2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Hand Free Maneuvering System for Electric Personal Vehicle
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15K01494
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| Research Institution | National Institute of Technology, Kumamoto College |
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Principal Investigator |
大塚 弘文 熊本高等専門学校, 制御情報システム工学科, 教授 (10223869)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柴里 弘毅 熊本高等専門学校, 制御情報システム工学科, 教授 (60259968)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 福祉機器 / 電動車椅子 / 操縦装置 / ハンドフリー / 測域センサ / ユーザーインタフェース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，環境の明るさに依存することなくセンサから対象物体までの距離情報を得られる深度センサを用いた非拘束非接触による頭部旋回運動オンライン検出法を簡素なアルゴリズムによって構築し、これを応用したジョイスティックに替わる全く新しいハンドフリー操縦インタフェースシステムの開発をもくてきとしている。
平成27年度において頭部旋回運動計測信号を用いた操縦意図推定に成功し電動車椅子のハンドフリー操縦に成功した。頭部旋回運動がもたらす操縦者の緊張増大を緩和するために、計測部位を背部に変更しセンサに測域センサを用いる改良を平成28年度に施し、走行実験のための試験コース走破時間比較に関してはジョイスティックと同等の走破性能が得られる水準まで性能向上を図ることに成功した。
最終年度では、ユーザーインターフェースの開発を行うとともに、搭乗者にとっての操作性や乗り心地を包含した総合的な定量的分析評価を試みた。すなわち、搭乗者の運転行動過程における生体信号に基づくストレス度計測結果の分析である。本研究では、狭隘な走行試験路や曲線路の走行過程における搭乗者の心拍変動を計測解析し、それにより反映されるストレスの変化状況を利用して乗り心地の評価を行った．分析方法として、心拍動間隔データを抽出し、その周波数解析指標：LF/HF比を用いる汎用手法と，ローレンツプロットに注目した新規手法の2種類にういての比較検証を行った．複数の健常被験者による走行実験データ分析の結果，ローレンツプロット指標の中でも点間距離に着目することでストレス強度特徴が顕著に提示されることが明らかとなった。これにより、新規手法による分析評価により搭乗過程でのストレス分析が比較的高い精度で可能であることを示した。
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