| 研究課題/領域番号 |
20H04218
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
佐宗 晃 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (50318169)
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| 研究分担者 |
長久保 晶彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (00357617)
小木曽 里樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (10821738)
児島 宏明 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80356980)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2023年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2020年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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| キーワード | 作業行動認識 / 手作業 / 体導音 / Extreme Learning Machine / マイクアレイ / 音源認識 / 音源定位 / 音響イベント / アクティブ音響計測 / 手作業行動認識 / 音響イベント認識 / 触覚センサ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人口急減と超高齢化による労働力人口の加速度的な減少により、製造現場などでは協働ロボットの導入による省人化、生産の効率化、熟練技術の継承などが喫緊の課題となっている。これらを実現するための基盤技術として、本研究課題では、(a)作業員の操作、組立、加工、検査、梱包、仕分といった大まかな作業行動をその作業音に基づいて認識する技術に加え、(b)各作業における指の動きや手の形状そして指と物体との接触状況を、指先から伝搬する体導音や筋音の手首における計測信号から推定する、手首装着型接触センサを研究開発する。
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| 研究成果の概要 |
指や手の動きや物体との接触による振動、または工具の使用による振動などが、手や皮膚を介して手首に伝搬する体導音を手首に装着したセンサで計測し、その体導音に基づいて手作業内容を認識するシステムの研究開発を行った。エッジ側で体導音を効率的に認識することを目的としたネットワーク・アーキテクチャとモデル学習法を提案した。13種類の手作業認識実験を行った結果、提案法は、Transformerと比べて、モデルパラメータの初期値によらず安定的に高い認識精度のモデルが得られ、またハイパーパラメータなどの調整の手間が少なく、計算量も控えめであるなど、モデルの構築が容易な学習アルゴリズムとなっていることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人口急減と超高齢化による労働力人口の加速度的な減少により、製造現場などでの省人化、生産効率化、熟練技術の継承などが喫緊の課題となっている。通常、作業行動認識には動画処理が用いられるが、視覚的な遮蔽の問題や、工場でのカメラ撮影禁止など、画像情報の利用は困難な場合が多い。
本研究課題では、手指の動きや工具の振動、または手首装着のスピーカから入力した振動の反射などが手や皮膚を介して手首に伝搬してくる体導音に基づいて、各作業における手指の動き、動作中の工具の使用状況、そして、手指や工具が静止していても、それらの接触有無の検知が可能なセンシング技術を開発し、この分野の新たな方向性を示した。
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