2026-04-20T03:32:46Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209793 2025-01-19T18:23:20Z 1164:8228:10498:10499

深層学習による車いす使用者向け経路探索のための路面評価に関する研究 A Study on Road Surface Evaluation for Route Finding for Wheelchair Users Using Deep Learning 隅田, 康明 林, 政喜 合志, 和晃 松永, 勝也 Yasuaki, Sumida Masaki, Hayashi Kazuaki, Goshi Katsuya, Matsunaga 深層学習活用 車いすでの移動においては，路面上の僅かな段差や凹凸も障害となるが，こうした路面状態の計測は人力に頼っているのが現状であり，手動車いす使用者に対する移動支援のためには路面情報の定量的かつ効率的な計測が必要である．従来は目視による計測の他，摩擦係数や路面のひび割れ状態をセンサによって計測する手法が主であったが，近年では画像認識の精度向上が著しく，路面の摩擦係数やひび割れ状態を推定するといった研究もおこなわれている．車いす使用者向けの経路探索システムを構築するにあたり，路面状態の客観的評価を画像認識によって行えるようになれば，簡便な計測を行えるようになり，路面情報の計測に係るコスト削減を計ることが出来るようになると考えられる．本研究では，深層学習によって電動車いす移動時に必要とする消費電力を路面画像から推定するモデルを構築し，その推定精度の検証を行った． In order to provide mobility support to manual wheelchair users, quantitative and efficient measurement of road surface information is necessary. Recently, the accuracy of image recognition has improved significantly, and research is being conducted to estimate the friction coefficient and cracks in the road surface. When constructing a route finding system for wheelchair users, if objective evaluation of road surface conditions can be performed using image recognition, it will be possible to perform simple measurements and reduce the cost of measuring road surface information. In this study, we developed a model that uses deep learning to estimate the power consumption required when moving an electric wheelchair from road images, and verified the accuracy of the estimation. technical report 情報処理学会 2021-02-26 application/pdf 研究報告高齢社会デザイン（ASD） 4 2021-ASD-20 1 7 2189-4450 AA1271737X https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/209793/files/IPSJ-ASD21020004.pdf jpn