研究テーマ
テーマ:生体反応解析のた
めのVR型ドライブシミュレータの設計
担当:柏瀬悠輔(学部4年)
概要:
本研究では,生体反応解析のためのVR
型のドライブシミュレータを設計する.本研究では独自にドライビングシミュレータを作成し,視線計測が
可能なVR装置に対応するように拡張を行う.それによって,VR装着時の視線や心拍などの生体反応の様
子を計測することができ,一般のシミュレータや実際の運転時の反応の違いを明らかにすることができる.
本研究では,その前段階として,ゲームエンジンであるUnityを利用し,簡単なドライビングゲームを
作成した.
テーマ:RNNを利用した
文章生成に関する研究
担当:島野郁人(学部4年)
概要:
ディープラーニングにおけるリカレント
型のニューラルネットワーク(RNN)は時系列データ解析に利用されており,機械翻訳や文章要約などの
応用が進められている.本研究では,RNNを利用した文書生成について検討する.Python言語に
よって作成された具体的なRNNによる文章作成プログラムを実行し,その実行性と応用可能性を検証す
る.
テーマ:ピッチングにおけ
る心的状態の解析に関する研究
担当:高橋慎(学部4年)
概要:
本研究では,ピッチング時における心的
状態の解析を実施する.ピッティングデータの収集には,SSK社製のテクニカルピッチを利用して計測
し,投球者の心的状態は,簡易的な脳波センサーであるB-Bridge社製のB3
Bandを利用する.これにより,投球時の集中や散漫の状態を計測することができ,どのような心的状態に対して,投球の質(急速や回転数など)にどのよう
な影響があるかを明らかにする.
テーマ:深層強化学習によ
るライントレース制御に関する研究
担当:武田翔太(学部4年)
概要:
本研究では,深層強化学習を利用したラ
イントレース制御について扱う.ライントレース制御ではセンサーによりラインの位置を認識し,どの程
度,左右にずれている場合に,どの程度の速度で回転すれば,スムーズにラインをトレースできるかが問題
となる.ライントレースに強化学習を適用する場合には,予めずれの大きさによって状態を分類しておく必
要がある1).それに対して,深層強化学習では,予め状態を分類しておく必要はなく,ニューラルネット
ワークの学習によって,自動的に状態が認識され,最適な行動が選択される.本研究では,レゴマインドス
トームによる深層学習教材2)を利用して,ライントレースにおける深層強化学習の適用について検証を行
なった.
テーマ:脳波を利用したハ
ンドロボット制御に関する研究
担当:橋本昂典(学部4年)
概要:
本研究では,脳波を利用してハンドロ
ボット制御を行う.被験者が手を動かしている間の脳波を計測し,その脳波データを機械学習の手法を用い
て分類し,手の動きを判別する.その結果からハンドロボット制御を行い,どの程度行えるかを明らかにす
る.手の動きとは,以下の4種類の形へ手を動かすことである.全ての指を曲げた“ぐう”の形,親指のみ
を伸ばした形,人差し指と中指のみを伸ばした“ちょき”の形,全ての指を伸ばした“ぱあ”の形である.
本研究では,その準備段階としてハンドロボットの環境構築と制御プログラムの作成を行った.
テーマ:バッティングにお
ける心的状態の解析に関する研究
担当:吉田崇希(学部4年)
概要:
本研究では,バッティング時における心
的状態の解析を実施する.バッティングデータの収集には,SSK社製のバットスイングセンサー
SWING
GOACHを利用して計測し,打者の心的状態は,簡易的な脳波センサーであるB-Bridge社製のB3
Bandを利用する.これにより,バッティング時の集中や散漫の状態を計測することができ,どのような
心的状態に対して,スイングの質(スイング速度や軌道など)にどのような影響があるかを明らかにする.
テーマ:筋電センサーを利
用したハンドロボット制御に関する研究
担当:Balghunaim Mohammed(学部4年)
概要:
本研究では,筋電センサーを利用してハ
ンドロボット制御を行う.利用者は,筋電センサーを装着して,手を握ったり,指を動かすことで,ハンド
ロボットを制御する.本研究では,筋電センサーとしてAdvancerTechnologies社製の
MyoWare
筋電センサーを利用し,ハンドロボットには,Hiwonder社製のuHandPiを利用する.筋電センサーによって収集されたデータを機械学習の手法を
利用して分類することで,ハンドロボットを制御する.本研究では,その準備段階として,筋電センサーの
プログラムを作成し,計測実験を実施した.
テーマ:視線計測センサー
を利用した応用に関する研究
担当:YEOH CHUN HOE(学部4年)
概要:
本研究は視線計測センサーの応用に関す
る研究である.視線計測センサーを利用することで,利用者は視線によって対象物を指定することができた
り,操作することが可能である.また,視線の動きを解析することで,その人が現在,物事にどの程度集中
しているかや,緊張しているかを計測することができる.本研究では,ドビー・テクノロジー社製の
Tobiiアイトラッカー5を利用する.視線計測に関するプログラムを作成し,どの程度,視線計測が可
能であるかを明らかにする.
テーマ:VR型ドライビン
グシミュレータにおける生体反応解析
担当:CHEN XINGHE(学部4年)
概要:
現在,様々なドライビングシミュレータ
が存在し,よりリアルでVRにも対応したシミュレータが存在する.そうしたシミュレータは,例えばト
ラックのような特別な車両感覚を必要とするような運転に対しての訓練にも利用される.本研究では,そう
したリアルなドライビングシミュレータを利用して,脳波や心拍などの生体反応を計測する.それによっ
て,シミュレータにおいて,どのような特徴が現れるか,また,実際のドライビングと比べて,どのような
特徴があるかを明らかにする.本研究では,その準備として,VRに対応したシミュレータの調査を行い,
シミュレーション実験環境の構築を行なった.
テーマ:睡眠管理アプリ
ケーションに関する研究
担当:木村 圭介(学部4年)
概要:
現在,スマートフォンやスマートウォッ
チなどでは,心拍数などの様々な生体反応を計測することが可能となっており,それらを利用した睡眠管理
アプリケーション(以下アプリ)が登場してきている.本研究では,睡眠管理アプリに関する研究論文や,
実際に利用可能なアプリの調査研究を行なった.