自転車乗車時の上半身の姿勢推定に基づくリアルタイムフィードバックシステムの開発（SI2024）

自転車乗車時の上半身の姿勢推定に基づく リアルタイムフィードバックシステムの開発 Development of a real-time feedback system based on upper body posture estimation during bicycle riding ○中田 凜太朗（東北大学） 〇Rintaro MAKADA（Tohoku Univ.） 田村 雄介（東北大学） Yusuke TAMURA（Tohoku Univ.） 1. 緒言 平田 泰久（東北大学） Yasuhisa HIRATA（Tohoku Univ.） 3. システムの詳細 ◆搭乗時の上半身の姿勢は技能向上のために重要 • パフォーマンスを向上 ✓ 空気抵抗（Crouch+ 2017,Barry+ 2015） • 身体の負担 ✓ サイクリストの怪我の4分の1以上は腰痛（Streisfeld+ 2017） ➢ 上半身の姿勢を把握することは重要 ◆把持位置推定 • 把持位置をTops，Hoods，Dropsの 3つに分類 • SVM（Support Vector Machine）を 用いて分類 • 多クラス分類はOne vs Restを使用 把持位置とひずみゲージの位置 ◆上半身の姿勢推定 ◆先行研究 • ハンドルにかかる荷重からハンドルの把持位置を 分類（Tamura+ 2015） • ハンドルにかかる荷重の時系列情報と骨格情報を 用いた上半身の姿勢推定（中田+ 2023） → システムの統合とフィードバックシステムの構築 まで至っていない ➢ 一連のシステムの統合と搭乗者への フィートバックが必要 • ニューラルネットワークを用いて推定 • ハンドル荷重（図の4組のひずみゲージで取得）と 搭乗者の身体の長さを入力とし，上半身の関節角を出力 センサ値 + 身体長 入力次元：７ LSTM層 シーケンス長：75 出力次元：32 back view 𝒍𝟏 入力次元：32 Dense層 出力次元：4 𝜽𝟐 𝜽𝟏 bird view 𝜽𝟑 𝜽𝟒 𝒍𝟐 𝒍𝟑 上半身の関節角 モデルの構造 ◆目的 side view 出力する関節角と入力に用いる身体長の定義 ◆フィードバックシステム 上半身の姿勢をリアルタイムで 把握することができるシステムの開発 • 𝜃1 （腰の角度）と把持位置を視覚的にフィードバック • 腰に見立てた棒をアニメーションとして25 Hzで動かし， 腰の角度値を1 Hz で表示 4. 検証実験 2. 全体のシステム ◆上半身の推定精度の検証 ◆システムの概要 monitor Raspberry Pi Handle load Arduino ➢ 実験方法 • 被験者10名が固定ローラ台を走行してデータを取得して 検証 • 総データ量の36分の1の本人のデータを追加学習した モデルを使用 ➢ 結果 • 高い精度での上半身の姿勢推定ができた ◆把持位置を切り替えながらの走行実験 ➢ 実験方法 • Tops→Hoods→Dropsの順で把持位置を変えて走行 ➢ 結果 • リアルタイムで把持位置の推定と上半身の姿勢推定が でき，フィードバックを行うことができた Upper body posture estimation 真値との平均二乗平方根誤差 ◆姿勢推定の流れ 𝜃1 𝜃2 𝜃3 𝜃4 ハンドル荷重 把持位置推定 Tops 2.62° 2.02° 4.93° 3.49° Hoods 3.07° 2.72° 3.95° 4.53° Drops 3.20° 4.02° 4.52° 3.21° フィードバックした結果と実際の姿勢 身体長 Tops Hoods Drops Tops model Hoods model Drops model 上半身の姿勢推定 上半身の関節角 フィードバックシステム 5. 結言 ◆まとめ • 把持位置推定，上半身の姿勢推定，フィードバック システムを統合し，搭乗者が自分の上半身の姿勢を リアルタイムで把握することができるシステムの開発が できた