スポーツ技術やスポーツ工学の急速な発展に伴い、現代技術と組み合わせたスポーツの応用が注目されています。 モーションキャプチャ技術は、正確な運動学的パラメータを得るための有効な方法として、スポーツトレーニングなどの教育プロジェクトで常に利用されています。 すべての運動学的パラメーターを正確に取得することで、統計的な運動パターンが容易になり、体育やスポーツトレーニングの過程における技術指導が標準化され、純粋な経験則からの脱却が可能となります。
太原技術大学体育学部は、モーションキャプチャ技術をバスケットボールの実践指導に応用しています。 コートの周囲に配置したNOKOV光学式モーションキャプチャカメラを用いて、選手の身体のマーカー点の3次元座標をリアルタイムに取得し、各フェーズにおける選手の動きを3次元的に解析して全身運動学モデルを構築しました。 そこで、効率的かつ高精度な人物姿勢認識手法のニーズに応えるため、特徴面間の類似性マッチングに基づく効率的な姿勢解析手法を提案した。
本手法は、NOKOVモーションキャプチャシステムにより人体動作の特徴点データをリアルタイムに収集し、特徴点に応じて特徴面を決定し、ポーズ特徴ベクトルと角度を抽出し、バスケットボール動作の要部の動作特徴に応じて人体ポーズの特徴相関係数を算出します。 特徴ベクトルとその角度の相関係数を用いることで、学生のバスケットボールの動きと、標準的な動きの間のばらつきや精度を分析することができる。 本手法は、測定対象物の固有特性に起因する計算誤差を効果的に解消し、計算の複雑さを軽減することで、人間の姿勢解析の効率と安定性を向上させます。
大量の動作データを収集した後、バスケットボールの動作のティーチングモデルをデータベース化した。 モーションキャプチャ技術で取得した3Dデータを人体モデルに拘束してコンピューター上に提示し、指導時のデモンストレーション用のアニメーションを生成します。 モーションキャプチャシステムで駆動したアニメーションモデルを観察し、セグメント内の標準動作と比較することにより、アスリートは不足部分を迅速に把握し、局所的な修正を容易にすることができます。
NOKOVのモーションキャプチャー技術をスポーツのデジタル教育に利用することで、現実と仮想シーンのリアルタイムな相互作用を完全に実現し、教師は生徒の動きを定量的に分析し、局所的な不規則性を修正することが容易になり、物理教育のモードを純粋な理論から鮮やかで直感的な3Dアニメーション教育モードに転換し、知的形態の教育を促進することができます。
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