JP2017520336A - 人体および物体運動への生体力学フィードバックを送達するための方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、図面と合わせて読むべきである以下の説明から、より完全に理解されるであろう。この説明において、同一の番号は、本開示の様々な開示の範囲内で、類似の要素を指している。本明細書に記載されている方法、装置およびシステムは、単に例示であること、および本開示の趣旨と範囲を逸脱することなく、変形形態を作製できることを、当業者は容易に理解するであろう。
本明細書で使用される、「エンジン」という用語は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せとして実現されていようとも、本明細書に記載されたいずれかの機能を実行することのできる、1つまたは2つ以上の要素を意味し、データフォーマットまたはプロトコルに関係なく、全体的または部分的に、直列または並列に、同期または非同期に、遠隔式または局所的に、機能を協調して実行する、そのような要素の集合を含む。
−近傍において使用された、手、前腕、上腕、上胴、首、頭、骨盤、上腿、下方すね、足、および近傍において使用される任意の物体などの、双方向および/または一方向セグメンを含む、マルチセグメントまたはシングルセグメントバイオメカニクスモデルを定義、
−3次元XYZマーカーデータを使用して、モデル内の身体または物体セグメントの長軸ユニットベクトルを定義、
−上記セグメントのそれぞれの平面軸ユニットベクトルを定義、
−各セグメントの第3のユニットベクトルを特定するために、長軸と平面軸の外積を計算、
−モデルにおける各セグメントに対する3つの直交ユニットベクトルを作成するために、第3のユニットベクトルと長軸ユニットベクトルの外積を計算、
−各セグメントのユニットベクトルの組を使用して、(オイラー座標系および極座標系において)相対関節角度を計算、
−被験体重量および身長と、身体セグメントの人体測定基準を使用して人体マスモデルを定義して、各セグメンのまわりの質量慣性モーメント、および質量中心場所を計算する、
−5点中心差分フィルタを使用して、各マーカー、および各セグメント質量中心の加速度を計算、
−角速度の5点中心差分フィルタを使用して、各モデルセグメントの角加速度を計算、
−各セグメントの角速度成分、各セグメントの角加速度成分、および各セグメント質量中心の線形加速度成分を使用して、運動の逆動力学モデルを計算する、
−イベント検出アルゴリズムを使用して、特定の運動中に関心点を特定する
−運動学および運動力学値が、関心点において抽出される(運動学および運動力学値の例は、スポーツ運動中の骨盤セグメントのピーク角速度(メートル/秒単位)または、投球運動中の足接点における肩回転(角度単位)である)、
−未処理センサデータが、軸‐角度積分方法(axis-angle integration method)を用いて互いに融合される、
・センサの回転マトリックスが、スチルポイントの間に、重力ベクトルを用いて初期化される(スチルポイントがないときに、軸‐角度方法が完了した後に、積分オフセットを測定することによって、重力を測定することもできる)、
・ジャイロスコープからの角速度データを、運動中の各サンプルにおいて、回転マトリックス中に統合される、
・各サンプルからの各回転マトリックスが、身体固定方法において、初期化された回転マトリクスに、連続的に積算される、
・加速度データが、角速度データから計算された回転マトリックスを用いて、グローバルフレームに変換される、
・グローバル参照フレームにおける回転された加速度データから重力が減算される、
・回転された加速度データが、速度、およびセンサの位置、および/またはセンサが取り付けられている剛体上の任意の点に統合される、
−すべての処理データが、システムにおいて存在することのあるオフセットエラーだけ回転される、
−すべての回転データおよび慣性データが、4次ローパスフィルタを使用してフィルタリングされる、
−慣性参照フレーム加速度データおよび角速度データが、オープンチェーン逆動力学運動力学モデル(open-chain inverse dynamics kinetic model)に送給されて、人体測定基準、身長、重量、または物体特性のルックアップ表によって定義された、人体または物体質量モデル内の、頂点のまわりの反力およびトルクについて解く、
−イベント検出アルゴリズムが、特定の運動中の関心点を特定するのに使用される(野球ピッチングにおけるイベント検出アルゴリズムの一例は、履歴データセット(トレーニングデータ)の主成分の生成を包含する)。ハードウェアデバイス内の所与のデータのバッファが、主成分のフィッティングの基準に合致するときには、イベント(ピッチングなど)が検出される。イベント検出は、所望しない運動が、所与のアプリケーションにおいて検出されるのを防止するのに使用される。
−運動学および運動力学値は、関心点において、統合化された位置、速度、加速度、角速度、および反力およびトルクデータから抽出される。
図5Cは、仮想のゴルフクラブに、以下の場所:ハンドルの根本、ハンドルの上方、質量中心、クラブの根本、およびクラブフェースアングルの直接ラインを形成するクラブフェースの先端、において取り付けられた5つのマーカーを備えるマーカーセット402を概念的に示す。
図6A〜H、ウェアラブルテクノロジ102を参照すると、それらは、被験者および/または付随する物体からの運動データの取得を補助するために、態様において、スパンデックス、Lycra、ポリエステル、綿と組み合わせた、絹またはその他任意のウェアラブル材料を含む、いずれかの材料で製作してもよい、複数のガーメント800のいずれかを含む。そのようなガーメントの様々な態様については、以下により詳細に説明する。各ガーメント800は、運動データを記録して、iOS/Android電話またはその他のネットワーク使用可能デバイス802にワイヤレスで送信することのできる、MEMS/IMUハードウェアなどの、複数のデータ採集機構801を含む。ペンシルバニア州、ピッツバーグのDiamond Kinetics社から入手可能なものなどの、ソフトウェアアプリケーションを使用して、MEMS/IMUハードウェアから、運動学を計算してもよい。
ソフトウェアモジュールには、CPU502にロードされて実行されると、汎用計算システムを、本明細書において開示された技法の全部または一部を促進するようにカスタム化された、専用計算システムに変換する、ソフトウェア命令を含めてもよい。本明細書の全体にわたって詳述したように、プログラムモジュールは、様々なツールまたは技法を提供し、それによって、コンピュータアーキテクチャ500は、本明細書において考察した構成要素、論理フロー、および/またはデータ構造を使用して、全体システムまたは動作環境内に参加してもよい。
本明細書において開示されたシステムおよび技法の様々な態様を、特定のスポーツおよび/またはそのような活動に関係するガーメントを参照して説明したが、当業者にとっては、本明細書において開示されたシステムおよびプロセスに対する修正は、本開示の趣旨と範囲から逸脱することなく行うことができることは明白であろう。例えば、解析に有用な運動データを送信することのできる、任意のタイプのウェアラブルガーメントを、本明細書に記載されたシステムおよび技法とともに使用してもよい。さらに、記載されたネットワーク実現形態にもかかわらず、パブリックおよびプライベートのネットワークの任意の組合せを含み、任意の既存または将来のネットワークまたは通信インフラストラクチャテクノロジを使用してもよい。さらに、具体的なアルゴリズムフロー図またはデータ構造を図解したが、これらは、例示だけを目的とするものであり、同じ機能を達成するか、または異なるデータ構造またはフォーマットを使用したその他のプロセスも、本明細書に記載される概念の範囲内であると見なされる。したがって、本明細書で記載された例示的態様は、説明目的であり、限定を意図するものではない。
Claims (21)
- 被験者または物体の運動に基づく規範的フィードバックを提供するためのシステムであって、
A)被験体または物体の運動についてのデータを採集するハードウェアエンジン、
B)前記ハードウェアエンジンに動作可能に結合されて、前記採集された運動データを処理し、前記処理された運動データを、理想化された運動モデルを表わす、先に記憶された生体力学データと相関させる、物理演算エンジン、および
C)データ採集デバイスと前記物理演算エンジンとに動作可能に結合されて、前記被験体または物体の運動において識別された欠陥についての規範的フィードバックを提供するように構成された、対話型インターフェイス
を含む、システム。 - 対話インターフェイスが、被験体または物体の運動の適合性モニタリングを可能にするようにさらに構成されている、請求項2に記載のシステム。
- ハードウェアエンジンが、被験体または物体の運動についてデータを採集するように構成された、複数のデータ採集デバイスを含む、請求項1に記載のシステム。
- 複数のデータ採集デバイスの少なくとも1つが、被験体または物体の上に設置された反射マーカーからの3次元位置データを収集する、光学式モーションキャプチャデバイスを含む、請求項3に記載のシステム。
- 複数のデータ採集デバイスの少なくとも1つが、3次元の並進および回転運動データを収集する、被験体または物体上に配置された慣性測定ユニットを含む、請求項3に記載のシステム。
- 複数のデータ採集デバイスの少なくとも1つが、運動データの3次元ポイントクラウドを取り込むように構成された、赤外線走査デバイスを含む、請求項3に記載のシステム。
- 物理演算エンジンが、被験体または物体の運動学および運動力学を計算する、採集された運動データの1つまたは2つ以上のアルゴリズムプロセスを実行するように構成されている、請求項3に記載のシステム。
- 物理演算エンジンが、イベント検出アルゴリズムを使用して、特定の運動中に関心点を特定するように構成されている、請求項7に記載のシステム。
- 物理演算エンジンが、複数のセグメントを有する被験体のモデルを定義するように構成されている、請求項7に記載のシステム。
- 物理演算エンジンが、各セグメントの角速度成分、各セグメントの角加速度成分、および各セグメント質量中心の線形加速度成分を使用して、被験体の運動の逆動力学モデルを計算するようにさらに構成されている、請求項9に記載のシステム。
- 被験者または物体の運動に基づく規範的フィードバックを提供する方法であって、
A)被検体または物体の運動についてのデータを採集すること、
B)前記採集された運動データを処理し、処理された運動データを、理想化された運動モデルを表わす、先に記憶された生体力学データと相関させること、および
C)被験体または物体の運動において識別された欠陥について規範的フィードバックを提供すること、
を含む、方法。 - E)被験体または物体の運動の、適合性モニタリングを可能にすることをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 対話インターフェイスが、被験体または物体の運動の適合性モニタリングを可能にするようにさらに構成されている、請求項11に記載の方法。
- A)被検体または物体の運動についてのデータを採集することが、
A1)被験体または物体の上に設置された反射マーカーからの3次元位置データを収集する、光学式モーションキャプチャデバイスで、被験体または物体の運動についてのデータを採集することを含む、請求項11に記載の方法。 - A)被検体または物体の運動についてのデータを採集することが、
A1)3次元並進および回転運動データを収集する、被験体または物体上に配置された慣性測定ユニットで、被験体または物体の運動についてのデータを採集することを含む、請求項11に記載の方法。 - A)被検体または物体の運動についてのデータを採集することが、
A1)移動データの3次元ポイントクラウドを取り込むように構成された赤外線走査デバイスで、被験体または物体の運動についてのデータを採集することを含む、請求項11に記載の方法。 - B)が、
B1)被験体または物体の運動学および運動力学を計算するために、採集された運動データの1つまたは2つ以上のアルゴリズムプロセスを実行することを含む、請求項11に記載の方法。 - B)が、
B1)イベント検出アルゴリズムを使用して、特定の運動中の関心点を特定することを含む、請求項17に記載の方法。 - B)は、
B1)複数のセグメントを有する被験体のモデルを特定することを含む、請求項17に記載の方法。 - B)が、
B1)各セグメントの角速度成分、各セグメントの角加速度成分、および各セグメント質量中心の線形加速度成分を使用して、被験体の運動の逆動力学モデルを計算することを含む、請求項17に記載の方法。 - 被験者または物体の運動に基づく規範的フィードバックを提供する方法であって、
A)被検体または物体の運動についての運動データを採集すること、
B)運動データを処理すること、
C)プロセス運動データを、理想化された運動モデルを表わす、先に記憶された生体力学データと相関させること、および
D)ウェアラブルテクノロジまたは対話型プラットフォームのいずれから採集された運動データに基づいて、被験体または物体の運動において識別された欠陥についての規範的フィードバックを提供すること、を含む、前記方法。
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