2014 Fiscal Year Research-status Report
スマートフォンを用いたマーカーレスモーションキャプチャーによる動作評価と訓練支援
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25560317
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
長野 明紀 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30392054)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉岡 伸輔 東京大学, 総合文化研究科, 准教授 (20512312)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 動作解析 / モーションキャプチャー / マーカーレス / 動力学解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は下記３点について成果を挙げた。
1. 薄型・軽量かつタブレット使用も可能なラップトップコンピューターと赤外線を利用したセンサを用いて、マーカーレスなモーションキャプチャーを可能とした。ラップトップコンピューターのバッテリーと赤外線センサ用外付けバッテリーを用いて、屋外などでも容易にモーションキャプチャーを実施する事ができる。このモーションキャプチャーは完全にマーカーレスであり、キャリブレーションに要する時間・手間も最小限であり、子供や高齢者の被験者に対してもストレス無く適用する事が可能である。
2. 小型・軽量・ウェアラブルな無線加速度センサを用いて、走行動作・歩行動作を実施する際の動作特性を評価した。加速度センサは両下肢・体幹部・両上肢に取り付け、それぞれのセンサから送信される信号を相互に比較対照し、全身の運動特性を考察した。分析には多変量解析の手法を用いた。取得したデータから身体運動の特性を抽出するアルゴリズムを構築した。動作速度、性別、年齢（若齢者・高齢者）に応じて異なる特徴を抽出する事に成功した。
3. 様々なモダリティから取得したモーションキャプチャーデータに基づいて、関節発揮トルクや筋張力を計算するアルゴリズムを構築した。屋外での計測・フィードバックを迅速に実施するため、ラップトップコンピューターでもリアルタイムな計算が出来る様、簡略化した筋骨格系モデルと最適化計算のプログラムを構築した。モデルの自由度及び組み込む筋の数を、本質的に重要な情報が失われない範囲で低減する事でこれを実現した。このプログラムは1.で構築したマーカーレスなシステムとシームレスに接続する事が可能である。
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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
マーカーレスにモーションキャプチャーを実現するシステムを構築した。これは当初平成２６年度内に実現計画していた通りであり、本研究の進捗は概ね計画通りであると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成２７年度には多様な被験者、多様な動作パターンに対し、これまでに構築したシステムを適用しデータ取得する。またそのデータをデータベース化し、後の研究においても容易に参照出来るリポジトリを構築する。
これまでの進捗は概ね当初の予定通りであり、平成２７年度についても計画通りに研究を推進する。
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| Causes of Carryover |
研究に必要な専門書を購入するため書店に注文をした。
注文時に在庫が無く、入荷を待つ事になったため次年度の執行となった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
注文していた専門書を既に受け取り、予算を執行した。
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Research Products
(10 results)
