Analysis of swimming skills using a data science approach

• Project/Area Number: 18K17819
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 言上 智洋 筑波大学, 体育系, 研究員 (00813841)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2019-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2018)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2019: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2018: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 水泳 / 機械学習 / センサー / AI / フィードバック / クロール / バイオメカニクス / キネマティクス / ビッグデータ / スキル / 運動

Outline of Annual Research Achievements

本研究では(1)広範囲かつ多数の被験者を分析可能な水中での動作解析法を確立する、(2)確立した方法論を従来の動作解析法と比較し、その正確性を検証する、(3)確立した手法を用いて泳動作解析を実施することでビッグデータを蓄積し、泳動作の評価基準を作成する、の三点を本研究の目的としている。これらの目的を達成するために、初年度・二年目の前半に慣性センサーを用いた全身の泳動作の定量化方法を確立することを目指している。初年度である昨年度は、泳動作へ慣性センサーの応用を試みているボローニャ大学を訪問し、センサーを用いた泳動作定量化のためのキーポイントを学ぶとともに、購入するセンサー選定のための情報収集を行った。昨年度の冬場には慣性センサーの購入および泳動作定量化のための1回目の実験を実施し現在分析中である。この第一回目の実験はセンサーを用いた泳技術解析の正確性を評価するためのものであり、現在スタンダードな動作分析方法であるモーションキャプチャシステムと慣性センサーを同時に使用し、動きデータの結果を比較することでセンサーを用いた泳動作定量化方法の検証を行う予定である。現在の進捗状況はセンサーを用いて取得した角度データから動きの再構成を行っているところである。また、昨年度には並行してAIを用いた泳動作技術定量化の予備解析にも取り掛かり始めた。具体的には、モーションキャプチャシステムを用いて取得した数十個の泳データを用いて機械学習解析のアルゴリズムの有用性の検証を始めた。