人間の操作特性に着目した パーソナリティの抽出

今日,自動車の事故回避を目的としたステアリング操作支援システムの普及が進んでいる.しかし,このシステムを用いたアシストは,機械とヒトの危機感の相違などによってヒトに違和感を与える事例が報告されている.機械との相違を解消するためには,操作者の特性を機械に伝えることが重要と考える.

そこで本研究では、個人操作特性の抽出に向けて被験者の操作入力モデルの作成し,操作対象との親和性を検証をする.

現在,バー追従タスク行ったときの操作モデルの作成を行っている.

磁気粘性流体と気泡緩衝材を用いた弾性表現および磁力変化による弾性調整

ニューラルネットワーク学習結果の合成による人間モデル生成

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