| 研究課題/領域番号 |
21K11992
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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61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
藤波 香織 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10409633)
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| 研究分担者 |
辻 愛里 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10774284)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 内部状態推定 / 組立作業 / 機械学習 / エージェント / 認知負荷 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，組立作業者の技能レベルに応じた支援の提供に向け，作業中の困惑状態（迷い状態）を推定する手法と，エージェントの視線誘導による支援手法を開発した．迷い状態推定では，視線や手の位置関係，皮膚電気活動を基に，迷いの有無や部品探索・取り付けの強弱を推定する教師付機械学習モデルを構築した．迷いの有無と種別の3クラス分類で最良F値0.735を達成し，手と視線の位置情報の有効性を確認した．5クラス分類ではF値0.533となった．エージェントの視線誘導では，身体性の有無と誘導効果や印象を評価し，エージェントの有効性を確認したが，エージェント間の印象の差はほとんどなかった．
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| 自由記述の分野 |
ヒューマンコンピュータインタラクション
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
組立作業中の「迷い」という主観的な人間の内部状態を視線や手の位置といった外部から観測可能な情報を用いて0.7程度の精度で推定するモデルの構築方法を明らかになった．また，部品探索効果を上げるためのエージェントの視線誘導方法が明らかになった．このことは，今後，多品種少量生産の組立作業中に適切な支援を行うシステムの実現につながり，労働力不足の解消に貢献すると考える．
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