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(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】2024-01-15
(45)【発行日】2024-01-23
(54)【発明の名称】歩行計測システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/11 20060101AFI20240116BHJP
G16H 10/00 20180101ALI20240116BHJP
G01B 11/00 20060101ALI20240116BHJP
【ＦＩ】
A61B5/11 230
G16H10/00
G01B11/00 B
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2020142060
(22)【出願日】2020-08-25
(65)【公開番号】P2022037759
(43)【公開日】2022-03-09
【審査請求日】2023-06-28
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 開催日 令和元年８月２７日（開催期間：令和元年８月２７日～令和元年８月３０日） 集会名、開催場所 Ｄｙｎａｍｉｃｓ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ２０１９ 九州大学伊都キャンパス （福岡県福岡市西区元岡７４４）
(73)【特許権者】
【識別番号】598121341
【氏名又は名称】慶應義塾
(73)【特許権者】
【識別番号】000006297
【氏名又は名称】村田機械株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100088155
【弁理士】
【氏名又は名称】長谷川 芳樹
(74)【代理人】
【識別番号】100113435
【弁理士】
【氏名又は名称】黒木 義樹
(74)【代理人】
【識別番号】100176245
【弁理士】
【氏名又は名称】安田 亮輔
(74)【代理人】
【識別番号】100156395
【弁理士】
【氏名又は名称】荒井 寿王
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼橋 正樹
(72)【発明者】
【氏名】萬 礼応
(72)【発明者】
【氏名】是永 賢二
【審査官】増渕 俊仁
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１６－１３７２２６（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１１／０１３７６０８（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１３－０６４６７１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－１７８７８９（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１９／２２９９０３（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／０６－５／２２
Ｇ１６Ｈ １０／００
Ｇ０１Ｂ １１／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
歩行する対象者の脚部位置を追跡する歩行計測システムであって、水平方向に沿って走査するように検出波を出射し、該検出波の反射状態に基づいて該検出波を反射した物体との距離に関する距離情報を経時的に取得する距離情報取得部と、
前記距離情報取得部で取得された前記距離情報に少なくとも基づき、パーティクルフィルタを用いて、前記対象者の脚部の移動軌跡を取得するデータ解析部と、を備え、
前記データ解析部は、
前記距離情報に基づいて、前記脚部の位置候補である１又は複数の観測値を検出し、
複数のパーティクル毎に、前記観測値及び前記観測値無しとする観測結果のうちの何れかに対して前記対象者の両脚部の予測位置のそれぞれをランダムに対応付けすると共に、当該両脚部の予測位置に基づく歩行状態の遷移から重みを算出し、
複数の前記パーティクルの中から前記重みに基づいて何れかの対応付けのパーティクルを選出し、選出した当該パーティクルにおける前記両脚部の予測位置に基づいて、前記移動軌跡を取得する、歩行計測システム。
【請求項2】
前記両脚部の位置に少なくとも基づく前記対象者の歩行状態の前記遷移は、歩行位相の遷移である、請求項１に記載の歩行計測システム。
【請求項3】
前記両脚部の位置に少なくとも基づく前記対象者の歩行状態の前記遷移は、前記両脚部が該当する観測パターンの遷移である、請求項１又は２に記載の歩行計測システム。
【請求項4】
前記データ解析部は、予め設定された観測パターンを用いて、前記距離情報から前記観測値を検出する観測値検出部と、
複数の前記パーティクル毎に、前記両脚部の予測位置を、過去の時刻の前記両脚部の位置に基づいて算出する予測位置算出部と、
複数の前記パーティクル毎に、前記予測位置を基準に所定範囲に拡がるゲートを設定し、前記ゲート内に存在する前記観測値及び前記観測値無しとする観測結果のうちの何れかに対して、前記対象者の両脚部の予測位置のそれぞれをランダムに対応付けする相関処理部と、を有する、請求項１～３の何れか一項に記載の歩行計測システム。
【請求項5】
前記データ解析部は、複数の前記パーティクル毎に、前記相関処理部による対応付けの後、前記対象者の脚部の状態量を更新する更新処理部と、
複数の前記パーティクル毎に、前記更新処理部による更新の後、前記対象者の歩行状態の遷移から前記重みを算出する重み算出部と、を有する、請求項４に記載の歩行計測システム。
【請求項6】
前記予測位置算出は、カルマンフィルタを用いて前記両脚部の位置を予測することで、前記両脚部の予測位置を算出し、前記更新処理部は、前記カルマンフィルタの更新処理を行う、請求項５に記載の歩行計測システム。
【請求項7】
前記データ解析部は、前記重みに基づき淘汰及び複製されるように複数の前記パーティクルをリサンプリングするリサンプリング部を有する、請求項１～６の何れか一項に記載の歩行計測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、歩行計測システムに関する。
【背景技術】
【0002】
高齢化に伴う健康増進及び介護予防事業の一環として、歩行訓練が福祉関連施設等で実施されている。歩行能力、動的バランス及び敏捷性等を総合した機能的移動能力を評価可能な運動試験の一つにTimed up and go（ＴＵＧ）試験がある。ＴＵＧ試験は、被験者（対象者）が椅子に座った状態から立ち上がり、例えば３ｍ先のマーカをターンして再び椅子に座る試験である。
【0003】
近年、このような歩行試験において歩行する対象者の脚部位置を追跡するシステムとして、特許文献１に記載された歩行計測システムが開発されている。歩行計測システムは、水平方向に沿って走査するように検出波を出射し、該検出波の反射状態に基づいて物体との距離に関する距離情報を経時的に取得する距離情報取得部と、距離情報に少なくとも基づいて対象者の脚部の移動軌跡を取得するデータ解析部と、を備える。データ解析部では、距離情報から脚部の位置候補である観測値を検出し、当該観測値と脚部との対応付け（相関処理）を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１６－１３７２２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上述した技術では、例えばセンサノイズ等の影響で誤った観測値が検出された場合、その誤った観測値を対象者の脚部と対応付けしてしまう可能性がある。一度、このように対応付けを誤ってしまうと、それ以降の脚部位置の追跡において当該誤りを引きずり、例えば左右の脚部位置を実際とは逆にして追跡（左右の脚部位置を入れ替えて誤追跡）してしまうおそれがある。
【0006】
本発明は、対象者の脚部位置を精度よく追跡することが可能な歩行計測システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明に係る歩行計測システムは、歩行する対象者の脚部位置を追跡する歩行計測システムであって、水平方向に沿って走査するように検出波を出射し、該検出波の反射状態に基づいて該検出波を反射した物体との距離に関する距離情報を経時的に取得する距離情報取得部と、距離情報取得部で取得された距離情報に少なくとも基づき、パーティクルフィルタを用いて、対象者の脚部の移動軌跡を取得するデータ解析部と、を備え、データ解析部は、距離情報に基づいて、脚部の位置候補である１又は複数の観測値を検出し、複数のパーティクル毎に、観測値及び観測値無しとする観測結果のうちの何れかに対して対象者の両脚部の予測位置のそれぞれをランダムに対応付けすると共に、当該両脚部の予測位置に基づく歩行状態の遷移から重みを算出し、複数のパーティクルの中から重みに基づいて何れかの対応付けのパーティクルを選出し、選出した当該パーティクルにおける両脚部の予測位置に基づいて、移動軌跡を取得する。
【0008】
この歩行計測システムでは、複数のパーティクル毎に、対象者の両脚部の予測位置それぞれを観測値に対応付け（以下、単に「対応付け」ともいう）する。これにより、複数の対応付けの可能性を持つことができる。そして、複数のパーティクルの中から重みに基づき何れかの対応付けのパーティクルを選出して両脚部の予測位置を決定し、移動軌跡を取得する。この重みは、歩行する対象者の脚部に見出される特有の特徴である歩行状態の遷移から算出される。これにより、複数の対応付けの可能性のうち歩行する対象者にとって尤もらしい何れかの対応付けに基づいて、移動軌跡を取得することが可能となる。したがって、誤った対応付けに基づいて移動軌跡を取得してしまうことを抑制することができ、対象者の脚部位置を精度よく追跡することが可能となる。
【0009】
本発明に係る歩行計測システムでは、両脚部の位置に少なくとも基づく対象者の歩行状態の遷移は、歩行位相の遷移であってもよい。この場合、歩行位相が周期的に変化することを考慮して、各パーティクルの重みを算出することができる。
【0010】
本発明に係る歩行計測システムでは、両脚部の位置に少なくとも基づく対象者の歩行状態の遷移は、両脚部が該当する観測パターンであってもよい。この場合、両脚部の観測パターンが周期的に変化することを考慮して、各パーティクルの重みを算出することができる。
【0011】
本発明に係る歩行計測システムでは、データ解析部は、観測パターンを用いて、距離情報から観測値を検出する観測値検出部と、複数のパーティクル毎に、両脚部の予測位置を、過去の時刻の両脚部の位置に基づいて算出する予測位置算出部と、複数のパーティクル毎に、予測位置を基準に所定範囲に拡がるゲートを設定し、ゲート内に存在する観測値及び観測値無しとする観測結果のうちの何れかに対して、対象者の両脚部の予測位置のそれぞれをランダムに対応付けする相関処理部と、を有していてもよい。この場合、予測位置を基準に設定したゲートを利用して、各パーティクルでの対応付けを行うができる。
【0012】
本発明に係る歩行計測システムでは、データ解析部は、複数のパーティクル毎に、相関処理部による対応付けの後、対象者の脚部の状態量を更新する更新処理部と、複数のパーティクル毎に、更新処理部による更新の後、対象者の歩行状態の遷移から重みを算出する重み算出部と、を有する。この場合、パーティクルフィルタを用いた脚部位置の追跡において、各パーティクルの重みを具体的に算出することができる。
【0013】
本発明に係る歩行計測システムでは、予測位置算出部は、カルマンフィルタを用いて両脚部の位置を予測することで、両脚部の予測位置を算出し、更新処理部は、カルマンフィルタの更新処理を行ってもよい。この場合、カルマンフィルタを利用して対象者の脚部位置を追跡することができる。
【0014】
本発明に係る歩行計測システムでは、データ解析部は、重みに基づき淘汰及び複製されるように複数のパーティクルをリサンプリングするリサンプリング部を有していてもよい。この場合、パーティクルフィルタを用いた脚部位置の追跡において、必要なパーティクルの数を抑えることができる。
【発明の効果】
【0015】
本発明によれば、対象者の脚部位置を精度よく追跡することが可能な歩行計測システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図4】図４（ａ）は、観測値の検出に用いられる観測パターンの例を説明する図である。図４（ｂ）は、観測値の検出に用いられる観測パターンの例を説明する図である。図４（ｃ）は、観測値の検出に用いられる観測パターンの例を説明する図である。
【図12】図１２（ａ）は、パーティクルフィルタを用いた対応付けを説明する図である。図１２（ｂ）は、パーティクルフィルタを用いた対応付けを説明する図である。図１２（ｃ）は、パーティクルフィルタを用いた対応付けを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、図面を参照しつつ本発明に係る好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を用い、重複する説明は省略する。
【0018】
図１は、一実施形態に係る歩行計測システムの構成を示すブロック図である。図２は、図１の歩行計測システムが適用されたＴＵＧ試験を説明する概略図である。図１及び図２に示すように、歩行計測システム１００は、椅子２と、マーカ３と、レーザレンジセンサ(Laser Range Sensor，距離情報取得部)１０と、圧力センサ１５と、電子制御装置２０と、モニタ３０と、ポール４０と、を備える。歩行計測システム１００は、例えば歩行能力や動的バランス、敏捷性等を総合した機能的移動能力を評価する歩行試験の一つであるＴＵＧ試験に好適に適用することができる。歩行計測システム１００は、歩行する被験者（対象者）１の脚部位置を追跡するシステムであって、定量的な歩行計測及び歩行能力評価を行うことができる。
【0019】
ＴＵＧ試験では、被験者１は、椅子２に座った状態から立ち上がり、所定距離（例えば３ｍ）前方のコーン等のマーカ３に向かって歩行し、当該マーカ３をターンし、その後、椅子２まで戻って再び椅子２に着席する。ＴＵＧ試験は、厚生労働省の体力測定マニュアルの一つである。ＴＵＧ試験では、走らない最大歩行速度での歩行が求められる。マーカ３としては、ターン位置の目印となるものであれば、種々のマーカを用いることができる。ＴＵＧ試験では、マーカ３とレーザレンジセンサ１０との位置合わせを行うために、複数（ここでは２本）の基準部材としてのポール４０が使用される。ポール４０は、所定高さの円柱状外形を有する。所定高さは、レーザレンジセンサ１０から出射されるレーザ光の高さ位置（レーザレンジセンサ１０の光窓部の高さ）よりもポール４０の上端が上方に位置する高さである。ポール４０としては、その形状等は特に限定されず、種々のポールが使用される。歩行計測システム１００は、このようなＴＵＧ試験における被験者１の両脚部の移動履歴及び歩行パラメータを計測して評価する。
【0020】
歩行計測システム１００は、２本のポール４０をレーザレンジセンサ１０で検出することで、２本のポール４０の中心同士を結ぶ直線を一軸に持つ平面座標系を定義することができ、マーカ３が設置される床面をこの平面座標系とすることができる。この場合、２本のポール４０とマーカ３との位置関係を厳密に調整すれば（具体的には、２本のポール４０を結ぶ線分の中点から、この線分の垂直線上の３ｍの位置にマーカ３を設置すれば）、レーザレンジセンサ１０の設置位置及び／又は向きをラフに位置合わせをしたとしても、レーザレンジセンサ１０とマーカ３との相対位置関係を厳密に把握することが可能となる。
【0021】
歩行計測システム１００は、レーザレンジセンサ１０で被験者１の両脚部をスキャンした際にみられる特徴的なパターンによって、脚部の位置候補である観測値としての脚部観測位置（以下、「観測値」又は「観測位置」ともいう）を取得し、カルマンフィルタを用いた追跡を行い、取得した両脚部の移動軌跡に基づき歩行パラメータを算出する。
【0022】
具体的には、歩行計測システム１００では、被験者１の両脚部が接近する状況及び一時的に脚部がレーザレンジセンサ１０から観測できない状況に対して、脚部の見失い及び誤識別を低減するために、５種類の観測パターンに基づき観測値を取得する。また、脚部の状態を考慮した有効領域（ゲート）を用いて、観測値と予測値との対応付けを行う。以下において、「脚部」を単に「脚」とも称し、「立脚部」を単に「立脚」とも称し、「遊脚部」を単に「遊脚」とも称する。「左脚部」を単に「左脚」とも称し、「右脚部」を単に「右脚」とも称する。「片脚部」を単に「片脚」とも称し、「両脚部」を単に「両脚」とも称する。
【0023】
実際の人の歩行（両脚の速度）は周期的に変化する。特に、ＴＵＧ試験では、被験者１に走らない最大歩行速度で行うように指示を与えるため、両脚の速度変化が大きい。そこで、歩行計測システム１００では、歩行位相を考慮した加減速モデルを歩行モデルとして適用する。人は、歩行する際に、片脚を軸足（立脚）としてもう一方の脚（遊脚）を振るといった周期的な運動を行う。「歩行位相」とは、人の歩行中の両脚の周期的な運動を立脚と遊脚との振りの状態に基づいて分類したものである（例えば図８参照）。
【0024】
また、歩行計測システム１００では、パーティクルフィルタを利用し、観測値と予測値との対応付けをパーティクルフィルタで行い、各仮説（対応付け）に対する両脚部の状態量更新には、カルマンフィルタを用いる。その際に、歩行位相の遷移及び観測パターンの遷移を考慮して，各パーティクルの尤度としての重みを算出する。
【0025】
図３は、図１の歩行計測システム１００のレーザレンジセンサ１０を説明する平面図である。レーザレンジセンサ１０は、両脚部の移動軌跡を取得するためのセンサである。レーザレンジセンサ１０は、ある高さの二次元平面におけるセンサ周辺の物体までの距離である二次元平面距離情報（以下、単に「距離情報」ともいう）を取得する。図３に示すように、レーザレンジセンサ１０は、水平方向に沿って走査するようにレーザ光（検出波）Ｌを出射すると共に、このレーザ光Ｌの反射状態に基づいて、レーザ光Ｌを反射した被験者１の脚部Ｆ（右脚部ＦＲ及び左脚部ＦＬ）との距離に関する二次元平面距離情報を経時的に取得する。
【0026】
具体的には、レーザレンジセンサ１０では、レーザ光Ｌを出射すると共に、このレーザ光Ｌを回転ミラーで反射させることにより、測定領域においてレーザ光Ｌを扇状に水平方向に走査する。より具体的には、レーザレンジセンサ１０は、被験者１と、被験者１の両側に設置されたポール４０が測定領域に含まれるように、レーザ光Ｌを扇状に水平方向に走査する。そして、例えば被験者１の脚部Ｆで反射されたレーザ光Ｌの反射光を受光し、反射光の検出角度（走査角度）、及びレーザ光Ｌの出射から受光までの時間（伝播時間）を計測し、該脚部Ｆとの角度及び距離に係る情報を含む距離情報を検出する。
【0027】
レーザレンジセンサ１０は、例えばＴＵＧ試験試行前もしくはＴＵＧ試験試行後に被験者１にレーザ光Ｌをスキャンし、被験者１の脚部Ｆの幅（脛部の直径に対応する長さ）に関する脚部情報を検出する。レーザレンジセンサ１０は、検出した距離情報及び脚部情報を電子制御装置２０へ出力する。
【0028】
レーザレンジセンサ１０は、レーザ光Ｌを出射する光窓部の高さが調整可能に構成されている。レーザレンジセンサ１０は、被験者１の脛部の高さ（つまり、足首から膝下までの高さ）に対応する高さ位置でレーザ光Ｌが出射されるように設置されている。レーザレンジセンサ１０の光窓部の高さは、マーカ３でレーザ光Ｌが反射しないように、マーカ３の高さよりも高い位置とされている。レーザレンジセンサ１０の光窓部の高さは、遊脚期に被験者１の脚部Ｆが離床した場合にも当該脚部Ｆを観測可能であること、及び、脚部Ｆの幅が最大となる平均高さを考慮して、例えば床面（地面）から０．１５ｍ～０．２７ｍ（ここでは、０．２７ｍ）とされている。
【0029】
レーザレンジセンサ１０は、椅子２の座部下方に形成された空間内にて、レーザ光Ｌの出射方向がマーカ３側に向くように配置されている。レーザレンジセンサ１０は、マーカ３に近づく（椅子２から遠ざかる）被験者１の後方側から、つまり、マーカ３から遠ざかる（椅子２に近づく）被験者１の前方側から、当該被験者１にレーザ光Ｌを照射する。レーザレンジセンサ１０は、レーザ光Ｌの出射方向が床面に対して水平になるように設置されている。
【0030】
レーザレンジセンサ１０としては、測距範囲が０．１～３０ｍ、測域角度が２７０ｄｅｇ、測距精度が±３０ｍｍ、角度分解能が０．２５ｄｅｇ、及びサンプリング周期が２５ｍｓ／ｓｃａｎのセンサが用いられている。ちなみに、レーザレンジセンサ１０は、そのタイプや仕様（スペック）について限定されるものではなく、例えば測定環境に応じて種々のものを用いることができる。なお、レーザレンジセンサ１０は、例えばＥＭＩ（電磁ノイズ）の悪影響を抑制するために、筐体により囲まれていてもよい。
【0031】
圧力センサ１５は、被験者１が椅子２から立ち上がる事象と、椅子２に着席する事象とを検出するセンサである。圧力センサ１５は、椅子２の座面上に敷かれるように設けられている。圧力センサ１５は、印加された圧力に関する圧力情報を検出し、当該圧力情報を電子制御装置２０へ出力する。ここでの圧力センサ１５の圧力情報は電圧値であり、当該電圧値は、マイコン基板を介してＡ/Ｄ変換されて電子制御装置２０へ入力される。電子制御装置２０は、立ち上がり事象とその時刻とを関連付けて記憶し、着席事象とその時刻とを関連付けて記憶する。
【0032】
電子制御装置２０は、レーザレンジセンサ１０で取得した距離情報に基づく演算を行って被験者１の脚部Ｆの位置及び速度を経時的に特定し、被験者１の歩行特性を取得する。電子制御装置２０は、音（音声）及び表示の少なくとも何れかのスタート合図（後述）を、被験者１に対して出力する。スタート合図は、計測者の操作に応じて電子制御装置２０から出力される。電子制御装置２０は、スタート合図の時刻を記憶する。なお、スタート合図は、電子制御装置２０とは別の機器又は計測者により実行してもよい。この場合、スタート合図の時刻は、電子制御装置２０とは別の機器又は計測者により、電子制御装置２０へ入力される。
【0033】
電子制御装置２０としては、例えば、パーソナルコンピュータや専用制御用コンピュータが用いられ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read OnlyMemory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含んで構成されている。電子制御装置２０は、機能的要素として、センサデータ取得部２１と、記憶部２２と、着席判定部２３、データ解析部２４と、を有している。
【0034】
センサデータ取得部２１は、レーザレンジセンサ１０で検出した距離情報と圧力センサ１５で検出した圧力情報とを、同期して取得する。また、センサデータ取得部２１は、電子制御装置２０に記憶されたスタート合図の時刻に同期して距離情報を取得してもよい。センサデータ取得部２１は、レーザレンジセンサ１０で検出した脚部情報を取得する。センサデータ取得部２１は、取得した距離情報、脚部情報及び圧力情報を記憶部２２へ出力する。センサデータ取得部２１は、取得した圧力情報を着席判定部２３へ出力する。
【0035】
記憶部２２は、センサデータ取得部２１で取得した距離情報及び圧力情報を、処理時刻（サンプリング時刻）に関連付けて格納する。記憶部２２は、センサデータ取得部２１で取得した被験者１の脚部情報を格納する。着席判定部２３は、センサデータ取得部２１で取得した圧力センサ１５の圧力情報に基づいて、被験者１が着席したか否かを判定する。例えば着席判定部２３は、圧力センサ１５からの電圧値が閾値よりも大きく立ち上がっている場合に、着席していると判定する。着席判定部２３は、圧力センサ１５からの電圧値が閾値以下の場合に、着席していないと判定する。着席判定部２３は、判定結果を記憶部２２に出力し、記憶部２２は、当該判定結果を記憶する。
【0036】
データ解析部２４は、ＴＵＧ試験試行後において記憶部２２に保存された保存データを解析することにより、被験者１の歩行パラメータを取得する。データ解析部２４は、レーザレンジセンサ１０で取得された距離情報に少なくとも基づき、パーティクルフィルタを用いて、被験者１の脚部Ｆの移動軌跡を取得する。データ解析部２４は、脚検出部（観測値検出部）２６、脚追跡部２７、及び歩行パラメータ算出部２８を有する。歩行パラメータとしては、一般的歩行パラメータ及びＴＵＧ試験に関する歩行パラメータがある。
【0037】
一般的歩行パラメータは、一般的な歩行試験において転倒リスクを評価するための歩行パラメータであって、着床位置、歩行速度［ｍ／秒］、歩数［歩］、歩行率［歩／秒］、歩幅［ｍ］、ストライド長［ｍ］、歩隔［ｍ］、及び、立脚時間（片脚立脚時間［ｓ］及び両脚立脚時間［ｓ］の少なくとも何れか）を含む。ＴＵＧ試験に関する歩行パラメータは、ＴＵＧ試験において転倒リスクを評価するためのパラメータであって、反応時間（立上がり時間）［秒］、ＴＵＧ遂行時間［秒］、ターン方向、一歩目時間（一歩目の離床時間）［秒］、及び、マーカ３との最短距離［ｍ］を含む。
【0038】
歩行パラメータは、動作を開始してからマーカ３を回る前のフォーワードフェーズ（Forwardphase）、マーカ３を回っている間のターニングフェーズ（Turning phase）、及び、マーカ３を回ってから着席するまでのリターンフェーズ（Return phase）に分類されて算出される。換言すると、歩行パラメータは、これらのフェーズ毎に算出される。このとき、歩幅、ストライド長、歩隔、片脚立脚時間、両脚立脚時間については、その平均、標準偏差及び変動係数がフェーズ毎に算出される。なお、歩行パラメータは、フォーワードフェーズ、ターニングフェーズ及びリターンフェーズの３つに区切って算出される場合に限定されず、全体（区切らない）で算出されてもよいし、前半及び後半（左右）の２つに区切って算出されてもよい。
【0039】
着床位置は、脚部Ｆが床面に着床した位置である。歩行率は、単位時間当たりの歩数である。片脚立脚時間は、同じ脚の着床（接床）から離床までの時間である。両脚立脚時間は、一方の脚の着床から他方の脚の離床までの時間である。歩幅は、一方の脚の着床位置（例えば踵位置）から他方の脚の着床位置までの距離である。ストライド長は、同じ脚についての隣接する着床位置間の距離である。歩隔は、前額面における（被験者１を正面から見た場合における）両脚の踵の間隔である。
【0040】
反応時間は、歩行試験の開始時刻（スタート合図の時刻）から被験者１が立ち上がる（臀部が椅子２の座面から離れる）までの時間である。ＴＵＧ遂行時間は、ＴＵＧ試験の遂行時間であり、歩行試験の開始時刻から終了まで（椅子２に着席した被験者１が動き出してから再び着席するまで）の時間である。一歩目時間は、歩行試験の開始時刻から被験者１が一歩目の脚部Ｆを上げる（離床する）までの時間である。マーカ３との最短距離は、マーカ３中心と脚部Ｆの移動軌跡との最短距離である。
【0041】
本実施形態において、データ解析部２４は、レーザレンジセンサ１０で取得された距離情報に基づいて、１又は複数の観測値を検出する。データ解析部２４は、複数のパーティクル毎に、観測値、観測値無しとする観測結果のうちの何れかに対して、被験者１の両脚部の予測位置のそれぞれをランダムに対応付けし、両脚部の位置を時間に関連付けて取得する。これと共に、データ解析部２４は、歩行位相の遷移、及び、両脚部が該当する観測パターンの遷移から重みを算出する。データ解析部２４は、複数のパーティクルの中から重みに基づいて何れかの対応付けのパーティクルを選出し、選出した当該パーティクルにおける両脚部の予測位置に基づいて、被験者１の脚部Ｆの移動軌跡を取得する。以下、データ解析部２４の処理について詳細に説明する。
【0042】
［脚検出］
図４～図７は、観測値の検出に用いられる観測パターンの例を説明する図である。図４（ａ）及び図６（ａ）は、ＳＬ（Single Leg）パターンの例を説明する図である。図４（ｂ）及び図６（ｂ）は、ＬＴ（twoLegs Together）パターンの例を説明する図である。図４（ｃ）及び図７（ａ）は、ＦＳ_Ｏ（Forward Straddle Observable）パターンの例を説明する図である。図５（ａ）及び図７（ｂ）は、ＦＳ_Ｕ（Forward Straddle Unobservable）パターンの例を説明する図である。図５（ｂ）は、ＵＯ（Unobservable）パターンの例を説明する図である。
図４～図７は、観測値の検出に用いられる観測パターンの例を説明する図である。図４（ａ）及び図６（ａ）は、ＳＬ（Single Leg）パターンの例を説明する図である。図４（ｂ）及び図６（ｂ）は、ＬＴ（twoLegs Together）パターンの例を説明する図である。図４（ｃ）及び図７（ａ）は、ＦＳ_Ｏ（Forward Straddle Observable）パターンの例を説明する図である。図５（ａ）及び図７（ｂ）は、ＦＳ_Ｕ（Forward Straddle Unobservable）パターンの例を説明する図である。図５（ｂ）は、ＵＯ（Unobservable）パターンの例を説明する図である。
【0043】
脚検出部２６は、予め設定された観測パターンを用いて、レーザレンジセンサ１０が取得した二次元平面距離情報に基づき、被験者１の脚部Ｆの位置候補である観測値（観測値ベクトルｙｋ
ｊ：＝（ｘｋ
ｊ，ｙｋ
ｊ），（ｊ＝１…Ｊ））を検出する。具体的には、脚検出部２６は、脚部Ｆの二次元平面距離情報が特徴的な形状となることに鑑み、二次元平面距離情報にエッジ検出処理を施して脚部ＦのエッジＥの位置を検出する。脚検出部２６は、複数の観測パターンを用いたパターン認識によって、当該エッジＥの位置から観測値を検出する。このとき、脚検出部２６は、被験者１の脚部Ｆの幅ｗｌに関する脚部情報を用い、脚部Ｆの幅ｗｌを既知とする。脚検出部２６による脚検出について、以下に詳説する。なお、以下では、「観測値ベクトル」を単に「観測値」ともいう。
【0044】
被験者１がレーザレンジセンサ１０の計測範囲内に存在し、レーザレンジセンサ１０と被験者１の間に障害物がない場合には、レーザレンジセンサ１０が取得する二次元平面距離情報は、図４（ａ）～図５（ｂ）に示すような特徴的な形となる。脚検出部２６は、５種類の観測パターンを考慮した脚検出手法により、観測値を算出する。
【0045】
脚検出部２６は、まず、レーザレンジセンサ１０で取得した右からｉ番目の距離情報をｌｉとし、隣接するレーザレンジセンサ１０の二次元平面距離情報が被験者１の脚部Ｆの幅ｗｌに対して、下記数式１を満たす場合、エッジｅｈ
ｍ（ｈ＝Ｂ，Ｆ）を検出する。このとき、ｌｉ＞ｌｉ＋１の場合は、エッジｅＢ
ｍ＝ｉ及びエッジｅＦ
ｍ＋１＝ｉ＋１とする。ｌｉ＜ｌｉ＋１の場合は、エッジｅＦ
ｍ＝ｉ及びエッジｅＢ
ｍ＋１＝ｉ＋１とする。上添え字Ｂは、レーザレンジセンサ１０に対して奥側のエッジＥであることを示し、上添え字Ｆは、手前側のエッジＥであることを示す。下添え字ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍｋ）はｍ番目に検出したエッジＥであることを示す。Ｍｋは、時刻ｋにおいて検出したエッジＥの総数である。
【数1】
【0046】
そして、連続した４つのエッジｅｈ
ｎ，ｅｈ
ｎ＋１，ｅｈ
ｎ＋２，ｅｈ
ｎ＋３の位置関係及びエッジｅｈ
ｎ＋１，ｅｈ
ｎ＋２間の幅ｗｅに基づいて、５種類の観測パターンに分類し、観測値ｙｋを算出する。ただし、ｎ＝１，・・・，Ｍｋ－３で、下添え字ｋは時刻ｋにおける観測位置であることを示す。
【0047】
図４（ａ）及び図６（ａ）に示すように、ＳＬパターンとしての観測パターンＯ１は、脚部Ｆが単独でレーザレンジセンサ１０から完全に観測できている場合の観測パターンである。観測パターンＯ１は、エッジＥの組み合わせが（ｅＢ
ｎ，ｅＦ
ｎ＋１，ｅＦ
ｎ＋２，ｅＢ
ｎ＋３）を満たすと共に、エッジＥ間の幅が０．５ｗｌ＜ｗｅ≦１．５ｗｌを満たす。このとき、観測値ｙｋは、被験者１の脚部Ｆの幅ｗｌを考慮して、図４（ａ）に示すように求められる。例えば観測値ｙｋ
ｊは、図示するように、（ｅＦ
ｎ＋１＋ｅＦ
ｎ＋２）／２を通るラインと脚部Ｆの幅ｗｌの１／２とから求められる。
【0048】
図４（ｂ）及び図６（ｂ）に示すように、ＬＴパターンとしての観測パターンＯ２は、脚部Ｆがそろってレーザレンジセンサ１０から完全に観測できている場合の観測パターンである。観測パターンＯ２は、エッジＥの組み合わせが（ｅＢ
ｎ，ｅＦ
ｎ＋１，ｅＦ
ｎ＋２，ｅＢ
ｎ＋３），（ｅＦ
ｎ，ｅＢ
ｎ＋１，ｅＦ
ｎ＋２，ｅＢ
ｎ＋３）又は（ｅＢ
ｎ，ｅＦ
ｎ＋１，ｅＢ
ｎ＋２，ｅＦ
ｎ＋３）を満たすと共に、エッジＥ間の幅が１．５ｗｌ＜ｗｅ＜３．０ｗｌを満たす。このとき、観測値ｙｋは、被験者１の両脚が揃っていることを考慮して、図４（ｂ）に示すように求められる。例えば観測値ｙｋ
ｊ+1は、図示するように、（ｅＦ
ｎ＋１＋３ｅＦ
ｎ＋２）／４を通るラインと脚部Ｆの幅ｗｌの１／２とから求められる。例えば観測値ｙｋ
ｊは、図示するように、（３ｅＦ
ｎ＋１＋ｅＦ
ｎ＋２）／４を通るラインと脚部Ｆの幅ｗｌの１／２とから求められる。
【0049】
図４（ｃ）及び図７（ａ）に示すように、ＦＳ_Ｏパターンとしての観測パターンＯ３は、片方の脚部Ｆや杖等の影響によってパターンが段状になり、エッジＥの位置間の幅が被験者１の脚部Ｆの幅ｗｌの１／２以上あり、且つ、脚部Ｆの中心位置がレーザレンジセンサ１０から観測できている場合の観測パターンである。観測パターンＯ３は、エッジＥの組み合わせが（ｅＦ
ｎ，ｅＢ
ｎ＋１，ｅＦ
ｎ＋２，ｅＢ
ｎ＋３）又は（ｅＢ
ｎ，ｅＦ
ｎ＋１，ｅＢ
ｎ＋２，ｅＦ
ｎ＋３）を満たすと共に、エッジＥ間の幅が０．５ｗｌ≦ｗｅ＜１．５ｗｌを満たす。このとき、観測値ｙｋは、被験者１の脚部Ｆの中心位置がレーザレンジセンサ１０から観測できることを考慮して、図４（ｃ）に示すように求められる。例えば観測値ｙｋ
ｊは、図示するように、（ｅＢ
ｎ＋１＋ｅＦ
ｎ＋２）／２を通るラインと脚部Ｆの幅ｗｌの１／２とから求められる。
【0050】
図５（ａ）及び図７（ｂ）に示すように、ＦＳ_Ｕパターンとしての観測パターンＯ４は、ＦＳ_Ｏパターンである観測パターンＯ３に対して、エッジＥ間の幅が被験者１の脚部Ｆの幅ｗｌの１／２より小さく、且つ、脚部Ｆの中心位置がレーザレンジセンサ１０から直接観測できない場合の観測パターンである。観測パターンＯ３は、エッジＥの組み合わせが（ｅＦ
ｎ，ｅＢ
ｎ＋１，ｅＦ
ｎ＋２，ｅＢ
ｎ＋３）又は（ｅＢ
ｎ，ｅＦ
ｎ＋１，ｅＢ
ｎ＋２，ｅＦ
ｎ＋３）を満たすと共に、エッジＥ間の幅が０．３ｗｌ＜ｗｅ＜０．５ｗｌを満たす。このとき、観測パターンＯ１～Ｏ３とは異なり脚部Ｆの中心位置がレーザレンジセンサ１０で直接観測できないため、観測値ｙｋは、図５（ａ）に示すように仮想的に算出される。例えば観測値ｙｋ
ｊは、図示するように、ｅＢ
ｎ＋１を通るライン及びｅＦ
ｎ＋２を通るラインと、脚部Ｆの幅ｗｌの１／２と、から求められる。図７（ｂ）中の中抜きの正方形は、仮想のエッジを示す。
【0051】
図５（ｂ）に示すように、ＵＯパターンとしての観測パターンＯ５は、一方の脚部Ｆが他方の脚部Ｆに隠れる際やレーザレンジセンサ１０よりも高く脚部Ｆを上げた際等における、観測できない場合の観測パターンである。
【0052】
なお、脚部Ｆがレーザレンジセンサ１０から直接観測できない状況においても、ＦＳ_Ｕパターンである観測パターンＯ４を定義して仮想的に観測値ｙｋを求めることで、脚部Ｆの位置の計測精度の向上が期待される。観測値ｙｋの検出では、観測パターンＯ１～Ｏ４を満たさないエッジＥの位置は脚部Ｆではないと判定することができる。また、不要な相関処理を避けるために、歩行路の領域に対して所定長広い領域を測定領域とし、測定領域外の観測値ｙｋとそれに対応するエッジＥの位置とを除外する。
【0053】
観測値ｙｋの検出では、エッジＥの位置間の中央ではなく、例えばエッジＥの位置から脚部Ｆの幅ｗｌの１／２だけ内側に入った位置が、観測値ｙｋとして検出される。以上のように複数の観測パターンＯ１～Ｏ５に応じて脚部Ｆの観測値ｙｋを検出することにより、レーザレンジセンサ１０から見て一方の脚部Ｆが重なって隠れた場合にも、脚部Ｆを好適に検出することが可能となる。
【0054】
［脚追跡］
脚追跡部２７は、歩行位相を考慮した歩行モデルを用いた予測処理を行い、両脚部の位置及び速度を推定する。予測処理では、カルマンフィルタを用いている。
脚追跡部２７は、歩行位相を考慮した歩行モデルを用いた予測処理を行い、両脚部の位置及び速度を推定する。予測処理では、カルマンフィルタを用いている。
【0055】
図８は、歩行モデルを説明する図である。人は、歩行する際、一方の脚を軸足（立脚）としながら他方の脚（遊脚）を振って歩行を進める。両脚は、着床によって遊脚と立脚とを変えながら、加減速を伴う周期的に運動する。図８に示すように、そこで、脚追跡部２７では、脚部Ｆの移動速度ｖ及び加速度ａの変化に着目して、静止時も含めた以下の６つの歩行位相を含む歩行モデルを適用する。
・位相０: 静止時で両脚が立脚
・位相１:左脚が遊脚（加速，振上げ動作），右脚が立脚
・位相２:左脚が遊脚（減速，着床に向けた動作），右脚が立脚
・位相３:左脚が立脚，右脚が遊脚（加速，振上げ動作）
・位相４: 左脚が立脚，右脚が遊脚（減速，着床に向けた動作）
・位相５：両脚が遊脚（歩行時には見られない）
・位相０: 静止時で両脚が立脚
・位相１:左脚が遊脚（加速，振上げ動作），右脚が立脚
・位相２:左脚が遊脚（減速，着床に向けた動作），右脚が立脚
・位相３:左脚が立脚，右脚が遊脚（加速，振上げ動作）
・位相４: 左脚が立脚，右脚が遊脚（減速，着床に向けた動作）
・位相５：両脚が遊脚（歩行時には見られない）
【0056】
なお、ＴＵＧ試験では被験者１に走らない最大歩行速度で行うように指示を与えることから、両脚の速度変化が大きい。そのため、加減速を行うモデルが歩行モデルとして適用されている。また、人の重心を追跡する場合には，状態変数に角度，角速度を含んだ非線形モデルが用いられることが多い一方、ＴＵＧ試験においては、ターン動作時に両脚の移動方向が急激に変化することから、移動方向に対する指向性を持たない線形の移動モデルを適用することが望ましい。そこで、歩行モデルとしては、移動方向に対する指向性を持たない線形の移動モデルを適用する。
【0057】
脚追跡部２７は、左右の各脚部Ｆに対して位置及び速度を状態量ベクトルとして状態方程式を設定し、各脚部Ｆに対して追跡処理を行う。脚追跡部２７は、立脚、遊脚（加速）及び遊脚（減速）の３つの運動モデルを定義する。このような加減速を伴う歩行モデルを考慮した場合の各脚部Ｆの離散時間システム方程式は、下記数式２で与えられる。上付き添え字ｆは、ｆ＝Ｌ，Ｒでそれぞれ左脚及び右脚を示す。
【数2】
【0058】
状態量ベクトルは、下記数式３に示される。下記数式４は、それぞれ時刻ｋにおける被験者１の各脚部Ｆの位置及び速度である。
【数3】
【数4】
【0059】
ベクトルｕｆ，ｍ
ｋは、歩行位相に応じて与えられる未知の外部入力（加速度入力）であり、下記数式５に示す。上付き添え字ｍは、ｍ番目の運動モデルを示す。モデル１を立脚（静止）の運動モデルとし、モデル２を遊脚（加速）の運動モデルとし、モデル３を遊脚（減速）の運動モデルとしている。立脚時の運動モデル１においては０、遊脚で加速する運動モデル２においては進行方向に対して正の値、遊脚で減速する運動モデル３においては進行方向に対して負の値として与える。加速度入力の大きさは、過去Ｎａｃ時間ステップ分の遊脚中の加速ベクトル（下記数式６参照）のノルムの平均値として算出する。
【数5】
【数6】
【0060】
また、脚部Ｆの動きは移動方向を含め変動するため、運動モデルから変動を加速度外乱として、システム雑音（下記数式７参照）に含め、平均０及び共分散行列Ｑｆの正規性白色雑音で与えるものとする。状態方程式の状態遷移行列Ａｆ、入力行列Ｂｆ
ｕ及び駆動行列Ｂｆは、それぞれ下記数式８となる。
【数7】
【数8】
【0061】
また、レーザレンジセンサ１０を用いて取得した各脚部Ｆの観測値ｙｆ
ｋを下記数式９とすると、観測方程式は、下記数式１０で与えられる。ここで、Δｙｆ
ｋは平均０、共分散Ｒｆの正規性白色雑音であるとする。このとき、行列Ｃｆは、下記数式１１となる。
【数9】
【数10】
【数11】
【0062】
図１に示されるように、脚追跡部２７は、立脚遊脚判定部２７ａ、歩行位相判定部２７ｂ、予測位置算出部２７ｃ、相関処理部２７ｄ、更新処理部２７ｅ、重み算出部２７ｆ、及び、リサンプリング部２７ｇを有する。
【0063】
立脚遊脚判定部２７ａは、脚部Ｆの速度に基づいて、脚部Ｆが立脚（支持脚）及び遊脚の何れであるかを判定する立脚遊脚判定を行う。立脚遊脚判定部２７ａは、右脚において、下記数式１２を満たす場合に立脚と判定する一方、下記数式１３を満たす場合に遊脚と判定する。ｖｓｔ_ｔｈは立脚の速度閾値を示し、ｖｓｗ_ｔｈは遊脚の速度閾値を示す。立脚遊脚判定部２７ａは、左脚においても同様に、つまり、右脚と左脚とを入れ替えた下記数式１２及び下記数式１３により、立脚遊脚判定を行う。
【数12】
【数13】
【0064】
歩行位相判定部２７ｂは、両脚部の相対的な位置関係及び速度に基づいて歩行位相を判定し、歩行位相が位相０～５の何れであるかを特定する。具体的には、まず、両脚部とも立脚の場合、位相０と特定する。次に、左脚部が遊脚で右脚部が立脚の場合、左脚部の右脚部に対する位置ベクトルと左脚部の速度ベクトルの内積（下記数式１４参照）が正の値をとるときには位相１と特定し、負の値をとるときには位相２と特定する。また、左脚部が立脚で右脚部が遊脚の場合、同様に、右脚部の左脚部に対する位置ベクトルと右脚部の速度ベクトルの内積が正の値をとるときには位相３と特定し、負の値をとるときには位相４と特定する。両脚部が遊脚の場合、位相５と特定する。歩行位相判定部２７ｂで歩行位相が位相５と特定した場合、データ解析部２４は、被験者１が走行していると判定する。
【数14】
【0065】
ここで、本実施形態の脚追跡部２７では、Rao-Blackwellizedパーティクルフィルタ（以下、単に「パーティクルフィルタ」ともいう）を用いて、歩行位相及び脚部Ｆの観測パターンの遷移を考慮した、複数時刻にわたる対応付けの仮説に基づく両脚追跡手法を採用している。複数物体の追跡においては、追跡対象と時刻ｋにおいてセンサで取得した観測値ｙｋとの対応付けｃｋ（ｃｋは対応付けのインデックスを示す）及び追跡対象の状態量ｘｋを推定する必要がある。対応付け及び追跡対象の状態は、パーティクルフィルタのみでも求められ得るが、対応付けの組合せ毎に状態量に関してパーティクルを多数生成する必要があり、計算量が大きい。そのため、パーティクルフィルタでは、下記数式１５により、追跡対象の状態量と対応付けを求める。なお、例えばパーティクル数は１００としてもよい。
【数15】
【0066】
パーティクルフィルタでは、ｐ（ｃ１：ｋ｜ベクトルｙ１：ｋ）において、ある観測が得られた際に、対応付けのみをパーティクルフィルタで算出する。次に、ｐ（ベクトルｘｋ｜ｃ１：ｋ，ベクトルｙ１：ｋ）において、対応付けられた観測値ｙｋに従いカルマンフィルタで状態量を更新する。状態量の更新処理はカルマンフィルタで行うため、それぞれの対応付けの組合せ毎に多数のパーティクルを生成する必要がない。脚追跡部２７では、歩行位相及び観測パターンの状態遷移確率に基づき、各パーティクルの尤度として重みを算出することで、例えば高齢者等の被験者１の旋回動作を含む歩行における両脚追跡性能を向上する。
【0067】
予測位置算出部２７ｃは、カルマンフィルタを用いて両脚部の位置を予測することで、両脚部の予測位置を算出する。予測位置算出部２７ｃは、複数のパーティクル毎に、過去の時刻の両脚部の位置に基づいて、時刻ｋにおける各脚部Ｆの予測位置である脚部予測位置（以下、単に「予測位置」ともいう，図９の「×」を参照）を算出する。上付きの（ｎ），（ｎ＝１，…，Ｎ）はｎ番目のパーティクルであることを示す。各脚部Ｆの予測位置ベクトルｙ＾ｆ，（ｎ）
ｋ／ｋ－１は、上記数式（２）で示した状態方程式により、下記数式１６で与えられる。ベクトルｘ＾ｆ，（ｎ）
ｋ／ｋ－１は、ｎ番目のパーティクルの時刻ｋにおける事前状態推定値を示す。ベクトルｘ＾ｆ，（ｎ）
ｋ－１／ｋ－１は、ｎ番目のパーティクルの時刻ｋ－１における事後状態推定値である。なお、図９中では、「◇」は観測値ｙｋを示し、ラインは脚部Ｆの移動軌跡を示し、ライン上における「□」及び「■」は左脚部及び右脚部の位置をそれぞれ示す（以降の図において同様）。なお、以下では、「予測位置ベクトル」を単に「予測位置」ともいう。
【数16】
【0068】
相関処理部２７ｄは、両脚部の予測位置と観測値ｙｋとの対応付けをパーティクル毎にランダムに行う。ただし、相関処理部２７ｄは、対応付けを行う観測値ｙｋを限定するために、予測位置にゲートＧＡ（図１０参照）を設定し、「（ｉ）ゲートＧＡ内に含まれる１又は複数の観測値ｙｋ」と、観測値ｙｋに誤検出が含まれる場合も考慮して「（ii）観測値ｙｆ
ｋ無しとする観測結果（観測値ｙｋが無い場合）」と、の何れかに対して両脚部の予測位置のそれぞれをランダムに対応付けする。観測値ｙｋがゲートＧＡに含まれるか否かは、下記数式１７により判定する。ゲートＧＡは、予測位置（図１０の「×」参照）を基準（中心）として所定範囲に拡がる有効領域である。ゲートＧＡの領域は変更してもよい。例えば、遊脚は立脚と比較して位置が変化しやすいことから、遊脚のゲートＧＡは立脚のゲートＧＡよりも広くなるように設定されていてもよい。
【数17】
【0069】
ｄ（ｎ）２
ｆ，ｊは、マハラノビス距離であり、下記数式１８で与えられる。Ｓｆ，（ｎ）
ｋは、観測予測誤差（ｙｊ
ｋ－ｙ＾ｆ，（ｎ）
ｋ／ｋ－１）の共分散行列である。Ｇはゲートで、観測値ｙｋが二次元ベクトルでカルマンフィルタを用いる本実施形態の場合、自由度２のカイ二乗（χ２）分布に基づいて決定される。
【数18】
【0070】
更新処理部２７ｅは、複数のパーティクル毎に、相関処理部２７ｄによる対応付けの後、脚部Ｆの状態量を更新する。具体的には、更新処理部２７ｅは、複数のパーティクル毎に、相関処理部２７ｄにより対応付けを行った観測値ｙｋを用いて、カルマンフィルタの更新処理（例えば、共分散行列等の状態量の更新）を行う。ただし、更新処理部２７ｅは、対応付けを行った観測値ｙｋがない場合（例えば、ＵＯパターンとしての観測パターンＯ５の場合）、事前状態推定値及び事前共分散行列をそれぞれ事後状態推定値及び事後共分散行列とする。これにより、複数のパーティクル毎に、両脚部の位置及び速度が推定される。また、更新処理部２７ｅは、複数のパーティクル毎に、推定された両脚部の位置及び速度の情報に基づき、歩行位相判定部２７ｂにより歩行位相を判定する。
【0071】
重み算出部２７ｆは、複数のパーティクル毎に、更新処理部２７ｅによる更新の後、被験者１の歩行状態の遷移から重みｗ（ｎ）
ｋを算出する。具体的には、重み算出部２７ｆは、各パーティクルの重みｗ（ｎ）
ｋを、各脚の一時刻前からの歩行位相（位相０～５）及び脚部Ｆの観測パターン（観測パターンＯ１～Ｏ５）の遷移確率から、下記数式１９のように算出（更新）する。
【数19】
【0072】
上記数式１９における第二項目は、各脚部Ｆのカルマンフィルタの観測値ｙｋの尤度及び観測パターンＯ１～Ｏ５の状態遷移確率の積で算出される。本実施形態では、一時刻前の観測パターンＯ１～Ｏ５からの遷移確率行列を下記数式２０のように定義した。下記数式２０の横の並びは、左から順に、遷移前（１時刻前）の観測パターンＯ１～Ｏ５（ＳＬパターン，ＬＴパターン，ＦＳ＿Ｏパターン，ＦＳ＿Ｕパターン，ＵＯパターン）のそれぞれに対応する。下記数式２０の縦の列の値は、上から順に、遷移前の観測パターンから観測パターンＯ１～Ｏ５へ遷移する確率を示す。下記数式２０で表されるように、重みｗ（ｎ）
ｋを算出するための観測パターンＯ１～Ｏ５の遷移は、次の特徴を有する。１時刻前に脚が単独で観測される状態である観測パターンＯ１の場合は、次の時刻でも観測パターンＯ１である確率が高くなるように設定されており、逆に、もう片方の脚でほとんど隠れてしまう観測パターンＯ４に遷移することはないように設定されている。１時刻前に両脚が揃っている状態である観測パターンＯ２の場合は、次の時刻でも観測パターンＯ２である確率と脚が単独で観測される状態である観測パターンＯ１に遷移する確率とが高くなるように設計されている。１時刻前に両脚がずれて段状に観測される状態である観測パターンＯ３の場合は、次の時刻でも観測パターンＯ３である確率と脚が単独で観測される観測パターンＯ１あるいはもう片方の脚にほとんど隠れてしまう状態である観測パターンＯ４に遷移する確率とが高くなるように設計されている。１時刻前がもう片方の脚にほとんど隠れてしまう観測パターンＯ４の場合は、次の時刻でも同じ観測パターンＯ４である確率と、もう片方の脚の後方から外れて観測が可能になる観測パターンＯ３あるいは片方の脚に完全に隠れてしまう観測パターンＯ５になる確率とが高くなるように設定されている。一時刻前に脚が観測できていない観測パターンＯ５の場合は、次の時刻でも観測パターンＯ５である確率が高く、他の観測パターンにはほぼ同程度の確率で遷移するように設定されている。
【数20】
【0073】
上記数式１９における第三項目は、歩行位相の状態遷移確率に関する。本実施形態では、一時刻前の位相０～５からの遷移確率行列を下記数式２１のように定義した。下記数式２１の横の並びは、左から順に、遷移前（１時刻前）の位相０～５のそれぞれに対応する。下記数式２１の縦の列の値は、上から順に、遷移前の位相から遷移後の位相０～５へ遷移する確率を示す。下記数式２１で表されるように、重みｗ（ｎ）
ｋを算出するための位相０～５の遷移は、次の特徴を有する。１時刻前に静止状態である位相０の場合は、次の時刻でも位相０である確率と左右いずれかの脚で歩き始める際の位相１および３に遷移する確率とが高くなるように設定されている。１時刻前に左脚が遊脚で加速している位相１の場合は、次の時刻でも位相１である確率と減速する位相２に遷移する確率とが高くなるように設定されている。１時刻前に左脚が遊脚で減速している位相２の場合は、次の時刻でも位相２である確率と右脚が遊脚で加速し始める位相３あるいはそのまま静止してしまう位相０に遷移する確率とが高くなるように設定されている。右脚が遊脚である位相３，４に関しても、位相１，２と同様の遷移を考慮した設計を行っている。また、位相０～４の場合には、次の時刻で歩行時には現れない位相５へ遷移する確率は非常に小さく設計されている。また、１時刻前が位相５の場合には、次の時刻で位相０～４へ同等の確率で遷移するように設計している。
【数21】
【0074】
リサンプリング部２７ｇは、重みｗ（ｎ）
ｋに基づいて淘汰及び複製されるように複数のパーティクルをリサンプリングする。例えばリサンプリング部２７ｇは、重みｗ（ｎ）
ｋが小さいほど淘汰され且つ重みｗ（ｎ）
ｋが大きいほど複製されるように、複数のパーティクルをリサンプリングする。具体的には、リサンプリング部２７ｇは、各パーティクルの重みｗ（ｎ）
ｋを正規化し、下記数式２２により有効サンプルサイズを算出する。リサンプリング部２７ｇは、Ｎｅｆｆ
ｋが閾値より小さい場合に、リサンプリングを行う。例えばリサンプリング部２７ｇは、等間隔リサンプリングを行う。なお、リサンプリング部２７ｇで実施されるリサンプリングの具体的手法は特に限定されず、公知の種々のリサンプリング手法を用いてもよい。
【数22】
【0075】
脚追跡部２７は、複数のパーティクルにおいて全時刻における両脚部の位置及び速度が推定された後であって最終的な重みｗ（ｎ）
ｋの更新及びリサンプリングがなされた後、複数のパーティクルの中から重みｗ（ｎ）
ｋに基づいて何れかの対応付けのパーティクルを選出する。ここでは、脚追跡部２７は、複数のパーティクルの中から重みｗ（ｎ）
ｋが最も大きい何れか一つを選出する。脚追跡部２７は、選出した当該パーティクルにおける両脚部の位置及び速度に基づいて、被験者１の脚部Ｆの移動軌跡を取得する。
【0076】
［歩行パラメータの算出］
歩行パラメータ算出部２８は、取得した両脚部の移動軌跡から、歩行パラメータを算出する。歩行パラメータ算出部２８は、立脚時間算出部２８ａと、着床位置算出部２８ｂと、歩幅、歩隔及びストライド長算出部２８ｃと、一歩目時間算出部２８ｄと、反応時間算出部２８ｅと、ＴＵＧ遂行時間算出部２８ｆと、を有する。
歩行パラメータ算出部２８は、取得した両脚部の移動軌跡から、歩行パラメータを算出する。歩行パラメータ算出部２８は、立脚時間算出部２８ａと、着床位置算出部２８ｂと、歩幅、歩隔及びストライド長算出部２８ｃと、一歩目時間算出部２８ｄと、反応時間算出部２８ｅと、ＴＵＧ遂行時間算出部２８ｆと、を有する。
【0077】
立脚時間算出部２８ａは、片脚立脚時間及び両脚立脚時間を求める。本実施形態では、片脚立脚時間及び両脚立脚時間を求めるために、両脚の踵と中足骨部とに圧力センサを取り付けて行った被験者実験の解析結果に基づいて、接床時刻及び離床時刻を移動軌跡の取得後に厳密に算出する。
【0078】
着床位置算出部２８ｂは、歩幅，ストライド長，歩隔を算出するために、まず着床位置を求める。着床位置算出部２８ｂは、レーザレンジセンサ１０が脛の高さの脚部Ｆの移動軌跡を取得することから、直接、脚部Ｆの位置を計測することは困難である。そこで、着床位置算出部２８ｂは、立脚中に脚部Ｆの速さが最小となった時刻に脚部Ｆが床面に対して垂直になることを考慮し、その時刻の脚部Ｆの位置を着床位置として算出する。
【0079】
歩幅、歩隔及びストライド長算出部２８ｃは、算出した着床位置に基づいて、歩幅と歩隔とストライド長とを算出する。一歩目時間算出部２８ｄは、スタート合図の時刻から一歩目の脚部Ｆが離床した時刻までの時間差を、一歩目時間として算出する。反応時間算出部２８ｅは、椅子２の上に設置した圧力センサ１５からの電圧値が、座っている状態から変動した時刻（閾値以下へ下がった時刻）を、反応時刻として算出する。反応時間算出部２８ｅは、スタート合図の時刻から反応時刻までの時間差を、反応時間として算出する。
【0080】
ＴＵＧ遂行時間算出部２８ｆは、被験者１が再び椅子２に着席すると圧力センサ１５の電圧値が変動することを利用し、当該電圧値の立上がり時刻を終了時刻とする。つまり、圧力センサ１５で検出した圧力情報に基づいて、被験者１の椅子２への着席を検出する。ＴＵＧ遂行時間算出部２８ｆは、スタート合図から終了時刻までの時間差を、ＴＵＧ試験の試験遂行時間として算出する。
【0081】
また、歩行パラメータ算出部２８は、両脚部の移動軌跡とマーカ３の中心位置とに基づいて、マーカ３との最短距離を算出する。歩行パラメータ算出部２８は、取得した両脚部の移動軌跡から、その他の一般的歩行パラメータを算出する。
【0082】
モニタ３０は、データ解析部２４で解析した解析結果を出力する出力部である。モニタ３０は、データ解析部２４で解析した解析結果を表示し、被験者１にフィードバックする。モニタ３０は、センサデータ取得部２１で取得された、又は、記憶部２２に記憶された距離情報、脚部情報及び圧力情報を出力することもできる。なお、モニタ３０は、表示に代えて又は加えて音声等を出力する構成としてもよい。また、モニタ３０に代えて若しくは加えて、演算結果等を紙媒体にプリント出力するプリンタを備えていてもよい。モニタ３０は、電子制御装置２０と一体的に設けられていてもよく、例えばパーソナルコンピュータや専用制御用コンピュータ等の表示部であってもよい。
【0083】
［歩行計測システム１００による歩行計測］
次に、本実施形態の歩行計測システム１００を用いてＴＵＧ試験における歩行特性を計測する場合について、図１１に示すフローチャートを参照しつつ説明する。
次に、本実施形態の歩行計測システム１００を用いてＴＵＧ試験における歩行特性を計測する場合について、図１１に示すフローチャートを参照しつつ説明する。
【0084】
図１１に示すように、ＴＵＧ試験における計測の処理は、キャリブレーションフェーズ（試行前のキャリブレーション）と、計測フェーズ（ＴＵＧ試験の試行中の計測）と、解析フェーズ（試行後のデータ解析）と、の３つのフェーズに分けられる。キャリブレーションフェーズでは、２本のポール４０を用いてレーザレンジセンサ１０の位置合わせ、及び、被験者１の脚部Ｆの幅ｗｌの計測が行われる。キャリブレーション終了後、例えば電子制御装置２０から音で被験者１にスタート合図（ＴＵＧ試験開始の指示）が通知され、計測フェーズに移行する。計測フェーズでは、レーザレンジセンサ１０の距離情報と圧力センサ１５の圧力情報とが同期されて取得及び保存される。そして、圧力情報から被験者１の着席が検出された後、解析フェーズに移行する。解析フェーズでは、データ解析部２４において、保存したデータを基に両脚部の位置の追跡が行われて移動軌跡が取得され、取得された移動軌跡に基づいて歩行パラメータが算出される。以下に具体的に説明する。
【0085】
まず、被験者１に動作を開始させる前に、キャリブレーションが実行される。キャリブレーションでは、レーザレンジセンサ１０によるスキャンが実行される。すなわち、レーザレンジセンサ１０から、水平方向に沿って走査するようにレーザ光Ｌが出射され、レーザ光Ｌの反射状態に基づいて距離情報が取得される（ステップＳ１）。これにより、被験者１の脚部Ｆ及び２つのポール４０の位置が観測される。
【0086】
観測された脚部Ｆのエッジ位置間の幅から、被験者１の脚部Ｆの幅（脚部情報）ｗｌが検出される（ステップＳ２）。検出された脚部情報は記憶部２２に保存される。レーザレンジセンサ１０で２つのポール４０の位置関係を求めることで、レーザレンジセンサ１０がマーカ３に対して適切な位置及び方向で設置されているか否かが計測者等によって確認され、必要に応じてレーザレンジセンサ１０の位置合わせが実施される（ステップＳ３）。なお、前述したように２本のポール４０とマーカ３との相対位置関係を厳密にさえすれば、レーザレンジセンサ１０の設置精度は粗くても構わない。
【0087】
キャリブレーションが終了するまで、上記ステップＳ１～ステップＳ３における一連の処理が繰り返し実施される（ステップＳ４）。キャリブレーションが終了してから何秒か経過後、自動的に（又は、計測者による手動で）スタート合図が被験者１に通知され、ＴＵＧ試験が開始される（ステップＳ５）。
【0088】
ＴＵＧ試験の試行中においては、レーザレンジセンサ１０によるスキャンが実行され、センサデータ取得部２１により、被験者１の脚部Ｆの距離に関する距離情報が経時的に取得される（ステップＳ６）。センサデータ取得部２１により、圧力センサ１５から圧力情報が取得される（ステップＳ７）。着席判定部２３により、当該圧力情報に基づいて被験者１が起立したか否かが判定される（ステップＳ８）。被験者１が起立していないと判定された場合、上記ステップＳ６の処理へ戻る。被験者１が起立していると判定された場合、着席判定部２３により、当該圧力情報に基づいて被験者１が着席したか否かが判定される（ステップＳ９）。着席していないと判定された場合、未だＴＵＧ試験の途中であり、上記ステップＳ６の処理へ戻る。被験者１が着席したと判定された場合、ＴＵＧ試験が終了したとして、以下のデータ解析が実行される。
【0089】
データ解析では、脚位置の追跡プロセスが行われ、パーティクルフィルタにおける複数のパーティクルの初期化が行われる（ステップＳ１０）。時刻ｋにおいて、保存された距離情報に基づき脚検出部２６により観測値ｙｋが検出される（ステップＳ１１）。時刻ｋにおいて、各パーティクル毎に、予測位置算出部２７ｃにより予測位置が算出される（ステップＳ１２）。時刻ｋにおいて、各パーティクル毎に、相関処理部２７ｄによりランダムに対応付けが行われる（ステップＳ１３）。時刻ｋにおいて、各パーティクル毎に、更新処理部２７ｅにより状態量が更新される（ステップＳ１４）。これにより、時刻ｋにおける両脚部の位置及び速度が推定される。時刻ｋにおいて、各パーティクル毎に、重み算出部２７ｆにより重みｗ（ｎ）
ｋが算出される（ステップＳ１５）。時刻ｋにおいて、リサンプリング部２７ｇによりリサンプリングが行われる（ステップＳ１６）。
【0090】
続いて、記憶部２２に記憶された保存データ（時刻に関連付けられて保存された距離情報）の全てについて、上記データ解析に係る各処理が終了したかを判定するデータ終了判定が行われる（ステップＳ１７）。上記ステップＳ１７でＮｏの場合、次の時刻の上記ステップＳ１１の処理へ以降する。一方、上記ステップＳ１７でＹｅｓの場合、脚位置の追跡プロセスが終了したと判断される。
【0091】
その後、脚追跡部２７は、複数のパーティクルの中から重みｗ（ｎ）
ｋが最も大きい何れか一つを選出する。脚追跡部２７は、選出した当該パーティクルにおける両脚部の位置及び速度に基づいて、ＴＵＧ試験における被験者１の両脚部の移動軌跡を取得する。そして、歩行パラメータ算出部２８により、取得した両脚部の移動軌跡から歩行パラメータが算出される（ステップＳ１８）。保存データ解析の解析結果及び／又は歩行パラメータがモニタ３０に出力される（ステップＳ１９）。
【0092】
以上、歩行計測システム１００によれば、複数のパーティクル毎に、被験者１の両脚部の予測位置それぞれを観測値に対応付けする。これにより、複数の対応付けの可能性を持つことができる。そして、複数のパーティクルの中から重みｗ（ｎ）
ｋに基づき何れかの対応付けのパーティクルを選出して両脚部の予測位置を決定し、移動軌跡を取得する。この重みｗ（ｎ）
ｋは、歩行する被験者１の脚部Ｆに見出される特有の特徴、すなわち、歩行位相及び観測パターンの遷移から算出される。よって、複数の対応付けの可能性のうち被験者１にとって尤もらしい何れかに基づいて、移動軌跡を取得することが可能となる。したがって、誤った対応付けに基づき移動軌跡を取得してしまうことを抑制することができ、被験者１の脚部位置を精度よく追跡することが可能となる。誤追跡を低減することが可能となる。
【0093】
歩行計測システム１００では、歩行位相の遷移に基づき重みｗ（ｎ）
ｋを算出する。この場合、歩行位相が周期的に変化することを考慮して、各パーティクルの重みｗ（ｎ）
ｋを算出することができる。
【0094】
歩行計測システム１００では、両脚部が該当する観測パターンの遷移に基づき、重みｗ（ｎ）
ｋを算出する。この場合、両脚部の観測パターンが周期的に変化することを考慮して、各パーティクルの重みｗ（ｎ）
ｋを算出することができる。
【0095】
歩行計測システム１００では、データ解析部２４は、脚検出部２６、予測位置算出部２７ｃ及び相関処理部２７ｄを有する。脚検出部２６は、距離情報から観測値ｙｋを検出する。予測位置算出部２７ｃは、複数のパーティクル毎に、両脚部の予測位置を、過去の時刻の両脚部の位置に基づいて算出する。相関処理部２７ｄは、複数のパーティクル毎に、予測位置を基準にゲートＧＡを設定し、ゲートＧＡ内に存在する観測値ｙｋ及び観測値ｙｋ無しとする観測結果のうちの何れかに対して、被験者１の両脚部の予測位置のそれぞれをランダムに対応付けする。この場合、予測位置を基準に設定したゲートＧＡを利用して、各パーティクルにおける対応付けを行うができる。
【0096】
歩行計測システム１００では、データ解析部２４は、更新処理部２７ｅ及び重み算出部２７ｆを有する。更新処理部２７ｅでは、複数のパーティクル毎に、相関処理部２７ｄによる対応付けの後、脚部Ｆの状態量を更新する。重み算出部２７ｆは、複数のパーティクル毎に、更新処理部２７ｅによる更新の後、歩行位相及び観測パターンの遷移から重みｗ（ｎ）
ｋを算出する。この場合、パーティクルフィルタを用いた脚部位置の追跡において、各パーティクルの重みｗ（ｎ）
ｋを具体的に算出することができる。
【0097】
歩行計測システム１００では、予測位置算出部２７ｃは、カルマンフィルタを用いて両脚部の位置を予測することで、両脚部の予測位置を算出する。更新処理部２７ｅは、カルマンフィルタの更新処理を行う。この場合、カルマンフィルタを利用して、被験者１の脚部位置を精度よく追跡することができる。
【0098】
歩行計測システム１００では、データ解析部２４は、リサンプリング部２７ｇを有する。リサンプリング部２７ｇは、重みｗ（ｎ）
ｋに基づき淘汰及び複製されるように、複数のパーティクルをリサンプリングする。この場合、パーティクルフィルタを用いた脚部位置の追跡において、必要なパーティクルの数を抑えることができる。少ないパーティクル数で対応付けの仮説の保持と状態量の推定とが可能となる。
【0099】
図１２及び図１３は、パーティクルフィルタを用いた対応付けを説明する図である。図１２（ａ）は時刻ｋの第１パーティクルＰＴ１における対応付けの結果を示し、図１２（ｂ）は時刻ｋの第２パーティクルＰＴ２における対応付けの結果を示し、図１２（ｃ）は時刻ｋの第３パーティクルＰＴ３における対応付けの結果を示す。図１３（ａ）は時刻ｋ＋１の第１パーティクルＰＴ１における対応付けの結果を示し、図１３（ｂ）は時刻ｋ＋１の第２パーティクルＰＴ２における対応付けの結果を示し、図１３（ｃ）は時刻ｋ＋１の第３パーティクルＰＴ３における対応付けの結果を示す。
【0100】
図１２（ａ）～図１２（ｃ）の例では、誤検出の観測値ｙｋ
１と観測値ｙｋ
２とが検出されている。第１パーティクルＰ１では、左脚の予測位置が観測値ｙｋ
１に対応付けされ、右脚の予測位置が観測値ｙｋ
２に対応付けられている。第２パーティクルＰ２では、左脚の予測位置が観測値ｙｋ
２に対応付けされ、右脚の予測位置が観測値ｙｋ
１に対応付けられている。第３パーティクルＰ３では、左脚の予測位置が観測値無しとする観測結果に対応付けられ、右脚の予測位置が観測値ｙｋ
２に対応付けられている。第３パーティクルでは、左脚の予測位置に対応付けされる観測値が無いことから、左脚の予測位置が左脚の位置として取得される。このような例では、重みｗ（１）
ｋ＞重みｗ（２）
ｋ＞重みｗ（３）
ｋとなる。
【0101】
図１３（ａ）～図１３（ｃ）の例では、観測値ｙｋ＋１
１と観測値ｙｋ＋１
２とが検出されている。第１パーティクルＰ１では、左脚の予測位置が観測値ｙｋ＋１
２に対応付けされ、右脚の予測位置が観測値ｙｋ＋１
１に対応付けられている。第２パーティクルＰ２では、左脚の予測位置が観測値ｙｋ＋１
２に対応付けされ、右脚の予測位置が観測値ｙｋ＋１
１に対応付けられている。第３パーティクルＰ３では、左脚の予測位置が観測値ｙｋ＋１
１に対応付けられ、右脚の予測位置が観測値ｙｋ＋１
２に対応付けられている。このような例では、重みｗ（３）
ｋ＋１＞＞重みｗ（２）
ｋ＋１＞重みｗ（１）
ｋ＋１となる。その結果、リサンプリングにより、例えば第１パーティクルＰＴ１は淘汰されると共に、第３パーティクルＰＴ３は複製されることとなる。
【0102】
図１４（ａ）は、比較例に係るＴＵＧ試験の追跡結果を示す図である。図１４（ｂ）は、実施例に係るＴＵＧ試験の追跡結果を示す図である。比較例に係る追跡結果は、従来の歩行計測システムにより得られた追跡結果である。実施例に係る追跡結果は、歩行計測システム１００により得られた追跡結果である。図１４（ａ）に示されるように，比較例に係る追跡結果では、マーカ３を旋回する動作の開始時に左右の脚部Ｆが入替ってしまう誤追跡が確認できる（図中の破線丸枠内参照）。これに対して、図１４（ｂ）に示されるように，実施例に係る追跡結果では、パーティクルフィルタによる複数の仮説の保持と歩行位相及び観測パターンの遷移を考慮した相関処理とにより、両脚部が入れ替わることなく追跡を継続できることが確認できる。
【0103】
歩行計測システム１００では、小型で二次元平面の距離情報が取得可能なレーザレンジセンサ１０と圧力センサ１５と用いて、ＴＵＧ試験の計測における誤識別の少ない両脚部の位置の追跡及び計測精度の向上を実現できる。歩行計測システム１００では、歩行試験の試行中にリアルタイムで解析するのではなく、歩行試験が終了した後にデータ解析部２４により解析（後解析）する。これにより、厳密な移動軌跡及び歩行パラメータの算出が可能となる。なお、歩行計測システム１００では、歩行試験を試行しながらデータ解析部２４で歩行特性を解析することも勿論可能である。
【0104】
［変形例］
以上、本発明の一態様について説明したが、本発明の一態様は上記実施形態に限られず、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用してもよい。
以上、本発明の一態様について説明したが、本発明の一態様は上記実施形態に限られず、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用してもよい。
【0105】
上記実施形態では、被験者１の歩行位相の遷移及び観測パターンの遷移から重みｗ（ｎ）
ｋを算出したが、これの何れか一方のみから重みｗ（ｎ）
ｋを算出してもよい。上記実施形態では、重みｗ（ｎ）
ｋを算出する上記数式１９は、観測パターンの遷移に係る第二項目と歩行位相の遷移に係る第三項目との積で表されているが、第二項目と第三項目との和又は差で表されていてもよい。上記実施形態において、歩行状態の遷移としては歩行位相の遷移及び観測パターンの遷移に限られず、その他の両脚部の位置に基づく歩行状態の遷移であってもよい。
【0106】
上記実施形態では、リサンプリング部２７ｇにより複数のパーティクルをリサンプリングしたが、場合によっては、リサンプリング部２７ｇは無くてもよい。上記実施形態では、重みｗ（ｎ）
ｋが最も大きいパーティクルにおける両脚部の位置及び速度から脚部Ｆの移動軌跡を取得したが、これに限定されない。例えば重みｗ（ｎ）
ｋが所定以上のパーティクルの何れかから移動軌跡を取得してもよい。要は、重みｗ（ｎ）
ｋに基づいて何れかの対応付けのパーティクルを選出し、選出した当該パーティクルから移動軌跡を取得すればよい。
【0107】
上記実施形態では、歩行計測システム１００をＴＵＧ試験おける歩行特性の計測に適用したが、これに限定されず、例えばＭＴＳＴ、Rhythmic Stepping Exercise（ＲＳＥ）、及び、その他の種々の歩行訓練等における歩行特性の計測に歩行計測システム１００を適用することができる。
【0108】
上記実施形態では、距離情報取得部としてレーザレンジセンサ１０を用いたが、床面から所定高さの位置における距離情報を取得可能なものであれば、種々のセンサや装置を用いることができる。例えば、上述の二次元平面距離情報を取得可能とされた赤外線センサ等を、距離情報取得部として用いてもよい。上記実施形態は、レーザレンジセンサ１０を１つ備えるが、複数備えていてもよい。上記実施形態では、基準部材としてポール４０を用いたが、これに限定されない。基準部材としては、マーカ３に対するレーザレンジセンサ１０の位置合わせを行い得る部材であれば、種々の部材を用いてもよい。
【0109】
上記実施形態では、マーカ３に近づく（椅子２から遠ざかる）被験者１の後方側からレーザ光Ｌが照射されるようにレーザレンジセンサ１０を配置したが、マーカ３に近づく被験者１の前方側からレーザ光Ｌが照射されるようにレーザレンジセンサ１０を配置してもよい。場合によっては、マーカ３に近づく被験者１の側方側からレーザ光Ｌが照射されるようにレーザレンジセンサ１０を配置してもよい。上記実施形態では、椅子２の下部にレーザレンジセンサ１０を配置したが、レーザレンジセンサ１０の配置位置は限定されず、被験者１に対するレーザ光Ｌの照射態様に応じてレーザレンジセンサ１０を配置すればよい。
【0110】
上記実施形態では、被験者１の椅子２からの立上がり（動出し）及び椅子２への着席を圧力センサ１５の圧力情報により判別したが、圧力センサ１５による判別に加えて又は圧力センサ１５を省略し、レーザレンジセンサ１０の検出結果に基づいて当該立上がり及び当該着席を判別してもよい。上記実施形態では、圧力情報に基づいて被験者１の立上がり及び着席を検出したが、圧力情報に基づいて立上がりのみを検出してもよいし、圧力情報に基づいて着席のみを検出してもよい。
【0111】
なお、本発明は、上記歩行計測システム１００により実施される歩行計測方法として捉えることができる。本発明は、当該歩行計測方法（上記歩行計測システム１００の各処理）をコンピュータに実行させる歩行計測プログラムとして捉えることができる。
【符号の説明】
【0112】
１…被験者（対象者）、１０…レーザレンジセンサ（距離情報取得部）、２４…データ解析部、２６…脚検出部（観測値検出部）、２７ｃ…予測位置算出部、２７ｄ…相関処理部、２７ｅ…更新処理部、２７ｆ…重み算出部、２７ｇ…リサンプリング部、１００…歩行計測システム、Ｆ…脚部、Ｌ…レーザ光（検出波）。
【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】