(57)【要約】【課題】ドリフトの影響を受けずに、走動作のように長時間の軌跡を算出できることが可能な、運動解析装置、運動解析装置において実行される運動解析方法及び運動解析装置における運動解析プログラムを提供すること。【解決手段】対象物に取り付けられ、対象物の加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を取得する情報取得部と、情報取得部によって取得された加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を位置情報に変換する位置変換部と、位置変換部によって変換された位置情報を平滑化してドリフト情報を抽出する平滑化部と、位置変換部によって変換された位置情報から平滑化部によって抽出されたドリフト情報を減算して位置情報を補正する位置情報補正部とを備えること。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の運動を解析する運動解析装置であって、
前記対象物に取り付けられ、前記対象物の加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を取得する情報取得部と、
前記情報取得部によって取得された加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を位置情報に変換する位置変換部と、
前記位置変換部によって変換された位置情報を平滑化してドリフト情報を抽出する平滑化部と、前記位置変換部によって変換された位置情報から前記平滑化部によって抽出されたドリフト情報を減算して前記位置情報を補正する位置情報補正部と、
を備えることを特徴とする運動解析装置。
【請求項２】
前記位置変換部は、前記加速度情報を２回積分すること、前記角速度情報を１回積分すること、又はこれらの情報を組み合わせることにより前記位置情報に変換する、ことを特徴とする請求項１に記載の運動解析装置。
【請求項３】
更に、
前記位置情報補正部によって補正された補正位置情報に基づいて、前記対象物の運動軌跡を示す軌跡画像を生成する軌跡画像生成部と、
前記軌跡画像生成部によって生成された軌跡画像を表示する軌跡画像表示部と、
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の運動解析装置。
【請求項４】
対象物の運動を解析する運動解析装置において実行される運動解析方法であって、
前記対象物に取り付けられ、前記対象物の加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を取得し、
前記取得された加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を位置情報に変換し、
前記変換された位置情報を平滑化してドリフト情報を抽出し、
前記変換された位置情報から前記抽出されたドリフト情報を減算して前記位置情報を補正する、
ことを特徴とする運動解析方法。
【請求項５】
対象物の運動を解析する運動解析装置における運動解析プログラムであって、
前記運動解析装置のコンピュータを、
前記対象物に取り付けられ、前記対象物の加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を取得する情報取得手段、
前記情報取得手段によって取得された加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を位置情報に変換する位置変換手段、
前記位置変換手段によって変換された位置情報を平滑化してドリフト情報を抽出する平滑化手段、
前記位置変換手段によって変換された位置情報から前記平滑化手段によって抽出されたドリフト情報を減算して前記位置情報を補正する位置情報補正手段、
として機能させるための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、対象物の運動を解析する運動解析装置、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】
従来、様々な分野において人や物等の対象物の運動を解析する運動解析装置が使用されている。例えば、ランナーのフォーム、野球のピッチングやバッティングのフォーム等の人の運動、テニスラケットやゴルフクラブのスイング軌道等を解析する運動解析装置がある。これらの運動解析装置は、解析結果から改善点を明らかにすることでそれぞれの競技力の向上につなげることができる。
【０００３】
上述のような運動解析装置は、例えば、マークがつけられた対象物を赤外線カメラ等で連続撮影し、撮影された連続画像を用いてマークの移動軌跡を算出することで、運動を解析する技術が開示され実現されている（例えば、特許文献１、２、非特許文献１参照。）。ただし、このようにカメラを用いるシステムでは、大掛かりな装置が必要な上に設置場所を選ぶため、簡易に解析することができず利便性が悪い。
【０００４】
また、解析する運動をゴルフのスイングのような運動に限定することで、運動器具に３軸の加速度センサと３軸のジャイロセンサを装着し、これらのセンサの出力を用いてフォームを解析する技術が開示されている（特許文献３参照。）。ただし、このような技術はドリフトの影響を受けるため、解析する運動が短時間の運動に限定されてしまう。
【０００５】
また、ドリフト補正としてカルマンフィルタだけではなく、ＧＰＳを用いることにより、身体に装着した慣性センサで歩行運動又は走行運動を解析する技術が開示されている（特許文献４参照。）。ただし、走動作のように継続的に動作し続ける対象物の軌跡を、慣性センサだけをもちいて算出することは、ドリフト現象の影響により不可能である。更に、ＧＰＳでドリフト補正するため、電波の届かない箇所では使用できない。そして、フォーム等のような小さな動きを解析する際のドリフト補正には使用できない。
【０００６】
また、例えばゴルフのスイングや野球のバッティングのように、静止状態から短時間の運動の軌跡を解析する技術が開示されている（例えば、特許文献５、６参照。）。ただし、このような技術は、動作の初期状態として静止する必要があり、走動作のように、長期間継続的に移動する運動には適用できない。
【０００７】
また、ドリフトの影響を受けないように、軌跡ではなくタイミングなどの特徴量を解析して走動作のフォームを解析する技術が開示されている（例えば、特許文献７、８、９参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平５−８１２３２号公報
【特許文献２】国際公開第２０１３／１２９６０６号
【特許文献３】特開２０１５−１８１７８０号公報
【特許文献４】特開２０１５−１９０８５０号公報
【特許文献５】特開２０１５−１３４００８号公報
【特許文献６】特開２０１５−０８４９５４号公報
【特許文献７】特開２０１５−０８５０３０号公報
【特許文献８】特開２０１５−１０９９４６号公報
【特許文献９】特開２０１５−１８４１５９号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】http://www.mizuno.jp/running/runningform/
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した従来の技術には、以下のような問題がある。
カメラを用いるシステムでは、大掛かりな装置が必要な上に設置場所を選ぶため、簡易に計測することができず利便性が悪い、という問題点がある。
【００１１】
また、解析する運動をゴルフ等に限定すれば、カメラが不要となり利便性が向上するが、ドリフトの影響を受けるため、解析する運動が短時間の運動に限定されてしまう、という問題点がある。
【００１２】
また、走動作のように継続的に動作し続ける対象物の軌跡を、慣性センサだけをもちいて算出することは、ドリフト現象の影響により不可能である。ＧＰＳでドリフト補正する場合でも、電波の届かない箇所では使用できない。そして、フォーム等のような小さな動きを解析する際のドリフト補正には使用できない、という問題点がある。
【００１３】
また、ゴルフのスイングや野球のバッティングのような運動の解析の場合、動作の初期状態として静止する必要があり、走動作のように、長期間継続的に移動する運動には適用できない、という問題点がある。
【００１４】
また、ドリフトの影響を受けないように、軌跡ではなくタイミングなどの特徴量を解析して走動作のフォームを解析する技術では、歩行速度のばらつき等を推定しているだけであり、走動作のフォームなどの身体の細かい動きの推定には使用できない。長時間のドリフト除去をしておらず、タイミングバランスなどの解析しかできない。身体の微妙な３次元軌跡にもとづくフォーム解析は不可能である。運動量を計算できるが、フォームなどの軌跡を認識することはできない、というような問題点がある。
【００１５】
１つの側面において、本発明の目的は、ドリフトの影響を受けずに、走動作のように長時間の軌跡を算出できることが可能な、運動解析装置、運動解析装置において実行される運動解析方法及び運動解析装置における運動解析プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、上記課題を解決するため、下記のような構成を採用した。
すなわち、本発明の一態様によれば、本発明の運動解析装置は、対象物の運動を解析する運動解析装置であって、前記対象物に取り付けられ、前記対象物の加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を取得する情報取得部と、前記情報取得部によって取得された加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を位置情報に変換する位置変換部と、前記位置変換部によって変換された位置情報を平滑化してドリフト情報を抽出する平滑化部と、前記位置変換部によって変換された位置情報から前記平滑化部によって抽出されたドリフト情報を減算して前記位置情報を補正する位置情報補正部とを備えることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の運動解析装置は、前記位置変換部が、前記加速度情報を２回積分すること、前記角速度情報を１回積分すること、又はこれらの情報を組み合わせることにより前記位置情報に変換することが望ましい。
【００１８】
また、本発明の運動解析装置は、更に、前記位置情報補正部によって補正された補正位置情報に基づいて、前記対象物の運動軌跡を示す軌跡画像を生成する軌跡画像生成部と、前記軌跡画像生成部によって生成された軌跡画像を表示する軌跡画像表示部とを備えることが望ましい。
【００１９】
また、本発明の一態様によれば、本発明の運動解析方法は、対象物の運動を解析する運動解析装置において実行される運動解析方法であって、前記対象物に取り付けられ、前記対象物の加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を取得し、前記取得された加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を位置情報に変換し、前記変換された位置情報を平滑化してドリフト情報を抽出し、前記変換された位置情報から前記抽出されたドリフト情報を減算して前記位置情報を補正することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明の一態様によれば、本発明の運動解析プログラムは、対象物の運動を解析する運動解析装置における運動解析プログラムであって、前記運動解析装置のコンピュータを、前記対象物に取り付けられ、前記対象物の加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を取得する情報取得手段、前記情報取得手段によって取得された加速度情報及び角速度情報のうち少なくとも何れか一方を位置情報に変換する位置変換手段、前記位置変換手段によって変換された位置情報を平滑化してドリフト情報を抽出する平滑化手段、前記位置変換手段によって変換された位置情報から前記平滑化手段によって抽出されたドリフト情報を減算して前記位置情報を補正する位置情報補正手段として機能させるための運動解析プログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、ドリフトの影響を受けずに、走動作のように長時間の繰り返し動作の軌跡を容易に算出することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係る運動解析装置を適用した実施の形態の説明するための概略図である。
【図２】慣性センサの一例を示す図である。
【図３】慣性センサの機能を説明するための図である。
【図４】運動解析装置のハードウェア構成図である。
【図５】運動解析装置の機能ブロック図である。
【図６】被験者又は慣性センサの動きと運動軌跡との関係を説明するための図である。
【図７】運動解析装置が実行する運動解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】加速度情報、位置情報、ノイズ情報、補正位置情報の変化を示す図である。
【図９】軌跡画像の表示例を示す図である。
【図１０】他の実施形態における運動解析装置の機能ブロック図である。
【図１１】異なるフォームの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
図１は、本発明に係る運動解析装置を適用した実施の形態の説明するための概略図である。
【００２４】
図１において、運動を解析する対象物である被験者１は、例えば、被験者１の右足首に慣性センサ１０を装着している。慣性センサ１０は、例えばベルトで被験者１の右足首に固定されている。
【００２５】
運動解析装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータで実現することができ、慣性センサ１０と通信可能に接続されている。そして、運動解析装置２０は、慣性センサ１０から送信された検出データを受信し、解析する。
【００２６】
図２は、慣性センサの一例を示す図であり、（ａ）が平面図、（ｂ）が断面図である。図３は、慣性センサの機能を説明するための図である。
図２において、慣性センサ１０は、重り部１１、枠部１２、梁部１３がシリコン単結晶基板により一体で構成されている。梁部１３は、重り部１１を枠部１２に支持する。また、梁部１３は、ピエゾ抵抗体１４を備えている。
【００２７】
図２（ｂ）に示す状態において角加速度βが加わると、図３（ａ）に示すように、重り部１１が慣性により枠部１２に対して相対的に回転する。これにより梁部１３が撓む。この撓みを複数のピエゾ抵抗体１４が検出することで、角加速度の方向及び大きさを求めることができる。
【００２８】
また、図２（ｂ）に示す状態においてリニアな加速度αが加わると、図３（ｂ）に示すように、重り部１１は枠部１２に対して相対的に移動する。この移動量をピエゾ抵抗体１４が検出することで、加速度αの方向と量を求めることができる。
【００２９】
図４は、運動解析装置のハードウェア構成図である。
図４において、運動解析装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、メモリ２２、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）２３、通信部２４、表示部２５及び入力部２６を備え、これらがバス２７を介して互いに接続されている。
【００３０】
ＣＰＵ２１は、運動解析装置２０の全体動作を制御する。メモリ２２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）であり、ＣＰＵ２１によって実行させるＯＳ（Operating System）のプログラム、後述する運動解析処理のプログラム（運動解析プログラム）の少なくとも一部を一時的に格納する。ＨＤＤ２３は、ＯＳや運動解析プログラムを格納する。通信部２４は、例えば無線ネットワークに接続され、慣性センサ１０との間でデータの送受信を行う。表示部２５は、例えば液晶モニタなどである。また、入力部２６は、キーボードやマウスなどである。なお、ＣＰＵ２１によって実行されるＯＳのプログラムや運動解析プログラムは、不図示の外部装置から、ネットワーク及び通信部２４を介して、例えばメモリ２２に格納され、ＣＰＵ２１によって実行されてもよい。
【００３１】
図５は、運動解析装置の機能ブロック図である。
図５（ａ）において、運動解析装置２０は、情報取得部２０１、位置変換部２０２、平滑化部２０３及び位置情報補正部２０４を備え、更に、軌跡画像生成部２０５及び軌跡画像表示部２０６を備えることもできる。
【００３２】
情報取得部２０１は、対象物である被験者１に装着された慣性センサ１０から、対象物の加速度情報を取得する。また、情報取得部２０１は、対象物である被験者１に装着された慣性センサ１０から、対象物の角速度情報を取得する。例えば、慣性センサ１０を被験者１の足首に装着した場合、図５（ｂ）に示すような加速度情報（横：時間、縦：変位）を取得する。
【００３３】
位置変換部２０２は、情報取得部２０１によって取得された加速度情報と角速度情報取得部２１０によって取得された角速度情報を組み合わせて位置情報に変換する。例えば、図５（ｂ）に示すような加速度情報を２回積分することにより、図５（ｃ）に示すような位置情報に変換してもよい。また、角速度情報を１回積分することにより位置情報に変換してもよいし、これらを組み合わせて位置情報としてもよい。
【００３４】
平滑化部２０３は、位置変換部２０２によって変換された位置情報を平滑化してドリフト情報を抽出する。例えば、図５（ｃ）に示すような位置情報に対してバンドパスフィルタを適用することで平滑化し、図５（ｄ）に示すようなドリフト情報を抽出する。
【００３５】
位置情報補正部２０４は、位置変換部２０２によって変換された位置情報から平滑化部２０３によって抽出されたドリフト情報を減算して位置情報を補正する。例えば、図５（ｃ）に示すような位置情報から、図５（ｄ）に示すようなドリフト情報を減算する。すると、図５（ｅ）に示すように位置情報が補正される（補正位置情報が算出される）。
【００３６】
軌跡画像生成部２０５は、位置情報補正部２０４によって補正された補正位置情報に基づいて、対象物の運動軌跡を示す軌跡画像を生成する。例えば、図５（ｅ）に示すような補正位置情報に基づいて、図５（ｆ）に示すような軌跡画像を生成する。
【００３７】
そして、軌跡画像表示部２０６は、軌跡画像生成部２０５によって生成された軌跡画像を表示する。例えば、図５（ｆ）に示すような軌跡画像を、表示部２５に表示する。
このようにして、運動解析装置２０は、対象物の運動を解析する。上述の例では、被験者１が走運動した場合の被験者１の足首の動き（運動軌跡）を解析することができる。
【００３８】
次に、一例として、被験者１が足首に慣性センサ１０を装着し、走運動した場合の足首の動きについて、運動解析装置２０が実行する運動解析処理の流れを説明する。
図６は、被験者又は慣性センサの動きと運動軌跡との関係を説明するための図である。図７は、運動解析装置が実行する運動解析処理の流れを示すフローチャートである。図８は、加速度情報、位置情報、ノイズ情報、補正位置情報の変化を示す図である。図９は、軌跡画像の表示例を示す図である。
【００３９】
被験者１は、慣性センサ１０を足首に装着する（図２参照。）。被験者１が走運動すると、足首に装着された慣性センサ１０は、図６（ａ）、（ｂ）のように移動する。このような状態において、運動解析装置２０は、運動解析処理を実行する。運動解析処理は、慣性センサ１０のうち、加速度センサ部分のｘ軸及びｙ軸の２軸だけで計算する例を用いて説明する。
【００４０】
まず、図７のステップＳ７０１において、運動解析装置２０のＣＰＵ２１は、慣性センサ１０からの検出データのサンプリングが開始されたか否かを判断する。ＣＰＵ２１は、サンプリングが開始されるまで、ステップＳ７０１をループ（ステップＳ７０１：Ｎｏ）する。
【００４１】
サンプリングが開始されると（ステップＳ７０１：Ｙｅｓ）、ステップＳ７０２において、ＣＰＵ２１は、慣性センサ１０からの検出データの信号、例えば、図８（ａ）に示すような加速度情報（横：時間、縦：変位）が入力されたか否かを判断する。ＣＰＵ２１は、信号が入力されるまで、ステップＳ７０２をループ（ステップＳ７０２：Ｎｏ）する。
【００４２】
信号が入力されると（ステップＳ７０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ７０３において、ＣＰＵ２１は、入力された加速度情報を位置情報に変換する。例えば、加速度情報を２回積分することにより、図８（ｂ）に示すような位置情報に変換する。この位置情報は、図６（ｃ）に示すような、被験者１の移動によるものと、慣性センサ１０のドリフト誤差が蓄積したものが混在しており、被験者１の運動特徴を表現していない。
【００４３】
次に、ステップＳ７０４において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ７０３で変換された位置情報を平滑化して、図８（ｃ）に示すようなドリフト情報を抽出する。例えば、変換された位置情報に対して、バンドパスフィルタを適用する処理を行うことにより、ドリフト量情報の算出を行ってもよい。このような平滑化されたデータは、図６（ｃ）に示すような、被験者１の移動によるものと、慣性センサ１０のドリフト誤差の両方を含んでいる。
【００４４】
次に、ステップＳ７０５において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ７０３で変換された変換された位置情報から、ステップＳ７０４で算出されたドリフト量情報を減算して、図８（ｄ）に示すように位置情報を補正（補正位置情報を算出）する。この補正位置情報は、被験者１の移動によるものと、慣性センサ１０のドリフト誤差が除去されている。これにより、補正位置情報は、図６(ｄ)に示すように、被験者１の移動に伴い移動する慣性座標系における、足の相対運動を表現する位置になる。
【００４５】
そして、ステップＳ７０６において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ７０５で算出した補正位置情報に基づいて軌跡情報を生成し、走動作フォーム解析のための軌跡画像３０として、図９に示すように、表示部２５に出力する。軌跡情報は、加速度情報のｘと、ｙのそれぞれに対して上述の処理を実行し、その結果をｘｙ座標上の点(ｘ，ｙ)としてプロットすることで、図９に示すような２次元的な軌跡を出力することができる。
【００４６】
最後に、ステップＳ７０７において、ＣＰＵ２１は、サンプリングが終了したか否かを判断し、終了したと判断した場合（ステップＳ７０７：Ｙｅｓ）、本運動解析処理を終了する。他方、サンプリングが終了していない場合（ステップＳ７０７：Ｎｏ）、ステップＳ７０１に戻り、それ以降の処理を繰り返す。
【００４７】
以上説明したように、本実施の形態における対象物の運動を解析する運動解析装置、運動解析方法及び運動解析プログラムは、繰り返し動作が基本となる運動の解析に適用可能である。上述した例では、走運動における動作について説明したが、様々な運動、例えば、自転車での走行、水泳、スキー等、一定の繰り返しが基本となる運動に適用してもよい。慣性センサ１０は、足首部分に限らず、膝、肩、腰などの箇所に装着してもよい。また、装着する慣性センサ１０は、単体でなく複数でも良い。
【００４８】
上述した例では、ｘ，ｙの加速度情報のみを軌跡画像の生成に使用した。これらの軌跡画像は、実際の３次元軌跡とは異なるが、フォームの特徴を認識するには十分である。また、上述した例では、ｘ，ｙの加速度のみを軌跡画像の生成に使用したが、慣性センサ１０のジャイロセンサ部分が出力する角速度情報と加速度センサ部分が出力する加速度情報を組み合わせてもよい。また、角速度情報のみから算出してもよい。また、ドリフトを発生するような慣性センサであれば適用可能である。
【００４９】
上述した例では、ｘ，ｙの加速度情報を２回積分して位置情報を算出した後、平滑化した処理結果を減算したが、１回積分した速度で平滑化の処理結果を減算してもよい。また、ドリフト量の算出に、平滑化の処理結果を算出したが、周波数フィルタなど、より複雑なフィルタによって算出してもよい。繰り返し運動を解析するために、低周波の位置情報をドリフト量として除去することが本質である。
【００５０】
以上のように、本実施の形態を実現可能な発明は、走動作が繰り返し動作であることを利用した信号処理を適用することにより、フルマラソンなどの長時間、停止しないで動き続ける運動のフォーム解析に適用することができる。
【００５１】
また、軌跡画像の生成は、補正位置情報に基づくので、例えば、トレッドミル上で走動作をする被験者１に対してモーションキャプチャシステムで足の軌跡を取得したのと同様のデータを、慣性センサ１０から得ることができる。
【００５２】
図１０は、他の実施形態における運動解析装置の機能ブロック図であり、図１１は、異なるフォームの例を示す図である。
図１０において、運動解析装置２０Ａは、運動解析装置２０が備える情報取得部２０１、位置変換部２０２、平滑化部２０３、位置情報補正部２０４、軌跡画像生成部２０５及び軌跡画像表示部２０６に加え、運動フェーズ解析部２０７、フェーズ解析辞書２０８、運動特徴生成部２０９及び多人数フォーム辞書２１０を備える。
【００５３】
運動フェーズ解析部２０７は、軌跡画像生成部２０５によって生成された対象物の運動軌跡を示す軌跡画像に基づいて、運動軌跡を解析する。例えば、画像認識技術などを応用して、軌跡画像と予めデータベース化されたフェーズ解析辞書２０８と比較することで、ランニングフォームのフェーズに分割することができる。
【００５４】
例えば、ランニングの動作は、通常片足立ち（片足着地）の連続動作となる。左右どちらかの足に着目すると、ランニングの動作は「立脚期」と「遊脚期」の２つのフェーズに分けることができる。すなわち、足が地面に着いているフェーズと地面から離れているフェーズの２つに分けられる。また、「立脚期」を更に分類すると、着地初期、立脚中期、離地期の３つのフェーズに分けることができる。着地初期とは、足の一部が地面に着いた瞬間であり、立脚中期は、一度地面に着いた足の踵が地面から離れるまでであり、離地期は、踵が地面から離れてから、最後につま先が地面から離れるまでである。遊脚期は、フォロースルー期、フォワードスイング期、フットディセント期の３つのフェーズに分けることができる。フォロースルー期は、つま先が地面から離れてから、足が最後方に引かれるまでであり、フォワードスイング期は、足が最後方に引かれた後、前方に向かってスイングされる期間であり、フットディセント期は、足が前方に向かってスイングされてから、足が地面に接地する直前までである。ランニングは、これらの動きの繰り返しである（http://runners-core.jp/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%A0/4900/を参照。）。
【００５５】
運動特徴生成部２０９は、運動フェーズ解析部２０７によってフェーズに分割された軌跡画像を、多人数フォーム辞書２１０と比較することで、図１１に示すような複数の異なるフォームを比較する際に、フォームごとの差分を抽出できる。図１１に示した例では、ユーザＡのフォーム（図１１（ａ））とユーザＢのフォーム（図１１（ｂ））は、フォロースルー期の軌跡が異なる。ここで比較する２つのフォームであるフォームＡとフォームＢは、異なるユーザＡとユーザＢのフォームであってよい。また、同じユーザＡの長時間のフォームを比較してもよい。例えば、２時間のマラソンにおいて、最初の１０分と最後の１０分のフォームを比較することができる。フォームの比較は、２つのフォームだけでなく、更に多くのフォームを比較してもよい。また、例えば多人数のフォームを自動的にグループ化して、どのフォームグループに属しているかを提示してもよい。なお、これらの例では、フォームを画像にして提示したが、解析途中で同様の構成をしていた場合、音などでユーザにフォームを提示することもできる。
【００５６】
以上、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明してきたが、上述してきた本発明の実施の形態は、運動解析装置の一機能としてハードウェアまたはＤＳＰ（Digital Signal Processor）ボードまたはＣＰＵボードでのファームウェアもしくはソフトウェアにより実現することができる。
【００５７】
また、本発明が適用される運動解析装置は、その機能が実行されるのであれば、上述の実施の形態に限定されることなく、単体の装置であっても、複数の装置からなるシステムあるいは統合装置であっても、ＬＡＮ、ＷＡＮ等のネットワークを介して処理が行なわれるシステムであってもよいことは言うまでもない。
【００５８】
また、バスに接続されたＣＰＵ、ＲＯＭまたはＲＡＭのメモリ、入力装置、出力装置、外部記録装置、媒体駆動装置、ネットワーク接続装置で構成されるシステムでも実現できる。すなわち、前述してきた実施の形態のシステムを実現するソフトェアのプログラムを記録したＲＯＭまたはＲＡＭのメモリ、外部記録装置、可搬記録媒体を、運動解析装置に供給し、その運動解析装置のコンピュータがプログラムを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【００５９】
この場合、可搬記録媒体等から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した可搬記録媒体等は本発明を構成することになる。
【００６０】
プログラムを供給するための可搬記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリーカード、ＲＯＭカード、電子メールまたはパソコン通信等のネットワーク接続装置（言い換えれば、通信回線）を介して記録した種々の記録媒体などを用いることができる。
【００６１】
また、コンピュータ（情報処理装置）がメモリ上に読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施の形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現される。
【００６２】
さらに、可搬型記録媒体から読み出されたプログラムまたはプログラム（データ）提供者から提供されたプログラム（データ）が、コンピュータに挿入された機能拡張ボードまたはコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードまたは機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現され得る。
【００６３】
すなわち、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または形状を取ることができる。
本発明は、運動解析の対象となる動作が繰り返し動作であることに着目した、長時間のセンサードリフトの影響を受けない、軌跡情報生成に関するものである。
【符号の説明】
【００６４】
１          被験者
１０        慣性センサ
１１        重り部
１２        枠部
１３        梁部
１４        ピエゾ抵抗体
２０、２０Ａ  運動解析装置
２１        ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２２        メモリ
２３        ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）
２４        通信部
２５        表示部
２６        入力部
２７        バス
３０        軌跡画像
２０１      情報取得部
２０２      加速度位置変換部
２０３      平滑化部
２０４      位置情報補正部
２０５      軌跡画像生成部
２０６      軌跡画像表示部
２０７      運動フェーズ解析部
２０８      フェーズ解析辞書
２０９      運動特徴生成部
２１０      多人数フォーム辞書
【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１１】
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