JP5463702B2

JP5463702B2 - Step detection method and step detection device

Info

Publication number: JP5463702B2
Application number: JP2009062401A
Authority: JP
Inventors: めぐみ佐野; 和生野村
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 2009-03-16
Filing date: 2009-03-16
Publication date: 2014-04-09
Anticipated expiration: 2029-03-16
Also published as: JP2010218078A

Description

本発明は、歩数検出方法及び歩数検出装置に関する。 The present invention relates to a step count detection method and a step count detection apparatus.

歩数検出装置を備えた電子機器として歩数計が市販されている。歩数計は、ユーザーがウォーキングやジョギング等をする際に装着し、歩数や歩行距離、消費カロリー等の情報を参照するために利用されている。歩数検出装置としては、加速度センサーを内蔵し、この加速度センサーの出力に基づいて歩数を検出するものが知られている（例えば特許文献１）。 Pedometers are commercially available as electronic devices equipped with a pedometer. A pedometer is worn when a user walks or jogs, and is used to refer to information such as the number of steps, walking distance, and calorie consumption. 2. Description of the Related Art As a step count detection device, a device incorporating an acceleration sensor and detecting the number of steps based on the output of the acceleration sensor is known (for example, Patent Document 1).

特開２００２−３６０５４９号公報JP 2002-360549 A

特許文献１に開示されている歩数検出装置では、加速度センサーの出力の時間変化を観測し、加速度の山の部分と谷の部分との差が所定の閾値を超えたか否かに基づいて“１歩”と検出している。しかし、歩行開始時の最初の１歩は、加速度センサーにより検出される加速度の大きさが微小となり、加速度の山の部分と谷の部分との差が明確に現れない傾向がある。そのため、特許文献１の手法では、歩行開始時の歩数をミスカウントする可能性が高く、歩行開始時を検出できない場合があった。 In the step detection device disclosed in Patent Document 1, the time change of the output of the acceleration sensor is observed, and “1” is determined based on whether or not the difference between the acceleration peak portion and the valley portion exceeds a predetermined threshold. "Walk" is detected. However, in the first step at the start of walking, the magnitude of the acceleration detected by the acceleration sensor becomes very small, and there is a tendency that the difference between the peak portion and the valley portion of the acceleration does not appear clearly. Therefore, in the method of Patent Document 1, there is a high possibility of miscounting the number of steps at the start of walking, and the start of walking may not be detected.

本発明は上述した課題に鑑みて為されたものであり、歩行開始を正確に検出するための新たな手法を提案することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object thereof is to propose a new method for accurately detecting the start of walking.

以上の課題を解決するための第１の形態は、ユーザーの姿勢角を検出することと、ユーザーの加速度を検出することと、前記ユーザーの姿勢角と前記ユーザーの加速度とに基づいて歩行開始を推定することと、を含む歩数検出方法である。 The first form for solving the above problems is to detect the user's posture angle, detect the user's acceleration, and start walking based on the user's posture angle and the user's acceleration. Estimating the number of steps.

また、他の形態として、姿勢角を検出する姿勢角検出部と、加速度を検出する加速度検出部と、前記検出された姿勢角と前記検出された加速度とに基づいて歩行開始を推定する推定部と、を備えた歩数検出装置を構成してもよい。 Further, as another form, an attitude angle detection unit that detects an attitude angle, an acceleration detection unit that detects acceleration, and an estimation unit that estimates the start of walking based on the detected attitude angle and the detected acceleration And a step number detecting device comprising:

この第１の形態等によれば、ユーザーの姿勢角及び加速度を検出し、検出したユーザーの姿勢角と加速度とに基づいて歩行開始を推定する。ユーザーの加速度ばかりでなくユーザーの姿勢角を併用することで、歩行開始を正確に検出することが可能となる。 According to the first aspect and the like, the posture angle and acceleration of the user are detected, and the start of walking is estimated based on the detected posture angle and acceleration of the user. By using not only the acceleration of the user but also the posture angle of the user, it is possible to accurately detect the start of walking.

また、第２の形態として、第１の形態の歩数検出方法であって、前記姿勢角を検出することは、前記ユーザーのピッチ角を検出することを少なくとも含み、前記歩行開始を推定することは、前記加速度が所定の高閾値条件を満たす場合に歩行が開始されたと推定することと、前記高閾値条件を満たさない場合に前記ピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定することと、を含む歩数検出方法を構成してもよい。 Further, as a second mode, in the step number detection method according to the first mode, detecting the posture angle includes at least detecting a pitch angle of the user, and estimating the start of walking Estimating the start of walking when the acceleration satisfies a predetermined high threshold condition, and estimating the start of walking based on the time change of the pitch angle when the high threshold condition is not satisfied. You may comprise the step count detection method containing.

この第２の形態によれば、ユーザーのピッチ角を検出する。そして、ユーザーの加速度が所定の高閾値条件を満たす場合に歩行が開始されたと推定し、高閾値条件を満たさない場合にピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定する。歩行開始時には、ユーザーの加速度が微小な値となり、高閾値条件を満たさない場合がある。かかる場合においても歩行開始を検出することを可能にするため、加速度が高閾値条件を満たさない場合は、ユーザーの姿勢角のうちのピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定するようにする。 According to the second embodiment, the pitch angle of the user is detected. Then, when the user's acceleration satisfies a predetermined high threshold condition, it is estimated that walking has started. When the user's acceleration does not satisfy the high threshold condition, the start of walking is estimated based on the time change of the pitch angle. At the start of walking, the user's acceleration becomes a minute value and may not satisfy the high threshold condition. In order to enable detection of the start of walking even in such a case, when the acceleration does not satisfy the high threshold condition, the start of walking is estimated based on the time change of the pitch angle of the posture angle of the user. .

また、第３の形態として、第２の形態の歩数検出方法であって、前記ユーザーのピッチ角の時間変化に対して所定の平滑化処理を行うことを更に含み、前記歩行開始を推定することは、前記平滑化処理により得られたピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定することを含む歩数検出方法を構成してもよい。 Further, as a third mode, the step detection method according to the second mode, further comprising performing a predetermined smoothing process on a time change of the pitch angle of the user, and estimating the start of walking. May constitute a method for detecting the number of steps including estimating the start of walking based on a time change in pitch angle obtained by the smoothing process.

この第３の形態によれば、ユーザーのピッチ角の時間変化に対して所定の平滑化処理を行う。そして、平滑化処理により得られたピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定する。詳細は後述するが、本願発明者が実験を行った結果、平滑化されたピッチ角を用いて歩行開始を推定することで、歩行開始の検出の正確性が向上することがわかった。そのため、平滑化処理により得られたピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定するようにする。 According to the third embodiment, the predetermined smoothing process is performed with respect to the time change of the user's pitch angle. And the start of walking is estimated based on the time change of the pitch angle obtained by the smoothing process. Although details will be described later, as a result of experiments by the inventors of the present application, it has been found that the accuracy of detection of the start of walking is improved by estimating the start of walking using the smoothed pitch angle. Therefore, the start of walking is estimated based on the time change of the pitch angle obtained by the smoothing process.

また、第４の形態として、第２又は第３の形態の歩数検出方法であって、前記ユーザーのピッチ角が所定の急峻変化条件を満たすか否かを判定することを更に含み、前記歩行開始を推定することは、前記急峻変化条件を満たすと判定された場合に歩行が開始されたと推定することを含む歩数検出方法を構成してもよい。 Further, as a fourth form, the step detection method according to the second or third form, further comprising determining whether or not the pitch angle of the user satisfies a predetermined steep change condition, and starting the walking Estimating may include a step detection method including estimating that walking is started when it is determined that the steep change condition is satisfied.

この第４の形態によれば、ユーザーのピッチ角が所定の急峻変化条件を満たすか否かを判定する。そして、急峻変化条件を満たすと判定された場合に歩行が開始されたと推定する。ユーザーの加速度が高閾値条件を満たさない場合であっても、ユーザーのピッチ角が急峻に変化している場合は歩行が開始された可能性が高いため、ピッチ角が所定の急峻変化条件を満たすか否かによって歩行開始を推定するようにする。 According to the fourth embodiment, it is determined whether or not the pitch angle of the user satisfies a predetermined steep change condition. If it is determined that the steep change condition is satisfied, it is estimated that walking has started. Even if the user's acceleration does not satisfy the high threshold condition, if the user's pitch angle is changing steeply, it is highly likely that walking has started, so the pitch angle satisfies the specified sudden change condition. The start of walking is estimated depending on whether or not.

また、第５の形態として、第１の形態の歩数検出方法であって、前記姿勢角を検出することは、前記ユーザーのヨー角を検出することを少なくとも含み、前記歩行開始を推定することは、前記加速度が所定の高閾値条件を満たす場合に歩行が開始されたと推定することと、前記高閾値条件を満たさない場合に前記ヨー角の時間変化に基づいて歩行開始を推定することと、を含む歩数検出方法を構成してもよい。 Further, as a fifth mode, in the step detection method according to the first mode, detecting the posture angle includes at least detecting a yaw angle of the user, and estimating the start of walking Estimating the start of walking when the acceleration satisfies a predetermined high threshold condition, and estimating the start of walking based on the time change of the yaw angle when the high threshold condition is not satisfied. You may comprise the step count detection method containing.

この第５の形態によれば、ユーザーのヨー角を検出する。そして、加速度が所定の高閾値条件を満たす場合に歩行が開始されたと推定し、高閾値条件を満たさない場合にヨー角の時間変化に基づいて歩行開始を推定する。歩行開始時には、ユーザーの姿勢角のうちのヨー角が大きく変化する場合があるため、ヨー角の時間変化に基づいて歩行開始を推定するようにする。 According to the fifth embodiment, the yaw angle of the user is detected. Then, when the acceleration satisfies a predetermined high threshold condition, it is estimated that walking has started, and when the acceleration does not satisfy the high threshold condition, the start of walking is estimated based on the time change of the yaw angle. Since the yaw angle of the user's posture angle may change greatly at the start of walking, the start of walking is estimated based on the time change of the yaw angle.

また、第６の形態として、第１〜第５の何れかの形態の歩数検出方法であって、予め加速度の時間変化を定めた加速度変化パターンと、前記検出された加速度の時間変化との相関演算を行うことを更に含み、前記歩行開始を推定することは、前記相関演算により得られた相関値に基づいて歩行開始を推定することを含む歩数検出方法を構成してもよい。 Further, as a sixth aspect, the method of detecting the number of steps according to any one of the first to fifth aspects, wherein an acceleration change pattern in which a time change in acceleration is determined in advance and a correlation between the detected time change in acceleration The method may further include calculating, and estimating the start of walking may constitute a step detection method including estimating the start of walking based on a correlation value obtained by the correlation calculation.

この第６の形態によれば、予め加速度の時間変化を定めた加速度変化パターンと、検出された加速度の時間変化との相関演算を行う。そして、相関演算により得られた相関値に基づいて歩行開始を推定する。予め定められた加速度変化パターンと実際に検出された加速度の時間変化との相関演算を行うことで、歩行開始の誤検出を防止することができ、歩行開始の検出の正確性が向上する。 According to the sixth embodiment, the correlation calculation between the acceleration change pattern in which the time change of the acceleration is determined in advance and the detected time change of the acceleration is performed. Then, the start of walking is estimated based on the correlation value obtained by the correlation calculation. By performing a correlation calculation between the predetermined acceleration change pattern and the actually detected acceleration time change, erroneous detection of the start of walking can be prevented, and the accuracy of detection of the start of walking is improved.

また、第７の形態として、第１〜第６の何れかの形態の歩数検出方法であって、最後に歩数が検出されてからの経過時間が所定の超過時間条件を満たしたことを検出することと、前記加速度が所定の加速度急峻変化条件を満たしたことを検出することと、前記超過時間条件及び前記加速度急峻条件の検出結果に基づいて、歩行終了を推定することと、を更に含む歩数検出方法を構成してもよい。 Further, as a seventh mode, the step detection method according to any one of the first to sixth modes, wherein an elapsed time from the last detection of the step count is detected to satisfy a predetermined excess time condition. And detecting that the acceleration satisfies a predetermined acceleration steep change condition, and estimating the end of walking based on the detection result of the excess time condition and the acceleration steep condition. A detection method may be configured.

この第７の形態によれば、最後に歩数が検出されてからの経過時間が所定の超過時間条件を満たしたこと、及び、加速度が所定の加速度急峻変化条件を満たしたことの検出結果に基づいて歩行終了を推定する。最後に歩数が検出されてから長時間が経過している場合は、ユーザーは歩行を終了した可能性が高い。それも、当該期間内に加速度が急峻に変化しているタイミングがあれば、当該タイミングがユーザーの歩行終了タイミングであると判断することができる。 According to the seventh aspect, based on the detection result that the elapsed time from the last detection of the number of steps satisfies a predetermined excess time condition and that the acceleration satisfies a predetermined acceleration steep change condition. To estimate the end of walking. If a long time has passed since the last step count was detected, the user is likely to have finished walking. In addition, if there is a timing at which the acceleration changes steeply within the period, it can be determined that the timing is the user's walking end timing.

歩数計の概略構成図。The schematic block diagram of a pedometer. 最初の一歩の検出の原理の説明図。Explanatory drawing of the principle of the detection of the first step. 最初の一歩の検出の原理の説明図。Explanatory drawing of the principle of the detection of the first step. 最初の一歩の検出の原理の説明図。Explanatory drawing of the principle of the detection of the first step. 歩行途中の歩数検出の原理の説明図。Explanatory drawing of the principle of the step count detection in the middle of walking. 最後の一歩の検出の原理の説明図。Explanatory drawing of the principle of the detection of the last step. 相関演算の説明図。Explanatory drawing of a correlation calculation. 歩数計の機能構成を示すブロック図。The block diagram which shows the function structure of a pedometer. ＲＯＭに格納されたデータの一例を示す図。The figure which shows an example of the data stored in ROM. ＲＡＭに格納されるデータの一例を示す図。The figure which shows an example of the data stored in RAM. センサーデータのデータ構成の一例を示す図。The figure which shows an example of the data structure of sensor data. 歩数検出用データのデータ構成の一例を示す図。The figure which shows an example of the data structure of the data for step count detection. メイン処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a main process. 歩数検出処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a step count detection process. 歩数検出処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a step count detection process. ヨー角を用いた最初の一歩検出の原理の説明図。Explanatory drawing of the principle of the first step detection using a yaw angle.

以下、図面を参照して、歩数検出装置を備えた電子機器の一種である歩数計に本発明を適用した場合の実施形態について説明する。但し、本発明を適用可能な実施形態が以下説明する実施形態に限定されるわけではない。 Hereinafter, with reference to the drawings, an embodiment in which the present invention is applied to a pedometer which is a kind of electronic apparatus provided with a pedometer will be described. However, embodiments to which the present invention can be applied are not limited to the embodiments described below.

１．概略構成
図１は、本実施形態における歩数計１を歩行者であるユーザーが装着した様子及び歩数計１の概略構成を説明するための図である。歩数計１は、操作部２０からの指示操作に従って、歩行者であるユーザーの歩行に合わせて歩数及び歩行距離を算出する歩数検出装置を具備した電子機器であり、図１に示すように例えばユーザーの右腰に装着されて使用される。 1. Schematic Configuration FIG. 1 is a diagram for explaining a state in which a pedestrian 1 wears a pedometer 1 in the present embodiment and a schematic configuration of the pedometer 1. The pedometer 1 is an electronic device equipped with a step detection device that calculates the number of steps and the walking distance in accordance with the walking of the user who is a pedestrian in accordance with an instruction operation from the operation unit 20. For example, as shown in FIG. Used on the right hip.

歩数計１は、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３を有するセンサー部４０を具備しており、センサー部４０の検出結果に基づいてユーザーの歩数をカウントし、予め設定しておいた歩幅と乗算することで、ユーザーの歩行距離を算出する。そして、歩数及び歩行距離を表示部３０に表示させる。 The pedometer 1 includes a sensor unit 40 having an acceleration sensor 41 and a gyro sensor 43, counts the number of steps of the user based on the detection result of the sensor unit 40, and multiplies the preset step length. The user's walking distance is calculated. Then, the number of steps and the walking distance are displayed on the display unit 30.

加速度センサー４１は、直交３軸の加速度を検出するセンサーであり、歪みゲージ式や圧電式の何れであってもよく、またＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサーであってもよい。また、ジャイロセンサー４３は、直交３軸の角速度を検出するセンサーであり、加速度センサー４１と軸方向が同一となるように配置設定されている。尚、図１では、加速度センサー４１とジャイロセンサー４３とを独立したセンサーとして図示しているが、加速度センサー４１とジャイロセンサー４３とは一体型のセンサーであってもよい。 The acceleration sensor 41 is a sensor that detects acceleration in three orthogonal axes, and may be either a strain gauge type or a piezoelectric type, or a MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) sensor. The gyro sensor 43 is a sensor that detects angular velocity of three orthogonal axes, and is arranged and set so that the axial direction of the acceleration sensor 41 is the same. In FIG. 1, the acceleration sensor 41 and the gyro sensor 43 are illustrated as independent sensors, but the acceleration sensor 41 and the gyro sensor 43 may be integrated sensors.

本実施形態では、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の検出軸を、図１に示すような向きで歩数計１が装着された状態で、ユーザーから見て前後方向を「Ｘ軸」、鉛直方向を「Ｙ軸」、左右方向を「Ｚ軸」として説明する。尚、説明を分かり易くするために、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の検出軸の軸方向を、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の軸方向と同じとして説明するが、実際には異なっていてもよい。加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の検出軸と、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の軸方向とは相対的な関係でユーザーに固定されて使用されるため、行列計算によって、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の検出結果から、Ｘ，Ｙ，Ｚそれぞれの値を算出することができる。 In the present embodiment, the detection axes of the acceleration sensor 41 and the gyro sensor 43 are set in the direction as shown in FIG. In the following description, it is assumed that the “Y-axis” and the left-right direction are “Z-axis”. In order to make the explanation easy to understand, the axial directions of the detection axes of the acceleration sensor 41 and the gyro sensor 43 are described as being the same as the axial directions of the X axis, the Y axis, and the Z axis. Good. Since the detection axes of the acceleration sensor 41 and the gyro sensor 43 and the axial directions of the X axis, the Y axis, and the Z axis are fixed to the user in a relative relationship, the acceleration sensor 41 and the gyro sensor are calculated by matrix calculation. From the 43 detection results, the values of X, Y, and Z can be calculated.

２．原理
次に、歩数計１が行う歩数検出の原理について説明する。本実施形態では、歩数計１は、ユーザーの歩き始めの一歩である「最初の一歩」と、ユーザーが歩き始めてから歩行を終了するまでの「歩行途中の歩数」と、ユーザーが歩行を終了する際の「最後の一歩」とを、それぞれ異なる方法を用いて検出する。以下、それぞれの検出方法について詳細に説明する。 2. Principle Next, the principle of the step count detection performed by the pedometer 1 will be described. In the present embodiment, the pedometer 1 has a “first step” that is one step at which the user starts walking and a “number of steps in the middle of walking” from when the user starts walking until the user finishes walking. The “last step” is detected using different methods. Hereinafter, each detection method will be described in detail.

２−１．最初の一歩の検出
最初の一歩は、原則として、加速度センサー４１により検出された直交３軸の加速度を合成することで得られる合成加速度の大きさに基づいて検出する。合成加速度の大きさは、加速度センサーのＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸の出力値の二乗和の平方根として算出される。合成加速度を使用することにしたのは、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸のそれぞれの出力値を個別に用いて最初の一歩を検出しようとすると、センサー部４０の傾きによって出力値が変化してしまい、歩数検出を正しく行うことができないためである。 2-1. Detection of the first step In principle, the first step is detected based on the magnitude of the combined acceleration obtained by combining the accelerations of the three orthogonal axes detected by the acceleration sensor 41. The magnitude of the combined acceleration is calculated as the square root of the sum of squares of the output values of the X-axis, Y-axis, and Z-axis of the acceleration sensor. The combination acceleration is used because the output value changes depending on the inclination of the sensor unit 40 when the first step is detected using the output values of the X axis, the Y axis, and the Z axis individually. This is because the number of steps cannot be detected correctly.

合成加速度の大きさが一定以上の大きさの場合には、ユーザーにより一歩が踏み出された可能性が高い。そのため、合成加速度の大きさが歩数検出用の閾値として予め定められた閾値加速度を超えているか否かを判定し、超えていると判定した場合は、その極大値を検出することによって最初の一歩と判定し得る。 When the magnitude of the combined acceleration is a certain level or more, there is a high possibility that the user has taken a step. Therefore, it is determined whether or not the magnitude of the combined acceleration exceeds a predetermined threshold acceleration as a threshold for detecting the number of steps, and if it is determined that it exceeds, the first step is detected by detecting the maximum value. It can be determined.

しかし、実験を行った結果、ユーザーが歩行を開始するその瞬間においては、合成加速度が大きな値を示さない場合があった。すなわち、合成加速度の大きさだけでは最初の一歩を正確に判定できない場合があることがわかった。そこで、本実施形態では、合成加速度が閾値加速度を超えていない場合であっても、ユーザーの姿勢角の一種であるピッチ角の時間変化が所定条件を満たす場合は、ユーザーにより最初の一歩が踏み出されたものと推定する手法を考案した。 However, as a result of experiments, there were cases where the resultant acceleration did not show a large value at the moment when the user started walking. That is, it has been found that the first step may not be accurately determined only by the magnitude of the combined acceleration. Therefore, in the present embodiment, even when the resultant acceleration does not exceed the threshold acceleration, if the time change of the pitch angle, which is a kind of the posture angle of the user, satisfies the predetermined condition, the user takes the first step. We have devised a method for estimating this.

ピッチ角は、ユーザーのＺ軸（左右軸）回りの姿勢角であり、ジャイロセンサー４３により検出されたＺ軸回りの角速度から算出することができる。本実施形態では、ユーザーが直立している状態を「０度」として、体を前方に傾けた状態を正の角度、体を後方に傾けた状態を負の角度とする。そして、ピッチ角が正となった場合の大きさを用いて最初の一歩を検出する。これは、ユーザーが最初の一歩を踏み出す場合は、一時的にしろ、必然的に前傾姿勢になるためである。 The pitch angle is a posture angle around the user's Z-axis (left-right axis), and can be calculated from the angular velocity around the Z-axis detected by the gyro sensor 43. In this embodiment, the state where the user is standing upright is “0 degree”, the state where the body is tilted forward is a positive angle, and the state where the body is tilted backward is a negative angle. Then, the first step is detected using the size when the pitch angle is positive. This is because when the user takes the first step, the user inevitably takes a forward leaning posture, either temporarily.

図２は、最初の一歩の検出の基本的な考え方を説明するための図である。本実施形態では、ユーザーのピッチ角をそのまま用いるのではなく、ピッチ角の時間変化に対して所定の平滑化処理を行うことで得られる平滑化されたピッチ角を用いて最初の一歩を検出する。図２では、ベジェ曲線を用いて平滑化処理を行った場合の結果を図示している。 FIG. 2 is a diagram for explaining the basic concept of the first step detection. In the present embodiment, the first step is detected using a smoothed pitch angle obtained by performing a predetermined smoothing process on the time change of the pitch angle instead of using the user's pitch angle as it is. . In FIG. 2, the result at the time of performing a smoothing process using a Bezier curve is illustrated.

図２において、横軸は時間を示しており、縦軸は合成加速度の大きさ及び平滑化されたピッチ角の大きさを示している。また、合成加速度を実線で、ピッチ角のベジェ曲線を破線で、ピッチ角のベジェ曲線の谷に相当する部分（極小値）を点線の丸で、ピッチ角のベジェ曲線の山に相当する部分（極大値）を×印でそれぞれ示している。 In FIG. 2, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the magnitude of the resultant acceleration and the magnitude of the smoothed pitch angle. The combined acceleration is a solid line, the pitch angle Bezier curve is a broken line, the portion corresponding to the valley of the pitch angle Bezier curve (minimum value) is a dotted circle, and the portion corresponding to the peak of the pitch angle Bezier curve ( (Maximum values) are indicated by crosses.

本実施形態では、ピッチ角の連続する２つの谷の間の時間範囲に最初の一歩が含まれているものと判定する。図２では、時刻「ｔ１」がピッチ角の谷であり、時刻「ｔ７」が連続する次のピッチ角の谷である。そのため、時刻「ｔ１〜ｔ７」の間に最初の一歩が含まれていると判定する。具体的には、時刻「ｔ１〜ｔ７」の間で合成加速度の大きさが最大となった時刻「ｔ６」が最初の一歩であると判定する。 In the present embodiment, it is determined that the first step is included in the time range between two valleys having continuous pitch angles. In FIG. 2, time “t1” is the valley of the pitch angle, and time “t7” is the valley of the next pitch angle. Therefore, it is determined that the first step is included between the times “t1 to t7”. Specifically, it is determined that the time “t6” at which the magnitude of the combined acceleration is maximum between the times “t1 to t7” is the first step.

平滑化されたピッチ角を用いるのは、次の理由によるものである。図３に、図２と同様に合成加速度の大きさとピッチ角の大きさの時間変化を示す。但し、図３では、平滑化処理を施していない検知された“生”のピッチ角の時間変化の模式的変化を破線で示している。 The smoothed pitch angle is used for the following reason. FIG. 3 shows temporal changes in the magnitude of the synthesized acceleration and the magnitude of the pitch angle as in FIG. However, in FIG. 3, a schematic change in the time change of the detected “raw” pitch angle that is not subjected to the smoothing process is indicated by a broken line.

“生”のピッチ角は増減変化が続出し得る。図３では、時刻「ｔ１」がピッチ角の谷であり、時刻「ｔ４」が連続する次のピッチ角の谷である。そのため、時刻「ｔ１〜ｔ４」の間に最初の一歩が含まれていると判定する。具体的には、時刻「ｔ１〜ｔ４」の間で合成加速度が最大となった時刻「ｔ２」が最初の一歩であると判定する。 The “raw” pitch angle can continue to change. In FIG. 3, time “t1” is the valley of the pitch angle, and time “t4” is the valley of the next pitch angle. Therefore, it is determined that the first step is included between the times “t1 to t4”. Specifically, it is determined that the time “t2” at which the combined acceleration is maximum between the times “t1 to t4” is the first step.

しかし、時刻「ｔ２」よりも後の時刻「ｔ６」において合成加速度が更に大きな値となっており、時刻「ｔ６」が真の最初の一歩である可能性が高い。ところが、この図３の処理では、歩数計は、時刻「ｔ２」が最初の一歩、時刻「ｔ６」が次の一歩であると判定する。このため、実際にはユーザーは１歩しか歩いていないのに、歩数計は２歩とカウントしてしまう。このような事態が発生することを防止するため、本実施形態では検知されたピッチ角を一旦平滑化して、ピッチ角の総体的な変化を求め、平滑化されたピッチ角を用いて最初の一歩を検出することにしている。 However, at time “t6” after time “t2”, the combined acceleration has a larger value, and it is highly likely that time “t6” is the true first step. However, in the process of FIG. 3, the pedometer determines that time “t2” is the first step and time “t6” is the next step. Therefore, although the user actually walks only one step, the pedometer counts as two steps. In order to prevent such a situation from occurring, in the present embodiment, the detected pitch angle is once smoothed to obtain an overall change in the pitch angle, and the first step is performed using the smoothed pitch angle. Is going to detect.

以上が最初の一歩の検出の基本的な考え方であるが、本実施形態では、更なる工夫を施している。図４を参照して、最初の一歩の検出方法の詳細について説明する。図４において、横軸は時間を示しており、縦軸は合成加速度の大きさ及び平滑化されたピッチ角の大きさを示している。また、合成加速度を実線で、平滑化されたピッチ角を破線で、平滑化されたピッチ角の谷に相当する部分（極小値）を点線の丸で、平滑化されたピッチ角の山に相当する部分（極大値）を×印でそれぞれ示している。 The above is the basic idea of detecting the first step, but in the present embodiment, further improvements are made. Details of the first step detection method will be described with reference to FIG. In FIG. 4, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the magnitude of the resultant acceleration and the magnitude of the smoothed pitch angle. Also, the combined acceleration is indicated by a solid line, the smoothed pitch angle is indicated by a broken line, the portion corresponding to the valley of the smoothed pitch angle (minimum value) is indicated by a dotted circle, and the peak of the smoothed pitch angle is indicated. The parts to be performed (local maximum values) are indicated by crosses.

本実施形態では、平滑化されたピッチ角が所定の急峻変化条件を満たすか否かに基づいて最初の一歩かどうかの判定を行う。具体的には、平滑化されたピッチ角の谷の値と、次の山の値とを用いて、谷の値から山の値への時間変化（微分値）を求める。この時間変化は、いわば変化の速さの度合いといえる。尚、以下では説明を分かり易くするために、この時間変化（微分値）を、図４における「立ち上がり角α」として説明する。 In the present embodiment, it is determined whether or not it is the first step based on whether or not the smoothed pitch angle satisfies a predetermined steep change condition. Specifically, the time change (differential value) from the valley value to the peak value is obtained using the smoothed valley value of the pitch angle and the next peak value. This time change can be said to be the degree of the speed of change. In the following, in order to make the explanation easy to understand, this time change (differential value) will be described as “rise angle α” in FIG.

また、谷から山への値の差と、谷から山となった時間との関係から、どの程度の急激な変化であるかの変化量の度合いを求める。以下では説明を分かり易くするために、この変化度合いを、図４における谷と山とを結ぶ線分の長さで表される「立ち上がり長Ｌ」として説明する。 Further, the degree of change amount indicating how much abrupt change is obtained from the relationship between the value difference from the valley to the mountain and the time from the valley to the mountain. In the following, in order to make the explanation easy to understand, this degree of change will be described as “rise length L” represented by the length of the line segment connecting the valley and the mountain in FIG. 4.

立ち上がり角αが所定の閾値角度以上であって、立ち上がり長Ｌが所定の閾値長以上である場合に、平滑化されたピッチ角が急峻変化条件を満たすものと判定する。そして、立ち上がり部分の谷から次の谷までの時間範囲に最初の一歩が含まれているものと判断する。図４では、立ち上がり部分の谷に相当する「ｔ１０」と、次の谷に相当する時刻「ｔ１２」までの時間範囲に最初の一歩が含まれていると判断する。具体的には、この時間範囲において合成加速度の大きさが最大となる時刻「ｔ１１」が最初の一歩であると判定する。 When the rising angle α is equal to or larger than the predetermined threshold angle and the rising length L is equal to or larger than the predetermined threshold length, it is determined that the smoothed pitch angle satisfies the steep change condition. Then, it is determined that the first step is included in the time range from the rising valley to the next valley. In FIG. 4, it is determined that the first step is included in a time range from “t10” corresponding to the rising valley to time “t12” corresponding to the next valley. Specifically, it is determined that the time “t11” at which the magnitude of the combined acceleration is maximum in this time range is the first step.

このような処理を行うのは、歩行開始時には、ユーザーが前傾姿勢になることによって、ピッチ角が時間的にも大きさ的にも急激な変化を示すことを想定したものである。かかる処理により、合成加速度の大きさが微小となる場合であっても、ピッチ角の時間変化に基づいて最初の一歩を確実に検出することが可能となる。 Such processing is performed on the assumption that when the user starts walking, the pitch angle changes suddenly both in time and in magnitude due to the user leaning forward. With this process, even when the magnitude of the resultant acceleration is very small, the first step can be reliably detected based on the time change of the pitch angle.

２−２．歩行途中の歩数検出
図５は、歩行途中の歩数検出の方法を説明するための図である。ユーザーが歩き始めた後、歩行途中における歩数検出は、合成加速度の大きさに対する閾値判定を行うことで実現する。 2-2. FIG. 5 is a diagram for explaining a method for detecting the number of steps in the middle of walking. After the user starts walking, the detection of the number of steps in the middle of walking is realized by performing a threshold determination on the magnitude of the combined acceleration.

具体的には、例えば図５に示すような合成加速度の大きさの時間変化において、合成加速度の大きさが所定の閾値加速度「Ａ_θ」を超えて山（極大値）となった場合に、その時点を「一歩」と判定する。図５では、丸印で示した合成加速度の山に相当する部分が「一歩」とカウントされることになる。 Specifically, for example, in the time change of the magnitude of the synthesized acceleration as shown in FIG. 5, when the magnitude of the synthesized acceleration exceeds a predetermined threshold acceleration “A _θ ” and becomes a mountain (maximum value), The point in time is determined as “one step”. In FIG. 5, the portion corresponding to the peak of the combined acceleration indicated by a circle is counted as “one step”.

２−３．最後の一歩の検出
図６は、最後の一歩の検出方法を説明するための図である。最後の一歩を検出するためには、先ずユーザーが歩行を終了したか否かを判定する。ユーザーが歩行を終了したか否かの判定は、最後に歩数が検出されてからの経過時間が所定の閾値時間を超えたか否かによって判定する。 2-3. FIG. 6 is a diagram for explaining a method of detecting the last step. In order to detect the last step, it is first determined whether or not the user has finished walking. Whether or not the user has finished walking is determined by whether or not the elapsed time since the last step count was detected exceeded a predetermined threshold time.

具体的には、図６に示すような合成加速度の大きさの時間変化において、合成加速度の大きさが閾値加速度「Ａ_θ」を超えて山（極大値）となった最後の時刻である時刻「ｔ２０」から所定の閾値時間（例えば１２０ミリ秒）が経過した時刻「ｔ２２」において歩行が終了したものと判定する。 Specifically, in the time change of the magnitude of the composite acceleration as shown in FIG. 6, the time that is the last time when the magnitude of the composite acceleration exceeds the threshold acceleration “A _θ ” and becomes a mountain (maximum value). It is determined that walking has ended at time “t22” when a predetermined threshold time (eg, 120 milliseconds) has elapsed since “t20”.

この場合において、時刻「ｔ２０」から時刻「ｔ２２」の間に合成加速度の山（極大値）が存在し、且つ、当該山の部分において合成加速度が急峻に変化している場合は、当該山の部分が最後の一歩であると判定する。具体的には、合成加速度を微分することで合成加速度の傾きを算出し、算出した傾きが所定の閾値以上である場合は、合成加速度は急峻に変化していると判断する。これにより、図６では、時刻「ｔ２１」が最後の一歩であると判定される。 In this case, if there is a peak (maximum value) of the combined acceleration between time “t20” and time “t22” and the combined acceleration changes sharply in the peak portion, Determine that the part is the last step. Specifically, the slope of the composite acceleration is calculated by differentiating the composite acceleration. If the calculated slope is equal to or greater than a predetermined threshold, it is determined that the composite acceleration is changing sharply. Accordingly, in FIG. 6, it is determined that the time “t21” is the last step.

一方、時刻「ｔ２０」から時刻「ｔ２２」の間に合成加速度の山が存在しない場合や、山が存在しても合成加速度が急峻に変化していない場合は、時刻「ｔ２０」が最後の一歩であると判定する。 On the other hand, when there is no peak of the composite acceleration between time “t20” and time “t22”, or when the composite acceleration does not change sharply even when there is a peak, time “t20” is the last step. It is determined that

２−４．相関演算
ここまで、最初の一歩、歩行途中の歩数、最後の一歩の検出方法について説明してきたが、本実施形態では、検出した一歩の妥当性を判断するために、検出した一歩に相当する加速度の山の部分と、予め記憶しておいた加速度の時間変化パターンとの相関演算を行い、得られた相関値の大きさに基づいて当該一歩の妥当性を判断する。 2-4. Up to now, the method for detecting the first step, the number of steps in the middle of walking, and the last step has been described. In the present embodiment, the acceleration corresponding to the detected one step is used to determine the validity of the detected one step. A correlation calculation is performed between the peak portion and the acceleration temporal change pattern stored in advance, and the validity of the step is determined based on the magnitude of the obtained correlation value.

具体的には、最初の一歩、歩行途中の歩数、最後の一歩のそれぞれについて、例えば右足の歩行パターン３種類及び左足の歩行パターン３種類の６種類の加速度の時間変化パターンを歩行パターンとして予め用意して、歩数計１に記憶させておく。すなわち、最初の一歩の判定用に６種類、途中の歩行における歩数判定用に６種類、最後の一歩の判定用に６種類の計１８種類の歩行パターンを予め記憶させておく。尚、用意する歩行パターンの数は適宜変更可能である。 Specifically, for each of the first step, the number of steps in the middle of walking, and the last step, for example, six types of acceleration time change patterns of three types of walking patterns for the right foot and three types of walking patterns for the left foot are prepared in advance as walking patterns. Then, it is stored in the pedometer 1. That is, a total of 18 types of walking patterns are stored in advance, 6 types for determining the first step, 6 types for determining the number of steps in the middle of walking, and 6 types for determining the last one step. The number of walking patterns to be prepared can be changed as appropriate.

そして、判定対象とする一歩が、最初の一歩に相当するものであるか、途中の歩行におけるものであるか、最後の一歩に相当するものであるかに応じて、対応する歩行パターンを選択する。そして、判定対象とする一歩のタイミングを含む時間的な合成加速度の変化と、選択した歩行パターンとの相関演算を行って相関値を算出する。 Then, the corresponding walking pattern is selected depending on whether the one step to be determined is equivalent to the first step, the middle step, or the last step. . Then, a correlation value is calculated by performing a correlation operation between the temporal change in the combined acceleration including the timing of one step to be determined and the selected walking pattern.

図７は、相関演算の説明図である。図７において、時刻「ｔ３０」が歩行途中の一歩の「候補」であるとする。この場合は、途中の歩行における歩数判定用として用意された右足用歩行パターン３種類（パターンＡ、パターンＢ、パターンＣ）及び左足用歩行パターン３種類（パターンＡ、パターンＢ、パターンＣ）それぞれと、時刻「ｔ３０」を含む所定の時間範囲の合成加速度の大きさとの相関演算を行って６個の相関値を得る。尚、具体的な相関演算の方法については、公知の手法を適用することができるため、詳細な説明を省略する。 FIG. 7 is an explanatory diagram of the correlation calculation. In FIG. 7, it is assumed that time “t30” is a “candidate” for one step in the middle of walking. In this case, each of three types of walking patterns for right foot (pattern A, pattern B, pattern C) and three types of walking pattern for left foot (pattern A, pattern B, pattern C) prepared for determining the number of steps in walking on the way Then, the correlation calculation with the magnitude of the combined acceleration in a predetermined time range including the time “t30” is performed to obtain six correlation values. In addition, about the specific correlation calculation method, since a well-known method can be applied, detailed description is abbreviate | omitted.

相関値は、例えば「０〜１」までの値で表され、「０」が相関が最も低く、「１」が相関が最も高いことを示している。相関値が「０．４〜０．５」くらいの値であれば、中程度の相関があることを意味し、相関値が「０．５」以上の値であれば、相関が高いことを意味する。そのため、本実施形態では、得られた６つの相関値の平均値が「０．４５」以上であるか、得られた６つの相関値のうちの最大値が「０．５」以上である場合に、相関ありと判定する。また、これらの条件を満たさない場合は、相関なしと判定する。 The correlation value is expressed by a value from “0 to 1”, for example. “0” indicates the lowest correlation and “1” indicates the highest correlation. If the correlation value is about “0.4 to 0.5”, it means that there is a medium correlation, and if the correlation value is “0.5” or more, the correlation is high. means. Therefore, in this embodiment, when the average value of the obtained six correlation values is “0.45” or more, or the maximum value among the obtained six correlation values is “0.5” or more. It is determined that there is a correlation. If these conditions are not satisfied, it is determined that there is no correlation.

そして、相関ありと判定した場合は、「候補」の一歩は「正当」な一歩であると判断し、歩数を更新する。一方、相関なしと判定した場合は、「候補」の一歩は正当な一歩ではないとみなし、歩数を更新しない。このように、最初の一歩、歩行途中の歩数、最後の一歩それぞれについて、予め定められた歩行パターンと合成加速度との相関演算を行い、検出された一歩の妥当性を判定することで、歩数のミスカウントを防止し、歩数を一層正確に検出することが可能となる。 If it is determined that there is a correlation, it is determined that one step of the “candidate” is a “legitimate” step, and the number of steps is updated. On the other hand, if it is determined that there is no correlation, it is assumed that one step of the “candidate” is not a valid step, and the number of steps is not updated. In this way, for each of the first step, the number of steps in the middle of walking, and the last step, the correlation calculation between the predetermined walking pattern and the composite acceleration is performed, and the validity of the detected one step is determined. Miscounting can be prevented and the number of steps can be detected more accurately.

３．機能構成
図８は、歩数計１の機能構成を示すブロック図である。歩数計１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０と、操作部２０と、表示部３０と、センサー部４０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）６０とを備え、各部がバス７０で接続されている。 3. Functional Configuration FIG. 8 is a block diagram showing a functional configuration of the pedometer 1. The pedometer 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 10, an operation unit 20, a display unit 30, a sensor unit 40, a ROM (Read Only Memory) 50, and a RAM (Random Access Memory) 60. Are connected by a bus 70.

ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ５０に記憶されているシステムプログラム等の各種プログラムに従って歩数計１の各部を統括的に制御するプロセッサーである。ＣＰＵ１０は、メイン処理を行ってユーザーの歩数及び歩行距離を計測し、表示部３０に表示させる処理を行う。 The CPU 10 is a processor that comprehensively controls each unit of the pedometer 1 according to various programs such as a system program stored in the ROM 50. The CPU 10 performs a main process, measures the number of steps and the walking distance of the user, and performs a process of displaying on the display unit 30.

操作部２０は、例えばタッチパネルやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、押下されたキーやボタンの信号をＣＰＵ１０に出力する。この操作部２０の操作により、歩数及び歩行距離の検出開始指示操作や、歩数及び歩行距離のリセット指示操作、電源切断指示操作等の各種指示入力がなされる。 The operation unit 20 is an input device configured by, for example, a touch panel or a button switch, and outputs a pressed key or button signal to the CPU 10. By the operation of the operation unit 20, various instruction inputs such as a step start and walk distance detection start instruction operation, a step number and walk distance reset instruction operation, and a power-off instruction operation are performed.

表示部３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、ＣＰＵ１０から入力される表示信号に基づいた各種表示を行う表示装置である。表示部３０には、歩数や歩行距離等の情報が表示される。 The display unit 30 is configured by an LCD (Liquid Crystal Display) or the like, and is a display device that performs various displays based on a display signal input from the CPU 10. The display unit 30 displays information such as the number of steps and the walking distance.

センサー部４０は、ユーザーの歩行状態を検出するための各種センサーで構成されており、本実施形態では、加速度センサー４１とジャイロセンサー４３とを備えて構成されている。センサー部４０は、検出結果をＣＰＵ１０に出力する。 The sensor unit 40 includes various sensors for detecting the user's walking state. In the present embodiment, the sensor unit 40 includes an acceleration sensor 41 and a gyro sensor 43. The sensor unit 40 outputs the detection result to the CPU 10.

ＲＯＭ５０は、読み取り専用の不揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ１０が歩数計１を制御するためのシステムプログラムや、歩数検出機能を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。 The ROM 50 is a read-only nonvolatile storage device, and stores a system program for the CPU 10 to control the pedometer 1 and various programs and data for realizing a step count detection function.

ＲＡＭ６０は、読み書き可能な揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ１０により実行されるシステムプログラム、各種処理プログラム、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを形成している。 The RAM 60 is a readable / writable volatile storage device, and forms a work area for temporarily storing a system program executed by the CPU 10, various processing programs, data being processed in various processing, processing results, and the like.

４．データ構成
図９は、ＲＯＭ５０に格納されたデータの一例を示す図である。ＲＯＭ５０には、ＣＰＵ１０により読み出され、メイン処理（図１３参照）として実行されるメインプログラム５０１と、歩行パターンデータベース５０３とが記憶されている。また、メインプログラム５０１には、歩数検出処理（図１４及び図１５参照）として実行される歩数検出プログラム５０１１がサブルーチンとして含まれている。 4). Data Configuration FIG. 9 is a diagram illustrating an example of data stored in the ROM 50. The ROM 50 stores a main program 501 that is read by the CPU 10 and executed as a main process (see FIG. 13), and a walking pattern database 503. The main program 501 includes a step count detection program 5011 executed as a step count detection process (see FIGS. 14 and 15) as a subroutine.

メイン処理とは、ＣＰＵ１０が、センサー部４０の検出結果に基づいて歩数を検出するとともに、検出した歩数に歩幅を乗算することで歩行距離を算出し、歩数及び歩行距離を表示部３０に表示させる処理である。また、歩数検出処理とは、ＣＰＵ１０が、上述した原理に従って歩数を検出する処理である。これらの処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。 In the main process, the CPU 10 detects the number of steps based on the detection result of the sensor unit 40, calculates the walking distance by multiplying the detected number of steps by the step length, and causes the display unit 30 to display the number of steps and the walking distance. It is processing. The step count detection process is a process in which the CPU 10 detects the step count according to the principle described above. These processes will be described later in detail using a flowchart.

歩行パターンデータベース５０３は、歩数検出処理において、検出された一歩の妥当性を判断するための相関演算に使用する加速度の時間変化パターンが歩行パターンとして記憶されたデータベースである。歩行パターンデータベース５０３には、最初の一歩の判定用のデータである最初の一歩パターンデータ５０３１と、歩行途中の歩数判定用のデータである途中の歩行パターンデータ５０３３と、最後の一歩の判定用のデータである最後の一歩パターンデータ５０３５とが含まれる。 The walking pattern database 503 is a database in which a time change pattern of acceleration used for correlation calculation for determining the validity of one detected step is stored as a walking pattern in the step count detection process. The walking pattern database 503 includes first step pattern data 5031 that is data for determining the first step, intermediate walking pattern data 5033 that is data for determining the number of steps during walking, and determination for the last step. Last one-step pattern data 5035 that is data is included.

図１０は、ＲＡＭ６０に格納されるデータの一例を示す図である。ＲＡＭ６０には、設定歩幅データ６０１と、センサーデータ６０２と、歩数検出用データ６０３と、平滑化ピッチ角データ６０４と、歩数データ６０５と、歩行距離データ６０６とが記憶される。 FIG. 10 is a diagram illustrating an example of data stored in the RAM 60. The RAM 60 stores set step length data 601, sensor data 602, step count detection data 603, smoothed pitch angle data 604, step count data 605, and walking distance data 606.

設定歩幅データ６０１は、最初に設定するユーザーの歩幅のデータである。歩幅の設定方法としては、例えば、ユーザーに歩幅を入力させ、操作部２０を介して入力された歩幅を設定することが挙げられる。また、ユーザーに身長を入力させ、入力された身長から歩幅を割り出して設定することにしてもよい。 The set stride data 601 is user stride data to be set first. As a method for setting the stride, for example, the user can input a stride and set the stride input via the operation unit 20. Alternatively, the user may input the height, and the stride may be calculated and set from the input height.

図１１は、センサーデータ６０２のデータ構成の一例を示す図である。センサーデータ６０２には、検出時刻６０２１（例えばミリ秒）と対応付けて、加速度センサー４１により検出された３軸の加速度６０２３と、ジャイロセンサー４３により検出された３軸の軸回りの角速度６０２５とが対応付けて記憶される。例えば、検出時刻「ｔ１」において検出された加速度６０２３は「（Ａｘ１，Ａｙ１，Ａｚ１）」であり、角速度６０２５は「（ωｘ１，ωｙ１，ωｚ１）」である。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the data configuration of the sensor data 602. The sensor data 602 includes a triaxial acceleration 6023 detected by the acceleration sensor 41 and an angular velocity 6025 around the triaxial axis detected by the gyro sensor 43 in association with a detection time 6021 (for example, milliseconds). Correspondingly stored. For example, the acceleration 6023 detected at the detection time “t1” is “(Ax1, Ay1, Az1)”, and the angular velocity 6025 is “(ωx1, ωy1, ωz1)”.

図１２は、歩数検出用データ６０３のデータ構成の一例を示す図である。歩数検出用データ６０３には、センサー部４０の検出時刻と対応付けて、３軸の加速度を合成した大きさである合成加速度６０３３と、Ｚ軸回りの角速度に基づいて算出されるユーザーのピッチ角６０３５とが対応付けて記憶される。例えば、検出時刻「ｔ１」において算出された合成加速度６０３３は「Ａ１」、ピッチ角６０３５は「θ１」である。 FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the data configuration of the step count detection data 603. In the step count detection data 603, the pitch angle of the user calculated based on the combined acceleration 6033, which is a magnitude obtained by combining the accelerations of the three axes in association with the detection time of the sensor unit 40, and the angular velocity around the Z axis. 6035 is stored in association with each other. For example, the combined acceleration 6033 calculated at the detection time “t1” is “A1”, and the pitch angle 6035 is “θ1”.

平滑化ピッチ角データ６０４は、歩数検出用データ６０３に含まれるピッチ角６０３５を平滑化することで得られるピッチ角のデータであり、ピッチ角６０３５を、例えば所定の平滑化フィルタ演算することで得られたデータが記憶される。 The smoothed pitch angle data 604 is pitch angle data obtained by smoothing the pitch angle 6035 included in the step count detection data 603. The pitch angle 6035 is obtained by, for example, performing a predetermined smoothing filter operation. Stored data is stored.

歩数データ６０５は、歩数検出処理を行うことで更新される歩数のデータである。また、歩行距離データ６０６は、歩数検出処理で得られた歩数に歩幅を乗算することで得られる歩行距離のデータである。 The step count data 605 is data on the number of steps updated by performing the step count detection process. The walking distance data 606 is walking distance data obtained by multiplying the number of steps obtained by the number of steps detection process by the step length.

５．処理の流れ
図１３は、ＲＯＭ５０に記憶されているメインプログラム５０１がＣＰＵ１０により読み出されて実行されることで、歩数計１において実行されるメイン処理の流れを示すフローチャートである。メイン処理は、ＣＰＵ１０が、操作部２０を介してユーザーにより電源投入操作がなされたことを検出した場合に実行を開始する処理である。 5. Processing Flow FIG. 13 is a flowchart showing the flow of main processing executed in the pedometer 1 when the main program 501 stored in the ROM 50 is read and executed by the CPU 10. The main process is a process of starting execution when the CPU 10 detects that a power-on operation has been performed by the user via the operation unit 20.

先ず、ＣＰＵ１０は、歩幅を設定する（ステップＡ１）。具体的には、例えばユーザーに歩幅を入力させ、入力された歩幅を設定歩幅データ６０１としてＲＡＭ６０に記憶させる。 First, the CPU 10 sets a stride (step A1). Specifically, for example, the user inputs a stride, and the input stride is stored in the RAM 60 as set stride data 601.

次いで、ＣＰＵ１０は、センサー部４０から検出結果を取り込んで、ＲＡＭ６０のセンサーデータ６０２への記憶を開始する（ステップＡ３）。そして、ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ５０に記憶されている歩数検出プログラム５０１１を読み出して実行することで、歩数検出処理を行う（ステップＡ５）。 Next, the CPU 10 captures the detection result from the sensor unit 40 and starts storing the sensor data 602 in the RAM 60 (step A3). Then, the CPU 10 reads out and executes the step count detection program 5011 stored in the ROM 50, thereby performing step count detection processing (step A5).

図１４及び図１５は、歩数検出処理の流れを示すフローチャートである。
先ず、ＣＰＵ１０は、センサーデータ６０２に記憶されている３軸の加速度６０２３に基づいて合成加速度の大きさ６０３３を算出し、ＲＡＭ６０の歩数検出用データ６０３に記憶させる（ステップＢ１）。 14 and 15 are flowcharts showing the flow of the step count detection process.
First, the CPU 10 calculates the magnitude of synthetic acceleration 6033 based on the triaxial acceleration 6023 stored in the sensor data 602 and stores it in the step count detection data 603 of the RAM 60 (step B1).

また、ＣＰＵ１０は、センサーデータ６０２に記憶されているＺ軸回りの角速度に基づいてピッチ角６０３５を算出し、歩数検出用データ６０３に記憶させる（ステップＢ３）。そして、ＣＰＵ１０は、ピッチ角平滑化処理を行ってピッチ角を平滑化し、得られたデータをＲＡＭ６０のピッチ角平滑化データ６０４に記憶させる（ステップＢ５）。 Further, the CPU 10 calculates the pitch angle 6035 based on the angular velocity around the Z axis stored in the sensor data 602, and stores it in the step count detection data 603 (step B3). Then, the CPU 10 performs a pitch angle smoothing process to smooth the pitch angle, and stores the obtained data in the pitch angle smoothed data 604 of the RAM 60 (step B5).

その後、ＣＰＵ１０は、ステップＢ１で算出した合成加速度の大きさが所定の閾値加速度を超えているか否かを判定し（ステップＢ７）、超えていると判定した場合は（ステップＢ７；Ｙｅｓ）、合成加速度が減少したか否かを判定する（ステップＢ９）。そして、合成加速度が減少したと判定した場合は（ステップＢ９；Ｙｅｓ）、合成加速度の山に相当する部分を検出する（ステップＢ１１）。 Thereafter, the CPU 10 determines whether or not the magnitude of the combined acceleration calculated in step B1 exceeds a predetermined threshold acceleration (step B7). If it is determined that it exceeds (step B7; Yes), the combined acceleration is determined. It is determined whether or not the acceleration has decreased (step B9). If it is determined that the combined acceleration has decreased (step B9; Yes), a portion corresponding to the peak of the combined acceleration is detected (step B11).

そして、ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ５０に記憶されている途中の歩行パターンデータ５０３３と、ステップＢ１１で検出した山に相当する部分の前後の合成加速度との相関演算を行う（ステップＢ１３）。そして、ＣＰＵ１０は、相関があったか否かを判定し（ステップＢ１５）、相関があったと判定した場合は（ステップＢ１５；Ｙｅｓ）、ＲＡＭ６０の歩数データ６０５に記憶されている歩数を更新して（ステップＢ１７）、歩数検出処理を終了する。 Then, the CPU 10 performs a correlation calculation between the walking pattern data 5033 on the way stored in the ROM 50 and the combined accelerations before and after the portion corresponding to the mountain detected in Step B11 (Step B13). Then, the CPU 10 determines whether or not there is a correlation (step B15). If it is determined that there is a correlation (step B15; Yes), the CPU 10 updates the number of steps stored in the step count data 605 of the RAM 60 (step B15). B17), the step detection process is terminated.

また、ステップＢ９において合成加速度が減少していない、すなわち同じであるか増加していると判定した場合（ステップＢ９；Ｎｏ）、又は、ステップＢ１５において相関がないと判定した場合は（ステップＢ１５；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、歩数検出処理を終了する。 When it is determined in step B9 that the resultant acceleration is not decreasing, that is, the same or increased (step B9; No), or when it is determined in step B15 that there is no correlation (step B15; No), the CPU 10 ends the step count detection process.

一方、ステップＢ７において合成加速度の大きさが閾値加速度以下であると判定した場合は（ステップＢ７；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、最初の一歩を検出済みであるか否かを判定する（ステップＢ１９）。そして、最初の一歩をまだ検出していないと判定した場合は（ステップＢ１９；Ｎｏ）、最初の一歩検出処理を行う（ステップＢ２１〜Ｂ３５）。 On the other hand, when it is determined in step B7 that the resultant acceleration is equal to or less than the threshold acceleration (step B7; No), the CPU 10 determines whether or not the first step has been detected (step B19). If it is determined that the first step has not been detected yet (step B19; No), the first step detection process is performed (steps B21 to B35).

具体的には、ＣＰＵ１０は、ステップＢ５において平滑化されたピッチ角は山の部分であるか否かを判定する（ステップＢ２１）。そして、山の部分であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、当該山の部分と当該山の部分の直前の谷の部分とを判定して立ち上がり角αを算出する（ステップＢ２３）。また、ＣＰＵ１０は、立ち上がり長Ｌを算出する（ステップＢ２５）。 Specifically, the CPU 10 determines whether or not the pitch angle smoothed in step B5 is a mountain portion (step B21). If the CPU 10 determines that the mountain portion is present (step B21; Yes), the CPU 10 determines the mountain portion and the valley portion immediately before the mountain portion to calculate the rising angle α (step S21). B23). Further, the CPU 10 calculates the rising length L (step B25).

その後、ＣＰＵ１０は、平滑化されたピッチ角が急峻変化条件を満たすか否かを判定する（ステップＢ２７）。具体的には、立ち上がり角αが所定の閾値角度以上であり、且つ、立ち上がり長Ｌが所定の閾値長以上である場合に、急峻変化条件を満たすと判定する。 Thereafter, the CPU 10 determines whether or not the smoothed pitch angle satisfies the steep change condition (step B27). Specifically, when the rising angle α is equal to or greater than a predetermined threshold angle and the rising length L is equal to or greater than the predetermined threshold length, it is determined that the steep change condition is satisfied.

そして、急峻変化条件を満たすと判定した場合は（ステップＢ２７；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、最初の一歩の対応する合成加速度の山の部分を検出する（ステップＢ２９）。そして、ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ５０に記憶されている最初の一歩パターンデータ５０３１と、ステップＢ２９で検出した山の部分の前後の合成加速度との相関演算を実行する（ステップＢ３１）。 If it is determined that the steep change condition is satisfied (step B27; Yes), the CPU 10 detects the corresponding peak portion of the resultant acceleration in the first step (step B29). Then, the CPU 10 performs a correlation calculation between the first one-step pattern data 5031 stored in the ROM 50 and the combined acceleration before and after the mountain portion detected in Step B29 (Step B31).

そして、ＣＰＵ１０は、相関があったか否かを判定し（ステップＢ３３）、相関があったと判定した場合は（ステップＢ３３；Ｙｅｓ）、ＲＡＭ６０の歩数データ６０５に記憶されている歩数を更新して（ステップＢ３５）、歩数検出処理を終了する。 Then, the CPU 10 determines whether or not there is a correlation (step B33). If it is determined that there is a correlation (step B33; Yes), the CPU 10 updates the number of steps stored in the step count data 605 of the RAM 60 (step B33). B35), the step detection process is terminated.

また、ステップＢ２１において平滑化されたピッチ角は山の部分ではないと判定した場合（ステップＢ２１；Ｎｏ）、ステップＢ２７において急峻変化条件が満たされなかったと判定した場合（ステップＢ２７；Ｎｏ）、又は、ステップＢ３３において相関がないと判定した場合は（ステップＢ３３；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、歩数検出処理を終了する。 Further, when it is determined that the pitch angle smoothed in step B21 is not a peak portion (step B21; No), when it is determined in step B27 that the steep change condition is not satisfied (step B27; No), or If it is determined in step B33 that there is no correlation (step B33; No), the CPU 10 ends the step count detection process.

一方、ステップＢ１９において最初の一歩を検出済みであると判定した場合は（ステップＢ１９；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、最後の一歩が検出済みであるか否かを判定する（ステップＢ３７）。そして、最後の一歩をまだ検出していないと判定した場合は（ステップＢ３７；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、最後の一歩検出処理を行う（ステップＢ３９〜Ｂ５１）。 On the other hand, when it is determined in step B19 that the first step has been detected (step B19; Yes), the CPU 10 determines whether or not the last step has been detected (step B37). And when it determines with having not detected the last one step yet (step B37; No), CPU10 performs the last one step detection process (step B39-B51).

具体的には、ＣＰＵ１０は、最後に歩数が検出されてから所定時間以上が経過しているか否かを判定し（ステップＢ３９）、所定時間以上が経過していると判定した場合は（ステップＢ３９；Ｙｅｓ）、当該所定時間における合成加速度に対して微分処理を行って合成加速度の傾きを算出する（ステップＢ４１）。 Specifically, the CPU 10 determines whether or not a predetermined time or more has elapsed since the last detection of the number of steps (step B39), and determines that the predetermined time or more has elapsed (step B39). ; Yes), a differential process is performed on the resultant acceleration for the predetermined time to calculate the slope of the resultant acceleration (step B41).

そして、ＣＰＵ１０は、傾きが所定の閾値を超えた時刻が存在するか否かを判定し（ステップＢ４３）、存在すると判定した場合は（ステップＢ４３；Ｙｅｓ）、当該時刻における合成加速度を最後の一歩に対応する山と判定する（ステップＢ４５）。そして、ＲＯＭ５０に記憶されている最後の一歩パターンデータ５０３５と、ステップＢ４５で判定した山の部分の前後の合成加速度との相関演算を実行する（ステップＢ４７）。 Then, the CPU 10 determines whether or not there is a time when the inclination exceeds a predetermined threshold (step B43). If it is determined that there is a time (step B43; Yes), the combined acceleration at the time is the last step. Is determined to be a mountain corresponding to (step B45). Then, a correlation calculation is performed between the last one-step pattern data 5035 stored in the ROM 50 and the resultant acceleration before and after the mountain portion determined in Step B45 (Step B47).

そして、ＣＰＵ１０は、相関があったか否かを判定し（ステップＢ４９）、相関があったと判定した場合は（ステップＢ４９；Ｙｅｓ）、ＲＡＭ６０の歩数データ６０５に記憶されている歩数を更新して（ステップＢ５１）、歩数検出処理を終了する。 Then, the CPU 10 determines whether or not there is a correlation (step B49). If it is determined that there is a correlation (step B49; Yes), the CPU 10 updates the number of steps stored in the step number data 605 of the RAM 60 (step B49). B51), the step count detection process is terminated.

また、ステップＢ３７において最後の一歩が検出済みであると判定した場合（ステップＢ３７；Ｙｅｓ）、又は、ステップＢ３９において最後に歩数が検出されてから所定時間以上が経過していないと判定した場合は（ステップＢ３９；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、歩数検出処理を終了する。また、ステップＢ４３において合成加速度の傾きが閾値を超えた時刻が存在しないと判定した場合（ステップＢ４３；Ｎｏ）、又は、ステップＢ４９において相関がないと判定した場合は（ステップＢ４９；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、歩数検出処理を終了する。 If it is determined in step B37 that the last step has been detected (step B37; Yes), or if it is determined in step B39 that a predetermined time or more has not elapsed since the last number of steps was detected. (Step B39; No), the CPU 10 ends the step count detection process. If it is determined in step B43 that there is no time when the slope of the resultant acceleration exceeds the threshold (step B43; No), or if it is determined in step B49 that there is no correlation (step B49; No), the CPU 10 Ends the step count detection process.

図１３のメイン処理に戻って、歩数検出処理を行った後、ＣＰＵ１０は、検出された歩数に、ステップＡ１で設定した歩幅を乗算することで歩行距離を算出し、ＲＡＭ６０の歩行距離データ６０６に記憶させる（ステップＡ７）。そして、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ６０の歩数データ６０５及び歩行距離データ６０６にそれぞれ記憶されている歩数及び歩行距離を表示部３０に表示させる（ステップＡ９）。 Returning to the main process in FIG. 13, after performing the step detection process, the CPU 10 calculates the walking distance by multiplying the detected step number by the step length set in step A <b> 1, and stores the walking distance data 606 in the RAM 60. Store (step A7). Then, the CPU 10 causes the display unit 30 to display the number of steps and the walking distance stored in the step count data 605 and the walking distance data 606 of the RAM 60 (step A9).

その後、ＣＰＵ１０は、操作部２０を介してユーザーによりリセット指示操作がなされたか否かを判定し（ステップＡ１１）、なされなかったと判定した場合は（ステップＡ１１；Ｎｏ）、ステップＡ１５へと処理を移行する、また、リセット指示操作がなされたと判定した場合は（ステップＡ１１；Ｙｅｓ）、ＲＡＭ６０の歩数データ６０５及び歩行距離データ６０６にそれぞれ記憶されている歩数及び歩行距離をリセットする（ステップＡ１３）。 Thereafter, the CPU 10 determines whether or not a reset instruction operation has been performed by the user via the operation unit 20 (step A11). If it is determined that the user has not performed a reset instruction operation (step A11; No), the process proceeds to step A15. If it is determined that a reset instruction operation has been performed (step A11; Yes), the number of steps and the walking distance stored in the step number data 605 and the walking distance data 606 of the RAM 60 are reset (step A13).

次いで、ＣＰＵ１０は、操作部２０を介してユーザーにより電源切断指示操作がなされたか否かを判定し（ステップＡ１５）、なされなかったと判定した場合は（ステップＡ１５；Ｎｏ）、ステップＡ５に戻る。また、電源切断指示操作がなされたと判定した場合は（ステップＡ１５；Ｙｅｓ）、メイン処理を終了する。 Next, the CPU 10 determines whether or not a power-off instruction operation has been performed by the user via the operation unit 20 (step A15), and when it is determined that the user has not performed (step A15; No), the process returns to step A5. If it is determined that the power-off instruction operation has been performed (step A15; Yes), the main process is terminated.

６．作用効果
歩数計１は、ジャイロセンサー４３の検出結果に基づいて、歩行者であるユーザーの姿勢角としてピッチ角を検出する。そして、加速度センサー４１の検出結果を合成することで得られる合成加速度が所定の閾値加速度を超えているか否かを判定し、超えている場合は歩行が開始されたと推定し、超えていない場合はピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定する。 6). Action and Effect The pedometer 1 detects the pitch angle as the posture angle of the user who is a pedestrian based on the detection result of the gyro sensor 43. Then, it is determined whether or not the combined acceleration obtained by combining the detection results of the acceleration sensor 41 exceeds a predetermined threshold acceleration, and if it exceeds, it is estimated that walking has started, and if not exceeded, The start of walking is estimated based on the time change of the pitch angle.

具体的には、立ち上がり角度及び立ち上がり長を算出し、これらの値がそれぞれ所定の閾値を超えている場合に、ピッチ角が急峻変化条件を満たしたと判定して、最初の一歩が踏み出されたものと判定する。歩行開始時には、ユーザーが前傾姿勢になることによりピッチ角が急峻に変化する場合が多いため、ピッチ角が急峻変化条件を満たすか否かを判定することによって、歩行開始を適切に推定することができる。 Specifically, the rising angle and the rising length are calculated, and when these values exceed a predetermined threshold value, it is determined that the pitch angle satisfies the steep change condition, and the first step is taken. Is determined. At the start of walking, the pitch angle often changes steeply due to the user leaning forward, so the start of walking can be estimated appropriately by determining whether the pitch angle satisfies the steep change condition. Can do.

また、本実施形態では、予め加速度の時間変化を定めた歩行パターンと、合成加速度の時間変化との相関演算を行う。そして、相関演算により得られた相関値に基づいて歩行開始を推定する。予め定められた走行パターンと合成加速度の時間変化との相関演算を行うことで、歩行開始の誤検出を防止し、歩行開始の検出の正確性を向上させることができる。 Further, in the present embodiment, a correlation calculation is performed between a walking pattern in which a time change in acceleration is determined in advance and a time change in the combined acceleration. Then, the start of walking is estimated based on the correlation value obtained by the correlation calculation. By performing a correlation calculation between a predetermined running pattern and a time change of the composite acceleration, it is possible to prevent erroneous detection of the start of walking and improve the accuracy of detection of the start of walking.

さらに、本実施形態では、最後に歩数が検出されてからの経過時間が所定時間を超過したことをもって歩行終了と判定し、この期間中に合成加速度が急峻に変化したタイミングが最後の一歩であると判定する。最後に歩数が検出されてから長時間が経過している場合は、ユーザーは歩行を終了した可能性が高い。それも、当該期間中に合成加速度が急峻に変化しているタイミングがあれば、当該タイミングがユーザーの最後の一歩であったと判断することができる。 Furthermore, in this embodiment, it is determined that walking has ended when the elapsed time from the last detection of the number of steps exceeds a predetermined time, and the timing at which the resultant acceleration changes sharply during this period is the last step. Is determined. If a long time has passed since the last step count was detected, the user is likely to have finished walking. In addition, if there is a timing at which the resultant acceleration changes sharply during the period, it can be determined that the timing is the last step of the user.

７．変形例
７−１．電子機器
本発明は、歩数計の他にも、歩数検出装置を備えた電子機器であれば何れの電子機器にも適用可能である。例えば、腕時計等についても同様に適用可能である。 7). Modification 7-1. Electronic Device The present invention can be applied to any electronic device other than a pedometer as long as it is an electronic device including a pedometer. For example, it can be similarly applied to a wristwatch or the like.

７−２．ヨー角を用いた最初の一歩の検出
上述した実施形態では、ユーザーのピッチ角を用いて最初の一歩を検出するものとして説明した。これは、歩き始めにおいては、ユーザーのピッチ角が大きく変化するという知見に基づくものである。しかし、実験を行った結果、歩き始めにおいては、ユーザーのヨー角（Ｙ軸回りの角度）も大きな時間変化を示すことがわかった。そのため、ユーザーのヨー角を用いて最初の一歩を検出することにしてもよい。 7-2. Detection of the first step using the yaw angle In the embodiment described above, the first step was detected using the pitch angle of the user. This is based on the knowledge that the pitch angle of the user changes greatly at the start of walking. However, as a result of experiments, it was found that the user's yaw angle (angle around the Y axis) also showed a large time change at the start of walking. Therefore, the first step may be detected using the user's yaw angle.

図１６は、ユーザーの合成加速度の大きさとヨー角の大きさの時間変化の一例を示す図である。同図において、横軸は時間を示しており、縦軸は合成加速度の大きさ及びヨー角の大きさを示している。また、合成加速度を実線で、ヨー角を破線でそれぞれ示している。 FIG. 16 is a diagram illustrating an example of temporal changes in the magnitude of the user's combined acceleration and the yaw angle. In the figure, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the magnitude of the resultant acceleration and the magnitude of the yaw angle. The combined acceleration is indicated by a solid line, and the yaw angle is indicated by a broken line.

ヨー角は正負の値をとり得るため、正の閾値角度「Ｙ_θ」と負の閾値角度「−Ｙ_θ」とを予め定めておく。そして、ヨー角の検出を開始してから正の方向に変化する場合は、最初に正の閾値角度「Ｙ_θ」を超えた時間範囲において値が最大となった時刻に最初の一歩があったものと推定する。また、ヨー角の検出を開始してから負の方向に変化する場合は、最初に負の閾値角度「−Ｙ_θ」よりも小さくなった時間範囲において値が最小となった時刻に最初の一歩があったものと推定する。 Since the yaw angle can take a positive or negative value, a positive threshold angle “Y _θ ” and a negative threshold angle “−Y _θ ” are determined in advance. And when it changes in the positive direction after starting the detection of the yaw angle, there was the first step at the time when the value became the maximum in the time range that first exceeded the positive threshold angle “Y _θ ” Estimated. Further, in the case of a change in the negative direction after the start of detection of the yaw angle, the first step is taken at the time when the value becomes the minimum in the time range in which the negative threshold angle “−Y _θ ” is initially reduced. It is estimated that there was.

図１６では、ヨー角の検出を開始してから負の方向にヨー角が変化しており、ヨー角が最初に負の閾値角度「−Ｙ_θ」よりも小さくなった時刻「ｔ４０〜ｔ４２」の時間範囲において、時刻「ｔ４１」でヨー角が最小となっている。そのため、時刻「ｔ４１」に最初の一歩があったものと推定する。実際に、合成加速度の大きさを見ると、時刻「ｔ４１」の近傍において合成加速度が極大となっている。 In FIG. 16, the yaw angle has changed in the negative direction since the start of the detection of the yaw angle, and the time “t40 to t42” when the yaw angle first becomes smaller than the negative threshold angle “−Y _θ ”. In this time range, the yaw angle is minimum at time “t41”. Therefore, it is estimated that the first step was taken at time “t41”. Actually, looking at the magnitude of the combined acceleration, the combined acceleration is maximum in the vicinity of the time “t41”.

尚、上述した実施形態と同様に、この場合は、時刻「ｔ４１」の前後の時間範囲を対象として、当該時間範囲における合成加速度の大きさの時間変化と、予め記憶された歩行パターンとの相関演算を行い、相関がありと判定した場合は、検出した最初の一歩は妥当であると判定するようにする。 As in the above-described embodiment, in this case, for the time range before and after the time “t41”, the correlation between the temporal change in the magnitude of the combined acceleration in the time range and the walking pattern stored in advance. When the calculation is performed and it is determined that there is a correlation, it is determined that the detected first step is appropriate.

７−３．合成加速度の平滑化処理
上述した実施形態では、合成加速度の“生”の値を用いて歩数を検出するものとして説明したが、合成加速度に対して平滑化処理を行い、平滑化された合成加速度を用いて歩数を検出することにしてもよい。 7-3. Smoothing process of synthetic acceleration In the above-described embodiment, the number of steps is detected using the “raw” value of the synthetic acceleration. However, the synthetic acceleration is smoothed by performing the smoothing process on the synthetic acceleration. You may decide to detect the number of steps using.

１歩数計、１０ＣＰＵ、２０操作部、３０表示部、
４０センサー部、４１加速度センサー、４３ジャイロセンサー、
５０ＲＯＭ、６０ＲＡＭ、７０バス 1 pedometer, 10 CPU, 20 operation unit, 30 display unit,
40 sensor units, 41 acceleration sensors, 43 gyro sensors,
50 ROM, 60 RAM, 70 buses

Claims

ユーザーの姿勢角を検出することと、
ユーザーの加速度を検出することと、
前記ユーザーの姿勢角と前記ユーザーの加速度とに基づいて歩行開始を推定することと、
を含む歩数検出方法。 Detecting the posture angle of the user,
Detecting user acceleration,
Estimating the start of walking based on the posture angle of the user and the acceleration of the user;
Step detection method including

前記姿勢角を検出することは、前記ユーザーのピッチ角を検出することを少なくとも含み、
前記歩行開始を推定することは、
前記加速度が所定の高閾値条件を満たす場合に歩行が開始されたと推定することと、
前記高閾値条件を満たさない場合に前記ピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定することと、
を含む、
請求項１に記載の歩数検出方法。 Detecting the posture angle includes at least detecting a pitch angle of the user;
Estimating the start of walking is
Presuming that walking has started when the acceleration meets a predetermined high threshold condition;
Estimating the start of walking based on the time change of the pitch angle when the high threshold condition is not satisfied;
including,
The step detection method according to claim 1.

前記ユーザーのピッチ角の時間変化に対して所定の平滑化処理を行うことを更に含み、
前記歩行開始を推定することは、前記平滑化処理により得られたピッチ角の時間変化に基づいて歩行開始を推定することを含む、
請求項２に記載の歩数検出方法。 Further comprising performing a predetermined smoothing process on the time change of the pitch angle of the user,
Estimating the start of walking includes estimating the start of walking based on a time change of the pitch angle obtained by the smoothing process.
The method for detecting the number of steps according to claim 2.

前記ユーザーのピッチ角が所定の急峻変化条件を満たすか否かを判定することを更に含み、
前記歩行開始を推定することは、前記急峻変化条件を満たすと判定された場合に歩行が開始されたと推定することを含む、
請求項２又は３に記載の歩数検出方法。 Further comprising determining whether the user's pitch angle satisfies a predetermined steep change condition,
Estimating the start of walking includes estimating the start of walking when it is determined that the steep change condition is satisfied.
The step detection method according to claim 2 or 3.

前記姿勢角を検出することは、前記ユーザーのヨー角を検出することを少なくとも含み、
前記歩行開始を推定することは、
前記加速度が所定の高閾値条件を満たす場合に歩行が開始されたと推定することと、
前記高閾値条件を満たさない場合に前記ヨー角の時間変化に基づいて歩行開始を推定することと、
を含む、
請求項１に記載の歩数検出方法。 Detecting the attitude angle includes at least detecting a yaw angle of the user;
Estimating the start of walking is
Presuming that walking has started when the acceleration meets a predetermined high threshold condition;
Estimating the start of walking based on the time change of the yaw angle when the high threshold condition is not satisfied;
including,
The step detection method according to claim 1.

予め加速度の時間変化を定めた加速度変化パターンと、前記検出された加速度の時間変化との相関演算を行うことを更に含み、
前記歩行開始を推定することは、前記相関演算により得られた相関値に基づいて歩行開始を推定することを含む、
請求項１〜５の何れか一項に記載の歩数検出方法。 Further comprising performing a correlation operation between an acceleration change pattern that predetermines a time change of acceleration and the time change of the detected acceleration,
Estimating the start of walking includes estimating the start of walking based on the correlation value obtained by the correlation calculation.
The step detection method as described in any one of Claims 1-5.

最後に歩数が検出されてからの経過時間が所定の超過時間条件を満たしたことを検出することと、
前記加速度が所定の加速度急峻変化条件を満たしたことを検出することと、
前記超過時間条件及び前記加速度急峻条件の検出結果に基づいて、歩行終了を推定することと、
を更に含む、
請求項１〜６の何れか一項に記載の歩数検出方法。 Detecting that the elapsed time since the last step was detected met a predetermined overtime condition,
Detecting that the acceleration satisfies a predetermined acceleration steep change condition;
Estimating the end of walking based on the detection result of the excess time condition and the acceleration steep condition;
Further including
The step detection method as described in any one of Claims 1-6.

姿勢角を検出する姿勢角検出部と、
加速度を検出する加速度検出部と、
前記検出された姿勢角と前記検出された加速度とに基づいて歩行開始を推定する推定部と、
を備えた歩数検出装置。 A posture angle detector for detecting a posture angle;
An acceleration detector for detecting acceleration;
An estimation unit that estimates the start of walking based on the detected posture angle and the detected acceleration;
A step detection device.