運動時身体状態測定システム及び運動時身体状態測定装置
【課題】 利用者が自身の運動時身体状態を把握して矯正することを可能とする運動時身体状態測定システム及び運動時身体状態測定装置を提供する。
【解決手段】 利用者が歩行する床面に設置されたセンサタイル１０では、複数の圧力センサにより利用者の歩行に基づく圧力が計測され、その計測値が管理装置２０に出力される。管理装置２０では、センサタイル１０から出力された計測値に基づいて、利用者の歩行の特徴を示す歩行パラメータが算出される。歩行パラメータと標準パラメータとを比較した差分パラメータが算出される。差分パラメータに基づいて利用者の歩行状態が特定されて、その情報が携帯端末３０に送信される。携帯端末３０では、管理装置２０から利用者の歩行状態を受信すると、その歩行状態がディスプレイ３５に表示される。
【解決手段】 利用者が歩行する床面に設置されたセンサタイル１０では、複数の圧力センサにより利用者の歩行に基づく圧力が計測され、その計測値が管理装置２０に出力される。管理装置２０では、センサタイル１０から出力された計測値に基づいて、利用者の歩行の特徴を示す歩行パラメータが算出される。歩行パラメータと標準パラメータとを比較した差分パラメータが算出される。差分パラメータに基づいて利用者の歩行状態が特定されて、その情報が携帯端末３０に送信される。携帯端末３０では、管理装置２０から利用者の歩行状態を受信すると、その歩行状態がディスプレイ３５に表示される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者の運動時の身体状態を測定する運動時身体状態測定システム及び運動時身体状態測定装置に関し、詳細には、利用者が自身の運動時の身体状態を把握して矯正することができるものに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、圧力センサを用いて人間の運動時の身体状態を分析する各種技術が知られている。例えば、歩行に基づく２次元の圧力分布を一定時間間隔で時系列圧力分布画像として取得し、時系列圧力分布画像を時間方向に重畳して重畳画像を作成し、重畳画像から抽出した複数の足圧塊領域ごとに時系列圧力分布画像との対応付けを行い、それに基づき歩行の特徴を示すパラメータを取得するものが知られている。この歩行パターン処理装置によれば、歩行動作の空間的及び時間的パラメータを自動的かつ安定的に、被験者に負担を与えることなく取得することができる（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
また、２次元圧力分布画像に現れる足圧分布領域の重心位置を、圧力センサからの２次元圧力分布像列について検出し、その重心位置の軌跡における凹凸のピーク位置を初期クラスタ中心として、２次元圧力分布画像の重畳画像における圧力値を持つ画素を、各画素の位置情報に基づいてグルーピングして、そのグルーピングした領域を足領域として出力するものが知られている。この歩行パターン処理装置によれば、人物や動物などの歩行動作における多種多様な歩行パターンに対応して、２次元圧力分布画像列から足領域を正確に抽出することができる（例えば、特許文献２を参照）。
【特許文献１】特開平９−９１４３７号公報
【特許文献２】特開平１０−２２８５４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような従来技術では、歩行の特徴を示すパラメータや歩行者の足領域を抽出することで、被験者の歩行パターンを正確に分析することができる。しかしながら、この歩行パターンは、足の大きさ，足の形状，歩幅，進行方向，重心位置などを定量的に示したものにすぎない。一方、被験者たる歩行者は、自分の運動時の身体状態が健康上又は外見上といった観点から、正しいのか誤っているのかを把握したい場合がある。このような場合、歩行者が自分の歩行パターンを参照しても、歩行時の足の傾き，歩行の安定性，歩行時の姿勢などといった運動時の身体状態を把握することはできなかった。
【０００５】
また、運動時の身体状態が健康上又は外見上という観点から誤っている場合、歩行者がその改善方法を知りたいと思っても、従来では運動時の身体状態を改善させるようなアドバイスを提示する技術は存在せず、運動時の身体状態を改善するのが困難であった。
【０００６】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、利用者が自身の運動時の身体状態やその変化を容易に把握することができるとともに、各利用者の運動時の身体状態に応じて適切なアドバイスを提示することができる運動時身体状態測定システム及び運動時身体状態測定装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明の運動時身体状態測定システムは、利用者の運動時の身体状態に関して計測を行う運動時身体状態計測装置から出力される計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定装置と、該利用者の運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示装置とからなる運動時身体状態測定システムであって、前記運動時身体状態特定装置は、前記運動時身体状態計測装置から出力される計測値を取得する計測値取得手段と、前記計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態の特徴を示す運動時身体状態パラメータを算出する運動時身体状態パラメータ算出手段と、運動時の正しい身体状態での運動時身体状態の特徴を示す標準パラメータを記憶する標準パラメータ記憶手段と、前記運動時身体状態パラメータと前記標準パラメータとを比較して、両者の比較演算結果を示す比較演算パラメータを算出する比較演算パラメータ算出手段と、前記比較演算パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定手段と、前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態を前記運動時身体状態提示装置に送信する運動時身体状態送信手段とを備え、前記運動時身体状態提示装置は、前記運動時身体状態特定装置から送信された運動時身体状態を受信する運動時身体状態受信手段と、前記運動時身体状態受信手段により受信された運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示手段とを備えている。
【０００８】
また、請求項２に係る発明の運動時身体状態測定システムは、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態特定装置は、前記比較演算パラメータを前記運動時身体状態提示装置に送信する比較演算パラメータ送信手段を備え、前記運動時身体状態提示装置は、前記運動時身体状態特定装置から送信された前記比較演算パラメータを受信する比較演算パラメータ受信手段と、前記利用者について少なくとも前回の運動時身体状態パラメータを記憶する履歴情報記憶手段と、前記比較演算パラメータ受信手段により受信された比較演算パラメータと、前記履歴情報記憶手段に記憶された前回の運動時身体状態パラメータとを比較して、両者の変化量を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出手段と、前記変化量パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度を特定する状態変化度特定手段と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度を提示する状態変化度提示手段とを備えている。
【０００９】
また、請求項３に係る発明の運動時身体状態測定システムは、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態提示装置は、前記運動時身体状態及び前記状態変化度の少なくとも１つと、前記利用者に提示すべきアドバイス情報とが対応付けられたアドバイス情報記憶手段と、前記運動時身体状態受信手段により受信された運動時身体状態と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度との少なくとも１つに基づいて、前記アドバイス情報記憶手段から前記アドバイス情報を取得するアドバイス情報取得手段と、前記アドバイス情報取得手段により取得されたアドバイス情報を提示するアドバイス情報提示手段とを備えている。
【００１０】
また、請求項４に係る発明の運動時身体状態測定システムは、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記標準パラメータ記憶手段は、身長及び性別に応じて複数の前記標準パラメータを記憶しており、前記比較演算パラメータ算出手段は、前記運動時身体状態パラメータと、前記利用者の身長及び性別に応じた前記標準パラメータと比較して、前記比較演算パラメータを算出することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項５に係る発明の運動時身体状態測定システムは、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態、前記状態変化度及び前記アドバイス情報は、前記利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものであることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項６に係る発明の運動時身体状態測定装置は、利用者の運動時の身体状態に関して計測を行う運動時身体状態計測手段と、前記運動時身体状態計測手段から出力される計測値を取得する計測値取得手段と、前記計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態の特徴を示す運動時身体状態パラメータを算出する運動時身体状態パラメータ算出手段と、運動時の正しい身体状態での運動時身体状態の特徴を示す標準パラメータを記憶する標準パラメータ記憶手段と、前記運動時身体状態パラメータと前記標準パラメータとを比較して、両者の比較演算結果を示す比較演算パラメータを算出する比較演算パラメータ算出手段と、前記比較演算パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定手段と、前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示手段とを備えている。
【００１３】
また、請求項７に係る発明の運動時身体状態測定装置は、請求項６に記載の発明の構成に加え、前記利用者について少なくとも前回の運動時身体状態パラメータを記憶する履歴情報記憶手段と、前記比較演算パラメータ受信手段により受信された比較演算パラメータと、前記履歴情報記憶手段に記憶された前回の運動時身体状態パラメータとを比較して、両者の変化量を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出手段と、前記変化量パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度を特定する状態変化度特定手段と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度を提示する状態変化度提示手段とを備えている。
【００１４】
また、請求項８に係る発明の運動時身体状態測定装置は、請求項７に記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態及び前記状態変化度の少なくとも１つと、前記利用者に提示すべきアドバイス情報とが対応付けられたアドバイス情報記憶手段と、前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度との少なくとも１つに基づいて、前記アドバイス情報記憶手段から前記アドバイス情報を取得するアドバイス情報取得手段と、前記アドバイス情報取得手段により取得されたアドバイス情報を提示するアドバイス情報提示手段とを備えている。
【００１５】
また、請求項９に係る発明の運動時身体状態測定装置は、請求項６乃至８のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記標準パラメータ記憶手段は、身長及び性別に応じて複数の前記標準パラメータを記憶しており、前記比較演算パラメータ算出手段は、前記運動時身体状態パラメータと、前記利用者の身長及び性別に応じた前記標準パラメータと比較して、前記比較演算パラメータを算出することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項１０に係る発明の運動時身体状態測定装置は、請求項６乃至９のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態、前記状態変化度及び前記アドバイス情報は、前記利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、運動時身体状態特定装置において、比較演算パラメータに基づいて利用者の運動時身体状態が特定されて、運動時身体状態提示装置において、その運動時身体状態が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態を的確に把握することができる。
【００１８】
また、請求項２に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、請求項１に記載の発明の効果に加え、運動時身体状態提示装置において、変化量パラメータに基づいて利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度が特定されて、その状態変化度が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態の変化を的確に把握することができる。
【００１９】
また、請求項３に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、請求項２に記載の発明の効果に加え、運動時身体状態提示装置において、利用者の運動時身体状態や状態変化度に基づいてアドバイス情報が特定されて、そのアドバイス情報が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態に応じたアドバイスを受けることができ、このアドバイスに従って運動時身体状態を矯正することができる。
【００２０】
また、請求項４に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の効果に加え、利用者の身長及び性別に応じた標準パラメータを用いて、運動時身体状態パラメータとの比較結果である比較演算パラメータが算出される。よって、利用者の身長及び性別に応じて、最適な標準パラメータが用いられるため、より正確に利用者の運動時身体状態などを特定することができる。
【００２１】
また、請求項５に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の効果に加え、運動時身体状態、状態変化度及びアドバイス情報は、その利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものである。よって、利用者は自身の運動時身体状態などを正確に理解することができ、その運動時身体状態を確実に矯正することができる。
【００２２】
また、請求項６に係る発明の運動時身体状態測定装置では、比較演算パラメータに基づいて利用者の運動時身体状態が特定されて、その運動時身体状態が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態を的確に把握することができる。
【００２３】
また、請求項７に係る発明の運動時身体状態測定装置では、請求項６に記載の発明の効果に加え、変化量パラメータに基づいて利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度が特定されて、その状態変化度が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態の変化を的確に把握することができる。
【００２４】
また、請求項８に係る発明の運動時身体状態測定装置では、請求項７に記載の発明の効果に加え、利用者の運動時身体状態や状態変化度に基づいてアドバイス情報が特定されて、そのアドバイス情報が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態に応じたアドバイスを受けることができ、このアドバイスに従って運動時身体状態を矯正することができる。
【００２５】
また、請求項９に係る発明の運動時身体状態測定装置では、請求項６乃至８のいずれかに記載の発明の効果に加え、利用者の身長及び性別に応じた標準パラメータを用いて、運動時身体状態パラメータとの比較結果である比較演算パラメータが算出される。よって、利用者の身長及び性別に応じて、最適な標準パラメータが用いられるため、より正確に利用者の運動時身体状態などを特定することができる。
【００２６】
また、請求項１０に係る発明の運動時身体状態測定装置では、請求項６乃至９のいずれかに記載の発明の効果に加え、運動時身体状態、状態変化度及びアドバイス情報は、その利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものである。よって、利用者は自身の運動時身体状態などを正確に理解することができ、その運動時身体状態を確実に矯正することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の第１の実施の形態について説明する。本実施の形態では、「利用者の運動時の身体状態」として利用者の歩行状態を特定及び提示等する歩行状態測定システム１を例示する。歩行状態測定システム１は、複数のセンサタイル１０から出力される計測値に基づいて利用者の歩行状態を特定する管理装置２０と、管理装置２０で特定された歩行状態をその利用者に提示する携帯端末３０とで構成される。
【００２８】
まず、本実施形態に係る歩行状態測定システム１の構成について、図１乃至図３を参照して説明する。図１は、歩行状態測定システム１についての全体構成図である。図２は、センサタイル１０を説明するための平面図である。図３は、歩行状態測定システム１の電気的構成を示すブロック図である。
【００２９】
図１に示すように、本実施形態の歩行状態測定システム１では、被験者となる利用者が歩行する床面に、利用者の足底からの圧力を計測する複数のセンサタイル１０が設置されている。複数のセンサタイル１０は管理装置２０と接続されており、利用者が複数のセンサタイル１０上を歩行するのに応じて、各センサタイル１０における計測値が管理装置２０に出力される。
【００３０】
管理装置２０は、各センサタイル１０と有線で接続され、かつ各携帯端末３０と無線により接続可能なコンピュータ機器である。管理装置２０では、各センサタイル１０から出力される計測値に基づいて利用者の歩行状態が特定されて、その歩行状態が携帯端末３０に送信される。なお、本実施形態では、携帯端末３０がセンサタイル１０及びその近傍に存在している場合にのみ、その携帯端末３０との間で無線通信が実行されるような位置に、管理装置２０が設置されているものとする。
【００３１】
携帯端末３０は、利用者が携帯可能な小型かつ軽量の筐体をなし、管理装置２０と無線通信により接続可能なコンピュータ機器である。携帯端末３０では、受信した歩行状態が音声又は画像によって出力される。よって、利用者は携帯端末３０を参照することで、自分の歩行状態を把握することができる。なお、本実施形態では、利用者は携帯端末３０を携帯しながらセンサタイル１０上を歩行しているものとする。
【００３２】
図２に示すように、センサタイル１０は、板状の基板１０ｂに複数の圧力センサ１０ａが配置された構成をなし、利用者がセンサタイル１０上を歩行すると、その利用者の足底により複数の圧力センサ１０ａが押圧される。そして、各圧力センサ１０ａで計測された結果（計測値）が、タイル状センサ１０に設けられたデータ出力部（図示外）を介して、外部の管理装置２０に一定時間間隔で出力される。また、センサタイル１０に設けられた記憶領域（図示外）には、各圧力センサ１０ａに固有のセンサＩＤが記憶されており、このセンサＩＤも計測値とともに管理装置２０に出力される。なお、本実施形態のセンサタイル１０は一辺が３０ｃｍの平面視正方形の薄板状をなし、利用者が歩行する床面には複数のセンサタイル１０が密接して設置されているものとする（図１参照）。
【００３３】
図３に示すように、歩行状態測定システム１は、センサタイル１０，管理装置２０，携帯端末３０が電気的に接続された構成をなす。
【００３４】
まず、管理装置２０では、管理装置２０の制御を司るＣＰＵ２１と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ２２と、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭ２３と、外部のＲＦＩＤタグとの間で無線通信を実行するＲＦＩＤタグリーダ２６と、管理装置２０を操作するための入力装置２７とに加え、ハードディスク装置（以下、ＨＤＤとよぶ）２４，ＣＤ−ＲＯＭドライブ２５，Ｉ／Ｏインタフェイス２８，通信インタフェイス２９が、バスを介して相互に接続されている。
【００３５】
ＨＤＤ２４には、ＣＰＵ２１で実行される制御プログラム（後述の「管理装置のメイン処理」（図４参照）を実行するためのプログラムを含む）や、後述のセンサ位置テーブル１００（図６参照）及び標準パラメータデータベース２００（図８参照）など、各種情報が記憶されている。また、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２５に挿入されるＣＤ−ＲＯＭには、管理装置２０の制御プログラムが記憶されており、導入時に制御プログラムがＣＤ−ＲＯＭからＨＤＤ２４にセットアップされて記憶される。
【００３６】
そして、センサタイル１０のデータ出力部（図示外）がＩ／Ｏインタフェイス２８と接続されており、センサタイル１０から計測値が出力されると管理装置２０に入力される。また、通信インタフェイス２９が、携帯端末３０とデータ通信するための有線又は無線のネットワークに接続されており、管理装置２０から各種情報を携帯端末３０に送信可能となっている。
【００３７】
次に、携帯端末３０では、携帯端末３０の制御を司るＣＰＵ３１と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ３２と、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭ３３と、各種データを表示するディスプレイ３５と、各種データを音声出力するスピーカ３６と、利用者が携帯端末３０を操作するための入力装置３７とに加え、ＨＤＤ３４，通信インタフェイス３９が、バスを介して相互に接続されている。
【００３８】
ＨＤＤ３４には、ＣＰＵ３１で実行される制御プログラム（後述の「携帯端末のメイン処理」（図１０参照）を実行するためのプログラムを含む）や、後述の履歴情報データベース３００（図１２参照）及びアドバイス情報データベース４００（図１６〜図１９参照）、標準パラメータデータベース２００から読み込まれた利用者の標準パラメータレコードなど、各種情報が記憶されている。
【００３９】
そして、通信インタフェイス３９が、管理装置２０とデータ通信するための有線又は無線のネットワークに接続されており、管理装置２０から送信された各種情報を受信可能となっている。なお、本実施形態では、通信インタフェイス２９，３９はそれぞれ図示しないアンテナを介して無線通信で接続される。
【００４０】
また、携帯端末３０には、外部のＲＦＩＤタグリーダとの間で無線通信を実行するＲＦＩＤタグ３８が内蔵されている。ＲＦＩＤタグ３８には、携帯端末３０に固有のＩＤ情報が記憶されており、ＲＦＩＤタグリーダ２６によってＩＤ情報が読み取り可能である。このような構成により、管理装置２０では、ＲＦＩＤタグ３８に記憶されるＩＤ情報を取得することで、携帯端末３０を保有する利用者を特定することができる。
【００４１】
次に、本実施形態に係る歩行状態測定システム１で実行される処理の流れを、管理装置２０における処理と、携帯端末３０における処理とに分けて説明する。
【００４２】
まず、管理装置２０で実行される処理について、図４乃至図９を参照して説明する。図４は、管理装置２０のメイン処理を示すフローチャートである。図５は、床圧力分布入力処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。図６は、センサ位置テーブル１００のデータ構成を示す図である。図７は、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）の詳細を示すフローチャートである。図８は、標準パラメータデータベース２００のデータ構成を示す図である。図９は、歩行状態特定処理（Ｓ５）の詳細を示すフローチャートである。なお、管理装置２０におけるメイン処理（図４）は、管理装置２０に電源が投入され、センサタイル１０上を歩行する利用者について歩行状態の測定が開始されると、ＨＤＤ２４に記憶された制御プログラムに基づいてＣＰＵ２１により実行される。
【００４３】
図４に示すように、管理装置２０のメイン処理では、まず各センサタイル１０（圧力センサ１０ａ）から出力された複数の計測値に基づいて圧力分布図を作成する床圧力分布入力処理（Ｓ１）が実行される。
【００４４】
図５に示すように、床圧力分布入力処理（Ｓ１）では、各センサタイル１０に具備された複数の圧力センサ１０ａから出力されたセンサＩＤ及び計測値が取得される（Ｓ１１）。そして、ＨＤＤ２４に記憶されたセンサ位置テーブル１００を参照し、各圧力センサ１０ａのセンサ位置が取得される（Ｓ１３）。
【００４５】
図６に示すように、センサ位置テーブル１００は、各圧力センサ１０ａのセンサＩＤと配置場所（センサ位置）とが対応付けて記憶されている。例えば、Ｓ１１において計測値とともにセンサＩＤ「１」が取得された場合は、Ｓ１３において当該圧力センサ１０ａの配置場所としてセンサ位置（１，１）が取得される。
【００４６】
一方、Ｓ１１で取得された計測値のうち、Ｓ１３でセンサ位置が取得できなかったものについては、そのセンサ位置を計測値から補間することで、圧力分布図を作成する（Ｓ１５）。この補間方法の一例を説明すると、まず補間すべき圧力センサ１０ａのセンサ位置（計測値を特定できなかったセンサ位置）である補間点を中心として、圧力分布図の範囲を４つに分割する。次に、各分割された範囲ごとに補間点に一番近い圧力センサ１０ａの計測値を特定し、この４つの計測値について補間点までの距離の逆数を重みとした平均値を算出する。なお、条件に合う４つの計測値が存在しない場合は、条件に合う計測値のみで平均値を算出すればよい。そして、この平均値が、補間点に存在する圧力センサ１０ａによって計測されるべき計測値として設定される。
【００４７】
このように、図５に示す床圧力分布入力処理（Ｓ１）では、複数の圧力センサ１０ａのセンサＩＤ及び計測値に基づいて、各圧力センサ１０ａの配置場所（センサ位置）に対応して各計測値が分布された圧力分布図が、一定時間間隔で作成される。
【００４８】
メイン処理（図４）に戻り、利用者の歩行の特徴を示す歩行パラメータを算出する歩行パラメータ算出処理が実行される（Ｓ２）。以下、歩行パラメータを算出する方法の一例を説明する。まず、床圧力分布入力処理（Ｓ１）において一定時間間隔で作成された圧力分布図を時系列圧力分布画像として取得する。次に、この時系列圧力分布画像を時間方向に重畳して重畳画像を作成する。次に、この重畳画像から複数の足圧塊領域を抽出する。次に、この複数の足圧塊領域ごとに時系列圧力分布画像との対応付けを行う。そして、この対応付けに基づいて、歩行の特徴を示す歩行パラメータを取得する。なお、このような歩行パラメータの算出手法は公知技術であるから、詳細は省略する（例えば、特開平９−９１４３７号公報、特開平１０−２２８５４０号公報などを参照）。
【００４９】
ところで、歩行パラメータ算出処理（Ｓ２）で取得される歩行パラメータは、「足角」，「同時接地時間」，「重心位置」，「重心移動変動係数」などのパラメータ項目ごとに、利用者の歩行の特徴を数値的に表現したデータである。「足角」は、進行方向に対して、踵とつま先とを結ぶ直線が傾斜する角度を示す項目である。「同時接地時間」は、歩行中に両足がともに接地する時間間隔を示す項目である。「重心位置」は、圧力センサ１０ａによる計測値が最も大きい重心の位置を示す項目である。「重心移動変動係数」は、歩行中に重心位置が変動する割合の大きさを示す項目である。
【００５０】
次に、携帯端末３０からＩＤ情報を読み取って、利用者の個人情報を取得する個人情報取得処理が実行される（Ｓ３）。すなわち、センサタイル１０上を歩行する利用者が存在する場合、その利用者が携行する携帯端末３０のＲＦＩＤタグ３８とＲＦ送受信を実行して、そのＲＦＩＤタグ３８内のＩＤ情報をＲＦＩＤタグリーダ２６を介して読み取る。そして、このＩＤ情報に基づいてＨＤＤ２４内の利用者情報データベース（図示外）を参照し、当該ＩＤ情報に対応する利用者の個人情報が取得される。本実施形態では、Ｓ３で取得される個人情報は、利用者の「身長」及び「性別」を示すデータであるものとする。
【００５１】
次に、歩行パラメータと標準パラメータとを比較して、両者の差分を示す差分パラメータを算出する差分パラメータ算出処理が実行される（Ｓ４）。
【００５２】
図７に示すように、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）では、まず標準パラメータデータベース２００が開かれ（Ｓ２１）、個人情報取得処理（Ｓ３）で取得された「身長」及び「性別」をキーにして標準パラメータデータベース２００が検索され、その「身長」及び「性別」に応じた標準パラメータが読み込まれる（Ｓ２３）。
【００５３】
図８に示すように、標準パラメータデータベース２００は、利用者の個人情報（ここでは、「身長」及び「性別」）に対応して、理想的な正しい歩行状態での歩行パラメータが標準パラメータとして複数定義されている。例えば、個人情報取得処理（Ｓ３）において、利用者の「身長」が１５０ｃｍ、「性別」が女性であることが特定された場合、Ｓ２３では「足角」＝０°，「同時接地時間」＝０．３ｓ，「重心位置」＝１８ｃｍ，「重心移動変動係数」＝０．００９を示す標準パラメータが取得される（図８参照）。
【００５４】
次に、Ｓ３で取得された歩行パラメータの「足角」（以下、「足角」歩行パラメータ）から、Ｓ２３で取得された標準パラメータの「足角」（以下、「足角」標準パラメータ）を減算して、差分パラメータＸ１１とする（Ｓ２５）。「同時接地時間」歩行パラメータを「同時接地時間」標準パラメータで除算して、差分パラメータＸ１２とする（Ｓ２７）。「重心位置」歩行パラメータを「重心位置」標準パラメータで除算して、差分パラメータＸ１３とする（Ｓ２９）。「重心移動変動係数」歩行パラメータから「重心移動変動係数」標準パラメータを減算して、差分パラメータＸ１４とする（Ｓ３１）。最後に、差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４を、メイン処理（図４）に返す（Ｓ３３）。
【００５５】
このように、図７に示す差分パラメータ算出処理（Ｓ４）では、Ｓ３で取得された個人情報に応じて最適な標準パラメータを取得し、Ｓ２で取得された歩行パラメータとこの標準パラメータを比較することで、差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４が算出される。
【００５６】
メイン処理（図４）に戻り、差分パラメータに基づいて利用者の歩行状態を特定する歩行状態特定処理が実行される（Ｓ５）。
【００５７】
図９に示すように、歩行状態特定処理（Ｓ５）では、まず「足角」に関する差分パラメータＸ１１に基づいて、歩行状態ａｎｇｌｅが設定される。すなわち、差分パラメータＸ１１が５よりも大きい場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、歩行状態ａｎｇｌｅ＝「内股」が設定される（Ｓ４３）。差分パラメータＸ１１が−５よりも小さい場合（Ｓ４１：ＮＯ，Ｓ４５：ＹＥＳ）、歩行状態ａｎｇｌｅ＝「外股」が設定される（Ｓ４７）。差分パラメータＸ１１が−５以上かつ５以下である場合（Ｓ４１：ＮＯ，Ｓ４５：ＮＯ）、歩行状態ａｎｇｌｅ＝「正しい」が設定される（Ｓ４９）。
【００５８】
次に、「同時接地時間」に関する差分パラメータＸ１２に基づいて、歩行状態ｌｉｎｅが設定される。すなわち、差分パラメータＸ１２が１．２よりも大きい場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）、歩行状態ｌｉｎｅ＝「足を引きずっている」が設定される（Ｓ５３）。差分パラメータＸ１２が１．２以下である場合（Ｓ５１：ＮＯ）、歩行状態ｌｉｎｅ＝「正しい」が設定される（Ｓ５５）。
【００５９】
次に、「重心位置」に関する時間差分パラメータＸ１３に基づいて、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅが設定される。すなわち、差分パラメータＸ１３が１．２よりも大きい場合（Ｓ５７：ＹＥＳ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ＝「重心が後ろ」が設定される（Ｓ５９）。差分パラメータＸ１３が０．８よりも小さい場合（Ｓ５７：ＮＯ，Ｓ６１：ＹＥＳ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ＝「重心が前」が設定される（Ｓ６３）。差分パラメータＸ１３が０．８以上かつ１．２以下である場合（Ｓ５７：ＮＯ，Ｓ６１：ＮＯ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ＝「正しい」が設定される（Ｓ６５）。
【００６０】
次に、「重心移動変動係数」に関する差分パラメータＸ１４に基づいて、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎが設定される。すなわち、差分パラメータＸ１４が０．００１よりも大きい場合（Ｓ６７：ＹＥＳ）、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎ＝「歩行不安定」が設定される（Ｓ６９）。差分パラメータＸ１４が０．００１以下である場合（Ｓ６７：ＮＯ）、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎ＝「歩行安定」が設定される（Ｓ７１）。
【００６１】
最後に、歩行状態ａｎｇｌｅ，ｌｉｎｅ，ｐｏｓｔｕｒｅ，ｖａｒｉａｔｉｏｎを、メイン処理（図４）に返す（Ｓ７３）。
【００６２】
このように、図９に示す歩行状態特定処理（Ｓ５）では、Ｓ４で算出された差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４に基づいて、利用者の歩行状態ａｎｇｌｅ，ｌｉｎｅ，ｐｏｓｔｕｒｅ，ｖａｒｉａｔｉｏｎが、Ｓ４で新たな差分パラメータが算出されるごとに特定される。
【００６３】
メイン処理（図４）に戻り、歩行パラメータ算出処理（Ｓ２）で算出された歩行パラメータと、歩行状態特定処理（Ｓ５）で取得された歩行状態とを、通信インタフェイス２９を介して携帯端末３０へ無線送信するデータ送信処理が実行される（Ｓ６）。その後、Ｓ１へ戻り、少なくとも利用者がセンサタイル１０上を歩行している間は、メイン処理（図４）が繰り返し実行される。
【００６４】
次に、携帯端末３０で実行される処理について、図１０乃至図２０を参照して説明する。図１０は、携帯端末３０のメイン処理を示すフローチャートである。図１１は、変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２）の詳細を示すフローチャートである。図１２は、履歴情報データベース３００のデータ構成を示す図である。図１３及び図１４は、状態変化度特定処理（Ｓ１０３）の詳細を示すフローチャートである。図１５は、アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）の詳細を示すフローチャートである。図１６乃至図１９は、アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。図２０は、ディスプレイ３５への表示態様の一例を示す図である。なお、携帯端末３０におけるメイン処理（図１０）は、携帯端末３０に電源が投入され、センサタイル１０上を歩行する利用者について歩行状態の測定が開始されると、ＨＤＤ３４に記憶された制御プログラムに基づいてＣＰＵ３１により実行される。
【００６５】
図１０に示すように、携帯端末３０のメイン処理では、まず管理装置２０から無線送信された歩行状態及び歩行パラメータを、通信インタフェイス３９を介して受信するデータ受信処理が実行される（Ｓ１０１）。そして、Ｓ１０１で受信した歩行パラメータと前回の歩行パラメータとを比較して、両者の差分を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出処理が実行される（Ｓ１０２）。
【００６６】
図１１に示すように、変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２）では、まず履歴情報データベース３００が開かれ（Ｓ１１１）、前回の歩行パラメータ（以下、前回パラメータという）が読み込まれる（Ｓ１１３）。また、Ｓ２３で標準パラメータデータベース２００から取得された利用者の標準パラメータが読み込まれる（Ｓ１１４）。
【００６７】
図１２に示すように、履歴情報データベース３００には、管理装置２０で作成された利用者に関する歩行パラメータ及び歩行状態が履歴として複数記憶されているが、少なくとも前回分の歩行パラメータ及び歩行状態が記憶されていればよい。なお、履歴情報データベース３００に記憶されている歩行パラメータ及び歩行状態は、管理装置２０から送信された歩行パラメータ及び歩行状態と同様に、「足角」，「同時接地時間」，「重心位置」，「重心移動変動係数」に関するデータ項目を備えている。
【００６８】
次に、Ｓ１０１で受信された歩行パラメータの「足角」（以下、「足角」歩行パラメータ）から、Ｓ１１３で取得された前回パラメータの「足角」（以下、「足角」前回パラメータ）を減算したものを、変化量パラメータＸ２１とする（Ｓ１１５）。「同時接地時間」歩行パラメータから「同時接地時間」前回パラメータを減算したものを、Ｓ１１４で取得された利用者の標準パラメータの同時接地時間（以下、「同時接地時間」標準パラメータ）で除算して、変化量パラメータＸ２２とする（Ｓ１１７）。「重心位置」歩行パラメータから「重心位置」前回パラメータを減算したものを、「重心位置」標準パラメータで除算して、変化量パラメータＸ２３とする（Ｓ１１９）。「重心移動変動係数」歩行パラメータから「重心移動変動係数」前回パラメータを減算したものを、変化量パラメータＸ２４とする（Ｓ１２１）。最後に、変化量パラメータＸ２１，Ｘ２２，Ｘ２３，Ｘ２４を、メイン処理（図１０）に返す（Ｓ１２３）。
【００６９】
このように、図１１に示す変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２）では、管理装置２０から送信された歩行パラメータと、履歴情報データベース３００に記憶される前回パラメータとを比較することで、変化量パラメータＸ２１，Ｘ２２，Ｘ２３，Ｘ２４が新たな歩行パラメータを受信するごとに算出される。
【００７０】
メイン処理（図１０）に戻り、変化量パラメータに基づいて利用者の歩行状態の変化度を示す状態変化度を特定する状態変化度特定処理が実行される（Ｓ１０３）。
【００７１】
図１３及び図１４に示すように、状態変化度特定処理（Ｓ１０３）では、まず「足角」に関する変化量パラメータＸ２１に基づいて、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅが設定される。
【００７２】
変化量パラメータＸ２１が０以上である場合（Ｓ１３１：ＹＥＳ）、歩行状態ａｎｇｌｅは前回と比べて改善していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２１が１０よりも大きければ（Ｓ１３３：ＹＥＳ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに改善」が設定される（Ｓ１３５）。変化量パラメータＸ２１が５より大かつ１０以下であれば（Ｓ１３３：ＮＯ，Ｓ１３７：ＹＥＳ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「改善」が設定される（Ｓ１３９）。変化量パラメータＸ２１が０以上かつ５以下であれば（Ｓ１３３：ＮＯ，Ｓ１３７：ＮＯ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に改善」が設定される（Ｓ１４１）。
【００７３】
一方、変化量パラメータＸ２１が０未満である場合（Ｓ１３１：ＮＯ）、歩行状態ａｎｇｌｅは前回と比べて悪化していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２１が−１０未満であれば（Ｓ１４３：ＹＥＳ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」が設定される（Ｓ１４５）。変化量パラメータＸ２１が−１０以上かつ−５未満であれば（Ｓ１４３：ＮＯ，Ｓ１４７：ＹＥＳ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「悪化」が設定される（Ｓ１４９）。変化量パラメータＸ２１が−５以上かつ０未満であれば（Ｓ１４３：ＮＯ，Ｓ１４７：ＮＯ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に悪化」が設定される（Ｓ１５１）。
【００７４】
次に、「同時接地時間」に関する変化量パラメータＸ２２に基づいて、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅが設定される。
【００７５】
変化量パラメータＸ２２が０以上である場合（Ｓ１５３：ＹＥＳ）、歩行状態ｌｉｎｅは前回と比べて改善していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２２が０．２よりも大きければ（Ｓ１５５：ＹＥＳ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに改善」が設定される（Ｓ１５７）。変化量パラメータＸ２２が０．０５より大かつ０．２以下であれば（Ｓ１５５：ＮＯ，Ｓ１５９：ＹＥＳ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「改善」が設定される（Ｓ１６１）。変化量パラメータＸ２２が０以上かつ０．０５以下であれば（Ｓ１５５：ＮＯ，Ｓ１５９：ＮＯ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に改善」が設定される（Ｓ１６３）。
【００７６】
一方、変化量パラメータＸ２２が０未満である場合（Ｓ１５３：ＮＯ）、歩行状態ｌｉｎｅは前回と比べて悪化していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２２が−０．２未満であれば（Ｓ１６５：ＹＥＳ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」が設定される（Ｓ１６７）。変化量パラメータＸ２２が−０．２以上かつ−０．０５未満であれば（Ｓ１６５：ＮＯ，Ｓ１６９：ＹＥＳ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「悪化」が設定される（Ｓ１７１）。変化量パラメータＸ２２が−０．０５以上かつ０未満であれば（Ｓ１６５：ＮＯ，Ｓ１６９：ＮＯ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に悪化」が設定される（Ｓ１７３）。
【００７７】
次に、「重心位置」に関する変化量パラメータＸ２３に基づいて、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅが設定される。
【００７８】
変化量パラメータＸ２３が０以上である場合（Ｓ１７５：ＹＥＳ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅは前回と比べて改善していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２３が０．２よりも大きければ（Ｓ１７７：ＹＥＳ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに改善」が設定される（Ｓ１７９）。変化量パラメータＸ２３が０．０５より大かつ０．２以下であれば（Ｓ１７７：ＮＯ，Ｓ１８１：ＹＥＳ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「改善」が設定される（Ｓ１８３）。変化量パラメータＸ２３が０以上かつ０．０５以下であれば（Ｓ１７７：ＮＯ，Ｓ１８１：ＮＯ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に改善」が設定される（Ｓ１８５）。
【００７９】
一方、変化量パラメータＸ２３が０未満である場合（Ｓ１７５：ＮＯ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅは前回と比べて悪化していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２３が−０．２未満であれば（Ｓ１８７：ＹＥＳ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」が設定される（Ｓ１８９）。変化量パラメータＸ２３が−０．２以上かつ−０．０５未満であれば（Ｓ１８７：ＮＯ，Ｓ１９１：ＹＥＳ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「悪化」が設定される（Ｓ１９３）。変化量パラメータＸ２３が−０．０５以上かつ０未満であれば（Ｓ１８７：ＮＯ，Ｓ１９１：ＮＯ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に悪化」が設定される（Ｓ１９５）。
【００８０】
次に、「重心位置変動係数」に関する変化量パラメータＸ２４に基づいて、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅが設定される。
【００８１】
変化量パラメータＸ２４が０以上である場合（Ｓ１９７：ＹＥＳ）、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎは前回と比べて改善していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２４が０．００１よりも大きければ（Ｓ１９９：ＹＥＳ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに改善」が設定される（Ｓ２０１）。変化量パラメータＸ２４が０．０００１より大かつ０．００１以下であれば（Ｓ１９９：ＮＯ，Ｓ２０３：ＹＥＳ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「改善」が設定される（Ｓ２０５）。変化量パラメータＸ２４が０以上かつ０．０００１以下であれば（Ｓ１９９：ＮＯ，Ｓ２０３：ＮＯ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に改善」が設定される（Ｓ２０７）。
【００８２】
一方、変化量パラメータＸ２４が０未満である場合（Ｓ１９７：ＮＯ）、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎは前回と比べて悪化していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２４が−０．００１未満であれば（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」が設定される（Ｓ２１１）。変化量パラメータＸ２４が−０．００１以上かつ−０．０００１未満であれば（Ｓ２０９：ＮＯ，Ｓ２１３：ＹＥＳ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「悪化」が設定される（Ｓ２１５）。変化量パラメータＸ２４が−０．０００１以上かつ０未満であれば（Ｓ２０９：ＮＯ，Ｓ２１３：ＮＯ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に悪化」が設定される（Ｓ２１７）。
【００８３】
最後に、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅを、メイン処理（図１０）に返す（Ｓ２１９）。
【００８４】
このように、図１３及び図１４に示す状態変化度特定処理（Ｓ１０３）では、Ｓ１０２で算出された変化量パラメータＸ２１，Ｘ２２，Ｘ２３，Ｘ２４に基づいて、利用者の状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅが、Ｓ１０２で新たな差分パラメータが算出されるごとに特定される。
【００８５】
メイン処理（図１０）に戻り、利用者の歩行状態及び状態変化度に基づいてアドバイス情報を特定するアドバイス情報特定処理が実行される（Ｓ１０４）。
【００８６】
図１５に示すように、アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）では、まずＳ１０１において受信した今回の歩行状態が読み込まれ（Ｓ３０１）、履歴情報データベース３００に記憶されている前回の歩行状態が読み込まれ（Ｓ３０３）、Ｓ１０３において特定された状態変化度が読み込まれる（Ｓ３０５）。そして、これらの今回の歩行状態，前回の歩行状態，状態変化度をキーに、アドバイス情報データベース４００からアドバイス情報が読み込まれ（Ｓ３０７）、アドバイス情報をメイン処理（図１０）に返す（Ｓ３０９）。
【００８７】
図１６乃至図１９に示すように、アドバイス情報データベース４００は、「足角」，「同時接地時間」，「重心位置」，「重心移動変動係数」に関するデータ項目ごとに、今回の歩行状態，前回の歩行状態，状態変化度の組合せがアドバイス情報と対応付けられた複数のアドバイス定義テーブル４０１〜４０４によって構成されている。すなわち、各アドバイス定義テーブル４０１〜４０４では、キーとなる今回の歩行状態，前回の歩行状態，状態変化度の組合せによって１つのアドバイス情報を特定することができる。各アドバイス情報は、その内容を図柄で表わした「表示」と、その内容を文字で表した「アドバイス」という項目で構成されている。
【００８８】
例えば、今回の歩行状態ａｎｇｌｅ＝「内股」，前回の歩行状態ａｎｇｌｅ＝「内股」であった場合、「足角」に関する複数のアドバイス定義テーブル４０１のうちで、図１６に示すものが特定される。そして、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」である場合は、利用者に提示すべき「足角」に関するアドバイス情報として、警告を意味する赤色で内股を示す「表示」と、足を進行方向に向けて歩くという「アドバイス」が特定されることになる。
【００８９】
同様にして、今回の歩行状態ｌｉｎｅ，前回の歩行状態ｌｉｎｅ，状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅをキーに、「同時接地時間」に関する複数のアドバイス定義テーブル４０２（図１７参照）から、「同時接地時間」に関するアドバイス情報が特定される。また、今回の歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ，前回の歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ，状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅをキーに、「重心位置」に関する複数のアドバイス定義テーブル４０３（図１８参照）から、「重心位置」に関するアドバイス情報が特定される。また、今回の歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎ，前回の歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎ，状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅをキーに、「重心位置変動係数」に関する複数のアドバイス定義テーブル４０４（図１９参照）から、「重心位置変動係数」に関するアドバイス情報が特定される。
【００９０】
このように、図１５に示すアドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）では、Ｓ１０１において受信された歩行状態、履歴情報データベース３００に記憶された前回の歩行状態及びＳ１０３で特定された状態変化度に基づいて、最適なアドバイス情報が特定される。
【００９１】
メイン処理（図１０）に戻り、歩行状態，状態変化度，アドバイス情報をディスプレイ３５において表示させる（Ｓ１０５）。その結果、ディスプレイ３５には、図２０に示すように、携帯端末３０を携行する利用者の歩行状態及び状態変化度と、それに対するアドバイス情報が項目別に表示される。よって、携帯端末３０の利用者は、自分の歩行状態やその変化を容易に把握することができ、またアドバイスに従って自分の歩行状態を矯正することができる。なお、Ｓ１０５において、ディスプレイ３５への表示に代えて、またはディスプレイ３５への表示とともに、歩行状態，状態変化度，アドバイス情報をスピーカ３６から音声出力するようにしてもよい。
【００９２】
最後に、Ｓ１０１において受信した歩行パラメータ及び歩行状態を、履歴情報データベース３００に登録する（Ｓ１０６）。そして、この履歴情報データベース３００に登録された最新の歩行パラメータ及び歩行状態が、次回の処理時では、前回の歩行パラメータ及び歩行状態として利用されることになる。その後、Ｓ１０１に戻り、管理装置２０から新たな歩行パラメータ及び歩行状態を受信するのを契機として、上記のＳ１０１〜Ｓ１０６の処理が繰り返し実行される。
【００９３】
以上、本実施形態の歩行状態測定システム１によれば、センサタイル１０上を歩行した利用者は、携帯端末３を参照することで、自身の歩行状態（歩行時の足の傾き，歩行の安定性，歩行時の姿勢など）や、歩行状態の変化（例えば、改善したか悪化したかなど）を的確に把握することができる。また、利用者は自身の歩行状態に応じたアドバイスを受けることができ、このアドバイスに従って歩行状態を矯正することができる。
【００９４】
また、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）では、利用者の身長及び性別に応じて異なる標準パラメータを用いられて、歩行パラメータとの比較結果である差分パラメータが算出されるので、より正確に利用者の歩行状態などを特定することができる。さらに、歩行状態、歩行状態の変化及びアドバイス情報は、「足の傾き」、「足の引きずり」、「体の重心位置」、「歩行の安定性」という、一般の利用者でも容易に理解できる項目に関するものであるので、利用者は自身の歩行状態などを正確に把握することができ、その歩行状態を確実に矯正することができる。
【００９５】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態に係る歩行状態測定装置４０は、複数のセンサタイル１０から出力される計測値に基づいて利用者の歩行状態を特定し、その歩行状態を利用者に提示するコンピュータ機器である。すなわち、歩行状態測定装置４０は、第１の実施の形態における管理装置２０及び携帯端末３０の機能を具備している。
【００９６】
まず、本実施形態に係る歩行状態測定装置４０の構成について、図２１を参照して説明する。図２１は、歩行状態測定装置４０の電気的構成を示すブロック図である。
【００９７】
図２１に示すように、歩行状態測定装置４０では、歩行状態測定装置４０の制御を司るＣＰＵ４１と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ４２と、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭ４３と、各種データを表示するディスプレイ４６と、歩行状態測定装置４０を操作するための入力装置４７と、各種データを音声出力するスピーカ４９とに加え、ＨＤＤ４４，ＣＤ−ＲＯＭドライブ４５，Ｉ／Ｏインタフェイス４８が、バスを介して相互に接続されている。
【００９８】
ＨＤＤ４４には、ＣＰＵ４１で実行される制御プログラム（後述の「歩行状態測定装置のメイン処理」（図２２参照）を実行するためのプログラムを含む）や、先述のセンサ位置テーブル１００，標準パラメータデータベース２００，履歴情報データベース３００，アドバイス情報データベース４００など、各種情報が記憶されている。そして、センサタイル１０のデータ出力部（図示外）がＩ／Ｏインタフェイス４８と接続されており、センサタイル１０から計測値が出力されると歩行状態測定装置４０に入力される。
【００９９】
次に、本実施形態に係る歩行状態測定装置４０で実行される処理の流れを、図２２を参照して説明する。図２２は、歩行状態測定装置４０のメイン処理を示すフローチャートである。
【０１００】
図２２に示すように、歩行状態測定装置４０のメイン処理では、管理装置２０のメイン処理（図４）のＳ１〜Ｓ５と同様に、床圧力分布入力処理（Ｓ４０１），歩行パラメータ算出処理（Ｓ４０２），個人情報取得処理（Ｓ４０３），差分パラメータ算出処理（Ｓ４０４），歩行状態特定処理（Ｓ４０５）が実行される。
【０１０１】
本実施形態の歩行状態測定装置４０はＲＦＩＤリーダ２６を具備しておらず、また利用者は携帯端末３０（ＲＦＩＤタグ３８）を携行していないため、以下のようにして利用者の個人情報が取得される。まず、利用者がセンサタイル１０を歩行する前に、入力装置４７を用いて自身のＩＤ情報を歩行状態測定装置４０に入力する。すると、個人情報取得処理（Ｓ４０３）では、利用者により入力されたＩＤ情報に基づいてＨＤＤ４４内の利用者情報データベース（図示外）を参照して、当該ＩＤ情報に対応する利用者の個人情報（「身長」及び「性別」）が取得される。
【０１０２】
次に、携帯端末３０のメイン処理（図１０）のＳ１０２〜Ｓ１０６と同様に、変化量パラメータ算出処理（Ｓ４０６），状態変化度特定処理（Ｓ４０７），アドバイス情報特定処理処理（Ｓ４０８），歩行状態等の表示（Ｓ４０９），歩行パラメータ及び歩行状態を履歴情報データベースに保存（Ｓ４１０）が実行される。その後、Ｓ４０１に戻り、利用者の歩行状態の測定が終了されるまで、Ｓ４０１〜Ｓ４１０が繰り返し実行される。
【０１０３】
ところで、第１の実施の形態では、各携帯端末３０の履歴情報データベース３００に、当該携帯端末３０の利用者のみの履歴情報が記憶されていた。しかし、本実施形態の歩行状態測定装置４０は複数の利用者によって用いられるため、履歴情報データベース３００には各利用者の履歴情報がＩＤ情報と対応付けて保存されている。そして、変化量パラメータ算出処理（Ｓ４０６）やアドバイス情報特定処理（Ｓ４０８）では、利用者により入力されたＩＤ情報に基づいて、履歴情報データベース３００から各利用者の履歴情報が読み出されて、第１の実施の形態と同様に処理される。また、Ｓ４１０では、各利用者の歩行パラメータ及び歩行状態がＩＤ情報ごとに履歴情報として記憶される。
【０１０４】
以上、本実施形態の歩行状態測定装置４０によれば、センサタイル１０上を歩行した利用者は、固有の携帯端末などを有していなくても、歩行状態測定装置４０を参照することで、自身の歩行状態（歩行時の足の傾き，歩行の安定性，歩行時の姿勢など）や、歩行状態の変化（例えば、改善したか悪化したかなど）を的確に把握することができる。また、利用者は自身の歩行状態に応じたアドバイスを受けることができ、このアドバイスに従って歩行状態を矯正することができる。
【０１０５】
ところで、上記第１及び第２の実施の形態において、センサタイル１０が本発明の「運動時身体状態計測装置」及び「運動時身体状態計測手段」に相当し、管理装置２０が本発明の「運動時身体状態特定装置」に相当し、携帯端末３０が本発明の「運動時身体状態提示装置」に相当する。
【０１０６】
そして、床圧力分布入力処理（Ｓ１，Ｓ４０１）を実行するＣＰＵ２１，４１が本発明の「計測値取得手段」に相当し、歩行パラメータ算出処理（Ｓ２，Ｓ４０２）を実行するＣＰＵ２１，４１が本発明の「運動時身体状態パラメータ算出手段」に相当し、標準パラメータデータベース２００が本発明の「標準パラメータ記憶手段」に相当し、差分パラメータ算出処理（Ｓ４，Ｓ４０４）を実行するＣＰＵ２１，４１が本発明の「比較演算パラメータ算出手段」に相当し、運動時身体状態特定処理（Ｓ５，Ｓ４０５）を実行するＣＰＵ２１，４１が本発明の「運動時身体状態特定手段」に相当する。
【０１０７】
また、履歴情報データベース３００が本発明の「履歴情報記憶手段」に相当し、変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２，Ｓ４０６）を実行するＣＰＵ３１，４１が本発明の「変化量パラメータ算出手段」に相当し、状態変化度特定処理（Ｓ１０３，Ｓ４０７）を実行するＣＰＵ３１，４１が本発明の「状態変化度特定手段」に相当する。
【０１０８】
また、アドバイス情報データベース４００が本発明の「アドバイス情報記憶手段」に相当し、アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４，Ｓ４０８）を実行するＣＰＵ３１，４１が、本発明の「アドバイス情報取得手段」に相当し、歩行状態等の表示（Ｓ１０５，Ｓ４０９）を実行するＣＰＵ３１，４１が、本発明の「運動時身体状態提示手段」、「状態変化度提示手段」及び「アドバイス情報提示手段」に相当する。
【０１０９】
また、データ送信処理（Ｓ６）を実行するＣＰＵ２１が、本発明の「運動時身体状態送信手段」及び「比較演算パラメータ送信手段」に相当し、データ受信処理（Ｓ１０１）を実行するＣＰＵ３１が、本発明の「運動時身体状態受信手段」及び「比較演算パラメータ受信手段」に相当する。
【０１１０】
なお、本発明は、以上詳述した実施形態に限定されるものではなく、各種の変形が可能である。
【０１１１】
上記実施形態では、本発明を歩行状態測定システム１及び歩行状態測定装置４０として実装した場合を例示したが、本発明は複数のコンピュータ機器を任意に組み合わせて実現することができる。例えば、第１の実施の形態において、管理装置２０に履歴情報データベース３００やアドバイス情報データベース４００を具備させて、管理装置２０で変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２），状態変化度特定処理（Ｓ１０３），アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）が実行されるようにしてもよい。そして、管理装置２０で特定された歩行状態，状態変化度，アドバイス情報が携帯端末３０に送信され、携帯端末３０ではこれらの情報を提示する処理（Ｓ１０５）のみが実行されるような構成としてもよい。
【０１１２】
また、センサタイル１０は、圧力センサ１０ａを用いて足底からの圧力を計測しているが、利用者の歩行に関する情報（歩行パターン）を有効に計測することができれば、他のセンサ種類を用いることができる。例えば、温度センサや光センサなどを用いて、センサタイル１０上を歩行する利用者の歩行パターンを計測するようにしてもよい。
【０１１３】
また、個人情報取得処理（Ｓ３，Ｓ４０３）では、外部から取得した利用者のＩＤ情報に基づいて、当該利用者の身長や体重などの個人情報を特定している。しかし、ＲＦＩＤタグ３８にあらかじめ利用者の個人情報が記憶されており、この個人情報をＲＦＩＤタグリーダ２６で読み取るようにしてもよい。また、利用者が入力装置４７を介して直接個人情報を入力してもよい。
【０１１４】
そして、標準パラメータデータベース２００では、個人情報として「身長」及び「性別」と標準パラメータとが対応付けられているが、本発明では個人情報として任意のデータを利用することができる。例えば、差分パラメータ算出処理（Ｓ４，Ｓ４０４）では、利用者の「年齢」や「体重」をキーとして、標準パラメータデータベース２００から標準パラメータを取得するようにしてもよい。
【０１１５】
また、上記実施形態では、利用者に提示される歩行状態、状態変化度及びアドバイス情報は、「足の傾き」、「足の引きずり」、「体の重心位置」、「歩行の安定性」という項目に関するものとした。しかし、これらのデータ項目は、利用者又は設計者の任意で他の内容とすることができ、例えば、「歩行のリズム」や「歩行の速度」といったデータ項目について分析及び提示するようにしてもよい。
【０１１６】
上記実施形態では、「利用者の運動時の身体状態」として利用者の歩行状態に関する推定・表示・改善方法を例示したが、本発明は利用者の走行状態に関する最適アドバイス提供などにも適用可能である。図２３は、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）の詳細を示す他のフローチャートである。
【０１１７】
例えば、管理装置２０の標準パラメータデータベース２００に、「歩行リズム」という項目と走行時の標準パラメータを追加しておく。そして、図２３に示すように、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）において、図７のＳ２１〜２３と同様に、標準パラメータデータベース２００を開き（Ｓ５０1）、身長・性別をキーにして標準パラメータを読み込む（Ｓ５０３）。次に、歩行テンポから歩行状態であるか走行状態であるかを特定する（Ｓ５０５）。ここでは、「歩行リズム」標準パラメータが「歩行テンポ」歩行パラメータ以上であれば、状態パラメータＸに「歩行状態」を設定する一方、「歩行リズム」標準パラメータが「歩行テンポ」歩行パラメータよりも小さければ、状態パラメータＸに「走行状態」を設定する。次に、「足角」，「同時接地時間」，「重心位置」，「重心位置変動係数」について各歩行パラメータから各標準パラメータを減算して、差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４を算出する。そして、状態パラメータＸと差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４とメイン処理（図１０）に返す（Ｓ５０７〜Ｓ５１５）。
【０１１８】
以上の処理により、メイン処理（図１０）においては、利用者が歩行状態であるかである走行状態かの判断が可能になる。そして、走行状態の場合には、利用者に自己の走行状態を提示したり、最適なアドバイスを提供したりすることが可能である。なお、同様にして、床運動やダンス時の身体状態などを「利用者の運動時の身体状態」として利用することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１１９】
本発明の運動時身体状態測定システム及び運動時身体状態測定装置は、利用者の運動時の身体状態を測定するとともに、利用者が自身の運動時身体状態を把握して矯正することができるシステム等として利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】歩行状態測定システム１についての全体構成図である。
【図２】センサタイル１０を説明するための平面図である。
【図３】歩行状態測定システム１の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】管理装置２０のメイン処理を示すフローチャートである。
【図５】床圧力分布入力処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。
【図６】センサ位置テーブル１００のデータ構成を示す図である。
【図７】差分パラメータ算出処理（Ｓ４）の詳細を示すフローチャートである。
【図８】標準パラメータデータベース２００のデータ構成を示す図である。
【図９】歩行状態特定処理（Ｓ５）の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】携帯端末３０のメイン処理を示すフローチャートである。
【図１１】変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２）の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】履歴情報データベース３００のデータ構成を示す図である。
【図１３】状態変化度特定処理（Ｓ１０３）の詳細を示すフローチャートである。
【図１４】状態変化度特定処理（Ｓ１０３）の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。
【図１７】アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。
【図１８】アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。
【図１９】アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。
【図２０】ディスプレイ３５への表示態様の一例を示す図である。
【図２１】歩行状態測定装置４０の電気的構成を示すブロック図である。
【図２２】歩行状態測定装置４０のメイン処理を示すフローチャートである。
【図２３】差分パラメータ算出処理（Ｓ４）の詳細を示す他のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２１】
１ 歩行状態測定システム
２ 管理装置
３ 携帯端末
１０ センサタイル
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ ＨＤＤ
２５ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
２６ ＲＦＩＤタグリーダ
２７ 入力装置
２８ Ｉ／Ｏインタフェイス
２９ 通信インタフェイス
３０ 携帯端末
３１ ＣＰＵ
３２ ＲＡＭ
３３ ＲＯＭ
３４ ＨＤＤ
３５ ディスプレイ
３６ スピーカ
３７ 入力装置
３８ ＲＦＩＤタグ
３９ 通信インタフェイス
４０ 歩行状態測定装置
４１ ＣＰＵ
４２ ＲＡＭ
４３ ＲＯＭ
４４ ＨＤＤ
４５ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
４６ ディスプレイ
４７ 入力装置
４８ Ｉ／Ｏインタフェイス
４９ スピーカ
１００ センサ位置テーブル
２００ 標準パラメータデータベース
３００ 履歴情報データベース
４００ アドバイス情報データベース
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者の運動時の身体状態を測定する運動時身体状態測定システム及び運動時身体状態測定装置に関し、詳細には、利用者が自身の運動時の身体状態を把握して矯正することができるものに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、圧力センサを用いて人間の運動時の身体状態を分析する各種技術が知られている。例えば、歩行に基づく２次元の圧力分布を一定時間間隔で時系列圧力分布画像として取得し、時系列圧力分布画像を時間方向に重畳して重畳画像を作成し、重畳画像から抽出した複数の足圧塊領域ごとに時系列圧力分布画像との対応付けを行い、それに基づき歩行の特徴を示すパラメータを取得するものが知られている。この歩行パターン処理装置によれば、歩行動作の空間的及び時間的パラメータを自動的かつ安定的に、被験者に負担を与えることなく取得することができる（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
また、２次元圧力分布画像に現れる足圧分布領域の重心位置を、圧力センサからの２次元圧力分布像列について検出し、その重心位置の軌跡における凹凸のピーク位置を初期クラスタ中心として、２次元圧力分布画像の重畳画像における圧力値を持つ画素を、各画素の位置情報に基づいてグルーピングして、そのグルーピングした領域を足領域として出力するものが知られている。この歩行パターン処理装置によれば、人物や動物などの歩行動作における多種多様な歩行パターンに対応して、２次元圧力分布画像列から足領域を正確に抽出することができる（例えば、特許文献２を参照）。
【特許文献１】特開平９−９１４３７号公報
【特許文献２】特開平１０−２２８５４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような従来技術では、歩行の特徴を示すパラメータや歩行者の足領域を抽出することで、被験者の歩行パターンを正確に分析することができる。しかしながら、この歩行パターンは、足の大きさ，足の形状，歩幅，進行方向，重心位置などを定量的に示したものにすぎない。一方、被験者たる歩行者は、自分の運動時の身体状態が健康上又は外見上といった観点から、正しいのか誤っているのかを把握したい場合がある。このような場合、歩行者が自分の歩行パターンを参照しても、歩行時の足の傾き，歩行の安定性，歩行時の姿勢などといった運動時の身体状態を把握することはできなかった。
【０００５】
また、運動時の身体状態が健康上又は外見上という観点から誤っている場合、歩行者がその改善方法を知りたいと思っても、従来では運動時の身体状態を改善させるようなアドバイスを提示する技術は存在せず、運動時の身体状態を改善するのが困難であった。
【０００６】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、利用者が自身の運動時の身体状態やその変化を容易に把握することができるとともに、各利用者の運動時の身体状態に応じて適切なアドバイスを提示することができる運動時身体状態測定システム及び運動時身体状態測定装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明の運動時身体状態測定システムは、利用者の運動時の身体状態に関して計測を行う運動時身体状態計測装置から出力される計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定装置と、該利用者の運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示装置とからなる運動時身体状態測定システムであって、前記運動時身体状態特定装置は、前記運動時身体状態計測装置から出力される計測値を取得する計測値取得手段と、前記計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態の特徴を示す運動時身体状態パラメータを算出する運動時身体状態パラメータ算出手段と、運動時の正しい身体状態での運動時身体状態の特徴を示す標準パラメータを記憶する標準パラメータ記憶手段と、前記運動時身体状態パラメータと前記標準パラメータとを比較して、両者の比較演算結果を示す比較演算パラメータを算出する比較演算パラメータ算出手段と、前記比較演算パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定手段と、前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態を前記運動時身体状態提示装置に送信する運動時身体状態送信手段とを備え、前記運動時身体状態提示装置は、前記運動時身体状態特定装置から送信された運動時身体状態を受信する運動時身体状態受信手段と、前記運動時身体状態受信手段により受信された運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示手段とを備えている。
【０００８】
また、請求項２に係る発明の運動時身体状態測定システムは、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態特定装置は、前記比較演算パラメータを前記運動時身体状態提示装置に送信する比較演算パラメータ送信手段を備え、前記運動時身体状態提示装置は、前記運動時身体状態特定装置から送信された前記比較演算パラメータを受信する比較演算パラメータ受信手段と、前記利用者について少なくとも前回の運動時身体状態パラメータを記憶する履歴情報記憶手段と、前記比較演算パラメータ受信手段により受信された比較演算パラメータと、前記履歴情報記憶手段に記憶された前回の運動時身体状態パラメータとを比較して、両者の変化量を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出手段と、前記変化量パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度を特定する状態変化度特定手段と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度を提示する状態変化度提示手段とを備えている。
【０００９】
また、請求項３に係る発明の運動時身体状態測定システムは、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態提示装置は、前記運動時身体状態及び前記状態変化度の少なくとも１つと、前記利用者に提示すべきアドバイス情報とが対応付けられたアドバイス情報記憶手段と、前記運動時身体状態受信手段により受信された運動時身体状態と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度との少なくとも１つに基づいて、前記アドバイス情報記憶手段から前記アドバイス情報を取得するアドバイス情報取得手段と、前記アドバイス情報取得手段により取得されたアドバイス情報を提示するアドバイス情報提示手段とを備えている。
【００１０】
また、請求項４に係る発明の運動時身体状態測定システムは、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記標準パラメータ記憶手段は、身長及び性別に応じて複数の前記標準パラメータを記憶しており、前記比較演算パラメータ算出手段は、前記運動時身体状態パラメータと、前記利用者の身長及び性別に応じた前記標準パラメータと比較して、前記比較演算パラメータを算出することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項５に係る発明の運動時身体状態測定システムは、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態、前記状態変化度及び前記アドバイス情報は、前記利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものであることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項６に係る発明の運動時身体状態測定装置は、利用者の運動時の身体状態に関して計測を行う運動時身体状態計測手段と、前記運動時身体状態計測手段から出力される計測値を取得する計測値取得手段と、前記計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態の特徴を示す運動時身体状態パラメータを算出する運動時身体状態パラメータ算出手段と、運動時の正しい身体状態での運動時身体状態の特徴を示す標準パラメータを記憶する標準パラメータ記憶手段と、前記運動時身体状態パラメータと前記標準パラメータとを比較して、両者の比較演算結果を示す比較演算パラメータを算出する比較演算パラメータ算出手段と、前記比較演算パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定手段と、前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示手段とを備えている。
【００１３】
また、請求項７に係る発明の運動時身体状態測定装置は、請求項６に記載の発明の構成に加え、前記利用者について少なくとも前回の運動時身体状態パラメータを記憶する履歴情報記憶手段と、前記比較演算パラメータ受信手段により受信された比較演算パラメータと、前記履歴情報記憶手段に記憶された前回の運動時身体状態パラメータとを比較して、両者の変化量を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出手段と、前記変化量パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度を特定する状態変化度特定手段と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度を提示する状態変化度提示手段とを備えている。
【００１４】
また、請求項８に係る発明の運動時身体状態測定装置は、請求項７に記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態及び前記状態変化度の少なくとも１つと、前記利用者に提示すべきアドバイス情報とが対応付けられたアドバイス情報記憶手段と、前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度との少なくとも１つに基づいて、前記アドバイス情報記憶手段から前記アドバイス情報を取得するアドバイス情報取得手段と、前記アドバイス情報取得手段により取得されたアドバイス情報を提示するアドバイス情報提示手段とを備えている。
【００１５】
また、請求項９に係る発明の運動時身体状態測定装置は、請求項６乃至８のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記標準パラメータ記憶手段は、身長及び性別に応じて複数の前記標準パラメータを記憶しており、前記比較演算パラメータ算出手段は、前記運動時身体状態パラメータと、前記利用者の身長及び性別に応じた前記標準パラメータと比較して、前記比較演算パラメータを算出することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項１０に係る発明の運動時身体状態測定装置は、請求項６乃至９のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記運動時身体状態、前記状態変化度及び前記アドバイス情報は、前記利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、運動時身体状態特定装置において、比較演算パラメータに基づいて利用者の運動時身体状態が特定されて、運動時身体状態提示装置において、その運動時身体状態が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態を的確に把握することができる。
【００１８】
また、請求項２に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、請求項１に記載の発明の効果に加え、運動時身体状態提示装置において、変化量パラメータに基づいて利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度が特定されて、その状態変化度が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態の変化を的確に把握することができる。
【００１９】
また、請求項３に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、請求項２に記載の発明の効果に加え、運動時身体状態提示装置において、利用者の運動時身体状態や状態変化度に基づいてアドバイス情報が特定されて、そのアドバイス情報が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態に応じたアドバイスを受けることができ、このアドバイスに従って運動時身体状態を矯正することができる。
【００２０】
また、請求項４に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の効果に加え、利用者の身長及び性別に応じた標準パラメータを用いて、運動時身体状態パラメータとの比較結果である比較演算パラメータが算出される。よって、利用者の身長及び性別に応じて、最適な標準パラメータが用いられるため、より正確に利用者の運動時身体状態などを特定することができる。
【００２１】
また、請求項５に係る発明の運動時身体状態測定システムでは、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の効果に加え、運動時身体状態、状態変化度及びアドバイス情報は、その利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものである。よって、利用者は自身の運動時身体状態などを正確に理解することができ、その運動時身体状態を確実に矯正することができる。
【００２２】
また、請求項６に係る発明の運動時身体状態測定装置では、比較演算パラメータに基づいて利用者の運動時身体状態が特定されて、その運動時身体状態が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態を的確に把握することができる。
【００２３】
また、請求項７に係る発明の運動時身体状態測定装置では、請求項６に記載の発明の効果に加え、変化量パラメータに基づいて利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度が特定されて、その状態変化度が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態の変化を的確に把握することができる。
【００２４】
また、請求項８に係る発明の運動時身体状態測定装置では、請求項７に記載の発明の効果に加え、利用者の運動時身体状態や状態変化度に基づいてアドバイス情報が特定されて、そのアドバイス情報が利用者に提示される。よって、利用者は自身の運動時身体状態に応じたアドバイスを受けることができ、このアドバイスに従って運動時身体状態を矯正することができる。
【００２５】
また、請求項９に係る発明の運動時身体状態測定装置では、請求項６乃至８のいずれかに記載の発明の効果に加え、利用者の身長及び性別に応じた標準パラメータを用いて、運動時身体状態パラメータとの比較結果である比較演算パラメータが算出される。よって、利用者の身長及び性別に応じて、最適な標準パラメータが用いられるため、より正確に利用者の運動時身体状態などを特定することができる。
【００２６】
また、請求項１０に係る発明の運動時身体状態測定装置では、請求項６乃至９のいずれかに記載の発明の効果に加え、運動時身体状態、状態変化度及びアドバイス情報は、その利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものである。よって、利用者は自身の運動時身体状態などを正確に理解することができ、その運動時身体状態を確実に矯正することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の第１の実施の形態について説明する。本実施の形態では、「利用者の運動時の身体状態」として利用者の歩行状態を特定及び提示等する歩行状態測定システム１を例示する。歩行状態測定システム１は、複数のセンサタイル１０から出力される計測値に基づいて利用者の歩行状態を特定する管理装置２０と、管理装置２０で特定された歩行状態をその利用者に提示する携帯端末３０とで構成される。
【００２８】
まず、本実施形態に係る歩行状態測定システム１の構成について、図１乃至図３を参照して説明する。図１は、歩行状態測定システム１についての全体構成図である。図２は、センサタイル１０を説明するための平面図である。図３は、歩行状態測定システム１の電気的構成を示すブロック図である。
【００２９】
図１に示すように、本実施形態の歩行状態測定システム１では、被験者となる利用者が歩行する床面に、利用者の足底からの圧力を計測する複数のセンサタイル１０が設置されている。複数のセンサタイル１０は管理装置２０と接続されており、利用者が複数のセンサタイル１０上を歩行するのに応じて、各センサタイル１０における計測値が管理装置２０に出力される。
【００３０】
管理装置２０は、各センサタイル１０と有線で接続され、かつ各携帯端末３０と無線により接続可能なコンピュータ機器である。管理装置２０では、各センサタイル１０から出力される計測値に基づいて利用者の歩行状態が特定されて、その歩行状態が携帯端末３０に送信される。なお、本実施形態では、携帯端末３０がセンサタイル１０及びその近傍に存在している場合にのみ、その携帯端末３０との間で無線通信が実行されるような位置に、管理装置２０が設置されているものとする。
【００３１】
携帯端末３０は、利用者が携帯可能な小型かつ軽量の筐体をなし、管理装置２０と無線通信により接続可能なコンピュータ機器である。携帯端末３０では、受信した歩行状態が音声又は画像によって出力される。よって、利用者は携帯端末３０を参照することで、自分の歩行状態を把握することができる。なお、本実施形態では、利用者は携帯端末３０を携帯しながらセンサタイル１０上を歩行しているものとする。
【００３２】
図２に示すように、センサタイル１０は、板状の基板１０ｂに複数の圧力センサ１０ａが配置された構成をなし、利用者がセンサタイル１０上を歩行すると、その利用者の足底により複数の圧力センサ１０ａが押圧される。そして、各圧力センサ１０ａで計測された結果（計測値）が、タイル状センサ１０に設けられたデータ出力部（図示外）を介して、外部の管理装置２０に一定時間間隔で出力される。また、センサタイル１０に設けられた記憶領域（図示外）には、各圧力センサ１０ａに固有のセンサＩＤが記憶されており、このセンサＩＤも計測値とともに管理装置２０に出力される。なお、本実施形態のセンサタイル１０は一辺が３０ｃｍの平面視正方形の薄板状をなし、利用者が歩行する床面には複数のセンサタイル１０が密接して設置されているものとする（図１参照）。
【００３３】
図３に示すように、歩行状態測定システム１は、センサタイル１０，管理装置２０，携帯端末３０が電気的に接続された構成をなす。
【００３４】
まず、管理装置２０では、管理装置２０の制御を司るＣＰＵ２１と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ２２と、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭ２３と、外部のＲＦＩＤタグとの間で無線通信を実行するＲＦＩＤタグリーダ２６と、管理装置２０を操作するための入力装置２７とに加え、ハードディスク装置（以下、ＨＤＤとよぶ）２４，ＣＤ−ＲＯＭドライブ２５，Ｉ／Ｏインタフェイス２８，通信インタフェイス２９が、バスを介して相互に接続されている。
【００３５】
ＨＤＤ２４には、ＣＰＵ２１で実行される制御プログラム（後述の「管理装置のメイン処理」（図４参照）を実行するためのプログラムを含む）や、後述のセンサ位置テーブル１００（図６参照）及び標準パラメータデータベース２００（図８参照）など、各種情報が記憶されている。また、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２５に挿入されるＣＤ−ＲＯＭには、管理装置２０の制御プログラムが記憶されており、導入時に制御プログラムがＣＤ−ＲＯＭからＨＤＤ２４にセットアップされて記憶される。
【００３６】
そして、センサタイル１０のデータ出力部（図示外）がＩ／Ｏインタフェイス２８と接続されており、センサタイル１０から計測値が出力されると管理装置２０に入力される。また、通信インタフェイス２９が、携帯端末３０とデータ通信するための有線又は無線のネットワークに接続されており、管理装置２０から各種情報を携帯端末３０に送信可能となっている。
【００３７】
次に、携帯端末３０では、携帯端末３０の制御を司るＣＰＵ３１と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ３２と、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭ３３と、各種データを表示するディスプレイ３５と、各種データを音声出力するスピーカ３６と、利用者が携帯端末３０を操作するための入力装置３７とに加え、ＨＤＤ３４，通信インタフェイス３９が、バスを介して相互に接続されている。
【００３８】
ＨＤＤ３４には、ＣＰＵ３１で実行される制御プログラム（後述の「携帯端末のメイン処理」（図１０参照）を実行するためのプログラムを含む）や、後述の履歴情報データベース３００（図１２参照）及びアドバイス情報データベース４００（図１６〜図１９参照）、標準パラメータデータベース２００から読み込まれた利用者の標準パラメータレコードなど、各種情報が記憶されている。
【００３９】
そして、通信インタフェイス３９が、管理装置２０とデータ通信するための有線又は無線のネットワークに接続されており、管理装置２０から送信された各種情報を受信可能となっている。なお、本実施形態では、通信インタフェイス２９，３９はそれぞれ図示しないアンテナを介して無線通信で接続される。
【００４０】
また、携帯端末３０には、外部のＲＦＩＤタグリーダとの間で無線通信を実行するＲＦＩＤタグ３８が内蔵されている。ＲＦＩＤタグ３８には、携帯端末３０に固有のＩＤ情報が記憶されており、ＲＦＩＤタグリーダ２６によってＩＤ情報が読み取り可能である。このような構成により、管理装置２０では、ＲＦＩＤタグ３８に記憶されるＩＤ情報を取得することで、携帯端末３０を保有する利用者を特定することができる。
【００４１】
次に、本実施形態に係る歩行状態測定システム１で実行される処理の流れを、管理装置２０における処理と、携帯端末３０における処理とに分けて説明する。
【００４２】
まず、管理装置２０で実行される処理について、図４乃至図９を参照して説明する。図４は、管理装置２０のメイン処理を示すフローチャートである。図５は、床圧力分布入力処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。図６は、センサ位置テーブル１００のデータ構成を示す図である。図７は、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）の詳細を示すフローチャートである。図８は、標準パラメータデータベース２００のデータ構成を示す図である。図９は、歩行状態特定処理（Ｓ５）の詳細を示すフローチャートである。なお、管理装置２０におけるメイン処理（図４）は、管理装置２０に電源が投入され、センサタイル１０上を歩行する利用者について歩行状態の測定が開始されると、ＨＤＤ２４に記憶された制御プログラムに基づいてＣＰＵ２１により実行される。
【００４３】
図４に示すように、管理装置２０のメイン処理では、まず各センサタイル１０（圧力センサ１０ａ）から出力された複数の計測値に基づいて圧力分布図を作成する床圧力分布入力処理（Ｓ１）が実行される。
【００４４】
図５に示すように、床圧力分布入力処理（Ｓ１）では、各センサタイル１０に具備された複数の圧力センサ１０ａから出力されたセンサＩＤ及び計測値が取得される（Ｓ１１）。そして、ＨＤＤ２４に記憶されたセンサ位置テーブル１００を参照し、各圧力センサ１０ａのセンサ位置が取得される（Ｓ１３）。
【００４５】
図６に示すように、センサ位置テーブル１００は、各圧力センサ１０ａのセンサＩＤと配置場所（センサ位置）とが対応付けて記憶されている。例えば、Ｓ１１において計測値とともにセンサＩＤ「１」が取得された場合は、Ｓ１３において当該圧力センサ１０ａの配置場所としてセンサ位置（１，１）が取得される。
【００４６】
一方、Ｓ１１で取得された計測値のうち、Ｓ１３でセンサ位置が取得できなかったものについては、そのセンサ位置を計測値から補間することで、圧力分布図を作成する（Ｓ１５）。この補間方法の一例を説明すると、まず補間すべき圧力センサ１０ａのセンサ位置（計測値を特定できなかったセンサ位置）である補間点を中心として、圧力分布図の範囲を４つに分割する。次に、各分割された範囲ごとに補間点に一番近い圧力センサ１０ａの計測値を特定し、この４つの計測値について補間点までの距離の逆数を重みとした平均値を算出する。なお、条件に合う４つの計測値が存在しない場合は、条件に合う計測値のみで平均値を算出すればよい。そして、この平均値が、補間点に存在する圧力センサ１０ａによって計測されるべき計測値として設定される。
【００４７】
このように、図５に示す床圧力分布入力処理（Ｓ１）では、複数の圧力センサ１０ａのセンサＩＤ及び計測値に基づいて、各圧力センサ１０ａの配置場所（センサ位置）に対応して各計測値が分布された圧力分布図が、一定時間間隔で作成される。
【００４８】
メイン処理（図４）に戻り、利用者の歩行の特徴を示す歩行パラメータを算出する歩行パラメータ算出処理が実行される（Ｓ２）。以下、歩行パラメータを算出する方法の一例を説明する。まず、床圧力分布入力処理（Ｓ１）において一定時間間隔で作成された圧力分布図を時系列圧力分布画像として取得する。次に、この時系列圧力分布画像を時間方向に重畳して重畳画像を作成する。次に、この重畳画像から複数の足圧塊領域を抽出する。次に、この複数の足圧塊領域ごとに時系列圧力分布画像との対応付けを行う。そして、この対応付けに基づいて、歩行の特徴を示す歩行パラメータを取得する。なお、このような歩行パラメータの算出手法は公知技術であるから、詳細は省略する（例えば、特開平９−９１４３７号公報、特開平１０−２２８５４０号公報などを参照）。
【００４９】
ところで、歩行パラメータ算出処理（Ｓ２）で取得される歩行パラメータは、「足角」，「同時接地時間」，「重心位置」，「重心移動変動係数」などのパラメータ項目ごとに、利用者の歩行の特徴を数値的に表現したデータである。「足角」は、進行方向に対して、踵とつま先とを結ぶ直線が傾斜する角度を示す項目である。「同時接地時間」は、歩行中に両足がともに接地する時間間隔を示す項目である。「重心位置」は、圧力センサ１０ａによる計測値が最も大きい重心の位置を示す項目である。「重心移動変動係数」は、歩行中に重心位置が変動する割合の大きさを示す項目である。
【００５０】
次に、携帯端末３０からＩＤ情報を読み取って、利用者の個人情報を取得する個人情報取得処理が実行される（Ｓ３）。すなわち、センサタイル１０上を歩行する利用者が存在する場合、その利用者が携行する携帯端末３０のＲＦＩＤタグ３８とＲＦ送受信を実行して、そのＲＦＩＤタグ３８内のＩＤ情報をＲＦＩＤタグリーダ２６を介して読み取る。そして、このＩＤ情報に基づいてＨＤＤ２４内の利用者情報データベース（図示外）を参照し、当該ＩＤ情報に対応する利用者の個人情報が取得される。本実施形態では、Ｓ３で取得される個人情報は、利用者の「身長」及び「性別」を示すデータであるものとする。
【００５１】
次に、歩行パラメータと標準パラメータとを比較して、両者の差分を示す差分パラメータを算出する差分パラメータ算出処理が実行される（Ｓ４）。
【００５２】
図７に示すように、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）では、まず標準パラメータデータベース２００が開かれ（Ｓ２１）、個人情報取得処理（Ｓ３）で取得された「身長」及び「性別」をキーにして標準パラメータデータベース２００が検索され、その「身長」及び「性別」に応じた標準パラメータが読み込まれる（Ｓ２３）。
【００５３】
図８に示すように、標準パラメータデータベース２００は、利用者の個人情報（ここでは、「身長」及び「性別」）に対応して、理想的な正しい歩行状態での歩行パラメータが標準パラメータとして複数定義されている。例えば、個人情報取得処理（Ｓ３）において、利用者の「身長」が１５０ｃｍ、「性別」が女性であることが特定された場合、Ｓ２３では「足角」＝０°，「同時接地時間」＝０．３ｓ，「重心位置」＝１８ｃｍ，「重心移動変動係数」＝０．００９を示す標準パラメータが取得される（図８参照）。
【００５４】
次に、Ｓ３で取得された歩行パラメータの「足角」（以下、「足角」歩行パラメータ）から、Ｓ２３で取得された標準パラメータの「足角」（以下、「足角」標準パラメータ）を減算して、差分パラメータＸ１１とする（Ｓ２５）。「同時接地時間」歩行パラメータを「同時接地時間」標準パラメータで除算して、差分パラメータＸ１２とする（Ｓ２７）。「重心位置」歩行パラメータを「重心位置」標準パラメータで除算して、差分パラメータＸ１３とする（Ｓ２９）。「重心移動変動係数」歩行パラメータから「重心移動変動係数」標準パラメータを減算して、差分パラメータＸ１４とする（Ｓ３１）。最後に、差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４を、メイン処理（図４）に返す（Ｓ３３）。
【００５５】
このように、図７に示す差分パラメータ算出処理（Ｓ４）では、Ｓ３で取得された個人情報に応じて最適な標準パラメータを取得し、Ｓ２で取得された歩行パラメータとこの標準パラメータを比較することで、差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４が算出される。
【００５６】
メイン処理（図４）に戻り、差分パラメータに基づいて利用者の歩行状態を特定する歩行状態特定処理が実行される（Ｓ５）。
【００５７】
図９に示すように、歩行状態特定処理（Ｓ５）では、まず「足角」に関する差分パラメータＸ１１に基づいて、歩行状態ａｎｇｌｅが設定される。すなわち、差分パラメータＸ１１が５よりも大きい場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、歩行状態ａｎｇｌｅ＝「内股」が設定される（Ｓ４３）。差分パラメータＸ１１が−５よりも小さい場合（Ｓ４１：ＮＯ，Ｓ４５：ＹＥＳ）、歩行状態ａｎｇｌｅ＝「外股」が設定される（Ｓ４７）。差分パラメータＸ１１が−５以上かつ５以下である場合（Ｓ４１：ＮＯ，Ｓ４５：ＮＯ）、歩行状態ａｎｇｌｅ＝「正しい」が設定される（Ｓ４９）。
【００５８】
次に、「同時接地時間」に関する差分パラメータＸ１２に基づいて、歩行状態ｌｉｎｅが設定される。すなわち、差分パラメータＸ１２が１．２よりも大きい場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）、歩行状態ｌｉｎｅ＝「足を引きずっている」が設定される（Ｓ５３）。差分パラメータＸ１２が１．２以下である場合（Ｓ５１：ＮＯ）、歩行状態ｌｉｎｅ＝「正しい」が設定される（Ｓ５５）。
【００５９】
次に、「重心位置」に関する時間差分パラメータＸ１３に基づいて、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅが設定される。すなわち、差分パラメータＸ１３が１．２よりも大きい場合（Ｓ５７：ＹＥＳ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ＝「重心が後ろ」が設定される（Ｓ５９）。差分パラメータＸ１３が０．８よりも小さい場合（Ｓ５７：ＮＯ，Ｓ６１：ＹＥＳ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ＝「重心が前」が設定される（Ｓ６３）。差分パラメータＸ１３が０．８以上かつ１．２以下である場合（Ｓ５７：ＮＯ，Ｓ６１：ＮＯ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ＝「正しい」が設定される（Ｓ６５）。
【００６０】
次に、「重心移動変動係数」に関する差分パラメータＸ１４に基づいて、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎが設定される。すなわち、差分パラメータＸ１４が０．００１よりも大きい場合（Ｓ６７：ＹＥＳ）、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎ＝「歩行不安定」が設定される（Ｓ６９）。差分パラメータＸ１４が０．００１以下である場合（Ｓ６７：ＮＯ）、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎ＝「歩行安定」が設定される（Ｓ７１）。
【００６１】
最後に、歩行状態ａｎｇｌｅ，ｌｉｎｅ，ｐｏｓｔｕｒｅ，ｖａｒｉａｔｉｏｎを、メイン処理（図４）に返す（Ｓ７３）。
【００６２】
このように、図９に示す歩行状態特定処理（Ｓ５）では、Ｓ４で算出された差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４に基づいて、利用者の歩行状態ａｎｇｌｅ，ｌｉｎｅ，ｐｏｓｔｕｒｅ，ｖａｒｉａｔｉｏｎが、Ｓ４で新たな差分パラメータが算出されるごとに特定される。
【００６３】
メイン処理（図４）に戻り、歩行パラメータ算出処理（Ｓ２）で算出された歩行パラメータと、歩行状態特定処理（Ｓ５）で取得された歩行状態とを、通信インタフェイス２９を介して携帯端末３０へ無線送信するデータ送信処理が実行される（Ｓ６）。その後、Ｓ１へ戻り、少なくとも利用者がセンサタイル１０上を歩行している間は、メイン処理（図４）が繰り返し実行される。
【００６４】
次に、携帯端末３０で実行される処理について、図１０乃至図２０を参照して説明する。図１０は、携帯端末３０のメイン処理を示すフローチャートである。図１１は、変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２）の詳細を示すフローチャートである。図１２は、履歴情報データベース３００のデータ構成を示す図である。図１３及び図１４は、状態変化度特定処理（Ｓ１０３）の詳細を示すフローチャートである。図１５は、アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）の詳細を示すフローチャートである。図１６乃至図１９は、アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。図２０は、ディスプレイ３５への表示態様の一例を示す図である。なお、携帯端末３０におけるメイン処理（図１０）は、携帯端末３０に電源が投入され、センサタイル１０上を歩行する利用者について歩行状態の測定が開始されると、ＨＤＤ３４に記憶された制御プログラムに基づいてＣＰＵ３１により実行される。
【００６５】
図１０に示すように、携帯端末３０のメイン処理では、まず管理装置２０から無線送信された歩行状態及び歩行パラメータを、通信インタフェイス３９を介して受信するデータ受信処理が実行される（Ｓ１０１）。そして、Ｓ１０１で受信した歩行パラメータと前回の歩行パラメータとを比較して、両者の差分を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出処理が実行される（Ｓ１０２）。
【００６６】
図１１に示すように、変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２）では、まず履歴情報データベース３００が開かれ（Ｓ１１１）、前回の歩行パラメータ（以下、前回パラメータという）が読み込まれる（Ｓ１１３）。また、Ｓ２３で標準パラメータデータベース２００から取得された利用者の標準パラメータが読み込まれる（Ｓ１１４）。
【００６７】
図１２に示すように、履歴情報データベース３００には、管理装置２０で作成された利用者に関する歩行パラメータ及び歩行状態が履歴として複数記憶されているが、少なくとも前回分の歩行パラメータ及び歩行状態が記憶されていればよい。なお、履歴情報データベース３００に記憶されている歩行パラメータ及び歩行状態は、管理装置２０から送信された歩行パラメータ及び歩行状態と同様に、「足角」，「同時接地時間」，「重心位置」，「重心移動変動係数」に関するデータ項目を備えている。
【００６８】
次に、Ｓ１０１で受信された歩行パラメータの「足角」（以下、「足角」歩行パラメータ）から、Ｓ１１３で取得された前回パラメータの「足角」（以下、「足角」前回パラメータ）を減算したものを、変化量パラメータＸ２１とする（Ｓ１１５）。「同時接地時間」歩行パラメータから「同時接地時間」前回パラメータを減算したものを、Ｓ１１４で取得された利用者の標準パラメータの同時接地時間（以下、「同時接地時間」標準パラメータ）で除算して、変化量パラメータＸ２２とする（Ｓ１１７）。「重心位置」歩行パラメータから「重心位置」前回パラメータを減算したものを、「重心位置」標準パラメータで除算して、変化量パラメータＸ２３とする（Ｓ１１９）。「重心移動変動係数」歩行パラメータから「重心移動変動係数」前回パラメータを減算したものを、変化量パラメータＸ２４とする（Ｓ１２１）。最後に、変化量パラメータＸ２１，Ｘ２２，Ｘ２３，Ｘ２４を、メイン処理（図１０）に返す（Ｓ１２３）。
【００６９】
このように、図１１に示す変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２）では、管理装置２０から送信された歩行パラメータと、履歴情報データベース３００に記憶される前回パラメータとを比較することで、変化量パラメータＸ２１，Ｘ２２，Ｘ２３，Ｘ２４が新たな歩行パラメータを受信するごとに算出される。
【００７０】
メイン処理（図１０）に戻り、変化量パラメータに基づいて利用者の歩行状態の変化度を示す状態変化度を特定する状態変化度特定処理が実行される（Ｓ１０３）。
【００７１】
図１３及び図１４に示すように、状態変化度特定処理（Ｓ１０３）では、まず「足角」に関する変化量パラメータＸ２１に基づいて、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅが設定される。
【００７２】
変化量パラメータＸ２１が０以上である場合（Ｓ１３１：ＹＥＳ）、歩行状態ａｎｇｌｅは前回と比べて改善していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２１が１０よりも大きければ（Ｓ１３３：ＹＥＳ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに改善」が設定される（Ｓ１３５）。変化量パラメータＸ２１が５より大かつ１０以下であれば（Ｓ１３３：ＮＯ，Ｓ１３７：ＹＥＳ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「改善」が設定される（Ｓ１３９）。変化量パラメータＸ２１が０以上かつ５以下であれば（Ｓ１３３：ＮＯ，Ｓ１３７：ＮＯ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に改善」が設定される（Ｓ１４１）。
【００７３】
一方、変化量パラメータＸ２１が０未満である場合（Ｓ１３１：ＮＯ）、歩行状態ａｎｇｌｅは前回と比べて悪化していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２１が−１０未満であれば（Ｓ１４３：ＹＥＳ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」が設定される（Ｓ１４５）。変化量パラメータＸ２１が−１０以上かつ−５未満であれば（Ｓ１４３：ＮＯ，Ｓ１４７：ＹＥＳ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「悪化」が設定される（Ｓ１４９）。変化量パラメータＸ２１が−５以上かつ０未満であれば（Ｓ１４３：ＮＯ，Ｓ１４７：ＮＯ）、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に悪化」が設定される（Ｓ１５１）。
【００７４】
次に、「同時接地時間」に関する変化量パラメータＸ２２に基づいて、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅが設定される。
【００７５】
変化量パラメータＸ２２が０以上である場合（Ｓ１５３：ＹＥＳ）、歩行状態ｌｉｎｅは前回と比べて改善していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２２が０．２よりも大きければ（Ｓ１５５：ＹＥＳ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに改善」が設定される（Ｓ１５７）。変化量パラメータＸ２２が０．０５より大かつ０．２以下であれば（Ｓ１５５：ＮＯ，Ｓ１５９：ＹＥＳ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「改善」が設定される（Ｓ１６１）。変化量パラメータＸ２２が０以上かつ０．０５以下であれば（Ｓ１５５：ＮＯ，Ｓ１５９：ＮＯ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に改善」が設定される（Ｓ１６３）。
【００７６】
一方、変化量パラメータＸ２２が０未満である場合（Ｓ１５３：ＮＯ）、歩行状態ｌｉｎｅは前回と比べて悪化していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２２が−０．２未満であれば（Ｓ１６５：ＹＥＳ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」が設定される（Ｓ１６７）。変化量パラメータＸ２２が−０．２以上かつ−０．０５未満であれば（Ｓ１６５：ＮＯ，Ｓ１６９：ＹＥＳ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「悪化」が設定される（Ｓ１７１）。変化量パラメータＸ２２が−０．０５以上かつ０未満であれば（Ｓ１６５：ＮＯ，Ｓ１６９：ＮＯ）、状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に悪化」が設定される（Ｓ１７３）。
【００７７】
次に、「重心位置」に関する変化量パラメータＸ２３に基づいて、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅが設定される。
【００７８】
変化量パラメータＸ２３が０以上である場合（Ｓ１７５：ＹＥＳ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅは前回と比べて改善していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２３が０．２よりも大きければ（Ｓ１７７：ＹＥＳ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに改善」が設定される（Ｓ１７９）。変化量パラメータＸ２３が０．０５より大かつ０．２以下であれば（Ｓ１７７：ＮＯ，Ｓ１８１：ＹＥＳ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「改善」が設定される（Ｓ１８３）。変化量パラメータＸ２３が０以上かつ０．０５以下であれば（Ｓ１７７：ＮＯ，Ｓ１８１：ＮＯ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に改善」が設定される（Ｓ１８５）。
【００７９】
一方、変化量パラメータＸ２３が０未満である場合（Ｓ１７５：ＮＯ）、歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅは前回と比べて悪化していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２３が−０．２未満であれば（Ｓ１８７：ＹＥＳ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」が設定される（Ｓ１８９）。変化量パラメータＸ２３が−０．２以上かつ−０．０５未満であれば（Ｓ１８７：ＮＯ，Ｓ１９１：ＹＥＳ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「悪化」が設定される（Ｓ１９３）。変化量パラメータＸ２３が−０．０５以上かつ０未満であれば（Ｓ１８７：ＮＯ，Ｓ１９１：ＮＯ）、状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に悪化」が設定される（Ｓ１９５）。
【００８０】
次に、「重心位置変動係数」に関する変化量パラメータＸ２４に基づいて、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅが設定される。
【００８１】
変化量パラメータＸ２４が０以上である場合（Ｓ１９７：ＹＥＳ）、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎは前回と比べて改善していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２４が０．００１よりも大きければ（Ｓ１９９：ＹＥＳ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに改善」が設定される（Ｓ２０１）。変化量パラメータＸ２４が０．０００１より大かつ０．００１以下であれば（Ｓ１９９：ＮＯ，Ｓ２０３：ＹＥＳ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「改善」が設定される（Ｓ２０５）。変化量パラメータＸ２４が０以上かつ０．０００１以下であれば（Ｓ１９９：ＮＯ，Ｓ２０３：ＮＯ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に改善」が設定される（Ｓ２０７）。
【００８２】
一方、変化量パラメータＸ２４が０未満である場合（Ｓ１９７：ＮＯ）、歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎは前回と比べて悪化していることを示す。よって、変化量パラメータＸ２４が−０．００１未満であれば（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」が設定される（Ｓ２１１）。変化量パラメータＸ２４が−０．００１以上かつ−０．０００１未満であれば（Ｓ２０９：ＮＯ，Ｓ２１３：ＹＥＳ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「悪化」が設定される（Ｓ２１５）。変化量パラメータＸ２４が−０．０００１以上かつ０未満であれば（Ｓ２０９：ＮＯ，Ｓ２１３：ＮＯ）、状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅ＝「微量に悪化」が設定される（Ｓ２１７）。
【００８３】
最後に、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅを、メイン処理（図１０）に返す（Ｓ２１９）。
【００８４】
このように、図１３及び図１４に示す状態変化度特定処理（Ｓ１０３）では、Ｓ１０２で算出された変化量パラメータＸ２１，Ｘ２２，Ｘ２３，Ｘ２４に基づいて、利用者の状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅ，ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅが、Ｓ１０２で新たな差分パラメータが算出されるごとに特定される。
【００８５】
メイン処理（図１０）に戻り、利用者の歩行状態及び状態変化度に基づいてアドバイス情報を特定するアドバイス情報特定処理が実行される（Ｓ１０４）。
【００８６】
図１５に示すように、アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）では、まずＳ１０１において受信した今回の歩行状態が読み込まれ（Ｓ３０１）、履歴情報データベース３００に記憶されている前回の歩行状態が読み込まれ（Ｓ３０３）、Ｓ１０３において特定された状態変化度が読み込まれる（Ｓ３０５）。そして、これらの今回の歩行状態，前回の歩行状態，状態変化度をキーに、アドバイス情報データベース４００からアドバイス情報が読み込まれ（Ｓ３０７）、アドバイス情報をメイン処理（図１０）に返す（Ｓ３０９）。
【００８７】
図１６乃至図１９に示すように、アドバイス情報データベース４００は、「足角」，「同時接地時間」，「重心位置」，「重心移動変動係数」に関するデータ項目ごとに、今回の歩行状態，前回の歩行状態，状態変化度の組合せがアドバイス情報と対応付けられた複数のアドバイス定義テーブル４０１〜４０４によって構成されている。すなわち、各アドバイス定義テーブル４０１〜４０４では、キーとなる今回の歩行状態，前回の歩行状態，状態変化度の組合せによって１つのアドバイス情報を特定することができる。各アドバイス情報は、その内容を図柄で表わした「表示」と、その内容を文字で表した「アドバイス」という項目で構成されている。
【００８８】
例えば、今回の歩行状態ａｎｇｌｅ＝「内股」，前回の歩行状態ａｎｇｌｅ＝「内股」であった場合、「足角」に関する複数のアドバイス定義テーブル４０１のうちで、図１６に示すものが特定される。そして、状態変化度ａｎｇｌｅ＿ｃｈａｎｇｅ＝「大いに悪化」である場合は、利用者に提示すべき「足角」に関するアドバイス情報として、警告を意味する赤色で内股を示す「表示」と、足を進行方向に向けて歩くという「アドバイス」が特定されることになる。
【００８９】
同様にして、今回の歩行状態ｌｉｎｅ，前回の歩行状態ｌｉｎｅ，状態変化度ｌｉｎｅ＿ｃｈａｎｇｅをキーに、「同時接地時間」に関する複数のアドバイス定義テーブル４０２（図１７参照）から、「同時接地時間」に関するアドバイス情報が特定される。また、今回の歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ，前回の歩行状態ｐｏｓｔｕｒｅ，状態変化度ｐｏｓｔｕｒｅ＿ｃｈａｎｇｅをキーに、「重心位置」に関する複数のアドバイス定義テーブル４０３（図１８参照）から、「重心位置」に関するアドバイス情報が特定される。また、今回の歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎ，前回の歩行状態ｖａｒｉａｔｉｏｎ，状態変化度ｖａｒｉａｔｉｏｎ＿ｃｈａｎｇｅをキーに、「重心位置変動係数」に関する複数のアドバイス定義テーブル４０４（図１９参照）から、「重心位置変動係数」に関するアドバイス情報が特定される。
【００９０】
このように、図１５に示すアドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）では、Ｓ１０１において受信された歩行状態、履歴情報データベース３００に記憶された前回の歩行状態及びＳ１０３で特定された状態変化度に基づいて、最適なアドバイス情報が特定される。
【００９１】
メイン処理（図１０）に戻り、歩行状態，状態変化度，アドバイス情報をディスプレイ３５において表示させる（Ｓ１０５）。その結果、ディスプレイ３５には、図２０に示すように、携帯端末３０を携行する利用者の歩行状態及び状態変化度と、それに対するアドバイス情報が項目別に表示される。よって、携帯端末３０の利用者は、自分の歩行状態やその変化を容易に把握することができ、またアドバイスに従って自分の歩行状態を矯正することができる。なお、Ｓ１０５において、ディスプレイ３５への表示に代えて、またはディスプレイ３５への表示とともに、歩行状態，状態変化度，アドバイス情報をスピーカ３６から音声出力するようにしてもよい。
【００９２】
最後に、Ｓ１０１において受信した歩行パラメータ及び歩行状態を、履歴情報データベース３００に登録する（Ｓ１０６）。そして、この履歴情報データベース３００に登録された最新の歩行パラメータ及び歩行状態が、次回の処理時では、前回の歩行パラメータ及び歩行状態として利用されることになる。その後、Ｓ１０１に戻り、管理装置２０から新たな歩行パラメータ及び歩行状態を受信するのを契機として、上記のＳ１０１〜Ｓ１０６の処理が繰り返し実行される。
【００９３】
以上、本実施形態の歩行状態測定システム１によれば、センサタイル１０上を歩行した利用者は、携帯端末３を参照することで、自身の歩行状態（歩行時の足の傾き，歩行の安定性，歩行時の姿勢など）や、歩行状態の変化（例えば、改善したか悪化したかなど）を的確に把握することができる。また、利用者は自身の歩行状態に応じたアドバイスを受けることができ、このアドバイスに従って歩行状態を矯正することができる。
【００９４】
また、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）では、利用者の身長及び性別に応じて異なる標準パラメータを用いられて、歩行パラメータとの比較結果である差分パラメータが算出されるので、より正確に利用者の歩行状態などを特定することができる。さらに、歩行状態、歩行状態の変化及びアドバイス情報は、「足の傾き」、「足の引きずり」、「体の重心位置」、「歩行の安定性」という、一般の利用者でも容易に理解できる項目に関するものであるので、利用者は自身の歩行状態などを正確に把握することができ、その歩行状態を確実に矯正することができる。
【００９５】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態に係る歩行状態測定装置４０は、複数のセンサタイル１０から出力される計測値に基づいて利用者の歩行状態を特定し、その歩行状態を利用者に提示するコンピュータ機器である。すなわち、歩行状態測定装置４０は、第１の実施の形態における管理装置２０及び携帯端末３０の機能を具備している。
【００９６】
まず、本実施形態に係る歩行状態測定装置４０の構成について、図２１を参照して説明する。図２１は、歩行状態測定装置４０の電気的構成を示すブロック図である。
【００９７】
図２１に示すように、歩行状態測定装置４０では、歩行状態測定装置４０の制御を司るＣＰＵ４１と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ４２と、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭ４３と、各種データを表示するディスプレイ４６と、歩行状態測定装置４０を操作するための入力装置４７と、各種データを音声出力するスピーカ４９とに加え、ＨＤＤ４４，ＣＤ−ＲＯＭドライブ４５，Ｉ／Ｏインタフェイス４８が、バスを介して相互に接続されている。
【００９８】
ＨＤＤ４４には、ＣＰＵ４１で実行される制御プログラム（後述の「歩行状態測定装置のメイン処理」（図２２参照）を実行するためのプログラムを含む）や、先述のセンサ位置テーブル１００，標準パラメータデータベース２００，履歴情報データベース３００，アドバイス情報データベース４００など、各種情報が記憶されている。そして、センサタイル１０のデータ出力部（図示外）がＩ／Ｏインタフェイス４８と接続されており、センサタイル１０から計測値が出力されると歩行状態測定装置４０に入力される。
【００９９】
次に、本実施形態に係る歩行状態測定装置４０で実行される処理の流れを、図２２を参照して説明する。図２２は、歩行状態測定装置４０のメイン処理を示すフローチャートである。
【０１００】
図２２に示すように、歩行状態測定装置４０のメイン処理では、管理装置２０のメイン処理（図４）のＳ１〜Ｓ５と同様に、床圧力分布入力処理（Ｓ４０１），歩行パラメータ算出処理（Ｓ４０２），個人情報取得処理（Ｓ４０３），差分パラメータ算出処理（Ｓ４０４），歩行状態特定処理（Ｓ４０５）が実行される。
【０１０１】
本実施形態の歩行状態測定装置４０はＲＦＩＤリーダ２６を具備しておらず、また利用者は携帯端末３０（ＲＦＩＤタグ３８）を携行していないため、以下のようにして利用者の個人情報が取得される。まず、利用者がセンサタイル１０を歩行する前に、入力装置４７を用いて自身のＩＤ情報を歩行状態測定装置４０に入力する。すると、個人情報取得処理（Ｓ４０３）では、利用者により入力されたＩＤ情報に基づいてＨＤＤ４４内の利用者情報データベース（図示外）を参照して、当該ＩＤ情報に対応する利用者の個人情報（「身長」及び「性別」）が取得される。
【０１０２】
次に、携帯端末３０のメイン処理（図１０）のＳ１０２〜Ｓ１０６と同様に、変化量パラメータ算出処理（Ｓ４０６），状態変化度特定処理（Ｓ４０７），アドバイス情報特定処理処理（Ｓ４０８），歩行状態等の表示（Ｓ４０９），歩行パラメータ及び歩行状態を履歴情報データベースに保存（Ｓ４１０）が実行される。その後、Ｓ４０１に戻り、利用者の歩行状態の測定が終了されるまで、Ｓ４０１〜Ｓ４１０が繰り返し実行される。
【０１０３】
ところで、第１の実施の形態では、各携帯端末３０の履歴情報データベース３００に、当該携帯端末３０の利用者のみの履歴情報が記憶されていた。しかし、本実施形態の歩行状態測定装置４０は複数の利用者によって用いられるため、履歴情報データベース３００には各利用者の履歴情報がＩＤ情報と対応付けて保存されている。そして、変化量パラメータ算出処理（Ｓ４０６）やアドバイス情報特定処理（Ｓ４０８）では、利用者により入力されたＩＤ情報に基づいて、履歴情報データベース３００から各利用者の履歴情報が読み出されて、第１の実施の形態と同様に処理される。また、Ｓ４１０では、各利用者の歩行パラメータ及び歩行状態がＩＤ情報ごとに履歴情報として記憶される。
【０１０４】
以上、本実施形態の歩行状態測定装置４０によれば、センサタイル１０上を歩行した利用者は、固有の携帯端末などを有していなくても、歩行状態測定装置４０を参照することで、自身の歩行状態（歩行時の足の傾き，歩行の安定性，歩行時の姿勢など）や、歩行状態の変化（例えば、改善したか悪化したかなど）を的確に把握することができる。また、利用者は自身の歩行状態に応じたアドバイスを受けることができ、このアドバイスに従って歩行状態を矯正することができる。
【０１０５】
ところで、上記第１及び第２の実施の形態において、センサタイル１０が本発明の「運動時身体状態計測装置」及び「運動時身体状態計測手段」に相当し、管理装置２０が本発明の「運動時身体状態特定装置」に相当し、携帯端末３０が本発明の「運動時身体状態提示装置」に相当する。
【０１０６】
そして、床圧力分布入力処理（Ｓ１，Ｓ４０１）を実行するＣＰＵ２１，４１が本発明の「計測値取得手段」に相当し、歩行パラメータ算出処理（Ｓ２，Ｓ４０２）を実行するＣＰＵ２１，４１が本発明の「運動時身体状態パラメータ算出手段」に相当し、標準パラメータデータベース２００が本発明の「標準パラメータ記憶手段」に相当し、差分パラメータ算出処理（Ｓ４，Ｓ４０４）を実行するＣＰＵ２１，４１が本発明の「比較演算パラメータ算出手段」に相当し、運動時身体状態特定処理（Ｓ５，Ｓ４０５）を実行するＣＰＵ２１，４１が本発明の「運動時身体状態特定手段」に相当する。
【０１０７】
また、履歴情報データベース３００が本発明の「履歴情報記憶手段」に相当し、変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２，Ｓ４０６）を実行するＣＰＵ３１，４１が本発明の「変化量パラメータ算出手段」に相当し、状態変化度特定処理（Ｓ１０３，Ｓ４０７）を実行するＣＰＵ３１，４１が本発明の「状態変化度特定手段」に相当する。
【０１０８】
また、アドバイス情報データベース４００が本発明の「アドバイス情報記憶手段」に相当し、アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４，Ｓ４０８）を実行するＣＰＵ３１，４１が、本発明の「アドバイス情報取得手段」に相当し、歩行状態等の表示（Ｓ１０５，Ｓ４０９）を実行するＣＰＵ３１，４１が、本発明の「運動時身体状態提示手段」、「状態変化度提示手段」及び「アドバイス情報提示手段」に相当する。
【０１０９】
また、データ送信処理（Ｓ６）を実行するＣＰＵ２１が、本発明の「運動時身体状態送信手段」及び「比較演算パラメータ送信手段」に相当し、データ受信処理（Ｓ１０１）を実行するＣＰＵ３１が、本発明の「運動時身体状態受信手段」及び「比較演算パラメータ受信手段」に相当する。
【０１１０】
なお、本発明は、以上詳述した実施形態に限定されるものではなく、各種の変形が可能である。
【０１１１】
上記実施形態では、本発明を歩行状態測定システム１及び歩行状態測定装置４０として実装した場合を例示したが、本発明は複数のコンピュータ機器を任意に組み合わせて実現することができる。例えば、第１の実施の形態において、管理装置２０に履歴情報データベース３００やアドバイス情報データベース４００を具備させて、管理装置２０で変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２），状態変化度特定処理（Ｓ１０３），アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）が実行されるようにしてもよい。そして、管理装置２０で特定された歩行状態，状態変化度，アドバイス情報が携帯端末３０に送信され、携帯端末３０ではこれらの情報を提示する処理（Ｓ１０５）のみが実行されるような構成としてもよい。
【０１１２】
また、センサタイル１０は、圧力センサ１０ａを用いて足底からの圧力を計測しているが、利用者の歩行に関する情報（歩行パターン）を有効に計測することができれば、他のセンサ種類を用いることができる。例えば、温度センサや光センサなどを用いて、センサタイル１０上を歩行する利用者の歩行パターンを計測するようにしてもよい。
【０１１３】
また、個人情報取得処理（Ｓ３，Ｓ４０３）では、外部から取得した利用者のＩＤ情報に基づいて、当該利用者の身長や体重などの個人情報を特定している。しかし、ＲＦＩＤタグ３８にあらかじめ利用者の個人情報が記憶されており、この個人情報をＲＦＩＤタグリーダ２６で読み取るようにしてもよい。また、利用者が入力装置４７を介して直接個人情報を入力してもよい。
【０１１４】
そして、標準パラメータデータベース２００では、個人情報として「身長」及び「性別」と標準パラメータとが対応付けられているが、本発明では個人情報として任意のデータを利用することができる。例えば、差分パラメータ算出処理（Ｓ４，Ｓ４０４）では、利用者の「年齢」や「体重」をキーとして、標準パラメータデータベース２００から標準パラメータを取得するようにしてもよい。
【０１１５】
また、上記実施形態では、利用者に提示される歩行状態、状態変化度及びアドバイス情報は、「足の傾き」、「足の引きずり」、「体の重心位置」、「歩行の安定性」という項目に関するものとした。しかし、これらのデータ項目は、利用者又は設計者の任意で他の内容とすることができ、例えば、「歩行のリズム」や「歩行の速度」といったデータ項目について分析及び提示するようにしてもよい。
【０１１６】
上記実施形態では、「利用者の運動時の身体状態」として利用者の歩行状態に関する推定・表示・改善方法を例示したが、本発明は利用者の走行状態に関する最適アドバイス提供などにも適用可能である。図２３は、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）の詳細を示す他のフローチャートである。
【０１１７】
例えば、管理装置２０の標準パラメータデータベース２００に、「歩行リズム」という項目と走行時の標準パラメータを追加しておく。そして、図２３に示すように、差分パラメータ算出処理（Ｓ４）において、図７のＳ２１〜２３と同様に、標準パラメータデータベース２００を開き（Ｓ５０1）、身長・性別をキーにして標準パラメータを読み込む（Ｓ５０３）。次に、歩行テンポから歩行状態であるか走行状態であるかを特定する（Ｓ５０５）。ここでは、「歩行リズム」標準パラメータが「歩行テンポ」歩行パラメータ以上であれば、状態パラメータＸに「歩行状態」を設定する一方、「歩行リズム」標準パラメータが「歩行テンポ」歩行パラメータよりも小さければ、状態パラメータＸに「走行状態」を設定する。次に、「足角」，「同時接地時間」，「重心位置」，「重心位置変動係数」について各歩行パラメータから各標準パラメータを減算して、差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４を算出する。そして、状態パラメータＸと差分パラメータＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ１４とメイン処理（図１０）に返す（Ｓ５０７〜Ｓ５１５）。
【０１１８】
以上の処理により、メイン処理（図１０）においては、利用者が歩行状態であるかである走行状態かの判断が可能になる。そして、走行状態の場合には、利用者に自己の走行状態を提示したり、最適なアドバイスを提供したりすることが可能である。なお、同様にして、床運動やダンス時の身体状態などを「利用者の運動時の身体状態」として利用することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１１９】
本発明の運動時身体状態測定システム及び運動時身体状態測定装置は、利用者の運動時の身体状態を測定するとともに、利用者が自身の運動時身体状態を把握して矯正することができるシステム等として利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】歩行状態測定システム１についての全体構成図である。
【図２】センサタイル１０を説明するための平面図である。
【図３】歩行状態測定システム１の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】管理装置２０のメイン処理を示すフローチャートである。
【図５】床圧力分布入力処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。
【図６】センサ位置テーブル１００のデータ構成を示す図である。
【図７】差分パラメータ算出処理（Ｓ４）の詳細を示すフローチャートである。
【図８】標準パラメータデータベース２００のデータ構成を示す図である。
【図９】歩行状態特定処理（Ｓ５）の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】携帯端末３０のメイン処理を示すフローチャートである。
【図１１】変化量パラメータ算出処理（Ｓ１０２）の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】履歴情報データベース３００のデータ構成を示す図である。
【図１３】状態変化度特定処理（Ｓ１０３）の詳細を示すフローチャートである。
【図１４】状態変化度特定処理（Ｓ１０３）の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】アドバイス情報特定処理（Ｓ１０４）の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。
【図１７】アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。
【図１８】アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。
【図１９】アドバイス情報データベース４００のデータ構成を示す図である。
【図２０】ディスプレイ３５への表示態様の一例を示す図である。
【図２１】歩行状態測定装置４０の電気的構成を示すブロック図である。
【図２２】歩行状態測定装置４０のメイン処理を示すフローチャートである。
【図２３】差分パラメータ算出処理（Ｓ４）の詳細を示す他のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２１】
１ 歩行状態測定システム
２ 管理装置
３ 携帯端末
１０ センサタイル
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ ＨＤＤ
２５ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
２６ ＲＦＩＤタグリーダ
２７ 入力装置
２８ Ｉ／Ｏインタフェイス
２９ 通信インタフェイス
３０ 携帯端末
３１ ＣＰＵ
３２ ＲＡＭ
３３ ＲＯＭ
３４ ＨＤＤ
３５ ディスプレイ
３６ スピーカ
３７ 入力装置
３８ ＲＦＩＤタグ
３９ 通信インタフェイス
４０ 歩行状態測定装置
４１ ＣＰＵ
４２ ＲＡＭ
４３ ＲＯＭ
４４ ＨＤＤ
４５ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
４６ ディスプレイ
４７ 入力装置
４８ Ｉ／Ｏインタフェイス
４９ スピーカ
１００ センサ位置テーブル
２００ 標準パラメータデータベース
３００ 履歴情報データベース
４００ アドバイス情報データベース
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の運動時の身体状態に関して計測を行う運動時身体状態計測装置から出力される計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定装置と、該利用者の運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示装置とからなる運動時身体状態測定システムであって、
前記運動時身体状態特定装置は、
前記運動時身体状態計測装置から出力される計測値を取得する計測値取得手段と、
前記計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態の特徴を示す運動時身体状態パラメータを算出する運動時身体状態パラメータ算出手段と、
運動時の正しい身体状態での運動時身体状態の特徴を示す標準パラメータを記憶する標準パラメータ記憶手段と、
前記運動時身体状態パラメータと前記標準パラメータとを比較して、両者の比較演算結果を示す比較演算パラメータを算出する比較演算パラメータ算出手段と、
前記比較演算パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定手段と、
前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態を前記運動時身体状態提示装置に送信する運動時身体状態送信手段とを備え、
前記運動時身体状態提示装置は、
前記運動時身体状態特定装置から送信された運動時身体状態を受信する運動時身体状態受信手段と、
前記運動時身体状態受信手段により受信された運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示手段と
を備えたことを特徴とする運動時身体状態測定システム。
【請求項２】
前記運動時身体状態特定装置は、
前記比較演算パラメータを前記運動時身体状態提示装置に送信する比較演算パラメータ送信手段を備え、
前記運動時身体状態提示装置は、
前記運動時身体状態特定装置から送信された前記比較演算パラメータを受信する比較演算パラメータ受信手段と、
前記利用者について少なくとも前回の運動時身体状態パラメータを記憶する履歴情報記憶手段と、
前記比較演算パラメータ受信手段により受信された比較演算パラメータと、前記履歴情報記憶手段に記憶された前回の運動時身体状態パラメータとを比較して、両者の変化量を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出手段と、
前記変化量パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度を特定する状態変化度特定手段と、
前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度を提示する状態変化度提示手段と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の運動時身体状態測定システム。
【請求項３】
前記運動時身体状態提示装置は、
前記運動時身体状態及び前記状態変化度の少なくとも１つと、前記利用者に提示すべきアドバイス情報とが対応付けられたアドバイス情報記憶手段と、
前記運動時身体状態受信手段により受信された運動時身体状態と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度との少なくとも１つに基づいて、前記アドバイス情報記憶手段から前記アドバイス情報を取得するアドバイス情報取得手段と、
前記アドバイス情報取得手段により取得されたアドバイス情報を提示するアドバイス情報提示手段と
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の運動時身体状態測定システム。
【請求項４】
前記標準パラメータ記憶手段は、身長及び性別に応じて複数の前記標準パラメータを記憶しており、
前記比較演算パラメータ算出手段は、前記運動時身体状態パラメータと、前記利用者の身長及び性別に応じた前記標準パラメータと比較して、前記比較演算パラメータを算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の運動時身体状態測定システム。
【請求項５】
前記運動時身体状態、前記状態変化度及び前記アドバイス情報は、前記利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の運動時身体状態測定システム。
【請求項６】
利用者の運動時の身体状態に関して計測を行う運動時身体状態計測手段と、
前記運動時身体状態計測手段から出力される計測値を取得する計測値取得手段と、
前記計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態の特徴を示す運動時身体状態パラメータを算出する運動時身体状態パラメータ算出手段と、
運動時の正しい身体状態での運動時身体状態の特徴を示す標準パラメータを記憶する標準パラメータ記憶手段と、
前記運動時身体状態パラメータと前記標準パラメータとを比較して、両者の比較演算結果を示す比較演算パラメータを算出する比較演算パラメータ算出手段と、
前記比較演算パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定手段と、
前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示手段と
を備えたことを特徴とする運動時身体状態測定装置。
【請求項７】
前記利用者について少なくとも前回の運動時身体状態パラメータを記憶する履歴情報記憶手段と、
前記比較演算パラメータ受信手段により受信された比較演算パラメータと、前記履歴情報記憶手段に記憶された前回の運動時身体状態パラメータとを比較して、両者の変化量を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出手段と、
前記変化量パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度を特定する状態変化度特定手段と、
前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度を提示する状態変化度提示手段と
を備えたことを特徴とする請求項６に記載の運動時身体状態測定装置。
【請求項８】
前記運動時身体状態及び前記状態変化度の少なくとも１つと、前記利用者に提示すべきアドバイス情報とが対応付けられたアドバイス情報記憶手段と、
前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度との少なくとも１つに基づいて、前記アドバイス情報記憶手段から前記アドバイス情報を取得するアドバイス情報取得手段と、
前記アドバイス情報取得手段により取得されたアドバイス情報を提示するアドバイス情報提示手段と
を備えたことを特徴とする請求項７に記載の運動時身体状態測定装置。
【請求項９】
前記標準パラメータ記憶手段は、身長及び性別に応じて複数の前記標準パラメータを記憶しており、
前記比較演算パラメータ算出手段は、前記運動時身体状態パラメータと、前記利用者の身長及び性別に応じた前記標準パラメータと比較して、前記比較演算パラメータを算出することを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の行状態測定装置。
【請求項１０】
前記運動時身体状態、前記状態変化度及び前記アドバイス情報は、前記利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものであることを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の運動時身体状態測定装置。
【請求項１】
利用者の運動時の身体状態に関して計測を行う運動時身体状態計測装置から出力される計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定装置と、該利用者の運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示装置とからなる運動時身体状態測定システムであって、
前記運動時身体状態特定装置は、
前記運動時身体状態計測装置から出力される計測値を取得する計測値取得手段と、
前記計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態の特徴を示す運動時身体状態パラメータを算出する運動時身体状態パラメータ算出手段と、
運動時の正しい身体状態での運動時身体状態の特徴を示す標準パラメータを記憶する標準パラメータ記憶手段と、
前記運動時身体状態パラメータと前記標準パラメータとを比較して、両者の比較演算結果を示す比較演算パラメータを算出する比較演算パラメータ算出手段と、
前記比較演算パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定手段と、
前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態を前記運動時身体状態提示装置に送信する運動時身体状態送信手段とを備え、
前記運動時身体状態提示装置は、
前記運動時身体状態特定装置から送信された運動時身体状態を受信する運動時身体状態受信手段と、
前記運動時身体状態受信手段により受信された運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示手段と
を備えたことを特徴とする運動時身体状態測定システム。
【請求項２】
前記運動時身体状態特定装置は、
前記比較演算パラメータを前記運動時身体状態提示装置に送信する比較演算パラメータ送信手段を備え、
前記運動時身体状態提示装置は、
前記運動時身体状態特定装置から送信された前記比較演算パラメータを受信する比較演算パラメータ受信手段と、
前記利用者について少なくとも前回の運動時身体状態パラメータを記憶する履歴情報記憶手段と、
前記比較演算パラメータ受信手段により受信された比較演算パラメータと、前記履歴情報記憶手段に記憶された前回の運動時身体状態パラメータとを比較して、両者の変化量を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出手段と、
前記変化量パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度を特定する状態変化度特定手段と、
前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度を提示する状態変化度提示手段と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の運動時身体状態測定システム。
【請求項３】
前記運動時身体状態提示装置は、
前記運動時身体状態及び前記状態変化度の少なくとも１つと、前記利用者に提示すべきアドバイス情報とが対応付けられたアドバイス情報記憶手段と、
前記運動時身体状態受信手段により受信された運動時身体状態と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度との少なくとも１つに基づいて、前記アドバイス情報記憶手段から前記アドバイス情報を取得するアドバイス情報取得手段と、
前記アドバイス情報取得手段により取得されたアドバイス情報を提示するアドバイス情報提示手段と
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の運動時身体状態測定システム。
【請求項４】
前記標準パラメータ記憶手段は、身長及び性別に応じて複数の前記標準パラメータを記憶しており、
前記比較演算パラメータ算出手段は、前記運動時身体状態パラメータと、前記利用者の身長及び性別に応じた前記標準パラメータと比較して、前記比較演算パラメータを算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の運動時身体状態測定システム。
【請求項５】
前記運動時身体状態、前記状態変化度及び前記アドバイス情報は、前記利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の運動時身体状態測定システム。
【請求項６】
利用者の運動時の身体状態に関して計測を行う運動時身体状態計測手段と、
前記運動時身体状態計測手段から出力される計測値を取得する計測値取得手段と、
前記計測値に基づいて、前記利用者の運動時身体状態の特徴を示す運動時身体状態パラメータを算出する運動時身体状態パラメータ算出手段と、
運動時の正しい身体状態での運動時身体状態の特徴を示す標準パラメータを記憶する標準パラメータ記憶手段と、
前記運動時身体状態パラメータと前記標準パラメータとを比較して、両者の比較演算結果を示す比較演算パラメータを算出する比較演算パラメータ算出手段と、
前記比較演算パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態を特定する運動時身体状態特定手段と、
前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態を提示する運動時身体状態提示手段と
を備えたことを特徴とする運動時身体状態測定装置。
【請求項７】
前記利用者について少なくとも前回の運動時身体状態パラメータを記憶する履歴情報記憶手段と、
前記比較演算パラメータ受信手段により受信された比較演算パラメータと、前記履歴情報記憶手段に記憶された前回の運動時身体状態パラメータとを比較して、両者の変化量を示す変化量パラメータを算出する変化量パラメータ算出手段と、
前記変化量パラメータに基づいて、前記利用者の運動時身体状態の変化を示す状態変化度を特定する状態変化度特定手段と、
前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度を提示する状態変化度提示手段と
を備えたことを特徴とする請求項６に記載の運動時身体状態測定装置。
【請求項８】
前記運動時身体状態及び前記状態変化度の少なくとも１つと、前記利用者に提示すべきアドバイス情報とが対応付けられたアドバイス情報記憶手段と、
前記運動時身体状態特定手段により特定された運動時身体状態と、前記状態変化度特定手段により特定された状態変化度との少なくとも１つに基づいて、前記アドバイス情報記憶手段から前記アドバイス情報を取得するアドバイス情報取得手段と、
前記アドバイス情報取得手段により取得されたアドバイス情報を提示するアドバイス情報提示手段と
を備えたことを特徴とする請求項７に記載の運動時身体状態測定装置。
【請求項９】
前記標準パラメータ記憶手段は、身長及び性別に応じて複数の前記標準パラメータを記憶しており、
前記比較演算パラメータ算出手段は、前記運動時身体状態パラメータと、前記利用者の身長及び性別に応じた前記標準パラメータと比較して、前記比較演算パラメータを算出することを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の行状態測定装置。
【請求項１０】
前記運動時身体状態、前記状態変化度及び前記アドバイス情報は、前記利用者における足の傾き、足の引きずり、体の重心位置、歩行の安定性の少なくとも１つに関するものであることを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の運動時身体状態測定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【公開番号】特開２００６−２１８２０２（Ｐ２００６−２１８２０２Ａ）
【公開日】平成１８年８月２４日（２００６．８．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−３６４５９（Ｐ２００５−３６４５９）
【出願日】平成１７年２月１４日（２００５．２．１４）
【出願人】（０００００５２６７）ブラザー工業株式会社 (13,856)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年８月２４日（２００６．８．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年２月１４日（２００５．２．１４）
【出願人】（０００００５２６７）ブラザー工業株式会社 (13,856)
【Ｆターム（参考）】
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