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J-GLOBAL ID：201702258411344165   整理番号：17A0545029

健常者をセンサノードとして用いたバリア検出の基礎検討

著者 (4件)： 宮田章裕 (日本大 文理) ,  荒木伊織 (日本大 文理) ,  WANG Tongshun (日本大 文理) ,  鈴木天詩 (日本大 文理)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： HCI-171  ページ： Vol.2017-HCI-171,No.8,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2017年01月16日 
JST資料番号： U0451A  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： 現在,屋内外には段差などのバリアが多数存在し,障害者の円滑な移動を妨げている。バリア位置を事前に把握できれば,彼らは移動計画が立てやすくなるが,既存のバリア検出手法には問題がある。例えば,加速度センサを搭載した車椅子を用いてバリア検出する手法があるが,これは車椅子が通過したエリアのバリアしか検出できない。そこで,我々は,広域のバリア情報を高精度に収集するために,健常者歩行時のセンサデータから障害者に対するバリアの存在を推定するアプローチをとる。本稿では,従来研究より多様なバリアを推定対象として定義し,実際の歩行データを用いてバリア推定の検証実験を行なった。実験結果から,人手で設計した特徴量を機械学習する方式と,Deep Learning(Denoising Autoencoder)で自動抽出した特徴量を機械学習する方式は,ともに80%前後の推定精度が出せること,バリア種類によって方式間の優劣は一定ではないことが明らかになった。(著者抄録)

シソーラス用語： 障害者 ,  障害物 ,  *検出 ,  *特徴抽出 ,  *機械学習 ,  端末装置 ,  センサネットワーク ,  データ解析 ,  *データ ,  人間
準シソーラス用語： センサノード ,  健常者 ,  健常者歩行データ ,  障害者支援 ,  *障害物検出 ,  *歩行データ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (26件)：

• 国土交通省: 歩行空間ネットワークデータ整備仕様案 (2010).
• Sozialhelden e.V.: Wheelmap. http://wheelmap.org (last visited Dec. 1, 2016).
• Miura, T., Yabu, K., Ikematsu, S., Kano, A., Ueda, M., Suzuki, J., Sakajiri, M. and Ifukube, T.: Barrier-free Walk: A Social Sharing Platform of Barrier-free Information for Sensory/physically-impaired and Aged People, Proc. SMC’12, pp.2927-2932 (2012).
• 山本千尋, 船越要, 小長井俊介, 小西宏志, 川野辺彰久: 歩行者移動支援のためのバリアフリー関連情報収集手法の提案, 信学技報, Vol.116, No.23, LOIS2016-8, pp.39-44 (2016).
• 山本千尋, 船越要, 小西宏志, 落合慶広, 川野辺彰久: バリアフリーマップをソーシャルにつくる技術の開発, NTT 技術ジャーナル 2016年5月号, pp.21-24 (2016).

タイトルに関連する用語 (4件)： 健常者 ,  センサノード ,  バリア ,  基礎