Kaji Lab

KAJI LABORATORY

正式な研究室名は行動情報科学研究室です.行動をセンシングし,行動をデザインする研究室です.
スマートフォン等の各種センサを用いた屋内位置推定・行動認識技術の追求と,それに基づいた人間拡張や行動変容に資するシステムの実現を目指します.

    ishii

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    12/7にかけて南山大学で開催された WiNF2024 において、M1のhayato , B4のfuseya , mizutani , nishi , ryota の5名が発表してきました.

    hayato

    分散した滞在管理システムの連携による屋内位置情報提供サービスの基礎検討

    発表概要

    屋内位置情報サービスの重要性が増している.様々な屋内測位技術が提案されているが、普及していない.複数組織が混在する建物内での位置情報提供は,機密情報保護の課題から困難である.そこで,本研究では,各組織が独自に運用する滞在管理システムを連携させ,機密情報を保護しつつ屋内位置情報を提供するシステムを提案した. 各組織の滞在管理システム間で在室確信度を共有し,照会サーバを介してユーザの位置を推定する.各組織は自組織の機密情報を開示せずに匿名化されたデータのみを共有でき,機密性を保護しながら位置推定が可能である

    感想

    研究含めて,色々課題が見えてきた発表でした.今後に繋げたいと思います

    fuseya

    リズムラリー:卓球とスマートフォンを組み合わせたエンタメスポーツの基礎検討

    発表概要

    近年,スマートフォンの急速な普及により,端末に内蔵されているセンサを用いたサービスやアプリケーションが増加している. 本研究では,我々が提案してきたスマホ卓球にリズムゲームの要素を組み合わせ,音楽に合わせてラリーを行い,エンタメ性の拡張や技術力の向上に繋がるエンタメスポーツを提案する. 卓球ラケットとスマートフォンの加速度センサを用いたヒット判定を用いて現在時刻を取得し,判定タイミングで取得する現在時刻との差でリズムゲームの判定を行うアプリケーションを作成し,複数人に体験してもらった. 結果としてエンタメ性の拡張,技術力の向上には繋がったが,判定のフィードバック方法に改善の余地が見られた.

    感想

    自分の制作物を発表する貴重な機会だったので緊張しましたが無事に終えられて良かったです. 色んな着眼点からコメントを頂けたのでそれらを今後の活動に繋げていきたいです.

    mizutani

    歩行情報及び軌跡蓄積に特化したモバイルクラウドセンシングシステム

    発表概要

    高機能なセンサを備えたスマートフォンが普及している. スマートフォンのセンシング能力を活かす試みとして,クラウドセンシングがある. また,歩行軌跡の蓄積は屋内測位の一部手法に見られる精度維持コストの問題や行動分析に有用である. そこで,本研究では歩行時に取得されるセンサデータの蓄積に加え歩行軌跡の蓄積を目的とする. アプローチとして,センサデータ蓄積にその分析結果の一つである歩行軌跡を蓄積するモバイルクラウドセンシングシステムを開発した. 評価実験を実施した環境で推定された軌跡は一つの座標が誤差3~5m程度の誤差で蓄積された.実験結果より歩行軌跡の蓄積は行えていると評価した.

    感想

    自分の研究室以外の方の研究を聞くことで知らない分野に興味を持つきっかけとなったのでとても有意義な経験になりました

    nishi

    手首の3次元的な動きの分析に基づく刺身を切る動作の特徴量抽出手法の検討

    発表概要

    近年スポーツや医療の分野でウェアラブルデバイスを用いた技能評価が盛んに行われている. しかし,調理のような日常生活における技能評価を行なっているものはまだ少ない. そこで本研究では包丁を持った手の3次元的な動きをセンシングしたデータを用いて算出し,特徴量抽出を目的とする. アプローチとしてスマートウォッチの加速度・角速度のデータから手首の3次元的な移動を捉えるシステムを作成した. 実験として刺身を切る動作を取得し切った回数・切るペース・刃の角度の特徴量抽出を行った. 結果より,切った回数から刺身の厚さ,切るペースから手際の良さ,刃の角度から平造りなどの切り方の評価に使用できると知見を得た.

    感想

    学会発表初参加でした.学外の人たちの発表を聞くことはあまりないのでいい機会でした.

    ryota

    スマートフォンを利用したエスカレータパントマイムの足の動作分析

    発表概要

    スマートフォンとセンサの普及により,日常動作のセンシング分析が多分野で行われている.本研究では,指導者不足で習得が難しいパントマイムに注目し,階段でエスカレーターの動きを模倣する動作を分析する.スマートフォンを足に固定し,独特な足の運びをセンシング.足の角度の極大・極小の差が小さいほど頭のブレが少なく,階段歩行とパントマイムでは極小角度が約10度異なることが異なっている.今後はフィードバック手法を充実させる

    感想

    初めての学外発表でしたが,無事終えることができて自信につながりました.

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