論文の概要: Deterministic Reconstruction of Tennis Serve Mechanics: From Aerodynamic Constraints to Internal Torques via Rigid-Body Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18320v1
- Date: Sat, 20 Dec 2025 11:32:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.446723
- Title: Deterministic Reconstruction of Tennis Serve Mechanics: From Aerodynamic Constraints to Internal Torques via Rigid-Body Dynamics
- Title(参考訳): テニスサーブ力学の決定論的再構成:リギッド・ボディダイナミクスによる空気力学的制約から内部トルクへ
- Authors: Sun-Hyun Youn,
- Abstract要約: 本稿では,ヒト上半身の12自由度マルチセグメントモデルを用いて,テニスサーブに対する物理に基づくアプローチを提案する。
可視運動学と内部運動学の解離を解明することにより、テニスサーブの力学を理解するための第一原理の枠組みを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Most conventional studies on tennis serve biomechanics rely on phenomenological observations comparing professional and amateur players or, more recently, on AI-driven statistical analyses of motion data. While effective at describing \textit{what} elite players do, these approaches often fail to explain \textit{why} such motions are physically necessary from a mechanistic perspective. This paper proposes a deterministic, physics-based approach to the tennis serve using a 12-degree-of-freedom multi-segment model of the human upper body. Rather than fitting the model to motion capture data, we solve the inverse kinematics problem via trajectory optimization to rigorously satisfy the aerodynamic boundary conditions required for Flat, Slice, and Kick serves. We subsequently perform an inverse dynamics analysis based on the Principle of Virtual Power to compute the net joint torques. The simulation results reveal that while the kinematic trajectories for different serves may share visual similarities, the underlying kinetic profiles differ drastically. A critical finding is that joints exhibiting minimal angular displacement (kinematically ``quiet'' phases), particularly at the wrist, require substantial and highly time-varying torques to counteract gravitational loading and dynamic coupling effects. By elucidating the dissociation between visible kinematics and internal kinetics, this study provides a first-principles framework for understanding the mechanics of the tennis serve, moving beyond simple imitation of elite techniques.
- Abstract(参考訳): テニスに関する従来の研究は、プロ選手とアマチュア選手を比較した現象学的観察や、近年ではAIによるモーションデータの統計分析に頼っている。
エリート選手が行う「textit{what}」を記述するのに効果的であるが、このような動きは力学の観点からは物理的に必要である。
本稿では,ヒト上半身の12自由度マルチセグメントモデルを用いて,テニスサーブに対する決定論的,物理的アプローチを提案する。
モーションキャプチャーデータにモデルを適合させるのではなく、軌道最適化により逆キネマティクス問題を解くことにより、フラット、スライス、キックが必要とする空力境界条件を厳密に満たす。
その後、仮想パワーの原理に基づく逆動力学解析を行い、ネットジョイントトルクを計算した。
シミュレーションの結果、異なる目的のための運動軌道は視覚的類似性を共有する可能性があるが、基礎となる運動学的プロファイルは劇的に異なることが明らかとなった。
重要な発見は、手首に最小の角変位(特に「キート」位相)を示す関節は、重力負荷と動的結合効果に対抗するために、相当かつ非常に時間的に変化するトルクを必要とすることである。
本研究は、可視運動学と内部運動学の解離を解明することにより、テニスサーブの力学を理解するための第一原理の枠組みを提供する。
関連論文リスト
- PhysRVG: Physics-Aware Unified Reinforcement Learning for Video Generative Models [100.65199317765608]
物理原理は現実的な視覚シミュレーションには基本的だが、トランスフォーマーベースのビデオ生成において重要な監視対象である。
本研究では,物理衝突ルールを高次元空間に直接適用した映像生成モデルのための物理認識強化学習パラダイムを提案する。
このパラダイムを、MDcycle(Mimicry-Discovery Cycle)と呼ばれる統合フレームワークに拡張することで、大幅な微調整を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-16T08:40:10Z) - ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation [55.456455952212416]
ProPhyは、明示的な物理認識条件付けと異方性生成を可能にするプログレッシブ物理アライメントフレームワークである。
ProPhyは既存の最先端手法よりもリアルでダイナミックで物理的に一貫性のある結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-05T09:39:26Z) - Mimicking the Physicist's Eye:A VLM-centric Approach for Physics Formula Discovery [98.58830663687911]
VIPERR-aq1は、方程式推論のための視覚誘導を行うマルチモーダルモデルである。
視覚知覚、軌跡データ、象徴的推論を統合し、科学的発見過程をエミュレートする。
常に最先端のVLMベースラインを精度と解釈性で上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-24T14:34:21Z) - Half-Physics: Enabling Kinematic 3D Human Model with Physical Interactions [89.88331682333198]
SMPL-Xを周囲との動的物理的相互作用が可能な有形実体に埋め込む新しい手法を提案する。
本手法は,シーンやオブジェクトとの物理的に妥当な相互作用を確保しつつ,固有のSMPL-Xポーズの運動制御を維持する。
広範かつ複雑な訓練を必要とする強化学習法とは異なり、ハーフフィック法は学習自由であり、あらゆる身体形状や運動に一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-31T17:58:33Z) - Spatial-Temporal Graph Diffusion Policy with Kinematic Modeling for Bimanual Robotic Manipulation [88.83749146867665]
既存のアプローチは、遠く離れた次のベストなエンドエフェクタのポーズを予測するポリシーを学びます。
すると、運動に対する対応する関節回転角を逆運動学を用いて計算する。
本稿では,Kinematics 拡張空間テンポアル gRaph diffuser を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-13T17:48:35Z) - Optimal-state Dynamics Estimation for Physics-based Human Motion Capture from Videos [6.093379844890164]
オンライン環境での運動学観測に物理モデルを選択的に組み込む新しい手法を提案する。
リカレントニューラルネットワークを導入し、キネマティックス入力とシミュレートされた動作を熱心にバランスするカルマンフィルタを実現する。
提案手法は,物理に基づく人間のポーズ推定作業に優れ,予測力学の物理的妥当性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T10:24:59Z) - Trajectory Optimization for Physics-Based Reconstruction of 3d Human
Pose from Monocular Video [31.96672354594643]
本研究は,単眼映像から身体的に可視な人間の動きを推定する作業に焦点をあてる。
物理を考慮しない既存のアプローチは、しばしば運動人工物と時間的に矛盾した出力を生み出す。
提案手法は,Human3.6Mベンチマークにおける既存の物理法と競合する結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T18:02:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。