2013 Fiscal Year Research-status Report
相空間を用いた身体動作の特徴抽出と運転動作解析への応用
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25870855
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Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Research Institution | Yamanashi Eiwa College |
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Principal Investigator |
秋月 拓磨 山梨英和大学, 人間文化学部, 助教 (40632922)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | ソフトコンピューティング / 機械力学・制御 / 身体動作解析 / アトラクタ |
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| Research Abstract |
身体動作の時系列データを相空間上に展開し，形成されるアトラクタを用いて動作の類似性を評価する方法を提案した．
従来の行動センシングの研究では，身体動作の空間的な変動（振幅やその分散の変化）に着目し，それらの統計的なモデルをつくることで動作を認識したり個人を識別したりする方法が議論されていた．本研究では，身体の動きが物理法則に従うある力学モデルとして記述できることを踏まえて，身体動作の時空間的な変動に着目し，データに内在する個人性を定量化することをねらいとする．
具体的には，身体各部の協調動作の様子をデータの位相差と振幅変化のパターンとして表現し，それを力学系理論におけるアトラクタの一種とみなしてモデル化する．さらに，モデルの係数を動作特徴量として利用することで，動作の類似性を議論できることを明らかにした．今後，解析の対象動作を拡大するとともに，実際のデータに適用することで起こりうる問題を洗い出す必要があり，本年度はそのための拡張と改良にむけた基礎検証をおこなった．まず，係数どうしの比較にいろいろな距離尺度を導入しながら，差異の物理的意味を数値シミュレーションによって検証・考察した．検証には既存の力学モデル（振り子モデル）から生成した時系列データに，ガウスノイズを加えたものを用いた．このとき，振り子モデルを上肢の腕ふり運動にみたてて，粘性摩擦係数を身体差（関節の柔軟性），腕の長さを運動差（腕の動かし方の違い；腕の曲げ伸ばし状態），として対応づけて考えるとともに，記号空間でこれらの違いを判別できることを確認した．このことは、動作の個人差を分析する際に，その違いが何に由来するのか（個人のクセやスキル，体格，年齢等）という特徴抽出における提案手法の有用性を示すものである．
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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
平成25年度は，提案するアトラクタ解析法について，大きく以下の4項目を実施した．1）アトラクタ解析法の基本検討事項の調査およびアルゴリズム考案，2）1）に基づいた解析コードの開発と妥当性評価，3）振り子モデルから生成した時系列データを用いた動作の判別実験，4）実データへの適用にむけた検証用データの計測・収集実験．以上の実施結果から，アトラクタを用いたデータ解析法について，解析行程のもっとも基礎となる部分を固めることができ，実データへの適用にむけた足がかりを構築できた．これらの成果については，国際会議ICICIC2013，および第56回自動制御連合講演会などにて公表された．以上のことから，研究目的の達成にむけて，本研究はおおむね順調に進展していると判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成26年度は、前年度の成果を受けて，アトラクタ解析法の拡張をすすめるとともに，応用検証のための身体動作データの収集をすすめる．
本年度は第一に，解析対象の動作データから相空間の構成変数を自動選択する方法を検証する．人の身体動作は膨大な自由度の筋骨格系から生成されるが，実際にはシナジーとよばれる関節間の協調構造によって自由度を減らしていることが知られている．そこで，主成分分析を用いてモデルの変数をデータから自動選択する方法を検討する．この検証は実データへの適用にむけた準備として年度の前半におこなう．
第二に，アトラクタ解析法およびクラスタリングを用いた身体動作データの解析法を検討する．具体的には，アトラクタ解析法によってデータからモデル係数を求めた後，係数間距離が定義された空間内に対して種々のクラスタリング手法を適用することで動作解析を行う．また，空間内での係数の配置や分布を評価することで個人識別を行うとともに，各軸の大きさを因子分析して個人性の主因子を明らかにする．検証には，前年度に用いた検証用モーションキャプチャデータを用いる．この結果は，被験者内/間での動作の違いを係数間距離に基づき定量化する際の基礎データとなる．
第三に，応用検証のための運転動作データの収集をすすめる．研究協力者らと共に，ドライビングシミュレータ（DS）を利用した運転動作計測実験を実施する．運転動作のスタイルを一意に定義することは難しいが，安全運転を心がける人であれば，経験を重ねるごとに危険な動作や無駄な動作を排除するよう動作の改善がすすむと考えられる．そこで，各被験者にはDS上のコースを複数回運転してもらい，習熟の過程をビデオ，およびモーションセンサで記録する．この研究では，計測実験を行う上で研究協力者らとの打合せが必要となるため，研究代表者が，協力者らの機関に出向いて打合せを行う必要がある．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
平成25年度に導入を計画していた身体動作の計測設備（モーションセンサおよびデータ同期記録・保管装置）について，機材構成を一部変更したことが次年度使用額の生じたおもな主な理由である．また，この変更は技術検証を目的として，機材一式のうち一部を試験導入したために生じた．技術検証そのものは，研究計画の進捗に影響を与えることなく，平成25年度に予定していた検証用データの収集実験には導入した機材を利用して問題なく実施した．
平成26年に予定している運転動作データの収集実験にむけて，前年度に試験導入した機材の本導入を予定している．そのため，上記の理由で生じた平成26年度の使用額はこれらの機材導入に充てる．また，その他に国際会議への参加や研究協力者らとの打合せのための旅費，現在準備中の論文の投稿費や出版費，消耗品の購入等を予定している．
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