• 検索結果がありません。

sig sai 2010 12 04 07 Recent site activity jsaisigsai

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

シェア "sig sai 2010 12 04 07 Recent site activity jsaisigsai"

Copied!
7
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

人 行動誘導を目指 11 違い行動 化

門 裕明

1

渡邊 紀文

2

大森 隆司

1,2,3

玉川大学大学院 学研究

2

玉川大学脳 学研究所

3

玉川大学 学部

概要:人 あ 程度混雑 状況 安全 歩行 能 あ ,イベン 会場や災害時 非常 混雑 状況 安全 歩行 い. う ッ 状況 ,非常 灯や矢印等 提示 識 意識的 誘導 ,無意識的 歩行誘導 う 効

果的 あ 考え . う 無意識 歩行者を誘導 イ GVS

等 あ , 効果を最大限 引 出 ,歩行時 人 行動決定過程を理解 うえ 働 を イン 必要 あ う. 本研究 ,人 違い状況

回避判断 必要 他者 行動 い 情報 ,自身 遀動生 影響を与え 身体部位 い 調査 ,歩行者 行動決定過程 い を検討 .

人 あ 程度混雑 状況 安全 歩 行 能 あ . ,相手 衝突 い 済 行動 決定 実行 行え い

あ . ,イベン 会場や災害時 非常 混雑 ッ 的 状況 , 安全 歩行 事 容易 い[1]

う 場所や状況 、目的 場所 向 う 場合,非常灯や矢印を見 意 識的 誘導さ う 場合, ッ 状況 注意 散 ,誘導提示物 意識を 向 い 能性 高い. ,人

ッ 的 状況 影響を くい 考 え 無意識的 誘導を行う ,歩 行 方向 人 流 を制御

安全を保 考え .

う 無意識的 誘導 イ 々 ,前庭感覚刺激(GVS) 注 目 い .GVS ,前庭器官 作用 ,

力方向 知覚を変化さ . 作用

, 心方向 関わ 遀動 無意識 う 影響をう .例え 、歩行遀動 GVSを与え

い う 錯覚さ , を無意識的 修正 歩行方向 右 変わ

報告さ い [2]. ,GVS 歩行 誘導[2]及び手先 誘導[3] 研 究 ,GVS 連続 周期遀動 い 大 誘導効果 得 能性 指摘さ

い .

一方 , 々 歩行を 際,脊髄 あ

(2)

CPG(Central Pattern Generator)を利 用 ,歩行 を生 [4],平地や階 段,人混 や初 歩く場所 い

安定 歩行を実現 い . CPG ,知覚 行動決定 遀動実 行 歩行 含 多様 過程

イ ン 生 関わ い 考え

. ,GVS 歩行者 誘導 効果を最大限 引 出 ,歩行位相 基 い 適 イ ン 刺激を与え

必要 あ 考え . 本

研究 ,GVS イ 歩行

介入効果を最適化 ,歩行位相 基 い 歩行者 行動決定過程 解明及 び 構築を目指 .具体的 日常的 歩行遀動 11 違い場面を

, 違い時 行動決定 必要 対向者 身体部位を特定 影響を推 定 ,自己 違い遀動 生 影響 を議論 .

1対 違い行動決定過程 理解 本研究 ,歩行 行動決定

他者 観測,自己意思決定,行動遂行 観測 一対一 違い行動を対象

.さ ,本研究 を単純

,自己 直進 ,他者 自己 衝突を回避 方向を変え 状況を考え . 場合,自己 他者を観 測 身体部位 情報 回避方向を 判断 , を基 自己 回避行動を決定 遀動を実行 い 考え (図 )

他者 回避方向 判断 , 用い 他者 身体部位を特定 ,他者

違い動画 特定 身体部位を

キン 画像 ,判断 要 思わ 身体部位を評価 .さ ,他者 身体 部位 利用 い 評価 得 結 果 .自己 回避行動 決定 影響

い 考察 .最後 ,自己 行動決定 基 い 自己 遀動生 自己 身 体部位 効果を及 、 ョンキ

を使用 影響を 考え 身体部位 計測を行う.

1 歩行者 行動決定過程

. 対 違い行動決定過程 解明 3.1 違い 注視 対向者 身体部位 3.1.1 実験目的

人 違う , 々 視覚 得 対向者 身体的 特徴 自己 回避 方向を判断 . 本実験 ,対向 者 身体部位を キン 映像を提示 時 回避判断 時間を計測 , 回避判断 必要 身体部位を推定 .

3.1.2 実験内容

被験者 映さ 対向

者 違 いく動画を, ン

3 立位 見 ,対向者 回避方向を判断 .動画再生中,被験

者 歩行をイ 足踏 を ,

(3)

対向者 回避方向 わ 瞬間 自 相手 回避方向 ボ ンを押 .但

, 時,回避方向 正誤 問わ い. 使用映像 ,約300

い 特定 身体部位を キン

を再度 動画 あ (2).具体的

,予備実験 アイ を利用 計測 ,歩行者 対向者 足元 胸元を 注視 傾向 あ ,対向者 身体 部位を頭,体,足 類 , い

を キン . キン

映像を用い 々 観察 い 身 体部位 得 情報を制限 , 制 限 発生 回避判断 遅延時間

,他者 回避方向 判断 要 身体部 位を特定 .

2 実験 使用 キン 映像

3.1.3 実験結果

3 ,被験者3 い , キン 映像を用い 時 回避判断 最 遅 身体部位 判断数を合計 あ . 結果 ,足を キン ,判断時 間 長く 傾向 あ . 々

違い時 足元 情報を利用 回避判 断を行 い 考え .但 ,足元

く頭部や 半身を キン 場合 遅延 い 場合 あ ,

足元 判断 い場合 頭部や 半身を見 判断 い 考え .

,歩行位相 歩行時 足 位置) 回避判断を行う身体部位 異 能性 考え (4)

3 キン 最 判断 遅 身体部位

4 回避判断 正答率 回避判断 必要 情報 時間遤移

3.2 回避判断 影響を与え 歩行位相 3.2.1 実験目的

3.1 結果 違い時 対向者 歩行位相 回避判断を行う被験者 見 身体部位 異 いう仮説 立

. 次 ,注視 身体部位 対 向者 歩行位相 う 影響 検 討 .

3.2.2 実験内容

(4)

3.1 様,被験者

立 ,動画 再生中 歩行を イ 足踏 を ,対向者 回 避方向 わ 瞬間 自 相手 回避方向 ボ ンを押 . 時, 回避方向 正誤 問わ い.

使用映像 対 違い状況を,一 方 被験者側 撮影 あ ,4 人 対向者 各々 右側回避10回, 側回 避10回 ,さ 右 踏 出 足を指 示 撮影 .更 歩行位相 評価

,対向者 側面 足 位置 見え 映 像を, 違い映像 期 記録 .

3.2.3 実験結果

本実験 被験者41 1378枚 映像を見 回避判断を行 い,

5日間行 . ,実験結果

,各映像 い 判断 平均 イ ン を求 瞬間 歩行位相を求 .歩 行位相 , 右 足を 着地 , 逿 脚前期 , 逿脚期 , 逿脚後期 4状態

類 .

56 回避判断 さ 瞬間 各足 歩行位相 判断数を 対向者ABC

D

,位相を 着地,前期:逿脚前期,逿脚, 後期:逿脚後期 表 .図5

踏 出 時 判断瞬間 位相 布 あ . 足 逿脚後期,右足 逿脚前期 期間 集中 い .図6 右足 踏 出 場合 判断 布 あ .図5

う 逆位相 ,右足 逿脚後期, 足 逿脚前期 期間 判断 多い. ,

違い動作 歩行位相 中 逿脚前 期及び逿脚後期 い 回避判断 多く行

わ い 示唆さ .

5 足 踏 出 場合 判断 布

6 右足 踏 出 場合 判断 布 3.3 回避遀動生 歩行位相 特定 3.3.1 実験目的

歩行者 行動決定過程 ,他者 観察, 自己行動 決定,自己遀動 実行 いう過 程 加え ,3.2 得 対向者 歩行位 相 依存 判断過程 あ 判

. 要因 く,自

己 遀動生 い 自己 対向者 間 距 や自己 歩行位相 影響 い 能性 あ . ,本実験 ,

ョンキ を利用 違

い時 被験者 身体 特 足元 移動距 を計測 , 違い 身体遀動 開始さ イ ン を検討 .

(5)

3.3.2実験内容

対向者 被験者間 距 を約5.2

,対向者 手を挙 時

両者 時 歩行を開始 . 時, 対向者及び歩行者 共 直進 . , 被験者 予 指示さ い 右方向

回避 ,対向者 直進

違う.回避距 ,被験者 対向者 衝

突 う 避 う指示 .

本実験 被験者 頭部3 ,肩2 , 腰2 ,膝2 ,足首413 ,対 向者 腰2 ,膝2 ,足首48

を装着 ,被験者1 , 右側回避を10回, 側回避10回 計測

を行 . ョンキ 装置

Motion Analysis製, 12 250Hz を使用 .

3.2.3 実験結果

被験者 対向者 衝突 い う 右 回避 ,直進 対 右 速度ベ

大 く変化 .本実験 、閾 値 右方向 0.16m/ 以 ,足首

右方向 速度 大 く変化 瞬間を 遀動生 イ ン .図78 ,遀 動生 さ 瞬間 歩行位相 頻度を被 験者毎 表 い . ,位相を 前期:逿脚前期,逿脚,後期:逿脚後期, 着地 表 .図7 ,被験者 側 回避遀動を生 瞬間 歩行位相 あ ,

足 着地 い 区間 遀動生 を行 う場合 多い.一方 ,図8 右側 回 避遀動を生 瞬間 歩行位相 ,右足 着地及び 足 着地 い 場合 両方 遀動を生 い . 結果 ,遀 動生 イ ン 回避方向 足 着地

い 多い 示唆さ .但

,右側回避 い 足 着地 い 場合 遀動 生 さ い . , 一般的 遀動生 自身 利 足 行う傾 向 あ [5].本実験 , 側回避 場合

回避方向 足 着地 い 場合 遀 動生 を行う傾向 示唆さ ,一方 右側回避 場合 利 足 足 回避方

向 遀動生 ,半周期 遀

動生 を行 い . 被験者 利

足 影響 い い 考え

7 側回避 遀動生 時 歩行位相

8 右側回避 遀動生 時 歩行位相

.考察

4.1 歩行位相 く歩行者 行動決定 以 実験 , 々 違い 際 対向者や自己 歩行位相 行動決 定や遀動生 影響を い 示 さ .

(6)

歩行者 違い行動を行う時,(1) 始 他者 身体部位を観察 他者 回避方 向 判断を行う(図8. ).具体的 ,対 向者 足 方向を ン

能 逿脚前期及び逿脚後期 い 足 元 情報 回避方向を判断 ,足 方向 ン 困 立脚期及び,逿脚 期 , 半身や顔 向 を見 対向者 向 う方向を判断 考え .

(2) 他者 回避方向 判断後 自己 動決定 ,対向者 歩行位相 影響をう

図8. . ,他者 回避判断

任意 イ ン 良い あ ,

自己 行動決定 他者 回避判断 際 得 他者 身体部位 情報(特 歩行位 相) 依存 い ,対向者 歩行位相

影響をう う.

(3) 自己 行動決定 自己 遀動生 を行う , 自己 歩行位相 依存

. わ ,自己 回避方向 足 着 地 足 向 変化 具体的 行動

生 さ , イ ン 逿脚

後期 多い (図8. )

図8. 違い 歩行者 行動決定 過程

4.2 行動決定 く歩行者 誘導

能性

本研究 ,無意識 人間 行動誘 導を目指 ,歩行位相 合わ 誘導刺激 を出 ,効果的 誘導を行え い う仮説を提案 ,人 違い時 行動決 定過程を 化 .

3.1 他者 身体部位 脚前期,後期 い 回避判断を行う を示 . ,回避判断前 イ ン

誘導を ,自己 回避判断 影響を与え,さ 行動決定 影響を

与え 考え .但 自

己 ,外部 誘導 く,自身 行 動決定 考え 、自己 行動 修正 起 ,誘導効果 得 .

一方 ,自己 他者 回避方向を判断 結果を基 行動を決 . ,

行動決定前 誘導を ,自

己 遥択 行動 対 ,誘導を与え 事 .故 ,自己 生 遀動 誘導 イ 効果 加わ , 強い誘 導効果を引 出 能性 あ .

本研究 ,無意識的 人間 行動誘導 を目指 人間 歩行行動 決定過程 解 明 ,11 違い実験を行 .

結果,自己 行動決定や自己 遀動生

,対向者や自己 歩行位相 影響 い いう 示唆さ .但 ,遀 動生 過程 利 足 遀動生 影響さ 能性 残 ,被験者を増 や 再検討を行う必要 あ .

さ ,GVSを含 違い 効果的 誘導 イ を検討 ,美術館や博物館

迷いや い場所 誘導実験を検討

(7)

い い.

.参考文献

[1] 篠田,大山, :

を活用 ビ ョン 構

築 歩行者 イ ッ ュ

開発,人 知能学会 社会 AI 研究会 第 7 回研究会

[2] 安藤,渡邊,杉本,前田: 前庭感覚イン 技術 理論 応用,情報処理学 会論文 , Vol. 48 No. 3, pp. 1326-1335 2007

[3] N. Watanabe, T. Omori: Trigger Model for Guiding Arm Movement in Circle Drawing, Proc.

IEEE&INNS/FUZZ'10(WCCI'10), pp.18-23, 2010

[4] 土屋,高草,萩原: 移動知2巻 身体適応―歩行遀動 神経機構

, 社, 2010 [5]佐藤,遀動動作 Lead

Follow ,体力 40(6), 908, 1991-12-01

参照

関連したドキュメント

By the algorithm in [1] for drawing framed link descriptions of branched covers of Seifert surfaces, a half circle should be drawn in each 1–handle, and then these eight half

Note also that our rational result is valid for any Poincar´e embeddings satisfying the unknotting condition, which improves by 1 the hypothesis under which the “integral” homotopy

The layout produced by the VDCB algorithm is more evenly distributed according to the CP model, and is more similar to the original layout according to the similarity measures

品名(Part name) 数量(Quantity).. 品名(Part name) 数量(Quantity).. 品名(Part name) 数量(Quantity).. 部品番号 (Part No.) 品名(Part name)

Marco Donatelli, University of Insubria Ronny Ramlau, Johan Kepler University Lothar Reichel, Kent State University Giuseppe Rodriguez, University of Cagliari Special volume

Many well-known graph drawing techniques, including force-directed drawings, spectral graph layouts, multidimensional scaling, and circle packings, have algebraic formulations.

[Mag3] , Painlev´ e-type differential equations for the recurrence coefficients of semi- classical orthogonal polynomials, J. Zaslavsky , Asymptotic expansions of ratios of

In fact, it turns out that most of the geometric invariants of toposes considered in the literature, notably including the property of a topos to be localic (resp. atomic,