私たちの総合的な目標は
動きを探求し理解することです。
興味深い質問には
- 運動の分類は何ですか、異なる運動をどのように表現しますか？
- 実験室外のシナリオで動きのデータをどのように測定、検知、ラベル付け、および保存するか？
- 時間系列の計測データから、軌跡、正常/異常の状態、活動などの有用な情報をどのように抽出するか？
解決策
私たちは、信号処理、無線センサーネットワーク、人工知能、電子工学、および生体力学を含む複数の専門知識を応用して、革新的なウェアラブルモーションキャプチャの方法とシステムを開発しています。
これまでに採用されている主なツールチェーンには、Vivado、Eagle/Altium Designer、Matlab/Simulink、QT、Code Composer Studio、Blender、Unity、Autodeskなどがあります。プログラミング言語には、VHDL/Verilog、C/C++、Pythonなどが含まれています。
WonderEngine
身に着けることができる動作キャプチャプラットフォーム.
概要
動作計測システム（例：歩数計）は、ハードウェアとソフトウェアの両方を含んでいます。一方からもう一方へのアプリケーションロジックはまったく異なるかもしれませんが、最小化、無線通信、無線同期、省エネ、センサーデータの統合、自動検知など共通の課題があります。これが、これらの課題への統合された解決策としてのプラットフォーム提供の動機となりました。
研究トピック
- センサーノードの設計
- 体域ネットワークの同期
- フィルターの設計
- データ管理
- システム統合
WonderGlove
全自由度追跡グローブ.
概要
人間の手は高度であり、さまざまな操作に不可欠です。デジタルグローブは、直感的で効率的な人間とコンピュータのインタラクション手法を提供し、ゲーム、ロボットインタラクション、テレサージュリー、ヘルスケアなどの分野に革命的な変化をもたらすでしょう。一方で、全自由度の手の動きを追跡するのはまだ難しい課題です。両手で50の自由度があります。また、以前の研究では、単一の種類のセンサーだけでは正確で堅牢な測定結果が得られないことが示されています。これが、デジタルグローブのためのマルチモデルセンサーフュージョン問題を解決するために適用される新しいリアルタイムセンサーデータフュージョンメソッドの開発への動機です。
研究トピック
- デジタルグローブ
- VR, AR, IMU, FBG
- 導電性センサー、データフュージョン
- ハピックシミュレーション、センサーモデリング
- ハンドモデリング、HD方式
- 回帰、エネルギーハーベスティング
Wearable Handwriting Tracking and Recognition
可穿戴筆跡追跡と認識.
概要
動作計測システム（歩数計など）はハードウェアとソフトウェアの両方を含んでいます。アプリケーションロジックは異なるかもしれませんが、最小化、無線通信、無線同期、省エネ、センサーデータの統合、自動検知など、共通の課題があります。これが、これらの課題に対する統合された解決策としてプラットフォームを提供する動機となりました。
研究トピック
- ニールセンサー、グローブ、ペン
- 筆記体
- データフュージョン、IMU、圧力センサー
- RSSI, AoA, LDV
- 軌道追跡、認識
- SVM, LSTM
Abnormal Activity Recognition for Living-along Elders
同居高齢者の異常行動認識
概要
日本にはたくさんのお年寄りが同居しています。 そして、人は自分の異常な状態を自分で発見することが困難です。 私たちの目標は、ウェアラブルセンシングとデータ分析手法を使用して、異常な活動を非常に早い段階で発見することです。
研究トピック
- 人間の活動の認識(HAR)
- 高齢者、ヘルスケア、異常検出
- 転倒検知、ライフログ
- リストバンド、クラスタリング
- DTW、KNN、カーネルメソッド、ラベリング
ARホワイトボード
概要
AR 手法がチームワークの学習効率や作業効率を向上させることができるかどうかを知りたいです。 AR は一種のテレプレゼンス技術になる可能性があります。 これは、参加者が同じ空間で作業しているかのように、音声や視覚だけでなく、動作や触覚を使って対話できるという点で、従来の遠隔教育や電話会議システムよりも優れています。 本研究は、ARテレプレゼンス方式の効率を従来方式と比較して定量的に検討したものです。
研究トピック
- ARホワイトボード
- 3Dモデリング
- ARネットワーク
- ユーザビリティ調査
- ARエアライティング
Toothbrushing Measurement
歯磨き測定
概要
歯の健康が心臓の健康と関連していることは、多くの研究結果でわかります。 そして、歯の長期的な健康のためには、正しい歯磨き習慣が重要です。 この研究は、元の形状を維持し、重要な歯磨きパラメータを検出してユーザーにフィードバックできる歯ブラシを作成することを目的としています。 これまでのところ、当社の歯ブラシはワンダーセンス（BLE100）によりブラッシング部位、強さ、時間を検出できます。 さらに、ユーザーはPCまたはスマートフォンでリアルタイムのフィードバックを得ることができます。
研究トピック
- 歯の健康
- 歯磨き領域の検出
- 歯磨き圧力検知
- 間接的な力の検出
- 自己相関回帰
- IMU, EKF
WonderRing
Figner ジェスチャ入力用デバイス
概要
私たちは、リソースが非常に限られたコンピューティング システムを導入する方法を知りたいと考えています。 自己完結型コンピューティング システムをリング上に展開できれば、そのシステムをガラス、イヤリング、布などの日常的な物体のほとんどに展開できます。 したがって、リングはケーススタディの良い例です。 それがこの研究の動機です。 これまでのところ、プロセッサー、センサー、ワイヤレストランバー、ワイヤレス充電レシーバー、バッテリーを含むフル機能のコンピューティングシステムをチャンピオンリングに導入することに成功しています。 WondeRing は、制御機器、スマートフォン、ライフロガーなどの複数の機能を備えています。 次に、2つの課題に取り組む予定です。 1 つはフォーム ファクター、もう 1 つは騒々しい日常環境におけるジェスチャ認識の安定性です。
研究トピック
- ウェアラブル、指に装着するデバイス
- 家電制御
- ユニバーサルコントローラー
- ライフロガー、ワンダーボックス
- ジェスチャー認識、IMU
- タッチセンサー、赤外線センサー
- ワイヤレス充電