空間知能化のための空間内の事象の観測と記述に基づく人の活動内容の分類

2010 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 22700206
• Research Institution: Chuo University
• Principal Investigator: 新妻 実保子 中央大学, 理工学部, 助教 (10548118)
• Keywords: 空間知能化 / 人の活動観測 / 時系列データのクラスタリング

Research Abstract

本研究では実空間における人の活動をコンピュータやロボットが使用可能な形式で蓄積することを実現するため,人の位置及び動作,さらに人が使用する物の位置を獲得する観測システムを構築した.具体的には3軸加速度センサを搭載した小型無線ネットワークデバイス(以降センサノードと呼ぶ)(s1),3次元位置計測システム(s2),処理サーバ(c1),データベース(c2)の5つの部分から構成される観測システムを構築した.それぞれの部分をネットワークで接続し,処理サーバは(s1)(s2)のセンサからデータを収集し,4W1Hデータ(When,Where,What,Who,and How)を獲得した後,(c2)のデータベースへ4W1Hデータを蓄積する.(s1)の加速度センサは人の手と物に取り付けられ,(s2)の位置計測用のタグは人の手のみに取り付けられる.加速度センサにより人の手で操作された物を特定することによって,その時刻の手の位置を物の位置として獲得する.その位置の時系列データが「人がどのように物を使用したか」「どのように腕を動かしたか」というHowデータとする.このとき,位置データを直接比較して時系列データ間の類似度を計算し分類を行うと,異なる位置で行われた動作は同じ動作であっても異なる動作として分類されることとなる.より精度の高いHowデータの獲得が必要であるため,本年度は空間に定義された位置計測のための固定座標系に依存しないよう時系列データの形状に着目し,形状の近さから類似度を算出する方法を提案し,その有効性を評価した.これにより異なる位置で同じ動作が行われた場合にも同じ動作として分類することが可能となる.