1つの競技に何個のセンサーが要るか — 最小構成を問う2026年の論文4本
ウェアラブルのモーキャプはかつて17個のスーツを意味しました。2026年の4本が問うのは最小構成です。ランニングは1〜3個、ジャンプテストは1個、ベースランニングとハンマー投げはさらに要る——そして4競技を横断した検証はまだありません。
ウェアラブルのモーキャプはかつて17個のスーツを意味しました。2026年の4本が問うのは最小構成です。ランニングは1〜3個、ジャンプテストは1個、ベースランニングとハンマー投げはさらに要る——そして4競技を横断した検証はまだありません。
CalTennis は、単眼から3次元への姿勢推定を対象とした初の大規模スポーツベンチマーク(40選手・1100万枚超)。結果は「乖離」——相対的な関節角度は良好でも、深度と足の接地は系統的に失敗します。傷害リスクが宿る、まさにその局面で。
スマホのカメラ1台が床反力計・モーキャプ・筋電図を置き換えられるか。2026年の論文4本——OpenCap Monocular、BioHuman、From Pixels to Newtons、Pose-to-Biomechanics——を、上流の姿勢推定精度という共通の「天井」とともに読み解きます。
生体力学を研究室から現場へ持ち出す2026年の論文3本:Ultra Diffusion Poser(慣性センサ+UWBでカメラゼロの全身姿勢)、生体力学を考慮したマーカーレス手指計測、そしてVRのリアリティギャップを測るウェアラブル研究——各論文が残した未解決の問いとともに。
UnityでMeta XR SDKをゼロからセットアップし、Meta Questで動くプロジェクトを作るまでの全手順。使うべきUnityのバージョン(6.5ではなく6.3 LTS)、Androidモジュール、All-in-One SDK、Oculus XRとOpenXRの違い、OVRCameraRigとインタラクションRigまで。
片脚ジャンプの力でサッカーのキック速度はわかるのか? アマチュア6名の検証では、利き脚が明らかに強い一方(99対85km/h)、意外にも「非利き脚=軸足」が強い選手ほど利き脚のキックが速い傾向が見えました。
AppleのARKitはiPhoneをマーカーレスの3Dモーショントラッカーに変えます。では精度は? 被験者11名・10種目で検証したところ、ピーク屈曲の単一関節は約3°以内でしたが、完全伸展や床の近くでは誤差が最大63°に達しました。
スマホのアプリは本当に動きを計測できるのか。ViMAS・KinesioCapture・Coach’s Eye・LGait・SmartGaitの5つのモーションキャプチャ・アプリを、VICONなどと比較した検証結果から、実際の精度をアプリごとに解説します。
スマホは、フォームを直せるほど正確に動きを計測できるのか。AppleのARKitは、ふつうの2D動画から3Dモーションキャプチャを自動校正・リアルタイムで再構成します。VICON・2D動画・Kinectとの比較から、その可能性を解説します。
マーカーなしで3Dの動きを捉える3つの方法——単一カメラ+AI深度、深度センサー、複数カメラ。精度・コスト・セットアップでどう違うか、どう選ぶかを解説します。