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複雑な運動学習過程における機械学習を用いた動きの個性の多様化ダイナミクスの解明

Research Project

Project/Area Number 22KJ1547
Project/Area Number (Other) 22J01727 (2022)
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeMulti-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022)
Section国内
Review Section Basic Section 59020:Sports sciences-related
Research InstitutionNagoya University

Principal Investigator

山本 耕太  名古屋大学, 情報学研究科, 特別研究員(PD)

Project Period (FY) 2023-03-08 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords運動学習 / ゴルフスイング / 機械学習 / 姿勢推定 / 物体検出 / 熟達差 / 個人差
Outline of Research at the Start

本研究は、動きの個性が多様化する複雑な運動学習過程に潜む規則性を解明することを目的とする。この研究はゴルフのアイアンおよびドライバーショット課題を対象とする。
より多くのデータを取得するべく、ビデオカメラの動画をベースとし、機械学習手法の姿勢推定や物体検出により簡易的なデータ取得を行う。その上で、動きの個性の多様化過程を解析し、学習の地形図の作成を行う。
第二に、運動規範の個人差に着目し、個人間で動きが分化する要因を検討を行う。実データに基づいた運動規範の推定を行った上で、これらのデータをもとに運動規範と身体情報に基づいた動きの学習予測シミュレーションモデルの作成を目的とした研究を行う。

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、動きの個性が多様化する複雑な運動学習過程に潜む規則性を解明することを目的として行われている。この研究はゴルフのショット課題を対象とし、大きく二つの局面によって構成される。第一に、機械学習を用いたビデオカメラの動画ベースの簡易的なデータ取得に基づいて、動きの個性の多様化過程を解析し、学習者の動きが多様化する過程のダイナミクスの記述を行った。既に実験を終了し、得られたビデオデータをもとに、機械学習手法による姿勢推定およびクラブデータの物体検出による位置座標取得を行った。加えて、得られたデータをもとにゴルフスイングの熟達差、個人差について解析を進め、学習過程における動きの多様化について一定の結果を得た。この結果をまとめて学会発表を行い、また論文として報告し、国際誌の論文として掲載された。
第二に、前回の実験で行った単一クラブのショットの分析に加えて、ゴルファーの「巧みさ」がいかにして獲得されるかについて、複数クラブや異なる環境下でのショットのパフォーマンスに関する実験を行い、データの解析を行った。現在、得られた成果をまとめ、学会発表および論文投稿の準備を進めている。
これまでの実績をまとめると、現在、第一局面において実験が終了し、データのまとめや解析を行った上で、学会発表、および論文投稿を行い、論文は国際誌に掲載されるに至った。また、次の局面として、ゴルフの上手さ、巧みさの創発、学習のダイナミクスの検討のため、ゴルフに必要な道具や環境・文脈への適応という観点から実験を行い、データ解析およびまとめの段階を迎えている。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

第一段階の実験およびデータ解析、得られたデータのまとめが完了し、得られた成果の学会発表および、学術論文として国際誌に投稿した。投稿した論文は査読過程を経て無事掲載へと至った。
また、次段階として、ゴルフの「上手さ」や「巧みさ」の定量化および、その学習・発達過程の検討のために、新たな実験を行うに至った。特に、単一のクラブに限らず、複数クラブでの多様な環境下でのパフォーマンスについて、幅広い熟達度の参加者のデータを取得することができた。現在、これらのデータの解析中である。これらのことからも、多様性に富んだ学習過程を理解するための研究遂行として、順調な進度といえる。

Strategy for Future Research Activity

今後の方針として、現在データ解析中の第2局面のデータに関して、解析を進めるとともに、得られたデータを学会発表および論文掲載としての成果発表への形と繋げる。特に、スポーツ科学における成果発表に限らず、人や人の運動を対象とした情報学の研究として学会や論文を通じて発表することにより、研究の新たな展開を生むことを目指す。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Annual Research Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2023 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (2 results)

  • [Journal Article] Extracting proficiency differences and individual characteristics in golfers' swing using single-video markerless motion analysis2023

    • Author(s)
      Yamamoto Kota、Hasegawa Yumiko、Suzuki Tomohiro、Suzuki Hiroo、Tanabe Hiroko、Fujii Keisuke
    • Journal Title

      Frontiers in Sports and Active Living

      Volume: 5 Pages: 1272038-1272038

    • DOI

      10.3389/fspor.2023.1272038

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 単一カメラを用いた機械学習手法によるゴルフスイングの熟達差および個人差の検討2023

    • Author(s)
      山本耕太 , 鈴木智大 , 田辺弘子 , 鈴木啓央 , 長谷川弓子 , 藤井慶輔
    • Organizer
      日本スポーツ心理学会第50回大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習手法を用いた姿勢推定に基づくゴルフスイング解析2022

    • Author(s)
      山本耕太
    • Organizer
      第30回運動学習研究会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report

URL: 

Published: 2022-04-28   Modified: 2024-12-25  

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