ビジョンAIがどのようにボールの軌道予測を改善し、スポーツ、ロボット工学、その他のスマート・アプリケーションのためのリアルタイムの洞察を可能にするかをご覧ください。
好きなバスケットボール選手がシュートを決めたとき、それがフープに入るか外れるかはよくわかる。人間であれば、様々なバスケットボールの試合を見てきて、何が起こるかを知っているため、このような予測ができるのだろう。今、機械がカメラを通してバスケットボールの試合を見ていて、シュートがフープに入るかどうかを見極めようとしているところを想像してみてほしい。
もっと複雑だ。私たちが経験を通じて発達させる視覚的知性を再現するのは、言うほど単純なことではない。実際、ボールの軌道予測は、機械がどのように動き、スピン、角度を分析し、ボールの着地点を予測できるかを探求する魅力的な研究分野である。
1537年、イタリアの数学者ニッコロ・タルターリアは、大砲の弾が45度の角度で発射されたときに最も遠くまで飛ぶことを発見した。彼の発見は、今日の私たちが運動と予測を理解するための基礎を築いた。
現在、コンピューターサイエンスと人工知能（AI）の進歩により、機械はボールの軌道を正確かつリアルタイムで予測できるようになった。ボールの位置、スピード、スピン、角度などの詳細を分析することで、AIシステムはボールの着地点を予測することができる。これは、選手のトレーニングやパフォーマンス分析から、ヘルスケアやロボット工学に至るまで、さまざまな用途に役立っている。
特にコンピュータ・ビジョンは、機械が周囲の世界から視覚情報を解釈し理解するのを助けるAIの分野である。システムが物体を認識し、その動きを追跡し、カメラやビデオを通して見たものを理解することを可能にするものだ。
ボールの軌跡予測にUltralytics YOLO11や Ultralytics YOLO26のようなコンピュータビジョンモデルを適用すると、システムはフレームごとにボールを検出し、追跡することができます。この視覚データは、各フレームにおけるボールの位置に関する正確な情報を提供し、これを使用して時間経過に伴うボールの速度と方向を推定することができます。AIモデルや様々なアルゴリズムは、このデータを使ってボールの次の行方を予測することができる。
この記事では、ボールの軌道予測、様々なアプローチ、そしてコンピュータービジョンの役割について説明します。さっそく始めよう！
興味深い研究分野であるだけでなく、ボールの軌道予測は多くの分野で実用的でインパクトのある技術開発を推進している。例えば、自律走行車では、軌道予測によって他の車や自転車、歩行者の将来の進路を予測することができる。これらの移動体が数秒後にどこにいる可能性が高いかを予測することで、自動運転システムは事前に速度を調整したり、車線を変更したり、衝突の可能性を回避したりすることで、より安全で効率的な判断を下すことができる。
同様に、ロボット工学では、ボールの軌道予測により、機械が動く物体を高精度で検出、追跡、反応することが可能になる。これは、産業用ロボットや宅配用ドローンなど、高速で移動する物体をリアルタイムで処理する必要がある自動化システムで特に有用である。
では、ボールの軌道予測は実際にどのように行われるのだろうか。それは使用する方法によって異なる。一般的に、どの手法も目指すところは同じで、ボールが今どのように動いているかを理解し、次にどこに行くかを予測することです。
ここでは、さまざまなアプローチの一部を垣間見ることができる：
次に、コンピュータビジョンに基づくボールの軌道予測の仕組みと、それを可能にするアルゴリズムについて詳しく見ていこう。
コンピュータビジョンがボールの軌道予測にどのような役割を果たしているのか、またこれらのシステムがどのように機能するのかを見る前に、基本的なことを説明しよう。
ボールの軌道予測には一般に、トラッキングとモーション・モデリングの2つの主要部分が含まれる。トラッキングアルゴリズムは、映像の中でボールをフレームごとに追跡し、次にボールが現れる場所を推定するために使用される。これらの方法は、短期的なリアルタイムの予測に役立ちます。
一方、モーション・モデリング手法（通常、物理学や機械学習が関係する）はさらに一歩進んでいる。ボールがどこに着地するかを含め、ボールの完全な軌道を予測することを目的としている。
簡単に言えば、トラッキングはボールの現在の位置と動きを決定し、モデリングはその情報を使って将来の軌道と着地点を推定します。これらを組み合わせることで、正確なボールの軌道をリアルタイムで予測することができるのです。
なぜトラッキングと予測の区別が重要なのか不思議に思うかもしれません。このトピックをさらに掘り下げていくと、多くのトラッキング・アルゴリズムが単にトラッキングするだけではないことに気づくだろう。ボールが次にどこに現れるかという短期的な予測も行っているのだ。
例えば、YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルは、ByteTrackやSORTのようなトラッキングアルゴリズムによってオブジェクトトラッキングをサポートし、各ビデオフレームの検出データを使用して、ボールの次の位置をリアルタイムで推定します。これにより、ボールが素早く動いたり、部分的に隠れたりしても、システムは正確なトラッキングを維持することができます。
しかし、これらのモデルは動きを追うことには長けているものの、ボールの飛行経路全体や着地点ではなく、次の位置だけを予測するのが一般的だ。そこで、モーション・モデリングの手法が不可欠になる。
つまり、コンピュータビジョンのモデルだけでは、ボールの軌道を完全に予測することはできない。ボールの位置を1フレームごとに検出し、追跡することはできるが、重力、スピン、抗力、空気抵抗など、ボールの動きに影響を与える物理的な力を考慮することはできない。
正確な長期予測を行うために、コンピュータビジョンからの視覚データは、しばしば運動モデリング手法と組み合わされる。これらの方法は、物理学に基づく方程式または機械学習アルゴリズムのいずれかを使用して、時間の経過とともにボールの動きを分析し、着地点を含む完全な軌道を予測する。
トラッキングアルゴリズムは、ボールの軌道予測システムにとって非常に重要な部分です。ボールの位置と動きを時間経過とともに推定する一方で、短時間のオクルージョン（ボールが一時的に他の物体によって視界から隠されること。
次に、一般的なトラッキングアルゴリズムについて説明します。
カルマンフィルターは、測定値にノイズがあったり不完全であったりする場合でも、物体の位置と速度を経時的に推定するために使用される数学的アルゴリズムである。例えばNASAでは、カルマンフィルターを使って飛行体の経路を追跡・再構築している。
センサーデータと車両運動モデルを組み合わせることで、システムはノイズの多いデータを除去し、実際の飛行軌跡を正確に再構築し、車両が次にどこへ行くかを短期的に予測することができる。このため、このフィルターは多くの分野でリアルタイムの追跡や制御に非常に有用である。
カルマンフィルター自体はコンピュータビジョンアルゴリズムではないが、ビジョンベースのシステムにおいて、ビデオフレームをまたいでボールなどの移動物体を追跡するために一般的に使用されている。これは、物体が次に現れる場所を予測し、その予測を実際の検出データと比較し、正確さを保つために推定値を更新することで機能する。この継続的な予測と修正のサイクルにより、物体が視界から一時的に消えたり、急に速度が変化した場合でも、リアルタイムのトラッキングに効果的です。
ByteTrackはリアルタイムオブジェクトトラッキングアルゴリズムで、ビデオフレームをまたいでボールのような動く物体を追跡するために使用されます。各フレームでオブジェクトを検出し、同じオブジェクトの検出を時系列でリンクさせ、トラックレットと呼ばれる連続シーケンスを作成することで動作します。
トラックレットは、オブジェクトがどこにいて、どのように動くかを示す一連の短いフレームである。このリンク処理により、システムはビデオ全体を通して各オブジェクトの一貫したアイデンティティを保つことができる。
ByteTrackは、信頼度の低い検出を破棄する旧来のトラッキング手法とは異なり、検出を保持し、再チェックします。これは、オブジェクトが素早く動いたり、ぼやけたり、一時的に隠れたりしても、スムーズで安定したトラッキングを維持できることを意味します。ByteTrackは単体ではオブジェクト検出器ではありませんが、Ultralytics YOLOv8やYOLO11のようなコンピュータビジョンモデルと併用することで、リアルタイムで正確かつ確実にオブジェクトを追跡することができます。
BoT-SORTは、先進的なマルチオブジェクトトラッキングアルゴリズムであり、ビデオフレームをまたいで移動するオブジェクトをシステムが追跡する方法を改善します。ByteTrackをベースに、カメラの動き補正やオブジェクトの再同定といった主要な機能を追加しています。
カメラモーション補正は、パンや手ぶれなどのカメラの動きを補正するのに役立ち、再同定は、同じオブジェクトが視界から離れたり、再び現れたりした後でも、システムが同じオブジェクトを認識し、追跡し続けることを可能にする。ByteTrackのように、YOLOv8やYOLO11のようなモデルと組み合わせて使用することもできます。
トラッキングの仕組みと、それがボールの軌道予測にどのように結びつくかを見てきたところで、ボールの動きを推定するために使用される主な軌道予測アルゴリズムと手法の種類を詳しく見ていこう。
物理学ベースの運動学モデリングは、運動の基本法則を使用してボールの軌道を予測します。ボールの初速、打ち出し角度、重力、空気抵抗、スピンなどの要素を考慮して飛行経路を計算します。これらの要素を組み合わせることで、モデルはボールがどの瞬間にどこにいて、どのくらいの速度で、どの方向に動くかを推定します。
例えば、野球やゴルフのようなスポーツでは、スイングスピードと打ち出し角に基づいて、ボールがどの方向にどれだけ飛ぶかを予測するのに役立つ。制御された環境では非常に正確ですが、風やバウンド、選手の相互作用など、予測不可能な実世界の条件下では、予測エラーを引き起こす可能性があります。
物理モデルベースの手法は、コンピュータビジョンと組み合わせることで、スポーツ分析や審判における実用的なアプリケーションを可能にする。例えばHawk-Eyeは、ボールの3D軌道をリアルタイムで再構築するマルチカメラビジョンシステムです。
同期した複数の高速カメラを使用してボールの位置を多角的にとらえ、三角測量、運動方程式、補間法を適用してボールの軌道を推定します。この統合は、テニス、クリケット、サッカーなど、ラインコールやパフォーマンス分析に軌道精度が不可欠なスポーツにおいて、正確なトラッキングと意思決定をサポートします。
機械学習の回帰モデルは、明示的な物理方程式に頼ることなく、ボールの将来の位置や軌道を予測することができる。その代わりに、ビデオベースのトラッキングシステムやセンサーを通じて収集された位置、速度、スピン、角度などのデータからパターンを学習する。
コンピュータ・ビジョンのトラッキング・アルゴリズムと組み合わせることで、ビジョン・システムはビデオ・フレーム全体でボールの位置を捉える。この位置データが回帰モデルの入力となり、ボールの動きが時間とともにどのように変化するかを学習する。一度学習されたモデルは、すでに観察された内容に基づいて、ボールの次の位置や全体的な軌道を予測することができる。
例えば、卓球ロボットやピンポンロボットシステムに関しては、追跡された何千もの軌道から学習された回帰モデルにより、ボールの飛行やバウンドパターンをリアルタイムで予測できることが示されている。これにより、ロボットはピンポン玉や卓球玉をキャッチしたりリターンしたりするために、それ自体の位置を決めたり、素早く反応したりすることができる。これらのモデルは、実世界の例から直接学習するため、スピン、空気抵抗、表面接触などの予測不可能な影響を、純粋に物理ベースの手法よりもうまく処理できることが多い。
リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）とロング・ショートターム・メモリー・ネットワーク（LSTM）は、動きやその他の時系列情報など、時間とともに変化するデータを処理するために設計されたAIモデルである。RNNやLSTMは、以前に起こったことを記憶しているため、動きのパターンを認識し、次に何が起こるかを予測するのに役立つ。
ボールの軌道予測では、これらのモデルは、ボールの過去の位置、速度、スピンが、ボールの次の行き先にどのように影響するかを学習する。コンピュータービジョンやオブジェクトトラッキングと組み合わせることで、ビジョンシステムはフレームをまたいだボールの位置を捉えることができる。RNNは、この一連の位置を使用して、ボールの次の動きや完全な経路を予測することができます。
また、LSTMはより長い時間にわたって情報を記憶できるため、特にインパクトが大きい。これにより、ボールが素早く動いたり方向が変わったりしても、その動きを完全に追うことができる。
最近の研究では、この考えをさらに一歩進めている。科学者たちは、選手の動きや相互作用を分析することで、チームスポーツにおけるボールの軌道を予測できる階層的Bi-LSTMモデルを開発した。これらのモデルは、ボールが一時的に隠れたり、視界から外れたりした場合でも、プレーヤーの行動パターンを利用して、ボールがどこにある可能性が最も高いかを推測し、ボールの位置を推定することもできる。
コンピュータビジョンとボールの軌道予測について理解を深めたところで、スポーツ、リハビリテーション、ロボット工学などの分野での実用的な応用を探ってみよう。
ボールがどのように動き、どこに着地するかを理解することは、多くのスポーツにおいて極めて重要である。カメラやセンサーからの情報を使って、AIモデルはボールの軌道や初速を予測することができ、スポーツチームがプレーを予測し、テクニックを向上させ、より賢い決断を下すのに役立つ。
また、スピンやリリースアングルなどの要素を分析することで、選手のトレーニングをサポートし、アスリートのパフォーマンス向上や怪我の回避を支援します。現在、多くの最先端のスポーツ・トレーニング・システムは、スキル開発と戦略を強化するためにボールの軌道予測を使用しています。
例えば、研究者たちは、テニスボールの軌道を検出・予測できるテニスロボット用のコンピュータビジョンシステムを開発した。ステレオカメラと畳み込みニューラルネットワークを使用することで、このシステムはロボットがボールを3次元（x軸、y軸、z軸）で見ることができ、プレー中により正確に反応できるようになる。これは、競技のために選手を訓練するための、ゲームを変えるツールになり得る。
コンピュータ・ビジョンに基づくボールの軌道予測システムを使用する主な利点をいくつか挙げよう：
コンピュータビジョンに基づくボールの軌道予測には多くの利点がありますが、考慮すべき限界もあります。以下に留意すべき点をいくつか挙げます：
ビジョンAIによるボールの軌道予測は、物理学、コンピュータ・ビジョン、機械学習を統合し、驚くべき精度で動きを理解し予測します。スポーツパフォーマンスの分析から、患者の回復や産業オートメーションシステムの支援まで、軌道予測は視覚データを実用的な洞察に変えます。テクノロジーが進歩し続けるにつれ、パフォーマンス、安全性、意思決定を強化する、よりスマートで、より速く、より適応的な方法への道が開かれています。
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