| 研究課題/領域番号 |
16K16093
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 富山県立大学 (2017-2019)
立命館大学 (2016) |
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研究代表者 |
佐保 賢志 富山県立大学, 工学部, 講師 (00732900)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 移動体追尾 / センサ融合 / ドップラーレーダ / カルマンフィルタ / 運動解析 / 追尾フィルタ / 動作解析 / 歩行計測 / 加速度観測 / H∞フィルタ / 最適設計 / 歩行者追跡 / 車両追跡 / 移動体追跡 / 加速度センサ / 超音波センサ |
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| 研究成果の概要 |
ロボットやヒトの運動の正確なモニタリングのための、超高精度移動体追尾法の開発・解析・応用を行った。計測システム及び計測対象が有するレーダ、カメラ、速度・加速度センサのデータが通信可能な場合を想定し、これらで観測される位置・速度・加速度からなる多次元の観測データを入力とする追尾フィルタの提案と理論解析を行った。位置・速度・加速度からなる多次元観測値を用いる追尾フィルタの最適構成を解明し、各種センサの特長を最大限に活かすための多次元入力データ融合法の開発した。さらに開発した追尾技術を人体の歩行や起立着座運動における胴体や脚など各部位の運動の詳細な解析に応用した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
レーダによる高分解能計測、及びIoTに基づくセンサ間通信は、いずれも近年開発されつつある技術である。本研究はこれらの技術を、複数種・多次元のセンサ融合による超高精度移動体追尾へと発展させた点に学術的意義を有する。また本研究成果により、複雑な移動体計測システムの設計が劇的に簡易化したのみならず、追尾フィルタの一般理論の発展へ貢献することができた。さらに、レーダやカメラ等の主に自動車や監視への応用に主眼が置かれている各種センサの応用範囲を、高齢者の見守りシステムなどにも応用可能な人体の正確な追尾に基づく運動解析へと広げることができ、本技術分野の新応用開拓に貢献した。
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