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【24h】

Qualitats- und Sicherheitskriterien bei unaufdringlichen hauslichen Mobilitats-Assessments mit Hilfe mobiler Serviceroboter

机译:在移动服务机器人的帮助下,不引人注目的Mobilitat评估的质量和安全标准

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摘要

Ein neuartiger Ansatz zur sicheren Durchfuhrung und qualitativen Bewertung von Assessment-Tests in hauslichen, unuberwachten Umgebungen und Situationen unter Einsatz mobiler Service-Roboter wird vorgestellt. Dem prasentierten Ansatz liegt die Idee zugrunde, dass klassische klinisch-geriatrische Assessment-Tests, insbesondere aus dem Bereich der Mobilitat, in eine Reihe von Komponenten unterteilt werden konnen, welche im taglichen, hauslichen Leben mehrfach, wenn auch unstrukturiert, ausgefuhrt werden. Diese Komponenten werden im Alltag getrennt voneinander mit Hilfe von Sensoren gemessen und spater zu vollstandigen Assessment-Tests kombiniert. Damit Arzte die Qualitat der durchgefuhrten hauslichen Assessments bewerten konnen, werden Qualitatskriterien fur die verschiedenen Komponenten definiert und wahrend der Datenaufzeichnung durch den Roboter erfasst. Im Rahmen des Papers werden beispielhaft Qualitatskriterien fur den Timed Up&Go Assessment-Test vorgestellt. Der Ansatz wird im Rahmen eines Experimentes in einem Living Lab unter Verwendung ausschliesslich ambienter Sensoren, insbesondere eines Laser Entfernungsmessgerates, welcher auf einem mobilen Service-Roboter angebracht ist, evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgestellten Qualitatskriterien zur Bewertung von Sensor-Daten hinsichtlich der Assessment-Qualitat genutzt werden konnen und Datensatze mit geringem Informationsgehalt ausfiltern. Da mobile Service-Roboter bei der Durchfuhrung von Assessments jedoch auch eine potentielle Stolperfalle und damit ein Sicherheitsrisiko darstellen, wird ausserdem der Aspekt der Sicherheit wahrend Assessments betrachtet. Basierend auf den wahrend des Experimentes gesammelten Daten wird ein neuartiger Ansatz zur sicheren Navigation mobiler Service-Roboter in hauslichen Umgebungen vorgesellt, welcher den bereits zuvor entwickelten Ansatz der optimalen Beobachtungspunkte (OOL) erweitert.
机译:提出了一种在国内,统一的调查和使用移动服务机器人的调查和情况下进行评估测试的交易和定性评估的一种新方法。目前的动物方法是基于经典的临床 - 老年评估试验,特别是从动员面积,可分为多个组分,在日常生活中繁殖,尽管非结构化。在传感器的帮助下,这些组件在日常生活中单独测量并组合横向评估测试。因此,可以评估所执行的模型评估的Qualitat,定义了各种组件的质量标准,并在机器人记录的数据记录期间。作为纸张的一部分,验政标准呈现出定时上升和去评估测试。该方法被评估为使用专门的环境传感器的活页实验室中的实验的一部分,特别是连接到移动服务机器人的激光范围测量装置。结果表明,对评估传感器数据的呈现标准可以在评估质量方面使用,并滤除信息内容低的记录。然而,由于移动服务机器人也是潜在的陷阱陷阱,因此在评估的实施中的安全风险,在评估期间考虑了安全的方面。基于在实验期间收集的数据,在国内环境中存在一种新的可防止移动服务机器人导航的方法,其延伸了先前开发的最佳观察点(OOL)的方法。

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