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G空間expo2016パネル

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G空間EXPO2016の産総研ブースで展示したパネルです。

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G空間expo2016パネル

  1. 1. 人間情報研究部門 測って図る:現場のラボ化・ラボの現場化 現場のラボ化 ラボの現場化 視線計測装置の併用 何を視認したことによって 行動が変化したかを分析 脳波計測装置の併用 環境や対象に対する 興味度を分析 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 C1 C2 C3 C4 C5 脳波指標 周囲環境への興味度 高 低 ERP振幅(μV) 0 1 2 3 4 5 6 C1 C2 C3 C4 C5 主観評価結果 周囲環境への興味度 高 低 主観評価スケール 興味度が 低いエリア 興味度が 高いエリア C4 C1 C2 C5 C3 C1 C2 C3 C4 C5  仮説・検証を繰り返し行うといった従来はラボでしかできなかった方法論を実際の現場で実現  G空間IoTをはじめとする各IoT技術でヒトやモノ,環境を計測,モデル化し,実際のサービ ス現場を網羅的に把握  AR/MR技術を用いた情報支援等により、現場に「介入」し行動変容を促進  現場で困難な計測・分析を実現するためのラボ環境の構築  レイアウト変更などの施策を事前検証することで実現場のリスクを低減  実験条件を厳密に制御することで詳細かつ信頼できるデータを取得可能  限られた面積で広域空間の移動を含む人間の活動データを取得可能  技術課題:人間の行動に影響を与える条件を可能な限り現場に近づ けるVR環境設計  全方位映像提示による見回し遅延の解消  多画面映像提示による文字や商品デザインを遠くから視認できる解像度 の実現  足踏み動作認識による移動など身体性を積極的に活用する設計  全方位映像提示と身体性を用いた環境内移動による方向感覚の保存  環境提示のためのデバイス装着を不要にする設計
  2. 2. 人間情報研究部門 統合測位技術に基づくG空間IoT 統合測位における準最適化 メニーセンサによる測位と全身姿勢の同時推定 道路メインテナンスMR 移動軌跡 データ 各モージュールの 姿勢情報 骨格運動生成 (逆運動学) 関節トルク推定 (逆動力学) 小型PDRモジュール 複数のPDRモジュールを計測対象者に装着 することで,位置と全身姿勢の同時推定可能  全身姿勢推定結果の活用  関節負荷推定に基づく労働負荷モニタリング  全身姿勢に基づく歩行検知・相対移動量推定 による測位の改良  全身姿勢データの機械学習による行動認識  10軸PDR (歩行者推測航法) 10軸センサーを基に歩行動作,移動速度,姿勢,高度 変化を推定し,インフラ不要で広範囲測位  絶対位置補正技術 PDR単体では蓄積する位置・姿勢誤差を補正する機構  ミドルレイヤを用いた統合時の準最適化 時系列整合性や手法間整合性を考慮したクレンジング, 内外挿,軌跡照合によるID推定,PDRパラメータ推定  打音検査の結果を可視化  LRF高精度絶対測位(ユーザIDなし)と PDR相対測位(IDあり)のハイブリッド測 位で作業者の位置をリアルタイムに取得 、GPS及び画像認識が利用困難な場面(ト ンネル内、特徴のない道路平面等)に有効
  3. 3. 人工知能研究センター RGB-Dカメラとシミュレータを用いた 大規模空間での人の流れの解析  イベントや大規模空間での一人ひとりの人の流れを計測  カラー画像(RGB)と距離画像(Depth)が取得できるカメラで人の流れを計測  カメラを環境に設置することで手軽に計測可能 RGB-D カメラを用いた人の流れの計測技術 シミュレータを用いた人の流れの予測技術  新国立劇場や北九州芸術芸場での避難誘導計画  関門海峡花火大会や国体会場付近での混雑緩和計画  北千住の広域浸水避難シミュレーション  大学病院の救急救命室 / 英国大学での看護教育実習支援  産総研オープンラボ / G空間EXPO会場 等多数  イベントや大規模空間での網羅的な人の流れを予測  最大数十万人規模の人の流れを高速・高精度でコンピュータで予測再現  多数の試行結果から傾向を把握 RGB-Dカメラと処理PC 花火大会後の混雑の計測 大規模施設での避難訓練の計測 群集流動シミュレータ CrowdWalk 花火大会後の混雑の再現 大規模施設での混雑箇所の予測 これまでの解析事例
  4. 4. height 人間情報研究部門/人工知能研究センター 自律移動ロボットによる人・環境理解 展示フロア用自律移動ロボット:Peacock 移動ロボットによる 人・環境計測 Digital Human Research Group 多層型レーザスキャナ オフライン3D地図生成 リアルタイム自己位置推定 周囲の物体検出 移動体(歩行者)追跡 変電所内の異常音探査 32chマイクロホンアレイ 音源定位・分離・認識 人軌跡の分類・識別 - 通路移動 - 行動変化 - 滞留(作業者) など. 人の行動から、 通路領域や 滞留領域を推定 ロボットの 移動経路探索へ オフライン3地図作成 (G-ICP SLAM) - 高さごとに色分け 歩行者の 検出・追跡 静止物体情報 いつ、どこに、 何があった? 3次元音地図作成 人の動きを観測 全軌跡 通路移動者を識別 ① ③ ② 通路らしい領域を学習し,流れに乗る自律移動
  5. 5. ロボットイノベーション研究センター 高精度マーカによる測位と動作計測 --- 応用例1 --- GPSを補強・補完する精密測位 ◆ 撮影距離10mで誤差2cmの精密測位が可能な 「超」高精度マーカを開発 ◆ GPSと相補的に使うことでグローバルな精密シ ームレス測位が可能 ◆ 自律移動体の確実な制御を支えるインフラに ・ 開発者: 田中 秀幸 / 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 ロボットイノベーション研究センター 主任研究員 / hideyuki-tanaka@aist.go.jp ・ 高精度マーカ概要の動画: 「人と共栄する情報技術: 独自マーカによる高精度な位置姿勢計測」 https://www.youtube.com/watch?v=C_ZHV1ASR-0 計測 さまざまな応用可能性 ロボット 動作計測・キャリブレ ーション等 ゲーム・展示・広告・ 教育・ガイダンス等 産業ロボットやサービ スロボットの制御 宇宙機制御用 ターゲットマーカ 屋内測位補助・ 屋外GPS補完 2種類の高精度マーカ 黒い模様が見る角度に応じて移動する 特殊な干渉縞を利用 LentiMark (レンチマーク) ArrayMark (アレイマーク) レンチキュラーレンズ マイクロレンズアレイ 宇宙 測位 A R 高精度マーカ ◆ 産総研が2012年に開発した世界最高 の位置姿勢推定精度をもつ視覚マーカ ◆ 見る角度に応じて動いて見える干渉縞 パターンを利用 ◆ 計測誤差は,姿勢は1deg未満,位置 は計測距離の最大0.3%程度.従来マー カの誤差の1/10以下. ◆ 幅広 い分野への応用に期待 ◆ 現在実用化に向けた最終段階 (20cm x 20cm x 1cm) 測位用高精度マーカ カメラ 【 3次元位置誤差 】 測位用高精度マーカ 2.0cm 汎用高精度マーカ 4.5cm 4点マーカ 13.2cm 従来型ARマーカ 20cm以上 --- 応用例2 --- ポータブル動作計測システム ◆ 1台のカメラとPC,複数のマーカで構成される簡易 モーションキャプチャ ◆ カバン1個で運搬可能.実験室での計測だけでなく 「その場」での計測を支援. ◆ 各測定点(マーカ)の位置と姿勢の双方を計測可能 ◆ 位置誤差最大5mm,姿勢誤差最大2deg(参考値) ◆ 固定しない手持ちカメラでの計測にも対応 PC カメラ 基準マーカ マーカ 計 測 例 産業への波及効果 ボール操作時の腕や手首の動き 移乗介助者の 脊椎の曲がり や動き 歩行・走行時 の足の動き Image frame Right arm Left arm -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 0 50 100 150 利き手(右手)と非利き手での 手首の曲げ[deg]の違い 移動ロボット <サービス産業等> 自動搬送車 <物流・製造業等> 自動車 <一般> トラクター <農業> ドローン <モニタリング等> 測位用高精度マーカ
  6. 6. 人工知能研究センター 世界中の各種衛星画像データを 閲覧・保存できます!  Landsat-8は2013年2月11日に米国が打ち上げた地球 観測衛星で、15~30mの空間分解能があり、可視・近 赤外・短波長赤外・熱赤外の帯域のデータを取得して います。日本付近は2013年11月から 、他の地域は最 新の雲なし画像が閲覧・ダウンロードできます。  ASTER は1999 年 12 月 18 日に 米 国 が 打ち 上げた TERRA衛星に搭載さ れた日本の地球観測センサで す。可視・近赤外(15m)、短波長赤外(30m)、熱赤外 (90m)の帯域・空間分解能のデータを取得し ていま す。2000年~現在の世界中の画像を閲覧・ダウンロー ドできます。  Sentinal-2Aは2015年6月23日にヨーロッパ宇宙機関が 打ち上げた地球観測衛星で、可視・近赤外・短波長赤 外の帯域を10~60mの空間分解能でデータを取得し ています。世界中の最新雲なし 画像が閲覧・ダウンロ ードできます。 Landsat-8・ASTER・Sentinel-2A グラフィックユーザインタフェース(LandBrowser)  産総研が公開するLandBrowserは、上に述べたLandsat-8、ASTER、Sentinel-2Aのデータと、2000~2003年の日本周辺 のLandsat-7のデータを閲覧・検索・ダウンロードするためのグラフィックユーザインタフェースです。観測位置の指定、ベ ースマップの変更、衛星の選択、ベースマップを見るための画像の透明化ができます。  衛星データは膨大であり、人間がすべてを調べることはできません。人工知能技術(機械学習)を使って、地物認識(メ ガソーラーやゴルフ場)、変化検知、高温検知などの研究を行っています。 ASTERデータは、世界中 から選ぶことができます。 全世界ののLandsat-8データは 最新の雲なし画像をバンドごと・ シーンごとに選ぶことができます 。 日本付近のLandsat-7/8 のデータは、表示範囲で バンドことにデータをダウ ンロードできます。 検索期間を設定できます。 雲の量を設定できます。 画像を時系列に見 ることができます。 全世界ののSentinel-2Aデータは 最新の雲なし画像をバンドごと・ シーンごとに選ぶことができます 。
  7. 7.  “マッピングパーティ” 多世代視覚障害者&晴眼者による地図情報作成活動 実環境だけではなく、バーチャル環境でも実施 人間情報研究部門 視覚障害者移動支援  多世代の視覚障害者が協働で相互に移動 支援を行う新しいタイプの移動支援社会シス テムの実現を目指す。  具体的には、視覚障害者が携帯する汎用携 帯型端末が、歩行時における移動アクセシビ リティ情報を自動で収集し、クラウドを介して 情報共有できるナビゲーションシステムを開 発す。  また、地域での実証を通じて、多世代の視覚 障害者の移動支援を核とした地域コミュニテ ィ・デザイン手法を確立し、法制化・標準化な どの社会制度化に取り組む。 移動支援とコミュニティ 開発・活動事例 研究開発の全体像 ※ 本プロジェクトは、平成26-29年度JST RISTEXプロジェクト“多世代共創による視覚障害者移動支援システムの開発”の一環として行われています。  多世代イベント“AR巨人将棋” 移動支援システム構成  事例検索ポータル http://www.aist-ari.org/ristex-mavi/
  8. 8. PDR・屋内測位技術の活用事例とベンチマーキング  杉原エス・イー・アイ(株) マルティスープ(株) • 屋内位置情報/フィールド業務支援ソリューション iField Indoor事業を展開  サイトセンシング(株) 実用化事例  (株)メガチップス • 省電力PDR指向モーションコプロセッサー Frizzの製品化  (株)NTTドコモ/ (株)ゼンリンデータコム • 「ドコモ地図ナビ powered by いつもNAVI」にPDR採用 • 全国の地下街や地下鉄駅構内に対応 • 320箇所(2015.4)から480箇所(2016.9)へエリア拡大 NTTドコモ/ゼンリンデータコム報道発表<2015年2月19日> 「新たな屋内ナビゲーション技術を開発 -スマートフォンの動 きと地図情報を活用した屋内ナビゲーションを実現-」より PDRベンチマーク標準化委員会 • PDR 自律型行動計測システム SUC-PDR-Li/SUC-PDR-AA の開発・製造・販売 • 産総研技術移転ベンチャー • 省電力型歩行者自律航法システム (PDR+)事業を展開 (株)フレームワークス • 物流オープンデータ活用 コンテストで作業員の 動線計測にPDRを活用 PDR Challenge in Warehouse Picking  歩行だけではなくピッキング作業などのより複雑な動き を含むセンサデータを3時間以上の連続記録して、 PDR Challengeで活用  物流オープンデータ活用コンテストのスピンオフ企画  IPIN2017で開催予定! ピッキング手法のデータ同化事前評価  行動計測、行動・環境モデル化、改善案事前評価によって、効率と従業員満足度(ES)が両立 する業務プロセスの効率的な設計が可能に High:75%以上, Middle:75%未満25%以上 ,Low:25% 未満。青色が多ければ良く、赤色が多ければ悪い。

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