(57)【要約】  姿勢フィードバックのためのシステムおよび方法は、ユーザーに結合された活動監視装置によって運動学データを収集する工程と、運動学データを活動監視装置の基本歩行向きに較正する工程とを備え、較正工程は、運動学データを通して歩行活動状態を検出する工程と、歩行活動状態が検出されたとき、運動学データから基本歩行向きを生成する工程とを備え、方法は、姿勢矯正係数を設定する工程と、較正された運動学データを用いてユーザー姿勢を測定する工程と、姿勢矯正係数によって調整されたユーザー姿勢に基づいて姿勢フィードバックをトリガーする工程とを備える。【選択図】      図３
2019512366.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
姿勢フィードバックのための方法であって、
ユーザーに結合された活動監視装置によって運動学データを収集する工程と、
前記運動学データを前記活動監視装置の基本歩行向きに較正する工程とを備え、前記較正工程は、
前記運動学データを通して歩行活動状態を検出する工程と、
歩行活動状態が検出されたときに、運動学データから前記基本歩行向きを生成する工程とを備え、
前記方法は、
姿勢矯正係数を設定する工程と、
前記較正された運動学データを用いてユーザー姿勢を測定する工程と、
前記姿勢較正係数によって調整された前記ユーザー姿勢に基づいて姿勢フィードバックをトリガーする工程と、を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
姿勢矯正係数を設定する工程は、前記活動監視装置を通って較正事象信号を受信する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
姿勢矯正係数を設定する工程は、前記較正事象信号に応答して、ユーザー姿勢を持続的な期間にわたって測定する工程と、多数の較正事象中の前記測定されたユーザー姿勢の平均として前記姿勢矯正係数を設定する工程とをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記姿勢矯正係数を設定する工程は、前記較正事象信号に応答してユーザー姿勢を持続期間にわたって測定する工程と、複数のユーザーの測定された姿勢の機械学習分析の結果として前記姿勢矯正係数を設定する工程とをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記較正事象信号を分類する工程と、偽較正として分類された較正事象を拒絶する工程とをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記較正事象信号を分類する工程と、較正事象が沈黙事象として分類される姿勢状態中に姿勢フィードバックを中断する工程とをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記活動監視装置はユーザーの衣服に取り付けられ、前記較正事象信号は、前記活動監視装置上の入力の作動によってトリガーされる、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記運動学データを基本歩行向きに較正する工程は、続いて歩行を検出すると、前記運動学データを更新された基本歩行向きに再較正する工程を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記運動学データを基本歩行向きに較正する工程は、前記歩行活動状態中に、少なくとも５歩の運動学データを記録する工程をさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
座り活動状態を検出する工程をさらに備え、前記座り活動状態中に、前記較正された運動学データを用いてユーザー姿勢を測定する工程が実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも第２の姿勢矯正係数を設定する工程をさらに含み、前記第１の姿勢矯正係数は第１の活動状態用であり、前記第２の姿勢矯正係数は前記第１の活動状態とは異なる第２の活動用であり、姿勢フィードバックをトリガーする工程は、第１の活動状態にあるとき前記第１の姿勢矯正係数によって調整される前記ユーザー姿勢に基づいて姿勢フィードバックをトリガーする工程と、第２の活動状態にあるとき前記第２の姿勢矯正係数によって調整されるユーザー姿勢に基づいて姿勢フィードバックをトリガーする工程とを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
運動学データから前記基本歩行向きを生成する工程は、前記運動学データのピッチおよびロールを修正する工程を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
運動学データから前記基本歩行向きを生成する工程は、前記運動学データのヨーを矯正する工程を備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
姿勢フィードバックのためのシステムであって、前記システムは、
ユーザーに結合された活動監視装置を備え、前記活動監視装置は、
運動学データを収集する慣性測定ユニットと、
ユーザフィードバックメカニズムと、
プロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
前記運動学データを通って歩行活動状態を検出し、
前記歩行活動状態にあるとき前記運動学データを較正し、
姿勢矯正係数を設定し、
前記姿勢矯正係数によって調整された前記ユーザー姿勢に基づいてユーザフィードバック機構を作動させるように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項１５】
前記活動監視装置は較正入力をさらに備え、前記プロセッサは、
前記較正入力によってトリガーされた較正事象信号を検出し、
前記較正事象信号に応答して、持続期間にわたってユーザー姿勢を測定し、
多数の較正事象中に、前記姿勢矯正係数を、測定されたユーザー姿勢の平均として設定するように構成されている、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記較正入力はボタンであり、前記ユーザフィードバック機構は振動アクチュエータである、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記活動監視装置は較正入力をさらに備え、前記プロセッサは、
前記較正入力によってトリガーされた較正事象信号を検出し、
前記較正事象信号に応答して持続期間にわたってユーザー姿勢を測定し、
前記姿勢矯正係数を、多数のユーザーの測定された姿勢の機械学習分析として設定するように構成されている、請求項１４の記載のシステム。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記較正事象信号を分類しかつ前記ユーザフィードバック機構の作動を停止するように構成され、前記較正事象が沈黙事象として分類されている、請求項１４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
[0001]  本出願は、２０１６年３月９日に出願された米国仮出願第６２／３０５，８８３号の優先権を主張し、この米国仮出願はその全体がこの参照により組み込まれている。
【０００２】
[0002]  本発明は、一般に、姿勢フィードバック装置の分野に関し、より具体的には、自動的に姿勢を較正するための新規かつ有用なシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]  市場で入手可能な体の健康装置および活動追跡装置および指導装置にはいくつかの変動がある。これらの製品は、通常、ユーザーに取り付けられまたは装着されるセンサーを含む。そのような製品の１つの用途は、姿勢または人間工学的指導とすることができる。しかしながら、共通する問題は、ユーザーに感知装置が一貫性なく取り付けられることが多く、正確な姿勢指導を提供する際に問題を生じることである。感知装置は何らかの形の較正を使用することが多いが、適切な較正は困難であり、時には、較正のための所定の動作に続くユーザーの関与に依存し、それは、ユーザーにとっては煩雑で誤りの傾向がある。較正を行っても、感知装置は、活動の間に姿勢、人間工学または他の生体力学的態様を正確に表現することができないことがあり、その理由は、ユーザーまたは感知装置の向きの変化である。したがって、姿勢フィードバック装置の分野では、自動姿勢較正のための新規で有用なシステムおよび方法を作り出すことが必要とされている。本発明は、このような新規かつ有用なシステムおよび方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】好ましい実施形態のシステムの概略図である。
【図２】衣類に結合するための典型的なデザインの概略図である。
【図３】好ましい実施形態の方法のフローチャート表示である。
【図４】異なる較正状態の概略図である。
【図５】典型的な座標系の概略図である。
【図６】運動学データのピッチおよびヨー矯正を示す典型的なデータのグラフプロットである。
【図７】運動学データのピッチおよびヨー矯正を示す典型的なデータのグラフプロットである。
【図８】運動学データのピッチおよびヨー矯正を示す典型的なデータのグラフプロットである。
【図９】多数の活動状態を扱う概略図である。
【図１０】運動学データを基本歩行向きに較正するプロセスのフローチャート表示である。
【図１１】基本向き行列および目標向き行列から姿勢矯正係数を生成する概略図である。
【図１２】好ましい実施形態における手動較正のための方法のフローチャート表示である。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
[0014]  以下における発明の実施形態の説明は、発明をこれらの実施形態に限定することではなく、むしろ当業者がこの発明を実施及び使用可能にすることを意図している。
１．概要
【０００６】
[0015]  好ましい実施形態による自動姿勢較正のためのシステムおよび方法は、異なる活動状態の間に、装置の向き較正を使用してユーザーの姿勢および生体力学を評価するように機能する。システムおよび方法は、活動データおよび／または姿勢データを提供する際に使用する活動監視装置の状況で適用することが好ましい。活動監視装置によって収集された生のセンサーデータ（例えば生の加速度計データ）は、ユーザー姿勢及び身体上におけるセンサーの配置に依存することができる。システムおよび方法は、センサーデータを変換しかつ着用時に位置および向きを説明する活動監視装置を較正する手法を利用する。この較正プロセスは、でしゃばらないでユーザーの意識的な関与なしで即ち自動較正で起こることができる。較正の後、センサーデータは、身体上のセンサー配置から除去可能であり、その代わりに、ユーザー姿勢を反映する。
【０００７】
[0016]  より具体的には、好ましい実施形態のシステムおよび方法は、第１の活動状態の姿勢を監視するように機能し、監視は、第２の活動状態の較正された向きと、第１の活動状態と第２の活動状態との間のオフセットを間接的に参照することによって行う。例えば、１つの好ましい実施形態は、ユーザーが歩行しているとき基準向きを形成し、その後、別の活動状態（例えば座っている）の姿勢を、良好に座っている姿勢と歩行姿勢との間のオフセットに基づいて評価する。特に、歩行は、ユーザーが実質的に一貫した姿勢を示すことが見つかる活動である。さらに、歩行は、容易に検出可能であり、持続期間にわたって定期的に実行され、それにより基準向きの再較正が可能になる。
【０００８】
[0017]  システムおよび方法は、多くの潜在的利益をもたらし得る。１つの潜在的な利益として、システムおよび方法は、センサーの使用中にその動揺および移動に対して堅牢であり得る。姿勢を感知し、検出しおよび監視する際には、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を備えたセンサーが一般に使用される。センサーは、身体の部分または衣類に付着または接着することによってユーザーに一般に連結される。センサーとユーザーとの相対的な向きは、ユーザーの生体力学を理解する際に重要である。しかしながら、センサーは、ただ通常の使用によって移動することがあり、あるいはユーザーによってアクティブに移動または調整されることもある。システムおよび方法の自動較正（および再較正）能力は、相対的な向きにおけるそのような変化に対処可能である。さらに、ユーザー較正された設定値は、使用の多数のセッションまたは多数の装置にわたることができる。各使用につきユーザーが開始した較正は避けることができる。例えば、ユーザーは、センサーがユーザーに異なる相対的な向きで結合されている場合でも、多数の用途にわたり正確でカスタマイズされた姿勢監視を行うことができる。
【０００９】
[0018]  システムおよび方法の別の潜在的利点は、精度を改善することができる。システムおよび方法の一部の変形例は、姿勢感知および監視をカスタマイズして、特定のユーザーまたはユーザーの類を目標とすることができる。
【００１０】
[0019]  別の潜在的な利益として、システムおよび方法により、較正が、多数の較正プロセスを介してユーザーに指示することなく可能になる。ユーザーは、単に目標姿勢を較正することができ、システムは、ユーザーが歩くときに自動的に較正することができる。
【００１１】
[0020]  同様に、方法のシステムの別の潜在的利益は、活動監視装置がユーザーにどのように取り付けられるかの融通性になし得る。システムおよび方法は、上胸部、背面、骨盤領域、手足および／または任意の適切な身体位置のような、様々な身体位置における活動監視装置の物理的結合を支援可能である。さらに、活動監視装置およびユーザーの一般的な方向は変化可能である。例えば、活動監視装置は、上向き、下向き、右向き、左向き、前向き、後向きおよび／または任意の適切な向きに取付可能である。
【００１２】
[0021]  別の潜在的な利点として、システムおよび方法の姿勢感知および監視は、多くの活動状態まで延ばし、結果として姿勢が座ること、長時間立つこと、ウォーキング、ランニング、運転および／または任意の適切な活動につき独自に監視できる
【００１３】
[0022]  別の潜在的な利点として、システムおよび方法は、姿勢フィードバック沈黙化のような他の使い易い機能を支援することができる。場合によって、ユーザーは、姿勢目標が達成されないとき、能動的なフィードバックを一時的に中断したい場合がある。１つの実施態様では、システムおよび方法に沈黙機能が一体化できる。さらに、沈黙機能を可能にするための機構は、較正事象を信号で送るのと同じ動作を実行するように単純化できる。例えば、ユーザーによって実質的に同様のやり方で使用される単一のボタンを使用して、良好な姿勢とは何かについてシステムが考えるように指導するとともに、姿勢フィードバックを一時的に停止することができる。
【００１４】
[0023]  このシステムおよび方法は、様々な使用例に使用可能であり、それらは、姿勢指導、人間工学的指導、走行または自転車のような活動の生体力学的特性の感知、および／または任意の適切な使用例などである。本明細書では、システムおよび方法は、主に、ユーザーの背骨姿勢を監視するために使用するとして説明するが、これに代えて任意の適切な身体部分の向きを較正および監視するために使用可能である。
２．システム
【００１５】
[0024]  図１に示すように、好ましい実施形態の自動姿勢較正のためのシステムは、活動監視装置１１０および自動較正モジュール１２０を含む。
【００１６】
[0025]  好ましい実施形態の活動監視装置１１０は、ユーザーの動きおよび／または向きを検出するためのセンサーとして働く。活動監視装置１１０は、好ましくは、ユーザーに結合された着用可能な装置である。活動監視装置１１０は、ユーザーが直接着用または取付可能であり、あるいは着用した衣類に取り付けることによって間接的に結合可能である。１つの変形例では、活動監視装置１１０は、他の構成素子とは独立して動作可能な独立型装置である。別の変形例では、活動監視装置は、パソコン装置上で動作可能なアプリケーションまたはサーバシステム上で動作可能なウェブサービスのような、少なくとも第２の装置に通信可能に結合可能である。パソコン装置は、携帯電話、スマートウォッチ、スマートウェアラブル、および／または任意の適切なコンピュータ装置を含み得る。１つの好ましい実施形態では、活動監視装置１１０は、衣類に取外可能に取り付けるように構成されたケーシングおよび／または固定機構を含む。締結機構は、ピン、クリップ、または任意の適切なラッチ機構とすることができる。
【００１７】
[0026]  図２に示す２つの部分からなるペンダント実施では、活動監視装置１１０は、主ハウジング（即ち、「ペンダント」）および磁石カプラーを備える。ペンダントは、主要な計算構成部品を収容することが好ましい。磁石結合器は、磁気結合領域の周りでペンダントに磁気的に結合することが好ましい。磁気結合領域および／または磁石結合器に、少なくとも１つの磁石が配置可能である。磁気結合は、衣類の層を通る引き付けを促進するほど十分に強いことが好ましい。ユーザーは、主ハウジングを衣服の下側に置き、次に磁石結合器を衣類の反対側に磁気的に結合することによって、ペンダントを定位置に固定可能である。磁気結合領域の下にボタンを配置することができ、結果としてユーザーは、磁石結合器を押圧して、ペンダント上のボタンを作動可能である。
【００１８】
[0027]  活動監視装置１１０は、慣性測定ユニット１１２を含むセンサシステムを含むことが好ましい。慣性測定ユニット１１２は、複数の活動の運動特性を測定するように機能する。慣性測定ユニット１１２は、少なくとも１つの加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、および／または他の適切な慣性センサーを含み得る。慣性測定ユニット１１２は、３つの直交軸に沿った運動学的特性の検出のために整列された一組のセンサーを含むことが好ましい。１つの変形例では、慣性測定ユニット１１２は、３軸ジャイロスコープ、３軸加速度計、および３軸磁力計を含む９軸運動追跡装置である。活動監視装置１１０は、センサー融合を提供する一体プロセッサをさらに含み得る。センサー融合は、様々なセンサーからの運動学データを組み合わせて不確実性を低減可能である。この用途では、センサー融合は、重力に関する向きを推定するために使用できるとともに、力またはセンサーからのデータのための感知された力学を分離する際に使用することができる。装置上のセンサー融合は、他の適切なセンサー利便性を提供可能である。これに代えて、複数の区別できるセンサーを組み合わせて、一組の運動学的測定値を提供可能である。装置上のセンサー融合構成部品は、以下に説明する方法に従って慣性測定ユニット１１２を較正するために制御することができる。
【００１９】
[0028]  活動監視装置１１０の感知システムは、これに加えてまたは代えて、高度計、全地球測位システム（ＧＰＳ）、または任意の適切なセンサーなどの他のセンサーを含むことができる。生物測定センサーをさらに含み得る。
【００２０】
[0029]  さらに、活動監視装置１１０は、１つまたは複数のコンピュータ装置への、あるいは１つまたは複数のセンサーを備えた追加の活動監視装置への通信チャネルを含み得る。例えば、慣性測定システムは、スマートフォンへのブルートゥース（登録商標）通信チャネルを含み得て、スマートフォンは、地理位置情報、適用される距離、標高の変化、および他のデータに関するデータを追跡及び検索可能である。
【００２１】
[0030]  活動監視装置１１０は、信号を生成するように機能する較正入力１１４をさらに含み得て、信号は、活動監視装置１１０の較正を指示する際に使用される較正事象をトリガーしおよび／または任意の他の適切な情報を合図する。較正入力１１４は、上記の２つの部分のペンダント実装に記載されるボタンのような、活動監視装置上の物理的または仮想的なボタンにし得る。較正入力１１４は、これに代えてまたはこれに加えて、利用者適用などの接続された装置によって提供されるユーザー入力機構にし得る。
【００２２】
[0031]  １つの好ましい動作状態では、較正入力の作動により、目標（即ち、基準）姿勢サンプルを決定する際に使用される運動学データの収集がトリガーされる。例えば、ユーザーは、システムを良好な姿勢と考えられるものに指示可能であり、指示は、良好な姿勢に立ち次にシステムを較正してこの姿勢を認識することによって、または較正入力を作動させかつ姿勢を最小持続時間の間保持することによって行う。
【００２３】
[0032]  較正入力１１４は、他の信号を指示するために過負荷にし得る。例えば、較正入力１１４は、姿勢フィードバックを一時的に中断できる沈黙事象をトリガーするようにさらに構成可能である。例えば、ユーザーは、後ろに倒れてリラックスしているときに、彼又は彼女の悪い姿勢を知られたくない場合がある。較正入力の作動は、特定の悪い姿勢の間は、較正事象の代わりに沈黙事象として分類することができる。これに応答して、姿勢フィードバックは、ユーザーが最小時間の間の「悪い」姿勢から移動した後姿勢フィードバックが再起動されるまで、または任意の適切な条件を満たす際に、一時停止可能である。
【００２４】
[0033]  システムの活動監視装置１１０および／または別の装置は、少なくとも１つのユーザインタフェース要素を含み得るユーザフィードバック機構を含み得て、ユーザインタフェース要素は、触知フィードバック、音声フィードバック、図形フィードバック（例えば、装置上またはアプリケーション内）、情報フィードバック（例えば、データ分析表現）、および／または他の形態のフィードバックを提供可能である。
【００２５】
[0034]  自動較正モジュール１２０は、活動監視装置によって生成された運動学データを処理するように機能する。自動較正モジュール１２０は、以下に説明する較正プロセスの少なくとも一部を容易にするように構成された動作論理を含むことが好ましい。特に、自動較正モジュール１２０は、活動監視によって収集された運動学データを基本歩行向きに較正するように構成可能である。自動較正モジュール１２０は、活動状態を検出し、較正事象を検出し、姿勢較正係数および／または自動姿勢較正のための方法における他のプロセスを設定するようにさらに構成することができる。自動較正モジュール１２０は、活動監視装置１１０に組み込むことが好ましい。これに代えて、自動較正モジュール１２０の一部または全部は、スマートフォンまたはスマート腕時計のような二次装置と一体化することができる。例えば、ユーザアプリケーションは、自動較正モジュール１２０の自動較正プロセスの少なくとも一部を処理するように構成できる。
３．方法
【００２６】
[0035]  図３に示すように、好ましい実施形態の自動姿勢較正のための方法Ｓ１００は、ユーザーに結合された活動監視装置によって運動学データを収集する工程Ｓ１１０と、運動学データを活動監視装置の基本歩行向きに較正する工程Ｓ１２０と、姿勢矯正係数を設定する工程Ｓ１３０と、較正された運動学データを用いてユーザー姿勢を測定する工程Ｓ１４０と、姿勢フィードバックを姿勢矯正係数によって調整されたユーザー姿勢に基づいてトリガーする工程Ｓ１５０とを含む。
【００２７】
[0036]  方法は、上述したようなシステムによって実施することが好ましいが、これの代わりに任意の適切なシステムによって実施することができる。方法は、運動学データの少なくとも一点を収集する、少なくとも１つの活動監視システムに関連して実施することが好ましい。例えば、感知装置は、衣類の上胸部領域に取り付けることができるが、感知場所は、これに代えて、腰部領域、骨盤領域、背面、頭部、または任意の適切な位置などの任意の適切な位置にすることができる。これに代えて、方法は、複数の点からの運動学データを感知する工程、およびその運動学データを較正および監視姿勢に適用する工程をさらに含むことができる。
【００２８】
[0037]  １つの変形例では、方法は、感知システムが接続された独立型装置上で実施される。別の変形例では、方法は、パソコン装置（例えば、スマートフォン、着用可能なパソコン装置、またはパソコン）上で動作可能な特定のシステム用のアプリケーション上で実施される。さらに別の変形例では、方法は、リモートサーバ上のクラウドで実施することができる。これに代えて、方法は、任意の適切なシステムを介して実施することができる。
【００２９】
[0038]  方法の変形例は、姿勢、ユーザー開始の較正、および／あるいはデータ駆動または機械学習を感知および監視する際に予め構成された特性を使用することができる。方法は、活動監視装置の動作モードを変更する際にさらに使用することができる。簡単な実施の一例として、活動監視装置は、一定の姿勢較正係数で予め構成することができる。場合によっては、歩行姿勢から２度のオフセットにより、ほとんどのユーザーにとって良好な目標姿勢が近似可能である。活動監視装置の状態変化の別の例では、活動監視装置は、図４に示す手動較正と組み合わせて自動較正を支援可能である。
【００３０】
[0039]  ユーザーに結合された活動監視装置による運動学データの収集を含むブロックＳ１１０は、ユーザーの動きおよび／または向きを反映する時系列センサーデータを感知し、検出し、さもなければ取得するように機能する。１つの変形例では、運動学データストリームのデータは、活動監視装置から検出される生の未処理のセンサーデータである。活動監視装置は、上述のような少なくとも１つの慣性測定ユニットを含むことが好ましいが、任意の適切な感知システムを使用することができる。これに代わる中間データソースは、任意の適切なシステムから収集された記憶データを提供可能である。別の変形例では、データを予め処理可能である。例えば、データは、フィルタにかけ、誤りを矯正し、または他の方法で変換可能である。
【００３１】
[0040]  運動学データにおける個々の運動学的な測定値は、定義された軸線に沿った区別できる運動学的な測定値に対応することが好ましい。運動学的測定は、一組の正規直交軸（例えば、ｘ座標系、ｙ座標系、ｚ座標系）に沿って行うことが好ましい。
【００３２】
[0041]  運動学的測定値は、活動の運動学的特性または動的特性に対応する加速度、速度、変位、力、角速度、角変位、傾斜／角度、および／または任意の適切な測定基準を含み得る。感知装置は、３つの正規直交軸に沿って加速度計によって検出される加速度を提供することが好ましい。一組の運動学データストリームは、３次元空間内の任意の正規直交軸として、本明細書では、ｘ軸線、ｙ軸線、ｚ軸線として示す加速度を含むことが好ましい。したがって、運動学データを収集する工程は、３軸の加速度計データを収集する工程を含み得る。３軸ジャイロスコープからの３軸の角速度のような追加の運動学的センサーデータを収集することができる。さらに、感知装置は、磁力計（例えば、３軸磁力計）によって磁場を検出することができる。運動学データは、あるサンプルレート（例えば、２５Ｈｚ）で収集することが好ましい。移動がない場合、加速度計の読みは、地球の重力のみを反映することが好ましく、結果的に、
【数１】
2019512366.tif 000003
【００３３】
[0042]  後述するように、測定の軸線は、活動の好ましいまたは仮定された座標系と整列している必要はない。したがって、１つまたは複数のセンサーによる測定の軸線は、ブロックＳ１２０で較正することができる。ｘ、ｙ、ｚの相対値は、加速度計の現在の向きによって決まる。較正の目的のために、向きフレームＲを見つけることが望まれ、結果としてユーザーが良い姿勢で真っ直ぐ立っておりまたは座っているとき、
【数２】
2019512366.tif 000004
である。
【００３４】
[0043]  Ｒを掛けた後の向きは、本明細書で使用され図５に示す選択された座標では、右方に曲げるときｘ’が正になり、後方に曲げるときｚ’が正になり、一方ｙ’は、上向きの加速度につき増加する必要がある。前方／後方角度θは、完全な直立姿勢の場合に、θ＝９０°となるように定義されている。前方に曲げると値θが小さくなる。
【００３５】
[0044]  活動監視装置は、ユーザーの身体または衣類へ物理的に結合することが好ましい。結合は、少なくとも部分的に安定しており、結果として相対的な結合向き／位置における全体的な変化が短時間にわたって一定に保たれる。しかしながら、方法は、相対的な向きが局部的に変動するのを支援するのに十分なほど堅牢であることが好ましい。例えば、活動監視装置は、ユーザーが着ているシャツに結合可能であり、シャツの動きにより、活動監視装置の相対的な向きが変わり得るが、変化は、安全監視装置がシャツ上のどこに取り付けられているかに基づく領域内に局部化される。上述したように、活動監視装置は、様々な場所及び／又は向きに取り付けることができる。このようにして、ユーザーには、活動監視装置をどこにどのように取り付けるかにつきより融通性があり得る。好ましい実施形態では、運動学データストリームの収集工程Ｓ１１０は、一貫性がなく取り付けた活動監視装置から収集することができる。活動監視装置は、一般に、異なる取り付け間で（例えば、活動監視装置は、ユーザーにユーザー間の異なる場所で結合することができる）および異なるユーザー間でセンサーの向きが実質的に同一でない場合、一貫性がなく取り付けることを特徴とする。センサーは、使用間でかつ潜在的に使用中に一般に向きが異なる。方法のブロックＳ１２０は、向き変化のそのような変動性に責任があることが好ましい。
【００３６】
[0045]  ブロックＳ１２０は、運動学データを活動監視装置の基本歩行向きに較正する工程を含み、運動学データを、歩行時のその一般的な向きについて正規化しまたは「中心に置く」するように機能する。より一般的には、ブロックＳ１２０は、これに代えて、基本活動中に、運動学データを活動監視装置の基本活動向きに較正する工程を含むことができる。歩行活動状態は、基本活動向きを較正に使用される基本活動の魅力的な候補にし得る特定の特徴を有する。歩行は、一般に行われて、較正しおよび較正を更新するいくつかの機会を与える。歩行は、当初較正前でも検出可能である。ユーザーの姿勢は、一般に一貫しており、歩行時に良好な姿勢に近い。これに代えてまたはこれに加えて、これに代わる活動状態が使用可能である。１つの変形例では、システムが異なる活動に基づいて較正間で切替可能な複数の活動状態を使用することできる。
【００３７】
[0046]  運動学データを基本歩行向きに較正する工程は、図１０に示すように、歩行を検出する工程Ｓ１２０と、歩行時に運動学データから基本歩行向きを生成する工程Ｓ１２２とを含むことが好ましい。
【００３８】
[0047]  ブロックＳ１２２は、運動学データによって歩行活動状態を検出する工程を含み、歩行活動状態を検出するように機能する。たとえば２０１５年９月５日に発行された米国特許第９，１２８，５２１号で検出される歩行検出のための手法のような、運動学データによって歩行を検出する様々な手法を採用することができ、この米国特許は、その全体が参照により本明細書に組み込まれている。歩行活動状態の検出は、センサー位置を矯正する任意の較正の前に実行することができる。したがって、歩行活動状態を検出する工程は、異なる向きのもとで働くとき堅牢である必要がある。
【００３９】
[0048]  歩行活動状態を検出する工程への１つの潜在的な手法は、加速度計の読み取り値のエネルギーを評価し、エネルギーを歩行を示す閾値と比較することである。時刻ｔに記録されたサンプルデータのための好ましい加速度計のエネルギースコアの基準Ａtは、
【数３】
2019512366.tif 000005
で与えられ、式中ｘt、ｙtおよびｚtは、時間ｔにおける軸線ｘ、軸線ｙおよび軸線ｚに沿った加速度計の測定値である。
【００４０】
[0049]  この量の変化は動きを表す。したがって、以前のフレームに対する差は次のように計算可能である。
【数４】
2019512366.tif 000006
【００４１】
[0050]  エネルギースコアの差は、合計して閾値と比較可能である。１つの特定の実施形態では、エネルギースコア差は、幅が２秒のバートレットウィンドウで合計される。サンプリングレートが２５Ｈｚの実施では、この計算は
【数５】
2019512366.tif 000007
になり得る。
【００４２】
[0051]  そのスケール化された式は、
【数６】
2019512366.tif 000008
である。
【００４３】
[0052]  歩行スコアＳtが時間ｔにおける設定閾値を超えれば、加速度計の読み取りは、歩行サンプルとして分類することができる。１つの典型的な実施では、平均１．１１８Ｇ（１Ｇは２０４８を表す）に等しい、実験的に決定された閾値７０が閾値として使用可能である。このような加速度計の出力評価は、繰り返し実行可能である。このような読み取り値の１つについて歩行活動状態を検出することができるが、連続読み取りの最小回数は、歩行活動状態としての資格を得るための歩行サンプルとして分類される必要がある。
【００４４】
[0053]  代わりの実施態様は、代わりの感知手法によって歩行活動状態を検出することができる。例えば、いつ歩行リズムが検出されたかを検出するために歩数計センサーが使用される。歩行活動状態は、その代わりに場所の変化率に基づいて検出することができる。例えば、場所の変化を検出するために、ＧＰＳのような場所検出装置またはモバイル機器の場所検出サービスを使用することができる。変化率が歩行速度内であれば、歩行状態が検出可能である。別の変形例では、ユーザーまたは他の存在物は、活動監視装置に、ユーザーが歩行活動状態にあることを信号で伝えることができる。例えば、ユーザーはボタンを押して、ユーザーが歩いていることを表示できる。歩行活動状態を検出する他の代わりの手法を使用することができる。
【００４５】
[0054]  基本歩行向きは、少なくとも最小限の歩行活動を検出したときに作成することが好ましい。１つの変形例では、最小数の歩数（例えば、少なくとも５歩、少なくとも１０歩など）を検出する必要がある。別の変形例では、最小限の時間（例えば、少なくとも５秒、少なくとも１０秒など）の間、歩行活動状態は検出されまたは能動的である必要がある。運動学データは、少なくとも最小量の歩行活動について記録することが好ましい。これに代えて、運動学データの単一のスナップショットを使用することができる。
【００４６】
[0055]  ブロックＳ１２４は、歩行時に運動学データから基本歩行向きを生成する工程を含み、姿勢監視および／または他の形態の活動追跡に使用される運動学データの基準向きを較正するように機能する。基本基準向きを較正するための様々な手法を使用することができる。１つの好ましい実施形態は、運動学データのピッチを矯正する工程および／またはヨーを矯正する工程を包み得る。基本歩行向きの較正は、運動学データをその基準向きに較正するように設定された、１つ以上の回転行列の生成に依存可能である。基本歩行向きは、基本姿勢フレームの計算によって作成され、計算は、運動学データを較正する際に使用される回転行列を歩行向きフレームに適用した結果であることが好ましい。基本向きフレームは、Ｒbaseとして与えることができ、Ｒbase＝ＲyＲxＲzである。
【００４７】
[0056]  十分な数の歩行読み取り値が収集された後、運動学データのピッチおよびロールの矯正工程が達成可能である。１つの変形例では、少なくとも３秒または３歩を使用することができる。一部の好ましい実施では、最小閾値として１０歩、１０秒または約２５０個のサンプルを使用することができるが、任意の適切な閾値が使用できる。自然な歩行により、背骨は、良好なまたは少なくとも一貫した姿勢に誘導され得る。
【数７】
2019512366.tif 000009
【００４８】
[0057]  １つの好ましい実施では、次に回転行列Ｒ0が
【数８】
2019512366.tif 000010
となるように計算することができる。
【００４９】
[0058]  Ｒoは、２つの回転の積であり、
【数９】
2019512366.tif 000011
【００５０】
[0059]  ここでＲxは
【数１０】
2019512366.tif 000012
によって与えられ、
【００５１】
[0060]  Ｒzは
【数１１】
2019512366.tif 000013
によって与えられる。
【００５２】
[0061]  回転行列Ｒ0とその成分ＲxおよびＲzは、ピッチ及びロールを較正の際に使用する。角度θおよびφは、
【数１２】
2019512366.tif 000014
【００５３】
[0062]  および
【数１３】
2019512366.tif 000015
で定義される。
【００５４】
[0063]  運動学データのヨーを矯正する工程は、同様に様々な手法で対処可能である。１つの簡単な手法では、活動監視装置の向きはゼロ度または１８０度の何れであると仮定可能である。十分な運動学データが収集されるので、高解像度矯正の代わりに、向きの仮定を使用可能である。向きの仮定はまた、一時的な解として使用可能である。ヨー矯正に使用する分散および共分散は、多数のサンプル（例えば、少なくとも７５０サンプルまたは２５Ｈｚでサンプリングされた３０秒の歩行）を必要とすることがある。１つの好ましい実施態様では、一組の運動学データサンプルは、運動学データの多次元プロットの形状を解析することによってエラーに対して調整可能である。人間が実質的に左右対称であり、結果としてより大きな固有ベクトルをｚ軸線と整列させることにより、測定値の左右対称のクラウドが得られるという仮定が可能である。ヨー形状矯正は、ピッチ及びロールを矯正した後に行うことが好ましい。ここで、一組の運動学データサンプルは、
【数１４】
2019512366.tif 000016
によって表される。
【００５５】
[0064]  ピッチ及びロールの矯正がきちんとしていれば、モデル化の仮定は、
【数１５】
2019512366.tif 000017
とすることができる。
【００５６】
[0065]  このモデル化の仮定は、ｙ軸線（例えば、平均（ｘ）＝０および平均（ｚ）＝０）上にある（平均（ｘ）、平均（ｙ）、平均（ｚ））の回転に基づいている。
モデル化の仮定は、
【数１６】
2019512366.tif 000018
である。
【００５７】
[0066]  一組の運動学データサンプルに適用される矯正回転を決定する際に、サンプルの固有ベクトルを使用することができる。典型的な実施例として、図６には、ピッチおよびロールを矯正する前後の歩行活動状態中の加速度計の１０００個の読み取り値が３次元プロットで示されており、そこで下部後面に装着されたセンサーは、ピッチおよびロールを矯正する前後に右方前面に移した。この実施例では、ｘおよびｚの平均が、矯正後にほぼ０になることが分かる。ｙの近似平均はｌｇであり、それは、この実施例では、センサー値２０４８で表される。図７には、ヨーを矯正するために使用可能な対応するデータが固有ベクトルを用いて２次元プロットで示される。図８には、対応するデータが、大きな固有ベクトルによって定義される角度だけ回転した後に示される。
【００５８】
[0067]  そのような実施は、主成分分析（ＰＣＡ）をうまく利用することができる。ＰＣＡ手法は、単純化する方針として２次元のみを考慮することが好ましい。ＰＣＡの２次元変化を実行する工程は、共分散行列を生成する工程、固有ベクトルおよび固有値を生成する工程、および固有ベクトルの角度に対応するヨーを矯正する工程を含み得る。本明細書では、共分散行列および固有ベクトルおよび固有値を推定するための１つの特定の手法が説明され、特定の手法は、バッテリ、ＲＡＭ、およびコンピュータ能力が限定されたコンピュータ装置において特に有益であることができる。任意の適切な手法が使用できる。
【００５９】
[0068]  共分散行列を生成する際に、ＸＺ共分散行列が、
【数１７】
2019512366.tif 000019
で定義することができる。
【００６０】
[0069]  ここで
【数１８】
2019512366.tif 000020
であり、
【００６１】
[0070]  そして
【数１９】
2019512366.tif 000021
である。
【００６２】
[0071]  ここでは、加速度計の読みがランダム変数として扱われるので、大文字が使用されている。ここで、Ｅ（Ｘ）はＸの期待値を示し、期待値は、Ｘの観測値の平均を取ることによって推定可能であり、または任意の適切な推定値を使用可能である。
［００７２］
【００６３】
[0072]  上記計算が平均に依存するので、１つの実施では、メモリ節約手法は、以前の全てのサンプルを記憶することなく、新しいサンプル読み取り値で平均を更新することができる。Ｘの以前のＮ値における既知の平均
2019512366.tif 000022
を仮定すると、
【数２０】
2019512366.tif 000023
である。
【００６４】
[0073]  そのような平均化手法が使用されてＥ（Ｘ）、Ｅ（Ｚ）、Ｅ（Ｘ2）およびＥ（ＸＺ）を推定し、期待値推定値から共分散行列の推定値を計算することができる。大きなサンプルサイズ（例えば、１００サンプルを超える）が与えられれば、より厳密なまたは従来の推定値との差は無視することができる。図６に示す実施例から１０００ポイントの場合、推定共分散行列は、
【数２１】
2019512366.tif 000024
である。
【００６５】
[0074]  ２次元について固有ベクトル及び固有値を生成することは、閉鎖解で２次方程式に縮退可能である。２Ｄ共分散行列は、次の形を取ることができる。
【数２２】
2019512366.tif 000025
【００６６】
[0075]  次に、２つの固有値は
【数２３】
2019512366.tif 000026
に設定可能であり、
【００６７】
[0076]  ここで
【数２４】
2019512366.tif 000027
である。
【００６８】
[0077]  ｃｏｖ（Ｘ、Ｚ）≠０であるので、対応する固有ベクトルは、
【数２５】
2019512366.tif 000028
または
【数２６】
2019512366.tif 000029
である。
【００６９】
[0078]  固有ベクトルの角度に対応してヨーを矯正する工程は、一組の運動学データ点を、ｙ軸の周りにｖeとｚ軸との間の角度で回転させることが好ましく、ここでｖe＝（ｘe、ｚe）は、大きな固有値に対応する固有ベクトルである。ｖeとｚ軸との間の角度は、
【数２７】
2019512366.tif 000030
で与えられる。
【００７０】
[0079]  ヨー矯正は、次いでｙ軸線の周りに−φeだけ回転することである。
【数２８】
2019512366.tif 000031
【００７１】
[0080]  次いで、完全な基本向きフレームは、Ｒbase＝ＲyＲxＲzとして定義可能である。固有ベクトルの負号も固有ベクトルであるので、方法は、適切な固有ベクトルを選択する試行錯誤的な手法を使用可能である。前面／後面向きが正しい場合、活動監視装置が下部後面（Ｆ、Ｚ）に装着されていれば、ｃｏｖ（Ｙ、Ｚ）は負号であると予想される。ｃｏｖ（Ｆ、Ｚ）が正号であれば、ヨー矯正角に１８０度の矯正が追加可能である。センサーが胴部の前面に装着されていれば、状況は逆転し、正しい前面／後面向きは正号のｃｏｖ（Ｙ、Ｚ）に対応する。おおよそのセンサー場所が、仮定され、検出され、特定され、または他の方法で決定され得る。他の身体部位の矯正も使用することができる。
【００７２】
[0081]  上記の実施例では、φeは計算されて−１９．８度になる。図８に示すように、一組の運動学データ読み取り値は、矯正されてｘ軸に関して実質的に対称に位置合わせされ、対称性は、ユーザーの一般的な左右対称に対応する。
【００７３】
[0082]  ブロックＳ１２０は、基本活動状態（例えば、歩行活動状態）を検出すると、自動的にトリガーすることが好ましい。ブロックＳ１２０は、各使用セッションについて基本活動状態の初期検出の際に実行することが好ましい。ブロックＳ１２０は、繰り返し実行されることがより好ましく、結果として運動学データは、運動監視装置の相対的な向きの変化または他の変化に関与するために矯正可能である。したがって、ブロックＳ１２０は、歩行活動状態をその後検出すると運動学データを再較正する工程を含み、基本歩行向きは、その後の向きの分析に基づいて少なくとも部分的に更新される。
【００７４】
[0083]  これに加えてまたはこれに代えて、基本歩行向きが、手で作動されるトリガーに応答して静的に較正することができる。手動較正は、ユーザーが良好な姿勢にあって手動較正事象をトリガーするとき、完全な向きフレームＲtarget＝ＲyＲxＲzを決定する工程から成る。手動較正事象は、活動監視装置上の物理的または仮想的なボタンを動作可能にすることによって、あるいは任意の適切なトリガーを使用することによってトリガー可能である。次いで、センサーの向きを較正するために目標姿勢が使用されて、目標姿勢は、ユーザー姿勢および生体力学を評価するために、その後使用可能である。手動較正された目標姿勢は、基準姿勢として使用されて、ブロックＳ１２０の較正ベースの活動とともに姿勢矯正係数を決定可能である。手動較正は、唯一の較正方法として独立して、または自動較正と組み合わせて行い得る。１つの変形例では、手動較正は、ユーザーが歩行する前のような自動較正作動前に使用することができる。例えば、活動監視装置は、最初に作動されたとき、ユーザーが歩くまで手動較正モードを使用することができ、それが自動較正モードの使用を作動させる。別の変形例では、活動監視装置は、選択可能な較正モードを含み、結果としてユーザーは、較正モードを自動較正モードと手動較正モードとの間で変更可能である。別の変形例では、方法は活動検出を含む必要はなく、ユーザーは、基本活動中に手動で較正するように指示される。例えば、ユーザーは、歩行している間にまたは他の適切な基準動作中に、較正を手動でトリガーすることができる。手動較正モードがアクティブである場合、姿勢矯正係数は、計算されまたは使用される必要はなく、その理由は、ユーザーは、手動較正事象をトリガーするとき良好な姿勢を実証すると仮定されるためである。ブロックＳ１３０は、姿勢矯正係数を設定する工程を含み、基本動作（例えば、歩行）における向きと、少なくとも第２の動作（例えば、座り）との間の差を作成するように機能する。姿勢矯正係数は、姿勢評価を変換するために使用可能な、一般に観察される差またはオフセットを特徴付けとすることが好ましい。１つの実施では、特定の活動に関する姿勢矯正係数は、目標姿勢向きと基本向きとの間の１つ以上の角度オフセットとし得る。さらに、活動が異なれば、姿勢目標が異なり、対応する姿勢較正係数が異なることができる。歩行活動は基準姿勢として使用可能であり、その理由は、人々は一般に歩行姿勢が一貫しており、一般に歩行時に姿勢が良くバランスがとれており、さもなければ人々は倒れるためである。姿勢矯正係数は、歩行姿勢に較正されたとき、活動監視装置によって検出された姿勢からの一組のオフセットとすることができる。例えば、ユーザーは、前方に２度の角度の姿勢で歩くことができる。運動監視装置は歩行向きに較正されているので、矯正オフセットが負２度である歩行姿勢を用いることにより、直立座り姿勢（すなわち、零角）の自動較正角度が検出可能である。この実施例では、姿勢矯正係数は負２度のオフセットに設定されている。
【００７５】
[0084]  姿勢矯正係数は、多くの代わりの手法によって設定可能である。１つの変形例では、姿勢矯正係数は、デフォルトによって設定可能である。例えば、ほとんどのユーザーが使用可能な一般的に適用可能な姿勢較正係数を決定するために、様々な試験が使用され得る。別の変形例では、姿勢矯正係数が、個人向けの特性に基づいて設定可能である。例えば、姿勢較正係数をユーザーに割り当て、割り当ては、人口統計（例えば、年齢、性別、場所）、健康状態測定基準（例えば、ランニング統計に基づく健康状態レベル）、または任意の適切な測定基準に基づくことができる。より好ましくは、姿勢矯正係数は、較正事象によって設定することができる。上述したように、このような較正によって目標向きフレームＲtarget＝ＲyＲxＲzが計算できる。次に、姿勢矯正係数は、目標姿勢フレームと基本姿勢フレームとの比較によって算出可能である。１つの実施例として、姿勢矯正係数は、重力ベクトルの角度オフセットに部分的に基くことが可能であり、角度オフセットは、図１１に示すように、正規直交軸｛ｘb、ｙb、ｚb｝で表される基本向きフレームと、正規直交軸｛ｘt、ｙt、ｚt｝によって表される目標向きフレームとの間にある。重力ベクトルは各向きフレームで異なるので、姿勢矯正係数は、これらのフレーム間のこの差の責任を負う。目標向きフレームを更新するために、発見的過程および／または機械的知能が、新たな較正事象のために新たに計算された向きフレームに基づいて適用可能である。
【００７６】
[0085]  手動較正モードであるときのような一部の変形例または代替の実施形態では、目標姿勢は、Ｒbase＝Ｒtargetである基本姿勢と同等であり、その結果適用する必要がある姿勢矯正係数のオフセット成分がない。手動設定された目標姿勢は、姿勢矯正係数にそのようなオフセット成分が不要な１つの場合である。基本活動状態の姿勢が第２の活動状態と実質的に同等であるときは、別のシナリオにすることができる。
【００７７】
[0086]  一部の場合には、利用可能なデータに基づいて異なる姿勢矯正係数が使用できる。例えば、活動監視装置は、当初一般的なオフセットにデフォルト設定され、次いで、人口統計情報を受信すると姿勢矯正係数を使用し、次いで姿勢矯正係数がユーザーを目標とするように較正されると、較正された姿勢矯正係数を使用する。
【００７８】
[0087]  上述したように、姿勢矯正係数を設定する工程の１つの変形例は、少なくとも１つの較正事象に基づいて、姿勢矯正係数を設定する工程を含み得る。ブロックＳ１３０は、活動監視装置によって較正事象信号を受信する工程と、較正事象信号に応答して持続期間にわたり代表的姿勢を測定する工程と、代表的姿勢に基づいて姿勢矯正係数を設定する工程とを含み得る。較正事象信号は、ユーザーの相互作用に応答してトリガーされる論理信号とし得る。例えば、ユーザーは、較正事象をトリガーするために、活動監視装置上の較正ボタンを押圧可能である。ユーザーは、これに代えて接続されたアプリケーションによって（例えばスマートフォンアプリを使用して）較正事象をトリガー可能である。較正事象は、これに代えて、他の機構によってトリガー可能である。
【００７９】
[0088]  代表姿勢を測定する工程は、活動監視装置の向きをある程度の期間記録する工程を含み得る。動きが存在する活動（例えば、ランニングまたはウォーキング）では、動き、向きの変化、および他の運動学的人工産物が処理され、代表的姿勢およびオフセットを特徴付け可能である。場合によっては、代表姿勢は、オフセットを特徴付ける際に使用できる向きである。他の場合では、代表姿勢は、中間姿勢、平均姿勢、姿勢の範囲および変動、ならびに／または姿勢の他の特性などの他の態様を特徴付け可能である。
【００８０】
[0089]  手動設定の変形例では、代表姿勢に基づいて姿勢矯正係数を設定する工程は、姿勢矯正係数を、較正事象の代表姿勢に対応する更新された姿勢矯正係数と取り替える工程を包み得る。例えば、ユーザーは、目標とする姿勢に座り、較正入力をアクティブにすることによって新しい目標姿勢を設定し、以前の目標姿勢は、取り替えまたは更新し得る。姿勢矯正係数を設定する工程は、代表姿勢の処理と、より早い較正事象からの代表姿勢の履歴とに基づいて、姿勢矯正係数を設定する工程を備えることがより好ましい。例えば、姿勢矯正係数を設定する際に、直近の１０回の代表姿勢を平均することができる。
【００８１】
[0090]  機械的知能の変形例では、代表姿勢に基づいて姿勢矯正係数を設定する工程は、多数の較正事象における代表姿勢の機械学習分析として、姿勢矯正係数を設定する工程を包み得る。
【００８２】
[0091]  １つの実施では、手動作業で設定された多数の姿勢矯正係数が収集され、監視された回帰問題として分析可能であり、回帰問題では、学習オフセットおよび目標オフセットが、より良い予測を得るために、ニューラルネットワークまたはサポートベクトル回帰のような機械学習手法を通じて供給可能である。分析に使用する姿勢矯正係数は、単一のユーザーについて収集可能であるが、一群のユーザーのためにも測定可能でもある。
【００８３】
[0092]  発見的過程および／または機械的知能は、特定のシナリオを検出して対処するためにさらに適用可能である。方法は、較正入力の作動を前後関係によって差別する工程と、シナリオ分類に基づいて較正事象、沈黙させる事象または任意の適切なタイプの事象の何れかを選択的にトリガーする工程とを包み得る。シナリオによっては、較正入力の作動は無視することができ、その理由は、現在の条件は、較正のために使用する事象、またはフィードバックを沈黙させるための信号として適当でないからである。
【００８４】
[0093]  １つのエッジケースのシナリオは、ボタンに偶発的にぶつかったときに起こる偶発的な較正事象に対処することである。方法は、較正事象を分類する工程、および偽較正として分類された較正事象を拒絶する工程を包み得る。例えば、分類器は、真の較正に適合しない較正の詳細を探すことによって、偽の較正事象を自動的に検出して拒絶するように設定可能である。これは、監督された分類問題として取扱可能であり、分類問題は、ニューラルネットワーク、放射基底関数、サポートベクターマシン、ｋ−最近傍等を利用することができる。偶発的な較正事象は、これに代えてまたはこれに加えて、発見的過程に基づいた規則によって検出可能である。較正事象は拒絶することができ、および／または更新された姿勢矯正係数は様々な規則に基づいて異なる重み付けをすることができる。一部の典型的な規則は、新たに測定された姿勢矯正係数（即ち、較正事象に応答して測定された姿勢矯正係数）からの現在の姿勢矯正係数の差が差閾値よりも大きいかどうかを検出する工程と、以前の動きが動き閾値よりも大きいとき較正事象を検出する工程と、変化閾値よりも大きい姿勢矯正係数の変化を検出する工程とを含むことができる。他の適切な発見的過程ベースの規則を使用することができる。
【００８５】
[0094]  別のエッジケースのシナリオは、ユーザーが、椅子で後ろにもたれてリラックスしているときなどに、姿勢を、一時的な不安定な姿勢に較正しようとする場合である。方法は、較正事象を分類する工程と、較正事象が沈黙事象として分類される姿勢状態の間、姿勢フィードバックを中断する工程とを包み得る。姿勢が非常に不規則であるために、沈黙較正事象が検出されることがある。例えば、較正事象用に計算されたオフセットが設定された閾値よりも大きい場合、較正事象は、沈黙事象を考慮することができる。例えば、ユーザーが椅子に深くもたれた場合、彼らは、較正入力を作動させて、彼らがリラックスしている間、「沈黙」姿勢フィードバックにすることができる。姿勢フィードバックの一時停止は、運動学データに何らかの運動状態が検出されるまで、または任意の適切な状態に基づいて、一定時間持続することができる。
【００８６】
[0095]  姿勢矯正係数は、特定の活動用に設定することが好ましい。特に、姿勢矯正係数は、座り状態用に設定することが好ましい。したがって、方法は、２つの状態間の活動状態移行を検出する工程を含み得る。座り時の姿勢を監視する場合、方法は、座り活動状態と少なくとも第２の活動状態（例えば、ウォーキング、ランニング、立っていること、運転など）との間の活動状態の移行を検出する工程を包み得る。
【００８７】
[0096]  方法は、図９に示すように、複数の独立した姿勢矯正係数を追加的に使用可能である。例えば、方法により、立っていること、座っていること、ランニング、運転、または任意の適切な活動用の異なる姿勢矯正係数を設定および較正することが可能になる。さらなる姿勢矯正係数が、地理方位情報、時刻、または他の適切な特性に基づいて割当可能である。多数の姿勢較正係数を用いて働く場合、方法は、少なくとも第２の姿勢矯正係数を設定する工程を含み、この場合第１の姿勢矯正係数は第１の活動状態用であり、第２の姿勢矯正係数は、第１の活動状態とは区別できる第２の活動用である。この場合、姿勢フィードバックをトリガーする工程は、第１の活動状態にあるとき、第１の姿勢矯正係数によって調整されるユーザー姿勢に基づいて姿勢フィードバックをトリガーする工程と、第２の活動状態にあるとき、第２の姿勢矯正係数によって調整されるユーザー姿勢に基づいて姿勢フィードバックをトリガーする工程とを備える。方法は、活動状態を検出する工程と、姿勢矯正係数を適切に選択する工程とを含むことが好ましい。
【００８８】
[0097]  ブロックＳ１４０は、較正された運動学データでユーザー姿勢を測定する工程を含み、ユーザー姿勢を監視するように機能する。ユーザー姿勢は、活動監視システムからの運動学データ測定値によって特徴付けることが好ましい。測定されたユーザー姿勢は、ブロックＳ１５０において、ユーザー姿勢の特性を評価または追跡する際に使用することが好ましい。ユーザー姿勢を測定する工程は、活動監視装置がアクティブな状態の間に連続的に実行可能である。例えば、ユーザー姿勢を測定する工程は、これに代えて、特定の活動状態に限定することができる。例えば、ユーザー姿勢は、ユーザーが座った活動状態にあることが検出されたときにのみ実行することができる。ユーザー姿勢を測定する工程は、現在の向きフレームを生成する工程を含むことができ、この生成工程は、ブロックＳ１５０で、基本姿勢フレームおよび姿勢矯正係数と比較する際に使用することができる。
【００８９】
[0098]  ユーザー姿勢を、較正された運動学データで測定する工程は、ユーザー姿勢の品質を評価する工程をさらに包み得て、この評価工程は、較正された向きに責任を担った後に姿勢を判定するように機能する。ユーザー姿勢を測定する工程、より具体的には、１つの実施において品質を評価する工程は、上述した方法と同様の方法で運動学データを収集する工程と、姿勢矯正係数によって調整された基準向きと比較する工程とを含み得る。比較はさまざまな方法で取り組むことができる。１つの実施では、現在の向きフレームは、上記基本向きフレームと実質的に同様のやり方で計算可能であり、現在の向きフレームは、最近サンプリングされた運動学データに基づいている。次に、現在の向きフレームＲcurrentは、姿勢矯正係数によって矯正されまたは増強された基本姿勢フレームＲbaseと比較することができる。Ｒtargetは、センサーの向きがシフトしても１日を通して頻繁に更新する必要はなく、その理由は、Ｒbase向きフレームが絶えずまたは定期的に更新されるためである。別の実施形態では、リアルタイムの運動学的時系列データは、Ｒbaseによってリアルタイム姿勢値に変換され、Ｒbaseおよび姿勢矯正係数（例えば、姿勢オフセット）によって定義される理想姿勢と比較される。この比較は向きの差を示し、向きの差は、オフセットに類似する、目標とする理想的姿勢からのリアルタイムでの姿勢値の偏差の尺度となり得る。例えば、ユーザーが理想的な座っている姿勢から前方に５度傾いていれば、５度の向きの差が存在し得る。向きの差は、様々なベクトル（例えば、後面向き差、側面向き差への傾きなど）に沿った姿勢偏差をさらに特徴付けることができる。向きの差は、次いで姿勢の質を評価する一手段として、種々の条件に対して分析可能である。この向きの差は、「優れた姿勢」、「正常な姿勢」、および／または「悪い姿勢」を述べるような異なるタイプの姿勢を特徴付け可能な、一組の姿勢閾値と比較可能であることが好ましい。姿勢閾値は、１つまたは複数の軸線に関する向きの角度範囲として定義できるが、任意の適切な特徴付けが使用できる。例えば、良好な姿勢は、理想的姿勢角を中心とする（または含む）角度範囲として特徴付けることができ、悪い姿勢は、角度が角度範囲外であるユーザー姿勢として特徴付けることができる。一般に、理想的姿勢は、姿勢矯正係数が目標姿勢として奨励している向きフレームである。これに代わる姿勢条件は、他の要因、即ち時間経過による平均的なユーザーの姿勢、１日または時間ウィンドウの経過中に特定の姿勢における全体の持続時間、姿勢の変化、および／または他の要因などに責任がある。追加の変形例では、姿勢条件は、姿勢矯正係数の訓練に基づいて変化することができる。例えば、目標姿勢に許容される変動は、訓練サンプルの変動に基づいて調整可能である。
【００９０】
[0099]  ブロックＳ１５０は、姿勢矯正係数によって調整されたユーザー姿勢に基づいて姿勢フィードバックをトリガーする工程を含み、目標姿勢状態に照らして判定されたとき現在のユーザー姿勢に反応するように機能する。姿勢フィードバックは、現在の姿勢が条件を満たすときに伝達することが好ましい。姿勢フィードバックは、ユーザーが良好な姿勢をとっていることを示すポジティブであり得る。姿勢フィードバックは、これに加えてまたはこれに代えて、使用が良好な姿勢をとっていないことを示すネガティブであり得る。姿勢フィードバックがいつどのように伝達されるかを決定する際に、発見的過程ベース規則および／またはアルゴリズム分析が使用できる。ブロックＳ１４０からの姿勢品質の評価および分析は、姿勢フィードバックを決定する際に使用することが好ましい。例えば、分類の姿勢を決定する際に用いられる（例えば、姿勢が良い、姿勢が悪い、姿勢が悪い姿勢など）、姿勢範囲の閾値を持つ一組の姿勢条件が設定可能であり、特定のフィードバック形態が姿勢の分類に基づいて伝達される。別の実施例では、フィードバックを動的に適用するために機械学習を適用することができ、結果としてフィードバックはより良い姿勢を奨励するようにモデル化される。これは、管理付き分類問題として取扱可能であり、それは、ニューラルネットワーク、放射基底関数、サポートベクトルマシン、ｋ−最近傍等を利用する。
【００９１】
[0100]  フィードバックは、様々な手法で伝達可能であり、それらは、限定されないが、触覚フィードバック、音声フィードバック、図形フィードバック（装置またはアプリケーション上での）、情報フィードバック（データ分析表現）、および／または他の形態のフィードバックを含む。例えば、フィードバックは、姿勢が目標姿勢から逸脱したとき、活動監視装置またはアプリケーションを介して伝達される、触覚振動フィードバックとし得る。これに代えて、フィードバックは、グラフィカルユーザインタフェース上または生成されたレポート内のデータ表現を通じて情報を提供しかつ表現可能である。
【００９２】
[0101]  図１２に示すように、１つの好ましい実施形態による手動較正用の方法Ｓ２００は、手動較正のみを使用する本明細書に記載された活動監視装置につきいくつかの手法を利用することができ、方法は、ユーザーに結合された活動監視装置によって運動学データを収集する工程Ｓ２１０と、活動監視装置によって較正事象信号を受信する工程Ｓ２２０と、較正事象の検出に応答して活動監視装置の基本向きを設定する工程Ｓ２３０と、較正された運動学データを用いてユーザー姿勢を測定する工程Ｓ２４０と、姿勢フィードバックを基本向きと比較したユーザー姿勢に基づいてトリガーする工程Ｓ２５０とを含む。ここで、活動監視装置の基本向きを設定する工程は、基本姿勢を設定する工程Ｓ１２０と実質的に同様にすることが可能であり、基本向きを更新する工程は、姿勢矯正オフセットを設定する工程の代わりに使用可能である。この方法は、単独で、または本明細書に記載した自動較正方法と組み合わせて使用することができる。１つのモードでは、方法は、自動較正モードにあるとき方法Ｓ１００を実行し、手動モードにあるとき方法Ｓ２００を実行する活動監視装置を含み得る。
【００９３】
[0102]  上述した姿勢矯正係数を設定する際に使用する様々な手法の多くは、手動較正の間に基準向きを設定する工程に適用可能である。
【００９４】
[0103]  基本向きを設定または更新するために較正事象を使用する変形例では、運動学データを較正するために向きフレームを設定する工程は、姿勢矯正係数を設定するのに使用される手法と同じいくつかの手法を利用することができる。
【００９５】
[0104]  １つの変形例では、手動較正モードは、前後関係上較正事象を差別化する工程と、偽ボタントリガを無視するように機能可能な較正事象をフィルタにかけまたは破棄する工程とを含むことができる。同様に、方法は、較正事象のパターンに基づいて基本向きの基本向きフレームを更新するとき、新しい向きフレームの重み付けを変更する工程を含み得る。
【００９６】
[0105]  手動較正モードの別の変形例は、多数の較正事象の機械学習分析として基本向きを設定する工程を含み得る。
【００９７】
[0106]  手動較正モードの別の変形例は、較正事象の発生時に検出された活動状態に基づいて、特定の活動状態に異なる基本向きを設定する工程を包み得る。例えば、座っていること、立っていること、歩行などのために手動較正された異なる姿勢用に異なる向きのフレームを設定することができる。
【００９８】
[0107]  手動較正モードのさらに別の変形例は、較正事象を分類する工程と、姿勢状態中に上記と同様の様式で姿勢フィードバックを停止する工程とを含み得る。自動較正手法の他の変形例も、手動較正モードに同様に適用可能である。
【００９９】
[0108]  実施形態のシステムおよび方法は、コンピュータ可読命令を記憶するコンピュータ可読媒体を受け取るように構成された機械として、少なくとも部分的に具体化されおよび／または実施可能である。命令は、ユーザコンピュータまたはモバイル装置のアプリケーション、アプレット、ホスト、サーバ、ネットワーク、ウェブサイト、通信サービス、通信インタフェース、ハードウェア／ファームウェア／ソフトウェア要素、リストバンド、スマートフォン、それらの任意の適切な組合せと一体化されたコンピュータ実行可能構成部品によって実施することができる。実施形態の他のシステムおよび方法は、コンピュータ可読命令を記憶するコンピュータ可読媒体を受け取るように構成された機械として、少なくとも部分的に具体化および／または実施可能である。命令は、上述したタイプの装置およびネットワークに統合されたコンピュータ実行可能構成部品によって実行可能である。コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学素子（ＣＤまたはＤＶＤ）、ハードドライブ、フロッピードライブ、または任意の適切な装置などの任意の適切なコンピュータ可読媒体に記憶可能である。コンピュータ実行可能構成部品はプロセッサにし得るが、任意の適切な専用ハードウェア装置が（これに代えてまたはこれに加えて）命令を実行可能である。
【０１００】
[0109]  当業者であれば、前述の詳細な説明からならびに図面および特許請求の範囲から、添付の特許請求の範囲において定義される発明の範囲から逸脱することなく、発明の実施形態を修正および変更可能であることを理解する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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