複雑な運動学習過程における機械学習を用いた動きの個性の多様化ダイナミクスの解明

在复杂的运动学习过程中使用机器学习阐明运动个性多样化的动态

• 批准号: 22KJ1547
• 负责人: 山本 耕太
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1547/
• 关键词: 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

本研究は、動きの個性が多様化する複雑な運動学習過程に潜む規則性を解明することを目的として行われている。この研究はゴルフのアイアンやドライバーショット課題を対象とし、大きく二つの局面によって構成される。第一に、機械学習を用いたビデオカメラの動画ベースの簡易的なデータ取得に基づいて、動きの個性の多様化過程を解析し、「学習の地形図」の作成を行っている。既に第一の実験を終了し、得られたビデオデータをもとに、機械学習手法による姿勢推定および物体検出による位置座標取得が可能となっている。加えて、得られたデータをもとにゴルフスイングの熟達差、個人差について解析を進め、学習過程における動きの多様化について一定の結果が得られている。第二に、運動規範の個人差に着目し、個人間で動きが分化する要因を検討を行う。この局面では、実データに基づいた運動規範の推定を行った上で、これらのデータをもとに運動規範と身体情報に基づいた動きの学習予測シミュレーションモデルの作成を目的とした研究を行う。この局面については次の課題として残っている。これまでの実績をまとめると、現在、第一局面において実験準備および本実験が終了し、データのまとめや解析が終了しており、研究会での発表を行った。また得られた成果を学会誌へ投稿するための準備をしている。

这项研究的目的是阐明隐藏在复杂的运动学习过程中的规律性，其中动作的个性发生变化。本研究重点关注高尔夫球铁杆和一号木杆击球，包括两个主要方面。首先，我们通过使用机器学习从摄像机视频采集简单数据来分析运动特征多样化的过程，从而创建“学习地形图”。第一个实验已经完成，基于获得的视频数据，现在可以使用机器学习技术估计姿势并使用对象检测获得位置坐标。此外，根据获得的数据，我们分析了高尔夫挥杆的熟练程度和个体差异，在学习过程中动作的多样化方面取得了一定的成果。其次，我们将关注运动规范的个体差异，并研究区分个体之间运动的因素。在这个阶段，我们将根据实际数据估计运动规范，然后利用这些数据进行研究，旨在创建一个基于运动规范和物理信息的运动学习预测模拟模型。这方面仍然是下一个问题。总结目前取得的成果，我们现在已经完成了第一阶段的实验准备和主体实验，完成了数据整理和分析，并在研究会上做了报告。我们还准备将获得的结果提交给学术期刊。

项目成果

機械学習手法を用いた姿勢推定に基づくゴルフスイング解析

使用机器学习方法进行基于姿势估计的高尔夫挥杆分析

• 发表时间: 2022
• 作者: Yamamoto Keizo;Nishino Takahiro;Bale Rahul;Shimada Tokimasa;Miyamoto Naoto;Tsubokura Makoto;山本耕太
• 通讯作者: 山本耕太