| 研究課題/領域番号 |
17K00346
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
前田 陽一郎 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (40278586)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 知能ロボット / 生体情報 / ファジィ推論 / 視線計測 / 顕著性マップ / 行動意図 / 全方向移動車椅子 / 全方位カメラ |
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| 研究実績の概要 |
近年、高齢者や障害者を対象とした支援システムの開発が進み、脳波、筋電、視線などの人間の生体情報が幅広く活用されている。中でも視線情報は脳波や筋電と比べると比較的ノイズが少なく、レスポンス性の高い随意的指示入力として利用できるが、視線には無意識反応も含まれる。本研究では、人間の視覚における受容野の働きを模倣した無意識的反応行動を解析できる視覚的顕著性マップと意識的注視行動を示す視線情報を基に、人間の行動意図推定マップをファジィ推論により生成し、無意識的反応を除去した意識的注視に基づく視線指示システムを提案する。さらに人間の意図をより正確に把握するため脳波や筋電などのマルチ生体情報を用いた意識的注視と無意識的反応の分析を行い、全方向車椅子の知的走行支援が可能なシステムの構築を目指す。
人間の意識的な目の動きには行動意図が含まれているが、無意識的に目の注意が向いてしまう事象に対しては行動意図が含まれていないと考えられる。そこで本研究の初年度（H29年度）では、無意識的な目の動きを行動意図推定する上で抑制し、視線情報において意識的な目の動きを重点的に抽出する手法を提案した。ここでは無意識的な目の動きを抽出する手法として視覚的顕著性マップを利用する。人間の目が無意識的に向けられやすい場所を示した顕著性マップと人間の行動意図が含まれている視線情報を示した視線マップを組み合わせ、ファジィ推論により総合的に判断して行動意図推定マップを構築した。本研究において初年度では、まず科研費配分経費を用いて実験に用いるインナーモータ型オムニホイールを４輪有する全方向電動車椅子ロボットの設計・製作を行った。さらに、非接触型の視線計測装置（DITECT社・QG-PLUS mini）を用いた視線指示における意図抽出に基づく全方向移動電動車椅子ロボットによる走行制御実験を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初年度において本研究では、人間の無意識の注意情報を示す視覚的顕著性マップモデル（Ittiらにより提案）と意識的な注視情報を示す視線情報を組み合わせることにより、より正確な人間の行動意図を推定する手法を提案した。ここでは、人間の目が無意識的に向けられやすい場所を示した顕著性マップ(Saliency Map)と、人間の行動意図が含まれている視線情報を示した視線マップ(Gaze Map)を組み合わせ、ファジィ推論により総合的に判断して行動意図推定マップ(Intention Map)を生成する。人間の目の動きとその人が見ている風景から生成された行動意図推定マップをファジィ推論により抽出し、全方向車椅子を走行制御するための視線教示システムを構築した。本手法に基づき、全方位カメラのパノラマ展開画像を用いて全方向車椅子の走行教示実験を行ない、単なる視線情報のみによる走行制御と比較した結果、操作の快適性において有効性を検証した。
これらの手法提案、有効性検証実験結果については、年度内の国際会議(FUZZ-IEEE 2017)にて報告することができた。また、視線以外で筋電位による車椅子走行制御や人間の情動状態推定など生体情報における関連研究についても国際会議(IFSA-SCIS 2017)と国内学会(FSS 2017)にて発表することができたので、今後の研究にも生かしたいと考えている。
上記のように、本研究における達成度は当初の予定どおり概ね順調に達成したと判断される。
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| 今後の研究の推進方策 |
２年目以降の本研究では、これまでに本研究室で行ってきたマルチ生体信号計測に基づくリラクゼーションサウンド生成システムのノウハウを生かして、操作者が視線による指示を出している際にどの程度のストレス負荷があるかを生体信号計測装置（ニホンサンテク(株)社製、科研費により購入済）で計測した生体信号により評価する。この際、ストレス度はリラクゼーション度とは逆の相関があると考えられるが、指示意図の信頼性については、また新たな評価指標を検討する必要がある。計測に用いる生体信号も脳波、心拍だけでなく発汗などの計測も行い、最もストレス度の評価に向いたものを選択することが重要であると考えられる。
最終年度では、初年度に製作した全方向電動車椅子ロボットを用いて、全方位カメラ（研究室所有）による全周環境情報をパノラマ画像展開した映像を着座した車椅子の操作者前方に設置したモニタに映す。これを見ながら操作者は視線による目標地点を指示し、顕著性マップの算出によりファジィ推論を用いた意図推定を行いながら、車椅子を走行制御する。その際、同時に操作者の生体信号を基に人間のストレス度などの心理状態を把握しながら算出された信頼度に応じて、操作者の指示内容を実際の操作に反映させる実験を行う予定である。
最後に本研究の成果報告については、２年目以降は国内学会や研究会だけではなく、国内・海外における国際会議にも積極的に参加して外部発表を行っていく予定である。また、可能な限り課題研究の期間内に研究成果を学術論文として投稿したいと考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
【理由】
初年度にて購入予定であった全方向移動車椅子ロボットは計画通り依頼製作を行った。しかしながら、全方向移動車椅子が当初の見積額を超えて設計・製作費用がかかったため、視線計測装置（DITECT・QG-PLUS mini）は配分された予算での購入ができなくなった。そのため、科研費での購入は諦め、大学の研究費にて購入して実験に使用し、初年度（H29年度）に配分された研究費の残予算については次年度（H30年度）に持ち越すこととした。
【使用計画】
次年度に持ち越した予算は、主に実験にて使用する予定の本研究室所有の生体信号計測装置の電極等の消耗品や、国際会議や論文投稿などの費用に充てたいと考えている。
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