| 研究課題/領域番号 |
19K22827
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分59:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
藤本 雅大 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10732919)
伊坂 忠夫 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30247811)
佐藤 隆彦 びわこリハビリテーション専門職大学, リハビリテーション学部, 助教 (50780813)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | DLT法 / NLT法 / モーションキャプチャー / 動作解析 / 極座標系 / 正距円筒図法 / Omnidirectional camera / ３次元座標 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
全天球カメラを用いて動作解析を実施するためには、新たな３次元座標獲得のアルゴリズムを開発する必要がある。現時点では基本となる数式群を作り、その妥当性をシミュレーションを用いて検証している。今後以下の課題に取り組む。
【新規手法の実験的検証】新規手法を用いて得られた結果を従来の動作解析手法を用いて得られた結果と比較し、その妥当性を検証する。
【専用ハードウェアの構築】リアルタイム・高速な処理を可能にするため、全天球カメラと専用コンピューターからなるシステムを構築する。
【AIを用いたマーカーレス化】深層学習に基づくAIを用いて、全天球画像からマーカーレスな３次元動作解析を実施することを可能にする。
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| 研究成果の概要 |
本研究では画角の広い全天球カメラを用いて3次元の動作解析システムを構築する事を目的とした。一般に3次元の動作解析には通常のカメラを用い、透視投影法に基づく分析を実施する。この手法は現在ゴールデンスタンダートとなっているものの、カメラの画角が限られる、対象物の近くにカメラを配置することが困難である、という問題がある。本研究では全天球カメラを用いてこれらの問題を解決することに成功した。全天球カメラを用いるにあたり直交座標ではなく極座標を念頭におき、天球の緯度と経度を明示的に扱う事とした。これに対応した3次元座標の再構成を可能にする数式群を立案した。またその有効性と精度を実証実験を通して示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
動作解析の技術はこれまでスポーツ科学・健康運動科学の分野で多く用いられてきた。近年では一般家庭、病院、オフィス、学校、保育所・託児所等で動作解析を実施する事が望まれている。これによりリハビリテーション、介護、職場・学校での健康管理、乳幼児の見守りなど現在の社会が有している様々な課題の解決に貢献できると考える。一方でこれまでの通常のカメラを用いた3次元動作解析の手法は適用できる物理的環境が限られており、スポーツの競技場の様な非常に広い領域でも、上記の様な障害物を有する狭小な領域でも用い難いという問題があった。本研究の成果はこれらの問題を解決するものであり、学術的にも社会的も大きな意義を有する。
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