2026-05-19T19:13:00Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02003833 2025-08-25T06:59:14Z 1164:3206:1739944645997:1756104364139

マルチポイント慣性センサーとニューラルネットワークを用いたドリフトに強いリアルタイムその場での歩行（WIP）認識 高橋,悠 石川,知一 その場での歩行（Walking-in-Place: WIP）による動作認識技術は、ユーザーが物理的に移動することなく仮想現実（VR）空間内を自然に歩き回ることを可能にし、従来のコントローラー操作で起こりやすいVR酔いを軽減する技術である。しかし、既存のWIP技術は、実環境での認識精度が低い、あるいはリアルタイム性を損なうほど長い認識時間を要するなど、実用化に向けた課題を抱えている。本研究では、慣性センサーを用いた足踏み動作認識による、新たなVR移動手法を提案する。この手法では、6点の慣性センサーを用いて全身の動作データを取得し、短い時間窓（0.64秒）で動作を認識する効率化された単一ストリームのCNN（畳み込みニューラルネットワーク）アーキテクチャを採用している。また、センサーの長時間利用時に問題となる座標のドリフト（累積誤差）を解決するため、取得した位置データをそのまま用いるのではなく、速度と加速度を特徴量として入力に用いることで、リアルタイム性を維持しつつ高い認識精度を実現した。提案手法の有効性を検証するために独自開発したランナーゲームを用いた評価実験では、キーボード操作に匹敵する実用的な操作が可能であることが示された。さらに、被験者評価では、操作の直感性や没入感の高さが確認された。 情報処理学会 2025-09-01 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003833 2188-8949 AN10100541 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学（CG） 2025-CG-199 10 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/2003833/files/IPSJ-CG25199010.pdf application/pdf 1.2 MB 2027-09-01