論文の概要: OpenZilo: An Open Smart-Ring Platform for Human-Centric Sensing and Interaction with Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03410v1
- Date: Mon, 02 Nov 2026 16:36:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 04:46:11.252283
- Title: OpenZilo: An Open Smart-Ring Platform for Human-Centric Sensing and Interaction with Robots
- Title（参考訳）: OpenZilo:人間中心のセンシングとロボットとのインタラクションのためのオープンなスマートリングプラットフォーム
- Abstract要約: リングは、マイク、慣性測定ユニット、光胸腺撮影、皮膚温度センサーを統合する。
我々は,7つの動作モードを特徴付けるとともに,10人の参加者による音声とジェスチャーの制御を評価する。
さらに、シミュレートされたイベント通知を用いて、生理的イベントトリガーロボットの相互作用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.02085609854953
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wearable robot interfaces must connect user input to timely physical action. We present the proposed platform, an open smart-ring platform for studying this connection across task stages. The ring integrates a microphone, an inertial measurement unit, photoplethysmography, and skin-temperature sensing. Its software architecture separates acquisition, event interpretation, interaction policy, and robot execution. We characterize seven operating modes and evaluate speech and gesture control with 10 participants. Across five commands and 250 trials per modality, speech and gestures achieved task success rates of 90.4% and 88.8%, respectively. Recognition accuracy exceeded task success for both modalities. Gaussian hidden Markov models achieved higher accuracy than a support vector machine across three vocabulary sizes, with longer scoring times. Following a shared spoken task start, gesture-based adjustments had shorter median response times than speech. Whole-task success was 70.0% with gestures and 64.0% with speech. We further examine physiological-event-triggered robot interaction using simulated event notifications. Mean notification-receipt-to-arrival times were 11.71 s for the robot and 9.20 s for an on-site person. These descriptive findings support evaluating wearable robot interfaces through both recognition and physical outcomes, with timing measures appropriate to each task stage.
- Abstract（参考訳）: ウェアラブルロボットインターフェースは、ユーザの入力をタイムリーな物理的なアクションに接続する必要があります。
提案するプラットフォームは、タスクステージ間でこの接続を研究するためのオープンなスマートリングプラットフォームである。
リングは、マイク、慣性測定ユニット、光胸腺撮影、皮膚温度センサーを統合する。
ソフトウェアアーキテクチャは、取得、イベント解釈、インタラクションポリシー、ロボット実行を分離する。
我々は,7つの動作モードを特徴付けるとともに,10人の参加者による音声とジェスチャーの制御を評価する。
5つのコマンドと250のトライアル、スピーチ、ジェスチャーがそれぞれ90.4%、88.8%のタスクの成功率を達成した。
認識精度は両モードのタスク成功を上回った。
ガウスの隠れマルコフモデルは、3つの語彙サイズの支持ベクトルマシンよりも精度が高く、スコアリング時間が長くなった。
共有音声タスク開始後、ジェスチャーに基づく調整は、音声よりも中央値の応答時間が短かった。
全タスクの成功はジェスチャーで70.0%、スピーチで64.0%であった。
さらに、シミュレートされたイベント通知を用いて、生理的イベントトリガーロボットの相互作用について検討する。
平均通知-受信-到着時間は、ロボットで11.71秒、オンサイトで9.20秒であった。
これらの記述的発見は、各タスクステージに適切なタイミングで、認識と身体的結果の両方を通してウェアラブルロボットインタフェースを評価することを支援する。
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