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J-GLOBAL ID：201602292760300739   整理番号：16A1190387

直近移動能力を考慮した車椅子操作推定モデル

A Wheelchair Motion Estimation Model Using the Recent Control Ability

著者 (9件)： 宮田章裕 (NTT サービスエボリューション研) ,  宮田章裕 (日本大) ,  伊勢崎隆司 (NTT サービスエボリューション研) ,  中野将尚 (NTT サービスエボリューション研) ,  石原達也 (NTT サービスエボリューション研) ,  有賀玲子 (NTT サービスエボリューション研) ,  望月崇由 (NTT サービスエボリューション研) ,  渡部智樹 (NTT サービスエボリューション研) ,  水野理 (NTT 知的財産セ)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 57  号： 10  ページ： 2316-2326 (WEB ONLY)  発行年： 2016年10月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 車椅子ユーザの移動を妨げる“バリア”に関する情報を収集することが,社会的に求められている。しかし,既存手法では,電柱や道路工事などの路上物バリアを発見することは困難である。我々は,路上物バリアをよける・引き返すといった動作を構成する車椅子操作を推定できれば,操作の推定結果をもとに路上バリアの存在を検出できると考えている。このとき,操作推定は,多くのユーザが持つスマートフォン内蔵の加速度・角速度センサを利用して行えることが望ましい。ところが,車椅子操作時に発生する加速度・角速度は,同じ操作であってもユーザ・操作習熟度・状況によって大きく振舞いが異なり,単一の推定器では精度良く推定できないという問題がある。そこで,我々は,ユーザの直近の移動能力を推定した後に,その移動能力に適した推定器で操作内容を推定するアプローチを提案する。ディープラーニングを用いて提案コンセプトを実装し,ユーザの実走行データに基づいて構築した約25万件のデータセットを用いて実施した検証実験では,提案手法が前後進・右左折・停止などの操作を高精度に推定できるだけでなく,段差・傾斜の検出にも有効であり,適合率・再現率はともに98.9%とベースライン手法を大きく上回った。提案手法は,バリア情報の収集に大きく貢献しうるものと考えられる。(著者抄録)

シソーラス用語： *車椅子 ,  障害物 ,  バリアフリー ,  速度センサ ,  *機械学習 ,  動き推定
準シソーラス用語： バリア ,  加速度センサ ,  角速度センサ ,  *深層学習

分類 (1件)： 都市問題,都市防災  (RD01030O)

引用文献 (23件)：

• 中川伸一,栗山 清,小笠原章,横山 哲:「人にやさしい道路」を目指して,土木計画学論文集,No.12, pp.775-786 (1995).
• U.S. Department of Transportation: Designing Sidewalks and Trails for Access (1999).
• 鍋島益弘,山田 優:車いすを利用する高齢者のための歩道構造に関する研究,土木学会論文集,Vol.2003, No.725, pp.157-169 (2003).
• 国土交通省:基準移動等円滑化のために必要な道路の構造に関する基準に定める省令 (2006).
• 国土交通省:バリアフリー経路探索,入手先 http://www.hokoukukan.jp/routesearch/areaselect.html(参照 2015-04-01).

タイトルに関連する用語 (3件)： 移動能力 ,  車椅子 ,  推定モデル