TW201402175A - 尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法與系統、高爾夫球桿之選擇方法以及針對各高爾夫球打者尋求最適合配重位置及重量的方法 - Google Patents

尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法與系統、高爾夫球桿之選擇方法以及針對各高爾夫球打者尋求最適合配重位置及重量的方法 Download PDF

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Abstract

尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法係包括：步驟A，採取關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之數據(第1數據)，與關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之數據(第2數據)；以及步驟B，依據自各高爾夫球打者採取之第1數據與第2數據、自複數熟練者採取之第1數據與第2數據、及複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。

Description

尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法與系統、高爾夫球桿之選擇方法以及針對各高爾夫球打者尋求最適合配重位置及重量的方法
本發明係關於一種尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法與系統、高爾夫球桿之選擇方法以及針對各高爾夫球打者尋求最適合配重位置及重量的方法。
選擇對各高爾夫球打者而言，容易揮桿且容易有較長飛行距離之高爾夫球桿或高爾夫球桿組，亦即，適合各高爾夫球打者之高爾夫球桿或高爾夫球桿組之方法，係自先前以來有種種提案。
例如在日本特開2009-226215號公報(專利文獻1)及日本特開2009-226216號公報(專利文獻2)中，係表示利用高爾夫球打者之身體特性，以進行高爾夫球桿之自行定義配件。
又，在日本特開2005-21329號公報(專利文獻3)中，係表示依據打球時之高爾夫球打者的手之三方向旋轉運動之測量結果，判別揮桿特性，依據其揮桿特性，選擇適合高爾夫球打者之高爾夫球桿之品質及長度。
又，在日本特開2004-181217號公報(專利文獻4)中，係表示使用高爾夫球打者針對成為基準之高爾夫球桿評估後之感官值，求出適合該高爾夫球打者之一次動量、慣性動量及相當單擺長度之範圍。
又，關於用於提供容易揮桿之高爾夫球桿之構造，係自先前以來有種種提案。
例如在日本特開2011-235024號公報(專利文獻5)中，係表示為調整自握把上端至高爾夫球桿的重心為止之距離，設置配重在握把附近。
【先行技術文獻】
【專利文獻】
【專利文獻1】 日本特開2009-226215號公報
【專利文獻2】 日本特開2009-226216號公報
【專利文獻3】 日本特開2005-21329號公報
【專利文獻4】 日本特開2004-181217號公報
【專利文獻5】 日本特開2011-235024號公報
當本申請案之發明者們銳意檢討時，判定用於選擇對各高爾夫球打者而言最適合之高爾夫球桿之參數中，高爾夫球桿的相當單擺長度及慣性動量尤其重要。
高爾夫球桿的相當單擺長度及慣性動量，係例如藉日本特開2011-235024號公報(專利文獻5)所示之配重， 可獲得適宜既定之數值。
但是，因為各高爾夫球打者而最適合之相當單擺長度及慣性動量之數值不同。因此，以簡便方法高精度地求出對於各高爾夫球打者之最適值係很重要。
在日本特開2004-181217號公報(專利文獻4)中，確實表示著眼於相當單擺長度及慣性動量，而選擇適合各高爾夫球打者之高爾夫球桿之思想。
但是，在專利文獻4所述之方法中，係依據各高爾夫球打者評估之感官值之主觀數據，求出適合各高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量，各高爾夫球打者之力量之參差，有可能影響適合各高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量之算出結果。
本申請案之發明者們，自以簡便方法高精度地求出對於各高爾夫球打者之最適值之觀點，依據與專利文獻4所述之方法完全不同之想法，檢討求出適合各高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量。具體說來，本申請案之發明者們，係使用相對於相當單擺長度及慣性動量之最適值而言相關之較高客觀數據，銳意檢討求出適合各高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量。
本發明之目的在於簡便且正確地求出適合各高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量。
本發明係有關於一種尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法與系統。
首先，針對本發明中之必須求出之最適值之「相當單擺長度」及「慣性動量」做說明。
本專利說明書中之「慣性動量(I)」，係將自高爾夫球桿的握把端點僅離開既定距離r0(例如r0=150mm左右)之點當作支點，旋轉高爾夫球桿所示之量，藉下式(1)求出(一併參照第1圖)。
亦即，I=Ig+m×(r+r0)2......(1)
但是，Ig：重心G周圍的慣性動量
m：高爾夫球桿的質量
r：自高爾夫球桿的握把端點至重心G之距離。
本專利說明書中之「相當單擺長度(L)」，係上述「慣性動量(I)」除以「一次動量」之值。而且，所謂「一次動量」，係意味「高爾夫球桿的質量(m)」×「自高爾夫球桿的握把端點至重心G之距離(r)」。
本發明者銳意檢討之結果，判定相當單擺長度係尤其與揮桿技巧有相關，慣性動量係尤其與力量有相關。
本發明係在一個局面中，使用關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之數據(第1數據)，以求出適合各高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量，在另一局面中，係使用關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之數據(第2數據)，以求出適合各高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量。
而且，在另一局面中，也可以進行組合關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之數據(第1數據)，與關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之數據(第2數據)之分析。
亦即，在使用關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之數據(第1數據)之局面中，上述方法係包括：步驟A，自高爾夫球打者採取關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之既定數據；以及步驟B，依據自各高爾夫球打者採取之既定數據、自複數熟練者採取之既定數據、及複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
又，在該局面中，上述系統係包括：輸入裝置，輸入關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之既定數據；記憶裝置，記憶由複數熟練者所採取之既定數據、及複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則；處理裝置，依據被輸入輸入裝置之既定數據、及被記憶在記憶裝置之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及輸出裝置，輸出藉處理裝置求出之結果。
另外，在使用關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之數據(第2數據)之局面中，上述方法係包括：步驟A，藉安裝在高爾夫球打者的手背上之偵知器裝置，採取關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之既定數據；以及步驟B，依據自各高 爾夫球打者採取之既定數據、自複數熟練者採取之既定數據、及複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
又，在上述局面中，上述系統包括：偵知器裝置，被安裝在高爾夫球打者的手背上，可採取關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之既定數據；記憶裝置，記憶由複數熟練者所採取之既定數據、及複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則；處理裝置，依據藉偵知器裝置採得之既定數據、及被記憶在記憶裝置之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及輸出裝置，輸出藉處理裝置求出之結果。
而且，在使用關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之第1數據、及關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之第2數據之局面中，上述方法包括：步驟A，自各高爾夫球打者，採取第1數據；步驟B，藉安裝在高爾夫球打者的手背上之偵知器裝置，採取第2數據；以及步驟C，依據自各高爾夫球打者採取之第1數據與第2數據、自複數熟練者採取之第1數據與第2數據、及複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
又，在上述局面中，前述系統包括：輸入裝置，輸入關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之第1數據；偵知器裝置，被安裝在高爾夫球打者的手背上， 可採取關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之第2數據；記憶裝置，記憶由複數熟練者所採取之第1數據與第2數據、及複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則；處理裝置，依據輸入輸入裝置之第1數據、藉偵知器裝置取得之第2數據、及被記憶在記憶裝置之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及輸出裝置，輸出藉處理裝置求出之結果。
在本發明中，「複數熟練者」有選定例如滿足高爾夫經歷10年以上、平均分數90以下、一年回合次數在20回以上等條件之複數人員(例如20人左右)。
在本發明中之典型一例中，上述既定規則係由藉使用自複數熟練者所取得之既定數據(第1數據、第2數據)、及複數熟練者各自選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果之回歸分析所算出之回歸公式所構成。
本發明中之「回歸分析」係將既定數據之項目(例如下述之「身體的長度」或「滾動方向之角速度」等)當作說明變數(獨立變數)，將最適於高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量當作目的變數(從屬變數)。在此，說明變數(獨立變數)雖然理論上一個也可以，但是，在典型性之例中係複數個。因此，本發明中之「回歸分析」典型上說來，係說明變數(獨立變數)有複數個「多元回歸分析」。
「多元回歸分析」係一般眾所周知之多變量解析之一，其詳細係例如在「<改訂版>多變量解析」，奧野忠一等，「II多元回歸分析」(第25頁~第158頁)等有詳細說 明，所以，本專利說明書不重複詳細說明。
而且，也可以取代上述「多元回歸分析」，而使用其他之統計解析、人工智能或神經網路或遺傳性演算法等之數據挖掘手法，以構築相當於「回歸公式」之「既定規則」。
在本發明一實施形態中，關於高爾夫球打者特徵之既定數據(在本專利說明書中，有時將此稱做「問卷數據」)，係包含由關於各高爾夫球打者之高爾夫經驗之數據、關於反射神經之數據、關於力量之數據、關於身體的長度之數據、及關於身體柔軟性之數據所構成之群中之至少一數據。
上述問卷數據藉對於各高爾夫球打者之問卷、進行簡單的遊戲及測量而取得。關於問卷可以在店面回答，或者，透過電氣通訊回路回答。
在本發明一實施形態中，關於揮桿時之動作之既定數據(在本專利說明書中，有時將此稱做「偵知器數據」)，係包含由關於直交手背之加速度變化率之數據、關於滾動方向之衝擊時之角速度之數據、關於偏轉方向之最大角速度之數據、關於揮桿時間之數據、及關於下揮桿時間之數據所構成之群中之至少一數據。
前述偵知器數據可以藉在安裝偵知器裝置於手背上之狀態下，實際請高爾夫球打者揮桿而取得。
而且，在本專利說明書中，所謂「滾動方向」、「節距方向」及「偏轉方向」，係意味揮桿時之設定在手背上之相對座標系中之三軸周圍之旋轉方向。所謂「滾動方向」係意味轉軸的軸體(第2圖及第3圖中之X軸)周圍的旋轉方向， 「節距方向」係意味在手心的寬度方向上延伸之軸體(第2圖及第3圖中之Y軸)周圍的旋轉方向，「偏轉方向」係意味垂直手心延伸之軸體(第2圖及第3圖中之Z軸)周圍的旋轉方向。
換言之，「滾動方向」係揮桿時之對應頭部返回之旋轉運動之方向，「節距方向」係揮桿時之對應頭部並進運動之旋轉運動之方向，「偏轉方向」係揮桿時之對應曲腕(cock)及直腕(uncock)之旋轉運動之方向。
又，在本專利說明書中，所謂「加速度之變化率(da/dt)」，係依據各軸向之加速度，藉以下之公式(2)求出者。
亦即，da/dt=(aimp-amax)/(timp-tmax)......(2)
aimp：衝擊時之加速度
amax：揮桿時之加速度之最大值或最小值(絕對值係最大)
timp：衝擊時刻
tmax：表示加速度係最大值或最小值(絕對值係最大)之時刻。
而且，關於「旋轉角速度之變化率(dω/dt)」也同樣地求出。
又，在本專利說明書中，所謂「揮桿時間」係意味自揮桿開始時刻至衝擊時刻為止之時間。
又，在本專利說明書中，係將揮桿中之手背「偏轉方向」之旋轉角度成為最小(絕對值係最大)之時刻，當作 「頂峰時刻」，將自「頂峰時刻」至「衝擊時刻」為止之時間當作「下揮桿時間」。
藉上述方法及系統，尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量，藉此，可選擇最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿。
在本發明一實施形態中，係依據事先準備之高爾夫球桿資料庫中之各高爾夫球桿的相當單擺長度及慣性動量，與藉上述方法求出之相當單擺長度及慣性動量，自資料庫之中，選擇適合各高爾夫球打者之高爾夫球桿。
高爾夫球桿之資料庫，可以係記憶在記憶裝置者，也可以係顯示在面板上者。當資料庫係記憶在記憶裝置者時，處理裝置選擇高爾夫球桿，當資料庫係顯示在面板上者時，人員選擇高爾夫球桿。當處理裝置選擇高爾夫球桿時，其結果係被輸出到輸出裝置。輸出裝置中之輸出形態，可以係顯示於顯示部之形態，可以係輸出聲音之形態，也可以係以列印輸出之形態。
在本發明之其他實施形態中，係依據藉上述方法求出之相當單擺長度及慣性動量，針對用於調整高爾夫球桿的重心位置之配重，求出適合各高爾夫球打者之位置及重量。
當依據本發明時，可簡便且正確地尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
1‧‧‧輸入裝置
2‧‧‧偵知器裝置
3‧‧‧處理裝置
3A‧‧‧記憶裝置
4‧‧‧輸出裝置
5‧‧‧安裝構件
5A‧‧‧口袋部
5B‧‧‧窗部
5C‧‧‧孔部
6‧‧‧配重
第1圖係用於說明高爾夫球桿之「慣性動量」之圖面。
第2圖係用於說明被設定在高爾夫球打者手背上之相對座標系之圖面(其一)。
第3圖係用於說明被設定在高爾夫球打者手背上之相對座標系之圖面(其二)。
第4圖係表示本發明一實施形態高爾夫球桿之選擇方法之流程圖。
第5圖係表示為本發明一實施形態高爾夫球桿之選擇方法而使用之系統之全體構成圖面。
第6圖係表示安裝偵知器裝置在高爾夫球打者手背後之狀態之圖面。
第7圖係表示為收集問卷數據，對於高爾夫球打者進行之問卷之實例之圖面。
第8圖係表示為收集問卷數據所使用之顯示畫面之實例之圖面。
第9圖係表示問卷數據之分類實例之圖面。
第10圖係表示直至收集偵知器數據之各步驟之流程圖。
第11圖係表示由偵知器數據算出之參數算出方法之圖面(其一)。
第12圖係表示由偵知器數據算出之參數算出方法之圖面(其二)。
第13圖係表示由偵知器數據算出之參數算出方法之圖面(其三)。
第14圖係表示由偵知器數據算出之參數之實例之圖面。
第15圖係表示本發明一實施形態之高爾夫球桿選擇方法中之多元回歸分析之流程圖。
第16圖係表示高爾夫球桿資料庫之實例之圖面。
第17圖係表示在轉軸安裝有配重之高爾夫球桿之圖面。
第18圖係表示神經網路之模型之圖面。
以下，說明本發明之實施形態。而且，在相同或相當之部分係賦予相同參照編號，有時不再重複說明。
而且，在以下說明之實施形態中，當言及個數及量等之時，除了特別有記載之情形，本發明之範圍未必侷限於該個數及量等。又，在以下之實施形態中，各構成要素係除了特別有記載之情形，對於本發明而言，未必係必須者。
(方法及系統之全體構成)
第4圖係表示本發明一實施形態高爾夫球桿之選擇方法之流程圖。如第4圖所示，在本實施形態之高爾夫球桿選擇方法中，首先，在步驟11(以下，略稱「S11」，關於其他步驟也相同)中，收集問卷數據及偵知器數據。
接著，在S12中，使用事先準備之回歸公式，算出最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
而且，在S13中，依據相當單擺長度及慣性動量，選擇最適合之高爾夫球桿。
第5圖係表示為上述選擇方法而使用之系統之全體構成圖面。如第5圖所示，為上述選擇方法而使用之系統包 括：輸入裝置1，輸入各高爾夫球打者之問卷數據；偵知器裝置2，被安裝在高爾夫球打者的手背上，可採取關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之數據(偵知器數據)；處理裝置3，依據由偵知器裝置2所做之檢知結果，尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及輸出裝置4，輸出藉處理裝置3求出之結果。
輸入裝置1係例如由觸控面板或鍵盤等所構成之裝置。偵知器裝置2包括：角速度偵知器，可測量相互直交之三軸(第5圖中之X軸、Y軸、Z軸)周圍之角速度；以及加速度偵知器，可測量相互直交之三軸(第5圖中之X軸、Y軸、Z軸)方向之加速度。而且，角速度偵知器及加速度偵知器中之上述三軸中之一者，係朝向轉軸的軸向地，偵知器裝置2被安裝在高爾夫球打者的手背上。偵知器裝置2係具有0.001秒之時間解析度，測量範圍係角速度偵知器為±2500度/秒左右，加速度偵知器為±30G左右。
輸入裝置1及偵知器裝置2係被連接到處理裝置3上。被輸入輸入裝置1之問卷數據、及以偵知器裝置2取得之偵知器數據，係以電子形式被傳送到處理裝置3。
處理裝置3係例如由CPU等所構成，電子性處理問卷數據及偵知器數據。處理裝置3被連接在記憶裝置3A。記憶裝置3A係例如由硬碟等所構成，記憶用於尋求相當單擺長度及慣性動量之回歸公式。而且，記憶裝置3A有時也記憶用於選擇最適高爾夫球桿之高爾夫球桿資料庫。
處理裝置3係使用上述問卷數據與偵知器數據、 及記憶在記憶裝置3A之回歸公式，算出最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。被算出之結果，係例如被輸出到由顯示監視器等所構成之輸出裝置4。而且，輸出裝置4也可以不輸出相當單擺長度及慣性動量之算出結果，而僅輸出藉處理裝置3選擇之高爾夫球桿選擇結果。
而且，本發明並不侷限於第5圖所示之系統。例如也可以處理裝置3僅算出相當單擺長度及慣性動量，依據該算出結果之最適高爾夫球桿之選擇係由人員來進行。
第6圖係表示安裝偵知器裝置2在高爾夫球打者手背後之狀態之圖面。如第6圖所示，偵知器裝置2係透過安裝構件5被安裝在手背上。安裝構件5雖然具有覆蓋高爾夫球打者的手背之部分，但是，不具有覆蓋手掌之部分。因此，高爾夫球打者係即使組裝安裝構件5，也可以用與赤手相同之感覺握持握把。而且，高爾夫球打者也可以在戴手套之狀態下，組裝安裝構件5。
安裝構件5係在相向手背之內側部份，具有口袋部5A。偵知器裝置2被收納在口袋部5A。安裝構件5係被固定在高爾夫球打者的手背，所以，藉配合偵知器裝置2的外形與口袋部5A的形狀，可使偵知器裝置2沿著既定方向固定在手背上，可測量上述三軸(第5圖中之X軸、Y軸、Z軸)周圍之角速度及三軸(第5圖中之X軸、Y軸、Z軸)方向之加速度。
又，安裝構件5具有窗部5B，使得可自外側辨認口袋部5A內。藉設有窗部5B，在高爾夫球打者安裝有安裝構 件5之狀態下，可確認被收納在口袋部5A內之偵知器裝置2之狀態(例如方向或電池剩餘量等)。
而且，安裝構件5具有穿入高爾夫球打者的中指之孔部5C。安裝構件5具有往腕側寬度擴大之推拔形狀。
而且，在右撇高爾夫球打者之情形，係安裝偵知器裝置2在左手以進行測量，在左撇高爾夫球打者之情形，係安裝偵知器裝置2在右手以進行測量。第6圖所示之手套(左手用)係右撇高爾夫球打者用者。
(問卷數據之收集)
第7圖係表示為收集問卷數據，對於高爾夫球打者進行之問卷之實例之圖面。而且，在第7圖中，係表示對於男性高爾夫球打者之問卷內容，當對於女性高爾夫球打者進行問卷時，係例如變更「平均分數」、「7號鐵桿飛行距離」、伸長及體重等之數值。
例如如果係「肩之柔軟度」，回答提高兩腕到耳邊，而且，使兩腕彎曲到後方時之狀態。又，如果係「股關節之柔軟度」，依據於坐在長座椅後，使上體筆直之狀態下，開腳後之角度以回答。
使第7圖所示之擇一式問卷之回答，在每一要素得分「-2」至「2」。而且，並不侷限於使問卷的全部回答，使用在高爾夫球桿之選擇。
又，加上上述問卷，進行簡單之診斷遊戲。例如評估各高爾夫球打者的揮桿節奏之方法，可以有如高爾夫球打者所喜歡地，以一定節奏重複按壓按鍵，藉其平均節奏等以評 估揮桿節奏。
又，在第8圖所示之顯示畫面的亮燈領域，隨機顯示紅色或藍色，當顯示藍色時下壓按鍵，當顯示紅色時不下壓按鍵(Go/No go)，進行複數次之顯示。測量此時之高爾夫球打者之反應時間最小值、反應時間最大值及反應時間平均值。
又，使用上述顯示畫面，如果在亮燈領域顯示藍色(不顯示紅色)時，儘快下壓按鍵與規則化之後，顯示藍色。測量此時之高爾夫球打者之反應時間(Simple Reaction Time)。
「Go/No go」之反應時間最小值、反應時間最大值、反應時間平均值及「Simple Reaction Time」，係成為評估高爾夫球打者的反射神經之要素。
上述各要素係依據第9圖所示之對應表，被分類成「高爾夫經驗」、「反射神經」、「力量」、「身體的長度」及「身體柔軟度」五個因子。藉問卷數據及診斷遊戲所得之各要素之得分，係乘上重疊係數，成為各因子之結果。
而且，對於各要素之上述「重疊係數」，係例如藉主成分分析來決定。
藉以上之程序，問卷數據獲得X=(X1，X2，X3，X4，...，Xn)之n個(在第9圖之例中係五個)之結果。
(偵知器數據之收集)
第10圖係表示直至收集偵知器數據之各步驟之流程圖。
首先在S21中，使是否藉「單純揮桿」收集偵知器數據、是否藉「球體實打」收集偵知器數據，輸入到輸入裝 置1。「單純揮桿」或「球體實打」之點，係影響下述「衝擊時刻」之特定。
在S22中，測量既定時間(例如12秒鐘)之三軸(第5圖中之X軸、Y軸、Z軸)周圍之角速度與三軸(第5圖中之X軸、Y軸、Z軸)方向之加速度之訊號。在此之間，高爾夫球打者進行揮桿。
在S23中，平均化自測量開始之既定時間(例如0.05秒鐘)之數據，藉扣除測量值，進行漂移之去除。
在S24中，針對藉加速度偵知器測得之數據，進行低通過濾器處理。
接著，在S25中，特定衝擊時刻。當藉「單純揮桿」收集偵知器數據時，將「滾動」方向的角速度成為最小之時刻當作「衝擊時刻」。當藉「球體實打」收集偵知器數據時，將比「滾動」方向的角加速度最初成為既定門檻值以上或門檻值以下之時刻還要早既定時間(例如早0.002秒鐘)，當作「衝擊時刻」。而且，在「球體實打」之情形下，當藉「滾動」方向的角加速度無法特定「衝擊時刻」時(當角加速度無法成為前述既定門檻值以上或門檻值以下時)，與「單純揮桿」之情形同樣地，將「滾動」方向的角速度成為最小之時刻當作「衝擊時刻」。
接著，在S26中，當「衝擊時刻」係比測量開始還要晚兩秒鐘之情形下，抽出自「衝擊時刻」至兩秒鐘前之數據。當「衝擊時刻」係在自測量開始之兩秒鐘內時，抽出自測量開始至「衝擊時刻」為止之數據。
在S27中，還原角速度之測量值到角度。又，在S28中，抽出「衝擊時刻」中之各參數(旋轉角度、旋轉角速度、加速度)之數值。
而且，在S29中，算出「揮桿時間」。具體說來，係將「滾動方向」之角度超過既定門檻值(例如5度)之時刻當作「揮桿開始時刻」，將自「揮桿開始時刻」至「衝擊時刻」為止當作「揮桿時間」。
在S30中，算出「下揮桿時間」。具體說來，係將揮桿中之手背的「偏轉方向」的旋轉角度成為最小(絕對值係最大)之時刻當作「頂峰時刻」，將自「頂峰時刻」至「揮桿時刻」為止當作「下揮桿時間」。
在S31中，抽出自揮桿開始至衝擊為止之間，各方向(「滾動方向」、「節距方向」及「偏轉方向」)的最大旋轉角θmax、最大旋轉角速度ωmax及最大加速度amax(測量值係最大或最小，亦即，絕對值為最大)。而且，在S32中，抽出自表示最大旋轉角速度及最大加速度之時刻至「衝擊時刻」為止之時間t。而且，在S33中，算出「旋轉角速度之變化率(dω/dt)」及「加速度之變化率(da/dt)」。
針對上述各參數之算出方法係圖示在第11圖~第13圖。
藉以上之各程序，可獲得Y=(Y1，Y2，Y3，Y4，...，Ym)之m個結果(在第10圖之例中，雖然表示在第14圖「實施例1」之欄有19個，但是，本發明並不侷限於此。)。最後，使藉上述程序所得之結果記憶在記憶裝置3A。
而且，在上述19個結果中，可以僅使用一部份之結果，以算出最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量(例如，參照第14圖所示之「實施例2」或「實施例3」)，或者，使用19個結果之全部，以算出最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
(最適合之相當單擺長度及慣性動量之算出)
最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量，係藉事先準備之多元回歸公式算出。
亦即，由某個高爾夫球打者，問卷數據獲得X=(X1，X2，X3，X4，...，Xn)之n個結果，偵知器數據獲得Y=(Y1，Y2，Y3，Y4，...，Ym)之m個結果，當合計兩者時，獲得Z=(X1，X2，X3，X4，...，Xn，Y1，Y2，Y3，Y4，...，Ym)之n+m個數據。
在此，用於求出慣性動量I之多元回歸公式，係I=Z．A+Ca(A：多元回歸係數行列，Ca：常數項行列)，用於求出相當單擺長度L之多元回歸公式，係I=Z．B+Cb(B：多元回歸係數行列，Cb：常數項行列)，藉事先準備上述公式，可算出對於該高爾夫球打者最適合之相當單擺長度及慣性動量之數值。
(多元回歸分析)
如上所述，用於尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量之多元回歸公式，係當自複數熟練者取得數據時，藉使用複數熟練者各自選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果之多元回歸分析，事先算出。
當概略表示本實施形態之「多元回歸分析」之流程時，成為如第15圖所示。亦即，在S41中，依據上述基準，選定複數個熟練者。之後，在S42中，自熟練者採取既定之數據(關於包含各高爾夫球打者之身體特徵之該高爾夫球打者特徵之數據(第1數據)及關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之數據(第2數據))。
而且，在S43中，使各熟練者自既定資料庫中，選擇各自認為最適之高爾夫球桿。而且，S42與S43也可以對調順序。
而且，在S44中，當以S42取得數據時，藉使用在S43之高爾夫球桿選擇結果之多元回歸分析，求出多元回歸係數行列A，B及常數項行列Ca，Cb。
藉以上之程序，可準備用於尋求最適於高爾夫球打者之相當單擺長度及慣性動量之多元回歸公式。
而且，也可以取代上述多元回歸公式，而使用採用自複數熟練者所得之n個問卷數據X，與複數熟練者選擇之高爾夫球桿選擇結果，所得之多元回歸公式。
在此情形下，用於求出慣性動量I之多元回歸公式，係I=X．Ax+Cxa(Ax：多元回歸係數行列，Cxa：常數項行列)，用於求出相當單擺長度L之多元回歸公式，係L=X．Bx+Cxb(Bx：多元回歸係數行列，Cxb：常數項行列)。
自這些多元回歸公式，可算出對於該高爾夫球打者最適之相當單擺長度及慣性動量之數值。
又，也可以係使用自複數熟練者取得之m個偵知器數據Y，與複數熟練者選擇之高爾夫球桿選擇結果所得之多元回歸公式。
在此情形下，用於求出慣性動量I之多元回歸公式，係I=Y．Ay+Cya(Ay：多元回歸係數行列，Cya：常數項行列)，用於求出相當單擺長度L之多元回歸公式，係L=Y．By+Cyb(By：多元回歸係數行列，Cyb：常數項行列)。
自這些多元回歸公式，可算出對於該高爾夫球打者最適之相當單擺長度及慣性動量之數值。
(高爾夫球桿之選擇)
在算出最適於各高爾夫球打者之相當單擺長度(L)及慣性動量(I)後，變成選擇適合各高爾夫球打者之高爾夫球桿。
在一例中，高爾夫球桿之選擇，係自包含第16圖所示複數支(在第16圖之例中係5支)高爾夫球桿之資料庫中進行選擇。
如第16圖所示，各高爾夫球桿具有各固有之相當單擺長度(LD1，LD2，LD3，LD4，LD5)及慣性動量(ID1，ID2，ID3，ID4，ID5)。
例如針對第16圖中之「驅動器1」之評估公式係 R1=P(I-ID1)2+(L-LD1)2(R1：評估值，P：重量係數)。
同樣地，求出針對「驅動器2」~「驅動器5」之評估值R2~R5。而且，可評估評估值表示最小值之物件係「驅動器1」~「驅動器5」中之最適高爾夫球桿，評估值第二小之物件係次一適合者。
而且，如第17圖所示，在高爾夫球桿的握把附近設置配重6(集中質量)，藉此，調整自握把端部至重心位置之距離(r)，結果，可適宜調整高爾夫球桿之相當單擺長度及慣性動量。
也可以在算出最適於各高爾夫球打者之相當單擺長度(L)及慣性動量(I)後，依據該結果，調整配重之位置及重量。
又，當然也可以使具有第17圖所示配重之高爾夫球桿，包含在第16圖所示資料庫之中。
(變形例)
在上述之例中，說明過構築用於藉多元回歸分析，尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量之「既定規則」，但是，也可以取代多元回歸分析，而使用其他之統計解析、人工智能或神經網路或遺傳性演算法等之數據挖掘手法，以構築「既定規則」。
由人工智能所做之規則之構築方法，係例如記載於「“IT Text人工智能資訊處理學會編輯”出版社：歐姆公司(2005/07發行)，作者：松本一教、永井保夫、宮原哲浩，監修：本位田真一」。
又，由神經網路所做之規則之構築方法，係例如詳細說明於「神經網路與模糊訊號處理(數位訊號處理圖書館)，谷萩隆嗣等」等。
又，由遺傳性演算法之規則之構築方法，係例如記載於「“遺傳性演算法之基礎-解開GA之謎”出版社：歐姆公司(1994/09發行)，作者：伊庭齊志」。
如此一來，由各手法所做之規則之構築方法，係記載於一般性文獻，所以在本專利說明書中，不重複其詳細說明，但是，針對做為數據挖掘手法之代表性手法之神經網路之模型，一邊參照第18圖一邊說明。
第18圖所示之模型係由輸入層、中間層及輸出層等三層所構成。而且，可使中間層做成兩層以上。
輸入層的輸入數據，係考慮僅使用由複數熟練者取得之n個問卷數據X=(X1，X2，X3，X4，...，Xn)、僅使用由複數熟練者取得之m個偵知器數據Y=(Y1，Y2，Y3，Y4，...，Ym)、及合計由複數熟練者取得之問卷數據X=(X1，X2，X3，X4，...，Xn)n個結果，與偵知器數據Y=(Y1，Y2，Y3，Y4，...，Ym)m個結果，所得之n+m個數據Z=(X1，X2，X3，X4，...，Xn，Y1，Y2，Y3，Y4，...，Ym)等三個方法。
輸出層的輸出數據，係成為相當單擺長度(L)及慣性動量(I)。複數熟練者選擇之高爾夫球桿選擇結果，係成為教師數據，高精度之神經網路藉重複學習而被構築。學習方法一般有誤差逆傳播法。使用被學習之模型，當輸入僅該高爾夫球打者之問卷數據、僅偵知器數據、或者，合計問卷數據 與偵知器數據之數據時，最適於高爾夫球打者之慣性動量(I)及相當單擺長度(L)被輸出。
以上，雖然說明過本發明之實施形態，但是，本次開示過之實施形態係全部之點為例示，其並非用於侷限本發明者。本發明之範圍係藉專利申請範圍來表示，在與專利申請範圍均等之意味及範圍內之全部變更，皆包含在專利申請範圍內。
【產業上之利用可能性】
本發明可適用於尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法與系統、高爾夫球桿之選擇方法以及針對各高爾夫球打者尋求最適合配重位置及重量的方法。
1‧‧‧輸入裝置
2‧‧‧偵知器裝置
3‧‧‧處理裝置
3A‧‧‧記憶裝置
4‧‧‧輸出裝置

Claims (20)

  1. 一種尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法，包括：步驟A，自前述高爾夫球打者採取關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之既定數據；以及步驟B，依據自前述各高爾夫球打者採取之前述既定數據、自複數熟練者採取之前述既定數據、及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中，前述既定數據係包含由關於前述各高爾夫球打者之高爾夫經驗之數據、關於反射神經之數據、關於力量之數據、關於身體的長度之數據、及關於身體柔軟性之數據所構成之群中之至少一數據。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中，前述既定規則係由藉回歸分析所算出之回歸公式所獲得，前述回歸分析係使用自複數熟練者採取之前述既定數據及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果。
  4. 一種尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法，包括：步驟A，藉安裝在高爾夫球打者的手背上之偵知器裝置，採取關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之既定數據；以及步驟B，依據自前述各高爾夫球打者採取之前述既定數據、 自複數熟練者採取之前述既定數據、及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之方法，其中，前述既定數據係包含由關於直交手背之加速度變化率之數據、關於滾動方向之衝擊時之角速度之數據、關於偏轉方向之最大角速度之數據、關於揮桿時間之數據、及關於下揮桿時間之數據所構成之群中之至少一數據。
  6. 如申請專利範圍第4項所述之方法，其中，前述既定規則係由藉回歸分析所算出之回歸公式所獲得，前述回歸分析係使用自複數熟練者採取之前述既定數據及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果。
  7. 一種尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量的方法，包括：步驟A，自各高爾夫球打者，採取關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之第1數據；步驟B，藉安裝在高爾夫球打者的手背上之偵知器裝置，採取關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之第2數據；以及步驟C，依據自前述各高爾夫球打者採取之前述第1數據與前述第2數據、自複數熟練者採取之前述第1數據與前述第2數據、及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之方法，其中，前述既定規則係由藉回歸分析所算出之回歸公式所獲得，前述回歸分析係使用自複數熟練者採取之前述第1數據與前述第2數據及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果。
  9. 一種高爾夫球桿之選擇方法，包括：步驟A，藉申請專利範圍第1項~第8項中任一項所述之方法，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及步驟B，依據事先準備之高爾夫球桿之資料庫中之各高爾夫球桿的相當單擺長度及慣性動量，及藉上述方法求出之相當單擺長度及慣性動量，自前述資料庫之中，選擇適合各高爾夫球打者之高爾夫球桿。
  10. 一種針對各高爾夫球打者尋求最適合配重位置及重量的方法，高爾夫球桿具有用於調整高爾夫球桿的重心位置之配重，包括：步驟A，藉申請專利範圍第1項~第8項中任一項所述之方法，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及步驟B，依據藉上述方法所求出之相當單擺長度及慣性動量，尋求最適合各高爾夫球打者之配重位置及重量。
  11. 一種系統，尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量，包括：輸入裝置，輸入關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高 爾夫球打者特徵之既定數據；記憶裝置，記憶由複數熟練者所採取之前述既定數據、及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則；處理裝置，依據被輸入前述輸入裝置之前述既定數據、及被記憶在前述記憶裝置之前述既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及輸出裝置，輸出藉前述處理裝置求出之結果。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之系統，其中，前述既定數據係包含由關於前述各高爾夫球打者之高爾夫經驗之數據、關於反射神經之數據、關於力量之數據、關於身體的長度之數據、及關於身體柔軟性之數據所構成之群中之至少一數據。
  13. 如申請專利範圍第11項所述之系統，其中，前述既定規則係由藉回歸分析所算出之回歸公式所獲得，前述回歸分析係使用自複數熟練者採取之前述既定數據、及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果。
  14. 一種用於尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量之系統，包括：偵知器裝置，被安裝在高爾夫球打者的手背上，可採取關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之既定數據；記憶裝置，記憶由複數熟練者所採取之前述既定數據、及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則； 處理裝置，依據藉前述偵知器裝置採得之前述既定數據、及被記憶在前述記憶裝置之前述既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及輸出裝置，輸出藉前述處理裝置求出之結果。
  15. 如申請專利範圍第14項所述之系統，其中，前述既定數據係包含由關於直交手背之加速度變化率之數據、關於滾動方向之衝擊時之角速度之數據、關於偏轉方向之最大角速度之數據、關於揮桿時間之數據、及關於下揮桿時間之數據所構成之群中之至少一數據。
  16. 如申請專利範圍第14項所述之系統，其中，前述既定規則係由藉回歸分析所算出之回歸公式所獲得，前述回歸分析係使用自複數熟練者採取之前述既定數據及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果。
  17. 一種用於尋求最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量之系統，包括：輸入裝置，輸入關於包含各高爾夫球打者身體特徵之該高爾夫球打者特徵之第1數據；偵知器裝置，被安裝在高爾夫球打者的手背上，可採取關於各高爾夫球打者揮桿時之動作之第2數據；記憶裝置，記憶由複數熟練者所採取之前述第1數據與前述第2數據、及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果，所構築之既定規則；處理裝置，依據輸入前述輸入裝置之前述第1數據、藉前 述偵知器裝置取得之前述第2數據、及被記憶在前述記憶裝置之前述既定規則，尋求最適於各高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量；以及輸出裝置，輸出藉前述處理裝置求出之結果。
  18. 如申請專利範圍第17項所述之系統，其中，前述既定規則係由藉回歸分析所算出之回歸公式所獲得，前述回歸分析係使用自複數熟練者採取之前述第1數據與前述第2數據、及前述複數熟練者分別選擇之最適高爾夫球桿之選擇結果。
  19. 如申請專利範圍第11至18項中任一項所述之系統，其中，前述記憶裝置係記憶事先準備之高爾夫球桿之資料庫中之各高爾夫球桿的相當單擺長度及慣性動量，前述處理裝置係依據該處理裝置求出之最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量，與被記憶在前述記憶裝置之前述各高爾夫球桿之相當單擺長度及慣性動量，自前述資料庫之中，選擇適合各高爾夫球打者之高爾夫球桿，前述輸出裝置係輸出前述處理裝置選擇之高爾夫球桿。
  20. 如申請專利範圍第11至18項中任一項所述之系統，其中，前述處理裝置係依據該處理裝置求出之最適於高爾夫球打者之高爾夫球桿相當單擺長度及慣性動量，求出具有用於調整高爾夫球桿的重心位置之配重之高爾夫球桿中之適合於各高爾夫球打者之前述配重之位置及重量，前述輸出裝置係輸出前述處理裝置求出之前述配重之位置 及重量。
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