補助ロボットは、在宅患者の生活の質の向上に重要な役割を果たします。すべての監視タスクの中で、歩行障害は高齢者や神経疾患のある人に多く見られ、転倒のリスクが高まります。したがって、通常の生活条件での自宅での歩行監視用のモバイルシステムの開発は重要です。
インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究チームは、人間を追跡し、単一のRGB-Dカメラに基づいて標準座標で歩容を分析できるモバイルシステムを開発し、2019年度のIROSにて報告しています。
まず、ビュー不変の3D下肢ポーズの推定は、RGB画像で導出された2Dジョイントとともに深度画像からの情報を統合することによって可能にしており、6Dカメラポーズと3D下肢スケルトンの両方が、Simultaneously Localization and Mapping（SLAM）に基づく標準座標系でリアルタイムに追跡するそうです。移動カメラフレームでの3D姿勢推定に対処するために、visual-SLAMを使用して、標準の座標系でカメラの動きと人間の歩行の両方をローカライズし、関節の運動学と定量的歩行機能の計算を可能にしたそうです。
異常歩行は、抽出された歩行特徴のセットに関して、サポートベクターマシン（SVM）および双方向Long-Short Term Memory（BiLSTM）ネットワークを使用して検出されます。システムの堅牢性を評価するために、一般的な歩行異常を模倣する6つの歩行パターンを実行している16人の健康なボランティアからマルチカメラのグラウンドトゥルースデータを収集しました。実験結果は、提案したシステムが以前の異常な歩行検出方法と比較して、良好な下肢姿勢推定と優れた認識精度を達成できることを示しています。
今後の研究では、被験者の数を増やしてニューラルネットワークの過剰適合を避け、微妙な歩行変化を検出するための特徴選択を改善することを目指す、と締めくくっています。
Follow @aurordesign [1] : Guo, Y., Deligianni, F., Gu, X., & Yang, G. Z. (2019). 3-D Canonical pose estimation and abnormal gait recognition with a single RGB-D camera. IEEE Robotics and Automation Letters, 4(4), 3617-3624.
