• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

泳動作のビッグデータ蓄積から「良い泳ぎ」を科学する

研究課題

研究課題/領域番号 18K17819
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分59020:スポーツ科学関連
研究機関筑波大学

研究代表者

言上 智洋  筑波大学, 体育系, 研究員 (00813841)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2019-03-31
研究課題ステータス 完了 (2018年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
キーワード水泳 / 機械学習 / センサー / AI / フィードバック / クロール / バイオメカニクス / キネマティクス / ビッグデータ / スキル / 運動
研究実績の概要

本研究では(1)広範囲かつ多数の被験者を分析可能な水中での動作解析法を確立する、(2)確立した方法論を従来の動作解析法と比較し、その正確性を検証する、(3)確立した手法を用いて泳動作解析を実施することでビッグデータを蓄積し、泳動作の評価基準を作成する、の三点を本研究の目的としている。これらの目的を達成するために、初年度・二年目の前半に慣性センサーを用いた全身の泳動作の定量化方法を確立することを目指している。初年度である昨年度は、泳動作へ慣性センサーの応用を試みているボローニャ大学を訪問し、センサーを用いた泳動作定量化のためのキーポイントを学ぶとともに、購入するセンサー選定のための情報収集を行った。昨年度の冬場には慣性センサーの購入および泳動作定量化のための1回目の実験を実施し現在分析中である。この第一回目の実験はセンサーを用いた泳技術解析の正確性を評価するためのものであり、現在スタンダードな動作分析方法であるモーションキャプチャシステムと慣性センサーを同時に使用し、動きデータの結果を比較することでセンサーを用いた泳動作定量化方法の検証を行う予定である。現在の進捗状況はセンサーを用いて取得した角度データから動きの再構成を行っているところである。また、昨年度には並行してAIを用いた泳動作技術定量化の予備解析にも取り掛かり始めた。具体的には、モーションキャプチャシステムを用いて取得した数十個の泳データを用いて機械学習解析のアルゴリズムの有用性の検証を始めた。

報告書

(1件)
  • 2018 実績報告書

URL: 

公開日: 2018-04-23   更新日: 2019-12-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi