(57)【要約】  情報処理装置（１００）は、対象者の歩幅（ＳＬ）の情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度（θL、θR）の情報とを取得する。情報処理装置（１００）は、歩幅（ＳＬ）の情報と角度（θL、θR）の情報とに基づいて、対象者の両足が接地した場合における対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、対象者の各膝関節の角度（α、β）と対象者の股関節の角度（φ）とを算出する。幾何学的制約は、例えば、この対象者の下肢の構造を利用し、各大腿と各下腿と地面とを辺とし、股関節と各膝関節と各下腿の地面との接点とを頂点として形成される（多角形１１０）に基づいて、幾何学的に導出される制約である。
2019008689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記幾何学的制約は、
前記対象者の歩幅と前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との関係を示す第１の制約と、
前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の右膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度とに基づいて算出される前記対象者の腰の高さと、前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の左膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度とに基づいて算出される前記対象者の腰の高さとの関係を示す第２の制約とを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、
所定の歩行期間における前記対象者の移動距離と前記対象者の歩数とを取得し、
取得した前記移動距離を前記歩数で除算することにより、前記対象者の歩幅を算出する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、
前記対象者の各下腿の矢状面の角速度を計測する計測機から、所定の歩行期間における前記対象者の各下腿の矢状面の角速度を取得し、
前記対象者の静止時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度に、前記対象者の両足が接地した接地時点までに取得した前記角速度の積分値を加算することにより、前記接地時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、
前記対象者の下腿に沿う方向の加速度を計測する計測機から、前記所定の歩行期間の先頭である前記対象者の静止時点における前記対象者の下腿に沿う方向の加速度を取得し、
取得した前記対象者の下腿に沿う方向の加速度と、重力加速度とに基づいて、前記所定の歩行期間の先頭である前記対象者の静止時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記制御部は、
前記対象者の角速度または加速度を計測する計測機から、前記所定の歩行期間における前記対象者の角速度または加速度を取得し、
前記所定の歩行期間のうち、取得した前記対象者の角速度または加速度に基づいて、前記対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定し、
前記対象者の静止時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度に、前記複数の動作時点の先頭の動作時点までに取得した前記角速度の積分値を加算することにより、前記先頭の動作時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出し、
前記先頭の動作時点における前記対象者の各下腿の地面に対する所定の角度に、前記複数の動作時点のうち前記接地時点に最も近い直前の動作時点から、前記接地時点までに取得した前記角速度の積分値を加算することにより、前記接地時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記制御部は、
前記所定の歩行期間の最終時点までの前記対象者の各下腿の矢状面の角速度の積分値が零になるように、前記所定の歩行期間における前記対象者の各下腿の矢状面の角速度に対する誤差を特定し、
特定した前記誤差に基づいて、前記接地時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする請求項４〜６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記制御部は、
前記対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を計測する計測機から、前記対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を取得し、
取得した前記移動速度と前記移動方向とを示す情報に基づいて、前記移動速度と前記移動方向とが一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする請求項３〜７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記制御部は、
前記対象者の角速度または加速度を計測する計測機から、所定の候補期間における前記対象者の角速度または加速度を取得し、
前記所定の候補期間のうち、前記対象者の角速度または加速度に、前記対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定し、
特定した前記複数の動作時点に基づいて、前記所定の候補期間のうち、動作時点の間隔が一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする請求項３〜８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記制御部は、
前記対象者の角速度または加速度を計測する計測機から、所定の候補期間における前記対象者の角速度または加速度を取得し、
前記所定の候補期間のうち、前記対象者の角速度または加速度に、前記対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定し、
特定した前記複数の動作時点に基づいて、前記所定の候補期間のうち、動作時点における前記対象者の動作の特徴量が一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする請求項３〜８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
計測機と、前記計測機と通信可能な情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
前記計測機は、
対象者の動きに関する計測情報を生成し、
前記情報処理装置は、
前記計測機から前記計測情報を取得し、
取得した前記計測情報に基づいて、前記対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項１２】
コンピュータが、
対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野では、患者に対して適切な医療処置をするために、患者の状態を把握することが求められる。例えば、患者の歩き方は、疾病による身体の不調の度合いや疾病や怪我の回復の度合いなどに影響される傾向があり、患者の状態を把握するためには、患者の歩き方を把握することが求められることがある。例えば、患者が両脚を曲げずに歩くような、患者の身体に負担がかかり、転倒や転落などの事故を招きうる不自然な歩き方をしているか否かを把握することが求められる。このため、患者の歩き方の客観的な指標として、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を精度よく算出し、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度に基づいて、患者の歩き方を把握可能にすることが求められる。特に、日常の患者の歩き方を把握可能にし、医療機関外での患者の歩き方を把握可能にすることが、患者に対して適切な医療処置をするためには好ましい。【０００３】
先行技術としては、例えば、各測定センサを、歩行者の両足の股関節、膝関節および足関節を挟むよう取り付け、歩行者の歩行時の角速度および加速度を測定した測定データに基づいて、歩行者の股関節、膝関節および足関節の関節角度を求めるものがある。また、例えば、各測定センサを同様に取り付け、歩行にともなう重心変動と脚部の関節角度の変動を計測し、計測された重心変動、関節角度の変動、および歩行によって変化しないユーザの人体情報に基づいてユーザの歩行動作を示す指標を演算する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２０８２５７号公報
【特許文献２】特開２０１２−６５７２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
患者にセンサ装置を装着させ、そのセンサ装置から得られる時系列データに基づいて、その患者の膝関節の角度やその患者の股関節の角度を計測し、その患者の歩き方を把握することが求められることがある。しかしながら、従来技術では、患者の膝関節や股関節の角度を精度よく計測するために必要な測定センサの数が多かった。例えば、患者の下肢の様々な部位にセンサ装置を装着しなければならなかった。このため、患者のセンサ装着の物理的負荷・心理的負荷が高い、計測コストが高い、などの問題が発生し、日常での継続的な計測が困難であった。【０００６】
１つの側面では、本発明は、対象者の膝関節の角度または対象者の股関節の角度を少ないセンサ数で精度よく算出することができる情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様によれば、対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、対象者の膝関節の角度または対象者の股関節の角度を少ないセンサ数で精度よく算出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、情報処理システム２００の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、計測機２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。
【図６】図６は、各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れを示す説明図（その１）である。
【図７】図７は、各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れを示す説明図（その２）である。
【図８】図８は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図（その１）である。
【図９】図９は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図（その２）である。
【図１０】図１０は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図（その３）である。
【図１１】図１１は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図（その４）である。
【図１２】図１２は、両脚接地期間における脛角度を算出する一例を示す説明図（その１）である。
【図１３】図１３は、両脚接地期間における脛角度を算出する一例を示す説明図（その２）である。
【図１４】図１４は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その１）である。
【図１５】図１５は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その２）である。
【図１６】図１６は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その３）である。
【図１７】図１７は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その４）である。
【図１８】図１８は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その５）である。
【図１９】図１９は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その６）である。
【図２０】図２０は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その７）である。
【図２１】図２１は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その１）である。
【図２２】図２２は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その２）である。
【図２３】図２３は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その３）である。
【図２４】図２４は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その４）である。
【図２５】図２５は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その５）である。
【図２６】図２６は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その６）である。
【図２７】図２７は、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例を示す説明図（その１）である。
【図２８】図２８は、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例を示す説明図（その２）である。
【図２９】図２９は、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例を示す説明図（その３）である。
【図３０】図３０は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図（その１）である。
【図３１】図３１は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図（その２）である。
【図３２】図３２は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図（その３）である。
【図３３】図３３は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図（その４）である。
【図３４】図３４は、情報処理装置１００が歩幅を算出する具体例を示す説明図である。
【図３５】図３５は、情報処理装置１００が各膝関節角と股関節角とを算出する具体例を示す説明図（その１）である。
【図３６】図３６は、情報処理装置１００が各膝関節角と股関節角とを算出する具体例を示す説明図（その２）である。
【図３７】図３７は、出力の一例を示す説明図である。
【図３８】図３８は、情報処理装置１００が算出結果を利用する具体例を示す説明図である。
【図３９】図３９は、角度算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、対象者の膝関節の角度と対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出するコンピュータである。対象者は、生体である。対象者は、例えば、人間である。
【００１２】
対象者は、例えば、医療機関による検査対象になる。対象者は、具体的には、医師などの医療関係者による診断や治療、経過観察、または健康管理などを受ける患者である。対象者は、具体的には、医師などの医療関係者によるリハビリ指導などを受ける患者であってもよい。また、対象者は、具体的には、スポーツインストラクターによる運動指導を受ける被指導者であってもよい。対象者は、例えば、自ら健康管理を行う個人であってもよい。対象者は、動物であってもよい。
【００１３】
ここで、上述の通り、医療分野では、患者に対して適切な医療処置をするために、患者の状態を把握することが求められる。例えば、患者の歩き方は、疾病による身体の不調の度合いや疾病や怪我の回復の度合いなどに影響される傾向があり、患者の状態を把握するためには、患者の歩き方を把握することが求められることがある。例えば、患者が両脚を曲げずに歩くような、患者の身体に負担がかかり、転倒や転落などの事故を招きうる不自然な歩き方をしているか否かを把握することが求められる。
【００１４】
このため、患者の歩き方の客観的な指標として、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を精度よく算出し、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度に基づいて、患者の歩き方を把握可能にすることが求められる。特に、日常の患者の歩き方を把握可能にし、医療機関外での患者の歩き方を把握可能にすることが、患者に対して適切な医療処置をするためには好ましい。
【００１５】
しかしながら、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度などを精度よく計測することが難しい場合がある。例えば、患者の下肢の様々な部位にセンサ装置を装着しなければ、その患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を計測することが難しい場合がある。具体的には、患者の両脚の大腿と下腿と足との６つの部位にセンサ装置を装着しなければ、その患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を計測することが難しい場合がある。
【００１６】
一方で、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を計測する精度を向上するために、患者の下肢の様々な部位にセンサ装置を装着させると、患者の負担の増大化を招いてしまう。例えば、患者は、大腿にセンサ装置を装着すると、歩きづらいと感じてしまう傾向がある。そして、患者は、負担やストレスを感じ、患者に対する診断や治療、経過観察、または健康管理などを受けるためにセンサ装置を利用しようとする意欲が低減してしまう可能性がある。
【００１７】
このため、日常的に、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を計測するためには、患者が装着するセンサ装置の数は比較的少なく、センサ装置を装着する部位は、患者が感じる負担やストレスが比較的少ない部位であることが好ましい。具体的には、患者の大腿にセンサ装置を装着せず、患者の下腿にのみセンサ装置を装着することが好ましい。
【００１８】
そこで、本実施の形態では、患者の下腿にのみセンサ装置を装着させた場合でも、患者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を考慮することにより、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を精度よく計測することができる情報処理方法について説明する。
【００１９】
図１に示すように、対象者の脚の一部であり、対象者の膝より上の部分であり、対象者の膝から股までの部分を「大腿」と表記する場合がある。また、左脚の大腿を「左大腿」と表記する場合がある。また、右脚の大腿を「右大腿」と表記する場合がある。
【００２０】
また、図１に示すように、対象者の脚の一部であり、対象者の膝より下の部分であり、対象者の膝から足首までの部分を「下腿」と表記する場合がある。また、左脚の下腿を「左下腿」と表記する場合がある。また、右脚の下腿を「右下腿」と表記する場合がある。
【００２１】
また、図１に示すように、対象者の脚の一部であり、足首から先の部分を「足」と表記する場合がある。また、左脚の足を「左足」と表記する場合がある。また、右脚の足を「右足」と表記する場合がある。図１の例では、対象者は、例えば、下腿にセンサ装置を装着する。
【００２２】
（１−１）情報処理装置１００は、対象者の歩幅ＳＬの情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度θL、θRの情報とを取得する。ここで、各下腿の地面に対する角度θL、θRは、矢状面における各下腿の前方の地面に対する角度である。地面は、屋内の床、屋外の地表、屋外の道路などである。
【００２３】
情報処理装置１００は、例えば、対象者の移動距離と歩数とに基づいて、対象者の歩幅ＳＬを算出する。情報処理装置１００は、例えば、予め設定された対象者の歩幅ＳＬの情報を取得してもよい。情報処理装置１００は、例えば、各下腿に装着したセンサ装置が計測した角速度を積分することにより、各下腿の地面に対する角度θL、θRを算出する。これにより、情報処理装置１００は、対象者の各膝関節の角度α、βと対象者の股関節の角度φとを算出する際に用いられる各情報を取得することができる。
【００２４】
（１−２）情報処理装置１００は、歩幅ＳＬの情報と角度θL、θRの情報とに基づいて、対象者の両足が接地した場合における対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、対象者の各膝関節の角度α、βと対象者の股関節の角度φとを算出する。ここで、各膝関節の角度α、βは、矢状面における各膝の曲げ具合を示す角度であって、各膝の内側の角度である。股関節の角度φは、矢状面における両脚の開き具合を示す角度である。
【００２５】
図１に示すように、対象者の下肢の構造は、左大腿と右大腿とが股関節で接続され、左大腿と左下腿とが左膝関節で接続され、右大腿と右下腿とが右膝関節で接続される構造であり、大腿と下腿との長さは同一の長さＬと近似される。この近似が成り立たない場合、すなわち、大腿と下腿の長さが異なる場合には、大腿の長さをＬ１、下腿の長さをＬ２として、後述の第１の制約と第２の制約に基づいて、後述の連立方程式を導出してもよい。
【００２６】
幾何学的制約は、この対象者の下肢の構造を利用し、各大腿と各下腿と地面とを辺とし、股関節と各膝関節と各下腿の地面との接点とを頂点として形成される多角形１１０に基づいて、幾何学的に導出される制約である。例えば、この多角形１１０に基づいて、第１の制約と第２の制約とが導出可能である。
【００２７】
第１の制約は、この多角形１１０における、対象者の歩幅ＳＬと、対象者の大腿の長さＬと、対象者の下腿の長さＬと、対象者の各膝関節の角度α、βと、対象者の股関節の角度φとの関係を示す制約である。対象者の歩幅ＳＬは、この多角形１１０の１辺となる地面の長さに対応する。
【００２８】
第２の制約は、この多角形１１０から２通りの算出方法で算出可能である対象者の腰の高さが一致する関係を示す制約である。２通りの算出方法は、例えば、左脚に関する情報を用いた算出方法と、右脚に関する情報を用いた算出方法とである。
【００２９】
右脚に関する情報を用いた算出方法は、例えば、対象者の大腿の長さＬと、対象者の下腿の長さＬと、対象者の右膝関節の角度αと、対象者の股関節の角度φとに基づいて算出する算出方法である。左脚に関する情報を用いた算出方法は、例えば、対象者の大腿の長さＬと、対象者の下腿の長さＬと、対象者の左膝関節の角度βと、対象者の股関節の角度φとに基づいて算出する算出方法である。
【００３０】
情報処理装置１００は、例えば、歩幅ＳＬと角度θL、θRとに基づいて、第１の制約を示す数式と、第２の制約を示す数式との連立方程式を生成し、その連立方程式を解くことにより、対象者の各膝関節の角度α、βと対象者の股関節の角度φとを算出する。
【００３１】
これにより、情報処理装置１００は、対象者の下肢の様々な部位にセンサ装置が装着されていなくても、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを精度よく算出することができる。情報処理装置１００は、例えば、対象者がセンサ装置を装着した場合に感じる負担やストレスが比較的少ない対象者の下腿にセンサ装置を装着すれば、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを精度よく算出することができる。そして、情報処理装置１００は、対象者の歩き方に関する客観的な指標値を得ることができる。
【００３２】
対象者は、装着するセンサ装置の数が少なくてもよく、対象者が感じる負担やストレスが比較的少ない部位にセンサ装置を装着すればよいため、歩きづらいと感じづらく、負担やストレスを感じづらくなる。そして、対象者は、診断や治療、経過観察、または健康管理などを受けるためにセンサ装置を利用しようとする意欲が低減してしまうことを抑制することができる。結果として、対象者は、日常的にセンサ装置を利用しやすくなり、情報処理装置１００は、日常の対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを算出することができる。
【００３３】
また、情報処理装置１００は、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを出力すれば、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを、医師などの医療関係者に通知することができる。このため、情報処理装置１００は、医師などの医療関係者が、対象者の歩き方を把握しやすくし、対象者に対する診断や治療、経過観察、または健康管理などを効率よく行うことができるようにすることができる。
【００３４】
医師などの医療関係者は、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを参照し、対象者の歩き方を把握し、対象者に対する診断や治療、経過観察、または健康管理などを効率よく行うことができる。医師などの医療関係者は、例えば、日常における対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを参照し、日常の対象者の歩き方を把握することができる。
【００３５】
また、情報処理装置１００は、対象者に装着するセンサ装置の数が少なくてもよいようにすることができる。このため、情報処理装置１００は、対象者に対する診断や治療、経過観察、または健康管理などを行うためにセンサ装置を利用しようとする際にかかるコストの低減化を図ることができる。
【００３６】
ここで、情報処理装置１００が、対象者の移動距離と歩数とに基づいて、対象者の歩幅ＳＬを精度よく算出するためには、その対象者の移動距離と歩数とは、対象者が一定の歩幅でまっすぐ安定して歩いていたときの移動距離と歩数であることが好ましい。
【００３７】
同様に、情報処理装置１００が、各下腿の角速度を積分することにより、各下腿の地面に対する角度を精度よく算出するためには、その各下腿の角速度は、対象者が一定の歩幅でまっすぐ安定して歩いていたときの角速度であることが好ましい。
【００３８】
このため、情報処理装置１００は、まず対象者が一定の歩幅でまっすぐ安定して歩いていたときの歩行期間を特定し、その歩行期間における対象者の移動距離、歩数、各下腿の角速度などを取得することが好ましい。情報処理装置１００が、対象者が一定の歩幅でまっすぐ安定して歩いていたときの歩行期間を特定する具体例については、図４〜図９を用いて後述する。
【００３９】
（情報処理システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００を適用した、情報処理システム２００の一例について説明する。
【００４０】
図２は、情報処理システム２００の一例を示す説明図である。図２において、情報処理システム２００は、情報処理装置１００と、１以上の計測機２０１とを含む。情報処理システム２００において、情報処理装置１００と計測機２０１とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００４１】
情報処理装置１００は、１以上の計測機２０１から、計測対象となる対象者の各下腿の動きに関する計測情報を取得するコンピュータである。情報処理装置１００は、計測情報に基づいて対象者の下腿の地面に対する角度を算出し、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する。情報処理装置１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末などである。
【００４２】
計測機２０１は、計測対象となる対象者の下腿に装着されるコンピュータである。計測機２０１は、計測情報を生成し、情報処理装置１００に送信する。計測機２０１は、例えば、図４に示すセンサ部を有し、そのセンサ部の計測値と、そのセンサ部の計測値が得られた計測時点とを対応付けた時系列データを、計測情報として生成し、情報処理装置１００に送信する。時系列データは、例えば、計測値の波形を示すセンサデータである。
【００４３】
計測機２０１は、具体的には、対象者の下腿における角速度や加速度のセンサデータを、情報処理装置１００に送信する。以下の説明では、角速度のセンサデータを「ジャイロデータ」と表記する場合がある。加速度のセンサデータを「加速度データ」と表記する場合がある。計測機２０１は、例えば、センサ装置である。センサ装置は、具体的には、モーションセンサと呼ばれる装置である。計測機２０１は、例えば、スマートフォン、ウェアラブル端末などであってもよい。
【００４４】
ここでは、計測機２０１が、対象者の下腿における角速度や加速度のセンサデータを、情報処理装置１００に送信する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測機２０１が、対象者の下腿における角速度や加速度のセンサデータに基づいて、対象者の下腿の地面に対する角度を算出し、対象者の下腿の地面に対する角度を、情報処理装置１００に送信する場合があってもよい。
【００４５】
ここでは、計測機２０１が、センサデータを生成する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、計測機２０１から、計測機２０１のセンサ部の計測値と、そのセンサ部の計測値が得られた計測時点とを対応付けた対応情報を順次受信し、その対応情報をまとめたセンサデータを作成する場合があってもよい。
【００４６】
ここでは、情報処理装置１００と計測機２０１とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、計測機２０１と一体である場合があってもよい。ここでは、対象者に、計測機２０１が１つ装着される場合について説明したが、これに限らない。例えば、対象者に、複数の計測機２０１が装着される場合があってもよい。
【００４７】
情報処理システム２００は、さらに、対象者の位置情報を生成する計測機２０１を有する場合があってもよい。位置情報は、例えば、対象者のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）座標の変化などを示す情報である。計測機２０１は、生成した位置情報を、情報処理装置１００に送信する。
【００４８】
情報処理システム２００は、さらに、表示装置を有する場合があってもよい。この場合、情報処理装置１００は、歩行期間を特定した結果、歩行期間に関する所定の特徴量などを、表示装置を介して表示する。表示装置は、例えば、ＰＣ、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォンなどである。
【００４９】
情報処理システム２００は、例えば、患者の状態を把握する見守りサービスを実現する場合に適用されたり、ＰＨＲ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｒｅｃｏｒｄ）向けのサービスを実現する場合に適用されたりする。
【００５０】
（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、図２に示した情報処理システム２００に含まれる情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。
【００５１】
図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００５２】
ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
【００５３】
ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。
【００５４】
記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。
【００５５】
情報処理装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカー、タッチパネルなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。
【００５６】
（計測機２０１のハードウェア構成例）
次に、図４を用いて、図２に示した情報処理システム２００に含まれる計測機２０１のハードウェア構成例について説明する。
【００５７】
図４は、計測機２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、計測機２０１は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、ネットワークＩ／Ｆ４０３と、センサ部４０４と、タイマー部４０５とを有する。また、各構成部は、バス４００によってそれぞれ接続される。
【００５８】
ここで、ＣＰＵ４０１は、計測機２０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。
【００５９】
ネットワークＩ／Ｆ４０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ４０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ４０３は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）に対応する通信回路、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に対応する通信回路などである。ネットワークＩ／Ｆ４０３は、例えば、３Ｇ（３ｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）に対応する通信回路であってもよい。
【００６０】
センサ部４０４は、計測機２０１の状態を計測する。センサ部４０４は、例えば、計測機２０１の位置、動き、および向きのうち少なくともいずれかを計測する。センサ部４０４は、具体的には、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、光センサ、振動センサなどの少なくともいずれかを有する。また、センサ部４０４は、ＧＰＳ受信機を有し、計測機２０１のＧＰＳ座標を検出してもよい。タイマー部４０５は、現在の時点を計測する。
【００６１】
計測機２０１は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカー、タッチパネルなどを有してもよい。また、計測機２０１は、上述した構成部のほか、記録媒体Ｉ／Ｆや記録媒体を有してもよい。この記録媒体は、計測機２０１から着脱可能であってもよい。
【００６２】
（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図５を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。
【００６３】
図５は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部５００と、取得部５０１と、特定部５０２と、算出部５０３と、出力部５０４とを含む。
【００６４】
記憶部５００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。取得部５０１〜出力部５０４は、制御部となる機能である。取得部５０１〜出力部５０４は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。
【００６５】
記憶部５００は、対象者の各下腿の動きに関する計測情報を記憶する。対象者は、例えば、患者である。記憶部５００は、例えば、対象者の各脛に装着された計測機２０１のセンサ部の計測値と、その計測値が得られた計測時点とを対応付けて、時系列に並べたセンサデータを記憶する。
【００６６】
計測値は、例えば、矢状面の角速度、横断面の角速度、冠状面の角速度の少なくともいずれかを含む。計測値は、例えば、上下方向の加速度、左右方向の加速度、前後方向の加速度の少なくともいずれかを含んでもよい。計測値は、例えば、振動の大きさ、位置などを含んでもよい。これにより、記憶部５００は、センサデータを参照可能にすることができる。
【００６７】
記憶部５００は、対象者の両足が接地した場合における対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約の内容を記憶する。幾何学的制約は、各大腿と各下腿と地面とを辺とし、股関節と各膝関節と各下腿の地面との接点とを頂点として形成される多角形に基づいて、幾何学的に導出される制約である。膝関節の角度は、矢状面における膝の曲げ具合を示す角度であって、膝の内側の角度である。膝関節の角度は、例えば、矢状面における膝の外側の角度であってもよい。股関節の角度は、矢状面における両大腿の開き具合を示す角度であって、両大腿によって股下に形成される角度である。股関節の角度は、例えば、両大腿によって股上に形成される角度であってもよい。
【００６８】
幾何学的制約は、例えば、この多角形に基づいて導出される第１の制約と第２の制約とを含む。第１の制約は、この多角形における、対象者の歩幅と、対象者の大腿の長さと、対象者の下腿の長さと、対象者の各膝関節の角度と、対象者の股関節の角度との関係を示す制約である。対象者の歩幅は、この多角形の１辺となる地面の長さに対応する。
【００６９】
第２の制約は、この多角形から２通りの算出方法で算出可能である対象者の腰の高さが一致する関係を示す制約である。２通りの算出方法は、例えば、左脚に関する情報を用いた算出方法と、右脚に関する情報を用いた算出方法とである。
【００７０】
左脚に関する情報を用いた算出方法は、例えば、対象者の大腿の長さと、対象者の下腿の長さと、対象者の左膝関節の角度と、対象者の股関節の角度とに基づいて算出する算出方法である。右脚に関する情報を用いた算出方法は、例えば、対象者の大腿の長さと、対象者の下腿の長さと、対象者の右膝関節の角度と、対象者の股関節の角度とに基づいて算出する算出方法である。これにより、記憶部５００は、幾何学的制約を参照可能にすることができる。
【００７１】
取得部５０１は、対象者の歩幅の情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得する。取得部５０１は、例えば、対象者の歩幅の情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを、計測機２０１から受信する。これにより、取得部５０１は、対象者の各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する際に用いられる情報を取得することができる。
【００７２】
ここでは、取得部５０１が、歩幅の情報と角度の情報とを生成せず、計測機２０１から直接取得する場合について説明したが、これに限らない。例えば、取得部５０１が、歩幅の情報と角度の情報とを生成するための情報を取得し、その情報を算出部５０３に提供し、算出部５０３が、歩幅の情報と角度の情報とを生成する場合があってもよい。
【００７３】
取得部５０１は、対象者の移動距離と対象者の歩数とを取得する。取得部５０１は、例えば、計測機２０１から、所定の歩行期間における対象者の移動距離と対象者の歩数とを受信し、記憶部５００に記憶する。所定の歩行期間は、予め設定された歩行期間である。所定の歩行期間は、後述する特定部５０２によって特定された歩行期間であってもよい。これにより、取得部５０１は、移動距離や歩数を特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７４】
取得部５０１は、位置情報を取得する。位置情報は、例えば、対象者のＧＰＳ座標の変化を示す情報である。取得部５０１は、例えば、計測機２０１から位置情報を受信し、記憶部５００に記憶する。これにより、取得部５０１は、位置情報を特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７５】
取得部５０１は、対象者の角速度や加速度を取得する。取得部５０１は、例えば、計測機２０１から、所定の候補期間における対象者の角速度や加速度を取得する。取得部５０１は、具体的には、計測機２０１から、所定の候補期間における対象者の角速度や加速度の変化を示すジャイロデータや加速度データを受信し、記憶部５００に記憶する。これにより、取得部５０１は、ジャイロデータや加速度データを特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７６】
取得部５０１は、例えば、計測機２０１から、所定の歩行期間における対象者の角速度または加速度を取得する。取得部５０１は、具体的には、所定の歩行期間における対象者の角速度や加速度の変化を示すジャイロデータや加速度データを受信し、記憶部５００に記憶する。角速度は、例えば、対象者の各下腿の矢状面の角速度である。これにより、取得部５０１は、ジャイロデータや加速度データを特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７７】
取得部５０１は、計測機２０１から、所定の歩行期間における対象者の下腿に沿う方向の加速度を取得する。取得部５０１は、例えば、計測機２０１から、対象者の静止時点における対象者の下腿に沿う方向の加速度を取得する。対象者の静止時点は、例えば、所定の歩行期間の先頭時点である。取得部５０１は、具体的には、計測機２０１から、所定の歩行期間における対象者の下腿に沿う方向の加速度の変化を示す加速度データを受信し、記憶部５００に記憶し、対象者の静止時点における加速度を取得する。これにより、取得部５０１は、対象者の静止状態における加速度を特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。静止状態は、例えば、対象者が立位を維持している状態である。
【００７８】
取得部５０１は、計測機２０１から、対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を取得する。取得部５０１は、計測機２０１から、対象者の移動速度と移動方向とを受信し、記憶部５００に記憶する。移動速度を示す情報は、例えば、一定間隔ごとの対象者のＧＰＳ座標の変化を示す情報であってもよく、位置情報であってもよい。これにより、取得部５０１は、対象者の移動速度と移動方向とを特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７９】
特定部５０２は、所定の歩行期間を特定する。特定部５０２は、例えば、取得部５０１が取得した移動速度と移動方向とが一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定する。特定部５０２は、一定間隔ごとの対象者のＧＰＳ座標の変化が一定である場合に、移動速度が一定であると判定してもよい。これにより、特定部５０２は、対象者が安定して移動していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、後述する算出部５０３の算出精度の向上を図ることができる。
【００８０】
特定部５０２は、所定の候補期間のうち、対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定する。１歩に対応する特徴は、例えば、角速度が閾値を超えて極大値になったことである。そして、特定部５０２は、特定した複数の動作時点に基づいて、所定の候補期間のうち、動作時点の間隔が一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定する。これにより、特定部５０２は、対象者が安定して歩行していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、後述する算出部５０３の算出精度の向上を図ることができる。
【００８１】
特定部５０２は、特定した複数の動作時点に基づいて、所定の候補期間のうち、動作時点における対象者の動作の特徴量が一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定してもよい。これにより、特定部５０２は、対象者が安定して歩行していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、後述する算出部５０３の算出精度の向上を図ることができる。
【００８２】
特定部５０２は、所定の歩行期間のうち、取得した対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定する。これにより、特定部５０２は、複数の動作時点を算出部５０３に提供することができる。
【００８３】
算出部５０３は、取得した移動距離を歩数で除算することにより、対象者の歩幅を算出する。算出部５０３は、例えば、位置情報に基づいて、所定の歩行期間における対象者の移動距離を算出する。また、算出部５０３は、例えば、所定の歩行期間におけるジャイロデータにおいて対象者の１歩に対応する特徴が現れた回数を、対象者の歩数として算出する。そして、算出部５０３は、移動距離を歩数で除算することにより、対象者の歩幅を算出する。
【００８４】
算出部５０３は、対象者の両足が接地した接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。算出部５０３は、例えば、対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度に、対象者の両足が接地した接地時点までに取得した角速度の積分値を加算することにより、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。対象者の静止時点は、例えば、所定の歩行期間の先頭時点である。これにより、算出部５０３は、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出するために用いられる情報を算出することができる。
【００８５】
算出部５０３は、取得した対象者の下腿に沿う方向の加速度と、重力加速度とに基づいて、対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。これにより、算出部５０３は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【００８６】
算出部５０３は、対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度に、複数の動作時点の先頭の動作時点までに取得した角速度の積分値を加算することにより、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。これにより、算出部５０３は、比較的精度がよい、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。
【００８７】
算出部５０３は、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する所定の角度に、接地時点に最も近い直前の動作点から、その接地時点までに取得した角速度の積分値を加算することにより、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。これにより、算出部５０３は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【００８８】
算出部５０３は、所定の歩行期間の最終時点までの対象者の各下腿の矢状面の角速度の積分値が零になるように、所定の歩行期間における対象者の各下腿の矢状面の角速度に対する誤差を特定する。算出部５０３は、特定した誤差に基づいて、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。これにより、算出部５０３は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【００８９】
算出部５０３は、歩幅の情報と角度の情報とに基づいて、記憶部５００に記憶された幾何学的制約を満たす、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する。算出部５０３は、例えば、図６および図７に後述するように、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する。これにより、算出部５０３は、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【００９０】
出力部５０４は、算出部５０３が算出した対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。
【００９１】
（各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れ）
次に、図６および図７を用いて、情報処理装置１００が各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れについて説明する。まず、図６の説明に移行する。
【００９２】
図６および図７は、各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れを示す説明図である。図６において、情報処理装置１００は、歩幅が一定と判断される歩行期間を特定する。
【００９３】
（６−１）情報処理装置１００は、例えば、対象者のＧＰＳ座標の変化などを示す位置情報を、対象者が装着する計測機２０１から受信する。位置情報は、例えば、一定間隔の観測点ごとのＧＰＳ座標を示す。情報処理装置１００は、受信した位置情報に基づいて、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する期間を特定する。
【００９４】
（６−２）情報処理装置１００は、対象者の下腿のジャイロデータに基づいて、特定した期間のうち、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似すると判断され、対象者が安定して歩行していると判断される期間を、安定歩行期間として特定する。
【００９５】
ここで、１歩は、対象者が脚を地面から離し、脚をスイングし、脚を着地するという一連の動作である。ここで、脚の着地は、具体的には、脚の一部である足の着地を示す。以下の説明では、「脚の着地」は「足の着地」を示している。以下の説明では、１歩を「ステップ」と表記し、脚を地面から離すことを「トーオフ（ｔｏｅ−ｏｆｆ）」と表記し、脚を着地することを「ヒールストライク（ｈｅｅｌ−ｓｔｒｉｋｅ）」と表記する場合がある。
【００９６】
（６−３）情報処理装置１００は、位置情報に基づいて、安定歩行期間における対象者の移動距離を算出し、安定歩行期間における歩数を算出し、移動距離を歩数で除算することにより、ステップごとの推定歩幅ＳＬを算出する。
【００９７】
また、情報処理装置１００は、対象者の下腿のジャイロデータに基づいて、安定歩行期間において、対象者の両脚が接地した時点を、両脚接地時点として特定する。情報処理装置１００は、対象者の下腿のジャイロデータに基づいて、特定した両脚接地時点における、各下腿の地面に対する角度θL、θRを算出する。以下の説明では、下腿の地面に対する角度を「脛角度」と表記する場合がある。
【００９８】
次に、情報処理装置１００は、算出した推定歩幅ＳＬと、特定した両脚接地時点における各脛角度θL、θRとに基づいて、所定の幾何学的制約を満たす各膝関節の角度α、βと、股関節の角度φとを算出する。以下の説明では、膝関節の角度を「膝関節角」と表記し、股関節の角度を「股関節角」と表記する場合がある。ここで、図７の説明に移行し、情報処理装置１００が各膝関節の角度α、βと、股関節の角度φとを算出する一例について説明する。
【００９９】
図７において、情報処理装置１００は、歩幅に関する第１の制約と、腰の高さｈに関する第２の制約とに基づいて、股関節角φを算出する。ここで、股関節角φを、股関節から地面に対する垂線７００で、股関節角φLと股関節角φRとに分断し、以下の説明を行う。
【０１００】
情報処理装置１００は、股関節角φLと股関節角φRとを用いた第１の制約を示す下記式（１）と、股関節角φLと股関節角φRとを用いて第２の制約を示す下記式（２）とを連立方程式として、その連立方程式を解くことにより股関節角φを算出する。
【０１０１】
【数１】
2019008689.tif 000003
【０１０２】
Ｌは、対象者の大腿および下腿の長さである。Ｌは、例えば、情報処理装置１００の利用者によって、予め計測され、予め設定される。Ｌは、例えば、情報処理装置１００の利用者によって、予め計測された対象者の身長から、情報処理装置１００によって算出されてもよい。
【０１０３】
【数２】
2019008689.tif 000004
【０１０４】
Ｌは、対象者の大腿および下腿の長さである。ｈは、腰の高さである。ｈは、具体的な値が設定されていなくてもよい。
【０１０５】
次に、情報処理装置１００は、股関節角φLと股関節角φRとに基づいて、各膝関節角α、βを算出する。情報処理装置１００は、例えば、膝関節角αに関する下記式（３）および膝関節角βに関する下記式（４）を用いて、各膝関節角α、βを算出する。
【０１０６】
【数３】
2019008689.tif 000005
【０１０７】
【数４】
2019008689.tif 000006
【０１０８】
情報処理装置１００は、股関節角φLと股関節角φRとに基づいて、股関節角φを算出する。これにより、情報処理装置１００は、各膝関節角α、βと股関節角φを算出することができる。そして、情報処理装置１００は、脛角度以外の角度はジャイロデータから直接算出しなくてもよいため、患者に装着される計測機２０１の数の増大化を抑制することができる。
【０１０９】
（各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する一例）
次に、図８〜図１３を用いて、情報処理装置１００が各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する一例について説明する。まず、図８〜図１１の説明に移行し、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する一例について説明する。
【０１１０】
図８〜図１１は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図である。具体的には、情報処理装置１００は、図８で、歩行して移動した期間を特定し、図９で、その期間で安定して移動しているか判定し、図１０で、その期間で安定して歩行しているかを判定することにより、安定歩行期間を特定する。
【０１１１】
図８において、まず、情報処理装置１００は、対象者が歩行し、かつ、一定以上移動していた期間を特定する。図８では、情報処理装置１００は、特定する期間が、まっすぐ安定して歩いている期間であるかを評価しなくてもよい。
【０１１２】
図８のグラフ８００は、各下腿のジャイロデータを示し、横軸は、時間を示し、縦軸は、角速度を示す。情報処理装置１００は、各下腿のジャイロデータのうち、角速度が閾値を超えて極大値になった時点を、ステップがあった時点として特定する。以下の説明では、角速度が極大値になった時点を「ピーク点」と表記する場合がある。
【０１１３】
情報処理装置１００は、例えば、左下腿に関するピーク点８０１〜８０４と、右下腿に関するピーク点８１１〜８１５を特定する。そして、情報処理装置１００は、ピーク点８０１〜８０４，８１１〜８１５が、左右交互に出現している場合、そのピーク点８０１〜８０４，８１１〜８１５が出現した期間８２０を特定する。
【０１１４】
情報処理装置１００は、一定間隔の観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標を示す位置情報に基づいて、特定した期間８２０において対象者が一定以上移動しているか否かを判定する。情報処理装置１００は、一定以上移動していなければ期間８２０が安定歩行期間ではないと判定する。ここでは、情報処理装置１００が、一定以上移動していると判定したとする。次に、図９の説明に移行する。
【０１１５】
図９において、情報処理装置１００は、位置情報に基づいて、期間８２０における観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標を特定し、期間８２０が、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向がある期間であるか否かを判定する。
【０１１６】
対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向がある期間は、例えば、観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標がなす経路が、経路９００のようになる期間である。また、対象者が直進しなかったり、対象者の位置が等間隔で変化しなかったりする傾向がある期間は、例えば、観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標がなす経路が、経路９０１のようになる期間である。
【０１１７】
情報処理装置１００は、特定したＧＰＳ座標がなす経路が、経路９００のようになれば、安定して移動していると判定する。一方で、情報処理装置１００は、特定したＧＰＳ座標がなす経路が、経路９０１のようになれば、安定して移動していないと判定し、期間８２０が安定歩行期間ではないと判定する。
【０１１８】
情報処理装置１００は、具体的には、下記式（５）を用いて、観測点の間隔のばらつきＥ1を算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｅ1が閾値以下であれば、対象者の位置が等間隔で変化する傾向があると判断する。
【０１１９】
【数５】
2019008689.tif 000007
【０１２０】
また、情報処理装置１００は、具体的には、下記式（６）を用いて、観測点から次の観測点までの進行ベクトルｄnがなす角度Ｅ2を算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｅ2が閾値以下であれば、対象者が直進する傾向があると判断する。
【０１２１】
【数６】
2019008689.tif 000008
【０１２２】
ここでは、情報処理装置１００が、期間８２０が、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向がある期間であると判定したとする。次に、図１０および図１１の説明に移行する。
【０１２３】
図１０および図１１において、情報処理装置１００は、各下腿のジャイロデータに基づいて、期間８２０が、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向がある期間であるか否かを判定する。
【０１２４】
図１０に示すように、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向がある期間は、例えば、期間１０００のように、各ステップに対応する波形が類似し、歩幅が一定であると判断される期間である。一方で、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向がない期間は、例えば、期間１００１のように、波形が乱れており、歩幅が一定ではないと判断される期間である。
【０１２５】
図１１に示すように、各ステップに対応する波形が類似し、歩幅が一定であると判断される期間１０００などについて周波数成分を抽出すると、周波数スペクトルは、グラフ１１００のように、ピーク数が少ない傾向がある。周波数スペクトルは、周波数成分ごとの大きさを示すグラフである。一方で、波形が乱れており、歩幅が一定ではないと判断される期間１００１などについて周波数成分を抽出すると、周波数スペクトルは、グラフ１１０１のように、ピーク数が多くなる傾向がある。
【０１２６】
そこで、情報処理装置１００は、期間８２０における、各下腿のジャイロデータの周波数成分を抽出する。そして、情報処理装置１００は、抽出した周波数成分に基づいて、周波数スペクトルのピーク数が少なく、周波数スペクトルの強度分布が不均一であるほど、期間８２０について、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向があると判定する。
【０１２７】
情報処理装置１００は、具体的には、下記式（７）を用いて、周波数スペクトルのピーク数が少なく、強度分布が不均一であるほど、値が大きくなる評価値Ｈを算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｈが閾値以上であれば、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向があると判定する。
【０１２８】
【数７】
2019008689.tif 000009
【０１２９】
ｐiは、ｉ番目の周波数の強度を正規化して確率表現した値である。ここでは、情報処理装置１００は、期間８２０について、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向があると判定したとする。以上、情報処理装置１００は、期間８２０を、安定して移動している傾向があり、安定して歩行している傾向があると判定したため、安定歩行期間に設定する。
【０１３０】
情報処理装置１００は、安定歩行期間を設定すると、位置情報に基づいて、安定歩行期間における対象者の移動距離Ｄを算出する。また、情報処理装置１００は、安定歩行期間における歩数Ｎとして、安定歩行期間におけるピーク点の数を算出する。そして、情報処理装置１００は、下記式（８）を用いて、ステップごとの推定歩幅ＳＬを算出する。
【０１３１】
【数８】
2019008689.tif 000010
【０１３２】
次に、図１２および図１３の説明に移行し、情報処理装置１００が両脚接地期間における各脛角度を算出する一例について説明する。両脚接地期間は、対象者の両脚が接地した期間である。
【０１３３】
図１２および図１３は、両脚接地期間における脛角度を算出する一例を示す説明図である。具体的には、情報処理装置１００は、図１２で、両脚接地期間を特定し、図１３で、その両脚接地期間における各脛角度を算出する。
【０１３４】
図１２において、情報処理装置１００は、各下腿のジャイロデータに基づいて、ステップごとに、片脚が対象者の体重を支持している支持期間を特定する。
【０１３５】
情報処理装置１００は、例えば、支持期間の開始時点として、片脚がヒールストライクした時点を特定する。ヒールストライクした時点は、角速度が極大値になった後に、極小値になった時点である。以下の説明では、ヒールストライクした時点を「ヒールストライク点」と表記する場合がある。
【０１３６】
また、情報処理装置１００は、支持期間の終了時点として、片脚がトーオフした時点を特定する。トーオフした時点は、角速度が極大値になる前に、極小値になっていた時点である。以下の説明では、トーオフした時点を「トーオフ点」と表記する場合がある。
【０１３７】
そして、情報処理装置１００は、ヒールストライク点からトーオフ点までの期間を、支持期間として特定する。情報処理装置１００は、異なる支持期間が重複している期間を、両脚接地期間として特定する。次に、図１３の説明に移行する。
【０１３８】
図１３において、情報処理装置１００は、特定した両脚接地期間ごとに、各下腿のジャイロデータに基づいて、各脛角度θL、θRを算出する。
【０１３９】
情報処理装置１００は、例えば、安定歩行期間の先頭における各脛角度θL、θRを初期値０に設定する。そして、情報処理装置１００は、各下腿のジャイロデータに基づいて、各時点までの各下腿の角速度の積分値を各脛角度θL、θRに加算していくことにより、各時点における各脛角度θL、θRを算出する。
【０１４０】
図１３のグラフ１３００は、各時点における脛角度θLを示し、縦軸は、脛角度θLを示し、横軸は、時間を示す。情報処理装置１００は、各時点までの各下腿の角速度の積分値を各脛角度θL、θRに加算していくことにより、グラフ１３００上の対応する脛角度θLを算出することができる。
【０１４１】
そして、情報処理装置１００は、両脚接地期間ごとに期間番号を割り当てて、両脚接地期間ごとに割り当てた期間番号と、各脛角度θL、θRを算出した時点と、各脛角度θL、θRとを対応付けて、脛角度管理テーブル１３０１を用いて記憶する。
【０１４２】
その後、情報処理装置１００は、算出した推定歩幅ＳＬと、算出した各脛角度θL、θRとに基づいて、下記式（９）〜下記式（１２）を用いて、各膝関節角α、βと、股関節角φとを算出する。下記式（９）〜下記式（１２）は、上記式（１）〜下記式（４）と同様であるため、説明を省略する。
【０１４３】
【数９】
2019008689.tif 000011
【０１４４】
【数１０】
2019008689.tif 000012
【０１４５】
【数１１】
2019008689.tif 000013
【０１４６】
【数１２】
2019008689.tif 000014
【０１４７】
これにより、情報処理装置１００は、各膝関節角α、βと股関節角φを算出することができる。そして、情報処理装置１００は、脛角度以外の角度はジャイロデータから直接算出しなくてもよいため、患者に装着される計測機２０１の数の増大化を抑制することができる。
【０１４８】
また、情報処理装置１００は、安定歩行期間を特定し、安定歩行期間について各膝関節角α、βと股関節角φを算出することができる。このため、情報処理装置１００は、不安定な歩行による算出結果への悪影響を防止し、各膝関節角α、βと股関節角φとを算出する精度の向上を図ることができる。
【０１４９】
（各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する具体例）
次に、図１４〜図３８を用いて、具体的なデータ構造を例に挙げながら、情報処理装置１００が各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する具体例について説明する。まず、図１４〜図２０の説明に移行し、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例について説明する。
【０１５０】
図１４〜図２０は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図である。図１４において、対象者は、右下腿と左下腿とに、角速度と加速度とを計測する計測機２０１を装着する。対象者は、例えば、右脛や左脛に計測機２０１を装着する。右脛または左脛に装着された計測機２０１は、右脛または左脛において角速度や加速度を計測し、計測値と計測時点とを対応付けたセンサデータとして、ジャイロデータや加速度データを生成する。
【０１５１】
右脛または左脛に装着された計測機２０１は、生成したジャイロデータや加速度データを、情報処理装置１００と接続して、情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、右脛または左脛に装着された計測機２０１が生成したジャイロデータや加速度データなどを受信する。ジャイロデータや加速度データの具体例は、図１８〜図１９を用いて後述する。
【０１５２】
さらに、対象者は、腰に、位置情報を生成する計測機２０１を装着する。対象者は、例えば、右脛や左脛に計測機２０１を装着する。腰に装着された計測機２０１は、一定間隔の観測点ごとにＧＰＳ座標を計測し、計測値と計測時点とを対応付けた位置情報を生成する。
【０１５３】
腰に装着された計測機２０１は、生成した位置情報を、情報処理装置１００と接続して、情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、腰に装着された計測機２０１が生成した位置情報などを受信する。位置情報の具体例は、図２０を用いて後述する。次に、図１５の説明に移行し、計測機２０１が計測する内容について説明する。
【０１５４】
図１５に示すように、計測機２０１は、角速度を計測する場合、例えば、矢状面における角速度、横断面における角速度、冠状面における角速度などを計測する。これにより、計測機２０１は、例えば、センサデータとして、矢状面における角速度を時系列に並べたジャイロデータ、横断面における角速度を時系列に並べたジャイロデータ、冠状面における角速度を時系列に並べたジャイロデータなどを生成する。
【０１５５】
また、計測機２０１は、加速度を計測する場合、例えば、上下方向の加速度を計測する。上下方向の加速度は、計測機２０１が脛に装着されているため、対象者の脛に沿って上下方向の加速度を示してもよい。以下の説明では、上下方向の加速度を「上下加速度」と表記する場合がある。これにより、計測機２０１は、例えば、センサデータとして、上下加速度を時系列に並べた加速度データを生成する。次に、図１６の説明に移行し、計測機２０１が位置情報を生成する具体例について説明する。
【０１５６】
図１６において、腰に装着された計測機２０１は、ＧＰＳ座標を用いずに位置情報を生成し、情報処理装置１００に送信してもよい。計測機２０１は、例えば、対象者までの距離を計測する測位センサと通信することにより、位置情報を生成してもよい。測位センサは、例えば、レーザーレンジファインダまたはＫｉｎｅｃｔ（登録商標）などである。次に、図１７の説明に移行し、計測機２０１が位置情報を生成する具体例について説明する。
【０１５７】
図１７において、腰に装着された計測機２０１は、ＧＰＳ座標を用いずに位置情報を生成し、情報処理装置１００に送信してもよい。計測機２０１は、例えば、対象者の操作入力によって、対象者の移動距離の入力を受け付け、その移動距離を示す位置情報を生成してもよい。図１７の例では、対象者は、直線かつ平坦な歩行用の経路を歩いて、計測機２０１に移動距離を入力することが好ましい。次に、図１８の説明に移行する。
【０１５８】
図１８は、右脛に装着された計測機２０１が生成したジャイロデータと加速度データとを合わせた右脛データ１８００のデータ構造を示す。右脛データ１８００は、角速度と加速度とを計測した時点と、角速度と、加速度とを対応付けたレコードを蓄積する。次に、図１９の説明に移行する。
【０１５９】
図１９は、左脛に装着された計測機２０１が生成したジャイロデータと加速度データとを合わせた左脛データ１９００のデータ構造を示す。左脛データ１９００は、角速度と加速度とを計測した時点と、角速度と、加速度とを対応付けたレコードを蓄積する。次に、図２０の説明に移行する。
【０１６０】
図２０は、腰に装着された計測機２０１が生成した位置情報２０００のデータ構造を示す。位置情報２０００は、ＧＰＳ座標を計測した時点と、ＧＰＳ座標のうちの緯度と、ＧＰＳ座標のうちの経度と、ＧＰＳの精度を示す確信度とを対応付けたレコードを蓄積する。次に、図２１〜図２６の説明に移行し、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例について説明する。
【０１６１】
図２１〜図２６は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図である。図２１において、情報処理装置１００は、対象者が歩行して移動した歩行期間の候補期間を特定する。情報処理装置１００は、例えば、窓幅Ｗの窓をずらし幅Ｘでずらしながら、その窓に対応する各脛のジャイロデータに基づいて、下記式（１３）を用いて各脛の動作量Ｖright、Ｖleftを算出し、各脛の動作量Ｖright、Ｖleftが閾値を超えた場合に、その窓が示す期間を候補期間に設定する。
【０１６２】
【数１３】
2019008689.tif 000015
【０１６３】
ここで、ｇｙｒｏx(right)（ｔ）は、時点ｔにおける右脛の矢状面の加速度である。ｇｙｒｏx(left)（ｔ）は、時点ｔにおける左脛の矢状面の加速度である。
【０１６４】
情報処理装置１００は、候補期間に設定した窓が連続する場合、連続する複数の窓が示す期間をまとめて１つの候補期間に設定する。次に、図２２の説明に移行する。
【０１６５】
図２２において、情報処理装置１００は、候補期間ごとに候補期間番号を割り当てる。そして、情報処理装置１００は、候補期間の候補期間番号と、その候補期間の開始時点と、その候補期間の終了時点とを対応付けたレコードを、候補期間管理テーブル２２００を用いて記憶する。次に、図２３の説明に移行する。
【０１６６】
図２３において、情報処理装置１００は、候補番号１の候補期間を選択する。情報処理装置１００は、右脛データ１８００から、選択した候補期間の部分のジャイロデータを抽出する。同様に、情報処理装置１００は、左脛データ１９００から、選択した候補期間の部分のジャイロデータを抽出する。
【０１６７】
情報処理装置１００は、抽出したジャイロデータに基づいて、左脛に関するピーク点と、右脛に関するピーク点とを特定する。情報処理装置１００は、例えば、抽出したジャイロデータに対してローパスフィルタを適用したうえで、角速度が閾値を超えて極大値になり、かつ、他のピーク点との間隔が一定以上あるピーク点を特定する。次に、図２４の説明に移行する。
【０１６８】
図２４において、情報処理装置１００は、特定した右脛に関するピーク点ごとにピーク番号を割り当てる。そして、情報処理装置１００は、右脛に関するピーク点のピーク番号と、右脛に関するピーク点が示す時点とを対応付けたレコードを、右脛ピーク点管理テーブル２４００を用いて記憶する。
【０１６９】
同様に、情報処理装置１００は、特定した左脛に関するピーク点ごとにピーク番号を割り当てる。そして、情報処理装置１００は、左脛に関するピーク点のピーク番号と、左脛に関するピーク点が示す時点とを対応付けたレコードを、左脛ピーク点管理テーブル２４０１を用いて記憶する。
【０１７０】
そして、情報処理装置１００は、右脛ピーク点管理テーブル２４００と、左脛ピーク点管理テーブル２４０１とを参照し、右脛に関するピーク点と、左脛に関するピーク点とを合わせて、発生順にソートする。
【０１７１】
情報処理装置１００は、右脛に関するピーク点と、左脛に関するピーク点とに、発生順にピーク番号を割り当てる。そして、情報処理装置１００は、各脛に関するピーク点のピーク番号と、各脛に関するピーク点が示す時点とを対応付けたレコードを、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を用いて記憶する。
【０１７２】
情報処理装置１００は、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を参照し、各脛に関するピーク点が、左右交互に出現しているか否かを判定する。情報処理装置１００は、左右交互に出現している場合、選択した候補期間を、歩行期間として特定する。次に、図２５の説明に移行する。
【０１７３】
図２５において、情報処理装置１００は、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を参照し、各脛に関するピーク点における、各脛の動作に関する特徴量を算出する。特徴量は、例えば、ピーク高さやピーク間隔である。ピーク高さは、ピーク点における角速度の大きさである。ピーク間隔は、次のピーク点までの時間である。
【０１７４】
情報処理装置１００は、各脛に関するピーク点のピーク番号と、そのピーク点におけるピーク高さやピーク間隔とを対応付けたレコードを、特徴量管理テーブル２５００を用いて記憶する。情報処理装置１００は、特徴量管理テーブル２５００を参照し、ピーク高さのばらつきやピーク間隔のばらつきを算出する。ばらつきは、例えば、分散である。
【０１７５】
情報処理装置１００は、ピーク高さのばらつきが閾値以下、ピーク間隔のばらつきが閾値以下であれば、候補期間において安定して歩行する傾向があると判定する。以下の説明では、安定して歩行する傾向があることを「安定歩行性」と表記する場合がある。
【０１７６】
また、情報処理装置１００は、ピーク高さのばらつきやピーク間隔のばらつきのほか、スペクトル分布を用いて、候補期間において安定して歩行する傾向があるか否かを判定してもよい。情報処理装置１００は、具体的には、下記式（１４）を用いて、周波数スペクトルのピーク数が少なく、強度分布が不均一であるほど、値が大きくなる評価値Ｈを算出する。下記式（１４）は、上記式（７）と同様であるため、説明を省略する。
【０１７７】
【数１４】
2019008689.tif 000016
【０１７８】
そして、情報処理装置１００は、Ｈが閾値以上であれば、候補期間において安定して歩行する傾向があると判定する。次に、情報処理装置１００は、候補期間において安定して移動している傾向があるか否かを判定する。以下の説明では、安定して移動している傾向があることを「安定移動性」と表記する場合がある。ここで、図２６の説明に移行する。
【０１７９】
図２６において、情報処理装置１００は、位置情報２０００のうち、候補期間に対応する部分の位置情報を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した位置情報に基づいて、候補期間における観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標を特定し、候補期間が、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向がある期間であるか否かを判定する。情報処理装置１００は、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向があれば、安定して移動している傾向があると判定する。
【０１８０】
情報処理装置１００は、具体的には、下記式（１５）を用いて、観測点の間隔のばらつきＥ1を算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｅ1が閾値以下であれば、対象者の位置が等間隔で変化する傾向があると判断する。
【０１８１】
【数１５】
2019008689.tif 000017
【０１８２】
また、情報処理装置１００は、具体的には、下記式（１６）を用いて、観測点から次の観測点までの進行ベクトルｄnがなす角度Ｅ2を算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｅ2が閾値以下であれば、対象者が直進する傾向があると判断する。
【０１８３】
【数１６】
2019008689.tif 000018
【０１８４】
そして、情報処理装置１００は、候補期間において、安定して歩行する傾向があると判定し、かつ、安定して移動している傾向があると判定した場合、候補期間を、安定歩行期間として設定する。次に、図２７〜図２９の説明に移行し、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例について説明する。
【０１８５】
図２７〜図２９は、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例を示す説明図である。図２７において、情報処理装置１００は、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を参照し、ピーク点を一つずつ選択する。情報処理装置１００は、選択したピーク点に対応する支持期間を特定するために、ヒールストライク点を特定する。
【０１８６】
図２７に示すように、情報処理装置１００は、具体的には、左脛に関するピーク点を選択した場合、左脛データ１９００のうち、そのピーク点の後の一定時間内に、矢状面の角速度が極小値になった時点を、ヒールストライク点として特定する。
【０１８７】
また、情報処理装置１００は、ヒールストライク点では計測機２０１が重力方向から反力を受けるため、ピーク点の後の一定時間内に、上下方向の加速度がマイナスからプラスに最も大きく転じた時点をヒールストライク点として特定してもよい。次に、図２８の説明に移行する。
【０１８８】
図２８において、情報処理装置１００は、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を参照し、ピーク点を一つずつ選択する。情報処理装置１００は、選択したピーク点に対応する支持期間を特定するために、トーオフ点を特定する。
【０１８９】
図２８に示すように、情報処理装置１００は、具体的には、左脛に関するピーク点を選択した場合、左脛データ１９００のうち、そのピーク点の前の一定時間内に、矢状面の角速度が極小値になった時点を、トーオフ点として特定する。
【０１９０】
また、情報処理装置１００は、トーオフ点では重力方向からヒールストライク時とは逆方向の反力を受けるため、ピーク点の前の一定時間内に、上下方向の加速度がプラスからマイナスに最も大きく転じた時点をトーオフ点として特定してもよい。次に、図２９の説明に移行する。
【０１９１】
図２９において、情報処理装置１００は、ヒールストライク点からトーオフ点までの期間を、支持期間として特定する。情報処理装置１００は、異なる支持期間が重複している期間を、両脚接地期間として特定する。
【０１９２】
情報処理装置１００は、特定した両脚接地期間に接地期間番号を割り当てる。情報処理装置１００は、両脚接地期間ごとに、その両脚接地期間に割り当てた接地期間番号と、その両脚接地期間の開始時点と、その両脚接地期間の終了時点とを対応付けたレコードを、両脚接地期間管理テーブル２９００を用いて記憶する。次に、図３０〜図３２の説明に移行し、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例について説明する。
【０１９３】
図３０〜図３３は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図である。図３０において、情報処理装置１００は、特定した両脚接地期間ごとに、各脛のジャイロデータに基づいて、下記式（１７）を用いて、各脛角度θL、θRを算出する。
【０１９４】
【数１７】
2019008689.tif 000019
【０１９５】
ここで、θ（ｔ）は、脛角度である。θ0は、初期状態として設定される脛角度の初期値である。ｇｙｒｏ（ｉ）は、時点ｉにおける脛の角速度である。
【０１９６】
これにより、情報処理装置１００は、例えば、安定歩行期間の先頭について、脛角度の初期値θ0を０に設定する。そして、情報処理装置１００は、各脛のジャイロデータに基づいて、各時点までの各脛の角速度の積分値をθ0に加算することにより、各時点における各脛角度θL、θRを算出する。
【０１９７】
そして、情報処理装置１００は、各脛角度θL、θRを算出した時点と、各脛角度θL、θRとを対応付けて、脛角度管理テーブル３０００を用いて記憶する。次に、図３１の説明に移行し、情報処理装置１００が脛角度を算出する別の具体例について説明する。
【０１９８】
図３１において、情報処理装置１００は、ジャイロデータに含まれる誤差を考慮して、各脛角度θL、θRを算出し、各脛角度θL、θRを算出する精度の向上を図る。ここで、ジャイロデータは、計測開始から時間が経過するほど、誤差が大きくなる傾向がある。
【０１９９】
そこで、対象者が安定して歩いている場合、ステップごとに、所定の種類の時点での脛角度は一致する傾向があると仮定する。このため、情報処理装置１００は、ステップごとに、初期状態における脛角度を示す初期値を補正したうえで、各脛角度θL、θRを算出する。所定の種類の時点は、例えば、ヒールストライク点、トーオフ点、ピーク点などである。情報処理装置１００は、例えば、ステップごとに、下記式（１８）を用いて、各脛角度θL、θRを算出する。
【０２００】
【数１８】
2019008689.tif 000020
【０２０１】
ここで、θ（ｔ）は、時点ｔにおける脛角度である。θ0（Ｔ（ｊ））は、ｊ番目のステップにおける所定の種類の時点に対して設定される脛角度の初期値である。θ0（Ｔ（ｊ））は、１番目のステップにおける所定の種類の時点における脛角度が、初期値として設定されてもよい。ｇｙｒｏ（ｉ）は、時点ｉにおける脛の角速度である。εは、ジャイロデータに対する誤差である。
【０２０２】
ここで、安定歩行期間の先頭と末尾とでは、対象者は静止状態である傾向があり、対象者の脛角度は一致する傾向がある。このため、情報処理装置１００は、下記式（１９）および下記式（２０）を用いて、誤差εを特定する。
【０２０３】
【数１９】
2019008689.tif 000021
【０２０４】
【数２０】
2019008689.tif 000022
【０２０５】
ここで、θ1は、安定歩行期間の先頭Ｔsの脛角度である。θ2は、安定歩行期間の末尾Ｔeの脛角度である。また、情報処理装置１００は、安定歩行期間のうち対象者が同じ姿勢である時点が特定可能であれば、安定歩行期間の先頭Ｔsと、安定歩行期間の末尾Ｔeとの代わりに用いることができる。次に、図３２の説明に移行する。
【０２０６】
図３２において、情報処理装置１００は、脛角度の初期値θ0を、０ではなく、加速度データに基づいて設定してもよい。ここで、安定歩行期間の先頭における対象者の下腿に沿った方向、すなわち上下方向の加速度ＡｃｃＺの値は、重力加速度にｃｏｓθ0を乗算した値になる性質がある。このため、情報処理装置１００は、脛角度の初期値θ0を設定することができる。次に、図３３の説明に移行する。
【０２０７】
図３３において、情報処理装置１００は、両脚接地期間の各時点について各脛角度θL、θRを算出する。情報処理装置１００は、両脚接地期間と、その両脚接地期間の各時点と、その各時点について算出した各脛角度θL、θRとを対応付けたレコードを、算出用情報テーブル３３００を用いて記憶する。次に、図３４の説明に移行し、情報処理装置１００が歩幅を算出する具体例について説明する。
【０２０８】
図３４は、情報処理装置１００が歩幅を算出する具体例を示す説明図である。図３４において、情報処理装置１００は、位置情報に基づいて、安定歩行期間における対象者の移動距離Ｄを算出する。また、情報処理装置１００は、安定歩行期間における歩数Ｎとして、安定歩行期間におけるピーク点の数を算出する。
【０２０９】
ここで、安定歩行期間では、対象者が安定して移動し、安定して歩行している傾向があり、対象者の歩幅は一定である傾向がある。このため、情報処理装置１００は、下記式（２１）を用いて、ステップごとの推定歩幅ＳＬを算出する。
【０２１０】
【数２１】
2019008689.tif 000023
【０２１１】
情報処理装置１００は、算出した推定歩幅ＳＬを、算出用情報テーブル３３００を用いて記憶する。また、安定歩行期間の最初の１歩と最後の１歩とは、半歩分しか動かない傾向がある。このため、情報処理装置１００は、移動距離Ｄを歩数Ｎ−１で除算することにより、歩幅ＳＬを算出してもよい。この場合、情報処理装置１００は、最初の１歩と最後の１歩との歩幅にはＳＬ／２を設定する。
【０２１２】
また、歩幅が一定ではない可能性がある。このため、情報処理装置１００は、ステップごとに、歩幅と相関のある特徴量を算出し、その特徴量を用いて歩幅を重み付けしてもよい。情報処理装置１００は、例えば、ｉ番目のステップでの特徴量をｆ（ｉ）とし、下記式（２２）を用いて、移動距離を算出する。
【０２１３】
【数２２】
2019008689.tif 000024
【０２１４】
上記式（２２）は、下記式（２３）に変形可能である。
【０２１５】
【数２３】
2019008689.tif 000025
【０２１６】
情報処理装置１００は、上記式（２３）を用いて、ｉ番目のステップの歩幅を、η×ｆ（ｉ）として算出する。特徴量は、例えば、ピーク点の高さやピーク点の間隔などである。次に、図３５および図３６の説明に移行し、情報処理装置１００が各膝関節角と股関節角とを算出する具体例について説明する。
【０２１７】
図３５および図３６は、情報処理装置１００が各膝関節角と股関節角とを算出する具体例を示す説明図である。図３５において、情報処理装置１００は、算出した推定歩幅ＳＬと、算出した各脛角度θL、θRとに基づいて、下記式（２４）〜下記式（２７）を用いて、各膝関節角α、βと、股関節角φL、φRとを算出する。下記式（２４）〜下記式（２７）は、上記式（１）〜下記式（４）と同様であるため、説明を省略する。
【０２１８】
【数２４】
2019008689.tif 000026
【０２１９】
【数２５】
2019008689.tif 000027
【０２２０】
【数２６】
2019008689.tif 000028
【０２２１】
【数２７】
2019008689.tif 000029
【０２２２】
これにより、情報処理装置１００は、各膝関節角α、βと、股関節角φL、φRとを算出することができる。さらに、情報処理装置１００は、股関節角φLと股関節角φRとに基づいて、下記式（２８）を用いて、股関節角φを算出する。
【０２２３】
【数２８】
2019008689.tif 000030
【０２２４】
これにより、情報処理装置１００は、股関節角φを算出することができる。情報処理装置１００は、算出した各膝関節角α、βと、股関節角φとを、算出結果テーブル３５００を用いて記憶する。そして、情報処理装置１００は、脛角度以外の角度はジャイロデータから直接算出しなくてもよいため、患者に装着される計測機２０１の数の増大化を抑制することができる。
【０２２５】
また、情報処理装置１００は、安定歩行期間を特定し、安定歩行期間について各膝関節角α、βと股関節角φを算出することができる。このため、情報処理装置１００は、不安定な歩行による算出結果への悪影響を防止し、各膝関節角α、βと股関節角φとを算出する精度の向上を図ることができる。次に、図３６の説明に移行する。
【０２２６】
図３６において、情報処理装置１００は、同様に、特定した安定歩行期間のそれぞれについて算出した各膝関節角α、βと、股関節角φとを、算出結果テーブル３５００を用いて記憶する。次に、図３７の説明に移行する。
【０２２７】
図３７は、出力の一例を示す説明図である。図３７において、情報処理装置１００は、算出した膝関節角や股関節角に基づいて、患者の膝関節角や股関節角の傾向を特定し、出力する。情報処理装置１００は、例えば、対象とする日付範囲の指定を受け付け、その日付範囲の膝関節角や股関節角を読み出す。そして、情報処理装置１００は、患者の日々の歩き方の推移を把握可能にするために、日付ごとの膝関節角や股関節角の統計値を算出し、その統計値をグラフ３６００のように表示する。
【０２２８】
ここで、情報処理装置１００は、グラフ３６００上に、健康である場合の基準値となる範囲を表示してもよい。また、情報処理装置１００は、グラフ３６００上に、今後の患者の治療などのように、患者に関する参考イベントが行われるタイミングを表示してもよい。また、情報処理装置１００は、グラフ３６００上に、日付ごとの患者の膝関節角や股関節角の上限から下限までの範囲を表示してもよい。次に、図３８の説明に移行し、情報処理装置１００が算出結果を利用する具体例について説明する。
【０２２９】
図３８は、情報処理装置１００が算出結果を利用する具体例を示す説明図である。情報処理装置１００は、図１４〜図３８に示した処理によって、各脛の角度θL、θRと、その各脛の角度θL、θRに対応する各膝関節角α、βや股関節角φL、φRとの組み合わせを複数特定することができる。このため、情報処理装置１００は、一方の脛の角度θLと、その脛の角度θLに対応する膝関節角αや股関節角φLとの関係を、関数によって定義することが可能になる。
【０２３０】
図３８のグラフ３８００は、脛の角度θLと、その脛の角度θLに対応する膝関節角αとの関係を示し、横軸は、角度θLを示し、縦軸は、膝関節角αを示す。情報処理装置１００は、例えば、算出結果から近似曲線３８０１を示す関数を生成する。これにより、情報処理装置１００は、以降において、図１４〜図３８に示した処理を行わなくても、各脛の角度θL、θRに基づいて、その各脛の角度θL、θRに対応する各膝関節角α、βや股関節角φL、φRを算出することができる。
【０２３１】
このため、情報処理装置１００は、各膝関節角α、βや股関節角φL、φRを算出する際にかかる時間の低減化を図ることができる。また、情報処理装置１００は、位置情報を取得しなくても、各膝関節角α、βや股関節角φL、φRを算出することができる。
【０２３２】
その後、情報処理装置１００は、一定間隔ごとに、再び、図１４〜図３８に示した処理によって、各脛の角度θL、θRと、その各脛の角度θL、θRに対応する各膝関節角α、βや股関節角φL、φRとの組み合わせを複数特定してもよい。そして、情報処理装置１００は、近似曲線３８０１を更新して、各膝関節角α、βや股関節角φL、φRを算出する精度の低下を抑制することができる。
【０２３３】
（角度算出処理手順の一例）
次に、図３９を用いて、情報処理装置１００が実行する角度算出処理手順の一例について説明する。
【０２３４】
図３９は、角度算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図３９において、まず、情報処理装置１００は、一定期間のセンサデータを計測機２０１から取得する（ステップＳ３９０１）。
【０２３５】
次に、情報処理装置１００は、取得したセンサデータに基づいて、歩行期間を含みうる１以上の候補期間を特定する（ステップＳ３９０２）。そして、情報処理装置１００は、特定した１以上の候補期間のいずれかの候補期間を選択する（ステップＳ３９０３）。
【０２３６】
次に、情報処理装置１００は、選択した候補期間のうちの歩行期間を特定する（ステップＳ３９０４）。そして、情報処理装置１００は、特定した歩行期間について安定歩行性の評価値を算出する（ステップＳ３９０５）。
【０２３７】
次に、情報処理装置１００は、安定歩行性の評価値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３９０６）。ここで、閾値未満である場合（ステップＳ３９０６：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０３の処理に戻る。
【０２３８】
一方で、閾値以上である場合（ステップＳ３９０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、特定した歩行期間について安定移動性の評価値を算出する（ステップＳ３９０７）。
【０２３９】
次に、情報処理装置１００は、安定移動性の評価値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３９０８）。ここで、閾値未満である場合（ステップＳ３９０８：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０３の処理に戻る。
【０２４０】
一方で、閾値以上である場合（ステップＳ３９０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、歩行期間のうちの両脚接地期間を特定する（ステップＳ３９０９）。次に、情報処理装置１００は、特定した両脚接地期間について各脚の脛角度を算出する（ステップＳ３９１０）。そして、情報処理装置１００は、歩行期間における歩幅を算出する（ステップＳ３９１１）。
【０２４１】
次に、情報処理装置１００は、膝関節の角度や股関節の角度を算出する（ステップＳ３９１２）。そして、情報処理装置１００は、特定した１以上の候補期間のすべてを選択したか否かを判定する（ステップＳ３９１３）。ここで、選択していない場合（ステップＳ３９１３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０３の処理に戻る。
【０２４２】
一方で、選択している場合（ステップＳ３９１３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、角度算出処理を終了する。
【０２４３】
以上説明したように、情報処理装置１００によれば、対象者の歩幅の情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した歩幅の情報と角度の情報とに基づいて、対象者の両足が接地した場合における対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【０２４４】
情報処理装置１００によれば、幾何学的制約を、第１の制約を示す数式と、第２の制約を示す数式との連立方程式によって定義することができ、その連立方程式を解くことによって対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、幾何学的制約を、比較的簡単な連立方程式によって定義し、比較的高速に解くことができる。
【０２４５】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間における対象者の移動距離と対象者の歩数とを取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した移動距離を歩数で除算することにより、対象者の歩幅を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者の歩幅を直接計測できない場合であっても、対象者の歩幅を取得することができる。
【０２４６】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間における対象者の各下腿の矢状面の角速度を取得することができる。情報処理装置１００によれば、対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度に、対象者の両足が接地した接地時点までに取得した角速度の積分値を加算することにより、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者の各下腿の地面に対する角度を直接計測できない場合であっても、対象者の各下腿の地面に対する角度を取得することができる。
【０２４７】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間の先頭である対象者の静止時点における対象者の下腿に沿う方向の加速度を取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した対象者の下腿に沿う方向の加速度と、重力加速度とに基づいて、所定の歩行期間の先頭である対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【０２４８】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間のうち、取得した対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定することができる。情報処理装置１００によれば、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。情報処理装置１００によれば、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する所定の角度に、複数の動作時点のうち接地時点に最も近い直前の動作時点から、その接地時点までに取得した角速度の積分値を加算する。これにより、情報処理装置１００は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【０２４９】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間の最終時点までの対象者の各下腿の矢状面の角速度の積分値が零になるように、所定の歩行期間における対象者の各下腿の矢状面の角速度に対する誤差を特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した誤差に基づいて、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【０２５０】
情報処理装置１００によれば、計測機から、対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を取得し、移動速度と移動方向とが一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者が安定して移動していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【０２５１】
情報処理装置１００によれば、所定の候補期間のうち、対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した複数の動作時点に基づいて、所定の候補期間のうち、動作時点の間隔が一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者が安定して歩行していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【０２５２】
情報処理装置１００によれば、所定の候補期間のうち、対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した複数の動作時点に基づいて、所定の候補期間のうち、動作時点における対象者の動作の特徴量が一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者が安定して移動していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【０２５３】
なお、本実施の形態で説明した情報処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【符号の説明】
【０２５４】
１００  情報処理装置
１１０  多角形
２００  情報処理システム
２０１  計測機
２１０  ネットワーク
３００，４００  バス
３０１，４０１  ＣＰＵ
３０２，４０２  メモリ
３０３，４０３  ネットワークＩ／Ｆ
３０４  記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５  記録媒体
４０４  センサ部
４０５  タイマー部
５００  記憶部
５０１  取得部
５０２  特定部
５０３  算出部
５０４  出力部
７００  垂線
８００，１１００，１１０１，１３００，３６００，３８００  グラフ
８０１〜８０４，８１１〜８１５  ピーク点
８２０，１０００，１００１  期間
９００，９０１  経路
１３０１，３０００  脛角度管理テーブル
１８００  右脛データ
１９００  左脛データ
２０００  位置情報
２２００  候補期間管理テーブル
２４００  右脛ピーク点管理テーブル
２４０１  左脛ピーク点管理テーブル
２４０２  各脛ピーク点管理テーブル
２５００  特徴量管理テーブル
２９００  両脚接地期間管理テーブル
３３００  算出用情報テーブル
３５００  算出結果テーブル
３８０１  近似曲線
【図１】
2019008689.tif 000031
【図２】
2019008689.tif 000032
【図３】
2019008689.tif 000033
【図４】
2019008689.tif 000034
【図５】
2019008689.tif 000035
【図６】
2019008689.tif 000036
【図７】
2019008689.tif 000037
【図８】
2019008689.tif 000038
【図９】
2019008689.tif 000039
【図１０】
2019008689.tif 000040
【図１１】
2019008689.tif 000041
【図１２】
2019008689.tif 000042
【図１３】
2019008689.tif 000043
【図１４】
2019008689.tif 000044
【図１５】
2019008689.tif 000045
【図１６】
2019008689.tif 000046
【図１７】
2019008689.tif 000047
【図１８】
2019008689.tif 000048
【図１９】
2019008689.tif 000049
【図２０】
2019008689.tif 000050
【図２１】
2019008689.tif 000051
【図２２】
2019008689.tif 000052
【図２３】
2019008689.tif 000053
【図２４】
2019008689.tif 000054
【図２５】
2019008689.tif 000055
【図２６】
2019008689.tif 000056
【図２７】
2019008689.tif 000057
【図２８】
2019008689.tif 000058
【図２９】
2019008689.tif 000059
【図３０】
2019008689.tif 000060
【図３１】
2019008689.tif 000061
【図３２】
2019008689.tif 000062
【図３３】
2019008689.tif 000063
【図３４】
2019008689.tif 000064
【図３５】
2019008689.tif 000065
【図３６】
2019008689.tif 000066
【図３７】
2019008689.tif 000067
【図３８】
2019008689.tif 000068
【図３９】
2019008689.tif 000069
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月6日(2019.11.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記幾何学的制約は、
前記対象者の歩幅と前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との関係を示す第１の制約と、
前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の右膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度とに基づいて算出される前記対象者の腰の高さと、前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の左膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度とに基づいて算出される前記対象者の腰の高さとの関係を示す第２の制約とを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、
所定の歩行期間における前記対象者の移動距離と前記対象者の歩数とを取得し、
取得した前記移動距離を前記歩数で除算することにより、前記対象者の歩幅を算出する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、
前記対象者の各下腿の矢状面の角速度を計測する計測機から、所定の歩行期間における前記対象者の各下腿の矢状面の角速度を取得し、
前記対象者の静止時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度に、前記対象者の両足が接地した接地時点までに取得した前記角速度の積分値を加算することにより、前記接地時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、
前記対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を計測する計測機から、前記対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を取得し、
取得した前記移動速度と前記移動方向とを示す情報に基づいて、前記移動速度と前記移動方向とが一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記制御部は、
前記対象者の角速度または加速度を計測する計測機から、所定の候補期間における前記対象者の角速度または加速度を取得し、
前記所定の候補期間のうち、前記対象者の角速度または加速度に、前記対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定し、
特定した前記複数の動作時点に基づいて、前記所定の候補期間のうち、動作時点の間隔が一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記制御部は、
前記対象者の角速度または加速度を計測する計測機から、所定の候補期間における前記対象者の角速度または加速度を取得し、
前記所定の候補期間のうち、前記対象者の角速度または加速度に、前記対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定し、
特定した前記複数の動作時点に基づいて、前記所定の候補期間のうち、動作時点における前記対象者の動作の特徴量が一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
計測機と、前記計測機と通信可能な情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
前記計測機は、
対象者の動きに関する計測情報を生成し、
前記情報処理装置は、
前記計測機から前記計測情報を取得し、
取得した前記計測情報に基づいて、前記対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
コンピュータが、
対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野では、患者に対して適切な医療処置をするために、患者の状態を把握することが求められる。例えば、患者の歩き方は、疾病による身体の不調の度合いや疾病や怪我の回復の度合いなどに影響される傾向があり、患者の状態を把握するためには、患者の歩き方を把握することが求められることがある。例えば、患者が両脚を曲げずに歩くような、患者の身体に負担がかかり、転倒や転落などの事故を招きうる不自然な歩き方をしているか否かを把握することが求められる。このため、患者の歩き方の客観的な指標として、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を精度よく算出し、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度に基づいて、患者の歩き方を把握可能にすることが求められる。特に、日常の患者の歩き方を把握可能にし、医療機関外での患者の歩き方を把握可能にすることが、患者に対して適切な医療処置をするためには好ましい。
【０００３】
先行技術としては、例えば、各測定センサを、歩行者の両足の股関節、膝関節および足関節を挟むよう取り付け、歩行者の歩行時の角速度および加速度を測定した測定データに基づいて、歩行者の股関節、膝関節および足関節の関節角度を求めるものがある。また、例えば、各測定センサを同様に取り付け、歩行にともなう重心変動と脚部の関節角度の変動を計測し、計測された重心変動、関節角度の変動、および歩行によって変化しないユーザの人体情報に基づいてユーザの歩行動作を示す指標を演算する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２０８２５７号公報
【特許文献２】特開２０１２−６５７２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
患者にセンサ装置を装着させ、そのセンサ装置から得られる時系列データに基づいて、その患者の膝関節の角度やその患者の股関節の角度を計測し、その患者の歩き方を把握することが求められることがある。しかしながら、従来技術では、患者の膝関節や股関節の角度を精度よく計測するために必要な測定センサの数が多かった。例えば、患者の下肢の様々な部位にセンサ装置を装着しなければならなかった。このため、患者のセンサ装着の物理的負荷・心理的負荷が高い、計測コストが高い、などの問題が発生し、日常での継続的な計測が困難であった。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、対象者の膝関節の角度または対象者の股関節の角度を少ないセンサ数で精度よく算出することができる情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様によれば、対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、対象者の膝関節の角度または対象者の股関節の角度を少ないセンサ数で精度よく算出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、情報処理システム２００の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、計測機２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。
【図６】図６は、各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れを示す説明図（その１）である。
【図７】図７は、各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れを示す説明図（その２）である。
【図８】図８は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図（その１）である。
【図９】図９は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図（その２）である。
【図１０】図１０は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図（その３）である。
【図１１】図１１は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図（その４）である。
【図１２】図１２は、両脚接地期間における脛角度を算出する一例を示す説明図（その１）である。
【図１３】図１３は、両脚接地期間における脛角度を算出する一例を示す説明図（その２）である。
【図１４】図１４は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その１）である。
【図１５】図１５は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その２）である。
【図１６】図１６は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その３）である。
【図１７】図１７は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その４）である。
【図１８】図１８は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その５）である。
【図１９】図１９は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その６）である。
【図２０】図２０は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図（その７）である。
【図２１】図２１は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その１）である。
【図２２】図２２は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その２）である。
【図２３】図２３は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その３）である。
【図２４】図２４は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その４）である。
【図２５】図２５は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その５）である。
【図２６】図２６は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図（その６）である。
【図２７】図２７は、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例を示す説明図（その１）である。
【図２８】図２８は、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例を示す説明図（その２）である。
【図２９】図２９は、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例を示す説明図（その３）である。
【図３０】図３０は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図（その１）である。
【図３１】図３１は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図（その２）である。
【図３２】図３２は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図（その３）である。
【図３３】図３３は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図（その４）である。
【図３４】図３４は、情報処理装置１００が歩幅を算出する具体例を示す説明図である。
【図３５】図３５は、情報処理装置１００が各膝関節角と股関節角とを算出する具体例を示す説明図（その１）である。
【図３６】図３６は、情報処理装置１００が各膝関節角と股関節角とを算出する具体例を示す説明図（その２）である。
【図３７】図３７は、出力の一例を示す説明図である。
【図３８】図３８は、情報処理装置１００が算出結果を利用する具体例を示す説明図である。
【図３９】図３９は、角度算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、対象者の膝関節の角度と対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出するコンピュータである。対象者は、生体である。対象者は、例えば、人間である。
【００１２】
対象者は、例えば、医療機関による検査対象になる。対象者は、具体的には、医師などの医療関係者による診断や治療、経過観察、または健康管理などを受ける患者である。対象者は、具体的には、医師などの医療関係者によるリハビリ指導などを受ける患者であってもよい。また、対象者は、具体的には、スポーツインストラクターによる運動指導を受ける被指導者であってもよい。対象者は、例えば、自ら健康管理を行う個人であってもよい。対象者は、動物であってもよい。
【００１３】
ここで、上述の通り、医療分野では、患者に対して適切な医療処置をするために、患者の状態を把握することが求められる。例えば、患者の歩き方は、疾病による身体の不調の度合いや疾病や怪我の回復の度合いなどに影響される傾向があり、患者の状態を把握するためには、患者の歩き方を把握することが求められることがある。例えば、患者が両脚を曲げずに歩くような、患者の身体に負担がかかり、転倒や転落などの事故を招きうる不自然な歩き方をしているか否かを把握することが求められる。
【００１４】
このため、患者の歩き方の客観的な指標として、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を精度よく算出し、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度に基づいて、患者の歩き方を把握可能にすることが求められる。特に、日常の患者の歩き方を把握可能にし、医療機関外での患者の歩き方を把握可能にすることが、患者に対して適切な医療処置をするためには好ましい。
【００１５】
しかしながら、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度などを精度よく計測することが難しい場合がある。例えば、患者の下肢の様々な部位にセンサ装置を装着しなければ、その患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を計測することが難しい場合がある。具体的には、患者の両脚の大腿と下腿と足との６つの部位にセンサ装置を装着しなければ、その患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を計測することが難しい場合がある。
【００１６】
一方で、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を計測する精度を向上するために、患者の下肢の様々な部位にセンサ装置を装着させると、患者の負担の増大化を招いてしまう。例えば、患者は、大腿にセンサ装置を装着すると、歩きづらいと感じてしまう傾向がある。そして、患者は、負担やストレスを感じ、患者に対する診断や治療、経過観察、または健康管理などを受けるためにセンサ装置を利用しようとする意欲が低減してしまう可能性がある。
【００１７】
このため、日常的に、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を計測するためには、患者が装着するセンサ装置の数は比較的少なく、センサ装置を装着する部位は、患者が感じる負担やストレスが比較的少ない部位であることが好ましい。具体的には、患者の大腿にセンサ装置を装着せず、患者の下腿にのみセンサ装置を装着することが好ましい。
【００１８】
そこで、本実施の形態では、患者の下腿にのみセンサ装置を装着させた場合でも、患者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を考慮することにより、患者の膝関節の角度や患者の股関節の角度を精度よく計測することができる情報処理方法について説明する。
【００１９】
図１に示すように、対象者の脚の一部であり、対象者の膝より上の部分であり、対象者の膝から股までの部分を「大腿」と表記する場合がある。また、左脚の大腿を「左大腿」と表記する場合がある。また、右脚の大腿を「右大腿」と表記する場合がある。
【００２０】
また、図１に示すように、対象者の脚の一部であり、対象者の膝より下の部分であり、対象者の膝から足首までの部分を「下腿」と表記する場合がある。また、左脚の下腿を「左下腿」と表記する場合がある。また、右脚の下腿を「右下腿」と表記する場合がある。
【００２１】
また、図１に示すように、対象者の脚の一部であり、足首から先の部分を「足」と表記する場合がある。また、左脚の足を「左足」と表記する場合がある。また、右脚の足を「右足」と表記する場合がある。図１の例では、対象者は、例えば、下腿にセンサ装置を装着する。
【００２２】
（１−１）情報処理装置１００は、対象者の歩幅ＳＬの情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度θL、θRの情報とを取得する。ここで、各下腿の地面に対する角度θL、θRは、矢状面における各下腿の前方の地面に対する角度である。地面は、屋内の床、屋外の地表、屋外の道路などである。
【００２３】
情報処理装置１００は、例えば、対象者の移動距離と歩数とに基づいて、対象者の歩幅ＳＬを算出する。情報処理装置１００は、例えば、予め設定された対象者の歩幅ＳＬの情報を取得してもよい。情報処理装置１００は、例えば、各下腿に装着したセンサ装置が計測した角速度を積分することにより、各下腿の地面に対する角度θL、θRを算出する。これにより、情報処理装置１００は、対象者の各膝関節の角度α、βと対象者の股関節の角度φとを算出する際に用いられる各情報を取得することができる。
【００２４】
（１−２）情報処理装置１００は、歩幅ＳＬの情報と角度θL、θRの情報とに基づいて、対象者の両足が接地した場合における対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、対象者の各膝関節の角度α、βと対象者の股関節の角度φとを算出する。ここで、各膝関節の角度α、βは、矢状面における各膝の曲げ具合を示す角度であって、各膝の内側の角度である。股関節の角度φは、矢状面における両脚の開き具合を示す角度である。
【００２５】
図１に示すように、対象者の下肢の構造は、左大腿と右大腿とが股関節で接続され、左大腿と左下腿とが左膝関節で接続され、右大腿と右下腿とが右膝関節で接続される構造であり、大腿と下腿との長さは同一の長さＬと近似される。この近似が成り立たない場合、すなわち、大腿と下腿の長さが異なる場合には、大腿の長さをＬ１、下腿の長さをＬ２として、後述の第１の制約と第２の制約に基づいて、後述の連立方程式を導出してもよい。
【００２６】
幾何学的制約は、この対象者の下肢の構造を利用し、各大腿と各下腿と地面とを辺とし、股関節と各膝関節と各下腿の地面との接点とを頂点として形成される多角形１１０に基づいて、幾何学的に導出される制約である。例えば、この多角形１１０に基づいて、第１の制約と第２の制約とが導出可能である。
【００２７】
第１の制約は、この多角形１１０における、対象者の歩幅ＳＬと、対象者の大腿の長さＬと、対象者の下腿の長さＬと、対象者の各膝関節の角度α、βと、対象者の股関節の角度φとの関係を示す制約である。対象者の歩幅ＳＬは、この多角形１１０の１辺となる地面の長さに対応する。
【００２８】
第２の制約は、この多角形１１０から２通りの算出方法で算出可能である対象者の腰の高さが一致する関係を示す制約である。２通りの算出方法は、例えば、左脚に関する情報を用いた算出方法と、右脚に関する情報を用いた算出方法とである。
【００２９】
右脚に関する情報を用いた算出方法は、例えば、対象者の大腿の長さＬと、対象者の下腿の長さＬと、対象者の右膝関節の角度αと、対象者の股関節の角度φとに基づいて算出する算出方法である。左脚に関する情報を用いた算出方法は、例えば、対象者の大腿の長さＬと、対象者の下腿の長さＬと、対象者の左膝関節の角度βと、対象者の股関節の角度φとに基づいて算出する算出方法である。
【００３０】
情報処理装置１００は、例えば、歩幅ＳＬと角度θL、θRとに基づいて、第１の制約を示す数式と、第２の制約を示す数式との連立方程式を生成し、その連立方程式を解くことにより、対象者の各膝関節の角度α、βと対象者の股関節の角度φとを算出する。
【００３１】
これにより、情報処理装置１００は、対象者の下肢の様々な部位にセンサ装置が装着されていなくても、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを精度よく算出することができる。情報処理装置１００は、例えば、対象者がセンサ装置を装着した場合に感じる負担やストレスが比較的少ない対象者の下腿にセンサ装置を装着すれば、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを精度よく算出することができる。そして、情報処理装置１００は、対象者の歩き方に関する客観的な指標値を得ることができる。
【００３２】
対象者は、装着するセンサ装置の数が少なくてもよく、対象者が感じる負担やストレスが比較的少ない部位にセンサ装置を装着すればよいため、歩きづらいと感じづらく、負担やストレスを感じづらくなる。そして、対象者は、診断や治療、経過観察、または健康管理などを受けるためにセンサ装置を利用しようとする意欲が低減してしまうことを抑制することができる。結果として、対象者は、日常的にセンサ装置を利用しやすくなり、情報処理装置１００は、日常の対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを算出することができる。
【００３３】
また、情報処理装置１００は、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを出力すれば、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを、医師などの医療関係者に通知することができる。このため、情報処理装置１００は、医師などの医療関係者が、対象者の歩き方を把握しやすくし、対象者に対する診断や治療、経過観察、または健康管理などを効率よく行うことができるようにすることができる。
【００３４】
医師などの医療関係者は、対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを参照し、対象者の歩き方を把握し、対象者に対する診断や治療、経過観察、または健康管理などを効率よく行うことができる。医師などの医療関係者は、例えば、日常における対象者の膝関節の角度α、βや対象者の股関節の角度φを参照し、日常の対象者の歩き方を把握することができる。
【００３５】
また、情報処理装置１００は、対象者に装着するセンサ装置の数が少なくてもよいようにすることができる。このため、情報処理装置１００は、対象者に対する診断や治療、経過観察、または健康管理などを行うためにセンサ装置を利用しようとする際にかかるコストの低減化を図ることができる。
【００３６】
ここで、情報処理装置１００が、対象者の移動距離と歩数とに基づいて、対象者の歩幅ＳＬを精度よく算出するためには、その対象者の移動距離と歩数とは、対象者が一定の歩幅でまっすぐ安定して歩いていたときの移動距離と歩数であることが好ましい。
【００３７】
同様に、情報処理装置１００が、各下腿の角速度を積分することにより、各下腿の地面に対する角度を精度よく算出するためには、その各下腿の角速度は、対象者が一定の歩幅でまっすぐ安定して歩いていたときの角速度であることが好ましい。
【００３８】
このため、情報処理装置１００は、まず対象者が一定の歩幅でまっすぐ安定して歩いていたときの歩行期間を特定し、その歩行期間における対象者の移動距離、歩数、各下腿の角速度などを取得することが好ましい。情報処理装置１００が、対象者が一定の歩幅でまっすぐ安定して歩いていたときの歩行期間を特定する具体例については、図４〜図９を用いて後述する。
【００３９】
（情報処理システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００を適用した、情報処理システム２００の一例について説明する。
【００４０】
図２は、情報処理システム２００の一例を示す説明図である。図２において、情報処理システム２００は、情報処理装置１００と、１以上の計測機２０１とを含む。情報処理システム２００において、情報処理装置１００と計測機２０１とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００４１】
情報処理装置１００は、１以上の計測機２０１から、計測対象となる対象者の各下腿の動きに関する計測情報を取得するコンピュータである。情報処理装置１００は、計測情報に基づいて対象者の下腿の地面に対する角度を算出し、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する。情報処理装置１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末などである。
【００４２】
計測機２０１は、計測対象となる対象者の下腿に装着されるコンピュータである。計測機２０１は、計測情報を生成し、情報処理装置１００に送信する。計測機２０１は、例えば、図４に示すセンサ部を有し、そのセンサ部の計測値と、そのセンサ部の計測値が得られた計測時点とを対応付けた時系列データを、計測情報として生成し、情報処理装置１００に送信する。時系列データは、例えば、計測値の波形を示すセンサデータである。
【００４３】
計測機２０１は、具体的には、対象者の下腿における角速度や加速度のセンサデータを、情報処理装置１００に送信する。以下の説明では、角速度のセンサデータを「ジャイロデータ」と表記する場合がある。加速度のセンサデータを「加速度データ」と表記する場合がある。計測機２０１は、例えば、センサ装置である。センサ装置は、具体的には、モーションセンサと呼ばれる装置である。計測機２０１は、例えば、スマートフォン、ウェアラブル端末などであってもよい。
【００４４】
ここでは、計測機２０１が、対象者の下腿における角速度や加速度のセンサデータを、情報処理装置１００に送信する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測機２０１が、対象者の下腿における角速度や加速度のセンサデータに基づいて、対象者の下腿の地面に対する角度を算出し、対象者の下腿の地面に対する角度を、情報処理装置１００に送信する場合があってもよい。
【００４５】
ここでは、計測機２０１が、センサデータを生成する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、計測機２０１から、計測機２０１のセンサ部の計測値と、そのセンサ部の計測値が得られた計測時点とを対応付けた対応情報を順次受信し、その対応情報をまとめたセンサデータを作成する場合があってもよい。
【００４６】
ここでは、情報処理装置１００と計測機２０１とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、計測機２０１と一体である場合があってもよい。ここでは、対象者に、計測機２０１が１つ装着される場合について説明したが、これに限らない。例えば、対象者に、複数の計測機２０１が装着される場合があってもよい。
【００４７】
情報処理システム２００は、さらに、対象者の位置情報を生成する計測機２０１を有する場合があってもよい。位置情報は、例えば、対象者のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）座標の変化などを示す情報である。計測機２０１は、生成した位置情報を、情報処理装置１００に送信する。
【００４８】
情報処理システム２００は、さらに、表示装置を有する場合があってもよい。この場合、情報処理装置１００は、歩行期間を特定した結果、歩行期間に関する所定の特徴量などを、表示装置を介して表示する。表示装置は、例えば、ＰＣ、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォンなどである。
【００４９】
情報処理システム２００は、例えば、患者の状態を把握する見守りサービスを実現する場合に適用されたり、ＰＨＲ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｒｅｃｏｒｄ）向けのサービスを実現する場合に適用されたりする。
【００５０】
（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、図２に示した情報処理システム２００に含まれる情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。
【００５１】
図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００５２】
ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
【００５３】
ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。
【００５４】
記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。
【００５５】
情報処理装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカー、タッチパネルなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。
【００５６】
（計測機２０１のハードウェア構成例）
次に、図４を用いて、図２に示した情報処理システム２００に含まれる計測機２０１のハードウェア構成例について説明する。
【００５７】
図４は、計測機２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、計測機２０１は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、ネットワークＩ／Ｆ４０３と、センサ部４０４と、タイマー部４０５とを有する。また、各構成部は、バス４００によってそれぞれ接続される。
【００５８】
ここで、ＣＰＵ４０１は、計測機２０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。
【００５９】
ネットワークＩ／Ｆ４０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ４０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ４０３は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）に対応する通信回路、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に対応する通信回路などである。ネットワークＩ／Ｆ４０３は、例えば、３Ｇ（３ｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）に対応する通信回路であってもよい。
【００６０】
センサ部４０４は、計測機２０１の状態を計測する。センサ部４０４は、例えば、計測機２０１の位置、動き、および向きのうち少なくともいずれかを計測する。センサ部４０４は、具体的には、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、光センサ、振動センサなどの少なくともいずれかを有する。また、センサ部４０４は、ＧＰＳ受信機を有し、計測機２０１のＧＰＳ座標を検出してもよい。タイマー部４０５は、現在の時点を計測する。
【００６１】
計測機２０１は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカー、タッチパネルなどを有してもよい。また、計測機２０１は、上述した構成部のほか、記録媒体Ｉ／Ｆや記録媒体を有してもよい。この記録媒体は、計測機２０１から着脱可能であってもよい。
【００６２】
（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図５を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。
【００６３】
図５は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部５００と、取得部５０１と、特定部５０２と、算出部５０３と、出力部５０４とを含む。
【００６４】
記憶部５００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。取得部５０１〜出力部５０４は、制御部となる機能である。取得部５０１〜出力部５０４は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。
【００６５】
記憶部５００は、対象者の各下腿の動きに関する計測情報を記憶する。対象者は、例えば、患者である。記憶部５００は、例えば、対象者の各脛に装着された計測機２０１のセンサ部の計測値と、その計測値が得られた計測時点とを対応付けて、時系列に並べたセンサデータを記憶する。
【００６６】
計測値は、例えば、矢状面の角速度、横断面の角速度、冠状面の角速度の少なくともいずれかを含む。計測値は、例えば、上下方向の加速度、左右方向の加速度、前後方向の加速度の少なくともいずれかを含んでもよい。計測値は、例えば、振動の大きさ、位置などを含んでもよい。これにより、記憶部５００は、センサデータを参照可能にすることができる。
【００６７】
記憶部５００は、対象者の両足が接地した場合における対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約の内容を記憶する。幾何学的制約は、各大腿と各下腿と地面とを辺とし、股関節と各膝関節と各下腿の地面との接点とを頂点として形成される多角形に基づいて、幾何学的に導出される制約である。膝関節の角度は、矢状面における膝の曲げ具合を示す角度であって、膝の内側の角度である。膝関節の角度は、例えば、矢状面における膝の外側の角度であってもよい。股関節の角度は、矢状面における両大腿の開き具合を示す角度であって、両大腿によって股下に形成される角度である。股関節の角度は、例えば、両大腿によって股上に形成される角度であってもよい。
【００６８】
幾何学的制約は、例えば、この多角形に基づいて導出される第１の制約と第２の制約とを含む。第１の制約は、この多角形における、対象者の歩幅と、対象者の大腿の長さと、対象者の下腿の長さと、対象者の各膝関節の角度と、対象者の股関節の角度との関係を示す制約である。対象者の歩幅は、この多角形の１辺となる地面の長さに対応する。
【００６９】
第２の制約は、この多角形から２通りの算出方法で算出可能である対象者の腰の高さが一致する関係を示す制約である。２通りの算出方法は、例えば、左脚に関する情報を用いた算出方法と、右脚に関する情報を用いた算出方法とである。
【００７０】
左脚に関する情報を用いた算出方法は、例えば、対象者の大腿の長さと、対象者の下腿の長さと、対象者の左膝関節の角度と、対象者の股関節の角度とに基づいて算出する算出方法である。右脚に関する情報を用いた算出方法は、例えば、対象者の大腿の長さと、対象者の下腿の長さと、対象者の右膝関節の角度と、対象者の股関節の角度とに基づいて算出する算出方法である。これにより、記憶部５００は、幾何学的制約を参照可能にすることができる。
【００７１】
取得部５０１は、対象者の歩幅の情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得する。取得部５０１は、例えば、対象者の歩幅の情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを、計測機２０１から受信する。これにより、取得部５０１は、対象者の各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する際に用いられる情報を取得することができる。
【００７２】
ここでは、取得部５０１が、歩幅の情報と角度の情報とを生成せず、計測機２０１から直接取得する場合について説明したが、これに限らない。例えば、取得部５０１が、歩幅の情報と角度の情報とを生成するための情報を取得し、その情報を算出部５０３に提供し、算出部５０３が、歩幅の情報と角度の情報とを生成する場合があってもよい。
【００７３】
取得部５０１は、対象者の移動距離と対象者の歩数とを取得する。取得部５０１は、例えば、計測機２０１から、所定の歩行期間における対象者の移動距離と対象者の歩数とを受信し、記憶部５００に記憶する。所定の歩行期間は、予め設定された歩行期間である。所定の歩行期間は、後述する特定部５０２によって特定された歩行期間であってもよい。これにより、取得部５０１は、移動距離や歩数を特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７４】
取得部５０１は、位置情報を取得する。位置情報は、例えば、対象者のＧＰＳ座標の変化を示す情報である。取得部５０１は、例えば、計測機２０１から位置情報を受信し、記憶部５００に記憶する。これにより、取得部５０１は、位置情報を特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７５】
取得部５０１は、対象者の角速度や加速度を取得する。取得部５０１は、例えば、計測機２０１から、所定の候補期間における対象者の角速度や加速度を取得する。取得部５０１は、具体的には、計測機２０１から、所定の候補期間における対象者の角速度や加速度の変化を示すジャイロデータや加速度データを受信し、記憶部５００に記憶する。これにより、取得部５０１は、ジャイロデータや加速度データを特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７６】
取得部５０１は、例えば、計測機２０１から、所定の歩行期間における対象者の角速度または加速度を取得する。取得部５０１は、具体的には、所定の歩行期間における対象者の角速度や加速度の変化を示すジャイロデータや加速度データを受信し、記憶部５００に記憶する。角速度は、例えば、対象者の各下腿の矢状面の角速度である。これにより、取得部５０１は、ジャイロデータや加速度データを特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７７】
取得部５０１は、計測機２０１から、所定の歩行期間における対象者の下腿に沿う方向の加速度を取得する。取得部５０１は、例えば、計測機２０１から、対象者の静止時点における対象者の下腿に沿う方向の加速度を取得する。対象者の静止時点は、例えば、所定の歩行期間の先頭時点である。取得部５０１は、具体的には、計測機２０１から、所定の歩行期間における対象者の下腿に沿う方向の加速度の変化を示す加速度データを受信し、記憶部５００に記憶し、対象者の静止時点における加速度を取得する。これにより、取得部５０１は、対象者の静止状態における加速度を特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。静止状態は、例えば、対象者が立位を維持している状態である。
【００７８】
取得部５０１は、計測機２０１から、対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を取得する。取得部５０１は、計測機２０１から、対象者の移動速度と移動方向とを受信し、記憶部５００に記憶する。移動速度を示す情報は、例えば、一定間隔ごとの対象者のＧＰＳ座標の変化を示す情報であってもよく、位置情報であってもよい。これにより、取得部５０１は、対象者の移動速度と移動方向とを特定部５０２や算出部５０３に提供することができる。
【００７９】
特定部５０２は、所定の歩行期間を特定する。特定部５０２は、例えば、取得部５０１が取得した移動速度と移動方向とが一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定する。特定部５０２は、一定間隔ごとの対象者のＧＰＳ座標の変化が一定である場合に、移動速度が一定であると判定してもよい。これにより、特定部５０２は、対象者が安定して移動していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、後述する算出部５０３の算出精度の向上を図ることができる。
【００８０】
特定部５０２は、所定の候補期間のうち、対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定する。１歩に対応する特徴は、例えば、角速度が閾値を超えて極大値になったことである。そして、特定部５０２は、特定した複数の動作時点に基づいて、所定の候補期間のうち、動作時点の間隔が一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定する。これにより、特定部５０２は、対象者が安定して歩行していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、後述する算出部５０３の算出精度の向上を図ることができる。
【００８１】
特定部５０２は、特定した複数の動作時点に基づいて、所定の候補期間のうち、動作時点における対象者の動作の特徴量が一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定してもよい。これにより、特定部５０２は、対象者が安定して歩行していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、後述する算出部５０３の算出精度の向上を図ることができる。
【００８２】
特定部５０２は、所定の歩行期間のうち、取得した対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定する。これにより、特定部５０２は、複数の動作時点を算出部５０３に提供することができる。
【００８３】
算出部５０３は、取得した移動距離を歩数で除算することにより、対象者の歩幅を算出する。算出部５０３は、例えば、位置情報に基づいて、所定の歩行期間における対象者の移動距離を算出する。また、算出部５０３は、例えば、所定の歩行期間におけるジャイロデータにおいて対象者の１歩に対応する特徴が現れた回数を、対象者の歩数として算出する。そして、算出部５０３は、移動距離を歩数で除算することにより、対象者の歩幅を算出する。
【００８４】
算出部５０３は、対象者の両足が接地した接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。算出部５０３は、例えば、対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度に、対象者の両足が接地した接地時点までに取得した角速度の積分値を加算することにより、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。対象者の静止時点は、例えば、所定の歩行期間の先頭時点である。これにより、算出部５０３は、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出するために用いられる情報を算出することができる。
【００８５】
算出部５０３は、取得した対象者の下腿に沿う方向の加速度と、重力加速度とに基づいて、対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。これにより、算出部５０３は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【００８６】
算出部５０３は、対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度に、複数の動作時点の先頭の動作時点までに取得した角速度の積分値を加算することにより、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。これにより、算出部５０３は、比較的精度がよい、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。
【００８７】
算出部５０３は、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する所定の角度に、接地時点に最も近い直前の動作点から、その接地時点までに取得した角速度の積分値を加算することにより、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。これにより、算出部５０３は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【００８８】
算出部５０３は、所定の歩行期間の最終時点までの対象者の各下腿の矢状面の角速度の積分値が零になるように、所定の歩行期間における対象者の各下腿の矢状面の角速度に対する誤差を特定する。算出部５０３は、特定した誤差に基づいて、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する。これにより、算出部５０３は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【００８９】
算出部５０３は、歩幅の情報と角度の情報とに基づいて、記憶部５００に記憶された幾何学的制約を満たす、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する。算出部５０３は、例えば、図６および図７に後述するように、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する。これにより、算出部５０３は、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【００９０】
出力部５０４は、算出部５０３が算出した対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。
【００９１】
（各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れ）
次に、図６および図７を用いて、情報処理装置１００が各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れについて説明する。まず、図６の説明に移行する。
【００９２】
図６および図７は、各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する流れを示す説明図である。図６において、情報処理装置１００は、歩幅が一定と判断される歩行期間を特定する。
【００９３】
（６−１）情報処理装置１００は、例えば、対象者のＧＰＳ座標の変化などを示す位置情報を、対象者が装着する計測機２０１から受信する。位置情報は、例えば、一定間隔の観測点ごとのＧＰＳ座標を示す。情報処理装置１００は、受信した位置情報に基づいて、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する期間を特定する。
【００９４】
（６−２）情報処理装置１００は、対象者の下腿のジャイロデータに基づいて、特定した期間のうち、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似すると判断され、対象者が安定して歩行していると判断される期間を、安定歩行期間として特定する。
【００９５】
ここで、１歩は、対象者が脚を地面から離し、脚をスイングし、脚を着地するという一連の動作である。ここで、脚の着地は、具体的には、脚の一部である足の着地を示す。以下の説明では、「脚の着地」は「足の着地」を示している。以下の説明では、１歩を「ステップ」と表記し、脚を地面から離すことを「トーオフ（ｔｏｅ−ｏｆｆ）」と表記し、脚を着地することを「ヒールストライク（ｈｅｅｌ−ｓｔｒｉｋｅ）」と表記する場合がある。
【００９６】
（６−３）情報処理装置１００は、位置情報に基づいて、安定歩行期間における対象者の移動距離を算出し、安定歩行期間における歩数を算出し、移動距離を歩数で除算することにより、ステップごとの推定歩幅ＳＬを算出する。
【００９７】
また、情報処理装置１００は、対象者の下腿のジャイロデータに基づいて、安定歩行期間において、対象者の両脚が接地した時点を、両脚接地時点として特定する。情報処理装置１００は、対象者の下腿のジャイロデータに基づいて、特定した両脚接地時点における、各下腿の地面に対する角度θL、θRを算出する。以下の説明では、下腿の地面に対する角度を「脛角度」と表記する場合がある。
【００９８】
次に、情報処理装置１００は、算出した推定歩幅ＳＬと、特定した両脚接地時点における各脛角度θL、θRとに基づいて、所定の幾何学的制約を満たす各膝関節の角度α、βと、股関節の角度φとを算出する。以下の説明では、膝関節の角度を「膝関節角」と表記し、股関節の角度を「股関節角」と表記する場合がある。ここで、図７の説明に移行し、情報処理装置１００が各膝関節の角度α、βと、股関節の角度φとを算出する一例について説明する。
【００９９】
図７において、情報処理装置１００は、歩幅に関する第１の制約と、腰の高さｈに関する第２の制約とに基づいて、股関節角φを算出する。ここで、股関節角φを、股関節から地面に対する垂線７００で、股関節角φLと股関節角φRとに分断し、以下の説明を行う。
【０１００】
情報処理装置１００は、股関節角φLと股関節角φRとを用いた第１の制約を示す下記式（１）と、股関節角φLと股関節角φRとを用いて第２の制約を示す下記式（２）とを連立方程式として、その連立方程式を解くことにより股関節角φを算出する。
【０１０１】
【数１】
2019008689.tif 000070
【０１０２】
Ｌは、対象者の大腿および下腿の長さである。Ｌは、例えば、情報処理装置１００の利用者によって、予め計測され、予め設定される。Ｌは、例えば、情報処理装置１００の利用者によって、予め計測された対象者の身長から、情報処理装置１００によって算出されてもよい。
【０１０３】
【数２】
2019008689.tif 000071
【０１０４】
Ｌは、対象者の大腿および下腿の長さである。ｈは、腰の高さである。ｈは、具体的な値が設定されていなくてもよい。
【０１０５】
次に、情報処理装置１００は、股関節角φLと股関節角φRとに基づいて、各膝関節角α、βを算出する。情報処理装置１００は、例えば、膝関節角αに関する下記式（３）および膝関節角βに関する下記式（４）を用いて、各膝関節角α、βを算出する。
【０１０６】
【数３】
2019008689.tif 000072
【０１０７】
【数４】
2019008689.tif 000073
【０１０８】
情報処理装置１００は、股関節角φLと股関節角φRとに基づいて、股関節角φを算出する。これにより、情報処理装置１００は、各膝関節角α、βと股関節角φを算出することができる。そして、情報処理装置１００は、脛角度以外の角度はジャイロデータから直接算出しなくてもよいため、患者に装着される計測機２０１の数の増大化を抑制することができる。
【０１０９】
（各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する一例）
次に、図８〜図１３を用いて、情報処理装置１００が各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する一例について説明する。まず、図８〜図１１の説明に移行し、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する一例について説明する。
【０１１０】
図８〜図１１は、安定歩行期間を特定する一例を示す説明図である。具体的には、情報処理装置１００は、図８で、歩行して移動した期間を特定し、図９で、その期間で安定して移動しているか判定し、図１０で、その期間で安定して歩行しているかを判定することにより、安定歩行期間を特定する。
【０１１１】
図８において、まず、情報処理装置１００は、対象者が歩行し、かつ、一定以上移動していた期間を特定する。図８では、情報処理装置１００は、特定する期間が、まっすぐ安定して歩いている期間であるかを評価しなくてもよい。
【０１１２】
図８のグラフ８００は、各下腿のジャイロデータを示し、横軸は、時間を示し、縦軸は、角速度を示す。情報処理装置１００は、各下腿のジャイロデータのうち、角速度が閾値を超えて極大値になった時点を、ステップがあった時点として特定する。以下の説明では、角速度が極大値になった時点を「ピーク点」と表記する場合がある。
【０１１３】
情報処理装置１００は、例えば、左下腿に関するピーク点８０１〜８０４と、右下腿に関するピーク点８１１〜８１５を特定する。そして、情報処理装置１００は、ピーク点８０１〜８０４，８１１〜８１５が、左右交互に出現している場合、そのピーク点８０１〜８０４，８１１〜８１５が出現した期間８２０を特定する。
【０１１４】
情報処理装置１００は、一定間隔の観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標を示す位置情報に基づいて、特定した期間８２０において対象者が一定以上移動しているか否かを判定する。情報処理装置１００は、一定以上移動していなければ期間８２０が安定歩行期間ではないと判定する。ここでは、情報処理装置１００が、一定以上移動していると判定したとする。次に、図９の説明に移行する。
【０１１５】
図９において、情報処理装置１００は、位置情報に基づいて、期間８２０における観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標を特定し、期間８２０が、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向がある期間であるか否かを判定する。
【０１１６】
対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向がある期間は、例えば、観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標がなす経路が、経路９００のようになる期間である。また、対象者が直進しなかったり、対象者の位置が等間隔で変化しなかったりする傾向がある期間は、例えば、観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標がなす経路が、経路９０１のようになる期間である。
【０１１７】
情報処理装置１００は、特定したＧＰＳ座標がなす経路が、経路９００のようになれば、安定して移動していると判定する。一方で、情報処理装置１００は、特定したＧＰＳ座標がなす経路が、経路９０１のようになれば、安定して移動していないと判定し、期間８２０が安定歩行期間ではないと判定する。
【０１１８】
情報処理装置１００は、具体的には、下記式（５）を用いて、観測点の間隔のばらつきＥ1を算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｅ1が閾値以下であれば、対象者の位置が等間隔で変化する傾向があると判断する。
【０１１９】
【数５】
2019008689.tif 000074
【０１２０】
また、情報処理装置１００は、具体的には、下記式（６）を用いて、観測点から次の観測点までの進行ベクトルｄnがなす角度Ｅ2を算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｅ2が閾値以下であれば、対象者が直進する傾向があると判断する。
【０１２１】
【数６】
2019008689.tif 000075
【０１２２】
ここでは、情報処理装置１００が、期間８２０が、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向がある期間であると判定したとする。次に、図１０および図１１の説明に移行する。
【０１２３】
図１０および図１１において、情報処理装置１００は、各下腿のジャイロデータに基づいて、期間８２０が、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向がある期間であるか否かを判定する。
【０１２４】
図１０に示すように、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向がある期間は、例えば、期間１０００のように、各ステップに対応する波形が類似し、歩幅が一定であると判断される期間である。一方で、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向がない期間は、例えば、期間１００１のように、波形が乱れており、歩幅が一定ではないと判断される期間である。
【０１２５】
図１１に示すように、各ステップに対応する波形が類似し、歩幅が一定であると判断される期間１０００などについて周波数成分を抽出すると、周波数スペクトルは、グラフ１１００のように、ピーク数が少ない傾向がある。周波数スペクトルは、周波数成分ごとの大きさを示すグラフである。一方で、波形が乱れており、歩幅が一定ではないと判断される期間１００１などについて周波数成分を抽出すると、周波数スペクトルは、グラフ１１０１のように、ピーク数が多くなる傾向がある。
【０１２６】
そこで、情報処理装置１００は、期間８２０における、各下腿のジャイロデータの周波数成分を抽出する。そして、情報処理装置１００は、抽出した周波数成分に基づいて、周波数スペクトルのピーク数が少なく、周波数スペクトルの強度分布が不均一であるほど、期間８２０について、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向があると判定する。
【０１２７】
情報処理装置１００は、具体的には、下記式（７）を用いて、周波数スペクトルのピーク数が少なく、強度分布が不均一であるほど、値が大きくなる評価値Ｈを算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｈが閾値以上であれば、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向があると判定する。
【０１２８】
【数７】
2019008689.tif 000076
【０１２９】
ｐiは、ｉ番目の周波数の強度を正規化して確率表現した値である。ここでは、情報処理装置１００は、期間８２０について、１歩ごとの対象者の各脚の動きが類似する傾向があると判定したとする。以上、情報処理装置１００は、期間８２０を、安定して移動している傾向があり、安定して歩行している傾向があると判定したため、安定歩行期間に設定する。
【０１３０】
情報処理装置１００は、安定歩行期間を設定すると、位置情報に基づいて、安定歩行期間における対象者の移動距離Ｄを算出する。また、情報処理装置１００は、安定歩行期間における歩数Ｎとして、安定歩行期間におけるピーク点の数を算出する。そして、情報処理装置１００は、下記式（８）を用いて、ステップごとの推定歩幅ＳＬを算出する。
【０１３１】
【数８】
2019008689.tif 000077
【０１３２】
次に、図１２および図１３の説明に移行し、情報処理装置１００が両脚接地期間における各脛角度を算出する一例について説明する。両脚接地期間は、対象者の両脚が接地した期間である。
【０１３３】
図１２および図１３は、両脚接地期間における脛角度を算出する一例を示す説明図である。具体的には、情報処理装置１００は、図１２で、両脚接地期間を特定し、図１３で、その両脚接地期間における各脛角度を算出する。
【０１３４】
図１２において、情報処理装置１００は、各下腿のジャイロデータに基づいて、ステップごとに、片脚が対象者の体重を支持している支持期間を特定する。
【０１３５】
情報処理装置１００は、例えば、支持期間の開始時点として、片脚がヒールストライクした時点を特定する。ヒールストライクした時点は、角速度が極大値になった後に、極小値になった時点である。以下の説明では、ヒールストライクした時点を「ヒールストライク点」と表記する場合がある。
【０１３６】
また、情報処理装置１００は、支持期間の終了時点として、片脚がトーオフした時点を特定する。トーオフした時点は、角速度が極大値になる前に、極小値になっていた時点である。以下の説明では、トーオフした時点を「トーオフ点」と表記する場合がある。
【０１３７】
そして、情報処理装置１００は、ヒールストライク点からトーオフ点までの期間を、支持期間として特定する。情報処理装置１００は、異なる支持期間が重複している期間を、両脚接地期間として特定する。次に、図１３の説明に移行する。
【０１３８】
図１３において、情報処理装置１００は、特定した両脚接地期間ごとに、各下腿のジャイロデータに基づいて、各脛角度θL、θRを算出する。
【０１３９】
情報処理装置１００は、例えば、安定歩行期間の先頭における各脛角度θL、θRを初期値０に設定する。そして、情報処理装置１００は、各下腿のジャイロデータに基づいて、各時点までの各下腿の角速度の積分値を各脛角度θL、θRに加算していくことにより、各時点における各脛角度θL、θRを算出する。
【０１４０】
図１３のグラフ１３００は、各時点における脛角度θLを示し、縦軸は、脛角度θLを示し、横軸は、時間を示す。情報処理装置１００は、各時点までの各下腿の角速度の積分値を各脛角度θL、θRに加算していくことにより、グラフ１３００上の対応する脛角度θLを算出することができる。
【０１４１】
そして、情報処理装置１００は、両脚接地期間ごとに期間番号を割り当てて、両脚接地期間ごとに割り当てた期間番号と、各脛角度θL、θRを算出した時点と、各脛角度θL、θRとを対応付けて、脛角度管理テーブル１３０１を用いて記憶する。
【０１４２】
その後、情報処理装置１００は、算出した推定歩幅ＳＬと、算出した各脛角度θL、θRとに基づいて、下記式（９）〜下記式（１２）を用いて、各膝関節角α、βと、股関節角φとを算出する。下記式（９）〜下記式（１２）は、上記式（１）〜下記式（４）と同様であるため、説明を省略する。
【０１４３】
【数９】
2019008689.tif 000078
【０１４４】
【数１０】
2019008689.tif 000079
【０１４５】
【数１１】
2019008689.tif 000080
【０１４６】
【数１２】
2019008689.tif 000081
【０１４７】
これにより、情報処理装置１００は、各膝関節角α、βと股関節角φを算出することができる。そして、情報処理装置１００は、脛角度以外の角度はジャイロデータから直接算出しなくてもよいため、患者に装着される計測機２０１の数の増大化を抑制することができる。
【０１４８】
また、情報処理装置１００は、安定歩行期間を特定し、安定歩行期間について各膝関節角α、βと股関節角φを算出することができる。このため、情報処理装置１００は、不安定な歩行による算出結果への悪影響を防止し、各膝関節角α、βと股関節角φとを算出する精度の向上を図ることができる。
【０１４９】
（各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する具体例）
次に、図１４〜図３８を用いて、具体的なデータ構造を例に挙げながら、情報処理装置１００が各膝関節の角度と股関節の角度とを算出する具体例について説明する。まず、図１４〜図２０の説明に移行し、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例について説明する。
【０１５０】
図１４〜図２０は、情報処理装置１００がジャイロデータ、加速度データ、位置情報を取得する具体例を示す説明図である。図１４において、対象者は、右下腿と左下腿とに、角速度と加速度とを計測する計測機２０１を装着する。対象者は、例えば、右脛や左脛に計測機２０１を装着する。右脛または左脛に装着された計測機２０１は、右脛または左脛において角速度や加速度を計測し、計測値と計測時点とを対応付けたセンサデータとして、ジャイロデータや加速度データを生成する。
【０１５１】
右脛または左脛に装着された計測機２０１は、生成したジャイロデータや加速度データを、情報処理装置１００と接続して、情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、右脛または左脛に装着された計測機２０１が生成したジャイロデータや加速度データなどを受信する。ジャイロデータや加速度データの具体例は、図１８〜図１９を用いて後述する。
【０１５２】
さらに、対象者は、腰に、位置情報を生成する計測機２０１を装着する。対象者は、例えば、右脛や左脛に計測機２０１を装着する。腰に装着された計測機２０１は、一定間隔の観測点ごとにＧＰＳ座標を計測し、計測値と計測時点とを対応付けた位置情報を生成する。
【０１５３】
腰に装着された計測機２０１は、生成した位置情報を、情報処理装置１００と接続して、情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、腰に装着された計測機２０１が生成した位置情報などを受信する。位置情報の具体例は、図２０を用いて後述する。次に、図１５の説明に移行し、計測機２０１が計測する内容について説明する。
【０１５４】
図１５に示すように、計測機２０１は、角速度を計測する場合、例えば、矢状面における角速度、横断面における角速度、冠状面における角速度などを計測する。これにより、計測機２０１は、例えば、センサデータとして、矢状面における角速度を時系列に並べたジャイロデータ、横断面における角速度を時系列に並べたジャイロデータ、冠状面における角速度を時系列に並べたジャイロデータなどを生成する。
【０１５５】
また、計測機２０１は、加速度を計測する場合、例えば、上下方向の加速度を計測する。上下方向の加速度は、計測機２０１が脛に装着されているため、対象者の脛に沿って上下方向の加速度を示してもよい。以下の説明では、上下方向の加速度を「上下加速度」と表記する場合がある。これにより、計測機２０１は、例えば、センサデータとして、上下加速度を時系列に並べた加速度データを生成する。次に、図１６の説明に移行し、計測機２０１が位置情報を生成する具体例について説明する。
【０１５６】
図１６において、腰に装着された計測機２０１は、ＧＰＳ座標を用いずに位置情報を生成し、情報処理装置１００に送信してもよい。計測機２０１は、例えば、対象者までの距離を計測する測位センサと通信することにより、位置情報を生成してもよい。測位センサは、例えば、レーザーレンジファインダまたはＫｉｎｅｃｔ（登録商標）などである。次に、図１７の説明に移行し、計測機２０１が位置情報を生成する具体例について説明する。
【０１５７】
図１７において、腰に装着された計測機２０１は、ＧＰＳ座標を用いずに位置情報を生成し、情報処理装置１００に送信してもよい。計測機２０１は、例えば、対象者の操作入力によって、対象者の移動距離の入力を受け付け、その移動距離を示す位置情報を生成してもよい。図１７の例では、対象者は、直線かつ平坦な歩行用の経路を歩いて、計測機２０１に移動距離を入力することが好ましい。次に、図１８の説明に移行する。
【０１５８】
図１８は、右脛に装着された計測機２０１が生成したジャイロデータと加速度データとを合わせた右脛データ１８００のデータ構造を示す。右脛データ１８００は、角速度と加速度とを計測した時点と、角速度と、加速度とを対応付けたレコードを蓄積する。次に、図１９の説明に移行する。
【０１５９】
図１９は、左脛に装着された計測機２０１が生成したジャイロデータと加速度データとを合わせた左脛データ１９００のデータ構造を示す。左脛データ１９００は、角速度と加速度とを計測した時点と、角速度と、加速度とを対応付けたレコードを蓄積する。次に、図２０の説明に移行する。
【０１６０】
図２０は、腰に装着された計測機２０１が生成した位置情報２０００のデータ構造を示す。位置情報２０００は、ＧＰＳ座標を計測した時点と、ＧＰＳ座標のうちの緯度と、ＧＰＳ座標のうちの経度と、ＧＰＳの精度を示す確信度とを対応付けたレコードを蓄積する。次に、図２１〜図２６の説明に移行し、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例について説明する。
【０１６１】
図２１〜図２６は、情報処理装置１００が安定歩行期間を特定する具体例を示す説明図である。図２１において、情報処理装置１００は、対象者が歩行して移動した歩行期間の候補期間を特定する。情報処理装置１００は、例えば、窓幅Ｗの窓をずらし幅Ｘでずらしながら、その窓に対応する各脛のジャイロデータに基づいて、下記式（１３）を用いて各脛の動作量Ｖright、Ｖleftを算出し、各脛の動作量Ｖright、Ｖleftが閾値を超えた場合に、その窓が示す期間を候補期間に設定する。
【０１６２】
【数１３】
2019008689.tif 000082
【０１６３】
ここで、ｇｙｒｏx(right)（ｔ）は、時点ｔにおける右脛の矢状面の加速度である。ｇｙｒｏx(left)（ｔ）は、時点ｔにおける左脛の矢状面の加速度である。
【０１６４】
情報処理装置１００は、候補期間に設定した窓が連続する場合、連続する複数の窓が示す期間をまとめて１つの候補期間に設定する。次に、図２２の説明に移行する。
【０１６５】
図２２において、情報処理装置１００は、候補期間ごとに候補期間番号を割り当てる。そして、情報処理装置１００は、候補期間の候補期間番号と、その候補期間の開始時点と、その候補期間の終了時点とを対応付けたレコードを、候補期間管理テーブル２２００を用いて記憶する。次に、図２３の説明に移行する。
【０１６６】
図２３において、情報処理装置１００は、候補番号１の候補期間を選択する。情報処理装置１００は、右脛データ１８００から、選択した候補期間の部分のジャイロデータを抽出する。同様に、情報処理装置１００は、左脛データ１９００から、選択した候補期間の部分のジャイロデータを抽出する。
【０１６７】
情報処理装置１００は、抽出したジャイロデータに基づいて、左脛に関するピーク点と、右脛に関するピーク点とを特定する。情報処理装置１００は、例えば、抽出したジャイロデータに対してローパスフィルタを適用したうえで、角速度が閾値を超えて極大値になり、かつ、他のピーク点との間隔が一定以上あるピーク点を特定する。次に、図２４の説明に移行する。
【０１６８】
図２４において、情報処理装置１００は、特定した右脛に関するピーク点ごとにピーク番号を割り当てる。そして、情報処理装置１００は、右脛に関するピーク点のピーク番号と、右脛に関するピーク点が示す時点とを対応付けたレコードを、右脛ピーク点管理テーブル２４００を用いて記憶する。
【０１６９】
同様に、情報処理装置１００は、特定した左脛に関するピーク点ごとにピーク番号を割り当てる。そして、情報処理装置１００は、左脛に関するピーク点のピーク番号と、左脛に関するピーク点が示す時点とを対応付けたレコードを、左脛ピーク点管理テーブル２４０１を用いて記憶する。
【０１７０】
そして、情報処理装置１００は、右脛ピーク点管理テーブル２４００と、左脛ピーク点管理テーブル２４０１とを参照し、右脛に関するピーク点と、左脛に関するピーク点とを合わせて、発生順にソートする。
【０１７１】
情報処理装置１００は、右脛に関するピーク点と、左脛に関するピーク点とに、発生順にピーク番号を割り当てる。そして、情報処理装置１００は、各脛に関するピーク点のピーク番号と、各脛に関するピーク点が示す時点とを対応付けたレコードを、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を用いて記憶する。
【０１７２】
情報処理装置１００は、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を参照し、各脛に関するピーク点が、左右交互に出現しているか否かを判定する。情報処理装置１００は、左右交互に出現している場合、選択した候補期間を、歩行期間として特定する。次に、図２５の説明に移行する。
【０１７３】
図２５において、情報処理装置１００は、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を参照し、各脛に関するピーク点における、各脛の動作に関する特徴量を算出する。特徴量は、例えば、ピーク高さやピーク間隔である。ピーク高さは、ピーク点における角速度の大きさである。ピーク間隔は、次のピーク点までの時間である。
【０１７４】
情報処理装置１００は、各脛に関するピーク点のピーク番号と、そのピーク点におけるピーク高さやピーク間隔とを対応付けたレコードを、特徴量管理テーブル２５００を用いて記憶する。情報処理装置１００は、特徴量管理テーブル２５００を参照し、ピーク高さのばらつきやピーク間隔のばらつきを算出する。ばらつきは、例えば、分散である。
【０１７５】
情報処理装置１００は、ピーク高さのばらつきが閾値以下、ピーク間隔のばらつきが閾値以下であれば、候補期間において安定して歩行する傾向があると判定する。以下の説明では、安定して歩行する傾向があることを「安定歩行性」と表記する場合がある。
【０１７６】
また、情報処理装置１００は、ピーク高さのばらつきやピーク間隔のばらつきのほか、スペクトル分布を用いて、候補期間において安定して歩行する傾向があるか否かを判定してもよい。情報処理装置１００は、具体的には、下記式（１４）を用いて、周波数スペクトルのピーク数が少なく、強度分布が不均一であるほど、値が大きくなる評価値Ｈを算出する。下記式（１４）は、上記式（７）と同様であるため、説明を省略する。
【０１７７】
【数１４】
2019008689.tif 000083
【０１７８】
そして、情報処理装置１００は、Ｈが閾値以上であれば、候補期間において安定して歩行する傾向があると判定する。次に、情報処理装置１００は、候補期間において安定して移動している傾向があるか否かを判定する。以下の説明では、安定して移動している傾向があることを「安定移動性」と表記する場合がある。ここで、図２６の説明に移行する。
【０１７９】
図２６において、情報処理装置１００は、位置情報２０００のうち、候補期間に対応する部分の位置情報を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した位置情報に基づいて、候補期間における観測点ごとの対象者のＧＰＳ座標を特定し、候補期間が、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向がある期間であるか否かを判定する。情報処理装置１００は、対象者が直進し、かつ、対象者の位置が等間隔で変化する傾向があれば、安定して移動している傾向があると判定する。
【０１８０】
情報処理装置１００は、具体的には、下記式（１５）を用いて、観測点の間隔のばらつきＥ1を算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｅ1が閾値以下であれば、対象者の位置が等間隔で変化する傾向があると判断する。
【０１８１】
【数１５】
2019008689.tif 000084
【０１８２】
また、情報処理装置１００は、具体的には、下記式（１６）を用いて、観測点から次の観測点までの進行ベクトルｄnがなす角度Ｅ2を算出する。そして、情報処理装置１００は、Ｅ2が閾値以下であれば、対象者が直進する傾向があると判断する。
【０１８３】
【数１６】
2019008689.tif 000085
【０１８４】
そして、情報処理装置１００は、候補期間において、安定して歩行する傾向があると判定し、かつ、安定して移動している傾向があると判定した場合、候補期間を、安定歩行期間として設定する。次に、図２７〜図２９の説明に移行し、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例について説明する。
【０１８５】
図２７〜図２９は、情報処理装置１００が両脚接地期間を特定する具体例を示す説明図である。図２７において、情報処理装置１００は、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を参照し、ピーク点を一つずつ選択する。情報処理装置１００は、選択したピーク点に対応する支持期間を特定するために、ヒールストライク点を特定する。
【０１８６】
図２７に示すように、情報処理装置１００は、具体的には、左脛に関するピーク点を選択した場合、左脛データ１９００のうち、そのピーク点の後の一定時間内に、矢状面の角速度が極小値になった時点を、ヒールストライク点として特定する。
【０１８７】
また、情報処理装置１００は、ヒールストライク点では計測機２０１が重力方向から反力を受けるため、ピーク点の後の一定時間内に、上下方向の加速度がマイナスからプラスに最も大きく転じた時点をヒールストライク点として特定してもよい。次に、図２８の説明に移行する。
【０１８８】
図２８において、情報処理装置１００は、各脛ピーク点管理テーブル２４０２を参照し、ピーク点を一つずつ選択する。情報処理装置１００は、選択したピーク点に対応する支持期間を特定するために、トーオフ点を特定する。
【０１８９】
図２８に示すように、情報処理装置１００は、具体的には、左脛に関するピーク点を選択した場合、左脛データ１９００のうち、そのピーク点の前の一定時間内に、矢状面の角速度が極小値になった時点を、トーオフ点として特定する。
【０１９０】
また、情報処理装置１００は、トーオフ点では重力方向からヒールストライク時とは逆方向の反力を受けるため、ピーク点の前の一定時間内に、上下方向の加速度がプラスからマイナスに最も大きく転じた時点をトーオフ点として特定してもよい。次に、図２９の説明に移行する。
【０１９１】
図２９において、情報処理装置１００は、ヒールストライク点からトーオフ点までの期間を、支持期間として特定する。情報処理装置１００は、異なる支持期間が重複している期間を、両脚接地期間として特定する。
【０１９２】
情報処理装置１００は、特定した両脚接地期間に接地期間番号を割り当てる。情報処理装置１００は、両脚接地期間ごとに、その両脚接地期間に割り当てた接地期間番号と、その両脚接地期間の開始時点と、その両脚接地期間の終了時点とを対応付けたレコードを、両脚接地期間管理テーブル２９００を用いて記憶する。次に、図３０〜図３２の説明に移行し、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例について説明する。
【０１９３】
図３０〜図３３は、情報処理装置１００が脛角度を算出する具体例を示す説明図である。図３０において、情報処理装置１００は、特定した両脚接地期間ごとに、各脛のジャイロデータに基づいて、下記式（１７）を用いて、各脛角度θL、θRを算出する。
【０１９４】
【数１７】
2019008689.tif 000086
【０１９５】
ここで、θ（ｔ）は、脛角度である。θ0は、初期状態として設定される脛角度の初期値である。ｇｙｒｏ（ｉ）は、時点ｉにおける脛の角速度である。
【０１９６】
これにより、情報処理装置１００は、例えば、安定歩行期間の先頭について、脛角度の初期値θ0を０に設定する。そして、情報処理装置１００は、各脛のジャイロデータに基づいて、各時点までの各脛の角速度の積分値をθ0に加算することにより、各時点における各脛角度θL、θRを算出する。
【０１９７】
そして、情報処理装置１００は、各脛角度θL、θRを算出した時点と、各脛角度θL、θRとを対応付けて、脛角度管理テーブル３０００を用いて記憶する。次に、図３１の説明に移行し、情報処理装置１００が脛角度を算出する別の具体例について説明する。
【０１９８】
図３１において、情報処理装置１００は、ジャイロデータに含まれる誤差を考慮して、各脛角度θL、θRを算出し、各脛角度θL、θRを算出する精度の向上を図る。ここで、ジャイロデータは、計測開始から時間が経過するほど、誤差が大きくなる傾向がある。
【０１９９】
そこで、対象者が安定して歩いている場合、ステップごとに、所定の種類の時点での脛角度は一致する傾向があると仮定する。このため、情報処理装置１００は、ステップごとに、初期状態における脛角度を示す初期値を補正したうえで、各脛角度θL、θRを算出する。所定の種類の時点は、例えば、ヒールストライク点、トーオフ点、ピーク点などである。情報処理装置１００は、例えば、ステップごとに、下記式（１８）を用いて、各脛角度θL、θRを算出する。
【０２００】
【数１８】
2019008689.tif 000087
【０２０１】
ここで、θ（ｔ）は、時点ｔにおける脛角度である。θ0（Ｔ（ｊ））は、ｊ番目のステップにおける所定の種類の時点に対して設定される脛角度の初期値である。θ0（Ｔ（ｊ））は、１番目のステップにおける所定の種類の時点における脛角度が、初期値として設定されてもよい。ｇｙｒｏ（ｉ）は、時点ｉにおける脛の角速度である。εは、ジャイロデータに対する誤差である。
【０２０２】
ここで、安定歩行期間の先頭と末尾とでは、対象者は静止状態である傾向があり、対象者の脛角度は一致する傾向がある。このため、情報処理装置１００は、下記式（１９）および下記式（２０）を用いて、誤差εを特定する。
【０２０３】
【数１９】
2019008689.tif 000088
【０２０４】
【数２０】
2019008689.tif 000089
【０２０５】
ここで、θ1は、安定歩行期間の先頭Ｔsの脛角度である。θ2は、安定歩行期間の末尾Ｔeの脛角度である。また、情報処理装置１００は、安定歩行期間のうち対象者が同じ姿勢である時点が特定可能であれば、安定歩行期間の先頭Ｔsと、安定歩行期間の末尾Ｔeとの代わりに用いることができる。次に、図３２の説明に移行する。
【０２０６】
図３２において、情報処理装置１００は、脛角度の初期値θ0を、０ではなく、加速度データに基づいて設定してもよい。ここで、安定歩行期間の先頭における対象者の下腿に沿った方向、すなわち上下方向の加速度ＡｃｃＺの値は、重力加速度にｃｏｓθ0を乗算した値になる性質がある。このため、情報処理装置１００は、脛角度の初期値θ0を設定することができる。次に、図３３の説明に移行する。
【０２０７】
図３３において、情報処理装置１００は、両脚接地期間の各時点について各脛角度θL、θRを算出する。情報処理装置１００は、両脚接地期間と、その両脚接地期間の各時点と、その各時点について算出した各脛角度θL、θRとを対応付けたレコードを、算出用情報テーブル３３００を用いて記憶する。次に、図３４の説明に移行し、情報処理装置１００が歩幅を算出する具体例について説明する。
【０２０８】
図３４は、情報処理装置１００が歩幅を算出する具体例を示す説明図である。図３４において、情報処理装置１００は、位置情報に基づいて、安定歩行期間における対象者の移動距離Ｄを算出する。また、情報処理装置１００は、安定歩行期間における歩数Ｎとして、安定歩行期間におけるピーク点の数を算出する。
【０２０９】
ここで、安定歩行期間では、対象者が安定して移動し、安定して歩行している傾向があり、対象者の歩幅は一定である傾向がある。このため、情報処理装置１００は、下記式（２１）を用いて、ステップごとの推定歩幅ＳＬを算出する。
【０２１０】
【数２１】
2019008689.tif 000090
【０２１１】
情報処理装置１００は、算出した推定歩幅ＳＬを、算出用情報テーブル３３００を用いて記憶する。また、安定歩行期間の最初の１歩と最後の１歩とは、半歩分しか動かない傾向がある。このため、情報処理装置１００は、移動距離Ｄを歩数Ｎ−１で除算することにより、歩幅ＳＬを算出してもよい。この場合、情報処理装置１００は、最初の１歩と最後の１歩との歩幅にはＳＬ／２を設定する。
【０２１２】
また、歩幅が一定ではない可能性がある。このため、情報処理装置１００は、ステップごとに、歩幅と相関のある特徴量を算出し、その特徴量を用いて歩幅を重み付けしてもよい。情報処理装置１００は、例えば、ｉ番目のステップでの特徴量をｆ（ｉ）とし、下記式（２２）を用いて、移動距離を算出する。
【０２１３】
【数２２】
2019008689.tif 000091
【０２１４】
上記式（２２）は、下記式（２３）に変形可能である。
【０２１５】
【数２３】
2019008689.tif 000092
【０２１６】
情報処理装置１００は、上記式（２３）を用いて、ｉ番目のステップの歩幅を、η×ｆ（ｉ）として算出する。特徴量は、例えば、ピーク点の高さやピーク点の間隔などである。次に、図３５および図３６の説明に移行し、情報処理装置１００が各膝関節角と股関節角とを算出する具体例について説明する。
【０２１７】
図３５および図３６は、情報処理装置１００が各膝関節角と股関節角とを算出する具体例を示す説明図である。図３５において、情報処理装置１００は、算出した推定歩幅ＳＬと、算出した各脛角度θL、θRとに基づいて、下記式（２４）〜下記式（２７）を用いて、各膝関節角α、βと、股関節角φL、φRとを算出する。下記式（２４）〜下記式（２７）は、上記式（１）〜下記式（４）と同様であるため、説明を省略する。
【０２１８】
【数２４】
2019008689.tif 000093
【０２１９】
【数２５】
2019008689.tif 000094
【０２２０】
【数２６】
2019008689.tif 000095
【０２２１】
【数２７】
2019008689.tif 000096
【０２２２】
これにより、情報処理装置１００は、各膝関節角α、βと、股関節角φL、φRとを算出することができる。さらに、情報処理装置１００は、股関節角φLと股関節角φRとに基づいて、下記式（２８）を用いて、股関節角φを算出する。
【０２２３】
【数２８】
2019008689.tif 000097
【０２２４】
これにより、情報処理装置１００は、股関節角φを算出することができる。情報処理装置１００は、算出した各膝関節角α、βと、股関節角φとを、算出結果テーブル３５００を用いて記憶する。そして、情報処理装置１００は、脛角度以外の角度はジャイロデータから直接算出しなくてもよいため、患者に装着される計測機２０１の数の増大化を抑制することができる。
【０２２５】
また、情報処理装置１００は、安定歩行期間を特定し、安定歩行期間について各膝関節角α、βと股関節角φを算出することができる。このため、情報処理装置１００は、不安定な歩行による算出結果への悪影響を防止し、各膝関節角α、βと股関節角φとを算出する精度の向上を図ることができる。次に、図３６の説明に移行する。
【０２２６】
図３６において、情報処理装置１００は、同様に、特定した安定歩行期間のそれぞれについて算出した各膝関節角α、βと、股関節角φとを、算出結果テーブル３５００を用いて記憶する。次に、図３７の説明に移行する。
【０２２７】
図３７は、出力の一例を示す説明図である。図３７において、情報処理装置１００は、算出した膝関節角や股関節角に基づいて、患者の膝関節角や股関節角の傾向を特定し、出力する。情報処理装置１００は、例えば、対象とする日付範囲の指定を受け付け、その日付範囲の膝関節角や股関節角を読み出す。そして、情報処理装置１００は、患者の日々の歩き方の推移を把握可能にするために、日付ごとの膝関節角や股関節角の統計値を算出し、その統計値をグラフ３６００のように表示する。
【０２２８】
ここで、情報処理装置１００は、グラフ３６００上に、健康である場合の基準値となる範囲を表示してもよい。また、情報処理装置１００は、グラフ３６００上に、今後の患者の治療などのように、患者に関する参考イベントが行われるタイミングを表示してもよい。また、情報処理装置１００は、グラフ３６００上に、日付ごとの患者の膝関節角や股関節角の上限から下限までの範囲を表示してもよい。次に、図３８の説明に移行し、情報処理装置１００が算出結果を利用する具体例について説明する。
【０２２９】
図３８は、情報処理装置１００が算出結果を利用する具体例を示す説明図である。情報処理装置１００は、図１４〜図３８に示した処理によって、各脛の角度θL、θRと、その各脛の角度θL、θRに対応する各膝関節角α、βや股関節角φL、φRとの組み合わせを複数特定することができる。このため、情報処理装置１００は、一方の脛の角度θLと、その脛の角度θLに対応する膝関節角αや股関節角φLとの関係を、関数によって定義することが可能になる。
【０２３０】
図３８のグラフ３８００は、脛の角度θLと、その脛の角度θLに対応する膝関節角αとの関係を示し、横軸は、角度θLを示し、縦軸は、膝関節角αを示す。情報処理装置１００は、例えば、算出結果から近似曲線３８０１を示す関数を生成する。これにより、情報処理装置１００は、以降において、図１４〜図３８に示した処理を行わなくても、各脛の角度θL、θRに基づいて、その各脛の角度θL、θRに対応する各膝関節角α、βや股関節角φL、φRを算出することができる。
【０２３１】
このため、情報処理装置１００は、各膝関節角α、βや股関節角φL、φRを算出する際にかかる時間の低減化を図ることができる。また、情報処理装置１００は、位置情報を取得しなくても、各膝関節角α、βや股関節角φL、φRを算出することができる。
【０２３２】
その後、情報処理装置１００は、一定間隔ごとに、再び、図１４〜図３８に示した処理によって、各脛の角度θL、θRと、その各脛の角度θL、θRに対応する各膝関節角α、βや股関節角φL、φRとの組み合わせを複数特定してもよい。そして、情報処理装置１００は、近似曲線３８０１を更新して、各膝関節角α、βや股関節角φL、φRを算出する精度の低下を抑制することができる。
【０２３３】
（角度算出処理手順の一例）
次に、図３９を用いて、情報処理装置１００が実行する角度算出処理手順の一例について説明する。
【０２３４】
図３９は、角度算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図３９において、まず、情報処理装置１００は、一定期間のセンサデータを計測機２０１から取得する（ステップＳ３９０１）。
【０２３５】
次に、情報処理装置１００は、取得したセンサデータに基づいて、歩行期間を含みうる１以上の候補期間を特定する（ステップＳ３９０２）。そして、情報処理装置１００は、特定した１以上の候補期間のいずれかの候補期間を選択する（ステップＳ３９０３）。
【０２３６】
次に、情報処理装置１００は、選択した候補期間のうちの歩行期間を特定する（ステップＳ３９０４）。そして、情報処理装置１００は、特定した歩行期間について安定歩行性の評価値を算出する（ステップＳ３９０５）。
【０２３７】
次に、情報処理装置１００は、安定歩行性の評価値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３９０６）。ここで、閾値未満である場合（ステップＳ３９０６：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０３の処理に戻る。
【０２３８】
一方で、閾値以上である場合（ステップＳ３９０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、特定した歩行期間について安定移動性の評価値を算出する（ステップＳ３９０７）。
【０２３９】
次に、情報処理装置１００は、安定移動性の評価値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３９０８）。ここで、閾値未満である場合（ステップＳ３９０８：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０３の処理に戻る。
【０２４０】
一方で、閾値以上である場合（ステップＳ３９０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、歩行期間のうちの両脚接地期間を特定する（ステップＳ３９０９）。次に、情報処理装置１００は、特定した両脚接地期間について各脚の脛角度を算出する（ステップＳ３９１０）。そして、情報処理装置１００は、歩行期間における歩幅を算出する（ステップＳ３９１１）。
【０２４１】
次に、情報処理装置１００は、膝関節の角度や股関節の角度を算出する（ステップＳ３９１２）。そして、情報処理装置１００は、特定した１以上の候補期間のすべてを選択したか否かを判定する（ステップＳ３９１３）。ここで、選択していない場合（ステップＳ３９１３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０３の処理に戻る。
【０２４２】
一方で、選択している場合（ステップＳ３９１３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、角度算出処理を終了する。
【０２４３】
以上説明したように、情報処理装置１００によれば、対象者の歩幅の情報と対象者の両足が接地した場合における対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した歩幅の情報と角度の情報とに基づいて、対象者の両足が接地した場合における対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【０２４４】
情報処理装置１００によれば、幾何学的制約を、第１の制約を示す数式と、第２の制約を示す数式との連立方程式によって定義することができ、その連立方程式を解くことによって対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、幾何学的制約を、比較的簡単な連立方程式によって定義し、比較的高速に解くことができる。
【０２４５】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間における対象者の移動距離と対象者の歩数とを取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した移動距離を歩数で除算することにより、対象者の歩幅を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者の歩幅を直接計測できない場合であっても、対象者の歩幅を取得することができる。
【０２４６】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間における対象者の各下腿の矢状面の角速度を取得することができる。情報処理装置１００によれば、対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度に、対象者の両足が接地した接地時点までに取得した角速度の積分値を加算することにより、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者の各下腿の地面に対する角度を直接計測できない場合であっても、対象者の各下腿の地面に対する角度を取得することができる。
【０２４７】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間の先頭である対象者の静止時点における対象者の下腿に沿う方向の加速度を取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した対象者の下腿に沿う方向の加速度と、重力加速度とに基づいて、所定の歩行期間の先頭である対象者の静止時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【０２４８】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間のうち、取得した対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定することができる。情報処理装置１００によれば、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。情報処理装置１００によれば、先頭の動作時点における対象者の各下腿の地面に対する所定の角度に、複数の動作時点のうち接地時点に最も近い直前の動作時点から、その接地時点までに取得した角速度の積分値を加算する。これにより、情報処理装置１００は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【０２４９】
情報処理装置１００によれば、所定の歩行期間の最終時点までの対象者の各下腿の矢状面の角速度の積分値が零になるように、所定の歩行期間における対象者の各下腿の矢状面の角速度に対する誤差を特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した誤差に基づいて、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、接地時点における対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する精度の向上を図ることができる。
【０２５０】
情報処理装置１００によれば、計測機から、対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を取得し、移動速度と移動方向とが一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者が安定して移動していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【０２５１】
情報処理装置１００によれば、所定の候補期間のうち、対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した複数の動作時点に基づいて、所定の候補期間のうち、動作時点の間隔が一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者が安定して歩行していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【０２５２】
情報処理装置１００によれば、所定の候補期間のうち、対象者の角速度または加速度に、対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定することができる。情報処理装置１００によれば、特定した複数の動作時点に基づいて、所定の候補期間のうち、動作時点における対象者の動作の特徴量が一定である安定期間を、所定の歩行期間に設定することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象者が安定して移動していた安定期間を、所定の歩行期間に設定し、対象者の各膝関節の角度と対象者の股関節の角度とを算出する精度の向上を図ることができる。
【０２５３】
なお、本実施の形態で説明した情報処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０２５４】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２５５】
（付記１）対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
【０２５６】
（付記２）前記幾何学的制約は、
前記対象者の歩幅と前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との関係を示す第１の制約と、
前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の右膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度とに基づいて算出される前記対象者の腰の高さと、前記対象者の大腿の長さと前記対象者の下腿の長さと前記対象者の左膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度とに基づいて算出される前記対象者の腰の高さとの関係を示す第２の制約とを含む、ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
【０２５７】
（付記３）前記制御部は、
所定の歩行期間における前記対象者の移動距離と前記対象者の歩数とを取得し、
取得した前記移動距離を前記歩数で除算することにより、前記対象者の歩幅を算出する、ことを特徴とする付記１または２に記載の情報処理装置。
【０２５８】
（付記４）前記制御部は、
前記対象者の各下腿の矢状面の角速度を計測する計測機から、所定の歩行期間における前記対象者の各下腿の矢状面の角速度を取得し、
前記対象者の静止時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度に、前記対象者の両足が接地した接地時点までに取得した前記角速度の積分値を加算することにより、前記接地時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【０２５９】
（付記５）前記制御部は、
前記対象者の下腿に沿う方向の加速度を計測する計測機から、前記所定の歩行期間の先頭である前記対象者の静止時点における前記対象者の下腿に沿う方向の加速度を取得し、
取得した前記対象者の下腿に沿う方向の加速度と、重力加速度とに基づいて、前記所定の歩行期間の先頭である前記対象者の静止時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする付記４に記載の情報処理装置。
【０２６０】
（付記６）前記制御部は、
前記対象者の角速度または加速度を計測する計測機から、前記所定の歩行期間における前記対象者の角速度または加速度を取得し、
前記所定の歩行期間のうち、取得した前記対象者の角速度または加速度に基づいて、前記対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定し、
前記対象者の静止時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度に、前記複数の動作時点の先頭の動作時点までに取得した前記角速度の積分値を加算することにより、前記先頭の動作時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出し、
前記先頭の動作時点における前記対象者の各下腿の地面に対する所定の角度に、前記複数の動作時点のうち前記接地時点に最も近い直前の動作時点から、前記接地時点までに取得した前記角速度の積分値を加算することにより、前記接地時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする付記４または５に記載の情報処理装置。
【０２６１】
（付記７）前記制御部は、
前記所定の歩行期間の最終時点までの前記対象者の各下腿の矢状面の角速度の積分値が零になるように、前記所定の歩行期間における前記対象者の各下腿の矢状面の角速度に対する誤差を特定し、
特定した前記誤差に基づいて、前記接地時点における前記対象者の各下腿の地面に対する角度を算出する、ことを特徴とする付記４〜６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【０２６２】
（付記８）前記制御部は、
前記対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を計測する計測機から、前記対象者の移動速度と移動方向とを示す情報を取得し、
取得した前記移動速度と前記移動方向とを示す情報に基づいて、前記移動速度と前記移動方向とが一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする付記３〜７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【０２６３】
（付記９）前記制御部は、
前記対象者の角速度または加速度を計測する計測機から、所定の候補期間における前記対象者の角速度または加速度を取得し、
前記所定の候補期間のうち、前記対象者の角速度または加速度に、前記対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定し、
特定した前記複数の動作時点に基づいて、前記所定の候補期間のうち、動作時点の間隔が一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする付記３〜８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【０２６４】
（付記１０）前記制御部は、
前記対象者の角速度または加速度を計測する計測機から、所定の候補期間における前記対象者の角速度または加速度を取得し、
前記所定の候補期間のうち、前記対象者の角速度または加速度に、前記対象者の１歩に対応する特徴が現れた複数の動作時点を特定し、
特定した前記複数の動作時点に基づいて、前記所定の候補期間のうち、動作時点における前記対象者の動作の特徴量が一定である安定期間を、前記所定の歩行期間に設定する、ことを特徴とする付記３〜８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【０２６５】
（付記１１）計測機と、前記計測機と通信可能な情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
前記計測機は、
対象者の動きに関する計測情報を生成し、
前記情報処理装置は、
前記計測機から前記計測情報を取得し、
取得した前記計測情報に基づいて、前記対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
ことを特徴とする情報処理システム。
【０２６６】
（付記１２）コンピュータが、
対象者の歩幅の情報と前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の各下腿の地面に対する角度の情報とを取得し、
取得した前記歩幅の情報と前記角度の情報とに基づいて、前記対象者の両足が接地した場合における前記対象者の下肢の構造から導出される幾何学的制約を満たす、前記対象者の各膝関節の角度と前記対象者の股関節の角度との少なくともいずれかを算出する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【符号の説明】
【０２６７】
１００  情報処理装置
１１０  多角形
２００  情報処理システム
２０１  計測機
２１０  ネットワーク
３００，４００  バス
３０１，４０１  ＣＰＵ
３０２，４０２  メモリ
３０３，４０３  ネットワークＩ／Ｆ
３０４  記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５  記録媒体
４０４  センサ部
４０５  タイマー部
５００  記憶部
５０１  取得部
５０２  特定部
５０３  算出部
５０４  出力部
７００  垂線
８００，１１００，１１０１，１３００，３６００，３８００  グラフ
８０１〜８０４，８１１〜８１５  ピーク点
８２０，１０００，１００１  期間
９００，９０１  経路
１３０１，３０００  脛角度管理テーブル
１８００  右脛データ
１９００  左脛データ
２０００  位置情報
２２００  候補期間管理テーブル
２４００  右脛ピーク点管理テーブル
２４０１  左脛ピーク点管理テーブル
２４０２  各脛ピーク点管理テーブル
２５００  特徴量管理テーブル
２９００  両脚接地期間管理テーブル
３３００  算出用情報テーブル
３５００  算出結果テーブル
３８０１  近似曲線
【国際調査報告】
2019008689.tif 000098
2019008689.tif 000099