| Project/Area Number |
21K19804
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
村尾 和哉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (50609295)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | ウェアラブルコンピュータ / 人間行動認識 / センサ情報処理 / センシング |
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| Outline of Research at the Start |
種々のセンサを搭載したスマートフォンや腕輪型デバイスの普及により，時間や場所を問わず人間の行動や状況をセンシングして加速度データを収集できるようになった．しかし，ポケットの中などで端末が自由に回転すると端末の座標系とユーザの座標系が一致せず，加速度値を解析して得られるユーザの移動量や活動量，機械学習による動作認識に誤差や誤認識が生じる．本研究ではセンサを周期的に回転させてセンサデバイスの絶対位置を取得し，センサ値と比較することでセンサの位置ずれ量を推定し自動補正するRotation-invariant加速度センサを開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
種々のセンサを搭載したスマートフォンや腕輪型デバイスの普及により，時間や場所を問わず人間の行動や状況をセンシングして加速度データを収集できるようになった．しかし，ポケットの中などで端末が自由に回転すると端末の座標系とユーザの座標系が一致せず，加速度値を解析して得られるユーザの移動量や活動量，機械学習による動作認識に誤差や誤認識が生じる．本研究ではセンサを周期的に回転させてセンサデバイスの絶対位置を取得し，センサ値と比較することでセンサの位置ずれ量を推定し自動補正するRotation-invariant加速度センサを開発することを目標とする．具体的な機構として(a)リング状に回る，(b)一か所で回転する，の2種類を試みる．(a)は腕輪型デバイスのバンド部に中空のリングを搭載し，リング内をカプセルで保護されたセンサが気体，液体，電磁力，モータなどの力を用いて移動し，腕の回りを回転する．例えば電磁力を使う具体的実装として，リングを導電性素材のコイルで作成してコイル内に磁界を発生させ，磁石を内蔵したセンサをコイル内に置くと磁界から磁石が力を受け，一方向に移動してリング内を回転し続けることを確認している．(b)は端末内に固定されたカプセルを搭載し，カプセル中でセンサが磁力やモータなどによって3軸方向に均等に回転する．1軸のみであればモータの回転部にセンサを搭載すれば実現できる．デバイス自身がセンサを動かしているためセンサのデバイス内絶対位置が取得できるという点がこの手法の核である．
提案する加速度センサは(1)回転する機構をもつセンサの実装，(2)ずれ量の推定およびセンサ値の補正，(3)行動認識への適用，から構成される．2023年度は開発した加速度センサを用いて行動認識システムを構築し，行動認識精度の観点から性能評価を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
モバイル・ウェアラブル端末による人間行動解析の実現には加速度を用いるアプローチがもっとも有効かつ有用である．しかしながら，端末がポケットやカバンの中で動くとセンサの座標系とユーザの座標系が一致せず，取得された加速度値が地球の重力由来の静加速度か，人間の動作由来の動加速度か区別できず，加速度値を解析して得られるユーザの移動量や活動量，機械学習による動作認識に誤差や誤認識が生じる．本研究では端末の回転ずれを自動補正可能な
Rotationinvariant（回転非依存）加速度センサを開発することを目標としている．
2023年度は開発した加速度センサを用いて行動認識システムを構築し，行動認識精度の観点から性能評価を行った．このことから，本研究課題はおおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は研究目的をより精緻に達成するための追加の実験および学会参加を行う．
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