| 研究課題/領域番号 |
23K10507
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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59010:リハビリテーション科学関連
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| 研究機関 | 日本工業大学 |
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研究代表者 |
大久保 友幸 日本工業大学, 先進工学部, 准教授 (10791494)
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| 研究分担者 |
小林 一行 法政大学, 理工学部, 教授 (50287843)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | ロービジョン / 自己位置推定 / 網膜ディスプレイ / ナビゲーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
視覚障がい者の歩行移動補助には盲導犬や介助者による付き添いがある。しかし多額の費用と育成に時間がかかることもあり、希望者に適切に貸与されていなく、日常生活がかろうじて可能なロービジョンの方々には貸与されない現状がある。
本研究は、移動ロボットの技術の応用によるナビゲーションを、ロービジョンの方々の歩行移動支援に適用し、網膜ディスプレイを使用したシステムによって支援する方法を開発することで、移動歩行の際に発生する問題を軽減する。
ロービジョンの方々の移動に適する移動支援ナビゲーションを見つけ、ロービジョン者の移動情報を取得、弱視者への案内補助機器の提案と、検証を行う。
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| 研究実績の概要 |
２０２３年度に実施した内容は以下の通りである
(１)ロービジョンのための支援システムにおける自己位置認識の問題
(１－１)LiDARとIMUによる自己位置認識方法の構築
反射レーザー取得センサであるLiDARと，慣性運動取得センサであるIMUを統合し，周辺の障害物を取得する手法について実施した．周辺の障害物を取得する手法では，ロボット制御に関するオープンソースライブラリであるROS(RobotOperationSystem)を用いた，周辺環境地図生成および自己位置推定の手法であるLIO-SAMを用いた実装を行った．これにより歩行環境によって振動が発生する環境であっても，周辺障害物の認識が可能となった．しかしながら，計算コストの問題から，システムの実装には消費電力の問題があり，さらなる改善が必要である．
(１－２)GNSSによる自己位置取得方法の構築
次に，GNSSによる位置情報取得に関しては，準天頂衛星みちびきによるGNSSの補整情報であるCLASを用いたセンチメータ級位置精度の取得を行った．電子基準局による補正方法であるRTK-GNSSでは，ネットワーク環境が必須であった．しかし，CLAS情報による補整は，準天頂衛星みちびき(QZSS)の情報取得可能環境であればスタンドアロンでの補整が可能であるため，高精度の自己位置認識が可能となる．GNSSを用いた位置情報取得実験を行い位置情報の取得が可能となった．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
自己位置認識の問題の解決のため，LiDARを用いた環境認識および自己位置推定を行ったが，想定以上に計算コストがかかる問題が発生し，改善が必要となったため．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はまず自己位置推定の問題を簡易な計算コストで済む方法に改良する．そのために開発システムの再検討，データ処理方法の見直しの再検討を行う．また，2024年度の実施計画に取り組む．
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