JP7552882B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

センサで測定されたデータに基づいて、ユーザの歩容（歩行の様子）を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１、２を参照）。

特開２０１６－０４２８７９号公報 特開２００５－３４２２５４号公報

しかしながら、特許文献１、２に記載の技術では、例えば、ユーザの歩容に関する情報を適切に検出できない場合があるという問題点がある。

本開示の目的は、上述した課題を鑑み、ユーザの歩容に関する情報を適切に検出することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。

本開示に係る第１の態様では、情報処理装置が、ユーザの足に装着されるセンサに基づく情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記足の裏と地面との歩行方向の角度を示す情報と、第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出する検出手段と、前記検出手段による検出結果に基づく情報を出力させる出力手段と、を有する。

また、本開示に係る第２の態様では、ユーザの足に装着されるセンサに基づく情報を取得し、取得した前記足の裏と地面との歩行方向の角度を示す情報と、第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出し、検出結果に基づく情報を出力させる、情報処理方法が提供される。

また、本開示に係る第３の態様では、情報処理装置に、ユーザの足に装着されるセンサに基づく情報を取得する処理と、取得した前記足の裏と地面との歩行方向の角度を示す情報と、第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出する処理と、検出結果に基づく情報を出力させる処理と、を実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。

一側面によれば、ユーザの歩容に関する情報を適切に検出することができる。

実施形態に係る生成処理を行う情報処理装置の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。 実施形態に係るセンサが装着される位置の一例を示す図である。 実施形態に係る測定装置の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る検出処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る検出処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係るセンサにより測定される、健常者が歩行する際の各時点におけるピッチ及びロールの推移の一例を示す図である。 実施形態に係るセンサにより測定される、患者が歩行する際の各時点におけるピッチ及びロールの推移の一例を示す図である。 実施形態に係るセンサにより測定される、健常者が歩行する際の各時点における加速度の推移の一例を示す図である。 実施形態に係るセンサにより測定される、患者が歩行する際の各時点における加速度の推移の一例を示す図である。 実施形態に係るセンサにより測定される、健常者が歩行する際の各時点における角速度の推移の一例を示す図である。 実施形態に係るセンサにより測定される、患者が歩行する際の各時点における角速度の推移の一例を示す図である。

本開示の原理は、いくつかの例示的な実施形態を参照して説明される。これらの実施形態は、例示のみを目的として記載されており、本開示の範囲に関する制限を示唆することなく、当業者が本開示を理解および実施するのを助けることを理解されたい。本明細書で説明される開示は、以下で説明されるもの以外の様々な方法で実装される。

以下の説明および特許請求の範囲において、他に定義されない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語および科学用語は、本開示が属する技術分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
（実施の形態１）
＜構成＞
図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置１０の構成について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示す図である。情報処理装置１０は、取得部１１、検出部１２、及び出力部１３を有する。これら各部は、情報処理装置１０にインストールされた１以上のプログラムと、情報処理装置１０のプロセッサ１０１、及びメモリ１０２等のハードウェアとの協働により実現されてもよい。

取得部１１は、情報処理装置１０内部の記憶部、または外部装置から各種の情報を取得する。取得部１１は、例えば、ユーザの足に装着されるセンサにより測定される足の裏（足底）と地面との歩行方向の角度（以下で、適宜「足裏角」とも称する。）を示す情報を取得する。

検出部１２は、取得部１１により取得された情報と、第１閾値とに基づいてユーザの歩行を検出できない場合、取得部１１により取得された情報と、第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいてユーザの歩行を検出する。

出力部１３は、情報処理装置１０内部の記憶部、または外部装置へ各種の情報を出力（送信、記録）させる。出力部１３は、例えば、検出部１２による検出結果に基づく情報を出力させる。

（実施の形態２）
次に、図２を参照し、実施形態に係る情報処理システム１の構成について説明する。
＜システム構成＞
図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２の例では、情報処理システム１は、測定装置２０Ａ、及び測定装置２０Ｂ（以下で、区別する必要がない場合は、単に、「測定装置２０」とも称する。）を有する。また、情報処理システム１は、ユーザ端末３０、及びサーバ４０を有する。なお、測定装置２０、ユーザ端末３０、及びサーバ４０の数は図２の例に限定されない。なお、測定装置２０、ユーザ端末３０、及びサーバ４０は、それぞれ、情報処理装置１０の一例である。

以下では、一例として、測定装置２０にて検出を行う例について説明する。なお、検出処理は、測定装置２０、ユーザ端末３０、及びサーバ４０のいずれか１以上の装置にて実行されてもよい。

測定装置２０とユーザ端末３０とは、例えば、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）等の近距離無線通信またはケーブル等により、通信できるように接続されてもよい。

図２の例では、ユーザ端末３０とサーバ４０は、ネットワークＮにより通信できるように接続されている。ネットワークＮの例には、例えば、インターネット、移動通信システム、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＢＬＥ等の近距離無線通信、ＬＡＮ、及びバス等が含まれる。移動通信システムの例には、例えば、第５世代移動通信システム（５Ｇ）、第４世代移動通信システム（４Ｇ）、第３世代移動通信システム（３Ｇ）等が含まれる。

測定装置２０は、ユーザの足に装着されるセンサ２１を有する。測定装置２０は、センサ２１を用いて測定したデータを、ユーザ端末３０またはサーバ４０等の外部装置に出力する。なお、測定装置２０は、ユーザ端末３０を介さずに、サーバ４０にデータを送信してもよい。

ユーザ端末３０は、例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ、ＩｏＴ（Internet of Things）通信装置、及び携帯電話機等の装置でもよい。ユーザ端末３０は、例えば、測定装置２０から取得したデータを、サーバ４０に送信する。ユーザ端末３０は、例えば、センサ２１で測定されたデータに基づいて、ユーザの歩容に関する情報を画面に表示させる。

サーバ４０は、例えば、サーバ、クラウド、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等の装置である。サーバ４０は、例えば、センサ２１で測定されたデータを記録し、記録しているデータに基づき、ユーザの歩容に関する情報をユーザ端末３０に表示させる。
＜ハードウェア構成＞

図３は、実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図３の例では、情報処理装置１０（コンピュータ１００）は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、通信インターフェイス１０３を含む。これら各部は、バス等により接続されてもよい。メモリ１０２は、プログラム１０４の少なくとも一部を格納する。通信インターフェイス１０３は、他のネットワーク要素との通信に必要なインターフェイスを含む。

プログラム１０４が、プロセッサ１０１及びメモリ１０２等の協働により実行されると、コンピュータ１００により本開示の実施形態の少なくとも一部の処理が行われる。メモリ１０２は、ローカル技術ネットワークに適した任意のタイプのものであってもよい。メモリ１０２は、非限定的な例として、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体でもよい。また、メモリ１０２は、半導体ベースのメモリデバイス、磁気メモリデバイスおよびシステム、光学メモリデバイスおよびシステム、固定メモリおよびリムーバブルメモリなどの任意の適切なデータストレージ技術を使用して実装されてもよい。コンピュータ１００には１つのメモリ１０２のみが示されているが、コンピュータ１００にはいくつかの物理的に異なるメモリモジュールが存在してもよい。プロセッサ１０１は、任意のタイプのものであってよい。プロセッサ１０１は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、および非限定的な例としてマルチコアプロセッサアーキテクチャに基づくプロセッサの１つ以上を含んでよい。コンピュータ１００は、メインプロセッサを同期させるクロックに時間的に従属する特定用途向け集積回路チップなどの複数のプロセッサを有してもよい。

本開示の実施形態は、ハードウェアまたは専用回路、ソフトウェア、ロジックまたはそれらの任意の組み合わせで実装され得る。いくつかの態様はハードウェアで実装されてもよく、一方、他の態様はコントローラ、マイクロプロセッサまたは他のコンピューティングデバイスによって実行され得るファームウェアまたはソフトウェアで実装されてもよい。

本開示はまた、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に有形に記憶された少なくとも１つのコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品は、プログラムモジュールに含まれる命令などのコンピュータ実行可能命令を含み、対象の実プロセッサまたは仮想プロセッサ上のデバイスで実行され、本開示のプロセスまたは方法を実行する。プログラムモジュールには、特定のタスクを実行したり、特定の抽象データ型を実装したりするルーチン、プログラム、ライブラリ、オブジェクト、クラス、コンポーネント、データ構造などが含まれる。プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態で望まれるようにプログラムモジュール間で結合または分割されてもよい。プログラムモジュールのマシン実行可能命令は、ローカルまたは分散デバイス内で実行できる。分散デバイスでは、プログラムモジュールはローカルとリモートの両方のストレージメディアに配置できる。

本開示の方法を実行するためのプログラムコードは、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれてもよい。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはその他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはコントローラに提供される。プログラムコードがプロセッサまたはコントローラによって実行されると、フローチャートおよび／または実装するブロック図内の機能／動作が実行される。プログラムコードは、完全にマシン上で実行され、一部はマシン上で、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、一部はマシン上で、一部はリモートマシン上で、または完全にリモートマシンまたはサーバ上で実行される。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例には、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、光ディスク媒体、半導体メモリ等が含まれる。磁気記録媒体には、例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ等が含まれる。光磁気記録媒体には、例えば、光磁気ディスク等が含まれる。光ディスク媒体には、例えば、ブルーレイディスク、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＣＤ－ＲＷ（ReWritable）等が含まれる。半導体メモリには、例えば、ソリッドステートドライブ、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory）等が含まれる。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
＜測定装置２０について＞

次に、図４から図６を参照し、実施形態に係る測定装置２０の一例について説明する。図４は、実施形態に係るセンサ２１が装着される位置の一例を示す図である。図５は、実施形態に係るセンサ２１により測定されるデータの一例を示す図である。図６は、実施形態に係る測定装置２０の構成の一例を示す図である。

図４の例では、測定装置２０は、ユーザが履く靴のインソール（中敷き）５０１の窪み部５０２に収容（設置）される。なお、測定装置２０のセンサ２１は、ユーザの足の裏側の位置であって、土踏まずから踵までの間のいずれかの位置に装着されてもよい。図４及び図５に示すように、センサ２１により、例えば、ユーザの歩行方向（Ｙ方向）の加速度、鉛直上向き方向（Ｚ方向）の加速度、及び歩行方向と鉛直方向とに垂直で他の足の方向（Ｘ方向）の加速度が測定（算出、計測）されてもよい。また、図５に示すように、センサ２１により、例えば、足裏角θ等が測定されてもよい。

図６の例では、測定装置２０は、センサ２１、制御装置２２、及び通信装置２３を有する。センサ２１は、例えば、加速度及び角速度を測定する。センサ２１は、例えば、３軸の加速度センサ、及び３軸のジャイロセンサを有する慣性計測装置（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）でもよい。制御装置２２は、センサ２１を用いて測定したデータを、通信装置２３を用いて外部装置に出力する。制御装置２２は、図３に示すコンピュータ１００と同様の構成を有してもよい。この場合、制御装置２２は、例えば、マイクロコントローラ等でもよい。

＜処理＞
次に、図７から図１３を参照し、実施形態に係る検出処理の一例について説明する。図７は、実施形態に係る検出処理の一例を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係るセンサ２１により測定される、健常者が歩行する際の各時点におけるピッチ及びロールの推移の一例を示す図である。図９は、実施形態に係るセンサ２１により測定される、患者が歩行する際の各時点におけるピッチ及びロールの推移の一例を示す図である。図１０は、実施形態に係るセンサ２１により測定される、健常者が歩行する際の各時点における加速度の推移の一例を示す図である。図１１は、実施形態に係るセンサ２１により測定される、患者が歩行する際の各時点における加速度の推移の一例を示す図である。図１２は、実施形態に係るセンサ２１により測定される、健常者が歩行する際の各時点における角速度の推移の一例を示す図である。図１３は、実施形態に係るセンサ２１により測定される、患者が歩行する際の各時点における角速度の推移の一例を示す図である。

ステップＳ１において、検出部１２は、センサ２１を装着しているユーザの歩行が開始されたことを検出する。ここで、検出部１２は、例えば、外部装置から所定のコマンドを受信した際に、ユーザの歩行が開始されたと判定してもよい。この場合、例えば、測定装置２０の検出部１２は、ユーザからの操作を受け付けたユーザ端末３０から当該コマンドを受信してもよい。これにより、例えば、病院等で医者等からの操作に応答して、ユーザの歩容の測定を開始できる。

また、検出部１２は、センサ２１により測定された加速度及び角速度の少なくとも一方が閾値以上である場合に、ユーザの歩行が開始されたと判定してもよい。これにより、例えば、ユーザによる操作等の負担を低減できる。

続いて、検出部１２は、所定の閾値と、センサ２１により測定された情報とに基づき、ユーザの歩行を検出できるか否かを判定する（ステップＳ２）。ここで、検出部１２は、例えば、センサ２１により測定された足裏角に基づいて、ユーザが一歩を歩行する間（例えば、一方の足を地面から上げてから再度地面に降ろすまでの間）の時間長を測定できるか否かを判定してもよい。この場合、検出部１２は、例えば、特定期間における足裏角の極大値（最大値）が第１極大値用閾値（「第１閾値」の一例。例えば、４５°）以上である場合、ユーザが一歩を歩行する間の時間長を測定できると判定してもよい。なお、この場合、検出部１２は、当該角度が極大値となった各時点間の時間長に基づいて、ユーザが一歩を歩行する間の時間長を算出（決定）してもよい。

また、検出部１２は、例えば、特定期間における足裏角の極小値（最小値）が第１極小値用閾値（「第１閾値」の一例。例えば、－２０°）以上である場合、ユーザが一歩を歩行する間の時間長を測定できると判定してもよい。なお、この場合、検出部１２は、当該角度が極小値となった各時点間の時間長に基づいて、ユーザが一歩を歩行する間の時間長を算出（決定）してもよい。

図８には、健常者が歩行する際の各時点における、足裏角（ピッチ）の推移８０１と、歩行方向に対する回転角度（ロール）の推移８０２との一例が示されている。図８の例では、足裏角は時点８１１において極大値（約６５°）となり、時点８１２において極小値（約－３０°）となっている。

また、図９には、足に障害等を有する患者が歩行する際の各時点における、足裏角（ピッチ）の推移９０１と、歩行方向に対する回転角度（ロール）の推移９０２との一例が示されている。図９の例では、足裏角は時点９１１において極大値（約１０°）となり、時点９１２において極小値（約－５°）となっている。そのため、図９に示すような足裏角の推移の場合は、検出部１２によりユーザの歩行を検出できないと判定される。

ユーザの歩行を検出できる場合（ステップＳ２でＹＥＳ）、ステップＳ５の処理に進む。一方、ユーザの歩行を検出できない場合（ステップＳ２でＮＯ）、検出部１２は、閾値等を調整する（ステップＳ３）。これにより、例えば、足を負傷している、疾病り患によるふらつき、加齢による足腰の衰え等により、ユーザの足裏角の変動が健常者と比較して小さい場合でも、適切に歩行を検出できる。ここで、検出部１２は、閾値の値を、現在の閾値の値よりも緩やかな値に更新する。この場合、検出部１２は、現在の閾値の値に所定の係数（例えば、０．８）を乗算した値を、以降の処理における閾値の値としてもよい。

また、検出部１２は、センサ２１を装着しているユーザの属性に基づいて、第２閾値を決定してもよい。これにより、例えば、歩行を検出するための閾値をより高速に調整することができる。この場合、測定装置２０の検出部１２は、ユーザに指定されたユーザの属性を示す情報を、ユーザ端末３０から受信してもよい。そして、検出部１２は、ユーザに指定された、性別、年齢、足の怪我及び病気等の程度等を含むユーザの属性に対応付けて予め設定（登録）されている値を、第２閾値の初期値として設定してもよい。

また、検出部１２は、センサ２１により測定される加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいて、第２閾値を決定してもよい。これにより、例えば、歩行を検出するための閾値をより高速に調整することができる。この場合、検出部１２は、例えば、歩行方向の加速度の最大値と最小値、及び足裏角の最大値と最小値に対応付けて予め設定されている値を、第２閾値の初期値として設定してもよい。

また、検出部１２は、センサ２１を装着しているユーザの心拍及び皮膚温度の少なくとも一方に基づいて、第２閾値を決定してもよい。これにより、例えば、ユーザの感情等の状態に応じてより適切に歩行を検出できる。この場合、取得部１１は、例えば、ユーザに装着されたウェアラブルデバイス等により測定された心拍及び皮膚温度に基づいて推定されたユーザの感情を示す情報を取得してもよい。そして、検出部１２は、ユーザの感情に対応付けて予め設定（登録）されている値を、第２閾値の初期値として設定してもよい。また、検出部１２は、ユーザの歩行が検出できるように調整された第２閾値の値を、ユーザの感情毎に記録してもよい。そして、検出部１２は、ユーザの現在の感情に応じた第２閾値の値を用いて、現在のユーザが一歩を歩行する間の時間長を測定してもよい。

続いて、検出部１２は、調整後の閾値（第２閾値）等と、センサ２１により測定された情報とに基づき、ユーザの歩行が検出できるか否かを判定する（ステップＳ４）。ここで、検出部１２は、センサ２１により測定された足裏角を示すアナログ信号の標本化周波数（サンプリングレート）を健常者用の第１標本化周波数（例えば、１００Ｈｚ）から第２標本化周波数（例えば、１５０Ｈｚ）に増加させてもよい。そして、検出部１２は、第２標本化周波数で標本化された足裏角と、第２閾値とに基づいてユーザが一歩を歩行する間の時間長を測定してもよい。これにより、例えば、ユーザが足の障害等を有するため、一方の歩幅が比較的短く、一歩を歩行する間の時間長が比較的短い等の場合に、より適切にユーザが一歩を歩行する間の時間長を測定できる。

また、検出部１２は、足裏角と、第２閾値と、センサ２１により測定されるユーザの歩行方向の加速度とに基づいて、ユーザが一歩を歩行する間の時間長を測定してもよい。これにより、例えば、ユーザが履いている靴の靴底及び中敷きの衝撃吸収性が高い等のために、センサ２１により測定される鉛直方向の加速度に基づいて歩容を適切に検出できない等の場合であっても、より適切に一歩の時間長を測定できる。この場合、検出部１２は、例えば、まず、センサ２１により測定されたユーザの歩行方向の加速度の符号が正から負に変わる各時点間の時間長の代表値（例えば、平均値、中央値、最頻値）を算出してもよい。そして、検出部１２は、当該代表値の時間長において足裏角の極値が第２閾値以上となる時点が１つ以上存在する場合は、当該代表値をユーザが一歩を歩行する間の時間長として算出してもよい。

図１０には、健常者が歩行する際の図８と同じ各時点における、歩行方向の逆方向（－Ｙ方向）の加速度の推移１００１と、鉛直上向き方向（Ｚ方向）の加速度の推移１００２と、Ｘ方向の加速度の推移１００３との一例が示されている。また、図１０の例では－Ｙ方向（Ｙ方向の符号が逆）である。そのため、歩行方向（Ｙ方向）の加速度の極大値は値１０１１の符号を逆にした約２．８Ｇであり、極小値は値１０１２の符号を逆にした約－４．８Ｇである。図１０の例では、Ｙ方向の加速度が極大値となる時点と足裏角が極大値となる時点８１１は概ね一致しており、Ｙ方向の加速度が極小値となる時点と足裏角が極小値となる時点８１２も概ね一致している。

また、図１１には、足に障害等を有する患者が歩行する際の図９と同じ各時点における、歩行方向の逆方向（－Ｙ方向）の加速度の推移１１０１と、鉛直上向き方向（Ｚ方向）の加速度の推移１１０２と、Ｘ方向の加速度の推移１１０３との一例が示されている。また、図１１の例では－Ｙ方向（Ｙ方向の符号が逆）である。そのため、歩行方向（Ｙ方向）の加速度の極大値は値１１１１の符号を逆にした約２Ｇであり、極小値は値１１１２の符号を逆にした約－３．５Ｇである。また、図１１の例では、時点１１２１において、Ｙ方向の加速度の符号が正から負に変わっている。図１１の例では、Ｙ方向の加速度が極大値となる時点と足裏角が極大値となる時点９１１は概ね一致している。一方、Ｙ方向の加速度が極小値となる時点と足裏角が極小値となる時点９１２は一致していない。そのため、検出部１２は、例えば、Ｙ方向の加速度の符号が正から負に変わる時点等の情報を用いることにより、ユーザが一歩を歩行する間の時間長をより適切に測定できる。

また、検出部１２は、足裏角と、第２閾値と、足裏角の角速度と、に基づいてユーザが一歩を歩行する間の時間長を測定してもよい。これにより、例えば、足裏角のピークが滑らかであり、各一歩の動作において極値となる時点にばらつきが生じる等の場合であっても、より適切にユーザが一歩を歩行する間の時間長を測定できる。この場合、検出部１２は、例えば、センサ２１により測定されたユーザの足裏角の角速度の符号が正から負に変わる時点を、足裏角が極大値となる時点として判定してもよい。また、検出部１２は、例えば、センサ２１により測定されたユーザの足裏角の角速度の符号が負から正に変わる時点を、足裏角が極小値となる時点として判定してもよい。

図１２には、健常者が歩行する際の図８と同じ各時点における足裏角（ピッチ）の角速度の推移１２０１と、ロールの角速度の推移１２０２と、ヨーの角速度の推移１２０３との一例が示されている。図１２の例では、ユーザの足裏角の角速度の符号が正から負に変わる時点と足裏角が極大値となる時点８１１は概ね一致しており、ユーザの足裏角の角速度の符号が負から正に変わる時点と足裏角が極小値となる時点８１２も概ね一致している。

また、図１３には、足に障害等を有する患者が歩行する際の図９と同じ各時点における足裏角（ピッチ）の角速度の推移１３０１と、ロールの角速度の推移１３０２と、ヨーの角速度の推移１３０３との一例が示されている。図１３の例では、ユーザの足裏角の角速度の符号が正から負に変わる時点と足裏角が極大値となる時点９１１は概ね一致しており、ユーザの足裏角の角速度の符号が負から正に変わる時点と足裏角が極小値となる時点９１２も概ね一致している。

ユーザの歩行が検出できない場合（ステップＳ４でＮＯ）、ステップＳ３の処理に進む。一方、ユーザの歩行が検出できる場合（ステップＳ４でＹＥＳ）、検出部１２は、ユーザの歩容に関する情報を算出する（ステップＳ５）。ここで、検出部１２は、例えば、センサ２１により測定された足裏角に基づいて、ユーザが一歩を歩行する間（例えば、一方の足を地面から上げてから再度地面に降ろすまでの間）の時間長を測定してもよい。そして、検出部１２は、ユーザが一歩を歩行する間の時間長におけるセンサ２１により測定された加速度に基づいて、歩行速度、歩幅、足上げ高さ、外回し距離等を算出してもよい。また、検出部１２は、ユーザが一歩を歩行する間の時間長におけるセンサ２１により測定された角速度に基づいて、接地角度、及び離地角度を算出してもよい。なお、接地角度は、足が地面に接地する際の足の裏と地面との歩行方向の角度でもよい。また、離地角度は、足が地面から離れる際の足の裏と地面との歩行方向の角度でもよい。

続いて、出力部１３は、検出部１２により算出されたユーザの歩容に関する情報を出力し（ステップＳ６）、処理を終了する。これにより、例えば、サーバ４０は、歩容改善のためのアドバイス、及びトレーニングの映像等をユーザ端末３０に送信することができる。

＜変形例＞
情報処理装置１０は、一つの筐体に含まれる装置でもよいが、本開示の情報処理装置１０はこれに限定されない。情報処理装置１０の各部は、例えば１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。また、情報処理装置１０の各部は、例えば、測定装置２０、ユーザ端末３０、及びサーバ４０のうちの複数の装置により実現されてもよい。これらのような情報処理装置１０についても、本開示の「情報処理装置」の一例に含まれる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
ユーザの足に装着されるセンサに基づく情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記足の裏と地面との歩行方向の角度を示す情報と、第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出する検出手段と、
前記検出手段による検出結果に基づく情報を出力させる出力手段と、
を有する、情報処理装置。
（付記２）
前記取得手段は、前記ユーザの足の土踏まずから踵までの間のいずれかの位置に装着される前記センサに基づく情報を取得する、
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記検出手段は、外部装置から所定のコマンドを受信した際に前記第１閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記第２閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出する、
付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記検出手段は、前記センサにより測定される加速度と角速度との少なくとも一方が閾値以上である際に前記第１閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記第２閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出する、
付記１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記検出手段は、第１標本化周波数で標本化された前記角度を示す情報と、前記第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記第１標本化周波数よりも高い第２標本化周波数で標本化された前記角度を示す情報と、前記第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出する、
付記１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記検出手段は、前記第１閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第２閾値と、前記センサにより測定される前記ユーザの歩行方向の加速度と、に基づいて前記ユーザの歩行を検出する、
付記１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記検出手段は、前記ユーザの属性に基づいて、前記第２閾値を決定する、
付記１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記８）
前記検出手段は、前記センサにより測定される加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいて、前記第２閾値を決定する、
付記１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記９）
前記検出手段は、前記ユーザの心拍及び皮膚温度の少なくとも一方に基づいて、前記第２閾値を決定する、
付記１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記１０）
ユーザの足に装着されるセンサに基づく情報を取得し、
取得した前記足の裏と地面との歩行方向の角度を示す情報と、第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出し、
検出結果に基づく情報を出力させる、
情報処理方法。
（付記１１）
情報処理装置に、
ユーザの足に装着されるセンサに基づく情報を取得する処理と、
取得した前記足の裏と地面との歩行方向の角度を示す情報と、第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出する処理と、
検出結果に基づく情報を出力させる処理と、
を実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１１ 取得部
１２ 検出部
１３ 出力部
２０ 測定装置
２１ センサ
２２ 制御装置
２３ 通信装置
３０ ユーザ端末
４０ サーバ

Claims (10)

1. ユーザの足に装着されるセンサに基づく情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記足の裏と地面との歩行方向の角度を示す情報と、第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出する検出手段と、
   前記検出手段による検出結果に基づく情報を出力させる出力手段と、
   を有し、
   前記検出手段は、第１標本化周波数で標本化された前記角度を示す情報と、前記第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記第１標本化周波数よりも高い第２標本化周波数で標本化された前記角度を示す情報と、前記第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出する、
   情報処理装置。
2. ユーザの足に装着されるセンサに基づく情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記足の裏と地面との歩行方向の角度を示す情報と、第１閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第１閾値よりも低い第２閾値とに基づいて前記ユーザの歩行を検出する検出手段と、
   前記検出手段による検出結果に基づく情報を出力させる出力手段と、
   を有し、
   前記検出手段は、前記ユーザの心拍及び皮膚温度の少なくとも一方に基づいて、前記第２閾値を決定する、
   情報処理装置。
3. 前記取得手段は、前記ユーザの足の土踏まずから踵までの間のいずれかの位置に装着される前記センサに基づく情報を取得する、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記検出手段は、外部装置から所定のコマンドを受信した際に前記第１閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記第２閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記検出手段は、前記センサにより測定される加速度と角速度との少なくとも一方が閾値以上である際に前記第１閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記第２閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記検出手段は、前記第１閾値に基づいて前記ユーザの歩行を検出できない場合、前記角度を示す情報と、前記第２閾値と、前記センサにより測定される前記ユーザの歩行方向の加速度と、に基づいて前記ユーザの歩行を検出する、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記検出手段は、前記ユーザの属性に基づいて、前記第２閾値を決定する、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記検出手段は、前記センサにより測定される加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいて、前記第２閾値を決定する、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置の各手段の処理を実行する、
   情報処理方法。
10. 請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置の各手段の処理をコンピュータに実行させる、プログラム。

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