JP2012110359A

JP2012110359A - 運動解析装置

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Publication number: JP2012110359A
Application number: JP2010259234A
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Inventors: Yasushi Nakaoka; 康中岡
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Filing date: 2010-11-19
Publication date: 2012-06-14
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Abstract

【課題】取り扱いが容易であるとともに十分な精度の解析情報が得られる運動解析装置を提供すること。
【解決手段】センサー部１０は、対象物に取り付けられ、所与の物理量を検出する。データ取得部２０２は、当該物理量のｍ階時間積分値の真値が既知である第１期間と運動解析の対象である第２期間とを含む期間のセンサー部の出力データを取得する。誤差時間関数推定部２０４は、センサー部の出力データをｍ階時間積分し、センサー部の出力データの第１期間のｍ階時間積分値と真値との差に基づいて、センサー部が検出する物理量の値の真値に対する誤差の時間関数を推定する。データ補正部２０６は、誤差時間関数推定部の推定結果に基づいて、センサー部の出力データの第２期間のｍ階時間積分値を補正する。運動解析情報生成部２０８は、データ補正部が補正した第２期間のｍ階時間積分値に基づいて、対象物の運動解析情報を生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、運動解析装置に関する。

様々な分野において人や物体の運動を解析する装置が必要とされている。例えば、テニスラケットやゴルフクラブのスイング軌道、野球のピッチングやバッティングのフォーム等を解析し、解析結果から改善点を明らかにすることで競技力の向上につなげることができる。

現在、実用的な運動解析装置としては、マークがつけられた被測定物を赤外線カメラ等で連続撮影し、撮影された連続画像を用いてマークの移動軌跡を算出することで、運動を解析するものが一般的である。

特開２００４−２４４８８号公報

しかしながら、このような運動解析装置では、画像を撮影するための赤外線カメラが必要であるため装置が大がかりなものになってしまい、取り扱いにくいという問題がある。例えば、テニスの練習中の画像を複数の角度から撮影したい場合、撮影したい角度に合わせて赤外線カメラの位置を移動させるかプレイヤーの向きを変える必要がある。

これに対して、近年、被測定物に小型の慣性センサーを取り付け、センサーの出力データから被測定物の運動を解析する装置が提案がされており、赤外線カメラが不要であるため取り扱いが容易であるという利点がある。例えば、加速度センサーが検出する加速度値ａ（ｔ）に対して、それぞれ次式（１）及び（２）に示すような時間積分処理を行うことで、被測定物の速度ｖ（ｔ）及び位置ｐ（ｔ）を算出することができる。

ところが、一般に慣性センサーの出力値には観測しようとする値の他に誤差が含まれている。従って、例えば、加速度センサーの出力データｘ（ｔ）は、加速度値ａ（ｔ）と誤差ε（ｔ）を用いて次式（３）のように表すことができる。

そのため、加速度センサーの出力データｘ（ｔ）から、それぞれ次式（４）及び（５）に示すような時間積分処理を行って被測定物の速度ｖ（ｔ）及び位置ｐ（ｔ）を算出すると、誤差ε（ｔ）も時間積分されるため、時間ｔの経過に伴って速度ｖ（ｔ）及び位置ｐ（ｔ）の誤差が急速に増大する。

要するに、慣性センサーを用いた運動解析装置では、実際にはセンサー自体の特性が十分ではなく、慣性センサーの出力データを積分処理して姿勢、速度、位置等を算出する場合、センサーの出力に含まれる誤差が積分処理によって急速に増大するため、十分な解析（測定）性能が得られていないのが現状である。

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、取り扱いが容易であるとともに十分な精度の解析情報が得られる運動解析装置を提供することができる。

（１）本発明は、対象物に取り付けられ、物理量を検出するセンサー部と、前記物理量のｍ階時間積分値（ｍは１以上の整数）の真値が既知である第１期間と運動解析の対象である第２期間とを含む期間の前記センサー部の出力データを取得するデータ取得部と、前記出力データをｍ階時間積分し、前記出力データの前記第１期間のｍ階時間積分値と前記真値との差に基づいて、前記センサー部が検出する前記物理量の値の前記真値に対する誤差の時間関数を推定する誤差時間関数推定部と、前記誤差時間関数推定部の推定結果に基づいて、前記出力データの前記第２期間のｍ階時間積分値を補正するデータ補正部と、前記データ補正部が補正した前記第２期間のｍ階時間積分値に基づいて、前記対象物の運動解析情報を生成する運動解析情報生成部と、を含む、運動解析装置である。

解析の対象となる対象物は、人であってもよいし、人以外の物（例えば運動器具や車両等）であってもよい。

対象物の運動を解析するための情報は、例えば、対象物の軌跡の情報や対象物の速度変化の情報等であってもよい。

ｍ階時間積分とは、連続時間系でのｍ階時間積分であってもよいし、離散時間系でのｍ階時間積分（ｍ階時間差分）であってもよい。

本発明によれば、センサー部の検出誤差を時間関数として推定し、推定した誤差の時間関数を用いて、検出対象の物理量のｍ階時間積分値を補正することにより、十分な精度の解析情報を生成することができる。また、本発明によれば、赤外線カメラの代わりにセンサーを用いるので簡便な構成にすることができ、取り扱いも容易である。

（２）この運動解析装置において、前記誤差時間関数推定部は、前記誤差の時間関数を多項式で近似して当該多項式の係数を算出することにより、前記誤差の時間関数を推定するようにしてもよい。

このようにすれば、比較的簡単な演算により、検出誤差の時間関数を十分な精度で推定することができる。なお、多項式の次数は、運動解析に要求される精度に応じて決定すればよい。

また、例えば、前記誤差時間関数推定部は、前記データ取得部が取得したデータの前記第１期間におけるｍ階時間積分値の真値に対する誤差が前記多項式の前記第１期間におけるｍ階時間積分値と近似するものとする過決定連立方程式を解いて、前記多項式の係数を算出するようにしてもよい。

このように、第１期間でより多くのデータを取得して過決定連立方程式を立てることで、検出誤差の時間関数の推定精度を高めることができる。なお、過決定連立方程式を、例えば、最小二乗法で解いてもよい。

（３）この運動解析装置において、前記第１期間は複数設定され、前記誤差時間関数推定部は、前記データ取得部が複数の前記第１期間の各々において取得したデータに基づいて、前記誤差の時間関数を推定するようにしてもよい。

このように複数の第１期間を設けることで、検出誤差の時間関数の推定精度をより高めることができる。

（４）この運動解析装置において、複数の前記第１期間の少なくとも１つは、前記第２期間の開始前の期間であり、複数の前記第１期間の少なくとも１つは、前記第２期間の終了後の期間であるようにしてもよい。

このようにすれば、運動解析の対象である第２期間における検出誤差の時間関数の推定精度をより高めることができるので、より精度の高い運転解析情報を生成することができる。

（５）この運動解析装置において、前記第１期間は、前記対象物が静止している期間であるようにしてもよい。

このようにすれば、例えば、第１期間において対象物の速度、姿勢、位置を既知にすることができる。

（６）この運動解析装置において、前記センサー部は、前記物理量として加速度および角速度の少なくとも一方を検出するようにしてもよい。

本実施形態の運動解析装置の構成を示す図。処理部による運動解析情報の生成処理の一例を示すフローチャート図。データ取得期間、第１期間及び第２期間の例を示す図。誤差時間関数の推定処理及びデータ補正処理のフローチャート図。本実験例におけるセンサー部の概略構成図。本実験例におけるセンサー部の取り付け例を示す図。本実験例における被験者の動作シーケンスについて説明するための図。本実験例における座標系の定義について説明するための図。本実験例における処理部による処理のフローチャート図。本実験例における軌跡データを示す図。本実施形態の手法と従来手法による２つの軌跡データを比較する図。

以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。

図１は、本実施形態の運動解析装置の構成を示す図である。

本実施形態の運動解析装置１は、１又は複数のセンサー部１０とホスト端末２０を含んで構成され、対象物の運動を解析する。センサー部１０とホスト端末２０は無線接続されていてもよいし、有線接続されていてもよい。

センサー部１０は、運動解析の対象物に取り付けられ、所与の物理量を検出する処理を行う。本実施形態では、センサー部１０は、１又は複数のセンサー１００、データ処理部１１０、通信部１２０を含んで構成されている。

センサー１００は、所与の物理量を検出し、検出した物理量（例えば、加速度、角速度、速度、角加速度など）の大きさに応じた信号（データ）を出力するセンサーである。センサー１００は、例えば慣性センサーであってもよい。

データ処理部１１０は、各センサー１００の出力データの同期を取り、当該データを時刻情報などと組合せたパケットにして通信部１２０に出力する処理を行う。さらに、データ処理部１１０は、センサー１００のバイアス補正や温度補正の処理を行うようにしてもよい。なお、バイアス補正や温度補正の機能をセンサー１００に組み込んでもよい。

通信部１２０は、データ処理部１１０から受け取ったパケットデータをホスト端末２０に送信する処理を行う。

ホスト端末２０は、処理部（ＣＰＵ）２００、通信部２１０、操作部２２０、ＲＯＭ２３０、ＲＡＭ２４０、不揮発性メモリー２５０、表示部２６０を含んで構成されている。

通信部２１０は、センサー部１０から送信されたデータを受信し、処理部２００に送る処理を行う。

操作部２２０は、ユーザーからの操作データを取得し、処理部２００に送る処理を行う。操作部２２０は、例えば、タッチパネル型ディスプレイ、ボタン、キー、マイクなどである。

ＲＯＭ２３０は、処理部２００が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムや、アプリケーション機能を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。

ＲＡＭ２４０は、処理部２００の作業領域として用いられ、ＲＯＭ２３０から読み出されたプログラムやデータ、操作部２２０から入力されたデータ、処理部２００が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する記憶部である。

不揮発性メモリー２５０は、処理部２００の処理により生成されたデータのうち、長期的な保存が必要なデータを記録する記録部である。

表示部２６０は、処理部２００の処理結果を文字やグラフ、その他の画像として表示するものである。表示部２６０は、例えば、ＣＲＴ、ＬＣＤ、タッチパネル型ディスプレイ、ＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）などである。なお、１つのタッチパネル型ディスプレイで操作部２２０と表示部２６０の機能を実現するようにしてもよい。

処理部２００は、ＲＯＭ２４０に記憶されているプログラムに従って、センサー部１０から通信部２１０を介して受信したデータに対する各種の計算処理や、各種の制御処理（表示部２６０に対する表示制御等）を行う。

特に、本実施形態では、処理部２００は、以下に説明するデータ取得部２０２、誤差時間関数推定部２０４、データ補正部２０６、運動解析情報生成部２０８として機能する。

データ取得部２０２は、センサー１００の検出対象である物理量のｍ階時間積分値の真値が既知である第１期間と運動解析の対象である第２期間とを含む期間において、センサー部１０の出力データを取得する処理を行う。取得したデータは例えばＲＡＭ２４０に記憶される。

誤差時間関数推定部２０４は、センサー部１０の出力データをｍ階時間積分し、当該出力データの第１期間のｍ階時間積分値と真値との差に基づいて、センサー部１０が検出する物理量の値の真値に対する誤差の時間関数（以下、「誤差時間関数」という）を推定する処理を行う。

データ補正部２０６は、誤差時間関数推定部２０４の推定結果に基づいて、センサー部１０の出力データの第２期間のｍ階時間積分値を補正する処理を行う。

運動解析情報生成部２０８は、データ補正部２０６が補正した第２期間のｍ階時間積分値に基づいて、対象物の運動を解析するための情報（以下、「運動解析情報」という）を生成する処理を行う。生成した運動解析情報は、文字、グラフ、図などで表示部２６０に表示させてもよいし、ホスト端末２０の外部に出力してもよい。

図２は、処理部２００による運動解析情報の生成処理の一例を示すフローチャート図である。

まず、処理部２００は、データ取得部２０２として、データ取得期間が終了するまで（ステップＳ２０のＮ）センサー部１０から新たなデータを周期的に取得する（ステップＳ１０）。

次に、データ取得期間が終了すると（ステップＳ２０のＹ）、処理部２００は、データをｍ階積分し（ステップＳ２１）、誤差時間関数推定部２０４として、ステップＳ１０で取得したデータの第１期間におけるｍ階時間積分値と真値との差に基づいて、誤差時間関数を推定する（ステップＳ３０）。

次に、処理部２００は、データ補正部２０６として、ステップＳ３０で推定した時間関数に基づいて、ステップＳ１０で取得したデータの第２期間におけるｍ階時間積分値を補正する（ステップＳ４０）。

最後に、処理部２００は、運動解析情報生成部２０８として、ステップＳ４０で補正した第２期間におけるｍ階時間積分値に基づいて、運動解析情報を生成する（ステップＳ５０）。

図３（Ａ）及び図３（Ｂ）は、データ取得期間、第１期間及び第２期間の例を示す図である。

図３（Ａ）の例では、時刻ｔ２〜ｔ３に解析対象物が運動を行う第２期間が設けられ、第２期間の前後に、時刻ｔ０〜ｔ１とｔ４〜ｔ５の時間的に離れた２つの第１期間が設けられている。そして、時刻ｔ０〜ｔ５がデータ取得期間になっており、このデータ取得期間では、ホスト端末２０により、センサー部１０の出力データが一定の周期でサンプリング（取得）される。２つの第１期間では、センサー部１０の検出対象である物理量のｍ階積分値の真値が既知であるので、センサー部１０の出力データのｍ階時間積分値と真値との差がわかる。この差の情報から、センサー部１０の出力データに対する誤差時間関数をデータ取得期間全体にわたって推定することができる。なお、１番目の第１期間（時刻ｔ０〜ｔ１）と２番目の第１期間（時刻ｔ４〜ｔ５）のいずれか一方はなくてもよいが、誤差時間関数の推定精度を高めるためには、第２期間の前後に第１期間を設けた方がよい。要するに、誤差時間関数の推定精度を高めるためには、電源変動や温度変動などに起因するランダムな誤差の変動を反映させて誤差時間関数を推定することが有効であるため、時間的に離れた複数の第１期間を設けることが望ましい。特に、第２期間の前後に第１期間を設けることで、第２期間における推定誤差の精度が高まるので、第２期間におけるデータの補正精度を向上させることができる。

また、図３（Ｂ）の例では、時刻ｔ２〜ｔ３と時刻ｔ４〜ｔ５に、解析対象物が運動を行う２つの第２期間が設けられ、１番目の第２期間（時刻ｔ２〜ｔ３）の前に１番目の第１期間（時刻ｔ３〜ｔ４）、２つの第２期間の間に２番目の第１期間（時刻ｔ３〜ｔ４）、２番目の第２期間の後に３番目の第１期間（時刻ｔ６〜ｔ７）が設けられている。そして、時刻ｔ０〜ｔ７がデータ取得期間になっている。３つの第１期間では、センサー部１０の検出対象である物理量のｍ階積分値の真値が既知であるので、センサー部１０の出力データのｍ階時間積分値と真値との差がわかる。この差の情報から、センサー部１０の出力データに対する誤差時間関数をデータ取得期間全体にわたって推定することができる。なお、図３（Ｂ）の例では、運動解析の対象となる第２期間が２つ設けられているので、２つの第２期間を挟むように、時間的に離れた位置に３つの第１期間を設けることで、２つの第２期間における誤差時間関数の推定精度を高めることができる。すなわち、運動解析の対象となるそれぞれの第２期間の前後に第１期間を設けることで、解析対象の運動を時間をおいて繰り返し行うような場合でも、それぞれの第２期間におけるデータの補正精度を向上させることができる。

［誤差時間関数の推定及びデータ補正］
次に、誤差時間関数の推定及びデータ補正の手法の一例について詳しく説明する。

まず、処理部２００での算出対象となる物理量の時刻ｔにおける値をＦ_ｍ（ｔ）とし、センサー部１０がそのｍ次導関数の値ｆ（ｔ）を測定する場合、次式（６）が成立する。

ここで、センサー部１０の出力データｘ（ｔ）は誤差ε（ｔ）を含むものとすると、ｘ（ｔ）は次式（７）のように表される。

次式（８）のように、誤差時間関数ε（ｔ）をｎ次の多項式ｇ（ｔ）で近似することを考える。

センサー部１０の出力データｘ（ｔ）をｍ階時間積分した結果であるＸ_ｍ（ｔ）にも算出対象となる物理量Ｆ_ｍ（ｔ）の他にε（ｔ）と初期状態誤差（積分定数）による誤差成分Ｅ_ｍ（ｔ）が含まれる。従って、Ｘ_ｍ（ｔ）は次式（９）のように表される。

この誤差成分Ｅ_ｍ（ｔ）もｇ（ｔ）のｍ階時間積分に対して積分定数（初期状態誤差）ｃ_ｋを考慮した多項式Ｇ_ｍ（ｔ）で近似できると考えると、次式（１０）、（１１）が成立する。

従って、ある時刻ｔ_ｒにおける物理量Ｆ_ｍ（ｔ_ｒ）がわかっている場合、次式（１２）の関係が成立する。

この関係式（１２）を算出対象となる物理量の値がわかっている時刻の数だけ準備することで、近似多項式（１１）の係数ａ_ｋおよびｃ_ｋについて以下のような過決定連立方程式（１３）を立てることができる。

この過決定連立方程式（１３）から例えば最小二乗法によって近似多項式（１１）の係数ａ_ｋおよびｃ_ｋを求める。

この係数ａ_ｋおよびｃ_ｋを使って近似多項式ｇ（ｔ）およびＧ_ｍ（ｔ）が決定するので、物理量Ｆ_ｍ（ｔ）とそのｍ次導関数の値ｆ（ｔ）をそれぞれ次式（１６）、（１７）のように推定できる。

以上に説明した手法に基づく誤差時間関数の推定処理及びデータ補正処理のフローチャートを図４に示す。

まず、取得したデータｘ（ｔ）をｍ階時間積分してＸ_ｍ（ｔ）を計算する（ステップＳ３２）。

次に、誤差時間関数ε（ｔ）を多項式ｇ（ｔ）で近似し、第１期間の各時刻ｔ_ｒにおけるｍ階時間積分値Ｘ_ｍ（ｔ_ｒ）と真値Ｆ_ｍ（ｔ_ｒ）を用いて過決定連立方程式（１３）を生成する（ステップＳ３４）。

次に、ステップＳ３４で生成した過決定連立方程式（１３）を解いてｇ（ｔ）の係数値ａ_ｋ，ｃ_ｋを算出する（ステップＳ３６）。

次に、ステップＳ３６で算出した係数値ａ_ｋ，ｃ_ｋを用いて、式（１１）よりＧ_ｍ（ｔ）を計算する（ステップＳ３８）。

最後に、ステップＳ３２で計算したＸ_ｍ（ｔ）とステップＳ３６で計算したＧ_ｍ（ｔ）を用いて、式（１６）より、Ｆ_ｍ（ｔ）を計算する（ステップＳ４２）。

なお、ステップＳ３２〜Ｓ３８の処理は、図２のフローチャートのステップＳ３０の処理に対応し、ステップＳ４２の処理は、図２のフローチャートのステップＳ４０の処理に対応する。

以上に説明したように、本実施形態の運動解析装置によれば、センサー部１０の出力データの誤差時間関数を推定してセンサー部１０の出力データのｍ階時間積分値を補正することにより、十分な精度の運動解析情報を生成することができる。また、本実施形によれば、赤外線カメラの代わりにセンサーを用いるので簡便な構成かつ取り扱い易い運動解析装置を実現することができる。

また、本実施形態によれば、誤差時間関数を多項式で近似することで、例えば式（１５）のような比較的簡単な演算により、誤差時間関数を十分な精度で推定することができる。さらに、第１期間でより多くのデータを取得して過決定連立方程式（１３）を立てることで、誤差時間関数の推定精度を高めることができる。

［運動解析の実験例］
次に、本実施形態の運動解析手法を適用した実験例について説明する。本実験例では、図５に示すように構成されたセンサー部１０を、図６に示すように、解析対象物であるテニスラケットのグリップエンドに取り付け、被験者がこのテニスラケットを持ってテニスボールを打った時のテニスラケットのトップ３０２とグリップエンド３０４の軌跡（運動解析情報の一例）を表示する。

図５に示すように、本実験例で使用したセンサー部１０は、図１に示したセンサー１００として、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の加速度を検出する３軸加速度センサー１０２ｘ，１０２ｙ，１０２ｚ（慣性センサーの一例）と、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の角速度を検出する３軸ジャイロセンサー（角速度センサー）１０４ｘ，１０４ｙ，１０４ｚ（慣性センサーの一例）からなる６軸モーションセンサーを備えている。ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸は、例えば右手系に従って決められる。

データ処理部１１０は、６軸モーションセンサーの出力データの同期を取って通信部１２０に出力する処理の他、６軸モーションセンサーの取付け角のずれによる検出誤差を補正する処理なども行う。

通信部１２０は、データ処理部１１０から受け取ったデータをホスト端末２０に送信する処理を行う。

このセンサー部１０を、例えば、図６に示すようにテニスラケット３００のグリップエンド３０４にｘ軸がフェイス（打球面）と垂直になるように取り付ける。センサー部１０を取り付ける向きは任意の向きでよい。例えば、図６のように、ｘ軸方向が紙面奥から手前に向かう垂線方向、ｙ軸方向が水平右方向、ｚ軸方向が垂直上方向になるように、センサー部１０を取り付ける。

この実験例では、被験者に一定の動作シーケンスを行わせる。この動作シーケンスについて図７を用いて説明する。まず、テニスラケット３００をあらかじめ決められた第１の位置に置いて少なくとも１秒程度静止させる（時刻ｔ０〜ｔ１）。次に、被験者がテニスラケット３００を持って第２の位置に移動し、スイングの準備をする（時刻ｔ１〜ｔ２）。次に、被験者に向けてテニスボールを送り、被験者がテニスラケット３００でテニスボールを打つ（時刻ｔ２〜ｔ３）。次に、スイング終了後、被験者がテニスラケット３００を持って第１の位置に移動し、テニスラケットを第１の位置に置く（時刻ｔ３〜ｔ４）。最後に、テニスラケット３００を少なくとも１秒程度静止させる（時刻ｔ４〜ｔ５）。時刻ｔ０〜ｔ５の期間がデータ取得期間に相当し、例えば毎秒５００サンプルのサンプリングレート（０．５ｋＨｚ）でセンサー部１０の出力データをサンプリングする。また、時刻ｔ０〜ｔ１の期間と時刻ｔ４〜ｔ５の期間は、センサー部１０の位置が既知であり、第１期間に相当する。また、時刻ｔ２〜ｔ３の期間が運動解析の対象となる第２期間に相当する。

また、この実験例では、図８に示すように、テニスラケット３００のトップ３０２が最大速度の時（テニスラケット３００のフェイスにテニスボール４００が当たる直前）のセンサー部１０の位置を原点、トップ３０２の最大速度の方向をＸ軸として右手系でＹ軸、Ｚ軸を決める。そして、第２期間（時刻ｔ２〜ｔ３の期間）におけるＸＹＺ座標系でのテニスラケット３００のトップ３０２とグリップエンド３０４の軌跡をグラフ化して表示する。

図９は、処理部２００がセンサー部１０の出力データの取得を開始してから、第２期間におけるＸＹＺ座標系でのテニスラケット３００のトップ３０２とグリップエンド３０４の軌跡をグラフ表示するまでの処理のフローチャート図である。

まず、データ取得期間が終了するまで（ステップＳ１２０のＮ）センサー部１０から新たな３軸加速度データと３軸角速度データを周期的に取得する（ステップＳ１１０）。

次に、データ取得期間が終了すると（ステップＳ１２０のＹ）、ステップＳ１１０で２つの第１期間（時刻ｔ０〜ｔ１の期間と時刻ｔ４〜ｔ５の期間）に取得した３軸角速度データの真値（０）に対する誤差を算出し、３軸ジャイロセンサーの出力誤差（角速度誤差）の時間関数を推定する（ステップＳ１３０）。例えば、角速度誤差の時間関数を多項式で近似して推定してもよい。

次に、ステップＳ１３０で推定した時間関数を用いて、ステップ１１０で取得した３軸角速度データの誤差を除去して積分し、センサー部１０のＸＹＺ座標系での姿勢を算出する（ステップＳ１４０）。

次に、ステップＳ１４０で算出したセンサー部１０のＸＹＺ座標系での姿勢を用いて、ステップＳ１１０で取得した３軸加速度データ（ｘｙｚ座標系の加速度ベクトル）をＸＹＺ座標系の加速度ベクトルに座標変換する（ステップＳ１５０）。

次に、ステップＳ１５０の座標変換で得られたＸＹＺ座標系の加速度ベクトルを２階積分し、データ取得期間（時刻ｔ０〜ｔ５の期間）におけるＸＹＺ座標系でのセンサー部１０の位置を算出する（ステップＳ１６０）。

次に、２つの第１期間（時刻ｔ０〜ｔ１の期間と時刻ｔ４〜ｔ５の期間）におけるＸＹＺ座標系でのセンサー部１０の位置の真値（第１の位置）に対する誤差を算出し、ＸＹＺ座標系の加速度ベクトルのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各方向の加速度誤差の時間関数を推定する（ステップＳ１７０）。

次に、ステップＳ１７０で推定した加速度誤差の時間関数を用いて、ＸＹＺ座標系の加速度ベクトルの誤差を除去して２階積分し、ＸＹＺ座標系でのセンサー部１０の位置（テニスラケット３００のグリップエンド３０４の位置）を算出する（ステップＳ１８０）。

次に、センサー部１０からトップまでの距離と方向があらかじめ計測されていて既知であるとして、ステップＳ１６０で算出したＸＹＺ座標系でのセンサー部１０の位置とステップＳ１４０で算出したＸＹＺ座標系でのセンサー部１０の姿勢からＸＹＺ座標系でのテニスラケット３００のトップ３０２の位置を算出する（ステップＳ１９０）。

最後に、運動解析の対象となる第２期間（時刻ｔ２〜ｔ３の期間）におけるＸＹＺ座標系でのテニスラケット３００のトップ３０２とグリップエンド３０４の位置の座標を抽出してグラフ表示する（ステップＳ２００）。

図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）は、第２期間（時刻ｔ２〜ｔ３の期間）におけるテニスラケット３００のトップ３０２とグリップエンド３０４の軌跡の一例を示す図である。図１０（Ａ）はＸ−Ｙ平面上の軌跡であり、図１０（Ｂ）はＸ−Ｚ平面上の軌跡である。図１０（Ａ）では、Ｌ１で示す曲線がトップ３０２の軌跡であり、Ｌ２で示す曲線がグリップエンド３０４の軌跡である。また、図１０（Ｂ）では、Ｌ３で示す曲線がトップ３０２の軌跡であり、Ｌ４で示す曲線がグリップエンド３０４の軌跡である。図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）の軌跡は、実際のスイングの軌跡に適合するものになっている。

比較のため、図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）のそれぞれには、図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）の軌跡に３軸加速度データの誤差を補正せずに積分する従来手法を適用した場合の軌跡を重ねて表示した図を示す。図１１（Ａ）において、軌跡グラフＧ１は図１０（Ａ）の軌跡グラフ（本実施形態の手法を適用した場合のＸ−Ｙ平面上の軌跡グラフ）であり、軌跡グラフＧ２は従来手法を適用した場合のＸ−Ｙ平面上の軌跡グラフである。また、図１１（Ｂ）において、軌跡グラフＧ３は図１０（Ｂ）の軌跡グラフ（本実施形態の手法を適用した場合のＸ−Ｚ平面上の軌跡グラフ）であり、軌跡グラフＧ４は従来手法を適用した場合のＸ−Ｚ平面上の軌跡グラフである。図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）から、従来手法を適用した場合の軌跡グラフＧ２とＧ４ではＸ軸方向の変位が約４ｍもあり、実際のスイングの軌跡と合っていないことが明らかである。この結果より、本実施形態の手法を適用することで、スイングの軌跡の精度が大幅に向上することがわかる。

本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。

例えば、本実施形態では、加速度データを２階時間積分した位置のデータを補正する場合を例に挙げて説明したが、他の例としては、加速度データを１階時間積分した速度のデータを補正することもできる。その場合、例えば、第１期間を対象物の静止期間とすれば、第１期間では速度が０であるとして、加速度誤差の時間関数を推定すればよい。このように速度を補正することで、例えば、テニスラケット、ゴルフグラブ、バット等のスイング速度を精度よく計測することができる。また、他の例としては、ジャイロセンサーが出力する角速度データを１階時間積分した１軸回りの角度（回転角度）のデータを補正することもできる。その場合、例えば、第１期間を対象物の静止期間とすれば、第１期間では回転角度が０であるとして、角速度誤差の時間関数を推定すればよい。このように回転角度を補正することで、例えば、テニスラケットやゴルフグラブ等にボールが当たった直後の（インパクトの直後）の打球面の回転角度を精度よく計測することができる。

本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。

１運動解析装置、１０センサー部、２０ホスト端末、１００センサー、１０２ｘ，１０２ｙ，１０２ｚ加速度センサー、１０４ｘ，１０４ｙ，１０４ｚジャイロセンサー、１１０データ処理部、１２０通信部、２００処理部（ＣＰＵ）、２０２データ取得部、２０４誤差時間関数推定部、２０６データ補正部、２０８運動解析情報生成部、２１０通信部、２２０操作部、２３０ＲＯＭ、２４０ＲＡＭ、２５０不揮発性メモリー、２６０表示部、３００テニスラケット、３０２トップ、３０４グリップエンド、４００テニスボール

Claims

対象物に取り付けられ、物理量を検出するセンサー部と、
前記物理量のｍ階時間積分値（ｍは１以上の整数）の真値が既知である第１期間と運動解析の対象である第２期間とを含む期間の前記センサー部の出力データを取得するデータ取得部と、
前記出力データをｍ階時間積分し、前記出力データの前記第１期間のｍ階時間積分値と前記真値との差に基づいて、前記センサー部が検出する前記物理量の値の前記真値に対する誤差の時間関数を推定する誤差時間関数推定部と、
前記誤差時間関数推定部の推定結果に基づいて、前記出力データの前記第２期間のｍ階時間積分値を補正するデータ補正部と、
前記データ補正部が補正した前記第２期間のｍ階時間積分値に基づいて、前記対象物の運動解析情報を生成する運動解析情報生成部と、を含む、運動解析装置。
請求項１において、
前記誤差時間関数推定部は、
前記誤差の時間関数を多項式で近似して当該多項式の係数を算出することにより、前記誤差の時間関数を推定する、運動解析装置。
請求項１または２において、
前記第１期間は複数設定され、
前記誤差時間関数推定部は、
前記データ取得部が複数の前記第１期間の各々において取得したデータに基づいて、前記誤差の時間関数を推定する、運動解析装置。
請求項３において、
複数の前記第１期間の少なくとも１つは、前記第２期間の開始前の期間であり、
複数の前記第１期間の少なくとも１つは、前記第２期間の終了後の期間である、運動解析装置。
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記第１期間は、
前記対象物が静止している期間である、運動解析装置。
請求項１乃至５のいずれかにおいて、
前記センサー部は、
前記物理量として加速度および角速度の少なくとも一方を検出する、運動解析装置。