2021 Fiscal Year Annual Research Report
筋骨格モデルを包含したスマート走行センシングによるシニアカーの安全評価基盤の創成
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19H04507
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| Research Institution | National Rehabilitation Center for Persons with Disabilities |
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Principal Investigator |
硯川 潤 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 研究室長 (50571577)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長谷 和徳 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (10357775)
近藤 知子 杏林大学, 保健学部, 教授 (90274084)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 筋骨格モデル / ハンドル形電動車椅子 / 慣性センサ / 操作ログ / 技能評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，走行センシングシステムに画像計測を導入することで，路面からの振動ノイズの影響を受けにくい操作状態推定手法の開発を行った．また，左右確認など搭乗者の状態を確認するシステムの追加も試みた．身体負担推定のためのシミュレーションモデルについては，筋電計測と操作計測を組み合わせた走行実験から，その妥当性等を確認した．
走行センシングシステムについては，visual odometryを用いることで，シニアカー車体後部に設置した単眼カメラで取得した動画から，ハンドル・アクセル操作を推定することを試みた．走行路面の特徴点を抽出し，そのフレーム間差分から前後左右方向の速度をそれぞれ算出した．変換式を介することで，速度は操作角度に変換できる．同時計測した慣性センサを用いた操作角度推定結果と比較すると，実用上十分な精度を確認できた．また，シニアカー車体前部に設置したカメラ画像から，搭乗者の姿勢等を定量化するシステムを開発した．操作ログと合わせて分析することで，旋回方向等の安全確認動作の適切さを確認できた．
身体負担推定のためのシミュレーションモデルについては，関節トルク算出結果と筋電位計測結果を比較することで，運転動作最適化に持ちいる遺伝的アルゴリズムの適応度関数を調整した．その結果，走行速度に依存した関節トルク負担の変化を再現できることを確認できた．ハンドル取り付け角度等の車体構造をシミュレーションモデル上で変化させたところ，設計値に応じた関節トルク変化を確認でき，本モデルをインターフェース設計最適化に利用可能であることが示唆された．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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