卓球タスクにおけるスイング動作に着目した高精度打球予測に関する研究
野崎康 (0851085)
本研究では，ヒトとロボットの卓球タスクにおいて重要な要素の一つである打球予測機能について，高精度な打球予測のためにプレイヤーのスイング動作に着目するという新しいアプローチを提案する．カメラから得られる球の位置情報に加えて，モーションキャプチャーによって得られる全身の関節情報から，打球位置と相関の高い関節情報を抽出・利用する．具体的には， CCA(Canonical Correlation Analysis)を特徴抽出に用いて打球位置の予測に利用する．打球位置の予測には，非線形関数の学習および回帰の手法であるGPR(Gaussian Process Regression)を用いる．提案する手法が，球の位置情報だけを利用した予測よりも高精度であることを実験により実証する．