(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
前記運動の前記第1の部分が、前記ユーザのランニングを含み、前記運動の前記第2の部分が、前記ユーザが行うスクワットを含み、前記エネルギー消費推定値が、前記ユーザによる燃焼カロリーの推定値を含む、請求項5に記載の方法。
【発明を実施するための形態】
【0012】
様々な実施態様の次の記載において、図面の一部を形成する添付図面及び本開示が実施される様々な実施態様の方法によって示される添付図面が参照される。他の実施態様が利用されてもよく、構造的及び機能的変更が本開示の範囲及び趣旨を逸脱することなくなし得ると理解される。更に、この開示内の見出し項目は、本開示の限定的態様としてみなすべきではない。この開示の特典を有する当業者は、実施形態が見出し項目に限定されないことを理解するだろう。
【0013】
I.例示的個人用トレーニングシステム
A.説明的な計算装置
図1Aは、例示的実施形態による個人用トレーニングシステム100の例を示す。例示的システム100は、コンピュータ102などの1つ以上の電子装置を含みうる。コンピュータ102は、電話、音楽プレーヤ、タブレット、ネットブック、任意の携帯機器などのモバイル端末を含みうる。他の実施形態では、コンピュータ102は、セットトップボックス(STB)、デスクトップコンピュータ、デジタルビデオレコーダ(DVR)、コンピュータサーバ、及び/又は他の所望の計算装置を含みうる。特定の構成では、コンピュータ102は、例えば、Microsoft(登録商標)XBOX、Sony(登録商標)PlayStation、Nintendo(登録商標)Wiiゲームコンソールなどのゲームコンソールを含みうる。当業者は、これらのゲームコンソールが、記述のための例示的なコンソールに過ぎず、この開示が、いかなるコンソール又は装置にも限定されないことを理解されよう。
【0014】
図1Bに移ると、コンピュータ102は、計算ユニット104を含むことができ、計算ユニット104は、少なくとも1つの処理ユニット106を含みうる。処理ユニット106は、例えばマイクロプロセッサ装置など、ソフトウェア命令を実行するための任意のタイプの処理装置でよい。コンピュータ102は、メモリ108などの様々な非一時的コンピュータ可読媒体を含みうる。メモリ108には、RAM110などのランダムアクセスメモリ(RAM)や、ROM112などの読み出し専用メモリ(ROM)が挙げられるが、これらに限定されない。メモリ108は、電子的消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、CD−ROM、デジタル汎用ディスク(DVD)又は他の光ディスク記憶機構、磁気記憶装置、又は所望の情報を記憶するために使用できかつコンピュータ102がアクセスできる任意の他の媒体のいずれかを含みうる。
【0015】
処理ユニット106とシステムメモリ108は、バス114又は代替通信構造を介して、1つ以上の周辺装置に直接又は間接に接続されうる。例えば、処理ユニット106又はシステムメモリ108は、ハードディスクドライブ116、リムーバブル磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ118、及びフラッシュメモリカードなど、追加のメモリ記憶機構に直接又は間接に接続されうる。また、処理ユニット106とシステムメモリ108は、1つ以上の入力装置120及び1つ以上の出力装置122に直接又は間接に接続されうる。出力装置122は、例えば、表示装置136、テレビ、プリンタ、ステレオ又はスピーカを含みうる。幾つかの実施形態では、1つ以上の表示装置は、アイウェアに組み込まれうる。アイウェアに組み込まれた表示装置は、ユーザにフィードバックを提供できる。また、1つ以上の表示装置を含むアイウェアは、携帯型表示システムを提供する。入力装置120には、例えば、キーボード、タッチスクリーン、リモート制御パッド、ポインティング装置(マウス、タッチパッド、スタイラス、トラックボール、ジョイスティックなど)、スキャナ、カメラ又はマイクロフォンが挙げられる。この点で、入力装置120は、
図1Aに示されたユーザ(ユーザ124など)からのアスレチック運動を感知、検出かつ/又は測定するように構成された1つ以上のセンサを含みうる。
【0016】
図1Aを再び参照すると、画像取得装置126及び/又はセンサ128は、ユーザ124のアスレチック運動を検出しかつ/又は測定する際に利用されうる。一実施形態では、画像取得装置126又はセンサ128から得られたデータは、直接アスレチックの動作を検出でき、その結果、画像取得装置126又はセンサ128から得られたデータが、運動パラメータに直接関連付けられる。例えば、
図4に関して、画像取得装置126からの画像データは、センサ位置402gと402i間の距離が減少していることを検出し、したがって、画像取得装置126だけが、ユーザ124の右腕が動いたことを検出するように構成されうる。更に、他の実施形態では、画像取得装置126及び/又はセンサ128からのデータは、動きを検出しかつ/又は測定するために、互いに又は他のセンサと組み合わせて利用されうる。したがって、特定の測定値は、2つ以上の装置から取得されたデータを組み合わせることにより決定されうる。画像取得装置126及び/又はセンサ128には、1つ以上のセンサを含むかそれに機能的に接続されてもよく、そのようなセンサには、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定装置(例えば、GPS)、光センサ、温度センサ(周囲温度及び/又は体温を含む)、心拍数モニタ、画像取得センサ、水分センサ及び/又はこれらの組み合わせが挙げられるがこれらに限定されない。説明的センサ126,128の例示的な用途は、後で「説明的センサ」と題する節I.Cで示される。コンピュータ102は、また、タッチスクリーン又は画像取得装置を使用して、グラフィカルユーザインタフェースで選択するためにユーザがポイントしている場所を決定できる。1つ以上の実施形態は、1つ以上の有線及び/又は無線技術を単独又は組み合わせで利用してもよく、無線技術の例には、Bluetooth(登録商標)技術、Bluetooth(登録商標)低エネルギー技術、及び/又はANT技術が挙げられる。
【0017】
B.説明的ネットワーク
更に、コンピュータ102、計算ユニット104、及び/又はその他の電子装置は、ネットワーク132などのネットワークと通信するための例示的なインタフェース130(
図1Bに示された)などの、1つ以上のネットワークインタフェースに直接又は間接に接続されうる。
図1Bの例では、ネットワークインタフェース130は、伝送制御プロトコル(TCP)、インターネットプロトコル(IP)、ユーザデータグラムプロトコル(UDP)などの1つ以上の通信プロトコルにしたがって、データ及び制御信号を計算ユニット104からネットワークメッセージに変換するように構成されたネットワークアダプタ又はネットワークインタフェースカード(NIC)を含みうる。これらのプロトコルは、当該技術分野で周知であり、したがって、ここでは詳細に考察されない。インタフェース130は、例えば、無線トランシーバ、電力線アダプタ、モデム又はイーサネット接続を含む、ネットワークに接続するのに適した接続エージェントを使用できる。しかしながら、ネットワーク132は、インターネット、イントラネット、クラウド、LANなどの任意のタイプ又はトポロジーの、単独又は組み合わせの任意の1つ以上の情報配信ネットワークでよい。ネットワーク132は、ケーブル、ファイバ、衛星、電話、セルラ、無線などのうちの任意の1つ以上でよい。ネットワークは、当該技術分野で周知であり、したがって、ここでは詳細に考察されない。ネットワーク132は、1つ以上の場所(例えば、学校、事業所、家庭、住宅、ネットワーク資源など)を、1つ以上のリモートサーバ134、又はコンピュータ102と類似若しくは同一の他のコンピュータに接続するために、1つ以上の有線又は無線通信チャネルを有するように様々に構成されうる。実際には、システム100は、各構成要素の複数のインスタンス(例えば、複数のコンピュータ102、複数のディスプレイ136など)を含みうる。
【0018】
ネットワーク132内のコンピュータ102や他の電子装置が携帯型か据置型かにかかわらず、以前に具体的に列挙された入力、出力及び記憶周辺装置に加えて、計算装置は、入力、出力及び記憶機能、又はこれらの何らかの組み合わせ機能を実行できる装置を含む様々な他の周辺装置に、直接接続されてもよく、ネットワーク132を介して接続されてもよい。特定の実施形態では、単一装置は、
図1Aに示された1つ以上の構成要素を統合できる。例えば、単一装置には、コンピュータ102、画像取得装置126、センサ128、ディスプレイ136及び/又は追加の構成要素が挙げられる。一実施形態では、センサ素子138は、ディスプレイ136、画像取得装置126、及び1つ以上のセンサ128を有するモバイル端末を含みうる。更に、別の実施形態において、画像取得装置126及び/又はセンサ128は、例えばゲーミング又はメディアシステムを含むメディア装置に機能的に接続されるように構成された周辺装置でありうる。したがって、以上のことから、この開示が固定式のシステム及び方法に限定されないことが分かる。より正確に言うと、特定の実施形態は、ほとんど任意の場所でユーザ124によって実行されうる。
【0019】
C.説明的センサ
コンピュータ102及び/又は他の装置は、ユーザ124の少なくとも1つのフィットネスパラメータを検出しかつ/又は監視するように構成された1つ以上のセンサ126,128を含みうる。センサ126及び/又は128には、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定装置(例えば、GPS)、光センサ、温度センサ(周囲温度及び/又は体温を含む)、睡眠パターンセンサ、心拍数モニタ、画像取得センサ、水分センサ及び/又はこれらの組み合わせが挙げられるがこれらに限定されない。ネットワーク132及び/又はコンピュータ102は、例えばディスプレイ136、画像取得装置126(例えば、1つ以上のビデオカメラ)、及び赤外線(IR)装置でよいセンサ128を含むシステム100の1つ以上の電子装置と通信できる。一実施形態において、センサ128は、IRトランシーバを含んでもよい。例えば、センサ126及び/又は128は、波形をユーザ124の方向を含む環境に送信し、「反射」を受信するか、そのような放出された波形の変化を別の方法で検出することができる。更に別の実施形態において、画像取得装置126及び/又はセンサ128は、レーダ、ソナー、可聴情報などの他の無線信号を送信しかつ/又は受信するように構成されうる。当業者は、様々な実施形態により、多数の異なるデータスペクトルに対応する信号が利用されうることを容易に理解するであろう。これに関して、センサ126及び/又は128は、外部ソース(例えば、システム100ではない)から放射された波形を検出できる。例えば、センサ126及び/又は128は、ユーザ124及び/又は周囲環境から放射された熱を検出できる。したがって、画像取得装置126及び/又はセンサ128は、1つ以上のサーマルイメージング装置を含みうる。一実施形態において、画像取得装置126及び/又はセンサ128は、レンジフェノメノロジを実行するように構成された赤外線装置を含みうる。制限ではない例として、レンジフェノメノロジを実行するように構成された画像取得装置は、オレゴン州ポートランドのFlir Systems,Inc.から市販されている。画像取得装置126、センサ128及びディスプレイ136が、コンピュータ102との直接(無線又は有線)通信するように示されているが、当業者は、ネットワーク132と直接(無線又は有線)通信できることを理解するであろう。
【0020】
1.多目的電子装置
ユーザ124は、知覚装置138、140、142及び/又は144を含む任意数の電子装置を保有、携帯及び/又は装着できる。特定の実施形態において、1つ以上の装置138,140,142,144は、フィットネス又はアスレチック用に特別に製造されなくてもよい。実際には、この開示の態様は、複数の装置からのデータを利用してアスレチックデータを収集、検出及び/又は測定することに関し、それらの装置の幾つかは、フィットネス装置ではない。一実施形態において、装置138は、カリフォルニア州クパチーノのApple,Inc.から入手可能なIPOD(登録商標)、IPAD(登録商標)、又はiPhone(登録商標)商標装置、又はワシントン州レドモンドのMicrosoftから入手可能なZune(登録商標)又はMicrosoft(登録商標)Windows装置を含む、電話やデジタル音楽プレーヤなどの携帯電子装置を含みうる。当該技術分野で知られているように、デジタルメディアプレーヤは、コンピュータの出力装置(例えば、音声ファイルから音楽又は画像ファイルから画像を出力)と記憶装置の両方として働きうる。一実施形態において、装置138は、コンピュータ102でよいが、他の実施形態では、コンピュータ102は、装置138と完全に異なってもよい。装置138が、特定の出力を提供するように構成されたかどうかにかかわらず、装置138は、知覚情報を受け取る入力装置として働くことができる。装置138、140、142、及び/又は144には、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定装置(例えば、GPS)、光センサ、温度センサ(周囲温度及び/又は体温を含む)、心拍数モニタ、画像取得センサ、水分センサ及び/又はこれらの組み合わせを含むがこれに限定されない1つ以上のセンサが挙げられる。特定の実施形態において、センサは、(例えば)画像取得装置126及び/又はセンサ128によって検出されうる反射材料などの受動的なものでもよい。特定の実施形態では、センサ144は、アスレチック衣服などの服に組み込まれうる。例えば、ユーザ124は、1つ以上の装着型センサ144a〜bを装着できる。センサ144は、ユーザ124の衣類に組み込まれかつ/又はユーザ124の身体の任意の所望の場所に配置されうる。センサ144は、コンピュータ102、センサ128、138、140、142及び/又はカメラ126と(例えば、無線で)通信できる。インタラクティブゲーミング衣服の例は、2002年10月30日に出願され、米国特許公開番号2004/0087366として公開された米国特許出願第10/286,396号に示されており、この内容は、あらゆる非限定的な目的のためにその全体が引用により本明細書に組み込まれる。特定の実施形態では、受動的検出面が、画像取得装置126及び/又はセンサ128によって放射された赤外線などの波形を反射できる。一実施形態では、ユーザ124の服に配置された受動的センサは、波形を反射できるガラス又は他の透明若しくは半透明面でできたほぼ球状の構造物を含みうる。様々なクラスの衣服を利用でき、所定のクラスの衣服は、適切に装着されたときにユーザ124の身体の特定部分の近くに配置されるように構成された特定のセンサを有する。例えば、ゴルフ用衣服は、第1の構成で衣服上に位置決めされた1つ以上のセンサを含みうるが、サッカー用衣服は、第2の構成で衣服上に位置決めされた1つ以上のセンサを含みうる。
【0021】
装置138〜144は、直接、又はネットワーク132などのネットワークを介して、互いに通信できる。装置138〜144のうちの1つ以上の装置間の通信は、コンピュータ102を介して通信しうる。例えば、複数の装置138〜144の2つ以上は、コンピュータ102のバス114に機能的に接続された周辺装置でありうる。更に別の実施形態において、装置138などの第1の装置は、コンピュータ102などの第1のコンピュータ並びに装置142などの別の装置と通信できる。一方、装置142は、コンピュータ102に接続するように構成されなくてもよいが、装置138と通信できる。当業者は、他の構成が可能であることを理解するであろう。
【0022】
例示的実施形態の幾つかの実施態様は、代替又は追加として、デスクトップパソコンやラップトップパソコンなどの種々様々な機能に対応できるように設計された計算装置を使用できる。そのような計算装置は、必要に応じて、周辺装置又は追加の構成要素の任意の組み合わせを有しうる。また、
図1Bに示された構成要素は、サーバ134、他のコンピュータ、装置などに含まれうる。
【0023】
2.説明的衣服/付属品センサ
特定の実施形態において、知覚装置138、140、142及び/又は144は、時計、アームバンド、リストバンド、ネックレス、シャツ、靴などを含む、ユーザ124の衣服又は付属品内に構成されてもよく、それらに他の方法で関連付けられてもよい。靴取付型及び手首装着型装置の例(それぞれ装置140及び142)は、すぐ後で述べられるが、これらは例示的実施形態に過ぎず、この開示は、そのような実施形態に限定されるべきでない。
【0024】
i.靴取付型装置
特定の実施形態において、知覚装置140は、加速度計、GPSなどの位置検出構成要素、及び/又は力センサシステムを含むがこれらに限定されない1つ以上のセンサを含みうる履物を包含できる。
図2Aは、センサシステム202の一例示的実施形態を示す。特定の実施形態において、システム202は、センサ組立体204を含みうる。組立体204は、例えば加速度計、位置決定構成要素、力センサなどの1つ以上のセンサを含みうる。示された実施形態において、組立体204は、力感応抵抗器(FSR)センサ206を含みうる複数のセンサを含む。更に他の実施形態では、他のセンサが利用されうる。ポート208は、靴の底構造物209内に位置決めされうる。必要に応じて、ポート208は、電子モジュール210(ハウジング211内にありうる)並びにFSRセンサ206をポート208に接続する複数のリード線212と通信するように提供されうる。モジュール210は、靴の底構造物の窪み又は空洞内に収容されうる。ポート208とモジュール210は、接続と通信のための相補的インタフェース214,216を含む。
【0025】
特定の実施形態において、
図2Aに示された少なくとも1つの力感応抵抗器206は、第1と第2の電極又は電気接点218,220と、電極218,220を電気的に接続するために電極218,220間に配置された力感応抵抗材料222とを含みうる。力感応材料222に圧力が加わったとき、力感応材料222の固有抵抗及び/又は導電率が変化し、これにより電極218,220間の電位が変化する。センサシステム202が、抵抗値の変化を検出して、センサ216に加わる力を検出することができる。力感応抵抗材料222は、その抵抗値を圧力下で様々に変化させうる。例えば、力感応材料222は、後でより詳しく述べる量子トンネル効果複合物と同様に、材料が圧縮されたときに減少する内部抵抗を有してもよい。この材料を更に圧縮すると抵抗値が更に低下し、定量的測定と二値(オン/オフ)測定が可能になる。状況によって、このタイプの力感応抵抗挙動は、「体積抵抗」と呼ばれることがあり、この挙動を示す材料は「スマート材料」と呼ばれうる。別の例として、材料222は、表面間接触の程度を変更することによって抵抗値を変化させてもよい。これは、非圧縮状態で表面抵抗を高め圧縮状態で表面抵抗を低下させる表面上の微小突起の使用、変形させて別の電極との表面間接触を大きくすることができる柔軟電極の使用など、幾つかの方法で達成できる。この表面抵抗は、材料222と電極218,220,222との間の抵抗、及び/又は多層材料222の導電層(例えば、炭素/グラファイト)と力感応層(例えば、半導体)との間の抵抗でありうる。圧縮が大きいほど表面間接触が大きくなり、その結果、抵抗が小さくなり、定量的測定が可能になる。幾つかの状況では、このタイプの力感応抵抗挙動は、「接触抵抗」と呼ばれることがある。力感応抵抗材料222が、本明細書に定義されたように、ドープト又は非ドープト半導体材料でもよくそれを含みうることを理解されたい。
【0026】
FSRセンサ216の電極218,220は、金属、炭素/炭素繊維若しくは複合物、他の導電性複合物、導電性高分子若しくは導電材料を含む高分子、導電性セラミック、ドープト半導体、又は他の導電材料を含む任意の導電材料から形成されうる。リード線212は、溶接、はんだ付け、ろう付け、接着、締結、又は他の一体若しくは非一体結合法を含む、任意の適切な方法によって電極218,220に接続されうる。あるいは、電極218、220及び関連したリード線212は、同じ材料の単一片から構成されうる。
【0027】
ii.手首装着型装置
図2Bに示されたように、装置226(
図1Aに示された知覚装置142と類似してもよく同一でもよい)は、手首、腕、足首のまわりなど、ユーザ124によって装着されるように構成されうる。装置226は、ユーザ124の終日活動を含むユーザのアスレチック運動を監視できる。この点で、装置組立体226は、ユーザ124がコンピュータ102と対話している間にアスレチック運動を検出しかつ/又はコンピュータ102と無関係に動作しうる。例えば、一実施形態において、装置226は、ユーザのコンピュータ102との接近又は対話に関係なく、活動を測定する終日活動モニタでもよい。装置226は、ネットワーク132及び/又は装置138や140などの他の装置と直接通信できる。他の実施形態では、装置226から得られたアスレチックデータは、ユーザ124に提示される運動プログラムに関する決定など、コンピュータ102によって行われる決定に利用されうる。一実施形態では、装置226は、ユーザ124と関連付けられた装置138などのモバイル装置、又はフィットネス若しくはヘルスケア関連内容に特化されたサイトなどのリモートウェブサイトと無線で対話することもできる。ある所定時間に、ユーザは、装置226からのデータを別の場所に転送したいことがある。
【0028】
図2Bに示されたように、装置226は、装置226の動作を支援する押下式入力ボタン228などの入力機構を含みうる。入力ボタン228は、
図1Bに示されたコンピュータ102に関して述べた要素のうちの1つ以上などのコントローラ230及び/又は他の電子構成要素に機能的に接続されうる。コントローラ230は、ハウジング232に埋め込まれてもよく、あるいはその一部でもよい。ハウジング232は、エラストマ構成要素を含む1つ以上の材料から構成されてもよく、ディスプレイ234などの1つ以上のディスプレイを含みうる。ディスプレイは、装置226の照明部分と見なされうる。ディスプレイ234は、例示的実施形態では、LEDランプ234などの一連の個別の発光要素又は光部材を含みうる。LEDランプは、アレイで構成され、コントローラ230に動作可能に接続されうる。装置226は、インジケータシステム236を含むことができ、インジケータシステム236は、また、ディスプレイ234全体の一部又は構成要素と見なされうる。インジケータシステム236が、ディスプレイ234(画素部材235を有してもよい)と共に動作し発光してもよく、ディスプレイ234と全く別でもよいことを理解されたい。また、インジケータシステム236は、例示的実施形態ではLEDランプの形をとりうるが、複数の補助発光要素又は光部材238を含みうる。特定の実施形態では、インジケータシステムは、1つ以上の目標の達成を表わすために発光部材238の一部分を照明することなどによって、目標の可視指示を提供できる。
【0029】
締結機構240が解除されて、装置226をユーザ124の手首のまわりに位置決めでき、次に締結機構240が実質的にラッチ位置にされうる。ユーザは、必要に応じていつでも装置226を装着できる。一実施形態では、締結機構240は、コンピュータ102及び/又は装置138,140と対話するために、USBポートを含むがこれに限定されないインタフェースを含みうる。
【0030】
特定の実施形態では、装置226は、センサ組立体を含みうる(
図2Bに示されない)。センサ組立体は、複数の異なるセンサを含みうる。例示的実施形態において、センサ組立体は、加速度計(多軸加速度計の形を含む)、心拍数センサ、GPSセンサなどの位置決定センサ、及び/又は他のセンサに対する機能的接続を含むか又はそれを可能にできる。装置142のセンサから検出された運動又はパラメータは、速度、距離、歩数、及びエネルギー消費、例えば、カロリー、心拍数、汗検出、労力、酸素消費、及び/又は酸素動力学を含むがこれに限定されない、様々な異なるパラメータ、計量値又は生理的特徴を含みうる(又は、それらを構成するために使用されうる)。また、これらのパラメータは、ユーザの活動に基づいてユーザが獲得した活動ポイント又は通貨によって表されうる。
【0031】
I.説明的アスレチック監視方法
システム100は、1つ又は複数の運動を行なうようにユーザを促し、運動を行なっている間のユーザの動きを監視し、その動きに基づいてエネルギー消費推定値をユーザに提供できる。システム100は、ユーザのフォームを解析してユーザの運動が困難になっているか容易になっているかを決定し、それにしたがってエネルギー消費推定値を調整してもよい。エネルギー消費推定値は、ユーザによって燃焼されるカロリーの推定値でもよく、その推定値を含んでもよい。特定の実施形態では、エネルギー消費量の決定は、ポイントシステムに基づいてもよくかつ/又はポイントシステムとして伝えられてもよい。一実施形態では、カロリーは、ポイントシステムに変換されてもよく、更に他の実施形態では、測定値が、1つ又は複数のポイントシステムで直接得られてもよい。一実施形態では、活動ポイントは、フォーム、身体動作、及び/又は特定の活動の完了に基づきうる。更に他の実施形態では、エネルギー消費計算は、ユーザの努力、消費酸素及び/又は酸素反応速度論に関する決定を含んでもよい。一実施形態では、コンピュータ102、カメラ126、センサ128及びディスプレイ136は、ユーザの住宅の範囲内に実現されてもよいが、体育館及び/又は事業所を含む他の場所が意図される。更に、前述したように、コンピュータ102は、携帯電話などの携帯装置でよく、したがって、本明細書で述べる1つ又は複数の態様は、ほとんど任意の位置に導かれてもよい。これに関して、この開示の例示的な実施形態は、システム100の例示的な構成要素の1つ以上で実現される文脈で検討される。コンピュータ102などの特定の構成要素に対する参照が、限定するためのものではなく、多くの可能な実施形態のうちの1つの説明的な実例を提供するものであることを当業者は理解するであろう。したがって、特定の構成要素を参照するが、明示的に否認されるか物理的に不可能でない限り、システム100の他の構成要素を利用できると仮定される。更に、本明細書に開示された態様は、例示的なシステム100に限定されない。
【0032】
A.ユーザ動作の監視
運動中、システム100は、1つ又は複数の技術を使用してユーザの動きを監視してもよい。
図3は、例示的な実施形態による、推定値の一部として練習中のユーザのフォームを考慮するユーザのエネルギー消費推定値を計算する方法の例示的な流れ図を示す。方法は、例えば、コンピュータ102などのコンピュータ、装置138,140及び/又は142、並びに他の装置によって実施されてもよい。
図3に示されたブロックは、並べ替えられてもよく、幾つかのブロックが、削除されてもよく、追加ブロックが、追加されてもよく、各ブロックが、1回以上繰り返されてもよく、流れ図が、1回以上繰り返されてもよい。流れ図は、ブロック302で始まる。
【0033】
1.ユーザ評価の実行
ブロック302で、方法は、ユーザの初期評価の実行を含んでもよい。ユーザ124などのユーザは、赤外線トランシーバを含んでもよい、画像取得装置126及び/又はセンサ128の前など、センサのレンジ内に配置されてもよい。ディスプレイ136は、ユーザ124の表現を呈示でき、この表現は、「鏡像」でもよく、ユーザの動きと一致して動くユーザアバタなどの仮想アバタを描画してもよい。コンピュータ102は、ユーザがフレーム及び/又はレンジ内になるように、ユーザに、赤外線トランシーバ128に対して及び/又は画像取得装置126に対して特定の領域内に入るように促してもよい。適切に位置決めされたとき、システム100は、ユーザの動きを処理してもよい。用語「初期」が利用されているが、この評価は、ユーザが、時間の経過時又は任意の他の理由のために、システム100を始動し、特定の動作を行なうたびに行われてもよい。したがって、本明細書における評価の言及は、単一評価に限定されない。
【0034】
a.知覚位置の特定
システム100は、知覚データを処理してユーザ運動データを識別してもよい。一実施形態では、ユーザの身体上の知覚位置が識別されてもよい。
図4に関して、知覚位置402a〜402oは、ユーザ124の身体上の対象位置(例えば、足首、肘、肩など)に対応してもよい。例えば、カメラ126などからの記録ビデオの画像が、知覚位置402a〜402oの識別に利用されてもよい。例えば、ユーザは、カメラ126から特定の距離(事前に決められていても決められていなくてもよい)に立ってもよく、システム100は、画像を処理して、例えば差異マッピング技術を使用してビデオ内のユーザ124を識別してもよい。一例では、画像取得装置126は、互いに空間にずらされ且つユーザの2つ以上の画像を同時に取得する2つ以上のレンズを有するステレオカメラでよい。システム100は、同時に撮影された複数の画像を処理して、ビデオ内の各画像(又は、画像のうちの少なくとも幾つかの画像)内で座標系(例えば、直角座標)を使用してユーザの身体の特定部分の位置を決定するための差異マップを生成してもよい。差異マップは、オフセットレンズのそれぞれによって撮影された画像間の差を示しうる。
【0035】
第2の例では、1つ又は複数のセンサが、ユーザ124の身体上又はその近くのセンサ位置402a〜402oに配置されてもよく、ユーザ124は、センサが様々な位置に配置された衣服を着用してもよい。更に、他の実施形態では、センサ位置は、装置138、140及び/又は142などの他の知覚装置から決定されてもよい。この点に関して、センサは、ユーザの衣類上に配置された物理センサでよく、更に他の実施形態では、センサ位置402a〜402oは、2つの動く身体部分の関係の識別に基づいてもよい。例えば、センサ位置402aは、ユーザ124の動きを識別することによって決定されてもよい。この点に関して、ユーザの身体の全体的形状又は一部分が、特定の身体部分の識別を可能にすることがある。カメラ126などのカメラが利用されるか及び/又は装置138,140,142内のセンサなどのユーザ124上に配置された物理センサが利用されるかどうかに関係なく、センサは、身体部分の現在位置を検出しかつ/又は身体部分の動きを追跡してもよい。
【0036】
特定の実施形態では、収集されたデータ(
図3のブロック302の収集部分など)に、身体部分が特定位置にあった特定時間を示すタイムスタンプが追加されてもよい。センサデータは、無線又は有線伝送によってコンピュータ102(又は、他の装置)で受信されてもよい。コンピュータ102及び/又は装置138,140,142などのコンピュータは、タイムスタンプを処理して、ビデオ内の各画像(又は、少なくとも幾つかの画像)内で身体部分の位置を座標系(例えば、直角座標)を使用して決定してもよい。カメラ126から受信したデータは、訂正され、修正され、かつ/又は1つ又は複数の他の装置138,140,142から受信したデータと組み合わされてもよい。
【0037】
第3の例では、システム100は、赤外線パターン認識を使用して、ユーザ124の身体部分のユーザ動き及び位置を検出してもよい。例えば、センサ128は、赤外線信号を使用してユーザ124の身体を照射するために赤外線信号を放射する赤外線トランシーバ(カメラ126の一部分でよい)又は別の装置を含んでもよい。赤外線トランシーバ128は、ユーザ124の身体からの赤外線信号の反射を取得してもよい。反射に基づいて、システム100は、特定の瞬間での座標系(例えば、直角座標)を使用して、ユーザの身体の特定部分の位置を識別してもよい。どの身体部分をどのように識別するかは、行なうことをユーザが要求された運動のタイプに基づいて事前に決定されてもよい。
【0038】
ワークアウトルーチンの一部として、システム100は、
図3のブロック302での初期ユーザ評価の一部分として、ユーザ124の初期姿勢評価を行ってもよい。
図5に関して、システム100は、ユーザ124の前側画像と側面画像を分析して、ユーザの肩部、上背、下背、腰、膝及び足首のうちの1つ又は複数の位置を決定してもよい。また、姿勢評価のための様々な身体部分の位置を決定するために、装着型センサ及び/又は赤外線技術が、単独又はカメラ126と共に使用されてもよい。例えば、システム100は、例えば足首、膝、腰、上背、下背、及び肩などのユーザの身体上の様々な箇所の位置を決定する評価ライン124a〜g及び/又は領域502〜512を決定してもよい。
【0039】
b.知覚領域の特定
更に他の実施形態では、システム100は、知覚領域を識別してもよい(例えば、ブロック302を参照)。一実施形態では、評価ライン124a〜gを利用してユーザの身体を領域に分割してもよい。例えば、ライン124b〜fは、水平軸でよい。例えば、「肩」領域502は、ユーザの肩あたりに下側境界線を有する身体部分と関連してもよく(線124bを参照)、領域504は、肩(線124b)と腰(線124cを参照)までの約半分の距離との間の身体部分に関連し、したがって「上背」領域でよく、領域506は、線124cと腰(線124dを参照)の間の領域をまたぐ「下背領域」を含む。同様に、領域508は、「腰」(線124d)と「膝」(線124eを参照)の間の領域にわたってもよく、領域510は、線124eと線124fとの間にわたってもよく、領域512(「足首」を参照)は、線124fあたりに上側境界を有してもよい。領域502〜512は、縦軸124a及び124gを使用することによって、象限などに分割されてもよい。1つ又は複数の知覚領域の識別を支援するため、システム100は、1つ又は複数の特定の動作を行うようにユーザに促してもよい。例えば、システム100は、どの身体部分又は領域が座標系内の特定位置にあるかを決定する際、ユーザに特定の身体部分又は領域(例えば、右腕を振るか左腕を特定パターンで振る)を動かして、システム100(例えば、赤外線トランシーバ128から受信した情報を処理するコンピュータアルゴリズム)を支援するように促すことができる。
【0040】
c.位置又は領域の分類
特定の実施形態では、互いに近くない身体部分又は領域が、同じ運動カテゴリに分類されてもよい(例えば、ブロック302を参照)。例えば、
図5に示されたように、「上背」、「腰」及び「足首」領域504,508,512が、「移動性」カテゴリに属するように分類されてもよい。別の実施形態では、「下背」及び「膝」領域506,510が、「安定性」カテゴリに属するように分類されてもよい。この分類は、単に例であり、他の実施形態では、位置又は領域が、複数のカテゴリに属することがある。例えば、「重心」領域は、領域504及び506から構成される。一実施形態では、「重心」は、領域504及び506の部分を構成してもよい。別の実施形態では、「運動中心」カテゴリが、独立に提供されてもよく、あるいは少なくとも別のカテゴリの一部分を含むように提供されてもよい。一実施形態では、単一位置は、「安定性」カテゴリに10%重み付けされ「移動性」カテゴリに90%重み付けされるような、2つ以上のカテゴリに重み付けされてもよい。
【0041】
システム100は、また、画像を処理してユーザの衣類の色又は他の識別特徴を決定して、ユーザをその周囲から区別してもよい。処理の後、システム100は、
図4の位置402など、ユーザ身体上の複数の点の位置を識別し、それらの点の位置を追跡してもよい。また、システム100は、ユーザに、例えば年齢や体重などの姿勢評価を補足するために質問に答えるように促してもよい。再び、ブロック302は、任意選択であり、様々な実施形態により必須ではない。
【0042】
2.フォームの提供
図3を再び参照すると、ブロック304で、様々な実施形態は、運動の適切なフォームを実演することと、運動を行なうようにユーザに指示することを含んでもよい。例えば、初期姿勢評価の後又は追加として、システム100(コンピュータ102などを含む)は、運動を実演する仮想トレーナをディスプレイ136に呈示させてユーザに適切なフォームを指示しかつ/又は運動の適切なフォームを実演する実在の人物の描画及び/又は実際のビデオを呈示してもよい。次に、システム100は、ユーザに運動を行い始めるように指示してもよい。
【0043】
図3に関して、ブロック306で、様々な実施形態は、運動を行なうユーザのフォームを監視することを含んでもよい。
図6で分かるように、コンピュータ102などによるシステム100は、ディスプレイ136にユーザの仮想アバタ602を呈示させてもよい。仮想アバタ602は、ユーザ124と同期して移動してもよい。また、ディスプレイ136は、アバタ602ではない実際ユーザのビデオを呈示してもよい。システム100は、ビデオ内の1つ又は複数のフレームを処理して知覚位置402のうちの少なくとも幾つかを決定してもよく、ユーザによって身体装着されたセンサからデータを受信してもよい。
図6に示されたように、知覚位置402は、仮想アバタに表示されてもよい。
【0044】
多くの運動ルーチン中の適切なフォームのため、ユーザは、運動の繰り返し中に複数の位置を移動してもよい。本明細書に開示された特定の態様は、1つ又は複数の知覚位置402の1つ又は複数の測定位置及び/又は所望の位置を定義することに関連する。例えば、測定位置は、繰り返し中に様々な身体部分の特定の関係を参照してもよい。例えば、測定位置は、ユーザの身体部分の所望の位置(例えば、ユーザの左肘の所望の位置)を示し、複数の身体部分の所望の関係(例えば、ユーザの胴と腿の間の角度)を示してもよい。動き又は一連の動き(運動ルーチンなど)に関して、システム100は、1つ又は複数の測定位置及び/又は測定位置のための知覚位置402のうちの1つ又は複数の知覚位置の所望の位置を定義してもよい。様々な実施形態では、運動の各繰り返しを1つ又は複数の測定位置に分割してもよい。
【0045】
コンピュータ102などによるシステム100は、運動を行なうユーザのビデオ又はセンサデータを処理して、ユーザの身体がいつ測定位置に達したかを判断してもよい。各測定位置に関して、システム100は、測定した知覚位置を所望の知覚位置と比較して、運動を行なっている間のユーザのフォームを監視してもよい。例えば、
図6のフレーム1は、第1の測定位置に対応してもよく、フレーム2は、第2の測定位置に対応してもよい。システム100は、各測定位置における知覚位置402cと402d間の距離を決定してもよい。知覚位置間の他の関係が、指定されてもよい(例えば、特定の角度、特定の位置など)。
【0046】
図3を再び参照すると、ブロック308で、様々な実施形態は、ユーザのエネルギー消費推定値を計算することを含んでもよい。計算は、運動のタイプ及び/又はユーザのフォームに基づいてもよい。エネルギー消費推定値は、例えば、ユーザによって燃焼されたカロリーの推定値でもよく、その推定値を含んでもよい。特定の実施形態では、エネルギー消費計算は、ユーザの努力、酸素消費及び/又は酸素反応速度論に関連する決定を含む。ワークアウトセッション中、又はその完了時に、システム100は、消費エネルギーをユーザに通知してもよい。一実施形態では、システム100は、燃焼カロリー量の指示を提供してもよい。より正確な燃焼カロリー推定値を提供するため、システム100は、運動を行なっている間のユーザのフォーム並びに行なわれた運動のタイプを考慮してもよい。更に他の実施形態は、ユーザ属性を利用して、ユーザによって燃焼されたカロリーをより正確に識別してもよい。例示的なユーザ属性は、高さ、体重、年齢などでよい。1つ又は複数のセンサは、ユーザ属性を決定してもよく、ユーザは、ユーザ属性をインタフェースを介して、コンピュータ102などのコンピュータに入力してもよい。
【0047】
システム100は、運動の測定位置で検出された知覚位置402からの情報を1つ又は複数の既知の値と組み合わせて使用して、燃焼カロリーをより正確に決定できる。一実施形態では、既知の値は、代謝当量(MET)表を含んでもよく、代謝当量の一部分でもよい。MET表は、例えば、特定の運動(例えば、スクワット、突き出し姿勢(lunge)など)に関して定義され、ワークアウト中にユーザがどれだけ多くのカロリーを消費するかを決定するために使用されてもよい。システム100は、様々な運動(例えば、スクワット、突き出し姿勢、縄跳び、腕立て伏せ、ランニングなど)に対応する複数のMET表を記憶するかそのMET表にアクセスできる。システム100は、ビデオ及び/又はセンサからのデータを処理して、ユーザが行なった運動の繰り返し数又は運動の継続時間を決定してもよく、MET表から得られることがある繰り返し及び/又は継続時間情報及び1つ又は複数の既知の値に基づいて、ユーザによって燃焼されたカロリー数を評価できる。
【0048】
しかしながら、MET表は、統計平均であり、あまり正確ではない。したがって、MET表に依存する従来のカロリー測定システムは、ワークアウト中にどれだけのカロリーが燃焼されたかの概算だけをユーザに提供する。この開示の実施形態は、MET表からの1つ又は複数の値を利用することがあるが、この開示の態様は、従来の測定システムの欠乏によって限定されない。例えば、一実施形態では、ユーザのフォームが考慮されることがある。システム100は、検出された知覚位置情報に基づく燃焼カロリー推定値に係数を適用してもよい。係数は、ユーザがどれくらいうまく運動を行なったかを反映してもよく、特定の実施形態では、ユーザの属性を考慮してもよい。例えば、係数は、知覚位置情報、ユーザが運動を行なった継続時間、ユーザよって報告された情報(例えば、年齢、重量)、心拍数モニタによって取得されたユーザの心拍数、血圧測定値及び/又は他のデータの関数でよい。圧力測定は、靴内に配置された圧力センサ140から取得されて、例えばユーザが動いている間に加える力の量を決定してもよい。例えば、ユーザが、それぞれの手に重りを保持してもよく、圧力センサ140が、靴の圧力を監視してもよい。また、圧力センサ140は、ユーザが向きを変える速さ(例えば、ユーザがどれだけ激しくカットを行うか)又はジャンプするときに加えられた力の量を示してもよい。
【0049】
係数を決定するために、システム100は、運動の繰り返し中に1つ又は複数の測定位置における1つ又は複数の身体部分の関係を監視してもよい。これらの関係の修正によって、運動を行うのが容易になることもあり困難になることもある。係数は、ユーザが運動を完了するのを困難にするか容易にするかを示す要素を考慮し、これにより燃焼カロリー推定値を調整してもよい。スクワットでは、例えば、スクワットを行っている間のユーザの胴と腿の第1の角度とユーザの腿と脛の第2の角度の関係が定義されてもよい。システム100は、知覚位置情報を処理して、所望の第1及び第2の角度と比較するために、ユーザの第1及び第2の角度をある期間にわたって測定してもよい。
【0050】
一例では、
図7A〜
図7Bを参照すると、スクワットをしているユーザの仮想アバタ702が表示される。仮想アバタ702は、棒線画として示され、運動の適切な技術は、網掛け領域704として示される。スクワットの最も低い部分において(例えば、
図7Aに示されたように)、所望のフォームは、ユーザの腿と脛との関係、ユーザの背中と腕との関係、及び/又はユーザの任意の他の2つの部分又は位置との関係を指定してもよい。一実施形態では、所望のフォームは、位置又は部分の間の第1の所定の角度を指定してもよい。例えば、ユーザの上腿と下腿、及び/又はユーザの背中と腕の間の第2の所定の角度。システム100は、知覚位置情報を処理してユーザのフォームを所望のフォームと比較してもよい。例えば、システム100は、知覚位置情報を処理して、スクワットをしているときのユーザの腿と脛の角度とユーザの背と腕の角度を決定してもよい。
【0051】
システム100は、係数を調整するための様々な身体部分間の関係のしきい値を定義してもよい。しきい値は、ユーザのフォームが所望のフォームと特定の量だけ異なることを可能にしてもよい。好ましいしきい値に関して、システム100は、ユーザが、係数の調整を必要としない良好なフォームを有することを決定してもよい(例えば、ユーザの上腿と下腿の間の角度と所望の角度との差が5%未満)。許容可能なしきい値に関して、システム100は、名目上、ユーザによる労力の増加又は減少を反映させるために係数を上方又は下方に調整してもよい(例えば、ユーザの上腿と下腿の間の角度と所望の角度との角度差が5〜15%)。受容できないしきい値の場合、システム100は、ユーザのフォームが、運動を行う労力の量を減少させたと判断し、係数を下方に調整してもよい(例えば、ユーザの上腿と下腿の間の角度と所望の角度との差が15%を超える)。
【0052】
システム100は、また、運動を行なっているときにユーザが行う省略又は追加に基づいて係数を調整してもよい。例えば、ユーザは、腕と脚両方の動きを必要とする運動で腕の動きを行わないことがある。また、ユーザが、運動のために指定された動きを超える追加の動きを行なっている場合、システム100は、係数を調整してカロリー推定値を高めてもよい。
【0053】
係数を決定する際、システム100は、燃焼カロリーの量を係数とカロリー推定値の関数として決定してもよい。この関数は、カロリー推定値と係数を駆けたものでもよく、他の関係によるものでもよい。例えば、係数は、燃焼カロリーを乗算、加算及び減算のうちの1つ以上によって調整するための数式における幾つかの変数に対する調整でよい。更に他の実施形態では、システム100は、ユーザがしきい値から外れた場合にカロリー消費に関する決定を止めてもよい。例えば、ユーザが、ワークアウトルーチン中に割り込まれ、決定の「休止」を忘れるか混乱して「休止」しないことがあり、したがって、特定の実施形態は、ユーザが運動を行なっていないと検出したときのカロリー消費の決定を中止することがある。更に他の実施形態は、例えばユーザが身体領域又は部分に受けている負荷が多すぎるか少なすぎる場合など、1つ又は複数の変化しきい値を超えた場合に、カロリー消費の決定を中止するか他の方法で変更してもよい。特定の実施形態では、ユーザの運動がけがをしやすい場合、カロリー消費に関する測定及び/又は決定が停止されることがある。1つの実施形態では、システム100は、ユーザの欠陥又は間違った動きを訂正するために合図及び/又は命令を提供してもよい。
【0054】
以下は、練習中にユーザによって燃焼されるカロリーの量を計算するための例示的な式を示す。
【0055】
式(1):燃焼カロリー=BMR*(活動モディファイア)*(完全性モディファイア)。
【0056】
式(1)では、BMRは、基礎代謝率(Basal Metabolic Rate)の頭字語である。システム100は、BMRを、Mifflin−St.Jeor式、BMR=(10*w)+(6.25*h)−(5.0*a)+(男性の場合は5、女性の場合は−161)を使用して計算してもよく、ここで、「*」は掛算記号、「w」=キログラムで表した重量、「h」=センチメートルで表した高さ、「a」=年で表した年齢である。システム100は、また、MifflinSt.Jeor式の代わり又は追加としてハリス=ベネディクト式を使用してもよい。
【0057】
活動モディファイアは、ユーザによって行なわれる運動のタイプに対応する調整値でよい。活動モディファイアは、激しい運動ほど大きく、激しくない運動ほど小さいことがある。システム100は、活動モディファイアを含むファイルを記憶してもよく、各活動モディファイアは、特定の運動タイプに対する値を有してもよい。2つ以上の運動が、同じ値を有する活動モディファイアを有してもよく、特定の運動が、活動モディファイアに対する固有の値を有してもよい。活動モディファイアは、デフォルト値を有してもよい。一例示的実施形態では、デフォルト値は、0.1でよい。第2の実施形態では、デフォルト値は、1.0でよい。デフォルト値は、0.0を含む任意の値でよい。システム100は、ユーザによって現在行なわれている運動の活動モディファイアに対応するようにデフォルト値を更新してもよい。ワークアウトの継続時間にわたって、システム100は、様々な活動モディファイアを使用して、ユーザが行なうように指示された様々な運動に対応する式(1)を使用して燃焼カロリーを計算してもよい。1つ又は複数の要素が、活動モディファイア及び/又はモディファイアの調整に寄与してもよい。例は、ペース、運動のタイプ、継続時間、及びこれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。更に、活動モディファイア及び/又は活動モディファイアの変形物は、所定値(ユーザが行なうように促された運動又は動きに割り当てられた値など)、ユーザの動作、特定の運動に関するMET表からの情報、及びこれらの組み合わせから決定されてもよい。
【0058】
完全性モディファイアは、運動を行なっているときにユーザのフォームが所望のフォームにどれだけうまく対応しているかに基づいてBMRを調整するために使用されてもよい。一例では、完全性モディファイアは、運動を行なっているときの繰り返しごとに全動作の何パーセントが達成されたかを示してもよく(例えば、運動の特定の繰り返しのために、所望の角度に対するユーザの胴と腿の間の測定角度の割合を決定する)、所定の繰り返し数(例えば、最後3回の運動、最後5回の運動、全ての運動など)に関する全動作の割合の平均でもよい。完全性モディファイアは、デフォルト値を有してもよい。一例示的実施形態では、デフォルト値は、0.1でよい。第2の実施形態では、デフォルト値は、1.0でよい。デフォルト値は、0.0を含む任意の値でよい。システム100は、ユーザのフォームが所望のフォームにどれだけ適合するかに基づいて、ある時間にわたって完全性モディファイアを更新してもよい。1つ又は複数の要素は、モディファイアの活動モディファイア及び/又は調整に寄与することがある。例には、ペース、運動のタイプ、継続時間、及びこれらの組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。更に、活動モディファイア及び/又は活動モディファイアの変形は、所定の値(ユーザが行なうように促された運動又は動きに割り当てられた値など)、ユーザの動作、及びこれらの組み合わせから決定されてもよい。
【0059】
下に示した式(2)は、更に他の実施形態に利用されてもよい。
【0060】
式(2):燃焼カロリー=BMR*(活動モディファイア)*(完全性モディファイア)*(複合モディファイア)+(追加モディファイア)
【0061】
式(2)のBMR、活動モディファイア、及び/又は完全性モディファイアの値は、式(1)に関して前述した1つ又は複数の実施形態によって決定されてもよい。一実施形態では、複合モディファイアの値は、運動のタイプごとに定義されてもよい。一例示的実施形態では、デフォルト値は、0.1でよい。第2の実施形態では、デフォルト値は、1.0でよい。デフォルト値は、0.0を含む任意の値でよい。システム100は、ワークアウト中の複合モディファイアを、ユーザが行なうように促された運動のタイプに対応するように更新してもよい。特定の実施形態では、活動モディファイアは、経験データから(部分的に又は完全に)取得されてもよい。
【0062】
特定の実施形態では、追加モディファイアの値は、運動のタイプごとに定義されてもよい。一例示的実施形態では、デフォルト値は、0.1でよい。第2の実施形態では、デフォルト値は、1.0でよい。デフォルト値は、0.0を含む任意の値でよい。システム100は、ユーザが行なうように促された運動のタイプに対応するように、ワークアウト中に追加モディファイアを更新してもよい。特定の実施形態では、活動モディファイアは、経験的データから(部分的に又は完全に)取得されてもよい。
【0063】
システム100は、ワークアウトの継続時間中に燃焼されたカロリーを計算してもよく、これは、式(1)又は(2)の利用を含んでもよい。システム100は、ディスプレイ136に燃焼カロリーの中間結果を表示させてもよい。特定の実施形態では、各運動に関して1つ又は複数の完了した繰り返し及び1つ又は複数の完了したセットの合計が決定されてもよい。システム100は、また、行なわれた運動のタイプによって燃焼カロリーを計算しそれを表示させてもよい。例えば、ワークアウト、繰り返し、セット、又は運動タイプによるピーク/最小/平均カロリー燃焼レートなどの他の情報が、計算され表示されてもよい。システム100は、式(1)を使用して、運動している間にユーザによって燃焼されたカロリーの量を定期的に決定してもよい。システム100は、ワークアウトの間ずっと連続的に更新された現在の燃焼カロリー量(例えば、中間結果)を示してもよく、所定の時間に燃焼カロリー量を更新してもよい(例えば、ユーザが、ワークアウトセッションの終わりに、1組の第1のタイプの運動を完了して1組の第2のタイプの運動を開始する)。システム100は、また、各繰り返しの間並びに各セットのエクササイズで燃焼されたカロリーの量をユーザに通知してもよい。
【0064】
カロリー消費の決定(式(1)などによる)で使用される入力及び/又は変数の1つ又は複数は、ユーザによって行なわれている運動のタイプにかかわらず同じままでよいが、他のものは変化してもよい。例えば、BMRは、ユーザの体重、身長及び年齢が、ワークアウトの間に適切に変化しないときにワークアウト全体にわたって同じでもよい。更に、活動モディファイア、完全性モディファイア、複合モディファイア、及び追加モディファイアの1つ以上は、ワークアウト全体にわたって変化してもよい。値の値(及び/又は、変化)は、ユーザによって現在行なわれている運動のタイプに依存することがある。
【0065】
完全性モディファイアは、繰り返しごとに異なってもよい。前述のように、システム100は、運動を行なっている間にユーザのフォームの監視に基づいて、完全性モディファイアを生成してもよい。一般に、運動は、1回の繰り返しを行なうために一連の動きを含み、ユーザは、典型的には、2回以上の繰り返しを含む1組を実行する。ユーザのフォームは、繰り返しごとに異なってもよく、したがって完全性モディファイアでもよい。
【0066】
システム100は、各繰り返しで異なる完全性モディファイアに基づくか、完全性モディファイアのフィルタリングバージョンに基づいて、式(1)を使用して燃焼カロリーを決定してもよい。完全性モディファイアをフィルタリングするために、システム100は、例えば、1つ又は複数の繰り返しの完全性モディファイアを決定してもよく、完全性モディファイアのうちの幾つか又は全てを平均してもよく、式(1)の平均を使用してもよい。また、システム100は、完全性モディファイアを加重平均として生成してもよく、幾つかの繰り返しの完全性モディファイアが、他よりも大きく重み付けされてもよい。例えば、システム100は、平均を生成するときに、より最近の完全性モディファイアが最近でない完全性モディファイアより大きく重み付けされることがある減衰関数を適用してもよい。
【0067】
システム100は、また、ユーザが、所望の動きを行い、そのような動きのための燃焼されたカロリーの量を計算することを可能にしてもよい。一実施形態では、検出された動きは全て、計算で利用されてもよい。更に他の実施形態では、特定(例えば、システムが対応しかつ/又は行なわれるように指定されたもの)の動きだけが考慮されてもよい。システム100は、画像取得装置126及び/又は様々なセンサからのデータを処理してユーザの動きを分類することを試みてもよい。例えば、システム100は、ユーザの動きを、MET表が定義された他の既知の動きと比較してもよい。ユーザの動きが、MET表が定義された既知の動きに対応する場合、システム100は、燃焼カロリーの量を計算するために識別されたMET表を使用してもよい。
【0068】
ユーザの動きが、MET表によって定義された運動と一致しない場合、システム100は、ユーザによって行なわれている動きに似た動きを含む1つ又は複数の運動を識別してもよい。例えば、システム100は、ユーザの下半身がスクワットと同じように動き、上半身が腕立て伏せと同じように動くと判断してもよい。システム100は、ユーザによって燃焼されたカロリーの量の近似値として、ユーザがスクワットをしているかのようにまたユーザが腕立て伏せをしているかのように識別されたMET表を使用して、ユーザが燃焼するカロリー数を計算してもよい。更に他の実施形態では、新しいエントリが作成されてもよい。これに関して、特定の実施形態は、新しい動き及び/又は運動の参加とその後の識別を可能にしてもよい。特定の実施形態では、ユーザは、識別されていない動き/運動の近似のカロリー消費に関する入力を提供してもよい。更に他の実施形態では、システム100は、本明細書で述べたような1つ又は複数のセンサなどからカロリー消費値を計算してもよい。更に他の実施形態では、システム100は、事前に分かっていない動き又は運動に関するカロリー消費などの属性を決定する際に、1つ又は複数のセンサ測定値並びにユーザ(及び/又は、第三者)からの入力を利用してもよい。MET表なしにカロリー消費を推定する例には、位置エネルギーの変化を決定することを含むが、これらに限定されない。位置エネルギーの変化を使用する例は、次の節で示される。
【0069】
システム100は、燃焼カロリー推定値をソシアルネットワークウェブサイトに送信するように構成されてもよい。ユーザは、所望の期間に燃焼された総カロリー数に基づいて格付けされてもよい(例えば、日、週、月、年などによる格付け)。
図3を再び参照すると、方法は、終了してもよく、前のブロックのどれかに戻ってもよい。
【0070】
i.位置エネルギーの変化に基づくエネルギー消費推定
システム100は、また、MET表によって定義されていない身体活動に関してユーザのエネルギー消費推定値を計算してもよい。例えば、システム100は、動きの任意の所望の組み合わせを行なうユーザによって燃焼されたカロリーの量を計算してもよい。ワークアウト中、ユーザは、自分自身の体重と重力を受けることがある。ユーザの質量中心、又は特定の身体部分の質量中心の位置は、アスレチック活動を行なっているユーザによって燃焼されたカロリーの量を推定する際に利用されてもよい。
【0071】
図8は、例示的な実施形態にしたがって、位置エネルギーの変化の監視に基づいてアスレチック活動の実行中のユーザのエネルギー消費推定値を計算する方法の例示的な流れ図を示す。方法は、例えば、コンピュータ102などのコンピュータ、装置138,140、及び/又は142、並びに他の装置によって実施されてもよい。
図8に示されたブロックは、並べ直されてもよく、幾つかのブロックが除去されてもよく、追加ブロックが追加されてもよく、各ブロックは、1回以上繰り返されてもよく、流れ図は、1回以上繰り返されてもよい。流れ図は、ブロック802で始まりうる。
【0072】
ブロック802で、様々な実施形態は、ある期間にわたってアスレチック活動を行なうユーザに関して取得されたデータの処理を含んでもよい。一例では、システム100は、突き出し姿勢を10回繰り返すことをユーザに促し、突き出し姿勢を行なっているユーザに関して取得されたデータを処理する。データは、カメラ126によって取得されたビデオでもよく、赤外線トランシーバ128及び/又は他の装置センサ138、140及び142によって取得されてもよい。
【0073】
ブロック804で、様々な実施形態は、ユーザの身体部分、身体領域、又は身体全体の質量の中心の位置を期間内の第1の時刻と第2の時刻に決定することを含んでもよい。更に他の実施形態では、動きの中心が利用されてもよい。しかしながら、単純にするために、質量中心について述べる。一例では、システム100は、ユーザの1つ又は複数の身体部分の質量中心に対応する位置にセンサを配置するようにユーザを指示してもよい。
図9に関して、質量中心位置の1つ以上が、例示的な位置904A〜D及び906でもよく、他の位置が、ユーザの身体上でもよい。任意数の位置が監視されてもよい。少なくとも1つのセンサは、センサの時間と位置(又は、センサによって検出されるような身体部分の位置)を示すセンサデータを無線で送信してもよい。位置は、座標系(例えば、直角座標系)における座標でよく、センサが特定の座標にある時間を示すタイムスタンプと関連付けられてもよい。特定の実施形態では、システム100は、センサデータを処理して位置904A〜D及び906を定期的に決定してもよい。例えば、システム100は、装置センサ138、140及び/又は142などからのセンサデータを受け取ってもよい。コンピュータ102(又は、システム100の別の構成要素)は、位置(位置904A〜D及び906など)を決定する一環としてデータを処理してもよい。一実施形態では、データは、毎秒4回などのルーチン進行ベースで処理されてもよい。別の例では、コンピュータ102(又は、システム100の別の構成要素)は、画像取得装置126からのデータを処理して位置904A〜D及び/又は906を決定してもよい。
【0074】
ブロック806では、様々な実施形態は、第1の時刻から第2の時刻まで質量中心の位置の変化を識別することを含んでもよい。前述のように、システム100は、位置904A〜D及び906を一度に後で決定してもよい。例えば、
図10A〜
図10Bを参照して、突き出し姿勢を行なっているユーザが示される。
図10Aは、第1の時刻に対応し、
図10Bは、第2の時刻に対応する。
図10Aでは、ユーザの質量中心の位置906は、地面から高さ「h1」(908Aによって示された)にある。
図10Bでは、ユーザの質量中心の位置906は、地面から高さ「h2」(908Aによって示された)にある。システム100の1つ又は複数の構成要素は、高さ「h1」と「h2」の差を決定して質量中心の位置906の変化を決定してもよい。システム100は、また、他の身体部分の質量中心の位置(904A〜D)への変化、又はユーザの身体部分若しくは身体領域の他の位置への変化を計算してもよい。システム100は、また、
図11に示されたように様々な角度から撮影されたユーザのビデオを処理して、位置904A〜D及び906を決定してもよい。例えば、システム100は、位置906の高さ「h1」を斜視図で決定し、位置906の高さ「h2」をユーザの正面図で決定してもよい。システム100は、様々な高さ測定値を平均してもよく、測定値のどれかを使用してもよい。
【0075】
図8を再び参照すると、ブロック808で、様々な実施形態は、変化によるユーザのエネルギー消費推定値を計算してもよい。一例では、位置エネルギーの物理学概念を使用して、ユーザによって行われた仕事の量を推定し、仕事に基づいて燃焼カロリーを計算してもよい。
【0076】
一例では、システム100の1つ又は複数の構成要素は、ある時刻から別の時刻までの位置906の変化を決定して、ユーザが行なった仕事の量を決定してもよい。位置エネルギー(PE)=m*g*h、ここで、m=ユーザ(又は、身体部分)の質量、g=重力加速度、及びh=地上の高さ。仕事(W)=−ΔPE、ここで、Δは、位置エネルギーの変化を表わす。 代替m*g*h、仕事(W)=−m*g*Δh。
図10A〜
図10Bの上の例に基づき、W=−m*g*(h1−h2)。システム100は、燃焼カロリー量を、仕事に人間生理学効率(physiology of human efficiency)を掛けた関数として決定してもよい。システム100は、燃焼カロリー量を仕事量と人間生理学効率(PHE)係数に基づいて決定してもよい。システム100は、PHE係数を、ユーザの心拍数、圧力センサデータ、及びユーザによって入力された他の情報(例えば、年齢、体重など)の関数として決定してもよい。
【0077】
システム100は、後に続く時刻の間に燃焼されたカロリーの中間結果を保持しかつ/又は送信し、運動セッションにおけるそのポイントまでに燃焼されたカロリーの総量をユーザに通知する。例えば、システム100は、特定の頻度(例えば、毎秒2回)で位置906の高さhを決定してもよく、高さhの各決定の間の燃焼カロリーの差に基づいた燃焼カロリーを計算してもよい。システム100は、また、1つ又は複数のワークアウトを対象として含む所定時間範囲にわたって燃焼されたカロリーの総数を追跡してもよい。時間範囲には、一週間、一ヶ月、一年、ユーザがワークアウトを始めてからの累積時間、又は他の定義された測定基準が挙げられる。1つ又は複数の測定基準は、デフォルト値、所定の値、ユーザ選択可能な値、及び/又はユーザ定義された値を含みうる。例えば、システム100は、一日、一週間、一ヶ月及び/又は一年などの指定時間期間内に燃焼されるカロリー数をユーザに通知してもよい。システム100は、また、1ワークアウト当たりの平均燃焼カロリー数、ワークアウトのタイプに基づく平均燃焼カロリー数、単一ワークアウト中又は所定期間(例えば、最大カロリー量が燃焼された月)中の最大燃焼カロリー数に関するデータ、又は他のタイプのデータを保持してもよい。
【0078】
別の例では、システム100は、特定の身体部分の動き又は身体部分の集合による燃焼カロリーを決定してもよい。例えば、ユーザは、自分の右脚の動きによって燃焼されたカロリー数を知りたいことがある。仕事と位置エネルギーの前述の関係を使用し、
図9を参照すると、システム100は、ユーザの右脚の質量中心の位置904A(例えば、高さ908B)の変化をある時刻から異なる時刻まで監視して、仕事を計算してもよい。システム100は、ユーザの体重と均整に基づいてユーザの右脚の質量を推定してもよい。次に、システム100は、前述のように燃焼カロリー量を、仕事に人間生理学効率を掛けた関数として決定してもよい。運動セッション中、システム100は、ユーザの右脚の動きによる燃焼カロリーの中間結果を、ディスプレイ136などによって表示してもよい。同様に、システム100は、ユーザの他の手足のための位置904B〜Dに基づいて燃焼カロリーを決定してもよい。運動セッション中、システム100は、ユーザの全身、同様に各手足による燃焼カロリーの中間結果を表示してもよい。
【0079】
システム100は、また、ユーザが、運動セッションをレビューして、特定の時間に燃焼されたカロリー数を決定することを可能にしてもよい。例えば、運動は、反復運動(例えば、腕立て伏せ)を行なうことを伴うことがある。システム100は、1組内の各繰り返し(例えば、1組10回以内の各腕立て伏せ)、並びに各繰り返し中の燃焼カロリー数を識別してもよい。1組を超えると、システム100の1つ又は複数の構成要素は、ユーザが最大カロリー数と最少カロリー数を燃焼した繰り返しを識別してもよい。更に他の実施形態では、システム100は、平均カロリー数を推定してもよい。これらは、単に例示的な統計であり、当業者は、この開示の範囲から逸脱することなく他の分析が行なわれてもよいことを容易に理解するであろう。
【0080】
運動セッションが、様々なタイプの運動を含む場合、システム100は、燃焼カロリーの量に基づいて運動タイプをタイプによって格付けしてもよい。例えば、運動セッションは、3つの異なるタイプの運動(例えば、腕立て伏せ、腹筋運動、スクワット)を含んでもよい。運動セッションを完了した後、システム100は、各運動タイプによって燃焼されたカロリー数を決定し(例えば、腕立て伏せでは10カロリー、腹筋運動では13カロリー、スクワットでは18カロリー)、燃焼カロリー数に基づいて運動タイプを格付けしてもよい(例えば、第1のスクワット、第2の腹筋運動、第3の腕立て伏せ)。更に他の実施形態では、エネルギー消費量(例えば、燃焼カロリー量)が、運動又はルーチンの理想的な値又は範囲を超える割合として格付けされてもよい。例えば、運動を完全に行なって約100カロリーを消費する場合、90カロリーを消費した第1のユーザは、同じ運動に85カロリーしか燃焼しなかった第2のユーザより高い格付けを割り当てられることがある。ユーザは、様々な理想的な値又は範囲を有する可能性があり、したがって、決定は、検出値及び/又は推定値の割合をそのユーザの理想値の割合として利用してもよい。更に他の実施形態では、ユーザの理想値の100%に近いユーザの方が、理想燃焼カロリー量の100%を超えるユーザよりも高く格付けされることがある。これに関して、活動(例えば、運動)のために推定又は計算されたエネルギーより多くのエネルギーを消費するユーザは、不適当な動き、効率の悪さ、負傷の可能性の高まり、及び/又はこれらの組み合わせを示すことがある。特定の実施形態では、
図8の方法は、終了してもよく、以前のブロック及び/又は他のプロセスのいずれかに戻ってもよい。
【0081】
システム100は、また、事前に記録されたビデオから消費カロリーを決定してもよい。例えば、ユーザは、バスケットボールをダンクシュートするプロバスケット選手のビデオをシステム100にアップロードしてもよい。システム100の1つ又は複数の構成要素は、ビデオを処理して、様々な時点におけるプレーヤの質量中心又は特定の身体部分の位置を決定し、前述した仕事ベースのカロリー決定を使用して、身体活動中に(例えば、ダンクシュート中のプレーヤによって)消費されたカロリーの量を決定してもよい。
【0082】
本発明の様々な実施形態では、エネルギー消費は、複数のセンサで計算されてもよい。計算のうちの幾つかは、他の計算に依存しないことがある。例えば、ユーザは、手首装着センサを着用している間及びカメラ式センサシステムによって観察されている間に運動を行なうことがある。手首装着センサとカメラ式システムは、エネルギー消費値を別個に計算してもよい。複数の個別のシステムが利用されるとき、様々なエネルギー消費値が計算されてもよい。
【0083】
本発明の幾つかの実施形態では、エネルギー消費値は、ユーザにポイントを与えるために使用される。エネルギー消費を個別に計算するために複数のセンサ又はセンサシステムが使用されるとき、ユーザは、エネルギー消費を計算するセンサ又はセンサシステムごとにポイントを受け取ってもよい。あるいは、1つのエネルギー消費値は、計算値のうちの1つ又は計算値の幾つかの組み合わせに基づいて決定されてもよい。例えば、運動を始める前に、ユーザは、エネルギー消費を計算するために使用されるセンサ又はセンサシステムを選択してもよい。あるいは、システムは、使用されるセンサ又はセンサシステムを選択してもよい。選択は、利用可能なセンサ又はセンサシステムの全てのエネルギー消費を計算する際の精度に基づいてもよい。選択と精度は、行なわれる運動の関数でよい。例えば、第1のセンサによって、ユーザが走っている間のエネルギー消費計算が正確になることがあり、第2のセンサによって、ユーザがスクワットをしている間のエネルギー消費計算が正確になることがある。他の実施形態は、平均、加重平均又は統計解を使用してエネルギー消費を決定することを含んでもよい。
【0084】
エネルギー消費を計算するための複数の独立したセンサ及びセンサシステムの使用に加えて、本発明の幾つかの実施形態は、エネルギー消費又はエネルギー消費ポイント値を表示するために複数の表示装置を利用してもよい。エネルギー消費を計算するために1つのセンサ又はセンサシステムが使用されるとき、使用されないセンサ又はセンサシステムと関連した表示装置は無効にされてもよい。あるいは、使用されないセンサ又はセンサシステムと関連付けられた表示装置が、使用されるセンサ又はセンサシステムによって駆動されてもよい。例えば、手首装着センサシステムとカメラ式システムが両方とも、エネルギー消費を表示するためのディスプレイを有してもよい。両方のシステムが利用でき、エネルギー消費を計算するためにカメラ式システムが選択されたとき、カメラ式システムは、手首装着センサシステムにデータを提供し、それにより、手首装着センサシステムと関連付けられたディスプレイが、カメラ式システムと関連付けられたディスプレイと同じ値を表示してもよい。同様に、エネルギー消費を計算するために、複合の個別のセンサ又はセンサシステムの組み合わせが使用されるとき、同じデータを表示するために、各センサ又はセンサシステムと関連付けられたディスプレイが駆動されてもよい。
【0085】
結論
本明細書で述べた特徴の1つ又は複数を有する活動環境を提供することにより、アスレチック活動と関わりそのフィットネスを改善するようにユーザを激励し動機付ける没入経験がユーザに提供されうる。ユーザは、更に、ソーシャルコミュニティを介して互いに交信して、様々なフィットネスレベルを達成しかつそのフィットネスレベルと活動を見るように努力することができる。
【0086】
実施形態の態様をその実例となる実施形態の点から述べた。添付の特許請求の範囲及び趣旨の範囲内にある多数の他の実施形態、修正及び変形が、この開示の検討から当業者には想起されよう。例えば、当業者は、説明的な図に示されたステップが、詳述された順序以外の順序で実行されてもよく、示された1つ又は複数のステップが、実施形態の態様によれば任意選択ででよいことを理解されよう。