@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214333,
 author = {若林, 勇汰 and 白石, 陽},
 issue = {15},
 month = {Dec},
 note = {近年，経路検索が可能なサービスが普及し，歩行者ナビゲーションの用途として広く使用されている．これらのサービスでは，目的地までの距離や所要時間を重視して経路を推薦しているため，推薦された経路が歩行者にとって必ずしも歩きやすいとは限らない．そのため，歩行者が歩道を快適に歩行することができないという問題がある．これらの問題に対して，歩道の路面状況を推定しその結果を歩行者に共有することで，歩行者が歩きやすい路面を選択し歩行することができると考える．そこで本研究では，歩道の路面状況推定を行う．路面状況ごとに足の裏にかかる圧力が異なることに着目し，インソール型デバイスによる足圧を用いた路面状況推定手法を提案する．本稿では，足圧を用いた路面状況推定の精度向上に向けて，特徴量抽出の手法の改善と特徴量の検討を行った．実験として，個人ごとの学習モデルと共通の学習モデルを構築し，それぞれの学習モデルを用いて精度評価を行った．実験結果として，個人ごとの学習モデルを用いた場合，推定対象とする路面を 15 歩歩くことで，9 割程度で推定が可能であることを確認した．また，スライディングウィンドウを使用し，抽出した特徴量を利用することで，個人ごとの学習モデル，共通の学習モデルどちらを用いた場合でも，精度が向上することを確認した．},
 title = {インソール型デバイスによる路面状況推定の精度向上に向けた特徴量の検討},
 year = {2021}
}