情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

屋内外には段差・階段などのバリアが多数存在し，障害者や高齢者の円滑な移動を妨げている．既存手法が抱えるバリア情報の精度と網羅性のトレードオフの問題を解決するため，我々は，健常者の歩行時に生じる加速度データをDeep Learningで分析することで，広範囲のバリアの存在・種別を判定する方法を提案してきた．しかし，この方法は入出力に問題を抱えている．入力においては，加速度データの提供に対するモチベーションを高める仕組みが無いため，多くのデータが収集できない可能性がある．出力においては，我々の方法ではバリアの存在・種別の確からしさが確率的に表現されるため，従来の確実な情報を前提としたバリアフリーマップでは適切な表現が行えない可能性がある．本稿では，これらの入出力の問題を整理し，解決のための考察を行う．