卒業発表資料

Media Interaction Laboratory, Osaka Institute of Technology
VRを活用した観光システム
のための座位足踏み運動の検出に
関する研究
学籍番号：C18099
氏名：山田夢一途
所属：メディアインタラクション研究室

COVID-19の影響
2022/2/14 2
神戸市調査※１
※１「高齢者の虚弱がコロナで加速運動機能が低下、うつ傾向も増加神戸市調査」，『神戸新聞NEXT』，
2021年9月5日
健康フレイル要介護状態
加齢

フレイル
2022/2/14 3
フレイルの3要因フレイルの予防
必要な条件
・コミュニケーション
・自然などの観光
・運動
フレイル予防に向けた
会話を楽しみながら
自然豊かな場所を
散策できる
システムの開発

提案システム体験の様子
2022/2/14 4
実空間仮想空間
足踏み
• HMD装着状態での
歩行の危険性
• 運動機能を考慮
座位での足踏み
運動を移動に使用

システム構成
2022/2/14 5
必要システム
• 音声の通信システム
• アバターの同期システム
• 座位足踏み運動の
検出システム
• etc…

歩行検出に関する先行研究
2022/2/14 6
クッション型センサを使用※2 HMD内蔵センサを使用※3
※2大島登志一，枝元蛍，舘脇望，柴田龍輝，“Virtual ISU:座位姿勢での擬似歩行運動による歩行感覚提示インタ
フェース(第 3 報)，” エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2016論文集, pp.295-300, 2016.
※3米原あぐり，植村匠，尾島修一，“足踏み動作によるキャラクタの歩行制御の一検討，” 火の国情報シンポジウ
ム2021論文集, A7-4, 2021.
先行研究
特製のセンサ
使用人数少
提案手法
既製のセンサ
使用人数多
提案手法
座位の分類
速度可変
先行研究
立位の分類
速度一定

提案手法
2022/2/14 7
•センサからの加速度データを使用
•座位での足踏みの検出，分類
•異なる足踏み速度の検出
脚部へ装着したセンサを用いた
座位足踏み運動の検出

データの取得
2022/2/14 8
M5StickC＋
0.1sごと
にデータ
取得

特徴量抽出
2022/2/14 9

分類手法
2022/2/14 10
• 閾値を用いた分類
• サポートベクタマシン(SVM)を用いた分類
• ニューラルネットワーク(NN)を用いた分類

実験
2022/2/14 11
足踏み運動時のデータ取得
9名の実験参加者
•男性 20代学生
•3種類の座位運動を30秒ずつ
•歩行，走行，静止の3種類
•歩行，走行速度指定無し
歩行走行

結果
2022/2/14 12
精度(％) 歩行走行静止平均
閾値 62.1 56.6 96.6 73.8
SVM 70.1 75.0 100.0 79.8
NN 74.7 89.1 93.6 85.8
歩行，走行ともに
低精度
静止状態は高精度
歩行，走行ともに
高精度

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 1 2 3 4 5
加
速
度
(G)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 1 2 3 4 5
考察
2022/2/14 13
先行研究に比べ歩行，走行の精度低い
→実験参加者による歩行特徴の違い
加
速
度
(G)
時間(s)
参加者A 参加者B
時間(s)
走行時の加速度

考察
2022/2/14 14
参加者
B 予測
正解
SVM 歩行走行
歩行 213 84
走行 164 133
参加者
A 予測
正解
SVM 歩行走行
歩行 209 89
走行 33 265
足の挙上速度
歩行速度
指定無し
歩行特徴の違い
８８．６％
４４．５％

結論
• 歩行特徴の違いがみられる中，約80％で分類
• 3手法の内，NNが高精度で分類可能
2022/2/14 15
• NNを観光システムに実装予定
• 若年層から高齢層まで様々な方に調査
• 実際に使用し十分に認識できているか
今後

まとめ
2022/2/14 16
COVID-19
運動機能低下
フレイル
自然観光システム作成
• 音声通信
• アバターの同期
• 座位足踏み運動の検出
座位足踏みの
検出手法
• 閾値
• SVM
• NN
今後の予定
• SVM，NNのシステムへの実装
• 様々な方に体験，アンケート
• 精度の向上
• 事前にデータ取得
• 深層学習

2022/3/11 17

実験時のパラメータ
• 閾値のパラメータ
閾値A 1.1G，閾値B 2.0G
• SVMのパラメータ
C=1000,ganma=0.001
• NNのパラメータ
層数 3層
活性化関数 ReLU softmax
エポック数 50
2022/3/11 18

歩行特徴の違い別データ
2022/3/11 19
参加者A 走行参加者B 走行

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