特許 7369159 バイクフィッテイングのための方法及びシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-10-17

(45)【発行日】2023-10-25

(54)【発明の名称】バイクフィッテイングのための方法及びシステム

(51)【国際特許分類】

   G06F 30/20 20200101AFI20231018BHJP

   B62J 99/00 20200101ALI20231018BHJP

   G06F 30/15 20200101ALI20231018BHJP

【ＦＩ】

G06F30/20

B62J99/00

G06F30/15

【請求項の数】 15

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2021059328

(22)【出願日】2021-03-31

(65)【公開番号】P2021163497

(43)【公開日】2021-10-11

【審査請求日】2021-03-31

(31)【優先権主張番号】63/003,743

(32)【優先日】2020-04-01

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】17/213,320

(32)【優先日】2021-03-26

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】594046167

【氏名又は名称】巨大機械工業股▲分▼有限公司

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(74)【代理人】

【識別番号】230118913

【弁護士】

【氏名又は名称】杉村 光嗣

(74)【代理人】

【識別番号】100134577

【弁理士】

【氏名又は名称】石川 雅章

(72)【発明者】

【氏名】張 雅涵

(72)【発明者】

【氏名】謝 長欣

(72)【発明者】

【氏名】呉 佩旻

(72)【発明者】

【氏名】朱 晏慶

(72)【発明者】

【氏名】許 勝賀

(72)【発明者】

【氏名】陳 俊榮

【審査官】松浦 功

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０３３２９５６（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１４／０３７９１３５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１０－１０５４７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０１３６５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／００６５７３３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２００７／０１４２１７７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】NORMAN, P.，New idmatch bike fitting system automatically adjusts your fit as you pedal，Cycling Weekly [online]，Future Publishing Limited，2018年08月14日，[検索日 2022.05.17], インターネット，ＵＲＬ：https://www.cyclingweekly.com/news/product-news/new-idmatch-bike-fitting-system-automatically-adjusts-fit-pedal-391108

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ３０／００ －３０／２８

Ｂ６２Ｊ １／００ －９９／００

Ｂ６２Ｋ １／００ －２３／０８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

バイクフィッテイングのための方法であって、
１以上のシナリオパラメータに基づき、複数の評価係数を特定することと、
ユーザがペダリングしているとき、サドルとハンドルバーのうちの少なくとも１つを１以上の位置に配置することと、
前記１以上の位置で１以上のセンサから受け取ったデータに応じて、前記複数の評価係数のための値を決定することと、
前記サドル又は前記ハンドルバーのための１以上の推奨位置を特定するため、処理することであって、前記１以上の推奨位置が、前記ハンドルバーと前記サドルのうちの少なくとも１つのための推奨位置の範囲を含む、処理することとを含み、
前記処理することは、
前記１以上の推奨位置の関心領域を複数のサブ領域に分割することと、
前記複数のサブ領域内の複数のサンプル点を、前記サドルと前記ハンドルバーのうちの少なくとも１つを配置するための複数の位置として選択することと、
最高スコアを有する、前記複数のサンプル点のうちの対応する１つに関連付く、前記複数のサブ領域のうちの１つを、次の反復サイクルにおける前記関心領域として特定することと、
現在の反復サイクルにおける前記複数のサンプル点のスコアが同一又は閾値範囲内にある場合、前記現在の反復サイクルにおける前記関心領域の中心点を、前記１以上の推奨位置として特定することとを含み、
前記バイクフィッテイングのための方法は、さらに、
特定した前記サドル又は前記ハンドルバーの前記１以上の推奨位置に基づいて前記サドル又は前記ハンドルバーの位置を調整することと
を含む、方法。

【請求項2】

前記関心領域を分割することが、
前記関心領域をＭとＮが整数であるＭ×Ｎマトリックスに分割することであって、前記Ｍ×Ｎマトリックスの各セルが前記複数のサンプル点のうちの１つを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記複数の評価係数が、ペダリングの機械効率に関連付く係数、ペダリングの生体力学的効率に関連付く係数、又はペダリングの間のユーザ快適性係数を含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記１以上のセンサが、パワーセンサ、ケイデンスセンサ、位置センサ、速度センサ、モーションセンサ、筋電位センサ、心拍センサ、圧力センサ、呼吸センサ、慣性計測ユニットセンサ、又はそれらの任意の組合せを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項5】

騎乗持続時間、騎乗パフォーマンス、傷害パラメータ、騎乗条件、前記ユーザの体力情報、又はそれらの組合せに関連付く情報を含む、前記１以上のシナリオパラメータを受け取ることを更に含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記複数の評価係数のための複数の重み付け組合せをデータベースに格納することと、
前記１以上の位置に対応するスコアを算出するための前記複数の評価係数の重みを決定するため、前記１以上のシナリオパラメータに一致する前記複数の重み付け組合せのうちの１つを選択するため前記データベースにアクセスすることと
を更に含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項7】

バイクフィッテイングのための装置であって、
１以上のセンサと、
サドル及びハンドルバーと、
命令のセットを格納するよう構成された、１以上の記憶装置と、
前記装置に、
１以上のシナリオパラメータに基づき、複数の評価係数を特定することと、
ユーザがペダリングしているとき、前記サドルと前記ハンドルバーのうちの少なくとも１つを１以上の位置に配置することと、
前記１以上の位置で前記１以上のセンサから受け取ったデータに応じて、前記複数の評価係数のための値を決定することと、
前記サドル又は前記ハンドルバーのための１以上の推奨位置を特定するため、値を処理することであって、前記１以上の推奨位置が、前記ハンドルバーと前記サドルのうちの少なくとも１つのための推奨位置の範囲を含む、処理することと
を行わせるため前記命令のセットを実行するよう構成された、１以上のプロセッサと
を含み、
前記１以上のプロセッサが、前記装置に、
前記１以上の推奨位置の関心領域を複数のサブ領域に分割することと、
前記複数のサブ領域内の複数のサンプル点を、前記サドルと前記ハンドルバーのうちの少なくとも１つを配置するための複数の位置として選択することと、
最高スコアを有する、前記複数のサンプル点のうちの対応する１つに関連付く、前記複数のサブ領域のうちの１つを、次の反復サイクルにおける前記関心領域として特定することと、
現在の反復サイクルにおける前記複数のサンプル点のスコアが同一又は閾値範囲内にある場合、前記現在の反復サイクルにおける前記関心領域の中心点を、前記１以上の推奨位置として特定することと、
特定した前記サドル又は前記ハンドルバーの前記１以上の推奨位置に基づいて前記サドル又は前記ハンドルバーの位置を調整することと
を行わせるため前記命令のセットを実行するよう構成された、装置。

【請求項8】

前記１以上のプロセッサが、前記装置に前記関心領域をＭとＮが整数であるＭ×Ｎマトリックスに分割させるため、前記命令のセットを実行するよう構成され、前記Ｍ×Ｎマトリックスの各セルが前記複数のサンプル点のうちの１つを含む、
請求項７に記載の装置。

【請求項9】

前記複数の評価係数が、ペダリングの機械効率に関連付く係数、ペダリングの生体力学的効率に関連付く係数、又はペダリングの間のユーザ快適性係数を含む、
請求項７に記載の装置。

【請求項10】

前記１以上のセンサが、パワーセンサ、ケイデンスセンサ、位置センサ、速度センサ、モーションセンサ、筋電位センサ、心拍センサ、圧力センサ、呼吸センサ、慣性計測ユニットセンサ、又はそれらの任意の組合せを含む、
請求項７に記載の装置。

【請求項11】

前記１以上のプロセッサが、前記装置に、騎乗持続時間、騎乗パフォーマンス、傷害パラメータ、騎乗状況、前記ユーザの体力情報、又はそれらの組合せに関連付く情報を含む前記１以上のシナリオパラメータを受け取らせるため、前記命令のセットを実行するよう構成された、
請求項７に記載の装置。

【請求項12】

前記１以上のプロセッサが、前記装置に、
前記複数の評価係数のための複数の重み付け組合せをデータベースに格納することと、
前記１以上の位置に対応するスコアを算出するための前記複数の評価係数の重みを決定するため、前記１以上のシナリオパラメータに一致する前記複数の重み付け組合せのうちの１つを選択するため前記データベースにアクセスすることと
を行わせるため、前記命令のセットを実行するよう構成された、
請求項７に記載の装置。

【請求項13】

バイクフィッテイングのための方法を開始するため装置の１以上のプロセッサにより実行可能な命令のセットを格納する、非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記方法が、
１以上のシナリオパラメータに基づき、複数の評価係数を特定することと、
ユーザがペダリングしているとき、サドルとハンドルバーのうちの少なくとも１つを１以上の位置に配置することと、
前記１以上の位置で１以上のセンサから受け取ったデータに応じて、前記複数の評価係数のための値を決定することと、
前記サドル又は前記ハンドルバーのための１以上の推奨位置を特定するため、値を反復処理することであって、前記１以上の推奨位置が、前記ハンドルバーと前記サドルのうちの少なくとも１つのための推奨位置の範囲を含む、処理することと
を含み、
前記命令のセットが、前記装置に
前記１以上の推奨位置の関心領域を複数のサブ領域に分割することと、
前記複数のサブ領域内の複数のサンプル点を、前記サドルと前記ハンドルバーのうちの少なくとも１つを配置するための複数の位置として選択することと、
最高スコアを有する、前記複数のサンプル点のうちの対応する１つに関連付く、前記複数のサブ領域のうちの１つを、次の反復サイクルにおける前記関心領域として特定することと、
現在の反復サイクルにおける前記複数のサンプル点のスコアが同一又は閾値範囲内にある場合、前記現在の反復サイクルにおける前記関心領域の中心点を、前記１以上の推奨位置として特定することと
を更に実行させるため、前記１以上のプロセッサにより実行可能であり、
前記方法が、さらに、
特定した前記サドル又は前記ハンドルバーの前記１以上の推奨位置に基づいて前記サドル又は前記ハンドルバーの位置を調整することと
を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項14】

前記命令のセットが、前記装置に、騎乗持続時間、騎乗パフォーマンス、傷害パラメータ、騎乗状況、前記ユーザの体力情報、又はそれらの組合せに関連付く情報を含む前記１以上のシナリオパラメータを受け取ることを更に実行させるため、前記１以上のプロセッサにより実行可能である、
請求項１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項15】

前記命令のセットが、前記装置に、
前記複数の評価係数のための複数の重み付け組合せをデータベースに格納することと、
前記１以上の位置に対応するスコアを算出するための前記複数の評価係数の重みを決定するため、前記１以上のシナリオパラメータに一致する前記複数の重み付け組合せのうちの１つを選択するため前記データベースにアクセスすることと
を更に実行させるため、前記１以上のプロセッサにより実行可能である、
請求項１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明はサイクリングに関するものであり、より具体的には、バイクフィッテイングのための方法及びシステムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

サイクリングは、人間が機械と共に作業する１つの例である。人間が機械とシームレスに作業するため、２者の間のフィッテイングが重要な考慮事項である。人はそれぞれ他人とは身長、体重、性別、体格、ボディマス指数、筋力、筋密度、身体の異なる部分の長さと強度、姿勢、能率、速度、及び多くの他の考慮事項と測定値が異なる。これら要素の１つ以上を、機械、機械のジオメトリ、地形、道路状況、及び他の変数に適合させることが重要となる。これにはまた、安全性、健康、パフォーマンス、及び他の指標が含まれる。サイクリングがレジャー、トレーニング、競技スポーツ、又は他の理由で行われるかに関わらず、適切またはより好ましい適合が、１以上の指標における改善又は変化をもたらし、サイクリング活動をより楽しく、やりがいのある、効率的、及び／又は安全なものにする。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

サイクリングレース又は他のサイクリングイベントにおいて、アスリートの持久力を向上させ、騎乗者と自転車との間の適切な「フィット」を実現するため、所謂「バイクフィッティング」技術が開発されている。騎乗者に自転車をフィットさせることにより、自転車の様々な様態、変数、及び／又はジオメトリが、個人の騎乗パフォーマンス、効率、及び／又は安全性を向上させるため、騎乗者のサイズ、体格、能力、騎乗スタイル、騎乗習慣、及び／又は他の側面に応じて調整される。サイクリングの人気が高まり続け、特定のイベントや活動の競争が激化するにつれ、正確、効果的、及び／又は効率的なバイクフィッテイングが望まれる。また、フィッティング方法又はシステムを提供し、それらをプロ、セミプロ、及びレジャーのサイクリストに提供することが望まれる。

【課題を解決するための手段】

【0004】

いくつかの実施形態と一致し、バイクフィッティングのための方法を提供する。バイクフィッティングのための方法は、１以上のシナリオパラメータに基づき複数の評価係数を受け取ることと、ユーザがペダリングしているときサドルとハンドルバーのうちの少なくとも１つを１以上の位置に配置することと、１以上の位置で１以上のセンサから受け取ったデータに基づき複数の評価係数のための値を決定することと、サドル又はハンドルバーのための１以上の推奨位置を特定するため値を処理することを含む。

【0005】

いくつかの実施形態と一致し、装置を提供する。該装置は、１以上のセンサと、サドル及びハンドルバーと、命令のセットを格納するよう構成された１以上の記憶装置と、装置に、１以上のシナリオパラメータに基づき複数の評価係数を受け取ることと、ユーザがペダリングしているときサドルとハンドルバーのうちの少なくとも１つを１以上の位置に配置することと、１以上の位置で１以上のセンサから受け取ったデータに基づき複数の評価係数のための値を決定することと、サドル又はハンドルバーのための１以上の推奨位置を特定するため値を処理することとを行わせるため、命令のセットを実行するよう構成された１以上のプロセッサとを含む。

【0006】

いくつかの実施形態と一致し、非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。非一時的なコンピュータ可読媒体は、装置にバイクフィッテイングのための方法を開始させるため、該装置の１以上のプロセッサにより実行可能な命令のセットを格納する。該方法は、１以上のシナリオパラメータに基づき複数の評価係数を受け取ることと、ユーザがペダリングしているときサドルとハンドルバーのうちの少なくとも１つを１以上の位置に配置することと、１以上の位置で１以上のセンサから受け取ったデータに基づき複数の評価係数のための値を決定することと、サドル又はハンドルバーのための１以上の推奨位置を特定するため値を処理することとを含む。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、フィッターを訓練する時間が削減でき、異なるフィッターにより実行されたフィッテイングについて結果の一貫性が保証できる。加えて、単純化され自動化されたフィッテイング処理は、必要となるフィッテイング時間を短縮させ、手動処理により引き起こされるエラーを低減し、精度を向上させることができる。このため、より効果的で効率的なバイクフィッテイングが達成できる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

本明細書に包含され本明細書の一部を構成する添付図面は、いくつかの実施形態を表し、明細書と共に、開示された原理を説明するための例である。

【0009】

【図1A】図１Ａは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、バイクフィッテイングのための例示的なシステムを表す。

【図1B】本発明のいくつかの実施形態に一致する、例示的なフィッテイングプラットフォームの斜視図と側面図を表す。

【図1C】本発明のいくつかの実施形態に一致する、例示的なフィッテイングプラットフォームの斜視図と側面図を表す。

【図1D】本発明のいくつかの実施形態に一致する、図１Ｂと図１Ｃのフィッテイングプラットフォーム上でペダリングする騎乗者を表す。

【図1E】本発明のいくつかの実施形態に一致する、図１Ｂと図１Ｃのフィッテイングプラットフォーム上でペダリングする騎乗者を表す。

【図2A】図２Ａは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、バイクフィッテイングのための例示的な反復処理を表す。

【図2B】本発明のいくつかの実施形態に一致する、モーションパラメータが対応する好ましい範囲内にあるか否かをそれぞれ表す。

【図2C】本発明のいくつかの実施形態に一致する、モーションパラメータが対応する好ましい範囲内にあるか否かをそれぞれ表す。

【図2D】本発明のいくつかの実施形態に一致する、モーションパラメータが対応する好ましい範囲内にあるか否かをそれぞれ表す。

【図2E】本発明のいくつかの実施形態に一致する、モーションパラメータが対応する好ましい範囲内にあるか否かをそれぞれ表す。

【図3】図３は、本発明のいくつかの実施形態に一致する、バイクフィッテイングのた

【図4A】図４Ａは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、バイクフィッテイングのためのもう１つの例示的なシステムを表す。

【図4B】本発明のいくつかの実施形態に一致する、フィッテイングプラットフォーム上でペダリングする騎乗者を表す。

【図4C】本発明のいくつかの実施形態に一致する、フィッテイングプラットフォーム上でペダリングする騎乗者を表す。

【図5】図５Ａ、５Ｂ、５Ｃは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、騎乗者の騎乗効率を評価するための例示的なパラメータをそれぞれ表す。

【発明を実施するための形態】

【0010】

ここで、例示的な実施形態を詳細に参照し、その例は添付の図面に示されここに開示される。都合のよい場合、同一又は同様の部材を参照するため、図面全体で同一の参照符号を用いる。例示的な実施形態の以下の説明に示される実装は、添付の特許請求の範囲に記載されるような本発明に関連する態様と一致する装置及び方法の例であり、本発明の範囲を限定することを意図するものではない。

【0011】

図１Ａは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、バイクフィッテイングのための例示的なシステム１００を表すブロック図である。いくつかの実施形態において、システム１００は、サイクリストの好ましい又は適したサドル及びハンドルバー位置を決定するためのフィッテイングプラットフォームを提供する。バイクフィッテイングシステム１００は、フレームサイズ、タイヤサイズ、ハンドルバーサイズ、サドルフィット等を含む、騎乗者に適した自転車のジオメトリ、並びに騎乗者に適した騎乗ポジション、騎乗挙動、騎乗又はペダリング効率、ハンドルバー及びサドル（又はシートポスト）位置と調節を評価又は決定することを助ける。考慮される又は評価されるジオメトリ係数には、シートチューブ長、シートチューブ角、トップチューブ長、ヘッドチューブ長、ヘッドチューブ角、フォークレイク、トレイル、ホイールベース、チェーンステー長、ボトムブラケットドロップ、スタック、リーチ、スタンドオーバーハイト等を含む。バイクフィッティングシステムは、レース、競技、トライアスロン、レジャーライド、長距離ライド、及び様々な騎乗状況や課題のため、騎乗者、プロのサイクリスト、又はマウンテンバイカーを評価、決定、微調整、訓練、又はフィッティングする助けにもなる。

【0012】

いくつかの実施形態において、システム１００は、１以上のセンサ１１０と、制御モジュール１２０と、メモリデバイス１３０と、プロセッサ１４０と、フィッテイングプラットフォーム１５０とを含む。いくつかの実施形態において、メモリデバイス１３０とプロセッサ１４０は、フィッテイングプラットフォーム１５０内に統合されてよい。いくつかの実施形態において、メモリデバイス１３０とプロセッサ１４０は、センサ１１０、制御モジュール１２０、及びフィッテイングプラットフォーム１５０と通信可能に連接された、手持ち型デバイス、タブレット、パーソナルコンピュータ、ネットワークＰＣ、又はクラウドサーバに含まれてよい。

【0013】

制御モジュール１２０は、１以上の駆動装置１２２ａ～１２２ｇと、対応する１以上のモーター１２４ａ～１２４ｇとを含んでよい。フィッテイングプラットフォーム１５０は、サドル１５２と、ハンドルバー１５４、傾斜調節部１５６ａ、１５６ｂと、抵抗調節部１５８とを有するバイクフレームを含んでよい。サドル１５２とハンドルバー１５４はそれぞれ、ｘ軸（例えば、長手方向）、ｙ軸（例えば、垂直方向）、又は両方に沿ってといった、移動可能に構成されてよい。構成によって、各移動の軸又は複数の軸は、対角線、又は水平線からの傾斜角を有する方向といった、任意の他の方向であってよい。傾斜調節部１５６ａ、１５６ｂは、道路状況の異なる坂をシミュレートするため傾斜度又は上昇／下降角度を調節するよう構成されてよい。抵抗調節部１５８は、異なる騎乗条件をシミュレートするためフィッテイングプラットフォーム１５０の騎乗抵抗を調節するよう構成されてよい。

【0014】

制御モジュール１２０は、モーター１２４ａ～１２４ｄにより１以上の軸に沿ってサドル１５２又はハンドルバー１５４の位置を調節するよう構成されてよい。いくつかの実施形態において、制御モジュール１２０は、道路条件、傾斜角、フィッテイングプラットフォーム１５０の騎乗抵抗、レース又は競技シナリオ、ターン、風、抗力等といった、異なるサイクリングシナリオをシミュレートするためフィッテイングプラットフォーム１５０を作動する又は動的に作動するよう更に構成されてよい。制御モジュール１２０は、対応するモーター１２４ｅ～１２４ｇへの適切な命令を用いることにより、これら様々な設定を制御又は実装してよい。

【0015】

いくつかの実施形態において、センサ１１０は、１以上のパワーセンサ１１１、１以上の位置センサ１１２、１以上のモーションセンサ１１３、１以上の速度センサ１１４、１以上の筋電位（ＥＭＧ）センサ１１５、１以上の心拍（ＨＲ）センサ１１６、１以上のケイデンスセンサ１１７、１以上の圧力センサ１１８、１以上の呼吸センサ１１９、及びいくつかの他のセンサを含んでよい。図１Ｂと図１Ｃは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、例示的なフィッテイングプラットフォーム１５０の斜視図と側面図である。センサ１１０は、フィッテイングプラットフォーム１５０の対応する位置、又は適切であればフィッテイングプラットフォーム１５０に乗るユーザに搭載することができる。

【0016】

図１Ｂと１Ｃに示されるように、パワーセンサ１１１ａ又は１１１ｂ、速度センサ１１４ａ又は１１４ｂ、ケイデンスセンサ１１７ａ又は１１７ｂは、抵抗調節部１５８のエクササイズホイールに搭載する、又はフィッテイングプラットフォーム１５０のクランクセットの表面に搭載することができる。パワーセンサ１１１ａ又は１１１ｂは、パワーメータ又は他のパワーセンサといったものから選択できる。圧力センサ１１８ａ～１１８ｃは、サドル１５２又はハンドルバー１５４上に搭載することができる。電荷結合素子（ＣＣＤ）又は赤外線カメラデバイスといった、位置センサ１１２ａ～１１２ｃとモーションセンサ１１３ａ～１１３ｅは、プラットフォームベースの表面、管、又は任意の適切な位置に搭載することができる。いくつかの実施形態において、位置センサ１１２ａ～１１２ｅとモーションセンサ１１３ａ～１１３ｅは、例示的なフィッテイングプラットフォーム１５０から独立した、１以上の外部カメラにより達成することもできる。

【0017】

図１Ｄと図１Ｅは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、図１Ｂと図１Ｃの例示的なフィッテイングプラットフォーム１５０をペダリングする騎乗者を表す。図１Ｄと１Ｅに示されるように、ＥＭＧセンサ１１５ａ～１１５ｄは、騎乗者の脚の筋肉又は腕の筋肉へ取り付けることができ、ＨＲセンサ１１６は騎乗者の胸又は手首へ取り付けることができる。呼吸センサ１１９は、騎乗者の顔の上又は周囲の、呼吸管、カニューレ、マスク又は他の装置内に組み込むことができる。位置センサ１１２ａ～１１２ｅとモーションセンサ１１３ａ～１１３ｅに対応する感知タグＴａ、Ｔｂ、Ｔｃ、Ｔｄ、Ｔｅ、Ｔｆが、騎乗者の身体関節（例えば、足首、膝、腰、肩、肘、手首）に取り付けられることができる。感知タグＴａ、Ｔｂ、Ｔｃ、Ｔｄ、Ｔｅ、Ｔｆは、ペダリングの間の身体関節の位置と動きを特定するため、光学又は電磁信号を送信する、又は位置センサ１１２ａ～１１２ｅとモーションセンサ１１３ａ～１１３ｅからの信号を反射することができる。

【0018】

再び図１Ａを参照し、１以上のセンサ１１０は、データを測定するよう構成することができる。測定データは、メモリデバイス１３０内のデータベースに格納することができる。加えて、メモリデバイス１３０は、開示される実施形態に一致する動作を実行するためプロセッサ１４０により実行されるソフトウェア命令を格納できる。例えば、プロセッサ１４０は、以下に詳細に説明する、ユーザがシステム１００のフィッテイングプラットフォーム上でペダルを踏んだときシステム１００にバイクフィッテイングのための方法を実行させるため、メモリデバイス１３０に格納された命令のセットを実行するよう構成することができる。ここで説明される例は例示的なものであり、センサ１１０、制御モジュール１２０、メモリデバイス１３０、プロセッサ１４０、及びフィッテイングプラットフォーム１５０の間の通信を確立する他の方法を使用できることが理解されよう。例えば、ネットワーク環境において、プログラマブルコード、アプリケーションプログラム、ソフトウェア命令、及びデータベースは、リモートコンピュータ又はクラウドサーバに格納されてもよい。命令を実行することにより、プロセッサ１４０は、評価のために用いられる様々な係数を得るため、センサ１１０からのデータに基づき様々な処理又は計算を実行することができる。例えば、これら係数には、下記の段落において詳細に説明される、１以上の機械効率係数、１以上の生体力学的効率係数、及び１以上のユーザ快適性係数を含んでよい。ここで特定される評価係数は単なる例であり、本発明を限定することを意図していないことが理解されよう。

【0019】

いくつかの実施形態において、システム１００は、１以上のモーション又は身体位置又は姿勢センサ１１３により撮像された画像に基づき、評価係数を取得してもよい。いくつかの実施形態において、１以上のモーション又は身体位置又は姿勢センサ１１３は、ユーザ又はサイクリストが騎乗している間にユーザ又はサイクリストの身体部分の様々な部分を特定するよう構成されたカメラを含んでよい。例えば、センサ１１３は、様々な関節（例えば、腰、膝、足首）での又はその付近の角度（例えば、図１Ｅに示された腰角度Ａｎｇ１、膝角度Ａｎｇ２、足首角度Ａｎｇ３）又は動きの範囲、もしあれば、理想的又は現在の角度と範囲からの変位、異常等を特定できる。

【0020】

プロセッサ１４０は、センサ１１３により取得された様々なパラメータを更に処理してよい。例えば、プロセッサ１４０は、これらパラメータが対応する望ましい範囲内にあるかを知るため、これらパラメータを異なる閾値と比較してよく、比較結果に基づき係数を適宜決定してよい。これら係数はセンサ１１０からのデータとセンサ１１３からのデータに基づき取得されてもよいことが理解されよう。理解し易いように、評価係数の処理又は計算を以下の段落で詳細に説明する。以下で説明される計算は単なる例であり、本発明を限定することを意図していないことに注意されたい。

【0021】

いくつかの実施形態において、機械効率係数は、パワーセンサ１１１、ケイデンスセンサ１１７、速度センサ１１４、及びモーションセンサ１１３からのデータに基づき算出してよい。パワーセンサ１１１は、ユーザの踏力を得るよう構成される。モーションセンサ１１３は、ペダリングの間の、足首角度、膝角度、腰角度、肩角度、肘角度、手首角度といった様々な身体関節角度と、異なるケイデンス値におけるこれら身体関節の水平及び垂直変位といった、モーションパラメータを測定するよう構成される。ケイデンスセンサ１１７は、ケイデンス、即ち毎分回転数（ｒｐｍ）を感知するよう構成される。速度センサ１１４は、ペダリングケイデンスとギヤ比とに基づき比較されることができる自転車の速度を感知するよう構成される。

【0022】

これらデータに基づき、プロセッサ１４０は、合力に対する有効力の割合を算出し、速度が力とどう相関するかを算出することができ、これはユーザの騎乗効率を示す。いくつかの実施形態において、有効力は、クランクアームに垂直に作用する力を指し、合力はペダルに加えられる総力を指す。

【0023】

プロセッサ１４０は、モーションパラメータが機械効率のための対応する好ましい範囲にあるか否かも判定する。いくつかの実施形態において、実験結果に基づき、身体関節角度の最大及び最小値の好ましい範囲は、メモリデバイス１３０内のデータベースに格納されることができる。例えば、下記表１は、機械効率のための身体関節角度の最大及び最小値の例示的な好ましい範囲を示している。

【0024】

【表1】

【0025】

従って、プロセッサ１４０は、評価されたモーションパラメータの総数に対する、範囲内のモーションパラメータの数の割合を算出することにより、騎乗姿勢指標を取得する。次いで、プロセッサ１４０は、取得されたデータ、計算結果、騎乗姿勢指標、又はそれらの組合せに基づき機械効率係数を決定できる。いくつかの実施形態において、機械効率係数は、フィッテイング処理の間に騎乗者に取り付けられた１以上のＩＭＵセンサからの慣性計測ユニット（ＩＭＵ）データに基づき決定されたペダリング効率であってもよい。例えば、１以上のＩＭＵセンサは、フィッテイング処理の間に１以上のライダーギアの適切な位置に搭載することができる。ライダーギアは、ヘルメット、サイクリングゴーグル、サイクリングジャケット、サイクリングパンツ、サイクリンググローブ、サイクリングシューズ／ブーツ、又は騎乗者のための他のアクセサリを含んでよい。

【0026】

いくつかの実施形態において、生体力学的効率係数は、パワーセンサ１１１、ＥＭＧセンサ１１５、心拍センサ１１６、呼吸センサ１１９、及びモーションセンサ１１３からのデータに基づき算出することができる。ＥＭＧセンサ１１５と心拍センサ１１６は、ペダリングの間のユーザのＥＭＧ振幅と心拍数を検出するよう構成される。呼吸センサ１１９は、ユーザの酸素摂取量又は呼吸数を検出するよう構成される。加えて、いくつかの実施形態において、呼吸センサ１１９は、ペダリングの間のユーザのトレーニング状態を特定するよう更に構成されることができる。例えば、呼吸センサ１１９は、ユーザの呼吸が好気性であるか嫌気性であるかを示すために用いることもできる。

【0027】

これらデータに基づき、プロセッサ１４０は、ＥＭＧ振幅により除算した有効力を算出し、心拍数により除算したパワー出力を算出し、酸素摂取量により除算したパワー出力を算出できる。次いで、プロセッサ１４０は、取得されたデータ、計算結果、騎乗姿勢指標、適用されたエネルギーシステム、又はそれらの組合せに基づき、生体力学的効率係数を決定できる。例えば、いくつかの実施形態において、生体力学的効率係数は、ＥＭＧ振幅により除算された有効力として定義されるペダリング効率であってよい。いくつかの実施形態において、生体力学的効率係数は、フィッテイング処理の間、騎乗者に取り付けられた又は１以上のライダーギアに搭載された１以上のＩＭＵセンサからのＩＭＵデータに基づき決定されたペダリング効率であってよい。

【0028】

プロセッサ１４０は、モーションパラメータが生体力学的効率係数のための対応する好ましい範囲内にあるか否かを判定することもできる。例えば、下記表２と表３はそれぞれ、筋電位振幅及び生体力学的効率のための、身体関節角度の最大及び最小値の例示的な好ましい範囲を示す。

【0029】

【表2】

【0030】

【表3】

【0031】

いくつかの実施形態において、ユーザ快適性係数は、ＥＭＧセンサ１１５、心拍センサ１１６、圧力センサ１１８、及びユーザのフィードバックに基づく快適性アンケートに基づき算出できる。

【0032】

圧力センサ１１８は、サドル又はハンドルバー上の圧力を検出するよう構成される。例えば、圧力センサ１１８は、ピーク圧力値、サドル又はハンドルバー上の圧力の分布と面積、サドル又はハンドルバー上の特定の位置の圧力値等を含む情報を提供してよい。これらデータに基づき、プロセッサ１４０は、単位面積当たりの圧力値を算出できる。次いで、プロセッサ１４０は、サドル圧力又はハンドルバー圧力、心拍数、ＥＭＧ振幅、計算結果、騎乗姿勢指標、快適性アンケート、又はそれらの組合せを含む、取得されたデータに基づきユーザ快適性係数を決定できる。

【0033】

プロセッサ１４０は、モーションパラメータが快適性のための対応する好ましい範囲内にあるか否かも判定できる。例えば、下記表４は、快適性のための身体関節角度の最大及び最小値の例示的な好ましい範囲を示している。

【0034】

【表4】

【0035】

いくつかの実施形態において、プロセッサ１４０は、これら評価係数を算出するとき、標準化処理を適用することができる。次いで、プロセッサ１４０は、標準化された評価係数に基づき全体的なスコアを算出できる。いくつかの実施形態において、標準化された評価係数は、全体的なスコアを算出するため、それぞれの重みにより乗算される。評価係数のための重みは、ユーザ又はフィッティングを担当するスタッフ（フィッター）により選択又は特定された１以上のシナリオパラメータに基づき変化してよい。例えば、シナリオパラメータは、騎乗持続時間パラメータ、騎乗パフォーマンスパラメータ、傷害パラメータ、騎乗環境パラメータ、身体適性パラメータ等を含んでよい。

【0036】

いくつかの実施形態において、騎乗持続時間パラメータは、騎乗時間又は騎乗距離を含んでよい。騎乗パフォーマンスパラメータは、騎乗の推定速度又は推定パワーを含んでよい。傷害パラメータは、傷害の種類と負傷した身体部分とを含んでよい。騎乗環境パラメータは、推定される風の抵抗、温度、湿度といった天候条件と、上り坂及び下り坂と路面の質（例えば、舗装面、未舗装路、砂利、草、又はそれらの混合条件）といったルート状況とを含む。身体適性パラメータは、筋肉の持久力や柔らかさなど、ユーザの個人的な体力評価を含む。

【0037】

例えば、第１の騎乗者のためのフィッテイングを実行するとき、フィッターは、コンピュータデバイスのキーボード、マウス、タッチスクリーン、ボタン等といったユーザインターフェイスを介し、風速毎時２０キロメートルを有し５０キロメートルにわたり２パーセント（即ち２％）の傾斜を毎時２０キロメートルで騎乗する第１のシナリオを設定し、第１の騎乗者は右膝を負傷しており、第１の騎乗者の柔軟性と体力条件は相対的に不良あることを特定する。従って、プロセッサ１４０は、これらシナリオパラメータに基づき評価係数の重みを設定又は算出できる。

【0038】

例えば、第１のシナリオにおいて、対応するモーター１２４ｃ～１２４ｆに適切な命令を送出することにより、プロセッサ１４０はフィッテイングプラットフォームの傾斜度を２％に調節できる。加えて、履歴データ、実験結果、コンピュータシミュレーション、又はＡＩに基づく分析に基づき、プロセッサ１４０は生体力学的効率係数が最も重要な係数であり、ユーザ快適性が最も重要でない係数であると決定してよい。従って、機械効率係数のための重みが０．３として設定され、生体力学的効率係数のための重みが０．５として設定され、ユーザ快適性係数のための重みが０．２として設定される。

【0039】

プロセッサ１４０は、機械効率係数として有効力に対する速度の割合を生体力学的効率係数として、心拍数毎のパワー出力をユーザ快適性係数として、サドルのピーク圧力値をユーザ快適性係数として、適宜用いることができる。次いで、標準化処理の後、各サンプル位置のスコアが、標準化された係数の加重和により取得できる。

【0040】

もう１つの例として、第２の騎乗者のためのフィッテイングを実行するとき、フィッターは、ラップトップ又はスマートフォンといったユーザインターフェイスを介し、毎時１０キロメートルの風速において５０キロメートルにわたり平坦な道を毎時３０キロメートルで騎乗する第２のシナリオを設定し、第２の騎乗者は傷害の履歴がなく、第２の騎乗者の柔軟性と体力条件は相対的に良好であることを特定する。従って、プロセッサ１４０は、これらシナリオパラメータに基づき、第２のシナリオのための評価係数の重みを設定又は算出できる。このため、プロセッサ１４０は、騎乗者のための特定の条件に基づく個人向けフィッテイングを実行する、又は同一の騎乗者のための異なるバイクルート又は異なる天候条件に対応する異なるフィッテイング設定を提供できる。

【0041】

第２のシナリオにおいて、プロセッサ１４０は、ユーザ快適性が最も重要な係数であり、機械効率と生体力学的効率が比較的重要でないと決定してよい。従って、機械効率係数のための重みが０．２として設定され、生体力学的効率係数のための重みが０．２として設定され、ユーザ快適性係数のための重みが０．６として設定される。

【0042】

プロセッサ１４０は、合力に対する有効力の割合を機械効率係数として、ＥＭＧ振幅毎のパワー出力を生体力学的効率として用いることができ、ユーザにより入力された主観的快適スコアをユーザ快適性係数として適宜適用することができる。次いで、標準化処理の後、各サンプル位置のスコアが、標準化された係数の加重和により取得できる。

【0043】

様々な指標を評価係数として用いることが可能であり、これに基づきセンサがシステム１００に取り付けられることに注意されたい。例えば、プロセッサ１４０は、最初に、機械効率係数のための重みを０．３、生体力学的効率係数をのための重みを０．５、ユーザ快適性係数のための重みを０．２と決定してよい。パワーセンサ１１１とモーションセンサ１１３とを有するシステム１００において、機械効率係数は合力に対する有効力の割合であることができ、生体力学的効率係数は騎乗姿勢指標であることができる。加えて、機械効率係数及び生体力学的効率係数のための重みは、システム１００のセンサに基づきユーザ快適性係数として適切な指標が取得できない（例えば、ユーザ快適性係数のための重みが０に設定される）場合、それぞれ０．３７５及び０．６２５に割合を調節できる。

【0044】

様々な実施形態において、上述した対応する重みは、様々な方法を用いて決定できる。例えば、ユーザにより提供されたシナリオパラメータに基づき各評価係数のための対応する重みを決定するため、マッピングテーブルをメモリデバイス１３０に格納することができる。換言すれば、評価係数のための異なる重み付けの組合せを、メモリデバイス１３０内のデータベースに格納することができる。従って、プロセッサ１４０は、対応する重みを決定するため、シナリオパラメータに一致する重み付けの組合せを選択するためデータベースにアクセスできる。いくつかの他の実施形態において、各評価係数のための対応する重みを決定するため、様々な人工知能（ＡＩ）又は機械学習（ＭＬ）アルゴリズム、又はビッグデータ分析を採用した実験結果を統合することができる。

【0045】

従って、システム１００は、特定のサドル位置で騎乗するユーザの合計スコアを算出できる。フィッテイング処理の間、システム１００は、ユーザのための適する又は最適化したサドル位置を決定するための異なる位置での対応するスコアを順に取得するため、サドル位置をｘ軸及びｙ軸の両方に沿って調節し、感知動作と計算を繰り返すことができる。同様に、いくつかの実施形態において、システム１００は、ユーザのための適する又は最適化したハンドルバー位置を決定するため、同様の動作を実行できる。

【0046】

本発明のいくつかの実施形態に一致する、バイクフィッテイングのための例示的な反復処理を表す図２Ａを参照する。図２Ａに示されるように、いくつかの実施形態において、システム１００は反復処理によりサドル位置を最適化できる。第１の反復において、調節のための可能な領域２００が、９つの候補領域（例えば、左上、上、右上、左中央、中央、右中央、左下、下、右下の領域２１０～２９０）を含む３×３マトリックスに分割される。例えば、サドル１５２は、長手方向又は垂直方向に沿って、４５ｍｍ×４５ｍｍの正方形領域内に移動可能であり、各領域２１０～２９０は１５ｍｍ×１５ｍｍの正方形である。いくつかの実施形態において、サドル１５２は１００ｍｍ×１００ｍｍの正方形領域内を移動可能である。ユーザのペダリングの間にサドル位置を調節することにより、システム１００は、各領域２１０～２９０の中心位置で評価係数を取得し、重み付けされたスコアを適宜算出するよう構成される。領域２１０～２９０のスコアを比較することにより、システム１００は最高スコアを有する右中央領域２６０を選択領域として特定できる。

【0047】

次いで、システム１００は、選択領域（例えば、領域２６０）を再び９つの候補サブ領域（例えば、左上、上、右上、左中央、中央、右中央、左下、下、右下の領域２６１～２６９）に分割する。例えば、各候補サブ領域２６１～２６９は５ｍｍ×５ｍｍの正方形である。同様に、システム１００は、各サブ領域２６１～２６９の中心位置で評価係数を取得し、重み付けされたスコアを適宜算出するよう構成される。サブ領域２６１～２６９のスコアを比較することにより、システム１００は最高スコアを有する左上サブ領域２６１を選択領域として特定できる。いくつかの実施形態において、上述した反復処理は、最適サドル位置が見つかるまで何度も来る返すことができる。例えば、サブ領域２６１内の全サブ領域２６１１～２６１９の中心位置でのスコアが実質的に同一又は閾値範囲内（例えば、±１％、±５％、±１０％等）にある場合、システム１００は反復処理を終了し、サブ領域２６１の中心位置（例えば、サブ領域２６１５の中心位置）を最適サドル位置として設定する。いくつかの他の実施形態において、上述した反復処理は、現在の反復サイクルのサブ領域のサイズが閾値（例えば、３ｍｍ×３ｍｍ）に達した場合、終了することもできる。

【0048】

上述した動作は、ハンドルバー位置を調節して対応するスコアを算出することにより、最適ハンドルバー位置を決定するために適用されてもよい。換言すれば、システム１００は、先ず最適サドル位置を決定し、次いで最適ハンドルバー位置を決定するため類似の反復処理を実行できる。いくつかの他の実施形態において、システム１００は先にハンドルバー位置を決定し、次いで最適サドル位置を決定するため類似の反復処理を実行してもよい。

【0049】

図２Ａの実施形態は単なる例であり、本発明を限定することを意図していないことに注意されたい。当業者にとって、反復処理において様々な改変又は変形を行うことができることは明らかであろう。例えば、いくつかの実施形態において、候補領域の数及びその形状は異なる設定に基づき改変されてよい。例えば、反復処理のための候補となる関心領域は、ＭとＮが整数であるＭ×Ｎマトリックスに分割される、又は、三角形のサブ領域又は六角形のサブ領域といった異なる種類の多角形状に分割されることができる。

【0050】

本発明のいくつかの他の実施形態に一致する、サドル１５２又はハンドルバー１５４が候補領域に位置するとき、モーションパラメータが機械効率、筋電位振幅、生体力学的効率、及び快適性のための対応する好ましい範囲内にあるか否かをそれぞれ表す図２Ｂ～２Ｅを参照する。図２Ｂに示されるように、領域２６０、２７０、２８０、２９０は、機械効率のための好ましい範囲を満たす領域である。図２Ｃに示されるように、領域２３０、２６０、２９０は、筋電位振幅のための好ましい範囲を満たす領域である。図２Ｄに示されるように、領域２６０、２８０、２９０は、生体力学的効率のための好ましい範囲を満たす領域である。図２Ｅに示されるように、領域２３０、２５０、２６０は、ユーザ快適性のための好ましい範囲を満たす領域である。従って、これら係数を考慮することにより、システム１００は、位置センサ１１２とモーションセンサ１１３とにより測定された評価データにより、右中央領域２６０を選択領域として特定することもできる。上述した反復処理を繰り返すことにより、システム１００はサドル位置又はハンドルバー位置を最適化できる。

【0051】

本発明のいくつかの実施形態に一致する、バイクフィッテイングのための例示的な方法３００のフロー図である図３を参照する。方法３００は、バイクフィッテイングシステム（例えば、図１Ａのシステム１００）により実行されることができるが、発明はこれに限定されない。いくつかの実施形態において、プロセッサ１４０は、システム１００にバイクフィッテイングのための方法３００を実行させるため、メモリデバイス１３０内に格納された命令を実行するよう構成されることができる。

【0052】

ステップＳ３１０において、プロセッサ１４０は、ユーザインターフェイスを介し騎乗者又はフィッターにより提供された、騎乗時間、騎乗パフォーマンス、傷害パラメータ、騎乗状況、ユーザの身体適性パラメータ、又はそれらの組合せに関連付く情報を含む、シナリオパラメータを受け取る。

【0053】

ステップＳ３２０において、プロセッサ１４０は、受け取ったシナリオパラメータに基づき評価係数の対応する重みを決定する。いくつかの実施形態において、評価係数は、ペダリングの機械効率に関連付く係数と、ペダリングの生体力学的効率に関連付く係数と、ペダリングの間のユーザの快適性に関連付くユーザ快適性係数とを含む。

【0054】

いくつかの実施形態において、評価係数のための複数の重み付け組合せをデータベースに格納することができる。プロセッサ１４０は、対応する重みを決定するため、１以上のシナリオパラメータに一致する重み付け組合せを選択するためデータベースにアクセスできる。

【0055】

ステップＳ３３０において、プロセッサ１４０は、関心領域内の複数位置を選択する。例えば、プロセッサ１４０は、関心領域をサブ領域に分割し、サブ領域内の対応するサンプル点を選択領域として選択してよい。いくつかの実施形態において、プロセッサ１４０は、関心領域をＭとＮが整数であるＭ×Ｎマトリックスに分割してよい。Ｍ×Ｎマトリックスの各セル（例えば、図２Ａの第１の反復における領域２１０～２９０、第２の反復におけるサブ領域２６１～２６９、又は第３の反復におけるサブ領域２６１１～２６１９）はサンプル点のうちの１つを含む。

【0056】

ステップＳ３３１において、プロセッサ１４０は、ユーザがペダリングしているとき、サドル又はハンドルバーを目標位置に移動させるため、対応するモーター１２４ａ～１２４ｄを制御する、ステップＳ３３２において、サドル又はハンドルバーが目標位置に配置されたとき、センサ１１０は感知を行いデータをプロセッサ１４０に提供する。いくつかの実施形態において、センサ１１０は、パワーセンサ１１１、ケイデンスセンサ１１７、位置センサ１１２、モーションセンサ１１３、速度センサ１１４、筋電位センサ１１５、心拍センサ１１６、圧力センサ１１８、呼吸センサ１１９、ＩＭＵセンサ（図１Ａには図示せず）、又はそれらの任意の組合せを含む。ステップＳ３３３において、プロセッサ１４０は、受け取ったデータに基づき評価係数のための値を決定する。ステップＳ３３４において、プロセッサ１４０は、決定した値に基づき目標位置のスコアを算出する。

【0057】

ステップＳ３３５において、プロセッサ１４０は、全ての位置のスコアが算出されたか否かを判定する。否の場合（ステップＳ３３５がｎｏ）、全ての選択位置のスコアが算出されるまでステップＳ３３１～Ｓ３３４を繰り返し実行する。次いで、全ての選択位置が算出された場合（ステップＳ３３５がｙｅｓ）、ステップＳ３４０～Ｓ３６０において、プロセッサ１４０は、スコアに基づき最適なサブ領域又は位置を特定する。

【0058】

例えば、ステップＳ３４０において、プロセッサ１４０は、全ての位置のスコアが同一又は閾値範囲内（例えば、±１％、±５％、±１０％等）であるか否かを判定する。否の場合（ステップＳ３４０がｎｏ）、ステップＳ３５０において、プロセッサ１４０は、最高スコアを有するサンプル点に関連付くサブ領域を新たな関心領域として特定する。ステップＳ３３０～Ｓ３５０は、現在の反復サイクルにおけるサンプル点のスコアが実質的に同一又は閾値範囲内となるまで、複数の反復サイクル実行することができる。

【0059】

従って、全ての位置のスコアが同一（ステップＳ３４０がｙｅｓ）又は閾値範囲内にある場合、ステップＳ３６０において、プロセッサ１４０は、現在の反復サイクルにおける関心領域の中心点を最適位置として特定する。上述した反復処理により、プロセッサ１４０は、算出されたスコアに基づき複数位置から最適位置を特定できる。

【0060】

バイクフィッテイングのための方法３００を適用することにより、自動フィッテイング処理が達成できる。バイクフィッテイングシステムは、センサから正確なデータを受け取り、フィッテイング評価のための適切なパラメータを得るため、適宜計算を実行することができる。フィッターの経験と個人的判断に大きく基づく従来のバイクフィッテイング手順と比較し、本発明において開示されたバイクフィッテイングシステムは標準的な動作手順を提供する。従って、フィッターを訓練する時間が削減でき、異なるフィッターにより実行されたフィッテイングについて結果の一貫性が保証できる。加えて、単純化され自動化されたフィッテイング処理は、必要となるフィッテイング時間を短縮させ、手動処理により引き起こされるエラーを低減し、精度を向上させることができる。このため、より効果的で効率的なバイクフィッテイングが達成できる。

【0061】

図４Ａは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、バイクフィッテイングのための例示的なシステム４００を表すブロック図である。図１Ａのシステム１００と比較し、システム４００において、センサ１１０は、フィッテイングプラットフォーム１５０に騎乗する騎乗者に搭載されることのできる１以上の慣性計測ユニット（ＩＭＵ）センサ４１５を更に含む。

【0062】

図４Ｂと図４Ｃは、本発明のいくつかの実施形態に一致する、図１Ｂと図１Ｃの例示的なフィッテイングプラットフォーム１５０上でペダリングする騎乗者を表す。図４Ｂと図４Ｃに示されるように、いくつかの実施形態において、１以上のＩＭＵセンサ４１５ａ～４１５ｄは、ペダリングの間の騎乗者の動きを測定するため、騎乗者の頭、背中、手（ハンドルバー１５４に隣接した位置）、及び／又は肩に取り付けることができる。上記で説明したように、ＩＭＵセンサ４１５ａ～４１５ｄは、ヘルメット、サイクリングゴーグル、サイクリングジャケット、サイクリングパンツ、サイクリンググローブ、サイクリングシューズ／ブーツ、又は他のアクセサリといった、１以上のライダーギアの１以上の適切な位置に搭載することができる。例えば、ＩＭＵセンサ４１５ａは、頭の動きを検出するため騎乗者のヘルメットに搭載されてよい。ＩＭＵセンサ４１５ｂは、体の動きを検出するため騎乗者のサイクリングジャケットに搭載されてよい。ＩＭＵセンサ４１５ｃと４１５ｄは、手の動きを検出するため騎乗者のサイクリンググローブに搭載されてよい。

【0063】

従って、ＩＭＵセンサ４１５ａ～４１５ｄは、騎乗者の身体の変位や横方向の動き又は揺れを検出し、対応するデータを取得するよう構成されることができる。いくつかの実施形態において、取得されたデータは無線通信を介し送信され、図４Ａに示されたシステム４００のメモリデバイス１３０内のデータベースに格納されることができる。いくつかの実施形態において、ＩＭＵセンサ４１５ａ～４１５ｄは図３のバイクフィッテイングのための方法３００において用いられるセンサである。例えば、方法３００のステップＳ３３２において、ＩＭＵセンサ４１５ａ～４１５ｄは感知を行いＩＭＵデータをプロセッサ１４０に提供でき、プロセッサ１４０はステップＳ３３３において受け取ったＩＭＵデータに基づき評価係数のための値を決定できる。上述したように、生体力学的効率又は機械効率係数といった１以上の評価係数は、フィッテイング処理の間に取得されたＩＭＵデータに基づき決定されてよい。

【0064】

図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃはそれぞれ、本発明のいくつかの実施形態に一致する、ＩＭＵセンサ４１５ａ～４１５ｄにより取得された例示的なパラメータを表す。図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃに示されたパラメータをは、騎乗者の騎乗効率を評価するために用いることができる。

【0065】

これらパラメータにより、騎乗者のペダリング効率を適宜評価することができる。いくつかの実施形態において、生体力学的効率係数及び／又は機械効率係数は、ＩＭＵセンサ４１５ａ～４１５ｄからのデータに基づき算出できる。例えば、騎乗者の身体のより小さな変位は、ペダリングの間のより少ないパワー損失と、改善された生体力学的効率係数及び／又は機械効率係数を示す。

【0066】

ＩＭＵセンサ４１５ａ～４１５ｄにより検出されメモリデバイス１３０内に格納された測定データを受け取ることにより、プロセッサ１４０は取得したデータに基づき生体力学的効率係数及び／又は機械効率係数を決定し、次いでサドル位置又はハンドルバー位置を最適化するため上述した反復処理を実行することができる。

【0067】

ここで説明された様々な例示的な実施形態は、ネットワーク環境においてコンピュータにより実行される、プログラムコードといったコンピュータ実行可能命令を含む、一時的又は非一時的なコンピュータ可読媒体に組み込まれたコンピュータプログラム製品により１つの態様で実装される方法ステップ又は処理の一般的な文脈で説明されている。非一時的な媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、磁気テープ、又は他の磁気データ記憶媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、他の光学データ記憶媒体、穴のパターンを有する物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ又は他のフラッシュメモリ、ＮＶＲＡＭ、キャッシュ、レジスタ、他のメモリチップ又はカートリッジ、及びそれらのネットワーク化バージョンを含む。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含んでよい。コンピュータ実行可能命令、関連付くデータ構造、及びプログラムモジュールは、ここで説明される方法のステップを実行するためのプログラムコードの例を表す。そのような実行可能命令又は関連付くデータ構造の特定のシーケンスは、そのようなステップ又は処理で説明された機能を実装するための対応する活動の例を表す。

【0068】

特に言及しない限り、ここで用いられる用語「又は」は、実行不可能な場合を除き、全ての可能な組合せを包含する。例えば、データベースはＡ又はＢを含んでよいと言及されている場合、特に明記しない又は実行不可能でない限り、データベースには、Ａ、又はＢ、又はＡとＢを含んでよい。２つ目の例として、データベースはＡ、Ｂ、又はＣを含んでよいと言及されている場合、特に明記しない又は実行不可能でない限り、データベースには、Ａ、又はＢ、又はＣ、又はＡとＢ、又はＡとＣ、又はＢとＣ、又はＡとＢとＣを含んでよい。

【0069】

図面と明細書において例示的な実施形態を開示した。当業者にとって、開示されたシステム及び関連するほうほうに対し様々な改変と変形を行うことができることは明らかであろう。当業者にとって、開示されたシステム及び関連する方法の仕様及び実施を考慮した他の実施形態が明らかであろう。明細書及び実施例は例示のみであり、真の範囲は以下の特許請求の範囲及びそれらの均等物によって示されると見なされることを意図している。

【産業上の利用可能性】

【0070】

本発明のフィッティング方法又はシステムは、フィットネス機器およびその製造方法に応用することができる。

【符号の説明】

【0071】

１００、４００…システム
１１０…センサ
１１１、１１１ａ、１１１ｂ…パワーセンサ
１１２、１１２ａ～１１２ｅ…位置センサ
１１３、１１３ａ～１１３ｅ…モーションセンサ
１１４、１１４ａ、１１４ｂ…速度センサ
１１５、１１５ａ～１１５ｄ…筋電位センサ
１１６…心拍センサ
１１７、１１７ａ、１１７ｂ…ケイデンスセンサ
１１８、１１８ａ～１１８ｃ…圧力センサ
１１９、１１９ａ…呼吸センサ
１２０…制御モジュール
１２２ａ～１２２ｇ…駆動装置
１２４ａ～１２４ｇ…モーター
１３０…メモリ
１４０…プロセッサ
１５０…フィッテイングプラットフォーム
１５２…サドル
１５４…ハンドルバー
１５６ａ、１５６ｂ…傾斜調節部
１５８…抵抗調節部
２００、２１０～２９０…領域
２６１～２６９、２６１１～２６１９…サブ領域
３００…方法
４１５、４１５ａ～４１５ｄ…ＩＭＵセンサ
５１０…基準軸
５２０…曲線
Ａｎｇ１…腰角度
Ａｎｇ２…膝角度
Ａｎｇ３…足首角度
Ｔａ～Ｔｆ…感知タグ
Ｓ３１０～Ｓ３６０…ステップ

【図1A】

【図1B】

【図1C】

【図1D】

【図1E】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図2D】

【図2E】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図5A】

【図5B】

【図5C】