| 研究概要 |
本研究は、非常にシンプルで低価格で実現可能な超小型センサノードを開発し、マイクロホン、振動センサなどを用いて、生活環境をセンシングし、学習するとともに、簡易なデータ処理と各センサからの情報統合によりユーザや環境の状況認識を行う技術の研究開発が目的である。本研究の特徴は,各分散ノードがそれぞれ小規摸ながら処理能力を持ち,コンテキスト情報を認識しその結果を通信デバイスを通じてイベント出力するスマートセンサにあり,従来の中央集中型のセンシングシステムに対し,柔軟なセンサネットワークシステムを実現する.このセンサが認識するコンテキストの例としては,「ドアの開閉」「椅子への着席」「カーテンの開閉」「計算機の利用」「机にモノを置く」などが挙げられる.初年度はこれらの実環境データを収集し,簡便なアルゴリズムを実装したPC上のプロトタイプシステムでのコンテキスト認識実験を行った.Instant Learning Smart Sensor (ILSS)として,小型DSPマイコン上に同じアルゴリズム用いた実装を行い,本研究成果の実現可能性を確認した.
また,単一の実行シナリオを持つソフトウェアを機能の異なる複数のノードで分散動作させるためには,従来は個別のノードに対応したソフトウェアを個別に作成する必要があった。本研究では,単一の実行シナリオ(ソースコード)を,複数の機能の異なるノード上で実行可能なソフトウェアに分割する自動分散化技術を開発した.この技術とスマートセンサの仕組みを組み合わせることによって,高度で柔軟なマルチノードセンシングシステムの実現が期待できる.
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