2023 Fiscal Year Annual Research Report
慣性センサによるスプリント走の分析手法に関する研究
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20K11392
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| Research Institution | National Institute of Fitness and Sports in Kanoya |
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Principal Investigator |
和田 智仁 鹿屋体育大学, スポーツ人文・応用社会科学系, 教授 (70325819)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永原 隆 鹿屋体育大学, スポーツ・武道実践科学系, 准教授 (80755372)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 走動作分析 / 加速度センサ / 角速度センサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
走動作はあらゆるスポーツにおいて行われる基本的な動作である．そのため走動作の分析とそれに基づくトレーニングが競技パフォーマンスの向上に寄与することは明らかで，走動作を簡便な方法で計測し分析するシステムが求められていると言える．慣性センサは小型軽量で身体や器具への装着が容易なことから，スポーツ測定への応用が盛んに行われている．本研究では最大疾走速度を目指すスプリント走について，慣性センサを用いた走動作分析手法の検討を行った．
2023年度においては，選手に装着したセンサから収集された実際のスプリント走データの分析手法について検討を行った．センサの装着位置は，腰部と足部，さらに時計型センサでの実現可能性を検証するために手首とした．センサデータの分析に際しては，フォースプレートデータやモーションキャプチャデータを参照基準として使用した．センサ貼付箇所における皮膚などの軟部組織などの影響を調査するために，高速度カメラでの撮影も試みた．
走動作における時間的パラメータとセンサ装着位置における姿勢の推定については，概ね可能であることが確認された．一方で空間的なパラメータに関しては，期待する精度を持つ手法を導き出すことができなかった．これは加速度センサやジャイロセンサの積分計算に基づくドリフト誤差によるものと考えられ，いくつかの補正も試みたものの現時点では成功していない．ただし，ハードル走においては既知の間隔で特徴的な跳躍が行われることからこれを用いることで推定精度を上げることができると考えている．今後も引き続き，慣性センサを用いたスプリント走の空間的パラメータ推定に向けた研究を継続したい．
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