中国地区

教育システム情報学会 2020年度学生研究発表会

姿勢推定を用いた AR 型ハードルまたぎ練習支援システム
AR-based Training Support System for Stepping over the Hurdle using
Posture Estimation
山北 丈将*1, 岡本 勝*2, 岩根 典之*2, 松原 行宏*2
Takenobu YAMAKITA*1, Masaru OKAMOTO*2, Noriyuki IWANE*2, Yukihiro MATSUBARA*2*1 広島市立大学情報科学部*1Faculty of Information Sciences, Hiroshima City University*2 広島市立大学大学院情報科学研究科*2Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
Email: c20214@e.hiroshima-cu.ac.jp
あらまし：Web カメラを使用し，陸上競技のハードルまたぎ練習を対象とした姿勢改善フィードバックを行える練習支援システムを作成した．提案システムでは Web カメラで撮影された学習者の姿勢に対し，3 次元姿勢推定を行いフィードバック情報を生成した．学習者はディスプレイに重畳表示されたフィードバック情報をもとに姿勢改善をおこなう．検証実験では，学習者がフィードバック情報を参考にして次の動きを改善することが確認できた．
キーワード： ハードルまたぎ，AR，姿勢推定

1.

はじめに陸上競技の短距離選手がウォームアップに取り入れるハードルまたぎという動きがある．ハードルを繰り返しまたぐことで股関節の柔軟性を高め，競技力を向上させることができる(1)．しかし，ハードルまたぎ動作では意識すべきポイントが多く，正しく動作できていない場合，期待する効果が得られない．
そこで磯村らは， Kinect を使用して，フィードバック情報を生成し陸上経験者に対して，ハードルまたぎ練習を支援するシステムを開発した(2)．しかし，Kinect 専用の機材が必要なことや，本来両足でまたぐハードルまたぎの動作が片足だけの評価となっており，左右差を調べることはできない．
そこで本研究では，Web カメラで撮影された学習者の姿勢に対し，3 次元姿勢推定技術を用いてハードルまたぎの姿勢評価を行った．また，対象を両足として評価を行い，先行研究同様に姿勢改善を行うことができるか調査した．

Web カメラ
ディスプレイPC
図1

ユーザ
システム概観
PC

ユーザ

骨格推定
WEB カメラ
状態推定部

2.

システム概要図 1 にシステム概観を示す．ユーザはディスプレイに重畳表示されるフィードバック情報を見て動作を改善する．次にシステム構成図を図 2 に示す．図2 から，本システムの流れを述べる．まず，ユーザの動きを web カメラで読み取り，3 次元姿勢推定を用いて，骨格推定を行う．次に状態推定部では，骨格推定から必要な骨格座標を取得し動作の開始と終了を推定する．動作が開始すると同時に状態判断部では，座標を条件式に入れて，間違った姿勢と判断された場合，次のフィードバック情報生成部へと移る．
ここでは，ユーザに間違った姿勢を認識させるために，ディスプレイ上にフィードバック情報を重畳表示する．最後に学習者はディスプレイに表示された

199

撮影映像

状態判断部

フィードバック
重畳映像

情報生成部

ディスプレイ
図2

システム構成図

フィードバック情報を参考に，姿勢改善を行う．
次に本システムを実際に使用した時の，ディスプレイに表示される重畳表示を図 3 に示す．画面の中中国地区

教育システム情報学会 2020年度学生研究発表会●右膝x 座標と足部 x 座標の差
右膝x座標と足部x座標の差差分と閾値[pixel]

骨格モデル

2000

システム画面心を原点として x 座標，y 座標，z 座標が推定される．
このとき中心から画面右側を x 軸正の方向，画面上側を y 軸正の方向，また，3 次元姿勢推定で推定された z 座標は，奥行きを z 軸正の方向とする．
図 3 には，3 次元姿勢推定された骨格と関節の位置とそれらを結んだ骨格モデルが表されている．本システムで用いた骨格と関節は右肩関節，首，左肩関節，右腿付け根，左腿付け根，右膝関節，左膝関節，右足関節，左足関節，腹部の計 10 個である．本
システムではこれらの座標をもとに判定を行い間違った姿勢かどうか判定する．

3.

1000

システム使用前の座標推移

検証実験200閾値
○閾値200-200-40
図5検証実験では，被験者の男子大学生一人に対して，本システムを使用し，ハードルまたぎ動作の姿勢改善を行った．始めに，ハードルまたぎ動作における間違った姿勢を解説した動画を事前に視聴し，チェックリストにチェックをして，理解できたことを確認したうえで，実験に取り組んだ．システム使用前
後の姿勢を比較するため，システム使用前に，左右交互に 2 回ずつ足を上げることを 1 セットとし，合計 3 セット練習を行った．同様にシステムを使用して 3 セット，使用後にもう一度 3 セットの合計 9 セット動作を行った．検証実験では，ハードルまたぎの目的である股関節の可動域を広げることに着目して姿勢を判定した．図 4 と図 5 にはシステム使用前後の差分と閾値の座標推移を示す．それぞれ，ハードルまたぎ動作で間違った姿勢の一つとされる，かかとが膝よりも外に出ている姿勢を判定したときの閾値と座標の差分の位置関係を示す．グラフの横軸は，動作開始を 0ms として 1 フレーム毎に点をプロットした．縦軸は動作開始から t 秒後における，右膝の x 座標と足部の x 座標の距離と閾値をピクセル単位で表している．閾値は，動作開始から t 秒後の首の y 座標から足部の y 座標を引いた値に，0.12 をかけた値を使用した．この 0.12 は，姿勢推定に生じる誤差と体を完全に静止できないことを考慮した値とした．この閾値は，判定の基準となっており閾値1500

時刻t[ms]右膝x座標と足部x座標の差●右膝x 座標と足部 x 座標の差差分と閾値[pixel]

図3500-20
図4

フィードバック情報

○閾値閾値

500

1000

1500

2000

時刻t[ms]システム使用後の座標推移の値を超えた場合，間違った姿勢と判定される．正しい姿勢は，かかとが膝よりも内側にある状態を保ったまま動作を行うことである．そのため理想値は差分が 0 以下の値をとり続けることである．
図 4 を見ると，システム使用前は動作開始から500ms までは理想値の 0 以下を保ち続けているが，動作中盤を超えた 1000ms 付近では閾値を超えていることが分かる．この結果から動作前半は，膝よりかかとを内側に入れて動作を行えているが，動作後半は膝よりかかとが外に出ているといえる．一方，
図 5 では動作を通して閾値を超えていないことが分かる．そのため，システム使用後は動作中，膝よりもかかとが外に出ていないことが分かった．
以上より，システム使用前後を比較すると，間違った姿勢が改善されていることから，被験者は閾値を超えた場合に表示されるフィードバック情報を参考に姿勢を改善することができたといえる．

4.

終わりに

本研究では，ハードルまたぎ練習支援システムを用いることで，フィードバック情報を参考に姿勢を改善させることができた．今後は，被験者の数を増やし，個人によって変わる柔軟性に伴って閾値を変更する必要があるかを調査する．
参考文献(1) 木村邦英：“陸上競技東京港公式ドリル”，ベースボー
ルマガジン社，p40, (2016)(2) 磯村智将：ハードルまたぎにおける姿勢認識を考慮したリアルタイム型練習支援手法，教育システム情報学会 2015 年度学生研究発表会，pp99-100, (2016)