2019 Fiscal Year Annual Research Report
Prediction of human action by high speed measurement of latent biological body activities and 3-D motion for accident avoidance
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19H05578
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
熊澤 逸夫 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (70186469)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
渡辺 義浩 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80456160)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 脳波 / 筋電 / 高時間分解能 / 高空間分解能 / フォトトランジスタ / 赤外線LED / 行動予測 / 危険察知 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳波だけでは、行動の詳細を正確に予測することが困難なため、筋電信号と３次元運動計測技術で計測する運動開始直前あるいは極初期の体の微小な運動の情報で補完して、数百ミリ秒程度先の運動を脳波よりも高い精度で予測することを試みてきた。本課題では運動の予兆となる微細な極初期の運動をミリ秒以下の時間分解能で検出できる３次元運動計測技術が必要となる。本年度はそのように高い時間分解能で微小な手足の動きを検出するセンサを赤外線LEDとフォトトランジスタのアレイで構成し、その性能を評価し、本課題の目的に適する高い時間分解能を持っていること、ただし微小な運動を検出するにはまだなお空間解像度が不十分であることを確認した。空間分解能についてはアレイを構成するフォトトランジスタを増やし、光学系のズーム倍率を高めることで改善できる見込みを得た。またまだ空間分解能が不十分であるため、評価実験は行えないが、この信号を分析して行動の危険性を判定する信号認識手法をディープラーニングで構成した。さらにコロナウィルスのために見送った被験者を使った実験を補うために人の運動を再現する装置を応答性の良いモーターとその制御用のドライバで構成して微小で高速な運動をセンサーに対して提示できるようにした。なおセンサ情報については、マルチスペクトルやマルチチャネル筋電情報、深部情報、脳波による概運動推定などの多様な計測情報を組み合わせて運動の推定精度を高める各種手法を開発した。
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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
運動の予兆となる微細な極初期の運動をミリ秒以下の時間分解能で検出できる３次元運動計測技術をほぼ完成することができた。具体的には、ミリ秒以下の高い時間分解能で手足の動きを検出するセンサを赤外線LEDとフォトトランジスタのアレイで構成し、本課題の目的に適する高い時間分解能を持っていることを確認できた。微小な運動を検出するにはまだなお空間分解能が不十分であるが、アレイを構成するフォトトランタを増やし、光学系のズーム倍率を高めることで改善できる見込みを得ることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
当年度に構成した赤外線LEDとフォトトランジスタのアレイからなるセンサは、本課題の目的に適する高い時間分解能を持っていることを確認できたが、微小な運動を検出するにはまだなお空間分解能が不十分であり、今後はアレイを構成するフォトトランタを増やし、光学系のズーム倍率を高めることで2メートル先の計測対象の空間分解能をミリメートル以下に高めることが課題となる。またその上で計測した信号から危険性を判定する信号認識手法をディープラーニングで構成する予定である。
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