JP7123750B2 - Analysis device and analysis system - Google Patents

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特許法第30条第2項適用 日本機械学会シンポジウム:スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス2017にて公開Application of Article 30, Paragraph 2 of the Patent Act Released at the Japan Society of Mechanical Engineers Symposium: Sports Engineering and Human Dynamics 2017

本開示は、ボールの回転軸を解析するための技術に関する。 The present disclosure relates to techniques for analyzing the axis of rotation of a ball.

近年、ボールに内蔵されたセンサからの情報を用いることで、投球時の野球ボールの移動軌跡、回転速度、回転軸の方向などの回転パラメータを計測する手法が知られている。例えば、特開2018-134153号公報(特許文献1)には、投球解析システムが開示されている。 In recent years, there has been known a method of measuring rotational parameters such as the movement trajectory, rotational speed, and direction of the rotational axis of a baseball during pitching by using information from a sensor built into the ball. For example, Japanese Patent Laying-Open No. 2018-134153 (Patent Document 1) discloses a pitch analysis system.

特許文献1に係る投球解析システムは、センサ部及び送信部が内蔵されたボールと、送信部から送信されたセンサ部の検出値を受信して解析する解析装置とを備える。センサ部は、基板と、基板に搭載された加速度センサ、地磁気センサ及びジャイロセンサとを含む。解析装置は、グローバル座標系における基板の初期方向を特定して記憶し、グローバル座標系における基板の逐次変化する方向を算出し、グローバル座標系におけるボールの逐次変化する加速度を算出し、グローバル座標系におけるボールの移動軌跡を算出する。 A pitch analysis system according to Patent Document 1 includes a ball with a built-in sensor section and a transmission section, and an analysis device that receives and analyzes the detection value of the sensor section transmitted from the transmission section. The sensor section includes a substrate, and an acceleration sensor, a geomagnetic sensor, and a gyro sensor mounted on the substrate. The analysis device identifies and stores the initial orientation of the substrate in the global coordinate system, calculates the progressive orientation of the substrate in the global coordinate system, calculates the progressive acceleration of the ball in the global coordinate system, and Calculate the trajectory of the ball in

特開2018-134153号公報JP 2018-134153 A

特許文献1では、ジャイロセンサを用いて回転軸の方向を算出することが開示されている。しかし、一般的に、ジャイロセンサはサイズが比較的大きく、ボールに内蔵できるような小型のジャイロセンサでは計測領域が限定される。そのため、野球のように投球時のボールが高速回転する場合には、ジャイロセンサを用いるとサチュレーションによりボールの回転軸の角度を精度よく求めることができない場合がある。 Japanese Patent Laid-Open No. 2002-200002 discloses calculating the direction of a rotation axis using a gyro sensor. However, a gyro sensor is generally relatively large in size, and a small gyro sensor that can be built into a ball has a limited measurement area. Therefore, when the ball rotates at high speed during pitching, such as in baseball, if a gyro sensor is used, it may not be possible to obtain the angle of the rotation axis of the ball with high accuracy due to saturation.

本開示のある局面における目的は、ボールの回転軸の角度をより精度よく算出することが可能な解析装置、および解析システムを提供することである。 An object of one aspect of the present disclosure is to provide an analysis device and an analysis system capable of more accurately calculating the angle of the rotation axis of the ball.

ある実施の形態に従うと、ボールの回転軸を解析するための解析装置が提供される。解析装置は、ボールに内蔵されたセンサ機器により時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける情報入力部と、加速度データおよび地磁気データに基づいて、ボールの姿勢情報を算出する姿勢算出部と、地磁気データに基づいて、被験者により放たれたボールの回転数を算出する回転数算出部と、姿勢情報と、回転数と、地磁気データと、地磁気データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、所定のフィルタを用いて所定方向に対するボールの回転軸の角度を算出する回転軸算出部とを備える。 According to one embodiment, an analysis device is provided for analyzing the axis of rotation of a ball. The analysis device includes an information input unit that receives input of acceleration data and geomagnetism data detected in time series by a sensor device built into the ball, and an attitude calculator that calculates the attitude information of the ball based on the acceleration data and geomagnetism data. a rotation number calculation unit that calculates the number of rotations of the ball released by the subject based on the geomagnetic data; attitude information; the number of rotations; the geomagnetic data; and a rotation axis calculation unit that calculates the angle of the rotation axis of the ball with respect to a predetermined direction using a predetermined filter based on the value.

好ましくは、回転軸算出部は、ボールが放たれたタイミングの前後の所定期間におけるボールの回転軸の角度を算出する。 Preferably, the axis-of-rotation calculator calculates the angle of the axis of rotation of the ball in a predetermined period before and after the timing at which the ball is released.

好ましくは、回転軸算出部は、姿勢情報と、回転数と、地磁気データと、1階微分値と、2階微分値とに基づいて、地磁気データと1階微分値と2階微分値とを観測値とした観測方程式に対して所定のフィルタを適用してボールの回転軸の角度を算出する。 Preferably, the axis-of-rotation calculator calculates the geomagnetic data, the first-order differential value, and the second-order differential value based on the attitude information, the rotation speed, the geomagnetic data, the first-order differential value, and the second-order differential value. A predetermined filter is applied to the observation equation as the observed value to calculate the angle of the rotation axis of the ball.

好ましくは、解析装置は、加速度データに基づいて、所定のフィルタを用いて被験者から放たれたボールの進行方向を算出する方向算出部をさらに備える。所定方向は、方向算出部により算出された進行方向である。 Preferably, the analysis device further includes a direction calculation unit that calculates the traveling direction of the ball released by the subject using a predetermined filter based on the acceleration data. The predetermined direction is the traveling direction calculated by the direction calculator.

好ましくは、方向算出部は、進行方向を規定する回転行列を状態値とした状態方程式、および、ボールが放たれたタイミングの前後の所定期間における加速度データの最大値を観測値とした観測方程式、に対して所定のフィルタを適用して進行方向を規定する回転行列を算出する。 Preferably, the direction calculation unit includes a state equation whose state value is a rotation matrix that defines the direction of travel, and an observation equation whose observation value is the maximum value of acceleration data in a predetermined period before and after the timing at which the ball is released. A rotation matrix that defines the traveling direction is calculated by applying a predetermined filter to .

好ましくは、センサ機器は、低加速度を検出するための低加速度センサと、高加速度を検出するための高加速度センサとを含む。加速度データは、低加速度センサにより検出された低加速度データと、高加速度センサにより検出された高加速度データとを含む。姿勢算出部は、ボールの初期姿勢情報を算出する場合、加速度データとして低加速度データを採用する。 Preferably, the sensor device includes a low acceleration sensor for detecting low accelerations and a high acceleration sensor for detecting high accelerations. The acceleration data includes low acceleration data detected by the low acceleration sensor and high acceleration data detected by the high acceleration sensor. The attitude calculation unit uses low acceleration data as the acceleration data when calculating the initial attitude information of the ball.

好ましくは、所定のフィルタは、拡張カルマンフィルタである。
他の実施の形態に従うと、ボールの回転軸を解析するための解析装置が提供される。解析装置は、ボールに内蔵されたセンサ機器により時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける情報入力部と、加速度データおよび地磁気データに基づいて、ボールの姿勢情報を算出する姿勢算出部と、地磁気データに基づいて、被験者により放たれたボールの回転数を算出する回転数算出部と、姿勢情報と、回転数と、加速度データと、加速度データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、所定のフィルタを用いて所定方向に対するボールの回転軸の角度を算出する回転軸算出部とを備える。
Preferably, the predetermined filter is an extended Kalman filter.
According to another embodiment, an analysis device is provided for analyzing the axis of rotation of a ball. The analysis device includes an information input unit that receives input of acceleration data and geomagnetism data detected in time series by a sensor device built into the ball, and an attitude calculator that calculates the attitude information of the ball based on the acceleration data and geomagnetism data. a rotation number calculation unit that calculates the number of rotations of the ball released by the subject based on geomagnetic data; attitude information; the number of rotations; acceleration data; and a rotation axis calculation unit that calculates the angle of the rotation axis of the ball with respect to a predetermined direction using a predetermined filter based on the value.

好ましくは、回転軸算出部は、姿勢情報と、回転数と、加速度データと、1階微分値と、2階微分値とに基づいて、加速度データと1階微分値と2階微分値とを観測値とした観測方程式に対して所定のフィルタを適用してボールの回転軸の角度を算出する。 Preferably, the rotation axis calculation unit calculates the acceleration data, the first derivative value, and the second derivative value based on the posture information, the rotation speed, the acceleration data, the first derivative value, and the second derivative value. A predetermined filter is applied to the observation equation as the observed value to calculate the angle of the rotation axis of the ball.

さらに他の実施の形態に従う解析システムは、ボールの回転軸を解析するための解析装置と、ボールに内蔵されたセンサ機器とを備える。解析装置は、センサ機器によりに時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける情報入力部と、加速度データおよび地磁気データに基づいて、ボールの姿勢情報を算出する姿勢算出部と、地磁気データに基づいて、被験者により放たれたボールの回転数を算出する回転数算出部と、地磁気データと、姿勢情報と、回転数と、地磁気データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、所定のフィルタを用いて所定方向に対するボールの回転軸の角度を算出する回転軸算出部とを含む。 An analysis system according to still another embodiment includes an analysis device for analyzing the rotation axis of the ball and a sensor device built into the ball. The analysis device includes an information input unit that receives input of acceleration data and geomagnetism data detected in time series by the sensor device, an attitude calculation unit that calculates ball attitude information based on the acceleration data and the geomagnetism data, and a geomagnetism Based on the data, a rotation speed calculation unit that calculates the rotation speed of the ball released by the subject, based on the geomagnetic data, the posture information, the rotation speed, and the first derivative value and the second derivative value of the geomagnetic data and a rotation axis calculator that calculates the angle of the rotation axis of the ball with respect to a predetermined direction using a predetermined filter.

さらに他の実施の形態に従う解析システムは、ボールの回転軸を解析するための解析装置と、ボールに内蔵されたセンサ機器とを備える。解析装置は、ボールに内蔵されたセンサ機器により時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける情報入力部と、ボールが静止状態のときの加速度データおよび地磁気データに基づいて、ボールの姿勢情報を算出する姿勢算出部と、地磁気データに基づいて、被験者により放たれたボールの回転数を算出する回転数算出部と、姿勢情報と、回転数と、加速度データと、加速度データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、所定のフィルタを用いて所定方向に対するボールの回転軸の角度を算出する回転軸算出部とを含む。 An analysis system according to still another embodiment includes an analysis device for analyzing the rotation axis of the ball and a sensor device built into the ball. The analysis device includes an information input unit that receives input of acceleration data and geomagnetism data detected in time series by a sensor device built into the ball, and an analysis device of the ball based on the acceleration data and geomagnetism data when the ball is stationary. a posture calculation unit that calculates posture information; a rotation speed calculation unit that calculates the rotation speed of a ball released by a subject based on geomagnetic data; posture information; rotation speed; acceleration data; and a rotation axis calculation unit that calculates the angle of the rotation axis of the ball with respect to a predetermined direction using a predetermined filter based on the differential value and the second differential value.

本開示によると、ボールの回転軸の角度をより精度よく算出することが可能となる。 According to the present disclosure, it is possible to more accurately calculate the angle of the rotation axis of the ball.

実施の形態1に従う解析システムの全体構成を説明するための図である。1 is a diagram for explaining the overall configuration of an analysis system according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に従うボールの概略構成を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining a schematic configuration of a ball according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に従う解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。2 is a block diagram showing the hardware configuration of the analysis device according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に従うセンサ機器のハードウェア構成を示すブロック図である。2 is a block diagram showing the hardware configuration of the sensor device according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に従う解析装置の動作を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining the operation of the analysis device according to Embodiment 1; 実施の形態1に従うボールの回転数の算出方式を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining a method of calculating the number of revolutions of a ball according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に従うボールの回転軸の角度の表示例を示す図である。4 is a diagram showing a display example of the angle of the axis of rotation of the ball according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に従う解析装置の機能構成例を示すブロック図である。2 is a block diagram showing a functional configuration example of an analysis device according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態2に従う解析装置の動作を説明するためのフローチャートである。9 is a flowchart for explaining the operation of the analysis device according to Embodiment 2; 実施の形態2に従う解析装置の機能構成例を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing an example of the functional configuration of an analysis device according to Embodiment 2;

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
[実施の形態1]
<システムの全体構成>
図1は、実施の形態1に従う解析システム1000の全体構成を説明するための図である。図1を参照して、解析システム1000は、投手である被験者5が投じた野球用のボールの回転軸を解析し、解析結果を表示するためのシステムである。解析システム1000は、解析装置10と、センサ機器20が内蔵されたボール2とを含む。なお、図1では、センサ座標系における互いに直交する3つの軸をx軸、y軸、z軸で表わし、絶対座標系における互いに直交する3つの軸をX軸、Y軸、Z軸で表わしている。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the same parts are given the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.
[Embodiment 1]
<Overall system configuration>
FIG. 1 is a diagram for explaining the overall configuration of analysis system 1000 according to the first embodiment. Referring to FIG. 1, analysis system 1000 is a system for analyzing the axis of rotation of a baseball ball thrown by test subject 5 who is a pitcher, and displaying the analysis results. The analysis system 1000 includes an analysis device 10 and a ball 2 in which a sensor device 20 is built. In FIG. 1, three mutually orthogonal axes in the sensor coordinate system are represented by the x-axis, y-axis, and z-axis, and three mutually orthogonal axes in the absolute coordinate system are represented by the X-axis, the Y-axis, and the Z-axis. there is

解析装置10は、スマートフォンで構成される。ただし、解析装置10は、種類を問わず任意の装置として実現できる。例えば、解析装置10は、ラップトップPC(personal Computer)、タブレット端末、デスクトップPC等であってもよい。 The analysis device 10 is composed of a smart phone. However, the analysis device 10 can be realized as an arbitrary device regardless of the type. For example, the analysis device 10 may be a laptop PC (personal computer), a tablet terminal, a desktop PC, or the like.

解析装置10は、無線通信方式によりセンサ機器20と通信する。例えば、無線通信方式としては、BLE(Bluetooth(登録商標) low energy)が採用される。ただし、解析装置10は、Bluetooth(登録商標)、無線LAN(local area network)等のその他の無線通信方式を採用してもよい。 The analysis device 10 communicates with the sensor device 20 using a wireless communication method. For example, BLE (Bluetooth (registered trademark) low energy) is adopted as the wireless communication method. However, the analysis device 10 may employ other wireless communication methods such as Bluetooth (registered trademark) and wireless LAN (local area network).

図2は、実施の形態1に従うボール2の概略構成を説明するための図である。図2(a)は、ボール2の外観を示している。図2(b)は、ボール2の内部の概略構成を示している。 FIG. 2 is a diagram for explaining a schematic configuration of ball 2 according to the first embodiment. FIG. 2(a) shows the appearance of the ball 2. FIG. FIG. 2(b) shows a schematic configuration inside the ball 2. As shown in FIG.

図2(a)を参照して、ボール2の外観は一般的な硬式球と同等である。ボール2は、革製の外皮を有し、縫い目を視認可能に構成されている。図2(b)を参照して、ボール2は、その中心部にボール2の挙動を検出するためのセンサ機器20を内蔵している。センサ機器20は、ポリカーボネート製のカプセル62およびシリコーンゲル64で固定されており、優れた耐衝撃性を有する。 Referring to FIG. 2(a), the appearance of ball 2 is the same as that of a general hard ball. The ball 2 has an outer skin made of leather and is configured so that seams can be visually recognized. Referring to FIG. 2(b), the ball 2 incorporates a sensor device 20 for detecting the behavior of the ball 2 at its center. The sensor device 20 is secured with a polycarbonate capsule 62 and a silicone gel 64 and has excellent impact resistance.

再び、図1を参照して、センサ機器20は、センサ座標系(すなわち、ローカル座標系)における加速度および磁場(磁束密度)を検出する。具体的には、センサ機器20は、低加速度用および高加速度用の2つの加速度センサと、地磁気センサとを含む。加速度センサは、互いに直交する3つの軸(x軸,y軸,z軸)方向の加速度を示す加速度データを検出する。地磁気センサは、互いに直交する3つの軸方向の磁場(磁束密度)を示す地磁気データを検出する。地磁気センサには、例えば、MR(Magnet resistive)素子、MI(Magnet impedance)素子、ホール素子等が用いられる。 Again referring to FIG. 1, the sensor device 20 detects acceleration and magnetic field (magnetic flux density) in the sensor coordinate system (ie, local coordinate system). Specifically, the sensor device 20 includes two acceleration sensors for low acceleration and high acceleration, and a geomagnetic sensor. The acceleration sensor detects acceleration data indicating acceleration along three mutually orthogonal axes (x-axis, y-axis, and z-axis). A geomagnetic sensor detects geomagnetic data indicating magnetic fields (magnetic flux densities) in three mutually orthogonal axial directions. For example, an MR (Magnet resistive) element, an MI (Magnet impedance) element, a Hall element, or the like is used for the geomagnetic sensor.

<ハードウェア構成>
(解析装置10)
図3は、実施の形態1に従う解析装置10のハードウェア構成を示すブロック図である。図3を参照して、解析装置10は、主たる構成要素として、CPU(Central Processing Unit)102と、メモリ104と、タッチパネル106と、ボタン108と、ディスプレイ110と、無線通信部112と、通信アンテナ113と、メモリインターフェイス(I/F)114と、スピーカ116と、マイク118と、通信インターフェイス(I/F)120とを含む。また、記録媒体115は、外部の記憶媒体である。
<Hardware configuration>
(Analysis device 10)
FIG. 3 is a block diagram showing the hardware configuration of analysis device 10 according to the first embodiment. Referring to FIG. 3, analysis device 10 includes, as main components, CPU (Central Processing Unit) 102, memory 104, touch panel 106, button 108, display 110, wireless communication unit 112, and communication antenna. 113 , a memory interface (I/F) 114 , a speaker 116 , a microphone 118 and a communication interface (I/F) 120 . Also, the recording medium 115 is an external storage medium.

CPU102は、メモリ104に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、解析装置10の各部の動作を制御する。より詳細にはCPU102は、当該プログラムを実行することによって、後述する解析装置10の処理(ステップ)の各々を実現する。 The CPU 102 reads and executes a program stored in the memory 104 to control the operation of each unit of the analysis device 10 . More specifically, the CPU 102 implements each process (step) of the analysis device 10, which will be described later, by executing the program.

メモリ104は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read-Only Memory)、フラッシュメモリなどによって実現される。メモリ104は、CPU102によって実行されるプログラム、またはCPU102によって用いられるデータなどを記憶する。 The memory 104 is implemented by RAM (Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory), flash memory, or the like. The memory 104 stores programs executed by the CPU 102, data used by the CPU 102, and the like.

タッチパネル106は、表示部としての機能を有するディスプレイ110上に設けられており、抵抗膜方式、静電容量方式などのいずれのタイプであってもよい。ボタン108は、解析装置10の表面に配置されており、ユーザからの指示を受け付けて、CPU102に当該指示を入力する。 The touch panel 106 is provided on a display 110 that functions as a display unit, and may be of any type such as a resistive film type or a capacitive type. A button 108 is arranged on the surface of the analysis device 10 , receives an instruction from the user, and inputs the instruction to the CPU 102 .

無線通信部112は、通信アンテナ113を介して移動体通信網に接続し無線通信のための信号を送受信する。これにより、解析装置10は、例えば、LTE(Long Term Evolution)などの移動体通信網を介して所定の外部装置との通信が可能となる。 Wireless communication unit 112 connects to a mobile communication network via communication antenna 113 and transmits and receives signals for wireless communication. This enables the analysis device 10 to communicate with a predetermined external device via a mobile communication network such as LTE (Long Term Evolution).

メモリインターフェイス(I/F)114は、外部の記録媒体115からデータを読み出す。CPU102は、メモリインターフェイス114を介して外部の記録媒体115に格納されているデータを読み出して、当該データをメモリ104に格納する。CPU102は、メモリ104からデータを読み出して、メモリインターフェイス114を介して当該データを外部の記録媒体115に格納する。 A memory interface (I/F) 114 reads data from an external recording medium 115 . The CPU 102 reads data stored in the external recording medium 115 via the memory interface 114 and stores the data in the memory 104 . CPU 102 reads data from memory 104 and stores the data in external recording medium 115 via memory interface 114 .

なお、記録媒体115としては、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disk)、BD(Blu-ray(登録商標) Disc)、USB(Universal Serial Bus)メモリ、メモリカード、FD(Flexible Disk)、ハードディスクなどの不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。 The recording medium 115 includes CD (Compact Disc), DVD (Digital Versatile Disc), BD (Blu-ray (registered trademark) Disc), USB (Universal Serial Bus) memory, memory card, FD (Flexible Disk), Examples include a medium such as a hard disk that stores programs in a nonvolatile manner.

スピーカ116は、CPU102からの命令に基づいて音声を出力する。マイク118は、解析装置10に対する発話を受け付ける。 Speaker 116 outputs sound based on a command from CPU 102 . Microphone 118 accepts speech to analysis device 10 .

通信インターフェイス(I/F)120は、例えば、解析装置10とセンサ機器20との間でデータを送受信するための通信インターフェイスであり、アダプタやコネクタなどによって実現される。通信方式としては、例えば、BLE、無線LANなどによる無線通信である。 A communication interface (I/F) 120 is, for example, a communication interface for transmitting and receiving data between the analysis device 10 and the sensor device 20, and is realized by an adapter, a connector, or the like. The communication method is, for example, wireless communication using BLE, wireless LAN, or the like.

(センサ機器20)
図4は、実施の形態1に従うセンサ機器20のハードウェア構成を示すブロック図である。図4を参照して、センサ機器20は、主たる構成要素として、各種処理を実行するためのCPU202と、CPU202によって実行されるプログラム、データなどを格納するためのメモリ204と、加速度センサ220と、互いに直交する3つの軸方向の磁場を検出する地磁気センサ208と、解析装置10と通信するための通信インターフェイス(I/F)210と、センサ機器20の各種構成要素に電力を供給する蓄電池212とを含む。
(Sensor device 20)
FIG. 4 is a block diagram showing the hardware configuration of sensor device 20 according to the first embodiment. Referring to FIG. 4, sensor device 20 includes, as main components, CPU 202 for executing various processes, memory 204 for storing programs and data executed by CPU 202, acceleration sensor 220, A geomagnetic sensor 208 that detects magnetic fields in three mutually orthogonal axial directions, a communication interface (I/F) 210 for communicating with the analysis device 10, and a storage battery 212 that supplies power to various components of the sensor device 20. including.

加速度センサ220は、低加速度センサ205と、高加速度センサ206とを含む。低加速度センサ205は、低加速度範囲(例えば、24G未満)を検出するための加速度センサであり、互いに直交する3軸方向の加速度を検出する。高加速度センサ206は、低加速度センサで検出できない高加速度範囲(例えば、24G以上)を検出するための加速度センサであり、互いに直交する3軸方向の加速度を検出する。なお、高加速度センサ206は、低加速度範囲も検出可能であるが、低加速度範囲については高加速度センサ206よりも低加速度センサ205の方が検出精度が高い。 Acceleration sensor 220 includes a low acceleration sensor 205 and a high acceleration sensor 206 . The low acceleration sensor 205 is an acceleration sensor for detecting a low acceleration range (for example, less than 24 G), and detects acceleration in three mutually orthogonal directions. A high acceleration sensor 206 is an acceleration sensor for detecting a high acceleration range (for example, 24 G or more) that cannot be detected by a low acceleration sensor, and detects acceleration in three mutually orthogonal directions. Although the high acceleration sensor 206 can also detect a low acceleration range, the low acceleration sensor 205 has higher detection accuracy than the high acceleration sensor 206 in the low acceleration range.

<動作>
図5は、実施の形態1に従う解析装置10の動作を説明するためのフローチャートである。以下の各ステップは、典型的には、解析装置10のCPU102がメモリ104に格納されたプログラムを実行することによって実現される。
<Action>
FIG. 5 is a flowchart for explaining the operation of analysis device 10 according to the first embodiment. Each of the following steps is typically implemented by CPU 102 of analysis device 10 executing a program stored in memory 104 .

解析装置10は、例えば、店舗の店員により操作される。なお、解析装置10は、被験者5自身によって操作される場合であってもよい。なお、解析装置10は、常時、低加速度センサ205ならびに高加速度センサ206の各々により検出された加速度データ、および地磁気センサ208により検出された地磁気データを取得しているものとする。 The analysis device 10 is operated by, for example, a store clerk. Note that the analysis device 10 may be operated by the subject 5 himself. It is assumed that analysis device 10 constantly acquires acceleration data detected by low acceleration sensor 205 and high acceleration sensor 206 and geomagnetic data detected by geomagnetic sensor 208 .

図5を参照して、解析装置10は、地磁気センサ208のキャリブレーションを実行する(ステップS10)。具体的には、店員の指示により被験者5はボール2を回転させる(例えば、ボール2を投げる)。解析装置10は、地磁気センサ208により検出された3軸方向の磁場を順次プロットする。解析装置10は、プロットしたデータ(例えば、18点のデータ)を楕円の方程式を用いて近似し、その楕円の中心点および半径を算出する。次に、解析装置10は、近似した楕円が原点を中心にした真円になるように、地磁気データのキャリブレーションを行なう。これにより、地磁気センサのオフセット誤差と感度誤差が補正される。なお、解析装置10は、その他の公知の方法により地磁気センサ208のキャリブレーションを行なってもよい。 Referring to FIG. 5, analysis device 10 performs calibration of geomagnetic sensor 208 (step S10). Specifically, the test subject 5 spins the ball 2 (for example, throws the ball 2) according to the instruction of the store clerk. The analysis device 10 sequentially plots the magnetic fields in the three axial directions detected by the geomagnetic sensor 208 . The analysis device 10 approximates the plotted data (eg, 18-point data) using an elliptical equation, and calculates the center point and radius of the ellipse. Next, the analysis device 10 calibrates the geomagnetic data so that the approximated ellipse becomes a perfect circle centered on the origin. This corrects the offset error and sensitivity error of the geomagnetic sensor. Note that the analysis device 10 may calibrate the geomagnetic sensor 208 by other known methods.

解析装置10は、低加速度センサ205および高加速度センサ206のキャリブレーションを実行する(ステップS12)。具体的には、店員の指示により被験者5はボール2を静止状態にする(例えば、ボール2を地面の上に置く)。解析装置10は、ボール2が静止状態のときに低加速度センサ205および高加速度センサ206の各々によって検出された加速度データを取得する。 Analysis device 10 performs calibration of low acceleration sensor 205 and high acceleration sensor 206 (step S12). Specifically, the test subject 5 puts the ball 2 in a stationary state (for example, puts the ball 2 on the ground) according to the instruction of the store clerk. Analysis device 10 acquires acceleration data detected by each of low acceleration sensor 205 and high acceleration sensor 206 when ball 2 is stationary.

解析装置10は、低加速度センサ205により検出された3軸方向の加速度の各々について、所定時間(例えば、1秒間)の平均加速度を算出する。解析装置10は、次の式(1)を用いて、x軸、y軸、z軸の平均加速度acx,acy,aczを合成した3軸の合成加速度Asを算出する。 The analysis device 10 calculates the average acceleration for a predetermined time (for example, 1 second) for each of the accelerations in the three axial directions detected by the low acceleration sensor 205 . The analysis device 10 uses the following equation (1) to calculate a three-axis synthetic acceleration As obtained by synthesizing the average accelerations acx , acy , and acz of the x-, y-, and z-axes.

Figure 0007123750000001
Figure 0007123750000001

解析装置10は、低加速度センサ205により検出された3軸方向の加速度から、合成加速度Asを1000で割った値を減算することにより低加速度センサ205のバイアス補正を行なう(すなわち、低加速度センサ205のキャリブレーションを行なう)。 Analysis device 10 performs bias correction of low acceleration sensor 205 by subtracting a value obtained by dividing synthetic acceleration As by 1000 from the acceleration in the three axial directions detected by low acceleration sensor 205 (that is, the low acceleration sensor 205 calibration).

高加速度センサ206についても同様にキャリブレーションを行なう。具体的には、解析装置10は、高加速度センサ206により検出された3軸方向の加速度の各々について、所定時間(例えば、1秒間)の平均値を算出し、上記の式(1)を用いて、3軸の合成加速度を算出する。解析装置10は、高加速度センサ206により検出された3軸方向の加速度から、合成加速度を1000で割った値を減算することにより高加速度センサ206のオフセット補正を行なう(すなわち、高加速度センサ206のキャリブレーションを行なう)。 The high acceleration sensor 206 is similarly calibrated. Specifically, the analysis device 10 calculates the average value for a predetermined time (for example, 1 second) for each of the accelerations in the three axial directions detected by the high acceleration sensor 206, and uses the above equation (1). to calculate the three-axis synthetic acceleration. Analysis device 10 performs offset correction of high acceleration sensor 206 by subtracting the value obtained by dividing the synthesized acceleration by 1000 from the acceleration in the three axial directions detected by high acceleration sensor 206 (that is, calibration).

解析装置10は、低加速度センサ205および高加速度センサ206のキャリブレーションが終了すると、被験者5に対して投球を促す情報を報知する(ステップS14)。解析装置10は、例えば、“ボールを投げて下さい”等の文言を音声を出力してもよいし、ディスプレイ110に当該文言を表示してもよい。被験者5は、当該報知に従って、ボール2を投げる。 When the calibration of the low acceleration sensor 205 and the high acceleration sensor 206 is completed, the analysis device 10 notifies the subject 5 of information prompting him to pitch (step S14). The analysis device 10 may, for example, output words such as “Throw the ball” or display the words on the display 110 . Subject 5 throws ball 2 according to the notification.

解析装置10は、低加速度センサ205により検出された加速度データが閾値J1未満か否かを判断する(ステップS16)。具体的には、解析装置10は、低加速度センサ205により検出された各軸方向の加速度について、当該軸方向の加速度が閾値J1未満か否かを判断する。 The analysis device 10 determines whether or not the acceleration data detected by the low acceleration sensor 205 is less than the threshold value J1 (step S16). Specifically, the analysis device 10 determines whether or not the acceleration in each axial direction detected by the low acceleration sensor 205 is less than the threshold value J1.

当該軸方向の加速度が閾値J1未満である場合には(ステップS16においてYES)、解析装置10は、低加速度センサ205により検出された当該軸方向の加速度を後のステップで用いられる加速度として採用する(ステップS18)。当該軸方向の加速度が閾値J1以上である場合には(ステップS16においてNO)、解析装置10は、高加速度センサ206により検出された当該軸方向の加速度を後のステップで用いられる加速度として採用する(ステップS20)。 If the axial acceleration is less than the threshold value J1 (YES in step S16), the analysis device 10 adopts the axial acceleration detected by the low acceleration sensor 205 as the acceleration used in subsequent steps. (Step S18). If the axial acceleration is greater than or equal to the threshold value J1 (NO in step S16), the analysis device 10 adopts the axial acceleration detected by the high acceleration sensor 206 as the acceleration used in subsequent steps. (Step S20).

ステップS16~S20の処理について、具体例を挙げて説明する。例えば、低加速度センサ205により検出されたx軸方向およびy軸方向の加速度が閾値J1未満であり、z軸方向の加速度が閾値J1以上であったとする。この場合、解析装置10は、ステップS20よりも後の処理に用いられるx軸方向およびy軸方向の加速度として、低加速度センサ205により検出された加速度を採用し、z軸方向の加速度として、高加速度センサ206により検出された加速度を採用する。このように、閾値J1未満の加速度については、低加速度範囲での検出精度が高い低加速度センサ205により検出された加速度が用いられる。 The processing of steps S16 to S20 will be described with a specific example. For example, assume that the accelerations in the x-axis direction and the y-axis direction detected by the low acceleration sensor 205 are less than the threshold value J1, and the acceleration in the z-axis direction is greater than or equal to the threshold value J1. In this case, the analysis apparatus 10 adopts the acceleration detected by the low acceleration sensor 205 as the acceleration in the x-axis direction and the y-axis direction used in the processing after step S20, and uses the high acceleration as the acceleration in the z-axis direction. The acceleration detected by the acceleration sensor 206 is used. As described above, the acceleration detected by the low acceleration sensor 205 with high detection accuracy in the low acceleration range is used for the acceleration less than the threshold value J1.

次に、解析装置10は、ボール2が静止状態のときのボール2の姿勢(すなわち、ボール2の初期姿勢)を算出する(ステップS22)。具体的には、解析装置10は、センサ機器20により検出された加速度データに基づいて、x軸まわりの回転角度を示すロール角φ、y軸まわりの回転角度を示すピッチ角θを算出する。ロール角φは、ボール2が静止状態のときの平均加速度acy,aczを用いて以下の式(2)のように表される。 Next, the analysis device 10 calculates the attitude of the ball 2 when the ball 2 is stationary (that is, the initial attitude of the ball 2) (step S22). Specifically, based on the acceleration data detected by the sensor device 20, the analysis device 10 calculates a roll angle φ indicating the rotation angle about the x-axis and a pitch angle θ indicating the rotation angle about the y-axis. The roll angle φ is expressed by the following equation (2) using average accelerations a cy and a cz when the ball 2 is stationary.

Figure 0007123750000002
Figure 0007123750000002

ピッチ角θは、ボール2が静止状態のときの平均加速度acx,acy,aczを用いて以下の式(3)のように表される。 The pitch angle θ is expressed by the following equation (3) using average accelerations acx , a cy and acz when the ball 2 is stationary.

Figure 0007123750000003
Figure 0007123750000003

なお、このとき、ボール2は静止状態であるため、低加速度センサ205により検出された加速度データが、ロール角φおよびピッチ角θを算出するために用いられる。 Since the ball 2 is stationary at this time, the acceleration data detected by the low acceleration sensor 205 is used to calculate the roll angle φ and the pitch angle θ.

また、解析装置10は、センサ機器20(地磁気センサ208)により検出された地磁気データと、式(2)を用いて算出されたロール角φと、式(3)を用いて算出されたピッチ角θとに基づいて、z軸まわりの回転角度を示すヨー角Ψを算出する。 Further, the analysis device 10 uses the geomagnetic data detected by the sensor device 20 (the geomagnetic sensor 208), the roll angle φ calculated using Equation (2), and the pitch angle calculated using Equation (3). Based on .theta., a yaw angle .PSI. indicating a rotation angle about the z-axis is calculated.

具体的には、解析装置10は、ロール角φおよびピッチ角θにより構築される回転行列を用いて、地磁気センサ208の地磁気データの傾斜誤差を補正する。補正後のx軸、y軸、z軸方向の磁場をそれぞれMxi,Myi,Mziとすると、これらは、補正前のx軸、y軸、z軸方向の磁場をそれぞれ示すM,M,Mと、当該回転行列とを用いて、以下の式(4)のように表わされる。 Specifically, the analysis device 10 corrects the tilt error of the geomagnetic data of the geomagnetic sensor 208 using a rotation matrix constructed from the roll angle φ and the pitch angle θ. Let M xi , M yi , and M zi be the magnetic fields in the x- , y-, and z-axis directions after correction. Using M y , M z and the rotation matrix, the following equation (4) is obtained.

Figure 0007123750000004
Figure 0007123750000004

そして、傾斜誤差を補正した磁場Mxi,Myi,Mziを用いて、ヨー角Ψは以下の式(5)のように表わされる。 Using magnetic fields M xi , M yi , and M zi corrected for tilt errors, the yaw angle Ψ is expressed by the following equation (5).

Figure 0007123750000005
Figure 0007123750000005

上記のように、ボール2の静止状態における初期姿勢を示す情報(すなわち、ロール角φ、ピッチ角θおよびヨー角Ψ)が算出される。 As described above, the information indicating the initial posture of the ball 2 in the stationary state (that is, the roll angle φ, the pitch angle θ, and the yaw angle ψ) is calculated.

解析装置10は、ロール角φ、ピッチ角θおよびヨー角Ψを用いて、センサ座標系から絶対座標系への回転行列を算出する(ステップS24)。具体的には、解析装置10は、以下の式(6)を用いて、ボール2が静止状態である場合における、センサ座標系から絶対座標系への回転行列を算出する。 Analysis device 10 calculates a rotation matrix from the sensor coordinate system to the absolute coordinate system using roll angle φ, pitch angle θ, and yaw angle ψ (step S24). Specifically, the analysis device 10 calculates the rotation matrix 0 R i from the sensor coordinate system to the absolute coordinate system when the ball 2 is in a stationary state using the following equation (6).

Figure 0007123750000006
Figure 0007123750000006

次に、解析装置10は、被験者5がボール2をリリースした(すなわち、ボール2を手から離した)タイミングを検出する(ステップS26)。具体的には、解析装置10は、地磁気データの不完全微分値Dを以下の式(7)を用いて算出する。なお、sはラプラス演算子、nは微分係数を表わしている。不完全微分値Dは、3軸方向の磁場の各々について算出される。 Next, the analysis device 10 detects the timing when the subject 5 releases the ball 2 (that is, releases the ball 2 from the hand) (step S26). Specifically, the analysis device 10 calculates the incomplete differential value D of the geomagnetic data using the following equation (7). Note that s represents the Laplacian operator and n represents a differential coefficient. The incomplete differential value D is calculated for each of the magnetic fields in the three axial directions.

Figure 0007123750000007
Figure 0007123750000007

解析装置10は、不完全微分値Dが0になる時点をリリースタイミングとして検出する。例えば、解析装置10は、3軸方向の磁場にそれぞれ対応する3つの不完全微分値Dのいずれか1つが0になった時点をリリースタイミングとして検出する。 The analysis device 10 detects the time when the incomplete differential value D becomes 0 as the release timing. For example, the analysis device 10 detects the time when any one of the three incomplete differential values D corresponding to the magnetic fields in the three axial directions becomes 0 as the release timing.

なお、解析装置10は、加速度データを用いてリリースタイミングを検出してもよい。この場合、解析装置10は、高加速度センサ206により検出された加速度データの微分値が閾値J2を越えた時点をリリースタイミングとして検出する。例えば、解析装置10は、3軸方向の加速度にそれぞれ対応する3つの微分値のいずれか1つが閾値J2を越えた時点をリリースタイミングとして検出する。 Note that the analysis device 10 may detect the release timing using acceleration data. In this case, the analysis device 10 detects the time when the differential value of the acceleration data detected by the high acceleration sensor 206 exceeds the threshold value J2 as the release timing. For example, the analysis device 10 detects the time when any one of the three differential values respectively corresponding to the accelerations in the three axial directions exceeds the threshold value J2 as the release timing.

次に、解析装置10は、ボール2の回転軸を解析する対象期間(以下、「解析期間」とも称する。)を設定する(ステップS28)。具体的には、解析装置10は、ボール2がリリースされたタイミングの前後の一定期間をボール2の回転軸の解析期間に設定する。詳細には、解析装置10は、リリースタイミングから規定時間(例えば、100ms)前を、解析開始タイミング(すなわち、解析期間の開始時点)に設定し、リリースタイミングから一定時間(例えば、60ms)経過後を解析終了タイミング(すなわち、解析期間の終了時点)に設定する。 Next, the analysis device 10 sets a target period for analyzing the rotation axis of the ball 2 (hereinafter, also referred to as "analysis period") (step S28). Specifically, the analysis device 10 sets a fixed period before and after the timing when the ball 2 is released as the analysis period of the rotation axis of the ball 2 . Specifically, the analysis apparatus 10 sets the analysis start timing (i.e., the start point of the analysis period) to a specified time (e.g., 100 ms) before the release timing, and after a certain time (e.g., 60 ms) has elapsed from the release timing. is set as the analysis end timing (that is, the end point of the analysis period).

解析装置10は、高加速度センサ206により検出された加速度データに拡張カルマンフィルタを適用して、解析期間におけるボール2の進行方向を推定する(ステップS30)。具体的には、解析装置10は、以下のような演算を実行する。 The analysis device 10 applies an extended Kalman filter to the acceleration data detected by the high acceleration sensor 206 to estimate the traveling direction of the ball 2 during the analysis period (step S30). Specifically, the analysis device 10 executes the following calculations.

解析装置10は、高加速度センサ206により検出された解析期間内におけるx軸、y軸、z軸方向の加速度(センサ座標系)の最大値を入力として、以下の非線形状態方程式を示す式(8)および非線形観測方程式を示す式(9)を解くことにより、x軸、y軸、z軸まわりの回転行列を算出する。 The analysis apparatus 10 inputs the maximum values of the acceleration in the x-axis, y-axis, and z-axis directions (sensor coordinate system) within the analysis period detected by the high acceleration sensor 206, and formulates the following nonlinear state equation (8 ) and equation (9) representing the nonlinear observation equation, the rotation matrices about the x-, y-, and z-axes are calculated.

Figure 0007123750000008
Figure 0007123750000008

tは離散的な時間であるステップを表わしている。式(8)中のx、F(x)、wは、それぞれステップt(時刻t)における状態値、システムの時間遷移に関する線形モデル、システム雑音を表わしている。式(9)中のy、H(x)、vは、それぞれ時刻tにおける観測値、状態空間を観測空間に線形写像する観測モデル、観測雑音を表わしている。式(8)中のx、F(x)、y、H(x)は、それぞれ式(10)、(11)、(12)、(13)のように表わされる。 t represents a step that is discrete time. x t , F(x t ), and w t in equation (8) represent the state value at step t (time t), the linear model regarding the time transition of the system, and the system noise, respectively. y t , H(x t ), and v t in Equation (9) represent an observation value at time t, an observation model that linearly maps the state space to the observation space, and observation noise, respectively. x t , F(x t ), y t , and H(x t ) in formula (8) are represented by formulas (10), (11), (12), and (13), respectively.

Figure 0007123750000009
Figure 0007123750000009

式(10)および式(11)中のXrot,Yrot,Zrotは、それぞれx軸,y軸,z軸まわりの回転行列を示している。式(8)、式(10)、式(11)より、ステップ(t+1)における回転行列Xrot,Yrot,Zrotは、ステップtにおける回転行列Xrot,Yrot,Zrotにシステム雑音を加えたものとなる。ここで、ボール2の加速度は、リリース前後において最大(すなわち、解析期間において加速度が最大)となり、加速度が最大となるときの回転行列で規定される方向が概ねボール2の進行方向を示す。したがって、各軸方向の加速度の最大値を入力として求められる回転行列Xrot,Yrot,Zrotにより規定される方向がボール2の進行方向となる。 X rot , Y rot , and Z rot in equations (10) and (11) denote rotation matrices about the x-axis, y-axis, and z-axis, respectively. From equations (8), (10), and (11), the rotation matrices X rot , Y rot , and Z rot at step (t+1) are obtained by adding the system noise to the rotation matrices X rot , Y rot , and Z rot at step t. It will be added. Here, the acceleration of the ball 2 is maximized before and after the release (that is, the acceleration is maximized during the analysis period), and the direction defined by the rotation matrix when the acceleration is maximized generally indicates the traveling direction of the ball 2 . Therefore, the traveling direction of the ball 2 is the direction defined by the rotation matrices X rot , Y rot , Z rot obtained by inputting the maximum value of the acceleration in each axial direction.

式(12)中のAxmax,Aymax,Azmaxは、それぞれx軸、y軸、z軸方向の加速度(センサ座標系)の最大値を示している。式(13)中のAは、高加速度センサ206により検出された解析期間内の時刻tにおけるx軸、y軸、z軸方向の加速度Ax,Ay,Az(センサ座標系)の合成加速度を示している。合成加速度Aは、加速度Ax,Ay,Azの各成分の2乗和の平方根である。 Ax max , Ay max , and Az max in Equation (12) indicate the maximum values of acceleration (sensor coordinate system) in the x-axis, y-axis, and z-axis directions, respectively. A t in equation (13) is the acceleration Ax t , Ay t , Az t (sensor coordinate system) in the x-axis, y-axis, and z-axis directions at time t within the analysis period detected by the high acceleration sensor 206. It shows the resultant acceleration. The synthesized acceleration A t is the square root of the sum of the squares of the components of the accelerations Ax t , Ay t and Az t .

ここで、F(x)をxで偏微分したf(x)を式(14)のように定義し、H(x)をxで偏微分したh(x)を式(15)のように定義する。 Here, f(x t ) obtained by partially differentiating F(x t ) with respect to x t is defined as in equation (14), and h(x t ) obtained by partially differentiating H(x t ) with respect to x t is expressed by the equation Define as in (15).

Figure 0007123750000010
Figure 0007123750000010

Iは単位行列を示している。このように定義されたf(x)およびh(x)を用いた拡張カルマンフィルタアルゴリズムは以下に示す式(16),(17),(18),(19)で与えられる。 I indicates the identity matrix. The extended Kalman filter algorithm using f(x t ) and h(x t ) defined in this way is given by equations (16), (17), (18) and (19) below.

Figure 0007123750000011
Figure 0007123750000011

上記のアルゴリズムは、次ステップの推定値を予測する部分と、得られた観測値を用いて推定値を更新する部分との2つから構成されている。式(16)が前者に当たり、式(17)~(19)が後者に当たる。ある瞬間の値(ここでは、各軸方向の加速度の最大値)を用いて上記のように与えられた式(16)~(19)を繰り返し計算することで、状態値xtが最適値に収束する。すなわち、式(14)で表されるf(x)および式(15)で表わされるh(x)に拡張カルマンフィルタを適用することで、時刻tにおける状態値xtの最も確からしい推定値(ここでは、各軸まわりの回転行列で規定されるボール2の進行方向)を算出することができる。 The above algorithm consists of two parts: one for predicting the estimated value of the next step, and the other for updating the estimated value using the obtained observed value. Equation (16) corresponds to the former, and Equations (17) to (19) correspond to the latter. By repeatedly calculating the formulas (16) to (19) given above using an instantaneous value (here, the maximum value of acceleration in each axis direction), the state value x t becomes the optimum value. converge. That is, by applying the extended Kalman filter to f(x t ) represented by Equation (14) and h(x t ) represented by Equation (15), the most probable estimate of state value x t at time t (Here, the traveling direction of the ball 2 defined by the rotation matrix around each axis) can be calculated.

次に、解析装置10は、地磁気センサ208により検出された解析期間内における地磁気データに基づいて、ボール2の回転数を算出する(ステップS32)。 Next, the analysis device 10 calculates the rotation speed of the ball 2 based on the geomagnetism data within the analysis period detected by the geomagnetism sensor 208 (step S32).

図6は、実施の形態1に従うボール2の回転数の算出方式を説明するための図である。図6を参照して、グラフ602は地磁気データの出力値を示している。例えば、出力値は、x軸方向の磁場である。グラフ604は地磁気データの出力値の差分値を示している。例えば、差分値は、今回の出力値と前回の出力値との差分を示す値である。 FIG. 6 is a diagram for explaining a method of calculating the number of revolutions of ball 2 according to the first embodiment. Referring to FIG. 6, graph 602 shows output values of geomagnetic data. For example, the output value is the magnetic field in the x-axis direction. A graph 604 indicates the difference value of the output value of the geomagnetic data. For example, the difference value is a value indicating the difference between the current output value and the previous output value.

解析装置10は、差分値が0と交差する点(ゼロクロス点)をカウントし、所定カウント分(例えば、3カウント分)を1回転として算出する。グラフ604を参照すると、時刻p1,p2,p3でそれぞれ1回目,2回目,3回目のゼロクロス点がカウントされる。解析装置10は、単位期間(例えば、0.5秒)内にカウントされたゼロクロス点の数から、ボール2の回転数(rpm)を算出する。 The analysis device 10 counts the points where the difference value intersects 0 (zero crossing points), and calculates a predetermined count (for example, 3 counts) as one rotation. Referring to the graph 604, the first, second, and third zero cross points are counted at times p1, p2, and p3, respectively. The analysis device 10 calculates the number of revolutions (rpm) of the ball 2 from the number of zero-crossing points counted within a unit period (for example, 0.5 seconds).

再び、図5を参照して、解析装置10は、地磁気センサ208により検出された解析期間内における地磁気データに拡張カルマンフィルタを適用して、ボール2の回転軸の角度を算出する(ステップS34)。具体的には、解析装置10は、以下のような演算を実行する。 Again referring to FIG. 5, analysis device 10 applies an extended Kalman filter to the geomagnetism data within the analysis period detected by geomagnetic sensor 208 to calculate the angle of the rotation axis of ball 2 (step S34). Specifically, the analysis device 10 executes the following calculations.

解析装置10は、地磁気センサ208により検出された解析期間内におけるx軸、y軸、z軸方向の各磁場成分(センサ座標系)と、各磁場成分の1階微分値と、各磁場成分の2階微分値とを入力として、上記の非線形状態方程式(8)および非線形観測方程式(9)を解くことにより、ボール2の回転軸の角度を算出する。ここでは、式(8)中のx、F(x)は以下の式(20)、(21)のように表わされる。 The analysis apparatus 10 detects each magnetic field component (sensor coordinate system) in the x-axis, y-axis, and z-axis directions within the analysis period detected by the geomagnetic sensor 208, the first derivative of each magnetic field component, and each magnetic field component. The angle of the axis of rotation of the ball 2 is calculated by solving the nonlinear state equation (8) and the nonlinear observation equation (9) with the second derivative as input. Here, x t and F(x t ) in equation (8) are represented by equations (20) and (21) below.

Figure 0007123750000012
Figure 0007123750000012

ωはボール2の回転数を示しており、ステップS32で算出された回転数に対応する。φ,θは、それぞれ時刻tにおける絶対座標系でのロール角、ピッチ角である。φ,θ,Ψは、それぞれ時刻tにおけるセンサ座標系でのロール角、ピッチ角,ヨー角である。また、式(9)中のy、H(x)は、それぞれ式(22)、(23)のように表わされる。 ω indicates the rotation speed of the ball 2 and corresponds to the rotation speed calculated in step S32. φ a and θ a are the roll angle and pitch angle in the absolute coordinate system at time t, respectively. φ s , θ s , and ψ s are the roll angle, pitch angle, and yaw angle in the sensor coordinate system at time t, respectively. Also, y t and H(x t ) in equation (9) are represented by equations (22) and (23), respectively.

Figure 0007123750000013
Figure 0007123750000013

センサ座標系から絶対座標系への回転行列を示すは以下の式(24)のように表わされる。なお、回転行列の初期値は、ボール2が静止状態である場合における、センサ座標系から絶対座標系への回転行列を示すと一致する。すなわち、センサ座標系でのロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角Ψの初期値は、ボール2が静止状態のときのロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角Ψと一致する。 0 R s , which indicates the rotation matrix from the sensor coordinate system to the absolute coordinate system, is expressed as in Equation (24) below. Note that the initial value of the rotation matrix 0 R s coincides with i R s representing the rotation matrix from the sensor coordinate system to the absolute coordinate system when the ball 2 is stationary. That is, the initial values of the roll angle φ s , pitch angle θ s and yaw angle ψ s in the sensor coordinate system match the roll angle φ, pitch angle θ and yaw angle ψ when the ball 2 is stationary.

Figure 0007123750000014
Figure 0007123750000014

また、回転軸座標系からセンサ座標系への回転行列を示すは以下の式(25)のように表わされる。 Also, S R a representing the rotation matrix from the rotation axis coordinate system to the sensor coordinate system is represented by the following equation (25).

Figure 0007123750000015
Figure 0007123750000015

ステップS30での進行方向の算出と同様に、式(20)~(23)で表されるx,F(x),y,H(x)を用いて、式(14)~(19)を繰り返し計算することで、解析期間内の時刻tにおける状態値xの最も確からしい推定値を算出することができる。すなわち、絶対座標系でのボール2の回転軸のロール角φ、ピッチ角θ、センサ座標系でのボールの回転軸のロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角Ψが推定される。なお、式(20)では回転数ωも推定値に含まれているが、上述のように回転数ωはステップS32で算出された回転数を用いればよい。そのため、回転数ωを推定値として採用しない構成であってもよい。 Similar to the calculation of the traveling direction in step S30, using x t , F(x t ), y t , and H(x t ) represented by equations (20) to (23), equations (14) to By repeatedly calculating (19), the most probable estimated value of the state value xt at time t within the analysis period can be calculated. That is, the roll angle φ a and pitch angle θ a of the rotation axis of the ball 2 in the absolute coordinate system, and the roll angle φ s , pitch angle θ s and yaw angle Ψ s of the rotation axis of the ball in the sensor coordinate system are estimated. be. In addition, although the rotational speed ω is also included in the estimated value in the equation (20), the rotational speed ω calculated in step S32 may be used as the rotational speed ω as described above. Therefore, the configuration may be such that the rotational speed ω is not used as an estimated value.

そして、解析装置10は、推定されたロール角φ、ピッチ角θを用いて水平面(重力方向に垂直な平面)に対するボール2の回転軸の角度θを算出する。具体的には、解析装置10は、回転軸座標系から絶対座標系への回転行列を示すを以下の式(26)を用いて算出する。 Then, using the estimated roll angle φ a and pitch angle θ a , the analysis device 10 calculates the angle θ h of the rotation axis of the ball 2 with respect to the horizontal plane (the plane perpendicular to the direction of gravity). Specifically, the analysis device 10 calculates 0 R a representing the rotation matrix from the rotation axis coordinate system to the absolute coordinate system using the following equation (26).

Figure 0007123750000016
Figure 0007123750000016

次に、ボール2の回転軸方向を示すベクトルを(p,p,p)と定義すると、式(27)が成立する。なお、pは定数であり、0 はの0の転置行列である。 Next, if the vector indicating the rotation axis direction of the ball 2 is defined as (p x , p y , p z ), Equation (27) holds. Note that p is a constant and 0 R a T is the transposed matrix of 0 R a .

Figure 0007123750000017
Figure 0007123750000017

式(27)で求められたベクトル(p,p,p)を用いて、角度θは式(28)のように表わされる。 Using the vector (p x , p y , p z ) obtained by equation (27), the angle θ h is expressed by equation (28).

Figure 0007123750000018
Figure 0007123750000018

解析装置10は、ステップS36で算出されたボール2の回転軸の角度θをディスプレイ110に表示する(ステップS36)。 The analysis device 10 displays the angle θ h of the rotation axis of the ball 2 calculated in step S36 on the display 110 (step S36).

図7は、実施の形態1に従うボール2の回転軸の角度の表示例を示す図である。図7を参照して、解析装置10は、回転軸の角度を示す画面502をディスプレイ110に表示する。例えば、画面502には、ボール2の回転軸の角度が23度であることが示されており、ボール2の回転数が1673.4rpmであることが示されている。なお、この23度は、解析期間において算出されたθの平均値である。 FIG. 7 is a diagram showing a display example of the angle of the rotation axis of ball 2 according to the first embodiment. Referring to FIG. 7 , analysis device 10 displays screen 502 showing the angle of the rotation axis on display 110 . For example, the screen 502 indicates that the angle of the axis of rotation of the ball 2 is 23 degrees, and that the rotation speed of the ball 2 is 1673.4 rpm. Note that this 23 degrees is the average value of θh calculated during the analysis period.

また、解析装置10は、ステップS30で算出されたボール2の進行方向(すなわち、各軸方向の回転行列)と、式(26)に示される回転軸座標系から絶対座標系への回転行列とを用いて、進行方向に対する回転軸の角度Ψを算出することもできる。まず、ボール2の進行方向を規定する回転行列Xrot,Yrot,Zrotを用いると、進行方向座標系から絶対座標系への回転行列trは、以下の式(29)のように表わされる。 Further, the analysis device 10 calculates the traveling direction of the ball 2 calculated in step S30 (that is, the rotation matrix in each axis direction) and the rotation matrix 0 from the rotation axis coordinate system to the absolute coordinate system shown in Equation (26). R a can also be used to calculate the angle Ψ h of the axis of rotation with respect to the direction of travel. First, using the rotation matrices X rot , Y rot , and Z rot that define the traveling direction of the ball 2, the rotation matrix 0 R tr from the traveling direction coordinate system to the absolute coordinate system is expressed by the following equation (29): represented.

Figure 0007123750000019
Figure 0007123750000019

次に、回転軸座標系から進行方向座標系への回転行列trは、回転行列trの転置行列0tr と、回転行列とを用いて以下の式(30)のように表わされる。 Next, the rotation matrix tr R a from the rotation axis coordinate system to the traveling direction coordinate system is obtained by the following equation (30) using the transposed matrix 0 R tr T of the rotation matrix 0 R tr and the rotation matrix 0 R a . is represented as

Figure 0007123750000020
Figure 0007123750000020

式(30)で求められた回転行列trの成分を用いて、進行方向座標系から見た回転軸の方位角である角度Ψは式(31)のように表わされる。 Using the components of the rotation matrix tr R a obtained by Equation (30), the angle Ψ h , which is the azimuth angle of the rotation axis viewed from the traveling direction coordinate system, is expressed by Equation (31).

Figure 0007123750000021
Figure 0007123750000021

解析装置10は、ボール2の回転軸の角度Ψをディスプレイ110に表示してもよい。 The analysis device 10 may display the angle Ψ h of the rotation axis of the ball 2 on the display 110 .

<機能構成>
図8は、実施の形態1に従う解析装置10の機能構成例を示すブロック図である。図8を参照して、解析装置10は、情報入力部302と、姿勢算出部304と、解析期間設定部306と、方向算出部308と、回転数算出部310と、回転軸算出部312と、表示制御部314とを含む。これらの機能構成は、基本的には、解析装置10のCPU102がメモリ104に格納されたプログラムを実行し、解析装置10の構成要素へ指令を与えることなどによって実現される。
<Functional configuration>
FIG. 8 is a block diagram showing a functional configuration example of analysis device 10 according to the first embodiment. 8, analysis apparatus 10 includes information input unit 302, attitude calculation unit 304, analysis period setting unit 306, direction calculation unit 308, rotation speed calculation unit 310, rotation axis calculation unit 312, and , and a display control unit 314 . These functional configurations are basically realized by CPU 102 of analysis device 10 executing a program stored in memory 104 and giving commands to constituent elements of analysis device 10 .

情報入力部302は、センサ機器20により時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける。本実施の形態では、センサ機器20がボール2の中心部に内蔵されている。そのため、情報入力部302は、ボール2の加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける。典型的には、情報入力部302は、通信インターフェイス120を介して、センサ機器20から送信される加速度データおよび地磁気データを受信する。 The information input unit 302 receives input of acceleration data and geomagnetism data detected by the sensor device 20 in time series. In this embodiment, the sensor device 20 is built in the center of the ball 2 . Therefore, the information input unit 302 receives input of acceleration data of the ball 2 and geomagnetism data. Typically, information input unit 302 receives acceleration data and geomagnetism data transmitted from sensor device 20 via communication interface 120 .

姿勢算出部304は、加速度データおよび地磁気データに基づいて、ボール2の姿勢情報を算出する。典型的には、姿勢算出部304は、ボール2が静止状態である場合におけるセンサ座標系から絶対座標系への回転行列を、ボール2の初期姿勢情報として算出する。この場合、姿勢算出部304は、ボール2の初期姿勢情報を算出する場合、低加速度センサ205により検出された加速度データを、処理に用いる加速度データとして採用する。 The attitude calculation unit 304 calculates attitude information of the ball 2 based on the acceleration data and the geomagnetism data. Typically, the attitude calculation unit 304 calculates the rotation matrix 0 R s from the sensor coordinate system to the absolute coordinate system when the ball 2 is in a stationary state as the initial attitude information of the ball 2 . In this case, when calculating the initial posture information of the ball 2, the posture calculation unit 304 adopts the acceleration data detected by the low acceleration sensor 205 as the acceleration data used for processing.

具体的には、姿勢算出部304は、ボール2が静止状態のときの加速度データを用いて、センサ座標系におけるロール角φ、ピッチ角θを算出する。姿勢算出部304は、算出されたロール角φ、ピッチ角θと、ボール2が静止状態のときの地磁気データとを用いて、ヨー角Ψ(センサ座標系)を算出する。姿勢算出部304は、算出されたロール角φ、ピッチ角θおよびヨー角Ψと式(6)とを用いて、センサ座標系から絶対座標系への回転行列を算出する。 Specifically, the attitude calculation unit 304 calculates the roll angle φ and the pitch angle θ in the sensor coordinate system using the acceleration data when the ball 2 is stationary. The posture calculation unit 304 calculates the yaw angle Ψ (sensor coordinate system) using the calculated roll angle φ, pitch angle θ, and geomagnetic data when the ball 2 is in a stationary state. Posture calculation section 304 calculates a rotation matrix 0 R s from the sensor coordinate system to the absolute coordinate system using the calculated roll angle φ, pitch angle θ and yaw angle ψ and equation (6).

解析期間設定部306は、ボールが放たれたタイミングの前後の所定期間を解析期間に設定する。具体的には、解析期間設定部306は、地磁気データの変化量または加速度データの変化量に基づいて、被験者5からボール2が放たれたタイミング(リリースタイミング)を検出する。例えば、解析期間設定部306は、式(7)を用いて地磁気データの変化量を示す不完全微分値Dが0になった時点をリリースタイミングとして検出する。または、解析期間設定部306は、高加速度センサ206により検出された加速度データの微分値が閾値J2を越えた時点をリリースタイミングとして検出する。 The analysis period setting unit 306 sets a predetermined period before and after the timing at which the ball is released as an analysis period. Specifically, the analysis period setting unit 306 detects the timing (release timing) at which the subject 5 releases the ball 2 based on the amount of change in the geomagnetic data or the amount of change in the acceleration data. For example, the analysis period setting unit 306 detects the point in time when the imperfect differential value D, which indicates the amount of change in the geomagnetic data, becomes 0 using Equation (7) as the release timing. Alternatively, the analysis period setting unit 306 detects the time when the differential value of the acceleration data detected by the high acceleration sensor 206 exceeds the threshold value J2 as the release timing.

そして、解析期間設定部306は、リリースタイミングから規定時間(例えば、100ms)前を、解析開始タイミング(すなわち、解析期間の開始時点)に設定し、リリースタイミングから一定時間(例えば、60ms)経過後を解析終了タイミング(すなわち、解析期間の終了時点)に設定する。 Then, the analysis period setting unit 306 sets a specified time (for example, 100 ms) before the release timing as the analysis start timing (that is, the start time of the analysis period), and after a certain time (for example, 60 ms) has passed from the release timing is set as the analysis end timing (that is, the end point of the analysis period).

方向算出部308は、加速度データに基づいて、拡張カルマンフィルタを用いて被験者5から放たれたボール2の進行方向を算出する。具体的には、方向算出部308は、ボール2の進行方向を規定する回転行列を状態値とした状態方程式、および、解析期間内における加速度データの最大値を観測値とした観測方程式、に対して拡張カルマンフィルタを適用してボール2の進行方向を規定する回転行列を算出する。より詳細には、方向算出部308は、上述の式(8)~(19)を用いた演算を実行することで、ボール2の進行方向を規定する各軸まわりの回転行列Xrot,Yrot,Zrotを算出する。 The direction calculation unit 308 calculates the traveling direction of the ball 2 released from the subject 5 using an extended Kalman filter based on the acceleration data. Specifically, the direction calculation unit 308 calculates a state equation in which the state value is the rotation matrix that defines the traveling direction of the ball 2, and an observation equation in which the maximum value of the acceleration data within the analysis period is the observed value. , an extended Kalman filter is applied to calculate a rotation matrix that defines the traveling direction of the ball 2 . More specifically, the direction calculation unit 308 performs calculations using the above equations (8) to (19) to obtain the rotation matrices X rot , Y rot , Z rot .

回転数算出部310は、解析期間内における地磁気データに基づいて、ボール2の回転数を算出する。具体的には、回転数算出部310は、図6で説明したように、地磁気データの出力値の差分値がゼロになる数(ゼロクロス点の数)をカウントし、単位期間内におけるゼロクロス点のカウント数からボール2の回転数を算出する。 The number-of-rotations calculation unit 310 calculates the number of rotations of the ball 2 based on the geomagnetic data within the analysis period. Specifically, as described with reference to FIG. 6, the rotational speed calculation unit 310 counts the number of zero-crossing points (the number of zero-crossing points) in which the difference between the output values of the geomagnetic data becomes zero. The number of revolutions of the ball 2 is calculated from the count number.

回転軸算出部312は、姿勢算出部304により算出された姿勢情報と、回転数算出部310により算出されたボール2の回転数と、地磁気センサ208により検出された解析期間内における地磁気データ(すなわち、x軸、y軸、z軸方向の磁場)と、地磁気データの1階微分値と、地磁気データの2階微分値とに基づいて、拡張カルマンフィルタを用いて、所定方向に対するボール2の回転軸の角度を算出(推定)する。 The rotation axis calculation unit 312 calculates the orientation information calculated by the orientation calculation unit 304, the rotation speed of the ball 2 calculated by the rotation speed calculation unit 310, and the geomagnetic data detected by the geomagnetic sensor 208 within the analysis period (that is, , x-axis, y-axis, and z-axis directions), the first-order differential value of the geomagnetic data, and the second-order differential value of the geomagnetic data. Calculate (estimate) the angle of

具体的には、回転軸算出部312は、姿勢情報と、回転数と、地磁気データと、地磁気データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、ボール2の回転軸の角度(例えば、ロールφ,ピッチ角θ)を状態値とした状態方程式、および、地磁気データと、地磁気データの1階微分値および2階微分値とを観測値とした観測方程式、に対して拡張カルマンフィルタを適用して水平面に対するボール2の回転軸の角度θを算出する。より詳細には、回転軸算出部312は、上述の式(8),(9),(14)~(28)を用いた演算を実行することで角度θを算出する。 Specifically, the rotation axis calculation unit 312 calculates the angle of the rotation axis of the ball 2 (for example, , roll φ a , pitch angle θ a ) as state values, and an observation equation with geomagnetic data and the first and second differential values of the geomagnetic data as observed values. is applied to calculate the angle θ h of the axis of rotation of the ball 2 with respect to the horizontal plane. More specifically, the rotation axis calculation unit 312 calculates the angle θh by executing calculations using the above-described equations (8), (9), (14) to (28).

他の局面では、回転軸算出部312は、各軸まわりの回転行列Xrot,Yrot,Zrotと、回転軸座標系から絶対座標系への回転行列とに基づいて、進行方向に対するボール2の回転軸の角度Ψを算出する。より詳細には、回転軸算出部312は、上述の式(8),(9),(14)~(26),(29)~(31)を用いた演算を実行することで、進行方向に対するボール2の回転軸の方位角を示す角度Ψを算出する。 In another aspect, rotation axis calculation section 312 calculates the traveling direction based on rotation matrices X rot , Y rot , and Z rot about each axis and rotation matrix 0 R a from the rotation axis coordinate system to the absolute coordinate system. Calculate the angle Ψ h of the axis of rotation of the ball 2 with respect to . More specifically, the rotation axis calculation unit 312 calculates the traveling direction Calculate the angle Ψ h indicating the azimuth angle of the axis of rotation of the ball 2 with respect to .

表示制御部314は、回転軸算出部312により算出されたボール2の回転軸の角度(例えば、角度θ,Ψ)をディスプレイ110に表示する。表示制御部314は、回転数算出部310により算出されたボール2の回転数をディスプレイ110に表示してもよい。例えば、表示制御部314は、図7に示すような画面502を表示する。 The display control unit 314 displays on the display 110 the angle of the rotation axis of the ball 2 calculated by the rotation axis calculation unit 312 (for example, the angles θ h and Ψ h ). The display control unit 314 may display the rotation speed of the ball 2 calculated by the rotation speed calculation unit 310 on the display 110 . For example, the display control unit 314 displays a screen 502 as shown in FIG.

<利点>
実施の形態1によると、加速度データおよび地磁気データを用いてボールの回転軸の角度を算出することができる。そのため、ジャイロセンサのようにサチュレーションすることがなく、ボールの回転軸の角度をより精度よく算出することができる。
<Advantages>
According to Embodiment 1, the angle of the rotation axis of the ball can be calculated using acceleration data and geomagnetism data. Therefore, unlike the gyro sensor, saturation does not occur, and the angle of the rotation axis of the ball can be calculated more accurately.

なお、センサ機器および端末装置(例えば、スマートフォン等)の両方に地磁気センサを内蔵して計測する構成も知られている。一般的に、地磁気センサの性能には個体差が存在するため、キャリブレーション等を実施する必要がある。ここで、端末装置に内蔵された地磁気センサとボールに内蔵された地磁気センサとを併用した場合、各地磁気センサの感度が異なるためパフォーマンスが低下する。例えば、感度が低い地磁気センサと、感度が高い地磁気センサとを組み合わせると低い方の性能に依存する。また、使用場所が異なる(例えば、近距離であったとしても同一場所でない)場合には,検出する誤差要素(例えば、伏角、感度等の絶対座標系の磁場)が異なるため、精度が低下する。 Note that there is also known a configuration in which both a sensor device and a terminal device (for example, a smartphone, etc.) incorporate a geomagnetic sensor for measurement. In general, there are individual differences in the performance of geomagnetic sensors, so it is necessary to perform calibration or the like. Here, when the geomagnetic sensor built in the terminal device and the geomagnetic sensor built in the ball are used in combination, the performance deteriorates because the sensitivity of each magnetic sensor is different. For example, combining a geomagnetic sensor with low sensitivity and a geomagnetic sensor with high sensitivity depends on the performance of the lower one. In addition, when the place of use is different (for example, even if it is a short distance, it is not the same place), the error elements to be detected (for example, the magnetic field of the absolute coordinate system such as inclination, sensitivity, etc.) are different, so the accuracy is reduced. .

したがって、ボールに内蔵された地磁気センサのパフォーマンスを最大限に発揮するためには、本実施の形態のように、キャリブレーションを行なった後に、絶対座標系における磁場情報をボールに内蔵された地磁気センサのみを用いて回転軸を算出することが好ましい。
[実施の形態2]
実施の形態1では、地磁気データを用いて回転軸の角度を算出する構成について説明した。実施の形態2では、加速度データを用いて回転軸の角度を算出する構成について説明する。実施の形態2の<全体構成>および<ハードウェア構成>については、実施の形態1のそれと同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
Therefore, in order to maximize the performance of the geomagnetic sensor built into the ball, after performing calibration as in this embodiment, magnetic field information in the absolute coordinate system is obtained from the geomagnetic sensor built into the ball. It is preferable to calculate the axis of rotation using only .
[Embodiment 2]
In the first embodiment, the configuration for calculating the angle of the rotation axis using geomagnetic data has been described. In a second embodiment, a configuration for calculating the angle of the rotation axis using acceleration data will be described. <Overall configuration> and <hardware configuration> of the second embodiment are the same as those of the first embodiment, and thus detailed description thereof will not be repeated.

<動作>
図9は、実施の形態2に従う解析装置10の動作を説明するためのフローチャートである。以下の各ステップは、典型的には、実施の形態2に従う解析装置10のCPU102がメモリ104に格納されたプログラムを実行することによって実現される。
<Action>
FIG. 9 is a flowchart for explaining the operation of analysis device 10 according to the second embodiment. Each of the following steps is typically implemented by executing a program stored in memory 104 by CPU 102 of analysis apparatus 10 according to the second embodiment.

図9を参照して、ステップS12~ステップS32の処理は、図5において説明した通りである。ここで、図9では、図5中のステップS10が省略されている。これは、実施の形態2では、加速度データを用いて回転軸の角度を算出するため、地磁気センサ208のキャリブレーションを実行しなくても、回転軸の角度の精度に対して大きな影響を与えないと考えられるためである。ただし、実施の形態2でも、実施の形態1と同様に、地磁気センサ208のキャリブレーションを実行してもよい。 Referring to FIG. 9, the processing of steps S12 to S32 is as explained in FIG. Here, in FIG. 9, step S10 in FIG. 5 is omitted. In the second embodiment, since the angle of the rotation axis is calculated using the acceleration data, even if the geomagnetic sensor 208 is not calibrated, the accuracy of the angle of the rotation axis is not greatly affected. This is because it is considered that However, in the second embodiment as well, the geomagnetic sensor 208 may be calibrated as in the first embodiment.

実施の形態2に従う解析装置10は、加速度センサ220により検出された解析期間内における加速度データに拡張カルマンフィルタを適用して、ボール2の回転軸の角度を算出する(ステップS52)。具体的には、解析装置10は、以下のような演算を実行する。 Analysis device 10 according to the second embodiment applies an extended Kalman filter to the acceleration data within the analysis period detected by acceleration sensor 220 to calculate the angle of the rotation axis of ball 2 (step S52). Specifically, the analysis device 10 executes the following calculations.

解析装置10は、高加速度センサ206により検出された解析期間内におけるx軸、y軸、z軸方向の各加速度成分と、各加速度成分の1階微分値と、各加速度成分の2階微分値とを入力として、上記の非線形状態方程式(8)および非線形観測方程式(9)を解くことにより、ボール2の回転軸の角度を算出する。ここでは、式(8)中のx、F(x)は上記の式(20)、(21)のように表わされる。また、式(9)中のy、H(x)は、以下の式(32)、(33)のように表わされる。 The analysis device 10 detects each acceleration component in the x-axis, y-axis, and z-axis directions within the analysis period detected by the high acceleration sensor 206, the first derivative value of each acceleration component, and the second derivative value of each acceleration component. are input, and the angle of the rotation axis of the ball 2 is calculated by solving the nonlinear state equation (8) and the nonlinear observation equation (9). Here, x t and F(x t ) in equation (8) are represented by equations (20) and (21) above. Also, y t and H(x t ) in Equation (9) are represented by Equations (32) and (33) below.

Figure 0007123750000022
Figure 0007123750000022

なお、センサ座標系から絶対座標系への回転行列を示すは上記の式(24)のように表わされ、回転軸座標系からセンサ座標系への回転行列を示すは上記の式(25)のように表わされる。 Note that 0 R s indicating the rotation matrix from the sensor coordinate system to the absolute coordinate system is represented by the above equation (24), and S R a indicating the rotation matrix from the rotation axis coordinate system to the sensor coordinate system is It is represented by the above equation (25).

ステップS30での進行方向の算出と同様に、式(20),(21)で表されるx,F(x)および式(32),(33)で表わされるy,H(x)を用いて、式(14)~(19)を繰り返し計算することで、時刻tにおける状態値xの最も確からしい推定値を算出することができる。すなわち、絶対座標系でのボール2の回転軸のロール角φ、ピッチ角θと、センサ座標系でのボールの回転軸のロール角φ、ピッチ角θ、ヨー角Ψとが推定される。 Similar to the calculation of the traveling direction in step S30, x t , F(x t ) represented by equations (20) and (21) and y t , H(x ) represented by equations (32) and (33) t ), the most probable estimate of the state value x t at time t can be calculated by repeatedly calculating equations (14)-(19). That is, the roll angle φ a and pitch angle θ a of the rotation axis of the ball 2 in the absolute coordinate system and the roll angle φ s , pitch angle θ s and yaw angle ψ s of the rotation axis of the ball in the sensor coordinate system are Presumed.

そして、解析装置10は、推定されたロール角φ、ピッチ角θを用いて水平面(重力方向に垂直な平面)に対するボール2の回転軸の角度θを算出する。具体的には、解析装置10は、上述の式(26)~(28)を用いた演算を実行する。また、解析装置10は、ステップS30で算出されたボール2の進行方向(すなわち、各軸方向の回転行列)と、式(26)に示される回転軸座標系から絶対座標系への回転行列とを用いて、進行方向に対する回転軸の角度Ψを算出することもできる。この場合、解析装置10は、上述の式(29)~(31)を用いた演算を実行する。 Then, using the estimated roll angle φ a and pitch angle θ a , the analysis device 10 calculates the angle θ h of the rotation axis of the ball 2 with respect to the horizontal plane (the plane perpendicular to the direction of gravity). Specifically, the analysis device 10 performs calculations using the above equations (26) to (28). Further, the analysis device 10 calculates the traveling direction of the ball 2 calculated in step S30 (that is, the rotation matrix in each axis direction) and the rotation matrix 0 from the rotation axis coordinate system to the absolute coordinate system shown in Equation (26). R a can also be used to calculate the angle Ψ h of the axis of rotation with respect to the direction of travel. In this case, the analysis device 10 performs calculations using the above equations (29) to (31).

解析装置10は、ステップS52で算出されたボール2の回転軸の角度(例えば、角度θ,Ψ)をディスプレイ110に表示して(ステップS54)、処理を終了する。 The analysis device 10 displays the angle of the rotation axis of the ball 2 (for example, angles θ h , Ψ h ) calculated in step S52 on the display 110 (step S54), and ends the process.

<機能構成>
図10は、実施の形態2に従う解析装置10Aの機能構成例を示すブロック図である。図10を参照して、解析装置10Aは、図8中の解析装置10における回転軸算出部312を、回転軸算出部312Aに置き換えたものである。その他の機能構成については、解析装置10と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
<Functional configuration>
FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration example of analysis device 10A according to the second embodiment. Referring to FIG. 10, analysis apparatus 10A replaces rotation axis calculation section 312 in analysis apparatus 10 in FIG. 8 with rotation axis calculation section 312A. Since other functional configurations are the same as those of analysis device 10, detailed description thereof will not be repeated.

回転軸算出部312Aは、姿勢算出部304により算出された姿勢情報と、回転数算出部310により算出されたボール2の回転数と、加速度センサ220により検出された解析期間内におけるx軸、y軸、z軸方向の加速度(センサ座標系)と、加速度の1階微分値と、加速度の2階微分値とに基づいて、拡張カルマンフィルタを用いて、所定方向に対するボール2の回転軸の角度を算出(推定)する。 The rotation axis calculation unit 312A calculates the orientation information calculated by the orientation calculation unit 304, the rotation speed of the ball 2 calculated by the rotation speed calculation unit 310, and the x-axis and y-axis detected by the acceleration sensor 220 within the analysis period. The angle of the rotation axis of the ball 2 with respect to a predetermined direction is calculated using an extended Kalman filter based on the acceleration in the axis and z-axis directions (sensor coordinate system), the first derivative of the acceleration, and the second derivative of the acceleration. Calculate (estimate).

具体的には、回転軸算出部312Aは、姿勢情報と、回転数と、加速度データと、加速度データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、ボール2の回転軸の角度(例えば、ロールφ,ピッチ角θ)を状態値とした状態方程式、および、加速度データと、加速度データの1階微分値および2階微分値とを観測値とした観測方程式、に対して拡張カルマンフィルタを適用して、水平面に対するボール2の回転軸の角度θおよび進行方向に対する回転軸の角度Ψを算出する。より詳細には、回転軸算出部312Aは、上述の式(8),(9),(14)~(21),(24)~(33)を用いた演算を実行することで、角度θおよび角度Ψを算出する。 Specifically, the rotation axis calculation unit 312A calculates the angle of the rotation axis of the ball 2 (for example, , roll φ a , pitch angle θ a ) as state values, and an observation equation with acceleration data and the first and second derivative values of the acceleration data as observed values. is applied to calculate the angle θ h of the axis of rotation of the ball 2 with respect to the horizontal plane and the angle Ψ h of the axis of rotation with respect to the direction of travel. More specifically, the rotation axis calculation unit 312A calculates the angle θ Calculate h and the angle Ψ h .

<利点>
実施の形態2によると、地磁気データを用いずに加速度データを用いてボール2の回転軸の角度を算出する。そのため、磁場の影響を受け易い場所であっても、精度よくボール2の回転軸の角度を算出することができる。
<Advantages>
According to the second embodiment, the angle of the rotation axis of the ball 2 is calculated using acceleration data without using geomagnetic data. Therefore, the angle of the rotation axis of the ball 2 can be calculated with high accuracy even in a place that is easily affected by the magnetic field.

<その他の実施の形態>
(1)上述した実施の形態に係る解析システム1000では、ボール2が野球用のボールである構成を例に挙げて説明したが、当該構成に限られない。例えば、ソフトボール用のボールであっても同様に適用可能である。
<Other embodiments>
(1) In the analysis system 1000 according to the above embodiment, the configuration in which the ball 2 is a baseball is described as an example, but the configuration is not limited to this. For example, it can be applied to softball balls as well.

(2)上述した実施の形態において、コンピュータを機能させて、上述のフローチャートで説明したような制御を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory)、ROM、RAMおよびメモリカードなどの一時的でないコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。 (2) In the above-described embodiment, it is also possible to provide a program that causes a computer to function and execute the control described in the flowchart above. Such a program is recorded on a non-temporary computer-readable recording medium such as a flexible disk attached to a computer, CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), ROM, RAM and memory card as a program product. can also be provided. Alternatively, the program can be provided by recording it in a recording medium such as a hard disk built into the computer. The program can also be provided by downloading via a network.

プログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム(OS)の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずOSと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。 The program may call necessary modules at a predetermined timing among program modules provided as part of the operating system (OS) of the computer to execute processing. In that case, the program itself does not include the above module, and the process is executed in cooperation with the OS. Programs that do not include such modules may also be included in the programs according to the present embodiment.

また、本実施の形態にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。 Also, the program according to the present embodiment may be provided by being incorporated into a part of another program. Even in that case, the program itself does not include the modules included in the other program, and the processing is executed in cooperation with the other program. A program incorporated in such other program can also be included in the program according to the present embodiment.

(3)上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。 (3) The configuration illustrated as the above embodiment is an example of the configuration of the present invention, and it is possible to combine it with another known technique, and part of it can be used without departing from the scope of the present invention. It is also possible to change and configure such as omitting.

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 It should be considered that the embodiments disclosed this time are illustrative in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the scope of the claims rather than the above description, and is intended to include all modifications within the scope and meaning equivalent to the scope of the claims.

2 ボール、5 被験者、10,10A 解析装置、20 センサ機器、62 カプセル、64 シリコーンゲル、102,202 CPU、104,204 メモリ、106 タッチパネル、108 ボタン、110 ディスプレイ、112 無線通信部、113 通信アンテナ、114 メモリインターフェイス、115 記録媒体、116 スピーカ、118 マイク、120 通信インターフェイス、205 低加速度センサ、206 高加速度センサ、208 地磁気センサ、212 蓄電池、220 加速度センサ、302 情報入力部、304 回転行列生成部、306 解析期間設定部、308 方向算出部、310 回転数算出部、312,312A 回転軸算出部、314 表示制御部、1000 解析システム。 2 ball, 5 test subject, 10, 10A analyzer, 20 sensor device, 62 capsule, 64 silicone gel, 102,202 CPU, 104,204 memory, 106 touch panel, 108 button, 110 display, 112 wireless communication unit, 113 communication antenna , 114 memory interface, 115 recording medium, 116 speaker, 118 microphone, 120 communication interface, 205 low acceleration sensor, 206 high acceleration sensor, 208 geomagnetic sensor, 212 storage battery, 220 acceleration sensor, 302 information input unit, 304 rotation matrix generation unit , 306 analysis period setting unit, 308 direction calculation unit, 310 rotation speed calculation unit, 312, 312A rotation axis calculation unit, 314 display control unit, 1000 analysis system.

Claims (11)

ボールの回転軸を解析するための解析装置であって、
前記ボールに内蔵されたセンサ機器により時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける情報入力部と、
前記加速度データおよび前記地磁気データに基づいて、前記ボールの姿勢情報を算出する姿勢算出部と、
前記地磁気データに基づいて、被験者により放たれた前記ボールの回転数を算出する回転数算出部と、
前記姿勢情報と、前記回転数と、前記地磁気データと、前記地磁気データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、所定のフィルタを用いて所定方向に対する前記ボールの回転軸の角度を算出する回転軸算出部とを備える、解析装置。
An analysis device for analyzing a rotation axis of a ball,
an information input unit that receives input of acceleration data and geomagnetic data detected in time series by a sensor device built into the ball;
an attitude calculation unit that calculates attitude information of the ball based on the acceleration data and the geomagnetism data;
a rotational speed calculation unit that calculates the rotational speed of the ball released by the subject based on the geomagnetic data;
Based on the attitude information, the number of rotations, the geomagnetic data, and the first and second differential values of the geomagnetic data, a predetermined filter is used to determine the angle of the rotation axis of the ball with respect to a predetermined direction. and an axis-of-rotation calculator for calculating.
前記回転軸算出部は、前記ボールが放たれたタイミングの前後の所定期間における前記ボールの回転軸の角度を算出する、請求項1に記載の解析装置。 2. The analysis device according to claim 1, wherein the rotation axis calculator calculates the angle of the rotation axis of the ball in a predetermined period before and after the timing at which the ball is released. 前記回転軸算出部は、前記姿勢情報と、前記回転数と、前記地磁気データと、前記1階微分値と、前記2階微分値とに基づいて、前記地磁気データと前記1階微分値と前記2階微分値とを観測値とした観測方程式に対して前記所定のフィルタを適用して前記ボールの回転軸の角度を算出する、請求項1または2に記載の解析装置。 The rotational axis calculator calculates the geomagnetic data, the first differential value, and the 3. The analysis apparatus according to claim 1, wherein said predetermined filter is applied to an observation equation having a second derivative as an observed value to calculate the angle of said ball's axis of rotation. 前記加速度データに基づいて、前記所定のフィルタを用いて前記被験者から放たれた前記ボールの進行方向を算出する方向算出部をさらに備え、
前記所定方向は、前記方向算出部により算出された前記進行方向である、請求項1~3のいずれか1項に記載の解析装置。
further comprising a direction calculation unit that calculates a traveling direction of the ball released from the subject using the predetermined filter based on the acceleration data;
The analysis device according to any one of claims 1 to 3, wherein the predetermined direction is the traveling direction calculated by the direction calculation unit.
前記方向算出部は、前記進行方向を規定する回転行列を状態値とした状態方程式、および、前記ボールが放たれたタイミングの前後の所定期間における前記加速度データの最大値を観測値とした観測方程式、に対して前記所定のフィルタを適用して前記進行方向を規定する回転行列を算出する、請求項4に記載の解析装置。 The direction calculation unit includes a state equation whose state value is a rotation matrix that defines the direction of travel, and an observation equation whose observed value is the maximum value of the acceleration data in a predetermined period before and after the timing at which the ball is released. 5. The analysis apparatus according to claim 4, wherein said predetermined filter is applied to , to calculate a rotation matrix defining said advancing direction. 前記センサ機器は、低加速度を検出するための低加速度センサと、高加速度を検出するための高加速度センサとを含み、
前記加速度データは、前記低加速度センサにより検出された低加速度データと、前記高加速度センサにより検出された高加速度データとを含み、
前記姿勢算出部は、前記ボールの初期姿勢情報を算出する場合、前記加速度データとして前記低加速度データを採用する、請求項1~5のいずれか1項に記載の解析装置。
The sensor device includes a low acceleration sensor for detecting low acceleration and a high acceleration sensor for detecting high acceleration,
The acceleration data includes low acceleration data detected by the low acceleration sensor and high acceleration data detected by the high acceleration sensor,
The analysis device according to any one of claims 1 to 5, wherein the attitude calculation unit adopts the low acceleration data as the acceleration data when calculating the initial attitude information of the ball.
前記所定のフィルタは、拡張カルマンフィルタである、請求項1~6のいずれか1項に記載の解析装置。 The analysis device according to any one of claims 1 to 6, wherein said predetermined filter is an extended Kalman filter. ボールの回転軸を解析するための解析装置であって、
前記ボールに内蔵されたセンサ機器により時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける情報入力部と、
前記加速度データおよび前記地磁気データに基づいて、前記ボールの姿勢情報を算出する姿勢算出部と、
前記地磁気データに基づいて、被験者により放たれた前記ボールの回転数を算出する回転数算出部と、
前記姿勢情報と、前記回転数と、前記加速度データと、前記加速度データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、所定のフィルタを用いて所定方向に対する前記ボールの回転軸の角度を算出する回転軸算出部とを備える、解析装置。
An analysis device for analyzing a rotation axis of a ball,
an information input unit that receives input of acceleration data and geomagnetic data detected in time series by a sensor device built into the ball;
an attitude calculation unit that calculates attitude information of the ball based on the acceleration data and the geomagnetism data;
a rotational speed calculation unit that calculates the rotational speed of the ball released by the subject based on the geomagnetic data;
Based on the attitude information, the number of rotations, the acceleration data, and the first and second derivative values of the acceleration data, a predetermined filter is used to determine the angle of the rotation axis of the ball with respect to a predetermined direction. and an axis-of-rotation calculator for calculating.
前記回転軸算出部は、前記姿勢情報と、前記回転数と、前記加速度データと、前記1階微分値と、前記2階微分値とに基づいて、前記加速度データと前記1階微分値と前記2階微分値とを観測値とした観測方程式に対して前記所定のフィルタを適用して前記ボールの回転軸の角度を算出する、請求項8に記載の解析装置。 The rotation axis calculation unit calculates the acceleration data, the first derivative, and the 9. The analysis device according to claim 8, wherein said predetermined filter is applied to an observation equation with second order differential values as observation values to calculate the angle of said ball's axis of rotation. ボールの回転軸を解析するための解析装置と、
前記ボールに内蔵されたセンサ機器とを備え、
前記解析装置は、
前記センサ機器によりに時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける情報入力部と、
前記加速度データおよび前記地磁気データに基づいて、前記ボールの姿勢情報を算出する姿勢算出部と、
前記地磁気データに基づいて、被験者により放たれた前記ボールの回転数を算出する回転数算出部と、
前記姿勢情報と、前記回転数と、前記地磁気データと、前記地磁気データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、所定のフィルタを用いて所定方向に対する前記ボールの回転軸の角度を算出する回転軸算出部とを含む、解析システム。
an analysis device for analyzing the rotation axis of the ball;
and a sensor device built into the ball,
The analysis device is
an information input unit that receives input of acceleration data and geomagnetic data detected in time series by the sensor device;
an attitude calculation unit that calculates attitude information of the ball based on the acceleration data and the geomagnetism data;
a rotational speed calculation unit that calculates the rotational speed of the ball released by the subject based on the geomagnetic data;
Based on the attitude information, the number of rotations, the geomagnetic data, and the first and second differential values of the geomagnetic data, a predetermined filter is used to determine the angle of the rotation axis of the ball with respect to a predetermined direction. An analysis system, comprising: a rotational axis calculator for calculating.
ボールの回転軸を解析するための解析装置と、
前記ボールに内蔵されたセンサ機器とを備え、
前記解析装置は、
前記ボールに内蔵されたセンサ機器により時系列で検出された加速度データおよび地磁気データの入力を受け付ける情報入力部と、
前記加速度データおよび前記地磁気データに基づいて、前記ボールの姿勢情報を算出する姿勢算出部と、
前記地磁気データに基づいて、被験者により放たれた前記ボールの回転数を算出する回転数算出部と、
前記姿勢情報と、前記回転数と、前記加速度データと、前記加速度データの1階微分値および2階微分値とに基づいて、所定のフィルタを用いて所定方向に対する前記ボールの回転軸の角度を算出する回転軸算出部とを含む、解析システム。
an analysis device for analyzing the rotation axis of the ball;
and a sensor device built into the ball,
The analysis device is
an information input unit that receives input of acceleration data and geomagnetic data detected in time series by a sensor device built into the ball;
an attitude calculation unit that calculates attitude information of the ball based on the acceleration data and the geomagnetism data;
a rotational speed calculation unit that calculates the rotational speed of the ball released by the subject based on the geomagnetic data;
Based on the posture information, the number of rotations, the acceleration data, and the first and second derivative values of the acceleration data, a predetermined filter is used to determine the angle of the rotation axis of the ball with respect to a predetermined direction. An analysis system, comprising: a rotational axis calculator for calculating.
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