2018 Fiscal Year Annual Research Report
Extraction of individual features from human motion data and its applications to skill education support
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16K06156
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
秋月 拓磨 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40632922)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 弘毅 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (40419693)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 個人性 / 加速度センサ / 運転動作 / 特異値分解 / 技能教育 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，人の身体動作に内在するクセや習熟度の違いといった個人の特徴（個人性）に焦点をあて，その定量評価手法の構築と技能教育への応用検証を最終目標とする．昨年度までに，歩行動作を対象とし，多変量の身体動作データから特異値分解とその再構成誤差に基づき個人識別に重要なセンサ（変数）を順位付けする方法を提案・検討した．この成果を受けて，本年度は技能教育への応用検証の一つとして，自動車運転における個人性の定量評価方法を検討する．具体的には，安全教育や講習において運転者の運転技量や身体特性を客観的に把握することをねらいとし，ウェアラブル型の加速度センサを用いて運転中の身体動作を計測し，運転動作の個人性とその発生要因の推定を試みる．また，運転動作において解析区間の開始と終了を明確にするために，本研究では交差点左折時の動作（左折動作）に焦点をあてて解析を行う．
実験参加者8名分の左折動作の身体動作データを対象に，全試行で共通する動作と試行ごとに異なる動作の成分を特異値分解を用いて抽出した．また，計測データと再構成データとの比較から，抽出した成分がどのような動作を意味するかを考察した．その結果，ステアリングの保持位置や持替えのタイミングなど，抽出した特徴成分の意味を実際の動作と対応づけて説明できることを明らかにした．
これらの成果は，特定の動作に対して被験者内・間でどの部位にどのような動きの違いが生じたかを提案手法を用いて評価できることを示しており，効果的で効率的な技能教育の実現のための要素技術の一つになり得ると考える．
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