JP2017119102A - 運動解析装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
(1)センサユニットを用いて、時系列の角速度データ、加速度データ及び地磁気データの少なくとも1つを含む時系列のセンサデータを取得するステップ。前記センサユニットは、前記移動体に取り付けられ、角速度センサ、加速度センサ及び地磁気センサの少なくとも1つを含む。
(2)距離画像センサを用いて、前記移動体の運動を撮影した時系列の深度画像及び二次元画像を含む時系列の画像データを取得するステップ。
(3)前記センサデータ及び前記画像データに基づいて、前記移動体の三次元挙動を導出するステップ。
(1)センサユニットから出力される時系列の角速度データ、加速度データ及び地磁気データの少なくとも1つを含む時系列のセンサデータを取得するステップ。前記センサユニットは、前記移動体に取り付けられ、角速度センサ、加速度センサ及び地磁気センサの少なくとも1つを含む。
(2)距離画像センサにより前記移動体の運動を撮影した時系列の深度画像及び二次元画像を含む時系列の画像データを取得するステップ。
(3)前記センサデータ及び前記画像データに基づいて、前記移動体の三次元挙動を導出するステップ。
<1−1.運動解析システムの概要>
図1及び図2に、本発明の第1実施形態に係る運動解析装置1を含む運動解析システム100の全体構成図を示す。運動解析システム100は、ゴルファー7によるゴルフクラブ5のスイング動作の解析に適するように構成されている。運動解析装置1は、ゴルフクラブ5に取り付けられた慣性センサユニット4から出力される時系列の角速度データ、加速度データ及び地磁気データ(以下、センサデータということがある)に加えて、スイング動作を撮影した時系列の画像データ(すなわち、動画データ)に基づいて、スイング動作を解析する。以上の撮影は、距離画像センサ2により行われる。運動解析装置1は、慣性センサユニット4及び距離画像センサ2とともに運動解析システム100を構成する。運動解析装置1による解析の結果は、ゴルファー7に適したゴルフクラブ5のフィッティングや、ゴルファー7のフォームの改善、ゴルフ用品の開発等、様々な用途で利用される。
以下、運動解析システム100の各部の詳細について説明する。
距離画像センサ2は、ゴルファー7がゴルフクラブ5を試打する様子を二次元画像として撮影するとともに、被写体までの距離を測定する測距機能を有するカメラである。従って、距離画像センサ2は、時系列の二次元画像とともに、時系列の深度画像を出力することができる。なお、ここでいう二次元画像とは、撮影空間の像をカメラの光軸に直交する平面内へ投影した画像である。また、深度画像とは、カメラの光軸方向の被写体の奥行きのデータを、二次元画像と略同じ撮像範囲内の画素に割り当てた画像である。
慣性センサユニット4は、図1及び図3に示すとおり、ゴルフクラブ5のグリップ端51aに取り付けられており、グリップ端51aの挙動を計測する。本実施形態に係る慣性センサユニット4は、着脱自在に構成されており、任意のゴルフクラブ5に取り付けることができる。なお、ゴルフクラブ5は、一般的なゴルフクラブであり、シャフト52と、シャフト52の一端に設けられたヘッド53と、シャフト52の他端に設けられたグリップ51とから構成される。慣性センサユニット4は、スイング動作の妨げとならないよう、小型且つ軽量に構成されている。図2に示すように、本実施形態に係る慣性センサユニット4には、加速度センサ41、角速度センサ42及び地磁気センサ43が搭載されている。また、慣性センサユニット4には、これらのセンサ41〜43から出力されるセンサデータを運動解析装置1等の外部のデバイスに送信するための通信装置40も搭載されている。なお、本実施形態では、通信装置40は、スイング動作の妨げにならないように無線式であるが、ケーブルを介して有線式に運動解析装置1に接続するようにしてもよい。
運動解析装置1は、ハードウェアとしては汎用のパーソナルコンピュータであり、例えば、タブレットコンピュータ、スマートフォン、ノート型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータとして実現される。図2に示すとおり、運動解析装置1は、CD−ROM等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体30から運動解析プログラム3を汎用のコンピュータにインストールすることにより製造される。運動解析プログラム3は、慣性センサユニット4から送られてくるセンサデータ及び距離画像センサ2から送られてくる画像データに基づいて、ゴルフスイングを解析するためのソフトウェアであり、運動解析装置1に後述する動作を実行させる。
以下、図5を参照しつつ、ゴルフスイングを対象とする運動解析方法について説明する。この運動解析方法は、第1データ収集処理(S1)、第2データ収集処理(S2)及び運動解析処理(S3〜S9)により実現される。第1データ収集処理は、慣性センサユニット4から出力されるセンサデータを収集する処理であり、第2データ収集処理は、距離画像センサ2から出力される画像データを収集する処理である。運動解析処理は、当該センサデータ及び当該画像データに基づいて、運動解析装置1によりゴルフクラブ5の三次元挙動を解析する処理である。以下、これらの処理について、順に説明する。
第1データ収集処理では、ゴルファー7により、上述の慣性センサユニット4付きゴルフクラブ5がスイングされる。このとき、慣性センサユニット4により、ゴルフスイング中の加速度ax,ay,az、角速度ωx,ωy,ωz及び地磁気mx,my,mzのセンサデータが検出される。また、これらのセンサデータは、慣性センサユニット4の通信装置40を介して運動解析装置1に送信される。一方、運動解析装置1側では、第1取得部14aが通信部15を介してこれを受信し、記憶部13内に格納する。本実施形態では、少なくともアドレスの少し前(以下、初期時刻t1という)からフィニッシュまでの時系列のセンサデータが収集される。
第2データ収集処理では、ゴルフクラブ5のスイング動作が距離画像センサ2により撮影される。すなわち、距離画像センサ2により、ゴルフスイングを捉えたIR画像及び深度画像を含む画像データが検出される。第2データ収集処理は、第1データ収集処理と並行して、第1データ収集処理と同じスイング動作を対象として行われる。検出された画像データは、距離画像センサ2の通信部25を介して運動解析装置1に送信される。一方、運動解析装置1側では、第2取得部14bが通信部15を介してこれを受信し、記憶部13内に格納する。本実施形態では、少なくともアドレスの少し前の初期時刻t1からフィニッシュまでの時系列の画像データが収集される。
運動解析処理の大まかな流れは、以下のとおりである。すなわち、まず、第1データ収集処理により取得された時系列のセンサデータと、第2データ収集処理により取得された時系列の画像データとの時刻合わせが行われる(S3)。言い換えると、導出部14cが、センサデータと画像データとを同期させる。
以下、図6を参照しつつ、上記ステップS3における、時系列のセンサデータと時系列の画像データとの時刻合わせ処理について説明する。
成分a:慣性座標系のX軸と、局所座標系のx軸とのなす角度の余弦
成分b:慣性座標系のY軸と、局所座標系のx軸とのなす角度の余弦
成分c:慣性座標系のZ軸と、局所座標系のx軸とのなす角度の余弦
成分d:慣性座標系のX軸と、局所座標系のy軸とのなす角度の余弦
成分e:慣性座標系のY軸と、局所座標系のy軸とのなす角度の余弦
成分f:慣性座標系のZ軸と、局所座標系のy軸とのなす角度の余弦
成分g:慣性座標系のX軸と、局所座標系のz軸とのなす角度の余弦
成分h:慣性座標系のY軸と、局所座標系のz軸とのなす角度の余弦
成分i:慣性座標系のZ軸と、局所座標系のz軸とのなす角度の余弦
ここで、ベクトル(a,b,c)は、x軸方向の単位ベクトルを表し、ベクトル(d,e,f)は、y軸方向の単位ベクトルを表し、ベクトル(g,h,i)は、z軸方向の単位ベクトルを表している。
以下、図9を参照しつつ、アドレス期間の姿勢の導出処理の流れを説明する。ここで、オイラーパラメータqは、上記のとおり、姿勢行列Nとの間で相互に変換可能である。また、上記のとおり、姿勢行列Nに含まれる行ベクトルは、慣性座標系内での局所座標系の三軸の向きを表している。従って、オイラーパラメータq及び姿勢行列Nの少なくとも一方が分かれば、慣性座標系内での局所座標系の三軸の向き、つまりはz軸に平行なシャフト52の向き(g,h,i)が分かる。そのため、以下では、シャフト52の姿勢として、オイラーパラメータq及び姿勢行列Nが導出される。
以下、図10を参照しつつ、アドレスからインパクト付近までの姿勢の導出処理の流れを説明する。本処理では、アドレス期間における姿勢の導出処理と類似のアルゴリズムが用いられる。両処理の主な相違点は、最適化のための目的関数J2に、上記関数Fk,Fmに加え、画像データ由来の二次元のシャフト52の向きに基づく関数Fnが含まれる点にある。以下、詳細に説明する。
以下、図11を参照しつつ、アドレスからインパクト付近までのグリップ51の位置及び速度の導出処理の流れを説明する。
以下、図12を参照しつつ、アドレスからインパクト付近までのグリップ51の角速度及び角加速度の導出処理の流れを説明する。
以下、図13を参照しつつ、アドレスからインパクト付近までのグリップ51の加速度の導出処理の流れを説明する。
以下、本発明の実施例について説明するが、本発明は、以下の実施例に限定されない。
実施例1として、ステップS4の最適化の効果を確認すべく、上記実施形態に係るステップS1〜S4を実行して得られた最適化された姿勢行列Nを用いて、局所座標系のシャフトの向き[0,0,1]Tを全体座標系でのシャフトの向きに変換した。そして、このシャフトの向きのベクトルと、モーションキャプチャーシステムで計測した全体座標系でのシャフトの向きを表すベクトル(真値)との為す角度を、角度誤差として算出した。この結果を、図14に実線で示す。なお、ここでいうモーションキャプチャーとは、例えば、特開2011−183090号公報及び特開2011−030761号公報に記載されるような、多数の赤外線カメラを使って高精度で動きを計測するシステムである。また、参考例1として、ステップS1〜S3及びステップS21を実行して姿勢行列Nを導出し、この姿勢行列Nを用いて、局所座標系のシャフトの向き[0,0,1]Tを全体座標系でのシャフトの向きに変換した。そして、このシャフトの向きのベクトルと、モーションキャプチャーシステムで計測した全体座標系でのシャフトの向きを表すベクトル(真値)との為す角度を、角度誤差として算出した。この結果を、図14に点線で示す。同図からは、ステップS4の最適化処理を経ることにより、真値との誤差が小さくなっていることが分かる。
実施例2として、ステップS5の最適化の効果を確認すべく、上記実施形態に係るステップS1〜S5を実行して得られた最適化された姿勢行列Nを用いて、局所座標系のシャフトの向き[0,0,1]Tを全体座標系でのシャフトの向きに変換した。そして、このシャフトの向きのベクトルと、モーションキャプチャーシステムで計測した全体座標系でのシャフトの向きを表すベクトル(真値)との為す角度を、角度誤差として算出した。この結果を、図15に実線で示す。また、参考例2として、ステップS1〜S4及びステップS31を実行して姿勢行列Nを導出し、この姿勢行列Nを用いて、局所座標系のシャフトの向き[0,0,1]Tを全体座標系でのシャフトの向きに変換した。そして、このシャフトの向きのベクトルと、モーションキャプチャーシステムで計測した全体座標系でのシャフトの向きを表すベクトル(真値)との為す角度を、角度誤差として算出した。この結果を、図15に点線で示す。同図からは、ステップS5の最適化処理を経ることにより、真値との誤差が小さくなっていることが分かる。
実施例3として、ステップS6のスムージングの効果を確認すべく、上記実施形態に係るステップS1〜S6を実行して、グリップの位置pを算出した。そして、この位置pと真値の位置pとの差(位置誤差)を算出した結果を、図16A〜図16Cに実線で示す。なお、真値は、モーションキャプチャーで計測した値とした。また、参考例3として、ステップS1により得られた同じセンサデータから、ステップS11,S12と同様の方法で導出された姿勢行列Nを用いて絶対座標系の加速度データを算出し、ここから重力成分を除去した後、これを2回積分することによりグリップの位置pを算出した。そして、この位置pと真値の位置pとの差(位置誤差)を算出した結果を、図16A〜図16Cに点線で示す。同図からは、ステップS6のスムージングを経ることにより、真値との誤差が小さくなっていることが分かる。
実施例4として、ステップS43のスムージングの効果を確認すべく、上記実施形態に係るステップS1〜S6を実行して、グリップの位置pを算出した。そして、この位置pと真値の位置pとの差(位置誤差)を算出した結果を、図17A〜図17Cに点線で示す。なお、真値は、モーションキャプチャーで計測した値とした。また、参考例4として、ステップS1〜S5,S41,S42を実行して、グリップの位置pを算出した。そして、この位置pと真値の位置pとの差(位置誤差)を算出した結果を、図17A〜図17Cに実線で示す。同図からは、ステップS43のスムージングを経ることにより、真値との誤差が小さくなっていることが分かる。
図18及び図19に、本発明の第2実施形態に係る運動解析装置101を含む運動解析システム200の全体構成図を示す。これらの図を図1及び図2と比較すれば明らかなように、第2実施形態の運動解析システム200には、第1実施形態の運動解析システム100に対し、2台目の距離画像センサ6が追加されている。2台目の距離画像センサ6は、図19に示すとおり、1台目の距離画像センサ2と同様の構成を有している。距離画像センサ6は、距離画像センサ2とは異なる方向から撮影すべく、具体的には、ゴルファー7を右側から撮影すべく、ゴルファー7の右側に設置される。距離画像センサ6も、通信線17を介して運動解析装置101に接続される。なお、運動解析装置101は、複数台のコンピュータから構成されていてもよく、例えば、距離画像センサ2,6が異なるコンピュータに接続されていてもよい。
図20を参照しつつ、第2実施形態に係る運動解析方法について説明する。図5及び図20を比較すれば明らかなとおり、第1及び第2実施形態に係る運動解析方法は類似しているが、ステップS2,S3,S6が、ステップS102,S103,S106に改良されている点で異なる。また、第2実施形態では、ステップS5の後に、ステップS5で導出されたシャフト52の姿勢を補正するステップS105が挿入されている。以下、相違点に係るステップS102,S103,S105,S106について順に説明する。
第2実施形態では、第2データ収集処理として、ゴルフクラブ5のスイング動作が2台の距離画像センサ2,6により撮影される。すなわち、距離画像センサ2だけでなく、同時に距離画像センサ6も、ゴルフスイングを捉えた時系列のIR画像及び深度画像を含む画像データを検出する。距離画像センサ6により検出された画像データは、距離画像センサ2により検出された画像データと同様に、距離画像センサ6の通信部25を介して運動解析装置101に送信される。一方、運動解析装置101側では、第3取得部14eが通信部15を介してこれを受信し、記憶部13内に格納する。本実施形態では、少なくともアドレスの少し前の初期時刻t1からフィニッシュまでの時系列の画像データが収集される。
本実施形態では、2台の距離画像センサ2,6にそれぞれ由来する2系列の画像データが取得される。そのため、第1実施形態では、画像データとセンサデータとの時刻合わせのみが行われたが、本実施形態では、ステップS103として、これら2系列の画像データの時刻合わせも行われる。
図15を参照されたい。同図は、上述したとおり、ステップS1〜S5により導出された姿勢行列Nに基づくシャフト52の向きの角度誤差を表している。同図から分かるように、この誤差は、インパクト(図中、0秒に対応する)の少し前までは効果的に低減されているが、インパクト直前においてはやや大きい。これは、ダウンスイング期間に概ね相当するインパクト直前においてはゴルフクラブ5が高速に運動し、角速度センサ42(ジャイロセンサ)のバイアス成分が大きくなるためと考えられる。
ωBm’=TH+(ωBm−TH)×k (ωBm>THの場合)
ωBm’=−TH+(ωBm+TH)×k (ωBm<THの場合)
グリップの位置及び速度の導出処理(ステップS106)は、ステップS6の処理と以下の点を除き同様である。すなわち、ステップS106では、正面画像データのみならず、側面画像データに基づいて、グリップ51の位置及び速度が導出される。具体的には、数39の式が以下のとおり変更される。bは、加速度センサのバイアス成分を意味している。
以下、本発明の実施例について説明するが、本発明は、以下の実施例に限定されない。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。
上記ステップS26の最適化処理では、地磁気データ由来の関数Fmと、画像データ由来の関数Fkを含む目的関数J1が最小化された。しかしながら、目的関数J1は、関数Fm,Fkの一方を含まないように定義することもできる。同様に、上記ステップS37の最適化処理では、Fn,Fm,Fkを含む目的関数J2が最小化されたが、目的関数J2は、関数Fn,Fm,Fkの少なくとも1つを含まないように定義することもできる。また、地磁気データ由来の関数Fmを、加速度データ由来の関数として定義することもできる。この場合、例えば、加速度センサ41により計測されたax,ay,azから重力成分を抽出する。そして、地磁気mx,my,mzのデータを、それぞれ抽出された重力の向きのデータに置き換えることにより、関数Fmを同様に算出することができる。
上記実施形態では、距離画像センサ2によりIR画像が撮影されたが、IR画像に代えてカラー画像を撮影し、これを運動の解析に用いることもできる。この場合、距離画像センサ2には、可視光を受光する可視光受光部(例えば、RGBカメラ)を搭載すればよい。
上記実施形態に係る運動解析装置、方法及びプログラムは、ゴルフスイングの運動を解析するのに適するように構成されていたが、同様のアルゴリズムは、任意の運動を解析するのに用いることができる。
上記ステップS21では、初期時刻t1の姿勢(オイラーパラメータq及び姿勢行列N)が、初期時刻t1の画像データ、及び、初期時刻t1の加速度データから特定される重力の向きに基づいて導出された。しかしながら、初期時刻t1の姿勢は、角速度データから導出することもできる。図24のフローチャートは、その一例の処理の流れを示している。
第1及び第2実施形態におけるアドレスからインパクト付近までの姿勢の導出処理(ステップS5)において、ステップS32〜S37を省略することもできる。この場合、ステップS6以降の処理においては、ステップS37の結果に代えて、ステップS31で導出された仮の姿勢を用いることができる。
2 距離画像センサ
6 距離画像センサ
3 運動解析プログラム
4 慣性センサユニット
41 加速度センサ
42 角速度センサ
43 地磁気センサ
5 ゴルフクラブ
7 ゴルファー
14a 第1取得部
14b 第2取得部
14e 第3取得部
14c,114c 導出部
51 グリップ
52 シャフト
100,200 運動解析システム
Claims (14)
- 移動体の運動を解析するための運動解析装置であって、
前記移動体に取り付けられ、角速度センサ、加速度センサ及び地磁気センサの少なくとも1つを含むセンサユニットから出力される時系列の角速度データ、加速度データ及び地磁気データの少なくとも1つを含む時系列のセンサデータを取得する第1取得部と、
第1距離画像センサにより前記移動体の運動を撮影した時系列の深度画像及び二次元画像を含む時系列の画像データを取得する第2取得部と、
前記センサデータ及び前記画像データに基づいて、前記移動体の三次元挙動を導出する導出部と
を備える、
運動解析装置。 - 前記導出部は、前記画像データ及び前記センサデータを用いて定義される関数を含む目的関数を最小化又は最大化する最適解として、前記移動体の姿勢を導出する、
請求項1に記載の運動解析装置。 - 前記関数は、前記画像データから導出される前記移動体の向きを用いて定義される、
請求項2に記載の運動解析装置。 - 前記関数は、前記地磁気データ及び加速度データの少なくとも一方を用いて定義される、
請求項2又は3に記載の運動解析装置。 - 前記導出部は、前記移動体の初期の姿勢及び前記時系列の角速度データを用いて、前記移動体の仮の姿勢を算出し、
前記関数は、前記仮の姿勢を用いて定義される、
請求項2から4のいずれかに記載の運動解析装置。 - 前記導出部は、前記画像データから導出される初期の前記移動体の向き及び初期の前記加速度データ、又は、前記角速度データを用いて、前記移動体の初期の姿勢として、前記移動体の静止時の姿勢を導出する、
請求項5に記載の運動解析装置。 - 前記導出部は、前記移動体の姿勢及び前記移動体の姿勢を微分フィルタによりフィルタリングした微分データに基づいて、前記移動体の角速度を導出する、
請求項1から6のいずれかに記載の運動解析装置。 - 前記導出部は、前記加速度データ用いて、前記画像データから導出される前記移動体の仮の位置及び当該仮の位置を微分した仮の速度の少なくとも一方をスムージングすることにより、前記移動体の位置及び速度の少なくとも一方を導出する、
請求項1から7のいずれかに記載の運動解析装置。 - 前記導出部は、前記移動体の速度を微分フィルタによりフィルタリングすることにより、前記移動体の加速度を導出する、
請求項8に記載の運動解析装置。 - 前記導出部は、前記画像データから導出される前記移動体の向きの時系列データと、前記センサデータから導出される前記移動体の向きの時系列データとの一致度が最も高くなるように、前記時系列の画像データと前記時系列のセンサデータとの時刻合わせを行う、
請求項1から9のいずれかに記載の運動解析装置。 - 第2距離画像センサにより前記第1距離画像センサとは異なる方向から前記移動体の運動を撮影した時系列の深度画像及び二次元画像を含む時系列の画像データを取得する第3取得部
をさらに備え、
前記導出部は、前記センサデータと、前記第2取得部及び前記第3取得部により取得された前記画像データとに基づいて、前記移動体の三次元挙動を導出する、
請求項1から10のいずれかに記載の運動解析装置。 - 前記導出部は、前記画像データに基づいて第1時刻における前記移動体の姿勢である瞬時姿勢を導出し、前記移動体の姿勢が前記第1時刻において前記瞬時姿勢に一致するように、前記第1時刻と異なる第2時刻と前記第1時刻との間の前記移動体の姿勢を補間する、
請求項1から11のいずれかに記載の運動解析装置。 - 移動体の運動を解析するための運動解析方法であって、
前記移動体に取り付けられ、角速度センサ、加速度センサ及び地磁気センサの少なくとも1つを含むセンサユニットを用いて、時系列の角速度データ、加速度データ及び地磁気データの少なくとも1つを含む時系列のセンサデータを取得するステップと、
距離画像センサを用いて、前記移動体の運動を撮影した時系列の深度画像及び二次元画像を含む時系列の画像データを取得するステップと、
前記センサデータ及び前記画像データに基づいて、前記移動体の三次元挙動を導出するステップと、
を備える、
運動解析方法。 - 移動体の運動を解析するための運動解析プログラムであって、
前記移動体に取り付けられ、角速度センサ、加速度センサ及び地磁気センサの少なくとも1つを含むセンサユニットから出力される時系列の角速度データ、加速度データ及び地磁気データの少なくとも1つを含む時系列のセンサデータを取得するステップと、
距離画像センサにより前記移動体の運動を撮影した時系列の深度画像及び二次元画像を含む時系列の画像データを取得するステップと、
前記センサデータ及び前記画像データに基づいて、前記移動体の三次元挙動を導出するステップと、
をコンピュータに実行させる、
運動解析プログラム。
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