3軸加速度センサとPWM制御振動モータを用いたユーザ行動と携帯電話接触物体の同時推定

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2010-09-06
• タイトル: 3軸加速度センサとPWM制御振動モータを用いたユーザ行動と携帯電話接触物体の同時推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimation of User Action and Static Object using 3-Axis Acceleration Sensor and Vibration Motor Based on PWM Control for Cell-Phone
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 公立はこだて未来大学大学院システム情報科学研究科
• 著者所属: 公立はこだて未来大学システム情報科学部
• 著者所属: 公立はこだて未来大学システム情報科学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Future University-Hakodate, Systems Information Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future University- Hakodate, School of Systems Information Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future University- Hakodate, School of Systems Information Science
• 著者名: 菅原, 康太; 白石, 陽; 高橋, 修
• 著者名(英): Kouta, Sugawara; Yoh, Shiraishi; Osamu, Takahashi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年、動作推定の研究において、単一の加速度センサを用いて高い推定精度を実現している。しかし、多くの従来研究では、ユーザの動作によって生じる加速度の変化に着目して推定を行うため、加速度の変化が生じない静止物体である静的項目の推定が行えない。そこで本論文では、従来研究の動的項目に加えて、静的項目を同時に推定するために、加速度センサを携帯電話に取り付け、アクチュエータとして携帯電話内臓の振動モータを使用するアクティブセンシングの手法を提案する。本提案方式では、振動モータにPWM制御を適用して得られる加速度センサデータの特徴量の差異から、動的項目と静的項目両方の高精度のアクティブセンシングの実現を目的とする。評価実験を行い、動的項目と静的項目の11通りの組合せの推定を平均91.32％の精度で判別することを確認した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, many researchers of the estimation of user action using the acceleration have been appeared. In particular, the precision of estimation using single 3-axis acceleration is improving better and better. However, these researchers didn’t estimate the state of static object, because the static object causes no change of acceleration. So, these researchers have been focused on only the change of acceleration by action of user. In this paper, it is proposed that the estimation method of static object and user action, simultaneously, using the active sensing approach. We use the 3-acceleration sensor and vibration motor attached to cell-phone as the active sensing device. The vibration motor is controlled by the PWM for increasing feature quantity. Also, we implemented our proposal, and evaluated it by the experiment of the simultaneous estimation of 11 classes. As a result, it is clarified that the average estimation rate was 91.32%, respectively.
• 書誌情報: マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集; en : Multimedia Communication and Distributed Processing System Workshop; 巻 2009, 号 9, p. 25-30, 発行日 2009-09-30
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会