ウェアラブルセンサを用いた下肢運動推定技術に基づくランニング障害リスクを軽減するシューズ選択システムの開発
塩竃実 (1651058)
近年，ランニングが世界的にブームとなっている．ランニングは健康を獲得できる一方で，障害を患うリスクも伴っている．スポーツメーカーはシューズのソール部の硬さに工夫を凝らすなど，ランニング障害を防止するために様々なシューズ開発に取り組んでいる．そこで本研究では，これらのシューズをランナーが自身の運動特徴に応じて選択出来るように，ウェアラブルセンサを用いてランナーの下肢の運動特徴を推定する技術を開発した．技術的に困難である簡便かつロバストな実環境での走行計測に対し，本研究では，２つのシステムを開発した．１つ目は，ウェアラブルセンサをランニングシューズに装着することで，実環境での走行を計測するシステム開発した．２つ目は，ウェアラブルセンサから得られた加速度・角速度のデータを用いて，実環境での走行からランニング障害と相関の高いパラメータをロバストに抽出する運動量特徴抽出システムの開発を行った．本システムは，ランナーの実環境での走行から得られた運動特徴量を抽出することにより，ランナーのシューズ選択に貢献する．
In recent years, running has become a boom globally. While running can gain health, it also brings with the risk of suffering from running injuries. Sports companies develops various shoes to prevent running injuries, such as devising in the hardness of the sole part of shoes. Therefore, in this study, we developed a technique to estimate the motion characteristics of the lower extremities using wearable sensors so that runners can select these shoes according to their own motion characteristics. In this research, we developed two systems to measure running simply and robustly in real environment which is technically difficult. Firstly, by installing wearable sensors on running shoes, we developed a system to measure running in real environment. Secondly, we developed motion feature extraction system that robustly extracts parameters with high correlation with running troubles from running in real environment, using acceleration / angular velocity data obtained from wearable sensors. This system contributes to the shoes selection of the runner by extracting motion feature obtained from running in the real environment.