| 研究課題/領域番号 |
16K06156
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
機械力学・制御
|
|---|
| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
|---|
研究代表者 |
秋月 拓磨 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40632922)
|
|---|
| 研究分担者 |
高橋 弘毅 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (40419693)
|
|---|
| 研究協力者 |
章 忠
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
|
|---|
| キーワード | アトラクタ / 動作特徴 / 個人性 / センサ寄与度 / 特異値分解 / 技能教育支援 / 身体動作データ / 加速度センサ / 運転動作 / 技能教育 / 身体動作解析 / 歩行動作 / 変数選択 / 機械力学・制御 / 記号化 / ソフトコンピューティング |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究は，人の身体動作に内在するクセや習熟度の違いといった個人の特徴（個人性）を身体動作の時系列データから抽出し分析する手法の開発と，その技能教育支援への応用検証を最終目標とする．具体的には，身体動作データの分析方法として（1）相空間上の軌道アトラクタを用いた動作特徴の抽出手法と（2）個人識別に寄与する変数（センサ）の自動選択手法の大きく2点を検討した．これらの結果に基づき，多変量の計測データから，被験者内・間でどの部位にどのような動きの違いが生じたかを明らかにする動作特徴の分析プロセスを示し，歩行動作，および自動車運転における左折動作の分析を行い，提案手法の有効性を確認した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した身体動作データの分析方法は，モデル構築のための大量の学習データや反復計算が不要なことから，少数の実験データからも効率よく，時間伸縮に対しても安定して時系列データ間の類似度を評価できる．このことから，例えば，事故誘発動作など発生が希な動作や，癖や経験の違いにより個人差の大きな動作に対しても，被験者内/間での動作の違いを比較しその差が生じた要因の推定ができる．その結果，学習者に対して動作改善のための着眼点を与えたり，個人に合わせた教習法を検討するなど，技能教育の効果と効率の向上に寄与できると考える．
|
