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第 23 回日本バーチャルリアリティ学会大会論文集（2018 年 9 月）

バーチャル環境を用いたテニスのサービスへの反応と熟練度の関係解析
斉藤慶 1) ，正井克俊 1) ，杉浦裕太 1) ，木村聡貴 1)2) , 杉本麻樹 1)
1) 慶應義塾大学 理工学研究科（〒 223-8522 神奈川県横浜市港北区日吉 3-14-1, {k.saito, masai, sugiura, sugimoto}@imlab.ics.keio.ac.jp）
2) NTT コミュニケーション科学基礎研究所（〒 243-0198 神奈川県厚木市森の里若宮 3-1, kimura.toshitaka@lab.ntt.co.jp）
概要:
テニスのリターンは熟練者と初心者の間で大きな差異が出る．この差異を認識することは技術向上に役立つ．バーチャル環境下では実環境に近い設定で視覚条件が統制できるため，本研究ではバーチャル環境下でサービスに対する両者のリターンを運動解析した．サービスの提示には，2 球種のサービスのサービスモーションと球の挙動を組み合わせた 4 通りを用いた．同一モーションかつ球の挙動が異なるサービス間で比較した際，熟練者の方がテイクバック速度のピーク時間差が大きいことを観測した．このことから，熟練者はサービスのモーションから，球の挙動を予測していることが示唆された．
キーワード： バーチャル環境，運動解析，予測，テニス

図 2: 実験の様子

図 1: 構築したバーチャル環境の映像

1.

はじめに

2.

関連研究

2.1

実験環境

テニスのようなスポーツにおいて，初心者の技術向上のスポーツの実験環境として，実験室環境がある [1, 2, 3, 4]．

方法として熟練者の動作を模倣する方法がある．模倣のた

この環境下では提示する事象を容易に統制することができ，めには自身と熟練者の動作の差異を認識することが重要で，また本来のスポーツ環境と比較して狭いスペースで計測で差異を検出する研究が多々行われている．多くの研究に用きる．しかし提示できる状況や運動が実環境と大きく乖離いられる実験環境として，実験室環境と実環境がある．ししてしまい，スポーツの限定的な側面のみの解析となる問

かし前者はリアリティ，後者は条件統制にそれぞれ難点が題がある．

ある．一方バーチャル環境は両者を両立でき，また実験室環境と実環境での提示が難しい事象を提示できる．

他の実験環境として，実環境がある [5, 6, 7]．実環境では様々な無線センサを用いることで，実際のスポーツフィー

本研究では，バーチャル環境を用いて打球前のサービスルドでのリアルな計測ができる．しかし外的要因の制限がモーションと打球後の球の挙動が一致するサービスと一致難しく，条件統制が困難である．実験室環境と実環境では，しないサービスを提示した際の熟練者と初心者のリターン

条件統制とリアリティに関してトレードオフの関係がある．

を運動解析し，両者の差異を評価した．

このトレードオフを解消する環境として，バーチャル環境がある．バーチャル環境では頭部装着型デバイス (HMD)

Kei SAITO, Katsutoshi MASAI, Yuta SUGIURA,
Maki SUGIMOTO, and Toshitaka KIMURA© 2018 日本バーチャルリアリティ学会

を用いることで 3 次元映像を装着者に提示できる．また，コ- 12C-5 -12C-5

表 1: 提示したサービス

サーバーの挙動と名称

打球後の球の挙動

打球前の球の挙動

Fフラット

フラット

S

スピン

スピン

F’

スピン

フラットS’フラット

スピン

環境構築

図 3: 画像からサンプリングした軌道（青）と 2 次関数に4.

よってフィッティングした軌道（橙）

4.1

視覚提示

本研究での視覚提示に用いるデバイスとして，HTC 社のンピュータ内に構築したバーチャル環境では、意図的に視VIVE を用いた．VIVE は赤外線ステーションと赤外線セ覚条件を統制でき、実環境では実現できない設定も可能でンサを用いることで HMD や Tracker，コントローラの 3ある。本研究では，これらのメリットを有するバーチャル次元位置を計測できる．これにより，装着者の頭の動きに環境を用いたシステムを構築した．

応じて 3 次元映像を変化させることができる．また VIVE

2.2は有線接続であるので，HMD を無線化するデバイスであ

解析方法

スポーツの解析方法として，主に視覚情報解析が挙げらる TPCAST 社の TPcast を用いて無線化を行った．これにれる視覚情報解析では，専用のデバイスやビデオ映像を用より，コードによる装着者の妨害を排除した状態で計測をいて判断のタイミングや視線位置を計測する．視覚情報解行った．

析は比較的狭いスペースで計測でき，また熟練者がどの情4.2

運動解析報をもとに予測を立てているか解析できる．反面，この解本研究では，運動解析の方法としてモーションキャプチャ

析方法では身体全体の動きを解析できず，情報から得た予スーツを用いた．モーションキャプチャスーツは Xsens 社のXsens を用いた．Xsens は 9 軸センサ（加速度センサ，ジャ測をもとにどのような行動をとるかを解析できない．
一方運動解析はモーションキャプチャスーツや骨格推定イロセンサ，地磁気センサ）と気圧計により構成されたセンをすることで，身体全体の動きや姿勢，位置などを計測すサを用いている．このセンサを身体の各部に装着しセンサる．運動解析は身体全体の動きを解析するので，予測をもデータを PC に送信することで，装着者の姿勢や位置の推とに熟練者がどのような行動をとるかを解析できる．本研

定が可能となる．またフレームレートも 120fps であり，運究では，運動解析を用いて熟練者と初心者の身体運動の差動データとして十分な間隔で計測することができる．本研究

異を解析した．

では Xsens を用いてテニスのリターンの運動解析を行った．

3.

サービスとリターン

4.3

バーチャル環境

4.3.1

周囲の環境

テニスには様々なショットが存在するが，各ポイントの開提示する 3 次元空間として，テニスコートと周囲の環境始時に打つショットをサービス，サービスを打ち返すショッを実装した（図 1）．テニスコートは国際テニス連盟発行のトをリターンと呼ぶ．サービスは他のショットと比較すると国際テニスルールの規定に従って作成した．テニスコート

打球可能範囲が約 1/4 と狭い反面，全ショットの中で最ものサーフェスは人工芝にした．テニスコートの周囲には高速度の幅が広い．プロであると最高速度約 250km/h，アマさ 5m の壁を作成した．またバーチャル環境内で動かすこチュアでも 200km/h を超えるサービスを打つことができるとのできるテニスラケットを作成した．このラケットは実者も数多くいる．多くのテニスプレイヤーは，サービスに際のテニスラケットのグリップエンドに VIVE の Tracker

おいて速いもの（フラット）と遅いもの（スピン）の 2 種類を固定することで実装した．

を打ち分けて試合を行っている．このため，サービスの球4.3.2

サーバーのモーション

種や速度に合わせてスイングの高さやテイクバックのタイ

サーバーのモーションは Xsens を用いて記録をした．モーミングを調節することが重要である．テニスで勝利をする

ションは元スリランカ代表選手 (35 歳，172cm，左利き) のためにはリターンが上手いことはほぼ必須条件であり，初サービスを記録した．初めに身体データの計測と身体のキャリ心者と熟練者の間で差異が出やすいショットの 1 つというこブレーションを行い，その後ウォームアップをさせた．ウォーとができる．

ムアップが終了したのち再びキャリブレーションを行い，計本研究ではフラットサービスとスピンサービスを提示することで，熟練者と初心者の運動解析を行った．

© 2018 日本バーチャルリアリティ学会

測を開始した．サービスはフラットサービスとスピンサービスを 7 球ずつ打たせ，その内コースがほぼ同一なサービ- 12C-5 -12C-5

図 4: フラットサービスのシーケンシャル画像

スを実験に用いた．フラットサービスのシーケンシャルイ

5.

実験

メージを図 4 に示す．

5.1

実験条件

4.3.3

サービスによる球の軌跡

本実験では熟練者と初心者 4 人ずつに対して，前節で作サーバーのモーションを計測すると同時に，2 台の同期さ成した 4 種類のサービスを提示することで運動解析を行っれたカメラを用いてサービスの様子を撮影した．撮影した

た．実験場所は体育館を使用し，体育館の床に 4m × 5m の動画をもとに逆透視投影変換をすることで，球の実空間上範囲を芝生マットを敷きその上で計測を行った．実験参加の座標を求めた．

者には Xsens を着用させ，頭部には HTC VIVE を装着さ逆透視投影変換のために，テニスコートのキャリブレーションを行った．キャリブレーションはテニスコートの外枠せ，その後バーチャル環境内で使用可能なテニスラケットを持たせた．実験環境を図 2 に示す．の 1 頂点からコートの方向に横 12m，縦 24m の領域を 2m

実験参加者には合計 50 球のサービスをリターンさせた．

間隔で，高さ 2m のキャリブレーションポールを立てるこ

この内 ( i ) 最初の 10 球は球種を教えた状態でサービス F ととで行った．これにより各カメラ座標と実空間の 3 次元座

サービス S，(ii)(iii) その後の 40 球は球種を教えない状態で標の対応組を 253 組求めた．

リターンをさせた．40 球の内，(ii) 最初の 20 球はサービス続いて動画上の球の座標を求めるために，背景差分処理

F とサービス S，(iii) 残りの 20 球はサービス F’ とサービとトラッキングを行った，背景差分ではノイズが生じてしス S’ を提示した．実験 ( i )(ii)(iii) 全てにおいて同数のサーまうため，画像処理の細め太め処理によりノイズを低減を

ビス F とサービス S（もしくはサービス F’ とサービス S’）

した．トラッキングには OpenCV のトラッキング関数を用をランダムに並びかえ，全実験参加者共通の順で提示した．

いた．画像処理による計測では，フレーム毎の誤差が生じ実験参加者には打球前のサービスモーションと打球後の球てしまうため，X 軸と Y 軸，X 軸と Z 軸に関してそれぞれの運動が異なるサービスがあることを伝えずに行った．

2 次元関数近似を行った．

5.2

4.3.4

球の物理演算実験結果

通常のサービスであるサービス F とサービス S はそれぞ

前節で求めた 3 次元座標群とサービスの落下地点から，れ実験 (ii) での後半 5 回のものを平均化したもの，サービサービスにより球に加わった撃力，回転速度，回転角度を求ス F’ とサービス S’ はそれぞれ実験 (iii) での最初の 1 回のめた．撃力はインパクト前後 2 フレームの座標変化，回転ものを解析対象とした．解析の結果，サービス F とサービ速度と回転角度は飛行中に受ける力（重力，抗力，揚力），ス F’，サービス S とサービス S’ のテイクバック速度のピー

撃力，球のバウンド地点座標から求めた．これらの情報をクの時間差が，熟練者は-147，345ms，初心者は-14，61ms

各サービスに事前に与えておくことで，ゲームエンジンでであった（図 5）．表 2 に各実験参加者のテイクバック時間の自然な動きを実装した．トラック処理による球の軌跡と差を示す．

提示したサービスの球の軌跡を図 3 に示す．

5.3

4.3.5

提示サービス考察

同一の打球の運動に対するテイクバック速度のピーク時

打球前のサービスモーションと打球後の球の挙動を組み間の差が熟練者の方が大きかった原因として，サーバーの合わせることで，様々なサービスをを提示することができモーションやトスアップから熟練者が球種を予測していた

る．本研究では計測したフラットサービスとスピンサービことが考えられる．サービス F’ のリターンの際は球種がススそれぞれの打球前のモーションと打球後の球の挙動を組ピンでサービス速度が遅いと予測していたため右手の速度み合わせることで，合計 4 種類のサービスを作成した（表ピークに遅れが生じ，反対にサービス S’ のリターンの際は1）．

球種がフラットでサービス速度が速いと予測していたため右手の速度ピークが速くなったと考えられる．
一方，初心者は同一の打球の運動（サービス F とサービ© 2018 日本バーチャルリアリティ学会- 12C-5 -12C-5

図 5: 前後方向の右手の速度変化とリターンの動き（グラフの見方（左），熟練者（真ん中）と初心者（右））グより大きな時間差が観測された．
表 2: 各実験参加者の同一打球運動に対するテイクバック速度のピーク時間差 (ms)

謝辞

熟1

熟2

熟3

熟4

平均

F-F’-222-100-100-167-147

S-S’

278

500

222378345

初1

初2

初3

初4

平均

F-F’

56-67-11-33-14

shared representations and tennis return predictions.;

S-S’100440100

61

Frontiers in hu- man neuroscience, Vol. 8, pp. 781

本研究においては，サービスデータの取得に Dr. Roshan
Lalintha Peiris 氏の協力を受けた．

参考文献[1] Stephanie Cacioppo, Frederic Fontang:understanding over t:

Intentiona neuroimaging study on(2014.October)[2] Robert N Singer, James H Cauraugh:
ス F’，サービス S とサービス S’）のテイクバックのピーク

Visualsearch, anticipation, and reactive comparisons be-に熟練者ほどのずれは生じなかった．原因として，初心者

tween highly-skilled and beginning tennis players.;

は熟練者とは違い，打球前のサービスモーションから予測

Journal of Applied Sport Psychology, Vol. 8, pp. 9-26

はせずに打たれた球を見てから球種を判断していたため生(1996).

じたと考えられる．また初心者 1 はサービス F とサービス[3] Farrow Damian, Abernethy Bruce: Probing expert

F’ のテイクバック速度のピーク時間差が他の実験参加者とanticipation with the temporal occlusion paradigm.:違い正負逆転していた．これはサービス F’ を提示した際にExperimental investigations of some methodological

サービス F を提示した際よりも早くテイクバックをしていることを意味している．

6.

issues; Motor control, Vol. 9, pp. 330-349 (2005).
[4] Williams A Mark, Ward Paul: Anticipation skill in areal-world task: measurement, training, and transfer

結論in tennis.; Journal of Experimental Psychology, Vol.

本研究では打球前のサービスモーションと打球後の球の8, pp. 259 (2002).

挙動が一致するものとそうでないサービスを提示すること[5] Singer Robert N, Williams A Mark: New frontiers inで，テニス熟練者と初心者のリターンの運動解析を行った．

visual search: An exploratory study in live tennis sit-

解析のためにテニスのサービスを Xsens とカメラにより記uations.; Motor control, Vol. 69, pp. 290-296 (1998).

録し，これらの情報をバーチャル環境内に適用させた．バー[6] Iwatsuki Takehiro, Takahashi Masanori: Eﬀects ofチャル環境内にはテニスコートを作成した．

the intention to hit a disguised backhand drop shot

バーチャル環境内において，打球前のサービスモーショ

on skilled tennis performance.; International Journal

ンと，打球後の球の挙動を実際の打球と同じ組み合わせでof Sports Science & Coaching, Vol. 1, pp. 365-373

提示した試行と実際の打球と異なる組み合わせで提示した(2016).

試行を行なったところ，提示したサービスに応じて熟練者[7] Hurley Emilyi: Analysis of Service Placement withinのテイクバック完了のタイミングには，初心者のタイミン

Elite Tennis;Cardiﬀ Metropolitan University (2015).

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