JP2020182670A - Swing analysis device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ゴルフスイング等の打具のスイングを解析するスイング解析装置、方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a swing analysis device, method and program for analyzing the swing of a hitting tool such as a golf swing.
プレイヤーによる打具のスイングは、様々な挙動が含まれる複合動作である。例えば、ゴルフスイングは、腕の振り上げ及び振り下げ、腰の回転、身体の平行移動等の様々な挙動を組み合わせた動作である。非特許文献１及び２は、ゴルフスイングを計測した計測データから得られる観測行列を特異値分解することにより、ゴルフスイングを複数の挙動（モード）に分解する手法を開示している。 The swing of the hitting tool by the player is a compound movement including various behaviors. For example, a golf swing is a movement that combines various behaviors such as swinging up and down the arm, rotating the waist, and translating the body. Non-Patent Documents 1 and 2 disclose a method of decomposing a golf swing into a plurality of behaviors (modes) by singularly decomposing an observation matrix obtained from measurement data obtained by measuring the golf swing.
非特許文献１及び２の手法によれば、ゴルフスイングを構成する様々な挙動を個別に評価することができ、その結果、ゴルフスイングの特性をより正確に捉えることが可能になる。しかしながら、このような試みは始まったばかりであり、解析手法のさらなる改良が望まれる。なお、ゴルフクラブ以外の打具、例えば、テニスラケットやベースボールバット等のスイングの解析にも、同様のことが言える。 According to the methods of Non-Patent Documents 1 and 2, various behaviors constituting the golf swing can be individually evaluated, and as a result, the characteristics of the golf swing can be grasped more accurately. However, such an attempt has just begun, and further improvement of the analysis method is desired. The same can be said for the analysis of swings of hitting tools other than golf clubs, such as tennis rackets and baseball bats.
本発明は、打具のスイングに含まれる個々の挙動をより適切に評価することができるスイング解析装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a swing analysis device, a method and a program capable of more appropriately evaluating individual behaviors included in a swing of a hitting tool.
第１観点に係るスイング解析装置は、プレイヤーが打具をスイングする時の挙動を時系列に表す時系列挙動データを取得するデータ取得部と、前記時系列挙動データを特異値分解することにより、前記挙動を特徴的な挙動に分解するモード展開部とを備える。前記データ取得部は、前記プレイヤーが前記打具をスイングする時のＩ0個（Ｉ0≧３）の観測点の挙動を計測装置により時系列に計測した計測データを取得し、前記Ｉ0個の観測点をＩ1個（Ｉ0＞Ｉ1≧２）のグループに分け、前記計測データに基づいて、前記Ｉ1個のグループに含まれる各グループについて、当該グループに属する１個の観測点又は複数個の観測点を代表する代表点の挙動を時系列に表す観測点データを導出する。前記時系列挙動データは、前記Ｉ1個のグループについての前記観測点データを含む。 The swing analysis device according to the first aspect is a data acquisition unit that acquires time-series behavior data that represents the behavior when the player swings the hitting tool in time series, and the time-series behavior data is decomposed into singular values. It includes a mode expansion unit that decomposes the behavior into characteristic behavior. The data acquisition unit acquires the measurement data measured in time sequence by I 0 or (I 0 ≧ 3) of the behavior of the observation point measuring device when the player swings the punching tool, wherein I 0 or divided observation point to a group of one I (I 0> I 1 ≧ 2), on the basis of the measurement data, for each group included in the I 1 amino group, one of the observation points belonging to the group Alternatively, observation point data representing the behavior of representative points representing a plurality of observation points in time series is derived. The time series behavior data includes the observation point data for the I 1 group.
第２観点に係るスイング解析装置は、第１観点に係るスイング解析装置であって、前記Ｉ1個のグループは、複数個の観測点を要素とするグループを２つ以上含む。 The swing analysis device according to the second viewpoint is a swing analysis device according to the first viewpoint, and the group I 1 includes two or more groups having a plurality of observation points as elements.
第３観点に係るスイング解析装置は、第１観点又は第２観点に係るスイング解析装置であって、前記代表点の挙動を時系列に表す前記観測点データは、前記代表点が代表する前記複数個の観測点の挙動を平均化することにより導出される。 The swing analysis device according to the third viewpoint is a swing analysis device according to the first viewpoint or the second viewpoint, and the observation point data representing the behavior of the representative point in time series is the plurality of the observation point data represented by the representative point. It is derived by averaging the behavior of individual observation points.
第４観点に係るスイング解析装置は、第１観点から第３観点のいずれかに係るスイング解析装置であって、前記特異値分解の結果及びこれをさらに分析した結果の少なくとも一方を表示する画面を作成する画面作成部とをさらに備える。 The swing analysis device according to the fourth viewpoint is a swing analysis device according to any one of the first to third viewpoints, and displays a screen displaying at least one of the result of the singular value decomposition and the result of further analysis thereof. It also has a screen creation unit to create.
第５観点に係るスイング解析装置は、第４観点に係るスイング解析装置であって、前記データ取得部は、同じ又は異なるプレイヤーによる同じ又は異なる打具を用いた複数のスイングについて、前記時系列挙動データを取得する。前記モード展開部は、前記複数のスイングについて、前記時系列挙動データを特異値分解する。前記画面には、前記複数のスイングについての前記特異値分解の結果を比較した結果が表示される。 The swing analysis device according to the fifth aspect is the swing analysis device according to the fourth aspect, and the data acquisition unit performs the time-series behavior for a plurality of swings using the same or different hitting tools by the same or different players. Get the data. The mode expansion unit decomposes the time-series behavior data into singular values for the plurality of swings. On the screen, the result of comparing the results of the singular value decomposition for the plurality of swings is displayed.
第６観点に係るスイング解析装置は、第１観点から第５観点のいずれかに係るスイング解析装置であって、前記観測点データは、前記１個の観測点又は前記代表点の位置、姿勢、速度、加速度、角速度、角加速度、力及びトルクの少なくとも１つを時系列に表すデータである。 The swing analysis device according to the sixth viewpoint is a swing analysis device according to any one of the first to fifth viewpoints, and the observation point data is the position and orientation of the one observation point or the representative point. It is data representing at least one of speed, acceleration, angular velocity, angular acceleration, force and torque in time series.
第７観点に係るスイング解析装置は、第１観点から第６観点のいずれかに係るスイング解析装置であって、前記打具は、ゴルフクラブである。 The swing analysis device according to the seventh aspect is a swing analysis device according to any one of the first to sixth aspects, and the hitting tool is a golf club.
第８観点に係るスイング解析方法は、以下のことを含む。第９観点に係るスイング解析プログラムは、以下のことをコンピュータに実行させる。
・プレイヤーが打具をスイングする時の挙動を時系列に表す時系列挙動データを取得すること
・前記時系列挙動データを特異値分解することにより、前記挙動を特徴的な挙動に分解すること
ここで、前記時系列挙動データを取得することは、以下のことを含む。
・前記プレイヤーが前記打具をスイングする時のＩ0個（Ｉ0≧３）の観測点の挙動を計測装置により時系列に計測した計測データを取得すること
・前記Ｉ0個の観測点をＩ1個（Ｉ0＞Ｉ1≧２）のグループに分けること
・前記計測データに基づいて、前記Ｉ1個のグループに含まれる各グループについて、当該グループに属する１個の観測点又は複数個の観測点を代表する代表点の挙動を時系列に表す観測点データを導出すること
また、前記時系列挙動データは、前記Ｉ1個のグループについての前記観測点データを含む。
The swing analysis method according to the eighth aspect includes the following. The swing analysis program according to the ninth aspect causes a computer to execute the following.
-Acquiring time-series behavior data that represents the behavior when the player swings the hitting tool in time series-Decomposing the behavior into characteristic behavior by singular value decomposition of the time-series behavior data. Then, acquiring the time-series behavior data includes the following.
- a I 0 or (I 0 ≧ 3) pieces 0 that - said I to obtain the measurement data measured in time series the behavior of the observation point by the measuring device of the observation point when the player swings the hitting tool 1 I (I 0> I 1 ≧ 2) that divide the group on the basis of the measurement data, for each group included in the I 1 amino group, one of the observation points or more belonging to the group Derivation of observation point data representing the behavior of representative points representing the observation points of the above in time series The time-series behavior data includes the observation point data for the group I 1 .
以上の観点によれば、打具のスイングに含まれる個々の挙動をより適切に評価することができる。 From the above viewpoint, it is possible to more appropriately evaluate the individual behaviors included in the swing of the hitting tool.
以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係るスイング解析装置、方法及びプログラムについて説明する。 Hereinafter, a swing analysis device, a method, and a program according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
＜１．スイング解析システムの概要＞
図１に、本実施形態に係るスイング解析装置１を含むスイング解析システム１００の全体構成図を示す。スイング解析システム１００は、ゴルフスイングを解析するためのシステムである。ゴルフスイングは、様々な挙動が含まれる複合動作であり、例えば、腕の振り上げ及び振り下げ、腰の回転、身体の平行移動等の様々な挙動を組み合わせることにより構成される。スイング解析システム１００は、ゴルフスイングの特性をより正確に捉えることができるよう、ゴルフスイングに含まれるこのような特徴的な挙動を個別に評価する。より具体的には、ゴルファーがゴルフクラブをスイングする時の挙動を時系列に表す時系列挙動データを特異値分解によりモード展開することにより、ゴルフスイングを特徴的な挙動に分解する。ユーザは、以上の特異値分解の結果に基づいて、ゴルフスイングに含まれる特徴的な挙動を理解し、ひいてはゴルファーの特性やゴルフクラブの特性等を理解することができる。なお、ここでいうユーザとは、ゴルファー自身又はそのインストラクター、ゴルファーに適したゴルフクラブのフィッティングを行うフィッター、或いはゴルフクラブの開発者等、ゴルフスイングの解析の結果を必要とする者の総称である。
<1. Overview of swing analysis system>
FIG. 1 shows an overall configuration diagram of a swing analysis system 100 including a swing analysis device 1 according to the present embodiment. The swing analysis system 100 is a system for analyzing a golf swing. A golf swing is a compound motion including various behaviors, and is configured by combining various behaviors such as arm swinging up and down, hip rotation, and body translation. The swing analysis system 100 individually evaluates such characteristic behavior included in the golf swing so that the characteristics of the golf swing can be grasped more accurately. More specifically, the golf swing is decomposed into characteristic behaviors by expanding the time-series behavior data representing the behavior when the golfer swings the golf club in time series by singular value decomposition. Based on the results of the above singular value decomposition, the user can understand the characteristic behavior included in the golf swing, and can understand the characteristics of the golfer, the characteristics of the golf club, and the like. The term "user" as used herein is a general term for a golfer himself or his instructor, a fitter who fits a golf club suitable for a golfer, a golf club developer, or any other person who needs the result of golf swing analysis. ..
特異値分解の対象となる時系列挙動データは、計測機器２により計測される計測データに基づいて取得される。計測機器２は、スイング解析装置１とともに、スイング解析システム１００を構成する。以下、スイング解析システム１００の各部の構成を説明した後、スイング解析システム１００によるスイング解析方法について説明する。 The time-series behavior data that is the target of singular value decomposition is acquired based on the measurement data measured by the measuring device 2. The measuring device 2 and the swing analysis device 1 form a swing analysis system 100. Hereinafter, the configuration of each part of the swing analysis system 100 will be described, and then the swing analysis method by the swing analysis system 100 will be described.
＜２．各部の詳細＞
＜２−１．計測機器＞
本実施形態に係る計測機器２は、複数台のカメラ２１，２１，・・・を備えるモーションキャプチャシステムである。モーションキャプチャシステムとしては、例えば、ＶＩＣＯＮ社製の三次元動作分析システムを好ましく使用することができる。複数台のカメラ２１，２１，・・・は、ゴルファーの身体動作の三次元計測が可能なように、ゴルファーがゴルフクラブをスイングする様子を様々な方向から撮影することができる位置に配置される。
<2. Details of each part>
<2-1. Measuring equipment ＞
The measuring device 2 according to the present embodiment is a motion capture system including a plurality of cameras 21, 21, .... As the motion capture system, for example, a three-dimensional motion analysis system manufactured by VICON can be preferably used. The plurality of cameras 21, 21, ... Are arranged at positions where the golfer can photograph the swing of the golf club from various directions so that the golfer's body movement can be measured three-dimensionally. ..
本実施形態では、カメラ２１，２１，・・・によりゴルファーの身体の挙動を捉え易いように、身体における観測点の位置にマーカーが取り付けられる。より具体的には、図２に示すように、ゴルファー７の頭、手首、手の指先、肘、肩、腰、膝、踝、脚の指先等のＩ0個（Ｉ0≧３であり、本実施形態では、Ｉ0＝５３）の観測点の位置に、光反射性の球体のマーカー２０，２０，・・・が取り付けられる。この例では、マーカー２０，２０，・・・は、ゴルファー７が着用するボディスーツに取り付けられる。 In the present embodiment, the markers are attached to the positions of the observation points on the body so that the behavior of the golfer's body can be easily captured by the cameras 21, 21, .... More specifically, as shown in FIG. 2, I 0 pieces (I 0 ≧ 3) of the head, wrist, fingertips of the hand, elbow, shoulder, waist, knee, ankle, fingertip of the leg, etc. of the golfer 7. In this embodiment, light-reflecting spherical markers 20, 20, ... Are attached to the positions of the observation points of I 0 = 53). In this example, the markers 20, 20, ... Are attached to the bodysuit worn by the golfer 7.
カメラ２１，２１，・・・は、ゴルファー７がゴルフクラブを使用してゴルフスイングを行う間、その様子を所定のサンプリング周波数で連続撮影する。サンプリング周波数は、例えば、５００Ｈｚとすることができる。本実施形態では、少なくともアドレスから、バック９時、トップ、ダウン９時、インパクト、フォロー３時を順に経て、フィニッシュまでの期間において、ゴルフスイングが計測される。なお、バック９時とは、ゴルファー７を正面から見て、バックスイング中にゴルフクラブが時計の９時の方向を指すタイミングであり、ダウン９時とは、同方向から見て、ダウンスイング中にゴルフクラブが時計の９時の方向を指すタイミングであり、フォロー３時とは、同方向から見て、インパクト後のフォロースイング中にゴルフクラブが時計の３時の方向を指すタイミングである。本実施形態では、計測機器２による計測データとして、少なくともアドレスからフィニッシュまでの時系列の画像データが撮影される。カメラ２１，２１，・・・による撮影は、同期が取られており、同じ時刻に様々な方向から見たゴルフスイングが撮影される。 The cameras 21, 21, ... Continuously photograph the state of the golfer 7 while performing a golf swing using the golf club at a predetermined sampling frequency. The sampling frequency can be, for example, 500 Hz. In the present embodiment, the golf swing is measured at least from the address through the back 9 o'clock, the top, the down 9 o'clock, the impact, and the follow 3 o'clock in order until the finish. Note that 9 o'clock back is the timing when the golf club points to the 9 o'clock direction of the clock during the backswing when the golfer 7 is viewed from the front, and 9 o'clock down is the timing when the golf club is downswing when viewed from the same direction. The golf club points to the 9 o'clock direction of the clock, and the follow 3 o'clock is the timing when the golf club points to the 3 o'clock direction of the clock during the follow swing after the impact when viewed from the same direction. In the present embodiment, at least time-series image data from the address to the finish is captured as the measurement data by the measuring device 2. The shootings by the cameras 21, 21, ... Are synchronized, and the golf swings seen from various directions are shot at the same time.
特に図示されないが、計測機器２には、カメラ２１，２１，・・・の他、カメラ２１，２１，・・・により撮影された画像データを、通信線１７を介して外部のデバイスであるスイング解析装置１に送信するための通信装置も搭載されている。通信装置は、スイング動作の妨げにならないように無線式とすることもできるし、ケーブルを介して有線式にスイング解析装置１に接続することもできる。本実施形態では、カメラ２１，２１，・・・により撮影された画像データは、通信装置を介してリアルタイムにスイング解析装置１に送信される。しかしながら、例えば、カメラ２１，２１，・・・内の記憶装置に画像データを格納しておき、ゴルフスイングの終了後に当該記憶装置から画像データを取り出して、スイング解析装置１に受け渡すようにしてもよい。 Although not particularly shown, in the measuring device 2, in addition to the cameras 21, 21, ..., Image data taken by the cameras 21, 21, ... Is transmitted to the measuring device 2 via a communication line 17, which is an external device. A communication device for transmitting to the analysis device 1 is also installed. The communication device may be wireless so as not to interfere with the swing operation, or may be wiredly connected to the swing analysis device 1 via a cable. In the present embodiment, the image data captured by the cameras 21, 21, ... Is transmitted to the swing analysis device 1 in real time via the communication device. However, for example, the image data is stored in the storage device in the cameras 21, 21, ..., And after the golf swing is completed, the image data is taken out from the storage device and passed to the swing analysis device 1. May be good.
＜２−２．スイング解析装置＞
スイング解析装置１は、ハードウェアとしては汎用のコンピュータであり、例えば、デスクトップ型コンピュータ、ノート型コンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォンとして実現される。図１に示すとおり、スイング解析装置１は、コンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体３０から、或いはインターネット等の通信回線を介して、スイング解析プログラム６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。スイング解析プログラム６は、計測機器２から送られてくる計測データに基づいて、ゴルフスイングを解析するソフトウェアであり、スイング解析装置１に後述する動作を実行させる。
<2-2. Swing analyzer ＞
The swing analysis device 1 is a general-purpose computer as hardware, and is realized as, for example, a desktop computer, a notebook computer, a tablet computer, or a smartphone. As shown in FIG. 1, the swing analysis device 1 installs the swing analysis program 6 on a general-purpose computer from a computer-readable recording medium 30 such as a CD-ROM or via a communication line such as the Internet. Manufactured. The swing analysis program 6 is software that analyzes a golf swing based on the measurement data sent from the measuring device 2, and causes the swing analysis device 1 to execute an operation described later.
スイング解析装置１は、表示部１１、入力部１２、記憶部１３、制御部１４及び通信部１５を備える。これらの部１１〜１５は、互いにバス線１６を介して接続されており、相互に通信可能である。表示部１１は、液晶ディスプレイ等で構成することができ、ゴルフスイングの解析結果等をユーザに対し表示する。入力部１２は、マウス、キーボード、タッチパネル等で構成することができ、スイング解析装置１に対するユーザからの操作を受け付ける。 The swing analysis device 1 includes a display unit 11, an input unit 12, a storage unit 13, a control unit 14, and a communication unit 15. These units 11 to 15 are connected to each other via a bus line 16 and can communicate with each other. The display unit 11 can be configured by a liquid crystal display or the like, and displays the analysis result of the golf swing or the like to the user. The input unit 12 can be composed of a mouse, a keyboard, a touch panel, and the like, and receives an operation from the user on the swing analysis device 1.
記憶部１３は、ハードディスク等で構成することができる。記憶部１３内には、スイング解析プログラム６が格納されている他、計測機器２から送られてくる計測データが保存される。制御部１４は、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭ等から構成することができる。制御部１４は、記憶部１３内のスイング解析プログラム６を読み出して実行することにより、仮想的にデータ取得部１４ａ、モード展開部１４ｂ及び画面作成部１４ｃとして動作する。各部１４ａ〜１４ｃの動作の詳細については、後述する。通信部１５は、計測機器２等の外部のデバイスとの間でデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。 The storage unit 13 can be configured by a hard disk or the like. The swing analysis program 6 is stored in the storage unit 13, and measurement data sent from the measuring device 2 is stored. The control unit 14 can be composed of a CPU, a ROM, a RAM, and the like. The control unit 14 virtually operates as a data acquisition unit 14a, a mode development unit 14b, and a screen creation unit 14c by reading and executing the swing analysis program 6 in the storage unit 13. Details of the operation of each part 14a to 14c will be described later. The communication unit 15 functions as a communication interface for transmitting and receiving data to and from an external device such as the measuring device 2.
＜３．スイング解析方法＞
以下、スイング解析システム１００によるスイング解析方法について説明する。本方法では、ゴルファー７によるゴルフスイングが計測され、これが特異値分解され、様々な特徴的な挙動に分解される。本方法は、ゴルフのレッスンや、ゴルファーに対するゴルフクラブのフィッティング、ゴルフクラブの開発等の場面において、ゴルフスイングの特性を理解するのに利用される。以下、詳細に説明する。
<3. Swing analysis method>
Hereinafter, the swing analysis method by the swing analysis system 100 will be described. In this method, the golf swing by the golfer 7 is measured, and this is decomposed into singular values and decomposed into various characteristic behaviors. This method is used to understand the characteristics of a golf swing in situations such as golf lessons, fitting of golf clubs to golfers, and development of golf clubs. The details will be described below.
図３は、本実施形態に係るスイング解析方法の流れを示すフローチャートである。同図に示すように、最初のステップＳ１では、ゴルフクラブが用意され、ゴルファー７によりゴルフクラブがスイングされる。このとき、計測機器２による計測が行われ、ゴルファー７がゴルフクラブをスイングする様子を表す計測データが収集される。本実施形態に係る計測データとは、上記のとおり、ゴルファー７がゴルフクラブをスイングする時のＩ0個（Ｉ0＝５３）の観測点の挙動を時系列に計測したデータである。また、本実施形態に係る計測データとは、少なくともアドレスからフィニッシュまでの期間において、カメラ２１，２１，・・・により撮影される時系列の画像データである。なお、ここでの計測データには、複数台のカメラ２１，２１，・・・の撮影方向にそれぞれ対応する複数の系統の時系列の画像データが含まれる。計測機器２により計測された計測データは、通信装置からスイング解析装置１に送信される。スイング解析装置１側では、データ取得部１４ａが通信部１５を介してこの計測データを取得し、記憶部１３内に格納する。 FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the swing analysis method according to the present embodiment. As shown in the figure, in the first step S1, a golf club is prepared, and the golf club is swung by the golfer 7. At this time, measurement is performed by the measuring device 2, and measurement data showing how the golfer 7 swings the golf club is collected. The measurement data according to the present embodiment, as described above, a golfer 7 is data measured I 0 or the behavior of the observation point (I 0 = 53) in time series when swinging a golf club. Further, the measurement data according to the present embodiment is time-series image data taken by the cameras 21, 21, ... At least in the period from the address to the finish. The measurement data here includes time-series image data of a plurality of systems corresponding to the shooting directions of the plurality of cameras 21, 21, .... The measurement data measured by the measuring device 2 is transmitted from the communication device to the swing analysis device 1. On the swing analysis device 1 side, the data acquisition unit 14a acquires the measurement data via the communication unit 15 and stores it in the storage unit 13.
続くステップＳ２〜Ｓ４では、データ取得部１４ａは、計測機器２からの計測データに基づいて、ゴルファー７がゴルフクラブをスイングする時の挙動を時系列に表す時系列挙動データを導出する。まず、ステップＳ２では、データ取得部１４ａは、Ｉ0個（Ｉ0＝５３）の観測点を、Ｉ0個よりも少ないＩ1個（Ｉ0＞Ｉ1≧２であり、本実施形態では、Ｉ1＝２５）のグループに分ける。本実施形態では、グループの分け方は予め設定されており、物理的に近傍にある観測点どうしが同じグループに分けられる。本実施形態では、同じ観測点が重複して複数のグループに分けられることはない。また、ここでのグループは、複数個の観測点を要素とする少なくとも１つの複数要素グループを含む。本実施形態では、Ｉ1個のグループは、全て複数要素グループであり、２つ以上の複数要素グループを含む。 In the following steps S2 to S4, the data acquisition unit 14a derives time-series behavior data representing the behavior when the golfer 7 swings the golf club in time series based on the measurement data from the measuring device 2. First, in step S2, the data acquisition unit 14a, the observation points I 0 or (I 0 = 53), a small I 1 piece than zero I (I 0> I 1 ≧ 2, in this embodiment , I 1 = 25). In the present embodiment, the grouping method is set in advance, and the observation points that are physically close to each other are divided into the same group. In this embodiment, the same observation point is not duplicated and divided into a plurality of groups. Further, the group here includes at least one multi-element group having a plurality of observation points as elements. In the present embodiment, the I 1 group is all a multi-element group and includes two or more multi-element groups.
続くステップＳ３では、データ取得部１４ａは、計測データに含まれる画像データを画像処理することにより、画像データに写るマーカー２０，２０，・・・の像を検出し、その位置を特定する。マーカー２０，２０，・・・の像は、複数の撮影方向から検出され、その位置は三次元座標として特定される。マーカー２０，２０，・・・の三次元座標、すなわち、ゴルファー７の身体のＩ0個（Ｉ0＝５３）の観測点の三次元座標は、アドレスからフィニッシュまでの期間におけるサンプリング周波数に対応する時間間隔刻みの各時刻に対して導出される。 In the following step S3, the data acquisition unit 14a detects the images of the markers 20, 20, ... Appearing in the image data by performing image processing on the image data included in the measurement data, and identifies the positions thereof. The images of the markers 20, 20, ... Are detected from a plurality of shooting directions, and their positions are specified as three-dimensional coordinates. The three-dimensional coordinates of the markers 20, 20, ..., That is, the three-dimensional coordinates of the I 0 (I 0 = 53) observation points of the golfer 7's body correspond to the sampling frequency in the period from the address to the finish. Derived for each time in time interval increments.
言い換えると、ステップＳ３では、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ（Ｎは、２以上の整数）、かつ、ｉ＝１，２，・・・，Ｉ0（Ｉ0＝５３）に対し、第ｎ時刻における第ｉ観測点の三次元座標ｒi（ｎ）が導出される。なお、第１時刻がアドレスであり、第Ｎ時刻がフィニッシュである。
上式のｘi（ｎ）、ｙi（ｎ）及びｚi（ｎ）は、それぞれｒi（ｎ）のＸ、Ｙ及びＺ方向成分である。Ｘ、Ｙ及びＺ方向は、図２に示す通り定義される。すなわち、Ｘ方向は、ゴルファー７の背から腹に向かう方向であり、Ｙ方向は、飛球線方向であり、Ｚ軸は、鉛直下から上に向かう方向である。ｒi（ｎ）は、第ｎ時刻における第ｉ観測点の位置ベクトルである。 The x i (n), y i (n) and z i (n) in the above equation are the X, Y and Z direction components of r i (n), respectively. The X, Y and Z directions are defined as shown in FIG. That is, the X direction is the direction from the back to the belly of the golfer 7, the Y direction is the direction of the flying ball line, and the Z axis is the direction from vertically below to above. r i (n) is the position vector of the i-th observation point at the n-th time.
今、第ｉ観測点に対し、以下の行列［ｒi］を定義する。行列［ｒi］は、Ｎ行３列の行列であり、第１行から第Ｎ行に、時系列に沿って順に、第ｉ観測点の三次元座標ｒi（１），ｒi（２），・・・，ｒi（Ｎ）を並べた行列である。ステップＳ３では、Ｉ0個の観測点の各々について、その三次元位置を時系列に表すデータ［ｒi］が導出される。
続くステップＳ４では、データ取得部１４ａは、Ｉ1個（Ｉ1＝２５）のグループに含まれる各グループについて、観測点データを導出する。第ｉグループについての観測点データとは、第ｉグループに属する複数個の観測点を代表する代表点である第ｉ代表点の挙動を時系列に表すデータである（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ1）。すなわち、ステップＳ４では、ｉ＝１，２，・・・，Ｉ1、かつ、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ（Ｎは、２以上の整数）に対し、第ｎ時刻における第ｉ代表点の挙動を表すｓi（ｎ）が導出される。本実施形態では、ｓi（ｎ）は、第ｎ時刻における第ｉ代表点の三次元座標を表す１行３列の行列である。第ｎ時刻における第ｉ代表点の挙動（三次元座標）は、第ｉ代表点が代表する複数個の観測点の第ｎ時刻における挙動（三次元座標）を平均化することにより導出される。本実施形態では、単純平均により、代表点の挙動が算出される。しかし、これに限らず、相乗平均や重み付け平均等により、代表点の挙動を算出してもよい。 In step S4, the data acquisition unit 14a, for each group included in the group of one I (I 1 = 25), derives the observation point data. The observation point data for the i-th group is data representing the behavior of the i-th representative point, which is a representative point representing a plurality of observation points belonging to the i-group, in chronological order (i = 1, 2, ...・ ・, I 1 ). That is, in step S4, for i = 1, 2, ..., I 1 , and n = 1, 2, ..., N (N is an integer of 2 or more), the i-th at the nth time. S i (n) representing the behavior of the representative point is derived. In the present embodiment, s i (n) is a 1-by-3 matrix representing the three-dimensional coordinates of the i-th representative point at the nth time. The behavior of the i-th representative point at the nth time (three-dimensional coordinates) is derived by averaging the behaviors (three-dimensional coordinates) of a plurality of observation points represented by the i-th representative point at the nth time. In the present embodiment, the behavior of the representative point is calculated by the simple average. However, the behavior is not limited to this, and the behavior of the representative point may be calculated by a geometric mean, a weighted average, or the like.
第ｉグループについての観測点データは、以下の行列［ｓi］により表される。行列［ｓi］は、Ｎ行３列の行列であり、第１行から第Ｎ行に、時系列に沿って順に、第ｉ代表点の三次元座標ｓi（１），ｓi（２），・・・，ｓi（Ｎ）を並べた行列である。ステップＳ４では、Ｉ1個の代表点の各々について、その三次元位置を時系列に表すデータ［ｓi］が導出される。
さらに、全ての代表点に対するＩ1個（Ｉ1＝２５）の行列［ｓ1］，［ｓ2］，・・・，［ｓ25］を、この順に列方向（横方向）に並べた行列［Ｒ］を定義する。行列［Ｒ］は、Ｎ行７５（＝３×２５）列の行列である。
行列［Ｒ］は、第１時刻から第Ｎ時刻までの２５個の代表点の挙動（位置）を時系列に表す時系列挙動データである。行列［Ｒ］には、Ｉ1個のグループについての観測点データ［ｓ1］，［ｓ2］，・・・，［ｓ25］が含まれる。ステップＳ４では、このような時系列挙動データである行列［Ｒ］が導出される。なお、［Ｒ］の第ｎ行には、第ｎ時刻でのゴルファー７の身体における２５個の代表点の三次元座標が含まれるため、［Ｒ］の第ｎ行は、第ｎ時刻のゴルファー７の姿勢を表している。 The matrix [R] is time-series behavior data representing the behaviors (positions) of 25 representative points from the first time to the Nth time in a time series. Matrix [R] is the observation point data for I 1 amino group [s 1], [s 2 ], ···, include [s 25]. In step S4, the matrix [R] which is such time series behavior data is derived. Since the nth line of [R] includes the three-dimensional coordinates of 25 representative points in the body of the golfer 7 at the nth time, the nth line of [R] is the golfer at the nth time. It represents the posture of 7.
続くステップＳ５及びＳ６では、ステップＳ４の時系列挙動データ［Ｒ］を特異値分解することにより、時系列挙動データ［Ｒ］により表されるゴルフスイングが特徴的な挙動に分解される。より正確には、時系列挙動データ［Ｒ］を疑似的に拡張した疑似拡張データ［Ｒa］が作成され、これが特異値分解される。ゴルフスイングは、非周期的な運動である。そのため、本実施形態では、ゴルフスイングを複製及び合成した疑似拡張データ［Ｒa］を特異値分解することにより、ゴルフスイングを疑似的に周期的な運動とみなして解析が実行される。 In the following steps S5 and S6, the golf swing represented by the time-series behavior data [R] is decomposed into characteristic behaviors by singularly decomposing the time-series behavior data [R] in step S4. More precisely, pseudo-expanded data [ Ra ] is created by pseudo-extending the time-series behavior data [R], and this is decomposed into singular values. A golf swing is an aperiodic exercise. Therefore, in the present embodiment, by singular value decomposition of the pseudo-extended data [ Ra ] obtained by duplicating and synthesizing the golf swing, the analysis is executed by regarding the golf swing as a pseudo periodic motion.
ステップＳ５では、データ取得部１４ａが、時系列挙動データ［Ｒ］に基づいて、その時間平均が基準挙動に近付くように、疑似拡張データ［Ｒa］を作成する。疑似拡張データ［Ｒa］は、特異値分解の基準点を基準挙動に近付けるために作成される。基準挙動とは、本実施形態では、アドレス時の挙動である。なお、図４（Ａ）は、実際にあるゴルファーにゴルフスイングを行わせた時の、時系列挙動データ［Ｒ］に含まれる２５個の代表点の位置の時間平均を結んでできたスティック線図であり、図４（Ｂ）は、同ゴルフスイングに基づく疑似拡張データ［Ｒa］に含まれる２５個の代表点の位置の時間平均を結んでできたスティック線図である。同図から分かるとおり、前者の時間平均は、アドレスの姿勢にはなっておらず、少し腕をテイクバックした姿勢になっている。よって、時系列挙動データ［Ｒ］をそのまま特異値分解すると、第１モードをはじめとする各モードの意味を、アドレスを基準として理解できない虞がある。そこで、本実施形態では、疑似拡張データ［Ｒa］が作成される。 In step S5, the data acquisition unit 14a creates pseudo-extended data [R a ] based on the time-series behavior data [R] so that the time average approaches the reference behavior. Pseudo-extended data [ Ra ] is created to bring the reference point for singular value decomposition closer to the reference behavior. The reference behavior is, in the present embodiment, the behavior at the time of addressing. Note that FIG. 4A is a stick line formed by connecting the time averages of the positions of 25 representative points included in the time-series behavior data [R] when an actual golfer is made to perform a golf swing. FIG. 4 (B) is a stick diagram formed by connecting the time averages of the positions of 25 representative points included in the pseudo-expanded data [ Ra ] based on the golf swing. As can be seen from the figure, the time average of the former is not the posture of the address, but the posture of taking back the arm a little. Therefore, if the time-series behavior data [R] is decomposed into singular values as it is, the meaning of each mode including the first mode may not be understood with reference to the address. Therefore, in the present embodiment, pseudo-extended data [ Ra ] is created.
より具体的には、データ取得部１４ａは、時系列挙動データ［Ｒ］に基づいて、以下の追加データ［Ｒ（１）］及び［Ｒt］を作成する。今、アドレス時の第ｉ代表点の三次元座標を表す１行３列の行列ｓi（１）を、行方向（縦方向）に２Ｎ個並べた２Ｎ行３列の行列［ｓi（１）］を定義する。このとき、［Ｒ（１）］は、全ての代表点に対する２５個の行列［ｓ1（１）］，［ｓ2（１）］，・・・，［ｓ25（１）］を、この順に列方向（横方向）に並べた２Ｎ行７５（＝３×２５）列の行列として導出される。
一方、追加データ［Ｒt］は、下式のとおり導出される。すなわち、追加データ［Ｒt］は、時系列挙動データ［Ｒ］を時系列方向に反転した行列である。
続いて、データ取得部１４ａは、時系列挙動データ［Ｒ］に下式のとおり追加データ［Ｒ（１）］及び［Ｒt］を結合することにより、疑似拡張データ［Ｒa］を作成する。
図５は、本実施形態に係る時系列挙動データ［Ｒ］と疑似拡張データ［Ｒa］との関係を表す概念図である。すなわち、アドレス時の挙動を時間長２Ｎだけ繰り返し複製した追加データ［Ｒ（１）］を、時系列挙動データ［Ｒ］のアドレスの時刻ｎ＝１の前に結合する。さらに、時系列挙動データ［Ｒ］を時系列方向に反転した時間長Ｎの追加データ［Ｒt］を、時系列挙動データ［Ｒ］のフィニッシュの時刻ｎ＝Ｎの後に結合し、さらにその後に、追加データ［Ｒ（１）］を追加する。このように、追加データ［Ｒ（１）］及び［Ｒt］は、時系列挙動データ［Ｒ］に連続するように結合され、こうして作成される疑似拡張データ［Ｒa］は、連続的に値が変化するデータとなる。疑似拡張データ［Ｒa］は、６Ｎ行７５（＝３×２５）列の行列である。以上のとおり作成される疑似拡張データ［Ｒa］も、ゴルファー７がゴルフクラブをスイングする時の挙動を時系列に表す時系列挙動データである。 FIG. 5 is a conceptual diagram showing the relationship between the time-series behavior data [R] and the pseudo-extended data [ Ra ] according to the present embodiment. That is, the additional data [R (1)] in which the behavior at the time of address is repeatedly duplicated for a time length of 2N is combined before the time n = 1 of the address of the time series behavior data [R]. Further, the additional data [R t ] having a time length N obtained by reversing the time series behavior data [R] in the time series direction is combined after the time n = N at the finish of the time series behavior data [R], and then after that. , Add additional data [R (1)]. In this way, the additional data [R (1)] and [R t ] are combined so as to be continuous with the time series behavior data [R], and the pseudo-extended data [R a ] thus created is continuously generated. The data will change in value. The pseudo-extended data [ Ra ] is a matrix of 6N rows and 75 (= 3 × 25) columns. The pseudo-extended data [ Ra ] created as described above is also time-series behavior data representing the behavior when the golfer 7 swings the golf club in time series.
続くステップＳ６では、モード展開部１４ｂは、下式に従って、疑似拡張データ［Ｒa］を特異値分解する。
上式中の［Ｒ0］は、［Ｒa］の時間平均である。［Ｒ0］は、［Ｒa］を時間方向（行方向）に平均した平均行列を作成し、その平均行列を６Ｎ個行方向に並べた６Ｎ行７５（＝３×２５）列の行列である。すなわち、［Ｒ0］の第ｌ列は、［Ｒa］の第ｌ列の６Ｎ個の成分の平均値を、行方向に６Ｎ個並べた値列である。ところで、疑似拡張データ［Ｒa］には、上記のとおり、時間長４Ｎ分のアドレス時の挙動（本実施形態では、ゴルファー７の姿勢）を表すデータが追加されている。そのため、疑似拡張データ［Ｒa］の時間平均［Ｒ0］により表される挙動は、時系列挙動データ［Ｒ］の同様の時間平均により表される挙動よりも、アドレス時の挙動に近付いている。なお、本実施形態では、単純平均により平均行列が算出されるが、これに限らず、相乗平均や重み付け平均等により、平均行列を算出してもよい。また、初期挙動［Ｒ0］は、［Ｒa］の全体の時間平均ではなく、［Ｒa］に含まれるアドレスの前後の期間の行列を時間方向（行方向）に平均化した平均行列を作成し、その平均行列を６Ｎ個行方向に並べたものとしてもよい。また、初期挙動［Ｒ0］は、［Ｒa］に含まれるアドレスの時刻に対応する行を、６Ｎ個行方向に並べたものとしてもよい。 [R 0 ] in the above equation is the time average of [ Ra ]. [R 0 ] is a 6N row 75 (= 3 × 25) matrix in which an average matrix obtained by averaging [R a ] in the time direction (row direction) is created and the average matrix is arranged in 6N row directions. is there. That is, the 1st column of [R 0 ] is a value column in which 6N average values of 6N components of the 1st column of [R a ] are arranged in the row direction. By the way, as described above, data representing the behavior at the time of addressing for a time length of 4 N (in the present embodiment, the posture of the golfer 7) is added to the pseudo-extended data [ Ra ]. Therefore, the behavior represented by the time average [R 0 ] of the pseudo-extended data [R a ] is closer to the behavior at the time of address than the behavior represented by the similar time average of the time series behavior data [R]. There is. In the present embodiment, the average matrix is calculated by a simple average, but the average matrix may be calculated by a geometric mean, a weighted average, or the like. The initial behavior [R 0] is not the entire time average of [R a], the averaged average matrix in a matrix in the time direction before and after the period (row direction) of the address contained in the [R a] It may be created and the average matrix may be arranged in the 6N row direction. Further, the initial behavior [R 0 ] may be such that the rows corresponding to the times of the addresses included in [ Ra ] are arranged in the direction of 6N rows.
以上のとおり、本実施形態では、疑似拡張データ［Ｒa］とその時間平均［Ｒ0］との差分である［Ｒa］−［Ｒ0］が特異値分解され、ｊ＝１，２，・・・，Ｊ（Ｊは、７５以下の整数）に対し、λj，ｚj及びｖjが導出される。つまり、疑似拡張データ［Ｒa］が、その時間平均［Ｒ0］を基準として特異値分解される。λjは、第ｊモードの特異値であり、［Ｒa］−［Ｒ0］に対する第ｊモードの割合を表す。ｖjは、［Ｒa］−［Ｒ0］の左特異ベクトルであり、Ｎ次元である。ｚjは、［Ｒa］−［Ｒ0］の右特異ベクトルであり、７５次元である。ｚjは、ゴルファー７の身体における各代表点の励起パターンを表し、ｖjは、ｚjの時間に対する励起パターンを表す。 As described above, in the present embodiment, [R a ]-[R 0 ], which is the difference between the pseudo-extended data [R a ] and its time average [R 0 ], is decomposed into singular values, and j = 1, 2, ..., J (J is an integer of 75 or less), λ j , z j and v j are derived. That is, the pseudo-extended data [ Ra ] is decomposed into singular values based on the time average [R 0 ]. λ j is a singular value of the j-th mode and represents the ratio of the j-mode to [R a ]-[R 0 ]. v j is a left singular vector of [R a ]-[R 0 ] and is N-dimensional. z j is a right singular vector of [R a ]-[R 0 ] and has 75 dimensions. z j represents the excitation pattern of each representative point in the golfer 7's body, and v j represents the excitation pattern of z j with respect to time.
また、モード展開部１４ｂは、ｊ＝１，２，・・・，Ｊに対し、特異値λjに基づいて、［Ｒa］に対する第ｊモードの貢献度である寄与率Ｃjを下式に従って導出する。
以上の特異値分解により、時系列挙動データ［Ｒ］と同じくゴルフスイングの挙動を時系列に表す疑似拡張データ［Ｒa］から、ゴルフスイングに含まれる第１モードから第Ｊモードの各モードに対応する特徴的な挙動が抽出される。第ｊモードの挙動を表す［Ｒj］は、下式で表される。
なお、Ｊは、最大で７５であるが、何次モードまでの挙動を導出するかは、解析の目的等に応じて適宜選択され得る。なお、本発明者らの検討によると、一般に、第１モードの寄与率だけで９０％程度であり、第１モードから第２モードまでの累積寄与率は９７％程度であり、第１モードから第３モードまでの累積寄与率は９９％を超え、第１モードから第５モードまでの累積寄与率は約９９．８％に達する。よって、第５モードまでの挙動を導出することにより、ゴルフスイングを概ね評価し得る。 Although J is 75 at the maximum, the order of derivation of the behavior can be appropriately selected according to the purpose of analysis and the like. According to the study by the present inventors, in general, the contribution rate of the first mode alone is about 90%, and the cumulative contribution rate from the first mode to the second mode is about 97%, from the first mode. The cumulative contribution rate up to the third mode exceeds 99%, and the cumulative contribution rate from the first mode to the fifth mode reaches about 99.8%. Therefore, the golf swing can be roughly evaluated by deriving the behavior up to the fifth mode.
また、モード展開部１４ｂは、ｋ＝１，２，・・・，Ｊに対し、第１モードから第ｋモードまでの挙動を累積した挙動を表す［Ｒ1〜k］を下式に従って導出する。
［Ｒ1〜k］は、各代表点の各時刻における第１モードから第ｋモードまでの挙動を累積した挙動（三次元座標）を成分として含む。よって、ｋ＝１，２，・・・，Ｊに対し、［Ｒ1〜k］を導出することは、各モードの各時刻におけるゴルファーの姿勢を導出することを意味する。 [R 1 to k ] includes the cumulative behavior (three-dimensional coordinates) of the behaviors from the first mode to the kth mode at each time of each representative point as a component. Therefore, deriving [R 1 to k ] for k = 1, 2, ..., J means deriving the golfer's posture at each time in each mode.
以上に説明したステップＳ１〜Ｓ６は、同じ又は異なるゴルファーが同じ又は異なるゴルフクラブを用いて行う複数回のゴルフスイングに対し繰り返し実行することができる。 The steps S1 to S6 described above can be repeatedly executed for a plurality of golf swings performed by the same or different golfers using the same or different golf clubs.
続くステップＳ７では、画面作成部１４ｃが、以上の特異値分解の結果及びこれをさらに分析した結果を表示する画面（以下、結果画面という）を作成し、表示部１１上に表示させる。例えば、結果画面には、図６に示すようなスティック線図を表示することができる。図６は、実際にあるゴルファーがあるゴルフスイングを行った時の第１モードの挙動を表す［Ｒ1］（＝［Ｒ1〜1］）を算出し、これに含まれる２５個の代表点の三次元座標を結んでできたスティック線図である。同図には、アドレスからフィニッシュまでの７つの時刻におけるスティック線図が示されている。同様に、ｋ≧２に対しても、［Ｒ1〜k］を算出し、これに基づく第ｋモードの様々な時刻におけるスティック線図を結果画面に表示してもよい。このようなスティック線図を見たユーザは、ゴルフスイングに含まれる個々の挙動を適切に評価し、ゴルフスイングの特性を理解することができる。 In the following step S7, the screen creation unit 14c creates a screen (hereinafter, referred to as a result screen) for displaying the result of the above singular value decomposition and the result of further analysis thereof, and displays it on the display unit 11. For example, a stick diagram as shown in FIG. 6 can be displayed on the result screen. FIG. 6 calculates [R 1 ] (= [R 1 to 1 ]) representing the behavior of the first mode when a golfer actually makes a golf swing, and 25 representative points included in the calculation. It is a stick diagram made by connecting the three-dimensional coordinates of. The figure shows a stick diagram at seven times from address to finish. Similarly, for k ≧ 2, to calculate the [R 1 ~ k], a stick diagram at various times of the k mode based thereon may be displayed results on the screen. A user who sees such a stick diagram can appropriately evaluate individual behaviors included in the golf swing and understand the characteristics of the golf swing.
なお、非特許文献１及び２にも示されるとおり、第１〜第５モードの挙動は、以下のような挙動であることが知られている。このような知見と合わせて、スティック線図に表れるゴルフスイングの特性についての理解をより深めることもできる。
結果画面には、ｊ＝１，２,・・・,Ｊに対し、特異値λj及び寄与率Ｃjを表示することもできる。また、ｋ＝１，２,・・・,Ｊに対し、累積寄与率Ｃ1＋Ｃ2＋・・・＋Ｃkを表示することもできる。 On the result screen, the singular value λ j and the contribution rate C j can be displayed for j = 1, 2, ..., J. It is also possible to display the cumulative contribution rate C 1 + C 2 + ... + C k for k = 1, 2, ..., J.
また、モード展開部１４ｂは、ステップＳ１〜Ｓ６が複数回のゴルフスイングに対し繰り返し実行された場合には、これらのゴルフスイングについての挙動をモード別に比較することができる。例えば、ｊ＝１，２，・・・，Ｊ、ｋ＝１，２,・・・,Ｊに対し、異なるゴルフスイングについての［Ｒj］、［Ｒj］−［Ｒ0］、［Ｒ1〜k］又は［Ｒ1〜k］−［Ｒ0］を比較することができる。この場合、ゴルフスイング間の特性の違いを、ゴルフスイングに含まれる個々の挙動のレベルで（すなわち、モード別に）、定量的又は定性的に評価することができる。例えば、モード展開部１４ｂは、特定のモードにおいて、あるゴルフスイングではダウンスイング中に腰がよく回転しているが、別のゴルフスイングではダウンスイング中に腰が余り回転していない場合において、そのような回転の差を定性的又は定量的に評価することができる。また、モード展開部１４ｂは、比較されるゴルフスイングについて、挙動の差が顕著な部分を検出するようにしてもよい。画面作成部１４ｃは、このような比較の結果についても結果画面に表示することができ、これを見たユーザは、ゴルフスイング間の特性の違いを適切に理解することができる。 Further, when steps S1 to S6 are repeatedly executed for a plurality of golf swings, the mode expansion unit 14b can compare the behavior of these golf swings for each mode. For example, for j = 1, 2, ..., J, k = 1, 2, ..., J, [R j ], [R j ]-[R 0 ], [R] for different golf swings. 1 to k ] or [R 1 to k ]-[R 0 ] can be compared. In this case, the difference in characteristics between golf swings can be evaluated quantitatively or qualitatively at the level of individual behavior included in the golf swing (that is, by mode). For example, in a specific mode, the mode expansion unit 14b rotates well during the downswing in one golf swing, but does not rotate so much during the downswing in another golf swing. Such a difference in rotation can be evaluated qualitatively or quantitatively. Further, the mode expansion unit 14b may detect a portion where the difference in behavior is remarkable in the golf swing to be compared. The screen creation unit 14c can also display the result of such a comparison on the result screen, and the user who sees the result can appropriately understand the difference in the characteristics between the golf swings.
また、結果画面には、同じ又は異なるゴルファーが同じ又は異なるゴルフクラブをスイングした時のスティック線図の比較図を表示することもできる。比較図とは、例えば、複数のスティック線図を重ねて又は並べて表示する図である。一例として、図７は、同じゴルファーが同じゴルフクラブを用いてドロースイングとフェードスイングを行った時の、インパクトのタイミングにおける様々なモードのスティック線図を重ねた図である。このような図を見たユーザは、異なるゴルフスイングをゴルフスイングに含まれる個々の挙動のレベルで比較することができ、ゴルフスイング間の特性の違いを適切に理解することができる。 In addition, the result screen can also display a comparison diagram of stick diagrams when the same or different golfers swing the same or different golf clubs. The comparison diagram is, for example, a diagram in which a plurality of stick diagram is displayed in an overlapping manner or side by side. As an example, FIG. 7 is a superposed view of stick diagrams of various modes at the timing of impact when the same golfer performs a draw swing and a fade swing using the same golf club. The user who sees such a figure can compare different golf swings at the level of individual behaviors included in the golf swings, and can appropriately understand the difference in characteristics between the golf swings.
以上のような比較を、異なるゴルフクラブを用いたゴルフスイング間で行う場合には、ゴルフクラブの特性の違いを明らかにすることができる。例えば、ゴルフクラブの違いにより、ゴルフスイング中のどのようなタイミングにおいてどのような部位の動作が変化するかを知ることができる。この方法によれば、シャフトの硬さ、ヘッドの重量及び重心位置、ゴルフクラブの長さ等のスペックの異なるゴルフクラブを、同じ又は異なるゴルファーに試打させることにより、ゴルフクラブのスペックの特性を知ることができる。このような情報は、ゴルフクラブの開発の場面や、ゴルフクラブのフィッティングの場面等で好ましく利用することができる。また、表１に示す知見と合わせて、さらにこれらの理解を深めることもできる。 When the above comparison is performed between golf swings using different golf clubs, the difference in the characteristics of the golf clubs can be clarified. For example, it is possible to know what kind of movement changes at what timing during a golf swing due to the difference in golf clubs. According to this method, golf clubs having different specifications such as shaft hardness, head weight and center of gravity position, golf club length, etc. are tested by the same or different golfers to know the characteristics of the golf club specifications. be able to. Such information can be preferably used in the development of golf clubs, the fitting of golf clubs, and the like. In addition to the findings shown in Table 1, these understandings can be further deepened.
また、以上のような比較を、異なるゴルファーによるゴルフスイング間で行う場合には、ゴルファーの特性の違いを明らかにすることができる。例えば、上級者と初級者とのゴルフスイングの違いを知り、初級者のゴルスフイングの問題を知ることができる。また、表１に示す知見と合わせて、さらにこれらの理解を深めることもできる。このような情報は、例えば、ゴルフのレッスンの場面や、ゴルフクラブの開発の場面等で好ましく利用することができる。 Further, when the above comparison is performed between golf swings by different golfers, it is possible to clarify the difference in the characteristics of the golfers. For example, it is possible to know the difference in golf swing between advanced players and beginners, and to know the problem of golf swing for beginners. In addition to the findings shown in Table 1, these understandings can be further deepened. Such information can be preferably used in, for example, a golf lesson scene, a golf club development scene, and the like.
＜４．特徴＞
以上の実施形態によれば、Ｉ0個の観測点を、これよりも少ないＩ1個の代表点にまとめることにより、その後の特異値分解によるモード数（次元数）が削減される。すなわち、特異値分解の対象となる注目点（観測点又は代表点）の数が多いと、スイングの自由度は高くなるが、その分、モード数が増えるため、１つのモードが有する情報が少なくなる。この場合、特異値分解の結果から、ゴルフスイングに含まれる個々の挙動を適切に評価することがむしろ困難になる場合もある。かといって、モード数を減らすべく、やみくもに観測点の数を減らしてしまうと、スイングの解析の精度が低下し得る。この点、以上の実施形態によれば、複数の観測点をグループ化し、複数の観測点の情報を１つの代表点の情報に圧縮することが行われる。よって、スイングの解析の精度を維持したまま、各モードの情報量を維持することができる。よって、ゴルフスイングに含まれる個々の挙動（各モードの挙動）をより適切に評価することができる。
<4. Features>
According to the above embodiment, the number of modes (number of dimensions) due to the subsequent singular value decomposition is reduced by grouping the I 0 observation points into a representative point of I 1 which is smaller than this. That is, if the number of points of interest (observation points or representative points) that are the targets of singular value decomposition is large, the degree of freedom of swing increases, but the number of modes increases accordingly, so that one mode has less information. Become. In this case, it may be rather difficult to appropriately evaluate the individual behaviors included in the golf swing from the result of the singular value decomposition. However, if the number of observation points is blindly reduced in order to reduce the number of modes, the accuracy of swing analysis may decrease. In this regard, according to the above embodiment, a plurality of observation points are grouped and the information of the plurality of observation points is compressed into the information of one representative point. Therefore, the amount of information in each mode can be maintained while maintaining the accuracy of the swing analysis. Therefore, individual behaviors (behavior of each mode) included in the golf swing can be evaluated more appropriately.
既に説明した図６は、２５個の代表点の第１モードのスティック線図である。これに対し、図８は、図６と同じ計測データに基づき、代表点を作成せずに、第１モードでの５３個の観測点の三次元座標を結んでできたスティック線図である。図６及び図８を比較すれば分かるが、注目点を減らしても、スイングの挙動全体を表現することに成功している。一方で、注目点の多い図８のスティック線図からは、上体の伸縮が見える。これに対し、注目点が少なく、シンプルな図６のスティック線図では、上体の伸縮というよりはむしろ、回転運動が見える。このように、注目点を圧縮し、挙動をよりシンプルに表現することにより、新たな情報を得ることができる。 FIG. 6 already described is a stick diagram of the first mode of 25 representative points. On the other hand, FIG. 8 is a stick diagram formed by connecting the three-dimensional coordinates of 53 observation points in the first mode based on the same measurement data as in FIG. 6 without creating a representative point. As can be seen by comparing FIGS. 6 and 8, the entire swing behavior has been successfully expressed even if the points of interest are reduced. On the other hand, the expansion and contraction of the upper body can be seen from the stick diagram of FIG. 8 which has many points of interest. On the other hand, in the simple stick diagram of FIG. 6, which has few points of interest, the rotational movement can be seen rather than the expansion and contraction of the upper body. In this way, new information can be obtained by compressing the points of interest and expressing the behavior more simply.
また、以上のモード数の削減によりシンプルに挙動が表現される場合、異なるスイングどうしの比較がより容易になる。すなわち、特異値分解の対象となる注目点が多すぎると、ゴルファーの体格や姿勢等が正確に再現されすぎるため、むしろ比較が難しくなり得る。このような場合、シンプルな挙動でスイングを表現することにより、問題を解消することができる。 Further, when the behavior is simply expressed by the above reduction in the number of modes, it becomes easier to compare different swings. That is, if there are too many points of interest to be decomposed into singular values, the golfer's physique, posture, and the like are reproduced too accurately, which may make comparison more difficult. In such a case, the problem can be solved by expressing the swing with a simple behavior.
また、複数の観測点の挙動を１つの代表点の挙動に平均化することにより、回転の情報をカットすることもできる。例えば、飛球線方向周りの腰の回転は、ゴルフスイングを分析する上で、余り必要とされないことがある。このような場合に、腰の近傍の観測点を１つの代表点にまとめることにより、不要な情報を減らし、より必要な情報に注目することができる。 It is also possible to cut the rotation information by averaging the behavior of a plurality of observation points to the behavior of one representative point. For example, hip rotation around the direction of the fly ball may not be required much in analyzing a golf swing. In such a case, by combining the observation points near the waist into one representative point, unnecessary information can be reduced and more necessary information can be focused on.
＜５．変形例＞
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。また、以下の変形例の要旨は、適宜組み合わせることができる。
<5. Modification example>
Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention. For example, the following changes can be made. In addition, the gist of the following modified examples can be combined as appropriate.
＜５−１＞
上述した計測機器２の構成は例示であり、例えば、計測機器２は、慣性センサ、距離画像センサ等であってもよいし、慣性センサ、距離画像センサ及びモーションキャプチャシステムからなる群から選択される２つ以上の機器を任意に組み合わせたものであってもよい。
<5-1>
The configuration of the measuring device 2 described above is an example. For example, the measuring device 2 may be an inertial sensor, a distance image sensor, or the like, or is selected from a group consisting of an inertial sensor, a distance image sensor, and a motion capture system. It may be an arbitrary combination of two or more devices.
＜５−２＞
上記実施形態では、ゴルフスイングが解析されたが、ゴルフクラブ以外の打具、例えば、テニスラケットやベースボールバット等のスイングを解析の対象とすることもできる。
<5-2>
In the above embodiment, the golf swing is analyzed, but a hitting tool other than the golf club, for example, a swing such as a tennis racket or a baseball bat can also be analyzed.
＜５−３＞
上記実施形態では、基準挙動は、アドレス時の挙動とされた。しかしながら、基準挙動は、他の時刻の挙動、例えば、インパクト又はトップの挙動とすることもできる。例えば、トップ時の挙動を基準挙動とする場合には、図９に示すように疑似拡張データを作成することができ、インパクト時の挙動を基準挙動とする場合には、図１０に示すように疑似拡張データを作成することができる。
<5-3>
In the above embodiment, the reference behavior is the behavior at the time of addressing. However, the reference behavior can also be behavior at other times, such as impact or top behavior. For example, when the behavior at the top is used as the reference behavior, pseudo-extended data can be created as shown in FIG. 9, and when the behavior at impact is used as the reference behavior, as shown in FIG. Pseudo-extended data can be created.
＜５−４＞
上記実施形態では、特異値分解の対象となる観測点データは、代表点の位置を時系列に表すデータとされたが、代表点の姿勢、速度、加速度、角速度、角加速度、力又はトルク等を時系列に表すデータであってもよいし、これらと位置とからなる群から選択される２以上の要素を時系列に表すデータを組み合わせたものであってもよい。なお、ここでいう姿勢とは、クォータニオンのような角度情報を有するパラメータである。
<5-4>
In the above embodiment, the observation point data to be decomposed into singular values is data representing the position of the representative point in time series, but the posture, speed, acceleration, angular velocity, angular acceleration, force or torque of the representative point, etc. May be data representing the time series, or may be a combination of data representing two or more elements selected from the group consisting of these and the position in the time series. The posture referred to here is a parameter having angle information such as a quaternion.
＜５−５＞
上記実施形態では、ゴルファーの身体においてのみ観測点が設定されたが、観測点は、ゴルフクラブ上に設定してもよい。
<5-5>
In the above embodiment, the observation point is set only on the golfer's body, but the observation point may be set on the golf club.
＜５−６＞
Ｉ0個の観測点を分けるＩ1個のグループには、１個の観測点を要素とする単一要素グループが含まれてもよい。この場合、単一要素グループに対応する観測点データは、当該単一要素グループに属する１個の観測点の挙動を時系列に表すデータとすることができる。
<5-6>
I Dividing 0 observation points I 1 group may include a single element group having one observation point as an element. In this case, the observation point data corresponding to the single element group can be data representing the behavior of one observation point belonging to the single element group in time series.
＜５−７＞
上記実施形態では、同じ観測点が重複して複数のグループに分けられることがないように、観測点がグループ化された。しかしながら、１又は複数の観測点を複数のグループに重複して分けることも可能である。
<5-7>
In the above embodiment, the observation points are grouped so that the same observation points are not duplicated and divided into a plurality of groups. However, it is also possible to duplicate one or more observation points into a plurality of groups.
＜５−８＞
上記実施形態では、疑似拡張データ［Ｒa］が特異値分解されたが、時系列挙動データ［Ｒ］をそのまま特異値分解してもよい。
<5-8>
In the above embodiment, the pseudo-extended data [R a ] is decomposed into singular values, but the time series behavior data [R] may be decomposed into singular values as it is.
＜５−９＞
上記実施形態では、代表点の挙動は、代表点が代表する複数個の観測点の挙動を平均化することにより導出されたが、その他の方法で導出されてもよい。例えば、代表点の挙動として、代表点が代表する複数個の観測点の挙動のうち最も大きいものを選択してもよいし、最も大きいものと最も小さいものを平均化する等してもよい。
<5-9>
In the above embodiment, the behavior of the representative point is derived by averaging the behavior of a plurality of observation points represented by the representative point, but it may be derived by other methods. For example, as the behavior of the representative point, the largest behavior of the plurality of observation points represented by the representative point may be selected, or the largest one and the smallest one may be averaged.
１ スイング解析装置（コンピュータ）
１００ スイング解析システム
１４ａ データ取得部
１４ｂ モード展開部
１４ｃ 画面作成部
２ 計測装置
６ スイング解析プログラム
７ ゴルファー
1 Swing analyzer (computer)
100 Swing analysis system 14a Data acquisition unit 14b Mode expansion unit 14c Screen creation unit 2 Measuring device 6 Swing analysis program 7 Golfer
Claims (9)
前記時系列挙動データを特異値分解することにより、前記挙動を特徴的な挙動に分解するモード展開部と
を備え、
前記データ取得部は、
前記プレイヤーが前記打具をスイングする時のＩ0個（Ｉ0≧３）の観測点の挙動を計測装置により時系列に計測した計測データを取得し、
前記Ｉ0個の観測点をＩ1個（Ｉ0＞Ｉ1≧２）のグループに分け、
前記計測データに基づいて、前記Ｉ1個のグループに含まれる各グループについて、当該グループに属する１個の観測点又は複数個の観測点を代表する代表点の挙動を時系列に表す観測点データを導出し、
前記時系列挙動データは、前記Ｉ1個のグループについての前記観測点データを含む、
スイング解析装置。 A data acquisition unit that acquires time-series behavior data that represents the behavior when the player swings the hitting tool in chronological order,
It is provided with a mode expansion unit that decomposes the behavior into characteristic behavior by decomposing the time-series behavior data into singular values.
The data acquisition unit
The measurement data obtained by measuring the behavior of I 0 (I 0 ≧ 3) observation points when the player swings the hitting tool in time series by the measuring device is acquired.
Dividing the I 0 or observation points to a group of one I (I 0> I 1 ≧ 2),
Based on the measurement data, for each group included in the I 1 group, observation point data representing the behavior of one observation point belonging to the group or representative points representing a plurality of observation points in chronological order. Derived,
The time series behavior data includes the observation point data for the I 1 group.
Swing analyzer.
請求項１に記載のスイング解析装置。 The group of I 1 includes two or more groups having a plurality of observation points as elements.
The swing analysis device according to claim 1.
請求項１又は２に記載のスイング解析装置。 The observation point data representing the behavior of the representative point in time series is derived by averaging the behavior of the plurality of observation points represented by the representative point.
The swing analysis device according to claim 1 or 2.
をさらに備える、
請求項１から３のいずれかに記載のスイング解析装置。 A screen creation unit for creating a screen for displaying at least one of the result of the singular value decomposition and the result of further analysis thereof is further provided.
The swing analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3.
前記モード展開部は、前記複数のスイングについて、前記時系列挙動データを特異値分解し、
前記画面には、前記複数のスイングについての前記特異値分解の結果を比較した結果が表示される、
請求項４に記載のスイング解析装置。 The data acquisition unit acquires the time-series behavior data for a plurality of swings using the same or different hitting tools by the same or different players.
The mode expansion unit decomposes the time-series behavior data into singular values for the plurality of swings.
On the screen, the result of comparing the results of the singular value decomposition for the plurality of swings is displayed.
The swing analysis device according to claim 4.
請求項１から５のいずれかに記載のスイング解析装置。 The observation point data is data representing at least one of the position, attitude, velocity, acceleration, angular velocity, angular acceleration, force and torque of the one observation point or the representative point in a time series.
The swing analysis apparatus according to any one of claims 1 to 5.
請求項１から６のいずれかに記載のスイング解析装置。 The hitting tool is a golf club.
The swing analysis device according to any one of claims 1 to 6.
前記時系列挙動データを特異値分解することにより、前記挙動を特徴的な挙動に分解することと
を含み、
前記時系列挙動データを取得することは、
前記プレイヤーが前記打具をスイングする時のＩ0個（Ｉ0≧３）の観測点の挙動を計測装置により時系列に計測した計測データを取得することと、
前記Ｉ0個の観測点をＩ1個（Ｉ0＞Ｉ1≧２）のグループに分けることと、
前記計測データに基づいて、前記Ｉ1個のグループに含まれる各グループについて、当該グループに属する１個の観測点又は複数個の観測点を代表する代表点の挙動を時系列に表す観測点データを導出することと
を含み、
前記時系列挙動データは、前記Ｉ1個のグループについての前記観測点データを含む、
スイング解析方法。 Acquiring time-series behavior data that represents the behavior when the player swings the hitting tool in chronological order,
By decomposing the time-series behavior data into singular values, the behavior is decomposed into characteristic behaviors.
Acquiring the time series behavior data is
Acquiring measurement data obtained by measuring the behavior of I 0 (I 0 ≧ 3) observation points in time series by the measuring device when the player swings the hitting tool.
And to divide the I 0 or observation points to a group of one I (I 0> I 1 ≧ 2),
Based on the measurement data, for each group included in the I 1 group, observation point data representing the behavior of one observation point belonging to the group or representative points representing a plurality of observation points in chronological order. Including deriving
The time series behavior data includes the observation point data for the I 1 group.
Swing analysis method.
前記時系列挙動データを特異値分解することにより、前記挙動を特徴的な挙動に分解することと
をコンピュータに実行させ、
前記時系列挙動データを取得することは、
前記プレイヤーが前記打具をスイングする時のＩ0個（Ｉ0≧３）の観測点の挙動を計測装置により時系列に計測した計測データを取得することと、
前記Ｉ0個の観測点をＩ1個（Ｉ0＞Ｉ1≧２）のグループに分けることと、
前記計測データに基づいて、前記Ｉ1個のグループに含まれる各グループについて、当該グループに属する１個の観測点又は複数個の観測点を代表する代表点の挙動を時系列に表す観測点データを導出することと
を含み、
前記時系列挙動データは、前記Ｉ1個のグループについての前記観測点データを含む、
スイング解析プログラム。 Acquiring time-series behavior data that represents the behavior when the player swings the hitting tool in chronological order,
By decomposing the time-series behavior data into singular values, the computer is made to execute the decomposition into characteristic behaviors.
Acquiring the time series behavior data is
Acquiring measurement data obtained by measuring the behavior of I 0 (I 0 ≧ 3) observation points in time series by the measuring device when the player swings the hitting tool.
And to divide the I 0 or observation points to a group of one I (I 0> I 1 ≧ 2),
Based on the measurement data, for each group included in the I 1 group, observation point data representing the behavior of one observation point belonging to the group or representative points representing a plurality of observation points in chronological order. Including deriving
The time series behavior data includes the observation point data for the I 1 group.
Swing analysis program.
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| JP2019088260A JP7283693B2 (en) | 2019-05-08 | 2019-05-08 | Swing analysis device |
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-
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|---|
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