自然災害の発生は予測が難しいため、被災時に備えて知識や避難動作を身につける必要がある。会社や学校で行う避難訓練は被災時をイメージしての訓練のため、緊張感やリアリティに欠けている。これに対し、本研究室ではマルチエージェント型MR防災訓練システム(以下ホムスビ)の研究開発が行われている。現状、訓練者の動作を推定する手法がないため、訓練者の評価を行うことができない。
そこで、本研究ではエージェントによる訓練者の動作判定手法を提案とした、訓練者の動作を反映させたホムスビの実現を目指す。MRデバイスとモーションキャプチャデバイスを用いて、訓練者のデータを取得しエージェントによって動作の判定を行う。