(57)【要約】【課題】  本発明の課題は、競技者の運動状況を分析するシステムが整っていなくても、競技者の運動状況を分析できることを目的とする。【解決手段】  上記課題は、競技者に装着された第１のセンサと、前記第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着され該第１のセンサと同期させた第２のセンサと、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で受け、前記競技者の運動状況に関する情報を表示する情報処理端末とを有する運動分析処理システムにより達成される。【選択図】  図１
2016010463.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
競技者に装着された第１のセンサと、
前記第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着され該第１のセンサと同期させた第２のセンサと、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で受け、前記競技者の運動状況に関する情報を表示する情報処理端末と
を有することを特徴とする運動分析処理システム。
【請求項２】
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサは衝撃を測定し、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサのセンシングデータは時刻を含み、
前記第２のセンサは、前記第三者によるスタート合図の衝撃を測定し、
前記起点情報は、第２のセンサのセンシングデータから検出した前記衝撃によるスタート時刻を示し、
前記情報処理端末は、前記第１のセンサのセンシングデータにおいて前記起点情報が示す前記スタート時刻を特定することで、前記競技者の運動状況に関する情報を生成して表示装置に表示する
ことを特徴とする請求項１記載の運動分析処理システム。
【請求項３】
前記情報処理端末は、
前記第１のセンサのセンシングデータを用いて、前記スタート時刻から、前記競技者の運動状況における１以上の衝撃までの時間を算出して、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする請求項２記載の運動分析処理システム。
【請求項４】
競技者に装着された第１のセンサと、該第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着された第２のセンサとを同期させ、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で受け、前記競技者の運動状況に関する情報を表示装置に表示する
処理をコンピュータが行うことを特徴とする運動分析処理方法。
【請求項５】
競技者に装着された第１のセンサと、該第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着された第２のセンサとを認識して同期させるセンサ認識部と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で接続して、測定を開始させる測定部と、
前記競技者の運動状況に関する情報を解析した解析結果を表示装置に表示する解析部と
を有することを特徴とする情報処理端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運動分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スポーツ競技において、センサ等を用いて競技者のスピードを精度良く計測することが行われている。
【０００３】
例えば、タイマー、加速度計を有する電子回路を備えたゴーグルを競泳者が装着することで、競泳者のラップを計測する技術、走者の走行時の加速度と角速度とを検出し、検出した測定値が目標値を超過している場合には一歩毎に走者に知らせるようにした測定警報機が配置されたベルト等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−２８５９６７号公報
【特許文献２】特開２００６−１１００４６号公報
【特許文献３】特開２００６−１３４０５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した技術により、競泳者、走者等の競技者が身体に計測機器を装着することにより、競技者の競技中の状態を計測することができるようになった。しかしながら、これらの技術は、競技者各人の競技中の状態を計測するものである。また、これら技術は、主には、アスリートに対して高精度の技術を提供することを目的とし、水泳、マラソン等の競技種目に応じた技術である。
【０００６】
一方、教育現場では、児童の運動能力の低下を改善する種々の取組がなされている。上述した技術では、特定の競技種目に限られており、児童の種々の運動能力を平均的に改善するには適していないと言った問題があった。また、児童のための競技環境は、教育機関で様々であり、競技場所を特定しない技術が望まれている。
【０００７】
したがって、１つの側面では、本発明は、競技者の運動状況を分析するシステムが整っていなくても、競技者の運動状況を分析できることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様によれば、競技者に装着された第１のセンサと、前記第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着され該第１のセンサと同期させた第２のセンサと、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で受け、前記競技者の運動状況に関する情報を表示する情報処理端末とを有する運動分析処理システムが提供される。
【０００９】
また、上記課題を解決するための手段として、上記方法を行う装置、コンピュータに上記処理を実行させるためのプログラム、及び、そのプログラムを記憶した記憶媒体とすることもできる。
【発明の効果】
【００１０】
競技者の運動状況を分析するシステムが整っていなくても、競技者の運動状況を分析できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施例のシステム構成を示す図である。
【図２】タブレット端末のハードウェア構成を示す図である。
【図３】センサのハードウェア構成を示す図である。
【図４】センサを手首に装着した例を示す図である。
【図５】センサを腰に装着した例を示す図である。
【図６】スタータが拍手で開始の合図を行った場合の波形例を示している。
【図７】合図に対する反応時刻の判定を説明するための図である。
【図８】ダッシュの運動状況を示す図である。
【図９】複合運動と計測データとの関係を説明するための図である。
【図１０】トラック周回走と計測データとの関係を説明するための図である。
【図１１】タブレット端末の機能構成例を示す図である。
【図１２】運動分析処理の概要を説明するためのフローチャート図である。
【図１３】センサ認識処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１４】測定種目設定処理の概要を説明するためのフローチャート図である。
【図１５】測定処理の概要を説明するためのフローチャート図である。
【図１６】解析処理の概要を説明するためのフローチャート図である。
【図１７】センサテーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１８】閾値テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１９】測定種目テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図２０】複合運動が指定された場合の例を示す図である。
【図２１】複合運動が指定された場合の他の例を示す図である。
【図２２】トラック周回走が指定された場合の例を示す図である。
【図２３】同期させたセンサの計測データの例を示す図である。
【図２４】始点から各終点までの時間の算出例を示す図である。
【図２５】歩数の算出例を示す図である。
【図２６】比較例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１３】
種々の競技において、競技者にセンサを装備させることにより、個々の競技者の運動状況を分析できるようになってきた。しかしながら、複数の競技者の運動状況を比較して分析する場合、各競技者のセンサから得た測定データにおいて、スタートの時点を精度良く判定することが重要となる。
【００１４】
競技種目毎に整備された競技場等で活用されているスタート時間の測定やタイムを測定するシステムが存在するが、スタートブロックなど、実際の競技者の競技記録への影響が１００％ないことを保証するように設計されている。このようなシステムでは、スタートの反応時間やゴールだけが測定される。また、特定の競技場で競技しなければならないため、教育機関での利用には適さない。
【００１５】
また、競技者を撮影した画像を解析することにより、競技者のスタートからのダッシュ力を計測できるが、高価なハイスピードカメラが必要であり、教育機関等の一般的な練習現場での活用は困難である。教育機関においてカメラ等を利用した場合、各児童を容易に特定できてしまうため、児童保護上の問題がある。
【００１６】
本実施例では、競技場及び競技種目を特定することなく、教育機関における児童保護を考慮した、安価で利便性の良い運動分析技術を提供する。
【００１７】
図１は、本実施例のシステム構成を示す図である。図１に示す運動分析システム１０００は、スタータ１及び競技者２の複数のセンサ５と、タブレット端末３とを有する。教育機関において、例えば、スタータ１は教師に相当し、競技者２は児童に相当する。
【００１８】
センサ５は、加速度及び回転速度を計測するセンサである。センサ５は、競技を開始する前に、同期させておく。タブレット端末３は、計測データ４ｔに基づいて、競技者２の計測データ４ａ、・・・４ｂにおいて起点を特定し、２人以上の競技者２の運動状況を比較可能とする運動分析処理部６０を有する。
【００１９】
センサ５が測定した計測データ４ｔ、４ａ、・・・４ｂ（総称して、計測データ４と言う）は、ブルートゥース（商標登録）等の近距離無線通信によって、逐次、タブレット端末３へ送信するようにしても良い。計測データ４は、センサ５によって検知されるｘ、ｙ、ｚ軸方向の加速度及び回転角度を示すセンシングデータである。また、センサ５が内部メモリに測定した計測データ４ｔ、４ａ、・・・４ｂを夫々で記憶し、競技終了後に、タブレット端末３へ読み込ませても良い。
【００２０】
スタータ１は、予め同期させたセンサ５の１つを手首等に装着し、競技開始を示す「よーい、ドン」等の合図に合わせて大きく拍手をする。この拍手による手の振りをセンサ５が検知し、センサ５が測定した値を示す計測データ４ｔがタブレット端末３へと送信される。
【００２１】
一方、各競技者２は、予め同期させたセンサ５の１つを腰等に装着し、スタータ１の合図に応じて、競技を開始する。競技者２の運動状態はセンサ５により計測され、センサ５が測定した値を示す計測データ４ａ又は４ｂ等がタブレット端末３へと送信される。
【００２２】
タブレット端末３の運動分析処理部６０が、スタータ１の測定データ４ｔから手の振りを検出することで、競技開始の時刻を特定する。競技開始の時刻が特定できることで、競技者２の計測データ４ａ、４ｂ等の比較を適正に行える。
【００２３】
図１では、短距離走又は長距離走でのスタート位置を例としてシステム構成を説明したが、これら競技種目に限定されるものではない。また、センサ５は、スタータ１、競技者２との間で機能に特別な差はなく、同様のセンサ５を用いれば良い。
【００２４】
このように、本実施例の運動分析システム１０００は、システムが導入されている競技場等の競技する場所を選ばないため、いずれの教育機関においても利用することができる。
【００２５】
図２は、タブレット端末のハードウェア構成を示す図である。図２において、タブレット端末３は、コンピュータによって制御される情報処理端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１ａと、主記憶装置１２ａと、ユーザＩ／Ｆ（インターフェース）１５ａと、バッテリ１６ａと、通信装置１７ａと、ドライブ装置１８ａとを有し、バスＢ１に接続される。
【００２６】
ＣＰＵ１１ａは、主記憶装置１２ａに格納されたプログラムに従ってタブレット端末３を制御する。主記憶装置１２ａには、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１ａにて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１ａでの処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１ａでの処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。主記憶装置１２ａに格納されているプログラムが、ＣＰＵ１１ａに実行されることによって、各種処理が実現される。
【００２７】
ユーザＩ／Ｆ１５ａは、ＣＰＵ１１ａの制御のもとに必要な各種情報を表示し、また、ユーザによる表示画面上での操作入力を可能とするタッチパネル等による表示装置である。バッテリ１６ａは、充電式のバッテリであり、電力をタブレット端末３へ供給し、屋外でのタブレット端末３の利用を可能にする。通信装置１７ａは、センサ５とにおいて近距離無線通信を行う。近距離無線通信は、ブルートゥース（商標登録）等である。
【００２８】
タブレット端末３によって行われる処理を実現するプログラムは、ネットワーク２を介して外部プロバイダからダウンロードされる。或いは、プログラムは、予めタブレット端末３の主記憶装置１２ａに記憶されていても良い。
【００２９】
ドライブ装置１８ａは、ドライブ装置１８ａにセットされた記憶媒体１９ａ（例えば、ＳＤカード等）とタブレット端末３とのインターフェースを行う。主記憶装置１２ａ及び／又は記憶媒体１９ａが記憶部１３０ａに相当する。
【００３０】
タブレット端末３は、スマートフォン、ノートブック型、ラップトップ型等の情報処理端末であっても良く、そのハードウェア構成は、図２のハードウェア構成と同様であるので、その説明を省略する。
【００３１】
図３は、センサのハードウェア構成を示す図である。図３において、センサ５は、コンピュータによって制御される小型センサであって、ＣＰＵ１１ｂと、メモリ１２ｂと、計測部１３ｂと、タイマ１４ｂと、バッテリ１６ｂと、通信装置１７ｂとを有し、バスＢ２に接続される。
【００３２】
ＣＰＵ１１ｂは、メモリ１２ｂに格納されたプログラムに従ってセンサ５を制御する。メモリ１２ｂには、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１ｂにて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１ｂでの処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１ｂでの処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。メモリ１２ｂに格納されているプログラムが、ＣＰＵ１１ａに実行されることによって、各種処理が実現される。
【００３３】
計測部１３ｂは、加速度センサ１３ｂ−１と、角速度センサ１３ｂ−２とを有し、加速度及び回転速度を計測する。計測部１３ｂが計測した計測データ４は、ＣＰＵ１１ｂの制御により、タイマ１４ｂの時刻と計測データ４とを通信装置１７ｂを介してタブレット端末３へ送信する。又は、ＣＰＵ１１ｂの制御により、計測部１３ｂは、タイマ１４ｂの時刻と計測データ４とをメモリ１２ｂに蓄積する。計測間隔が一定の場合は時刻情報のタブレット端末３への送信が省かれることもある。
【００３４】
タイマ１４ｂは、時刻を計測する。バッテリ１６ｂは、充電式のバッテリであり、電力をセンサ５へ供給し、屋外でのセンサ５の利用を可能にする。通信装置１７ｂとは、タブレット端末３との近距離無線通信を行う。近距離無線通信は、ブルートゥース（商標登録）等である。
【００３５】
本実施例に係る運動分析システム１０００における、センサ５の装着例について図４及び図５で説明する。図４は、センサを手首に装着した例を示す図である。スタータ１がセンサ５を装着する部位は、スタート合図とともに稼働が変化する部位が装着場所として適している。例えば、両手をたたいてスタート合図として練習する場合は手首に装着する。スタータ１は、ポケット付のリストバンド５ａにセンサ５を入れて、手首にリストバンド５ａを装着する。
【００３６】
図５は、センサを腰に装着した例を示す図である。例えば、競技者２は、ポケット付のサポータ５ｂにセンサ５を入れて、腰にサポータ５ｂを装着する。競技者２は、センサ５を装着するため、実際の競技への影響がないとは言えないが、センサ５は１０ｇ前後であるため、その影響は軽微であると考えられる。
【００３７】
次に、競技開始の判定について図６及び図７で説明する。図６は、競技開始の時刻の判定を説明するための図である。図６では、スタータ１が拍手で開始の合図を行った場合の波形例を示している。縦軸に加速度（ｍ／ｓ２）を示し、横軸に時間（ｓ）を示す。
【００３８】
図６に示す波形は、スタータ１の計測データ４ｔを示す。スタータ１が両手をたたいたところで、図６に示すように手首部に強い加速度パルスが発生する。これをスタート時刻Ｔｓとする。計測データ４ｔをスタート閾値９ａで比較して、スタート閾値９ａを超えた値から最初にスタート閾値９ａ以下となった時刻が、スタート時刻Ｔｓである。
【００３９】
競技者２が、スタータ１の合図と共に競技を開始すると、図７のように腰部の加速度が大きく変化する。図７は、合図に対する反応時刻の判定を説明するための図である。図７の縦軸及び横軸は、図６と同様である。
【００４０】
図７に示す波形は、競技者２の計測データ４ａを示す。図７において、スタータ１の計測データ４ｔから判定したスタート時刻Ｔｓ後の反応閾値９ｂを超える最初の山のピークが反応時刻Ｔｍとなる。
【００４１】
スタータ１及び競技者２の両者のセンサ５は同期させてあるため、競技者２の反射時間Δｔは、
Δｔ  ＝  Ｔｍ  −  Ｔｓ                                          （１）
のように、反応時刻Ｔｍからスタート時刻Ｔｓを減算することで求められる。
【００４２】
タブレット端末３は、この反応時刻ＴｍをユーザＩ／Ｆ１５ａに表示し、予め定めた目標時間との比較結果を音や表示で競技者２に知らせてもよい。
【００４３】
スタータ１のセンサ５で測定した計測データ４ｔと、各競技者２のセンサ５で測定した祖計測データ状態をａ、４ｂ等をタブレット端末３にブルートゥース等の近距離無線により送信することで、タブレット端末３に実装される運動分析処理部６０によって即座にΔｔが算出される。
【００４４】
次に、競技者２のスタート時刻Ｔｓから１回目の障害物までの歩数及びダッシュ時間について説明する。図８は、ダッシュの運動状況を示す図である。図８の縦軸及び横軸は、図６と同様である。
【００４５】
競技者２の計測データ４ａにおいて、助走閾値９ｃ以上で衝撃閾値９ｄ未満でピークとなる山の数をカウントする。また、１歩目の時刻Ｔ１、２歩目の時刻Ｔ２、３歩目の時刻Ｔ３、・・・ｎ−１歩目の時刻Ｔｎ−１、ｎ歩目の時刻Ｔｎを取得できる。従って、例えば、スタートから３歩目までのダッシュ時間ΔＴ３を、
ΔＴ３  ＝  Ｔｎ  −  Ｔｓ
で求めることができる。このダッシュ時間ΔＴ３をユーザＩ／Ｆ１５ａに表示し、予め定めた目標時間との比較結果を音や表示で競技者２に知らせてもよい。
【００４６】
また、１回目の障害物を超えて着地した１回目衝撃時刻Ｔｅ１がセンサ５によって測定される。タブレット端末３は、この１回目衝撃時刻Ｔｅ１をユーザＩ／Ｆ１５ａに表示し、予め定めた目標時間との比較結果を音や表示で競技者２に知らせてもよい。
【００４７】
本実施例では、スタート時刻Ｔｓを得ることができるため、いずれの競技者２に対しても、スタート時刻Ｔｓからの経過時間を精度良く計測でき、また、競技者２同士での比較も容易に行える。
【００４８】
例えば、図９に示すような測定種目が障害物競争等の複合運動に対して、計測データ４ａを取得した場合について説明する。図９は、複合運動と計測データとの関係を説明するための図である。図９（Ａ）は複合運動の例を示している。
【００４９】
図９（Ａ）に例示する複合運動では、スタートからゴールの間に、障害物８として、ハードル８ａ、跳び箱８ｂ、及び踏み台昇降８ｃが含まれる。
【００５０】
図９（Ｂ）では、図９（Ａ）の複合運動の障害物８に対応させて測定データ４ａを部分的に例示している。競技者２の身体には、各障害物８の着地地点で大きな衝撃が加わるため、ハードルを着地した１回目衝撃時刻Ｔｅ１、跳び箱を着地した２回目衝撃時刻Ｔｅ２、そして、踏み台昇降を着地した３回目衝撃時刻Ｔｅ３の夫々で、加速度の値が衝撃閾値９ｄを超えて大きくなる。このような複合運動では、加速度（衝撃）の大きさに基づいて、競技者２が障害物８を超えたと判定できる。以下、時刻Ｔｅ１、Ｔｅ２、Ｔｅ３、・・・を総称して時刻Ｔｅと言う場合がある。
【００５１】
次に、回転角度に基づいて経過時刻を判定する例について図１０で説明する。図１０は、トラック周回走と計測データとの関係を説明するための図である。図１０（Ａ）はトラック周回走の例を示している。
【００５２】
図１０（Ａ）に例示するトラック周回走では、競技者２はスタートしてトラックを１周してゴールする例である。トラック周回走では、トラックの第１コーナ、第２コーナ、第３コーナ、及び第４コーナにおいて、競技者２の回転角度に変化が生じる。
【００５３】
図１０（Ｂ）では、図１０（Ａ）のトラックを一周するトラック周回走における回転角度の変化例を示している。回転角度（rad）は、競技者２がセンサ５を腰に装着した場合、競技者２の腰の回転速度（rad/s）の時間（s）に対する積分を表す。回転角度は、センサ５で算出されても良いし、タブレット端末３で算出しても良い。
【００５４】
競技者２のセンサの計測データ４ａ'において、競技者２がスタートしてから回転角度が変化した最初の時刻Ｔｅ１を、第１コーナの通過時刻であると判断する。回転角度が２度目に変化した時刻Ｔｅ２を、第２コーナの通過時刻であると判断し、３度目に変化した時刻Ｔｅ３を、第３コーナの通過時刻であると判断する。そして、４度目に変化した時刻Ｔｅ４を、第４コーナの通過時刻であると判断する。
【００５５】
上述したように、種々の測定種目において、経過時刻を加速度又は回転角度に基づいて判定するタブレット端末３は、図１１に示すような機能構成を有する。図１１は、タブレット端末の機能構成例を示す図である。
【００５６】
図１１において、タブレット端末３は、運動分析処理部６０を有する。運動分析処理部６０は、ＣＰＵ１１ａが対応するプログラムを実行することで行われる処理によって実現される。記憶部１３０は、センサテーブル４１と、閾値テーブル４２と、測定種目テーブル４３と、起点テーブル４４及び終点テーブル４５と、解析結果４６と、計測データ４とを記憶する。
【００５７】
運動分析処理部６０は、更に、センサ認識部６１と、測定種目設定部６２と、測定部６３と、解析部６４とを有する。
【００５８】
センサ認識部６１は、近距離無線通信によってセンサ５を認識する処理を行う。近距離無線通信は、例えば、ブルートゥース等である。センサ認識部６１によって認識されたセンサ５の情報は、記憶部１３０内のセンサテーブル４１に記憶される。
【００５９】
測定種目設定部６２は、予め用意した測定種目テーブル４３に基づく測定種目設定画面をユーザＩ／Ｆ１５ａに表示し、教師に競技者２の運動状況を測定する項目を設定させる処理を行う。起点テーブル４４及び終点テーブル４５が記憶部１３０に記憶される。
【００６０】
測定部６３は、各センサ５に運動状況の測定を開始させ、また、測定を停止させるまで、各センサ５から計測データ４を受信し、記憶部１３０に格納する。各センサ５から受信する計測データ４には、センサ５のＩＤ（この例では、ＳＮ０００等）が含まれている。測定部６３は、センサＩＤ毎に計測データ４を記憶部１３０に記憶する。
【００６１】
解析部６４は、記憶部１３０内の計測データ４を解析して、衝撃又は回転角度の変化を検出し、教師によって設定された起点テーブル４４及び終点テーブル４５に基づいて、種々の経過時間を算出する。解析結果４６が記憶部１３０に格納される。
【００６２】
解析部６４は、教師に起点及び終点の設定を可能とする。教師は、センサ５を選択して、起点をどのイベント時刻にするかを設定できる。イベント時刻は、測定種目で注目する箇所の時刻に相当し、主には、加速度又は回転角度に変化が大きく表れる障害物８やトラックのコーナーに到達した時点である。
【００６３】
本実施例では、教師は、時刻や位置を指定する必要はなく、イベントを表す項目を指定すれば良い。イベントを表す項目として、ハードル、跳び箱、踏み台昇降、又は第１〜第４コーナ等である。
【００６４】
運動分析処理部６０による運動分析処理の概要を説明する。図１２は、運動分析処理の概要を説明するためのフローチャート図である。図１２において、運動分析処理部６０は、ユーザＩ／Ｆ１５ａにメニューを表示する（ステップＳ１０）。メニューは、センサ設定、測定種目設定、測定、解析等の項目を含む。
【００６５】
メニュー表示後、運動分析処理部６０は、コマンドを受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１１）。コマンドを受け付けていない場合、所定間隔でステップＳ１１を繰り返す。
【００６６】
一方、教師が、表示されたメニューからいずれかの項目を選択すると、選択した項目に対応するコマンドが運動解析処理部６０に通知される。コマンドを受け付けた場合、運動分析処理部６０は、受け付けたコマンドがセンサ認識コマンドであるか否かを判断する（ステップＳ１２）。センサ認識コマンドの場合、運動解析処理部６０は、センサ認識部６１によって、センサ認識処理を実行する（ステップＳ１３）。センサ認識処理が終了すると、運動解析処理部６０は、ステップＳ１０へと戻り、メニューを表示する。
【００６７】
一方、センサ認識コマンドでない場合、運動解析処理部６０は、受け付けたコマンドが測定種目設定コマンドであるか否かを判断する（ステップＳ１４）。測定種目設定コマンドである場合、運動解析処理部６０は、測定種目設定部６２によって、測定種目設定処理を実行する（ステップＳ１５）。測定種目設定処理が終了すると、運動解析処理部６０は、ステップＳ１０へと戻り、メニューを表示する。
【００６８】
一方、測定種目設定コマンドでない場合、運動解析処理部６０は、受け付けたコマンドが測定コマンドであるか否かを判断する（ステップＳ１６）。測定コマンドである場合、運動解析処理部６０は、測定部６３によって、測定処理を実行する（ステップＳ１７）。測定処理が終了すると、運動解析処理部６０は、ステップＳ１０へと戻り、メニューを表示する。
【００６９】
一方、測定コマンドでない場合、運動解析処理部６０は、受け付けたコマンドが解析コマンドであるか否かを判断する（ステップＳ１８）。解析コマンドである場合、運動解析処理部６０は、解析部６４によって、解析処理を実行する（ステップＳ１９）。解析処理が終了すると、運動解析処理部６０は、ステップＳ１０へと戻り、メニューを表示する。
【００７０】
一方、解析コマンドでない場合、運動解析処理部６０は、受け付けたコマンドが終了コマンドであるか否かを判断する（ステップＳ２０）。終了コマンドである場合、運動解析処理部６０は、この運動解析処理を終了する。一方、終了コマンドでない場合、運動解析処理部６０は、エラー処理を行った後（ステップＳ２１）、この運動解析処理を終了する。
【００７１】
センサ認識部６１によるセンサ認識処理について説明する。図１３は、センサ認識処理を説明するためのフローチャート図である。図１３において、センサ認識部６１は、センサ５と近距離無線通信接続を行う（ステップＳ３１）。
【００７２】
センサ認識部６１は、センサ５を認識する（ステップＳ３２）。センサ認識部６１は、センサ５の識別情報を取得して、サンサテーブル４１に記憶する。そして、センサ認識部６１は、センサ５の追加であるか否かを判断する（ステップＳ３３）。追加の場合、センサ認識部６１は、ステップＳ３２へと戻り上記同様の処理を繰り返す。
【００７３】
センサ５の追加でない場合、即ち、センサ５の追加が終了すると、センサ認識部６１は、認識したセンサ５間の同期を確立する（ステップＳ３４）。各センサ５をタブレット端末３の現在時刻に合わせることにより同期を確立すれば良い。または、例えば、すべてのセンサ５をひとつのケースに入れるなどして一体化し、衝撃を与える（同時にほぼ同じ衝撃が加わる）ことにより、センサ５の測定データの時刻差分をタブレット計算し時刻同期を取ることもできる。
【００７４】
測定種目設定部６２による測定種目設定処理の概要を説明する。図１４は、測定種目設定処理の概要を説明するためのフローチャート図である。図１４において、測定種目設定部６２は、測定種目テーブル４３に基づく測定種目設定画面をユーザＩ／Ｆ１５ａに表示する（ステップＳ４１）。教師は、ユーザＩ／Ｆ１５ａに表示された測定種目設定画面から測定種目及びイベントを設定する。
【００７５】
そして、測定種目設定部６２は、教師が測定種目設定画面に設定した測定種目及びイベントを取得して、起点テーブル４４及び終点テーブル４５を生成して記憶部１３０に記憶する（ステップＳ４２）。起点テーブル４４には、教師が測定種目設定画面から設定した、センサ名と、起点とするイベントとが記憶される。終点テーブル４５には、教師が測定種目設定画面から設定した、対象とするセンサ名と、１以上の終点とするイベントとが記憶される。その後、測定種目設定部６２は、測定種目設定処理を終了する。
【００７６】
測定部６３による測定処理の概要を説明する。図１５は、測定処理の概要を説明するためのフローチャート図である。図１５において、測定部６３は、測定用画面をユーザＩ／Ｆ１５ａに表示する（ステップＳ４１）。測定用画面は、測定開始、測定停止等のボタンを有し、教師によって操作可能である。
【００７７】
測定部６３は、教師により測定開始ボタンが押下されたか否かを判断する（ステップＳ５２）。測定開始ボタンが押下されていない場合、測定部６３は、所定間隔でステップＳ５２を繰り返す。一方、測定開始ボタンが押下された場合、測定部６３は、各センサ５に測定開始コマンドを送信する（ステップＳ５３）。
【００７８】
その後、各センサ５から測定データ４の受信を開始すると、測定部６３は、ユーザＩ／Ｆ１５ａに『計測中』を表示する（ステップＳ５４）。測定部６３は、計測データ４をセンサ毎に記憶部１３０に格納する（ステップＳ５５）。
【００７９】
測定部６３は、教師により測定停止ボタンが押下されたか否かを判断する（ステップＳ５６）。測定開始ボタンが押下されていない場合、測定部６３は、ステップＳ５５へと戻り、計測データ４の受信を継続し、センサ毎に記憶部１３０に格納する処理を繰り返す。
【００８０】
一方、測定開始ボタンが押下された場合、測定部６３は、各センサとの近距離無線通信を切断し（ステップＳ５７）、この測定処理を終了する。
【００８１】
解析部６４による解析処理の概要を説明する。図１６は、解析処理の概要を説明するためのフローチャート図である。図１６において、解析部６４は、起点テーブル４４及び終点テーブル４５を記憶部１３０から読み込む（ステップＳ６１）。
【００８２】
解析部６４は、起点テーブル４４で指定されるセンサＩＤの計測データ４から、起点の時間を抽出する（ステップＳ６２）。解析部６４は、終点テーブル４５で指定されるセンサＩＤ毎の計測データ４から、終点テーブル４５で指定される各終点の時刻Ｔｉ、Ｔｅｉ等を抽出する（ステップＳ６３）。計測データ４が加速度データである場合、解析部６４は、閾値テーブル４２を参照して各終点を判定して、時刻Ｔｉ、Ｔｅｉ等を抽出する。
【００８３】
そして、解析部６４は、終点テーブル４５で指定されるセンサＩＤ毎に、ステップＳ６２で抽出した起点から各終点までの時間を算出する（ステップＳ６４）。
【００８４】
また、解析部６４は、最初のイベント（例えば、ハードル、第１コーナ等）までの歩数をカウントする（ステップＳ６５）。そして、解析部６４は、終点テーブル４５のセンサＩＤ毎に時刻Ｔｓ、Ｔｅ、起点から各終点までの時間、歩数等を示す解析結果４６を記憶部１３０に格納して（ステップＳ６６）、この解析処理を終了する。
【００８５】
次に、各種テーブルのデータ構成例及び画面例について説明する。図１７は、センサテーブルのデータ構成例を示す図である。図１７において、センサテーブル４１は、センサ認識部６１によって認識されたセンサ５のセンサＩＤのリストを示し、センサＩＤ等の項目を有する。
【００８６】
センサＩＤは、センサ認識部６１によって認識されたセンサ５の識別情報を示す。センサＩＤは、例えば、センサ５のＭＡＣ等である。ここでは、簡潔に、ＳＮ０００、ＳＮ００１、ＳＮ００２等で示す。以下の説明において、センサＩＤ「ＳＮ０００」をスタータ１のセンサ５のＩＤとする。
【００８７】
図１８は、閾値テーブルのデータ構成例を示す図である。図１８において、閾値テーブル４２は、予め用意されたテーブルであり、スタート閾値、反応閾値、助走閾値、衝撃閾値、第１及び第３コーナ閾値、第２及び第４コーナ閾値等の項目を有する。
【００８８】
スタート閾値は、スタート合図（スタータ１の拍手）を判断するための閾値を示し、図６に示すスタート閾値９ａの値を示す。スタート閾値９ａより大きい衝撃（加速度の値）から加速度がスタート閾値９ａ以下となった時点を、スタート時刻Ｔｃとして特定する。
【００８９】
反応閾値は、競技者２がスタート合図に反応した状態を判断するための閾値を示し、図７に示す反応閾値９ｂの値を示す。助走閾値は、競技者２のスタート後のダッシュから最初のイベントまでの助走時の歩数をカウントするための、１歩毎の衝撃を判断するための閾値を示し、図８の助走閾値９ｃの値を示す。衝撃閾値は、競技者２の障害物８等のイベントを判断するための閾値を示し、図８又は図９の衝撃閾値９ｄの値を示す。
【００９０】
反応閾値９ｂ以上かつ助走閾値９ｃ未満の条件のピーク値で、反応時刻Ｔｍを特定する。助走閾値９ｃ以上かつ衝撃閾値９ｄ未満の場合のピーク値で、１歩毎の着地の時刻Ｔ１、Ｔ２、・・・を特定し、また、このピークをカウントすることで歩数を算出する。
【００９１】
第１及び第３コーナ閾値は、トラック周回走における第１及び第３コーナをイベントとして判断するための回転角度の変化の大きさを示す閾値である。第１コーナ時刻Ｔｃ１及び第３コーナ時刻Ｔｃ３は、回転角度が大きくプラスに変化する時点である。回転角度の変化が第１及び第３コーナ閾値を超えた時点を、図１０の第１コーナ時刻Ｔｃ１及び第３コーナ時刻Ｔｃ３として特定する。
【００９２】
第２及び第４コーナ閾値は、トラック周回走における第２及び第４コーナをイベントとして判断するための回転角度の変化の大きさを示す閾値である。第２コーナ時刻Ｔｃ２及び第４コーナ時刻Ｔｃ４は、回転角度の変化が小さくなる時点である。回転角度の変化が第２及び第４コーナ閾値以下となった時点を、図１０の第２コーナ時刻Ｔｃ２及び第４コーナ時刻Ｔｃ４として特定する。
【００９３】
図１９は、測定種目テーブルのデータ構成例を示す図である。図１９において、測定種目テーブル４３は、予め用意された、測定種目毎に１以上のイベントを対応付けたテーブルであり、測定種目、イベント１、２、・・・等の項目を有する。
【００９４】
測定種目は、運動状況を測定するための運動種目を示し、例えば、縄跳び、片足縄跳び、反復横跳び、複合運動、トラック周回走等が示される。
【００９５】
各イベント１〜６は、測定種目毎の教師が注目する標準的な運動中のイベントを示す。イベント１〜６は、運動状況において時系列に設定する。例えば、図９に例示する複合運動では、イベント１に「ハードル」、イベント２に「跳び箱」、イベント３に「踏み台昇降」等が設定される。図１０に例示するトラック周回走では、イベント１に「第１コーナ」、イベント２に「第２コーナ」、イベント３に「第３コーナ」、イベント４に「第４コーナ」等が設定される。
【００９６】
図１９に示すような測定種目テーブル４３に基づいて、ユーザＩ／Ｆ１５ａに表示される測定種目設定画面の例と、起点テーブル４４及び終点テーブル４５の夫々のデータ構成例について図２０、図２１及び図２２で説明する。
【００９７】
図２０は、複合運動が指定された場合の例を示す図である。図２０（Ａ）に例示される測定種目設定画面Ｇ８１は、測定種目選択領域８１ａ、起点センサ選択領域８１ｂ、起点イベント選択領域８１ｃ、対象センサ選択領域８１ｄ、終点イベント選択領域８１ｅ等を有する。
【００９８】
測定種目選択領域８１ａは、１以上の測定種目の一覧をプルダウン形式で表示し、測定種目を教師に選択させる領域である。測定種目テーブル４３の測定種目の１つを選択可能にプルダウン形式で表示される。
【００９９】
起点センサ選択領域８１ｂは、複数のセンサＩＤの一覧をプルダウン形式で表示し、起点を選択するセンサ５を教師に選択させる領域である。センサテーブル４１のセンサＩＤの１つを選択可能にプルダウン形式で表示される。この例では、スタータ１のセンサ５のセンサＩＤ「ＳＮ０００」が選択される。
【０１００】
起点イベント選択領域８１ｃは、起点となり得る複数のイベントの一覧をラジオボタン形式で表示し、起点とする１つのイベントを教師に選択させる領域である。スタート時刻と、測定種目テーブル４３において、教師が選択した選択種目に対応付られる１以上のイベントとから１つを選択可能にラジオボタン形式で表示される。この例では、起点イベントとして「スタート時刻」が選択される。
【０１０１】
対象センサ選択領域８１ｄは、複数のセンサＩＤを含む一覧をプルダウン形式で表示し、解析する対象のセンサＩＤを教師に選択させる領域である。Ａ１は、起点のセンサとして選択したセンサＩＤ「ＳＮ０００」を除く全てのセンサ５を対象とする場合である。Ａ２は、起点センサとして選択したセンサＩＤ「ＳＮ０００」を含む全てのセンサ５を対象とする場合である。以下、センサテーブル４１からセンサＩＤ「ＳＮ０００」を除いた全てのセンサＩＤが示される。この例では、Ａ１が選択される
終点イベント選択領域８１ｅは、終点となり得る複数のイベントの一覧をラジオボタン形式で表示し、終点とする１又は複数のイベントを教師に選択させる領域である。測定種目テーブル４３において、教師が選択した選択種目に対応付られる１以上のイベントとから１又は複数を選択可能にラジオボタン形式で表示される。この例では、終点イベントとして「ハードル」、「跳び箱」、及び「踏み台昇降」が選択される。
【０１０２】
図２０（Ｂ）では、図２０（Ａ）の測定種目設定画面Ｇ８１にて選択された設定値が起点テーブル４４及び終点テーブル４５に記憶された例を示している。
【０１０３】
起点テーブル４４は、測定種目設定画面Ｇ１８の上段部において設定された情報を記憶し、測定種目、起点センサＩＤ、起点等の項目を有する。測定種目は、測定データ４がどの種目で計測されたものであるかを示す。起点センサＩＤは、起点の時刻を特定するためのセンサ５のセンサＩＤを示す。起点は、選択された測定種目において起点とするイベントを示す。
【０１０４】
図２０（Ａ）の測定種目設定画面Ｇ８１の設定例より、起点テーブル４４において、測定種目「複合運動」、起点センサＩＤ「ＳＮ０００」、起点「スタート時刻」が記憶される。
【０１０５】
終点テーブル４５は、測定種目設定画面Ｇ１８の下段部において設定された情報を記憶し、対象センサＩＤ、終点１〜３等の項目を有する。対象センサＩＤは、解析部６４が解析の対象とするセンサ５を示す。終点１〜３は、選択された測定種目において終点とするイベントが示される。
【０１０６】
図２０（Ａ）の測定種目設定画面Ｇ８１の設定例より、終点テーブル４５において、対象センサＩＤ「Ａ１」、終点１「ハードル」、終点２「跳び箱」、及び終点３「踏み台昇降」、が記憶される。
【０１０７】
起点センサＩＤ及び対象センサＩＤを選択する構成で説明したが、センサテーブル４１とセンサＩＤで関連付けした競技者名を示すテーブルを用いることで、競技者名を選択するようにしても良い。以下の例においても同様である。
【０１０８】
図２１は、複合運動が指定された場合の他の例を示す図である。図２１（Ａ）に例示される測定種目設定画面Ｇ８１の構成は、図２０（Ａ）と同様であるので、その説明を省略する。
【０１０９】
図２１（Ａ）では、図２０（Ａ）と同様に、測定種目として「複合運動」が選択された例であるが、起点センサにはスタータ１のセンサＩＤ「ＳＮ０００」以外のセンサＩＤ「ＳＮ００１」が選択された場合を示している。起点イベントとして、スタート時刻以外の障害物８である「ハードル」が選択される。また、起点センサを含む全てを対象センサとするために「Ａ２」が選択され、終了イベントとして、複数の障害物８の「ハードル」、「跳び箱」及び「踏み台昇降」が選択される。
【０１１０】
図２１（Ｂ）では、図２１（Ａ）の測定種目設定画面Ｇ８１にて選択された設定値が起点テーブル４４及び終点テーブル４５に記憶された例を示している。起点テーブル４４及び終点テーブル４５のデータ構成は、図２０（Ａ）で説明した通りであるため、ここではその説明を省略する。
【０１１１】
図２１（Ａ）の測定種目設定画面Ｇ８１の設定例より、起点テーブル４４において、測定種目「複合運動」、起点センサＩＤ「ＳＮ００１」、起点「ハードル」が記憶される。終点テーブル４５において、対象センサＩＤ「Ａ２」、終点１「ハードル」、終点２「跳び箱」、及び終点３「踏み台昇降」、が記憶される。
【０１１２】
図２２は、トラック周回走が指定された場合の例を示す図である。図２２（Ａ）に例示される測定種目設定画面Ｇ８１の構成は、図２０（Ａ）と同様であるので、その説明を省略する。
【０１１３】
図２２（Ａ）では、図２０（Ａ）及び図２１（Ａ）とは異なり、測定種目として「トラック周回走」が選択された例を示している。起点センサにはスタータ１のセンサＩＤ「ＳＮ０００」が選択され、起点イベントには「スタート時刻」が選択されている。また、対象センサには、起点センサを除く全てを指定する「Ａ１」が選択され、終点イベントとして「第１コーナ」、「第２コーナ」、「第３コーナ」、及び「第４コーナ」が選択されている。
【０１１４】
図２２（Ｂ）では、図２２（Ａ）の測定種目設定画面Ｇ８１にて選択された設定値が起点テーブル４４及び終点テーブル４５に記憶された例を示している。起点テーブル４４及び終点テーブル４５のデータ構成は、図２０（Ａ）で説明した通りであるため、ここではその説明を省略する。
【０１１５】
図２２（Ａ）の測定種目設定画面Ｇ８１の設定例より、起点テーブル４４において、測定種目「トラック周回走」、起点センサＩＤ「ＳＮ０００」、起点「スタート時刻」が記憶される。終点テーブル４５において、対象センサＩＤ「Ａ１」、終点１「第１コーナ」、終点２「第２コーナ」、終点３「第３コーナ」、及び終点４「第４コーナ」、が記憶される。
【０１１６】
上述した図２０〜図２２で例示したような設定は、解析処理（図１２のステップＳ１９）を行う前であれば、測定処理（図１２のステップＳ１７）の前後で、測定種目設定処理（図１２のステップＳ１５）を教師がメニューから選択することで可能である。
【０１１７】
図２０での設定に対する解析処理について図２３〜図２５で説明する。図２３〜図２５では、計測データ４を複合運動で取得した場合で説明する。
【０１１８】
図２３は、同期させたセンサの計測データの例を示す図である。図２３において、スタータ１のセンサ５（センサＩＤ「ＳＮ０００」）の計測データ４ｔと、２人の競技者２（センサＩＤ「ＳＮ００１」及び「ＳＮ００２」）の計測データ４ａ及び４ｂとを示す。
【０１１９】
図２０の設定例の場合、解析部６４は、図２０（Ａ）の起点テーブル４４の起点センサＩＤ「ＳＮ０００」に基づいて、センサＩＤ「ＳＮ０００」の計測データ４ｔを記憶部１３０から読み込む。また、解析部６４は、図２０（Ａ）の起点テーブル４４の起点が「スタート時刻」を示すため、図１８の閾値テーブル４２からスタート閾値９ａを取得する。解析部６４は、スタート閾値９ａに基づいて計測データ４ｔを解析することでスタート時刻Ｔｓを特定する。
【０１２０】
解析部６４は、競技者２（センサＩＤ「ＳＮ００１」）の計測データ４ａの時間を参照することで、計測データ４ａにおけるスタート時刻Ｔｓを特定できる。同様に、解析部６４は、競技者２（センサＩＤ「ＳＮ００２」）の計測データ４ｂの時間を参照することで、計測データ４ａにおけるスタート時刻Ｔｓを特定できる。
【０１２１】
このように、単に、同様の複数のセンサ５を同期させておくことで、スタータ１のセンサ５のセンサＩＤ「ＳＮ０００」を指定するのみで、各競技者２の計測データ４ａ、４ｂ等においてスタート時刻Ｔｓを特定できる。このように、本実施例では、各計測データ４において起点を正確に特定できる。起点としてのスタート時刻Ｔｓから終点として選択した各イベント（障害物８）までに要した時間を、精度良く算出することができる。
【０１２２】
図２４は、始点から各終点までの時間の算出例を示す図である。図２４の算出例は、図２０の設定例の場合に相当する。スタート時刻Ｔｓ以外の時刻では、競技者２毎の時刻を示し、同一の時刻を示すものではない。
【０１２３】
図２４において、解析部６４は、起点テーブル４４の測定種目が「複合運動」と一致するレコードを測定種目テーブル４３から取得することで、終点テーブル４５の終点１、２、及び３の値と一致するのは、「複合運動」の障害物８であるイベント１、２、及び３であると判断する。
【０１２４】
解析部６４は、図１８の閾値テーブル４２から衝撃閾値９ｄを取得して、終点テーブル４５の対象センサＩＤが「Ａ１」を示すことから、起点センサを除く各センサ５の計測データ４ａ、４ｂ等を解析の対象とする。
【０１２５】
解析部６４は、計測データ４ａの起点から時系列に加速度と衝撃閾値９ｄとを比較して、衝撃閾値９ｄを超えた衝撃時刻Ｔｅ１、Ｔｅ２、及びＴｅ３を特定する。
【０１２６】
１回目に検出した衝撃時刻Ｔｅ１の加速度がハードルを越えたときの加速度を示し、２回目に検出した衝撃時刻Ｔｅ２の加速度が跳び箱を超えたときの加速度を示し、３回目に検出した衝撃時刻Ｔｅ３の加速度が踏み台昇降を超えたときの加速度を示していると判断される。
【０１２７】
解析部６４は、衝撃時刻Ｔｅ１、Ｔｅ２、及びＴｅ３の各々からスタート時刻Ｔｓを減算して、起点から各終点１、２、及び３までの時間を算出する。この例では、
１回目衝撃時刻Ｔｅ１＝３．２５秒
２回目衝撃時刻Ｔｅ２＝４．７５秒
３回目衝撃時刻Ｔｅ３＝６．２５秒
．２５秒
が算出されたことを示している。
【０１２８】
同様にして、センサＩＤ「ＳＮ００２」の計測データ４ｂを解析することで、
１回目衝撃時刻Ｔｅ１＝３．３５秒
２回目衝撃時刻Ｔｅ２＝４．９５秒
３回目衝撃時刻Ｔｅ３＝６．４５秒
が算出される。
【０１２９】
このように、各計測データ４ａ、４ｂ等でスタート時刻Ｔｓを精度良く特定できるため、競技者２の個々人のスタート時刻Ｔｓから各イベント（障害物８）等までの時間の精度を改善できる。
【０１３０】
この例では、センサＩＤ「ＳＮ００１」の計測データ４ａとセンサＩＤ「ＳＮ００２」の計測データ４ｂとの比較を示したが、同様に計測データ４ａと他の計測データ４とを比較することで、複数の競技者２に対して、スタート時刻Ｔｓから最初の障害物８（例えば、ハードル）までの時間と、歩数との比較を精度良く行うことができる。
【０１３１】
次に、センサＩＤ「ＳＮ００１」及び「ＳＮ００２」に対する歩数の算出例について説明する。図２５は、歩数の算出例を示す図である。図２５において、解析部６４は、閾値テーブル４２から助走閾値９ｃと衝撃閾値９ｄとを取得する。
【０１３２】
センサＩＤ「ＳＮ００１」の計測データ４において、解析部６４は、助走閾値９ｃ以上かつ衝撃閾値９ｄ未満でピークとなる時刻Ｔ１、Ｔ２、・・・Ｔｎを取得する。夫々は、競技者２の１歩目、２歩目、・・・ｎ歩目の時刻を示すと判断される。
【０１３３】
また、１回目の障害物８のハードルを越えた衝撃時刻Ｔｅ１までに、ｎ歩の助走があったと判断できる。従って、この例では、１回目の障害物８のハードルを越えるまでの３．２５秒において、ｎ歩の助走があったことが示されている。
【０１３４】
同様にして、センサＩＤ「ＳＮ００２」の計測データ４ｂを解析することで、１回目の障害物８のハードルを越えるまでの３．３５秒において、ｐ歩の助走があったことが示される。
【０１３５】
このように、１歩毎の時刻を特定できる。測定種目設定画面Ｇ８１（図２０等）において、ダッシュを解析する場合には、教師は、終点イベント選択領域８１ｅから３歩目も含めて選択すれば良い。終点テーブル４５に「３歩目」が含まれている場合、スタート時刻Ｔｓから１回目の衝撃時刻Ｔｅ１までの助走期間で取得した時刻Ｔ１〜Ｔｎ（又は時刻Ｔ１〜Ｔｓ）のうち、時刻Ｔ３を利用すればよい。例えば、計測データ４ａに関して「０．９秒」を算出し、計測データ４ｂに関して「０．９５秒」を算出する。
【０１３６】
次に、スタータ１以外を起点センサし、起点イベントをスタート時刻以外に設定した図２１の設定例で、競技者２を比較する場合を説明する。図２６は、比較例を説明するための図である。図２６において、解析部６４は、図２１（Ａ）の起点テーブル４４の起点センサＩＤ「ＳＮ００１」に基づいて、センサＩＤ「ＳＮ００１」の計測データ４ａを記憶部１３０から読み込む。また、解析部６４は、図２１（Ａ）の起点テーブル４４の起点が「ハードル」を示すため、障害物８を超えた衝撃を判定するための衝撃閾値９ｄを閾値テーブル４２から取得する。
【０１３７】
解析部６４は、衝撃閾値９ｄに基づいて計測データ４ａを解析することでハードルによる１回目の衝撃時刻Ｔｅ１を特定する。「ハードル」が１回目の衝撃に相当することは、測定種目テーブル４３の測定種目「複合運動」のレコードを参照することで、１回目のイベント（イベント１）であると確認できる。
【０１３８】
解析部６４は、１回目の衝撃時刻Ｔｅ１を起点として、終点テーブル４５の終点１〜３の各イベントの衝撃時刻との差分を算出する。衝撃時刻Ｔｅ１との相対時間が算出される。センサＩＤ「ＳＮ００１」の計測データ４ａに関して、
１回目衝撃時刻Ｔｅ１＝０．００秒
２回目衝撃時刻Ｔｅ２＝１．５０秒（＝４．７５−３．２５）
３回目衝撃時刻Ｔｅ２＝３．００秒（＝６．２５−３．２５）
が算出される。
【０１３９】
同様にして、センサＩＤ「ＳＮ００２」の計測データ４ｂに関して、
１回目衝撃時刻Ｔｅ１＝０．１０秒（＝３．３５−３．２５）
２回目衝撃時刻Ｔｅ２＝１．７０秒（＝４．９５−３．２５）
３回目衝撃時刻Ｔｅ２＝３．２０秒（＝６．４５−３．２５）
が算出される。
【０１４０】
このように、起点をスタート時刻Ｔｓ以外に設定することで特定の障害物８等のイベントに対して、複数の競技者２の比較を容易に行えるため、教師は、競技者２に対して、改善点を指摘し易くなる。
【０１４１】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【０１４２】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
競技者に装着された第１のセンサと、
前記第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着され該第１のセンサと同期させた第２のセンサと、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で受け、前記競技者の運動状況に関する情報を表示する情報処理端末と
を有することを特徴とする運動分析処理システム。
（付記２）
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサは衝撃を測定し、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサのセンシングデータは時刻を含み、
前記第２のセンサは、前記第三者によるスタート合図の衝撃を測定し、
前記起点情報は、第２のセンサのセンシングデータから検出した前記衝撃によるスタート時刻を示し、
前記情報処理端末は、前記第１のセンサのセンシングデータにおいて前記起点情報が示す前記スタート時刻を特定することで、前記競技者の運動状況に関する情報を生成して表示装置に表示する
ことを特徴とする付記１記載の運動分析処理システム。
（付記３）
前記情報処理端末は、
前記第１のセンサのセンシングデータを用いて、前記スタート時刻から、前記競技者の運動状況における１以上の衝撃までの時間を算出して、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする付記２記載の運動分析処理システム。
（付記４）
競技者に装着された第１のセンサと、該第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着された第２のセンサとを同期させ、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で受け、前記競技者の運動状況に関する情報を表示装置に表示する
処理をコンピュータが行うことを特徴とする運動分析処理方法。
（付記５）
競技者に装着された第１のセンサと、該第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着された第２のセンサとを認識して同期させるセンサ認識部と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で接続して、測定を開始させる測定部と、
前記競技者の運動状況に関する情報を解析した解析結果を表示装置に表示する解析部と
を有することを特徴とする情報処理端末。
（付記６）
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサは衝撃を測定し、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサのセンシングデータは時刻を含み、
前記第２のセンサは、前記第三者によるスタート合図の衝撃を測定し、
前記起点情報は、第２のセンサのセンシングデータから検出した前記衝撃によるスタート時刻を示し、
前記解析部は、前記第１のセンサのセンシングデータにおいて前記起点情報が示す前記スタート時刻を特定することで、前記競技者の運動状況に関する情報を生成して表示装置に表示する
ことを特徴とする付記５記載の情報処理端末。
（付記７）
前記解析部は、
前記第１のセンサのセンシングデータを用いて、前記スタート時刻から、前記競技者の運動状況における１以上の衝撃までの時間を算出して、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする付記６記載の情報処理端末。
（付記８）
前記競技者が複数であって、各競技者に前記第１のセンサを装着させた場合、測定種目設定で入力された、測定種目と、前記起点情報を取得する起点センサと、起点イベントと、前記運動状況を解析する対象センサと、終点イベントの設定値を取得する測定種目設定部を更に有し、
前記解析部は、
前記起点センサのセンシングデータから検出される前記起点イベントの時刻に基づいて、前記対象センサのセンシングデータにおいて、該起点イベントの時刻から前記終点イベントまでの時間を算出する
ことを特徴とする付記７記載の情報処理端末。
（付記９）
競技者に装着された第１のセンサと、該第１のセンサに対する起点情報を検出するために、競技者以外の第三者に装着され第２のセンサとを同期させ、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからのセンシングデータを近距離無線通信で受け、前記競技者の運動状況に関する情報を表示装置に表示する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする運動分析処理プログラム。
【符号の説明】
【０１４３】
１            スタータ
２            競技者
３            タブレット端末
４、４ａ、４ｂ  計測データ
５            センサ
１１ａ、１１ｂ          ＣＰＵ
１２ａ、１２ｂ          主記憶装置
１３ｂ          計測部
１３ｂ−１      加速度センサ
１３ｂ−２      回転センサ
１４ｂ          タイマ
１５ａ          ユーザＩ／Ｆ
１６ａ、１６ｂ          バッテリ
１７ａ、１７ｂ          通信装置
１８ａ          ドライブ
１９ａ          記憶媒体
４１            センサテーブル
４２            閾値テーブル
４３            測定種目テーブル
４４            起点テーブル
４５            終点テーブル
４６            解析結果
【図１】
2016010463.tif 000003
【図２】
2016010463.tif 000004
【図３】
2016010463.tif 000005
【図４】
2016010463.tif 000006
【図５】
2016010463.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【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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