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本年度は，構築してきた，複数センサからの値の時系列的な特徴を様々なパターンとし，そのパターンを認識するための認識技術及びパターンの学習手法を実際の被験者による評価を行った．具体的には，車椅子ロボットから得られるジェスチャーモーションセンサを用いて，複数パターンのジェスチャーを学習し，実際のジェスチャーのパターンと最も近いパターンを正解として，ロボットの操縦を行うシステムを構築し，認識する手法を実際の利用が想定される高齢被験者による屋外実験によって評価を行った．屋外実験では，つくばモビリティロボット特区の制度を用いて，リアルワールドの一般屋外環境という実際の利用とほぼ同じ環境下での被験者実験を行うことができた．評価実験結果では，高いジェスチャー認識により，通常動作と同等の走行を実現することができた．アンケート結果では，実際に使ってみると使いやすいと言った意見や，認識手法が安定しており，操作にすぐ慣れることができたという好意的な意見の一方，認識されにくいパターンには苦労することなどの今後の改善点を得ることできた．
また，最終年度であるため，国際学会等への成果発表も行い，国際論文，国内外の学会において成果を広く公表することができた．
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