2023 Fiscal Year Annual Research Report
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20H04218
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
佐宗 晃 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (50318169)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長久保 晶彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (00357617)
小木曽 里樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (10821738)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 作業行動認識 / 音源認識 / 音源定位 / マイクアレイ / 体導音 / 音響イベント / アクティブ音響計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【研究目的】労働力人口の急激な減少により、製造現場などでは省人化、生産の効率化、熟練技術の継承などが課題となっている。このための基盤技術として、①大まかな作業行動の認識技術、②詳細な手作業内容のセンシング技術が必要となる。
【研究実施計画】課題①に関しては、作業音の音源定位と音源認識の統合による頑健な作業行動認識システムの実現を目標とする。課題②に関しては、指と物体との接触による振動が手首に伝搬する体導音（パッシブ型）、または手首に装着した振動アクチュエータから手の内部へ入力した振動の反射等の体導音（アクティブ型）を計測して、手作業の内容や、指先と物体との静的な接触状況などを認識する手首装着型センサの実現を目標とする。
【R05年度研究実績】課題②に関しては、パッシブ計測した体導音を認識する提案法(DRLDCC-ELM)が、リアルタイム認識できるように実装を一新した。具体的には、これまでは全入力特徴量の時系列を階層毎にバッチ処理していたところを、新しい特徴量が入力される毎に全ての階層の出力を更新するよう実装した。またGUIの開発も行い、DRLDCC-ELMのモデル学習およびリアルタイム認識を行うデモシステムを構築した。一方、体導音のアクティブ計測に関しては、前年度に収集した模擬作業の手首での4chのマイク録音信号に対し、接触有無の推定を行う方法について検討した。インパルス応答を用いて、手の接触有無をk近傍法で推定させた。教師データを取得してから、機器を脱着せずに計測した場合、概ねf1-scoreが0.82-0.88程度で推定できることを示した。一方、教師データを取得してから脱着すると、その後はf1-scoreが0.6程度まで下がった。このため、装着のたびにキャリブレーションが必要な可能性が示唆された。
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| Research Progress Status |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
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