JP2018158052A - 運動解析装置、運動解析システム、運動解析方法及びプログラム - Google Patents
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動作者の所定の動作をセンサで計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得する第一の取得手段と、
前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者の所定の動作を前記センサで計測することにより得られる第二の運動情報を取得する第二の取得手段と、
前記第一の取得手段により取得された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された結果を出力する出力手段と、
を備えること、を特徴とする。
図1は、本発明の実施形態における運動解析システム100の全体構成を示す図である。運動解析システム100は、図1に示すように、センサ1と携帯端末2とが通信可能に構成され、携帯端末2とサーバ3とが通信可能に構成されている。
センサ1は、図2に示すように、例えば、動作者であるユーザUの腰部等に装着され、ユーザUのゴルフスイング動作を計測してセンサデータを取得し、携帯端末2に送信する。
携帯端末2(端末装置)は、センサ1から送信されたゴルフスイング動作におけるセンサデータ又はその特徴量を第一の運動情報として、そのゴルフスイング動作の結果情報(ここでは、そのゴルフスイング動作による飛球結果情報)と対応付けてサーバ3に送信する。また、サーバ3において複数の第一の運動情報及び結果情報に基づく機械学習によって生成されたモデルを用いて、センサ1から新たに送信されたセンサデータに基づく第二の運動情報からゴルフスイングの動作結果を推定し、推定結果を出力する。ここで、第一の運動情報は、機械学習のための教師データとなる運動情報を指す。第二の運動情報は、機械学習により生成されたモデルに入力される、飛球結果の推定対象となる動作に係る運動情報を指す。
プログラム記憶部231には、CPU21で実行されるシステムプログラムや運動解析アプリを始めとする各種処理プログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。ここで、運動解析アプリは、外部のサーバ(図示せず)からダウンロードされたものであり、運動解析アプリのダウンロード時には携帯端末2のユーザを識別するためのユーザIDが発行され、このユーザIDが運動解析アプリと併せてプログラム記憶部231に記憶されている。
モデル情報記憶部232には、サーバ3から送信された機械学習のモデル情報が記憶されている。
表示部25及び音声出力部26は、出力手段として機能する。
サーバ3は、携帯端末2から送信された第一の運動情報及び結果情報を対応付けて蓄積し、蓄積した複数の第一の運動情報及び結果情報を教師データとして、機械学習アルゴリズムにより、入力された第二の運動情報から飛球結果を推定するためのモデルを生成する。
プログラム記憶部331には、CPU31で実行されるシステムプログラムや機械学習プログラムを始めとする各種処理プログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。
運動情報記憶部332は、携帯端末2から送信されてきたユーザID、第一の運動情報及び結果情報が対応付けて記憶される。
モデル情報記憶部333には、機械学習により生成したモデル情報がユーザIDに対応付けて記憶される。
次に、運動解析システム100の動作について説明する。
図6は、ゴルフスイングの一連の動作と、ゴルフスイングの一連の動作時においてセンサ部15により計測されるY軸周り角速度の一例を示す図である。図6に示すように、ゴルフスイングの一連の動作は、アドレス、トップ、ハーフ、インパクト、フィニッシュを含む。ここで、アドレスはテイクバックを開始する直前、トップはバックスイングからダウンスイングへの切り替えし点、ハーフはダウンスイング中にシャフトが水平になる位置、インパクトはゴルフクラブがボールに当たる瞬間、フィニッシュはフォロースルー後に通常の姿勢に戻る切り替えし点を意味する。フォワードスイング方向を正としてユーザUのY軸周りの角速度を基準に見た場合、アドレスはゼロ近傍からマイナスへ移行する直前、トップはマイナスからプラスへ転じる点、ハーフは最大値近傍、インパクトは最大値から少し経過した点、フィニッシュはプラスからゼロ近傍もしくはマイナスへ移行する点である。
学習フェーズにおいて、ユーザUは、センサ1を腰に装着して学習モードで起動する。また、ユーザUは、携帯端末2の運動解析アプリを起動して操作部24により学習モードに設定する。そして、ゴルフスイングの一連の動作を行う。
ここで、図6に示すように、ユーザUがゴルフスイングを開始すると、センサ部15の角速度センサから出力されるY軸周りの角速度が0からマイナスへ変化する。そこで、例えば、ステップS1においては、センサ部15から出力されたY軸周りの角速度がマイナス方向に予め定められた閾値以上に変化した場合に、スイング開始が検知されたと判断する。
ここで、図6に示すように、一連のゴルフスイング動作が完了すると、センサ部15の角速度センサから出力されるY軸周りの角速度がほぼ0で一定となる。そこで、例えば、ステップS2においては、スイング開始の検知後にセンサ部15から出力されたY軸周りの角速度が再度0で一定となった場合に、スイング完了が検知されたと判断する。
ここで、トップは、バックスイングとダウンスイングの切り替えし点であり、図6に示すように、Y軸周りの角速度の符号が反転する時点である。トップの後、Y軸周りの角速度が最大となる位置(ハーフ近傍)まではY軸周りの角速度の符号が反転することはない。そこで、CPU21は、Y軸周りの角速度が最大となる時点から遡ってY軸周りの角速度の符号が最初に反転する時点をトップとして特定する。
また、アドレスは、テイクバックを開始する時点であり、図6に示すように、トップから遡り、Y軸周りの角速度がほぼ0になる時点である。そこで、CPU21は、トップから遡ってY軸周りの角速度が予め設定された閾値(例えば、−0.3[rad/s])以上となった時点をアドレスの時点として特定する。
そして、CPU21は、センサデータのアドレスからトップまでの範囲を切り出して第一の運動情報として取得する。残りの範囲のデータは削除する。
ここで、飛球結果としては、例えば、成功又は失敗を示す区分と、その詳細を入力する。成功の場合に入力する詳細項目としては、例えば、飛球方向(例えば、右、正面又は左)、打球(例えば、ストレート、スライス又はフック)、飛距離のうち、少なくとも一つが挙げられる。失敗の場合に入力する詳細項目としては、例えば、失敗の種類(例えば、ダフリ又はトップ)が挙げられる。
なお、入力画面で要求されている必須項目が入力されずに入力完了が指示された場合、エラーとなるものとする。
受信したユーザIDに対応する第一の運動情報及び結果情報のデータ数が所定数以上ではないと判断した場合(ステップS9;NO)、学習処理は終了する。
一方、受信したユーザIDに対応する第一の運動情報及び結果情報の数が所定数以上であると判断した場合(ステップS9;YES)、CPU31は、受信したユーザIDに対応する第一の運動情報及び結果情報を運動情報記憶部332から読み出して、教師データとして機械学習プログラムに入力し、新たに入力される第二の運動情報から飛球結果を推定するためのモデルを生成する(ステップS10)。そして、生成したモデルをユーザID及び更新フラグに対応付けてモデル情報記憶部333に記憶させ(ステップS11)、学習処理を終了する。
トレーニングフェーズにおいて、ユーザUは、まず、センサ1を腰に装着してトレーニングモードで起動する。また、ユーザUは、携帯端末2の運動解析アプリを起動して操作部24によりトレーニングモードに設定する。そして、ゴルフスイングの一連の動作の、少なくともアドレスからトップまでの動作を行う。このとき、ゴルフクラブは持たなくてもよい。
受信したユーザIDに対応するモデルに更新フラグが対応付けられていると判断した場合(ステップS22;YES)、CPU31は、該当するモデルを読み出して通信部35により携帯端末2に送信する(ステップS23)。送信後、CPU31は、送信したモデルに対応付けられている更新フラグを削除する(ステップS24)。
センサ部15におけるスイング開始の検知の手法は、ステップS1で説明したものと同様であるので説明を援用する。
ここで、図6に示すように、トップは、Y軸周りの角速度の符号が反転する時点である。そこで、例えば、ステップS28においては、スイング開始を検知後、センサ部15から出力されたY軸周りの角速度の符号が初めて反転した場合に、トップ動作完了が検知されたと判断する。
ここで、上述のように、トップはバックスイングとダウンスイングの切り替えし点であり、例えば、図6に示すように、Y軸周りの角速度の符号が反転する時点である。また、ステップS30で取得されるセンサデータは、トップを検知した直後までのデータである。そこで、センサデータの最終時点から遡ってY軸周りの角速度の符号が最初に反転する時点をトップとして特定する。
また、アドレスは、上述のように、テイクバックを開始する時点であり、図6に示すように、トップから遡り、Y軸周りの角速度がほぼ0になる時点である。そこで、CPU21は、トップから遡ってY軸周りの角速度が予め設定された閾値(例えば、−0.3[rad/s])以上となった時点をアドレスの時点として特定する。
そして、CPU21は、特定したアドレスからトップまでの範囲のセンサデータを切り出して第二の運動情報として取得する。残りの範囲のデータは削除する。
飛球結果としては、例えば、飛球の成功又は失敗を推定する。また、成功の場合、飛球方向(例えば、右、正面又は左)、打球(例えば、ストレート、スライス又はフック)、飛距離等を推定してもよい。失敗の場合、失敗の種類(例えば、トップ、ダフリ)を推定してもよい。また、例えば、飛球方向であれば右の確率が○%、ストレートの確率が△%、左の確率が□%等、それぞれが発生する確率込で推定してもよい。
ステップS33においては、例えば、推定された飛球結果を表示部25に表示する。飛球結果は、文字で表示してもよいし、飛球結果のイメージ(実際に飛球方向にボールが飛んでいく画像等)を表示してもよい。推定された飛球結果を音声出力部26から音声により出力することとしてもよい。また、表示と音声(音)の双方を出力することとしてもよい。表示、出力する推定結果は、一番可能性が高い結果を表示、出力することとしてもよいし、それぞれの発生する確率込で表示、出力することとしてもよい。
したがって、ユーザ自身のゴルフスイング動作とその飛球結果を学習して、新たにユーザが行ったゴルフスイング動作による飛球結果を推定するので、ユーザの癖を反映した飛球結果の推定を行うことができ、より精度良くユーザのゴルフスイング動作の結果を推定することができる。
したがって、ユーザは、一連のゴルフスイング動作をせずにバックスイング動作をするだけで飛球結果を知ることが可能となる。また、ユーザは、バックスイング動作の飛球への影響を把握することができ、ユーザのバックスイング動作の改善に役立てることができる。
本実施形態のように、機械学習をサーバ3で行うことにより、携帯端末2の処理負荷を低減することができる。また、機械学習を携帯端末2で行うことにより、サーバ3を設置する必要がなくなり、システム構成を簡単にすることができる。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
[付記]
<請求項1>
動作者の所定の動作をセンサで計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得する第一の取得手段と、
前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者の所定の動作を前記センサで計測することにより得られる第二の運動情報を取得する第二の取得手段と、
前記第一の取得手段により取得された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された結果を出力する出力手段と、
を備えること、を特徴とする運動解析装置。
<請求項2>
前記第一の取得手段により取得される複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて機械学習を行い、入力された前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定するためのモデルを生成する学習手段を備え、
前記推定手段は、前記学習手段により生成されたモデルを用いることにより、複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づき前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定すること、
を特徴とする請求項1に記載の運動解析装置。
<請求項3>
前記第一の取得手段は、前記動作者の前記所定の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果又はその特徴量を前記第一の運動情報として取得し、
前記第二の取得手段は、前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者の前記所定の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果又はその特徴量を前記第二の運動情報として取得すること、
を特徴とする請求項1又は2に記載の運動解析装置。
<請求項4>
前記所定の動作は、一連の動作からなり、
前記第一の取得手段は、前記動作者の一連の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果から予め定められた範囲の計測結果を切り出したもの又はその特徴量を前記第一の運動情報として取得し、
前記第二の取得手段は、前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者が行った前記予め定められた範囲の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果又はその特徴量を前記第二の運動情報として取得すること、
を特徴とする請求項3に記載の運動解析装置。
<請求項5>
前記所定の動作は、ゴルフスイングであり、前記結果情報は、前記動作者のゴルフスイングによる飛球結果を示す情報であり、
前記第一の取得手段は、前記動作者のゴルフスイングの一連の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果から、アドレスからトップまでの範囲の計測結果を切り出したもの又はその特徴量を前記第一の運動情報として取得し、
前記第二の取得手段は、前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者のゴルフスイングのアドレスからトップまでの動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果又はその特徴量を前記第二の運動情報として取得し、
前記推定手段は、前記第二の運動情報に対応する前記動作者のゴルフスイングによる飛球結果を推定すること、
を特徴とする請求項4に記載の運動解析装置。
<請求項6>
前記所定の動作は、前記動作者による一連の動作の一部であり、
前記推定手段は、前記第一の取得手段により取得された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定すること、
を特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の運動解析装置。
<請求項7>
前記推定手段は、前記第二の取得手段により前記第二の運動情報が取得されると、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定すること、
を特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の運動解析装置。
<請求項8>
前記出力手段は、前記推定手段により推定された結果を表示する表示手段又は前記推定手段により推定された結果を音声により出力する音声出力手段を含むこと、
を特徴とする請求項1〜7のいずれか一項に記載の運動解析装置。
<請求項9>
前記センサは前記動作者の身体に装着可能な加速度及び角速度センサ、又は前記動作者の所定の動作を撮像するイメージセンサを含むこと、
を特徴とする請求項1〜8のいずれか一項に記載の運動解析装置。
<請求項10>
センサと、前記センサと通信可能な端末装置と、前記端末装置と通信可能なサーバと、を備える運動解析システムであって、
前記端末装置は、前記センサにより動作者の所定の動作を計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得して前記サーバに送信し、
前記サーバは、前記端末装置から送信された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて機械学習を行い、入力された第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定するためのモデルを生成して前記端末装置に送信し、
前記端末装置は、前記サーバから受信したモデルを用いることにより、前記センサにより新たに前記動作者の所定の動作を計測することにより得られる前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定し、推定結果を出力すること、
を特徴とする運動解析システム。
<請求項11>
動作者の所定の動作をセンサで計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得する工程と、
前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者の所定の動作を前記センサで計測することにより得られる第二の運動情報を取得する工程と、
複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定する工程と、
前記推定された結果を出力する工程と、
を含むこと、を特徴とする運動解析方法。
<請求項12>
コンピュータを、
動作者の所定の動作をセンサで計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得する第一の取得手段、
前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、前記動作者の所定の動作を前記センサで計測することにより得られる第二の運動情報を取得する第二の取得手段、
前記第一の取得手段により取得された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定する推定手段、
前記推定手段により推定された結果を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
1 センサ
11 CPU
12 RAM
13 記憶部
14 操作部
15 センサ部
16 通信部
17 バス
2 携帯端末
21 CPU
22 RAM
23 記憶部
231 プログラム記憶部
232 モデル情報記憶部
24 操作部
25 表示部
26 音声出力部
27 第一通信部
28 第二通信部
29 バス
3 サーバ
31 CPU
32 RAM
33 記憶部
331 プログラム記憶部
332 運動情報記憶部
333 モデル情報記憶部
34 操作部
35 通信部
36 バス
Claims (12)
- 動作者の所定の動作をセンサで計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得する第一の取得手段と、
前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者の所定の動作を前記センサで計測することにより得られる第二の運動情報を取得する第二の取得手段と、
前記第一の取得手段により取得された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された結果を出力する出力手段と、
を備えること、を特徴とする運動解析装置。 - 前記第一の取得手段により取得される複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて機械学習を行い、入力された前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定するためのモデルを生成する学習手段を備え、
前記推定手段は、前記学習手段により生成されたモデルを用いることにより、複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づき前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定すること、
を特徴とする請求項1に記載の運動解析装置。 - 前記第一の取得手段は、前記動作者の前記所定の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果又はその特徴量を前記第一の運動情報として取得し、
前記第二の取得手段は、前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者の前記所定の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果又はその特徴量を前記第二の運動情報として取得すること、
を特徴とする請求項1又は2に記載の運動解析装置。 - 前記所定の動作は、一連の動作からなり、
前記第一の取得手段は、前記動作者の一連の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果から予め定められた範囲の計測結果を切り出したもの又はその特徴量を前記第一の運動情報として取得し、
前記第二の取得手段は、前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者が行った前記予め定められた範囲の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果又はその特徴量を前記第二の運動情報として取得すること、
を特徴とする請求項3に記載の運動解析装置。 - 前記所定の動作は、ゴルフスイングであり、前記結果情報は、前記動作者のゴルフスイングによる飛球結果を示す情報であり、
前記第一の取得手段は、前記動作者のゴルフスイングの一連の動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果から、アドレスからトップまでの範囲の計測結果を切り出したもの又はその特徴量を前記第一の運動情報として取得し、
前記第二の取得手段は、前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者のゴルフスイングのアドレスからトップまでの動作を前記センサで計測することにより得られる計測結果又はその特徴量を前記第二の運動情報として取得し、
前記推定手段は、前記第二の運動情報に対応する前記動作者のゴルフスイングによる飛球結果を推定すること、
を特徴とする請求項4に記載の運動解析装置。 - 前記所定の動作は、前記動作者による一連の動作の一部であり、
前記推定手段は、前記第一の取得手段により取得された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定すること、
を特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の運動解析装置。 - 前記推定手段は、前記第二の取得手段により前記第二の運動情報が取得されると、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定すること、
を特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の運動解析装置。 - 前記出力手段は、前記推定手段により推定された結果を表示する表示手段又は前記推定手段により推定された結果を音声により出力する音声出力手段を含むこと、
を特徴とする請求項1〜7のいずれか一項に記載の運動解析装置。 - 前記センサは前記動作者の身体に装着可能な加速度及び角速度センサ、又は前記動作者の所定の動作を撮像するイメージセンサを含むこと、
を特徴とする請求項1〜8のいずれか一項に記載の運動解析装置。 - センサと、前記センサと通信可能な端末装置と、前記端末装置と通信可能なサーバと、を備える運動解析システムであって、
前記端末装置は、前記センサにより動作者の所定の動作を計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得して前記サーバに送信し、
前記サーバは、前記端末装置から送信された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて機械学習を行い、入力された第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定するためのモデルを生成して前記端末装置に送信し、
前記端末装置は、前記サーバから受信したモデルを用いることにより、前記センサにより新たに前記動作者の所定の動作を計測することにより得られる前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定し、推定結果を出力すること、
を特徴とする運動解析システム。 - 動作者の所定の動作をセンサで計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得する工程と、
前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、新たに前記動作者の所定の動作を前記センサで計測することにより得られる第二の運動情報を取得する工程と、
複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定する工程と、
前記推定された結果を出力する工程と、
を含むこと、を特徴とする運動解析方法。 - コンピュータを、
動作者の所定の動作をセンサで計測することにより得られる第一の運動情報と、前記第一の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を表す結果情報とを複数取得する第一の取得手段、
前記第一の取得手段により前記第一の運動情報及び前記結果情報が複数取得された後に、前記動作者の所定の動作を前記センサで計測することにより得られる第二の運動情報を取得する第二の取得手段、
前記第一の取得手段により取得された複数の前記第一の運動情報及び前記結果情報に基づいて、前記第二の運動情報に対応する前記動作者の所定の動作の結果を推定する推定手段、
前記推定手段により推定された結果を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
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