Custom project - Open Source Software for Post-Match Spatio Temporal Performance Analysis of Soccer Players

サッカー選手の時空間パフォーマンス分析のためのオープンソースソリューションの開発

Tokyo Techies 学生研究プロジェクト:

サッカー選手の試合後の時空間パフォーマンス分析のためのオープンソースソフトウェア

Tokyo Techiesの学生による研究

研究アドバイザー:Tokyo Techies ロボティクステクノロジー部門責任者


抄録

オープンソースの試合後分析ソフトウェアにより、選手とサッカーボールの動きを2次元の軌跡で鳥瞰図から再現。これにより、サッカーボールに対する選手の動きの時空間分析が可能になります。各プレイヤーは、1秒未満の一定の間隔で静止衛星から高周波データを収集する全地球測位システム(GPS)装置を装着しています。収集された選手とサッカーボールの位置データは、Qt Creatorを使って開発されたアニメーションタイプのプロットを使用する事で視覚化されます。各プレーヤーについて次のような測定基準が設定されます:選手がカバーした合計距離、瞬間速度、所持率、そして合計接触数。前者の2つの解析は、曲面にある2点の間を計測する “Haversine式直線距離計算式” を使用して計算されます。測定基準を設ける事により、各プレーヤーとチーム全体の全般的なパフォーマンスの洞察を得る事ができます。開発されたソフトウェアは日本のアメリカンスクール(ASIJ)のサッカーチームが試用中であり、GNU General Public Licenseの下でオープンソースソフトウェアとしてリリースされています。

キーワード

時空間分析・サッカー選手のパフォーマンス分析・Haversine式・静止衛星・全地球測位システム(GPS)

謝辞

このプロジェクトに協力してくれたTokyo Academisのスタッフと学生に感謝します。


  1. 序論
    現代のスポーツでは、メジャーなチームやリーグは毎シーズンその競争力を高めています。その結果、テクノロジーは、意思決定の様々な側面の正確性と有効性、およびプレーヤーのパフォーマンスの向上に大きな役割を果たし始めています。これには、テニス、バスケットボール、サッカーに限らず、様々なスポーツに及ぶGPSデバイスやモーションセンサーなどの技術の実装が含まれます。例えば、テニス協会(ATP)では、Hawk-Eye [1]がすべてのゲームに実装されており、プレーヤーはボールが範囲内または範囲外で打撃されたかどうかについて判断を仰ぐ抗議をすることができます。具体的には、テニスの試合では、ボールの一部が境界線と接触している限り、ボールは境界内にあると見なされます。ヒューマンエラーは避けられず、肉眼では毎回正確な判断はできません。したがって、ほとんどの判断は審判によって行われますが、物議を醸す判断はホークアイによって正確に行われます。同様に、全米バスケットボール協会(NBA)では、STATS SportVU [2]を使用して、スピード、距離、選手の距離、ボールの所持率などの測定基準に基づいて統計を作成します。このソフトウェアは、アリーナに設置された6台のカメラシステムを利用しています。これは、毎秒25フレームでリアルタイムの位置を追跡する物です。これにより、最も洗練されたゲーム統計のデータストリームが利用可能になります。バスケットボールでは、インスタントリプレイ[3]はブザービータープレイのシュートの瞬間など、ゲーム内の重要な瞬間を判断するために使用されます。同様の技術を使用して、リプレイ[4]が野球のゲームに実装されました。これに加えて、どちらのスポーツもビデオ再生技術を使用してレフリーとアンパイアが試合の確認をする事ができるだけでなく、バ​​スケットボールならポイント、アシスト、スティール、また野球であればヒット数、打点、アウトの数等を試合後の統計確認に利用することもできます。 これら2つの技術はまったく異なるスポーツでも同じタスクを実行します。テニスとバスケットボールの両方の技術形態は、世界中の公式サッカーゲームに実装されているソフトウェアや機械装置と同型です。これらのサッカーの機械装置には、Adidasが開発したmiCoach Smart Soccer Ball [5]が含まれます。ここではGPSデバイスがボールに埋め込まれ、速度、回転、パワーなどの測定基準を追跡すると同時に、FIFA Goal-LIne Technology(6)が、ゴールとボールの両方にセンサーを使う事で、ボールがゴールラインを越えたかどうかを判断可能にします。もう1つの例は、ビデオアシスタント審判員[7]です。現場にカメラが設置されているので、物議を醸す試合がゲーム内で発生すると、審判員は試合を止めてスクリーン上でそのプレイを確認できます。ここで作成されたソフトウェアは、プレーヤーのパフォーマンスを向上させることを目的としており、ポストゲームに鳥瞰図を通してプレーヤーとボールの間の時空間の動きを視覚化するGPS追跡装置を使う同じガイドラインに沿っています。1.2 動機
    日本のアメリカンスクールでは、上記の商用ソリューションは後述の理由により適切ではありません。1)高校のサッカーの試合で実装するにはコストが高すぎる 2)学校の競技場は屋内ではなく屋外にあるため、さまざまな問題が発生する。これには、フィールド高所の周囲へのカメラの設置、天気に基づいてレンズを調整すること、および他の環境要因に基づいて行われる継続的な測定が含まれます。したがって、追跡装置やセンサーを使用せずに、ビデオカメラを介してサイドラインからゲームを撮影します。これはゲーム後の単純分析を可能にする一方で、ゲームの視覚的側面に限定される上に、ゲームの統計的側面を欠き、自動分析ではなく手動分析で行うという結果になります。したがって、この製品の開発の背後にある動機は、高校サッカーゲームのより詳細な分析を行う事で、試合後にコーチ、そしてプレーヤー自身がパフォーマンスを視覚と数値の両方の統計を含む自動分析に基づいて、改善することができるようになります。セクション3では、ソフトウェアアプリケーションとパフォーマンスメトリクス(測定基準)について説明します。ソフトウェアを試した結果得られた実験結果はセクション4を参照。ソフトウェアの有効性と正確性に基づく結論はセクション5を参照。また、こちらの開発されたソフトウェアは無料でダウンロードが可能です。https://github.com/tyler-cross/Soccer-Player-Performance-Analysis
  2. ハードウェア
    2.1 選択されたデバイス図1に示すように、選択されたデバイスはColumbus V-900多機能GPSデータロガー[8]でした。MediaTek ARMスーパーシングルチップを搭載したこのデバイスは、衛星からの信号を受信し、衛星から現在の位置の座標点を収集します。これは1秒の再獲得時間で完了する為、サッカーが行われる速度に対して十分な速度である。この判断は、プロのサッカー選手が達成した最高速度記録に基づいており、約4秒間で37 kmphに達することを表しています。したがって、この特定の状況では、装置は4秒間に4点を集めることができる。さらにこの装置は、50%の確率で平均誤差半径3メートルの精度があり、これは、競技場でのサッカー選手の一般的な二次元の動きを識別するのに十分である。さらに、V-900は4Gの加速限界と20mpsのジャーク限界を持ち、プレーヤーの衝突や落下中の衝撃に耐えながらのデータの収集を可能にします。55 gの重さのこの装置は43 x 74 x 9.9 mmのプリズムで、プレイヤーがゲーム中に持ち運んだり、装着することができます。この装置は最大25,000,000ポイントを集めることもでき、その結果、最大容量2ギガバイトのSDカードに保存および検索できる非常に高密度のデータセットが得られます。収集されたデータのフォーマットは、日付、時刻、緯度、経度、速度、および方位によって表示されます。仕様の全リストを表1に示します。各デバイスの小売価格は約85米ドルです。装置は体の一部に固定されています。

    図1.選択された装置。表1. Columbus V900の仕様

    仕様
    サイズ (43 x 74 x 9.9) mm
    重量 日付、時間、緯度、経度、速度、見出し
    データフォーマット 12,5
    メモリー SD Card (2GB)
    ウェイポイント量 504,000 points
    感度 > -165 dBm
    再取得時間 < 1 sec
    精度 2.0 m/CEP
    加速限界 4G
    ジャーク制限 20 m/sec

     

    2.2 デバイス評価

    初期の段階では、iPhoneの方位磁石アプリを使用して街を歩いている間に、人間の現在位置のデータポイントが収集されていました。これらのデータポイントは、度、分、秒の形式で表示されます。収集後、データポイントは10進数形式に変換され、ターミナルのGNUPlotアプリケーションにコピーされて街区の正確なイメージが表示されました。同じiPhoneアプリケーションを介して、サッカー場の正確な位置とサイズがわかっているデータポイントを収集する場合も、同様のプロセスが実行されました。これらの点は再び10進数に変換され、点間の距離がHaversine式を使用して計算されました。(次のセクションで説明します。)そして距離はサッカー場のオリジナルの寸法で検証されます。                       図2は、データ収集の初期段階に歩いた街区と、GNUPlotを使用して作成された収集ポイントのプロットを示しています。見て分かるように、収集されたGPSのデータポイントは、辿られた元の経路を再構成する際に正確に使用されることができます。

    図2.歩いた街区

    2.3 サッカーボール

    このプロジェクトのためのボールの選択は現在検討中です。一つの選択肢は、Adidas miCoach Smart Soccer Ball [5]に似たサッカーボールを使用することです。このボールは、内部にBluetoothチップが実装されたサイズ5の規制サッカーボールです。ただし、センサーチップの代わりに、サッカーボールの動きを最新の状態で追跡できるように、ボールの内側にGPSデバイスを実装します。もう一つの選択肢は、フィールドにカメラを設置し、通常のサイズ5の規定のサッカーボールを使用することです。ボールを追跡するためにGPSチップを使用する代わりに、カメラはフィールド上のボールの位置を視覚的に監視します。

     

  3. ソフトウェアデザイン
    3.1 ソフトウェア開発のために選ばれたツールはQt Creator(バージョン5.7.0)、オープンソース、クロスプラットフォーム互換の統合開発環境です。Qt Creatorには、コーディング用とユーザーインターフェース用の2つの主要コンポーネントがあります。 QtのすべてのコードはC ++言語で書かれており、ソフトウェアの視覚的な結果はコードを通して開発することができます。一方、ユーザーインターフェイスとはソフトウェアの視覚的側面を指し、これは最終製品に表示されるソフトウェアの側面です。ユーザーインターフェイスは、ウィジェットと視覚的なドラッグアンドドロップによるハンズオンコーディングを利用しています。コーディングとユーザーインターフェースの両方を組み合わせることで、ラピッドプロトタイピングを完了する事ができます。QtCreatorを使用すると、前述したオリジナルのプロセス(デバイス評価を参照)を複製し、さらに強化することが可能です。収集したポイントがQt Creatorのコードにコピーされると、散布図に時系列で表示され、この表示はユーザーインターフェースを介して実行されます。Qt CreatorとGNUPlotの主な違いは、Qt Plotは複数の異なる点のセットを結ぶだけでなく(プレーヤーとボールの両方を追跡する場合に必要)、GNUPlotのように表示されているのが静止データではなく常に動いていることです。3.2メトリクス 3.2.1  カバーされる合計距離。総走行距離は、ゲーム中に各プレイヤーがカバーした距離の合計を表します。各プレーヤによって収集された生のGPS衛星データを表示するとする。 
  4.   (1)

     

    ここで、λおよびΦはそれぞれ緯度および経度を表し、nは各プレーヤによって収集されたデータポイントの総数を表す。

    合計距離Tdは、各プレーヤーが走ったDのすべての点についての各対の点の間での累積Haversine距離Hdiです。これは以下の式で求める事が可能

       

    (2)


    そして

     

      (3)
       

    (4)

       

    (5)

    そして、Rは地球の半径です。 Hdiの単位は、特定のRの単位に依存する。上記の式は、地球の表面が平面ではなく曲面である所へ点が存在するために使用される(図3を参照)。図3.地球の曲度による直線2点の曲度


    図3 地球の湾曲による直線2点の曲率

    3.2.2 瞬間速度

    瞬間速度は、各瞬間に到達した各プレーヤーの速度を表します。平均速度では、一定の時間に収集された瞬間速度の平均によって表される1つの値しか得られませんが、瞬間速度はプレーヤーの活動のより良い洞察を得られるので、平均速度よりも好まれます。これは、GPSがデータを収集する事で、tsがサンプリングレートとなる事ではじき出されます。

     

       

    (6)

     

    3.2.3 所持率

    「所持率」には、「加算された2つの数字が常に100になる割合としての比率」や「どちらのチームによってもボールが所持されていない場合を除いて、各サイドがボールを所持した時間」など、いくつかの定義があります。この場合、所持率は、ボールが各プレーヤーの一定の距離の半径に入る回数で定義されます。半径は2メートルに設定されており、ボールがプレーヤーの所持と見なされるのに適切な距離です。所持率は、次の公式で表されます。ここで、βは各個々のプレーヤーのボールの所持率を表し、それがチームの合計所持率を表します。

       

    (7)

     

    3.2.4 総接触(タッチ)数

    総接触数は、ゲーム全体を通して個々のプレーヤーがボールに接触した合計数です。接触は、「ボールと足の接触」として定義されるので、所持率に使用される半径とは別の半径が設定され、この半径は50センチメートルに設定されています。サイズ5のサッカーボールの直径はおよそ22cmであり[9]、日本のアメリカンスクールのサッカーチームの選手の平均的な靴のサイズは28cmです。2つの値の合計は50cmになります。

    4. 実験結果
    4.1 実験場所 この実験の試運転は日本の東京にあるアメリカンスクール(ASIJ)のキャンパス内の本サッカー場で行われています。サッカー場の四隅のGPS座標は次のとおりです。(35.682840, 139.522260)(35.682692, 139.522989)(35.681821, 139.522720)(35.681968, 139.521988) グーグルマップの位置は図4を参照。
     .

    図4 実験場所の位置  4.2 実験  以下の実験では、セクション3.2で示した4つの測定基準をV-900多機能GPSデータロガーを使用して個別にテストします。試験は2人の参加者で行われました。参加者1はプレーヤーとして機能し、参加者2は手書きで第二の情報源として必要な実験の結果を記録し、これが比較のために使用されるべきグランドトゥルースとなります。さらに、ヒューマンエラーの可能性を考慮して、各実験を3回実行します。4.2.1カバーされた総距離。この実験では、GPSを装着したプレイヤーは100ヤード(91.44 m)の固定距離を走ります。これがグランドトゥルースとなります。これにより、当社のソフトウェアを使用して計算された結果をこのトルゥースと比較する事が可能になります。 GPSがこの距離を計算する方法は、セクション3.2.1のHaversine公式を使用。ここでは、最初に収集されたポイントと最後に収集されたポイントとの間の距離が決定される。結果は以下の表を参照。走った総距離は88.964m。これはGPSロガーの追跡速度が1秒あたり1ポイントである為、2.71%のパーセント誤差をもたらし、結果、100ヤードの距離は最後のポイントから1秒以内に達成されたと仮定することができる。表2

     

    緯度 経度 総距離 (m)
    35.682766 139.522451 0.000
    35.682736 139.522459 1.697
    35.682688 139.522465 5.359
    35.682636 139.522465 10.449
    35.682575 139.522448 16.388
    35.682505 139.522433 23.313
    35.682428 139.522421 31.072
    35.682358 139.522408 40.085
    35.682293 139.522395 47.721
    35.682233 139.522376 55.062
    35.682168 139.522358 62.387
    35.682114 139.522338 69.729
    35.682080 139.522321 75.825
    35.682050 139.522296 79.884
    35.682013 139.522266 84.256
    35.682008 139.522251 88.964


    4.2.2 瞬間速度

    この実験では、GPSを取り付けたプレイヤーが任意の距離を走ります。この距離は再びHaversine公式(セクション3.2.1)を使用して計算され、それからGPSのサンプリング時間で除算されます。この値は、慣性測定装置(IMU)によって表示される速度値と比較されます。我々の計算の結果とGPSロガーの結果には、プレーヤーの速度に基づいて同様の傾向が見られる。ただし、絶対値は異なり、現在この不一致の理由を調査中である。

    表3

    緯度 経度 瞬間速度 (m/秒) GPS速度 (m/秒)
    35.682521 139.522260 0.000 0
    35.682505 139.522301 4.469 6
    35.682485 139.522339 3.752 9
    35.682455 139.522369 4.372 12
    35.682415 139.522391 4.460 13
    35.682363 139.522398 6.096 17
    35.682305 139.522403 6.363 18
    35.682255 139.522421 5.684 18
    35.682238 139.522468 4.469 16
    35.682198 139.522491 5.419 15
    35.682158 139.522510 4.460 14
    35.682100 139.522505 6.787 17
    35.682045 139.522473 6.547 21


    4.2.3 所持率

    この測定基準では、補助プレーヤーがGPSを装着したボールを一定の指定された回数だけプレーヤーに渡すという意図的な実験が行われます。GPSは50%の確率で一円誤差あたり3メートルの範囲を持っているので、この装置はボールがGPSの半径に入ったときだけボールを認識することができます。装置がボールを認識する回数は、GPSの正確さをテストするために補助プレーヤーがボールをパスする回数と比較される。

    4.2.4 総接触数

    この測定基準では、GPSを持ったプレーヤーがボールに一定の回数接触するよう意図的な実験が行われる。ASIJのサッカーチームの選手の足の平均の大きさは28 cmであり、サッカーボールの直径は22 cmであるため、サッカーボールがサッカー選手と接触すると見なされる距離は50cmに設定されます。(2つの値の合計) そしてその結果は、アシスタントプレーヤーがボールと他のプレーヤー間の接触を数えた回数と比較されます。

    上記の4つの実験は、この開発されたソフトウェアが得た結果を単純化されたバージョンで視覚的に表現する事ができることを証明すると予想される。

    図5は、現在のバージョンのアプリケーションのスクリーンショットを示しています。右上隅には、どのプレーヤーが査定されているかを示すためにプレーヤーのイメージが表示されます。その下にはドロップダウンボックスがあり、ユーザーは11人のプレイヤー全員を操作できます。ボックスの後ろは、セクション3.2で説明した4つの測定基準です。測定基準は、ボールまたは選手のいずれかの位置が移動するたびに変化する単一の値として表示されます。画面の大部分は、サッカー場のサッカー選手(緑色の点)とボール(赤色の点)の視覚的表現によって占められています。その下には、位置を表示する速度を変更するためのスライダーがあります。下部にある2つのボタンを使用すると、対象物の配置や消去を可能にします。

    図5 最終開発済みアプリケーション

  5. 結論このプロジェクトの主な目的は、サッカー選手の動きを視覚化する事で、コーチ、選手、その他の観客のためにゲーム内の統計を計算して表示するアプリケーションを作成することでした。作成にあたって複数のステップを踏みました。これらはすべて、スポーツにおける現代の技術の研究、高校で使用できる低予算の代替案のブレーンストーミングから始まり、GPS技術が最良の選択肢であると決定しました。これにより、サッカー場ではデータを収集するためにGPS装置を使用する事になります。試合後、データが取得され、収集された座標と計算された測定基準が表示可能なアプリに入力されます。このソフトウェアは現在試用中ですが、この初めての実験で既に有望な用途が示されています。改善の可能性も確認されており、サッカー選手のパフォーマンス分析のための研究も進行中です。

引用文献

  1. Tennis. Hawk-Eye Innovations Official Website. https://www.hawkeyeinnovations.com/sports/tennis
  1. Basketball Data Feed – Basketball Player Tracking – SportVU. STATS https://www.stats.com/sportvu-basketball-media/
  1. NBA Official Instant Replay Guidelines. NBA.com, NBA Media Ventures (2016) www.nba.com/official/instant-replay-guidelines.html
  1. Major League Baseball Replay Review Regulations. Major League Baseball, MLB Advanced Media (2017) m.mlb.com/official_rules/replay_review
  1. com. Adidas Smart Soccer Ball Teardown. TechInsights www.techinsights.com/about-techinsights/overview/blog/adidas-smart-soccer-ball-teardown/
  1. What Technologies Exist? What Technologies Exist? – FIFA Quality Programme https://football-technology.fifa.com/en/media-tiles/goal-line-technology-implementation/
  1. Webb: Video Assistant Referee Meant to Fix ‘clear and Obvious’ Mistakes. FourFourTwo https://www.fourfourtwo.com/us/features/howard-webb-video-assistant-referee-fix-clear-obvious-mistakes-interview-mls
  1. Columbus V-900 Multifunctional GPS Data Logger Specifications http://cbgps.com/v900/v900\_spec\_en.htm
  1. FIFA, Laws of The Game https://www.fifa.com/mm/document/footballdevelopment/refereeing/02/79/92/44/laws.of.the.game.2016.2017neutral.pdf

 

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