| 研究課題/領域番号 |
21K19706
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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 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
青山 忠義 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (00569337)
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| 研究分担者 |
加藤 健治 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 研究所 健康長寿支援ロボットセンター, 室長 (30771216)
田中 良幸 長崎大学, 工学研究科, 准教授 (40336920)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | スポーツトレーニング支援 / 画像計測 / 運動学習 / スポーツコーチング支援 / 人間機械システム / コーチング / コンピュータビジョン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、高速画像計測による少し先の未来を予測する「未来視」を基盤とし、サイバー空間を通して、本来の人の運動機能を超越した動作を遠隔ロボットがフィジカル空間で生成する人－機械システムを提案する。また、提案するシステムが人の運動能力や運動学習記憶に与える影響を行動神経科学に基づき解析した上で、スポーツ教育・指導への応用を検討し、人の潜在的運動能力を引き出すスポーツトレーニングの研究開発に挑戦する。新しいテクノロジーを駆使し、運動が苦手な子供にも運動の楽しさを教えるなど、本研究はスポーツ教育としての発展性もあり、次世代のスポーツ教育・指導の基盤技術となり得る。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、高速画像計測により少し先の未来を予測する「未来視」を基盤とし、高速画像計測による予測結果を遠隔ロボットの動作修正に使用し、その運動感覚をヒトへ提示するヒューマン-マシン・システムを開発した。また、開発したシステムを通した運動感覚をヒトへ提示する運動補完がヒトの運動学習に与える影響を調査した。実施した卓球のリフティング動作による被験者実験の結果から、ヒトの学習能力を大幅に超える運動感覚の提示により、運動学習が促進させる可能性が示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでにスポーツトレーニング支援の研究開発が行われているが，その多くは，映像提示によるトレーニング支援であり，コーチやインストラクターが手取り足取り指導するような，フィジカルなスポーツコーチング支援には至っていない．また、昨今のコロナ禍により、人の接触がないスポーツ指導への要求は上がっているものと考える。本研究成果は、人の潜在的運動能力を超えた動作を実現する人－機械システムにより、非接触でフィジカルなスポーツトレーニング支援の基盤として意義がある。新しいテクノロジーを駆使し、運動が苦手な子供にも運動の楽しさを教えるなど、本研究はスポーツ教育としての意義も高い。
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