(57)【要約】被験者７の運動を支援するためのシステム１、対応する方法およびコンピュータ・プログラムが提供される。システムは、運動セッションについてのまたは運動セッションの間の被験者７の運動状態を提供するための運動状態提供部１０と、被験者７の運動状態に基づいて被験者７の疲労レベルを決定するための疲労レベル決定部２０と、前記運動セッションについて被験者７についての疲労レベル閾値を決定するための疲労レベル閾値決定部３０と、疲労レベル閾値との比較で疲労レベルを評価するための評価部４０とを有する。これは、被験者７の運動を支援するための、より融通のきくシステム１を提供し、さらに、被験者７のために改善された運動支援を提供する。
2019524287.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の運動を支援するためのシステムであって：
・運動セッションについてのまたは運動セッションの間の被験者の運動状態を提供するための運動状態提供部と；
・被験者の運動状態に基づいて被験者の疲労レベルを決定するための疲労レベル決定部と；
・前記運動セッションについての被験者についての疲労レベル閾値を決定するための疲労レベル閾値決定部と；
・前記疲労レベル閾値との比較で前記疲労レベルを評価するための評価部とを有する、
システム。
【請求項２】
前記疲労レベル閾値決定部は、前記疲労レベル閾値を、被験者の運動履歴、予定されている活動および被験者のパラメータのうちの少なくとも一つに基づいて決定するよう適応されている、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記予定されている活動に基づく決定は、将来の活動に先立つ期分けおよび逓減のうちの少なくとも一方を含む、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記疲労レベル閾値決定部は、最大疲労レベル閾値および／または最小疲労レベル閾値を決定するよう適応されている、請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記運動状態提供部は、被験者の運動状態を、少なくとも二つのパラメータに基づいて提供するよう適応されており、前記少なくとも二つのパラメータは、次の群：
・スピード、心拍数および心拍数変動、
・ランニング・ダイナミクス、
・足の着地、
・姿勢および
・筋電図関係パラメータ
のうちの少なくとも二つの異なるものに対応する、請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記ランニング・ダイナミクスの群に対応するパラメータは、接地時間、上下動、ケイデンス、ストライド幅、ストライド間隔、ストライド間隔変動性、左右バランス、制動指標、ステップ幅、ステップ間隔およびステップ間隔変動性を含む、請求項５記載のシステム。
【請求項７】
前記姿勢の群に対応するパラメータは、上体角、骨盤回転および頭部配向を含む、請求項５記載のシステム。
【請求項８】
前記運動状態提供部は、足の着地パラメータおよび頭部配向パラメータの少なくとも一方に基づいて被験者の運動状態を提供するよう適応されており、前記運動状態提供部は、足の着地パラメータおよび頭部配向パラメータの前記少なくとも一方を、慣性信号に基づいて決定するよう構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項９】
前記運動状態提供部は、運動状態測定部を有しており、前記運動状態測定部は被験者の耳の中にマウントされるよう適応されている、請求項１記載のシステム。
【請求項１０】
前記疲労レベル決定部は、被験者の過去の運動状態に基づいて被験者の前記疲労レベルを提供するよう適応されている、請求項１記載のシステム。
【請求項１１】
前記疲労レベル決定部は、被験者の基準運動状態を提供し、前記運動状態の、前記基準運動状態からの逸脱に基づいて前記疲労レベルを提供するよう適応されている、請求項１記載のシステム。
【請求項１２】
被験者の前記運動状態および前記基準運動状態は、それぞれ、少なくとも二つのパラメータの集合を含み、前記疲労レベル決定部は、基準運動状態パラメータ集合および運動状態パラメータ集合のうちの各集合の対応するパラメータの間の差の加重和に基づいて、前記疲労レベルを提供するよう適応されている、請求項１記載のシステム。
【請求項１３】
前記疲労レベル決定部が環境影響に基づいて前記疲労レベルを決定するよう適応されている、および／または前記疲労レベル閾値決定部が環境影響に基づいて前記疲労レベル閾値を決定するよう適応されている、請求項１記載のシステム。
【請求項１４】
被験者の運動を支援する方法であって、当該方法は：
・運動状態提供部によって、運動セッションについてのまたは運動セッションの間の被験者の運動状態を提供する段階と；
・疲労レベル決定部によって、被験者の運動状態に基づいて被験者の疲労レベルを決定する段階と；
・疲労レベル閾値決定部によって、前記運動セッションについての被験者についての疲労レベル閾値を決定する段階と；
・評価部によって、前記疲労レベル閾値との比較で前記疲労レベルを評価する段階とを含む、
方法。
【請求項１５】
被験者の運動を支援するためのコンピュータ・プログラムであって、当該コンピュータ・プログラムは、請求項１記載のシステムをして、当該コンピュータ・プログラムが該システム上で走らされるときに、請求項１４記載の方法を実行させるためのプログラム・コード手段を有する、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の運動を支援する分野に関する。詳細には、被験者の運動を支援するためのシステム、方法およびコンピュータ・プログラムに関する。本発明はスポーツ成績を改善すること、特にランニングの分野で用途を見出すが、他の分野にも応用を見出し、上述した応用に必ずしも限定されないことを理解しておくべきである。
【背景技術】
【０００２】
運動は通例、健康的なことと見なされるが、運動をやりすぎると被験者にとって有害になることがある。たとえば、筋肉痛や、より長くかかる回復につながることがある。
【０００３】
特許文献１から、身体運動の間に実行された歩行測定から被験者の生理的状態を推定するための方法、装置およびコンピュータ・プログラムが知られている。生理的状態は、歩行測定から得られるステップ間隔変動およびストライド間隔変動の少なくとも一方から完成される。
【０００４】
特許文献２は、ユーザーの活動の頻度を活動レベルとして連続的に検出するための身体運動検出部を開示している。身体運動検出部によって検出された活動レベルは、活動レベルに基づいてユーザーの疲労レベルを推定するための疲労検出部に出力される。
【０００５】
特許文献３は、バイオメトリック・センサーを備えたイヤホンを使ってフィットネス・サイクルに関する情報を同定し、呈示するためのシステムおよび方法を開示している。刺激に応答して経験される疲労およびそのような疲労からの回復に関連付けられた疲労レベルが、心拍数変動（HRV:  heart  rate  variability）データおよび学習されたユーザー特性に基づいて決定されてもよい。疲労および回復の一つまたは複数のサイクルがフィットネス・サイクルとして同定されることができ、各フィットネス・サイクルはフィットネス関係活動に関連する刺激で始まり、フィットネス関係活動に関連する刺激に応答して経験される疲労からの回復を通じて進行する時間期間を包含する。フィットネス・サイクルに関する情報が、バイオメトリック・センサーを備えたイヤホンと通信するコンピューティング装置のディスプレイ上を含め、多様な仕方でユーザーに呈示されることができる。
【０００６】
特許文献４は、活動セッションをモニタリングする運動コーチ・システムおよび方法を開示している。活動セッションの間に実行される少なくとも一つの活動を示す活動データを受領し、活動データは活動セッションの間にモニタリングされる複数のパラメータに関連する複数の測定値を含み；プロセッサが、前記パラメータのうちの少なくとも二つに関連した受領された測定値のうちの少なくともいくつかを、有体なコンピュータ可読媒体に記憶されている複数セットの測定値のうちの少なくとも一つのセットと比較し；プロセッサが、少なくとも部分的には前記受領された測定値と記憶されている測定値との間の比較に基づいて、トレーニング・プランを生成する。
【０００７】
特許文献５は、活動筋肉によって生成される筋電図（EMG）信号を測定し、運動に関係した他のパラメータを測定し、測定された値から運動を示す少なくとも一つのインデックス（たとえば経済性インデックス、疲労インデックス）を計算することによって、運動レベルまたは疲労を判別することを開示している。前記他のパラメータは、心電図（ECG）測定値、身体動き（加速度計のような慣性センサーによって測定される）および天気、標高および地勢のような外部条件を含みうる。インデックスは、異なる時点または異なる環境における運動が比較されることを許容する。パラメータ・センサーは、衣服のアイテム（たとえばショーツ）に組み込まれてもよい。運動パフォーマンスについてのフィードバックがディスプレイを介してユーザーに提供される。
【０００８】
しかしながら、被験者の生理的状態の推定にもかかわらず、現状技術は運動において被験者を支援するものではない。だが、生理的状態を運動効率に関係付けることが望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】国際公開第2014/135187号
【特許文献２】米国特許出願公開第2010/0137748号
【特許文献３】米国特許出願公開第2016/0030809号
【特許文献４】国際公開第2015/069124号
【特許文献５】英国特許出願公開第2415788号
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Firstbeat  Technologies  Ltd.、“EPOC  based  training  effect  assessment”、May  2005公開、https://www.firstbeat.com/app/uploads/2015/10/white_paper_training_effect.pdfで入手可能
【非特許文献２】“Indirect  EPOC  prediction  method  based  on  heart  rate  measurement”、May  2005公開、https://www.firstbeat.com/app/uploads/2015/10/white_paper_epoc.pdfで入手可能
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
よって、より多用途の、被験者の運動を支援するためのシステムを提供することが本発明の目的である。被験者のための改善された運動支援を提供することが本発明のさらなる目的である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第一の側面では、被験者の運動を支援するためのシステムが提供される。本システムは：ａ）運動セッションについてのまたは運動セッションの間の被験者の運動状態を提供するための運動状態提供部と、ｂ）被験者の運動状態に基づいて被験者の疲労レベルを決定するための疲労レベル決定部と、ｃ）前記運動セッションについての被験者についての疲労レベル閾値を決定するための疲労レベル閾値決定部と、ｄ）疲労レベル閾値との比較で疲労レベルを評価するための評価部とを有する。
【００１３】
評価部が被験者の疲労レベルを疲労レベル閾値との比較で評価し、該疲労レベル閾値が運動セッションについて決定されるので、被験者の運動が効率的に支援されることができる。具体的には、それ自身被験者の運動状態に基づく被験者の疲労レベルに基づく評価結果が利用可能なので、被験者の運動状態が、その運動セッションについての閾値に対して、その特定の被験者について、評価されることができる。より明示的には、疲労レベル閾値は可変の閾値であり、固定値や事前決定された値ではなく、特定のユーザーについて特定の運動セッションについて決定される。換言すれば、たとえば運動結果または帰結を示すことのできる被験者の前記運動状態が、疲労レベルを決定することにおいて用いられ、かかる疲労レベルがその後、評価結果を決定するために疲労レベル閾値に関して評価される。よって、運動結果または帰結は好ましくは、改善された仕方で支援されることができる。
【００１４】
運動セッション（exercise  session）とは、ユーザーが何らかの種類の運動、たとえばスポーツを実行する、実行したまたはこれから実行する時点または時間期間をいう。運動セッションは、疲労レベルおよび／または疲労レベル閾値が決定される時点または時間期間に対応する。該決定は、リアルタイムで、すなわち運動セッションの開始時にまたは運動セッションの間に行なわれることができ、また遡及的に、すなわち以前の運動セッションについて行なわれることができ、また、未来において行なわれることができる。たとえば、疲労レベル閾値が将来の運動セッションについて決定されることができる。本発明の概念は、運動セッションの概念に限定されず、決定時間と称される任意の時点についての決定に拡張されることができる。ただし、決定時間は、有益な仕方で評価されるためには、決定される疲労レベルおよび疲労レベル閾値について同じである必要はある。運動状態提供部は、記憶部であることができ、そこに被験者の運動状態がすでに記憶されており、運動状態提供部は被験者の記憶されている運動状態を提供するよう適応されることができる。この実施形態では、運動セッションの決定時間は、以前の時間を指し、その間に、運動状態記憶部に記憶されている運動状態が提供された時間である。しかしながら、運動状態提供部は運動状態測定部から被験者の運動状態を受領するための受領部であることもできる。この例では、運動セッションは実質的に、被験者のトレーニングまたは運動の間にリアルタイムであることができる。
【００１５】
好ましくは、疲労レベル閾値決定部が被験者についての疲労レベル閾値を決定する運動セッションは、運動状態提供部が被験者の運動状態を提供する運動セッションに対応する。それにより、評価部による評価が対応する運動セッションに基づくことができる、すなわち対応する決定時間についてのものであることができる。
【００１６】
運動状態提供部、疲労レベル決定部、疲労レベル閾値決定部および評価部は、ある実施形態では、同じまたは異なる物理的装置に配置された一つまたは複数のプロセッサにおいて提供されることができる。より精密には、運動状態提供部、疲労レベル決定部、疲労レベル閾値決定部および評価部は、ある実施形態では単一の装置において一緒に提供されることができ、異なる実施形態では複数の装置に分散されることができる。
【００１７】
ある実施形態では、疲労レベル決定部、疲労レベル閾値決定部および評価部は、当技術分野においてよく知られているように有線または無線で運動状態提供部と通信するよう適応される。ある実施形態では、運動状態提供部、疲労レベル決定部、疲労レベル閾値決定部および評価部の一つ、複数または全部は、被験者の運動を支援するためのシステムの残りの部分と好適な通信手段によって、たとえばインターネットを介して通信するよう構成されたサーバーにおいて提供される。
【００１８】
好ましくは、被験者の疲労レベルは、当該運動セッションについてのまたは当該運動セッションの間の決定時間において被験者の運動状態が、完全回復の時間における被験者の運動状態からどのくらい遠いかを示す。さらに好ましくは、疲労レベルは、被験者のトレーニング効果を評価するために使われることができる。原則として、疲労レベルは一例では効率的なトレーニングの指標と見なされることができるが、行きすぎると、すなわち過剰な疲労レベルに達すると、被験者に有害であり、可能性としては筋肉痛や必要とされる長い回復につながることがありうる。他の例では、低い疲労レベルは、効率的なトレーニング効果を与えない、所望されるより少ない消耗を示すこともある。たとえば、運動の間の行きすぎの影響は、本発明によれば、疲労レベルを疲労レベル閾値とともに評価することを通じて、有利に対処されることができる。好ましくは、疲労レベル閾値は、この例では、運動の間に被験者によって達成されるべき、あるいは超えらないべきである疲労レベルを示す。ここで、疲労レベル閾値についての他の例も考えられる。
【００１９】
さらに好ましくは、疲労レベル閾値は、被験者についての最も効率的なトレーニング効果を担う好ましい疲労レベルを示す。評価部は、疲労レベルを疲労レベル閾値との比較で評価するので、また疲労レベル閾値は好ましくは運動の間の関連する状態を示すので、被験者の運動は改善された仕方で支援されることができる。
【００２０】
好ましくは、評価結果は、疲労レベルと疲労レベル閾値との間の関係、たとえば疲労レベルが疲労レベル閾値を超えるかどうか、疲労レベルと疲労レベル閾値との間の相対的および／または絶対的な距離などを示す。
【００２１】
ある実施形態では、疲労レベル閾値決定部は、疲労レベル閾値を、被験者の運動履歴、予定されている活動および被験者のパラメータのうちの少なくとも一つに基づいて決定するよう適応される。
【００２２】
疲労レベル閾値決定部は、疲労レベル閾値を、被験者の運動履歴、予定されている活動および被験者のパラメータのうちの少なくとも一つに基づいて決定するので、疲労レベル閾値は一般的な閾値ではなく、被験者の特定の状況を考慮に入れる。被験者の運動履歴は、先行する日々に被験者がどのくらい運動またはトレーニングをしたかを示すことができる。たとえば、被験者が近い過去に強度の高い運動を経験した場合には、被験者はまだ完全に回復していないだろうから、その後の運動の間に行きすぎてしまう可能性がより高い。この場合、疲労レベル閾値決定部は、好ましくは、疲労レベル閾値を、被験者が完全に回復した場合よりも、低く定める。予定されている活動は、たとえば、近い将来のレースをなどを含む、高い強度の運動を含むことができる。この場合、被験者は完全に回復して将来の高い強度の運動に臨むことが好ましいので、考えている運動セッションについての疲労レベル閾値はたとえば、考えている運動セッションにおける運動からの回復時間がより短くなるよう、下げられることができる。被験者のパラメータは、被験者の疾病状態、被験者が摂取するべき薬物などを含むことができる。たとえば、疾病状態は、被験者が昨日または近い過去に病気であったかどうか、よく眠ったかどうか、過去数日に体重が増えたかどうか、筋肉痛があるかどうかなどを含むことができる。しかしながら、このリストは網羅的ではなく、他の実施形態では、疲労レベル閾値決定部は代替的または追加的なパラメータに基づいて疲労レベル閾値を決定するよう適応されることができる。
【００２３】
ある実施形態では、予定されている活動に基づく決定は、将来の活動に先立つ期分け〔ピリオダイゼーション〕および逓減〔テーパリング〕のうちの少なくとも一方を含む。
【００２４】
逓減は、重要な競技などの高プロファイルの運動の直前の日々に運動を減らす慣行である。根底にある原理は、逓減の期間に被験者の身体が回復して、重要な競技、たとえばレースのような将来の活動において最適なパフォーマンスを発揮するということである。期分けは、通例は予定される将来の活動のために最適なコンディションになることを目標とした、強度が低い、中程度、高い運動の時間的なブロックをいう。期分けのために使われる時間的なブロックは通例、数週間の長さである。好ましくは、疲労レベル閾値決定部が将来の活動の前の期分けおよび逓減を考えるので、疲労レベル閾値は、被験者のパフォーマンスが将来の決定時間、すなわち将来の運動セッションにおいて最適化されることができるよう、考えている運動セッションのために適応されることができる。この将来の決定時間は好ましくは、将来の活動の時間に対応する。
【００２５】
ある実施形態では、疲労レベル閾値決定部は、最大疲労レベル閾値および／または最小疲労レベル閾値を決定するよう適応される。
【００２６】
疲労レベル閾値決定部は好ましくは最大疲労レベル閾値を決定するので、この最大疲労レベル閾値は、運動の間の被験者の疲労レベルの上限として解釈することができる。よって、この最大疲労レベル閾値は、運動セッションについてまたは運動セッションの間に被験者にとっての行きすぎまたは過剰トレーニングのインジケーターとして解釈することができる。さらに、疲労レベル閾値決定部は好ましくは最小疲労レベル閾値を決定するので、この最小疲労レベル閾値は、それより下では被験者がトレーニング効果を全くまたはほとんど経験しないインジケーターとして解釈することができる。換言すれば、運動セッションについてのまたは運動セッションの間の被験者の疲労レベルが最小疲労レベル閾値を超えないまで、トレーニング効果は全くまたはほとんど認められないであろう。
【００２７】
ある実施形態では、疲労レベル閾値は、ユーザーによって設定および／または影響されることができる。好ましくは、被験者自身またはコーチもしくは医療アドバイザーのような異なるユーザーが、疲労レベル閾値決定部によって提供される疲労レベル閾値を設定する、すなわち任意に定義する、あるいは影響する、すなわち増大または減少させることができる。疲労レベル閾値は、この実施形態では、ユーザーによる設定および／または影響に基づく。ある実施形態では、運動状態提供部は、被験者の運動状態を、少なくとも二つのパラメータに基づいて提供するよう適応される。ここで、前記少なくとも二つのパラメータは、次の群のうちの異なる少なくとも二つに対応する：ｉ）スピード、心拍数および心拍数変動、ｉｉ）ランニング・ダイナミクス、ｉｉｉ）足の着地、ｉｖ）姿勢およびｖ）筋電図（EMG）関係パラメータ。
【００２８】
前記少なくとも二つのパラメータが少なくとも二つの異なる群に対応するので、提供される運動状態の精度を高めることができる。さらに疲労レベル決定部が疲労レベルを、被験者のより正確な運動状態に基づいて決定するので、疲労レベル決定も好ましくはより正確になる。さらに好ましい実施形態では、被験者の運動状態は、上記で示した群のうちの二つより多くに対応するパラメータを含む。
【００２９】
EMGは、骨格筋によって生成される電気活動を測定する。骨格筋によって生成される電気活動はたとえば、筋肉の緊張に関係しており、よって被験者の運動状態に関係付けられるために有用なパラメータをも提供する。以下の記述では、被験者のランニング活動に基づくパラメータが記述されるが、むろん、本発明のシステムのためにランニング以外の他の活動が考えられることを注意しておく。
【００３０】
スピード・パラメータはたとえば、GPSシステムのような測位センサーによって決定されることができる。しかしながら、他の実施形態では、スピード・パラメータは、加速度計および／またはジャイロスコープによって収集されるデータのようなダイナミック・パラメータから推定されることもできる。
【００３１】
たとえば被験者の電気的または光学的な心拍数測定から心拍数を決定することが知られている。心拍数変動（HRV）は、一つ一つの心拍と次の心拍との間の、いわゆる拍間間隔から導出される。HRVを決定するために、好ましくは、心臓の電気信号を使う胸部ベルトのようなセンサーが用いられる。当技術分野において議論されてきた諸アルゴリズムは、被験者のスピード、運動の継続時間、心拍数および心拍数変動のみを利用する。そのようなアルゴリズムの例は、たとえば、非特許文献１および非特許文献２において提供されている。
【００３２】
運動状態を提供するためにスピード、継続時間、心拍数およびHRVに頼ることは、結局、いくつかの状況では困難であることが示される。HRVは、動いている間など、常に利用可能ではない。特に、心拍数センサーが使われるとき、心拍数およびHRVは常に信頼できる仕方で利用可能とは限らない。さらに、心拍数およびHRVは、被験者の疲労レベルに関係しない他の要因によって変化することがある。たとえば、被験者が犬や野生動物によっておどされるなど、予期されないまたは驚くべきイベントが起こる場合、心拍数は高まり、HRVは下がるが、被験者がより疲労したまたは疲れたわけではない。よって、疲労レベル決定がより信頼できるものとなれるよう、運動状態提供部は有利には、少なくとも二つの群に対応する少なくとも二つのパラメータを提供する。
【００３３】
この実施形態では、たとえ運動状態のパラメータの一つを提供する一つの基礎になるセンサーが故障したとしても、決定はうまくいく。
【００３４】
好ましくは、一つまたは複数の加速度計がランニング・ダイナミクスおよび／または姿勢についての情報を提供できる。しかしながら、上記に示した群に対応するパラメータを得るために異なるセンサーが使われることもできる。たとえば一つまたは複数のジャイロスコープである。
【００３５】
ある実施形態では、ランニング・ダイナミクス・パラメータ、特に被験者のケイデンスおよび足の着地パラメータ、特に足のどこで着地するかの位置を運動状態決定部に提供するために、被験者の靴の中の加速度計および圧力センサーが提供される。ランニング・ダイナミクスおよび足の着地はペース、すなわち被験者のスピードのみならず、被験者がどのくらい疲れているか、すなわち被験者の疲労レベルにも依存する。特に、疲労レベルがより高い被験者は一般に、低い疲労レベルでの同じ被験者に比べて、よりかかと寄りで着地する。ある実施形態では、ランニング・ダイナミクスの群に対応するパラメータは、接地時間、上下動、ケイデンス、ストライド幅、ストライド間隔、ストライド間隔変動性、左右バランス、制動指標、ステップ幅、ステップ間隔およびステップ間隔変動性を含む。
【００３６】
この実施形態において、接地時間は、被験者の足が各ステップの間に地面に留まる時間の長さの指標として理解される。上下動は、垂直方向における被験者の動きを示す、例えば加速度計による指標である。好ましくは、ケイデンスは、被験者の足が一分間にどのくらい頻繁に地面に接するかとして、一分当たりのステップ数を同定する。ステップ幅は、一方の足の初期の接触から反対側の足の次の初期の接触までの距離であり、一方、ストライド幅は、一方の足の初期の接触から同じ足の次の初期の接触までの距離である。ストライド／ステップ間隔は、二つの相続くストライド／ステップの間の時間的な距離を指し、ストライド間隔変動性およびステップ間隔変動性は、それぞれストライド間隔およびステップ間隔の変動性をいう。この実施形態における制動は、たとえば水平方向加速度計から導出される水平方向速度の変化をいい、ステップ毎に被験者が経験するスピードの減少を示す。左右のバランスは、被験者の対称的な動きからの何らかの逸脱、たとえばステップ幅、接地時間または制動の差を指すことができる。考えられる定量化は、右足のステップの長さから左足のステップの長さを引いたもの、両者の比などである。
【００３７】
ある実施形態では、姿勢の群に対応するパラメータは、上体角、骨盤回転および頭部配向を含む。
【００３８】
上体角はたとえば、被験者の上体に取り付けられたセンサーによって決定できる。好ましくは、骨盤回転は、三軸上で被験者の骨盤が動く量を示す。傾斜軸、すなわち前後の動きと、降下角、すなわち上下の動きと、回転、すなわち左右の動きである。好ましくは、頭部配向は、首および／または身体に対して頭が曲げられているまたは回されている角度を含む。
【００３９】
ある実施形態では、運動状態提供部は、足の着地パラメータおよび頭部配向パラメータの少なくとも一方に基づいて被験者の運動状態を提供するよう適応される。ここで、運動状態提供部は、足の着地パラメータおよび頭部配向パラメータの前記少なくとも一方を、慣性信号に基づいて決定するよう構成される。
【００４０】
慣性信号は好ましくは、慣性信号を発する慣性センサーの動きの状態における変化に関係する。好ましくは、動きの状態は速度、方向および／または角運動量を含む。慣性信号は好ましくは、加速度計信号およびジャイロスコープ信号のうちの少なくとも一方を含む。
【００４１】
好ましくは、被験者の足の着地は、加速度計を用いて決定できる。かかとでの着地は、足前方での着地よりも、大きな衝撃および大きな制動につながるからである。さらに好ましくは、加速度計信号またはジャイロスコープ信号のような慣性信号は被験者の頭部の位置、たとえば被験者の耳内に取り付けられたセンサーに由来する。それにより、頭部配向が正確に決定できる。
【００４２】
ある実施形態では、運動状態提供部は、運動状態測定部を有する。運動状態測定部は好ましくは、被験者の運動状態の一つまたは複数のパラメータを測定するための一つまたは複数のセンサーを含むことができる。
【００４３】
ある実施形態では、運動状態測定部は、被験者の耳の中に取り付けられるよう適応された耳内センサーを有する。好ましくは、運動状態測定部は、光学式心拍数（OHR:  optical  heart  rate）センサーを有する。ここで、OHRセンサーは、被験者における耳の中に取り付けられるよう適応される。さらに好ましくは、運動状態測定部は、この実施形態では、被験者の動きを測定するための加速度計を有する。OHR信号を改善することにおいておよび／または追加的なパラメータ、たとえばランニング・ダイナミクス・パラメータまたはさらには被験者の頭部の配向の少なくとも一つを導出するために、追加的な動き信号が有利に用いられることができる。頭部角などとして表わされる頭部の配向は、疲労の指標を与えることができる。一部のランナーは、疲れてきたときに首を後方に曲げ、一方、他のランナーは疲れてきたときにより下方を見るからである。
【００４４】
ある実施形態では、運動状態測定部は、腕時計のような手首装着装置内に含まれるOHRセンサーを有する。好ましくは、この実施形態において、運動状態測定部は、被験者の上脚に取り付けられるためのパッチを有する。好ましくは、パッチは被験者のランニング・ダイナミクスを測定するための加速度計と、脚筋肉疲労を測定するためのEMGセンサーとを含む。
【００４５】
ある実施形態では、運動状態測定部はGPSセンサー、たとえばスポーツ腕時計またはスマートフォンに含まれるGPSセンサーを有する。ここで、GPSセンサーは、被験者のスピードを取得するよう適応される。他の実施形態では、追加的または代替的に、運動状態測定部は被験者のスピードを決定するための加速度計を有する。好ましくは、運動状態測定部がGPSセンサーを有する場合、GPSセンサーは位置についての追加的な情報を提供し、それが、被験者が平坦な表面、上り坂または下り坂を走っているまたは動いているかどうかを判定することにおいて用いられることができる。あるいはさらには、この実施形態において、気象情報のような追加的な環境情報が運動状態提供部によって決定されることができる。ある実施形態では、スポーツ腕時計またはスマートフォンの追加的なセンサー、たとえば風および標高の変化を測定するための気圧センサーおよび温度を測定するための温度計が、運動状態測定部の要素であり、被験者の運動状態に関連するデータを提供できる。
【００４６】
ある実施形態では、運動状態測定部は、ランニング・ダイナミクス、姿勢およびスピードを導出するための加速度計および心拍数および心拍数変動（HRV）を測定するための電極を有する胸部ストラップを有する。この実施形態では、胸部ストラップからのデータは好ましくは、有線または無線の手段によって、たとえば被験者のスポーツ腕時計、スマート眼鏡またはスマートフォンにおいて実装されている残りのユニットに送られることができる。
【００４７】
ある実施形態では、運動状態測定部は、ランニング・ダイナミクスおよび／または姿勢を決定するための加速度計を含んでいるクリップを有する。好ましくは、クリップは、ランニング・ダイナミクスおよび姿勢の良好な学習を許容するために、常に被験者の身体の同じ位置に取り付けられるよう構成される。好ましくは、クリップは被験者の布、たとえばショーツに取り付けられるよう適応される。
【００４８】
ある実施形態では、運動状態測定部は、被験者の足の着地を測定するための一つまたは複数の圧力センサーを有する。追加的または代替的に、被験者の足の着地は、加速度計を用いて決定されることができる。かかとでの着地は、足の前方での着地より、大きな衝撃および大きな制動につながるからである。
【００４９】
ある実施形態では、疲労レベル決定部は、被験者の過去の運動状態に基づいて被験者の疲労レベルを提供するよう適応される。
【００５０】
被験者の過去の運動状態は、たとえば、当該システム自身に記憶されていることができ、あるいは他の実施形態では、インターネットを介して当該システムに接続されたサーバーのようなリモート・コンピュータに記憶されていることができる。好ましくは、疲労レベル決定部は、好適な通信手段を介してサーバーから被験者の過去の運動状態を受信するよう適応される。好ましくは、疲労レベル決定部は、機械学習アルゴリズムを用いて被験者の過去の運動状態を処理するよう適応され、それにより、疲労レベル決定部は、疲労レベルの決定のために過去の運動状態から学習する。被験者の真の運動データに由来する過去の運動状態の代わりに、疲労レベル決定部はさらに、前記決定を、被験者自身により入力されるなど、手作業の形でシステムに提供される被験者の運動状態に基づかせるよう適応されることができる。
【００５１】
ある実施形態では、疲労レベル決定部は、被験者の基準運動状態を提供し、運動状態の、基準運動状態からの逸脱に基づいて疲労レベルを提供するよう適応される。
【００５２】
疲労レベル決定部は、被験者の基準運動状態を提供し、基準運動状態は好ましくは完全に回復した状態での被験者の運動状態に対応するので、運動状態の逸脱は、被験者の疲労レベルと相関する。被験者が対処される場合には、運動状態は基準運動状態に等しくなるであろう。ある実施形態では、基準運動状態は被験者の過去の運動状態から、好ましくは機械学習を通じて、導出される。他の実施形態では、基準運動状態は、たとえば被験者によって手作業で提供されることができる。
【００５３】
ある実施形態では、被験者の運動状態および基準運動状態は、それぞれ、少なくとも二つのパラメータの集合を含む。ここで、疲労レベル決定部は、基準運動状態パラメータ集合および運動状態パラメータ集合のうちの各集合の対応するパラメータの間の差の加重和に基づいて、疲労レベルを提供するよう構成される。
【００５４】
この実施形態では、好ましくはすべてのパラメータは数値であるまたは数値で表現できる。有利には、差の加重和が、対応するパラメータからのそれぞれに基づいて疲労レベルを決定するために用いられるので、被験者の疲労レベルのためのそれぞれのパラメータの相対的な影響力が考慮に入れられることができる。好ましくは、より高い疲労レベルは、被験者がより疲労しているまたは疲れていることを示す。よって、それぞれのパラメータの影響が大きいほど、対応する加重因子が高くなる。
【００５５】
いくつかの実施形態では、基準運動状態が複数のパラメータを含む場合、運動状態が、基準運動状態に含まれるパラメータの一つまたは複数を欠く。たとえば、被験者についてそれぞれのパラメータを測定するセンサーが被験者と良好に接触していない、あるいは他の理由、たとえばスピード決定のためのGPSセンサーのためのGPS接続の欠如により、情報を提供しない。これらの実施形態では、運動状態から欠けているそれぞれの一つまたは複数のパラメータは、加重因子0を与えられることができる。この例では、全体的な疲労レベルは、全部のパラメータを考えるときより低い。加重和がより少数の項からなるからである。ある代替的な実施形態では、残りのパラメータの加重因子は、欠けているパラメータを補償するよう適応されることができ、欠けているパラメータのある運動状態に基づいて疲労レベル決定部によって提供される疲労レベルは、パラメータの完全な集合をもつ運動状態に基づいて疲労レベル決定部によって提供される疲労レベルに対応する。
【００５６】
ある実施形態では、疲労レベル決定部は、被験者について複数の基準運動状態を提供するよう適応される。たとえば、被験者の複数の基準運動状態はすべて、運動状態の特定のパラメータ、たとえば被験者のスピードについての異なる値に基づくことができる。この実施形態では、被験者についての複数の基準運動状態は、異なる速度、たとえば時速10キロメートル、時速11キロメートルなどについて提供されることができる。しかしながら、他の例では、異なる基準運動状態のために異なるパラメータが使われることもできる。好ましくは、中間的なパラメータを受け容れるために、基準運動状態の二つ以上の間で補間が実行されることができる。
【００５７】
ある実施形態では、加重因子は、過去の運動状態から機械学習を通じて学習されることができる。他の実施形態では、加重因子は、被験者または他のユーザーによって手作業で設定されることができる。
【００５８】
ある実施形態では、疲労レベル決定部は、環境影響に基づいて疲労レベルを決定するよう適応される、および／または疲労レベル閾値決定部は、環境影響に基づいて疲労レベル閾値を決定するよう適応される。
【００５９】
有利には、疲労レベルおよび／または疲労レベル閾値が環境影響に基づいて決定されるので、疲労レベルおよび／または疲労レベル閾値がより正確に決定できる。被験者の疲労レベルを示さない影響が決定において考慮されないからである。環境影響は風、傾斜、標高および温度を含み、ある実施形態では、被験者が身につけるセンサーのような環境測定部から導出され、あるいは別の実施形態では、追加的または代替的に、環境パラメータ提供部によって提供される。ここで、環境パラメータ提供部は、被験者の位置が既知であるときに、クラウドにあるデータから環境影響データを提供する。環境因子と被験者の運動状態との間の相関は、ある実施形態ではたとえば他の被験者からの経験から知られたり、あるいは文献から導出されたりすることができ、あるいは他の実施形態では、ある種の環境パラメータへの被験者の応答から学習されることができ、かかる相関が有利に活用される。第一の代替では、疲労レベル決定部は、環境影響が有利である、たとえば追い風または下り坂のランニングであるか、あるいは不利である、たとえば向かい風、軟弱な地面または上り坂のランニングであるかどうかに依存して、疲労レベルを増大または減少させるようこれらの相関を活用する。代替では、疲労レベル閾値決定ユニットは、運動状態と環境影響との間の認識された相関に基づいて疲労レベル閾値を適応させることができる。たとえば、被験者が上り坂ランニングを実行する場合などには疲労レベル閾値を高くする。しかしながら、環境影響へのこれらの適応はむろん、限定されず、環境影響に基づく他の適応が当業者によって考えられる。
【００６０】
ある実施形態では、当該システムはさらに、疲労レベルの評価をユーザーに通知するためのユーザー通知部を有する。
【００６１】
好ましくは、ユーザー通知部は、評価の結果をユーザーに通知するよう適応される。たとえば、ユーザー通知部は、ユーザーが被験者のトレーニング効果を評価するために、評価結果をユーザーに通知することができる。ユーザーは被験者、すなわち、その運動状態が考えられているその人またはコーチおよび／または医師のような別の人であることができることを注意しておくべきである。
【００６２】
当該システムが運動過多インジケーターとして使われることが意図されている場合、たとえば、ユーザー通知部は、評価された疲労レベルが疲労レベル閾値を超える場合に被験者に通知するよう適応されることができる。この実施形態では、ユーザーは、のちの段階に根底にある運動データをモニタリングするユーザーであることができ、あるいは運動中の被験者のような当該システムを使っている間の被験者自身であることができる。好ましくは、決定時間が実質的にリアルタイムである場合、すなわち被験者が運動を実行する間に運動を支援するための当該システムを携行する場合、ユーザー通知部は、疲労レベル閾値に到達する際にユーザーに通知する。それにより、被験者は、長い回復や筋肉痛などを患うことなく最も有益な運動効果を達成するために運動を止めることができる。しかしながら、ユーザー通知部は、他の実施形態では、たとえば、疲労レベルから疲労レベル閾値までの距離のような異なる評価結果について、あるいは疲労レベル閾値にまだ達していないことを、ユーザーに通知するように適応されることもできる。
【００６３】
ある実施形態では、ユーザー通知ユニットはディスプレイを有し、通知は視覚的に行なわれる。たとえば、ディスプレイは、手首に装着する腕時計装置とともに提供される、スマート眼鏡に統合される、あるいは被験者のポータブル携帯電話のディスプレイとともに実装される。通知はたとえば、視覚的な警告、たとえば特定の色を含むことができ、あるいは評価結果に依存して不在であることができる。他の実施形態では、音響、振動など、視覚的な通知以外の通知も考えられる。
【００６４】
ある実施形態では、当該システムは、ユーザーに疲労レベルの評価を通知するためのユーザー通知部を有する。ここで、ユーザー通知部は、被験者の耳の中にマウントされるよう適応された音響通知ユニットを有する。
【００６５】
この実施形態では、有利には、音響通知と、たとえば被験者の運動状態のパラメータを決定するためのセンサーとの組み合わせが実装されることができる。ある実施形態では、音響通知部は、音でユーザーに通知するよう適応され、情報は、異なる位置において、たとえば被験者の腕時計または電話のディスプレイの画面上で、あるいは後刻の解析の場合にはユーザーが見ている画面上で、視覚的にユーザーに提供される。しかしながら、他の実施形態では、音響通知部自身は、音声合成器を使うなど、音声によって通知を提供するよう適応されることができる。
【００６６】
あるさらなる側面では、被験者の運動を支援するための方法が提供される。本方法は：ａ）運動状態提供部によって、運動セッションについてのまたは運動セッションの間の被験者の運動状態を提供する段階と、ｂ）疲労レベル決定部によって、被験者の運動状態に基づいて被験者の疲労レベルを決定する段階と、ｃ）疲労レベル閾値決定部によって、前記運動セッションについての被験者についての疲労レベル閾値を決定する段階と、ｄ）評価部によって、疲労レベル閾値との比較で疲労レベルを評価する段階とを含む。
【００６７】
あるさらなる側面では、被験者の運動を支援するためのコンピュータ・プログラムが提供される。コンピュータ・プログラムは、請求項１に定義されるシステムをして、コンピュータ・プログラムが該システム上で走らされるときに、請求項１４に定義される方法を実行させるためのプログラム・コード手段を有する。
【００６８】
請求項１のシステム、請求項１４の方法および請求項１５のコンピュータ・プログラムは同様のおよび／または同一の好ましい実施形態、特に従属請求項において定義されるような実施形態をもつことを理解しておくべきである。
【００６９】
本発明の好ましい実施形態は、従属請求項または上記の実施形態のそれぞれの独立請求項との任意の組み合わせであることができることが理解される。
【００７０】
本発明のこれらおよび他の側面は、以下に記載される実施形態の参照から明白となり、明快にされるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】被験者の運動を支援するためのシステムのある実施形態を概略的かつ例示的に示す図である。
【図２】時間を追って記録された運動状態の解析を概略的および例示的に示す図である。
【図３】図１に示される被験者の運動を支援するためのシステムのための被験者の運動を支援するための方法の実施形態を例示的に示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００７２】
図１は、被験者７の運動を支援するためのシステム１を概略的かつ例示的に示している。システム１は、決定時間における被験者７の運動状態を提供するための運動状態提供部１０と、被験者７の運動状態に基づいて被験者の疲労レベルを決定するための疲労レベル決定部２０と、前記決定時間における被験者についての疲労レベル閾値を決定するための疲労レベル閾値決定部３０と、疲労レベル閾値との比較で疲労レベルを評価するための評価部４０と、疲労レベルの評価をユーザーに通知するためのユーザー通知部５０とを有する。前記決定時間（time  of  determination）は、本特許出願の文脈では、運動セッション（exercise  session）に対応し、被験者は過去に運動した、実質的にリアルタイムで現在運動しているまたは将来運動することを予定している。
【００７３】
この例において、システム１は、好ましくはたとえば被験者７の手首に取り付けられる一つの装置内に含まれる。この例では、システム１は被験者７の手首に取り付けられることができるので、ユーザー通知部５０によって通知されるユーザーは被験者７自身である。
【００７４】
この例では、運動状態提供部１０は、被験者７が運動している間に実質的にリアルタイムで被験者の運動状態を提供するよう適応される。この目的のために、運動状態提供部１０は、被験者７の少なくとも一つの運動状態関連パラメータを測定するよう適応された運動状態測定部である。たとえば、この例では、運動状態提供部１０は、音楽再生のためのイヤーバッド内に統合される光学式心拍数（OHR）センサーなどを有する。OHRは、光学的な測定に基づいて被験者の心拍数を決定できる。
【００７５】
この例において、運動状態提供部１０はさらに、被験者７の手首、イヤーバッド、胸部ストラップまたは靴のうちの少なくとも一つに取り付け可能な少なくとも一つの加速度計を有する。加速度計が設けられ、この例ではOHRセンサーの隣に取り付けられるので、被験者７の正しい心拍数を得るために、動きに誘起されるノイズが信号からフィルタリングされることができる。同時に、加速度計は、たとえばランニングの文脈ではケイデンスと呼ばれる被験者７のステップ頻度のような、被験者７の追加的な動き特徴を与えるよう適応される。一般に、加速度計は、加速度計が位置される場所での加速度計の配向から導出される姿勢、たとえばランニングをサイクリングなどから区別する活動の種類およびランニングの例ではランニング・ダイナミクス、たとえば接地時間、上下動、ケイデンス、ストライド幅および左右バランスなどについての情報を提供できる。どのパラメータが好ましいかに依存して、加速度計の位置は一方または他方であるよう選ばれることができる。さらに、加速度計は、制動パラメータ、すなわち被験者７がステップ毎に経験するスピード減少につながる水平方向速度の変化、および骨盤回転パラメータについての情報を得ることにおいて用いられることができる。
【００７６】
他の例では、運動状態提供部１０は、ジャイロスコープ、磁気計および気圧計を含む追加的または代替的なセンサーを提供することができる。このリストはもちろん上記で挙げた例に限定されず、他の例では代替的または追加的なセンサーが提供されることができる。たとえば、ステップ毎について足のどこで着地が行なわれるかを決定するために被験者７の靴に圧力センサーが設けられることができる。さらに、他の例では、骨格筋によって生成される電気活動を測定するEMGセンサーが設けられることができる。骨格筋によって生成される電気活動は筋肉の緊張および筋肉疲労に関係しており、よってやはり被験者７の運動状態を決定するために有用なパラメータを提供する。
【００７７】
疲労レベル決定部２０は、運動状態に基づいて疲労レベルを決定する。具体的には、この例では、疲労レベル決定部２０は、運動状態提供部１０によって提供される運動状態を定義するパラメータすべてに基づいて疲労レベルを決定する。運動状態に含まれる異なるパラメータにおける異なる傾向は、より高いまたはより低い疲労レベルを示すことができる。ランニング・ダイナミクス・パラメータが被験者７のペースに依存することが知られている。ランナーがより速く走ろうとするときは、ケイデンスおよびストライド幅は増大し、接地時間および上下動は減少する。さらに、たとえば、足の着地は、より足の前方に向かって移ることがある。しかしながら、同じ被験者７が、疲労レベルがより高い場合には、完全に回復した状態での同じ被験者７に比べて、より遅いケイデンス、より小さなストライド幅、より大きな接地時間をもつことになり、よりかかとで着地する。運動状態に含まれる複数のパラメータを組み込むことによって、疲労レベル決定部２０は、単に心拍数および／またはペースをそれだけで考慮する場合によりも、正確に決定する。
【００７８】
さらなる例では、環境的な状況のような他の状況、たとえば傾斜、風、温度なども考慮に入れられることができる。さらに、被験者７自身も、運動状態パラメータのいくつかに影響することができる。たとえば、積極的に話すなどにより心拍数を高めることができる。有利には、これらのすべての状況が考慮されることができ、それらの、心拍数およびペースとの関係と一緒に、ランニング・パラメータ、足の着地、体の姿勢についてのそれらの影響が、疲労レベルをより正確に決定するために評価されることができる。
【００７９】
疲労レベル決定部２０は、運動状態提供部１０によって提供される運動状態の複数のパラメータに基づいて疲労レベルを決定するので、当技術分野において以前に知られていた疲労レベル決定ユニットに比べて、たとえHRVが入手可能でなくても、たとえば被験者７が胸部ストラップを身につけていない場合でも、あるいはたとえば皮膚との接触不良または劣悪なGPS接続のような劣悪なスピード測定環境のために心拍数（変動）もしくはスピード測定が切れていても、疲労レベルは信頼できる仕方で決定されることができる。
【００８０】
疲労レベル閾値決定部３０は、決定時間における運動セッションについての、図１の例では実質的に現在の瞬間についての、被験者７についての疲労レベル閾値を決定する。疲労レベル閾値決定部３０による疲労レベル閾値の決定についてはのちにより詳細に述べる。
【００８１】
被験者７の疲労レベル閾値および疲労レベルは、疲労レベル閾値との比較で疲労レベルを評価する評価部４０に提供される。この例では、疲労レベルおよび疲労レベル閾値の両方が、互いに比較するのが簡単にできる数値として提供される。しかしながら、他の例では、評価がより洗練されることができるよう、疲労レベル閾値および疲労レベルは異なる指標であることもできる。
【００８２】
評価部４０がたとえば危機的な状況を評価する、たとえば疲労レベルが疲労レベル閾値を超えておりよって被験者７の運動過多を示す場合、評価の結果はユーザー通知部５０に提供され、ユーザーは疲労レベルの評価を通知されることができる。この例では、被験者７は、たとえば運動を止めるよう、警告を与えられることができる。一例では、この警告は、話される単語、ビープなどの音で、あるいは視覚的に、実行されることができる。この例では、被験者７は、イヤーバッドまたは手首に装着した装置で可視のもしくは被験者の眼鏡に統合された視覚的な指標を使って警告されることができる。この例では、評価結果が被験者７の顕著でない疲労レベルを示す間は、ユーザー通知部５０によって提供される通知はなくてもよい。さらに、ユーザー通知部５０によって危機的な疲労レベルが通知されることができるだけではなく、たとえば疲労レベルが疲労レベル閾値に近づく場合、ユーザー通知部５０は、異なる音響的または視覚的通知のような異なる通知をもって被験者７に通知することができる。疲労レベルが疲労レベル閾値に近い場合、すなわち、被験者７がこの例において運動を止めるべきである状態では、異なる色のサインが、たとえば手首に装着した装置で提供されることができる。しかしながら、前述したように、評価結果に基づく他の形の通知が考えられることができる。
【００８３】
下記の個別的な例は、運動過多インジケーターの具体例を用いて被験者７の運動を支援するシステム１をより詳細に記述する。より具体的には、下記の例示的な記述は特にランニングを扱うが、他の例では、他のスポーツまたは他の用途、たとえばスポーツを含まない医療回復用途のために使われることもできる。
【００８４】
この例では、運動状態提供部１０は、被験者７の心拍数、スピードおよび継続時間についてのデータを、たとえばａ）OHRセンサーを含むスポーツ腕時計および加速度計および／またはGPSセンサーから収集できる。加速度計および／またはGPSは、（心拍数および任意的にはHRVのための）胸部ストラップに接続されたスポーツ腕時計から、あるいはGPSを使う電話に接続された心拍数センサーから得られる。よって、システム１、特に運動状態提供部１０は、これらの例では、スポーツ腕時計または電話に含まれる、および／または別個のユニットによってまたはコンピュータ・コード手段として実装されることができる。下記の記述はHRVには頼らない。これは、胸部ストラップの代わりにOHRセンサーが使われる特定の場合であることができる。しかしながら、下記の例は、HRVの追加的な情報を用いて同様に実装されることができる。
【００８５】
心拍数およびスピード・データから、完全に回復した状態における被験者についての心拍数とスピードとの間の相関が学習される。完全に回復した状態とは、たとえば、被験者７がすでに疲れていることがありうるトレーニングまたはレース・イベントの終わり近くではない、体調がよい状態である。これらの学習された条件は、学習された相関に基づいて疲労レベルを決定するために疲労レベル決定部２０によって用いられる。たとえば、特定の被験者７についての学習された相関はたとえば、通常の環境状況のもとで、心拍当たりに進む距離が常に1.9メートルに近く、これが800メートルから10キロメートルの間の区間について成り立つというものであることができる。換言すれば、被験者７は、かなり容易に、つまり毎分140拍の心拍数で、1キロメートルを3分46秒で走ることができる。同じ被験者７はレースにおいて1キロメートルを、毎分190拍の心拍数で走り、2分46秒しか要さないであろう。好ましくは、疲労レベル決定部２０は、時間とともに、すなわち被験者７が調子を整えつつあるときまたは体重が増しつつあるとき、学習された相関をたとえば数週間の時間スケールで変えるよう適応される。学習された相関からのかなりの逸脱は、より高い疲労レベルの一つの指標、すなわち運動過多状態に達することの指標である。上記の例については、同じ被験者７が毎分180拍の心拍数で1キロメートルの区間を走り、予測された2分55秒ではなく3分15秒かかる場合は、被験者７はおそらく高い疲労レベルにある。しかしながら、単に心拍数とスピードとの間の相関に基づく疲労レベル決定は常に非常に正確であるとは限らない。心拍数には外的要因も影響しうるからである。たとえば、被験者７が夢中になってランニング仲間に話しかけている、犬に驚かされるなどの場合、心拍数は増すが、被験者７の疲労レベル７はいまだ非常に低いことがありうる。よって、疲労レベル決定部２０は、高い疲労レベルを決定するべきではない。この理由により、疲労レベル決定部２０は、この相関を、ある加重因子をもって考慮するのみである。たとえば、運動過多を判別するためのアルゴリズムの一部として考慮する。好ましくは、心拍数センサーが、劣悪な皮膚接触または低い血液灌流のためにデータを与えないまたは無効なデータを与える場合には、運動過多インジケーター・システムにおいて使われる心拍数対スピード関係相関のために疲労レベル決定部２０によって使われる加重因子は、0まで下がるべきである。
【００８６】
この例では、被験者７が話しているということは、イヤーバッドまたはマイクロフォンにおいて加速度計によって判別されることができ、対応するパラメータが運動状態提供部１０によって被験者の運動状態の一部として提供されることができる。しかしながら、話していることと犬に脅かされることは、多くの原因がありうる心拍数上昇の単なる例であり、本発明に基づく被験者７の運動を支援するためのシステム１の達成は、それらの原因の任意のものを扱うことをねらいとする。この理由により、運動状態提供部１０は、被験者の運動状態を提供するための追加的なパラメータを組み込む。たとえば骨格筋出力、たとえばランニング・ダイナミクス、姿勢、足の着地および電気的な筋信号のうちの一つまたは複数である。
【００８７】
すでに上記で詳述したように、ランニング・ダイナミクス、姿勢、足の着地および電気的な筋信号は、上記で論じたセンサーの任意のものを使うまたは有する運動状態提供部１０によって決定されることができる。しかしながら、カメラのような追加的なセンサーが、ランニング・ダイナミクス、姿勢および足の着地を解析するために使われることができる。たとえば、一例では、400メートル走トラックのまわりにいくつかのカメラが配置されることができる。
【００８８】
たいていの被験者７は、高まった疲労レベルを経験すると、ケイデンスの低下、ステップ幅の減少、接地時間の増大、腰が落ちること、増大した上体の前傾、左右の間のより顕著な差、EMG信号のより低い中央周波数およびより高い振幅を示し、足の着地はよりかかと寄りになる一方、ある心拍数は一定のままである。この例では、これらの特性または相関の一つ、複数または全部が疲労レベル決定部２０による疲労レベルの決定に統合される。疲労レベル決定部２０は好ましくは、骨格筋出力と疲労レベルとの間の一般的な関係を使うことに加えて、被験者固有の関係を学習するよう適応される。たとえば、被験者７が、非常に多数のトレーニングまたは運動について、終わり近くには、スピードに比べて比較的高い心拍数になり、同時に、上体傾斜が0度、すなわち完全に鉛直から10度、すなわち前傾になる変化を経験する場合、10度付近の身体傾斜が、疲労レベル決定において、重要な側面として使われることができる、すなわち高い加重因子を割り当てられることができる。この自動的な学習に対して追加的または代替的に、疲労レベル決定部２０は、学習プロセスのための各トレーニング後に、被験者が入力できる経験された疲労の指標を得るよう適応されることもできる。
【００８９】
異なる被験者７では、疲れたときにケイデンスはより不規則になることがある。この相関も、疲労レベル決定部２０によって学習されることができる。それにより、疲労レベル決定部２０がそのような個別の相関、すなわちその特定の被験者７については、疲れたときにケイデンスがより不規則になるということを判別した場合には、このことが、疲労レベル決定への入力パラメータの一つになることができる。
【００９０】
風、傾斜、標高および温度のような環境因子も、一例では、疲労レベル決定部２０によって考慮される。風、傾斜、標高および温度は、被験者が身につける追加的なセンサーから導出されることができ、あるいは運動状態提供部１０または疲労レベル決定部２０またはシステム１の専用ユニットによって、たとえばクラウドのようなリモート・サーバーから受領されるデータから導出されることができる。該データは、WiFiまたはモバイル・データ接続のような有線または無線接続を介してシステム１に送信される。好ましくは、クラウドにおけるデータは、被験者７の位置が知られているときに気象および地理を示す。
【００９１】
環境条件と被験者７の運動状態の他のパラメータ、たとえばランニング・スピード低下／増大との間の一般的な関係、すなわち多数の被験者についての平均が考慮されることができる。かかる関係は、たとえばシステム１の他のユーザーから導出されるまたは文献から導出される。一方、これらの既知の関係からの逸脱、たとえば追い風なのに心拍当たりに進む距離が増大しないことは、被験者７の増大した疲労レベルを示し、よって運動過多の状態の指標を与えうる。代替的または追加的に、疲労レベル決定部２０は、被験者が疲れているときに対して被験者の体調がよいときのある種の環境条件に対する被験者７の応答を学習できる。
【００９２】
上記で示したように、風および傾斜のような環境因子は、スピードと心拍数との間の因果関係に影響するだけでなく、たとえば上り坂を走ることは、多くの被験者７について、平らな表面で走ることに比べて、足の着地をより足の前方に変え、ストライド幅を減少させ、接地時間を増し、上体をより前方に曲げることができる。疲労レベル決定部２０は、これらの変化を、増大した疲労レベルに起因する同様の変化から区別するよう適応される。よって、疲労レベル決定部２０は、たとえば標高の上昇を測定できる気圧センサーを使うことによって、あるいはGPSもしくは携帯電話ネットワークからの位置情報を使ってこれをエリアからの地理的情報と組み合わせることによって、被験者７が上り坂を走っていることを検出するよう適応される。疲労レベル決定部２０は、被験者７の通常のランニング・ダイナミクス、足の着地、姿勢および心拍数とスピードとの相関を、上り坂のランニングについて、また同様に下り坂のランニングについて学習することができる。この通例の学習された振る舞いからの逸脱は、好ましくは、運動過多状態の指標として使われる、すなわち被験者７の、より高い決定された疲労レベルにつながる。一例では、被験者固有の上り坂のランニング相関は、疲労レベル決定部２０によって、さらに傾斜のスロープの関数として、決定されることができる。
【００９３】
被験者７が上り坂を走るのが単に散発的である場合、あるいは被験者７が本発明に基づくシステム１を使い始めたのが最近であるなど他の理由により、被験者７が上り坂を走っているときに比べるべき学習されたデータがないことがありうる。その場合、被験者７は同様の被験者、すなわち現在システム１を使っている被験者７と平坦な表面上で同様のランニング挙動をもつ被験者の上り坂ランニング・データと比較されることができる。より好ましくは、該同様の被験者は同程度の体重をもつ。同様に、これは変えるべきところは変えて、下り坂のランニングまたは強い向かい風もしくは追い風のあるランニングのような異なる環境パラメータについても当てはまる。さらに、被験者７が走っている道路の表面も被験者の疲労レベルに影響をもつことがありうる。たとえば、砂または非常に軟らかい地面の上を走ることは、たとえ被験者７がまだ疲れていなくても、通例のランニング・ダイナミクスからの逸脱を生じることがある。特定の道路またはトラックの表面状態を示すデータがたとえば、クラウドなどから受信される地図データと接続されることができる。この点でも、同様の被験者のデータがクラウドから取られることができ、あるいは該データは文献からの既知の関係を含んでいて、それが疲労レベル決定部２０にプログラムされるのでもよい。
【００９４】
疲労レベル決定部２０による疲労レベル決定に影響する多くの因子を記述したところで、ここで、この決定された疲労レベルが運動において被験者７を支援するためにどのように評価されるかについてさらに詳細に述べる。これに関し、まず、疲労レベル閾値決定部３０による疲労レベル閾値の決定がより詳細に記述される。一般に、被験者７についての疲労レベル閾値の背後にある発想は、場合によっては、長い回復期間を要する激しいトレーニングをすることが常に有益とは限らず、その代わり、トレーニングにおいて到達される疲労レベルはトレーニング毎に変えられるべきだということである。疲労レベル閾値決定部３０によって決定される被験者についての疲労レベル閾値は、各トレーニングについて、インターネットからの入力に基づくことができ、あるいはインターネットからアップロードされることができる。たとえば、各トレーニングについて、最大または最小の許容される疲労レベルが提供されることができる。たとえば、趣味のランナーを初めてのマラソンに向けて案内するための一般的なトレーニング・スケジュールが存在する。これらは、毎週または毎日走るべき距離の指標を与える。将来、そのようなスケジュールは疲労閾値をも含むことができることを想像できる。
【００９５】
上記で手短かに述べたように、ユーザー通知部５０は、この例では被験者が最大の許容される疲労レベル、すなわち最大疲労レベル閾値を超えた場合に、ユーザーまたは被験者７に通知するために適応されることができる。この評価は評価部４０によって実行される。代替的または追加的に、疲労レベル閾値決定部３０は、最小疲労レベル閾値をも提供できることを述べておくべきである。ここで、被験者７が最大許容疲労レベルからは遠いまたはいまだ最小許容疲労レベル未満である場合に、被験者７または何らかのユーザーが、ユーザー通知部５０によって通知を受ける。この例では、ユーザー通知部５０はたとえば、被験者により速くするよう促すことができる。具体的には、疲労レベル閾値決定部３０は、異なる決定時間、すなわち被験者７の異なるワークアウトまたはトレーニング・セッションについて異なる疲労レベル閾値を決定することができる。
【００９６】
ユーザー定義されるまたはユーザー入力に基づくことに加えて、疲労レベル閾値決定部３０によって決定される疲労レベル閾値はたとえば、過去数日におけるトレーニング負荷、これからの数日についてスケジュールされたトレーニング負荷、これからのレース、期分けおよび／または疾病のような個人的な状況に依存することができる。換言すれば、疲労レベル閾値決定部３０によって決定される疲労レベル閾値は、被験者７について過去数時間または数日の間に生起した消耗および／または設定された目標に依存する。目標の例は、上記のように、レース、通常のトレーニング、易しいトレーニングなどである。被験者は、先行するまたは後続する日々において、またはさらにはその同じ日に集中的なトレーニングまたはレースをしたまたは予定した場合、易しいトレーニングを選択するであろう。この例では、疲労レベル閾値は、かなり低く、評価部４０はたとえばかなり早期に、被験者が運動過多の状態に近づきつつあることを指示するであろう。対照的に、被験者７は、レースを選択することもできる。この場合、疲労レベル閾値決定部３０は、被験者７が健康にとって危険になりつつある疲労レベルに近づくまでユーザー通知部５０がいかなる警告等も発さないよう、非常に高い疲労レベル閾値を決定する。
【００９７】
これからのトレーニングについてユーザーが最大許容疲労レベル閾値を示すことに対して追加的または代替的に、疲労レベル閾値決定部３０は、たとえば記憶されているデータからおよび／またはクラウドなどを介して受信されるデータから、先行する数日の間の、あるいはこれからの数日から予期される消耗に基づいて、疲労レベル閾値を自動的に決定することができる。たとえば、疲労レベル閾値決定部３０が前日の非常に集中的なトレーニングを判別する場合、疲労レベル閾値は比較的低い値に設定され、評価部４０は、比較的低い疲労レベルですでに被験者７が運動過多状態にあると評価する。さらには、疲労レベル閾値は、被験者の手作業の入力によって与えられる完全な予定された期分けに基づいて決定されることができる。この入力はたとえば、遠隔コンピュータで入力されることができ、システム１はこの入力をクラウドまたは他の任意の送信手段から取得することができる。この入力を用いて、被験者７が高いトレーニング負荷の時間ブロックにある場合、疲労レベル閾値は、軽いトレーニング負荷の時間ブロックの間よりも、疲労レベル閾値決定部３０によって、より高く決定される。
【００９８】
次に、疲労レベル決定部２０による疲労レベルの例示的な決定についてさらに詳細に述べる。この例では、疲労レベル決定部２０は、運動状態提供部１０によって提供される被験者の運動状態の上述したパラメータのうちの二つ以上に基づいて疲労レベルを計算する公式を実装する。公式の出力は、評価部４０によって疲労レベル閾値と比較され、評価結果に依存して、ユーザーはユーザー通知部５０によって通知されるまたは通知されない。下記の例では、許容される高い疲労レベルに対応する疲労レベル閾値は数値50に等しくてもよく、一方、非常に低い疲労レベルしか許容されないときには閾値は数値10に等しくてもよい。しかしながら、他の実装または例では、これらの数値はもちろん、異なることができる。さらに、他の例では、数値とは別の異なる分類方式が実装されることができる。
【００９９】
この例では、公式は、特定の被験者７について、被験者７が休養十分なとき、すなわちまだ疲れていないときのいくつかのパラメータについての学習された値を考慮する。ここで、添え字「r」は指定されるこれらの学習されたパラメータ値のために使われる被験者の運動状態に含まれる異なるパラメータの数はNと称される。休養十分な（すなわちまだ疲れていない）被験者７についての学習されたデータの下記の表では、九個のパラメータ、つまりスピード（sp）、心拍数（HR）、ケイデンス（ca）、左右バランス（lrb）、足の着地（fl）、上体角（upa）、骨盤回転（pr）、EMG周波数（Ef）およびEMG振幅（Ea）が提供され、N＝9である。
【表１】
2019524287.tif 000003
この例では、左右バランスは左足の接地時間と右足の接地時間の比である。他の実施形態では、左右バランスはたとえば、右足と左足の間のステップ幅の差または左右のバランスもしくは不均衡に関係する異なるパラメータを指すことがある。上体角は、鉛直に対する角度であり、骨盤回転は鉛直軸のまわりの角度である。EMG周波数はこの例ではメジアン周波数である。
【０１００】
疲労レベル決定部２０によって疲労レベルを決定するためのアルゴリズムのために使われる測定パラメータは、「P」と呼ばれ、それぞれのパラメータを別個に指すためにはPi（i＝1…N）が使われる。この例では、P1＝sp、P2＝HR、P3＝ca、P4＝lrb、P5＝fl、P6＝uba、P7＝pr、P8＝Ef、P9＝Eaである。ここで、疲労レベルを
【数１】
2019524287.tif 000004
として与える関数fを定義しよう。これは、P1のある値cについて、Piと休養十分なときのその値との間の差にパラメータ依存の加重因子wiをかけたものにプラスマイナス1をかけたものの和（i＝2…N）である。ある好ましい実施形態では、P1はスピードである。すると、Pi_P1=c（i＝2…N）は、その時点で被験者が走っているスピードにおける測定されたパラメータの値であり、Pi_r_P1=cは、被験者が休んでいる状況についてのそれらの値である。（和の記号の直後の）＋1はPiの値がPi_rより高いことがより高い疲労レベルを示唆するときに使われ（心拍数とEMG振幅がその例）、−1はPiの値がPi_rより低いことがより高い疲労レベルを示唆するときに使われる（ケイデンスおよびEMGメジアン周波数がその例）。値をもたないパラメータはもちろん、値にマッピングされるべきである。たとえば、かかとでの足の着地は値2を与えられてもよく、足中央での足の着地は値1を与えられてもよく、足前方での足の着地は値0を与えられてもよい。例として、ある時点において被験者が心拍数170bpm、ケイデンス175bpm、左右バランス0.8、かかと着地、上体角10°、骨盤回転20°、EMGメジアン周波数140Hz、EMG振幅3.1Vで15km/hのスピードで走っている場合の例を使う。一方、15km/hでの通常の（休養十分なときの）値はそれぞれ150bpm、180bpm、0.9、足中央、5°、16°、160Hz、2.2Vである。さらに、システムによって使われる加重因子はそれぞれ1.0bmp-1、2.0bmp-1、15.0、10.0、1.0/°、1.5/°、0.7Hz-1、5.0V-1であるとする。すると、これはfについての次の値を与える：
【数２】
2019524287.tif 000005
【０１０１】
これは「許容される高い疲労レベル」についての閾値として上述した50より高いので、たとえトレーニング中に高い疲労レベルが許容されるとしても、被験者はユーザー通知部５０によって、止めるべきであることを通知されることができる。たとえばfが50を超えるときにすでに警告を受けるであろう。閾値が10（非常に低い許容される疲労レベル）に設定された場合には、警告は、通常の（休養十分）値に比べてパラメータ2ないし9における非常に小規模な変化についてすでに現われるであろう。その場合、心拍数が通常の状況に比べて10bpm上昇しただけで、たとえ他のすべてのパラメータがいまだ通常どおり（すなわち休養十分な状況と同じ）であっても、警告が現われるであろう。
【０１０２】
加重因子wiはシステムについての定数であってもよく、あるいはたとえば被験者がランニングに関してどのくらい経験があるかに依存してパーソナル化されてもよく、および／またはさらには時間的にゆっくりと変化してもよい（すなわち、たとえばランナーがランニングに慣れていくため、数週間または数か月の期間にわたってゆっくりと変化する）。その理由は、ランニングをしたことのない人がランニングを始めるときには、上体角（および可能性としては同様に他のパラメータ）はトレーニング中に大きく変わるが、それは、疲れには関係なく、単に、最良の走り方を見出そうとしているためであることがありうるということである。よって、その場合、上体角の加重因子は低いべきである。その次に、加重因子はスポーツの型に依存する。サイクリングについては、加重因子はランニングのついてとは異なるであろう。その上、異なるスポーツおよび／または異なる用途、たとえば医療用途については他のパラメータが使われることがある。
【０１０３】
この手法は、たとえデータが欠けていても（たとえば皮膚とのセンサー接触不良またはシステムへのデータのストリーミングの障害のため）、機能する運動過多インジケーターをもつ可能性をも与える。これについては次の二つの節で説明する。パラメータP2が欠けているとする。よって、上記の例では、心拍数が欠けていることになる。これは、たとえば胸部ストラップの皮膚接触不良のため、あるいは光学式心拍数センサーが使われるときに皮膚の劣悪な血液灌流のために起こりうる。これらのデータが欠けているので、公式fにおいてそのパラメータに対応する項が欠けている。システムは、単にこの項を0に設定することができる。今や公式はより少数の（0でない）項からなるので、閾値の値も下げられるべきである。たとえば、もともとは「許容される高い疲労レベル」は閾値50に対応していても、これは心拍数データが欠けているときには40に適応されることができる。
【０１０４】
この場合、疲労レベル閾値決定部３０は、パラメータの減らされた量に基づいて疲労レベル閾値を低下させるよう適応される。もう一つの例では、疲労レベル閾値決定部３０は、疲労レベル閾値を以前のまま維持することができ、疲労レベル決定部２０が疲労レベルをしかるべく適応させるまたはスケーリングすることができる。換言すれば、疲労レベル決定部２０によって決定される疲労レベル40が、すべてのパラメータが考慮されたとした場合の疲労レベルである値50に対応するようスケーリングされることができる。
【０１０５】
ここで、パラメータP1が欠けているとする。先の例では、測定されたパラメータは、15km/hのスピードについてのルックアップ・パラメータに基づいて休養十分な状態におけるパラメータと比較される。たとえばGPS信号の欠落のためにスピード情報が欠けている場合、別のパラメータがスピード情報の役割を引き受け、それに基づいて残りのパラメータが探索されるべきである。
【０１０６】
P1についての最良の選択は、（その特定の被験者について）スピードとともに変化するが（少なくともその特定の被験者については）疲労によってほとんど影響されないパラメータである。たとえば、上記で示した表は、スピードが速いほどEMG振幅（Ea）が高くなり、19km/hのスピードではEaは10km/hでのEaのほとんど三倍になることを示している。ここで、これに関して、この特定の被験者について、疲労に起因するEaの変化は小さいとする。たとえば、15km/hのスピードにおいて、その人が非常に疲れている場合には、Eaは、休養十分な状態における2.2Vではなく、2.4Vである。同様に、他のスピードでも、休養十分な状態に比べた、その人が疲れているときのEaの差は比較的小さい。すると、これは、P1の役割を受け継ぐ好適なパラメータであろう。すると、fにおけるこのパラメータの項はなくなり、前段で説明したように、閾値レベルも下げられるべきである。
【０１０７】
何であれP1の役割を受け継ぐ最良のパラメータは、良好なスピード測定があるときの間に学習されることができる。そうした期間の間、上記で与えたような表が満たされ、それらのパラメータに対する疲労の影響がどんなものであるかも学習される。他の例では、表は、もちろん、追加的および／または代替的なパラメータを含むことができる。スピードが利用できなくなったときにP1（スピード）の役割を他のパラメータPi（i＝2……N）のうちの一つで置き換えるのではなく、P1の役割を別のパラメータPoで置き換えることも可能である。たとえば、手首の加速度の絶対値（一秒または数秒にわたって積分される）がスピードのための代理として使われることができる。ここでもまた、この方法は、この別のパラメータがスピードにかなり依存するが疲労レベルが高まってもほとんど変化しない場合に、特によく機能する。この場合、もとの公式および閾値レベルは維持できる。ただ今や、P1＝cはPo＝c2で置き換えられる。ここで、c2は、被験者のランニングの間のPoの現在値に対応するPoの値である。システムは、PoとPi（i＝2……N）との間の相関を直接学習していてもよく、あるいはPoとP1の間の関係を、P1とPi（i＝2……N）との間の関係と一緒に使ってもよい。多くのスポーツ腕時計が加速度計を含み、よって手首の加速度の絶対値（一秒または数秒にわたって積分される）は簡単に測定でき、たいていの被験者についてスピードと明瞭な相関をもつので、Poについての良好な選択でありうることを注意しておく。
【０１０８】
上記で示したように、最大の許容される疲労レベル閾値を決定することの代わりにまたはそれに加えて、最小の要求される疲労レベル閾値が設定されることができる。被験者またはコーチのような別のユーザーは、被験者がハードなトレーニングを行なうべきであることをシステムに入れることができる。これは、被験者またはコーチが軽微な疲労しか要求されないことをシステムに入れるときよりも、fの高い値に対応する。たとえば、前者の場合はfについての閾値25に対応し、後者は5に対応することができる。システムは常時、最小の要求される疲労レベルに到達したかまだ到達していないかを示すことができ、あるいは疲労レベルにまだ到達していない場合、よりハードにトレーニングすることを被験者に促すよう、ある長さの時間後に警告を与えることができる。特にシステムがトレーニングがどのくらいの長さになるか（たとえば1時間の目標または約1時間かかるルート）を知っているときは、システムは適切な時刻に（たとえば最小の要求される疲労レベルにまだ達していない場合、45分後に）警告することができる。
【０１０９】
代替的な実施形態では、運動状態提供部１０によって提供される被験者の運動状態に含まれる心拍数、スピード、ランニング・ダイナミクス・パラメータ、姿勢、足の着地、EMG信号などといった種々のパラメータを関係付けるために、上記で与えた例におけるようなルックアップテーブルの代わりに、関数が使用されることができる。たとえば、スピードと心拍数の間または任意の二つのパラメータの間の線形関係が想定されることができ、被験者７によって生成されるデータは、フィッティングされて、線形関係における傾きおよびオフセットのようなユーザー固有のパラメータを見出すことができる。
【０１１０】
他の例では、たとえば環境条件に基づいて被験者の疲労レベルを決定するために、上記で与えたテーブルのような二つ以上のルックアップテーブルが提供されることができる。より精密には、上り坂のランニングのための別個のルックアップテーブル、より好ましくは異なる上り坂勾配についての複数の別個のルックアップテーブルが提供されることができる。しかしながら、下り坂のランニングなどの追加的なルックアップテーブルを構築するために、代替的または追加的な環境パラメータも考えられることができる。すでに上記で示したように、被験者７が坂道を走るのが単に散発的である場合またはシステム１を使い始めたばかりである場合、疲労レベル決定部２０は、被験者７を、同様の被験者の上り坂／下り坂ランニング・データと比べるよう適応されることができる。同様の被験者は、現在システム１を使っている被験者７と平坦な表面上で同様のランニング挙動をもち、好ましくは被験者７の体重と同程度の体重をもつ被験者である。
【０１１１】
図２は、被験者７のトレーニングのやりすぎ、すなわち高い疲労レベルが見て取れるデータを概略的かつ例示的に示している。この例において、図２は、たとえばウェブ・アプリケーションなどとして提供されるユーザー・インターフェースの出力２００を示している。これに基づいて、ユーザー、たとえば被験者７は、運動状態提供部１０によって提供されたデータをさらに解析し、たとえば提供された運動状態に基づいて疲労レベルを決定することもできる。例示的な出力２００は、三つのデータ表現２１０、２２０および２３０を含んでいる。データ表現２１０は、時間を追った被験者のペースを示し、データ表現２２０は時間を追った被験者の心拍数を示し、データ表現２３０は時間を追った被験者のランニング・ケイデンスを示す。三つのデータ表現２１０、２２０、２３０すべては、0から約1時間40分の同じ時間区間に対応する。データ表現２１０の縦軸上では、ペース２１２がこの例では1マイル当たりの分数で示されている。ペース２１２の低い値ほど速い走りを示す。たとえば点２１４における1マイル当たり0:00分に近づくペースは、測定誤差に由来する可能性が高い。被験者７はランニング中にこうしたスピードに近づくことはできないからである。
【０１１２】
データ表現２２０では、被験者７の心拍数２２２が示されている。ここで、縦軸は60から180拍毎分（bpm）の間の心拍数を示している。
【０１１３】
最後に、データ表現２３０は、被験者のランニング・ケイデンス２３２を示している。ここで、縦軸は被験者のランニング・ケイデンスを、0から230の毎分ステップ数で示す。最初の17分の、三つのデータ表現２１０、２２０、２３０において２０２で示した時間領域では、被験者はウォーミングアップ・ランニングをしている。17分から60分まで、被験者７は運動をしている。これは領域２０４として示される。運動２０４に続いて、1時間から1:30時間の間は、被験者７は、２０８で示される時間領域の間のクールダウン・ランニングでトレーニングを終える前に、インターバル・プログラム２０６を行なっている。インターバル・プログラム２０６は、高速で1000メートル２１１、低速で200メートル２１２、高速で300メートル２１３、低速で500メートル２１４の三回ぶんからなる。高速での1000メートル・インターバルの三回目の反復は、三つのデータ表現２１０、２２０、２３０のすべてにおいて丸で囲まれ、２３１とラベル付けされているが、ここでは、一回目と二回目の高速の1000メートル・インターバル２１１と同じスピードをもつものの、被験者７の心拍数がより高く、ケイデンスが低下しつつあることが見て取れる。これは、疲労の徴候であり、トレーニングから最大限を得るとともに、トレーニング後にかなりの回復時間を要するはめになることを防ぐために、その時点で被験者は通知され、インターバル・プログラムを止めるべきであった。
【０１１４】
この例において、被験者７は同じ種類のインターバルで複数回走るので、同じトレーニングの先行するインターバルのデータが、比較し、疲労レベルが疲労レベル閾値に達するまたはそれを超えることを推定するために、使用できる。被験者７がトレーニングの間に反復を行なわない場合には、このトレーニング内部の良好な基準は利用可能ではなく、以前のトレーニングのような履歴データが疲労レベル決定部２０によって使用されるべきである。またこの例では、ランニング・トレーニングはしばしば運動の部分を含む。この例では、17分から1時間までの間の時間２０４である。システム１は、たとえば加速度計により、これらの運動部分をランニングから弁別するよう適応される。これらの期間は、運動過多を検出するため、すなわち疲労レベルを決定するための学習プロセスにおいて考慮に入れられるべきではないからである。より精密には、運動のこれらの期間の間、被験者７は動きおよび動きダイナミクス、姿勢、足の着地などを意図的に変えつつある。
【０１１５】
他の例では、疲労レベルを決定するための学習プロセスにおいて考慮に入れられるべきではない環境条件および／または動きのような他の条件はたとえば、たまたま非常に寒い日だったため非常にすべりやすい道路またはばらばらの石、砂もしくは礫が多い非常に不規則な表面上を走ることを含むことができる。
【０１１６】
システム１は、一例では、アルゴリズムにその期間を疲労レベル決定から除外させるために、ユーザー入力手段、たとえばボタン、たとえば物理的なボタンまたは腕時計もしくは電話の画面に表示されるボタン、あるいは運動中にまたはあとで作動させることのできる異なる入力手段を有する。これらの入力手段を再び作動させることは、疲労レベル決定部２０にデータ収集およびアルゴリズムを再び開始させることができる。
【０１１７】
もう一つの例では、システム１は、普通でない振る舞いを検出し、ユーザー通知部５０は、たとえば音声またはディスプレイ上のそれぞれのメッセージによって、ユーザーにこの予期されない振る舞いを通知し、この普通でない振る舞いが考慮に入れられるべきかどうかをユーザーに質問する。すると、ユーザーまたは被験者７は、「はい（yes）」または「いいえ（no）」を押すことができ、あるいは声で答えるなど、他の仕方で反応することができる。
【０１１８】
もう一つの例では、普通でない期間〔エピソード〕は、後刻、たとえば被験者が捕捉されたランニング・データをたとえばウェブ・アプリケーションを介して自分のコンピュータで見ている間に、学習プロセスにおいて使われることを避けられることができる。ウェブ・アプリケーションのグラフィカル・ユーザー・インターフェースが、図２を参照して例示的に図示し、論じた出力２００を生成することができる。次いで、被験者７は、すべりやすいまたは他の仕方で不規則な表面上でまたは通常でない状況もしくは環境条件のもとで運動またはランニングをしていた期間を選択して、システムに、これらの期間が疲労レベルの決定のための学習のために考慮に入れられるべきではないことを告げることができる。
【０１１９】
さらに好ましくは、一例では、普通でない振る舞いの自動検出がさらに活用されることができる。たとえば、被験者７にこの普通でない振る舞いの起源を尋ね、被験者７は応答して選択する諸オプションをもち、該オプションはたとえば「運動」、「すべりやすい／不規則な道路」、「強い向かい風」、「強い追い風」、「上り坂のランニング」、「下り坂のランニング」、「他の理由で破棄」または「他の理由で考慮に入れる」を含む。それにより、環境条件についてのセンサーの欠如が補償できる。さらに、これらのオプションはより詳細に分類されることができ、あるいは他のパラメータまたはオプションが他の例において提供されることができる。この質問は、被験者７の運動の間に、すなわち被験者７が走っている間に、あるいは後刻、被験者７または異なるユーザーが以前に記録されたデータをたとえば図２に例示的に示したコンピュータ・アプリケーションによって解析する間に、生起することもできる。
【０１２０】
図３は、被験者の運動を支援するための方法３００の流れ図を概略的かつ例示的に示している。本方法は、決定時間における被験者の運動状態を提供し３１０、被験者の運動状態に基づいて被験者の疲労レベルを決定し３２０、決定時間における被験者についての疲労レベル閾値を決定し３３０、疲労レベル閾値との比較で疲労レベルを評価する３４０ことをを含む。さらに、方法３００は、任意的には、被験者に疲労レベルの評価を通知すること３５０を含む。
【０１２１】
一例では、評価部が疲労レベルが疲労レベル閾値を超えるかどうかを判定するよう適応されている場合、被験者７の運動を支援するためのシステム１は、運動過多インジケーターと称されることができる。好ましくは、本発明に基づく運動過多インジケーターは、被験者がレースをしているかトレーニングをしているか、またさらに好ましくは、次の運動トレーニングが予定されている時および／または被験者の予定されている期分け期間についての入力を使う。さらに好ましくは、過去数日の間の運動の強度レベルが考慮に入れられることができる。
【０１２２】
下記では、本発明の恩恵をさらに明瞭にするために二つの例が与えられる。限定ではなく例のために、疲労レベル閾値は0から50までの間で変わるとする。ここで、50は非常に高い疲労レベルの許容であり、10は低い疲労レベルしか許容しない。
【０１２３】
例１：ユーザーが数週間にわたって非常にハードに運動してきたとする。過去数週間の運動から十分に回復するために体にいくらかの休養を与える時期である。よって、疲労レベル閾値は、過去数週間における運動セッションについては40から50までの間で上下していたが、今週行なう運動セッションについては10に設定される。
【０１２４】
例２：ユーザーがこれからの数日においてハードに運動することを予定していたとする。その疲労レベル閾値は月曜日のトレーニング・セッションについては40、火曜のトレーニング・セッションについては50、水曜のトレーニング・セッションについては45に設定された。しかしながら、火曜のトレーニング・セッション後、ユーザーは病気になる。水曜日にはまだ具合がよくない。ユーザーはシステムに属するアプリにユーザー入力を与えることによって、気分がすぐれないことをシステムに知らせる。あるいはシステムが、たとえば休養十分なときの高い心拍数の測定によって、ユーザーの状態が良好でないことを測定することさえできる。このユーザー入力または測定に応答して、システムは水曜のための疲労レベル閾値を10に下げる。ユーザーは水曜日にハード・トレーニングを行なうべきではないからである。そんなことをしたら、ユーザーは病気から回復しないであろう。
【０１２５】
疲労レベル閾値決定部によって決定された疲労レベル閾値は、運動セッション前の週（単数または複数）においてすでに設定された閾値と、たとえば運動セッションと同じ日の、またはさらにはリアルタイムのこれらの閾値への調整との、両方に基づくことができる。
【０１２６】
好ましくは、運動過多インジケーターは次いで、被験者の健康レベルおよびランニング・スタイルを学習することができる。
【０１２７】
さらに好ましくは、被験者の運動状態を決定するためのすべての必要とされるパラメータは、耳内センサーを用いて測定されることができ、オーディオ・フィードバックも耳を介して与えられることができる。
【０１２８】
好ましくは、運動過多インジケーターは、風、標高、温度および傾斜といった環境因子からの影響を、被験者についての疲労レベルおよび／または疲労レベル閾値を決定するために考慮に入れる。
【０１２９】
好ましくは、運動過多インジケーターは、古典的なパラメータ、つまりスピード、継続時間、心拍数および／またはHRVに対して追加的にまたは代替的に、骨格筋の出力における変化を使う。好ましくは、骨格筋の出力は、ランニング・ダイナミクス、足の着地、姿勢、筋肉の緊張、筋肉の疲労またはEMG信号における特徴から導出できる他の指標であることができる。
【０１３０】
これまでの段落は、あたかもランニングのために仕立てられているかのように具体的に記載されてきたが、運動過多インジケーター、そして被験者７の運動を支援するためのより一般的なシステム１の応用はランニングに限定されず、水泳などの他のスポーツにも同様に当てはまる。さらに、被験者がシステム１を携行する具体例をもって記載されてきたが、他の例では、ユーザーが被験者とは異なる応用もある。たとえば、システム１はサッカー試合に適用されて、この場合に被験者であるサッカー・プレーヤーが休憩を取る必要があるかどうかを判定することができる。この例では、たとえば、ユーザーであるサッカー・コーチが、試合中のフィールド上の選手が交替されるべきかどうかを決定するために、評価結果を与えられることができる。可能な応用の範囲はもちろん限定されるものではなく、上記は単に、考えられる応用のうちの非常に狭い範囲である。
【０１３１】
被験者の動き信号を決定する手段として一般に加速度計が記載されてきたが、異なる種類の動きセンサーも考えられる。たとえば、加速度計の代わりにまたは代替的に、他の種類の慣性センサー、たとえばジャイロスコープを含むセンサーが、本発明の実施形態において用いられることができる。
【０１３２】
まとめると、本発明の一つの主要な利点は、疲労のための警告を与えるための閾値が可変であるということである。より精密には、疲労レベル閾値が可変である。たとえば、ユーザーが次の日にレースに参加するときは、ユーザーは今日疲れるべきではなく、よって、システムは、疲労の非常に低いレベルですでに止めるようユーザーに警告する。他方、次の重要なレースが今から一か月後に行なわれ、よってユーザーが今、ヘビー・トレーニング期間にあるときは、システムは、ユーザーがすでに非常に高い疲労レベルになったときにトレーニングを止めるよう警告するだけである。したがって、本発明は、疲労レベル閾値決定部を有する。この疲労レベル閾値決定部は、たとえば警告のための閾値がどれであるべきかを、好ましくは運動履歴、予定されている活動（期分けまたは逓減を考えられたし）および被験者のパラメータに基づいて決定する。
【０１３３】
開示された実施形態に対する他の変形が、図面、本開示および付属の請求項の吟味から、請求される発明を実施する際に当業者によって理解され実施されることができる。
【０１３４】
請求項において、単語「有する／含む」は他の要素や段階を排除するものではなく、単数表現は複数を排除しない。
【０１３５】
単一のユニットまたは装置が請求項に記載されるいくつかの項目の機能を充足してもよい。ある種の施策が互いに異なる従属請求項に記載されているというだけの事実が、これらの施策の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。
【０１３６】
運動状態提供部１０、疲労レベル決定部２０、疲労レベル閾値決定部３０および評価部４０は、一例では、スポーツ腕時計および／またはたとえば携帯電話にインストールできるスポーツ追跡アプリケーション上で実装されることができる。しかしながら、他の例では、運動状態提供部１０、疲労レベル決定部２０、疲労レベル閾値決定部３０および評価部４０のうちの一つ、複数または全部は、サーバー上で実装され、たとえば携帯電話またはポータブルもしくは据え置きコンピュータ装置を使ってウェブ・インターフェースを介してアクセスされることができる。この例では、運動状態提供部１０によって提供されるデータはサーバー上のデータベースに記憶されることができる。好ましくは、システム１は、両者の組み合わせを許容し、被験者７の運動が、運動中にアクセス可能な運動状態提供部１０、疲労レベル決定部２０、疲労レベル閾値決定部３０および評価部４０を使ってリアルタイムで評価されることができ、後の段階において、被験者７または異なるユーザーによって、たとえばウェブ・アプリケーションを介してシステム１にアクセスすることによって該運動を評価するために、システム１が用いられることができる。
【０１３７】
コンピュータ／プログラムは、他のハードウェアと一緒にまたはその一部として供給される光記憶媒体または半導体媒体のような好適な媒体上で記憶／頒布されうるが、インターネットまたは他の有線もしくは無線の通信システムを介してなど他の形で頒布されてもよい。
【０１３８】
請求項に参照符号があったとしても、範囲を限定するものと解釈すべきではない。
【図１】
2019524287.tif 000006
【図２】
2019524287.tif 000007
【図３】
2019524287.tif 000008
【国際調査報告】
2019524287.tif 000009
2019524287.tif 000010
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