JP2011242323A - Orbital analysis device and orbital analysis method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、物体の挙動を解析するための、軌道解析装置および軌道解析方法に関する。 The present invention relates to a trajectory analysis apparatus and a trajectory analysis method for analyzing the behavior of an object.
従来、物体あるいは人間の運動を解析する方法として、モーションキャプチャが広く知られた方法であった。しかし、モーションキャプチャでは、その方式にも依るが専用のスタジオを必要とする場合、特殊な機器を必要とする場合、など制限された使用条件であった。また、対象物の計測したい部位に複数の加速度センサー、あるいは加速度センサーとジャイロセンサーを設け、計測部位の加速度、および角速度データから対象物の運動解析を行うことが、対象物をテニスラケットとして開示されている(特許文献1)。 Conventionally, motion capture has been widely known as a method for analyzing the motion of an object or a human. However, motion capture has limited usage conditions depending on the method, such as when a dedicated studio is required or special equipment is required. In addition, it is disclosed as a tennis racket that a plurality of acceleration sensors, or acceleration sensors and gyro sensors are provided at a part of an object to be measured, and a motion analysis of the object is performed from acceleration and angular velocity data of the measurement part. (Patent Document 1).
しかし、上述の特許文献1において用いられる加速度センサーでは、センサーが検出できるダイナミックレンジ、言い換えると最大加速度と、検出精度とは互いにトレードオフ(二律背反)的な関係にある。従って、例えば低ダイナミックレンジの加速度センサーを用いた場合には、緩やかの動きに対しては高精度で検出可能であるが、早い動きに対してはセンサーの特性が飽和状態となり正確な動きを捉えることができなくなってしまう。 However, in the acceleration sensor used in the above-mentioned Patent Document 1, the dynamic range that can be detected by the sensor, in other words, the maximum acceleration and the detection accuracy are in a trade-off relationship. Therefore, for example, when using an acceleration sensor with a low dynamic range, it is possible to detect a slow movement with high accuracy, but for a fast movement, the sensor characteristics become saturated and an accurate movement is captured. It becomes impossible to do.
反対に、高ダイナミックレンジのセンサーを用いた場合には、早い動きでも検出は可能であるが、緩やかな動きに対してはきめ細かなデータ取得ができないという課題がある。そのために、例えばテニスのような緩やかな動きと早い動きが伴うスポーツにおいて、特許文献1に開示されているセンサーを配置したテニスラケットを動作させても、ラケットの動作範囲全域での正確な動作データを取得することは困難となり、適切なフォームの改善や用具の適合性判断を行うことができず、使用者の身体的負担を軽減すること、技術的に上達すること、などを阻害していた。 On the other hand, when a sensor with a high dynamic range is used, even a fast movement can be detected, but there is a problem that fine data cannot be obtained for a slow movement. Therefore, for example, in sports involving slow movement and fast movement such as tennis, even if a tennis racket having a sensor disclosed in Patent Document 1 is operated, accurate movement data over the entire movement range of the racket is obtained. It was difficult to obtain the product, and it was impossible to make appropriate improvements to the form and to determine the suitability of the equipment, which reduced the user's physical burden and technical improvement. .
そこで、微小な動きから、大きな動きまで正確に検出可能とする軌道解析装置および軌道解析方法を提供する。 Therefore, a trajectory analysis apparatus and a trajectory analysis method that can accurately detect a minute motion to a large motion are provided.
本発明は、少なくとも上述の課題の一つを解決するように、下記の形態または適用例として実現され得る。 The present invention can be realized as the following forms or application examples so as to solve at least one of the above-described problems.
〔適用例1〕本適用例による軌道解析装置は、物体Aに固定され、角速度センサーと、ダイナミックレンジの異なる少なくとも2個の加速度センサーと、を備える慣性センサーを備える姿勢検出部と、前記姿勢検出部で取得した検出データを増幅しA/D変換するデータI/F部と、前記データI/F部からのデータを処理する演算部と、前記演算部からの演算結果に基づき、前記加速度センサーのどちらか一方の加速度センサーを選択する制御信号を生成するセンサー制御部と、前記センサー制御部からの制御データにより選択された前記加速度センサーを含む前記慣性センサーからの出力データから姿勢データを生成し、送出する姿勢データ生成部と、を備える姿勢検出装置と、前記姿勢検出装置からの前記姿勢データを解析する解析部と、前記姿勢データおよび解析結果を保存する保存部と、前記解析結果を通知する通知部と、を備える解析装置と、前記姿勢検出装置と前記解析装置との通信手段と、を含むことを特徴とする。 Application Example 1 A trajectory analysis apparatus according to this application example includes an attitude detection unit that includes an inertial sensor that is fixed to the object A and includes an angular velocity sensor and at least two acceleration sensors having different dynamic ranges. A data I / F unit for amplifying the detection data acquired by the unit and A / D converting; a calculation unit for processing data from the data I / F unit; and the acceleration sensor based on a calculation result from the calculation unit A sensor control unit that generates a control signal for selecting one of the acceleration sensors, and posture data is generated from output data from the inertial sensor including the acceleration sensor selected by the control data from the sensor control unit. A posture detection device including a posture data generation unit to be transmitted, and an analysis unit that analyzes the posture data from the posture detection device An analysis device comprising: a storage unit that stores the posture data and the analysis result; a notification unit that notifies the analysis result; and a communication unit between the posture detection device and the analysis device. To do.
上述の適用例によれば、高、低ダイナミックレンジセンサーの最適な計測レンジ範囲で対象物の姿勢データを検出し、軌道解析データとすることで、緩やかな動きから早い動きまで、高い精度の姿勢データを得ることが可能となる。従って、この高い精度の姿勢データを軌道解析装置により解析し、高精度の解析結果を測定者に通知することができる。この通知される結果に基づき、例えばスポーツ用具を使用する場合のフォーム改善、用具の適合性判断などを行うことができる。 According to the application example described above, the posture data of the object is detected in the optimum measurement range range of the high and low dynamic range sensors, and is used as the trajectory analysis data, so that the posture with high accuracy from the gentle movement to the fast movement can be obtained. Data can be obtained. Therefore, this highly accurate posture data can be analyzed by the trajectory analyzer, and the measurement result can be notified to the measurer. Based on the notified result, for example, it is possible to improve the form when using sports equipment, and to determine suitability of the equipment.
なお、物体Aとは、例えばテニス、スカッシュ、バトミントンなどのラケット、ゴルフクラブ、野球のバット、アイスホッケーのスティック、ビリヤードのキュー、ハンマー投げのハンマー、槍投げ競技の槍、カヌー、カヤックなどのオール、などプレーヤー(人間)が手に持つ用具が挙げられる。また、物体Aとして、例えばスキー、スノーボード、サーフィンボード、そり、など人が乗って操作する用具も挙げられる。更には、スカイダイビング、水泳、など人間自体も対象として挙げられる。 The object A is, for example, a racket such as tennis, squash or badminton, a golf club, a baseball bat, an ice hockey stick, a billiard cue, a hammer throwing hammer, a kite throwing kite, a canoe, a kayak or the like, For example, there are tools that players (humans) have in their hands. Further, examples of the object A include tools that people ride on and operate such as skiing, snowboarding, surfing board, and sled. Furthermore, humans themselves, such as skydiving and swimming, can be cited as targets.
〔適用例2〕上述の適用例において、前記角速度センサーが3軸角速度センサーであり、前記加速度センサーが3軸加速度センサーであることを特徴とする。 Application Example 2 In the application example described above, the angular velocity sensor is a triaxial angular velocity sensor, and the acceleration sensor is a triaxial acceleration sensor.
上述の適用例によれば、複雑な対象物である物体Aの姿勢、軌道を正確に検出することができる。 According to the application example described above, it is possible to accurately detect the posture and trajectory of the object A, which is a complicated target.
〔適用例3〕上述の適用例において、前記加速度センサーは、+20G〜−20Gのダイナミックレンジを備える高ダイナミックレンジセンサーと、+5G〜−5Gのダイナミックレンジを備える低ダイナミックレンジセンサーと、であることを特徴とする。 Application Example 3 In the application example described above, the acceleration sensor is a high dynamic range sensor having a dynamic range of + 20G to −20G and a low dynamic range sensor having a dynamic range of + 5G to −5G. Features.
上述の適用例によれば、低ダイナミックレンジセンサーでは、対象物の物体Aの静止状態から緩やかに動かす軌道範囲、および運動のピークを超えて運動を停止するまでの緩やかに動かす軌道範囲において、加速度の僅かな変化も正確に検出することが可能となる。また高ダイナミックレンジセンサーでは、運動のピーク時前後の早く対象物の物体Aを動かす軌道範囲においては、加速度のピーク値を確実に検出することができる。 According to the application example described above, in the low dynamic range sensor, acceleration is performed in a trajectory range in which the object A is slowly moved from a stationary state and in a trajectory range in which the motion is stopped after the motion peak is stopped. It is possible to accurately detect even a slight change in. Further, the high dynamic range sensor can reliably detect the peak value of acceleration in the trajectory range in which the object A of the object is moved quickly before and after the peak of motion.
〔適用例4〕本適用例の軌道解析方法は、物体Aに固定される慣性センサーに備える角速度センサーと、少なくとも2個の加速度センサーの内の相対的に低いダイナミックレンジを有する低ダイナミックレンジセンサーとによる前記物体Aの挙動を検出する初期運動検出手段と、前記初期運動検出手段における検出データが、前記低ダイナミックレンジセンサーのダイナミックレンジ領域を超えた時、前記加速度センサーの内の相対的に高いダイナミックレンジを有する高ダイナミックレンジセンサーに切り換えて、前記物体Aの挙動を検出する中期運動検出手段と、前記中期運動検出手段における検出データが、前記低ダイナミックレンジセンサーのダイナミックレンジ領域内に入った時、前記低ダイナミックレンジセンサーに切り換えて、前記物体Aの挙動を検出する後期運動検出手段と、を含むことを特徴とする。 Application Example 4 A trajectory analysis method according to this application example includes an angular velocity sensor provided in an inertial sensor fixed to an object A, a low dynamic range sensor having a relatively low dynamic range of at least two acceleration sensors, and Initial motion detecting means for detecting the behavior of the object A by the sensor, and when the detection data in the initial motion detecting means exceeds the dynamic range region of the low dynamic range sensor, the relatively high dynamic of the acceleration sensor When switching to a high dynamic range sensor having a range and detecting the behavior of the object A, and the detection data in the medium motion detection means are within the dynamic range region of the low dynamic range sensor, Switch to the low dynamic range sensor Characterized in that it comprises a, and late movement detecting means for detecting the behavior of the object A.
上述の適用例によれば、対象物の物体Aの静止状態から緩やかに動かす軌道範囲、および運動のピークを超えて運動を停止するまでの緩やかに動かす軌道範囲において、加速度の僅かな変化も正確に検出する低ダイナミックレンジセンサーと、運動のピーク時前後の早く対象物の物体Aを動かす軌道範囲において、加速度のピーク値を確実に検出するまた高ダイナミックレンジセンサーとを、切り換えて正確な運動の軌道解析を可能とするデータを取得することができる。 According to the application example described above, even in the trajectory range in which the object A is moved slowly from the stationary state, and in the trajectory range in which the motion is stopped until the motion is stopped beyond the peak of motion, even a slight change in acceleration is accurate. By switching between the low dynamic range sensor that detects the current and the high dynamic range sensor that reliably detects the peak value of acceleration in the trajectory range in which the object A of the object moves quickly before and after the peak of motion, Data enabling trajectory analysis can be acquired.
〔適用例5〕上述の適用例において、前記初期運動検出手段における、前記高ダイナミックレンジセンサーに切り換えたときの前記低ダイナミックレンジセンサーの検出最終データに、切り換えられた前記高ダイナミックレンジセンサーの検出開始データを一致させ、前記中期運動検出手段における、前記低ダイナミックレンジセンサーに切り換えたときの前記低ダイナミックレンジセンサーの検出開始データに、切り換えられた前記高ダイナミックレンジセンサーの検出最終データを一致させるレベル補正工程を備えることを特徴とする。 Application Example 5 In the application example described above, the detection start of the high dynamic range sensor switched to the detection final data of the low dynamic range sensor when the initial motion detection means is switched to the high dynamic range sensor. Level correction for matching the data and matching the detection final data of the switched high dynamic range sensor to the detection start data of the low dynamic range sensor when switching to the low dynamic range sensor in the medium-term motion detection means A process is provided.
上述の適用例によれば、センサーの切り換えによって不連続データとなる検出データを、レベル補正によって連続データ化し、軌道解析結果を連続した軌道として通知することを可能とする。 According to the application example described above, detection data that becomes discontinuous data by switching the sensor is converted into continuous data by level correction, and the trajectory analysis result can be notified as a continuous trajectory.
以下、図面を参照して、本発明に係る実施形態を説明する。 Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
(第1実施形態)
図1は本発明に係る第1実施形態の基本システム構成を示すブロック図である。本実施形態の軌道解析装置1000は被測定物に固定される姿勢検出装置100と、無線により姿勢検出装置100より送られるデータを受信し、解析と結果を通知する解析装置200と、を備える。本実施形態では図2に示すように、テニスラケット300のグリップ300aの端部300cに姿勢検出装置100を固定し、テニスラケット300の軌道解析を例に説明する。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing the basic system configuration of the first embodiment according to the present invention. The trajectory analysis apparatus 1000 according to the present embodiment includes an
周知の通り、テニスラケット300はグリップ300aをプレイヤーが握り、ボールをテニスラケット300のガット面300bで打ち返すスポーツである。この時、常にプレイヤーは狙った位置(相手コート内)に正確にボールを打ち返すことが要求され、そのためには安定したテニスラケット300のスイング軌道を描いてテニスラケット300をスイングすることができるか、に依る。この正確なスイングを行うには、プレイヤー自身の熟達度、テニスラケット300自体のバランス、プレイヤーとテニスラケット300の適合度(扱い易さ)等が関連してくる。これらの影響要因を、テニスラケット300が描く軌跡を検出、解析して定量的に評価できるようにするのが本発明に係る第1実施形態の目的機能である。
As is well known, the
軌道解析装置1000に備える姿勢検出装置100は、上述の通りテニスラケット300に固定される。本実施例ではグリップ300aの端部300cに、姿勢検出装置100を固定したが、例えばテニスラケット300のほぼ中央部である位置300dに固定しても良い。しかし、プレイヤーにとって、僅かなテニスラケット300のバランスの違いが影響するため、本実施例のようにバランスへの影響の少ないグリップ300aの端部300cに姿勢検出装置100を固定するのが好ましい。
The
姿勢検出装置100は、テニスラケット300の姿勢および加速度を検出する慣性センサー10を備える姿勢検出部20と、姿勢検出部20から送られるアナログデータをデジタルデータに変換するA/D変換器を備えるデータI/F30と、データI/F30からのデータを演算するCPUを備える演算部40と、を含んでいる。
The
慣性センサー10は、テニスラケット300の姿勢を検出する3軸角速度センサー50(以下、角速度センサー50という)と、テニスラケット300のスイング時の加速度を検出する3軸加速度センサー61、62を備えている。3軸加速度センサー61、62は互いにダイナミックレンジ、いわゆる検出可能加速度領域が異なり、3軸加速度センサー61はダイナミックレンジが+5G〜−5G(G:重力加速度)の範囲の性能であり、3軸加速度センサー62はダイナミックレンジが+20G〜−20Gの範囲の性能を持つものを用いる。なお、以下の説明の中では、2個の3軸加速度センサー61、62の機能を明確にするために、3軸加速度センサー61を低ダイナミックレンジセンサー61といい、3軸加速度センサー62を高ダイナミックレンジセンサー62という。
The
姿勢検出装置100は、更に演算部40によって得られた演算結果から、後述する解析方法におけるセンサー制御のための制御データを作成する姿勢データ生成部70と、姿勢データ生成部70において生成された姿勢データに基づいて、慣性センサー10に備える低ダイナミックレンジセンサー61、高ダイナミックレンジセンサー62、および角速度センサー50を制御するセンサー制御部80を備えている。また、姿勢検出装置100から解析装置200へのデータの送信を、本実施形態では無線通信手段によって行うので、更に送信部90を備えている。
The
姿勢検出装置100によって検出されたテニスラケット300の軌道データは、送信部90より解析装置200に送信される。解析装置200は、送られたデータに基づき観測者に対して解析結果を通知するもので、解析装置200は姿勢検出装置100から送られる無線データを受信する受信部210と、受信したデータを解析するCPUと解析結果を保存するメモリーなどを備える解析部220と、解析部220における作業を指示する操作部230と、解析部220での解析結果を観測者へ通知する通知部240と、を含んでいる。
The trajectory data of the
テニスラケットのスイングの軌跡を模式図的に示している図3において、テニスラケット300の軌道Aは、緩やかな動きのテイクバック時、すなわち初期運動検出時の軌道a1と、ボールを打撃するまでの早い動きの中期運動検出時の軌道a2、そしてボール打撃後の徐々に緩やかな動きになるフォローの後期運動検出時の軌道a3で構成される。この軌道Aを検出し解析するために、軌道解析装置1000では、姿勢検出装置100に低ダイナミックレンジセンサー61と高ダイナミックレンジセンサー62とを備え、緩やかな動きの軌道a1とa3との検出に適した低ダイナミックレンジセンサー61で計測し、早い動きの軌道a2の検出には高ダイナミックレンジセンサー62により計測することで、高い精度で軌道Aのデータを得ることが可能となる。
In FIG. 3 schematically showing the trajectory of the swing of the tennis racket, the trajectory A of the
ここで、低ダイナミックレンジセンサー61、高ダイナミックレンジセンサー62の特性について、概要の説明をする。図4はセンサー特性を示す概念図であり図4(a)は、例えば図3における緩やかな動きの軌道a1での検出特性、図4(b)は早い動きの軌道a2での検出特性を示している。
Here, an outline of the characteristics of the low
図4(a)の穏やかな動きの時、計測可能レンジRLを持つ低ダイナミックレンジセンサー61の検出結果がL1、計測可能レンジRHを持つ高ダイナミックレンジセンサー62の検出結果がH1である。この図でも分かるように、L1は検出結果の細部に亘ってデータを取得することができ、小さい加速度の変化も捉えることができる。しかしH1では、同じ軌道a1の計測結果であっても、小さい加速度の変化を捉えることができず、全体のテータの傾向値としてしか捉えることができず、低精度の結果しか得られない。従って、緩やかな動きの軌道a1のデータを取得するには、低ダイナミックレンジセンサー61を用いて計測することが好適である。
4A, the detection result of the low
しかし、早い動きの軌道a2になると、図4(b)に示すように低ダイナミックレンジセンサー61の検出結果L2は、計測可能レンジRLを越えると、飽和状態となり台形状の結果となってしまい、L2’部分のデータを捉えられず、真のピークデータを計測することができない。しかし、高ダイナミックレンジセンサー62の検出結果H2は、上述のように細かなデータの起伏を捕らえることは困難ではあるが、ピーク値を捕らえることが可能である。従って、早い動きの軌道a2のデータを取得するには、高ダイナミックレンジセンサー62を用いて計測することが好適である。
However, when the trajectory a2 moves quickly, the detection result L2 of the low
従って、計測対象物の運動速度の変化が大きくても、ダイナミックレンジの異なる加速度センサーを運動速度の大きさによって切り換えて用いることで、緩やかな動きの詳細データと、早い動きのピークデータを正確に捉えることが可能となる。 Therefore, even if the movement speed of the measurement object changes greatly, by using an acceleration sensor with a different dynamic range according to the magnitude of the movement speed, detailed data of slow movement and peak data of fast movement can be accurately obtained. It becomes possible to capture.
(第2実施形態)
第2実施形態として、第1実施形態の軌道解析装置1000による軌道解析方法を説明する。図5は本実施形態に係る軌道解析方法における姿勢検出装置100での姿勢検出フロー説明図、図6及び図7は姿勢検出装置100において検出されるデータを模式的に示したグラフである。
(Second Embodiment)
As a second embodiment, a trajectory analysis method by the trajectory analysis apparatus 1000 of the first embodiment will be described. FIG. 5 is an explanatory diagram of a posture detection flow in the
第1実施形態のテニスラケット300に装着された姿勢検出装置100には、図6(a)に示す範囲のダイナミックレンジRLの性能を持つ低ダイナミックレンジセンサー61、およびダイナミックレンジRHの性能を持つ高ダイナミックレンジセンサー62の2個の3軸加速度センサーを備えている。
The
軌道解析が開始される、すなわちテニスラケット300がプレイヤーによってスイングが開始される図3に示す軌道a1の初期運動検出時は、初めに角速度センサー50と低ダイナミックレンジセンサー61とが計測が開始され、解析装置200に向けて検出データが送信される(S10)。S10では、図6(a)に示すように、低ダイナミックレンジセンサー61の検出データであるので、高い精度の検出データを取得することが可能となり、対象物体である本実施形態におけるテニスラケット300の想定軌道に対応する姿勢検出装置100の検出データを表わす仮想線D’とほぼ一致する検出データD1を取得できる。
When the trajectory analysis is started, that is, when the
低ダイナミックレンジセンサー61の検出データD1が、ダイナミックレンジRLを超えてしまうと上述した通り、低ダイナミックレンジセンサー61は飽和状態となってしまい、正確なデータ取得が困難となってしまう。そこで、ダイナミックレンジRLを超えない近傍に閾値として閾値±Xを設定する。閾値±Xを、低ダイナミックレンジセンサー61の検出データD1が超えたか、を判断する(S20)。S20において「No」と判断され、運動検出(S200)において、テニスラケット300が動いていると判断されている間は検出データD1が、閾値±Xを超えるまでは低ダイナミックレンジセンサー61による加速度データが取得される。
When the detection data D1 of the low
図3に示す軌道a2の中期運動検出時にラケット300の運動は早く動かされ、S20において検出データD1が閾値±Xを超えた時、すなわち「Yes」と判断されると、高ダイナミックレンジセンサー62による加速度の検出が開始される(S30)。S30の高ダイナミックレンジセンサー62の計測が開始されると、続いて低ダイナミックレンジセンサー61による加速度の計測が停止される(S40)。S30で計測を開始した高ダイナミックレンジセンサー62のデータは、図6(b)に示すように、ダイナミックレンジRHの範囲での検出値のピークを含む検出データD2を取得する。
The movement of the
次に、レベル補正1(S50)を行う。レベル補正1(S50)は、低ダイナミックレンジセンサー61の検出データD1を基準として、切り換えられた高ダイナミックレンジセンサー62の検出データD2を補正するものである。レベル補正1(S50)は、図6(b)のM部の部分拡大図に示すように、検出データD1が閾値Xを超える点p1においてS30の命令により高ダイナミックレンジセンサー62の計測に切り換えられ計測開始点p2までには、僅かではあるがt1時間が経過する。この経過時間t1により検出データD1と検出データD2とに不連続な部分が生じてしまう。この不連続なデータを連続したデータとするのがレベル補正1(S50)である。
Next, level correction 1 (S50) is performed. Level correction 1 (S50) is to correct the detection data D2 of the switched high
レベル補正1(S50)の補正方法は、基準となる検出データD1のt1時間経過のデータ点p3に、検出データD2の開始点データ点p2を一致させるように補正し、補正データD2’を作成する。この間、高ダイナミックレンジセンサー62は計測を続け、図7(c)に示すように検出データD2は最大値を計測後、検出値が低下し、検出データD3を検出し、解析装置200に検出データを送信する(S60)。この時、上述のS20における低ダイナミックレンジセンサー61から高ダイナミックレンジセンサー62への切り換え判断と同様に、高ダイナミックレンジセンサー62から低ダイナミックレンジセンサー61への切り換え判断を行う(S70)。
In the correction method of level correction 1 (S50), correction is performed so that the start point data point p2 of the detection data D2 coincides with the data point p3 of the reference detection data D1 after the lapse of t1, and correction data D2 ′ is generated. To do. During this time, the high
S70では、ダイナミックレンジRLと同じ、もしくは僅かに超える閾値±Yが設定され、高ダイナミックレンジセンサー62の検出データD3が設定された閾値±Yの領域に入ったか、を判断する。S70において「No」と判断されている間、すなわち検出データD3が、閾値±Yの領域に入るまでは高ダイナミックレンジセンサー62による加速度データが取得される。
In S70, it is determined whether a threshold value ± Y that is the same as or slightly over the dynamic range RL is set, and the detection data D3 of the high
図3に示す軌道a3の後期運動検出時にはテニスラケット300は徐々に停止に向かって、緩やかに動き、S70において検出データD3が閾値±Yの範囲に入った、すなわち「Yes」と判断されると、低ダイナミックレンジセンサー61による加速度の検出が開始される(S80)。S80の低ダイナミックレンジセンサー61の計測が開始されると、続いて高ダイナミックレンジセンサー62による加速度の計測が停止される(S90)。S80で計測を開始した低ダイナミックレンジセンサー61のデータは、図7(c)に示すようにダイナミックレンジRLの範囲での検出値の検出データD4を取得する。
When the latter stage motion of the trajectory a3 shown in FIG. 3 is detected, the
次に、レベル補正2(S100)を行う。レベル補正2(S100)も、レベル補正1(S50)と同様に低ダイナミックレンジセンサー61の検出データD4を基準として、切り換え前の高ダイナミックレンジセンサー62の検出データD3を補正するものである。レベル補正2(S100)は、図7(c)のN部の部分拡大図に示すように、検出データD3が閾値Yを超える点p4においてS80の命令により低ダイナミックレンジセンサー61の計測に切り換えられ計測開始点p5までには、僅かではあるがt2時間が経過する。この経過時間t2により検出データD3と検出データD4とに不連続な部分が生じてしまう。この不連続なデータを連続したデータとするのがレベル補正2(S100)である。
Next, level correction 2 (S100) is performed. Similarly to level correction 1 (S50), level correction 2 (S100) is also for correcting detection data D3 of high
レベル補正2(S100)の補正方法は、基準となる検出データD4のt2時間経過後となる計測開始点p5に、検出データD3の計測停止点p6を一致させるように補正し、補正データD3’を作成する。この間、低ダイナミックレンジセンサー61は計測を継続するS10に移行する。引き続きS20で閾値±Xを超えているか判断し、「No」と判断され運動検出(S200)においても、テニスラケット300の運動を検出しない「No」と判断され、姿勢検出装置100の姿勢検出が終了する。
The correction method of level correction 2 (S100) is such that the measurement stop point p6 of the detection data D3 coincides with the measurement start point p5 after elapse of t2 time of the reference detection data D4, and the correction data D3 ′. Create During this time, the low
第1実施形態におけるテニスラケット300の場合、低ダイナミックレンジセンサー61のダイナミックレンジRLは+5G〜−5G程度、高ダイナミックレンジセンサー62のダイナミックレンジRHは+20G〜−20G程度のセンサーが好適に用いられる。このときの閾値Xは±4G、閾値Yは±5Gにとすることで、高い精度の検出データを得ることができる。
For
上述のように、S10〜S100のフローによって得られる姿勢検出装置100のデータは、図7(c)に示す、D1、D2’、D3’、D4の連続したデータとして得られる。このように、低ダイナミックレンジセンサーと高ダイナミックレンジセンサーを切り換えて、各センサーの特性と適合する加速度領域を計測するように、所定の閾値を設定し切り換えることで、緩やかな動きから早い動きまで高い精度で加速度の計測が可能となり、合わせて3軸角速度センサーの計測結果と共に、高精度の姿勢データを取得することができる。従って、正確な姿勢データを解析することで、精度の高い軌道解析を可能とし、プレイヤーにとって適切なフォームの改善や用具の適合性判断を行うことが可能となる。また、上述の実施形態に示したようにテニスラケット300のグリップ300aの端部300cに取り付けるだけで、軌道解析が可能となる構成としたことで、場所を選ばず、特殊な画像装置なども必要とせずに軌道解析を可能とするものである。
As described above, the data of the
(変形例)
第1実施形態、ならびに第2実施形態では3軸加速度センサーを2個用いる形態を説明したが、例えば3個、あるいはそれ以上の3軸加速度センサーを備えることで、更に高い精度での軌道解析を可能とする。図8は、3軸加速度センサーを3個用いた場合の検出データのグラフを模式的に示したものである。図8に示すように、3軸加速度センサーは高ダイナミックレンジRH、中ダイナミックレンジRM、低ダイナミックレンジRLの性能を持つ3軸加速度センサーを3個用いている例である。この時、図5のフロー説明図のステップに対して閾値での判断が増えることとなる。
(Modification)
In the first embodiment and the second embodiment, the form of using two triaxial acceleration sensors has been described. For example, by providing three or more triaxial acceleration sensors, orbit analysis can be performed with higher accuracy. Make it possible. FIG. 8 schematically shows a graph of detection data when three three-axis acceleration sensors are used. As shown in FIG. 8, the three-axis acceleration sensor is an example in which three three-axis acceleration sensors having performances of a high dynamic range R H , a middle dynamic range R M , and a low dynamic range R L are used. At this time, the judgment with the threshold value is increased with respect to the steps in the flowchart of FIG.
先ず低ダイナミックセンサーによる計測が閾値±X1まで行われ、検出データd1が得られる。閾値±X1を超えたところで、中ダイナミックレンジセンサーに切り換えられて、得られた検出データを第2実施形態と同様にしてレンジ補正し補正後の検出データd2’を得る。補正後の検出データd2’が、次に閾値±X2を超えたところで、高ダイナミックレンジセンサーに切り換えられて、得られた検出データをレンジ補正し補正後の検出データd3’を得る。 First, measurement by a low dynamic sensor is performed up to a threshold value ± X1, and detection data d1 is obtained. When the threshold value ± X1 is exceeded, switching to the middle dynamic range sensor is performed, and the obtained detection data is subjected to range correction in the same manner as in the second embodiment to obtain corrected detection data d2 '. When the corrected detection data d2 'next exceeds the threshold value ± X2, it is switched to the high dynamic range sensor, and the obtained detection data is subjected to range correction to obtain corrected detection data d3'.
検出データd3’が最高値を超えて高ダイナミックレンジセンサーの計測値が閾値±Y2の範囲に入ったところで、中ダイナミックセンサーに切り換えられ、レンジ補正によって補正データd4’が得られる。中ダイナミックレンジセンサーによる計測値が閾値±Y1の範囲に入ったところで、低ダイナミックレンジセンサーに切り換えられ、レンジ補正により補正データd5’が得られる。そして、低ダイナミックレンジセンサーにより計測された検出データd6が得られ、計測が終了する。 When the detected data d3 'exceeds the maximum value and the measured value of the high dynamic range sensor enters the range of the threshold value ± Y2, the medium dynamic sensor is switched, and correction data d4' is obtained by range correction. When the measured value by the middle dynamic range sensor enters the range of the threshold value ± Y1, it is switched to the low dynamic range sensor, and correction data d5 'is obtained by range correction. Then, detection data d6 measured by the low dynamic range sensor is obtained, and the measurement ends.
このように、ダイナミックレンジを細分化することで、より高い精度の検出データを得ることができ、軌道解析結果の正確性をより高めることが可能となる。上記のように、計測と切り換え、そしてレンジ補正を繰り返す工程によることで、加速度センサーは3個以上用いることも可能となる。 Thus, by subdividing the dynamic range, detection data with higher accuracy can be obtained, and the accuracy of the trajectory analysis result can be further improved. As described above, by repeating measurement, switching, and range correction, it is possible to use three or more acceleration sensors.
10…慣性センサー、20…姿勢検出部、30…データI/F、40…演算部、50…3軸角速度センサー、61,62…3軸加速度センサー、70…姿勢データ生成部、80…センサー制御部、90…送信部、100…姿勢検出装置、200…解析装置、210…受信部、220…解析部/保存部、230…操作部、240…通知部、1000…軌道解析装置。
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記姿勢検出部で取得した検出データを増幅しA/D変換するデータI/F部と、
前記データI/F部からのデータを処理する演算部と、
前記演算部からの演算結果に基づき、前記加速度センサーのどちらか一方の加速度センサーを選択する制御信号を生成するセンサー制御部と、
前記センサー制御部からの制御データにより選択された前記加速度センサーを含む前記慣性センサーからの出力データから姿勢データを生成し、送出する姿勢データ生成部と、を備える姿勢検出装置と、
前記姿勢検出装置からの前記姿勢データを解析する解析部と、前記姿勢データおよび解析結果を保存する保存部と、前記解析結果を通知する通知部と、を備える解析装置と、
前記姿勢検出装置と前記解析装置との通信手段と、を含む、
ことを特徴とする軌道解析装置。 A posture detection unit including an inertial sensor fixed to the object A and including an angular velocity sensor and at least two acceleration sensors having different dynamic ranges;
A data I / F unit for amplifying and A / D converting the detection data acquired by the posture detection unit;
An arithmetic unit for processing data from the data I / F unit;
A sensor control unit that generates a control signal for selecting one of the acceleration sensors based on a calculation result from the calculation unit;
A posture detecting device comprising: a posture data generating unit that generates and sends posture data from output data from the inertial sensor including the acceleration sensor selected by control data from the sensor control unit;
An analysis device comprising: an analysis unit that analyzes the posture data from the posture detection device; a storage unit that stores the posture data and an analysis result; and a notification unit that notifies the analysis result;
Communication means between the posture detection device and the analysis device,
A trajectory analysis device characterized by that.
ことを特徴とする請求項1に記載の軌道解析装置。 The angular velocity sensor is a triaxial angular velocity sensor, and the acceleration sensor is a triaxial acceleration sensor.
The trajectory analysis apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1または2に記載の軌道解析装置。 The acceleration sensor is a high dynamic range sensor having a dynamic range of + 20G to −20G, and a low dynamic range sensor having a dynamic range of + 5G to −5G.
The trajectory analysis apparatus according to claim 1 or 2, characterized by the above.
前記初期運動検出手段における検出データが、前記低ダイナミックレンジセンサーのダイナミックレンジ領域を超えた時、前記加速度センサーの内の相対的に高いダイナミックレンジを有する高ダイナミックレンジセンサーに切り換えて、前記物体Aの挙動を検出する中期運動検出手段と、
前記中期運動検出手段における検出データが、前記低ダイナミックレンジセンサーのダイナミックレンジ領域内に入った時、前記低ダイナミックレンジセンサーに切り換えて、前記物体Aの挙動を検出する後期運動検出手段と、を含む、
ことを特徴とする軌道解析方法。 An initial motion detection means for detecting the behavior of the object A by an angular velocity sensor provided in an inertial sensor fixed to the object A and a low dynamic range sensor having a relatively low dynamic range of at least two acceleration sensors; ,
When the detection data in the initial motion detection means exceeds the dynamic range region of the low dynamic range sensor, the acceleration data is switched to a high dynamic range sensor having a relatively high dynamic range, and the object A Medium-term motion detection means for detecting behavior;
Late movement detection means for detecting the behavior of the object A by switching to the low dynamic range sensor when the detection data in the medium movement detection means falls within the dynamic range region of the low dynamic range sensor. ,
A trajectory analysis method characterized by this.
前記中期運動検出手段における、前記低ダイナミックレンジセンサーに切り換えたときの前記低ダイナミックレンジセンサーの検出開始データに、切り換えられた前記高ダイナミックレンジセンサーの検出最終データを一致させるレベル補正工程を備える、
ことを特徴とする請求項4に記載の軌道解析方法。 In the initial motion detection means, the detection start data of the switched high dynamic range sensor is matched with the detection final data of the low dynamic range sensor when switched to the high dynamic range sensor,
A level correction step of matching the detection final data of the switched high dynamic range sensor with the detection start data of the low dynamic range sensor when switching to the low dynamic range sensor in the medium-term motion detection means,
The trajectory analysis method according to claim 4.
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