Evaluation and diagnosis of running form by inertial sensors and AI

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K11334
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Enomoto Yasushi 筑波大学, 体育系, 准教授 (90379058)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 雄太 大阪公立大学, 都市健康・スポーツ研究センター, 准教授 (90747825)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: ランニングフォーム / 評価方法 / モニタリング / ランニング障害 / 人工知能 / 慣性センサー / 左右差 / コーチングツール

Outline of Final Research Achievements

We can estimate ground reaction force and movement of center of mass for runners by IMU and AI to evaluate running skill. Symmetry index during running might be useful to examine the relationship to running injury, which was calculated not only for one step but also for numeral steps using IMU data. Finally shoulder and hip rotation evaluated by IMU could be one of kinematics and coaching viewpoint to improve running technique.

Free Research Field

スポーツ科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

慣性センサーとAIを用いたランニングの研究は国際的な研究のトレンドでもあり、すでに国際的に研究成果を発信しており学術的意義は高い。またランニングの実践を改善するためのモニタリング指標を開発し方法論を確立しつつあることは実践に役立つことを示しており、社会実装できるところまで進展している。国際的、学際的、実践的な研究と言え、スポーツ科学の新たな学術的価値を創造したとも言える。