| 研究課題/領域番号 |
21K17570
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| 研究機関 | 日本体育大学 |
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研究代表者 |
阿江 数通 日本体育大学, 体育学部, 期限付一般研究員 (30781538)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 野球打撃 / シミュレーション / ロバスト性 / 最適化計算 |
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| 研究実績の概要 |
令和4度では，これまでに構築したシミレーションモデルによるパフォーマンス向上を目指した最適化計算を実施するにあたり，計算結果のロバスト性（堅牢性）を向上させるための手法の確立を目指した．
本研究における最適化計算では，打撃パフォーマンス（＝バット・ヘッドスピード最大値）の向上を目指して，関節角度の時系列データにおける各変曲点の値・タイミングを焼きなまし法（SA：Simulated Annealing）によって変化させる．最適化計算の結果として，バット・ヘッドスピードを計測値よりも増加（例：10％増加）を実現する各関節における最適な動作を明らかにする（パフォーマンス最適化）．この際，実現可能な現実的な動作，そして設定した目標を満たす動作を獲得するために，関節角度やトルクの変化範囲に制限を設ける．加えて，新たに初期値の違いが結果に及ぼす影響についても考慮できれば，本研究のシミュレーション結果に対するロバスト性が向上すると考えられる．
そこで，構築したシミュレーションモデル（標準動作モデル）における各関節角度の時系列データの各特徴点に対してランダムに値を加えて（ランダム誤差発生器），新たな動作データを生成することとした．ランダムに加える値については，各被験者における関節角度の標準偏差（3試技）を算出し，この標準偏差，すなわちバラつきを全被験者において平均したものを用いた．生成する動作データについては，ランダムに値が追加されることから非現実的な動作となりやすいため，バット・ヘッドスピードが計測値と近い値の動作データを獲得できるまで繰り返し計算を実施した．
その結果として，生成された各動作データを初期値として最適化計算（ロバストネス最適化）を実施するための初期動作データが生成できた（500試技）．これによって，本研究の結果に対するロバスト性が向上できると考えられる．
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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
令和3年度において構築した全身のangle-drivenシミュレーションモデルによるパフォーマンス最適化を実施するよりも，最適化計算によって獲得した結果の妥当性を向上させるためにロバスト性の向上を目指した手法を新たに組み込むことを実施した．このため，パフォーマンス最適化を本格的に実施できていないことから，進捗はやや遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
今現在までに，標準動作による全身のAngle-drivenシミュレーションモデルの構築，パフォーマンス最適化，および結果の妥当性を検証するロバストネス最適化の手法の確立が実施できている．したがって，本研究課題の最終目標である全身モデルによるシミュレーションの実現可能性は高いと考えている．今後は，パフォーマンス最適化に加えて，ロバストネス最適化を合わせて実施することによって，最適解として打撃パフォーマンスを向上できる最適な動作を明らかにする予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究機関が異動したため，物品の購入など研究費の使い方に不慣れであったこと，および国内外への学会への参加を実施できなかったことが理由として挙げられる．次年度には，これまでに購入できていなかった，本研究の進捗に大きく影響を及ぼす高性能PCの購入なども検討していく．
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