CN105233483A - 运动分析方法以及运动分析装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种运动分析方法、程序以及运动分析装置。该运动分析方法包括：使用传感器单元的输出，而对用户静止时的、沿着高尔夫球杆的杆身的长轴方向的第一轴进行确定的工序；使用传感器单元的输出和用户的身体信息，而对用户静止时的用户的头部与胸部之间的预定位置进行推断，并且对将所推断出的预定位置与击打位置连结的第二轴进行确定的工序。

Description

运动分析方法以及运动分析装置

技术领域

本发明涉及一种对用户的运动进行分析的运动分析方法以及运动分析装置。

背景技术

在专利文献1中公开了如下的方法，即，从用户的后方通过摄像机等来拍摄高尔夫球挥杆运动，并根据所拍摄到的图像来确定挥杆面并对挥杆面进行显示，并且对挥杆面的面积进行测量并显示的方法。挥杆面是指，由手腕、球杆杆身、以及球杆头(或者球杆杆身和球杆头)而构成的线段在高尔夫球挥杆运动中移动并作为轨迹而留下的平面，一般情况下，在从挥杆后方观察时挥杆面尽可能不具有面积而接近于线段的挥杆被设为良好的挥杆。因此，通过专利文献1的方法，用户能够根据挥杆面的面积的信息来定量地了解挥杆的好坏。

然而，即使挥杆面的面积较小，也存在通过挥杆的轨道而成为左曲球系或右曲球系的击球，因而并非限定为良好的挥杆。因此，在高尔夫球挥杆的指导时，存在使用杆身平面以及霍根平面等的指标的情况。杆身平面是指，在高尔夫球的瞄球时(静止状态)由高尔夫球杆的杆身的长轴方向和瞄球线(击球方向)构成的平面，霍根平面是指，在高尔夫球的瞄球时，由连结高尔夫球手的肩膀附近(肩膀或脖子根部等)和高尔夫球杆的头(或者，球)的假想线和瞄球线(击球的目标方向)所构成的平面。由该杆身平面和霍根平面所夹着的区域被称为V区域，并且已知如下情况，即，如果在下挥杆时高尔夫球杆的轨迹进入到V区域中，则成为直球系的击球。因此，能够通过判断下挥杆时高尔夫球杆的轨迹是否进入到V区域中，来对挥杆的好坏进行评价。然而，截至目前尚未提出如下的内容，即，高精度地向用户提示杆身平面以及霍根平面的方法。

专利文献1：日本特开2009-20897号公报

发明内容

本发明为鉴于以上的问题点而完成的发明，根据本发明的几个方式，能够提供一种与现有技术相比能够更准确地提示用于评价挥摆的好坏的信息的运动分析方法、程序以及运动分析装置。

本发明是为了解决上述课题中的至少一部分而完成的发明，并且可以作为以下的方式或应用例来实现。

应用例1

本应用例所涉及的运动分析方法，包括如下的工序：使用惯性传感器的输出，而对用户静止时的、沿着运动器具的杆身部的长轴方向的第一轴进行确定的工序；使用所述惯性传感器的输出和所述用户的身体信息，而对所述用户静止时的所述用户的头部与胸部之间的预定位置进行推断，并且对将所推断出的所述预定位置与击打位置连结的第二轴进行确定的工序。

运动器具为，例如高尔夫球杆、网球拍、棒球棍、曲棍球棒等的击球所使用的器具。杆身部为运动器具的柄的部分，在具有握柄部的运动器具中握柄部也被包含在杆身部中。

惯性传感器只要是能够对加速度或角速度等惯性量进行测量的传感器即可，例如，也可以是能够对加速度或角速度进行测量的惯性测量单元(IMU：InertialMeasurementUnit：惯性测量单元)。此外，惯性传感器被安装在例如运动器具或者用户的部位上，也可以相对于运动器具或用户而能够进行拆装，也可以为被内置于运动器具内等、被固定在运动器具中而无法取下。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，由于用户能够依据第一轴以及第二轴的位置或倾斜度、第一轴与第二轴之间的空间的大小等而客观地确认静止时的姿态，或者，能够确认所假定的挥摆的轨道与第一轴以及第二轴之间的位置关系，因此，能够与现有技术相比更准确地对挥摆的好坏进行评价。

此外，根据本应用例所涉及的运动分析方法，由于使用惯性传感器而对第一轴以及第二轴进行确定，因此无需使用摄像机等大型的装置，从而减少实施运动分析的场所的制约。另外，通过利用用户的身体信息来确定第二轴，从而能够在第一轴的确定和第二轴的确定中使用共同的惯性传感器的输出。

应用例2

上述应用例所涉及的运动分析方法，也可以采用如下方式，即，包括如下的工序，即，使用所述惯性传感器的输出，而对所述运动器具的握柄端的位置进行计算的工序，在对所述第二轴进行确定的工序中，使用所述握柄端的位置和基于所述身体信息的所述用户的臂长，而对所述预定位置进行推断。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，着眼于用户的头部与胸部之间的预定位置和运动器具的握柄端的位置之间的距离将与用户的臂长有关，并且通过使用握柄端的位置和用户的臂长的信息，来能够确定符合用户的体型的第二轴。

应用例3

在上述应用例所涉及的运动分析方法中，也可以采用如下方式，即，所述惯性传感器的输出包括加速度信息，包括如下的工序，即，使用所述用户静止时的所述加速度信息，而对所述杆身部相对于水平面的倾斜角进行计算的工序，在确定所述第一轴的工序中，使用所述倾斜角和所述杆身部的长度信息，来确定所述第一杆身。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，利用在用户静止时惯性传感器仅对重力加速度进行检测的情况而对运动器具的杆身部的倾斜角进行计算，从而能够根据该倾斜角来确定第一轴的朝向。

应用例4

在上述应用例所涉及的运动分析方法中，也可以采用如下方式，即，所述身体信息为所述用户的臂长。

应用例5

在上述应用例所涉及的运动分析方法中，也可以采用如下方式，即，所述预定位置位于连结所述用户的两肩的线段上。

应用例6

上述应用例所涉及的运动分析方法，也可以包括如下的工序：在将击球的目标方向设为第三轴的情况下，对包括所述第一轴和所述第三轴的第一假想平面进行确定的工序；对包括所述第二轴和所述第三轴的第二假想平面进行确定的工序。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，由于用户能够依据第一假想平面以及第二假想平面的位置或倾斜度、第一假想平面与第二假想平面之间的空间的大小等而客观地了解静止时的姿态，或者，能够了解所假定的挥摆的轨道与第一假想平面以及第二假想平面之间的位置关系，因此，与现有技术相比能够更准确地对挥摆的好坏进行评价。

应用例7

在上述应用例所涉及的运动分析方法中，也可以采用如下方式，即，在所述运动器具上设置有击球面，所述第三轴为，与所述用户静止时的所述击球面正交的方向的杆身。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，通过假定用户以击球的目标方向与运动器具的击球面正交的姿态而静止，从而能够使用惯性传感器的输出来确定表示击球的目标方向的第三轴。

应用例8

上述应用例所涉及的运动分析方法，也可以采用如下方式，即，在对所述第一假想平面进行确定的工序中，使用所述杆身部的长度和基于所述身体信息的所述用户的臂长，而对所述第一假想平面的宽度进行计算。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，通过使用运动器具的杆身部的长度和用户的臂长来计算第一假想平面的宽度，从而能够确定与考虑到了用户的挥摆轨道的尺寸的挥摆评价相适合的尺寸的第一假想平面。

应用例9

上述应用例所涉及的运动分析方法，也可以采用如下方式，即，在对所述第二假想平面进行确定的工序中，使用所述杆身部的长度和基于所述身体信息的所述用户的臂长，而对所述第二假想平面的宽度进行计算。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，通过使用运动器具的杆身部的长度和用户的臂长来计算第二假想平面的宽度，从而能够确定与考虑到了用户的挥杆面积的挥摆评价相适合的尺寸的第二假想平面。

应用例10

上述应用例所涉及的运动分析方法，也可以包括如下的工序，即，取得基于所述用户的挥摆的所述运动器具的轨迹的信息的工序；对所述轨迹是否被包含在所述第一轴与所述第二轴之间进行判断的工序。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，用户依据基于挥摆的运动器具的轨迹是否被包含在第一轴与第二轴之间的空间内的判断结果，能够客观且容易地对挥摆的好坏进行评价。

应用例11

上述应用例所涉及的运动分析方法，也可以包括如下的工序，即，取得基于所述用户的挥摆的所述运动器具的轨迹的信息的工序；对所述轨迹是否被包含在所述第一假想平面与所述第二假想平面之间进行判断的工序。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，用户依据基于挥摆的运动器具的轨迹是否被包含在第一假想平面与第二假想平面之间的判断结果，能够客观且容易地对挥摆的好坏进行评价。

应用例12

上述应用例所涉及的运动分析方法，也可以包括如下的工序，即，取得基于所述用户的挥摆的所述运动器具的轨迹的信息的工序；生成包括所述第一轴、所述第二轴和所述轨迹在内的图像数据的工序。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，由于用户能够根据图像而对基于挥摆的运动器具的轨迹是否被包含在第一轴与第二轴之间进行判断，因此，能够客观且容易地对挥摆的好坏进行评价。

应用例13

在上述应用例所涉及的运动分析方法中，也可以采用如下方式，即，所述运动器具为高尔夫球杆。

根据本应用例所涉及的运动分析方法，与现有技术相比用户能够更准确地对高尔夫球挥杆的好坏进行评价。

应用例14

本应用例所涉及的程序通过计算机而执行如下的工序，所述工序为，使用惯性传感器的输出，而对用户静止时的、沿着运动器具的杆身部的长轴方向的第一轴进行确定的工序；使用所述惯性传感器的输出和所述用户的身体信息，而对所述用户静止时的所述用户的头部与胸部之间的预定位置进行推断，并且对将所推断出的所述预定位置与击打位置连结的第二轴进行确定的工序。

根据本应用例所涉及的程序，由于用户根据第一轴以及第二轴的位置或倾斜度、第一轴与第二轴之间的空间的大小等而客观地了解静止时的姿态，或者，能够了解所假定的挥摆的轨道与第一轴以及第二轴之间的位置关系，因此，与现有技术相比能够更准确地对挥摆的好坏进行评价。

此外，根据本应用例所涉及的程序，由于使用惯性传感器而对第一轴以及第二轴进行确定，因此不需要使用摄像机等大型的装置，从而减少实施运动分析的场所的制约。另外，通过利用用户的身体信息来确定第二轴，从而能够在第一轴的确定和第二轴的确定中使用共同的惯性传感器的输出。

应用例15

本应用例所涉及的运动分析装置包括：第一确定部，其使用惯性传感器的输出，而对用户静止时的、沿着运动器具的杆身部的长轴方向的第一轴进行确定；第二确定部，其使用所述惯性传感器的输出和所述用户的身体信息，而对所述用户静止时的所述用户的头部与胸部之间的预定位置进行推断，并且对将所推断出的所述预定位置与击打部位置连结的第二轴进行确定。

根据本应用例所涉及的运动分析装置，由于用户根据第一轴以及第二轴的位置或倾斜度、第一轴与第二轴之间的空间的大小等而客观地了解静止时的姿态，或者，能够了解所假定的挥摆的轨道与第一轴以及第二轴之间的位置关系，因此，与现有技术相比能够更准确地对挥摆的好坏进行评价。

此外，根据本应用例所涉及的运动分析装置，由于使用惯性传感器来确定第一杆身以及第二杆身，因此不需要使用摄像机等大型的装置，从而减少实施运动分析的场所的制约。另外，通过利用用户的身体信息来确定第二轴，从而能够在第一轴的确定和第二轴的确定中使用共同的惯性传感器的输出。

附图说明

图1为本实施方式的运动分析系统的概要的说明图。

图2为表示传感器单元的安装位置以及朝向的一个示例的图。

图3为表示在本实施方式中用户所实施的动作的顺序的图。

图4为表示杆身平面以及霍根平面的图。

图5为表示本实施方式的运动分析系统的结构例的图。

图6为表示本实施方式中的运动分析处理的顺序的一个示例的流程图。

图7为表示对杆身平面进行确定的处理的顺序的一个示例的流程图。

图8为从X轴的负侧观察用户的静止时的高尔夫球杆和传感器单元的俯视图。

图9为从X轴的负侧观察由YZ平面来切开杆身平面的剖视图的图。

图10为表示对霍根平面进行确定的处理的顺序的一个示例的流程图。

图11为从X轴的负侧观察由YZ平面来切开霍根平面的剖视图的图。

图12为表示对用户所进行了击球的时间点进行检测的处理的顺序的一个示例的流程图。

图13为表示对传感器单元的姿态进行计算的处理的顺序的一个示例的流程图。

图14为从X轴的负侧观察杆身平面以及霍根平面的图(投影在YZ平面上的图)。

图15为表示被显示在显示部上的图像的一个示例的图。

具体实施方式

以下，使用附图对本发明的优选的实施方式进行详细说明。另外，以下进行说明的实施方式并不对权利要求书中所记载的本发明的内容进行不适当限定的方式。此外，在下文中所说明的所有结构未必都是本发明的必须结构要件。

在下文中，将实施高尔夫球挥杆的分析的运动分析系统(运动分析装置)列举为示例来进行说明。

1.运动分析系统

1—1.运动分析系统的概要

图1为用于对本实施方式的运动分析系统的概要进行说明的图。本实施方式的运动分析系统1被构成为，包括传感器单元10(惯性传感器的一个示例)以及运动分析装置20。

传感器单元10能够对在三轴的各轴方向上产生的加速度和绕三轴的各轴而产生的角速度进行测量，并被安装在高尔夫球杆3(运动器具的一个示例)上。

在本实施方式中，如图2所示，传感器单元10以使三个检测轴(X轴、Y轴、Z轴)之中的一个轴、例如Y轴与杆身的长轴方向一致的方式，被安装在高尔夫球杆3的杆身的一部分上。优选为，传感器单元10被安装在难以传递击球时的冲击、并且在挥摆时不施加遠心力的靠近握柄部的位置处。杆身为高尔夫球杆3的除了头之外的柄的部分，也包括握柄部。

用户2按照预先被确定的顺序，而实施对高尔夫球4进行击球的挥杆动作。图3为表示用户2所实施的动作的顺序的图。如图3所示，用户2首先握着高尔夫球杆3，并以高尔夫球杆3的杆身的长轴相对于瞄球线(击球的目标方向)而垂直的方式选取瞄球的姿态，并在预定时间以上(例如，1秒以上)进行静止(S1)。接下来，用户2实施挥杆动作并对高尔夫球4进行击球(S2)。

在用户2按照图3所示的顺序而实施击打高尔夫球4的动作的期间内，传感器单元10以预定周期(例如1ms)对三轴加速度和三轴角速度进行测量，并且将所测量出的数据依次向运动分析装置20发送。传感器单元10也可以立即将所测量出的数据进行发送，也可以将所测量出的数据存储在内部存储器中并在用户2的挥杆动作的结束之后等在所期望的时间点发送测量数据。传感器单元10与运动分析装置20之间的通信可以是无线通信，也可以是有线通信。或者，也可以采用如下的方式，即，传感器单元10将所测量出的数据存储在存储卡等可拆装的存储介质中，并且运动分析装置20从该存储介质中读取测量数据。

运动分析装置20使用传感器单元10所测量出的数据，而对用户2使用高尔夫球杆3来击球的运动进行分析。尤其在本实施方式中，运动分析装置20使用传感器单元10所测量出的数据，而对用户2静止时(瞄球时)的、作为第一假想平面的杆身平面和作为第二假想平面的霍根平面进行确定。而且，运动分析装置20在用户2开始进行了挥杆动作之后，对挥杆中的高尔夫球杆3的轨迹进行计算，并对该挥杆中的直至击球时的高尔夫球杆3的轨迹是否被包含在杆身平面与霍根平面之间的被称为V区域的空间内进行判断。此外，运动分析装置20生成包括用户2的挥杆中的高尔夫球杆3的轨迹、杆身平面以及霍根平面在内的图像数据，并使与该图像数据对应的图像显示在显示部(显示器)上。运动分析装置20也可以是例如智能手机等的便携设备或个人计算机(PC)。

图4为表示本实施方式中的用户2的瞄球时的杆身平面以及霍根平面的图。在本实施方式中，对将表示击球的目标方向的瞄球线设为X轴、将与X轴垂直的水平面上的轴设为Y轴、将铅直上方向(与重力加速度的方向相反的方向)设为Z轴的XYZ坐标系(整体坐标系)进行定义，并在图4中表记了X轴、Y轴、Z轴。

如图4所示，在本实施方式中，用户2瞄球时的杆身平面30为，包括沿着高尔夫球杆3的杆身的长轴方向的作为第一轴的第一线段51、和表示击球的目标方向的作为第三轴的第三线段52、并且以T1、T2、S1、S2作为四个顶点的假想平面。在本实施方式中，将高尔夫球杆3的头(击打部)的位置61设为XYZ坐标系的原点O(0，0，0)，且第一线段51为将高尔夫球杆3的头的位置61(原点O)与握柄端的位置62连结的线段。此外，第三线段52为，以X轴上的T1、T2为两端并以原点O设为中点的长度TL的线段。由于用户2在瞄球时通过实施图3的步骤S1的动作，从而高尔夫球杆3的杆身相对于瞄球线(X轴)而成为垂直，因此，第三线段52为与高尔夫球杆3的杆身的长轴方向正交的线段、即与第一线段51正交的线段。通过对XYZ坐标系中的四个顶点T1、T2、S1、S2的各坐标进行计算从而确定杆身平面30。关于T1、T2、S1、S2的各坐标的计算方法在下文中进行叙述。

此外，如图4所示，在本实施方式中，霍根平面40为，包括第三线段52、和作为第二轴的第二线段53、并且以T1、T2、H1、H2设为四个顶点的假想平面。在本实施方式中，第二线段53为，将对用户2的两肩膀进行连结的线段上的预定位置63(例如，脖子根部位置或左右任意一侧的肩膀的位置等)与高尔夫球杆3的头(击打部)的位置62(击打位置的一个示例)连结的线段。但是，第二线段53也可以为连结预定位置63与球4的位置(击打位置的一个示例)的线段。通过对XYZ坐标系中的四个顶点T1、T2、H1、H2的各坐标进行计算从而确定霍根平面40。关于T1、T2、H1、H2的各坐标的计算方法在下文中进行叙述。

1—2.运动分析系统的结构

图5为表示传感器单元10以及运动分析装置20的结构例的图。如图5所示，在本实施方式中，传感器单元10被构成为,包括加速度传感器12、角速度传感器14、信号处理部16以及通信部18。

加速度传感器12对在相互交叉的(理想状态为正交的)三轴方向的每一个方向上所产生的加速度进行测量，并输出与所测量出的三轴加速度的大小以及朝向相对应的数码信号(加速度数据)。

角速度传感器14对绕相互交叉的(理想状态为正交的)三轴的各个轴而产生的角速度进行测量，并输出与所测量出的三轴加速度的大小以及朝向相对应的数码信号(角速度数据)。

信号处理部16分别从加速度传感器12和角速度传感器14接收加速度数据和角速度数据，并以附带时刻信息的方式存储在未图示的存储部中，在所存储的测量数据(加速度数据和角速度数据)上附带时刻信息而生成与通信用的格式相符的数据包，并向通信部18输出。

虽然理想的状态是加速度传感器12以及角速度传感器14以各自的三轴与针对传感器单元10而被定义的正交坐标系(传感器坐标系)的三轴(X轴、Y轴、Z轴)一致的方式被安装于传感器单元10，但实际上会产生安装角度的误差。因此，信号处理部16使用根据安装角度误差而预先被计算出的补正参数，而实施将加速度数据以及角速度数据转换为xyz坐标系的数据的处理。

另外，信号处理部16也可以实施加速度传感器12以及角速度传感器14的温度补偿处理。或者，也可以在加速度传感器12以及角速度传感器14中编入温度补偿的功能。

另外，加速度传感器12和角速度传感器14也可以为输出模拟信号的装置，在该情况下，只要信号处理部16分别对加速度传感器12的输出信号和角速度传感器14的输出信号进行A/D转换并生成测量数据(加速度数据和角速度数据)，并使用这些数据而生成通信用的数据包即可。

通信部18实施从信号处理部16接收到的数据包向运动分析装置20发送的处理、和从运动分析装置20接收的控制命令并向信号处理部16发送的处理等。信号处理部16实施与控制命令相对应的各种处理。

运动分析装置20被构成为，包括处理部21、通信部22、操作部23、存储部24、显示部25和声音输出部26。

通信部22接受从传感器单元10被发送过来的数据包，并实施向处理部21发送的处理、和将来自处理部21的控制指令向传感器单元10发送的处理等。

操作部23取得来自用户的操作数据，并实施向处理部21发送的处理。操作部23也可以为例如触摸面板型显示器、按钮、按键、话筒等。

存储部24由例如ROM(ReadOnlyMemory：只读存储器)或快闪ROM、RAM(RandomAccessMemory：随机存取存储器)等各种IC存储器或硬盘或存储卡等的记录介质等而构成。

存储部24对用于处理部21实施各种计算处理和控制处理的程序、用于实现应用功能的各种程序、和数据等进行存储。尤其在本实施方式中，在存储部24中存储有，通过处理部21而被读取并用于执行运动分析处理的运动分析程序240。运动分析程序240也可以预先被存储在非易失性的记录介质中，也可以使处理部21经由网络而从服务器接收运动分析程序240并存储在存储部24中。

此外，在本实施方式中，在存储部24中存储有用户2的身体信息242、表示高尔夫球杆3的规格的球杆规格信息244以及传感器安装位置信息246。例如，用户2对操作部23进行操作而输入身高、体重、性别等身体信息，所输入的身体信息作为身体信息242而被存储于存储部24中。此外，例如，用户2对操作部23进行操作而输入所使用的高尔夫球杆3的型号(或者，从型号列表进行选择)，被预先存储在存储部24中的每个型号的规格信息(例如，杆身的长度、重心的位置、杆底角，杆面角，杆面倾角等信息)之中，将被输入的型号的规格信息设为球杆规格信息244。此外，例如，用户2对操作部23进行操作而输入传感器单元10的安装位置与高尔夫球杆3的握柄端之间的距离，被输入的距离的信息作为传感器安装位置信息246而被存储于存储部24中。或者，作为将传感器单元10安装在被规定的预定位置(例如，离握柄端20cm的距离等)的方式，该预定位置的信息也可以作为传感器安装位置信息246而被预先存储。

此外，存储部24作为处理部21的工作区域而被使用，并且对从操作部23被输入的数据、处理部21按照各种程序而执行了的运算结果等进行临时存储。另外，存储部24也可以对通过处理部21的处理而生成的数据之中、需要长期保存的数据进行存储。

显示部25为将处理部21的处理结果作为文字、图表、表格、动画、其他的图像而显示的装置。显示部25也可以为例如CRT、LCD、触摸面板型显示器、HMD(头戴式显示器)等。另外，也可以利用一个触摸面板型显示器来实现操作部23和显示部25的功能。

声音输出部26为将处理部21的处理结果作为声音或蜂鸣声等声音而进行输出的装置。声音输出部26可以为例如扬声器或蜂鸣器等。

处理部21根据各种程序而实施向传感器单元10发送控制命令的处理、针对从传感器单元10经由通信部22而接收到的数据的各种的计算处理、其他的各种的控制处理。尤其在本实施方式中，处理部21通过执行运动分析程序240，从而作为数据取得部210、第一假想平面确定部211、第二假想平面确定部212、运动分析部213、图像数据生成部214、存储处理部215、显示处理部216以及声音输出处理部217而发挥功能。

数据取得部210实施如下的处理，即，接收通信部22从传感器单元10所接收的数据包，并从所接收的数据包中取得时刻信息及测量数据，并且向存储处理部215发送的处理。

存储处理部215实施如下的处理，即，从数据取得部210接收时刻信息和测量数据，并以使时刻信息和测量数据向对应设置的方式存储在存储部24中。

第一假想平面确定部211(第一确定部的一个示例)实施如下的处理，即，使用传感器单元10所输出的测量数据，而对用户静止时的、沿着高尔夫球杆3的杆身的长轴方向的第一线段51进行确定。另外，第一假想平面确定部211实施对杆身平面(第一假想平面)30(参照图4)进行确定的处理，所述杆身平面(第一假想平面)30包括第一线段51、和表示击球的目标方向的第三线段52。

第一假想平面确定部211也可以使用传感器单元10所输出的测量数据，而对高尔夫球杆3的握柄端的位置62的坐标进行计算，并且根据握柄端的位置62的坐标来确定第一线段51。例如，第一假想平面确定部211也可以使用用户2静止时(瞄球时)的、加速度传感器12所测量出的加速度数据，而对高尔夫球杆3的杆身的倾斜角(相对于水平面(XY平面)或者铅直面(XZ平面)的倾斜度)进行计算，并且使用所计算出的倾斜角和被包含在球杆规格信息244中的杆身的长度信息来确定第一线段51。

此外，第一假想平面确定部211也可以使用第一线段51的长度和基于身体信息242的用户2的臂长，而对杆身平面30的宽度进行计算。

第二假想平面确定部212(第二确定部的一个示例)实施如下的处理，即，使用传感器单元10所输出的测量数据和身体信息242，而对用户2静止时的用户2的头部与胸部之间(例如，连结两肩的线段上)的预定位置63进行推断，并且对将所推断出的预定位置63与高尔夫球杆3的头(击打部)的位置61连结的第二线段53进行确定。另外，第二假想平面确定部212实施对霍根平面(第二假想平面)40(参照图4)进行确定的处理，所述霍根平面(第二假想平面)40包括第二线段53和第三线段52。

第二假想平面确定部212也可以使用第一假想平面确定部211所计算出的握柄端的位置62的坐标、和基于身体信息242的用户2的臂长，而对预定位置63进行推断。或者，第二假想平面确定部212也可以使用传感器单元10所输出的测量数据，而对高尔夫球杆3的握柄端的位置62的坐标进行计算。在该情况下，第一假想平面确定部211也可以使用第二假想平面确定部212所计算出的握柄端的位置62的坐标来确定杆身平面30。

此外，第二假想平面确定部212也可以使用第一线段51的长度和基于身体信息242的用户2的臂长，而对霍根平面40的宽度进行计算。

运动分析部213实施如下的处理，即，使用传感器单元10所输出的测量数据，而对用户2的挥杆运动进行分析。具体而言，运动分析部213首先使用被存储于存储部24中的、用户2静止时(瞄球时)的测量数据(加速度数据以及角速度数据)，而对被包含在测量数据中的偏移量进行计算。接下来，运动分析部213从被存储于存储部24中的、挥杆开始后的测量数据中减去偏移量并进行偏差补正，并且使用被偏差补正后的测量数据，而对用户2的挥杆动作中(图3的步骤S2的动作中)的传感器单元10的位置以及姿态进行计算。

例如，运动分析部213使用加速度传感器12所测量出的加速度数据、球杆规格信息244以及传感器安装位置信息246，而对XYZ坐标系(整体坐标系)中的用户2静止时(瞄球时)的传感器单元10的位置(初始位置)进行计算，并对之后的加速度数据进行积分，而对从传感器单元10的初始位置起的位置的变化以时间序列进行计算。由于用户2实施图3的步骤S1的动作，因此传感器单元10的初始位置的X坐标为零。另外，如图2所示，由于传感器单元10的y轴与高尔夫球杆3的杆身的长轴方向一致，并且在用户2静止时加速度传感器12仅对重力加速度进行测量，因此，运动分析部213能够使用y轴加速度数据而对杆身的倾斜角(相对于水平面(XY平面)或者铅直面(XZ平面)的倾斜度)进行计算。而且，运动分析部213使用杆身的倾斜角、球杆规格信息244(杆身的长度)以及传感器安装位置信息246(距握柄端的距离)，而对传感器单元10的初始位置的Y坐标以及Z坐标进行计算，从而能够确定传感器单元10的初始位置。或者，运动分析部213也可以使用第一假想平面确定部211或者第二假想平面确定部212所计算出的高尔夫球杆3的握柄端的位置62的坐标和传感器安装位置信息246(距握柄端的距离)，而对传感器单元10的初始位置的坐标进行计算。

此外，运动分析部213使用加速度传感器12所测量出的加速度数据，而对XYZ坐标系(整体坐标系)中的用户2静止时(瞄球时)的传感器单元10的姿态(初始姿态)进行计算，并实施使用了之后的角速度传感器14所测量出的角速度数据的旋转运算，从而对传感器单元10的从初始姿态起的姿态的变化以时间序列进行计算。传感器单元10的姿态能够以例如绕X轴、Y轴、Z轴的旋转角(侧滚角、螺距角、侧滑角)、欧拉角、四元数(quaternion)等来表现。由于在用户2静止时，加速度传感器12仅对重力加速度进行测量，因此，运动分析部213能够使用三轴加速度数据来确定传感器单元10的X轴、Y轴、Z轴中的各个轴与重力方向所成的角度。另外，由于用户2实施图3的步骤S1的动作，因此在用户2静止时，传感器单元10的y轴处于YZ平面上，因此，运动分析部213能够确定传感器单元10的初始姿态。

另外，传感器单元10的信号处理部16也可以对测量数据的偏移量进行计算，并实施测量数据的偏差补正，也可以在加速度传感器12以及角速度传感器14中编入偏差补正的功能。在这种情况下，无需进行通过运动分析部213而实施的测量数据的偏差补正。

此外，运动分析部213对考虑到了身体信息242(用户2的身高(臂长))、球杆规格信息244(杆身的长度或重心的位置)、传感器安装位置信息246(距握柄端的距离)、高尔夫球杆3的特征(为刚体等)、人体的特征(关节的弯曲方向被确定等)等的运动分析模型(双振子模型等)进行定义，并使用该运动分析模型和传感器单元10的位置以及姿态的信息，而对用户2的挥杆中的高尔夫球杆3的轨迹进行计算。

此外，运动分析部213使用被存储于存储部24中的时刻信息和测量数据，而对在用户2的挥杆动作的期间内击球的时间点(击打的时间点)进行检测。例如，运动分析部213对传感器单元10所输出的测量数据(加速度数据或者角速度数据)的合成值进行计算，并根据该合成值来确定用户2击球的时间点(时刻)。

此外，运动分析部213对挥杆(尤其是，从高尔夫球杆3处于顶点的位置时起至击球时(击打时)为止的下挥杆)中的高尔夫球杆3的轨迹是否被包含在杆身平面30与霍根平面40之间的空间(V区域)内进行判断，并基于判断结果而生成用户2的挥杆的评价信息。

另外，运动分析部213使用运动分析模型和传感器单元10的位置以及姿态的信息，也生成如下信息等，即，上挥杆起至送球的挥杆的律动、杆头速度、击球时的入射角(球杆路线)或杆面角、杆身旋度(挥杆中的杆面角的变化量)、高尔夫球杆3的减速率等信息，或者，用户2实施了多次挥杆的情况下的、这些各信息的偏差的信息等。

图像数据生成部214实施如下的处理，即，生成与被显示在显示部25上的运动分析结果的图像相对应的图像数据。尤其在本实施方式中，图像数据生成部214生成包括第一假想平面确定部211所确定的杆身平面30、第二假想平面确定部212所确定的霍根平面40、运动分析部213所计算出的用户2的挥杆(尤其是下挥杆)中的高尔夫球杆3的轨迹在内的图像数据。例如，图像数据生成部214基于图4所示的T1、T2、S1、S2的各坐标的信息，而生成以T1、T2、S1、S2为四个顶点的杆身平面30的多边形数据，并基于T1、T2、H1、H2的各坐标的信息，而生成以T1、T2、H1、H2为四个顶点的霍根平面40的多边形数据。此外，图像数据生成部214生成表示用户2的下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹的曲线数据。而且，图像数据生成部214生成包括杆身平面30的多边形数据、霍根平面40的多边形数据以及表示高尔夫球杆3的轨迹的曲线数据在内的图像数据。

存储处理部215实施针对存储部24的各种程序或各种数据的读写处理。存储处理部215除了实施将从数据取得部210接收到的时刻信息和测量数据以对应设置的方式存储在存储部24中的处理之外，还实施将第一假想平面确定部211、第二假想平面确定部212以及运动分析部213所计算出的各种的信息等存储在存储部24中的处理。

显示处理部216实施使各种图像(除了与图像数据生成部214所生成的图像数据对应的图像之外，也包括文字或记号等)显示在显示部25上的处理。例如，表示处理部216在用户2的挥杆运动结束之后，自动地或者按照用户2的输入操作而使与图像数据生成部214所生成的图像数据对应的图像显示在显示部25上。或者，也可以采用如下方式，即，在传感器单元10上设置有显示部，显示处理部216经由通信部22而向传感器单元10发送图像数据，并在传感器单元10的显示部上显示各种图像。

声音输出处理部217实施针对声音输出部26输出各种声音(也包括声音或蜂鸣声等)的处理。例如，也可以采用如下方式，即，声音输出处理部217在用户2的挥杆运动结束之后，自动地或者在实施了预定的输入操作时，读取被存储在存储部24中的各种信息并向声音输出部26输出运动分析用的声音或响声。或者，也可以采用如下方式，即，在传感器单元10上设置有声音输出部，声音输出处理部217经由通信部22而向传感器单元10发送各种声音数据或响声数据，并向传感器单元10的声音输出部输出各种声音或响声。

另外，也可以采用如下方式，即，在运动分析装置20或者传感器单元10上设置有振动机构，并且通过该振动机构而将各种信息转换为振动信息，并向用户2发出提示。

1—3.运动分析装置的处理

运动分析处理

图6为表示由本实施方式中的处理部21实施的运动分析处理的顺序的一部分的流程图。处理部21通过执行被存储于存储部24中的运动分析程序240，从而以图6的流程图的顺序来执行运动分析处理的一部分的处理。以下，对图6的流程进行说明。

首先，处理部21取得传感器单元10的测量数据(S10)。处理部21可以在当工序S10中取得用户2的挥杆运动(也包括静止动作)中的最初的测量数据时实时地实施工序S20以后的处理，也可以在从传感器单元10取得了用户2的挥杆运动中的一系列的测量数据的一部分或全部之后，实施工序S20以后的处理。

接下来，处理部21使用从传感器单元10所取得的测量数据而对用户2的静止动作(瞄球动作)(图3的步骤S1的动作)进行检测(S20)。处理部21也可以在实时地实施处理的情况下，在检测出静止动作(瞄球动作)的情况下，例如输出预定的图像或声音，或者，在传感器单元10上设置有LED并使该LED点亮等，从而向用户2通知检测出静止状态的情况，并且用户2在确认了该通知之后开始挥杆。

接下来，处理部21使用从传感器单元10取得的测量数据(用户2的静止动作(瞄球动作)中的测量数据)和球杆规格信息244，来确定杆身平面30(第一假想平面)(S30)。

接下来，处理部21使用从传感器单元10取得的测量数据(用户2的静止动作(瞄球动作)中的测量数据)和身体信息242，来确定霍根平面40(第二假想平面)(S40)。

接下来，处理部21使用从传感器单元10取得的测量数据(用户2的静止动作(瞄球动作)中的测量数据)，而对传感器单元10的初始位置和初始姿态进行计算(S50)。

接下来，处理部21使用从传感器单元10取得的测量数据，而对用户2击球的时间点(击打的时间点)进行检测(S60)。

此外，与工序S60的处理同时，处理部21对用户2的挥杆动作中的传感器单元10的位置和姿态进行计算(S70)。

接下来，处理部21使用在工序S60中所检测出的击打的时间点、在工序S70中所计算出的传感器单元10的位置以及姿态，而对用户2的下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹进行计算(S80)。

接下来，处理部21生成包括在工序S30中所确定的杆身平面30、在工序S40中所确定的霍根平面40、以及在工序S80中所计算出的下挥杆时的高尔夫球杆的轨迹在内的图像数据，并使其显示在显示部25上(S90)。

此外，处理部21对下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹是否被包含在杆身平面30与霍根平面40之间的空间、即V区域内进行判断(S100)。

而且，处理部21使用工序S100的判断结果来生成用户2的挥杆的评价信息，而使该评价信息显示在显示部25上(S110)，并结束处理。

另外，在图6的流程图中，也可以在可能的范围内适当地改变各工序的顺序。

杆身平面(第一假想平面)确定处理

图7为表示由本实施方式中的处理部21实施的对杆身平面(第一假想平面)进行确定的处理(图6的工序S30的处理)的顺序的一个示例的流程图。以下，对图7的流程进行说明。

首先，如图4所示，处理部21将高尔夫球杆3的头的位置61设为XYZ坐标系(整体坐标系)的原点O(0，0，0)，并使用传感器单元10所测量出的静止时的加速度数据和球杆规格信息244，而对握柄端的位置62的坐标(0，G_Y，G_Z)进行计算(S100)。图8为从X轴的负侧观察用户2的静止时(瞄球时)的高尔夫球杆3和传感器单元10的俯视图，高尔夫球杆3的头的位置61为原点O(0，0，0)，握柄端的位置62的坐标为(0，G_Y，G_Z)。如图8所示，由于在用户2静止时传感器单元10上施加有重力加速度G，因此，y轴加速度y(0)与高尔夫球杆3的杆身的倾斜角(杆身的长轴与水平面(XY平面)所成的角)α之间的关系通过式(1)来表示。

数学式1

y(0)＝G·sinα…(1)

因此，当将被包含在球杆规格信息244中的高尔夫球杆3的杆身的长度设为L₁时，G_Y、G_Z使用杆身的长度L₁和倾斜角α，并分别通过式(2)及式(3)而被计算出。

数学式2

G_Y＝L₁·cosα…(2)

数学式3

G_Z＝L₁·sinα…(3)

接下来，处理部21使高尔夫球杆3的握柄端的位置62的坐标(0，G_Y，G_Z)与比例因子S进行乘法运算，并对杆身平面30的顶点S1和顶点S2的中点S3的坐标(0，S_Y，S_Z)进行计算(S110)。即，S_Y及S_Z通过式(4)及式(5)而被计算出。

数学式4

S_Y＝G_Y·S…(4)

数学式5

S_Z＝G_Z·S…(5)

图9为从X轴的负侧观察以YZ平面切开了图4的杆身平面30的剖视图的图。如图9所示，将顶点S1和顶点S2的中点S3与原点O连结的线段的长度(杆身平面30的与X轴正交的方向上的宽度)为，第一线段51的长度L₁的S倍。该比例因子S被设定为，用户2的挥杆动作中的高尔夫球杆3的轨迹被纳入杆身平面30内的值。例如，也可以采用如下方式，即，当将用户2的臂长设为L₂时，以杆身平面30的与X轴正交的方向上的宽度S×L₁成为杆身的长度L₁与臂长L₂之和的二倍的方式，将比例因子S设定为如式(6)。

数学式6

$S=\frac{2\·(L_1+L_2)}{L_1}...\left(6\right)$

此外，用户2的臂长L₂与用户2的身高L₀有关，基于统计信息，例如，用户2为男性的情况下通过式(7)这样的相关式来表示，在用户2为女性的情况下通过式(8)这样的相关式来表示。

数学式7

L₂＝0.41×L₀-45.5[mm]…(7)

数学式8

L₂＝0.46×L₀-126.9[mm]…(8)

因此，用户的臂长L₂使用被包含在身体信息242中的用户2的身高L₀和性别，并通过式(7)或式(8)而被计算出。

接下来，处理部21使用在工序S110中所计算出的中点S3的坐标(0，S_Y，S_Z)以及杆身平面30的X轴方向的宽度(第三线段52的长度)TL，而对杆身平面30的顶点T1的坐标(－TL/2，0，0)、顶点T2的坐标(TL/2，0，0)、顶点S1的坐标(－TL/2，S_Y，S_Z)、S2的坐标(TL/2，S_Y，S_Z)进行计算(S120)。X轴方向上的宽度TL被设定为，用户2的挥杆动作中的高尔夫球杆3的轨迹被纳入杆身平面30中的值。例如，也可以将X轴方向的宽度TL设定为等同于与X轴正交的方向的宽度S×L₁、即杆身的长度L₁与臂长L₂之和的二倍。

通过由此被计算出的四个顶点T1、T2、S1、S2的坐标来确定杆身平面30。

霍根平面(第二假想平面)确定处理

图10为表示由本实施方式中的处理部21实施的对霍根平面(第二假想平面)进行确定的处理(图6的工序S40的处理)的顺序的一个示例的流程图。以下，对图10的流程进行说明。

首先，处理部21使用在图7的工序S100中所计算出的高尔夫球杆3的握柄端的位置62的坐标(0，G_Y，G_Z)以及用户2的身体信息242，而对连结用户2的两肩的线段上的预定位置63进行推断，并对该坐标(A_X，A_Y，A_Z)进行计算(S200)。

图11为从X轴的负侧观察以YZ平面切开了图4的霍根平面40的剖视图的图。在图11中，将连结用户2的两肩的线段的中点设为预定位置63，预定位置63存在于YZ平面上。因此，预定位置63的X坐标A_X为0。而且，如图11所示，处理部21推断为，使高尔夫球杆3的握柄端的位置62向Z轴的正方向仅移动了用户2的臂长L₂的位置为预定位置63。因此，预定位置63的Y坐标A_Y与握柄端的位置62的Y坐标G_Y相同，预定位置63的Z坐标A_Z如式(9)所示，作为握柄端的位置62的Z坐标G_Z与用户2的臂长L₂之和而被计算。

数学式9

A_Z＝G_Z+L₂…(9)

用户的臂长L₂使用被包含在身体信息242中的用户2的身高L₀和性别，并通过式(7)或式(8)而被计算出。

接下来，处理部21使预定位置63的Y坐标A_Y以及Z坐标A_Z分别与比例因子H进行乘法运算，并对霍根平面40的顶点H1和顶点H2的中点H3的坐标(0，H_Y，H_Z)进行计算(S210)。即，H_Y以及H_Z通过式(10)及式(11)而被计算出。

数学式10

H_Y＝A_Y·H…(10)

数学式11

H_Z＝A_Z·H…(11)

如图11所示，将顶点H1和顶点H2的中点H3与原点O连结的线段的长度(霍根平面40的与X轴正交的方向上的宽度)为，第二线段53的长度L₃的H倍。该比例因子H被设定为，用户2的挥杆动作中的高尔夫球杆3的轨迹被纳入霍根平面40中的值。例如，可以将霍根平面40设为与杆身平面30相同的形状以及大小。在该情况下，由于霍根平面40的与X轴正交的方向上的宽度H×L₃，和杆身平面30的与X轴正交的方向的宽度S×L₁一致，并且成为高尔夫球杆3的杆身的长度L₁与用户2的臂长L₂之和的二倍，因此能够将比例因子H设定为如式(12)。

数学式12

$H=\frac{2\·(L_1+L_2)}{L_3}...\left(12\right)$

此外，第二线段53的长度L₃使用预定位置63的Y坐标A_Y以及Z坐标A_Z，并通过式(13)而被计算出。

数学式13

$L_3=\sqrt{{A_Y}^2+{A_Z}^2}...\left(13\right)$

接下来，处理部21使用在工序S210中计算出的中点H3的坐标(0，H_Y，H_Z)以及霍根平面40的X轴方向上的宽度(第三线段52的长度)TL，而对霍根平面40的顶点T1的坐标(－TL/2，0，0)、顶点T2的坐标(TL/2，0，0)、顶点H1的坐标(－TL/2，H_Y，H_Z)、H2的坐标(TL/2，H_Y，H_Z)进行计算(S220)。X轴方向的宽度TL被设定为，用户2的挥杆动作中的高尔夫球杆3的轨迹被纳入霍根平面40中的值。在本实施方式中，由于霍根平面40的X轴方向上的宽度TL与杆身平面30的X轴方向的宽度相同，因此，通过上文所述，也可以设定为杆身的长度L₁与臂长_L2之和的二倍。

通过由此被计算出的四个顶点T1、T2、H1、H2的坐标来确定霍根平面40。

击打检测处理

图12为表示对用户2击球的时间点进行检测的处理(图6的工序S60的处理)的顺序的一个示例的流程图。以下，图12的流程进行说明。

首先，处理部21使用所取得的角速度数据(每个时刻t的角速度数据)而对各时刻t的角速度的合成值n₀(t)的值进行计算(S300)。例如，当将时刻t的角速度数据设为x(t)、_y(t)、z(t)时，角速度的合成值n₀(t)通过接下来的式(14)而被计算出。

数学式14

$n_0\left(t\right)=\sqrt{x{\left(t\right)}^2+y{\left(t\right)}^2+z{\left(t\right)}^2}...\left(14\right)$

接下来，处理部21将各时刻t的角速度的合成值n₀(t)转换为在预定范围内正规化了的(尺度转换)合成值n(t)(S310)。例如，当将测量数据的取得期间内的角速度的合成值的最大值设为max(n₀)时，通过接下来的式(15)，而将角速度的合成值n₀(t)被转换为0～100的范围内正规化了的合成值n(t)。

数学式15

$n\left(t\right)=\frac{100\×n_0\left(t\right)}{\max \left(n_0\right)}...\left(15\right)$

接下来，处理部21对各时刻t的正规化后的合成值n(t)的微分dn(t)进行计算(S320)。例如，当将三轴角速度数据的测量周期设为Δt时，时刻t的角速度的合成值的微分(差分)dn(t)通过接下来的式(16)而被计算出。

数学式16

dn(t)＝n(t)-n(t-Δt)…(16)

最后，处理部21将合成值的微分dn(t)的值成为最大的时刻与成为最小的时刻中的、在先的时刻作为击球的时间点而进行检测(S330)。在通常的高尔夫球挥杆中，考虑到在击球的瞬间挥杆速度成为最大。而且，由于考虑到根据挥杆速度而角速度的合成值的值也发生变化，因此，能够将在一系列的挥杆动作之中角速度的合成值的微分值成为最大或最小的时间点(即，角速度的合成值的微分值成为正的最大值或者负的最小值的时间点)作为击球(击打)的时间点来进行捕捉。另外，由于通过击球而高尔夫球杆3发生振动，因此，虽然考虑到角速度的合成值的微分值成为最大的时间点和成为最小的时间点成对产生，但认为其中的在先的时间点为击球的瞬间。

另外，假定在用户2实施挥杆动作的情况下，在顶点位置处使高尔夫球杆静止、实施下挥杆、击球、实施送球这样的一系列的律动。因此，也可以采用如下方式，即，处理部21根据图12的流程图而对用户2击球的时间点的候补进行检测，并对所检测出的时间点的前后的测量数据是否与该律动匹配进行判断，在匹配的情况下，将所检测出的时间点作为用户2击球的时间点来进行确定，在不匹配的情况下，对接下来的候补进行检测。

此外，虽然在图12的流程图中，处理部21使用三轴角速度数据而对击球的时间点进行检测，但使用三轴加速度数据也能够同样地对击球的时间点进行检测。

传感器单元的姿态计算处理

图13为表示对传感器单元10的姿态(初始姿态以及时刻N的姿态)进行计算的处理(图6的工序S50以及S70的一部分的处理)的顺序的一个示例的流程图。以下，对图13的流程进行说明。

首先，处理部21将设为时刻t＝0(S400)，根据静止时的三轴加速度数据而对重力加速度的朝向进行确定，并对表示传感器单元10的初始姿态(时刻t＝0的姿态)的四元数p(0)进行计算(S410)。

例如，当将初始姿态设为任意的XYZ坐标系的矢量(X₀，Y₀，Z₀)时，四元数p(0)通过接下来的式(17)来被表示。

数学式17

p(0)＝(0，X₀，Y₀，Z₀)…(17)

此外，表示旋转的四元数q通过接下来的式(18)来被表示。

数学式18

q＝(w，x，y，z)…(18)

在式(18)中，当将作为対象的旋转的旋转角设为φ、将旋转轴的单位矢量设为(r_x，r_y，r_z)时，w、x、y、z通过接下来的式(19)来被表示。

数学式19

$w=cos\frac{\mathrm{\φ}}{2},x=r_x\·sin\frac{\mathrm{\φ}}{2},y=r_y\·sin\frac{\mathrm{\φ}}{2},z=r_z\·sin\frac{\mathrm{\φ}}{2}...\left(19\right)$

由于在时刻t＝0传感器单元10静止，因此设为φ＝0，并且表示时刻t＝0的旋转的四元数q(0)通过将φ＝0代入到式(19)中的式(18)，而成为如下的式(20)。

数学式20

q(0)＝(1，0，0，0)…(20)

接下来，处理部21将时刻t更新为t+1(S420)，并根据时刻t的三轴角速度数据，而对表示时刻t的每单位时间内的旋转的四元数Δq(t)进行计算(S430)。

例如，当将时刻t的三轴角速度数据设为ω(t)＝(ω_x(t)，ω_y(t)，ω_z(t))时，在时刻t所测量出的每一个采样的角速度的大小|ω(t)|通过如下的式(21)而被计算出。

数学式21

$\left|\mathrm{\ω}\left(t\right)\right|=\sqrt{{\mathrm{\ω}}_x{\left(t\right)}^2+{\mathrm{\ω}}_y{\left(t\right)}^2+{\mathrm{\ω}}_z{\left(t\right)}^2}\·\·\·\left(21\right)$

由于该角速度的大小|ω(t)|成为每单位时间内的旋转角度，因此，表示时刻t的每单位时间内的旋转的四元数Δq(t+1)通过如下的式(22)而被计算出。

数学式22

$\mathrm{\Δ}q\left(t\right)=(cos\frac{\left|\mathrm{\ω}\left(t\right)\right|}{2},\frac{{\mathrm{\ω}}_x\left(t\right)}{\left|\mathrm{\ω}\left(t\right)\right|}sin\frac{\left|\mathrm{\ω}\left(t\right)\right|}{2},\frac{{\mathrm{\ω}}_y\left(t\right)}{\left|\mathrm{\ω}\left(t\right)\right|}sin\frac{\left|\mathrm{\ω}\left(t\right)\right|}{2},\frac{{\mathrm{\ω}}_z\left(t\right)}{\left|\mathrm{\ω}\left(t\right)\right|}sin\frac{\left|\mathrm{\ω}\left(t\right)\right|}{2})...\left(22\right)$

此处，由于t＝1，因此，处理部21根据时刻t＝1的三轴角速度数据ω(1)＝(ω_x(1)，ω_y(1)，ω_z(1))，并通过式(11)而对Δq(1)进行计算。

接下来，处理部21对表示从时刻0至t的旋转的四元数q(t)进行计算(S440)。四元数q(t)通过如下的式(23)而被计算出。

数学式23

q(t)＝q(t-1)·Δq(t)…(23)

此处，由于t＝1，因此，处理部21根据式(20)的q(0)和在工序S430中计算出的Δq(1)，并通过式(23)，而对q(1)进行计算。

接下来，处理部21直至t＝N为止反复实施工序S420～S440的处理，当t＝N时(S450中的是)，根据表示在工序S410中计算出的初始姿态的四元数p(0)、和在紧接着的工序S440中所计算出的表示从时刻t＝0至N为止的旋转的四元数q(N)，并通过如下的式(24)而对表示时刻N的姿态的四元数p(N)进行计算(S460)，从而结束处理。

数学式24

p(N)＝q(N)·p(0)·q^*(N)…(24)

在式(24)中，q*(N)为q(N)的共轭四元数。该p(N)通过如下的式(25)来被表示，如以XYZ坐标系的矢量来表记传感器单元10的时刻N的姿态，则成为(X_N，Y_N，Z_N)。

数学式25

p(N)＝(0，X_N，Y_N，Z_N)…(25)

处理部21将用户2击球的时刻设为时刻N，并对击球时的传感器单元10的姿态进行计算。

1—4.挥摆评价

图14为从X轴的负侧观察图4的杆身平面30以及霍根平面40的图(在YZ平面上投影了的图)。如图14所示，在用户2下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹的全部被包含在杆身平面30与霍根平面40之间的空间、即V区域内的情况下，成为直球系的击球的可能性较高。另一方面，在用户2下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹的一部分被包含在与V区域相比较低的空间内的情况下，成为左曲球系的击球的可能性较高，而在被包含在与V区域相比较高的空间内的情况下，成为右曲球系的击球的可能性较高。因此，例如，处理部21也可以在图6的工序S100中，对用户2下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹的全部是否被包含在V区域内进行判断。而且，处理部21也可以在工序S110中，如果下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹的全部被包含在V区域内，则评价为适当的挥杆，如果下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹的一部分未被包含在V区域内，则评价为击球成为左曲球系或者右曲球系的不适当的挥杆。在进行显示时，也可以不用平面来显示，如图14所示，也可以仅显示杆身平面30的第一线段51和霍根平面40的第二线段53并对挥杆进行评价。

图15为处理部21在图6的工序S90中所生成并被显示在显示部25上的图像的一个示例。图15所示的图像300包括：表示杆身平面30的多边形301、表示霍根平面40的多边形302、以及表示用户2下挥杆时的高尔夫球杆3的轨迹的曲线303。在图15所示的图像300中，曲线303的全部被包含在多边形302与多边形303之间的空间、即V区域内。因此，用户2通过对该图像300进行目视确认，从而能够确认自己的挥杆为适当的。此外，也可以采用如下方式，即，在处理部21将图15所示的图像300(曲线303的全部被包含在V区域内的图像)显示在显示部25上的情况下，在图6的工序S110中，评价为用户2的挥杆为适当的，并将该评价结果的信息与图像300一起显示在显示部25上。

另外，图15所示的图像300也可以为静止画面，也可以为动态画面。此外，图像300也可以为能够按照用户2的操作而改变显示角度(观察图像300的视点)的三维图像。

1—5.效果

根据本实施方式，用户2通过被显示在运动分析装置20的显示部25上的图像300，并根据杆身平面30以及霍根平面40的位置或倾斜度、V区域的大小等，能够客观地对静止时的姿态进行确认。此外，由于用户2能够对下挥杆时的高尔夫球杆3的轨道与杆身平面30以及霍根平面40之间的位置关系(高尔夫球杆3的轨道是否进入V区域)进行确认，因此，与现有技术相比能够更准确地对挥杆的好坏进行评价。

此外，根据本实施方式，通过设置用户2以高尔夫球杆3的杆身的长轴与瞄球线垂直的方式来进行瞄球这一限制，从而运动分析装置20能够使用瞄球时的传感器单元10的测量数据，来确定表示击球的目标方向的第三线段52。因此，运动分析装置20能够参照该第三线段52的方向来确定杆身平面30以及霍根平面40。

此外，根据本实施方式，运动分析装置20通过将连结用户2的两肩的线段上的预定位置63的Z坐标A_Z设为，存在于杆身平面30上的握柄端的位置62的Z坐标G_Z与用户2的臂长L₂之和，从而能够使用一个传感器单元10的测量数据，来确定杆身平面30和霍根平面40。因此，根据本实施方式，与将以X轴为中心而使杆身平面30仅旋转预定的角度(例如30°)而得到的假想平面设为霍根平面40的情况相比，能够更准确地确定符合用户2的体型的霍根平面40。

此外，根据本实施方式，由于运动分析装置20使用基于统计数据而被导出的身高和臂长之间的相关式，并根据被包含在用户2的身体信息242中的身高的信息来计算出臂长L₂，因此，用户2通常不需要输入不知道准确数值的臂长的信息，也较为方便。

此外，根据本实施方式，由于使用传感器单元10来确定杆身平面30以及霍根平面40，因此不需要使用摄像机等的大型的装置，从而实施挥摆分析的场所的限制较少。

此外，根据本实施方式，由于运动分析装置20对下挥杆中的高尔夫球杆3的轨迹是否处于V区域内进行判断，并提示基于判断结果的挥杆的评价信息，因此，用户2能够客观且容易地对挥杆的好坏进行评价。

2.改变例

本发明并不限定于本实施方式，也可以在本发明的要旨的范围内进行各种的变形来实施。

例如，虽然在上述的实施方式中，运动分析装置20将连结用户2的两肩的线段上的预定位置63的Z坐标A_Z，如式(9)所示作为握柄端的位置62的Y坐标G_Y与用户2的臂长L2之和来进行了计算，但也可以使用该数学式以外的数学式。例如，运动分析装置20也可以通过以下方式，即，如A_Z＝G_Y+K*L₂所示，使L₂乘以系数K并与G_Y相加，从而求出A_Z。

此外，虽然在上述的实施方式中，运动分析装置20使用安装在高尔夫球杆3上的传感器单元10的测量数据来确定杆身平面以及霍根平面，并对挥杆中的高尔夫球杆3的轨迹进行计算，但除此之外也可以使用例如佩戴在用户2的手臂(手腕等)上的传感器单元10的测量数据，并以与上述实施方式相同的方法，来实施杆身平面以及霍根平面的确定或高尔夫球杆3的轨迹的计算。或者，也可以在高尔夫球杆3上和用户的手臂或者肩膀等部位上安装多个传感器单元10，并使用多个该传感器单元10的各自的测量数据，而实施杆身平面以及霍根平面的确定或高尔夫球杆3的轨迹的计算。

此外，虽然在上述的实施方式中，作为传感器单元所测量出的三轴角速度的合成值而使用如式(14)所示的平方和的平方根，而对用户2击球的时间点(击打)进行检测，但作为三轴角速度的合成值，除此之外也可以使用例如三轴角速度的平方和、三轴角速度之和或者其平均值、三轴角速度的乘积等。此外，代替三轴角速度的合成值，也可以使用三轴加速度的平方和或者其平方根、三轴加速度之和或者其平均值、三轴加速度的乘积等的三轴加速度的合成值。

此外，虽然在上述的实施方式中，加速度传感器12和角速度传感器14被内置于传感器单元10中并被一体化，但加速度传感器12和角速度传感器14也可以设为不被一体化。或者，也可以不使加速度传感器12和角速度传感器14内置在传感器单元10中，而直接安装在高尔夫球杆3上或者佩戴在用户2上。此外，虽然在上述的实施方式中，传感器单元10和运动分析装置20为分体，但也可以使传感器单元10和运动分析装置20一体化而安装在高尔夫球杆3上或者佩戴在用户2上。

此外，虽然在上述的实施方式中，作为示例而列举了对高尔夫球挥杆进行分析的运动分析系统(运动分析装置)，但本发明也能够应用于对网球或棒球等各种各样的运动的挥摆进行分析的运动分析系统(运动分析装置)。

上述的实施方式以及改变例为一个示例，而并不限定于此。例如，也可以适当地将各实施方式以及各改变例进行组合。

本发明包括与在实施方式中所说明的结构实质上相同的结构(例如，功能、方法及结果相同的结构，或者目的及效果相同的结构)。此外，本发明包括将在实施方式中所说明的结构的非本质的部分置换了的结构。此外，本发明包括能够实现与在实施方式中所说明的结构相同的作用效果或者达到相同的目的的结构。此外，本发明包括在于实施方式中所说明的结构上附加了公知技术的结构。

符号说明

1运动分析系统；2用户；3高尔夫球杆；4高尔夫球；10传感器单元；12加速度传感器；14角速度传感器；16信号处理部；18通信部；20运动分析装置；21处理部；22通信部；23操作部；24存储部；25显示部；26声音输出部；30杆身平面；40霍根平面；51第一线段；52第三线段；53第二线段；61高尔夫球杆的头的位置；62高尔夫球杆的握柄端的位置；63连结用户两肩的线段上的预定位置；210数据取得部；211第一假想平面确定部；212第二假想平面确定部；213运动分析部；214图像数据生成部；215存储处理部；216显示处理部；217声音输出处理部；240运动分析程序；242身体信息；244球杆规格信息；246传感器安装位置信息；300图像；301表示杆身平面的多边形；302表示霍根平面的多边形；303表示下挥摆时的高尔夫球杆的轨迹的曲线。

Claims (14)

1.一种运动分析方法，包括如下的工序：

使用惯性传感器的输出，而对用户静止时的、沿着运动器具的杆身部的长轴方向的第一轴进行确定的工序；

使用所述惯性传感器的输出和所述用户的身体信息，而对所述用户静止时的所述用户的头部与胸部之间的预定位置进行推断，并且对将所推断出的所述预定位置与击打位置连结的第二轴进行确定的工序。

2.如权利要求1所述的运动分析方法，其中，

包括如下的工序，即，使用所述惯性传感器的输出，而对所述运动器具的握柄端的位置进行计算的工序，

在对所述第二轴进行确定的工序中，

使用所述握柄端的位置和基于所述身体信息的所述用户的臂长，而对所述预定位置进行推断。

3.如权利要求1或2所述的运动分析方法，其中，

所述惯性传感器的输出包括加速度信息，

所述运动分析方法包括如下的工序，即，使用所述用户静止时的所述加速度信息，而对所述杆身部相对于水平面的倾斜角进行计算的工序，

在对所述第一轴进行确定的工序中，

使用所述倾斜角和所述杆身部的长度信息，而对所述第一轴进行确定。

4.如权利要求1至3中的任一项所述的运动分析方法，其中，

所述身体信息为所述用户的臂长。

5.如权利要求1所述的运动分析方法，其中，

所述预定位置位于连结所述用户的两肩的线段上。

6.如权利要求1所述的运动分析方法，包括如下的工序：

在将击球的目标方向设为第三轴的情况下，

对包括所述第一轴和所述第三轴的第一假想平面进行确定的工序；

对包括所述第二轴和所述第三轴的第二假想平面进行确定的工序。

7.如权利要求6所述的运动分析方法，其中，

在所述运动器具上设置有击球面，

所述第三轴为，与所述用户静止时的所述击球面正交的方向的轴。

8.如权利要求6或7所述的运动分析方法，其中，

在对所述第一假想平面进行确定的工序中，

使用所述杆身部的长度和基于所述身体信息的所述用户的臂长，而对所述第一假想平面的宽度进行计算。

9.如权利要求6或7所述的运动分析方法，其中，

在对所述第二假想平面进行确定的工序中，

使用所述杆身部的长度和基于所述身体信息的所述用户的臂长，而对所述第二假想平面的宽度进行计算。

10.如权利要求1所述的运动分析方法，包括：

取得基于所述用户的挥摆的所述运动器具的轨迹的信息的工序；

对所述轨迹是否被包含在所述第一轴与所述第二轴之间进行判断的工序。

11.如权利要求6所述的运动分析方法，包括：

取得基于所述用户的挥摆的所述运动器具的轨迹的信息的工序；

对所述轨迹是否被包含在所述第一假想平面与所述第二假想平面之间进行判断的工序。

12.如权利要求1所述的运动分析方法，包括：

取得基于所述用户的挥摆的所述运动器具的轨迹的信息的工序；

生成包括所述第一轴、所述第二轴和所述轨迹在内的图像数据的工序。

13.如权利要求1所述的运动分析方法，其中，

所述运动器具为高尔夫球杆。

14.一种运动分析装置，包括：

第一确定部，其使用惯性传感器的输出，而对用户静止时的、沿着运动器具的杆身部的长轴方向的第一轴进行确定；

第二确定部，其使用所述惯性传感器的输出和所述用户的身体信息，而对所述用户静止时的所述用户的头部与胸部之间的预定位置进行推断，并且对将所推断出的所述预定位置与击打部位置连结的第二轴进行确定。