アクティブ音響センシングによるポイ捨てゴミの種別認識手法の提案
立花 巧樹1

松田 裕貴1

磯部 海斗2

真弓 大輝1

諏訪 博彦1

安本 慶一1

村尾 和哉2

概要：ゴミのポイ捨ては野生動物の殺傷に繋がるなど深刻な環境問題に発展している．ポイ捨てを防止す
る策を講じるために必要な，ポイ捨てゴミの実態やゴミ拾い活動の実績は情報として整理されていないのが実態である．したがって本研究では，ゴミの種別・位置情報を網羅的に収集するシステムの実現を目的としている．本研究の目的を達成するために，これまでに腕に装着しているスマートウォッチの音響センサを用いたポイ捨てゴミの認識手法や，ゴミ拾い用のトングに搭載した小型カメラを用いたポイ捨てゴミの認識手法を提案してきた．しかし，これらの研究では，ゴミの種別推定における範囲の制限，認識精度の精度不足，プライバシーの問題などが存在した．上記問題を解決するために本稿では，ゴミ拾い用トン
グにアクティブ音響センシングを組み合わせた，ゴミ種別認識システム Tongaraas を提案する．評価実験
にて，缶・タバコ・紙類・プラスチック袋・ペットボトル・何も掴んでいない状態の 6 種類のデータセッ
トを構築し，ゴミ種別認識モデルを構築した結果，F 値 0.622 が得られ，アクティブ音響センシングを用いたゴミ種別認識の実現可能性が示唆された．また，ゴミの形状や大きさによって，トングとゴミの接触の仕方や音響特性が大きく変化することが，認識性能に影響を与える可能性を明らかにした．

A Littering Garbage Recognition Method
utilizing Active Acoustic Sensing
KOKI TACHIBANA1

YUKI MATSUDA1 KAITO ISOBE2 DAIKI MAYUMI1
KEIICHI YASUMOTO1 KAZUYA MURAO2

1. はじめに

HIROHIKO SUWA1

いの活動も地域やコミュニティで個別に実施されており連携がとれていない．こうした状況から，有料でポイ捨てゴ

奈良公園で野生の鹿がポイ捨てされたゴミを食べて死にミの分布を調査するサービスが存在し [2]，実際に複数自治至る状況が問題となっている．この事例に留まらずポイ捨体で運用されている．しかしながら，こういった調査は専ては世界規模の問題であり，野生動物の健康状態に悪影響用の調査人員が地域を巡回することを要し，時空間的な情を与え，結果死に至らしめる要因の一つとなっている．こ報の網羅性や持続可能性に難がある．より簡便かつ負担のの問題の解決は急務である．ポイ捨て問題を解決するため少ないポイ捨てゴミの情報収集技術が求められている．

には，(1) 継続的なポイ捨てゴミの清掃，(2) ゴミ箱・ポイ

本研究では，空間的・時間的に網羅性の高いゴミ種別・捨て禁止を促す看板等の設置，(3) 行政の介入，という３

位置の情報収集を可能とするセンシング技術の実現を目指

つのアプローチがあると山根ら [1] は指摘している．しかしている．これまでの研究では，参加型センシングの枠組しながら，これらを効果的に実施するために必要な，ポイ

み [3] を日常的にゴミ拾いをしている人々に適用するアプ

捨てゴミの実態やゴミ拾い活動の実績は情報として整理さローチを模索してきた．具体的には，腕に装着しているス

れていないのが実態である．結果として，ポイ捨てを未然

マートウォッチの音響センサを用いたポイ捨てゴミの認識に防ぐ施策は経験則に頼るものとなっており，またゴミ拾手法 [4] や，ゴミ拾い用のトングに搭載した小型カメラを

1

2

奈良先端科学技術大学院大学, Nara Institute of Science andTechnology
立命館大学, Ritsumeikan University

用いたポイ捨てゴミの認識手法 [5] を提案している．しかしながら，前者の手法ではゴミを手で叩き音を発生させる

必要があることや，叩いても音が発生しない対象物が認識

カ [11] を用いて，個々のポイ捨てゴミを写真でアップロー

できないという問題があり，後者の手法についてもゴミ拾ドするのはユーザの手間がかかってしまうという問題が存いが実施されることの多い早朝といった周囲が暗い時間帯

在する．

において画像認識精度が低下する傾向にあることがわかっている．

株式会社ピリカは他にも，計測者がスマホで道に落ちているゴミを撮影すると，動画に写ったゴミの種類や数量，

そこで，新たなポイ捨てゴミの認識を実現するアプロー

位置情報などを解析し，地図上にプロットするサービスをチとして「アクティブ音響センシング」に着目した．アク開発している [2]．Hong，Fulton，Kraft らは，ロボットのティブ音響センシングとは，物体表面にマイクとスピーカ

カメラ映像を用いて，機械学習でポイ捨てゴミを識別し，を取り付け，特定の音響信号をスピーカにより発し物体内

その地点の位置情報を収集している [12], [13], [14]．これ

部に伝搬させ，マイクで取得した応答信号を周波数解析をらの研究は，ゴミの種別・位置情報を収集するだけでなく，することで物体の状態を推定する手法である．この手法を実際にゴミを拾うことまで想定している．しかし，ゴミのカトラリーに適用した事例では，接触した食材を認識する

情報を収集したい場所でロボットを運用するためのコストことが可能であることが示されている [6]．本稿では，アクや，ゴミの情報を調査するための人件費が必要になるため，

ティブ音響センシングをゴミ拾い用トングに適用すること運用コストが高くなるという問題が存在する．

で，ゴミ種別を認識するシステム Tongaraas を提案する．

上記問題点を解決するため，我々はこれまでに，腕に装評価実験では，缶・タバコ・紙類・プラスチック袋・ペッ

着しているスマートウォッチの音響センサを用いたポイ捨

トボトル・何も掴んでいない状態の 6 種類のデータセットてゴミ種別認識システム ACOGARE [4] を提案してきた．

を構築し，ゴミ種別認識モデルを構築した．その結果，F

しかしながら，ACOGARE ではゴミを手で叩き音を発生

値 0.622 での認識が可能であることが示され，アクティブ

させる必要があることや叩いても音が発生しない対象物が音響センシングを用いたゴミ種別認識の実現可能性が示唆

認識できないという問題がある．例えば，タバコを叩いてされた．しかしながら，ゴミの形状や大きさによって，トも音が発生しないことは既存の知見から把握している [15]．

ングとゴミの接触の仕方や音響特性が大きく変化すること

他にも，ゴミ拾い用のトングに搭載した小型カメラを用いが，認識性能に影響を与える可能性を明らかとなった．加たポイ捨てゴミ種別認識システム Tongar [5] を提案してえて，異なる形状であったとしても似た素材で構成される

きた．これにより，タバコなどのゴミも認識可能になった

ゴミ（プラスチック袋とペットボトル）の誤認識が発生すが，この Tongar についてもゴミ拾いが実施されることのることを確認した．

多い早朝といった周囲が暗い時間帯において画像認識精度

2. 関連研究2.1 ポイ捨てゴミ識別の研究
ポイ捨てゴミを識別する研究は多く存在する．Huynh，が低下する傾向にあることがわかっている．また，スマー
トウォッチ内蔵マイクから収集する音響データやトング搭
載カメラによって収集する画像データから，プライバシーの問題が発生することが懸念される．

Ahmad，Borge らの研究は，固定カメラで映像を収集し，収集した動画データを用いてゴミを機械学習で識別してい2.2 アクティブ音響センシングによる物体識別の研究

る [7], [8], [9]．しかし，固定カメラでは，カメラに映るゴ

物体表面にマイクとスピーカを配し，特定の音響信号を

ミの種別・位置情報しか収集することができないため，ゴ

物体内部に伝搬させ，その応答の周波数解析をすることでミの情報を広範囲で収集できないという問題が存在する．

状態を推定する手法であるアクティブ音響センシングを用

ゴミの情報を収集したい場所全体に固定カメラを配置する

いる物体識別の研究は多く存在する．

ことも考えられるが，設置台数などを考慮すると現実的でない．

大野らはこのアクティブ音響センシングを用いたタッチ
認識技術を提案している [16], [17]．これは，既存物体にコ井上ら [10] は，釜口水門から横川川合流点までの天竜川

ンタクトマイクとコンタクトスピーカを取り付け，物体

上流 11.5 km の河岸において，ポイ捨てゴミ手動で識別の触り方の違いを取得することで把持状態を認識する手しながら調査し，漂着ゴミの分布および岸形状との関係を法である．河田らは，この把持状態の認識を，物体ではな考察した．株式会社ピリカは，ゴミ拾いボランティアのたくユーザにセンサを取り付けることにより行った [18]．まめの SNS アプリケーション，ピリカ [11] を開発している．

た，Adiyan らは低周波の超音波で皮膚表面を共振させ，身ユーザは，ポイ捨てされたゴミをスマートフォンで撮影し体上の別地点で受け取る．これにより，身体上の接触位置てアップロードすることができる．しかし，手動でポイ捨やジェスチャを推測できる [19]．Kim らは，携帯電話に内てゴミの種別・位置情報を記録する手法 [10] だとゴミの情

蔵されているスピーカの音と振動モーターからの振動を利報を入力するのに手間がかかり，効率的にゴミの種別・位用して，加速度センサとマイクを用いて，応答を分析する

置情報を収集できないという問題が存在する．同様にピリことで携帯電話の位置を把握している [20]．また，岩瀬ら本システムでは，タバコなどの ACOGARE で分類でき

コンタクト
スピーカ

コンピュータSweep信号生成部

なかったゴミの種別を分類可能になること，また，周囲が
コンタクト
マイク

出力
音響信号取得部
正解ラベル

問題を低減することが可能になると考えられる．また，超入力

音波領域の音響信号を用いたセンシングを用いるため，可特徴量生成部

聴域の音データを用いる ACOGARE や映像データを用い

事前学習部
認識モデル

暗い時間帯において画像認識の精度が低下する Tongar のる Tongar とは異なりプライバシーの侵害が起きづらいと

ゴミ種別認識部

いう利点がある．これにより，提案手法でゴミの種別をセンシングすることができれば，認識精度の向上やゴミの種

認識結果

図 1

ゴミ拾い用トング

別の範囲が拡張され，プライバシーの保護が期待される．

Tongaraas のシステム概要

3.2 システム構成とゴミ種別認識の手順
は，日常生活を支援するために，実空間内にある物体情報

Tongaraas のシステム概要を図 1 に示す．システムは，を取得するための物体情報識手法を提案している [21]．ま音響信号を発するコンタクトスピーカと音響信号を収集す

た，西井らは，アクティブ音響センシングが可能なフォー

るコンタクトマイクを装着したゴミ拾い用トング，Sweep

ク型・スプーン型デバイスを開発し，接触した食材を認識

信号生成部，音響信号取得部，特徴量生成部，ゴミ種別認する手法を提案している [6]．

識部からなるコンピュータにより構成される．

このように，アクティブ音響センシングを用いることで接触した物体を認識することが可能であることが示されており，その技術は様々な用途に活用されている．

ゴミ種別認識の手順は次のとおりである．

( 1 ) 周波数が時間とともに変化する Sweep 信号をコン
ピュータの Sweep 信号生成部で生成，コンタクトス
ピーカから発する．

2.3 本研究の立ち位置
本研究では，これまでの研究（ACOGARE [4]，Tongar [5]）で提案してきた，ゴミを拾うだけでゴミの種別・位置情報を収集可能な参加型センシングシステムをベースとしつつ，
アクティブ音響センシングをゴミ認識の新たなアプローチ
として取り入れることで，認識可能な対象範囲の拡大や環
境依存性の低減を目指す．

3. 提案手法( 2 ) トングを伝播し伝わった音響信号をコンタクトマイク
によって収集する（この際，接触しているゴミの種類や形状によって音響信号に変化が生じる）．

( 3 ) 収集した音響データから Sweep 信号の周波数帯域を取り出し，特徴量抽出を行う．

( 4 ) 事前に学習したゴミ種別認識モデルを用いて，トングに接触している未知のゴミの種別認識を行う．
次節以降では，Sweep 信号生成部・音響信号収集部，および特徴量抽出部・ゴミ種別認識部について詳述する．

本章では，ゴミ拾い用トングにアクティブ音響センシン
グを取り入れた，新たなゴミ種別認識システム Tongaraas（IoT Tongs for Littering Garbage Recognition with Active

Acoustic Sensing）を提案する．

3.3 Sweep 信号生成部・音響信号収集部
Sweep 信号生成部では，周波数が 20kHz から 40kHz まで直線的に変化する Sweep 信号（Chirp 信号とも呼ばれる）を生成する．この周波数帯域は，先行研究 [16] の論文を参3.1 概要考に決定した．Sweep 信号を繰り返し再生する際には，繰

ゴミ拾い用トングを用いたゴミ拾いでは，収拾時に認識り返しの切れ目（40kHz まで変化したのち，20kHz に戻るの対象となるゴミとトングが接触することや，認識対象物

瞬間）に周波数が大きく変化することで発生するインパル

が異なる音響特性を持つ素材（金属，紙，プラスチックなスノイズによって，認識に影響が生じることが考えられる．

ど）で構成されている．例えば，缶やペットボトルは円柱

そこで本システムでは，図 2 に示すように，次の 200ms

状になっているのに対し，プラスチック袋は袋状になってで周波数を増加（20→40kHz）させた後，その次の 200ms

いる．こうした形状の違いが周波数特性に現れると考えで周波数を減少（40→20kHz）させる．合わせて 400ms 周

る．また，ゴミの種別ごとの材質も同様に異なる．缶は主期の Sweep 信号を生成することでこの問題を解消する．なにアルミやスチールで製造されており，ペットボトルはポお，音響信号の収集にあたっては，トングを介して伝わっ

リエチレンテレフタレートで製造されている．この材質のたアナログ Sweep 信号をデジタル信号に変換するため，サ違いが同様に音の周波数特性に表れると考えている．以上

ンプリング周波数は 96kHz とする．

から，アクティブ音響センシングは，ゴミの種別を推定するタスクに適応できると考えた．

周波数帯域 [kHz]

40

20

0

周波数の
大きな変化

周波数の
大きな変化

200

400

LenovoThinkPad X1 Carbon

周波数の
大きな変化

（Sweep信号生成・音響信号収集）

経過時刻 [ms]トング先端部

周波数帯域 [kHz](a) 単純なSweep信号の繰り返し
40

Steinberg
UR22mkII（オーディオインタフェース）

20

0

200

400

経過時刻 [ms](b) Tongaraasで使用するSweep信号

図 2

Sweep 信号の生成方法

Uxcell
圧電素子（スピーカ・マイク各1個）

表 1

特徴量一覧

特徴量

次元数

MFCC

104

Chroma12

図 3

Tongaraas のデータ収集実験セットアップ

Melspectrogram

128

表 2

Spectral contrast

7

ラベル名

ゴミの種類

合計

251

Can

缶（アルミ缶）Tobacco

タバコ

Paper

紙類

Plastic bag

プラスチック袋

3.4 特徴量抽出部・ゴミ種別認識部
事前処理として，Sweep 信号とは異なる周波数帯域の音
響信号の影響を排除するため，収集した音響データからバ

分類ラベルの一覧

Pet bottle

ペットボトルNone

何も掴んでいない

ンドパスフィルタを用いて 20kHz から 40kHz の周波数帯を抽出する．
次に，音響データから特徴量を抽出する．抽出する特徴量の一覧は表 1 に示すとおりであり，その次元数は 251 である．本システムでは，各特徴量を Python の librosa ラ*1

4. 評価実験
提案手法の有効性を検証するため，種類ごとに複数個のイブラリ を用いて取得する．これらの特徴は，音響分析

ゴミを準備しデータ収集・ゴミ種別認識モデル構築を行いにおいて一般的に利用されている特徴量であり，MFCC

評価する．

は，音データに対して FFT を行い，メルフィルタバンク
を通した出力を逆離散コサイン変換した特徴量，Chroma
は，オクターブ違いの同じ音階の成分を全て重ね合わせて

4.1 システムセットアップ
評価実験に用いるデータ収集システムのセットアップを

1 オクターブ内の半音階の 12 音の成分に縮約した特徴量，

図 3 に示す．Sweep 信号生成，音響信号収集を行うコン

Mel spectrogram は，FFT 変換を行った後にスペクトログ

ピュータには Lenovo ThinkPad X1 Extreme Gen3（CPU：

ラムを作成し，周波数がメルスケールに変換した特徴量，Intel Core i7-10750H，RAM：64GB，OS：Windows 10）をSpectral contrast は，FFT を行い，オクターブフィルタバ

使用し，音の入出力は USB 接続のオーディオインタフェー

ンクを通した後にピークを検知して抽出し，最後にカルース Steinberg UR22mk を介して行う. 使用したコンタク

ネン・レーベ変換した特徴量である [22]．

トスピーカ・マイクとしては，uxcell 社製圧電素子（直径

最後に，事前に取得した特徴量とゴミの正解ラベルからなる学習データを用いてゴミ種別認識モデル（本稿での評

35mm，厚さ 0.3mm）を使用し，図 3 右上に示すようにトングの先端部に取り付けた．

価では LightGBM を使用）を構築しておき，未知のゴミを認識する．学習データには認識したいゴミの特徴量に加え4.2 認識対象て，トングがゴミに触れていないときのサンプルを含めて本評価においては，ポイ捨てゴミの代表的なものとしいる．これによりトングでゴミを把持しているときはゴミて，缶・タバコ・紙類・プラスチック袋・ペットボトルのの種別が認識され，それ以外のときには触れていないと判5 種類，加えて，ゴミを把持していない状態の計 6 種類を定される．

対象とした（表 2）．各ゴミ種別につき 10 個のゴミを用いた．各ゴミの外観は図 4 に示すとおりである．なお，同じ*1

https://github.com/librosa/librosa

種類のゴミであっても素材や形状が大きく異なるものが含缶（Can）

ペットボトル（Pet̲bottle）

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

⑩

①
①

②

タバコ
（Tobacco）

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

②

③

プラスチック袋（Plastic̲bag）

⑩

①

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

⑩

③

②

①

紙類（Paper）
③

④

④

⑤

④
⑤

②

⑥
⑩

⑦

⑧

⑥

⑨

図 4

⑦

⑧

⑩

⑨

評価実験に用いたゴミの写真（5 種・各 10 個）
表 3

実験結果

Leave-one-garbage-out（LOGO）交差検証の試行回ごとの結果
1 回目

2 回目

3 回目

4 回目

5 回目

6 回目

7 回目

8 回目

9 回目

10 回目

平均

Precision

0.313

0.754

0.861

0.823

0.685

0.404

0.751

0.686

0.589

0.745

0.661

Recall

0.364

0.711

0.808

0.794

0.647

0.408

0.808

0.672

0.569

0.722

0.651

F値

0.333

0.665

0.746

0.774

0.663

0.404

0.761

0.663

0.540

0.675

0.622

まれている．例えば，缶については容量（185mℓ，300mℓ，

355mℓ など）や，形状（プルタブ式・キャップ式，凹み度合い）が大きく異なっている．

4.3 データ収集・評価手順

缶
タバコ
紙類
ペットボトル
プラスチック袋
何も掴んでいない（Can） （Tobacco） （Paper） （Pet̲bottle） （Plastic̲bag）（None）
①

①

①

①

①

①

②

②

②

②

②

②

⑥

⑥

⑥

⑥

⑥

⑥

⑩

⑩

⑩

⑩

⑩

⑩

（60サンプル）（360サンプル）

4.1 節にて述べたシステムを用いて，4.2 節のゴミのデー
タ収集を行う．手に持ったトングで対象のゴミを把持した状態で，Sweep 信号を発するとともに音響信号を録音する．
各ゴミにつき 62 秒分の音響データを収集した．次に，開始終了時の音響ノイズを除外するため，開始終了の 1 秒を

LOGO交差検証
１回目のテストデータLOGO交差検証
６回目のテストデータ

（計600サンプル）

図 5

LOGO 交差検証の学習データ・テストデータの分割方法（各番号は図 4 の番号と対応）削除した 60 秒分の音響データについて，1 秒ごとに分割し60 サンプルの音響ファイルを生成する．これにより，合計3600 サンプル（6 種類 ×10 個 ×60 サンプル）の音響デー
タを生成する．

評価には，Leave-one-garbage-out（LOGO）交差検証を用いる．LOGO 交差検証における学習データ，テストデー

ゴミ種別認識モデルの構築にあたっては，音響データか

タの分割方法を図 5 に示す．具体的には，4.3 節で述べた

らゴミの種別を推定するタスクにおいて，他の機械学習の音響データ 3600 サンプルをゴミ種別ごとにひとつずつ抜手法に比べ，分類精度が高くなることがわかっているモデ

き去ることで，学習データ 3240 個（6 種類 ×9 個 ×60 サル [4] として，LightGBM を用いた．また，ハイパーパランプル），テストデータ 360 個（6 種類 ×1 個 ×60 サンプ

メータのチューニングは Hyperopt を用いた．これにより，ル）に分けて交差検証を行う．つまり，学習データには同

251 次元の特徴量（表 1）を入力とし，6 種類のゴミ種別

一の個体のデータを一切含まない設定で学習を行う（今回（表 2）を出力とするゴミ種別認識モデルを構築する．

のデータセットにおいては，10 回の試行を行う）．

0.01

0.00

0.00

0.00

Paper

0.14

0.04

0.64

0.05

0.12

0.00

0.6

Plastic_bag

0.18

0.00

0.03

0.30

0.36

0.13

0.4

0.12

0.00

0.08

0.34

0.46

0.01

0.00

True label

0.8

0.2

Can

0.00
Tobacco

0.00
Paper

0.02
Plastic_bag

0.00
Pet_bottle

0.97
None

Can

0.99

TobaccoTobacco

0.00

1.0
0.02

0.00

Paper

0.07

0.07

Plastic_bag

0.17

0.07

Pet_bottle

0.15

0.23

None

Can

0.06

Pet_bottle

True label

0.01

None

1.0
0.53

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

1.00

Can

TobaccoPaper

Plastic_bag

Pet_bottle

None

0.0

0.00

0.00

0.98

0.00

0.00

1.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.37

0.00

0.00

0.57

0.00

0.6

0.00

0.00

0.17

0.77

0.00

0.4

0.00

0.30

0.47

0.00

0.00
0.2

LOGO 交差検証の混同行列

図 7

LOGO 交差検証 1 回目の試行における混同行列

Can

0.90

Tobacco

0.00

Paper

0.00

Plastic_bag

0.00

Pet_bottle

0.17

None

1.0

5. 結果・考察

0.00

0.00

0.05

0.05

0.00

1.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.93

0.00

0.07

0.00

0.6

0.00

0.00

1.00

0.00

0.00

0.4

0.00

0.00

0.82

0.02

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

1.00

Can

TobaccoPaper

Plastic_bag

Pet_bottle

None

評価結果を表 3 および図 6 に示す．10 分割交差検証の結果，Precision の平均は 0.661，Recall の平均は 0.651，F

ばらつく結果となった．以降では，特徴的な結果を示していた LOGO 交差検証 1 回目および 7 回目の試行における混同行列（図 7，図 8）を用いて考察する．

LOGO 交差検証 1 回目（図 7）においては，Tobacco とNone の精度は 100%であるが，それ以外のゴミの種別は極めて低くなっていることがわかる．特に Can は，ほぼ全てPlastic bag と誤認識する結果となっている．これは，Canの凹み度合いによってトング先端の面に対象物が上手くTrue label

値は 0.622 となった．表 3 の LOGO 交差検証の試行回ごとの結果に注目すると，試行回によって認識性能が大きく

0.0

Predicted label

Predicted label

図 6

0.8

0.8

0.2

0.0

Predicted label

図 8

LOGO 交差検証 7 回目の試行における混同行列

接触していないことが原因の一つであると考えられる．また，Paper は Tobacco や Pet bottle と誤認識している．これは，Paper の中で紙袋のサンプルが当該サンプルしかな

6. おわりにかったため，未知の物体として取り扱われてしまったもの

本稿では，ゴミの種別・位置情報を網羅的に収集するシと考えられる．対して，LOGO 交差検証 7 回目（図 7）でステムの実現を目的として，ゴミ拾い用トングにアクティ

は，Pet bottle 以外のゴミにおいては全て 90%以上の精度

ブ音響センシングを組み合わせた，ゴミ種別認識システを算出している．このことから学習データに類似の素材・

ム Tongaraas を提案した．評価実験にて，6 種類のデータ

大きさ・形状の物体が含まれている場合には正確な推定がセットを用意し，ゴミ種別認識モデルを構築した結果，F可能である可能性が示唆されている．

値 0.622 が得られ，アクティブ音響センシングを用いたゴ

加えて，Plastic bag と Pet bottle については，全体をミ種別認識の実現可能性が示唆された．しかしながら，ゴ通して互いに誤認識する傾向にある結果となった．これ

ミの形状や大きさによって，トングとゴミの接触の仕方やは，Pet bottle と Plastic bag の素材はどちらもプラスチッ

音響特性が大きく変化してしまうことから，認識性能に影クのため，誤認識が生じている可能性がある．今後は，響が出ることや，形状が異なるものの似た素材で構成されPet bottle と Plastic bag でも誤認識が生じないようなデー

るゴミの誤認識が確認された．今後は，異なる把持方法でタ収集方法やモデル構築方法について検討する必要がある．

ある場合や，素材が同じでゴミの種別が異なる場合でも，なお，今回の評価実験においては，1 つの個体については

誤認識が生じないようなデータ収集方法やモデル構築方法

各 1 回のみデータ収集しているため，ゴミの把持方法のバについて検討する必要がある．また，1 つのゴミに対し把リエーションが十分でなかった可能性がある．今後は，1

持方法を変えてデータ収集するなど，汎化性能を高められ

つのゴミに対し把持方法を変えてデータ収集するなど，汎るようなデータ収集を行う予定である．

化性能を高められるようなデータ収集を行う予定である．

謝辞
本 研 究 の 一 部 は ，JST さ き が け JPMJPR2039，JP-[17]

MJPR1937 の助成を受けて行われたものです．
参考文献
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