(57)【要約】【課題】  歩行負荷の発生の判定をすること、歩行能力の推定を行うこと、歩行の加速度に関する特徴量を算出すること。【解決手段】  歩行負荷判定装置１４は、ユーザの歩行に関する負荷の発生を判定するための歩行負荷判定装置であって、ユーザに装着された加速度センサ９から加速度情報ｓ２を取得する取得手段３２と、加速度情報ｓ２に基づき、歩行の状態が歩行の減速を示す減速状態であるかまたは歩行の加速を示す加速状態であるかを、一定期間毎に、判定する第１の判定手段３４と、第１の判定手段３４によって、歩行の状態が減速状態であると判定された後、加速状態であると判定された場合、負荷が発生したと判定する第２の判定手段３４と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの歩行に関する負荷の発生を判定するための歩行負荷判定装置であって、
前記ユーザに装着された加速度センサから加速度情報を取得する取得手段と、
前記加速度情報に基づき、前記歩行の状態が前記歩行の減速を示す減速状態であるかまたは前記歩行の加速を示す加速状態であるかを、一定期間毎に、判定する第１の判定手段と、
前記第１の判定手段によって、前記歩行の状態が前記減速状態であると判定された後、前記加速状態であると判定された場合、前記負荷が発生したと判定する第２の判定手段と、
を備える歩行負荷判定装置。
【請求項２】
前記第２の判定手段によって発生すると判定された前記負荷が発生する時刻よりも前における前記加速度情報を用いて得られる前記減速状態に関する第１の減速情報に基づいて抽出される第１の特徴量、前記負荷が発生する時刻における前記加速度情報を用いて得られる前記加速状態に関する加速情報に基づいて抽出される第２の特徴量、前記負荷が発生する時刻よりも後における前記加速度情報を用いて得られる前記減速状態に関する第２の減速情報に基づいて抽出される第３の特徴量、前記負荷が発生する時刻よりも後における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の加速度が平常時の所定の加速度になるまでに要する時間に関する情報に基づいて抽出される第４の特徴量、および、前記負荷が発生する時刻の前後における前記歩行の動揺性に関する情報に基づいて抽出される第５の特徴量、のうちの１つまたは組み合わせに予め対応付けられている前記歩行の能力を示す量に関するデータベースを参照して、前記歩行の能力を示す量に応じた値を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記歩行の能力を示す量に応じた値に基づき、前記負荷が発生する場合における前記歩行の能力を推定する推定手段と、
をさらに備える請求項１記載の歩行負荷判定装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記第１の特徴量が第１の値よりも小さくなるほど、前記第３の特徴量が第３の値よりも大きくなるほど、前記第４の特徴量が第４の値よりも小さくなるほど、または、前記第５の特徴量が第５の値よりも小さくなるほど、前記歩行の能力を示す量に応じた値がより大きくなり、前記歩行の能力がより高くなるように推定し、前記第２の特徴量が所定の範囲内に存在する場合、前記歩行の能力を示す量に応じた値が大きくなり、前記歩行の能力が高いと推定し、前記第２の特徴量が所定の範囲内に存在しない場合において、前記第２の特徴量が前記所定の範囲から乖離するほど、前記歩行の能力を示す量に応じた値がより小さくくなり、前記歩行の能力がより低くなるように推定する、請求項２記載の歩行負荷判定装置。
【請求項４】
加速度情報を取得するための加速度センサを装着したユーザの歩行の能力を推定するための歩行能力推定装置であって、
前記加速度情報に基づき検出される前記歩行に関する負荷が発生する時刻よりも前における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の減速を示す減速状態に関する第１の減速情報に基づいて抽出される第１の特徴量、前記負荷が発生する時刻における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の加速を示す加速状態に関する加速情報に基づいて抽出される第２の特徴量、前記負荷が発生する時刻よりも後における前記加速度情報を用いて得られる前記減速状態に関する第２の減速情報に基づいて抽出される第３の特徴量、前記負荷が発生する時刻よりも後における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の加速度が平常時の所定の加速度になるまでに要する時間に関する情報に基づいて抽出される第４の特徴量、および、前記負荷が発生する時刻の前後における前記歩行の動揺性に関する情報に基づいて抽出される第５の特徴量、のうちの１つまたは組み合わせに予め対応付けられている前記歩行の能力を示す量に関するデータベースを参照して、前記歩行の能力を示す量に応じた値を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記歩行の能力を示す量に応じた値に基づき、前記負荷が発生している場合における前記歩行の能力を推定する推定手段と、
を備える歩行能力推定装置。
【請求項５】
加速度情報を取得するための加速度センサを装着したユーザの歩行に関する特徴量を算出するための歩行特徴量算出装置であって、
前記加速度情報に基づき検出される前記歩行に関する負荷が発生する時刻よりも後における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の加速度が平常時の所定の加速度になるまでに要する時間に関する情報に基づいて、前記特徴量を算出する算出手段、
を備える歩行特徴量算出装置。
【請求項６】
ユーザの歩行に関する負荷の発生を判定するための歩行負荷判定方法であって、
前記ユーザに装着された加速度センサから加速度情報を取得し、
前記加速度情報に基づき、前記歩行の状態が前記歩行の減速を示す減速状態であるかまたは前記歩行の加速を示す加速状態であるかを、一定期間毎に、判定し、
前記歩行の状態が前記減速状態であると判定された後、前記加速状態であると判定された場合、前記負荷が発生したと判定する、
歩行負荷判定方法。
【請求項７】
加速度情報を取得するための加速度センサを装着したユーザの歩行の能力を推定するための歩行能力推定方法であって、
前記加速度情報に基づき検出される前記歩行に関する負荷が発生する時刻よりも前における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の減速を示す減速状態に関する第１の減速情報に基づいて抽出される第１の特徴量、前記負荷が発生する時刻における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の加速を示す加速状態に関する加速情報に基づいて抽出される第２の特徴量、前記負荷が発生する時刻よりも後における前記加速度情報を用いて得られる前記減速状態に関する第２の減速情報に基づいて抽出される第３の特徴量、前記負荷が発生する時刻よりも後における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の加速度が平常時の所定の加速度になるまでに要する時間に関する情報に基づいて抽出される第４の特徴量、および、前記負荷が発生する時刻の前後における前記歩行の動揺性に関する情報に基づいて抽出される第５の特徴量、のうちの１つまたは組み合わせに予め対応付けられている前記歩行の能力を示す量に関するデータベースを参照して、前記歩行の能力を示す量に応じた値を算出し、
算出された前記歩行の能力を示す量に応じた値に基づき、前記負荷が発生している場合における前記歩行の能力を推定する、
歩行能力推定方法。
【請求項８】
加速度情報を取得するための加速度センサを装着したユーザの歩行に関する特徴量を算出するための歩行特徴量算出方法であって、
前記加速度情報に基づき検出される前記歩行に関する負荷が発生する時刻よりも後における前記加速度情報を用いて得られる前記歩行の加速度が平常時の所定の加速度になるまでに要する時間に関する情報に基づいて、前記特徴量を算出する、
歩行特徴量算出方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１乃至５の何れか１項に記載の歩行負荷判定装置、歩行能力推定装置、または歩行特徴量算出装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、歩行に関する負荷の発生を判定するための歩行負荷判定装置、歩行能力推定装置、歩行特徴量算出装置、および方法、ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、多くのユーザは、加齢や運動習慣の変化等によって、骨格の変化や筋肉の衰えが生じ、日常的な歩行が困難になることがある。
【０００３】
そこで、このようなユーザの歩行に関する能力（以下、「歩行能力」と称す。）を把握し、運動習慣の改善や通院を行うことによって、歩行能力を改善することが求められている。
【０００４】
例えば、歩行能力を把握するための従来技術として、特許文献１のように、リハビリテーションや介護予防に関して、平坦な路面上におけるユーザの歩行に関する動揺性や滑らかさ等の歩行状態を推定する技術が知られている。
【０００５】
この従来技術によって、早期に骨格の変化や筋肉の衰えを検知し、歩行能力を把握することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特願２０１０−２３７９０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、歩行能力の低下は緩やかに発生し、このような変化は通常の歩行時よりも歩行負荷時の方が観察しやすいという問題がある。
【０００８】
例えば、特許文献１では、平坦な路面上において歩行状態を解析することはできるが、歩行負荷が発生した場合に歩行状態を解析することは困難であるため、初期の歩行能力の低下を捉えることは困難である。
【０００９】
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、歩行負荷の発生の判定をするための歩行負荷判定装置、歩行能力の推定を行うための歩行能力推定装置、歩行の加速度に関する特徴量を算出するための歩行特徴量算出装置、および方法、ならびにプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、以下のような構成要素を備えている。すなわち、歩行負荷判定装置は、ユーザの歩行に関する負荷の発生を判定するための歩行負荷判定装置であって、ユーザに装着された加速度センサから加速度情報を取得する取得手段と、加速度情報に基づき、歩行の状態が歩行の減速を示す減速状態であるかまたは歩行の加速を示す加速状態であるかを、一定期間毎に、判定する第１の判定手段と、第１の判定手段によって、歩行の状態が減速状態であると判定された後、加速状態であると判定された場合、負荷が発生したと判定する第２の判定手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、この発明の第２の観点は、以下のような構成要素を備えている。すなわち、歩行能力推定装置は、加速度情報を取得するための加速度センサを装着したユーザの歩行の能力を推定するための歩行能力推定装置であって、加速度情報に基づき検出される歩行に関する負荷が発生する時刻よりも前における加速度情報を用いて得られる歩行の減速を示す減速状態に関する第１の減速情報に基づいて抽出される第１の特徴量、負荷が発生する時刻における加速度情報を用いて得られる歩行の加速を示す加速状態に関する加速情報に基づいて抽出される第２の特徴量、負荷が発生する時刻よりも後における加速度情報を用いて得られる減速状態に関する第２の減速情報に基づいて抽出される第３の特徴量、負荷が発生する時刻よりも後における加速度情報を用いて得られる歩行の加速度が平常時の所定の加速度になるまでに要する時間に関する情報に基づいて抽出される第４の特徴量、および、負荷が発生する時刻の前後における歩行の動揺性に関する情報に基づいて抽出される第５の特徴量、のうちの１つまたは組み合わせに予め対応付けられている歩行の能力を示す量に関するデータベースを参照して、前記歩行の能力を示す量に応じた値を算出する算出手段と、算出手段によって算出された歩行の能力を示す量に応じた値に基づき、負荷が発生している場合における歩行の能力を推定する推定手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、この発明の第３の観点は、以下のような構成要素を備えている。すなわち、歩行特徴量算出装置は、加速度情報を取得するための加速度センサを装着したユーザの歩行に関する特徴量を算出するための歩行特徴量算出装置であって、加速度情報に基づき検出される歩行に関する負荷が発生する時刻よりも後における加速度情報を用いて得られる歩行の加速度が平常時の所定の加速度になるまでに要する時間に関する情報に基づいて、特徴量を算出する算出手段、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
すなわちこの発明によれば、歩行負荷の発生の判定をすることができる歩行負荷判定装置、歩行能力の推定を行うことができる歩行能力推定装置、歩行の加速度に関する特徴量を算出することができる歩行特徴量算出装置、および方法、ならびにプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態の歩行能力推定装置の構成例を示すブロック図。
【図２】同実施形態の歩行能力推定装置によって実行される歩行負荷判定処理において用いられる加速度情報計測装置について説明するための概念図。
【図３】同実施形態の歩行能力推定装置によって実行される歩行負荷判定処理において用いられる加速度の波形。
【図４】同実施形態の歩行能力推定装置によって実行される歩行負荷判定処理において抽出される左右揺動特徴量について説明するための図。
【図５】同実施形態の歩行能力推定装置によって実行される歩行負荷判定処理において用いられる歩容情報と歩行能力を示す量との対応関係を示すデータベース。
【図６】同実施形態の歩行能力推定装置によって実行される歩行能力推定処理手順の一例を示すフローチャート。
【図７】同実施形態の歩行能力推定装置によって実行される歩行負荷判定処理手順の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照してこの発明に係る実施形態を説明する。  
図１は、本発明の実施形態に係る歩行能力推定装置１０の構成例を示すブロック図である。  
歩行能力推定装置１０は、歩行負荷が発生する場合でも、歩行負荷発生時における特有の事象に着目して、歩行の減速の発生とその後に続く歩行の加速の発生を判定する。そして、減速の発生および加速の発生をトリガとして、平坦ではない路面上等における「跨ぎ」等の歩行負荷の発生、すなわち歩行負荷の動作、を検出する。そして、歩行状態に関する解析（以下、「歩容解析」と称す。）を行い、その解析結果に応じて、歩行能力を推定する。
【００１６】
歩行能力推定装置１０は、加速度情報格納部１２、歩行負荷判定部１４、歩行能力記憶部１６、および歩行能力推定部１８を備え、外部装置である加速度情報計測装置９および情報表示装置２０と接続されている。
【００１７】
加速度情報計測装置９は、例えば加速度センサであり、加速度を一定期間毎に計測し、計測された加速度に関する加速度情報ｓ１を、加速度情報格納部１２に送る。
【００１８】
ここで、図２を参照して、加速度情報計測装置９について説明する。
【００１９】
加速度情報計測装置９は、ユーザ８の身体の胸部等の適切な部位に装着されており、装着されている位置等を原点とするＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の３軸に関する加速度を、例えば１００Ｈｚで、計測する。
【００２０】
本実施形態では、ユーザ８に装着された加速度情報計測装置９を用いて歩行能力を推定し、その推定結果をユーザ８が有する携帯端末等に提示する場合を想定している。
【００２１】
図１に戻り、加速度情報格納部１２は、加速度情報計測装置９から送られた加速度情報ｓ１に関してノイズ除去処理等を行う。また、例えば不揮発性メモリ等の記憶部として、加速度情報ｓ１またはノイズ除去処理等された加速度情報ｓ２を一定期間格納する。そして、例えば一定期間経過後または歩行負荷判定部１４からの要求に応じて、加速度情報ｓ２を歩行負荷判定部１４に送る。
【００２２】
歩行負荷判定部１４は、歩行負荷特徴量抽出部３２、歩行負荷発生時刻算出部３４、および歩容情報算出部３６を備え、歩行負荷が発生したことを検出するために、歩行負荷の発生を判定する。
【００２３】
一般的に、歩行負荷が発生する場合、歩行の速度は、時間的に減速した後、加速する。そのため、本実施形態では、この事象に着目し、歩行負荷判定部１４は、加速度情報ｓ２に基づき、歩行の減速を示す減速状態および歩行の加速を示す加速状態を判定することによって、歩行負荷の発生を判定する。
【００２４】
例えば、歩行負荷判定部１４は、加速度情報ｓ２に基づき、歩行の状態が減速状態であるかまたは加速状態であるかを、一定期間毎に判定する。そして、歩行状態が減速状態であると判定された後、加速状態であると判定された場合、歩行負荷が発生したと判定する。
【００２５】
歩行負荷特徴量抽出部３２は、加速度情報格納部１２から送られた加速度情報ｓ２に基づき、歩行負荷発生の判定および歩行能力の推定を行うために必要な特徴量（以下、「歩行負荷特徴量」と称す。）を抽出する。そして、抽出された歩行負荷特徴量を含む歩行負荷特徴量情報ｓ３、および、加速度情報格納部１２から送られた加速度情報ｓ２を、歩行負荷発生時刻算出部３４に送る。
【００２６】
ここで、図３の加速度の波形を参照して、歩行負荷特徴量について説明する。  
図３の横軸は時間（ｓｅｃ）であり、縦軸は加速度Ａｃｃ（ｍ／ｓｅｃ２）である。  
歩行負荷特徴量は、例えば、加速度Ａｃｃの変化の極大値の配列である極大値配列Ｍ［ｉ］（ｉは整数値）および加速度Ａｃｃの変化の極小値の配列である極小値配列Ｌ［ｉ］である。Ｍ［ｉ］は、極大値配列Ｍに格納されているｉ番目の極大値である。
【００２７】
加速度Ａｃｃの値は、図３に示すように、一般的に、歩行負荷発生時刻Ｔの前後において、正の値と負の値とで交互に変化する。そのため、歩行負荷特徴量抽出部３２は、複数の極大値配列Ｍ［ｉ］を算出することができる。なお、図３では、複数の極大値配列Ｍ［ｉ］のうちの極大値Ｍ［Ｉ−２］，Ｍ［Ｉ−１］，Ｍ［Ｉ］，Ｍ［Ｉ＋１］，Ｍ［Ｉ＋２］を示している。ここで、Ｉは、歩行負荷発生時刻Ｔの直後の項番である。
【００２８】
例えば、歩行負荷特徴量抽出部３２は、ユーザ８の前方方向（Ｚ軸方向）の加速度Ａｃｃに関する極大値配列Ｍ［ｉ］を算出する。
【００２９】
また、歩行負荷特徴量抽出部３２は、例えば、数式（１）のように加速度Ａｃｃの２階微分を用いて、極大値Ｍを算出する。なお、数式（１）を用いずに極大値Ｍを算出してもよい。
【００３０】
【数１】
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また、歩行負荷特徴量抽出部３２は、算出された複数の極大値Ｍを、極大値配列Ｍ［ｉ］に格納する。なお、極大値配列Ｍ［ｉ］に格納される極大値Ｍは、例えば１歩毎の勢いに相当する。
【００３１】
同様に、歩行負荷特徴量抽出部３２は、複数の極小値配列Ｌ［ｉ］を算出する。なお、図３では、複数の極小値配列Ｌ［ｉ］のうちの極小値Ｌ［Ｉ］を示している。
【００３２】
なお、図３に示される振幅Ｐｔｐおよび加速度Ａｃｃ（ｄ）については後述する。
【００３３】
歩行負荷発生時刻算出部３４は、歩行負荷特徴量抽出部３２から送られた加速度情報ｓ２および歩行負荷特徴量情報ｓ３に基づき、歩行負荷発生期間、例えば極大値Ｍ［Ｉ−２］に対応する時刻から極大値Ｍ［Ｉ＋２］に対応する時刻までの期間、を判定し、歩行負荷発生時刻Ｔを算出する。そして、加速度情報ｓ２、歩行負荷特徴量情報ｓ３、および、算出された歩行負荷発生時刻Ｔに関する時刻情報ｓ４を、歩容情報算出部３６に送る。なお、時刻情報ｓ４は、後述する減速判定の結果および加速判定の結果に関する情報も含む。
【００３４】
具体的に、歩行負荷発生時刻算出部３４による歩行負荷発生時刻Ｔの算出方法について説明する。
【００３５】
まず、隣接する極大値Ｍの増減配列Ｄ［ｉ］（＝Ｍ［ｉ］−Ｍ［ｉ−１］）を算出する。
【００３６】
そして、歩行の速度が減速した後加速する時刻、すなわち歩行負荷発生時刻Ｔ、を判定するために、次のような減速判定および加速判定を行う。
【００３７】
減速判定では、極大値Ｍ［ｉ−１］に関して、増減配列Ｄ［ｉ−１］が負であるか否かを判定する（Ｄ［ｉ−１］＜０）。そして、増減配列Ｄ［ｉ−１］が負であると判定された場合、極大値Ｍ［ｉ］に関する加速判定を行う。一方、増減配列Ｄ［ｉ−１］が負ではないと判定された場合、例えば、次の項番号の極大値Ｍ［ｉ］に関して、減速判定を行う。
【００３８】
加速判定では、増減配列Ｄ［ｉ］が所定の閾値θよりも大きいか否かを判定する（Ｄ［ｉ］＞θ）。そして、増減配列Ｄ［ｉ］が所定の閾値θよりも大きくないと判定された場合、例えば、次の極大値Ｍ［ｉ］に関して、減速判定を行う。一方、増減配列Ｄ［ｉ］が所定の閾値θよりも大きいと判定された場合、歩行負荷が発生したと判定する。
【００３９】
なお、歩行負荷発生時刻算出部３４による減速判定および加速判定は、図７のフローチャートを参照して後述するような歩行負荷判定部１４による歩行負荷判定においても用いられる。
【００４０】
そして、歩行負荷発生時刻算出部３４は、極大値Ｍ［ｉ］に対応する時刻ｔ１および極大値Ｍ［ｉ−１］に対応する時刻ｔ２を用いて、歩行負荷発生時刻Ｔ＝（ｔ１＋ｔ２）／２を算出する。
【００４１】
歩容情報算出部３６は、歩行負荷発生時刻算出部３４から出力された、加速度情報ｓ２、歩行負荷特徴量情報ｓ３、および時刻情報ｓ４に基づき、歩行負荷発生時における歩容情報ｓ５を算出し、算出された歩容情報ｓ５を歩行能力推定部１８に送る。
【００４２】
歩容情報ｓ５は、例えば、歩行負荷発生時刻Ｔよりも前における減速状態に関する減速情報ａ、歩行負荷発生時刻Ｔにおける加速状態に関する加速情報ｂ、歩行負荷発生時刻Ｔよりも後における減速状態に関する減速情報ｃ、歩行負荷発生時刻Ｔよりも後における加速度情報ｓ２を用いて得られる歩行の加速度Ａｃｃが平常時の所定の加速度Ａｃｃになるまでに要する時間（以下、「平常加速度戻り時間」と称す。）に関する平常加速度戻り時間情報ｄ、および歩行負荷発生時刻Ｔの前後における歩行の動揺性に関する左右揺動情報ｅ、を含む。
【００４３】
歩容情報算出部３６は、例えば、歩行負荷発生前における加速度情報ｓ２および時刻情報ｓ４から、減速情報ａを取得する。そして、取得された減速情報ａに基づいて、第１の特徴量として、例えば、減速判定の結果として減速状態であると判定された増減配列Ｄ［Ｉ−１］を抽出する。
【００４４】
また、歩容情報算出部３６は、例えば、歩行負荷発生時における加速度情報ｓ２および時刻情報ｓ４から、加速情報ｂを取得する。そして、取得された加速情報ｂに基づいて、第２の特徴量として、例えば、加速判定の結果として加速状態であると判定された増減配列Ｄ［Ｉ］を抽出する。
【００４５】
なお、歩行負荷判定部１４は、例えば、減速情報ａおよび加速情報ｂ等をトリガとして、歩行負荷の発生を検出する。
【００４６】
また、歩容情報算出部３６は、例えば、歩行負荷発生後における加速度情報ｓ２および歩行負荷特徴量情報ｓ３から、減速情報ｃを取得する。そして、取得された減速情報ｃに基づいて、第３の特徴量として、例えば、歩行負荷発生時刻Ｔの直後の振幅、すなわち極大値Ｍ［Ｉ］と極小値Ｌ［Ｉ］との差分に相当する振幅Ｐｔｐを、抽出する。
【００４７】
また、歩容情報算出部３６は、例えば、歩行負荷発生後における、加速度情報ｓ２、歩行負荷特徴量情報ｓ３、および時刻情報ｓ４から、平常加速度戻り時間情報ｄを取得する。そして、取得された平常加速度戻り時間情報ｄに基づいて、第４の特徴量として、例えば、歩行負荷発生後における平常加速度戻り時間を抽出する。
【００４８】
例えば、図３に示すように、歩容情報算出部３６は、歩行負荷発生前の平常歩行時、例えば減速状態ではない状態、における極大値Ｍ［Ｉ−２］の値、すなわち加速度Ａｃｃ（ｄ）を基準として、加速度Ａｃｃ（ｄ）に対して一定の割合、例えば３％、の加速度Ａｃｃの範囲内で、極大値Ｍ［Ｉ−２］と同じ極大値Ｍ、図３では極大値Ｍ［Ｉ＋２］、を算出する。そして、例えば、この歩行負荷発生時刻Ｔから極大値Ｍ［Ｉ＋２］に対応する時刻までの歩数を、平常加速度戻り時間として、算出する。なお、図３では、平常加速度戻り時間は、約２［歩］分の歩数に相当する時間である。
【００４９】
また、歩容情報算出部３６は、例えば、歩行負荷発生前後における、加速度情報ｓ２および歩行負荷特徴量情報ｓ３から、左右揺動情報ｅを取得する。そして、取得された左右揺動情報ｅに基づいて、第５の特徴量として、例えば、歩行負荷発生前後における歩行の動揺性に関する特徴量Ｆを抽出する。なお、特徴量Ｆは、例えば、図４に示すような周波数に関する特徴量である。
【００５０】
ここで、図４を参照して、特徴量Ｆについて説明する。  
図４の横軸は時間（ｓｅｃ）であり、縦軸は加速度Ａｃｃ（ｍ／ｓｅｃ２）である。
【００５１】
グラフ４０は、図３と異なり、例えばＸ軸方向の加速度の波形を示している。
【００５２】
歩容情報算出部３６は、例えば、歩行負荷発生時刻Ｔの前後の一定時間τ、例えば２秒、におけるＸ軸方向の加速度に関して、低周波数（１〜３Ｈｚ）の強度を示す特徴量Ｆｌ、中周波数（３〜８Ｈｚ）の強度を示す特徴量Ｆｍ、および高周波数（８〜１２Ｈｚ）の強度を示す特徴量Ｆｈ、を抽出する。
【００５３】
そして、歩容情報算出部３６は、例えば、抽出された特徴量Ｆに基づき、グラフ４２に示すような歩行負荷発生前の期間（Ｔ−τ〜Ｔ）における特徴量Ｆｌ（−τ），Ｆｍ（−τ），Ｆｈ（−τ）と、グラフ４４に示すような歩行負荷発生前の期間（Ｔ〜Ｔ＋τ）における特徴量Ｆｌ（＋τ），Ｆｍ（＋τ），Ｆｈ（＋τ）と、の変化量の合計値Ｆｄ＝（Ｆｌ（＋τ）−Ｆｌ（−τ））＋（Ｆｍ（＋τ）−Ｆｍ（−τ））＋（Ｆｈ（＋τ）−Ｆｈ（−τ））を、特徴量Ｆとして抽出する。なお、図４では、合計値Ｆｄは、約−３．９である。
【００５４】
なお、特徴量Ｆは、左右方向、例えばＸ軸方向、への揺動を示す特徴量であればよく、上述したような周波数に関する特徴量ではなく、加速度Ａｃｃの振幅または分散等の統計的な特徴量でもよい。
【００５５】
歩行能力記憶部１６は、歩容情報ｓ５と歩行能力を示す量との対応関係を示すデータベースを記憶する。そして、例えば、後述する歩行能力推定部１８からの要求に応じて、各歩容情報ｓ５が示す値に対応する得点に関する得点情報ｓ６を、歩行能力推定部１８に送る。
【００５６】
具体的に、図５（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）のデータベースを参照して、説明する。
【００５７】
得点情報ｓ６が示す得点は、歩行能力を示す量であり、各歩容情報ｓ５が示す値と予め関連付けられており、この得点が高いほど、後述する歩行能力推定部１８によって歩行能力を示す量に基づき算出される歩行能力を示す値（「歩行能力値」と称す。）も大きくなり、歩行能力がより高いことを意味する。
【００５８】
図５（ａ）は、減速情報ａに対応するデータベースであり、減速情報ａが示す値、すなわち第１の特徴量、に対応する得点との対応関係を示している。減速情報ａが示す値が減少するほど、すなわち、所定の値（以下、「第１の値」と称す。）、例えば１．０、よりも小さくなるほど、得点は第１の値に対応する得点よりもより高くなり、歩行能力値もより大きくなる。そして、この場合、後述する歩行能力推定部１８は、歩行能力がより高くなるように推定する。例えば、０．１＜減速情報ａが示す値≦０．３の場合、得点は２点であり、この場合、例えば、歩行能力は中程度よりも高いと推定できる。
【００５９】
図５（ｂ）は、加速情報ｂに対応するデータベースであり、加速情報ｂが示す値、すなわち第２の特徴量、に対応する得点との対応関係を示している。
【００６０】
図５（ｂ）では、加速情報ｂが示す値が所定の範囲内に存在する場合、得点が高く、歩行能力値も大きいため、後述する歩行能力推定部１８は歩行能力が高いと推定する。一方、加速情報ｂが示す値が所定の範囲内に存在しない場合において、加速情報ｂが示す値が増加する場合または減少する場合、すなわち、所定の範囲から乖離するほど、得点は所定の範囲における得点より低くなり、歩行能力値も小さくなる。そして、この場合、後述する歩行能力推定部１８は、歩行能力がより低くなるように推定する。例えば、所定の範囲を１．５〜２．０とした場合、１．５≦加速情報ｂが示す値＜２．０の場合、得点が一番高くなり、加速情報ｂが示す値＜０．５および２．５≦加速情報ｂが示す値の場合、図５（ｂ）において所定の範囲から最も乖離しているため、得点は１点であり、歩行能力は低いと推定できる。
【００６１】
また、加速情報ｂが示す値が所定の範囲内に存在しない場合において、加速情報ｂが示す値が増加することは、すなわち、加速情報ｂが示す値が大きくなるように所定の範囲から乖離することは、例えば、ユーザ８が前方に倒れることを意味する。また、この場合において、加速情報ｂが示す値が減少することは、すなわち、加速情報ｂが示す値が小さくなるように所定の範囲から乖離することは、例えば、ユーザ８がつまづいたことを意味する。
【００６２】
図５（ｃ）は、減速情報ｃに対応するデータベースであり、減速情報ｃが示す値、すなわち第３の特徴量、に対応する得点との対応関係を示している。減速情報ｃが示す値が増加するほど、すなわち、所定の値（以下、「第３の値」と称す。）、例えば１．５、よりも大きくなるほど、得点は第２の値に対応する得点よりもより高くなり、歩行能力値もより大きくなる。そして、この場合、後述する歩行能力推定部１８は、歩行能力がより高くなるように推定する。例えば、５．５≦減速情報ｃが示す値の場合、得点は３点であり、この場合、例えば、歩行能力は高いと推定できる。
【００６３】
また、図５（ｃ）では、減速情報ｃが示す値が増加することは、すなわち、減速情報ｃが示す値が第３の値よりも大きくなることは、例えば、ユーザ８が、跨ぐ動作を行った後、ふんばることができ、元の平常時の歩行状態に戻ることができることを意味する。
【００６４】
図５（ｄ）は、平常加速度戻り時間情報ｄに対応するデータベースであり、平常加速度戻り時間情報ｄが示す値、すなわち第４の特徴量、に対応する得点との対応関係を示している。平常加速度戻り時間情報ｄが示す値が減少するほど、すなわち、所定の値（以下、「第４の値」と称す。）、例えば３．０、よりも小さくなるほど、得点は第４の値に対応する得点よりもより高くなり、歩行能力値もより大きくなる。そして、この場合、後述する歩行能力推定部１８は、歩行能力がより高いと推定する。例えば、１＜平常加速度戻り時間情報ｄが示す値≦２の場合、得点は２点であり、歩行能力は中程度よりも高いと推定できる。
【００６５】
また、図５（ｄ）では、平常加速度戻り時間情報ｄが示す値が減少することは、すなわち、平常加速度戻り時間情報ｄが示す値が第４の値よりも小さくなることは、例えば、ユーザ８が跨ぐ動作を行った後、すぐに元の平常時の歩行状態に戻ることができることを意味する。
【００６６】
図５（ｅ）は、左右揺動情報ｅに対応するデータベースであり、左右揺動情報ｅが示す値、すなわち第５の特徴量、に対応する得点との対応関係を示している。左右揺動情報ｅが示す値が減少するほど、すなわち、所定の値（以下、「第５の値」と称す。）、例えば３．０、よりも小さくなるほど、得点は第５の値に対応する得点よりもより高くなり、歩行能力値もより大きくなる。そして、この場合、後述する歩行能力推定部１８は、歩行能力がより高いと推定する。例えば、０．３≦左右揺動情報ｅが示す値の場合、得点は３点であり、歩行能力は高いと推定できる。
【００６７】
また、図５（ｅ）では、左右揺動情報ｅが示す値が減少することは、すなわち、左右揺動情報ｅが示す値が第５の値よりも小さくなることは、例えば、ユーザ８が跨ぐ動作を行う前の特徴量Ｆ（−τ）と、跨ぐ動作を行った後の特徴量Ｆ（＋τ）との相対値が小さいことを意味し、歩行状態が元の平常時の歩行状態に近い状態であることを意味する。
【００６８】
図１に戻り、歩行能力推定部１８は、歩容情報算出部３６から送られた歩容情報ｓ５、および、歩行能力記憶部１６を参照して歩行能力記憶部１６から送られた得点情報ｓ６に基づき、歩行能力を推定し、その推定結果ｓ７を情報表示装置２０に送る。
【００６９】
歩行能力推定部１８は、例えば、減速情報ａが示す値が０．２５であり、加速情報ｂが示す値が２．１であり、減速情報ｃが示す値が７．３であり、平常加速度戻り時間情報ｄが示す値が２．０であり、および、左右揺動情報ｅが示す値が０．７である場合、図５に示す歩行能力記憶部１６を参照して、各歩容情報ｓ５が示す値に対応する得点は、それぞれ、２、１、３、２、３である。
【００７０】
そして、歩行能力推定部１８は、歩行能力を示す量である得点に応じて、歩行能力を示す量に応じた値である歩行能力値を算出する。例えば、各得点の合計値を、歩行能力値として算出する。そして、算出された歩行能力値に基づき、歩行能力を推定する。
【００７１】
、
また、第１乃至第５の特徴量のうちの任意の特徴量に対応する得点を用いて、歩行能力値を算出してもよい。例えば、各特徴量の値の組み合わせと得点等の歩行能力値とを関連付けておき、平常加速度戻り時間情報ｄが示す値が２．０であり、および、左右揺動情報ｅが示す値が０．７である場合、歩行能力値が３になるようにしてもよい。
【００７２】
なお、本実施形態では、上述したように所定の閾値に基づく得点を用いて、歩行能力を推定する場合について説明したが、例えば、歩容情報ｓ５を入力情報として推定結果ｓ７を出力するような機械学習等の推定モデルまたは回帰分析を用いて、歩行能力を推定してもよい。
【００７３】
情報表示装置２０は、歩行能力推定部１８から送られた推定結果ｓ７に基づき、推定された歩行能力を、数値または画像等を用いて、ユーザに提示するように、表示するための装置であり、例えば、携帯電話に備えられた表示部（図示せず）である。
【００７４】
なお、歩行能力推定装置１０は、例えば、推定結果ｓ７を、インターネット等によって外部のサーバ等を介して、遠隔地の情報表示装置２０に送ってもよい。
【００７５】
また、歩行能力推定装置１０は、加速度情報計測装置９または情報表示装置２０の何れかに備えられていてもよい。
【００７６】
また、歩行能力推定装置１０は、ソフトウェアとして実現してもよいし、ハードウェアとして実現してもよい。
【００７７】
また、歩行能力推定装置１０は、例えば、磁気ディスク等の記録媒体に記録されたプログラムや、インターネット等の通信ネットワークを介してダウンロードしたプログラムを読み込み、このプログラムによって動作が制御されるサーバ等のコンピュータによって実現される。
【００７８】
なお、請求項において、ユーザの歩行に関する負荷の発生を判定するための歩行負荷判定装置は、例えば、歩行負荷判定部１４に対応する。ユーザに装着された加速度センサから加速度情報を取得する取得手段は、例えば、歩行負荷特徴量抽出部３２に対応する。加速度情報に基づき、歩行の状態が歩行の減速を示す減速状態であるかまたは歩行の加速を示す加速状態であるかを、一定期間毎に、判定する第１の判定手段は、例えば、歩行負荷特徴量抽出部３２に対応する。第１の判定手段によって、歩行の状態が減速状態であると判定された後、加速状態であると判定された場合、負荷が発生したと判定する第２の判定手段は、例えば、歩行負荷特徴量抽出部３２に対応する。
【００７９】
また、請求項において、第２の判定手段によって発生すると判定された負荷が発生する時刻よりも前における加速度情報を用いて得られる減速状態に関する第１の減速情報に基づいて抽出される第１の特徴量、負荷が発生する時刻における加速度情報を用いて得られる加速状態に関する加速情報に基づいて抽出される第２の特徴量、負荷が発生する時刻よりも後における加速度情報を用いて得られる減速状態に関する第２の減速情報に基づいて抽出される第３の特徴量、負荷が発生する時刻よりも後における加速度情報を用いて得られる歩行の加速度が平常時の所定の加速度になるまでに要する時間に関する情報に基づいて抽出される第４の特徴量、および、負荷が発生する時刻の前後における歩行の動揺性に関する情報に基づいて抽出される第５の特徴量、のうちの１つまたは組み合わせに予め対応付けられている歩行の能力を示す量に関するデータベースを参照して、歩行の能力を示す量に応じた値を算出する算出手段は、例えば、歩容情報算出部３６に対応する。算出手段によって算出された歩行の能力を示す量に応じた値に基づき、負荷が発生する場合における歩行の能力を推定する推定手段は、例えば、歩行能力推定部１８に対応する。
【００８０】
また、請求項において、加速度情報を取得するための加速度センサを装着したユーザの歩行の能力を推定するための歩行能力推定装置は、例えば、歩行能力推定装置１０に対応する。
【００８１】
また、請求項において、加速度情報を取得するための加速度センサを装着したユーザの歩行に関する特徴量を算出するための歩行特徴量算出装置は、例えば、歩容情報算出部３６に対応する。
【００８２】
次に、図６のフローチャートを参照して、歩行能力推定装置１０による歩行能力推定処理手順の一例について説明する。
【００８３】
まず、加速度情報格納部１２によって、加速度情報計測装置９から送られてくる加速度情報ｓ１が取得され、一定期間、格納される（ステップＳ６０）。
【００８４】
次に、歩行負荷判定部１４によって、例えば歩行負荷発生の判定に必要な情報である減速情報ａおよび加速情報ｂ等をトリガとして、歩行負荷の発生が検出される（ステップＳ６２）。
【００８５】
そして、歩行情報算出部３６によって、歩行能力を推定するために必要な情報として、少なくとも平常加速度戻り時間が算出される（ステップＳ６４）。例えば、歩行情報算出部３６によって、加速度情報ｓ２に基づき検出される歩行負荷発生時刻Ｔよりも後における加速度情報ｓ２を用いて得られる平常加速度戻り時間情報ｄに基づいて、第４の特徴量として、平常加速度戻り時間が算出される（ステップＳ６４）。
【００８６】
次に、歩行能力推定部１８によって、減速情報ａ、加速情報ｂ、および平常加速度戻り時間情報ｄ等に基づき、上述した第１乃至第５の特徴量のうちの１つまたは組み合わせに予め対応付けられている歩行能力を示す量に関するデータベースとして歩行能力記憶部１６を参照して、歩行能力値が算出され、歩行能力値に基づき、歩行負荷が発生している場合における歩行能力が推定される（ステップＳ６６）。
【００８７】
次に、図７のフローチャートを参照して、歩行負荷判定部１４によって実行される歩行負荷判定処理手順の一例について説明する。
【００８８】
まず、歩行負荷発生時刻算出部３４等によって、増減配列Ｄが算出される（ステップＳ７０）。
【００８９】
次に、加速度情報ｓ２に基づき、歩行状態が減速状態であるか否か（Ｄ［ｉ−１］＜０）が判定される（ステップＳ７２）。
【００９０】
そして、歩行状態が減速状態ではないと判定された場合（ステップＳ７２：Ｎｏ）、ステップＳ７０に戻り、一定期間経過後、再びステップＳ７０の処理が行われる。
【００９１】
一方、歩行状態が減速状態であると判定された場合（ステップＳ７２：Ｙｅｓ）、歩行状態が加速状態であるか否か（Ｄ［ｉ］＞θ）が判定される（ステップＳ７４）。
【００９２】
そして、歩行状態が加速状態ではないと判定された場合（ステップＳ７４：Ｎｏ）、ステップＳ７０に戻り、一定期間経過後、再びステップＳ７０の処理が行われる。
【００９３】
一方、歩行状態が加速状態であると判定された場合（ステップＳ７４：Ｙｅｓ）、すなわち、歩行状態が減速状態であると判定された後、加速状態であると判定された場合、歩行負荷が発生したと判定し、歩行負荷判定処理を終了する。
【００９４】
なお、本実施形態において、上述した平常加速度戻り時間は、歩数を用いてもよいが、絶対時間を用いてもよい。絶対時間は、例えば極大値Ｍ［Ｉ＋２］に対応する時刻から極大値Ｍ［Ｉ］を減算した時間であり、この場合、図５（ｄ）に示す平常加速度戻り時間情報ｄに関する単位は（ｓｅｃ）である。そして、絶対時間を用いた場合、時間分解能が高くなり、推定の精度が向上する。
【００９５】
また、上述した、平常加速度戻り時間等の第４の特徴量および特徴量Ｆ等の第５の特徴量の代わりに、歩行状態が元の状態に戻るまでを示す他の特徴量を用いてもよい。この他の特徴量は、例えば、歩行負荷発生前後における速度の相対量である。
【００９６】
また、上述したように、減速情報ａ，ｃおよび加速情報ｂは、加速度情報ｓ２に基づき取得されるが、例えば、歩容情報算出部３６は、加速度情報ｓ２を歩行の速度を示す加速情報に変換し、この変換された加速情報に基づき、減速情報ａ，ｃおよび加速情報ｂを取得してもよい。
【００９７】
以上のような本実施形態によって、次のような効果を得ることができる。  
歩行負荷が発生した場合における歩行状態を解析することが可能となる。例えば、歩行の減速の発生とその後に続く歩行の加速の発生を判定し、平坦ではない路面上等における「跨ぎ」等の歩行負荷の発生、すなわち歩行負荷の動作、を検出することが可能となる。そして、歩容解析を行い、その解析結果に応じて、歩行能力を推定することが可能となる。
また、例えば、ユーザに対して歩行負荷を意図的に与えた場合でも、歩行能力を推定することができ、骨格の変化や筋肉の衰えを早期に検知することも可能となる。
【００９８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００９９】
８…ユーザ、９…加速度情報計測装置、１０…歩行能力推定装置、１２…加速度情報格納部、１４…歩行負荷判定部、１６…歩行能力記憶部、１８…歩行能力推定部、２０…情報表示装置、３２…歩行負荷特徴量抽出部、３４…歩行負荷発生時刻算出部、３６…歩容情報算出部、４０，４２，４４…グラフ、ａ，ｃ…減速情報、Ａｃｃ…加速度、ｂ…加速情報、ｄ…平常加速度戻り時間情報、Ｄ…増減配列、ｅ…左右揺動情報、Ｆ，Ｆｌ，Ｆｍ，Ｆｈ，Ｆｌ（−τ），Ｆｍ（−τ），Ｆｈ（−τ），Ｆｌ（＋τ），Ｆｍ（＋τ），Ｆｈ（＋τ）…（周波数に関する）特徴量、Ｆｄ…（周波数に関する）特徴量の合計値、Ｍ…極大値、Ｌ…極小値、Ｐｔｐ…振幅、ｓ１，ｓ２…加速度情報、ｓ３…歩行負荷特徴量情報、ｓ４…時刻情報、ｓ５…歩容情報、ｓ６…得点情報、ｓ７…推定結果、Ｔ…歩行負荷発生時刻、θ…閾値、τ…時間。
【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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