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J-GLOBAL ID：202202281828220849   整理番号：22A2781553

歩行時の加速度の周期性によるスマートグラス端末姿勢推定手法

著者 (2件)： 佐藤大生 (早稲田大) ,  戸川望 (早稲田大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 190(ITS2022 6-9)  ページ： 17-22 (WEB ONLY)  発行年： 2022年09月09日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： スマートグラスは,歩行者ナビゲーションシステムやゲーム,業務支援アプリケーションなど,多様な分野でその適用が期待されている.こうしたアプリケーションやシステムでは,ユーザの現在の状態や行動を把握するため,ユーザが行動している際,特にユーザが歩行している際のスマートグラス端末の姿勢を推定することが重要となる.本稿では,ユーザ歩行時のスマートグラス端末姿勢推定手法を提案する.提案手法は,歩行時の加速度の周期性を用いることで鉛直下向きを特定し,これをもとに高速かつ高精度にスマートグラス端末の姿勢を推定する.評価実験の結果,高精度とされる従来手法と比較して,スマートグラス端末姿勢推定の精度を同程度に保ちつつ追随性を向上させ,端末姿勢角度の収束に要する時間を従来手法に対して約1.4s短縮できることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *ヒューマンインタフェイス ,  *表示装置 ,  携帯型 ,  *状態推定 ,  姿勢 ,  二足歩行 ,  周期変化 ,  加速度
準シソーラス用語： *スマートグラス ,  ヘッドマウントディスプレイ ,  *姿勢推定 ,  歩行周期

分類 (2件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  人間機械系  (IB03000G)

引用文献 (12件)：

• 亀津敦, “ウェアラブルコンピューティングの動向とアプリケーションの展望,” 成形加工, vol. 28, no. 1, pp. 2-7, 2015.
• 加藤晴久, 小林達也, 辻智弘, 菅野勝, and 柳原広昌, “スマートグラスの ar 表示による遠隔フィールド作業支援システムの開発,” 映像情報メディア学会誌, vol. 71, no. 1, pp. J35-J43, 2017.
• K. Tamura, H. Asai, and N. Nishio, “Pdr with head swing detection only using hearable device,” in Adjunct Proceedings of the 2019 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2019 ACM International Symposium on Wearable Computers, pp. 843-848, 2019.
• N. M. Kumar, N. K. Singh, and V. Peddiny, “Wearable smart glass: Features, applications, current progress and challenges,” in 2018 Second International Conference on Green Computing and Internet of Things (ICGCIoT), pp. 577-582, IEEE, 2018.
• X. Hou and J. Bergmann, “A pedestrian dead reckoning method for head-mounted sensors,” Sensors, vol. 20, no. 21, p. 6349, 2020.

タイトルに関連する用語 (6件)： 歩行 ,  加速度 ,  周期性 ,  スマートグラス ,  姿勢推定 ,  手法