深層畳み込みニューラルネットを利用した車いすセンシングデータからの路面状態の定量化

高橋 宏紀  長峯 洸弥  岩澤 有祐  松尾 豊  矢入 郁子  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J101-D   No.6   pp.1009-1021
発行日: 2018/06/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2017JDP7067
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
ヒューマンセンシング,  深層畳み込みニューラルネットワーク,  車いす,  歩道アクセシビリティ,  

本文: PDF(4.2MB)
>>論文を購入


あらまし: 
筆者らはこれまで,車いすに設置した加速度センサの観測値が路面の凹凸のパターンや傾度などに影響されることに着目し,機械学習を用いて路面状態を推定するシステムを提案してきた.本論文では,車いす座席下側に設置した3軸加速度センサによって歩道を走行して取得した加速度データを入力として学習を行った深層畳み込みニューラルネットワークを利用し,走行路面の状態を表現していると期待される特徴量を取り出し,その表現の精度を評価した.その結果,深層畳み込みニューラルネットワークが獲得した特徴量が,学習用に付したラベルよりも詳細な路面状態の差異を捉えることが可能であり,路面状態を定量的に表現する手段として有効であることを示した.