| 研究課題/領域番号 |
17H01773
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
亀田 能成 筑波大学, 計算科学研究センター, 教授 (70283637)
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| 研究分担者 |
北原 格 筑波大学, 計算科学研究センター, 准教授 (70323277)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | コンピュータビジョン / 映像解析 / 一人称映像 / 視覚障がい者 / 歩行支援 / 歩行ナビゲーション / セグウェイ / ＳＬＡＭ |
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| 研究実績の概要 |
本研究（経路撮影に基づく歩行者・パーソナルモビリティナビゲーション基盤の構築）では，ナビゲ―ションの前準備として，歩行計画に沿った経路の撮影映像が用意される．これに治して，現在歩行中の支援対象者は，歩行中に随時映像を撮影し，事前撮影映像と照合することでナビゲーションのための位置推定を行う．これは，視覚障がい者に対する支援では一般的であるが，この形を取れば，GPSなどが利用できない部分を含む経路ナビゲーションが晴眼者に対しても可能になるため，支援対象，晴眼者と視覚障がい者の両方を想定している．本年度は，この位置推定精度を向上させる方法と，位置推定の高速化のための改善策について研究を進めることができた．精度向上については，透視投影カメラの幾何特性と歩行特性に注目することで，照合時の計算コストをほとんど増価させることなく実現することができる．また，高速化については，照合の計算コストが高いモジュールを遠隔計算資源に割り当てる方式を考案し，プロトタイプを実現することができた．
また，今年度からは，パーソナルモビリティの搭乗者を支援対象と想定する研究を本格的に開始した．いわゆるSegwayなどに代表されるような移動形態は，交通移動の新しい形態であり，歩行移動に近いことから，本研究の枠組みが十分に活かせる対象である．移動速度が歩行より速いことや，一般にはまだ普及が進んでいないデバイスであることから，そのナビゲーション利用にあたって新しい研究を複数着手した．リスクの提示方法や，ヒトとパーソナルモビリティとの関係について，研究成果を挙げることができた．
これらの研究成果発表を通じて，高度交通システムの研究におけるシェアードスペースに対する取り組みに参画することになった．今後は，本研究計画のうち，シェアードスペースで行える実験についても推進していく予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画で平成３０年度以降で取り組むことにしていた項目について，いずれも着手し一定の成果を挙げ始めることができている．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画に挙げていなかった新たな研究展開として，シェアードスペースにおけるナビゲーション基盤の構築を，優先度を挙げて取り組むことを計画している． 海外との連携についても相談を進めているところである．
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