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2020 Fiscal Year Research-status Report

A development of AI-based tailor-made system to evaluate and improve sport skills

Research Project

Project/Area Number 19K22807
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

七五三木 聡  大阪大学, 全学教育推進機構, 教授 (20271033)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 荻野 正樹  関西大学, 総合情報学部, 教授 (00397639)
青山 千紗  大阪大学, 医学系研究科, 助教 (80823939)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2022-03-31
Keywords運動技能 / 身体知 / AI
Outline of Annual Research Achievements

卓球スキルを研究モデルとして選び、“主観的な認識・評価装置である人(指導者)”に一切依存せず、“アスリート毎にスキル計測と計測結果の分析、分析結果に基づく弱点やくせの検出、それらを修正するための練習・訓練メニューの提供と効果の検証”までの全プロセスをAIが行う“テーラーメイド型指導者フリー・運動スキル計測・改善システム”を開発し、その効果を検証することが本研究の目的である。
昨年度は、本システムを開発する上で必要不可欠な3つのローターと2つのルーバーによって任意の回転・軌道方向のボールを自在に射出できる“ボール射出ロボット”と、ボールトラッキングシステムを組み合わせた“運動スキル計測システム”の基本部分を開発した。今年度は、ロボットによるボール射出後の任意のタイミングで卓球台上あるいは対戦者側の壁面に標的(長方形・円形)あるは対戦者を表示し、それを狙ってあるいは避けて返球する課題を構築した。
昨年度は、トラッキングしたボール軌道の時系列データからボールの移動方向や球種(上回転・下回転・横回転)などを自動判別する方法を決定木の勾配ブースティングのフレームワークであるLightGBMで検討した。自動的判別器(学習器)を生成して球種の判別の精度を検証したところ、3つの球種(上回転・下回転・横回転)と3つの射出方向の組み合わせによって得られる合計9種類のボール判定正解率は91%であった。しかし、今年度、その詳細を分析したところ、予測精度は球種によって異なっており、上手く分類できない球種もあった。特に、横回転のフォアや上回転のミドルでは精度が落ちることがわかった。一方で、予測精度に貢献する特徴量が明らかになり、アスリートの“返球の質”や“苦手”を定量評価するために必要となる“新たな学習器”の予測精度向上に寄与する特徴量の生成や予測の妨げになる特徴量の排除のためのヒントが得られた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

テーラーメイド型指導者フリー・運動スキル計測・改善システムにおけるスキル計測部分についてのハードおよびソフト面での構築作業は順調に進んでいる。ハード面では、3つのローターと2つのルーバーによって任意の回転・軌道方向のボールを自在に射出できる“ボール射出ロボット”、ロボットにより射出されたボールやアスリートにより返球されたボールのリアルタイムトラッキングシステムの開発を昨年度に終了した。ソフト面では、返球すべき目標/避けるべき目標(卓球台上の標的・対戦相手側の壁面の対戦相手)の映像を任意のタイミングで投影する仕組みを今年度確立し、卓球スキル課題の原型は完成している。コーチの役割をするAI部分においては、LightGBMという軽いモデルでも高い精度で軌道を分類することが可能であることを見出しており、予測モデルの問題点の抽出だけでなく、その解決の検討も合わせて進めており、その目途も立ちつつある。そのため研究の進捗としては、おおむね順調に進展していると言える。

Strategy for Future Research Activity

現時点において、本研究が開発目標とする“テーラーメイド型指導者フリー・運動スキル計測・改善システム”の基本部分はほぼ完成している。そこで、本システムを実際にアスリートに適用して、ロボットから射出されるボールの様々なコース・球種に対するアスリートの返球の軌道情報を大量に取得し、LightGBMを主たる学習器として、「どのような球種(軌道と回転)が苦手・得意なのか」、「様々な球種に対してどのような返球特性と持つのか」をアスリートごとに判別するための学習器(苦手ボール判別器)の生成し、苦手部分の集中練習によりスキル改善効果がどの程度生じるのかを検討する。

Causes of Carryover

今年度は、卓球競技者の大規模計測を実施する予定であったが、新型コロナによる影響により、その実施が困難になった。そこで、計測実験は次年度に実施することとし、今年度は、既存のデータを用いて、主に各種機械学習と予測精度・計算効率についての検討を行った。そのため、大きな予算の執行を必要としなかった。また、コーチの役割をするAI部分の自動判別学習器を生成するにあたり、研究計画立案当初はハイスペックな機械学習用PCを複数台用いてディープ学習をベースとした学習器の生成を想定していた。しかし、メモリ効率のよい決定木をその代替案として用いることで、PCの購入が最小限に抑えられた。

  • Research Products

    (7 results)

All 2020

All Presentation (7 results) (of which Invited: 4 results)

  • [Presentation] スポーツに寄与する視覚機能の特性・役割・神経機構2020

    • Author(s)
      七五三木 聡
    • Organizer
      第76回日本弱視斜視学会総会
    • Invited
  • [Presentation] 卓球競技者における運動視の特性2020

    • Author(s)
      呉屋 良真、七五三木 聡、青山 千紗
    • Organizer
      第75回日本体力医学会
  • [Presentation] 連続視覚運動における眼球運動の時空間特性と機能的役割2020

    • Author(s)
      青山 千紗、七五三木 聡、呉屋 良真
    • Organizer
      第75回日本体力医学会
  • [Presentation] 連続視覚運動パフォーマンスに対する眼球運動トレーニングの効果2020

    • Author(s)
      七五三木 聡、青山 千紗、呉屋良真
    • Organizer
      第75回日本体力医学会
  • [Presentation] 卓球競技者における運動視の特性2020

    • Author(s)
      呉屋 良真、七五三木 聡、青山 千紗
    • Organizer
      第28回日本運動生理学会大会
    • Invited
  • [Presentation] 連続視覚運動における眼球運動の時空間特性と機能的役割2020

    • Author(s)
      青山 千紗、七五三木 聡、呉屋 良真
    • Organizer
      第28回日本運動生理学会大会
    • Invited
  • [Presentation] 連続視覚運動パフォーマンスに対する眼球運動トレーニングの効果2020

    • Author(s)
      七五三木 聡、青山 千紗、呉屋良真
    • Organizer
      第28回日本運動生理学会大会
    • Invited

URL: 

Published: 2021-12-27  

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