機械学習によるサッカーボールのキック精度の測定

Dec 16, 2023

商用の、したがって高価なスポーツ追跡ソリューションは通常、サッカー、ゴルフ、サッカーなどでボールがゴールに対してどこに位置するかを測定するためにコンピュータービジョンに依存しています。 非常に便利ですが、非常に扱いにくいものでもあり、悪天候、周囲光のレベルの低さ、カメラの視界を単に遮るものによって中断される傾向があります。 オースティン・アレンは、高価な視覚システムに依存する必要のない、より堅牢なものを作りたいと考え、代わりにサッカー ボールが蹴られる場所を決定するためのいくつかの加速度計を備えたリバウンダーのプロトタイプを思いつきました。

リバウンダーは、ボールのトランポリンのように機能する弾力のあるネットと考えることができます。 野球選手やサッカー選手は正確性を練習するためにそれらを使用しており、その自己完結型の性質により優れた候補者となりました。 アレン氏の計画は、各コーナーに 1 つずつ計 4 つの加速度計を配置し、加速度の違いを利用してボールがどこに到達したかを計算するというもので、すべて継続的に実行するカメラを必要としませんでした。

リバウンダーの金属フレームは、軽量で十分な強度があるため、電線管の曲げ部分から作られています。 さまざまな部品を止めねじカップリングで結合した後、中央に中央のチューブを追加してバックブレースの一部を形成し、電子機器のマウントとして機能させました。 最後に、適切な量の跳ね返りを可能にするために、伸縮性のあるバンジー コードを使用してネットの 4 つの側面をそれぞれ取り付けました。

MPU-6050 は現在では古いセンサーであり、最新の設計に負けていますが、その信頼性と安価な性質により、プロジェクトでの使用に適しています。 Allen 氏は、各モジュールのカスタム マウントを 3D プリントすることから始め、次に IMU を四隅にジップで結び、その後、電源バスと I2C バス ラインを電子機器の筐体まで配線しました。 基本回路が ESP32 開発ボードと TCA9548 I2C マルチプレクサ ブレークアウトで検証されると、4 つの MPU-6050、インジケータ LED、および前述の ESP32 と TCA9548 用のコネクタを備えたカスタム PCB を設計しました。

加速度計から情報を読み取る前に、新しい値をできるだけ早く取得するために、フル +/- 16g スケールと最速のポーリング レートを使用するように加速度計を設定する必要がありました。 各 MPU-6050 からデータを取得するには、最初にどの I2C ラインをアクティブにするかを I2C マルチプレクサに指示します。 次に、ESP32 は I2C 経由で X、Y、Z レジスタの値を要求して保存します。最終ステップでは、生の ADC 値から理解可能な加速度単位への変換が行われます。 最後に、ホスト スクリプトが後で保存して処理できるように、結果がシリアル上に出力されます。

ネット上のボールの位置を正確に決定するためにモデルをトレーニングするプロセスは、生のトレーニング データセットとテスト データセットを収集することから始まりました。 ネットの下に設置されたウェブカメラは、加速度センサーが常にポーリングされている間、ボールが着地した場所を記録します。 バウンスが検出されると、Web カメラによって決定されたボールの位置が MPU-6050 データにラベル付けされ、すべてがトレーニングのために TensorFlow のリカレント ニューラル ネットワークに渡されます。

全体として、モデルは加速度計だけを使用してボールの位置を平均 0.2 インチ以内で推測できました。より多くのデータを収集し、ポーリング レートを高速化し、カメラの解像度/フレーム レートを高めることで、さらに改善できる可能性があります。 この概念実証は、スポーツ トレーニングの世界における多くの期待を示しています。詳細については、Allen の記事を参照してください。