筑波大学工程、信息和系统学院的科学家分析了顶级柔道比赛的视频，以系统地确定在执行投掷之前的姿势方面，从而导致成功。这项工作可能有助于其他生物力学过程的定量测量，以及改进指导方法。

许多运动训练方案使用重复来完善技术。然而，看到正确和不正确形式之间的区别通常需要经验丰富的教练或培训师的敏锐眼光。拥有一种可以检测与成功结果相关的身体运动的自动化方法，将对新手和专业人士都有很大帮助。现在，筑波大学的科学家们开发了一种计算机方法，该方法使用来自真实比赛(包括柔道世界锦标赛)的视频来更好地了解抓住和投掷对手的关键方面。使用这种方法，可以确定在成功投掷之前身体定位的关键因素。

“如果我们能够在开始投掷之前找到姿势之间的相关性，我们就可以为运动员开发一种新的训练方法，以掌握最成功的投掷技术，”作者山木真一教授说。这个过程有两个主要阶段，测量阶段和分析阶段。首先，该团队收集了 781 次成功投掷柔道的视频。然后，他们使用 χ2 统计检验来确定与成功相关的情况的各个方面。为了解释这篇论文的结果，作者描述了两位柔道运动员，即 Tori 和 Uke。在这些插图中，Tori 正在执行 Uke 投掷。“我们发现 Uke 与 Tori 的肩膀和腿的距离是正确投掷技术的关键，”Shinichi Yamagiwa 教授说。

使用该方法的未来培训系统可能包括用于处理视频的图形界面。

这对于武术的自我训练系统特别有用。这项工作发表在Sensors 上，作为“在启动柔道成功投掷技术之前从姿势中揭示关键因素的统计提取方法”。