情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

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BBeep：歩行者との衝突予測に基づく警告音を用いた視覚障害者のための衝突回避支援システム
粥川 青汰1

樋口 啓太2

João Guerreiro3

森島 繁生4

佐藤 洋一2

Kris Kitani3

浅川 智恵子5,3

概要：本研究では混雑した環境における視覚障害者と歩行者の衝突を回避するためのスーツケース型シス
テム–BBeep を提案する．BBeep は周囲の歩行者の検出及び将来位置の予測結果から歩行者がユーザ（視覚障害者）と衝突する危険性を予測し，衝突する危険性を持った歩行者に対して警告音を鳴らす．警告音
を聞いた歩行者がユーザの存在を認識しユーザに道を譲ることで，ユーザに対して歩行者と衝突しない安全な進路を提供することが可能になる．本研究では警告音の種類や鳴らすタイミングの違いによる歩行者の反応の違いを調査し，警告音を鳴らすタイミングが歩行者の経路に大きく影響することを確認した．さらに，本結果をもとに BBeep の警告ポリシーをデザインし，国際空港内にて視覚障害者による評価実験を行ったところ，BBeep を用いることで歩行者と衝突する回数が大幅に低減されたことを確認した．

1. はじめに視覚障害者が単独で外出する際に直面する困難として，障害物との衝突が挙げられる．その中でも本研究では視覚障害者と歩行者の衝突に注目する．多くの歩行者は視覚障害者の存在を認識した段階で視覚障害者に道を譲る行動をとるが，全ての歩行者が視覚障害者の存在を認識している訳ではない．例えば，歩きスマホをする歩行者，電光掲示
板を確認する歩行者，会話をしている集団など視覚障害者の存在を視界に捉えていない歩行者も存在し，視覚障害者
はそのような歩行者と衝突する危険性がある．視覚障害者と障害物の衝突を回避するためのシステムは多く研究されているが，これらの手法の多くは机や階段など静止した障害物に注目しているため，これらの手法をそのまま用いて歩行者などの動く障害物を回避することは難しい．

図 1: 提案システム (BBeep) の概要図．

そこで本研究では，周囲の歩行者に対して警告音を用いて視覚障害者の存在を通知することににより，視覚障害者なるため，社会受容性が低いシステムになってしまう．そが進む道を譲るように促すスーツケース型システム–BBeepのため，警告音を鳴らす回数を可能な限り抑え，社会受容を提案する (図 1)．警告音を用いた通知を行うことにより，性を向上させることが重要となる．そこで本研究では周囲歩行者に対してユーザの存在を通知し，道を譲るように促すことが可能となる．しかしながら，単純に警告音を常時鳴らし続けることシステムは，歩行者にユーザの存在を認識してもらえる反面，不必要な警告音が周囲へのノイズと
1
2
3
4
5

早稲田大学
東京大学
Carnegie Mellon University
早稲田大学理工学術院総合研究科
IBM Research© 2019 Information Processing Society of Japanの歩行者がユーザと衝突する危険性があるかを推測し，両者が衝突する危険性がある時のみ警告音を鳴らすシステムを提案する．

BBeep はスーツケースに取り付けられたステレオカメラ
を用いて RGB 画像とデプス情報を取得し，歩行者の位置の検出，トラッキング，及び将来位置の予測を行う．具体的には BBeep はまず，RGB 画像から Convolutional Neural

Network を利用した物体検出手法を用いて歩行者の検出を

1

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行い，検出結果とデプス情報を対応させることにより歩行知する際は好ましくない．白杖に代替するツールとして，者の位置を取得する．次に歩行者の位置情報の変化を元に

レーザ [10]，超音波 [9], [17]，デプスカメラ [8], [11] など

歩行者のトラッキングを行い，歩行者の動きの推定及び将を用いて障害物の位置，距離，種類などを検出し，ユーザ

来位置の予測を行う．将来位置の予測結果に基づいて歩行にフィードバックするシステムも研究されている．しかし者がユーザと衝突する危険性があるか否かを判定し，両者ながら，これらの手法ではシステムからのフィードバックが衝突する危険性がある時のみ警告音を鳴らす．提案シスを元に，ユーザ自身が障害物を回避する経路を設計する必テムを用いることで，社会受容性を維持しつつ，ユーザと要があるため，特に障害物の数が多い場合はユーザ側の負

歩行者の衝突を回避することが可能となる．

担が大きくなる．混雑した街中など障害物が多く存在する本研究では，ユーザと歩行者の衝突回避に効果的な警告音の鳴らし方をデザインするために，音の種類や鳴らすタ

環境では，障害物が存在しない安全な経路をユーザに提供することがより重要となる．

イミングが異なる複数の警告ポリシーを用意し，警告音にこれらの問題点を解決するために，障害物を回避する経

対する歩行者の進路の変化を調査した．調査結果から，(1)

路を自動で設計し，ユーザに提示する手法 [11], [18], [19] が警告音を鳴らすことで歩行者の進路をスーツケースから遠研究されている．ユーザはシステムが提示した経路に従っ

ざかる方向へ変化させることが可能となる，(2) 警告音をて移動するだけで障害物を回避することが可能となる．こ鳴らすタイミングが歩行者の進路に大きく影響した，(3)れらのシステムは机や椅子といった静止した障害物の回

警告音の種類の違いが歩行者の経路に影響することは確認避に注目しているが，周囲の歩行者はすべてユーザを回避

されなかった，という知見が得られた．これらの知見をもすると仮定し，周囲の歩行者とユーザの衝突を回避することに，三種類の音を用いて歩行者と視覚障害者に衝突の危とについては注目していない．しかしながら，空港や駅と険性を知らせるシステムをデザインした．

いった公共の場では，歩きスマホをする歩行者や他の人とさらに本研究では，実環境において BBeep が視覚障害会話をしている人物など，視覚障害者の存在を視認してい者と歩行者の衝突回避に有効であるかを検証するため，六ない歩行者が多数存在し，視覚障害者はそのような歩行者

人の視覚障害者を実験者として集め，国際空港内で BBeepと衝突する危険性がある．そこで本研究では，ユーザの存の評価実験を行なった．実験では参加者に対して BBeep

在を視認していない人たちに対して視覚障害者の存在を伝を使用しながら空港内を移動するタスクを与え，ユーザとえることが重要であると考え，警告音を用いてユーザの存

歩行者の衝突回数を評価した．評価の結果，BBeep を用い在を通知し，周囲の人たちに視覚障害者に対して道を譲るることでユーザと歩行者が衝突する確率を大幅に低下可能ように促すシステムを提案する．

であることを確認した．また実験参加者からも，BBeep は
混雑した環境内を移動する際に有用である，というフィードバックが得られた．

2. 関連研究2.1 視覚障害者ナビゲーションシステム

2.3 音を用いた警告方法
ビープ音は緊急状況を知らせる警告音として病院 [13] や飛行機 [3] などで使用されており，特に自動車のドライバ
支援の分野では障害物との衝突の危険性を知らせる目的でビープ音が使用されている [12]．またビープ音に関して，視覚障害者の外出を支援する目的として，視覚障害者向け

ビープ音のパラメタ (音の高さ，長さ，間隔など) と受け手

ナビゲーションシステムが研究されている [1], [2], [5], [14]．

が感じる緊急度，不快度の関係性が研究されており，ビー

これらの手法は GPS [14] や RFID [5]，ビーコン [1] などをプ音から感じる緊急度と不快度はトレードオフの関係があ用いて地図上におけるユーザの位置推定を行い，音声や触ることも示されている [6], [12]．

覚デバイスを用いて目的地への道順をユーザに案内する．

以上で示したようにビープ音はユーザに緊急状況を知らしかしながら，これらの手法は地図上に記載されていないせるための手段として幅広く利用されている．そこで本研

障害物 (机や椅子，歩行者など) については考慮していない

究ではビープ音を鳴らすことで周囲の歩行者にユーザのため，ユーザはこれらの障害物と衝突する危険性がある．

存在を知らせるシステムを提案する．さらに本研究では，ユーザが安全に移動するためには，目的地への道順を案内

ユーザと歩行者の衝突回避に効果的な警告音の鳴らし方をするだけでなく，ユーザの経路上に存在する障害物をリア調査し，結果を元に警告音の鳴らし方をデザインした．

ルタイムに検出し，回避するためのシステムも重要である．

2.2 視覚障害者向け障害物回避支援システム

3. 本研究が取り組む課題
本研究では，周囲に歩行者が多く存在する環境における視覚障害者が障害物を検知し，回避するためのツールと視覚障害者の移動を支援することを目的として，周囲の歩して白杖が広く普及している．しかしながら，白杖は障害行者に対して衝突の危険性を通知するシステムを提案する．

物を叩いて検知する必要があるため，周囲の歩行者を検

本項では，歩行者との衝突回避における既存の視覚障害者© 2019 Information Processing Society of Japan2

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Pedestrian
Detection

A

B

Pedestrian
Tracking

Future Position
Prediction

C

D

Sound
Emission

CNN-Based Detection
RGB Image

Trajectory

StereoCameraSpeaker

0.7m

Eme

Velocity
Current Position

Depth Data(s seconds after)

Laptoprgen

cy L 0.3m
ine

Future Positions

Emergency Line
Suitcase

3D Position Sensing

図 2: 警告システムの概要図．

向け障害物回避支援システムの問題点を指摘した上で，本る．そこで本研究では周囲の歩行者との衝突の危険性を推研究が取り組む課題を明らかにする．

測し，衝突の危険性が推測された時のみ警告音を鳴らすシ
ステム–BBeep を提案する．これにより社会受容性を保ち

3.1 既存インタフェースの問題点
関連研究の項で述べたように，既存の障害物回避支援シ
ステムは検出された障害物の情報をユーザ (視覚障害者) のみに知らせるため，ユーザ自身が進路を変更して障害物をつつ，かつユーザと歩行者の衝突の危険性を減らすことが可能となる．

4. BBeep の実装回避する必要がある [11], [18]．これらの手法は机や階段なBBeep における警告システムの概要図を図 2 に示す．

ど静止した障害物を回避する際には有効だが，周囲の歩行

BBeep はまずスーツケースに取り付けられたステレオカメ

者との衝突を回避する際には，(1) 通路全体が歩行者で遮ラから RGB 画像とデプス情報を取得する．ステレオカメ

られている場合にユーザが通過する経路を確保することがラをスーツケースに固定することにより，動きのブレが少できない，(2) 周囲に存在する全ての歩行者の情報をユーないデータを取得することが可能になる．次に BBeep はザにフィードバックするとユーザ側の負担が大きくなる，

RGB 画像から歩行者の検出を行い (図 2(A))，検出結果とといった問題点がある．特に街中などの混雑した環境を移デプス情報を用いて歩行者の位置検出及びトラッキングを動する際は，システムから得られる周囲の情報に基づいて行う (図 2(B))．さらに，トラッキング結果を元に歩行者のユーザ自身が歩行者を回避するシステムは効果的ではない．

将来位置を予測し (図 2(C))，歩行者がユーザと衝突する危険性が検出された際に警告音を鳴らす (図 2(D)).

3.2 音による周囲への警告システム
そこで本研究では衝突の危険性をユーザだけでなく周囲

4.1 歩行者の検出の歩行者にも通知することで，周囲の歩行者に対してユー

BBeep はまず，Convolutional Neural Network を用い

ザの経路を確保するように促すシステムを提案する．特にた歩行者検出手法とステレオカメラを組み合わせること

提案システムでは，システムに取り付けられたスピーカかでユーザの進行方向に存在する歩行者の三次元位置を取ら警告音を鳴らすことで，周囲の歩行者に対して衝突の危得する．特に BBeep は，ステレオカメラとして ZED™2K

険性を通知する．音を用いて衝突の危険性を減らすシステ

Stereo Camera *1 (デプス情報取得可能距離: 0.3–20 m，水ムは，左折や後退をする大型車，工場内を自走するロボッ

平視野角: 90 度，FPS: 最大 100 Hz) を，RGB 画像からの歩トなど数多く実用化されている．また，警告音を用いた通行者検出には YOLOv2 [15] を使用する．YOLOv2 で得ら知を行うことにより，ユーザの存在を視認していない歩行れた歩行者のバウンディングボックスの中心と，ZED から者 (歩きスマホをしている人やユーザに背を向けて会話し得られるデプス情報を対応づけることによって歩行者のスている人など) に対しても衝突の危険性を知らせることがテレオカメラに対する三次元相対位置を取得する．この際，可能となる．

歩行者の相対位置をより正確に取得するために，ZED から得られる三次元オドメトリ情報を用いて相対位置を補正

3.3 音を用いた警告システムの課題

し，ZED の回転による影響を取り除く．ZED と YOLOv2

しかしながら，単純に警告音を周囲に鳴らし続けることを組み合わせることにより，カメラから 10m 程度離れたは，周囲の歩行者にユーザの存在を認識してもらえる反位置にいる歩行者も検出可能となる．また，YOLOv2 を用

面，周囲の環境を壊してしまい，社会受容性が低下するといることで体全体がカメラに映っていない歩行者も比較的いう課題がある．そのため，警告音を鳴らす回数を可能なロバストに検出することが可能となる．

限り抑え，必要な時のみに警告音を鳴らすことが重要であ*1© 2019 Information Processing Society of Japan

https://www.stereolabs.com/zed/

3

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また，人物の将来位置を高精度に予測するためには，高いFPS で人物位置を検出することが重要となる．しかしながら，本研究で使用したラップトップ (Intel Core i7-7700HQ

CPU, NVIDIA GeForce GTX 1060 GPU) では，YOLOv2
を毎フレーム実行した際，15FPS 程度しか確保することができなかった．そこで BBeep では，システムのメインプロ
セスと YOLOv2 を同時に別スレッドで動かし，YOLOv2

Emergency Lineから新たな歩行者検出結果が得られるまで，最新の歩行者検出結果とデプス情報を対応づけることで歩行者の位

0.7m

置情報を更新する，という手法を採用する．これにより約2.4m
図 3: 調査実験の様子．

40FPS で歩行者の位置情報を取得することが可能となる．
上式に於いて，pt は時刻 t における歩行者のカメラに対す

4.2 歩行者のトラッキング

る相対位置，pµ (i, n) は過去 n フレーム分 (pi−n+1 から pi

次に BBeep は歩行者位置の検出結果を利用して歩行者まで) の平均位置，∆t(pt , pi ) は pt から pi までの経過時のトラッキングを行う．本研究ではリアルタイムに歩行間を示す．BBeep はまず，二つの平均位置 (N − 1 フレー者のトラッキングを行うためのアルゴリズムを実装した．

ム前から N/2 フレーム前まで，N/2 − 1 フレーム前から現

BBeep は以下に示す手順に従って歩行者のトラッキングを

在フレームまで) を求める (式 1)．次に二つの平均位置か行う：

ら歩行者のカメラに対する相対速度ベクトルを計算し，s( 1 ) 4.1 で得られたそれぞれの歩行者の位置 (以下：現在位
置) に対して以下の (2) と (3) を繰り返すことで，トラッキング中の歩行者のリスト (以下：トラッキング
リスト) を更新する

秒後の将来位置を推測する (式 2)．BBeep では N = 32 と設定した．
推測された将来位置をもとに将来の衝突危険性を予測
し，警告音を鳴らすかどうか判断する (図 2 も参照)．具( 2 ) 現在位置から距離 α 以内に位置する歩行者がトラッキ

体的には BBeep はまず，現在位置と s 秒後の将来位置をングリストに一人も含まれない場合，画面内に新しく結んだ直線を歩行者の将来経路と近似する．さらに，図 2登場した歩行者として現在位置をトラッキングリストに示すように，ユーザとの衝突の危険がある領域としてに加える．

“Emergency Line” を定義し，将来経路と Emergency Line( 3 ) 現在位置から距離 α 以内に位置する歩行者がトラッが交差する場合は衝突の危険性があると判断して警告音をキングリストに含まれる場合，トラッキングリストに鳴らす．この際，水平平面上における歩行者の相対位置の含まれる歩行者の内，現在位置から最も近くに位置すみ考慮し，歩行者の鉛直方向の位置は考慮しない．

る歩行者の位置情報を現在位置に更新する．更新する
際，更新前の位置情報は歩行者の移動履歴として保存する．

5. 警告音のデザイン
本研究では，ユーザと歩行者の衝突回避に効果的な警告( 4 ) トラッキングリストに含まれる歩行者の内，β フレー

音の鳴らし方をデザインするために，様々なパターンの警ム連続して位置が更新されなかった歩行者はトラッキ

告音に対する歩行者の反応を調査した．関連研究の項で述

ングリストから削除する．

べたように，警告音を聞いた際に人が感じる緊急度や不快

BBeep では α = 1 m，β = 5 フレームと設定した．

度については研究されているが [6], [12]，警告音に対する
歩行者の反応や経路の変化については知見が得られていな

4.3 歩行者の将来位置予測と衝突判定

い．そこで本研究では，様々なパターンの警告音を鳴らす

次に BBeep はトラッキングリストに含まれるそれぞれシステムを見通しの良い通路に置き，警告音を鳴らされたの歩行者の将来位置を予測する．具体的には，トラッキン

歩行者の経路の変化を調査した (図 3)．さらに調査結果をグ時に取得したカメラに対する相対位置と過去 N − 1 フ

用いて歩行者との衝突回避に最も有効な警告音の鳴らし方

レーム分の移動履歴から，以下に示す式を用いて s 秒後の(警告ポリシー) を設計し，BBeep に実装した．本項では，

歩行者の位置 p̂t+s を推定する:

調査用に準備した警告パターン，調査方法，評価尺度，結p̂t+s =

果，そして結果を元にデザインした警告ポリシーについてi
1 ∑
pµ (i, n) =pj
n j=i−n+1(1)

pµ (t, N2 ) − pµ (t − N2 , N2 )s + pt∆t(pt− N , pt− 3N )

(2)

4

4

© 2019 Information Processing Society of Japan

詳しく述べる．

5.1 七種類の警告パターンの準備
今回の調査では実験に使用する警告パターンとして，音を4情報処理学会 インタラクション 2019
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収集したデータから歩行者の位置を取得し，それぞれの

表 1: 実験で使用した警告パターン.

警告パターンが歩行者の経路にどのような影響を与えた
警告パターン

S1

警告音の種類
緊急度

高さ

長さ

間隔

高

1000 Hz

0.1 s

0.1 s

中

400 Hz

0.1 s

0.1 s

S5

低

400 Hz

0.5 s

0.5 s

S6
S7

5.0 s
2.5 s

S4

警告音を一切鳴らさないパターンを分析した．この時，より正確に人物の位置を取得するた
め，YOLOv2 の代わりに最新の人物姿勢推定手法である

5.0 s
2.5 s

S2
S3

タイミング

OpenPose [4] を用いて毎フレーム人物の検出を行った．今
回は OpenPose で得られた人物の腰の位置と実験で記録したデプス情報を対応させることで，各フレームごとに人物

5.0 sの三次元位置を検出した．歩行者のバウンディングボック

2.5 s

スを検出する YOLOv2 と異なり，OpenPose は人物の骨格

N/A

情報まで検出可能であるため，より正確に人物位置を取得することが可能となる．

一切鳴らさないパターン (S7) を含む計七種類の警告パター
ンを用意した．音を鳴らす警告パターンとしては，ビープ
音の種類を三種類，ビープ音を鳴らすタイミングを二種類

5.3 評価尺度
歩行者の経路を分析するにあたり本研究では，歩行者が用意し，それらを組み合わせることで六種類の警告パター

最もスーツケースに近づいたときの距離を “最接近距離”

ン (S1–S6) を用意した．

と定義し，各警告パターン間で比較した．最接近距離が大5.1.1 三種類のビープ音

きい警告パターンほどユーザにより安全な経路を提供可能

今回の調査では異なる緊急度を持った三種類のビープ音

な警告パターンとなる．本研究では，最接近距離は (1) 警を用意した．関連研究の項で述べたようにビープ音のパラ

告音の有無，(2) 警告音を鳴らすタイミングの違い，(3) 警

メタと聞き手が感じる緊急度の関係性については多数の研告音における緊急度の違い，の影響を受けるという三つの究で示されている [6], [12]．それらの知見を元に音の高さ，仮説を立て，マン・ホイットニーの U 検定、フリードマン

長さ，および間隔を変えることで三段階の緊急度 (高，中，検定、95%信頼区間を用いて検証した．

低) を持ったビープ音を用意した (表 1)．

5.1.2 警告音を鳴らすタイミング

5.4 結果BBeep は周囲の歩行者の s 秒後における将来位置に基づ

各警告パターンごとの最接近距離の平均及び 95%信頼区

き警告音を鳴らすため，パラメタ s を変化させることによ間を図 4 に示した．警告音を全く鳴らさないパターン (S7)

り，BBeep が警告音を鳴らすタイミングを変えることがでが最も最接近距離の平均が小さい結果というが得られた．

きる．このパラメタ s もシステムをデザインする際に重要

また，マン・ホイットニーの U 検定 (有意水準：5%) を用な要素となる．例えば s < 1 と設定した場合，BBeep は歩いて，S7 と警告音を鳴らすパターン (S1–S6) をそれぞれ行者がユーザと衝突する直前まで音を鳴らさないため，歩比べたところ，警告音を鳴らす全てのパターンと S7 の間行者がユーザと衝突する危険性が高くなる．一方，s = ∞に有意差が確認された．これらの結果から仮説 1 は採択さと設定した場合，BBeep は頻繁に警告音を鳴らしてしまう

れ，警告音を鳴らすことで歩行者の経路をスーツケースかため，不必要に周囲の環境を壊し，社会受容性が低下してしら遠ざかる方向へ変化可能であることが確認された．次にまう．本研究では s として二種類の値 (s1 = 5.0，s2 = 2.5)

仮説 2 を検証するために，衝突の 5 秒前に音を鳴らす警告を設定し，調査を行なった (表 1)．BBeep は約 10 m 離れパターン (S1，S3，及び S5) と衝突の 2.5 秒前に音を鳴らた歩行者まで検出可能であり，最大 5 秒後の衝突まで予測す警告パターン (S2，S4，及び S6) の最接近距離を，マン・可能 (ユーザと歩行者が 4km/h で互いに接近する場合を想ホイットニーの U 検定 (有意水準：5%) と 95%信頼区間を定) であることから，s1 = 5.0 と設定し，s1 の半分の値と用いて比較した．検定の結果，警告音を鳴らすタイミング

して s2 = 2.5 と設定した．

が異なる警告パターンの間に有意差を確認し，警告音を鳴らすタイミングも歩行者の進路に大きく影響することが確

5.2 調査方法

認された．

調査を行うにあたり，表 1 に示した七種類の警告パター

一方，警告音を鳴らすタイミングは同じだが警告音の緊ン (S1–S7) を持ったシステムを実装し，見通しの良い通路

急度が異なる警告パターン (s = 5 のパターン: S1，S3，及に設置した (図 3)．システムは七種類の警告パターンを順び S5，s = 2.5 のパターン: S2，S4，及び S6) においてフ番に変更させつつ，割り当てられた警告パターンに従って

リードマン検定 (有意水準：5%) を用いて最接近距離を比衝突の危険性がある歩行者に対して警告音を鳴らす．調査

較したところ，有意差は確認されず，仮説 3 は棄却された．

は四日間かけて行い，各警告パターンにつき衝突危険性を調査結果から得られた知見を以下にまとめる．

検知した 57 人分 (合計 399 人分) のデータを収集した．

• 衝突予測に基づいて警告音を鳴らすことで歩行者の経© 2019 Information Processing Society of Japan5

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Minimal Distance (m)1.8

p = 0.001**

1.5

Low Urgency Sound

Middle Urgency Sound

Stop Sound

p = 0.03*

1.2
0.9
0.6
0.3
0.0

5.0 seconds(S1) (S3) (S5)5.0 seconds
Urgency Level:(S2) (S4) (S6)(S7)

2.5 seconds Without Sounds
High
MiddleLow

図 4: 各警告パターンにおける最接近距離の平均および 95%信頼区
間．p: 最接近距離に対してマン・ホイットニーの U 検定を行なった

0.7m
2.5 seconds

図 5: 調査結果からデザインした警告ポリシー．

表 2: 実験参加者データ (*は主に使用している歩行支援ツール)．
参加者

性別

年齢

視力

歩行支援ツール

際に得られた p 値 (∗∗ と ∗ はそれぞれ有意水準が 0.001 と 0.03 の

P1

女性

70

全盲

白杖

時に有意差が得られた結果を示す).

P2

女性

70

全盲

白杖

P3

男性

65

全盲

白杖

P4

男性

46

全盲

盲導犬*，白杖路をスーツケースから遠ざかる方向へ変えることが可能となる．

• 警告音を鳴らすタイミングも歩行者の経路に影響し，

P5

男性

42

全盲

盲導犬*，白杖

P6

男性

58

全盲

白杖

衝突の 2.5 秒前よりも衝突の 5 秒前に警告音を鳴らす
方が衝突回避に効果的である．

• 警告音における緊急度の違いが歩行者の経路に影響す
ることは確認されなかった．

かずに接近し続けているかどうかを判断することが可能となる．加えて，BBeep はスーツケースから 70cm 以内に障害物を発見した時は第三段階の警告音としてベルの音をユーザに向けて鳴らす．視覚障害者を対象とした評価実験

5.5 警告ポリシーのデザイン
上でまとめた知見に基づき，以下に示す三段階の警告音を鳴らす警告ポリシーをデザインした (図 5)．

( 1 ) 第一段階の警告音：ユーザと歩行者の衝突が 5 秒以内

を行う際は実験参加者に対して，第三段階の警告音が鳴った際は直ちに止まるように指示した．

6. 評価実験に起こる可能性がある時に鳴らされる警告音．警告パ

BBeep が視覚障害者と歩行者の衝突回避に有効に働く

ターン S5 及び S6 で用いた警告音 (緊急度：低) を使かを調査するため，本研究では 6 人の視覚障害者 (表 2) を用した．周りの歩行者に対して視覚障害者が進む道を

実験参加者として集め，国際空港で BBeep の評価実験を譲るように促す目的で用いる．

行った．BBeep は視覚障害者にのみ音声フィードバックを( 2 ) 第二段階の警告音：ユーザと歩行者の衝突が 2.5 秒以与える既存手法とは異なり，周囲の歩行者に対しても警告内に起こる可能性がある時に鳴らされるビープ音．警音を鳴らすことで，視覚障害者に安全な進路を提供する．

告パターン S3 及び S4 で用いた警告音 (緊急度：中) をそこで評価実験では，二つのベースラインシステム (ユー使用した．周りの歩行者に対して視覚障害者が進む道

ザのみに警告音を鳴らすシステム，警告音を全く鳴らさなを譲るように促す目的で用いる．

いシステム) を用意し，これらと BBeep を比較することで( 3 ) 第三段階の警告音：ユーザから 70cm 以内の距離に障BBeep の有用性を検証した．

害物（歩行者，机，壁など）が存在する場合に鳴らされる警告音．ビープ音とは全く種類の異なるベルの音を使用した．ユーザが衝突を回避するための最終警告として用いる．
一般的に緊急度の高いビープ音を聞いた際，聞き手は高6.1 コンディション
実験では以下の三種類の異なるインタフェースを持ったシステムを用意し，これらを比較することで BBeep の有用性を検証した．

い不快感を感じることが示されているが [6], [12]，本研究

スピーカインタフェース (BBeep)： 5.5 でデザインしたで行った調査では音の緊急度の違いによる歩行者への経路

警告ポリシーに従って警告音をユーザ (視覚障害者) と影響は確認できなかった．そこで BBeep では調査で使用

周囲の歩行者に向けて鳴らすシステム．警告音はスー

した三種類のビープ音の内，より不快感の少ない音としてツケースに取り付けられたスピーカを通して鳴らさ

緊急度が低い二種類のビープ音を使用する．二種類の音をれる．

用いることにより，ユーザは周りの歩行者が警告音に気づ© 2019 Information Processing Society of Japan

ヘッドセットインタフェース： BBeep と 同 じ 警 告 ポ リ

6情報処理学会 インタラクション 2019
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シーに従って警告音をユーザのみに鳴らすが，周囲のBlind Participant

歩行者に対しては鳴らさないインタフェース．警告音

Experimenter

はスピーカの代わりに骨伝導ヘッドセットを用いてユーザにのみ鳴らされる．
警告音なしインタフェース： 警告音を全く鳴らさないイ
ンタフェース．
また実験中は，警告音を鳴らすプロセスで得られる周囲のOur system

歩行者の位置情報及び将来位置予測結果を記録し，実験後の分析に使用した．

6.2 実験タスク

図 6: 視覚障害者による空港でのシステム評価実験．

実験では参加者に対して，片手で白杖を，片手でシステ
ムを使用しながら空港内を移動するタスクを与えた (図 6)．

定義し，システムが 5 秒以内に衝突する可能性があると移動するルートとしては，搭乗ゲートを挟む形で 20m ほど予測した歩行者の人数を数えた．実験では三種類のインタの長さがある直線のルートを使用し，特に搭乗を待つ乗客

フェースに対して，これら二つの評価尺度の平均，分散，で列が形成されているような混雑したゲートを選択した．

及び 95%信頼区間を計算した (表 3)．さらに警告音を鳴らす二つのインタフェース (スピーカインタフェースとヘッ

6.3 実験手順
実験ではまず初めに，実験の概要及び三種類のインタ
フェースについて説明した．次に参加者が警告ポリシー及ドセットインタフェース) をウィルコクソンの符号順位検
定 (有意水準：1%) を用いて比較した．

6.4.2 衝突率

びそれぞれのインタフェースについて慣れるために，シスさらに，衝突人数を衝突予測人数で割った値として，“衝テムを実際に使用するトレーニングセッションを 10 分か

突率” を定義した．これは衝突の危険性が検知された歩行ら 15 分程度行った．スピーカインタフェースを使用する者の内，実際に衝突する寸前までユーザと接近してしまっ際の警告音の大きさは全てのタスク及び参加者に対してた歩行者の割合を表す．衝突率が小さいほど，システムが固定したが，ヘッドセットインタフェースを使用する際の歩行者との衝突リスクを減らす際に有効だったと考える．

警告音の大きさは各参加者の好みに合わせて調整した．ま前述の二つの評価尺度と同様に，衝突率に対しても 95%信

た，トレーニングセッションでは、衝突予測を安定させる

頼区間とウィルコクソンの符号順位検定 (有意水準：1%)

ためになるべくスーツケースの向きをユーザの進行方向とを用いて評価を行った．

合わせるように指導した．

6.4.3 システムの主観評価

次に参加者は，システムを使用しながら直線のルートを全てのタスクが終了した後，実験参加者にそれぞれのイ

移動するタスクを合計五回 (スピーカインタフェース：二ンタフェースに関する主観評価アンケートを行った．表 4

回，ヘッドセットインタフェース：二回，警告音なしインに示したそれぞれの質問文に対し，同意するかどうかを七

タフェースを一回) 行った．それぞれのインタフェースの段階のリッカート尺度 (全く同意しない場合を 1，強く同

使用順序は参加者ごとにランダムに選択した．また参加者意する場合を 7) で回答する形で集計した．また参加者にをサポートするため，タスクを行う間は一人の実験者が対して 10 分程度のインタビューを行い，それぞれのイン

参加者の背後を歩いたが (図 6)，衝突の危険が差し迫った

タフェースの利点，欠点，改善案，及び空港以外のどのよ

時，若しくは参加者がルートから大きく外れた時以外は参うな場面でシステムを使用したいかを調査した．

加者に対してサポートは行わなかった．さらに実験中は周囲の歩行者の反応を記録するため，スーツケースの上面に6.5 結果GoPro を取り付け，撮影を行った．

6.5.1 定量評価結果

6.4 評価尺度

た．ウィルコクソンの符号順位検定を用いてスピーカイン

6.4.1 衝突人数と衝突予測人数

タフェースとヘッドセットインタフェースの比較を行った

表 3 に三つの評価尺度の平均及び 95%信頼区間を示し

ユーザが周囲の歩行者とぶつかる危険性がどれほどあっところ，衝突予測人数に関しては有意差が観測されなかったかを定量評価するために，本研究ではシステムから 70cm

たが (p = 0.8)，衝突人数においてはスピーカインタフェー以内の領域に侵入した歩行者の人数を “衝突人数” と定義スの方がヘッドセットインタフェースよりも有意に衝突人

し，システムの人物位置検出結果を用いて数えた．また，数の値が小さい (p = 0.005) という結果が得られた．さら衝突の危険性を持った歩行者の人数を “衝突予測人数” とに，衝突率においても同様の結果が得られ (p = 0.009)，ス© 2019 Information Processing Society of Japan7

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IPSJ Interaction 2019

INT19001
2019/3/6

表 3: 各評価尺度に対する結果．
衝突予測人数

衝突回数

衝突率

インタフェース

平均及び標準偏差95%信頼区間

平均及び標準偏差95%信頼区間

平均及び標準偏差95%信頼区間スピーカ

6.67 ± 3.75

4.55〜8.79

0.41 ± 0.76

0.00–0.85

0.08 ± 0.19

0.00–0.19

ヘッドセット5.91 ± 2.25

4.64–7.19

2.00 ± 1.35

1.23–2.76

0.37 ± 0.25

0.22–0.51

警告音なし

6.67 ± 2.05

5.03–8.30

3.00 ± 1.85

1.52–4.48

0.45 ± 0.21

0.28–0.63

表 4: アンケート項目と結果.
No.
Q1

Q2

Q3

質問項目

P1

P2

P3

P4

P5

P6

平均

標準偏差

中央値

スピーカインタフェースを使用した時，周囲の歩行者が自分に道を譲ってくれた．

4

6

7

7

5

4

5.5

1.26

5.5

ヘッドセットインタフェースを使用した時，周囲の歩行者が自分に道を譲ってくれた．

4

3

2

3

4

4

3.33

0.75

3.5

スピーカインタフェースを用いることで空港内を快適に移動することができた．

7

4

5

6

6

5

5.5

0.96

5.5

ヘッドセットインタフェースを用いることで空港内を快適に移動することができた．

7

4

3

6

6

6

5.33

1.37

6

スピーカインタフェースは周囲に歩行者があまりいない環境でも有用である．

5

2

6

6

6

4

4.83

1.46

5.5

ヘッドセットインタフェースは周囲に歩行者があまりいない環境でも有用である．

5

2

4

5

6

4

4.33

1.25

4.5

ピーカインタフェース (BBeep) は衝突の危険性を持った歩が得られた: A1:「スピーカシステムの利点として周りの行者との衝突を回避をする際に有効であることがわかった．

歩行者が自分に道を譲ってくれるという点があげられる」

6.5.2 ビデオを用いた観察結果(P5); A2:「自分が接近していることに周囲の歩行者が気スーツケースに取り付けられた GoPro によって撮影さづき，自分に通り道を与えるために移動してくれた」(P4);

れた映像を分析したところ，実験参加者がヘッドセットイ

A3:「スピーカインターフェースの最大の利点は警告音をンタフェースや警告音なしインタフェースを使用しながら聞いた歩行者が自分の進行方向から退いてくれる点であ移動する際は，参加者の存在に気づいていない歩行者が参る」(P3)．一方参加者は，ヘッドセットインタフェースに加者と衝突寸前まで接近してしまうことが場面が多く観察

ついて周囲に警告音を鳴らさない点を評価した: A4:「ヘッされた．参加者の存在に気づいていない歩行者として，会

ドセットインタフェースはプライベートである点が良い」

話をしている人，飛行機に搭乗する列に並んでいる人，空(P1). しかしながら，参加者は以下に示すように，ヘッド

港内の電光掲示板を眺めている人などユーザを視界に捉え

セットインタフェースを使用した際に周囲の人間が道をていない人が多くみられた．一方スピーカインタフェース

譲ってくれなかった点を欠点として指摘した: A5:「周囲のを使用している場合，前述のようなユーザの存在を視認し人間が自分に気づいてくれなかったため，スピーカの代わていない人たちも，警告音を鳴らされたことでユーザの存りに自分で声をかけて道を開けてもらうように頼む必要が在に，気付き参加者に道を譲る，というシーンが多く観察あった」(P4); A6:「ヘッドセットインタフェースは静かでされた．

ある点で優れているが，周囲の注意を得られない点が欠点

しかしながら，スピーカインターフェースを使用していである」(P2)．

る際にも，五人の歩行者がスーツケースから 70cm 以内の参加者はスピーカインタフェースの有用性は周囲の環境領域に侵入した．ビデオを用いた観察の結果，侵入してきに依存すると回答し，空港以外にも一般に混雑した環境やた理由として，(1) 歩行者がヘッドホンをつけており警告

公共エリアではスピーカシステムは有用であるという意見

音が聞こえなかった，(2) ユーザが急に進行方向を変えた，が得られた: A7:「より混雑した環境ではスピーカインタ(3) 歩行者は視覚障害者の存在に気付いて道を譲ろうとしフェースがより効果的なものになる」(P1); A8:「スピーカ

たが壁などに阻まれて避けるスペースが十分になかった，

インタフェースは食料品店やショッピングモールといったという三つの理由を確認した．

公共の場所でも有用だと思う」(P5)．加えて，人が少ない

6.5.3 主観評価結果

環境でもスピーカインタフェースを使用したいという意見

アンケート結果を表 4 に示した．4 人の参加者が，スピーも得られた: A9:「スピーカインタフェースは人がいない

カインタフェースを用いることで周囲の歩行者が自分に道ときは警告音を鳴らさず，衝突の危険がある時のみ警告音を譲ってくれたと回答した (Q1)．一方，その他の質問項目を鳴らすため，人が少ない環境でも有用である」(P3)．しに関してはそれぞれ，二つのインタフェース (スピーカイ

かしながら以下に示すように，静かな環境ではスピーカイ

ンタフェースとヘッドセットインタフェース) に対してほンタフェースを使うのは好ましくないという意見も得られ

ぼ同じような回答が得られた．

た: A10:「空港のような場所ではスピーカインタフェース

インタビューでは以下に示すように，BBeep を使用するを使用したいが，もし静かにいるように求められる環境にことで周囲の視聴者が自分に道を譲ってくれたという意見

自分がいた場合は，スピーカインタフェースは使用しない」© 2019 Information Processing Society of Japan8

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IPSJ Interaction 2019

INT19001
2019/3/6(P4); A11:「空港や駅などの公共の場所はスピーカインタ

なったアンケートにおいて BBeep は周囲に警告音を鳴ら

フェースを使うに適した場所だと思うが，病院や図書館とすにも関わらず，空港内を快適に移動することができたか

いった静かな環境ではスピーカインタフェースを使いたくという質問項目 (Q2) について参加者は BBeep とヘッドない」(P2).

セットインタフェースの両方にほぼ同じ点数をつけた．しシステムの改善案として二人の参加者から，システム

かしながら，周囲に人が少ない状況で BBeep を使用する

は警告音を鳴らすだけでなく周囲の状況を説明する機能

ことについては賛否両方の意見が得られた．ある参加者かを持っているとより有用である，という意見が得られた:

らは，BBeep は周囲の人と衝突する危険がない限り警告音

A12:「スピーカインタフェースの効果は感じるが，周囲のを鳴らさないため人が少ない環境でも有用であるというコ状況をヘッドセットを通して教えてくれるシステムがある

メント (A9) が得られた反面，ある参加者からは，病院やとより便利である」(P3); A13:「歩行者が近づいてきてい図書館など静かに過ごすように求められる環境では BBeep

る，前方に歩行者が立っている，といったように周囲で何を使用したくないというコメント (A10, A11) が得られた．

が起こっているのかを把握したい．例えば，スピーカは周囲の人に向けて警告音を鳴らし，ヘッドセットはユーザに

7.3 課題と今後の発展向けて周囲で何が起こっているのか説明する，といったシ

7.3.1 警告回数の削減

ステムがあるとより有用である」(P2).

7. 議論
7.1 衝突回避支援システムとしての有用性

ヘッドセットインタフェースに関して実験参加者から，周囲の歩行者の注意を引くことはできないが静かである点は評価する，というフィードバックが得られた (A4 及びA6)．これらのフィードバックは，ユーザに歩行者と衝突

定量評価の結果から，BBeep を用いることでユーザと歩しない経路を提供する機能を保ちつつ，音を鳴らす回数を行者の衝突回数を大幅に低減可能であることが確認された．

減らすことが重要であることを示している．一方で実験にBBeep とヘッドセットインタフェースを比較した際，衝突

おいてスピーカインタフェースを使用する際，視覚障害者

予測人数について有意差は確認されなかったが，衝突人数の存在に気付いていたがすぐに回避できなかった歩行者に及び衝突率については BBeep 使用時の方がヘッドセットイ

対してもシステムが警告音を鳴らしてしまう，という場面

ンタフェース使用時よりも有意に少なかった．二つのインが何度か観察された．これらの問題に対する解決策として，

タフェースは同じポリシーで警告音を鳴らすが，その警告

歩行者の顔向きや視線を検出する技術 [20] を用いて歩行者音を届ける対象 (BBeep はユーザ及び周囲の歩行者，ヘッがユーザを視認しているかを識別し，識別結果をもとに警ドセットインタフェースはユーザのみ) が異なる．この結告音を鳴らす判断を行うという解決策などが考えられる．

果から，警告音をユーザと周囲の歩行者の両方へ向けて鳴

7.3.2 警告音およびシステムの社会受容性に関する調査らすことにより，ユーザのみに警告音を鳴らした時よりも，提案システムの社会受容性を高めていくためには，ユー

歩行者との衝突の危険性が少ない経路をユーザに提供可能

ザだけでなく周囲の歩行者がシステムに対して抱く印象となることが確認された．また，ビデオを用いた観察結果を調査することも重要となる．しかしながら，本研究で行からもこれらの結果を裏付ける結果が得られた．空港内をなった二種類の実験（警告音のデザインに関する調査，視移動する実験参加者は自身の存在を認識していない歩行者

覚障害者による評価実験）では，システムが歩行者とユーと頻繁に遭遇したが，BBeep を使用することによりそのザの衝突回避に有効かどうかを調査することに焦点を当て

ような歩行者に対しても自身の存在を知らせ，ユーザが進たため，ビープ音や提案システムに対して歩行者側が抱くむ経路を譲ってもらうように促すことが可能になった．ま印象に関する調査は行わなかった．今後は，歩行者側の印

た，アンケート (Q1) 及びインタビュー結果 (A1–A3) から象にも焦点を当てて警告音やシステムの評価実験を行うこも，BBeep に対して歩行者との衝突回数を大幅に減らすことで，より社会受容性の高いシステムをデザインしていきとができる点を高く評価したフィードバックが得られた．

たい．

7.3.3 さらなる発展
7.2 BBeep が有用となる場面

本実験では BBeep が歩行者との衝突回避に有効である

本研究ではユーザと歩行者の衝突を回避するだけでなかを直接検証するために，直線のルートを移動するタスク

く，システムの社会受容性を保つことを目的に，BBeep ののみを与え，視覚障害者へのナビゲーションが必要となる

警告システムを及び警告ポリシーを提案した．視覚障害者

ような複雑なルートを移動するタスクは与えなかった．しに BBeep を使用するタスクを与えたところ，実験参加者

かしながら，視覚障害者が自力で外出を楽しむためには，

からは混雑した公共のスペース (空港，駅，ショッピング

複雑なルートに沿って目的地へ移動すること，周囲の状況

モールなど) では BBeep を使用したいというフィードバッ

を把握することなど，さらなる支援が必要となる．実際，

クが得られた (A7, A8, A10, 及び A11)．また実験後に行参加者（P2，P3）からは警告音を鳴らすだけでなく周囲の© 2019 Information Processing Society of Japan9

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2019/3/6

状況に関する情報が知りたいという意見が得られた．一つの解決策として，システムのセンシング結果（歩行者との[3]

距離や衝突の危険度など）をビープ音のパラメタに反映させることで，ユーザも周囲の状況をより詳細に把握可能にするシステムが考えられる．また他の改善案として，P2 とP3 が提案した BBeep と周囲の状況をヘッドセットを通じ[4]てユーザに知らせる機能を組み合わせたシステムが考えられる（A12，A13）．今後は，視覚障害者向けナビゲーショ[5]ンシステム [1], [14] や周囲の情報をフィードバックするシ
ステム [16] と BBeep を効果的に組み合わせる手法，イン[6]

タフェースを検討して行きたい．また，周囲の状況に関してより多くの情報をユーザへフィードバックすることにより，ユーザ自身が衝突の回避行動を取るべき状況（高齢者[7]や大きな荷物を持った歩行者のように，歩行者が容易に道を譲ることができない状況など）にも対応可能なシステムへと発展させていきたい．

8. まとめ[8][9]

本研究では視覚障害者が混雑した環境を移動する際，ユー
ザと周囲の歩行者両方に対して警告音を用いて衝突の危険[10]

性を通知することで，歩行者と衝突しない経路をユーザに提供するシステム (BBeep) を提案した．BBeep は歩行者のトラッキング及び将来位置予測をリアルタイムに行うこ[11]とによりユーザが歩行者と衝突する危険性を予測し，衝突する危険性が予測された時のみ警告音を鳴らす．これにより社会受容性を保ちつつ，かつ歩行者との衝突を回避する[12]

ことが可能となる．本研究では様々な警告パターンに対す
る歩行者の反応を調査し，ユーザと歩行者の衝突回避に効[13]

果的な警告音の鳴らし方をデザインした．さらに本研究は
実環境 (国際空港) において視覚障害者によるシステムの評[14]

価実験を行い，その有用性を検証した．評価の結果，BBeepを用いることで歩行者との衝突回数を大幅に低減可能であ[15]ることを確認した．さらに実験参加者からは，BBeep は空
港以外にも駅やショッピングモールなど混雑した公共のス[16]

ペースでは有効であるというフィードバックが得られた．
今後は顔向き検出などのコンピュータビジョン技術を衝突予測に組み込み，警告音を鳴らす回数を減らすことで，[17]

BBeep が有効に働く場面をさらに拡大していきたい．
謝辞 本研究は JST CREST (JPMJCR14E1)，JST AIP-PRISM (JPMJCR18ZG)，NSF NRI award (1637927)，NI-[18]

DILRR (90DPGE0003)，Uptake (CMU ML for Social
Good fund)，清水建設の支援を受けた．

[19]

参考文献
[1]

[2]

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© 2019 Information Processing Society of Japan[20]

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10