いて、合成加速度及び一歩の時間間隔を説明変数とし、歩幅を目的変数とする重回帰式に従って歩幅を推定する。
【００６７】
また、歩数計１は、初期状態においてユーザーにテスト歩行を行わせ、このテスト歩行により得られた合成加速度及び一歩の時間間隔のデータをサンプリングデータとして蓄積記憶する。そして、これらのサンプリングデータを用いて重回帰分析を行って歩幅推定用の重回帰式を求め、求めた重回帰式に従って歩幅を推定する。
【００６８】
ユーザーに実際に歩行をさせることで得られるサンプリングデータを用いて歩幅推定用重回帰式を求めることにしているため、ユーザーの体型といった不確定要素に左右されずに、ユーザー毎に適切な重回帰式を用いて歩幅をより正確に推定することができる。この場合、歩幅が適切に推定されることで、歩行距離算出の正確性が向上する。また、歩行タイミング毎に歩幅推定用重回帰式に従って歩幅を算出するといった簡易な処理で済むため、従来の手法と比べて一歩の応答性が良く、また、計算量も削減される。
【００６９】
７．変形例
７−１．電子機器
本発明は、歩数計の他にも、歩幅推定装置を備えた電子機器であれば何れの電子機器にも適用可能である。例えば、腕時計等についても同様に適用可能である。
【００７０】
７−２．歩行状況に応じた歩幅推定
歩行状況に応じた複数種類の歩幅推定用重回帰式を予め求めておき、ユーザーの歩行時の歩行状況に対応する歩幅推定用重回帰式を選択して歩幅推定に使用することにしてもよい。
【００７１】
図１１は、この場合に歩数計１が備えるＲＯＭ５２のデータ構成の一例を示す図である。ＲＯＭ５２には、第２のメイン処理（図１３参照）として実行される第２のメインプログラム５２１が記憶されている。また、第２のメインプログラムには、遅歩き用重回帰分析処理として実行される遅歩き用重回帰分析プログラム５２１１と、普通歩き用重回帰分析処理として実行される普通歩き用重回帰分析プログラム５２１３と、早歩き用重回帰分析処理として実行される早歩き用重回帰分析プログラム５２１５とがサブルーチンとして含まれている。
【００７２】
図１２は、この場合に歩数計１が備えるフラッシュＲＯＭ６２のデータ構成の一例を示す図である。フラッシュＲＯＭ６２には、重回帰分析用データ６０１と、歩幅推定用重回帰式データ６２３とが記憶される。また、歩幅推定用重回帰式データ６２３には、遅歩き用重回帰式６２３１と、普通歩き用重回帰式６２３３と、早歩き用重回帰式６２３５とが含まれている。
【００７３】
図１３は、ＲＯＭ５２に記憶されている第２のメインプログラム５２１がＣＰＵ１０により読み出されて実行されることで、歩数計１において実行される第２のメイン処理の流れを示すフローチャートである。尚、図９のメイン処理と同一のステップについては同一の符号を付して説明を省略し、メイン処理とは異なる部分を中心に説明する。
【００７４】
第２のメイン処理では、ＣＰＵ１０は、ステップＡ１において歩数計１の状態が「初期状態」であると判定した場合は（ステップＡ１；初期状態）、ＲＯＭ５２に記憶されている第２のメインプログラム５２１のサブルーチンを読み出して実行することで、遅歩き用重回帰分析処理と、普通歩き用重回帰分析処理と、早歩き用重回帰分析処理とを行う（ステップＣ２〜Ｃ４）。
【００７５】
これらの処理では、ＣＰＵ１０は、図１０の重回帰分析処理と同様に、ユーザーにテスト歩行を指示し、テスト歩行で得られたサンプリングデータを用いて、歩幅推定用重回帰式を求める。この際、遅歩き用重回帰分析処理では、ユーザーにゆっくり歩行するように指示し、普通歩き用重回帰分析処理では、ユーザーに普通に歩行するように指示し、早歩き用重回帰分析処理では、ユーザーに早歩きをするように指示する。これにより、遅歩き用重回帰式６２３１と、普通歩き用重回帰式６２３３と、早歩き用重回帰式６２３５との異なる３種類の歩幅推定用重回帰式を取得し、フラッシュＲＯＭ６２に歩幅推定用重回帰式データ６２３として記憶させる。
【００７６】
そして、ＣＰＵ１０は、ステップＡ１５の後、ステップＡ１３で得られた一歩の時間間隔に基づいてユーザーの歩行状況を判定する（ステップＣ１６）。例えば、一歩の時間間隔が予め定められた遅歩き判定用閾値より長ければ、歩行状況は「遅歩き」であると判定し、一歩の時間間隔が予め定められた早歩き判定用閾値より短ければ、歩行状況は「早歩き」であると判定することができる。また、何れにも該当しない場合は、歩行状況は「普通歩き」であると判定する。尚、合成加速度の大きさも併せて用いて歩行状況を判定することにしてもよい。
【００７７】
その後、ＣＰＵ１０は、ステップＣ１６で判定した歩行状況に対応する歩幅推定用重回帰式を、フラッシュＲＯＭ６２の歩幅推定用重回帰式データ６２３から読み出す（ステップＣ１７）。そして、ＣＰＵ１０は、読み出した歩幅推定用重回帰式に従って、合成加速度のピーク値及び一歩の時間間隔を用いて歩幅を算出・推定し、ＲＡＭ７０の歩幅データ７０４に記憶させる（ステップＣ１８）。そして、ＣＰＵ１０は、ステップＡ１９へと処理を移行する。
【００７８】
このように、複数種類の歩幅推定用重回帰式を予め求めておき、ユーザーのその時の歩行状況に対応する歩幅推定用重回帰式を選択して歩幅を推定するようにすることで、ユーザーの歩き方といった不確定な要素に左右されずに、歩幅推定を一歩一歩高い精度で行うことが可能となる。また、歩幅推定の精度が高まることで、歩行距離算出の正確性が一層向上する。
【００７９】
７−３．相関関係
上述した実施形態では、加速度と歩幅との相関関係として、重回帰分析を行うことで得られる重回帰式によって表される関係を例に挙げて説明したが、相関関係はこれに限られるわけではない。加速度を入力値として与えることで歩幅が出力値として求められるような関係であればよく、例えば、重回帰分析以外の他の多変量解析の手法を用いて相関関係を求めることにしてもよい。
【００８０】
また、重回帰分析を用いる場合であっても、説明変数を適宜追加・変更することで、ユーザーの種々の状態を考慮した歩幅推定を実現することができる。例えば、各歩行タイミングにおけるユーザーの心拍数を説明変数に加えて重回帰分析を行うことで、ユーザーの体調を考慮した歩幅推定を実現することが可能となる。
【００８１】
７−４．合成加速度の平滑化処理
上述した実施形態では、合成加速度の“生”の値を用いてピーク値を検出するものとして説明したが、合成加速度に対して所定の平滑化処理を行い、平滑化された合成加速度の大きさを用いてピーク値を検出することにしてもよい。
【符号の説明】
【００８２】
１  歩数計、  １０  ＣＰＵ、  ２０  操作部、  ３０  表示部、
４０  加速度センサー、  ５０  ＲＯＭ、  ６０  フラッシュＲＯＭ、
７０  ＲＡＭ、  ８０  バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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