Research on Safe Posture Identification: Modeling the Inclined Plane Mowing Behaviors of Skilled Workers via Multi-sensors Big Data Analysis
| Project/Area Number |
21K11876
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
|
|---|
| Research Institution | Tokyo University of Technology |
|---|
Principal Investigator |
武 博 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (70802031)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
呉 鳶 愛国学園大学, 人間文化学部, 准教授 (30822423)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
|
|---|
| Keywords | motion analysis / human factors / joints angles analysis / human centric computing / mowing behaviors / fall detection / elderly support / Hilbert Huang transform / motion measurement / human behavior analysis / mowing patterns analysis |
|---|
| Outline of Research at the Start |
We focus on the issues of safe mowing in complex geographic shapes environment. According to the collection of the data of body movement, eye movements and environmental factors from the mowing workers, a standard model of safer mowing will be constructed through big data-based comparison analysis.
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は前年度と同じ、斜面における高齢者の草刈り動作を中心に研究し、モーションキャプチャー設備（Xsens MVN Animate）と科研費で購入したアイトラッカー（Tobii Pro Glasses 3）の設備をもって、４人の高齢の草刈りエキスパートを要請し、広島県の東広島市の農用地（畦畔法面）で現地実験（二回目）を実施した。
前年度行われた実験の経験を活かし、二回目の現地実験では、法面だけではなく、平地における草刈りエキスパート達の身体動作と眼球運動の情報も修正・解析した。具体的に、行われた実験では、専門のデバイスとソフトを用いて、人間の関節（腰・肘・膝・足首など）の屈曲角度や草刈り作業中の視野範囲、注視の順番、平均注視時間・回数などの特徴量をもって、参加者の姿勢・動作・視線の動きを解析している。
今年度では、草刈り動作の前置動作「プレカット（Pre-cutting）」に注目し、ヒルベルト-ホアン変換の手法をもって、草刈り動作を様々なサブアクションに分解し、関節角度計算ベースの身体運動分析モデルを提案した。その結果、最も重要なサブアクションは、速いプレカットと遅いプレカットの2つであることがわかった。そして、経験レベルの異なる作業者のプレカット動作を分析し、その落下リスク（安定性）に影響を与える要因を特定した。
関連の研究成果は論文としてまとめて、国際ジャーナル「Agriculture」に発表した。（IF：3.408、Citescore：3.1）
それ以外、本研究に関連し、人間動作解析に関わる論文をジャーナル１件（CCF Trans. Pervasive Comp. Interact）、国際会議論文1件（CyberSciTech2022）も発表した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は予定通り、広島で草刈りに関する動作実験を行い、ジャーナル論文の発表を順調に済ませた。
|
| Strategy for Future Research Activity |
次年度では予定通り、収集したデータをさらなる解析した上に、提出した解析モデルを完成し、成果をまとめて３番目のジャーナル発表を目指す予定である。
更に、必要に応じて、実験で収集したデータを充実するために、次年度も広島に追加実験を行う可能性がある。
|
Report
(2 results)
Research Products
(5 results)
