| 研究課題/領域番号 |
23K17450
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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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 |
舟洞 佑記 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (20633548)
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)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
26,000千円 (直接経費: 20,000千円、間接経費: 6,000千円)
2025年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2024年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
2023年度: 11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
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| キーワード | 先読み運動補完 / 未来視 / 運動学習 / スポーツコーチング支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、実時間計測と機械学習により 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アバターが生成し、その補完された運動感覚を人へ提示するスポーツトレーニング支援システムを提案する。また、提案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、スポーツ教育・指導への応用展開に挑戦する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、実時間計測と機械学習により、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アバターが生成し、その補完された運動感覚を人へ提示するスポーツトレーニング支援システムを提案する。また、提案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、スポーツ教育・指導への応用展開に挑戦している。
まず、運動データを取得するため、モーションキャプチャシステムによる実時間計測の環境を整えた。その上で、経験者による卓球のラリー動作の運動データを教師データとし、時系列データを扱うLSTMモデルを用いた機械学習により、人の運動データから0.5秒先の理想的な挙動（熟練者の挙動）を推論するAIモデル構築した。次に、布状アクチュエータを用いた着衣型体性感覚提示装置を開発し、没入型視覚提示インタフェースを統合し、サイバー空間を介して、未来視による先読み運動補完を行い、その補完された運動感覚を人へ提示するスポーツトレーニング支援システムとして機能させ、スポーツトレーニング支援システムの第一試作機を開発した。
開発した先読み運動補完システムが人の運動能力に与える影響の評価も開始した。評価として、被験者を募り，被験者の腕部に対して運動補完システムで卓球のフォアハンドスイング動作を誘導する実験を行った。その結果、本システムの動作誘導のみを受ける被験者群は動作誘導中及び誘導直後の成績が向上する傾向が確認された。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
実時間計測と機械学習による未来視システム、着衣型体性感覚提示装置、サイバーフィジカルシステムの構築がそれぞれ完了し、それらのシステム統合によって未来視を基盤とした先読み運動補完システムが構築された。この先読み運動補完システムの構築に必要なモーションキャプチャによるヒトの運動の実時間計測の環境構築も完了している。
また、提案する先読み運動補完システムが人の運動能力に与える影響を評価するための計測システムおよび解析ソフトウェアの環境構築が完了している。被験者を募った評価実験も開始している。
以上のように、研究実施計画通り、未来視を基盤とした先読み運動補完システムの構築とその評価が進んでいるため。
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| 今後の研究の推進方策 |
未来視を基盤とした先読み運動補完システムの第一試作機は完了しているため、さらに被験者数を確保した上で、このシステムの運動学習に対する有効性の評価を行い、効果的な点および課題点を明らかにする。明らかとなった課題点に対して、効果的な解決策を検討し、システム改良を進め、第二試作機の構築を進め、さらに評価実験を行う予定である。
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