情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

1B-39
2023/3/1

空手の予備動作を小さくするための慣性センサを用いた練習支援システム
金 宏潤1,a)土田修平1,b)

寺田 努1,c)

塚本昌彦1,d)

概要：空手の組手においては，突きや蹴りの直前に予備動作があると相手に攻撃のタイミングを知られてしまうため予備動作の抑制が重要となる．しかし，初心者にとって自分自身の予備動作を正確に把握し，練習で予備動作を小さくするのは困難である．そこで本研究では，加速度データを活用し，初心者が自身の予備動作を直観的に把握できる練習支援システムの構築を目指す．DTW を応用した予備動作の有無を推定する手法を活用した練習支援システムを開発し，予備動作を小さくするための練習をどれほど支援する効果があるのかを評価する実験を行った．実験の結果，提案システムを用いた単発的な練習では予備動作を小さくする効果は見られなかったが，ユーザが自身の予備動作を直観的に把握するのを支援する効果があることがわかった．

1. はじめに

センサデータ計測

予備動作有無推定・・・空手の競技の一つである組手では，攻撃の際に拳が動く，・DTW マッチング
・ コスト差計測・ 閾値判定Web カメラ

腕が下がる，肩が上がるなどの予備動作が見られると相手慣性センサに突きや蹴りのタイミングを知らせてしまい，たとえ速い推定結果出力突きや蹴りを出せたとしても攻撃が簡単に対処されてしまう．そのため，予備動作の減少は組手の上達において重要

練習フィードバック

であるが，初心者にとっては自身の予備動作の正確な把握

動画
・ 予備動作部
スロー再生は困難であり，練習で改善するのは難しい．初心者が予備グラフ

動作に対する理解を深めるためには，一連の組手動作の中で予備動作部分のみを自動的に検出するシステムが有用である．動作の検出や認識手法として，慣性センサを用いて行動認識を行う研究は多く，様々な姿勢や運動，ジェスチャを認識できる [1]．しかし，本研究で認識したい組手における予備動作は，一般的に波形の重要な部分として着目されないため，予備動作の含まれている突きに対し従来のジェスチャ認識手法 [2] をそのまま適用すると，ただの突きとして認識され予備動作の有無までは認識できない．

・ 各軸加速度
比較表示
・ フィードバック動画リピート再生

図 1: 提案システムの概要法を提案した．また，評価実験を行った結果 86.13 %の精度で推定できることがわかった．本研究では，加速度データを用いて初心者が自身の予備動作を直観的に把握できる練習支援システムを開発し，本システムで練習を行った際の支援効果を評価した．

筆者らはこれまでに，入力されたデータの中で加速度のピーク値から波形の冒頭部に向かって逆算的に波形を比較し，DTW 距離を基にした独自の計算方法で類似度を計測することで予備動作の有無を推定する新しいマッチング手

2. 予備動作を小さくする練習支援システム
慣性センサを活用して予備動作を小さくするための練習を支援するシステムの概要を図 1 に示す．ユーザは順突きを行う側の手首に慣性センサを装着する．システムを開始

1a)
b)
c)
d)

神戸大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Kobe University
kwangyun-kim@stu.kobe-u.ac.jp
tuchida@eedept.kobe-u.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2023 Information Processing Society of Japan

すると，順突きを行った際の加速度データを計測し，提案手法を用いて予備動作の有無を推定する．順突きを行っている様子は Web カメラで撮影し，予備動作が見られた場
合は該当する部分をスローに加工した動画を生成する．ま291

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表 1: 「予備動作あり」と判定した突きの数の増減結果

システム

使用

非使用

被験者

A

計測手法

提案手法

目視

提案手法

目視

提案手法

目視

提案手法

目視

練習前

15

19

4

1025

36026

練習後

17101

21

917022結果+2–9–3+11–16–19±0–4B

C

Dの練習による予備動作の数の減少効果は確認できなかった．その理由としては，たった 30 分の練習では大きな効

被験者
グループ

α
順突き
50回
計測
βシステム
使用システム非使用

果を得ることができない，もしくは支援効果を評価するた
順突き
50回
計測

予備動作減少数調査

めの順突きの計測回数が 50 回では少なかったためなどが挙げられる．予備動作というものは長期間の練習の間に自然と癖付くものであり，短い時間での練習では意識はできても完全に抑えるのは難しいと考える．

図 2: 練習支援効果評価実験の実験手順

提案システムを用いて練習を行った被験者 A, B にアンケートを実施した結果，提案システムを用いることで予備た，入力データと予備動作なしデータセットの 3 軸におけ動作を小さくする練習の支援になったと感じたのかというる加速度を比較したグラフを描画する．推定結果をテキス

質問に対しては 2 名とも高いスコアをつけており，特に動トと生成した動画やグラフを表示しフィードバックする．

画によるフィードバックは満点でわかりやすいと回答しユーザはフィードバックされた結果を参考に練習し再度計た．それに対し，グラフによるフィードバックについては測を行うことで，自身の予備動作について直観的に把握で評価が分かれ，グラフをただ表示するのではなくどの軸がき，効率のよい練習を行える．

動いているなどのアドバイスが出れば，よりわかりやすい

3. 練習支援効果評価実験
3.1 実験内容と感じたとの意見もあった．

4. まとめ

評価実験の被験者は大学空手部に所属する空手初心者の本研究では，空手の予備動作を抑えるため，DTW を応4 名 (10 代男性 2 名，10 代女性 2 名) である．実験手順を図用して予備動作の有無を推定する手法を活用した練習支援

2 に示す．まず練習前に現段階での予備動作が見られる突システムを開発した．また，提案システムを用いた練習のきの数を調べるため 50 回分の順突きにおける加速度デー支援効果を評価する実験をした．実験結果により，予備動タを計測する．次に被験者は 2 つのグループに別れ，片方作が含まれる突きの数の大きな減少は確認できなかったは提案システムを使いながら，もう片方は鏡だけを見ながが，システムのフィードバックにより自身の予備動作へのら自力で 30 分間練習を行う．最後にもう一度 50 回分の順理解を促進し，効率的な練習ができる可能性を確認した．

突きにおける加速度データを計測し，練習前の計測時と比今後は提案システムの有効性を明確にするため，練習期間べどれほど予備動作が見られる突きの数が減少したのかをを増やし実験を行い，より使いやすくわかりやすいインタ調査した．予備動作が見られる突きの数は，提案手法で推フェースの開発に取り組む．

定した結果と空手熟練者 3 名による目視での結果の 2 種類で比較を行う．また練習後に，提案システムを使用した際謝辞 本研究の一部は，JST CREST(JPMJCR18A3) の支援によるものである．ここに記して謝意を表す．の使いやすさやフィードバックのわかりやすさに関するアンケートを実施した．

参考文献
[1]

3.2 実験結果と考察
提案システムを用いて予備動作を小さくする練習を行った結果を表 1 に示す．被験者 A，B は提案システムを使用して練習を行い，被験者 C，D は鏡だけを見て練習を行った．練習前後に計測した 50 回の順突きの中に見られた予[2]W. Jiang and Z. Yin: Human Activity Recognition Using Wearable Sensors by deep Convolutional Neural Networks, Proc. of The 23rd ACM International Conference on Multimedia, pp. 1307–1310 (Oct. 2015).
M. Masnad, G. M. MukitHasan, K. M. Iftekhar, and M.
S. Rahman: Human Activity Recognition Using DTW
Algorithm, Proc. of 2019 IEEE Region 10 Symposium(TENSYMP), pp. 39–43 (June 2019).

備動作の数を比較したところ，提案システムを用いた単発© 2023 Information Processing Society of Japan292