(57)【要約】【課題】体格の違いなどの個人差を考慮し、加速度センサの出力信号から歩行と走行を精度良く判別することのできる技術を提供する。【解決手段】体動判別装置は、使用者の体動を検知するための加速度センサと、閾値を記憶する記憶手段と、前記使用者の身体的特徴を表す身体データに基づいて前記閾値を変更し、変更した閾値を前記記憶手段に登録する閾値変更手段と、前記加速度センサの出力信号の振幅及び周期から算出されるパラメータの値を前記閾値と比較することにより、検知された体動が歩行か走行かを判別する判別手段と、を備える。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者の体動を検知するための加速度センサと、
閾値を記憶する記憶手段と、
前記使用者の身体的特徴を表す身体データに基づいて前記閾値を変更し、変更した閾値を前記記憶手段に登録する閾値変更手段と、
前記加速度センサの出力信号の振幅及び周期から算出されるパラメータの値を前記閾値と比較することにより、検知された体動が歩行か走行かを判別する判別手段と、
を備えることを特徴とする体動判別装置。
【請求項２】
前記身体データは、身長又は／及び体重であることを特徴とする請求項１に記載の体動判別装置。
【請求項３】
複数の使用者について個別の閾値を前記記憶手段に登録可能であることを特徴とする請求項１又は２に記載の体動判別装置。
【請求項４】
前記パラメータは、振幅と周期のうちの一方を他方で除したものであることを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項に記載の体動判別装置。
【請求項５】
使用者の体動を検知するための加速度センサと、
閾値を記憶する記憶手段と、
前記加速度センサの出力信号の振幅及び周期から算出されるパラメータの値を前記閾値と比較することにより、検知された体動が歩行か走行かを判別する判別手段と、
前記使用者の身体的特徴を表す身体データに基づいて、前記比較に用いる前記パラメータの値と前記閾値のうち少なくとも一方を補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする体動判別装置。
【請求項６】
請求項１〜５のうちいずれか１項に記載の体動判別装置と、
前記加速度センサの出力信号と前記体動判別装置の判別結果に基づいて、検知された体動の運動量又は／及び運動強度を算出する算出手段と、
を備えることを特徴とする活動量計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加速度センサにより歩行と走行を判別するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、身体に装着した加速度センサによって使用者（被験者）が歩行状態にあるのか走行状態にあるのかを自動で判別する手法が研究されている。この種の技術は、例えば、運動量（歩行数、消費エネルギーなど）や運動強度（ＭＥＴｓなど）を計測するための装置（歩数計、活動量計など）、あるいは、病院やリハビリテーション施設において被験者の身体活動を記録・管理するための装置などに応用される。
【０００３】
特許文献１では、加速度センサの出力信号のＡＣ成分を取り出し、そのＡＣ成分の周波数と振幅により歩行と走行を識別する手法が提案されている。確かに走行時は歩行時に比べてピッチが速くなるとともに身体の上下動も大きくなるため、一般的な傾向として、加速度波形の周波数は高く、振幅は大きくなる。しかしながら、歩行状態から走行状態に切り替わる周波数や振幅の値には個人差があるため、従来のような画一的な識別手法の場合、使用者によっては著しく識別率が低下してしまう可能性がある。
【特許文献１】特開平７−１７８０７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、体格の違いなどの個人差を考慮し、加速度センサの出力信号から歩行と走行を精度良く判別することのできる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。
【０００６】
本発明の第１態様は、使用者の体動を検知するための加速度センサと、閾値を記憶する記憶手段と、前記使用者の身体的特徴を表す身体データに基づいて前記閾値を変更し、変更した閾値を前記記憶手段に登録する閾値変更手段と、前記加速度センサの出力信号の振幅及び周期から算出されるパラメータの値を前記閾値と比較することにより、検知された体動が歩行か走行かを判別する判別手段と、を備えることを特徴とする体動判別装置である。
【０００７】
ここでいう「身体的特徴を表す身体データ」とは、使用者個人に備わる特徴（属性）のうち、体動（特に歩行・走行のピッチや歩幅）に影響を与え得る特徴をいう。典型的には、「身長」、「体重」、「脚の長さ」などの体格を表すデータが身体データに該当する。また、「性別」、「年齢」なども基本的な身体能力に影響を与えるため、身体データとして用いることができる。なお、１種類のデータではなく、複数種類のデータ（例えば、身長と体重、身長と性別と年齢）を組み合わせることもできる。
【０００８】
本発明によれば、歩行と走行を判別するための閾値を使用者個人の身体データに基づいて変更（調整）することで、体格や身体能力の違いなどの個人差を吸収でき、精度良く歩行と走行を判別することが可能となる。
【０００９】
また、振幅と周期から算出したパラメータの値を閾値と比較するという非常に簡易な処理のため、計算量の低減を図ることができるという利点もある。さらには、閾値を変更す
るだけで済み、パラメータの算出器（プログラム又は回路）は共通にできるという利点もある。これらの利点は、演算回路の小型化、低コスト化、省電力化に寄与する。
【００１０】
本発明において、複数の使用者について個別の閾値を前記記憶手段に登録可能であることが好ましい。これにより、複数の使用者で装置を共用できるようになり、しかも使用者ごとに個別の閾値を用いることで全員の歩行と走行を精度良く判別できる。
【００１１】
パラメータとしては、振幅と周期のうちの一方を他方で除したものを好適に用いることができる。走行時は、歩行時に比べ、振幅は大きくなり周期は小さくなる傾向にある。一方を他方で除する（割る）ことで、その傾向が増大されるため、走行と歩行が判別しやすくなる。
【００１２】
本発明の第２態様は、使用者の体動を検知するための加速度センサと、閾値を記憶する記憶手段と、前記加速度センサの出力信号の振幅及び周期から算出されるパラメータの値を前記閾値と比較することにより、検知された体動が歩行か走行かを判別する判別手段と、前記使用者の身体的特徴を表す身体データに基づいて、前記比較に用いる前記パラメータの値と前記閾値のうち少なくとも一方を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする体動判別装置である。
【００１３】
上述した第１態様では、予め変更した閾値を記憶手段に登録したのに対し、第２態様では、判別処理の際に、パラメータの値もしくは閾値、又はその両方を動的に補正する。このような構成でも、体格や身体能力の違いなどの個人差を吸収でき、精度良く歩行と走行を判別することが可能となる。
【００１４】
本発明の第３態様は、上述した本発明に係る体動判別装置と、前記加速度センサの出力信号と前記体動判別装置の判別結果に基づいて、検知された体動の運動量又は／及び運動強度を算出する算出手段と、を備えることを特徴とする活動量計である。
【００１５】
本発明の体動判別装置によれば、歩行と走行を精度良く判別できるため、その判別結果に従って運動量（消費エネルギーなど）や運動強度（ＭＥＴｓなど）を正確に算出することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、体格の違いなどの個人差を考慮し、加速度センサの出力信号から歩行と走行を精度良く判別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ここでは、本発明に係る体動判別装置を活動量計に適用した例を説明する。
【００１８】
＜活動量計の構成＞
図１は、活動量計の内部構成を示すブロック図である。この活動量計１は、制御部１０、操作部１１、Ｉ／Ｆ１２、加速度センサ１３、メモリ１４、表示部１５、電源１６などを備えている。
【００１９】
制御部１０は、マイクロプロセッサ又はＦＰＧＡなどで構成されるもので、予め記憶されたプログラムに従って、体動の検知、体動の種類（歩行、走行）の判別、運動量や運動強度の算出・記録、実施状況の表示などの各種演算処理、並びに、表示部１５の制御などを実行する機能を担っている。制御部１０の機能の詳細については後述する。
【００２０】
操作部１１は、目標の設定、歩数や表示のリセット、各種設定値の入力などの操作を行うためのユーザインターフェイスである。利用者の登録、身体データ（身長、体重、性別、年齢など）の入力などの操作も操作部１１により行う。Ｉ／Ｆ１２は、体組成計やパーソナル・コンピュータなどの外部機器と無線通信又は有線通信でデータを送受信するための外部インターフェイスである。メモリ１４は、歩数、運動量、運動強度などの記録、利用者に関する情報（身体データ含む）、プログラムが利用する各種設定値（判別の閾値含む）などのデータを記憶する不揮発性の記憶手段である。表示部１５は、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）などで構成される表示手段であり、歩数、運動量、運動強度、目標達成度などの情報を表示可能である。
【００２１】
＜加速度センサ＞
加速度センサ１３は、利用者の体動を検知するための検知手段である。１軸の加速度センサを用いてもよいし、多軸の加速度センサを用いてもよいが、上下方向の体動を精度よく検知するために少なくとも１つの軸が鉛直方向を向くように配置されているとよい。加速度センサ１３としては、静電容量型センサ、圧電型センサなど、どのような原理のセンサでも利用可能である。
【００２２】
加速度センサ１３から出力される生の信号には、重力加速度（静的加速度）の変動に対応する低周波成分が含まれている。そこで、ハイパスフィルタを用いて低周波成分を除去し、使用者の体動（歩行や走行）による動的加速度の成分のみを取り出すとよい。このような出力信号を用いることにより、体動の正確な判別と、運動量や運動強度の正確な算出が可能となる。なお、動的加速度の変化のみを検出するタイプのセンサを用いた場合には、上述したハイパスフィルタのような構成は不要である。
【００２３】
＜歩行と走行の判別＞
図２は、加速度センサ１３から得られた出力信号の波形の一例を示している。横軸が時間、縦軸が加速度の大きさである。前半は歩行時の波形を示し、後半は走行時の波形を示している。歩行から走行へと運動形式が変化すると、ピッチが速くなる（周期が小さくなる）とともに、振幅が増大することがわかる。
【００２４】
このような傾向は全ての人に共通してあらわれるため、出力信号波形の周期と振幅の変化を評価することにより、歩行と走行を判別できる可能性がある。しかしながら、歩行から走行に切り替わる時点の周期及び振幅の値には個人差があり、一律の閾値（あるいは判別式）で全ての使用者の歩行と走行を精度良く判別することは難しい。
【００２５】
図３は、複数の被験者を対象として実施した実験の結果を示す散布図である。横軸は振幅、縦軸は周期であり、黒いひし形が「歩行」、白い四角が「走行」を示している。この実験では、トレッドミルにおいて歩行速度を徐々にあげていき、歩行から走行への切り替わりを目視によって判定した。図３の散布図では、歩行から走行に切り替わる時点の振幅及び周期が「走行」としてプロットされている。図３から判るように、歩行と走行の境界は不明瞭であり（歩行の点と走行の点が混在している）、周期と振幅のいずれに着目しても、歩行と走行を判別するための閾値を設定することは困難である。
【００２６】
このような点に鑑み鋭意検討と実験を重ねることにより、本発明者らは、歩行から走行に切り替わる時点の周期（以下、「走行開始周期」とよぶ）と体格（例えば、身長、体重、脚の長さ）との間に高い相関があることを見出した。また、性別や年齢など、個人の基本的な身体能力に影響を与える個人属性も、走行開始周期の値と関係することを見出した。以下、使用者個人に備わる特徴（属性）のうち体動（特に歩行・走行のピッチや歩幅）に影響を与え得る特徴を総称して、当該使用者の身体的特徴を表す身体データとよぶ。
【００２７】
身長データの一例として、身長と周期との相関を説明する。図４は、身長と周期の相関を示す散布図であり、横軸は身長、縦軸は周期を表している。また黒い四角が「歩行時の周期」、白いひし形が「走行開始周期」を示している。身長と歩行周期の間にはほとんど相関が認められないのに対し、走行開始周期は身長と高い相関があることが判る。なお、図４の実験結果から回帰直線ｙ＝ａｘ＋ｂを求めたところ、歩行周期の相関係数（Ｒ２）は約０．０５であったのに対し、走行開始周期の相関係数は約０．６８となり、身長と走行開始周期の間に非常に高い相関があることが確認できた。ここで得られた回帰直線（係数：ａＲ、ｂＲ）を用いれば、身長ｘからその人の走行開始周期の値ｙを推定することが可能となる。
【００２８】
このように求めた走行開始周期は、以下のような性質をもつ。
歩行時の周期＞走行開始周期＞走行時の周期
【００２９】
したがって、加速度センサの出力信号が得られたときに、
補正後の振幅＝計測した振幅×（走行開始周期÷計測した周期）
のように振幅を補正すると、
歩行時には、（走行開始周期÷計測した周期）＜１  となることから、補正後の振幅は実際に計測した振幅よりも小さな値となり、
走行時には、（走行開始周期÷計測した周期）≧１  となることから、補正後の振幅は実際に計測した振幅よりも大きな値となる。
【００３０】
よって、歩行時の振幅と走行時の振幅との差が強調され、歩行と走行の判別がしやすくなる。
【００３１】
図５Ａは、複数の被験者の歩行時及び走行開始時の振幅をプロットしたグラフである。上側が走行開始時のグラフ、下側が歩行時のグラフである。なお走行時の振幅は、走行開始時のグラフよりも上方にプロットされることになる。図５Ａから判るように、歩行時の振幅、走行開始時の振幅ともに個人差がある。そして、被験者Ａの歩行時の振幅は被験者Ｂ、Ｃの走行開始時の振幅よりも大きくなっている。よって、この場合には、１つの閾値で全員の歩行と走行を判別することはできない。
【００３２】
図５Ｂは、補正後の振幅をプロットしたグラフである。歩行時の振幅が全体的に小さくなっていることが判る。なお、走行開始時の振幅にほとんど変化がないのは、上記補正式において「走行開始周期」と「計測した周期」がほぼ等しくなるためである。走行時の振幅（不図示）は全体的に大きくなる。図５Ｂの補正後の振幅をみると、被験者Ａの歩行時の振幅が被験者Ｂ、Ｃの走行開始時の振幅よりも小さくなっていることが判る。よって、この場合は、１つの閾値Ｔで全員の歩行と走行を判別できるようになる。
【００３３】
すなわち、下記の判別式が成立する。
閾値Ｔ＜計測した振幅×（走行開始周期÷計測した周期）  →  走行
上記以外                                              →  歩行
【００３４】
これを変形し、以下の判別式が得られる。
閾値Ｔｘ＞計測した周期÷計測した振幅  →  走行
上記以外                              →  歩行
ただし、閾値Ｔｘ＝走行開始周期÷閾値Ｔ
【００３５】
この閾値Ｔｘは、被験者実験により予め得られたＴの値と、活動量計の使用者の身長から算出した走行開始周期とから、求めることができる。また判別式の右辺（判別用のパラメータ）は、加速度センサの出力信号から求めることができる。なお、走行時は歩行時に
比べて振幅は大きくなり周期は小さくなる傾向にある。上記のように、振幅と周期のうちの一方を他方で除したパラメータを用いることで、その傾向が増大されるため、歩行と走行が判別しやすくなる。
【００３６】
＜活動量計の動作＞
図６は、使用者の登録処理のフローチャートである。この登録処理は、新規の使用者を登録する際に１回だけ実行される処理である。
【００３７】
使用者が操作部１１から身長を入力すると（Ｓ６０）、制御部１０が、入力された身長と、メモリ１４に予め格納されている係数ａＲ、ｂＲ、Ｔの値とから、下記式により当該使用者の閾値Ｔｘを算出する（Ｓ６１）。
閾値Ｔｘ＝（ａＲ×身長＋ｂＲ）÷Ｔ
【００３８】
算出された閾値Ｔｘは、メモリ１４に登録される（Ｓ６２）。以降、この使用者が活動量計を利用する際には、メモリ１４に登録された閾値Ｔｘが用いられる。
【００３９】
この活動量計には複数の使用者を登録することができる。その場合、メモリ１４には使用者毎に個別の閾値を登録することができる。活動量計を利用する際は、操作部１１から使用者のＩＤを入力させることで適切な閾値が読み込まれる。
【００４０】
図７は、計測処理のフローチャートである。この計測処理のフローは、数秒から十数秒といった所定のサイクルで繰り返される処理である。
【００４１】
加速度センサ１３から１サイクル分の出力信号波形が制御部１０に取り込まれると（Ｓ７０）、その波形の振幅と周期が算出される（Ｓ７１）。ここでは平均振幅と平均周期が算出される。そして、制御部１０は、Ｓ７１で得られた振幅及び周期から、判別用のパラメータ「周期÷振幅」を計算し、そのパラメータの値を閾値Ｔｘと比較する（Ｓ７２）。パラメータの値が閾値Ｔｘより小さい場合は、この１サイクル分の体動は「走行」と判別され（Ｓ７３）、それ以外の場合は「歩行」と判別される（Ｓ７４）。この判別結果は、運動量や運動強度の算出に利用される（Ｓ７５）。
【００４２】
以上述べた構成によれば、歩行と走行を判別するための閾値Ｔｘを使用者個人の身体データに基づいて変更（調整）することで、体格や身体能力の違いなどの個人差を吸収でき、精度良く歩行と走行を判別することが可能となる。
【００４３】
また、振幅と周期から算出したパラメータの値を閾値と比較するという非常に簡易な処理のため、計算量の低減を図ることができるという利点もある。さらには、閾値を変更するだけで済み、パラメータの算出器（プログラム又は回路）は共通にできるという利点もある。これらの利点は、演算回路の小型化、低コスト化、省電力化に寄与する。
【００４４】
また、使用者個別に閾値を登録可能であるため、複数の使用者で１つの活動量計を共用することができる。しかも使用者ごとに個別の閾値を用いることで全員の歩行と走行を精度良く判別できる。
【００４５】
そして、歩行と走行を精度良く判別できることから、消費エネルギーなどの運動量や、ＭＥＴｓなどの運動強度をより正確に算出することが可能である。
【００４６】
＜変形例＞
なお、上述した実施形態の構成は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可
能である。
【００４７】
例えば、上記実施形態では、身体データとして身長を用いたが、体重や脚の長さなどのデータを用いても同様に適切な閾値を決定することができる。さらには、性別や年齢により、閾値の算出に用いる係数（ａ、ｂ、Ｔ）を異ならせたり、算出した閾値を補正したりすることも好ましい。なお、閾値の決定に複数種類の身体データを用いることも好ましい。
【００４８】
また上記実施形態では、使用者ごとの閾値をメモリに登録し、計測処理（判別処理）の際にはその閾値を利用している。しかし、メモリには身体データのみ登録しておき、計測処理（判別処理）の際に、その身体データに基づいてパラメータの値や閾値の値を動的に補正することも可能である。その場合は、計測処理のたびに補正計算が必要なため、計算量が増えるという不利があるものの、上記実施形態と同じく精度の良い判別が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】図１は、活動量計の内部構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、加速度センサの出力信号の波形の一例を示す図である。
【図３】図３は、複数の被験者を対象として実施した実験の結果を示す散布図である。
【図４】図４は、身長と周期の相関を示す散布図である。
【図５】図５Ａは、複数の被験者の歩行時及び走行開始時の振幅をプロットしたグラフであり、図５Ｂは、補正後の振幅をプロットしたグラフである。
【図６】図６は、使用者の登録処理のフローチャートである。
【図７】図７は、計測処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００５０】
１  活動量計
１０  制御部
１１  操作部
１２  Ｉ／Ｆ
１３  加速度センサ
１４  メモリ
１５  表示部
１６  電源
【図１】
2010068968.tif 000003
【図２】
2010068968.tif 000004
【図３】
2010068968.tif 000005
【図４】
2010068968.tif 000006
【図５】
2010068968.tif 000007
【図６】
2010068968.tif 000008
【図７】
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