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Employment of Advanced Deep Learning and Human-Robot Interaction for Virtual Coaching

Projektbeschreibung

Ein Roboter als Trainer für ältere Menschen

Physische Betätigung bei älteren Menschen verhindert zahlreiche Krankheiten und erhöht die Lebensqualität. Das EU-finanzierte Projekt Dr VCoach wird einen Trainerroboter entwickeln, der älteren Menschen bei ihrem täglichen Sport hilft. Der Roboter wird Sprachbefehle verstehen (z. B. „Heute fühle ich mich etwas müde, können wir eine etwas leichtere Version des Trainings machen?“), den Anwendenden die Übungen beschreiben und zeigen, ihre Leistungen nachverfolgen und Verbesserungsvorschläge unterbreiten können. Das gesamte System wird aus einem Sprachmodul, einem Trainingsplaner, einem Fehlerdetektor sowie einem Modul zur Erkennung und Vorhersage von Aktionen bestehen. Es wird RGB-Kameras und fortgeschrittene Deep-Learning-Systeme verwenden, die in einem humanoiden Roboter mit einer Middleware-Schnittstelle eingebaut werden, sodass ihn auch Personen programmieren können, die nicht technisch versiert sind.

Ziel

The main objective of this project (DR VCoach) will be the following: “Design and implement a robotic coach able to propose a proper exercise schedule based on human directives, monitor the exercise performed by the patient/elder and correct it in case of mistakes”. The output of the project will be a robotic coach to assist the elders during their daily physical training. The robot will be able to understand verbal commands from the user (e.g. what will be the training schedule of today? Today I feel tired, can we do a lighter training?), to define the sequence of exercises to be performed, to show the exercises to the user (with a verbal description and performing them by it-self), to monitor the user performing the exercises using RGB cameras, to eventually find some errors in the execution and to suggest a correction to the mistake.

The whole system can be divided into four modules:

- Speech module: This is the module in charge of the vocal interaction between the robot and the elders.

- Exercise scheduler: The role of this module is to break the selected exercise into atomic actions, and send these actions to the Error detector and Action recognition and prediction modules.

- Error detector: The Error detector module analyses the results coming from the Action recognition and prediction module based on the required actions received by the Exercise scheduler. After evaluating the performed action, the module sends an evaluation report to the speech module in order to inform the elder.

- Action recognition and prediction: This module has the dual task of recognising the action performed by the elder using the RGB videos coming from its embedded camera, and predicting the future viso-proprioceptive stimuli based on the action that is being performed.

The system will be implemented on Zora (a NAO robot with a software layer to make it usable by non ICT people).

Koordinator

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI CAGLIARI
Netto-EU-Beitrag
€ 171 473,28
Adresse
VIA UNIVERSITA 40
09124 Cagliari
Italien

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Region
Isole Sardegna Cagliari
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
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Gesamtkosten
€ 171 473,28