| 研究課題/領域番号 |
20K19493
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
山本 耕太 名古屋大学, 情報学研究科, 学振特別研究員(PD) (30867586)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 運動学習 / ゴルフスイング / 機械学習 / 姿勢推定 / 物体検出 / 熟達差 / 個人差 |
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| 研究実績の概要 |
当該年度の実績の概要として、第一ゴルフスイング課題の動きの多様性を検討すべく、データ取得システムを構築した。本研究では、より多くのスイングデータを取得するために、ビデオカメラを用いた簡易的な実験データ取得システムの構築を目指した。データ取得システムの構築は最終局面を進め、機械学習を用いた
画像処理による身体データの関節点抽出およびクラブヘッドの物体検出を行い、第二局面として得られた関節データから、データ解析のシステム構築テストを主に行った。
概要の詳細として、第一局面およびとして、データ取得システムの構築のため、デジタルカメラで取得したゴルフスイング動作データについて機械学習手法による画像処理により姿勢推定を行うことで、関節点の抽出を行った。またゴルフクラブのヘッドの挙動のデータに関しては、機械学習手法による物体検出を行い、位置座標データを取得した。
画像処理過程において最適なモデルを特定することで、ビデオカメラを用いた簡易的なデータ取得システムを構築した。実験として、初心者から熟練者までのゴルフ経験者をリクルートし、データを取得した。
第二局面として、得られたデータについて、初級者、中級者、上級者のスイング動作の特徴を区別可能な特徴抽出を行った。特に、ゴルフの運動制御研究の動作解析手法、およびバイオメカニクス研究に基づく解析を行い、結果をまとめ学会発表を実施し、現在国際誌への論文投稿の準備を進めている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナ禍において、ゴルフ経験者をリクルートして対面で行う実験の実施において、感染予防のために慎重に進めたためデータ取得に時間がかかった。また、クラブヘッドの物体検出において技術的な問題が発生し、解決に時間を要したため、現状やや遅れているとの判断に至った。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在得られているデータについて、学会発表および論文への投稿を進める。
加えて、次の局面であるシュミレーションのテストや、追加実験のための準備、実施、解析、まとめを行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
実験準備段階で軌道修正が必要であったこと、および実験段階においてコロナウイルス感染対策のため実験の進行に遅れが出たことから、学会発表等や論文掲載費の経費分が掛からなかったため。そのため、これまでの得られた成果をまとめて発表するための費用として使用する計画である。
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