2019 Fiscal Year Annual Research Report
Omni-directional Wheelchair Robot with Intelligent Operation Support System Using Biological Information Based Intention Inference of Human
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17K00346
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
前田 陽一郎 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (40278586)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 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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| Outline of Annual Research Achievements |
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。
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。さらに本研究の２年目（H30年度）では、脳波・心拍計測によるストレス度に基づく指示意図の信頼性評価手法を確立する予定であったが、生体信号を用いる前段階として、視線の停留現象に着目し、人間が注視している時間に比例して、視線の意識的な度合いを上昇させる手法を提案し、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い、有効性を検証した。また３年目（H31年度）では、ファジィ推論を用いて心拍数と周囲環境情報からヒューマンエラーを推定する手法の提案を行った。ここでのヒューマンエラーとは、全方向車椅子を操縦する際の認識の欠如や不適切な操縦に基づく不安全な操作など信頼度の低い操作と定義した。本手法では入力情報として操縦者の心拍数と車椅子の前方における障害物距離を計測し、ファジィ推論を用いて人間の操作の信頼度を算出してヒューマンエラーを推定し、有効性を検証した。
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