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

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。

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。