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在运动个性多样化的复杂运动学习过程中隐藏的规律性。这项研究的重点是高尔夫铁和驾驶员射击任务，并由两个主要方面组成。首先，基于使用机器学习对摄像机的简单数据采集，我们分析了动作个性多样化并创建“学习地形图”的过程。第一个实验已经完成，基于获得的视频数据，可以通过对象检测获得使用机器学习方法和位置坐标的姿势估计。此外，基于获得的数据，已经进行了高尔夫挥杆能力差异和个体差异的分析，并且在学习过程中运动的多元化已经获得了某些结果。其次，我们将重点关注运动规范的个体差异，并检查导致个人之间运动差异的因素。在这方面，我们将进行研究，目的是根据实际数据估算运动规范，然后基于这些数据，我们将创建一个模拟模型，以根据运动规范和身体信息来学习运动预测。这方面仍然是下一个挑战。总结我们过去的成就，实验准备和实验现已在第一阶段完成，数据摘要和分析已经完成，并且在研究组中进行了演讲。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