2018 Fiscal Year Annual Research Report
Implementation and Practical Application of 3D Motion Sensor for Dexterous Motion Tracking
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17J04295
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Research Institution | Tohoku University |
Principal Investigator |
黄 佳維 東北大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
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Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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Keywords | モーションセンサ / 機械学習 / フィルタリング / ユーザインタフェース |
Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、機械学習とフィルタリングで、我々の提案した磁気式モーションセンサシステムの安定性、速度、結果のクオリティを向上させることが主であった。 システムの安定性と速度を改善するため、従来の位置算出手法として使われていたガウスニュートン法の代わりに、我々はディープラーニングを導入した。我々は磁気シミュレーションを行い、大量な理論値データを収集して、ディープニューラルネットワークを学習させて、得られたモデルをリアルタイムで、実際の磁気センサの計測値からマーカの三次元情報を高速に計算することができた。従来手法と比べ、この手法は精度が同じというものの、速度が十倍以上である。それから、この手法はすでに存在する学習データから、出力を推測するため、様々なセンサー配置に対応可能で、システムのフレキシビリティを向上させた。 もう一つ重要な進展として、我々は新しい非線形計測システムにおいて、原データを利用したバイラテラルフィルターを提案した。このフィルターは計測不可な状態の情報を精確に予測することができるため、今までずっと提案システムを困らせていた死角問題を、アルゴリズムで解決することができた。このフィルターは単に提案システムへの応用ではなく、いろんな非線形計測システムで応用できると思われる。 さらに、提案システムを利用して、複数の実際トラッキング実験を行った。その結果、提案システムは長時間で、複雑な手操作やネズミなどの小動物の動きを計測することができ、実用性がはるかに上がったと考えられる。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は、今まで一番提案システムを困らせている難関問題、「死角問題」による計測不能な状態を解決できた。そのうえ、違う分野の研究者との共同研究も展開できるようになり、それぞれが進んでいる。システムの検証や関連の実験が遅れて、論文作成がうまくいかなかったけれども、システムの実用性、安定性、速度などが一新したことで、本研究の主な目的に関しては順調に進んでいると考えられる。来年度は本研究の最終年度ということで、この結果をまとめて発表したいと思っている。
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Strategy for Future Research Activity |
来年度は最終年度ということを意識し、提案システムの今までの改善点と新規性をまとめて、論文の作成と発表に注力する。一方、提案システムを利用するアプリケーションを進めて、このシステムによる新しい可能性を切り開く。
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Research Products
(4 results)