2023 Fiscal Year Annual Research Report
インソールセンサ開発と個人足底情報ビッグデータ構築で切り開く足底科学
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22H00537
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
川節 拓実 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教 (70868330)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
細田 耕 京都大学, 工学研究科, 教授 (10252610)
堀井 隆斗 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 講師 (60809333)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 足底科学 / インソールセンサ / ヒト運動スキル / 聴覚フィードバック |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，足底3軸力が計測可能なインソールセンサを用いたリアルタイムでの聴覚フィードバックシステム開発を進め，スキー滑走中における聴覚フィードバックによるヒト運動の誘導と解析の実験を進めた．昨年度開発したインソールセンサを用いて，両足の情報を同期して無線でパソコンで計測できるようシステム開発を進め，昨年度は未実施であった両足の情報を統合した聴覚フィードバックを実施できる環境を構築した．このシステムを用いて，左右の足底3軸力を組み合わせて圧力中心や剪断力の左右分布を元に複数の聴覚フィードバック手法を試行錯誤的に構築した．
構築したシステムを用いて，実際のスキー場においてスキー滑走中に聴覚フィードバックを被験者に呈示することで，運動が誘導できるかどうかを検証した．具体的には，滑走中のカーブ時にカーブ外側の足により強く荷重が加わる，すなわちより強いカーブ運動を誘導するような音を生成して呈示した．その結果、中上級者の被験者は聴覚フィードバックありの際に，よりカーブ外側の足に強く荷重が加わることを確認した．一方で，初心者にはその傾向は見られず，このことから自身の運動をある程度理解して制御できる段階では運動の誘導効果が見られることを確かめた．また，圧力ベースと剪断力ベースの音生成手法の間には誘導効果に差は見られないことを確認した．
またスポーツ応用以外にも，日常生活における足底3軸力データ収集も進め，特に疲労時の歩行で生じる剪断力の変化に注目して被験者実験を行った．
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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
計画通り，インソールセンサの開発と改良を進め，聴覚フィードバックシステムの構築を進めた．左右両足の足底3軸力の同期計測も可能となり，リアルタイムでの聴覚フィードバックシステム構築したことで，今後フィードバックで呈示する音生成の手法を様々に試すことが可能となり，被験者実験を大規模に進める前段階の準備が整った．予備実験的に行った聴覚フィードバックによる運動誘導の実験からはスキー滑走中のカーブ運動を誘導できることを確認し，足底情報のフィードバックが被験者の運動誘導を可能なこと，また同時に足底3軸力を計測し運動スキルと剪断力の関係性に迫るデータの取得が可能なことを確認した．また，疲労時の歩行変化などに注目した日常生活における足底3軸力計測も並行して実施しており，個人差の大きい計測データを扱う手法についての議論も進めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
構築した足底3軸力情報に基づく聴覚フィードバックシステムを用いて，スキー滑走時の運動を例に運動を効果的に誘導可能な音生成に取り組む．特に，現在は圧力ベースと剪断力ベースの音生成手法間で誘導される運動に有意な差が見られないため，同時に計測したカーブ運動時の足底3軸力の計測データ解析を進め，被験者のスキルとカーブ時に生じていた剪断力の関係性を明らかにすることで剪断力を用いた音生成手法の構築を進める．
センサ開発においては，インソールセンサのサイズ展開と計測アプリ開発を重点的に進める．前者に関しては，これまで開発したインソールセンサは27cm程度の足サイズを想定していたが，被験者実験を大規模に実施するに当たって異なる足のサイズに対応できるよう，特に小型化が可能かどうかの検討を進める．後者に関しては，現状ではセンサからのBluetooth通信をノートパソコンで受けていたが，聴覚フィードバック含めた被験者実験をより手軽に実施して大規模データ収集が可能となるよう，スマートフォンなどの小型デバイスでデータ収集が可能なアプリ開発を進める．これらを進めることで，被験者実験を大規模に実施し，足底データのビッグデータを生成して個人差を吸収した本質的なヒトの運動スキルの表現，解析手法の構築を進める．
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