
画像処理による人の顔、手などの把握と、音声処理も併用した密接なコミュニケーションによる能動的問いかけで人の状況を認識し高精度な生活ログの把握を可能とする。データーマイニングで、ログ間の関連性を発見できる。また人とロボットとの接触(手渡し、握る)時のみ安全度を高めゆっくりと支援、それ以外は低い安全度で高速な処理をする。

従来技術の生活ログは、センサによる受動的な獲得のみ。能動的に確認する機能を持たづ精度が落ちる。
キーボードからの入力は、SWのON/OFFのみが従来のログ。また、生活ログの間の関連は決め打ち的なため、予兆をつかむことが難しい。人との接触が前提では支援する機能がうまく動作せず、時間がかかりすぎる。本技術は、それらの点を改良した。
2)生活ログの間の関連は決め打ち的なため、予兆をつかむことが難しい。予想が外れる。
3)人との接触が前提では支援する機能がうまく動作しない。時間がかかりすぎる

1)画像処理による人の顔、手などの把握と、音声処理も藤堂した密接なコミュニケーションによる能動的問い合わせで、人の状況を認識し高精度な生活ログの把握を可能とする。
2)高精度できめ細かい生活ログによるデーターマイニングで、ログ間の関連性を発見できる。
3)人とロボットとの接触(手渡し、握る)時のみ安全度を高めゆっくりと支援、それ以外は低い安全度で高速な処理=>全体として高速で安全な物理的支援が可能となる。

・高精度な生活ログを用いた状況に応じた自然で妥当な情報支援、情報推薦機能、マーケティングへの利用=>特に独居高齢者向きの見守りシステム、介護予防、健康管理、リハビリのための支援システム
・精度が高く、きめ細かい生活ログによる、ログ間の関連性の発見(マーケティング利用)、事前の予兆検出、的を得た支援、情報推薦、リハビリ支援
・生活支援ロボット(人と空間を共有する支援ロボット)、リハビリ支援ロボット
当日配布資料(2.50MB)
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