JP2016214872A - スタミナ監視方法及びスタミナ監視装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明に係るスタミナ監視装置は、生理学的な信号を検出するセンサモジュールと、生体的な情報を受信するユーザインターフェースと、生体的な情報及び少なくとも1つの数学的なモデルを格納するメモリモジュールと、少なくとも1つの数学的なモデルを実行し、生理学的な信号及び生体的な情報に基づいて嫌気エネルギー及び好気エネルギーを推定し、嫌気エネルギーと好気エネルギーとをスタミナ値に組み合わせる処理モジュールと、を備える。
【選択図】図1
Description
ユーザインタフェース103から生体的情報を受信するステップS301と、
センサモジュール101によって生理学的データPtを計測するステップS303と、
処理モジュール102によって生理学的データPtに基づいて嫌気性エネルギー値のパーセンテージを推定するステップS305と、
処理モジュール102によって生理学的データPt及び生体情報に基づいて好気性エネルギー値のパーセンテージを推定するステップS307と、
処理モジュール102によって嫌気性エネルギー値のパーセンテージ及び好気性エネルギー値のパーセンテージに基づいてスタミナ値のパーセンテージを推定するステップS309と、を備える。
メモリモジュール104から嫌気性エネルギーカテゴリ(anaerobic_c)及び最大嫌気性エネルギー値(anaerobicmax)等の推定の設定を得るステップS401と、
メモリモジュール104から前回の嫌気性エネルギー値(anaerobict−1)を得るステップS403と、
メモリモジュール104から生理学的データPtを得るステップS405と、
処理モジュールによって、生理学的データPt、嫌気性推定の設定及び前回の嫌気性エネルギー値(anaerobict−1)に基づいて嫌気性エネルギー値(anaerobict)を推定するテップS407と、
嫌気性エネルギー値(anaerobict)、最大嫌気性エネルギー値(anaerobicmax)及び最小嫌気性エネルギー値(anaerobicmin)を利用して、処理モジュール102によって嫌気性エネルギー値のパーセンテージ(anaerobict%)を計算するステップS409と、を備える。
メモリモジュール104から好気性エネルギーカテゴリ(anaerobic_c)及び最近の記録の好気性エネルギー値(anaerobict-1)等の好気性に対する推定の設定を得るステップS501と、
メモリモジュール104から生体情報を得るステップS503と、
メモリモジュール104から生理学的情報Ptを得るステップS505と、
処理モジュール102によって、生理学的データPt、生体情報、最近の記録の好気性エネルギー値(aerobict-1)及び好気性エネルギー定数(aerobic_constant)に基づいて好気性エネルギー値(aerobict)を推定するテップS507と、
好気性エネルギー値(aerobict)及び好気性エネルギーカテゴリ(aerobic_c)を利用して、処理モジュール102によって好気性エネルギー値のパーセンテージ(aerobict%)を計算するステップS509と、を備える。
好気性エネルギー値(aerobict)に基づいて、処理モジュール102によって好気性推定の設定を調整するステップS313と、を実行する。
処理モジュール102により嫌気性エネルギー値(anaerobict)と最大嫌気性エネルギーの関数f(anaerobicmax)とを比較して、嫌気性エネルギー値がf(anaerobicmax)より大きいまたは同じである場合、S603を実行し、an嫌気性エネルギー値がanaerobicmaxより小さい場合、S607を実行するステップ601と、
ユーザインタフェース103によってユーザにお知らせを送信するステップS603と、
センサモジュール101によりユーザが運動強度を低減したかどうかを検知して、ユーザが運動強度を低減した場合、S609を実行し、低減しなかった場合、ステップを停止する(終了する)ステップS605と、
処理モジュール102により嫌気性エネルギー値(anaerobict)と嫌気性閾とを比較して、X分内で嫌気性エネルギー値が嫌気性閾より大きいまたは同じである場合、S603を実行し、X分内で嫌気性エネルギー値が嫌気性閾より小さい場合、ステップを停止する(終了する)ステップS607と、
t+1時間のために、嫌気性エネルギーカテゴリをanaerobic_c+1に増加させることで嫌気性に対する推定の設定をアップデートし、嫌気性エネルギー値が、次の嫌気性エネルギー値の推定のための新たな最大嫌気性エネルギーとなるステップS609と、を含む。
処理モジュール102によって、好気エネルギー値(aerobict)と最小好気性エネルギー閾とを比較して、好気エネルギー値が最小好気性エネルギー閾より小さいまたは等しい場合、S703を実行し、好気エネルギー値が最小好気性エネルギー閾より大きい場合、ステップを停止する(終了する)ステップS701と、
ユーザインタフェース103によってユーザにお知らせを送信するステップS703と、
センサモジュール101によりユーザが運動強度を低減したかどうかを検知し、ユーザが運動強度を低減した場合、S707を実行し、低減しなかった場合、ステップを停止する(終了する)ステップS705と、
時間t+1のために、好気性エネルギーカテゴリをaerobic_c+1に増加させることで、好気性推定の設定を調整し、最近記録された好気性エネルギー値(aerobict-1)が、(aerobict-1)=f(aerobic_c+1、aerobict%)にアップデートされるステップS707と、を備える。
メモリモジュール104からスタミナ値(St%)及びt−1からtまでの好気性エネルギー消費差を含む複数組の好気性エネルギーデータ(aerobic_data)を得るステップS801と、
複数の好気性エネルギー消費量差にそれぞれ1つの好気性定数(aerobic_constant)を加えて複数の和を取得し、以上の複数の和の総数を計算する総カロリー消費となるステップS803と、
各組の好気性エネルギーデータ(aerobic_data)に対して、スタミナ値(St%)が以前の複数組の好気性エネルギーデータ(aerobic_data)からの前回のスタミナ値(St−1%)より小さいか大きいまたは等しいかを判断し、St%がSt−1%より小さい場合、S807を実行するステップS805と、
S805の条件を満たす、即ち、St%がSt−1%より小さい全ての好気性エネルギーデータ(aerobic_data)をメモリモジュール104に格納するステップS807と、各組の好気性エネルギーデータ(aerobic_data)に対して、好気エネルギー消費量差、好気性定数(aerobic_constant)、スタミナ値(St%)、前回のスタミナ値(St−1%)及び加重変数の関数によって、効果的なカロリー消費率(eff_calorie_rate)を計算するステップS809と、
公式Σ(eff_calorie_rate) * (St%) +calorie_totalで、即ち、S809に格納されている各組の好気性エネルギーデータ(aerobic_data)の有効カロリー消費率(eff_calorie_rate)の総数を複数組のaerobic_dataの最近記録されたスタミナ値(St%)と乗じた後、総カロリー消費(calorie_total)を加えて、総最大カロリー消費量を推定するステップS811と、を備える。
メモリモジュール104からt−1からtまでのスタミナ値(St%)及び変位値(ΔDis)を含む複数組の運動データ(ex_data)を取得し、ステップS901と、
全ての変位値(ΔDis)の総数である総運度変位(dis_total)を計算するステップS903と、
各組の運動データ(ex_data)のスタミナ値(St%)が前の一組の運動データ(ex_data)のスタミナ値(St−1%)より大きいか小さいかを判断し、St%がSt−1%より小さい場合、S907を実行するステップS905と、
S905の条件を満たす、即ち、各組の運動データ(ex_data)のスタミナ値(St%)が前の一組の運動データ(ex_data)のスタミナ値(St−1%)より小さい全ての運動データ(ex_data)をメモリモジュール104に格納するステップS907と、
各組の格納された運動データ(ex_data)に対して、変位値(ΔDis)、スタミナ値(St%)、前の一組のスタミナ値(St−1%)及び加重変数の関数によって、有効運動変位比率(eff_dis_rate)を計算するステップS909と、
S909から各組の格納された運動データ(ex_data)の有効運動変位率(eff_dis_rate)の総数を最近記録された複数組の運動データのスタミナ値(St%)に乗じた後、総運動変位(dis_total)を加える、即ち、公式Σ(eff_dis_rate)*最近記録されたスタミナ値(St%)+dis_totalで総最大運動変位を推定するステップS911と、を備える。
101 センサモジュール
102 処理モジュール
103 ユーザインタフェース
104 メモリモジュール
202 下部境界線
204 上部境界線
206 ブロック
301 ストラップ
400 ウェアラブル装置
401 リストバンド
402 表示灯
403 スマートフォン
Claims (42)
- 生理学的な信号を検出するセンサモジュールと、
生体的な情報を受信するユーザインターフェースと、
生体的な情報及び少なくとも1つの数学的なモデルを格納するメモリモジュールと、
前記少なくとも1つの数学的なモデルを実行し、生理学的な信号及び生体的な情報に基づいて嫌気エネルギー及び好気エネルギーを推定し、嫌気エネルギーと好気エネルギーとをスタミナ値に組み合わせる処理モジュールと、を備えることを特徴とするスタミナ監視装置。 - 前記嫌気エネルギーは、乳酸濃度の蓄積に相関する請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記好気エネルギーは、カロリー消費に相関する請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記生体的な情報は、高さ、重さ、年齢または性別の少なくとく1つの体情報を含む請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記センサモジュールは、心電図信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、体温、身体組成、血糖、血圧、グリコーゲン濃度、酸素濃度身体組成、パワー、速度、高度及び傾きの少なくとも1つを検知することを特徴とする請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記センサモジュールは、心拍数を検知するEKGセンサを備えることを特徴とする請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記ユーザインターフェースは、表示装置、振動部品またはスピーカーの少なくとも1つの出力部品を含むことを特徴とする請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記スタミナ監視装置は、スタミナの監視装置をユーザの皮膚に直接的または間接的に固定するストラップを含むことを特徴とする請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記スタミナの監視装置は、前記ストラップによりユーザの額、手首、脚及び腕に装着されることを特徴とする請求項8に記載のスタミナ監視装置。
- スタミナ値は、心拍数、速度、時間、マップ、温度、湿度、高度、消費カロリー、運動効率、身体組成、パワー、ケイデンス、速度、高度、傾き、BMIまたは推定された最大運動変位の少なくとも1つのパラメータと組み合わせて出力されることを特徴とする請求項8に記載のスタミナ監視装置。
- 前記ユーザインターフェースは、嫌気エネルギー及び/または好気エネルギーが閾に到達した際、お知らせを出力することを特徴とする請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記お知らせは、振動によるお知らせ、音によるお知らせまたは視覚的なお知らせであることを特徴とする請求項11に記載のスタミナ監視装置。
- 前記スタミナ値は、RPE数値に更に対応し、且つ前記ユーザインターフェースによって出力されることを特徴とする請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記処理モジュールは、スタミナ値及び好気エネルギーに基づいて最大カロリー消費を推定することに用いられることを特徴とする請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記スタミナ監視装置は、リアルタイム変位情報を直接的または間接的に提供する運動センサを含むことを特徴とする請求項1に記載のスタミナ監視装置。
- 前記処理モジュールは、前記スタミナ値及び前記変位情報に基づいて最大運動変位を推定することに用いられることを特徴とする請求項15に記載のスタミナ監視装置。
- 前記ユーザインターフェースは、前記処理モジュールによって前記スタミナ値または前記最大運動変位に基づいて計算された利用可能な攻撃を出力することを特徴とする請求項16に記載のスタミナ監視装置。
- センサモジュールにより生理学的な信号を検出するステップと、
ユーザインターフェースにより生体的な信号を受信するステップと、
処理モジュールにより、メモリモジュールに格納された数学的なモデルを使用して、前記生理学的な信号及び前記生体的な信号に基づいて嫌気エネルギー及び好気エネルギーを推定するステップと、
前記嫌気エネルギー及び前記好気エネルギーに基づいてスタミナ値を推定するステップと、
少なくとも1つの出力ユニットにより前記スタミナ値を出力するステップと、を備えることを特徴とするスタミナ監視方法。 - 嫌気エネルギーは、乳酸濃度の蓄積に相関する請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記好気エネルギーは、カロリー消費に相関する請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記生体的な情報は、高さ、重さ、年齢または性別の少なくとも1つの体情報を含む請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記センサモジュールは、心電図信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、体温、身体組成、血糖、血圧、グリコーゲン濃度、酸素濃度身体組成、パワー、速度、高度及び傾きの少なくとも1つを検知することを特徴とする請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記センサモジュールは、心拍数を検知するEKGセンサを備えることを特徴とする請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記ユーザインターフェースは、表示装置、振動部品またはスピーカーからの少なくとも1つの出力部品を含むことを特徴とする請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記スタミナ値は、心拍数、速度、時間、マップ、温度、湿度、高度、消費カロリー、運動効率、身体組成、パワー、ケイデンス、速度、高度、傾き、BMIまたは推定された最大運動変位の少なくとも1つのパラメータと組み合わせて出力されることを特徴とする請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記ユーザインターフェースは、嫌気エネルギー及び/または好気エネルギーが閾に到達する際、お知らせを出力することを特徴とする請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記お知らせは、振動によるお知らせ、音によるお知らせまたは視覚的なお知らせであることを特徴とする請求項26に記載のスタミナ監視方法。
- 前記スタミナ値は、RPE数値に更に対応されるステップと、
前記ユーザインターフェースによって出力されるステップと、
を含むことを特徴とする請求項18に記載のスタミナ監視方法。 - 前記スタミナ監視方法は、前記スタミナ値及び前記好気エネルギーに基づいて、最大カロリー消費を推定するステップを含むことを特徴とする請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記スタミナ監視方法は、運動センサからリアルタイム変位情報を直接的または間接的に取得するステップを含むことを特徴とする請求項18に記載のスタミナ監視方法。
- 前記スタミナ監視方法は、前記スタミナ値及び前記変位情報に基づいて最大運動変位を推定するステップを含むことを特徴とする請求項30に記載のスタミナ監視方法。
- 前記スタミナ監視方法は、前記処理モジュールによって前記スタミナ値または前記最大運動変位に基づいて計算された利用可能な攻撃を出力するステップを含むことを特徴とする請求項31に記載のスタミナ監視方法。
- 生理学的な信号を検出するセンサモジュールと、
生体的な情報を受信するユーザインターフェースと、
生体的な情報及び少なくとも1つの数学的なモデルを格納するメモリモジュールと、
前記少なくとも1つの数学的なモデルを実行し、生理学的な信号及び生体的な情報に基づいてスタミナ値を推定し、前記スタミナ値に基づいてスタミナ値を少なくとも1つの出力ユニットを含む前記ユーザインターフェースに送信して出力する処理モジュールと、を備えることを特徴とするスタミナ監視装置。 - 前記処理モジュールは、前記スタミナ値及び嫌気エネルギーに基づいて最大カロリー消費を推定し、前記嫌気エネルギーは、前記生理学的な信号及び前記生体的な信号に基づいて推定されることを特徴とする請求項33に記載のスタミナ監視装置。
- 前記スタミナ監視装置は、リアルタイム変位情報を直接的または間接的に提供する運動センサを含み、前記処理モジュールは、前記スタミナ値及び前記変位情報に基づいて最大運動変位を更に推定することを特徴とする請求項33に記載のスタミナ監視装置。
- 前記ユーザインターフェースは、前記処理モジュールによって前記スタミナ値または前記最大運動変位に基づいて計算された利用可能な攻撃を出力することを特徴とする請求項35に記載のスタミナ監視装置。
- 前記メモリモジュールは、変位ターゲットを更に格納し、且つ最大運動変位が前記変位ターゲットより小さい時、ユーザにお知らせを出力することを特徴とする請求項35に記載のスタミナ監視装置。
- 前記ユーザインターフェースは、表示装置、振動部品またはスピーカーからの少なくとも1つの出力部品を含むことを特徴とする請求項33に記載のスタミナ監視装置。
- 前記生体的な情報は、高さ、重さ、年齢または性別の少なくとも1つの体情報を含む請求項33に記載のスタミナ監視装置。
- 前記センサモジュールは、心拍数を検知するEKGセンサを備えることを特徴とする請求項33に記載のスタミナ監視装置。
- 前記スタミナ値は、心拍数、速度、時間、マップ、温度、湿度、高度、消費カロリー、運動効率、身体組成、パワー、ケイデンス、速度、高度、傾き、BMIまたは推定された最大運動変位の少なくとも1つのパラメータと組み合わせて出力されることを特徴とする請求項33に記載のスタミナ監視装置。
- 前記センサモジュールは、心電図信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、体温、身体組成、血糖、血圧、グリコーゲン濃度、酸素濃度身体組成、パワー、速度、高度及び傾きの少なくとも1つを検知することを特徴とする請求項33に記載のスタミナ監視装置。
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