WO2019117503A1 - 운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법 - Google Patents

운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법 Download PDF

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고태석
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장수호
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Definitions

  • the present invention relates to a sensing device for a moving ball and a method of calculating a motion parameter for the ball using the sensing device. More particularly, the present invention relates to a sensing device for a moving ball and a method of calculating a motion parameter for the ball using the Doppler effect of the radar signal. And a motion parameter of the ball is calculated from the sensing device, and a method of calculating a motion parameter of the ball using the sensing device.
  • the spin calculation technique of a moving ball using a conventional radar sensor is disclosed in, for example, Korean Patent Registration No. 10-0947898, which receives a signal reflected from a rotating ball in flight, And calculating the rotation speed and rotation frequency of the rotating ball from the frequency distance between the discontinuous spectral traces by identifying the traces of the spectrum and calculating the rotation of the moving ball depending on the frequency analysis of the received Doppler signal .
  • the calculation of the spin of the ball requires accurate reception of the signal so that the reception of the reflected wave and the frequency analysis on the rotation of the ball in the received signal can always be accurately performed And frequency analysis.
  • the frequency characteristic that indicates the rotation of the ball depending on the surrounding situation and the state of the surface such as the type of the golf ball and the surface of the foreign object on the golf ball
  • Prior art documents include Korean Patent Registration No. 10-0947898, Japanese Patent Publication No. 6048120, Korean Patent Laid-Open Publication No. 2016-0054013, and Korean Patent Laid-Open Publication No. 2015-0139494.
  • the present invention is not a method of directly calculating a rotation characteristic of a ball through frequency analysis of a received signal as in the conventional technique but also a method of calculating a ball trajectory predicted from the viewpoint of the trajectory of a ball to be moved using the position coordinate information of the ball Since the final spin information is determined by finding the spin information of the ball while approaching the trend data information indicating the trend of the positional coordinates of the ball, it is possible to determine the frequency characteristics of the rotation of the ball from the signal reflected from the moving ball A sensing device for a moving ball that can obtain a result of a fairly accurate and uniform spin calculation since it is a method of finding a spin from the viewpoint of the ball's trajectory without depending on whether or not it is possible to calculate a motion parameter for the ball Method.
  • a method of calculating a motion parameter for a moving ball is a method for calculating a motion parameter for a ball by receiving and analyzing a reflected wave signal reflected from a ball transmitting and receiving a radar signal, Analyzing the reflected wave signal and calculating position coordinate information of the moving ball at predetermined time intervals; Calculating an initial motion condition of the ball using the calculated position coordinate information of the ball; Generating predicted ball trajectories according to test spin information of various values in an initial motion condition of the calculated ball; And test spin information applied to a predicted ball trajectory determined as a trajectory that best represents a trajectory corresponding to the calculated data indicating trends of the calculated position of the ball among the generated predicted ball trajectories as final spin information .
  • a method of calculating a motion parameter for a ball by receiving and analyzing a reflected wave signal reflected from a ball transmitting and moving a radar signal, Calculating position coordinate information of the moving ball at set time intervals; Calculating trend data indicating trends with respect to the positional coordinates of the ball based on an analysis of a low-frequency filtered signal for the received reflected wave signal and a moving average analysis of the position coordinates of the ball; Calculating an initial motion condition of the ball using at least one of the position coordinate information and the trend data information of the calculated ball; And repeatedly applying the arbitrary test spin information until the predicted ball trajectory to which the arbitrary test spin information is applied in the initial motion condition of the ball meets the minimum error range in the trajectory according to the trend data, And determining the applied test spin information as the final spin information.
  • a sensing device for a moving ball comprising: a signal transmitter for transmitting a radar signal; A signal receiving unit for receiving a reflected wave signal reflected from a ball moving with respect to a signal of the signal transmitting unit; A signal analyzer for analyzing the received reflected wave signal and calculating position coordinate information of the moving ball at predetermined time intervals; And calculating the initial motion condition of the ball using the calculated position coordinate information of the ball, generating predicted ball trajectories based on the test spin information of various values in the initial motion condition of the calculated ball, As the final spin information, the test spin information applied to the predicted ball trajectory, which is determined as a trajectory corresponding to the trajectory in accordance with the calculated data, as the trend of the calculated position coordinates of the ball.
  • the sensing device for a moving ball according to the present invention and the method of calculating a motion parameter for a ball using the sensing device according to the present invention are not a method of directly calculating a rotation characteristic of a ball through frequency analysis of a received signal,
  • the final spin information is determined by finding the spin information of the ball while approximating the ball trajectory predicted from the viewpoint of the trajectory of the moving ball to the position coordinate information of the ball using the trend data information indicating the trend of the positional coordinates of the ball Therefore, it is possible to find out the spin from the viewpoint of the ball's trajectory without depending on whether or not the frequency characteristic for the rotation of the ball can be confirmed from the signal reflected from the moving ball. There is an effect that can be done.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a sensing device for a moving ball according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing a general process for calculating a motion parameter for a ball according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 3 to 5 are diagrams for explaining the details of calculating position coordinate information of a ball moving at predetermined time intervals by analyzing a received signal by a sensing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a specific process for calculating the initial motion condition of the ball in the flowchart shown in FIG. 2.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a specific process for calculating the initial motion condition of the ball in the flowchart shown in FIG. 2.
  • FIG. 7 and 8 are views for explaining the process according to the flowchart shown in Fig.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a specific process of determining the spin of a ball in the flowchart shown in FIG. 2.
  • FIGS. 10 to 16 are views for explaining the process according to the flowchart shown in FIG.
  • the sensing device for a moving ball according to the present invention and a method for calculating a motion parameter for the ball using the same will be described with reference to the drawings.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a sensing device for a moving ball according to an embodiment of the present invention.
  • the sensing device for a moving ball basically calculates a motion parameter for a ball to be moved using a Doppler effect of a radar, A signal transmitter 110, a signal receiver 120, a signal analyzer 130, and an information calculator 140 as shown in FIG.
  • the sensing device using the radar signal according to the embodiment of the present invention is installed in the vicinity of a ground or a ground behind a predetermined distance from a position of a golf ball (hereinafter referred to as "ball") to be hit by a user, It may be configured to transmit a radar signal at a specific frequency toward the direction of movement of the ball to be driven by the impact and to track the ball moving while receiving and analyzing the reflected wave reflected from the ball.
  • the signal transmitting unit 110 may be configured to transmit a specific radar signal in a collimated direction and include a transmitting antenna for transmitting a radar signal although not shown in the drawing.
  • the signal receiving unit 120 is configured to receive a reflected wave signal reflected from the ball and returned by the radar signal transmitted by the signal transmitting unit 110.
  • a reflected wave signal transmitted from the signal transmitting unit 110 by the Doppler effect and reflected from the ball is changed in frequency of a signal transmitted from the signal transmitting unit 110 to cause a Doppler shift. That is, the signal receiving unit 120 receives a signal in which a Doppler shift occurs.
  • the signal receiving unit 120 is configured to include a plurality of receiving antennas for receiving the reflected wave signals, so that it can know the ballistic and directional angle information of a ball to be moved using the phase difference of the receiving signals of the plurality of receiving antennas.
  • the configuration using the plurality of reception antennas in this way is already described in the related art documents related to the radar sensor, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the signal analyzer 130 analyzes the reflected wave signal received by the signal receiver 120 and calculates position coordinate information of the moving ball at predetermined time intervals.
  • the sensing device may further include a low-frequency filter for filtering a reflected wave signal received by the signal receiving unit 120 to obtain a low-frequency component.
  • the signal analyzer 130 may be configured not only to analyze the reflected wave signal received by the signal receiver 130 but also to analyze the signal filtered by the low frequency filter, And a moving average of the position coordinate information of the ball.
  • the signal analyzing unit 130 may be configured to calculate trend data as data indicating trends of the position coordinates of the ball through predetermined signal processing and statistical analysis on the coordinates of the ball.
  • the signal analyzer 130 analyzes the low frequency filtering signal for the received reflected wave signal together with the position coordinate information of the ball calculated based on the analysis of the received reflected wave signal, Calculating coordinates information corresponding to the coordinates as filtering coordinate information, calculating coordinate information according to a moving average of the position coordinate information of the ball, calculating coordinate information corresponding to the coordinates Function to calculate trend data that is data indicating a trend with respect to the position coordinates of the ball.
  • the analysis result of the received signal can not be regarded as completely correct data in many cases.
  • the line connecting the positional coordinates p of the ball is fairly constant in a certain section, but is significantly irregular in many sections.
  • the sensing apparatus calculates information on the " trend " indicating the directionality of the position coordinates of the ball extracted through the analysis of the signal including the noise or the like, Can be used.
  • the trend data may be calculated in various ways, for example, by analyzing a filtered signal for a reflected wave signal, or may be calculated through a statistical analysis such as a moving average of coordinates of the ball.
  • the filtered coordinate information can be referred to as coordinate information in which the noise is removed to some extent.
  • the coordinates calculated through the moving average of the position coordinates of the irregularly distributed ball are not accurate coordinate information.
  • a predefined function is used to appropriately fuse the filtered coordinate information and the coordinate information calculated through the moving average, it is possible to calculate trend data indicating the trend of the distribution of the position coordinates of the ball.
  • the previously defined function to be fused can be determined in a manner that finds the most suitable one through a number of experiments and simulations.
  • the trajectory based on the trend data is also not a correct trajectory of the ball but can be used as a criterion for determining which predicted ball trajectory among the various predicted ball trajectories to be described later is closest to or closest to the actual ball trajectory. Specific details will be described later.
  • a method of calculating position coordinate information of a ball moving at a preset time interval through analysis of a radar Doppler signal will be described later in more detail.
  • the information calculation unit 140 is configured to calculate an initial motion condition of the moving ball using the position coordinate information of the ball calculated by the signal analysis unit 130.
  • the information calculation unit 140 generates predicted ball trajectories corresponding to the respective test spins by applying test spin information of various values by a predetermined process under the initial motion condition of the calculated ball, As the final spin information, the test spin information applied to the predicted ball trajectory, which is determined as a trajectory that best matches the positional coordinates of the calculated ball with the predicted ball trajectories.
  • 2 is a flowchart showing a general process for calculating a motion parameter for a ball according to an embodiment of the present invention.
  • the method for calculating motion parameters for a ball includes four steps.
  • the motion parameters for the ball include a velocity, a trajectory, a direction
  • kinematic elements that can define the motion of the ball, including angle and spin (backspin and side spin) information.
  • the radar signal is continuously transmitted by the signal transmission unit before the ball moves, and the signal receiving unit continuously receives the reflected wave signal reflected by the ball or the like with respect to the transmitted signal (S100).
  • the signal analyzer Upon receiving the reflected wave signal, the signal analyzer analyzes the received signal and calculates position coordinate information of the ball to be moved at predetermined time intervals (S200).
  • the signal analyzing unit includes filtering coordinate information calculated using the filtering signal passing through the low-frequency filter with respect to the received reflected wave signal together with the position coordinate information of the ball,
  • the trend data which is the data indicating the trend with respect to the position coordinates of the ball can be calculated through the predefined function using the coordinate information according to the average.
  • the information calculating unit calculates the initial motion condition of the ball using the calculated position coordinate information of the ball (S300).
  • the term 'initial motion condition of the ball' means the initial velocity, trajectory (height angle) and direction angle information of the ball, The velocity, the trajectory and the direction angle of the ball calculated from the initial ball trajectory of the moving ball in terms of the trajectory of the moving ball, and more specifically, the accurate calculation of the initial movement condition of the moving ball
  • the initial velocity of the ball is set as the confidence interval of the data for the initial confidence interval, and the velocity, the trajectory, and the direction angle of the ball calculated on the basis of the ball trajectory calculated using the position coordinates of the ball in the set initial confidence interval Can be defined as the above-mentioned " initial motion condition of the ball ".
  • the information calculating unit may generate 'test spin information' having various values, and may generate 'test spin information' that is generated according to the test spin information of various values under the initial motion condition of the ball,
  • the most accurate predicted ball trajectory is finally selected using the predicted ball trajectories and the trend data information and the test spin information applied to the finally selected predicted ball trajectory is determined as final spin information at step S400.
  • the spin information to be finally determined is a back spin and a side spin
  • the 'test spin information' includes a back spin value and a side spin value in a set
  • the spin information includes both the back spin value and the side spin value.
  • step S200 that is, the step of calculating the position coordinate information of the ball, which the signal analyzing unit analyzes the received signal and moves at predetermined time intervals will be described.
  • the signal analyzing unit of the sensing apparatus analyzes the received reflected wave signal and calculates position coordinates of the ball at predetermined time intervals.
  • the present invention is not characterized by calculating the position coordinates of a ball through analysis of a received signal, but rather by calculating the position coordinates of the ball in any way, it can be used to accurately predict the ball's trajectory, The spin information of the ball applied to the trajectory of the ball is obtained.
  • the method of calculating the position coordinate information of the moving ball may be a calculation method according to a conventional technique or a special method completely different from the conventional technique, and the present invention can be applied to a ball
  • the motion parameter of the ball is accurately calculated in terms of the trajectory of the ball using the position coordinate information of the ball.
  • FIG. 3 (a) schematically shows an example of the configuration of the signal receiving unit 120 of the sensing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the signal receiving unit 120 receives signals RA1, RA2,
  • the reception antennas RA1, RA2 and RA3 can receive the reflected wave signals received from the ball B, and the phase difference of the signals between the reception antennas (Height angle) and the direction angle of the ball B which is to be moved by using the above-described method.
  • RA1 and RA2 calculate the trajectory of the ball B which moves using the phase difference of the received signal
  • the direction angle of the ball B, which is moved using the phase difference of the signals received by RA1 and RA3 can be calculated.
  • the distance between the ball B and the signal receiving unit 120 can be easily calculated as the signal receiving unit 120 receives the reflected wave signal.
  • the signal receiving unit 120 when the signal receiving unit 120 receives the reflected wave signal reflected from the ball B, it can know the distance to the ball B, the trajectory angle of the ball B, and the angle information of the direction of the ball B, By using the above information, the position coordinate information of the ball B can be calculated.
  • FIG. 3B shows an example of calculating the position coordinates of the ball at predetermined time intervals by the sensing device according to the embodiment of the present invention.
  • the location of the first view is the position coordinate at which the ball is in the stopped state, which can be set to for example (0, 0, 0).
  • the position coordinate information of the ball can be calculated at predetermined time intervals from when the ball is fired to when it reaches the ground in the above-described manner.
  • FIG. 4 (a) shows the position coordinate information of the ball on the YZ plane
  • Fig. 4 (b) shows the position coordinate information of the ball on the XY plane.
  • the coordinate information are shown on the YZ plane and the XY plane, respectively.
  • the position coordinates of each ball calculated and displayed according to the above-described method of calculating the position coordinate information of the ball do not pass through the trajectory of the actual moving ball Able to know.
  • the accurate ball trajectory is obtained by correctly passing some of the position coordinates of the ball shown in FIG. And the trajectory passes through a part that is somewhat out of range.
  • the locus BT of the actual ball may be formed such that some of the position coordinates of the ball pass through and some of them deviate to some extent.
  • the present invention can be applied to the actual ball track BT as shown in Figs. 5A and 5B using the position coordinates of the ball calculated as shown in Figs. 4A and 4B, And determines the spin information of the ball applied to the locus as the final spin information.
  • the initial motion condition of the ball is calculated using the position coordinate information of the ball, and the predicted ball trajectories generated according to the test spin information of various values under the initial motion condition of the ball are calculated It is preferable that a process of determining the trajectory that best matches the trajectory information of the trend data according to the motion of the ball and determining the test spin information applied to the determined trajectory as the final spin information is performed.
  • trend data having high data reliability is passed or very close to the data of the predicted ball trajectory, and trend data having low data reliability passes through the error range.
  • 'weight' is set for each trend data so that data reliability of each trend data is reflected in the calculation at the time of calculation .
  • steps S300 and S400 of the flowchart shown in FIG. 2 These contents are included in steps S300 and S400 of the flowchart shown in FIG. 2.
  • steps S300 and S400 of the flowchart shown in FIG. 2.
  • the 'calculation of the initial motion condition of the ball' of step S300 and the 'test Generation of spin information and predicted ball trajectory, and determination of final spin information will be described in more detail.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a more detailed process for the step S300 shown in FIG. 2, and FIGS. 7 and 8 are flowcharts for determining the initial confidence interval for the position coordinates of the ball in accordance with the process shown in FIG. 6, Are diagrams illustrating an example of the calculation of the initial motion condition.
  • the initial firing rate of the ball is calculated using the ball position coordinates and the time interval (S310).
  • the ballistic and directional angle information of the ball is estimated using an initial predetermined number of coordinates among the positional coordinates of the ball (S320).
  • the trajectory and direction angle information may be estimated in various ways. For example, a predetermined number of coordinate positions may be selected from a ball launching point, and each coordinate position may be linearly connected to a trajectory generated by curvilinear fitting It is possible to calculate the trajectory and direction angle information.
  • the ballistic and directional angles of the ball are estimated (the trajectory and the directional angle at this time are not the final calculated values but are temporary values used for determining the initial confidence interval to be described later)
  • the positional coordinates of the ball and the trend data may be used in combination, and filtering position coordinates calculated based on the signal filtered by the low-frequency filter of the reflected wave signal received as the trend data may be used And a moving average of the position coordinates of the ball and the filtering position coordinates may be used in combination.
  • a locus corresponding to an average of loci based on a locus based on a preset number of coordinate positions and a predetermined number of trend data can be generated, and the locus and orientation angle with respect to the generated locus can be calculated .
  • the positional coordinates p of the ball calculated in the manner described with reference to FIGS. 4 and 5 are shown.
  • Data pf are calculated and shown together.
  • the trend data may be filtered position coordinates calculated by low-frequency filtering, or may be data obtained by calculating a moving average of position coordinates of the ball and the filtering position coordinate information through a predefined function.
  • the position coordinates are shown on the YZ plane, and the position coordinates on the XY plane are omitted for convenience.
  • the position coordinates (p, pf) And all trajectories are calculated and generated on the three-dimensional space. All of the trajectories on the Y-Z plane in all the drawings to be described below relate to the position coordinates and trajectories in the three-dimensional space, and the parts relating to the position coordinates and trajectories on the X-Y plane are omitted for convenience of explanation.
  • the expected trajectory of the ball is calculated using these information (S330).
  • the predicted trajectory of the ball is different from the predicted ball trajectory to be described later, and the predicted trajectory of the ball is for determining an initial confidence interval for calculating the initial motion condition of the ball.
  • the 'expected trajectory of the ball' can be calculated by applying predetermined spin information to the velocity of the ball and the trajectory and direction angle of the estimated ball.
  • the 'predetermined spin information' may be spin information of a preset fixed value or information determined by a preset function as spin information to be temporarily applied (for example, temporary spin information which can be calculated by a simple parameter such as a speed, ).
  • the 'expected trajectory of the ball' can be calculated using the velocity of the ball, the trajectory and directional angle of the ball temporarily obtained, and the predetermined spin information (the rough trajectory of the ball is confirmed, It is not necessary to calculate the expected trajectory of the ball accurately).
  • the trajectory, the carry distance, and the like can be known from the trajectory, and the flight characteristics of the ball can be specified using the calculated trajectory.
  • the flight characteristic of the ball may be a characteristic of a general ball trajectory according to, for example, a shot of each golf club, in which the information is stored in advance for each shot.
  • the ball trajectory can be a driver's shot or a wood shot, a long carry-distance, a low-angle flight, a shorter carry-distance like an approach shot, or a high angle flight.
  • Carry Street and Ballistics There is also a characteristic feature of Carry Street and Ballistics, depending on the shot by any Iron Club.
  • the interval determined by the interval determination function corresponding to the specified flying characteristics of the ball may be determined and set as the initial confidence interval according to the interval determination function predetermined for each of the flight characteristics of the various balls Do.
  • the sensing device can classify and store information about shots for each golf club as a flying characteristic of the ball.
  • the sensing device may be configured such that the sensing performance of each of the various balls classified and stored in advance is determined by a section determining function corresponding to the specified flying characteristics of the ball
  • the determined interval may be determined and set as the initial confidence interval (S350).
  • the predetermined interval determination function for each flight characteristic information may be determined by a variable such as the speed of the ball.
  • the sensing device may determine a segment corresponding to a distance of 5 m from the position coordinate of the initial ball as the 'initial confidence interval'.
  • the initial confidence interval may vary depending on the parameters of the predetermined function such as the speed of the ball even if the same flight characteristic is determined by the interval determination function. That is, the initial confidence interval is preferably a variable interval for the same flight characteristic.
  • the expected trajectory of the ball is calculated using the velocity of the moving ball and the estimated values of the rough trajectory and the direction angle, and the ball's flight characteristics are determined using the calculated expected trajectory,
  • the trajectory in the initial confidence interval is calculated using the coordinates of the ball in the determined initial confidence interval in operation S360.
  • the ball trajectory and the direction angle information of the ball may be calculated based on the calculated trajectory in the section, and the ball velocity calculated in the step S310 may be used as is,
  • the velocity of the ball may be newly calculated using the time interval and the position information of the two points in the trajectory within the section.
  • the velocity, the trajectory and the direction angle information of the finally calculated ball can be determined as the 'initial condition of the ball' described above (S370).
  • FIG. 8 shows an example of the determination of the 'calculation of the expected trajectory of the ball' and the 'initial confidence interval'.
  • FIG. 8A shows the distribution of the positional coordinates p of the ball and the trend data pf, and the calculation of the predicted locus ET of the ball using them.
  • the expected trajectory ET of the ball is calculated as described above, it is possible to grasp the carry distance and the trajectory from the calculated expected trajectory ET, and the flight characteristics of the ball can be grasped from the grasped information.
  • a distance section determined by a section determination function predetermined for the flight characteristics of the vehicle.
  • the trajectory RT can be calculated and the trajectory ⁇ and the direction angle (not shown) of the final ball can be determined through the calculated trajectory RT within the calculated range,
  • the trajectory and orientation angle information can be determined as the initial motion condition of the ball.
  • T represents the time interval between the position coordinates of each ball (or filtering position coordinates).
  • FIG. 9 is a flowchart showing a process for finally determining the spin of the ball
  • FIGS. 10 to 16 are views for explaining the process according to the flowchart shown in FIG.
  • FIG. 10A shows a locus 20 connecting a position coordinate p of a ball and a line 10 connecting them and trend data of the line 10.
  • FIG. 10B shows a trajectory 20 according to trend data, (20).
  • trend data (FIG. 10A) on the locus 20 according to the position coordinate p of each ball on the line 10 connecting the ball position coordinates and the trend data corresponding thereto (i.e., in the same time zone) Coordinates) are compared with each other to obtain a difference.
  • a high weight is set for the trend data having high data reliability based on the above-described 'difference', and a weight set for the trend data is set to be low as the data reliability is low.
  • the criteria for the application of data reliability and weighting may be determined by experimentation or experience. What is important is that weights are set for each of the trend data in such a way that the higher the data reliability is, the higher the weights are applied.
  • the sensing device extracts a plurality of test spin information, and generates a predicted ball trajectory corresponding to each test spin information under the determined initial motion condition of the ball (S420).
  • the test spin information refers to a value obtained by combining a backspin and a side spin.
  • the S1 test spin information includes (BS1, SS1).
  • BS1 denotes test back-spin information
  • SS1 denotes test side-spin information, respectively.
  • the plurality of test spin information may simply be a plurality of arbitrarily selected spin information. It is possible to preliminarily set intervals of values for selecting a plurality of test spin information and to select representative values (which may be an average value or intermediate value of the corresponding interval) in each interval as the test spin information.
  • average or general spin information is predetermined for each flight characteristic, a value interval is determined from the predetermined spin information, and a plurality of test spin information May be selected.
  • the test spin information may be a representative value (which may be an average value of the corresponding section, an intermediate value, or a maximum or minimum value) in each section divided by a preset unit in a predetermined range, Can be selected.
  • a predetermined backspin range and a predetermined side spin range are divided into a predetermined unit and crossed, a plurality of intervals are generated.
  • the representative value of each interval is extracted and the representative value of each interval is tested Spin information, and if a specific representative value is selected, the representative value of the representative value is further subdivided (divided into narrower units), and the representative values of the subdivided interval are again used as the test spin information,
  • the representative value of the selected representative value is further subdivided and the representative values of the subdivided section are again selected as the test spin information so that the spin value of the subdivided section can be selected as the test spin information have.
  • test spin information is selected as described above in step S420, the predicted ball trajectory is generated by the respective test spin information under the 'initial motion condition of the ball' 11, the moving ball is rotated by the spin to generate the lifting force F L , the drag force F D , the anti-torque (F T ) and gravity (F G ).
  • Fig. 11 shows various external forces which are exerted when the moving ball moves in the ball advancing direction.
  • the lift force F L acts on the ball in a direction perpendicular to the movement direction of the ball
  • the drag force F D acts in a direction opposite to the movement direction of the ball It is a force that acts to reduce the speed of the ball.
  • the anti-torque (F T ) acts to reduce the spin amount of the ball as a rotational force to reduce the ball's spin
  • the gravity F G acts on the ground regardless of the direction of movement of the ball, It is a force that acts as a knife.
  • the spin parameter (S p ) according to the spin of the moving ball is as shown in the following (Equation 1).
  • the lift coefficient C L the drag coefficient C D
  • the anti-torque coefficient C T the anti-torque coefficient C T , respectively.
  • the spin parameters S p can be calculated using the test spin information of the corresponding trajectory for each of the predicted ball trajectories, and after the spin parameters are obtained, the lift coefficients C L, determine the drag coefficient C D, and wherein the torque coefficient C T, respectively, and below by a respective coefficient (equation 2) lift as to (expression 4), (FL), drag force (F D) and wherein the torque (F T ), respectively.
  • C L, C D, C T represents each of the respective lift coefficient, drag coefficient, wherein the torque coefficient, ⁇ denotes the density, i.e. the density of the air in the fluid, A denotes a cross sectional area of view, d is a ball Diameter.
  • the diameter or radius of the ball itself, the cross-sectional area, and the density of the air are already known values and the velocity V of the moving ball is already ' Condition ", and the number of rotations (?) Is a value that can be known from the test spin information. Therefore, the values of lift F L , drag F D and anti-torque F T can be calculated by the values described above, and gravity F G can be calculated by an already determined gravity acceleration value Value.
  • the initial motion condition of the ball is determined, a plurality of test spin information is selected, and the lift force (F L ), the drag force (F D ) and the torque (F T ) (F G ) can be calculated, so that the predicted ball trajectory can be calculated using these values.
  • FIG. 12 the above-mentioned various parameters are obtained from each of the plurality of test spin information and the predicted ball trajectories (PT1, PT2, PT3) generated therefrom are shown.
  • the predicted ball trajectory may be dozens or hundreds, but in FIG. 12, there are three cases.
  • the determination of the initial motion condition of the ball has been described above. If S1, S2, and S3 are respectively extracted as the plurality of test spin information as described above, the initial motion condition of the determined ball is applied
  • the predicted ball trajectory generated according to the S1 test spin information is referred to as PT1
  • the predicted ball trajectory generated according to the S2 test spin information is referred to as PT2
  • the predicted ball trajectory generated according to the S3 test spin information is referred to as PT3
  • the predicted ball trajectories PT1, PT2, and PT3 are shown as shown in FIG.
  • trend data may be used as a criterion for determining which predicted ball trajectory among the various predicted ball trajectories (PT1, PT2, PT3) generated is closest to the actual trajectory.
  • the predicted ball trajectory is repeatedly generated by determining the predicted ball trajectory that best matches the trajectory 20 according to the trend data among the generated predicted ball trajectories, and the final predicted ball trajectory is determined while determining the most consistent predicted ball trajectory The ball trajectory is selected.
  • the trajectory 20 according to the trend data may be very similar to the actual ball trajectory or may be different. This is because some data of the trend data includes a noise component of the original coordinates (the position coordinates of the ball) to some extent and thus the direction is different from the actual trajectory because the directional trend is reflected. There is a portion similar to the actual trajectory in the trajectory according to the trend data, and there is also a portion in which the actual trajectory is different from the actual trajectory, because there is no difference between the actual trajectory and the actual trajectory.
  • the data reliability and weight of the trend data have been described above.
  • the portion similar to the actual trajectory in the trajectory according to the trend data is that the data reliability of the trend data is high, that is, the portion having a high weight is set.
  • the data reliability of the data is relatively low, that is, a relatively low weighted portion is set.
  • the trend data is compared with the corresponding coordinate points on the predicted ball trajectory with high data reliability, i.e., It is preferable to judge whether or not " conform "
  • FIG. 13 shows an example of the line 10 connecting the position coordinates of the ball, the trajectory 20 according to the trend data, and the selected predicted ball trajectory 30 among the various predicted ball trajectories.
  • the trend data on the trajectory 20 according to the trend data each have the weight information as described above.
  • the front portion 22 of the trajectory 20 according to the trend data is trend data having a relatively low weight and the rear portion 21 is trend data having a relatively high weight.
  • the present invention is characterized in that when comparing the trajectory of each of the various generated predicted track trajectories with the trajectory of the trend data (that is, comparing the trend data on the trajectory according to the trend data and the corresponding coordinate point on the predicted ball trajectory, And the corresponding coordinate points on the corresponding predicted ball trajectory are first compared or compared only with that portion (portion 21), and with respect to the portion 22 (portion with low weight) I can not.
  • an error between the corresponding set of trend data and the coordinate point on the predicted ball trajectory may be calculated by comparing the trend data with the set weights from the highest to the lowest, or the weights set in the trend data may be equal to or greater than a predetermined reference value It is possible to calculate an error between each corresponding trend data and the coordinate point on the predicted ball trajectory, and calculate the predicted ball trajectory when the calculated error is the lowest among the generated predicted ball trajectories It can be determined as the 'nearest' or 'best match' trajectory.
  • priority of comparison is given to data having a weight that is higher than a predetermined reference, and the error between the corresponding coordinate data on the predicted ball locus and the corresponding trend data is calculated according to the priority,
  • the predicted ball trajectory when the calculated error is the lowest among the predicted ball trajectories can be determined as the 'closest' or 'closest matching' trajectory.
  • an error is calculated for each of the trend data (trend data having a high weight) corresponding to the 21st portion in FIG. 13 and the coordinate points on the predicted ball trajectory corresponding thereto, and the weight of the calculated error (The proportion of the proximity to the trajectory or the proportion of the criterion for determining the degree of conformity) is applied as 100%, and the trend data corresponding to the 22nd section (low weighted trend data) and the corresponding coordinate point And the ratio of the calculated error is applied as 50%, it is determined whether or not the predicted ball trajectory is close to the actual trajectory by more importantly reflecting the comparison result of the data having a high weight value .
  • the accurate predicted ball trajectory can be determined at a high speed.
  • the case where the error calculated by comparing the trend data and the coordinate points on the predicted ball trajectory is the lowest is, for example, when 20 errors between the trend data and the coordinate points on the predicted ball trajectory are calculated, the absolute sum of the errors (Sum of errors) and the prediction ball trajectory having the smallest sum of the errors can be determined as the predicted ball trajectory when the error is the lowest. It is also possible to use not only the absolute sum of the errors but also the mean value, representative value, standard deviation or variance of the magnitude values of the errors as a reference.
  • FIG. 12 an example of comparing the trajectory 20 according to the trend data and the trajectory 20 according to the PT3 trajectory and the trend data is shown as PT1, PT2, and PT3 as the predicted ball trajectory to be compared with the trajectory 20.
  • FIG. 12 an example of comparing the trajectory 20 according to the trend data and the trajectory 20 according to the PT3 trajectory and the trend data is shown as PT1, PT2, and PT3 as the predicted ball trajectory to be compared with the trajectory 20.
  • FIG. 12 an example of comparing the trajectory 20 according to the trend data and the trajectory 20 according to the PT3 trajectory and the trend data is shown as PT1, PT2, and PT3 as the predicted ball trajectory to be compared with the trajectory 20.
  • Pf2, pf3, pf4, pf5, and pf6 among the trend data pf on the trajectory 20 according to the trend data and the weighted data having the highest weight are set on the predicted ball trajectory PT3 corresponding to the trend data pf1,
  • the coordinate points are tP1, tP2, tP3, tP4, tP5 and tP6, pf1 - tP1, pf2 - tP2, pf3 - tP3, pf4 - tP4 , pf5 - tP5, and pf6 - tP6, respectively, and each error is calculated, and the predicted ball trajectory can be determined using the calculated error.
  • each of the generated predicted ball trajectories is substantially equal to or less than the error between the above data
  • the weighted data of the trend data and the coordinate points on the corresponding predicted ball trajectory may be additionally used.
  • step S430 the most appropriate predicted ball trajectory among the plurality of predicted ball trajectories is determined, and then a segment having the representative value of the test spin applied to the determined predicted ball trajectory is divided into smaller units That is, subdivided to generate a plurality of intervals, and a representative value of the corresponding interval may be selected as new test spin information for each of the generated subdivided intervals (S460).
  • the predicted ball trajectories according to the selected test spin information are calculated based on the parameters of drag, lift, anti-torque and gravity (S470).
  • step S430 is applied again to determine the trajectory according to the trend data in consideration of the weight among the predicted ball trajectories The predicted ball trajectory that best matches the reference trajectory is determined again.
  • a section having the representative value of the test spin applied to the predicted ball trajectory is divided into smaller units, that is, further subdivided to generate a plurality of sections,
  • the representative value of the corresponding section may be selected as the new test spin information for each subdivided section.
  • Such a procedure may be repeatedly performed a predetermined number of times.
  • step S430 determines whether the determination of the most appropriate predicted ball trajectory has been repeated a number of times, that is, If the predetermined number of iterations have been repeated, the test spin information applied to the determined predicted ball trajectory can be determined as final spin information (S450).
  • the sensing apparatus may use the S1 spin information applied to the determined PT1 predicted ball trajectory, Create a subdivided test spin section.
  • the predicted ball trajectory PT1-1 corresponding to S1-2, the predicted ball trajectory PT1-2 corresponding to S1-2 and the predicted ball trajectory PT1-3 corresponding to S1-3 can be generated as shown in FIG. 15 .
  • the predicted ball trajectories PT1-1, PT1-2 and PT1-3 shown in FIG. 15 are further subdivided into the predicted ball trajectories PT1, PT2 and PT3 shown in FIG. 12, .
  • FIG. 16 shows that the predicted ball trajectory is finally determined as the trajectory FT of the ball by repeating the determination of the most appropriate predicted ball trajectory by dividing the test spin section gradually in this manner by a predetermined number of times.
  • the test spin information applied to the finally determined trajectory FT of the ball is the spin information determined as the final spin information.
  • the sensing device for a moving ball according to the present invention and the method of calculating a motion parameter for a ball using the sensing device according to the present invention can directly calculate a rotation characteristic of the ball through frequency analysis of a received signal
  • the method of finding the spin information of the ball while approximating the ball trajectory predicted from the viewpoint of the trajectory of the moving ball using the position coordinate information of the ball to the trend data information indicating the trend with respect to the position coordinates of the ball Since the spin information is determined, that is, the spin is found from the viewpoint of the path of the ball, there is a feature that the result of the spin calculation can be derived accurately and uniformly.
  • a sensing device for a moving ball according to the present invention and a method for calculating a motion parameter for a ball using the sensing device include a golf related industry field in which a ball trajectory and a ball hit are analyzed according to a golf swing, So that the user can enjoy a virtual golf game.

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Abstract

본 발명은 종래의 기술과 같이 수신된 신호의 주파수 분석 등을 통해 볼의 회전 특성을 직접적으로 계산해 내는 방식이 아니라 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 운동하는 볼의 궤적의 관점에서 예측되는 볼궤적을 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 추세 데이터 정보에 근접시키면서 볼의 스핀 정보를 찾아내는 방식으로 최종적인 스핀 정보를 결정하도록 하기 때문에, 운동하는 볼로부터 반사되는 신호로부터 볼의 회전에 대한 주파수 특성의 확인 등이 가능한지 여부에 의존하지 않고 볼의 궤적의 관점에서 스핀을 찾아내는 방식이므로 상당히 정확하고 균일한 스핀 산출의 결과를 도출할 수 있는, 운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법을 제공하기 위한 것이다.

Description

운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법
본 발명은 운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법에 관한 발명으로서 더욱 상세하게는, 레이더 신호의 도플러 효과(Doppler Effect)를 이용하여 운동하는 볼로부터 반사되는 신호를 분석하고 그로부터 볼의 운동 파라미터들을 계산하도록 하는 센싱장치 및 이를 이용한 볼의 운동 파라미터 산출방법에 관한 발명이다.
볼을 이용하는 스포츠 경기, 특히 골프의 경우 골퍼에 의해 타격되어 운동하는 볼의 물리적 특성을 정확하게 센싱하여 그 센싱된 값을 이용하여 타구 분석을 한다던 지 이를 영상으로 구현하여 소위 스크린 골프와 같은 시뮬레이션 골프 분야에 적용하는 시도는 항상 이루어져 왔었다.
특히, 타격에 의해 날아가는 볼의 스핀(Spin)은 3차원 공간상의 축을 중심으로 매우 고속으로 회전하기 때문에 이를 종래의 카메라 센서를 이용하여 측정하는 것은 상당히 어려운데, 운동하는 볼의 스핀을 좀 더 정확하게 산출할 수 있는 장비로서 신호의 도플러 효과(Doppler Effect)를 이용한 레이더 센서에 대한 연구개발이 상당히 진행되고 있는 실정이다.
종래의 레이더 센서를 이용한 운동하는 볼의 스핀 산출은, 예컨대 한국등록특허공보 제10-0947898호 등에서 개시하고 있는 스핀 산출 기술은 비행중인 회전하는 볼로부터 반사된 신호를 수신하여 그 수신된 신호에서 주파수를 분석하여 스펙트럼의 자취를 식별하여 불연속 스펙트럼 자취 사이의 주파수 거리로부터 회전하는 볼의 회전속도와 회전주파수를 계산하는 등, 운동하는 볼의 회전을 수신된 도플러 신호의 주파수 분석에 의존하여 계산하는 방식이었다.
일본등록특허공보 제6048120호, 한국공개특허공보 제2016-0054013호 및 한국공개특허공보 제2015-0139494호 등의 여러 선행특허문헌들에서 개시하고 있는 기술 역시 구체적인 주파수 분석 방법 자체는 서로 다르지만, 기본적으로 볼의 스핀을 수신된 신호 자체의 분석에 의존하여 그로부터 직접적으로 계산해 내는 방식이었다.
그러나, 상기한 바와 같은 종래의 기술에 따라 볼의 스핀을 계산하는 것은 반사파의 수신과 그 수신된 신호에서 볼의 회전에 관한 주파수 분석 등이 항상 정확하게 이루어질 수 있을 정도로 정확한 신호의 수신이 이루어져야 한다는 점과 주파수 분석 등에 따른 결과가 어느 정도 일관성을 가진다는 점이 전제되어야 하지만, 실제로는 주변의 상황과 예컨대 골프공의 종류와 골프공에 뭍은 이물질 등 표면의 상태 등에 따라 볼의 회전을 나타내는 주파수 특성이 수신된 신호로부터 확인하기 어렵거나 항상 균일한 결과를 나타내기 어렵다는 문제점이 있었다.
선행특허문헌으로는, 한국등록특허공보 제10-0947898호, 일본등록특허공보 제6048120호, 한국공개특허공보 제2016-0054013호 및 한국공개특허공보 제2015-0139494호 등이 있다.
본 발명은 종래의 기술과 같이 수신된 신호의 주파수 분석 등을 통해 볼의 회전 특성을 직접적으로 계산해 내는 방식이 아니라 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 운동하는 볼의 궤적의 관점에서 예측되는 볼궤적을 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 추세 데이터 정보에 근접시키면서 볼의 스핀 정보를 찾아내는 방식으로 최종적인 스핀 정보를 결정하도록 하기 때문에, 운동하는 볼로부터 반사되는 신호로부터 볼의 회전에 대한 주파수 특성의 확인 등이 가능한지 여부에 의존하지 않고 볼의 궤적의 관점에서 스핀을 찾아내는 방식이므로 상당히 정확하고 균일한 스핀 산출의 결과를 도출할 수 있는, 운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법은, 레이더 신호를 송신하고 운동하는 볼로부터 반사된 반사파 신호를 수신하여 분석함으로써 볼에 대한 운동 파라미터를 산출하는 방법으로서, 상기 수신된 반사파 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 상기 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계; 상기 산출된 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 볼의 초기 운동 조건을 산출하는 단계; 상기 산출된 볼의 초기 운동 조건에서 다양한 값의 시험 스핀 정보에 따른 예측 볼궤적들을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 산출된 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 것으로서 산출된 데이터에 따른 궤적에 가장 부합하는 궤적으로서 결정되는 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계를 포함한다.
한편, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른, 레이더 신호를 송신하고 운동하는 볼로부터 반사된 반사파 신호를 수신하여 분석함으로써 볼에 대한 운동 파라미터를 산출하는 방법은, 상기 수신된 반사파 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 상기 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계; 상기 수신된 반사파 신호에 대한 저주파 필터링 신호의 분석 및 상기 볼의 위치 좌표에 대한 이동 평균 분석에 기초하여 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 추세 데이터를 산출하는 단계; 상기 산출된 볼의 위치 좌표 정보 및 상기 추세 데이터 정보 중 적어도 한 가지를 이용하여 볼의 초기 운동 조건을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 볼의 초기 운동 조건에서 임의의 시험 스핀 정보를 적용한 예측 볼궤적이 상기 추세 데이터에 따른 궤적에 가장 작은 오차 범위 내로 부합할 때까지 상기 임의의 시험 스핀 정보를 반복하여 적용함으로써 최종적으로 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계를 포함한다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치는, 레이더 신호를 송신하는 신호 송신부; 상기 신호 송신부의 신호에 대해 운동하는 볼로부터 반사된 반사파 신호를 수신하는 신호 수신부; 상기 수신된 반사파 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 상기 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 신호 분석부; 및 상기 산출된 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 볼의 초기 운동 조건을 산출하며, 상기 산출된 볼의 초기 운동 조건에서 다양한 값의 시험 스핀 정보에 따른 예측 볼궤적들을 생성하고 상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 산출된 볼의 위치 좌표 에 대한 추세를 나타내는 것으로서 산출된 데이터에 따른 궤적에 가장 부합하는 궤적으로서 결정되는 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정하는 정보 산출부를 포함한다.
본 발명에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법은, 종래의 기술과 같이 수신된 신호의 주파수 분석 등을 통해 볼의 회전 특성을 직접적으로 계산해 내는 방식이 아니라 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 추세 데이터 정보를 이용하여 운동하는 볼의 궤적의 관점에서 예측되는 볼궤적을 볼의 위치 좌표 정보에 근접시키면서 볼의 스핀 정보를 찾아내는 방식으로 최종적인 스핀 정보를 결정하도록 하기 때문에, 운동하는 볼로부터 반사되는 신호로부터 볼의 회전에 대한 주파수 특성의 확인 등이 가능한지 여부에 의존하지 않고 볼의 궤적의 관점에서 스핀을 찾아내는 방식이므로 상당히 정확하고 균일한 스핀 산출의 결과를 도출할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치의 구성을 블록도로서 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법에 대한 개괄적인 프로세스를 나타낸 플로우차트이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치가 수신된 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 것에 대한 구체적인 내용을 설명하기 위한 도면들이다.
도 6은 도 2에 도시된 플로우차트에서 볼의 초기 운동 조건을 산출하는 구체적인 프로세스에 대한 플로우차트를 나타낸 도면이다.
도 7 및 도 8은 도 6에 도시된 플로우차트에 따른 프로세스를 설명하기 위한 도면들이다.
도 9는 도 2에 도시된 플로우차트에서 볼의 스핀을 결정하는 구체적인 프로세스에 대한 플로우차트를 나타낸 도면이다.
도 10 내지 도 16은 도 9에 도시된 플로우차트에 따른 프로세스를 설명하기 위한 도면들이다.
본 발명에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법에 관한 구체적인 내용을 도면을 참조하여 설명하도록 한다.
먼저, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치의 구성 및 각 구성요소의 기능에 관하여 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치의 구성을 블록도로서 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치는 기본적으로 레이더(Radar)의 도플러 효과(Doppler Effect)를 이용하여 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터들을 산출하는 장치로서, 도 1에 도시된 바와 같이 신호 송신부(110), 신호 수신부(120), 신호 분석부(130) 및 정보 산출부(140)를 포함하여 구성된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호를 이용한 센싱장치는 사용자가 타격할 골프공(이하 "볼"이라 함)의 위치에서 소정 거리 후방의 지면 또는 지면 부근에 설치되는 것이 바람직하며, 그 설치 위치에서 타격에 의해 운동하게 될 볼의 운동방향을 향하여 특정 주파수의 레이더 신호를 송신하고 볼에서 반사된 반사파를 수신하여 분석하면서 운동하는 볼을 추적하도록 구성될 수 있다.
상기 신호 송신부(110)는 특정 레이더(Radar) 신호를 조준된 방향으로 송신하도록 구성되며 도면상으로 도시하지는 않았지만 레이더 신호를 송신하는 송신 안테나를 포함하도록 구성될 수 있다.
상기 신호 수신부(120)는, 상기 신호 송신부(110)가 송신한 레이더 신호가 상기 볼로부터 반사되어 되돌아오는 반사파 신호를 수신하도록 구성된다. 도플러 효과에 의해 상기 신호 송신부(110)가 송신하여 상기 볼에서 반사되는 반사파 신호는 상기 신호 송신부(110)가 송신한 신호의 주파수가 변경되어 도플러 편이(Doppler shift)가 발생하게 된다. 즉, 상기 신호 수신부(120)는 도플러 편이(Doppler shift)가 발생한 신호를 수신하게 된다.
상기 신호 수신부(120)는 상기 반사파 신호를 수신하는 수신 안테나를 복수개 구비하도록 구성됨으로써 복수개의 수신 안테나 각각의 수신 신호의 위상차를 이용하여 운동하는 볼의 탄도 및 방향각 정보를 알 수 있다. 이와 같이 복수개의 수신 안테나를 이용하는 구성은 레이더 센서 관련 선행기술문헌들에서 이미 개시하고 있는 내용이므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
한편, 상기 신호 분석부(130)는 상기 신호 수신부(120)에 의해 수신된 반사파 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 상기 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하도록 구성된다.
도면상으로 도시하지는 않았으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치는 상기 신호 수신부(120)에 의해 수신되는 반사파 신호를 필터링하여 저주파 성분을 얻을 수 있도록 하는 저주파 필터를 더 포함할 수 있다.
상기 신호 분석부(130)는 상기 신호 수신부(130)가 수신하는 반사파 신호를 분석할 뿐만 아니라 상기 저주파 필터에 의해 필터링된 신호도 분석하도록 구성될 수 있고, 상기 반사파 신호의 분석에 기초하여 산출된 상기 볼의 위치 좌표 정보에 대한 이동 평균 등 통계적 분석을 하도록 구성될 수 있다.
상기 신호 분석부(130)는 상기 볼의 위치 좌표에 대한 미리 설정된 신호처리 및 통계적 분석 등을 통해 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 데이터로서 추세 데이터를 산출하도록 구성됨이 바람직하다.
즉, 상기 신호 분석부(130)는 상기 수신된 반사파 신호의 분석에 기초하여 산출된 상기 볼의 위치 좌표 정보와 함께 상기 수신된 반사파 신호에 대한 저주파 필터링 신호를 분석하여 상기 산출된 각 볼의 위치 좌표에 대응되는 좌표 정보를 필터링 좌표 정보로서 산출하고, 상기 볼의 위치 좌표 정보에 대한 이동 평균에 따른 좌표 정보를 산출하여, 상기 필터링 좌표 정보 및 상기 이동 평균에 따른 좌표 정보를 이용하여 미리 정의된 함수를 통해 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 데이터인 추세 데이터를 산출하도록 구성될 수 있다.
상기 신호 수신부(120)에 의해 수신되는 반사파 신호는 불특정의 노이즈가 포함되어 있는 경우가 많기 때문에 그 수신된 신호의 분석 결과를 온전히 정확한 데이터라고 볼 수 없는 경우가 많다. 예컨대 도 4의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이 볼의 위치 좌표(p)들을 연결한 선은 어떤 구간에서는 상당히 일정하지만 많은 구간에서 상당히 불규칙한 형태로 나타나게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치는 이와 같이 노이즈 등이 포함된 신호의 분석을 통해 추출된 볼의 위치 좌표에 대해 그 방향성을 나타내는 “추세”에 관한 정보를 산출하여 이를 센싱 데이터의 처리에 이용할 수 있다.
상기 추세 데이터는 여러 가지 방식으로 산출될 수 있는데, 반사파 신호에 대한 필터링 신호의 분석을 통해 산출될 수도 있고 볼의 위치 좌표들에 대한 이동 평균 등의 통계적 분석을 통해 산출될 수도 있다.
상기 수신된 반사파 신호에 대한 저주파 필터링된 신호는 고주파 성분에 포함된 노이즈를 어느 정도 제거할 수 있으므로 상기한 필터링 좌표 정보는 어느 정도 노이즈가 제거된 좌표 정보라 할 수 있다.
그런데, 저주파 필터를 이용하여 수신되는 반사파 신호를 필터링 함으로써 노이즈 뿐만 아니라 원래 신호의 고주파 성분까지도 제거되기 때문에 상기한 필터링 좌표 정보가 더 정확한 좌표 정보라고 볼 수는 없다.
또한, 도 4의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이 불규칙하게 분포하는 볼의 위치 좌표들에 대한 이동 평균을 통해 산출되는 좌표들 역시 정확한 좌표 정보라고 할 수는 없다.
그런데, 상기한 필터링 좌표 정보와 이동 평균을 통해 산출되는 좌표 정보를 적절히 융합하도록 미리 정의된 함수를 이용한다면 상기한 볼의 위치 좌표의 분포에 대한 추세를 나타내는 추세 데이터를 산출하는 것이 가능하다. 상기한 융합하도록 미리 정의된 함수는 다수의 실험과 시뮬레이션을 통해 가장 적합한 것을 찾아내는 방식으로 결정될 수 있다.
이러한 추세 데이터에 따른 궤적 역시 정확한 볼의 궤적은 아니지만 후술할 여러 예측 볼궤적들 중 어떤 예측 볼궤적이 실제 볼 궤적에 가장 근접한 또는 가장 부합하는 볼궤적인지 판정하는 기준으로써 이용될 수 있다. 이에 대한 구체적인 사항은 후술하도록 한다.
한편, 레이더 도플러 신호의 분석을 통해 미리 설정된 시간 간격으로 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 방법에 대한 좀 더 구체적인 내용은 후술하도록 한다.
상기 정보 산출부(140)는 상기 신호 분석부(130)에 의해 산출된 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 상기 운동하는 볼의 초기 운동 조건을 산출하도록 구성된다.
그리고, 상기 정보 산출부(140)는 상기 산출된 볼의 초기 운동 조건 하에서 소정의 프로세스에 의해 다양한 값의 시험 스핀 정보를 적용하여 각각의 시험 스핀에 대응하는 예측 볼궤적들을 생성하며, 상기 생성된 예측 볼궤적들을 상기 산출된 볼의 위치 좌표에 가장 부합하는 궤적으로서 결정되는 예측 볼 궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정하도록 구성된다.
상기한 '운동하는 볼의 초기 운동 조건'의 산출 및 시험 스핀 정보를 이용한 최종 스핀 정보의 산출과 관련한 좀 더 구체적인 내용은 후술하도록 한다.
한편, 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법에 대해 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법에 대한 개괄적인 프로세스를 나타낸 플로우차트이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법은 크게 4가지 단계를 포함하며, 여기서 볼에 대한 운동 파라미터라 함은 운동하는 볼의 속도, 탄도, 방향각 및 스핀(백스핀 및 사이드스핀) 정보를 포함하여 볼의 운동을 정의할 수 있는 운동역학적 요소들을 말한다.
먼저, 볼이 운동하기 전부터 신호 송신부에 의해 레이더 신호의 지속적인 송신이 이루어지고 그 송신된 신호에 대해 상기 볼 등이 반사시키는 반사파 신호를 신호 수신부가 지속적으로 수신한다(S100).
상기 반사파 신호를 수신하면 신호 분석부가 상기 수신된 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출한다(S200).
바람직하게는, 상기 신호 분석부는 상기한 볼의 위치 좌표 정보와 함께 상기 수신된 반사파 신호에 대한 저주파 필터를 통과한 필터링 신호를 이용하여 산출되는 필터링 좌표 정보와, 상기 볼의 위치 좌표 정보에 대한 이동 평균에 따른 좌표 정보를 이용하여 미리 정의된 함수를 통해 상기 볼의 위치 좌표 에 대한 추세를 나타내는 데이터인 추세 데이터를 산출할 수 있다.
상기 신호 분석부에 의해 운동하는 볼의 위치 좌표 정보가 산출되면, 정보 산출부는 상기 산출된 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 볼의 초기 운동 조건을 산출한다(S300).
여기서 '볼의 초기 운동 조건'이라 함은 볼이 운동하는 초기의 속도, 탄도(높이각) 및 방향각 정보를 의미하는 것으로, 단순히 정지상태의 볼이 운동하기 시작할 때의 발사속도 및 발사각을 의미한다기 보다는 운동하는 볼의 궤적의 관점에서 운동하는 볼의 초기의 볼 궤적에서 산출되는 볼의 속도, 탄도 및 방향각을 의미하며, 좀 더 구체적으로는 운동하는 볼의 초기 운동 조건의 정확한 산출을 위한 데이터의 신뢰 구간으로서 '초기신뢰구간'이라는 것을 설정하고 그 설정된 '초기신뢰구간' 내에서의 볼의 위치 좌표들을 이용하여 산출되는 볼 궤적을 기초로 산출되는 볼의 속도, 탄도 및 방향각을 상기한 '볼의 초기 운동 조건'으로서 정의할 수 있다.
상기한 '초기신뢰구간'의 설정 및 '볼의 초기 운동 조건'의 산출에 관한 좀 더 구체적인 내용은 후술하도록 한다.
한편, 상기한 바와 같이 볼의 초기 운동 조건을 산출하면, 정보 산출부는 다양한 값의 '시험 스핀 정보'를 생성하고 상기 산출된 볼의 초기 운동 조건 하에서 상기 다양한 값의 시험 스핀 정보에 따라 생성되는 '예측 볼궤적들'과 상기한 추세 데이터 정보를 이용하여 가장 정확한 예측 볼궤적을 최종적으로 선정하고 그 최종적으로 선정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정한다(S400).
여기서, 최종적으로 결정되어야 할 스핀 정보는 백스핀(Back Spin) 및 사이드스핀(Side Spin)이며 상기한 '시험 스핀 정보'는 백스핀 값과 사이드스핀 값을 한 세트로 포함하므로, 최종적으로 결정되는 스핀 정보는 백스핀 값과 사이드스핀 값을 모두 포함하게 된다.
상기한 시험 스핀 정보와 예측 볼궤적들을 이용하여 최종적으로 스핀 정보를 결정하는 프로세스에 대한 좀 더 구체적인 내용은 후술하도록 한다.
이하에서는 상기한 도 2에 도시된 각각의 단계에 대한 구체적인 내용을 도 3 내지 도 16을 참조하여 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
먼저, 도 3을 참조하여 상기한 S200 단계, 즉 신호 분석부가 상기 수신된 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계의 구체적인 내용에 대해 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치의 신호 분석부는 수신되는 반사파 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 볼의 위치 좌표를 산출한다.
본 발명은 수신된 신호의 분석을 통해 볼의 위치 좌표를 산출하는 것 자체를 특징으로 하는 것은 아니고 어떤 방식으로든 볼의 위치 좌표를 산출하면 그것을 이용하여 볼의 궤적을 정확하게 예측하고 그 정확하게 예측된 볼의 궤적에 적용된 볼의 스핀 정보를 구하도록 한 것을 특징으로 하고 있다.
따라서, 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 방법은 종래의 기술에 의한 산출방법일 수도 있고 종래의 기술과는 완전히 차별된 특별한 방법으로 산출할 수도 있으며, 본 발명은 여하한 방법으로 산출되는 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 볼의 운동 파라미터를 볼의 궤적의 관점에서 정확하게 산출하도록 한 것에 특징이 있다.
도 3의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치의 신호 수신부(120) 구성의 일 예를 간략하게 도시하고 있는데, 도시된 바와 같이 신호 수신부(120)가 RA1, RA2 및 RA3를 포함하는 3개 이상의 수신 안테나를 적절하게 배치하여 구비하면 볼(B)로부터 수신되는 반사파 신호를 각각의 수신 안테나(RA1, RA2 및 RA3)가 수신할 수 있으며, 각각의 수신 안테나 사이의 신호의 위상차를 이용하여 운동하는 볼(B)의 탄도(높이각) 및 방향각을 각각 산출할 수 있다.
예컨대, 도 3의 (a)에 도시된 신호 수신부(120)에서의 각 수신 안테나의 배치에 따라, RA1 및 RA2가 각각 수신한 신호의 위상차를 이용하여 운동하는 볼(B)의 탄도를 산출할 수 있고, RA1 및 RA3가 각각 수신한 신호의 위상차를 이용하여 운동하는 볼(B)의 방향각을 산출할 수 있다.
상기한 바와 같은 각 수신 안테나의 신호 사이의 위상차를 이용한 탄도 및 방향각의 산출은 이미 공지된 사항이므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
여기서, 상기 신호 수신부(120)가 반사파 신호를 수신함에 따라 볼(B)과 신호 수신부(120) 사이의 거리도 쉽게 산출할 수 있다.
따라서, 신호 수신부(120)가 볼(B)로부터 반사되는 반사파 신호를 수신하면 볼(B)까지의 거리와 볼(B)의 탄도 각도, 그리고 볼(B)의 방향 각도 정보를 알 수 있으며, 상기한 정보들을 이용하면 볼(B)의 위치 좌표 정보를 산출할 수 있다.
도 3의 (b)에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치에 의해 소정 시간 간격으로 볼의 위치 좌표를 산출하는 일 예에 대해 나타내고 있는데, t0시간일 때의 위치 p0(x0, y0, z0), t1시간일 때의 위치 p1(x1, y1, z1), t2시간 일 때의 위치 p2(x2, y2, z2) 등으로 볼 위치 좌표를 산출하는 것에 대해 나타내고 있다.
최초의 볼의 위치인 p0 (x0, y0, z0)는 볼이 정지상태에 있을 때의 위치 좌표이며 이는, 예컨대 (0, 0, 0)으로 설정할 수 있다.
p0 위치에서 볼이 출발한 후 신호 수신부(120)가 반사파 신호를 지속적으로 수신하면서 미리 설정된 시간 간격(Δt = t1-t0 = t2-t1) 마다 볼까지의 거리, 볼의 탄도 및 방향각을 산출하면 그로부터 각 시간마다 볼의 위치 좌표를 X-Y-Z 좌표계로 산출하는 것이 가능하다.
상기한 바와 같은 방식으로 볼이 발사되었을 때부터 지면에 도달할 때까지의 미리 설정된 시간 간격으로 볼의 위치 좌표 정보가 산출될 수 있다.
상기한 바와 같은 방식으로 산출된 볼의 위치 좌표 정보의 일 예에 대해 도 4에서 나타내고 있다. 도 4의 (a)는 Y-Z 평면 상에서의 볼의 위치 좌표 정보를, 도 4의 (b)는 X-Y 평면 상에서의 볼의 위치 좌표 정보를 각각 나타내고 있으며, 이들은 X-Y-Z의 3차원 공간에서의 볼의 위치 좌표 정보를 각각 Y-Z 평면 및 X-Y 평면 상에서 도시하고 있는 것이다.
각각의 볼의 위치(p)는 실제로는 훨씬 더 좁은 시간 간격으로 산출될 수 있으므로 도 4에서 도시하고 있는 것보다 훨씬 더 많은 위치를 나타내는 점(p)이 훨씬 더 좁은 간격으로 나타날 수 있으나, 본 명세서에서는 기술의 이해를 위해 임의로 넓은 간격으로 나타내었다.
도 4의 (a) 및 (b)에서 도시하고 있듯이, 앞서 설명한 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 방식에 따라 산출되어 표시된 각각의 볼의 위치 좌표를 실제 운동하는 볼의 궤적이 모두 통과하지는 않음을 알 수 있다.
운동하는 볼에 대한 정확한 스핀(백스핀 및 사이드스핀) 정보를 결정하기 위해서는 정확한 볼의 궤적을 산출하여야 하며, 이러한 정확한 볼의 궤적은 도 4에서 도시하고 있는 볼의 위치 좌표들 중 일부는 정확하게 통과를 하고 일부는 어느 정도 벗어난 위치에서 궤적이 지나가게 될 수밖에 없다.
예컨대, 도 5의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이, 실제 볼의 궤적(BT)은 볼의 위치 좌표들 중 일부는 통과를 하고 일부는 어느 정도 벗어나서 형성될 수 있다.
따라서, 본 발명은 도 4의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이 산출된 볼의 위치 좌표를 이용하여 도 5의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같은 실제 볼 궤적(BT)에 가장 근접한 궤적을 찾아서 해당 궤적에 적용된 볼의 스핀 정보를 최종적인 스핀 정보로 결정하기 위한 것이다.
이를 위해서는 앞서 도 2에서 살펴보았듯이, 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 볼의 초기 운동 조건을 산출하고, 그 산출된 볼의 초기 운동 조건 하에서 다양한 값의 시험 스핀 정보에 따라 생성되는 예측 볼궤적들 중에서 볼의 운동에 따른 추세 데이터의 궤적 정보에 가장 부합하는 궤적을 결정하고 그 결정된 궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로 결정하는 프로세스가 이루어지는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 예측 볼궤적들 중 볼의 운동에 따른 추세 데이터의 궤적에 가장 "부합"한다는 것은 상기 추세 데이터가 예측 볼궤적 상의 좌표들로서 반드시 존재하게 되는 경우를 말하는 것이 아니라, '예측 볼궤적이 실제 볼궤적에 가장 "근접"한다'는 것을 의미한다. 실제로 추세 데이터에 따른 궤적과 최종적으로 결정된 예측 볼궤적은 추세 데이터의 신뢰성이 높은 부분에서는 상당히 일치하고 그렇지 않은 부분에서는 오차가 어느 정도 존재할 수 있다.
즉, 앞서 설명한 바와 같이 각각의 추세 데이터의 데이터 신뢰성에 따라 예측 볼궤적이 데이터 신뢰성이 높은 추세 데이터는 통과를 하거나 매우 근접하여 통과를 하고 데이터 신뢰성이 낮은 추세 데이터는 오차 범위 내에서 통과를 함으로써 대부분의 추세 데이터에 대해 데이터 신뢰성에 맞도록 예측 볼궤적이 형성되는 경우를 "부합"하는 경우라고 볼 수 있다.
이와 같이 추세 데이터 중에서 데이터 신뢰성이 높은 데이터와 낮은 데이터 등 다양한 데이터가 존재하는데, 본 발명은 각각의 추세 데이터에 ‘가중치’를 설정하여 연산시에 각 추세 데이터의 데이터 신뢰성을 연산에 반영을 하도록 한다.
이러한 내용들은 도 2에 도시된 플로우차트 상의 S300 단계 및 S400 단계에 포함되며, 이하에서는 도 6 내지 도 16을 참조하여 상기한 S300 단계의 '볼의 초기 운동 조건의 산출' 및 S400 단계의 '시험 스핀 정보 및 예측 볼궤적의 생성과, 최종 스핀 정보의 결정'에 관하여 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
먼저, 도 6 내지 도 8을 참조하여 상기한 '볼의 초기 운동 조건의 산출' 프로세스에 관하여 설명한다.
도 6은 도 2에 도시된 S300 단계에 대해 더욱 구체적인 프로세스를 나타낸 플로우차트이고, 도 7 및 도 8은 도 6에 도시된 프로세스에 따라 볼의 위치 좌표들에 대한 초기신뢰구간의 결정 및 볼의 초기 운동 조건의 산출의 일 예에 관하여 나타낸 도면들이다.
앞서 설명한 바와 같이 볼의 위치 좌표 정보가 산출된 후(S200), 볼 위치 좌표와 시간 간격을 이용하여 볼의 초기 발사 속도를 산출한다(S310).
한편, 상기한 볼의 위치 좌표들 중 초기의 미리 설정된 개수의 좌표를 이용하여 볼의 탄도 및 방향각 정보를 추정한다(S320).
상기 탄도 및 방향각 정보의 추정은 여러 가지 방식으로 이루어질 수 있는데, 예컨대 볼 발사시점부터 미리 설정된 개수의 좌표 위치를 선정하고 각 좌표 위치들을 직선 연결한 것을 커프피팅(Curve Fitting)하여 생성되는 궤적에 대해 탄도 및 방향각 정보를 산출할 수 있다.
이때, 볼의 탄도 및 방향각을 추정(이때의 탄도와 방향각은 최종적으로 산출된 값이 아니고 단지 후술할 초기신뢰구간을 결정하는데 이용하기 위한 임시값이다)함에 있어서 상기 볼의 위치 좌표를 이용하지 않고 추세 데이터를 이용할 수도 있고 상기 볼의 위치 좌표와 상기 추세 데이터를 복합적으로 이용할 수도 있으며, 상기 추세 데이터로서 수신된 반사파 신호의 저주파 필터에 의해 필터링된 신호를 기초로 산출되는 필터링 위치 좌표를 이용할 수도 있고, 상기 볼의 위치 좌표에 대한 이동 평균과 상기 필터링 위치 좌표를 복합적으로 이용할 수도 있다.
예컨대, 미리 설정된 개수의 좌표 위치를 기초로 한 궤적과 미리 설정된 개수의 추세 데이터를 기초로 한 궤적의 평균에 해당하는 궤적을 생성하고 그 생성된 궤적에 대한 탄도 및 방향각을 각각 산출할 수 있다.
상기한 바와 같은 볼의 위치 좌표 및 추세 데이터에 대해서는 도 7에서 일 예를 도시하고 있다.
도 7의 (a)에서는 도 4 및 도 5에서 설명한 바와 같은 방식으로 산출된 볼의 위치 좌표(p)에 대해 나타내고 있고, 도 7의 (b)에서는 상기 볼의 위치 좌표(p)와 함께 추세 데이터(pf)를 산출하여 함께 나타내고 있다. 여기서 상기 추세 데이터는 저주파 필터링에 의해 산출된 필터링 위치 좌표일 수도 있고 볼의 위치 좌표에 대한 이동 평균과 상기 필터링 위치 좌표 정보를 미리 정의된 함수를 통해 산출한 데이터일 수도 있음은 앞서 설명한 바 있다.
도 7의 (a) 및 (b)에서는 각 위치 좌표를 Y-Z 평면 상에 나타내고 있고 X-Y 평면 상에서의 위치 좌표는 편의상 생략하였는데, 실제로는 각각의 위치 좌표(p, pf)는 X-Y-Z의 3차원 공간 상에서의 위치이며 모든 궤적은 상기 3차원 공간상에서 계산되고 생성되는 것이다. 이하에서 설명될 모든 도면에서 Y-Z 평면 상에서의 궤적에 대해 설명하는 것은 모두 3차원 공간에서의 위치 좌표 및 궤적에 관한 것이고 X-Y 평면 상에서의 위치 좌표 및 궤적에 관한 부분은 설명의 편의를 위하여 생략하였다.
한편, 다시 도 6으로 돌아와서, 상기한 바와 같이 볼의 초기 발사 속도와, 추정된 볼의 탄도 및 방향각 정보를 얻으면 이들을 이용하여 볼의 예상 궤적을 산출한다(S330).
여기서 '볼의 예상 궤적'은 후술할 '예측 볼궤적'과는 다른 것이며 상기 '볼의 예상 궤적'은 볼의 초기 운동 조건의 산출을 위한 '초기신뢰구간'을 결정하기 위한 것이다.
상기 '볼의 예상 궤적'은 상기 볼의 속도와 추정된 볼의 탄도 및 방향각에 소정의 스핀 정보를 적용함으로써 산출될 수 있다. 여기서 '소정의 스핀 정보'는 미리 설정된 고정된 값의 스핀 정보일 수도 있고 임시적으로 적용할 스핀 정보로서 미리 설정된 함수에 의해 결정되는 정보(예컨대, 속도 등과 같은 간단한 파라미터로 산출될 수 있는 임시적 스핀 정보)일 수도 있다.
이와 같이 볼의 속도와 임시적으로 구한 볼의 탄도 및 방향각, 그리고 소정의 스핀 정보를 이용하여 상기 '볼의 예상 궤적'을 산출할 수도 있다 (볼의 개략적인 궤적을 확인하고 그로부터 초기신뢰구간을 결정하기 위한 것이므로 정확하게 볼의 예상 궤적을 산출할 필요는 없다).
상기한 바와 같이 볼의 예상 궤적을 산출하면, 그로부터 탄도와 캐리 거리 등을 알 수 있고 이를 이용하여 볼의 비행특성을 특정할 수 있다(S340).
여기서 볼의 비행특성은, 예컨대 골프클럽 별 샷에 따른 일반적인 볼 궤적의 특징으로서 각 샷별로 그 정보가 미리 저장되어 있는 것일 수 있다.
일반적으로 볼 궤적은 드라이버샷이나 우드샷과 같이 캐리 거리가 길고 낮은 각도로 비행하는 경우가 있고, 어프로치샷과 같이 캐리 거리가 짧고 높은 각도로 비행하는 경우도 있으며, 롱아이언샷과 숏아이언샷 각각도 어떤 아이언클럽에 의한 샷인가에 따라 특징적인 캐리 거리와 탄도 등에 대한 특징이 있다.
상기 다양한 볼의 비행특성 각각에 대해 비행특성 별로 미리 정해놓은 구간결정함수에 따라 상기 특정된 볼의 비행특성에 해당하는 구간결정함수에 의해 결정되는 구간을 상기 초기신뢰구간으로서 결정하여 설정하는 것이 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치는 볼의 비행특성으로서 각 골프클럽 별 샷에 대한 정보를 분류하여 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치는 미리 분류하여 저장해 놓은 다양한 볼의 비행특성 각각에 대해 비행특성 별로 미리 정해놓은 구간결정함수에 따라 상기 특정된 볼의 비행특성에 해당하는 구간결정함수에 의해 결정되는 구간을 상기 초기신뢰구간으로서 결정하여 설정할 수 있다(S350).
여기서 상기 각 비행특성 정보마다 미리 정해놓은 구간결정함수는 볼의 속도 등의 변수에 의해 결정될 수 있다.
예컨대, 드라이버샷인 경우 이에 대해 볼의 속도를 변수로 하는 어떤 구간결정함수가 설정되어 있는 경우, 상기 산출된 볼의 예상 궤적의 탄도와 캐리 거리 등의 요건이 드라이버샷의 비행특성에 해당하는 것으로 판단하고 볼의 속도 등에 의해 구간결정함수로부터 5m의 거리가 결정된 경우, 센싱장치는 최초 볼의 위치 좌표로부터 5m 거리에 해당하는 구간을 상기 '초기신뢰구간'으로서 결정할 수 있다.
상기한 구간결정함수에 의해 같은 비행특성에 해당하더라도 볼의 속도 등 미리 정해 놓은 함수의 변수에 따라 초기신뢰구간은 달라질 수 있다. 즉, 상기 초기신뢰구간은 동일한 비행특성에 대해 가변구간인 것이 바람직하다.
상기한 바와 같이 운동하는 볼의 속도와, 개략적인 탄도 및 방향각의 추정값을 이용하여 볼의 예상 궤적을 산출하고 그 산출된 예상 궤적을 이용하여 볼의 비행특성을 파악하며 그 파악된 비행특성에 대해 미리 설정되어 있는 구간결정함수에 의해 결정되는 구간을 초기신뢰구간으로서 결정한 후, 상기 결정된 초기신뢰구간 내의 볼의 좌표들을 이용하여 상기 초기신뢰구간 내 궤적을 산출한다(S360).
상기 초기신뢰구간과 상기 구간 내 궤적을 산출하면, 상기 산출된 구간 내 궤적을 기초로 볼의 탄도와 방향각 정보를 산출할 수 있으며, 상기 S310 단계에서 산출된 볼의 속도를 그대로 이용하거나 상기 산출된 구간 내 궤적에서 두 지점의 시간 간격과 위치 정보를 이용하여 새롭게 볼의 속도를 산출할 수도 있다. 이와 같이 최종적으로 산출되는 볼의 속도, 탄도 및 방향각 정보를 앞서 설명한 '볼의 초기 운동 조건'으로서 결정할 수 있다(S370).
상기한 '볼의 예상 궤적의 산출' 및 '초기신뢰구간'의 결정에 관하여 도 8에서 그 일 예를 도시하고 있다.
도 8의 (a)는 볼의 위치 좌표(p)와 추세 데이터(pf)의 분포와 이들을 이용하여 상기한 볼의 예상 궤적(ET)을 산출하여 표시한 것에 대해 나타내고 있다.
이와 같이 볼의 예상 궤적(ET)이 산출되면 그 산출된 예상 궤적(ET)으로부터 캐리 거리 및 탄도 등을 파악할 수 있고, 그 파악된 정보들로부터 볼의 비행특성을 파악할 수 있으며, 그 파악된 볼의 비행특성에 대해 미리 정해놓은 구간결정함수에 의해 결정되는 거리 구간을 초기신뢰구간으로서 결정할 수 있다.
이러한 초기신뢰구간의 결정에 대해서는 도 8의 (b)에서 도시하고 있다.
도 8의 (b)에 도시된 바와 같이, 도 8의 (a)에 도시된 볼의 예상 궤적(ET)으로부터 결정되는 초기신뢰구간(Dt) 내의 각 볼의 위치 좌표 또는 추세 데이터를 이용하여 구간 내 궤적(RT)을 산출할 수 있고, 그 산출된 구간 내 궤적(RT)을 통해 최종적인 볼의 탄도(θ)와 방향각(미도시)을 결정할 수 있으며, 볼의 속도와 상기한 볼의 탄도 및 방향각 정보를 볼의 초기 운동 조건으로서 결정할 수 있다.
도 8의 (b)에서 Δt는 각 볼의 위치 좌표(또는 필터링 위치 좌표) 사이의 시간 간격을 나타낸다.
상기한 바와 같이 최종적으로 '볼의 초기 운동 조건'이 결정되면, 이를 이용하여 최종적인 스핀 정보를 결정하기 위한 프로세스가 진행되는데, 이에 대해서는 도 9 내지 도 16을 참조하여 설명하도록 한다.
도 9는 상기한 볼의 스핀을 최종적으로 결정하기 위한 프로세스를 나타내고 있는 플로우차트이고, 도 10 내지 도 16은 도 9에 도시된 플로우차트에 따른 프로세스를 설명하기 위한 도면들이다.
앞서 도 2 내지 도 8을 통해 설명했던 S100 단계, S200 단계 및 S300 단계를 통해 볼의 위치 좌표 정보, 추세 데이터 및 볼의 초기 운동 조건을 산출한 후, 상기 추세 데이터에 대해 데이터 신뢰성이 높을수록 높은 가중치를 적용하는 방식으로 각각의 추세 데이터에 가중치를 적용한다(S410).
상기한 추세 데이터의 데이터 신뢰성 평가 및 이에 따른 가중치의 적용에 대해서는 도 10을 참조하여 설명한다.
도 10의 (a)는 볼의 위치 좌표(p) 및 이들을 연결한 선(10)과 이에 대한 추세 데이터를 연결한 궤적(20)을 나타낸 것이고, 도 10의 (b)는 추세 데이터에 따른 궤적(20)을 나타낸 것이다.
도 10의 (a)에서, 볼 위치 좌표를 연결한 선(10) 상의 각각 볼의 위치 좌표(p)와 이에 대응되는(즉, 동일한 시간대의) 추세 데이터에 따른 궤적(20) 상의 추세 데이터(좌표)의 두 점을 비교하여 ‘차이’를 구한다.
상기 ‘차이’가 클수록 추세 데이터의 데이터 신뢰성이 낮고, 상기 ‘차이’가 작을수록 추세 데이터의 데이터 신뢰성은 높게 평가할 수 있다.
따라서, 상기한 ‘차이’에 기초하여 데이터 신뢰성이 높은 추세 데이터에 대해서는 높은 가중치가 설정되고, 데이터 신뢰성이 낮을수록 추세 데이터에 설정되는 가중치는 낮게 설정된다. 데이터 신뢰성과 가중치의 적용에 대한 기준은 실험 또는 경험에 의해 결정될 수 있다. 중요한 것은 데이터 신뢰성이 높을수록 높은 가중치를 적용하는 방식으로 상기 추세 데이터 각각에 대해 가중치를 설정한다는 것이다.
한편, 상기한 바와 같이 각 추세 데이터에 가중치가 적용된 후, 센싱장치는 복수개의 시험 스핀 정보를 추출하고, 상기 결정된 '볼의 초기 운동 조건' 하에서 각 시험 스핀 정보에 따른 예측 볼궤적을 각각 생성한다(S420).
여기서 상기 시험 스핀 정보는 백스핀과 사이드스핀을 한 세트로 한 값을 말하며, 예컨대 S1의 시험 스핀 정보가 적용된다고 하면 S1 시험 스핀 정보는 (BS1, SS1)를 포함한다. 여기서 BS1은 시험 백스핀 정보를, 그리고 SS1은 시험 사이드스핀 정보를 각각 의미한다.
상기 복수개의 시험 스핀 정보는 단순히 임의로 복수개 선정된 스핀 정보일 수도 있다. 시험 스핀 정보 복수개를 선정하기 위한 값의 구간들을 미리 정해놓고 각각의 구간에서의 대표값(해당 구간의 평균값이 될 수도 있고 중간값이 될 수도 있다)을 각각 상기 시험 스핀 정보로서 선정할 수 있다.
예컨대, 앞서 설명한 바 있는 볼의 비행특성과 관련하여 각각의 비행특성별로 평균적인 또는 일반적인 스핀 정보가 미리 정해져 있고 그 미리 정해져 있는 스핀 정보로부터 값의 구간을 정하고 그 정해진 구간 내에서 복수개의 시험 스핀 정보가 선정되도록 하는 것도 가능하다.
상기 시험 스핀 정보는 미리 설정된 범위에서 미리 설정된 단위로 구분되는 각각의 구간에서 대표값(해당 구간의 평균값이 될 수도 있고 중간값이 될 수도 있고 최대 또는 최소값이 될 수도 있다)을 각각 상기 시험 스핀 정보로서 선정할 수 있다.
즉, 미리 설정된 백스핀 범위와 미리 설정된 사이드스핀 범위를 각각 소정의 단위로 구분하여 교차시키면 복수의 구간이 생성되는데 각각의 해당 구간의 대표값을 추출하여 그 각각의 구간의 대표값을 상기한 시험 스핀 정보로 할 수 있으며, 여기서 특정 대표값이 선정되면 그 대표값이 속한 구간을 더욱 세분화하여(더 좁은 단위로 구분하여) 더 세분화된 구간의 대표값들을 다시 시험 스핀 정보로 하여 예측 볼궤적을 산출하고 거기서 선정된 특정 대표값이 해당하는 구간을 다시 더욱 세분화하여 더 세분화된 구간의 대표값들을 다시 시험 스핀 정보로 선정하는 방식으로 점점 더 세분화된 구간의 스핀값을 시험 스핀 정보로서 선정할 수 있다.
S420 단계에서 시험 스핀 정보가 상기한 바와 같이 선정되면 ‘볼의 초기 운동 조건’ 하에서 각각의 시험 스핀 정보에 의해 예측 볼궤적을 생성하는데, 각각의 예측 볼궤적은 운동하는 볼이 ‘볼의 초기 운동 조건’에 의해 운동하다가 스핀에 의해 운동 조건이 변경되는 것을 고려하여 생성되는데, 여기서, 도 11에 도시된 바와 같이 운동하는 볼이 스핀에 의해 양력(FL), 항력(FD), 항토크(FT) 및 중력(FG) 등의 외력의 영향을 받는 것이 고려되어야 한다.
도 11은 운동하는 볼이 볼 진행 방향으로 운동 할 때 받는 여러 가지 외력에 대해 나타내고 있다.
도 11에 도시된 바와 같이, 양력(FL)은 볼의 이동 방향에 수직하게 작용하여 볼을 높게 띄우는 작용을 하는 힘이며, 항력(FD)은 볼의 이동 방향에 대해 반대 방향으로 작용하여 볼의 속도를 감소시키는 작용을 하는 힘이다. 항토크(FT)는 볼의 스핀을 감소시키는 회전력으로서 볼의 스핀량을 감소시키는 작용을 하며, 중력(FG)은 볼의 이동 방향에 무관하게 지면을 향해 작용하여 운동하는 볼을 지면으로 떨어뜨리는 작용을 하는 힘이다.
여기서, 운동하는 볼의 스핀에 따른 스핀 매개변수(Sp)는 아래 (식 1)과 같으며, 일반적으로 아래 (식 1)의 스핀 매개변수를 통해 양력계수 CL, 항력계수 CD, 그리고 항토크계수 CT를 각각 결정할 수 있다.
Figure PCTKR2018014651-appb-I000001
(식 1)
여기서, r은 볼의 반지름, V는 볼의 속도, 그리고 ω는 볼의 회전수를 각각 나타낸다.
즉, 볼의 반지름인 r은 이미 알고 있는 값이고, 볼의 속도 역시 이미 측정된 값이므로 알고 있는 값이며, 볼의 회전수는 시험 스핀 정보가 선정되면 그로부터 알 수 있는 값이다. 따라서 각각의 예측 볼궤적마다 해당 궤적의 시험 스핀 정보를 이용하여 각각 스핀 매개변수(Sp)를 산출할 수 있고, 상기 스핀 매개변수를 구한 후에는 이를 이용하여 각각의 예측 볼궤적에 대해 양력계수 CL, 항력계수 CD, 그리고 항토크계수 CT를 각각 결정할 수 있으며 각각의 계수를 이용하여 아래 (식 2) 내지 (식 4)와 같이 양력(FL), 항력(FD) 및 항토크(FT)를 각각 산출할 수 있다.
Figure PCTKR2018014651-appb-I000002
(식 2)
Figure PCTKR2018014651-appb-I000003
(식 3)
Figure PCTKR2018014651-appb-I000004
(식 4)
여기서, CL, CD, CT는 각각 양력계수, 항력계수, 항토크계수를 각각 나타내고, ρ는 유체의 밀도, 즉 공기의 밀도를 나타내며, A는 볼의 단면적을 나타내며, d는 볼의 지름을 나타낸다.
상기한 (식 1) 내지 (식 4)에서 보듯이, 볼 자체의 지름 또는 반지름과 단면적, 공기의 밀도 등은 이미 알고 있는 값이고, 운동하는 볼의 속도(V)는 이미 ‘볼의 초기 운동 조건’을 결정할 때 산출된 값이며, 회전수(ω)는 시험 스핀 정보로부터 알 수 있는 값이다. 따라서, 상기한 값들에 의해 양력(FL), 항력(FD) 및 항토크(FT)의 값을 산출할 수 있고, 중력(FG)은 이미 정해진 중력가속도 값에 의해 계산될 수 있는 값이다.
상기한 바와 같이 볼의 초기 운동 조건이 결정되어 있고 복수개의 시험 스핀 정보가 선정되어 있으며 그로부터 각각의 시험 스핀 정보에 대해 각각 양력(FL), 항력(FD) 항토크(FT) 및 중력(FG)이 계산될 수 있으므로, 이들 값들을 이용하여 각각 예측 볼궤적을 산출할 수 있다.
도 12에서는 상기한 복수개의 시험 스핀 정보 각각으로부터 상기한 바와 같은 여러 가지 파라미터들을 구하여 그로부터 생성된 예측 볼궤적들(PT1, PT2, PT3)에 대해 나타내고 있다. 예측 볼궤적은 수십개 또는 수백개가 될 수도 있지만 도 12에서는 3개인 경우를 나타내었다.
즉, 앞서 '볼의 초기 운동 조건'의 결정에 대해 설명한 바 있는데, 앞서 설명한 바와 같은 복수개의 시험 스핀 정보로서 S1, S2 및 S3가 각각 추출되었다면, 상기 결정된 볼의 초기 운동 조건이 동일하게 적용된 상태에서 상기 S1 시험 스핀 정보에 따라 생성되는 예측 볼궤적을 PT1이라 하고, 상기 S2 시험 스핀 정보에 따라 생성되는 예측 볼궤적을 PT2라 하며, 상기 S3 시험 스핀 정보에 따라 생성되는 예측 볼궤적을 PT3라 할 때, 상기한 예측 볼궤적들(PT1, PT2, PT3)을 도 12에 도시된 바와 같이 나타낸 것이다.
도 12에 도시된 바와 같이 각각 생성된 다양한 예측 볼궤적(PT1, PT2, PT3)들 중 어떤 예측 볼궤적이 가장 실궤적에 가까운 것인지 판단하기 위한 기준으로서 추세 데이터가 이용될 수 있다.
즉, 상기 생성된 예측 볼궤적들 중 추세 데이터에 따른 궤적(20)에 가장 부합하는 예측 볼궤적을 결정하는 방식으로 반복하여 예측 볼궤적들을 생성하고 가장 부합하는 예측 볼궤적을 결정하면서 최종적인 예측 볼궤적을 선정하는 것이다.
상기 추세 데이터에 따른 궤적(20)은 실제 볼궤적과 매우 비슷할 수도 있고 차이가 있을 수 있다. 왜냐하면 추세 데이터들 중 일부 데이터는 원좌표(볼의 위치 좌표)의 노이즈 성분을 어느 정도 포함한 상태로 방향성의 추세가 반영되었기 때문에 실제 궤적과 차이가 있는 부분이며, 또한 일부 데이터는 원좌표의 노이즈 성분을 어느 정도 제거한 상태로 추세가 반영되었기 때문에 실제 궤적과 거의 차이가 없는 부분일 수 있으므로, 추세 데이터에 따른 궤적에는 실제 궤적과 비슷한 부분도 존재하고 실제 궤적과 차이가 있는 부분도 존재한다.
앞서 추세 데이터의 데이터 신뢰성과 가중치에 대해 설명한 바 있는데, 추세 데이터에 따른 궤적에서 실제 궤적과 비슷한 부분은 추세 데이터의 데이터 신뢰성이 높은, 즉 높은 가중치가 설정된 부분이며 실제 궤적과 차이가 있는 부분은 추세 데이터의 데이터 신뢰성이 상대적으로 낮은, 즉 상대적으로 낮은 가중치가 설정된 부분이 된다.
이러한 추세 데이터의 특성을 고려하여 예측 볼궤적과 추세 데이터에 따른 궤적을 비교할 때 추세 데이터 중에서 데이터 신뢰성이 높은, 즉 높은 가중치가 설정된 데이터를 위주로 하여 예측 볼궤적상의 대응되는 좌표점들과 비교를 하여 ‘부합’하는지 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
도 13에서는 볼의 위치 좌표들을 연결한 선(10)과, 추세 데이터에 따른 궤적(20)과, 여러 예측 볼궤적들 중 선정된 예측 볼궤적(30)의 일 예를 나타내고 있다.
여기서, 추세 데이터에 따른 궤적(20) 상의 추세 데이터들은 각각 앞서 설명한 바와 같은 가중치 정보를 갖는다.
도 13에서 추세 데이터에 따른 궤적(20)의 앞부분(22)은 상대적으로 낮은 가중치를 갖는 추세 데이터들이고 뒷부분(21)은 상대적으로 높은 가중치를 갖는 추세 데이터들이라고 가정한다.
본 발명은 다양하게 생성한 예측 볼궤적들 각각과 추세 데이터에 따른 궤적을 비교할 때(즉, 추세 데이터에 따른 궤적 상의 추세 데이터와 예측 볼궤적 상의 좌표점을 각각 대응되는 것끼리 비교함), 가중치가 높은 부분인 21번 부분 상의 추세 데이터들과 그와 대응되는 예측 볼궤적 상의 각 좌표점들을 먼저 비교하거나 그 부분(21번 부분)에 대해서만 비교하고 22번 부분(가중치가 낮은 부분)에 대해서는 비교하지 않을 할 수 있다.
즉, 가중치가 높게 설정된 추세 데이터에 대해서만 예측 볼궤적 상의 대응되는 좌표점들과 비교하여 각각 오차를 산출하여 그 오차가 가장 작은 예측 볼궤적을 선정할 수 있다.
다시 말해서, 추세 데이터 중 설정된 가중치가 높은 것부터 낮은 순서로 비교를 하여 각각의 대응되는 추세 데이터와 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차를 산출할 수도 있고, 또는 추세 데이터 중 설정된 가중치가 미리 정해진 기준 이상으로 높은 데이터에 대해 비교를 하여 각각의 대응되는 추세 데이터와 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차를 산출할 수 있으며, 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 산출된 오차가 가장 낮은 경우의 예측 볼궤적을 ‘가장 근접한’ 또는 ‘가장 부합하는’ 궤적으로서 결정할 수 있다.
또는, 추세 데이터 중 설정된 가중치가 미리 정해진 기준 이상으로 높은 데이터에 대해 비교의 우선 순위를 부여하여 상기 우선 순위에 따라 각각의 대응되는 추세 데이터와 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차를 산출하여 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 산출된 오차가 가장 낮은 경우의 예측 볼궤적을 ‘가장 근접한’ 또는 ‘가장 부합하는’ 궤적으로서 결정할 수 있다.
또는 예컨대, 도 13에서 21번 부분에 해당하는 추세 데이터들(가중치가 높은추세 데이터들)과 이에 대응되는 예측 볼궤적 상의 좌표점들 각각에 대한 오차를 산출하여 그 산출된 오차의 비중(예측 볼궤적과의 근접 정도 또는 부합 정도를 판단하는 기준에서 차지하는 비중)을 100%로 적용하고, 22번 부분에 해당하는 추세 데이터들(가중치가 낮은 추세 데이터들)과 이에 대응되는 예측 볼궤적 상의 좌표점들 각각에 대한 오차를 산출하여 그 산출된 오차의 비중을 50%로 적용하는 방식으로, 가중치가 높은 데이터들의 비교 결과를 좀 더 중요하게 반영하여 예측 볼궤적이 실궤적에 근접하는지 여부를 판단할 수 있다.
상기한 바와 같이, 추세 데이터 각각에 데이터 신뢰성에 따른 가중치를 설정하고 높은 가중치의 데이터를 위주로 예측 볼궤적 상의 좌표점과 비교하는 것이므로 빠른 속도로 정확한 예측 볼궤적을 결정해 낼 수 있다.
여기서, 추세 데이터와 예측 볼궤적 상의 좌표점을 비교하여 산출되는 오차가 가장 낮은 경우라는 것은, 예컨대 추세 데이터와 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차가 각각 20개가 산출된 경우 그 오차의 절대합을 구하여(오차의 합) 그 오차의 합이 가장 작은 예측 볼궤적을 오차가 가장 낮은 경우의 예측 볼궤적이라고 판단할 수 있다. 오차의 절대합 뿐만 아니라 오차의 크기값들의 평균값이나 대표값, 표준편차나 분산 등을 기준으로서 이용할 수도 있다.
도 12에서 추세 데이터에 따른 궤적(20), 그리고 이와 비교할 예측 볼궤적으로서 PT1, PT2 및 PT3가 생성되었는데, 그 중에서 PT3 궤적과 추세 데이터에 따른 궤적(20)을 비교하는 것의 일 예를 도 14에서 나타내고 있다.
도 14에서 추세 데이터에 따른 궤적(20) 상의 추세 데이터들(pf) 중에서 가중치가 가장 높게 설정된 데이터를 pf1, pf2, pf3, pf4, pf5 및 pf6라 하고 이에 각각 대응되는 예측 볼궤적(PT3) 상의 좌표점을 tP1, tP2, tP3, tP4, tP5 및 tP6라 하면, 추세 데이터에 따른 궤적(20과 예측 볼궤적(PT3)을 비교할 때, pf1 - tP1, pf2 - tP2, pf3 - tP3, pf4 - tP4, pf5 - tP5 및 pf6 - tP6를 각각 비교하고 그에 따른 각각의 오차를 산출하여 그 산출된 오차를 이용하여 예측 볼궤적을 결정할 수 있다.
만약, 생성된 예측 볼궤적들 각각이 상기한 데이터들간의 오차가 동일하거나 판단할 수 없을 정도로 거의 비슷한 경우, 추세 데이터들 중 가중치가 조금 더 낮은 데이터들과 이에 대응하는 예측 볼궤적 상의 좌표점들의 비교를 통해 산출되는 오차 정보를 추가적으로 이용할 수도 있다.
다시 도 9로 돌아와서, 상기한 S430 단계에서 여러 예측 볼궤적들 중 가장 적절한 예측 볼궤적이 결정된 후, 그 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀의 값을 대표값으로 하는 구간을 더 작은 단위로 구분하여, 즉 더 세분화하여 복수개의 구간을 생성하고 그 생성된 더 세분화된 구간마다 각각 해당 구간의 대표값을 새로운 시험 스핀 정보로서 선정할 수 있다(S460). 그리고 상기한 바와 같이 더 세분화된 각각의 구간에서 시험 스핀 정보가 선정되면 그 선정된 각 시험 스핀 정보에 따른 예측 볼궤적들을 앞서 설명한 볼의 초기 운동 조건에서 항력, 양력, 항토크 및 중력 등의 파라미터를 이용하여 각각 생성할 수 있다(S470).
이와 같이 더 세분화된 시험 스핀 구간에서 선정된 복수개의 시험 스핀 정보에 따라 각각 산출되는 예측 볼궤적들에 대해서는 다시 상기한 S430 단계가 적용되어 해당 예측 볼궤적들 중 가중치를 고려하여 추세 데이터에 따른 궤적에 가장 부합하는 예측 볼궤적을 다시 결정한다.
이와 같은 방식으로 가장 적절한 예측 볼궤적을 결정하면 해당 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀의 값을 대표값으로 하는 구간을 더 작은 단위로 구분하여, 즉 더 세분화하여 복수개의 구간을 생성하고 그 생성된 더 세분화된 구간마다 각각 해당 구간의 대표값을 새로운 시험 스핀 정보로서 선정할 수 있는데, 이와 같은 과정을 미리 설정된 횟수만큼 반복적으로 진행할 수 있다.
상기한 바와 같은 복수개의 시험 스핀 정보 추출, 각 시험 스핀 정보에 따른 예측 볼궤적들 생성, 가장 적절한 예측 볼궤적 결정 등의 과정들을 1번 이상 반복하도록 설정할 수 있으며, 많이 반복할수록 정확한 스핀 정보의 산출이 가능하지만 최종 스핀 정보의 산출에 과도한 시간이 소요될 수 있는 반면, 반복 횟수가 너무 적으면 부정확한 스핀 정보가 산출될 수 있으므로, 이와 같은 사항들을 종합적으로 고려하여 적절한 횟수로 반복이 이루어지도록 함이 바람직하다.
상기 S430 단계에서 가장 적절한 예측 볼궤적의 결정이 이루어지면, 센싱장치는 이와 같은 가장 적절한 예측 볼궤적의 결정이 몇번 반복되었는지, 즉 그 반복된 횟수가 미리 설정된 횟수만큼 이루어졌는지 판단하고(S440), 만약 미리 설정된 횟수만큼 반복이 이루어졌다면 상기 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정할 수 있게 되는 것이다(S450).
이에 대해 도 15를 참조하여 설명하면, 먼저 도 12에 도시된 바와 같은 복수개의 예측 볼궤적들(PT1, PT2, PT3) 중 가장 적절한 예측 볼궤적으로서 PT1 궤적이 결정되었다면, 그리고 아직 설정 횟수만큼 예측 볼궤적의 생성 및 결정의 프로세스가 반복되지 않았다면, 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱장치는 상기 결정된 PT1 예측 볼궤적에 적용된 스핀 정보인 S1을 이용하여 다시 상기 S1 스핀 정보를 기준으로 기존 보다 더 세분화된 시험 스핀 구간을 생성한다.
상기 생성된 시험 스핀 구간, 즉 S1 스핀 정보를 기준으로 한 구간에서 다시 S1-1, S1-2 및 S1-3의 스핀 정보를 각각 추출하였다면, 상기한 '볼의 초기 운동 조건' 하에서 상기 S1-1에 대응되는 예측 볼궤적 PT1-1, 상기 S1-2에 대응되는 예측 볼궤적 PT1-2 및 상기 S1-3에 대응되는 예측 볼궤적 PT1-3이 도 15에 도시된 바와 같이 생성될 수 있다.
도 15에 도시된 예측 볼궤적들(PT1-1, PT1-2, PT1-3)은 도 12에 도시된 예측 볼궤적들(PT1, PT2, PT3) 보다 더욱 세분화된 것임을 도면 상의 도시를 통해서 알 수 있다.
이러한 방식으로 시험 스핀 구간을 점점 더 세분화하면서 가장 적절한 예측 볼궤적을 결정하는 것을 미리 설정된 횟수만큼 반복하여, 예측 볼궤적이 최종적으로 볼의 궤적(FT)으로서 결정된 것을 도 16에서 도시하고 있다.
이와 같이 최종적으로 결정된 볼의 궤적(FT)에 적용된 시험 스핀 정보가 최종적인 스핀 정보로서 결정되는 스핀 정보이다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법은, 종래의 기술과 같이 수신된 신호의 주파수 분석 등을 통해 볼의 회전 특성을 직접적으로 계산해 내는 방식이 아니라 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 운동하는 볼의 궤적의 관점에서 예측되는 볼궤적을 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 추세 데이터 정보에 근접시키면서 볼의 스핀 정보를 찾아내는 방식으로 최종적인 스핀 정보를 결정하도록 하기 때문에, 즉 볼의 궤적의 관점에서 스핀을 찾아내는 방식이므로 상당히 정확하고 균일한 스핀 산출의 결과를 도출할 수 있는 특장점이 있다.
본 발명에 따른 운동하는 볼에 대한 센싱장치 및 이를 이용한 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법은, 골프 스윙에 따른 볼의 궤적, 타구 분석 등이 이루어지는 골프 관련 산업 분야 및 가상 현실 기반의 골프 시뮬레이션이 영상 구현되도록 함으로써 사용자가 가상의 골프 경기를 즐길 수 있도록 할 수 있는 소위 스크린 골프 산업 분야 등에 이용 가능하다.

Claims (16)

  1. 레이더 신호를 송신하고 운동하는 볼로부터 반사된 반사파 신호를 수신하여 분석함으로써 볼에 대한 운동 파라미터를 산출하는 방법으로서,
    상기 수신된 반사파 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 상기 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계;
    상기 산출된 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 볼의 초기 운동 조건을 산출하는 단계;
    상기 산출된 볼의 초기 운동 조건에서 다양한 값의 시험 스핀 정보에 따른 예측 볼궤적들을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 산출된 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 것으로서 산출된 데이터에 따른 궤적에 가장 부합하는 궤적으로서 결정되는 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계;
    를 포함하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 볼의 초기 운동 조건을 산출하는 단계는,
    상기 산출된 볼의 위치 좌표와 상기 시간 간격을 이용하여 볼의 속도를 산출하는 단계와,
    상기 운동하는 볼의 비행특성을 파악하고 이에 기초하여 상기 볼의 초기 운동 조건의 정확한 산출을 위한 데이터의 신뢰 구간으로서 초기신뢰구간을 설정하는 단계와,
    상기 설정된 초기신뢰구간 내의 좌표들을 이용하여 볼의 탄도와 방향각 정보를 산출함으로써 상기 볼의 속도, 탄도 및 방향각을 상기 볼의 초기 운동 조건으로서 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 초기신뢰구간을 설정하는 단계는,
    미리 설정된 개수의 초기 볼 위치 좌표를 이용하여 볼의 탄도 및 방향각 정보를 추정하고 상기 볼의 속도와 상기 추정된 볼의 탄도 및 방향각 정보를 이용하여 볼의 예상 궤적을 산출하는 단계와,
    미리 정의된 다양한 볼의 비행특성 중 상기 산출된 볼의 예상 궤적에 기초하여 해당하는 볼의 비행특성을 특정하는 단계와,
    상기 다양한 볼의 비행특성 각각에 대해 비행특성 별로 미리 정해놓은 구간결정함수에 따라 상기 특정된 볼의 비행특성에 해당하는 구간결정함수에 의해 결정되는 구간을 상기 초기신뢰구간으로서 결정하여 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 볼의 초기 운동 조건을 산출하는 단계는,
    상기 운동하는 볼의 비행특성을 파악하고 이에 기초하여 상기 볼의 초기 운동 조건의 정확한 산출을 위한 데이터의 신뢰 구간으로서 초기신뢰구간을 설정하는 단계와,
    상기 설정된 초기신뢰구간 내의 좌표들을 이용한 구간 내 궤적을 산출하고, 상기 산출된 구간 내 궤적을 기초로 볼의 속도, 탄도 및 방향각 정보를 산출하여 이를 상기 볼의 초기 운동 조건으로서 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계는,
    상기 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계에서 산출된 각 좌표들에 대한 미리 설정된 신호처리 및 통계적 분석 중 적어도 한 가지를 통해 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 데이터로서 추세 데이터를 산출하는 단계와,
    상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 산출된 추세 데이터에 따른 궤적에 가장 부합하는 것으로 판단되는 적어도 하나의 예측 볼궤적을 결정하는 것을 상기 예측 볼궤적의 생성에 적용되는 시험 스핀 구간을 점점 더 좁혀가는 방식으로 반복함으로써 최종적으로 상기 추세 데이터에 따른 궤적에 가장 부합하는 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계는,
    상기 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계에서 산출된 각 좌표들에 대한 미리 설정된 신호처리 및 통계적 분석 중 적어도 한 가지를 통해 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 데이터로서 추세 데이터를 산출하는 단계와,
    상기 볼의 위치 좌표와 상기 추세 데이터를 비교하여 차이가 낮은 추세 데이터에 높은 가중치를 설정하는 방식으로 전체 또는 미리 설정된 구간에서의 상기 추세 데이터 각각에 대해 상기 차이에 기초하여 가중치가 설정되는 단계와,
    상기 생성된 예측 볼궤적과 상기 산출된 추세 데이터를 비교하되, 상기 추세 데이터 중 상기 설정된 가중치가 높은 것부터 낮은 순서로 비교를 하여 또는 상기 추세 데이터 중 상기 설정된 가중치가 미리 정해진 기준 이상으로 높은 데이터에 대해 비교를 하여 각각의 대응되는 상기 추세 데이터와 상기 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차를 산출하는 단계와,
    상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 오차가 가장 낮은 경우의 예측 볼궤적을 결정하고 그 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계를 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계는,
    상기 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계에서 산출된 각 좌표들에 대한 미리 설정된 신호처리 및 통계적 분석 중 적어도 한 가지를 통해 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 데이터로서 추세 데이터를 산출하는 단계와,
    상기 볼의 위치 좌표와 상기 추세 데이터를 비교하여 차이가 낮은 추세 데이터에 높은 가중치를 설정하는 방식으로 전체 또는 미리 설정된 구간에서의 상기 추세 데이터 각각에 대해 상기 차이에 기초하여 가중치가 설정되는 단계와,
    상기 생성된 예측 볼궤적과 상기 산출된 추세 데이터를 비교하되, 상기 추세 데이터 중 상기 설정된 가중치가 미리 정해진 기준 이상으로 높은 데이터에 대해 비교의 우선 순위를 부여하여 상기 우선 순위에 따라 각각의 대응되는 상기 추세 데이터와 상기 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차를 산출하는 단계와,
    상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 오차가 가장 낮은 경우의 예측 볼궤적을 결정하고 그 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계를포함하는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계는,
    상기 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계에서 산출된 각 좌표들에 대한 미리 설정된 신호처리 및 통계적 분석 중 적어도 한 가지를 통해 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 데이터로서 추세 데이터를 산출하는 단계와,
    상기 볼의 위치 좌표와 상기 추세 데이터를 비교하여 차이가 낮은 추세 데이터에 높은 가중치를 설정하는 방식으로 상기 추세 데이터 각각에 대해 상기 차이에 기초하여 가중치가 설정되는 단계와,
    상기 추세 데이터에 따른 궤적 상 상기 가중치가 높은 데이터들의 구간으로서 미리 설정된 구간 내에서 상기 생성된 예측 볼궤적과 상기 산출된 추세 데이터를 비교하되, 상기 추세 데이터 중 상기 설정된 가중치가 높은 것부터 낮은 순서로 비교를 하여 또는 상기 추세 데이터 중 상기 설정된 가중치가 미리 정해진 기준 이상으로 높은 데이터에 대해 비교를 하여 각각의 대응되는 상기 추세 데이터와 상기 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차를 산출하는 단계와,
    상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 오차가 가장 낮은 경우의 예측 볼궤적을 결정하고 그 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  9. 제5항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 추세 데이터는,
    상기 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계에서 수신된 반사파 신호에 대한 저주파 필터링 신호를 분석하여 상기 산출된 각 볼의 위치 좌표에 대응하도록 산출하는 필터링 좌표 정보와, 상기 볼의 위치 좌표 정보에 대한 이동 평균에 따른 좌표 정보를 이용하여 미리 정의된 함수를 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계는,
    상기 생성된 예측 볼궤적들 각각과 상기 추세를 나타내는 데이터 간의 오차를 이용하여 상기 추세를 나타내는 데이터에 따른 궤적에 가장 근접한 예측 볼궤적을 결정하고 상기 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 이용하여 더 세분화된 시험 스핀 구간을 결정하는 단계와,
    상기 더 세분화된 시험 스핀 구간 내에서 선정된 복수개의 시험 스핀 정보를 각각 적용하여 예측 볼궤적들을 생성하고 그로부터 상기 추세를 나타내는 데이터에 따른 궤적에 가장 근접한 예측 볼궤적을 결정하여 그에 적용된 시험 스핀 정보를 이용하여 더 세분화된 시험 스핀 구간을 결정하는 방식으로 미리 설정된 횟수만큼 시험 스핀 구간의 세분화, 그에 따른 예측 볼궤적의 생성 및 가장 근접한 예측 볼궤적의 결정을 반복 실행하여 최종적으로 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 상기 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  11. 레이더 신호를 송신하고 운동하는 볼로부터 반사된 반사파 신호를 수신하여 분석함으로써 볼에 대한 운동 파라미터를 산출하는 방법으로서,
    상기 수신된 반사파 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 상기 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 단계;
    상기 수신된 반사파 신호에 대한 저주파 필터링 신호의 분석 및 상기 볼의 위치 좌표에 대한 이동 평균 분석에 기초하여 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 추세 데이터를 산출하는 단계;
    상기 산출된 볼의 위치 좌표 정보 및 상기 추세 데이터 정보 중 적어도 한 가지를 이용하여 볼의 초기 운동 조건을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 볼의 초기 운동 조건에서 임의의 시험 스핀 정보를 적용한 예측 볼궤적이 상기 추세 데이터에 따른 궤적에 가장 작은 오차 범위 내로 부합할 때까지 상기 임의의 시험 스핀 정보를 반복하여 적용함으로써 최종적으로 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정하는 단계;
    를 포함하는 운동하는 볼에 대한 운동 파라미터 산출방법.
  12. 운동하는 볼에 대한 센싱장치로서,
    레이더 신호를 송신하는 신호 송신부;
    상기 신호 송신부의 신호에 대해 운동하는 볼로부터 반사된 반사파 신호를 수신하는 신호 수신부;
    상기 수신된 반사파 신호를 분석하여 미리 설정된 시간 간격으로 상기 운동하는 볼의 위치 좌표 정보를 산출하는 신호 분석부; 및
    상기 산출된 볼의 위치 좌표 정보를 이용하여 볼의 초기 운동 조건을 산출하며, 상기 산출된 볼의 초기 운동 조건에서 다양한 값의 시험 스핀 정보에 따른 예측 볼궤적들을 생성하고 상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 산출된 볼의 위치 좌표 에 대한 추세를 나타내는 것으로서 산출된 데이터에 따른 궤적에 가장 부합하는 궤적으로서 결정되는 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정하는 정보 산출부;
    를 포함하는 운동하는 볼에 대한 센싱장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 정보 산출부는,
    상기 산출된 볼의 위치 좌표와 상기 시간 간격을 이용하여 볼의 속도를 산출하고, 상기 운동하는 볼의 비행특성을 파악하여 이에 기초하여 상기 볼의 초기 운동 조건의 정확한 산출을 위한 데이터의 신뢰 구간으로서 초기신뢰구간을 설정하며, 상기 설정된 초기신뢰구간 내의 좌표들을 이용하여 볼의 탄도와 방향각 정보를 산출함으로써 상기 볼의 속도, 탄도 및 방향각을 상기 볼의 초기 운동 조건으로서 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 센싱장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 신호 수신부에 의해 수신되는 반사파 신호에 대한 저주파 성분을 필터링하는 저주파 필터를 더 포함하며,
    상기 신호 분석부는,
    상기 수신된 반사파 신호에 대한 저주파 필터링 신호를 분석하여 상기 산출된 각 볼의 위치 좌표에 대응되는 좌표 정보를 필터링 좌표 정보와, 상기 볼의 위치 좌표 정보에 대한 이동 평균에 따른 좌표 정보를 이용하여 미리 정의된 함수를 통해 상기 볼의 위치 좌표 에 대한 추세를 나타내는 데이터인 추세 데이터를 산출하도록 구성되며,
    상기 정보 산출부는,
    상기 산출된 볼의 초기 운동 조건에서 임의의 시험 스핀 정보를 적용한 예측 볼궤적이 상기 추세 데이터에 따른 궤적에 가장 작은 오차 범위 내로 부합할 때까지 상기 임의의 시험 스핀 정보를 반복하여 적용함으로써 최종적으로 적용된 시험 스핀 정보를 최종 스핀 정보로서 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 센싱장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 신호 분석부는,
    상기 수신된 반사파 신호의 분석에 기초하여 산출된 상기 볼의 위치 좌표에 대한 미리 설정된 신호처리 및 통계적 분석 중 적어도 한 가지를 통해 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 데이터로서 추세 데이터를 산출하도록 구성되며,
    상기 정보 산출부는,
    상기 볼의 위치 좌표와 상기 추세 데이터를 비교하여 차이가 낮은 추세 데이터에 높은 가중치를 설정하는 방식으로 전체 또는 미리 설정된 구간에서의 상기 추세 데이터 각각에 대해 상기 차이에 기초하여 가중치를 설정하며, 상기 생성된 예측 볼궤적과 상기 산출된 추세 데이터를 비교하되, 상기 추세 데이터 중 상기 설정된 가중치가 높은 것부터 낮은 순서로 비교를 하여 또는 상기 추세 데이터 중 상기 설정된 가중치가 미리 정해진 기준 이상으로 높은 데이터에 대해 비교를 하여 각각의 대응되는 상기 추세 데이터와 상기 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차를 산출하며, 상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 오차가 가장 낮은 경우의 예측 볼궤적을 결정하고 그 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 상기 최종 스핀 정보로서 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 센싱장치.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 신호 분석부는,
    상기 수신된 반사파 신호의 분석에 기초하여 산출된 상기 볼의 위치 좌표에 대한 미리 설정된 신호처리 및 통계적 분석 중 적어도 한 가지를 통해 상기 볼의 위치 좌표에 대한 추세를 나타내는 데이터로서 추세 데이터를 산출하도록 구성되며,
    상기 정보 산출부는,
    상기 볼의 위치 좌표와 상기 추세 데이터를 비교하여 차이가 낮은 추세 데이터에 높은 가중치를 설정하는 방식으로 전체 또는 미리 설정된 구간에서의 상기 추세 데이터 각각에 대해 상기 차이에 기초하여 가중치를 설정하며, 상기 생성된 예측 볼궤적과 상기 산출된 추세 데이터를 비교하되, 상기 추세 데이터 중 상기 설정된 가중치가 미리 정해진 기준 이상으로 높은 데이터에 대해 비교의 우선 순위를 부여하여 상기 우선 순위에 따라 각각의 대응되는 상기 추세 데이터와 상기 예측 볼궤적 상의 좌표점 사이의 오차를 산출하며, 상기 생성된 예측 볼궤적들 중 상기 오차가 가장 낮은 경우의 예측 볼궤적을 결정하고 그 결정된 예측 볼궤적에 적용된 시험 스핀 정보를 상기 최종 스핀 정보로서 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 운동하는 볼에 대한 센싱장치.
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