歩行者をセンサノードとした広範囲・高密度バリア情報の直感的可視化システムの研究

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本研究の目的は，高精度・広範囲のバリア情報を収集するためのA:バリア情報入力，B:バリア情報分析，C:バリア情報出力について，学術的・実用的価値が高い方式を実現することである。AはA-1:ボランティア方式，A-2:歩行者方式，A-3:ゲーミフィケーション方式，BはB-1:Deep Learning方式，CはC-1:ヒートマップ方式，C-2:VR方式に細分化される。令和4年度は5ヶ年計画の4年目にあたる。令和4年度は，C-1・C-2の完成度を高め，システム全体結合に着手する計画であったが，障害者へのヒアリングに基づき，この計画を微修正した。具体的には，C-1とC-2のそれぞれには個別の強いニーズがあるものの，各方式を使いたいと考えるユーザ層は必ずしも同じではないことが明らかになったため，C-1とC-2の結合作業に大きなリソースを割く計画を見直し，C-1とC-2のそれぞれを最適な形態で洗練させることとした。この判断により，C-1は1箇所に複数件投稿されたバリア情報を集約表示して可視性を高めることができ，C-2は予定していた横断勾配に加えて段差のシミュレーションまでできるようになった。上記のシステムについて，令和4年度は特定エリアのバリアフリーマップ生成実験を行う予定であったが，COVID-19感染対策により大勢を同一エリアに集めることが困難であったため，5年目に実施予定であった不特定エリアのバリアフリーマップ生成実験を前倒して実施した。この実験により，提案手法が低意欲ユーザに対してバリア情報収集意欲を高める効果があることが確認できた。上記について，査読付論文誌3件採択，査読付国際会議1件採択，査読無国内会議4件発表，招待講演1件等の学術成果を達成した。