Life Pattern Management based on Networked Robots

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本研究では,覚醒と睡眠を中心とする人の生活パタンを観測し管理するシステムの構築を行った.人の生活パタンは体内時計(以下Biological rhythm)の影響を大きく受け,このリズムは脳視交叉上核で動作し自律神経系の活動等を通して表出すると考えられる.そこで,本研究ではまず,Biological rhythmの推定と起床信号の送信が可能な腕時計型のウェアラブルデバイス(BRAC4 : Biological Rhythm-based Awakening Controller 4)を開発した.また,BRAC4では,加速度センサを搭載したことで人の起床・入眠タイミングの学習を行い,個人に適応した脈波変動パタンを学習することでBiological Rhythm推定精度を向上した.また,これらのBRAC4から得られる生体情報はBluetooth経由でメインコンピュータからリアルタイムに遠隔で利用可能であり,データ履歴を蓄積・解析することが可能となった.また,また,人のBiological rhythmに影響を及ぼす起床・入眠時期や運動などの活動に関する行動を画像認識により識別する機能をメインコンピュータに実装することにより,生体情報によるユーザの内部状態の推定結果と,ユーザの行動および状態との対応付けによるパタン認識精度の情報を実現した.以上のことから推定されるBiological Rhythmパタンに基づき,任意のタイミングにて起床時期のコントロールを行うことが可能なシステムを構築した.また,起床時期と起床後の身体平衡機能および起床後のBiological Rhythm変化との関係を実験的に調べることにより,BRAC4により推定可能なBiological Rhythmの高い値を示す時期に起床させることが適切であることが示唆された.