JP2019042219A - 解析用データ収集装置、解析装置、訓練装置、それらの方法、プログラム、及びデータ構造 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は第一実施形態に係る訓練システムの構成図を示す。訓練システムは、解析用データ収集装置100と解析装置200と訓練装置300とを含む。
本実施形態の解析用データ収集装置100は、バーチャルリアリティを用いたスポーツシステムを用い、実環境に基づく映像ならびに実環境では再現しえない環境の映像をバーチャルリアリティ映像として解析対象者に提示し、そのバーチャル映像を見ながら運動する解析対象者から、運動情報と当該運動の評価を示す運動評価情報を取得し、提示したバーチャル映像を特定する情報である映像特定情報と対象者の運動情報と運動評価情報反応とを対応付けた解析用データを生成するものである。
記憶部101には、映像合成部103で映像を合成する際のベースとなる各物体の動き情報(バーチャル映像中の各物体)および周辺環境の映像が予め格納されている。各物体の動き情報は、物体の「動きの種類」毎に当該「動きの種類」に対応付けて格納されているものとする。
(1)投手の動き情報
投手の動き(投球スタイルや球種)毎の投手の投球フォームの映像(例えば、ストレートを投げるオーバーハンドスロー投手の映像、カーブを投げるサイドスロー投手の映像、スライダーを投げるアンダースロー投手の映像、等)
(2)ボールの動き情報
ボールの動き(ボールの軌道)毎のボールの位置情報の系列、つまり、各フレームにおいてボールがどの位置に表示されるかを示す位置情報の系列(例えば、ストレートで飛んでくるボールの位置情報の系列、カーブで飛んでくるボールの位置情報の系列、スライダーで飛んでくるボールの位置情報の系列、等)。
である。なお、位置情報の系列は、ボールが投手の手を離れる時刻を基準として次の時刻(フレーム)でボールがどの位置に表示されるかを示す位置情報を先頭として、以降の時刻のボールの位置情報が時系列に並んだ系列とする。
映像条件設定部102は、映像合成部103で合成するバーチャル映像の条件を設定する(S102)。上述の通り、本実施形態の解析用データ収集装置100は、「実環境では再現しえない環境の映像」を映像表示部91に表示するが、この「実環境では再現しえない環境」として具体的にどのようなものを扱うかを映像の条件(以下、「映像特定情報」ともいう)として設定するものである。換言すると、映像特定情報とは、提示したバーチャル映像がどのような設定で生成されたものであるかを特定するための情報、つまり、提示したバーチャル映像を特定する情報である。映像の条件毎に固有のIDを振っていれば、そのIDでもよいし、映像の条件そのもの(例えば、後述の野球の例では投球フォームとボール動きの組である(ストレート,カーブ)等)でもよい。
(1)投手がストレートのボールを投げるときの投球フォームの映像と、カーブの軌道に沿って対象者に向かってくるボールの映像とを合成した映像(つまり投球フォームと投じられるボール軌道が整合しない映像)。
(2)投手が投げたボールの軌道が途中まではストレートの軌道に沿っているが、その後突然カーブの軌道に沿った動きに切り替わるような映像(つまり、前半のボールの軌道が従う物理法則と、後半のボールの軌道が従う物理法則が異なる映像)。
(3)投手から自身のほうに向かってくるボールが、軌道上の一部区間において消えてしまう映像(つまり、実環境上では消滅するはずがないところで物体が消滅する映像)。
映像合成部103は、映像特定情報を入力とし、映像条件設定部102で設定された映像の条件に従って、各物体(人物含む)が動く映像を合成した映像(バーチャル映像)を生成し(S103)、映像表示部91に出力する。映像の条件に運動環境の情報が含まれる場合には、その環境に応じて映像を加工して、映像表示部91に出力する。
評価情報取得部106は、映像表示部91に提示されたバーチャル映像を見ながら運動する対象者が行った運動(言い換えると、バーチャル映像が提示された状態で解析対象者が行った運動)の評価を示す情報を運動評価情報として取得し(S106)、出力する。
解析用データ生成部107は、映像条件設定部102で設定した映像の条件に対応する映像特定情報と、センサ92が出力した運動情報と、評価情報取得部106が出力した運動評価情報とを入力とし、これらの情報を対応付けた情報を解析用データとし、解析装置200に出力する。なお、解析用データ収集装置100は、図示しない記憶部に解析用データを蓄積しておき、解析用データの集合が、後述する解析装置200の記憶部201に格納される。
本実施形態の解析装置200は、上述の解析用データ収集装置100を用いて異なる映像の条件や異なる対象者について取得した解析用データの集合(解析用データ集合)を用いて、運動パフォーマンス向上に寄与しうる知覚情報(映像中のどの動きに注目すべきかを示す情報、以下「注目視覚情報」ともいう)を推定する。
記憶部201には、解析用データの集合が格納されているものとする。解析用データの集合は、少なくとも
(1)複数の異なる映像特定情報に対応する映像について、同一の解析対象者から取得した複数の解析用データ
(2)同一の映像特定情報に対応する映像について、複数の異なる解析対象者から取得した複数の解析用データ
の何れかを含むものとする。
第一解析部202は、解析用データの集合を記憶部201から取り出し、解析用データの集合に基づき、運動評価情報と相関性が高い運動情報を推定し(S202)、推定した運動情報の種別を特定する情報を出力する。なお、推定された結果を「解析対象運動情報」と呼ぶこととする。よって、解析対象運動情報は、加速度センサ、変位センサ、モーションセンサの出力値、心拍・心電・呼吸・筋電・眼の動的な動き等の各種生体情報(生体応答)の種別を特定する情報などである。なお、解析対象運動情報は、これらの出力値や各種生体情報(生体応答)を得る際に用いられるセンサの種別を特定する情報とも言える。
第二解析部203は、解析対象運動情報と、記憶部201に記憶された解析用データの集合に含まれる映像特定情報を用いて、バーチャル映像に含まれる、解析対象運動情報に対応する運動情報との相関性が高い映像部分領域(バーチャル映像中の動きがある部分領域)を特定する情報を「注目視覚情報」として推定し(S203)、解析対象運動情報と注目視覚情報とを関連付ける情報(注目運動種別情報ともいう)を得、出力する。例えば、注目視覚情報は、解析対象運動情報に対応する運動情報が示す挙動に変動が発生する時刻(以下、「変化時刻」という)と、当該変化時刻近傍で動きのあるバーチャル映像中の部分領域(解析対象運動情報に対応する運動情報との相関が高い映像部分領域)を示す情報とを少なくとも含む。部分領域を示す情報は、フレーム中で動きのある部分領域が特定できる情報、つまりフレーム内での部分領域の位置や大きさを特定する情報である。例えば、部分領域を示す情報は、運動評価が高いときの解析用データに含まれるバーチャル映像において、解析対象運動情報に対応する運動情報の変動が大きい時刻(変動時刻ともいう)の近傍で動きのある部分領域を特定する情報としてもよい。注目視覚情報は、変動時刻を部分領域を示す情報と対応付けたものである。また、注目視覚情報に、バーチャル映像中の部分領域を特定するのに用いた映像情報を特定する映像特定情報を含めてもよい。
(1)第一解析部202で得た解析対象運動情報に対応するセンサで取得された解析用データ中の運動情報の系列について、隣接する時刻間でセンサデータの変動が大きい時刻を変化時刻として抽出する。
(2)上記(1)で変化時刻を求めた解析用データが示す映像特定情報について、映像特定情報により特定される映像(前述の映像合成部103から出力されていた映像)中の変化時刻近傍の2つの異なる時刻のフレームの画像を比較し、当該フレーム間で動きがある映像中の部分領域を、当該変化時刻におけるフレームの特徴として算出する。
訓練装置300は、注目視覚情報に対応する視覚情報を訓練対象者が取得できるようになるよう訓練するための訓練装置300である。
記憶部301には、第二映像合成部303で映像を合成する際のベースとなる各物体の動き情報(バーチャル映像中の各物体)および周辺環境の映像が予め格納されている。各物体の動き情報は、物体の「動きの種類」毎に当該「動きの種類」に対応付けて格納されているものとする。動き情報は、物体の動きを映像として提示する際に用いる情報である。基本的には解析用データ収集装置の記憶部101に格納されているものと同じである。
訓練条件設定部302は、訓練対象者に訓練させたい解析対象運動情報を訓練対象運動情報として設定し(S302)、記憶部301に記憶された解析対象運動情報と注目視覚情報とを関連付ける情報に基づいて、設定された訓練対象運動情報に対応する解析対象運動情報に関連づけられた注目視覚情報を出力する。例えば、上述の解析装置200(もしくは人手による解析等)の第一解析部202で訓練対象者について得た解析用データと、訓練対象者よりも運動パフォーマンスの高い人について得た解析用データとの間で差異の大きい解析対象運動を得、これを訓練対象運動情報として設定する。複数の解析対象運動情報が抽出された場合は、その中から訓練させたいものを1つ選んで設定してもよい。
第二映像合成部303は、訓練条件設定部302から注目視覚情報を受け取り、注目視覚情報を用いて、訓練用のバーチャル映像を合成する。訓練用のバーチャル映像は、実環境では再現しえない環境を提示するバーチャル映像であり、注目視覚情報が示すバーチャル映像中の部分領域が強調された映像である。
以上の構成により、解析用データ収集装置は運動制御への寄与が大きい知覚情報が何であるかを客観的に解析可能とするための解析用データを収集することができ、解析装置は解析用データを用いて運動制御への寄与が大きい知覚情報を推定することができ、訓練装置は運動制御への寄与が大きい知覚情報を用いて訓練対象者が当該知覚情報を扱えるようになるよう訓練することができる。
本実施形態では、解析用データ収集装置100と解析装置200と訓練装置300とを別体の異なる装置として説明したが、これらの装置を1つの公知又は専用のコンピュータにより実現してもよい。映像表示部81,91についても同様に1つの映像表示部(例えばヘッドマウントディスプレイ)により実現してもよい。
本発明は上記の実施形態及び変形例に限定されるものではない。例えば、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
また、上記の実施形態及び変形例で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現してもよい。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
Claims (16)
- 実環境では再現しえない環境を提示する映像に含まれる、物体の動きを特定する映像特定情報を映像の条件として設定する映像条件設定部と、
物体の動きの種類毎に、物体の動きを映像として提示する際に用いる動き情報を記憶する記憶部と、
前記映像特定情報に基づき、前記動き情報を用いて、実環境では再現しえない環境を提示するバーチャル映像を合成する映像合成部と、
前記映像特定情報と、前記バーチャル映像を提示される解析対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、前記バーチャル映像が提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報とを対応付けた情報を解析用データとする解析用データ生成部とを含む、
解析用データ収集装置。 - 請求項1の解析用データ収集装置であって、
前記解析対象者が行う運動は対戦型の球技であり、前記バーチャル映像には対戦相手と球技で使われる球とが含まれる、
解析用データ収集装置。 - 請求項2の解析用データ収集装置であって、
前記解析対象者が行う運動は、バッティングである、
解析用データ収集装置。 - 実環境では再現しえない環境を提示する映像に含まれる物体の動きを特定する映像特定情報と、前記映像特定情報に基づき、実環境では再現しえない環境を提示する合成されたバーチャル映像を提示される解析対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、前記バーチャル映像を提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報とを対応付けた解析用データの集合を記憶する記憶部と、
前記解析用データの集合に基づき、運動評価情報と相関性が高い運動情報を推定し、推定した運動情報の種別を特定する情報を解析対象運動情報とする第一解析部と、
前記バーチャル映像に含まれる、前記解析対象運動情報に対応する運動情報との相関が高い映像部分領域を推定し、前記解析対象運動情報に対応する運動情報が示す挙動に変動が発生する時刻を示す情報と、前記解析対象運動情報に対応する運動情報との相関が高い映像部分領域を示す情報とを含む注目視覚情報を求める第二解析部とを含み、
前記解析用データの集合は、少なくとも
(1)複数の異なる映像特定情報に対応する映像について、同一の解析対象者から取得した複数の解析用データ
(2)同一の映像特定情報に対応する映像について、複数の異なる解析対象者から取得した複数の解析用データ
の何れかを含む、
解析装置。 - 請求項4の解析装置であって、
前記解析対象者が行う運動は対戦型の球技であり、前記バーチャル映像には対戦相手と球技で使われる球とが含まれる、
解析装置。 - 請求項5の解析装置であって、
前記解析対象者が行う運動は、バッティングである、
解析装置。 - 物体の動きを映像として提示する際に用いる動き情報と、運動の評価の高い運動と低い運動とで差異のある運動情報の種別を表す変化運動種別情報とバーチャル映像中の注目領域および注目時刻を特定する情報である注目視覚情報とを関連付けた情報である注目運動種別情報とを記憶する記憶部と、
訓練対象者に訓練させる運動の種別である訓練対象運動情報が与えられ、前記注目運動種別情報に基づいて、前記訓練対象運動情報に対応する変化運動種別情報に関連付けられた注目視覚情報を出力する訓練条件設定部と、
前記動き情報を用いて、実環境では再現しえない環境を提示するバーチャル映像を合成する第二映像合成部とを含み、
前記第二映像合成部は、前記バーチャル映像中の前記注目視覚情報に含まれる注目時刻近傍において、前記注目視覚情報により特定される注目領域を強調する視覚効果を重畳したバーチャル映像を合成する
ことを特徴とする訓練装置。 - 請求項7記載の訓練装置であって、
実環境では再現しえない環境を提示する映像に含まれる物体の動きを特定する映像特定情報と、前記映像特定情報に基づき、実環境では再現しえない環境を提示する合成されたバーチャル映像を提示される解析対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、前記バーチャル映像を提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報とを対応付けたデータの集合を解析用データの集合とし、
前記解析用データの集合中で、運動評価が高いときに対応する前記解析用データ中の解析用データの運動情報と、運動評価が低いときに対応する前記解析用データ中の解析用データの運動情報とで差異のある運動情報に対応するセンサを特定する情報を前記変化運動種別情報とし、
前記運動評価が高いときの解析用データに含まれる前記バーチャル映像において、前記変化運動種別情報に対応する運動情報の変動が大きい時刻である変動時刻近傍で動きのある部分領域を特定する情報を前記注目領域とし、
前記注目視覚情報は、
前記変動時刻を前記注目時刻として前記注目領域と対応付けたものである、
ことを特徴とする訓練装置。 - 請求項7記載の訓練装置であって、
実環境では再現しえない環境を提示する映像に含まれる物体の動きを特定する映像特定情報と、前記映像特定情報に基づき、実環境では再現しえない環境を提示する合成されたバーチャル映像を提示される解析対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、前記バーチャル映像を提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報とを対応付けたデータの集合を解析用データの集合を記憶する記憶部と、
前記解析用データの集合中で、運動評価が高いときの解析対象者の運動情報と、運動評価が低いときの解析対象者の運動情報とで差異のある運動情報に対応するセンサを特定する情報を前記変化運動種別情報として得る第一解析部と、
前記運動評価が高いときの解析用データに含まれる前記バーチャル映像において、前記変化運動種別情報に対応する運動情報の変動が大きい時刻である変動時刻近傍で動きのある部分領域を特定する情報を得、前記変動時刻と前記部分領域を特定する情報を前記注目視覚情報として、前記変化運動種別情報と前記注目視覚情報とを対応付けた情報である注目運動種別情報を得る第二解析部と、
をさらに備える訓練装置。 - 記憶部には、物体の動きの種類毎に、物体の動きを映像として提示する際に用いる動き情報が記憶されているものとし、
実環境では再現しえない環境を提示する映像に含まれる、物体の動きを特定する映像特定情報を映像の条件として設定する映像条件設定ステップと、
前記映像特定情報に基づき、前記動き情報を用いて、実環境では再現しえない環境を提示するバーチャル映像を合成する映像合成ステップと、
前記映像特定情報と、前記バーチャル映像を提示される解析対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、前記バーチャル映像が提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報とを対応付けた情報を解析用データとする解析用データ生成ステップとを含む、
解析用データ収集方法。 - 記憶部には、実環境では再現しえない環境を提示する映像に含まれる物体の動きを特定する映像特定情報と、前記映像特定情報に基づき、実環境では再現しえない環境を提示する合成されたバーチャル映像を提示される解析対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、前記バーチャル映像を提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報とを対応付けた解析用データの集合が記憶されているものとし、
前記解析用データの集合に基づき、運動評価情報と相関性が高い運動情報を推定し、推定した運動情報の種別を特定する情報を解析対象運動情報とする第一解析ステップと、
前記バーチャル映像に含まれる、前記解析対象運動情報に対応する運動情報との相関が高い映像部分領域を推定し、前記解析対象運動情報に対応する運動情報が示す挙動に変動が発生する時刻を示す情報と、前記解析対象運動情報に対応する運動情報との相関が高い映像部分領域を示す情報とを含む注目視覚情報を求める第二解析ステップとを含み、
前記解析用データの集合は、少なくとも
(1)複数の異なる映像特定情報に対応する映像について、同一の解析対象者から取得した複数の解析用データ
(2)同一の映像特定情報に対応する映像について、複数の異なる解析対象者から取得した複数の解析用データ
の何れかを含む、
解析方法。 - 記憶部には、物体の動きを映像として提示する際に用いる動き情報と、運動の評価の高い運動と低い運動とで差異のある運動情報の種別を表す変化運動種別情報とバーチャル映像中の注目領域および注目時刻を特定する情報である注目視覚情報とを関連付けた情報である注目運動種別情報とが記憶されているものとし、
訓練対象者に訓練させる運動の種別である訓練対象運動情報が与えられ、前記注目運動種別情報に基づいて、前記訓練対象運動情報に対応する変化運動種別情報に関連付けられた注目視覚情報を出力する訓練条件設定ステップと、
前記動き情報を用いて、実環境では再現しえない環境を提示するバーチャル映像を合成する第二映像合成ステップとを含み、
第二映像合成ステップにおいて、前記バーチャル映像中の前記注目視覚情報に含まれる注目時刻近傍において、前記注目視覚情報により特定される注目領域を強調する視覚効果を重畳したバーチャル映像を合成する、
ことを特徴とする訓練方法。 - 請求項12記載の訓練方法であって、
実環境では再現しえない環境を提示する映像に含まれる物体の動きを特定する映像特定情報と、前記映像特定情報に基づき、実環境では再現しえない環境を提示する合成されたバーチャル映像を提示される解析対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、前記バーチャル映像を提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報とを対応付けたデータの集合を解析用データの集合とし、
前記解析用データの集合中で、運動評価が高いときに対応する前記解析用データ中の解析用データの運動情報と、運動評価が低いときに対応する前記解析用データ中の解析用データの運動情報とで差異のある運動情報に対応するセンサを特定する情報を前記変化運動種別情報とし、
前記運動評価が高いときの解析用データに含まれる前記バーチャル映像において、前記変化運動種別情報に対応する運動情報の変動が大きい時刻である変動時刻近傍で動きのある部分領域を特定する情報を前記注目領域とし、
前記注目視覚情報は、
前記変動時刻を前記注目時刻として前記注目領域と対応付けたものである、
ことを特徴とする訓練方法。 - 請求項12記載の訓練方法であって、
記憶部には、実環境では再現しえない環境を提示する映像に含まれる物体の動きを特定する映像特定情報と、前記映像特定情報に基づき、実環境では再現しえない環境を提示する合成されたバーチャル映像を提示される解析対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、前記バーチャル映像を提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報とを対応付けたデータの集合を解析用データの集合が記憶されるものとし、
前記解析用データの集合中で、運動評価が高いときの解析対象者の運動情報と、運動評価が低いときの解析対象者の運動情報とで差異のある運動情報に対応するセンサを特定する情報を前記変化運動種別情報として得る第一解析ステップと、
前記運動評価が高いときの解析用データに含まれる前記バーチャル映像において、前記変化運動種別情報に対応する運動情報の変動が大きい時刻である変動時刻近傍で動きのある部分領域を特定する情報を得、前記変動時刻と前記部分領域を特定する情報を前記注目視覚情報として、前記変化運動種別情報と前記注目視覚情報とを対応付けた情報である注目運動種別情報を得る第二解析ステップと、
をさらに備える訓練方法。 - 請求項1から請求項3の何れかの解析用データ収集装置、請求項4から請求項6の何れかの解析装置、または、請求項7から請求項9の何れかの訓練装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
- 実環境では再現し得ない環境を提示する合成されたバーチャル映像を提示される対象者またはその付属物に取り付けたセンサから得られる運動情報と、
前記バーチャル映像を提示された状態で前記解析対象者が行う運動の評価を示す運動評価情報と、
前記バーチャル映像を特定する映像特定情報と、
を対応付けたデータ構造であって、運動評価情報が高いときの前記運動情報と運動評価が低いときの前記運動情報とで差異の大きい時刻を注目時刻として特定し、当該注目時刻近傍で動きのある前記バーチャル映像中の部分領域を特定する処理に用いられるデータ構造。
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「バーチャルを楽しむ」ためのエンタメメディア MOGULIVE, JPN6020017860, 16 December 2016 (2016-12-16), ISSN: 0004276378 * |
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