(57)【要約】【課題】簡易な構成で左足及び右足の運動を把握できる、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等を提供すること。【解決手段】運動解析装置２は、使用者に取り付けられ、使用者の運動に関する情報を検出するセンサー（慣性計測ユニット１０）から検出結果を取得する取得部２４２と、前記検出結果に基づいて、使用者の右足接地期間を含む第１期間と、使用者の左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定部２４３と、を含む。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者に取り付けられ、前記使用者の運動に関する情報を検出するセンサーから検出結果を取得する取得部と、
前記検出結果に基づいて、前記使用者の右足接地期間を含む第１期間と、前記使用者の左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定部と、
を含む、運動解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運動解析装置において、
前記センサーは、角度及び角速度の少なくとも一方を検出する慣性センサーである、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において、
前記左右判定部は、前記使用者のヨー方向の角速度に基づいて、前記判定処理を行う、運動解析装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の運動解析装置において、
前記左右判定部は、前記使用者の進行方向と上下方向にともに直交する方向の加速度に基づいて、前記判定処理を行う、運動解析装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の運動解析装置において、
前記左右判定部は、前記使用者のヨー方向の角度に基づいて、前記判定処理を行う、運動解析装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の運動解析装置において、
前記使用者の走行タイミングを検出する走行検出部をさらに含み、
前記左右判定部は、前記走行タイミングに基づいて前記判定処理を行う、運動解析装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の運動解析装置において、
前記使用者の運動に関する指標を算出する算出部をさらに含み、
前記算出部は、前記第１期間における前記指標と、前記第２期間における前記指標とを分けて算出する、運動解析装置。
【請求項８】
請求項７に記載の運動解析装置において、
前記算出部は、前記第１期間における前記指標と、前記第２期間における前記指標との差分を算出する、運動解析装置。
【請求項９】
請求項８に記載の運動解析装置において、
前記指標は、真下着地、推進効率、脚の流れ、走行ピッチ、着地衝撃の少なくとも１つである、運動解析装置。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の運動解析装置において、
前記差分が基準値以上である場合に、前記差分に関する情報である差分情報を出力する出力部をさらに含む、運動解析装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の運動解析装置と、
前記運動解析装置が出力する前記差分情報を出力する報知装置と、
を含む、運動解析システム。
【請求項１２】
使用者に取り付けられ、前記使用者の運動に関する情報を検出するセンサーから検出結果を取得する取得工程と、
前記検出結果に基づいて、前記使用者の右足接地期間を含む第１期間と、前記使用者の左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定工程と、
を含む、運動解析方法。
【請求項１３】
使用者に取り付けられ、前記使用者の運動に関する情報を検出するセンサーからの検出結果を取得する取得部と、
前記検出結果に基づいて、前記使用者の右足接地期間を含む第１期間と、前記使用者の左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定部と、
してコンピューターを機能させる、運動解析プログラム。
【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】
歩行動作や走行動作においては、左右バランスに偏りのない適切なフォームでステップを踏むことが重要である。
【０００３】
特許文献１には、左足及び右足のそれぞれに取り付けられたジャイロセンサーの出力に基づいて歩行・走行動作を評価する歩行・走行動作評価支援装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−７３２８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のように左足及び右足のそれぞれにセンサーを取り付ける場合には、２つのセンサーが必要になるので、コストが嵩み、さらにセンサー間の同期処理も必要となる。また、リアルタイムで評価する場合には、各足のセンサーと通信する通信処理も必要となる。
【０００６】
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、簡易な構成で左足及び右足の運動を把握できる、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等を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
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、以下の態様又は適用例として実現することが可能である。
【０００８】
［適用例１］
本適用例に係る運動解析装置は、使用者に取り付けられ、前記使用者の運動に関する情報を検出するセンサーから検出結果を取得する取得部と、前記検出結果に基づいて、前記使用者の右足接地期間を含む第１期間と、前記使用者の左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定部と、を含む、運動解析装置である。
【０００９】
本適用例によれば、センサーが１つであっても判定処理を行えるので、簡易な構成で左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置を実現できる。
【００１０】
［適用例２］
上述の運動解析装置において、前記センサーは、角度及び角速度の少なくとも一方を検出する慣性センサーであってもよい。
【００１１】
慣性センサーは、装着された使用者の細かい動きを検出可能であるため、センサーが１つであっても精度よく左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置を実現できる。
【００１２】
［適用例３］
上述の運動解析装置において、前記左右判定部は、前記使用者のヨー方向の角速度に基づいて、前記判定処理を行ってもよい。
【００１３】
歩行動作や走行動作においては、胴体にヨー方向の回転運動が生じる。したがって、本適用例によれば、センサーが１つであっても精度よく左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置を実現できる。
【００１４】
［適用例４］
上述の運動解析装置において、前記左右判定部は、前記使用者の進行方向と上下方向にともに直交する方向の加速度に基づいて、前記判定処理を行ってもよい。
【００１５】
歩行動作や走行動作においては、前記使用者の進行方向と上下方向にともに直交する方向が生じる。したがって、本適用例によれば、センサーが１つであっても精度よく左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置を実現できる。
【００１６】
［適用例５］
上述の運動解析装置において、前記左右判定部は、前記使用者のヨー方向の角度に基づいて、前記判定処理を行ってもよい。
【００１７】
歩行動作や走行動作においては、胴体にヨー方向の回転運動が生じる。したがって、本適用例によれば、センサーが１つであっても精度よく左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置を実現できる。
【００１８】
［適用例６］
上述の運動解析装置において、前記使用者の走行タイミングを判定する走行検出部をさらに含み、前記左右判定部は、前記走行タイミングに基づいて前記判定処理を行ってもよい。
【００１９】
本適用例によれば、走行タイミング（例えば、１歩のタイミング）とセンサーの検出結果とに基づいて判定処理を行えるので、精度よく左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置を実現できる。
【００２０】
［適用例７］
上述の運動解析装置において、前記使用者の運動に関する指標を算出する算出部をさらに含み、前記算出部は、前記第１期間における前記指標と、前記第２期間における前記指標とを分けて算出してもよい。
【００２１】
［適用例８］
上述の運動解析装置において、前記指標は、真下着地、推進効率、脚の流れ、走行ピッチ、着地衝撃の少なくとも１つであってもよい。
【００２２】
本適用例によれば、使用者の運動の左右バランスに関する情報を使用者に提供することができる運動解析装置を実現できる。
【００２３】
［適用例９］
上述の運動解析装置において、前記算出部は、前記第１期間における前記指標と、前記第２期間における前記指標との差分を算出してもよい。
【００２４】
本適用例によれば、使用者の運動の左右バランスに関する情報を分かりやすく使用者に
提供することができる運動解析装置を実現できる。
【００２５】
［適用例１０］
上述の運動解析装置において、前記差分が基準値以上である場合に、前記差分に関する情報である差分情報を出力する出力部をさらに含んでもよい。
【００２６】
本適用例によれば、使用者の運動の左右バランスが崩れている場合に使用者等に通知することができる運動解析装置を実現できる。
【００２７】
［適用例１１］
本適用例に係る運動解析システムは、上述の運動解析装置と、前記運動解析装置が出力する前記差分情報を出力する報知装置と、を含む、運動解析システムである。
【００２８】
本適用例によれば、使用者の運動の左右バランスが崩れている場合に使用者等に通知することができる運動解析システムを実現できる。
【００２９】
［適用例１２］
本適用例に係る運動解析方法は、使用者に取り付けられ、前記使用者の運動に関する情報を検出するセンサーから検出結果を取得する取得工程と、前記検出結果に基づいて、前記使用者の右足接地期間を含む第１期間と、前記使用者の左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定工程と、を含む、運動解析方法である。
【００３０】
本適用例によれば、センサーが１つであっても判定処理を行えるので、簡易な構成で左足及び右足の運動を把握できる運動解析方法を実現できる。
【００３１】
［適用例１３］
本適用例に係る運動解析プログラムは、使用者に取り付けられ、前記使用者の運動に関する情報を検出するセンサーからの検出結果を取得する取得部と、前記検出結果に基づいて、前記使用者の右足接地期間を含む第１期間と、前記使用者の左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定部と、してコンピューターを機能させる、運動解析プログラム。
【００３２】
本適用例によれば、センサーが１つであっても判定処理を行えるので、簡易な構成で左足及び右足の運動を把握できる運動解析プログラムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本実施形態の運動解析システムの構成例を示す図。
【図２】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３】運動解析装置の構成例を示す機能ブロック図。
【図４】センシングデータテーブルの構成例を示す図。
【図５】ＧＰＳデータテーブルの構成例を示す図。
【図６】地磁気データテーブルの構成例を示す図。
【図７】算出データテーブルの構成例を示す図。
【図８】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９】慣性航法演算部の構成例を示す機能ブロック図。
【図１０】使用者の走行時の姿勢についての説明図。
【図１１】使用者の走行時のヨー角についての説明図。
【図１２】第１期間及び第２期間を説明するための図。
【図１３】ヨー方向の角速度を示すグラフ。
【図１４】ｙ軸加速度を示すグラフである。
【図１５】使用者の走行時の３軸加速度の一例を示す図。
【図１６】運動解析部の構成例を示す機能ブロック図。
【図１７】処理部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。
【図１８】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１９】走行検出処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図２０】判定処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図２１】運動解析情報生成処理（図１７のＳ５０の処理）の手順の一例を示すフローチャート図。
【図２２】報知装置３の構成例を示す機能ブロック図。
【図２３】図２３（Ａ）及び図２３（Ｂ）は、報知装置の表示部に表示される情報の一例を示す図。
【図２４】処理部が行う報知処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図２５】情報分析装置の構成例を示す機能ブロック図。
【図２６】処理部が行う分析処理の手順の一例を示すフローチャート図。
【図２７】表示部２７０に表示される分析情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
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。用いる図面は説明の便宜上のものである。なお、以下に説明する実施形態は、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。
【００３５】
１．運動解析システム
１−１．システムの構成
以下では、使用者の走行（歩行も含む）における運動を解析する運動解析システムを例に挙げて説明するが、本実施形態の運動解析システムは、走行以外の運動を解析する運動解析システムにも、同様に適用することができる。図１は、本実施形態の運動解析システム１の構成例を示す図である。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、報知装置３及び情報分析装置４を含んで構成されている。運動解析装置２は、使用者の走行中の運動を解析する装置であり、報知装置３は、使用者に走行中の運動の状態や走行結果の情報を使用者に通知する装置である。情報分析装置４は、使用者の走行終了後に走行結果を分析して提示する装置である。本実施形態では、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：Inertial Measurement Unit）１０を内蔵し、使用者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、使用者の胴体部分（例えば、右腰、左腰、又は腰の中央部）に装着される。また、報知装置３は、リスト型（腕時計型）の携帯情報機器であり、使用者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。
【００３６】
使用者は、走行開始時に報知装置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）の開始を指示し、走行終了時に報知装置３を操作して運動解析装置２による計測の終了を指示する。報知装置３は、使用者の操作に応じて、計測の開始や終了を指示するコマンドを運動解析装置２に送信する。
【００３７】
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、計測結果を用いて、使用者の走行能力（運動能力の一例）に関係する指標である各種の運動指標の値を計算し、使用者の走行運動の解析結果の情報として、各種の運動指標の値を含む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
解析情報を用いて、使用者の走行中に出力する情報（走行中出力情報）を生成し、報知装置３に送信する。報知装置３は、運動解析装置２から走行中出力情報を受信し、走行中出力情報に含まれる各種の運動指標の値を事前に設定された各基準値と比較し、主として音や振動により各運動指標の良し悪しを使用者に報知する。これにより、使用者は、各運動指標の良し悪しを認識しながら走行することができる。
【００３８】
また、運動解析装置２は、計測終了のコマンドを受信すると、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１０による計測を終了し、使用者の走行結果の情報（走行結果情報：走行距離、走行速度）を生成し、報知装置３に送信する。報知装置３は、運動解析装置２から走行結果情報を受信し、走行結果の情報を文字や画像として使用者に報知する。これにより、使用者は、走行終了後すぐに走行結果の情報を認識することができる。
【００３９】
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。
【００４０】
また、図１に示すように、本実施形態では、運動解析システム１は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークに接続されたサーバー５を含んで構成されている。情報分析装置４は、例えば、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であり、ネットワークを介してサーバー５とデータ通信が可能である。情報分析装置４は、運動解析装置２から使用者の過去の走行における運動解析情報を取得し、ネットワークを介してサーバー５に送信する。ただし、情報分析装置４とは異なる装置が運動解析装置２から運動解析情報を取得してサーバー５に送信してもよいし、運動解析装置２が運動解析情報をサーバー５に直接送信してもよい。サーバー５は、この運動解析情報を受信して記憶部（不図示）に構築されているデータベースに保存する。本実施形態では、複数の使用者が同一の又は異なる運動解析装置２を装着して走行を行い、各使用者の運動解析情報がサーバー５のデータベースに保存される。
【００４１】
情報分析装置４は、ネットワークを介してサーバー５のデータベースから複数の使用者の運動解析情報を取得して当該複数の使用者の走行能力を比較可能な分析情報を生成し、当該分析情報を表示部（図１では不図示）に表示させる。情報分析装置４の表示部に表示された分析情報から、特定の使用者の走行能力を他の使用者と比較して相対的に評価することや各運動指標の基準値を適切に設定することが可能になる。使用者が各運動指標の基準値を設定した場合、情報分析装置４は、各運動指標の基準値の設定情報を報知装置３に送信する。
【００４２】
運動解析システム１は、運動解析装置２と報知装置３と情報分析装置４とが別に設けられたり、運動解析装置２と報知装置３が一体で情報分析装置４が別に設けられたり、報知装置３と情報分析装置４が一体で運動解析装置２が別に設けられたり、運動解析装置２と情報分析装置４が一体で報知装置３が別に設けられたり、運動解析装置２と報知装置３と情報分析装置４が一体であってもよい。運動解析装置２と報知装置３と情報分析装置４はどのような組み合わせであってもよい。
【００４３】
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 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
・ｎフレーム（Navigation Frame）：移動体（使用者）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（使用者）を原点とし、移動体（使用者）の進行方向をｘ軸とした右手系の三次元直交座標系
【００４４】
１−３．運動解析装置
１−３−１．運動解析装置の構成
図３は、運動解析装置２の構成例を示す機能ブロック図である。図３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、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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
ＧＰＳユニット５０（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フレームにおける使用者の位置及び速度（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。
【００５３】
地磁気センサー６０（センサーの一例）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。
【００５４】
通信部４０は、報知装置３の通信部１４０（図２２参照）や情報分析装置４の通信部４４０（図２５参照）との間でデータ通信を行うものであり、報知装置３の通信部１４０から送信されたコマンド（計測開始／計測終了のコマンド等）を受信して処理部２０に送る処理、処理部２０が生成した走行中出力情報や走行結果情報を受け取って報知装置３の通信部１４０に送信する処理、情報分析装置４の通信部４４０から運動解析情報の送信要求コマンドを受信して処理部２０に送り、当該運動解析情報を処理部２０から受け取って情報分析装置４の通信部４４０に送信する処理等を行う。
【００５５】
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（記録媒体）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、通信部４０を介して報知装置３から計測開始のコマンドを受け取ると、計測終了のコマンドを受け取るまで、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使用者の速度や位置、胴体の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使用者の運動を解析して後述する各種の運動解析情報を生成し、記憶部３０に記憶させる。また、処理部２０は、生成した運動解析情報を用いて走行中出力情報や走行結果情報を生成し、通信部４０に送る処理を行う。
【００５６】
また、処理部２０は、通信部４０を介して情報分析装置４から運動解析情報の送信要求コマンド受け取ると、送信要求コマンドで指定された運動解析情報を記憶部３０から読み出して通信部４０に情報分析装置４の通信部４４０に送る処理を行う。
【００５７】
記憶部３０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ハードディスクやメモリーカード等のプログラムやデータを記憶する記録媒体や、処理部２０の作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。記憶部３０（いずれかの記録媒体）には、処理部２０によって読み出され、運動解析処理（図１７参照）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１８参照）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２１参照）を実行するための運動解析情報生成プログラム３０４をサブルーチンとして含む。
【００５８】
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。
【００５９】
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４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４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又は１
０ｍｓ）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。
【００６０】
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５は、ＧＰＳデータテーブル３２０の構成例を示す図である。図５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（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。
【００６１】
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６０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６は、地磁気データテーブル３３０の構成例を示す図である。図６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。
【００６２】
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７は、算出データテーブル３４０の構成例を示す図である。図７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。
【００６３】
運動解析情報３５０は、使用者の運動に関する各種情報であり、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の各項目等を含む。これら各種の情報の詳細については後述する。
【００６４】
１−３−２．処理部の機能構成
図８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、慣性航法演算部２２及び運動解析部２４として機能する。ただし、処理部２０は、ネットワーク等を介して、任意の記憶装置（記録媒体）に記憶されている運動解析プログラム３００を受信して実行してもよい。
【００６５】
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）、ＧＰＳ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時刻順に記憶部３０に記憶される。慣性航法演算部２２の詳細については後述する。
【００６６】
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、使用者の走行中の運動を解析し、解析結果の情報である運動解析情報（後述する、入力情報、基本情報、第１解析情報、第２解析情報、左右差率等）を生成する。運動解析部２４が生成した運動解析情報は、使用者の走行中に、時刻順に記憶部３０に記憶される。
【００６７】
また、運動解析部２４は、生成した運動解析情報を用いて、使用者の走行中（具体的には慣性計測ユニット１０が計測を開始してから終了するまでの間）に出力する情報である走行中出力情報を生成する。運動解析部２４が生成した走行中出力情報は、通信部４０を介して報知装置３に送信される。
【００６８】
また、運動解析部２４は、走行中に生成した運動解析情報を用いて、使用者の走行終了時（具体的には慣性計測ユニット１０の計測終了時）に、走行結果の情報である走行結果情報を生成する。運動解析部２４が生成した走行結果情報は、通信部４０を介して報知装置３に送信される。
【００６９】
１−３−３．慣性航法演算部の機能構成
図９は、慣性航法演算部２２の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態では、慣性航法演算部２２は、バイアス除去部２１０、積分処理部２２０、誤差推定部２３０、走行処理部２４０及び座標変換部２５０を含む。ただし、本実施形態の慣性航法演算部２２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。
【００７０】
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３軸加速度及び３軸角速度から、それぞれ、誤差推定部２３０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、３軸加速度及び３軸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の推定値が存在しないため、バイアス除去部２１０は、使用者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。
【００７１】
積分処理部２２０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２２０は、まず、使用者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２２０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２２０は、算出した初期姿勢角から式（１）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。
【００７２】
【数１】
2016032611.tif 000003
【００７３】
その後は、積分処理部２２０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（２）より姿勢角を算出する。
【００７４】
【数２】
2016032611.tif 000004
【００７５】
また、積分処理部２２０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２２０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。
【００７６】
また、積分処理部２２０は、誤差推定部２３０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及び補正した速度ｖｅを積分して距離を計算する処理も行う。
【００７７】
さらに、積分処理部２２０は、ｂフレームからｍフレームへの座標変換行列Ｃｂｍ、ｅフレームからｍフレームへの座標変換行列Ｃｅｍ及びｅフレームからｎフレームへの座標変換行列Ｃｅｎ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２５０の座標変換処理に用いられる。
【００７８】
誤差推定部２３０は、積分処理部２２０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、地磁気データ等を用いて、使用者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２３０は、拡張カルマンフィルターを用いて、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置の誤差を推定する。すなわち、誤差推定部２３０は、積分処理部２２０が算出した速度ｖｅの誤差（速度誤差）δｖｅ、積分処理部２２０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２２０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（３）のように定義する。
【００７９】
【数３】
2016032611.tif 000005
【００８０】
誤差推定部２３０は、拡張カルマンフィルターの予測式を用いて、状態ベクトルＸに含まれる状態変数を予測する。拡張カルマンフィルターの予測式は、式（４）のように表される。式（４）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。
【００８１】
【数４】
2016032611.tif 000006
【００８２】
また、誤差推定部２３０は、拡張カルマンフィルターの更新式を用いて、予測した状態変数を更新（補正）する。拡張カルマンフィルターの更新式は、式（５）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（５）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（５）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。
【００８３】
【数５】
2016032611.tif 000007
【００８４】
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。
【００８５】
姿勢角誤差に基づく補正による誤差推定方法：
図１０は、運動解析装置２を右腰に装着した使用者が走行動作（直進）をする場合の使用者の移動を俯瞰した図である。また、図１１は、使用者が走行動作（直進）をする場合に慣性計測ユニット１０の検出結果から算出したヨー角（方位角）の一例を示す図であり、横軸は時間、縦軸はヨー角（方位角）である。
【００８６】
使用者の走行動作に伴い、使用者に対する慣性計測ユニット１０の姿勢が随時変化する。使用者が左足を踏み出した状態では、図１０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）に対して左側に傾いた姿勢となる。それに対して、使用者が右足を踏み出した状態では、図１０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、使用者の走行動作に伴い、左右１歩ずつの２歩毎に周期的に変化することになる。図１１では、例えば、右足を踏み出した状態でヨー角が極大となり（図１１中の○）、左足を踏み出した状態でヨー角が極小となっている（図１１中の●）。そこで、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ことができる。この方法では、式（５）の観測ベクトルＺは積分処理部２２０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（５）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。
【００８７】
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、式（５）の観測ベクトルＺは積分処理部２２０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（５）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。
【００８８】
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２２０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（５）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。
【００８９】
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２２０が算出した速度ｖｅとゼロとの差であり、更新式（５）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。
【００９０】
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２２０が算出した速度ｖｅの誤差及び積分処理部２２０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（５）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。
【００９１】
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２２０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２２０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（５）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。
【００９２】
地磁気センサーの観測値に基づく補正による誤差推定方法：
積分処理部２２０が算出したヨー角ψｂｅと地磁気センサー６０から算出される方位角（ｅフレームに変換後の方位角）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２２０が算出したヨー角と地磁気データから算出される方位角との差であり、更新式（５）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。
【００９３】
図９に戻り、走行処理部２４０は、演算部２４１、歩幅算出部２４５及びピッチ算出部２４６を含む。演算部２４１は、取得部２４２、左右判定部２４３及び走行検出部２４４を含む。
【００９４】
取得部２４２は、使用者に取り付けられ、使用者の運動に関する情報を検出するセンサー（例えば、慣性計測ユニット１０）から検出結果を取得する。図９に示される例では、取得部２４２は、バイアス除去部２１０を介してセンシングデータを取得する。
【００９５】
左右判定部２４３は、取得部２４２が取得した検出結果（図９に示される例ではセンシングデータ）に基づいて、右足接地期間を含む第１期間と、左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う。
【００９６】
図１２は、第１期間及び第２期間を説明するための図である。図１２の横軸は時間である。
【００９７】
右足接地期間は、右足が着地するタイミングから右足が離地するタイミングまでの期間である。左足接地期間は、左足が着地するタイミングから左足が離地するタイミングまでの期間である。第１期間は右足接地期間を１つ含む期間である。また、第１期間は左足接地期間を含まない期間である。第２期間は左足接地期間を１つ含む期間である。また、第２期間は右足接地期間を含まない期間である。
【００９８】
図１３は、ヨー方向の角速度を示すグラフである。図１３の横軸は時間、縦軸はヨー方向の角速度である。図１３において、角速度が正値である場合は右回転を表し、角速度が負値である場合は左回転を表す。
【００９９】
図１０に示したように、使用者の頭上から見て、慣性計測ユニット１０は、使用者が左足を踏み出した状態（図１０中の（１）や（３）の状態）から右足を踏み出した状態（図１０中の（２）や（４）の状態）に至るまでに時計まわりに回転し、逆に、右足を踏み出した状態から左足を踏み出した状態に至るまでに反時計まわりに回転する。したがって、左右判定部２４３は、ｚ軸角速度（ヨー方向の角速度）の極性から左右いずれの走行周期かを判定することができる。また、使用者のヨー方向の角度に基づいても左右いずれの走行周期かを判定することができる。なお、慣性計測ユニット１０が検出する３軸角速度には高周波のノイズ成分が含まれるため、左右判定部２４３は、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軸角速度を用いて左右いずれの走行周期かを判定してもよい。また例えば、左右判定部２４３は、ｚ軸角速度の絶対値が基準値以上である場合に、判定処理を行ってもよい。基準値は、例えば、６０度／秒程度としてもよい。
【０１００】
図１４は、ｙ軸加速度を示すグラフである。図１４の横軸は時間、縦軸はｙ軸加速度である。図１４において、ｙ軸加速度が正値である場合は右向きへの加速を表し、ｙ軸加速度が負値である場合は左向きへの加速を表す。
【０１０１】
右足が接地している場合には、使用者の上体は左向きに加速する。また、左足が接地している場合には、使用者の上体は右向きに加速する。したがって、左右判定部２４３は、
ｙ軸加速度の極性から左右いずれの走行周期かを判定することができる。なお、慣性計測ユニット１０が検出する３軸加速度には高周波のノイズ成分が含まれるため、左右判定部２４３は、ローパスフィルターを通過させてノイズが除去されたｙ軸加速度を用いて左右いずれの走行周期かを判定してもよい。また例えば、左右判定部２４３は、ｙ軸加速度の絶対値が基準値以上である場合に、判定処理を行ってもよい。
【０１０２】
左右判定部２４３は、これらに限らず、例えば、ｙ軸速度や姿勢角（ヨー角）などに基づいて判定処理を行ってもよい。
【０１０３】
また、左右判定部２４３は、判定処理の結果に応じて、左右いずれの走行周期かを示す左右足フラグ（例えば、右足の時にオン、左足の時にオフ）を出力する。
【０１０４】
図９に戻り、走行検出部２４４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、使用者の走行周期（走行タイミング）を検出する処理を行う。図１０及び図１１で説明したように、使用者の走行時には使用者の姿勢が周期的に（２歩（左右１歩ずつ）毎に）変化するため、慣性計測ユニット１０が検出する加速度も周期的に変化する。図１５は、使用者の走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１５において、横軸は時間であり、縦軸は加速度値である。図１５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、使用者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歩の期間に相当する。
【０１０５】
そこで、本実施形態では、走行検出部２４４は、慣性計測ユニット１０が検出するｚ軸加速度（使用者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毎に、走行周期を検出する。すなわち、走行検出部２４４は、ｚ軸加速度が所定の閾値以上の極大値となる毎に、走行周期を検出したことを示すタイミング信号を出力する。実際には、慣性計測ユニット１０が検出する３軸加速度には高周波のノイズ成分が含まれるため、走行検出部２４４は、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軸加速度を用いて走行周期を検出する。
【０１０６】
左右判定部２４３は、慣性計測ユニット１０の検出結果と、走行検出部２４４が検出する走行タイミングとに基づいて、判定処理を行ってもよい。これによって、精度よく左足及び右足の運動を把握できる。
【０１０７】
歩幅算出部２４５は、走行検出部２４４が出力する走行周期のタイミング信号及び左右足フラグと、積分処理部２２０が算出する速度あるいは位置とを用いて、左右毎の歩幅を算出し、左右毎のストライドとして出力する処理を行う。すなわち、歩幅算出部２４５は、走行周期の開始から次の走行周期の開始までの期間、サンプリング周期Δｔ毎に速度を積分して（あるいは、走行周期の開始時の位置と次の走行周期の開始時の位置との差を計算して）歩幅を算出し、当該歩幅をストライドとして出力する。
【０１０８】
ピッチ算出部２４６は、走行検出部２４４が出力する走行周期のタイミング信号を用いて、１分間の歩数を算出し、走行ピッチとして出力する処理を行う。すなわち、ピッチ算出部２４６は、例えば、走行周期の逆数をとって１秒当たりの歩数を計算し、これに６０を掛けて１分間の歩数（走行ピッチ）を算出する。
【０１０９】
座標変換部２５０は、積分処理部２２０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３軸加速度及び３軸角速度をそれぞれｍフレームの３軸加速度及び３軸角速度に変換する座標変換処理を行う。また、座標変換部２５０は、積分処理部２２０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２２０が算出したｅフレームの３軸方向の速度、３軸回りの姿勢角及び３軸方向の距離をそれぞれｍフレームの３軸方向の速度、３軸回りの姿勢角及び３軸方向の距離に変換する座標変換処理を行う。また、座標変換部２５０は、積分処理部２２０が算出したｅフレームからｎフレームへの座標変換情報（座標変換行列Ｃｅｎ）を用いて、積分処理部２２０が算出したｅフレームの位置をｎフレームの位置に変換する座標変換処理を行う。
【０１１０】
そして、慣性航法演算部２２は、座標変換部２５０が座標変換した後の加速度、角速度、速度、位置、姿勢角及び距離、走行処理部２４０が算出したストライド、走行ピッチ及び左右足フラグの各情報を含む演算データを出力する（記憶部３０に記憶する）。
【０１１１】
１−３−４．運動解析部の機能構成
図１６は、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、基本情報生成部２７２、算出部２９１及び出力部２８０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。
【０１１２】
特徴点検出部２６０は、演算データを用いて、使用者の走行運動における特徴点を検出する処理を行う。使用者の走行運動における特徴点は、例えば、着地（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、適宜設定してもよい）、踏込（足に最も体重がかかっている状態）、離地（蹴り出しともいう、地面から足の裏の一部が離れた時、足の裏全体が地面が離れた時、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、適宜設定してもよい）等である。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した時点で着地を検出し、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。
【０１１３】
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時点を基準として、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時点を基準として、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。
【０１１４】
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、使用者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。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を算出する。
【０１１５】
算出部２９１は、使用者の運動に関する指標を算出する。算出部２９１は、第１期間における指標と第２期間における指標とを分けて算出してもよい。例えば、算出部２９１は、第１期間における指標と第２期間における指標との差分を算出してもよい。本実施形態においては、算出部２９１は、第１解析情報生成部２７４、第２解析情報生成部２７６及び左右差率算出部２７８を含む。
【０１１６】
第１解析情報生成部２７４は、入力情報を用いて、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使用者の運動を解析し、第１解析情報を生成する処理を行う。
【０１１７】
ここで、入力情報は、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。体重は使用者によって入力され、接地時間及び衝撃時間は接地時間・衝撃時間算出部２６２が算出し、その他の項目は演算データに含まれる。
【０１１８】
また、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）、運動エネルギー、着地衝撃、ランニング能力、前傾角、タイミング一致度及び脚の流れの各項目を含む。第１解析情報の各項目は、使用者の走行状態（運動状態の一例）を表す項目である。第１解析情報の各項目の定義及び計算方法の詳細については後述する。
【０１１９】
また、第１解析情報生成部２７４は、第１解析情報の各項目の値を、使用者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２７４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２７４は、第１解析情報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。
【０１２０】
第２解析情報生成部２７６は、第１解析情報生成部２７４が生成した第１解析情報を用いて、第２解析情報を生成する処理を行う。ここで、第２解析情報は、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解析情報の各項目の定義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２７６は、第２解析情報の各項目の値を、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２７６は、第２解析情報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。
【０１２１】
左右差率算出部２７８は、入力情報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解析情報の全ての項目及び第２解析情報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、使用者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。左右差率の定義及び計算方法の詳細については後述する。
【０１２２】
出力部２８０は、第１期間における指標と第２期間における指標との差分が基準値以上である場合に、当該差分に関する情報である差分情報を出力する。例えば、出力部２８０は、差分が基準以上となった指標に関する情報を差分情報として出力してもよい。
【０１２３】
また、出力部２８０は、基本情報、入力情報、第１解析情報、第２解析情報、左右差率等を用いて、使用者の走行中に出力する情報である走行中出力情報を生成して出力する処理を行う。入力情報に含まれる「走行ピッチ」、「ストライド」、「接地時間」及び「衝撃時間」、第１解析情報のすべての項目、第２解析情報のすべての項目、及び、左右差率は、使用者の走行技術の評価に用いられる運動指標であり、走行中出力情報は、これらの運動指標の一部又は全部の値の情報を含む。走行中出力情報に含まれる運動指標は、予め決められていてもよいし、使用者が報知装置３を操作して選択可能にしても良い。また、走行中出力情報は、基本情報に含まれる走行速度、標高、走行距離及び走行時間（ラップタイム）の一部又は全部を含んでもよい。
【０１２４】
また、出力部２８０は、基本情報、入力情報、第１解析情報、第２解析情報、左右差率等を用いて、使用者の走行結果の情報である走行結果情報を生成する。例えば、出力部２８０は、使用者の走行中（慣性計測ユニット１０の計測中）における各運動指標の平均値の情報等を含む走行結果情報を生成してもよい。また、走行結果情報は、走行速度、標高、走行距離及び走行時間（ラップタイム）の一部又は全部を含んでもよい。また、出力部２８０は、通信部４０を介して、使用者の走行中に、走行中出力情報を報知装置３に送信し、使用者の走行終了時に、走行結果情報を報知装置３に送信する。
【０１２５】
１−３−５．入力情報
以下に、入力情報の各項目の詳細について説明する。
【０１２６】
［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」とは使用者の進行方向（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。
【０１２７】
［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。
【０１２８】
［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。
【０１２９】
［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。
【０１３０】
［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、使
用者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。
【０１３１】
［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。
【０１３２】
［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２４５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。
【０１３３】
［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、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。
【０１３４】
［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＝（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。
【０１３５】
［体重］
体重は、使用者の体重であり、走行前に使用者が操作部１５０（図１８参照）を操作することによりその数値が入力される。
【０１３６】
１−３−６．第１解析情報
以下に、第１解析情報生成部２７４により算出される第１解析情報の各項目の詳細について説明する。
【０１３７】
［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り、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。
【０１３８】
［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り、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。
【０１３９】
［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。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。
【０１４０】
［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り、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。
【０１４１】
［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＝（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。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。
【０１４２】
なお、これ以外にも、真下着地率３＝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。
【０１４３】
［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り、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。
【０１４４】
［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り、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。
【０１４５】
［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、左右動だけでは運動指標として不十分であるが、推進効率力１は率で表せる運動指標であるため、推進効率力１によれば速度が変わっても同じ評価ができる。推進効率力１は、上下方向と左右方向についてそれぞれ計算される。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。
【０１４６】
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。
【０１４７】
［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。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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
［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。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。
【０１５０】
【数６】
2016032611.tif 000008
【０１５１】
［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り、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。
【０１５２】
［運動エネルギー］
運動エネルギーは、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。運動エネルギー＝（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。
【０１５３】
［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り、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。
【０１５４】
［ランニング能力］
ランニング能力は、使用者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おり（「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。
【０１５５】
［前傾角］
前傾角は、使用者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。使用者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、前かがみの時の前傾角は正の値であり、のけぞっている場合の前傾角は負の値である。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）を使用者に装着した時に、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。
【０１５６】
［タイミング一致度］
タイミング一致度は、使用者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。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いれば良い走り方と言える。一方、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いる場合は、脚が流れている走り方と言える。
【０１５７】
［脚の流れ］
脚の流れは、蹴りだした脚が次に着地した時点でその脚がどの程度後方にあるかを表す運動指標である。脚の流れは、例えば、着地時の後ろ脚の大腿骨の角度として計算される。例えば、脚の流れと相関のある指標を計算し、この指標から着地時の後ろ脚の大腿骨の角度を、予め求められた相関式を用いて推定することができる。
【０１５８】
脚の流れと相関のある指標は、例えば、（腰がヨー方向に最大限に回った時の時間−着地時の時間）で計算される。「腰がヨー方向に最大限に回った時」とは、次の１歩の動作の開始時である。着地から次の動作までの時間が長い場合、脚を引き戻すのに時間がかかっていると言え、脚が流れている現象が発生している。
【０１５９】
あるいは、脚の流れと相関のある指標は、（腰がヨー方向に最大限に回った時のヨー角−着地時のヨー角）で計算される。着地から次の動作までにヨー角の変化が大きい場合、
着地後に脚を引き戻す動作があり、それがヨー角の変化に現れる。そのため、脚が流れている現象が発生している。
【０１６０】
あるいは、着地時のピッチ角を脚の流れと相関のある指標としてもよい。脚が後方に高くある場合、体（腰）が前傾する。そのため、腰につけたセンサーのピッチ角が大きくなる。着地時にピッチ角が大きい時は脚が流れている現象が発生している。
【０１６１】
１−３−７．第２解析情報
以下に、第２解析情報生成部２７６により算出される第２解析情報の各項目の詳細について説明する。
【０１６２】
［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＝｛運動エネルギー×（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。
【０１６３】
［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＝｛（運動エネルギー−エネルギー損失）／運動エネルギー｝で計算される。
【０１６４】
［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。
【０１６５】
１−３−８．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、脚の流れ、腰の回転角、腰の回転角速度、左右への傾き量、ランニング能力、運動エネルギー、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。
【０１６６】
１−３−１０．処理の手順
図１７は、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。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、例えば図１７のフローチャートの手順で運動解析処理を実行する。
【０１６７】
すなわち、運動解析プログラム３００は、使用者に取り付けられ、使用者の運動に関する情報を検出するセンサー（例えば、慣性計測ユニット１０）からの検出結果を取得する取得部２４２と、取得した検出結果に基づいて、右足接地期間を含む第１期間と、左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定部２４
３と、してコンピューターを機能させる運動解析プログラムである。
【０１６８】
本実施形態においては、主として処理部２０によって、使用者に取り付けられ、使用者の運動に関する情報を検出するセンサー（例えば、慣性計測ユニット１０）から検出結果を取得する取得工程と、取得した検出結果に基づいて、右足接地期間を含む第１期間と、左足接地期間を含む第２期間のいずれの期間であるかを判定する判定処理を行う左右判定工程と、を含む、運動解析方法が実現されている。
【０１６９】
図１７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、使用者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）。
【０１７０】
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）。
【０１７１】
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。
【０１７２】
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を生成する（Ｓ５０）。この運動解析情報生成処理の手順の一例は後述する。
【０１７３】
次に、処理部２０は、Ｓ４０で生成した運動解析情報を用いて走行中出力情報を生成して報知装置３に送信する（Ｓ６０）。
【０１７４】
そして、処理部２０は、計測終了のコマンドを受信するまで（Ｓ７０のＮ及びＳ８０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（Ｓ７０のＹ）、Ｓ３０以降の処理を繰り返す。
【０１７５】
処理部２０は、計測終了の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を用いて走行結果情報を生成して報知装置３に送信し（Ｓ９０）、運動解析処理を終了する。
【０１７６】
図１８は、慣性航法演算処理（図１７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、例えば図１８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。
【０１７７】
図１８に示すように、まず、処理部２０は、図１７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１７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）。
【０１７８】
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）。
【０１７９】
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。
【０１８０】
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。
【０１８１】
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）。
【０１８２】
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）。
【０１８３】
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）。
【０１８４】
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、走行ピッチを左右足フラグ含む演算データを生成する（Ｓ１９０）。処理部２０は、図１７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。
【０１８５】
図１９は、走行検出処理（図１８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２４４）は、例えば図１９のフローチャートの手順で走行検出処理を実行する。
【０１８６】
図１９に示すように、処理部２０は、図１８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。
【０１８７】
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）。
【０１８８】
次に、処理部２０は、判定処理を行い（Ｓ２３０）、走行検出処理を終了する。Ｓ２３０では、Ｓ２２０で検出した走行周期が左右いずれの走行周期かを判定して左右足フラグを設定する。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。
【０１８９】
図２０は、判定処理（図１９のＳ２３０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（左右判定部２４３）は、例えば図２０のフローチャートの手順で判定処理を実行する。
【０１９０】
図２０に示すように、処理部２０は、センサーからの検出結果としてｚ軸角速度を取得し（取得工程）、図１８のＳ１００で補正した角速度に含まれるｚ軸角速度をローパスフィルター処理し（Ｓ２５１）、ノイズを除去する。
【０１９１】
次に、処理部２０は、Ｓ２５１でローパスフィルター処理したｚ軸角速度が正値かつ絶対値が基準値以上の場合（Ｓ２５２のＹ）、左右足フラグとして「左足」に相当するフラ
グを生成して（Ｓ２５３）判定処理を終了する。
【０１９２】
ｚ軸角速度が正値かつ絶対値が基準値以上ではない場合（Ｓ２５２でＮ）において、処理部２０は、Ｓ２５１でローパスフィルター処理したｚ軸角速度が負値かつ絶対値が基準値以上の場合（Ｓ２５４のＹ）、左右足フラグとして「右足」に相当するフラグを生成して（Ｓ２５５）、判定処理を終了する。
【０１９３】
ｚ軸角速度が負値かつ絶対値が基準値以上ではない場合（Ｓ２５４でＮ）には、左右足フラグの更新を行わずに判定処理を終了する。
【０１９４】
図２１は、運動解析情報生成処理（図１７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、例えば図２１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。
【０１９５】
図２１に示すように、まず、処理部２０は、図１７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）。
【０１９６】
次に、処理部２０は、演算データを用いて、使用者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（Ｓ３１０）。
【０１９７】
処理部２０は、Ｓ３１０の処理で特徴点を検出した場合（Ｓ３２０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（Ｓ３３０）。また、処理部２０は、演算データの一部及びＳ３３０で生成した接地時間及び衝撃時間を入力情報として、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（Ｓ３４０）。処理部２０は、Ｓ３１０の処理で特徴点を検出しなかった場合は（Ｓ３２０のＮ）、Ｓ３３０及びＳ３４０の処理を行わない。
【０１９８】
次に、処理部２０は、入力情報を用いて、第１解析情報の他の項目（算出に特徴点の情報が不要な項目）を算出する（Ｓ３５０）。Ｓ３５０において、使用者の運動エネルギーが算出される。
【０１９９】
次に、処理部２０は、第１解析情報を用いて、第２解析情報の各項目を算出する（Ｓ３６０）。
【０２００】
次に、処理部２０は、入力情報の各項目、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左右差率を算出する（Ｓ３７０）。
【０２０１】
次に、処理部２０は、Ｓ３００〜Ｓ３７０で算出した各情報に現在の計測時刻を付加して記憶部３０に記憶（Ｓ３８０）し、運動解析情報生成処理を終了する。
【０２０２】
１−４．報知装置
１−４−１．報知装置の構成
図２２は、報知装置３の構成例を示す機能ブロック図である。図２２に示すように、出力部１１０、報知装置３は、出力部１１０、処理部１２０、記憶部１３０、通信部１４０、操作部１５０及び計時部１６０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。
【０２０３】
記憶部１３０は、例えば、ＲＯＭやフラッシュＲＯＭ、ハードディスクやメモリーカー
ド等のプログラムやデータを記憶する記録媒体や、処理部１２０の作業領域となるＲＡＭ等により構成される。
【０２０４】
通信部１４０は、運動解析装置２の通信部４０（図３参照）との間で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／計測終了のコマンド等）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結果情報を受信して処理部１２０に送る処理等を行う。
【０２０５】
操作部１５０は、使用者からの操作データ（計測開始／計測終了の操作データ、表示内容の選択等の操作データ等）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。
【０２０６】
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。
【０２０７】
出力部１１０は、運動解析装置２の出力部２８０が生成して出力する差分情報を出力する。また、出力部１１０は、後述される評価結果を出力してもよい。図２２に示される例では、出力部１１０は、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。
【０２０８】
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。
【０２０９】
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。
【０２１０】
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を装着した使用者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。
【０２１１】
処理部１２０は、例えば、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ等により構成され、記憶部１３０（記録媒体）に記憶されているプログラムを実行することにより、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／計測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を受け取り、運動解析情報に応じたテキストデータや画像データを生成して表示部１７０に送る処理、運動解析情報に応じた音データを生成して音出力部１８０に送る処理、運動解析情報に応じた振動データを生成して振動部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。
【０２１２】
処理部１２０は、例えば、左右差率が基準値よりも悪い運動指標があれば音や振動により報知するとともに、左右差率が基準値よりも悪い運動指標の値を表示部１７０に表示さ
せる。処理部１２０は、基準値よりも悪い運動指標の種類に応じて異なる種類の音や振動を発生させてもよいし、運動指標毎に基準値よりも悪い程度によって音や振動の種類を変えてもよい。基準値よりも悪い運動指標が複数存在する場合、処理部１２０は、最も悪い運動指標に応じた種類の音や振動を発生させるとともに、例えば、図２３（Ａ）に示すように、基準値よりも悪いすべての運動指標の値と基準値の情報を表示部１７０に表示させてもよい。
【０２１３】
基準値と比較する運動指標は、走行中出力情報に含まれるすべての運動指標であってもよいし、予め決められた特定の運動指標のみであってもよいし、使用者が操作部１５０等を操作して選択可能にしてもよい。
【０２１４】
使用者は、表示部１７０に表示される情報を見なくても、音や振動の種類から、どの運動指標が最も悪く、どの程度悪いのかを把握しながら走行を継続することができる。さらに、使用者は、表示部１７０に表示される情報を見れば、基準値よりも悪いすべての運動指標の値と当該基準値との差を正確に認識することもできる。
【０２１５】
また、音や振動を発生させる対象の運動指標は、使用者が操作部１５０等を操作して、基準値と比較する運動指標の中から選択可能にしてもよい。この場合も、例えば、基準値よりも悪いすべての運動指標の値と基準値の情報を表示部１７０に表示させてもよい。
【０２１６】
また、使用者が操作部１５０を介して報知周期の設定（例えば、１分毎に５秒間音や振動を発生させる等の設定）を行い、処理部１２０が設定された報知周期に応じて使用者に報知してもよい。
【０２１７】
また、本実施形態では、処理部１２０は、通信部１４０を介して、運動解析装置２から送信された走行結果情報を取得し、表示部１７０に走行結果情報を表示する。例えば、図２３（Ｂ）に示すように、処理部１２０は、走行結果情報に含まれる、使用者の走行中における各運動指標の平均値を表示部１７０に表示する。使用者は、走行終了後（計測終了操作を行った後）に、表示部１７０を見れば、各運動指標の良し悪しをすぐに認識することができる。
【０２１８】
１−４−２．処理の手順
図２４は、処理部１２０が行う報知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１２０は、記憶部１３０に記憶されているプログラムを実行することにより、例えば図２０のフローチャートの手順で報知処理を実行する。
【０２１９】
図２４に示すように、処理部１２０は、まず、処理部１２０は、操作部１５０から計測開始の操作データを取得するまで待機し（Ｓ４１０のＮ）、計測開始の操作データを取得した場合（Ｓ４１０のＹ）、通信部１４０を介して、計測開始のコマンドを運動解析装置２に送信する（Ｓ４２０）。
【０２２０】
次に、処理部１２０は、操作部１５０から計測終了の操作データを取得するまでは（Ｓ４７０のＮ）、通信部１４０を介して、運動解析装置２から走行中出力情報を取得する毎に（Ｓ４３０のＹ）、取得した走行中出力情報に含まれる各運動指標の値をＳ４００で取得した各基準値と比較する（Ｓ４４０）。
【０２２１】
基準値よりも悪い運動指標が存在する場合（Ｓ４５０のＹ）、処理部１２０は、基準値よりも悪い運動指標の情報を生成し、音出力部１８０、振動部１９０及び表示部１７０を介して音、振動、文字等により使用者に報知する（Ｓ４６０）。
【０２２２】
一方、基準値よりも悪い運動指標が存在しない場合（Ｓ４５０のＮ）、処理部１２０は、Ｓ４６０の処理を行わない。
【０２２３】
そして、処理部１２０は、操作部１５０から計測終了の操作データを取得すると（Ｓ４７０のＹ）、通信部１４０を介して、運動解析装置２から走行結果情報を取得して表示部１７０に表示させ（Ｓ４８０）、報知処理を終了する。
【０２２４】
このように、使用者は、Ｓ４５０で報知される情報に基づき、走行状態を認識しながら走行することができる。また、使用者は、Ｓ４８０で表示される情報に基づき、走行終了後、直ちに走行結果を認識することができる。
【０２２５】
１−５．情報分析装置
１−５−１．情報分析装置の構成
図２５は、情報分析装置４の構成例を示す機能ブロック図である。図２５に示すように、情報分析装置４は、処理部４２０、記憶部４３０、通信部４４０、操作部４５０、通信部４６０、表示部４７０及び音出力部４８０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の情報分析装置４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。
【０２２６】
通信部４４０は、運動解析装置２の通信部４０（図３参照）の間でデータ通信を行うものであり、操作データに応じて指定された運動解析情報の送信を要求する送信要求コマンドを処理部４２０から受け取って運動解析装置２の通信部４０に送信し、当該運動解析情報を運動解析装置２の通信部４０から受信して処理部４２０に送る処理等を行う。
【０２２７】
通信部４６０は、サーバー５との間でデータ通信を行うものであり、処理部４２０から登録対象の走行データを受け取ってサーバー５に送信する処理（走行データの登録処理）、走行データの編集、削除、入れ替え等の操作データに応じた管理情報を処理部４２０から受け取ってサーバー５に送信する処理等を行う。
【０２２８】
操作部４５０は、使用者からの操作データ（走行データの登録、編集、削除、入れ替え等の操作データ等）を取得し、処理部４２０に送る処理を行う。操作部４５０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。
【０２２９】
表示部４７０は、処理部４２０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４７０は、例えば、ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイ、ＥＰＤ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４５０と表示部４７０の機能を実現するようにしてもよい。
【０２３０】
音出力部４８０は、処理部４２０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４８０は、例えば、スピーカーやブザーなどで実現される。
【０２３１】
記憶部４３０は、例えば、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プログラムやデータを記憶する記録媒体や、処理部４２０の作業領域となるＲＡＭ等により構成される。記憶部４３０（いずれかの記録媒体）には、処理部４２０によって読み出され、分析処理を実行するための分析プログラム４３２が記憶されている。
【０２３２】
処理部４２０は、例えば、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ等により構成され、記憶部４３０（記録媒体）に記憶されている各種プログラムを実行することにより、各種の演算処理や
制御処理を行う。例えば、処理部４２０は、操作部４５０から受け取った操作データに応じて指定された運動解析情報の送信を要求する送信要求コマンドを、通信部４４０を介して運動解析装置２に送信し、通信部４４０を介して当該運動解析情報を運動解析装置２から受信する処理や、操作部４５０から受け取った操作データに応じて、運動解析装置２から受信した運動解析情報を含む走行データを生成し、通信部４６０を介してサーバー５に送信する処理を行う。また、処理部４２０は、操作部４５０から受け取った操作データに応じた管理情報を、通信部４６０を介してサーバー５に送信する処理を行う。また、処理部４２０は、操作部４５０から受け取った操作データに応じて選択された評価対象の走行データの送信要求を、通信部４６０を介してサーバー５に送信し、通信部４６０を介してサーバー５から当該評価対象の走行データを受信する処理を行う。また、処理部４２０は、操作部４５０から受け取った操作データに応じて選択された評価対象の走行データを分析して分析結果の情報である分析情報を生成し、テキストデータや画像データ、音データ等として表示部４７０や音出力部４８０に送る処理を行う。
【０２３３】
特に、本実施形態では、処理部４２０は、記憶部４３０に記憶されている分析プログラム４３２を実行することにより、運動解析情報取得部４２２及び分析情報生成部４２４として機能する。ただし、処理部４２０は、ネットワーク等を介して、任意の記憶装置（記録媒体）に記憶されている分析プログラム４３２を受信して実行してもよい。
【０２３４】
運動解析情報取得部４２２は、サーバー５のデータベースから（あるいは運動解析装置２から）、分析対象の使用者の運動の解析結果の情報である運動解析情報を取得する処理を行う。運動解析情報取得部４２２が取得した運動解析情報は記憶部４３０に記憶される。この運動解析情報は、同一の運動解析装置２が生成したものであってもよいし、複数の異なる運動解析装置２のいずれかが生成したものであってもよい。運動解析情報取得部４２２が取得する複数の運動解析情報は、使用者の各種の運動指標（例えば、上述した各種の左右別の運動指標）の値を含んでもよい。
【０２３５】
分析情報生成部４２４は、運動解析情報取得部４２２が取得した運動解析情報を用いて、分析対象の使用者の走行能力に関する分析情報を生成する処理を行う。分析情報生成部４２４は、例えば、操作部４５０から受け取った操作データにおいて選択された期間における分析対象の使用者の運動解析情報を用いて分析情報を生成してもよい。
【０２３６】
分析情報生成部４２４は、分析対象の使用者が走行を実施した日付毎の走行能力を比較可能な分析情報を生成してもよい。例えば、使用者が７月１日、７月８日、７月１５日に３回走行した場合、使用者の走行能力を７月１日、７月８日、７月１５日のそれぞれで比較可能な分析情報を生成してもよい。
【０２３７】
また、分析情報生成部４２４は、サーバー５のデータベースに登録されている、分析対象の使用者を含む複数の使用者の走行データ（運動解析情報）にそれぞれ含まれる運動指標の値を用いて、分析対象の使用者の走行能力を相対的に評価可能な分析情報を生成してもよい。例えば、当該複数の使用者は、操作部４５０から受け取った操作データにおいて選択された使用者であってもよい。例えば、分析情報生成部４２４は、当該複数の使用者の運動指標値のうち、最も高い指標値を１０、最も低い指標値を０として、分析対象の使用者の運動指標値を０〜１０の値に変換し、変換した運動指標値の情報を含む分析情報を生成してもよいし、当該複数の使用者の運動指標値を用いて分析対象の使用者の運動指標値の偏差値を計算し、当該偏差値の情報を含む分析情報を生成してもよい。
【０２３８】
処理部４２０は、分析情報生成部４２４により生成した分析情報を用いて、テキスト、画像などの表示データや音声等の音データを生成し、表示部４７０や音出力部４８０に出力する。これにより、表示部４７０や音出力部４８０から分析対象の複数の使用者の分析
結果が提示される。
【０２３９】
１−５−２．処理の手順
図２６は、処理部４２０が行う分析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４２０は、記憶部４３０に記憶されている分析プログラム４３２を実行することにより、例えば図２６のフローチャートの手順で分析処理を実行する。
【０２４０】
まず、処理部４２０は、分析対象を指定する操作データを取得するまで待機し（Ｓ６００のＮ）、分析対象を指定する操作データを取得した場合（Ｓ６００のＹ）、当該操作データにおいて指定された使用者（分析対象の使用者）の指定された期間（分析対象の期間）における運動解析情報（具体的には、走行データ）を、通信部４６０を介してサーバー５のデータベースから取得し、記憶部４３０に記憶させる（Ｓ６１０）。
【０２４１】
次に、処理部４２０は、Ｓ６１０で取得した運動解析情報（走行データ）を用いて、指定された使用者（分析対象の使用者）の指定された期間（分析対象の期間）における走行能力の分析情報を生成し、表示部２７０に表示させる（Ｓ６２０）。
【０２４２】
次に、処理部４２０は、分析対象を変更する操作データ又は分析終了の操作データを取得しなければ（Ｓ６３０のＮかつＳ６４０のＮ）、Ｓ６２０の処理を行う。
【０２４３】
処理部４２０は、分析対象を変更する操作データを取得した場合は（Ｓ６３０のＹ）、Ｓ６１０及びＳ６２０の処理を再び行い、分析終了の操作データを取得した場合は（Ｓ６４０のＹ）、分析処理を終了する。
【０２４４】
図２７は、表示部２７０に表示される分析情報の一例を示す図である。図２７の例では、表示部２７０に表示される分析情報は、分析対象の使用者の分析対象の期間の走行における５つの運動指標（真下着地、推進効率、脚の流れ、走行ピッチ、着地衝撃）の左右差率を、選択された複数の使用者の平均値と比較して相対評価したレーダーチャートを含む。例えば、使用者が、操作部４５０を介して、自分自身を分析対象の使用者として複数の使用者を選択し、かつ、分析対象の期間を選択すると、処理部４２０は、選択された複数の使用者が選択された期間に実施したすべての走行における運動解析情報（各運動指標の値）をサーバー５のデータベースから取得する。そして、処理部４２０は、各使用者の各運動指標の平均値を計算し、各運動指標について当該複数の使用者の中で最高値を１０、最低値を０として、分析対象の使用者の値を相対評価した値に変換し、図２７に示すようなレーダーチャートを生成する。使用者は、図２７のような分析情報により、選択した複数の使用者（例えば、走行チームのメンバー）の中での自分の走行能力を相対評価することができる。例えば、図２７の例では、「脚の流れ」や「真下着地」が悪い（弱点である）ことがわかるので、次回の走行では、これらの運動指標の改善を意識することで走行結果の向上が期待できる。
【０２４５】
１−６．効果
本実施形態によれば、センサーが１つであっても判定処理を行えるので、簡易な構成で左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置２及び運動解析システム１を実現できる。
【０２４６】
特に、慣性センサー（慣性計測ユニット１０）は、装着された使用者の細かい動きを検出可能であるため、センサーが１つであっても精度よく左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置２及び運動解析システム１を実現できる。
【０２４７】
また、歩行動作や走行動作においては、胴体にヨー方向の回転運動が生じる。したがって、本実施形態によれば、センサーが１つであっても精度よく左足及び右足の運動を把握
できる運動解析装置２及び運動解析システム１を実現できる。
【０２４８】
歩行動作や走行動作においては、前記使用者の進行方向と上下方向にともに直交する方向が生じる。したがって、本実施形態よれば、センサーが１つであっても精度よく左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置を実現できる。
【０２４９】
また、本適実施形態によれば、走行タイミング（例えば、１歩のタイミング）とセンサーの検出結果とに基づいて判定処理を行えるので、精度よく左足及び右足の運動を把握できる運動解析装置２及び運動解析システム１を実現できる。
【０２５０】
また、本実施形態によれば、使用者の運動の左右バランスに関する情報を使用者に提供することができる運動解析装置２及び運動解析システム１を実現できる。
【０２５１】
また、本実施形態によれば、使用者の運動の左右バランスに関する情報を分かりやすく使用者に提供することができる運動解析装置２及び運動解析システム１を実現できる。
【０２５２】
また、本実施形態によれば、使用者の運動の左右バランスが崩れている場合に使用者等に通知することができる運動解析装置２及び運動解析システム１を実現できる。
【０２５３】
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。
【０２５４】
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、使用者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。
【０２５５】
また、上記の実施形態では、センサー（運動解析装置２（ＩＭＵ１０））の使用者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。好適な装着部位は使用者の体幹（四肢以外の部位）である。しかしながら、体幹に限らず、腕以外の例えば使用者の頭や足に装着することとしてもよい。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。
【０２５６】
２−２．慣性航法演算
上記の実施形態では、積分処理部２２０がｅフレームの速度、位置、姿勢角及び距離を算出し、座標変換部２５０がこれをｍフレームの速度、位置、姿勢角及び距離に座標変換しているが、積分処理部２２０がｍフレームの速度、位置、姿勢角及び距離を算出してもよい。この場合、運動解析部２４は、積分処理部２２０が算出したｍフレームの速度、位置、姿勢角及び距離を用いて運動解析処理を行えばよいので、座標変換部２５０による速度、位置、姿勢角及び距離の座標変換が不要になる。また、誤差推定部２３０はｍフレームの速度、位置及び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。
【０２５７】
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。
【０２５８】
また、上記の実施形態では、走行検出部２４４は、使用者の上下動の加速度（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２４４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２４４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２４４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２４４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。
【０２５９】
また、上記の実施形態では、誤差推定部２３０は、速度、姿勢角、加速度、角速度及び位置を状態変数とし、拡張カルマンフィルターを用いてこれら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状態変数として、その誤差を推定してもよい。あるいは、誤差推定部２３０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）を状態変数として、その誤差を推定してもよい。
【０２６０】
また、上記の実施形態では、誤差推定部２３０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。
【０２６１】
２−３．運動解析処理
上記の実施形態では、運動解析装置２が運動解析情報（運動指標）の生成処理を行っているが、運動解析装置２は慣性計測ユニット１０の計測データあるいは慣性航法演算の演算結果（演算データ）をサーバー５に送信し、サーバー５が当該計測データあるいは当該演算データを用いて、運動解析情報（運動指標）の生成処理を行い（運動解析装置として機能し）、データベースに記憶させてもよい。
【０２６２】
また、例えば、運動解析装置２は、使用者の生体情報を用いて運動解析情報（運動指標）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、使用者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、使用者の走行中の心拍数を算出してもよい。
【０２６３】
また、上記実施形態では、運動解析情報に含まれる各運動指標は、使用者の技術力に関
する指標であるが、運動解析情報は持久力に関する運動指標を含んでもよい。例えば、運動解析情報は、持久力に関する運動指標として、（心拍数−安静時心拍数）÷（最大心拍数−安静時心拍数）×１００で計算される予備心拍数（ＨＲＲ：Heart Rate Reserved）を含んでもよい。例えば、各選手が走行を行う毎に報知装置３を操作して心拍数、最大心拍数、安静時心拍数を入力し、あるいは、心拍計を装着して走行し、運動解析装置２が報知装置３あるいは心拍計から心拍数、最大心拍数、安静時心拍数の値を取得して予備心拍数（ＨＲＲ）の値を計算してもよい。
【０２６４】
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、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。一例としてスキーに適用する場合、例えば、スキー板に対する加圧時の上下方向加速度のばらつきから綺麗にカービングできたかスキー板がずれたかを判定してもよいし、スキー板に対する加圧時及び抜重時の上下方向加速度の変化の軌跡から右足と左足との差や滑りの能力を判定してもよい。あるいは、ヨー方向の角速度の変化の軌跡がどの程度サイン波に近いかを解析し、使用者がスキー板に乗れているかどうかを判断してもよいし、ロール方向の角速度の変化の軌跡がどの程度サイン波に近いかを解析し、スムーズな滑りができているかどうかを判断してもよい。
【０２６５】
２−４．報知処理
上記の実施形態では、報知装置３は、基準値よりも悪い運動指標が存在する場合に、音や振動により使用者に報知しているが、基準値よりも良い運動指標が存在する場合に、音や振動により使用者に報知してもよい。
【０２６６】
また、上記の実施形態では、報知装置３が各運動指標の値と基準値との比較処理を行っているが、運動解析装置２が、この比較処理を行い、比較結果に応じて報知装置３の音や振動の出力や表示を制御してもよい、
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、使用者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）や使用者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、使用者が見ても走行の妨げになりにくいので、例えば、使用者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（使用者が設定したタイム、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。
【０２６７】
２−５．分析処理
上記の実施形態では、情報分析装置４が分析処理を行っているが、サーバー５が分析処理を行い（情報分析装置として機能し）、サーバー５がネットワークを介して表示装置に分析情報を送信してもよい。
【０２６８】
また、上記の実施形態では、使用者の走行データ（運動解析情報）は、サーバー５のデータベースに記憶されるが、情報分析装置４の記憶部４３０に構築されたデータベースに記憶されてもよい。すなわち、サーバー５は無くてもよい。
【０２６９】
２−６．その他
例えば、運動解析装置２又は報知装置３は、入力情報又は解析情報から使用者の得点を計算して、走行中又は走行後に報知しても良い。例えば、各運動指標の数値を複数段階（
例えば５段階又は１０段階）に区分し、各段階に対して得点を定めておけばよい。また、例えば、運動解析装置２又は報知装置３は、成績の良かった運動指標の種類や数に応じて得点を付与し、あるいは、総合得点を計算し、表示してもよい。
【０２７０】
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、報知装置３に設けられていてもよい。この場合、報知装置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。
【０２７１】
また、上記の実施形態では、運動解析装置２と報知装置３が別体となっているが、運動解析装置２と報知装置３が一体化された運動解析装置であってもよい。
【０２７２】
また、上記の実施形態では、運動解析装置２が使用者に装着されているが、これに限らず、慣性計測ユニット（慣性センサー）やＧＰＳユニットを使用者の胴体等に装着し、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に送信し、これらの機器が受信した検出結果を用いて使用者の運動を解析してもよい。あるいは、使用者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。
【０２７３】
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。
【０２７４】
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】
【０２７５】
１…運動解析システム、２…運動解析装置、３…報知装置、４…情報分析装置、５…サーバー、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…運動解析部、３０…記憶部、４０…通信部、５０…ＧＰＳユニット、１１０…出力部、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、２４０…走行処理部、２４１…演算部、２４２…取得部、２４３…左右判定部、２４４…走行検出部、２４５…歩幅算出部、２４６…ピッチ算出部、２５０…座標変換部、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、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、４２０…処理部、４２２…運動解析情報取得部、４２４…分析情報生成部、４３０…記憶部、４３２…分析プログラム、４４０…通信部、４５０…操作部、４６０…通信部、４７０…表示部、４８０…音出力部
【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１２】
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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１１】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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