| 研究課題/領域番号 |
19K19948
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 大阪市立大学 |
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研究代表者 |
鈴木 雄太 大阪市立大学, 都市健康・スポーツ研究センター, 講師 (90747825)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 慣性センサ / 動作分析 / 関節トルク / 地面反力 / ニューラルネットワーク / 長・短期記憶 / カルマンフィルタ / 力学的仕事 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，腰部および下肢に貼付した慣性センサから得られる身体各部の運動データとディープラーニングを用いて跳躍動作を評価するシステムを開発することである．健康な成人男女40名を対象に，垂直跳および立幅跳を行わせる．その時の動作をハイスピードカメラで撮影するとともに地面反力を測定し，跳躍高や跳躍距離に加えて下肢関節トルクやパワー等の跳躍のパフォーマンスに関するパラメータを算出する．そして，慣性センサのデータからこれらのパラメータを推定するためのニューラルネットワークを構築することで，慣性センサのデータから跳躍動作の評価が可能となる．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，ウェアラブルセンサから得られる身体各部の運動データとディープラーニングを用いて跳躍動作を評価するシステムを開発することであった．学生12名を対象に垂直跳および立幅跳を行わせ，その時の動作と地面反力を測定するとともに，腰部，大腿，下腿，足部に貼付した慣性センサを用いて各部の加速度および角速度を測定した．慣性センサデータを入力，跳躍動作中の地面反力と下肢関節トルクを出力とするニューラルネットワークを構築した．本研究の結果から，慣性センサデータとニューラルネットワークにより跳躍動作中の地面反力と関節トルクを精度良く推定できることがわかった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の結果から，慣性センサとディープラーニングにより跳躍動作中の地面反力や関節トルクを精度良く推定できることがわかった．したがって，従来は専門的な分析が必要だった跳躍動作の詳細な評価を，慣性センサを用いることで簡便に行うことが可能となった．今後は継続的な動作評価をもとにしたコンディションやスポーツ障害のモニタリング，本システムを応用した他のスポーツ動作の評価システムの開発などが期待される．
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