2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a system to create a comfortable and barrier-free office environment for both visually impaired and healthy people
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16K12967
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| Research Institution | Tokyo National College of Technology |
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Principal Investigator |
松林 勝志 東京工業高等専門学校, 情報工学科, 教授 (80239061)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山下 晃弘 東京工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (80589838)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 視覚障害者 / ナビゲーション / RFID / ディープラーニング / SLAM / ホロレンズ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
UHF帯RFIDを用いて，視覚障害者が職場で安心・安全に働くことができ，視覚障害者が他の障害者や健常者と，気軽にコミュニケーションを取ることができ，安全に職場内を移動できるシステムの構築を目指して研究を行った。
H28年度，都立八王子盲学校の教室・体育館・食堂・職員室・トイレ等，すべての部屋の入り口に15cm角の点字標識を取り付けた。点字標識の裏にはRFIDが貼り付けてある。またシステムを懐中電灯サイズまで小型化し，使い勝手も向上させた。
平成29年度はこの実験環境と小型化したシステムを用いて，現在地から目的の部屋までナビゲーションを行う実証実験を行い，良好な結果を得た。Deep Learningによる点字ブロックの学習を試みたが，直線模様を点字ブロックと誤認識する場合があり，屋外ナビゲーションに使える認識精度は得られなかった。v-SLAMによる障害物検知については，マイクロソフトのホロレンズを使い，障害物検知とそれをよけるルート作成及びナビゲーションについて実装を行った。ホロレンズの処理能力の問題から，案内やリルートの速度に不満はあるものの，ホロレンズだけですべての機能を実装でき，実証実験に成功した。
平成30年度は，薄暗い光でも動作可能な太陽電池駆動のBLE（Bluetooth Low Energy）ビーコンが開発され，サンプル出荷が始まったので，RFIDをBLEビーコンに置き換えて，ナビゲーション環境を再構築した。これによりRFIDリーダが不要になり，スマートフォンだけでナビゲーションを可能にした。またスマートフォンで撮影した，7種類の文房具の写真約1300枚を用意し，学習済みの機械学習ネットワークを用いて，転移学習を行うことで，認識精度の検証を行ったところ70%の正答率が得られた。一般物体認識モデルの精度は20-30%であり高い認識精度を実現できた。
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