| 研究課題/領域番号 |
17K00346
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
前田 陽一郎 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (40278586)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2018年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2017年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | 知能ロボット / 生体情報 / ファジィ推論 / 視線計測 / 顕著性マップ / 行動意図 / 全方向移動車椅子 / 全方位カメラ / 知能ロボティックス / ソフトコンピューティング / ファジィ理論 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、人間の視覚における無意識的反応行動を示す顕著性マップと意識的注視行動を示す視線情報を基に、行動意図推定マップをファジィ推論により生成し、視線指示システムを提案した。さらに指示意図の信頼性が低い状態を人間によるヒューマンエラーと考え、操作者の動揺を示す心拍数と周囲環境の危険性を示す障害物までの距離情報に基づくファジィ推論により操作の信頼度を推定した。操作信頼度が低い場合には人間の操作よりも自律的障害物回避制御により介入操作支援を行なう。実機の全方向移動車椅子を用いた実験を行って、有効性を検証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
視線教示による電動車椅子の研究はいくつか存在するが、操作者の意図を認識しながら操作指示を行っている研究例は他には見当たらない。全周環境認識が可能な全方向車椅子もほとんど例がなく、操作者の意図した目標位置に自在に移動するには重要な機能と考える。また視線以外にも脳波、心拍などの操作者の生体情報計測により人間の心理状態を把握しながら操作支援を行うユーザフレンドリな知的走行支援システムも未開拓の研究テーマである。ここで得られた技術は人間工学分野での強力なヒューマンサポートシステムになり、将来的にはロボットの知能と人間の知能を融合した複合インテリジェンスの構築を目指した実用化研究に発展できると考える。
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