人々との身体的なインタラクションを行う小型ロボットのための慣性センサを用いた個人同定手法の確立(ユーザ状態推定,<特集>人とエージェントのインタラクション論文)

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概要

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本論文では,人々との身体的なインタラクションを行う小型ロボットのための,慣性センサの履歴情報から対話相手を同定するための手法を提案する.家庭内や高齢者施設において,人々とのインタラクションを行うデバイスとして小型ロボットの利用が進んでいる.そのような環境下において,人々とより自然な対話を行うためには,個人同定技術が重要となるが,小型ロボットはハードウェアの特性上,高性能なセンサや計算機を搭載することが困難であり,また身体的なインタラクションを行っている際には対話相手そのものをセンシングすることも難しい.そこで本論文では,小型ロボットでも広く利用されている慣性センサの履歴情報を用いて個人を同定する手法を提案する.実験の結果,提案手法を用いることで,身体的なインタラクションを通じて15人のユーザを,およそ30秒以内に平均86%の精度で判別できることが示された.
2012-01-01

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