JP6031190B2 - 複数のセンサ入力を使用するエネルギー消費計算機構を備えたフィットネストレーニングシステム - Google Patents

Description

本出願は、２０１２年６月４日に出願された「FITNESS TRAINING SYSTEM WITH ENERGY EXPENDITURE CALCULATION THAT USES MULTIPLE SENSOR INPUTS」と題する米国仮特許出願第６１／６５５，１７０号、（代理人整理番号２１５１２７．０１６５７）に対して特典と優先権を主張する。上記出願の内容は、あらゆる非限定的な目的のため、参照によりその全体が本明細書に明示的に組み込まれる。

ほとんどの人々はフィジカルフィットネスの重要性を理解しているが、多くの人は、通常の運動プログラムを維持するのに必要な動機を見つけるのに苦労している。一部の人々は、ランニング、ウォーキング、サイクリングなどの連続反復運動を伴う運動内容を維持することが特に難しいことが分っている。

更に、個人は、ワークアウトを労働や嫌な仕事と見なしており、したがって、ワークアウトを毎日の生活の楽しい態様から切り離すことがある。多くの場合、このようにアスレチック活動と他の活動を明確に切り離すと、個人がワークアウトを行おうとする動機付けの量が減少する。更にまた、アスレチック活動に関わる個人を励ますためのアスレチック活動サービス及びシステムは、１つ以上の特定の活動に焦点を絞り込み過ぎており、一方で個人の関心が無視される。更に、これにより、アスレチック活動への参加やアスレチック活動サービス及びシステムの使用に対するユーザの関心が低下しうる。

したがって、当該技術分野においてこれら及びその他の欠点に取り組む改善されたシステム及び方法が必要とされている。

以下は、開示の幾つかの態様の基本的理解を提供するために単純化された要約を示す。要約は、開示の広範囲な概要ではない。この開示の重要又は不可欠な要素を特定したり開示の範囲を描写したりするものではない。以下の要約は、単に、開示の幾つかの概念を下記の説明の前置きとして単純化した形態で提示する。

この開示の態様は、ユーザがアスレチック活動を行なっている間に取得されたデータを処理して、例えば燃焼カロリー量などのエネルギー消費の推定値を決定することに関する。

例示的な実施形態は、ユーザに運動を行うように促し、運動を行なっている間のユーザのフォームを監視し、運動を行なっているユーザのエネルギー消費推定値を運動のタイプとユーザのフォームに基づいて計算するように構成されたシステム、方法、装置及びコンピュータ可読媒体に関連することがある。他の実施形態では、消費推定値は、例えばユーザによって燃焼されるカロリーの推定値でよく、又はそれを含んでもよい。特定の実施形態では、エネルギー消費計算は、ユーザの労力、消費酸素及び／又は酸素反応速度論に関連する決定を含む。

様々な態様において、システム、方法、装置、及び／又はコンピュータ可読媒体は、ある期間にわたってアスレチック活動を行なうユーザに関して取得されたデータを処理し、期間内の第１の時刻と第２の時刻におけるユーザの身体部分、身体領域又は全身の質量中心の位置を決定するように構成されてもよい。更に他の態様において、システム、方法、装置、及び／又はコンピュータ可読媒体は、第１の時刻から第２の時刻までの質量中心の位置の変化を識別し、その変化によりユーザのエネルギー消費推定値を計算するように構成されてもよい。

実施形態のこれら及び他の態様は、添付図面を含むこの開示全体にわたってより詳細に検討される。

本開示は、例として示され、類似の参照番号が類似の要素を示す添付図面に限定されない。

例示的な実施形態による個人用トレーニングを提供するシステムの例を示しており、アスレチック活動を監視するように構成された例示的ネットワークを示す図である。 例示的な実施形態による個人用トレーニングを提供するシステムの例を示しており、例示的な実施形態による例示的な計算装置を示す図である。 例示的な実施形態によるユーザによって装着されうる例示的なセンサ組立体を示す図である。 例示的な実施形態によるユーザによって装着されうる例示的なセンサ組立体を示す図である。 例示的な実施形態による推定値の一部分として運動中のユーザのフォームを考慮するユーザのエネルギー消費推定値を計算する方法の例示的な流れ図である。 例示的な実施形態による運動中に監視するためのユーザの身体上の例示的な点を示す図である。 例示的な実施形態による例示的な姿勢評価を示す図である。 例示的な実施形態による運動を行なうユーザの仮想アバタの例示的表示を示す図である。 例示的実施形態によるスクワットをするユーザの仮想アバタの例示的表示を示す図である。 例示的実施形態によるスクワットをするユーザの仮想アバタの例示的表示を示す図である。 例示的な実施形態による、位置エネルギーの変化の監視に基づいてアスレチック活動を行なっている間のユーザのエネルギー消費推定値を計算する方法の例示的な流れ図である。 例示的な実施形態によるユーザの仮想アバタの質量中心の例示的位置を示す図である。 例示的な実施形態によるユーザの仮想アバタの質量中心の例示的位置を示す図である。 例示的な実施形態によるユーザの仮想アバタの質量中心の例示的位置を示す図である。 例示的な実施形態によるユーザの仮想アバタの質量中心の例示的位置を示す図である。

様々な実施態様の次の記載において、図面の一部を形成する添付図面及び本開示が実施される様々な実施態様の方法によって示される添付図面が参照される。他の実施態様が利用されてもよく、構造的及び機能的変更が本開示の範囲及び趣旨を逸脱することなくなし得ると理解される。更に、この開示内の見出し項目は、本開示の限定的態様としてみなすべきではない。この開示の特典を有する当業者は、実施形態が見出し項目に限定されないことを理解するだろう。

Ｉ．例示的個人用トレーニングシステム
Ａ．説明的な計算装置
図１Ａは、例示的実施形態による個人用トレーニングシステム１００の例を示す。例示的システム１００は、コンピュータ１０２などの１つ以上の電子装置を含みうる。コンピュータ１０２は、電話、音楽プレーヤ、タブレット、ネットブック、任意の携帯機器などのモバイル端末を含みうる。他の実施形態では、コンピュータ１０２は、セットトップボックス（ＳＴＢ）、デスクトップコンピュータ、デジタルビデオレコーダ（ＤＶＲ）、コンピュータサーバ、及び／又は他の所望の計算装置を含みうる。特定の構成では、コンピュータ１０２は、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＸＢＯＸ、Ｓｏｎｙ（登録商標）ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ、Ｎｉｎｔｅｎｄｏ（登録商標）Ｗｉｉゲームコンソールなどのゲームコンソールを含みうる。当業者は、これらのゲームコンソールが、記述のための例示的なコンソールに過ぎず、この開示が、いかなるコンソール又は装置にも限定されないことを理解されよう。

図１Ｂに移ると、コンピュータ１０２は、計算ユニット１０４を含むことができ、計算ユニット１０４は、少なくとも１つの処理ユニット１０６を含みうる。処理ユニット１０６は、例えばマイクロプロセッサ装置など、ソフトウェア命令を実行するための任意のタイプの処理装置でよい。コンピュータ１０２は、メモリ１０８などの様々な非一時的コンピュータ可読媒体を含みうる。メモリ１０８には、ＲＡＭ１１０などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）や、ＲＯＭ１１２などの読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）が挙げられるが、これらに限定されない。メモリ１０８は、電子的消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）又は他の光ディスク記憶機構、磁気記憶装置、又は所望の情報を記憶するために使用できかつコンピュータ１０２がアクセスできる任意の他の媒体のいずれかを含みうる。

処理ユニット１０６とシステムメモリ１０８は、バス１１４又は代替通信構造を介して、１つ以上の周辺装置に直接又は間接に接続されうる。例えば、処理ユニット１０６又はシステムメモリ１０８は、ハードディスクドライブ１１６、リムーバブル磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ１１８、及びフラッシュメモリカードなど、追加のメモリ記憶機構に直接又は間接に接続されうる。また、処理ユニット１０６とシステムメモリ１０８は、１つ以上の入力装置１２０及び１つ以上の出力装置１２２に直接又は間接に接続されうる。出力装置１２２は、例えば、表示装置１３６、テレビ、プリンタ、ステレオ又はスピーカを含みうる。幾つかの実施形態では、１つ以上の表示装置は、アイウェアに組み込まれうる。アイウェアに組み込まれた表示装置は、ユーザにフィードバックを提供できる。また、１つ以上の表示装置を含むアイウェアは、携帯型表示システムを提供する。入力装置１２０には、例えば、キーボード、タッチスクリーン、リモート制御パッド、ポインティング装置（マウス、タッチパッド、スタイラス、トラックボール、ジョイスティックなど）、スキャナ、カメラ又はマイクロフォンが挙げられる。この点で、入力装置１２０は、図１Ａに示されたユーザ（ユーザ１２４など）からのアスレチック運動を感知、検出かつ／又は測定するように構成された１つ以上のセンサを含みうる。

図１Ａを再び参照すると、画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８は、ユーザ１２４のアスレチック運動を検出しかつ／又は測定する際に利用されうる。一実施形態では、画像取得装置１２６又はセンサ１２８から得られたデータは、直接アスレチックの動作を検出でき、その結果、画像取得装置１２６又はセンサ１２８から得られたデータが、運動パラメータに直接関連付けられる。例えば、図４に関して、画像取得装置１２６からの画像データは、センサ位置４０２ｇと４０２ｉ間の距離が減少していることを検出し、したがって、画像取得装置１２６だけが、ユーザ１２４の右腕が動いたことを検出するように構成されうる。更に、他の実施形態では、画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８からのデータは、動きを検出しかつ／又は測定するために、互いに又は他のセンサと組み合わせて利用されうる。したがって、特定の測定値は、２つ以上の装置から取得されたデータを組み合わせることにより決定されうる。画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８には、１つ以上のセンサを含むかそれに機能的に接続されてもよく、そのようなセンサには、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定装置（例えば、ＧＰＳ）、光センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、心拍数モニタ、画像取得センサ、水分センサ及び／又はこれらの組み合わせが挙げられるがこれらに限定されない。説明的センサ１２６，１２８の例示的な用途は、後で「説明的センサ」と題する節Ｉ．Ｃで示される。コンピュータ１０２は、また、タッチスクリーン又は画像取得装置を使用して、グラフィカルユーザインタフェースで選択するためにユーザがポイントしている場所を決定できる。１つ以上の実施形態は、１つ以上の有線及び／又は無線技術を単独又は組み合わせで利用してもよく、無線技術の例には、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）技術、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）低エネルギー技術、及び／又はＡＮＴ技術が挙げられる。

Ｂ．説明的ネットワーク
更に、コンピュータ１０２、計算ユニット１０４、及び／又はその他の電子装置は、ネットワーク１３２などのネットワークと通信するための例示的なインタフェース１３０（図１Ｂに示された）などの、１つ以上のネットワークインタフェースに直接又は間接に接続されうる。図１Ｂの例では、ネットワークインタフェース１３０は、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、インターネットプロトコル（ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）などの１つ以上の通信プロトコルにしたがって、データ及び制御信号を計算ユニット１０４からネットワークメッセージに変換するように構成されたネットワークアダプタ又はネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を含みうる。これらのプロトコルは、当該技術分野で周知であり、したがって、ここでは詳細に考察されない。インタフェース１３０は、例えば、無線トランシーバ、電力線アダプタ、モデム又はイーサネット接続を含む、ネットワークに接続するのに適した接続エージェントを使用できる。しかしながら、ネットワーク１３２は、インターネット、イントラネット、クラウド、ＬＡＮなどの任意のタイプ又はトポロジーの、単独又は組み合わせの任意の１つ以上の情報配信ネットワークでよい。ネットワーク１３２は、ケーブル、ファイバ、衛星、電話、セルラ、無線などのうちの任意の１つ以上でよい。ネットワークは、当該技術分野で周知であり、したがって、ここでは詳細に考察されない。ネットワーク１３２は、１つ以上の場所（例えば、学校、事業所、家庭、住宅、ネットワーク資源など）を、１つ以上のリモートサーバ１３４、又はコンピュータ１０２と類似若しくは同一の他のコンピュータに接続するために、１つ以上の有線又は無線通信チャネルを有するように様々に構成されうる。実際には、システム１００は、各構成要素の複数のインスタンス（例えば、複数のコンピュータ１０２、複数のディスプレイ１３６など）を含みうる。

ネットワーク１３２内のコンピュータ１０２や他の電子装置が携帯型か据置型かにかかわらず、以前に具体的に列挙された入力、出力及び記憶周辺装置に加えて、計算装置は、入力、出力及び記憶機能、又はこれらの何らかの組み合わせ機能を実行できる装置を含む様々な他の周辺装置に、直接接続されてもよく、ネットワーク１３２を介して接続されてもよい。特定の実施形態では、単一装置は、図１Ａに示された１つ以上の構成要素を統合できる。例えば、単一装置には、コンピュータ１０２、画像取得装置１２６、センサ１２８、ディスプレイ１３６及び／又は追加の構成要素が挙げられる。一実施形態では、センサ素子１３８は、ディスプレイ１３６、画像取得装置１２６、及び１つ以上のセンサ１２８を有するモバイル端末を含みうる。更に、別の実施形態において、画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８は、例えばゲーミング又はメディアシステムを含むメディア装置に機能的に接続されるように構成された周辺装置でありうる。したがって、以上のことから、この開示が固定式のシステム及び方法に限定されないことが分かる。より正確に言うと、特定の実施形態は、ほとんど任意の場所でユーザ１２４によって実行されうる。

Ｃ．説明的センサ
コンピュータ１０２及び／又は他の装置は、ユーザ１２４の少なくとも１つのフィットネスパラメータを検出しかつ／又は監視するように構成された１つ以上のセンサ１２６，１２８を含みうる。センサ１２６及び／又は１２８には、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定装置（例えば、ＧＰＳ）、光センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、睡眠パターンセンサ、心拍数モニタ、画像取得センサ、水分センサ及び／又はこれらの組み合わせが挙げられるがこれらに限定されない。ネットワーク１３２及び／又はコンピュータ１０２は、例えばディスプレイ１３６、画像取得装置１２６（例えば、１つ以上のビデオカメラ）、及び赤外線（ＩＲ）装置でよいセンサ１２８を含むシステム１００の１つ以上の電子装置と通信できる。一実施形態において、センサ１２８は、ＩＲトランシーバを含んでもよい。例えば、センサ１２６及び／又は１２８は、波形をユーザ１２４の方向を含む環境に送信し、「反射」を受信するか、そのような放出された波形の変化を別の方法で検出することができる。更に別の実施形態において、画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８は、レーダ、ソナー、可聴情報などの他の無線信号を送信しかつ／又は受信するように構成されうる。当業者は、様々な実施形態により、多数の異なるデータスペクトルに対応する信号が利用されうることを容易に理解するであろう。これに関して、センサ１２６及び／又は１２８は、外部ソース（例えば、システム１００ではない）から放射された波形を検出できる。例えば、センサ１２６及び／又は１２８は、ユーザ１２４及び／又は周囲環境から放射された熱を検出できる。したがって、画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８は、１つ以上のサーマルイメージング装置を含みうる。一実施形態において、画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８は、レンジフェノメノロジを実行するように構成された赤外線装置を含みうる。制限ではない例として、レンジフェノメノロジを実行するように構成された画像取得装置は、オレゴン州ポートランドのＦｌｉｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．から市販されている。画像取得装置１２６、センサ１２８及びディスプレイ１３６が、コンピュータ１０２との直接（無線又は有線）通信するように示されているが、当業者は、ネットワーク１３２と直接（無線又は有線）通信できることを理解するであろう。

１．多目的電子装置
ユーザ１２４は、知覚装置１３８、１４０、１４２及び／又は１４４を含む任意数の電子装置を保有、携帯及び／又は装着できる。特定の実施形態において、１つ以上の装置１３８，１４０，１４２，１４４は、フィットネス又はアスレチック用に特別に製造されなくてもよい。実際には、この開示の態様は、複数の装置からのデータを利用してアスレチックデータを収集、検出及び／又は測定することに関し、それらの装置の幾つかは、フィットネス装置ではない。一実施形態において、装置１３８は、カリフォルニア州クパチーノのＡｐｐｌｅ，Ｉｎｃ．から入手可能なＩＰＯＤ（登録商標）、ＩＰＡＤ（登録商標）、又はｉＰｈｏｎｅ（登録商標）商標装置、又はワシントン州レドモンドのＭｉｃｒｏｓｏｆｔから入手可能なＺｕｎｅ（登録商標）又はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ装置を含む、電話やデジタル音楽プレーヤなどの携帯電子装置を含みうる。当該技術分野で知られているように、デジタルメディアプレーヤは、コンピュータの出力装置（例えば、音声ファイルから音楽又は画像ファイルから画像を出力）と記憶装置の両方として働きうる。一実施形態において、装置１３８は、コンピュータ１０２でよいが、他の実施形態では、コンピュータ１０２は、装置１３８と完全に異なってもよい。装置１３８が、特定の出力を提供するように構成されたかどうかにかかわらず、装置１３８は、知覚情報を受け取る入力装置として働くことができる。装置１３８、１４０、１４２、及び／又は１４４には、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定装置（例えば、ＧＰＳ）、光センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、心拍数モニタ、画像取得センサ、水分センサ及び／又はこれらの組み合わせを含むがこれに限定されない１つ以上のセンサが挙げられる。特定の実施形態において、センサは、（例えば）画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８によって検出されうる反射材料などの受動的なものでもよい。特定の実施形態では、センサ１４４は、アスレチック衣服などの服に組み込まれうる。例えば、ユーザ１２４は、１つ以上の装着型センサ１４４ａ〜ｂを装着できる。センサ１４４は、ユーザ１２４の衣類に組み込まれかつ／又はユーザ１２４の身体の任意の所望の場所に配置されうる。センサ１４４は、コンピュータ１０２、センサ１２８、１３８、１４０、１４２及び／又はカメラ１２６と（例えば、無線で）通信できる。インタラクティブゲーミング衣服の例は、２００２年１０月３０日に出願され、米国特許公開番号２００４／００８７３６６として公開された米国特許出願第１０／２８６，３９６号に示されており、この内容は、あらゆる非限定的な目的のためにその全体が引用により本明細書に組み込まれる。特定の実施形態では、受動的検出面が、画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８によって放射された赤外線などの波形を反射できる。一実施形態では、ユーザ１２４の服に配置された受動的センサは、波形を反射できるガラス又は他の透明若しくは半透明面でできたほぼ球状の構造物を含みうる。様々なクラスの衣服を利用でき、所定のクラスの衣服は、適切に装着されたときにユーザ１２４の身体の特定部分の近くに配置されるように構成された特定のセンサを有する。例えば、ゴルフ用衣服は、第１の構成で衣服上に位置決めされた１つ以上のセンサを含みうるが、サッカー用衣服は、第２の構成で衣服上に位置決めされた１つ以上のセンサを含みうる。

装置１３８〜１４４は、直接、又はネットワーク１３２などのネットワークを介して、互いに通信できる。装置１３８〜１４４のうちの１つ以上の装置間の通信は、コンピュータ１０２を介して通信しうる。例えば、複数の装置１３８〜１４４の２つ以上は、コンピュータ１０２のバス１１４に機能的に接続された周辺装置でありうる。更に別の実施形態において、装置１３８などの第１の装置は、コンピュータ１０２などの第１のコンピュータ並びに装置１４２などの別の装置と通信できる。一方、装置１４２は、コンピュータ１０２に接続するように構成されなくてもよいが、装置１３８と通信できる。当業者は、他の構成が可能であることを理解するであろう。

例示的実施形態の幾つかの実施態様は、代替又は追加として、デスクトップパソコンやラップトップパソコンなどの種々様々な機能に対応できるように設計された計算装置を使用できる。そのような計算装置は、必要に応じて、周辺装置又は追加の構成要素の任意の組み合わせを有しうる。また、図１Ｂに示された構成要素は、サーバ１３４、他のコンピュータ、装置などに含まれうる。

２．説明的衣服／付属品センサ
特定の実施形態において、知覚装置１３８、１４０、１４２及び／又は１４４は、時計、アームバンド、リストバンド、ネックレス、シャツ、靴などを含む、ユーザ１２４の衣服又は付属品内に構成されてもよく、それらに他の方法で関連付けられてもよい。靴取付型及び手首装着型装置の例（それぞれ装置１４０及び１４２）は、すぐ後で述べられるが、これらは例示的実施形態に過ぎず、この開示は、そのような実施形態に限定されるべきでない。

ｉ．靴取付型装置
特定の実施形態において、知覚装置１４０は、加速度計、ＧＰＳなどの位置検出構成要素、及び／又は力センサシステムを含むがこれらに限定されない１つ以上のセンサを含みうる履物を包含できる。図２Ａは、センサシステム２０２の一例示的実施形態を示す。特定の実施形態において、システム２０２は、センサ組立体２０４を含みうる。組立体２０４は、例えば加速度計、位置決定構成要素、力センサなどの１つ以上のセンサを含みうる。示された実施形態において、組立体２０４は、力感応抵抗器（ＦＳＲ）センサ２０６を含みうる複数のセンサを含む。更に他の実施形態では、他のセンサが利用されうる。ポート２０８は、靴の底構造物２０９内に位置決めされうる。必要に応じて、ポート２０８は、電子モジュール２１０（ハウジング２１１内にありうる）並びにＦＳＲセンサ２０６をポート２０８に接続する複数のリード線２１２と通信するように提供されうる。モジュール２１０は、靴の底構造物の窪み又は空洞内に収容されうる。ポート２０８とモジュール２１０は、接続と通信のための相補的インタフェース２１４，２１６を含む。

特定の実施形態において、図２Ａに示された少なくとも１つの力感応抵抗器２０６は、第１と第２の電極又は電気接点２１８，２２０と、電極２１８，２２０を電気的に接続するために電極２１８，２２０間に配置された力感応抵抗材料２２２とを含みうる。力感応材料２２２に圧力が加わったとき、力感応材料２２２の固有抵抗及び／又は導電率が変化し、これにより電極２１８，２２０間の電位が変化する。センサシステム２０２が、抵抗値の変化を検出して、センサ２１６に加わる力を検出することができる。力感応抵抗材料２２２は、その抵抗値を圧力下で様々に変化させうる。例えば、力感応材料２２２は、後でより詳しく述べる量子トンネル効果複合物と同様に、材料が圧縮されたときに減少する内部抵抗を有してもよい。この材料を更に圧縮すると抵抗値が更に低下し、定量的測定と二値（オン／オフ）測定が可能になる。状況によって、このタイプの力感応抵抗挙動は、「体積抵抗」と呼ばれることがあり、この挙動を示す材料は「スマート材料」と呼ばれうる。別の例として、材料２２２は、表面間接触の程度を変更することによって抵抗値を変化させてもよい。これは、非圧縮状態で表面抵抗を高め圧縮状態で表面抵抗を低下させる表面上の微小突起の使用、変形させて別の電極との表面間接触を大きくすることができる柔軟電極の使用など、幾つかの方法で達成できる。この表面抵抗は、材料２２２と電極２１８，２２０，２２２との間の抵抗、及び／又は多層材料２２２の導電層（例えば、炭素／グラファイト）と力感応層（例えば、半導体）との間の抵抗でありうる。圧縮が大きいほど表面間接触が大きくなり、その結果、抵抗が小さくなり、定量的測定が可能になる。幾つかの状況では、このタイプの力感応抵抗挙動は、「接触抵抗」と呼ばれることがある。力感応抵抗材料２２２が、本明細書に定義されたように、ドープト又は非ドープト半導体材料でもよくそれを含みうることを理解されたい。

ＦＳＲセンサ２１６の電極２１８，２２０は、金属、炭素／炭素繊維若しくは複合物、他の導電性複合物、導電性高分子若しくは導電材料を含む高分子、導電性セラミック、ドープト半導体、又は他の導電材料を含む任意の導電材料から形成されうる。リード線２１２は、溶接、はんだ付け、ろう付け、接着、締結、又は他の一体若しくは非一体結合法を含む、任意の適切な方法によって電極２１８，２２０に接続されうる。あるいは、電極２１８、２２０及び関連したリード線２１２は、同じ材料の単一片から構成されうる。

ｉｉ．手首装着型装置
図２Ｂに示されたように、装置２２６（図１Ａに示された知覚装置１４２と類似してもよく同一でもよい）は、手首、腕、足首のまわりなど、ユーザ１２４によって装着されるように構成されうる。装置２２６は、ユーザ１２４の終日活動を含むユーザのアスレチック運動を監視できる。この点で、装置組立体２２６は、ユーザ１２４がコンピュータ１０２と対話している間にアスレチック運動を検出しかつ／又はコンピュータ１０２と無関係に動作しうる。例えば、一実施形態において、装置２２６は、ユーザのコンピュータ１０２との接近又は対話に関係なく、活動を測定する終日活動モニタでもよい。装置２２６は、ネットワーク１３２及び／又は装置１３８や１４０などの他の装置と直接通信できる。他の実施形態では、装置２２６から得られたアスレチックデータは、ユーザ１２４に提示される運動プログラムに関する決定など、コンピュータ１０２によって行われる決定に利用されうる。一実施形態では、装置２２６は、ユーザ１２４と関連付けられた装置１３８などのモバイル装置、又はフィットネス若しくはヘルスケア関連内容に特化されたサイトなどのリモートウェブサイトと無線で対話することもできる。ある所定時間に、ユーザは、装置２２６からのデータを別の場所に転送したいことがある。

図２Ｂに示されたように、装置２２６は、装置２２６の動作を支援する押下式入力ボタン２２８などの入力機構を含みうる。入力ボタン２２８は、図１Ｂに示されたコンピュータ１０２に関して述べた要素のうちの１つ以上などのコントローラ２３０及び／又は他の電子構成要素に機能的に接続されうる。コントローラ２３０は、ハウジング２３２に埋め込まれてもよく、あるいはその一部でもよい。ハウジング２３２は、エラストマ構成要素を含む１つ以上の材料から構成されてもよく、ディスプレイ２３４などの１つ以上のディスプレイを含みうる。ディスプレイは、装置２２６の照明部分と見なされうる。ディスプレイ２３４は、例示的実施形態では、ＬＥＤランプ２３４などの一連の個別の発光要素又は光部材を含みうる。ＬＥＤランプは、アレイで構成され、コントローラ２３０に動作可能に接続されうる。装置２２６は、インジケータシステム２３６を含むことができ、インジケータシステム２３６は、また、ディスプレイ２３４全体の一部又は構成要素と見なされうる。インジケータシステム２３６が、ディスプレイ２３４（画素部材２３５を有してもよい）と共に動作し発光してもよく、ディスプレイ２３４と全く別でもよいことを理解されたい。また、インジケータシステム２３６は、例示的実施形態ではＬＥＤランプの形をとりうるが、複数の補助発光要素又は光部材２３８を含みうる。特定の実施形態では、インジケータシステムは、１つ以上の目標の達成を表わすために発光部材２３８の一部分を照明することなどによって、目標の可視指示を提供できる。

締結機構２４０が解除されて、装置２２６をユーザ１２４の手首のまわりに位置決めでき、次に締結機構２４０が実質的にラッチ位置にされうる。ユーザは、必要に応じていつでも装置２２６を装着できる。一実施形態では、締結機構２４０は、コンピュータ１０２及び／又は装置１３８，１４０と対話するために、ＵＳＢポートを含むがこれに限定されないインタフェースを含みうる。

特定の実施形態では、装置２２６は、センサ組立体を含みうる（図２Ｂに示されない）。センサ組立体は、複数の異なるセンサを含みうる。例示的実施形態において、センサ組立体は、加速度計（多軸加速度計の形を含む）、心拍数センサ、ＧＰＳセンサなどの位置決定センサ、及び／又は他のセンサに対する機能的接続を含むか又はそれを可能にできる。装置１４２のセンサから検出された運動又はパラメータは、速度、距離、歩数、及びエネルギー消費、例えば、カロリー、心拍数、汗検出、労力、酸素消費、及び／又は酸素動力学を含むがこれに限定されない、様々な異なるパラメータ、計量値又は生理的特徴を含みうる（又は、それらを構成するために使用されうる）。また、これらのパラメータは、ユーザの活動に基づいてユーザが獲得した活動ポイント又は通貨によって表されうる。

Ｉ．説明的アスレチック監視方法
システム１００は、１つ又は複数の運動を行なうようにユーザを促し、運動を行なっている間のユーザの動きを監視し、その動きに基づいてエネルギー消費推定値をユーザに提供できる。システム１００は、ユーザのフォームを解析してユーザの運動が困難になっているか容易になっているかを決定し、それにしたがってエネルギー消費推定値を調整してもよい。エネルギー消費推定値は、ユーザによって燃焼されるカロリーの推定値でもよく、その推定値を含んでもよい。特定の実施形態では、エネルギー消費量の決定は、ポイントシステムに基づいてもよくかつ／又はポイントシステムとして伝えられてもよい。一実施形態では、カロリーは、ポイントシステムに変換されてもよく、更に他の実施形態では、測定値が、１つ又は複数のポイントシステムで直接得られてもよい。一実施形態では、活動ポイントは、フォーム、身体動作、及び／又は特定の活動の完了に基づきうる。更に他の実施形態では、エネルギー消費計算は、ユーザの努力、消費酸素及び／又は酸素反応速度論に関する決定を含んでもよい。一実施形態では、コンピュータ１０２、カメラ１２６、センサ１２８及びディスプレイ１３６は、ユーザの住宅の範囲内に実現されてもよいが、体育館及び／又は事業所を含む他の場所が意図される。更に、前述したように、コンピュータ１０２は、携帯電話などの携帯装置でよく、したがって、本明細書で述べる１つ又は複数の態様は、ほとんど任意の位置に導かれてもよい。これに関して、この開示の例示的な実施形態は、システム１００の例示的な構成要素の１つ以上で実現される文脈で検討される。コンピュータ１０２などの特定の構成要素に対する参照が、限定するためのものではなく、多くの可能な実施形態のうちの１つの説明的な実例を提供するものであることを当業者は理解するであろう。したがって、特定の構成要素を参照するが、明示的に否認されるか物理的に不可能でない限り、システム１００の他の構成要素を利用できると仮定される。更に、本明細書に開示された態様は、例示的なシステム１００に限定されない。

Ａ．ユーザ動作の監視
運動中、システム１００は、１つ又は複数の技術を使用してユーザの動きを監視してもよい。図３は、例示的な実施形態による、推定値の一部として練習中のユーザのフォームを考慮するユーザのエネルギー消費推定値を計算する方法の例示的な流れ図を示す。方法は、例えば、コンピュータ１０２などのコンピュータ、装置１３８，１４０及び／又は１４２、並びに他の装置によって実施されてもよい。図３に示されたブロックは、並べ替えられてもよく、幾つかのブロックが、削除されてもよく、追加ブロックが、追加されてもよく、各ブロックが、１回以上繰り返されてもよく、流れ図が、１回以上繰り返されてもよい。流れ図は、ブロック３０２で始まる。

１．ユーザ評価の実行
ブロック３０２で、方法は、ユーザの初期評価の実行を含んでもよい。ユーザ１２４などのユーザは、赤外線トランシーバを含んでもよい、画像取得装置１２６及び／又はセンサ１２８の前など、センサのレンジ内に配置されてもよい。ディスプレイ１３６は、ユーザ１２４の表現を呈示でき、この表現は、「鏡像」でもよく、ユーザの動きと一致して動くユーザアバタなどの仮想アバタを描画してもよい。コンピュータ１０２は、ユーザがフレーム及び／又はレンジ内になるように、ユーザに、赤外線トランシーバ１２８に対して及び／又は画像取得装置１２６に対して特定の領域内に入るように促してもよい。適切に位置決めされたとき、システム１００は、ユーザの動きを処理してもよい。用語「初期」が利用されているが、この評価は、ユーザが、時間の経過時又は任意の他の理由のために、システム１００を始動し、特定の動作を行なうたびに行われてもよい。したがって、本明細書における評価の言及は、単一評価に限定されない。

ａ．知覚位置の特定
システム１００は、知覚データを処理してユーザ運動データを識別してもよい。一実施形態では、ユーザの身体上の知覚位置が識別されてもよい。図４に関して、知覚位置４０２ａ〜４０２ｏは、ユーザ１２４の身体上の対象位置（例えば、足首、肘、肩など）に対応してもよい。例えば、カメラ１２６などからの記録ビデオの画像が、知覚位置４０２ａ〜４０２ｏの識別に利用されてもよい。例えば、ユーザは、カメラ１２６から特定の距離（事前に決められていても決められていなくてもよい）に立ってもよく、システム１００は、画像を処理して、例えば差異マッピング技術を使用してビデオ内のユーザ１２４を識別してもよい。一例では、画像取得装置１２６は、互いに空間にずらされ且つユーザの２つ以上の画像を同時に取得する２つ以上のレンズを有するステレオカメラでよい。システム１００は、同時に撮影された複数の画像を処理して、ビデオ内の各画像（又は、画像のうちの少なくとも幾つかの画像）内で座標系（例えば、直角座標）を使用してユーザの身体の特定部分の位置を決定するための差異マップを生成してもよい。差異マップは、オフセットレンズのそれぞれによって撮影された画像間の差を示しうる。

第２の例では、１つ又は複数のセンサが、ユーザ１２４の身体上又はその近くのセンサ位置４０２ａ〜４０２ｏに配置されてもよく、ユーザ１２４は、センサが様々な位置に配置された衣服を着用してもよい。更に、他の実施形態では、センサ位置は、装置１３８、１４０及び／又は１４２などの他の知覚装置から決定されてもよい。この点に関して、センサは、ユーザの衣類上に配置された物理センサでよく、更に他の実施形態では、センサ位置４０２ａ〜４０２ｏは、２つの動く身体部分の関係の識別に基づいてもよい。例えば、センサ位置４０２ａは、ユーザ１２４の動きを識別することによって決定されてもよい。この点に関して、ユーザの身体の全体的形状又は一部分が、特定の身体部分の識別を可能にすることがある。カメラ１２６などのカメラが利用されるか及び／又は装置１３８，１４０，１４２内のセンサなどのユーザ１２４上に配置された物理センサが利用されるかどうかに関係なく、センサは、身体部分の現在位置を検出しかつ／又は身体部分の動きを追跡してもよい。

特定の実施形態では、収集されたデータ（図３のブロック３０２の収集部分など）に、身体部分が特定位置にあった特定時間を示すタイムスタンプが追加されてもよい。センサデータは、無線又は有線伝送によってコンピュータ１０２（又は、他の装置）で受信されてもよい。コンピュータ１０２及び／又は装置１３８，１４０，１４２などのコンピュータは、タイムスタンプを処理して、ビデオ内の各画像（又は、少なくとも幾つかの画像）内で身体部分の位置を座標系（例えば、直角座標）を使用して決定してもよい。カメラ１２６から受信したデータは、訂正され、修正され、かつ／又は１つ又は複数の他の装置１３８，１４０，１４２から受信したデータと組み合わされてもよい。

第３の例では、システム１００は、赤外線パターン認識を使用して、ユーザ１２４の身体部分のユーザ動き及び位置を検出してもよい。例えば、センサ１２８は、赤外線信号を使用してユーザ１２４の身体を照射するために赤外線信号を放射する赤外線トランシーバ（カメラ１２６の一部分でよい）又は別の装置を含んでもよい。赤外線トランシーバ１２８は、ユーザ１２４の身体からの赤外線信号の反射を取得してもよい。反射に基づいて、システム１００は、特定の瞬間での座標系（例えば、直角座標）を使用して、ユーザの身体の特定部分の位置を識別してもよい。どの身体部分をどのように識別するかは、行なうことをユーザが要求された運動のタイプに基づいて事前に決定されてもよい。

ワークアウトルーチンの一部として、システム１００は、図３のブロック３０２での初期ユーザ評価の一部分として、ユーザ１２４の初期姿勢評価を行ってもよい。図５に関して、システム１００は、ユーザ１２４の前側画像と側面画像を分析して、ユーザの肩部、上背、下背、腰、膝及び足首のうちの１つ又は複数の位置を決定してもよい。また、姿勢評価のための様々な身体部分の位置を決定するために、装着型センサ及び／又は赤外線技術が、単独又はカメラ１２６と共に使用されてもよい。例えば、システム１００は、例えば足首、膝、腰、上背、下背、及び肩などのユーザの身体上の様々な箇所の位置を決定する評価ライン１２４ａ〜ｇ及び／又は領域５０２〜５１２を決定してもよい。

ｂ．知覚領域の特定
更に他の実施形態では、システム１００は、知覚領域を識別してもよい（例えば、ブロック３０２を参照）。一実施形態では、評価ライン１２４ａ〜ｇを利用してユーザの身体を領域に分割してもよい。例えば、ライン１２４ｂ〜ｆは、水平軸でよい。例えば、「肩」領域５０２は、ユーザの肩あたりに下側境界線を有する身体部分と関連してもよく（線１２４ｂを参照）、領域５０４は、肩（線１２４ｂ）と腰（線１２４ｃを参照）までの約半分の距離との間の身体部分に関連し、したがって「上背」領域でよく、領域５０６は、線１２４ｃと腰（線１２４ｄを参照）の間の領域をまたぐ「下背領域」を含む。同様に、領域５０８は、「腰」（線１２４ｄ）と「膝」（線１２４ｅを参照）の間の領域にわたってもよく、領域５１０は、線１２４ｅと線１２４ｆとの間にわたってもよく、領域５１２（「足首」を参照）は、線１２４ｆあたりに上側境界を有してもよい。領域５０２〜５１２は、縦軸１２４ａ及び１２４ｇを使用することによって、象限などに分割されてもよい。１つ又は複数の知覚領域の識別を支援するため、システム１００は、１つ又は複数の特定の動作を行うようにユーザに促してもよい。例えば、システム１００は、どの身体部分又は領域が座標系内の特定位置にあるかを決定する際、ユーザに特定の身体部分又は領域（例えば、右腕を振るか左腕を特定パターンで振る）を動かして、システム１００（例えば、赤外線トランシーバ１２８から受信した情報を処理するコンピュータアルゴリズム）を支援するように促すことができる。

ｃ．位置又は領域の分類
特定の実施形態では、互いに近くない身体部分又は領域が、同じ運動カテゴリに分類されてもよい（例えば、ブロック３０２を参照）。例えば、図５に示されたように、「上背」、「腰」及び「足首」領域５０４，５０８，５１２が、「移動性」カテゴリに属するように分類されてもよい。別の実施形態では、「下背」及び「膝」領域５０６，５１０が、「安定性」カテゴリに属するように分類されてもよい。この分類は、単に例であり、他の実施形態では、位置又は領域が、複数のカテゴリに属することがある。例えば、「重心」領域は、領域５０４及び５０６から構成される。一実施形態では、「重心」は、領域５０４及び５０６の部分を構成してもよい。別の実施形態では、「運動中心」カテゴリが、独立に提供されてもよく、あるいは少なくとも別のカテゴリの一部分を含むように提供されてもよい。一実施形態では、単一位置は、「安定性」カテゴリに１０％重み付けされ「移動性」カテゴリに９０％重み付けされるような、２つ以上のカテゴリに重み付けされてもよい。

システム１００は、また、画像を処理してユーザの衣類の色又は他の識別特徴を決定して、ユーザをその周囲から区別してもよい。処理の後、システム１００は、図４の位置４０２など、ユーザ身体上の複数の点の位置を識別し、それらの点の位置を追跡してもよい。また、システム１００は、ユーザに、例えば年齢や体重などの姿勢評価を補足するために質問に答えるように促してもよい。再び、ブロック３０２は、任意選択であり、様々な実施形態により必須ではない。

２．フォームの提供
図３を再び参照すると、ブロック３０４で、様々な実施形態は、運動の適切なフォームを実演することと、運動を行なうようにユーザに指示することを含んでもよい。例えば、初期姿勢評価の後又は追加として、システム１００（コンピュータ１０２などを含む）は、運動を実演する仮想トレーナをディスプレイ１３６に呈示させてユーザに適切なフォームを指示しかつ／又は運動の適切なフォームを実演する実在の人物の描画及び／又は実際のビデオを呈示してもよい。次に、システム１００は、ユーザに運動を行い始めるように指示してもよい。

図３に関して、ブロック３０６で、様々な実施形態は、運動を行なうユーザのフォームを監視することを含んでもよい。図６で分かるように、コンピュータ１０２などによるシステム１００は、ディスプレイ１３６にユーザの仮想アバタ６０２を呈示させてもよい。仮想アバタ６０２は、ユーザ１２４と同期して移動してもよい。また、ディスプレイ１３６は、アバタ６０２ではない実際ユーザのビデオを呈示してもよい。システム１００は、ビデオ内の１つ又は複数のフレームを処理して知覚位置４０２のうちの少なくとも幾つかを決定してもよく、ユーザによって身体装着されたセンサからデータを受信してもよい。図６に示されたように、知覚位置４０２は、仮想アバタに表示されてもよい。

多くの運動ルーチン中の適切なフォームのため、ユーザは、運動の繰り返し中に複数の位置を移動してもよい。本明細書に開示された特定の態様は、１つ又は複数の知覚位置４０２の１つ又は複数の測定位置及び／又は所望の位置を定義することに関連する。例えば、測定位置は、繰り返し中に様々な身体部分の特定の関係を参照してもよい。例えば、測定位置は、ユーザの身体部分の所望の位置（例えば、ユーザの左肘の所望の位置）を示し、複数の身体部分の所望の関係（例えば、ユーザの胴と腿の間の角度）を示してもよい。動き又は一連の動き（運動ルーチンなど）に関して、システム１００は、１つ又は複数の測定位置及び／又は測定位置のための知覚位置４０２のうちの１つ又は複数の知覚位置の所望の位置を定義してもよい。様々な実施形態では、運動の各繰り返しを１つ又は複数の測定位置に分割してもよい。

コンピュータ１０２などによるシステム１００は、運動を行なうユーザのビデオ又はセンサデータを処理して、ユーザの身体がいつ測定位置に達したかを判断してもよい。各測定位置に関して、システム１００は、測定した知覚位置を所望の知覚位置と比較して、運動を行なっている間のユーザのフォームを監視してもよい。例えば、図６のフレーム１は、第１の測定位置に対応してもよく、フレーム２は、第２の測定位置に対応してもよい。システム１００は、各測定位置における知覚位置４０２ｃと４０２ｄ間の距離を決定してもよい。知覚位置間の他の関係が、指定されてもよい（例えば、特定の角度、特定の位置など）。

図３を再び参照すると、ブロック３０８で、様々な実施形態は、ユーザのエネルギー消費推定値を計算することを含んでもよい。計算は、運動のタイプ及び／又はユーザのフォームに基づいてもよい。エネルギー消費推定値は、例えば、ユーザによって燃焼されたカロリーの推定値でもよく、その推定値を含んでもよい。特定の実施形態では、エネルギー消費計算は、ユーザの努力、酸素消費及び／又は酸素反応速度論に関連する決定を含む。ワークアウトセッション中、又はその完了時に、システム１００は、消費エネルギーをユーザに通知してもよい。一実施形態では、システム１００は、燃焼カロリー量の指示を提供してもよい。より正確な燃焼カロリー推定値を提供するため、システム１００は、運動を行なっている間のユーザのフォーム並びに行なわれた運動のタイプを考慮してもよい。更に他の実施形態は、ユーザ属性を利用して、ユーザによって燃焼されたカロリーをより正確に識別してもよい。例示的なユーザ属性は、高さ、体重、年齢などでよい。１つ又は複数のセンサは、ユーザ属性を決定してもよく、ユーザは、ユーザ属性をインタフェースを介して、コンピュータ１０２などのコンピュータに入力してもよい。

システム１００は、運動の測定位置で検出された知覚位置４０２からの情報を１つ又は複数の既知の値と組み合わせて使用して、燃焼カロリーをより正確に決定できる。一実施形態では、既知の値は、代謝当量（ＭＥＴ）表を含んでもよく、代謝当量の一部分でもよい。ＭＥＴ表は、例えば、特定の運動（例えば、スクワット、突き出し姿勢（lunge）など）に関して定義され、ワークアウト中にユーザがどれだけ多くのカロリーを消費するかを決定するために使用されてもよい。システム１００は、様々な運動（例えば、スクワット、突き出し姿勢、縄跳び、腕立て伏せ、ランニングなど）に対応する複数のＭＥＴ表を記憶するかそのＭＥＴ表にアクセスできる。システム１００は、ビデオ及び／又はセンサからのデータを処理して、ユーザが行なった運動の繰り返し数又は運動の継続時間を決定してもよく、ＭＥＴ表から得られることがある繰り返し及び／又は継続時間情報及び１つ又は複数の既知の値に基づいて、ユーザによって燃焼されたカロリー数を評価できる。

しかしながら、ＭＥＴ表は、統計平均であり、あまり正確ではない。したがって、ＭＥＴ表に依存する従来のカロリー測定システムは、ワークアウト中にどれだけのカロリーが燃焼されたかの概算だけをユーザに提供する。この開示の実施形態は、ＭＥＴ表からの１つ又は複数の値を利用することがあるが、この開示の態様は、従来の測定システムの欠乏によって限定されない。例えば、一実施形態では、ユーザのフォームが考慮されることがある。システム１００は、検出された知覚位置情報に基づく燃焼カロリー推定値に係数を適用してもよい。係数は、ユーザがどれくらいうまく運動を行なったかを反映してもよく、特定の実施形態では、ユーザの属性を考慮してもよい。例えば、係数は、知覚位置情報、ユーザが運動を行なった継続時間、ユーザよって報告された情報（例えば、年齢、重量）、心拍数モニタによって取得されたユーザの心拍数、血圧測定値及び／又は他のデータの関数でよい。圧力測定は、靴内に配置された圧力センサ１４０から取得されて、例えばユーザが動いている間に加える力の量を決定してもよい。例えば、ユーザが、それぞれの手に重りを保持してもよく、圧力センサ１４０が、靴の圧力を監視してもよい。また、圧力センサ１４０は、ユーザが向きを変える速さ（例えば、ユーザがどれだけ激しくカットを行うか）又はジャンプするときに加えられた力の量を示してもよい。

係数を決定するために、システム１００は、運動の繰り返し中に１つ又は複数の測定位置における１つ又は複数の身体部分の関係を監視してもよい。これらの関係の修正によって、運動を行うのが容易になることもあり困難になることもある。係数は、ユーザが運動を完了するのを困難にするか容易にするかを示す要素を考慮し、これにより燃焼カロリー推定値を調整してもよい。スクワットでは、例えば、スクワットを行っている間のユーザの胴と腿の第１の角度とユーザの腿と脛の第２の角度の関係が定義されてもよい。システム１００は、知覚位置情報を処理して、所望の第１及び第２の角度と比較するために、ユーザの第１及び第２の角度をある期間にわたって測定してもよい。

一例では、図７Ａ〜図７Ｂを参照すると、スクワットをしているユーザの仮想アバタ７０２が表示される。仮想アバタ７０２は、棒線画として示され、運動の適切な技術は、網掛け領域７０４として示される。スクワットの最も低い部分において（例えば、図７Ａに示されたように）、所望のフォームは、ユーザの腿と脛との関係、ユーザの背中と腕との関係、及び／又はユーザの任意の他の２つの部分又は位置との関係を指定してもよい。一実施形態では、所望のフォームは、位置又は部分の間の第１の所定の角度を指定してもよい。例えば、ユーザの上腿と下腿、及び／又はユーザの背中と腕の間の第２の所定の角度。システム１００は、知覚位置情報を処理してユーザのフォームを所望のフォームと比較してもよい。例えば、システム１００は、知覚位置情報を処理して、スクワットをしているときのユーザの腿と脛の角度とユーザの背と腕の角度を決定してもよい。

システム１００は、係数を調整するための様々な身体部分間の関係のしきい値を定義してもよい。しきい値は、ユーザのフォームが所望のフォームと特定の量だけ異なることを可能にしてもよい。好ましいしきい値に関して、システム１００は、ユーザが、係数の調整を必要としない良好なフォームを有することを決定してもよい（例えば、ユーザの上腿と下腿の間の角度と所望の角度との差が５％未満）。許容可能なしきい値に関して、システム１００は、名目上、ユーザによる労力の増加又は減少を反映させるために係数を上方又は下方に調整してもよい（例えば、ユーザの上腿と下腿の間の角度と所望の角度との角度差が５〜１５％）。受容できないしきい値の場合、システム１００は、ユーザのフォームが、運動を行う労力の量を減少させたと判断し、係数を下方に調整してもよい（例えば、ユーザの上腿と下腿の間の角度と所望の角度との差が１５％を超える）。

システム１００は、また、運動を行なっているときにユーザが行う省略又は追加に基づいて係数を調整してもよい。例えば、ユーザは、腕と脚両方の動きを必要とする運動で腕の動きを行わないことがある。また、ユーザが、運動のために指定された動きを超える追加の動きを行なっている場合、システム１００は、係数を調整してカロリー推定値を高めてもよい。

係数を決定する際、システム１００は、燃焼カロリーの量を係数とカロリー推定値の関数として決定してもよい。この関数は、カロリー推定値と係数を駆けたものでもよく、他の関係によるものでもよい。例えば、係数は、燃焼カロリーを乗算、加算及び減算のうちの１つ以上によって調整するための数式における幾つかの変数に対する調整でよい。更に他の実施形態では、システム１００は、ユーザがしきい値から外れた場合にカロリー消費に関する決定を止めてもよい。例えば、ユーザが、ワークアウトルーチン中に割り込まれ、決定の「休止」を忘れるか混乱して「休止」しないことがあり、したがって、特定の実施形態は、ユーザが運動を行なっていないと検出したときのカロリー消費の決定を中止することがある。更に他の実施形態は、例えばユーザが身体領域又は部分に受けている負荷が多すぎるか少なすぎる場合など、１つ又は複数の変化しきい値を超えた場合に、カロリー消費の決定を中止するか他の方法で変更してもよい。特定の実施形態では、ユーザの運動がけがをしやすい場合、カロリー消費に関する測定及び／又は決定が停止されることがある。１つの実施形態では、システム１００は、ユーザの欠陥又は間違った動きを訂正するために合図及び／又は命令を提供してもよい。

以下は、練習中にユーザによって燃焼されるカロリーの量を計算するための例示的な式を示す。

式（１）：燃焼カロリー＝ＢＭＲ＊（活動モディファイア）＊（完全性モディファイア）。

式（１）では、ＢＭＲは、基礎代謝率（Basal Metabolic Rate）の頭字語である。システム１００は、ＢＭＲを、Ｍｉｆｆｌｉｎ−Ｓｔ．Ｊｅｏｒ式、ＢＭＲ＝（１０＊ｗ）＋（６．２５＊ｈ）−（５．０＊ａ）＋（男性の場合は５、女性の場合は−１６１）を使用して計算してもよく、ここで、「＊」は掛算記号、「ｗ」＝キログラムで表した重量、「ｈ」＝センチメートルで表した高さ、「ａ」＝年で表した年齢である。システム１００は、また、ＭｉｆｆｌｉｎＳｔ．Ｊｅｏｒ式の代わり又は追加としてハリス＝ベネディクト式を使用してもよい。

活動モディファイアは、ユーザによって行なわれる運動のタイプに対応する調整値でよい。活動モディファイアは、激しい運動ほど大きく、激しくない運動ほど小さいことがある。システム１００は、活動モディファイアを含むファイルを記憶してもよく、各活動モディファイアは、特定の運動タイプに対する値を有してもよい。２つ以上の運動が、同じ値を有する活動モディファイアを有してもよく、特定の運動が、活動モディファイアに対する固有の値を有してもよい。活動モディファイアは、デフォルト値を有してもよい。一例示的実施形態では、デフォルト値は、０．１でよい。第２の実施形態では、デフォルト値は、１．０でよい。デフォルト値は、０．０を含む任意の値でよい。システム１００は、ユーザによって現在行なわれている運動の活動モディファイアに対応するようにデフォルト値を更新してもよい。ワークアウトの継続時間にわたって、システム１００は、様々な活動モディファイアを使用して、ユーザが行なうように指示された様々な運動に対応する式（１）を使用して燃焼カロリーを計算してもよい。１つ又は複数の要素が、活動モディファイア及び／又はモディファイアの調整に寄与してもよい。例は、ペース、運動のタイプ、継続時間、及びこれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。更に、活動モディファイア及び／又は活動モディファイアの変形物は、所定値（ユーザが行なうように促された運動又は動きに割り当てられた値など）、ユーザの動作、特定の運動に関するＭＥＴ表からの情報、及びこれらの組み合わせから決定されてもよい。

完全性モディファイアは、運動を行なっているときにユーザのフォームが所望のフォームにどれだけうまく対応しているかに基づいてＢＭＲを調整するために使用されてもよい。一例では、完全性モディファイアは、運動を行なっているときの繰り返しごとに全動作の何パーセントが達成されたかを示してもよく（例えば、運動の特定の繰り返しのために、所望の角度に対するユーザの胴と腿の間の測定角度の割合を決定する）、所定の繰り返し数（例えば、最後３回の運動、最後５回の運動、全ての運動など）に関する全動作の割合の平均でもよい。完全性モディファイアは、デフォルト値を有してもよい。一例示的実施形態では、デフォルト値は、０．１でよい。第２の実施形態では、デフォルト値は、１．０でよい。デフォルト値は、０．０を含む任意の値でよい。システム１００は、ユーザのフォームが所望のフォームにどれだけ適合するかに基づいて、ある時間にわたって完全性モディファイアを更新してもよい。１つ又は複数の要素は、モディファイアの活動モディファイア及び／又は調整に寄与することがある。例には、ペース、運動のタイプ、継続時間、及びこれらの組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。更に、活動モディファイア及び／又は活動モディファイアの変形は、所定の値（ユーザが行なうように促された運動又は動きに割り当てられた値など）、ユーザの動作、及びこれらの組み合わせから決定されてもよい。

下に示した式（２）は、更に他の実施形態に利用されてもよい。

式（２）：燃焼カロリー＝ＢＭＲ＊（活動モディファイア）＊（完全性モディファイア）＊（複合モディファイア）＋（追加モディファイア）

式（２）のＢＭＲ、活動モディファイア、及び／又は完全性モディファイアの値は、式（１）に関して前述した１つ又は複数の実施形態によって決定されてもよい。一実施形態では、複合モディファイアの値は、運動のタイプごとに定義されてもよい。一例示的実施形態では、デフォルト値は、０．１でよい。第２の実施形態では、デフォルト値は、１．０でよい。デフォルト値は、０．０を含む任意の値でよい。システム１００は、ワークアウト中の複合モディファイアを、ユーザが行なうように促された運動のタイプに対応するように更新してもよい。特定の実施形態では、活動モディファイアは、経験データから（部分的に又は完全に）取得されてもよい。

特定の実施形態では、追加モディファイアの値は、運動のタイプごとに定義されてもよい。一例示的実施形態では、デフォルト値は、０．１でよい。第２の実施形態では、デフォルト値は、１．０でよい。デフォルト値は、０．０を含む任意の値でよい。システム１００は、ユーザが行なうように促された運動のタイプに対応するように、ワークアウト中に追加モディファイアを更新してもよい。特定の実施形態では、活動モディファイアは、経験的データから（部分的に又は完全に）取得されてもよい。

システム１００は、ワークアウトの継続時間中に燃焼されたカロリーを計算してもよく、これは、式（１）又は（２）の利用を含んでもよい。システム１００は、ディスプレイ１３６に燃焼カロリーの中間結果を表示させてもよい。特定の実施形態では、各運動に関して１つ又は複数の完了した繰り返し及び１つ又は複数の完了したセットの合計が決定されてもよい。システム１００は、また、行なわれた運動のタイプによって燃焼カロリーを計算しそれを表示させてもよい。例えば、ワークアウト、繰り返し、セット、又は運動タイプによるピーク／最小／平均カロリー燃焼レートなどの他の情報が、計算され表示されてもよい。システム１００は、式（１）を使用して、運動している間にユーザによって燃焼されたカロリーの量を定期的に決定してもよい。システム１００は、ワークアウトの間ずっと連続的に更新された現在の燃焼カロリー量（例えば、中間結果）を示してもよく、所定の時間に燃焼カロリー量を更新してもよい（例えば、ユーザが、ワークアウトセッションの終わりに、１組の第１のタイプの運動を完了して１組の第２のタイプの運動を開始する）。システム１００は、また、各繰り返しの間並びに各セットのエクササイズで燃焼されたカロリーの量をユーザに通知してもよい。

カロリー消費の決定（式（１）などによる）で使用される入力及び／又は変数の１つ又は複数は、ユーザによって行なわれている運動のタイプにかかわらず同じままでよいが、他のものは変化してもよい。例えば、ＢＭＲは、ユーザの体重、身長及び年齢が、ワークアウトの間に適切に変化しないときにワークアウト全体にわたって同じでもよい。更に、活動モディファイア、完全性モディファイア、複合モディファイア、及び追加モディファイアの１つ以上は、ワークアウト全体にわたって変化してもよい。値の値（及び／又は、変化）は、ユーザによって現在行なわれている運動のタイプに依存することがある。

完全性モディファイアは、繰り返しごとに異なってもよい。前述のように、システム１００は、運動を行なっている間にユーザのフォームの監視に基づいて、完全性モディファイアを生成してもよい。一般に、運動は、１回の繰り返しを行なうために一連の動きを含み、ユーザは、典型的には、２回以上の繰り返しを含む１組を実行する。ユーザのフォームは、繰り返しごとに異なってもよく、したがって完全性モディファイアでもよい。

システム１００は、各繰り返しで異なる完全性モディファイアに基づくか、完全性モディファイアのフィルタリングバージョンに基づいて、式（１）を使用して燃焼カロリーを決定してもよい。完全性モディファイアをフィルタリングするために、システム１００は、例えば、１つ又は複数の繰り返しの完全性モディファイアを決定してもよく、完全性モディファイアのうちの幾つか又は全てを平均してもよく、式（１）の平均を使用してもよい。また、システム１００は、完全性モディファイアを加重平均として生成してもよく、幾つかの繰り返しの完全性モディファイアが、他よりも大きく重み付けされてもよい。例えば、システム１００は、平均を生成するときに、より最近の完全性モディファイアが最近でない完全性モディファイアより大きく重み付けされることがある減衰関数を適用してもよい。

システム１００は、また、ユーザが、所望の動きを行い、そのような動きのための燃焼されたカロリーの量を計算することを可能にしてもよい。一実施形態では、検出された動きは全て、計算で利用されてもよい。更に他の実施形態では、特定（例えば、システムが対応しかつ／又は行なわれるように指定されたもの）の動きだけが考慮されてもよい。システム１００は、画像取得装置１２６及び／又は様々なセンサからのデータを処理してユーザの動きを分類することを試みてもよい。例えば、システム１００は、ユーザの動きを、ＭＥＴ表が定義された他の既知の動きと比較してもよい。ユーザの動きが、ＭＥＴ表が定義された既知の動きに対応する場合、システム１００は、燃焼カロリーの量を計算するために識別されたＭＥＴ表を使用してもよい。

ユーザの動きが、ＭＥＴ表によって定義された運動と一致しない場合、システム１００は、ユーザによって行なわれている動きに似た動きを含む１つ又は複数の運動を識別してもよい。例えば、システム１００は、ユーザの下半身がスクワットと同じように動き、上半身が腕立て伏せと同じように動くと判断してもよい。システム１００は、ユーザによって燃焼されたカロリーの量の近似値として、ユーザがスクワットをしているかのようにまたユーザが腕立て伏せをしているかのように識別されたＭＥＴ表を使用して、ユーザが燃焼するカロリー数を計算してもよい。更に他の実施形態では、新しいエントリが作成されてもよい。これに関して、特定の実施形態は、新しい動き及び／又は運動の参加とその後の識別を可能にしてもよい。特定の実施形態では、ユーザは、識別されていない動き／運動の近似のカロリー消費に関する入力を提供してもよい。更に他の実施形態では、システム１００は、本明細書で述べたような１つ又は複数のセンサなどからカロリー消費値を計算してもよい。更に他の実施形態では、システム１００は、事前に分かっていない動き又は運動に関するカロリー消費などの属性を決定する際に、１つ又は複数のセンサ測定値並びにユーザ（及び／又は、第三者）からの入力を利用してもよい。ＭＥＴ表なしにカロリー消費を推定する例には、位置エネルギーの変化を決定することを含むが、これらに限定されない。位置エネルギーの変化を使用する例は、次の節で示される。

システム１００は、燃焼カロリー推定値をソシアルネットワークウェブサイトに送信するように構成されてもよい。ユーザは、所望の期間に燃焼された総カロリー数に基づいて格付けされてもよい（例えば、日、週、月、年などによる格付け）。図３を再び参照すると、方法は、終了してもよく、前のブロックのどれかに戻ってもよい。

ｉ．位置エネルギーの変化に基づくエネルギー消費推定
システム１００は、また、ＭＥＴ表によって定義されていない身体活動に関してユーザのエネルギー消費推定値を計算してもよい。例えば、システム１００は、動きの任意の所望の組み合わせを行なうユーザによって燃焼されたカロリーの量を計算してもよい。ワークアウト中、ユーザは、自分自身の体重と重力を受けることがある。ユーザの質量中心、又は特定の身体部分の質量中心の位置は、アスレチック活動を行なっているユーザによって燃焼されたカロリーの量を推定する際に利用されてもよい。

図８は、例示的な実施形態にしたがって、位置エネルギーの変化の監視に基づいてアスレチック活動の実行中のユーザのエネルギー消費推定値を計算する方法の例示的な流れ図を示す。方法は、例えば、コンピュータ１０２などのコンピュータ、装置１３８，１４０、及び／又は１４２、並びに他の装置によって実施されてもよい。図８に示されたブロックは、並べ直されてもよく、幾つかのブロックが除去されてもよく、追加ブロックが追加されてもよく、各ブロックは、１回以上繰り返されてもよく、流れ図は、１回以上繰り返されてもよい。流れ図は、ブロック８０２で始まりうる。

ブロック８０２で、様々な実施形態は、ある期間にわたってアスレチック活動を行なうユーザに関して取得されたデータの処理を含んでもよい。一例では、システム１００は、突き出し姿勢を１０回繰り返すことをユーザに促し、突き出し姿勢を行なっているユーザに関して取得されたデータを処理する。データは、カメラ１２６によって取得されたビデオでもよく、赤外線トランシーバ１２８及び／又は他の装置センサ１３８、１４０及び１４２によって取得されてもよい。

ブロック８０４で、様々な実施形態は、ユーザの身体部分、身体領域、又は身体全体の質量の中心の位置を期間内の第１の時刻と第２の時刻に決定することを含んでもよい。更に他の実施形態では、動きの中心が利用されてもよい。しかしながら、単純にするために、質量中心について述べる。一例では、システム１００は、ユーザの１つ又は複数の身体部分の質量中心に対応する位置にセンサを配置するようにユーザを指示してもよい。図９に関して、質量中心位置の１つ以上が、例示的な位置９０４Ａ〜Ｄ及び９０６でもよく、他の位置が、ユーザの身体上でもよい。任意数の位置が監視されてもよい。少なくとも１つのセンサは、センサの時間と位置（又は、センサによって検出されるような身体部分の位置）を示すセンサデータを無線で送信してもよい。位置は、座標系（例えば、直角座標系）における座標でよく、センサが特定の座標にある時間を示すタイムスタンプと関連付けられてもよい。特定の実施形態では、システム１００は、センサデータを処理して位置９０４Ａ〜Ｄ及び９０６を定期的に決定してもよい。例えば、システム１００は、装置センサ１３８、１４０及び／又は１４２などからのセンサデータを受け取ってもよい。コンピュータ１０２（又は、システム１００の別の構成要素）は、位置（位置９０４Ａ〜Ｄ及び９０６など）を決定する一環としてデータを処理してもよい。一実施形態では、データは、毎秒４回などのルーチン進行ベースで処理されてもよい。別の例では、コンピュータ１０２（又は、システム１００の別の構成要素）は、画像取得装置１２６からのデータを処理して位置９０４Ａ〜Ｄ及び／又は９０６を決定してもよい。

ブロック８０６では、様々な実施形態は、第１の時刻から第２の時刻まで質量中心の位置の変化を識別することを含んでもよい。前述のように、システム１００は、位置９０４Ａ〜Ｄ及び９０６を一度に後で決定してもよい。例えば、図１０Ａ〜図１０Ｂを参照して、突き出し姿勢を行なっているユーザが示される。図１０Ａは、第１の時刻に対応し、図１０Ｂは、第２の時刻に対応する。図１０Ａでは、ユーザの質量中心の位置９０６は、地面から高さ「ｈ１」（９０８Ａによって示された）にある。図１０Ｂでは、ユーザの質量中心の位置９０６は、地面から高さ「ｈ２」（９０８Ａによって示された）にある。システム１００の１つ又は複数の構成要素は、高さ「ｈ１」と「ｈ２」の差を決定して質量中心の位置９０６の変化を決定してもよい。システム１００は、また、他の身体部分の質量中心の位置（９０４Ａ〜Ｄ）への変化、又はユーザの身体部分若しくは身体領域の他の位置への変化を計算してもよい。システム１００は、また、図１１に示されたように様々な角度から撮影されたユーザのビデオを処理して、位置９０４Ａ〜Ｄ及び９０６を決定してもよい。例えば、システム１００は、位置９０６の高さ「ｈ１」を斜視図で決定し、位置９０６の高さ「ｈ２」をユーザの正面図で決定してもよい。システム１００は、様々な高さ測定値を平均してもよく、測定値のどれかを使用してもよい。

図８を再び参照すると、ブロック８０８で、様々な実施形態は、変化によるユーザのエネルギー消費推定値を計算してもよい。一例では、位置エネルギーの物理学概念を使用して、ユーザによって行われた仕事の量を推定し、仕事に基づいて燃焼カロリーを計算してもよい。

一例では、システム１００の１つ又は複数の構成要素は、ある時刻から別の時刻までの位置９０６の変化を決定して、ユーザが行なった仕事の量を決定してもよい。位置エネルギー（ＰＥ）＝ｍ＊ｇ＊ｈ、ここで、ｍ＝ユーザ（又は、身体部分）の質量、ｇ＝重力加速度、及びｈ＝地上の高さ。仕事（Ｗ）＝−ΔＰＥ、ここで、Δは、位置エネルギーの変化を表わす。 代替ｍ＊ｇ＊ｈ、仕事（Ｗ）＝−ｍ＊ｇ＊Δｈ。図１０Ａ〜図１０Ｂの上の例に基づき、Ｗ＝−ｍ＊ｇ＊（ｈ１−ｈ２）。システム１００は、燃焼カロリー量を、仕事に人間生理学効率（physiology of human efficiency）を掛けた関数として決定してもよい。システム１００は、燃焼カロリー量を仕事量と人間生理学効率（ＰＨＥ）係数に基づいて決定してもよい。システム１００は、ＰＨＥ係数を、ユーザの心拍数、圧力センサデータ、及びユーザによって入力された他の情報（例えば、年齢、体重など）の関数として決定してもよい。

システム１００は、後に続く時刻の間に燃焼されたカロリーの中間結果を保持しかつ／又は送信し、運動セッションにおけるそのポイントまでに燃焼されたカロリーの総量をユーザに通知する。例えば、システム１００は、特定の頻度（例えば、毎秒２回）で位置９０６の高さｈを決定してもよく、高さｈの各決定の間の燃焼カロリーの差に基づいた燃焼カロリーを計算してもよい。システム１００は、また、１つ又は複数のワークアウトを対象として含む所定時間範囲にわたって燃焼されたカロリーの総数を追跡してもよい。時間範囲には、一週間、一ヶ月、一年、ユーザがワークアウトを始めてからの累積時間、又は他の定義された測定基準が挙げられる。１つ又は複数の測定基準は、デフォルト値、所定の値、ユーザ選択可能な値、及び／又はユーザ定義された値を含みうる。例えば、システム１００は、一日、一週間、一ヶ月及び／又は一年などの指定時間期間内に燃焼されるカロリー数をユーザに通知してもよい。システム１００は、また、１ワークアウト当たりの平均燃焼カロリー数、ワークアウトのタイプに基づく平均燃焼カロリー数、単一ワークアウト中又は所定期間（例えば、最大カロリー量が燃焼された月）中の最大燃焼カロリー数に関するデータ、又は他のタイプのデータを保持してもよい。

別の例では、システム１００は、特定の身体部分の動き又は身体部分の集合による燃焼カロリーを決定してもよい。例えば、ユーザは、自分の右脚の動きによって燃焼されたカロリー数を知りたいことがある。仕事と位置エネルギーの前述の関係を使用し、図９を参照すると、システム１００は、ユーザの右脚の質量中心の位置９０４Ａ（例えば、高さ９０８Ｂ）の変化をある時刻から異なる時刻まで監視して、仕事を計算してもよい。システム１００は、ユーザの体重と均整に基づいてユーザの右脚の質量を推定してもよい。次に、システム１００は、前述のように燃焼カロリー量を、仕事に人間生理学効率を掛けた関数として決定してもよい。運動セッション中、システム１００は、ユーザの右脚の動きによる燃焼カロリーの中間結果を、ディスプレイ１３６などによって表示してもよい。同様に、システム１００は、ユーザの他の手足のための位置９０４Ｂ〜Ｄに基づいて燃焼カロリーを決定してもよい。運動セッション中、システム１００は、ユーザの全身、同様に各手足による燃焼カロリーの中間結果を表示してもよい。

システム１００は、また、ユーザが、運動セッションをレビューして、特定の時間に燃焼されたカロリー数を決定することを可能にしてもよい。例えば、運動は、反復運動（例えば、腕立て伏せ）を行なうことを伴うことがある。システム１００は、１組内の各繰り返し（例えば、１組１０回以内の各腕立て伏せ）、並びに各繰り返し中の燃焼カロリー数を識別してもよい。１組を超えると、システム１００の１つ又は複数の構成要素は、ユーザが最大カロリー数と最少カロリー数を燃焼した繰り返しを識別してもよい。更に他の実施形態では、システム１００は、平均カロリー数を推定してもよい。これらは、単に例示的な統計であり、当業者は、この開示の範囲から逸脱することなく他の分析が行なわれてもよいことを容易に理解するであろう。

運動セッションが、様々なタイプの運動を含む場合、システム１００は、燃焼カロリーの量に基づいて運動タイプをタイプによって格付けしてもよい。例えば、運動セッションは、３つの異なるタイプの運動（例えば、腕立て伏せ、腹筋運動、スクワット）を含んでもよい。運動セッションを完了した後、システム１００は、各運動タイプによって燃焼されたカロリー数を決定し（例えば、腕立て伏せでは１０カロリー、腹筋運動では１３カロリー、スクワットでは１８カロリー）、燃焼カロリー数に基づいて運動タイプを格付けしてもよい（例えば、第１のスクワット、第２の腹筋運動、第３の腕立て伏せ）。更に他の実施形態では、エネルギー消費量（例えば、燃焼カロリー量）が、運動又はルーチンの理想的な値又は範囲を超える割合として格付けされてもよい。例えば、運動を完全に行なって約１００カロリーを消費する場合、９０カロリーを消費した第１のユーザは、同じ運動に８５カロリーしか燃焼しなかった第２のユーザより高い格付けを割り当てられることがある。ユーザは、様々な理想的な値又は範囲を有する可能性があり、したがって、決定は、検出値及び／又は推定値の割合をそのユーザの理想値の割合として利用してもよい。更に他の実施形態では、ユーザの理想値の１００％に近いユーザの方が、理想燃焼カロリー量の１００％を超えるユーザよりも高く格付けされることがある。これに関して、活動（例えば、運動）のために推定又は計算されたエネルギーより多くのエネルギーを消費するユーザは、不適当な動き、効率の悪さ、負傷の可能性の高まり、及び／又はこれらの組み合わせを示すことがある。特定の実施形態では、図８の方法は、終了してもよく、以前のブロック及び／又は他のプロセスのいずれかに戻ってもよい。

システム１００は、また、事前に記録されたビデオから消費カロリーを決定してもよい。例えば、ユーザは、バスケットボールをダンクシュートするプロバスケット選手のビデオをシステム１００にアップロードしてもよい。システム１００の１つ又は複数の構成要素は、ビデオを処理して、様々な時点におけるプレーヤの質量中心又は特定の身体部分の位置を決定し、前述した仕事ベースのカロリー決定を使用して、身体活動中に（例えば、ダンクシュート中のプレーヤによって）消費されたカロリーの量を決定してもよい。

本発明の様々な実施形態では、エネルギー消費は、複数のセンサで計算されてもよい。計算のうちの幾つかは、他の計算に依存しないことがある。例えば、ユーザは、手首装着センサを着用している間及びカメラ式センサシステムによって観察されている間に運動を行なうことがある。手首装着センサとカメラ式システムは、エネルギー消費値を別個に計算してもよい。複数の個別のシステムが利用されるとき、様々なエネルギー消費値が計算されてもよい。

本発明の幾つかの実施形態では、エネルギー消費値は、ユーザにポイントを与えるために使用される。エネルギー消費を個別に計算するために複数のセンサ又はセンサシステムが使用されるとき、ユーザは、エネルギー消費を計算するセンサ又はセンサシステムごとにポイントを受け取ってもよい。あるいは、１つのエネルギー消費値は、計算値のうちの１つ又は計算値の幾つかの組み合わせに基づいて決定されてもよい。例えば、運動を始める前に、ユーザは、エネルギー消費を計算するために使用されるセンサ又はセンサシステムを選択してもよい。あるいは、システムは、使用されるセンサ又はセンサシステムを選択してもよい。選択は、利用可能なセンサ又はセンサシステムの全てのエネルギー消費を計算する際の精度に基づいてもよい。選択と精度は、行なわれる運動の関数でよい。例えば、第１のセンサによって、ユーザが走っている間のエネルギー消費計算が正確になることがあり、第２のセンサによって、ユーザがスクワットをしている間のエネルギー消費計算が正確になることがある。他の実施形態は、平均、加重平均又は統計解を使用してエネルギー消費を決定することを含んでもよい。

エネルギー消費を計算するための複数の独立したセンサ及びセンサシステムの使用に加えて、本発明の幾つかの実施形態は、エネルギー消費又はエネルギー消費ポイント値を表示するために複数の表示装置を利用してもよい。エネルギー消費を計算するために１つのセンサ又はセンサシステムが使用されるとき、使用されないセンサ又はセンサシステムと関連した表示装置は無効にされてもよい。あるいは、使用されないセンサ又はセンサシステムと関連付けられた表示装置が、使用されるセンサ又はセンサシステムによって駆動されてもよい。例えば、手首装着センサシステムとカメラ式システムが両方とも、エネルギー消費を表示するためのディスプレイを有してもよい。両方のシステムが利用でき、エネルギー消費を計算するためにカメラ式システムが選択されたとき、カメラ式システムは、手首装着センサシステムにデータを提供し、それにより、手首装着センサシステムと関連付けられたディスプレイが、カメラ式システムと関連付けられたディスプレイと同じ値を表示してもよい。同様に、エネルギー消費を計算するために、複合の個別のセンサ又はセンサシステムの組み合わせが使用されるとき、同じデータを表示するために、各センサ又はセンサシステムと関連付けられたディスプレイが駆動されてもよい。

結論
本明細書で述べた特徴の１つ又は複数を有する活動環境を提供することにより、アスレチック活動と関わりそのフィットネスを改善するようにユーザを激励し動機付ける没入経験がユーザに提供されうる。ユーザは、更に、ソーシャルコミュニティを介して互いに交信して、様々なフィットネスレベルを達成しかつそのフィットネスレベルと活動を見るように努力することができる。

実施形態の態様をその実例となる実施形態の点から述べた。添付の特許請求の範囲及び趣旨の範囲内にある多数の他の実施形態、修正及び変形が、この開示の検討から当業者には想起されよう。例えば、当業者は、説明的な図に示されたステップが、詳述された順序以外の順序で実行されてもよく、示された１つ又は複数のステップが、実施形態の態様によれば任意選択ででよいことを理解されよう。

１２４ ユーザ
１２６ 画像取得装置
１２８ センサ
１３２ ネットワーク
１３４ サーバ
１３６ ディスプレイ
１３８，１４０，１４２，１４４ 装置

Claims (10)

1. 運動を行なっているユーザと共に使用するためのコンピュータで実施される方法であって、
   第１のセンサシステムによって、前記運動を行なっている間の前記ユーザのアスレチック活動を監視する段階と、
   第２のセンサシステムによって、前記運動を行なっている間の前記ユーザの前記アスレチック活動を監視する段階と、
   コンピュータプロセッサによって、前記運動に対応する前記ユーザのエネルギー消費推定値を計算するために前記第１のセンサシステムと前記第２のセンサシステムの一方を選択する段階と、
   前記第１のセンサシステムと前記第２の選択システムのうちから選択されたセンサシステムに動作可能に接続された第１の表示装置によって、前記ユーザの前記エネルギー消費推定値を表示する段階と、
   前記第１のセンサシステムと前記第２の選択システムから選択されなかったセンサシステムに動作可能に接続された第２の表示装置に、前記選択されたセンサシステムに動作可能に接続された前記第１の表示装置に表示された前記ユーザの前記エネルギー消費推定値と同じ前記エネルギー消費推定値を表示する段階とを含み、
   前記第１のセンサシステムと前記第２のセンサシステムからの選択は、前記運動の第１の部分を監視するための前記第１のセンサシステムの選択と、前記運動の第２の部分を監視するための前記第２のセンサシステムの選択を含む、方法。
2. 前記選択されなかったセンサシステムに動作可能に接続された前記第２の表示装置上に表示する前記段階が、
   前記第２の表示装置で、前記選択されなかったセンサシステムからの監視データを受信する段階と、
   前記第２の表示装置が、前記選択されなかったセンサシステムから受け取った前記監視データを表示できないようにする段階と、を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記選択する段階が、前記コンピュータプロセッサによって、
   前記ユーザの第１のエネルギー消費推定値を算出するための前記第２のセンサシステムの第２の精度よりも高い、前記第１のエネルギー消費推定値を算出するための前記第１のセンサシステムの第１の精度と、
   前記ユーザの第２のエネルギー消費推定値を算出するための前記第１のセンサシステムの第４の精度よりも高い、前記第２のエネルギー消費推定値を算出するための前記第２のセンサシステムの第３の精度と、に基づいて行われる、請求項１に記載の方法。
4. 前記選択する段階が、前記運動のタイプに基づいて実行される、請求項３に記載の方法。
5. 前記運動の前記第１の部分についての第１のエネルギー消費推定値を計算することにおいて前記第２のセンサシステムからの監視データより高い精度を有する前記第１のセンサシステムからの前記監視データを使用して、前記コンピュータプロセッサによって、前記運動の前記第１の部分に対応する前記ユーザの前記第１のエネルギー消費推定値を計算する段階と、
   前記運動の前記第２の部分についての第２のエネルギー消費推定値を計算することにおいて前記第１のセンサシステムからの監視データより高い精度を有する前記第２のセンサシステムからの前記監視データを使用して、前記コンピュータプロセッサによって、前記運動の前記第２の部分に対応する前記ユーザの前記第２のエネルギー消費推定値を計算する段階と、を含み、
   前記第１の表示装置上に表示される前記エネルギー消費推定値が、前記第１のエネルギー消費推定値と前記第２のエネルギー消費推定値とを用いて決定される、請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の表示装置上に表示される前記エネルギー消費推定値が、前記第１のエネルギー消費推定値と前記第２のエネルギー消費推定値の加重平均に基づいて決定される、請求項５に記載の方法。
7. 前記運動の前記第１の部分が、前記ユーザのランニングを含み、前記運動の前記第２の部分が、前記ユーザが行うスクワットを含み、前記エネルギー消費推定値が、前記ユーザによる燃焼カロリーの推定値を含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記第１のエネルギー消費推定値の前記計算する段階が、前記運動のタイプに基づいて代謝当量（ＭＥＴ）表を利用して決定される、請求項５に記載の方法。
9. 前記第１のエネルギー消費推定値が、前記ユーザの基礎代謝率に基づいており、前記第１のエネルギー消費推定値の計算が、以下の式を適用し、
   燃焼カロリー＝ＢＭＲ＊（活動モディファイア）＊（完全性モディファイア）、
   ここで、ＢＭＲが、前記ユーザの基礎代謝率であり、前記活動モディファイアが、前記運動のタイプに対応する調整値であり、前記完全性モディファイアが、前記ユーザのフォームが前記運動の望ましいフォームとどれだけ一致しているかに対応する調整値である、請求項５に記載の方法。
10. 前記第１のセンサシステムが、赤外線装置、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定装置、光センサ、温度センサ、心拍数モニタ及び水分センサのうちの少なくとも１つと接続された画像取得装置を含む、請求項１に記載の方法。