研究テーマ
テーマ：スマートウォッチの心拍センサーによる
ストレス状態推定に関する研究
担当：安西瑠輝（学部4年）
概要：
こ
れまで自動車の運転者の心的状況を分析するために，簡易脳波センサーやスマートウォッチの心拍センサーを利用した解析が行われてきた．簡易脳波センサーで
は運転者の緊張度やリラックス度を計測することが可能であり，また，心拍数の増減によって心的状態の変化を捉えることが可能であること確認された．また，
自律神経機能の評価として用いられているLF/HFは，より運転者のストレス状態を表すパラメータとして有効であることが確認されている．しかしながら，
スマートウォッチの心拍センサーは，心拍数のみを出力するのが一般的であるため，本研究では心拍数の計測からリアルタイムにLF/HFの値を出力するプロ
グラムを設計した．
テーマ：組込型AIデバイスを利用した道路状況
認識システムの設計
担当：大久保一貴（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. そのため,
本研究では道路状況として周りの自動車の存在を検出することで, 前方不注意の状況や, 運転者の心的負荷を予測し,
運転者に注意を促すような支援システムの実現を目的する. 現在, 組み込み型のAIデバイスが開発されており,
それに対応したディープラーニングによる物体検出のためのライブラリも準備されている. 本研究では,
これらのデバイスとライブラリを利用した自動車の検出に関する検証実験を行なった．
テーマ：ディープラーニングを用いた運転経験の
維持に関する研究
担当：小林基輝（学部4年）
概要：
現
在，日本では高齢ドライバーによる運転事故が社会的問題となっている．免許返納や急発進抑制装置の取り付けなど，様々な取り組みが行われているが，そもそ
もの原因は，運転技術や認知力の低下にあると考えられる．そのため運転技術や経験を維持できる方法は，そうした問題に対しての一つの解決策として考えられ
る．本研究では，そのための方法として，ディープラーニングによるスタイル変換について着目した．これは，ある画像に対して，スタイル画像の画風を反映さ
せるといったものであり，この画風を経験と捉えることが可能である．本研究では，このスタイル変換プログラムを実際に稼働させ，運転技術の維持との関連性
について検証した．
テーマ：AIスピーカーと二足歩行ロボットを利
用したサッカーゲームの設計
担当：田中瑞希（学部4年）
概要：
近年，Google HomeやAmazon
Echoなど，AIスピーカーが普及しており，AIスピーカーと会話をするだけで通話や家電製品の操作が出来るようになってきた．また，自作の会話を作る
ことも可能である．本研究では，AIスピーカーと二足歩行ロボットを利用したサッカーゲームを設計した．利用者はロボットに対して，前進やキックなどの動
作を音声によって命令することが可能である．本研究は，サッカーゲームを例として，AIスピーカーによって様々なデバイスをどのように利用すれば良いかを
明らかにすることが目的である．
テーマ：全方位映像を利用した簡易ドライブシ
ミュレータの設計
担当：宮原亘（学部4年）
概要：
本研究は，ドライブレコーダーの映像を利用した簡易型のドラ
イブシミュレータを設計を目的にする．一般に，ドライブレコーダーは，事故やトラブルの記録のために利用されている．しかし，そうした映像は自分自身の運
転の記録であるため，映像を見ることで運転の振り返りが可能であり，運転技術の維持や向上につながるものと考えられる．本研究では，全方位型のドライブレ
コーダーの映像を利用し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：機械学習を利用した操縦者の動きによる
ドローン操縦方
法の研究
担当：宮本竜冶（学部4年）
概要：
本
研究は，特別なコントローラーを利用せずに，自然な動きによってドローンを操縦する方法の実現が目的である．これまでの研究では，
スマートフォンが搭載されたVRゴーグルを利用して，ドローンのカメラの映像を閲覧し，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
構築した．さらに，本研究ではその場での歩行動作によってドローンを前進させる制御を実装した．スマートフォンに搭載された加速度センサーのデータを利用
して歩行動作を検出するが，その他の動作と区別するために，機械学習の手法の一つであるSVM（サポートベクターマシン）を利用して，歩行動作の検出を行
なった．
テーマ：レゴロボットを利用したAI入門教材の検証
担当：尾崎一輝（学部4年）
概要：
現在，ディープラーニングを中心とた人工知能技術への関心が高まっており，様々な分野
において，AIの応用が行われている．そのような状況の中で，AIにおける人材教育は重要な課題であり，現在，様々な教育コンテンツの開発も行われてい
る．本研究では，レゴロボット（マインドストームEV3）を利用したAI教材である「ロボットではじめるAI入門」セット1)を利用し，どのようなAI教
育が可能であるかを検証した．