2017 Fiscal Year Annual Research Report
A unified model of unimanual and bimanual movements - theory, validation, and application
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16K16122
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
瀧山 健 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任准教授 (40725933)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 身体運動学習 / 身体運動制御 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2年目は片腕運動-両腕運動という運動パターンに限定せず、投擲運動、跳躍運動などより多様な運動パターンを考慮可能な、運動パターン普遍に運動学習過程を記述するための数理モデルを構築することに従事した。これにより、様々な運動パターンによる効率的なリハビリテーション、様々な運動パターンによる効率的なスポーツトレーニング方法の提案可能性が期待できる。本目的を達成する第１段階として、目標となる運動を達成する目標指向型の全身運動における動作計測を行い、各身体部位の各時刻の動きがパフォーマンスに寄与する割合を同定する機械学習手法を提案するに至った。具体的には、投擲動作、跳躍動作において、本来身体運動が従う非線形な運動方程式を考慮せずとも、比較的単純な線形な機械学習手法により、身体運動とパフォーマンスの関係性を記述できることを示した。本研究成果はオープンアクセスジャーナルであるScientific Reports誌に掲載された(Furuki & Takiyama, 2017, Sci Rep)。
本研究成果と並行して、下記の研究に従事した。身体運動が従う運動方程式はユークリッド幾何ではなく、リーマン幾何に従う。それに加えて、身体運動は各試行毎にばらつく。リーマン幾何上における各試行毎のばらつきを考慮した、確率的運動計画法の提案を行い、本研究成果はNeural networks誌に掲載された(Takiyama, 2017, Neural Networks)。更に、前年からの研究を引き継ぎ、神経可塑性が存在する中で右腕の運動計画情報と左腕の運動計画情報を最適に統合する生物学的に妥当な神経回路網モデルに関する研究成果をJournal of Physics A誌に発表した(Takiyama, 2017, J Phys A)。
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