Ubiquitous Tips - スキルウェンズデー
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CyberZの社内勉強会スキルウェンズデーで発表した資料です. 過去の研究と今の研究周りをまとめました.
Ubiquitous Tips - スキルウェンズデー
- 2. Takahashi Yuta CyberZ AITech Internship ○ 奈良先端科学技術大学院大学 M1 ○ ユビキタスコンピューティングシステム研究室 ○ Android/Python/Node.js/IoT/BLE/MQTT ○ ジャグリング/アニメ/音楽ゲーム/ニコ動 茨城 → 佐賀 → 奈良(now) Yuta-ubiquitous yuta.ubiquitous
- 3. アジェンダ ❖ 過去の研究 ❖ 研究室紹介 ❖ 今の研究
- 4. 過去の研究
- 6. 杖の使用者の状態を推定する コンテキスト推定と呼ばれる 1. 歩く 2. 階段を上がる 3. 階段を下りる 4. 止まってる 5. (杖が) 倒れている
- 7. 歩く
- 8. 階段を上がる
- 9. 階段を下りる
- 10. リアルタイム推定
- 11. 『筋電義手 + IoT』な研究
- 12. 筋電義手とは？
- 14. Gateway Internet Data Management Visualization Unit データの処理 義手の制御 データの可視化 モノのデータ 筋電信号 制御信号 センサーデータ センサーデータ 制御信号 制御信号 データの仲介 システム全体
- 15. Sensor (LSM303D) mbed HRM1017 (C++) BLE Gateway (Linux + node.js) MQTT Broker (mosquitto) Data mgmt (Python 2.*) SPI BLE(Notify) MQTT MQTT REStful API BLE Controller (Linux +node.js + C) BLE(Write) Manipulator Kibana 4 ElasticSearch Serial REStful API Myo Myo Connector (Python 2.*) BLE システム全体 (技術)
- 19. X : Patterns M : Amount of transactions ◆ specify minsup parameter ◆ support(X ) Patterns which are under minsup will be eliminated 頻出パターンマイニング
- 20. ② Vehicle type① Intersection ③ Age ⇒ Time rules ⇒ Emerging Patterns, Similarity ⇒ Correlation 分析例
- 21. rule intersection support {Weekday} ⇒ {12:00-17:00} 下村 0.588 {Autumn} ⇒ {Weekday} 水上交差点 0.583 {Weekday} ⇒ {12:00-17:00} 県庁前交差点 0.571 {Summer} ⇒ {Weekday} 愛敬町 0.545 {Winter} ⇒ {Weekday} 満穴 0.529 {Summer} ⇒ {Weekday} 唐房入口交差点 0.500 {Summer} ⇒ {Weekday} 伊勢町 0.500 {Weekday} ⇒ {12:00-17:00} ハローワーク唐 津 入口 0.500 {Summer} ⇒ {Weekday} 栄町北 0.474 {Autumn} ⇒ {Weekday} 村徳永 0.462 交差点における時間のルールの抽出
- 22. Walker Bicycle Car Auto bicycle ● No traffic light ● Median divider - paint ● Inside of intersection ● Single road・1 lane road ● Near intersection ● Exist pedestrian-vehicle separation ● Median divider - paint ● General traffic location ● No pedestrian-vehicle separation ● No traffic light ● Intersection ● No median divider 被害者の種類別の道路構造のパターン
- 23. 年齢に相関のあるパターン
- 24. 研究室紹介
- 26. スマートホーム
- 27. スマートホーム内での行動認識
- 28. スマートライフ
- 29. SenStick
- 30. スマートシティ
- 31. 参加型センシング
- 32. 今の研究
- 35. まとめ 「杖 + 超音波センサ」 「筋電義手 + IoT」 「交通事故データ + データマイニング」 スマートホーム, ライフ, シティ 「ビーコン+自転車競技」 「ゴルフ+センサ」 修士のメインの研究は「ロボット+データ収集」?