| 研究概要 |
電動車椅子は歩行が困難な方々の移動に必要な移動支援機器のひとつであるが,狭い通路などを走行するときの操作性の課題や,不注意や誤操作による障害物との衝突の危険性がある.本研究の目的は,電動車椅子の安全性・操作性を向上させる支援機能を実現し、少しの支援で電動車椅子が利用可能となる方々の自立を支援することである.
本研究で開発する操作支援システムは,自律的障害物回避機能によって安全性を確保している.まず,自律的障害物回避機能を生成するニューラルネットワークについて検討した.「電動車椅子の周囲の状況」と「電動車椅子の走行状態」に適合して結合荷重を変動させて,優れた障害物回避能力を生成する手法を開発した.このような結合荷重が変化するニューラルネットワークを,結合荷重変動型ニューラルネットワークと称した.
自律的障害物回避機能に適切な障害物情報を供給するために,障害物検知センサが検出した情報を有効利用する「仮想センサ」という概念を提案した.仮想センサは「操作支援システムが必要とする特性(たとえば,検出範囲や検出方向など)を持つセンサ」を用途に応じて仮想的に生み出す手法である.「仮想センサ」によって,実センサの死角に入り込んだ障害物の情報を保持する能力を生成した.さらに,障害物回避指令生成用ニューラルネットワークに障害物情報を供給する仮想センサを構築し,障害物回避能力を向上させた.
手動操作と自律的障害物回避機能を融合する手法として「支援度」と呼ぶ概念を提案した.手動操作指令と障害物検知センサ情報から障害物と車椅子が衝突する危険性の度合いを計算して,これを「支援度」と称した.支援度が高い場合にのみ,自律的障害物回避機能を有効とすることにより,不必要に操作者の指令を補正することなく障害物を回避することが可能となった.
本研究で開発した手法は,実機走行実験によって実用性および有効性を示した.
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