(57)【要約】【課題】ケースの影響を低減することができるケースを提供する。【解決手段】ユーザーの腰に付けて使用され、前記ユーザーの運動に基づく加速度および角速度を検出する慣性センサーが収容され、前記ユーザーの前記腰に装着されたときに前記ユーザーと対向する面の前記腰の幅方向に沿った長さをＸとしたとき、８．３ｃｍ≦Ｘ≦３０ｃｍの関係を満たす、ケース。【選択図】図１
2018038504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの腰に付けて使用され、
前記ユーザーの運動に基づく加速度および角速度を検出する慣性センサーが収容され、
前記ユーザーの前記腰に装着されたときに前記ユーザーと対向する面の前記腰の幅方向に沿った長さをＸとしたとき、
８．３ｃｍ≦Ｘ≦３０ｃｍ
の関係を満たす、ケース。
【請求項２】
請求項１において、
前記Ｘは、
８．３ｃｍ≦Ｘ≦１１．８ｃｍ
の関係を満たす、ケース。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記面の直交する方向からの平面視で、前記慣性センサーは、前記面の中心と重なるように配置されている、ケース。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか一項において、
前記ユーザーの前記腰の中央部に重なるように装着される、ケース。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか一項において、
直方体状の筐体であり、
前記面と、前記面と反対側の面と、の間の距離をＴとしたとき、
１．３２ｃｍ≦Ｔ≦１．７２ｃｍ
の関係を満たす、ケース。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか一項に記載のケースと、
前記慣性センサーと、
を含む、運動検出装置。
【請求項７】
請求項６に記載の運動検出装置と、
運動解析情報を前記ユーザーに報知する報知装置と、
を含む、運動解析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の運動検出システムにおいて、
前記運動解析情報は、前記慣性センサーからの出力データに基づいて前記ユーザーの前記運動を解析し、前記解析に基づいて生成される、運動解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ケース、運動検出装置、および運動解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な分野において運動を解析する運動解析システムが必要とされている。例えば特許文献１には、加速度センサーが内蔵されたケースを備えた活動量計を、身体の腰周りに取り付けることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２３３３４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のような慣性センサーが収容されたケースにおいて、ケースの大きさや形状が慣性センサーから得られる情報に影響を及ぼすことがあった。
【０００５】
本発明のいくつかの態様に係る目的の１つは、ケースの影響を低減することができるケースを提供することにある。また、本発明のいくつかの態様に係る目的の１つは、上記のケースを含む運動検出装置を提供することにある。また、本発明のいくつかの態様に係る目的の１つは、上記の運動検出装置を含む運動解析システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様または適用例として実現することができる。
【０００７】
［適用例１］
本適用例に係るケースは、
ユーザーの腰に付けて使用され、
前記ユーザーの運動に基づく加速度および角速度を検出する慣性センサーが収容され、
前記ユーザーの前記腰に装着されたときに前記ユーザーと対向する面の前記腰の幅方向に沿った長さをＸとしたとき、
８．３ｃｍ≦Ｘ≦３０ｃｍ
の関係を満たす。
【０００８】
このようなケースでは、ケースの影響を低減することができる（詳細は後述の実験例参照）。
【０００９】
［適用例２］
本適用例に係るケースにおいて、
前記Ｘは、
８．３ｃｍ≦Ｘ≦１１．８ｃｍ
の関係を満たしてもよい。
【００１０】
このようなケースでは、ケースの影響を、より確実に低減することができる（詳細は後述の実験例参照）。
【００１１】
［適用例３］
本適用例に係るケースにおいて、
前記面の直交する方向からの平面視で、前記慣性センサーは、前記面の中心と重なるように配置されていてもよい。
【００１２】
このようなケースでは、ケースをユーザーの腰の中央部に装着したときに、例えば、慣性センサーを人体の重心と重ねることができる。これにより、このようなケースに収容された慣性センサーは、ユーザーの運動に基づく加速度および角速度を、精度よく検出することができる。
【００１３】
［適用例４］
本適用例に係るケースにおいて、
前記ユーザーの前記腰の中央部に重なるように装着されてもよい。
【００１４】
このようなケースでは、例えば、慣性センサーを人体の重心と重ねることができる。これにより、このようなケースに収容された慣性センサーは、ユーザーの運動に基づく加速度および角速度を、精度よく検出することができる。
【００１５】
［適用例５］
本適用例に係るケースにおいて、
直方体状の筐体であり、
前記面と、前記面と反対側の面と、の間の距離をＴとしたとき、
１．３２ｃｍ≦Ｔ≦１．７２ｃｍ
の関係を満たしてもよい。
【００１６】
このようなケースでは、ケースに収容可能な電子部品の数を確保しつつ、ケースの影響を低減することができる。
【００１７】
［適用例６］
本適用例に係る運動検出装置は、
前記慣性センサーと、
を含み、
前記慣性センサーからの出力データに基づいて前記ユーザーの前記運動を解析し、
前記解析に基づいて運動解析情報を生成する。
【００１８】
このような運動検出装置は、本適用例に係るケースを含むので、より正確な運動解析情報を生成することができる。
【００１９】
［適用例７］
本適用例に係る運動解析システムは、
請求項６に記載の運動検出装置と、
前記運動解析情報を前記ユーザーに報知する報知装置と、
を含む。
【００２０】
このような運動解析システムは、本適用例に係る運動検出装置を含むので、より正確な運動解析情報をユーザーに報知することができる。
【００２１】
［適用例８］
本適用例に係る運動解析システムにおいて、
前記運動解析情報は、前記慣性センサーからの出力データに基づいて前記ユーザーの前
記運動を解析し、前記解析に基づいて生成されてもよい。
【００２２】
このような運動解析システムは、本適用例に係る運動検出装置を含むので、より正確な運動解析情報をユーザーに報知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本実施形態に係る運動検出装置を模式的に示す斜視図。
【図２】本実施形態に係る運動検出装置を模式的に示す正面図。
【図３】本実施形態に係る運動検出装置を模式的に示す側面図。
【図４】本実施形態に係る運動検出装置がユーザーに装着された状態を示す断面図。
【図５】本実施形態に係る運動解析システムを説明するための図。
【図６】本実施形態に係る運動解析システムがユーザーに装着された状態を模式的に示す図。
【図７】本実施形態に係る運動解析システムがユーザーに装着された状態を模式的に示す図。
【図８】実験例に用いたケースの寸法および重さを示す表。
【図９】実験例に用いた加速度センサーの出力値を示すグラフ。
【図１０】実験例に用いたジャイロセンサーの出力値を示すグラフ。
【図１１】実験例に用いた加速度センサーの出力値を示すグラフ。
【図１２】実験例に用いたジャイロセンサーの出力値を示すグラフ。
【図１３】実験例に用いた加速度センサーの出力値を示すグラフ。
【図１４】実験例に用いたジャイロセンサーの出力値を示すグラフ。
【図１５】実験例に用いた加速度センサーの出力値を示すグラフ。
【図１６】実験例に用いたジャイロセンサーの出力値を示すグラフ。
【図１７】加速度において真値からの誤差の分散およびａｂｓ分散を示すグラフ。
【図１８】角速度において真値からの誤差の分散およびａｂｓ分散を示すグラフ。
【図１９】実験例に用いたケースがユーザーに装着された状態を示す断面図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の好適な実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００２５】
１．  ケースおよび運動検出装置
以下では、ユーザーの走行（歩行も含む）における運動に基づく物理量を検出する運動検出装置を例に挙げて説明するが、本実施形態に係る運動検出装置は、走行以外の運動に基づく物理量を検出する運動検出装置にも、同様に適用することができる。
【００２６】
まず、本実施形態に係る運動検出装置について、図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る運動検出装置１００を模式的に示す斜視図である。図２は、本実施形態に係る運動検出装置１００を模式的に示す正面図である。図３は、本実施形態に係る運動検出装置１００を模式的に示す側面図である。図４は、本実施形態に係る運動検出装置１００がユーザーＵに装着された状態を示す断面図である。
【００２７】
運動検出装置１００は、図１〜図４に示すように、本発明に係るケース（具体的にはケース１０）と、慣性センサー２０と、を含む。
【００２８】
ケース１０は、図４および後述する図６，７に示すように、ユーザー（人）Ｕの腰に装着されるように構成されている。言い換えると、ケース１０は、ユーザーＵの腰に装着可
能である。ケース１０は、ユーザーの腰に付けて使用される。ケース１０は、図示せぬバンドを用いることにより、ユーザーＵの腰に装着されてもよい。
【００２９】
ケース１０は、慣性センサー２０を収容している。ケース１０は、慣性センサー２０の他、図示しない電子基板や電子部品を収容していていもよい。図示の例では、ケース１０の形状は、直方体であり、ケース１０は、直方体状の筐体である。ケース１０の材質は、例えば、プラスチック等の樹脂である。ケース１０は、基部１２と、蓋部１４と、を有している。
【００３０】
ケース１０は、第１面１０ａと、第２面１０ｂと、を有している。第１面１０ａは、ユーザーＵの腰に装着されたときにユーザーと対向する面である。図４に示す例では、第１面１０ａは、ユーザーＵに接触している。第２面１０ｂは、第１面１０ａと反対側の（反対を向く）面である。第１面１０ａと第２面１０ｂとは、例えば、平行である。図１に示す例では、第１面１０ａは、基部１２を構成する面であり、第２面１０ｂは、蓋部１４を構成する面である。なお、第１面１０ａは、蓋部１４を構成する面であり、第２面１０ｂは、基部１２を構成する面であってもよい。ケース１０は、例えば、第１面１０ａの垂線Ｐ方向からみて（第１面１０ａの直交する方向からの平面視で）、矩形状である。
【００３１】
ケース１０は、例えば、ユーザーＵの腰の中央部に装着されるように構成されている（中央部に重なるように装着される）。具体的には、ケース１０がユーザーＵに装着されたときに、第１面１０ａの垂線Ｐ方向（垂線Ｐが延在する方向）からみて、第１面１０ａの中心ＣとユーザーＵの背骨Ｂとは、重なっている。
【００３２】
ケース１０がユーザーＵの腰に装着されたときに、ケース１０の第１面１０ａの水平方向の長さ（第１面１０ａの幅方向に沿った長さ）をＸとしたときに、Ｘは、下記式（１）の関係を満たす。好ましくは、Ｘは、下記式（２）を満たす。
【００３３】
８．３ｃｍ≦Ｘ≦３０ｃｍ  ・・・  （１）
８．３ｃｍ≦Ｘ≦１１．８ｃｍ  ・・・  （２）
【００３４】
ケース１０の第１面１０ａの長さＸは、例えば、ケース１０の第３面１０ｃと第４面１０ｄとの間の距離である。面１０ｃ，面１０ｄは、面１０ａ，１０ｂに接続された面である。面１０ｃ，面１０ｄは、互いに反対方向を向く面（図示の例では平行な面）である。図示の例では、長さＸは、第１面１０ａの長辺の長さである。長さＸは、例えば、ユーザーＵの腰に装着されたときに、ユーザーＵが直立した状態において（後述する図７参照）、重力の方向と直交する方向の長さである。第１面１０ａの短辺の長さＹは、例えば、４ｃｍ以上１０ｃｍ以下であり、より具体的には、５．３ｃｍである。
【００３５】
ケース１０の第１面１０ａと第２面１０ｂとの間の距離をＴとしたとき、Ｔは、下記式（３）の関係を満たす。距離Ｔは、例えば、ケース１０の厚さである。
【００３６】
１．３２ｃｍ≦Ｔ≦１．７２ｃｍ  ・・・  （３）
【００３７】
慣性センサー２０は、ケース１０に収容されている。慣性センサー２０は、例えば、ジャイロセンサー（角速度センサー）や加速度センサーなどから構成されている。具体的には、慣性センサー２０は、互いに直交する３軸を検出軸とする３つのジャイロセンサーと、互いに直交する３軸を検出軸とする３つの加速度センサーと、から構成されている。慣性センサー２０は、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）であってもよい。慣性センサー２０は、第１面１０ａの垂線Ｐ方向からみて（第１面１０ａの直交する方向からの平面視で）、図２に示すように、第１面１０ａの中心Ｃと重なるよ
うに配置されている。慣性センサー２０は、ユーザーＵの運動に基づく加速度および角速度を検出する。運動検出装置１００は、例えば、慣性センサー２０の検出結果を用いて（慣性センサー２０からの出力データに基づいて）ユーザーＵの運動を解析し、解析結果の情報である（前記解析に基づいて）運動解析情報を生成する。
【００３８】
ケース１０は、例えば、以下の特徴を有する。
【００３９】
ケース１０では、第１面１０ａの長さＸは、式（１）を満たす。そのため、ケース１０は、ケース１０の影響を低減することができる（詳細は後述の実験例参照）。さらに、ケース１０は、ユーザーＵの運動の妨げになる可能性を低減することができる。ここで、図４では、ウェスト回りが７０ｃｍのユーザーＵにおいて各寸法を示している。例えば、長さＸが３０ｃｍより大きいと、第１面１０ａの垂線Ｐ方向からみた場合に、ケース１０の一部が腰からはみ出してしまい、走行中にユーザーＵの腕がケース１０に当たって、ケース１０がユーザーＵの運動の妨げになる可能性がある。そこで、ケース１０の長さＸを３０ｃｍ以下とすることにより、上記のように、ケース１０がユーザーＵの運動の妨げになる可能性を低減することができる。
【００４０】
ケース１０では、第１面１０ａの長さＸは、式（２）を満たす。そのため、ケース１０は、ケース１０の影響を、より確実に低減することができる（詳細は後述の実験例参照）。
【００４１】
ケース１０は、第１面１０ａの垂線Ｐ方向からみて、慣性センサー２０は、第１面１０ａの中心Ｃと重なるように配置されている。そのため、ケース１０をユーザーＵの腰の中央部に装着したときに、例えば、垂線Ｐ方向からみて、慣性センサー２０を人体（ユーザーＵ）の重心と重ねることができる。これにより、慣性センサー２０は、ユーザーＵの運動に基づく加速度および角速度を、精度よく検出することができる。
【００４２】
ケース１０は、距離Ｔは、式（３）を満たす。そのため、ケース１０では、ケース１０に収容可能な電子部品の数を確保しつつ、ケース１０の影響を低減することができる。例えば、距離Ｔが１．３２ｃｍより小さいと、ケース１０に収容可能な電子部品の数が少なくなってしまう場合がある。距離Ｔが１．７２ｃｍより大きいと、ケース１０がユーザーＵに装着された場合に、運動検出装置１００の重心とユーザーＵとの間の距離が大きくなる。そのため、慣性センサー２０がユーザーＵの運動に基づく加速度や角度速度を検出する場合に、ケース１０の影響によるノイズが大きくなる場合がある。
【００４３】
運動検出装置１００では、ケース１０の影響を低減することができる。そのため、運動検出装置１００は、より正確な運動解析情報を生成することができる。
【００４４】
２．  運動解析システム
次に、本実施形態に係る運動解析システムについて、図面を参照しながら説明する。図５は、本実施形態に係る運動解析システム１０００を説明するための図である。図６および図７は、本実施形態に係る運動解析システム１０００がユーザーＵに装着された状態を模式的に示す図である。なお、図６は、ユーザーＵが地面Ｇを走行中の状態を示し、図７は、ユーザーＵが地面Ｇ上に直立した状態を示している。
【００４５】
本発明に係る運動解析システムは、本発明に係る運動検出装置を含む。以下では、本発明に係る運動検出装置として運動検出装置１００を含む運動解析システム１０００について、説明する。
【００４６】
運動解析システム１０００は、図５〜図７に示すように、運動検出装置１００と、運動
解析情報をユーザーＵに報知する報知装置１０２と、を含む。運動解析情報は、慣性センサー２２からの出力データに基づいてユーザーＵの運動を解析し、解析に基づいて生成される。
【００４７】
運動検出装置１００は、例えば、ユーザーＵの走行中の運動を解析する装置である。
【００４８】
報知装置１０２は、ユーザーＵの腕に装着されるように構成されている。報知装置１０２は、例えば、リスト型（腕時計型）の携帯情報機器であり、ユーザーＵの手首（図示の例では左腕の手首）に装着されている。なお、報知装置１０２は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Ｈｅａｄ  Ｍｏｕｎｔ  Ｄｉｓｐｌａｙ）やスマートフォン等の携帯情報機器であってもよい。報知装置１０２は、ユーザーＵに走行中の運動の状態や走行結果の情報をユーザーＵに通知する装置である。
【００４９】
ユーザーＵは、走行開始時に報知装置１０２を操作して運動検出装置１００による計測の開始を指示し、走行終了時に報知装置１０２を操作して運動検出装置１００による計測の終了を指示する。報知装置１０２は、ユーザーＵの操作に応じて、計測の開始や終了を指示するコマンドを運動検出装置１００に送信する。
【００５０】
運動検出装置１００は、計測開始のコマンドを受信すると、慣性センサー２０による計測を開始し、計測結果を用いて、ユーザーＵの走行能力（運動能力の一例）に関係する指標である各種の運動指標の値を計算し、ユーザーの走行運動の解析結果の情報として、各種の運動指標の値を含む運動解析情報を生成する。運動検出装置１００は、生成した運動解析情報を含む信号を報知装置１０２に送信する。報知装置１０２は、運動検出装置１００からの運動解析情報を含む信号を受信し、例えば、各種の運動指標の値を事前に設定された各目標値と比較し、主として音や振動により各運動指標の良し悪しをユーザーに報知する。これにより、ユーザーＵは、各運動指標の良し悪しを認識しながら走行することができる。
【００５１】
運動検出装置１００において計算される各種の運動指標としては、特に限定されないが、例えば、着地時ブレーキ量（着地により低下した速度量として定義される運動指標）、真下着地率（体の真下で着地できているかを表現する運動指標）、推進力（地面をけることにより進行方向へ増加した速度量として定義される運動指標）、前傾角（ユーザーＵの胴体が地面に対してどの程度傾いているかを表す運動指標）、脚の流れ（蹴りだした脚が次に着地した時点でその脚がどの程度後方にあるかを表す運動指標）などが挙げられる。
【００５２】
また、運動検出装置１００は、例えば、計測終了のコマンドを受信すると、慣性センサー２０による計測を終了し、ユーザーＵの走行結果の情報（走行結果情報：走行距離、走行速度）を生成し、報知装置１０２に送信する。報知装置１０２は、運動検出装置１００から走行結果情報を受信し、走行結果の情報を文字や画像としてユーザーに報知する。これにより、ユーザーＵは、走行終了後すぐに走行結果の情報を認識することができる。
【００５３】
なお、運動検出装置１００と報知装置１０２との間のデータ通信は、無線通信でもよいし、優先通信でもよい。
【００５４】
また、運動解析システム１０００は、パーソナルコンピューター（図示せず）を含んで構成されていてもよい。例えば、報知装置１０２とパーソナルコンピューターとをＵＳＢケーブル等に接続することにより、報知装置１０２に保存されたデータを、パーソナルコンピューターに移すことができる。
【００５５】
運動解析システム１０００は、より正確な運動解析情報を生成することができる運動検
出装置１００を含む。そのため、運動解析システム１０００は、より正確な運動解析情報をユーザーＵに報知することができる。
【００５６】
上記の例では、運動検出装置１００が、慣性センサー２２の検出結果（出力データ、慣性センサー２２で検出された計測値）を用いてユーザーＵの運動を解析し、解析結果の情報である運動解析情報を生成して、運動解析情報を含む信号（出力データに基づく信号）を、報知装置２００に送信する例について説明した。しかし、本発明に係る運動解析システムは、運動検出装置１００が、慣性センサー２２の出力データを、出力データに基づく信号として報知装置２００に送信し、報知装置２００が出力データに基づいて、ユーザーの運動を解析し、運動解析情報を生成してもよい。すなわち、運動検出装置１００は、慣性センサー２２からの出力データを報知装置１０２に送信してもよいし、運動解析情報を含む信号を報知装置１０２に送信してもよい。
【００５７】
３．  実験例
以下に実験例を示し、本発明をより具体的に説明する。なお、本発明は、以下の実験例によって何ら限定されるものではない。
【００５８】
図１〜図３に示すような形状を有するケースａ，ｂ，ｃ，ｄを用意した。ケースａ，ｂ，ｃ，ｄは、図８に示すように、長さＸ，Ｙ，Ｔの値が異なる。ケースａ，ｂ，ｃ，ｄには慣性センサーが収容されている。各ケースに重りを収容し、図８に示すように運動検出装置の重さＷをそろえた。
【００５９】
このような慣性センサーを収容したケースａ，ｂ，ｃ，ｄと、ケースに収容されずに剥き出しの状態での慣性センサーと、をユーザーの腰に装着し、ユーザーが走行している状態で、ケースが慣性センサーの検出に及ぼす影響を調査した。具体的には、ケースａ，ｂ，ｃ，ｄの各々と、剥き出しの慣性センサーと、をユーザーの腰に装着して調査を行った。なお、各ケースおよび剥き出しの慣性センサーは、腰周りが７０ｃｍのユーザーに装着した。
【００６０】
図９および図１０は、ケースａと、剥き出しの慣性センサーと、をユーザーに装着して行った実験結果である。図１１および図１２は、ケースｂと、剥き出しの慣性センサーと、をユーザーに装着して行った実験結果である。図１３および図１４は、ケースｃと、剥き出しの慣性センサーと、をユーザーに装着して行った実験結果である。図１５および図１６は、ケースｄと、剥き出しの慣性センサーと、をユーザーに装着して行った実験結果である。図９〜図１６の横軸は、時間を示しており、例えば、図９および図１０に示すように、プロファイルのピークを含む領域がユーザーの一歩に相当する。図９，１１，１３，１５の縦軸は、加速度センサー値の出力を示し、図１０，１２，１４，１６の縦軸は、ジャイロセンサーの出力値を示している。図９〜図１６では、ケースａ，ｂ，ｃ，ｄに収容された慣性センサーの出力値と、剥き出しの慣性センサーの出力値と、の両方を重ねて示している。各ケースに収容されている慣性センサーは、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸を検出軸とする３つの加速度センサーおよび３つのジャイロセンサーから構成されている。図９〜図１６の縦軸の出力Ｉは、各軸方向における出力ＩＸ，ＩＹ，ＩＺとすると、下記式（４）から求めたものである。
【００６１】
【数１】
2018038504.tif 000003
【００６２】
図１７は、図９，１１，１３，１５のプロファイルを基に、加速度において真値からの
誤差の分散およびａｂｓ分散を示すグラフである。図１８は、図１０，１２，１４，１６プロファイルを基に、加速度において真値からの誤差の分散およびａｂｓ分散を示すグラフである。分散およびａｂｓ分散の値が小さいほど、ケースの影響が小さく、慣性センサーは、正確な加速度および角速度を検出することができているといえる。
【００６３】
ここで、「真値」とは、剥き出しの慣性センサーの出力の値である。分散Ｖａｒは、下記式（５）〜式（７）に基づいて算出したものである。ａｂｓ分散ａｂｓＶａｒは、下記式（８）〜式（１０）に基づいて算出したものである。
【００６４】
【数２】
2018038504.tif 000004
【００６５】
なお、式（５）〜式（１０）において、ｒｅｆｘは、各時間における真値である。ｃｏｍｘは、各時間におけるケースａ，ｂ，ｃ，ｄに収容された慣性センサーの出力の値である。Ｎは、ｒｅｆｘおよびｃｏｍｘ各々の測定数である。
【００６６】
図１７に示すように、ケースａ，ｂは、ケースｃ，ｄに比べて、分散およびａｂｓ分散の値が小さかった。これにより、ケースａ，ｂは、ケースｃ，ｄに比べて、ケースに収容された加速度センサーの出力が真値に近く、ケースによるノイズ（例えば加速度センサーに及ぼすケースの揺れによるノイズ）を低減することができ、ケースの影響を低減することができることがわかった。
【００６７】
図１８に示すように、ケースａ，ｂは、ケースｃ，ｄに比べて、分散およびａｂｓ分散の値が小さかった。これにより、ケースａ，ｂは、ケースｃ，ｄに比べて、ケースに収容されたジャイセンサーの出力が真値に近く、ケースによるノイズを低減することができ、ケース影響を低減することができることがわかった。
【００６８】
ここで、ケースａ，ｂの方がケースｃ，ｄに比べて、慣性センサーの出力が真値に近い理由について説明する。
【００６９】
ケースａ，ｂは、長さＸが８．３ｃｍ以上である。そのため、ケースａ，ｂは、図４に示すように、垂線Ｐ方向からみて背骨Ｂの両側に位置するユーザーＵの筋肉（図４の矢印の部分）と、２箇所で支持され、ケースとユーザーＵとの接触面積を大きくすることができる。これにより、ケースａ，ｂは、安定して支持されることができ、慣性センサーの出力は、真値に近くなる。本実験例は、腰周りが７０ｃｍのユーザーにおいて行ったが、腰周りが７０ｃｍ未満の場合であっても、ケースの長さＸが８．３ｃｍ以上あれば、ケース
は２箇所で大ききな接触面積で支持されることができるため、ケースに収容された慣性センサーの出力は、真値に近くなると考えられる。
【００７０】
一方、ケースｃ，ｄは、長さＸが小さいため、例えば、図１９に示すように、ユーザーＵの筋肉（図１９の矢印の部分）に支持される部分の面積（ユーザーＵとの接触面積）が小さく、例えば、ケースは、角部においてユーザーＵと接触する。そのため、ケースｃ，ｄは、ケースａ，ｂに比べて安定して支持されることができず、慣性センサーの出力値と真値とのずれは、大きくなる。
【００７１】
以上の実験例により、ケースの長さＸを８．３ｃｍ以上とすることにより、ケースの影響を低減することができることがわかった。さらに、ケースの長さＸを８．３ｃｍ以上１１．８ｃｍ以下とすることにより、ケースの影響を、より確実に低減することができることがわかった。
【００７２】
本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
【符号の説明】
【００７３】
１０…ケース、１０ａ…第１面、１０ｂ…第２面、１０ｃ…第３面、１０ｄ…第４面、１２…基部、１４…蓋部、２０…慣性センサー、１００…運動検出装置、１０２…報知装置、１０００…運動解析システム
【図１】
2018038504.tif 000005
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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