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人と機械の調和によるエコーロケーション技術の確立に関する研究

通过人机和谐建立回声定位技术的研究

基本信息

批准号：
21K11973
负责人：
渡邉拓貴
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Hokkaido University
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 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究では，可聴化された超音波反射音を用いた人による認識と，機械学習による認識を組み合わせた，人と機械の協調型エコーロケーション技術の確立を目的とする．エコーロケーションとは音の反射により周囲の状況を把握する技術である．一部の視覚障害者はこの技術を利用し，舌打ち音等の可聴音で周囲を認識しているが，エコーロケーションには超音波を用いたほうが，より詳細な情報が取得できることが示されている．そこで本研究では，超音波を発信し反射音をリアルタイムに可聴化してユーザに提示するシステムを構築する．同時に，取得した反射音を用いてシステムでも機械学習により認識を行い，ユーザに提示する．提案手法により，視覚障害者は従来不可能であったリアルタイムの超音波エコーロケーションが可能になり，可聴音のエコーロケーションよりも詳細な情報を得ながら周囲を認識できる．また機械学習も併用することで，人には認識が難しい物体や見落としがちな手がかりの検出も可能になると考えられる．人による認識と機械による認識を組み合わせることで，それぞれの特性を活かしながら，より詳細なエコーロケーションの実現を目指す．2022年度は，昨年度に実装したシステムを用いた評価実験を行った．具体的には，機械学習単体による物体認識精度の調査と，機械による認識と人による認識を組み合わせた際の物体発見タスクに要する時間や精神的負荷を調査した．調査の結果，人による認識のみよりも，機械による認識を組み合わせた方が，精神的負荷が少ないことが確認された．

This study aims to establish a method of combining human and mechanical knowledge in the application of ultrasonic reflection. The technology of the technology is very important. A part of the visual impairment of the technology to use, tongue sound and other sound can be recognized in the week, the United States and other countries to use ultrasonic information to obtain detailed information. This study aims to construct a system for ultrasonic transmission and transmission. At the same time, we can get the information from the user. The proposal means that the visual impairment is impossible to understand. Machine learning is not easy for people to understand objects, but for people to understand objects. In 2022, the Chinese government announced that it would launch a new round of cooperation with the United States in the field of science and technology, and that it would launch a new round of cooperation in science and technology. Specifically, the investigation of the accuracy of object recognition in the mechanical learning unit, the investigation of the time and mental load required for object recognition in the mechanical learning unit, and the investigation of the time and mental load required for object recognition in the mechanical learning unit. The results of the survey confirm that there is a great deal of understanding between humans and machines, and the mental load is reduced.