JP2011078753A - Exercise learning support device and method - Google Patents

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JP2011078753A
JP2011078753A JP2010203798A JP2010203798A JP2011078753A JP 2011078753 A JP2011078753 A JP 2011078753A JP 2010203798 A JP2010203798 A JP 2010203798A JP 2010203798 A JP2010203798 A JP 2010203798A JP 2011078753 A JP2011078753 A JP 2011078753A
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Japan
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motion
motion feature
motor
movement
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Mihoko Otake
美保子 大武
Masaaki Nakai
雅明 中居
Hajime Asama
一 淺間
Atsuhei Fujii
惇平 藤井
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University of Tokyo NUC
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University of Tokyo NUC
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To effectively support exercise learning by selecting one or more exercise features from among many exercise features and presenting a state of selected exercise feature to a leaner. <P>SOLUTION: According to a correlation among a plurality of exercise feature quantities characterizing a target exercise, one or more exercise feature quantities is selected from among the plurality of exercise feature quantities, exercise of an exercise learner is measured, a measurement result is used to calculate one or more selected exercise feature quantities, a corresponding exercise feature evaluation function is used to evaluate the calculated exercise feature amount, and the evaluation result is presented in real time to the exercise learner in a recognizable way. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、運動学習を支援する技術に関するものである。 The present invention relates to a technique for supporting motor learning.

一般に運動には「コツ」と呼ばれるものがあり、それを運動を行う人自身が体感的に掴み、反復練習することで自分のものとする。野球で言えば、「腰をしっかりいれる」、「ボールをよく見る」など多くの「コツ」があり、練習することでそれらを自分なりに消化・吸収する。「運動の上達」とは、「コツを掴む」ことであると言える。 In general, there are some exercises called “knacks”, and the person who performs the exercises grasps them sensibly and makes them their own by practicing repeatedly. Speaking of baseball, there are many “knacks” such as “get your waist down” and “watch the ball well”, and by practicing, you digest and absorb them yourself. It can be said that “improvement of exercise” means “to get the knack”.

多くのスポーツにおいてこの「コツを掴む」ことは重要ではあるが、一般に「コツ」は漠然とした表現で定義され、掴みづらいものも多く、運動が上手くなりたいと考えても、コツを掴めずなかなか上達しないといった経験をしたことがある人は多い。 It is important to grasp this knack in many sports, but in general, the knack is defined with a vague expression, and there are many things that are difficult to grasp, and even if you want to improve your exercise well, you will not be able to grasp the knack easily Many people have never experienced such things.

本発明では、運動のコツを、その運動を特徴付ける運動特徴であると捉え、このような漠然とした「コツ」を定量的に扱う。本明細書において、運動特徴を数値化したものを運動特徴量という。 In the present invention, the tips of exercise are regarded as the exercise features that characterize the exercise, and such vague “knacks” are quantitatively handled. In the present specification, a numerical value of the motion feature is referred to as a motion feature amount.

運動学習を支援するためには、被験者に対して「コツ」、すなわち運動特徴を提示することが有用であると考えられるが、通常、ある運動を特徴付ける運動特徴は複数存在することから、効果的に運動学習支援を行なうためには、どの運動特徴をどのように提示するかが重要となる。 In order to support motor learning, it is considered useful to present “knacks”, that is, motor features, to the subject, but since there are usually several motor features that characterize a certain motion, it is effective. In order to support motor learning, it is important how to present which motor features.

従来の運動学習支援技術には、運動を特徴づける筋肉に内在する感覚器を直接刺激し、感度を高めることによって運動学習を支援する技術や(特許文献1)、運動情報を身体の解剖学的構造により変換し、学習者に提示することで運動学習を支援する技術(特許文献2、特許文献3)などがあるが、複数の運動特徴が同時に理想的な状態に近付くよう学習者を誘導する手法は存在しなかった。 The conventional motor learning support technology includes a technology that supports motor learning by directly stimulating the sensory organs inherent in the muscles that characterize the motion, and increases the sensitivity (Patent Document 1). There are technologies that support motor learning by converting the structure and presenting it to the learner (Patent Literature 2, Patent Literature 3), etc., but the learner is guided so that a plurality of motion features simultaneously approach an ideal state. There was no method.

特許文献4には、学習者の身体形状を表す学習者特徴点及び目標特徴点を含む、目標動作及び学習者の画像を重畳した合成画像を生成し、前記合成画像において、学習者特徴点の位置と学習者特徴点に対応する前記目標特徴点の位置との違いに応じて、学習者特徴点を表す図形を変化させる手法が開示されているが、運動特徴(運動のコツ)を学習者に提示するものではない。特許文献4における「特徴点」とは身体形状、すなわち被験者や骨格モデルの姿勢を定義するための代表点(典型的には関節)であり、本発明における「運動特徴」とは異なる概念である点に留意されたい。 In Patent Document 4, a composite image including a learner feature point and a target feature point representing a learner's body shape and a target action and a learner's image is generated, and in the composite image, A technique for changing a figure representing a learner feature point according to a difference between the position and the position of the target feature point corresponding to the learner feature point has been disclosed. It is not something to present. The “feature point” in Patent Document 4 is a representative point (typically a joint) for defining the body shape, that is, the posture of the subject or the skeletal model, and is a concept different from the “motion feature” in the present invention. Please note that.

特表2005−524448Special table 2005-524448 特開2004−049608JP 2004-049608 A 特開2006−075398JP 2006-075398 特開2005−198818JP-A-2005-198818

本発明は、複数の運動特徴から1つあるいは複数の運動特徴を選択し、選択した運動特徴の状態を学習者に提示することで、効果的に運動学習を支援することを目的とするものである。 An object of the present invention is to effectively support motor learning by selecting one or a plurality of motor characteristics from a plurality of motor characteristics and presenting the state of the selected motor characteristics to a learner. is there.

本発明が採用した第1の技術手段は、
運動学習者の運動を計測する手段と、
前記運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して用意された運動特徴量算出関数と、
運動計測結果と運動特徴量算出関数とから複数の運動特徴量を算出する手段と、
算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して用意された運動特徴評価関数と、
算出された運動特徴量を、対応する運動特徴評価関数を用いて評価する手段と、
評価結果を運動学習者に実時間で認識可能に提示する手段と、
前記複数の運動特徴量間の相関関係を格納する手段と、
を備え、
前記複数の運動特徴量間の相関関係は、1つあるいは複数の運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された当該運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を規定しており、
前記複数の運動特徴量間の相関関係にしたがって、前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示することを特徴とする運動学習支援装置、
である。
ここで、「提示効果」とは、ある運動特徴量の評価結果を運動学習者に提示することによって、当該運動特徴量及び他の運動特徴量が目標とする運動特徴量、すなわち理想的な状態、に近づくことを意味する。
上記相関関係は、例えば、運動特徴量A,B,C,D,Eがある場合に、運動特徴量Aの評価結果を提示した時に、運動特徴量A,B,C,D,Eが理想的な状態に近づくか、運動特徴量Bの評価結果を提示した時に、運動特徴量A,B,C,D,Eが理想的な状態に近づくか、を数値で規定する。さらに、複数の運動特徴量、例えば、2つの運動特徴量A,Bの評価結果を提示した時に、運動特徴量A,B,C,D,Eが理想的な状態に近づくか、を数値で規定してもよい。
The first technical means adopted by the present invention is:
A means of measuring the movement of a motor learner;
A plurality of motion features that characterize the motion are set, and in order to calculate each motion feature as a motion feature amount, a motion feature amount calculation function prepared for each motion feature,
Means for calculating a plurality of motion feature amounts from the motion measurement result and the motion feature amount calculation function;
In order to evaluate the calculated motion feature value, a motion feature evaluation function prepared for each motion feature value,
Means for evaluating the calculated motion feature amount using a corresponding motion feature evaluation function;
Means for presenting the evaluation results to the motor learner in a recognizable manner in real time;
Means for storing a correlation between the plurality of motion feature quantities;
With
The correlation between the plurality of movement feature quantities defines the presentation effect that the presentation of the evaluation result of one or more movement feature quantities has on the movement feature quantity on which the evaluation result is presented and other movement feature quantities And
According to the correlation between the plurality of movement feature quantities, one or a plurality of movement feature quantities are selected from the plurality of movement feature quantities, and the evaluation results of the selected movement feature quantities are presented to the exercise learner in real time. Motor learning support device, characterized by
It is.
Here, the “presentation effect” means that an exercise learner presents an evaluation result of a certain exercise feature amount to an exercise learner, so that the exercise feature amount and other exercise feature amount are targets, that is, an ideal state. , Means approaching.
For example, when there are motion feature amounts A, B, C, D, and E, when the evaluation result of the motion feature amount A is presented, the motion feature amounts A, B, C, D, and E are ideal. Whether or not the motion feature values A, B, C, D, and E approach the ideal state when the evaluation result of the motion feature value B is presented. Further, when the evaluation results of a plurality of motion feature quantities, for example, two motion feature quantities A and B, are presented, whether the motion feature quantities A, B, C, D, and E approach an ideal state by numerical values. You may prescribe.

1つの態様では、前記複数の運動特徴量間の相関関係は各学習者に対応して格納されており、
前記複数の運動特徴量間の学習者固有の相関関係にしたがって、前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示する。
学習能力には個人差や個性があり、ある運動特徴の提示が全ての学習者に対して同様の効果を奏するとは限らない。
In one aspect, the correlation between the plurality of movement feature quantities is stored corresponding to each learner,
According to the learner-specific correlation between the plurality of motor feature quantities, one or a plurality of motor feature quantities are selected from the plurality of motor feature quantities, and the evaluation results of the selected motor feature quantities are sent to the motor learner. Present in real time.
There are individual differences and individualities in learning ability, and the presentation of certain motor features does not always have the same effect on all learners.

1つの態様では、前記選択された1つあるいは複数の運動特徴量は、当該1つあるいは複数の運動特徴量の評価結果を学習者に提示することで、評価結果が提示された運動特徴量に加えて、評価結果が提示されない他の1つあるいは複数の運動特徴量において提示効果を奏するように選択される。
対象とする運動を実現するための運動特徴が複数ある場合、ある運動特徴を目標に近づけると、別の運動特徴は目標から遠ざかり、全体として目標とする運動に、学習者を導くことができないという課題を解決することができる。
1つの態様では、前記学習支援装置は、算出された運動特徴量を、運動特徴評価関数にしたがって評価する時に、算出された運動特徴量と比較するために用いられる参照運動特徴量を格納する手段を備えている。参照運動特徴量は、運動特徴及び運動特徴量に応じて異なる態様があり、学習者の生成した理想に近い運動特徴量や熟練者の運動特徴量などの目標となる運動特徴量や、運動特徴評価関数における評価判断の基準となる運動特徴量(閾値)が挙げられる。
1つの態様では、前記評価手段は、算出された運動特徴量が、「適切な範囲内にある」、あるいは、「適切な範囲の外にある」を判定するものであり、
前記評価結果は、「算出された運動特徴量が適切な範囲内にある」、「算出された運動特徴量が適切な範囲の外にある」のいずれかである。
また、評価結果をさらに細分化して提示してもよい。例えば、「算出された運動特徴量が適切な範囲の外にある」場合に、適切な範囲との差の程度に応じて運動特徴量を2種類に判別し、判別結果を運動学習者に識別可能に提示してもよい。
In one aspect, the selected one or more exercise feature quantities are presented to the learner by providing the learner with an evaluation result of the one or more exercise feature quantities. In addition, it is selected so that the presentation effect is exhibited in one or a plurality of other motion feature quantities in which the evaluation result is not presented.
If there are multiple motion features to achieve the target motion, when one motion feature is brought closer to the target, another motion feature is moved away from the target, and the learner cannot be guided to the target motion as a whole The problem can be solved.
In one aspect, the learning support device stores a reference motion feature value used for comparing the calculated motion feature value with the calculated motion feature value when evaluating the calculated motion feature value according to the motion feature evaluation function. It has. There are different reference motion feature values depending on the motion features and the motion feature values. Target motion feature values such as near-ideal motion feature values generated by the learner and motor feature values of skilled workers, and motion features An example is a motion feature amount (threshold value) that is a criterion for evaluation judgment in the evaluation function.
In one aspect, the evaluation means determines whether the calculated motion feature value is “in an appropriate range” or “out of an appropriate range”.
The evaluation result is either “the calculated motion feature value is within an appropriate range” or “the calculated motion feature value is outside the appropriate range”.
Further, the evaluation result may be further subdivided and presented. For example, when “the calculated exercise feature value is outside the appropriate range”, the exercise feature value is discriminated into two types according to the degree of difference from the appropriate range, and the discrimination result is identified to the exercise learner. It may be presented as possible.

1つの態様では、前記学習支援装置は、評価結果を表示する表示手段を備え、
各運動特徴量に対応するオブジェクトを用意して前記表示手段に互いに識別可能に表示し、前記比較結果を各オブジェクトの変化によって学習者に提示する。
1つの態様では、表示手段には、計測された運動学習者の運動データ(姿勢・動き)を人体モデル(多数のマーカー群による人体形状の特定を含む)に表現して表示させ、各オブジェクトは、各オブジェクトが対応する運動データに関連付けて表示される。例えば、運動特徴量が「腰の高さ」であれば、オブジェクトを人体モデルの腰の位置、あるいは、そこから水平方向に移動させた位置に表示する。
視覚的に識別可能な表示態様は、例えば、オブジェクトの色、形状、大きさから選択される1つあるいはこれらの任意の組み合わせである。そして、オブジェクトの色、形状、大きさから選択される1つあるいはこれらの任意の組み合わせを変化させることで各運動特徴量が目標に近いか遠いかを学習者に認識させることができる。
In one aspect, the learning support apparatus includes display means for displaying an evaluation result,
An object corresponding to each motion feature is prepared and displayed on the display means so as to be distinguishable from each other, and the comparison result is presented to the learner by a change of each object.
In one aspect, the display means displays and displays the measured movement data (posture / movement) of the movement learner in a human body model (including identification of a human body shape by a number of marker groups), Each object is displayed in association with the corresponding exercise data. For example, if the motion feature quantity is “waist height”, the object is displayed at the waist position of the human body model or at a position moved horizontally from there.
The visually distinguishable display mode is, for example, one selected from the color, shape, and size of the object, or any combination thereof. Then, by changing one or any combination selected from the color, shape, and size of the object, the learner can recognize whether each motion feature is close to or far from the target.

各運動特徴量に対応して、互いに識別可能な音を用意し、前記評価結果を音によって提示する。または、視覚的に識別可能な提示手段と聴覚的に識別可能な提示手段の組み合わせでもよい。例えば、ある運動特徴については視覚的に識別可能に提示し、ある運動特徴については聴覚的に識別可能に提示する。あるいは、同じ運動特徴について視覚的に識別可能な手段及び聴覚的に識別可能な手段の両方で提示を行なってもよい。   Corresponding to each motion feature amount, sounds that can be distinguished from each other are prepared, and the evaluation result is presented by sound. Alternatively, a combination of visually identifiable presentation means and audibly identifiable presentation means may be used. For example, a certain motion feature is presented so as to be visually identifiable, and a certain motion feature is presented so as to be audibly distinguishable. Alternatively, the same motion feature may be presented by both visually identifiable means and audibly identifiable means.

本発明が採用した第2の技術手段は、
対象となる運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して運動特徴量算出関数が用意されており、
算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して運動特徴評価関数が用意されており、
1つあるいは複数の運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された当該運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を規定する複数の運動特徴量間の相関関係が用意されており、
対象となる運動を特徴付ける複数の運動特徴量間の相関関係にしたがって、前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、
運動学習者の運動を計測し、運動計測結果と運動特徴量算出関数とを用いて前記選択された1つあるいは複数の運動特徴量を算出し、
算出された運動特徴量を、対応する運動特徴評価関数を用いて評価し、評価結果を運動学習者に実時間で認識可能に提示する、運動学習支援方法、である。
The second technical means adopted by the present invention is:
A plurality of motion features that characterize the target motion are set, and in order to calculate each motion feature as a motion feature amount, a motion feature amount calculation function is prepared for each motion feature,
In order to evaluate the calculated motion feature value, a motion feature evaluation function is prepared for each motion feature value.
Correspondence between multiple motion feature values that specify the effect of presentation of the evaluation result of one or more motion feature values on the motion feature value for which the evaluation results are presented and other motion feature values is provided Has been
According to the correlation between a plurality of motion feature quantities characterizing the target motion, one or more motion feature quantities are selected from the plurality of motion feature quantities,
Measuring an exercise learner's exercise, calculating one or more selected exercise feature quantities using an exercise measurement result and an exercise feature quantity calculation function;
A motor learning support method that evaluates a calculated motor feature using a corresponding motor feature evaluation function and presents the evaluation result to a motor learner in a recognizable manner in real time.

1つの態様では、
前記複数の運動特徴量間の相関関係は学習者毎に用意されており、
前記複数の運動特徴量間の学習者固有の相関関係にしたがって、前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択する。
In one aspect,
The correlation between the plurality of movement feature quantities is prepared for each learner,
One or more exercise feature values are selected from the plurality of exercise feature values in accordance with a learner-specific correlation between the plurality of exercise feature values.

1つの態様では、前記選択された1つあるいは複数の運動特徴量は、当該1つあるいは複数の運動特徴量の評価結果を学習者に提示することで、評価結果が提示された運動特徴量に加えて、評価結果が提示されない他の1つあるいは複数の運動特徴量において提示効果を奏するように選択される。   In one aspect, the selected one or more exercise feature quantities are presented to the learner by providing the learner with an evaluation result of the one or more exercise feature quantities. In addition, it is selected so that the presentation effect is exhibited in one or a plurality of other motion feature quantities in which the evaluation result is not presented.

1つの態様では、各運動特徴量に対応するオブジェクトを用意して前記表示手段に互いに識別可能に表示し、前記比較結果を各オブジェクトの変化によって学習者に提示する。   In one aspect, an object corresponding to each motion feature is prepared and displayed on the display means so as to be distinguishable from each other, and the comparison result is presented to the learner by a change of each object.

1つの態様では、各運動特徴量に対応して、互いに識別可能な音を用意し、前記比較結果を音によって提示する。   In one embodiment, sounds that can be distinguished from each other are prepared corresponding to each motion feature quantity, and the comparison result is presented by sound.

本発明が採用した第3の技術手段は、
運動学習者の運動を計測する手段と、
前記運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して用意された運動特徴量算出関数と、
運動計測結果と運動特徴量算出関数とから複数の運動特徴量を算出する手段と、
算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して用意された運動特徴評価関数と、
算出された運動特徴量を、対応する運動特徴評価関数を用いて評価する手段と、
評価結果を運動学習者に実時間で認識可能に提示する手段と、
評価結果を格納する手段と、
を備え、
前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示すると共に、提示されない他の運動特徴量の評価結果を取得し、提示された評価結果と提示されなかった評価結果を用いて、選択された運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を運動固有および/あるいは学習者固有に規定する複数の運動特徴量間の相関関係を取得することを特徴とする運動学習支援に用いられる運動特徴量の相関関係の取得装置、である。
運動特徴量と、その参照運動特徴量と比較した結果とを学習者に提示すると、運動特徴量を提示しない場合よりも、提示した運動特徴量が理想的な状態に近づく効果が得られる。この時、他の運動特徴量が、理想的な状態から遠ざかるという副作用がある場合があった。本発明を用いると、提示する運動特徴量が、他の運動特徴量に与える影響を網羅的に調べることができる。このため、提示することにより、結果として複数の運動特徴量を同時に目標に近づけることが可能な効果的な運動特徴量を同定することができ、学習者の運動が全体として目標とする運動に効果的に近づくことを支援できる。
The third technical means adopted by the present invention is:
A means of measuring the movement of a motor learner;
A plurality of motion features that characterize the motion are set, and in order to calculate each motion feature as a motion feature amount, a motion feature amount calculation function prepared for each motion feature,
Means for calculating a plurality of motion feature amounts from the motion measurement result and the motion feature amount calculation function;
In order to evaluate the calculated motion feature value, a motion feature evaluation function prepared for each motion feature value,
Means for evaluating the calculated motion feature amount using a corresponding motion feature evaluation function;
Means for presenting the evaluation results to the motor learner in a recognizable manner in real time;
Means for storing the evaluation results;
With
One or a plurality of movement feature quantities are selected from the plurality of movement feature quantities, and the evaluation results of the selected movement feature quantities are presented to the movement learner in real time, and the evaluation results of other movement feature quantities that are not presented The evaluation result of the selected motion feature amount is converted into the motion feature amount for which the evaluation result is presented and the other motion feature amount using the evaluation result that has been presented and the evaluation result that has not been presented. An apparatus for acquiring a correlation between motor feature quantities used for motor learning support, characterized by acquiring a correlation between a plurality of motor feature quantities that specify a presentation effect to be given peculiar to the motor and / or learner .
If the learner presents the motion feature value and the result of comparison with the reference motion feature value, the effect of bringing the presented motion feature value closer to the ideal state can be obtained than when the motion feature value is not presented. At this time, there may be a side effect that the other motion feature amount moves away from the ideal state. By using the present invention, it is possible to comprehensively investigate the influence of the presented motion feature value on other motion feature values. Therefore, by presenting, it is possible to identify an effective motion feature that can simultaneously bring a plurality of motion features close to the target, and the learner's motion is effective for the target motion as a whole. Can help you get closer.

提示効果の評価手法については幾つかの態様がある。1つの態様は、閾値による提示効果の評価であり、特徴量が閾値内にある時の時間(閾値内秒数)を評価材料として、閾値内に特徴量があればある程、提示効果があるとする。もう1つの態様は、連続値による提示効果の評価であり、算出される運動特徴量について、値が大きいほど目標運動特徴量に近い値となる評価指標で運動特徴量を評価し、評価指標が大きいほど提示効果があるとする。提示効果の評価手法については、上記2つに限定されるものではなく、その他の評価手法が採用し得ることが当業者に理解される。   There are several modes for evaluating the presentation effect. One aspect is the evaluation of the presentation effect by the threshold, and the longer the feature amount is within the threshold, the more effective the presentation is, with the time when the feature amount is within the threshold (seconds within the threshold) as the evaluation material. And Another aspect is the evaluation of the presentation effect by continuous values. For the calculated motion feature value, the motion feature value is evaluated with an evaluation index that is closer to the target motion feature value as the value is larger. It is assumed that the larger the value, the better the presentation effect. It is understood by those skilled in the art that the presentation effect evaluation method is not limited to the above two, and other evaluation methods can be adopted.

本発明が採用した第4の技術手段は、
対象となる運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して運動特徴量算出関数が用意されており、
算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して運動特徴評価関数が用意されており、
運動学習者の運動を計測して、運動計測結果と運動特徴量算出関数とを用いて当該運動を特徴付ける複数の運動特徴量を算出し、
算出された運動特徴量を、対応する運動特徴評価関数を用いて評価し、
前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示すると共に、提示されない他の運動特徴量の評価結果を取得し、提示された評価結果と提示されなかった評価結果を用いて、選択された運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を運動固有および/あるいは学習者固有に規定する複数の運動特徴量間の相関関係を取得することを特徴とする運動学習支援に用いられる運動特徴量の相関関係の取得方法、である。
The fourth technical means adopted by the present invention is:
A plurality of motion features that characterize the target motion are set, and in order to calculate each motion feature as a motion feature amount, a motion feature amount calculation function is prepared for each motion feature,
In order to evaluate the calculated motion feature value, a motion feature evaluation function is prepared for each motion feature value.
Measure the movement of the movement learner, calculate a plurality of movement feature quantities that characterize the movement using the movement measurement result and the movement feature amount calculation function,
Evaluate the calculated motion feature using a corresponding motion feature evaluation function,
One or a plurality of movement feature quantities are selected from the plurality of movement feature quantities, and the evaluation results of the selected movement feature quantities are presented to the movement learner in real time, and the evaluation results of other movement feature quantities that are not presented The evaluation result of the selected motion feature amount is converted into the motion feature amount for which the evaluation result is presented and the other motion feature amount using the evaluation result that has been presented and the evaluation result that has not been presented. A method for acquiring a correlation between motor feature values used for motor learning support, characterized by acquiring a correlation between a plurality of motor feature parameters that prescribes a presentation effect to be specific to a motor and / or a learner. .

本発明では、複数の運動特徴量間の相関関係にしたがって、複数の運動特徴から1つあるいは複数の運動特徴を選択し、選択した運動特徴の状態を学習者に提示することで、効果的に運動学習を支援する。 In the present invention, one or a plurality of motion features are selected from the plurality of motion features according to the correlation between the plurality of motion feature quantities, and the selected motion feature state is presented to the learner effectively. Support motor learning.

本発明では、目標とする運動特徴量と異なる種類の運動特徴量の状態を提示することで、結果として目標とする運動特徴量を変化させることができる運動特徴量を同定することができる。同定した運動特徴量の状態を提示することで、複数の運動の特徴を、同時に理想的な状態に導くことができる。結果として、学習者の運動特徴量を、効果的に目標とする方向に誘導することができる。 In the present invention, by presenting a state of a different type of motion feature quantity from the target motion feature quantity, it is possible to identify a motion feature quantity that can change the target motion feature quantity as a result. By presenting the state of the identified motion feature quantity, it is possible to simultaneously lead a plurality of motion features to an ideal state. As a result, the learner's motion feature amount can be effectively guided in the target direction.

運動特徴量と、その参照運動特徴量と比較した結果とを学習者に提示すると、運動特徴量を提示しない場合よりも、提示した運動特徴量が理想的な状態に近づく効果が得られる。この時、他の運動特徴量が、理想的な状態から遠ざかるという副作用がある場合があった。本発明を用いると、提示する運動特徴量が、他の運動特徴量に与える影響を網羅的に調べることができる。このため、提示することにより、結果として複数の運動特徴量を同時に目標に近づけることが可能な効果的な運動特徴量を特定することができ、学習者の運動が全体として目標とする運動に効果的に近づくことを支援できる。 If the learner presents the motion feature value and the result of comparison with the reference motion feature value, the effect of bringing the presented motion feature value closer to the ideal state can be obtained than when the motion feature value is not presented. At this time, there may be a side effect that the other motion feature amount moves away from the ideal state. By using the present invention, it is possible to comprehensively investigate the influence of the presented motion feature value on other motion feature values. Therefore, by presenting, it is possible to identify an effective motion feature that can simultaneously bring a plurality of motion features close to the target, and the learner's motion is effective for the target motion as a whole. Can help you get closer.

本発明に係る運動学習支援システムの全体図である。1 is an overall view of a motor learning support system according to the present invention. 運動計測により得られる三次元座標を持つマーカー群と、コンピュータ上の身体モデルとを連動させる手順を説明する図である。左上は全身にマーカーの着いたスーツを着用している様子、右上は、運動計測装置により得られる三次元座標を持つマーカー群、下は、マーカー群の動きと連動するコンピュータ上の身体モデルを表わす。It is a figure explaining the procedure which links the marker group with the three-dimensional coordinate obtained by motion measurement, and the body model on a computer. The upper left is wearing a suit with a marker on the whole body, the upper right is a group of markers with three-dimensional coordinates obtained by a motion measuring device, and the lower is a body model on a computer that is linked to the movement of the marker group . 運動情報計算装置より出力される、三次元座標を持つマーカー群に連動する身体モデルと、運動特徴量算出装置より出力される、運動特徴と、両方を連動させ提示した様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that the body model interlock | cooperated with the marker group which has a three-dimensional coordinate output from a motion information calculation apparatus, and the motion feature output from a motion feature-value calculation apparatus were linked and shown. 運動特徴量の状態の提示を例示する図である。上図は、腰の高さが閾値内にある場合(図示の態様例では、運動特徴量に対応するオブジェクトは灰色)、下図は腰の高さが閾値外にある場合(図示の態様例では、運動特徴量に対応するオブジェクトは赤色)を示す。It is a figure which illustrates presentation of the state of a movement feature-value. The upper figure is when the waist height is within the threshold (in the example shown, the object corresponding to the motion feature is gray), and the lower figure is when the waist height is outside the threshold (in the example shown) The object corresponding to the movement feature amount is red). 複数の運動特徴量の状態の提示を例示する図である。It is a figure which illustrates presentation of the state of a plurality of movement feature-values. 演算用マーカーの指定を説明する図である。It is a figure explaining designation | designated of the marker for a calculation. 腰の重心位置に対応するオブジェクトの作成を示す図である。It is a figure which shows creation of the object corresponding to the gravity center position of the waist. 腰の高さの変化の様子を示す図である。上図は、閾値を超えていない場合(図示の態様例では、球のオブジェクトは灰色)、下図は、閾値を超えた場合(図示の態様例では、球のオブジェクトは赤色)を示す。It is a figure which shows the mode of a change of the height of a waist. The upper diagram shows a case where the threshold is not exceeded (in the illustrated example, the sphere object is gray), and the lower diagram shows the case where the threshold is exceeded (in the illustrated example, the sphere object is red). 両足の間隔を計算するためのマーカー位置を示す図である。It is a figure which shows the marker position for calculating the space | interval of both feet. 両足の間隔の提示画面を示す。上図は、閾値を超えていない場合(図示の態様例では、円柱のオブジェクトは緑色)、下図は、閾値を超えた場合(図示の態様例では、円柱のオブジェクトは青色)を示す。The presentation screen of the distance between both feet is shown. The upper diagram shows a case where the threshold value is not exceeded (in the illustrated example, the cylindrical object is green), and the lower diagram shows the case where the threshold value is exceeded (in the illustrated example, the cylindrical object is blue). 手の高さを計算するためのマーカー位置を示す図である。It is a figure which shows the marker position for calculating the height of a hand. 手の高さの提示画面を示す。上図は、閾値を超えていない場合(図示の態様例では、立方体のオブジェクトは灰色)、下図は、閾値を超えた場合(図示の態様例では、立方体のオブジェクトは赤色)を示す。The hand height display screen is shown. The upper diagram shows a case where the threshold value is not exceeded (in the illustrated example, the cubic object is gray), and the lower diagram shows the case where the threshold value is exceeded (in the illustrated example, the cubic object is red). 体の向きを計算するためのマーカー位置を示す図である。It is a figure which shows the marker position for calculating the direction of a body. 体の向きの計算を説明する図である。It is a figure explaining calculation of the direction of a body. 体の向きの提示画面を示す。図示の態様例では、体の向きが左方向を向いて閾値を超える時、円錐形のオブジェクトは緑色に(図中A)、体の向きが右方向を向いて閾値を超える時、円錐形のオブジェクトは赤色に(図中D)変化する。The body orientation screen is shown. In the example shown in the figure, when the body direction is leftward and exceeds the threshold, the cone-shaped object is green (A in the figure), and when the body direction is rightward and exceeds the threshold, the cone-shaped object The object turns red (D in the figure). 剣の振りを計算するためのマーカー位置を示す図である。It is a figure which shows the marker position for calculating the swing of a sword. 剣の振りの計算を説明する図である。図示の態様例では、赤の斜線で囲まれた部分、すなわち[x<-40かつy>]と[x>40かつy>140]を満たす部分が、木刀の先に指定したマーカーが通るべき空間である。It is a figure explaining calculation of a sword swing. In the example shown in the figure, the marker specified at the end of the sword should pass through the part surrounded by red diagonal lines, that is, the part satisfying [x <-40 and y>] and [x> 40 and y> 140] It is space. 剣の振りの提示画面を示す。上側の左の図は、左側に指定した空間内を剣先が通ったことを示し(図示の態様例では、立方体のオブジェクトの色は緑色)、上側の右の図は、右側に指定した空間内を剣先が通ったことを示し(図示の態様例では、立方体のオブジェクトの色は青色)、下図は、指定空間に剣先マーカーがない場合(図示の態様例では、立方体のオブジェクトは灰色)を示す。Shows the screen for sword swing. The upper left figure shows that the sword has passed through the space specified on the left side (in the example shown, the color of the cube object is green), and the upper right figure shows the space specified on the right side. (In the example shown, the color of the cubic object is blue), and the following figure shows the case where there is no sword marker in the specified space (in the example shown, the cubic object is gray) . 音声により運動の特徴量を実時間提示する運動学習支援システムを示す図である。It is a figure which shows the motor learning support system which presents the feature-value of an exercise | movement with an audio | voice in real time.

[A]運動学習支援システム
図1に、本発明に係る運動学習支援システムを示す。運動学習支援システムは、学習者の運動をリアルタイムで計測する運動計測手段(モーションキャプチャ+運動情報計算装置)と、前記運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており(運動特徴セット)、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して用意された運動特徴量算出関数と、計測された運動データから予め設定した運動特徴量算出関数を用いて任意の運動特徴量を算出する運動特徴量算出手段(運動特徴量算出装置)と、算出された学習者の運動特徴量(算出運動特徴量データ)を格納する算出運動特徴量記憶手段と、算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して用意された運動特徴評価関数と、算出された運動特徴量を対応する運動特徴評価関数を用いて評価する運動特徴評価手段(運動特徴評価装置)と、評価結果を運動学習者に実時間で認識可能に提示する評価結果提示手段(提示装置)と、を備えている。提示装置は、典型的には表示装置であって、評価結果に加えて、計測された学習者の運動データ(学習者の姿勢・動き)が表示される。運動データは、人体モデル(多数のマーカー群により人体形状を特定する場合を含む)により表現される。
[A] Motor Learning Support System FIG. 1 shows a motor learning support system according to the present invention. The motor learning support system is configured with a motion measurement means (motion capture + motion information calculation device) that measures a learner's motion in real time and a plurality of motion features that characterize the motion (motion feature set). In order to calculate a feature as a motion feature amount, an arbitrary motion feature amount using a motion feature amount calculation function prepared for each motion feature and a motion feature amount calculation function preset from the measured motion data Motor feature quantity calculation means (motor feature quantity calculation device) for calculating the calculated exercise feature quantity storage means for storing the calculated learner's exercise feature quantity (calculated exercise feature quantity data), and the calculated exercise feature quantity Motion feature evaluation function prepared for each motion feature amount and the motion feature evaluation using the motion feature evaluation function corresponding to the calculated motion feature amount. And means (motion feature evaluation unit), the evaluation results comprises an evaluation result display means for recognizably presented in real-time motion learner (presentation unit), a. The presentation device is typically a display device, and displays the measured learner's exercise data (learner's posture / movement) in addition to the evaluation result. The exercise data is expressed by a human body model (including a case where a human body shape is specified by a large number of marker groups).

運動学習支援システムは、さらに、学習者の生成した理想に近い運動特徴量や熟練者の運動特徴量などの目標となる運動特徴量や、運動特徴評価関数における評価判断の基準となる運動特徴量(閾値)、などの参照運動特徴量(参照運動特徴量データ)を格納する参照運動特徴量記憶手段を備えている。運動特徴評価手段は、学習者の運動時に算出された運動特徴量と、参照運動特徴量とを運動特徴評価関数を用いて比較し、比較した結果を評価結果として提示する。 The motor learning support system further provides motor feature values that are the target, such as near-ideal motor feature values generated by the learner and motor feature values of the skilled person, and motor feature values that serve as the basis for evaluation judgments in the motor feature evaluation function Reference motion feature amount storage means for storing a reference motion feature amount (reference motion feature amount data) such as (threshold) is provided. The movement feature evaluation means compares the movement feature amount calculated during the exercise of the learner with the reference movement feature amount using a movement feature evaluation function, and presents the comparison result as an evaluation result.

ここで、評価結果とは、運動特徴評価関数によって規定された、参照運動特徴量と算出された運動特徴量との間の関係であり、1つの態様では、ある時点におけるある運動特徴量が「適切な範囲内にある」、あるいは「適切な範囲の外にある」ということである。 Here, the evaluation result is a relationship between the reference motion feature amount and the calculated motion feature amount defined by the motion feature evaluation function. In one aspect, a certain motion feature amount at a certain time point is “ It is “within the proper range” or “out of the proper range”.

1つの態様では、運動特徴評価関数は、ある目標とする値の中心点を定めた上で、ある閾値で設定される大きさの幅を持った値を「目標範囲」とし、その間の値の時は条件を満たす(適切な範囲内にある)ように定義する。例えば、腰の高さの分散値を運動特徴量とし、閾値で設定されるある値を超えない場合を定義する。1つの態様では、運動特徴評価関数は、基準となるある値(閾値)を超えるもしくは下回る場合は条件を満たす(適切な範囲内にある)ように定義する。例えば、腰の高さを運動特徴量とし、ある値の幅を上回らないもしくは下回らない場合を定義する。 In one aspect, the motion feature evaluation function defines a center point of a certain target value, sets a value having a width of a size set by a certain threshold as a “target range”, Time is defined to satisfy the condition (within an appropriate range). For example, a case is defined in which the variance value of the waist height is set as the motion feature value and does not exceed a certain value set by the threshold value. In one aspect, the motion characteristic evaluation function is defined so as to satisfy a condition (within an appropriate range) when it exceeds or falls below a certain reference value (threshold value). For example, the waist height is defined as an exercise feature value, and a case where the width of a certain value does not exceed or falls below is defined.

運動学習支援システムは、さらに、評価結果(運動特徴評価結果データ)を格納する評価結果記憶手段、評価結果を用いて複数の運動特徴間の相関関係を計算する運動特徴相関関係計算装置、及び、計算された運動特徴間相関関係データを格納する相関関係データ記憶手段、を備えている。運動特徴間相関関係データは、選択された運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を運動固有および/あるいは学習者固有に規定する。運動特徴相関関係計算装置は、複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示すると共に、提示されない他の運動特徴量の評価結果を取得し、提示された評価結果と提示されなかった評価結果を用いて、提示効果を評価することによって、運動特徴量間の相関関係を数値化して取得する。例えば、運動特徴量間相関関係データは、提示効果がある場合「1」、提示効果がない場合「0」の2値からなる。 The motor learning support system further includes an evaluation result storage unit that stores an evaluation result (motor feature evaluation result data), a motor feature correlation calculation device that calculates a correlation between a plurality of motor features using the evaluation result, and Correlation data storage means for storing the calculated correlation data between motion features is provided. The correlation data between motor features indicates that the presentation of the evaluation result of the selected motor feature value has a presentation effect on the motor feature value and other motor feature values of the evaluation result that are specific to the exercise and / or learner. Stipulate. The motor feature correlation calculation device selects one or a plurality of motor feature quantities from a plurality of motor feature quantities, presents the evaluation result of the selected motor feature quantity to the motor learner in real time, and is not presented The evaluation result of the movement feature quantity is acquired, and the presentation effect is evaluated using the presented evaluation result and the evaluation result that has not been presented, whereby the correlation between the movement feature quantity is quantified and acquired. For example, the correlation data between the movement feature amounts is composed of two values “1” when there is a presentation effect and “0” when there is no presentation effect.

ある運動学習者が運動学習支援システムを最初に使い始める時には、当該運動学習者固有の運動特徴間相関関係データは存在しない。1つの態様では、最初は相関関係データ無しに運動特徴を適宜選択して運動学習者の運動計測、選択された運動特徴量の算出、運動特徴量の評価、評価結果の提示、提示効果の評価を行うことによって、システムを一度運用すると運動特徴間相関関係データが格納された状態となり、次回の試行では、運動特徴間相関関係データを参照して運動特徴を選択することができる。また、対象となる運動に対応して初期データとしての運動特徴間相関関係データ(例えば、複数の運動学習者の運動特徴間相関関係データの代表値、具体的には、平均値やメディアン)を用意しておき、特定の運動学習者が試行を繰り返すことで、初期データを修正、更新することで当該特定の学習者用の運動特徴間相関関係データを取得してもよい。また、運動学習者固有の運動特徴間相関関係データについても、当該運動学習者の試行に伴って運動特徴間相関関係データを更新することができる。 When a motor learner starts using a motor learning support system for the first time, there is no correlation data between motor features unique to the motor learner. In one aspect, at first, the motor features are appropriately selected without correlation data, and the motor learner's motion is measured, the selected motor feature is calculated, the motor feature is evaluated, the evaluation result is presented, and the presentation effect is evaluated. If the system is operated once, correlation data between motion features is stored, and in the next trial, motion features can be selected with reference to the correlation data between motion features. In addition, correlation data between motor features as initial data corresponding to the target motion (for example, representative values of correlation data between motor features of a plurality of motor learners, specifically, average values and medians) It is also possible to acquire correlation data between motor features for a specific learner by correcting and updating the initial data by preparing a specific motor learner and repeating the trial. In addition, with respect to correlation data between motor features unique to a motor learner, the correlation data between motor features can be updated with the trial of the motor learner.

本実施形態では、運動学習支援システムは、モーションキャプチャシステムと、1つあるいは複数のコンピュータと、表示システムと、から構成することができる。コンピュータは、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータ(具体的には、入力装置、出力装置、CPU等からなる処理装置、ROM、RAM等の記憶装置、これらを接続するバス等、を備えている。)から構成することができる。また、評価結果提示手段が音を提示する場合には、運動学習支援システムは、音を出力するためのスピーカを備えていてもよい。 In the present embodiment, the motor learning support system can be composed of a motion capture system, one or a plurality of computers, and a display system. The computer includes a general-purpose computer such as a personal computer (specifically, an input device, an output device, a processing device such as a CPU, a storage device such as a ROM and a RAM, and a bus for connecting them). Can be configured. Further, when the evaluation result presenting means presents sound, the motor learning support system may include a speaker for outputting sound.

学習者の運動時の運動特徴量を算出するためには、先ず、対象とする運動を特徴付ける複数の運動特徴を用意する必要がある。運動特徴の用意の仕方には幾つものやり方がある。例えば、対象とする運動の習熟者からの聞き取り、対象とする運動に関する文献(運動解析論文、本、雑誌、インターネット上の情報源等)等により注目すべき複数の運動特徴を選択し、複数の運動特徴のセットを設定する。運動特徴のセットは、対象とする運動毎に異なり、運動毎に運動特徴のセットを用意する。 In order to calculate the exercise feature amount during the learner's exercise, first, it is necessary to prepare a plurality of exercise features that characterize the target exercise. There are several ways to prepare motion features. For example, select a plurality of exercise features to be noticed by listening to the subject's exercise proficiency, literature related to the exercise (motion analysis papers, books, magazines, information sources on the Internet, etc.) Set a set of motion features. The set of motion features differs for each target motion, and a set of motion features is prepared for each motion.

運動特徴を決定したら、次に、運動計測手段によって計測された学習者の運動データから、運動特徴量を計算する手順を運動特徴量算出関数として設定する。各運動特徴量の計算手順を予めプログラミングしておくことで、運動計測手段によって計算された運動データを用いて各運動特徴量を実時間で算出する。 After determining the motion feature, the procedure for calculating the motion feature amount from the learner's motion data measured by the motion measuring means is set as a motion feature amount calculation function. Each motion feature value is calculated in real time using the motion data calculated by the motion measuring means by programming the calculation procedure of each motion feature value in advance.

1つの態様では、運動計測手段として光学式モーションキャプチャシステムを採用する。光学式モーションキャプチャシステムは、被験者に装着した多数の光学式マーカー(例えば、赤外線反射マーカー)と、光学式マーカーを装着した被験者の運動を撮影する複数のカメラと、各カメラで取得したマーカーの二次元位置を再構成して当該マーカーの三次元位置を計算し、光学式マーカーの三次元位置と身体の三次元モデルから身体の各部位の三次元位置(被験者の姿勢)をリアルタイムで取得する処理部と、処理部の結果(被験者の姿勢の時系列データとして取得される動作)を表示する表示部と、からなる。モーションキャプチャシステムにおける各種計算はコンピュータによって実行される。 In one aspect, an optical motion capture system is employed as the motion measurement means. The optical motion capture system includes a large number of optical markers (for example, infrared reflective markers) attached to a subject, a plurality of cameras that capture the motion of the subject wearing the optical markers, and two markers acquired by each camera. Reconstructing the 3D position, calculating the 3D position of the marker, and obtaining the 3D position (subject's posture) of each part of the body in real time from the 3D position of the optical marker and the 3D model of the body And a display unit that displays the results of the processing unit (operations acquired as time-series data of the posture of the subject). Various calculations in the motion capture system are executed by a computer.

光学式モーションキャプチャシステムで得られる、身体の各部位に配置した、光学式マーカーの三次元位置と、身体の三次元モデルから、身体の各部位の三次元位置姿勢を求める。予め設定した各運動特徴の計算方法にしたがって、モーションキャプチャシステムにより取得した身体の各部位の三次元位置姿勢データやマーカーの位置データ等を用いて、運動特徴を数値化し、運動特徴量を求める。学習者の運動特徴量は、計測運動特徴量記憶手段に格納される。対象とする運動が用具を用いる場合には、用具にマーカーを取り付けることで用具の運動データを取得することができる。 The three-dimensional position and orientation of each part of the body is obtained from the three-dimensional position of the optical marker and the three-dimensional model of the body, which are obtained by the optical motion capture system and arranged at each part of the body. According to a preset calculation method of each motion feature, the motion feature is quantified by using the three-dimensional position / posture data of each part of the body acquired by the motion capture system, the marker position data, and the like, and the motion feature amount is obtained. The learner's motion feature value is stored in the measured motion feature value storage means. When a target exercise uses a tool, the tool motion data can be acquired by attaching a marker to the tool.

モーションキャプチャシステムを用いることで被験者の運動データや運動用具の運動データを取得することができる。ある運動特徴量を計算するためにどこにマーカーを設け、そのマーカーを用いてどのように運動特徴量を計算するかを予め決めておくことで、計測された運動データを用いてあらゆる運動特徴を数値化することができる。 By using the motion capture system, it is possible to acquire the exercise data of the subject and the exercise data of the exercise equipment. By setting a marker to calculate a certain motion feature and pre-determining how to calculate the motion feature using that marker, all motion features can be numerically calculated using the measured motion data. Can be

本実施形態において、光学式モーションキャプチャシステムを用いて運動計測を行い、運動情報計算装置と運動特徴量算出装置を組み合わせて、運動特徴量を算出する手順を以下に示す。 In the present embodiment, a procedure for performing motion measurement using an optical motion capture system and calculating a motion feature amount by combining the motion information calculation device and the motion feature amount calculation device will be described below.

運動学習者は、全身にマーカーのついたスーツを着用する(図2左上)。光学式モーションキャプチャシステムを用いてマーカー群の三次元位置座標が得られる(図2右上)。運動情報計算装置により、マーカーの位置座標と連動する、身体モデルの位置姿勢が得られる(図2下)。運動情報計算装置より出力される、三次元座標を持つマーカー群に連動する身体モデルと、運動特徴量算出装置より出力される、運動特徴と、両方を連動させ提示した様子を図3に示す。 The motor learner wears a suit with a marker on the whole body (upper left in FIG. 2). The three-dimensional position coordinates of the marker group are obtained using the optical motion capture system (upper right of FIG. 2). The motion information calculation device obtains the position and orientation of the body model in conjunction with the position coordinates of the marker (bottom in FIG. 2). FIG. 3 shows a state in which a body model linked to a marker group having three-dimensional coordinates output from the motion information calculation device and a motion feature output from the motion feature amount calculation device are linked together and presented.

運動情報計算装置、運動特徴量算出装置、運動特徴評価装置を構成するコンピュータにプロジェクタを接続し、スクリーンに提示することで、計測された運動データ、運動特徴(運動特徴のシンボルとしてのオブジェクト)、運動特徴についての評価結果などを実時間提示することができる。学習者は、運動を行いながら自分自身の動作を確認することができる。図1中に、実時間提示を行った際の実験の様子を示す。右手前に被験者がおり、左奥側のスクリーンに実時間提示が行われている。 By connecting a projector to a computer constituting the motion information calculation device, motion feature amount calculation device, and motion feature evaluation device and presenting it on the screen, measured motion data, motion features (objects as symbols of motion features), It is possible to present real-time evaluation results for motor features. The learner can check his / her movement while exercising. FIG. 1 shows the state of the experiment when real-time presentation is performed. The subject is in front of the right side, and the real-time presentation is performed on the screen on the back left side.

運動情報計算装置より出力される、三次元座標を持つマーカー群に連動する身体モデルと、運動特徴量算出装置ならびに運動特徴評価装置により得られる運動特徴についての評価結果を表現するオブジェクトとを、同時に提示した様子を図4Aに示す。 A body model linked to a group of markers having three-dimensional coordinates, output from the motion information calculation device, and an object expressing the evaluation result of the motion feature obtained by the motion feature amount calculation device and the motion feature evaluation device, simultaneously The state of presentation is shown in FIG. 4A.

光学式モーションキャプチャシステムは様々なものが市販されており、それらとコンピュータを用いて本発明の運動学習支援システムを構成することができる。 Various types of optical motion capture systems are commercially available, and the motor learning support system of the present invention can be configured using them and a computer.

さらに、運動計測手段には、光学式モーションキャプチャシステム以外にも、機械式モーションキャプチャシステム、磁気式モーションキャプチャシステム、ビデオ解析、筋電図法、床反力計等、色々や手段が知られており、それらの運動計測手段によってどのような運動データが取得できるかわかっているので、得ようとする運動特徴量がその運動データから計算可能なものであれば、そのようないかなる運動計測手段を用いることができる。また、複数種類の運動計測手段、例えば、モーションキャプチャシステムと筋電位計、モーションキャプチャシステムとフォースプレート、を同時に用いて運動データを取得してもよい。 In addition to the optical motion capture system, various methods are known for motion measurement, such as mechanical motion capture system, magnetic motion capture system, video analysis, electromyography, floor reaction force meter, etc. Since it is known what kind of motion data can be obtained by those motion measurement means, any kind of motion measurement means is used as long as the motion feature to be obtained can be calculated from the motion data. be able to. Further, motion data may be acquired using a plurality of types of motion measurement means, for example, a motion capture system and an electromyograph, a motion capture system and a force plate at the same time.

参照運動特徴量記憶手段には、計算で取得される学習者の運動特徴量を運動特徴評価関数にしたがって評価する時に、算出された運動特徴量と比較するために用いられる参照運動特徴量が格納されている。 The reference movement feature quantity storage means stores a reference movement feature quantity used for comparison with the calculated movement feature quantity when the learner's movement feature quantity obtained by calculation is evaluated according to the movement feature evaluation function. Has been.

1つの態様では、参照運動特徴量は、学習者にとっての目標値ないし理想値(目標運動特徴量)であり、目標運動特徴量としては、学習者が過去に生成した理想に近い運動特徴量や熟練者の運動特徴量を用いることができる。これらの目標運動特徴量は、実際に学習者や熟練者の運動を計測し、計測した運動に基づいて理想的な運動特徴量の状態を数値的に設定しておくことができる。また、目標運動特徴量は必ずしも実測値に限定されるものではなく、運動特徴量の性質によっては、理想値、統計値、既存のデータ等に基づいて運動特徴量を任意に設定してもよい。例えば、運動特徴量が分散値であって、経時的に変動が少ないことが望ましいものであれば、分散値0を理想値として目標運動特徴量に設定してもよい。 In one aspect, the reference movement feature amount is a target value or an ideal value (target movement feature amount) for the learner, and the target movement feature amount includes an exercise feature amount close to ideal generated by the learner in the past, The skilled person's movement feature-value can be used. These target motion feature quantities can actually measure the movements of the learner and the skilled person, and ideally set the ideal motion feature quantity state based on the measured movements. In addition, the target motion feature amount is not necessarily limited to the actually measured value, and depending on the nature of the motion feature amount, the motion feature amount may be arbitrarily set based on ideal values, statistical values, existing data, and the like. . For example, if the motion feature value is a variance value and it is desirable that the fluctuation with time is small, the variance value 0 may be set as the ideal motion feature value as an ideal value.

後述する実施態様では、参照運動特徴量は閾値であって、運動特徴評価関数は、算出された運動特徴量と閾値で設定される値の範囲とを比較し、算出された運動特徴量が「適切な範囲内にある」か「適切な範囲の外にある」かを判定するように定義される。運動学習支援システムは、各運動特徴量に対応する閾値(参照運動特徴量)を格納する閾値テーブルを備えている。運動特徴量評価手段は、運動特徴評価関数を用いて、算出運動特徴量記憶手段に格納されている学習者の運動特徴量と、閾値テーブルに格納されている閾値とを比較し、算出された運動特徴量が閾値で設定される値の範囲内にあるか、閾値外にあるかを判定する。 In an embodiment described later, the reference motion feature value is a threshold value, and the motion feature evaluation function compares the calculated motion feature value with a range of values set by the threshold value, and the calculated motion feature value is “ Defined to determine "within appropriate range" or "out of proper range". The motor learning support system includes a threshold value table that stores threshold values (reference motor feature values) corresponding to the motor feature values. The motion feature amount evaluation means is calculated by comparing the learner's motion feature amount stored in the calculated motion feature amount storage means with the threshold value stored in the threshold table using the motion feature evaluation function. It is determined whether the motion feature value is within a range of values set by the threshold value or outside the threshold value.

閾値の設定の仕方は、対象となる運動、運動特徴毎に異なるが、運動特徴の性質や学習者の身体的特徴、学習者の過去の運動データ等に基づいて当業者が閾値を適宜設定し得る。また、閾値の設定において、例えば、熟練者の運動特徴量を参考とすることもできる。運動特徴量評価手段が、算出された運動特徴量と閾値(参照運動特徴量)を直接比較するのではなく、算出された運動特徴量と、参照運動特徴量記憶手段に格納されている参照運動特徴量とを比較し、その差が予め設定した閾値の範囲内にあるか否かを判定するような場合、例えば、ある理想値が参照運動特徴量である場合に、熟練者の運動特徴量と参照運動特徴量との差の平均がd1であるならば、運動学習者に適用される閾値th1は少なくともd1よりも大きい値となるであろう。 The method of setting the threshold differs depending on the target exercise and exercise feature, but those skilled in the art appropriately set the threshold based on the nature of the exercise feature, the learner's physical feature, the learner's past exercise data, etc. obtain. In setting the threshold value, for example, an exercise feature amount of a skilled person can be referred to. The motion feature quantity evaluation means does not directly compare the calculated motion feature quantity with a threshold value (reference motion feature quantity), but the calculated motion feature quantity and the reference motion stored in the reference motion feature quantity storage means. When comparing with feature quantities and determining whether the difference is within a preset threshold range, for example, when an ideal value is a reference motion feature quantity, If the average difference between the reference motion feature amount and d 1 is d 1 , the threshold th 1 applied to the motor learner will be at least greater than d 1 .

参照運動特徴量は、計算で取得される学習者の運動特徴量と比較できる形式で参照運動特徴量記憶手段に格納されている。比較できる形式とは、直接比較できる場合に限定されるものではなく、所定の計算により、参照運動特徴量、学習者の運動特徴量のいずれかあるいは両方を加工してリアルタイムで比較できる場合も含む。例えば、いずれかの特徴量をスケーリングしたり、正規化したりすることで比較してもよい。 The reference motion feature value is stored in the reference motion feature value storage means in a format that can be compared with the learner's motion feature value obtained by calculation. The format that can be compared is not limited to the case where the comparison can be made directly, but includes the case where either or both of the reference movement feature amount and the learner's movement feature amount can be processed in real time by a predetermined calculation. . For example, the comparison may be performed by scaling or normalizing any feature amount.

運動特徴評価手段により取得された評価結果は、学習者の運動特徴量の状態(ある時点におけるある運動特徴量が「適切な範囲内にある」か「適切な範囲の外にある」か)を示すものであって、学習者に認識可能な態様で実時間提示される。典型的には、評価結果は、表示システムのディスプレイに視覚的に識別可能に学習者に提示される。 The evaluation result obtained by the motor feature evaluation means shows the state of the learner's motor feature value (whether a certain motor feature value is “appropriate within range” or “out of the appropriate range” at a certain time). It is shown and presented in real time in a manner recognizable to the learner. Typically, the evaluation results are presented to the learner in a visually identifiable manner on the display system display.

評価結果をどのように視覚的に識別可能に表示するかを予め決定しておく。1つの態様では、各運動特徴に対応するオブジェクトを用意しておき、各オブジェクトを互いに識別可能な態様でディスプレイに表示する。互いに識別可能な態様としては、形状、大きさ、色、あるいは、これらの任意の組み合わせが例示される。例えば、学習者の運動特徴量が参照運動特徴量である閾値を超えるか否かによって、オブジェクトを視覚的に認識可能に変化させる。例えば、学習者の運動特徴量が閾値内にある場合と閾値外にある場合とで、ディスプレイ上のオブジェクトの形状、大きさ、色、あるいは、これらの任意の組み合わせを変化させる。 How to display the evaluation result so as to be visually identifiable is determined in advance. In one aspect, an object corresponding to each movement feature is prepared, and each object is displayed on the display in a form that can be distinguished from each other. Examples of forms that can be distinguished from each other include shapes, sizes, colors, or any combination thereof. For example, the object is changed so as to be visually recognizable depending on whether or not the learner's motion feature value exceeds a threshold value that is a reference motion feature value. For example, the shape, size, color, or any combination of the objects on the display is changed depending on whether the learner's motion feature value is within the threshold value or outside the threshold value.

例えば、腰の高さを一定に保つことが重要な運動を教示する場合、腰の中心の三次元位置を計算し、高さを保ったまま実際の腰から平行移動した位置に球(オブジェクト)を提示する(図4A)。システムのユーザの身体モデルを実際に計測された空間上の位置に提示し、あらかじめ指定した閾値の範囲を超えるかどうかで、球の色を変化させる。これにより、従来指導者が目で見て教示を与えたり、ビデオカメラで計測した映像を後から解析することにより得られた情報を、リアルタイムで学習者に提示することができる。 For example, when teaching a movement that is important to keep the waist height constant, calculate the three-dimensional position of the center of the waist and move the sphere (object) to the position translated from the actual waist while maintaining the height. Is presented (FIG. 4A). The body model of the user of the system is presented at a position in the actually measured space, and the color of the sphere is changed depending on whether or not a predetermined threshold range is exceeded. As a result, it is possible to present the learner in real time with information obtained by a conventional instructor who gives a visual instruction or analyzes the video measured by the video camera later.

図4Aには、1つの運動特徴を提示したが、本発明に係る運動学習支援システムは、複数の運動特徴を提示可能なシステムである。図4Bに袈裟斬り運動を例とした場合の提示画面の例を示す。図4Bでは、腰の高さ(A)、両足の幅(B)、手の高さ(C)、腰の向き(D)、剣の振り幅(E)からなる5つの運動特徴に対応するオブジェクトが提示されている。 Although one motor feature is presented in FIG. 4A, the motor learning support system according to the present invention is a system that can present a plurality of motor features. FIG. 4B shows an example of a presentation screen in the case of a slashing exercise. In FIG. 4B, it corresponds to five movement features consisting of waist height (A), width of both feet (B), hand height (C), hip orientation (D), and sword swing width (E). The object is being presented.

評価結果を、聴覚的に識別可能に学習者に提示してもよい。例えば、互いに識別可能な、各運動特徴量に対応する音を用意しておき、学習者の運動特徴量が閾値外にある時に、当該運動特徴量に対応する音を生成するようにしてもよい。 The evaluation result may be presented to the learner in an audible manner. For example, sounds corresponding to each of the movement feature quantities that can be distinguished from each other are prepared, and when the learner's movement feature quantity is outside the threshold, a sound corresponding to the movement feature quantity may be generated. .

算出運動特徴量記憶手段には、算出した学習者の各運動特徴量の時系列データが保存されており、ある時刻における評価結果を事後的に計算することも可能である。1つの態様では、運動学習支援システムは、運動特徴毎の評価結果を格納する評価結果記憶手段を備えており、評価結果の時系列データから学習者の学習の程度を分析することができる。 The calculated exercise feature quantity storage means stores time series data of each calculated exercise feature quantity of the learner, and it is also possible to calculate the evaluation result at a certain time later. In one aspect, the motor learning support system includes an evaluation result storage unit that stores an evaluation result for each motor feature, and can analyze a learner's degree of learning from time series data of the evaluation result.

運動特徴量の計算について、簡単な例として、スクワット時の腰の高さの変動を例に説明する。この場合の運動特徴は、「腰の高さ」であり、「腰の高さ」の変動が大きい方が効果的なスクワットであると言える。 As a simple example, the calculation of the motion feature value will be described by taking a change in waist height during squat as an example. The motion characteristic in this case is “waist height”, and it can be said that the larger the fluctuation of “waist height”, the more effective squat.

運動特徴を決定したら、運動特徴量を計算して出力する。そのために、運動情報計算装置により計算され、提示装置に表示される、身体の各部位に配置した光学式マーカー群から、運動特徴量を計算するためのマーカーを選択する。マーカー群から腰の高さを求めるための必要なマーカーを指定する(図5A)。運動特徴量算出装置において、運動特徴量としてここでは腰の高さを選択し、腰の高さに連動して位置座標が変化するオブジェクトを、学習者に提示する。 When the motion feature is determined, the motion feature value is calculated and output. For this purpose, a marker for calculating an exercise feature is selected from an optical marker group arranged at each part of the body, which is calculated by the exercise information calculation device and displayed on the presentation device. A necessary marker for obtaining the waist height is designated from the marker group (FIG. 5A). In the motion feature amount calculation device, the waist height is selected here as the motion feature amount, and an object whose position coordinates change in conjunction with the waist height is presented to the learner.

図5A、図5Bに示すように、腰の4点のマーカーから腰の重心を求め、腰の重心を用いて運動特徴、すなわち、腰の高さ(腰の重心の高さ)を算出する。 As shown in FIGS. 5A and 5B, the center of gravity of the waist is obtained from the four markers of the waist, and the motion feature, that is, the height of the waist (the height of the center of gravity of the waist) is calculated using the center of gravity of the waist.

腰の4つのマーカーの位置ベクトルをそれぞれ、V1、V2、V3、V4とすると、腰の重心ベクトルVGは、
と表わされる。
Each position vectors of the four markers of the hip, when V 1, V 2, V 3 , V 4, the centroid vector V G waist,
It is expressed as

腰の重心と連動するオブジェクトの位置ベクトルVtransを、
とすることで、腰の高さに連動するオブジェクトの作成が行われる。理想的なスクワットが行なわれているか否かを判定するための運動特徴量としては、腰の重心の上下の変動量や屈んだ時の腰の重心の高さ等が挙げられる。
The position vector V trans of the object linked to the center of gravity of the waist is
By doing so, an object linked to the waist height is created. Examples of the movement feature amount for determining whether or not an ideal squat is performed include the amount of fluctuation of the waist center of gravity and the height of the waist center when bent.

このオブジェクトの座標位置を時系列データとして出力することができる。適当なフレームレートでオブジェクトの位置座標データ、すなわち、X成分、Y成分、Z成分をテキストデータとして出力して、事後的に運動を解析することができる。 The coordinate position of this object can be output as time series data. The position coordinate data of the object, that is, the X component, the Y component, and the Z component can be output as text data at an appropriate frame rate, and the motion can be analyzed afterwards.

[B]運動特徴量の算出、運動特徴量の評価、評価結果の提示
以下、本発明の運動学習支援システムの実施形態について、鹿島神流の基礎となる動作の一つである袈裟斬り運動を例にとって詳細に説明する。運動特徴の設定については、専門家の意見から本システムで提示可能な運動の特徴を選び、実装した。具体的には、以下に詳細に説明するように、運動特徴として、腰の高さ(A)、足幅(B)、手の高さ(C)、体の向き(D)、剣の振り方(E)を設定した(図4B参照)。また、これらの運動特徴は1つの例示に過ぎないものであり、他の運動特徴、例えば、学術論文「大武美保子,山根克,中村仁彦.袈裟斬り動作の体性感覚に基づく主観評価と運動計測に基づく客観評価.第21回日本ロボット学会学術講演会予稿集,2J26,2003.」にしたがって、「剣先の軌道がまっすぐで、カタカナの「ノ」の字のように剣先軌道がえぐれない(軌道の直進性を運動特徴とする)」に着目して、「剣先の速度ベクトルと斬り口方向の速度ベクトルとの内積」を運動特徴量としてもよい。
[B] Calculation of motor feature value, evaluation of motor feature value, presentation of evaluation result Hereinafter, with respect to the embodiment of the motor learning support system of the present invention, an example of a slashing motion that is one of the basic operations of the Kashima Shinryu Will be described in detail. About the setting of the movement feature, the feature of the movement that can be presented by this system was selected from the opinion of the expert and implemented. Specifically, as described in detail below, the movement characteristics include waist height (A), foot width (B), hand height (C), body orientation (D), sword swing (E) was set (see FIG. 4B). These motor features are just one example. Other motor features such as Mihoko Otake, Katsushi Yamane, Hitoshi Nakamura. Subjective evaluation based on somatosensory sensation and measurement of movement. Objective evaluation based on the 21st Annual Conference of the Robotics Society of Japan, 2J26, 2003. "The trajectory of the sword tip is straight and the trajectory of the sword tip does not go away like the letter" No "of Katakana (the trajectory of the trajectory Focusing on “straight-ahead performance as a motion feature”, “the inner product of the velocity vector of the sword tip and the velocity vector in the direction of the cutting edge” may be used as the motion feature amount.

(腰の高さ)
袈裟斬り運動の基本的なポイントの一つに、腰の高さが一定であることが挙げられる。腰の高さを運動特徴とし、腰の高さの分散を特徴量とする。分散値が低いほど、腰の高さは安定している。腰の高さは腰の重心位置として計算することができ、具体的な計算方法については、スクワット動作における腰の重心位置の計算を援用することができる。予め閾値を設定し、学習者の腰の高さが閾値外の場合、対応するオブジェクトの色が変化するようにした。閾値の値を被験者によって変化させた。閾値は、例えば、以下のように決定することができる。熟練者のデータを解析し、得られた分散値・平均値から基準となる高さを算出し、基準となる閾値の幅を決定する。被験者が袈裟斬りの構えをとり、その状態の時の腰の高さを基準とし、熟練者の基準となる高さとの比から、各被験者に閾値を決定する。
(Waist height)
One of the basic points of the slashing movement is that the waist height is constant. Waist height is the motion feature and waist height variance is the feature. The lower the variance value, the more stable the waist. The waist height can be calculated as the position of the center of gravity of the waist. For a specific calculation method, the calculation of the position of the center of gravity of the waist in the squat operation can be used. A threshold is set in advance, and when the learner's waist height is outside the threshold, the color of the corresponding object is changed. The threshold value was varied from subject to subject. The threshold value can be determined as follows, for example. Analyze the expert's data, calculate the standard height from the obtained dispersion value / average value, and determine the standard threshold width. The subject takes the stance of slashing, and the threshold is determined for each subject from the ratio of the height of the waist in that state to the standard height of the expert.

腰の4点のマーカーから腰の重心位置ベクトルVGを求める。このベクトルのy成分vGyが腰の高さを表している。対象としている被験者の腰の高さの基準値をa、腰の高さの基準値からのずれをdとすると、
となる。次に閾値の設定を行う。腰の高さの基準値が85cmの時、許容される幅が5cmであるので、この被験者の閾値をtとすると、
となる。この閾値を基準値からのずれが超えた時、オブジェクトの色を変化させる。
関数T(d,t)を、
を色の判別式とする。オブジェクトの色を変化させるためのベクトルVcolorを、
とすることで、オブジェクトの色が腰の高さに応じて変化するようになった。Vcolorのベクトルの要素は、それぞれ赤、青、緑の輝度値に対応しており、(1,0,0)は赤色、(0,1,0)は緑色、(0,0,1)は青色を表わす。図7に、特徴量の提示の様子を示す。腰の高さが閾値内である時、球は灰色となる(図7上図)。腰の高さが閾値外の時、球は赤色となる(図7下図)。
Determining the center of gravity position vector V G of the waist markers in four waist. The y component vGy of this vector represents the waist height. Assuming that the reference value of the subject's waist height is a and the deviation from the waist height reference value is d,
It becomes. Next, a threshold value is set. When the reference value for the waist height is 85 cm, the allowable width is 5 cm.
It becomes. When the deviation from the reference value exceeds this threshold, the color of the object is changed.
Function T (d, t)
Is a color discriminant. The vector V color to change the color of the object,
As a result, the color of the object changes according to the waist height. V color vector elements correspond to red, blue and green brightness values, respectively, (1,0,0) is red, (0,1,0) is green, (0,0,1) Represents blue. FIG. 7 shows a feature amount presentation. When the waist height is within the threshold, the sphere is gray (upper figure in FIG. 7). When the waist height is outside the threshold, the sphere is red (the lower diagram in FIG. 7).

(両足の間隔)
袈裟斬り運動において、両足をしっかり開くことで全体に重心が低い運動となり、安定感のある運動となる。このことから両足の間隔を特徴量とした。図8の丸で囲んだ部分が足幅を計算するためのマーカーである。それぞれの丸内にある二点の中心を計算し、その中心点間の距離を両足の間隔とした。
(Between legs)
In the razor slashing movement, by opening both feet firmly, the whole body has a low center of gravity, making it a stable movement. For this reason, the distance between both feet was used as a feature value. The circled part in FIG. 8 is a marker for calculating the foot width. The center of two points in each circle was calculated, and the distance between the center points was defined as the distance between both feet.

左足のマーカーをV1,V2とし、右足のマーカーをV3,V4とし、右足先の中心座標をVR、左足先の中心座標をVLとすると、
となる。両足の幅をdとすると、
と表わされる。被験者毎の足幅の閾値をdtとし、足幅がこの閾値を超えた時対応するオブジェクトの色が変化するよう設定する。色判別用に関数
を、
と定める。オブジェクトの色を変化させるためのベクトルVcolorを、
とすることで、足幅に対応して色が変化するオブジェクトの作成が行われる。
If the left foot marker is V 1 , V 2 , the right foot marker is V 3 , V 4 , the center coordinate of the right foot tip is V R , and the center coordinate of the left foot tip is V L ,
It becomes. If the width of both feet is d,
It is expressed as The foot width threshold for each subject is set to dt, and the corresponding object color is changed when the foot width exceeds the threshold. Function for color discrimination
The
It is determined. The vector V color to change the color of the object,
Thus, an object whose color changes corresponding to the foot width is created.

次にオブジェクトが両足の間にフィットし、伸縮するよう定義する。オブジェクトの位置ベクトルをVtransとする。オブジェクトの中心座標を、両足間の重心座標と一致させ、オブジェクトの位置を定義する。
足の回転とオブジェクトの回転を同期させる。右足の位置ベクトルから左足の位置ベクトルを引いたベクトルVdifと、固定ベクトルVfを次のように定める。
ベクトルVdifとベクトルVfの成す角をθとすると、
と計算される。オブジェクトを回転させるベクトルをVrotとし、
とすることで足の回転とオブジェクトの回転が同期するようになる。最後に足幅とオブジェクトの大きさを同期する。オブジェクトのデフォルトの幅は20cmなので、dを20倍することで同期できる。オブジェクトの大きさを変化させるスケールベクトルVscaleを、
とすることで、足幅とオブジェクトの大きさが同期する。Vcolor,Vtrans,Vrot,Vscaleの4つのベクトルをオブジェクトを適用し提示を行う。
Next, define the object to fit between both feet and stretch. Let V trans be the position vector of the object. The center coordinates of the object are matched with the barycentric coordinates between both feet, and the position of the object is defined.
Synchronize the rotation of the foot with the rotation of the object. A vector V dif obtained by subtracting the position vector of the left foot from the position vector of the right foot and a fixed vector V f are determined as follows.
If the angle between the vector V dif and the vector V f is θ,
Is calculated. Let V rot be the vector that rotates the object,
By doing so, the rotation of the foot and the rotation of the object are synchronized. Finally, synchronize the foot width and the size of the object. Since the default width of the object is 20cm, you can synchronize by multiplying d by 20. A scale vector V scale that changes the size of the object,
By doing so, the foot width and the size of the object are synchronized. Apply the four vectors V color , V trans , V rot , and V scale to the object and present it.

これにより出力される提示は図9のようになる。オブジェクトが足のマーカーの間で、距離に合わせ拡大縮小し、あらかじめ設定した閾値を超えるとVcolorが(0,1,0)から(0,0,1)となり、色が緑(上図)から青(下図)に変化する。 The presentation output by this is as shown in FIG. When the object is scaled to the distance between the foot markers and exceeds a preset threshold, V color changes from (0,1,0) to (0,0,1) and the color is green (above) Changes from blue to blue (see below).

閾値の決定方法としては、袈裟斬りの構えをとり、被験者が実験を正しい構えの姿勢時の足幅を閾値とした。 As a method for determining the threshold value, the slashing stance was taken, and the width of the foot when the test subject was in the correct posture was set as the threshold value.

(手の高さ)
袈裟斬り運動において、木刀をしっかり上まで振り上げることは重要である。このことから手の高さを特徴量と設定した。
(Hand height)
In the slashing movement, it is important to swing the wooden sword up firmly. Therefore, the height of the hand was set as the feature amount.

計算方法について説明する。図10の丸で囲んだ部分のマーカーを測定するマーカーとする。手の高さ計算用のマーカーの位置ベクトルをVhとし、そのy成分をvhyとする。このvhyが手の高さとなる。オブジェクトの位置ベクトルVtransを、
とすることで、手のマーカーとオブジェクトの位置が同期する。またオブジェクトのデフォルトでの大きさが小さいため、スケールベクトルVscaleを、
とし、拡大する。
A calculation method will be described. The marker in the circled part in FIG. 10 is a marker to be measured. The position vector of the marker for calculating the hand height is V h and its y component is v hy . This v hy is the height of the hand. The position vector V trans of the object,
By doing so, the position of the hand marker and the object are synchronized. Since the default size of the object is small, the scale vector V scale is
And expand.

最後に閾値による色の変化を定義する。対象被験者の閾値をhtとし、手の高さがこの閾値を超えた時、色が変化するよう設定する。色判別関数T(vhy,ht)を、
とする。オブジェクトの色を変化させるベクトルVcolor
とすることで、手の高さに対応して色が変化するオブジェクトの作成を行う。
Finally, the change in color due to the threshold is defined. The threshold of the target subject and h t, when the height of the hand exceeds this threshold, set so that the color changes. The color discrimination function T (v hy , h t ) is
And A vector V color that changes the color of the object
By doing so, an object whose color changes in accordance with the height of the hand is created.

出力される提示画面は図11のようになる。オブジェクト(ここでは立方体)が、指定したマーカーと同じ動きをし、あらかじめ設定した閾値を超えると色が赤に変化する。 The output presentation screen is as shown in FIG. The object (here, a cube) moves in the same way as the designated marker, and when the preset threshold is exceeded, the color changes to red.

閾値の決定方法としては、袈裟斬り運動時、剣を一番高く振り上げる時の、指定したマーカーの高さを閾値とした。この値を超えた時には提示画面においてオブジェクトの色が変わる。 As a method for determining the threshold value, the height of the designated marker when the sword was swung up and the sword was raised the highest was used as the threshold value. When this value is exceeded, the color of the object changes on the presentation screen.

(体の向き)
袈裟斬り運動において剣を振り切った時、正面方向つまり斬るべき方向に対して、体の向きが平行に近いことが望ましい。そこで、正面方向と腰骨の付近のマーカーが作る方向ベクトルとの成す角度を特徴点とした。
(Direction of body)
When the sword is swung away in the slashing movement, it is desirable that the body is nearly parallel to the front direction, that is, the direction to be cut. Therefore, the angle between the front direction and the direction vector created by the marker near the hip bone was used as a feature point.

計算方法について説明する。腰骨付近のマーカーとして、図12の丸で囲った二つのマーカーを指定した。このマーカー間のベクトルと、正面方向のベクトルとの成す角を特徴量とする。ここでは正面方向のベクトルは絶対座標上の原点から画面向かって奥方向の(0,100)という成分を持つベクトルとした。図13に計算のイメージを示す。 A calculation method will be described. Two markers surrounded by a circle in FIG. 12 were designated as markers near the hip bone. An angle formed by the vector between the markers and the vector in the front direction is defined as a feature amount. Here, the vector in the front direction is a vector having a component (0, 100) in the back direction from the origin on the absolute coordinates toward the screen. FIG. 13 shows an image of calculation.

腰の二点のマーカーをVw1,Vw2とする。
図13中のV1,V2は、
と表わされる。ベクトルV1とベクトルV2の成す角をθとすると、
と計算される。このθと設定した閾値によりオブジェクトの色を変化させる。右に体が向く時の正面からの角度をθR、左に体が向く時の正面からの角度をθLとする。θがこの二つの閾値を超える、又は下回る時、オブジェクトの色を変化させるよう設定する。色判別用関数T1(θ,θR),T2(θ,θL)を、
とする。オブジェクトの色を変化させるベクトルVcolor
とすることで、体の向きに対応して色が変化するオブジェクトの作成が行われる。
Let V w1 and V w2 be the two markers on the waist.
V 1 and V 2 in FIG.
It is expressed as If the angle between vector V 1 and vector V 2 is θ,
Is calculated. The color of the object is changed by this θ and the set threshold value. The angle from the front when the body is facing right is θ R , and the angle from the front when the body is facing left is θ L. When θ exceeds or falls below these two thresholds, the color of the object is set to change. Color discrimination functions T1 (θ, θ R ), T2 (θ, θ L )
And A vector V color that changes the color of the object
By doing so, an object whose color changes corresponding to the direction of the body is created.

オブジェクトの位置ベクトルVtrans、スケールベクトルVscaleを、
とし被験者に提示する。
Object position vector V trans , scale vector V scale ,
And present it to the subject.

出力される提示画面は図14のようになる。計算した角度(単位は度数)の値をx成分の値とし、オブジェクトがその値によってX軸上を動く。設定した閾値を超えた場合に色が変化する。体の向きが左方向を向いて閾値を下回ると、Vcolorが(0,1,0)となり、オブジェクトは緑色(図14A)に変化する。体の向きが右方向を向いて閾値を上回ると、Vcolorが(1,0,0)となり、オブジェクトは赤色(図14D)に変化する。 The output presentation screen is as shown in FIG. The value of the calculated angle (the unit is frequency) is set as the value of the x component, and the object moves on the X axis according to the value. The color changes when the set threshold is exceeded. When the body turns to the left and falls below the threshold, V color becomes (0,1,0) and the object changes to green (FIG. 14A). When the body turns right and exceeds the threshold, V color becomes (1,0,0), and the object changes to red (FIG. 14D).

閾値の決定方法について説明する。上級者のデータから、計算された角度が35度以下または、145度以上の時必要な条件を満たしている、つまり閾値を超えているとした。この値を超えた時には、提示画面においてオブジェクトの色が変わる。 A method for determining the threshold will be described. Based on the data of advanced users, when the calculated angle is 35 degrees or less or 145 degrees or more, the required condition is satisfied, that is, the threshold value is exceeded. When this value is exceeded, the color of the object changes on the presentation screen.

(剣を大きく振る)
袈裟斬り運動において、剣を大きく振ることが重要である。縦に斬るというよりも斜めに振り下ろすようなイメージで、剣を振る必要がある。よって剣先に貼ったマーカーの位置情報を取得し、指定した空間内をマーカーが通っているか判定する。本来袈裟斬り運動において剣の振りおろし時のみ大きく振る必要があるが、本提示ではシステムの都合上、剣の振り上げ時も判定する。
(Shake sword greatly)
In the slashing movement, it is important to shake the sword greatly. It is necessary to swing the sword in an image that swings down diagonally rather than slashing vertically. Therefore, the position information of the marker attached to the sword tip is acquired, and it is determined whether the marker passes through the designated space. Originally, it is necessary to swing only when the sword is shaken in the slashing movement, but in this presentation, it is also judged when the sword is raised for the convenience of the system.

まず計算を行うためのマーカー指定を行う。図15内の丸で囲まれたマーカーが剣先のマーカーであり、今回の計算における指定マーカーとした。次にマーカーが通るべき空間の指定について説明する。図16内の斜線で囲まれた部分が指定する空間である。つまり、[x<−40かつy>140]と[x>40かつy>140]を満たす部分である。この時、z方向、つまり画面の奥方向は任意の値を取ってよい。 First, a marker is specified for calculation. A marker surrounded by a circle in FIG. 15 is a marker at the sword, and is a designated marker in this calculation. Next, designation of the space through which the marker should pass will be described. A portion surrounded by diagonal lines in FIG. 16 is a designated space. That is, the portion satisfies [x <−40 and y> 140] and [x> 40 and y> 140]. At this time, the z direction, that is, the depth direction of the screen may take an arbitrary value.

剣先マーカーの位置ベクトルをVk=(vkx,vky,vkz)とする。色判別用関数T1(vkx,vky),T2(vkx,vky)を、
とする。オブジェクトの色を変化させるベクトルVcolor
とすることで、剣の振りに対応して色が変化するオブジェクトの作成が行われる。
The position vector of the sword tip marker is V k = (v kx , v ky , v kz ). Color discrimination functions T1 (v kx , v ky ), T2 (v kx , v ky )
And A vector V color that changes the color of the object
By doing so, an object whose color changes corresponding to the swing of the sword is created.

オブジェクトの位置は固定位置とし、位置ベクトルVtransは、
とした。
The position of the object is fixed, and the position vector V trans is
It was.

出力される提示画面は図17のようになる。図17の左の提示画面は、剣先のマーカーが[x<−40かつy>140]を満たしていることを示しており、剣先のマーカーの状態を表すオブジェクトの色は(0,1,0)、すなわち緑色になる。右の提示画面では剣先のマーカーが[x>40かつy>140]を満たしていることを示しており、剣先のマーカーの状態を表すオブジェクトの色は(0,0,1)、すなわち青色になる。下の提示画面はいずれも満たしていない状態時である。 The output presentation screen is as shown in FIG. The left display screen of FIG. 17 indicates that the sword tip marker satisfies [x <−40 and y> 140], and the color of the object representing the state of the sword tip marker is (0,1,0 ), That is, green. The presentation screen on the right shows that the sword marker satisfies [x> 40 and y> 140], and the color of the object representing the sword marker state is (0,0,1), that is, blue Become. The lower presentation screen is in a state where none is satisfied.

閾値の決定方法は、各運動特徴の説明項目で述べた方法で行う。腰の高さ・足幅・手の高さの三項目に関しては、初回の実験時に袈裟斬りの構えや、木刀の振り上げ時の、対象とする特徴点の値を基準値と定めた。腰の高さに関しては、被験者の腰の高さに応じた値(木刀を構えた時の腰の高さが85cmの場合85±5cm)を閾値範囲内、足幅・手の高さに関しては、定めた基準値以上を閾値範囲内とした。体の向き・剣の振り方の二項目に関しては、事前に撮影した袈裟斬り運動の上級者のモーションデータを解析し、おおよその基準値を決定した。体の向きに関しては、特徴量の値がx<35または145<xを満たす時、これを閾値範囲内とし、剣の振り方に関しては、特徴量の値が[x<−40かつy>140]または[x>40かつy>140]を満たす時、これを閾値範囲内とした。表1に被験者別の閾値範囲内となる特徴量の値を示す。
The threshold value is determined by the method described in the explanation item of each motion feature. For the three items of waist height, foot width, and hand height, the values of the target feature points at the time of the first experiment and the target point when the wooden sword was raised were set as reference values. Regarding the waist height, the value corresponding to the subject's waist height (85 ± 5 cm when the waist height is 85 cm when holding a wooden sword) is within the threshold range, and the foot width and hand height are More than the defined reference value was set within the threshold range. For the two items of body orientation and sword swing, we analyzed the motion data of advanced sword-cutting motions taken in advance and determined approximate reference values. Regarding the body orientation, when the feature value satisfies x <35 or 145 <x, this is within the threshold range, and for the way of swinging the sword, the feature value is [x <−40 and y> 140. ] Or [x> 40 and y> 140] is satisfied within the threshold range. Table 1 shows the feature value within the threshold range for each subject.

[C]運動特徴量の相関関係(袈裟斬り運動を例として)
次に、本発明に係る運動学習支援システムを用いて、袈裟斬り運動について行なった2つの評価実験について述べる。
[C] Correlation between motion features (eg, slashing motion)
Next, two evaluation experiments performed on the slashing exercise using the motor learning support system according to the present invention will be described.

[C−1]実時間提示の有無による運動の比較
提示する運動特徴を一つと設定し、実時間提示の有無による比較を行った。測定対象の運動は、鹿島神流の基礎となる動作の一つである袈裟斬りである。外部に対しては、速度や力を及ぼす動的な特性が求められると同時に、身体の安定性を保つという相反する条件を満たす必要があるため、本システムの評価に用いることとした。運動特徴は、満たすべき条件に対応して複数あるが、ここでは身体の安定性に対応する腰の高さを運動特徴とし、分散を特徴量とした。実験は被験者2名に対し行なった。被験者にはまず袈裟斬り運動の形を覚えてもらうために、熟練者のムービーを見せた。次に数分の練習を行った後、システムにおける提示がない場合を3回、提示がある場合を3回の試行を行った。一回の試行では木刀を10回振る。被験者の腰の高さの分散値はそれぞれ、10.56から8.71,3.77から1.43に減少し、提示がない場合より提示がある場合の方が安定性が増した。
[C-1] Comparison of movements based on presence / absence of real-time presentation The movement feature to be presented is set as one, and a comparison is made based on whether real-time presentation is present. The movement to be measured is slashing, which is one of the basic actions of the Kashima Shinryu. For the outside, dynamic characteristics that affect speed and force are required, and at the same time it is necessary to satisfy the conflicting conditions of maintaining the stability of the body, so we decided to use this system for evaluation. There are a plurality of motion characteristics corresponding to the conditions to be satisfied. Here, the waist height corresponding to the stability of the body is defined as the motion characteristics, and the variance is defined as the feature quantity. The experiment was conducted on 2 subjects. First, the subject showed a movie of a skilled person in order to learn the shape of the slashing movement. Next, after practicing for several minutes, three trials were performed when there was no presentation in the system, and three trials were conducted when there was presentation. Shake a wooden sword 10 times in one trial. The subject's waist height variance values decreased from 10.56 to 8.71 and 3.77 to 1.43, respectively, and were more stable when presented than when presented.

[C−2]運動特徴が異なる運動特徴量に与える影響
運動特徴の提示が、各運動特徴量に与える相対的効果の評価を行なう。袈裟斬り運動における運動特徴を複数設定した場合の実験を行った。腰の高さ(A)、両足の幅(B)、手の高さ(C)、腰の向き(D)、剣の振り幅(E)を運動特徴とした(図4B)。各運動特徴に対して、予め閾値を設定し、各運動特徴量が閾値に応じ、対応するオブジェクトの色を変化させる。実験は、基本的な動作を覚えた被験者3名に対し、週2回、3週に渡り計6回行った。1回目から5回目までは運動特徴を一つずつ提示し、6回目に全て提示した。各回とも、袈裟斬り20本を7セット行った。解析では、提示する運動特徴の種類によって、各々の特徴量がどの程度変化するのかを評価することで、運動特徴間の関係性を調べた。以下に2つの比較方法について分析を行なった。1つは、特徴量が閾値内にある時の時間(閾値内秒数)を評価材料として、閾値内に特徴量があればある程、提示効果があるとする。もう1つは、算出される運動特徴量について、値が大きいほど目標運動特徴量に近い値となる評価指標で運動特徴量を評価し、評価指標が大きいほど提示効果があるとする。
[C-2] Influence of motion features on different motion feature amounts The presentation of motion features evaluates the relative effect on each motion feature amount. Experiments were conducted when multiple motion features were set for the slashing motion. Waist height (A), width of both feet (B), hand height (C), waist orientation (D), and sword swing width (E) were characteristic of movement (FIG. 4B). A threshold value is set in advance for each motion feature, and each motion feature value changes the color of the corresponding object in accordance with the threshold value. The experiment was performed twice a week for a total of 6 subjects over 3 weeks for 3 subjects who learned basic motions. From the 1st to the 5th time, motor features were presented one by one, and all were presented on the 6th time. In each round, 7 sets of 20 slashers were performed. In the analysis, the relationship between motor features was examined by evaluating how much each feature changes depending on the types of motor features to be presented. Two comparative methods were analyzed below. One is that the time when the feature amount is within the threshold (seconds within the threshold) is used as an evaluation material, and the more the feature amount is within the threshold, the more the presentation effect is. The other is that for the calculated exercise feature value, the exercise feature value is evaluated with an evaluation index that becomes closer to the target exercise feature value as the value is larger, and the larger the evaluation index is, the more effective the presentation is.

(ア)運動特徴量間の相関1
各運動特徴量が、提示する運動特徴によってどの程度異なるのかを閾値内秒数割合をもって評価することで、運動特徴間の関係性を検証する。例えば、5つの運動特徴の提示を行った試行時のそれぞれの腰の高さの閾値内秒数割合を比較する。ここでは、「腰の高さ」を提示した場合の閾値内秒数割合を分母、他の特徴点を提示した場合の閾値内秒数割合を分子とし比をとる。この比が1より小さい場合は、比較した他の特徴点を提示するよりも「腰の高さ」を提示した方が効果的であると言え、逆に他の特徴点を提示することは効果を下げる副作用があると言える。また比が1より大きい場合は、比較した他の特徴点を提示した方が「腰の高さ」を直接提示するよりも効果的であると言え、言い換えれば他の特徴点を提示することでも目的の効果を得られると言える。
(A) Correlation 1 between motion features
The relationship between the motion features is verified by evaluating how much each motion feature amount differs depending on the motion feature to be presented with a ratio of seconds within a threshold. For example, the ratio of the number of seconds within the threshold value of each waist height at the time of trial in which five motion features are presented is compared. Here, the ratio is determined with the ratio of the number of seconds within the threshold when presenting “waist height” as the denominator and the ratio of the number of seconds within the threshold when presenting other feature points as the numerator. When this ratio is smaller than 1, it can be said that it is more effective to present the “high waist” than to present other compared feature points. Conversely, it is effective to present other feature points. It can be said that there is a side effect of lowering. Also, if the ratio is greater than 1, it can be said that it is more effective to present other compared feature points than presenting “waist height” directly, in other words, presenting other feature points It can be said that the desired effect can be obtained.

以上の計算を各運動特徴、各被験者毎に行い、その結果を表2に示す。列が提示した運動特徴、行が比較対象の運動特徴量である。例えば、被験者Aの腰の高さの行は、注目する運動特徴量が腰の高さであり、左から順に、腰の高さ、両足の幅、手の高さ、体の向き、剣の振り方を提示した時の値の比を示す。 The above calculation is performed for each motion feature and each subject, and the results are shown in Table 2. The column shows the motion feature and the row shows the motion feature to be compared. For example, in subject A's waist height row, the feature of interest of attention is waist height, and from left to right, waist height, width of both legs, hand height, body orientation, sword The ratio of the values when presenting how to swing is shown.

比較対象としている運動特徴量の効果を最も上げる特徴点は、その特徴量と同じ運動特徴、例えば腰の高さの効果を上げるのは腰の高さの提示である、ということがわかった。すなわち、多くの場合、運動特徴量を目的とする方向に変化させるのは、対応する特徴運動特徴量の状態の提示時である。表中の1より値の低い部分がそれにあたる。反対に1より値が大きい場合、例えば被験者Aの「体の向き」に関しては、「体の向き」を提示するよりも、「腰の高さ」や「両足の幅」を提示した方が効果的であるということである。
It has been found that the feature point that increases the effect of the motion feature value to be compared most is the same motion feature as the feature value, for example, it is the presentation of the waist height that increases the effect of the waist height. That is, in many cases, the movement feature amount is changed in the target direction when the state of the corresponding feature movement feature amount is presented. The part with a value lower than 1 in the table corresponds to that. On the other hand, when the value is larger than 1, for example, with respect to the “body direction” of the subject A, it is more effective to present “the waist height” and “the width of both legs” than the “body direction”. It means that

提示による各運動特徴量の効果状況を相対的に評価する。比較方法は各運動特徴量の平均と比べ、上回っている時を1、下回っている時を0とし、表3にまとめた。すなわち、1の場合は相対的に効果があり、0の場合は、相対的に効果は薄い。この表より、3人の被験者に総じて、全てを提示した場合は多くの特徴量が平均を上回っており、効果的であることがわかる。被験者Bの場合、すべての特徴量が平均値を上回っている。被験者Cの場合も、手の高さを除くすべての特徴量が平均値を上回っている。 Relatively evaluate the effect status of each motion feature by presentation. The comparison method is shown in Table 3, with 1 being when it is above and 0 when it is below the average of each motion feature. In other words, the case of 1 is relatively effective, and the case of 0 is relatively ineffective. From this table, it can be seen that when all three subjects are presented, many feature values exceed the average, which is effective. In the case of subject B, all feature values are above the average value. In the case of subject C, all feature values except for the height of the hand are above the average value.

目的とする特徴量を提示する場合、他の特徴量を提示する場合より、目的とする特徴量の評価値が高くなること、この他の特徴量についても、評価値が平均より高くなる場合があることなどが分かった。被験者Aの場合、腰の高さを提示した時、腰の高さの特徴量は平均を上回るが、両足の幅を提示した時と、すべてを提示した時も、腰の高さの特徴量は平均を上回ることが分かる。被験者Aの場合、両足の幅を見せた時、剣の振りをのぞくすべての特徴量が平均を上回っている。ひとつの運動特徴量のオブジェクトの提示で、多くの特徴量の評価が高まっている。被験者Cの場合も同様に、両足の幅を見せた時、体の向きをのぞくすべての特徴量が平均を上回っている。すなわち、被験者AとCに関しては、両足幅を提示した場合も効果的であることがわかる。逆に被験者Bに関しては両足幅の提示は効果的ではなく、手の高さ提示が比較的効果的である。このように被験者により効果的な提示方法が異なる。
When presenting the target feature amount, the evaluation value of the target feature amount may be higher than when other feature amounts are presented, and the evaluation value may be higher than the average for other feature amounts. I knew that there was. In the case of subject A, when the waist height is presented, the waist height feature exceeds the average, but the waist height feature is also present when both legs are presented and all are presented. Can be seen to exceed the average. In the case of subject A, when the width of both legs is shown, all the features except for the swing of the sword exceed the average. The evaluation of many feature quantities is increasing by presenting an object with one motion feature quantity. Similarly, in the case of subject C, when the width of both feet is shown, all the feature values excluding the body direction exceed the average. That is, it can be seen that subjects A and C are also effective when the widths of both feet are presented. Conversely, for subject B, presentation of the width of both legs is not effective, and presentation of the hand height is relatively effective. Thus, the effective presentation method changes with subjects.

(イ)運動特徴量間の相関2
閾値内秒数割合による分析時と同様に、運動特徴提示間における運動特徴量の相関性を評価する。各運動特徴提示において対応した特徴量の評価指標の値を1とし、その他の特徴点提示における評価指標の比をとる。評価指標は、袈裟斬り運動の場合、対象となる運動特徴量により、分散の逆数、もしくは、最大値の平均値のいずれかとなる。以下、具体的に説明する。
(B) Correlation 2 between motion features
Similar to the analysis by the ratio of the number of seconds within the threshold, the correlation of the movement feature amount between the movement feature presentations is evaluated. The value of the evaluation index of the feature amount corresponding to each motion feature presentation is set to 1, and the ratio of the evaluation indices in other feature point presentation is taken. In the case of the slashing movement, the evaluation index is either the reciprocal of the variance or the average of the maximum values depending on the target movement feature amount. This will be specifically described below.

(腰の高さ)
腰の高さの分散値は小さいほどよい。したがって、評価指標は、腰の高さの分散値の逆数とする。評価指標が大きいほど効果が大きいと言える。腰の高さの特徴量提示の時の評価指標の値で、それ以外の特徴量提示の時の評価指標の値を割る。値が1以上の時、腰の高さの提示よりそれ以外の特徴量提示の方が、提示効果が大きい。
(Waist height)
The lower the variance of the waist height, the better. Therefore, the evaluation index is the reciprocal of the variance value of waist height. The larger the evaluation index, the greater the effect. The value of the evaluation index when presenting the feature amount of the waist height is divided by the value of the evaluation index when presenting the other feature amount. When the value is 1 or more, the presentation effect of the other feature amount presentation is greater than the presentation of the waist height.

(両足の幅)
両足の幅の最大値の平均値が大きいほどよい。したがって、評価指標は、両足の幅の最大値の平均値とする。評価指標が大きいほど効果が大きいと言える。両足の幅の特徴量提示の時の評価指標の値で、それ以外の特徴量提示の時の評価指標の値を割る。値が1以上の時、両足の幅の提示よりそれ以外の特徴量提示の方が、提示効果が大きい。
(Width of both feet)
The larger the average value of the maximum width of both feet, the better. Therefore, the evaluation index is an average value of the maximum values of the widths of both feet. The larger the evaluation index, the greater the effect. The value of the evaluation index at the time of presentation of the feature amount of the width of both legs is divided by the value of the evaluation index at the time of presentation of the feature amount of the other foot. When the value is 1 or more, the presentation effect is larger in the presentation of other feature amounts than in the presentation of the width of both feet.

(手の高さ)
手の高さの最大値の平均値が大きいほどよい。したがって、評価指標は、手の高さの最大値の平均値とする。評価指標が大きいほど効果が大きいと言える。手の高さの特徴量提示の時の評価指標の値で、それ以外の特徴量提示の時の評価指標の値を割る。値が1以上の時、手の高さの提示よりそれ以外の特徴量提示の方が、提示効果が大きい。
(Hand height)
The larger the average value of the maximum hand height, the better. Therefore, the evaluation index is an average value of the maximum values of the hand height. The larger the evaluation index, the greater the effect. The value of the evaluation index at the time of presenting the feature quantity is divided by the value of the evaluation index at the time of presentation of the feature quantity of the hand height. When the value is 1 or more, the presentation effect of the other feature amount presentation is greater than the presentation of the hand height.

(体の向き)
運動中の体の向きの最大値と最小値の差が大きいほどよい。したがって、評価指標は、運動中の体の向きの最大値と最小値の差の平均値とする。評価指標が大きいほど効果が大きいと言える。体の向きの特徴量提示の時の評価指標の値で、それ以外の特徴量提示の時の評価指標の値を割る。値が1以上の時、体の向きの提示よりそれ以外の特徴量提示の方が、提示効果が大きい。
(Direction of body)
The larger the difference between the maximum and minimum body orientation during exercise, the better. Therefore, the evaluation index is an average value of the difference between the maximum value and the minimum value of the body direction during exercise. The larger the evaluation index, the greater the effect. The value of the evaluation index when presenting the feature amount of the body orientation is divided by the value of the evaluation index when presenting the other feature amount. When the value is 1 or more, the presentation effect of the other feature amount is greater than the presentation of the body orientation.

(剣の振り)
運動者の身体に向かって左右方向にx軸を取ると、剣を振り下ろす際の剣先のx座標の最大値と最小値の差で表わされる剣の振り幅が大きいほどよい。したがって、評価指標は、剣先のx座標の最大値と最小値の差の平均値とする。評価指標が大きいほど効果が大きいと言える。体の向きの特徴量提示の時の評価指標の値で、それ以外の特徴量提示の時の評価指標の値を割る。値が1以上の時、体の向きの提示よりそれ以外の特徴量提示の方が、提示効果が大きい。
(Sword swing)
Taking the x-axis to the left and right of the athlete's body, the greater the swing width of the sword expressed by the difference between the maximum and minimum x-coordinates of the sword tip when swinging the sword down. Therefore, the evaluation index is an average value of the difference between the maximum value and the minimum value of the x coordinate of the sword tip. The larger the evaluation index, the greater the effect. The value of the evaluation index when presenting the feature amount of the body orientation is divided by the value of the evaluation index when presenting the other feature amount. When the value is 1 or more, the presentation effect of the other feature amount is greater than the presentation of the body orientation.

結果を表4に示す。1より値が大きい場合は、他の運動特徴提示によっても同等かそれ以上の効果が得られる点であり、1より小さい場合は、他の運動特徴提示を行うことで効果が薄まる点である。ほとんどの点で1を下回っており、運動特徴量の効果を向上するのは、対応する運動特徴のオブジェクトの提示時であることがわかる。しかし1より大きい場合も少なからずあり、例えば被験者Aの手の高さに関しては、両足の幅や体の向きなど、他の運動特徴を提示した場合でも効果があることが分かり、被験者Bは、すべての特徴点を提示した場合、手の高さ・体の向き・剣の高さについては効果の向上が見られる。
The results are shown in Table 4. When the value is larger than 1, the same or higher effect can be obtained by other motor feature presentation, and when it is smaller than 1, the effect diminishes by other motor feature presentation. It is less than 1 in most points, and it can be seen that the effect of the motion feature is improved when the object of the corresponding motion feature is presented. However, there are not a few cases that are larger than 1, for example, regarding the height of the hand of subject A, it can be seen that even if other movement characteristics such as the width of both feet and the body orientation are presented, subject B When all feature points are presented, the effect is improved with regard to hand height, body orientation, and sword height.

提示による各運動特徴量の効果状況を相対的に評価する。比較方法は閾値内秒数の時と同様、表4の各評価値の平均から見て上回っているか、下回っているか評価する。上回っている場合を1、下回っている場合を0とし、表5に提示する。全ての運動特徴のオブジェクトを提示した場合は、他の多くの運動特徴量も平均を上回っており、複数同時に提示することで効果が見られることが分かった。また体の向きと剣の振り提示は、被験者によっては効果的であることがわかる。被験者Aにおける両足の幅のように、単一の運動特徴のオブジェクトの提示でも複数の運動特徴量に対し、効果がある場合もあること、そのような特徴量は被験者により異なることが分かる。
Relatively evaluate the effect status of each motion feature by presentation. As in the case of the number of seconds within the threshold, the comparison method evaluates whether it is above or below the average of the evaluation values in Table 4. Table 5 shows the case where the value is above 1, and the case where the value is below 0. When all motion feature objects were presented, many other motion feature values exceeded the average, and it was found that the effect could be seen by presenting multiple motion feature objects simultaneously. Also, it can be seen that the body orientation and sword swing presentation are effective for some subjects. As shown in the width of both feet in the subject A, it can be seen that even the presentation of an object having a single motion feature may be effective for a plurality of motion feature amounts, and such feature amounts differ depending on the subject.

表3と表5を比較すると、異なる提示効果の評価方法を用いても、提示効果の評価結果には同様の傾向がみられることがわかる。(ア)で述べた閾値内秒数で定義される評価関数は、評価値が簡便に得られるが、(イ)で述べた運動特徴量から直接計算される評価値は、閾値の設定に左右されないという特徴を持つ。両者の結果から以下のことが分かる。先ず、提示した運動特徴量が、提示していない特徴量に影響を与える場合があることが明らかになった。ある運動特徴量の状態を提示すると、提示された運動特徴量が目標に近づくことに加えて、提示されない運動特徴量も同時に変化する、すなわち、各運動特徴量間には相関関係がある。提示した運動特徴量が、提示していない特徴量に影響を与える場合があることが明らかになった。注目すべきは、単一の運動特徴の状態の提示であっても、提示しない他の運動特徴量の状態が目標に近づく場合があるということである。したがって、他の多くの運動特徴と相関の高い運動特徴を提示することで、学習者の運動学習を効果的に支援することができる。そして、運動特徴量間の相関関係は、同じ運動であっても、被験者毎に異なるものである。 Comparing Table 3 and Table 5, it can be seen that the same tendency is observed in the evaluation results of the presentation effect even when different evaluation methods for the presentation effect are used. The evaluation function defined by the number of seconds within the threshold described in (a) can easily obtain an evaluation value, but the evaluation value calculated directly from the motion feature value described in (a) depends on the threshold setting. It has the characteristic that it is not done. From the results of both, the following can be understood. First, it has been clarified that the presented motion feature value may affect the feature value that is not presented. When a state of a certain motion feature value is presented, in addition to the presented motion feature value approaching the target, a motion feature value that is not presented also changes simultaneously, that is, there is a correlation between the motion feature values. It has been clarified that the presented motion feature may affect the features that are not presented. It should be noted that even if the state of a single motion feature is presented, the state of another motion feature that is not presented may approach the target. Therefore, it is possible to effectively support a learner's motor learning by presenting a motor feature highly correlated with many other motor features. And even if it is the same exercise | movement, the correlation between exercise | movement feature-values changes with subjects.

本運動学習支援システムを用いると、提示する運動特徴量が、他の運動特徴量に与える影響を網羅的に調べることができる。このため、提示することにより、結果として複数の運動特徴量を同時に目標に近づけることが可能な効果的な運動特徴量を特定することができ、学習者の運動が全体として目標とする運動に効果的に近づくことを支援できる。運動毎に、運動特徴量の相関性を評価して、複数の運動特徴量間の相関関係を各学習者に対応してテーブルとして格納しておくことで、各学習者に対応して効果的な運動特徴の提示を行なうことができる。 By using this motor learning support system, it is possible to comprehensively examine the influence of the motor feature amount to be presented on other motor feature amounts. Therefore, by presenting, it is possible to identify an effective motion feature that can simultaneously bring a plurality of motion features close to the target, and the learner's motion is effective for the target motion as a whole. Can help you get closer. It is effective for each learner by evaluating the correlation of the exercise feature for each exercise and storing the correlation between multiple exercise features as a table corresponding to each learner. It is possible to present various motor features.

本運動学習支援システムを用いることで、対象となる運動の運動特徴を最適化することもできる。専門家の意見、運動解析論文、本、雑誌、インターネット上の情報源等から複数の運動特徴の候補を用意し、各運動特徴候補を用いて学習者の運動学習の向上の程度や運動特徴候補間の相関関係を評価し、評価結果を用いて運動特徴候補を最適化して運動特徴を決定することもできる。 By using this motor learning support system, the motor characteristics of the target motor can be optimized. Prepare multiple motor feature candidates from experts' opinions, exercise analysis papers, books, magazines, information sources on the Internet, etc., and use each motor feature candidate to determine the degree of improvement of learner's motor learning and motor feature candidates It is also possible to evaluate the correlation between the two and optimize the motion feature candidate using the evaluation result to determine the motion feature.

[D]運動と運動特徴
運動「袈裟斬り」を例として運動特徴について論じてきたが、あらゆる運動において複数の運動特徴が存在する。以下に、運動と運動特徴について幾つか例示する。以下において、(ア)運動のポイント、(イ)運動のポイントを運動計測(モーションキャプチャ)における特徴量として表現、(ウ)特徴量の変化で、運動のコツやポイントを表現、である。運動特徴量の具体的な計算式について省略するが、例えば、光学式モーションキャプチャを用いて運動を計測する場合に、ある運動特徴が与えられた時に、所望の運動特徴量を計算するためにどの部位にマーカーを取り付けるか、計測された運動データからどのようにして運動特徴量を計算するか等については、当業者において適宜設計し得る事項である。
[D] Motion and motion characteristics The motion characteristics have been discussed by taking the motion “slashing” as an example, but there are multiple motion features in every motion. Some examples of motion and motion characteristics are given below. In the following, (a) points of motion, (b) points of motion are expressed as feature quantities in motion measurement (motion capture), and (c) tips and points of movement are expressed by changes in feature quantities. Although a specific formula for calculating the motion feature is omitted, for example, when measuring motion using optical motion capture, which motion feature is given, which one is used to calculate the desired motion feature? A person skilled in the art can appropriately design whether to attach a marker to a site, how to calculate a motion feature amount from measured motion data, or the like.

[D−1]バスケットボール(3Pシュート)
(ア)「体幹の軸がずれない」、「ボールの軌道が高いアーチを描く」、「バックスピン」、「常に一定の力がかかるようにする」など。
(イ)「腰の重心を腰の4点のマーカーの重心とする」、「肘、手首、肩、膝の角度と角速度を3点のマーカーではかる」など。
(ウ)「腰の重心がリリース前とリリース後とでずれていない。」、「手首の角度はリリース前とリリース時とで変化が大きい。」など。
[D-1] Basketball (3P shot)
(A) “The axis of the trunk does not shift”, “Draws an arch with a high ball trajectory”, “Backspin”, “Always apply a constant force”, etc.
(B) “The center of gravity of the waist is the center of gravity of the four markers on the waist”, “The elbow, wrist, shoulder and knee angles and angular velocities are measured with the three markers”.
(C) “The center of gravity of the waist is not shifted before and after the release”, “The wrist angle varies greatly between before and after the release”.

[D−2]バスケットボール(ジャンプシュート)
(ア)「ボール頭上フォームをしっかりする」、「肘を外に開けない」など。
(イ)「頭のマーカーの中心と右手のマーカーの中心を同じ高さにする」、「右腕のマーカーを通る平面と、腰の4点のマーカーを通る平面の間の角度」など。
(ウ)「頭のマーカーの中心と右手のマーカーの中心の高さの差が小さいほどよい」、「右腕のマーカーを通る平面と、腰の4点のマーカーを通る平面の間の角度が90度に近いほどよい」など。
[D-2] Basketball (Jump Shoot)
(A) “Sturdy ball overhead form”, “Cannot open the elbow outside”, etc.
(B) “The center of the head marker and the center of the right hand marker are at the same height”, “An angle between the plane passing through the right arm marker and the plane passing through the four markers on the waist”.
(C) “The smaller the difference in height between the center of the head marker and the center of the right hand marker, the better.” “The angle between the plane passing through the right arm marker and the plane passing through the four markers on the waist is 90. “The closer it is, the better.”

[D−3]野球のバッティング1
(ア)「下半身でタメをつくる」、「スウィングするときに腕をたたんで肘をボールにぶつける感覚で出す」、「ヘッドを下げない」など。
(イ)「上半身の角度を、胸部背面と前面のマーカーを結んだベクトルで表わし、下半身の角度を、腰部背面と前面のマーカーを結んだベクトルで表わし、これらのベクトルがなす角で、下半身と上半身のねじりの大きさを表す」、「バットの先端のヘッドスピード」、「スウィング中のヘッドの位置とグリップの位置関係」、「スウィング始動時の体幹と腕のマーカーの距離」など。
(ウ)「下半身と上半身の角度を表わすベクトルがなす角が大きいほどよい」、「ヘッドスピードが速ければよい」、「ヘッドがグリップに対して下がりすぎていると良くない」、「スウィング始動時の体幹と腕のマーカーの距離が小さいほどよい」など。
[D-3] Baseball batting 1
(A) “Make the legs with the lower body”, “Fold your arms when swinging and hit the elbow against the ball”, “Do not lower the head”, etc.
(B) “The angle of the upper body is represented by a vector connecting the back of the chest and the front marker, the angle of the lower body is represented by the vector connecting the back of the waist and the front marker, and the angle formed by these vectors “Represents the torsional size of the upper body”, “Head speed at the tip of the bat”, “Relationship between the position of the head and the grip during the swing”, “Distance between the trunk and arm marker at the start of swing”, and so on.
(C) “The larger the angle formed by the vector representing the angle between the lower body and the upper body, the better.” “It is better if the head speed is faster”, “It is not better if the head is too lowered with respect to the grip”, “When swing starts The smaller the distance between the trunk and arm markers, the better. "

[D−4]野球のバッティング2
(ア)「軸足に体重をのせてバッティングする」、「バットのヘッドを利かせ遠回りさせた方が遠心力が生まれ飛距離がのびる」など。
(イ)「重心と軸足の位置関係を計測する」、「バットの軌跡をはかる」など。
(ウ)「重心が軸足にのっているとよい」、「バットの軌跡の半径が大きければよい」など。
[D-4] Baseball batting 2
(A) “Batting by putting weight on the shaft foot”, “Centrifugal force is generated and the flight distance is longer when the bat head is used and rotated around”, etc.
(B) “Measure the positional relationship between the center of gravity and the shaft foot”, “Measure the trajectory of the bat”, etc.
(C) “The center of gravity should be on the foot”, “The radius of the locus of the bat should be large”, etc.

[D−5]ロボットダンス
(ア)「関節を固定する」、「動かさない部分は絶対に動かさない」など。
(イ)「各関節にマーカーをつけ、位置・運動を計測する」など。
(ウ)「動かさないと決めた関節のマーカーが動かない」、「ある関節を中心に回転させた時、それより先にある関節のマーカーの相対的位置関係が保たれている(ex.肩を中心に腕を動かす際、肩・ひじ・手首の三角形の形が保たれている)」など。
[D-5] Robot dance (A) “Fix joints”, “Never move parts that do not move”, etc.
(B) “Attach markers to each joint and measure position and movement”.
(C) “The joint marker that you decided not to move does not move”, “When you rotate around a joint, the relative position of the joint marker ahead of it is maintained (ex. When moving the arm around the center, the triangle shape of the shoulder, elbow, and wrist is maintained. "

[D−6]テニス(フォアハンドストローク1)
(ア) 「ショルダーローテーション(右肩を前に出すが、体の軸はブラさない)」など。
(イ)「右肩と左肩、腰の右左にマーカーをつけてその4点の重心を通る地面に垂直な直線を軸とする」
(ウ)「右肩と左肩を入れ替えつつも軸がぶれないようにする」など。
[D-6] Tennis (Forehand stroke 1)
(A) “Shoulder rotation (put right shoulder forward, but do not brace body axis)”.
(B) “A marker is placed on the right and left shoulders and on the right and left of the waist, and the axis is a straight line perpendicular to the ground that passes through the center of gravity of the four points.”
(C) “Make sure the axis does not shake while swapping the right and left shoulders”.

[D−7]テニス(フォアハンドストローク2)
(ア)「腰のひねりもどしで打つ」、「スタンスを広く取り、上体がはみ出さないように打つ」など。
(イ)「腰の重心を腰の4点のマーカーの重心とする」、「足のマーカーの4点で長方形を作る」など。
(ウ)「腰の4点のマーカーがテイクバック→インパクト→フォロースルーに従って回転しているのが良い」、「足のマーカーの長方形内に腰の重心があるのが良い」など。
[D-7] Tennis (Forehand stroke 2)
(A) “Strike with the twist of the waist”, “Strike the stance widely and hit the upper body so that it does not protrude”, etc.
(B) “Set the center of gravity of the waist to the center of gravity of the four markers on the waist”, “Create a rectangle with the four points of the marker on the feet”, etc.
(C) “It is good that the four hip markers rotate according to takeback → impact → follow-through”, “the center of gravity of the hips should be within the rectangle of the foot marker”, etc.

[D−8]テニス(ストローク)
(ア)「球を4つ並べたくらい、押し返す」、「力をぬく」、「頭から背筋にかけて、一本柱が入った感覚をもつ」など。
(イ)「頭のてっぺん、首、背筋、腰まで一直線にマーカーをつける」、「ラケットの先端とグリップにマーカーをつけ、二つのマークの平行移動がみられる」など。
(ウ)「頭から背筋にかけての直線が保たれて、横にぶれない」など。
[D-8] Tennis (stroke)
(A) “Push back as many as four spheres are lined up”, “Turn off force”, “Has a sense of a single pillar from head to back”.
(B) “Markers are placed in a straight line from the top of the head, neck, back muscles, and waist”, “markers are attached to the tip and grip of the racket, and the two marks move in parallel”.
(C) “A straight line from the head to the back is maintained, so that it does not move sideways”.

[D−9]テニス(サーブ)
(ア)「重心の移動」、「肘をしっかり上げる」、「肘を十分にあげ伸ばしきったところでインパクト」、「ラケットを放り投げるようなフォロースルー」など。
(イ)「重心の移動」、「肘の高さ」、「インパクト時の肘の角度」、「ラケットの軌道と速度」など。
(ウ)「重心がタイミングよく移動できているか」、「インパクト時に肘の角度が180度に近いほどよい」など。
[D-9] Tennis (serve)
(A) “Movement of the center of gravity”, “Raise the elbow firmly”, “Impact when the elbow is fully lifted and extended”, “Follow-through like throwing a racket”, etc.
(B) “Movement of the center of gravity”, “Elbow height”, “Elbow angle at impact”, “Racquet trajectory and speed”, etc.
(C) “Is the center of gravity moving in a timely manner”, “The elbow angle is closer to 180 degrees at the time of impact,” etc.

[D−10]テニス(スマッシュ)
(ア)「横向き、右足で踏ん張ってラケットをかつぐようにあげる」、「背筋を伸ばすなどして、打点をできるだけ高くして打つ」など。
(イ)「肩、肘、手にそれぞれマーカーをつけ肩から肘へのベクトルと肩から手へのベクトルの外積」、「太もも、腰、肩それぞれマーカーをつけ太ももから腰へのベクトルと腰から肩へのベクトルの外積」など。
(ウ)「外積の値が0に近いほどよい」など。
[D-10] Tennis (smash)
(A) “Landing with your right foot and holding the racket up”, “Stretching your back and hitting it as high as possible”, etc.
(B) “Outer product of shoulder-elbow vector and shoulder-elbow vector and shoulder-to-hand vector with markers on shoulder, elbow and hand” "Outer product of vectors on shoulders".
(C) “The closer the cross product value is to 0, the better”.

[D−11]モデル歩き
(ア)「軽くあごを引く」、「接地している方の足の膝を曲げない」、「かかとには体重をかけない」、「常に両足の内ももがこすれるくらいに前後が交差しながら歩く」、「肩胛骨を内側に寄せる」、「ストライドに合わせて手を大きく振る」など。
(イ)「頭の向きのベクトルと目から注視点へのベクトルの角度」、「足の付け根から膝へのベクトルと膝からくるぶしへのベクトルの角度」、「接地の際のかかとと爪先の高低差」、「接地足のボーンと逆足のボーンの移動時最短距離」、「乳首と両肩の距離(平常時との比較)」、「一歩の運動における爪先の移動距離と指先の移動距離の比較」など。
(ウ)「注視点と頭の向きの差が小さい程よい」、「足の二つのベクトルの向きの差が小さい程よい」、「高低差が0以上であり、ある値に近い程よい」、「最短距離が実際の骨と骨の距離に近い程良い」、「平常時よりも乳首と両肩の距離がある程度開いていればよい」、「爪先の移動距離に応じて、指先の移動距離が変化すれば良い」など。
[D-11] Model walking (A) “Pull the chin lightly”, “Do not bend the knee of the person who is touching the ground”, “Do not put weight on the heel”, “Always rub the inside of both feet. "Walk while crossing the front and rear", "Shoulder the ribs inward", "Wave your hand greatly according to the stride".
(B) "Head direction vector and eye-to-gaze vector angle", "Foot-to-knee vector and knee-to-ankle vector angle", "Heel and toe on the ground `` Difference in height '', `` Minimum distance when moving the bone of the grounding foot and the bone of the reverse foot '', `` Distance between the nipple and both shoulders (compared to normal) '', `` Moving distance of the toe and fingertip in one-step exercise '' Compare distances ".
(C) “The smaller the difference between the direction of the gaze point and the head, the better”, “The smaller the difference between the two vectors of the foot, the better”, “The difference in height is 0 or more, the closer it is to a certain value”, “Shortest “The distance between the bones is better as the distance between the bones is better”, “The distance between the nipples and both shoulders should be a little wider than usual”, “The movement distance of the fingertips changes according to the movement distance of the toes ”

上記のような本や口伝による運動特徴の他にも、各種の運動解析論文や運動解析サービスを利用することで運動特徴を抽出することができる。運動特徴を抽出できたならば、モーションキャプチャデータ等を用いてそれを数値化する計算手法は当業者において適宜設計し得ることが理解される。 In addition to the above-mentioned motion characteristics based on books and oral traditions, motion characteristics can be extracted by using various motion analysis papers and motion analysis services. If a motion feature can be extracted, it will be understood that a person skilled in the art can appropriately design a calculation method for digitizing the motion capture data or the like.

[E]音声を用いた運動特徴量の評価結果の提示
上記実施形態では、運動特徴量の評価結果を視覚的に提示する運動学習支援システムについて説明したが、運動特徴量の評価結果を音声を用いて聴覚的に提示してもよい。
[E] Presentation of Evaluation Result of Motor Feature Using Voice In the above embodiment, the motor learning support system for visually presenting the evaluation result of motor feature has been described. And may be presented audibly.

運動特徴の評価結果を音声を用いて提示する実施形態について、袈裟斬りを例にとって説明する。達人によれば、振り始めの姿勢さえできたら、後は一息で振り下ろすと、力を出し切って、結果として振り終わりの姿勢に自然と収まると言われている。力を出し切らない場合は、振り終わりの姿勢になっても力が残っていて止まらないので、自分の力を使って止めなければならない。また、運動の間中姿勢を意識し続けると、動きが固くなったり遅くなったりしがちであると言われている。したがって、袈裟切りにおいては、「振り始め姿勢」を特徴付ける運動特徴量(振り始め姿勢は袈裟切り運動の一部であるので、この運動特徴量は袈裟切りを特徴付ける運動特徴である)及び「振り終わり姿勢」を特徴付ける運動特徴量(振り終わり姿勢は袈裟切り運動の一部であるので、この運動特徴量は袈裟切りを特徴付ける運動特徴である)が袈裟切りにおける他の運動特徴量に影響を与えるものと考えられる(すなわち、運動特徴量間に相関関係がある)。そこで、「振り始め姿勢」及び「振り終わり姿勢」における運動特徴量が達人の運動特徴量を持つように予め練習した上で、袈裟斬りを行う。 An embodiment in which the evaluation result of the motion feature is presented by using a voice will be described by taking a sword as an example. According to the master, if you can start swinging, if you swing it down with a breath afterwards, it will be used as a result, and as a result, it will naturally fit into the end position. If you do not use your full power, you will have to stop using your own power because the power will remain and will not stop even if you are at the end of the swing. It is also said that if you keep conscious of your posture during exercise, your movement tends to become stiff or slow. Therefore, in the chopping, a motion feature amount that characterizes the “swing start posture” (since the swing start posture is a part of the chopping motion, this motion feature amount is a motion feature that characterizes the chopping motion) and “the end of swinging” A motion feature that characterizes the “posture” (because the swing end posture is a part of the cut-off motion, this motion feature is a motion feature that characterizes the cut-off), which affects other motion feature values in the cut-off (That is, there is a correlation between the movement features). Therefore, the slashing is performed after practicing in advance so that the motion feature values in the “swing start posture” and “swing end posture” have the motion feature values of the master.

先ず、「振り始め姿勢」を特徴付ける複数の運動特徴を用意し、達人の「振り始め姿勢」における運動特徴量を取得しておく。運動学習者の「振り始め姿勢」における運動特徴量をリアルタイムで取得し、予め用意した運動特徴評価関数を用いて、運動学習者の「振り始め姿勢」における運動特徴量を評価する。 First, a plurality of motion features that characterize the “swing start posture” are prepared, and the motion feature values in the “swing start posture” of the master are acquired. The motion feature amount in the “swing start posture” of the motion learner is acquired in real time, and the motion feature amount in the “swing start posture” of the motion learner is evaluated using a motion feature evaluation function prepared in advance.

予め練習する際には、運動学習者の「振り始め姿勢」を特徴付ける運動特徴量が達人の「振り始め姿勢」の運動特徴量に近づいた時(適切な範囲内にある)のみ各運動特徴に対応する音が提示されるようにしておき、全ての運動特徴に対応する音が提示された時に「振り始め姿勢」が整ったものとする。例えば、特徴量である腰から下の重心位置が適切な範囲内になったらドの音が出て、特徴量である全身の重心位置が適切な範囲内になったらミの音が出て、特徴量である腰から上の重心位置が適切な範囲内になったらソの音が出て、ドミソの和音が聞こえたら振り始め姿勢が整ったものとする。 When practicing in advance, only when the motion feature value that characterizes the “swing start posture” of the motor learner approaches the motion feature value of the master “swing start posture” (within an appropriate range), It is assumed that the corresponding sound is presented, and the “swing start posture” is ready when the sounds corresponding to all the movement features are presented. For example, if the center of gravity position below the waist that is the feature amount is within the appropriate range, a sound of a de will be emitted, and if the center of gravity position of the whole body that is the feature amount is within the appropriate range, a sound of Mi will be emitted, When the center of gravity position above the waist, which is the feature amount, falls within an appropriate range, a sound of a saw is produced, and when a chord of the dormitory is heard, the swinging posture is ready.

同様に、運動学習者の「振り終わり姿勢」を特徴付ける運動特徴量が達人の「振り終わり姿勢」の運動特徴量に近づいた時(適切な範囲内にある)のみ各運動特徴に対応する音が提示されるようにしておき、全ての運動特徴に対応する音が提示された時に「振り終わり姿勢」が整ったものとする。例えば、特徴量である腰から下の重心位置が範囲内になったらレの音が出て、特徴量である全身の重心位置が範囲内になったらファの音が出て、特徴量である腰から上の重心位置が範囲内になったらラの音が出て、レファラの和音が聞こえたら振り終わり姿勢が整ったものとする。 Similarly, the sound corresponding to each motion feature is only when the motion feature that characterizes the “swing end posture” of the motor learner approaches the motion feature amount of the “swing end posture” of the master (within an appropriate range). It is assumed that when the sound corresponding to all the movement features is presented, the “swinging end posture” is ready. For example, if the center of gravity position below the waist, which is the feature amount, is within the range, a sound is heard, and if the center of gravity position of the whole body, which is the feature amount, is within the range, the sound of the fa When the center of gravity position above the waist is within the range, the sound of a la is heard, and when the referrer's chord is heard, the swing end posture is in place.

以上の練習を十分に行い、「振り始め姿勢」及び「振り終わり姿勢」を体が覚えたら、その場で一連の袈裟斬り動作を行い、振り始めと振り終わりに、もともと学習した際の音が出るかどうかを確かめながら繰り返す練習を行う。上記の例では、重心位置という全体的な特徴量を提示することにより、結果として他の特徴量(例えば、腰の高さ、両足の幅、手の高さ、腰の向き、剣の振り幅等の個別の特徴量)も最適化される。 After the above exercises have been sufficiently performed and the body has learned the “starting swing posture” and “swinging end posture”, a series of slashing movements will be performed on the spot, and the sound of the original learning will be produced at the start and end of swinging. Practice repeatedly while checking whether or not. In the above example, the overall feature value of the center of gravity position is presented, resulting in other feature values (for example, waist height, width of both feet, hand height, waist orientation, sword swing width) Etc.) are also optimized.

この実施形態では、ある重要な姿勢(上記例では、「振り始め姿勢」、「振り終わり姿勢」)における運動特徴のみの評価結果を音声で提示し、「振り始め」〜「振り終わり」の途中の姿勢の運動特徴の評価は行わない(評価したとしても提示は行わない)。このような評価結果の提示は、運動学習者の姿勢をリアルタイムで検出し、運動学習者の姿勢がある重要な姿勢にあるか否かを判断して行うことができる。 In this embodiment, the evaluation result of only the motion feature in a certain important posture (in the above example, “swing start posture”, “swing end posture”) is presented by voice, and in the middle of “swing start” to “swing end” Evaluation of the movement characteristics of the posture is not performed (even if it is evaluated, it is not presented). Such an evaluation result can be presented by detecting the posture of the motion learner in real time and determining whether the posture of the motion learner is in an important posture.

「始めの姿勢」に着目した上記手法は、袈裟切りに限定されず、他の運動にも適用することができる。例えば、テニスなどにおいて、「どこに球が飛んできても一番よい姿勢で打つことができる位置に移動し、その場所で姿勢を作ることができれば、後は自在に打ち返すことができる」ということと共通する。また、野球のバッティングや剣道の面打ちなど、他のスポーツや武道でも、素早い運動を伴うものについて、運動の間は意識することなく、特に始めを意識することがポイントになる運動について適用することができると考えられる。 The above-described method focusing on the “starting posture” is not limited to scissors cutting but can be applied to other exercises. For example, in tennis, “If you can move to a position where you can strike in the best position wherever the ball can fly and create a position in that position, you can hit it back freely.” Common. In addition, other sports and martial arts such as baseball batting and kendo beating should be applied to exercises that require quick exercises, especially those that involve quick exercises, especially during the exercises. It is thought that you can.

音声を用いて聴覚的に情報を運動学習者に提示することは、運動中にリアルタイムで視覚的に情報(運動特徴量の判定結果や運動特徴量)を提示する場合に比べて、以下のような有利な点がある。
●視覚で情報(運動特徴量の判定結果や運動特徴量)を提示する場合、モニタ等に視線を向けなければならず、運動を阻害するおそれがある。音を用いることで、視線に依存しない情報提示が可能となり、ゴルフなど、下を向いて行う運動にも用いることができる。
●視覚では得られる情報が多すぎ、運動特徴量の判定結果の把握が難しくなることが多い。上述のように、運動中の運動学習者は、3つの音であれば同時に鳴っても和音として認識できるが、3つの視覚情報を同時に認識することは困難である。また、音を用いることで運動特徴量の判定結果や運動特徴量の変化が把握しやすい。
Using audio to present information to an exercise learner is as follows, compared to visually presenting information in real time during exercise (exercise feature quantity judgment results and exercise feature quantities). There are advantages.
● When visually presenting information (results of determination of motion feature values or motion feature values), it is necessary to direct a line of sight to a monitor or the like, which may hinder motion. By using sound, it is possible to present information that does not depend on the line of sight, and it can also be used for exercises that face down, such as golf.
● There is too much information to be obtained visually, and it is often difficult to grasp the judgment results of motion feature quantities. As described above, an exercise learner who is exercising can recognize a chord as long as three sounds are played at the same time, but it is difficult to recognize three pieces of visual information at the same time. In addition, it is easy to grasp the determination result of the movement feature value and the change of the movement feature value by using the sound.

音声提示を用いることで、運動特徴量を音声に変換してリアルタイムで提示することができる。音声により運動の特徴量を実時間提示する運動学習支援システムについて説明する。運動学習支援システムの構成を図18に示す。運動の測定にはモーションキャプチャシステムを用いる。取得したデータからリアルタイムで運動の特徴量を算出し、算出した運動特徴量を周波数に変換し音声で提示する。また、記録したモーションデータから音を鳴らすことも可能とする。音の再生、周波数の変更にはXAudio2を用いた。データを分析する場合には作成したシステムを用いて、記録したデータから特徴量をテキストデータとして出力、分析する。 By using voice presentation, it is possible to convert the motion feature value into voice and present it in real time. A motor learning support system that presents motion feature quantities in real time by voice will be described. The configuration of the motor learning support system is shown in FIG. A motion capture system is used to measure movement. The feature quantity of the exercise is calculated from the acquired data in real time, and the calculated exercise feature quantity is converted into a frequency and presented by voice. It is also possible to play a sound from the recorded motion data. XAudio2 was used for sound playback and frequency change. When analyzing data, using the created system, the feature amount is output as text data from the recorded data and analyzed.

運動学習支援システムでは、身体重心の高さ、身体各部位の高さ、腰の回転角から周波数を計算し音提示することができる。ここでは、様々な動きで特徴量が変化し、運動のリズムを把握しやすく、多くの運動に対してこのシステムを使用できる身体重心を提示特徴量とし実験する。身体各部位の質量比(長沢光雄 立幅跳びの身体重心の分析 秋田大学教育学部研究紀要 教育科学 (34), 58-68, 1984-02)から身体重心を算出し、式(1)を用いることで周波数に変換した。指数部の小数点以下を切り捨てることによって音を音階提示する(十二平均律)。
fは出力される周波数[Hz]、f´は基準高さでの周波数[Hz]、aは音の変化度合、hは基準高さ[inch]、xは身体重心の高さ[inch]とする。
In the motor learning support system, the frequency can be calculated from the height of the center of gravity of the body, the height of each part of the body, and the rotation angle of the waist to present the sound. Here, the feature amount changes with various movements, and it is easy to grasp the rhythm of the exercise, and the body centroid at which this system can be used for many exercises is used as the presentation feature amount. Calculate the body centroid from the mass ratio of each part of the body (analysis of body centroid of Mitsuo Nagasawa standing long jump Akita University Faculty of Education) (34), 58-68, 1984-02) Converted to frequency. A note is presented by truncating the fractional part of the exponent (Twelve Equal Temperament).
f is the output frequency [Hz], f ′ is the frequency [Hz] at the reference height, a is the degree of change in sound, h is the reference height [inch], and x is the height of the body center of gravity [inch]. To do.

運動学習支援システムは、次のように用いることができる。まず、利用者は、上級者の運動で鳴る音(上記例では、重心の高さの変化を音に変換して提示したもの)を視覚と共に覚える。真似をして同じような音が鳴った(同じような音が鳴るまで真似をした)場合、上級者の特徴を持つ運動を習得できたものとする。上手く運動できているときの音を覚え、音によるイメージを頭の中に残しながら、同時に筋肉等からのフィードバックを記憶する。次に、音をイメージしながら運動を再現する。利用者は、上級者からのずれを音声により確かめながら運動を練習することができる。 The motor learning support system can be used as follows. First, the user learns the sound produced by the exercise of the advanced person (in the above example, the change in the height of the center of gravity presented by converting it into a sound) together with the visual sense. If you have imitated a similar sound (similar until you heard a similar sound), you have acquired an exercise with the characteristics of an expert. Memorize the sound when you are exercising well, and remember the feedback from muscles etc. while leaving the sound image in your head. Next, reproduce the movement while imagining the sound. The user can practice exercise while confirming the deviation from the advanced user by voice.

音声による運動学習支援システムの有用性や問題点を調査するため、袈裟切り運動(運動により身体重心が大きく変化する)の学習について運動学習支援システムを用いた。 In order to investigate the usefulness and problems of the voice learning support system, the motor learning support system was used for learning the truncation exercise (the body's center of gravity changes greatly with exercise).

実験方法は以下のとおりである。運動学習支援システムを用いた初心者3名と、用いない初心者3名の袈裟斬り運動を比較する。音声はノートパソコンのスピーカを用いて提示し、式(1)のa,f´はa=200、f´=440、hは実験開始時の身体重心高さとした。実験は3回の試行で構成される。被験者には、剣の軌道が袈裟を斬るようにすることと、剣を振り上げるときに手を高く上げることのみを袈裟斬り運動のポイントとして伝えた。
[試行1]
腰の高さとの関係が小さい運動のコツを説明した後、上級者の運動を見せ、最低限の練習を行う。その後測定。
[試行2]
音声を提示する場合:上級者の運動による音声を覚えるよう指示、リアルタイムで音声を提示しながら練習した後、音声を出したまま再び測定。
音声を提示しない場合:再び上級者の運動を見せた後、練習、測定。
[試行3]
音声を出さずに再び測定を行い、最後にアンケートを行う。
The experimental method is as follows. Compare the slashing movements of three beginners using the motor learning support system and three beginners not using it. The voice was presented using a speaker of a notebook computer, and a and f ′ in equation (1) were a = 200, f ′ = 440, and h was the height of the center of gravity of the body at the start of the experiment. The experiment consists of 3 trials. The subjects were told that the point of the slashing movement was to make the sword trajectory slash the sword and only raise the hand when raising the sword.
[Trial 1]
After explaining the tips for exercise that is not related to waist height, show the exercise of an advanced person and perform minimal practice. Then measure.
[Trial 2]
When presenting speech: Instruct to learn speech from advanced exercise, practice while presenting speech in real time, and then measure again with speech.
When not presenting speech: Practice and measurement after showing the exercise of an advanced person again.
[Trial 3]
Measure again without making a voice, and finally conduct a questionnaire.

袈裟斬り運動において上級者と初級者の差がでる、腰の高さ、両足間の距離、手の速さ、スイング周期を特徴量とし測定した。実験の結果、全身の重心位置という大局的な特徴量一つのみで全身運動を調整することで、結果として個別の特徴量が変化する現象が見られた。身体重心で音声を提示した場合、特徴量は上級者の値に近づいたが、大きく近づく特徴量は被験者によって異なることが分かった。例えば、スイング中の腰の最低高さでは、音提示あり被験者において変化が顕著であった。またアンケートでは、上級者の運動との差を音声によってより強く認識したとの意見を得た。 We measured the height of the waist, the distance between both feet, the speed of the hand, and the swing period, which are the differences between the advanced and beginners in the slashing movement. As a result of the experiment, it was found that by adjusting the whole body motion with only one global feature quantity called the center of gravity of the whole body, the individual feature quantity changed as a result. When the voice was presented at the center of gravity of the body, the feature amount approached the value of the advanced player, but it was found that the feature amount approaching greatly differs depending on the subject. For example, at the lowest waist height during swing, the change was significant in subjects with sound presentation. In the questionnaire, the opinion that the difference with the exercise of the advanced person was recognized more strongly by voice.

本発明は、フィットネスクラブ等における運動学習支援に用いることができる。 The present invention can be used for exercise learning support in a fitness club or the like.

Claims (16)

運動学習者の運動を計測する手段と、
前記運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して用意された運動特徴量算出関数と、
運動計測結果と運動特徴量算出関数とから複数の運動特徴量を算出する手段と、
算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して用意された運動特徴評価関数と、
算出された運動特徴量を、対応する運動特徴評価関数を用いて評価する手段と、
評価結果を運動学習者に実時間で認識可能に提示する手段と、
前記複数の運動特徴量間の相関関係を格納する手段と、
を備え、
前記複数の運動特徴量間の相関関係は、1つあるいは複数の運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された当該運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を規定しており、
前記複数の運動特徴量間の相関関係にしたがって、前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示することを特徴とする運動学習支援装置。
A means of measuring the movement of a motor learner;
A plurality of motion features that characterize the motion are set, and in order to calculate each motion feature as a motion feature amount, a motion feature amount calculation function prepared for each motion feature,
Means for calculating a plurality of motion feature amounts from the motion measurement result and the motion feature amount calculation function;
In order to evaluate the calculated motion feature value, a motion feature evaluation function prepared for each motion feature value,
Means for evaluating the calculated motion feature amount using a corresponding motion feature evaluation function;
Means for presenting the evaluation results to the motor learner in a recognizable manner in real time;
Means for storing a correlation between the plurality of motion feature quantities;
With
The correlation between the plurality of movement feature quantities defines the presentation effect that the presentation of the evaluation result of one or more movement feature quantities has on the movement feature quantity on which the evaluation result is presented and other movement feature quantities And
According to the correlation between the plurality of movement feature quantities, one or a plurality of movement feature quantities are selected from the plurality of movement feature quantities, and the evaluation results of the selected movement feature quantities are presented to the exercise learner in real time. A motor learning support device, characterized by:
前記複数の運動特徴量間の相関関係は各学習者に対応して格納されており、
前記複数の運動特徴量間の学習者固有の相関関係にしたがって、前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示することを特徴とする請求項1に記載の運動学習支援装置。
Correlations between the plurality of motion feature quantities are stored corresponding to each learner,
According to the learner-specific correlation between the plurality of motor feature quantities, one or a plurality of motor feature quantities are selected from the plurality of motor feature quantities, and the evaluation results of the selected motor feature quantities are sent to the motor learner. The motor learning support device according to claim 1, wherein the motor learning support device is presented in real time.
前記選択された1つあるいは複数の運動特徴量は、当該1つあるいは複数の運動特徴量の評価結果を学習者に提示することで、評価結果が提示された運動特徴量に加えて、評価結果が提示されない他の1つあるいは複数の運動特徴量において提示効果を奏するように選択されることを特徴とする請求項1、2いずれかに記載の運動学習支援装置。   The selected one or more exercise feature values are obtained by presenting the evaluation result of the one or more exercise feature values to the learner, in addition to the exercise feature value in which the evaluation result is presented, The motor learning support device according to claim 1, wherein the motor learning support device is selected so as to exhibit a presentation effect in one or a plurality of other motor feature quantities that are not presented. 前記学習支援装置は、算出された運動特徴量を、運動特徴評価関数にしたがって評価する時に、算出された運動特徴量と比較するために用いられる参照運動特徴量を格納する手段を備えている、請求項1乃至3いずれかに記載の運動学習支援装置。   The learning support device includes means for storing a reference motion feature used for comparing the calculated motion feature with the calculated motion feature when evaluating the calculated motion feature according to the motion feature evaluation function. The motor learning support device according to claim 1. 前記評価手段は、算出された運動特徴量が、「適切な範囲内にある」、あるいは、「適切な範囲の外にある」を判定するものであり、
前記評価結果は、「算出された運動特徴量が適切な範囲内にある」、「算出された運動特徴量が適切な範囲の外にある」のいずれかである、
請求項1乃至4いずれかに記載の運動学習支援装置。
The evaluation means determines whether the calculated motion feature value is “within an appropriate range” or “out of an appropriate range”;
The evaluation result is either “the calculated motion feature value is within an appropriate range” or “the calculated motion feature value is outside the appropriate range”.
The motor learning support device according to claim 1.
前記学習支援装置は、評価結果を表示する表示手段を備え、
各運動特徴量に対応するオブジェクトを用意して前記表示手段に互いに識別可能に表示し、前記評価結果を各オブジェクトの変化によって学習者に提示することを特徴とする請求項1乃至5いずれかに記載の運動学習支援装置。
The learning support device includes display means for displaying an evaluation result,
6. An object corresponding to each motion feature is prepared, displayed on the display means so as to be distinguishable from each other, and the evaluation result is presented to a learner by a change of each object. The motor learning support apparatus described.
各運動特徴量に対応して、互いに識別可能な音を用意し、前記評価結果を音によって提示することを特徴とする請求項1乃至5いずれかに記載の運動学習支援装置。   The motor learning support device according to claim 1, wherein sounds that can be distinguished from each other are prepared in correspondence with each motor feature, and the evaluation result is presented by sound. 対象となる運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して運動特徴量算出関数が用意されており、
算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して運動特徴評価関数が用意されており、
1つあるいは複数の運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された当該運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を規定する複数の運動特徴量間の相関関係が用意されており、
対象となる運動を特徴付ける複数の運動特徴量間の相関関係にしたがって、前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、
運動学習者の運動を計測し、運動計測結果と運動特徴量算出関数とを用いて前記選択された1つあるいは複数の運動特徴量を算出し、
算出された運動特徴量を、対応する運動特徴評価関数を用いて評価し、評価結果を運動学習者に実時間で認識可能に提示する、運動学習支援方法。
A plurality of motion features that characterize the target motion are set, and in order to calculate each motion feature as a motion feature amount, a motion feature amount calculation function is prepared for each motion feature,
In order to evaluate the calculated motion feature value, a motion feature evaluation function is prepared for each motion feature value.
Correspondence between multiple motion feature values that specify the effect of presentation of the evaluation result of one or more motion feature values on the motion feature value for which the evaluation results are presented and other motion feature values is provided Has been
According to the correlation between a plurality of motion feature quantities characterizing the target motion, one or more motion feature quantities are selected from the plurality of motion feature quantities,
Measuring an exercise learner's exercise, calculating one or more selected exercise feature quantities using an exercise measurement result and an exercise feature quantity calculation function;
A motor learning support method that evaluates a calculated motor feature using a corresponding motor feature evaluation function and presents the evaluation result to a motor learner in a recognizable manner in real time.
前記複数の運動特徴量間の相関関係は学習者毎に用意されており、
前記複数の運動特徴量間の学習者固有の相関関係にしたがって、前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択することを特徴とする請求項8に記載の運動学習支援方法。
The correlation between the plurality of movement feature quantities is prepared for each learner,
9. The motor learning support method according to claim 8, wherein one or a plurality of motor feature quantities are selected from the plurality of motor feature quantities according to a learner-specific correlation between the plurality of motor feature quantities. .
前記選択された1つあるいは複数の運動特徴量は、当該1つあるいは複数の運動特徴量の評価結果を学習者に提示することで、評価結果が提示された運動特徴量に加えて、評価結果が提示されない他の1つあるいは複数の運動特徴量において提示効果を奏するように選択されることを特徴とする請求項8、9いずれかに記載の運動学習支援方法。   The selected one or more exercise feature values are obtained by presenting the evaluation result of the one or more exercise feature values to the learner, in addition to the exercise feature value in which the evaluation result is presented, 10. The motor learning support method according to claim 8, wherein selection is made so as to exhibit a presentation effect in one or a plurality of other motor feature quantities that are not presented. 各運動特徴量に対応するオブジェクトを用意して前記表示手段に互いに識別可能に表示し、前記評価結果を各オブジェクトの変化によって学習者に提示することを特徴とする請求項8乃至10いずれかに記載の運動学習支援方法。   The object corresponding to each movement feature amount is prepared and displayed on the display means so as to be distinguishable from each other, and the evaluation result is presented to the learner by a change of each object. The motor learning support method described. 各運動特徴量に対応して、互いに識別可能な音を用意し、前記評価結果を音によって提示することを特徴とする請求項8乃至10いずれかに記載の運動学習支援方法。   11. The motor learning support method according to claim 8, wherein sounds that can be distinguished from each other are prepared corresponding to each motor feature quantity, and the evaluation result is presented by sound. 運動学習者の運動を計測する手段と、
前記運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して用意された運動特徴量算出関数と、
運動計測結果と運動特徴量算出関数とから複数の運動特徴量を算出する手段と、
算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して用意された運動特徴評価関数と、
算出された運動特徴量を、対応する運動特徴評価関数を用いて評価する手段と、
評価結果を運動学習者に実時間で認識可能に提示する手段と、
評価結果を格納する手段と、
を備え、
前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示すると共に、提示されない他の運動特徴量の評価結果を取得し、提示された評価結果と提示されなかった評価結果を用いて、選択された運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を運動固有および/あるいは学習者固有に規定する複数の運動特徴量間の相関関係を取得することを特徴とする運動学習支援に用いられる運動特徴量の相関関係の取得装置。
A means of measuring the movement of a motor learner;
A plurality of motion features that characterize the motion are set, and in order to calculate each motion feature as a motion feature amount, a motion feature amount calculation function prepared for each motion feature,
Means for calculating a plurality of motion feature amounts from the motion measurement result and the motion feature amount calculation function;
In order to evaluate the calculated motion feature value, a motion feature evaluation function prepared for each motion feature value,
Means for evaluating the calculated motion feature amount using a corresponding motion feature evaluation function;
Means for presenting the evaluation results to the motor learner in a recognizable manner in real time;
Means for storing the evaluation results;
With
One or a plurality of movement feature quantities are selected from the plurality of movement feature quantities, and the evaluation results of the selected movement feature quantities are presented to the movement learner in real time, and the evaluation results of other movement feature quantities that are not presented The evaluation result of the selected motion feature amount is converted into the motion feature amount for which the evaluation result is presented and the other motion feature amount using the evaluation result that has been presented and the evaluation result that has not been presented. An apparatus for acquiring a correlation between motor feature quantities used for motor learning support, characterized by acquiring a correlation between a plurality of motor feature quantities that define a presentation effect to be given peculiar to a motor and / or a learner.
前記学習支援装置は、算出された運動特徴量を、運動特徴評価関数にしたがって評価する時に、算出された運動特徴量と比較するために用いられる参照運動特徴量を格納する手段を備えている、請求項13に記載の運動特徴量の相関関係の取得装置。   The learning support device includes means for storing a reference motion feature used for comparing the calculated motion feature with the calculated motion feature when evaluating the calculated motion feature according to the motion feature evaluation function. The apparatus for acquiring correlation of motion feature values according to claim 13. 前記評価手段は、算出された運動特徴量が、「適切な範囲内にある」、あるいは、「適切な範囲の外にある」を判定するものであり、
前記評価結果は、「算出された運動特徴量が適切な範囲内にある」、「算出された運動特徴量が適切な範囲の外にある」のいずれかである、
請求項13、14いずれかに記載の運動特徴量の相関関係の取得装置。
The evaluation means determines whether the calculated motion feature value is “within an appropriate range” or “out of an appropriate range”;
The evaluation result is either “the calculated motion feature value is within an appropriate range” or “the calculated motion feature value is outside the appropriate range”.
15. The apparatus for acquiring correlation between motion feature values according to claim 13.
対象となる運動を特徴付ける複数の運動特徴が設定されており、各運動特徴を運動特徴量として算出するために、各運動特徴に対応して運動特徴量算出関数が用意されており、
算出された運動特徴量を評価するために、各運動特徴量に対応して運動特徴評価関数が用意されており、
運動学習者の運動を計測して、運動計測結果と運動特徴量算出関数とを用いて当該運動を特徴付ける複数の運動特徴量を算出し、
算出された運動特徴量を、対応する運動特徴評価関数を用いて評価し、
前記複数の運動特徴量から1つあるいは複数の運動特徴量を選択し、選択された運動特徴量の評価結果を運動学習者に実時間で提示すると共に、提示されない他の運動特徴量の評価結果を取得し、提示された評価結果と提示されなかった評価結果を用いて、選択された運動特徴量の評価結果の提示が、評価結果が提示された運動特徴量及びそれ以外の運動特徴量に与える提示効果を運動固有および/あるいは学習者固有に規定する複数の運動特徴量間の相関関係を取得することを特徴とする運動学習支援に用いられる運動特徴量の相関関係の取得方法。
A plurality of motion features that characterize the target motion are set, and in order to calculate each motion feature as a motion feature amount, a motion feature amount calculation function is prepared for each motion feature,
In order to evaluate the calculated motion feature value, a motion feature evaluation function is prepared for each motion feature value.
Measure the movement of the movement learner, calculate a plurality of movement feature quantities that characterize the movement using the movement measurement result and the movement feature amount calculation function,
Evaluate the calculated motion feature using a corresponding motion feature evaluation function,
One or a plurality of movement feature quantities are selected from the plurality of movement feature quantities, and the evaluation results of the selected movement feature quantities are presented to the movement learner in real time, and the evaluation results of other movement feature quantities that are not presented The evaluation result of the selected motion feature amount is converted into the motion feature amount for which the evaluation result is presented and the other motion feature amount using the evaluation result that has been presented and the evaluation result that has not been presented. A method for acquiring a correlation between motor feature quantities used for motor learning support, which includes acquiring a correlation between a plurality of motor feature quantities that define a presentation effect to be given peculiar to a motor and / or a learner.
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