(57)【要約】【課題】ランナーのタイム又は距離は、コースコンディション（坂道の有無など）だけでなくランナー固有の身体能力によって大きく左右されるため、自己のタイムや距離の予測を客観的に行うことは極めて難しかった。【解決手段】本発明にかかる運動解析装置は、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶する記憶部と、前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する予測部と、を備える。【選択図】図４７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶する記憶部と、
前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする運動解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運動解析装置であって、
前記運動情報は、
エネルギー消費量に係る情報を含む、
ことを特徴とする運動解析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の運動解析装置であって、
前記走行状態は、
接地時間に係る情報を含む、
ことを特徴とする運動解析装置。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか一項に記載の運動解析装置と、
前記ユーザーの走行中における運動情報を取得する慣性センサーと、
を備えることを特徴とする運動解析システム。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか一項に記載の運動解析装置と、
前記予測した変化点を含む情報を表示する表示装置と、
を備えることを特徴とする運動解析システム。
【請求項６】
請求項１〜５の何れか一項に記載の運動解析装置と、
前記予測した変化点を含む情報を表示する表示装置とを備え、
前記表示装置は、
走行中の前記ユーザーに装着された慣性センサーの出力信号を用いて算出された前記ユーザーの走行状態を更に表示する、
ことを特徴とする運動解析システム。
【請求項７】
請求項６に記載の運動解析システムであって、
前記表示装置は、
所定の走行距離ごとに前記走行状態を平均した値を表示する、
ことを特徴とする運動解析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の運動解析システムであって、
前記表示装置は、
前記ユーザー以外のユーザーを含む複数のユーザーの走行状態を更に表示する、
ことを特徴とする運動解析システム。
【請求項９】
ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶する工程と、
前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する工程と、
を含むことを特徴とする運動解析方法。
【請求項１０】
ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶する工程と、
前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する工程と、
をコンピューターに実行させることを特徴とする運動解析プログラム。
【請求項１１】
ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶し、
前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する、
ことを特徴とする運動解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運動解析装置、運動解析システム、運動解析方法及び運動解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
マラソンなどの長距離ランナーは、走行中のペース配分を重視するため、レース中又はトレーニング中に「今日はコンディションが良いので５０分ほど走行できるだろう」、「今日はコンディションが悪いので１５ｋｍ地点までしか走行できないかもしれない」などといったタイム又は距離の予測を常に行っている。なお、特許文献１には、多数の選手の運動情報を一般化（平均化）した結果を取得する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１７８８６９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、走行のタイムや距離はランナーの身体能力によって大きく左右されるため、特許文献１の技術のように一般化された結果に基づき各ランナーが自己のタイムや距離の予測を客観的に行うことは極めて難しかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上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、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］
本適用例にかかる運動解析装置は、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶する記憶部と、前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する予測部と、を備える。
【０００７】
当該情報は、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点（走行状態に変化の生じる時点又は地点）との関係に係る情報であって、当該ユーザーの運動情報と変化点との関係、すなわちユーザー固有の身体能力を反映している。従って、本適用例によれば、ユーザーの走行状態に到来する変化点を、客観的かつ高精度に予測することができる。
【０００８】
［適用例２］
上記適用例にかかる運動解析装置において、前記運動情報は、エネルギー消費量に係る情報を含んでもよい。
【０００９】
走行中のエネルギー消費量は、変化点の生じる時点又は地点を大きく左右すると考えられる。例えば、スタート当初のエネルギー消費量が高過ぎると、変化点までの時間又は距離が短くなることがある。従って、エネルギー消費量に係る情報を用いた本適用例によれば、ユーザーの変化点をより高精度に予測することができる。
【００１０】
［適用例３］
上記適用例にかかる運動解析装置において、前記走行状態は、接地時間に係る情報を含
んでもよい。
【００１１】
走行中の接地時間には、ユーザーの走行状態が強く反映されると考えられる。例えば、疲労度が高まり走行フォームが悪化した場合には、接地時間が長くなることもある。従って、接地時間に係る情報を用いた本適用例によれば、ユーザーの変化点をより高精度に予測することができる。
【００１２】
［適用例４］
本適用例にかかる運動解析システムは、上記適用例にかかる何れかの運動解析装置と、前記ユーザーの走行中における運動情報を取得する慣性センサーと、を備える。
【００１３】
慣性センサーは、大掛かりな装置を要しないにもかかわらず、ユーザーの運動情報を正確に取得することが可能である。従って、慣性センサーを用いた本適用例によれば、ユーザーの変化点をより簡単かつ確実に予測することができる。
【００１４】
［適用例５］
上記適用例にかかる運動解析システムは、上記適用例にかかる何れかの運動解析装置と、前記予測した変化点を含む情報を表示する表示装置と、を備える。
【００１５】
表示装置は、ユーザーの視覚を通じて変化点の提示をすることができる。従って、表示装置を用いた本適用例によれば、ユーザーの変化点を直感的に提示することができる。
【００１６】
［適用例６］
上記適用例にかかる運動解析システムは、上記適用例にかかる何れかの運動解析装置と、前記予測した変化点を含む情報を表示する表示装置とを備え、前記表示装置は、走行中の前記ユーザーに装着された慣性センサーの出力信号を用いて算出された前記ユーザーの走行状態を更に表示する。
【００１７】
慣性センサーは、大掛かりな装置を要しないにもかかわらず、ユーザーの運動情報を正確に取得することが可能であり、表示装置は、ユーザーの視覚を通じて変化点の提示をすることができる。従って、慣性センサー及び表示装置を用いた本適用例によれば、ユーザーの変化点をより簡単かつ確実に予測することと、ユーザーの変化点を直感的に提示することとが可能である。
【００１８】
［適用例７］
上記適用例にかかる運動解析システムにおいて、前記表示装置は、所定の走行距離ごとに前記走行状態を平均した値を表示してもよい。
【００１９】
本適用例によれば、所定の走行距離ごとに走行状態を平均した値を表示することにより、所定の走行距離ごとに、ユーザー自身の疲労度や走行能力等のコンディションを確認することができる。
【００２０】
［適用例８］
上記適用例にかかる運動解析システムにおいて、前記表示装置は、前記ユーザー以外のユーザーを含む複数のユーザーの走行状態を更に表示してもよい。
【００２１】
本適用例によれば、複数のユーザーの走行状態を表示することより、各ユーザーのコンディションを確認することができる。
【００２２】
［適用例９］
本適用例にかかる運動解析方法は、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶する工程と、前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する工程と、を含む。
【００２３】
当該情報は、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報であって、当該ユーザーの運動情報と変化点との関係、すなわちユーザー固有の身体能力を反映している。従って、本適用例によれば、ユーザーの走行状態に到来する変化点を、客観的かつ高精度に予測することができる。
【００２４】
［適用例１０］
本適用例にかかる運動解析プログラムは、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶する工程と、前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する工程と、をコンピューターに実行させることを特徴とする。
【００２５】
当該情報は、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報であって、当該ユーザーの運動情報と変化点との関係、すなわちユーザー固有の身体能力を反映している。従って、本適用例によれば、ユーザーの走行状態に到来する変化点を、客観的かつ高精度に予測することができる。
【００２６】
［適用例１１］
本適用例にかかる運動解析装置は、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報を予め記憶し、前記ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した前記情報とに基づいて、前記ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する、ことを特徴とする。
【００２７】
当該情報は、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報であって、当該ユーザーの運動情報と変化点との関係、すなわちユーザー固有の身体能力を反映している。従って、本適用例によれば、ユーザーの走行状態に到来する変化点を、客観的かつ高精度に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】第１実施形態に係る運動解析システムの概要についての説明図。
【図２】第１実施形態に係る運動解析装置及び報知装置の構成例を示す機能ブロック図。
【図３】センシングデータテーブルの構成例を示す図。
【図４】ＧＰＳデータテーブルの構成例を示す図。
【図５】地磁気データテーブルの構成例を示す図。
【図６】算出データテーブルの構成例を示す図。
【図７】第１実施形態に係る運動解析装置の処理部の構成例を示す機能ブロック図。
【図８】第１実施形態に係る運動解析部の構成例を示す機能ブロック図。
【図９】ユーザーの走行時における走行距離と接地時間との関係を示すグラフ。
【図１０】着地及び離地（蹴り出し）のタイミングの判定方法の説明図。
【図１１】踏込のタイミングの判定方法の説明図。
【図１２】入力情報と解析情報との関係を示す図。
【図１３】進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度の一例を示す図。
【図１４】進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度の一例を示す図。
【図１５】ロール方向角速度、ピッチ方向角速度及びヨー方向角速度の一例を示す図。
【図１６】ロール角、ピッチ角及びヨー角の一例を示す図。
【図１７】進行方向距離、上下方向距離及び左右方向距離の一例を示す図。
【図１８】衝撃時間の計算方法の説明図。
【図１９】着地時ブレーキ量１の計算方法の説明図。
【図２０】着地時ブレーキ量２の計算方法の説明図。
【図２１】真下着地率１の計算方法の説明図。
【図２２】真下着地率２の計算方法の説明図。
【図２３】真下着地率３の計算方法の説明図。
【図２４】推進力１の計算方法の説明図。
【図２５】推進力２の計算方法の説明図。
【図２６】推進効率１の計算方法の説明図。
【図２７】推進効率２の計算方法の説明図。
【図２８】推進効率３の計算方法の説明図。
【図２９】前傾角の説明図。
【図３０】腰の回転タイミングと蹴り出しのタイミングとの関係の一例を示す図。
【図３１】腰の回転タイミングと蹴り出しのタイミングとの関係の一例を示す図。
【図３２】ユーザーの走行中に表示される画面の一例を示す図。
【図３３】ユーザーの走行中に表示される画面の一例を示す図。
【図３４】ユーザーの走行中に表示される画面の一例を示す図。
【図３５】ユーザーの走行中に表示される画面の一例を示す図。
【図３６】全体分析画面の一例を示す図。
【図３７】詳細分析画面の一例を示す図。
【図３８】詳細分析画面の一例を示す図。
【図３９】詳細分析画面の一例を示す図。
【図４０】比較分析画面の一例を示す図。
【図４１】比較分析画面の一例を示す図。
【図４２】運動解析処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図４３】慣性航法演算処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図４４】走行検出処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図４５】運動解析情報生成処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図４６】走行分析処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図４７】第２実施形態における処理の一例を説明するブロック図。
【図４８】第２実施形態における関係情報の一例を説明するグラフ。
【図４９】第２実施形態における予測処理の一例を説明するグラフ。
【図５０】第２実施形態における予測処理及び更新処理の一例を示すフローチャート図。
【図５１】第３実施形態における関係情報の一例を説明するグラフ。
【図５２】第３実施形態における予測処理及び更新処理の一例を示すフローチャート図。
【図５３】第２実施形態又は第３実施形態における表示例。
【図５４】第２実施形態又は第３実施形態における表示例。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
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の形態は、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。
【００３０】
１．第１実施形態
１−１．運動解析システムの概要
図１は、第１実施形態の運動解析システム１の概要についての説明図である。図１に示
すように、第１実施形態の運動解析システム１は、運動解析装置２及び表示装置としての報知装置３を含んで構成されている。運動解析装置２は、ユーザーの胴体部分（例えば、右腰、左腰、又は腰の中央部）に装着される。運動解析装置２は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）１０を内蔵し、ユーザーの走行（歩行も含む）における動きを捉えて、速度、位置、姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）等を計算し、さらに、ユーザーの運動を解析し、ユーザーの走行状態（各種走行情報）を算出後、走行状態の変化点を検出し、走行状態の変化点を含む走行情報である運動解析情報を生成する。本実施形態では、ユーザーが静止している状態で、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０の１つの検出軸（以下ではｚ軸とする）が重力加速度方向（鉛直下向き）とほぼ一致するように、運動解析装置２がユーザーに装着される。運動解析装置２は、生成した運動解析情報の少なくとも一部を報知装置３に送信する。なお、本実施形態における走行状態とは、後述する入力情報、基本情報、第１解析情報、第２解析情報、左右差率、及び走行軌跡情報等の各種走行情報である。
【００３１】
報知装置３は、リスト型（腕時計型）の携帯情報機器であり、ユーザーの手首等に装着される。ただし、報知装置３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。ユーザーは、走行開始前又は走行中に報知装置３を操作して運動解析装置２による計測（後述する慣性航法演算処理及び運動解析処理）の開始や終了を指示することができる。また、ユーザーは、走行終了後に報知装置３を操作して運動解析装置２による走行分析処理（後述）の開始や終了を指示することができる。報知装置３は、計測開始や計測終了を指示するコマンド、走行分析処理の開始や終了を指示するコマンド等を運動解析装置２に送信する。
【００３２】
運動解析装置２は、計測開始のコマンドを受信すると、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０による計測を開始し、計測結果に基づきユーザーの走行状態を解析し、走行状態の変化点を含む走行情報である運動解析情報を生成する。運動解析装置２は生成した運動解析情報を報知装置３に送信する。そして、報知装置３は運動解析情報を受信し、受信した運動解析情報を文字、図形、音、振動等の各種の形態でユーザーに提示する。ユーザーは、走行中に報知装置３を介して運動解析情報を認識することができる。
【００３３】
また、運動解析装置２は、走行分析処理の開始を指示するコマンドを受信すると、過去の走行中に生成した運動解析情報を用いて、当該過去の走行を分析し、分析結果の情報を報知装置３又は不図示のパーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器に送信する。そして、報知装置３又は当該情報機器は、分析結果の情報を受信し、受信した運動解析情報を文字、図形、音、振動等の各種の形態でユーザーに提示する。ユーザーは、報知装置３又は当該情報機器を介して過去の走行の分析結果を認識することができる。
【００３４】
なお、運動解析装置２と報知装置３との間のデータ通信は、無線通信でもよいし、有線通信でもよい。
【００３５】
本実施形態では、以下において、運動解析装置２がユーザーの走行運動（ランニング）における運動解析情報を生成する場合を例に挙げて詳細に説明するが、本実施形態の運動解析システム１は、走行以外の運動における運動解析情報を生成する場合にも、同様に適用することができる。
【００３６】
１−２．座標系
以下の説明において必要となる座標系を定義する。
【００３７】
・ｅフレーム（Earth Centered Earth Fixed Frame）：地球の中心を原点とし、自転軸に平行にｚ軸をとった右手系の三次元直交座標。
【００３８】
・ｎフレーム（Navigation Frame）：移動体（ユーザー）を原点とし、ｘ軸を北、ｙ軸を東、ｚ軸を重力方向とした三次元直交座標系。
【００３９】
・ｂフレーム（Body Frame）：センサー（慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０）を基準とする三次元直交座標系。
【００４０】
・ｍフレーム（Moving Frame）：移動体（ユーザー）を原点とし、移動体（ユーザー）の進行方向をｘ軸とした右手系の三次元直交座標系。
【００４１】
１−３．運動解析システムの構成
図２は、第１実施形態に係る運動解析装置２及び報知装置３の構成例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、運動解析装置２は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０、処理部２０、記憶部３０、出力部としての通信部４０、ＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット５０、及び地磁気センサー６０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の運動解析装置２は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
【００４２】
慣性計測ユニット１０（慣性センサーの一例）は、加速度センサー１２、角速度センサー１４、及び信号処理部１６を含んで構成されている。
【００４３】
加速度センサー１２は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の加速度を検出し、検出した３軸加速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（加速度データ）を出力する。
【００４４】
角速度センサー１４は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の角速度を検出し、計測した３軸角速度の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（角速度データ）を出力する。
【００４５】
信号処理部１６は、加速度センサー１２及び角速度センサー１４から、それぞれ加速度データと角速度データを受け取って時刻情報を付して不図示の記憶部に記憶し、記憶した加速度データ、角速度データ、及び時刻情報を所定のフォーマットに合わせたセンシングデータを生成し、処理部２０に出力する。
【００４６】
加速度センサー１２及び角速度センサー１４は、それぞれ３軸が、慣性計測ユニット１０を基準とするセンサー座標系（ｂフレーム）の３軸と一致するように取り付けられるのが理想的だが、実際には取り付け角の誤差が生じる。そこで、信号処理部１６は、取り付け角誤差に応じてあらかじめ算出された補正パラメーターを用いて、加速度データ及び角速度データをセンサー座標系（ｂフレーム）のデータに変換する処理を行う。なお、信号処理部１６の代わりに後述する処理部２０が当該変換処理を行ってもよい。
【００４７】
さらに、信号処理部１６は、加速度センサー１２及び角速度センサー１４の温度補正処理を行ってもよい。なお、信号処理部１６の代わりに後述する処理部２０が当該温度補正処理を行ってもよいし、加速度センサー１２及び角速度センサー１４に温度補正の機能が組み込まれていてもよい。
【００４８】
加速度センサー１２と角速度センサー１４は、アナログ信号を出力するものであってもよく、この場合は、信号処理部１６が、加速度センサー１２の出力信号と角速度センサー１４の出力信号をそれぞれＡ／Ｄ変換してセンシングデータを生成すればよい。
【００４９】
ＧＰＳユニット５０は、測位用衛星の一種であるＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ衛星信号を受信し、当該ＧＰＳ衛星信号を利用して測位計算を行ってｎフレームにおけるユーザーの位置及び速度（大きさと向きを含むベクトル）を算出し、これらに時刻情報や測位精度情報を付したＧＰＳデータを処理部２０に出力する。なお、ＧＰＳを利用して、位置や速度を算出する方法や時刻情報を生成する方法については公知であるため、詳細な説明を省略する。
【００５０】
地磁気センサー６０は、互いに交差する（理想的には直交する）３軸方向の各々の地磁気を検出し、検出した３軸地磁気の大きさ及び向きに応じたデジタル信号（地磁気データ）を出力する。ただし、地磁気センサー６０は、アナログ信号を出力するものであってもよく、この場合は、処理部２０が、地磁気センサー６０の出力信号をＡ／Ｄ変換して地磁気データを生成してもよい。
【００５１】
処理部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により構成され、記憶部３０に記憶されている各種プログラムに従って、各種の演算処理や制御処理を行う。特に、処理部２０は、慣性計測ユニット１０、ＧＰＳユニット５０、及び地磁気センサー６０からそれぞれセンシングデータ、ＧＰＳデータ、及び地磁気データを受け取り、これらのデータを用いてユーザーの速度、位置、姿勢角等を算出する。また、処理部２０は、算出したこれらの情報を用いて各種の演算処理を行ってユーザーの運動を解析し、後述する各種の運動解析情報を生成する。そして、処理部２０は、生成した運動解析情報の一部（後述する走行中出力情報や走行後出力情報）を、通信部４０を介して報知装置３に送信し、報知装置３は受信した運動解析情報をテキスト、画像、音、振動等の形態で出力する。
【００５２】
記憶部３０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種ＩＣメモリーやハードディスクやメモリーカードなどの記録媒体等により構成される。
【００５３】
記憶部３０には、処理部２０によって読み出され、運動解析処理（図４２参照）を実行するための運動解析プログラム３００が記憶されている。運動解析プログラム３００は、慣性航法演算処理（図４３参照）を実行するための慣性航法演算プログラム３０２、運動解析情報生成処理（図４５参照）を実行するための運動解析情報生成プログラム３０４及び走行分析処理（図４６参照）を実行するための走行分析プログラム３０６をサブルーチンとして含む。
【００５４】
また、記憶部３０には、センシングデータテーブル３１０、ＧＰＳデータテーブル３２０、地磁気データテーブル３３０、算出データテーブル３４０、及び運動解析情報３５０等が記憶される。
【００５５】
センシングデータテーブル３１０は、処理部２０が慣性計測ユニット１０から受け取ったセンシングデータ（慣性計測ユニット１０の検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図３は、センシングデータテーブル３１０の構成例を示す図である。図３に示すように、センシングデータテーブル３１０は、慣性計測ユニット１０の検出時刻３１１、加速度センサー１２により検出された加速度３１２及び角速度センサー１４により検出された角速度３１３が対応付けられたセンシングデータが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、サンプリング周期Δｔ（例えば、２０ｍｓまたは１０ｍｓ）の経過毎に、センシングデータテーブル３１０に新たなセンシングデータを付加する。さらに、処理部２０は、拡張カルマンフィルターを用いた誤差推定（後述）により推定された加速度バイアス及び角速度バイアスを用いて加速度及び角速度を補正し、補
正後の加速度及び角速度を上書きしてセンシングデータテーブル３１０を更新する。
【００５６】
ＧＰＳデータテーブル３２０は、処理部２０がＧＰＳユニット５０から受け取ったＧＰＳデータ（ＧＰＳユニット（ＧＰＳセンサー）５０の検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図４は、ＧＰＳデータテーブル３２０の構成例を示す図である。図４に示すように、ＧＰＳデータテーブル３２０は、ＧＰＳユニット５０が測位計算を行った時刻３２１、測位計算により算出した位置３２２、測位計算により算出した速度３２３、測位精度（ＤＯＰ（Dilution of Precision））３２５、受信したＧＰＳ衛星信号の信号強度３２５等が対応付けられたＧＰＳデータが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、ＧＰＳデータを取得する毎に（例えば１秒毎に、センシングデータの取得タイミングとは非同期に）、新たなＧＰＳデータを付加してＧＰＳデータテーブル３２０を更新する。
【００５７】
地磁気データテーブル３３０は、処理部２０が地磁気センサー６０から受け取った地磁気データ（地磁気センサーの検出結果）を時系列に記憶するデータテーブルである。図５は、地磁気データテーブル３３０の構成例を示す図である。図５に示すように、地磁気データテーブル３３０は、地磁気センサー６０の検出時刻３３１と地磁気センサー６０により検出された地磁気３３２とが対応付けられた地磁気データが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、サンプリング周期Δｔ（例えば、１０ｍｓ）の経過毎に、地磁気データテーブル３３０に新たな地磁気データを付加する。
【００５８】
算出データテーブル３４０は、処理部２０がセンシングデータを用いて算出した速度、位置及び姿勢角を時系列に記憶するデータテーブルである。図６は、算出データテーブル３４０の構成例を示す図である。図６に示すように、算出データテーブル３４０は、処理部２０が計算した時刻３４１、速度３４２、位置３４３、及び姿勢角３４４が対応付けられた算出データが時系列に並べられて構成される。処理部２０は、計測を開始すると、新たにセンシングデータを取得する毎に、すなわち、サンプリング周期Δｔの経過毎に、速度、位置、及び姿勢角を算出し、算出データテーブル３４０に新たな算出データを付加する。さらに、処理部２０は、拡張カルマンフィルターを用いた誤差推定により推定された速度誤差、位置誤差、及び姿勢角誤差を用いて、速度、位置、及び姿勢角を補正し、補正後の速度、位置、及び姿勢角を上書きして算出データテーブル３４０を更新する。
【００５９】
運動解析情報３５０は、ユーザーの運動に関する走行状態であり、処理部２０が生成した、入力情報３５１の各項目、基本情報３５２の各項目、第１解析情報３５３の各項目、第２解析情報３５４の各項目、左右差率３５５の各項目、走行軌跡情報３５６等を含む。これら各種の情報の詳細については後述する。
【００６０】
図２に戻る。出力部としての通信部４０は、報知装置３の通信部１４０との間でのデータ通信を行うものであり、処理部２０が生成した運動解析情報の一部（後述する走行中出力情報や走行後出力情報）を受け取って報知装置３に送信する処理、報知装置３から送信されたコマンド（計測開始／終了のコマンドや走行分析処理の開始／終了のコマンド等）を受信して処理部２０に送る処理等を行う。
【００６１】
表示装置としての報知装置３は、処理部１２０、記憶部１３０、通信部１４０、操作部１５０、計時部１６０、表示部１７０、音出力部１８０、及び振動部１９０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の報知装置３は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
【００６２】
処理部１２０は、例えば、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ等により構成され、記憶部１３０に記憶されているプログラムに従って、各種の演算処理や制御処理を行う。例えば、処理
部１２０は、操作部１５０から受け取った操作データに応じた各種処理（計測開始／終了のコマンドや走行分析処理の開始／終了のコマンドを通信部１４０に送る処理や操作データに応じた表示処理や音出力処理等）、通信部１４０から走行中出力情報や走行後出力情報を受け取る処理を行う。また、走行中出力情報や走行後出力情報に応じたテキストデータや画像データを表示部１７０に送る処理を行う。また、走行中出力情報や走行後出力情報に応じた音データを音出力部１８０に送る処理、走行中出力情報に応じた振動データを振動部１９０に送る処理を行う。また、処理部１２０は、計時部１６０から受け取った時刻情報に応じた時刻画像データを生成して表示部１７０に送る処理等を行う。
【００６３】
記憶部１３０は、例えば、処理部１２０が各種処理を行うためのプログラムやデータが記憶されるＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ハードディスクやメモリーカード等の記録媒体や、処理部１２０の作業領域となるＲＡＭ等（例えば、各種ＩＣメモリー）により構成される。
【００６４】
通信部１４０は、運動解析装置２の通信部４０との間でのデータ通信を行うものであり、処理部１２０から操作データに応じたコマンド（計測開始／終了のコマンドや走行分析処理の開始／終了のコマンド等）を受け取って運動解析装置２の通信部４０に送信する処理、運動解析装置２の通信部４０から送信された走行中出力情報や走行後出力情報を受信して処理部１２０に送る処理等を行う。
【００６５】
操作部１５０は、ユーザーからの操作データ（計測開始／終了、表示内容の選択等の操作データ）を取得し、処理部１２０に送る処理を行う。操作部１５０は、例えば、タッチパネル型ディスプレイ、ボタン、キー、マイクなどであってもよい。
【００６６】
計時部１６０は、年、月、日、時、分、秒等の時刻情報を生成する処理を行う。計時部１６０は、例えば、リアルタイムクロック（ＲＴＣ：Real Time Clock）ＩＣなどで実現される。
【００６７】
表示部１７０は、処理部１２０から送られてきた画像データやテキストデータを、文字、グラフ、表、アニメーション、その他の画像として表示するものである。表示部１７０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ、ＥＰＤ（Electrophoretic Display）等のディスプレイで実現され、タッチパネル型ディスプレイであってもよい。なお、１つのタッチパネル型ディスプレイで操作部１５０と表示部１７０の機能を実現するようにしてもよい。
【００６８】
音出力部１８０は、処理部１２０から送られてきた音データを、音声やブザー音等の音として出力するものである。音出力部１８０は、例えば、スピーカーやブザーなどで実現される。
【００６９】
振動部１９０は、処理部１２０から送られてきた振動データに応じて振動する。この振動が報知装置３に伝わり、報知装置３を装着したユーザーが振動を感じることができる。振動部１９０は、例えば、振動モーターなどで実現される。
【００７０】
１−４．処理部の機能構成
図７は、第１実施形態に係る運動解析装置２の処理部２０の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、処理部２０は、記憶部３０に記憶されている運動解析プログラム３００を実行することにより、慣性航法演算部２２及び運動解析部２４として機能する。
【００７１】
慣性航法演算部２２は、センシングデータ（慣性計測ユニット１０の検出結果）、ＧＰ
Ｓデータ（ＧＰＳユニット５０の検出結果）及び地磁気データ（地磁気センサー６０の検出結果）を用いて、慣性航法演算を行い、加速度、角速度、速度、位置、姿勢角、距離、ストライド、及び走行ピッチを算出し、これらの算出結果を含む演算データを出力する。慣性航法演算部２２が出力する演算データは記憶部３０に記憶される。
【００７２】
運動解析部２４は、慣性航法演算部２２が出力する演算データ（記憶部３０に記憶されている演算データ）を用いて、ユーザーの運動を解析し、ユーザーの走行成績（運動成績の一例）を向上させるための複数の運動情報の各々（後述する、入力情報３５１の各項目、基本情報３５２の各項目、第１解析情報３５３の各項目、第２解析情報３５４の各項目、左右差率３５５の各項目、走行軌跡情報３５６、走行状態の変化点等）を生成する。走行成績は、例えば、走行能力、タイム等のスコア（得点）、怪我のしにくさ等であってもよい。運動解析部２４は、さらに、この複数の運動情報のうち１つ以上の項目を用いてユーザーの走行中に出力する走行中出力情報を生成する。この複数の運動情報を含む運動解析情報は記憶部３０に記憶され、運動解析部２４は、ユーザーの走行終了後に、運動解析情報を用いて走行分析処理を行い、走行終了後に出力する走行後出力情報を生成する。運動解析部２４の詳細については後述する。
【００７３】
１−６．運動解析部の機能構成
図８は、第１実施形態に係る運動解析部２４の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、運動解析部２４は、特徴点検出部２６０、接地時間・衝撃時間算出部２６２、走行状態算出部としての運動情報生成部２７０、走行中出力情報生成部２８０、及び走行分析部２９０を含む。ただし、本実施形態の運動解析部２４は、これらの構成要素の一部を削除又は変更し、あるいは、他の構成要素を追加した構成であってもよい。
【００７４】
特徴点検出部２６０は、演算データを用いて、ユーザーの走行運動における特徴点を検出する処理を行う。ユーザーの走行運動における特徴点は、ユーザーの走行運動の特徴部分に対応するデータの部分である。例えば、着地、踏込、離地等である。着地は、足裏の一部が地面に着いた時、足の裏全体が地面に着いた時、足のかかとから着いてつま先が離れる間の任意の時点、足のつま先から着いてかかとが離れる間の任意の時点、足の裏全体が着いている間など、適宜設定して良い。踏み込みは、足に最も体重がかかっている状態である。離地は、蹴り出しともいう、地面から足の裏の一部が離れた時、足の裏全体が地面から離れた時、足のかかとから着いてつま先が離れる間の任意の時点、足のつま先から着いてから離れる間の任意の時点など、適宜設定してよい。
【００７５】
具体的には、特徴点検出部２６０は、演算データに含まれる左右足フラグを用いて、右足の走行周期における特徴点と左足の走行周期における特徴点とを別々に検出する。例えば、特徴点検出部２６０は、上下方向加速度（加速度センサー１２のｚ軸の検出値）が正値から負値に変化するタイミングで着地を検出し、着地の後、上下方向加速度が負の方向にピークとなった以降に進行方向加速度がピークになる時点で踏込を検出し、上下方向加速度が負値から正値に変化した時点で離地（蹴り出し）を検出することができる。
【００７６】
接地時間・衝撃時間算出部２６２は、演算データを用いて、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準として、接地時間及び衝撃時間の各値を算出する処理を行う。具体的には、接地時間・衝撃時間算出部２６２は、演算データに含まれる左右足フラグから現在の演算データが右足の走行周期と左足の走行周期のいずれの演算データであるかを判定し、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準として、接地時間及び衝撃時間の各値を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。接地時間及び衝撃時間の定義及び算出方法等の詳細については後述する。
【００７７】
走行状態算出部としての運動情報生成部２７０は、走行軌跡算出部２７１、基本情報生
成部２７２、第１解析情報生成部２７３、第２解析情報生成部２７４、左右差率算出部２７５、及び検出部７７を含む。運動情報生成部２７０は、演算データの一部や入力情報３５１を用いて、ユーザーの運動を解析し、ユーザーの走行状態を算出して複数の運動情報（走行情報）を生成する処理と、ユーザーのコンディションの変化を検出するために算出した走行状態の変化点を検出する処理とを行う。ここで、入力情報３５１は、第１解析情報生成部２７３に入力される情報であり、演算データに含まれる、走行ピッチ、ストライド、ｍフレームの３軸方向の加速度、３軸回りの角速度、３軸方向の速度、３軸方向の距離及び３軸回りの姿勢角、ユーザーの体重の各項目を含む。具体的には、運動情報生成部２７０は、入力情報３５１を用いて、ユーザーの運動を解析し、運動情報として、基本情報３５２の各項目、第１解析情報３５３の各項目、第２解析情報３５４の各項目、左右差率３５５の情報の各項目、走行軌跡情報３５６等を生成する処理と、生成した運動情報の変化点を検出する処理と、を行う。
【００７８】
走行軌跡算出部２７１は、演算データに含まれるｎフレームの位置の時系列情報を用いて、ｎフレームにおけるユーザーの走行軌跡を算出し、運動情報の１つである走行軌跡情報３５６を生成する処理を行う。
【００７９】
基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる加速度、速度、位置、ストライド、走行ピッチの情報を用いて、ユーザーの運動に関する基本情報を生成する処理を行う。ここで、基本情報は、走行ピッチ、ストライド、走行速度、標高、走行距離、及び走行時間（ラップタイム）の各項目を含む。基本情報の各項目が１つの運動情報である。具体的には、基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる走行ピッチ及びストライドをそれぞれ基本情報の走行ピッチ及びストライドとして出力する。また、基本情報生成部２７２は、演算データに含まれる加速度、速度、位置、走行ピッチ、及びストライドの一部又は全部を用いて、走行速度、標高、走行距離、走行時間（ラップタイム）の現在の値や走行中の平均値等の運動情報を算出する。
【００８０】
第１解析情報生成部２７３は、上記の入力情報３５１を用いて、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングを基準としてユーザーの運動を解析し、第１解析情報を生成する処理を行う。ここで、第１解析情報は、着地時ブレーキ量（着地時ブレーキ量１、着地時ブレーキ量２）、真下着地率（真下着地率１、真下着地率２、真下着地率３）、推進力（推進力１、推進力２）、推進効率（推進効率１、推進効率２、推進効率３、推進効率４）、エネルギー消費量、着地衝撃、ランニング能力、前傾角、及びタイミング一致度の各項目を含む。第１解析情報の各項目は、ユーザーの走行状態（運動状態の一例）を表す項目であり、それぞれ１つの走行情報である。第１解析情報の各項目の内容及び計算方法の詳細については後述する。
【００８１】
本実施形態では、第１解析情報生成部２７３は、特徴点検出部２６０が特徴点を検出したタイミングにおける入力情報３５１を用いて、第１解析情報３５３の一部の項目の値を算出する。また、第１解析情報生成部２７３は、特徴点検出部２６０が特徴点を検出してから次に特徴点を検出するまでの間（２つの同じ特徴点の間（例えば、着地から次の着地までの間）でもよいし、２つの異なる特徴点の間（例えば、着地から離地までの間）でもよい）のタイミングにおける入力情報３５１を用いて、第１解析情報３５３の少なくとも一部の項目の値を算出する。
【００８２】
また、第１解析情報生成部２７３は、第１解析情報３５３の各項目の値を、ユーザーの体の左右にわけて算出する。具体的には、第１解析情報生成部２７３は、特徴点検出部２６０が右足の走行周期における特徴点を検出したか左足の走行周期における特徴点を検出したかに応じて、第１解析情報３５３に含まれる各項目を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。また、第１解析情報生成部２７３は、第１解析情報３５３に含ま
れる各項目について、左右の平均値あるいは合計値も算出する。
【００８３】
第２解析情報生成部２７４は、第１解析情報生成部２７３が生成した第１解析情報３５３を用いて、第２解析情報３５４を生成する処理を行う。ここで、第２解析情報３５４は、エネルギー損失、エネルギー効率及び体への負担の各項目を含む。第２解析情報３５４の各項目が１つの運動情報である。第２解析情報３５４の各項目の内容及び計算方法の詳細については後述する。第２解析情報生成部２７４は、第２解析情報３５４の各項目の値を、右足の走行周期と左足の走行周期に分けて算出する。また、第２解析情報生成部２７４は、第２解析情報３５４に含まれる各項目について、左右の平均値あるいは合計値も算出する。
【００８４】
左右差率算出部２７５は、入力情報３５１に含まれる走行ピッチ、ストライド、接地時間及び衝撃時間、第１解析情報３５３の全ての項目、及び第２解析情報３５４の全ての項目について、それぞれ右足の走行周期における値と左足の走行周期における値とを用いて、ユーザーの体の左右のバランスを示す指標である左右差率を算出する処理を行う。各項目の左右差率３５５が１つの運動情報である。左右差率の内容及び計算方法の詳細については後述する。
【００８５】
検出部２７７は、接地時間・衝撃時間算出部２６２で算出された接地時間や衝撃時間等の入力情報３５１、走行軌跡算出部２７１で算出された走行軌跡情報３５６、基本情報生成部２７２で算出された基本情報３５２、第１解析情報生成部２７３で算出された第１解析情報３５３、第２解析情報生成部２７４で算出された第２解析情報３５４、及び左右差率算出部２７５で算出された左右差率３５５、の変化点を検出する。ここで、走行状態の変化点について、接地時間を一例として挙げ、説明する。図９は、ユーザーの走行時における走行距離と接地時間との関係を示すグラフである。図９において、走行開始（０ｋｍ）から走行距離２ｋｍまでは走行が安定していないと判断し、測定対象から除き、走行が安定した走行距離２ｋｍから接地時間が変化する点を検出する。その結果、走行距離５．３ｋｍ付近までは接地時間の平均が約０．１８ｓｅｃであったのに対し、走行距離５．３ｋｍ付近から以降は接地時間０．１８ｓｅｃより大きくなり、上昇する傾向を示している。そのため、走行距離５．３ｋｍ付近が変化点と判定できる。走行において、接地時間が大きくなることは、疲労等により地面をキックする脚力が劣化してきたことを意味し、ユーザーのコンディションが悪くなったことである。そのため、接地時間を含む走行状態の変化点を検出することは、ユーザーのコンディションが劣化し始める変化点を検知することになる。なお、実施形態では、走行距離に対する走行状態の変化点を検出しているが、これに限定されることはなく、走行時間に対する走行状態の変化点を検出しても構わない。
【００８６】
走行中出力情報生成部２８０は、走行軌跡情報３５６、基本情報３５２の各項目、入力情報３５１の各項目、第１解析情報３５３の各項目、第２解析情報３５４の各項目、左右差率３５５の各項目、走行状態の変化点等を含む複数の運動情報を用いて、ユーザーの走行中に出力する情報である走行中出力情報を生成する処理を行う。
【００８７】
走行中出力情報生成部２８０は、複数の運動情報のうち、所定条件を満たした少なくとも１つの運動情報に基づいて走行中出力情報を生成してもよい。当該所定条件は、ユーザーの走行状態が基準よりも良いことであってもよいし、ユーザーの走行状態が基準よりも悪いことであってもよい。例えば、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、一番良い項目だけ出力してもよいし、逆に、一番悪い項目だけ出力してもよい。あるいは、各項目を段階分けして評価し、走行中出力情報として、最も高い評価（例えばランク１〜５の中のランク１）がついた項目のみを出力してもよいし、逆に、最も低い評価（例えばランク１〜５の中のランク５）がついた項目のみを出力してもよい。また、走行中
出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、ユーザーの走行状態を評価する評価情報（段階分けした評価等）や、ユーザーの走行成績を向上させるためのアドバイス又はユーザーの走行状態を改善するためのアドバイスに関するアドバイス情報を含んでもよい。
【００８８】
例えば、走行中出力情報生成部２８０は、第１解析情報に含まれる推進効率の値が所定条件（基準範囲内であること、あるいは、基準範囲外であること）を満たした場合には、推進効率の数値や推進効率が基準値よりも高い（あるいは低い）ことを通知するための情報を含む走行中出力情報を生成する。あるいは、推進効率が高いことを示す評価情報や推進効率を向上させる（改善する）ためのアドバイス情報を含む走行中出力情報を生成してもよい。
【００８９】
また、走行中出力情報生成部２８０は、これら各種の情報の一部又は全部をそのまま又は加工して走行中出力情報としてもよいし、これら各種の情報の一部又は全部を組み合わせて走行中出力情報を生成してもよい。
【００９０】
処理部２０は、走行中出力情報を報知装置３に送信し、報知装置３は走行中出力情報を受信して対応する画像、音、振動等のデータを生成し、表示部１７０、音出力部１８０及び振動部１９０を介してユーザーに提示（伝達）する。
【００９１】
走行分析部２９０は、全体分析部２９１、詳細分析部２９２、比較分析部２９３及び出力情報選択部２９４を含む。走行分析部２９０は、記憶部３０に記憶されている複数の運動情報（走行軌跡情報３５６、基本情報３５２の各項目、入力情報３５１の各項目、第１解析情報３５３の各項目、第２解析情報３５４の各項目、各項目の左右差率３５５、走行状態の変化点等）の少なくとも１つの運動情報に基づいて、ユーザーの走行終了後に出力する情報である走行後出力情報を生成する処理を行う。
【００９２】
全体分析部２９１は、記憶部３０に記憶されている各種の運動情報を用いて、ユーザーの過去の走行を全体的に分析（概略的に分析）し、分析結果の情報である全体分析情報を生成する処理を行う。具体的には、全体分析部２９１は、ユーザーが選択した日付の走行における各種の運動情報の一部又は全部について、平均値の算出処理、走行終了時の最終値の選択処理、これらの値が基準値よりも良いか否か（あるいは悪いか否か）や改善率が基準値よりも高いか否か（あるいは低いか否か）の判定処理等を行う。また、全体分析部２９１は、あらかじめ決められた所定の項目やユーザーが選択した項目について、走行した日付毎の平均値（あるいは最終値）を算出（あるいは選択）して時系列データを生成する処理等を行う。また、全体分析部２９１は、ユーザーが選択した日付の走行における走行軌跡情報３５６を選択する処理等を行う。
【００９３】
詳細分析部２９２は、記憶部３０に記憶されている各種の運動情報を用いて、ユーザーの過去の走行を詳細に分析し、分析結果の情報である詳細分析情報を生成する処理を行う。具体的には、詳細分析部２９２は、ユーザーが選択した日付の走行について、ユーザーが選択した時刻における各種の運動情報の一部又は全部の項目の値を選択する処理やユーザーが選択した項目の時系列データを生成する処理等を行う。また、詳細分析部２９２は、ユーザーが選択した日付の走行における走行軌跡情報３５６の選択処理、ユーザーが選択した時刻における走行位置の算出処理、所定の項目又はユーザーが選択した項目について左右差率の時系列データを算出する処理等を行う。また、詳細分析部２９２（アドバイス情報生成部の一例）は、ユーザーが選択した日付の走行における走行成績を評価し、評価結果の情報や、走り方の改善方法、タイムの短縮方法、トレーニング指導などのアドバイスに関する情報を生成する処理等を行う。
【００９４】
比較分析部２９３は、記憶部３０に記憶されている各種の運動情報を用いて、ユーザー
の過去の複数回の走行結果を比較して分析し、あるいは、ユーザーの過去の走行結果を他のユーザーの走行結果と比較して分析し、分析結果の情報である比較分析情報を生成する処理等を行う。具体的には、比較分析部２９３は、ユーザーが選択した複数の日付の各々の走行について、それぞれ詳細分析情報と同様の比較分析情報を生成し、あるいは、ユーザーが選択した日付の走行と他のユーザーの過去の走行とについて、それぞれ詳細分析情報と同様の比較分析情報を生成する処理を行う。
【００９５】
出力情報選択部２９４は、ユーザーの選択操作に応じて、全体分析情報、詳細分析情報及び比較分析情報のいずれかを選択し、走行後出力情報として出力する処理を行う。
【００９６】
走行後出力情報は、複数の運動情報のうち、ユーザーの走行中に出力しなかった運動情報、すなわち、走行中出力情報に含まれなかった運動情報を含んでもよい。あるいは、走行後出力情報は、複数の運動情報のうち、ユーザーの走行中に出力した運動情報、すなわち、走行中出力情報に含まれていた運動情報を含んでもよい。また、走行後出力情報は、ユーザーの走行成績を向上させるためのアドバイス又はユーザーの走行状態を改善するためのアドバイスに関する情報を含んでもよい。また、走行後出力情報は、走行分析部２９０がユーザーの走行終了後に生成した情報（運動情報生成部２７０がユーザーの走行中に生成した運動情報以外の情報）を含んでもよい。
【００９７】
処理部２０は、走行後出力情報を報知装置３又は不図示のパーソナルコンピューターやスマートフォン等の情報機器に送信し、報知装置３又は当該情報機器は走行後出力情報を受信して対応する画像、音、振動等のデータを生成し、表示部１７０、音出力部１８０、振動部等を介してユーザーに提示（伝達）する。
【００９８】
１−７．特徴点の検出
ユーザーの走行時には、右足を踏み出して着地し、踏み込み、離地し（蹴り出し）、次に、左足を踏み出して着地し、踏み込み、離地する（蹴り出す）という動作を繰り返す。従って、着地、踏込、離地（蹴り出し）を走行の特徴点と捉えることができる。そして、これらの特徴点における入力情報３５１や特徴点から次の特徴点までの入力情報３５１を基に、運動の良し悪しを評価することができる。そこで、本実施形態では、特徴点検出部２６０は、ユーザーの走行における着地、踏込、離地（蹴り出し）の３つの特徴点を検出し、接地時間・衝撃時間算出部２６２は、着地や離地（蹴り出し）のタイミングに基づいて接地時間や衝撃時間を算出する。また、第１解析情報生成部２７３は、第１解析情報の一部の項目について、特徴点における入力情報３５１や特徴点から次の特徴点までの入力情報を用いて算出する。
【００９９】
着地及び離地（蹴り出し）のタイミングの判定方法について、図１０を用いて説明する。図１０は、地面に床反力計を設置し、３軸加速度センサー１２を内蔵した装置を腰に装着した被験者が走行した時に取得した加速度データのグラフである。図１０において、横軸は時間、縦軸は加速度である。なお、図１０では、床反力計の出力データも並べて表示している。床反力計は足が接地しているときのみ検出値が変化するので、図１０より、床反力計のデータと加速度データとを比較すると、着地のタイミングは、上下方向加速度（加速度センサー１２のｚ軸の検出値）が、正値から負値に変化する点で判定することができるとわかる。また、離地（蹴り出し）のタイミングは上下方向加速度（加速度センサー１２のｚ軸の検出値）が負値から正値に変化する点で判定することができる。図１０に示すように、接地時間は、離地の時刻と着地の時刻との差から計算できる。
【０１００】
踏込のタイミングの判定方法について、図１１を用いて説明する。図１１において、横軸は時間、縦軸は加速度である。図１１に示すように、着地（上下方向加速度が正値から負値に変化する点）の後、上下方向加速度が負の方向にピークとなった以降に進行方向加
速度がピークになるポイントを踏込のタイミングと判定することができる。
【０１０１】
１−８．入力情報及び解析情報の詳細
１−８−１．入力情報と解析情報との関係
図１２は、入力情報３５１と解析情報（第１解析情報３５３、第２解析情報３５４、及び左右差率３５５）との関係を示す図である。
【０１０２】
入力情報３５１は、「進行方向加速度」、「進行方向速度」、「進行方向距離」、「上下方向加速度」、「上下方向速度」、「上下方向距離」、「左右方向加速度」、「左右方向速度」、「左右方向距離」、「姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）」、「角速度（ロール方向、ピッチ方向、ヨー方向）」、「走行ピッチ」、「ストライド」、「接地時間」、「衝撃時間」、及び「体重」の各項目を含む。
【０１０３】
第１解析情報３５３は、「着地時ブレーキ量１」、「着地時ブレーキ量２」、「真下着地率１」、「真下着地率２」、「真下着地率３」、「推進力１」、「推進力２」、「推進効率１」、「推進効率２」、「推進効率３」、「推進効率４」、「エネルギー消費量」、「着地衝撃」、「ランニング能力」、「前傾角」、及び「タイミング一致度」の項目を含む。第１解析情報３５３に含まれる「推進効率４」を除く各項目は、入力情報３５１の少なくとも１つの項目から算出される。「推進効率４」は、エネルギー消費量から算出される。図１２では、入力情報３５１のどの項目を用いて第１解析情報３５３のどの項目が算出されるかを矢印で示している。例えば、「真下着地率１」は、進行方向加速度と上下方向速度から算出される。
【０１０４】
第２解析情報３５４は、「エネルギー損失」、「エネルギー効率」、及び「体への負担」の項目を含む。第２解析情報３５４に含まれる各項目は、第１解析情報３５３の少なくとも１つの項目から算出される。図１２では、第１解析情報３５３のどの項目を用いて第２解析情報３５４のどの項目が算出されるかを示している。例えば、「エネルギー損失」は、「真下着地率（真下着地率１〜３）」及び「推進効率（推進効率１〜４）」から算出される。
【０１０５】
左右差率３５５は、ユーザーの体の左右のバランスを示す指標であり、入力情報３５１に含まれる「走行ピッチ」、「ストライド」、「接地時間」及び「衝撃時間」、第１解析情報３５３の全ての項目、及び第２解析情報３５４のすべての項目に対して算出される。
【０１０６】
１−８−２．入力情報
以下に、入力情報３５１の各項目の詳細について説明する。
【０１０７】
［進行方向加速度、上下方向加速度、左右方向加速度］
「進行方向」とはユーザーの進行方向（ｍフレームのｘ軸方向）であり、「上下方向」とは鉛直方向（ｍフレームのｚ軸方向）であり、「左右方向」とは進行方向と上下方向にともに直交する方向（ｍフレームのｙ軸方向）である。進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸方向の加速度、ｚ軸方向の加速度及びｙ軸方向の加速度であり、座標変換部２５０により算出される。図１３に、ユーザーが走行中の進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
【０１０８】
［進行方向速度、上下方向速度、左右方向速度］
進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸方向の速度、ｚ軸方向の速度及びｙ軸方向の速度であり、座標変換部２５０により算出される。あるいは、進行方向加速度、上下方向加速度及び左右方向加速度をそれぞれ積分すること
により、進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度をそれぞれ算出することもできる。図１４に、ユーザーが走行中の進行方向速度、上下方向速度及び左右方向速度を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
【０１０９】
［角速度（ロール方向、ピッチ方向、ヨー方向）］
ロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度及びヨー方向の角速度は、それぞれ、ｍフレームのｘ軸回りの角速度、ｙ軸回りの角速度及びｚ軸回りの角速度であり、座標変換部２５０により算出される。図１５に、ユーザーが走行中のロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度及びヨー方向の角速度を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
【０１１０】
［姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）］
ロール角、ピッチ角及びヨー角は、それぞれ、座標変換部２５０が出力するｍフレームのｘ軸回りの姿勢角、ｙ軸回りの姿勢角、及びｚ軸回りの姿勢角であり、座標変換部２５０により算出される。あるいは、ロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度、及びヨー方向の角速度を積分（回転演算）することにより、ロール角、ピッチ角、及びヨー角を算出することもできる。図１６に、ユーザーが走行中のロール角、ピッチ角、及びヨー角を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
【０１１１】
［進行方向距離、上下方向距離、左右方向距離］
進行方向距離、上下方向距離及び左右方向距離は、それぞれ、所望の位置（例えば、ユーザーの走行開始直前の位置）からの、ｍフレームのｘ軸方向の移動距離、ｚ軸方向の移動距離、及びｙ軸方向の移動距離であり、座標変換部２５０により算出される。図１７に、ユーザーが走行中の進行方向距離、上下方向距離、及び左右方向距離を１０ｍｓ周期で算出したグラフの一例を示す。
【０１１２】
［走行ピッチ］
走行ピッチは、１分間あたりの歩数として定義される運動指標であり、ピッチ算出部２４６により算出される。あるいは、１分間の進行方向距離をストライドで除算することにより、走行ピッチを算出することもできる。
【０１１３】
［ストライド］
ストライドは、１歩の歩幅として定義される運動指標であり、歩幅算出部２４４により算出される。あるいは、１分間の進行方向距離を走行ピッチで除算することにより、ストライドを算出することもできる。
【０１１４】
［接地時間］
接地時間は、着地から離地（蹴り出し）までにかかった時間として定義される運動指標であり（図１０参照）、接地時間・衝撃時間算出部２６２により算出される。離地（蹴り出し）とは、つま先が地面から離れる時である。なお、接地時間は、走行スピードと相関が高いため、第１解析情報のランニング能力として使用することもできる。
【０１１５】
［衝撃時間］
衝撃時間は、着地により発生する衝撃が体にかかっている時間として定義される運動指標であり、接地時間・衝撃時間算出部２６２により算出される。衝撃時間の計算方法について、図１８を用いて説明する。図１８において、横軸は時間、縦軸は進行方向加速度である。図１８に示すように、衝撃時間＝（１歩中の進行方向加速度が最小となる時刻−着地の時刻）で計算できる。
【０１１６】
［体重］
体重は、ユーザーの体重であり、走行前にユーザーが操作部１５０を操作することによ
りその数値が入力される。
【０１１７】
１−８−３．第１解析情報
以下に、第１解析情報生成部２７３により算出される第１解析情報３５３の各項目の詳細について説明する。
【０１１８】
［着地時ブレーキ量１］
着地時ブレーキ量１は、着地により低下した速度量として定義される運動指標である。着地時ブレーキ量１の計算方法について、図１９を用いて説明する。図１９において、横軸は時間、縦軸は進行方向速度である。図１９に示すように、着地時ブレーキ量１＝（着地前の進行方向速度−着地後の進行方向最低速度）で計算できる。着地により進行方向の速度は低下し、１歩の中で着地後の進行方向速度の最下点が進行方向最低速度である。
【０１１９】
［着地時ブレーキ量２］
着地時ブレーキ量２は、着地により発生した進行方向マイナスの最低加速度量として定義される運動指標である。着地時ブレーキ量２の計算方法について、図２０を用いて説明する。図２０において、横軸は時間、縦軸は進行方向加速度である。図２０に示すように、着地時ブレーキ量２は、１歩における着地後の進行方向最低加速度と一致する。１歩の中で着地後の進行方向加速度の最下点が進行方向最低加速度である。
【０１２０】
［真下着地率１］
真下着地率１は、体の真下で着地できているかを表現する運動指標である。体の真下で着地できるようになると、着地時のブレーキ量が少なくなり効率的な走りができるようになる。通常ブレーキ量は速度に応じて大きくなるため、ブレーキ量だけでは指標として不十分であるが、真下着地率１は率で表せる指標であるため、真下着地率１によれば速度が変わっても同じ評価ができる。真下着地率１の計算方法について、図２１を用いて説明する。図２１に示すように、着地時の進行方向加速度（マイナスの加速度）と上下方向加速度を用いて、α＝ａｒｃｔａｎ（着地時の進行方向加速度／着地時の上下方向加速度）とすると、真下着地率１＝ｃｏｓα×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度α’を算出し、真下着地率１＝｛１−｜（α’−α）／α’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
【０１２１】
［真下着地率２］
真下着地率２は、体の真下で着地できているかを着地時の速度低下度合で表現する運動指標である。真下着地率２の計算方法について、図２２を用いて説明する。図２２において、横軸は時間、縦軸は進行方向速度である。図２２に示すように、真下着地率２＝（着地後の進行方向最低速度／着地直前の進行方向速度）×１００（％）で計算される。
【０１２２】
［真下着地率３］
真下着地率３は、体の真下で着地できているかを着地から体の真下に足が来るまでの距離又は時間で表現する運動指標である。真下着地率３の計算方法について、図２３を用いて説明する。図２３に示すように、真下着地率３＝（体の真下に足が来る時の進行方向距離−着地時の進行方向距離）、あるいは、真下着地率３＝（体の真下に足が来る時の時刻−着地時の時刻）で計算できる。ここで、図１１に示したように、着地（上下方向加速度が正値から負値に変化する点）の後、上下方向加速度が負の方向にピークとなるタイミングがあり、このタイミングを体の真下に足が来るタイミング（時刻）と判定することができる。
【０１２３】
なお、これ以外にも、図２３に示すように、真下着地率３＝β＝ａｒｃｔａｎ（着地から体の真下に足が来るまでの距離／腰の高さ）と定義してもよい。あるいは、真下着地率
３＝（１−着地から体の真下に足が来るまでの距離／着地から蹴り上げまでに移動した距離）×１００（％）（足が接地している間に移動した距離の中で着地から体の真下に足が来るまでの距離が占める割合）として定義してもよい。あるいは、真下着地率３＝（１−着地から体の真下に足が来るまでの時間／着地から蹴り上げまでに移動した時間）×１００（％）（足が接地している間に移動した時間の中で着地から体の真下に足が来るまでの時間が占める割合）と定義してもよい。
【０１２４】
［推進力１］
推進力１は、地面を蹴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である。推進力１の計算方法について、図２４を用いて説明する。図２４において、横軸は時間、縦軸は進行方向速度である。図２４に示すように、推進力１＝（蹴り出し後の進行方向最高速度−蹴り出し前の進行方向最低速度）で計算できる。
【０１２５】
［推進力２］
推進力２は、蹴り出しにより発生した進行方向プラスの最大加速度として定義される運動指標である。推進力２の計算方法について、図２５を用いて説明する。図２５において、横軸は時間、縦軸は進行方向加速度である。図２５に示すように、推進力２は、１歩における蹴り出し後の進行方向最大加速度と一致する。
【０１２６】
［推進効率１］
推進効率１は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを表す運動指標である。無駄な上下動、無駄な左右動がなくなると効率のよい走りができるようになる。通常上下動、左右動は速度に応じて大きくなるため、上下動、左右動だけでは指標として不十分であるが、推進効率１は率で表せる指標であるため、推進効率１によれば速度が変わっても同じ評価ができる。推進効率１は、上下方向と左右方向についてそれぞれ計算される。上下方向の推進効率１の計算方法について、図２６を用いて説明する。図２６に示すように、蹴り出し時の上下方向加速度と進行方向加速度を用いて、γ＝ａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の上下方向加速度／蹴り出し時の進行方向加速度）とすると、上下方向の推進効率１＝ｃｏｓγ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度γ’を算出し、上下方向の推進効率１＝｛１−｜（γ’−γ）／γ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。同様に、蹴り出し時の左右方向加速度と進行方向加速度を用いて、δ＝ａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の左右方向加速度／蹴り出し時の進行方向加速度）とすると、左右方向の推進効率１＝ｃｏｓδ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度δ’を算出し、左右方向の推進効率１＝｛１−｜（δ’−δ）／δ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
【０１２７】
なお、これ以外にも、γをａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の上下方向の速度／蹴り出し時の進行方向の速度）に置き換えて上下方向の推進効率１を算出することもできる。同様に、δをａｒｃｔａｎ（蹴り出し時の左右方向の速度／蹴り出し時の進行方向の速度）に置き換えて左右方向の推進効率１を算出することもできる。
【０１２８】
［推進効率２］
推進効率２は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを踏込時の加速度の角度を用いて表す運動指標である。推進効率２の計算方法について、図２７を用いて説明する。図２７に示すように、上下方向の推進効率２は、踏込時の上下方向加速度と進行方向加速度を用いて、ξ＝ａｒｃｔａｎ（踏込時の上下方向加速度／踏込時の進行方向加速度）とすると、上下方向の推進効率２＝ｃｏｓξ×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度ξ’を算出し、上下方向の推進効率２＝｛１−｜（ξ’−ξ）／ξ’｜｝×１００（％）で計算することもできる。同様に、踏込時の左右方向加速度と進行方向加速度を用いて、η＝ａｒｃｔａｎ（踏込時の左右方向加速
度／踏込時の進行方向加速度）とすると、左右方向の推進効率２＝ｃｏｓη×１００（％）で計算できる。あるいは、走行の速い複数人のデータを用いて理想的な角度η’を算出し、左右方向の推進効率２＝｛１−｜（η’−η）／η’｜｝×１００（％）で計算することもできる。
【０１２９】
なお、これ以外にも、ξをａｒｃｔａｎ（踏込時の上下方向の速度／踏込時の進行方向の速度）に置き換えて上下方向の推進効率２を算出することもできる。同様に、ηをａｒｃｔａｎ（踏込時の左右方向の速度／踏込時の進行方向の速度）に置き換えて左右方向の推進効率２を算出することもできる。
【０１３０】
［推進効率３］
推進効率３は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを飛び出しの角度を用いて表す運動指標である。推進効率３の計算方法について、図２８を用いて説明する。図２８において、横軸は進行方向距離、縦軸は上下方向距離である。図２８に示すように、１歩における上下方向の最高到達点（上下方向距離の振幅の１／２）をＨ、蹴り出しから着地までの進行方向距離をＸとすると、推進効率３は、式（６）で計算できる。
【０１３１】
【数１】
2018143537.tif 000003
【０１３２】
［推進効率４］
推進効率４は、蹴り出しの力が効率よく推進力になっているかを、１歩の中で発生した全エネルギーに対する進行方向に進むために使われたエネルギーの比率で表す運動指標である。推進効率４＝（進行方向に進むために使用したエネルギー／１歩に使用したエネルギー）×１００（％）で計算される。このエネルギーは、位置エネルギーと運動エネルギーの和である。
【０１３３】
［エネルギー消費量］
エネルギー消費量は、１歩進むのに消費するエネルギー量として定義される運動指標であり、１歩進むのに消費するエネルギー量を走行期間積算したものも表す。エネルギー消費量＝（上下方向のエネルギー消費量＋進行方向のエネルギー消費量＋左右方向のエネルギー消費量）で計算される。ここで、上下方向のエネルギー消費量＝（体重×重力×上下方向距離）で計算される。また、進行方向のエネルギー消費量＝［体重×｛（蹴り出し後の進行方向最高速度）２−（着地後の進行方向最低速度）２｝／２］で計算される。また、左右方向のエネルギー消費量＝［体重×｛（蹴り出し後の左右方向最高速度）２−（着地後の左右方向最低速度）２｝／２］で計算される。
【０１３４】
［着地衝撃］
着地衝撃は、着地によりどれくらいの衝撃が体にかかっているかを表す運動指標である。着地衝撃＝（上下方向の衝撃力＋進行方向の衝撃力＋左右方向の衝撃力）で計算される。ここで、上下方向の衝撃力＝（体重×着地時の上下方向速度／衝撃時間）で計算される。また、進行方向の衝撃力＝｛体重×（着地前の進行方向速度−着地後の進行方向最低速度）／衝撃時間｝で計算される。また、左右方向の衝撃力＝｛体重×（着地前の左右方向速度−着地後の左右方向最低速度）／衝撃時間｝で計算される。
【０１３５】
［ランニング能力］
ランニング能力は、ユーザーのランニングの力を表す運動指標である。例えば、ストライドと接地時間との比と、ランニングの記録（タイム）との間には相関関係があることが
知られている（「１００ｍ走レース中の接地時間、離地時間について」、Journal of Research and Development for Future Athletics．  ３（１）：１−４，２００４．）。ランニング能力＝（ストライド／接地時間）で計算される。
【０１３６】
［前傾角］
前傾角は、ユーザー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である。図２９に示すように、ユーザーが地面に対して垂直に立っている状態の時の前傾角を０度とし（左端の図）、前かがみの時の前傾角は正の値であり（中央の図）、のけぞっている場合の前傾角は負の値である（右端の図）。前傾角は、ｍフレームのピッチ角を上記の様な仕様となるように変換することで得られる。運動解析装置２（慣性計測ユニット１０）をユーザーに装着した時に、既に傾きがある可能性があるので、静止時を左の図の０度と仮定し、そこからの変化量で前傾角を計算してもよい。
【０１３７】
［タイミング一致度］
タイミング一致度は、ユーザーの特徴点のタイミングが良いタイミングにどれだけ近いかを表す運動指標である。例えば、腰回転のタイミングが蹴り出しのタイミングにどれだけ近いかを表す運動指標が考えられる。脚が流れている走り方では、片脚を着いた時に逆脚はまだ身体の後ろに残っているので、蹴り出し後に腰の回転タイミングが来る場合は脚が流れている走り方と判断できる。図３０では、腰の回転タイミングが蹴り出しのタイミングとほぼ一致しており、良い走り方と言える。一方、図３１では、腰の回転タイミングが蹴り出しのタイミングよりも遅れており、脚が流れている走り方と言える。
【０１３８】
１−８−４．第２解析情報
以下に、第２解析情報生成部２７４により算出される第２解析情報３５４の各項目の詳細について説明する。
【０１３９】
［エネルギー損失］
エネルギー損失は、１歩進むのに消費するエネルギー量の中で無駄に使われたエネルギー量を表す運動指標であり、１歩進むのに消費するエネルギー量の中で無駄に使われたエネルギー量を走行期間積算したものも表す。エネルギー損失＝｛エネルギー消費量×（１００−真下着地率）×（１００−推進効率）｝で計算される。ここで、真下着地率は真下着地率１〜３のいずれかであり、推進効率は推進効率１〜４のいずれかである。
【０１４０】
［エネルギー効率］
エネルギー効率は、１歩進むのに消費したエネルギーが進行方向へ進むエネルギーに効率よく使われているかを表す運動指標であり、それを走行期間積算したものも表す。エネルギー効率＝｛（エネルギー消費量−エネルギー損失）／エネルギー消費量｝で計算される。
【０１４１】
［体への負担］
体への負担は、着地衝撃を累積し、体にどれくらいの衝撃がたまっているかを表す運動指標である。怪我は衝撃の蓄積により起こるので、体への負担を評価することにより、怪我のしやすさも判断できる。体への負担＝（右脚の負担＋左脚の負担）で計算される。右脚の負担は、右脚の着地衝撃を積算することで計算できる。左脚の負担は、左脚の着地衝撃を積算することで計算できる。ここで、積算は走行中の積算と過去からの積算の両方を行う。
【０１４２】
１−８−５．左右差率（左右バランス）
左右差率は、走行ピッチ、ストライド、接地時間、衝撃時間、第１解析情報の各項目及び第２解析情報の各項目について、体の左右でどれくらい差がみられるかを表す運動指標
であり、左脚が右脚に対してどれくらい違うかを表すものとする。左右差率＝（左脚の数値／右脚の数値×１００）（％）で計算され、数値は、走行ピッチ、ストライド、接地時間、衝撃時間、ブレーキ量、推進力、真下着地率、推進効率、速度、加速度、移動距離、前傾角、腰の回転角、腰の回転角速度、左右への傾き量、衝撃時間、ランニング能力、エネルギー消費量、エネルギー損失、エネルギー効率、着地衝撃、体への負担の各数値である。また、左右差率は、各数値の平均値や分散も含む。
【０１４３】
１−９．走行中のフィードバック
１−９−１．フィードバックする情報
走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、走行ピッチ、ストライド、走行速度、標高、走行距離、走行時間などの基本情報３５２を出力する。また、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、接地時間、着地時ブレーキ量、真下着地率、推進効率、前傾角、タイミング一致度、ランニング能力、エネルギー効率、左右差率３５５などの現在の情報の各数値、あるいは、これらの数歩分（例えば１０歩分）の平均値（移動平均値）を出力する。また、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、これらの数値を時系列にグラフ化した情報、エネルギー消費量、体への負担（蓄積ダメージ）等の時系列の情報を出力する。また、走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報として、ユーザーの走行状態の評価情報、ユーザーの走行状態を改善するためのアドバイス情報やユーザーの走行成績を向上するためのアドバイス情報、走行軌跡情報３５６等を出力する。走行中出力情報は、ユーザーの走行中にユーザーに提示（フィードバック）される。
【０１４４】
１−９−２．フィードバックするタイミング
走行中出力情報生成部２８０は、走行中出力情報を走行中常に出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、所定の項目の数値が設定した閾値（基準値）を超えた場合に、超えてしまったという状態、超えてしまった項目、最も悪い項目などの情報を出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、所定の項目の数値が設定した閾値（基準値）を超えていない場合に、超えていないという状態、超えていない項目、最も良い項目などの情報を出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、ユーザーにより選択された情報を走行中常に出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、ユーザーにより選択された情報が閾値（基準値）を超えた場合に、超えてしまったという状態とその数値を出力してもよい。あるいは、走行中出力情報生成部２８０は、ユーザーにより選択された情報が閾値を超えていない場合に、超えていないという状態とその数値を出力してもよい。
【０１４５】
１−９−３．フィードバックする方法
走行中出力情報生成部２８０が出力する走行中出力情報を、報知装置３の表示部１７０に画面表示してユーザーにフィードバックしてもよい。あるいは、報知装置３の音出力部１８０から音声でフィードバックしてもよい。あるいは、腰回転タイミングやピッチ、蹴り出しタイミングなど、タイミングに関する内容を、報知装置３の音出力部１８０から「ピッピッ」などの短い音でフィードバックしてもよい。あるいは、報知装置３の音出力部１８０や振動部１９０から音や振動により、ユーザーに対して表示部１７０に表示した内容を見るように指示してもよい。
【０１４６】
１−９−４．表示方法（表示例）
図３２〜図３５に、ユーザーの走行中に腕時計型の報知装置３の表示部１７０に表示される画面の一例を示す。図３２の例では、表示部１７０に「前傾角」、「真下着地率」、及び「推進効率」の各数値が表示されている。また、図３３の例では、現在の走行距離とその時の「接地時間」、「接地時間」の変化点を検出した時の走行距離と「接地時間」の各数値が表示されている。また、図３４の例では、横軸を走行距離とし縦軸を「接地時間
」とするグラフと、検出した変化点を示す矢印が表示されている。また、図３５の例では、「接地時間」の目標値、所定の走行距離である５ｋｍ区間ごとの「接地時間」の平均値、及び走行した距離における「接地時間」の平均値を表として表示されている。図３２〜図３５の各項目の数値や各項目のグラフは、ユーザーの走行中にリアルタイムに更新される。ユーザーの操作に応じて、他の項目の数値が表示されてもよいし、グラフがスクロールしてもよい。図３２〜図３５の画面で表示される項目は、所定の条件を満たした項目（例えば、基準範囲内の項目、あるいは、基準項目外の項目）であってもよいし、音などで通知している項目であってもよいし、ユーザーが予め指定した項目であってもよい。また、図３２や図３３のような項目の数値を表示する画面と図３４や図３５のようなグラフや表を表示する画面は、ユーザーの入力操作で切り替え可能であってもよい。
【０１４７】
ユーザーは、図３２〜図３５のような画面を見ながら走行することで、現在の走行状態やコンディションを確認し、例えば、各項目の数値が良くなるような走り方や数値の悪い項目が改善されるような走り方を意識しながら、あるいは、疲労状態を客観的に認識しながら走行を続けることができる。また、各項目の変化点が検出された走行時間や走行距離から疲労度、走行能力、または走行効率に関するコンディションが低下していることを認識し、コンディションが改善できるように走行することができる。
【０１４８】
１−１０．走行後のフィードバック
１−１０−１．フィードバックする情報
走行分析部２９０は、走行後出力情報として、運動情報生成部２７０がユーザーの走行中に生成した各種運動情報の一部又は全部を出力する。すなわち、複数の運動情報のうち、ユーザーの走行中に出力しなかった運動情報、あるいは、ユーザーの走行中に出力した運動情報をユーザーの走行終了後にフィードバックする。また、走行分析部２９０は、複数の運動情報を用いてユーザーの走行終了後に生成した情報を出力する。例えば、ユーザーの走行成績を向上させるためのアドバイス又はユーザーの走行状態を改善するためのアドバイスに関する情報をユーザーの走行後にフィードバックする。具体的には、本実施形態では、ユーザーの選択操作により、走行後出力情報として全体分析情報、詳細分析情報及び比較分析情報のいずれかが選択される。
【０１４９】
１−１０−２．フィードバックするタイミング
走行分析部２９０は、ユーザーの走行後にユーザーの入力操作に応じて走行後出力情報を出力する。具体的には、ユーザーが分析したい走行を過去の走行履歴から選択すると、走行分析部２９０は、全体分析モードに移行し、ユーザーが選択した走行の全体分析を行って全体分析情報を生成し、走行後出力情報として出力する。また、ユーザーが詳細分析の選択操作を行うと、走行分析部２９０は、詳細分析モードに移行し、その後のユーザーの操作に応じた詳細分析を行って詳細分析情報を生成し、走行後出力情報として出力する。また、ユーザーが比較分析の選択操作を行うと、走行分析部２９０は、比較分析モードに移行し、その後のユーザーの操作に応じた比較分析を行って比較分析情報を生成し、走行後出力情報として出力する。また、詳細分析モードや比較分析モードにおいて、ユーザーが全体分析の選択操作を行うと、走行分析部２９０は、全体分析モードに移行し、走行後出力情報として全体分析情報を出力する。なお、走行分析部２９０は、過去に生成した全体分析情報、詳細分析情報及び比較分析情報を、例えばＦＩＦＯ（First-In First-Out）方式で記憶部３０に記憶させ、全体分析、詳細分析又は比較分析を行うときにその分析結果の情報が記憶部３０に記憶されている場合には、改めて各分析を行わずに記憶部３０に記憶されている分析情報を読み出して出力してもよい。
【０１５０】
１−１０−３．フィードバックする方法
走行分析部２９０が出力する走行後出力情報を、報知装置３の表示部１７０に画面表示してユーザーにフィードバックしてもよい。あるいは、ユーザーの走行の評価やアドバイ
スを報知装置３の音出力部１８０から音声でフィードバックしてもよい。
【０１５１】
１−１０−４．表示方法（表示例）
［全体分析画面］
図３６に、報知装置３の表示部１７０に表示される全体分析情報の画面（全体分析画面）の一例を示す。例えば、図３６が１ページ目の画面である。ユーザーは、画面のスクロール操作等を行って、図３６の画面を選択して表示部１７０に表示させることができる。
【０１５２】
図３６の例では、全体分析画面４１０（１ページ目）には、ユーザーが事前に登録したユーザー画像４１１及びユーザー名４１２、ユーザーが選択した過去の走行の分析結果を表示するサマリー画像４１３、スタートからゴールまでの走行軌跡を表示する走行軌跡画像４１４、ユーザーが選択した項目の項目名４１５及びその時系列データ４１６、詳細分析ボタン４１７及び比較分析ボタン４１８が含まれている。
【０１５３】
サマリー画像４１３には、ユーザーが選択した過去の走行が行われた日付、この走行における、各数値が含まれている。各数値は、「走行距離」、「走行時間」、「（スタートとゴールとの）標高差」、「平均ピッチ（走行ピッチの平均値）」、「平均ストライド（ストライドの平均値）」、「ランニング能力」、「平均真下着地率（真下着地率の平均値）」、「平均推進効率（進効率の平均値）」、「タイミング一致度」、「平均接地時間（接地時間の平均値）」、「消費エネルギー」、「平均エネルギー損失（エネルギー損失の平均値）」、「平均エネルギー効率（エネルギー効率の平均値）」、「平均左右バランス（左右差率３５５の平均値）」及び「蓄積ダメージ（体への負担）」である。なお、走行後分析の起動時には、記憶部３０に記憶されている最新の走行データの全体分析画面が表示されるようにしてもよい。
【０１５４】
また、サマリー画像４１３には、数値が基準値よりも良い項目の横に所定のマーク４１９が付される。図３６の例では、「ランニング能力」、「平均真下着地率」、「平均エネルギー損失」、「平均左右バランス」にマーク４１９が付されている。なお、数値が基準値よりも悪い項目や改善率が基準値よりも高い項目あるいは低い項目に所定のマークを付してもよい。
【０１５５】
走行軌跡画像４１４は、ユーザーが選択した過去の走行（サマリー画像４１３に対応する走行）における、スタート地点からゴール地点までの走行軌跡を表示する画像である。
【０１５６】
項目名４１５は、サマリー画像４１３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、時系列データ４１６は項目名４１５で示される項目の数値を時系列にグラフ化したものである。図３６の例では、「平均エネルギー効率」が選択され、横軸を走行日、縦軸を平均エネルギー効率の数値とする時系列グラフが表示されている。そして、ユーザーが時系列データ４１６の横軸のいずれかの日付を選択すると、サマリー画像４１３には、選択した日付の走行の分析結果が表示される。
【０１５７】
詳細分析ボタン４１７は、全体分析モードから詳細分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが詳細分析ボタン４１７の選択操作（押下操作）を行うと詳細分析モードに移行し、詳細分析画面が表示される。
【０１５８】
比較分析ボタン４１８は、全体分析モードから比較分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが比較分析ボタン４１８の選択操作（押下操作）を行うと比較分析モードに移行し、比較分析画面が表示される。
【０１５９】
ユーザーは、図３６に示した全体分析画面を見て、過去に行った走行の成績を確認する
ことで、自己の走り方の長所や短所を認識し、次回以降の走行において、走行成績を向上させるための走り方や走行状態を改善するための走り方を練習することができる。
【０１６０】
［詳細分析画面］
図３７、図３８、及び図３９に、報知装置３の表示部１７０に表示される詳細分析情報の画面（詳細分析画面）の一例を示す。詳細分析画面は、全体分析画面よりも詳細な情報を提示できることが好ましい。例えば、全体分析画面よりも多い項目の情報を提示できるようにしてもよい。あるいは、１ページに表示する項目を全体分析画面よりも少なくし、より細かい時間間隔、より細かい数値などを表示することとしてもよい。例えば、図３７が１ページ目の画面、図３８が２ページ目の画面、図３９が３ページ目の画面である。ユーザーは、画面のスクロール操作等を行って、図３７の画面、図３８の画面、又は図３９の画面を選択して表示部１７０に表示させることができる。
【０１６１】
図３７の例では、詳細分析画面４３０（１ページ目）には、ユーザーが事前に登録したユーザー画像４３１及びユーザー名４３２、ユーザーが選択した過去の走行におけるユーザーが選択した時刻の分析結果を表示するサマリー画像４３３、スタートからゴールまでの走行軌跡を表示する走行軌跡画像４３４が含まれている。また、詳細分析画面４３０（１ページ目）には、ユーザーが選択した項目の項目名４３５及びその時系列データ４３６、全体分析ボタン４３７及び比較分析ボタン４３８が含まれている。
【０１６２】
サマリー画像４３３には、ユーザーが選択した過去の走行が行われた日付、この走行におけるユーザーが選択した時刻（スタートしてからの時刻）における各数値が含まれている。各数値は、「（スタートから選択した時刻までの）走行距離」、「（スタートから選択した時刻までの）走行時間」、「走行速度」、「（スタート地点と選択した時刻における走行位置との）標高差」、「走行ピッチ」、「ストライド」、「ランニング能力」、「真下着地率」、「推進効率」、「タイミング一致度」、「着地時ブレーキ量」、「接地時間」、「消費エネルギー」、「エネルギー損失」、「エネルギー効率」、「左右バランス（左右差率３５５）」及び「着地衝撃」である。
【０１６３】
走行軌跡画像４３４は、ユーザーが選択した過去の走行（サマリー画像４３３に対応する走行）における、スタート地点からゴール地点までの走行軌跡を表示する画像であり、ユーザーが選択した時刻における走行位置が所定のマーク４３９ｂで示されている。
【０１６４】
項目名４３５は、サマリー画像４３３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、時系列データ４３６は項目名４３５で示される項目の数値を時系列にグラフ化したものである。図３７の例では、「走行速度」、「着地時ブレーキ量」、「走行ピッチ」、「ストライド」が選択され、横軸を走行開始からの時間、縦軸をこれらの各項目の数値とする時系列グラフが表示されている。また、時系列データ４３６には、左右方向に移動可能なスライドバー４３９ａが表示されており、ユーザーはスライドバー４３９ａを移動することで走行開始からの時刻を選択することができる。そして、スライドバー４３９ａの位置（ユーザーが選択した時刻）と連動して、サマリー画像４３３の各項目の数値や走行軌跡画像４３４の走行位置のマーク４３９ｂの位置が変化する。
【０１６５】
全体分析ボタン４３７は、詳細分析モードから全体分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが全体分析ボタン４３７の選択操作（押下操作）を行うと全体分析モードに移行し、全体分析画面が表示される。
【０１６６】
比較分析ボタン４３８は、詳細分析モードから比較分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが比較分析ボタン４３８の選択操作（押下操作）を行うと比較分析モードに移行し、比較分析画面が表示される。
【０１６７】
図３８の例では、詳細分析画面４４０（２ページ目）には、ユーザーが選択した走行のアニメーション画像４４１及び４４２、メッセージ画像４４３、ユーザーが選択した項目の項目名４４４、項目名４４４の右足と左足の各数値を時系列に示す折れ線グラフ４４５及びヒストグラム４４６が含まれている。
【０１６８】
アニメーション画像４４１はユーザーを側面から見たアニメーション画像であり、アニメーション画像４４２はユーザーを正面から見たアニメーション画像である。アニメーション画像４４１には、ユーザーの推進力や蹴り出し角度と理想的な推進力や蹴り出し角度との比較表示も含まれている。同様に、アニメーション画像４４２には、ユーザーの傾き角度と理想的な傾き角度との比較表示も含まれている。
【０１６９】
メッセージ画像４４３には、ユーザーの走行結果に対する評価情報や走行成績を向上させるためのメッセージ等が表示される。図３８の例では、「推進効率が低いです。上下動、左右動が大きい可能性があります。蹴り上げすぎると上にはねるようなフォームになってしまい、ふくらはぎなどの負担が大きくなるので、足裏全体で地面を捉えるようなイメージで走ってください。」という評価及びアドバイスのメッセージが表示されている。
【０１７０】
項目名４４４は、図３７に示したサマリー画像４３３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、折れ線グラフ４４５及びヒストグラム４４６は項目名４４４で示される項目の右足と左足の各数値を並べて時系列にグラフ化したものである。図３８の例では、「着地時ブレーキ量」が選択され、横軸を走行開始からの時間、縦軸を着地時ブレーキ量の左右足の数値とする折れ線グラフ４４５、及び、横軸を着地時ブレーキ量、縦軸を頻度とし、左右足を色分けして示すヒストグラム４４６が表示されている。
【０１７１】
図３９の例では、詳細分析画面４５０（３ページ目）には、ユーザーが選択した走行の分析結果に基づくメッセージ画像４５１、４５２及び４５３が含まれている。
【０１７２】
図３９の例では、メッセージ画像４５１は、「着地により効率が○％低下しています。蹴りだし時に上下動方向へ無駄な跳躍が発生し効率が○％低下しています。蹴りだしの力に左右差が○％あります。」という評価やアドバイスのメッセージを表示している。また、メッセージ画像４５２は、「無駄な動きにより一歩で約３ｃｍずつ遅くなっています。改善することにより、フルマラソンで約３分速くなります。」というタイム短縮効果を得るためのアドバイスのメッセージを表示している。また、メッセージ画像４５３は、「ランニング後半に真下着地率が悪くなる傾向があります。持久力を高めるためにＬＳＤトレーニングをしましょう。」という指導のメッセージを表示している。
【０１７３】
ユーザーは、図３７〜図３９に示した詳細分析画面を見て、過去に行った走行の詳細やアドバイス等を確認することで、自己の走り方の長所や短所を認識し、次回以降の走行において、走行成績を向上させるための走り方や走行状態を改善するための走り方を練習することができる。
【０１７４】
［比較分析画面］
図４０及び図４１に、報知装置３の表示部１７０に表示される比較分析情報の画面（比較分析画面）の一例を示す。
【０１７５】
図４０の例では、比較分析画面４６０には、ユーザーが事前に登録したユーザー画像４６１及びユーザー名４６２、ユーザーが選択した過去の走行の分析結果を表示するサマリー画像４６３、他人の過去の走行の分析結果を表示するサマリー画像４６４、ユーザーが選択した項目の項目名４６５及びその時系列データ４６６、全体分析ボタン４６７及び詳
細分析ボタン４６８が含まれている。
【０１７６】
サマリー画像４６３には、ユーザーが選択した過去の走行が行われた日付、この走行における各数値が含まれている。各数値は、「走行距離」、「走行時間」、「（スタートとゴールとの）標高差」、「平均ピッチ（走行ピッチの平均値）」、「平均ストライド（ストライドの平均値）」、「ランニング能力」、「平均真下着地率（真下着地率の平均値）」、「平均推進効率（進効率の平均値）」、「タイミング一致度」、「平均接地時間（接地時間の平均値）」、「消費エネルギー」、「平均エネルギー損失（エネルギー損失の平均値）」、「平均エネルギー効率（エネルギー効率の平均値）」、「平均左右バランス（左右差率３５５の平均値）」及び「蓄積ダメージ（体への負担）」である。
【０１７７】
また、サマリー画像４６３には、数値が基準値よりも良い項目の横に所定のマーク４６９が付される。図４０の例では、「平均真下着地率」、「平均エネルギー損失」、「平均左右バランス」にマーク４６９が付されている。なお、数値が基準値よりも悪い項目や改善率が基準値よりも高い項目あるいは低い項目に所定のマークを付してもよい。
【０１７８】
サマリー画像４６４には、他人の過去の走行が行われた日付及びサマリー画像４６３に含まれる項目と同じ項目の各数値が含まれている。また、図４０では、他人のユーザー名とユーザー画像がサマリー画像４６４の近傍に表示されている。
【０１７９】
項目名４６５は、サマリー画像４６３に含まれる項目からユーザーが選択した項目を示し、時系列データ４６６は項目名４６５で示される項目の数値を時系列にグラフ化したものである。図４０の例では、「平均エネルギー効率」が選択され、横軸を走行日、縦軸をユーザーと他人の平均エネルギー効率の各数値とする時系列グラフが表示されている。そして、ユーザーが時系列データ４６６の横軸のいずれかの日付を選択すると、サマリー画像４６３及びサマリー画像４６４には、選択した日付のユーザー及び他人の走行（選択した日付の走行がなければ、例えばその直近の走行）の分析結果が表示される。
【０１８０】
全体分析ボタン４６７は、比較分析モードから全体分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが全体分析ボタン４６７の選択操作（押下操作）を行うと全体分析モードに移行し、全体分析画面が表示される。
【０１８１】
詳細分析ボタン４６８は、比較分析モードから詳細分析モードに移行するためのボタンであり、ユーザーが詳細分析ボタン４６８の選択操作（押下操作）を行うと詳細分析モードに移行し、詳細分析画面が表示される。
【０１８２】
図４１の例では、比較分析画面４６０には、ユーザーが選択した項目の項目名４７１、ユーザーが選択したランナーの走行の分析結果を表示するサマリー画像４７２、及びユーザーが選択した項目の走行結果のグラフ４７３が含まれている。
【０１８３】
図４１の例では、項目名４７１として「接地時間」が選択され、サマリー画像４７２には、ユーザーが選択したランナーＡとＢの走行中の接地時間の目標値、走行距離５ｋｍごとの接地時間の平均値、及び走行距離２０ｋｍにおける接地時間の平均値が表示されている。
【０１８４】
また、グラフ４７３には、横軸を走行距離、縦軸を接地時間とし、ユーザーが選択したランナーＡとＢの走行中の接地時間の目標値、ランナーＡの走行中の接地時間測定値と検出した変化点、及びランナーＢの走行中の接地時間測定値と検出した変化点が表示されている。
【０１８５】
サマリー画像４７２及びグラフ４７３の内容から、走行距離２０ｋｍのトレーニングの場合、ランナーＡは、スタート時から５ｋｍまで指標の目標値を超え、５ｋｍ以降、変化点を境にして徐々に低下していく走行であるが、走行距離２０ｋｍまでの接地時間の平均値は目標値と同じ０．２２ｓｅｃである。これに対し、ランナーＢはスタート時から１５ｋｍまで指標の目標値を維持し、１５ｋｍ以降、変化点を境にして徐々に指標値を下回った走行であり、走行距離２０ｋｍまでの接地時間の平均値は目標値と同じ０．２２ｓｅｃである。従って、ランナーＡとＢの走行距離２０ｋｍまでの接地時間の平均値を比較すると目標値を達成しているので、二人とも良好な走行状態と言える。
【０１８６】
しかし、ランナーＡの走行状態の指標となる変化点が約５ｋｍ付近にあるのに対し、ランナーＢの変化点は約１５ｋｍ付近にある。つまり、ランナーＡは、スタートからオーバーペースで走行し、変化点以降は、疲労度が増し走行能力や走行効率が低下した状態で走行しており、ペース配分の改善が必要である。それに対し、ランナーＢは、スタートからペース配分を目標値に維持し、変化点の１５ｋｍまでは良好なコンディションで走行していたことが判る。そのため、接地時間を含む走行状態の変化点を検出することは、ランナーのコンディションの変化を検知することができ、且つ、ランナーの走行の質を判断することができる。
【０１８７】
ユーザーは、図４０及び図４１に示した比較分析画面を見て、過去に行った走行成績やコンディションと他人の走行成績との比較結果やコンディションを確認することで、自己の走り方の長所や短所を認識し、次回以降の走行において、走行成績を向上させるための走り方や走行状態を改善するための走り方を練習することができる。
【０１８８】
１−１１．処理の手順
図４２は、ユーザーの走行中における運動解析装置２の処理部２０が行う運動解析処理の手順の一例を示すフローチャート図である。運動解析装置２（コンピューターの一例）の処理部２０は、記憶部３０に記憶されている運動解析プログラム３００を実行することにより、図４２のフローチャートの手順で運動解析処理を実行する。
【０１８９】
図４２に示すように、処理部２０は、計測開始のコマンドを受信するまで待機し（Ｓ１０のＮ）、計測開始のコマンドを受信した場合（Ｓ１０のＹ）、まず、ユーザーが静止しているものとして、慣性計測ユニット１０が計測したセンシングデータ、及び、ＧＰＳデータを用いて、初期姿勢、初期位置、初期バイアスを計算する（Ｓ２０）。
【０１９０】
次に、処理部２０は、慣性計測ユニット１０からセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータをセンシングデータテーブル３１０に付加する（Ｓ３０）。
【０１９１】
次に、処理部２０は、慣性航法演算処理を行い、各種の情報を含む演算データを生成する（Ｓ４０）。この慣性航法演算処理の手順の一例は後述する。
【０１９２】
次に、処理部２０は、Ｓ４０で生成した演算データを用いて運動解析情報生成処理を行って運動解析情報及び走行中出力情報を生成し、走行中出力情報を報知装置３に送信する（Ｓ５０）。この運動解析情報生成処理の手順の一例は後述する。報知装置３に送信された走行中出力情報は、ユーザーの走行中にリアルタイムにフィードバックされる。なお、本明細書において「リアルタイム」とは、処理対象の情報が取得されたタイミングで処理を開始することを意味する。したがって、情報の取得から処理完了までにある程度の時間差がある場合も含む。
【０１９３】
そして、処理部２０は、計測終了のコマンドを受信するまで（Ｓ６０のＮ及びＳ７０のＮ）、前回センシングデータを取得してからサンプリング周期Δｔが経過する毎に（Ｓ６
０のＹ）、Ｓ３０以降の処理を繰り返す。処理部２０は、計測終了のコマンドを受信すると（Ｓ７０のＹ）、走行分析処理の開始を指示する走行分析開始コマンドを受信するまで待機する（Ｓ８０のＮ）。
【０１９４】
処理部２０は、走行分析開始コマンドを受信すると（Ｓ８０のＹ）、Ｓ５０で生成した運動解析情報や過去の走行中に生成して記憶部３０に記憶した運動解析情報を用いて、ユーザーの過去の走行に対する走行分析処理を行い、分析結果の情報を報知装置３又はその他の情報機器に送信する（Ｓ９０）。この走行分析処理の手順の一例は後述する。処理部２０は、走行分析処理を終了すると、運動解析処理を終了する。
【０１９５】
図４３は、慣性航法演算処理（図４２のＳ４０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（慣性航法演算部２２）は、記憶部３０に記憶されている慣性航法演算プログラム３０２を実行することにより、図４３のフローチャートの手順で慣性航法演算処理を実行する。
【０１９６】
図４３に示すように、まず、処理部２０は、図４２のＳ２０で算出した初期バイアスを用いて（後述のＳ１５０で加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを推定した後は、加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを用いて）、図４２のＳ３０で取得したセンシングデータに含まれる加速度と角速度からバイアスを除去して補正し、補正した加速度と角速度によりセンシングデータテーブル３１０を更新する（Ｓ１００）。
【０１９７】
次に、処理部２０は、Ｓ１００で補正したセンシングデータを積分して速度、位置及び姿勢角を計算し、計算した速度、位置及び姿勢角を含む算出データを算出データテーブル３４０に付加する（Ｓ１１０）。
【０１９８】
次に、処理部２０は、走行検出処理を行う（Ｓ１２０）。この走行検出処理の手順の一例は後述する。
【０１９９】
次に、処理部２０は、走行検出処理（Ｓ１２０）により走行周期を検出した場合（Ｓ１３０のＹ）、走行ピッチ及びストライドを計算する（Ｓ１４０）。また、処理部２０は、走行周期を検出しなかった場合は（Ｓ１３０のＮ）、Ｓ１４０の処理を行わない。
【０２００】
次に、処理部２０は、誤差推定処理を行い、速度誤差δｖｅ、姿勢角誤差εｅ、加速度バイアスｂａ、角速度バイアスｂω及び位置誤差δｐｅを推定する（Ｓ１５０）。
【０２０１】
次に、処理部２０は、Ｓ１５０で推定した速度誤差δｖｅ、姿勢角誤差εｅ、及び位置誤差δｐｅを用いて、速度、位置、及び姿勢角をそれぞれ補正し、補正した速度、位置、及び姿勢角により算出データテーブル３４０を更新する（Ｓ１６０）。また、処理部２０は、Ｓ１６０で補正した速度を積分し、ｅフレームの距離を計算する（Ｓ１７０）。
【０２０２】
次に、処理部２０は、センシングデータテーブル３１０に記憶されているセンシングデータ（ｂフレームの加速度及び角速度）、算出データテーブル３４０に記憶されている算出データ（ｅフレームの速度、位置、及び姿勢角）及びＳ１７０で算出したｅフレームの距離を、それぞれ、ｍフレームの加速度、角速度、速度、位置、姿勢角、及び距離に座標変換する（Ｓ１８０）。
【０２０３】
そして、処理部２０は、Ｓ１８０で座標変換した後のｍフレームの加速度、角速度、速度、位置、姿勢角、及び距離、Ｓ１４０で算出したストライド及び走行ピッチを含む演算データを生成する（Ｓ１９０）。処理部２０は、図４２のＳ３０でセンシングデータを取得する毎に、この慣性航法演算処理（Ｓ１００〜Ｓ１９０の処理）を行う。
【０２０４】
図４４は、走行検出処理（図４３のＳ１２０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（走行検出部２４２）は、図４４のフローチャートの手順で走行検出処理を実行する。
【０２０５】
図４４に示すように、処理部２０は、図４３のＳ１００で補正した加速度に含まれるｚ軸加速度をローパスフィルター処理し（Ｓ２００）、ノイズを除去する。
【０２０６】
次に、処理部２０は、Ｓ２００でローパスフィルター処理したｚ軸加速度が閾値以上かつ極大値の場合（Ｓ２１０のＹ）、このタイミングで走行周期を検出する（Ｓ２２０）。
【０２０７】
そして、処理部２０は、左右足フラグがオンであれば（Ｓ２３０のＹ）、左右足フラグをオフし（Ｓ２４０）、左右足フラグがオンでなければ（Ｓ２３０のＮ）、左右足フラグをオンし（Ｓ２５０）、走行検出処理を終了する。処理部２０は、ｚ軸加速度が閾値未満か極大値でなければ（Ｓ２１０のＮ）、Ｓ２２０以降の処理を行わずに走行検出処理を終了する。
【０２０８】
図４５は、運動解析情報生成処理（図４２のＳ５０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（運動解析部２４）は、記憶部３０に記憶されている運動解析情報生成プログラム３０４を実行することにより、図４５のフローチャートの手順で運動解析情報生成処理を実行する。なお、運動解析情報生成処理が本実施形態の運動解析方法に相当する。
【０２０９】
図４５に示すように、まず、処理部２０は、図４２のＳ４０の慣性航法演算処理で生成した演算データを用いて、基本情報の各項目を算出する（Ｓ３００）。また、処理部２０は、演算データを用いて、走行軌跡を算出し、走行軌跡情報３５６を生成する（Ｓ３１０）。
【０２１０】
次に、処理部２０は、演算データを用いて、ユーザーの走行運動における特徴点（着地、踏込、離地等）の検出処理を行う（Ｓ３２０）。
【０２１１】
次に、ユーザーの走行状態を算出する工程として、処理部２０は、Ｓ３２０の処理で特徴点を検出した場合（Ｓ３３０のＹ）、特徴点を検出したタイミングに基づき、接地時間及び衝撃時間を算出する（Ｓ３４０）。また、処理部２０は、演算データの一部及びＳ３４０で生成した接地時間及び衝撃時間を入力情報３５１として、特徴点を検出したタイミングに基づき、第１解析情報の一部の項目（算出に特徴点の情報が必要な項目）を算出する（Ｓ３５０）。処理部２０は、Ｓ３２０の処理で特徴点を検出しなかった場合は（Ｓ３３０のＮ）、Ｓ３４０及びＳ３５０の処理を行わない。
【０２１２】
次に、処理部２０は、入力情報３５１を用いて、第１解析情報３５３の他の項目（算出に特徴点の情報が不要な項目）を算出する（Ｓ３６０）。
【０２１３】
次に、処理部２０は、第１解析情報３５３を用いて、第２解析情報３５４の各項目を算出する（Ｓ３７０）。
【０２１４】
次に、処理部２０は、入力情報３５１の各項目、第１解析情報３５３の各項目及び第２解析情報の各項目に対して左右差率を算出する（Ｓ３８０）。その後、処理部２０は、入力情報３５１、基本情報３５２、第１解析情報３５３、第２解析情報３５４、左右差率３５５、走行軌跡情報３５６、及び走行状態の変化点を運動解析情報３５０として記憶部３０に記憶する。
【０２１５】
次に、走行状態の変化点を検出する工程として、処理部２０は、算出した入力情報３５１の各項目、第１解析情報の各項目、及び第２解析情報の各項目に対して変化点を検出する（Ｓ３８５）。その後、走行状態の変化点を運動解析情報３５０として記憶部３０に記憶する。
【０２１６】
次に、走行状態の変化点を含む走行情報を生成する工程として、処理部２０は、入力情報３５１、基本情報３５２、第１解析情報３５３、第２解析情報３５４、左右差率３５５、走行軌跡情報３５６、及び走行状態の変化点を用いて、走行中出力情報を生成し、生成した走行中出力情報を報知装置３に送信し（Ｓ３９０）、運動解析情報生成処理を終了する。
【０２１７】
図４６は、走行分析処理（図４２のＳ９０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図である。処理部２０（走行分析部２９０）は、記憶部３０に記憶されている走行分析プログラム３０６を実行することにより、図４６のフローチャートの手順で走行分析処理を実行する。
【０２１８】
図４６に示すように、まず、処理部２０は、全体分析モードを選択し、図４２のＳ５０の運動解析情報生成処理で生成した運動解析情報や過去の走行中に生成して記憶部３０に記憶した運動解析情報を用いて、ユーザーの過去の走行に対する全体分析を行って全体分析情報を生成し、生成した全体分析情報を走行後出力情報として報知装置３又はその他の情報機器に送信する（Ｓ４００）。
【０２１９】
処理部２０は、全体分析モードにおいて、走行分析処理の終了を指示する走行分析終了コマンドを受信した場合は（Ｓ４０２のＹ）、走行分析処理を終了し、走行分析終了コマンドを受信せずに（Ｓ４０２のＮ）、詳細分析モードへも比較分析モードへも移行しなければ（Ｓ４０４のＮかつＳ４０６のＮ）、ユーザーの操作に応じて全体分析処理（Ｓ４００）を繰り返す。
【０２２０】
処理部２０は、全体分析モードから詳細分析モードへ移行すると（Ｓ４０４のＹ）、詳細分析を行って詳細分析情報を生成し、生成した詳細分析情報を走行後出力情報として報知装置３又はその他の情報機器に送信する（Ｓ４１０）。全体分析モードから詳細分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図３６に示した全体分析画面４１０に含まれる詳細分析ボタン４１７の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。
【０２２１】
処理部２０は、詳細分析モードにおいて、走行分析終了コマンドを受信した場合は（Ｓ４１２のＹ）、走行分析処理を終了し、走行分析終了コマンドを受信せずに（Ｓ４１２のＮ）、比較分析モードへも全体分析モードへも移行しなければ（Ｓ４１４のＮかつＳ４１６のＮ）、ユーザーの操作に応じて詳細分析処理（Ｓ４１０）を繰り返す。
【０２２２】
処理部２０は、全体分析モードから比較分析モードへ移行し（Ｓ４０６のＹ）、あるいは、詳細分析モードから比較分析モードへ移行すると（Ｓ４１４のＹ）、比較分析を行って比較分析情報を生成し、生成した比較分析情報を走行後出力情報として報知装置３又はその他の情報機器に送信する（Ｓ４２０）。全体分析モードから比較分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図３６に示した全体分析画面４１０に含まれる比較分析ボタン４１８の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。また、詳細分析モードから比較分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図３７に示した詳細分析画面４３０に含まれる比較分析ボタン４３８の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。
【０２２３】
処理部２０は、比較分析モードにおいて、走行分析終了コマンドを受信した場合は（Ｓ
４２２のＹ）、走行分析処理を終了し、走行分析終了コマンドを受信せずに（Ｓ４２２のＮ）、全体分析モードへも詳細分析モードへも移行しなければ（Ｓ４２４のＮかつＳ４２６のＮ）、ユーザーの操作に応じて比較分析処理（Ｓ４２０）を繰り返す。
【０２２４】
処理部２０は、詳細分析モードから全体分析モードへ移行し（Ｓ４１６のＹ）、あるいは、比較分析モードから全体分析モードへ移行すると（Ｓ４２４のＹ）、Ｓ４００の全体分析処理を行う。詳細分析モードから全体分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図３７に示した詳細分析画面４３０に含まれる全体分析ボタン４３７の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。また、比較分析モードから全体分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図４０に示した比較分析画面４６０に含まれる全体分析ボタン４６７の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。
【０２２５】
処理部２０は、比較分析モードから詳細分析モードへ移行すると（Ｓ４２６のＹ）、Ｓ４１０の詳細分析処理を行う。比較分析モードから詳細分析モードへの移行は、例えば、ユーザーが、図４０に示した比較分析画面４６０に含まれる詳細分析ボタン４６８の選択操作（押下操作）を行った場合に行われる。
【０２２６】
１−１２．効果
第１実施形態では、運動解析システム１が慣性計測ユニット１０の出力信号から、走行中のユーザーの運動を解析し、ユーザーの走行状態を算出することにより、走行状態の変化点を検出することができる運動解析装置２と、走行状態の変化点を含む走行情報を表示する表示装置としての報知装置３と、を備えている。そのため、ユーザーが走行中に、報知装置３に表示された走行状態の変化点を含む走行情報を見ることができるので、ユーザー自身の疲労度や走行能力等のコンディションを確認することができる。特に、走行状態の変化点を検出した時点における走行時間や走行距離において、ユーザーのコンディションが劣化し始めていることを確認することができる。
【０２２７】
また、走行情報として、ユーザーの走行における、エネルギー損失、エネルギー効率、又は体への負担に関する情報が含まれているため、ユーザーの疲労度に関するコンディションを把握することができる。
【０２２８】
また、走行情報として、ユーザーの走行における、接地時間、着地時ブレーキ量、真下着地率、又は推進効率に関する情報が含まれているため、ユーザーの走行能力や走行効率に関するコンディションを把握することができる。
【０２２９】
また、表示方法として、報知装置３又はその他の情報機器に、所定の走行距離ごとに走行状態を平均した値を表示することにより、所定の走行距離ごとに、ユーザー自身の疲労度や走行能力等のコンディションを確認することができる。更に、複数のユーザーの走行情報を表示することより、各ユーザーのコンディションについても確認することができる。
【０２３０】
２．第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態に係る運動解析システムについて説明する。本実施形態では、第１実施形態との相違点について説明し、同様の部分についての説明は省略する。また、本実施形態では、第１実施形態における要素と同一の要素については同一の符号を付して説明する。なお、本実施形態のシステムと第１実施形態のシステムとの主な相違点は、システムの動作にあるため、ここではシステムの動作に着目する。なお、本実施形態のシステムの機能は、第１実施形態のシステムの付加機能として当該システムへ搭載することも可能である。
【０２３１】
２−１．機能ブロック
図４７は、第２実施形態における処理の一例を説明するブロック図である。
【０２３２】
本実施形態にかかる運動解析装置２は、図４７に示すとおり、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係情報３０ａ（関係に係る情報の一例）を予め記憶する記憶部３０と、ユーザーの走行中における運動情報と、予め記憶した関係情報３０ａとに基づいて、ユーザーの走行状態に生じる変化点を予測する予測部２８０ａと、を備える。なお、図４７では、予測部２８０ａの搭載先が走行中出力情報生成部２８０である例（つまり走行中出力情報生成部２８０が適宜に予測部２８０ａとして機能する例）を示している。以上の構成において、当該関係情報３０ａは、ユーザーの運動情報と走行状態の変化点との関係に係る情報であって、当該ユーザーの運動情報と変化点との関係、すなわちユーザー固有の身体能力を反映している。従って、本実施形態の予測部２８０ａは、ユーザーの走行状態に到来する変化点を、ユーザーの走行中に客観的かつ高精度に予測することができる。
【０２３３】
ここで、ユーザーの走行中、予測部２８０ａは、当該ユーザーの運動情報を参照する。この運動情報は、例えば、エネルギー消費量に係る情報である。走行中のエネルギー消費量は、変化点の生じる時点又は地点を大きく左右すると考えられ、例えば、スタート当初のエネルギー消費量が高過ぎると、変化点までの時間又は距離が短くなることがある。従って、予測部２８０ａは、エネルギー消費量に係る運動情報を用いることで、ユーザーの変化点をより高精度に予測することができる。なお、予測部２８０ａが走行中に参照する「運動情報」は、ユーザーの運動エネルギーに係る指標であって、エネルギー消費量以外に、例えば、エネルギー効率、エネルギー損失、体への負担などであってもよい。但し、以下では、運動情報としてエネルギー消費量を用いる場合を説明する。
【０２３４】
また、変化点の予測に用いられる走行状態は、例えば、接地時間に係る情報である。走行中の接地時間には、ユーザーの走行状態が強く反映されると考えられ、例えば、疲労度が高まり走行フォームが悪化した場合には、接地時間が長くなることもある。従って、接地時間に係る情報を用いれば、ユーザーの変化点をより高精度に予測することができる。なお、変化点の予測に用いられる「走行状態」は、ユーザーの走行フォームに係る指標であって、接地時間以外の指標でもよい。走行状態は、例えば、衝撃時間等の入力情報３５１、走行軌跡算出部２７１で算出された走行軌跡情報３５６、基本情報生成部２７２で算出された基本情報３５２、第１解析情報生成部２７３で算出された第１解析情報３５３、第２解析情報生成部２７４で算出された第２解析情報３５４、及び左右差率算出部２７５で算出された左右差率３５５、などであってもよい。但し、以下では、走行状態として接地時間を用いる場合を説明する。
【０２３５】
なお、変化点は、第１実施形態で説明したとおり、走行状態に急激な変化が生じる時点又は地点のことである。例えば、「変化点」は、接地時間の時間変化カーブの傾き（時間微分）が閾値を超えた時点（最大となった時点）として検出することができる。また、例えば、「変化点」は、接地時間の距離変化カーブの傾き（距離微分）が閾値を超えた地点（最大となった地点）として検出することができる。
【０２３６】
２−２．関係情報
変化点の予測に用いられる関係情報３０ａには、エネルギー消費量の閾値Ｌｖ１が格納されている。閾値Ｌｖ１は、ユーザーに固有の値であって、例えば走行分析部２９０がユーザーの過去の走行データに基づき予め算出したものである。以下、閾値Ｌｖ１の算出方法を説明する。
【０２３７】
先ず、走行分析部２９０は、ユーザーの過去の走行データに含まれる、接地時間のデータ（図４８（Ａ）のドットマーク）に基づき、接地時間の時間変化カーブ（図４８（Ａ）
の曲線）を算出する。図４８（Ａ）の横軸は経過時間であって縦軸は接地時間である。このカーブの算出は、例えば、接地時間のデータ（図４８（Ａ）のドットマーク）を回帰分析することによって行うことができる。そして、走行分析部２９０は、例えば、このカーブの傾き（時間微分）が最初に閾値を超えた時点（又は傾きが最大となった時点）を、変化点ｔ１として算出する。
【０２３８】
次に、走行分析部２９０は、ユーザーの当該走行データに含まれる、エネルギー消費量のデータ（図４８（Ｂ）のドットマーク）に基づき、エネルギー消費量の時間変化カーブ（図４８（Ｂ）の曲線）を算出する。図４８（Ｂ）の横軸は経過時間であって縦軸はエネルギー消費量である。このカーブの算出は、例えば、エネルギー消費量のデータ（図４８（Ｂ）の曲線）を回帰分析することによって行うことができる。そして、走行分析部２９０は、例えば、このカーブにおいて変化点ｔ１に相当するエネルギー消費量の値を、変化点予測の基準となる上述した「閾値Ｌｖ１」として算出する。
【０２３９】
なお、閾値Ｌｖ１を算出するために用いられる走行データは、ユーザーの最新の走行データであってもよいし、直近の所定期間内における複数の走行データであってもよい。
【０２４０】
また、走行分析部２９０は、当該ユーザーの最新の走行データが取得される度に閾値Ｌｖ１の算出を行い、関係情報３０ａを更新してもよい。
【０２４１】
２−３．予測処理の内容
本実施形態の予測部２８０ａは、ユーザーの走行中に、例えば以下の予測処理を実行することにより変化点を予測する。予測処理の実行される頻度は、例えば所定期間毎（例えば１分毎）である。
【０２４２】
予測部２８０ａは、例えば、走行開始から現時点ｔ０までに取得された、ユーザーのエネルギー消費量に基づき、現時点ｔ０以後におけるエネルギー消費量の時間変化カーブ（図４９）を予測する。図４９において横軸が経過時間であり縦軸がエネルギー消費量である。図４９において実線で示した部分が現時点ｔ０までのカーブ（実測値に基づくカーブ）であって、点線で示した部分が現時点ｔ０以後のカーブ（予測したカーブ）である。なお、カーブの予測については、公知の方法の何れかを適用することができる。
【０２４３】
そして、予測部２８０ａは、関係情報３０ａに含まれる閾値Ｌｖ１の値を参照し、予測したカーブ（図４９）のうち当該閾値Ｌｖ１に該当する時点ｔ２を、予測した変化点として算出する。
【０２４４】
次に、通信部４０は、当該予測した変化点の情報を、例えば走行中出力情報の１つとして報知装置３へ送信する。通信部４０は、例えば、現時点から予測した変化点までの猶予時間、又は、走行開始時点から予測した変化点までの所要時間を、予測した変化点の情報として報知装置３へ送信する。
【０２４５】
一方、報知装置３の通信部１４０は、当該予測した変化点の情報を受信すると、当該予測した変化点の情報を処理部１２０へ送り、処理部１２０は、表示部１７０及び音出力部１８０の少なくとも一方を介して当該予測した変化点の情報をユーザーへ提示する。
【０２４６】
このとき、報知装置３の表示部１７０は、例えば、現時点から変化点までの猶予時間が「５０分」であった場合に「あと５０分間は走行できる見込みです。」などのテキストイメージを表示する（図５３）。
【０２４７】
また、報知装置３の音出力部１８０は、例えば、現時点から変化点までの猶予時間が「
５０分」であった場合に例えば「あと５０分間は走行できる見込みです。」などの音声を出力する。
【０２４８】
なお、本実施形態における予測部２８０ａは、走行開始から現時点までのカーブの全体に基づき現時点以後のカーブを予測してもよいし、現時点前所定期間におけるカーブに基づき現時点以後のカーブを予測してもよい。また、予測部２８０ａは、当該カーブの次数を２以上としてもよいし、１としてもよい。次数を１とした場合には、予測カーブは直線となる。
【０２４９】
また、本実施形態の運動解析システム１は、予測した変化点を時間の情報としてユーザーへ提示したが、予測した変化点を時刻の情報としてユーザーへ提示してもよい。この場合、例えば、「１時までは走行できる見込みです。」などのテキストイメージ又は音声がユーザーへ向けて出力される。
【０２５０】
また、本実施形態の運動解析システム１は、予測した変化点を時間の情報としてユーザーへ提示したが、予測した変化点を距離の情報としてユーザーへ提示してもよい。この場合、例えば、「あと５ｋｍは走行できる見込みです。」などのテキストイメージ又は音声がユーザーへ向けて出力される。
【０２５１】
また、本実施形態の運動解析システム１は、予測した変化点を時間の情報としてユーザーへ提示したが、予測した変化点を位置の情報としてユーザーへ提示してもよい。この場合、例えば、「第１０給水所付近まで走行できる見込みです。」、「３０ｋｍ地点まで走行できる見込みです。」などのテキストイメージ又は音声がユーザーへ向けて出力される（図５４）。但し、前者の場合は、ユーザーの走行ルートの情報が予め運動解析システム１に登録されている必要がある。
【０２５２】
２−４．予測処理及び更新処理のフロー
図５０は、第２実施形態における予測処理及び更新処理の一例を示すフローチャート図である。このフローチャートは、例えば、ユーザーが走行をする度に実行される。運動解析部２４の詳しい機能分担については説明済みであるため、ここでは予測処理及び更新処理の主体が運動解析装置２の運動解析部２４であるとして説明する。
【０２５３】
先ず、運動解析部２４は、ユーザーの走行が開始されたか否かを判定する（Ｓ１４０１）。開始された場合（Ｓ１４０１Ｙ）には次の処理へ移行し、さもなくば（Ｓ１４０１Ｎ）、判定処理（Ｓ１４０１）を繰り返す。
【０２５４】
次に、運動解析部２４は、エネルギー消費量の時間変化と関係情報３０ａとに基づき変化点の予測を行う（Ｓ１４０２）。変化点を予測する具体的な方法については前述したとおりである。
【０２５５】
次に、運動解析部２４は、予測した変化点をユーザーへ提示する（Ｓ１４０３）。変化点をユーザーへ提示する具体的な方法については前述したとおりである。
【０２５６】
次に、運動解析部２４は、ユーザーの走行が終了したか否かを判定する（Ｓ１４０４）。終了した場合（Ｓ４０４Ｙ）には次の処理へ移行し、さもなくば（Ｓ１４０４Ｎ）、予測の処理（Ｓ１４０２）へ戻る。
【０２５７】
次に、運動解析部２４は、走行の開始から終了までに取得された走行データに含まれる接地時間の時間変化カーブに基づき、実際の変化点を検出する（Ｓ１４０５）。変化点を検出する具体的な方法については前述したとおりである。
【０２５８】
次に、運動解析部２４は、走行の開始から終了までに取得された走行データに含まれるエネルギー消費量の時間変化カーブと、実際の変化点とに基づき、実際の変化点に相当するエネルギー消費量の値を算出する（Ｓ１４０６）。
【０２５９】
次に、運動解析部２４は、関係情報３０ａにおける閾値Ｌｖ１の値を、先のステップＳ１４０６で算出した値に変更し、フローを終了する（１Ｓ４０７）。これによって、関係情報３０ａにおける閾値Ｌｖ１が更新される。
【０２６０】
なお、ここでは、最新の走行データに基づき閾値Ｌｖ１の値が更新される場合を説明したが、直近の所定期間内における複数の走行データに基づき閾値Ｌｖ１の値が更新されてもよい。
【０２６１】
また、以上のフローチャートのステップの順序は、運動解析部２４の機能が損なわれない範囲内において入れ替えることが可能である。
【０２６２】
３．第３実施形態
３−１．第３実施形態に係る処理
次に、本発明の第３実施形態に係る運動解析システムについて説明する。本実施形態では、第２実施形態との相違点について説明し、同様の部分についての説明は省略する。また、本実施形態では、第２実施形態における要素と同一の要素については同一の符号を付して説明する。なお、本実施形態のシステムと第２実施形態のシステムとの主な相違点は、システムの動作にあるため、ここではシステムの動作に着目する。なお、本実施形態のシステムの機能は、第１実施形態又は第２実施形態のシステムの付加機能として当該システムへ搭載することも可能である。
【０２６３】
３−２．関係情報
変化点の予測に用いられる関係情報３０ａには、複数のカーブに係る情報が格納されている。これら複数のカーブは、何れもユーザーに固有のカーブであって、変化点の長さ毎に用意されている。例えば、複数のカーブの１つは、変化点が１５ｋｍであったときにおけるエネルギー消費量の時間変化カーブ（図５１（Ａ））であり、他の１つは、変化点が２０ｋｍであったときにおけるエネルギー消費量の時間変化カーブ（図５１（Ｂ））であり、他の１つは、変化点が３０ｋｍであったときにおけるエネルギー消費量の時間変化カーブ（図５１（Ｃ））である。これら複数のカーブは、ユーザーの過去の走行データに基づき例えば走行分析部２９０によって予め算出されたものである。カーブの算出方法、変化点の検出方法については、前述したとおりである。
【０２６４】
なお、関係情報３０ａに格納される情報は、複数のカーブの各々を特定するために必要な情報であって、例えば、カーブを規定するための関数の係数情報などである。図５１では、カーブをイメージし易いようにグラフで表現している。図５１の横軸は経過時間であり、図５１の縦軸はエネルギー消費量である。
【０２６５】
３−３．予測処理の内容
本実施形態の予測部２８０ａは、ユーザーの走行中に、例えば以下の予測処理を実行することにより変化点を予測する。予測処理の実行される頻度は、例えば所定期間毎（例えば１分毎）である。
【０２６６】
予測部２８０ａは、例えば、走行開始から現時点までに取得された、ユーザーのエネルギー消費量に基づき、現時点以前におけるエネルギー消費量の時間変化カーブを算出する。カーブの算出方法については前述したとおりである。ここで算出されるカーブは、図４
９の実線部分に相当するカーブである。そして、予測部２８０ａは、算出したカーブと、関係情報３０ａに含まれる複数のカーブの各々との相関を算出し、相関の最も高かったカーブに対応する変化点を、予測結果とする。例えば、図５１（Ａ）のカーブとの相関が最も高かった場合には、「１５ｋｍ」を予測結果とし、図５１（Ｂ）のカーブとの相関が最も高かった場合には、「２０ｋｍ」を予測結果とし、図５１（Ｃ）のカーブとの相関が最も高かった場合には、「３０ｋｍ」を予測結果とする。
【０２６７】
次に、通信部４０は、予測結果としての変化点（予測した変化点）の情報を、例えば走行中出力情報の１つとして報知装置３へ送信する。通信部４０は、例えば、現地点から変化点までの残り距離、又は、走行開始時点から変化点までの所要距離を、予測した変化点の情報として報知装置３へ送信する。
【０２６８】
一方、報知装置３の通信部１４０は、当該予測した変化点の情報を受信すると、当該予測した変化点の情報を処理部１２０へ送り、処理部１２０は、表示部１７０及び音出力部１８０の少なくとも一方を介して当該予測した変化点の情報をユーザーへ提示する。
【０２６９】
このとき、報知装置３の表示部１７０は、例えば、走行開始地点から変化点までの距離が「３０ｋｍ」であった場合に「３０ｋｍ地点まで走行できる見込みです。」などのテキストイメージを表示する（図５４）。
【０２７０】
また、報知装置３の音出力部１８０は、例えば、走行開始地点から変化点までの距離が「３０ｋｍ」であった場合に例えば「３０ｋｍ地点まで走行できる見込みです。」などの音声を出力する。
【０２７１】
なお、本実施形態の運動解析システム１は、走行開始地点から予測した変化点までの距離をユーザーへ提示したが、現在地点から予測した変化点までの猶予距離をユーザーへ提示してもよい。
【０２７２】
また、本実施形態の運動解析システム１は、予測した変化点を距離の情報としてユーザーへ提示したが、予測した変化点を位置の情報としてユーザーへ提示してもよい。この場合、例えば、「第１０給水所付近まで走行できる見込みです。」などのテキストイメージ又は音声がユーザーへ向けて出力される。但し、この場合は、ユーザーの走行ルートの情報が予め運動解析システム１に登録されている必要がある。
【０２７３】
また、本実施形態の運動解析システム１は、予測した変化点を距離の情報としてユーザーへ提示したが、予測した変化点を時間の情報としてユーザーへ提示してもよい。この場合、例えば、「あと５０分間は走行できる見込みです。」などのテキストイメージ又は音声がユーザーへ向けて出力される（図５３）。
【０２７４】
また、本実施形態の運動解析システム１は、予測した変化点を距離の情報としてユーザーへ提示したが、予測した変化点を時刻の情報としてユーザーへ提示してもよい。この場合、例えば、「１時までは走行できる見込みです。」などのテキストイメージ又は音声がユーザーへ向けて出力される。
【０２７５】
３−４．予測処理及び更新処理のフロー
図５２は、第３実施形態における予測処理及び更新処理の一例を示すフローチャート図である。このフローチャートは、例えば、ユーザーが走行をする度に実行される。運動解析部２４の詳しい機能分担については説明済みであるため、ここでは予測処理及び更新処理の主体が運動解析部２４であるものとして説明する。また、ここでは第２実施形態と同じ処理については同一の符号を付した。
【０２７６】
先ず、運動解析部２４は、ユーザーの走行が開始されたか否かを判定する（Ｓ１４０１）。開始された場合（Ｓ１４０１Ｙ）には次の処理へ移行し、さもなくば（Ｓ１４０１Ｎ）、判定処理（Ｓ１４０１）を繰り返す。
【０２７７】
次に、運動解析部２４は、エネルギー消費量の時間変化と関係情報３０ａとに基づき、変化点の予測を行う（Ｓ１４０２’）。変化点を予測する具体的な方法については前述したとおりである。
【０２７８】
次に、運動解析部２４は、予測した変化点をユーザーへ提示する（Ｓ１４０３）。変化点をユーザーへ提示する具体的な方法については前述したとおりである。
【０２７９】
次に、運動解析部２４は、ユーザーの走行が終了したか否かを判定する（Ｓ１４０４）。終了した場合（Ｓ１４０４Ｙ）には次の処理へ移行し、さもなくば（Ｓ１４０４Ｎ）、予測の処理（Ｓ１４０２’）へ戻る。
【０２８０】
次に、運動解析部２４は、走行の開始から終了までに取得された走行データに含まれる接地時間の時間変化カーブに基づき、実際の変化点を算出する（Ｓ１４０５）。
【０２８１】
次に、運動解析部２４は、関係情報３０ａに格納された当該変化点に係るカーブを、先のステップＳ１４０５で算出したカーブへと更新し、フローを終了する（Ｓ１４０７’）。
【０２８２】
なお、ここでは、最新の走行データに基づきカーブが更新される場合を説明したが、直近の所定期間内における複数の走行データに基づきカーブが更新されてもよい。
【０２８３】
また、以上のフローチャートのステップの順序は、運動解析部２４の機能が損なわれない範囲内において入れ替えることが可能である。
【０２８４】
４．変形例
本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。以下、変形例について説明する。なお、上記実施形態と同一の構成については同一の符号を付して再度の説明を省略する。
【０２８５】
４−１．予測方法のバリエーション
上記第２実施形態又は第３実施形態の運動解析装置２は、カーブの横軸を「時間」として変化点の予測を行ったが、カーブの横軸を「距離」として変化点の予測を同様に行ってもよい。また、上記第２実施形態又は第３実施形態の運動解析装置２は、カーブの縦軸を「エネルギー消費量」又は「接地時間」として変化点の予測を行ったが、他の指標を用いてもよい。例えば、エネルギー消費量の代わりに用いられる指標は、運動状態（具体的には運動の激しさ）が反映された何れかの指標であり、接地時間の代わりに用いられる指標は、走行状態（走行フォームの乱れ）が反映された何れかの指標である。
【０２８６】
また、第３実施形態の関係情報３０ａは、予測の基準となるカーブを「距離の変化点」ごとに格納しているが、「時間の変化点」ごとに格納してもよい。すなわち、第３実施形態の関係情報３０ａは、変化点が「１５ｋｍ」であったときのカーブ（図５１（Ａ））、変化点が「２０ｋｍ」であったときのカーブ（図５１（Ｂ））、変化点が「３０ｋｍ」であったときのカーブ（図５１（Ｃ））などを格納しているが、変化点が「５０分」であったときのカーブ、変化点が「９０分」であったときのカーブ、変化点が「１２０分」であったときのカーブなどを格納してもよい。これらのカーブを用いれば、距離の変化点を直
接的に予測することができる。なお、距離の変化点と時間の変化点とは、走行開始から現時点までの移動速度等に基づき相互に変換することも可能である。
【０２８７】
４−２．コースコンディションへの対応
上記第２実施形態又は第３実施形態において、関係情報３０ａは、コースコンディション毎に用意されてもよい。コースコンディションは、例えば、路面の種類（砂利道、アスファルト、砂地、起伏量など）、天候（晴天、曇天、雨天の別など）、気温（高、中、低など）の組み合わせのことである。例えば、「アスファルト」×「晴天」×「中温」に適した関係情報３０ａと、「アスファルト」×「晴天」×「高温」に適した関係情報３０ａと、「アスファルト」×「晴天」×「低温」に適した関係情報３０ａと、「砂利道」×「晴天」×「中温」に適した関係情報３０ａと、「砂利道」×「晴天」×「高温」に適した関係情報３０ａと、「砂利道」×「晴天」×「低温」に適した関係情報３０ａと、…が予め記憶部３０に格納される。
【０２８８】
そして、運動解析装置２は、運動解析装置２に搭載された少なくとも１つのセンサーに基づきコースコンディションを検出する。或いは、ユーザーが手動で運動解析装置２へコンディションを入力する。入力は、例えば、報知装置３の操作部１５０を介して行うことができる。また、報知装置３の通信部１４０は、入力されたコンディションの情報を運動解析装置２へ送信する。
【０２８９】
そして、運動解析装置２の予測部２８０ａは、走行当日のコースコンディションに応じて、コースコンディション毎の関係情報３０ａを使い分ける。具体的には、例えば、予測部２８０ａは、走行当日のコースコンディションが「砂利道」×「雨天」×「中温」である場合には、「砂利道」×「雨天」×「中温」に係る関係情報３０ａを用いて変化点の予測を行う。このようにコースコンディションごとの関係情報３０ａを使い分けることで、変化点の予測精度を更に向上させることができる。
【０２９０】
４−３．ビッグデータの利用
また、上記実施形態のシステムでは、ユーザーの走行データのアップロード先（保管先）となるサーバーを利用することもできる。このサーバーは、例えば、複数のユーザーの走行データを、当該ユーザーの属性（性別、年齢、体力、レベル（自己ベストタイム、平均タイム、アスリート又は一般の別など）、…）に対応付けて管理するサーバーである。例えば、上記第２実施形態又は第３実施形態では運動解析装置２がユーザーの走行データに基づき関係情報３０ａを生成したが、その代わりに、サーバーが複数のユーザーの走行データに基づき属性ごとの関係情報３０ａを生成してもよい。そして、個々のユーザーの運動解析装置２は、インターネットなどのネットワークを介して直接的又は間接的に、当該ユーザーの属性に該当する関係情報３０ａをサーバーからダウンロードすればよい。
【０２９１】
４−４．慣性計測ユニットの利点について
上記実施形態にかかる運動解析システム１は、上記実施形態にかかる何れかの運動解析装置２と、ユーザーの走行中における運動情報を取得する慣性計測ユニット１０と、を備える。慣性計測ユニット１０は、大掛かりな装置を要しないにもかかわらず、ユーザーの運動情報を正確に取得することが可能である。従って、慣性計測ユニット１０を用いれば、ユーザーの変化点をより簡単かつ確実に予測することができる。
【０２９２】
４−５．報知装置の利点について
上記実施形態にかかる運動解析システム１は、上記実施形態にかかる何れかの運動解析装置２と、予測した変化点を含む情報を表示する報知装置３と、を備える。報知装置３は、ユーザーの視覚を通じて変化点の提示をすることができる。従って、報知装置３を用いた本実施形態によれば、ユーザーの変化点を直感的に提示することができる。
【０２９３】
４−６．その他の情報表示について
上記実施形態にかかる運動解析システム１は、上記実施形態にかかる何れかの運動解析装置２と、予測した変化点を含む情報を表示する報知装置３とを備え、報知装置３は、走行中のユーザーに装着された慣性計測ユニット１０の出力信号を用いて算出されたユーザーの走行状態を更に表示してもよい。慣性計測ユニット１０は、大掛かりな装置を要しないにもかかわらず、ユーザーの運動情報を正確に取得することが可能であり、報知装置３は、ユーザーの視覚を通じて変化点の提示をすることができる。従って、慣性計測ユニット１０及び報知装置３を用いた本実施形態によれば、ユーザーの変化点をより簡単かつ確実に予測することと、ユーザーの変化点を直感的に提示することとが可能である。
【０２９４】
４−７．その他の情報表示について
上記実施形態にかかる運動解析システム１において、報知装置３は、所定の走行距離ごとに走行状態を平均した値を表示してもよい。例えば、運動解析装置２は、０〜５ｋｍ区間、５ｋｍ〜１０ｋｍ区間、１０ｋｍ〜１５ｋｍ区間、１５ｋｍ〜２０ｋｍ区間、２０ｋｍ〜２５ｋｍ区間、２５ｋｍ〜３０ｋｍ区間の各区間について指標平均値（接地時間の平均値）を算出して報知装置３へ送信し、報知装置３は、受信した指標平均値をユーザーへグラフやテキストなどとして表示してもよい（図３５を参照）。このように、所定の走行距離ごとに走行状態を平均した値を表示することにより、所定の走行距離ごとに、ユーザー自身の疲労度や走行能力等のコンディションを確認することができる。
【０２９５】
４−８．その他の情報表示について
上記実施形態にかかる運動解析システム１において、報知装置３は、ユーザー以外のユーザーを含む複数のユーザーの走行状態を更に表示してもよい。その場合、複数のユーザーの各々が運動解析装置２及び報知装置３を装着して走行し、個々のユーザーの運動解析装置２は、当該ユーザーの走行状態（接地時間など）を算出し、各ユーザーの報知装置３へ送信する。報知装置３は、受信した各ユーザーの走行状態（接地時間など）をユーザーへグラフやテキストなどとして表示する。なお、複数のユーザーの各々に装着された報知装置３は、直接通信又は不図示のネットワーク通信によって互いのユーザーの走行状態（接地時間など）を送受信する。或いは、複数の報知装置３の何れかにマスター端末としての機能を付与し、他の報知装置３から走行状態を収集させてもよい。このように、複数のユーザーの走行状態を纏めて表示することより、各ユーザーのコンディションを確認することができる。なお、このシステムは、ユーザーがチーム内での自分の位置づけを確認したり、チームを構成する各ユーザーの走行状態をチーム監督が把握したりする場合に有効である。因みに、チーム監督は、基本的に走行しないユーザーであるので、チーム監督の報知装置３は、例えば、タブレットＰＣなどの非装着型情報端末として構成されてもよい。
【０２９６】
４−９．センサーの搭載先
上記の実施形態では、加速度センサー１２と角速度センサー１４が慣性計測ユニット１０として一体化された運動解析装置２に内蔵されているが、加速度センサー１２と角速度センサー１４は一体化されていなくてもよい。あるいは、加速度センサー１２と角速度センサー１４とが運動解析装置２に内蔵されずに、ユーザーに直接装着されてもよい。いずれの場合でも、例えば、いずれか一方のセンサー座標系を上記の実施形態のｂフレームとして、他方のセンサー座標系を当該ｂフレームに変換し、上記の実施形態を適用すればよい。
【０２９７】
４−１０．センサーの装着先
また、上記の実施形態では、センサー（運動解析装置２（ＩＭＵ１０））のユーザーへの装着部位を「腰」としたが、腰以外の部位であってもよい。好適な装着部位はユーザー
の体幹（四肢以外の部位）である。しかしながら、体幹に限らず、腕以外の例えばユーザーの頭や足としてもよい。また、センサーは１つに限らず、追加のセンサーを体の別の部位に装着することとしてもよい。例えば、腰と足、腰と腕にセンサーを装着してもよい。
【０２９８】
また、上記の実施形態では、運動解析装置２がユーザーに装着されているが、これに限られない。例えば、慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニット５０をユーザーの胴体等に装着し、慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニットはそれぞれ検出結果をスマートフォン等の携帯情報機器やパーソナルコンピューター等の設置型の情報機器、あるいは、ネットワークを介してサーバー（不図示）に送信し、これらの機器が受信した検出結果を用いてユーザーの運動を解析してもよい。あるいは、ユーザーの胴体等に装着された慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニット５０が検出結果をメモリーカード等の記録媒体に記録し、当該記録媒体をスマートフォンやパーソナルコンピューター等の情報機器が当該記録媒体から検出結果を読み出して運動解析処理を行ってもよい。
【０２９９】
４−１１．衛星システム
また、上記の実施形態では、慣性航法演算部２２は、ＧＰＳ衛星からの信号を用いて慣性航法演算の一部を行っているが、ＧＰＳ以外の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）の測位用衛星やＧＮＳＳ以外の測位用衛星からの信号を用いてもよい。例えば、ＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ、ＢｅｉＤｏｕ（Beidou Navigation Satellite System）といった衛星測位システムのうち１又は２以上を利用してもよい。また、屋内測位システム（ＩＭＥＳ：Indoor Messaging System）等を利用してもよい。
【０３００】
４−１２．その他の検出方法
また、上記の実施形態では、走行検出部２４２は、ユーザーの上下動の加速度（ｚ軸加速度）が閾値以上で極大値となるタイミングで走行周期を検出しているが、これに限らず、例えば、上下動の加速度（ｚ軸加速度）が正から負に変化するタイミング（又は負から正に変化するタイミング）で走行周期を検出してもよい。あるいは、走行検出部２４２は、上下動の加速度（ｚ軸加速度）を積分して上下動の速度（ｚ軸速度）を算出し、算出した上下動の速度（ｚ軸速度）を用いて走行周期を検出してもよい。この場合、走行検出部２４２は、例えば、当該速度が、極大値と極小値の中央値付近の閾値を値の増加によって、あるいは値の減少によってクロスするタイミングで走行周期を検出してもよい。また、例えば、走行検出部２４２は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の合成加速度を算出し、算出した合成加速度を用いて走行周期を検出してもよい。この場合、走行検出部２４２は、例えば、当該合成加速度が、極大値と極小値の中央値付近の閾値を値の増加によって、あるいは値の減少によってクロスするタイミングで走行周期を検出してもよい。
【０３０１】
４−１３．生体情報の利用
また、例えば、運動解析装置２は、ユーザーの生体情報を用いて運動解析情報３５０（指標）を生成してもよい。生体情報としては、例えば、皮膚温度、中心部温度、酸素消費量、拍動間変異、心拍数、脈拍数、呼吸数、皮膚温度、中心部体温、熱流、電気皮膚反応、筋電図（ＥＭＧ）、脳電図（ＥＥＧ）、眼電図（ＥＯＧ）、血圧、酸素消費量、活動、拍動間変異、電気皮膚反応などが考えられる。運動解析装置２が生体情報を測定する装置を備えていてもよいし、測定装置が測定した生体情報を運動解析装置２が受信してもよい。例えば、ユーザーが腕時計型の脈拍計を装着し、あるいは、ハートレーセンサーをベルトで胸に巻き付けて走行し、運動解析装置２が、当該脈拍計あるいは当該ハートレーセンサーの計測値を用いて、ユーザーの走行中の心拍数を算出してもよい。
【０３０２】
４−１４．機能分担
上記の実施形態では、運動解析装置２の機能の一部又は全部が報知装置３、情報分析装置（不図示のネットワーク端末であってタブレットＰＣなど）のうち少なくとも１つに搭載されてもよい。また、上記の実施形態では、運動解析装置２の機能の一部がサーバーに搭載されてもよい。また、上記の実施形態では、報知装置３の機能の一部又は全部が運動解析装置２、情報分析装置、サーバーのうち少なくとも１つに搭載されてもよい。また、上記の実施形態では、情報分析装置の機能の一部又は全部が運動解析装置２、報知装置３、サーバーのうち少なくとも１つに搭載されてもよい。上記の実施形態では、サーバーの機能の一部又は全部が運動解析装置２、報知装置３、サーバーのうち少なくとも１つに搭載されてもよい。また、上記の実施形態では、ユーザーの走行データ（運動解析情報）は、サーバーのデータベースに記憶されるが、情報分析装置の記憶部に構築されたデータベースに記憶されてもよい。上記した何れかの実施形態のシステムの構成は、サーバーを含んだものとすることも可能であるし、他のネットワーク端末を含んだものとすることも可能である。
【０３０３】
４−１５．他種のスポーツ
また、上記実施形態では、人の走行における運動解析を対象としているが、これに限らず、歩行における運動解析を対象としてもよい。また、動物や歩行ロボット等の移動体の歩行や走行における運動解析にも同様に適用することができる。また、走行に限らず、登山、トレイルラン、スキー（クロスカントリーやスキージャンプも含む）、スノーボード、水泳、自転車の走行、スケート、ゴルフ、テニス、野球、リハビリテーション等の多種多様な運動に適用することができる。
【０３０４】
４−１６．報知処理の態様
また、上記の実施形態では、報知装置３は、腕時計型の機器であるが、これに限らず、ユーザーに装着される腕時計型以外の携帯機器（ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）やユーザーの腰に装着した機器（運動解析装置２でもよい）等）や装着型でない携帯機器（スマートフォン等）でもよい。報知装置３がヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）である場合、その表示部１７０は腕時計型の報知装置３の表示部よりも十分に大きく視認性がよいため、ユーザーが見ても走行の妨げになりにくいので、例えば、ユーザーの現在までの走行推移の情報を表示してもよいし、タイム（ユーザーが設定したタイム、自己記録、有名人の記録、世界記録等）に基づいて作成した仮想ランナーが走行する映像を表示してもよい。
【０３０５】
５．その他
上述した各実施形態及び各変形例は一例であって、これらに限定されるわけではない。例えば、各実施形態及び各変形例を適宜組み合わせることも可能である。
【０３０６】
本発明は、実施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】
【０３０７】
１…運動解析システム、２…運動解析装置、３…表示装置としての報知装置、１０…慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、１２…加速度センサー、１４…角速度センサー、１６…信号処理部、２０…処理部、２２…慣性航法演算部、２４，２４ａ…運動解析部、３０，３０ａ…記憶部、４０…出力部としての通信部、５０…ＧＰＳユニット、６０…地磁気センサ
ー、１２０…処理部、１３０…記憶部、１４０…通信部、１５０…操作部、１６０…計時部、１７０…表示部、１８０…音出力部、１９０…振動部、２１０…バイアス除去部、２２０…積分処理部、２３０…誤差推定部、２３２…比較部、２３４…予測部、２４０…走行処理部、２４２…走行検出部、２４４…歩幅算出部、２４６…ピッチ算出部、２５０…座標変換部、２６０…特徴点検出部、２６２…接地時間・衝撃時間算出部、２７０…走行状態算出部としての運動情報生成部、２７１…走行軌跡算出部、２７２…基本情報生成部、２７３…第１解析情報生成部、２７４…第２解析情報生成部、２７５…左右差率算出部、２７７…検出部、２８０，２８０ａ…走行中出力情報生成部、２９０…走行分析部、２９１…全体分析部、２９２…詳細分析部、２９３…比較分析部、２９４…出力情報選択部、３００…運動解析プログラム、３０２…慣性航法演算プログラム、３０４…運動解析情報生成プログラム、３０６…走行分析プログラム、３１０…センシングデータテーブル、３２０…ＧＰＳデータテーブル、３３０…地磁気データテーブル、３４０…算出データテーブル、３５０…運動解析情報、３５１…入力情報、３５２…基本情報、３５３…第１解析情報、３５４…第２解析情報、３５５…左右差率、３５６…走行軌跡情報、３５７…測定走行状態データ、３５８…変化点距離データ、２８０ａ…予測部、３０ａ…関係情報。
【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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【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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