(57)【要約】【課題】移動体の歩行速度や歩幅の推定精度を向上させることが可能な相関係数補正方法、相関係数補正装置及びプログラム、並びに、ユーザーの運動を精度よく解析することが可能な運動解析方法を提供すること。【解決手段】第１センサーの検出結果を用いて参照速度を算出することと、移動体に取り付けられた第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行の特性情報を算出することと、前記参照速度を用いて、前記特性情報と前記移動体の歩行速度又は歩幅との相関関係を表す相関式の相関係数を補正することと、を含む、相関係数補正方法。【選択図】図１１
2015184159.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１センサーの検出結果を用いて参照速度を算出することと、
移動体に取り付けられた第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行の特性情報を算出することと、
前記参照速度を用いて、前記特性情報と前記移動体の歩行速度又は歩幅との相関関係を表す相関式の相関係数を補正することと、を含む、相関係数補正方法。
【請求項２】
さらに、前記第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行周期を検出することを含み、
前記歩行周期に同期して前記特性情報を算出する、請求項１に記載の相関係数補正方法。
【請求項３】
前記移動体の上下動の加速度を用いて、前記歩行周期を検出する、請求項２に記載の相関係数補正方法。
【請求項４】
前記第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の上下動の速度を算出し、前記移動体の上下動の速度を用いて、前記歩行周期を検出する、請求項２に記載の相関係数補正方法。
【請求項５】
前記特性情報は、前記歩行周期における前記移動体の上下動の加速度の振幅である、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の相関係数補正方法。
【請求項６】
前記参照速度を用いて参照歩幅を算出し、前記参照歩幅を用いて前記特性情報と前記歩幅との相関関係を表す前記相関式の前記相関係数を補正する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の相関係数補正方法。
【請求項７】
前記第１センサーは、測位用衛星からの信号を受信するセンサーを含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の相関係数補正方法。
【請求項８】
前記第２センサーは加速度センサーを含む、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の相関係数補正方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の相関係数補正方法を用いて前記相関係数を補正することと、
補正した前記相関係数を用いて、前記移動体の前記歩行速度又は前記歩幅を算出することと、
算出した前記歩行速度又は前記歩幅を用いて、前記移動体の状態を表す指標の誤差を推定することと、
推定した前記誤差を用いて、前記指標を補正することと、
補正した前記指標を用いて、前記移動体の運動を解析することと、を含む、運動解析方法。
【請求項１０】
第１センサーの検出結果を用いて参照速度を算出する参照速度算出部と、
移動体に取り付けられた第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行の特性情報を算出する歩行特性情報算出部と、
前記参照速度を用いて、前記特性情報と前記移動体の歩行速度又は歩幅との相関関係を表す相関式の相関係数を補正する相関係数補正部と、を含む、相関係数補正装置。
【請求項１１】
第１センサーの検出結果を用いて参照速度を算出することと、
移動体に取り付けられた第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行の特性情報を算出することと、
前記参照速度を用いて、前記特性情報と前記移動体の歩行速度又は歩幅との相関関係を表す相関式の相関係数を補正することと、をコンピューターに実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相関係数補正方法、運動解析方法、相関係数補正装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人の歩行には、周期的に体を上下動させるなど一定のリズムがあり、体の上下動の加速度と歩行速度や歩幅との間には相関関係がある。そこで、ユーザーの歩行時の上下動を捉えて歩行速度や歩幅を推定し、ユーザーの歩行距離や移動軌跡を算出する手法が知られている。例えば、特許文献１では、ユーザーの腰にナビゲーション装置を装着し、ナビゲーション装置に内蔵されている加速度センサーで腰の上下動の加速度を検出し、予め求めておいた加速度と歩幅との相関式を用いてユーザーの歩幅を推測し、推測した歩幅に基づき移動軌跡を算出する手法が提案されている。特に、特許文献１では、ユーザーの速度によって上下動の加速度と歩幅との相関度合が変化することに着目し、ユーザーの速度を低速、中速、高速の３段階で判定し、速度に応じて相関式の相関係数を３段階に変更することで従来よりも歩幅の推定精度を向上させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１４９９２３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、ユーザーの体格や歩き方等の違いにより、上下動の加速度と歩行速度や歩幅との相関度合には個人差があるため、特許文献１の手法では、ユーザー間で推定精度にばらつきが生じる。また、同じユーザーでも違う歩き方をすれば、上下動の加速度と歩行速度や歩幅との相関度合が変わるため、特許文献１の手法では、必ずしも十分な推定精度が得られない場合もあった。
【０００５】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、移動体の歩行速度や歩幅の推定精度を向上させることが可能な相関係数補正方法、相関係数補正装置及びプログラム、並びに、ユーザーの運動を精度よく解析することが可能な運動解析方法を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］
本適用例に係る相関係数補正方法は、第１センサーの検出結果を用いて参照速度を算出することと、移動体に取り付けられた第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行の特性情報を算出することと、前記参照速度を用いて、前記特性情報と前記移動体の歩行速度又は歩幅との相関関係を表す相関式の相関係数を補正することと、を含む。
【０００８】
本適用例に係る相関係数補正方法によれば、移動体の歩行の特性情報と移動体の歩行速度又は歩幅との相関式の相関係数を、移動体の歩行特性や歩行状態に応じて動的に補正することができる。従って、本適用例に係る相関係数補正方法を用いて補正した相関係数を用いて相関式の値を計算することで、移動体の歩行特性や歩行状態を動的に反映させながら移動体の歩行速度や歩幅を推定することができるので、推定精度を向上させることができる。
【０００９】
［適用例２］
上記適用例に係る相関係数補正方法は、さらに、前記第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行周期を検出することを含み、前記歩行周期に同期して前記特性情報を算出してもよい。
【００１０】
本適用例に係る相関係数補正方法によれば、移動体の歩行状態の周期性を利用して相関係数を補正するので、相関係数を精度よく補正することができる。
【００１１】
［適用例３］
上記適用例に係る相関係数補正方法において、前記移動体の上下動の加速度を用いて、前記歩行周期を検出してもよい。
【００１２】
本適用例に係る相関係数補正方法によれば、移動体の歩行時において周期的に変化する上下動の加速度を捉えることで、歩行周期を精度よく検出することができる。
【００１３】
［適用例４］
上記適用例に係る相関係数補正方法において、前記第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の上下動の速度を算出し、前記移動体の上下動の速度を用いて、前記歩行周期を検出してもよい。
【００１４】
本適用例に係る相関係数補正方法によれば、移動体の歩行時において周期的に変化する上下動の速度を捉えることで、歩行周期を精度よく検出することができる。
【００１５】
［適用例５］
上記適用例に係る相関係数補正方法において、前記特性情報は、前記歩行周期における前記移動体の上下動の加速度の振幅であってもよい。
【００１６】
本適用例に係る相関係数補正方法によれば、特性情報として、歩行速度や歩幅との高い相関関係が存在する上下動の加速度の振幅を用いるので、補正した相関係数を用いて、移動体の歩行速度や歩幅を精度よく推定することができる。
【００１７】
［適用例６］
上記適用例に係る相関係数補正方法において、前記参照速度を用いて参照歩幅を算出し、前記参照歩幅を用いて前記特性情報と前記歩幅との相関関係を表す前記相関式の前記相関係数を補正してもよい。
【００１８】
本適用例に係る相関係数補正方法によれば、特性情報と歩幅との相関係数を精度よく補正することができる。
【００１９】
［適用例７］
上記適用例に係る相関係数補正方法において、前記第１センサーは、測位用衛星からの信号を受信するセンサーを含んでもよい。
【００２０】
本適用例に係る相関係数補正方法によれば、測位用衛星からの信号を用いて参照速度を算出することができる。
【００２１】
［適用例８］
上記適用例に係る相関係数補正方法において、前記第２センサーは、加速度センサーを含んでもよい。
【００２２】
本適用例に係る相関係数補正方法によれば、加速度センサーの検出結果を用いて特性情報を算出することができる。
【００２３】
［適用例９］
本適用例に係る運動解析方法は、上記のいずれかの相関係数補正方法を用いて前記相関係数を補正することと、補正した前記相関係数を用いて、前記移動体の前記歩行速度又は前記歩幅を算出することと、算出した前記歩行速度又は前記歩幅を用いて、前記移動体の状態を表す指標の誤差を推定することと、推定した前記誤差を用いて、前記指標を補正することと、補正した前記指標を用いて、前記移動体の運動を解析することと、を含む。
【００２４】
本適用例に係る運動解析方法によれば、上記適用例に係る相関係数補正方法を用いて補正した相関係数を用いることで移動体の状態を表す指標を精度よく補正することができ、当該指標を用いて移動体の運動を精度よく解析することができる。
【００２５】
［適用例１０］
本適用例に係る相関係数補正装置は、第１センサーの検出結果を用いて参照速度を算出する参照速度算出部と、移動体に取り付けられた第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行の特性情報を算出する歩行特性情報算出部と、前記参照速度を用いて、前記特性情報と前記移動体の歩行速度又は歩幅との相関関係を表す相関式の相関係数を補正する相関係数補正部と、を含む。
【００２６】
本適用例に係る相関係数補正装置によれば、移動体の歩行の特性情報と移動体の歩行速度又は歩幅との相関式の相関係数を、移動体の歩行特性や歩行状態に応じて動的に補正することができる。従って、本適用例に係る相関係数補正装置を用いて補正した相関係数を用いて相関式の値を計算することで、移動体の歩行特性や歩行状態を動的に反映させながら移動体の歩行速度や歩幅を推定することができるので、推定精度を向上させることができる。
【００２７】
［適用例１１］
本適用例に係るプログラムは、第１センサーの検出結果を用いて参照速度を算出することと、移動体に取り付けられた第２センサーの検出結果を用いて、前記移動体の歩行の特性情報を算出することと、前記参照速度を用いて、前記特性情報と前記移動体の歩行速度又は歩幅との相関関係を表す相関式の相関係数を補正することと、をコンピューターに実行させる。
【００２８】
本適用例に係るプログラムによれば、移動体の歩行の特性情報と移動体の歩行速度又は歩幅との相関式の相関係数を、移動体の歩行特性や歩行状態に応じて動的に補正することができる。従って、本適用例に係るプログラムを用いて補正した相関係数を用いて相関式の値を計算することで、移動体の歩行特性や歩行状態を動的に反映させながら移動体の歩行速度や歩幅を推定することができるので、推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本実施形態の運動解析システムの概要についての説明図。
【図２】運動解析装置及び表示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】算出データテーブルの構成例を示す図。
【図６】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７】ユーザーの歩行時の姿勢についての説明図。
【図８】ユーザーの歩行時の３軸加速度の一例を示す図。
【図９】運動解析処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図１０】参照速度計算処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図１１】歩行処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
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。
【００３１】
１．運動解析システム
１−１．システムの概要
図１は、本実施形態の運動解析システム１の概要について説明するための図である。図１に示すように、本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３を含んで構成されている。運動解析装置２は、ユーザー（移動体の一例）の胴体部分（例えば、右腰又は左腰）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、ユーザーの歩行（走行も含む）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て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が装着される。運動解析装置２は、生成した運動解析情報を表示装置３に送信する。
【００３２】
表示装置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、表示装置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、表示装置３を操作して運動解析装置２による計測のスタートやストップを指示することができる。表示装置３は、計測スタートや計測ストップを指示するコマンドを運動解析装置２に送信する。運動解析装置２は、計測スタート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運動を解析し、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表示装置３に送信し、表示装置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、音等の各種の形態でユーザーに提示する。ユーザーは表示装置３を介して運動解析情報を認識することができる。
【００３３】
なお、運動解析装置２と表示装置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。
【００３４】
本実施形態では、以下において、運動解析装置２がユーザーの歩行速度を推定して移動経路や移動時間等を含む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、歩行以外の移動を伴う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。
【００３５】
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。
・ｅフレーム（Earth Center 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
・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
・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
・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
【００３６】
１−３．システムの構成
図２は、運動解析装置２及び表示装置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（相関係数補正装置の一例）は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０、処理部２０、記憶部３０、通信部４０及びＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット５０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。
【００３７】
慣性計測ユニット１０（第２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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
信号処理部１６は、加速度センサー１２と角速度センサー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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
ＧＰＳユニット５０（第１センサーの一例）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。
【００４５】
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からセンシングデータを受け取り、ＧＰＳユニット５０からＧＰＳデータを受け取り、センシングデータとＧＰＳデータとを用いてユーザーの歩行速度を推定する。また、処理部２０は、センシングデータとＧＰＳデータとを用いてユーザーの速度、位置、姿勢角等を算出し、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、移動経路や移動時間等を含む運動解析情報（画像データ、テキストデータ、音データ等）を生成する。そして、処理部２０は、生成した運動解析情報を、通信部４０を介して表示装置３に送信する。
【００４６】
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。
【００４７】
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９参照）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、参照速度計算処理（図１０参照）を実行するための参照速度計算プログラム３０１及び歩行処理（図１１参照）を実行するための歩行処理プログラム３０２をサブルーチンとして含む。
【００４８】
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、算出データテーブル３３０及び運動解析情報３４０等が記憶される。
【００４９】
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）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、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。
【００５０】
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））３２４、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（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。
【００５１】
算出データテーブル３３０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５は、算出データテーブル３３０の構成例を示す図である。図５に示すように、算出データテーブル３３０は、処理部２０が計算した時刻３３１、速度３３２、位置３３３及び姿勢角３３４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３３０に新たな算出データを付加する。さらに、処理部２０は、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３３０を更新する。
【００５２】
図２の説明に戻る。運動解析情報３４０は、ユーザーの運動に関する各種情報であり、本実施形態では、処理部２０が算出した、歩行による移動に関する情報、歩行運動の評価指標に関する情報、歩行に関するアドバイス、指導、警告等の情報を含む。
【００５３】
通信部４０は、表示装置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を受け取って表示装置３に送信する処理、表示装置３から送信されたコマンド（計測スタート／ストップのコマンド等）を受信して処理部２０に送る処理等を行う。
【００５４】
表示装置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及び音出力部１８０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の表示装置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。
【００５５】
処理部１２０は、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（計測スタート／ストップ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から運動解析情報を受け取って表示部１７０や音出力部１８０に送る処理、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。
【００５６】
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や処理部１２０の作業領域となるＲＡＭ等の各種ＩＣメモリーにより構成される。
【００５７】
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（計測スタート／ストップのコマンド等）を受け取って運動解析装置２に送信する処理、運動解析装置２から送信された運動解析情報（画像データ、テキストデータ、音データ等の各種データ）を受信して処理部１２０に送る処理等を行う。
【００５８】
操作部１５０は、ユーザーからの操作データ（計測スタート／ストップ、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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
図６は、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、バイアス除去部２１０、参照速度算出部２２０、歩行処理部２３０、積分処理部２４０、誤差推定部２５０、座標変換部２６０及び運動解析部２７０として機能する。
【００６３】
バイアス除去部２１０は、新たに取得したセンシングデータに含まれる加速度（３軸加速度）及び角速度から、それぞれ、誤差推定部２５０が推定した加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωを減算し、加速度及び角速度を補正する処理を行う。なお、計測開始直後の初期状態では加速度バイアスｂａ及び角速度バイアスｂωが存在しないため、バイアス除去部２１０は、ユーザーの初期状態は静止状態であるものとして、慣性計測ユニットをからのセンシングデータを用いて、初期バイアスを計算する。
【００６４】
参照速度算出部２２０は、取得したＧＰＳデータ（ＧＰＳユニット５０の検出結果）を用いて参照速度を算出する処理を行う。ＧＰＳデータには測位計算により得られた速度が含まれているが、この速度はＧＰＳの測位誤差に応じた誤差を含むため、信頼性が低い場合もある。そこで、本実施形態では、直近に取得した２つのＧＰＳデータを用いて、測位計算により得られた２つの位置の差を測位された２つの時刻の差で除算することで参照速度を算出する。このようにすれば、２つの位置の誤差が相殺されて参照速度の精度を向上させることができる。
【００６５】
歩行処理部２３０は、歩行検出部２３２、歩行特性情報算出部２３４、相関係数補正部２３６及び歩行速度算出部２３８を含み、バイアス除去部２１０が補正した加速度あるいは角速度と参照速度算出部２２０が算出した参照速度とを用いてユーザーの歩行周期（歩行タイミング）を検出する処理や歩行速度を算出する処理を行う。
【００６６】
歩行検出部２３２は、慣性計測ユニット１０の検出結果（具体的には、バイアス除去部２１０が補正したセンシングデータ）を用いて、ユーザーの歩行周期（歩行タイミング）を検出する処理を行う。
【００６７】
図７は、運動解析装置２を右腰に装着したユーザーが歩行動作をする場合のユーザーの移動を俯瞰した図である。ユーザーの歩行動作に伴い、ユーザーに対する慣性計測ユニット１０の姿勢が随時変化する。ユーザーが右足を踏み出した状態では、図中の（２）や（４）に示すように、慣性計測ユニット１０は進行方向（ｍフレームのｘ軸）に対して左側に傾いた姿勢となる。それに対して、ユーザーが左足を踏み出した状態では、図中の（１）や（３）に示すように、慣性計測ユニット１０は進行方向（ｍフレームのｘ軸）に対して右側に傾いた姿勢となる。つまり、慣性計測ユニット１０の姿勢は、ユーザーの歩行動作に伴い周期的に変化することになる。そして、慣性計測ユニット１０の姿勢の周期的な変化に応じて、慣性計測ユニット１０が計測する加速度も周期的に変化する。
【００６８】
図８は、ユーザーの歩行時に慣性計測ユニット１０が検出した３軸加速度の一例を示す図である。図８において、横軸は時間であり、縦軸は加速度値である。図８に示すように、３軸加速度は周期的に変化しており、特にｚ軸（重力方向の軸）加速度は、周期性をもって規則的に変化していることがわかる。このｚ軸加速度は、ユーザーの上下動の加速度を反映しており、ｚ軸加速度が所定の閾値以上の極大値となる時から次に閾値以上の極大値となるまでの期間が１歩の期間に相当し、当該１歩の期間が歩行周期となる。そして、右足を踏み出している状態の１歩の歩行周期（右足の歩行周期）と左足を踏み出している状態の１歩の歩行周期（左足の歩行周期）が交互に繰り返される。
【００６９】
そこで、本実施形態では、歩行検出部２３２は、慣性計測ユニット１０が検出するｚ軸加速度（ユーザーの上下動の加速度に相当する）が所定の閾値以上の極大値となる時に、歩行タイミング（歩行周期）を検出する。ただし、実際には、慣性計測ユニット１０が検出するｚ軸加速度には高周波のノイズ成分が含まれるため、歩行検出部２３２は、ｚ軸加速度をローパスフィルターを通過させてノイズが除去されたｚ軸加速度を用いて歩行タイミング（歩行周期）を検出する。
【００７０】
図６に戻り、歩行特性情報算出部２３４は、慣性計測ユニット１０の検出結果（具体的には、バイアス除去部２１０が補正したセンシングデータ）を用いて、歩行検出部２３２が検出する歩行タイミング（歩行周期）に同期してユーザーの歩行の特性情報を算出する処理を行う。ここで、図７に示すように、ユーザーが右足を踏み出した状態と左足を踏み出した状態では、慣性計測ユニット１０の姿勢は大きく変化するが、図８に示すように、ｚ軸加速度の波形はあまり変わらない。そして、図８に示すように、各歩行周期におけるｚ軸加速度の最大値と最小値との差をｚ軸加速度の振幅と定義すると、このｚ軸加速度の振幅（ａｍｐ）と歩行速度（ｖ）との間には高い相関関係が存在することがわかっており、この相関関係を表す相関式は式（１）のように１次式で近似することができる。式（１）において、ＰａｒａｍＡは１次の相関係数であり、ＰａｒａｍＢは０次の係数である。
【００７１】
【数１】
2015184159.tif 000003
【００７２】
本実施形態では、歩行特性情報算出部２３４は、歩行の特性情報として、歩行周期におけるユーザーの上下動の加速度（ｍフレームのｚ軸方向の加速度）の振幅を算出する。
【００７３】
相関係数補正部２３６は、参照速度算出部２２０が算出した参照速度を用いて、歩行特性情報算出部２３４が算出した歩行の特性情報（ｚ軸加速度の振幅ａｍｐ）と、ユーザーの歩行速度ｖとの相関関係を表す相関式（式（１））における相関係数（ＰｒａｍＡ及びＰａｒａｍＢ）を補正する処理を行う。本実施形態では、相関係数補正部２３６は、カルマンフィルターを用いて相関係数ＰａｒａｍＡ及びＰａｒａｍＢを補正する。すなわち、ＰａｒａｍＡとＰａｒａｍＢをカルマンフィルターの状態変数とし、状態ベクトルＸを式（２）のように定義する。
【００７４】
【数２】
2015184159.tif 000004
【００７５】
カルマンフィルターの予測式は、式（３）のように表される。式（３）において、行列Ｆは、前回の状態ベクトルと今回の状態ベクトルを関連付ける行列であり、本実施形態では、式（４）に示すようにＦは２×２の単位行列とする。また、式（３）において、Ｑはプロセスノイズを表す行列であり、各要素はあらかじめ適切な値に設定される。また、Ｐは状態変数の誤差共分散行列である。式（３）は、今回の状態ベクトルを前回の状態ベクトルと等しいと予測し、今回の誤差共分散行列Ｐは前回よりもプロセスノイズＱの分だけ増加するものと予測することを表している。
【００７６】
【数３】
2015184159.tif 000005
【００７７】
【数４】
2015184159.tif 000006
【００７８】
カルマンフィルターの更新式は、式（５）のように表される。本実施形態では、観測ベクトルＺを、参照速度算出部２２０がＧＰＳデータを用いて算出した参照速度とする。Ｈは、観測行列であり、式（６）のように表される。従って、相関式（１）により得られる速度ベクトルとＧＰＳ速度ベクトルとが等しい場合に、Ｚ−ＨＸ＝０となり、更新後の状態ベクトルＸは予測したものと同じになる。また、Ｒは、観測誤差の共分散行列であり、ＧＰＳデータに含まれる測位精度が低い（ＤＯＰ値が高い）ほど、大きな値になるように動的に変更される。Ｋはカルマンゲインであり、Ｒが小さいほどＫが大きくなる。式（５）より、Ｋが大きい（Ｒが小さい）ほど、更新後の状態ベクトルＸと予測したものとの差（補正量）が大きくなり、その分、Ｐが小さくなる。
【００７９】
【数５】
2015184159.tif 000007
【００８０】
【数６】
2015184159.tif 000008
【００８１】
歩行速度算出部２３８は、歩行検出部２３２が検出する歩行タイミング（歩行周期）に同期して、歩行の特性情報（ｚ軸加速度の振幅ａｍｐ）と相関係数補正部２３６が補正した補正係数（ＰａｒａｍＡ及びＰａｒａｍＢ）とを相関式（１）に入力して歩行速度（ｖ）を算出する処理を行う。なお、相関係数補正部２３６が補正を行う前は、補正係数（ＰａｒａｍＡ及びＰａｒａｍＢ）は統計等によって求められた規定値に設定されており、歩行速度算出部２３８は、当該規定値を相関式（１）に入力して歩行速度（ｖ）を算出する。
【００８２】
積分処理部２４０は、バイアス除去部２１０が補正した加速度及び角速度からｅフレームの速度ｖｅ、位置ｐｅ及び姿勢角（ロール角φｂｅ、ピッチ角θｂｅ、ヨー角ψｂｅ）を算出する処理を行う。具体的には、積分処理部２４０は、まず、ユーザーの初期状態は静止状態であるものとして、初期速度をゼロとし、あるいは、ＧＰＳデータに含まれる速度から初期速度を算出し、さらに、ＧＰＳデータに含まれる位置から初期位置を算出する。また、積分処理部２４０は、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの３軸加速度から重力加速度の向きを特定してロール角φｂｅとピッチ角θｂｅの初期値を算出するとともに、ＧＰＳデータに含まれる速度からヨー角ψｂｅの初期値を算出し、ｅフレームの初期姿勢角とする。ＧＰＳデータが得られない場合はヨー角ψｂｅの初期値を例えばゼロとする。そして、積分処理部２４０は、算出した初期姿勢角から式（７）で表されるｂフレームからｅフレームへの座標変換行列（回転行列）Ｃｂｅの初期値を算出する。
【００８３】
【数７】
2015184159.tif 000009
【００８４】
その後は、積分処理部２４０は、バイアス除去部２１０が補正した３軸角速度を積算（回転演算）して座標変換行列Ｃｂｅを算出し、式（８）より姿勢角を算出する。
【００８５】
【数８】
2015184159.tif 000010
【００８６】
また、積分処理部２４０は、座標変換行列Ｃｂｅを用いて、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの３軸加速度をｅフレームの３軸加速度に変換し、重力加速度成分を除去して積算することでｅフレームの速度ｖｅを算出する。また、積分処理部２４０は、ｅフレームの速度ｖｅを積算してｅフレームの位置ｐｅを算出する。
【００８７】
また、積分処理部２４０は、誤差推定部２５０が推定した速度誤差δｖｅ、位置誤差δｐｅ及び姿勢角誤差εｅを用いて、速度ｖｅ、位置ｐｅ及び姿勢角を補正する処理も行う。
【００８８】
さらに、積分処理部２４０は、ｂフレームからｍフレームへの座標変換行列Ｃｂｍ及びｅフレームからｍフレームへの座標変換行列Ｃｅｍも算出する。これらの座標変換行列は座標変換情報として後述する座標変換部２６０の座標変換処理に用いられる。
【００８９】
誤差推定部２５０は、歩行速度算出部２３８が算出したユーザーの歩行速度、積分処理部２４０が算出した速度・位置、姿勢角、バイアス除去部２１０が補正した加速度や角速度、ＧＰＳデータ等を用いて、ユーザーの状態を表す指標の誤差を推定する。本実施形態では、誤差推定部２５０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置をユーザーの状態を表す指標とし、拡張カルマンフィルターを用いてこれらの指標の誤差を推定する。すなわち、誤差推定部２５０は、積分処理部２４０が算出した速度ｖｅの誤差（速度誤差）δｖｅ、積分処理部２４０が算出した姿勢角の誤差（姿勢角誤差）εｅ、加速度バイアスｂａ、角速度バイアスｂω及び積分処理部２４０が算出した位置ｐｅの誤差（位置誤差）δｐｅを拡張カルマンフィルターの状態変数とし、状態ベクトルＸを式（９）のように定義する。
【００９０】
【数９】
2015184159.tif 000011
【００９１】
拡張カルマンフィルターの予測式は、式（１０）のように表される。式（１０）において、行列Φは、前回の状態ベクトルＸと今回の状態ベクトルＸを関連付ける行列であり、その要素の一部は姿勢角や位置等を反映しながら時々刻々変化するように設計される。また、Ｑはプロセスノイズを表す行列であり、その各要素はあらかじめ適切な値に設定される。また、Ｐは状態変数の誤差共分散行列である。
【００９２】
【数１０】
2015184159.tif 000012
【００９３】
拡張カルマンフィルターの更新式は、式（１１）のように表される。Ｚ及びＨはそれぞれ観測ベクトル及び観測行列であり、更新式（１１）は、実際の観測ベクトルＺと状態ベクトルＸから予測されるベクトルＨＸとの差を用いて、状態ベクトルＸを補正することを表している。Ｒは、観測誤差の共分散行列であり、あらかじめ決められた一定値であってもよいし、動的に変更してもよい。Ｋはカルマンゲインであり、Ｒが小さいほどＫが大きくなる。式（１１）より、Ｋが大きい（Ｒが小さい）ほど、状態ベクトルＸの補正量が大きくなり、その分、Ｐが小さくなる。
【００９４】
【数１１】
2015184159.tif 000013
【００９５】
誤差推定の方法（状態ベクトルＸの推定方法）としては、例えば、以下のようなものが挙げられる。
【００９６】
姿勢角誤差に基づく補正による誤差推定方法：
図７で説明したように、ユーザーの歩行時にはユーザーの姿勢が周期的に（２歩（左右１歩ずつ）毎に）変化するため、前回（２歩前）の姿勢角と今回の姿勢角は等しく、かつ、前回の姿勢角は真の姿勢であるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２４０が算出した前回の姿勢角と今回の姿勢角との差であり、更新式（１１）により、姿勢角誤差εｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
【００９７】
角速度バイアスに基づく補正による誤差推定方法：
前回（２歩前）の姿勢角と今回の姿勢角は等しいが、前回の姿勢角は真の姿勢である必要はないものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２４０が算出した前回の姿勢角及び今回の姿勢角から算出される角速度バイアスであり、更新式（１１）により、角速度バイアスｂωと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
【００９８】
方位角誤差に基づく補正による誤差推定方法：
前回（２歩前）のヨー角（方位角）と今回のヨー角（方位角）は等しく、かつ、前回のヨー角（方位角）は真のヨー角（方位角）であるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２４０が算出した前回のヨー角と今回のヨー角の差であり、更新式（１１）により、方位角誤差εｚｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
【００９９】
歩行速度に基づく補正による誤差推定方法：
積分処理部２４０が算出した速度ｖｅと歩行処理部２３０が算出した歩行速度ｖが等しいものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２４０が算出した速度と歩行処理部２３０が算出した歩行速度との差であり、更新式（１１）により、速度誤差δｖｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
【０１００】
停止に基づく補正による誤差推定方法：
停止時は速度がゼロであるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２４０が算出した速度ｖｅとゼロとの差であり、更新式（１１）により、速度誤差δｖｅに基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
【０１０１】
静止に基づく補正による誤差推定方法：
静止時は速度がゼロであり、かつ、姿勢変化がゼロであるものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２４０が算出した速度ｖｅの誤差及び積分処理部２４０が算出した前回の姿勢角と今回の姿勢角との差であり、更新式（１１）により、速度誤差δｖｅ及び姿勢角誤差εｅに基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
【０１０２】
ＧＰＳの観測値に基づく補正による誤差推定方法：
積分処理部２４０が算出した速度ｖｅ、位置ｐｅあるいはヨー角ψｂｅとＧＰＳデータから算出される速度、位置あるいは方位角（ｅフレームに変換後の速度、位置、方位角）は等しいものとして誤差を推定する方法である。この方法では、観測ベクトルＺは積分処理部２４０が算出した速度、位置あるいはヨー角とＧＰＳデータから算出される速度、位置速度あるいは方位角との差であり、更新式（１１）により、速度誤差δｖｅ、位置誤差δｐｅあるいは方位角誤差εｚｅと観測値との差に基づいて状態ベクトルＸを補正し、誤差を推定する。
【０１０３】
本実施形態では、誤差推定部２５０は、少なくとも「歩行速度に基づく補正による誤差推定方法を適用し、さらにその他の誤差推定方法の一部又は全部を適用した観測ベクトルＺ及び観測行列Ｈを作成し、拡張カルマンフィルターを用いて状態ベクトルＸを推定する。
【０１０４】
座標変換部２６０は、積分処理部２４０が算出したｂフレームからｍフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｂｍ）を用いて、バイアス除去部２１０が補正したｂフレームの加速度及び角速度をそれぞれｍフレームの加速度及び角速度に変換する座標変換処理を行う。また、座標変換部２６０は、積分処理部２４０が算出したｅフレームからｍフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｅｍ）を用いて、積分処理部２４０が算出したｅフレームの速度、位置及び姿勢角をそれぞれｍフレームの速度、位置及び姿勢角に変換する座標変換処理を行う。
【０１０５】
運動解析部２７０は、座標変換部２６０が座標変換した後のｍフレームの加速度、角速度、速度、位置及び姿勢角を用いて各種の演算を行ってユーザーの運動を解析し、運動解析情報３４０を生成する処理を行う。本実施形態では、運動解析部２７０は、ユーザーの歩行における、移動経路、移動速度、移動時間等の移動に関する情報、前傾の度合い、左右の動きの差、推進効率、エネルギー消費量、エネルギー効率等の歩行運動の評価指標に関する情報、より良い歩行のためのアドバイスや指導の情報、姿勢が悪いことを示す警告情報（表示装置３に警告表示や警告音等を出力させるための情報）等を含む運動解析情報３４０を生成する。
【０１０６】
処理部２０は、この運動解析情報３４０を表示装置３に送信し、運動解析情報３４０は、表示装置３の表示部１７０にテキスト、画像、図形等で表示され、あるいは、音出力部１８０から音声やブザー音等で出力される。基本的には、運動解析情報３４０を表示部１７０に表示させることで、ユーザーは運動解析情報を知りたい時に表示部１７０を見て確認することができ、ユーザーに注意を喚起したい情報（警告情報等）を少なくとも音として出力させることで、ユーザーは常に表示部１７０を見ながら歩行する必要もなくなる。
【０１０７】
１−４．処理の手順
図９は、処理部２０による運動解析処理の手順の一例（運動解析方法の一例）を示すフローチャート図である。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９のフローチャートの手順で運動解析処理を実行する。
【０１０８】
図９に示すように、処理部２０は、計測スタートのコマンドを受信した場合（Ｓ１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（Ｓ２）。
【０１０９】
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（Ｓ３）。
【０１１０】
次に、処理部２０は、初期バイアスを用いて（Ｓ９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）、Ｓ３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（Ｓ４）、Ｓ４で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（Ｓ５）。
【０１１１】
次に、処理部２０は、Ｓ４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３３０に付加する（Ｓ６）。
【０１１２】
次に、処理部２０は、参照速度計算処理（Ｓ７）を行って参照速度を算出し、さらに、歩行処理（Ｓ８）を行って歩行周期（歩行タイミング）及び歩行速度を算出する。この参照速度計算処理（Ｓ７）及び歩行処理（Ｓ８）の手順の一例（相関係数補正方法の一例）は後述する。
【０１１３】
次に、処理部２０は、拡張カルマンフィルターを用いて誤差推定処理を行い（Ｓ９）、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。
【０１１４】
次に、処理部２０は、Ｓ９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（Ｓ１０）、Ｓ１０で補正した速度、位置及び姿勢角により算出データテーブル３３０を更新する（Ｓ１１）。
【０１１５】
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）及び算出データテーブル３３０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）を、ｍフレームの加速度、角速度、速度、位置及び姿勢角に座標変換する（Ｓ１２）。処理部２０は、このｍフレームの加速度、角速度、速度、位置及び姿勢角を時系列に記憶部３０に記憶する。
【０１１６】
次に、処理部２０は、Ｓ１２で座標変換した後のｍフレームの加速度、角速度、速度、位置及び姿勢角を用いて、ユーザーの運動をリアルタイムに解析し、運動解析情報を生成する（Ｓ１３）。
【０１１７】
次に、処理部２０は、Ｓ１３で生成した運動解析情報を表示装置３に送信する（Ｓ１４）。表示装置３に送信された運動解析情報は、ユーザーの歩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。
【０１１８】
そして、処理部２０は、計測ストップのコマンドを受信するまで（Ｓ１５のＮ及びＳ１６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（Ｓ１５のＹ）、Ｓ３以降の処理を繰り返す。計測ストップのコマンドを受信すると（Ｓ１６のＹ）、Ｓ１２で座標変換して時系列に記憶したｍフレームの加速度、角速度、速度、位置及び姿勢角やＳ１３の解析結果を用いて、ユーザーが行った運動を解析し、運動解析情報を生成する（Ｓ１７）。Ｓ１７において、処理部２０は、計測ストップのコマンドを受信すると、直ちに運動解析処理を行ってもよいし、ユーザーの操作による運動解析コマンドを受信した場合に運動解析処理を行ってもよい。また、処理部２０は、Ｓ１７で生成した運動解析情報を表示装置３に送信してもよいし、パーソナルコンピューターやスマートフォン等の機器に送信してもよいし、メモリーカードに記録してもよい。
【０１１９】
なお、図９では、処理部２０は、計測スタートのコマンドを受信しなければ（Ｓ１のＮ）、Ｓ１〜Ｓ１７の処理を行わないが、過去に記憶させたｍフレームの加速度、角速度、速度、位置及び姿勢角やＳ１３の解析結果を用いてＳ１７の処理を行ってもよい。
【０１２０】
図１０は、参照速度計算処理（図９のＳ７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（参照速度算出部２２０）は、記憶部３０に記憶されている参照速度計算プログラム３０１を実行することにより、図１０のフローチャートの手順で参照速度計算処理を実行する。
【０１２１】
図１０に示すように、処理部２０は、新たなＧＰＳデータを取得した場合（Ｓ１００のＹ）は、取得したＧＰＳデータを付加してＧＰＳデータテーブル３２０を更新する（Ｓ１１０）。
【０１２２】
次に、処理部２０は、ＧＰＳデータテーブル３２０に含まれる直近の２つのＧＰＳデータを用いて、２つの位置の差分ΔＰと２つの時刻の差分ΔＴを計算する（Ｓ１２０）。例えば、図４の１番目のＧＰＳデータと２番目のＧＰＳデータを直近の２つのＧＰＳデータとした場合、ΔＰ＝（Ｐｘ２−Ｐｘ１，Ｐｙ２−Ｐｙ１，Ｐｚ２−Ｐｚ１）、ΔＴ＝Ｔ２−Ｔ１となる。
【０１２３】
次に、処理部２０は、Ｓ１２０で計算したΔＰをΔＴで除算し、参照速度を計算する。例えば、ΔＰ＝（Ｐｘ２−Ｐｘ１，Ｐｙ２−Ｐｙ１，Ｐｚ２−Ｐｚ１）、ΔＴ＝Ｔ２−Ｔ１の場合、参照速度は（（Ｐｘ２−Ｐｘ１）／（Ｔ２−Ｔ１），（Ｐｙ２−Ｐｙ１）／（Ｔ２−Ｔ１），（Ｐｚ２−Ｐｚ１）／（Ｔ２−Ｔ１））となる。
【０１２４】
最後に、処理部２０は、相関係数補正有効フラグをオンし（Ｓ１４０）、参照速度計算処理を終了する。なお、処理部２０は、新たなＧＰＳデータを取得しなかった場合（Ｓ１００のＮ）は、Ｓ１１０以降の処理を行わずに参照速度計算処理を終了する。
【０１２５】
図１１は、歩行処理（図９のＳ８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（歩行処理部２３０）は、記憶部３０に記憶されている歩行処理プログラム３０２を実行することにより、図１１のフローチャートの手順で歩行処理を実行する。
【０１２６】
図１１に示すように、処理部２０は、図９のＳ４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。
【０１２７】
次に、処理部２０は、Ｓ２００でローパス処理したｚ軸加速度が閾値以上かつ極大値であれば（Ｓ２１０のＹ）、歩行周期を検出（歩行タイミング信号を生成）する（Ｓ２２０）。
【０１２８】
次に、処理部２０は、直前の歩行周期に含まれるｚ軸加速度の振幅ａｍｐ（最大値と最小値の差）を計算する（Ｓ２３０）。
【０１２９】
次に、処理部２０は、相関係数補正有効フラグがオンであれば（Ｓ２４０のＹ）、カルマンフィルターを用いて、相関式（１）の相関係数ＰａｒａｍＡ，ＰａｒａｍＢを補正し（Ｓ２５０）、相関係数補正有効フラグをオフする（Ｓ２６０）。
【０１３０】
次に、処理部２０は、Ｓ２６０で補正した相関係数ＰａｒａｍＡ，ＰａｒａｍＢを相関式（１）に入力して歩行速度ｖを計算し（Ｓ２７０）、歩行処理を終了する。
【０１３１】
一方、相関係数補正有効フラグがオフであれば（Ｓ２４０のＮ）、処理部２０は、相関係数ＰａｒａｍＡ，ＰａｒａｍＢを補正せずに相関式（１）に入力して歩行速度ｖを計算し（Ｓ２７０）、歩行処理を終了する。なお、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歩行処理を終了する。
【０１３２】
１−５．効果
以上に説明したように、本実施形態によれば、ユーザーの歩行時の上下動の加速度（ｚ軸加速度）の振幅と歩行速度との相関式の相関係数を、ＧＰＳを利用して算出した速度を参照速度としてカルマンフィルターを用いて動的に補正するので、ユーザーの体格や歩き方などを反映して歩行速度を精度よく推定することができる。
【０１３３】
また、本実施形態では、精度よく推定した歩行速度をリファレンスとして拡張カルマンフィルターを適用し、推定した誤差を用いて、ユーザーの速度、位置、姿勢角等の情報を精度よく補正することができる。さらに、本実施形態によれば、この精度よく補正したユーザーの速度、位置、姿勢等の情報を用いて、ユーザーの歩行運動を精度よく解析することができる。
【０１３４】
また、本実施形態では、歩行速度との高い相関関係が存在する上下動の加速度の振幅を変数とする相関式を用いることで、歩行速度の推定精度をより向上させることができる。
【０１３５】
２．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。
【０１３６】
２−１．センサー
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。
【０１３７】
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て説明したが、腰以外の部位に装着することとしてもよい。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に装着することとしてもよい。
【０１３８】
２−２．相関式
上記の実施形態では、ユーザーの歩行の特性情報の１つである上下動の加速度（ｚ軸加速度）の振幅ａｍｐと歩行速度ｖとの相関式（１）を用いたが、これに限られず、例えば、ユーザーの歩行の特性情報の１つである３軸加速度の合成加速度の振幅と歩行速度ｖとの相関式を用いてもよい。
【０１３９】
また、加速度（上下動の加速度、合成加速度、進行方向加速度等）と歩幅との間にも相関関係が存在するので、加速度と歩幅との相関式を用いてもよい。この場合、相関係数補正部２３６は、参照速度算出部２２０が算出した参照速度を用いて参照歩幅を算出し、算出した参照歩幅を用いて相関係数を補正してもよい。例えば、歩行検出部２３２が、連続する２つの歩行タイミングの差からピッチ（歩行周期の時間）を計算し、相関係数補正部２３６が、当該ピッチと参照速度とを乗算して参照歩幅を算出し、算出した参照歩幅を観測ベクトルＺとして加速度と歩幅との相関式の相関係数を補正すればよい。なお、相関係数補正部２３６は、加速度を積分して得られる速度と歩幅との相関式の相関係数を補正することもできる。
【０１４０】
また、相関式として歩行速度又は歩幅を求める式（１２）のような重回帰式を用い、例えば、ユーザーの歩行の特性情報であるピッチ（歩行周期の時間）及び合成加速度のピーク値をそれぞれｘ１及びｘ２として、相関係数ａ０、ａ１及びａ２を補正してもよい。
【０１４１】
【数１２】
2015184159.tif 000014
【０１４２】
２−３．参照速度
上記の実施形態では、参照速度算出部２２０は、直近の２つのＧＰＳデータを用いて２つの位置の差と２つの時刻の差を求めて参照速度を計算しているが、これに限られず、例えば、３つ以上のＧＰＳデータを用いて平均速度を計算して参照速度としてもよい。この場合、ＧＰＳデータに含まれる速度をそのまま平均してもよいし、位置と時刻から平均速度を求めてもよい。
【０１４３】
また、上記の実施形態では、参照速度算出部２２０は、ＧＰＳデータが取得された場合に参照速度を計算しているが、ＧＰＳデータが取得された場合に測位精度が閾値以上の場合のみ参照速度を算出してもよい。あるいは、参照速度算出部２２０は、ＧＰＳデータが取得された場合に測位精度が閾値以上であればＧＰＳデータに含まれる速度を参照速度とし、ＧＰＳデータが取得された場合に測位精度が閾値未満であれば、位置と時刻を用いて参照速度を算出し、あるいは平均速度を算出して参照速度としてもよい。
【０１４４】
また、上記の実施形態では、参照速度算出部２２０は、ＧＰＳデータを用いて参照速度を算出しているが、これに限られず、例えば、慣性計測ユニット１０（慣性センサー）の出力を用いて、ユーザーの進行方向の速度を算出して参照速度としてもよい。
【０１４５】
また、上記実施形態では、参照速度算出部２２０は、ＧＰＳ衛星からの信号を用いて参照速度を生成しているが、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参照速度を算出してもよい。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つ、あるいは２つ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。
【０１４６】
２−４．相関係数の補正
上記の実施形態では、参照速度算出部２２０が新たに参照速度を算出した場合、相関係数補正部２３６は当該参照速度を用いて関らず相関係数を補正しているが、これに限られず、相関係数補正部２３６は、参照速度の算出の基となったＧＰＳデータの測位精度が閾値よりも低い（ＤＯＰ値が閾値よりも高い）場合には、相関係数を補正しない、あるいは、観測誤差の共分散行列Ｒを相対的に大きくして損間係数を補正してもよい。
【０１４７】
また、上記の実施形態では、相関係数補正部２３６による相関係数の補正にカルマンフィルターを用いているが、パーティクルフィルターやＨ∞（Ｈインフィニティー）フィルター等の他の補正手段に代えてもよい。
【０１４８】
２−５．誤差推定
上記の実施形態では、誤差推定部２５０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置をユーザーの状態を表す指標とし、拡張カルマンフィルターを用いてこれらの指標の誤差を推定しているが、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置の一部をユーザーの状態を表す指標として、その誤差を推定してもよい。あるいは、誤差推定部２５０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置以外のもの（例えば、移動距離）をユーザーの状態を表す指標として、その誤差を推定してもよい。
【０１４９】
また、上記の実施形態では、誤差推定部２５０による誤差の推定に拡張カルマンフィルターを用いているが、パーティクルフィルターやＨ∞（Ｈインフィニティー）フィルター等の他の推定手段に代えてもよい。
【０１５０】
２−６．歩行検出
上記の実施形態では、歩行検出部２３２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を歩行タイミングとして検出しているが、これに限られず、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（ゼロクロスする）タイミング（又は負から正にゼロクロスするタイミング）を歩行タイミングとして検出してもよい。あるいは、歩行検出部２３２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）を用いて歩行周期（歩行タイミング）を検出してもよい。この場合、歩行検出部２３２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歩行周期（歩行タイミング）を検出してもよい。
【０１５１】
また、上記の実施形態では、歩行検出部２３２は、１歩毎に歩行周期（歩行タイミング）を検出しているが、これに限られず、歩行検出部２３２が２歩（左右１歩ずつ）毎に歩行周期（歩行タイミング）を検出し、相関係数補正部２３６は、歩行タイミングに同期して、相関係数の補正を２歩毎に１回行ってもよい。あるいは、歩行検出部２３２は、１歩毎に歩行周期（歩行タイミング）を検出するとともに右足か左足かを示すフラグを出力し、相関係数補正部２３６は、右足用の相関式（相関係数）と左足用の相関式（相関係数）を別々に保持し、歩行周期（歩行タイミング）毎に、フラグに応じていずれか一方の相関式（相関係数）を補正してもよい。
【０１５２】
２−７．その他
上記の実施形態では、積分処理部２４０がｅフレームの速度、位置及び姿勢角を算出し、座標変換部２６０がこれをｍフレームの速度、位置及び姿勢角に座標変換しているが、積分処理部２４０がｍフレームの速度、位置及び姿勢角を算出してもよい。この場合、運動解析部２７０は、積分処理部２４０が算出したｍフレームの速度、位置、姿勢角を用いて運動解析処理を行えばよいので、座標変換部２６０による速度、位置及び姿勢角の座標変換が不要になる。また、誤差推定部２５０はｍフレームの速度、位置、姿勢角を用いて拡張カルマンフィルターによる誤差推定を行ってもよい。
【０１５３】
また、上記の実施形態では、処理部２０が画像データ、音データ、テキストデータ等の運動解析情報を生成しているが、これに限らず、例えば、処理部２０は、推進効率やエネルギー消費量などの計算結果を送信し、当該計算結果を受信した表示装置３の処理部１２０が当該計算結果に応じた画像データ、音声データ、テキストデータ（アドバイス等）を作成してもよい。
【０１５４】
また、上記の実施形態では、処理部２０が、計測ストップのコマンドを受信した後、ユーザーが行った運動を解析し、運動解析情報を生成する処理（図９のＳ１７）を行っているが、この運動解析処理（後処理）は、処理部２０が行わなくてもよい。例えば、処理部２０が、記憶部３０に記憶されている各種の情報をパーソナルコンピューター、スマートフォン、ネットワークサーバー等の機器に送信し、これらの機器が運動解析処理（後処理）を行ってもよい。
【０１５５】
また、上記の実施形態では、表示装置３は、表示部１７０と音出力部１８０から運動解析情報を出力しているが、これに限られず、例えば、表示装置３に振動機構を設けて、振動機構を各種のパターンで振動させることにより各種情報を出力してもよい。
【０１５６】
また、上記の実施形態では、ＧＰＳユニット５０は運動解析装置２に設けられているが、表示装置３に設けられていてもよい。この場合、表示装置３の処理部１２０がＧＰＳユニット５０からＧＰＳデータを受け取って通信部１４０を介して運動解析装置２に送信し、運動解析装置２の処理部２０が通信部４０を介してＧＰＳデータを受信し、受信したＧＰＳデータをＧＰＳデータテーブル３２０に付加すればよい。
【０１５７】
また、上記の実施形態では、運動解析装置２と表示装置３が別体となっているが、運動解析装置２と表示装置３が一体化された運動解析装置であってもよい。
【０１５８】
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、これに限られず、慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニット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。
【０１５９】
また、上記の実施形態では、人の歩行を対象としていたが、本発明は、これに限られず、動物や歩行ロボット等の移動体の歩行にも同様に適用することができる。また、本発明は、歩行に限らず、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。
【０１６０】
上述した各実施形態およ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、各実施形態および各変形例を適宜組み合わせることも可能である。
【０１６１】
本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
【符号の説明】
【０１６２】
１  運動解析システム、２  運動解析装置、３  表示装置、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、３０  記憶部、４０  通信部、５０  ＧＰＳユニット、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、２１０  バイアス除去部、２２０  参照速度算出部、２３０  歩行処理部、２３２  歩行検出部、２３４  歩行特性情報算出部、２３６  相関係数補正部、２３８  歩行速度算出部、２４０  積分処理部、２５０  誤差推定部、２６０  座標変換部、２７０  運動解析部
【図１】
2015184159.tif 000015
【図２】
2015184159.tif 000016
【図３】
2015184159.tif 000017
【図４】
2015184159.tif 000018
【図５】
2015184159.tif 000019
【図６】
2015184159.tif 000020
【図７】
2015184159.tif 000021
【図９】
2015184159.tif 000022
【図１０】
2015184159.tif 000023
【図１１】
2015184159.tif 000024
【図８】
2015184159.tif 000025