| 研究課題/領域番号 |
26420398
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| 研究機関 | 中京大学 |
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研究代表者 |
橋本 学 中京大学, 工学部, 教授 (70510832)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 作業分析 / IoT / 行動認識 / 3次元物体認識 / 3次元物体モデリング / 視線認識応用 |
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| 研究実績の概要 |
H127年度は，前年度の研究成果を受けて，手作業動作の非接触認識，3次元物体認識，人物動作識別の3つの項目に関する研究を実施した．まず，手作業物体認識としては，距離動画像からの手の位置の認識を実現し，これを確率分布として表示することができた．さらに視線方向を記録するための方法として，簡便なセンサを作業者頭部に配置する手法を提案し，効果を実証した．この記録データを昨年度の提案フォーマットに追加した．
次に，3次元物体認識手法としては，組み立て作業の対象物の多様性確保のために，従来の距離データに加えてRGB画像を有効に利用する手法を検討し，さらに複数の物体の同時認識に対応するための仮説検証手法に発展させた．この結果も，対象物の識別尤度という形で，確率値として表現できた．また本技術の実利用シーンを鑑み，物体認識の高速化を目的として，マルチスケールの新特徴量を提案した．これは，従来の3次元特徴量が法線ベクトルの計算を必須としていたことに比べて，空間ボクセル内のポイントクラウドデータをカウントするのみという極めてシンプルな計算で済むことから，従来比2倍以上の高速化を実現できた．また，対象物のモデルの事前準備が困難な実利用シーンを考慮し，対象物をセンサの前にかざすだけで自動モデリングする手法を提案した．
また，昨年度の研究によって，作業動作分析には人物ボディの認識も重要であることが判明したことから，作業行動の各場面をHMM（隠れマルコフモデル）識別器を用いて識別手法を提案したが，本年度はこの手法を，確率分布の観点から理論的に考察するとともに，完成度の高い実験用ソフトウェア群として整備し，これを用いて実画像による従来手法との実験的比較を通して提案手法の優位性を実証し，一連の研究成果を国際会議を含む学会発表を実施した．
以上の成果を，論文1編，国際会議5件，口頭発表11件として発表した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
H27年度は，手の動作と作業対象物体の動きの統合理論の提案ならびに有効性を実証することが目標であったが，手の動作および対象物体の位置の認識および種類の同定が実現し，確率的に表現されることが確認できた．また，これらを統合したアルゴリズムについても提案でき，実験用ソフトウェアの構築により，実現可能であることが実証できた．
さらに，H26年度に判明した人物ボディ認識に関しても技術として完成度を高めて学術的には国際会議に採録されるレベルに向上できた．また，3次元物体認識の高速化や，3次元モデルの自動生成手法など，本手法を実利用するために必要な周辺技術についても，必要性が判明したものについては随時開発し，一定の成果を得た．ただし，当初予定していた統合の「理論」については十分には提案できておらず，システム的に実現性を実証した段階である．
以上のことから，H27年度に予定していた研究成果をほぼ達成し，必要な追加項目の開発ができたことから，本研究プロジェクトとしては，おおむね順調に進展していると判断している．
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| 今後の研究の推進方策 |
H28年度は，前年度までに達成した，手作業動作および視線の自動センシング技術，3次元物体モデリング技術，3次元物体位置姿勢認識技術，ボディ認識技術を併せ持つシステムを構築するとともに，得られたセンシングデータを元にした，データ分析の研究を本格化する．具体的には，「熟練者」と「初心者」の違いが大きいとされている「リズム」分析をケーススタディとして，一連の組み立て動作から自動的にリズムを抽出し，計量するアルゴリズムを提案し，実験により実証していく予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
H27年度は，アルゴリズム開発およびシステム構築に時間を要したため，性能検証のためのデータ取得等に関わる実験補助作業が予定より少なかったこと，および，研究成果発表としての国際会議出張が予定より少なかったことが要因となって，若干の未使用予算が発生した．
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| 次年度使用額の使用計画 |
H28年度においては，実験補助作業の充実および研究成果発表の一層の増加を行う予定である．
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