機械学習による車椅子搭乗者の操縦意図の推定及び支援制御に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC24020

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2024/10/01

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

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 Learninig

要約(日本語): 車椅子搭乗者の意図に沿った支援のために、搭乗者の深度画像から操縦意図を推定し、速度指令値を導出する制御系を構築した。画像分類モデルは畳み込みニューラルネットワークと Long Short Term Memoryから構成され、時系列データに対応している。学習後のモデルによる分類精度は85.4％であり、実際に車椅子を操縦して検証した際の実測値と指令値の間に相関が見られたことから、操縦意図に対応する速度指令値の導出ができたことを確認した。

要約(英語): We developed a control system that estimates wheelchair user's driving intention from depth images to generate speed commands for driving assistance. The machine learning model, composed of a convolutional neural network (CNN) model and Long Short Term Memory (LSTM) for handling time-series data, achieved an 85.4% accuracy. The experimental velification showed a correlation between the predicted and actual velocity.

本誌: 2024年10月4日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 63-66 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,368 Kバイト