特表 2023-515215 スイマーのスイミング特性を特定するためのコントローラ及びスイマーのスイミング特性を特定するための方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-04-12

(54)【発明の名称】スイマーのスイミング特性を特定するためのコントローラ及びスイマーのスイミング特性を特定するための方法

(51)【国際特許分類】

   A63B 71/06 20060101AFI20230405BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20230405BHJP

   A63B 69/12 20060101ALI20230405BHJP

【ＦＩ】

A63B71/06 M

A61B5/11 200

A63B69/12 Z

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022551762

(86)(22)【出願日】2021-02-08

(85)【翻訳文提出日】2022-08-26

(86)【国際出願番号】 EP2021052929

(87)【国際公開番号】W WO2021170384

(87)【国際公開日】2021-09-02

(31)【優先権主張番号】202041008427

(32)【優先日】2020-02-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】IN

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】390023711

【氏名又は名称】ローベルト ボツシユ ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツング

【氏名又は名称原語表記】ＲＯＢＥＲＴ ＢＯＳＣＨ ＧＭＢＨ

【住所又は居所原語表記】Ｓｔｕｔｔｇａｒｔ， Ｇｅｒｍａｎｙ

(71)【出願人】

【識別番号】515022571

【氏名又は名称】ロバート ボッシュ エンジニアリング アンド ビジネス ソリューションズ プライヴェット リミテッド

【氏名又は名称原語表記】Ｒｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｌｉｍｉｔｅｄ

【住所又は居所原語表記】１２３， Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｌａｙｏｕｔ， Ｈｏｓｕｒ Ｒｏａｄ， Ｋｏｒａｍａｎｇａｌａ， Ｂａｎｇａｌｏｒｅ － ５６０ ０９５， Ｉｎｄｉａ

(74)【代理人】

【識別番号】100114890

【弁理士】

【氏名又は名称】アインゼル・フェリックス＝ラインハルト

(74)【代理人】

【識別番号】100098501

【弁理士】

【氏名又は名称】森田 拓

(74)【代理人】

【識別番号】100116403

【弁理士】

【氏名又は名称】前川 純一

(74)【代理人】

【識別番号】100134315

【弁理士】

【氏名又は名称】永島 秀郎

(74)【代理人】

【識別番号】100162880

【弁理士】

【氏名又は名称】上島 類

(72)【発明者】

【氏名】トルステン ゾーンケ

(72)【発明者】

【氏名】アミタシュ カンカナル ジャガディッシュ

(72)【発明者】

【氏名】カウシュトゥブ アショーク ガンジー

(72)【発明者】

【氏名】センゴトゥヴェラン センシルムルガン

(72)【発明者】

【氏名】プードル マルダチャラム ディーパック

(72)【発明者】

【氏名】モハン プージャ

(72)【発明者】

【氏名】トマール マヒマ

【テーマコード（参考）】

4C038

【Ｆターム（参考）】

4C038VA04

4C038VB01

4C038VB31

4C038VC20

(57)【要約】

スイマーのスイミング特性を特定するために、ウェアラブルデバイス（１００）のコントローラ（１１０）が用いられる。コントローラ（１１０）は、多軸ジャイロスコープ（１１２）及び多軸加速度計（１１４）を含むグループから選択された少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）に接続されている。コントローラ（１１０）は、少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）から到来した入力信号（２０２）を検出するように構成されている。コントローラ（１１０）はさらに、ストロークセグメンテーションモジュール（１０２）を用いて、入力信号（２０２）の少なくとも１つに基づき、動的にストロークセグメンテーションを実行し、特徴抽出モジュール（１０４）を用いて、ストロークセグメンテーションに基づき、少なくとも１つの入力信号（２０２）から特徴ベクトルを抽出し、分類器モジュール（１０６）により特徴ベクトルを用いてスイミング特性を特定するように、構成されていることを特徴とする。本発明は、スイマーのスタイルに動的に適合してスイミング特性を検出するコントローラ（１１０）及び方法を提供する。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

スイマーのスイミング特性を特定するためのウェアラブルデバイス（１００）用のコントローラ（１１０）であって、当該コントローラ（１１０）は、多軸ジャイロスコープ（１１２）及び多軸加速度計（１１４）を含むグループから選択された少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）に接続されており、前記少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）から到来した入力信号（２０２）を検出するように構成されている、コントローラ（１１０）において、
前記コントローラ（１１０）は、
ストロークセグメンテーションモジュール（１０２）を用いて、前記入力信号（２０２）の少なくとも１つに基づきストロークセグメンテーションを実施し、
前記ストロークセグメンテーションに基づき、特徴抽出モジュール（１０４）により前記少なくとも１つの入力信号（２０２）から特徴ベクトルを抽出し、
前記特徴ベクトルを用いることにより、分類器モジュール（１０６）によって前記スイミング特性を特定する
ように構成されていることを特徴とする、
スイマーのスイミング特性を特定するためのウェアラブルデバイス（１００）用のコントローラ（１１０）。

【請求項2】

前記ストロークセグメンテーションモジュール（１０２）において、
検出された前記入力信号（２０２）から少なくとも１つの主要軸信号をフィルタモジュール（１２２）により処理して、フィルタリングされた信号（２０４）を出力し、
ステートマシン条件に基づき、前記フィルタリングされた信号（２０４）からエンベロープ信号（２０６）を生成し、ここで、前記エンベロープ信号（２０６）は、
デフォルトで前記フィルタリングされた信号（２０４）に追従し、
前記フィルタリングされた信号（２０４）の値が減少している場合には、予め定義された割合で下降し、これは下降状態（１２８）と称され、
前記フィルタリングされた信号（２０４）の値が増加し、前記下降状態（１２８）にある前記エンベロープ信号（２０６）の値を上回った場合には、前記フィルタリングされた信号（２０４）に追従し、これは追従状態（１３０）と称され、
２つの追従状態（１３０）及び下降状態（１２８）のいずれか１つの発生に基づき、１つのストロークセグメントを検出する
ように構成されている、
請求項１に記載のコントローラ（１１０）。

【請求項3】

前記特徴ベクトルは、先行のストロークセグメントと現在のストロークとから抽出され、前記特徴ベクトルは、以下を含むグループから選択される、即ち、Ｚ軸における加速度計（１１４）の最小値、Ｘ軸におけるジャイロスコープ（１１２）の最小値、Ｚ軸におけるジャイロスコープ（１１２）の最大値、Ｘ軸における加速度計の値の平均値、Ｙ軸における加速度計の値の平均値、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の平均値、Ｙ軸におけるジャイロスコープの値の平均値、Ｘ軸における加速度計の値の標準偏差、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の標準偏差、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の最小二乗平均（ＲＭＳ）、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸に沿った加速度計の値の単純移動平均（ＳＭＡ）、並びに、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸に沿ったジャイロスコープの値のＳＭＡを含むグループから選択される、
請求項１に記載のコントローラ（１１０）。

【請求項4】

前記スイミング特性は、ストロークタイプ（１１８）及びストロークカウント（１１６）を含み、前記ストロークタイプ（１１８）は、先行のストローク及び現在のストロークの特徴ベクトルに基づき、前記分類器モジュール（１０６）によって特定され、前記ストロークカウント（１１６）は、検出された前記ストロークセグメント及び前記ストロークタイプ（１１８）に基づき、ストロークカウンタ（１０８）によって特定される、
請求項２に記載のコントローラ（１１０）。

【請求項5】

スイミングストロークのダイナミックセグメンテーションのためのウェアラブルデバイス（１００）用のコントローラ（１１０）であって、当該コントローラ（１１０）は、多軸ジャイロスコープ（１１２）及び多軸加速度計（１１４）を含むグループから選択された少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）に接続されている、コントローラ（１１０）において、
当該コントローラ（１１０）は、
前記少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）の検出された入力信号（２０２）から少なくとも１つの主要軸信号を、フィルタモジュール（１２２）により処理して、フィルタリングされた信号（２０４）を出力し、
ステートマシン条件に基づき、前記フィルタリングされた信号（２０４）からエンベロープ信号（２０６）を生成し、ここで、前記エンベロープ信号（２０６）は、
前記フィルタリングされた信号（２０４）の値が減少している場合には、前記エンベロープ信号（２０６）は予め定義された割合で減少し、これは下降状態（１２８）と称され、
前記フィルタリングされた信号（２０４）の値が増加しており、前記下降状態（１２８）にある前記エンベロープ信号（２０６）の値を上回った場合には、前記フィルタリングされた信号（２０４）に追従し、これは追従状態（１３０）と称され、
２つの追従状態（１３０）及び下降状態（１２８）のいずれか１つの発生の間に、１つのストロークセグメントを検出する
ように構成されていることを特徴とする、
スイミングストロークのダイナミックセグメンテーションのためのウェアラブルデバイス（１００）用のコントローラ（１１０）。

【請求項6】

ウェアラブルデバイス（１００）によりスイマーのスイミング特性を特定するための方法であって、
多軸ジャイロスコープ（１１２）及び多軸加速度計（１１４）から選択された少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）から、入力信号（２０２）を受信するステップと、
ストロークセグメンテーションモジュール（１０２）を用いて、前記少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）から受信した前記入力信号（２０２）の少なくとも１つに基づき、ストロークを動的にセグメンテーションするステップと、
特徴抽出モジュール（１０４）を用いて、前記ストロークのセグメントに基づき前記入力信号（２０２）から特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記特徴ベクトルを用いることにより、分類器モジュール（１０６）によって前記スイミング特性を特定するステップと、
を含むことを特徴とする、
ウェアラブルデバイス（１００）によりスイマーのスイミング特性を特定するための方法。

【請求項7】

ストロークを動的にセグメンテーションする前記ステップは、
検出された前記入力信号（２０２）から少なくとも１つの主要軸信号をフィルタモジュール（１２２）により処理して、フィルタリングされた信号（２０４）を出力するステップと、
ステートマシン条件に基づき、前記フィルタリングされた信号（２０４）からエンベロープ信号（２０６）を生成するステップであって、ここで、前記エンベロープ信号（２０６）は、
デフォルトで前記フィルタリングされた信号（２０４）に追従し、
前記フィルタリングされた信号（２０４）の値が減少している場合には、予め定義された割合で下降し、下降している当該状態を下降状態（１２８）と称し、
前記フィルタリングされた信号（２０４）の値が、前記下降状態（１２８）にある前記エンベロープ信号（２０６）の値を上回った場合には、前記フィルタリングされた信号（２０４）に追従し、追従している当該状態を追従状態（１３０）と称する、ステップと、
２つの追従状態（１３０）及び下降状態（１２８）のいずれか１つの発生に基づき、１つのストロークセグメントを検出するステップと、
を含む、
請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記特徴ベクトルを、先行のストロークセグメントと現在のストロークとから抽出し、前記特徴ベクトルを、以下を含むグループから選択する、即ち、Ｚ軸における加速度計（１１４）の最小値、Ｘ軸におけるジャイロスコープ（１１２）の最小値、Ｚ軸におけるジャイロスコープ（１１２）の最大値、Ｘ軸における加速度計の値の平均値、Ｙ軸における加速度計の値の平均値、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の平均値、Ｙ軸におけるジャイロスコープの値の平均値、Ｘ軸における加速度計の値の標準偏差、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の標準偏差、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の最小二乗平均（ＲＭＳ）、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸に沿った加速度計の値の単純移動平均（ＳＭＡ）、並びに、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸に沿ったジャイロスコープの値のＳＭＡを含むグループから選択する、
請求項６に記載の方法。

【請求項9】

前記スイミング特性は、ストロークタイプ（１１８）及びストロークカウント（１１６）を含み、前記ストロークタイプ（１１８）を、先行のストローク及び現在のストロークの特徴ベクトルに基づき、前記分類器モジュール（１０６）によって特定し、前記ストロークカウント（１１６）を、検出された前記ストロークセグメント及び前記ストロークタイプ（１１８）に基づき、ストロークカウンタ（１０８）によって特定する、
請求項８に記載の方法。

【請求項10】

ウェアラブルデバイス（１００）においてスイミングストロークを動的にセグメンテーションする方法であって、
少なくとも１つのモーションセンサ（１２０）の検出された入力信号（２０２）から少なくとも１つの主要軸信号を、フィルタモジュール（１２２）により処理して、フィルタリングされた信号（２０４）を出力するステップと、
ステートマシン条件に基づき、前記フィルタリングされた信号（２０４）からエンベロープ信号（２０６）を生成するステップであって、ここで、前記エンベロープ信号（２０６）は、
前記フィルタリングされた信号（２０４）の値が減少している場合には、予め定義された割合で減少し、これを下降状態（１２８）と称し、
前記フィルタリングされた信号（２０４）の値が増加しており、前記下降状態（１２８）にある前記エンベロープ信号（２０６）の値を上回った場合には、前記フィルタリングされた信号（２０４）に追従し、これを追従状態（１３０）と称する、ステップと、
２つの追従状態（１３０）及び下降状態（１２８）のいずれか１つの発生の間に、１つのストロークセグメントを検出するステップと、
を含む、
ウェアラブルデバイス（１００）においてスイミングストロークを動的にセグメンテーションする方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、スイマーのスイミング特性を特定するためのウェアラブルデバイス用のコントローラ及びスイマーのスイミング特性を特定するための方法に関する。

【背景技術】

【0002】

発明の背景
既存のスイミングトラッキングソリューションにおいては、スイミング分類器モジュールが、特徴ベクトルにおけるタイミング情報を用い、時間パターンマッチングアルゴリズムを用いる。時間領域のパターンマッチングアルゴリズムは、（アマチュアからプロフェッショナルまで）スキルレベルがそれぞれ異なるスイマーに対しては、機能しない可能性がある。従って、あらゆる種類のスイマーに対して機能する単一のスイミング分類器ソリューションを開発する必要がある。

【0003】

従来技術の米国特許出願公開第２０１４２７８２２９号明細書によれば、パーソナルフィットネストラッキングデバイスにおいてジャイロスコープを使用することが開示されている。本明細書においては、かかるデバイスに実装可能な様々な技術を含む、バイオメトリックモニタリング装置について説明する。これに加えて、バイオメトリックモニタリング装置においてジャイロスコープを利用するための技術が提供される。かかる技術は、いくつかの実装によれば、ストロークサイクルカウント、ラップカウント及びストロークタイプに関してスイミングメトリクスを取得することを含み得る。かかる技術は、いくつかの実装によれば、自転車走行アクティビティに関してパフォーマンスメトリクスを取得することを含み得る。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】米国特許出願公開第２０１４２７８２２９号明細書

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の１つの実施形態について、以下の添付の図面を参照しながら説明する。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】本発明の１つの実施形態によるウェアラブルデバイス用のコントローラを示すブロック図である。

【図2】本発明の１つの実施形態によるコントローラによって処理されるサンプル波形を示す図である。

【図3】本発明に係る、スイミング特性を特定するための方法を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

実施形態の詳細な説明
図１は、本発明の１つの実施形態によるウェアラブルデバイス用のコントローラのブロック図を示している。スイマーのスイミング特性を特定するために、ウェアラブルデバイス１００のコントローラ１１０が用いられる。コントローラ１１０は、多軸ジャイロスコープ１１２及び多軸加速度計１１４を含むグループから選択された少なくとも１つのモーションセンサ１２０に接続されている。コントローラ１１０は、少なくとも１つのモーションセンサ１２０から到来した（図２に示されている）入力信号２０２を検出するように構成されており、以下のことを特徴とする。即ち、コントローラ１１０はさらに、ストロークセグメンテーションモジュール１０２を用いて、入力信号２０２の少なくとも１つに基づき、ストロークセグメンテーションを実行し、特徴抽出モジュール１０４を用いて、ストロークセグメンテーションに基づき、少なくとも１つの入力信号２０２から特徴ベクトルを抽出し、分類器モジュール１０６により特徴ベクトルを用いてスイミング特性を特定するように、構成されていることを特徴とする。

【0008】

１つの実施形態によれば、コントローラ１１０は、以下のモジュールを含む。ストロークセグメンテーションモジュール１０２は、少なくとも１つのモーションセンサ１２０から到来した入力信号２０２の連続ストリームからストロークを検出し、各ストロークをセグメンテーションする。特徴抽出モジュール１０４は、分類のためにセグメンテーションされたストロークから統計的特徴を抽出する。分類器モジュール１０６によりスイミングストロークタイプを分類するために、現在のストロークセグメント及び先行のストロークセグメントの分類器から抽出された特徴が用いられる。ストロークセグメンテーションモジュール１０２によりフラグがセットされているときに、スイミングストロークをカウント／インクリメントするために、ストロークカウンタ１０８も用いられる。ストロークセグメントが（分類器モジュール１０６から検出されるような）ターンに相当する場合には、カウンタはインクリメントされない。

【0009】

コントローラ１１０は、センサから受信した信号を処理する電子制御ユニットである。コントローラ１１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）といったメモリ素子、アナログ／ディジタル変換器（ＡＤＣ）及びその逆のＤＡＣ、クロック、タイマ及びバスチャネルを介してこれらの構成要素と接続されたプロセッサを含む。上述のモジュールは、メモリ素子に格納され、定義されたルーチンに従ってプロセッサによりアクセスされるロジック又は命令である。コントローラ１１０のこれらの内部構成要素は、使用されないことがあり、又は、従来技術であることから説明されておらず、また、これらの内部構成要素に限定されるものと解釈されてはならない。

【0010】

ウェアラブルデバイス１００は、以下に限定されるものではないが、スマートウォッチ、スマートバンド、スマートリングなどから選択される任意の１つである。

【0011】

ジャイロスコープ１１２及び加速度計１１４から到来した入力信号２０２のストリームを、特徴抽出のためにセグメンテーションする必要がある。時間窓長が一定である従来のスイミングストロークセグメンテーションは、スイミングストローク期間が、経験、スキル、及び、スイマーが採用するスイミングスタイルのタイプに左右されるため、正確ではない。従って、スイマーのタイプを動的（ダイナミック）に適合させるために、ストロークセグメンテーションモジュール１０２が設けられている。ストロークセグメンテーションモジュール１０２の主要なサブモジュールは、フィルタモジュール１２２、ダイナミックセグメンテーションモジュール１２４、及び、任意選択肢として検証モジュール１２６である。フィルタモジュール１２２は、未処理入力信号２０２をノイズのない滑らかな信号に変換する。ダイナミックセグメンテーションモジュール１２４は、ステートマシン条件／原理を用いてエンベロープ信号２０６を生成する。検証モジュール１２６は、検出セグメントを検証／確認する。

【0012】

図２は、本発明の１つの実施形態によるコントローラによって処理されるサンプル波形を示している。グラフ２００が示されており、ここで、Ｘ軸は、適当な単位で時間を表し、Ｙ軸は、適当な単位で電圧を表す。少なくとも１つのモーションセンサ１２０から受信される未処理信号又は少なくとも１つの入力信号２０２は、大幅に変化する。近似された正弦波波形が入力信号２０２から取得され、これを、フィルタリングされた信号２０４と称する。フィルタリングされた信号２０４から、ステートマシン条件に基づきエンベロープ信号２０６が取得される。これら既述の信号については、この後のセクションにおいて説明する。

【0013】

ここでは、ストロークセグメンテーションモジュール１０２の動作について説明する。コントローラ１１０は、検出された入力信号２０２から少なくとも１つの主要軸信号を、フィルタモジュール１２２により処理するように構成されている。主要軸信号は、他の信号の比較に基づき自動的に選択される。選択的に、ジャイロスコープ１１２又は加速度計１１４のいずれかの主要軸信号が、フィルタモジュール１２２を用いて検出されて平滑化され、このフィルタモジュール１２２の係数は、スイミングデータログを用いて経験的に決定される。フィルタモジュール１２２の一例は、以下に限定されるものではないが、無限インパルス応答（ＩＩＲ）である。フィルタモジュール１２２は、少なくとも１つの入力信号２０２の変化の速い成分（即ち、主要軸信号）を除去し、変化の遅い成分のみを出力する。簡単に言えば、フィルタモジュール１２２は、少なくとも１つのモーションセンサ１２０から受信した主要軸信号を処理し、フィルタリングされた信号２０４を出力する。フィルタリングされた信号２０４は、その後、ダイナミックセグメンテーションモジュール１２４によって処理され、このダイナミックセグメンテーションモジュール１２４は、ステートマシン条件に基づき、フィルタリングされた信号２０４からエンベロープ信号２０６を生成する。

【0014】

次に、エンベロープ信号２０６の生成について説明する。エンベロープ信号２０６は、デフォルトではフィルタリングされた信号２０４に追従し、即ち、スタート時、コントローラ１１０によって開始させられたエンベロープ信号２０６は、フィルタリングされた信号２０４に追従し、状態が追従にセットされる。フィルタリングされた信号２０４の値が減少している場合には、エンベロープ信号２０６は、予め定義された割合で下降させられ、状態が下降に変化する。エンベロープ信号２０６におけるこの下降フェーズは、下降状態１２８と称され、予め定められた割合で実施される。ステートマシン条件に従って、フィルタリングされた信号２０４がエンベロープ信号２０６を下回っている限り、状態は下降状態１２８にとどまる。下降状態１２８において、フィルタリングされた信号２０４がエンベロープ信号２０６と交差してそれを上回ると、エンベロープ信号２０６は、フィルタリングされた信号２０４に追従させられ、状態は、追従に変化する。換言すれば、フィルタリングされた信号２０４の値が増加して、下降状態１２８にあるエンベロープ信号２０６の値を上回ると、エンベロープ信号２０６は、フィルタリングされた信号２０４に追従し始める。エンベロープ信号２０６のこの追従フェーズは、追従状態１３０と称される。コントローラ１１０は、２つの追従状態１３０及び下降状態１２８のいずれか１つの発生に基づき、１つのストロークセグメントを検出する。セグメンテーションを検証するために、状態遷移が発生した時点が捕捉される。状態遷移が２０８及び２１０により表されており、これらは、検出されたセグメントを検証するために検証モジュール１２６によって用いられる。

【0015】

フラグが真の場合には常に、以前に検出されたストローク時点から現在検出されたストローク時点までの未処理サンプルを用いて、ストロークセグメンテーションモジュール１０２から複数の統計的特徴が抽出される。これらの特徴は、３軸ジャイロスコープ１１２及び３軸加速度計１１４の入力信号２０２に基づき計算される。先行のストローク時点の終了と現在のストローク時点の開始との間において、特徴ベクトルが抽出される。特徴ベクトルは、以下を含むグループから選択される。即ち、Ｚ軸における加速度計１１４の最小値、Ｘ軸におけるジャイロスコープ１１２の最小値、Ｚ軸におけるジャイロスコープ１１２の最大値、Ｘ軸における加速度計の値の平均値、Ｙ軸における加速度計の値の平均値、Ｘ軸におけるジャイロスコープ１１２の値の平均値、Ｙ軸におけるジャイロスコープの値の平均値、Ｘ軸における加速度計の値の標準偏差、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の標準偏差、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の最小二乗平均（ＲＭＳ）、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸に沿った加速度計の値の単純移動平均（ＳＭＡ）、並びに、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸に沿ったジャイロスコープの値のＳＭＡを含むグループから選択される。

【0016】

スイミング特性は、ストロークタイプ１１８及びストロークカウント１１６を含む。ストロークタイプ１１８は、分類器モジュール１０６によって、先行のストローク及び現在のストロークの特徴ベクトルに基づき特定される。ストロークカウント１１６は、検出されたストロークセグメント及びストロークタイプ１１８に基づき特定される。特徴抽出モジュール１０４と同様に、スイミング分類器モジュール１０６は、ストロークセグメンテーションモジュール１０２のフラグが真である場合には常に、コントローラ１１０によって呼び出される。現在のストローク及び先行のストロークにおける特徴ベクトルが共にスタックされて、スイミング分類器モジュール１０６に送られる。スイミング分類器モジュール１０６は、機械学習（ＭＬ）モデルであり、このモデルは、類似のスタックされた特徴ベクトルとトレーニングラベルとを用いて、既にトレーニングされている。１つの実施例によれば、スイミングスタイルを自由形、バタフライ、平泳ぎ及び背泳ぎ、ターン並びに不明に分類する分類器モジュール１０６として、ランダムフォレスト（ＲＦ）が用いられる。このＭＬモデルは、ラップとジャンプとの間の休止／中断などの状況を扱うために、ラベル「不明」によってもトレーニングされる。ＲＦモデルは、一例として用いられており、これに限定されるものと解釈してはならない。

【0017】

さらに、ストロークセグメンテーションモジュール１０２から到来したフラグと、分類器モジュール１０６から到来した特定されたストロークタイプ／スタイル１１８についてのフラグとが、ストロークカウンタ１０８によって互いに融合され、それにより、ストロークカウント１１６が更新される。ストロークセグメンテーションモジュール１０２から到来したフラグは、ターンイベントであったとしても真にセットされる。しかしながら、ターンイベントは、ストロークカウント１１６としてカウントされるべきではない。よって、ストロークセグメンテーションモジュール１０２から到来したフラグが真であり、かつ、ストロークタイプ１１８が自由形、バタフライ、平泳ぎ及び背泳ぎのうちのいずれか１つである場合にのみ、ストロークカウント１１６がインクリメントされる。

【0018】

本発明の１つの実施形態によれば、ウェアラブルデバイス１００用のコントローラ１１０は、スイミングストロークのダイナミックセグメンテーションのために設けられている。コントローラ１１０は、多軸ジャイロスコープ１１２及び多軸加速度計１１４を含むグループから選択された少なくとも１つのモーションセンサ１２０に接続されている。コントローラ１１０は、以下のことを特徴とする。即ち、このコントローラ１１０は、少なくとも１つのモーションセンサ１２０の検出された入力信号２０２から、少なくとも１つの主要軸信号をフィルタモジュール１２２により処理するように、構成されていることを特徴とする。フィルタリングされた信号２０４は、フィルタモジュール１２２による出力として取得される。コントローラ１１０は、ステートマシン条件に基づき、フィルタリングされた信号２０４からエンベロープ信号２０６を生成し、ここで、フィルタリングされた信号２０４の値が減少している場合には、エンベロープ信号２０６は、予め定義された割合で減少し、これは下降状態１２８と称される。フィルタリングされた信号２０４の値が増加しており、下降状態１２８にあるエンベロープ信号２０６の値を上回った場合には、エンベロープ信号２０６は、フィルタリングされた信号２０４に追従し、これは追従状態１３０と称される。次いでコントローラ１１０は、２つの追従状態１３０及び下降状態１２８のいずれか１つの発生の間に、ストロークセグメントを検出する。その後、スイミング特性を特定するために、セグメンテーションされたストロークが、他の方法又は前述の方法と組み合わせられて用いられる。この段落において説明したコントローラ１１０は、前段落で説明したものと同様であるが、ここでは、ストロークのセグメンテーションだけに特化されている。

【0019】

図３は、本発明に係る、スイミング特性を特定するための方法を示している。ウェアラブルデバイス１００によりスイマーのスイミング特性を特定するための方法は、以下のステップを含む。即ち、ステップ３０２において、多軸ジャイロスコープ１１２及び多軸加速度計１１４から選択された少なくとも１つのモーションセンサ１２０から、入力信号２０２を受信する。この方法が特徴とすることは、ステップ３０４において、少なくとも１つのモーションセンサ１２０の入力信号２０２の少なくとも１つに基づき、ストロークを動的にセグメンテーションすることである。ステップ３０６において、ストロークセグメントに基づき入力信号２０２から特徴ベクトルを抽出する。ステップ３０８において、この特徴ベクトルを用いることにより、分類器モジュール１０６によってスイミング特性を特定する。

【0020】

動的にセグメンテーションするステップ３０４は、以下において説明する複数のステップをさらに含む。ステップ３１０において、検出された入力信号２０２から少なくとも１つの主要軸信号をフィルタモジュール１２２により処理して、フィルタリングされた信号２０４を出力する。ステップ３１２において、ステートマシン条件に基づき、フィルタリングされた信号２０４からエンベロープ信号２０６を生成し、このエンベロープ信号２０６は、デフォルトでフィルタリングされた信号２０４に追従し、フィルタリングされた信号２０４の値が減少している場合には、予め定義された割合で下降する。下降している状態は、下降状態１２８と称される。最後に、フィルタリングされた信号２０４の値が、下降状態１２８にあるエンベロープ信号２０６の値を上回った場合には、フィルタリングされた信号２０４に追従する。追従している状態は、追従状態１３０と称される。ステップ３１４において、２つの追従状態１３０及び下降状態１２８のいずれか１つの発生に基づき、１つのストロークセグメントを検出する。

【0021】

特徴ベクトルは、先行のストロークセグメントと現在のストロークセグメントとから抽出される。特徴ベクトルは、以下を含むグループから選択される。即ち、Ｚ軸における加速度計１１４の最小値、Ｘ軸におけるジャイロスコープ１１２の最小値、Ｚ軸におけるジャイロスコープ１１２の最大値、Ｘ軸における加速度計の値の平均値、Ｙ軸における加速度計の値の平均値、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の平均値、Ｙ軸におけるジャイロスコープの値の平均値、Ｘ軸における加速度計の値の標準偏差、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の標準偏差、Ｘ軸におけるジャイロスコープの値の最小二乗平均（ＲＭＳ）、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸に沿った加速度計の値の単純移動平均（ＳＭＡ）、並びに、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸に沿ったジャイロスコープの値のＳＭＡを含むグループから選択される。

【0022】

スイミング特性は、ストロークタイプ１１８及びストロークカウント１１６を含む。ストロークタイプ１１８は、分類器モジュール１０６によって、先行のストロークセグメント及び現在のストロークの特徴ベクトルに基づき特定される。ストロークカウント１１６は、検出されたストロークセグメント及びストロークタイプ１１８に基づき特定される。

【0023】

本発明によれば、ウェアラブルデバイス１００においてスイミングストロークを動的にセグメンテーションする方法が開示される。ステップ３１０において、検出された入力信号２０２からフィルタモジュール１２２により少なくとも１つの主要軸信号を処理して、フィルタリングされた信号２０４を出力する。ステップ３１２において、ステートマシン条件に基づき、フィルタリングされた信号２０４からエンベロープ信号２０６を生成し、このエンベロープ信号２０６は、デフォルトでフィルタリングされた信号２０４に追従し、フィルタリングされた信号２０４の値が減少している場合には、予め定義された割合で下降する。下降している状態は、下降状態１２８と称される。最後に、フィルタリングされた信号２０４の値が、下降状態１２８にあるエンベロープ信号２０６の値を上回った場合には、フィルタリングされた信号２０４に追従する。追従している状態は、追従状態１３０と称される。ステップ３１４において、２つの追従状態１３０及び下降状態１２８のいずれか１つの発生に基づき、１つのストロークセグメントを検出する。このダイナミックセグメンテーション方法を、ストロークタイプ１１８及びストロークカウント１１６を特定するための他の方法と共に用いることができる。

【0024】

本発明によれば、少なくとも１つのモーションセンサ１２０を用いてスイミングストロークを検出しストロークを分類するコントローラ１１０及び方法が提供される。少なくとも１つのモーションセンサ１２０は、ジャイロスコープ１１２及び加速度計１１４から選択される。選択的に、単一の慣性測定ユニット（ＩＭＵ）センサを用いることができる。検出される主なスイミングタイプ／スタイル１１８は、以下に限定されるものではないが、自由形、平泳ぎ、背泳ぎ及びバタフライである。コントローラ１１０は、スイミング分類のために第１及び第２の順序統計量を考慮する。本発明によれば、スイマーが子供、青年、成人等であるのかに関係なく、スイマーのスタイルに動的に適合してスイミング特性を検出するコントローラ１１０及び方法が提供される。さらに本発明は、同様にスイマーの腕長にも左右されない。

【0025】

これまで明細書において説明した実施形態は、例示的なものに過ぎず、本発明の範囲を限定するものではないということを理解されたい。多くのこの種の実施形態及び明細書において説明した実施形態のさらに他の修正及び変更が考えられる。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定される。

【図1】

【図2】

【図3】

【国際調査報告】