2017 Fiscal Year Annual Research Report
行動・生体・環境情報の常時センシングに基づく意図察知とベストタイム行動支援
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17H01801
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
前 泰志 大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (50304027)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小嶋 勝 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (00533647)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 知能ロボティクス / 知能機械 / 常時センシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生活空間をロボット環境化して人の日常行動を支援する場合に，ユーザの明示的な指示がなくても適切なタイミングでユーザの行動を支援するシステムの構成法を明らかにすることを目的とする．次の３つの研究項目を実施した．
（１）行動・生体・環境情報の常時センシングシステムの構築： 行動・生体・環境情報を常時センシングするための日常生活空間を模擬した実験環境を構築する．行動情報のセンシングとして，人の位置，姿勢を計測するために，複数のカメラやRGB-Dセンサを用いた人の動作・行動計測のための実験環境の構築を行った．また，生体情報のセンシングとして，装着型ではあるが装着負荷の少ないリストバンド型生体センサや胸部装着型生体センサを用いて，心拍数の計測を行い、日常環境を模擬した状況変化におけるユーザの生体状態の変化を調べた．
（２）日常でのセンサ装着負荷をなくすための常時センシングの非接触化： 行動情報(視線)や生体情報(心拍)の常時センシングの非接触化を行う．カメラの視野でユーザの顔が小さく目部分が低解像度な場合にも視線計測を可能とするための低解像度目画像の高解像度化の実験を行った．ユーザが移動する場合にも，パンチルト台とカメラを併用して用いることにより，ユーザを視覚追跡しながらユーザの心拍数を非接触でセンシングするための実験環境の構築を行った．
（３）行動，生体，環境情報のマルチモーダルデータからの深層学習を用いた行動推定器の開発： ユーザの行動・生体・環境情報を計測して得た取得した多モードかつ大量の計測データを機械学習することによって，ユーザの行動を予測する行動推定器を開発する．計測データのサンプルを用いて行動推定器の基本構成の比較検討を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
基礎実験環境の構築が当初の予定より遅れたが、装着型の心拍センサによる心拍やストレス指標の計測，装着型の視線計測装置による視線計測、非接触センシングによる視線計測のための低解像度目画像の高解像度化の実験，パンチルトカメラの構成，行動推定器の基本構成の検討を行い，研究全体としては，おおむね順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
行動・生体・環境情報のそれぞれの計測データの取得・分析，分析に基づくマルチモーダルデータからの行動推定器の開発や統合実験環境の構築を行う計画である．
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Research Products
(4 results)
