パーソナルモビリティの操作支援における負担軽減と効率性の両立(ROBOMECH2021)

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岡本章良, 田村雄介, 平田泰久, "パーソナルモビリティの操作支援における負担軽減と効率性の両立", 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2021, 1P3-H12, 2021.

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Tamura Lab.

@tamlab

作者について:

東北大学大学院工学研究科ロボティクス専攻 田村研究室

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公開日

2022-03-14 09:32:55

各ページのテキスト

1. 【1P3-H12】 パーソナルモビリティの操作支援における負担軽減と効率性の両立 Reducing burden and improving efficiency in operation support for personal mobility 1. 緒言 5. 実験結果 3. 操作支援システムの概要 測距センサ(LIDAR) パーソナルモビリティ(PM)の操作 JoyStick(操縦者の情報)  パーソナルモビリティの普及が進む  狭隘空間や人混みなどでは手動運転が難しい 比較する条件 物体上の点𝑖からの 距離𝑟𝑖 と角度𝜃𝑖  操縦者の操作角𝜽𝒊𝒏  前進方向への速度入力 ○岡本 章良 田村 雄介 平田 泰久 (東北大) (東北大) (東北大) 操作負担の大きさと効率性 M‥支援なし S-A ‥進行方向の修正支援 F-A‥進行方向の修正と自動減速の支援 Sensor 負担(大) 操作支援,または自動走行などのオプション Practical example of PM[1] 支援システム 操作支援について  人の操作には感覚などの客観的な評価が難しい部分があるため, 主観評価が必要 従来  負担軽減のために減速や旋回に制限をかけると, 効率や快適性の低下を招く 安全性・負担軽減 1. 物体からの仮想反力𝐹(𝑟) を設定し,𝜽𝒎𝒂𝒕𝒄𝒉 を決定 1 𝐹𝑥 = 𝑛 2. 𝜽𝒊𝒏 と𝜽𝒎𝒂𝒕𝒄𝒉 を線形結合で 𝜽𝒐𝒖𝒕 に統合(最終出力) 3. 前進速度入力に応じて自動減速 𝑛 𝐹𝑖 sin 𝜃𝑖 𝑖=1 1 𝐹𝑦 = − 𝑎𝑛 𝜃 =𝐾 従来 𝑜𝑢𝑡 𝑠𝑎𝑓𝑒 𝜃𝑚𝑎𝑡𝑐ℎ 𝑛 𝐹𝑖 cos 𝜃𝑖 𝑖=1 負担(小) Scores of Burden + (1 − 𝐾𝑠𝑎𝑓𝑒 )𝜃𝑖𝑛  支援がある場合の方が 負担が小さい傾向が見られた 快適性・効率 PM Obstacle 従来の操作支援 本研究  自動減速は操作効率低下の 可能性があり、あまり考え られない  進行方向の修正と 自動減速を考える  主観評価か客観評価の 片方で評価  主観評価と客観評価の 両方で評価 電動車いす型PM ‥WHILL Model CR 制御用PC 測距センサ(LIDAR) ‥周囲の障害物に関する 距離と角度の情報を取得 𝑦 𝜽𝒎𝒂𝒕𝒄𝒉 Intention 𝑭𝒙,𝒊 𝑥 Motorf 𝑭𝒚,𝒊 𝜃𝑖 𝐹𝑖 Speed and Direction Method of the obstacle avoidance 実験方法 制御用PC 従来 LIDAR Personal Mobility System  自動減速をした場合も 到達時間は変わらず, 操作効率は維持  方向転換回数と 操作負担の大きさに 相関があった Assist System System Diagram 相関係数 𝑟 = 0.35 Relationship between Number of Turns and Burden 6. 結言 4. 評価実験 JoyStick Distance and Angles (𝑟𝑖 , 𝜃𝑖 ) Joystick Input Time to reach the goal 操作負担と方向転換の回数 Sensor JoyStick User Point 𝑖 𝜽𝒊𝒏 𝑟𝑖 [1] https://www.kurume-it.ac.jp/news/post_20200142.html. 2. 試験機体の概要 𝜽𝒐𝒖𝒕 従来 まとめ  パーソナルモビリティの操作支援システムを提案  評価実験を行い、操作負担軽減と効率性について評価 従来  参加者10名(21~26歳 , 男女)  実験コースを走行してもらう  操作負担に関するアンケートと 到達時間で評価する  今後の展望 Test Course  制御アルゴリズムの改良と意図推定ナビゲーションの構築