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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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