| 研究課題/領域番号 |
20H04266
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
|
|---|
| 研究機関 | 中央大学 |
|---|
研究代表者 |
橋本 秀紀 中央大学, 理工学部, 教授 (30183908)
|
|---|
| 研究分担者 |
田村 裕 中央大学, 理工学部, 教授 (60227288)
長津 裕己 岐阜工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (60804987)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2020年度: 10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円)
|
|---|
| キーワード | 空間知能化 / 機械学習 / 眠気推定 / 生体情報 / 状態推定 / Wifi / センサーネットワーク |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
近年、自動車運転支援技術の発展により、車が起因となる交通事故割合は減少しているが、居眠り運転などのヒューマンエラーが原因となる交通事故割合は増加している。この問題を解決するために、心拍を非接触で測定し、且つ顔表情の測定可能な視覚センサを中心に様々な生体情報を測定する。それらのセンサを空間知能化に基づき配置し、センサの役割を空間全体に拡張する。測定したデータを用いて人の眠気推定を行い、さらに、個人差による差異を吸収するために機械学習を適用する。測定したデータはクラウド上で共有し、常に学習し続けることで、データの収集及び眠気推定の精度の向上を行い、ヒューマンエラーに起因する事故の減少を目指す。
|
| 研究成果の概要 |
交通事故を引きおこす運転者の眠気に関して、シートに埋め込んだ電極、運転者の顔を撮るカメラおよびWifi（電波）を用いて非拘束・非接触で心拍などの生体情報を取得する技術を開発し、機械学習・深層学習といった手法を用いて運転時の眠気を正確に推定するシステムを実現した。運転空間自体を賢くする空間知能化の技術であり、交通事故防止に寄与するのみではなく、家屋における日常の睡眠の質の推定にも応用できるものである。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、運転時にドライバーに負担をかけない非拘束・非接触の電極、カメラ、Wifi（電波）のセンサ技術を開発した。これらの技術はドライバーの眠気だけではなく家屋での睡眠の質の推定にも適用できるものである。さらに、機械学習・深層学習を用いることにより眠気だけでなく血圧、血中酸素濃度の推定も可能であることを示した。日常生活でわざわざ計測するという手間をかけずに健康に関するデータを簡単に取得できるので応用範囲はとても広いと思われる。
|
