行動シミュレーションによる学習データ構築と少数IMUからの運動推定のための活用

• Project/Area Number: 24K03023
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 多田 充徳 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (70392628)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 叶賀 卓 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (40803903) ; 丸山 翼 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50817161)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2026: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2024: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
• Keywords: 運動推定 / IMU / データセット / 行動シミュレーション

Outline of Research at the Start

人の身体運動は極めて多様である．しかし，計測装置の制約があるため従来は主に実験室内での計測しか行われておらず，結果として多様な身体運動の一側面しか解析できていなかった．本研究では，行動シミュレーションに基づくIMUデータの生成と，深層学習による少数IMUデータからの身体運動の推定という2つの要素技術を構築することで，スマートシューズを用いた日常生活中の多様な身体運動の計測を実現する．また，実際に日常生活中の歩行運動の計測を行うことで，運動解析に生活のシーンやコンテクストに応じた多様性という新たな切り口を導入する．