| 研究課題/領域番号 |
21K11468
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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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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
河村 晃宏 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (60706555)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 人物姿勢推定 / 運動解析 / RGBDセンサ / スポーツクライミング / 距離センサ / 姿勢推定 / 視覚センサ / 力センサ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
スポーツクライミングは，ホールドと呼ばれる壁に取り付けられた突起物を掴んで，壁を登る競技である．研究代表者らはこれまでに，モーションキャプチャと複数の力覚センサを組み合わせた運動計測システムを開発している．しかし，複数台のカメラを用いて計測を行うという性質上，導入環境が非常に限定的であるという問題がある．そこで本研究では，単視点カメラ及び力覚センサを用いたクライミングの動作解析システムを開発する．モーションキャプチャシステムを排除することで，導入への障壁を低くし，汎用性，実用性の高い動作解析システムを目指す．
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| 研究実績の概要 |
本年度は，昨年度開発した人物の姿勢推定手法を改良し，情報欠損が少なく，かつ精度の高い手法を開発した．まず，昨年度利用したToF方式のカメラ（Azure Kinect，L515）から，ステレオ方式のカメラ（ZED2）に切り替えることで，距離データの欠損を抑えた．しかし，ステレオ形式はToF形式に比べ，距離精度が劣る．そのため，ICPアルゴリズムを利用した推定精度の向上技術の開発を行った．また，これまでにホールド負荷計測システムを改良するため，ボルト型力覚センサを開発した．
人物姿勢推定手法ではまず，RGB 画像から２次元姿勢を推定，その後距離画像中の各部位の座標に投影する．ここで得られた３次元関節位置からICP アルゴリズム適用時の各モデルの初期位置を決定する．その後，RGBD センサで取得した距離データに対し，身体部位ごとのモデルをICP を用いてフィッティングさせることで，推定位置を補正する．本手法の有効性を確認するため，光学式モーションキャプチャシステム（Vicon）との比較実験を行った．その結果，提案手法によってICPアルゴリズムを適用した際，定性的にではあるが，動作軌道がモーションキャプチャシステムで得られた動作軌道に近づいていることを確認した．しかし，部位やフレームによっては，局所解に陥ることで，推定精度の向上が見られなかった．そのため，最終年度では，局所解を回避し，大域解への収束を目指すとともに，計算速度の向上を行う．
ボルト型センサでは，設計を変更し，クライミングの壁の裏側に配線を取り回せるよう変更した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
概ね当初の計画通りに研究が進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度である本年度は，実際の競技者の運動を計測し，データの収集・解析を第一に研究を推進する．これまでに開発した姿勢推定手法による運動情報と，ホールド負荷計測システムによる力覚情報を組み合わせ，実際のクライミングジムにおいて，競技者の運動を計測し，スポーツクライミングにおける評価指標の獲得を目指す．
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