2023 Fiscal Year Research-status Report
動きの個性が多様化する複雑な運動学習過程を歩むための学習の地形図を描く
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20K19493
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
山本 耕太 名古屋大学, 情報学研究科, 学振特別研究員(PD) (30867586)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度の実績の概要として、ゴルフスイング課題の動きの多様性を検討すべく、より多くのスイングデータを取得するために、ビデオカメラを用いた簡易的な実験データ取得システムの構築及び、解析システムの構築を行なった。データ取得および解析システムの構築はすでに完了した。また得られた成果の学会での発表と国際雑誌への論文投稿を行なった。
実績の具体的な内容として、第一にデータ取得・解析システムの構築については、ゴルファーの前額面、及び矢状面上に設置したビデオカメラによりスイング動作の映像を取得し、その後、機械学習を用いた画像処理による身体データの関節点抽出(MMPoseによる姿勢推定)を行なった。また、ゴルフクラブの挙動データ獲得のために、クラブヘッドの物体検出(DeepLabCutによる物体検出)を行った。予備データをもとにシステムを構築したのち、実際に本実験として、初心者から熟練者までのゴルフ経験者をリクルートし、ゴルフ練習場で実打実験を行い、30名ほどのデータを取得した。
得られたデータについて、大学ゴルフ部を対象として、初級者、中級者、上級者のスイング動作の特徴や、同じレベル内での個人差を区別可能な特徴抽出を行った。特に、ゴルフの運動制御研究の動作解析手法、およびバイオメカニクス研究に基づく解析を行った。得られた結果をまとめ学会発表を行い、国際誌への論文投稿を行なった。なお、論文は査読過程を経てすでに掲載済みである。
また、研究の第二局面として、得られたデータの更なる解析を進めており、ゴルフ実験により得られたデータから多様性に富んだ複雑な運動学習過程の一般的なモデル化へと進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実験参加者のリクルートの困難さや、実験場所の特殊性による実験実施の遅れはあったが、第一局面としての成果は得られ、すでに国内学会において発表をおこなっている。また、国際雑誌への投稿・掲載が完了している。また、第二局面として、得られたデータの更なる解析を進めていることから、当初の目標の達成に近づいている。これらのことから、おおむね順調に進展しているとの判断に至った。
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| Strategy for Future Research Activity |
第一局面で取得したデータをもとに、ゴルフ実験により得られたデータから多様性に富んだ複雑な運動学習過程の一般的なモデル化へと進める。また必要に応じて、構築したシステムを使用して、追加の実験を行い、データ数を増やし、モデル化や、学習の予測に用いる。これらの過程により得られた成果をまとめ、国内外の学会での発表及び、国際雑誌への投稿を行う予定である。
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| Causes of Carryover |
データ取得のための実験において、若年層のゴルフ経験者という希少な参加者のリクルートを要する点と、実験場所の特殊性により、データ取得が当初の計画よりも遅れたため。概ね実験は完了しているが、追加の実験の可能性もあり、そのために次年度使用額が生じた。
使用計画としては、追加実験の謝金及び得られた成果の学会発表に係る費用として使用する予定である。
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