Control and learning principle for interpersonal motor skill

人际运动技能的控制与学习原理

基本信息

批准号：
20H00572
负责人：
山本裕二
金额：
$ 29.04万
依托单位：
Niigata University of Health and Welfare (2023)Nagoya University (2020-2022)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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

従来の社交ダンスロボットの研究では安定性の高いモデルが多く扱われていたが, 実際の社交ダンサーは縦に長く不安定な形状である. また, 社交ダンスには「重力をうまく利用することで自然で美しい移動を行う」という知見があり, 人間に本来備わっているバランスを取る能力を利用して「わざとバランスを崩し, バランスをとる」ことの繰り返しで移動するというものである. そこで，社交ダンスの数理モデルとして，リーダー・フォロワーを考慮し，リードに対するフォロー，フォローに対するリフォローという物理的な力の相互作用を加味した，2つの倒立振子ロボットをバネで結合した，結合倒立振子モデルを提案した．提案モデルを用いてシミュレーションを作成したところ, 従来よりも滑らかな移動を観察することができた. また, リード・フォロー・リフォローによる協調制御を導入したことで, 互いのダイナミクスを活用し, 協調の精度を上げることができた.また，ネット型対人技能として，テニスのシングルスゲームを分析した結果，打球コースの系列に潜む規則性に対応する選手のコート上の動きに3次の系列効果，すなわち履歴現象が観察された．これは，実験的に打球コースを操作して得られた先行研究と同じことが，実際の試合においても見られたことになり，この履歴現象を利用するために，打球コースを切り替えていることが熟練者の特徴であると考えられた．さらに，格闘技型対人技能として，剣道において打突前の相手の構えのわずかな違いを熟練者は判断することができることを実験的に明らかにした．この実験では，打突者の打突前のかかとの高さを3段階設定したビデオ映像を，熟練者，中級者，初心者に対して呈示し，打突の可能性をVASによって判断させるもので，コロナ禍でも対人運動技能を明らかにするために計画された実験であった．

传统的交际舞机器人研究主要集中在高度稳定的模型上，但实际的交际舞机器人具有长且不稳定的形状。人们知道人类以自然而优美的方式移动，并且人类利用其与生俱来的保持平衡的能力来反复移动。 “故意失去平衡，然后又恢复平衡。”因此，作为交际舞的数学模型，我们开发了耦合倒立摆模型，其中两个倒立摆机器人通过弹簧连接，考虑了主从关系以及跟随等物理力的相互作用。并遵循以下建议。当我们使用所提出的模型创建模拟时，我们能够观察到比以前更平滑的运动，此外，通过引入使用引导、跟随和再跟随的协作控制，我们能够利用彼此的动态并改善协作。作为一种基于网络的人际交往能力，通过对网球单打比赛的分析发现，球员在场上的动作存在立方序列效应，这对应于击球过程序列中隐藏的规律性。观察到。这意味着，在实际比赛中也观察到了与以前的研究通过实验操纵击球路线获得的相同结果，并且利用这一历史现象来改变击球路线被认为是一个特征。的专家。此外，作为一种武术人际交往能力，我们通过实验证明，在剑道中，专家可以在出击前判断对手姿势的细微差别。在这个实验中，向专家、中级和初学者展示了击球手击球前脚跟高度的视频图像，并要求参与者使用 VAS 来判断击球的可能性，这是一项旨在阐明人际运动技能的实验。即使在冠状病毒大流行期间。