JP7459965B2 - Discrimination device, discrimination system, discrimination method, and program - Google Patents
Discrimination device, discrimination system, discrimination method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7459965B2 JP7459965B2 JP2022558730A JP2022558730A JP7459965B2 JP 7459965 B2 JP7459965 B2 JP 7459965B2 JP 2022558730 A JP2022558730 A JP 2022558730A JP 2022558730 A JP2022558730 A JP 2022558730A JP 7459965 B2 JP7459965 B2 JP 7459965B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- waveform
- walking
- discrimination
- timing
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 title description 2
- 230000005021 gait Effects 0.000 claims description 70
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 50
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 10
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 210000002683 foot Anatomy 0.000 description 156
- 210000003371 toe Anatomy 0.000 description 32
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 25
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 9
- 210000002414 leg Anatomy 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 4
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 210000004932 little finger Anatomy 0.000 description 3
- 210000003813 thumb Anatomy 0.000 description 3
- 210000002303 tibia Anatomy 0.000 description 3
- 206010061159 Foot deformity Diseases 0.000 description 2
- 208000001963 Hallux Valgus Diseases 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 210000001255 hallux Anatomy 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
本開示は、歩行を判別する判別装置等に関する。 The present disclosure relates to a discrimination device and the like that discriminate walking.
体調管理を行うヘルスケアへの関心の高まりから、歩行の特徴を含む歩容を計測し、その歩容に応じた情報をユーザに提供するサービスに注目が集まっている。例えば、靴等の履物に慣性計測装置を実装し、ユーザの歩容に関するデータ(以下、歩容データとも呼ぶ)をビックデータとして活用する試みがある。ビックデータとして歩容データを活用するためには、大量に集められた歩容データの各々が、左右いずれの足に由来するのかを明確に区別することが求められる。 Due to the growing interest in health care that manages physical condition, services that measure gait, including gait characteristics, and provide users with information according to the gait are attracting attention. For example, there are attempts to implement an inertial measurement device in footwear such as shoes and utilize data regarding a user's gait (hereinafter also referred to as gait data) as big data. In order to utilize gait data as big data, it is necessary to clearly distinguish from which leg each of the large amounts of gait data collected comes from.
特許文献1には、人の腰に装着された加速度センサから得られたデータ上において、左足および右足の各々の一歩に対応する区間または時刻を特定する移動運動解析装置について開示されている。特許文献1の装置は、人の左右方向の加速度の波形を二階積分して位置の波形を生成する。特許文献1の装置は、当該位置の波形を移動平均処理して得られる成分が除去された処理済みの位置の波形に基づいて、左足および右足の各々の一歩に対応する区間または時刻を特定する。 Patent Document 1 discloses a locomotion analysis device that identifies sections or times corresponding to each step of the left and right feet on data obtained from an acceleration sensor attached to a person's waist. The device in Patent Document 1 generates a position waveform by performing a second-order integration of the waveform of the person's acceleration in the left and right direction. The device in Patent Document 1 identifies sections or times corresponding to each step of the left and right feet based on a processed position waveform from which components obtained by performing a moving average process on the position waveform have been removed.
特許文献1の装置は、人の腰に装着された加速度センサから得られたデータ上において、左足および右足の各々の一歩に対応する区間または時刻を特定する。左足および右足の各々の歩容の特徴を検証するためには、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータを用いることが好ましい。しかしながら、特許文献1の手法では、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、そのデータが左右いずれの足に由来するのかを判別することはできなかった。The device in Patent Document 1 identifies sections or times corresponding to each step of the left and right feet on data obtained from an acceleration sensor attached to a person's waist. In order to verify the characteristics of the gait of each of the left and right feet, it is preferable to use data measured by sensors attached to the left and right feet. However, the method in Patent Document 1 was unable to determine which foot the data came from, based on the data measured by sensors attached to the left and right feet.
本開示の目的は、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる判別装置等を提供することにある。 An object of the present disclosure is to provide a discrimination device and the like that can discriminate from which foot a walking waveform originates, based on data measured by sensors attached to the left and right feet.
本開示の一態様の判別装置は、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する波形生成部と、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する検出部と、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する判別部と、を備える。A discrimination device according to one embodiment of the present disclosure includes a waveform generation unit that generates a gait waveform using sensor data relating to foot movement, a detection unit that detects the timing of heel-strike and toe-off from the gait waveform of the rotation angle in the sagittal plane, and a discrimination unit that determines whether the gait waveform originates from data on the left or right foot based on characteristics of the gait waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel-strike and toe-off.
本開示の一態様の判別方法においては、コンピュータが、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成し、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出し、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、検証中の歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する。In one embodiment of the discrimination method disclosed herein, a computer generates a gait waveform using sensor data related to foot movement, detects the timing of heel-strike and toe-off from the gait waveform of the rotation angle in the sagittal plane, and determines whether the gait waveform being verified originates from data for the left or right foot based on the characteristics of the gait waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel-strike and toe-off.
本開示の一態様のプログラムは、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する処理と、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する処理と、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、検証中の歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する処理と、をコンピュータに実行させる。 A program according to one aspect of the present disclosure includes a process of generating a walking waveform using sensor data related to foot movement, and a process of detecting the timing of heel contact and toe separation from the walking waveform of rotation angle in the sagittal plane. and a process of determining whether the gait waveform under verification is derived from the data of the left or right foot, based on the gait waveform characteristics of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe liftoff. have it executed.
本開示によれば、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる判別装置等を提供することが可能になる。 According to the present disclosure, it is possible to provide a discrimination device etc. that can determine whether a walking waveform originates from the left or right foot based on data measured by sensors attached to the left and right feet.
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。 EMBODIMENT OF THE INVENTION Below, the form for implementing this invention is demonstrated using drawing. However, although the embodiments described below include technically preferable limitations for carrying out the present invention, the scope of the invention is not limited to the following. In addition, in all the figures used for the description of the following embodiments, the same reference numerals are given to the same parts unless there is a particular reason. Furthermore, in the following embodiments, repeated explanations of similar configurations and operations may be omitted.
(第1の実施形態)
まず、本開示に係る第1の実施形態の判別システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の判別システムは、ユーザの歩行パターンに含まれる特徴(歩容とも呼ぶ)に起因するデータ(歩容データとも呼ぶ)を計測する。例えば、歩容データは、足の動きに関する物理量に関する時系列データである。例えば、足の動きに関する物理量は、加速度センサによって計測される加速度(空間加速度とも呼ぶ)や、角速度センサによって計測される角速度(空間角速度とも呼ぶ)などのセンサデータを含む。本実施形態の判別システムは、計測された歩容データを解析することによって、その歩容データが左右いずれの足に由来するのかを判別する。
(First embodiment)
First, a discrimination system according to a first embodiment of the present disclosure will be described with reference to the drawings. The discrimination system of this embodiment measures data (also referred to as gait data) resulting from features (also referred to as gait) included in a user's walking pattern. For example, gait data is time-series data regarding physical quantities related to foot movements. For example, the physical quantity related to foot movement includes sensor data such as acceleration (also referred to as spatial acceleration) measured by an acceleration sensor and angular velocity (also referred to as spatial angular velocity) measured by an angular velocity sensor. The discrimination system of this embodiment analyzes the measured gait data to discriminate from which leg, the left or the right, the gait data originates from.
(構成)
図1は、本実施形態の判別システム1の構成を示すブロック図である。判別システム1は、データ取得装置11および判別装置12を備える。データ取得装置11と判別装置12は、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。データ取得装置11と判別装置12は、単一の装置で構成してもよい。また、判別システム1の構成からデータ取得装置11を除き、判別装置12だけで判別システム1を構成してもよい。なお、図1にはデータ取得装置11を一つしか図示していないが、本実施形態においては、左右両足に対応付けて、同じデータ取得装置11を一つずつ(計二つ)配置する。
(composition)
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a discrimination system 1 of this embodiment. The discrimination system 1 includes a
データ取得装置11は、左右の足に設置される。例えば、データ取得装置11は、靴等の履物に設置される。本実施形態では、左右の足の足弓の裏側の位置にデータ取得装置11を配置する例について説明する。データ取得装置11は、加速度センサおよび角速度センサを含む。データ取得装置11は、履物を履くユーザの足の動きに関する物理量として、空間加速度や空間角速度などの足の動きに関する物理量を計測する。データ取得装置11が計測する足の動きに関する物理量には、加速度や角速度に加えて、加速度や角速度を積分することによって計算される速度や角度も含まれる。また、データ取得装置11が計測する足の動きに関する物理量には、加速度を二階積分することによって計算される位置も含まれる。データ取得装置11は、計測された物理量をデジタルデータ(センサデータとも呼ぶ)に変換する。データ取得装置11は、変換後のセンサデータを判別装置12に送信する。例えば、データ取得装置11は、ユーザが携帯する携帯端末(図示しない)を介して、判別装置12に接続される。The
携帯端末(図示しない)は、ユーザによって携帯可能な通信機器である。例えば、携帯端末は、スマートフォンや、スマートウォッチ、携帯電話等の通信機能を有する携帯型の通信機器である。携帯端末は、ユーザの足の動きに関するセンサデータをデータ取得装置11から受信する。携帯端末は、受信されたセンサデータを、判別装置12が実装されたサーバ等に送信する。なお、判別装置12の機能は、携帯端末にインストールされたアプリケーションによって実現されていてもよい。その場合、携帯端末は、受信されたセンサデータを、自身にインストールされたアプリケーションソフトウェア等によって処理する。
A mobile terminal (not shown) is a communication device that can be carried by a user. For example, a mobile terminal is a mobile communication device having a communication function such as a smartphone, a smart watch, or a mobile phone. The mobile terminal receives sensor data regarding the movement of the user's feet from the
データ取得装置11は、例えば、加速度センサと角速度センサを含む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)があげられる。IMUは、3軸の加速度センサと、3軸の角速度センサを含む。また、慣性計測装置の一例として、VG(Vertical Gyro)や、AHRS(Attitude Heading Reference System)、GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)があげられる。
The
図2は、データ取得装置11を左右の靴100の中に配置する一例を示す概念図である。図2の例では、データ取得装置11は、左右の足の足弓の裏側に当たる位置に配置される。本実施形態においては、左右の区別なく、同じスペックで生産されたデータ取得装置11を左右の靴100の中に配置する。左右の靴100に配置されるデータ取得装置11の上下の向き(Z軸方向の向き)は、同じ向きであるものとする。そのため、左足に由来するセンサデータと、右足に由来するセンサデータに設定される軸は、左右で共通である。図2の例では、データ取得装置11には、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。データ取得装置11に設定される軸の向きは、左右の足で同じであれば、図2の例に限定されない。2 is a conceptual diagram showing an example of arranging the
例えば、データ取得装置11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、データ取得装置11は、靴100の底面に配置される。例えば、データ取得装置11は、靴100の本体に埋設される。データ取得装置11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。なお、データ取得装置11は、足の動きに関するセンサデータを取得できさえすれば、足弓の裏側ではない位置に配置されてもよい。また、データ取得装置11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などの装飾品に設置されてもよい。また、データ取得装置11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。For example, the
図3は、データ取得装置11を足弓の裏側に設置する場合に、データ取得装置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、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)、重力方向がZ軸方向(鉛直上向きが正)に設定される。本実施形態においては、データ取得装置11を基準とするx方向、y方向、およびz方向からなるローカル座標系を設定する。
FIG. 3 shows the local coordinate system (x-axis, y-axis, z-axis) set in the
図4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4のような直立した状態では、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。 Figure 4 is a conceptual diagram for explaining the planes (also called human body planes) set for the human body. In this embodiment, a sagittal plane that divides the body into left and right, a coronal plane that divides the body into front and back, and a horizontal plane that divides the body horizontally are defined. In the upright state as shown in Figure 4, the world coordinate system and the local coordinate system coincide. In this embodiment, the rotation in the sagittal plane with the x-axis as the rotation axis is defined as roll, the rotation in the coronal plane with the y-axis as the rotation axis is defined as pitch, and the rotation in the horizontal plane with the z-axis as the rotation axis is defined as yaw. In addition, the rotation angle in the sagittal plane with the x-axis as the rotation axis is defined as roll angle, the rotation angle in the coronal plane with the y-axis as the rotation axis is defined as pitch angle, and the rotation angle in the horizontal plane with the z-axis as the rotation axis is defined as yaw angle.
本実施形態においては、身体を後ろから見て、冠状面内における反時計回りの回転が正であり、冠状面内における時計回りの回転が負である。y軸を回転軸とする冠状面内の回転に関して、親指側に向かう回転が外転と定義され、小指側に向かう回転が内転と定義される。右足に関しては、身体を後ろから見て、冠状面内における反時計回りの回転(正)が外転であり、冠状面内における時計回りの回転(負)が内転である。左足に関しては、身体を後ろから見て、冠状面内における反時計回りの回転(負)が内転であり、冠状面内における時計回りの回転(負)が外転である。 In this embodiment, when looking at the body from behind, counterclockwise rotation in the coronal plane is positive and clockwise rotation in the coronal plane is negative. Regarding rotation in the coronal plane with the y-axis as the rotation axis, rotation toward the thumb side is defined as abduction, and rotation toward the little finger side is defined as adduction. Regarding the right foot, when looking at the body from behind, counterclockwise rotation in the coronal plane (positive) is abduction, and clockwise rotation in the coronal plane (negative) is adduction. Regarding the left foot, when looking at the body from behind, counterclockwise rotation in the coronal plane (negative) is adduction, and clockwise rotation in the coronal plane (negative) is abduction.
図5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5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を100%として正規化された歩行周期である。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。 FIG. 5 is a conceptual diagram for explaining the one-step cycle based on the right foot. The one-step cycle based on the left foot is also the same as that for the right foot. The horizontal axis in Figure 5 is the normalized gait cycle, with one gait cycle of the right foot starting from when the heel of the right foot hits the ground and ending when the heel of the right foot hits the ground as 100%. It is. A walking cycle of one leg is roughly divided into a stance phase, in which at least a portion of the sole of the foot is in contact with the ground, and a swing phase, in which the sole of the foot is separated from the ground. The stance phase is further subdivided into early stance T1, middle stance T2, final stance T3, and early swing T4. The swing phase is further subdivided into early swing phase T5, middle swing phase T6, and final swing phase T7.
図5の(a)は、右足の踵が接地する事象(踵接地)を表す(HS:Heel Strike)。図5の(b)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)。図5の(c)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)。図5の(d)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)。図5の(e)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)。図5の(f)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)。図5の(g)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)。図5の(h)は、右足の踵が接地する事象(踵接地)を表す(HS:Heel Strike)。図5の(h)は、図5の(a)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。 Figure 5 (a) shows an event where the heel of the right foot touches the ground (heel strike) (HS: Heel Strike). Figure 5 (b) shows an event where the toe of the left foot leaves the ground (opposite toe off) while the sole of the right foot is on the ground (OTO: Opposite Toe Off). Figure 5 (c) shows an event where the heel of the right foot rises (heel rise) while the sole of the right foot is on the ground (HR: Heel Rise). Figure 5 (d) shows an event where the heel of the left foot touches the ground (opposite heel strike) (OHS: Opposite Heel Strike). Figure 5 (e) shows an event where the toe of the right foot leaves the ground (toe off) while the sole of the left foot is on the ground (TO: Toe Off). (f) of Fig. 5 shows an event where the left foot and the right foot cross (foot crossing) with the sole of the left foot touching the ground (FA: Foot Adjacent). (g) of Fig. 5 shows an event where the tibia of the right foot is almost perpendicular to the ground (TV: Tibia Vertical) with the sole of the left foot touching the ground. (h) of Fig. 5 shows an event where the heel of the right foot touches the ground (heel strike) (HS: Heel Strike). (h) of Fig. 5 corresponds to the end point of the walking cycle that starts from (a) of Fig. 5 and corresponds to the starting point of the next walking cycle.
判別装置12は、ユーザの足の動きに関するセンサデータを取得する。判別装置12は、取得されたセンサデータの時系列データに基づく波形(歩行波形とも呼ぶ)を生成する。判別装置12は、生成された歩行波形から踵接地のタイミングを検出し、踵接地のタイミングを起点とする一歩行周期分の歩行波形を抽出する。判別装置12は、抽出された一歩行周期の歩行波形から爪先離地のタイミングを検出する。判別装置12は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角に基づいて、その歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。歩行波形が左右いずれの足に由来するのかをどのように判別するのかについては後述する。The
図6は、正常な歩行状態における、地面と足裏との接触面に働く力の分布の中心点である足圧中心(COP:Center Of Pressure)の軌跡の一例を示す概念図である。正常な歩行状態の立脚相においては、踵(A)で接地後、踏みつけ部の小指側(B)から親指側(C)へと曲線状にCOPが遷移し、親指(D)から離地する。踏みつけ部の小指側(B)から親指側(C)へとCOPが遷移する際に、足裏の姿勢は次第に親指側に向けて回転(外転)する。一般に、爪先離地の後、慣性作用によって、足はしばらく外転動作を続けるため、冠状面内における回転角(ピッチ角)のピークは、爪先離地のタイミングよりも後に現れる。 FIG. 6 is a conceptual diagram showing an example of the trajectory of the center of pressure (COP), which is the center point of the distribution of force acting on the contact surface between the ground and the sole of the foot, in a normal walking state. During the stance phase of normal walking, after the heel (A) touches the ground, the COP transitions in a curve from the little finger side (B) to the thumb side (C) of the stepping part, and leaves the ground from the thumb (D). . When the COP transitions from the little finger side (B) to the big toe side (C) of the stepping part, the posture of the sole gradually rotates (abducts) toward the big toe side. Generally, after the toe takes off, the foot continues to perform an abduction motion for a while due to inertia, so the peak of the rotation angle (pitch angle) in the coronal plane appears after the timing of the toe off.
〔データ取得装置〕
次に、データ取得装置11の詳細について図面を参照しながら説明する。図7は、データ取得装置11の詳細構成の一例を示すブロック図である。データ取得装置11は、加速度センサ111、角速度センサ112、制御部113、およびデータ送信部115を有する。また、データ取得装置11は、図示しない電源を含む。以下においては、加速度センサ111、角速度センサ112、制御部113、およびデータ送信部115の各々を動作主体として説明するが、データ取得装置11を動作主体とみなしてもよい。
[Data acquisition device]
Next, details of the
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、計測した加速度を制御部113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、静電容量型などの方式のセンサを用いることができる。なお、加速度センサ111に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。The
角速度センサ112は、3軸方向の角速度(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、計測した角速度を制御部113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。なお、角速度センサ112に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。
制御部113は、加速度センサ111および角速度センサ112の各々から、3軸方向の加速度および角速度の各々を取得する。制御部113は、取得した加速度および角速度をデジタルデータに変換し、変換後のデジタルデータ(センサデータとも呼ぶ)をデータ送信部115に出力する。センサデータには、アナログデータの加速度をデジタルデータに変換した加速度データ(3軸方向の加速度ベクトルを含む)と、アナログデータの角速度をデジタルデータに変換した角速度データ(3軸方向の角速度ベクトルを含む)とが少なくとも含まれる。なお、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113は、取得した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たセンサデータを出力するように構成してもよい。また、制御部113は、取得した加速度データおよび角速度データを用いて、3軸方向の角度データを生成してもよい。
The
例えば、制御部113は、データ取得装置11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である。例えば、制御部113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113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。例えば、制御部113は、計測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)し、変換後のデジタルデータをフラッシュメモリに記憶させる。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。フラッシュメモリに記憶されたデジタルデータは、所定のタイミングでデータ送信部115に出力される。For example, the
データ送信部115は、制御部113からセンサデータを取得する。データ送信部115は、取得したセンサデータを判別装置12に送信する。データ送信部115は、ケーブルなどの有線を介してセンサデータを判別装置12に送信してもよいし、無線通信を介してセンサデータを判別装置12に送信してもよい。例えば、データ送信部115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、センサデータを判別装置12に送信するように構成される。なお、データ送信部115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。
The
〔検出装置〕
次に、判別装置12の詳細について図面を参照しながら説明する。図8は、判別装置12の構成の一例を示すブロック図である。判別装置12は、波形生成部121、検出部123、および判別部125を有する。
[Detection device]
Next, details of the
波形生成部121は、歩行者の履いている履物に設置されたデータ取得装置11(センサ)からセンサデータを取得する。波形生成部121は、センサデータを用いて、データ取得装置11が設置された履物を履いた歩行者の歩行に伴う時系列データ(歩行波形とも呼ぶ)を生成する。波形生成部121は、生成した歩行波形から、一歩行周期分の歩行波形を抽出する。
The
例えば、波形生成部121は、空間加速度や空間角速度などの時系列データを生成する。また、波形生成部121は、空間加速度や空間角速度を積分し、空間速度や空間角度(足底角)、空間軌跡などの時系列データを生成する。波形生成部121は、一般的な歩行周期や、ユーザに固有の歩行周期に合わせて設定された所定のタイミングや時間間隔で時系列データを生成する。波形生成部121が時系列データを生成するタイミングは、任意に設定できる。例えば、波形生成部121は、ユーザの歩行が継続されている期間、時系列データを生成し続けるように構成される。また、波形生成部121は、特定の時刻において、時系列データを生成するように構成されてもよい。
For example, the
検出部123は、波形生成部121によって生成された歩行波形から、データ取得装置11が実装された履物を履いて歩行する歩行者の踵接地のタイミングを検出する。例えば、検出部123は、x軸を回転軸とする矢状面内の回転角(ピッチ角)に基づいて、踵接地のタイミングを検出する。一歩行周期分のロール角の歩行波形には、正のピークと負のピークが現れる。検出部123は、それらのピークのうち、一方を踵接地のタイミング、他方を爪先離地のタイミングとして検出する。踵接地おとび爪先離地のタイミングにおけるピークの正負は、左右の足で逆である。通常、爪先離地のタイミングにおけるロール角の絶対値の方が、踵接地のタイミングにおけるロール角の絶対値よりも大きい。そのため、検出部123は、歩行波形に現れる正負のピークのうち、絶対値の小さい方を踵接地として検出する。The
検出部123は、踵接地のタイミングを起点とする一歩行周期分の歩行波形を抽出する。検出部123は、一歩行周期分の歩行波形から、爪先離地のタイミングを検出する。例えば、検出部123は、x軸を回転軸とする矢状面内の回転角(ロール角)に基づいて、踵接地のタイミングを検出する。検出部123は、歩行波形に表れる正負のピークのうち、絶対値の大きい方を爪先離地として検出する。The
判別部125は、爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角(ピッチ角)のピーク値と、踵接地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値との差を計算する。判別部125は、踵接地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値と、爪先離地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値との差の符号(正負)に基づいて、その歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。言い換えると、判別部125は、踵接地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値と、爪先離地のタイミングにおけるピッチ角のピーク値との大小関係に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。例えば、判別部125は、歩行波形や、その歩行波形の取得元のセンサデータ等のデータに対して、そのデータが左右のいずれの足に由来するのかを示すラベルを付す。例えば、判別部125は、左右いずれかの足であることを示すラベルが付与されたデータを、図示しないシステムや装置に出力する。例えば、判別部125によってラベルが付与されたデータは、図示しないデータベースに蓄積され、ビックデータとして活用される。The
図9は、一歩行周期分の冠状面内の回転角(ピッチ角)と、矢状面内の回転角(ロール角)の一例である。右足のピッチ角を実線で示し、左足のピッチ角を破線で示し、右足または左足のロール角を点線で示す。ロール角は、左右の足で相似的な関係にある。そのため、ロール角の正負は左右の足で一致するので、左右の足のうちいずれか一方の波形を示す。 Figure 9 shows an example of the rotation angle (pitch angle) in the coronal plane and the rotation angle (roll angle) in the sagittal plane for one gait cycle. The pitch angle of the right foot is shown by a solid line, the pitch angle of the left foot by a dashed line, and the roll angle of the right or left foot by a dotted line. The roll angles of the left and right feet are in a similar relationship. Therefore, the positive and negative roll angles of the left and right feet match, so the waveform for either the left or right foot is shown.
右足のピッチ角は、踵接地のタイミングにおける値が負であり、爪先離地のタイミングにおける値が正である。そのため、右足に関しては、爪先離地のタイミングにおけるピーク値(正)と、踵接地のタイミングにおけるピーク値(負)との差の符号は正である。すなわち、判別部125は、爪先離地のタイミングにおけるピーク値と、踵接地のタイミングにおけるピーク値との差が正の場合、その歩行波形が右足に由来すると判別する。
The pitch angle of the right foot has a negative value at the timing of heel contact, and a positive value at the timing of toe liftoff. Therefore, regarding the right foot, the sign of the difference between the peak value (positive) at the timing of toe-off and the peak value (negative) at the timing of heel contact is positive. That is, if the difference between the peak value at the timing of toe-off and the peak value at the timing of heel-contact is positive, the determining
一方、左足のピッチ角は、踵接地のタイミングにおける値が正であり、爪先離地のタイミングにおける値が負である。そのため、左足に関しては、爪先離地のタイミングにおけるピーク値(負)と、踵接地のタイミングにおけるピーク値(正)との差の符号は負である。すなわち、判別部125は、爪先離地のタイミングにおけるピーク値と、踵接地のタイミングにおけるピーク値との差が負の場合、その歩行波形が左足に由来すると判別する。
On the other hand, the pitch angle of the left foot has a positive value at the timing of heel contact, and a negative value at the timing of toe liftoff. Therefore, regarding the left foot, the sign of the difference between the peak value (negative) at the timing of toe-off and the peak value (positive) at the timing of heel contact is negative. That is, when the difference between the peak value at the timing of toe-off and the peak value at the timing of heel-contact is negative, the determining
(動作)
次に、本実施形態の判別システム1の判別装置12の動作について図面を参照しながら説明する。図10は、判別装置12の動作の概略について説明するためのフローチャートである。判別装置12の動作の詳細は、上述の構成に関する説明の通りである。
(motion)
Next, the operation of the
図10において、まず、判別装置12は、足の動きに関する物理量に関するセンサデータから生成された時系列データ(歩行波形とも呼ぶ)から踵接地を検出し、踵接地を起点とする一歩行周期分の歩行波形を抽出する(ステップS11)。
In FIG. 10, first, the
次に、判別装置12は、一歩行周期分の歩行波形から爪先離地を検出する(ステップS12)。Next, the
次に、判別装置12は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角を計算する(ステップS13)。Next, the
次に、判別装置12は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角の差を計算する(ステップS14)。判別装置12は、爪先離地のタイミングにおけるピッチ角から、踵接地のタイミングにおけるピッチ角を引いた値を、ピッチ角の差として算出する。
Next, the
次に、判別装置12は、ピッチ角の差の符号(正負)に基づいて、検証中の歩行波形が、左右のいずれの足の歩行波形であるか判別する(ステップS15)。判別装置12は、ピッチ角の差が正である場合、検証中の歩行波形が右足に由来すると判定する。判別装置12は、ピッチ角の差が負である場合、検証中の歩行波形が左足に由来すると判定する。Next, the
次に、判別装置12は、検証中の歩行波形を含む歩容データに、データの取得元の足が左右いずれであるのかを示すラベルを付す(ステップS16)。例えば、判別装置12は、ラベルが付された歩容データを、図示しないシステムや装置に出力する。例えば、判別装置12から出力されるデータは、図示しないデータベースに蓄積され、ビックデータとして活用される。
Next, the
以上のように、本実施形態の判別システムは、データ取得装置と判別装置を備える。データ取得装置は、空間加速度および空間角速度を計測し、計測し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生成し、生成したセンサデータを推定装置に送信する。判別装置は、波形生成部、検出部、および判別部を有する。波形生成部は、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する。検出部は、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する。判別部は、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する。例えば、判別部は、歩行波形の判別結果に応じたラベルを、歩行波形に関するデータに付与する。 As described above, the discrimination system of this embodiment includes a data acquisition device and a discrimination device. The data acquisition device measures spatial acceleration and spatial angular velocity, generates sensor data based on the measured spatial acceleration and spatial angular velocity, and transmits the generated sensor data to the estimation device. The discrimination device includes a waveform generation section, a detection section, and a discrimination section. The waveform generation unit generates a walking waveform using sensor data related to foot movement. The detection unit detects the timing of heel contact and toe separation from the walking waveform of the rotation angle in the sagittal plane. The determining unit determines whether the walking waveform is derived from the data of the left or right foot, based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe liftoff. For example, the determination unit assigns a label to data related to the walking waveform according to the result of the discrimination of the walking waveform.
一般に、左右の足は冠状面において鏡像関係にあるので、取得後の歩行波形が左右どちらの足に由来するのか判別することは難しい。本実施形態によれば、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴から、左右の足の違いを検出できる。そのため、本実施形態の判別装置によれば、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる。Generally, the left and right feet are mirror images in the coronal plane, making it difficult to determine which foot the acquired walking waveform originates from. According to this embodiment, the difference between the left and right feet can be detected from the walking waveform characteristics of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe lift. Therefore, according to the discrimination device of this embodiment, it is possible to determine which foot the walking waveform originates from, based on the data measured by sensors attached to the left and right feet.
本実施形態の一態様において、波形生成部は、歩行波形から一歩行周期分の歩行波形を抽出する。判別部は、一歩行周期分の冠状面内の回転角の歩行波形のピーク値に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。例えば、判別部は、踵接地のタイミングにおける冠状面内の回転角のピーク値と、爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角のピーク値との大小関係に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。例えば、判別部は、爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角のピーク値から、踵接地のタイミングにおける冠状面内の回転角のピーク値を引いた値の符号に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する。本態様によれば、冠状面内の回転角のピーク値の関係に基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる。In one aspect of this embodiment, the waveform generating unit extracts a walking waveform for one step cycle from the walking waveform. The discriminator discriminates whether the walking waveform originates from the left or right foot based on the peak value of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane for one step cycle. For example, the discriminator discriminates whether the walking waveform originates from the left or right foot based on the magnitude relationship between the peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and the peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of toe off. For example, the discriminator discriminates whether the walking waveform originates from the left or right foot based on the sign of the value obtained by subtracting the peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact from the peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of toe off. According to this aspect, it is possible to discriminate whether the walking waveform originates from the left or right foot based on the relationship between the peak values of the rotation angle in the coronal plane.
(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態に係る判別装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の判別装置は、判別結果を用いて歩容を解析する点において、第1の実施形態の判別装置とは異なる。以下において、第1の実施形態と同様の部分については、詳細な説明を省略する。
Second Embodiment
Next, a discrimination device according to a second embodiment will be described with reference to the drawings. The discrimination device of this embodiment differs from the discrimination device of the first embodiment in that the discrimination device analyzes gaits using discrimination results. In the following, detailed descriptions of the same parts as those of the first embodiment will be omitted.
(構成)
図11は、本実施形態の判別システム2の構成を示すブロック図である。判別システム2は、データ取得装置21および判別装置22を備える。データ取得装置21と判別装置22は、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。データ取得装置21と判別装置22は、単一の装置で構成してもよい。また、判別システム2の構成からデータ取得装置21を除き、判別装置22だけで判別システム2を構成してもよい。なお、図11にはデータ取得装置21を一つしか図示していないが、本実施形態においては、左右両足に対応付けて一つずつ(計二つ)のデータ取得装置21を配置する。データ取得装置21は、第1の実施形態のデータ取得装置11と同様の構成である。以下においては、第1の実施形態とは異なる判別装置22について、第1の実施形態との相違点に焦点を当てて説明する。
(composition)
FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the
〔判別装置〕
図12は、本実施形態の判別装置22の構成の一例を示すブロック図である。判別装置22は、波形生成部221、検出部223、判別部225、記憶部227、および解析部229を備える。波形生成部221、検出部223、および判別部225は、第1の実施形態の判別装置12の対応する構成と同様であるので、詳細な説明は省略する。
[Discrimination device]
FIG. 12 is a block diagram showing an example of the configuration of the
記憶部227は、判別装置22の出力データに含まれる歩行波形を解析するための解析モデルを記憶する。解析モデルは、歩行波形に基づいて、歩容を解析するためのアルゴリズムを含む。解析モデルは、左右の足の各々について構築される。なお、左右の足で同じアルゴリズムを用いることができる場合は、左右両足で共通の解析モデルを構築してもよい。以下に、解析モデルの一例を列挙するが、本実施形態の記憶部227に記憶される解析モデルは、以下の例に限定されない。
The
例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、一歩行周期分の歩行波形を切り出すためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、足底角の歩行波形を用いて、連続する立脚相の各々の真ん中の時刻を検出し、検出された時刻間の波形を一歩行周期分の歩行波形として抽出するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、立脚相と遊脚相を検出するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、進行方向加速度の歩行波形から検出される爪先離地のタイミングを遊脚相の起点として抽出し、進行方向加速度および高さ方向加速度から検出される踵接地のタイミングを立脚相の起点として抽出するモデルである。For example, the analytical model includes an algorithm for extracting a gait waveform for one walking cycle based on the gait waveform. For example, the analytical model is a model that uses the gait waveform of the plantar angle to detect the center time of each successive stance phase and extracts the waveform between the detected times as a gait waveform for one gait cycle. For example, the analytical model includes an algorithm for detecting the stance phase and the swing phase based on the gait waveform. For example, the analytical model is a model that extracts the timing of toe-off detected from the gait waveform of the forward acceleration as the starting point of the swing phase, and extracts the timing of heel-contact detected from the forward acceleration and height acceleration as the starting point of the stance phase.
例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、歩行イベントを特定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、一歩行周期分の歩行波形から抽出される特徴に基づいて、爪先離地や踵接地、反対足踵接地、反対足爪先離地、脛骨垂直、足交差、踵持ち上がり等の歩行イベントを検出するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、左右の足の各々のステップ長を特定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、一歩行周期分の進行方向軌跡の歩行波形から一歩分の進行方向軌跡の歩行波形を抽出し、足交差のタイミングを基準として左右の足の各々のステップ長を計算するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、歩行の対称性を推定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、空間加速度または空間角速度を用いて左右両足の各々の姿勢角の歩行波形を生成し、左右両足の各々の姿勢角の歩行波形に表れるピークの極値を用いて算出される歩行パラメータの対称性に基づいて、歩行の対称性を推定するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、歩行中の足のぶん回しの軌跡を解析するためのアルゴリズムを含む。For example, the analytical model includes an algorithm for identifying walking events based on the walking waveform. For example, the analytical model is a model that detects walking events such as toe-off, heel-on, opposite foot heel-on, opposite foot toe-off, tibia vertical, foot crossing, and heel-up based on features extracted from the walking waveform for one step cycle. For example, the analytical model includes an algorithm for identifying the step length of each of the left and right feet based on the walking waveform. For example, the analytical model is a model that extracts the walking waveform of the forward direction trajectory of one step from the walking waveform of the forward direction trajectory of one step cycle, and calculates the step length of each of the left and right feet based on the timing of foot crossing. For example, the analytical model includes an algorithm for estimating the symmetry of walking based on the walking waveform. For example, the analytical model is a model that generates walking waveforms of the posture angles of each of the left and right feet using spatial acceleration or spatial angular velocity, and estimates the symmetry of walking based on the symmetry of walking parameters calculated using the extreme values of the peaks appearing in the walking waveforms of the posture angles of each of the left and right feet. For example, the analytical model includes an algorithm for analyzing the trajectory of foot swing during walking based on a gait waveform.
例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、外反母趾の進行状態等の足の異常を検出するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、履物を履いた歩行者の歩行において特徴的な歩行特徴量を抽出し、抽出された歩行特徴量に基づいて、履物を履いて歩行する歩行者の足の異常を検出するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、足の回内/回外の度合を推定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、立脚終期における冠状面内の角度波形から抽出される特徴量を用いて、足の回内/回外の度合を推定するモデルである。例えば、解析モデルは、歩行波形に基づいて、足の内旋/外旋の度合を推定するためのアルゴリズムを含む。例えば、解析モデルは、足部の速度ベクトルと姿勢角とを用いて速度ベクトルと足の中心線の成す角度である足角を計算し、算出された足角に基づいて足の内旋/外旋の度合を推定するモデルである。 For example, the analytical model includes an algorithm for detecting foot abnormalities, such as the progression of a hallux valgus, based on the gait waveform. For example, the analysis model extracts characteristic gait features of pedestrians wearing footwear, and detects abnormalities in the feet of pedestrians wearing footwear based on the extracted gait features. It's a model. For example, the analytical model includes an algorithm for estimating the degree of pronation/supination of the foot based on the gait waveform. For example, the analysis model is a model that estimates the degree of pronation/supination of the foot using feature amounts extracted from the angle waveform in the coronal plane at the end of stance. For example, the analytical model includes an algorithm for estimating the degree of internal/external rotation of the foot based on the walking waveform. For example, the analysis model uses the foot velocity vector and posture angle to calculate the foot angle, which is the angle between the velocity vector and the center line of the foot, and based on the calculated foot angle, internal rotation/external rotation of the foot. This is a model for estimating the degree of rotation.
解析部229は、判別部225の出力データを取得する。出力データは、左右いずれの足であるかを示すラベルが付与された歩行波形を含む。解析部229は、取得した出力データに対して、記憶部227に記憶された解析モデルを適用して歩行波形を解析する。例えば、解析部229は、図示しないシステムや装置に解析結果を出力する。例えば、解析部229から出力されるデータは、図示しないデータベースに蓄積され、ビックデータとして活用される。
The
図13は、データ取得装置21が実装された履物200を履いて歩行するユーザの携帯する端末装置260の表示部に、判別装置22の解析部229による解析結果を表示させる一例を示す概念図である。図13は、ユーザの歩行中に蓄積された歩行波形を、足の回内/回外の度合を解析する解析モデルで解析する例である。
Figure 13 is a conceptual diagram showing an example of displaying the analysis results by the
例えば、解析部229は、左足の歩行波形がセンサ1によって計測され、左足の回内/回外の度合が正常範囲内であることを示す解析結果を出力する。また、解析部229は、右足の歩行波形がセンサ2によって計測され、右足の回内/回外の度合が正常範囲内であることを示す解析結果を出力する。例えば、ユーザが携帯する端末装置260の表示部には、「左足(センサ1)の回内/回外の度合は、正常範囲内です」、「右足(センサ2)の回内/回外の度合は、正常範囲外です」といった情報が表示される。端末装置260の表示部に表示された情報を確認したユーザは、歩行中における自身の左右の足の回内/回外の度合を認識できる。例えば、回内/回外の度合が異常の場合、病院で診察を受けることを薦めるメッセージや、適切な病院の連絡先を、端末装置260の表示部に表示させてもよい。
For example, the
図13の例は、一例であって、本実施形態の判別装置による解析結果の使用方法を限定するものではない。例えば、左右の足のステップ長や、ぶん回しの軌跡、対称性、足角等の歩容に関する情報を端末装置260の表示部に表示させるようにしてもよい。例えば、左右の足の外反母趾の進行状態などに関する情報を端末装置260の表示部に表示させるようにしてもよい。例えば、歩行中に計測された歩行波形に基づいて、履物の左右が間違っていることを、警告音や振動などで通知するようにしてもよい。子供や老人が、履物の左右を間違った状態で歩行を継続した場合、転倒などのリスクがあるが、履物の左右が間違っていることを通知すれば、そのようなリスクを回避できる可能性がある。
The example in FIG. 13 is an example, and does not limit the method of using the analysis result by the discrimination device of this embodiment. For example, information regarding the gait, such as the step length of the left and right legs, the locus of the whirling, symmetry, and foot angle, may be displayed on the display unit of the
(動作)
次に、本実施形態の判別システム2の判別装置22の動作について図面を参照しながら説明する。図14は、判別装置22の動作の概略について説明するためのフローチャートである。判別装置22の動作の詳細は、上述の構成に関する説明の通りである。
(motion)
Next, the operation of the
図14において、まず、判別装置22は、足の動きに関する物理量に関するセンサデータから生成された時系列データ(歩行波形とも呼ぶ)から踵接地を検出し、踵接地を起点とする一歩行周期分の歩行波形を抽出する(ステップS21)。
In FIG. 14, first, the
次に、判別装置22は、一歩行周期分の歩行波形から爪先離地を検出する(ステップS22)。Next, the
次に、判別装置22は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角を計算する(ステップS23)。Next, the
次に、判別装置22は、踵接地および爪先離地のタイミングにおけるピッチ角の差を計算する(ステップS24)。判別装置22は、爪先離地のタイミングにおけるピッチ角から、踵接地のタイミングにおけるピッチ角を引いた値を、ピッチ角の差として算出する。Next, the
次に、判別装置22は、ピッチ角の差の符号(正負)に基づいて、検証中の歩行波形が、左右のいずれの足の歩行波形であるか判別する(ステップS25)。判別装置22は、ピッチ角の差が正である場合、検証中の歩行波形が右足に由来すると判定する。判別装置22は、ピッチ角の差が負である場合、検証中の歩行波形が左足に由来すると判定する。例えば、判別装置22は、検証中の歩行波形に、その歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを示すラベルを付す。
Next, the determining
歩行波形が左足に由来する場合(ステップS26でYes)、判別装置22は、左足用の解析モデルを用いて歩容解析する(ステップS27)。一方、歩行波形が右足に由来する場合(ステップS26でNo)、判別装置22は、右足用の解析モデルを用いて歩容解析する(ステップS28)。
If the gait waveform originates from the left foot (Yes in step S26), the
そして、判別装置22は、ステップS27またはステップS28における解析結果を出力する(ステップS29)。例えば、判別装置22による解析結果は、端末装置(図示しない)の表示部に表示されたり、解析結果を用いるシステム(図示しない)に出力されたり、解析結果を蓄積するデータベース(図示しない)に出力されたりする。
Then, the
以上のように、本実施形態の判別システムは、データ取得装置と判別装置を備える。データ取得装置は、空間加速度および空間角速度を計測し、計測し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生成し、生成したセンサデータを推定装置に送信する。判別装置は、波形生成部、検出部、判別部、記憶部、および解析部を有する。波形生成部は、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する。検出部は、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する。判別部は、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する。記憶部には、左右の各々の足の歩行波形に基づいて、左右の各々の足の歩容を解析するための解析モデルが記憶される。解析部は、解析モデルを用いて、左右の各々の足の歩行波形に基づいて、左右の各々の足の歩容を解析する。例えば、解析部は、左右の各々の足の歩容に関する解析結果に応じた情報を出力する。 As described above, the discrimination system of this embodiment includes a data acquisition device and a discrimination device. The data acquisition device measures spatial acceleration and spatial angular velocity, generates sensor data based on the measured spatial acceleration and spatial angular velocity, and transmits the generated sensor data to the estimation device. The discrimination device includes a waveform generation section, a detection section, a discrimination section, a storage section, and an analysis section. The waveform generation unit generates a walking waveform using sensor data related to foot movement. The detection unit detects the timing of heel contact and toe separation from the walking waveform of the rotation angle in the sagittal plane. The determining unit determines whether the walking waveform is derived from the data of the left or right foot, based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe liftoff. The storage unit stores an analysis model for analyzing the gait of each of the left and right legs based on the gait waveform of each of the left and right legs. The analysis unit uses the analysis model to analyze the gait of each of the left and right feet based on the gait waveform of each of the left and right feet. For example, the analysis unit outputs information according to the analysis results regarding the gait of each of the left and right feet.
本実施形態においては、左右の足の各々の解析モデルを用いることによって、左右の足ごとの歩容を解析できる。 In this embodiment, the gait of each left and right foot can be analyzed by using separate analytical models for each foot.
(第3の実施系鄭)
次に、第3の実施形態に係る判別装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の判別装置は、各実施形態の判別装置を簡略化した構成である。図15は、本実施形態の判別装置32の構成の一例を示すブロック図である。判別装置32は、波形生成部321、検出部323、および判別部325を備える。
(The third implementation system)
Next, a discrimination device according to a third embodiment will be described with reference to the drawings. The discrimination device of this embodiment has a simplified configuration of the discrimination device of each embodiment. Fig. 15 is a block diagram showing an example of the configuration of a
波形生成部321は、足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成する。検出部323は、矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する。判別部325は、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する。
The
本実施形態に係る判別装置は、踵接地および爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴から、左右の足の違いを検出できる。そのため、本実施形態の判別装置は、左右の足に装着されたセンサによって計測されるデータに基づいて、歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別できる。 The discrimination device according to the present embodiment can detect the difference between the left and right feet from the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of heel contact and toe liftoff. Therefore, the discrimination device of this embodiment can discriminate from which foot a walking waveform originates, the left or right foot, based on the data measured by the sensors attached to the left and right feet.
(ハードウェア)
ここで、本開示の各実施形態に係る判別装置の処理を実行するハードウェア構成について、図16の情報処理装置90を一例として挙げて説明する。なお、図16の情報処理装置90は、各実施形態の判別装置の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。
(hardware)
Here, a hardware configuration for executing the processing of the discrimination device according to each embodiment of the present disclosure will be described using an
図16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16においては、インターフェースをI/F(Interface)と略して表記する。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。As shown in FIG. 16, the
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を主記憶装置92に展開し、展開されたプログラムを実行する。本実施形態においては、情報処理装置90にインストールされたソフトウェアプログラムを用いる構成とすればよい。プロセッサ91は、本実施形態に係る判別装置による処理を実行する。The
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は、例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory)などの揮発性メモリとすればよい。また、MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)などの不揮発性メモリを主記憶装置92として構成・追加してもよい。
The
補助記憶装置93は、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構成される。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。The
入出力インターフェース95は、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。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、外部機器と接続するインターフェースとして共通化してもよい。The input/
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を接続するように構成してもよい。それらの入力機器は、情報や設定の入力に使用される。なお、タッチパネルを入力機器として用いる場合は、表示機器の表示画面が入力機器のインターフェースを兼ねる構成とすればよい。プロセッサ91と入力機器との間のデータ通信は、入出力インターフェース95に仲介させればよい。The
また、情報処理装置90には、情報を表示するための表示機器を備え付けてもよい。表示機器を備え付ける場合、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)が備えられていることが好ましい。表示機器は、入出力インターフェース95を介して情報処理装置90に接続すればよい。The
また、情報処理装置90には、ドライブ装置を備え付けてもよい。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、記録媒体からのデータやプログラムの読み込み、情報処理装置90の処理結果の記録媒体への書き込みなどを仲介する。ドライブ装置は、入出力インターフェース95を介して情報処理装置90に接続すればよい。
Further, the
以上が、本発明の各実施形態に係る判別装置を可能とするためのハードウェア構成の一例である。なお、図16のハードウェア構成は、各実施形態に係る判別装置の演算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、本発明の範囲を限定するものではない。また、各実施形態に係る判別装置に関する処理をコンピュータに実行させるプログラムも本発明の範囲に含まれる。さらに、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発明の範囲に含まれる。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。また、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や、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してもよい。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。 The above is an example of the hardware configuration for realizing the discrimination device according to each embodiment of the present invention. Note that the hardware configuration in FIG. 16 is an example of a hardware configuration for executing the arithmetic processing of the discrimination device according to each embodiment, and does not limit the scope of the present invention. Further, a program that causes a computer to execute processing related to the discrimination device according to each embodiment is also included within the scope of the present invention. Furthermore, a program recording medium on which a program according to each embodiment is recorded is also included within the scope of the present invention. The recording medium can be realized by, for example, an optical recording medium such as a CD (Compact Disc) or a DVD (Digital Versatile Disc). Further, the recording medium may be realized by a semiconductor recording medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory or an SD (Secure Digital) card, a magnetic recording medium such as a flexible disk, or other recording media. When a program executed by a processor is recorded on a recording medium, the recording medium corresponds to a program recording medium.
各実施形態の判別装置の構成要素は、任意に組み合わせることができる。また、各実施形態の判別装置の構成要素は、ソフトウェアによって実現してもよいし、回路によって実現してもよい。 The components of the discrimination device of each embodiment can be arbitrarily combined. Further, the components of the discrimination device of each embodiment may be realized by software or by a circuit.
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。Although the present invention has been described above with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above-mentioned embodiments. Various modifications that can be understood by a person skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
1、2 判別システム
11、21 データ取得装置
12、22 判別装置
111 加速度センサ
112 角速度センサ
113 制御部
115 データ送信部
121、221、321 波形生成部
123、223、323 検出部
125、225、325 判別部
227 記憶部
229 解析部
1, 2
Claims (10)
矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する検出手段と、
前記踵接地および前記爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、前記歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する判別手段と、を備える判別装置。 A waveform generating means for generating a walking waveform using sensor data relating to foot movement;
A detection means for detecting the timing of heel contact and toe lift from a walking waveform of a rotation angle in a sagittal plane;
and a discrimination means for discriminating whether the gait waveform is derived from data of the left or right foot based on characteristics of the gait waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of the heel contact and the toe off.
前記歩行波形から一歩行周期分の歩行波形を抽出し、
前記判別手段は、
一歩行周期分の前記冠状面内の回転角の歩行波形のピーク値に基づいて、前記歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する請求項1に記載の判別装置。 The waveform generating means includes:
Extracting a walking waveform for one step period from the walking waveform,
The discrimination means is
2. The determination device according to claim 1, which determines from which leg, the left or right, the walking waveform originates from, based on the peak value of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane for one walking cycle.
前記踵接地のタイミングにおける前記冠状面内の回転角のピーク値と、前記爪先離地のタイミングにおける前記冠状面内の回転角のピーク値との大小関係に基づいて、前記歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する請求項1または2に記載の判別装置。 The discrimination means is
3. The discrimination device according to claim 1, which discriminates whether the walking waveform originates from the left or right foot based on a magnitude relationship between a peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of the heel contact and a peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of the toe off.
前記爪先離地のタイミングにおける前記冠状面内の回転角のピーク値から、前記踵接地のタイミングにおける前記冠状面内の回転角のピーク値を引いた値の符号に基づいて、前記歩行波形が左右いずれの足に由来するのかを判別する請求項1乃至3のいずれか一項に記載の判別装置。 The discrimination means is
4. The discrimination device according to claim 1, wherein the discrimination device discriminates whether the gait waveform originates from the left or right foot based on a sign of a value obtained by subtracting a peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of the heel contact from a peak value of the rotation angle in the coronal plane at the timing of the toe off.
前記歩行波形の判別結果に応じたラベルを、前記歩行波形に関するデータに付与する請求項1乃至4のいずれか一項に記載の判別装置。 The discrimination means is
The discrimination device according to claim 1 , further comprising: a label corresponding to a discrimination result of the gait waveform, the label being assigned to data relating to the gait waveform.
前記解析モデルを用いて、左右の各々の足の前記歩行波形に基づいて、左右の各々の足の歩容を解析する解析手段と、を備える請求項1乃至4のいずれか一項に記載の判別装置。 a storage means for storing an analytical model for analyzing the gait of each of the left and right feet based on the walking waveforms of each of the left and right feet;
5. The discrimination device according to claim 1, further comprising: analysis means for analyzing the gait of each of the left and right feet based on the walking waveforms of each of the left and right feet by using the analysis model.
左右の各々の足の歩容に関する解析結果に応じた情報を出力する請求項6に記載の判別装置。 The analysis means
7. The discrimination device according to claim 6, which outputs information corresponding to the analysis results relating to the gait of each of the left and right legs.
歩行波形の計測対象であるユーザの履く一対の履物の各々に配置され、前記ユーザの歩行に応じて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に基づくセンサデータを生成し、生成した前記センサデータを前記判別装置に送信するデータ取得装置と、を備える判別システム。 The discrimination device according to any one of claims 1 to 7,
A discrimination system comprising: a data acquisition device that is placed on each of a pair of footwear worn by a user whose walking waveform is to be measured, measures spatial acceleration and spatial angular velocity in accordance with the user's walking, generates sensor data based on the measured spatial acceleration and spatial angular velocity, and transmits the generated sensor data to the discrimination device.
足の動きに関するセンサデータを用いて歩行波形を生成し、
矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出し、
前記踵接地および前記爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、検証中の前記歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する判別方法。 The computer is
Generates a walking waveform using sensor data related to foot movements,
The timing of heel contact and toe release is detected from the walking waveform of the rotation angle in the sagittal plane.
A determination method for determining whether the walking waveform under verification is derived from data of the right or left foot, based on the characteristics of the walking waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of the heel contact and the toe liftoff.
矢状面内の回転角の歩行波形から、踵接地および爪先離地のタイミングを検出する処理と、
前記踵接地および前記爪先離地のタイミングにおける冠状面内の回転角の歩行波形の特徴に基づいて、検証中の前記歩行波形が左右いずれの足のデータに由来するのかを判別する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。 A process of generating a walking waveform using sensor data related to foot movement;
A process for detecting the timing of heel contact and toe off from a walking waveform of the rotation angle in the sagittal plane;
and determining whether the gait waveform being verified originates from data of the left or right foot based on the characteristics of the gait waveform of the rotation angle in the coronal plane at the timing of the heel contact and the toe off .
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2020/040746 WO2022091319A1 (en) | 2020-10-30 | 2020-10-30 | Discrimination device, discrimination system, discrimination method, and program recording medium |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2022091319A1 JPWO2022091319A1 (en) | 2022-05-05 |
| JPWO2022091319A5 JPWO2022091319A5 (en) | 2023-06-28 |
| JP7459965B2 true JP7459965B2 (en) | 2024-04-02 |
Family
ID=81382115
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022558730A Active JP7459965B2 (en) | 2020-10-30 | 2020-10-30 | Discrimination device, discrimination system, discrimination method, and program |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7459965B2 (en) |
| WO (1) | WO2022091319A1 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006026092A (en) | 2004-07-15 | 2006-02-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Acceleration information transmitting device, body motion analysis device, and body motion analysis method |
| JP2011251013A (en) | 2010-06-02 | 2011-12-15 | Fujitsu Ltd | Portable electronic equipment, walk trajectory calculation program, and walking posture diagnostic method |
| US20160100801A1 (en) | 2013-10-13 | 2016-04-14 | Timothy S. Clark | Detachable Wireless Motion System for Human Kinematic Analysis |
| WO2019008689A1 (en) | 2017-07-04 | 2019-01-10 | 富士通株式会社 | Information processing device, information processing system, and information processing method |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016034482A (en) * | 2014-07-31 | 2016-03-17 | セイコーエプソン株式会社 | Exercise analysis device, exercise analysis method, exercise analysis program, and exercise analysis system |
| JP6565369B2 (en) * | 2015-06-22 | 2019-08-28 | カシオ計算機株式会社 | Exercise support device, exercise support method, and exercise support program |
-
2020
- 2020-10-30 JP JP2022558730A patent/JP7459965B2/en active Active
- 2020-10-30 WO PCT/JP2020/040746 patent/WO2022091319A1/en not_active Ceased
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006026092A (en) | 2004-07-15 | 2006-02-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Acceleration information transmitting device, body motion analysis device, and body motion analysis method |
| JP2011251013A (en) | 2010-06-02 | 2011-12-15 | Fujitsu Ltd | Portable electronic equipment, walk trajectory calculation program, and walking posture diagnostic method |
| US20160100801A1 (en) | 2013-10-13 | 2016-04-14 | Timothy S. Clark | Detachable Wireless Motion System for Human Kinematic Analysis |
| WO2019008689A1 (en) | 2017-07-04 | 2019-01-10 | 富士通株式会社 | Information processing device, information processing system, and information processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPWO2022091319A1 (en) | 2022-05-05 |
| WO2022091319A1 (en) | 2022-05-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7327516B2 (en) | Abnormality detection device, judgment system, abnormality detection method, and program | |
| JP7405153B2 (en) | Detection device, detection system, detection method, and program | |
| US20240115164A1 (en) | Detection device, detection method, and program recording medium | |
| JP7632676B2 (en) | Gait measurement device, gait measurement system, gait measurement method, and program | |
| US20240257975A1 (en) | Estimation device, estimation system, estimation method, and recording medium | |
| JP7218820B2 (en) | Estimation Device, Estimation System, Estimation Method, and Program | |
| US20240148276A1 (en) | Estimation device, estimation method, and program recording medium | |
| US20240172966A1 (en) | Harmonic index estimation device, estimation system, harmonic index estimation method, and recording medium | |
| JP7459965B2 (en) | Discrimination device, discrimination system, discrimination method, and program | |
| JP7494941B2 (en) | Gait index calculation device, gait index calculation system, gait index calculation method, and program | |
| JP7509229B2 (en) | DETECTION APPARATUS, DETECTION SYSTEM, DETECTION METHOD, AND PROGRAM | |
| WO2022269698A1 (en) | Interpolation device, gait measurement system, interpolation method, and recording medium | |
| JP7525052B2 (en) | FEATURE GENERATION DEVICE, GATHERING MEASUREMENT SYSTEM, FEATURE GENERATION METHOD, AND PROGRAM | |
| US20240138757A1 (en) | Pelvic inclination estimation device, estimation system, pelvic inclination estimation method, and recording medium | |
| JP7704216B2 (en) | Feature amount data generating device, gait measuring device, physical condition estimation system, feature amount data generating method, and program | |
| US20250114018A1 (en) | Detection device, detection system, gait measurement system, detection method, and recording medium | |
| US20230397839A1 (en) | Waist swinging estimation device, estimation system, waist swinging estimation method, and recording medium | |
| WO2023170948A1 (en) | Gait measurement device, measurement device, gait measurement system, gait measurement method, and recording medium | |
| JP2023174049A (en) | Frailty estimation device, estimation system, frailty estimation method, and program | |
| WO2023127007A1 (en) | Muscular strength index estimation device, muscular strength index estimation system, muscular strength index estimation method, and recording medium |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230410 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230410 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240220 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240304 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7459965 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |