| 研究課題/領域番号 |
16K01541
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
渡辺 寛望 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (30516943)
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| 研究分担者 |
丹沢 勉 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (00452136)
小谷 信司 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (80242618)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 地図情報 / ランドマーク推定 / ナビゲーション |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，視覚障害者の行動パターンから個人のランドマークを推定して，安全に目的地へ誘導するシステムを研究開発することが目的である．本研究の対象者は，単独歩行可能な視覚障害者であり，個人のランドマークを提示しながら誘導することにより身体方位の再確立を支援するシステムとする．さらに，誘導経路は個々の行動パターンを分析し推定したランドマーク情報を用いて算出し，視覚障害者の自立的な行動を支援する．
平成29年度は，前年度に推定した個人ランドマークを利用して，誘導時の経路計画を実装する予定であった．誘導時の経路をより自然な経路とするために，ディープラーニングによる機械学習を取り入れた．機械学習により，行動パターンの分析と分類を行い，経路計画を行う環境を整えた．複数の学習手法の比較・検討を行い，学習環境を構築した．構築した学習環境を用いて，画像分類を試みた．さらに，データセットの形式を検討し，データの取得方法と学習に適した形式を検討した．
産前産後休暇および育児休業の取得に伴い，平成30年1月13日から平成31年3月3日（予定）まで研究を中断した．
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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
当初の研究計画にはなかった機械学習を新たに導入するために，学習方法の検討，データ形式，環境構築に時間がかかり，計画通りには進まなかった．しかしながら，機械学習を導入することは，今後の研究の進展において非常に重要であり，かつ，本支援装置の実用化に向けても実用的である．当初の研究計画からは遅れが生じたが，計画を変更して導入することが必要であると判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，導入した機械学習による行動パターンの分析と分類，誘導時の経路計画への応用を行う．さらに，システムへの実装と評価を行う．
システム構築だけでなく，研究成果を学術講演会や国際会議で発表し，広く発信していく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
妊娠中および産前休暇のため，予定していたシンポジウムおよび国際会議への参加を断念した．次年度以降，シンポジウムおよび国際会議に積極的に参加していく．
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