(57)【要約】【課題】ユーザの基本姿勢に合わせて、適切に技能向上を支援することができる技能向上支援装置を提供する。【解決手段】技能向上支援装置１は、ユーザの身体に取り付けられたセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３からのセンサ情報を受信して、当該身体の動きを示す動作情報を取得する動作情報取得部４と、ユーザが前記動作を行ったときに動作情報取得部４が取得した動作情報に基づいて、ユーザの動作パターンを生成する動作パターン生成部５と、前記動作パターンを目標動作パターンと比較する比較部７と、比較部７による比較結果に基づいて、前記動作に関する技能を向上させるためのアドバイスを生成するアドバイス生成部１０と、を備え、前記目標動作パターンは、前記動作の理想動作パターンに、ユーザの基本姿勢に応じたずれ量を付加したパターンである。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが所定の動作を行うための技能の向上を支援する技能向上支援装置であって、
前記ユーザの身体に取り付けられたセンサからのセンサ情報を受信して、当該身体の動きを示す動作情報を取得する動作情報取得部と、
前記ユーザが前記動作を行ったときに前記動作情報取得部が取得した前記動作情報に基づいて、前記ユーザの動作パターンを生成する動作パターン生成部と、
前記動作パターンを目標動作パターンと比較して、その比較結果を出力する比較部と、
を備え、
前記目標動作パターンは、前記動作の理想動作パターンに、前記ユーザの基本姿勢に応じたずれ量を付加したパターンである、技能向上支援装置。
【請求項２】
前記基本姿勢は、
直立した状態で無意識にかけられている重心が足底のつま先側に位置するＡタイプと、
直立した状態で無意識にかけられている重心が足底のかかと側に位置するＢタイプと、
に分類される、請求項１に記載の技能向上支援装置。
【請求項３】
前記比較結果に基づいて、前記動作に関する技能を向上させるためのアドバイスを生成するアドバイス生成部をさらに備える、請求項１または２に記載の技能向上支援装置。
【請求項４】
前記動作は逆上がりである、請求項１〜３のいずれか一項に記載の技能向上支援装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の技能向上支援装置の各部としてコンピュータを機能させる技能向上支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが所定の動作を行うための技能の向上を支援する技能向上支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
スポーツの上達のために、コーチやトレーナーによる指導の代わりに、ユーザの動作を自動解析して、動作に関する技能向上のためのアドバイスを提示する装置が開発されている。例えば、特許文献１には、ゴルフのスイング動作から、人体モデルの好適な動きを解析して、運動の指導用情報（アドバイス）を生成する運動指導装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許公報第５８６７６８０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
人間には先天的な基本姿勢の特性が存在し、その基本姿勢がスポーツの動作に影響を与えるという理論（４スタンス理論）が提唱されている（廣戸聡一著、「４スタンス理論」、池田書店、２００７年）。４スタンス理論によると、人間が自然に立っている状態で、身体を安定させるために無意識に足底のどの部分に重心をかけているかによって、人間は４つのタイプに分類される。そして、それぞれのタイプ毎に、運動時に、身体の使い方や、動かしやすい身体の部位が異なるとされている。
【０００５】
これに対し、特許文献１における「人体モデルの好適な動き」は、あらかじめ用意された運動モデルを用いて解析されているが、ユーザの基本姿勢は考慮されていない。そのため、「人体モデルの好適な動き」がユーザにとって理想的な動きであるとは限らず、身体に無理が生じたり、技能向上のために余計な時間や労力がかかる可能性がある。
【０００６】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであって、ユーザの基本姿勢に合わせて所定動作の技能向上を適切に支援することができる技能向上支援装置の提供を課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る技能向上支援装置は、ユーザが所定の動作を行うための技能の向上を支援する技能向上支援装置であって、前記ユーザの身体に取り付けられたセンサからのセンサ情報を受信して、当該身体の動きを示す動作情報を取得する動作情報取得部と、前記ユーザが前記動作を行ったときに前記動作情報取得部が取得した前記動作情報に基づいて、前記ユーザの動作パターンを生成する動作パターン生成部と、前記動作パターンを目標動作パターンと比較する比較部して、その比較結果を出力する比較部と、を備え、前記目標動作パターンは、前記動作の理想動作パターンに、前記ユーザの基本姿勢に応じたずれ量を付加したパターンであることを特徴とする。
【０００８】
上記技能向上支援装置では、前記基本姿勢は、直立した状態で無意識にかけられている重心が足底のつま先側に位置するＡタイプと、直立した状態で無意識にかけられている重心が足底のかかと側に位置するＢタイプと、に分類されることが好ましい。
【０００９】
上記技能向上支援装置は、前記比較結果に基づいて、前記動作に関する技能を向上させるためのアドバイスを生成するアドバイス生成部をさらに備えることが好ましい。
【００１０】
上記技能向上支援装置では、前記動作は逆上がりであることが好ましい。
【００１１】
本発明に係る技能向上支援プログラムは、本発明に係る技能向上支援装置の各部としてコンピュータを機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ユーザの基本姿勢に合わせて所定動作の技能向上を適切に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る技能向上支援システムの全体構成を示す概略図である。
【図２】本発明の実施形態に係る技能向上支援装置の機能ブロック図である。
【図３】センサの角度の変位の説明図である。
【図４】動作情報の一例を示す図である。
【図５】基本姿勢の分類の説明図である。
【図６】基本姿勢情報の一例を示す図である。
【図７】（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、肘、腰、ふくらはぎの理想動作パターンの一例を示す図である。
【図８】（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、肘、腰、ふくらはぎの、ずれ量が付加された理想パターンの一例を示す図である。
【図９】参照テーブルの具体例である。
【図１０】（ａ）は、補正前のふくらはぎの理想動作パターンを示す図であり、（ｂ）は、補正後のふくらはぎの理想動作パターンの一例を示す図であり、（ｃ）は、補正後のふくらはぎの理想動作パターンの他の例を示す図である。
【図１１】アドバイス情報の具体例である。
【図１２】本実施形態に係る技能向上支援処理の全体的な手順を示すフローチャートである。
【図１３】登録処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図１４】基本姿勢判定処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図１５】特定動作パターン解析処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図１６】目標動作データ生成処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図１７】解析処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図１８】動作パターン解析処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図１９】成否判定処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。なお以下では、逆上がりの動作を行うための技能の向上を支援する形態について説明するが、本発明は、下記の実施形態に限定されるものではない。
【００１５】
（全体構成）
図１は、本実施形態に係る技能向上支援システム１００の全体構成を示す概略図である。技能向上支援システム１００は、ユーザの身体に取り付けられた３つのウェアラブルセンサ（以下、「センサ」）Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３と、ユーザが所定の動作を行うための技能の向上を支援する技能向上支援装置１と、を備えている。図１では、ユーザが逆上がりの動作を完了して全身が鉄棒Ｂに支持されている状態が示されている。
【００１６】
（センサ）
センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３は、ユーザの身体の動きを検知するためのセンサであり、本実施形態ではジャイロセンサで構成されている。図１に示すように、センサＳ１，Ｓ２，Ｓ３は、ユーザの肘、腰およびふくらはぎにそれぞれ取り付けられている。これにより、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３は、ユーザの動作に伴う肘、腰およびふくらはぎの角度変化を検出することができる。なお、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３が、取り付けられた部位の動きに良好に追随できるのであれば、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３をユーザの肌に直接貼り付けてもよいし、ユーザの衣服に貼り付けてもよい。
【００１７】
センサＳ１は、肘に限らず、上腕（肘と肩との間）または前腕（肘と手首との間）に取り付けてもよく、右腕および左腕のいずれに取り付けてもよい。また、センサＳ２は、腰に限らず、胴体の他の部位（背中、腹部、胸部など）に取り付けてもよい。また、センサＳ３は、ふくらはぎに限らず、脚の他の部位（膝、大腿部など）に取り付けてもよく、右脚および左脚のいずれに取り付けてもよい。本実施形態では、センサＳ３は、逆上がりの動作時に先に蹴り上がる脚（上げ脚）に取り付けられる。
【００１８】
なお、ユーザに取り付けられるセンサの個数および位置は特に限定されないが、逆上がり動作に適用される場合は、本実施形態のようにセンサを３つ用いることが好ましい。また、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３の種類も、ジャイロセンサに限定されず、技能向上支援の対象となる動作の種類に応じて適宜変更可能である。例えば、身体の角度変化よりも加速度が重要な動作を対象とする場合は、加速度センサを用いてもよい。
【００１９】
センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３は、技能向上支援装置１と無線または有線で通信可能であり、本実施形態では、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３は、Bluetooth（登録商標）によって技能向上支援装置１と通信可能である。センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３は、自身の回転速度（角速度）をセンサ情報として技能向上支援装置１に送信する。
【００２０】
（技能向上支援装置）
技能向上支援装置１は、各種演算機能を有するコンピュータであり、本実施形態では、多機能携帯電話（スマートフォン）で構成されている。技能向上支援装置１は、ハードウェア構成として、図示しないＣＰＵ、メモリおよび補助記憶装置（ＨＤＤ）などを備えており、ＣＰＵがＨＤＤに記憶されている各種プログラムをメモリに読み出して実行することにより、各種演算処理を実行する。なお、技能向上支援装置１は、スマートフォンやＰＤＡ等の携帯型のコンピュータに限定されるものではなく、例えば、据置型のコンピュータであってもよい。
【００２１】
図２は、技能向上支援装置１の機能ブロック図である。技能向上支援装置１は、ユーザインターフェース部（以下、「ＵＩ部」）２、動作モード登録部３、動作モードテーブル３ａ、動作条件記憶部３ｂ、動作情報取得部４、動作情報記憶部４ａ、動作パターン生成部５、動作パターン記憶部５ａ、成否判定部６、成否情報記憶部６ａ、比較部７、目標動作パターン記憶部７ａ、基本姿勢情報判定部８、基本姿勢情報記憶部８ａ、補正係数情報データベース（以下、「補正係数情報ＤＢ」）８ｂ、理想動作パターン補正部９、理想動作パターン記憶部９ａ、アドバイス生成部１０およびアドバイス情報データベース（以下、「アドバイス情報ＤＢ」）１０ａを備えている。本実施形態では、ＵＩ部２を除く各機能ブロックは、技能向上支援装置１の図示しないＣＰＵが技能向上支援プログラムを実行することにより実現される。すなわち、技能向上支援プログラムは、コンピュータである技能向上支援装置１を、ＵＩ部２を除く上記各部として機能させる。技能向上支援プログラムは、当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（フラッシュメモリ、ＳＤカード、ＣＤ−ＲＯＭ等）を介して技能向上支援装置１に供給されてもよいし、インターネットなどの通信ネットワークを介して技能向上支援装置１に供給されてもよい。また、技能向上支援装置１の機能ブロックの少なくとも一部を、集積回路などのハードウェアによって実現してもよい。
【００２２】
ＵＩ部２は、ユーザが技能向上支援装置１を操作するための各種機能を提供するものであり、表示部２ａおよび操作部２ｂを備えている。表示部２ａは、技能向上支援装置１の演算処理結果等を表示するものであり、例えば液晶ディスプレイで構成される。操作部２ｂは、ユーザによる入力操作を受け付けるものであり、例えばタッチパネル装置で構成される。
【００２３】
動作モード登録部３は、技能向上支援装置１の動作モードを登録する機能を有している。技能向上支援プログラムが起動すると、動作モード登録部３は、動作モードを選択する画面を表示部２ａに表示させる。本実施形態では、動作モードに対応する動作の種類として、逆上がり、蹴上がりおよび後方支持回転の３つの動作が用意されている。動作モードが選択されると、動作モード登録部３は、選択された動作モードに応じた動作条件を動作モードテーブル３ａから読み出して、読み出した動作条件を動作条件記憶部３ｂに登録する。これにより、技能向上支援装置１は、登録された動作条件に従って動作する。本実施形態では、動作モードとして逆上がりの動作モードが選択された場合について説明する。
【００２４】
動作情報取得部４は、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３からのセンサ情報を受信して、ユーザの身体の動きを示す動作情報を取得する機能を有している。具体的には、動作情報取得部４は、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３の各々から、角速度を示す情報を受信して、それらの各速度に基づき、ユーザが腕を下方に伸ばして直立した時点からの、各センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３の角度の変位を算出する。
【００２５】
角度の変位について、図３（ａ）および（ｂ）を参照して説明する。図３（ａ）および（ｂ）では、紙面に向かって右方向が、逆上がりの動作をしようとするユーザの前方向とする。例えば、図３（ａ）に示すように、ユーザが直立した状態におけるセンサＳ３が取り付けられた脚（ふくらはぎ）の方向をＤ１とする。その後、ユーザが逆上がりを開始して脚の方向がＤ２となった場合、センサＳ３は、方向Ｄ１と方向Ｄ２との角度θを、角度の変位として検出する。なお、本実施形態では、方向Ｄ２の水平方向成分Ｄ３がユーザの前方向である場合は、θは正の値（０°≦θ≦１８０°）となるが、図３（ｂ）に示すように、方向Ｄ２の水平方向成分Ｄ３がユーザの後方向である場合は、θは負の値（−１８０°≦θ＜０°）となり、θ＝１８０°のときの方向Ｄ２は、θ＝−１８０°のときの方向Ｄ２と一致する。他のセンサＳ１およびＳ２についても、ユーザが直立した状態においてθ＝０となるように設定される。なお、以下の説明では、「角度の変位」を単に「角度」と称する。
【００２６】
動作情報取得部４が算出した各センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３の角度の情報は、ユーザの身体の動きを示す動作情報として動作情報記憶部４ａに記憶される。ユーザが逆上がりの動作を成功させた場合の動作情報の一例を図４に示す。図４の上段、中段および下段のグラフは、それぞれセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３の角度の時間変化を示している。
【００２７】
なお、動作情報取得部４による上述の角度の算出処理を、各センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３が行ってもよい。その場合、各センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３からのセンサ情報に、ユーザの身体の動きを示す動作情報が含まれるため、動作情報取得部４は、センサ情報に含まれる動作情報を動作情報記憶部４ａに記憶する。このように、本明細書において、「取得」とは、データ等を自ら生成する態様と、データ等を他の装置から受信する態様との両方を含む概念である。
【００２８】
動作パターン生成部５は、ユーザが所定の動作を行ったときに動作情報取得部４が生成した動作情報に基づいて、ユーザの動作パターンを生成する機能を有している。本実施形態では、動作パターン生成部５は、ユーザが逆上がりを行ったときに、逆上がりの動作パターンを生成することができる。具体的には、動作パターン生成部５は、ふくらはぎの角度が２０°を超えたときに、動作が開始されたと判断して動作パターンの生成を開始し、その後、ふくらはぎの角度が１８０°を超え、かつ、腰の角度が−９０°を超えたときに、動作が終了したと判断して動作パターンの生成を終了する。なお、動作パターンの生成開始および終了の基準となる身体の部位および角度は、これに限定されない。
【００２９】
図４に示す例では、時間ｔ１までの期間は、ふくらはぎの角度が２０°以下であるので、動作パターン生成部５は、動作開始前であると判断する。時間ｔ１において、ふくらはぎの角度が２０°を超えると、動作パターン生成部５は、ユーザが逆上がりの動作を開始したと判断して動作パターンの生成を開始する。その後、時間ｔ２において、ふくらはぎの角度が１８０°を超えたときに、蹴り上げ動作が完了する。その後、ユーザの身体が鉄棒を中心に回転し、時間ｔ３において、腰の角度が１８０°を超えたときに、回転動作が完了する。その後、時間ｔ４において、腰の角度が−９０°を超えたときに、動作パターン生成部５は、上体起こしの動作が完了して、逆上がりの動作が終了したと判断する。
【００３０】
動作パターン生成部５は、逆上がり動作の開始時から終了時（時間ｔ１〜時間ｔ４）における動作情報の波形を切り出して、ユーザが逆上がり動作を行った時の動作パターンを生成する。動作パターン生成部５によって生成された動作パターンは、動作パターン記憶部５ａに記憶される。なお、逆上がりの動作が失敗した場合、動作パターン生成部５は、ふくらはぎの角度が２０°を超えたときに動作が開始されたと判断し、その後、肘、腰およびふくらはぎのいずれかの角度が１８０°を超えることなく、ふくらはぎの角度が２０°に戻ったときに、動作が終了したと判断する。
【００３１】
また、動作パターン生成部５は、ユーザの基本姿勢を判定するためにユーザが特定動作を行ったときに、当該特定動作の動作パターンを生成することができる。特定動作および基本姿勢の判定方法の具体例については、図１４および図１５の説明において後述する。
【００３２】
成否判定部６は、動作パターン生成部５によって生成された逆上がりの動作パターンを解析して、ユーザの動作が成功したか否かを判定する。具体的な判定方法は、図１９の説明において後述する。成否判定部６による判定結果は、成否情報記憶部６ａに記憶される。
【００３３】
比較部７は、動作パターン記憶部５ａに記憶された動作パターンを、目標動作パターン記憶部７ａに記憶された目標動作パターンと比較する機能を有している。本実施形態において、目標動作パターンは、逆上がり動作の模範的な理想動作パターンに、ユーザの基本姿勢に応じたずれ量を付加したパターンである。以下説明するように、目標動作パターンは、基本姿勢情報判定部８および理想動作パターン補正部９によって生成される。
【００３４】
基本姿勢情報判定部８は、４スタンス理論に基づいて、ユーザの基本姿勢を判定する機能を有している。４スタンス理論では、人間の基本姿勢は、人間が直立した状態で無意識にかけられている重心が足底のどこに位置するかによって、以下の４タイプに分類される。
・重心がつま先内側にある
・重心がつま先外側にある
・重心がかかと内側にある
・重心がかかと内側にある
すなわち、図５に示すように、重心がつま先側に位置するか、かかと側に位置するかによって、基本姿勢は、Ａタイプ（つま先重心）およびＢタイプ（かかと重心）の２つのタイプに分類されることになる。Ａタイプの人間とＢタイプの人間とでは、動かしやすい身体の部位が互いに異なっている。例えば、脚および腰の動きに関しては、Ａタイプの人間は、足を動かす制御が得意であり、Ｂタイプの人間は、腰を動かす制御が得意である。本実施形態では、このような特性の違いを考慮して、ユーザの基本姿勢に応じて、後述する目標動作パターンを異ならせている。
【００３５】
ユーザの基本姿勢を判定する方法は特に限定されないが、本実施形態では、基本姿勢情報判定部８は、ユーザが直立した状態から下にしゃがむ動作（以下、「特定動作」）を行った場合の動作パターンから、ユーザの基本姿勢がどのタイプであるかを判定する。具体的には、ユーザの腰付近にセンサを取り付け、動作パターン生成部５によって、ユーザが特定動作を行ったときの動作パターン（以下、「特定動作パターン」）を生成する。センサとしては、図１に示すセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３と同様、ジャイロセンサを用いることができる。生成された特定動作パターンは、動作パターン記憶部５ａに記憶される。
【００３６】
基本姿勢情報判定部８は、動作パターン記憶部５ａから特定動作パターンを読み出し、読み出した特定動作パターンが、お尻を突き出してしゃがむ動作パターンである場合、ユーザの基本姿勢はＡタイプであると判定する。また、基本姿勢情報判定部８は、読み出した特定動作パターンが、お尻を突き出さずに膝を曲げてしゃがむ動作パターンである場合、ユーザの基本姿勢はＢタイプであると判定する。基本姿勢情報判定部８による判定結果は、基本姿勢情報としてユーザ毎に基本姿勢情報記憶部８ａに登録される。
【００３７】
基本姿勢情報の一例を図６に示す。図６において、「登録Ｎｏ．」は、ユーザを識別する番号であり、「タイプ」は、ユーザの基本姿勢のタイプである。
【００３８】
理想動作パターン補正部９は、基本姿勢情報記憶部８ａに登録された基本姿勢情報に基づき、理想動作パターンＤＢ９ａに記憶された理想動作パターンを補正する機能を有している。理想動作パターンＤＢ９ａには、逆上がり、蹴上がりおよび後方支持回転の各種動作の模範的な動作パターンが理想動作パターンとして記憶されている。理想動作パターンの具体的な内容は特に限定されないが、例えば、体操のインストラクターが当該動作をスムーズに行った場合の動作パターンである。なお、一人のインストラクターから動作パターンを取得した場合、インストラクターの癖が動作パターンに反映されるおそれがあるため、複数のインストラクターの動作パターンを平均化したパターンを、理想動作パターンとしてもよい。
【００３９】
本実施形態では、逆上がりの動作モードが登録されているため、理想動作パターン補正部９は、理想動作パターンＤＢ９ａから逆上がりの理想動作パターンをメモリに読み出す。図７は、逆上がりの理想動作パターンの一例を示している。図７（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、肘、腰、ふくらはぎの角度の時間変化を示している。なお、図７では、説明を簡略化するため、理想動作パターンの波形を実際の波形よりも単純化している。
【００４０】
続いて、理想動作パターン補正部９は、理想動作パターンに所定のずれ量を付加する。図８（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、肘、腰、ふくらはぎの、ずれ量が付加された理想パターンの一例を示しており、ずれ量はハッチングで示された領域に対応する。ずれ量の大きさは特に限定されないが、本実施形態では、ずれ量を付加した理想動作パターンが、上述のＡタイプおよびＢタイプのいずれにも該当しない仮想的な人間（重心が足底の中心あるタイプ）が目標とするのに好適なパターンとなるように、ずれ量の大きさが設定される。
【００４１】
逆上がりの動作の場合、肘、腰、ふくらはぎの各部位の角度が１８０°に達するまでは、角度が大きくなるに従って、当該角度に達するまでの理想動作パターンとの時間差が大きくなるように、ずれ量が設定される。また、肘、腰、ふくらはぎの各部位の角度が１８０°を超えた後は、各部位の角度が０°になるまで、各部位の角度に関わらず理想動作パターンとの時間差が一定となるように、ずれ量が設定される。
【００４２】
続いて、理想動作パターン補正部９は、基本姿勢情報記憶部８ａに登録された基本姿勢情報を読み出して、補正係数情報ＤＢ８ｂを参照して、補正係数を選択する。補正係数情報ＤＢ８ｂには、理想動作パターン補正部９が基本姿勢情報に対応する補正係数を算出するための参照テーブルが記憶されている。
【００４３】
参照テーブルの具体例を図９に示す。本実施形態では、ＡタイプとＢタイプとのそれぞれについて、逆上がり、蹴上がりおよび後方支持回転の３つの動作モード毎に理想動作パターンの各部位の補正係数が設定されている。例えば、Ａタイプのユーザに対しては、いずれの動作モードにおいても、理想パターンのずれ量の補正係数は、ふくらはぎのみが０．８であり、肘および腰は１である。また、Ｂタイプのユーザに対しては、いずれの動作モードにおいても、理想パターンのずれ量の補正係数は、腰のみが０．８であり、肘およびふくらはぎは１である。
【００４４】
理想動作パターン補正部９は、基本姿勢情報記憶部８ａに登録された基本姿勢情報に基づいて、参照テーブルから該当する係数を選択する。なお、具体的な係数の設定値や補正係数の算出方法は上記に限定されず、動作モード毎に、異なる係数を設定してもよいが、Ａタイプに対しては、ふくらはぎのずれ量を他の部位よりも小さくすることが好ましく、Ｂタイプに対しては、腰のずれ量を他の部位よりも小さくすることが好ましい。
【００４５】
続いて、理想動作パターン補正部９は、選択した補正係数に基づいて、図８に示す理想動作パターンに設定されていたずれ量を補正する。本実施形態では、ユーザがＡタイプである場合は、ふくらはぎの理想動作パターンのずれ量を小さくし、ユーザがＢタイプである場合は、腰の理想動作パターンのずれ量を小さくする。
【００４６】
ユーザがＡタイプである場合に、ふくらはぎの理想動作パターンのずれ量を補正する例について、図１０を参照して説明する。図１０（ａ）は、補正前のふくらはぎの理想動作パターンを示しており、図１０（ｂ）は、補正後のふくらはぎの理想動作パターンを示している。本実施形態では、ずれ量のうち、ある部位の角度が動作開始から所定値に達する最も遅い時間の理想動作パターンとの時間差、および、ある部位の角度が動作開始から所定値に達する最も早い時間の理想動作パターンとの時間差に補正係数を乗じることによって、理想動作パターンを補正している。例えば、補正係数が０．８の場合、図１０（ａ）において、ふくらはぎの角度が１８０°に達する最も遅い時間ｔ６と理想動作パターンにおける時間ｔ５との時間差ｔ６−ｔ５＝△ｔ１、および、ふくらはぎの角度が１８０°に達する最も早い時間ｔ７と理想動作パターンにおける時間ｔ５との時間差ｔ７−ｔ６＝△ｔ２が、補正後では、図１０（ｂ）に示すように、０．８×△ｔ１および０．８×△ｔ２にそれぞれ短縮される。同様の演算が、各部位の全ての角度について行われる。なお、補正係数が１に設定されている部位の理想動作パターンは補正前後で変わらない。また、ユーザがＢタイプである場合、腰の理想動作パターンのずれ量を、上記と同様に補正する。
【００４７】
このように本実施形態では、ユーザがＡタイプである場合、ふくらはぎの理想動作パターンのずれ量が小さくなり、ユーザがＢタイプである場合、腰の理想動作パターンのずれ量が小さくなるように補正される。理想動作パターン補正部９によって補正された理想動作パターンは、目標動作パターンとして目標動作パターン記憶部７ａに記憶される。
【００４８】
なお、本実施形態では、ユーザの基本姿勢情報が登録されるたびに、理想動作パターン補正部９が理想動作パターンを補正して目標動作パターンを生成しているが、あらかじめ、ユーザの基本姿勢および動作モードに対応した複数種類の目標動作パターンを生成しておき、目標動作パターン記憶部７ａに記憶させておいてもよい。
【００４９】
目標動作パターン記憶部７ａに記憶された目標動作パターンは、比較部７によって、動作パターン記憶部５ａに記憶された動作パターンと比較される。比較部７は、目標動作パターンと動作パターンとの相違点を比較結果として抽出する。例えば、動作パターンのうち、蹴り上げ時の波形が目標動作パターンから逸脱している場合、比較部７は、蹴り上げ角度の目標動作パターンとの相違の程度を比較結果として生成する。比較部７による比較結果は、アドバイス生成部１０に出力される。
【００５０】
アドバイス生成部１０は、比較部７からの比較結果、および、成否情報記憶部６ａに記憶された成否情報に基づき、技能の向上に適したアドバイスをアドバイス情報ＤＢ１０ａから選択する。選択されたアドバイスは、表示部２ａに表示される。なお、選択されたアドバイスを、音声で出力してもよい。
【００５１】
図１１は、アドバイス情報ＤＢ１０ａの具体例である。アドバイス情報ＤＢ１０ａでは、動作が成功したか否かの成否情報および比較部７からの比較結果に応じて、ユーザの技能を向上させるために必要なアドバイスが設定されている。なお、アドバイスの具体的な内容は、図１１に示されたものに限定されない。また、アドバイス生成部１０は、成否情報を参照することは必須ではなく、比較部７からの比較結果のみに基づいてアドバイスを選択してもよい。
【００５２】
本実施形態では、ユーザの動作パターンを目標動作パターンと比較し、その比較結果に基づいて、ユーザが動作に関する技能を向上させるためのアドバイスが生成される。ここで、目標動作パターンは、模範となる理想動作パターンに、ユーザの基本姿勢に応じたずれ量を付加したパターンである。本実施形態では、ユーザがＡタイプである場合は、ふくらはぎの理想動作パターンに付加されるずれ量を小さくし、ユーザがＢタイプである場合は、腰の理想動作パターンに付加されるずれ量を小さくしている。Ａタイプの人間は、足を動かす制御が得意であるため、ふくらはぎの目標動作パターンの幅を小さくすることにより、Ａタイプの人間に適した動作パターンを目標とすることができる。同様に、Ｂタイプの人間は、腰を動かす制御が得意であるため、腰の目標動作パターンの幅を小さくすることにより、Ｂタイプの人間に適した動作パターンを目標とすることができる。
【００５３】
このように、本実施形態に係る技能向上支援装置を用いることにより、ユーザは、自身の基本姿勢に応じた動作パターンを目標に、動作の練習をすることができる。よって、ユーザの基本姿勢に合わせて所定動作の技能向上を適切に支援することができる。
【００５４】
（処理手順）
続いて、技能向上支援装置１による技能向上支援処理の手順の一例を、フローチャートを参照して説明する。
【００５５】
図１２は、本実施形態に係る技能向上支援処理の全体的な手順を示すフローチャートである。技能向上支援処理では、登録処理Ｓ１０、解析処理Ｓ２０およびアドバイス表示処理Ｓ３０の順に実施される。
【００５６】
図１３は、登録処理Ｓ１０の具体的な手順を示すフローチャートである。登録処理Ｓ１０では、動作モード、基本姿勢情報および目標動作パターンが登録される。登録処理が開始されると、動作モード登録部３は、対象となる動作の種類に応じた動作モードを選択する画面を表示させる（Ｓ１１）。対象となる動作の種類に応じた動作モードがユーザによって選択されると、動作モード登録部３は、選択された動作モードに応じた動作条件を動作モードテーブル３ａから読み出して（Ｓ１２）、読み出した動作条件を動作条件記憶部３ｂに登録する（Ｓ１３）。本実施形態では、逆上がりの動作モードが選択されたものとする。
【００５７】
続いて、基本姿勢情報記憶部８ａに基本姿勢情報が登録されているかの確認が行われ（Ｓ１４）、基本姿勢情報が登録されていない場合（Ｓ１４においてＮＯ）、基本姿勢判定処理Ｓ１５に移行し、基本姿勢情報判定部８が４スタンス理論に基づいて、ユーザの基本姿勢を判定する。
【００５８】
図１４は、基本姿勢判定処理Ｓ１５の具体的な手順を示すフローチャートである。基本姿勢判定処理では、まずユーザの腰付近にセンサを取り付け、ユーザに特定動作（直立した状態から下にしゃがむ動作）を行うように指示する（Ｓ１５１）。当該指示は、表示部２ａにメッセージを表示することにより行ってもよいし、音声により行ってもよい。その後、動作情報取得部４は、センサからセンサ情報を受信すると（Ｓ１５２においてＹＥＳ）、受信したセンサ情報から、ユーザの動作情報を生成する（Ｓ１５３）。動作情報の生成は、センサ情報を受信している間、継続される。その後、ユーザが特定動作を完了すると（Ｓ１５４においてＹＥＳ）、動作パターン生成部５は、ユーザが特定動作を行っている間の動作情報を切り出して、特定情報動作パターンを生成し、当該パターンを動作パターン記憶部５ａに記憶させる（Ｓ１５５）。続いて、基本姿勢情報判定部８は、動作パターン記憶部５ａから特定動作パターンを読み出し、特定動作パターン解析処理Ｓ１５６に移行する。
【００５９】
図１５は、特定動作パターン解析処理Ｓ１５６の具体的な手順を示すフローチャートである。特定動作パターン解析処理では、基本姿勢情報判定部８が、特定動作パターンのうち垂直方向の角度データを抽出する（Ｓ１５６１）。これにより、特定動作中の腰の角度変化が特定される。ここで、特定動作中の角度変化が３０°以上であった場合（Ｓ１５６２においてＹＥＳ）、基本姿勢情報判定部８は、ユーザの基本姿勢はＡタイプ（つま先重心）であると判定する（Ｓ１５６３）。一方、特定動作中の角度変化が３０°未満であった場合（Ｓ１５６２においてＮＯ）、基本姿勢情報判定部８は、ユーザの基本姿勢はＢタイプ（かかと重心）であると判定する（Ｓ１５６４）。
【００６０】
以上により、図１４に示す特定動作パターン解析処理Ｓ１５６が終了し、Ｓ１５７に移行する。Ｓ１５７では、特定動作パターン解析処理Ｓ１５６における判定結果が表示部２ａに表示される。これにより、図１３に示す基本姿勢判定処理Ｓ１５が終了する。
【００６１】
その後、図１３において、ユーザが基本姿勢情報の登録操作を行った場合（Ｓ１６においてＹＥＳ）、基本姿勢情報判定部８は、上記の判定結果を基本姿勢情報として基本姿勢情報記憶部８ａに登録する（Ｓ１７）。なお、基本姿勢情報が既に登録されている場合（Ｓ１４においてＹＥＳ）、Ｓ１５〜Ｓ１７の処理はスキップされる。
【００６２】
また、基本姿勢の判定方法としては、上記に限定されず、様々な方法を採用することができる。また、本実施形態では、基本姿勢情報判定部８が特定動作パターンを解析することにより基本姿勢を判定したが、ユーザ自身が基本姿勢を判断し、基本姿勢情報を基本姿勢情報記憶部８ａに登録してもよい。
【００６３】
続いて、目標動作パターン記憶部７ａに目標動作パターンが既に登録されているかの確認が行われ（Ｓ１８）、目標動作パターンが登録されていない場合（Ｓ１８においてＮＯ）、目標動作データ生成処理が実施される（Ｓ１９）。
【００６４】
図１６は、目標動作データ生成処理Ｓ１９の具体的な手順を示すフローチャートである。目標動作データ生成処理が開始されると、理想動作パターン補正部９が理想動作パターンＤＢ９ａから逆上がりの理想動作パターンを読み出す（Ｓ１９１）。続いて、理想動作パターン補正部９は、図６に示すように、理想動作パターンに所定のずれ量を付加する（Ｓ１９２）。その後、理想動作パターン補正部９は、基本姿勢情報記憶部８ａに登録された基本姿勢情報を読み出し（Ｓ１９３）、さらに、補正係数情報ＤＢ８ｂを参照して、ユーザの基本姿勢に対応する補正係数を選択する（Ｓ１９４）。その後、理想動作パターン補正部９は、図１０（ｂ）に示すように、選択した補正係数に基づき、理想動作パターンに付加されたずれ量を補正して、目標動作パターンを生成する（Ｓ１９５）。
【００６５】
以上により、図１３に示す目標動作データ生成処理Ｓ１９が終了し、登録処理が終了する。続いて、図１２に示す解析処理Ｓ２０が実施される。
【００６６】
図１７は、解析処理Ｓ２０の具体的な手順を示すフローチャートである。解析処理Ｓ２０では、まず、動作情報取得部４がセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３からのセンサ情報の送信を待機する（Ｓ２１）。動作情報取得部４がセンサ情報を受信すると（Ｓ２２においてＹＥＳ）、受信したセンサ情報から、ユーザの身体の動きを示す動作情報を生成する（Ｓ２３）。動作情報の生成は、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３からセンサ情報を受信している間、継続される。その間、ユーザが逆上がりの動作を開始し（Ｓ２４においてＹＥＳ）、その後、動作が終了すると（Ｓ２５においてＹＥＳ）、動作パターン生成部５は、動作開始時から終了時までの動作情報を切り出して動作パターンを生成し（Ｓ２６）、生成した動作パターンを動作パターン記憶部５ａに記憶する（Ｓ２７）。続いて、動作パターン解析処理Ｓ２８が実施された後、動作パターン解析処理は終了する。
【００６７】
図１８は、動作パターン解析処理Ｓ２８の具体的な手順を示すフローチャートである。動作パターン解析処理が開始されると、まず、成否判定処理Ｓ２８１が実施される。成否判定処理Ｓ２８１では、成否判定部６が動作パターン生成部５によって生成された動作パターンを解析して、ユーザの動作が成功したか否かを判定する。
【００６８】
具体的には、図１９に示す手順で成否判定処理が行われる。まず、成否判定部６は、ふくらはぎがユーザの直立時から１８０°以上回転したか否かを判定する（Ｓ２８１１）。その結果、ふくらはぎの回転が１８０°未満であった場合（Ｓ２８１１においてＮＯ）、成否判定部６は、蹴り上げ動作が失敗したと判定し（Ｓ２８１２）、成否判定処理を終了する。一方、ふくらはぎの回転が１８０°以上であった場合（Ｓ２８１１においてＹＥＳ）、成否判定部６は、腰がユーザの直立時から１８０°以上回転したか否かを判定する（Ｓ２８１３）。その結果、腰の回転が１８０°未満であった場合（Ｓ２８１３においてＮＯ）、成否判定部６は、回転動作が失敗したと判定し（Ｓ２８１４）、成否判定処理を終了する。一方、腰の回転が１８０°以上であった場合（Ｓ２８１３においてＹＥＳ）、成否判定部６は、腰がユーザの直立時から２７０°以上回転したか否かを判定する（Ｓ２８１５）。その結果、腰の回転が１８０°未満であった場合（Ｓ２８１３においてＮＯ）、成否判定部６は、上体起こしが失敗したと判定し（Ｓ２８１６）、成否判定処理を終了する。一方、腰の回転が２７０°以上であった場合（Ｓ２８１５においてＹＥＳ）、成否判定部６は、動作が成功したと判定し（Ｓ２８１７）、成否判定処理を終了する。
【００６９】
成否判定処理が終了すると、図１８に示すＳ２８２に移行する。成否判定処理において、動作が成功したと判定された場合（Ｓ２８２においてＹＥＳ）、成否判定部６は動作成功を示す成否情報を成否情報記憶部６ａに記憶する（Ｓ２８３）。一方、成否判定処理において、動作が失敗したと判定された場合（Ｓ２８２においてＮＯ）、成否判定部６は動作失敗を示す成否情報を成否情報記憶部６ａに記憶する（Ｓ２８４）。なお、Ｓ２８１〜Ｓ２８４の処理は、後述するＳ２８６の処理の後に行ってもよい。
【００７０】
続いて、比較部７は、動作パターン記憶部５ａに記憶されていた動作パターン、および目標動作パターン記憶部７ａに記憶されていた目標動作パターンを読み出す（Ｓ２８５）。そして、比較部７は、読み出した動作パターンと目標動作パターンとを比較し、両者の相違点を比較結果として抽出する（Ｓ２８６）。続いて、アドバイス生成部１０が、比較部７による比較結果に基づいて、技能向上のためのアドバイスをアドバイス情報ＤＢ１０ａから選択する（Ｓ２８７）。これにより、動作パターン解析処理Ｓ２８が終了し、図１７に示すように、解析処理も終了する。
【００７１】
続いて、図１２に示すＳ３０に移行し、Ｓ２８７においてアドバイス生成部１０が選択したアドバイスが表示部２ａに表示される。その後、ユーザによる技能向上支援プログラムの終了操作が行われるまで（Ｓ４０においてＹＥＳ）、解析処理Ｓ２０およびアドバイス表示処理Ｓ３０が繰り返される。
【００７２】
なお、図１８に示すＳ２８６において、比較部７が出力した比較結果が、当該比較結果を参考に、ユーザが自身の動作の問題点を把握することができるものであれば、その比較結果の内容を表示部２ａに表示してもよい。その場合、Ｓ２８７のアドバイス生成部１０による処理を省略してもよい。
【００７３】
（付記事項）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。
【００７４】
例えば、本実施形態では、ユーザの基本姿勢をＡタイプおよびＢタイプの２つのタイプに分類したが、４スタンス理論における４つのタイプ（Ａ１タイプ：つま先内側重心、Ａ２タイプ：つま先外側重心、Ｂ１タイプ：かかと内側重心、Ｂ２タイプ：かかと内側重心）に分類し、それぞれのタイプに応じて、理想動作パターンに付加するずれ量を補正してもよい。また、ユーザの基本姿勢の分類は、４スタンス理論による分類に限定されない。
【産業上の利用可能性】
【００７５】
本発明は、逆上がり、蹴上がりおよび後方支持回転などの鉄棒を用いた動作の技能向上に好適であるが、技能向上支援の対象となる動作は特に限定されない。例えば、逆立ち、宙返り等の他、あらゆる運動の動作に適用できる。
【符号の説明】
【００７６】
１    技能向上支援装置
２    ユーザインターフェース部
２ａ  表示部
２ｂ  操作部
３    動作モード登録部
３ａ  動作モードテーブル
３ｂ  動作条件記憶部
４    動作情報取得部
５    動作パターン生成部
５ａ  動作パターン記憶部
６    成否判定部
６ａ  成否情報記憶部
７    比較部
７ａ  目標動作パターン記憶部
８    基本姿勢情報判定部
８ａ  基本姿勢情報記憶部
８ｂ  補正係数情報データベース
９    理想動作パターン補正部
９ａ  理想動作パターン記憶部
１０  アドバイス生成部
１０ａ  アドバイス情報データベース
１００  技能向上支援システム
Ｂ    鉄棒
Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３  ウェアラブルセンサ
【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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