エッジAIで高精度画像認識
組み込み市場では，運用コストやセキュリティー，リアルタイム性などの問題から，エッジ（端末側）で単独処理できる「エッジAI」が期待されている．その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら，デバイスが高価格，実装が難しいという問題点があった．そこで，我々は，低価格のデバイスをターゲットにし，推論アルゴリズムを解析することで，効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装，処理を最適化することで，低消費電力で高速な推論処理を実現している．
道に迷いやすい人と，1度で道順を覚えて目的地に移動できる人がいる．道に迷わない空間把握能力の高い人は，実空間においても，VR空間においても，同じように目的地まで迷わず行ける傾向がある．このような人は，どのように視覚情報を得て，道順を記憶し，移動しているのだろうか．これまでの研究で，この点について詳細は明らかではない．そこで本研究では，看板等のある都市部の街並みを模したVR空間内を移動し，目的地まで到達する間の視線を検討した．また，心理的指標の1つとして，移動中の心拍数の変化についても検討した．将来的には，実空間においても，記憶に残りやすい街並みや，空間を移動しながら行う探索型の教育コンテンツやゲームのVR空間において，迷わず進める空間作りの1つの基礎データとなることを期待し，本研究を行った．
目的
空間把握能力が優れている場合，どのような視覚情報を得ているのか，詳細には明らかではない．本研究では，看板等のある都市部の街並みを模したVR空間内を移動し，目的地まで到達する間の視線を検討した．また，移動中の心拍数の変化についても検討した．
方法
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結果
移動時間
- 移動時間は，経路2，経路3，経路1の順で長かった（P<0.01)．
- 各経路とも，試行を行う毎に移動時間が減少する傾向が示された．
- 経路2において，遅い人と早い人を比較すると，早い人は1回目の試行で道順を記憶し，移動が早くなるのに対し，遅い人は，あまり時間短縮はできない傾向があった．2回目，3回目では遅い人と早い人に有意差あり（P<0.05)．
心拍数
- 心拍数は，安静時には有意差は示されなかったが，移動中は，遅い人の方が増加した（P<0.05)．
視線分布
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まとめと今後の展望
- 移動時間の短い人は，短時間に位置を把握する傾向があり，特に難易度の高い経路2で，遅い人との違いが示された．
- 心拍数は，遅い人が増加傾向にあり，道順に不安があることが，心拍数の増加の一因としてあげられる．
- 移動時間の短い人では，視線分布が分散しており，空間内にある情報をより多く得ようとしている可能性が示された．
- 迷わない空間作りには，視線を集める特徴的なものの設置が必要と推察された．
- 空間把握能力の高い人では，ビルの屋上等に配置された看板等も確認する人が多いが，道に迷いやすい人は，視線の範囲が比較的狭い範囲集中しているため，街並みであれば，自然と視野に入る範囲に何らかの目印が必要と考えられる．
論文
「The relationship between spatial cognition and gaze distribution in virtual reality space」(2019)『Journal of Physical Fitness and Sports Medicine』Vol.8, No.6p.389.
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