JP6733128B2 - 運動支援装置、運動支援方法及びプログラム - Google Patents
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Description
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する疲労限界度推定手段と、
前記疲労限界度を100%として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記疲労度が100%になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう通知手段と、を備え、
前記疲労限界度推定手段は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第1閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第2閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴としている。
運動支援装置を用いた運動支援方法であって、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する処理と、
前記疲労限界度を100%として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する処理と、
算出された前記疲労度が100%になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう処理と、を含み、
前記疲労限界度を推定する処理は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第1閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第2閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴としている。
運動支援装置のコンピュータを、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する疲労限界度推定手段、
前記疲労限界度を100%として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する算出手段、
前記算出手段により算出された前記疲労度が100%になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう通知手段、として機能させるプログラムであって、
前記疲労限界度推定手段は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第1閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第2閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴としている。
また、中央制御部1、メモリ2、測位処理部3、動き検出部4、記憶部5、動作処理部6及び表示部7は、バスライン9を介して接続されている。
また、運動支援装置100は、例えば、当該運動支援処理を実行可能な専用の装置であっても良いし、運動支援アプリケーションを実行可能な携帯装置(例えば、スマートフォン等)であっても良い。
RAMは、CPUにより実行される処理プログラム等を展開するためのプログラム格納領域や、入力データや上記処理プログラムが実行される際に生じる処理結果等を格納するデータ格納領域などを備える。
ROMは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態で格納されたプログラム、具体的には、運動支援装置100で実行可能なシステムプログラム、当該システムプログラムで実行可能な各種処理プログラムや、これら各種処理プログラムを実行する際に使用されるデータ等を記憶する。
すなわち、測位処理部3は、例えば、地球低軌道に打ち上げられた複数の測位衛星(図1には、一の測位衛星Sのみを図示)から送信される信号(例えば、C/A(Coarse and Acquisitions)コードやP(Precise)コード等の測位符号、アルマナック情報(概略軌道情報)やエフェメリス情報(詳細軌道情報)等の航法メッセージなど)を所定のタイミングで受信アンテナ3aにより受信する。
具体的には、測位部3bは、受信アンテナ3aにより受信された信号に含まれる航法メッセージ(例えば、エフェメリス情報等)に基づいて所定の演算を行って各測位衛星Sの位置を算出する。そして、例えば、3次元測位モードの場合、測位部3bは、4つ以上の測位衛星Sの各々に対応する擬似距離情報を算出した後、各測位衛星Sの位置に基づいて所定の演算を行うことで、当該運動支援装置100本体の存する位置の3次元の座標(x、y、z)及び当該運動支援装置100本体の時計の誤差を算出する。
このようにして、測位処理部3は、ユーザが運動を行う際に、当該運動支援装置100本体の存する位置に相当するユーザの位置(例えば、運動の開始位置や、途中位置、終了位置等)を所定のタイミングで測定する。
なお、測位部3bにより生成された当該運動支援装置100本体の存する位置の位置情報は、メモリ2に出力されて、当該メモリ2に一時的に記憶されても良い。
すなわち、動き検出部4は、例えば、3軸加速度センサ(図示略)を具備し、当該3軸加速度センサにより検出された加速度に基づいて当該運動支援装置100本体の動きを検出する。
3軸加速度センサは、互いに直交する3軸方向の加速度をそれぞれ検出し、検出された各軸の検出信号を所定の周波数でサンプリングする。そして、動き検出部4は、3軸加速度センサによる検出結果に基づいて所定の演算を行って、単位時間あたりの運動支援装置100本体の移動量や重力加速度の方向に対する傾斜角度等を算出する。
また、動き検出部4は、算出された単位時間あたりの移動量に基づいて当該運動支援装置100本体が静止状態(例えば、運動を行うユーザが運動を一時的に休止して休憩している状態)であるか否かを判定しても良い。
ここで、運動情報5aとは、ユーザが運動を行う際に、測位処理部3や動き検出部4等により計測された当該運動に伴って変動する各種の情報を含んでいる。具体的には、運動情報5aは、例えば、動き検出部4により計測されたユーザの単位時間あたりの移動量から換算された所定区間毎のラップタイム、所定の時間間隔で計測されたユーザの体軸のブレ量や消費した熱量等が、測位処理部3により計測されたユーザが運動を行った際の開始位置や途中位置や終了位置等並びに日時情報等と対応付けられている。
なお、運動情報5aとして例示した内容は、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。
なお、動作処理部6の各部は、例えば、所定のロジック回路から構成されているが、当該構成は一例であってこれに限られるものではない。
すなわち、基準推定部(基準推定手段)6aは、ユーザが運動を行うことにより蓄積される疲労の限界度を推定する。具体的には、基準推定部6aは、記憶部5から過去にユーザにより行われた運動の際に経時的に取得された運動情報5aを取得して、取得された運動情報5aに基づいて、運動情報5aが変化した箇所(基準点)である、ユーザの疲労の限界度を推定する。
例えば、基準推定部6aは、過去の運動情報5aに含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定する。そして、基準推定部6aは、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を疲労の限界度として推定する。
また、例えば、基準推定部6aは、運動情報5aに含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定する。そして、基準推定部6aは、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を疲労の限界度として推定する。
また、例えば、基準推定部6aは、運動情報5aに含まれるユーザの運動継続時間や休憩時間(静止状態となっている時間)等に基づいて、休憩時間の長さが第1閾値以上で、且つ、運動継続時間の長さが第2閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定する。ここで、基準推定部6aは、ユーザの単位時間あたりの移動量が次第に低下している減速時間を考慮しても良い。そして、基準推定部6aは、特定された箇所までにユーザが消費した熱量を疲労の限界度として推定する。
なお、第1閾値や第2閾値は、例えば、ユーザにより行われる運動毎に経験的に求められるものである。
また、基準推定部6aは、例えば、ラップタイム、体軸のブレ量、消費した熱量等を所定の演算式に基づいて総合的に判断して、疲労の限界度を推定しても良い。
すなわち、疲労度算出部(算出手段)6bは、基準推定部6aにより推定された疲労の限界度に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する。具体的には、疲労度算出部6bは、測位処理部3や動き検出部4等により計測されて取得された運動情報5aに基づいて、ユーザの疲労度を算出する。また、例えば、疲労度算出部6bは、測位処理部3や動き検出部4により所定の時間間隔で計測された運動情報5aに基づいて、ユーザの疲労度を逐次算出する。
例えば、疲労度算出部6bは、動き検出部4によりラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量が計測される毎に、基準推定部6aにより推定された疲労の限界度を表す目盛りに換算して照らし合わせ、ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する。また、疲労度算出部6bは、図示しない心拍計測部により計測されたユーザの心拍に基づいて、ユーザの現在の相対的な疲労度を算出しても良い。このとき、疲労度算出部6bは、例えば、ラップタイム、体軸のブレ量、消費した熱量、心拍等を所定の演算式に基づいて総合的に判断して、ユーザの現在の疲労度を算出しても良い。
また、例えば、ユーザが運動中に休憩をとっている場合には、疲労度算出部6bは、休憩時間の長さや心拍の変化等を考慮して、疲労が回復していると判断しても良い。この場合には、疲労度算出部6bは、例えば、休憩時間の長さ(絶対的な値であっても良いし、相対的な値であっても良い)や心拍の変化等に基づいて所定の演算を行って疲労の回復度を算出して、ユーザの現在の疲労度から減算するようにしても良い。
すなわち、第1推定部(第1推定手段)6cは、ユーザが運動を行う際に疲労度算出部6bにより算出されるユーザの疲労度が基準推定部6aにより推定された疲労の限界度に達する限界タイミングを推定する。また、第1推定部(第1推定手段)6cは、ユーザが運動を行う際に疲労度算出部6bにより算出されるユーザの疲労度が基準推定部6aにより推定された疲労の限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
具体的には、例えば、記憶部5にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報(例えば、ジョギングの距離や地図上の道順等)が記憶されている場合には、第1推定部6cは、記憶部5から工程情報を取得して、疲労度算出部6bにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の想定される疲労度を今後の工程と対応付けて予測する。そして、第1推定部6cは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
また、例えば、 記憶部5にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報が記憶されていない場合には、第1推定部6cは、測位処理部3により測定されたユーザの位置と記憶部5に記憶されている過去にユーザにより行われた運動の際に取得された運動情報5aとに基づいて、ユーザの今後の行動を予測して、疲労度算出部6bにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の行動で想定される疲労度を予測する。そして、第1推定部6cは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
さらに、例えば、記憶部5にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報も過去にユーザにより行われた運動の際に取得された運動情報5aも記憶されていない場合には、第1推定部6cは、動き検出部4により計測されたラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量さらに心拍計測部(図示略)により計測されたユーザの心拍に基づいて、今後想定される疲労度を予測する。そして、第1推定部6cは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングを推定する。
すなわち、第2推定部(第2推定手段)6dは、第1推定部6cにより推定された限界タイミングまでに、ユーザが運動を行う際に疲労度算出部6bにより算出されるユーザの疲労度が所定の値となる通知タイミングを推定する。また、第2推定部(第2推定手段)6dは、第1推定部6cにより推定された限界位置にユーザが到達するまでに、ユーザが運動を行う際に疲労度算出部6bにより算出されるユーザの疲労度が所定の値となる通知位置を推定する。
ここで、所定の値は、絶対的な値であっても良いし、相対的な値であっても良く、例えば、ユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合(例えば、70%や80%等)となる値等が挙げられる。
そして、第2推定部6dは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合となる通知タイミングや通知位置を推定する。このとき、第2推定部6dは、工程情報に基づいて、推定された通知タイミングや通知位置の前後の時間や工程で休憩をとるタイミングや位置を予測して、そのタイミングや位置に修正しても良い。
また、例えば、記憶部5にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報が記憶されていない場合には、第2推定部6dは、測位処理部3により測定されたユーザの位置と記憶部5に記憶されている過去にユーザにより行われた運動の際に取得された運動情報5aとに基づいて、ユーザの今後の行動を予測して、予測された今後の行動で想定される疲労度を予測する。なお、今後の想定される疲労度は、第1推定部6cにより推定されたものを利用しても良い。
そして、第2推定部6dは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合となる通知タイミングや通知位置を推定する。このとき、第2推定部6dは、運動情報5aに基づいて、推定された通知タイミングや通知位置の前後の時間や工程で過去に休憩をとったタイミングや位置を特定して、そのタイミングや位置に修正しても良い。
また、表示部(通知手段)7は、疲労度算出部6bにより算出された運動を行うユーザの疲労度を通知する。具体的には、表示部7は、第1推定部6cにより推定された限界タイミングまでに、或いは、限界位置にユーザが到達するまでに、疲労度算出部6bにより算出されたユーザの疲労度を表示して通知する。
このとき、表示部(通知手段)7は、第1推定部6cにより推定された限界タイミングで、或いは、限界位置にユーザが到達した際に、ユーザに休憩を促す案内を表示して通知しても良い。さらに、表示部7は、第2推定部6dにより推定されるユーザの疲労度が所定の値となる通知タイミングで、或いは、通知位置にユーザが到達した際に、ユーザに休憩を促す案内を通知しても良い。
なお、操作入力部8としてタッチパネル(図示略)を表示部7の表示画面に配設して、タッチパネルの接触位置に応じて各種の指示を入力するような構成としても良い。
次に、運動支援装置100による運動支援処理について、図2〜図6を参照して説明する。
図2は、運動支援処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
以下に、運動支援処理における疲労限界度推定処理について、図3を参照して説明する。
図3は、疲労限界度推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
ここで、運動情報5aが記憶されていると判定されると(ステップS21;YES)、基準推定部6aは、記憶部5に記憶されている運動情報5aの中で、測位処理部3により測定されたユーザによる運動の開始位置や動き検出部4により検出された運動開始から所定時間内の行動に基づいて、現にユーザが行っている運動に対応する運動情報5aを特定する(ステップS22)。
そして、基準推定部6aは、特定された運動情報5aに含まれるラップタイム、体軸のブレ、運動継続時間、休憩時間等に基づいて、ユーザの疲労の限界度を推定する(ステップS23)。ここで、基準推定部6aは、ユーザの疲労の限界度として、ラップタイム、体軸のブレ、消費可能な熱量等を個別に推定しても良いし、これらを総合的に判断した値を推定しても良い。
具体的には、基準推定部6aは、例えば、運動情報5aが取得された季節や時期、身体情報と現在の季節や時期、身体情報とを比較して、相対的に差が大きい(例えば、季節が夏と冬で異なる、ユーザの年齢が異なる等)場合に、疲労限界度推定処理にて推定された疲労の限界度を補正する。
また、例えば、ユーザによる操作入力部8の所定操作に基づいて疲労の限界度の修正指示が入力された場合に、基準推定部6aは、ユーザの意図を考慮して疲労限界度推定処理にて推定された疲労の限界度を補正する。
ここで、ユーザが運動を開始していないと判定されると(ステップS4;NO)、動作処理部6は、ユーザが運動を開始したか否かを判定する処理を所定の時間間隔で繰り返し実行する。
以下に、運動支援処理における疲労度算出処理について、図4を参照して説明する。
図4は、疲労度算出処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
次に、疲労度算出部6bは、ユーザの疲労度の算出タイミングであるか否かを判定する(ステップS32)。具体的には、疲労度算出部6bは、例えば、前回計測したタイミングから所定時間経過したかや、前回計測した位置から所定の距離移動したか等に基づいて、ユーザの疲労度の算出タイミングであるか否かを判定する。
一方、ステップS32にて、ユーザの疲労度の算出タイミングであると判定されると(ステップS32;YES)、疲労度算出部6bは、動き検出部4により計測されたラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量等を基準として、疲労の限界度を表す目盛りに換算する(ステップS33)。ここで、ラップタイムや体軸のブレ量や消費した熱量等を個別に疲労の限界度を表す目盛りに換算しても良いし、これらを総合的に判断した値を換算しても良い。
ここで、ユーザが運動中に休憩をとっていないと判定されると(ステップS34;NO)、疲労の限界度を表す目盛りに換算された値を現在の相対的な疲労度として算出する(ステップS35)。
続けて、動作処理部6は、疲労度算出部6bにより算出されたユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合(例えば、百分率で50%等)を超えているか否かを判定する(ステップS7)。
ここで、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合を超えていないと判定されると(ステップS7;NO)、動作処理部6は、処理をステップS5に戻し、それ以降の各処理を逐次繰り返し実行する。
以下に、運動支援処理における第1推定処理について、図5を参照して説明する。
図5は、第1推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
ここで、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達していないと判定されると(ステップS41;NO)、第1推定部6cは、記憶部5にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報(例えば、ジョギングの距離や地図上の道順等)が記憶されているか否かを判定する(ステップS42)。
続けて、第1推定部6cは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する(ステップS44)。
ここで、記憶部5に運動情報5aが記憶されていると判定されると(ステップS45;YES)、第1推定部6cは、記憶部5から運動情報5aを取得し、取得された運動情報5a及び測位処理部3により測定されたユーザの位置とに基づいて、ユーザの今後の行動を予測し、疲労度算出部6bにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の行動で想定される疲労度を予測する(ステップS46)。
その後、第1推定部6cは、処理をステップS44に移行し、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングや限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定する。
続けて、第1推定部6cは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングを推定する(ステップS48)。
なお、例えば、陸上のトラックを周回する場合のように、予め決められたコースを周回するような運動では、第1推定部6cは、工程情報や運動情報5aを利用することなく、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に達に達した際にユーザが存するであろう限界位置を推定しても良い。
以下に、運動支援処理における第2推定処理について、図6を参照して説明する。
図6は、第2推定処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
ここで、ユーザの現在の疲労度が疲労の限界度に達していないと判定されると(ステップS51;NO)、第2推定部6dは、記憶部5にユーザが運動を行う際の工程に係る工程情報(例えば、ジョギングの距離や地図上の道順等)が記憶されているか否かを判定する(ステップS52)。
続けて、第2推定部6dは、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合(例えば、70%や80%等)となるタイミングや位置を推定する(ステップS54)。そして、第2推定部6dは、工程情報に基づいて、推定されたタイミングや位置の前後の時間や工程で休憩をとるタイミングや位置を特定し、そのタイミングや位置に修正したものを通知タイミングや通知位置として推定する(ステップS55)。
ここで、記憶部5に運動情報5aが記憶されていると判定されると(ステップS56;YES)、第2推定部6dは、記憶部5から運動情報5aを取得し、取得された運動情報5a及び測位処理部3により測定されたユーザの位置とに基づいて、ユーザの今後の行動を予測し、疲労度算出部6bにより算出されたユーザの疲労度を基準として今後の行動で想定される疲労度を予測する(ステップS57)。
その後、第2推定部6dは、処理をステップS54に移行し、予測されるユーザの疲労度が疲労の限界度に対して所定の割合(例えば、70%や80%等)となるタイミングや位置を推定する。そして、第2推定部6dは、ステップS55にて、運動情報5aに基づいて、推定されたタイミングや位置の前後の時間や工程で過去に休憩をとったタイミングや位置を特定し、そのタイミングや位置に修正したものを通知タイミングや通知位置として推定する。
ここで、通知タイミングや通知位置でないと判定されると(ステップS10;NO)、動作処理部6は、処理をステップS5に戻し、それ以降の各処理を逐次繰り返し実行する。
ここで、ユーザが運動を終了していないと判定されると(ステップS12;NO)、動作処理部6は、処理をステップS5に戻し、それ以降の各処理を逐次繰り返し実行する。
一方、ユーザが運動を終了したと判定されると(ステップS12;YES)、記憶部5は、メモリ2から運動情報5aを取得して記憶し、運動支援処理を終了する。
特に、過去にユーザにより行われた運動の際に経時的に取得された運動情報5aに基づいて、ユーザ毎に疲労の限界度を適正に推定することができる。さらに、ユーザが運動を行う際に、当該運動に伴って変動する運動情報5aを経時的に計測して取得し、取得された運動情報5aに基づいて、ユーザ毎に疲労度を適正に算出することができる。
特に、運動を行うユーザの疲労度が疲労の限界度に達する限界タイミングまでに、算出されるユーザの疲労度が所定の値となる通知タイミングを推定し、推定された通知タイミングでユーザに休憩を促す案内を通知することで、運動しているユーザの疲労度が限界タイミングに達する以前の最適な通知タイミングでユーザに休憩をとらせることができる。
特に、運動を行うユーザの疲労度が疲労の限界度に達した際にユーザが存するであろう限界位置にユーザが到達するまでに、算出されるユーザの疲労度が所定の値となる通知位置を推定し、推定された通知位置にユーザが到達した際に、ユーザに休憩を促す案内を通知することで、運動しているユーザが限界位置に達する以前の最適な通知位置でユーザに休憩をとらせることができる。
例えば、上記実施形態にあっては、第1推定部6cにより限界タイミングや限界位置を推定して、限界タイミングや限界位置を基準としてユーザの疲労度を通知するようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、必ずしも第1推定部6cを具備する必要はない。すなわち、ユーザが運動を行うことにより蓄積される疲労の限界度に基づいて算出されたユーザの疲労度を通知する構成であれば、ユーザの疲労度の通知タイミングや通知位置は適宜任意に変更可能である。
同様に、上記実施形態にあっては、第2推定部6cにより通知タイミングや通知位置を推定して、通知タイミングや通知位置でユーザに休憩を促す案内を通知するようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、必ずしも第2推定部6dを具備する必要はない。すなわち、ユーザが運動を行うことにより蓄積される疲労の限界度に基づいて算出されたユーザの疲労度を通知する構成であれば、ユーザに休憩を促す案内の通知タイミングや通知位置は適宜任意に変更可能である。
すなわち、プログラムを記憶するプログラムメモリ(図示略)に、基準推定処理ルーチン、算出処理ルーチン及び通知処理ルーチンを含むプログラムを記憶しておく。そして、基準推定処理ルーチンにより中央制御部1のCPUを、ユーザの運動による疲労の程度を示す基準を推定する手段として機能させるようにしても良い。また、算出処理ルーチンにより中央制御部1のCPUを、推定された基準に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する手段として機能させるようにしても良い。また、通知処理ルーチンにより中央制御部1のCPUを、算出された疲労度を通知させる手段として機能させるようにしても良い。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
<請求項1>
ユーザの運動による疲労の程度を示す基準を推定する基準推定手段と、
前記基準推定手段により推定された前記基準に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記疲労度を通知する通知手段と、
を備えたことを特徴とする運動支援装置。
<請求項2>
前記基準推定手段は、ユーザの過去の運動情報に基づいて、前記基準を推定することを特徴とする請求項1に記載の運動支援装置。
<請求項3>
前記算出手段により算出された前記疲労度が前記基準推定手段により推定された前記基準に達するタイミング及び前記基準に達した際にユーザが存するであろう位置の少なくとも一方を推定する第1推定手段を更に備え、
前記通知手段は、前記推定されたタイミング及び前記推定された位置にユーザが到達したタイミングの少なくとも一方のタイミングまでに、前記算出手段により算出された前記疲労度を通知することを特徴とする請求項1又は2に記載の運動支援装置。
<請求項4>
前記通知手段は、
前記推定されたタイミング及び前記推定された位置にユーザが到達したタイミングの少なくとも一方のタイミングでユーザに休憩を促す案内を通知することを特徴とする請求項3に記載の運動支援装置。
<請求項5>
前記算出手段により算出される前記疲労度が所定の値となるタイミング及び前記疲労度が所定の値となるユーザの位置を推定する第2推定手段を更に備え、
前記通知手段は、前記推定されたタイミング及び前記推定された位置にユーザが到達したタイミングの少なくとも一方のタイミングでユーザに休憩を促す案内を通知することを特徴とする請求項4に記載の運動支援装置。
<請求項6>
運動支援装置を用いた運動支援方法であって、
ユーザの運動による疲労の程度を示す基準を推定する処理と、
推定された前記基準に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する処理と、
算出された前記疲労度を通知する処理と、
を含むことを特徴とする運動支援方法。
<請求項7>
運動支援装置のコンピュータを、
ユーザの運動による疲労の程度を示す基準を推定する基準推定手段、
前記基準推定手段により推定された前記基準に基づいて、ユーザが運動を行っている間の当該ユーザの疲労度を算出する算出手段、
前記算出手段により算出された前記疲労度を通知させる通知手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
1 中央制御部
2 メモリ
3 測位処理部
4 動き検出部
5 記憶部
5a 運動情報
6 動作処理部
6a 基準推定部
6b 疲労度算出部
6c 第1推定部
6d 第2推定部
7 表示部
Claims (5)
- 過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する疲労限界度推定手段と、
前記疲労限界度を100%として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記疲労度が100%になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう通知手段と、を備え、
前記疲労限界度推定手段は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第1閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第2閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴とする運動支援装置。 - 前記ユーザの位置を取得する位置取得手段を備え、
前記疲労限界度推定手段は、更に、前記疲労限界度を示した位置である限界位置を取得し、
前記通知手段は、前記位置取得手段により取得した前記ユーザの位置が前記限界位置に到達する前に、前記疲労度に基づく通知を行なう、
ことを特徴とする請求項1に記載の運動支援装置。 - 前記通知手段は、前記疲労度に基づく通知として、前記ユーザに休憩を促す案内を通知することを特徴とする請求項1又は2に記載の運動支援装置。
- 運動支援装置を用いた運動支援方法であって、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する処理と、
前記疲労限界度を100%として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する処理と、
算出された前記疲労度が100%になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう処理と、を含み、
前記疲労限界度を推定する処理は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第1閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第2閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴とする運動支援方法。 - 運動支援装置のコンピュータを、
過去にユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に基づいて、前記ユーザの疲労限界度を推定する疲労限界度推定手段、
前記疲労限界度を100%として、前記ユーザが現在行なっている運動に際して経時的に取得する運動情報を、前記疲労限界度に照らし合わせて前記ユーザの現在の相対的な疲労度を算出する算出手段、
前記算出手段により算出された前記疲労度が100%になる前に、前記疲労度に基づく通知を行なう通知手段、として機能させるプログラムであって、
前記疲労限界度推定手段は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定区間毎のラップタイムに基づいて、前後の差分値が最も大きくなる箇所で、且つ、以降ラップタイムが速くならなかった箇所のラップタイムを特定し、特定されたラップタイム或いはラップタイムの直前のラップタイムに対する低下率を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる所定の時間間隔毎の体軸のブレ量に基づいて、体軸のブレ量が相対的に大きくなり、且つ、一定時間継続して体軸のブレが生じた箇所のブレ量を特定し、特定された体軸のブレ量或いは運動開始した際のブレ量に対する体軸のブレの変化量を前記疲労限界度として推定する、又は、
過去に前記ユーザが行なった運動の際に経時的に取得した運動情報に含まれる前記ユーザの運動継続時間と休憩時間に基づいて、前記休憩時間の長さが第1閾値以上で、且つ、前記運動継続時間の長さが第2閾値以下となっている箇所が一定回数以上継続して生じている箇所を特定し、特定された箇所までに前記ユーザが消費した熱量を疲労限界度として推定する、ことを特徴とするプログラム。
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