1D-CNNとLSTMを用いた電動車いす搭乗時の移動意図推定モデルの開発

抄録

近年，肢体不自由者の多様性に応じた様々なユーザインタフェースの開発が行われている．本研究では，搭乗者の自然な視線・顔向き動作で操作可能な電動車いすの開発を目的として，視線・顔情報に基づいた移動意図推定モデルの提案を行う．移動意図推定モデルは1D-CNNとLSTMで構成し，入力には視線・顔動作の時系列データを使用した。比較実験の結果，提案モデルに 1[s]〜2[s]区間の時系列データを使用した場合に最も高い推定精度が得られた．このことから，提案手法の有用性が確認され，その区間に特徴的な視線・顔動作のパターンが含まれていることが示唆された．さらに，視線と顔動作の時系列データの組み合わせは推定精度の向上に寄与することがわかった.