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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-23 11:15 ペダル型パワーメーターを用いたペダリング特性からの脚質推定 ○増田隼人・村松大吾（成蹊大）  SIP2026-27 BioX2026-27 IE2026-27 MI2026-27 |
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| 抄録 | （和） | 自転車競技においてライダーの特性（脚質）の把握は重要だが，従来の生理学的測定は身体的・時間的負荷が大きく日常的な把握が困難だった．一方，近年普及したペダル型パワーメーターによるペダリング中のトルク変動データは，筋動員パターン等の身体的特徴を強く反映している．そこで本研究では，実走行中のトルク波形データから脚質を自動推定する手法を提案する．具体的には，多様な地形で構成される実走コースを複数セクションに分割し，各局面の特性を機械学習に適用する．単一局面ではなく，異なる地形セクションを統合して解析することで，実走行特有のノイズを抑制し，高精度な推定モデルの構築を目指す． |
| （英） | In bicycle racing, identifying a rider’s unique style or terrain strengths (rider types) is crucial for tactics and train-ing. Traditionally, these types are classified through physiological lab testing, which imposes high physical and time burdens on general riders. Meanwhile, the prevalence of pedal-based power meters allows for easy acquisition of mechanical data. Since pedaling torque variations strongly reflect muscle recruitment patterns and physical traits, analyzing these time-series data enables the direct estimation of rider characteristics. This study proposes a method to automatically estimate rider types from real-time torque waveform data. By subdividing a real-world riding course into multiple terrain sections and applying the data to a machine learning algorithm, the proposed approach integrates diverse terrain phases to suppress environmental noise and construct a highly accurate estimation model. |
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| キーワード | （和） | 脚質推定 / ペダル型パワーメーター / トルク波形データ / 機械学習 / 実走行環境 / / / |
| （英） | Rider Types / Pedal-Based Power Meter / Torque Waveform Data / Machine Learning / Real-World Riding Environ- ments / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 84, BioX2026-27, pp. 141-146, 2026年6月. | |
| 資料番号 | BioX2026-27 | |
| 発行日 | 2026-06-15 (SIP, BioX, IE, MI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2026-27 BioX2026-27 IE2026-27 MI2026-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-IST ITE-ME IE BioX SIP MI |
| 開催期間 | 2026-06-22 - 2026-06-23 |
| 開催地（和） | 鳥取県立生涯学習センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | マルチメディアデータ・映像・画像・信号の取得・処理・解析・認証と応用、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2026-06-IST-ME-IE-BioX-SIP-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ペダル型パワーメーターを用いたペダリング特性からの脚質推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of Rider Types from Pedaling Characteristics Using a Pedal-Based Power Meter |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脚質推定 / Rider Types |
| キーワード(2)（和/英） | ペダル型パワーメーター / Pedal-Based Power Meter |
| キーワード(3)（和/英） | トルク波形データ / Torque Waveform Data |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 実走行環境 / Real-World Riding Environ- ments |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 増田 隼人 / Hayato Masuda / マスダ ハヤト |
| 第1著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村松 大吾 / Daigo Muramatsu / |
| 第2著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-23 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | SIP2026-27, BioX2026-27, IE2026-27, MI2026-27 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.83(SIP), no.84(BioX), no.85(IE), no.86(MI) |
| ページ範囲 | pp.141-146 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-15 (SIP, BioX, IE, MI) |
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