クラスタリングを用いた生活パターン推定による聴導犬ロボットの効率的ユーザ探索

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タイトル別名
  • Efficient Hearing-Dog-Robot Searching for User Using Life Pattern Clustering
  • クラスタリング オ モチイタ セイカツ パターン スイテイ ニ ヨル チョウドウケン ロボット ノ コウリツテキ ユーザ タンサク

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抄録

<p>聴導犬は，聴覚障害者であるユーザを探し，重要な生活音の発生を身体接触によって迅速に伝達するが，その実働頭数は非常に少ない．その問題解決の1つとして，現在，聴導犬ロボットが提案されている．古田らは，聴導犬ロボットが行うユーザ探索において，過去の探索データからユーザの生活パターンを推定し，それを活用することを提案した．この提案の目的は，ロボットがより迅速にユーザを発見することである．しかしながら，古田らの生活パターン推定方法は，過去の探索データの不足や偏りに対して脆弱と考えられる．そこで，本稿では，過去の探索データをクラスタリングして，適当な確率分布として生活パターンを推定する方法を提案する．提案手法では，クラスタリングにディリクレ過程混合モデルを採用した．実験として，一定の生活パターンを持つユーザをシミュレーション環境上に設定し，聴導犬ロボットがユーザを発見するまでに要した探索時間を評価した．実験の結果，古田らの従来手法に比べ効率的な探索を示す結果が得られた．</p>

収録刊行物

  • 知能と情報

    知能と情報 32 (5), 860-865, 2020-10-15

    日本知能情報ファジィ学会

参考文献 (4)*注記

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