2013 Fiscal Year Annual Research Report
概念ドリフトモデリングを用いた普及型自律移動ロボットによる長期間見守りの実現
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24650070
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
鈴木 英之進 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (10251638)
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| Keywords | 人見守り / 否定顔検知 / 普及型自律移動ロボット / データストリームマイニング |
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| Research Abstract |
バッテリー交換時は除くが，きわめて長期間にわたり対象者を室内で見守り，顔表情データを保存して見守り対象である否定顔を検知する安価で小型な自律移動ロボットの製作に成功した．前年度に部品から製作したロボットの洗練に取り組んだ結果，より完成度が高い組み立て型ロボットキットの採用を決定した．具体的には，TurtleBot2 with Kobukiを購入しKinectセンサーを搭載してロボットプラットホームとした．人に関する主な対象データについて，前年度に取り組んでいた骨格情報とカラー画像に加え，対象者の精神的・身体的状態が表れ易い顔表情データを追加する変更を行った．これらの変更と各種アルゴリズム改良の結果，対象者が室内から外出した際のロボットの安全性確保と，ロボットによる対象者の見失い防止に大幅な性能向上を達成した．
長時間・長期間にわたる実験を行った結果，見守り問題の形式化としては前年度に採択した代表例選択よりも見守り対象とする価値がある顔の検知問題が適切であるとの結論を得た．この種の実験では代表例検知の正確性に限界があり，そもそもきわめて大量の選択代表例を提示することは見守り本来の意味を逸脱している．この変更は，前述のロボットプラットホーム基盤の変更と同様，長時間・長期間見守りに取り組んだ結果得た知り得た知見である．実験の結果，提案手法は複数の室内と複数の対象者に関して有望な結果を達成した．これらと並行して，大量データの分析による否定顔の定義など，関連問題でも成果をあげた．
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