2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of Wheelchair Robot which can Estimate Users' Intention from Their Gaze Information
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19K12172
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
李 仕剛 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (50252630)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 視線計測 / 車椅子ロボット / 意図推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、車椅子ロボットのユーザの走行環境に対する注視（Gaze）情報から、ユーザの意図（Intention）を推定し、推定された意図情報を車椅子ロボットの走行に利用する手法を開発することである。それにより、ユーザと車椅子ロボットに「人馬一体」の感覚が生じ、車椅子ロボットがユーザの意図がわかるようになり、ユーザが無意識のうちに動き、ユーザの体の一部のようになる。そのため、本研究では、車椅子ロボットを中心としたユーザの注視（Gaze）情報の獲得、走行環境における注視情報からユーザの意図（Intention）の推定、ユーザの意図に従う車椅子ロボットの制御に関する技術開発を行う。
具体的には、令和元年度には、以下の研究実績を上げた。（１）車椅子ロボット視線インターフェースのシステムの構築。購入した電動車椅子の背後に全天周カメラを1台、ユーザの前方の両サイドにユーザの頭部を観測するウエブカメラをそれぞれ１台取り付けた車椅子ロボットシステムを構築した。（２）車椅子ロボットのユーザの視線計測の手法の開発。その車椅子ロボットの前方の両サイドに取り付けられた２つのウエブカメラからユーザの視線方向を獲得する手法を開発した。この手法では、ユーザの真正面にカメラを取り付けることでユーザの視界を妨げてしまうという欠点を克服できるうえ、ユーザが左右に頭部を動かしてもどちらかのカメラで確実にユーザの顔を観測できるため、より正確にユーザの視線方向を推定できるメリットが生まれる。（３）全天周カメラによる周辺環境解析。車椅子ロボットの背後に取り付けられた全天周カメラから獲得した球面画像の処理法の開発に取り組んできた。この全天周画像からカメラの傾きの推定、周りの人物などを検出することで車椅子ロボットの走行のための環境理解を行った。
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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
本研究の当初の計画では、第１年目（令和元年度）に、「ユーザの注視情報を利用した車椅子ロボットのインターフェースの構築」とした。令和元年度には、その計画の通りにユーザの注視情報を利用した車椅子ロボットのインターフェースの構築を完成した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題の今後の推進方策について、現在のところ、予定の通りに以下のことに取り組む予定である。
１．（令和２年度）ユーザの注視情報から走行に関する意図を推定する新たなアルゴリズムの考案：現在AI（人工知能）で注目されている深層学習（Deep Learning）の技術を用いて試みる。現在、深層学習の手法で、環境の画像の顕著性マップの生成、注視点の予測に関する研究が報告されているが、本研究では、RNN(Recurrent Neural Network)のような手法を用いてユーザの視線情報の時系列を車椅子ロボットの動きに関連付ける。そのアルゴリズムを考案し、シミュレーションで検証を行う。
２．（令和３年度）ユーザの意図を察知して移動を行う「人馬一体」型の車椅子ロボットの試作：上述した今までの研究成果を利用して、ユーザが車椅子ロボットに乗り実験環境で走行するデータ（ユーザの視線情報、環境画像、車椅子ロボットの運動情報）を収集し、システムの学習を行い、実環境において提案手法の有効性を検証し、問題点を見つけ改善を図る。
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| Causes of Carryover |
8,817円のわずかな残金しかなかった。
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