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title: 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）
tags:  #自転車  
author: [Tamura Lab.](https://convert.docswell.com/user/tamlab)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 中田凜太朗, 田村雄介, 平田泰久, &quot;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&quot;, 第25回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会, 2D4-09, 2024.
published: December 26, 24
canonical: https://convert.docswell.com/s/tamlab/K227YR-SI2024_nakada
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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


