深度画像を用いた機械学習による車椅子搭乗者の操縦意図の推定に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC23040

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2023/11/21

タイトル(英語): A Study of a Driving Intention Estimation for Wheelchair User Using Depth Images by Machine Learning

著者名: 山本 一敬(公立千歳科学技術大学),小田 尚樹(公立千歳科学技術大学)

著者名(英語): Ikkei Yamamoto(Chitose Institute of Science and Technology),Naoki Oda(Chitose Institute of Science and Technology)

キーワード: 操縦意図|パワーアシスト車椅子|機械学習|Driving Intention|Power-assisted Wheelchair|Machine Learning

要約(日本語): 車椅子の操縦支援を目的として、車体に搭載した深度カメラにより搭乗者の操縦時の姿勢を撮影し、操縦意図を推定する方法の検討を行った。深度画像のデータセットで学習させた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルを利用して、搭乗者の操縦意図を６つのカテゴリ（前進、回転、後退など）に分類することを試みた。将来的には時系列データの導入による性能向上と車椅子のアシスト制御への応用を計画している。

要約(英語): This paper describes an estimation of driving intention of wheelchair user by using depth camera images in machine learning approach. In this study, the driver's intention classified by six categories is predicted by a convolutional neural network (CNN) model trained by depth image dataset, and the estimated intention is planning to be utilized for driving assistance in future study._x000D_ In this paper, the estimation results are evaluated by experiments.

本誌: 2023年11月24日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 53-55 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 6,963 Kバイト