動態定位與軌跡偵測：AI 棒球如何抓出教練說的「慢半拍」

這正是動態定位與軌跡偵測要解決的問題：把身體或器材在空間中的移動軌跡，轉換成可以被精確計算的位置與時間數據。

這項技術會先透過定位原理與軟硬體架構——也就是，系統怎麼在空間中，持續追蹤一個物體或身體部位的位置。

• 光學式定位：透過多台攝影機捕捉標記點或人體關節位置

• 慣性感測定位：透過 IMU 等感測器，持續累積計算位置變化

• 混合式定位：結合影像與感測器數據，提升定位的準確度與穩定性

原始的位置座標，要經過怎樣的運算，才能轉換成「速度」「加速度」「時間差」這類有意義的參數？

動態定位常見的分析參數

• 動作啟動時間點

• 各關節或器材的移動速度變化

• 動作各階段之間的時間差（時序）

• 移動軌跡的路徑與範圍

在 AI 棒球訓練情境中，動態定位技術最常被用來拆解揮棒動作的各個階段——從觸發、啟動、加速，到擊球瞬間，每一個階段的時間長短與銜接是否流暢，都會直接影響最終的擊球品質。

透過持續記錄這些時序數據，選手與教練能清楚看到：每一次揮棒，是不是都維持著相近的節奏？還是某幾次特別「搶拍」或「拖拍」？

當教練說「你慢半拍」的時候，這半拍，到底是多少毫秒？發生在動作的哪一個階段？是不是每一次揮棒都存在同樣的問題？

有了動態定位技術，這些原本只能憑感覺描述的細節，終於可以被精確地測量、記錄，並且拿出來討論。

動態定位與軌跡偵測，正是 AI 棒球與運動科學（運科）把「感覺」變成「數據」的關鍵技術之一。