野球打撃における全身を考慮可能とした新たなシミュレーションモデルの構築

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．

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．