2019 Fiscal Year Research-status Report
Analysis of visual assist control to realize safety driving in super-aged society
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17K06231
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
松永 信智 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (10363508)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡島 寛 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (40452883)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ビジュアルアシスト制御系 / 拡張現実感 / 複合現実 / 福祉車両 / 仮想隊列制御 / 注視点情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
超高齢社会では，支援の必要な高齢者でも自力で福祉車両の運転ができるようになれば，活動範囲が拡大されQOL(生活の質）は大幅に向上する．福祉車両は高齢者でも広所では操縦はできるものの，周辺認知能力の低下に伴い，狭所では壁への衝突や方向転換で身動きがとれないなどの問題が起こる．新たに使い始めた福祉車両の操作習熟も高齢者は困難になる傾向もあり，操作機能と認知機能を同時に補償する安全なアシスト手法が求められる．高齢者の福祉車両の運転支援は，(A)自動運転と(B)操縦アシストの2つのアプローチがある．ここでは，運転の認知系や判断系を同時に支援する(B)の研究を行うと共に，有効な福祉車両の自動運転について検討をする．
本研究課題では，拡張現実感(AR)を用いて高齢者を含むシステム全体の操縦性能を向上するビジュアルアシスト制御系を構築し，高齢者の自立に向けた福祉車両の操縦支援システムの効果分析を行う．提案する仮想隊列制御系は，ARを使って仮想世界と現実世界の車両を隊列する新しい操縦法である. まず，2017年度はヘッドマウントディスプレイ（HMD）を使って車両の動きを可視化し，その先行仮想車両に対して現実の車両との間に仮想隊列を構成した．操縦者はHMD上に投影された仮想車両を操作し，その操作により，仮想隊列に連なる搭乗車両を間接的にかつ安全に運転する．2018年度はUnityを使って仮想車両を設計し，ドライバの頭部姿勢を反映したリアリティの高い仮想車両を利用したロバストな福祉車両の制御システムを実装した．福祉車両STAViを使ったビジュアルアシスト制御系のプロトタイプを設計した．2019年度は，このプロトタイプに複合現実を利用した自動操縦を実装して，自動運転と手動運転の切り換え手法を実装した。また，操縦の容易性や走行精度など操縦性の評価を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2017,2018年度はHMDを用いて車両の動きを可視化し，その先行仮想車両に対して現実の車両との間に仮想隊列を構成した．操縦者はHoloLens上に投影された仮想車両を操作し，その操作により，仮想隊列に連なる搭乗車両を間接的にかつ安全に運転する．Unityを使って仮想車両を設計し，ドライバの頭部姿勢を反映したリアリティの高い仮想車両システムと，モデル誤差補償系を使ったロバストな車両制御システムを実装した．福祉車両ＳＴＡＶiを使ったビジュアルアシスト制御系のプロトタイプを設計した．2019年度は，このプロトタイプを使って実験を行い，操縦の容易性や走行精度など操縦性の評価を行った．また，HoloLensを使った自動運転の開発も先行して行っており，結果は学会誌に投降を行っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
視界が2倍に拡張されたHoloLens2は既に2019年春にメーカから発売されているものの，現在は一般ユーザーへの販売には至っていない．HoloLens2の入手が出来れば，現在使用しているアルゴリズムを新型HMDに搭載し，予定の実験を遂行する予定である．
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| Causes of Carryover |
HMDは研究の中核になるデバイスであるが，所望の成果を得るには性能の改善が不可欠である．新型HMD(HoloLens2)は既に2019年春にメーカから発売されているものの，現在は一般ユーザーへの販売には至っておらず入手まで時間を要している．一般発売後に早急に入手し現在使用しているアルゴリズムを新型HMDに搭載し，当初の研究目標を達成する．HMDは約45万円であり，その購入費用を確保している．
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