(57)【要約】【課題】被験者に特定の運動動作に関する直接的な情報を提供すること。【解決手段】被験者は、腕に支援装置１００を装着して、所与の運動動作を実行する。支援装置１００は、センサを内包する。支援装置１００は、センサから出力される運動情報が、上記所与の運動動作について設定された閾値を超えたか否かを判断し、上記運動情報が上記閾値を超えたと判断すると、音声（ピピッ）等の情報を出力する。閾値は、上記所与の運動動作についての特徴的な動作に対応する。パターンＲ１では特徴的な動作が含まれないため、支援装置１００は音声を出力しない。パターンＲ２では特徴的な動作が含まれるため、支援装置１００は音声を出力する。【選択図】図５
2019208880.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の運動動作の習得のための情報を出力する運動支援システムであって、
情報を出力する出力部と、
前記被験者に取り付けられたセンサによって検出された運動情報を取得する運動情報取得部と、
前記運動情報取得部によって取得された前記運動情報が前記運動動作について設定された閾値を超えた場合に、前記出力部から情報を出力する制御部とを備える、運動支援システム。
【請求項２】
前記制御部は、前記運動情報取得部が運動情報を取得したことに応じて、前記出力部から前記情報を出力する、請求項１に記載の運動支援システム。
【請求項３】
前記運動情報は、運動動作を正しく行う上で重要な、腕の動きを含む、当該運動動作における特異フェーズにおいて取得される、請求項１または請求項２に記載の運動支援システム。
【請求項４】
前記運動動作は、走る動作、跳ぶ動作、および投げる動作のうち少なくとも１の種類の動作を含む、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の運動支援システム。
【請求項５】
前記運動動作は、走る動作を含み、
前記運動情報は、肘を屈曲した状態での、被験者の肩関節の屈曲または伸展を表わす情報を含む、請求項４に記載の運動支援システム。
【請求項６】
前記運動情報は、被験者の腕の長手方向に沿った軸および被験者の手首の幅方向に沿った軸の中の少なくとも一つの軸に沿った加速度、ならびに、被験者の手のひらを貫く軸周りの角速度、のうち少なくとも一つを含む、請求項５に記載の運動支援システム。
【請求項７】
前記運動動作は、跳ぶ動作を含み、
前記運動情報は、被験者の肩関節の屈曲位置から伸展位置への変化を表わす情報を含む、請求項４〜請求項６のいずれか１項に記載の運動支援システム。
【請求項８】
前記運動情報は、被験者の腕の長手方向に沿った軸の加速度、ならびに、被験者の手首の幅方向に沿った軸および被験者の手のひらを貫く軸のうち少なくとも一つの軸に沿った軸周りの角速度、のうち少なくとも一つを含む、請求項７に記載の運動支援システム。
【請求項９】
前記運動動作は、投げる動作を含み、
前記運動情報は、被験者の肩関節を伸展、外転、または外旋することにより上腕を後方に引く動作を表わす情報であり、請求項４〜請求項８のいずれか１項に記載の運動支援システム。
【請求項１０】
前記運動情報は、被験者の手首の幅方向に沿った軸および被験者の手のひらを貫く方向に沿った軸の少なくとも一方の軸に沿った加速度、ならびに、被験者の手首の幅方向に沿った軸周りの角速度、のうち少なくとも一つを含む、請求項９に記載の運動支援システム。
【請求項１１】
前記運動情報取得部は、前記センサと一体的に構成された、被験者の腕に装着される筐体によって構成される、請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載の運動支援システム。
【請求項１２】
前記センサを内包し、被験者の腕に装着される筐体をさらに備え、
前記運動情報取得部は、前記センサと通信可能な通信回路を含む、請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載の運動支援システム。
【請求項１３】
制御部は、
２種類以上の運動動作のうち１の種類の運動動作の指定を受け付け、
指定された種類の運動動作について設定された閾値を用いて、前記出力部から前記情報を出力する、請求項１〜請求項１２のいずれか１項に記載の運動支援システム。
【請求項１４】
コンピュータによって実行されるプログラムであって、
前記プログラムは、前記コンピュータに、
被験者に取り付けられたセンサによって検出された運動情報を取得するステップと、
取得した前記運動情報が、被験者の運動動作について設定された閾値を超えたか否かを判断するステップと、
前記運動情報が前記閾値を超えたと判断した場合に、情報を出力するステップと、
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、運動支援システムおよびプログラムに関し、特に、被験者の運動動作の習得のための情報を出力する運動支援システムおよびそのような情報を出力するためのコンピュータによって実行されるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の運動動作のパターンを自動的に判定する技術が種々提案されている。たとえば、特許第５３１４２２４号公報（特許文献１）は、トレッドミル上を走行するユーザーについての身体運動情報を取得し、取得した身体運動情報から特徴を抽出し、抽出された特徴を所与の演算式に適用することにより当該ユーザーのランニングフォーム得点を算出する、ランニングフォーム診断システムを提案する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５３１４２２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、被験者の動作が特定の運動動作についての正しい動作であるかどうかについて、より直接的な情報が求められる場合がある。
【０００５】
本開示は、かかる実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、被験者に特定の運動動作に関する直接的な情報を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示のある局面に従うと、被験者の運動動作の習得のための情報を出力する運動支援システムが提供される。運動支援システムは、情報を出力する出力部と、被験者に取り付けられたセンサによって検出された運動情報を取得する運動情報取得部と、運動情報取得部によって取得された運動情報が運動動作について設定された閾値を超えた場合に、出力部から情報を出力する制御部とを備える。
【０００７】
制御部は、運動情報取得部が運動情報を取得したことに応じて、出力部から情報を出力してもよい。
【０００８】
運動情報は、運動動作を正しく行う上で重要な、腕の動きを含む、当該運動動作における特異フェーズにおいて取得されてもよい。
【０００９】
運動動作は、走る動作、跳ぶ動作、および投げる動作のうち少なくとも１の種類の動作を含んでもよい。
【００１０】
運動動作は、走る動作を含んでもよい。運動情報は、肘を屈曲した状態での、被験者の肩関節の屈曲または伸展を表わす情報を含んでもよい。
【００１１】
運動情報は、被験者の腕の長手方向に沿った軸および被験者の手首の幅方向に沿った軸の中の少なくとも一つの軸に沿った加速度、ならびに、被験者の手のひらを貫く軸周りの角速度、のうち少なくとも一つを含んでもよい。
【００１２】
運動動作は、跳ぶ動作を含んでもよい。運動情報は、被験者の肩関節の屈曲位置から伸展位置への変化を表わす情報を含んでもよい。
【００１３】
運動情報は、被験者の腕の長手方向に沿った軸の加速度、ならびに、被験者の手首の幅方向に沿った軸および被験者の手のひらを貫く軸のうち少なくとも一つの軸に沿った軸周りの角速度、のうち少なくとも一つを含んでもよい。
【００１４】
運動動作は、投げる動作を含んでもよい。運動情報は、被験者の肩関節を伸展、外転、または外旋することにより上腕を後方に引く動作を表わす情報であってもよい。
【００１５】
運動情報は、被験者の手首の幅方向に沿った軸および被験者の手のひらを貫く方向に沿った軸の少なくとも一方の軸に沿った加速度、ならびに、被験者の手首の幅方向に沿った軸周りの角速度、のうち少なくとも一つを含んでもよい。
【００１６】
運動情報取得部は、センサと一体的に構成された、被験者の腕に装着される筐体によって構成されてもよい。
【００１７】
運動支援システムは、センサを内包し、被験者の腕に装着される筐体をさらに備えていてもよい。運動情報取得部は、センサと通信可能な通信回路を含んでもよい。
【００１８】
制御部は、２種類以上の運動動作のうち１の種類の運動動作の指定を受け付け、指定された種類の運動動作について設定された閾値を用いて、出力部から情報を出力してもよい。
【００１９】
本開示の他の局面に従うと、コンピュータによって実行されるプログラムが提供される。プログラムは、コンピュータに、被験者に取り付けられたセンサによって検出された運動情報を取得するステップと、取得した運動情報が、被験者の運動動作について設定された閾値を超えたか否かを判断するステップと、運動情報が閾値を超えたと判断した場合に、情報を出力するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【００２０】
本開示によれば、被験者に取り付けられたセンサによって検出された運動情報が所与の運動動作について設定された閾値を超えた場合に、情報が出力される。これにより、被験者は、情報が出力されるかいなかによって当該被験者の動作が所与の運動動作について正しい動作であるか否かを直接的に判断し得る。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】運動情報を取得するためのセンサを装着した被験者を示す図である。
【図２】図１の支援装置１００内のセンサによって検出される運動情報の一例を説明するための図である。
【図３】支援装置１００のハードウェア構成の一例を表わす図である。
【図４】運動支援システムの機能ブロックの一例を示す図である。
【図５】２種類の動作のパターンのそれぞれにおける、被験者の「走る動作」の一連の流れを表わす図である。
【図６】正しい「走る動作」が繰り返されたときのセンサの検出出力の一例を示す図である。
【図７】運動情報を用いた「走る動作」についての情報出力のために実行される処理のフローチャートである。
【図８】２種類の動作パターンのそれぞれにおける、被験者の「跳ぶ動作」の一連の流れを表わす図である。
【図９】正しい「跳ぶ動作」が実施されたときのセンサの検出出力の一例を示す図である。
【図１０】運動情報を用いた「跳ぶ動作」についての情報出力のために実行される処理のフローチャートである。
【図１１】２種類の動作パターンのそれぞれにおける、被験者の「投げる動作」の一連の流れを表わす図である。
【図１２】正しい「投げる動作」が実施されたときのセンサの検出出力の一例を示す図である。
【図１３】運動情報を用いた「投げる動作」についての情報出力のために実行される処理のフローチャートである。
【図１４】運動支援システムの構成の他の例を示す図である。
【図１５】コンピュータ５００のハードウェア構成を模式的に示す図である。
【図１６】支援装置１００として用いられる端末における加速度および角速度の検出方向の一例を示す図である。
【図１７】支援装置１００として用いられる端末における、検出軸の設定を受け付ける画面の一例を示す図である。
【図１８】圧電センサを利用して被験者の運動動作に関する情報を提供する運動支援システムを説明するための図である。
【図１９】圧電センサユニット１１０の構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照しつつ、運動支援システムに関する実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、これらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００２３】
［運動支援システムの概要］
図１は、運動情報を取得するためのセンサを装着した被験者を示す図である。図１に示されるように、被験者９００は、当該被験者の運動動作についての情報を取得するために、支援装置１００を装着している。支援装置１００は、運動支援システムの一例であり、被験者９００の運動情報を取得するためのセンサを内包する。
【００２４】
図２は、図１の支援装置１００内のセンサによって検出される運動情報の一例を説明するための図である。図２には、支援装置１００を装着した被験者９００の腕ＡＲの一部の拡大図が示される。
【００２５】
図２の例では、支援装置１００内のセンサ（後述する、加速度センサ４１およびジャイロセンサ４２）は、３つの軸について、各軸の加速度および各軸周りの角速度を検出する。図２に示された３軸（Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸）のうち、Ｘ軸は、腕ＡＲの長手方向に沿った方向を表す。Ｙ軸は、被験者の手首の幅方向を表す。Ｚ軸は、被験者の手の平を貫く方向を表す。
【００２６】
本明細書では、「Ａｘ」「Ａｙ」「Ａｚ」のそれぞれは、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸のそれぞれに沿った方向における加速度の検出出力の表記に利用される。また、「Ｇｘ」「Ｇｙ」「Ｇｚ」のそれぞれは、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸のそれぞれの軸の周りの回転方向における角速度の検出出力の表記に利用される。
【００２７】
支援装置１００は、上記の３種類の加速度および３種類の角速度のうち少なくとも一種類の情報を利用して、被験者の所与の種類の運動動作を、正しい態様に導くための情報を出力する。一例では、所与の動作が正しい動作であるか否かは専門家によって判断される。より具体的には、支援装置１００は、閾値を用いて上記情報を出力する。ある実施の形態では、閾値は、専門家が正しいと判断した動作において取得された運動情報を用いて生成される。他の実施の形態では、専門家自身が、正しい動作において取得されるであろう閾値を設定してもよい。支援装置１００は、さらに、当該判断の結果を表わす情報を出力する。支援装置１００が判断する動作の種類は、たとえば、「走る動作」「跳ぶ動作」または「投げる動作」である。
【００２８】
［ハードウェア構成］
図３は、支援装置１００のハードウェア構成の一例を表わす図である。支援装置１００は、専用の端末であってもよいし、スマートフォン等の多機能な端末の一機能として実現されてもよい。図３を参照して、支援装置１００の構成の一例について説明する。
【００２９】
支援装置１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０と、アンテナ２３と、通信装置２４と、入力スイッチ２５と、フラッシュメモリ２７と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２８と、ＲＯＭ（Read-Only  Memory）２９と、メモリカード駆動装置３０と、マイク３２と、スピーカ３３と、音声信号処理回路３４と、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）３６と、通信インターフェイス３７と、バイブレータ３８と、加速度センサ４１と、ジャイロセンサ４２とを備える。メモリカード駆動装置３０には、メモリカード３１が装着され得る。
【００３０】
ＣＰＵ２０は、支援装置１００に対して与えられる命令に基づいて支援装置１００の動作を制御するための処理を実行する。アンテナ２３によって受信された信号は、通信装置２４によってフロントエンド処理が行なわれ、処理後の信号は、ＣＰＵ２０に送られる。
【００３１】
入力スイッチ２５は、たとえばタッチセンサまたはハードウェアボタン等であり、支援装置１００に対する命令の入力を受け付ける。入力された当該命令に応じた信号は、ＣＰＵ２０に入力される。
【００３２】
音声信号処理回路３４は、マイク３２に入力された音声を、予め定められた処理を施した後、ＣＰＵ２０に入力する。音声信号処理回路３４は、また、ＣＰＵ２０からの命令に従って、スピーカ３３から音声を出力する。
【００３３】
フラッシュメモリ２７は、ＣＰＵ２０から送られるデータを格納する。ＣＰＵ２０は、フラッシュメモリ２７等の記憶装置に格納されたプログラムを実行する。
【００３４】
ＲＡＭ２８は、ＣＰＵ２０によって生成されるデータ等を一時的に保持する。ＲＯＭ２９は、支援装置１００に予め定められた動作を実行させるためのプログラムあるいはデータを格納する。ＣＰＵ２０は、ＲＯＭ２９から当該プログラムまたはデータを読み出し、支援装置１００の動作を制御する。
【００３５】
メモリカード駆動装置３０は、メモリカード３１に格納されているデータを読み出し、ＣＰＵ２０に送出する。ＣＰＵ２０は、メモリカード３１に格納されたプログラムを実行してもよい。メモリカード駆動装置３０は、ＣＰＵ２０によって出力されるデータを、メモリカード３１の記憶領域に書き込む。
【００３６】
ＬＥＤ３６は、ＣＰＵ２０から出力される信号に基づいて発光する。ある局面において、通信インターフェイス３７は、ＷｉＦｉ（Wireless  Fidelity）、Bluetooth（登録商標）、ＮＦＣ（Near  Field  Communication）等の規格に従って外部の機器と通信する。別の局面において、通信インターフェイス３７は、データ通信用のケーブルの装着を受け付ける。通信インターフェイス３７は、ＣＰＵ２０から出力される信号を発信する。あるいは、通信インターフェイス３７は、支援装置１００の外部から受信した信号に含まれるデータを、ＣＰＵ２０に対して送信する。
【００３７】
バイブレータ３８は、ＣＰＵ２０から出力される信号に基づいて、予め定められた周波数で発振動作を実行する。
【００３８】
加速度センサ４１は、支援装置１００に作用する加速度を検出する。ある局面において、加速度センサ４１は、３軸（図２のＸ軸，Ｙ軸，およびＺ軸）のそれぞれの軸に沿った加速度を検出する加速度センサとして実現される。ジャイロセンサ４２は、支援装置１００に作用する角速度を検出し、３軸（図２のＸ軸，Ｙ軸，およびＺ軸）のそれぞれの軸周りの角加速度を検出する。加速度センサ４１およびジャイロセンサ４２のそれぞれによって検出された加速度，角速度は、ＣＰＵ２０に入力される。
【００３９】
［機能ブロック］
図４は、運動支援システムの機能ブロックの一例を示す図である。
【００４０】
図４では、運動支援システム４００（図１〜図３の例では、支援装置１００によって実現される）の機能として、センサ部４１０、判定部４２０、閾値記憶部４３０、および出力部４４０が示される。
【００４１】
センサ部４１０は、被験者の運動動作についての運動情報を検出し、たとえば加速度センサ４１およびジャイロセンサ４２の少なくとも一方によって実現される。
【００４２】
判定部４２０は、運動情報と所与の運動動作について設定された閾値とを比較し、当該比較の結果に従って出力部４４０に情報を出力する。なお、本明細書において、検出値が閾値を超えることは、検出値が閾値を跨いで変化することを意味する。すなわち、閾値を超えることは、状況に応じて、検出値が閾値を上回ることおよび閾値を下回ることの双方を意味し得る。判定部４２０は、たとえばＣＰＵ２０によって実現される。
【００４３】
一例では、上記閾値は、実際の運動動作において取得された値、または、（同一人または複数人による）複数回の運動動作において取得された値が統計学的に処理されることによって得られた値を用いて設定される。たとえば、「跳ぶ動作」についての閾値は、実際に「跳ぶ動作」が行われたときに取得された運動情報を用いて設定される。より具体的には、「跳ぶ動作」についての閾値は、正しい「跳ぶ動作」において取得された運動情報と、正しくない「跳ぶ動作」において取得された運動情報との双方を用いて設定されてもよい。
【００４４】
閾値記憶部４３０は、判定部４２０によって利用される閾値を格納する。閾値記憶部４３０は、ＣＰＵ２０がアクセス可能な記憶装置（たとえば、フラッシュメモリ２７、メモリカード３１、等）によって実現される。
【００４５】
出力部４４０は、被験者の運動動作についての情報を出力し、たとえば、スピーカ３３、ＬＥＤ３６、およびバイブレータ３８の中の少なくとも一つによって実現される。
【００４６】
判定部４２０は、所与の運動動作を実行する被験者について取得された運動情報が所与の閾値を超えた場合に、所与の運動動作に関連する情報を出力する。判定部４２０は、取得された運動情報が所与の閾値に近づいている場合にも、被験者の運動動作が正しい動作に近づいていることを表わす情報を出力してもよい。
【００４７】
運動支援システム４００は、後述する入力スイッチ２５等として実現される入力部を備えていてもよい。判定部４２０は、入力部に対する操作に応じて「走る動作」「跳ぶ動作」または「投げる動作」のいずれかの指定を受け付けた場合、指定された動作に従った閾値を読出し、当該閾値を利用して被験者の運動情報についての情報を出力してもよい。すなわち、運動支援システム４００は、複数種類の運動動作についての情報を出力可能に構成されており、運動動作の種類の指定を受け付け、指定された種類の運動動作についての情報を出力するように構成されていてもよい。
【００４８】
［情報の出力例（走る動作）］
一例では、支援装置１００は、被験者の「走る動作」についての情報を出力する。図５〜図７を参照して、支援装置１００による、「走る動作」についての情報の出力について説明する。
【００４９】
図５は、２種類の動作のパターンのそれぞれにおける、被験者の「走る動作」の一連の流れを表わす図である。図５には、支援装置１００を装着した被験者の、「走る動作」についての２種類の動作パターンＲ１，Ｒ２が示される。パターンＲ２は「走る動作」についての正しい動作を表わすのに対し、パターンＲ１は「走る動作」についての正しくない動作を表わす。パターンＲ１と比較して、パターンＲ２では、被験者の動作は、正しい「走る動作」が含む特徴的な動作（特異フェーズ）を含む。特異フェーズは、「走る動作」を正しく行う上で重要なフェーズであり得る。特異フェーズは、腕の動きを含んでもよい。
【００５０】
特徴的な動作の一例は、一方側（たとえば、右）の肘関節が屈曲された状態で、他方側（たとえば、左）の脚が前方に振り出されるときに一方側（たとえば、右）の肩関節が屈曲する、という動作である。
【００５１】
特徴的な動作の他の例は、一方側（たとえば、右）の肘関節が屈曲された状態で、他方側（たとえば、左）の脚による蹴りだしに併せて一方側（たとえば、右）の肩関節を伸展する、という動作である。
【００５２】
パターンＲ２において、支援装置１００内のセンサは、被験者の上記特徴的な動作が発生したことを検出する。支援装置１００は、当該センサが上記特徴的な動作の発生を検出したことに応じて、情報出力の一例として、予め定められた音声（図５中の「ピピッ」）を出力する。音声は、上記肩関節の屈曲および伸展の一方が検出されたときに出力されてもよいし、それぞれが検出されたときのそれぞれのタイミングで出力されてもよい。音声が出力されることにより、被験者は、その時点での当該被験者の動作が「走る動作」について正しいものであることを理解し得る。
【００５３】
一方、パターンＲ１では、被験者の動作は、上記特徴的な動作を含まない。したがって、支援装置１００は、上記予め定められた音声を出力しない。
【００５４】
図６は、正しい「走る動作」が繰り返されたときのセンサの検出出力の一例を示す図である。図６において、グラフ（Ａ）は、ジャイロセンサ４２の検出出力を示す。グラフ（Ｂ）は、加速度センサ４１の検出出力を示す。
【００５５】
グラフ（Ａ）は、角速度Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚの変化を示す。グラフ（Ａ）に示されるように、正しい「走る動作」が繰り返されたとき、角速度Ｇｚの変化は、角速度Ｇｘ，Ｇｙの変化に比べて大きい。これに基づき、支援装置１００は、角速度Ｇｚの値に基づいて、被験者が上記特徴的な動作を実行したことを検出してもよい。
【００５６】
グラフ（Ａ）において、値ＴＲ１１，ＴＲ１２は、「走る動作」の特徴的な動作の発生の判断に利用される閾値の一例である。値ＴＲ１１，ＴＲ１２は、閾値記憶部４３０に格納される。特徴的な動作が発生したと判断される基準の一例は、角速度Ｇｚが値ＴＲ１１を超える（値ＴＲ１１を下回る）ことである。他の例は、角速度Ｇｚが値ＴＲ１２を超える（値ＴＲ１２を上回る）ことである。さらに他の例は、角速度Ｇｚが、値ＴＲ１１を下回った後、所与の時間内に、値ＴＲ１２を上回るように、変化したことである。
【００５７】
グラフ（Ｂ）は、加速度Ａｘ，Ａｙ，Ａｚの変化を示す。グラフ（Ｂ）に示されるように、正しい「走る動作」が繰り返されたとき、加速度Ａｘ，Ａｙの変化は加速度Ａｚの変化より大きい。これに基づき、支援装置１００は、加速度Ａｘまたは加速度Ａｙの値に基づいて、被験者が上記特徴的な動作を実行したことを検出してもよい。
【００５８】
グラフ（Ｂ）において、値ＴＲ２１，ＴＲ２２は、「走る動作」の特徴的な動作の発生の判断に利用される、加速度Ａｘについての閾値の一例である。値ＴＲ３１，ＴＲ３２は、「走る動作」の特徴的な動作の発生の判断に利用される、加速度Ａｙについての閾値の一例である。値ＴＲ２１，ＴＲ２２，ＴＲ３１，ＴＲ３２は、閾値記憶部４３０に格納される。
【００５９】
加速度Ａｘに基づいて特徴的な動作が発生したと判断される基準の一例は、加速度Ａｘが値ＴＲ２１を超える（値ＴＲ２１を上回る）ことである。他の例は、加速度Ａｘが値ＴＲ２２を超える（値ＴＲ２２を下回る）ことである。さらに他の例は、加速度Ａｘが、値ＴＲ２１を上回った後、所与の時間内に、値ＴＲ２２を下回るように、変化したことである。
【００６０】
加速度Ａｙに基づいて特徴的な動作が発生したと判断される基準の一例は、加速度Ａｙが値ＴＲ３１を超える（値ＴＲ３１を上回る）ことである。他の例は、加速度Ａｙが値ＴＲ３２を超える（値ＴＲ３２を下回る）ことである。さらに他の例は、加速度Ａｙが、値ＴＲ３１を上回った後、所与の時間内に、値ＴＲ３２を下回るように、変化したことである。
【００６１】
以上、図５および図６を参照して、角速度Ｇｚ、加速度Ａｘ、または、加速度Ａｙを利用した、特徴的な動作の発生の検出が説明された。角速度Ｇｚ、加速度Ａｘ、または、加速度Ａｙによって、少なくとも、特徴的な動作の中の腕の動き（たとえば、一方側（たとえば、右）の肘関節が屈曲された状態で当該一方側の肩関節が屈曲する、または、一方側（たとえば、右）の肘関節が屈曲された状態で当該一方側の肩関節を伸展する）が検出される。なお、脚の動きを検出するセンサがさらに用いられ、特徴的な動作の発生の有無の判断において当該センサによる脚の動きの検出結果がさらに用いられてもよい。
【００６２】
グラフ（Ａ）では、加速度Ｇｚが、時刻ｔ１に閾値ＴＲ１１を初めて超え、時刻ｔ２に閾値ＴＲ１２を初めて超えたことが示されている。間隔ＤＲは、角速度Ｇｚの値が値ＴＲ１１を超えてから値ＴＲ１２を超えるまでの時間を表わす。加速度Ｇｚが、閾値ＴＲ１１を超えた後に閾値ＴＲ１２を超える、という変化を続けると、そのたびに間隔ＤＲは算出され得る。支援装置１００は、運動情報（角速度Ｇｚ、加速度Ａｘ、または、加速度Ａｙ）が、２つの閾値のうち一方を超えてから他方を超えるまでの時間が報知に利用されてもよい。
【００６３】
［処理の流れ（走る動作）］
図７は、運動情報を用いた「走る動作」についての情報出力のために実行される処理のフローチャートである。図７の処理は、たとえばＣＰＵ２０が所与のプログラムを実行することによって実現される。以下、図７を参照して上記処理の流れを説明する。
【００６４】
ステップＳ１０にて、ＣＰＵ２０は、被験者の運動動作の支援を開始するタイミングが到来したか否かを判断する。当該タイミングの到来の一例は、所与のボタン（入力スイッチ２５）を操作されたことである。他の例は、マイク３２に所与の音声（たとえば、「スタート！」）が入力されたことである。さらに他の例は、加速度センサ４１が所与の方向の振動を検出したことである。さらに他の例は、ジャイロセンサ４２が所与の方向の回転を検出したことである。
【００６５】
ステップＳ１２にて、ＣＰＵ２０は、角速度Ｇｚの値を継続的に取得する。なお、角速度Ｇｚは、「走る動作」の運動情報の一例である。他の例は、図６を参照して説明されたように、加速度Ａｘおよび／または加速度Ａｙである。
【００６６】
ステップＳ１４にて、ＣＰＵ２０は、取得した運動情報が所与の閾値を超えたか否かを判断する。ステップＳ１４における「閾値を超えた」ことは、２種類の閾値（たとえば、図６のグラフ（Ａ）の閾値ＴＲ１１，ＴＲ１２）の一方を超えたことであってもよいし、一方を超えてから所与の時間内にさらに他方を超えたことであってもよい。ＣＰＵ２０は、運動情報が所与の閾値を超えたと判断するまでステップＳ１４の制御を継続し（ステップＳ１４にてＮＯ）、運動情報が所与の閾値を超えたと判断すると（ステップＳ１４にてＹＥＳ）、ステップＳ１６へ制御を進める。
【００６７】
ステップＳ１６にて、ＣＰＵ２０は、所与の情報を出力して、ステップＳ１４へ制御を戻す。出力される情報の一例は、図５に示されたように、電子音「ピピッ」である。他の例は、「ＯＫ！」など、「走る動作」についての正確な動作を実現されていることを被験者に知らせる音声である。さらに他の例は、バイブレータ３８の振動である。さらに他の例は、ＬＥＤ３６の点灯／点滅である。さらに他の例は、これらの中の任意の情報出力の組合せである。また、ＣＰＵ２０は、ステップＳ１６の制御の前から情報を出力し、ステップＳ１６において情報の出力態様を変更してもよい。たとえば、ＣＰＵ２０は、継続的に「ピー」という電子音を出力し、ステップＳ１６にて出力される音声を「ピピッ」に変更してもよい。
【００６８】
ＣＰＵ２０は、間隔ＤＲ（図６）の長さによって出力する情報の種類を変更してもよい。たとえば、被験者が走る速度が速くなるほど間隔ＤＲは短くなる。一例では、ＣＰＵ２０は、間隔ＤＲが短くなるほど、「ピピッ」という電子音の１回目の「ピ」と２回目の「ピ」の間隔を短くしてもよい。他の例では、ＣＰＵ２０は、間隔ＤＲが所与の値以上である場合には、「ピピッ」という単純な電子音を出力し、間隔ＤＲが所与の値より短くなった場合に、特別な音声（たとえば、「いい走りです！」）を出力してもよい。
【００６９】
以上説明された図７の処理では、ＣＰＵ２０は、運動情報が所与の閾値を超えたことに基づいて情報を出力する。
【００７０】
なお、ＣＰＵ２０は、ステップＳ１０にて支援を開始してから所与の時間以上継続して運動情報が閾値を超えない場合、音声「がんばって！」等の、予め定められた情報を出力してもよい。
【００７１】
［情報の出力例（跳ぶ動作）］
一例では、支援装置１００は、被験者の「跳ぶ動作」についての情報を出力する。図８〜図１０を参照して、支援装置１００による、「跳ぶ動作」についての情報の出力について説明する。
【００７２】
図８は、２種類の動作パターンのそれぞれにおける、被験者の「跳ぶ動作」の一連の流れを表わす図である。図８には、支援装置１００を装着した被験者の、「跳ぶ動作」についての２種類の動作パターンＪ１，Ｊ２が示される。パターンＪ２は「跳ぶ動作」についての正しい動作を表わすのに対し、パターンＪ１は「跳ぶ動作」についての正しくない動作を表わす。パターンＪ１と比較して、パターンＪ２では、被験者の動作は、正しい「跳ぶ動作」が含む特徴的な動作（特異フェーズ）を含む。特異フェーズは、「跳ぶ動作」を正しく行う上で重要なフェーズであり得る。特異フェーズは、腕の動きを含んでもよい。
【００７３】
特徴的な動作の一例は、下肢を屈曲させた状態で肩関節を屈曲位置から伸展位置へと移行させ、さらに、重心を低くする、という動作である。
【００７４】
パターンＪ２において、支援装置１００内のセンサは、被験者の上記特徴的な動作が発生したことを検出する。支援装置１００は、当該センサが上記特徴的な動作の発生を検出したことに応じて、情報出力の一例として、予め定められた音声（図８中の「ピピッ」）を出力する。音声が出力されることにより、被験者は、その時点での当該被験者の動作が「跳ぶ動作」について正しいものであることを理解し得る。さらに、被験者は、音声が出力されることにより、次に肩関節を屈曲させて前方に振り出すことにより「跳ぶ動作」を完成させるタイミングを認識し得る。
【００７５】
一方、パターンＪ１では、被験者の動作は、上記特徴的な動作を含まない。したがって、支援装置１００は、上記予め定められた音声を出力しない。
【００７６】
図９は、正しい「跳ぶ動作」が実施されたときのセンサの検出出力の一例を示す図である。図９のグラフは、加速度センサ４１の検出出力（Ａｘ，Ａｙ，Ａｚ）およびジャイロセンサ４２の検出出力（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を含む。
【００７７】
図９では、「跳ぶ動作」のための運動情報の判断対象の期間が枠ＡＲ１として示されている。判断対象の期間は、たとえば、被験者が、跳躍に備えて身体を沈みこませた状態で腕を後方に振る、というフェーズに対応する。一例では、「跳ぶ動作」の判断のために、運動情報として、点Ｐ１を含む角速度Ｇｙ（図９中の一点鎖線）、点Ｐ２を含む角速度Ｇｚ（図９中の細線）、および、点Ｐ３を含む加速度Ａｘ（図９中の太線）の中の、少なくとも一つが用いられる。なお、点Ｐ１〜Ｐ３は、図９中の３種類の線を区別するために付されたものであって、それらの位置には特段の意味合いは含まれない。
【００７８】
一例では、角速度Ｇｙについての閾値ＴＪｇｙ（図示略）が設定され、支援装置１００は、枠ＡＲ１で示された期間内において角速度Ｇｙが閾値ＴＪｇｙを超えた（上回った）場合に、特徴的な動作が発生したと判断し、所与の情報を出力する。
【００７９】
他の例では、角速度Ｇｚについての閾値ＴＪｇｚ（図示略）が設定され、支援装置１００は、枠ＡＲ１で示された期間内において角速度Ｇｚが閾値ＴＪｇｚを超えた（上回った）場合に、特徴的な動作が発生したと判断し、所与の情報を出力する。
【００８０】
さらに他の例では、加速度Ａｘについての閾値ＴＪａｘ（図示略）が設定され、支援装置１００は、枠ＡＲ１で示された期間内において加速度Ａｘが閾値ＴＪａｘを超えた（下回った）場合に、特徴的な動作が発生したと判断し、所与の情報を出力する。
【００８１】
閾値ＴＪｇｙ，ＴＪｇｚ，ＴＪａｘは、閾値記憶部４３０に格納されている。
以上、図８および図９を参照して、角速度Ｇｙ、角速度Ｇｚ、または、加速度Ａｘを利用した、特徴的な動作の発生の検出が説明された。角速度Ｇｙ、角速度Ｇｚ、または、加速度Ａｘによって、少なくとも、特徴的な動作の中の腕の動き（たとえば、肩関節を屈曲位置から伸展位置へと移行させる動き）が検出される。なお、脚の動きを検出するセンサがさらに用いられ、特徴的な動作の発生の有無の判断において当該センサの検出出力がさらに用いられてもよい。
【００８２】
［処理の流れ（跳ぶ動作）］
図１０は、運動情報を用いた「跳ぶ動作」についての情報出力のために実行される処理のフローチャートである。図１０の処理は、たとえばＣＰＵ２０が所与のプログラムを実行することによって実現される。以下、図１０を参照して上記処理の流れを説明する。
【００８３】
ステップＳ２０にて、ＣＰＵ２０は、被験者の運動動作の支援を開始するタイミングが到来したか否かを判断する。当該タイミングは、図９の枠ＡＲ１で示される期間が開始するタイミングに相当する。当該タイミングの到来の一例は、所与のボタン（入力スイッチ２５）を操作されたことである。他の例は、マイク３２への所与の音声の入力、加速度センサ４１が所与の方向の振動を検出したこと、および／または、ジャイロセンサ４２が所与の方向の回転を検出したことである。
【００８４】
ステップＳ２２にて、ＣＰＵ２０は、加速度Ａｘの値を継続的に取得する。なお、加速度Ａｘは、「跳ぶ動作」の運動情報の一例である。他の例は、図９を参照して説明されたように、角速度Ｇｙおよび／または角速度Ｇｚである。
【００８５】
ステップＳ２４にて、ＣＰＵ２０は、取得した運動情報が所与の閾値を超えたか否かを判断する。ＣＰＵ２０は、運動情報が所与の閾値を超えたと判断するまでステップＳ２４の制御を継続し（ステップＳ２４にてＮＯ）、運動情報が所与の閾値を超えたと判断すると（ステップＳ２４にてＹＥＳ）、ステップＳ２６へ制御を進める。
【００８６】
ステップＳ２６にて、ＣＰＵ２０は、所与の情報を出力して、ステップＳ２４へ制御を戻す。出力される情報の一例は、図８に示されたように、電子音「ピピッ」である。他の例は、「さぁ、跳ぶぞ！」など、「跳ぶ動作」についての正確な動作を実現されていることを被験者に知らせる音声である。さらに他の例は、バイブレータ３８の振動である。さらに他の例は、ＬＥＤ３６の点灯／点滅である。さらに他の例は、これらの中の任意の情報出力の組合せである。また、ＣＰＵ２０は、ステップＳ２６の制御の前から情報を出力し、ステップＳ２６において情報の出力態様を変更してもよい。たとえば、ＣＰＵ２０は、継続的に「ピー」という電子音を出力し、ステップＳ２６にて出力される音声を「ピピッ」に変更してもよい。
【００８７】
以上説明された図１０の処理では、ＣＰＵ２０は、運動情報が所与の閾値を超えたことに基づいて情報を出力する。
【００８８】
なお、ＣＰＵ２０は、ステップＳ２０にて支援を開始してから所与の時間以上継続して（たとえば、枠ＡＲ１で示される期間が終了するまで）運動情報が閾値を超えない場合、音声「もう一度やってみよう！」等の、予め定められた情報を出力した後、図１０の処理を終了させてもよい。
【００８９】
［情報の出力例（投げる動作）］
一例では、支援装置１００は、被験者の「投げる動作」についての情報を出力する。図１１〜図１３を参照して、支援装置１００による、「投げる動作」についての情報の出力について説明する。
【００９０】
図１１は、２種類の動作パターンのそれぞれにおける、被験者の「投げる動作」の一連の流れを表わす図である。図１１には、支援装置１００を装着した被験者の、「投げる動作」についての２種類の動作パターンＴ１，Ｔ２が示される。パターンＴ２は「投げる動作」についての正しい動作を表わすのに対し、パターンＴ１は「投げる動作」についての正しくない動作を表わす。パターンＴ１と比較して、パターンＴ２では、被験者の動作は、正しい「投げる動作」が含む特徴的な動作（特異フェーズ）を含む。特異フェーズは、「投げる動作」を正しく行う上で重要なフェーズであり得る。特異フェーズは、腕の動きを含んでもよい。
【００９１】
特徴的な動作の一例は、投げる動作を行う側の腕（右腕または左腕）の肩関節の伸展、外転、および、外旋の少なくとも一つを行うことにより、当該側の手（右手または左手）を後方に引くことを含む動作である。
【００９２】
パターンＴ２において、支援装置１００内のセンサは、被験者の上記特徴的な動作が発生したことを検出する。支援装置１００は、当該センサが上記特徴的な動作の発生を検出したことに応じて、情報出力の一例として、予め定められた音声（図１１中の「ピピッ」）を出力する。音声が出力されることにより、被験者は、その時点での当該被験者の動作が「投げる動作」について正しいものであることを理解し得る。さらに、被験者は、音声が出力されることにより、次に肩関節を伸展させて前方に振り出すことにより「投げる動作」を完成させるタイミングを認識し得る。
【００９３】
一方、パターンＴ１では、被験者の動作は、上記特徴的な動作を含まない。したがって、支援装置１００は、上記予め定められた音声を出力しない。
【００９４】
図１２は、正しい「投げる動作」が実施されたときのセンサの検出出力の一例を示す図である。図１２のグラフは、加速度センサ４１の検出出力（Ａｘ，Ａｙ，Ａｚ）およびジャイロセンサ４２の検出出力（Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚ）を含む。
【００９５】
一例では、「投げる動作」の判断のために、運動情報として、点Ｐ４を含む加速度Ａｙ（図１２中の二点鎖線）、点Ｐ５を含む加速度Ａｚ（図１２中の破線）、および、点Ｐ６を含む角速度Ｇｙ（図１２中の一点鎖線）の中の、少なくとも一つが用いられる。なお、点Ｐ４〜Ｐ６は、図１２中の３種類の線を区別するために付されたものであって、それらの位置には特段の意味合いは含まれない。
【００９６】
一例では、加速度Ａｙについての閾値ＴＴａｙ（図示略）が設定され、支援装置１００は、加速度Ａｙが閾値ＴＴａｙを超えた（上回った）場合に、特徴的な動作が発生したと判断し、所与の情報を出力する。
【００９７】
他の例では、加速度Ａｚについての閾値ＴＴａｚ（図示略）が設定され、支援装置１００は、加速度Ａｚが閾値ＴＴａｚを超えた（上回った）場合に、特徴的な動作が発生したと判断し、所与の情報を出力する。
【００９８】
さらに他の例では、角速度Ｇｙについての閾値ＴＴｇｙ（図示略）が設定され、支援装置１００は、角速度Ｇｙが閾値ＴＴｇｙを超えた（下回った）場合に、特徴的な動作が発生したと判断し、所与の情報を出力する。
【００９９】
閾値ＴＴａｙ，ＴＴａｚ，ＴＴｇｙは、閾値記憶部４３０に格納されている。
以上、図１１および図１２を参照して、加速度Ａｙ、加速度Ａｚ、または、角速度Ｇｙを利用した、特徴的な動作（たとえば、投げる動作を行う側の腕（右腕または左腕）の肩関節を外転および外旋の少なくとも一方と、当該側の手（右手または左手）上後方に引くこととを含む動作）の発生の検出が説明された。なお、脚の動きを検出するセンサがさらに用いられ、特徴的な動作の発生の有無の判断において当該センサの検出出力がさらに用いられてもよい。
【０１００】
［処理の流れ（投げる動作）］
図１３は、運動情報を用いた「投げる動作」についての情報出力のために実行される処理のフローチャートである。図１３の処理は、たとえばＣＰＵ２０が所与のプログラムを実行することによって実現される。以下、図１３を参照して上記処理の流れを説明する。
【０１０１】
ステップＳ３０にて、ＣＰＵ２０は、被験者の運動動作の支援を開始するタイミングが到来したか否かを判断する。当該タイミングの到来の一例は、所与のボタン（入力スイッチ２５）を操作されたことである。他の例は、マイク３２への所与の音声の入力、加速度センサ４１が所与の方向の振動を検出したこと、および／または、ジャイロセンサ４２が所与の方向の回転を検出したことである。
【０１０２】
ステップＳ３２にて、ＣＰＵ２０は、加速度Ａｙの値を継続的に取得する。なお、加速度Ａｙは、「投げる動作」の運動情報の一例である。他の例は、図１２を参照して説明されたように、加速度Ａｚおよび／または角速度Ｇｙである。
【０１０３】
ステップＳ３４にて、ＣＰＵ２０は、取得した運動情報が所与の閾値を超えたか否かを判断する。ＣＰＵ２０は、運動情報が所与の閾値を超えたと判断するまでステップＳ３４の制御を継続し（ステップＳ３４にてＮＯ）、運動情報が所与の閾値を超えたと判断すると（ステップＳ３４にてＹＥＳ）、ステップＳ３６へ制御を進める。
【０１０４】
ステップＳ３６にて、ＣＰＵ２０は、所与の情報を出力して、ステップＳ３４へ制御を戻す。出力される情報の一例は、図１１に示されたように、電子音「ピピッ」である。当該情報の出力により、被験者は、投げる動作を完成させるために手を前方に出すタイミングを認識することができる。
【０１０５】
出力される情報の他の例は、「いいよ！投げて！」など、「投げる動作」についての正確な動作を実現されていることを被験者に知らせる音声である。さらに他の例は、バイブレータ３８の振動である。さらに他の例は、ＬＥＤ３６の点灯／点滅である。さらに他の例は、これらの中の任意の情報出力の組合せである。また、ＣＰＵ２０は、ステップＳ３６の制御の前から情報を出力し、ステップＳ３６において情報の出力態様を変更してもよい。たとえば、ＣＰＵ２０は、継続的に「ピー」という電子音を出力し、ステップＳ３６にて出力される音声を「ピピッ」に変更してもよい。
【０１０６】
以上説明された図１３の処理では、ＣＰＵ２０は、運動情報が所与の閾値を超えたことに基づいて情報を出力する。
【０１０７】
なお、ＣＰＵ２０は、ステップＳ３０にて支援を開始してから所与の時間以上継続して運動情報が閾値を超えない場合、音声「肩を開いて、手を挙げながら後ろに引いてみよう！」等の、上記特徴的な動作に誘導するための情報を出力してもよい。
【０１０８】
［運動支援システムの構成］
運動支援システムは、図１等に示されたような、被験者の腕に装着される形態（腕時計型）の装置であってもよいし、スマートフォン等の汎用の端末であってもよい。運動支援システムが汎用の端末によって構成される場合、当該端末はベルト等で被験者の腕に装着される。
【０１０９】
図１４は、運動支援システムの構成の他の例を示す図である。運動支援システムは、複数の装置によって構成されてもよい。より具体的には、図１４の構成例（Ａ）および構成例（Ｂ）に示されるように、運動支援システム４００は、センサを備える支援装置１００と、支援装置１００からセンサの検出出力を取得するためのコンピュータ５００とによって構成されてもよい。構成例（Ａ）では、支援装置１００は腕時計型の端末であり、コンピュータ５００はスマートフォン等の汎用の端末である。構成例（Ｂ）では、支援装置１００は汎用の端末であり、コンピュータ５００はノート型のパーソナルコンピュータである。
【０１１０】
図１５は、コンピュータ５００のハードウェア構成を模式的に示す図である。図５に示されるように、コンピュータ５００は、主たる構成要素として、ＣＰＵ５１０と、キーボード等の入力部５２０と、メモリ５３０と、メモリインタフェース（Ｉ／Ｆ）５４０と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）５５０と、出力部５６０とを含む。ＣＰＵ５１０、入力部５２０、メモリ５３０、メモリＩ／Ｆ５４０、通信Ｉ／Ｆ５５０、および出力部５６０は、互いに内部バスで接続されている。
【０１１１】
入力部５２０は、コンピュータ５００への情報の入力のために操作され、たとえば、ハードウェアボタン、および／または、ソフトウェアボタンとして実現される。
【０１１２】
メモリ５３０は、ＲＡＭおよび／またはＲＯＭなどの記憶装置によって実現される。メモリ５３０は、ＣＰＵ５１０によって実行されるプログラム、および、当該プログラムの実行において利用されるデータが格納される。
【０１１３】
メモリＩ／Ｆ５４０は、外部の記憶媒体５４１からデータを読み出す。記憶媒体５４１は、コンピュータ５００に対して着脱可能である。ＣＰＵ５１０は、メモリＩ／Ｆ５４０を介して外部の記憶媒体５４１に格納されているデータを読み出して、当該データをメモリ５３０に格納する。また、ＣＰＵ５１０は、メモリ５３０からデータを読み出し、当該データを、メモリＩ／Ｆ５４０を介して記憶媒体５４１に格納する。ＣＰＵ５１０が実行するプログラムは、記憶媒体５４１に格納されていてもよい。また、ＣＰＵ５１０が実行するプログラムは、公衆ネットワーク等のネットワークを介してダウンロードされて、メモリ５３０に格納されてもよい。
【０１１４】
通信Ｉ／Ｆ５５０は、アンテナやコネクタによって実現される。通信Ｉ／Ｆ５５０は、有線通信あるいは無線通信によって他の装置（支援装置１００を含む）との間で、データを送受信する。ＣＰＵ５１０は、通信Ｉ／Ｆ５５０を介して、他の装置からプログラムや画像データやテキストデータなどを受信し、また、他の装置に画像データやテキストデータを送信する。
【０１１５】
出力部５６０は、音声、光、および／または振動等によって情報を出力する。出力は、たとえば、スピーカ、ＬＥＤおよび／またはディスプレイ、ならびに、バイブレータの中の少なくとも一つとして実現される。
【０１１６】
ＣＰＵ５１０は、メモリ５３０あるいは記憶媒体５４１に記憶されているプログラムを実行することによって、コンピュータ５００の各部を制御する。
【０１１７】
構成例（Ａ）および構成例（Ｂ）では、センサ部４１０は、支援装置１００の加速度センサ４１およびジャイロセンサ４２の中の少なくとも一方によって実現される。判定部４２０は、コンピュータ５００のＣＰＵ５１０によって実現される。閾値記憶部４３０は、ＣＰＵ５１０がアクセス可能な記憶装置によって構成され、たとえば、メモリ５３０または記憶媒体５４１によって実現される。出力部４４０は、出力部５６０によって実現される。
【０１１８】
なお、運動支援システムは、図１４に示された支援装置１００とコンピュータ５００以外に、出力部５６０として、情報出力用の装置（スピーカ、ディスプレイ、バイブレータ、ロボット、等）を備えていてもよい。この場合、判定部４２０としてのコンピュータ５００は、被験者の運動情報が所与の閾値を超えた場合、当該情報出力用の装置に対して情報の出力を指示してもよい。これにより、多様な出力態様で情報が出力され得る。
【０１１９】
たとえば、運動支援システムは、被験者が正しい態様で所与の運動動作を実行したとき、ロボットが所与の動作を実行するように構成され得る。この場合、支援装置１００内のセンサは当該運動動作に対応する運動情報を検出し、当該運動情報をコンピュータ５００へ送信する。コンピュータ５００は、当該運動情報に基づいて、被験者が正しい運動動作を実行したと判断し、上記ロボットへ所与の動作を実行することを指示する。ロボットは、コンピュータ５００からの指示に応じて、所与の動作を実行する。
【０１２０】
汎用の端末が支援装置１００として用いられる場合、当該端末は、当該端末内のセンサの検出方向を、図２に示されたような支援装置１００としての検出方向と整合させるための設定を受け付けることができる。図１６は、支援装置１００として用いられる端末における加速度および角速度の検出方向の一例を示す図である。図１７は、支援装置１００として用いられる端末における、検出軸の設定を受け付ける画面の一例を示す図である。
【０１２１】
図１６に示された端末では、その長手方向に沿ってＹ軸が定義され、短手方向に沿ってＸ軸が定義されている。被験者が、当該端末を、当該端末の長手方向が被験者の腕の長手方向に沿うように装着する場合、図２に示されるように、端末の長手方向に沿ってＸ軸が定義され、端末の短手方向に沿ってＹ軸が定義されるように、端末における軸の定義を変更する必要が生じる。
【０１２２】
図１７の例では、図１６の端末（支援装置１００）のタッチパネル１００Ａは、軸を入替えるための画面を表示する。当該画面は、Ｘ軸，Ｙ軸のそれぞれを表わすソフトウェアキー１００Ｂを含む。ユーザは、たとえば、所与のソフトウェアキーを操作することにより、端末における加速度および／または角速度の検出の軸の方向を、被験者の運動動作についての判断に適したものに変更することができる。
【０１２３】
［閾値の変更］
運動支援システムでは、被験者の運動動作についての判断に用いられる閾値が変更され得る。閾値記憶部４３０は、被験者の特性（身長、体重、性別、年齢、および／または運動能力の高さ）に対応した複数の閾値を格納していてもよい。判定部４２０は、ユーザから入力された被験者の特性に対応する閾値を選択し、当該閾値を利用して、図７等を参照して説明された運動動作についての判断を実行してもよい。
【０１２４】
［圧電センサの利用］
本開示において利用されるセンサは、被験者の運動情報を提供できるものであれば加速度センサ４１またはジャイロセンサ４２のような慣性センサに限定されない。図１８は、圧電センサを利用して被験者の運動動作に関する情報を提供する運動支援システムを説明するための図である。図１８の例では、運動支援システムは、支援装置１００Ｘとコンピュータ５００とを含む。
【０１２５】
支援装置１００Ｘは、ベルト１０１と、筐体１０２と、球体１０３と、取付具１０４と、圧電センサユニット１１０とを含む。取付具１０４は、筐体１０２を、当該筐体１０２の向きを両矢印１８１０によって示される回転方向について調整可能にベルト１０１に取り付ける。取付具１０４は、調整後の筐体１０２の向きを固定できる。
【０１２６】
支援装置１００Ｘは、ベルト１０１によって被験者の腕ＡＲに装着される。被験者の運動動作が判断される場合、取付具１０４は、筐体１０２についての両矢印１８００の方向が図２に示されたＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の中の運動情報として求められる方向に沿うように調整される。
【０１２７】
球体１０３は、筐体１０２内に封じ込められており、筐体１０２内を両矢印１８００で示された方向に沿って移動し得る。被験者の腕が両矢印１８００方向に移動すると、球体１０３は、筐体１０２に加えられる両矢印１８００方向の加速度の大きさに応じた速度で筐体１０２内を移動する。これにより、球体１０３は、当該加速度に応じた速度で圧電センサユニット１１０に衝突する。
【０１２８】
図１９は、圧電センサユニット１１０の構成の一例を示す図である。圧電センサユニット１１０は、圧電素子１１１と、検出回路１１２と、通信回路１１３とを含む。
【０１２９】
圧電素子１１１は、球体１０３が当該圧電素子１１１に衝突することにより、衝突した速度に応じた大きさの起電力を発生する。より具体的には、球体１０３が圧電素子１１１に衝突する速度が大きいほど、圧電素子１１１内ではより大きい起電力が発生する。
【０１３０】
検出回路１１２は、圧電素子１１１において発生した起電力を検出し、通信回路１１３へ出力する。通信回路１１３は、検出回路から出力された起電力を、コンピュータ５００へ送信する。
【０１３１】
図１８の運動支援システムでは、図４の運動支援システム４００のセンサ部４１０が圧電素子１１１として実現される。判定部４２０，閾値記憶部４３０，出力部４４０のそれぞれが、コンピュータ５００のＣＰＵ５１０，メモリ５３０（または記憶媒体５４１），出力部５６０のそれぞれとして実現される。
【０１３２】
閾値記憶部４３０（メモリ５３０等）は、所与の運動動作における特徴的な動作の発生を判断するための閾値として、圧電素子１１１において発生する起電力の大きさを記憶する。判定部４２０（ＣＰＵ５１０）は、支援装置１００Ｘから出力された起電力が閾値を超えたか否かによって、被験者の動作が上記所与の運動動作についての特徴的な動作に相当するか否かを判断する。そして、判定部４２０（ＣＰＵ５１０）は、被験者の動作が上記特徴的な動作に相当すると判断すると、出力部４４０（出力部５６０）から所与の情報を出力する。
【０１３３】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態に示された２以上の実現例は、単独でも、また可能な限り組み合わせても、実施されることが意図される。
【符号の説明】
【０１３４】
２０，５１０  ＣＰＵ、２４  通信装置、２５  入力スイッチ、２７  フラッシュメモリ、３１  メモリカード、３７  通信インターフェイス、３８  バイブレータ、４１  加速度センサ、４２  ジャイロセンサ、１００，１００Ｘ  支援装置、１００Ａ  タッチパネル、１０１  ベルト、１０２  筐体、１０３  球体、１０４  取付具、１１０  圧電センサユニット、１１１  圧電素子、１１２  検出回路、１１３  通信回路、４００  運動支援システム、４１０  センサ部、４２０  判定部、４３０  閾値記憶部、４４０，５６０  出力部、５００  コンピュータ、５２０  入力部、５４１  記憶媒体、９００  被験者。
【図１】
2019208880.tif 000003
【図２】
2019208880.tif 000004
【図３】
2019208880.tif 000005
【図４】
2019208880.tif 000006
【図５】
2019208880.tif 000007
【図６】
2019208880.tif 000008
【図７】
2019208880.tif 000009
【図８】
2019208880.tif 000010
【図９】
2019208880.tif 000011
【図１０】
2019208880.tif 000012
【図１１】
2019208880.tif 000013
【図１２】
2019208880.tif 000014
【図１３】
2019208880.tif 000015
【図１４】
2019208880.tif 000016
【図１５】
2019208880.tif 000017
【図１６】
2019208880.tif 000018
【図１７】
2019208880.tif 000019
【図１８】
2019208880.tif 000020
【図１９】
2019208880.tif 000021