| 研究課題/領域番号 |
17K01746
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
スポーツ科学
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| 研究機関 | 福岡大学 |
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研究代表者 |
秋山 英久 福岡大学, 工学部, 助教 (20533201)
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| 研究分担者 |
中島 智晴 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (20326276)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | RoboCup / サッカー / 戦術モデル / シミュレーション / 行動計画モデル / 戦術指示モデル / コンピュータシミュレーション |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，戦術的集団行動モデル構築と分析の取り組みとして，行動計画の計算モデル化をソフトウェアエージェント上で行った上で，人間による指示に基づいたモデルの学習およびシミュレーションを利用した人間の指示判断の定量的評価を目指した．題材としてサッカーを扱い，行動計画モデルの改良，状況評価モデルの構築，試合観察時の人間行動の分析を進めた．行動計画に用いる連鎖的行動列生成モデルの高速化を行った上で，状況評価のための評価関数の獲得にいくつかの機械学習手法の適用した．また，人間の試合観察時の振る舞いや注目情報を収集するシステムを試作し，データ収集と分析を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，集団行動における戦術的行動計画の計算モデル化を目指し，サッカーを題材として過去の試合データや人間の指示から試合状況を評価する手法を提案した．試合状況を適切に分析するために，過去の試合データを用いた機械学習によってチームや戦術をリアルタイムに識別する手法も検討した．これらの応用として，試合観戦時に試合状況に応じた歓声発生システムを試作した．また，人間の試合観察時に注目する情報を収集するために，視線トラッカーなどを用いた計測システムを試作した．これらの成果により，集団行動における人間の判断をシミュレーションを用いて定量的に評価可能となることが期待できる．
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