2017 Fiscal Year Annual Research Report
Touch Communication Robot modeled on Hearing Dog Behavior
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15H02768
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中村 剛士 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90303693)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 晃嗣 情報科学芸術大学院大学, メディア表現研究科, 准教授 (30405138)
岩堀 祐之 中部大学, 工学部, 教授 (60203402)
片上 大輔 東京工芸大学, 工学部, 教授 (90345372)
加納 政芳 中京大学, 工学部, 教授 (90387621)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 物体（人）追跡 / 生活リズム / 人探索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，聴導犬をモデルとしたロボットの開発が行っている. 我々はこれまでに聴導犬が離れたユーザに情報を伝達する方法に着目し, 聴導犬ロボットにおける探索行動の一連の流れの行動モデルを提案した.また, ユーザの探索に過去の探索結果に基づいた確率モデルを導入し, ユーザへの生活音情報の早期伝達を可能にした. しかし，人には生活リズムがある. 生活リズムとは, 朝起きて食事をし, 夜寝るまでの生活のパターンのことである. ゆえに, 人の活動場所は時刻によって, 変化するものと考えられる. 我々の過去の研究成果では, 過去に人を発見した場所にのみ注目しており, 発見時刻は考慮されていない. このため, どのような時刻においても, 効率の良い探索が行えるとは限らない．そこで，人の生活リズムを考慮した探索モデルを導入し, 従来に比べ平均的に効率の良い探索行動の実現を目指した．また，このモデルが従来に比べ 効率的な人の探索が可能なことをシミュレータの環境下で明らかにした．
人探索の効率化に加え，モバイルロボット（移動カメラ）によって人を発見・追跡するモデルについても実現を試みた．この試みでは，移動カメラ環境における物体追跡（人追跡）のための移動物体抽出を提案した．提案手法では，密なオプティカルフロー（OF)と密度推定手法を用いることで，移動カメラ環境に対応した確率的背景モデルを構築した．それによる抽出結果を物体（人）追跡に適用することで，追跡精度を向上させた．OFの角度ヒストグラムを特徴量とした機械学習によるシーン判定を行うことで，これまで追跡が不安定となっていたシーンにおいても高精度な追跡を可能とした．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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