JP2024117221A - 歩容指標計算装置、歩容計測システム、歩容指標計算方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】センサデータの通信負荷を低減するとともに、十分な精度の歩容指標を計算できる歩容指標計算装置等を提供する。
【解決手段】通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信する通信部と、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間する補間部と、補間されたセンサデータを用いて歩容指標を計算する歩容指標計算部と、算出された歩容指標を出力する出力部と、を備える歩容指標計算装置とする。
【選択図】 図１

Description

本開示は、歩容に関する指標を計算する歩容指標計算装置等に関する。

ヘルスケアへの関心の高まりに伴って、歩容に応じた情報を提供するサービスに注目が集まっている。例えば、靴等の履物に実装されたセンサによって計測されたセンサデータを用いて、歩容を解析する技術が開発されている。センサデータの時系列データには、歩容に応じた特徴が表れる。そのような特徴を用いれば、歩容に関する指標（歩容指標とも呼ぶ）を計算できる。

特許文献１には、バッテリー寿命を長くすることによって、ウェアラブル機器を長時間使用することを目的とした技術が開示されている。特許文献１のウェアラブル機器は、位置検出部と、加速度センサ、地磁気センサ、および気圧センサの少なくとも一つを含むセンサ部と、位置検出部およびセンサ部と電気的に接続された処理部と、を備える。処理部は、位置検出部およびセンサ部からの信号に基づいてユーザの行動状態を判定する。処理部は、行動状態に基づいて、位置検出部、加速度センサ、地磁気センサ、および気圧センサの少なくとも二つを制御することによって、ユーザの位置情報を得る。

特許文献２には、生体に関するデータの欠損を補間することを目的としたデータ処理装置について開示されている。特許文献２には、インソールに搭載された歩容計測デバイスに含まれるセンサによって取得されたセンサ値を用いて生成されたセンサデータを、端末装置に送信することが開示されている。

特開２０２１－１２１８０７号公報 国際公開第２０２１／２１０１７２号

特許文献１のウェアラブル機器は、消費電力が比較的低い加速度センサ、地磁気センサ、および気圧センサを用いて、位置検出部や各種センサの動作を制御することで、消費電力を低減させる。その結果、特許文献１の手法によれば、一般的な手法と比べて、バッテリー寿命が長くなり、ウェアラブル機器の長時間使用が可能となる。特許文献１の手法では、ＧＰＳ（Global Positioning System）や、無線通信電波やネットワーク網と連携して絶対位置を算出する無線測位などによって位置検出する必要があった。すなわち、特許文献１の手法では、ＧＰＳや無線測位に費やされる電力が必要であった。

特許文献２の手法では、歩容指標の計算に用いられるセンサデータを端末装置に送信するために、インソールに搭載された歩容計測デバイスの電力が消費される。インソールに搭載された歩容計測デバイスを長時間使用するためには、消費電力をできる限り抑えたい。例えば、インソールに搭載された歩容計測デバイスが歩容指標（中間結果を含む）を計算し、算出された歩容指標をスマホに送信すれば、センサデータをそのまま端末装置に送信するよりも、通信量や消費電力を低減できる。しかしながら、歩容指標の数が多くなると、インソールに搭載された歩容計測デバイスの計算負荷が増大し、通信量や消費電力が増大する。

本開示の目的は、センサデータの通信負荷を低減するとともに、十分な精度の歩容指標を計算できる歩容指標計算装置等を提供することにある。

本開示の一態様の歩容指標計算装置は、通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信する通信部と、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間する補間部と、補間されたセンサデータを用いて歩容指標を計算する歩容指標計算部と、算出された歩容指標を出力する出力部と、を備える。

本開示の一態様の歩容指標計算方法においては、通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信し、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間し、補間されたセンサデータを用いて歩容指標を計算し、算出された歩容指標を出力する。

本開示の一態様のプログラムは、通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信する処理と、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間する処理と、補間されたセンサデータを用いて歩容指標を計算する処理と、算出された歩容指標を出力する処理と、をコンピュータに実行させる。

本開示によれば、センサデータの通信負荷を低減するとともに、十分な精度の歩容指標を計算できる歩容指標計算装置等を提供することが可能になる。

第１の実施形態に係る歩容計測システムの構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置の配置例を示す概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置に設定される座標系について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムに関する人体面について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムに関する歩行周期について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える歩容指標計算装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置によって計測された左右方向加速度の一例を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置によって計測された進行方向加速度の一例を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置によって計測された垂直方向加速度の一例を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置によって計測された左右軸周りの角速度の一例を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置によって計測された進行軸周りの角速度の一例を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置によって計測された垂直軸周りの角速度の一例を示すグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える歩容指標計算装置による線形補間について説明するためのグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える歩容指標計算装置による多項式補間について説明するためのグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える歩容指標計算装置による機械学習的補間について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える歩容指標計算装置による機械学習的補間について説明するためのグラフである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える歩容指標計算装置によって計算される歩容指標の一例について説明するための概念図である。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える計測装置の動作の一例について説明するためのフローチャートである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムが備える歩容指標計算装置の動作の一例について説明するためのフローチャートである。 第１の実施形態に係る歩容計測システムの適用例について説明するための概念図である。 第２の実施形態に係る歩容計測システムが備える歩容指標計算装置の構成の一例を示すブロック図である。 各実施形態に係る制御や処理を実行するためのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお、以下の実施形態の説明に用いる全図においては、特に理由がない限り、同様箇所には同一符号を付す。また、以下の実施形態において、同様の構成・動作に関しては繰り返しの説明を省略する場合がある。また、図面中の矢印の向きは、一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る歩容計測システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システムは、ユーザの歩行に応じたセンサデータを計測する。本実施形態の歩容計測システムは、計測されたセンサデータを用いて、そのユーザの歩行パターンに含まれる特徴（歩容）に関する指標（歩容指標）を計算する。

（構成）
図１は、本実施形態に係る歩容計測システム１の構成の一例を示すブロック図である。歩容計測システム１は、計測装置１０と歩容指標計算装置１５を備える。本実施形態においては、計測装置１０と歩容指標計算装置１５が別々のハードウェアに構成される例について説明する。例えば、計測装置１０は、歩容指標の計算対象である被験者（ユーザ）の履物等に設置される。例えば、歩容指標計算装置１５の機能は、被験者の携帯する携帯端末にインストールされる。歩容指標計算装置１５の機能は、被験者の携帯する携帯端末とネットワークを介して接続されたクラウドやサーバに実装されてもよい。以下においては、計測装置１０および歩容指標計算装置１５の構成について、個別に説明する。

〔計測装置〕
次に、計測装置１０の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図２は、計測装置１０の構成の一例を示すブロック図である。計測装置１０は、センサ１１、制御部１２、および送信部１３を有する。図２のように、センサ１１は、加速度センサ１１１と角速度センサ１１２を有する。図２には、加速度センサ１１１と角速度センサ１１２が、センサ１１に含まれる例を挙げる。センサ１１には、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２以外のセンサが含まれてもよい。センサ１１に含まれうる加速度センサ１１１および角速度センサ１１２以外のセンサについては、説明を省略する。

センサ１１は、通常の計測周波数と比べて低周波数で加速度および角速度を計測する。通常、歩容指標を精度よく計算するためには、計測周波数が１００Ｈｚ（ヘルツ）程度であればよい。例えば、センサ１１は、２５Ｈｚ程度の低周波数で加速度および角速度を計測する。計測周波数が２５Ｈｚ程度の場合、歩容指標を精度よく計算できない。そのため、歩容指標を精度よく計算するために、センサ１１によって計測された加速度および角速度に基づくセンサデータは、歩容指標計算装置１５によってデータが補間される。

加速度センサ１１１は、３軸方向の加速度（空間加速度とも呼ぶ）を計測するセンサである。加速度センサ１１１は、足の動きに関する物理量として、加速度（空間加速度とも呼ぶ）を計測する。加速度センサ１１１は、通常の計測周波数と比べて低周波数で加速度を計測する。例えば、加速度センサ１１１は、２５Ｈｚで加速度を計測する。加速度センサ１１１は、計測した加速度を送信部１３に出力する。例えば、加速度センサ１１１には、圧電型や、ピエゾ抵抗型、静電容量型等の方式のセンサを用いることができる。加速度センサ１１１として用いられるセンサは、加速度を計測できれば、その計測方式に限定を加えない。

角速度センサ１１２は、３軸周りの角速度（空間角速度とも呼ぶ）を計測するセンサである。角速度センサ１１２は、足の動きに関する物理量として、角速度（空間角速度とも呼ぶ）を計測する。角速度センサ１１２は、通常の計測周波数と比べて低周波数で角速度を計測する。例えば、角速度センサ１１２は、２５Ｈｚで角速度を計測する。角速度センサ１１２は、計測した角速度を送信部１３に出力する。例えば、角速度センサ１１２には、振動型や静電容量型等の方式のセンサを用いることができる。角速度センサ１１２として用いられるセンサは、角速度を計測できれば、その計測方式に限定を加えない。

センサ１１は、例えば、加速度や角速度を計測する慣性計測装置によって実現される。慣性計測装置の一例として、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）が挙げられる。ＩＭＵは、３軸方向の加速度を計測する加速度センサ１１１と、３軸周りの角速度を計測する角速度センサ１１２を含む。センサ１１は、ＶＧ（Vertical Gyro）やＡＨＲＳ（Attitude Heading Reference System）などの慣性計測装置によって実現されてもよい。また、センサ１１は、ＧＰＳ／ＩＮＳ（Global Positioning System／Inertial Navigation System）によって実現されてもよい。センサ１１は、足の動きに関する物理量を計測できれば、慣性計測装置以外の装置によって実現されてもよい。

図３は、両足の靴１００の中に、計測装置１０が配置される一例を示す概念図である。図３の例では、足弓の裏側に当たる位置に、計測装置１０が設置される。例えば、計測装置１０は、靴１００の中に挿入されるインソールに配置される。例えば、計測装置１０は、靴１００の底面に配置されてもよい。例えば、計測装置１０は、靴１００の本体に埋設されてもよい。計測装置１０は、靴１００から着脱できてもよいし、靴１００から着脱できなくてもよい。計測装置１０は、足の動きに関するセンサデータを計測できさえすれば、足弓の裏側ではない位置に設置されてもよい。また、計測装置１０は、ユーザが履いている靴下や、ユーザが装着しているアンクレット等の装飾品に設置されてもよい。また、計測装置１０は、足に直に貼り付けられたり、足に埋め込まれたりしてもよい。図３には、両足の靴１００に計測装置１０が設置される例を示す。計測装置１０は、片方の足の靴１００に設置されてもよい。

図３の例では、計測装置１０（センサ１１）を基準として、左右方向のｘ軸、前後方向のｙ軸、上下方向のｚ軸を含むローカル座標系が設定される。ｘ軸は左方を正とし、ｙ軸は後方を正とし、ｚ軸は上方を正とする。センサ１１に設定される軸の向きは、左右の足で同じでもよく、左右の足で異なっていてもよい。例えば、同じスペックで生産されたセンサ１１が左右の靴１００の中に配置される場合、左右の靴１００に配置されるセンサ１１の上下の向き（Ｚ軸方向の向き）は、同じ向きである。その場合、左足に由来するセンサデータに設定されるローカル座標系の３軸と、右足に由来するセンサデータに設定されるローカル座標系の３軸とは、左右で同じにある。

図４は、足弓の裏側に設置された計測装置１０（センサ１１）に設定されるローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と、地面に対して設定される世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）について説明するための概念図である。世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）では、進行方向に正対した状態のユーザが直立した状態で、ユーザの横方向がＸ軸方向（左向きが正）、ユーザの背面の方向がＹ軸方向（後ろ向きが正）、垂直方向がＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定される。なお、図４の例は、ローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の関係を概念的に示すものであり、ユーザの歩行に応じて変動するローカル座標系と世界座標系の関係を正確に示すものではない。

図５は、人体に対して設定される面（人体面とも呼ぶ）について説明するための概念図である。本実施形態では、身体を左右に分ける矢状面、身体を前後に分ける冠状面、身体を水平に分ける水平面が定義される。なお、図５のように、足の中心線を進行方向に向けて直立した状態では、世界座標系とローカル座標系が一致する。本実施形態においては、ｘ軸を回転軸とする矢状面内の回転をロール、ｙ軸を回転軸とする冠状面内の回転をピッチ、ｚ軸を回転軸とする水平面内の回転をヨーと定義する。また、ｘ軸を回転軸とする矢状面内の回転角をロール角、ｙ軸を回転軸とする冠状面内の回転角をピッチ角、ｚ軸を回転軸とする水平面内の回転角をヨー角と定義する。

制御部１２（制御手段）は、加速度センサ１１１から、３軸方向の加速度を取得する。また、制御部１２は、角速度センサ１１２から、３軸周りの角速度を取得する。例えば、制御部１２は、取得された角速度および加速度等の物理量（アナログデータ）をＡＤ変換（Analog-to-Digital Conversion）する。なお、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２によって計測された物理量（アナログデータ）は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２の各々においてデジタルデータに変換されてもよい。制御部１２は、変換後のデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）を送信部１３に出力する。

制御部１２は、図示しない記憶部に、センサデータを記憶させるように構成されてもよい。センサデータには、デジタルデータに変換された加速度データと、デジタルデータに変換された角速度データとが少なくとも含まれる。加速度データは、３軸方向の加速度ベクトルを含む。角速度データは、３軸周りの角速度ベクトルを含む。加速度データおよび角速度データには、それらのデータの取得時間が紐付けられる。また、制御部１２は、加速度データおよび角速度データに対して、実装誤差や温度補正、直線性補正などの補正を加えてもよい。

例えば、制御部１２は、計測装置１０の全体制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータまたはマイクロコントローラによって実現される。例えば、制御部１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等を有する。制御部１２は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２を制御して、角速度や加速度を計測する。

図６は、右足を基準とする一歩行周期について説明するための概念図である。左足を基準とする一歩行周期も、右足と同様である。図６の横軸は、右足の踵が地面に着地した時点を起点とし、次に右足の踵が地面に着地した時点を終点とする右足の一歩行周期である。図６の横軸は、一歩行周期を１００％として第１正規化されている。また、図６の横軸は、立脚相が６０％、遊脚相が４０％になるように第２正規化されている。片足の一歩行周期は、足の裏側の少なくとも一部が地面に接している立脚相と、足の裏側が地面から離れている遊脚相とに大別される。立脚相は、さらに、立脚初期Ｔ１、立脚中期Ｔ２、立脚終期Ｔ３、遊脚前期Ｔ４に細分される。遊脚相は、さらに、遊脚初期Ｔ５、遊脚中期Ｔ６、遊脚終期Ｔ７に細分される。なお、図６は一例であって、一歩行周期を構成する期間や、それらの期間の名称等を限定するものではない。

図６のように、歩行においては、複数の事象（歩行イベントとも呼ぶ）が発生する。Ｐ１は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＣ：Heel Contact）。踵接地ＨＣは、ＨＳ（Heel Strike）とも表現される。Ｐ２は、右足の足裏が接地した状態で、左足の爪先が地面から離れる事象（反対足爪先離地）を表す（ＯＴＯ：Opposite Toe Off）。Ｐ３は、右足の足裏が接地した状態で、右足の踵が持ち上がる事象（踵持ち上がり）を表す（ＨＲ：Heel Rise）。Ｐ４は、左足の踵が接地した事象（反対足踵接地）である（ＯＨＳ：Opposite Heel Strike）。Ｐ５は、左足の足裏が接地した状態で、右足の爪先が地面から離れる事象（爪先離地）を表す（ＴＯ：Toe Off）。Ｐ６は、左足の足裏が接地した状態で、左足と右足が交差する事象（足交差）を表す（ＦＡ：Foot Adjacent）。Ｐ７は、左足の足裏が接地した状態で、右足の脛骨が地面に対してほぼ垂直になる事象（脛骨垂直）を表す（ＴＶ：Tibia Vertical）。Ｐ８は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＣ：Heel Contact）。Ｐ８は、Ｐ１から始まる歩行周期の終点に相当するとともに、次の歩行周期の起点に相当する。なお、図６は一例であって、歩行において発生する事象や、それらの事象の名称を限定するものではない。

送信部１３（送信手段）は、予め設定された送信タイミングにおいて、センサデータを出力する。例えば、送信部１３は、無線通信を介して、センサデータを送信する。送信部１３から送信されたセンサデータは、歩容指標計算装置１５によって受信される。センサデータの送信タイミングについては、限定を加えない。例えば、送信部１３は、センサデータの計測に応じて、リアルタイムでそのセンサデータを送信する。例えば、送信部１３は、所定期間において計測されたセンサデータを記憶しておき、予め設定されたタイミングにおいて、記憶されたセンサデータを一括で送信してもよい。例えば、送信部１３は、歩容指標計算装置１５からの指示に応じて、センサデータを送信してもよい。

例えば、送信部１３は、無線通信を介して、歩容指標計算装置１５にセンサデータを送信する。例えば、送信部１３は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）などの規格に則した無線通信機能（図示しない）を介して、歩容指標計算装置１５にセンサデータを送信する。送信部１３の通信機能は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）以外の規格に則していてもよい。送信部１３は、ケーブルなどの有線を介して、歩容指標計算装置１５にセンサデータを送信してもよい。

本実施形態において、センサ１１は、通常の計測周波数と比べて低周波数で加速度および角速度を計測する。通常の計測周波数が１００Ｈｚ程度であるのに対し、センサ１１は、２５Ｈｚ程度の低周波数で加速度および角速度を計測する。そのため、本実施形態によれば、センサ１１の消費電力が抑制される。また、本実施形態の歩容計測システム１の計測装置１０は、センサデータの通信量が低減される。そのため、本実施形態によれば、通信における消費電力も低減される。送信部１３から送信されたセンサデータは、歩容指標計算装置１５によってデータが補間される。

〔歩容指標計算装置〕
次に、歩容指標計算装置１５の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図７は、歩容指標計算装置１５の構成の一例を示すブロック図である。歩容指標計算装置１５は、通信部１５１、補間部１５３、歩容指標計算部１５５、および出力部１５７を有する。

通信部１５１（通信手段）は、計測装置１０から送信されたセンサデータを受信する。例えば、通信部１５１は、無線通信を介して、センサデータを受信する。通信部１５１によって受信されたセンサデータは、補間部１５３によってデータ補間される。

例えば、通信部１５１は、無線通信を介して、計測装置１０から送信されたセンサデータを受信する。例えば、通信部１５１は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）などの規格に則した無線通信機能（図示しない）を介して、計測装置１０からセンサデータを受信する。通信部１５１の通信機能は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）以外の規格に則していてもよい。通信部１５１は、ケーブルなどの有線を介して、計測装置１０からセンサデータを受信してもよい。

また、通信部１５１は、計測装置１０に対して、センサデータの計測周波数を切り替える切替信号や、センサデータの送信を要求する要求信号を送信する機能を有していてもよい。例えば、通信部１５１は、歩容指標計算部１５５の指示に応じて、切替信号や要求信号を送信する。例えば、通信部１５１は、歩容指標計算部１５５による踵接地の検出に応じて、計測周波数を低周波数に切り替える切替信号を計測装置１０に送信する。例えば、通信部１５１は、歩容指標計算部１５５による爪先離地の検出に応じて、計測周波数を低周波数に切り替える切替信号を計測装置に送信する。

補間部１５３（補間手段）は、センサデータを取得する。補間部１５３は、所定の補間方法を用いて、受信したセンサデータを補間する。補間部１５３は、所定の補間方法を用いて、センサデータのデータ間に補間データを挿入することによって、センサデータを補間する。例えば、補間部１５３は、線形補間や多項式補間、機械学習的補間などの補間方法を用いて、センサデータを補間する。例えば、センサデータの計測周波数が２５Ｈｚであり、歩容指標の計算に必要な計測周波数が１００Ｈｚである場合を想定する。この場合、補間部１５３は、センサデータのデータ間に３つの補間データを挿入して、計測周波数が１００Ｈｚの場合と同等のデータにする。

計測装置１０から送信されたセンサデータは、通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された加速度および角速度に基づく。そのため、そのセンサデータをそのまま用いると、精度よく歩容指標を計算することが難しい。例えば、通常の計測周波数が１００Ｈｚであり、計測装置１０の計測周波数が２５Ｈｚであると想定する。この場合、計測装置１０によって生成されたセンサデータのデータ間に３つのデータを補間すれば、計測周波数が１００Ｈｚの場合と同等の精度で歩容指標を計算できる。

図８～図１３は、複数の被験者に関して計測された加速度および角速度に関するセンサデータの時系列データ（歩行波形とも呼ぶ）のパターンについて説明するためのグラフである。図８～図１３は、踵接地のタイミングを始点とし、次の踵接地のタイミングを終点とする１歩行周期の歩行波形である。図８～図１３のグラフは、踵接地のタイミングを始点（０％）とし、次の踵接地のタイミングを終点（１００％）とする歩行周期に正規化されている。図８～図１３は、６０人の被験者に関して、所定距離を歩行する４回のトライアルを３往復することで得られた７２０点のデータが重ねられたグラフである。なお、各トライアルにおいて得られた数歩行周期分の歩行パターンは、１歩行周期に平均化されている。

図８は、左右方向ｘの加速度（左右方向加速度Ａｘ）に関する歩行波形である。左右方向ｘは、左が正である。図９は、進行方向ｙの加速度（進行方向加速度Ａｙ）に関する歩行波形である。進行方向ｙは、後ろが正である。図１０は、垂直方向ｚの加速度（垂直方向加速度Ａｚ）に関する歩行波形である。垂直方向ｚは、上が正である。図１１は、左右軸周り（ｘ軸周り）の角速度Ｇｘに関する歩行波形である。角速度Ｇｘは、ｙ軸の正からｚ軸の正に回る方向（時計回り）が正である。図１２は、進行軸周り（ｙ軸周り）の角速度Ｇｙに関する歩行波形である。角速度Ｇｙは、ｚ軸の正からｘ軸の正に回る方向（時計回り）が正である。図１３は、垂直軸周り（ｚ軸周り）の角速度Ｇｚに関する歩行波形である。角速度Ｇｚは、ｘ軸の正からｙ軸の正に回る方向（時計回り）が正である。

異なる被験者の間であっても、同じ被験者であっても、歩行波形にはばらつきが生じる。図８～図１３に示すように、いずれの歩行波形においても、足が接地した状態では加速度や角速度の変化が小さい。踵接地の直後の区間（０～１２％）や、地面から足が離れている期間（５０～１００％）は、加速度や角速度の変化が大きい。それらの変化が大きい歩行周期には、歩行波形に特徴が表れる。特に、遊脚相の区間（６０～１００％）では、加速度や角速度の変化が見られる。遊脚相の区間（６０～１００％）には、被験者の個性が表れる。

図１４は、左右方向加速度Ａｘに関する線形補間について説明するためのグラフである。図１４には、実測された加速度に基づくセンサデータを黒塗りの円で示し、補間データを白抜きの円で示す。図１４には、連続したタイミングで計測された加速度ａｘ_iと加速度ａｘ_i+1との間にデータを線形補間する例を示す（ｉは自然数）。線形補間においては、加速度ａｘ_iと加速度ａｘ_i+1とを線分Ｌで結び、所定間隔で等分する。図１４の例の場合、３つの補間データ（Ｄ_L1、Ｄ_L2、Ｄ_L3）によって、線分Ｌが４等分されている。線形補間は、変化が小さい区間や、変化が単調な区間において有効である。左右方向加速度Ａｘ以外の加速度や、角速度に関しても、左右方向加速度Ａｘと同様に線形補間を用いることができる。

図１５は、左右方向加速度Ａｘに関する多項式補間について説明するためのグラフである。図１５には、実測された加速度に基づくセンサデータを黒塗りの円で示し、補間データを白抜きの円で示す。図１５には、連続したタイミングで計測された加速度ａｘ_iと加速度ａｘ_i+1との間にデータを多項式補間する例を示す（ｉは自然数）。多項式補間においては、近接した複数のタイミングで計測された加速度に対して、多項式曲線Ｐをフィッティングさせる。加速度ａｘ_iと加速度ａｘ_i+1との間の区間における多項式曲線Ｐを、所定間隔で等分する。図１５の例の場合、３つの補間データ（Ｄ_P1、Ｄ_P2、Ｄ_P3）によって、加速度ａｘ_iと加速度ａｘ_i+1との間の区間が４等分されている。多項式補間は、変化が滑らか区間において有効である。例えば、多項式曲線Ｐは、２次関数で表される曲線である。例えば、多項式曲線Ｐは、楕円や双曲線などの２次曲線であってもよい。例えば、多項式曲線Ｐは、３次以上の関数で表される曲線であってもよい。左右方向加速度Ａｘ以外の加速度や、角速度に関しても、左右方向加速度Ａｘと同様に多項式補間を用いることができる。

図１６は、機械学習的補間について説明するための概念図である。図１６には、左右方向加速度ａｘ、進行方向加速度ａｙ、垂直方向加速度ａｚ、横軸周り角速度ｇｘ、進行軸周り角速度ｇｙ、および垂直軸周り角速度ｇｚからなるセンサデータ（特徴量）を、計測タイミングを合わせて並べた様子を示す。時間軸方向の１マスは、１００Ｈｚの計測周波数で計測されたセンサデータ（特徴量）を示す。学習データＤ_Lは、２５Ｈｚの計測周波数で計測されたセンサデータ（特徴量）を示す。１００Ｈｚの計測周波数の計測間隔は、１０ミリ秒である。２５Ｈｚの計測周波数の計測間隔は、４０ミリ秒である。機械学習的補間では、計測装置１０によって計測された時間的に連続する複数のセンサデータの入力に応じて、センサデータ間のデータを出力するモデルが用いられる。例えば、モデルは、２５Ｈｚの計測周波数で計測されたセンサデータの入力に応じて、センサデータ間に３つの補間データを出力する。その結果、２５Ｈｚの計測周波数を用いて、１００Ｈｚの計測周波数に相当するセンサデータが得られる。

図１６の例の場合、６つの学習データＤ_Lのそれぞれが６つの特徴量を含むため、合計で３６点の特徴量が用いられる。学習データＤ_Lは、１００Ｈｚで計測されたセンサデータのデータセットを用いて生成される。教師データＤ_Tは、１００Ｈｚの計測周波数で計測されたデータのうち、２５Ｈｚの計測周波数では計測されない補間領域のデータである。教師データＤ_Tのマスに関しては、１００Ｈｚで計測されたセンサデータを用いた学習によって、３６点の特徴量の入力に応じてそのマスのデータ（左右方向加速度ａｘ）を出力するモデルが生成される。補間領域は、図１６において白抜きで示されたマスである（教師データＤ_Tのマスも含む）。図１６においては、左右方向加速度ａｘの一点のみ教師データＤ_Tとして明示されているが、全ての補間領域についてモデルが生成される。すなわち、補間領域の全てのマスについて、モデルが準備される。

例えば、左右方向加速度axの学習においては、３軸方向加速度および３軸周りの角速度の全てが用いられる。特に、左右方向加速度axの学習においては、進行方向加速度ａｙおよび垂直方向加速度ａｚが重要である。すなわち、ある方向に関する加速度の学習においては、その方向に関する加速度に加えて、別の２方向に関する加速度の影響が強い。また、ある軸周りに関する角速度に関しては、その軸周りの角速度に加えて、垂直方向加速度ａｚおよび他の軸周りに関する角速度の影響が強い。

例えば、加速度や角速度の変動の小さい区間に関しては、計測周波数がさらに小さく設定されてもよい。そのような区間に関しては、例えば、２５Ｈｚから１２．５Ｈｚに切り替えられてもよい。計測周波数が減らされた区間に関しては、機械学習的補間ではなく、線形補間に切り替えられてもよい。加速度や角速度の変動が小さい区間では、線形補間でも十分な精度が得られる。機械学習的補間と線形補間を併用すれば、歩容指標計算装置が実装された携帯端末の計算負荷を低減できる。

図１７は、左右方向加速度Ａｘに関する機械学習的補間について説明するためのグラフである。図１７には、実測された加速度に基づくセンサデータを黒塗りの円で示し、補間データを白抜きの円で示す。図１７には、連続したタイミングで計測された加速度ａｘ_iと加速度ａｘ_i+1との間にデータを機械学習的補間する例を示す（ｉは自然数）。機械学習的補間においては、近接した複数のタイミングで計測された加速度に対して、機械学習を用いて得られた曲線Ｍをフィッティングさせる。加速度ａｘ_iと加速度ａｘ_i+1との間の区間における曲線Ｍを、所定間隔で等分する。図１７の例の場合、３つの補間データ（Ｄ_M1、Ｄ_M2、Ｄ_M3）によって、加速度ａｘ_iと加速度ａｘ_i+1との間の区間が４等分されている。機械学習的補間は、変化が滑らか区間においても、変化が複雑な区間においても有効である。左右方向加速度Ａｘ以外の加速度や、角速度に関しても、左右方向加速度Ａｘと同様に機械学習的補間を用いることができる。機械学習的補間の方が、線形補間や多項式補間よりも滑らかにセンサデータを補間できる。

図８～図１３に示すように、足が地面に接地している区間（約１０～５０％）においては、加速度および角速度の変動が小さい。この区間においては、計測周波数を減らしても、補間データの精度への影響が小さい。例えば、この区間においては、計測周波数を２５Ｈｚから１０Ｈｚなどに減らしてもよい。このように計測周波数を変動させる場合、計測周波数ごとにモデルを準備しておく。すなわち、機械学習的補間においては、計測周波数ごとにモデルを準備しておく。

また、センサデータの値に応じて、歩行しているか否かを判定してもよい。その場合、予め設定された閾値とセンサデータとの関係に応じて、計測周波数を変化させてもよい。例えば、センサデータの値が閾値を下回っている場合は、計測周波数を下げて低消費電力モードで駆動するように、歩容指標計算装置１５から計測装置１０に指示を出してもよい。

歩容指標計算部１５５（歩容指標計算手段）は、補間部１５３によってデータが補間されたセンサデータを取得する。歩容指標計算部１５５は、センサデータに含まれる３軸方向の加速度および３軸周りの角速度の時系列データから、一歩行周期分の時系列データ（歩行波形データとも呼ぶ）を抽出する。歩容指標計算部１５５は、抽出された一歩行周期分の歩行波形データの時間を、０～１００％（パーセント）の歩行周期に正規化（第１正規化とも呼ぶ）する。０～１００％の歩行周期に含まれる１％や１０％などのタイミングを、歩行フェーズとも呼ぶ。また、歩容指標計算部１５５は、第１正規化された一歩行周期分の歩行波形データに関して、立脚相が６０％、遊脚相が４０％になるように正規化（第２正規化とも呼ぶ）する。立脚相は、足の裏側の少なくとも一部が地面に接している期間である。遊脚相は、足の裏側が地面から離れている期間である。歩行波形データを第２正規化すれば、特徴量が抽出される歩行フェーズのずれが、外乱の影響でぶれることを抑制できる。

歩容指標計算部１５５は、一歩行周期ごとに正規化された歩行波形データを用いて、歩容指標を計算する。一歩行周期ごとに正規化された歩行波形データを用い算出できれば、算出される歩容指標については、特に限定を加えない。以下において、代表的な歩容指標をあげる。以下の歩容指標の具体的な計算方法については、省略する。

例えば、歩容指標計算部１５５は、歩容指標として、距離や高さに関する指標を計算する。例えば、歩容指標計算部１５５は、歩幅や、外回し距離、足上げ高さ、ＦＴＣ（Foot Clearance）、ＭＴＣ（Minimum Toe Clearance）を計算する。歩幅は、歩行中における前足と後足との距離を示す。外回し距離は、遊脚相において、進行方向に対して足が外側に離れた距離の最大値を示す。足上げ高さは、遊脚相において、計測装置１０（センサ１１）と地面との距離の最大値を示す。ＦＴＣは、遊脚相における踵と地面との距離の最大値を示す。ＭＴＣは、遊脚相における爪先と地面との距離の最小値を示す。

例えば、歩容指標計算部１５５は、歩容指標として、角度に関する指標を計算する。例えば、歩容指標計算部１５５は、接地角度や、離地角度、爪先の向き、踵接地のロール角、爪先離地のロール角、遊脚ピーク角速度、母趾角を計算する。接地角度は、踵接地時において、足裏面と地面とがなす角度の最大値を示す。離地角度は、遊脚相において、足裏面と地面とがなす角度を示す。爪先の向きは、遊脚相において、進行方向に対する爪先の向きの平均値を示す。踵接地のロール角は、後方の視座から見て、踵接地時における足首と地面とのなす角度である。爪先離地のロール角は、後方の視座から見て、蹴り出し時における足首と地面とのなす角度である。遊脚ピーク角速度は、蹴り出し直後から爪先が地面に最近接するまでの区間における足関節背屈方向の角速度である。母趾角は、足の親指が人差し指側へ傾いている角度を示す。具体的には、母趾角は、第一中足骨の中心線と第一基節骨の中心線とのなす角である。

例えば、歩容指標計算部１５５は、歩容指標として、速度に関する指標を計算する。例えば、歩容指標計算部１５５は、歩行速度や、ケイデンス、遊脚時最大速度を計算する。歩行速度は、歩行における速さを示す。ケイデンスは、１分間当たりの歩数を示す。遊脚時最大速度は、遊脚相において足を振り出す速度を示す。

例えば、歩容指標計算部１５５は、歩容指標として、時間に関する指標を計算する。例えば、歩容指標計算部１５５は、立脚時間や、荷重時間、足底接地時間、蹴り出し時間、遊脚時間、ＤＳＴ（Double Support Time）を計算する。立脚時間は、歩行中に足が地面に接地している時間を示す。立脚時間は、荷重時間、足底接地時間、および蹴り出し時間の和である。荷重時間は、立脚相において、踵が地面に接地してから爪先が地面に接地するまでの時間である。足底接地時間は、立脚相において、足底全体が地面に接地して、足底と地面が水平になっている時間である。蹴り出し時間は、立脚相において、足底接地の状態から爪先が地面を蹴り出すまでの時間である。遊脚時間は、歩行中に、足が地面から離れている時間を示す。ＤＳＴは、ＤＳＴ１とＤＳＴ２に分けられる。ＤＳＴ１は、両足が同時に地面に接地している期間において、計測装置１０（センサ１１）の実装された方の足が反対足よりも前方にある時間を示す。ＤＳＴ２は、両足が同時に地面に接地している期間において、計測装置１０（センサ１１）の実装された方の足が反対足よりも後方にある時間を示す。

例えば、歩容指標計算部１５５は、歩容指標として、フレイルレベルやＣＰＥＩ（Center of Pressure Exclusion Index）を計算する。フレイルレベルは、歩行状態に応じたフレイル状態の推定値である。例えば、歩容指標計算部１５５は、フレイルレベルとして、健康を示す判定結果Ａ、フレイルの可能性を示す判定結果Ｂ、フレイルの可能性が高い判定結果Ｃなどの指標を推定する。ＣＰＥＩは、立脚相の期間中に地面にかかる足圧中心部の移動の膨らむ割合の推定値を示す。

図１８は、歩容指標の一例について説明するための概念図である。図１８には、右足ステップ長Ｓ_R、左足ステップ長Ｓ_L、ストライド長Ｔ、歩隔Ｗ、足角Ｆ、および分回し量ＤＩを図示する。また、図１８には、進行方向の軸（Ｙ軸）に平行であり、左右の足の中間を結ぶ軌跡に相当する進行軸ＰＡを図示する。右足ステップ長Ｓ_Rは、左足の足裏が接地した状態から、進行方向に振り出された右足の踵が着地した状態に遷移した際の、右足の踵と左足の踵とのＹ座標の差である。左足ステップ長Ｓ_Lは、右足の足裏が接地した状態から、進行方向に振り出された左足の踵が着地した状態に遷移した際の、左足の踵と右足の踵とのＹ座標の差である。ストライド長Ｔは、右足ステップ長Ｓ_Rと左足ステップ長Ｓ_Lの和である。歩隔Ｗは、右足と左足の間隔である。図１８において、歩隔Ｗは、接地した状態における右足の踵の中心線（Ｘ座標）と、接地した状態における左足の踵の中心線（Ｘ座標）との差である。足角Ｆは、足裏面が接地した状態において、足の中心線と進行方向（Ｙ軸）が成す角度である。本実施形態においては、立脚相において、足が接地している状態の足角を評価する。分回し量ＤＩは、遊脚相において足の中心軸が進行軸ＰＡから最も離れたタイミングにおける、進行軸ＰＡと足の距離である。本実施形態において、分回し量ＤＩは、下肢の長さが影響するので、身長で正規化される。

例えば、歩容指標計算部１５５は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の時系列データ（実線）から、踵接地ＨＣや爪先離地ＴＯのタイミングを検出する。踵接地ＨＣのタイミングは、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の時系列データに表れる極大ピークの直後の極小ピークのタイミングである。踵接地ＨＣのタイミングの目印になる極大ピークは、一歩行周期分の歩行波形データの最大ピークに相当する。連続する踵接地ＨＣの間の区間が、一歩行周期である。爪先離地ＴＯのタイミングは、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の時系列データに変動が表れない立脚相の期間の後に表れる極大ピークの立ち上がりのタイミングである。

例えば、歩容指標計算部１５５は、ロール角（Ｘ軸周り角速度）の時系列データ（破線）から、立脚中期のタイミングを検出する。ロール角が最小のタイミングと、ロール角が最大のタイミングとの中点のタイミングが、立脚中期に相当する。例えば、歩行速度や、歩幅、分回し、内旋／外旋、底屈／背屈などのパラメータ（歩容指標とも呼ぶ）は、立脚中期を基準として求めることができる。

例えば、歩容指標計算部１５５は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の時系列データから、踵接地ＨＣと爪先離地ＴＯを検出する。歩容指標計算部１５５は、連続する踵接地ＨＣの間の区間を、一歩行周期分の歩行波形データとして抽出する。歩容指標計算部１５５は、第１正規化によって、一歩行周期分の歩行波形データの横軸（時間軸）を、０～１００％の歩行周期に変換する。歩容指標計算部１５５は、歩行フェーズが０％の踵接地ＨＣから、その踵接地ＨＣに後続する爪先離地ＴＯまでの区間を０～６０％に正規化する。また、歩容指標計算部１５５は、爪先離地ＴＯから、爪先離地ＴＯに後続する歩行フェーズが１００％の踵接地ＨＣまでの区間を６０～１００％に正規化する。その結果、一歩行周期分の歩行波形データは、歩行周期が０～６０％の区間（立脚相）と、歩行周期が６０～１００％の区間（遊脚相）とに正規化される。第２正規化後の歩行波形データ（実線）では、爪先離地ＴＯのタイミングが６０％に一致する。

進行方向加速度（Ｙ方向加速度）以外の加速度／角速度に関して、歩容指標計算部１５５は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の歩行周期に合わせて、歩行周期分の歩行波形データを抽出／正規化する。また、歩容指標計算部１５５は、３軸周りの角速度の時系列データを積分することで、３軸周りの角度の時系列データを生成してもよい。その場合、歩容指標計算部１５５は、３軸周りの角度に関しても、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の歩行周期に合わせて、一歩行周期分の歩行波形データを抽出／正規化する。

歩容指標計算部１５５は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）以外の加速度／角速度に基づいて、一歩行周期分の歩行波形データを抽出／正規化してもよい。例えば、歩容指標計算部１５５は、垂直方向加速度（Ｚ方向加速度）の時系列データから、踵接地ＨＣや爪先離地ＴＯを検出してもよい。踵接地ＨＣのタイミングは、垂直方向加速度（Ｚ方向加速度）の時系列データに表れる急峻な極小ピークのタイミングである。急峻な極小ピークのタイミングにおいては、垂直方向加速度（Ｚ方向加速度）の値がほぼ０になる。踵接地ＨＣのタイミングの目印になる極小ピークは、一歩行周期分の歩行波形データの最小ピークに相当する。連続する踵接地ＨＣの間の区間が、一歩行周期である。爪先離地ＴＯのタイミングは、垂直方向加速度（Ｚ方向加速度）の時系列データが、踵接地ＨＣの直後の極大ピークの後に変動の小さい区間を経た後に、なだらかに増大する途中の変曲点のタイミングである。また、歩容指標計算部１５５は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）および垂直方向加速度（Ｚ方向加速度）の両方に基づいて、一歩行周期分の歩行波形データを抽出／正規化してもよい。また、歩容指標計算部１５５は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）および垂直方向加速度（Ｚ方向加速度）以外の加速度や角速度、角度等に基づいて、一歩行周期分の歩行波形データを抽出／正規化してもよい。

例えば、歩容指標計算部１５５は、正規化された一歩行周期分の歩行波形データから、歩容指標の推定に用いられる特徴量（第１特徴量とも呼ぶ）を抽出する。歩容指標計算部１５５は、予め設定された条件に基づいて、時間的に連続する歩行フェーズを統合した歩行フェーズクラスターから、歩行フェーズクラスターごとの特徴量を抽出する。歩行フェーズは、０～１００％の歩行周期に含まれる１％や１０％などのタイミングを示す。歩行フェーズクラスターは、少なくとも一つの歩行フェーズを含む。歩行フェーズクラスターは、単一の歩行フェーズで構成されてもよい。歩容指標の推定に用いられる特徴量の抽出元の歩行波形データや歩行フェーズについては、省略する。

例えば、歩容指標計算部１５５は、歩行フェーズクラスターを構成する歩行フェーズの各々から抽出された特徴量（第１特徴量）に特徴量構成式を適用して、歩行フェーズクラスターの特徴量（第２特徴量）を生成する。特徴量構成式は、歩行フェーズクラスターの特徴量を生成するために、予め設定された計算式である。例えば、特徴量構成式は、四則演算に関する計算式である。例えば、特徴量構成式を用いて算出される第２特徴量は、歩行フェーズクラスターに含まれる各歩行フェーズにおける第１特徴量の積分平均値や算術平均値、傾斜、ばらつきなどである。例えば、歩容指標計算部１５５は、歩行フェーズクラスターを構成する歩行フェーズの各々から抽出された第１特徴量の傾斜やばらつきを算出する計算式を、特徴量構成式として適用する。例えば、歩行フェーズクラスターが単独の歩行フェーズで構成される場合は、傾斜やばらつきを算出できないため、積分平均値や算術平均値などを計算する特徴量構成式を用いればよい。

歩容指標計算部１５５は、通信部１５１に対して、センサデータの計測周波数を切り替える切替信号や、センサデータの送信を要求する要求信号の送信を指示する指示信号を出力するように構成されてもよい。例えば、歩容指標計算部１５５は、踵接地の検出に応じて、計測周波数を低周波数（例えば１０Ｈｚや１２．５Ｈｚ）に切り替える切替信号を送信するための指示信号を通信部１５１に出力する。例えば、歩容指標計算部１５５は、爪先離地の検出に応じて、計測周波数を高周波数（例えば２５Ｈｚ）に切り替える切替信号を送信するための指示信号を通信部１５１に出力する。実際には、歩容指標計算部１５５による歩行イベントの検出は、計測装置１０によるセンサデータの計測から送れる。そのため、歩容指標計算部１５５は、数歩分のセンサデータに基づいて、踵接地や爪先離地が実測されるタイミングを予測する。歩容指標計算部１５５は、踵接地や爪先離地のタイミングに合わせて計測周波数が切り替わるように、切替信号の送信を指示する指示信号を通信部１５１に出力する。

出力部１５７（出力手段）は、歩容指標計算部１５５によって算出された歩容指標を出力する。例えば、出力部１５７は、生成された歩容指標を、その歩容指標を表示させる端末装置（図示しない）に出力する。例えば、出力部１５７は、生成された歩容指標を、その歩容指標を用いた推定を実行する装置やシステム（図示しない）に出力する。

（動作）
次に、歩容計測システム１の動作について図面を参照しながら説明する。以下においては、歩容計測システム１に含まれる計測装置１０および歩容指標計算装置１５について、個別に説明する。

〔計測装置〕
図１９は、計測装置１０の動作の一例について説明するためのフローチャートである。図１９のフローチャートに沿った説明においては、計測装置１０を動作主体として説明する。

図１９において、まず、計測装置１０は、予め設定された計測周波数で空間加速度および空間角速度を計算する（ステップＳ１０１）。計測装置１０は、歩容指標の計算のための十分なデータ数が取れる計測周波数よりも低い計測周波数で計測する。

次に、計測装置１０は、空間加速度および空間角速度をセンサデータに変換する（ステップＳ１０２）。

次に、計測装置１０は、変換後のセンサデータを歩容指標計算装置１５に送信する（ステップＳ１０３）。

〔推定装置〕
図２０は、歩容指標計算装置１５の動作の一例について説明するためのフローチャートである。図２０のフローチャートに沿った説明においては、歩容指標計算装置１５を動作主体として説明する。

図２０において、まず、歩容指標計算装置１５は、計測装置１０によって計測されたセンサデータを受信する（ステップＳ１５１）。

次に、歩容指標計算装置１５は、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間する（ステップＳ１５２）。例えば、歩容指標計算装置１５は、線形補間や多項式補間、機械学習的補間の手法を用いて、センサデータを補間する。

次に、歩容指標計算装置１５は、補完されたセンサデータを用いて歩容指標を計算する（ステップＳ１５３）。例えば、歩容指標計算装置１５は、距離や高さ、角度、速度、時間などに関する歩容指標を計算する。

次に、歩容指標計算装置１５は、算出された歩容指標を出力する（ステップＳ１５４）。例えば、歩容指標計算装置１５は、算出された歩容指標を、その歩容指標を表示させる端末装置（図示しない）に出力する。例えば、歩容指標計算装置１５は、算出された歩容指標を、その歩容指標を用いた推定を実行する装置やシステム（図示しない）に出力する。

（適用例）
次に、本実施形態に係る適用例について図面を参照しながら説明する。以下の適用例において、靴に配置された計測装置１０によって計測された特徴量データを用いて、ユーザが携帯する携帯端末にインストールされた歩容指標計算装置１５の機能が、歩容指標の計算結果を画面に表示させる例を示す。

図２１は、計測装置１０が配置された靴１００を履いて歩行するユーザの携帯する携帯端末１８０の画面に、歩容指標計算装置１５による計算結果を表示させる一例を示す概念図である。図２１は、ユーザの歩行に応じて計測されたセンサデータに応じた歩容指標の計算結果に関する情報を、携帯端末１８０の画面に表示させる例である。

図２１の例では、歩容指標計算装置１５によって算出された足角と、その足角に関連する情報を携帯端末１８０の画面に表示させる。図２１は、歩容指標計算装置１５によって算出された足角（＋１７度）と、その足角（＋１７度）に応じたコメントを画面に表示させる例を示す。ただし、足角が＋１５度以上の場合に「やや外旋の傾向がある」と判定されるものとする。例えば、携帯端末１８０の画面には、足角に応じたコメントとして、足角が外旋・内旋のいずれの傾向であるかを示す情報や、足角に応じた歩行のアドバイスを示す情報が表示される。また、図２１の例では、歩行者の足角に応じた足型を携帯端末１８０の画面に表示させる。図２１の例では、歩行者の一歩ごとの足角に合わせた足型を画面に表示させる。

図２１の例のように、携帯端末１８０の画面に表示された情報を視認したユーザは、画面に表示された情報に応じて自身の歩行状態を推定できる。なお、画面に表示させる情報は、歩容指標に応じた情報であれば、図２１の例に限定されない。

以上のように、本実施形態の歩容計測システムは、計測装置および歩容指標計算装置を備える。計測装置は、センサおよび送信部を有する。計測装置は、歩容指標の計測対象者の履物に設置される。計測装置は、通常の計測周波数と比べて低周波数で空間加速度および空間角速度を計測する。計測装置は、計測した空間加速度および空間角速度を用いて、歩行に応じたセンサデータを出力する。送信部は、センサから出力されたセンサデータを歩容指標計算装置に送信する。歩容指標計算装置は、通信部、補間部、歩容指標計算部、および出力部を備える。通信部は、通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを、計測装置から受信する。補間部は、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間する。歩容指標計算部は、補間されたセンサデータを用いて歩容指標を計算する。出力部は、算出された歩容指標を出力する。

以上のように、本実施形態の歩容計測装置が備える計測装置は、通常の計測周波数と比べて低周波数で、空間加速度および空間角速度を計測する。そのため、空間加速度および空間角速度の計測によって消費される電力は、通常の計測周波数で計測された場合と比較して抑制される。また、空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータの通信負荷が低減するため、通常の計測周波数で計測し続ける場合と比較して、計測装置の消費電力が抑制されるため、計測装置をより長時間に使用できる。また、本実施形態の歩容計測装置が備える歩容計測装置は、計測装置によって計測されたセンサデータを受信する。歩容計測装置、通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信することによって、センサデータの通信負荷が低減する。また、歩容計測装置は、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間することによって、通常の計測周波数と同様の精度で歩容指標を計算できる。すなわち、本実施形態によれば、センサデータの通信負荷を低減するとともに、十分な精度の歩容指標を計算できる。

本実施形態の一態様において、補間部は、時間的に連続する２つのセンサデータを結ぶ線分上の少なくとも１つのデータで、センサデータを補間する。本態様によれば、線形補間によってセンサデータ間に補間データを補間することによって、通常の計測周波数と同じデータ数のセンサデータを用いて、歩容指標を計算できる。特に、本態様の手法は、センサデータの変動が小さい区間において、有効である。

本実施形態の一態様において、補間部は、時間的に連続する複数のセンサデータを近似した曲線上の少なくとも１つのデータで、センサデータを補間する。本態様によれば、多項式補間によってセンサデータ間に補間データを補間することによって、通常の計測周波数と同じデータ数のセンサデータを用いて、歩容指標を計算できる。特に、本態様の手法は、センサデータの変動が大きい区間において、有効である。

本実施形態の一態様において、補間部は、時間的に近接する複数のセンサデータの入力に応じてセンサデータの補間データを出力するモデルを用いて、センサデータを補間する。本態様によれば、機械学習的補間によってセンサデータ間に補間データを補間することによって、通常の計測周波数と同じデータ数のセンサデータを用いて、歩容指標を計算できる。特に、本態様の手法は、前後関係からセンサデータを予測することが困難であり、特定のパターンに従った変動が表れる区間において、有効である。

本実施形態の一態様において、通信部は、計測周波数を切り替える切替信号を、センサデータを計測する計測装置に送信する。計測装置は、歩容指標計算装置からの切替信号の受信に応じて、計測周波数を切り替える。本態様によれば、センサデータの変動の大小に応じて計測周波数を切り替えることによって、計測装置の消費電力を抑制できる。

本実施形態の一態様において、通信部は、歩容指標計算装置による踵接地の検出に応じて、計測周波数を低周波数に切り替える切替信号を計測装置に送信する。また、通信部は、歩容指標計算装置による爪先離地の検出に応じて、計測周波数を低周波数に切り替える切替信号を計測装置に送信する。本態様では、センサデータの変動が小さい踵接地から爪先離地までの区間において計測周波数を低周波数に切り替える。また、本態様では、センサデータの変動が大きい爪先離地から踵接地までの区間において計測周波数を高周波数に切り替える。そのため、本態様によれば、計測装置の消費電力の抑制と、十分な精度の歩容指標の計算とを両立できる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る歩容指標計算装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容指標計算装置は、第１の実施形態の歩容計測システムに含まれる歩容指標計算装置を簡略化した構成である。

図２２は、本実施形態に係る歩容指標計算装置２５の構成の一例を示すブロック図である。歩容指標計算装置２５は、通信部２５１、補間部２５３、歩容指標計算部２５５、および出力部２５７を備える。

通信部２５１は、通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信する。補間部２５３は、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間する。歩容指標計算部２５５は、補間されたセンサデータを用いて歩容指標を計算する。出力部２５７は、算出された歩容指標を出力する。

以上のように、本実施形態では、通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信することによって、センサデータの通信負荷が低減する。また、本実施形態では、所定の補間方法を用いてセンサデータを補間することによって、通常の計測周波数と同様の精度で歩容指標を計算できる。すなわち、本実施形態によれば、センサデータの通信負荷を低減するとともに、十分な精度の歩容指標を計算できる。

（ハードウェア）
次に、本開示の各実施形態に係る制御や処理を実行するハードウェア構成について、図面を参照しながら説明する。ここでは、そのようなハードウェア構成の一例として、図２３の情報処理装置９０（コンピュータ）をあげる。図２３の情報処理装置９０は、各実施形態の制御や処理を実行するための構成例であって、本開示の範囲を限定するものではない。

図２３のように、情報処理装置９０は、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６を備える。図２３においては、インターフェースをＩ／Ｆ（Interface）と略記する。プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６は、バス９８を介して、互いにデータ通信可能に接続される。また、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、および入出力インターフェース９５は、通信インターフェース９６を介して、インターネットやイントラネットなどのネットワークに接続される。

プロセッサ９１は、補助記憶装置９３等に格納されたプログラム（命令）を、主記憶装置９２に展開する。例えば、プログラムは、各実施形態の制御や処理を実行するためのソフトウェアプログラムである。プロセッサ９１は、主記憶装置９２に展開されたプログラムを実行する。プロセッサ９１は、プログラムを実行することによって、各実施形態に係る制御や処理を実行する。

主記憶装置９２は、プログラムが展開される領域を有する。主記憶装置９２には、プロセッサ９１によって、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムが展開される。主記憶装置９２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリによって実現される。また、主記憶装置９２として、ＭＲＡＭ（Magneto resistive Random Access Memory）などの不揮発性メモリが構成／追加されてもよい。

補助記憶装置９３は、プログラムなどの種々のデータを記憶する。補助記憶装置９３は、ハードディスクやフラッシュメモリなどのローカルディスクによって実現される。なお、種々のデータを主記憶装置９２に記憶させる構成とし、補助記憶装置９３を省略することも可能である。

入出力インターフェース９５は、規格や仕様に基づいて、情報処理装置９０と周辺機器とを接続するためのインターフェースである。通信インターフェース９６は、規格や仕様に基づいて、インターネットやイントラネットなどのネットワークを通じて、外部のシステムや装置に接続するためのインターフェースである。外部機器と接続されるインターフェースとして、入出力インターフェース９５と通信インターフェース９６とが共通化されてもよい。

情報処理装置９０には、必要に応じて、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力機器が接続されてもよい。それらの入力機器は、情報や設定の入力に使用される。入力機器としてタッチパネルが用いられる場合、タッチパネルの機能を有する画面がインターフェースになる。プロセッサ９１と入力機器とは、入出力インターフェース９５を介して接続される。

情報処理装置９０には、情報を表示するための表示機器が備え付けられてもよい。表示機器が備え付けられる場合、情報処理装置９０には、表示機器の表示を制御するための表示制御装置（図示しない）が備えられる。情報処理装置９０と表示機器は、入出力インターフェース９５を介して接続される。

情報処理装置９０には、ドライブ装置が備え付けられてもよい。ドライブ装置は、プロセッサ９１と記録媒体（プログラム記録媒体）との間で、記録媒体に格納されたデータやプログラムの読み込みや、情報処理装置９０の処理結果の記録媒体への書き込みを仲介する。情報処理装置９０とドライブ装置は、入出力インターフェース９５を介して接続される。

以上が、本開示の各実施形態に係る制御や処理を可能とするためのハードウェア構成の一例である。図２３のハードウェア構成は、各実施形態に係る制御や処理を実行するためのハードウェア構成の一例であって、本開示の範囲を限定するものではない。各実施形態に係る制御や処理をコンピュータに実行させるプログラムも、本開示の範囲に含まれる。

各実施形態に係るプログラムを記録したプログラム記録媒体も、本開示の範囲に含まれる。記録媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体で実現できる。記録媒体は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）カードなどの半導体記録媒体によって実現されてもよい。また、記録媒体は、フレキシブルディスクなどの磁気記録媒体、その他の記録媒体によって実現されてもよい。プロセッサが実行するプログラムが記録媒体に記録されている場合、その記録媒体はプログラム記録媒体に相当する。

各実施形態の構成要素は、任意に組み合わせられてもよい。各実施形態の構成要素は、ソフトウェアによって実現されてもよい。各実施形態の構成要素は、回路によって実現されてもよい。

以上、実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１ 歩容計測システム
１０ 計測装置
１１ センサ
１２ 制御部
１３ 送信部
１５、２５ 歩容指標計算装置
１１１ 加速度センサ
１１２ 角速度センサ
１５１、２５１ 通信部
１５３、２５３ 補間部
１５５、２５５ 歩容指標計算部
１５７、２５７ 出力部
１８０ 携帯端末

Claims (10)

1. 通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信する通信手段と、
   所定の補間方法を用いて前記センサデータを補間する補間手段と、
   補間された前記センサデータを用いて歩容指標を計算する歩容指標計算手段と、
   算出された前記歩容指標を出力する出力手段と、を備える歩容指標計算装置。
2. 前記補間手段は、
   時間的に連続する２つの前記センサデータを結ぶ線分上の少なくとも１つのデータで、前記センサデータを補間する請求項１に記載の歩容指標計算装置。
3. 前記補間手段は、
   時間的に連続する複数の前記センサデータを近似した曲線上の少なくとも１つのデータで、前記センサデータを補間する請求項１に記載の歩容指標計算装置。
4. 前記補間手段は、
   時間的に近接する複数の前記センサデータの入力に応じて前記センサデータの補間データを出力するモデルを用いて、前記センサデータを補間する請求項１に記載の歩容指標計算装置。
5. 前記通信手段は、
   前記計測周波数を切り替える切替信号を、前記センサデータを計測する計測装置に送信する請求項１に記載の歩容指標計算装置。
6. 前記通信手段は、
   前記歩容指標計算装置による踵接地の検出に応じて、前記計測周波数を低周波数に切り替える前記切替信号を前記計測装置に送信し、
   前記歩容指標計算装置による爪先離地の検出に応じて、前記計測周波数を低周波数に切り替える前記切替信号を前記計測装置に送信する請求項５に記載の歩容指標計算装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の歩容指標計算装置と、
   歩容指標の計測対象者の履物に設置され、通常の計測周波数と比べて低周波数で空間加速度および空間角速度を計測し、計測した前記空間加速度および前記空間角速度を用いて歩行に応じたセンサデータを出力するセンサと、前記センサから出力された前記センサデータを前記歩容指標計算装置に送信する送信手段と、を有する計測装置と、を備える歩容計測システム。
8. 前記歩容指標計算装置は、
   前記計測周波数を切り替える切替信号を前記計測装置に送信し、
   前記計測装置は、
   前記歩容指標計算装置からの前記切替信号の受信に応じて、前記計測周波数を切り替える請求項７に記載の歩容計測システム。
9. コンピュータが、
   通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信し、
   所定の補間方法を用いて前記センサデータを補間し、
   補間された前記センサデータを用いて歩容指標を計算し、
   算出された前記歩容指標を出力する歩容指標計算方法。
10. 通常の計測周波数と比べて低周波数で計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを受信する処理と、
    所定の補間方法を用いて前記センサデータを補間する処理と、
    補間された前記センサデータを用いて歩容指標を計算する処理と、
    算出された前記歩容指標を出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。

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