JP2024034572A - Exercise index derivation device, exercise index derivation method, and exercise index derivation program - Google Patents

Abstract

Translated fromJapanese

【課題】被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を精度良く導出できるようにする。【解決手段】測定装置１０は、ランニング期間中（運動期間中）に角速度センサ１６２で検出された角速度に係る角速度データ（角速度情報）に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）を取得し、取得された衝撃に対応する時系列データからユーザ（被測定者）の着地タイミングの直後に現れるピークＰを検出し、ユーザの着地タイミングＴからピークＰに到達するタイミングＴｐまでの衝撃に対応する時系列データに基づいて、ユーザに作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する。【選択図】図７An object of the present invention is to accurately derive an impact index indicating an impact force acting on a person to be measured. A measuring device 10 provides time series data (impact waveform) corresponding to an impact derived based on angular velocity data (angular velocity information) related to an angular velocity detected by an angular velocity sensor 162 during a running period (exercise period). ), detect the peak P that appears immediately after the landing timing of the user (measured person) from the time series data corresponding to the acquired impact, and calculate the period from the landing timing T of the user to the timing Tp when the peak P is reached. An impact index indicating the impact force acting on the user is derived based on time series data corresponding to the impact. [Selection diagram] Figure 7

Description

Translated fromJapanese

本発明は、運動指標導出装置、運動指標導出方法及び運動指標導出プログラムに関する。 The present invention relates to an exercise index deriving device, an exercise index deriving method, and an exercise index deriving program.

従来、足部に加わる圧力、加速度、角速度、衝撃などの力を検出し、これらの力について指標データを算出し、この指標データを基に、足部に連なる身体部位（ひざ、下腿部、大腿部、腰部など）に加わる力の状態を表す物理量を算出する身体特性検出方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, forces such as pressure, acceleration, angular velocity, and impact applied to the foot are detected, index data is calculated for these forces, and based on this index data, body parts connected to the foot (knees, lower legs, A physical characteristic detection method has been disclosed that calculates a physical quantity representing the state of force applied to the thigh, lower back, etc. (see, for example, Patent Document 1).

特開２０１６－２２０８０５号公報Japanese Patent Application Publication No. 2016-220805

しかしながら、上記特許文献１に開示されている身体特性検出方法では、上記の物理量を算出するにあたり、足部による運動と身体部位の状態との関係を推定することにより、当該物理量を算出するため、十分な精度を得難いという問題がある。特に、足部に連なる身体部位として腰部に加わる力の状態を表す物理量を算出する場合、ひざや下腿部などに比べて、足部との相関関係が複雑になるため、上記の問題が顕著となる。 However, in the physical characteristic detection method disclosed inPatent Document 1, when calculating the physical quantity, the physical quantity is calculated by estimating the relationship between the movement of the feet and the state of the body part. There is a problem in that it is difficult to obtain sufficient accuracy. In particular, when calculating the physical quantity that represents the state of force applied to the lower back, which is a body part connected to the feet, the above problem is noticeable because the correlation with the feet is more complex than with the knees or lower legs. becomes.

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を精度良く導出できるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to enable accurate derivation of an impact index indicating the impact force acting on a person to be measured.

上記課題を解決するため、本発明に係る運動指標導出装置は、
被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出装置であって、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出手段と、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出手段と、
を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, the exercise index deriving device according to the present invention includes:
A movement index deriving device for deriving an index related to the movement of a person to be measured,
acquisition means for acquiring time-series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to the angular velocity detected by the angular velocity sensor during the exercise period;
detection means for detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired by the acquisition means;
Impact index deriving means for deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time series data corresponding to the impact from the timing at which the subject lands to the timing at which the peak is reached;
It is characterized by having the following.

また、上記課題を解決するため、本発明に係る運動指標導出方法は、
被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出方法であって、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出工程と、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出工程と、
を含むことを特徴とする。 Furthermore, in order to solve the above problems, the exercise index deriving method according to the present invention includes:
A movement index derivation method for deriving an index related to the movement of a subject, the method comprising:
an acquisition step of acquiring time series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to the angular velocity detected by the angular velocity sensor during the exercise period;
a detection step of detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired in the acquisition step;
an impact index deriving step of deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time-series data corresponding to the impact from the timing when the subject lands to the timing when the peak is reached;
It is characterized by including.

また、上記課題を解決するため、本発明に係る運動指標導出プログラムは、
被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出装置のコンピュータを、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出手段、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出手段、
として機能させることを特徴とする。 Furthermore, in order to solve the above problems, the exercise index derivation program according to the present invention includes:
The computer of the movement index derivation device that derives the index related to the movement of the subject,
acquisition means for acquiring time-series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to angular velocity detected by an angular velocity sensor during an exercise period;
detection means for detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired by the acquisition means;
Impact index deriving means for deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time series data corresponding to the impact from the timing when the subject lands to the timing when the peak is reached;
It is characterized by functioning as

本発明によれば、被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を精度良く導出できる。 According to the present invention, it is possible to accurately derive an impact index indicating an impact force acting on a person to be measured.

本発明の実施の形態のランニング解析システムを示すブロック図である。1 is a block diagram showing a running analysis system according to an embodiment of the present invention.測定装置をユーザが装着した状態を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing a state in which a user is wearing a measuring device.測定装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the measuring device.端末装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of a terminal device.着地衝撃に起因して発生する腰への衝撃（ストレス）のメカニズムを示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing the mechanism of impact (stress) on the lower back caused by landing impact.ランニング動作時のユーザの腰の回転角度を測定した結果の一部を示すグラフである。It is a graph showing part of the results of measuring the rotation angle of the user's waist during running motion.衝撃指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。7 is a flowchart showing a control procedure for impact index derivation processing.（ａ）はＸ軸の角速度波形を示すグラフであり、（ｂ）は当該Ｘ軸の衝撃波形を示すグラフである。(a) is a graph showing the angular velocity waveform on the X axis, and (b) is a graph showing the shock waveform on the X axis.（ａ）はＹ軸の角速度波形を示すグラフであり、（ｂ）は当該Ｙ軸の衝撃波形を示すグラフである。(a) is a graph showing the angular velocity waveform on the Y axis, and (b) is a graph showing the shock waveform on the Y axis.（ａ）はＺ軸の角速度波形を示すグラフであり、（ｂ）は当該Ｚ軸の衝撃波形を示すグラフである。(a) is a graph showing the angular velocity waveform of the Z-axis, and (b) is a graph showing the shock waveform of the Z-axis.（ａ）はＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各角速度のノルムの角速度波形を示すグラフであり、（ｂ）は当該ノルムの衝撃波形を示すグラフである。(a) is a graph showing the angular velocity waveform of the norm of each angular velocity of the X-axis, Y-axis, and Z-axis, and (b) is a graph showing the shock waveform of the norm.着地タイミングを含む所定期間の波形の切り出し方法を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing a method of cutting out a waveform for a predetermined period including landing timing.切り出した波形における振幅と経過時間の取得方法を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing a method for acquiring amplitude and elapsed time in a cut out waveform.

以下、添付図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Note that the present invention is not limited to the illustrated example.

≪ランニング解析システム≫
図１及び図２を参照して、本実施の形態の構成を説明する。まず、図１を参照して、本実施の形態のランニング解析システム１を説明する。≪Running analysis system≫
The configuration of this embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2. First, with reference to FIG. 1, arunning analysis system 1 according to the present embodiment will be described.

図１は、本実施の形態のランニング解析システム１を示すブロック図である。
図１に示すように、ランニング解析システム１は、測定装置１０と、端末装置２０と、を備えて構成される。 FIG. 1 is a block diagram showing arunning analysis system 1 according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1, therunning analysis system 1 includes ameasuring device 10 and aterminal device 20.

測定装置１０は、ランニングのトレーニング時やレース時にユーザ（被測定者）に装着され当該トレーニング時や当該レース時の運動データ（例えば、加速度データ、角速度データ等）を採取し、当該運動データから導出されるランニング指標を記録する装置である。 Themeasuring device 10 is worn by a user (subject) during running training or a race, collects movement data (for example, acceleration data, angular velocity data, etc.) during the training or race, and derives the data from the movement data. This is a device that records running indicators.

測定装置１０は、例えば、図２に示すように、付属のベルトＢを有しており、ベルトＢによって、ユーザの腰（仙骨）の位置で測定装置１０が固定されるようになっている。なお、測定装置１０は、ベルトＢの代わりにクリップを有し、当該クリップによって、ユーザのランニングウェアを挟むことによって、ユーザの腰の位置で測定装置１０が固定されるようにしてもよい。また、測定装置１０の固定位置は、ユーザの腰の回転を測定可能な位置であればよく、上述の仙骨の位置のように筋肉や皮下脂肪等による振動の影響の少ない位置であることが好ましい。 For example, as shown in FIG. 2, themeasuring device 10 has an attached belt B, and themeasuring device 10 is fixed at the user's waist (sacrum) by the belt B. Note that themeasuring device 10 may have a clip instead of the belt B, and themeasuring device 10 may be fixed at the user's waist by holding the user's running wear with the clip. Further, the fixed position of themeasuring device 10 may be any position that can measure the rotation of the user's waist, and is preferably a position that is less affected by vibrations caused by muscles, subcutaneous fat, etc., such as the sacrum position described above. .

端末装置２０は、測定装置１０から取得したユーザのランニング指標を表示する装置である。端末装置２０としては、例えば、スマートフォンや、スマートウォッチ、スマートグラス、タブレットＰＣ等が挙げられる。以下では、端末装置２０がスマートフォンであるものとして説明を行う。 Theterminal device 20 is a device that displays the user's running index acquired from themeasuring device 10. Examples of theterminal device 20 include a smartphone, a smart watch, smart glasses, a tablet PC, and the like. The following description will be made assuming that theterminal device 20 is a smartphone.

≪測定装置≫
次に、図３を参照して、測定装置１０の機能構成を説明する。図３は、測定装置１０の機能構成を示すブロック図である。≪Measuring device≫
Next, the functional configuration of themeasuring device 10 will be explained with reference to FIG. FIG. 3 is a block diagram showing the functional configuration of themeasuring device 10.

図３に示すように、測定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２と、記憶部１３と、表示部１４と、操作部１５と、センサ部１６と、通信部１７と、を備えて構成される。測定装置１０の各部は、バス１８を介して接続されている。 As shown in FIG. 3, themeasuring device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a RAM (Random Access Memory) 12, astorage section 13, adisplay section 14, anoperation section 15, asensor section 16, Thecommunication unit 17 is configured to include acommunication unit 17. Each part of themeasuring device 10 is connected via abus 18.

ＣＰＵ（取得手段、検出手段、衝撃指標導出手段、ノルム導出手段）１１は、測定装置１０の各部を制御する。ＣＰＵ１１は、記憶部１３に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ１２に展開し、当該プログラムとの協働で各種処理を実行する。 A CPU (acquisition means, detection means, impact index derivation means, norm derivation means) 11 controls each part of themeasuring device 10. TheCPU 11 reads out a designated program from among the system programs and application programs stored in thestorage unit 13, expands it onto theRAM 12, and executes various processes in cooperation with the program.

ＲＡＭ１２は、揮発性のメモリであり、各種のデータやプログラムを一時的に格納するワークエリアを形成する。 TheRAM 12 is a volatile memory and forms a work area that temporarily stores various data and programs.

記憶部１３は、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）等により構成される。記憶部１３には、ＣＰＵ１１で実行されるシステムプログラムやアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。また、記憶部１３には、ランニングのトレーニング時やレース時に採取された運動データ及び当該運動データから導出されたランニング指標が記憶されるようになっている。 Thestorage unit 13 includes a flash memory, an EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and the like. Thestorage unit 13 stores system programs and application programs executed by theCPU 11, data necessary for executing these programs, and the like. Thestorage unit 13 also stores exercise data collected during running training or races and running indicators derived from the exercise data.

表示部１４は、複数のＬＥＤランプにより構成され、電源のＯＮ／ＯＦＦの状態、データの取得状態（例えばデータを取得中であるか否か）、データの送信状態（例えば、データを送信中であるか否か）や、ＧＰＳ受信機１６３のＯＮ／ＯＦＦ状態等を表示可能な表示部である。 Thedisplay unit 14 is composed of a plurality of LED lamps, and displays the power ON/OFF status, data acquisition status (for example, whether data is being acquired or not), and data transmission status (for example, whether data is being transmitted). This is a display unit that can display information such as whether theGPS receiver 163 is present or not, and the ON/OFF status of theGPS receiver 163.

操作部１５は、電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替える電源ボタン（図示省略）、データ取得の開始／終了を指示する開始／終了ボタン（図示省略）等を備えており、この操作部１５からの指示に基づいて、ＣＰＵ１１は各部を制御するようになっている。 Theoperation unit 15 includes a power button (not shown) for turning the power ON/OFF, a start/end button (not shown) for instructing the start/end of data acquisition, etc. Based on this, theCPU 11 controls each section.

センサ部１６は、加速度センサ１６１、角速度センサ１６２、ＧＰＳ受信機１６３などを備え、測定結果をＣＰＵ１１に出力する。なお、センサ部１６は、図３に示されていないセンサを更に有していてもよい。 Thesensor unit 16 includes anacceleration sensor 161, anangular velocity sensor 162, aGPS receiver 163, and the like, and outputs measurement results to theCPU 11. Note that thesensor section 16 may further include a sensor not shown in FIG. 3.

加速度センサ１６１は、互いに直交する３軸方向の加速度を検出する。そして、加速度センサ１６１は、検出された各軸の加速度に対応する加速度データをＣＰＵ１１に出力する。 Theacceleration sensor 161 detects acceleration in three axes directions orthogonal to each other. Then, theacceleration sensor 161 outputs acceleration data corresponding to the detected acceleration of each axis to theCPU 11.

角速度センサ１６２は、互いに直交する３軸方向の角速度を検出する。そして、角速度センサ１６２は、検出された各軸を中心とする角速度に対応する角速度データをＣＰＵ１１に出力する。 Theangular velocity sensor 162 detects angular velocity in three axes directions orthogonal to each other. Theangular velocity sensor 162 then outputs angular velocity data corresponding to the detected angular velocity around each axis to theCPU 11.

ＧＰＳ受信機１６３は、測定装置１０の位置情報を取得し、当該位置情報をＣＰＵ１１に出力する。 TheGPS receiver 163 acquires position information of the measuringdevice 10 and outputs the position information to theCPU 11.

通信部１７は、ランニングのトレーニング時やレース時の運動データ及び／又は運動データから導出されたランニング指標を、ＣＰＵ１１による制御に基づいて端末装置２０に送信するものであり、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線規格を採用した通信部や、ＵＳＢ端子などの有線式の通信部である。 Thecommunication unit 17 transmits exercise data during running training or a race and/or a running index derived from the exercise data to theterminal device 20 under the control of theCPU 11. ), or a wired communication unit such as a USB terminal.

≪端末装置≫
次に、図４を参照して、端末装置２０の機能構成を説明する。図４は、端末装置２０の機能構成を示すブロック図である。≪Terminal device≫
Next, the functional configuration of theterminal device 20 will be described with reference to FIG. 4. FIG. 4 is a block diagram showing the functional configuration of theterminal device 20. As shown in FIG.

端末装置２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＡＭ２２と、記憶部２３と、表示部２４と、操作部２５と、通信部２６と、を備えて構成される。端末装置２０の各部は、バス２７を介して接続されている。 Theterminal device 20 includes aCPU 21 , aRAM 22 , astorage section 23 , adisplay section 24 , anoperation section 25 , and acommunication section 26 . Each part of theterminal device 20 is connected via abus 27.

ＣＰＵ２１は、端末装置２０の各部を制御する。ＣＰＵ２１は、記憶部２３に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ２２に展開し、当該プログラムとの協働で各種処理を実行する。 TheCPU 21 controls each part of theterminal device 20. TheCPU 21 reads out a designated program from among the system programs and application programs stored in thestorage unit 23, expands it to theRAM 22, and executes various processes in cooperation with the program.

ＲＡＭ２２は、揮発性のメモリであり、各種のデータやプログラムを一時的に格納するワークエリアを形成する。 TheRAM 22 is a volatile memory and forms a work area in which various data and programs are temporarily stored.

記憶部２３は、例えば、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive
）などにより構成される。記憶部２３には、ＣＰＵ２１で実行されるシステムプログラムやアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。 Thestorage unit 23 is, for example, a flash memory, an EEPROM, or an HDD (Hard Disk Drive).
) etc. Thestorage unit 23 stores system programs and application programs executed by theCPU 21, data necessary for executing these programs, and the like.

表示部２４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等で構成され、ＣＰＵ２１から指示された表示情報に従い各種表示を行う。 Thedisplay unit 24 is composed of an LCD (Liquid Crystal Display), an organic EL (Electro Luminescence) display, etc., and performs various displays according to display information instructed by theCPU 21.

操作部２５は、端末装置２０の本体部に設けられる各種の操作ボタン（図示省略）や、表示部２４上に設けられるタッチセンサ（図示省略）等を有して構成され、ユーザの入力操作を受け付けて、その操作情報をＣＰＵ２１に出力する。 Theoperation unit 25 includes various operation buttons (not shown) provided on the main body of theterminal device 20, a touch sensor (not shown) provided on thedisplay unit 24, etc., and handles input operations by the user. It accepts the operation information and outputs it to theCPU 21.

通信部２６は、運動データ及び／又はランニング指標を測定装置１０から受信するものであり、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線規格を採用した通信部や、ＵＳＢ端子などの有線式の通信部である。 Thecommunication unit 26 receives exercise data and/or running indicators from themeasurement device 10, and is, for example, a communication unit that uses a wireless standard such as Bluetooth (registered trademark), or a wired communication unit such as a USB terminal. It is.

≪測定装置の動作≫
次に、測定装置１０の動作の一環である衝撃指標導出処理について説明する。この衝撃指標導出処理は、測定装置１０を装着したユーザの腰に作用する衝撃力（ストレス）を示す衝撃指標を導出する処理である。≪Operation of measuring device≫
Next, the impact index deriving process, which is part of the operation of the measuringdevice 10, will be explained. This impact index derivation process is a process for deriving an impact index indicating the impact force (stress) acting on the lower back of the user wearing the measuringdevice 10.

ここで、上記の衝撃力は、ユーザの足が地面に着いたときの衝撃（着地衝撃）に起因して発生する。具体的には、図５に示すように、ユーザの足が地面に着いたとき、足と地面との衝突が発生するために大きな衝撃が足に発生する（矢印ＡＲ１参照）。この衝撃が足首、下肢、膝、股関節と伝わり、腰への衝撃となる（矢印ＡＲ２参照）。 Here, the above-mentioned impact force is generated due to the impact when the user's foot touches the ground (landing impact). Specifically, as shown in FIG. 5, when the user's feet touch the ground, a collision between the feet and the ground causes a large impact on the feet (see arrow AR1). This impact is transmitted to the ankles, lower legs, knees, and hip joints, resulting in an impact to the lower back (see arrow AR2).

一方、ランニング動作は、腰を回転させることで足を運び、結果として体の重心を前へ進める動作である。図６は、ランニング動作時のユーザの腰の回転角度を測定した結果の一部を示すグラフである。図中の実線で示されている波形は、Ｘ軸（図２参照）を中心とする回転角度を示している。また、図中の一点鎖線で示されている波形は、Ｙ軸（図２参照）を中心とする回転角度を示している。また、図中の二点鎖線で示されている波形は、Ｚ軸（図２参照）を中心とする回転角度を示している。また、図中の横軸上の山型の印は、ユーザの各足の着地タイミングを示している。ユーザの腰の回転（図５の矢印ＡＲ３参照）は、本来、滑らかな連続した動きであるが、図６の丸で囲まれた箇所が示すように、各着地タイミングの直後、すなわち上記の衝撃によって、その滑らかな連続した動きが歪められてしまう。そこで、本発明は、本来の腰の回転（滑らかな連続した動き）が上記の衝撃によって歪められる成分に着目して、ユーザの腰に作用する衝撃力（ストレス）を示す衝撃指標を導出する。 On the other hand, running is a movement in which the body rotates the hips to move the feet, thereby moving the center of gravity of the body forward. FIG. 6 is a graph showing part of the results of measuring the rotation angle of the user's waist during running motion. The waveform shown by the solid line in the figure shows the rotation angle around the X-axis (see FIG. 2). Moreover, the waveform shown by the dashed line in the figure shows the rotation angle around the Y axis (see FIG. 2). Moreover, the waveform shown by the two-dot chain line in the figure shows the rotation angle around the Z axis (see FIG. 2). Further, the chevron-shaped marks on the horizontal axis in the figure indicate the landing timing of each foot of the user. The rotation of the user's hips (see arrow AR3 in Figure 5) is originally a smooth continuous movement, but as the circled area in Figure 6 shows, the rotation of the user's hips (see arrow AR3 in Figure 5) This distorts the smooth, continuous movement. Therefore, the present invention focuses on the component in which the original hip rotation (smooth continuous movement) is distorted by the above-mentioned impact, and derives an impact index indicating the impact force (stress) acting on the user's lower back.

＜衝撃指標導出処理＞
図７は、衝撃指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。なお、衝撃指標導出処理は、例えば、ランニングのトレーニングが開始される際に、上述の開始／終了ボタン（操作部１５）を介して、データ取得の開始を指示する押下操作がユーザによってなされたことを契機として開始される処理である。<Impact index derivation processing>
FIG. 7 is a flowchart showing the control procedure of the impact index derivation process. Note that the impact index derivation process is performed, for example, when a user performs a press operation to instruct the start of data acquisition via the above-mentioned start/end button (operation unit 15) when running training is started. This is a process that is triggered by this.

図７に示すように、衝撃指標導出処理が開始されると、測定装置１０のＣＰＵ１１は、まず、加速度センサ１６１で検出された加速度に対応する加速度データと、角速度センサ１６２で検出された角速度に対応する角速度データと、を逐次取得する（ステップＳ１）。ここで、加速度データは、加速度センサ１６１で検出された加速度の値と、当該加速度が検出された検出時刻と、が対応付けられたデータとなっている。角速度データは、角速度センサ１６２で検出された角速度の値と、当該角速度が検出された検出時刻と、が対応付けられたデータとなっている。 As shown in FIG. 7, when the impact index derivation process is started, theCPU 11 of the measuringdevice 10 first collects acceleration data corresponding to the acceleration detected by theacceleration sensor 161 and angular velocity detected by theangular velocity sensor 162. Corresponding angular velocity data are sequentially acquired (step S1). Here, the acceleration data is data in which the value of acceleration detected by theacceleration sensor 161 and the detection time at which the acceleration was detected are associated. The angular velocity data is data in which the value of the angular velocity detected by theangular velocity sensor 162 is associated with the detection time at which the angular velocity is detected.

次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１で取得された加速度データ及び角速度データをセンサ座標系からワールド座標系へ変換する座標変換処理を行う（ステップＳ２）。ここで、ワールド座標系の座標は、図２に示すように、Ｘ軸をランニング中のユーザの左右方向、Ｙ軸を当該ユーザの前後方向、Ｚ軸を当該ユーザの上下方向であるものとする。また、Ｘ軸においては左手方向を正、右手方向を負とする。Ｙ軸においては進行方向逆向きを正、進行方向を負とする。Ｚ軸においては上方向を正、下方向を負とする。つまり、センサ座標系からワールド座標系への座標変換処理を行うことによって、地軸を基準とした座標系において加速度データ及び角速度データを扱うことが可能となる。
なお、センサ座標系からワールド座標系へのデータ変換方法は公知であるため、その説明は省略する。 Next, theCPU 11 performs coordinate conversion processing to convert the acceleration data and angular velocity data acquired in step S1 from the sensor coordinate system to the world coordinate system (step S2). Here, the coordinates of the world coordinate system are as shown in FIG. 2, where the X-axis is the left-right direction of the running user, the Y-axis is the front-back direction of the user, and the Z-axis is the up-down direction of the user. . Furthermore, on the X-axis, the left-hand direction is positive and the right-hand direction is negative. On the Y-axis, the direction opposite to the direction of travel is positive, and the direction of travel is negative. On the Z axis, the upward direction is positive and the downward direction is negative. That is, by performing coordinate conversion processing from the sensor coordinate system to the world coordinate system, it becomes possible to handle acceleration data and angular velocity data in a coordinate system based on the earth's axis.
Note that the method for converting data from the sensor coordinate system to the world coordinate system is well known, so a description thereof will be omitted.

次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２で座標変換処理がなされた加速度データ及び角速度データに基づいて、ユーザの足が地面に着く着地タイミングを検出する（ステップＳ３）。なお、着地タイミングの検出方法については、例えば、特開２０１８－８０１５号公報において開示されており、ここではその説明は省略する。 Next, theCPU 11 detects the landing timing at which the user's feet touch the ground based on the acceleration data and angular velocity data subjected to the coordinate conversion process in step S2 (step S3). Note that the landing timing detection method is disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-8015, and its explanation will be omitted here.

次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２で座標変換処理がなされた角速度データに基づいて、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各角速度のノルムを導出する（ステップＳ４）。ここで、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各角速度のノルムは、当該各角速度の二乗平均平方根により導出される。 Next, theCPU 11 derives the norms of the angular velocities of the X, Y, and Z axes based on the angular velocity data subjected to the coordinate conversion process in step S2 (step S4). Here, the norm of each angular velocity of the X-axis, Y-axis, and Z-axis is derived from the root mean square of each angular velocity.

次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２で座標変換処理がなされた角速度データを時系列に並べた時系列データ、並びに、ステップＳ４で導出されたノルムを時系列に並べた時系列データから衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）をそれぞれ抽出する（ステップＳ５）。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２で座標変換処理がなされた角速度データを時系列に並べた時系列データ、並びに、ステップＳ４で導出されたノルムを時系列に並べた時系列データを、ランニング時の足の回転周波数を遮断するハイパスフィルタ（例えば、４Ｈｚのハイパスフィルタ）にかけることで、衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形（図８（ｂ）、図９（ｂ）、図１０（ｂ）、図１１（ｂ）参照））をそれぞれ抽出する。図８（ａ）は、Ｘ軸の角速度データを時系列に並べた時系列データが示す角速度波形であり、同図（ｂ）は、Ｘ軸の衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形である。図９（ａ）は、Ｙ軸の角速度データを時系列に並べた時系列データが示す角速度波形であり、同図（ｂ）は、Ｙ軸の衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形である。図１０（ａ）は、Ｚ軸の角速度データを時系列に並べた時系列データが示す角速度波形であり、同図（ｂ）は、Ｚ軸の衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形である。図１１（ａ）は、ノルムの角速度データを時系列に並べた時系列データが示す角速度波形であり、同図（ｂ）は、ノルムの衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形である。図８～図１１に示す各グラフの横軸上の山型の印は、ユーザの各足の着地タイミングを示している。 Next, theCPU 11 calculates the time corresponding to the impact from the time series data in which the angular velocity data subjected to the coordinate conversion process in step S2 are arranged in time series, and the time series data in which the norms derived in step S4 are arranged in time series. Each series data (shock waveform) is extracted (step S5). Specifically, theCPU 11 runs the time series data in which the angular velocity data subjected to the coordinate transformation process in step S2 is arranged in time series, and the time series data in which the norms derived in step S4 are arranged in time series. By applying a high-pass filter (for example, a 4 Hz high-pass filter) that blocks the rotational frequency of the foot of time, time series data corresponding to the shock (shock waveform (Figure 8 (b), Figure 9 (b), Figure 10 ( b), and (see FIG. 11(b))) are extracted, respectively. Figure 8(a) shows the angular velocity waveform shown by the time series data in which the angular velocity data on the X axis is arranged in time series, and Figure 8(b) shows the shock waveform shown by the time series data corresponding to the impact on the X axis. be. Figure 9(a) shows the angular velocity waveform shown by the time series data of Y-axis angular velocity data arranged in time series, and Figure 9(b) shows the shock waveform shown by the time-series data corresponding to the impact on the Y-axis. be. Fig. 10(a) shows the angular velocity waveform shown by time series data of the Z-axis angular velocity data arranged in time series, and Fig. 10(b) shows the shock waveform shown by the time-series data corresponding to the Z-axis shock. be. FIG. 11(a) is an angular velocity waveform shown by time-series data in which norm angular velocity data is arranged in chronological order, and FIG. 11(b) is an impact waveform shown by time-series data corresponding to a norm impact. The chevron-shaped mark on the horizontal axis of each graph shown in FIGS. 8 to 11 indicates the landing timing of each foot of the user.

ここで、上記の衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）の物理的意味について説明する。
角運動方程式は、下記式で表される。
Ｍ＝Ｉ・α
Ｍ：モーメント、Ｉ：慣性モーメント、α：角加速度
したがって、上記の衝撃に対応する時系列データから導出される角加速度は、ユーザの足が地面に着いたときの衝撃（着地衝撃）の伝達により腰関節で発生するモーメントに比例することとなる。つまり、腰の回転動作を妨げる外力は、腰の回転を生み出している腰関節へのストレス（衝撃力）ということができる。そこで、本実施形態では、腰関節へのストレスを分かり易くするために、平均ストレス（後述）、最大ストレス（後述）、ストレス積（後述）といった衝撃指標を、上記の衝撃に対応する時系列データから導出するようにしている。 Here, the physical meaning of the time series data (impact waveform) corresponding to the above impact will be explained.
The angular motion equation is expressed by the following formula.
M=I・α
M: moment, I: moment of inertia, α: angular acceleration Therefore, the angular acceleration derived from the time series data corresponding to the above impact is due to the transmission of the impact when the user's foot touches the ground (landing impact). It is proportional to the moment generated at the hip joint. In other words, the external force that prevents the rotation of the hips can be said to be stress (impact force) on the hip joints that cause the rotation of the hips. Therefore, in this embodiment, in order to make it easier to understand the stress on the lower back joints, impact indicators such as average stress (described later), maximum stress (described later), and stress product (described later) are used as time-series data corresponding to the above-mentioned impact. I am trying to derive it from

衝撃指標導出処理の説明に戻り、次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ５で抽出された衝撃に対応する時系列データが示す各衝撃波形から着地タイミングを含む所定期間の波形を切り出す（ステップＳ６）。図１１（ｂ）のノルムに係る衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）を例に挙げて説明すると、図中の破線で囲まれた部分の波形を切り出す場合、例えば、図１２に示すように、着地タイミングＴの０．０５ｓ前から当該着地タイミングＴの０．１ｓ後までの期間を上記の所定期間として当該期間の波形を切り出す。 Returning to the explanation of the impact index derivation process, theCPU 11 then cuts out a waveform for a predetermined period including the landing timing from each impact waveform indicated by the time series data corresponding to the impact extracted in step S5 (step S6). Taking as an example the time series data (shock waveform) corresponding to the shock related to the norm in FIG. 11(b), when cutting out the waveform of the part surrounded by the broken line in the figure, for example, Next, the waveform of the period from 0.05 s before the landing timing T to 0.1 s after the landing timing T is set as the above-mentioned predetermined period.

次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ６で切り出された各波形においてピークを検出する（ステップＳ７）。上述したノルムの衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）から切り出された波形を例に挙げて説明すると、ＣＰＵ１１は、図１２に示すように、ステップＳ６で切り出された波形において、着地タイミングＴの直後に現れる極大点又は極小点をピークＰとして検出する。 Next, theCPU 11 detects a peak in each waveform cut out in step S6 (step S7). Taking as an example a waveform extracted from the time series data (impact waveform) corresponding to the impact of the norm mentioned above, theCPU 11 determines the landing timing T in the waveform extracted in step S6, as shown in FIG. The maximum point or minimum point that appears immediately after is detected as the peak P.

次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ６で切り出された各波形を対象として、図１３に示すように、着地タイミングＴから上記のピークＰに到達するタイミングＴｐまでの経過時間（変化時間）ｔ、及び、当該経過時間ｔにおける衝撃波形の振幅ｈを取得する（ステップＳ８）。 Next, for each waveform cut out in step S6, theCPU 11 calculates the elapsed time (change time) t from the landing timing T to the timing Tp at which the peak P is reached, and the corresponding The amplitude h of the shock waveform at the elapsed time t is obtained (step S8).

次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ６で切り出された各波形を対象として、衝撃指標（平均ストレス、最大ストレス、ストレス積）を導出する（ステップＳ９）。 Next, theCPU 11 derives impact indicators (average stress, maximum stress, stress product) for each waveform cut out in step S6 (step S9).

具体的には、上述したノルムの衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）から切り出された波形（図１３参照）を例に挙げて説明すると、ＣＰＵ１１は、着地タイミングＴからピークＰに到達するタイミングＴｐまでの経過時間ｔにおける波形の振幅ｈを当該経過時間ｔで除した値を、平均ストレスとして導出する。また、ＣＰＵ１１は、着地タイミングＴからピークＰに到達するタイミングＴｐまでの経過時間ｔにおける波形の接線の傾きが最大となる点での当該接線の傾きを示す最大斜度を、最大ストレスとして導出する。また、ＣＰＵ１１は、着地タイミングＴからピークＰに到達するタイミングＴｐまでの経過時間ｔにおける波形の振幅ｈを、ストレス積として導出する。 Specifically, to explain the waveform extracted from the time series data (impact waveform) corresponding to the norm impact mentioned above (see FIG. 13) as an example, theCPU 11 reaches the peak P from the landing timing T. The value obtained by dividing the amplitude h of the waveform at the elapsed time t up to the timing Tp by the elapsed time t is derived as the average stress. Further, theCPU 11 derives the maximum slope indicating the slope of the tangent to the waveform at the point where the slope of the tangent to the waveform becomes the maximum in the elapsed time t from the landing timing T to the timing Tp at which the peak P is reached, as the maximum stress. . Further, theCPU 11 derives the amplitude h of the waveform in the elapsed time t from the landing timing T to the timing Tp at which the peak P is reached, as a stress product.

次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ９で導出された衝撃指標（平均ストレス、最大ストレス、ストレス積）を、通信部１７を介して端末装置２０に送信する（ステップＳ１０）。これにより、端末装置２０では、測定装置１０より受信した衝撃指標を、表示部２４に表示可能となる。 Next, theCPU 11 transmits the impact index (average stress, maximum stress, stress product) derived in step S9 to theterminal device 20 via the communication unit 17 (step S10). Thereby, theterminal device 20 can display the impact index received from the measuringdevice 10 on thedisplay section 24.

次いで、ＣＰＵ１１は、上述の開始／終了ボタン（操作部１５）を介して、データ取得の終了を指示する押下操作がユーザによってなされたか否かを判定する（ステップＳ１１）。 Next, theCPU 11 determines whether the user has performed a press operation to instruct the end of data acquisition via the start/end button (operation unit 15) (step S11).

ステップＳ１１において、開始／終了ボタン（操作部１５）を介して、データ取得の終了を指示する押下操作がユーザによってなされていないと判定された場合（ステップＳ１１；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ１へ戻し、それ以降の処理を繰り返し行う。 In step S11, if it is determined that the user has not pressed the start/end button (operation unit 15) to instruct the end of data acquisition (step S11; NO), theCPU 11 executes the process in step S11. The process returns to S1 and the subsequent processes are repeated.

また、ステップＳ１１において、開始／終了ボタン（操作部１５）を介して、データ取得の終了を指示する押下操作がユーザによってなされたと判定された場合（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ９で導出された衝撃指標に係る衝撃指標データを記憶部１３に記憶する（ステップＳ１２）。そして、ＣＰＵ１１は、衝撃指標導出処理を終了する。なお、ステップＳ１２では、衝撃指標データに加えて、ステップＳ１で逐次取得された加速度データ及び角速度データを記憶部１３に記憶するようにしてもよい。 Further, in step S11, if it is determined that the user has performed a press operation to instruct the end of data acquisition via the start/end button (operation unit 15) (step S11; YES), theCPU 11 Impact index data related to the derived impact index is stored in the storage unit 13 (step S12). Then, theCPU 11 ends the impact index derivation process. Note that in step S12, in addition to the impact index data, the acceleration data and angular velocity data sequentially acquired in step S1 may be stored in thestorage unit 13.

以上のように、本実施形態の測定装置１０は、ランニング期間中（運動期間中）に角速度センサ１６２で検出された角速度に係る角速度データ（角速度情報）に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）を取得し、取得された衝撃に対応する時系列データからユーザ（被測定者）の着地タイミングの直後に現れるピークＰを検出し、ユーザの着地タイミングＴからピークＰに到達するタイミングＴｐまでの衝撃に対応する時系列データに基づいて、ユーザに作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する。
したがって、測定装置１０によれば、ユーザの着地タイミングＴからピークＰに到達するタイミングＴｐまでの衝撃に対応する時系列データに基づいて、ユーザに作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出するので、当該衝撃指標を精度良く導出することができる。
この結果、測定装置１０により導出される衝撃指標を、ユーザの身体の故障の可能性を判断する際や、ランニングフォーム改善の方向性を検討する際に活用することができる。また、ランニングフォーム改善の結果を検証する際にも活用することができる。 As described above, the measuringdevice 10 of the present embodiment is capable of handling shocks derived based on angular velocity data (angular velocity information) related to the angular velocity detected by theangular velocity sensor 162 during a running period (during an exercise period). Acquire series data (shock waveform), detect peak P that appears immediately after the landing timing of the user (measured person) from the time series data corresponding to the acquired shock, and reach peak P from the landing timing T of the user. An impact index indicating the impact force acting on the user is derived based on time-series data corresponding to the impact up to timing Tp.
Therefore, according to the measuringdevice 10, the impact index indicating the impact force acting on the user is derived based on the time series data corresponding to the impact from the landing timing T of the user to the timing Tp at which the peak P is reached. The impact index can be derived with high accuracy.
As a result, the impact index derived by the measuringdevice 10 can be utilized when determining the possibility of a breakdown in the user's body or when considering the direction of improving running form. It can also be used to verify the results of improving running form.

また、本実施形態の測定装置１０は、互いに直交する３軸方向（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）のそれぞれを対象として衝撃に対応する時系列データを取得する。 したがって、測定装置１０によれば、角速度センサ１６２によって角速度が検出される３軸方向のそれぞれについて衝撃指標を導出することができるので、当該衝撃指標によって、ユーザのどの方向にどれ位のストレスが加わっているのかを当該ユーザに把握させることができる。 Furthermore, the measuringdevice 10 of the present embodiment acquires time-series data corresponding to impact in each of three axes (X-axis, Y-axis, and Z-axis) that are orthogonal to each other. Therefore, according to the measuringdevice 10, the impact index can be derived for each of the three axial directions in which the angular velocity is detected by theangular velocity sensor 162, so the impact index determines how much stress is applied to which direction on the user. The user can be made aware of whether the

また、本実施形態の測定装置１０は、角速度センサ１６２で検出された３軸方向の角速度に係る角速度情報に基づいて、当該３軸方向の角速度のノルムを導出し、導出されたノルムに基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する。
したがって、測定装置１０によれば、３軸方向の角速度のノルムについても衝撃指標を導出することができるので、ランニング時のようにユーザの身体の回転軸が変化し易い場合であっても、当該身体の回転方向に対する衝撃指標を適切に導出することができる。 Furthermore, the measuringdevice 10 of the present embodiment derives the norm of the angular velocity in the three axial directions based on the angular velocity information related to the angular velocity in the three axial directions detected by theangular velocity sensor 162, and based on the derived norm. Obtain time series data corresponding to the derived impact.
Therefore, according to the measuringdevice 10, the impact index can also be derived for the norm of the angular velocity in the three-axis directions, so even when the axis of rotation of the user's body is likely to change, such as when running, the It is possible to appropriately derive an impact index for the direction of rotation of the body.

また、本実施形態の測定装置１０は、衝撃指標として、平均ストレス、最大ストレス、ストレス積のそれぞれを導出するので、ユーザの身体の故障の可能性を判断する際や、ランニングフォーム改善の方向性を検討する際、ランニングフォーム改善の結果を検証する際に、これらの衝撃指標を有効に活用することができる。 Furthermore, since the measuringdevice 10 of the present embodiment derives each of the average stress, maximum stress, and stress product as impact indicators, it can be used to determine the possibility of a user's body failure, and to determine the direction of improving running form. These impact indicators can be effectively used when examining the results of running form improvement.

また、本実施形態の測定装置１０は、角速度センサ１６２がユーザの腰部に装着されるようになっており、当該ユーザの腰部に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する。
したがって、測定装置１０によれば、ユーザの腰部に作用する衝撃力を示す衝撃指標を精度良く導出することができる。 Furthermore, in the measuringdevice 10 of this embodiment, theangular velocity sensor 162 is attached to the user's waist, and derives an impact index indicating the impact force acting on the user's waist.
Therefore, according to the measuringdevice 10, it is possible to accurately derive an impact index indicating the impact force acting on the user's lower back.

以上、本発明を実施形態に基づいて具体的に説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記実施形態では、測定装置１０の表示部１４は、複数のＬＥＤランプにより構成されているが、ＬＣＤディスプレイ等で構成し、自装置で検出した運動データ及び導出されたランニング指標や衝撃指標を当該表示部１４に表示させるようにしてもよい。 Although the present invention has been specifically explained based on the embodiments above, the present invention is not limited to the above embodiments, and can be modified without departing from the gist thereof.
For example, in the above embodiment, thedisplay section 14 of the measuringdevice 10 is configured with a plurality of LED lamps, but it is configured with an LCD display or the like, and displays the exercise data detected by the device itself and the running index and impact index derived. may be displayed on thedisplay section 14.

また、上記実施形態では、測定装置１０が衝撃指標を導出し、導出された衝撃指標を端末装置２０に送信するようにしているが、例えば、測定装置１０によって逐次取得される加速度データ及び角速度データを、当該測定装置１０が端末装置２０に送信し、端末装置２０が、当該加速度データ及び当該角速度データに基づいて、衝撃指標を導出するようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, the measuringdevice 10 derives the impact index and transmits the derived impact index to theterminal device 20. For example, the acceleration data and angular velocity data sequentially acquired by the measuringdevice 10 may be transmitted by the measuringdevice 10 to theterminal device 20, and theterminal device 20 may derive the impact index based on the acceleration data and the angular velocity data.

また、上記実施形態では、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の角速度データを時系列に並べた時系列データから抽出される衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）に基づいて、各軸の衝撃指標を導出するとともに、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各角速度のノルムの角速度データを時系列に並べた時系列データから抽出される衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）に基づいて、当該ノルムの衝撃指標を導出しているが、例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各角速度をクォータニオンに変換することで衝撃指標を導出するようにしてもよい。 In addition, in the above embodiment, the impact of each axis is calculated based on the time series data (shock waveform) corresponding to the impact extracted from the time series data in which the angular velocity data of the X, Y, and Z axes are arranged in time series. In addition to deriving the index, based on the time series data (shock waveform) corresponding to the shock extracted from the time series data in which the angular velocity data of the norm of each angular velocity of the X axis, Y axis, and Z axis is arranged in time series, Although the impact index of the norm is derived, for example, the impact index may be derived by converting the angular velocities of the X, Y, and Z axes into quaternions.

また、上記実施形態では、例えば、ユーザの腰の形状、質量、腰関節の位置等の情報を入力できるユーザインタフェースを測定装置１０が備え、当該情報に基づいて、測定装置１０が当該ユーザの腰関節周りの慣性モーメントを導出できるようにしてもよい。これにより、導出された慣性モーメントと、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の角速度データを時系列に並べた時系列データから抽出される衝撃に対応する時系列データ（衝撃波形）等より導出される角加速度と、に基づいて、実際のモーメントを導出することが可能となる。更に、上記のユーザインタフェースを介して、ユーザの股関節の位置に係る情報が入力された場合、当該股関節で発生するモーメントも導出することが可能となる。
なお、腰の形状、質量、腰関節の位置等が正確に分からない場合には、上記のユーザインタフェースを介して、ユーザの身長と体重の情報を入力させ、当該情報を所定の身体モデルに当てはめることで、ユーザの腰関節の位置や、当該腰関節周りの慣性モーメント等を推定し、実際のモーメントを導出できるようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, the measuringdevice 10 includes a user interface that allows inputting information such as the shape, mass, and position of the waist joint of the user, and based on the information, the measuringdevice 10 measures the user's waist. It may also be possible to derive the moment of inertia around the joint. As a result, the derived moment of inertia is derived from the time series data (shock waveform) corresponding to the impact extracted from the time series data in which the angular velocity data of the X, Y, and Z axes are arranged in time series. Based on the angular acceleration, it becomes possible to derive the actual moment. Furthermore, when information related to the position of the user's hip joint is input via the user interface, it is also possible to derive the moment generated at the hip joint.
In addition, if the shape, mass, position of the hip joints, etc. of the waist are not accurately known, the user can input information on the user's height and weight via the above user interface, and apply the information to a predetermined body model. In this way, the position of the user's waist joint, the moment of inertia around the waist joint, etc. may be estimated, and the actual moment may be derived.

また、上記実施形態では、運動の一例としてランニングを挙げているが、当該運動は、歩行や走行を伴うものであればよく、例えば、ウォーキングや競歩などでもよい。 Further, in the above embodiment, running is cited as an example of exercise, but the exercise may be any exercise that involves walking or running, such as walking or race walking.

また、上記実施形態では、測定装置１０をユーザの腰（仙骨）の位置に固定することで、当該ユーザの腰に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出するようにしているが、当該測定装置１０をユーザの他の部位（例えば、腹部、胸部、脚部（大腿部）など）に固定し、当該他の部位に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出するようにしてもよい。 Furthermore, in the above embodiment, the measuringdevice 10 is fixed at the user's waist (sacrum) to derive an impact index indicating the impact force acting on the user's waist. 10 may be fixed to other parts of the user (for example, the abdomen, chest, legs (thighs), etc.), and an impact index indicating the impact force acting on the other parts may be derived.

また、上記実施形態では、測定装置１０は、その本体内にセンサ部１６を有しているが、センサ部１６を、当該本体から分離した別装置として設けるようにしてもよい。かかる場合、衝撃指標を導出する対象の部位にセンサ部１６を有する上記の別装置を固定するようにする。 Further, in the above embodiment, the measuringdevice 10 has thesensor section 16 within its main body, but thesensor section 16 may be provided as a separate device separated from the main body. In such a case, the above-mentioned separate device having thesensor section 16 is fixed to the target site for deriving the impact index.

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲をその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲のとおりである。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes the scope of the invention described in the claims and its equivalent range.
Below, the invention described in the claims first attached to the application of this application will be added. The claim numbers stated in the supplementary notes are as in the claims originally attached to the request for this application.

〔付記〕
＜請求項１＞
被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出装置であって、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出手段と、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出手段と、
を備えることを特徴とする運動指標導出装置。
＜請求項２＞
前記角速度センサは、互いに直交する３軸方向の角速度を検出する３軸角速度センサであり、
前記取得手段は、前記３軸方向のそれぞれを対象として前記衝撃に対応する時系列データを取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動指標導出装置。
＜請求項３＞
前記３軸角速度センサで検出された前記３軸方向の角速度に係る角速度情報に基づいて、前記３軸方向の角速度のノルムを導出するノルム導出手段を備え、
前記取得手段は、更に、前記ノルム導出手段により導出された前記ノルムに基づいて導出される前記衝撃に対応する時系列データを取得する、
ことを特徴とする請求項２に記載の運動指標導出装置。
＜請求項４＞
前記衝撃指標導出手段により導出された前記衝撃指標を表示部に表示させる表示制御手段を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動指標導出装置。
＜請求項５＞
前記取得手段は、前記衝撃に対応する時系列データとして、前記角速度情報が示す角速度波形から抽出される衝撃波形を取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動指標導出装置。
＜請求項６＞
前記角速度センサは、前記被測定者の腰部に装着され、
前記衝撃指標導出手段は、前記被測定者の腰部に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動指標導出装置。
＜請求項７＞
前記衝撃指標は、平均ストレスに係る指標を含み、
前記衝撃指標導出手段は、前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、当該衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形の振幅を、前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの経過時間で除した値を、前記平均ストレスとして導出する、
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の運動指標導出装置。
＜請求項８＞
前記衝撃指標は、最大ストレスに係る指標を含み、
前記衝撃指標導出手段は、前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの経過時間における当該衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形の接線の傾きが最大となる点での当該接線の傾きを示す最大斜度を、前記最大ストレスとして導出する、
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の運動指標導出装置。
＜請求項９＞
前記衝撃指標は、ストレス積に係る指標を含み、
前記衝撃指標導出手段は、前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの経過時間における当該衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形の振幅を、前記ストレス積として導出する、
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の運動指標導出装置。
＜請求項１０＞
被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出方法であって、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出工程と、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出工程と、
を含むことを特徴とする運動指標導出方法。
＜請求項１１＞
被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出装置のコンピュータを、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出手段、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出手段、
として機能させることを特徴とする運動指標導出プログラム。[Additional notes]
<Claim 1>
A movement index deriving device for deriving an index related to the movement of a person to be measured,
acquisition means for acquiring time-series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to the angular velocity detected by the angular velocity sensor during the exercise period;
detection means for detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired by the acquisition means;
Impact index deriving means for deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time series data corresponding to the impact from the timing at which the subject lands to the timing at which the peak is reached;
An exercise index deriving device comprising:
<Claim 2>
The angular velocity sensor is a three-axis angular velocity sensor that detects angular velocity in three axes directions orthogonal to each other,
The acquisition means acquires time series data corresponding to the impact in each of the three axial directions.
The exercise index deriving device according toclaim 1, characterized in that:
<Claim 3>
Norm deriving means for deriving a norm of the angular velocity in the three-axis directions based on angular velocity information related to the angular velocity in the three-axis directions detected by the three-axis angular velocity sensor,
The acquisition means further acquires time series data corresponding to the shock derived based on the norm derived by the norm derivation means.
The exercise index deriving device according toclaim 2, characterized in that:
<Claim 4>
comprising display control means for displaying the impact index derived by the impact index deriving means on a display section;
The exercise index deriving device according toclaim 1, characterized in that:
<Claim 5>
The acquisition means acquires an impact waveform extracted from an angular velocity waveform indicated by the angular velocity information as time series data corresponding to the impact.
The exercise index deriving device according toclaim 1, characterized in that:
<Claim 6>
The angular velocity sensor is attached to the waist of the subject,
The impact index deriving means derives an impact index indicating an impact force acting on the waist of the subject.
The exercise index deriving device according toclaim 1, characterized in that:
<Claim 7>
The impact index includes an index related to average stress,
The impact index deriving means calculates, based on the time-series data corresponding to the impact, the amplitude of the impact waveform indicated by the time-series data corresponding to the impact, from the time when the subject lands to the time when the peak is reached. Derive the value divided by the elapsed time as the average stress,
The movement index deriving device according to any one ofclaims 1 to 6.
<Claim 8>
The impact index includes an index related to maximum stress,
The impact index deriving means is configured to calculate, based on the time series data corresponding to the impact, a shock waveform indicated by the time series data corresponding to the impact in the elapsed time from the landing timing of the subject to the timing of reaching the peak. Deriving the maximum slope indicating the slope of the tangent line at the point where the slope of the tangent line is the maximum as the maximum stress,
The movement index deriving device according to any one ofclaims 1 to 6.
<Claim 9>
The impact index includes an index related to stress product,
The impact index deriving means is configured to calculate, based on the time series data corresponding to the impact, a shock waveform indicated by the time series data corresponding to the impact in the elapsed time from the landing timing of the subject to the timing of reaching the peak. Deriving the amplitude of as the stress product,
The movement index deriving device according to any one ofclaims 1 to 6.
<Claim 10>
A movement index derivation method for deriving an index related to the movement of a subject, the method comprising:
an acquisition step of acquiring time series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to the angular velocity detected by the angular velocity sensor during the exercise period;
a detection step of detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired in the acquisition step;
an impact index deriving step of deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time-series data corresponding to the impact from the timing of landing of the subject to the timing of reaching the peak;
A method for deriving an exercise index, the method comprising:
<Claim 11>
The computer of the movement index derivation device that derives the index related to the movement of the subject,
acquisition means for acquiring time-series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to angular velocity detected by an angular velocity sensor during an exercise period;
detection means for detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired by the acquisition means;
Impact index deriving means for deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time series data corresponding to the impact from the timing when the subject lands to the timing when the peak is reached;
An exercise index derivation program characterized by functioning as a.

１ ランニング解析システム
１０ 測定装置
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ 記憶部
１４ 表示部
１５ 操作部
１６ センサ部
１６１ 加速度センサ
１６２ 角速度センサ
１６３ ＧＰＳ受信機
１７ 通信部
２０ 端末装置
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ 記憶部
２４ 表示部
２５ 操作部
２６ 通信部1 Runninganalysis system 10Measuring device 11 CPU
12 RAM
13Storage section 14Display section 15Operation section 16Sensor section 161Acceleration sensor 162Angular velocity sensor 163GPS receiver 17Communication section 20Terminal device 21 CPU
22 RAM
23Storage section 24Display section 25Operation section 26 Communication section

Claims (11)

Translated fromJapanese

被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出装置であって、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出手段と、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出手段と、
を備えることを特徴とする運動指標導出装置。 A movement index deriving device for deriving an index related to the movement of a person to be measured,
acquisition means for acquiring time-series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to the angular velocity detected by the angular velocity sensor during the exercise period;
detection means for detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired by the acquisition means;
Impact index deriving means for deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time series data corresponding to the impact from the timing at which the subject lands to the timing at which the peak is reached;
An exercise index deriving device comprising: 前記角速度センサは、互いに直交する３軸方向の角速度を検出する３軸角速度センサであり、
前記取得手段は、前記３軸方向のそれぞれを対象として前記衝撃に対応する時系列データを取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動指標導出装置。 The angular velocity sensor is a three-axis angular velocity sensor that detects angular velocity in three axes directions orthogonal to each other,
The acquisition means acquires time series data corresponding to the impact in each of the three axial directions.
The exercise index deriving device according to claim 1, characterized in that: 前記３軸角速度センサで検出された前記３軸方向の角速度に係る角速度情報に基づいて、前記３軸方向の角速度のノルムを導出するノルム導出手段を備え、
前記取得手段は、更に、前記ノルム導出手段により導出された前記ノルムに基づいて導出される前記衝撃に対応する時系列データを取得する、
ことを特徴とする請求項２に記載の運動指標導出装置。 Norm deriving means for deriving a norm of the angular velocity in the three-axis directions based on angular velocity information related to the angular velocity in the three-axis directions detected by the three-axis angular velocity sensor,
The acquisition means further acquires time series data corresponding to the shock derived based on the norm derived by the norm derivation means.
The exercise index deriving device according to claim 2, characterized in that: 前記衝撃指標導出手段により導出された前記衝撃指標を表示部に表示させる表示制御手段を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動指標導出装置。 comprising display control means for displaying the impact index derived by the impact index deriving means on a display section;
The exercise index deriving device according to claim 1, characterized in that: 前記取得手段は、前記衝撃に対応する時系列データとして、前記角速度情報が示す角速度波形から抽出される衝撃波形を取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動指標導出装置。 The acquisition means acquires an impact waveform extracted from an angular velocity waveform indicated by the angular velocity information as time series data corresponding to the impact.
The exercise index deriving device according to claim 1, characterized in that: 前記角速度センサは、前記被測定者の腰部に装着され、
前記衝撃指標導出手段は、前記被測定者の腰部に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の運動指標導出装置。 The angular velocity sensor is attached to the waist of the subject,
The impact index deriving means derives an impact index indicating an impact force acting on the waist of the subject.
The exercise index deriving device according to claim 1, characterized in that: 前記衝撃指標は、平均ストレスに係る指標を含み、
前記衝撃指標導出手段は、前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、当該衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形の振幅を、前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの経過時間で除した値を、前記平均ストレスとして導出する、
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の運動指標導出装置。 The impact index includes an index related to average stress,
The impact index deriving means calculates, based on the time-series data corresponding to the impact, the amplitude of the impact waveform indicated by the time-series data corresponding to the impact, from the time when the subject lands to the time when the peak is reached. Derive the value divided by the elapsed time as the average stress,
The movement index deriving device according to any one of claims 1 to 6. 前記衝撃指標は、最大ストレスに係る指標を含み、
前記衝撃指標導出手段は、前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの経過時間における当該衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形の接線の傾きが最大となる点での当該接線の傾きを示す最大斜度を、前記最大ストレスとして導出する、
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の運動指標導出装置。 The impact index includes an index related to maximum stress,
The impact index deriving means is configured to calculate, based on the time series data corresponding to the impact, a shock waveform indicated by the time series data corresponding to the impact in the elapsed time from the landing timing of the subject to the timing of reaching the peak. Deriving the maximum slope indicating the slope of the tangent line at the point where the slope of the tangent line is the maximum as the maximum stress,
The movement index deriving device according to any one of claims 1 to 6. 前記衝撃指標は、ストレス積に係る指標を含み、
前記衝撃指標導出手段は、前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの経過時間における当該衝撃に対応する時系列データが示す衝撃波形の振幅を、前記ストレス積として導出する、
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の運動指標導出装置。 The impact index includes an index related to stress product,
The impact index deriving means is configured to calculate, based on the time series data corresponding to the impact, a shock waveform indicated by the time series data corresponding to the impact in the elapsed time from the landing timing of the subject to the timing of reaching the peak. Deriving the amplitude of as the stress product,
The movement index deriving device according to any one of claims 1 to 6. 被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出方法であって、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出工程と、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出工程と、
を含むことを特徴とする運動指標導出方法。 A movement index derivation method for deriving an index related to the movement of a subject, the method comprising:
an acquisition step of acquiring time series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to the angular velocity detected by the angular velocity sensor during the exercise period;
a detection step of detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired in the acquisition step;
an impact index deriving step of deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time-series data corresponding to the impact from the timing when the subject lands to the timing when the peak is reached;
A method for deriving an exercise index, the method comprising: 被測定者の運動に係る指標を導出する運動指標導出装置のコンピュータを、
運動期間中に角速度センサで検出された角速度に係る角速度情報に基づいて導出される衝撃に対応する時系列データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記衝撃に対応する時系列データから前記被測定者の着地タイミングの直後に現れるピークを検出する検出手段、
前記被測定者の着地タイミングから前記ピークに到達するタイミングまでの前記衝撃に対応する時系列データに基づいて、前記被測定者に作用する衝撃力を示す衝撃指標を導出する衝撃指標導出手段、
として機能させることを特徴とする運動指標導出プログラム。 The computer of the movement index derivation device that derives the index related to the movement of the subject,
acquisition means for acquiring time-series data corresponding to an impact derived based on angular velocity information related to angular velocity detected by an angular velocity sensor during an exercise period;
detection means for detecting a peak that appears immediately after the landing timing of the subject from the time series data corresponding to the impact acquired by the acquisition means;
Impact index deriving means for deriving an impact index indicating an impact force acting on the subject based on time series data corresponding to the impact from the timing when the subject lands to the timing when the peak is reached;
An exercise index derivation program characterized by functioning as a.

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