特許 7405153 検出装置、検出システム、検出方法、およびプログラム

(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】2023-12-18

(45)【発行日】2023-12-26

(54)【発明の名称】検出装置、検出システム、検出方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/11 20060101AFI20231219BHJP

【ＦＩ】

A61B5/11 230

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2021569646

(86)(22)【出願日】2020-01-08

(86)【国際出願番号】 JP2020000293

(87)【国際公開番号】W WO2021140587

(87)【国際公開日】2021-07-15

【審査請求日】2022-05-25

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】黄 晨暉

(72)【発明者】

【氏名】福司 謙一郎

【審査官】佐藤 秀樹

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－１２４１６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１７９１１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２１７０３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／００９２５７２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】澤田尚大 他，歩行周期抽出による歩行変化の可視化についての一検討，情報処理学会研究報告，日本，2010年02月11日，Vol.2010-CG-138 No.7，pp.1-6

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／０６－５／２２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

歩行者の足弓の下側に設置されたセンサによって計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを取得し、取得した前記センサデータの時系列データを用いて、前記歩行者の一歩行周期分の歩行に基づいた波形データである歩行波形データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された前記歩行波形データのうち、進行方向加速度の前記歩行波形データの最大ピークに含まれる二つの山の間を含む区間から、爪先離地のタイミングを検出する検出手段と、を備える検出装置。

【請求項2】

前記検出手段は、
前記歩行波形データのピークに基づいて歩行イベントを検出する、請求項１に記載の検出装置。

【請求項3】

前記抽出手段は、
前記歩行者の進行方向加速度を前記センサデータとして取得し、
前記進行方向加速度の時系列データから前記歩行波形データを生成し、
前記検出手段は、
前記進行方向加速度の前記歩行波形データの最大ピークに含まれる二つの山の間に谷が検出されるタイミングを爪先離地のタイミングとして検出する、請求項１または２に記載の検出装置。

【請求項4】

前記抽出手段は、
前記歩行者の前記進行方向加速度を前記センサデータとして取得し、
前記進行方向加速度の時系列データから前記歩行波形データを生成し、
前記検出手段は、
前記進行方向加速度の前記歩行波形データの最小ピークが検出されるタイミングと、前記最小ピークの次に現れる極大ピークが検出されるタイミングとの中点のタイミングを踵接地のタイミングとして検出する、請求項３に記載の検出装置。

【請求項5】

前記抽出手段は、
前記歩行者の前記進行方向加速度と重力方向加速度を前記センサデータとして取得し、
前記進行方向加速度の時系列データおよび前記重力方向加速度の時系列データから前記歩行波形データを生成し、
前記検出手段は、
前記重力方向加速度の最大ピークが検出されるタイミングと、前記進行方向加速度の前記歩行波形データの最小ピークの次に現れる極大ピークが検出されるタイミングとの中点のタイミングを踵接地のタイミングとして検出する、請求項１に記載の検出装置。

【請求項6】

請求項１乃至５のいずれか一項に記載の検出装置と、
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いて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検出装置に送信するデータ取得装置と、を備える検出システム。

【請求項7】

コンピュータが、
歩行者の足弓の下側に設置されたセンサによって計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを取得し、
取得した前記センサデータの時系列データを用いて、前記歩行者の一歩行周期分の歩行に基づいた波形データである歩行波形データを抽出し、
抽出された前記歩行波形データのうち、進行方向加速度の前記歩行波形データの最大ピークに含まれる二つの山の間を含む区間から、爪先離地のタイミングを検出する、検出方法。

【請求項8】

歩行者の足弓の下側に設置されたセンサによって計測された空間加速度および空間角速度に基づくセンサデータを取得する処理と、
取得した前記センサデータの時系列データを用いて、前記歩行者の一歩行周期分の歩行に基づいた波形データである歩行波形データを抽出する処理と、
抽出された前記歩行波形データのうち、進行方向加速度の前記歩行波形データの最大ピークに含まれる二つの山の間を含む区間から、爪先離地のタイミングを検出する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、歩行者の歩行イベントを検出する検出装置等に関する。

【背景技術】

【0002】

体調管理を行うヘルスケアへの関心の高まりから、歩行者の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が注目されている。歩行者の歩容を計測するためには、歩行に関するデータから、足が地面に着く事象や、足が地面から離れる事象などの歩行イベントを検出する必要がある。

【0003】

特許文献１には、靴の中に設置されるインソールに設けられた圧力センサから足底圧のデータを取得し、取得したデータを解析して、歩行時や静止時における歩行に関するパラメータを取得する方法について開示されている。

【0004】

特許文献２には、被験者の足首に装着された加速度センサによって取得される３軸方向の加速度データを用いて、被験者の歩行評価値を算出する歩行評価システムについて開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】国際公開第２０１８／１６４１５７号

【文献】特開２０１９－１５０３２９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１の手法によれば、靴のインソールに圧力センサが設けられている場合、圧力センサによって取得されるデータを用いて、歩行者の歩行状態を解析できる。しかしながら、特許文献１の手法は、靴のインソールに圧力センサが設けられていない場合には適用できなかった。

【0007】

特許文献２の手法によれば、足首に加速度センサが装着されている場合、加速度センサによって取得されるデータを用いて、歩行者の歩行状態を解析できる。しかしながら、特許文献２の手法は、足首に加速度センサが装着されていない場合には適用できなかった。

【0008】

本発明の目的は、歩行者の足部に設置されたセンサによって取得されるデータに基づいて、その歩行者の歩行における歩行イベントを検出できる検出装置等を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の一態様の検出装置は、歩行者の足部に設置されたセンサから取得したセンサデータを用いて、歩行者の歩行に基づいた波形データを抽出する抽出部と、抽出部によって抽出された波形データから歩行イベントを検出する検出部と、を備える。

【0010】

本発明の一態様検出方法においては、コンピュータが、歩行者の足部に設置されたセンサから取得したセンサデータを用いて、歩行者の歩行に基づいた波形データを抽出し、抽出された波形データから歩行イベントを検出する。

【0011】

本発明の一態様のプログラムは、歩行者の足部に設置されたセンサから取得したセンサデータを用いて、歩行者の歩行に基づいた波形データを抽出処理と、抽出された波形データから歩行イベントを検出する処理と、をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、歩行者の足部に設置されたセンサによって取得されるデータに基づいて、その歩行者の歩行における歩行イベントを検出できる検出装置等を提供することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】第１の実施形態に係る検出システムの構成の一例を示すブロック図である。

【図2】第１の実施形態に係る検出システムのデータ取得装置を履物の中に設置する一例を示す概念図である。

【図3】第１の実施形態に係る検出システムのデータ取得装置のローカル座標系と世界座標系との関係について説明するための概念図である。

【図4】第１の実施形態に係る検出システムの検出装置が算出する足底角について説明するための概念図である。

【図5】歩行イベントについて説明するための概念図である。

【図6】第１の実施形態に係る検出システムのデータ取得装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図7】第１の実施形態に係る検出システムの検出装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図8】被験者の歩容を計測する際に靴の周辺に取り付けられる目印の位置について説明するための概念図である。

【図9】被験者の歩容を計測するためのカメラの配置について説明するための概念図である。

【図10】第１の実施形態に係る検出システムによって計測される重力方向の高さ（Ｚ方向高さ）の歩行周期依存性の一例を示すグラフである。

【図11】第１の実施形態に係る検出システムが進行方向の加速度（Ｙ方向加速度）の歩行波形データから爪先離地のタイミングを検出することについて説明するためのグラフである。

【図12】第１の実施形態に係る検出システムによって爪先離地が検出されるタイミングと、モーションキャプチャーによって爪先離地が検出されるタイミングとの相関関係について検証するためのグラフである。

【図13】第１の実施形態に係る検出システムが進行方向の加速度（Ｙ方向加速度）の歩行波形データおよび重力方向の加速度（Ｚ方向高さ）の歩行波形データから踵接地のタイミングを検出することについて説明するためのグラフである。

【図14】第１の実施形態に係る検出システムによって踵接地が検出されるタイミングと、モーションキャプチャーによって踵接地が検出されるタイミングとの相関関係について検証するためのグラフである。

【図15】第１の実施形態に係る検出システムの検出装置の抽出部の動作の一例について説明するためのフローチャートである。

【図16】第１の実施形態に係る検出システムの検出装置の検出部の動作の一例について説明するためのフローチャートである。

【図17】第１の実施形態に係る検出システムの検出装置の検出部が遊脚相開始のタイミングを検出する動作の一例について説明するためのフローチャートである。

【図18】第１の実施形態に係る検出システムの検出装置の検出部が立脚相開始のタイミングを検出する動作の一例について説明するためのフローチャートである。

【図19】第２の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図20】各実施形態に係る検出システムの検出装置を実現するハードウェア構成の一例について説明するためのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

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。

【0015】

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る検出システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の検出システムは、足部に設置されたセンサによって取得されたセンサデータを用いて、その歩行者の歩行イベントを検出する。歩行イベントは、足が地面に着く事象や、足が地面から離れる事象などの事象を含む。歩行イベントの詳細については後述する。

【0016】

（構成）
図１は、本実施形態の検出システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１のように、検出システム１は、データ取得装置１１および検出装置１２を備える。データ取得装置１１と検出装置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。また、データ取得装置１１と検出装置１２は、単一の装置で構成してもよい。また、検出システム１の構成からデータ取得装置１１を除き、検出装置１２だけで検出システム１を構成してもよい。

【0017】

データ取得装置１１は、足部に設置される。データ取得装置１１は、空間加速度および空間角速度を計測する。データ取得装置１１は、計測した空間加速度および空間角速度に基づいてセンサデータを生成する。データ取得装置１１は、生成したセンサデータを検出装置１２に送信する。

【0018】

検出装置１２は、図７に示すように、抽出部１２１と検出部１２３と備える。抽出部１２１は、歩行者の足部に設置されたセンサから取得したセンサデータを用いて、歩行者の歩行に基づいた波形データを抽出する。検出部１２３は、抽出部１２１によって抽出された波形データから歩行イベントを検出する。

【0019】

本実施形態の検出システム１は、歩行イベントの検出に適用することができる。続いて、歩行イベントの検出を可能とする検出システム１の構成の一例を詳細に説明する。

【0020】

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少なくとも有する。例えば、データ取得装置１１は、履物の中に挿入されるインソールに設置される。例えば、データ取得装置１１は、足弓の下側の位置に設置される。データ取得装置１１は、加速度センサおよび角速度センサによって取得された加速度や角速度などの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検出装置１２に送信する。なお、データ取得装置１１は、足弓の下側の位置と同様の波形データを得られるのであれば、履物の中や内部、表面のいずれに設置されてもよい。

【0021】

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）が挙げられる。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）が挙げられる。また、慣性計測装置の一例として、ＧＰＳ／ＩＮＳ（Global Positioning System/Inertial Navigation System）が挙げられる。

【0022】

データ取得装置１１によって取得される加速度や角速度などのセンサデータを歩行パラメータとも呼ぶ。また、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、センサ高さなども歩行パラメータに含まれる。本実施形態においては、歩行者の横方向をＸ方向（右方が正）とし、歩行者の進行方向をＹ方向（前方が正）とし、重力方向をＺ方向（上方が正）とする。また、本実施形態においては、Ｘ軸回りの回転をロールとし、Ｙ軸回りの回転をピッチとし、Ｚ軸回りの回転をヨーとする。

【0023】

図２は、データ取得装置１１を靴１００の中に設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、足弓の裏側に当たる位置に設置される。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設置される。なお、データ取得装置１１は、足弓の裏側と同様の波形データを得られるのであれば、足弓の裏側ではない位置に設置されてもよい。

【0024】

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、歩行者が直立した状態で、歩行者の横方向がＸ軸方向（右向きが正）、歩行者の正面の方向（進行方向）がＹ軸方向（前向きが正）、重力方向がＺ軸方向（鉛直上向きが正）に設定される。歩行者が直立した状態では、ローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）は一致する。歩行者が歩行すると、データ取得装置１１の空間的な姿勢が変化する。すなわち、歩行者が歩行すると、ローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に相違が生じる。そのため、検出装置１２は、データ取得装置１１によって取得されたセンサデータを、データ取得装置１１のローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）から世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に変換する。

【0025】

図４は、検出装置１２が算出する足底角について説明するための概念図である。足底角は、地面（ＸＹ平面）に対する足底の角度である。足底角は、爪先が上を向いた状態（背屈）をマイナス、爪先が下を向いた状態（底屈）をプラスと定義する。

【0026】

例えば、検出装置１２は、Ｘ軸とＹ軸の各々の軸方向の加速度の大きさを用いて足底角を計算する。また、例えば、検出装置１２は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各々を中心軸とする角速度の値を積分することによって、それらの軸回りの足底角を計算できる。加速度データおよび角速度データには、色々な方向に変化する高周波および低周波のノイズが入る。そのため、加速度データおよび角速度データにローパスフィルタおよびハイパスフィルタをかけて高周波成分および低周波成分を除去すれば、ノイズが乗りやすい足部からのセンサデータの精度を向上できる。また、加速度データおよび角速度データの各々に相補フィルタをかけて重み付き平均を取れば、センサデータの精度を向上できる。

【0027】

検出装置１２は、ローカル座標系のセンサデータをデータ取得装置１１から取得する。検出装置１２は、取得したローカル座標系のセンサデータを世界座標系に変換して時系列データを生成する。検出装置１２は、生成した時系列データから一歩行周期分の波形データ（以下、歩行波形データとも呼ぶ）を抽出する。検出装置１２は、抽出された歩行波形データから歩行イベントを検出する。例えば、検出装置１２は、爪先が地面から離れるタイミングや、踵が地面に着地するタイミングなどの歩行イベントを歩行波形データから検出する。検出装置１２によって検出される歩行イベントは、歩行者の歩容を計測する際の基準として用いられる。

【0028】

図５は、歩行イベントについて説明するための概念図である。図５は、右足の一歩行周期分である。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。一般に、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、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。

【0029】

図５において、（ａ）は、右足の踵が接地する状況を表す（踵接地）。（ａ）は、図５に示す一歩行周期の起点である。（ｂ）は、右足の足裏の全面が接地した状態で、左足の爪先が地面から離れる状況を表す（反対足爪先離地）。（ｃ）は、右足の足裏の全面が接地した状態で、右足の踵が持ち上がる状況を表す（踵持ち上がり）。（ｄ）は、左足の踵が接地した状況である（反対足踵接地）。（ｅ）は、左足の足裏の全面が接地した状態で、右足の爪先が地面から離れる状況を表す（爪先離地）。（ｆ）は、左足の足裏の全面が接地した状態で、左足と右足が交差する状況を表す（足交差）。（ｇ）は、右足の踵が接地する状況を表す（踵接地）。（ｇ）は、図５に示す一歩行周期の終点であり、次の歩行周期の起点である。

【0030】

検出装置１２は、足底角の時系列データから、足底角が極小（背屈ピーク）となる時刻ｔ_dと、その背屈ピークの次に足底角が極大（底屈ピーク）となる時刻ｔ_bとを検出する。さらに、検出装置１２は、その底屈ピークの次の背屈ピークの時刻ｔ_d+1と、その背屈ピークの次の底屈ピークの時刻ｔ_b+1とを検出する。検出装置１２は、時刻ｔ_dと時刻ｔ_bの中点の時刻ｔ_mを起点とし、時刻ｔ_d+1と時刻ｔ_b+1の中点の時刻ｔ_m+1を終点とする一歩行周期分の波形データ（歩行波形データ）を切り出す。検出装置１２が切り出した歩行波形データにおいては、時刻ｔ_bに極大（底屈ピーク）が現れ、時刻ｔ_d+1に極小（背屈ピーク）が現れる。

【0031】

〔データ取得装置〕
次に、検出システム１が備えるデータ取得装置１１の詳細について図面を参照しながら説明する。図６は、データ取得装置１１の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、信号処理部１１３、およびデータ送信部１１５を有する。

【0032】

加速度センサ１１１は、３軸方向の加速度を計測するセンサである。加速度センサ１１１は、計測した加速度を信号処理部１１３に出力する。

【0033】

角速度センサ１１２は、３軸方向の角速度を計測するセンサである。角速度センサ１１２は、計測した角速度を信号処理部１１３に出力する。

【0034】

信号処理部１１３は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２の各々から、加速度および角速度の各々を取得する。信号処理部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、信号処理部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。

【0035】

データ送信部１１５は、信号処理部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検出装置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検出装置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検出装置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、センサデータを検出装置１２に送信するように構成できる。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。

【0036】

〔検出装置〕
次に、検出システム１が備える検出装置１２の詳細について図面を参照しながら説明する。図７は、検出装置１２の構成の一例を示すブロック図である。検出装置１２は、抽出部１２１および検出部１２３を有する。

【0037】

抽出部１２１は、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。抽出部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歩行波形データを抽出する。

【0038】

例えば、抽出部１２１は、データ取得装置１１のローカル座標系における３次元の加速度データや角速度データを取得する。抽出部１２１は、取得したセンサデータを世界座標系に変換して時系列データを生成する。例えば、抽出部１２１は、世界座標系に変換された、３次元の加速度データの時系列データや、３次元の角速度データの時系列データを生成する。

【0039】

例えば、抽出部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、抽出部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）、センサ高さなどの時系列データを生成する。抽出部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。抽出部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、抽出部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。また、抽出部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してもよい。

【0040】

例えば、抽出部１２１は、生成した時系列データから一歩行周期分の時系列データ（歩行波形データ）を抽出する。

【0041】

検出部１２３は、抽出部１２１によって生成された歩行波形データから、データ取得装置１１が設置された履物を履いて歩行する歩行者の歩行イベントを検出する。例えば、検出部１２３は、歩行波形データにおいて、特徴的な極大値や極小値のタイミングを検出する。例えば、検出部１２３は、検出した歩行イベントを、図示しないシステムや装置に出力する。

【0042】

〔歩行イベント〕
次に、検出装置１２が検出する歩行イベントについて図面を参照しながら説明する。以下においては、データ取得装置１１が設置された履物を履いた被験者の歩容を検証する例について説明する。本検証においては、５１名の被験者を母集団とし、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容を、モーションキャプチャーと検出装置１２によって計測した。そして、モーションキャプチャーによって計測された歩容と、データ取得装置１１によって生成されたセンサデータを用いて検出装置１２が計測した歩容とを比較した。

【0043】

図８は、モーションキャプチャーのための目印１３０および目印１３１を取り付けた靴１１０の概念図である。本検証においては、両足の靴１１０の各々に、５つの目印１３０と１つの目印１３１を取り付けた。靴の開口の周囲の側面に５つの目印１３０を配置した。５つの目印１３０は、踵の動きを検出するためのものである。５つの目印１３０を剛体とみなす剛体モデルの重心が、踵の位置として検出される。靴１１０の爪先の位置に目印１３１を配置した。目印１３１は、爪先の位置として検出される。また、足弓の裏側に当たる位置にデータ取得装置１１を設置した。

【0044】

図９は、目印１３０および目印１３１を取り付けた靴１１０を履いた歩行者の歩容をモーションキャプチャーで検証する際の歩行線と、複数のカメラ１５０を配置した位置について説明するための概念図である。本検証では、歩行線を挟んだ両側に５台ずつ（計１０台）のカメラ１５０を配置した。複数のカメラ１５０の各々は、歩行線から３ｍの位置に３ｍ間隔で配置した。複数のカメラ１５０の各々の高さは、水平面（ＸＹ平面）から２ｍの高さに固定した。複数のカメラ１５０の各々の焦点は、歩行線の位置に合わせた。

【0045】

歩行線に沿って歩行する歩行者の靴１１０に設置された目印１３０および目印１３１の動きは、複数のカメラ１５０によって撮影された動画を用いて解析した。踵の動きは、複数の目印１３０を一つの剛体とみなし、それらの重心の動きを解析することで検証した。爪先の動きは、目印１３１の動きを解析することで検証した。本検証においては、踵と爪先の重力方向の高さ（以下、Ｚ方向高さと呼ぶ）を計測した。

【0046】

図１０は、モーションキャプチャーによって計測された爪先と踵のＺ方向高さの歩行周期依存性を示すグラフである。図１０においては、爪先のＺ方向高さの変化を破線で示し、踵のＺ方向高さの変化を実線で示す。爪先のＺ方向高さが最小になるタイミングが、爪先離地のタイミングである。踵のＺ方向高さが最小となるタイミングが、踵接地のタイミングである。

【0047】

＜爪先離地＞
図１１は、モーションキャプチャーによって計測された爪先のＺ方向高さと、データ取得装置１１によって生成されたセンサデータを用いて検出装置１２が計測したＹ方向加速度の歩行波形データとを対応させたグラフである。モーションキャプチャーによって計測された爪先のＺ方向高さの変化を実線で示す。検出装置１２が計測したＹ方向加速度の変化を破線で示す。

【0048】

図１１のように、Ｙ方向加速度においては、歩行周期が２０～４０％のあたりに検出される最大ピークに、二つの極大ピーク（ピークＰ_T1、ピークＰ_T2）と、一つの極小ピーク（ピークＰ_TV）が検出された（点線で囲った範囲内）。爪先離地のタイミングは、ピークＰ_T1が検出されるタイミングＴ_T1と、ピークＰ_T2が検出されるタイミングＴ_T2との間のピークＰ_TVが検出されるタイミングＴ_Tと一致する。

【0049】

図１２は、５１名の被験者を母集団とし、モーションキャプチャーで検出された爪先離地のタイミングと、データ取得装置１１で検出された爪先離地のタイミングとの相関関係について検証するためのグラフである。図１２には、モーションキャプチャーで検出された爪先離地のタイミングと、データ取得装置１１で検出された爪先離地のタイミングとを線形回帰した回帰直線を示す。回帰直線の二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ：Root Mean Squared Error）は０．８８％であった。すなわち、モーションキャプチャーで検出された爪先離地のタイミングと、データ取得装置１１で検出された爪先離地のタイミングとの間には十分な相関がある。

【0050】

＜踵接地＞
図１３は、モーションキャプチャーによって計測された踵のＺ方向高さと、データ取得装置１１によって生成されたセンサデータを用いて検出装置１２が計測したＹ方向加速度およびＺ方向加速度の歩行波形データとを対応させたグラフである。モーションキャプチャーで計測された踵のＺ方向高さの変化を実線で示す。検出装置１２が計測したＹ方向加速度の変化を破線で示す。検出装置１２が計測したＺ方向加速度の変化を一点鎖線で示す。

【0051】

図１３のように、Ｙ方向加速度においては、歩行周期が６０％を超えたあたりに最小ピーク（ピークＰ_H1）が検出された。このピークＰ_H1は、遊脚終期における足の急減速のタイミングに相当する。また、Ｙ方向加速度においては、歩行周期が７０％のあたりに極大となるピークＰ_H2が検出された。このピークＰ_H2は、ヒールロッカーのタイミングに相当する。ヒールロッカーのタイミングは、踵接地後に、接地した踵の外周に沿った回転によって、重力方向（Ｚ方向）の加速度を進行方向（Ｙ方向）に変換する期間を含む。ピークＰ_H1が検出されるタイミングＴ_H1と、ピークＰ_H2が検出されるタイミングＴ_H2との中点のタイミングＴ_Hは、踵接地のタイミングと一致する。なお、Ｙ方向加速度においてピークＰ_H1が検出されるタイミングＴ_H1の替わりに、Ｚ方向加速度において歩行周期が６０％を超えたあたりの最大ピーク（ピークＰ_H3）が検出されるタイミングを用いてもよい。

【0052】

図１４は、５１名の被験者を母集団とし、モーションキャプチャーで検出された踵接地のタイミングと、データ取得装置１１で検出された踵接地のタイミングとの相関関係について検証するためのグラフである。図１４には、モーションキャプチャーで検出された踵接地のタイミングと、データ取得装置１１で検出された踵接地のタイミングとを線形回帰した回帰直線を示す。回帰直線の二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥは１．６２％であった。すなわち、モーションキャプチャーで検出された踵接地のタイミングと、データ取得装置１１で検出された踵接地のタイミングとの間には十分な相関がある。

【0053】

例えば、検出部１２３は、爪先離地および踵接地のうち少なくともいずれかのタイミングを基準として、爪先離地や踵接地とは別の歩行イベントのタイミングを特定する。図５のように、歩行イベントは歩行周期に関連付けられる。踵接地（ａ）と爪先離地（ｅ）を基準にして、立脚相と遊脚相の期間を特定できる。また、踵接地（ａ）や爪先離地（ｅ）を基準にして、反対足爪先離地（ｂ）や、踵持ち上がり（ｃ）、反対足踵接地（ｄ）、足交差（ｆ）などの歩行イベントのタイミングを特定できる。また、踵接地（ａ）や爪先離地（ｅ）を基準にして、反対足爪先離地（ｂ）や、踵持ち上がり（ｃ）、反対足踵接地（ｄ）、足交差（ｆ）などとは異なる歩行イベントのタイミングも特定できる。歩行イベントのタイミングを特定できれば、それぞれのタイミングにおける足の動きや、足の角度、足にかかる力などを検証することができる。なお、検出部１２３によって検出された歩行イベントのタイミングは、図示しない別のシステムや表示装置などに出力されてもよい。検出部１２３によって検出された歩行イベントのタイミングは、歩容を計測する種々の用途に用いることができる。

【0054】

（動作）
次に、本実施形態の検出システム１の動作について図面を参照しながら説明する。以下においては、検出システム１の抽出部１２１と検出部１２３を動作の主体とする。なお、以下に示す動作の主体は、検出システム１であってもよい。

【0055】

〔抽出部〕
まず、検出システム１の抽出部１２１の動作について図面を参照しながら説明する。図１５は、抽出部１２１の動作の一例について説明するためのフローチャートである。

【0056】

図１５において、まず、抽出部１２１は、データ取得装置１１が設置された履物を履いて歩行する歩行者の足の動きに関するセンサデータをデータ取得装置１１から取得する（ステップＳ１１）。抽出部１２１は、データ取得装置１１のローカル座標系のセンサデータを取得する。例えば、抽出部１２１は、足の動きに関するセンサデータとして、３次元の空間加速度や３次元の空間角速度をデータ取得装置１１から取得する。

【0057】

次に、抽出部１２１は、取得したセンサデータの座標系をローカル座標系から世界座標系に変換し、センサデータの時系列データを生成する（ステップＳ１２）。

【0058】

次に、抽出部１２１は、空間加速度および空間角速度のうち少なくともいずれかを用いて空間角度を計算し、空間角度の時系列データを生成する（ステップＳ１３）。抽出部１２１は、必要に応じて、空間速度や空間軌跡の時系列データを生成する。なお、ステップＳ１３は、ステップＳ１２よりも前の段階で行われてもよい。

【0059】

次に、抽出部１２１は、空間角度の時系列データから、連続する立脚相の各々の真ん中の時刻（時刻ｔ_m、時刻ｔ_m+1）を検出する（ステップＳ１４）。

【0060】

次に、抽出部１２１は、歩行イベントの検出対象の空間加速度および空間角速度の時系列データから、時刻ｔ_mと時刻ｔ_m+1の間の時間帯における一歩行周期分の波形データ（歩行波形データ）を抽出する（ステップＳ１５）。

【0061】

〔検出部〕
次に、検出システム１の検出部１２３の動作について図面を参照しながら説明する。図１６は、検出部１２３の動作の一例について説明するためのフローチャートである。

【0062】

図１６において、まず、検出部１２３は、抽出部１２１によって生成された歩行波形データを取得する（ステップＳ２１）。

【0063】

次に、検出部１２３は、歩行イベントの検出アルゴリズムを参照し、歩行波形データから歩行イベントを検出する（ステップＳ２２）。例えば、検出部１２３は、図示しないデータベースに保存された、爪先離地や踵接地などの歩行イベントを検出するためのアルゴリズムを参照する。例えば、検出アルゴリズムは、遊脚相の開始のタイミングを検出するアルゴリズムと、立脚相の開始のタイミングを検出するアルゴリズムとを含む。

【0064】

＜遊脚相＞
次に、遊脚相の開始を検出するアルゴリズムについて図面を参照しながら説明する。図１７は、遊脚相の開始のタイミングとして、爪先離地を検出するアルゴリズムの一例について説明するためのフローチャートである。以下においては、検出部１２３を動作の主体として説明するが、検出装置１２を動作の主体としてもよい。

【0065】

図１７において、まず、検出部１２３は、Ｙ方向加速度の歩行波形データから、歩行周期が２０～４０％の範囲を切り出す（ステップＳ３１）。

【0066】

次に、検出部１２３は、切り出した波形からタイミングＴ_T1およびタイミングＴ_T2を検出する（ステップＳ３２）。

【0067】

そして、検出部１２３は、タイミングＴ_T1とタイミングＴ_T2の中点のタイミングを遊脚相の開始のタイミングＴ_Tに設定する（ステップＳ３３）。

【0068】

＜立脚相＞
次に、立脚相の開始を検出するアルゴリズムについて図面を参照しながら説明する。図１８は、立脚相の開始のタイミングとして、踵接地を検出するアルゴリズムの一例について説明するためのフローチャートである。以下においては、検出部１２３を動作の主体として説明するが、検出装置１２を動作の主体としてもよい。

【0069】

図１８において、まず、検出部１２３は、Ｙ方向加速度の歩行波形データから、Ｙ方向加速度が最小になるタイミングＴ_H1を検出する（ステップＳ４１）。

【0070】

次に、検出部１２３は、Ｙ方向加速度の歩行波形データから、タイミングＴ_H1以降において、Ｙ方向加速度の値が１Ｇよりも小さくなる範囲を切り出す（ステップＳ４２）。

【0071】

次に、検出部１２３は、切り出した波形からタイミングＴ_H1およびタイミングＴ_H2を検出する（ステップＳ４３）。

【0072】

そして、検出部１２３は、タイミングＴ_H1とタイミングＴ_H2の中点のタイミングを立脚相の開始のタイミングＴ_Hに設定する（ステップＳ４４）。

【0073】

以上が、検出システム１の動作についての説明である。なお、図１５～図１８のフローチャートに沿った処理は、一例であって、検出システム１の動作を限定するものではない。

【0074】

以上のように、検出装置は、抽出部と検出部を備える。抽出部は、歩行者の足部に設置されたセンサから取得したセンサデータを用いて、歩行者の歩行に基づいた波形データを抽出する。検出部は、抽出部によって抽出された波形データから歩行イベントを検出する。

【0075】

本実施形態によれば、歩行者の足部に設置されたデータ取得装置（センサ）によって取得されるデータに基づいて、その歩行者の歩行における歩行イベントを検出できる。例えば、検出装置は、歩行者の歩行に基づいて生成されたセンサデータの時系列データにおいて、爪先離地や踵接地などの歩行イベントのタイミングを検出する。

【0076】

本実施形態の一態様において、抽出部は、空間加速度および空間角速度のうち少なくともいずれかをセンサデータとして取得する。抽出部は、空間加速度および空間角速度のうち少なくともいずれかのセンサデータの時系列データから歩行者の一歩行周期分の波形データである歩行波形データを抽出する。

【0077】

本実施形態の一態様において、検出部は、歩行波形データのピークに基づいて歩行イベントを検出する。本態様によれば、歩行波形データのピークに基づいて歩行イベントを検出することによって、歩行者の歩容の計測の基準が明確になるため、より正確な歩容の計測が可能になる。

【0078】

本実施形態の一態様において、抽出部は、歩行者の進行方向加速度をセンサデータとして取得し、進行方向加速度の時系列データから歩行波形データを生成する。検出部は、進行方向加速度の歩行波形データの最大ピークに含まれる二つの山の間に谷が検出されるタイミングを爪先離地のタイミングとして検出する。本態様によれば、進行方向加速度に基づいて、爪先離地のタイミングを歩行イベントとして検出できる。

【0079】

本実施形態の一態様において、抽出部は、歩行者の進行方向加速度をセンサデータとして取得し、進行方向加速度の時系列データから歩行波形データを生成する。検出部は、進行方向加速度の歩行波形データの最小ピークが検出されるタイミングと、最小ピークの次に現れる極大ピークが検出されるタイミングとの中点のタイミングを踵接地のタイミングとして検出する。本態様によれば、進行方向加速度に基づいて、踵接地のタイミングを歩行イベントとして検出できる。

【0080】

本実施形態の一態様において、抽出部は、歩行者の進行方向加速度と重力方向加速度をセンサデータとして取得し、進行方向加速度の時系列データおよび重力方向加速度の時系列データから歩行波形データを生成する。検出部は、重力方向加速度の最小ピークが検出されるタイミングと、進行方向加速度の歩行波形データの最小ピークの次に現れる極大ピークが検出されるタイミングとの中点のタイミングを踵接地のタイミングとして検出する。本態様によれば、進行方向加速度および重力方向加速度に基づいて、踵接地のタイミングを歩行イベントとして検出できる。

【0081】

本実施形態の一態様において、検出部は、爪先離地および踵接地のうち少なくともいずれかのタイミングを基準として、爪先離地や踵接地とは別の歩行イベントのタイミングを特定する。本態様によれば、爪先離地や踵接地のタイミングを基準として、その他の歩行イベントのタイミングを正確に検出できる。

【0082】

本実施形態の一態様の検出システムは、データ取得装置と検出装置を備える。データ取得装置は、空間加速度および空間角速度を計測する。データ取得装置は、計測した空間加速度および空間角速度に基づいてセンサデータを生成する。データ取得装置は、生成したセンサデータを検出装置に送信する。検出装置は、歩行者の足部に設置されたセンサから取得したセンサデータを用いて、歩行者の歩行に基づいた波形データを抽出する。検出装置は、抽出された波形データから歩行イベントを検出する。本態様によれば、データ取得装置によって計測された空間加速度や空間角速度を用いて、歩行イベントのタイミングを検出できる。

【0083】

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る検出装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の検出装置は、第１の実施形態の検出装置１２を簡略化した構成である。

【0084】

図１９は、本実施形態の検出装置２２の構成の一例を示すブロック図である。検出装置２２は、抽出部２２１と検出部２２３を備える。抽出部２２１は、歩行者の足部に設置されたセンサから取得したセンサデータを用いて、歩行者の歩行に基づいた波形データを抽出する。検出部２２３は、抽出部２２１によって抽出された波形データから歩行イベントを検出する。

【0085】

本実施形態の検出装置によれば、歩行者の足部に設置されたセンサによって取得されるデータに基づいて、その歩行者の歩行における歩行イベントを検出できる。例えば、本実施形態の検出装置は、歩行者の歩行に基づいて生成されたセンサデータの時系列データにおいて、爪先離地や踵接地などの歩行イベントのタイミングを検出する。

【0086】

（ハードウェア）
ここで、実施形態に係る検出装置の処理を実行するハードウェア構成について、図１９の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図１９の情報処理装置９０は、各実施形態の検出装置の処理を実行するための構成例であって、本発明の範囲を限定するものではない。

【0087】

図１９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１９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９９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。

【0088】

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、本実施形態に係る検出装置による処理を実行する。

【0089】

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。

【0090】

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。

【0091】

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。

【0092】

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。

【0093】

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。

【0094】

以上が、本発明の各実施形態に係る検出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１９のハードウェア構成は、各実施形態に係る検出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、各実施形態に係る検出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。

【0095】

さらに、各実施形態に係るプログラムを記録した非一過性の記録媒体（プログラム記録媒体とも呼ぶ）も本発明の範囲に含まれる。例えば、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。

【0096】

各実施形態の検出装置の構成要素は、任意に組み合わせることができる。また、各実施形態の検出装置の構成要素は、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。

【0097】

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願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。

【符号の説明】

【0098】

１ 検出システム
１１ データ取得装置
１２、２２ 検出装置
１１１ 加速度センサ
１１２ 角速度センサ
１１３ 信号処理部
１１５ データ送信部
１２１、２２１ 抽出部
１２３、２２３ 検出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】