動きの個性が多様化する複雑な運動学習過程を歩むための学習の地形図を描く

绘制学习地形图，以引导复杂的运动学习过程，其中动作的个性变得更加多样化。

基本信息

批准号：
20K19493
负责人：
山本耕太
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Nagoya University (2021-2022)Teikyo University of Science & Technology (2020)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

作为对今年结果的概述，构建了一个数据采集系统来检查第一个高尔夫挥杆任务中动作的多样性。在本研究中，我们的目标是使用摄像机构建一个简单的实验数据采集系统，以获取更多的挥杆数据。数据采集系统的建设正在进行最后阶段，利用机器学习进行图像处理，提取身体数据的关节点并进行球杆头的物体检测。第二阶段是数据采集系统的建设。数据主要是从联合分析系统中得到的数据进行测试。详细概述，第一步是通过使用机器学习技术进行图像处理来估计数码相机获取的高尔夫挥杆运动数据的姿势，从而提取关节点，从而构建数据采集系统。对于高尔夫球杆头的行为数据，使用机器学习技术进行对象检测，并获得位置坐标数据。通过确定图像处理过程中的最佳模型，我们使用摄像机构建了一个简单的数据采集系统。作为一项实验，我们招募了从初学者到专家的具有高尔夫经验的人，并收集了数据。第二步，我们从获得的数据中提取特征，以区分初学者、中级和高级玩家的挥杆动作特征。特别是，我们基于运动分析方法对高尔夫运动控制研究和生物力学研究进行了分析，总结了结果，并在学术会议上进行了展示，目前正在准备向国际期刊提交论文。