JP4883516B2 - ピッチングマシンおよびその変化球を制御する方法 - Google Patents

Description

本発明は、３個のローラが作るボール挿入空間と、該ボール挿入空間内に挿入されたボールに初速および回転を付与する前記３個のローラを各別に回転制御する各駆動装置と、これら３個のローラおよび駆動装置が搭載された構造台を有するピッチングマシンに関する。主として野球のバッティング練習用のピッチングマシンとしての利用が中心である。他に、サッカー、テニス、卓球、バレーボール等のボールを用いる球技での練習用のピッチングマシンとしても利用可能である。また、人にボール等を当てるゲーム（鬼は外ゲーム）や、飛んでくる球から如何に逃げるかを競うゲーム等の機器としても利用できる。

ピッチングマシンは野球のバッティング練習の際に投手の代わりに投球を行うマシンである。プロ野球からバッティングセンターまで幅広く利用されている。ピッチングマシンの一番の目的は、攻略したい相手投手のピッチングを再現し、バッティング技術を向上させることである。ピッチングマシンにとって重要な性能の一つは、所定のスピードを発揮できる能力を有することである。それには、現在市販されているような人間の腕を模倣してボ一ルを投球する機構で、ばねとクランクを応用したアーム式と、ローラを２個用いそれらを回転させ、ローラとボールとの摩擦力を利用してボールを発射させる２ローラ式の２つがある。

一般にアーム式の場合は速度のみ可変できるが、目標範囲の変更は不可能である。また２ローラ式ではボールに与えられる回転の方向はローラが回転する平面上でしか与えられないのでボールはその平面上にしか飛んで行かない。つまり、その平面上では回転数を変えることによって球種やスピードを変えることが可能である。任意の変化球を得るためには、その平面を手動で回転させ、また試行錯誤的に回転軸を決定しているのが現状である。このように、既存のピッチングマシンは機構的にはある程度完成されたものとなっているが、バッターが希望する球種やスピードのボールを任意の目標範囲に投げ分けることは殆ど不可能である。

そのようなことから、３個の投球円盤の周面により形成される挟持間隔にボールを３点挟持により、安定して所望の変化球を得るように構成した投球機が提案された（下記特許文献１参照）。
実開昭６１−１４０７４号公報 前記特許文献１に記載された投球機を、図１４を用いて簡単に説明する。移動台２２上の取付板２１に軸受により縦方向に回転する下側投球円盤２３を設置し、該下側投球円盤２３の上方外周面と挟持間隔Ａを有する。下側投球円盤２３を中心に略１２０°左右の斜め上方に変速回転する、左上投球円盤２７と右上投球円盤３０を夫々取付板２１に軸受により支持させたものである。このような構成により、３点挟持により３つの投球円盤２３、２７、３０を用いて、ある程度、バッターが希望する球種やスピードのボールを任意の目標範囲に投げ分けることが可能になった。

しかしながら、前記従来の投球機にあって、３つの投球円盤を回転駆動する原動機２６、２９、３２の回転制御については、何ら考慮されていない。試行錯誤的にそれぞれの回転数を調整して、バッターが希望する球種やスピードのボールを投げていた。そのため、目標とする位置にボールを投げるためには経験と勘に頼らざるを得なかった。

そこで本件発明者らは以上述べたような既存のピッチングマシンに不足していると考えられる基本的な機能、すなわちバッターが希望する球種およびスピードボールを希望する目標範囲に自在に投げ分けることが可能な構造をもつピッチングマシンを開発することにした。そして、さらにそのマシンが使用される環境に対して適応して進化していくようなマシンを考えた。例えば風速、地面の傾き、気温、ボールの種類等が変化した状況下でも何球か試球をすればその環境における適性を学習してマシン自身の特性を変化させ、求める目標範囲や速度の投球を行うものである。このようなマシンを本件発明者らは知的ピッチングマシンと呼んでいる。

本件発明者らは的内の位置と速度の２つのパラメータを任意に制御し得る知的なピッチングマシンをすでに開発している（特願２００１−０４５９４１「ピッチングマシン、その制御システムおよび制御方法」）。これはボールの発射位置周りに３個のローラを配置したもので、各ローラの回転数を制御することによって、３個のローラの回転軸を含む平面内でボールの回転軸を任意に回転させることができる。これにより、目標に対しての球速、範囲のみならず、様々な球種の選択が可能となる。ただ、この開発マシンでは、的内の位置と球速制御のみに注目したが、この分野のニーズを調査したところ、球速と球種の選定が特に重要であり、的内の位置の選定はこれらに次ぐものであることが明らかとなった。

そこで、本発明では、前記本件発明者らの提案になる知的ピッチングマシンを改良して、球速、球種、的内の位置の３つを制御し得る新しい知的ピッチングマシンおよびその変化球制御方法を提供することを目的とする。

本発明では３個のローラを用いそのローラの回転数を各々独立に制御すると同時に、ボールの発射角を制御することによって、従来不可能であった任意の球種のボールを希望する目標範囲、速度に投げ分けることのできる新型のピッチングマシンの製作を試みた。これは本件発明者等がすでに的内の位置と速度のみを可変できるものとして開発してきたピッチングマシンをさらにレベルアップしたもので、その制御法にはニューラルネットワーク（以下ＮＮ）を用いている。このＮＮでは各的内の位置、速度、球種を入力データ、各ローラの回転数および上下、左右の発射角を出力データとして学習を行い、バッターが希望するピッチングが可能となるようにしている。ここではそのようなピッチングマシンのシステムとその性能評価について記述する。

このため本発明は、３個のローラが作るボール挿入空間と、該ボール挿入空間内に挿入されたボールに初速および回転を付与する前記３個のローラを各別に回転制御する各駆動装置と、これら３個のローラおよび駆動装置が搭載された構造台を有するピッチングマシンにおいて、前記構造台を上下および左右に所定角度で揺動可能に駆動する方向制御駆動部を設けたことを特徴とする。また本発明は、３個のローラが作るボール挿入空間と、該ボール挿入空間内に挿入されたボールに初速および回転を付与する前記３個のローラを各別に回転制御する各駆動装置と、これら３個のローラおよび駆動装置が搭載された構造台と、前記構造台を上下および左右に所定角度で揺動可能に駆動する方向制御駆動部とを有するピッチングマシンの変化球制御方法において、前記各駆動装置および方向制御駆動部を制御して、３個のローラの回転数、構造台の上下および左右の揺動角を制御し、ボールが目標とする、速度、球種および的内の位置に到達できるように構成したことを特徴とする。また本発明は、前記ボールの目標とする、速度、球種および的内の位置の制御がコンピュータ内に格納された階層型ニューラルネットワークシステムによりなされることを特徴とするもので、これらを課題解決のための手段とするものである。

本発明によれば、３個のローラが作るボール挿入空間と、該ボール挿入空間内に挿入されたボールに初速および回転を付与する前記３個のローラを各別に回転制御する各駆動装置と、これら３個のローラおよび駆動装置が搭載された構造台を有するピッチングマシンにおいて、前記構造台を上下および左右に所定角度で揺動可能に駆動する方向制御駆動部を設けたことにより、３個のローラを回転駆動する駆動装置に加えて、構造台を上下および左右に駆動する方向制御駆動部を設けたことで、簡素な構造改変のみにても、希望する速度、希望する球種の球を、バッティングゾーンあるいは的における位置への希望する目標範囲で正確に投球することが可能となった。

また、３個のローラが作るボール挿入空間と、該ボール挿入空間内に挿入されたボールに初速および回転を付与する前記３個のローラを各別に回転制御する各駆動装置と、これら３個のローラおよび駆動装置が搭載された構造台と、前記構造台を上下および左右に所定角度で揺動可能に駆動する方向制御駆動部とを有するピッチングマシンの変化球制御方法において、前記各駆動装置および方向制御駆動部を制御して、３個のローラの回転数、構造台の上下および左右の揺動角を制御し、ボールが目標とする、速度、球種および的内の位置に到達できるように構成したことにより、３個のローラを回転駆動して、容易に希望する速度、希望する球種の球が得られると同時に、構造台を上下および左右に駆動して、バッティングゾーンあるいは的における位置への希望する目標範囲で正確に投球することが可能となった。

さらに、前記ボールの目標とする、速度、球種および的内の位置の制御がコンピュータ内に格納された階層型ニューラルネットワークシステムによりなされることで、学習機能を通じて前記ボールの目標値と試投による教師データとの誤差を解消することができる。これにより、ピッチングマシン個々の製造誤差や、マシンを使用する環境（場所、気温、風、湿度等）の諸条件の相違が問題とならなく、常に精度の高い機能維持ができる。そして、これを使用している場合、それらのデータを追加学習することで、マシンの精度を益々向上させることが可能となる。

また、コンピュータ内に投球プログラムを作っておくことにより、それに従った投球を行ったり、キャッチャーの指示通りの投球を行うことも可能にする。さらに、プロ野球の名投手と名バッターとの対決等の投球履歴を、的内の位置、速度、球種を含めて正確にシミュレートすることもできる。このことから、実際に行われる野球の試合で、対戦するピッチャーの過去に行われた試合の投球内容をデータベース化して、自チームの各バッターにマシンでその投球内容に従って投球させ、自チームの戦力評価を行うことも可能となる。さらにまた、ランダムに投げた球に対するバッターの打撃状況を記憶し、それにより、バッターが打ち易い球、打ち難い球を判定して、これらを投げ分けることができる。このことは、バッターからすると、好みの球および苦手の球の選択が可能となる。

以下、本発明のピッチングマシンおよびその変化球制御方法について図面を用いて説明する。図１は本発明のピッチングマシンの構造および制御システムの概略図、図２は試作品の写真図、図３は球種パラメータによる球種の説明図。図４は階層型ニューラルネットワーク（ＮＮ）モデル図、図５は投球実験側面図、図６は的における的内の位置のＸ、Ｙ座標結果図、図７はローラの回転数とボールの速度との関係図、図８はボールのストレートスピン状態の回転の様子を示した高速度写真図、図９はボールのカーブスピン状態の回転の様子を示した高速度写真図、図１０はＮＮの学習回数と誤差との関係図、図１１はＮＮ制御による投球実験結果図、図１２は各球種における速度誤差を示す図、図１３は各球種における位置誤差を示す図である。

本発明の基本的な構成は、図１に示すように、３個のローラ１、２、３が作るボール挿入空間５と、該ボール挿入空間５内に挿入されたボール４に初速および回転を付与する前記３個のローラ１、２、３を各別に回転制御する各駆動装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３と、これら３個のローラ１、２、３および駆動装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３が搭載された構造台６を有するピッチングマシンＰにおいて、前記構造台６を上下および左右に所定角度で揺動可能に駆動する方向制御駆動部Ｍ４、Ｍ５を設けたことを特徴とするものである。

図１に示すように、製作した新型のピッチングマシンＰは、コンピュータ８およびコントローラ１１等の制御部とともに制御システムを構成する。コンピュータ８には階層型ニューラルネットワーク（ＮＮ）および投球決定プログラム１０等が格納さている。試作品の写真図を図２に示す。図１から分かるように、ボール４は発射位置周りに１２０°間隔でＹ字型に設置された３個のゴム製のローラ１、２、３の外周面との摩擦力を利用して発射される。各ローラ１、２、３にはそれぞれ駆動装置であるモータＭ１、Ｍ２、Ｍ３が設置されており、Ｖベルトを介して連動し回転数は０〜２３００ｒｐｍまで可変でき、各モータＭ１、Ｍ２、Ｍ３は各々独立（各別）に回転制御される。

さらに、ボール４を任意の目標範囲に投げ分けるため、ピッチングマシンＰの下部に方向制御駆動部を構成するモータＭ４およびＭ５を設置した。前記ローラ１、２、３および駆動装置であるモータＭ１、Ｍ２、Ｍ３ならびにピッチングマシンＰの上下角θを調整する駆動モータＭ４は構造台６に設置され、該構造台６の左右角φを調整する駆動モータＭ５は構造台６の下部の台車７に設置される。これらの駆動モータＭ４、Ｍ５の設置位置を交替してもよい。ピッチングマシンＰ本体の上下角θを−６°〜＋６°、左右角φを−５°〜＋５°まで可変できるようにした。これらの新機構を採用した新型ピッチングマシンでは、最高速１６０ｋｍ／ｈまでの任意の球速で、かつ広範囲の希望する目標範囲に、任意の球種のボールを投球することが可能である。

各モータＭ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５は前述したように、コントローラ１１を介してＰＣ８に接続されおり、ＰＣ８上でこれらのモータの回転数を制御可能にしている。また、図示省略の各種センサ（３個のローラの放出口の直後に設置される）を用いて３個のローラ１、２、３の回転数Ｎ₁ 、Ｎ₂ 、Ｎ₃ 、マシンの上下角θ、マシンの左右角φ、ボールの初速度Ｖが実測される。

＜ニューラルネットワーク（ＮＮ）を用いた投球制御方法＞
知的ピッチングマシンの制御には、階層型ＮＮを用いている。次にその制御方法について述べる。本制御では、基本的に投球したいボールの的内の位置座標Ｘ，Ｙ、速度Ｖおよび後述する球種パラメータＢ_X 、Ｂ_Y の５つの入力情報から、そのような投球をするための各ローラの回転数Ｎ₁ 、Ｎ₂ 、Ｎ₃ とマシンの上下角θ、マシンの左右角φの５変数を出力情報とするシステムを構築すればよい。それには理論的にボールの飛翔方向を算出する方法がまず考えられる。そして、その手法については、本件発明者らはすでに前記出願にて述べているようにボールの抗力係数やマグナス力等を測定することで一応可能ではあるが、これらには非常に手間と時問を要し、かつその割に精度の良いものとはならない。

そこで、複雑な理論式を用いなくとも入出力間関係を学習できる階層型ＮＮを本発明では採用した。ＮＮを用いればいくつかの教師データを与えることによってＮＮ自体が学習し、正しい出力をするようになる。故に本マシンのようにマシン自体の特性が、その置かれた環境や使用法等に影響されるような非常に複雑な事象の制御問題に対して、ＮＮは有効な手段である。そこで本発明で用いた階層型ＮＮは、図４に示すような入力情報としてボールの的内の位置座標Ｘ，Ｙ、速度Ｖおよび球種パラメータＢ_X 、Ｂ_Y の５つを、一方３個のローラの回転数Ｎ₁ 、Ｎ₂ 、Ｎ₃ とマシンの上下角θおよび左右角φの５変数を出力情報とする３層のネットワークとした。このＮＮに教師データＴ_i を与え、出力Ｎ_i と教師データとの差の２乗、すなわち２乗誤差：（Ｔ_i −Ｎ_i ）² ／２の総和をバックプロパゲーション法（誤差逆伝播法）によって減少させて行くことによって学習し、正確な出力をするようなＮＮを構築した。

＜球種パラメータＢ_X 、Ｂ_Y ＞
さて、カーブやシュート等の変化球を本発明では球種と呼んでいるが、これを球種パラメータＢ_X 、Ｂ_Y の２つで表現する手法を提案する。今、開発したピッチングマシンの３つのローラの回転数Ｎ₁ 、Ｎ₂ 、Ｎ₃ を変化させ、Ｎ₃ ＞Ｎ₁ ＝Ｎ₂ の関係にあるとする。このとき、各ローラがボールに与える回転モーメントをベクトルで表現すると、各ローラに対応したベクトルＮ＾₁ 、Ｎ＾₂ 、Ｎ＾₃ （＾は便宜上ベクトルを示す）はそれぞれ１２０度間隔なので図３（ａ）で示される。これら３つのベクトルを合成すると、図中のＢ＾となる。このベクトルの大きさを最大回転数で無次元化し横軸がＢ_X 、縦軸がＢ_Y で、Ｂ_X ＝Ｂ_Y ＝０．５を中心とする座標系に写像すると、図３（ｂ）のように示される。
このように定義されるベクトルＢ＾の大きさが実際のボールに与えられる自転回転数（スピン）を示し、ベクトルＢ＾と直交する方向がボールの回転軸の方向を示すことになる。

例えば、先のＢ＾の場合、ボールに対して図３（ｃ）の状態となり、これは球種がカーブとなる。同様に、シュート、ドロップ等も同図（ｂ）に示す範囲として表現することができる。なお、０＜Ｂ_Y ＜０．５の範囲では、ボールの回転は順回転（フォロースピン）となり、一方０．５＜Ｂ_Y ＜１．０の範囲では、逆回転（バックスピン）となり、Ｂ_X ＝Ｂ_Y ＝０．５では無回転ボールとなる。一般に、変化球は回転軸と回転（スピン）で決定できるため、２つの球種パラメータＢ_X 、Ｂ_Y で、あらゆる変化球を表現することが可能であると考えられる。なお、この手法の妥当性については、後述の基本性能試験で検討する。

＜知的ピッチングマシンの性能評価＞
＜基本性能試験＞
本ピッチングマシンで３個のローラの回転数Ｎ₁ 、Ｎ₂ 、Ｎ₃ および角度θ、φを変化させることで、どのようなボールが投げられるかをまず調べた。実験用のボールは現在プロ野球に使用されている硬式ボールと同じボールを用いた。実験は、図５に示すようなピッチングマシンと距離１４ｍをおいて幅０．７５ｍ、高さ１．２５ｍの的を設置し、室内で行った。また３個のローラの回転数とマシンの上下角、左右角を任意に選定して投球を行った。図６はその一例で１１５パターンを投球したとき、的に当たった的内の位置の位置座標の結果を示す。すべてのデータは１パターンの投球に対して３球投球を行い、その平均値を用いている。これより、殆どすべての領域にボールを投球できることが分かる。

次に、図７は３つのローラの回転数の総和（Ｎ₁ ＋Ｎ₂ ＋Ｎ₃ ）とボールの速度Ｖとの関係を示したものである。これより、両者にはほぼ線形性があること、また本マシンでは球速７０〜１６０ｋｍ／ｈの範囲のボールが投球可能であること等が分かる。また、高速度ビデオカメラを用いて各球種におけるボールの回転の様子を撮影した。図８はその一例で、Ｎ₁ ＝２１００ｒｐｍ、Ｎ₂ ＝Ｎ₃ ＝１５００ｒｐｍ、θ＝φ＝０°（Ｂ_X ＝０．５、Ｂ_Y ＝０．６）の条件、つまり球種がストレートのときのボールの回転の様子を示したものである。これより、本マシンで投球したボールは実際のピッチャーの投球と同様、きれいなバックスピン状態の回転をしていることが分かる。

同様に図９は（Ｂ_X ＝０．４、Ｂ_Y ＝０．４２）の条件、カーブの回転の様子を示したものである。これを見るとボールの回転軸は、マシン側から見て鉛直軸すなわち鉛直方向からやや左方に傾いた方向で、その回転はフォロースピン状態の回転をしており、前記図３（ｃ）の回転軸方向、回転とほぼ一致していることが分かる。また、図には示していないが、ドロップ、シュート等についてもビデオ撮影を行い、その回転の様子を確認している。これらのことから、種々の変化球を前章の球種パラメータＢ_X 、Ｂ_Y の２つで表現する本手法が充分妥当であると言える。

＜総合性能評価＞
前節の実験データを教師データとして、ＮＮをバックプロパゲーション法により学習させた。図１０に学習過程の一例を示す。これより、学習回数とともに誤差が減少していることが分かる。学習済みのＮＮを用いて実際の投球試験を行った。図６に示した１１５個の投球データを教師データとして学習させたネットワークで希望球種の投球試験を行った結果の一例を図１１に示す。つまりあらかじめ希望した的内の位置、５つの速度（７０、９０、１１０、１３０、１５０ｋｍ／ｈ）および４つの球種（ストレート、ドロップ、カーブ、シュート）を決めておき、それらに対するＮＮ出力のＮ₁ 、Ｎ₂ 、Ｎ₃ およびθ、φを用いて投球した結果である。図中の＊印が希望したボールの位置（的の真中）を示し、図１１（ａ）では投球試験結果を各球種ごとに○口△◇印で示している。なお、○はストレート、口はドロップ、△はカーブ、◇はシュートをそれぞれ示している。

一方図１１（ｂ）では同様の実験結果を、各速度をパラメータにして示している。これらの結果より、速度や球種では明確な相関関係は見られないが、全体としてある程度ばらつきはあるものの目標位置近傍に分布している。また、プロ級である速度１５０ｋｍ／ｈのボールをはじめ、いずれの速度や球種のボールにおいてもその位置は太線枠内のストライクゾーンを外れていない良い結果であった。これより、開発した本マシンは、プロ野球をも含む現状の野球で想定される広範囲の速度、多様な球種のボールを瞬時にかつ、ほぼ希望した的内の位置に投げ分けることが可能で、市販のマシンに比べ高いポテンシヤルを有していると言えよう。

以上述べた結果をより定量的に評価するため、次のような速度誤差ΔＶと、位置誤差Δｒを定義した。

ΔＶ＝｜（Ｖ’−Ｖ）／Ｖ｜×１００ ・・・（１）

ここで、Ｖ：速度（目標値）、Ｖ’：速度（実験値）

Δｒ＝（（Ｘ’−Ｘ）² ＋（Ｙ’−Ｙ）² ）^1/2 ・・・（２）

ここで、Ｘ：ｘ座標（目標値）、Ｘ’：ｘ座標（実験値）、Ｙ：ｙ座標（目標値）、Ｙ’：ｙ座標（実験値）

図１２は、希望速度と対応する投球の速度誤差ΔＶを球種（ストレート、ドロツプ、カーブ、シュート）毎に算出した結果を示したものである。図より、球種により多少ばらつきがあるもののその差は僅少で２．６％、最大でも３．４％で非常に小さい結果となった。これは本マシンの特性として、前記図７に示したローラの回転数の総和と投球速度にはほぼ線形に近い関係があり、この特性の学習が容易であったためと考えられる。

一方、図１３は希望的内の位置と対応する投球の位置誤差Δｒを４球種（ストレート、ドロツプ、カーブ、シュート）毎に算出した結果を示したものである。図より、速度誤差同様、球種により多少ばらついているもののその差は、最小のストレートでは約１００ｍｍ、最大のシュートでも約１５０ｍｍであった。ボールの直径が約７０ｍｍであるので、その誤差はボール２個分程度に収まっていることが分かり、本マシンは非常に高い投球精度を有していることが分かる。ただ、多少誤差を生じている原因としては、同じ目標範囲で同じ球速であってもそのような投球をする回転数の組合せが多く存在することや、ボールとローラの接触時の摩擦特性が回転数やボールの縫い目によって複雑に変化するためであると考えられる。

＜結言＞
本発明では３ローラ式の新型ピッチングマシンを開発し、ニューラルネットワークを用いてその回転数やボールの発射角を決定することにより希望した目標範囲に、希望した速度と球種（変化球）のボールを投球させることを試みたその結果、多様な球種で球速が７０〜１６０ｋｍ／ｈの広範囲で投球可能であり、またその投球精度は、速度と球種についてはほぼ完全に、また的内の位置についても、ボール２個程度の精度で予測が行えた。これは、現状のピッチッグマシンを遙かに凌ぐ充分な精度であり、非常に実用性の高い新型のピッチングマシンであると言える。

以上、本発明の実施例について述べてきたが、本発明の趣旨の範囲内にて、３個のローラの形状（円板としての直径、好適には同径であるが、場合によっては異径であってもよい）、形式（ローラ周面の形状、平面でもボールの曲率に適合した円弧面としてもよい）および材質（ゴムを周面に貼設したり、ローラ全体をゴム等の高摩擦係数材により構成してもよい）ならびに配置形態（好適には１２０°の間隔をおいて３個のローラが均等に配設されるが、不均等に配設することを妨げるものではない）、ローラを各別に回転制御する各駆動装置の形状、形式（電動モータ、内燃機関等）およびローラとの関連構成（直接駆動、ベルト駆動、チェーン駆動、歯車駆動等）、構成台の形状、形式および構成台への３個のローラおよび駆動装置の配設形態、構造台を設置する台車等の形状、形式（運搬のためのキャスタの設置等）、構造台の上下（歯車の噛合によるもの、シリンダの伸縮によるもの等）および左右（歯車によるもの、シリンダの伸縮によるもの等）の揺動形態、揺動変化量、方向制御駆動部を構成する駆動モータ等の形状、形式（電動モータ、内燃機関等）は適宜選定できる。

また、構造台については、ピッチングプレートの両端部間を平行移動できるように台車上に走行レール等を設けてもよい。コンピュータの形状、形式、コンピュータ内に格納される階層型ニューラルネットワークシステムの形式、投球決定プログラムの形式、コントローラの形状、形式、試投による教師データ取得形態、学習の回数等については適宜選定できる。

本発明のピッチングマシンの構造および制御システムの概略図である。 同、試作品の写真図である。 同、球種パラメータによる球種の説明図である。 同、階層型ニューラルネットワーク（ＮＮ）モデル図である。 同、投球実験側面図である。 同、的における位置のＸ、Ｙ座標結果図である。 同、ローラの回転数とボールの速度との関係図である。 同、ボールのストレートスピン状態の回転の様子を示した高速度写真図である。 同、ボールのカーブスピン状態の回転の様子を示した高速度写真図である。 同、ＮＮの学習回数と誤差との関係図である。 同、ＮＮ制御による投球実験結果図である。 同、各球種における速度誤差を示す図である。 同、各球種における位置誤差を示す図である。 従来の投球機の正面図である。

符号の説明

１ 第１ローラ
２ 第２ローラ
３ 第３ローラ
４ ボール
５ ボール挿入空間
６ 構造台
７ 台車
８ ＰＣ
９ ＮＮシステム
１０ 投球決定プログラム
１１ コントローラ
Ｍ１〜Ｍ３ 駆動装置（電動モータ等）
Ｍ４、Ｍ５ 方向制御駆動部（電動モータ等）
Ｐ ピッチングマシン

Claims (2)

1. ３個のローラが作るボール挿入空間と、該ボール挿入空間内に挿入されたボールに初速および回転を付与する前記３個のローラを各別に回転制御する駆動装置と、これら３個のローラおよび駆動装置が搭載された構造台とを有するピッチングマシンにおいて、
   前記構造台を、所定の上下角（θ）および左右角（φ）にて揺動可能に駆動する方向制御駆動部が設けられ、かつ、
   投球すべき変化球が投じられるように、駆動装置および方向制御駆動部を操作する制御部が備えられ、
   該制御部にはコンピュータが含まれており、該コンピュータには階層型ニューラルネットワークシステムが格納されており、該階層型ニューラルネットワークシステムは、
   ボールの到達地点の位置座標Ｘ、Ｙ、ボールの速度Ｖ、および、下記（Ｉ）の球種パラメータＢ_Ｘ 、Ｂ_Ｙを入力として受け入れ、
   ３個のローラのそれぞれの回転数（Ｎ_１、Ｎ_２、Ｎ_３）、構造台の上下角（θ）および左右角（φ）の変化量を出力し、かつ、
   与えられた教師データを用い、入力（Ｘ、Ｙ、Ｖ、Ｂ_Ｘ、Ｂ_Ｙ）と、出力（Ｎ_１、Ｎ_２、Ｎ_３、θ、φ）との関係を、該出力と該教師データとの２乗誤差の総和を減少させていく学習によって調節し、それによって出力を制御するように構成されており、
   前記の駆動装置、方向制御駆動部、および、制御部の構成によって、３個のローラのそれぞれの回転数（Ｎ_１、Ｎ_２、Ｎ_３）、構造台の上下角（θ）および左右角（φ）の変化量が決定され、球速と球種と到達地点の座標とが制御された状態にて、目的とする変化球が投球され得るようになっていることを特徴とする、ピッチングマシン。
   （Ｉ）球種を表現するための２つのパラメータＢ_Ｘ、Ｂ_Ｙであって、
   ３つのローラがボールに与える回転モーメントを、それぞれベクトルＮ＾_１、Ｎ＾_２、
   Ｎ＾_３で表現し、これら３つのベクトルを合成したベクトルＢ＾を、最大回転数で無次元化し、横軸Ｂ_Ｘ、縦軸Ｂ_Ｙ 、Ｂ_Ｘ ＝Ｂ_Ｙ ＝０．５を中心とする座標系に写像することによって得られる、球種パラメータＢ_Ｘ、Ｂ_Ｙ 。
2. 請求項１に記載のピッチングマシンを用い、該マシンを操作して、該マシンから投じられる変化球を制御する方法であって、
   前記ピッチングマシンに設けられている制御部のコンピュータに格納された階層型ニューラルネットワークシステムに、ボールの到達地点の位置座標Ｘ、Ｙ、ボールの速度Ｖ、および、球種パラメータＢ _Ｘ 、Ｂ _Ｙ を入力し、各駆動装置および方向制御駆動部を制御し、３個のローラの回転数（Ｎ _１ 、Ｎ _２ 、Ｎ _３ ）、構造台の上下角（θ）および左右角（φ）を変化させ、それによって、前記ピッチングマシンから投じられたボールを、目標とする速度および球種とし、かつ、的内の目標位置に到達させることを特徴とする、
   前記ピッチングマシンの変化球を制御する方法。

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