スパース構造学習を用いた作業動作解析に基づく転倒リスク推定法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K17480
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分25020:安全工学関連
• 研究機関: 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
• 研究代表者: 平内 和樹 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所, 新技術安全研究グループ, 研究員 (00907826)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: 人間工学 / 機械学習 / 動作解析 / 姿勢安定性 / 姿勢制御

研究開始時の研究の概要

人間の動作は複数の関節が連動する関節の協調関係を持つため、転倒メカニズムをより明確にするために、関節の協調関係を抽出し、評価することが重要である。本研究の目的は、スパース構造学習を用いて抽出した特徴的な関節の協調関係と姿勢安定性の関係を明らかにし、動作解析に基づく転倒リスク推定法を開発することである。具体的に、作業動作の制限による関節の協調関係の変化を誘発する実験を行い、作業動作と姿勢安定性評価指標を実測する。関節の協調関係の変化を作業動作にスパース構造学習を適用することで抽出し、姿勢安定性の関係を明らかにする。最終的に、実験により得た知見を基に機械学習による転倒リスク推定モデルの開発を行う。