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Research on Safe Posture Identification: Modeling the Inclined Plane Mowing Behaviors of Skilled Workers via Multi-sensors Big Data Analysis

安全姿势识别研究：通过多传感器大数据分析对熟练工人的斜面割草行为进行建模

基本信息

批准号：
21K11876
负责人：
武博
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Tokyo University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は前年度と同じ、斜面における高齢者の草刈り動作を中心に研究し、モーションキャプチャー設備（Xsens MVN Animate）と科研費で購入したアイトラッカー（Tobii Pro Glasses 3）の設備をもって、４人の高齢の草刈りエキスパートを要請し、広島県の東広島市の農用地（畦畔法面）で現地実験（二回目）を実施した。前年度行われた実験の経験を活かし、二回目の現地実験では、法面だけではなく、平地における草刈りエキスパート達の身体動作と眼球運動の情報も修正・解析した。具体的に、行われた実験では、専門のデバイスとソフトを用いて、人間の関節（腰・肘・膝・足首など）の屈曲角度や草刈り作業中の視野範囲、注視の順番、平均注視時間・回数などの特徴量をもって、参加者の姿勢・動作・視線の動きを解析している。今年度では、草刈り動作の前置動作「プレカット（Pre-cutting）」に注目し、ヒルベルト-ホアン変換の手法をもって、草刈り動作を様々なサブアクションに分解し、関節角度計算ベースの身体運動分析モデルを提案した。その結果、最も重要なサブアクションは、速いプレカットと遅いプレカットの2つであることがわかった。そして、経験レベルの異なる作業者のプレカット動作を分析し、その落下リスク（安定性）に影響を与える要因を特定した。関連の研究成果は論文としてまとめて、国際ジャーナル「Agriculture」に発表した。（IF：3.408、Citescore：3.1）それ以外、本研究に関連し、人間動作解析に関わる論文をジャーナル１件（CCF Trans. Pervasive Comp. Interact）、国際会議論文1件（CyberSciTech2022）も発表した。

Before this year's はじ, cant with the annual とにおける high 齢の mow grass り action しにを center study, モーションキャプチャー equipment (Xsens MVN Animate) と KeYanFei で buy したアイトラッカー (Tobii Pro Glasses 3) の equipment をもって high, 4 people の齢の mow grass りエキスパートを to please し, hiroo 県の hiroo island city east の farmland (strip billet surface) で in situ be 験 (pa2) を be applied した. Line before the annual われた be 験の経験を live かし, two の pa2 in situ be 験では, method of surface だけではなく, flat における mow grass りエキスパート da の body と eye movement の intelligence も correction, parsing した. Specific に, line われた be 験では, 専 door のデバイスとソフトを with いて, human の masato section (waist, elbow, knee, foot first など) の buckling Angle やの vision van 囲 of grass to mow り assignments, gaze の shun's number, the average fixation time back などの, 徴 quantity をもって, participants の gesture, movement, the line of sight のきを parsing している. Our では, grass to mow り action の front action "プレカット (Pre - cutting)" に attention し, ヒルベルト - ホアン variations in の gimmick をもって, grass to mow り action を others 々なサブアクションに decomposition し, masato section Angle calculation ベースの body motion analysis モデルを proposal した. Youdaoplaceholder0 そ results, most most そ important なサブアプレカットと遅ショ <e:1> ったった, quick プレカットと遅プレカットと遅プレカットプレカット 2 とがわであるであるとがわったった. そして, 経験レベルの different なる operators のプレカット action しを analysis, そ falling のリスク (stability) に influence を and える by specific しをた. Related to the research results of と papers とてまとめて, international ジャナナ, and the publication of "Agriculture" にた. (IF: 3.408, Citescore: 3.1) In addition to それ, this study is related to に and the analysis of human actions is に. There is one わる paper をジャをジャナナナわる (CCF Trans. Pervasive Comp. Interact), one international conference paper (CyberSciTech2022), and に publication た.