研究テーマ
テーマ：スマートスピーカーを利用したロボット
コントローラーの設計
担当：磯井 大輝（学部4年）
概要：
本研究は，スマートスピーカーを利用して，ロボットとの対話
を通じて，ロボットを操作するシステムの構築が目的である．これまでの研究では，二足歩行ロボットに対しての会話の作成を行なった．本研究では，二足歩行
ロボットに対して，サッカーを実行させることを目的として，歩行やキックなどの11種類の音声コマンドの登録を行ない，実際のロボットの制御実験を実施し
た．
テーマ：操縦者の顔の動きによるドローン操縦方
法の研究
担当：関戸 信斗（学部4年）
概要：
本研究では，ヘッドマウントディスプレイ(HMD)を利用し
て，ドローンのカメラの映像を閲覧し，さらに，顔の動きによって，ドローンの上下左右の移動を制御するシステムを設計した．これまでの研究では，
Android端末のみを利用して，システムを設計していたが，処理の効率化や全体システムの利便性を考慮し，ノートパソコン上でドローンへの制御コマン
ドの送信とドローンからの映像の処理，スマートフォンへの画像データの送信を行うようにシステムを構築した．
テーマ：心拍センサーを利用したダーツ投擲補助
に関する研究
担当：中島 大地（学部4年）
概要：
これまでの実験では，スマートウォッチを用いて被験者に心
拍拍動のタイミングを通知するシステムを試作し，それによりダーツの投擲補助が可能か検証した．実験により成績の向上が見られたが同時に被験者のルー
ティーンの変化が見られた．本研究では，ルーティーンの変化，成績の向上が心拍拍動では無く，一定のリズムに合わせて投擲を行ったことによる可能性を考察
し，メトロノームを使い心拍拍動とは関係のないリズムの音に合わせて投擲を行う実験を実施し，心拍拍動に合わせた場合の結果と比較を行った．
テーマ：心拍センサーを利用した運転時における
心的状態の解析
担当：三川 桃果（学部4年）
概要：
現在，交通事故対策として先進安全自動車の開発が進んでい
る．これに加え，運転者の緊張時や疲労時，リラックス時などと言った心的状態を把握することができれば，心的状態に応じた運転支援が可能となる．本研究で
は，スマートウォッチに搭載された心拍センサーを利用し，道路状況や運転操作により運転者の心的状態がどのように変化するのか，解析を行った．昨年度の研
究で，簡易脳波センサーにより運転時の心的状態の変化が確認でき，本年度前期までの研究で心拍数の増減によっても心的状態の変化を捉えることが可能である
と確認できた．本研究では，運転時の心的状態の変化のパターンをより詳しく解析するため，簡易脳波センサー，心拍センサーの解析結果に加え，自律神経機能
の評価として用いられているLF/HFとの心的状態を比較した．また，心拍データとLF/HFデータを用いて道路状況，運転操作と緊張状態，リラックス状
態の関連性を調べた．
テーマ：ディープラーニングを利用した道路状況
の認識に関する研究
担当：山田 康太（学部4年）
概要：
これまでの研究において，周りの車の存在が運転者の心的状況
に影響を及ぼす傾向があることが指摘されている．そして，スマートフォンで利用可能な物体検出のためのディープラーニングアプリケーションを利用し
て，どの程度の検出が可能であるかを実験的に検証した．本研究では，これまでに利用してきた物体検出アプリのソースコードを基に，検出率の向上を目的と
し，新たなデータの収集，および，モデルの再構築を実施し，検出率にどのような変化があるかを検証した．
テーマ：ビーコンタグとスマートフォンを利用し
た出席管理システム
担当： VU VIET THAN（学部4年）
概要：
こ
れまでの研究では，ボタン付きのビーコンタグとスマート
フォンを利用した出席管理システムの実現を目的として，実際に利用可能なビーコンタグの設定と，スマートフォンで利用可能なビーコンアプリを実行した．今
回の実験では，実際の距離とアプリ側で表された距離の誤差を測定した．また，ビーコンから隣のビーコンまでの距離や，スマートフォンからビーコンまでの
距離の測定し，出席管理システムにおける反応範囲の距離の条件を決定した．
テーマ：全方位カメラとHMDを利用した運転経
験の再現に関する研究
担当：
北城智志（学部4年）
概要：
本
研究は，運転技術の認知力の維持のために，全方位カメラとHMD技術を利用した運転経験を再現できるシステムを設計を目的とする．これまでの研究では，全
方位カメラで撮影した自分の運転映像を，スマートフォン上に表示し，スマートフォンを利用したVRゴーグルで閲覧するためのソフトウエアライブラリの調査
と，撮影した映像をスマートフォン上に表示させるプログラムを試作した．本研究では，映像の再生制御をパソコン上で行うことができ，映像の閲覧はスマート
フォンが搭載されたHMDを利用するといった簡易的なドライブシミュレーションを設計した．
テーマ：
担当：Abdulrahman Khalid（学部4年）
概要：
脳波を研究することは，人
間の生活をより簡単で便利にするのに役立つ．簡易脳波センサを用いて，バスケットボールのフリースローやダーツゲームでの集中度の解析に関する研究，簡易
脳波センサを用いたロボット制御例などが報告されている．これらの研究では，脳波データは2つのクラス（集中とリラックス）のみに分類され，ユーザーは集
中したときにのみロボットを動かすことができる．そのためこれまで，より多くのクラスを分類することに挑戦した．SVM（Support Vector
Machine）を利用して分類した結果，最大で2つのクラスで86.6%，３つのクラスで53.3%，４つのクラスで38.8%，５つのクラスで
28.3%の精度を得ることができた．本研究では，さらなる精度の向上のために入力データの次元を増やして実験した．