| 研究課題/領域番号 |
21K11876
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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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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 東京工科大学 |
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研究代表者 |
武 博 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (70802031)
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| 研究分担者 |
呉 鳶 愛国学園大学, 人間文化学部, 准教授 (30822423)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 草刈り動作解析 / 農作業経験の可視化 / 経験的モード分解 / 身体運動計測技術の応用 / 農作業安全対策 / motion analysis / human factors / joints angles analysis / human centric computing / mowing behaviors / fall detection / elderly support / Hilbert Huang transform / motion measurement / human behavior analysis / mowing patterns analysis |
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| 研究開始時の研究の概要 |
We focus on the issues of safe mowing in complex geographic shapes environment. According to the collection of the data of body movement, eye movements and environmental factors from the mowing workers, a standard model of safer mowing will be constructed through big data-based comparison analysis.
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| 研究成果の概要 |
研究チームは、広島県東広島市の山間地域にある棚田で調査と実験を実施し、65歳以上を中心とした熟練草刈り作業者の身体動作をデータ化し、多様な分析手法を用いて作業の安全性に寄与する要因を特定した。
65歳以上の熟練草刈り作業者の動作パターンを分類して解析したところ、効率的なパターンほど転倒リスクが高いということが分かった。関節角度計算に基づいて草刈り動作をサブアクションに分解して解析した結果、異なる経験を持つ草刈り作業者のサブアクションにおける動作の頻度や振幅には差異や類似性がみられ、また身体特性が身体の安定性に及ぼす影響が明らかになった。上述の研究成果を学術論文等にて公表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、凸凹のある急峻な法面における安全な草刈り作業パターンを特定し、熟練草刈り作業者の経験を可視化する方法として、草刈作業時の動作の細分化に関する分析手法を構築した。これらの実用性のある結果は、新人を対象とする教育とトレーニングに有用な知見を提供するとともに、草刈り転倒リスク検知システムを開発するためのデータ蓄積としても活用できる。それに加え、本研究で構築した分析手法は、今後の人間身体動作の分析にも活用されることが期待できる。
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