Descripción del proyecto
Un entrenador robótico para las personas mayores
En los adultos mayores, la actividad física previene numerosas enfermedades y aumenta la calidad de vida. El equipo del proyecto Dr VCoach, financiado con fondos europeos, diseñará y desplegará un entrenador robótico que ayudará a las personas mayores durante su entrenamiento físico diario. En concreto, el robot entenderá las órdenes verbales (por ejemplo, «Hoy estoy cansado, ¿podemos hacer un entrenamiento más ligero?»), definirá y mostrará los ejercicios al usuario, supervisará su rendimiento y sugerirá mejoras. El sistema completo constará de un módulo de habla, un programador de ejercicios, un detector de errores, reconocimiento de acciones y un módulo de predicción. Utilizará cámaras rojo-verde-azul y sistemas avanzados de aprendizaje profundo aplicados en un robot humanoide, que estará equipado con una capa de «middleware», por lo que incluso los usuarios no técnicos podrán programarlo.
Objetivo
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).
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónsoftware
- ingeniería y tecnologíaingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, ingeniería de la informacióningeniería electrónicasensoressensores ópticos
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificialaprendizaje automáticoaprendizaje profundo
- ciencias socialeseconomía y empresagestión y empresasempleo
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
09124 Cagliari
Italia