(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータで実行するユーザの運動パラメータを推定する方法であって、
測定生理値を受信するステップと、
測定生理値と測定運動パラメータ値との間の記憶された相関関係を用いて、前記測定生理値に基づいて推定運動パラメータ値を決定するステップと、
前記推定運動パラメータ値を提供するステップと、を含み、
前記推定運動パラメータ値を決定するステップが、前記コンピュータが前記測定運動パラメータ値を測定する運動パラメータ測定装置にアクセスできない場合には、前記相関関係をデフォルト相関に置き換え、当該置き換えた前記デフォルト相関を用いて、前記測定生理値に基づいて前記推定運動パラメータ値を決定することを含む、
方法。
【請求項２】
前記生理値が心拍数値であり、前記運動パラメータ値が、動力出力、酸素消費量、及び二酸化炭素排出量のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記推定運動パラメータ値を提供するステップが、前記測定生理値と前記推定運動パラメータ値を含む信号を送信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記測定生理値を受信するステップが、前記測定生理値を含む無線信号を受信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ユーザ固有のデータを受信するステップをさらに含み、前記推定運動パラメータ値を決定するステップが、前記ユーザ固有のデータに基づいて前記推定運動パラメータ値をカスタマイズすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザ固有のデータが性別、年齢、身長、体重、フィットネスレベル、及び疲労レベルのうちの少なくとも１つである、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
所定のトレーニングルーチン若しくは運動セッションに対する前記ユーザの認識努力レベル、又は前記相関関係を歪曲する歪曲要因を受信するステップをさらに含み、前記推定運動パラメータ値を決定するステップが、前記ユーザの認識努力レベル又は前記歪曲要因の少なくともいずれか一方に基づいて、前記推定運動パラメータ値をカスタマイズすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
受信した前記測定生理値と測定運動パラメータ値の回帰分析に基づいて、当該測定生理値と当該測定運動パラメータ値との間の相関関係を生成するステップと、
前記生成された相関関係をメモリに記憶するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
推定運動パラメータ値を提供するコンピュータシステムであって、
心拍数センサ入力装置と、
前記心拍数入力装置から心拍数情報を受信して、受信した前記心拍数情報と１つ以上の運動パラメータの推定値との間の相関関係を決定するプログラムを実行し、前記プログラムにより決定した前記相関関係を用いて、前記心拍数入力装置から受信した前記心拍数情報に基づいて推定運動パラメータ値を決定するよう構成したプロセッサと、
前記推定運動パラメータ値を提供する推定運動パラメータ出力装置と、を含み、
前記プロセッサは、当該コンピュータシステムが前記運動パラメータの推定値を測定する運動パラメータ測定装置にアクセスできない場合には、前記相関関係を、当該コンピュータシステムのメモリに記憶されたデフォルト相関に置き換え、当該置き換えた前記デフォルト相関を用いて、前記心拍数入力装置から受信した前記心拍数情報に基づいて前記推定運動パラメータ値を決定する、
システム。
【請求項１０】
受信した前記心拍数情報を送信するよう、前記推定運動パラメータ出力装置をさらに構成した、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記メモリは、受信した特定ユーザの前記心拍数情報と運動パラメータ値との間の測定した相関関係を受信して記憶する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
コンピュータで実行する、ユーザの動力出力を推定する方法であって、
測定心拍数値を受信するステップと、
測定心拍数値と動力出力値との間の記憶された相関関係を使用して、前記測定心拍数値に基づいて推定動力出力値を決定するステップと、
前記推定動力出力値を提供するステップと、を含み、
前記推定動力出力値を決定するステップが、前記コンピュータが前記測定心拍数値を測定する運動パラメータ測定装置にアクセスできない場合には、前記相関関係をデフォルト相関に置き換え、当該置き換えた前記デフォルト相関を用いて、前記測定心拍数値に基づいて前記推定動力出力値を決定することを含む、
方法。
【請求項１３】
ユーザ固有のデータの入力を受信するステップをさらに含み、前記推定動力出力値を決定するステップが、前記ユーザ固有のデータに基づいて前記推定動力出力値をカスタマイズすることを含み、前記ユーザ固有のデータが、性別、年齢、身長、体重、フィットネスレベル、及び疲労レベルのうちの少なくとも１つである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
所定のトレーニングルーチン若しくは運動セッションに対する前記ユーザの認識努力レベル、又は前記相関関係を歪曲する歪曲要因を受信するステップをさらに含み、前記推定動力出力値を決定するステップが、前記ユーザの認識努力レベル又は前記歪曲要因の少なくともいずれか一方に基づいて、前記推定動力出力値をカスタマイズすることを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
受信した前記測定心拍数値と動力出力値の回帰分析に基づいて、当該測定心拍数値と当該動力出力値との間の相関関係を生成するステップと、
前記生成された相関関係をメモリに記憶するステップと、をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は２０１０年５月２４日出願の米国仮特許出願第６１／３４７，７１６号と２０１０年７月１２日出願の米国仮特許出願第６１／３６３，５００号の優先権を主張する。なお、これら出願の全内容を援用して、本願の記載の一部とする。
【０００２】
本出願は、測定した生理値に基づいて１つ以上の運動パラメータを推定する方法及び装置に関する。より詳細には、本出願は感知した心拍数に基づいて１つ以上の異なる運動パラメータの推定値をユーザに提供するように構成した装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
例えば、自転車に乗ることのようなトレーニング活動中の運動パラメータの測定は、消費エネルギーに基づいてユーザのフィットネスレベル及び／又は効率を評価する、一般的に認められた手段である。本出願で使用する運動パラメータ又は運動パラメータ値は、任意の測定可能な生理的特徴又は運動に関連した特徴を示すことができる。例えば、酸素消費量、二酸化炭素排出量、及び動力出力等は全て、瞬間的に又は特定のトレーニング又は運動セッションの間に特定の値を検知及び測定するように構成した装置を用いて測定される測定可能な運動パラメータの例である。
【０００４】
非生理的測定又は特徴も、運動セッションを分析することに、又は運動セッション中にユーザに情報を提供するために用いることができる。例えば、速度、特定の経路又は行路の傾斜、運動器具の抵抗設定、温度、風速等は、かかる非生理的運動パラメータの例である。
【０００５】
ユーザは、所定のレース又は運動又はトレーニングセッション中にそのパフォーマンスを評価し、事後にパフォーマンスを分析し、これからのイベント、トレーニング又はセッション等のプランニングを行うために、運動パラメータの測定値を使用することができる。ユーザはまた、所定のセッションの測定を任意の数の以前の又は今後のセッションと比較できるため、自己の相対的なパフォーマンスを評価する客観的な手段を有することになる。コースの距離や地形が様々である、天候が違う、ドラフティングのパートナーが違う、といった様々なコンディションにおいてサイクリニストやランナーがトレーニングを行うサイクリングやランニング等のトレーニング活動において、運動パラメータをモニタリングすることは特に有益である。多様であることを考えると、ユーザが略同じコンディションの下で同じコースを繰り返し利用しない限りは、セッション毎にパフォーマンスを正しく評価することが困難となる場合もある。
【０００６】
多様なコンディションの中でパフォーマンスを追跡するために、多くのユーザは所定のセッションの間に自己のパフォーマンスを測定することに対して、専門的なモニタリング装置を使用する。例えば、動力計はサイクリニストが自転車に乗っている間に自己の動力出力を測定するために一般的に使用される公知の装置の１つである。動力計は動力出力データを生成し、典型的にはその他の関連データと共に動力出力データを表示するハンドルバーに取り付けたコンピュータと通信することで、ユーザは瞬間的に自己の瞬間的な動力出力、最大動力出力、平均動力出力等を見ることができるようになる。
【０００７】
動力計には多くの形態のものがあり、乗り手が提供するトルクを測定するために自転車の特定の位置に都合よく配置した歪みゲージを使用するのが一般的である。トルクを測定した角速度と組み合わせると、乗り手の動力出力を測定することが可能である。一般に、歪みゲージは自転車のボトムブラケット、ホイールハブ、ペダル、シュー、又はクランクセットに取り付けることができる。歪みゲージを使用する代わりに、他の動力計が重力、風抵抗、慣性、及び転がり抵抗等の対抗する力を測定する、ハンドルバーに取り付けた装置を用いて、動力出力データを生成し、これらの測定値を速度と組み合わせて乗り手の動力出力を決定する。
【０００８】
しかし、正確に運動パラメータを測る装置は高価である、及び／又は様々な状況で使用する適応性が十分ではない。例えば、上述の動力計は典型的に別にハードウェアが必要であるが、これは持ち運ぶことが容易ではない。これは、多くのサイクリストは複数の異なる自転車を使用してトレーニング及び／又はレースを行うため、この可搬性の欠如が不便であると共に、自転車毎に別個の動力計を使用する必要がある、又は自転車間を移動できる要素に動力計を設ける必要があるからである。ただし動力計は極めて高価であるため、複数の動力計を所有することは非常費用がかかるか、あるいは高価過ぎて入手できない。動力計の中には持ち運び可能なものもあるが、動力計を移動させるのはかなり労力がかかると共に不便であり、時にはパフォーマンスが低下することにもなる。別の例として水泳のようなスポーツでは、使用できる器具の種類に制約があるため、ユーザの動力出力を確認するが困難である。
【０００９】
動力出力に加えて、多くの更なる運動パラメータが所定の運動又はトレーニングセッション中に個人のパフォーマンスを評価するのに有用である。例えば、酸素消費量と二酸化炭素排出量の測定は、所与のトレーニング活動中の個人の肺の性能を示すものである。酸素消費量と二酸化炭素排出量は、個人のパフォーマンスを評価するのに非常に有用なパラメータであるが、これらのパラメータを測ることは容易ではない。典型的には、ルームランナーや固定したエクササイズサイクルに乗るなど、特定のトレーニングを行いながら、酸素消費量及び二酸化炭素排出量の測定専用に構成した装置を人につないで、実験室環境でそれらを測定する。当然ながら、このような測定は、通常の日常的なエクササイズを行っている間に実際に行うことができるものではないため、人は自分の肺の性能をエクササイズ中に容易に且つ安価に評価することができない。
【００１０】
それらに限定されないが、他の有用なパラメータとして、典型的にはキロジュールで表されるエネルギー消費量や、典型的にはカロリーで表される燃料（食糧）消費量等がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
したがって、十分に低いコストで、持ち運びのできる運動パラメータ測定システムを提供することが必要である。さらに、概して自転車に乗ることと同様に他の運動活動にとっても動力測定が有効であると思われるため、自転車だけでなく、あらゆるその他の運動活動においても使用することの可能な動力測定システムを提供することが必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
一つの例示的な実施形態では、コンピュータで実行する方法がユーザの運動パラメータを推定するために使用される。この方法は測定心拍数値を受信するステップと、測定心拍数値と測定した運動パラメータ値との間の記憶された相関関係を使用して前記心拍数値に基づいて、推定運動パラメータ値を決定するステップと、前記推定運動パラメータ値を提供するステップとを含む。
【００１３】
別の例の実施形態では、本発明は、推定運動パラメータ値を提供するコンピュータシステムを検討する。前記システムは心拍数センサ入力装置と、前記心拍数入力装置から心拍数情報を受信するように構成され、受信した前記心拍数情報と１つ以上の運動パラメータの推定値との間の相関関係を含むプログラムを実行するプロセッサと、推定運動パラメータ出力装置と、を含む。
【００１４】
前記システムは、受信した前記心拍数情報を前記推定運動パラメータ出力装置が伝送するように、構成することが可能である。前記システムは、特定のユーザに対する受信した前記心拍数情報と運動パラメータ値との間の測定した相関関係を受信して記憶するメモリをさらに含み得る。
【００１５】
さらに別の実施形態によれば、ユーザの運動中に測定した心拍数と測定動力出力との間の相関関係を生成する、コンピュータで実行する方法を提供する。前記方法は、測定心拍数値を受信することと、測定動力出力値を受信することと、心拍数と動力出力との間のユーザ固有の相関関係を決定することとを含む。前記相関関係は、前記測定心拍数値と前記測定動力出力値の回帰分析に基づくものであり得る。前記方法は前記ユーザ固有の相関関係をコンピュータメモリに記憶することをさらに含む。心拍数と動力出力の間のユーザ固有の相関関係を決定することは、心拍数と動力出力との間の線形相関を決定すること、前記心拍数と前記動力出力との間の一次相関を決定すること、前記心拍数と前記動力出力との間の線形相関、一次相関、及び二次相関を決定すること、及び／又は前記測定した心拍数と動力出力との間の微分相関を適用することとを含み得る。
【００１６】
さらに別の例の実施形態において、コンピュータで実行するユーザの動力出力を推定する方法は、測定心拍数値を受信するステップと、測定心拍数値と動力出力値との間の記憶された相関関係を用いて前記心拍数値に基づいて、推定される動力出力を決定するステップと、前記動力出力値を提供するステップと、を含む。前記方法は、ユーザ固有のデータ入力を受信することを含み得るものであり、心拍数値に基づいて推定される動力出力値を決定することは、前記ユーザ固有のデータに基づいて前記推定される動力出力値をカスタマイズすることを含み、前記ユーザ固有のデータは、性別、年齢、身長、体重、フィットネスレベル、及び疲労レベルのうちの少なくとも１つであることを特徴とする。また、前記方法は測定心拍数値と動力出力値との間の記憶された相関関係を、受信した測定心拍数値と動力出力運動パラメータ値の回帰分析に基づいて生成するよう、構成され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】測定した生理値と少なくとも１つの測定した運動パラメータとの間の相関関係を生成して記憶するシステムのブロック図である。
【図２】測定した生理値と少なくとも１つの測定した運動パラメータとの間の相関関係を生成して記憶する方法を示すフローチャートである。
【図３】図１のシステムを用いて生成された、モニタからの受信した心拍数値と、モニタからの動力出力データを示すグラフである。
【図４】図１のシステムを用いて生成される、相関関係情報を生成するべく回帰エンジンによって使用されるデータを示す、測定運動パラメータ値に対する測定生理値のグラフである。
【図５】図１のシステムを用いて生成される動力出力の経時的な微分計算値をプロットしたグラフである。
【図６】測定した生理値に基づいて生成した推定運動パラメータを示すよう構成したコンピュータを含む自転車の概略図である。
【図７】検出した生理値に基づいて１つ以上の推定運動パラメータを生成するよう構成した一例のコンピュータである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
添付の図面に本発明の好適な実施形態を示す。なお、図面全体を通して同様の部分については同一の参照番号を付して示している。
【００１９】
本発明は運動中に１つ以上の運動パラメータの推定値をユーザに提供する方法と装置を検討するものである。本発明の方法は測定した心拍数示数と１つ以上の測定した運動パラメータとの間の相関関係を得ることを含む。実際の心拍数と実際の運動パラメータとの間の相関関係を一旦確立すると、回帰分析を行うことによって、測定心拍数と測定運動パラメータとの間の相関関係を決定することが可能である。換言すれば、実際に測定した運動パラメータと実際に測定した心拍数を関連付けることによって、本発明の方法及び装置は導き出した相関関係を用いて、その後に実際の心拍数情報に基づいて１つ以上の運動パラメータを推定することが可能となる。よって、相関関係を生成した後、ユーザは特定の運動パラメータを実際に測定する手段を使用する必要がなく、自己の心拍数情報を用いるだけで、リアルタイムに又は運動を終えた後に、自己の運動パラメータの推定値を得ることができる。
【００２０】
ここで図１を参照すると、一例示的な実施形態による、測定した生理的データを１つ以上の測定運動パラメータと組み合わせて受信し、相関関係を得るよう構成した較正システム１００を示す。較正システム１００は、心拍数モニタ１０２、少なくとも１つの運動パラメータモニタ１０４、回帰分析エンジン１０６、及び相関関係データベース１０８を含む構成である。較正システム１００の実行は、プロセッサ１１０、メモリ１１２、１つ以上の入力装置１１４、及び１つ以上の出力装置１１６を含む標準的なコンピュータシステムを用いて行い得る。モニタ１０２及び１０４は、システム１００の構成要素であるように示しているが、これらのシステムは有線、若しくは無線接続でシステム１００に生成したモニタリングデータを提供をするように構成した外部装置として実装してもよい。
【００２１】
ここで図２も参照すると、一例示的な実施形態による、測定した生理的データ値と１つ以上の測定した運動パラメータとの間の相関関係データを生成する、コンピュータで実行する方法を示すフローチャート２００が示されている。フローチャート２００の方法はシステム１００が実行し得る。フローチャート２００は複数のステップを特定の順序で行うように示しているが、該方法は、より多くの、より少ない、及び／又は異なる順序のステップを実行して、ここに示す機能を実行することができることを理解されたい。さらに、本明細書中では特定のハードウェアが特定のステップを実行するよう記載しているが、これらのステップを任意の種類のハードウェアで実行して、ここに示す機能を実施することが可能であることを理解されたい。
【００２２】
ステップ２０２は、システム１００がユーザデータを受信する構成である。ユーザデータは、モニタ１０２及び１０４から受信したデータ等の測定値に基づいて得ることが可能である、及び／又は、キーボードやマウス等の１つ以上の入力装置１１４を用いて手入力することが可能である。それらに限定されないが、ユーザデータの例としては身長、体重、性別、年齢、相対的なフィットネス状態、最大心拍数、安静時の心拍数等がある。
【００２３】
ステップ２０４は、システム１００が任意の相関関係歪曲要因を識別して受信する構成である。それらに限定されないが、相関関係歪曲要因の例としては、テスト手順を中又は外で実行すべきかどうかを決定すること、現在温度を決定すること、トレーニングコースの形状を決定すること、ユーザの最近のカロリー状況を決定すること、ユーザの最近の活動状況を決定すること、モニタリング装置の種類を決定すること等がある。相関関係歪曲要因は、アンケート、アップロードされたデータ、１つ以上のセンサからのデータ等に基づいて決定され得る。
【００２４】
ステップ２０６では、モニタ１０２及び１０４を用いて、経時時な測定生理値と、経時的な１つ以上の測定運動パラメータをそれぞれ生成するテスト手順を実行する。一例示的な実施形態では、測定生理値はユーザの心拍数であり得る。測定心拍数情報と測定運動パラメータを関連付けるステップは、所定のトレーニングルーチン又は運動を行うことによって実行される。運動又はトレーニングルーチンは、当該技術分野で知られている瞬間的心拍数示数を検出する生理的モニタ１０２のように略標準的な心拍数ストラップをユーザに提供することによって実行し得る。心拍数ストラップはユーザの胸の周りに装着し、該ストラップは検知した心拍数を伝送する手段を含む。心拍数ストラップはコンピュータ等の装置との有線接続を含む場合もあれば、代替的に、コンピュータ等の装置に心拍数情報を無線で伝送する手段を含む場合もある。
【００２５】
生理値を検知すると同時に、１つ以上のモニタ１０４は経時的に運動パラメータ値を生成する構成である。例えば、モニタ１０４が動力モニタである場合には、自転車のホイール上のパワータップ（PowerTap）（登録商標）動力計等の装置を用いて、ユーザの動力出力を測定し得る。さらにシステム１００は、第２のモニタ１０４として酸素消費量モニタを含むよう構成してもよく、この場合には、酸素消費量を測定するように構成した装置を用いて、ユーザの酸素消費率を測定し得る。二酸化炭素排出率も同様の装置を用いて測定することが可能である。例示的な運動パラメータモニタリング装置を示しているが、モニタ１０４を用いて任意の測定可能な運動パラメータを測定し得ることを理解されたい。
【００２６】
ステップ２０６の運動セッション又はトレーニングルーチンは、ユーザの心拍数を変化させる身体運動を含む一連の活動をユーザが行いながら、同時に自己の実際の運動パラメータの測定を要求できる設計になっている。例えば、所定のトレーニング又は運動セッションとしては、ユーザの動力出力を測定するよう相互に接続した動力計を備えたトレーニング用自転車に乗ること等がある。代替的に、エリプティカルマシン、トレッドミル、ローイングマシン等の運動装置を使用して動力をモニタリングすることも可能である。
【００２７】
ステップ２０６の１つの実施形態では、ユーザはトレッドミル上でランニングしながら、自己の速度と心拍数を測定する。また、受け付ける測定値の精度を保証するべく、さらにトレッドミルの勾配の設定を同時に記録するようにシステム１００を構成してもよい。このように、所与の速度と勾配に応じた特定のトレーニング方法とユーザの心拍数示数を関連付けることが可能である。この情報は所定の活動における個人の弱点を算定するのに有用であり得る。すなわち、この情報は、所定のスロープと速度の組み合わせ等、ユーザが更なるトレーニングをどのような状況下で行う必要があるかを決定することに有用であり得る。
【００２８】
ステップ２０６の別の実施形態では、ユーザは、例えばゼロ度等に勾配を固定したトレッドミルをユーザが走りながらその心拍数を測定することもできる。このように、ユーザは特定の速度を特定の心拍数示数と関連付けることで、その後の走行中に、自己の測定心拍数に基づいて平坦なトラック又は地面に対する自己の速度を推定することが可能となる。
【００２９】
ステップ２０６の別の実施形態では、ユーザは速度データ、獲得標高、及び心拍数を測定及び／又は記録するよう構成したＧＰＳ装置を使用してもよい。この情報により、ユーザは所与の心拍数示数で所与の速度及び／又は標高を調整することにより、検出された心拍数示数を基にその後のトレーニング活動において自己の速度又は獲得標高を推定することが可能となる。
【００３０】
ステップ２０６の１つの例示的なトレーニング運動において、所定のトレーニングルーチンを少なくとも１５分間にわたって実行しながら、ユーザの心拍数と運動パラメータデータを同時にモニタリング及び収集する。トレーニングルーチン又は運動セッションを行う時間は希望に沿った長さでよく、実質的に変更可能であることを理解されたい。所定のトレーニングルーチン又は運動セッションは、その過程を通して次第に運動量を増すことを含み得る。当然ながら、トレーニングルーチン又は運動セッションは運動シーケンスのあらゆる異なる組合せを含み得る。例えば、トレーニングルーチン又は運動セッションは、著しく運動量を増加させた後、適度な運動を行うかほとんど運動をしない、即ち惰性運動の期間を含み得る。
【００３１】
モニタ１０２及び１０４の生成したデータはプロセッサ１１０に送られて、ステップ２０８から２１２において、システム１００で使用する運動パラメータモニタ１０４の数及び／又は種類に応じて、分析エンジン１０６で処理する。データは測定と同時に伝送してもよく、及び／又は、それぞれのモニタに対応するローカルメモリ内にデータを記憶してもよい。代替的に、データは心拍数情報を記憶するメモリを有するコンピュータ等の装置に伝送してもよい。コンピュータ等の装置は、図６を参照して以下で説明するトレーニング用自転車のハンドルバー等のエクササイズ機器の部分に取り付けてもよく、又は、アームバンド等に備えてこれをユーザが装着してもよく、又は単純にユーザと同じ領域にあるコンピュータに備えてもよい。情報を記憶すると、データはその後の操作でプロセッサ１１０に送信され得る。
【００３２】
プロセッサ１１０は、データを生成した後、及び／又はデータ生成と同時に、ステップ２１４でシステム１００のユーザから主観的データを受信する構成とすることが可能である。主観的情報は、認識努力レベルを含み、一実施形態では、人によっては心拍数よりも運動反応を決定するものとして正確であるという根拠もあることから、心拍数に代わるものとして主観的情報を使用することも可能である。心拍数に加えて認識努力をさらに使用することで、アルゴリズムが強化され、心拍数ベースの算定に信頼性が増す。
【００３３】
データ生成後及び／又はデータ生成と同時に、プロセッサ１１０は分析エンジン１０６を実行して、受信した生理的データと１つ以上の運動パラメータ値との間の１つ以上の相関関係をステップ２１６で生成する構成とすることが可能である。回帰分析は、従属変数、即ち測定した生理値と、１つ以上の独立変数、即ち１つ以上の運動パラメータ値との間の関係を識別するべく、いくつかの変数をモデリング及び分析する、多様な周知の方法のいずれかを含み得る。回帰分析は、例えばステップ２０２で受信したユーザデータ、ステップ２０４で受信した歪曲要因、ステップ２０６で受信した主観的データ等の１つ以上のその他の入力値に基づいて、識別した関係を修正することをさらに含み得る。
【００３４】
いずれにせよ、特定のユーザの測定心拍数と測定パラメータとの間の相関関係を決定して、その後のトレーニングセッションにおいて、ユーザの測定心拍数を使用して、パラメータ値を推定するよう、所定のトレーニングルーチン又は運動セッションを構成して適応させることにより、実際の測定装置又はシステムを使用する必要がなくなる。所定のトレーニングルーチン又は運動セッションが完了すると、測定心拍数と測定運動パラメータデータを比較して、対時間でプロットする。詳細には、心拍数ストラップと運動パラメータ測定装置で測定したデータをコンピュータにアップロードする。
【００３５】
ここで図３を参照すると、モニタ１０２からの心拍数データとモニタ１０４からの動力出力データを受信するよう構成した一例のシステム１００を用いて収集したデータを示すグラフ３００が示されている。グラフ３００は、対時間でプロットする動力軸３０４に示す収集動力データと、時間軸３０４に示す時間とを示している。このデータは、データ生成中又は図２を参照して説明した調整操作の完了後に、プロセッサ１１０が受信し得る。
【００３６】
ここで図４を参照すると、測定した運動パラメータ値４０４に対する測定生理値４０２を示すグラフ４００は、相関関係情報を生成するべく回帰エンジン１０６によって使用されるデータを示す。図４に示す例では、測定心拍数情報を対測定動力でグラフ表示している。詳細には、（ａ）線形曲線４０６、（ｂ）二次多項式曲線４０８、（ｃ）三次多項式曲線４１０を用いてこれら２つの測定値を相関させる。算定された対応する相関定数を有する線形、二次、及び三次の相関曲線の典型的なものを、それぞれ４０６、４１０として示している。
【００３７】
詳細には、線形的プロット、二次的プロット、及び三次的プロットは、以下の式によって算定したものであり、式中ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、固有の調整パラメータであり、ｘはユーザの心拍数である。ユーザの心拍数は任意の所与の時点における瞬間的な心拍数測定値、平均心拍数、又は所定の時間にわたる心拍数の平均値、中央値、若しくは最頻値であり得る。
【００３８】
線形：動力＝ａｘ＋ｂ
二次：動力＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ
三次：動力＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ
【００３９】
前述のとおり、図４は動力出力との相関関係を線形的、二次的、そして三次的にグラフ表示した一例である。したがって、本例では回帰分析エンジン１０６は、図４に示すデータを用いて変数ａ、ｂ、ｃ、ｄを生成することにより、ユーザの心拍数と動力出力との間の適切な相関関係を確立することができる。
【００４０】
本発明の代替的な実施形態では、回帰分析エンジン１０６が微分相関を実行して、推定動力出力の算定の精度を高めている。時間に関して心拍数データを微分することで、測定心拍数と推定動力出力との間のより正確な相関関係を求めることができると共に、遅延を著しく少なくすることができる。ユーザの心拍数が特定の時点で増加又は減少しているかを判断することによって、回帰分析エンジン１０６の生成する相関関係データをさらに向上させることが可能である。微分による調整のために、追加のトレーニングルーチン又は運動セッションを実行して、微分相関を確立することも可能である。例えば、ユーザが動力出力を急に増大させる必要がある場合には、短距離走を行うことが可能である。短距離走した後には、その度に例えば２分から５分間の休憩時間をとる。このように、短距離走と休憩時間から得たデータを使用して、ユーザの実際の動力出力に対して測定心拍数の上昇率又は減少率を相関させることができる。微分による調整のための一般式は以下のものであるが、式中ｘは心拍数、ａ、ｂ、ｃ、ｄはユーザの固有の調整パラメータである。
【００４１】
微分による線形：動力＝ａｘ＋ｂ＋ｃ（ｄｘ／ｄｔ）（式中、（ｄｘ／ｄｔ）は瞬間的、又はランニング平均に基づいた値であり得る）。
【００４２】
ここで図５を参照すると、時間５０４に対する動力出力５０２の微分調整値を示すグラフ５００が示されている。図３に関して示した算定と同様に、回帰分析エンジン１０６は、一次、二次、及び三次微分の微分値５０８から５１２と共に動力出力５０６の線形値をそれぞれ用いて、ユーザ固有の定数ａ、ｂ、ｃを決定することが可能である。さらに図５に示すように、線形微分相関により、標準的な動力出力値を時間の関数として正確に示す回帰分析エンジン１０６によって識別された関係を示すよう、グラフをさらに進展させることが可能となる。このように、ユーザは自己の瞬間的な動力を決定又は推定できるだけでなく、運動の過程で動力出力がどのように変動するかを見ることができ、トレーニングの全ての部分又は任意に選択した部分における平均動力を決定することができる。
【００４３】
ここで再び図１と図２を参照すると、システム１００は、ステップ２１８において、測定生理的データと測定運動パラメータデータとの間の識別した相関関係をメモリ１１２内の相関関係データベース１０８に記憶するように構成し得る。測定、検出、及び／又は手入力したデータに基づいて、識別した関係にさらに索引を付けることにより、以下の記載するように、識別した関係を同様のデータのその後の検出に基づいて使用することができる。
【００４４】
１つの実施形態では、所定のトレーニングルーチン又は運動セッションのパフォーマンスに対してデフォルト相関を置き換えることもできる。これは、相関の実行に必要な実際の動力計や同様の運動パラメータ測定装置にアクセスできないユーザにとって特に有利である。デフォルト相関は、特定のユーザに対する周知の生理的パラメータを使用及び適用して、同様の生理的パラメータを有するその他のユーザに合うような相関を得る。このように、本発明による装置及び方法は、所定のトレーニングルーチン又は運動セッションを一通り行う必要なく、直接的に装置及び方法の基本的な機能を利用することができる。
【００４５】
ユーザの疲労レベルに基づいて、別の種類の相関を算定することもできる。この相関では、所定のトレーニングルーチン又は運動セッションを用いて、又は代替的に長いトレーニングが始まる前にデフォルト相関を用いて、標準的な相関を実行し得る。トレーニングが終わると、ユーザは所定のトレーニングルーチン又は運動セッションによって提供される標準的な相関を実行する。本実施形態では、実際のトレーニング中に消費エネルギー量を算定する。その後消費エネルギーを実際の心拍数及び動力データと比較する。このように、本発明の方法及び装置は、トレーニング中に消費した全エネルギーと相関曲線を比較することによって、疲労をより良く把握し、トレーニングの過程を通して心拍数と動力出力との相関関係を改善することができる。
【００４６】
ユーザは所定のトレーニングルーチン又は運動セッションを実行しながら、トレーニングルーチン又は運動セッション中の所定の時点において自己の認識努力量の評価を周期的に入力するという、さらに別の種類の相関を実行することもできる。主観的努力量評価データは、ディスプレイ装置等の手段に入力することが可能である。トレーニングルーチン又は運動セッションが終わった後、データをユーザの主観的努力量データと比較することによって、ユーザの認識努力量と、心拍数と、動力出力等の実際の運動パラメータとの間の精度を高めることができる。
【００４７】
ここで図６を参照すると、本発明を適用した典型的な例として、クランクアーム１６によってチェーンリング１８に繋がれた一対のペダル１４を回転自在に支持するフレーム１２を含む自転車１０がある。チェーンリング１８は、チェーン２４によって後部ホイール２２のハブ２０に連結されている。ペダル１２とクランクアーム１４を介してチェーンリング１８に回転力をサイクリニストが与えることによって、自転車１０に動力が供給される。チェーンリング１８の回転は、チェーン２４によって後部ホイールハブ２０に伝えられるが、このハブ２０がスポーク２６を介して後部ホイール２２に回転を伝えることで、自転車１０が動くことになる。有利なことに、本発明によれば自転車１０は運動パラメータをモニタリングするハードウェアを含む必要がない。
【００４８】
自転車１０の前部における１対のハンドル３０にはコンピュータ２８が搭載されている。コンピュータ２８は、心拍数、走行距離、標高、及び速度（すべてが従来通り）等のユーザに関連するパフォーマンスデータと、そして本発明によれば、酸素消費量、二酸化炭素排出量、及び／又は動力出力のうちの１つ以上の推定値をユーザに伝えるディスプレイスクリーン３１を含む。コンピュータ２８はチェストストラップ等の心拍数センサからデータを受信する手段３２を含む。前述のように、コンピュータ２８は本発明の方法によって送信機から受信したデータを記憶して処理するよう構成したプロセッサをさらに含む。
【００４９】
ここで図７を参照すると、本実施形態では心拍数である検出した生理値に基づいて１つ以上の推定運動パラメータを生成するよう構成した一例としてのコンピュータ７００が示されている。コンピュータ２８は、心拍数入力装置７０２、コンピュータプロセッサ７０４、上述のように生成される相関データベース１０８含むように構成したメモリ７０６、及び運動パラメータ出力データ７０８を含む構成であり得る。コンピュータ２８の構成については、より多くの、又はより少ない、又は異なる構成の要素を含むように構成して、本明細書中に述べる機能を実行するようにしてもよい。コンピュータ７００は、心拍数のような測定生理値を使用して、記憶した相関値に基づいて推定運動パラメータ値を決定するよう構成した任意の装置であり得る。
【００５０】
入力装置７０２は、感知した心拍数値を受信してプロセッサ７０４に感知した心拍数値を提供するように構成した心拍数センサ等の受信手段であり得る。同様に出力装置は、運動パラメータ値を送信及び推定する、プロセッサ７０４の生成した推定値を提供するよう構成したディスプレイ等の送信手段である得る。相関データベース１０８には、心拍数入力装置７０２の他に多様な入力に基づいて使用される多くの異なる相関値を入力し得る。例えば、データベース１０８は、心拍数入力データ７０２に基づいて平均的なユーザに対する推定動力出力値と、身長、体重、性別、フィットネスレベル、トレーニング歴、心拍数、疲労レベル等の１つ以上の入力値に基づいて調整される平均的なユーザに対する推定動力出力値と、ユーザ固有の相関等を提供するデフォルト相関を含む構成であり得る。
【００５１】
コンピュータ７００は、本文中に記載する機能を実行するべく、幾つかの異なる実施形態で実行することが可能である。本発明の第１実施形態では、コンピュータ２８は心拍数センサの一構成要素として実行され得る。全般的に理解されるように、ユーザが身に着けた心拍数センサストラップが心拍数データを収集する。本実施形態では、収集された心拍数データ７０２を局所的に生成し、データベース１０８中に記憶された相関データと組み合わせてプロセッサ７０４が使用することで、例えば動力出力、酸素消費量、二酸化炭素排出量等の１つ以上の運動パラメータの推定値を含む出力が提供される。運動パラメータは、運動パラメータ出力データ７０８を用いて提供され得るが、これは本実施形態では感知した心拍数と算定した運動パラメータデータの両方を示す信号であり得る。例えば上述のように自転車のコンピュータ２８にこの信号を伝送することが可能である。このように、自転車のコンピュータは感知された心拍数値、又は推定運動パラメータ値、又はそれら両方を表示することができる。
【００５２】
本実施形態では、心拍数センサストラップは相関データの算定と適用を支援する電子機器を有する構成である。容易に理解されるように、プロセッサはユーザ固有の相関データを記憶すると、その後のトレーニングセッション中に推定運動パラメータを算定する構成となっている。さらに、心拍数センサストラップは、算定した心拍数データだけでなく推定運動パラメータデータを受信装置に伝送する送信手段を含む。受信手段は、サイクリングコンピュータ、ディスプレイスクリーン上に送信データを表示するように構成した、活動中に使用するコンピュータ、及び／又はこのようなデータを受信して表示できるあらゆるハンドヘルドコンピュータ、若しくはユーザに装着されるコンピュータ等のコンピュータであり得る。このように、サイクリングをしている際の動力データ等の運動パラメータデータを取得するだけでなく、前述のようにこれまでは如何なる種類の客観的運動パラメータも簡単には測定できない多くの活動を含むその他の運動活動を行いながら、かかるデータを取得することができる。本実施形態によって改変された心拍数センサは、特定の運動活動が完了した後に使用するための、測定心拍数データと算定及び推定運動パラメータデータを記憶する手段をさらに含み得る。このように、ユーザは自己の瞬間的又は略瞬間的な運動パラメータをモニタリングできるだけでなく、収集データを事後に使用して、自己のパフォーマンスを、例えば以前の運動活動と比較して算定することもできる。
【００５３】
第２実施形態では、自転車用コンピュータ、手首に取り付けるランニング用コンピュータ、固定した運動マシンに対応したコンピュー等、技術的に周知の種類のセッション中に使用するコンピュータ２８に、コンピュータ７００を統合し得る。全般的に認識されるように、このようなコンピュータは一般的に器具のアイテムに取り付けたもの、或いはユーザが持ち運ぶものであり、ユーザに様々なデータを提供するディスプレイを含む。例えば、サイクリングコンピュータは典型的に、心拍数、距離、標高、動力出力等の測定データをユーザに提供する。本実施形態では、算定した相関データをコンピュータに直接ロードする。コンピュータはユーザの身に着けた心拍数センサと有線又は無線で通信し、本実施形態での受信手段であり得る心拍数入力データ７０２を用いて心拍数ストラップの収集したデータを受信する。プロセッサ７０４は、収集データをメモリ７０６中のユーザ固有の相関データに関して処理することで、１つ以上の推定運動パラメータを算定する。技術的に全般的に理解されるように、コンピュータで算定した推定運動パラメータは、コンピュータ２８に対応するディスプレイ上で運動パラメータ出力データ７０８としてユーザに提供される。このように、自転車等の機器に取り付ける、かかる運動パラメータの検出に必要な装置を備える必要がなく、ユーザは単に心拍数センサと標準的な活動中に使用するコンピュータ２８を使用するだけで、リアルタイムで表示される推定運動パラメータの算定値を取得することができる。さらに、推定運動パラメータデータを、活動中に使用するコンピュータからパソコン等にアップロードし、事後に分析することもできる。
【００５４】
全般的に理解されるように、コンピュータ７００はデータを表示することのできるあらゆる周知のディスプレイ装置等の装置を含み得る。このような周知の装置としては、それらに限定されないが、Cycleops Joule 2.0、Cycleops Joule 3.0、athlosoft ERGOCAD、Bontrager Node 1、Bontrager Node 2、Garmin Edge 705、Garmin Forerunner 310XT、Garmin Edge 500、iBike iAero、iTMP SMHEART Link、O-Synce Macro X、O-Synce Macro High X、Schwinn MPower Performance Console、Tacx Bushido T1980、Tacx Bushido Cycle Computer、iPhone/iPod Touch用のWahoo_Fitness Fisicia等がある。本発明によって算定される運動パラメータデータを受信及び表示するために、あらゆるその他の装置を使用してもよい。ある特定の例では、ディスプレイ装置が心拍数対運動パラメータの算定を実行する手段を含むため、ユーザは、第１及び第２実施形態のような通常の心拍数ストラップ又はセンサを使用するだけでよいことを理解されたい。
【００５５】
第３実施形態では、運動活動を完了した後に記憶したデータを受信するよう構成したパーソナルコンピュータシステムにコンピュータ７００を統合してもよい。本実施形態では、心拍数入力データ７０２のデータは、心拍数センサ、自転車用コンピュータ２８、リストコンピュータ等のメモリに記憶されたログファイルから受信され得る。１つ以上の前述の相関を通して得られた相関データは、局所的、即ちパーソナルコンピュータに記憶したプログラムか、又はインターネットベースのサーバかのいずれかに記憶する。いずれの場合も、収集した心拍数データはコンピュータにアップロードして、パーソナルコンピュータに記憶したプログラムか、又はユーザが自己のデータをウェブサイトにアップロードするインターネットベースのプログラムかのいずれかで分析する。従って、データがアップロードされると、プロセッサ７０４はメモリ７０６に記憶された心拍数データを用いて、またプログラムに記憶されたユーザの様々な相関によって、推定される望ましい運動パラメータを算定する。運動パラメータ出力データ７０８は、最近行ったトレーニングに対する推定出力データを示すグラフ、経時的な進歩を示す幾つかのトレーニングのグラフ等、様々な形態でユーザに表示することが可能である。
【００５６】
本発明はユーザが胸に心拍数センサを装着することでユーザの心拍数を検知するという、技術的に周知のセンサに似た心拍数センサを使用する。典型的に、この種の心拍数センサは、瞬間的な心拍数の測定値を表示するディスプレイ手段と通信する。本発明はコンピュータ又はディスプレイ等の別の装置にデータを伝えるのとほとんど同じ方法で動作する心拍数センサを使用し得るが、心拍数センサは、データを収集して処理する手段と、周知の心拍数センサストラップにおける心拍数データのみならず、１つ以上のその他の運動パラメータの推定値の送信も行う手段をさらに含み得る。
【００５７】
特定のユーザの心拍数と運動パラメータの相関関係を使用すると、ユーザは本発明の装置と方法を使用して、その後運動を行う際に自己の推定運動パラメータをモニタリングすることが可能である。このように、次のトレーニングセッションにおいて、これらの値を測定心拍数に適用して、推定動力出力を得る。よって、ユーザは自己の運動活動中に動力測定値を得るべく実際の動力計を使用する必要がない。さらに、動力計が不要であるため、その後活動を行う際にユーザは動力を評価する自転車、若しくはその他の機器での活動に限定する必要はなく、一般的には動力測定値を得る機器が必要であるためにこれまでは動力測定値を得ることが不可能であった場所、若しくは動力測定値の取得を実施できなかった場所で、あらゆる運動活動を行いながら、動力を測定、若しくは推定することが可能である。容易に理解されるように、本発明の方法によれば、ユーザは比較的高価な装置を使用することなく、そして現在の装置よりもより多くのトレーニング活動において運動パラメータをモニタリングすることが可能となり、有利である。例えば、本発明の方法によれば、ユーザは、（前述のように）自転車に乗りながら、又はウォーキング、ランニング、ボート、ロッククライミング、水泳、重量上げ等の運動活動を行いながら、自己の運動パラメータをモニタリングすることができるが、これら運動活動の多くは運動パラメータの測定に典型的には使用できない装置を使用するものである、又は装置を全く使用しないものである。さらに、サイクリング等で一般的に使用する場合、ユーザは自己の数台の自転車のうちの１台に対してただ１つの動力計を購入することを選択し、他の自転車に乗っている際には推定動力出力に依存してもよい。従って、ユーザは自己の自転車のそれぞれに動力計を設置する必要はなく、トレーニング中に特定の自転車に乗らなくても、動力出力を算定することが可能である。さらに本発明は、ユーザが一度に１つ以上の身体活動を行う、例えばデュアスロン、トライアスロン等の様々なスポーツを行う際に、全動力出力、酸素消費量、二酸化炭素排出量等の推定を、特定の活動だけに対してではなく全ての活動を行う間を通して行うことができ、有利である。
【００５８】
前述の内容に加えて、運動パラメータ算定の精度を向上させるために任意の数の要素を追加して、そこから入力データを受信するようコンピュータ７００を構成してもよい。例えば、自転車に乗りながらユーザのケイデンスを測定するケイデンスセンサを使用して、測定心拍数と推定動力出力との間の相関を向上させることができる。すなわち、特にサイクリングの場合に、ユーザのケイデンスがゼロである場合、即ちユーザが惰性走行している際には、自転車に乗っている人の動力は当然ゼロということになるが、その心拍数はゼロではないため、動力出力が誤って測定される。ケイデンスセンサを使用することによって、本発明は収集したケイデンス情報を収集した心拍数と比較することにより、推定動力出力をより良く決定することができる。さらに、本発明の方法によれば、ユーザのケイデンスがゼロとなった時に動力出力をゼロと表示する方法に関連したディスプレイ装置が、かかる場合に比較的低い動力出力を示すのではなく、瞬間的及び平均の動力出力示数を提供することができる。
【００５９】
前述のように、ＧＰＳ受信手段も同様にコンピュータ７００に入力を提供し得る。ＧＰＳ受信手段はコンピュータ２８内に組み入れることができる。周知のＧＰＳ受信手段は速度、走行距離、標高、上昇及び降下率を検出できる。容易に理解されるように、これらのデータを用いれば、算定した心拍数に基づいて推定運動パラメータデータの精度をさらに高めることが可能である。
【００６０】
傾斜計及び／又は速度センサも同様に、測定した上昇角及び降下角の入力をコンピュータ７００に提供し得る。角度に関するデータを速度に関するデータと組み合わせることで、推定運動パラメータの算定の精度を高めることができる。
【００６１】
ＧＰＳ受信手段、傾斜計、速度センサ等の場合には、任意のこのような要素を、ユーザが身に着ける心拍数センサ内、又はユーザが保持する活動中に使用するコンピュータ内、又はユーザの操作する機器内等に組み入れることが可能である。
【００６２】
別の応用では、収集したユーザデータに基づいてアルゴリズムを拡充、若しくは強化することが可能である。例えば、動力及び心拍数モニタのユーザに対して作成した中心となるデータ収集地点に十分なユーザデータを収集すれば、理論的に、システムのユーザがデータを使用して、それと同様のプロファイルを有する心拍数対動力の関係に基づいて調整を行うことに役立てることができる。
【００６３】
本発明の別の実施形態では、１つ以上の運動パラメータを使用して、別の１つ以上の運動パラメータの推定値を提供することが可能である。
【００６４】
本出願は多くの運動パラメータについて詳細に記載しているが、本発明では、多くのその他同様に相関可能な運動パラメータを使用することが可能であることを理解されたい。すなわち、検出したユーザの心拍数、又は他の任意の生理的測定値と相関させ得る任意のパラメータを、本発明を実施することにおいて使用することが可能である。例えば、本発明のシステムの初期設定中に、ユーザは自己の実際の心拍数、動力出力、酸素消費量、及び二酸化炭素排出量を測定し得る。データ収集が完了した後、以上の測定値の１つ以上をその後に使用して、以上の測定値のうちのその他の１つ以上を推定することが可能である。例えば、測定した酸素消費量と心拍数値をその後に使用して、動力出力を推定することが可能である。このように心拍数と相関させ得る他のパラメータとしては、それらに限定されないが、典型的にはキロジュールで表される消費エネルギー、典型的にはカロリーで表される燃料（食糧）消費量等がある。逆に、その後の運動セッションの間に、ユーザは自己の動力出力を測定することによって、酸素消費量又は二酸化炭素排出量を推測することが可能である。当然ながら、本発明の方法及びシステムを実施することにおいて、多くの代替的な組合せを使用することが可能である。
【００６５】
発明とみなされる要素を具体的に示すと共にそれらを明確に請求する以下の特許請求の範囲内で、本発明を実施する様々な形態が想到されよう。
【符号の説明】
【００６６】
１００  較正システム
１０２  心拍数モニタ
１０４  運動パラメータモニタ
１０６  回帰分析エンジン
１０８  相関関係データベース
１１０  プロセッサ
１１２  メモリ
１１４  入力装置
１１６  出力装置
【図１】
0005922105.tif 000002
【図２】
0005922105.tif 000003
【図３】
0005922105.tif 000004
【図４】
0005922105.tif 000005
【図５】
0005922105.tif 000006
【図６】
0005922105.tif 000007
【図７】
0005922105.tif 000008