情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

INT20020
2020/3/9

歩行者の動きの解析と衝突予測に基づく公共空間における視覚障害者向け歩行支援システム
粥川 青汰1

石原 辰也2

高木 啓伸2

森島 繁生3

浅川 智恵子2,4

概要：本研究では多数の人が行き交う公共空間内において，視覚障害者が周囲の歩行者の動きに合わせて衝突を回避しながら移動できるように支援するシステムを提案する. 提案システムは周囲の歩行者の動きを解析することで, 衝突の危険性をリアルタイムに予測し，ユーザに警告する．提案システムは，歩く方向を変えずに速度を調整しながら衝突を回避する On-path mode と，歩行者を迂回しながら回避する Oﬀ-pathmode の二種類の回避モードをユーザに提供する．本研究では，歩行者回避のための警告や案内を行う際に適切なインタフェースを明らかにするために，音声または触覚を用いたインタフェースを二種類用意し，14 名の全盲の視覚障害者による評価実験を行った．評価の結果，提案システムを用いることで歩行者との衝突を回避可能であること，ユーザは環境音を聞き取りやすい触覚インタフェースを好むことを確認した．

1. はじめに

囲の歩行者や空間の検出結果および歩行者との衝突予測結果に基づき，On-path mode と Oﬀ-path mode の二種類

多数の人が行き交う公共の場を歩く際，晴眼者は周囲のの回避モードをユーザに提供する．On-path mode では，

歩行者の挙動に合わせて歩く速さや方向を調整しながら歩ユーザの進行方向を横切る歩行者がいた場合に，システム

行者との衝突を回避している．具体的なシチュエーション

からユーザへ歩く速度を遅くするように指示を与える．まとしては，目の前を横切る人がいた場合は歩く速度を遅くた Oﬀ-path mode では，ユーザの進行方向を塞いで立ち止して道を譲る，通路の中央で人が立ち止まっている場合はまっている人がいた場合に，その人を避けて再びユーザの空いているスペースを見つけて迂回する，などがあげられ，歩いていた経路にもどるような経路をシステムが自動で生

晴眼者は日常的に周囲の歩行者の動きを確認しながら公共成し，ユーザを案内する．

空間内を歩いている．しかしながら，白杖や点字ブロック

図 1 に示したように，歩行者との衝突を予測するためなどの触覚フィードバックを頼りに移動している視覚障害に提案システムはまず，スーツケースに取り付けられた者にとって，晴眼者のように周囲の歩行者の動きにあわせ

light detection and ranging (LiDAR) センサーと，iner-て衝突を回避しながら歩くことは困難である．これまで視tial measurement unit (IMU) センサによる simultaneous

覚障害者の衝突回避支援を目的として，周囲の障害物に関

localization and mapping (SLAM) を用いてユーザ自身のする情報をユーザに知らせるシステム [11], [13], [29] や，

位置と歩く速度を計算する．次に 2 台の RGBD カメラと周囲の歩行者に向けて警告音を鳴らすことでユーザに道をConvolutional Neural Network を利用した物体検出手法を譲るように促すシステム [10] などが研究されてきた．しか用いて人物の位置を検出する．SLAM の結果と人物検出結しながら，視覚障害者が周囲の歩行者の動きに合わせて衝果を組み合わせることで歩行者のトラッキングおよび歩行突を回避し，晴眼者と同じように公共空間内を移動するこ者との衝突の危険性の予測を行う (図 1 (1))．システムがとを目指した研究は未発達である．

衝突の危険性を検出した場合，On-path mode ではユーザ

そこで本研究では，視覚障害者が周囲の歩行者の動きにに対して衝突の危険性を警告することで，歩く速度を落とあわせて歩く速度を調整する，あるいは立ち止まった人をして衝突を回避するように促す (図 1 (2))．ユーザの経路

回避する，という二種類の行動を使い分けながら移動でき

上を人が立ち止まって塞いでいた場合はシステムが衝突のるように支援するシステムを提案する．提案システムは周危険性を警告し続ける．このとき，ユーザはシステムに取

1
2
3
4

早稲田大学
IBM Research
早稲田大学理工学術院総合研究科
Carnegie Mellon University© 2020 Information Processing Society of Japanり付けられたボタンを押して Oﬀ-path mode に切り替える
ことで，システムの案内にしたがって立ち止まった人を迂回しながら回避することが可能となる (図 1 (3))．

178情報処理学会 インタラクション 2020
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Buttons
RGBD
Cameras

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2 On-path Mode: Changing Walking Speed

1 Collision Prediction

Slow Down

Pedestrian Detection& Tracking

IMU
LiDAR

3 Oﬀ-path Mode: Generating an Alternative Path
Localization

Push the Button

Estimating the risk of collision
Suitcase

図 1

提案システムの概要図

視覚障害者へ情報を伝達する手段として，これまで音また, インタビューの結果, ユーザは周囲の環境音を聞き取

声 [1], [5], [25] や触覚 [24], [26], [27], [29] を用いたイン

りながらシステムからの警告や案内を受け取ることができ

タフェースが多く提案されてきたが，それぞれのインタ

る触覚インタフェースの方を好むことがわかった.

フェースには長所短所が報告されている．例えば音声イン
タフェースは指示を明瞭に伝達することが可能だが，視覚障害者が普段聞き取っている周囲の環境音が聞こえづらく

2. 関連研究2.1 視覚障害者向けナビゲーションシステム

なるという欠点がある [15]．一方で触覚インタフェースは視覚障害者が目的地へ向かう際の道案内を目的として，

環境音の聞き取りを邪魔する可能性は低いが，音声よりも視覚障害者向けナビゲーションシステムが提案されてい単純な情報しか伝達できないという欠点がある．さらに，る．これらの手法は GPS[21] やビーコン [25] などを用い

各インタフェースの特性は使用する状況やタスクに大きくてユーザの位置推定を行い，目的地への道順をユーザに案依存するため，本論文で対象としている歩行者との衝突回内する．しかしながら，これらのシステムは歩行者に代表避において，どのような手段を用いることが適切であるかされるような地図上に記載されていない障害物についてはは自明ではない．そこで本研究では音声と触覚それぞれを考慮していないため，ユーザはこれらの障害物と衝突する

使用したインタフェースを二種類実装し，実際に視覚障害可能性がある．実世界においてユーザが安全に目的地へ移者に使用してもらうことで，各インタフェースの有効性を動するためには，目的地への道順の案内に加え，経路に存調査した．音声インタフェースは骨伝導ヘッドセットを通在する障害物をリアルタイムに検出し，回避するためのシ

して，ビープ音を用いて衝突の危険性を，合成音声を用いステムも必要となる．

て歩行者を回避する経路を伝える．触覚インタフェースは，
スーツケースのハンドルを振動させることで衝突の危険性を，ハンドルの下に取り付けたレバー（Directional Lever）の指し示す方向で進むべき経路を伝える．

2.2 視覚障害者向け衝突回避支援システム
視覚障害者の障害物回避支援を目的として，レーザ [11]やデプスカメラ [13] を用いて障害物の位置，距離，種類な

本研究では 14 人の全盲の視覚障害者を実験参加者としどを検出し，ユーザに伝達するシステムが研究されている．

て集め，システムおよび各インタフェースの有効性を検証

しかしながら，これらの手法はシステムからの情報を頼りした．実験では事前に歩行者の動きを設定したコントローにユーザ自身が障害物を回避する経路を設計する必要があ

ル環境と，不特定多数の人が行き交う実環境の二種類の環

るため，周囲に障害物が多数存在する環境では障害物を把境を用意し，システムを使用しながら各環境内を移動する

握することも回避することも困難となる．この問題点を解

タスクを与えた．評価の結果，以下の知見が得られた．

決するために，障害物を回避する経路をシステムが生成し，• コントロール環境および実環境どちらの環境においてユーザを誘導するシステムが提案されている [13], [28]．しも，ユーザは提案システムを使用することで歩行者とかしながら，これらのシステムは机や椅子といった静止しの衝突を回避しながら移動することが可能．

た障害物の回避を対象としているが，歩行者に代表される• On-path mode において振動するハンドルを用いる触ような周囲の動く障害物は対象としていない．

覚インタフェースは，地面の凹凸による振動の影響を

既存の衝突回避支援システムの多くは周囲の全ての歩行受けるため，警告を感じ取りづらいという欠点がある．

者はユーザを回避すると仮定し，静止した障害物に注目し• Oﬀ-path mode では，合成音声よりも，Directionalている．しかし，全ての歩行者がユーザの存在に気づいて

Lever を使用した触覚インタフェースを使用した時のいるとは限らない．歩きスマホをする歩行者や他の人と会方が素早く人を回避することが可能．

話をしている人物など，空港や駅といった公共の場では視© 2020 Information Processing Society of Japan179

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覚障害者の存在を視認していない歩行者が多数存在し，視( 2 ) 集団がユーザに背を向ける形で立ち止まっており，ユー

覚障害者はそのような歩行者と衝突する危険性を持っていザの進路を意図せずに塞いでしまっているとき．このる．歩行者との衝突回避支援システムとして BBeep[10] がとき，この集団は静止した障害物となる．

提案されている．BBeep はシステムが周囲の歩行者に対これらのシチュエーションに対応するために，提案システ

して警告音を鳴らして衝突の危険性を知らせることによ

ムでは On-path mode と Oﬀ-path mode の二種類の回避

り，ユーザに対して経路を譲るように促す．しかしながら，モードをユーザに提供する．

BBeep は周囲に警告音を鳴らすため騒音となりうる，周囲の歩行者が視覚障害者のために道を譲る必要がある，など
システムの社会受容性に関して改善の余地を残している．

3.1 On-path mode
視覚障害者は普段，点字ブロックや壁などを頼りにしながら移動している．このとき，障害物との衝突を回避する

2.3 視覚障害者支援システムのインタフェース

ために方向を変えて迂回することは，自分の位置や方向を

2.3.1 音声インタフェース

見失うという不必要なリスクが生じてしまうため好まし

視覚障害者に対して情報を伝える手段として音声インタ

くない．そこで提案システムでは，なるべくユーザの経路

フェースは広く普及しており，道案内システム [25] や，歩を変更せずに歩行者との衝突を回避するために，On-path

行中の方向修正システム [1], [5] などが提案されてきた．音mode を提供する．具体的には上述の (1) のようなシチュ

声を用いる利点として情報を明瞭に伝達可能という点があ

エーションに遭遇した際に，システムからユーザに対してるが，視覚障害者が周囲の状況を把握するために聞いてい歩く速度を遅くする，あるいは立ち止まるように指示するる環境音 (エンジン音や足音など) の聞き取りが難しくなっことで衝突を回避する．歩行者が通り過ぎ，ユーザの経路てしまうという欠点がある．

が安全になり次第，通常の速度で歩くように指示をする．

2.3.2 触覚インタフェース

これにより，ユーザの進路を維持したまま周囲の歩行者と環境音の聞き取りと情報の伝達を両立するための解決策の衝突を回避することが可能となる．このとき，速度を調として，触覚を用いたインタフェースが提案されてきた．

整する指示をリアルタイムにユーザへ伝達するために適し

具体的には，振動パターンを用いて進むべき方向を提示す

たインタフェースをデザインする必要がある．そこで本研るシステム [24], [29] や，形が変わるデバイスを用いて歩行

究では，音声または触覚ベースのインタフェースを二種類

中の方向修正を行うシステム [26], [27] などが提案されて実装し，ユーザ実験を通してそれぞれの有効性を調査した．

いる．Animotous[26], [27] はキューブ型のシステムで，手のひらで握ったデバイスの上半分が回転することにより，視覚障害者に正しい進行方向を伝達する．

3.2 Oﬀ-path mode
上述の (2) のシチュエーションのように，ユーザの経路

視覚障害者に情報を伝える手段として，上述のように音が歩行者によって塞がれている場合は，On-path mode で声または触覚を用いたシステムが提案されてきたが，各モは衝突を回避することができないため，ユーザ自身が歩行ダリティの有用性はタスクや使用する環境に大きく依存す者を迂回して回避する必要がある．そこで提案システムは，る．例えば，ある調査では視覚障害者は環境音の聞き取り空いているスペースを利用して歩行者を回避し，もとの経と両立可能な触覚インタフェースを高く評価したと報告し

路へ戻る迂回経路を設計し，経路にそってユーザを案内すている [15] 一方で，別の調査では余計なデバイスを装着する Oﬀ-path mode を提供する．Oﬀ-path mode においてもる必要がある触覚インタフェースよりも音声インタフェー

適したインタフェースを調査するため，音声と触覚ベース

スを好むと報告されている [23]．そこで本研究では，音声まのインタフェースを二種類実装し，ユーザ実験を通して比たは触覚を用いた二種類のインタフェースを実装し，ユー較検証を行った．具体的には，音声インタフェースとして

ザ実験を通して各インタフェースの有用性を検証した．

合成音声をつかって方向を案内するシステムを，触覚イン

3. 提案システム

タフェースとして進行方向を指し示すレバー型のデバイス（Directional Lever）を実装した．

本研究では，オフィスビルやショッピングモールなどの公共空間において視覚障害者が周囲の歩行者の動きに合わ

3.3 提案システムの使用方法

せて衝突を回避しながら移動できるように支援するシステ

ユーザは以下のような流れでシステムを利用する (図 1

ムを提案する．本研究では，ユーザ (視覚障害者) が単独でも参照)．ユーザは通常 On-path mode で歩く．衝突の危移動するときに遭遇し得るシチュエーションとして，以下険性を検出した場合はシステムが音または振動を用いての二種類を対象とする：

警告を行い，ユーザに減速するよう促す．歩行者が通り過( 1 ) 歩行者がユーザの経路の近くを横切るとき．このとき，ぎ，システムからの警告が止まり次第，ユーザは通常の速

歩行者はユーザにとって動いている障害物となる．

度で歩く．歩行者が進路を意図せず塞いでしまっている場© 2020 Information Processing Society of Japan180

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1
RGBD Camera

IMU
LiDAR

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Pedestrian Tracking

2 Future Position Prediction

CNN-Based
Detection
3D-Position
Sensing3

Future Trajectry

Collision Prediction(A)

Pedestrian
Left

Right

(B)

Emergency Area

FuturePositionsUser’sVelocity

SLAM-Based
Localization

Warning
Area

Suitcase

User

2.5 m
1.2 m

1.2 m

Emit Warning Signals

Emit Emergency Signals

図 2 On-path mode の概要図

合はシステムが警告を続けるため，ユーザはシステムに取れるとし，検出された歩行者位置と予測した歩行者位り付けられたボタンを押すことにより，迂回用の Oﬀ-path

置の全ての組み合わせの intersection over union (IoU)

mode に切り替えることができる．Oﬀ-path mode では，音を計算する．最後に IoU が最大となる組み合わせを声もしくは Directional Lever を用いて，迂回する経路にHungarian algorithm[12] により得る．

沿って案内する．もとの経路に戻り次第，システムは自動で Oﬀ-path mode から On-path mode に切り替わる．

( 5 ) トラッキングした歩行者の速度をカルマンフィルタを用いて推定する．
提案システムは歩行者の検出 (ステップ 1–3)，トラッキン

4. 提案システムの実装

グ (ステップ 4) および速度の推定 (ステップ 5) を同時に

4.1 On-path Mode の実装

別スレッドで動かす．歩行者検出はそれぞれのカメラごと

On-path mode の概要を図 2 に示した．提案システムはに行い，トラッキング以降のステップは二つのカメラのスーツケースに取り付けられた LiDAR, IMU および 2 台

検出結果を合わせて行う．提案システムで使用したラッの RGBD カメラを用いて，ユーザの自己位置推定，歩行プトップ (Intel Core i7-8750H CPU @ 2.20GHz, NVIDIA

者の検出およびトラッキング，そして衝突の予測を行う．

GeForce GTX 1080 Mobile GPU) では，約 4–5 FPS で歩各種センサをスーツケースに固定することにより，ブレが行者の移動速度を出力可能であることを確認した．

少ないデータを取得することが可能になる．

4.1.3 歩行者との衝突予測

4.1.1 ユーザの自己位置推定

次にシステムは検出結果から歩行者との衝突の危険性をシステムは Robot Operating System(ROS)[20] の car-

予測する．提案システムでは図 2 (3) A に示したエリアを

tographer パッケージ*1 [8] に LiDAR と IMU のセンシング“Warning Area” と定義し，このエリアと歩行者の将来軌

結果を入力することで，事前に用意したマップ上でのユー

道が交差する時，衝突の危険性があると判定し警告を発す

ザの自己位置と方向を推定する．自己位置推定結果をもとる．Warning Area は，底辺が 1.2m，頂点がユーザの 4 秒にユーザの移動速度および将来位置を予測する (図 2 (2))．

後の位置で定まる三角形である．また，図 2 (3) B のよう

4.1.2 歩行者の検出およびトラッキングにユーザ前方 1.2 × 2.5m の長方形のエリアを “Emergency

提案システムは二台の RGBD カメラ（RealSense D435*2 ）◦◦Area” と定義した．このエリア内に歩行者が存在する場合を組み合わせることにより，約 135 × 42.5 の視野角をはシステムから緊急度の高い警告を発することで，ユーザ確保し，歩行者の検出を行う．提案システムでは以下のスに直ちに立ち止まって衝突を回避するように指示をする．

テップに従って歩行者の検出およびトラッキングを行う．

( 1 ) COCO データセット [14] で学習させた YOLOv3[22]を用いて歩行者検出を行う．

4.2 Oﬀ-path Mode
4.2.1 回避経路の生成( 2 ) 歩行者検出結果と RGBD カメラから得られるデプス

Oﬀ-path mode においてユーザを案内するために，提案情報を対応づけることにより，カメラ座標系での歩行システムは事前に安全な経路が登録されたマップを使用す者の位置を取得する．

る．本研究で行ったユーザ実験では，フロア上に敷いてあ( 3 ) 歩行者の位置情報と 4.1.1 で得られた自己位置推定結る点字ブロックを安全な経路として登録した．本論文での果をもとに，マップ上での歩行者の座標を計算する．

実装では点字ブロック上を案内したが，他にも壁や既存の( 4 ) マップ上での歩行者の座標をもとに歩行者のトラッナビゲーションシステム [13], [25] によって生成された経

キングを行う．トラッキングは，まずカルマンフィル*1*2

路も，安全な経路として登録することが可能である．

タ [9] によりトラッキング中の各歩行者の位置を予測

ユーザの経路上で立ち止まっている人物を回避する経する．次に各歩行者は地図上で半径 1.0m の円で表さ路を生成するために，システムはユーザの現在位置と現在位置から 5m 先にある点字ブロック上を，それぞれ Oﬀ-

http://wiki.ros.org/cartographer
https://www.intelrealsense.com/depth-camera-d435/© 2020 Information Processing Society of Japan

path mode におけるスタート地点とゴール地点に設定す

181

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表 1
インタフェース
音声

触覚

実験で使用した警告パターン
緊急度

長さ

間隔

高さ

低

0.5 s

0.5 s

400 Hz

高

0.1 s

0.1 s

1000 Hz

低

0.5 s

0.5 s

N/A

高

Inf

N/A

N/A

図 3 1) Oﬀ-path mode における進行方向の提示．

2) 触覚インタフェースの概要図.

整に時間がかかってしまうことが明らかにされているため [25]，本研究では上述のシンプルな指示をユーザに伝える．次にシステムはスタート地点を出発して歩行者を回避るシステムを実装した．音声インタフェースは，4.2.2 で計し，ゴール地点へ向かう経路を ROS の Navfn global path

算した Correct Direction と Suitcase Direction の成す角 θ

planner*3 と DWA local path planner*4 [6] を用いて生成すに基づいて「右へ」もしくは「左へ」と指示し，θ の絶対る．Navfn を用いることで，LiDAR からの検出結果をも値が 10 度以下の時は「直進」と指示する．

とに歩行者や壁，静止した障害物を回避する安全な経路を4.3.2 触覚インタフェース

生成することが可能となる．通路全体が歩行者のグループ

On-path mode において触覚による警告を行うために，で塞がれている時など，Navfn が安全な経路を生成できな

Arduino Uno Rev3*5 に接続された二つの振動子 (T.P.C.,

い場合は，システムから警告を発し続け，ユーザに対して

FM34F) をスーツケースのハンドルに取り付けた (図 3 (2))．

安全な経路が生成されるまで待機するように指示する．

既存研究によって振動の間隔が短い振動パターンほど受け

4.2.2 進行方向の計算

手は高い緊急度を感じることが明らかになっている [19]．

ユーザがゴール地点に到着するまで，DWA local path

これら既存調査に基づき，一定間隔で振動する緊急度の低

planner は短期的にユーザが進むべき経路を示した local

いものと，振動し続ける緊急度の高いものの 2 種類の振動

plan を生成する (図 3 (1))．提案システムは，local plan

パターンを用意した (Table 1).

の終端とユーザの位置を結ぶ直線をユーザが進むべき方向Oﬀ-path mode において Correct Direction を伝えるた(Correct Direction) と定義し，SLAM によって推定されめの触覚インタフェースとして，本研究では図 3 に示すよ

たスーツケース型システムの方向 (Suitcase Direction) とうにレバー型のデバイス (Directional Lever) をスーツケー

Correct Direction の成す角 θ を計算する (図 3 (1))．

スのハンドルの真下に取り付けた．Directional Lever は

Arduino Uno Rev3 で制御されるサーボモータを動力にし4.3 警告および案内のためのインタフェースてレバーの角度を変えることで，Correct Direction を直接

4.3.1 音声インタフェース

指し示す．Directional Lever が大きく方向を変えてしまう

音声インタフェースとして本研究では，ユーザがなるべとスーツケースを持ちづらくなるため，提案インタフェー

く環境音を聞きながら音声による指示を受け取ることがでスでは Directional Lever の指し示す方向が −30◦ から 30◦

きるように，骨伝導ヘッドセットを使用した．音声インタの範囲におさまるようにクロップした.

フェースは On-path mode ではビープ音を用いてユーザに

5. 視覚障害者による評価実験

衝突の危険性を知らせる．ビープ音は，病院で緊急状況を知らせる目的 [16] や自動車のドライバに障害物との衝突の本研究では視覚障害者によるシステムの評価実験を行な

危険性を知らせる目的 [17] で使用されている．また，音のい，主に 1) 提案システムを使用することで歩行者との衝高さや間隔といったビープ音のパラメタに関して，受け手突を回避可能か，2) 音声と触覚どちらのインタフェースがが感じる緊急度について調査が行われている [4], [17]．本

適しているか，の二点を検証した．実験では 14 名 (男性 6

研究では既存の警告システム [10], [18] を参考に，ビープ音

名，女性 8 名，平均年齢 50.43) の全盲の視覚障害者を実験の高さ，間隔および，長さを調整することにより，緊急度

参加者として集めた (表 2)．P1 から P13 の 13 人の参加者が異なる二種類のビープ音を用意した (表 1)．

は白杖を，P14 は盲導犬を普段から使用して移動している．

Oﬀ-path mode では，
「右へ」
，
「左へ」
，
「直進」の三種類の指示を 1 秒間隔でユーザに伝えるシステムを実装した．

5.1 実験タスク
実験環境として，1) コントロール環境：実験者がユーザ

上述の指示は，視覚障害者を特定の物体へ案内する音声シ
ステム [5] で使用されているものである．既存の調査からの経路を横断もしくは塞いでいる環境，2) 実環境：不特定

視覚障害者に対して角度を細かく指示した場合，角度の調

多数の人が行き交う環境，の二種類を用意し，各環境内に敷かれた点字ブロック上を歩くタスクを参加者に与えた．

*3*4

http://wiki.ros.org/navfn
http://wiki.ros.org/dwa local planner© 2020 Information Processing Society of Japan*5

https://store.arduino.cc/usa/arduino-uno-rev3

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表 2 実験参加者のデータと各インタフェースに対する SUS スコア

ニングセッション中に各参加者の好みに合わせて調整した．

（*と**は acceptable，unacceptable と評価されたもの．）
実験参加者のデータ
SUS スコア (ランク)

また，衝突予測を安定させるためになるべくスーツケース

ID

性別

年齢

P01

女性

44

音声

85

(A+*)

触覚

77.5

(B+*)

の向きをユーザの進行方向と合わせるように指導した．
次にコントロール環境で短い経路を歩くタスクを与え，

P02

男性

56

82.5

(A*)

82.5

(A*)

タスク完了時間および実験者との衝突回数を測定した．実

P03

男性

48

90

(A+*)

92.5

(A+*)

験では，二種類のインタフェース (音声と触覚) と二種類

P04

女性

47

67.5

(C)

62.5

(D)

のコンディション (コンディション A と B) の組み合わせ

P05

女性

48

72.5

(C+*)

72.5

(C+*)

を変えつつ，四回歩くタスクを与えた．各インタフェース

P06

女性

57

65

(C)

65

(C)

P07

女性

51

87.5

(A+*)

87.5

(A+*)

とコンディションの順序は参加者ごとにランダムに選択し

P08

女性

43

45

(F**)

52.5

(D)

P09

男性

40

72.5

(C+*)

75

(B*)

タフェースに関する主観評価アンケートをおこなった．質

P10

男性

70

57.5

(C)

47.5

(F**)

問文は以下に示した四項目で，各質問文に対して同意する

P11

女性

32

77.5

(B*)

70

(C)

かを七段階のリッカート尺度（全く同意しない場合を 1，

P12

男性

55

75

(B*)

72.5

(C+*)

男性

強く同意する場合を 7）で回答する形で集計した．

P13

69

90

(A+*)

95

(A+*)

P14

女性

46

97.5

(A+*)

97.5

(A+*)

Q1: 音声インタフェースは，On-path mode において速た．コントロール環境での実験が終了後，参加者に各イン度を調整しながら人を回避する際に有効だった．

Q2: 触覚インタフェースは，On-path mode において速参加者は右手に白杖を，左手にシステムをもって移動した．

5.1.1 コントロール環境
音声と触覚のインタフェースを同じ条件下で比較するた
めに，長方形の部屋の中に 16m の点字ブロックを敷いたコントロール環境を用意した．コントロール環境での実験で度を調整しながら人を回避する際に有効だった．

Q3: 音声インタフェースは，Oﬀ-path mode において道を塞いでいる人を回避する際に有効だった．

Q4: 触覚インタフェースは，Oﬀ-path mode において道を塞いでいる人を回避する際に有効だった．

は実験者が，A: 参加者の前を二度横切る，B: 点字ブロッ

上述の質問項目に加え，それぞれのインタフェースの利点，

ク上で立ち止まり経路を二度塞ぐ，という二種類のコン

欠点について自由回答形式でコメントを集めた．

ディションを用意した (図 4 (1))．特に A のコンディショ

最後に実環境での実験を行った (図 4 (2)，図 5)．参加者

ンでは，実験者が参加者とちょうど衝突するような速度おはまずトレーニングセッションとして，各インタフェース

よびタイミングで歩き始めた．本実験では，二種類のコンを使用しながら図 4 (2) に示したルートを二回移動し，そディションと二種類のインタフェースの組み合わせを変えの後本番として各インタフェースを使用しながら同じルー

つつ，点字ブロック上を四回歩くタスクを与えた．

トを二回移動した．実験中は参加者の安全を確保するため

5.1.2 実環境に一人の実験者が参加者の背後を歩いたが (図 5)，衝突の本研究ではコントロール環境に加え，点字ブロックが約

危険が差し迫った時や参加者がルートから大きく外れた時180m 敷かれているオフィスビルの一階 (図 4 (2)) を実環

以外はサポートを行わなかった．実験では周囲の歩行者と境として選び，実験を行なった．今回使用した環境は，オの衝突が差し迫り，実験者が参加者を止めた回数を数えた．

フィスの出入り口，トイレ，コンビニエンスストア，コー

全てのタスクが終了した後，参加者に対してアンケー

ヒーショップなどが立ち並び，不特定多数の人が行き交うトを行った．参加者はコントロール環境後に行ったアン場所であり，実際にユーザが使用する際の環境を想定したケートと同じ四項目（Q1–Q4）に加えて，以下に示した二ものである．実験時には，実験者が二箇所で参加者の前を項目で，歩行時に案内の指示を与える手段として各インタ

横切る，一箇所で点字ブロック上で立ち止まっている，とフェースが好ましいかどうかを七段階のリッカート尺度（1いう二種類の状況も用意した．参加者は各インタフェース

が非常に好ましくない，7 が非常に好ましい）で評価した．

を使用しながら，点字ブロック上を合計二回歩いた．

Q5: 音声インタフェースは歩行中に案内の指示を与える手段として好ましい．

5.2 実験手順
実験では初めに実験の概要説明と単独歩行に関するアン

Q6: 触覚インタフェースは歩行中に案内の指示を与える手段として好ましい．

ケートを行った．アンケートではヘッドセットから指示をさらに，参加者は各インタフェースに対して，System us-

受けながら一人で歩くことに関する意見を集めた．次に音ability scale (SUS) [3] の質問項目に回答した．最後に自由声と触覚インタフェースについて説明を行い，参加者が各回答形式で各インタフェースに関する意見を集めた．本実

システムに慣れるためのトレーニングセッションを 10 分か

験では一人の参加者あたり，実際に歩くタスクに約 45 分，

ら 20 分程度行った．音声インタフェースの音量はトレー実験全体では約 90 分の時間を要した．

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1) Controlled Environment2) Real-world Environment

Condition A

6m

nce

Entra

8m

4m

6m

8m
60°

Insurance
CounterS

Convenience
Store

Coﬀee
Shop

Rest
Room

G

S
16 m

Condition B

Scale

G

A) Avoiding a walking pedestrianExperimenter

10 m 20 m

Route

S Start Position

Walking Pedestrian

G Goal Position

Standing Person

Entrance

S

図 4

0m

Tactile Paving

4m

4m

G

評価実験で使用した 2 種類の環境 (1: コントロール環境，2: 実環境) の地図．
B) Avoiding a standing person

経路を横切り，一回経路を塞ぐ) を回避したが，三人の参加者 (P11，P13，P7) は実験者と衝突寸前まで近づいてしWalking PedestrianStanding Person
SystemParticipant

SystemExperimenter
Participant

図 5 視覚障害者による実環境での評価実験の様子．

まった．衝突を回避できなかった原因は二種類あり，まず一つ目は，P11 と P13 の二名がシステムが発する振動パ
ターンを検出することができなかったためである．また，

P7 は音声インタフェースで Oﬀ-path mode を使用した時に，システムは道を塞いでいる人を左側から回避する経路を生成していたが，スーツケースが左側を向いていたため，

6. 結果
6.1 音声インタフェースの使用について「直進」という指示を出してしまい，P7 が指示に従って直進した結果，衝突寸前まで近づいてしまった．

6.2.2 タスク完了時間

全ての参加者が，一人で歩く際に音声で指示を受けるこ

表 3 に，コントロール環境において各インタフェースとは，周囲の環境音が聞こえづらくなってしまうため好まを使用した際のタスク完了時間の平均と標準偏差およびしくないとコメントし，14 人中 11 人は歩いている最中に95%信頼区間を示した．また各コンディションについて，

ヘッドセットは使用しないとコメントした: A1:「一人で歩二つのインタフェースを Wilcoxon の符号順位検定で比いているときは足音や車のエンジン音などを聞きながら歩較した際の p 値を記載した．検定の結果，Oﬀ-path mode

いている．ヘッドセットをつけるとこれらの音が聞こえづを使用するコンディション B において，音声よりも触覚らくなってしまうため，歩きながらヘッドセットは使わな

インタフェース (Directional Lever) を使用した時の方が，い」(P3); A2:「交差点などで目的地への案内の指示をヘッ

有意に早く人を回避可能であることがわかった．一方で，ドセットで聞く時は必ず壁際など安全な場所で聞くように

On-path mode を使用するコンディション A においてはタ

心がけている．」(P9); A3:「ヘッドセットから音声による

スク完了時間に関して有意差は得られなかった．

指示が聞こえるとそちらに集中してしまうことがある．実際，歩行中にヘッドセットを使っていた時に車とぶつかり

6.3 システムの主観評価

そうになったこともある．
」(P10)．残りの三名（P11–P13）

アンケート結果および Wilcoxon の符号順位検定で得らは，歩きながら音声による案内システム (Google Map な

れた p 値を図 6 に示した．本実験では二つの質問項目に関ど) を使うことがあると回答したが，全員が歩きながらヘッ

して統計的な有意差を確認した．まず Q2 において，コント

ドセットを使うリスクについて同意した．

ロール環境に比べて実環境において，触覚インタフェースの On-path mode(振動パターンで警告を行う) の有効性が6.2 提案システムのパフォーマンス

有意に低下したことを確認した．また，指示を与える手段

6.2.1 歩行者との衝突回数としての好ましさを調査した Q5 と Q6 を比較したところ，

コントロール環境において，全ての参加者が実験者と衝参加者は触覚インタフェースの方を有意に好むことが確認

突することなくゴール地点に到着した．実環境において参された．特に Q6 では 14 人中 12 人が触覚インタフェース

加者は点字ブロック上で立ち止まって塞いでいる人と遭遇を好ましいと評価した (5 点以上の点数をつけた)．

することはなかったが，近くを横切る人とは何度か遭遇し，

表 2 に各参加者の SUS スコアを示した．SUS スコアの参加者は横切る人に対して On-path mode を使用しながら平均と標準偏差は，音声が 76.1 と 13.7，触覚が 75.0 と歩く速度を調整することで衝突を回避した．また，多くの14.6 であった．SUS スコアは評点に応じて “acceptable”

参加者はシステムを使って経路上に配置した実験者 (二回© 2020 Information Processing Society of Japan184

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表 3 タスク完了時間の平均と標準偏差，信頼区間，Wilcoxon の符号順位検定の結果 (p 値).
音声インタフェース

実験コンディション

平均と標準偏差95%信頼区間

コンディション A (On-path mode)

36.3 ± 5.85

32.8 〜 39.8

39.4 ± 8.60

34.3 〜 44.6

0.23

コンディション B (Oﬀ-path mode)

59.5 ± 9.97

53.5 〜 65.5

53.6 ± 8.08

48.7 〜 58.4

0.015*

Q1: Audio

Cont.
Real.

Q2: Tactile

Cont.
Real.

(Beep sounds)(Vibration)の力で避けることができた．
」(P12); A8:「障害物を避けよ
p = 0.57

p = 0.003**

4
Neutral5

6
7
Eﬀective

一方で，九人の参加者からシステムの大きさや重さを指く，重すぎる．」(P10): A11:「白杖を持って歩くときは片

Cont.
Real.

Cont.
(Directional Lever) Real.

内してくれるため有用だった．」(P7)．
摘された: A10:「このシステムは日頃持って歩くには大きEﬀectivness of Oﬀ-path mode

Q4: Tactile

うとして方向を変えると自分の位置や方向を見失うことが多々あるが，このシステムは元の経路に必ず戻るように案

p = 0.16

p = 0.11

1
2
3
Not Eﬀective(Speech)p値

95%信頼区間Eﬀectiveness of On-path mode

Q3: Audio

触覚インタフェース

平均と標準偏差p = 0.23
p = 0.10

12
3
Not Eﬀective

p = 0.56
p = 0.37

4
Neutral5

6
7
Eﬀective

方の手を常に空けておきたい．」(P6): A12:「スーツケー
ス自体が大きいため，特に混雑した環境ではスーツケース
が他の人とぶつかってしまうリスクがあると思う．
」(P8)．
また，触覚インタフェースの大きさを小さくしてほしいと

Preferable Modality for Navigation Instruction

いう要望も得られた: A13:「もし触覚インタフェースを白Q5: Audio Interface

杖に取り付けられるならば日頃から使用したい．」(P7)．

p = 0.013*

Q6: Tactile Interface
1
2
3
Not Preferable

図 6

4
Neutral576Preferable

また，Oﬀ-path mode では迂回経路を生成するために自走ロボットで広く用いられている ROS の Navfn を使用しアンケート項目の結果．Cont.: コントロール環境での結果，たが，二人の参加者 (P7，P8) からより滑らかな経路を生Real.: 実環境での結果，p:Wilcoxon の符号順位検定で得られ成してほしいという意見を得た: A9:「Oﬀ-path mode で歩た p 値 (*と**はそれぞれ有意水準が 0.01 と 0.001 の時に有意差が得られた結果).

（71.1 点以上）もしくは “unacceptable”（51.6 点以下）という評価を与えることができる [2]．今回の結果では十人が音声インタフェースを acceptable と評価した一方で，一人 (P8) が unacceptable と評価した．触覚インタフェース
は九人が acceptable と評価した一方で，一人の (P10) はunacceptable と評価した．unacceptable と評価した二人の参加者は主にスーツケース型システムの形や重さについて指摘した (6.4 システムに関するフィードバックも参照)．

6.4 システムに関するフィードバック
6.4.1 衝突回避支援システム全般について
多くの参加者が On-path mode は歩行者の回避に有効であるとコメントした: A4:「普段，周囲の音を聞くことに集中しながら歩いているが，このシステムは衝突の危険性を知らせてくれるため，楽に自信を持って歩くことができた．」(P13); A5:「前方に障害物がないときはシステムからの警告が来ないため，安心して歩くことができて良かった．
」(P8); A6:「職場 (点字図書館と盲学校) では他の視覚障害者と衝突することが多々あるため，職場でこのシステ
ムを使用したい．」(P11)．また，Oﬀ-path mode に関して
も好意的なコメントが得られた: A7:「これまで他の人が道を塞いでいたときは声をかけて自分のために退いてもらっていたが，このシステムを使うことでそのような人を自分© 2020 Information Processing Society of Japan

行者を回避している時に，右，左と交互に指示されることがあり，自分の位置や方向を見失う感覚があった．
」(P7)．

6.4.2 音声インタフェースについて全ての参加者が音声インタフェースはシステムからの指示が明瞭である点を評価した: A14:「触覚よりも音声の方がフィードバックがはっきりしていたため，素早く反応することができた．
」(P5); A15:「ビープ音は間隔だけでなく音の高さも変化するため，聞き分けが容易だった」(P4)．
一方で，参加者からは音声インタフェースはたとえ骨伝導
ヘッドセットであっても環境音の聞き取りの邪魔になってしまうという意見が得られた: A16:「普段歩いている時は耳を使って周囲の状況を把握しているため，歩いている
最中は可能な限りヘッドセットを身につけたくない．特にヘッドセットから案内の音声が鳴っている時，周囲の足音を聞き取ることが難しかった．
」(P9); A17:「周囲の環境音を聞きながら音声の案内に従うことは難しかった．
」(P11)．

6.4.3 触覚インタフェースについて全ての参加者が，触覚インタフェースに関して環境音が聞き取りやすい点を高く評価した: A18:「白杖，自分の耳，
そして触覚インタフェースを組み合わせることで，周囲の状況や衝突の危険性を把握することが容易にできた．
」(P8);

A19:「音声インタフェースは環境音と重なってしまうが，触覚インタフェースは環境音の聞き取りと両立させることができ，新たなセンシング機能として機能した．」(P11)．
一方で参加者の一部から，振動パターンが認識しづらいと

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いう報告を得た: A20:「振動パターンは振動の長さで区別る．カーペットが敷かれたコントロール環境では全ての参する必要があり，音の高さに違いがあるビープ音よりも判

加者が振動による警告を感じ取ることができたが，凹凸の別しづらかった．」(P5)．さらに八人の参加者から，振動あるタイルが敷かれた実環境では二人の参加者が振動を感パターンは床面の凹凸の影響を受けやすいというコメント

じ取ることができないときがあり，立ち止まった人と衝突を得た: A21:「実環境では地面が凹凸のあるタイルだった

寸前まで近づいてしまった．振動パターンの有効性に対すためスーツケースのハンドル自体が震えてしまい，警告用る参加者の評価はコントロール環境と比較して実環境ではに振動しているのか，地面の影響で震えているのかの区別

有意に下がり (Q2)，八人の参加者から，実環境では地面のがつきづらかった．
」(P9); A22:「実環境ではスーツケース

凹凸によるスーツケースの振動と振動パターンが混同してが床面の凹凸の影響を受けて振動してしまうため，振動パ

わかりづらかったというコメントが得られた (A21，A22)．

ターンを感じ取ることに集中する必要があった．」(P6)．

この問題点を解決する方法として，まず振動子をユーザ

Directional Lever についても以下のような好意的な評価の手首や指などに直接取り付けるという方法があげられが得られた: A23:「レバーが進むべき方向を直接指し示しる．また，全ての参加者から Directional Lever のような形てくれるため，方向を合わせるのに役立った．
」(P8): A24:が変わる触覚デバイスはどちらの環境でも有効だったとい「音声のコマンドよりレバーの方が細かい角度の指示を受うコメント (A25) が得られたため，振動パターンの代わりけ取ることができる．一方で『32 度左』といったように細に形が変わるデバイスを使用してユーザに警告するというかい角度を音声で言われても時間がかかり，煩わしいと思方法も考えられる．さらに，今回のようにスーツケース型う．」(P3)．特に，全ての参加者が Directional Lever はコ

デバイスを押しながら移動する場合は，車輪にブレーキをントロール環境だけでなく実環境でも有効であると評価し取り付け，直接速度を調整するという方法も考えられる．

た: A25:「レバーは地面の凹凸の影響を受けないため，常に有効に機能した．
」(P7)．一方で三人の参加者（P1，P2，

7.3 スーツケース型システムの課題

P10）が Directional Lever は慣れるまでに時間を要すると提案システムでは，ブレの少ない映像を撮影して衝突予コメントした: A26:「レバーは方向を細かく指示してくる

測の精度を上げるために，スーツケースに各種センサを取ため，慣れるまでに少し時間がかかりそう．」(P2)．

り付けたが，14 人中 8 人の参加者から提案システムは日頃

7. 議論
7.1 衝突回避支援システムの有用性

使用するには大きく重すぎる，というコメントが得られた(A11–A13)．本研究ではセンサをラップトップに繋いで提案システムを構築したために重量のあるシステムになった

コントロール環境と実環境の両方で，ほぼ全ての参加者

が，これは既存の障害物支援システムも抱えている問題でが On-path と Oﬀ-path mode を使い分けながら衝突を回

ある [13]．今後センサやラップトップ，バッテリが小型化

避することができた．また，参加者からもシステムが衝突される，もしくは回線の高速化によりクラウドベースの計

回避に効果的であるというコメントが得られた (A4–8)．

算機資源が利用可能になることで，ユーザが日頃から持ち全ての参加者が，実環境で移動する際に頻繁に音声で指歩くことができる軽量なシステムになると期待している．

示を出されることは環境音の聞き取りの邪魔になるため危険であるとコメントした (A1–3, A18, A19)．一方で，実7.4 O&M 訓練方法との統合

験を通して触覚インタフェースの利点として以下の二点

参加者から，システムからの指示に従って歩行者を回避が確認できた．まず初めに，ユーザが環境音の聞き取りとした経験自体初めてであるというコメントや (A7，A8)，

システムからの案内の受け取りを両立可能である点 (A20，

Directional Lever に関して慣れるために時間を要するといA21)．次に，Oﬀ-path mode において Directional Lever をうコメントが得られた (A26)．現在視覚障害者は，歩行訓用いることで音声よりも早く，立ち止まった人を回避可能

練 (O&M (Orientation and Mobility)) を受け，白杖を使である点である．ユーザからは Directional Lever につい用して周囲の環境の把握や安全の確保を行う術を学ぶことて，進むべき方向を直接指し示してくれる点 (A23，A24)が強く推奨されている．しかしながら，このような O&M

や，振動パターンを用いた警告と異なり床面の影響を受けの訓練に最新の支援機器を取り込む方法は個々の視覚障害ない点 (A25) などが高く評価された．そのため，参加者は者だけでなく，指導する側のコミュニティにおいても未だ音声インタフェースが触覚よりも指示を聞き取りやすい点確立されていない．多くの視覚障害者が提案システムに限を高く評価したが (A14，A15)，全体的には音声よりも触らず最新の支援機器を使用して，より自由に単独で移動で覚インタフェースを好むという結果が得られた (Q5，Q6)．

きる未来を実現するためには，本研究で得られた知見をコミュニティで共有し，新たな支援機器も取り入れた O&M

7.2 振動パターンによる警告の訓練方法を模索していく必要がある．

振動パターンを用いた警告は改善の余地が残されてい© 2020 Information Processing Society of Japan186

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7.5 自走ロボットへの応用
Oﬀ-path mode では迂回経路に沿ってユーザが移動する[6]が，本研究の拡張として自走ロボット [7] を用いてユーザを[7]

直接誘導することが考えられる．一方で，ユーザがスーツケースを押して歩く提案システムのメリットとして，ユー
ザが好きな速度で移動可能という点が挙げられる．また，実験を通して Directional Lever によってユーザを経路に沿って案内可能であることも確認された．将来的には，提案インタフェースと自走ロボットがそれぞれの長所を活か

[8]
[9]
[10]

して相互に補完しあうことで，ユーザの様々なニーズ（ユーザの好みや歩行能力，慣れた場所か初めての場所かなど）[11]に広く対応可能なシステムへと発展させていきたい．

8. まとめ[12][13]

本研究では視覚障害者が公共空間で周囲の歩行者の動きに合わせて衝突を回避しながら移動することを支援するシ
ステムを提案した．提案システムは周囲の歩行者の動きを検出することで衝突の危険性を予測する．衝突の危険性が

[14]
[15]

検出された場合，システムはユーザに減速するように促す(On-path mode) もしくは迂回して避ける (Oﬀ-path mode)[16]という二種類のモードで衝突回避を支援する．本研究では，音声または触覚を用いたインタフェースを二種類実装[17]

し，14 名の全盲の視覚障害者による評価実験を通して各インタフェースの有効性を検証した．評価の結果，ユーザは提案システムを用いることで歩行者との衝突を回避可能であること，Oﬀ-path mode でユーザを案内する際に音声より触覚インタフェースの方が素早く回避可能であること，
視覚障害者は環境音の聞き取りと両立しつつシステムの指示を受け取ることができる触覚インタフェースを好むことを確認した．今後は，実験で欠点を指摘された振動ベースの触覚システムではなく，参加者に好評だった形状を変えて指示を与える触覚デバイスの開発を進めていきたい．

[18]
[19]
[20]
[21]
[22]
[23]

謝辞 本研究は JST ACCEL（JPMJAC1602），JST 未来社会創造事業（JPMJMI19B2）の支援を受けた．また,システムの実装でサポートして頂いた IBM Research 村田将之氏に深謝する．
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