2021 Fiscal Year Annual Research Report
Sensing platform for information leading to causal inference
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21H03427
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
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Principal Investigator |
新熊 亮一 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (70362580)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
阪本 卓也 京都大学, 工学研究科, 准教授 (30432412)
塩見 準 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (40809795)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | LIDARセンサ / エッジコンピューティング / 電波センシング / 人体計測 / ハードウェア実装 / 移動体検出 / 高効率実装 / 移動体検出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
三次元センサであるLIDARを用いてネットワークを構成し、三次元空間のセンシングを行うシステムの研究開発を行った。屋内外の事故の原因となる空間領域を抽出するため、空間ごとの動的変化を定量化する方式を考案した。方式を評価するため、実機のLIDARを用いてデータを取得した。取得したデータを用いた評価を行い、提案方式が高精度に空間領域を抽出可能であることを示した。
また、電波センサを用いた屋内の非接触センシング信号処理法の開発を行い、複数人の同時計測システムを整備した上で、最大7人の被験者が参加する実験を通じて開発手法の性能を定量評価した。開発手法により、屋内の事故の防止に不可欠な情報である人体位置・運動・生体信号を単一センサのみでモニタリングすることが可能となり、因果情報センシングに不可欠な要素技術が完成したといえる。
また、屋外事故を予測する因果推論を例として、ハードウェア実装に適した高効率センシング技術のアルゴリズムを開発した。屋外において移動体を低コストかつ高精度に検出するアルゴリズムを開発し、実データセットを用いてアルゴリズムの検証を行った。ハードウェア実装を見据えた高効率因果センシング技術実現のための要素技術が完成したといえる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初の計画のとおり、屋外事故を予測するため、因果推論、具体的には事故予測の精度が最大化されるように因果関係情報を取得できるよう、因果推論モデルに基づいて能動的にセンシングを制御する手法を研究した。特に、車両の高速移動に対応できるよう、空間の動的変化を特徴として抽出する手法を確立した。これにより因果推論のモデルに基づいて因果関係情報を含むデータを能動的にセンシングできるシステムを設計することができた。
また、研究計画どおり、屋内の非接触センシング技術を開発した。順調に開発が進んでいるといえる。
また、研究計画通り、ハードウェア実装に適したアルゴリズムを開発したため順調に進んでいるといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度の研究により、因果関係に基づき因果推論に重要な空間のデータを優先して取得するシステムを実現した。しかしながら、因果推論をリアルタイムに行うためには、遅延を考慮する必要がある。
今後は、空間特徴を短期間に抽出する方式を検討する。また、システムの高速化に向けて、開発したアルゴリズムをハードウェア実装し、その性能を評価する。
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Research Products
(35 results)
