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J-GLOBAL ID：202202261320041926   整理番号：22A1209343

人共存型パーソナルモビリティに搭載されたカメラにより獲得される動画像からの深層学習に基づく屋外路面の通行容易性推定

著者 (6件)： 中山瑛介 (早稲田大) ,  大谷淳 (早稲田大 創造理工) ,  大和淳司 (工学院大 情報) ,  亀崎允啓 (早稲田大 創造理工) ,  葛西優介 (早稲田大) ,  菅野重樹 (早稲田大 創造理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 420(IMQ2021 10-69)  ページ： 228-233 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月02日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,パーソナルモビリティ(PM)が屋外環境で安心,安全,快適な自律走行を行うために,屋外路面の通行容易性を定義し,深層学習(YOLOv4)を用いることで,それらを推定しPM操作者の運転を支援する手法を検討した.学習データを作成する際は,PM内部の加速度センサの数値,PM運転時の主観的評価,の2つの要素も組み合わせた.学習モデルの精度評価実験では,PM運転時に対象物を回避するために必要な距離において,通行容易性の推定を行うことが可能であった.また,PM走行時に路面の通行容易性を推定し,モニタに表示することによって,通行注意判定の数が減少し,安心感,安全性,快適性が向上することが確認できた.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *路面特性 ,  自動車 ,  動画像 ,  ビデオカメラ ,  屋外 ,  安全性 ,  速度センサ
準シソーラス用語： 加速度センサ ,  自律走行 ,  自律走行車 ,  *深層学習

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  舗装一般  (RC04010K)

引用文献 (11件)：

• 警察庁, “電動車いすの交通事故,” Available: https://www.npa.go.jp/koutsuu/kikaku13/ri_05jiko.pdf. [アクセス日: 1 11 2021].
• WHILL.inc, “<プレスリリース>折りたためる近距離モビリティ「 WHILL Model F」を新発売~ 人生100年時代におけるシニアの自己実現を応援、 旅先でも受け取れる日額レンタルも開始~,” Available: https://whill.inc/jp/news/95109. [アクセス日: 1 11 2021].
• I. Tharindu Lakmal, K. L. A. Nuwan Perera, H. A. Harindu Y. Sarathchandra, Chinthaka Premachandra, “SLAM-Based Autonomous Indoor Navigation System For Electric Wheelchairs,”著 : 2020 International Conference on Image Processing and Robotics (ICIP), Negombo, Sri Lanka, 2020.
• Tom Carlson, Yiannis Demiris, “Collaborative Control for a Robotic Wheelchair: Evaluation of Performance, Attention, and Workload,” Journals & Magazines, 第巻 42, 第3, pp. 876-888, 23 1 2012.
• Shuro Nakajima, “Step up/down motion for a fourwheel-type vehicle,”著 : 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Yokohama, Japan, 2017.

タイトルに関連する用語 (10件)： 人 ,  共存 ,  パーソナルモビリティ ,  獲得 ,  動画像 ,  深層学習 ,  屋外 ,  路面 ,  容易性 ,  推定