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

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2020/3/9

ヒートマップを利用したバリア情報表現手法の基礎検討
奥川 和希1

大和 佑輝2呉 健朗2大河原 巧1

村山 優子3

宮田 章裕1,a)

概要：我々の生活空間には，車椅子利用者やベビーカーといった移動弱者の移動を妨げるバリアが多数存在している．移動弱者が円滑な外出を行うために，バリアフリーマップの作成や，バリアを通過する際の人間の動きから，バリア情報を推定する研究等が多く行われている．我々も，健常者の歩行データからバリア情報を推定する研究を行ってきた．歩行データはユーザが歩くだけで収集することができるため，収集されるデータは大量になる．しかし，既存のバリアフリーマップは，バリア情報を点として地図上に表示しているため，大量のバリア情報を表示すると，地図が点で埋め尽くされ，ユーザがバリア情報を直感的に把握することが難しくなるという問題がある．この問題を解決するために，本稿ではヒートマップを利用したバリア情報表現手法を提案する．これは，バリアが存在する確率をヒートマップ形式で表示するものである．

1. はじめに

2.2 節ではバリア情報の可視化に関する研究事例を説明する．

我々の生活空間には，車椅子利用者やベビーカー利用者といった移動弱者の移動を妨げるバリアが多数存在してい

2.1 バリア情報の収集に関する研究事例

る．例えば，上るのが困難な急な坂道や階段を上がらない

バリア情報の収集に関する研究事例は，人がバリアの種と入ることができない施設等が存在する．このような施設類を判断するアプローチと機械がバリアの種類を判断するに行く際，多くの移動弱者は移動計画を立てることが多い．

アプローチに大別できる．

移動弱者が移動計画を立てやすくなるためには，事前にバ

2.1.1 人がバリアの種類を判断するアプローチ

リア情報を把握することが必要である．移動弱者が事前に行政や公共機関が提供するバリアフリーマップは，一般バリア情報を入手する手段の一つにバリアフリーマップが的に知識のある専門家が現地まで赴きバリア情報を収集すある．バリアフリーマップの作成には広範囲のバリア情報るというアプローチがとられる．[1] は，施設を訪れた人が必要であるが，人が自ら収集するとコストが高くなるとが，車椅子利用者がその施設にアクセスできるかどうかをいう問題がある．この問題を解決するために，我々は健常車椅子利用者向けの地図に自由に投稿できるサービスで歩行者の歩行データ（加速度・角速度等）を Deep Learning

ある．

で分析することによってバリア情報を推定する研究を行っ

2.1.2 機械がバリアの種類を判断するアプローチている [2], [3], [4]．先行研究によって収集されるバリア情[2] は，健常者のポケットに入れたスマートフォンで加速報は大量であるため，地図上に表示するとユーザがバリア度の計測を行い，得られたデータを機械学習で分析するこ

情報を直感的に把握することが難しいと考えられる．ユーとによってバリアの種類を推定する事例である．[3] は，屋

ザが大量のバリア情報を直感的に把握できるようにするた

内と屋外とで手法を変えることにより，高精度でバリアのめに，我々はヒートマップを用いたバリア情報表現手法を種類を推定する事例である．[4] は，バリア歩行時の加速度提案する．

測定における最適サンプル長を考察している事例である．

2. 関連研究2.1 節ではバリア情報の収集に関する研究事例を説明し，[5], [6] は，車椅子に取り付けたデバイスによって車椅子移動時の加速度データを計測することで，バリアの種類を推定する事例である．[7] は，車椅子に加えて上腕部にも装着した加速度センサで計測したデータを利用して，荒い路面

123a)

日本大学 文理学部
日本大学 大学院総合基礎科学研究科
津田塾大学 数学・計算機科学研究所
miyata.akihiro@acm.org© 2020 Information Processing Society of Japanや急な傾斜・緩い傾斜を推定する事例である. [8] は，ズボンの前ポケットに入れたスマートフォンで計測した加速度データから抽出した平均値，標準偏差，ピーク間距離など

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2020/3/9の TD 特徴量を，ロジスティック回帰などの機械学習手法で分析して，歩く，走る，階段を上る，階段を下りる， 座る，直立するという 6 つの行動の識別を行う事例である.

2.2 バリア情報の可視化に関する研究事例
図 1 システムの全体像[5], [6] では，GooleMap 上でバリアが存在する位置にピンを打つことでユーザにバリア情報を提供している．[10]は，バリアフリー情報を 3 次元地図として提供している事

マップを用いて可視化する手法を提案する．これはバリア例である．[11] は，OpenStreetMap を用いて大学内のバリの座標（緯度経度）とバリアが存在する確率をヒートマッ

アフリー状況を可視化した事例である．

プ形式で地図上に可視化するものである．ヒートマップを

3. 研究課題
我々の生活空間には，階段，段差，急坂といった移動弱者の移動を妨げるバリアが多数存在している．移動弱者は，外出する際に円滑な移動を行うために移動計画を立てることが多い．移動計画を考える際には，事前にバリア情報用いて大量の情報を可視化するアプローチは，色の分布を俯瞰することでユーザが大量の情報を直感的に把握できることから，我々の研究課題においても一定の効果があることが期待される．

5. 実装を把握している必要がある．バリア情報を把握する手段とシステムの全体像を図 1 に示す．

して，バリアフリーマップが存在する．バリアフリーマッ

本システムは，歩行データを収集する収集部と，バリアプの作成には広範囲のバリア情報が必要である．バリア情の種類を推定する推定部と，バリア情報を地図上に表示報の収集を支援する研究が数多く行われているが，問題がする可視化部に分かれる．収集部では，スマートフォンを存在する．[1] のような人が現地に赴いてバリア情報の収用いてバリアを歩行する際の緯度，経度，3 軸加速度およ集を行うアプローチはコストが高く，広範囲のバリア情報び 3 軸角速度データを収集する．推定部では，収集部でを集めることは困難である．バリア情報収集時のコストを収集した歩行データを Deep Learning を用いて分析し，バ低減させるために，歩行者の加速度データからバリアの種リアの種類を推定する．今回の実装では平地と，段差（上類を推定する研究が行われている [5], [6], [7], [8]．我々もり），段差（下り），階段（上り），階段（下り），急坂（上健常歩行者の加速度データから，バリア情報の種類を推定り），急坂（下り）の 6 種類のバリアを推定する．推定さする手法を提案してきた [2], [3], [4]. 歩行者の加速度デーれたバリアの種類を歩行データの位置情報に関連づけ，バタは人が歩くだけで収集できるので，先行研究で収集されリア情報を生成する．可視化部では，推定部から得られるバリア情報は大量となる．バリアフリーマップを作成す

るバリア情報を地図上に表示する．地図上に情報を表示

るには，収集したバリア情報を地図上に表示する必要があする際に，OpenStreeMap を用いている研究がある [11].

る．歩行データからバリア情報を収集し，バリア情報を地OpenStreetMap は自由に編集，公開することができる地図上に表示する研究が行われているが，問題が存在する．

図であるため，今回の実装では OpenStreetMap にバリア[5], [6] の方法で大量のバリア情報を可視化する場合，大量情報を表示する．のピンが地図を埋め尽くしてしまい，ユーザがバリア情報を直感的に把握することが難しくなることが考えられる．

[10] は，3D モデルの作成にコストがかかるため，大量のバリア情報を表示することは難しい．

以降、推定部で推定されたバリア情報を OpenStreetMapに表示するための手順を説明する.
第一に，収集したバリア情報の緯度，経度に対して，凝集型階層的クラスタリングを行い，クラスタ間距離が一定の以上を踏まえ，我々は大量のバリア情報をユーザが直感閾値 0.001 未満で隣接しているクラスタを結合する．クラ的に把握できるように地図に表示することを研究課題とスタ間距離の算出には ward 法を用いる．この閾値は仮にする．

決めているものであるため，今後検討していく予定である．

4. 提案手法

第二に，クラスタごとの重心座標を算出する．求まった
クラスタ n の重心座標を cn とする．

大量の位置関連情報を表示する手法として，ヒートマッ

第三に，クラスタごとに所属しているデータのうち，バプが存在する．ヒートマップとは，数値データを色の強弱リアと判定されたデータの割合を算出する．求まったクラによって表現する手法である．ヒートマップを用いて可視

スタ n の割合を pn とする．

化をすることによって，大量の情報を表示しても，ユーザ第四に，pn をもとに，クラスタごとに地図に表示する

は色の分布を俯瞰することで大量の情報を直感的に把握際の色を決定する．決定された色を qn とする．具体的にすることができる．以上から，大量のバリア情報をヒート

は，pn の値が高いほど赤く，低いほど青くなるように決定© 2020 Information Processing Society of Japan277

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参考文献
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[1]

図 2

本手法によって作成されたバリアフリーマップ

する．
最後に，地図上の cn の位置に，qn の色を表示させる．
本手法によって作成されたバリアフリーマップを図 2 に示す．図 2 中で赤く表示されている場所はバリアが存在する確率が高いことを表しており，青く表示されている場所はバリアの存在する確率が低いことを表している．

6. 検討事項
現在の実装ではバリアの種類に関わらず，1 種類のバリア情報しか表示できていない．ユーザによって移動の障害となるバリアの種類は異なるので，バリアの種類ごとに表示できる方法を検討する．また，バリア情報をクラスタリングする際に用いている閾値は，仮に決めているものである．今後検証を行い，ユーザが見やすく，誤ったバリア情報が表示されていないような適切な閾値を決定する必要がある．今回の実装では平地と，段差（上り下り），階段（上り下り），急な坂（上り下り）の 6 種類のバリアを推定している．この 6 種類のバリアは我々が車椅子での移動を妨げるバリアとして考えたものであるため，移動弱者にとって必要なバリア情報を全てカバーできているかが分からな
い．今後，移動弱者の方々にヒアリングを行うなどして，表示されているバリア情報が妥当であるかどうか確認する必要がある．

7. おわりに
我々は健常歩行者の加速度データから，バリア情報を推定する手法を提案してきた．本稿では，収集した大量のバリア情報をユーザが直感的に把握できるように地図に表示するために，ヒートマップを用いてバリア情報を可視化した．今後は，提案手法の改良を行うとともに検証実験を行い，本システムの有効性について検証していく予定である．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP19H04160 の助成を受けて行われた．

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