医療保健学研究８号：11-18頁（2017）
ISSN 2185-2227

原著論文

超低速度歩行に対応した歩数カウントアルゴリズムに関する基礎的研究
関根正樹1，貴嶋芳文2，桑江1

つくば国際大学医療保健学部
23

豊3，田中則子4

都城コア学園藤元総合病院通所リハビリテーションセンター
4

大阪電気通信大学医療福祉工学部────────────────────────────────────────────
【要旨】現在市販されている歩数計は、加速度センサを内蔵したものが一般的になってきており、従来の機械式歩数計に比べて歩数カウントの精度が大幅に向上している。しかしながら、その多くは高齢者にみられる低速度歩行や不規則な歩行には対応していない。そこで、本研究では MEMSセンサの１つである角速度センサから得られる情報に基づく歩数カウントアルゴリズムを提案し、超低速度歩行に対応した歩数計を開発する上で角速度センサが有用であるかを検証した。健常若年者７名を対象に、トレッドミルを用いて0.5km/h刻みで速度0.5km/hから４km/hまでの歩行を測定した。腰ベルトに装着した角速度センサの出力を積分して得られたヨー方向角度は、１km/hという歩行速度であっても１歩１歩が確認できるパターンとなった。アルゴリズムを適用した結果、１km/h以上の歩行では実歩数との平均誤差が５%未満になり、角速度センサは超低速度歩行時の歩数カウントに有用であると示唆された。
キーワード：歩数計，低速度歩行，加速度センサ，角速度センサ，歩数カウントアルゴリズム
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１．序論

れ、主にウオーキングによる生活習慣病の予防や改善を目的として利用される。また、リハビ

歩数計は、身に付ける健康管理機器としてはリテーション施設や高齢者福祉施設、転倒予防類を見ないほど広く普及しており、国内販売規教室などで高齢者の運動指導を行う際にも歩数模は2008年度で570万台（108億円）と推定され計は有用であると考えられる。ている（日本能率協会総合研究所）。その普及の現在市販されている歩数計は、Micro Electro

理由としては、指標がわかりやすいこと、安価Mechanical Systems（MEMS）技術によってであること、携帯性に優れていることが挙げら作製された加速度センサを内蔵したものが一般的になってきており、従来の機械式歩数計に比─────────────────────
連絡責任者：関根正樹〒300-0051 茨城県土浦市真鍋6-20-1
つくば国際大学医療保健学部医療技術学科
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べて歩数カウントの精度が大幅に向上している（Bouten CV et al, 1997; Crouter SE et al, 2003;
Kumahara H et al, 2004）。しかしながら、その多くは、高齢者の特徴であるゆっくりとした速度の歩行や不規則な歩行には対応しておらず、

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関根正樹 他／医療保健学研究

歩数が正確にカウントされないことがしばしば

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２．実験方法見受けられる（Macko RF et al, 2002; Cyarto
EV et al, 2004; Crouter SE et al, 2005）。Cyarto

２-１

歩数カウントアルゴリズム

らの研究結果によれば、Yamax 歩数計を用い老人福祉センターを利用する高齢者を対象に通常ヒトは歩行する際に、単に脚を前方に振り出歩行時の歩数をカウントしたところ、55％の誤すだけではなく、骨盤を水平面上で回旋させて差が観測されている（Cyarto EV et al, 2004）。

いる。Murray らの研究によれば、この回旋角加速度センサを用いた歩数計に誤差が生じるは正常歩行で９±４degであり、60歳以上の高原因として、ゆっくりとした歩行の場合、その齢者の場合でも同程度となる（Murray et al,

原理から歩行による周期的な出力信号は小さく1969）。さらに、運動障がいをもつパーキンソなり、１歩を示す特徴点が身体動揺などに由来

ン病患者を対象とした研究においても、その角する信号から識別困難になるためと考えられる。

度は９deg程度である（Murray et al, 1978）。しこの問題に対して、加速度センサの出力信号にたがって、歩行速度が著しく低下した場合でも信号処理技術を用いて解決を試みる研究が行わ骨盤の回旋はある程度の振幅で残存すると予想れている。Ichinoseki-Sekine らは加速度センされる。そこで、本研究ではこの回旋動作に着サの出力信号を４秒ごとにフーリエ変換し最大目し、角速度センサで回旋を検出し、その情報のパワーを示す周波数からその区間の歩数を推から歩数をカウントするアルゴリズムを提案し定する歩数カウントアルゴリズムを提案し、49た。

名中40名（81.6%）の高齢者に対して誤差10%

具体的には、腰ベルトの任意の位置に取り付未満で歩数をカウントしている（Ichinoseki-

けられた角速度センサの出力信号を積分処理し、Sekine N et al, 2006）。また、堀田らは加速度セハイパスフィルタを介して歩行周期に関連するンサの出力信号に7つのバンドパスフィルタを適AC 成分を抽出することで相対的な角度信号を用し、歩行周期に最も寄与する周波数帯域の信算出する。この角度信号が予め定められた閾値号を選択的に抽出して歩数カウント用の信号をと交差する回数を歩数としてカウントするアル再構築し、再構築された信号と閾値処理で歩数ゴリズムとした。歩行周期はおよそ１sであるたをカウントするアルゴリズムを提案している。

め（Murray et al, 1969）、バンドパスフィルタ

このアルゴリズムでは74名中57名（77.0%）のの周波数帯域は0.5〜1.5Hzとした。また、歩数高齢者に対して誤差10%以内で歩数をカウントカウントのための閾値は０degに設定した。

している（堀田ら, 2008）。

今回の実験ではこのアルゴリズムを実装した

一方、近年の MEMS 技術の著しい進歩にと実機は試作せず、歩行の測定が終了した後に測もない、加速度センサ以外にも多種多様で高精定データと Python（version 2.7.10)を用いてオ度、小型・軽量、低消費電力なセンサが開発さフラインでアルゴリズムの評価を行った。

れている。これらの MEMS センサを組み合わせ、情報を融合することによって、さらに高精２-２測定装置度な歩数計が開発可能であると考えられる。そこで、本研究では MEMS センサの１つである

歩行中に身体に生じる角速度を測定するため角速度センサから得られる情報に基づく歩数カに、小型の無線センサユニット（図１）を試作

ウントアルゴリズムを提案し、角速度センサがした。無線センサユニットは、角速度センサ

超低速度歩行に対応した歩数計を開発する上で（L3GD20、STMicroelectronics、スイス）と加有用であるかを検証した。

速度センサ（LSM303D、STMicroelectronics、スイス）、外部トリガ用の光リモコン受光モジュ関根正樹 他／医療保健学研究８号：11-18頁（2017）13

図１．測定のセットアップール（PIC79603、コーデンシ、日本）、マイクた。歩行中の体幹に生じる角速度を測定するたロプロセッサ（PIC18F26K22、Microchip、めに、２つの無線センサユニットを被験者の腰USA）、Bluetooth モジュール（ZEAL-S01、ベルトの腰部左前方と腰背部中央に装着し、トADC Technology、日本）を内蔵し、各センサ

レッドミル（SPR-7050、長野酒井医療、日本）

出力をサンプリング周波数200Hz、分解能14bitを用いて0.5km/h刻みで速度0.5km/hから４で AD 変換した後、ディジタルデータを無線でkm/hまでの歩行を測定した（図１）。各速度でPC に送信する。角速度センサと加速度センサの歩行はそれぞれ２分間とし、トレッドミルのの感度は、対象とする被験者や動作に応じてそ速度設定から10秒後に無線センサユニットとビれぞれ±250/±500/±2000 dps、±2/±4/±

ジュアルレコーダの受光モジュールに光トリガ8/±16gから選択可能である。外形寸法は37×を入力した。角速度センサと加速度センサの感63×16mm、重量は単4電池を含み約40gであり、度はそれぞれ±250dpsと±４gとした。

小型軽量であることから被験者の動作を妨げることなく歩行の測定が可能である。

本研究で提案した角速度センサを用いた歩数カウントアルゴリズムの評価は、光トリガの入無線センサユニットを用いて被験者の歩行を力後から100秒間のデータを対象とし、Cyarto測定する際、被験者の右後方から足元の映像をらと同様に式(1)を用いて行った（Cyarto EV etビジュアルレコーダ（AQ-VU、TEAC、日本）

al, 2004）。

トした。映像とセンサ出力の同期は、ビジュア

カウント数−実歩数誤差(%)＝─────────×100
実歩数
… (1)

ルレコーダに無線センサユニットと同様の光リ

なお、本研究は大阪電気通信大学の倫理委員

モコン受光モジュールを接続し、両機器の受光会の承認を得た後、被験者に実験の詳細を説明モジュールに光トリガを同時に入力することでし書面にて同意を得て実施した。

を用いて記録し、この映像から実歩数をカウン行った。
２-３

測定方法

３．結果

被験者は、健常成人男性７名（年齢19.7±1.0

歩行速度１km/hと４km/hの典型例を図２と歳、身長173.5±5.5cm、体重69.6±9.8kg）とし図３に示す。図中の凡例 L と R はそれぞれビ14

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デオ画像で確認された右脚と左脚によるステッ８号：11-18頁（2017）

右のステップに対する差がみられた。

プを示す。また、比較のために示した加速度信超低速度である１km/hの歩行の場合、腰背号には1.0〜3.0Hzのバンドパスフィルタを適用

部中央と腰部左前方のセンサから得られた加速してある。４km/hはこの被験者において快適な度信号は複雑なパターンとなり、左右のステッ歩行速度の範囲であり、腰背部中央に取り付けプを明確に捉えるのは困難であった。一方、角た無線センサユニットで得られた加速度信号と度信号は超低速度の歩行においても１歩１歩に角度信号は周期的で１歩１歩が明確なパターン対応するピークを明確に確認することが可能でを示した。一方、腰部左前方に取り付けたセンあった。

サユニットでは、角度信号には大きな変化が確

図２と図３に示した腰部左前方と腰背部中央

認されなかったが、左右方向加速度信号では左の角度信号パターンの相関係数は歩行速度１

図２．歩行速度１km/hにおける腰部加速度信号と角度信号の典型例

図３．歩行速度４km/hにおける腰部加速度信号と角度信号の典型例

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15km/hの場合にr=0.94、歩行速度４km/hの場合なった。そのため、簡便な閾値処理のみで角度にr=0.99であり、両者は強い相関を示した。被信号から歩数をカウントすることが可能であっ験者全体に対する各歩行速度における腰部左前た。歩数カウントアルゴリズムは、歩数計に実方と腰背部中央の角度信号パターンの相関係数装する際の計算コストを考慮すると、複雑な処を表1に示す。全歩行速度の中で最も低い相関係理ではなく簡素なものが望まれる。先行研究お数を示した0.5km/h歩行時においても相関係数いて提案されたフーリエ変換に基づくアルゴリ

r=0.82であり、腰ベルト上に取り付けたセンサ

ズムは、歩数計に実装するには計算コストが大ユニットから得られる角度信号は類似したパタきいと考えられる（Ichinoseki-Sekine N et al,ーンを示すとことが確認された。

2006）。そのため、７つのバンドパスフィルタ

次に、腰部左前方で得られた角度信号と予めで構成されるフィルタバンクを用いて加速度信設定した閾値０degとの交差回数を歩数として号が単一の周波数成分になるような処理を行っカウントする提案アルゴリズムのカウント誤差

た後、閾値処理で歩数をカウントするアルゴリに関する結果を表１に示す。本実験の中で最もズムが提案された（堀田ら, 2008）。今回提案し低速度な0.5km/h歩行において、誤差が大きいたアルゴリズムは積分処理と閾値処理で構成さ被験者で138.8%となった。これは実歩数67歩にれており、より計算コストが少なく歩数計に適対してカウント歩数160歩と倍以上に誤カウンしていると考えられる。

トしたためであった。一方、１km/h以上の歩行

また、腰部左前方で得られる角度信号パター

では、それぞれ平均誤差で５%未満、最大の誤ンは腰背部中央と類似していることが明らかに差が11.3％という評価結果が得られた。

なった。これは両箇所とも回転中心が同じ骨盤付近の回旋運動を反映しているためであり、妥当な結果であると考えられる。一方、腰部左前４．考方に装着したセンサから得られた加速度信号は、察

腰背部中央のものより腰部左側の影響が大きく
本研究では、角速度センサの出力から算出さなり、特に低速度歩行では腰ベルト上でも装着れた角度信号に基づく歩数カウントアルゴリズ

部位によって得られる信号のパターンが異なるムを提案した。

傾向がみられた。腰ベルトに装着する歩数計に市販されている多くの歩数計で利用されていおいて、腰回りで類似した信号が得られることる加速度信号と比較すると、角度信号は低速度は装着位置の再現性が歩数カウントに影響を与歩行においてもパターンの形状が複雑にならず、えないことを意味し、角速度センサを用いた歩左右のステップが確認しやすいことが明らかに数計は実環境の利用条件に適していると考えら

表１．腰部左前方と腰背部中央の角度信号パターンの相関係数およびカウント誤差

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関根正樹 他／医療保健学研究８号：11-18頁（2017）を行った。角速度センサが内蔵されたセンサユれた。
市販されている歩数計の精度に関する先行研

ニットを腰部左前方に装着し、提案した歩数カ究によれば、歩行速度が54m/min（≒3.24km/h）

ウントアルゴリズムを用いた結果、１km/h以上以下の場合、多くの歩数計で誤差が大幅に増加の歩行ではそれぞれ平均誤差が５%未満、最大することが報告されている（Crouter SE et al,の誤差が11.3％という評価結果が得られ、角速2005）。これに対して、先行研究で提案された度センサから得られる情報は超低速度歩行に対加速度信号にフィルタバンクを適用したアルゴ

応する歩数計の開発に有用であることが示唆さ

リズムでは、20m/min（≒1.2km/h）程度までれた。のカウント誤差を軽減し、74名中57名（77.0%）

謝辞の高齢な被験者に対して誤差10%以内で歩数を本研究は JSPS 科研費26350855の助成を受けたものである。

カウントしている（堀田ら, 2008）。しかしながら、20m/min以下の歩行速度ではカウント誤差を十分に軽減できず50%を超えるケースも多数

参考文献みられる。本研究で提案した角度信号を用いた
歩数カウントアルゴリズムは、1.5km/hの歩行

日本能率協会総合研究所 MDB市場情報レポー

ではカウント誤差1.8%、それ以上の歩行速度でト「歩数計（万歩計）」抜粋版．日本能率協はカウント誤差１%以内であり、先行研究と同会総合研究所ホームページ．http://www.

等以上の精度で歩数をカウントしている。さらjmar-bi.com/report/148R0276.html（閲覧に、１km/hの歩行においても歩数カウント誤差

日：2016年９月10日）が５%以内であり、角速度センサおよびそこか堀田庸介，関根正樹，田村俊世，桑江豊，東祐二，

ら得られる角度信号は、超低速度歩行に対する

藤元登四郎，大島秀武，志賀利一 (2008)

歩数カウント精度の向上に有効であると考えら

高齢者に対応した歩数カウントアルゴリズ

れる。

ムの開発．生体医工学．46(2):283-288.

今回の研究では、歩行のみを動作対象として

Bouten CV, Koekkoek KT, Verduin M, Kodde R,検討を行った。今回のアルゴリズムは、閾値処Janssen JD. (1997) A triaxial accelerometer and理の基準値を０degと設定しているため、立ちportable data processing unit for the assessment

止まっているときの体の揺れや電車の揺れなど

of daily physical activity. IEEE Trans Biomed.

で誤カウントをすることが考えられる。今後は、Eng. 44(3):136-147.

様々な動作を含む日常生活において正確な歩数

Crouter SE, Schneider PL, Karabulut M, Bassett DR

をカウントするために、適切な閾値や加速度セJr. (2003) Validity of 10 electronic pedometers

ンサから得られる情報との融合について検討を

for measuring steps, distance, and energy cost.

行う必要がある。

Med Sci Sports Exerc. 35(8):1455-60.
Crouter SE, Schneider PL, Bassett DR Jr. (2005)
Spring-levered versus piezo-electric pedometer

５．結論

accuracy in overweight and obese adults. Med.
Sci. Sports Exerc. 37(10):1673-1679.

本研究では、超低速度歩行に対応した歩数計

Cyarto EV, Myers A, Tudor-Locke C. (2004) Pedometerの開発における角速度センサの有用性について、

accuracy in nursing home and community-

角速度センサの出力から算出される角度信号を

dwelling older adults. Med Sci Sports Exerc.

用いた歩数カウントアルゴリズムを提案し、36(2):205-9.

0.5km/hから４km/hまでの歩行に適用して検証

Ichinoseki-Sekine N, Kuwae Y, Higashi Y, Fujimoto

関根正樹 他／医療保健学研究８号：11-18頁（2017）

17T, Sekine M, Tamura T. (2006) Improving thebody indirect calorimetry. Br J Nutr. 91(2):235-

accuracy of pedometer used by the elderly with43.

the FFT algorithm. Med Sci Sports Exerc. 38(9):1674-81.
Kumahara H, Schutz Y, Ayabe M, Yoshioka M,

Murray MP, Kory RC, Clarkson BH. (1969) Walking
patterns in healthy old men. J Gerontol. 24(2):169-78.

Yoshitake Y, Shindo M, Ishii K, Tanaka H.

Murray MP, Sepic SB, Gardner GM, Downs WJ. (1978)(2004) The use of uniaxial accelerometry for theWalking patterns of men with parkinsonism.

assessment of physical-activity-related energy

Am J Phys Med. 57(6):278-94.

expenditure: a validation study against whole-18

関根正樹 他／医療保健学研究８号：11-18頁（2017）

Original article

A preliminary study on step counting algorithm
for ultra-low speed walking
Masaki Sekine 1, Yoshifumi Kijima2, Yutaka Kuwae3, Noriko Tanaka4
1

Department of Medical Care Technology, Faculty of Health Sciences, Tsukuba International University
234Core Academy

Fujimoto General Hospital

Department of Physical Therapy, Faculty of Biomedical Engineering, Osaka Electro-Communication University

Abstract
Many commercially available pedometers based on an accelerometer are able to count steps accurately atnormal walking speed. However, almost of them do not deal with ultra-low speed walking or irregular
walking that are seen in elderly. In this study, we attempted to propose a novel step counting algorithm basedon a gyroscope output instead of an accelerometer output and to evaluate usefulness of a gyroscope forwalking at ultra-low speed. Seven healthy young subjects wore wireless sensor units to waist and walked ona treadmill at 0.5 - 4.0 km/h. The relative yaw angle obtained by integrating and bandpass filtering of thegyroscope output represented a pattern which is able to identify each step at even low speed of 1km/h. As aresult of applying the algorithm based on the gyroscope output, the average error rates of step counts wereless than 5% for walking at more than 1km/h. These results suggest that a gyroscope is useful for step
counting when subject walks at ultra-low speed.
Keywords: Pedometer, Ultra-Low Speed Walking, Accelerometer, Gyroscope, Step counting algorithm