(2018)科研成果概要18H03344

研究題目：身体スキル学習支援における局所的・大域的視点を結ぶサイバーフィジカル空間
研究番号：18H03344

1. Introduction

本研究室では集団対戦型スポーツにおけるスキル習得を対象とした運動スキル学習の支援手法を研究しています。
この集団対戦型フィールドスポーツとして，本研究室では具体的にはバスケットボールやサッカーを取り上げて研究していますが，これに留まらず，関連する多種のスポーツへの展開も研究対象としています。
集団対戦型スポーツでは、オフェンス・ディフェンスの1対1のような局所的場面とチーム間といったN対Nの大局的場面の2つに分けられます。そこで我々は、この1対1、N対Nといった場面においての認知的・身体的スキル獲得のための学習支援の研究を行っています。局所的場面としてのフェイント動作習得やチームとしての戦術理解の支援手法を開発しています．N対Nの大局的場面としてバスケットボールの戦術理解について焦点を当てています。この戦術理解では、自・他チームの行動を俯瞰視できる環境を構築し、戦術理解の支援を行います。

また，関連して，スポーツの学習の一環として，異なる運動スキルとの比較も可能とするために，テニスのスマッシュにも着目しています。この研究では、学習者が練習の際に問題となる点を軽減するシステムを設計し学習支援を行っています。
我々は、これらのサブ課題を具体的にとりあげながら，集団対戦型スポーツのスキル習得を支援することを目的としています。

2. Purpose

　人間は試行錯誤しながら練習することでスキルを獲得していきます。スキル習得は図2のように初めに習得したいスキル動作を行います。その結果動作の上手く行った点や失敗した点などをフィードバックとして得られます。この得られたフィードバックから動作を修正し、修正した動作で上手く行くか試行錯誤を繰り返すことでスキル習得・上達が行われます。
そのためには正しく動作を修正できる環境や試行錯誤し動作を調整しやすくするための訓練環境が必要となります。
この条件を満たすために通常、指導者が学習者に対して適切に指導する必要がありますが、常にこの環境で練習できません。
そのため、我々の研究では、指導者が不在の時でも練習することを可能にするために加速度センサや画像処理を用いて学習者の動作を計測し、理想となる上級者に近づくように学習者にフィードバックを与え支援を行います。
また、スキル獲得には様々な困難な要素があります。そのため、この要素をできるだけ減らした状態で練習できる環境を提供し習得を促します。

一方、戦術理解スキル習得では実際のバスケットボールの試合の中で使われている基本戦術の理解についても焦点を当てて研究をしています。
集団対戦型スポーツで得点を得るには個人のスキルだけではなく、チーム全体での戦術を理解し実行するスキルが必要です。
また、戦術を理解するだけではなく、有効に使われるシーンも理解する必要があります。
そのため、実際の試合においてチーム戦術が使われているシーンをコンピュータで分類・色付けをし、戦術理解を促していきます。

3. Methodology

バスケットボールの支援として、我々は、オフェンス側のフェイト動作の支援を行っています。この支援では、加速度センサを使用して学習者の動作を観測を行います。
フェイント動作では、オフェンスの動作を見たディフェンスが動作を阻止するための行動を行います。そのため、ディフェンス側がオフェンスの動作を予測しない場合、オフェンスの動作を追従するような形で動作をすることになります。
また、フェイント動作を練習するには練習相手となるディフェンスの存在が必要不可欠です。そのため我々は、学習者一人でも練習が可能にするために学習者であるオフェンスを追従する仮想のディフェンスを透過型VRヘッドセットに表示させるシステムを設計・構築を行っています。
また、学習者とシステムで作成した仮想のディフェンスとの距離が離れるように一定の距離を離れるようにタイミングの提示を行います。
関連する研究として、実際の教育での教示にスポーツオノマトペと呼ばれる擬音語・擬態語が活用されている例が多数あります。そのため、このスポーツオノマトペの活用した支援として、オノマトペの文字を視覚的な情報として表示させる手法や、学習者の動作と目標となる動作との差を視覚的に表現するシステムの開発も行っています。

戦術理解スキル習得の支援として、集団対戦型スポーツであるバスケットボールの基本戦術に着目し、その学習支援を行っています。
試合中に使う戦術の判断においては、試合状態の認知・予測しプレイを選択します。また、適切な戦術を選択・実行するためには実際の試合で使われている状況の認知が必要となります。
そのため我々は、プレイヤの位置情報から基本戦術が使われている場面を自動的に抽出し、学習者にその場面を提示し戦術理解を促します。
このとき、学習者が試合状況が直感的に把握できるように俯瞰視点から試合の様子を見れるようにアニメーションで表示します。
また、プレイヤの色を使われている基本戦術によって変化させ、プレイを認識させるシステムを設計・構築し、学習者の基本戦術理解の支援を行っています。

学習者の戦術理解の支援を行う上でプレイヤの位置情報が必要不可欠となります。
そのため、我々は、画像処理の技術を用いてプレイヤを検出し、トラッキングを行うシステムの研究も行っています。
この研究では、コート全体を撮影を行えるようにするため、ドローンを用いたり，全天球カメラを用いたりして，コート全体を俯瞰した状態で撮影を行います。その後、撮影した動画から人の領域を抽出しプレイヤを検出・トラッキングを行います。
これにより、プレイヤの情報を容易に入手することが可能になり、チームの戦術理解・分析を行いやすくするシステムの開発も行っています。

初年度は，これらの要素技術を開発し，データの収集方法や収集したデータのコード化に注力しつつ，それらの基盤化の設計を実施しています．上記述べてきたようなプロトタイプを用いたサブ課題についての試用により，一次的な評価を実施しました．

Achievement-Paper List

（査読付）

1. Stephen Karungaru, Kenji Matsuura, Hiroki Tanioka, Tomohito Wada and Naka Gotoda,
   Ground Sports Strategy Formulation and Assistance Technology Development – Player Data Acquisition from Drone Videos -,
   Proceedings of 8th International Conference on Industrial Technology and Management (ICITM 2019), pp.322-326, Cambridge, UK., March 2019.
2. Naoya Kohda, Kenji Matsuura, Hiroki Tanioka, Stephen Githinji Karungaru, Tomohito Wada and Naka Gotoda :
   Technology-Supported Single Training for One-on-One in Basketball Matches,
   Proceedings of IEEE TALE2018, 447-453, Wollongong, Australia, Dec. 2018.
3. Takuya Ishioka, Naka Gotoda, Christian Alo, Takayuki Kunieda, Rihito Yaegashi and Toshihiro Hayashi,
   “SUITABLE JUDGEMENT ASSISTANCE OF VISUALIZATION METHOD FOR SENSOR LOG OVERLAPPING ON DAILY VIDEO”,
   CELDA2018, p.168-176，2018．
4. Kenji Matsuura :
   Reflective feedback to recall and reproduce successful physical movements,
   2018 7th International Congress on Advanced Applied Informatics, 238-243, Yonago, Japan, Jul. 2018.

（査読無）

1. 石岡匠也，後藤田中，赤木亮太，平沢友貴，松浦健二，谷岡広樹，カルンガル ギディンシ ステファン，和田 智仁，米谷 雄介，國枝 孝之，八重樫 理人，林 敏浩 : 動作習得を対象としたシンボルの重畳表現による映像システムの評価,
   電子情報通信学会ET研究会, 2019年3月.
2. 松浦 健二, 谷岡 広樹, 後藤田 中 : 身体スキル開発における経験・予測・摂動・調整 に関する一考察, 教育システム情報学会研究報告, Vol.33, No.4, 1-6, 2018年10月.
3. 吉川 健彦, 松浦 健二, カルンガル ギディンシ ステファン, 後藤田 中 : 身体部位間の運動タイミング差を調整するための 部分的フォーム解析, 教育システム情報学会研究報告, Vol.33, No.4, 7-12, 2018年10月.
4. 箭野 柊, 松浦 健二, 谷岡 広樹, カルンガル ギディンシ ステファン, 和田 智仁, 後藤田 中 : 集団対戦型競技における戦術理解のための一検討, 電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 215, 2018年9月.
5. 幸田 尚也, 松浦 健二, 谷岡 広樹, カルンガル ギディンシ ステファン, 和田 智仁, 後藤田 中 : 対戦スボーツの攻守対面場面における突破スキル習得支援, 教育システム情報学会第43回全国大会講演論文集, 83-84, 2018年9月.
6. 石岡 匠也, 後藤田 中, 米谷 雄介, 松浦 健二, 谷岡 広樹, カルンガル ギディンシ ステファン, 和田 智仁, 國枝 孝之, 八重樫 理人, 林 敏浩 : 映像上に内省材料を重畳表示する運動支援システムの開発, 教育システム情報学会第43回全国大会講演論文集, 77-78, 2018年9月.