XRベースのクリケットバッティングのためのConfluenceプロトコル:統合パフォーマンス分析のフレームワーク

Habib Noorbhai

doi:10.3791/68899

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方法論記事

XRベースのクリケットバッティングのためのConfluenceプロトコル:統合パフォーマンス分析のフレームワーク

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DOI：

10.3791/68899

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2026年6月12日

Habib Noorbhai¹

¹Department of Sport and Movement Studies, Faculty of Health Sciences, University of Johannesburg

この記事について

サマリー

コンフルエンスプロトコルは、EMG、VO₂、モーションキャプチャー、心拍数を用いてクリケットのバッティング分析に拡張現実(XR)を統合するフレームワークを提供します。XR環境がバッティング中の協調反応をどのように捉えるかを示し、マルチモーダル評価のための構造化された方法論を提供し、将来のトレーニングおよびパフォーマンス評価の研究を支援します。

要約

拡張現実(XR)技術はスポーツにおける没入型トレーニング環境を提供しますが、スキル開発やパフォーマンス分析の効果には慎重かつ体系的な評価が必要です。このプロトコルは、没入シミュレーションと生理学的・生体力学的測定を組み合わせた統合されたXRトレーニング手法を提示します。XRベースのバッティング中に筋肉活動、代謝反応、モーションキャプチャデータを収集・解析し、生理学的および生体力学的反応を特徴づける手順を概説しています。目的は、制御された仮想シナリオ内でバッティングパフォーマンス(パワーヒッティングを含む)を評価し、筋電図(EMG)による筋肉活性化、呼吸ガス分析(VO₂)による代謝要求、心拍数(HR)、モーションキャプチャによる運動学的出力を測定することです。シングルバッター(n = 1)はVRヘッドセットと慣性センサーを装着し、バーチャルボウラーに対峙し、上半身の重要な筋肉にはEMG電極を装着し、呼吸ごとに分析できる携帯型代謝システムを備えています。プロトコルはXRシステムのセットアップ、センサーの校正、標準化されたバッティングトライアルの実行を概説し、代表的な結果は時間同期された出力として提示されます。筋電図の痕跡は、脳内運動中の筋肉活性化のピークを示し、VO₂と心拍数の変動は中程度の有酸素反応を示しました。関節の運動学、例えば肘の伸出や胴体の回転などは、動きデータを通じて記録されました。これらの結果は、XRベースのトレーニングを用いて身体的および生理学的反応を捉える実現可能性を示し、パフォーマンス向上と反応分析の新たな枠組みを提供します。重要な導入ステップ、従来のドリルに対する利点、潜在的なトラブルシューティング問題、クリケットトレーニングプログラムへのXR統合に関する考慮事項について議論します。この没入型技術とスポーツ科学の測定の融合は、XR環境でバッティングパフォーマンス指標を客観的に評価・探求するための枠組みを提供し、他のスポーツでも再現可能です。

概要

この手法の全体的な目標は、拡張現実(XR)(仮想現実(VR)、拡張現実(AR)、混合現実(^MR)1をクリケットのバッティングトレーニングと分析に統合することです。XRは、アスリートが没入型でコントロールされたシミュレーションで試合シナリオを練習できるようにします。クリケットにおいて、バッティングの成功には技術的なスキルだけでなく、迅速な意思決定とプレッシャー下での心理的な回復力も求められます^。従来のトレーニング(例:ネットセッション)では、プレッシャーのかかる試合状況を完全に再現したり、詳細なパフォーマンスデータを継続的に取得したりすることはできません。XR技術は、難易度調整可能なリアルな仮想バッティング環境を作成し、アスリートの生体力学的および生理学的反応に関する包括的なリアルタイムデータ収集を可能にすることで、これらのギャップを埋めています。この手法の根拠は生態学的ダイナミクスと代表的な学習設計に基づいており、実践が競技条件に非常に近いことが求められることが強調されています^。スキルを効果的に移転させるためには^3,4。仮想ボウラーやシナリオに対抗することで、バッターは^{実際の試合のように}知覚とアクションの連....