JP2023101298A - 歩行動作可視化装置および歩行動作可視化方法並びに正対状態判定装置および正対状態判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】信頼性の高い歩行動作の解析を行うこと。
【解決手段】歩行動作可視化装置であって、被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データ、を取得する加速度データ取得部と、取得した静止状態加速度データおよび判定用加速度データに基づいて、加速度センサが正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定部と、判定部が加速度センサは正中線に対して正対状態にあると判定した場合、加速度センサから被験者が歩行中の歩行中加速度データを取得する歩行中加速度データ取得部と、取得した歩行中加速度データに基づいて被験者の歩行動作の解析を行う歩行動作解析部と、歩行動作解析部による解析結果に基づいて被験者の歩行動作モデル画像を表示させる表示制御部と、を備えた。
【選択図】図２

Description

本発明は、歩行動作可視化装置および歩行動作可視化方法並びに正対状態判定装置および正対状態判定方法に関する。

上記技術分野において、特許文献１には、被測定者の腰の正中線上に装着された加速度センサを用いて、被測定者の歩行中の腰の位置に対応する物理量を定量的に算出する技術が開示されている（請求項１等）。

特開２０１４－２１７６９６号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、加速度センサを被測定者の腰の正中線上に装着させた状態で、加速度センサによる測定値から所定の物理量を算出するものであり、加速度センサが正しい測定値を出力できる状態か否かを判定していなかった。そのため、加速度センサから出力された測定値を用いて算出された物理量により行われた被測定者の歩行姿勢の評価は、信頼性が低かった。

上記課題を解決するため、本発明に係る歩行動作視覚化装置は、
被験者の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、前記被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、前記被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する加速度データ取得部と、
取得した前記静止状態加速度データおよび前記判定用加速度データに基づいて、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定部と、
前記判定部による判定の結果、前記加速度センサが前記正中線に対して正対状態にあると判定された場合、前記加速度センサから、前記被験者が歩行中の歩行中加速度データを取得する歩行中加速度データ取得部と、
取得した前記歩行中加速度データに基づいて、前記被験者の歩行動作の解析を行う歩行動作解析部と、
前記歩行動作解析部による解析結果に基づいて、前記被験者の歩行動作モデル画像を表示させる表示制御部と、
を備えた。

また、上記課題を解決するため、本発明に係る歩行動作視覚化方法は、
被験者の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、前記被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および、前記加速度センサが、前記正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、前記被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する加速度データ取得ステップと、
取得した前記静止状態加速度データおよび前記判定用加速度データに基づいて、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおける判定の結果、前記加速度センサが前記正中線に対して正対状態にあると判定された場合、前記加速度センサから、前記被験者が歩行中の歩行中加速度データを取得する歩行中加速度データ取得ステップと、
取得した前記歩行中加速度データに基づいて、前記被験者の歩行動作の解析を行う歩行動作解析ステップと、
前記歩行動作解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記被験者の歩行動作モデル画像を表示させる表示制御ステップと、
を含む。

上記課題を解決するため、本発明に係る正対状態判定装置は、
被験者の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、前記被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および、前記加速度センサが、前記正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、前記被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する加速度データ取得部と、
取得した前記静止状態加速度データおよび前記判定用加速度データに基づいて、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定部と、
を備えた。

また、上記課題を解決するため、本発明に係る正対状態判定方法は、
被験者の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、前記被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および、前記加速度センサが、前記正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、前記被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する加速度データ取得ステップと、
取得した前記静止状態加速度データおよび前記判定用加速度データに基づいて、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定ステップと、
を含む。

本発明によれば、加速度センサが正しい測定値を出力できる状態で被験者の歩行動作の解析を行うので、信頼性の高い歩行動作の解析を行うことができる。

本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析の概要を説明するための図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析結果の表示例（横棒グラフ）を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析結果の表示例（円グラフ）を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析結果の表示例（振り子グラフ）を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析結果の表示例（天秤グラフ）を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析結果の表示例（レーダーチャート）を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析結果を骨格モデル画像により表示した場合の一例を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析結果を骨格モデル画像により表示した場合の他の一例を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置による歩行動作の解析結果を骨格モデル画像により表示した場合のさらに他の一例を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置の構成を説明するためのブロック図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置が有する関節角度テーブルの一例を説明するための図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置のハードウェア構成を説明するための図である。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置の正対状態判定処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の好ましい実施形態に係る歩行動作視覚化装置の歩行動作解析処理を説明するためのフローチャートである。

以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。

本発明の好ましい実施形態としての歩行動作可視化装置１００について、図１Ａ～図５Ｃを用いて説明する。歩行動作可視化装置１００は、携帯端末等に内蔵されている加速度センサから得られる加速度データを用いて被験者１１０の歩行動作や歩行速度等をアニメーション画像等により可視化するための装置である。なお、以下の説明では、歩行動作可視化装置１００としてスマートフォン１２０などの携帯端末を例に説明をするが、歩行動作可視化装置１００は、その一部又は全部の機能をサーバなどの汎用コンピュータ装置で実現してもよい。

歩行速度などの歩行動作は、一般的な健康状態や機能的能力を反映するだけではなくフレイル、ＡＤＬ（Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｏｆ Ｄａｉｌｙ Ｌｉｖｉｎｇ：日常生活動作）低下など様々な予測因子となる。そのため、血圧や体温等と並び歩行動作（歩行速度など）は、６番目のバイタルサインとも呼ばれている。例えば、歩行速度を保ち、いつまでも自分の足で歩くためには、身体に無理なく、身体を正しく使った歩行動作で歩くことが重要となる。

例えば、大きな歩幅で歩くためには、全身の筋肉を動かすことだけではなく、股関節、膝関節、足関節など主要な関節を正常に動かすことが重要となる。すなわち、歩き方（歩行動作）が分かると、筋肉、関節等で正しく使えていない部位が分かったり、過度に使い過ぎている部位が分かったりするので、トレーニングや運動指導だけではなく、怪我の予防にもつなげることができる。

ここで、歩き方（歩行動作）を計測する方法としては、例えば、全身の歩行姿勢を表す動作解析システムや、深度センサ－カメラ（キネクト）、ウェアラブルスーツ、複数のセンサを身体に装着する方法（モーションキャプチャなど）などがある。これらの方法は、身体の関節角度まで計測できることを特徴としているが、特殊な計測機器を必要とするなど、計測場面が限定的されているため、非日常の場面での歩き方を計測する方法となっている。

日常生活における歩行動作や歩行姿勢などを計測するためには、被験者１１０の腰等に装着した加速度センサで身体の左右バランスや身体の前傾などの身体の動作や姿勢などを分類する必要がある。しかしながら、加速度センサの腰等への装着が正しく行われているか否かは、被験者本人の判断に任せられている。そのため、被験者１１０の歩行動作などを正しく計測するためには、まず、被験者１１０の身体に加速度センサを歩行動作や歩行姿勢などの計測のために適した位置へ装着する必要がある。

また、上述した計測方法による出力結果は、身体の左右の揺れ具合や前傾具合、後傾具合などを見せるものや、いくつかの歩行モデルに類似して、所定パターンを用いて歩行動作などを示すものがほとんどであった。そのため、現在の歩行動作などの原因を特定することができる計測方法とはなっていなかった。

したがって、本実施形態の歩行動作可視化装置１００においては、まず、加速度センサが被験者１１０の身体の左右の中心である正中線上に装着されているか否かを判定する。そして、歩行動作可視化装置１００は、加速度センサが正中線上に装着されている状態で被験者１１０の歩行中の加速度データを計測する。次に、歩行動作可視化装置１００は、計測された加速度データと近似する加速度データを所定データベースから選択して、被験者１１０の歩行中の関節角度を推定し、被験者１１０の歩行動作を画像化する。また、歩行動作可視化装置１００は、加速度センサが正中線からずれている場合には、被験者に１１０に対して、アラートを報知して加速度センサを正中線上に配置するように促すことができる。

なお、図１Ａに示したように、本実施形態においては、スマートフォン１２０やスマートウォッチ１３０等に内蔵されている加速度センサや、活動量計１４０が有する加速度センサを用いることができる。活動量計１４０は、例えば、ベルトなどに内蔵して使用することができる。また、加速度センサは、スマートフォン１２０やスマートウォッチ１３０に内蔵されているものではなく、独立して存在しているセンサを用いてもよい。この場合、加速度センサとスマートフォン１２０などとは、無線通信や有線通信により計測データのやり取りを行う。

そして、歩行動作可視化装置１００における歩行動作の計測においては、まず、被験者１１０がスマートフォン１２０等を自身の身体の正中線上に構えるように、歩行動作可視化装置１００が被験者に、音声や画像などで指示する。加速度センサからのデータが一定値の時間が２秒あるいは３秒程度続いたら、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０がスマートフォン１２０等を正中線上に構えたと判断し、その状態で、歩行動作可視化装置１００は、加速度データを取得して、重力方向を決定する。なお、被験者１１０は、スマートフォン１２０を構える際には、被験者１１０の腹部にスマートフォン１２０を接触させるようにしてもよい。さらに、被験者１１０が、スマートウォッチ１３０を利用する場合は、スマートウォッチ１３０を付けている左右いずれかの手首を自身の腹部の位置に持ってくるようにしてもよい。また、被験者１１０が、活動量計１４０を利用する場合は、活動量計１４０が取り付けられたベルトを被験者１１０の腹部に巻くようにしてもよい。なお、被験者１１０が、加速度センサを正中線上で正対状態となるように構えたり、配置させたりすることができれば、ここに示した方法以外のいずれの方法を採用してもよい。

次に、被験者１１０がスマートフォン１２０を正中線上に構えた状態で、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に数歩歩くよう指示する。このようにして被験者１１０を歩かせた場合の加速度データを取得して、スマートフォン１２０等が正中線に対して正対している状態か否かを判定する。ここで、スマートフォン１２０等が正対状態にない場合には、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に対して、アラートを報知して、スマートフォン１２０等が正対状態となるように促す。

スマートフォン１２０等が正対状態となったら、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に歩行を開始するように例えば音声で指示し、被験者１１０が歩行中の加速度データを取得し、該歩行中の加速度データを用いて被験者１１０の歩行動作の解析を行う。被験者１１０の歩行動作の解析が終了したら、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の歩行動作を歩行動作モデル画像１５０として、例えば、スマートフォン１２０のディスプレイ等に表示させる。なお、解析に必要十分な量の加速度データが得られたことを検出したら、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に歩行を終了するよう音声で指示するよう構成してもよい。

被験者１１０は、歩行動作モデル画像１５０を見ることにより、現状の自身の歩行動作を認識することができる。また、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に対して、被験者１１０の歩行動作の欠点や改善点、改善方法、アドバイス等を歩行動作モデル画像１５０とともに表示させることができる。

そして、被験者１１０は、表示された改善方法等に従った歩行動作を実践することにより、自然と被験者１１０に適した歩行動作を身に付けることが可能となる。なお、歩行動作モデル画像１５０やこれとともに表示させる改善方法やアドバイスは、例えば、図１Ｂ～図１Ｉに示したように、様々な方法により表示させることができる。

例えば、図１Ｂに示したように、骨盤角度、股関節角度、股関節角度、足関節角度等について、どのような状態（角度）にあるかを、横棒グラフを用いて表示させることができる。さらに、横棒グラフには、これらの標準値を合わせて表示させることもできる。

歩行動作可視化装置１００は、例えば、骨盤角度については、前傾と後傾との間で、被験者１１０の姿勢がどの状態（角度）にあるかを表示できる。なお、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の骨盤角度とともに、被験者１１０の骨盤角度がどの範囲の値に収まっていればよいのかを示す最適角度の範囲を合わせて表示することもできる。

同様に、歩行動作可視化装置１００は、股関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるのかを表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、股関節角度については、左右の股関節角度について、どの程度、前に振り出されているか、後に振り出されているかを表示させることができる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右股関節角度について、被験者１１０の股関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す、最適角度範囲を合わせて表示させることもできる。

さらに、歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度についても、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度については、左右の膝関節角度について、どの程度、振り出し時の膝の伸び具合があるか、蹴り出し時に膝が伸びているかなどを表示させることができる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の膝関節角度について、被験者１１０の膝関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す最適角度範囲を合わせて表示させることができる。

また、歩行動作可視化装置１００は、足関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、足関節角度については、左右の足関節角度について、前に伸ばしたときの足首の曲がりや、蹴り出し時に足首が伸びているかを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の足関節角度について、被験者１１０の足関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す最適角度範囲を合わせて表示させることもできる。

次に、図１Ｃに示したように、歩行動作可視化装置１００は、骨盤角度、股関節角度、膝関節角度、足関節角度等について、どのような状態（角度）にあるかを、円グラフを用いて表示させることができる。さらに、円グラフには、これらの標準値を合わせて表示させることもできる。

歩行動作可視化装置１００は、例えば、骨盤角度については、１つの円グラフを用いて、どの程度、前傾または後傾しているかを表示させることができる。円グラフ表示により、被験者１１０は、一目で、自身の骨盤角度がどのような状態にあるかを視覚的に認識することができる。なお、以下に示すように、他の関節についても、被験者１１０は、視覚的に認識することができる。

同様に、歩行動作可視化装置１００は、股関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、２つの円フラグを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、股関節角度については、左右の股関節角度について、２つの円フラフを用いて、どの程度、前に振り出されているか、後に振り出されているかを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の股関節角度について、被験者１１０の股関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す、最適角度範囲を同じ円グラフの中に合わせて表示させることもできる。

さらに、歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、２つの円グラフを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度については、左右の膝関節角度について、どの程度、振り出し時の膝の伸び具合があるか、蹴り出し時に膝が伸びているかなどを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の膝関節角度につて、被験者１１０の膝関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す最適角度範囲を合わせて表示させることもできる。

また、歩行動作可視化装置１００は、足関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、２つの円グラフを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、足関節角度については、左右の足関節角度について、前に伸ばしたときの足首の曲がりや、蹴り出し時に足首が伸びるかを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の足関節角度について、被験者１１０の足関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す最適角度範囲を合わせて表示させることができる。

次に、図１Ｄに示したように、歩行動作可視化装置１００は、骨盤角度、股関節角度、膝関節角度、足関節角度等について、どのような状態（角度）にあるかを、振り子フラフを用いて表示させることができ、さらに、これらの標準値や左右差などを合わせて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、例えば、骨盤角度については、１つの振り子グラフを用いて、どの程度、前傾または後傾しているかを表示させることができる。振り子グラフ表示により、被験者１１０は、一目で、自身の骨盤角度がどのような状態にあるかを視覚的に認識することができる。なお、以下に示すように、他の関節についても、被験者１１０は、視覚的に認識することができる。

同様に、歩行動作可視化装置１００は、股関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、２つの振り子グラフを用いて、どの程度、前に振り出されているか、後に蹴り出されているかなどを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の股関節角度について、被験者１１０の股関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す、最適角度範囲を同じ振り子グラフの中に合わせて表示させることができる。また、歩行動作可視化装置１００は、左右の股関節角度に左右差があれば、これについても、表示させることができる。

さらに、歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、２つの振り子グラフを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度については、左右の膝関節角度について、どの程度、振り出し時の膝の伸び具合があるか、蹴り出し時に膝が伸びているかなどを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の膝関節角度について、被験者１１０の膝関節角度どの範囲に収まっていればよいのかを示す最適角度範囲を合わせて表示させることができる。

また、歩行動作可視化装置１００は、足関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、２つの振り子グラフを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、足関節角度については、左右の足関節角度について、前に伸ばしたときの足首の曲がりや、蹴り出し時に足首が伸びているかを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の足関節角度について、被験者１１０の足関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す最適角度範囲を合わせて表示させることができる。

次に、図１Ｅに示したように、歩行動作可視化装置１００は、骨盤角度、股関節角度、膝関節角度、足関節角度等について、どのような状態（角度）にあるかを、天秤グラフを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、天秤グラフを用いる場合、被験者１１０の左右差や左右バランスなどを強調させて表示させることができる。

歩行動作可視化装置１００は、例えば、骨盤角度については、１つの天秤グラフを用いて、どの程度、前傾しているのか、後傾しているのかのついての前後バランスを表示させることができる。天秤グラフ表示により、被験者１１０は、一目で、自身の骨盤角度がどのような状態にあるかを視覚的に認識することができる。なお、以下に示すように、他の関節についても、被験者１１０は、視覚的に認識することができる。

同様に、歩行動作可視化装置１００は、股関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、１つの天秤グラフを持ち手、どの程度、前に振り出されているか、後に蹴り出されているかなどを表示させる。例えば、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の膝関節角度について、歩行中に左右差がなければ、釣り合った天秤の図を表示させるとともに、「Ｇｏｏｄ！」の文字を表示させるなど様々な方法により、被験者１１０の状態を表示させることができる。

さらに、歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、１つの天秤グラフを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度については、左右の膝関節角度について、どの程度、振り出し時の膝の伸び具合があるか、蹴り出し時に膝が伸びているかなどを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度について、例えば、振り出し時の膝の伸び具合と蹴り出し時の膝の伸び具合とを比較した結果、振り出し時の膝の伸び具合が大きい場合、天秤グラフにおいて、振り出し時の膝の伸び具合側の天秤の皿を下に下げた図を表示させる。このような表示とすることにより、被験者１１０は、振り出し時の膝の伸び具合に対する負担が強いことを容易かつ確実に認識することが可能となる。

また、歩行動作可視化装置１００は、足関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを、１つの天秤グラフを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、足関節角度については、左右の足関節角度について、前に伸ばしたときの足首の曲がりや、蹴り出し時に足首がのびているかを表示させる。例えば、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の足関節角度について、歩行中に前後差がなければ、釣り合った天秤の図を表示させる。さらに、歩行動作可視化装置１００は、前に伸ばしたときの足首の曲がりよりも、蹴り出し時の足首の伸びが大きい場合には、蹴り出し時の足首の伸び側の天秤の皿を下に下げた図を表示させる。このようにすることにより、被験者１１０は、蹴り出し時の蹴り出しが強いことを容易かつ確実に認識することが可能となる。

次に、図１Ｆに示したように、歩行動作可視化装置１００は、骨盤角度、股関節角度、膝関節角度、足関節角度等について、どのような状態（角度）にあるかを、レーダーチャートを用いて表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、レーダーチャートを用いて表示させる場合、例えば、レーダーチャート右側に被験者１１０の身体の右側にある関節の角度等を表示させ、レーダーチャートの左側に被験者１１０の身体の左側にある関節の角度等を表示させる。このように表示させることにより、被験者１１０は、自身の左右差や左右バランスを一目で認識することが可能となる。

歩行動作可視化装置１００は、例えば、骨盤角度については、どの程度、前傾しているのか、後傾しているのかについて、レーダーチャートに表示させることができる。また、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の姿勢がどの範囲に収まっていればよいのかを示す最適角度の範囲を合わせて表示する。

同様に、歩行動作可視化装置１００は、股関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるのかを表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、股関節角度については、左右の股関節角度について、どの程度、前に振り出されているか、後に振り出されているかを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右股関節角度について、被験者１１０の股関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す、最適角度範囲を合わせて表示させることができる。

さらに、歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、膝関節角度については、左右の膝関節角度について、どの程度、振り出し時の膝の伸び具合があるか、蹴り出し時に膝が伸びているかなどを表示させることができる。歩行動作可視化装置１００においては、レーダーチャートにより膝関節角度の状態を表示させるので、被験者１１０は、膝関節角度の左右差や左右バランスを一目で認識することができる。なお、関節角度としては、前後の屈曲伸展の他に、左右回旋、内外転もある。また、正中線における加速度データ以外の計測データ、例えば、イヤホンあるいはヘッドホンに内蔵した加速度センサからのデータや、手首に備える腕時計型生体計測装置の加速度センサからのデータなど、被験者の身体に装着した加速度センサからのデータを用いて、首の関節、肩関節、肘関節、手首関節に関してもデータを取得すれば、同様に関節の動作状態を表示することができる。

また、歩行動作可視化装置１００は、足関節角度について、被験者１１０の姿勢がどのような状態（角度）にあるかを表示させることができる。歩行動作可視化装置１００は、足関節角度については、左右の足関節角度について、前に伸ばしたときの足首の曲がりや、蹴り出し時に足首が伸びているかを表示させる。そして、歩行動作可視化装置１００は、左右の足関節角度について、被験者１１０の足関節角度がどの範囲に収まっていればよいのかを示す最適角度範囲を合わせて表示させることができる。このように、歩行動作可視化装置１００においては、レーダーチャートを用いて、各関節の状態を表示させるので、被験者１１０は、自身の歩行動作の欠点や改善点を視覚的に認識することが可能となり、自身の歩行動作を改善させようとする動機付けを与えることができる。

次に、図１Ｇ～図１Ｉを参照して、被験者１１０の歩行動作の解析結果の表示方法について説明する。例えば、図１Ｇに示したように、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の下半身の骨格モデル画像１１１に、歩行動作の改善のために被験者１１０に意識的に動かすようにさせる関節の位置に丸印１１３を表示させる。歩行動作可視化装置１００は、さらに、「もっと大きく動かす場所」等のアドバイスとともに表示させることもできる。また、歩行動作可視化装置１００は、例えば、足首の関節について、右足の関節が左足の関節よりも使えていない場合等に、「左足よりも使えていないのでもっと蹴り出す必要あり」というアドバイスも合わせて表示できる。

また、例えば、図１Ｈに示したように、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の下半身の骨格モデル画像に矢印１１４や直線１１５を表示させる。つまり、歩行動作可視化装置１００は、矢印１１４を用いて、関節や筋肉等の動かす方向を示したり、例えば、大腿部の横に直線１１５を表示したりして、負荷のかかっている筋肉（鍛えるべき部位）を表示する。このように、歩行動作可視化装置１００は、歩行動作の改善に役立つアドバイスを合わせて表示させることにより、被験者１１０は、表示されたアドバイスに従って歩行動作を改善させることができる。

さらに、図１Ｉに示したように、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の骨格モデル画像１１１と被験者１１０が目指すべき骨格モデル画像１１２とを並列して表示して、さらに、被験者１１０が意識すべき場所を丸印１１６などで表示してもよい（図１Ｉ左図）。このような並列表示とすることにより、被験者１１０は、自身の歩行動作と目指すべき歩行動作とを比較することができるので、より明確に改善箇所を意識しながら、歩行改善に取り組むことができる。

また、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の骨格モデル画像１１１と被験者１１０が目指すべき骨格モデル画像１１２とを並列して表示して、さらに、被験者１１０が意識すべき場所等を矢印１１７などで表示してもよい（図１Ｉ中央図）。このように、被験者１１０の関節等の動きとして不足している位置をより大きく動かすことができるように、矢印を表示して、動かすべき方向と大きさを表示するようにしてもよい。

さらに、歩行動作可視化装置１００は、このままの歩行動作を継続した場合に、将来的に怪我や障害等のリスクが発生する可能性のある位置を、被験者１１０の骨格モデル画像１１１に丸印１１６や矢印１１７で表示する。歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の骨格モデル画像の下に、リスクの発生する確率等の表示として、例えば、レーダーチャート１１８を合わせて表示するようにしてもよい（図１Ｉ右図）。レーダーチャート１１８においては、障害等のリスクのある関節のD位置の確率が大きく表示されている。このように、現状の歩行動作を継続した場合に起こり得る怪我等の可能性を合わせて表示することで、被験者１１０に対して、歩行を改善するための動機付けを与えることができる。

なお、リスクの推定は、関節角度から、歩幅、歩行速度、左右差の少なくとも２つを推定し、これらのうち２つのパラメータ、好ましくは３つのパラメータを用いて行う。

また、歩行動作可視化装置１００は、図１Ｇ～図１Ｉ等に示した骨格モデル画像１１１，１１２を、アニメーション画像のように、動かして表示させることができる。このように、被験者１１０の骨格モデル画像１１１を動かして表示することで、被験者１１０は、自身の歩行動作（歩行姿勢）の現状を容易に認識することができる。また、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の骨格モデル画像１１１を動かして表示するとともに、上述したようなアドバイス等を並列して表示させることもできる。このように、被験者１１０に対して、歩行動作を改善させるためのヒントやアドバイスなどを表示させることにより、被験者１１０は、どの関節や部位に注意を払えばよいかを容易に認識することができる。歩行動作可視化装置１００は、さらに、当該関節の動かし方に関するアドバイス等も合わせて表示させるようにすれば、被験者１１０は、より容易に自身の歩行動作を改善させることが可能となる。

次に図２を参照して、歩行動作可視化装置１００の構成について説明する。歩行動作可視化装置１００は、加速度データ取得部２０１、判定部２０２、歩行中加速度データ取得部２０３、歩行動作解析部２０４、表示制御部２０５および報知部２０６を有する。歩行動作解析部２０４は、さらに、近似加速度データ選択部２４１および抽出部２４２を有する。

加速度データ取得部２０１は、被験者１１０の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、被験者１１０が静止Dした状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データを取得する。同様に、加速度データ取得部２０１は、加速度センサから、加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、被験者１１０が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する。

被験者１１０は、まず、スマートフォン１２０の画面に表示された説明に従い、加速度センサを有するスマートフォン１２０を両手で保持して、自身の身体の腹部の正面に位置するようにして、スマートフォン１２０を動かさずに静止した状態を維持する。この状態で、加速度の変化が所定時間、例えば２秒間無いことを検知したら、加速度データ取得部２０１は、静止状態加速度データを取得する。

次に、被験者１１０が、スマートフォン１２０を自身の腹部の正面に配置させた状態で、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に数歩歩くように促す。歩行動作可視化装置１００は、例えば、スマートフォン１２０のスピーカから被験者１１０の行動を促すための音声を出力して、被験者１１０に数歩歩くように促す。そして、加速度データ取得部２０１は、被験者１１０が数歩歩いている間の加速度データを加速度センサが正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定用加速度データとして取得する。

判定部２０２は、取得した静止状態加速度データおよび判定用加速度データに基づいて、加速度センサが正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する。具体的には、判定部２０２は、静止状態加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分と、判定用加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分と、のそれぞれに比較に基づいて、加速度センサが正対状態にあるか否かを判定する。

判定部２０２は、まず、静止状態加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分、すなわち、各軸方向の静止状態加速度の波形データを用いて、重力方向を決定する。次に、判定部２０２は、判定用加速データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分、つまり、各軸方向の判定用加速度の波形データを、決定した重力方向などと比較することにより、正対状態を判定する。

より詳細に説明すると判定部２０２は、まず、静止状態加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分、すなわち、各軸方向の静止状態加速度のデータを用いて、重力方向を決定する。次に、判定用加速度データを用いて、進行方向を決定する。これらの進行方向と鉛直方向とを基に、加速度センサが持つ上下左右前後の直行する軸を予め定めた回転順により、重力ベクトルと鉛直ベクトルを合わせて３軸の回転軸角度を計算する。この回転角度の大小により、正対状態を判定する。

加速度センサから得られた加速度の各軸成分（各軸方向の波形データ）から正対状態を判定する方法としては、例えば、ＨＲ（Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｒａｔｉｏ）を用いることができる。ＨＲは、左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分の加速度データ（加速度信号）を分解して、離散フーリエ変換で高調波を計算したものであり、離散フーリエ変換、偶数周波数成分と奇数周波数成分の比を計算して得られる。例えば、各軸成分のうち、ＨＲの値が０．９以下のものが存在した場合、当該軸成分について、正対状態から離れていると判定し、当該軸成分の位置を修正するように、被験者１１０に対して促すことができる。そして、各軸成分のＨＲの値が０．９以上となった場合に、判定部２０２は、加速度センサ（スマートフォン１２０）が、被験者１１０の身体の正中線に対して正対状態にあると判定する。
なお、被験者１１０に対しての位置の修正を促し、０．９を超えない場合は、修正後が大きい場合にはその位置を保持するように、修正前が大きい場合には、元の位置、すなわち修正前の位置に戻すように被験者に指示して、以後の測定を行うのが好ましい。

また、判定部２０２は、ＨＲの値を用いる代わりに、例えば、加速度センサから得られた加速度データの波形から、中央の波形をアルゴリズム等で推定するようにしてもよい。例えば、Ｒ／Ｌの波形を主成分分析して、中央の波形を推定するための推定式を作成してもよい。あるいは、判定部２０２は、加速度データをＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ－ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）などの機械学習を用いて、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：人工知能）により正対状態にあるか否かを判定してもよい。なお、正対状態判定のための手法は、ここに示した手法には限定されず、様々な手法を用いることができる。

なお、判定部２０２は、スマートフォン１２０のようにジャイロスコープを有している機器を利用する場合、加速度センサのデータにさらにジャイロスコープのデータを加えて正対状態を判定するようにしてもよい。

歩行中加速度データ取得部２０３は、判定部２０２による判定の結果、加速度センサが正中線に対して正対状態にあると判定された場合、加速度センサから、被験者１１０が歩行中の歩行中加速度データを取得する。加速度センサが正対状態にあると判定された場合、歩行動作可視化装置１００は、例えば、被験者１１０に対して、歩行を開始するように促す音声等を例えばスマートフォン１２０のスピーカから出力するようにしてもよい。なお、音声を出力する代わりに、歩行を開始するように促すメッセージをディスプレイ等に出力するようにしてもよい。被験者１１０は、スピーカからの出力に応じて歩行動作を開始し、歩行中加速度データ取得部２０３は、これ以後の加速度センサで計測された加速度データを被験者１１０が歩行中の歩行中加速度データとして取得する。

歩行動作解析部２０４は、取得した歩行中加速度データに基づいて、被験者１１０の歩行動作の解析を行う。歩行動作解析部２０４による被験者１１０の歩行動作の解析は、取得された歩行中加速度データに近似する加速度データを所定データベースから選択することにより行われる。ここで、歩行動作解析部２０４は、さらに、近似加速度データ選択部２４１および抽出部２４２を有している。

まず、近似加速度データ選択部２４１において、歩行中加速度データ取得部２０３で取得した加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分を所定データベースに格納されている加速度の左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分と照合する。そして、近似加速度データ選択部２４１は、取得した歩行中加速度データと近似する加速度データを特定する。すなわち、近似加速度データ選択部２４１は、取得した歩行中加速度データの波形（波形特徴）と、所定データベースに格納されている加速度データの波形（波形特徴）とのマッチングにより、歩行中加速度データの波形と近似（類似）する加速度データの波形を特定し、選択する。なお、近似加速度データ選択部２４１は、歩行中加速度データの波形と一致する加速度データの波形を特定し、選択してもよい。

近似加速度データ選択部２４１によるマッチングは、例えば、各波形データ同士のユークリッド距離やコサイン距離などを用いて行うことができる。さらに、近似加速度データ選択部２４１によるマッチングは、例えば、機械学習ライブラリのｔｓｌｅａｒｎにおいて、距離尺度としてＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ：動的時間伸縮法）を用いて計算することにより行ってもよい。つまり、マッチングは、ｔｓｌｅａｒｎにおいて、時系列データのパターンマッチングにより行うことができる（０に近い程近似していると判定される）。

また、近似加速度データ選択部２４１によるマッチングは、加速度の波形データ同士を並べて、これらの間の相関関係を調べることにより行ってもよい（１に近い程近似していると判定される）。この他にも、例えば、近似加速度データ選択部２４１は、被験者１１０の関節角度を使用してマッチングを行っても（ＡＩＳＴ歩行データベース２０１９）、ＳＶＭなどの機械学習を用いてＡＩでマッチングを行ってもよい。

次に、抽出部２４２において、選択された近似加速度データと関連付けられた関節角度である関節角度データを所定データベースから抽出する。ここで、所定データベースには、加速度データの各成分の値と関節角度との関係が記憶されている。そして、抽出部２４２は、所定データベース等に格納されている各軸成分の加速度の値（波形データ等）に関連付けられている関節角度データを、被験者１１０の関節角度の推定値として抽出する。
なお、所定データベース等には、上半身の関節角度情報が含まれたものを用いることもできる。この場合には、前述と異なり、正中線上の加速度センサのデータのみから、上半身の関節角度を推定する。

表示制御部２０５は、歩行動作解析部２０４による解析結果に基づいて、被験者１１０の歩行動作モデル画像１５０を表示させる。表示制御部２０５は、例えば、スマートフォン１２０などのディスプレイや歩行動作可視化装置１００の外部に存在するディスプレイなどに、歩行動作モデル画像１５０を表示させる。表示させる歩行動作モデル画像１５０は、静止画であっても、アニメーションなどの動画であってもよい。

また、表示制御部２０５は、歩行動作モデル画像１５０として、被験者１１０の下半身の骨格モデル画像を表示させる。なお、表示制御部２０５は、被験者１１０の下半身の骨格モデル画像の他にも、例えば、被験者１１０の下半身のモデル画像（骨格のみではなく、筋肉や皮膚などが付いている画像）を表示してもよい。
なお、加速度センサからのデータ若しくは、データベースを用いて推定した、上半身の関節角度情報を使うことができれば、上半身を表示することもできるのは無論である。

さらに、表示制御部２０５は、歩行動作モデル画像１５０（下半身の骨格モデル画像）とともに、被験者１１０に適した歩行動作に誘導するための誘導情報を表示させる。例えば、表示制御部２０５は、骨格モデル画像とともに、被験者１１０の前傾後傾具合や左右バランス、歩行動作を改善するためのアドバイスなどを表示することもできる。また、表示制御部２０５は、動かすべき関節の位置を示す丸印１１３，１１６や、関節を動かすべき方向や量などを示す矢印１１４，１１７（矢印の向きや線の太さ）を表示して、関節等の動かし方を誘導する情報を表示してもよい。この他にも、表示制御部２０５は、被験者１１０に適した歩行動作を実現できるように、関節や筋肉などを動かす順番を示す数字などを、歩行動作モデル画像１５０とともに表示するようにしてもよい。

報知部２０６は、判定部２０２による判定の結果、加速度センサの正中線に対する正対状態からのずれに応じてアラートを報知する。報知部２０６により報知されるアラートは、例えば、振動や音、光などであるが、これらには限定されない。例えば、上述したＨＲの値に応じて、報知するアラートを変化させながら、被験者１１０に対して、加速度センサの位置を修正するように促してもよい。すなわち、報知部２０６は、例えば、加速度センサが正対状態に近づくにしたがって（ＨＲが０．９に近づく）、スマートフォン１２０が弱く振動するようしてもよい。これとは反対に、加速度センサが正対状態から離れるにしたがって（ＨＲが０．９から遠ざかる）、スマートフォン１２０が強く振動するようにしてもよい。

また、報知部２０６は、スマートフォン１２０を振動させる他に、例えば、スマートフォン１２０のスピーカや、電磁波や光通信を用いたワイヤレス式のイヤホンから接近音を出力させてもよい。出力させる接近音は、正対状態からのずれに応じて（ＨＲの値に応じて）、その高低や周期などが変化するようにしてもよい。さらに、報知部２０６は、接近音の他に、例えば、スマートフォン１２０が有するライトを点灯させたり、点滅させたりすることにより、被験者１１０に対して、正対状態からのずれを報知してもよい。例えば、ずれの量に応じて、ライトの点滅の間隔が変化するようにしても、また、ずれの量に応じて、点灯するライトの強弱が変化するようにしてもよい。このように、報知部２０６は、被験者１１０に対して、加速度センサの位置の修正に対するフィードバックを送るので、被験者１１０は、加速度センサを正対状態に合わせることができる。

なお、歩行動作可視化装置１００の構成のうち、加速度データ取得部２０１と判定部２０２とを取り出して、加速度センサが、被験者１１０の正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するための正対状態判定装置とすることもできる。

次に図３を参照して、歩行動作可視化装置１００が有する関節角度テーブル３０１の一例について説明する。関節角度テーブル３０１は、ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）３１１に関連付けて、時刻３１２、加速度データ３１３および関節角度データ３１４を記憶する。ＩＤ３１１は、時刻３１２等の各種データを識別するための識別子である。時刻３１２は、加速度データ３１３が計測された時刻である。加速度データ３１３は、加速度センサにより計測されたデータである。関節角度データ３１４は、加速度センサにより計測された加速度データに対応する各関節の角度のデータである。これらのデータは、いわゆるビッグデータとして収集されたデータであってもよい。そして、歩行動作可視化装置１００は、関節角度テーブル３０１を参照して、推定された被験者１１０の関節角度に近似する関節角度データを抽出する。

図４を参照して、歩行動作可視化装置１００のハードウェア構成について説明する。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４１０は、演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図２の歩行動作可視化装置１００の各機能構成を実現する。ＣＰＵ４１０は複数のプロセッサを有し、異なるプログラムやモジュール、タスク、スレッドなどを並行して実行してもよい。ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびその他のプログラムを記憶する。また、ネットワークインタフェース４３０は、ネットワークを介して他の装置などと通信する。なお、ＣＰＵ４１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含んでもよい。また、ネットワークインタフェース４３０は、ＣＰＵ４１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４４０の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、ＲＡＭ４４０とストレージ４５０との間でデータを転送するＤＭＡＣ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）を設けるのが望ましい（図示なし）。さらに、ＣＰＵ４１０は、ＲＡＭ４４０にデータが受信あるいは転送されたことを認識してデータを処理する。また、ＣＰＵ４１０は、処理結果をＲＡＭ４４０に準備し、後の送信あるいは転送はネットワークインタフェース４３０やＤＭＡＣに任せる。

ＲＡＭ４４０は、ＣＰＵ４１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ４４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する記憶領域が確保されている。静止状態加速度データ４４１は、被験者１１０が加速度センサを、自身の身体の正面の正中線に正対する位置に構えた状態で、当該加速度センサにより計測された加速度のデータである。判定用加速度データ４４２は、被験者１１０が構えた加速度センサが、被験者１１０の身体の正面の正中線に正対する位置に構えた状態で、被験者１１０が歩行した際の加速度のデータである。歩行中加速度データ４４３は、加速度センサが正対状態において、被験者１１０が、歩行中の加速度のデータである。推定関節角度データ４４４は、被験者１１０が歩行中の下半身の関節角度の推定値である。近似関節角度データ４４５は、推定された被験者１１０の関節角度に近似する関節角度のデータであり、例えば、所定データベース等から抽出されるデータである。骨格モデル画像データ４４６は、被験者１１０の歩行動作モデル画像１５０として、被験者１１０の下半身の骨格を表したデータであり、被験者１１０の歩行動作を動画や静止画により再現するためのデータである。

送受信データ４４７は、ネットワークインタフェース４３０を介して送受信されるデータである。また、ＲＡＭ４４０は、各種アプリケーションモジュールを実行するためのアプリケーション実行領域４４８を有する。

ストレージ４５０には、データベースや各種パラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ４５０は、関節角度テーブル３０１を格納する。関節角度テーブル３０１は、図３に示した、ＩＤ３１１と加速度データ３１３や関節角度データ３１４などとの関係を管理するテーブルである。

ストレージ４５０は、さらに、加速度データ取得モジュール４５１、判定モジュール４５２、歩行中加速度データ取得モジュール４５３、歩行動作解析モジュール４５４、表示制御モジュール４５７および報知モジュール４５８を格納する。歩行動作解析モジュール４５４は、さらに、近似加速度データ選択モジュール４５５および抽出モジュール４５６を有する。加速度データ取得モジュール４５１は、静止状態加速度データおよび判定用加速度データを取得するモジュールである。判定モジュール４５２は、加速度センサが正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するモジュールである。歩行中加速度データ取得モジュール４５３は、加速度センサが正対状態にある場合、被験者１１０が歩行中の歩行中加速度データを取得するモジュールである。歩行動作解析モジュール４５４は、歩行中加速度データに基づいて、被験者１１０の歩行動作の解析を行うモジュールである。近似加速度データ選択モジュール４５５は、取得した歩行中加速度データと所定データベース（例えば、関節角度テーブル３０１等）とを照合して歩行中加速度データと近似する近似加速度エータを所定データベースから選択するモジュールである。抽出モジュール４５６は、選択された近似加速度データと関連付けられた関節角度である関節角度データを所定データベースから抽出するモジュールである。表示制御モジュール４５７は、被験者１１０の歩行動作の解析結果に基づいて、被験者１１０の歩行動作モデル画像１５０を表示させるモジュールである。報知モジュール４５８は、加速度センサの正中線に対する正対状態からのずれに応じてアラートを報知するモジュールである。これらのモジュール４５１～４５８は、ＣＰＵ４１０によりＲＡＭ４４０のアプリケーション実行領域４４８に読み出され、実行される。制御プログラム４５９は、歩行動作可視化装置１００の全体を制御するためのプログラムである。

入出力インタフェース４６０は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース４６０には、表示部４６１、操作部４６２、が接続される。また、入出力インタフェース４６０には、さらに、記憶媒体４６４が接続されてもよい。さらに、音声出力部であるスピーカ４６３や、音声入力部であるマイク（図示せず）、あるいは、ＧＰＳ位置判定部が接続されてもよい。なお、図４に示したＲＡＭ４４０やストレージ４５０には、歩行動作可視化装置１００が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。

次に図５Ａ～図５Ｃに示したフローチャートを参照して、歩行動作可視化装置１００の処理手順について説明する。これらのフローチャートは、図４のＣＰＵ４１０がＲＡＭ４４０を使用して実行し、図２の歩行動作可視化装置１００の各機能構成を実現する。

まず、図５Ａを参照して、歩行動作可視化装置１００の全体の処理の流れを説明する。ステップＳ５０１において、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０が自身の身体の正中線の前に構えた加速度センサが、正中線に対して正対した状態にあるかを判定する。ステップＳ５０３において、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０の歩行動作を解析する。ステップＳ５０５において、歩行動作可視化装置１００は、歩行動作の解析結果に基づいて、歩行動作モデル画像１５０をディスプレイ等に表示させる。

次に、図５Ｂを参照して、ステップＳ５０１の正対状態判定処理の詳細について説明する。ステップＳ５３１において、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に対して、加速度センサが自身の身体の正中線に正対する位置に構えるように指示を出す。ステップＳ５３３において、歩行動作可視化装置１００は、加速度センサが静止しているか否かを判定する。加速度センサが静止していないと判定された場合（ステップＳ５３３のＮＯ）、歩行動作可視化装置１００は、加速度センサが静止するまで待機する。加速度センサが静止していると判定された場合（ステップＳ５３３のＹＥＳ）、歩行動作可視化装置１００は、次のステップへ進む。

ステップＳ５３５において、加速度データ取得部２０１は、加速度センサが静止している状態における計測値である静止状態加速度データを取得する。ステップＳ５３７において、歩行動作可視化装置１００は、取得した静止状態加速度データから重力方向を決定する。ステップＳ５３９において、歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に対して、歩行を開始するように指示する。歩行動作可視化装置１００は、被験者１１０に対して、例えば、数歩歩くように指示する。ステップＳ５４１において、加速度データ取得部２０１は、加速度センサが正対状態にあるか否かを判定するための加速度データである判定用加速度データを取得する。判定用加速度データは、被験者１１０が、数歩歩いている間に取得された加速度データである。

ステップＳ５４３において、判定部２０２は、加速度センサが被験者１１０の正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する。加速度センサが正対状態にあるか否かの判定は、例えば、上述したＨＲ（Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｒａｔｉｏ）の値を用いて行う。そして、加速度センサが正対状態にないと判定された場合（ステップＳ５４３のＮＯ）、歩行動作可視化装置１００は、ステップＳ５４５へ進む。ステップＳ５４５において、報知部２０６は、加速度センサの正対状態からのずれに応じてアラートを報知する。報知は、例えば、振動や音、光などを用いて行われる。

加速度センサが正対状態にあると判定された場合（ステップＳ５４３のＹＥＳ）、歩行動作可視化装置１００は、ステップＳ５４７へ進む。ステップＳ５４７において、歩行中加速度データ取得部２０３は、被験者１１０が歩行中の歩行中加速度データを取得する。

次に、図５Ｃを参照して、ステップＳ５０３の歩行動作解析処理の詳細について説明する。ステップＳ５６１において、近似加速度データ選択部２４１は、取得した歩行中加速度データと所定データベースとを照合する。照合は、例えば、取得した歩行中加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分のそれぞれについて行う。

ステップＳ５６３において、近似加速度データ選択部２４１は、歩行中加速度データの各軸成分の照合の結果、歩行中加速度データに近似する近似加速度データを選択する。近似加速度データの選択は、例えば、取得した歩行中加速度データと、所定データベースに格納されている加速度データとをマッチングさせる方法により行われるが、近似する加速度データを選択できる方法であれば、この方法には限定されない。なお、近似加速度データ選択部２４１は、歩行中加速度データと一致する加速度データが存在すれば、当該加速度データを近似加速度データとして選択してもよい。

ステップＳ５６５において、抽出部２４２は、選択された近似加速度データと関連付けられた関節角度である関節角度データを所定データベースから抽出する。ステップＳ５６７において、歩行動作可視化装置１００は、抽出した関節角度データを用いて、被験者１１０の歩行動作モデル画像１５０を生成する。生成される歩行動作モデル画像１５０は、例えば、被験者１１０の下半身の骨格モデル画像である。また、歩行動作可視化装置１００は、生成した骨格モデル画像として、被験者１１０の歩行動作を再現したアニメーション画像（動画）や、スライド画像（複数枚の静止画の組み合わせ画像）などを生成する。そして、ステップＳ５０５において、表示制御部２０５は、生成された骨格モデル画像をディスプレイなどに表示させる。

本実施形態によれば、加速度センサが正しい測定値を出力できる状態で被験者の歩行動作の解析を行うので、信頼性が高く、計算工程が少なく、計算時間が少ない被験者の歩行動作の解析を行うことができる。また、被験者に対して、被験者の歩行動作を骨格モデル画像により表示するので、被験者が改善すべき点や身体の動かし方を容易に認識することができる。さらに、加速度センサが被験者の身体の正中線に対して正対状態にある場合に、被験者が歩行中に測定された加速度を用いて歩行動作を解析するので、歩行動作の解析処理における計算量や計算工程、計算時間を大幅に減らすことができる。また、このように、計算量などを大幅に減らすことができるので、被験者に対して歩行動作の解析結果を迅速に提供することができる。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に制限されず適宜変更可能である。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。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に供給され、内蔵されたプロセッサによって実行される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、プログラムを実行するプロセッサも本発明の技術的範囲に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の技術的範囲に含まれる。

Claims (10)

1. 被験者の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、前記被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、前記被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する加速度データ取得部と、
   取得した前記静止状態加速度データおよび前記判定用加速度データに基づいて、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部による判定の結果、前記加速度センサが前記正中線に対して正対状態にあると判定された場合、前記加速度センサから、前記被験者が歩行中の歩行中加速度データを取得する歩行中加速度データ取得部と、
   取得した前記歩行中加速度データに基づいて、前記被験者の歩行動作の解析を行う歩行動作解析部と、
   前記歩行動作解析部による解析結果に基づいて、前記被験者の歩行動作モデル画像を表示させる表示制御部と、
   を備えた歩行動作可視化装置。
2. 前記判定部は、前記静止状態加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分と、前記判定用加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分と、のそれぞれの比較に基づいて、前記加速度センサが正対状態にあるか否かを判定する請求項１に記載の歩行動作可視化装置。
3. 前記歩行動作解析部は、
   取得した前記歩行中加速度データと所定データベースとを照合して前記歩行中加速度データと近似する加速度データである近似加速度データを選択する近似加速度データ選択部と、
   選択された前記近似加速度データと関連付けられた関節角度である関節角度データを前記所定データベースから抽出する抽出部と、
   をさらに備え、
   前記表示制御部は、抽出された前記関節角度データを用いて、前記歩行動作モデル画像を表示させる、請求項１または２に記載の歩行動作可視化装置。
4. 前記判定部による判定の結果、前記加速度センサの正中線に対する正対状態からのずれに応じてアラートを報知する報知部をさらに備えた請求項１～３のいずれか１項に記載の歩行動作可視化装置。
5. 前記表示制御部は、前記歩行動作モデル画像とともに、前記被験者に適した歩行動作に誘導するための誘導情報を表示させる請求項１～４のいずれか１項に記載の歩行動作可視化装置。
6. 前記歩行動作モデル画像は、前記被験者の下半身の骨格モデル画像である請求項１～５のいずれか１項に記載の歩行動作可視化装置。
7. 被験者の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、前記被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、前記被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する加速度データ取得ステップと、
   取得した前記静止状態加速度データおよび前記判定用加速度データに基づいて、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップにおける判定の結果、前記加速度センサが前記正中線に対して正対状態にあると判定された場合、前記加速度センサから、前記被験者が歩行中の歩行中加速度データを取得する歩行中加速度データ取得ステップと、
   取得した前記歩行中加速度データに基づいて、前記被験者の歩行動作の解析を行う歩行動作解析ステップと、
   前記歩行動作解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記被験者の歩行動作モデル画像を表示させる表示制御ステップと、
   を含む歩行動作可視化方法。
8. 被験者の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、前記被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および、前記加速度センサが、前記正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、前記被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する加速度データ取得部と、
   取得した前記静止状態加速度データおよび前記判定用加速度データに基づいて、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定部と、
   を備えた正対状態判定装置。
9. 前記判定部は、前記静止状態加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分と、前記判定用加速度データの左右軸成分、前後軸成分および鉛直軸成分と、のそれぞれの比較に基づいて、前記加速度センサが正対状態にあるか否かを判定する請求項８に記載の正対状態判定装置。
10. 被験者の身体の左右における中心線である正中線上に配置された加速度センサから、前記被験者が静止した状態において重力方向を決定するための静止状態加速度データ、および、前記加速度センサが、前記正中線に対して正対状態にあるか否かを判定するために、前記被験者が歩行した際の加速度データである判定用加速度データを取得する加速度データ取得ステップと、
    取得した前記静止状態加速度データおよび前記判定用加速度データに基づいて、前記加速度センサが、正中線に対して正対状態にあるか否かを判定する判定ステップと、
    を含む正対状態判定方法。
    

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