特許7571883歩容評価装置、歩容評価方法、歩容計測システム、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】2024-10-15
(45)【発行日】2024-10-23
(54)【発明の名称】歩容評価装置、歩容評価方法、歩容計測システム、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/11 20060101AFI20241016BHJP
【ＦＩ】
A61B5/11 230
A61B5/11 210
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2023534431
(86)(22)【出願日】2021-07-12
(86)【国際出願番号】 JP2021026069
(87)【国際公開番号】W WO2023286106
(87)【国際公開日】2023-01-19
【審査請求日】2024-01-05
(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】二瓶 史行
【審査官】門田 宏
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－１２０８０７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１８－５２８０４４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特許第６５６４７１１（ＪＰ，Ｂ２）
【文献】特開２０１９－１５０３２９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－１２５２７０（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／１０３ － ５／１１
ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
足の動きに関するセンサデータに基づいて、安定歩行が行われる歩行セッションを識別する識別手段と、同一の前記歩行セッションに計測された前記センサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出する波形処理手段と、
歩行の周期ごとに抽出された前記対象波形の類似性の推移に応じて前記歩行の動的安定性を評価し、前記歩行の動的安定性の評価結果を出力する安定性評価手段と、を備える歩容評価装置。
【請求項2】
前記波形処理手段は、前記センサデータの時系列データを用いて、歩行周期と強度が正規化された歩行波形を生成し、
生成された前記歩行波形から、前記評価対象区間に含まれる前記対象波形を抽出する請求項１に記載の歩容評価装置。
【請求項3】
前記安定性評価手段は、前記歩行セッションの初期段階の基準対象波形と、前記歩行セッションに含まれる一連の前記対象波形との前記類似性の推移に応じて、前記歩行の動的安定性を評価する請求項１または２に記載の歩容評価装置。
【請求項4】
前記安定性評価手段は、所定歩数未満の第一段階における前記基準対象波形と前記対象波形との前記類似性の代表値と、前記所定歩数以上の第二段階における前記基準対象波形と前記対象波形との前記類似性の代表値とを比較し、
前記第一段階における前記類似性の代表値と、前記第二段階における前記類似性の代表値との比較結果に応じて、前記歩行の動的安定性を評価する請求項３に記載の歩容評価装置。
【請求項5】
同一の前記歩行セッションに含まれる複数の前記対象波形のペアを抽出し、抽出された複数の前記対象波形のペアに関して総当たりで前記類似性を計算し、複数の前記対象波形のペアに関する前記類似性の大小関係を二次元的にマッピングした類似性マトリクスを生成するマトリクス生成手段を備え、前記安定性評価手段は、
前記類似性マトリクスに表れる特徴に基づいて、前記歩行の動的安定性を評価する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の歩容評価装置。
【請求項6】
前記安定性評価手段は、前記類似性マトリクスにおいて、前記類似性が基準よりも低い領域の面積が、前記類似性マトリクスの全体の面積に対して所定の割合を超えた場合、前記歩行の動的安定性が低いと判定する請求項５に記載の歩容評価装置。
【請求項7】
前記波形処理手段は、疲労度の判定対象の筋肉の種別に応じて設定された前記評価対象区間から前記対象波形を抽出し、
前記安定性評価手段は、
前記対象波形の前記類似性の長期的な推移に応じて、前記判定対象の筋肉の疲労度を判定し、
前記判定対象の筋肉の疲労度の判定結果を出力する請求項１乃至６のいずれか一項に記載の歩容評価装置。
【請求項8】
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の歩容評価装置と、ユーザの履物に配置され、前記ユーザの歩行に応じて空間加速度および空間角速度を計測し、計測された前記空間加速度および前記空間角速度に基づくセンサデータを生成し、生成された前記センサデータを前記歩容評価装置に出力する計測装置と、を備える歩容計測システム。
【請求項9】
コンピュータが、足の動きに関するセンサデータに基づいて、安定歩行が行われる歩行セッションを識別し、
同一の前記歩行セッションに計測された前記センサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出し、
歩行の周期ごとに抽出された前記対象波形の類似性の推移に応じて前記歩行の動的安定性を評価し、
前記歩行の動的安定性の評価結果を出力する歩容評価方法。
【請求項10】
足の動きに関するセンサデータに基づいて、安定歩行が行われる歩行セッションを識別する処理と、同一の歩行セッションに計測された前記センサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出する処理と、
歩行の周期ごとに抽出された前記対象波形の類似性の推移に応じて前記歩行の動的安定性を評価する処理と、
前記歩行の動的安定性の評価結果を出力する処理と、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】
本開示は、歩行における動的安定性を評価する歩容評価装置等に関する。
【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、歩行パターンに含まれる特徴（歩容とも呼ぶ）を計測し、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。例えば、慣性センサを含む計測装置を靴等の履物に実装し、ユーザの歩容を解析する装置が開発されている。計測装置が実装された履物を履いたユーザの歩行に伴って、計測装置によって計測されるデータ（センサデータとも呼ぶ）を用いて歩行の動的安定性を評価できれば、ユーザの転倒リスク等について予測できる。歩行の動的安定性は、歩行能力と関わる指標である。
【0003】
特許文献１には、履物に実装された計測装置によって計測されるセンサデータを用いて、歩行判定を行う判定装置について開示されている。特許文献１の装置は、重力方向加速度や進行方向加速度の値に応じて歩行状態を判別し、歩行計測におけるモードを切り替える。特許文献１の装置は、重力方向の加速度の値が第１閾値を超えると、省電力モードから判別モードに切り替える。特許文献１の装置は、判別モードにおいて、進行方向加速度の値が第２閾値を超えると、判別モードから歩行計測モードに切り替える。特許文献１の装置は、判別モードにおける進行方向加速度のピーク値のログデータを用いて、ピーク値の変化傾向を検出する。特許文献１の装置は、検出されたピーク値の変化傾向に基づいて、第２閾値を変更する。
【0004】
特許文献２には、モーションキャプチャや足圧分布測定器などの歩行動作計測部の計測結果に基づいて、被験者の歩行動作を分析する歩行動作分析装置について開示されている。特許文献２の装置は、歩行動作計測部の計測結果から、被験者が定常歩行中であるか否かを判定する。例えば、特許文献２の装置は、歩行時の計測対象期間における、歩幅や上腕角度等の所定のパラメータの変動幅（ばらつき）に基づいて、定常歩行が行われているか判定する。例えば、特許文献２の装置は、計測対象期間における所定のパラメータが、一定幅以内に収束する場合には定常歩行と判定し、所定時間が経過しても一定幅以内に収束しない場合には異常歩行と判定する。
【0005】
特許文献３には、ユーザの歩容を推定する歩容推定装置について開示されている。特許文献３の装置は、加速度センサにより計測された加速度データを用いて、歩行時のパワー、ペース、および体のバランスの各々に関する第１～第３の特徴量を計算する。特許文献３の装置は、加速度データの一定区間における加速度ノルム波形に基づいて、第１～３の特徴量を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【文献】国際公開第２０２０／２３０２８２号
【文献】特開２００９－１２５２７０号公報
【文献】特許第６５６４７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
特許文献１の手法によれば、判別モードにおける進行方向加速度のピーク値の変化傾向に基づいて第２閾値を変更することによって、歩行状態の変化に柔軟に対応しながら、歩行測定の高効率化と低消費電力化を両立できる。また、特許文献２の手法によれば、計測対象期間における所定のパラメータのばらつきに基づいて、定常歩行や異常歩行を判定できる。しかしながら、特許文献１－２の手法では、歩行の動的安定性に関して判定できなかった。
【0008】
特許文献３の手法では、一定区間ごとの当該区間における加速度ノルム波形の自己相関係数に基づいて、歩行時の体のバランス（動的安定性）に関する第３の特徴量を計算する。すなわち、特許文献３の手法では、１歩ごとの加速度波形の類似性に基づいて、体のバランス能力を評価する。特許文献３の手法では、１歩ごとの加速度波形の類似性に基づいて体のバランス能力を評価するため、歩行時の動的安定性に影響を与える体力的な要因が反映されない。また、特許文献３の手法では、偶発的な歩容の変動によって、第３の特徴量に影響が及びやすい。そのため、特許文献３の手法では、歩行の動的安定性の評価能力や精度を高めることが難しかった。
【0009】
本開示の目的は、歩行の動的安定性を精度よく評価できる歩容評価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】
【0010】
本開示の一態様の歩容評価装置は、足の動きに関するセンサデータに基づいて安定歩行が行われる歩行セッションを識別する識別部と、同一の歩行セッションに計測されたセンサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出する波形処理部と、歩行の周期ごとに抽出された対象波形の類似性の推移に応じて歩行の動的安定性を評価し、歩行の動的安定性の評価結果を出力する安定性評価部と、を備える。
【0011】
本開示の一態様の歩容評価方法においては、コンピュータが、足の動きに関するセンサデータに基づいて安定歩行が行われる歩行セッションを識別し、同一の歩行セッションに計測されたセンサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出し、歩行の周期ごとに抽出された対象波形の類似性の推移に応じて歩行の動的安定性を評価し、歩行の動的安定性の評価結果を出力する。
【0012】
本開示の一態様のプログラムは、足の動きに関するセンサデータに基づいて安定歩行が行われる歩行セッションを識別する処理と、同一の歩行セッションに計測されたセンサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出する処理と、歩行の周期ごとに抽出された対象波形の類似性の推移に応じて歩行の動的安定性を評価する処理と、歩行の動的安定性の評価結果を出力する処理と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0013】
本開示によれば、歩行の動的安定性を精度よく評価できる歩容評価装置等を提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】第１の実施形態に係る歩容計測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の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置の配置例を示す概念図である。
【図3】第１の実施形態に係る歩容計測システムの計測装置に設定される座標系について説明するための概念図である。
【図4】第１の実施形態に係る歩容計測システムの説明で用いられる歩行周期の一例について説明するための概念図である。
【図5】第１の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置の評価対象である対象波形の類似性の推移について説明するための概念図である。
【図6】第１の実施形態に係る計測システムの計測装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図7】第１の実施形態に係る計測システムの歩容評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図8】第１の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置の評価対象である対象波形の類似性の推移の一例である。
【図9】第１の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置の評価対象である対象波形の類似性の推移の別の一例である。
【図10】第１の実施形態に係る歩容計測システムの利用シーンの一例を示す概念図である。
【図11】第１の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置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12】第１の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置による波形生成処理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13】第１の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置による動的安定性評価処理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14】第２の実施形態に係る歩容計測システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図15】第２の実施形態に係る計測システムの歩容評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図16】第２の実施形態に係る計測システムの歩容評価装置によって生成される類似性マトリクスの一例を示す概念図である。
【図17】第２の実施形態に係る計測システムの歩容評価装置によって生成される類似性マトリクスの別の一例を示す概念図である。
【図18】第２の実施形態に係る歩容計測システムの利用シーンの一例を示す概念図である。
【図19】第２の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置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20】第２の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置による波形生成処理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21】第２の実施形態に係る歩容計測システムの歩容評価装置による動的安定性評価処理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22】第３の実施形態に係る歩容評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図23】各実施形態に係る処理を実行するハードウェア構成の一例を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
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。
【0016】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る歩容計測システムの構成の一例について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システムは、ユーザの履く履物に設置された計測装置によって、足の動きに関する物理量（センサデータ）を計測する。計測装置は、加速度センサや角速度センサを含む。例えば、足の動きに関する物理量は、加速度センサによって計測される３軸方向の加速度（空間加速度とも呼ぶ）や、角速度センサによって計測される３軸周りの角速度（空間角速度とも呼ぶ）を含む。本実施形態の歩容計測システムは、計測されたセンサデータを用いて、歩行の動的安定性を評価する。
まず、第１の実施形態に係る歩容計測システムの構成の一例について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システムは、ユーザの履く履物に設置された計測装置によって、足の動きに関する物理量（センサデータ）を計測する。計測装置は、加速度センサや角速度センサを含む。例えば、足の動きに関する物理量は、加速度センサによって計測される３軸方向の加速度（空間加速度とも呼ぶ）や、角速度センサによって計測される３軸周りの角速度（空間角速度とも呼ぶ）を含む。本実施形態の歩容計測システムは、計測されたセンサデータを用いて、歩行の動的安定性を評価する。
【0017】
（構成）
図１は、本実施形態の歩容計測システム１の構成を示すブロック図である。歩容計測システム１は、計測装置１１および歩容評価装置１２を備える。歩容評価装置１２は、計測装置１１に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、計測装置１１および歩容評価装置１２は、単一の装置で構成されてもよい。また、歩容計測システム１は、計測装置１１を除き、歩容評価装置１２のみで構成されてもよい。
図１は、本実施形態の歩容計測システム１の構成を示すブロック図である。歩容計測システム１は、計測装置１１および歩容評価装置１２を備える。歩容評価装置１２は、計測装置１１に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、計測装置１１および歩容評価装置１２は、単一の装置で構成されてもよい。また、歩容計測システム１は、計測装置１１を除き、歩容評価装置１２のみで構成されてもよい。
【0018】
計測装置１１は、足部に設置される。例えば、計測装置１１は、靴等の履物に設置される。例えば、計測装置１１は、足弓の裏側の位置に配置される。計測装置１１は、加速度センサおよび角速度センサを含む。計測装置１１は、履物を履くユーザの足の動きに関する物理量として、加速度センサによって計測される加速度（空間加速度とも呼ぶ）や、角速度センサによって計測される角速度（空間角速度とも呼ぶ）を計測する。計測装置１１が計測する足の動きに関する物理量には、加速度や角速度を積分することによって計算される速度や角度、位置（軌跡）も含まれる。計測装置１１は、計測された物理量をデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）に変換する。計測装置１１は、変換後のセンサデータを歩容評価装置１２に送信する。例えば、センサデータには、センサデータが取得された時刻に対応するタイムスタンプを含まれる。タイムスタンプは、センサデータに付与された時系列の番号である。例えば、計測装置１１は、ユーザによって携帯される携帯端末（図示しない）を介して、歩容評価装置１２に接続される。
【0019】
携帯端末（図示しない）は、ユーザによって携帯可能な通信機器である。例えば、携帯端末は、スマートフォンやスマートウォッチ、携帯電話等の通信機能を有する携帯型の通信機器である。携帯端末は、ユーザの足の動きに関するセンサデータを計測装置１１から受信する。携帯端末は、受信されたセンサデータを、歩容評価装置１２が実装されたサーバやクラウド等に送信する。なお、歩容評価装置１２の機能は、携帯端末にインストールされたアプリケーションソフトウェア等によって実現されていてもよい。その場合、携帯端末は、受信されたセンサデータを、自身にインストールされたアプリケーションソフトウェア等によって処理する。
【0020】
計測装置１１は、例えば、加速度センサと角速度センサを含む慣性計測装置によって実現される。慣性計測装置の一例として、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）があげられる。ＩＭＵは、３軸方向の加速度を計測する加速度センサと、３軸周りの角速度を計測する角速度センサを含む。また、計測装置１１は、ＶＧ（Vertical Gyro）やＡＨＲＳ（Attitude Heading）などの慣性計測装置によって実現されてもよい。また、計測装置１１は、ＧＰＳ／ＩＮＳ（Global Positioning System/Inertial Navigation System）によって実現されてもよい。
【0021】
図２は、計測装置１１を靴１００の中に配置する一例を示す概念図である。図２の例では、計測装置１１は、足弓の裏側に当たる位置に配置される。例えば、計測装置１１は、靴１００の中に挿入されるインソールに配置される。例えば、計測装置１１は、靴１００の底面に配置される。例えば、計測装置１１は、靴１００の本体に埋設されてもよい。計測装置１１は、靴１００から着脱できてもよいし、靴１００から着脱できなくてもよい。なお、計測装置１１は、足の動きに関するセンサデータを取得できさえすれば、足弓の裏側ではない位置に配置されてもよい。また、計測装置１１は、ユーザが履く靴下や、ユーザが装着するアンクレット等の装飾品に設置されてもよい。また、計測装置１１は、足に直に貼り付けられたり、足に埋め込まれたりしてもよい。図２においては、右足側の靴１００に計測装置１１が配置される例を示すが、両足分の靴１００に計測装置１１が配置されてもよい。両足分の靴１００に計測装置１１が配置されれば、両足分の足の動きに基づいて、歩容を計測できる。
【0022】
図３は、計測装置１１を足弓の裏側に設置する場合に、計測装置１１に設定されるローカル座標系（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と、地面に対して設定される世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）について説明するための概念図である。世界座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）では、ユーザが直立した状態で、ユーザの横方向がＸ軸方向（右向きが正）、ユーザの正面の方向（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。本実施形態においては、計測装置１１を基準とするｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向からなるローカル座標系を設定する。なお、ローカル座標系や世界座標系の軸の向きは、図３の向きに限定されず、互いに変換可能であればよい。
【0023】
図４は、右足を基準とする一歩行周期について説明するための概念図である。図４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表す。図４の歩行周期は、右足の一歩行周期を０～１００パーセント（％）として、正規化されている。歩行周期の各％のタイミングを歩行フェーズとも呼ぶ。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。一般に、歩行周期は、立脚相が６０％を占め、遊脚相が４０％を占める。例えば、立脚相が６０％を占め、遊脚相が４０％を占めるように、歩行周期が正規化されてもよい。立脚相は、さらに、立脚初期Ｔ１、立脚中期Ｔ２、立脚終期Ｔ３、および遊脚前期Ｔ４に細分される。遊脚相は、さらに、遊脚初期Ｔ５、遊脚中期Ｔ６、および遊脚終期Ｔ７に細分される。立脚初期Ｔ１や、立脚中期Ｔ２、立脚終期Ｔ３、遊脚前期Ｔ４、遊脚初期Ｔ５、遊脚中期Ｔ６、遊脚終期Ｔ７などの区間を歩行ピリオドとも呼ぶ。立脚相や遊脚相などの区間も、歩行ピリオドに含まれる。なお、一歩行周期分の歩行波形は、踵が地面に着地した時点を起点としなくてもよい。例えば、一歩行周期分の歩行波形は、踵が持ち上がる時点を起点および終点としてもよい。
【0024】
一歩行周期には、複数の事象（歩行イベントと呼ぶ）が発生する。図４（ａ）は、右足の踵が着地した事象（踵接地）を表す（ＨＳ：Heel Strike）。図４（ｂ）は、右足の足裏の接地面が接地した状態で、左足の爪先が地面から離れる事象（反対足爪先離地）を表す（ＯＴＯ：Opposite Toe Off）。図４（ｃ）は、右足の足裏の接地面が接地した状態で、右足の踵が持ち上がる事象（踵持ち上がり）を表す（ＨＲ：Heel Rise）。図４（ｄ）は、左足の踵が接地した事象（反対足踵接地）である（ＯＨＳ：Opposite Heel Strike）。図４（ｅ）は、左足の足裏の接地面が接地した状態で、右足の爪先が地面から離れる事象（爪先離地）を表す（ＴＯ：Toe Off）。図４（ｆ）は、左足の足裏の接地面が接地した状態で、左足と右足が交差する事象（足交差）を表す（ＦＡ：Foot Adjacent）。図４（ｇ）は、左足の足裏が接地した状態で、右足の脛骨が地面に対してほぼ垂直になる事象（脛骨垂直）を表す（ＴＶ：Tibia Vertical）。図４（ｈ）は、右足の踵が接地する事象（踵接地）を表す（ＨＳ：Heel Strike）。図４（ｈ）は、図４（ａ）から始まる歩行周期の終点に相当するとともに、次の歩行周期の起点に相当する。なお、歩行イベントが発現するタイミングは、人物の身体や歩行の状態に応じて異なるため、想定される歩行周期と完全に一致するとは限らない。
【0025】
歩行ピリオドと歩行イベントは、下記のように対応付けられる。立脚初期Ｔ１は、踵接地ＨＳから反対足爪先離地ＯＴＯまでの期間である。立脚中期Ｔ２は、反対足爪先離地ＯＴＯから踵持ち上がりＨＲまでの期間である。立脚終期Ｔ３は、踵持ち上がりＨＲから反対足踵接地ＯＨＳまでの期間である。遊脚前期Ｔ４は、反対足踵接地ＯＨＳから爪先離地ＴＯまでの期間である。遊脚初期Ｔ５は、爪先離地ＴＯから足交差ＦＡまでの期間である。遊脚中期Ｔ６は、足交差ＦＡから脛骨垂直ＴＶまでの期間である。遊脚終期Ｔ７は、脛骨垂直ＴＶから踵接地ＨＳまでの期間である。
【0026】
歩容評価装置１２は、計測装置１１からセンサデータを受信する。歩容評価装置１２は、受信したセンサデータに基づいて、安定歩行の開始を検出する。例えば、歩容評価装置１２は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）のピーク値と閾値（第１閾値とも呼ぶ）の関係に応じて、安定歩行の開始を検出する。例えば、歩容評価装置１２は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）のピーク値が第１閾値を３回超えると、安定歩行の開始を検出するように構成できる。歩容評価装置１２は、安定歩行の開始が検出された時点から、安定歩行の終了が検出される時点までの区間（歩行セッションとも呼ぶ）において、歩行の動的安定性評価を行う。歩行セッションは、歩行バウト（Walking bouts）とも呼ばれる。
【0027】
歩容評価装置１２は、安定歩行の開始を検出すると、同一の歩行セッションに関して、計測装置１１によって計測されたセンサデータの時系列データを生成する。また、歩容評価装置１２は、センサデータの時系列データを生成に合わせて、ユーザの歩数を計測する。歩容評価装置１２は、歩行の周期に合わせて、センサデータの時系列データから波形を切り出す。例えば、歩容評価装置１２は、一歩行周期分のセンサデータの時系列データから、一歩行周期分の波形を切り出す。例えば、歩容評価装置１２は、一歩分のセンサデータの時系列データから、一歩分の波形を切り出してもよい。例えば、歩容評価装置１２は、一ストライド分のセンサデータの時系列データから、一ストライド分の波形を切り出してもよい。歩容評価装置１２は、切り出された波形の横軸(時間)を、０～１００％の歩行周期に正規化する。また、歩容評価装置１２は、切り出された波形の縦軸（強度）を正規化する。例えば、歩容評価装置１２は、切り出された波形の縦軸（強度）を、最大の強度を基準として正規化する。
【0028】
歩容評価装置１２は、正規化された一歩行周期分の波形（歩行波形とも呼ぶ）から、歩行の動的安定性の評価対象の波形（対象波形とも呼ぶ）を抽出する。例えば、歩容評価装置１２は、対象波形として、遊脚相の期間に含まれる波形を抽出する。歩容評価装置１２は、一つの歩行セッションにおける、全ての歩行周期における対象波形を抽出する。歩容評価装置１２は、歩行セッションにおける対象波形の類似性の変化に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置１２は、同一の歩行セッションにおいて、短期、中期、および長期の対象波形の類似性を追跡する。
【0029】
歩容評価装置１２は、同一の歩行セッションにおける、基準となる歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形（基準対象波形とも呼ぶ）と、それ以外の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形との類似性を計算する。例えば、歩容評価装置１２は、同一の歩行セッションにおける、一歩行周期目の歩行波形から抽出された対象波形と、それに後続する一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形との類似性を計算する。例えば、歩容評価装置１２は、同一の歩行セッションにおける、数歩行周期目の歩行波形から抽出された対象波形と、それに後続する一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形との類似性を計算してもよい。例えば、歩容評価装置１２は、同一の歩行セッションにおける、数歩行周期分の歩行波形から抽出された対象波形の代表値と、それに後続する一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形の代表値との類似性を計算してもよい。なお、歩容評価装置１２は、ストライドや歩数ごとの類似性を計算してもよい。歩容評価装置１２による類似性の計算方法については、後述する。
【0030】
図５は、一歩行周期目の歩行波形から抽出された対象波形（基準対象波形とも呼ぶ）と、後続する一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形との類似性（相関係数）の変化を示すグラフである。図５の例では、一歩行周期目の歩行波形から抽出された対象波形を基準対象波形とする。例えば、歩行開始から数歩行周期目の歩行波形から抽出された対象波形を、基準対象波形としてもよい。例えば、歩行開始から数歩行周期目の歩行波形から抽出された複数の対象波形を平均化した波形を、基準対象波形としてもよい。図５のグラフの横軸は、ストライド数である。図５のグラフの縦軸は、一歩目の歩行波形から抽出された対象波形と、歩数ごとに抽出された対象波形との相関係数である。図５には、対象波形の類似性のベースラインを破線で示す。対象波形の類似性の変化は、一歩ごとの変動が大きいので、一歩ごとに類似性を検証することが難しい。しかしながら、長期にわたる対象波形の類似性の変化には、歩行の動的安定性に関わる傾向がみられる。例えば、対象波形の類似性は、ストライド数が増えるにつれて低下する傾向がある。歩容評価装置１２は、長期にわたる対象波形の類似性の変化に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。
【0031】
図５のように、ストライド数が増えるにつれて、対象波形の類似性の低下率（ベースラインの傾き）は、増加する傾向がある。０～４０歩程度の期間（歩行初期）において、ベースラインの傾きは、ほぼ０である。すなわち、歩行初期においては、類似性の変化を検証することが難しい。４０～８０歩程度の期間においては、ベースラインに負の傾きが見られる。８０歩を超えた期間においては、ベースラインの傾きの絶対値が大きくなる。このように、対象波形の類似性の低下傾向は、歩行の進行に応じて変化する。例えば、対象波形の類似性の低下傾向は、主に筋肉の疲労に起因しており、個人の属性や体調に依存する。例えば、若年層と比べて老年層の方が、歩行の進行に応じた対象波形の類似性の低下が顕著になる傾向がある。例えば、疲労しているほど、歩行の進行に応じた対象波形の類似性の低下が顕著になる傾向がある。
【0032】
歩容評価装置１２は、ユーザの歩行に伴う対象波形の類似性の推移に応じて、そのユーザの歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置１２は、対象波形の類似性の低下傾向に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置１２は、対象波形の類似性の低下率が所定の閾値を下回った場合、歩行の動的安定性が低下したと判定する。例えば、歩容評価装置１２は、所定の期間、対象波形の類似性の低下率が所定の閾値を下回った場合、歩行の動的安定性が低下したと判定する。例えば、歩容評価装置１２は、対象波形の類似性のベースラインの傾きの絶対値が所定の値を超えた場合、歩行の動的安定性が低下したと判定する。例えば、歩容評価装置１２は、対象波形の類似性のベースラインの傾きの絶対値が急激に増大した場合、歩行の動的安定性が低下したと判定する。歩容評価装置１２による歩行の動的安定性の評価の詳細については、後述する。
【0033】
例えば、歩容評価装置１２は、歩行の進行に伴う類似性の変化に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置１２は、所定歩数未満の第一段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値と、所定歩数以上の第二段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値との相違に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置１２は、平均値や最頻値、中央値などの代表値を比べて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置１２は、相加平均や相乗平均、調和平均、対数平均などの平均値を比べて、歩行の動的安定性を評価する。
【0034】
例えば、歩容評価装置１２は、所定歩数未満の第一段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値と、所定歩数以上の第二段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値との差に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置１２は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との差の絶対値が、所定の閾値を越えていない場合、歩行の動的安定性が高いと判定する。例えば、歩容評価装置１２は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との差の絶対値が、所定の閾値を越えた場合、歩行の動的安定性が低いと判定する。
【0035】
例えば、歩容評価装置１２は、所定歩数未満の第一段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値と、所定歩数以上の第二段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値との比に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置１２は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との比が、所定の閾値を越えていない場合、歩行の動的安定性が高いと判定する。例えば、歩容評価装置１２は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との比が、所定の閾値を越えた場合、歩行の動的安定性が低いと判定する。
【0036】
歩容評価装置１２は、センサデータの時系列データが安定歩行の基準を満たさなくなったら、計測を終了させる。例えば、歩容評価装置１２は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の値が１０秒間第１閾値を越えなかったら、安定歩行の終了を検知するように構成される。歩容評価装置１２は、安定歩行の終了の検知に応じて、計測を終了させる。
【0037】
対象波形の類似性の変化は、歩行セッションの終了でリセットされる。例えば、異なる歩行セッション間で、ユーザが停止したり、姿勢を変えたりすると、歩行条件が変化することによって、対象波形の類似性の変化傾向が変わる。例えば、異なる歩行セッション間で、ユーザが運動をすると、ユーザの疲労度に応じて、対象波形の類似性の変化傾向が変わる。例えば、異なる歩行セッション間で、ユーザが休憩をすると、ユーザの体力が回復することによって、対象波形の類似性の変化傾向が変わる。また、ユーザの体力の回復の度合は、年齢や性別などの属性の影響を受ける。そのため、歩容評価装置１２は、単一の歩行セッションの中で対象波形の類似性の変化を検証する。
【0038】
歩容評価装置１２は、歩行の動的安定性に関する情報を出力する。例えば、歩容評価装置１２は、歩行の動的安定性に関する情報を、表示装置（図示しない）や携帯端末（図示しない）に出力する。表示装置に出力された情報は、表示装置や携帯端末の画面に表示される。例えば、歩容評価装置１２は、歩行の動的安定性に関する情報を外部システム（図示しない）に出力する。歩容評価装置１２から出力される情報は、任意の用途に使用できる。歩容評価装置１２が情報を出力する通信機能については、特に限定を加えない。
【0039】
例えば、歩容評価装置１２は、図示しないサーバ等に実装される。例えば、歩容評価装置１２は、アプリケーションサーバによって実現されてもよい。例えば、歩容評価装置１２は、携帯端末（図示しない）にインストールされたアプリケーションソフトウェア等によって実現されてもよい。
【0040】
〔計測装置〕
次に、計測装置１１の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図６は、計測装置１１の詳細構成の一例を示すブロック図である。計測装置１１は、加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、制御部１１３、およびデータ送信部１１５を有する。なお、計測装置１１は、図示しない電源を含む。
次に、計測装置１１の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図６は、計測装置１１の詳細構成の一例を示すブロック図である。計測装置１１は、加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、制御部１１３、およびデータ送信部１１５を有する。なお、計測装置１１は、図示しない電源を含む。
【0041】
加速度センサ１１１は、３軸方向の加速度（空間加速度とも呼ぶ）を計測するセンサである。加速度センサ１１１は、計測した加速度を制御部１１３に出力する。例えば、加速度センサ１１１には、圧電型や、ピエゾ抵抗型、静電容量型等の方式のセンサを用いることができる。なお、加速度センサ１１１に用いられるセンサは、加速度を計測できれば、その計測方式に限定を加えない。
【0042】
角速度センサ１１２は、３軸方向の角速度（空間角速度とも呼ぶ）を計測するセンサである。角速度センサ１１２は、計測した角速度を制御部１１３に出力する。例えば、角速度センサ１１２には、振動型や静電容量型等の方式のセンサを用いることができる。なお、角速度センサ１１２に用いられるセンサは、角速度を計測できれば、その計測方式に限定を加えない。
【0043】
制御部１１３は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２の各々から、３軸方向の加速度と３軸周りの角速度を取得する。制御部１１３は、取得した加速度および角速度をデジタルデータに変換し、変換後のデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）をデータ送信部１１５に出力する。センサデータには、デジタルデータに変換された加速度データと、デジタルデータに変換された角速度データとが少なくとも含まれる。加速度データは、３軸方向の加速度ベクトルを含む。角速度データは、３軸周りの角速度ベクトルを含む。なお、加速度データおよび角速度データには、それらのデータの取得時間が紐付けられる。また、制御部１１３は、取得した加速度データおよび角速度データに対して、実装誤差や温度補正、直線性補正などの補正を加えたセンサデータを出力するように構成してもよい。また、制御部１１３は、取得した加速度データおよび角速度データを用いて、３軸周りの角度データを生成してもよい。
【0044】
例えば、制御部１１３は、計測装置１１の全体制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータまたはマイクロコントローラである。例えば、制御部１１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等を有する。制御部１１３は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２を制御して角速度や加速度を計測する。例えば、制御部１１３は、計測された角速度および加速度等の物理量（アナログデータ）をＡＤ変換（Analog-to-Digital Conversion）し、変換後のデジタルデータをフラッシュメモリに記憶させる。なお、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２によって計測された物理量（アナログデータ）は、加速度センサ１１１および角速度センサ１１２の各々においてデジタルデータに変換されてもよい。フラッシュメモリに記憶されたデジタルデータは、所定のタイミングでデータ送信部１１５に出力される。
【0045】
データ送信部１１５は、制御部１１３からセンサデータを取得する。データ送信部１１５は、取得したセンサデータを歩容評価装置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歩容評価装置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歩容評価装置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、センサデータを歩容評価装置１２に送信するように構成される。なお、データ送信部１１５の通信機能は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）以外の規格に則していてもよい。
【0046】
〔歩容評価装置〕
次に、歩容評価装置１２の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図７は、歩容評価装置１２の構成の一例を示すブロック図である。歩容評価装置１２は、識別部１２１、波形処理部１２３、記憶部１２５、および安定性評価部１２７を有する。実際には、計測装置１１からセンサデータを受信する受信部や、安定性評価部１２７による評価結果を出力する出力部などの通信インターフェースが設けられる。図７の構成においては、通信インターフェースについては省略する。
次に、歩容評価装置１２の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図７は、歩容評価装置１２の構成の一例を示すブロック図である。歩容評価装置１２は、識別部１２１、波形処理部１２３、記憶部１２５、および安定性評価部１２７を有する。実際には、計測装置１１からセンサデータを受信する受信部や、安定性評価部１２７による評価結果を出力する出力部などの通信インターフェースが設けられる。図７の構成においては、通信インターフェースについては省略する。
【0047】
識別部１２１は、計測装置１１によって計測されたセンサデータを取得する。識別部１２１は、受信したセンサデータに基づいて、安定歩行の開始を検出する。例えば、識別部１２１は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）のピーク値と閾値（第１閾値）の関係に応じて、安定歩行の開始を検出する。例えば、識別部１２１は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）のピーク値が第１閾値を３回超えると、安定歩行の開始を検出するように構成される。
【0048】
識別部１２１は、センサデータの時系列データが安定歩行の基準を満たさなくなったら、計測を終了させる。例えば、識別部１２１は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の値が１０秒間閾値を越えなかったら、安定歩行の終了を検知する。識別部１２１は、安定歩行の終了の検知に応じて、計測を終了させる。
【0049】
波形処理部１２３は、識別部１２１による安定歩行の開始の検出に応じて、同一の歩行セッションに関して、計測装置１１によって計測されたセンサデータの時系列データを生成する。また、波形処理部１２３は、センサデータの時系列データを生成に合わせて、ユーザの歩数を計測する。例えば、波形処理部１２３は、センサデータの時系列データから、一歩行周期分の波形を切り出す。例えば、波形処理部１２３は、センサデータの時系列データから、一歩分の波形を切り出す。例えば、波形処理部１２３は、センサデータの時系列データから、一ストライド分の波形を切り出す。波形処理部１２３は、切り出された波形の横軸(時間)を、０～１００％の歩行周期に正規化する。また、波形処理部１２３は、切り出された波形の縦軸（強度）を、最大の強度を基準として正規化する。
【0050】
波形処理部１２３は、正規化された一歩行周期分の波形（歩行波形とも呼ぶ）から、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる波形（対象波形とも呼ぶ）を抽出する。例えば、波形処理部１２３は、対象波形として、遊脚相の期間の波形を抽出する。遊脚相の期間においては、計測装置１１が宙に浮いているため、加速度のバリエーションが多く、歩数ごとの差が出やすい。歩行の動的安定性の変化は、歩数ごとの差が出やすい区間に表れやすい。そのため、遊脚相の期間の波形は、類似性の推移の検証に適している。
【0051】
例えば、波形処理部１２３は、センサデータの時系列データから検出される歩行イベントに基づいて、評価対象区間に含まれる歩行ピリオドに対応する対象波形を抽出してもよい。例えば、波形処理部１２３は、歩行波形から、爪先離地、足交差、脛骨垂直、および踵接地を検出する。例えば、波形処理部１２３は、爪先離地と足交差の間の区間を遊脚初期として特定する。例えば、波形処理部１２３は、足交差と脛骨垂直の間の区間を遊脚中期として特定する。例えば、波形処理部１２３は、脛骨垂直と踵接地の間の区間を遊脚終期として特定する。
【0052】
歩行の動的安定性の変化は、歩行に関わる筋肉の疲労度に依存する傾向がある。例えば、波形処理部１２３は、疲労度の判定対象の筋肉の種別に応じて設定された評価対象区間（歩行ピリオド）に含まれる対象波形を抽出してもよい。例えば、疲労度の判定対象の筋肉が外転筋である場合、足の分回しの特徴が表れる遊脚中期が評価対象区間に設定されることが好ましい。この場合、波形処理部１２３は、評価対象区間である遊脚中期に含まれる対象波形を抽出する。例えば、疲労度の判定対象の筋肉が腸腰筋である場合、大体を前方に振り出す動作の特徴が表れる遊脚初期が評価対象区間に設定されることが好ましい。この場合、波形処理部１２３は、評価対象区間である遊脚初期に含まれる対象波形を抽出する。
【0053】
波形処理部１２３は、安定歩行の開始の検出から、安定歩行の終了の検出までの区間（歩行セッションとも呼ぶ）における全ての歩行周期における対象波形を抽出する。波形処理部１２３は、抽出された対象波形を記憶部１２５に記憶させる。なお、波形処理部１２３は、抽出された対象波形を、安定性評価部１２７に出力するように構成されてもよい。また、波形処理部１２３は、抽出された対象波形を、外部のサーバ（図示しない）やデータベース（図示しない）に送信するように構成されてもよい。
【0054】
記憶部１２５には、波形処理部１２３によって抽出された対象波形が記憶される。記憶部１２５に記憶された対象波形は、安定性評価部１２７による類似性の評価に用いられる。なお、波形処理部１２３から安定性評価部１２７に対象波形を出力するように構成する場合や、波形処理部１２３から外部のサーバやデータベースに送信する場合、記憶部１２５を省略してもよい。
【0055】
安定性評価部１２７は、類似性の評価に用いられる対象波形を記憶部１２５から取得する。波形処理部１２３は、歩行セッションにおける対象波形の類似性の変化に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。なお、安定性評価部１２７は、波形処理部１２３から対象波形を取得するように構成されてもよい。
【0056】
安定性評価部１２７は、同一の歩行セッションにおける、基準となる歩行周期の歩行波形から抽出された基準対象波形と、それ以外の一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形との類似性を計算する。例えば、安定性評価部１２７は、同一の歩行セッションにおける、一歩行周期目の歩行波形から抽出された基準対象波形と、それに後続する一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形との類似性を計算する。例えば、安定性評価部１２７は、同一の歩行セッションにおける、数歩行周期目の歩行波形から抽出された基準対象波形と、それに後続する一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形との類似性を計算してもよい。例えば、安定性評価部１２７は、同一の歩行セッションにおける、数歩行周期分の歩行波形から抽出された対象波形の代表値と、それに後続する一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形の代表値との類似性を計算してもよい。なお、安定性評価部１２７は、ストライドや歩数ごとの類似性を計算してもよい。
【0057】
例えば、安定性評価部１２７は、同一のセッションにおける、基準となる歩行周期の歩行波形から抽出された基準対象波形と、それ以外の一連の歩行周期の歩行波形から抽出された対象波形とのピアソン線形相関係数を、類似性として計算する。例えば、安定性評価部１２７は、対象波形をベクトルとし、ベクトル間の角度に応じて、類似性を計算してもよい。例えば、異なる二つの対象波形が相似の関係にある場合、それらの対象波形のベクトル間の角度は０度になる。例えば、異なる二つの対象波形の相似性が小さくなるほど、それらの対象波形のベクトル間の角度が大きくなる。例えば、安定性評価部１２７は、対象波形を一つのデータ群とし、二つの対象波形の級内相関係数を、類似性として計算してもよい。例えば、安定性評価部１２７は、二つの対象波形の級内相関係数が完全一致した場合、それらの対象波形が一致すると判定する。例えば、安定性評価部１２７は、二つの対象波形の級内相関係数が完全一致しない場合、それらの対象波形が不一致であると判定する。
【0058】
例えば、安定性評価部１２７は、対象波形の加速度や角速度、速度、位置、角度などの値に基づいて、比較対象の区間の波形を比較する。例えば、安定性評価部１２７は、評価対象の筋肉の部位や動作などに応じて、比較対象の強度を選択してもよい。例えば、安定性評価部１２７は、左右方向加速度（Ｘ方向加速度）、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）、および垂直方向加速度（Ｚ方向加速度）の強度に基づいて、比較対象の区間の波形を比較する。歩行の動的安定性は、左右方向加速度（Ｘ方向加速度）に特徴が表れる。そのため、安定性評価部１２７は、左右方向加速度（Ｘ方向加速度）の強度に基づいて、比較対象の区間の波形を比較してもよい。例えば、安定性評価部１２７は、左右方向加速度（Ｘ方向加速度）、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）、および垂直方向加速度（Ｚ方向加速度）の強度のうち、左右方向加速度（Ｘ方向加速度）の重みを大きくして、比較対象の区間の波形を比較してもよい。
【0059】
安定性評価部１２７は、ユーザの歩行に伴う対象波形の類似性の推移に応じて、そのユーザの歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部１２７は、対象波形の類似性の低下傾向に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部１２７は、対象波形の類似性の低下率が所定の閾値を下回った場合、歩行の動的安定性が低下したと判定する。例えば、安定性評価部１２７は、所定の期間、対象波形の類似性の低下率が所定の閾値を下回った場合、歩行の動的安定性が低下したと判定する。
【0060】
例えば、安定性評価部１２７は、歩行の進行に伴う類似性の変化に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部１２７は、所定歩数未満の第一段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値と、所定歩数以上の第二段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値との相違に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部１２７は、平均値や最頻値、中央値などの代表値を比べて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部１２７は、相加平均や相乗平均、調和平均、対数平均などの平均値を比べて、歩行の動的安定性を評価する。
【0061】
例えば、安定性評価部１２７は、所定歩数未満の第一段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値と、所定歩数以上の第二段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値との差に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部１２７は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との差の絶対値が、所定の閾値を越えていない場合、歩行の動的安定性が高いと判定する。例えば、安定性評価部１２７は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との差の絶対値が、所定の閾値を越えた場合、歩行の動的安定性が低いと判定する。
【0062】
例えば、安定性評価部１２７は、所定歩数未満の第一段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値と、所定歩数以上の第二段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値との比に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部１２７は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との比が、所定の閾値を越えていない場合、歩行の動的安定性が高いと判定する。例えば、安定性評価部１２７は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との比が、所定の閾値を越えた場合、歩行の動的安定性が低いと判定する。
【0063】
安定性評価部１２７は、歩行の動的安定性に関する情報を出力する。例えば、歩行の動的安定性に関する情報は、表示装置（図示しない）や携帯端末（図示しない）に出力される。表示装置に出力された情報は、表示装置や携帯端末の画面に表示される。例えば、歩行の動的安定性に関する情報は、外部システム（図示しない）に出力される。歩行の動的安定性に関する情報は、任意の用途に使用できる。歩行の動的安定性に関する情報が出力される通信機能については、特に限定を加えない。
【0064】
図８は、歩行者の年齢による対象波形の変化の違いを示すグラフである。図８には、３０代と５０代の被検者について検証された対象波形の推移を示す。図８は、午前中の体調のよい時間帯において、２００メートル（ｍ）の歩行で計測されたセンサデータの時系列データのうち、立脚終期から遊脚終期までの区間における対象波形の類似性の推移に関する。図８の例では、一歩行周期目の歩行波形から抽出された対象波形が基準対象波形である。図８のグラフの横軸は、ストライド数である。図８のグラフの縦軸は、一歩目の歩行波形から抽出された対象波形と、歩数ごとに抽出された対象波形との相関係数である。立脚終期から遊脚終期までの区間は、計測装置１１が宙に浮いているため、加速度のバリエーションが多く、歩数ごとの差が出やすい。そのため、立脚終期から遊脚終期までの区間は、長期的な変化を評価するのに適している。
【0065】
図８には、３０代の被検者の歩行における対象波形の類似性のベースラインを実線で示し、５０代の被検者の歩行における対象波形の類似性のベースラインを破線で示す。図８のように、年齢に関係なく、ストライド数が増えるにつれて、対象波形の類似性の低下率（ベースラインの傾き）は、大きくなる傾向がある。図８の例では、１００歩の手前辺りまでは、３０代と５０代の対象波形の類似性の推移に顕著な相違は見られない。しかしながら、１００歩を超えたあたりから、３０代の被検者と比べて、５０代の被検者では対象波形の類似性の低下傾向が大きい。対象波形の類似性の低下は、歩行の動的安定性の低下に対応する。すなわち、年齢に応じた歩行の動的安定性の相違は、歩行セッションの後半に表れる傾向がみられる。
【0066】
図９は、歩行者の体調の違いによる対象波形の変化の違いを示すグラフである。図９には、３０代の被検者について検証された対象波形の推移を示す。図９は、２００メートル（ｍ）の歩行で計測されたセンサデータの時系列データのうち、立脚終期から遊脚終期までの区間における対象波形の類似性の推移に関する。図９の例では、一歩行周期目の歩行波形から抽出された対象波形が基準対象波形である。図９のグラフの横軸は、ストライド数である。図９のグラフの縦軸は、一歩目の歩行波形から抽出された対象波形と、歩数ごとに抽出された対象波形との相関係数である。
【0067】
図９には、午前中の体調のよい時間帯（通常時）、筋力トレーニングで外転筋を疲労させた直後（疲労時）、および筋力トレーニングの後に４時間休憩した後（回復時）における、対象波形の推移の違いを示す。図９には、通常時における対象波形の推移の違いを実線で示し、疲労時における対象波形の推移の違いを点線で示し、回復時における対象波形の推移の違いを二重線で示す。図９のように、体調に関係なく、ストライド数が増えるにつれて、対象波形の類似性が低下する傾向がある。図９の例では、６０歩辺りまでは、対象波形の類似性の推移に顕著な相違は見られない。しかしながら、７０歩を超えたあたりから、他の調子と比べて、疲労時における相関係数の低下が目立っている。そして、１００歩を超えたあたりから、疲労時における相関係数の低下がより顕著になっている。対象波形の類似性の低下は、歩行の動的安定性の低下に対応する。すなわち、体調に応じた歩行の動的安定性の相違は、歩行セッションの後半に表れる傾向がみられる。
【0068】
図８や図９の例のように、安定性評価部１２７は、短期間における対象波形の類似性ではなく、一歩行セッション内における長期的な対象波形の類似性に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。そのため、安定性評価部１２７は、短期的な変化では検証できない、長期的な歩行の動的安定性を評価できる。
【0069】
図１０は、歩容計測システム１の利用シーンの一例を示す概念図である。図１０は、計測装置１１が設置された靴１００を履いたユーザの携帯端末１６０の画面に、そのユーザの歩行の動的安定性の評価結果に関する情報を表示させる例である。図１０の例では、歩容計測システム１の評価結果に応じて、「筋肉に疲労があるようです。転倒リスクが高まっています。転倒しないように注意してください。」という情報を、歩行の動的安定性の評価結果として、携帯端末１６０の画面に表示させる。携帯端末１６０の画面に表示された情報を確認したユーザは、その情報に応じた行動をとることができる。例えば、携帯端末１６０の画面に表示された情報を確認した歩行者は、その情報の内容に応じて、転倒に注意ながら歩行を継続させたり、転倒のリスクを回避して休憩したりすることができる。
【0070】
（動作）
次に、歩容計測システム１の動作について、図面を参照しながら説明する。計測装置１１の動作については、説明を省略する。以下においては、計測装置１１によって計測されたセンサデータの取得に応じて、その都度、歩行の動的安定性評価を行う例について説明する。以下の歩容計測システム１の動作は、上記の構成に関する説明とは異なる動作を含むこともある。
次に、歩容計測システム１の動作について、図面を参照しながら説明する。計測装置１１の動作については、説明を省略する。以下においては、計測装置１１によって計測されたセンサデータの取得に応じて、その都度、歩行の動的安定性評価を行う例について説明する。以下の歩容計測システム１の動作は、上記の構成に関する説明とは異なる動作を含むこともある。
【0071】
図１１は、歩容評価装置１２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１１のフローチャートに沿った説明においては、歩容評価装置１２に含まれる、識別部１２１、波形処理部１２３、および安定性評価部１２７を動作主体として説明する。
【0072】
図１１において、識別部１２１は、足の動きの物理量に関するセンサデータを取得する（ステップＳ１１）。
【0073】
識別部１２１によって歩行セッションの開始（安定歩行開始）が検出されると（ステップＳ１２においてＹｅｓ）、波形処理部１２３は、波形生成処理を実行する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３の波形生成処理については、後述する（図１２）。歩行セッションの開始（安定歩行開始）が検出されていない場合（ステップＳ１２においてＮｏ）、ステップＳ１１に戻る。
【0074】
ステップＳ１３の次に、安定性評価部１２７は、動的安定性評価処理を実行する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４の動的安定性評価処理の詳細については、後述する（図１３）。
【0075】
識別部１２１によって歩行セッションの終了（安定歩行終了）が検出されると（ステップＳ１５においてＹｅｓ）、安定性評価部１２７は、歩行の動的安定性の評価結果に関する情報を出力する。識別部１２１によって歩行セッションの終了（安定歩行終了）が検出されていない場合（ステップＳ１５においてＮｏ）、ステップＳ１４に戻る。
【0076】
ステップＳ１６の後、処理が継続される場合（ステップＳ１７でＹｅｓ）、ステップＳ１１に戻る。処理が継続されない場合（ステップＳ１７でＮｏ）、図１１のフローチャートに沿った処理は終了である。処理の継続の有無は、予め設定された基準に基づいて判定されればよい。
【0077】
〔波形生成処理〕
図１２は、波形生成処理（図１１のステップＳ１３）について説明するためのフローチャートである。図１２のフローチャートに沿った処理の説明においては、歩容評価装置１２に含まれる波形処理部１２３を動作主体として説明する。
図１２は、波形生成処理（図１１のステップＳ１３）について説明するためのフローチャートである。図１２のフローチャートに沿った処理の説明においては、歩容評価装置１２に含まれる波形処理部１２３を動作主体として説明する。
【0078】
図１２において、まず、波形処理部１２３は、センサデータの時系列データから一歩行周期分の波形を切り出す（ステップＳ１１１）。
【0079】
次に、波形処理部１２３は、一歩行周期分の波形の時間（横軸）を、０～１００％の歩行周期に正規化する（ステップＳ１１２）。
【0080】
次に、波形処理部１２３は、一歩行周期分の波形の強度（縦軸）を、最大の強度に基づいて正規化する（ステップＳ１１３）。例えば、波形処理部１２３は、最大の強度を１として、一歩行周期分の波形の強度を正規化する。
【0081】
次に、波形処理部１２３は、正規化された波形から、歩行の動的安定性の評価対象の波形（対象波形とも呼ぶ）を抽出する（ステップＳ１１４）。
【0082】
一歩行周期目の場合(ステップＳ１１５でＹｅｓ)、波形処理部１２３は、抽出された対象波形（基準対象波形）を記憶部１２５に記憶させる（ステップＳ１１６）。ステップＳ１１６で、図１２のフローチャートに沿った処理は終了である（図１１のステップＳ１４に進む）。また、一歩行周期目ではない場合(ステップＳ１１５でＮｏ)も、図１２のフローチャートに沿った処理は終了である。
【0083】
〔動的安定性評価処理〕
図１３は、動的安定性評価処理（図１１のステップＳ１４）について説明するためのフローチャートである。図１３には、所定歩数の前後で段階に分けて類似性を計算し、段階ごとに算出された類似性を比較することによって、歩行の動的安定性を評価する例を示す。図１３のフローチャートに沿った処理の説明においては、歩容評価装置１２に含まれる安定性評価部１２７を動作主体として説明する。
図１３は、動的安定性評価処理（図１１のステップＳ１４）について説明するためのフローチャートである。図１３には、所定歩数の前後で段階に分けて類似性を計算し、段階ごとに算出された類似性を比較することによって、歩行の動的安定性を評価する例を示す。図１３のフローチャートに沿った処理の説明においては、歩容評価装置１２に含まれる安定性評価部１２７を動作主体として説明する。
【0084】
図１３において、まず、安定性評価部１２７は、第一段階の対象波形と、基準対象波形との類似性Ｓ１を計算する（ステップＳ１２１）。第一段階は、安定歩行の検出から、所定の歩数までの間の区間の段階である。
【0085】
所定の歩数に到達した場合（ステップＳ１２２でＹｅｓ）、安定性評価部１２７は、第二段階の対象波形と、基準対象波形との類似性Ｓ２を計算する（ステップＳ１２３）。所定の歩数に到達していない場合（ステップＳ１２２でＮｏ）、ステップＳ１２１に戻る。
【0086】
ステップＳ１２３の次に、安定性評価部１２７は、類似性Ｓ１と類似性Ｓ２の数値に応じて、歩行の動的安定性を評価する（ステップＳ１２４）。例えば、安定性評価部１２７は、類似性Ｓ１と類似性Ｓ２の代表値に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。ステップＳ１２４で、図１３のフローチャートに沿った処理は終了である（図１１のステップＳ１５に進む）。
【0087】
図１１～図１３の説明においては、計測装置１１によって計測されたセンサデータの取得に応じて、その都度、歩行の動的安定性評価を行う例について説明した。歩行セッションが予め判明しているセンサデータ群について、歩行の動的安定性を評価する場合は、安定歩行の検出／終了を省略して、波形生成処理と動的安定性評価処理を行ってもよい。
【0088】
以上のように、本実施形態の歩容計測システムは、計測装置と歩容評価装置を備える。計測装置は、ユーザの履物に配置される。計測装置は、ユーザの歩行に応じて空間加速度および空間角速度を計測する。計測装置は、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生成する。計測装置は、生成されたセンサデータを歩容評価装置に出力する。歩容評価装置は、識別部、波形処理部、および安定性評価部を有する。識別部は、足の動きに関するセンサデータに基づいて、安定歩行が行われる歩行セッションを識別する。波形処理部は、同一の歩行セッションに計測されたセンサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出する。安定性評価部は、歩行の周期ごとに抽出された対象波形の類似性の推移に応じて歩行の動的安定性を評価する。安定性評価部は、歩行の動的安定性の評価結果を出力する。
【0089】
本実施形態では、同一の歩行セッションに含まれる歩行の周期ごとの評価対象区間から抽出される対象波形の類似性の推移に応じて、歩行の動的安定性を評価する。本実施形態では、歩行の周期ごとの対象波形を個々に比較するのではなく、対象波形の類似性の推移に応じて歩行の動的安定性を評価する。そのため、本実施形態によれば、偶発的な歩容変動の影響を受けずに、歩行の動的安定性を精度よく評価できる。また、本実施形態によれば、歩行セッションごとに評価するため、歩行セッション間における体調の変化に応じて、歩行の動的安定性を適切に評価できる。
【0090】
本実施形態の一態様において、波形処理部は、センサデータの時系列データを用いて、歩行周期と強度が正規化された歩行波形を生成する。波形処理部は、生成された歩行波形から、評価対象区間に含まれる対象波形を抽出する。本態様によれば、対象波形が正規化されるため、対象波形の類似性をより正確に検証できる。そのため、本態様によれば、歩行の動的安定性をより精度よく評価できる。
【0091】
本実施形態の一態様において、安定性評価部は、歩行セッションの初期段階の基準対象波形と、歩行セッションに含まれる一連の対象波形との類似性の推移に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部は、基準対象波形と、一連の対象波形との級内相関係数を類似性の指標として用いる。本態様によれば、単一の基準対象波形を基準して、一連の対象波形の類似性の推移を検証できる。そのため、本態様によれば、歩行の動的安定性をより精度よく評価できる。
【0092】
本実施形態の一態様において、安定性評価部は、所定歩数未満の第一段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値と、所定歩数以上の第二段階における基準対象波形と対象波形との類似性の代表値とを比較する。安定性評価部は、第一段階における類似性の代表値と、第二段階における類似性の代表値との比較結果に応じて、歩行の動的安定性を評価する。本態様によれば、第一段階および第二段階における対象波形の類似性の代表値の比較結果に応じて、歩行の動的安定性を評価することにより、所定歩数の前後における類似性の変化を明確に検証できる。
【0093】
本実施形態の一態様において、波形処理部は、疲労度の判定対象の筋肉の種別に応じて設定された評価対象区間から対象波形を抽出する。安定性評価部は、対象波形の類似性の長期的な推移に応じて、判定対象の筋肉の疲労度を判定する。安定性評価部は、判定対象の筋肉の疲労度の判定結果を出力する。本態様によれば、疲労度の判定対象の筋肉の種別に応じて、判定に適した対象波形を抽出することによって、判定対象の筋肉の疲労度を適切に判定できる。
【0094】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る歩容計測システム２について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システム２は、単一の基準対象波形を基準とするのではなく、異なる対象波形のペア間の類似性がマッピングされた類似性マトリクスを用いて、歩行の動的安定性を評価する点において、第１の実施形態とは異なる。
次に、第２の実施形態に係る歩容計測システム２について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容計測システム２は、単一の基準対象波形を基準とするのではなく、異なる対象波形のペア間の類似性がマッピングされた類似性マトリクスを用いて、歩行の動的安定性を評価する点において、第１の実施形態とは異なる。
【0095】
（構成）
図１４は、本実施形態の歩容計測システム２の構成を示すブロック図である。歩容計測システム２は、計測装置２１および歩容評価装置２２を備える。歩容評価装置２２は、計測装置２１に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、計測装置２１および歩容評価装置２２は、単一の装置で構成されてもよい。また、歩容計測システム２は、計測装置２１を除き、歩容評価装置２２のみで構成されてもよい。
図１４は、本実施形態の歩容計測システム２の構成を示すブロック図である。歩容計測システム２は、計測装置２１および歩容評価装置２２を備える。歩容評価装置２２は、計測装置２１に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、計測装置２１および歩容評価装置２２は、単一の装置で構成されてもよい。また、歩容計測システム２は、計測装置２１を除き、歩容評価装置２２のみで構成されてもよい。
【0096】
計測装置２１は、第１の実施形態の計測装置１１と同様の構成である。計測装置２１は、足部に設置される。計測装置２１は、履物を履くユーザの足の動きに関する物理量として、加速度センサによって計測される加速度（空間加速度とも呼ぶ）や、角速度センサによって計測される角速度（空間角速度とも呼ぶ）を計測する。計測装置２１が計測する足の動きに関する物理量には、加速度や角速度を積分することによって計算される速度や角度、位置（軌跡）も含まれる。計測装置２１は、計測された物理量をデジタルデータ（センサデータとも呼ぶ）に変換する。計測装置２１は、変換後のセンサデータを歩容評価装置２２に送信する。
【0097】
歩容評価装置２２は、計測装置２１からセンサデータを受信する。歩容評価装置２２は、受信したセンサデータに基づいて、安定歩行の開始を検出する。例えば、歩容評価装置２２は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）のピーク値と閾値（第１閾値とも呼ぶ）の関係に応じて、安定歩行の開始を検出する。例えば、歩容評価装置２２は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）のピーク値が第１閾値を３回超えると、安定歩行の開始を検出するように構成される。歩容評価装置２２は、安定歩行の開始が検出された時点から、安定歩行の終了が検出される時点までの区間（歩行セッションとも呼ぶ）において、歩行の動的安定性評価を行う。
【0098】
歩容評価装置２２は、安定歩行の開始を検出すると、計測装置２１によって計測されたセンサデータの時系列データを生成する。また、歩容評価装置２２は、センサデータの時系列データを生成に合わせて、ユーザの歩数を計測する。歩容評価装置２２は、一歩行周期分のセンサデータの時系列データから、一歩行周期分の波形を切り出す。歩容評価装置２２は、一歩行周期分の波形の横軸(時間)を、０～１００％の歩行周期に正規化する。また、歩容評価装置２２は、一歩行周期分の波形の縦軸（強度）を、最大の強度を基準として正規化する。
【0099】
歩容評価装置２２は、正規化された一歩行周期分の波形（歩行波形とも呼ぶ）から、歩行の動的安定性の評価対象の波形（対象波形とも呼ぶ）を抽出する。例えば、歩容評価装置２２は、対象波形として、遊脚相の期間の波形を抽出する。歩容評価装置２２は、一つの歩行セッションにおける、複数の歩行周期における対象波形を抽出する。歩容評価装置２２は、歩行セッションにおける対象波形の類似性の変化に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、歩容評価装置２２は、同一の歩行セッションにおいて、短期、中期、および長期の対象波形の類似性を追跡する。
【0100】
歩容評価装置２２は、同一の歩行セッションにおいて抽出された複数の対象波形に関して、総当たりで類似性を計算する。歩容評価装置２２は、類似性が計算された複数の対象波形のペアに関する、類似性のマトリクス（類似性マトリクスとも呼ぶ）を生成する。類似性マトリクスの詳細については、後述する。歩容評価装置２２は、類似性マトリクスに表れる特徴に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。
【0101】
歩容評価装置２２は、センサデータの時系列データが安定歩行の基準を満たさなくなったら、計測を終了させる。例えば、歩容評価装置２２は、進行方向加速度（Ｙ方向加速度）の値が１０秒間第１閾値を越えなかったら、安定歩行の終了を検知する。歩容評価装置２２は、安定歩行の終了の検知に応じて、計測を終了させる。
【0102】
歩容評価装置２２は、歩行の動的安定性に関する情報を出力する。例えば、歩容評価装置２２は、歩行の動的安定性に関する情報を、表示装置（図示しない）や携帯端末（図示しない）に出力する。表示装置に出力された情報は、表示装置や携帯端末の画面に表示される。例えば、歩容評価装置２２は、歩行の動的安定性に関する情報を外部システム（図示しない）に出力する。歩容評価装置２２から出力される情報は、任意の用途に使用できる。歩容評価装置２２が情報を出力する通信機能については、特に限定を加えない。
【0103】
例えば、歩容評価装置２２は、図示しないサーバ等に実装される。例えば、歩容評価装置２２は、アプリケーションサーバによって実現されてもよい。例えば、歩容評価装置２２は、携帯端末（図示しない）にインストールされたアプリケーションソフトウェア等によって実現されてもよい。定歩行の終了の検知に応じて、計測を終了させる。
【0104】
〔歩容評価装置〕
次に、歩容評価装置２２の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図１５は、歩容評価装置２２の構成の一例を示すブロック図である。歩容評価装置２２は、識別部２２１、波形処理部２２３、記憶部２２５、マトリクス生成部２２６、および安定性評価部２２７を有する。実際には、計測装置２１からセンサデータを受信する受信部や、安定性評価部２２７による評価結果を出力する出力部などの通信インターフェースが設けられる。図１５の構成においては、通信インターフェースについては省略する。
次に、歩容評価装置２２の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図１５は、歩容評価装置２２の構成の一例を示すブロック図である。歩容評価装置２２は、識別部２２１、波形処理部２２３、記憶部２２５、マトリクス生成部２２６、および安定性評価部２２７を有する。実際には、計測装置２１からセンサデータを受信する受信部や、安定性評価部２２７による評価結果を出力する出力部などの通信インターフェースが設けられる。図１５の構成においては、通信インターフェースについては省略する。
【0105】
識別部２２１は、第１の実施形態の識別部１２１と同様の構成である。識別部２２１は、計測装置２１によって計測されたセンサデータを取得する。識別部２２１は、受信したセンサデータに基づいて、安定歩行の開始を検出する。また、識別部２２１は、センサデータの時系列データが安定歩行の基準を満たさなくなったら、計測を終了させる。
【0106】
波形処理部２２３は、第１の実施形態の波形処理部１２３と同様の構成である。波形処理部２２３は、識別部２２１による安定歩行の特徴の検出に応じて、計測装置２１によって計測されたセンサデータの時系列データを生成する。また、波形処理部２２３は、センサデータの時系列データを生成に合わせて、ユーザの歩数を計測する。波形処理部２２３は、一歩行周期分のセンサデータの時系列データから、一歩行周期分の波形を切り出す。波形処理部２２３は、一歩行周期分の波形の横軸(時間)を、０～１００％の歩行周期に正規化する。また、波形処理部２２３は、一歩行周期分の波形の縦軸（強度）を、最大の強度を基準として正規化する。
【0107】
波形処理部２２３は、正規化された一歩行周期分の波形（歩行波形とも呼ぶ）から、歩行の動的安定性の評価対象の波形（対象波形とも呼ぶ）を抽出する。波形処理部２２３は、全ての歩行周期に関して、対象波形を抽出する。波形処理部２２３は、抽出された対象波形を記憶部２２５に記憶させる。なお、波形処理部２２３は、抽出された対象波形を、安定性評価部２２７に出力するように構成されてもよい。また、波形処理部２２３は、抽出された対象波形を、外部のサーバ（図示しない）に送信したり、外部のデータベース（図示しない）に送信したりするように構成されてもよい。
【0108】
記憶部２２５は、第１の実施形態の記憶部１２５と同様の構成である。記憶部２２５には、波形処理部２２３によって抽出された対象波形が記憶される。記憶部２２５に記憶された対象波形は、安定性評価部２２７による類似性の評価に用いられる。なお、波形処理部２２３から安定性評価部２２７に出力するように構成する場合や、波形処理部２２３から外部のサーバやデータベースに送信する場合、記憶部２２５を省略してもよい。
【0109】
マトリクス生成部２２６は、類似性の評価に用いられる対象波形を記憶部２２５から取得する。マトリクス生成部２２６は、同一の歩行セッションにおいて抽出された複数の対象波形のペアに関して、総当たりで類似性を計算する。歩容評価装置２２は、類似性が計算された複数の対象波形のペアに関する類似性を、二次元的にマッピングしたマトリクス（類似性マトリクスとも呼ぶ）を生成する。類似性マトリクスでは、対象波形の類似性の大小関係を明暗（濃淡）で表す。例えば、類似性マトリクスにおいては、対象波形の類似性が大きいほど明るく(白)なり、対象波形の類似性が小さいほど暗く(黒)なるように表現される。なお、対象波形の類似性の大小関係は、明暗（濃淡）ではなく、色の違いで表示されてもよい。
【0110】
図１６は、マトリクス生成部２２６によって生成される類似性マトリクスの一例を示す概念図である。図１６の類似性マトリクスは、同一の歩行セッションにおいて抽出された全てのストライド数ｉの対象波形と、全てのストライド数ｊの対象波形との類似性をマッピングしたものである（ｉ、ｊは自然数）。図１６は、歩行者の年齢による対象波形の類似性の変化の違いを示す。図１６には、３０代の被検者に関する類似性マトリクス（左側）と、５０代の被検者に関する類似性マトリクス（右側）とを示す。図１６は、午前中の体調のよい時間帯において、２００メートル（ｍ）の歩行で計測されたセンサデータの時系列データのうち、立脚終期から遊脚終期までの区間における対象波形の類似性マトリクスである。同一のストライド数（ｉ＝ｊ）の対象波形は同一であるため、それらの類似性は最大の明るさで表示される。そのため、類似性マトリクスの左上から右下にかけて、明るい対角線が表れる。また、類似性マトリクスには、同じストライド数の組み合わせが対角線に関して線対称の位置に表れる。すなわち、類似性マトリクスは、左上から右下にかけての対角線に関して、線対称である。以下においては、対角線を挟んで右上の領域に着目して説明する。
【0111】
図１６の類似性マトリクスにおいては、３０代の被検者（左側）と５０代の被検者（右側）の双方に関して、ストライド数の増大に連れて、対象波形の類似性が低下してていく（暗くなっていく）傾向がみられる。３０代の被検者（左側）と比べて、５０代の被検者（右側）の方が、類似性マトリクスの右上の暗い領域の面積が大きい。これは、３０代の被検者と比べて、５０代の被検者の方が、対象波形の類似性の低下が早い段階から始まっていることを示す。対象波形の類似性の低下は、外転筋などの筋力に依存する傾向がある。図１６の類似性マトリクスには、年齢の違いによる筋力の違いが反映されていると推測される。
【0112】
図１７は、マトリクス生成部２２６によって生成される類似性マトリクスの別の一例を示す概念図である。図１７には、３０代の被検者に関する類似性マトリクスを示す。図１７は、歩行者の体調の違いによる対象波形の類似性の違いを示す。図１７には、午前中の体調のよい時間帯（通常時）に計測されたセンサデータに基づく類似性マトリクス（左側）と、筋力トレーニングで外転筋を疲労させた直後（疲労時）に計測されたセンサデータに基づく類似性マトリクス（右側）とを示す。図１７は、２００メートル（ｍ）の歩行で計測されたセンサデータの時系列データのうち、立脚終期から遊脚終期までの区間における対象波形の類似性マトリクスである。図１７の類似性マトリクスは、図１６の類似性マトリクスと同様の手順で生成されたものである。
【0113】
図１７の類似性マトリクスにおいて、通常時（左側）と疲労時（右側）の双方に関して、ストライド数の増大に連れて、対象波形の類似性が低下してていく（暗くなっていく）傾向がみられる。通常時（左側）と比べて、疲労時（右側）の方が、類似性マトリクスの右上の暗い領域の面積が大きい。これは、通常時（左側）と比べて、疲労時（右側）の方が、対象波形の類似性の低下が早い段階から始まっていることを示す。対象波形の類似性の低下は、外転筋などの筋力に依存する傾向がある。図１７の類似性マトリクスには、筋力の疲労度の違いが反映されていると推測される。
【0114】
安定性評価部２２７は、類似性マトリクスの特徴に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部２２７は、類似性マトリクスに表れる特徴の変化に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部２２７は、類似性マトリクスの暗い部分に関して、歩行の動的安定性が低下していると判定する。例えば、安定性評価部２２７は、類似性マトリクスの暗い領域の面積に応じて、歩行の動的安定性を評価する。例えば、安定性評価部２２７は、類似性が基準よりも低い領域（暗い領域）の面積が、類似性マトリクスの全体の面積に対して所定の割合を超えた場合、歩行の動的安定性が低いと判定する。例えば、安定性評価部２２７は、類似性マトリクスの全体の面積に対する暗い領域の面積が所定の割合を超えた場合、疲労が蓄積されていると判定する。例えば、安定性評価部２２７は、類似性マトリクスの全体の面積に対する暗い領域の面積の割合に応じて、ユーザの年齢を推定する。例えば、安定性評価部２２７は、通常時に計測されたセンサデータに関して、類似性マトリクスの全体の面積に対する暗い領域の面積の割合に応じて、ユーザの年齢を推定するように構成されてもよい。
【0115】
安定性評価部２２７は、歩行の動的安定性に関する情報を出力する。例えば、安定性評価部２２７は、歩行の動的安定性に関する情報として、類似性マトリクスを出力してもよい。例えば、歩行の動的安定性に関する情報は、表示装置（図示しない）や携帯端末（図示しない）に出力される。表示装置に出力された情報は、表示装置や携帯端末の画面に表示される。例えば、歩行の動的安定性に関する情報は、外部システム（図示しない）に出力される。歩行の動的安定性に関する情報は、任意の用途に使用できる。歩行の動的安定性に関する情報が出力される通信機能については、特に限定を加えない。
【0116】
図１８は、歩容計測システム２の利用シーンの一例を示す概念図である。図１８は、計測装置２１が設置された靴２００を履いたユーザの携帯端末２６０の画面に、そのユーザの歩行の動的安定性の評価結果に関する情報を表示させる例である。図１８の例では、そのユーザに関して生成された類似性マトリクスを、携帯端末２６０の画面に表示させる。また、図１８の例では、表示された類似性マトリクスに対応させて、「筋肉に疲労があるようです。転倒リスクが高まっています。転倒しないように注意してください。」という情報を、歩行の動的安定性の評価結果として、携帯端末２６０の画面に表示させる。携帯端末２６０の画面に表示された情報を閲覧したユーザは、類似性マトリクスに表れた特徴や、その類似性マトリクスに対応する情報に応じた行動をとることができる。例えば、携帯端末２６０の画面に表示された情報を閲覧した歩行者は、その情報の内容に応じて、転倒に注意ながら歩行を継続させたり、転倒のリスクを回避して休憩したりすることができる。
【0117】
（動作）
次に、歩容計測システム２の動作について、図面を参照しながら説明する。計測装置２１の動作については、説明を省略する。以下においては、計測装置２１によって計測されたセンサデータ用いて携帯端末側で対象波形を生成し、対象波形に基づいてサーバ側で歩行の動的安定性評価を行う例について説明する。以下の歩容計測システム２の動作は、上記の構成に関する説明とは異なる動作を含むこともある。
次に、歩容計測システム２の動作について、図面を参照しながら説明する。計測装置２１の動作については、説明を省略する。以下においては、計測装置２１によって計測されたセンサデータ用いて携帯端末側で対象波形を生成し、対象波形に基づいてサーバ側で歩行の動的安定性評価を行う例について説明する。以下の歩容計測システム２の動作は、上記の構成に関する説明とは異なる動作を含むこともある。
【0118】
図１９は、歩容計測システム２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１９のフローチャートに沿った説明においては、歩容計測システム２を動作主体として説明する。なお、図１９のフローチャートに沿った説明においては、歩容計測システム２に含まれる構成のうち、マトリクス生成部２２６と安定性評価部２２７がサーバ側に配置されているものとする。
【0119】
図１９において、歩容計測システム２は、足の動きの物理量に関するセンサデータを取得する（ステップＳ２１）。
【0120】
歩容計測システム２は、歩行セッションの開始（安定歩行開始）を検出すると（ステップＳ２２においてＹｅｓ）、波形生成処理を実行する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３の波形生成処理については、後述する（図２０）。歩行セッションの開始（安定歩行開始）が検出されていない場合（ステップＳ２２においてＮｏ）、ステップＳ２１に戻る。
【0121】
歩容計測システム２は、歩行セッションの終了（安定歩行終了）を検出すると（ステップＳ２４においてＹｅｓ）、波形生成処理によって生成された対象波形をサーバに送信する（ステップＳ２５）。歩行セッションの終了（安定歩行終了）が検出されていない場合（ステップＳ２４においてＮｏ）、ステップＳ２３に戻る。
【0122】
ステップＳ２５の次に、歩容計測システム２は、動的安定性評価処理を実行する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６の動的安定性評価処理の詳細については、後述する（図２１）。図１９のフローチャートに沿った処理においては、動的安定性評価処理がサーバ側で実行されるが、携帯端末側で動的安定性評価処理が実行されてもよい。携帯端末側で動的安定性評価処理が実行される場合は、ステップＳ２５を省略し、ステップＳ２３の後にステップＳ２６が実行されればよい。
【0123】
次に、安定性評価部２２７は、歩行の動的安定性の評価結果を出力する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７の後、処理が継続される場合（ステップＳ２８でＹｅｓ）、ステップＳ２１に戻る。処理が継続されない場合（ステップＳ２８でＮｏ）、図１９のフローチャートに沿った処理は終了である。処理の継続の有無は、予め設定された基準に基づいて判定されればよい。
【0124】
〔波形生成処理〕
図２０は、波形生成処理（図１９のステップＳ２３）について説明するためのフローチャートである。図２０のフローチャートに沿った処理の説明においては、歩容評価装置１２に含まれる波形処理部２２３を動作主体として説明する。
図２０は、波形生成処理（図１９のステップＳ２３）について説明するためのフローチャートである。図２０のフローチャートに沿った処理の説明においては、歩容評価装置１２に含まれる波形処理部２２３を動作主体として説明する。
【0125】
図２０において、まず、波形処理部２２３は、センサデータの時系列データから一歩行周期分の波形を切り出す（ステップＳ２１１）。
【0126】
次に、波形処理部２２３は、一歩行周期分の波形の時間（横軸）を、０～１００％の歩行周期に正規化する（ステップＳ２１２）。
【0127】
次に、波形処理部２２３は、一歩行周期分の波形の強度（縦軸）を、最大の強度に基づいて正規化する（ステップＳ２１３）。例えば、波形処理部２２３は、最大の強度を１として、一歩行周期分の波形の強度を正規化する。
【0128】
次に、波形処理部２２３は、正規化された波形から、歩行の動的安定性の評価対象の波形（対象波形とも呼ぶ）を抽出する（ステップＳ２１４）。
【0129】
波形処理部２２３は、抽出された対象波形（対象波形）を記憶部２２５に記憶させる（ステップＳ２１５）。
【0130】
全ての対象波形が抽出された場合(ステップＳ２１６でＹｅｓ)、図２０のフローチャートに沿った処理は終了である（図１９のステップＳ２４に進む）。全ての対象波形が抽出されていない場合(ステップＳ２１６でＮｏ)、ステップＳ２１１に戻る。
【0131】
〔動的安定性評価処理〕
図２１は、動的安定性評価処理（図１９のステップＳ２６）について説明するためのフローチャートである。図２１のフローチャートに沿った処理の説明においては、歩容評価装置２２に含まれるマトリクス生成部２２６と安定性評価部２２７を動作主体として説明する。
図２１は、動的安定性評価処理（図１９のステップＳ２６）について説明するためのフローチャートである。図２１のフローチャートに沿った処理の説明においては、歩容評価装置２２に含まれるマトリクス生成部２２６と安定性評価部２２７を動作主体として説明する。
【0132】
図２１において、まず、マトリクス生成部２２６は、歩行セッションに含まれる全ての対象波形の組み合わせに関して類似性を計算する（ステップＳ２２１）。
【0133】
次に、マトリクス生成部２２６は、歩行セッションに含まれる全ての対象波形の組み合わせに関する類似性マトリクスを生成する（ステップＳ２２２）。
【0134】
次に、安定性評価部１２７は、類似性マトリクスに表れた特徴に基づいて、歩行の動的安定性を評価する（ステップＳ２２３）。ステップＳ２２３の後は、図１９のステップＳ２７に進む。
【0135】
以上においては、歩行セッションに含まれる全ての対象波形の組み合わせに関して類似性を計算する例を示したが、代表的な対象波形の組み合わせを抽出し、抽出された対象波形の組み合わせに関して類似性を計算するようにしてもよい。例えば、奇数番目の歩行周期の対象波形の組み合わせを抽出したり、偶数番目の歩行周期の対象波形の組み合わせを抽出したりしてもよい。例えば、数歩行周期ごとの対象波形の組み合わせを抽出してもよい。代表的な対象波形の組み合わせの抽出に関しては、特に限定を加えない。
【0136】
以上のように、本実施形態の歩容計測システムは、計測装置と歩容評価装置を備える。計測装置は、ユーザの履物に配置される。計測装置は、ユーザの歩行に応じて空間加速度および空間角速度を計測する。計測装置は、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生成する。計測装置は、生成されたセンサデータを歩容評価装置に出力する。歩容評価装置は、識別部、波形処理部、マトリクス生成部、および安定性評価部を有する。識別部は、足の動きに関するセンサデータに基づいて、安定歩行が行われる歩行セッションを識別する。波形処理部は、同一の歩行セッションに計測されたセンサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出する。マトリクス生成部は、同一の歩行セッションに含まれる複数の対象波形のペアを抽出する。マトリクス生成部は、抽出された複数の対象波形のペアに関して総当たりで類似性を計算する。マトリクス生成部は、複数の対象波形のペアに関する類似性の大小関係を二次元的にマッピングした類似性マトリクスを生成する。安定性評価部は、類似性マトリクスに表れる特徴に基づいて、歩行の動的安定性を評価する。
【0137】
本実施形態の手法では、同一の歩行セッションに含まれる歩行の周期ごとの評価対象区間から抽出される対象波形の類似性の推移を、類似性マトリクスによって可視化できる。本実施形態によれば、歩行の周期ごとの対象波形を総当たりで比較した類似性を、類似性マトリクスに漏れなく反映できるため、歩行の動的安定性をより精度よく評価できる。また、本実施形態によれば、類似性マトリクスによって可視化された対象波形の類似性の推移に基づいて、歩行の動的安定性の変化をより精密に検証できる。
【0138】
本実施形態の一態様において、安定性評価部は、類似性マトリクスにおいて、類似性が基準よりも低い領域の面積が、類似性マトリクスの全体の面積に対して所定の割合を超えた場合、歩行の動的安定性が低いと判定する。本態様によれば、類似性マトリクスに基づいて、歩行の動的安定性を定量的に評価できる。また、本態様によれば、類似性マトリクスに基づいて、外転筋等の筋肉の疲労度を検証できる。
【0139】
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態に係る歩容評価装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容評価装置は、第１～第２の実施形態の歩容評価装置を簡略化した構成である。
次に、第３の実施形態に係る歩容評価装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の歩容評価装置は、第１～第２の実施形態の歩容評価装置を簡略化した構成である。
【0140】
図２２は、本実施形態の歩容評価装置３２の構成の一例を示すブロック図である。歩容評価装置３２は、識別部３２１、波形処理部３２３、および安定性評価部３２７を備える。識別部３２１は、足の動きに関するセンサデータに基づいて安定歩行が行われる歩行セッションを識別する。波形処理部３２３は、同一の歩行セッションに計測されたセンサデータの時系列データから、歩行の動的安定性の評価対象区間に含まれる対象波形を、歩行の周期ごとに抽出する。安定性評価部３２７は、歩行の周期ごとに抽出された対象波形の類似性の推移に応じて歩行の動的安定性を評価する。安定性評価部３２７は、歩行の動的安定性の評価結果を出力する。
【0141】
本実施形態によれば、同一の歩行セッションに含まれる歩行の周期ごとの評価対象区間から抽出される対象波形の類似性の推移に応じて評価することによって、偶発的な歩容変動の影響を受けずに、歩行の動的安定性を精度よく評価できる。
【0142】
（ハードウェア）
ここで、本開示の各実施形態に係る処理を実行するハードウェア構成について、図２３の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図２３の情報処理装置９０は、各実施形態の処理を実行するための構成例であって、本開示の範囲を限定するものではない。
ここで、本開示の各実施形態に係る処理を実行するハードウェア構成について、図２３の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図２３の情報処理装置９０は、各実施形態の処理を実行するための構成例であって、本開示の範囲を限定するものではない。
【0143】
図２３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２３においては、インターフェースをＩ／Ｆ（Interface）と略記する。プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６は、バス９８を介して、互いにデータ通信可能に接続される。また、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、および入出力インターフェース９５は、通信インターフェース９６を介して、インターネットやイントラネットなどのネットワークに接続される。
【0144】
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に展開する。プロセッサ９１は、主記憶装置９２に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、各実施形態に係る処理を実行する。
【0145】
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には、プロセッサ９１によって、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムが展開される。主記憶装置９２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリによって実現される。また、主記憶装置９２として、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）などの不揮発性メモリが構成／追加されてもよい。
【0146】
補助記憶装置９３は、プログラムなどの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実現される。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。
【0147】
入出力インターフェース９５は、規格や仕様に基づいて、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。
【0148】
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が接続されてもよい。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してもよい。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。
【0149】
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。
【0150】
また、情報処理装置９０には、ドライブ装置が備え付けられてもよい。ドライブ装置は、プロセッサ９１と記録媒体（プログラム記録媒体）との間で、記録媒体からのデータやプログラムの読み込み、情報処理装置９０の処理結果の記録媒体への書き込みなどを仲介する。ドライブ装置は、入出力インターフェース９５を介して情報処理装置９０に接続すればよい。
【0151】
以上が、本発明の各実施形態に係る処理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２３のハードウェア構成は、各実施形態に係る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、各実施形態に係る処理をコンピュータに実行させるプログラムも本発明の範囲に含まれる。さらに、各実施形態に係るプログラムを記録したプログラム記録媒体も本発明の範囲に含まれる。記録媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体で実現できる。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によって実現されてもよい。また、記録媒体は、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されてもよい。プロセッサが実行するプログラムが記録媒体に記録されている場合、その記録媒体はプログラム記録媒体に相当する。
【0152】
各実施形態の構成要素は、任意に組み合わせてもよい。また、各実施形態の構成要素は、ソフトウェアによって実現されてもよいし、回路によって実現されてもよい。
【0153】
以上、実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【0154】
１、２ 歩容計測システム
１１、２１ 計測装置
１２、２２、３２ 歩容評価装置
１１１ 加速度センサ
１１２ 角速度センサ
１１３ 制御部
１１５ データ送信部
１２１、２２１、３２１ 識別部
１２３、２２３、３２３ 波形処理部
１２５、２２５ 記憶部
１２７、２２７、３２７ 安定性評価部
２２６ マトリクス生成部
１１、２１ 計測装置
１２、２２、３２ 歩容評価装置
１１１ 加速度センサ
１１２ 角速度センサ
１１３ 制御部
１１５ データ送信部
１２１、２２１、３２１ 識別部
１２３、２２３、３２３ 波形処理部
１２５、２２５ 記憶部
１２７、２２７、３２７ 安定性評価部
２２６ マトリクス生成部
【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】
【図21】
【図22】
【図23】