JPH06154355A - 最適運動負荷の決定方法とこれを利用した運動負荷装置 - Google Patents
最適運動負荷の決定方法とこれを利用した運動負荷装置Info
- Publication number
- JPH06154355A JPH06154355A JP30564392A JP30564392A JPH06154355A JP H06154355 A JPH06154355 A JP H06154355A JP 30564392 A JP30564392 A JP 30564392A JP 30564392 A JP30564392 A JP 30564392A JP H06154355 A JPH06154355 A JP H06154355A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- load
- pulse rate
- exercise
- exerciser
- maximum
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 目標脈拍数に対する負荷設定を運動者の体力
レベルに応じた値に的確に設定することができて、運動
者の脈拍数が目標脈拍数に達するまでに要する時間を短
くすることができると同時に運動者に無理な負荷を強い
てしまうことがない。 【構成】 設定される目標脈拍数に対する運動負荷を少
なくとも運動者の脈拍数と負荷値とを入力変数とする多
変量モデル式を用いて決定することで、ある負荷を設定
した時の運動者の脈拍数を予測できるものとする。
レベルに応じた値に的確に設定することができて、運動
者の脈拍数が目標脈拍数に達するまでに要する時間を短
くすることができると同時に運動者に無理な負荷を強い
てしまうことがない。 【構成】 設定される目標脈拍数に対する運動負荷を少
なくとも運動者の脈拍数と負荷値とを入力変数とする多
変量モデル式を用いて決定することで、ある負荷を設定
した時の運動者の脈拍数を予測できるものとする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は体力向上のための運動や
体力測定に際しての最適運動負荷の決定方法とこれを利
用した運動負荷装置に関するものである。
体力測定に際しての最適運動負荷の決定方法とこれを利
用した運動負荷装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】体力向上や体力測定のための運動負荷装
置として、従来よりトレッドミルや自転車エルゴメータ
が提供されている。前者はベルト状の床面上で歩行ある
いは走行運動を行うことができるようにしたもので、ベ
ルト状床面を動かす速度と傾斜角度とを調節すること
で、運動負荷量を可変としている。後者は図４に示すよ
うに、ハンドル４とサドル３とペダル２と本体１とから
なる自転車状であるとともに、ペダル２を踏む動作に対
する負荷を可変としているもので、この負荷は制御部６
において調節することができるようになっている。図中
５は運動者の脈拍数を計測するために運動者の耳に装着
される脈拍数センサーである。
置として、従来よりトレッドミルや自転車エルゴメータ
が提供されている。前者はベルト状の床面上で歩行ある
いは走行運動を行うことができるようにしたもので、ベ
ルト状床面を動かす速度と傾斜角度とを調節すること
で、運動負荷量を可変としている。後者は図４に示すよ
うに、ハンドル４とサドル３とペダル２と本体１とから
なる自転車状であるとともに、ペダル２を踏む動作に対
する負荷を可変としているもので、この負荷は制御部６
において調節することができるようになっている。図中
５は運動者の脈拍数を計測するために運動者の耳に装着
される脈拍数センサーである。
【０００３】ところで、自転車エルゴメータを用いた運
動プログラムは、 Ａ．まえもってペダル負荷を設定し、この負荷量で所定
時間だけ運動を行う。 Ｂ．運動時の脈拍数を設定し、この脈拍数となるように
ペダル負荷を増減させながら所定時間だけ運動を行う。 の２種に分類することができる。そしてＡのペダル負荷
設定は、運動の目的や運動者の体力レベルによって異な
るが、たとえば減量を目的とする場合、４０Ｗ〜１２０
Ｗ程度のペダル負荷で１０分間以上の運動を行うのが一
般的であり、Ｂの場合の脈拍数の設定には、統計的に求
められている年齢や性別に応じた最大脈拍数をもとに設
定するのが一般的である。なお、最大脈拍数は、各個人
における最大の脈拍数であり、正確には最大酸素摂取量
（ＶＯ2 ｍａｘ：運動中に１分間当たりに体内に摂取さ
れる酸素の最大量で、単位時間に単位体重当たりに摂取
する最大酸素量で表すことが多く、普通は体重１ｋｇ当
たりに摂取できる最大酸素量をｍｌで表す）に対する脈
拍数であるが、統計的に求めた性別と年齢とに応じた回
帰式で決定することが多く、この回帰式には種々のもの
が提案されているが、たとえば 男性： ２０９−０．６９×年齢（拍／分） 女性： ２０５−０．７５×年齢（拍／分） が用いられ、この最大脈拍数をもとに、 （最大脈拍数−安静時脈拍数）×運動強度＋安静時脈拍
数 で運動時の脈拍数を設定することが多い。なお、運動強
度には、通常３０％〜７０％（０．３〜０．７）の値が
用いられる。
動プログラムは、 Ａ．まえもってペダル負荷を設定し、この負荷量で所定
時間だけ運動を行う。 Ｂ．運動時の脈拍数を設定し、この脈拍数となるように
ペダル負荷を増減させながら所定時間だけ運動を行う。 の２種に分類することができる。そしてＡのペダル負荷
設定は、運動の目的や運動者の体力レベルによって異な
るが、たとえば減量を目的とする場合、４０Ｗ〜１２０
Ｗ程度のペダル負荷で１０分間以上の運動を行うのが一
般的であり、Ｂの場合の脈拍数の設定には、統計的に求
められている年齢や性別に応じた最大脈拍数をもとに設
定するのが一般的である。なお、最大脈拍数は、各個人
における最大の脈拍数であり、正確には最大酸素摂取量
（ＶＯ2 ｍａｘ：運動中に１分間当たりに体内に摂取さ
れる酸素の最大量で、単位時間に単位体重当たりに摂取
する最大酸素量で表すことが多く、普通は体重１ｋｇ当
たりに摂取できる最大酸素量をｍｌで表す）に対する脈
拍数であるが、統計的に求めた性別と年齢とに応じた回
帰式で決定することが多く、この回帰式には種々のもの
が提案されているが、たとえば 男性： ２０９−０．６９×年齢（拍／分） 女性： ２０５−０．７５×年齢（拍／分） が用いられ、この最大脈拍数をもとに、 （最大脈拍数−安静時脈拍数）×運動強度＋安静時脈拍
数 で運動時の脈拍数を設定することが多い。なお、運動強
度には、通常３０％〜７０％（０．３〜０．７）の値が
用いられる。
【０００４】ところで、このように運動時の脈拍数を設
定して運動を行う場合、設定した目標脈拍数に対する負
荷の決定は、低い負荷より一定の割合で負荷を増大（た
とえば３０秒毎に１０Ｗずつ増大）させていくことで目
標脈拍数に到達させる方法が一般的である。なお、目標
脈拍数に達したかどうかは脈拍数センサー５で検出す
る。
定して運動を行う場合、設定した目標脈拍数に対する負
荷の決定は、低い負荷より一定の割合で負荷を増大（た
とえば３０秒毎に１０Ｗずつ増大）させていくことで目
標脈拍数に到達させる方法が一般的である。なお、目標
脈拍数に達したかどうかは脈拍数センサー５で検出す
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】この場合、５０％運動
強度で運動を行ったり、あるいは体力測定のために目標
脈拍数を設定して運動を行うにあたり、従来は上述のよ
うに非常に低い負荷から一定の割合で徐々に負荷を増大
させていくのであるが、これは運動者の体力レベルを考
慮せずにすべての人に一律な負荷上昇を行うものであっ
たために、体力レベルの低い者は比較的早期に目標脈拍
数に到達することができるのに対し、体力レベルの高い
者は目標脈拍数に到達するまで長時間要してしまうこと
になる。
強度で運動を行ったり、あるいは体力測定のために目標
脈拍数を設定して運動を行うにあたり、従来は上述のよ
うに非常に低い負荷から一定の割合で徐々に負荷を増大
させていくのであるが、これは運動者の体力レベルを考
慮せずにすべての人に一律な負荷上昇を行うものであっ
たために、体力レベルの低い者は比較的早期に目標脈拍
数に到達することができるのに対し、体力レベルの高い
者は目標脈拍数に到達するまで長時間要してしまうこと
になる。
【０００６】一方、負荷の上昇率を高くして目標脈拍数
に到達するまでの時間を短縮すれば、負荷を上昇させた
時にその負荷に応じた脈拍数に安定するまでに次の負荷
上昇を行ってしまうことになる傾向が強くなり、目標と
する脈拍数に対して過負荷になりがちであり、時には運
動者にとって危険な運動領域での運動を強いることにな
る場合もある。なお、負荷を設定してからその負荷に応
じた脈拍数に安定するまでに一般に３分以上が必要とさ
れている。
に到達するまでの時間を短縮すれば、負荷を上昇させた
時にその負荷に応じた脈拍数に安定するまでに次の負荷
上昇を行ってしまうことになる傾向が強くなり、目標と
する脈拍数に対して過負荷になりがちであり、時には運
動者にとって危険な運動領域での運動を強いることにな
る場合もある。なお、負荷を設定してからその負荷に応
じた脈拍数に安定するまでに一般に３分以上が必要とさ
れている。
【０００７】本発明はこのような点に鑑み為されたもの
であり、その目的とするところは目標脈拍数に対する負
荷設定を運動者の体力レベルに応じた値に的確に設定す
ることができて、運動者の脈拍数が目標脈拍数に達する
までに要する時間を短くすることができると同時に運動
者に無理な負荷を強いてしまうことがない最適運動負荷
の決定方法とこれを利用した運動負荷装置を提供するに
ある。
であり、その目的とするところは目標脈拍数に対する負
荷設定を運動者の体力レベルに応じた値に的確に設定す
ることができて、運動者の脈拍数が目標脈拍数に達する
までに要する時間を短くすることができると同時に運動
者に無理な負荷を強いてしまうことがない最適運動負荷
の決定方法とこれを利用した運動負荷装置を提供するに
ある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】しかして本発明に係る最
適運動負荷の決定方法は、運動者に対する負荷を可変と
している運動負荷装置における運動負荷決定方法であっ
て、設定される目標脈拍数に対する運動負荷を少なくと
も運動者の脈拍数と負荷値とを入力変数とする多変量モ
デル式を用いて決定することに主たる特徴を有してお
り、また本発明に係る運動負荷装置は、設定される目標
脈拍数に対する運動負荷を少なくとも運動者の脈拍数と
負荷値とを入力変数とする多変量モデル式を用いて決定
して、この決定値に基づいて負荷量を制御する制御装置
を備えていることを特徴とするトレーニング用運動負荷
装置、あるいは体力測定用運動負荷装置に特徴を有して
いる。
適運動負荷の決定方法は、運動者に対する負荷を可変と
している運動負荷装置における運動負荷決定方法であっ
て、設定される目標脈拍数に対する運動負荷を少なくと
も運動者の脈拍数と負荷値とを入力変数とする多変量モ
デル式を用いて決定することに主たる特徴を有してお
り、また本発明に係る運動負荷装置は、設定される目標
脈拍数に対する運動負荷を少なくとも運動者の脈拍数と
負荷値とを入力変数とする多変量モデル式を用いて決定
して、この決定値に基づいて負荷量を制御する制御装置
を備えていることを特徴とするトレーニング用運動負荷
装置、あるいは体力測定用運動負荷装置に特徴を有して
いる。
【０００９】
【作用】本発明によれば、ある負荷を設定した時の運動
者の脈拍数を予測することができるために、運動者の脈
拍数が目標脈拍数に到達するまでの負荷量の増大量を運
動者のレベルに応じて設定することになり、このために
目標脈拍数に到達するまでに要する時間を短くすること
ができるとともに、運動者に過大な運動負荷を与えてし
まうことがないものである。
者の脈拍数を予測することができるために、運動者の脈
拍数が目標脈拍数に到達するまでの負荷量の増大量を運
動者のレベルに応じて設定することになり、このために
目標脈拍数に到達するまでに要する時間を短くすること
ができるとともに、運動者に過大な運動負荷を与えてし
まうことがないものである。
【００１０】この時、多変量モデル式の入力変数とし
て、脈拍数と負荷値のほかに、運動者の性別、年齢、身
長、体重、体脂肪量、経過時間、脈拍数の変化量、負荷
値の変化量、前回予測した最大酸素摂取量、前回予測し
た最大運動能力のうちの少なくとも一つを用いれば、あ
る負荷を設定する時の運動者の脈拍数の予測をより正確
に行うことができる。
て、脈拍数と負荷値のほかに、運動者の性別、年齢、身
長、体重、体脂肪量、経過時間、脈拍数の変化量、負荷
値の変化量、前回予測した最大酸素摂取量、前回予測し
た最大運動能力のうちの少なくとも一つを用いれば、あ
る負荷を設定する時の運動者の脈拍数の予測をより正確
に行うことができる。
【００１１】また多変量モデル式を用いて運動者の最大
運動能力もしくは最大酸素摂取量を推定した後、目標脈
拍数と最大脈拍数との関係から求めた運動強度を用いて
運動負荷を決定すれば、予測値の導出をより簡便に行う
ことができる。そして、多変量モデル式を利用して運動
負荷を決定した後、制御テーブルもしくはファジィ手法
を用いて運動負荷の微調整を行えば、予測値が最適でな
くとも、微調整によって最適化されることになり、この
時、制御テーブルもしくはファジィ手法のための入力変
数として、目標脈拍数との脈拍数差、負荷値、負荷を設
定してからの経過時間を用いれば、微調整をより正確に
行うことができ、多変量モデル式を利用した運動負荷の
決定を多変量モデル式で推定した負荷値より低めに決定
すれば、制御テーブルもしくはファジィ手法による運動
負荷の微調整を運動負荷の増大方向に追い込む方向に行
うだけで、目標脈拍数の合わせ込みを行うことができ
て、微調整を正確に行うことができる。
運動能力もしくは最大酸素摂取量を推定した後、目標脈
拍数と最大脈拍数との関係から求めた運動強度を用いて
運動負荷を決定すれば、予測値の導出をより簡便に行う
ことができる。そして、多変量モデル式を利用して運動
負荷を決定した後、制御テーブルもしくはファジィ手法
を用いて運動負荷の微調整を行えば、予測値が最適でな
くとも、微調整によって最適化されることになり、この
時、制御テーブルもしくはファジィ手法のための入力変
数として、目標脈拍数との脈拍数差、負荷値、負荷を設
定してからの経過時間を用いれば、微調整をより正確に
行うことができ、多変量モデル式を利用した運動負荷の
決定を多変量モデル式で推定した負荷値より低めに決定
すれば、制御テーブルもしくはファジィ手法による運動
負荷の微調整を運動負荷の増大方向に追い込む方向に行
うだけで、目標脈拍数の合わせ込みを行うことができ
て、微調整を正確に行うことができる。
【００１２】なお、ここで言う多変量モデル式（数式）
は、目的変量に対して多数の説明変量を自動的に数式と
して関連づける多変量解析を用いて求めた式や、目的変
量が非線形であって多変量解析では関係づけることがで
きないような場合においても、多数の説明変量と目的変
量との間に有効な数式を提供するニューロ手法を用いて
求めた式を意味する。また、前述の自転車エルゴメータ
における制御部６に使用する演算回路では、その演算速
度の関係から、多変量モデル式を直接利用することが困
難であるために、予めファジィ手法でシミュレーション
した結果を制御テーブル化して制御を行うものや、シミ
ュレーション結果から求めた簡略化モデル式を用いて制
御を行うものも、本発明における多変量モデル式による
負荷決定に含むものとする。簡略化モデル式は、たとえ
ば、最大酸素摂取量を出力変数とする場合、ある値に、
各入力変数に所定値を乗算した値を加減算するものとし
て得ることができる。制御テーブルは、制御変数が少な
い場合に用いられるもので、各変数の制御の関係をテー
ブルに表して、必要な時に必要な値をテーブルから求め
る方法であり、ファジィ手法は制御変数が増えた場合も
各制御変数のメンバーシップ関数を用いて出力を推論・
演算することにより求める方法である。
は、目的変量に対して多数の説明変量を自動的に数式と
して関連づける多変量解析を用いて求めた式や、目的変
量が非線形であって多変量解析では関係づけることがで
きないような場合においても、多数の説明変量と目的変
量との間に有効な数式を提供するニューロ手法を用いて
求めた式を意味する。また、前述の自転車エルゴメータ
における制御部６に使用する演算回路では、その演算速
度の関係から、多変量モデル式を直接利用することが困
難であるために、予めファジィ手法でシミュレーション
した結果を制御テーブル化して制御を行うものや、シミ
ュレーション結果から求めた簡略化モデル式を用いて制
御を行うものも、本発明における多変量モデル式による
負荷決定に含むものとする。簡略化モデル式は、たとえ
ば、最大酸素摂取量を出力変数とする場合、ある値に、
各入力変数に所定値を乗算した値を加減算するものとし
て得ることができる。制御テーブルは、制御変数が少な
い場合に用いられるもので、各変数の制御の関係をテー
ブルに表して、必要な時に必要な値をテーブルから求め
る方法であり、ファジィ手法は制御変数が増えた場合も
各制御変数のメンバーシップ関数を用いて出力を推論・
演算することにより求める方法である。
【００１３】このような多変量モデル式の作成には、こ
こでは最大下負荷法（軽い運動から始めて漸次強くして
いき、あらかじめ定めた目標脈拍数に達したら、その分
の最後まで運動を続けた後、運動を終了をする体力測定
法）により測定した最大酸素摂取量もしくは最大運動能
力の実験データを使用した。被験者は２０〜６０歳代の
健康な男女計７０名であり、図２中に示す４０％〜７０
％運動強度における年齢別の脈拍数近傍で各４分間計１
６分間の運動を行わせて、最大酸素摂取量あるいは最大
運動能力は、各段階で得られる４組のデータから回帰直
線を求めて算出した。
こでは最大下負荷法（軽い運動から始めて漸次強くして
いき、あらかじめ定めた目標脈拍数に達したら、その分
の最後まで運動を続けた後、運動を終了をする体力測定
法）により測定した最大酸素摂取量もしくは最大運動能
力の実験データを使用した。被験者は２０〜６０歳代の
健康な男女計７０名であり、図２中に示す４０％〜７０
％運動強度における年齢別の脈拍数近傍で各４分間計１
６分間の運動を行わせて、最大酸素摂取量あるいは最大
運動能力は、各段階で得られる４組のデータから回帰直
線を求めて算出した。
【００１４】この体力測定により求めた少なくとも脈拍
数と負荷値を入力変数として（好ましくはこの両者に加
えて、運動者の性別、年齢、身長、体重、体脂肪量、経
過時間、脈拍数の変化量、負荷値の変化量、前回予測し
た最大酸素摂取量、前回予測した最大運動能力の少なく
とも一つを入力変数として加えて）多変量解析あるいは
ニューロ手法による多変量モデル式を得て、目標脈拍数
に対する最適運動の決定は、多変量モデル式から最大酸
素摂取量あるいは最大運動能力を推定した後、目標脈拍
数に対応する運動強度を乗することにより求める方法を
用いた。最大運動能力からの負荷の算出は、 最大運動能力（Ｗ）＝運動強度（％）／１００ で求める。なお、運動強度は、目標脈拍数から安静時脈
拍数を引いた値を、最大脈拍数から安静時脈拍数で割っ
た値に１００を乗算して求めた値である。安静時脈拍数
は個人差があるために、平均的な７０拍を用いることも
ある。
数と負荷値を入力変数として（好ましくはこの両者に加
えて、運動者の性別、年齢、身長、体重、体脂肪量、経
過時間、脈拍数の変化量、負荷値の変化量、前回予測し
た最大酸素摂取量、前回予測した最大運動能力の少なく
とも一つを入力変数として加えて）多変量解析あるいは
ニューロ手法による多変量モデル式を得て、目標脈拍数
に対する最適運動の決定は、多変量モデル式から最大酸
素摂取量あるいは最大運動能力を推定した後、目標脈拍
数に対応する運動強度を乗することにより求める方法を
用いた。最大運動能力からの負荷の算出は、 最大運動能力（Ｗ）＝運動強度（％）／１００ で求める。なお、運動強度は、目標脈拍数から安静時脈
拍数を引いた値を、最大脈拍数から安静時脈拍数で割っ
た値に１００を乗算して求めた値である。安静時脈拍数
は個人差があるために、平均的な７０拍を用いることも
ある。
【００１５】多変量モデル式で最大酸素摂取量を推定す
る場合には、 最大酸素摂取量（ml/kg/分)×体重(kg)＝２３３＋１
３．０８×負荷（Ｗ） という実験式から最大運動能力に換算して最適負荷を求
めた。なお、最大酸素摂取量や最大運動力を推定するこ
となく、目標脈拍数に対する負荷を多変量モデル式より
直接求めてもよい。
る場合には、 最大酸素摂取量（ml/kg/分)×体重(kg)＝２３３＋１
３．０８×負荷（Ｗ） という実験式から最大運動能力に換算して最適負荷を求
めた。なお、最大酸素摂取量や最大運動力を推定するこ
となく、目標脈拍数に対する負荷を多変量モデル式より
直接求めてもよい。
【００１６】また、実験データの解析には最大下負荷法
を用いたが、最大負荷法（軽い運動から始めて漸次強く
していき、体力の最大限度まで高める体力測定法）を用
いてもよいのはもちろんであり、さらに呼気分析も併用
すれば、より精度の高い多変量モデル式の作成が可能と
なる。また、このように決定した最適負荷を負荷量を可
変としている運動負荷装置に利用する場合、体力測定や
脈拍数一定トレーニングに応用することができる。
を用いたが、最大負荷法（軽い運動から始めて漸次強く
していき、体力の最大限度まで高める体力測定法）を用
いてもよいのはもちろんであり、さらに呼気分析も併用
すれば、より精度の高い多変量モデル式の作成が可能と
なる。また、このように決定した最適負荷を負荷量を可
変としている運動負荷装置に利用する場合、体力測定や
脈拍数一定トレーニングに応用することができる。
【００１７】
【実施例】以下本発明を図４に示した自転車エルゴメー
タにおける最適負荷決定に用いて体力測定を行う場合に
ついて説明する。 実施例１ 図２に示した脈拍数近傍で４０〜７０％運動強度の脈拍
数近傍で４段階各４分間計１６分間の負荷をかけて体力
測定を行うにあたり、多変量モデル式ＭＣの入力変数Ｉ
として、脈拍数と負荷値のみを用いて、体力測定開始
後、１分、４分、８分、１２分の計４回、最適負荷推定
を行い、最適負荷の推定は各予測時点で推定した最大運
動能力に目標脈拍数に対応する運動強度を乗ずることで
行った。使用したニューロ手法によるモデル式には、出
力変数Ｏを最大運動能力として４万回の学習をさせた結
果を使用した。ただし、演算速度の関係でニューロ手法
による演算ができないために、演算の簡略化モデル式を
作成して最適負荷の設定を行った。体力測定の結果であ
る最大酸素摂取量あるいは最大運動能力の実測値は各段
階負荷の４分目の脈拍数と負荷値の４組のデータより回
帰直線を求めて算出した。
タにおける最適負荷決定に用いて体力測定を行う場合に
ついて説明する。 実施例１ 図２に示した脈拍数近傍で４０〜７０％運動強度の脈拍
数近傍で４段階各４分間計１６分間の負荷をかけて体力
測定を行うにあたり、多変量モデル式ＭＣの入力変数Ｉ
として、脈拍数と負荷値のみを用いて、体力測定開始
後、１分、４分、８分、１２分の計４回、最適負荷推定
を行い、最適負荷の推定は各予測時点で推定した最大運
動能力に目標脈拍数に対応する運動強度を乗ずることで
行った。使用したニューロ手法によるモデル式には、出
力変数Ｏを最大運動能力として４万回の学習をさせた結
果を使用した。ただし、演算速度の関係でニューロ手法
による演算ができないために、演算の簡略化モデル式を
作成して最適負荷の設定を行った。体力測定の結果であ
る最大酸素摂取量あるいは最大運動能力の実測値は各段
階負荷の４分目の脈拍数と負荷値の４組のデータより回
帰直線を求めて算出した。
【００１８】その結果、推定した最大運動能力の実測値
に対する誤差の平均値（Ｗ）は次の通りであった。 実施例２ 初期入力変数Ｉを年齢、性別、体重とし、その後の予測
時点での入力変数Ｉを年齢、性別、体重、脈拍数、負荷
値、脈拍数の積分値、負荷の積分値、前回予測時点での
最大運動能力としたこと以外については、実施例１と同
じ条件で最大運動能力を推定して最適負荷を決定した。
この時の推定した最大運動能力の実測値に対する誤差の
平均値は、次の通りであった。
に対する誤差の平均値（Ｗ）は次の通りであった。 実施例２ 初期入力変数Ｉを年齢、性別、体重とし、その後の予測
時点での入力変数Ｉを年齢、性別、体重、脈拍数、負荷
値、脈拍数の積分値、負荷の積分値、前回予測時点での
最大運動能力としたこと以外については、実施例１と同
じ条件で最大運動能力を推定して最適負荷を決定した。
この時の推定した最大運動能力の実測値に対する誤差の
平均値は、次の通りであった。
【００１９】 実施例３ 初期入力変数Ｉを年齢、性別、体重とし、その後の予測
時点での入力変数Ｉを脈拍数、負荷値、脈拍数の積分
値、負荷の積分値、前回予測時点での最大酸素摂取量と
したこと以外については、実施例１と同じ条件で出力変
数Ｏとして最大酸素摂取量を推定して、ここから最大運
動能力を導き、最適負荷を決定した。この時の推定した
最大酸素摂取量の実測値に対する平均２乗誤差は、次の
通りであった。
時点での入力変数Ｉを脈拍数、負荷値、脈拍数の積分
値、負荷の積分値、前回予測時点での最大酸素摂取量と
したこと以外については、実施例１と同じ条件で出力変
数Ｏとして最大酸素摂取量を推定して、ここから最大運
動能力を導き、最適負荷を決定した。この時の推定した
最大酸素摂取量の実測値に対する平均２乗誤差は、次の
通りであった。
【００２０】 実施例４ 初期入力変数Ｉを年齢、性別、体重とし、その後の予測
時点での入力変数Ｉをクラス化した年齢（４５才未満と
４５才以上とに分類）、性別、クラス化した体重（男
性：６０ｋｇ未満と６０ｋｇ以上で分類、女性：５０ｋ
ｇ未満と５０ｋｇ以上とで分類）、脈拍数、負荷値、脈
拍数の積分値、負荷の積分値、前回予測時点での最大酸
素摂取量としたこと以外については、実施例１と同じ条
件で最大酸素摂取量を推定して、最大運動能力を導き、
最適負荷を決定した。この時の推定した最大酸素摂取量
の実測値に対する平均２乗誤差は、次の通りであった。
時点での入力変数Ｉをクラス化した年齢（４５才未満と
４５才以上とに分類）、性別、クラス化した体重（男
性：６０ｋｇ未満と６０ｋｇ以上で分類、女性：５０ｋ
ｇ未満と５０ｋｇ以上とで分類）、脈拍数、負荷値、脈
拍数の積分値、負荷の積分値、前回予測時点での最大酸
素摂取量としたこと以外については、実施例１と同じ条
件で最大酸素摂取量を推定して、最大運動能力を導き、
最適負荷を決定した。この時の推定した最大酸素摂取量
の実測値に対する平均２乗誤差は、次の通りであった。
【００２１】 実施例５ 初期入力変数Ｉを年齢、性別、体重とし、その後の予測
時点での入力変数Ｉを年齢、性別、体重、脈拍数、前回
予測時点での最大酸素摂取量としたこと以外について
は、実施例１と同じ条件で最大酸素摂取量を推定して、
最大運動能力を導き、最適負荷を決定した。この時の推
定した最大酸素摂取量の実測値に対する平均２乗誤差
は、次の通りであった。
時点での入力変数Ｉを年齢、性別、体重、脈拍数、前回
予測時点での最大酸素摂取量としたこと以外について
は、実施例１と同じ条件で最大酸素摂取量を推定して、
最大運動能力を導き、最適負荷を決定した。この時の推
定した最大酸素摂取量の実測値に対する平均２乗誤差
は、次の通りであった。
【００２２】 実施例６ これは実施例２で示した自転車エルゴメータによる体力
測定負荷の決定に、ファジィ手法による負荷の微調整を
加えたもので、この微調整には、図３に示すようなメン
バーシップ関数より重心法（Ｍｉｎ−Ｍａｘ法）を用い
て作成した制御テーブルを用いて行った。この負荷の微
調整は、各段階のニューロ手法による負荷の設定後、１
分目と２分目との各２回行った。この場合、予測した最
大酸素摂取量が運動者のそれを越える場合があっても、
微調整段階で負荷値が調整されるために、過負荷状態を
運動者に長く強いることがない。なお、微調整を行う時
点は上記時点に限るものではない。
測定負荷の決定に、ファジィ手法による負荷の微調整を
加えたもので、この微調整には、図３に示すようなメン
バーシップ関数より重心法（Ｍｉｎ−Ｍａｘ法）を用い
て作成した制御テーブルを用いて行った。この負荷の微
調整は、各段階のニューロ手法による負荷の設定後、１
分目と２分目との各２回行った。この場合、予測した最
大酸素摂取量が運動者のそれを越える場合があっても、
微調整段階で負荷値が調整されるために、過負荷状態を
運動者に長く強いることがない。なお、微調整を行う時
点は上記時点に限るものではない。
【００２３】実施例７ 実施例６における負荷の決定値（ファジィ手法による微
調整を行う前の決定値を）を、表６に示すように、ニュ
ーロ手法で求めた最適負荷量（推定最大運動能力×運動
強度）より低めに設定し、その後の目標脈拍数への合わ
せ込みのためのファジィ手法による負荷の微調整が常に
負荷を増大させる方向だけでなされるようにした。この
場合、運動者に過負荷による負担がかかることがないも
のとなった。
調整を行う前の決定値を）を、表６に示すように、ニュ
ーロ手法で求めた最適負荷量（推定最大運動能力×運動
強度）より低めに設定し、その後の目標脈拍数への合わ
せ込みのためのファジィ手法による負荷の微調整が常に
負荷を増大させる方向だけでなされるようにした。この
場合、運動者に過負荷による負担がかかることがないも
のとなった。
【００２４】 以上の説明では、体力測定に利用した場合についてのみ
説明したが、いずれの実施例の場合も、脈拍一定トレー
ニングに応用することができるのはもちろんである。こ
の時、運動者にウォーミングアップを兼ねた運動をまず
行わせ、この時に得た各種入力変数から多変量モデル式
で目標脈拍数に対する最適負荷を推定して、負荷設定を
行えば、より正確に最適負荷の設定することができ
る、。
説明したが、いずれの実施例の場合も、脈拍一定トレー
ニングに応用することができるのはもちろんである。こ
の時、運動者にウォーミングアップを兼ねた運動をまず
行わせ、この時に得た各種入力変数から多変量モデル式
で目標脈拍数に対する最適負荷を推定して、負荷設定を
行えば、より正確に最適負荷の設定することができ
る、。
【００２５】
【発明の効果】以上のように本発明においては、設定さ
れる目標脈拍数に対する運動負荷を少なくとも運動者の
脈拍数と負荷値とを入力変数とする多変量モデル式を用
いて決定するために、ある負荷を設定した時の運動者の
脈拍数を予測することができるものであり、運動者の脈
拍数が目標脈拍数に到達するまでの負荷量の増大量を運
動者のレベルに応じて設定することになり、このために
目標脈拍数に到達するまでに要する時間を短くすること
ができるとともに、運動者に過大な運動負荷を与えてし
まうことがなく、従って安全で且つ効率のよい運動負荷
の設定を行うことができ、さらには最適負荷まで負荷値
を一気に上昇させることができるために、脈拍数を見極
めるための時間を充分にとることができ、この点におい
ても過負荷を運動者に強いる可能性が小さくて安全なも
のである。
れる目標脈拍数に対する運動負荷を少なくとも運動者の
脈拍数と負荷値とを入力変数とする多変量モデル式を用
いて決定するために、ある負荷を設定した時の運動者の
脈拍数を予測することができるものであり、運動者の脈
拍数が目標脈拍数に到達するまでの負荷量の増大量を運
動者のレベルに応じて設定することになり、このために
目標脈拍数に到達するまでに要する時間を短くすること
ができるとともに、運動者に過大な運動負荷を与えてし
まうことがなく、従って安全で且つ効率のよい運動負荷
の設定を行うことができ、さらには最適負荷まで負荷値
を一気に上昇させることができるために、脈拍数を見極
めるための時間を充分にとることができ、この点におい
ても過負荷を運動者に強いる可能性が小さくて安全なも
のである。
【００２６】そして、この決定方法を用いたトレーニン
グ用運動負荷装置においては、安全で且つ効率の高いト
レーニングを行うことができ、体力測定用負荷装置にお
いては、体力測定を安全に且つ迅速に行うことができ
る。
グ用運動負荷装置においては、安全で且つ効率の高いト
レーニングを行うことができ、体力測定用負荷装置にお
いては、体力測定を安全に且つ迅速に行うことができ
る。
【図１】一実施例におけるブロック図である。
【図２】多変数モデル式の導入に用いた運動強度と目標
脈拍数との相関図である。
脈拍数との相関図である。
【図３】(a)〜(d)はメンバーシップ関数の説明図であ
る。
る。
【図４】自転車エルゴメータの一例を示す斜視図であ
る。
る。
ＭＣ 多変量モデル式 Ｉ 入力変数 Ｏ 出力変数
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年９月２０日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１４】この体力測定により求めた少なくとも脈拍
数と負荷値を入力変数として（好ましくはこの両者に加
えて、運動者の性別、年齢、身長、体重、体脂肪量、経
過時間、脈拍数の変化量、負荷値の変化量、前回予測し
た最大酸素摂取量、前回予測した最大運動能力の少なく
とも一つを入力変数として加えて）多変量解析あるいは
ニューロ手法による多変量モデル式を得て、目標脈拍数
に対する最適運動の決定は、多変量モデル式から最大酸
素摂取量あるいは最大運動能力を推定した後、目標脈拍
数に対応する運動強度を乗することにより求める方法を
用いた。最大運動能力からの負荷の算出は、 最大運動能力（Ｗ）×運動強度（％）／１００ で求める。なお、運動強度は、目標脈拍数から安静時脈
拍数を引いた値を、最大脈拍数から安静時脈拍数で割っ
た値に１００を乗算して求めた値である。安静時脈拍数
は個人差があるために、平均的な７０拍を用いることも
ある。
数と負荷値を入力変数として（好ましくはこの両者に加
えて、運動者の性別、年齢、身長、体重、体脂肪量、経
過時間、脈拍数の変化量、負荷値の変化量、前回予測し
た最大酸素摂取量、前回予測した最大運動能力の少なく
とも一つを入力変数として加えて）多変量解析あるいは
ニューロ手法による多変量モデル式を得て、目標脈拍数
に対する最適運動の決定は、多変量モデル式から最大酸
素摂取量あるいは最大運動能力を推定した後、目標脈拍
数に対応する運動強度を乗することにより求める方法を
用いた。最大運動能力からの負荷の算出は、 最大運動能力（Ｗ）×運動強度（％）／１００ で求める。なお、運動強度は、目標脈拍数から安静時脈
拍数を引いた値を、最大脈拍数から安静時脈拍数で割っ
た値に１００を乗算して求めた値である。安静時脈拍数
は個人差があるために、平均的な７０拍を用いることも
ある。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１５】多変量モデル式で最大酸素摂取量を推定す
る場合には、 最大酸素摂取量（ml/kg/分)×体重(kg)＝233 ＋13.08
×最大運動能力（Ｗ） という実験式から最大運動能力に換算して最適負荷を求
めた。なお、最大酸素摂取量や最大運動力を推定するこ
となく、目標脈拍数に対する負荷を多変量モデル式より
直接求めてもよい。
る場合には、 最大酸素摂取量（ml/kg/分)×体重(kg)＝233 ＋13.08
×最大運動能力（Ｗ） という実験式から最大運動能力に換算して最適負荷を求
めた。なお、最大酸素摂取量や最大運動力を推定するこ
となく、目標脈拍数に対する負荷を多変量モデル式より
直接求めてもよい。
フロントページの続き (72)発明者 佐伯 さつき 大阪府門真市大字門真1048番地松下電工株 式会社内
Claims (8)
- 【請求項１】 運動者に対する負荷を可変としている運
動負荷装置における運動負荷決定方法であって、設定さ
れる目標脈拍数に対する運動負荷を少なくとも運動者の
脈拍数と負荷値とを入力変数とする多変量モデル式を用
いて決定することを特徴とする最適運動負荷の決定方
法。 - 【請求項２】 多変量モデル式の入力変数として、脈拍
数と負荷値のほかに、運動者の性別、年齢、身長、体
重、体脂肪量、経過時間、脈拍数の変化量、負荷値の変
化量、前回予測した最大酸素摂取量、前回予測した最大
運動能力の少なくとも一つを用いることを特徴とする請
求項１記載の最適運動負荷の決定方法。 - 【請求項３】 多変量モデル式を用いて運動者の最大運
動能力もしくは最大酸素摂取量を推定した後、目標脈拍
数と最大脈拍数との関係から求めた運動強度を用いて運
動負荷を決定することを特徴とする請求項１記載の最適
運動負荷の決定方法。 - 【請求項４】 多変量モデル式を利用して運動負荷を決
定した後、制御テーブルもしくはファジィ手法を用いて
運動負荷の微調整を行うことを特徴とする請求項１記載
の最適運動負荷の決定方法。 - 【請求項５】 制御テーブルもしくはファジィ手法のた
めの入力変数として、目標脈拍数との脈拍数差、負荷
値、負荷を設定してからの経過時間を用いることを特徴
とする請求項４記載の最適運動負荷の決定方法。 - 【請求項６】 多変量モデル式を利用した運動負荷の決
定を多変量モデル式で推定した負荷値より低めに決定す
ることを特徴とする請求項４記載の最適運動負荷の決定
方法。 - 【請求項７】 運動者に対する負荷を可変としている運
動負荷装置であって、設定される目標脈拍数に対する運
動負荷を少なくとも運動者の脈拍数と負荷値とを入力変
数とする多変量モデル式を用いて決定して、この決定値
に基づいて負荷量を制御する制御装置を備えていること
を特徴とするトレーニング用運動負荷装置。 - 【請求項８】 運動者に対する負荷を可変としている運
動負荷装置であって、設定される目標脈拍数に対する運
動負荷を少なくとも運動者の脈拍数と負荷値とを入力変
数とする多変量モデル式を用いて決定して、この決定値
に基づいて負荷量を制御する制御装置を備えていること
を特徴とする体力測定用運動負荷装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30564392A JPH06154355A (ja) | 1992-11-16 | 1992-11-16 | 最適運動負荷の決定方法とこれを利用した運動負荷装置 |
| DE4338958A DE4338958C2 (de) | 1992-11-16 | 1993-11-15 | Verfahren zum Festlegen einer für das Einhalten einer Sollpulszahl optimalen Leistung |
| US08/151,879 US5853351A (en) | 1992-11-16 | 1993-11-15 | Method of determining an optimum workload corresponding to user's target heart rate and exercise device therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30564392A JPH06154355A (ja) | 1992-11-16 | 1992-11-16 | 最適運動負荷の決定方法とこれを利用した運動負荷装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06154355A true JPH06154355A (ja) | 1994-06-03 |
Family
ID=17947604
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30564392A Pending JPH06154355A (ja) | 1992-11-16 | 1992-11-16 | 最適運動負荷の決定方法とこれを利用した運動負荷装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06154355A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999043392A1 (en) * | 1998-02-26 | 1999-09-02 | Omron Corporation | Exercise machine, physical strength evaluating method, and pulsation meter |
| JP2009542407A (ja) * | 2006-07-11 | 2009-12-03 | インダストリー−アカデミック コーオペレーション ファンデーション，ヨンナム ユニバーシティー | 圧力センサーアレイを用いた自動速度調節トレッドミルおよびファジー論理 |
| WO2025143063A1 (ja) * | 2023-12-27 | 2025-07-03 | 株式会社アシックス | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法、及び情報処理システム |
-
1992
- 1992-11-16 JP JP30564392A patent/JPH06154355A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999043392A1 (en) * | 1998-02-26 | 1999-09-02 | Omron Corporation | Exercise machine, physical strength evaluating method, and pulsation meter |
| JP2009542407A (ja) * | 2006-07-11 | 2009-12-03 | インダストリー−アカデミック コーオペレーション ファンデーション，ヨンナム ユニバーシティー | 圧力センサーアレイを用いた自動速度調節トレッドミルおよびファジー論理 |
| WO2025143063A1 (ja) * | 2023-12-27 | 2025-07-03 | 株式会社アシックス | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法、及び情報処理システム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5853351A (en) | Method of determining an optimum workload corresponding to user's target heart rate and exercise device therefor | |
| US4790528A (en) | Training device for rehabilitation | |
| Liow et al. | Velocity specificity of weight training for kayak sprint performance | |
| US7066865B2 (en) | Bipedal locomotion training and performance evaluation device and method | |
| CN102387744A (zh) | 用于确定试验对象的总体健康状况的方法和装置 | |
| US20080051261A1 (en) | Exercise protocols for treadmills and bicycle ergometers for exercise, diagnostics and rehabilitation | |
| WO1990012538A1 (en) | Universal fitness testing system | |
| WO2012140322A1 (en) | Method and system for determining the fitness index of a person | |
| US11324404B2 (en) | Kinesitherapy apparatus and anaerobic threshold identifying method | |
| CN106714685A (zh) | 使用触觉装置和脑‑计算机接口进行康复的方法和系统 | |
| CN114870323A (zh) | 健身器材及用于健身器材的运动评价方法 | |
| JPS6014875A (ja) | 最適運動条件を決定する方法 | |
| US12377008B2 (en) | Method for real-time adjustment of gait training parameter | |
| JPH06154355A (ja) | 最適運動負荷の決定方法とこれを利用した運動負荷装置 | |
| JP3911097B2 (ja) | エアロビック運動器具の負荷自動調整装置 | |
| JP3911098B2 (ja) | エアロビック運動器具の負荷自動調整装置 | |
| CN116440469B (zh) | 一种椭圆机控制方法、系统、存储介质及智能终端 | |
| JPH06245914A (ja) | 定常脈拍数の推定方法とこれの利用方法及びその装置 | |
| US20120157859A1 (en) | Device to assist in the practice of a physical activity session, and physical activity apparatus provided with such a device | |
| JP2547887B2 (ja) | 最大酸素摂取量推定方法ならびに最大酸素摂取量推定装置 | |
| JP2005342191A (ja) | 運動装置 | |
| JPH11262542A (ja) | 運動療法装置及び運動療法装置の制御方法 | |
| US20030233059A1 (en) | Method and device for measuring myodynamia by cycle-type ergometer | |
| JPH06190079A (ja) | 体力指標の測定方法及び測定装置とトレーニング装置 | |
| US6967904B2 (en) | Electronic watch for sports apparatus |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20030930 |