(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気エネルギー貯蔵手段による電気エネルギーで動く電子モジュールを含むケースを備え、前記電子モジュールは加速度センサとメモリユニットとに接続した演算ユニットを備え、前記電子モジュールはまた前記加速度センサのいくつかのデータに関連した情報を表示するように表示手段にも接続しているものである、電子装置用検出方法であり、
加速度センサからデータを得る工程と、
加速度の測定値の急激な変化を検出するように、得たデータをフィルタリングするためのハイパスフィルターを用いることと、有意の活動のみを検出するために、ローパスフィルターを用いて、前記ハイパスフィルターでフィルタリングされた前記データの演算ノルムをフィルタリングすることと、により推定活動を検出する工程と、
前記ローパスフィルターでフィルタリングされた、前記ハイパスフィルターでフィルタリングされた前記データの演算ノルムのうちの、第２しきい値を超える最大値を、非関連活動の多くを棄却するためにフィルタリングして、このノルムのピーク／ヒットを求める工程と、
分類のためにデータを作成する工程であって、ピーク／ヒット前後の加速度データを両端からヒットの方向にローパスフィルタリングし、ヒットに最近接した値からはじめてダウンサンプリングし、ダウンサンプリングしたデータを、どんな活動が生じたかを判定しようとするアルゴリズムの分類工程に移す工程と、を有する方法であって、
前記活動の特徴付けは、ダウンサンプリング加速度データ空間におけるＬ１ノルムを用いた最近傍法アルゴリズムに基づいていることを特徴とする方法。
【請求項２】
バンドパスフィルターを用いてヒット前後の一定のウインドウにおける加速度データをフィルタリングすることからなるヒットパワーを求める工程であって、バンドパスフィルターで選別されたデータのノルムの総和がボール速度と相関している工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
演算ユニットは、前記演算ユニットがスリープするローパワーモードから、概略３０〜５０Ｈｚでデータを常に得る加速度センサが求めたしきい値より上の加速度データを測定した場合にウエイクアップする通常モードに進むことができるものである、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記求めたしきい値は、１．５〜２．５ｇである、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ローパスフィルターと前記ハイパスフィルターは二次フィルターを使用するものである、請求項１〜４のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記第２しきい値は、０．２〜０．６ｇである、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気エネルギー貯蔵手段による電気エネルギーで動く電子モジュールを含むケースを備えている電子装置用検出方法であり、上記電子モジュールは加速度センサとメモリユニットとに接続した演算ユニットを備え、電子モジュールは上記加速度センサのいくつかのデータに関連した情報を表示するように表示手段にも接続しているものである、検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子装置などのポータブル電子オブジェクト、例えば、ポータブル時計は、一般的にバックカバーとガラスにより閉じる中央部から形成されているケースを備えている。情報を提供するように電子モジュールをケース内に配置している。この情報は、活動に連結した情報であることができるであろう。これらの活動は、主にランニングやウォーキングのようなフィットネスに関係している。
【０００３】
これをするために、電子モジュールは、加速度センサのような少なくとも１つのセンサを備えている。この電子回路は、また加速度センサからのデータを使用する演算ユニットと、それらを保存するメモリとを備えている。
【０００４】
演算ユニットにおいて、アルゴリズムを実行する。上記アルゴリズムをプログラム化して、活動を代表するデータを得るように上記データを処理する。
【０００５】
しかしながら、現時点では、活動を正確に判定することができるアルゴリズムを有することは困難である。例えば、万歩計（登録商標）では、演算ユニットとアルゴリズムとはユーザがウォーキングあるいはランニングをしているかどうかを判定することは非常に困難である。しかも、ウォーキング活動かランニング活動かを判定することは、通過した距離を演算するのに重要である。
【０００６】
その結果、ランニングやウォーキングのような単純な活動のための動きを判定するのが困難である場合、バレーボールのような複雑な動きを検出するためのポータブルオブジェクトを提供することはより困難である。
【０００７】
実際に、バレーボールにおいて、識別できる異なるバレーボールテクニックカテゴリーがある。これに加えて、以下「スマッシュパワー（ｓｍａｓｈ ｐｏｗｅｒ）」と称するボールに対するインパクト力を測定する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、例えば、バレーボール活動において使用され、サーブ、パス、ディギングのようなビーチバレーボールにおけるボールの接触を検出し特徴付けることができるアルゴリズムを提供することである。
【０００９】
したがって、本発明は、電気エネルギー貯蔵手段による電気エネルギーで動く電子モジュールを含むケースを備え、上記電子モジュールは加速度センサとメモリユニットとに接続した演算ユニットを備え、電子モジュールも上記加速度センサのいくつかのデータに関連した情報を表示するように表示手段にも接続しているものである、電子装置を管理する方法であり、
加速度センサからデータを得る工程と、
加速度の測定値の急激な変化を検出するように、得たデータをフィルタリングするためのハイパスフィルターを用いるとともに、ローパスフィルターを用いて、ハイパスフィルターで選別されたデータの演算ノルムをフィルタリングして有意の活動のみを検出することにより推定活動を検出する工程と、
第２しきい値を超えるローパスフィルターで選別されたハイパスノルムの最大値をフィルタリングして、非関連活動の多くを棄却する工程と、
分類のためにデータを作成する工程であって、ピーク／ヒット前後の加速度データを両端からヒットの方向にローパスフィルタリングし、ヒットに最近接した値からはじめてダウンサンプリングし、ダウンサンプリングしたデータを、どんな活動が生じたかを判定しようとするアルゴリズムの分類工程に移す工程と、を有する方法であって、
上記活動の特徴付けは、Ｌ１ノルムを用いた１最近傍アルゴリズムに基づいていることを特徴とする方法に関する。
【００１０】
第１の有利な実施態様によれば、バンドパスフィルターを用いてヒット前後の一定のウインドウにおける加速度データをフィルタリングすることからなるヒットパワーを求める工程であって、バンドパスフィルターで選別されたデータのノルムより上の総和がボール速度と相関している工程をさらに含んでいる。
【００１１】
第２の有利な実施態様によれば、演算ユニットは、スリープするローパワーモードから、概略適切な周波数でデータを常に得る加速度センサが求めたしきい値より上の加速度データを測定した場合にウエイクアップする通常モードにパスすることができるものである。
【００１２】
第３の有利な実施態様によれば、上記ローパスフィルターと上記ハイパスフィルターは無限インパルス応答フィルターを使用するものである。
【００１３】
本発明によるポータブル電子装置またはオブジェクトの目的、利点および特徴は、非限定例としてのみあげられ、添付図面により説明されている、以下の本発明の少なくとも１つの実施態様の詳細な説明により、より明確になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明による管理方法を示す概略図である。
【図２】本発明による管理方法を示す概略図である。
【図３】本発明による特徴付け工程の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明によるポータブルオブジェクトは、ケースに入れてある腕時計である。上記ケースは、電子回路が配置されている筐体を構成している。上記電子回路は、電子回路を管理するための演算ユニットまたは処理ユニットと、データを得るためのセンサおよびこれらのデータを保存するメモリとを備えている。また、ポータブルオブジェクトは、データを表示するようにＬＣＤディスプレイのような表示手段も備えている。
【００１６】
ポータブルオブジェクトは、バレーボールのようなスポーツ活動中に使用することができるであろう。バレーボールにおいては、ディギング、ジャンプを伴うディギング、ロアパス、ハイパス、アタック、ジャンプアタックなどのような、識別できる非常に多数の異なるバレーボールテクニックカテゴリーがある。これに加えて、以下、「スマッシュパワー」と称するボールに対するインパクト力を測定する。バレーボールテクニックに共通しているのは、ボールが通常手首にごく近接している前腕に当たることである。これにより、手首に装着した腕時計で加速度センサデータを得て使用したテクニックを判定し、特徴付けることができる。
【００１７】
センサは、測定レンジが−１６ｇ〜＋１６ｇである３Ｄ加速度センサである。この加速度センサは、センサ軸が前腕と整列するように手首に取り付ける。手のひらに対して垂直に、そして腕が下方向を指すときには平行に、前腕骨に沿って指す。例えば、このことは、バレーボールゲーム中に腕の動きの多くがこれらの軸に沿って明確な加速を生じるので有用である。加速度センサは、ローパワーモードにおいて、３０Ｈｚ〜５０Ｈｚ、好ましくは３５Ｈｚ〜４５Ｈｚ、最も好ましくは４０Ｈｚの周波数のデータを得るように設定する。
【００１８】
ポータブルオブジェクトの演算ユニットは、さらに活動を代表するデータを得るように上記加速度データを処理することができるアルゴリズムを備えている。この記載については、活動はバレーボールである。バレーボールの動作検出アルゴリズムは、図１および図２から明らかなように多層アプローチに基づいている。活動は、一定のしきい値を超える加速度データの変化により定義する。腕時計において、加速度センサが活動を検出するときだけ、オペレーティングシステムに通知し、加速度データを検索するように活動遮断を利用する。センサが活動を検出せず、したがって、オペレーティングシステムに活動遮断を送信しない場合、オペレーティングシステムは加速度データを検索せず、したがって、アルゴリズムを開始しない。
【００１９】
検出アルゴリズムの第１工程では、加速度センサをしきい値遮断モードに設定し、概略４０Ｈｚでローパワーモードで常にデータを得て、それをリングバッファに貯蔵し、求めたしきい値より上の加速度を測定するかどうかを確認する。しきい値は、１ｇ〜３ｇでなければならず、好ましくは１．５ｇ〜２．５ｇ、最も好ましくは約２ｇである。しきい値より上の加速度が測定された場合、アルゴリズムが動作しているマイクロコントローラがウエイクアップし、リングバッファ加速度データがマイクロコントローラに移される。より正確に説明すると、加速度センサは、一定の速度、この場合では４０Ｈｚでデータを得る。オペレーティングシステムがチャンクにおいて加速度データを検索するまで、加速度データをまず加速度センサ自体に貯蔵する。透かし遮断を設定することにより、オペレーティングシステムは、加速度センサに、加速度センサがオペレーティングシステムに通知するまで、どのくらい多くのデータセットを加速度センサが貯蔵すべきかを伝える。この場合において、透かしは２０に設定した。このことは、加速度センサが２０のデータセットを貯蔵するたびに、加速度センサがオペレーティングシステムに通知することを意味する。次に、オペレーティングシステムは，センサから加速度データを検索し、それによりセンサの貯蔵場所からデータをオペレーティングシステムに移動させる。次に、加速度センサは、それ自体の貯蔵場所を再び新しい加速度データで満たし、再び、貯蔵場所に２０の加速度データセットが貯蔵されるとオペレーティングシステムに通知する。この場合、２０の限界値は、透かしレベルと称される。透かしレベルに到達するごとに、加速度センサはシステム遮断をオペレーティングシステムに送信し、オペレーティングシステムはセンサデータを検索する。
【００２０】
検出アルゴリズムの第２工程は、予測されるバレーボール活動を検出することである。これをするために、加速度データを、二次の効率的無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルターでハイパスフィルタリングする。カットオフ周波数は、５Ｈｚ〜１５Ｈｚでなければならず、好ましくは７Ｈｚ〜１３Ｈｚであり、最も好ましくは約９Ｈｚである。これは、加速度測定値の急速な変化を検出するためになされる。
【００２１】
有意な活動、すなわち、ボールと腕との接触のみを検出するために、ハイパスフィルターで選別されたデータのノルム（ｘ−ｙ−ｚ軸の自乗和）を演算し、ローパスフィルタリングする（再び二次のＩＩＲフィルターで）。カットオフ周波数は、１Ｈｚ〜１０Ｈｚでなければならず、好ましくは２Ｈｚ〜６Ｈｚであり、最も好ましくは約３Ｈｚである。
【００２２】
恐らく、バレーボールテクニックについての回数は第２しきい値を超えるこのノルムのピークである。この第２しきい値は、０．１ｇ〜１ｇであらねばならず、好ましくは０．２ｇ〜０．６ｇ、最も好ましくは約０．３ｇである。この段階で、検出最大値は、非関連活動約５５％〜７０％、意図するバレーボール活動３０％〜４５％であった。生加速度データに関するＩＩＲフィルターの応答遅延は全ての以下のオペレーションのために考慮される。
【００２３】
第３工程において、第２しきい値より上のローパスフィルターで選別されたハイパスノルムの最大値を別のフィルターでさらに解析してより多くの非関連活動を棄却する。
【００２４】
データ解析では、第２工程に記載のフィルターの非関連最大値のほとんどは比較的低値のハイパス最大値、およびピーク直前の生加速度データのノルムについて低値（ピーク前の５〜１０の生加速度値を平均した）であるのに対して、関連バレーボール活動のほとんどはハイパスデータにおける高ピークもしくは生加速データの高値か、またはそれらの両方の特徴を有することが判明した。
【００２５】
このフィルターは、２Ｄ空間（ハイパスノルムピーク値およびピーク前の生加速度ノルム）をラインにより分離し（ラインより上のピークはさらに処理してある）、ラインより下のピーク（比較的低いハイパスピークおよび低い生加速度ノルム）を選別する。これにより、関連バレーボール活動（ボールの接触、すなわちヒット）に対する非関連活動の比を１：１に減少させる。以前に約２５〜３５（各加速度センサ軸について）の生加速度測定値があり、その後、ハイパスピーク（すなわち、推定ボール接触）後の１５〜２５を次のファンクションに移す。
【００２６】
アルゴリズムの第４工程において、分類のためにデータを準備する。ピーク／ヒット前後の３Ｄ生加速度データ（ピークでの加速度データを含まない）をヒットの方向に両端からローパスフィルタリングする。このことは、ピークを中心としたデータ間隔において、フィルタリングを間隔の末端でのデータから上記ピークの方向のデータまでおこなうことを意味する。３Ｄ生加速度データも、ヒットに最も近い値から開始して（末端の方向のヒットから）、２〜４倍ダウンサンプリングする。ローパスフィルターは、第２工程に開示し、使用しているのと同じＩＩＲフィルターであってもよい。
【００２７】
次に、ダウンサンプルデータを、どのような種類の活動およびバレーボール活動が優先的に生じたかを判定しようとするアルゴリズムの分類工程に引き渡す（また、非関連活動を選別する）。
【００２８】
第５工程において、バレーボールテクニックの特徴付けを、図３に示すようにおこなう。上記バレーボールテクニックの特徴付けは、ダウンサンプリング加速度データ空間においてＬ１ノルムを用いた１最近傍アルゴリズムに基づいている。Ｌ１ノルムを算出して、バレーボールテクニック（すなわち、ジャンプアタック、ローサーブ、・・・）、または通常のバレーボールゲーム中に生じるいくつかの他の一般的な活動（すなわち、クラッピング、互いのチェック）、またはクラッピングもしくはラオラ（ｌａ Ｏｌａ）のようなファン活動にユニークに関連する各センターを集めて１団する。各バレーボールテクニックは、メモリ位置に関連している。したがって、バレーボールテクニックがおこなわれるたびにメモリ位置の数を増加する。そこで、終りに、おきたときのタイムスタンプを用いて各バレーボールテクニックの頻度を表示することができる。
【００２９】
別の実施態様によれば、また、本発明による方法は第６工程を備えている。この第６工程では、ボール速度に相関するスマッシュパワーを測定する。以下のようにしてスマッシュパワーを求める：バレーボールテクニックを検出したら、ヒットの前後の約０．６秒〜０．８秒の一定のウインドウにおける生加速度データを、二次のＩＩＲフィルターでバンドパスする。バンドパスフィルターで選別されたデータのルムルよりも上の総和は、ボール速度と非常に相関がある。腕時計は積分スマッシュパワーを表示するのに２デジットのみ用意してあるので、バンドパスフィルターで選別されたデータより上の総和を、０〜９９の範囲にする。別のファクターをスマッシュパワーに掛けることにより、実際のボール速度と非常に相関があるボール速度を求めることができる。
【００３０】
上記パワーをバレーボールテクニックと関連させる。また、上記パワーをメモリに保存する。各検出したバレーボール活動について、上記検出した活動パワーを保存するようにメモリを管理できる。各スマッシュまたは各パスまたは各サーブごとに、パワーを保存することを理解する必要がある。したがって、ポータブルオブジェクトは、発生ごとに、バレーボール活動のパワーを表示することができる。
【００３１】
バレーボール活動を検出し、バレーボールアルゴリズムにより保存するたびに、腕時計のオペレーティングシステムに通知する。このように、腕時計は表示を更新することができる。
【００３２】
当業者に明らかな種々の変更および／または改善および／または組み合わせを、添付の請求の範囲により定義されている本発明の範囲から逸脱することなく上記した本発明の種々実施態様に対しておこなうことができることは明らかであろう。
【００３３】
本方法は、バスケットボールまたは野球またはテニスまたはバトミントンのような他の活動に使用できることは理解できるであろう。さらに、本方法は、ヒットまたはサーブからプレーヤのクラッピングを識別するのにも使用できることは理解できるであろう。その結果、上記方法を含むポータブルオブジェクトの効率はより高くなる。クラッピングまたはラオラ（ｌａ  Ｏｌａ）に関するポータブルオブジェクトに特定のファンクションを有することもできる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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