BScanner

移動弱者の移動を妨げるバリアに関する情報を収集することが社会的に求められている。車椅子にセンサを取り付けることで路上の段差等を検出することは可能であるが,ユーザが路上の放置自転車をかわす,階段に出くわして引き返すといった複雑な現象は検出できなかった。また,車椅子ユーザの移動範囲は狭く,幅広いエリアのバリア情報を網羅的に収集することも困難である。本研究では,車椅子移動時および健常者歩行時に生じる加速度センサデータに対し,Deep Learningを行うことで,街中のバリア情報の網羅的・高精度な収集を狙う。

研究開発中のバリアフリーマップサンプル

バリアの程度をヒートマップ形式で表現しています。なお,下記は研究開発中のシステムによる出力であり,バリア情報の正しさについては一切保証しません。

受賞
  1. 2019.06 情報処理学会 論文賞: 健常歩行者センサデータを用いたバリア検出の基礎検討 (宮田章裕, 荒木伊織, 王統順, 鈴木天詩).
  2. 2018.06 情報処理学会 論文賞: 直近移動能力を考慮した車椅子操作推定モデル (宮田章裕, 伊勢崎隆司, 中野将尚, 石原達也, 有賀玲子, 望月崇由, 渡部智樹, 水野理).
  3. 2018.01 情報処理学会 情報処理学会論文誌ジャーナル/JIP特選論文: 健常歩行者センサデータを用いたバリア検出の基礎検討 (宮田章裕, 荒木伊織, 王統順, 鈴木天詩).
  4. 2016.10 情報処理学会 情報処理学会論文誌ジャーナル/JIP特選論文: 直近移動能力を考慮した車椅子操作推定モデル (宮田章裕, 伊勢崎隆司, 中野将尚, 石原達也, 有賀玲子, 望月崇由, 渡部智樹, 水野理).
  5. 2015.08 マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2015)シンポジウム 最優秀論文賞: バリア情報収集のための車椅子操作2段階推定モデル (宮田章裕, 中野将尚, 伊勢崎隆司, 有賀玲子, 石原達也, 望月崇由, 渡部智樹, 田中智博).
  6. 2015.07 マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2015)シンポジウム 優秀プレゼンテーション賞: バリア情報収集のための車椅子操作2段階推定モデル (宮田章裕).
査読付論文誌
  1. Akihiro Miyata and Kazuki Okugawa: A Comparative Study of Neural Network Structures for Detection of Accessibility Problems. Transactions of the Virtual Reality Society of Japan, Vol.25, No.3 (2020年掲載予定).
  2. 宮田章裕, 王統順, 荒木伊織, 篠崎涼太: 健常歩行者センサデータからのバリア検出のための屋内外別機械学習方式. 情報処理学会論文誌, Vol.59, No.9, pp.1774–1782 (2018).
  3. 【受賞:論文賞・特選論文】宮田章裕, 荒木伊織, 王統順, 鈴木天詩: 健常歩行者センサデータを用いたバリア検出の基礎検討. 情報処理学会論文誌, Vol.59, No.1, pp.22–32 (2018).
  4. 【受賞:論文賞・特選論文】宮田章裕, 伊勢崎隆司, 中野将尚, 石原達也, 有賀玲子, 望月崇由, 渡部智樹, 水野理: 直近移動能力を考慮した車椅子操作推定モデル. 情報処理学会論文誌, Vol.57, No.10, pp.2316–2326 (2016).
  5. 伊勢崎隆司, 宮田章裕, 新島有信, 渡部智樹, 水野理: 慣性情報と生体情報に基づく車いす利用者の乗り心地推定. 情報処理学会論文誌:コンシューマ・デバイス&システム, Vol.6, No.2, pp.23–31 (2016).
査読付国際会議
  1. Akihiro Miyata, Iori Araki and Tongshun Wang: Barrier Detection using Sensor Data from Unimpaired Pedestrians. Lecture Notes in Computer Science (HCII2018), Vol.10908, pp.308–319 (2018).
  2. Takashi Isezaki, Arinobu Niijima, Akihiro Miyata, Tomoki Watanabe and Osamu Mizuno: Wheelchair Users’ Psychological Barrier Estimation Based on Inertial and Vital Data. Lecture Notes in Computer Science (HCII2016), Vol.9738, pp.403–413 (2016).
研究会・シンポジウム
  1. 奥川和希, 大和佑輝, 大河原巧, 村山優子, 宮田章裕: ヒートマップを用いたバリア情報可視化システムの実装. 情報処理学会シンポジウム論文集, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO 2020), Vol.2020 (2020).
  2. 富永詩音, 蔵内雄貴, 宮田章裕: 疎な移動履歴に基づく道ごとの通行可否推定方式の基礎検討. 情報処理学会研究報告(GN), グループウェアとネットワークサービス, Vol.2020-GN-110, No.16, pp.1–5 (2020).
  3. 奥川和希, 大和佑輝, 呉健朗, 大河原巧, 村山優子, 宮田章裕: ヒートマップを利用したバリア情報表現手法の基礎検討. 情報処理学会インタラクション2020論文集, pp.276–278 (2020).
  4. 宮田章裕: 健常歩行者センサデータからのバリア検出における入出力方法の考察. 情報処理学会第81回全国大会講演論文集, Vol.2019, No.1, pp.425–426 (2019).
  5. 篠崎涼太, 呉健朗, 樋口恭佑, 宇野広伸, 宮田章裕: 健常者歩行時加速度データからのバリア検出における最適サンプル長の基礎検討. 情報処理学会シンポジウム論文集, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2018), Vol.2018, pp.432–436 (2018).
  6. 王統順, 荒木伊織, 鈴木天詩, 栗田元気, 宮田章裕: 屋内外を区別した機械学習によるバリア検出方式. 情報処理学会シンポジウム論文集, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2017), pp.1500–1506 (2017).
  7. 荒木伊織, 王統順, 鈴木天詩, 宮田章裕: 複数人健常者の歩行時加速度データを用いたバリア検出精度の検証. 情報処理学会研究報告(GN), グループウェアとネットワークサービス, Vol.2017-GN-102, No.10, pp.1–5 (2017).
  8. 宮田章裕, 荒木伊織, 王統順, 鈴木天詩: 健常者をセンサノードとして用いたバリア検出手法に向けて. 情報処理学会第79回全国大会講演論文集, Vol.2017, No.1, pp.7–8 (2017).
  9. 宮田章裕, 荒木伊織, 王統順, 鈴木天詩: 健常歩行者センサデータを用いたバリア検出に向けた機械学習手法の検討. 情報処理学会研究報告(GN), グループウェアとネットワークサービス, Vol.2017-GN-101, No.11, pp.1–8 (2017).
  10. 宮田章裕, 荒木伊織, 王統順, 鈴木天詩: 健常者をセンサノードとして用いたバリア検出の基礎検討. 情報処理学会研究報告(HCI), ヒューマンコンピュータインタラクション研究会報告, Vol.2017-HCI-171, No.8, pp.1–8 (2017).
  11. 伊勢崎隆司, 宮田章裕, 新島有信, 渡部智樹, 水野理: 慣性情報と生体情報に基づく車いす利用者の乗り心地推定. 情報処理学会研究報告 (GN), グループウェアとネットワークサービス, Vol.2016-GN-97, No.25, pp.1–8 (2016).
  12. 【受賞:最優秀論文賞・優秀プレゼンテーション賞】宮田章裕, 中野将尚, 伊勢崎隆司, 有賀玲子, 石原達也, 望月崇由, 渡部智樹, 田中智博: バリア情報収集のための車椅子操作2段階推定モデル. 情報処理学会シンポジウム論文集, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2015), Vol.2015, pp.721–728 (2015).
  13. 伊勢崎隆司, 宮田章裕, 渡部智樹, 田中智博: 車椅子利用者の慣性・生体情報に基づく乗り心地推定. 情報処理学会研究報告(GN), グループウェアとネットワークサービス, Vol.2015-GN-95, No.18, pp.1–4 (2015).
解説記事
  1. 宮田章裕: バリアフリーマップ構築のためのクラウドソーシングプラットフォーム. 日本学術振興会科研費研究成果トピックス, No.51 (2020).
  2. 宮田章裕: 世界中のバリアを明らかにしたい. 情報処理, Vol.60, No.8, p.750 (2019).
  3. 宮田章裕: バリアだらけの道のり. 情報処理, Vol.59, No.8, p.719 (2018).
サブプロジェクト

2016年以前の研究はNTTサービスエボリューション研究所在籍時に行われた。
Part of this project (-2016) was conducted when Miyata worked for NTT Service Evolution Laboratories.

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