パーソナライズされたダーツ・トレーニングに向けて：骨格ベースの生体力学解析とモーションモデリングに基づくデータ駆動型フレームワーク
arXiv cs.LG / 2026/4/2
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要点
- 本論文は、経験や視覚的観察に依存する従来のコーチングの限界に対処するため、閉ループのデータ駆動型ダーツ・トレーニングシステムを提案する。
- Kinect 2.0の深度センサと光学カメラを用いてマーカレスのダーツ投げデータを収集し、協調性、リリースのダイナミクス、関節の構成、姿勢の安定性にわたる18の運動学的特徴量を抽出して、パーソナライズされた分析に活用する。
- 2つの主要モジュールとして、過去の高品質サンプルと最小ジャーク基準を融合する個別化された最適投射軌道モデル、ならびにzスコアに基づく階層的ロジックを用いたモーション偏差診断モデルを導入する。
- プロおよび非プロのアスリートから合計2,396サンプルを用いた結果、滑らかな個別の参照軌道を生成し、ケーススタディでは体幹の安定性不良、肘の異常な変位、速度制御のバランス不均衡といった問題を特定する。
- このアプローチは、単一の統一基準への一致による評価から、運動を個人の最適制御範囲と比較する形へと捉え直し、ダーツ・トレーニングのパーソナライゼーションと解釈可能性の向上を目指す（さらに他のターゲットスポーツにも応用可能と考えられる）。
