車椅子型ロボットにおけるジェスチャーによるＨＭＩの開発と評価

基于手势的轮椅机器人人机界面的开发和评估

• 批准号: 13F03739
• 负责人: 橋本 尚久
• 金额: $ 0.77万
• 依托单位: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013-04-01 至 2015-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13F03739/
• 关键词: 移動ロボット; パターン認識; Human Machine Interface; ジェスチャーレコグニション; 機械学習

平成26年度は，計画通り，つくばロボット特区内の実験環境において，複数人の被験者実験を行い，開発したモーション情報を利用した推定アルゴリズムの評価を行い，手法の有効性を確認した．日本を含めた先進国では，高齢社会を迎えるに当たり，高齢者のQuority of Life(QoL)の向上が求めらている．QoLの向上には，自由で快適な移動が欠かせないが，その解決策の一つとして，移動を支援するためロボット技術が注目されている．本研究は，搭乗型ロボットにおけるヒューマンマシンインタフェース（HMI)において，搭乗者によるモーション情報を利用した意図推定を利用したHMIの開発を目的とし，リアルワールドでの被験者実験という最も現実に近い環境下でもロバストなHMIの構築を目的としている．提案する手法では，まず初めに特徴を抽出・記憶するための手法を構築し，その特徴量に照らし合わせることで，現在の状態推定を行うことを可能としている．本研究では，より複雑な環境下である屋外の一般環境下でロボットの実験が可能であるつくばロボット特区を活用し，リアルワールド環境下での被験者実験を行い，提案手法の有効性評価を行った．被験者実験では，提案する手法をもちいることで，約９５％の状態推定の正解率を達成することができた．これらの関連成果を国際学会で２件発表し，更なる実験結果等を追加したものを国際誌に投稿することができた．また，提案する学習・推定手法を用いて，別のセンサ機器での利用可能に向けた検討も行うことができた．この検討結果をもとに，次年度実験・発表等を行っていく予定である．

In 2006, the Company planned to conduct research on the environmental conditions in the special zone, develop information on the use of information, and confirm the effectiveness of the method. Japan includes advanced countries, high-rise society, high-rise society, high-rise society, This study aims to estimate the utilization of HMI information for the purpose of developing HMI, and to estimate the utilization of HMI information for the purpose of constructing HMI in the near future. The method of proposal is to extract the characteristics of the first time and to construct the characteristics of the second time. This study is aimed at evaluating the effectiveness of the proposed approach in the implementation of the proposed approach. About 95% of the estimated positive solution rate was achieved. The results of the International Journal of Science and Technology were added. The proposed method of learning and estimation is used in different ways. The results of this discussion are set for the next year.

项目成果

Hand Posture Control of a Robotic Wheelchair Using a Leap Motion Sensor and Block Sparse Representative Classification Method

使用跳跃运动传感器和块稀疏代表分类方法的机器人轮椅手部姿势控制

• 发表时间: 2014
• 作者: Ali Boyali;Naohisa Hashimoto;Osamu Matsumoto
• 通讯作者: Osamu Matsumoto