視線・顔情報に基づく移動意図推定モデルを用いた電動車いすの走行評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22016

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2022/03/06

タイトル(英語): Evaluation of Electric Wheelchair Driving Using the Estimation Model for Intentions to Move Based on Eye and Face Information

著者名: 比嘉 聖(琉球大学),山田 孝治(琉球大学),神里 志穂子(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): Sho Higa(University of the Ryukyus),Koji Yamada(University of the Ryukyus),Shihoko Kamisato(National Institute of Technology, Okinawa College)

キーワード: 機械学習|肢体不自由者|意図推定|視線・顔動作|Machine Learning|Physically Disabled Persons|Estimation of intention|Gaze and Face Behavior

要約(日本語): 本研究は，視線・顔情報に基づいて走行する電動車いすの開発を目的として，移動意図推定モデルを構築する．提案モデルは1DCNN-LSTMで構成され，入力に搭乗者の視線・顔向き動作の時系列データを使用することで「前進」・「右左折」・「停止」のどの操作に当てはまるか識別する．評価実験より，提案モデルのF値は0.88以上と高い推定精度が得られ，モデルを用いた走行では従来手法よりも操作にかかる負担が減少した．

要約(英語): The aim of this study is to develop an electric wheelchair using the estimation model for intentions to move based on eye and face information. The proposed model consists of a 1DCNN-LSTM and decides operation (forward, right/left turn, or stop) based on the time-series data of the user's eye and face movements as input. Evaluation experiments show that the proposed model has a high estimation accuracy with an F-score of more than 0.88, and the burden of operation is reduced when driving using the model compared to the conventional method.

本誌: 2022年3月9日-2022年3月10日次世代産業システム研究会-2

本誌掲載ページ: 19-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,072 Kバイト