ABSTRACTWe are building an agent-or

ABSTRACT
We are building an agent-oriented system to aid elderly
people to live longer in their homes, increasing the duration
of their independence from round-the-clock care while
maintaining important social connectedness and reducing
caregiver burden. The Independent LifeStyle AssistantTM
(I.L.S.A.) is a multiagent system that incorporates a unifiedOver the last ten years, numerous efforts have been made
to create monitoring systems for elders.
Togawa et al [46, 50] was one of the first projects to use
passive sensing of everyday activities to monitor subjects.
Their main focus is to monitor physiological parameters,
but they also monitor, for example, sleep hours, toileting
habits, body weight and computer use. The systems collect
data for analysis by a caregiver, and do not raise alarms or
automatically respond to the data in any way.
Celler et al [3] collects data for measuring the behaviour
and functional health status of the elderly, and assessing
changes in that status. Data analysis is off-line, and reports
are generated for participants who have demonstrated
a consistent change in functional health status.
Inada et al [22] was perhaps the first system to incorporate
the capability to contact emergency personnel whenever
there is a sudden change in the patient’s condition, and the
patient initiates the call. The system collects biological information,
physical activity, and subjective information such
as complaints.
Richardson and Poulson [41, 42] describe installments of
assistive home control technologies for supporting independent
living. The main focus of this work was to make devices
more supportive and easier to use by creating a common
framework for controlling and monitoring devices, both
from within the home and externally. One of the installed
bases includes medical monitoring devices and raises appropriate
alarms, and they call for systems that raise alarms
for all appropriate ‘supportive’ purposes.
Glascock and Kutzik [16] similarly aims at using nonintrusive
monitoring to detect functional activities of daily
living. This system does not respond to the collected data in
any way; the data is logged and later analyzed off-site. Their
patent [27], however, covers the capability of generating a
control signal in response to the collected information.
Chan et al incorporate the results of machine learning
to control environments and automatically raise alarms. A
neural network is used to learn the habits of this group
of people (temperature and location) [4]. The network is
trained over a given period, and then used to control the
temperature of a room based on expected occupancy. The
authors extend this work to recognize behavioural changes
and raise alarms [45].
Sixsmith [43] describes and evaluates results from an intelligent
home system installed in 22 homes. The system raises
alerts for “potential cause for concern” – namely when the
current activity is outside a activity profile based on the av-
583
erage patterns of activity. The system was well-perceived
by the elders and their caregivers.
Leikas et al [29] describe a security system for monitoring
the activities of demented people at home. Vigil [47] has a
similar concept, and has fielded over 2000 sites in assisted
living facilities.
The paucity of installed systems is most likely due to the
complexity of this domain. Vigil’s product focusses on a
tiny subset of the problem (essentially bedwetting and door
alarms). It is our belief that the main reason more complex
systems have not been fielded is a direct result of a weak
reasoning framework. Prior approaches have focused on the
hardware and networking capabilities of the system, and
rarely focused on the reasoning or inferencing component.
Systems are unable to integrate the information, assess the
situation and communicate it in an appropriate fashion. In
an effort to find richer reasoning systems, we turn to the
intelligent environments community.
Huberman and Clearwater [21] built a agent-based marketbased
temperature controller. Chatterjee [5] built an agentbased
system with three device agents (TV, phone, stereo),
and tried to find correlations between the interactions of
those agents. The Intelligent Home project [30] researches
multi-agent systems in the context of managing a simulated
intelligent environment. The primary research focus is on
resource coordination, e.g. managing the hot water supply.
The Neural Network House [35] also used neural networks
to ‘self-program’ a home controller. The system learned the
users preferred environmental settings, and then controlled
the house to meet those settings and optimize for energy
conservation.
The Georgia Tech Aware Home [9, 26], MIT’s House n [34],
University of Washington’s Assisted Cognition [25] and the
University of Pittsburgh’s Pearl [39] are current research
projects in this area. All of these projects have similar goals
to I.L.S.A., but have taken very different approaches. The
AwareHome and House n are essentially platforms for researchers,
and projects tend to be unrelated to one another.
Assisted Cognition is less than one year old, and Pearl is
primarily a robotics project.

sensing model, probabilistically derived situation awareness,
hierarchical task network response planning, real-time action
selection control, complex coordination, and machine
learning. This paper describes the problem, our reasoninga
for selecting an agent-based approach, and the architecture
of the system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อเราได้สร้างระบบตัวแทนที่มุ่งเน้นเพื่อช่วยเหลือผู้สูงอายุคนอยู่ต่อในบ้าน เพิ่มระยะเวลาจากดูแลแขกในขณะที่เอกราชของพวกเขารักษา connectedness สำคัญทางสังคมและลดภาระงานภูมิปัญญา AssistantTM ชีวิตอิสระ(I.L.S.A.) มีระบบ multiagent ที่ unifiedOver สุดท้าย 10 ปี ได้ทำความพยายามมากมายการสร้างระบบการตรวจสอบสำหรับผู้สูงอายุTogawa et al [46, 50] เป็นหนึ่งในโครงการแรกที่ใช้แฝงการตรวจของกิจกรรมประจำวันเพื่อตรวจสอบเรื่องนี้โฟกัสหลักของพวกเขาจะตรวจสอบพารามิเตอร์สรีรวิทยาแต่พวกเขายังตรวจ สอบ ตัวอย่าง ชั่วโมงการนอนหลับ toiletingนิสัย น้ำหนัก และคอมพิวเตอร์ใช้ ระบบการเก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์โดยการภูมิปัญญา ยกสัญญาณ หรือโดยอัตโนมัติตอบข้อมูลในลักษณะใด ๆCeller et al [3] รวบรวมข้อมูลวัดพฤติกรรมการและสถานะการทำงานสุขภาพของผู้สูงอายุ และประเมินการเปลี่ยนแปลงในสถานะที่ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นออฟไลน์ และรายงานสร้างขึ้นสำหรับผู้เรียนที่ได้แสดงการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องในสถานะทำงานสุขภาพInada et al [22] คืออาจจะ ให้รวมระบบแรกความสามารถในการติดต่อบุคลากรฉุกเฉินทุกครั้งมีการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในสภาพของผู้ป่วย และผู้ป่วยเริ่มโทร ระบบรวบรวมข้อมูลทางชีวภาพกิจกรรมทางกายภาพ และตามอัตวิสัยข้อมูลดังกล่าวเป็นข้อร้องเรียนริชาร์ดสันและ Poulson [41, 42] อธิบายงวดของควบคุมช่วยเหลือบ้านเทคโนโลยีเพื่อสนับสนุนการเป็นอิสระการพักอาศัย โฟกัสหลักของงานนี้คือการ ทำให้อุปกรณ์สนับสนุนมากขึ้น และง่ายต่อการใช้ โดยการสร้างแบบทั่วไปกรอบงานสำหรับการควบคุม และตรวจสอบอุปกรณ์ ทั้งสองจากภาย ในบ้าน และภายนอก หนึ่งในการติดตั้งฐานรวมถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์ตรวจสอบและยกที่เหมาะสมสัญญาณเตือนภัย และพวกเขาเรียกระบบที่เพิ่มสัญญาณเตือนสำหรับทั้งหมดที่เหมาะสม 'สนับสนุน'Glascock และ Kutzik [16] ในทำนองเดียวกันมีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ nonintrusiveตรวจสอบเพื่อตรวจสอบกิจกรรมการทำงานของทุกวันการพักอาศัย ระบบนี้ไม่ตอบสนองต่อข้อมูลที่รวบรวมในทางใดทางหนึ่ง ข้อมูลเข้าสู่ระบบ และในภายหลังวิเคราะห์สถาน ของพวกเขาสิทธิบัตร [27], ครอบคลุมความสามารถในการสร้างอย่างไรก็ตาม การสัญญาณควบคุมในการรวบรวมข้อมูลจัน et al รวมผลการเรียนรู้ของเครื่องการควบคุมสภาพแวดล้อม และยกสัญญาณเตือนโดยอัตโนมัติ Aใช้โครงข่ายประสาทเพื่อเรียนรู้พฤติกรรมของกลุ่มนี้คน (อุณหภูมิและสถาน) [4] เครือข่ายการฝึกอบรมระยะเวลาที่กำหนด และใช้ควบคุมการอุณหภูมิของห้องพักตามที่คาดไว้สำหรับ ที่ผู้เขียนขยายงานนี้การรับรู้เปลี่ยนแปลงพฤติกรรมและยกสัญญาณเตือน [45]Sixsmith [43] อธิบาย และประเมินผลลัพธ์จากการอัจฉริยะระบบภายในบ้านที่ติดตั้งในบ้าน 22 เพิ่มระบบแจ้งเตือน "เป็นสาเหตุสำหรับกังวล" – คือเมื่อการปัจจุบันกิจกรรมที่อยู่นอกการกิจกรรมค่า av-583รูปแบบ erage ของกิจกรรม ระบบไม่รับรู้ดีโดยผู้ใหญ่และเรื้อรังของพวกเขาLeikas et al [29] อธิบายระบบรักษาความปลอดภัยสำหรับการตรวจสอบกิจกรรม demented คนที่บ้าน มี vigil [47] การแนวคิดที่คล้ายกัน และมีกว่า 2000 เว็บไซต์สามารถช่วยในอำนวยความสะดวกในชีวิตPaucity ติดตั้งระบบจะสุดเนื่องในความซับซ้อนของโดเมนนี้ ผลิตภัณฑ์ของ vigil focusses ในการชุดย่อยเล็ก ๆ ของปัญหา (หลัก bedwetting และประตูจัดวาง มันเป็นความเชื่อของเราว่า หลักเหตุผลซับซ้อนมากขึ้นสามารถระบบไม่เป็นผลโดยตรงของความอ่อนแอกรอบการใช้เหตุผล รู้แนวทางก่อนฮาร์ดแวร์และระบบเครือข่ายความสามารถของระบบ และไม่ค่อยเน้นส่วนประกอบเหตุผลหรือ inferencingระบบไม่สามารถรวมข้อมูล ประเมินการสถานการณ์ และสื่อสารในที่เหมาะสม ในความพยายามในการค้นหาขึ้นด้านระบบ เราเปิดไปชุมชนสภาพแวดล้อมอัจฉริยะเคลียร์วอเตอร์ [21] และ Huberman สร้าง marketbased ที่ใช้แทนเครื่องควบคุมอุณหภูมิ Agentbased การสร้าง Chatterjee [5]ระบบตัวแทนอุปกรณ์สาม (ทีวี โทรศัพท์ เสียงสเตอริโอ),และพยายามหาความสัมพันธ์ระหว่างการโต้ตอบของเจ้าหน้าที่เหล่านั้น บ้านอัจฉริยะโครงการวิจัย [30]ตัวแทนหลายระบบในบริบทของการจัดการแบบจำลองสภาพแวดล้อมอัจฉริยะ เน้นวิจัยหลักอยู่ประสานทรัพยากร การจัดการน้ำร้อนเช่นบ้านเครือข่ายประสาท [35] ยังใช้เครือข่ายประสาทการ 'ด้วยตนเองโปรแกรม' ตัวควบคุมบ้าน เรียนรู้ระบบการผู้ใช้ต้องตั้งค่าสิ่งแวดล้อม และควบคุมแล้วบ้านตรงกับการตั้งค่า และการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานอนุรักษ์จอร์เจียเทคตระหนักถึงบ้าน [9, 26], n บ้านของ MIT [34],มหาวิทยาลัยวอชิงตันเป็นความช่วยเหลือประชาน [25] และงานวิจัยปัจจุบันมีวิทยาลัยพิตส์เบิร์กของเพิร์ล [39]โครงการในพื้นที่นี้ โครงการเหล่านี้ทั้งหมดมีเป้าหมายคล้ายกันถึง I.L.S.A. แต่มีวิธีที่แตกต่างกันมาก ที่N AwareHome และบ้านจะเป็นแพลตฟอร์มสำหรับนักวิจัยและโครงการที่มีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกันความช่วยเหลือประชานน้อยกว่าหนึ่งปี และเพิร์ลหลักการโครงการวิทยารุ่นไร้สาย มารับรู้สถานการณ์ probabilisticallyตอบเครือข่ายลำดับชั้นงานวางแผน การดำเนินการแบบเรียลไทม์ควบคุมการเลือก การประสานงานที่ซับซ้อน และเครื่องเรียนรู้ เอกสารนี้อธิบายถึงปัญหา reasoninga ของเราสำหรับการเลือกวิธีการใช้ตัวแทน และสถาปัตยกรรมของระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อเรากำลังสร้างระบบตัวแทนที่มุ่งเน้นที่จะช่วยให้ผู้สูงอายุคนที่จะมีชีวิตอยู่อีกต่อไปในบ้านของพวกเขาเพิ่มขึ้นในช่วงระยะเวลาของความเป็นอิสระของพวกเขาจากการดูแลรอบนาฬิกาในขณะที่การรักษาความเชื่อมโยงที่สำคัญทางสังคมและลดภาระในการดูแล วิถีชีวิตอิสระ AssistantTM (ILSA) เป็นระบบ multiagent ที่รวมเอา unifiedOver ช่วงสิบปีที่ผ่านมาความพยายามจำนวนมากได้รับการทำเพื่อสร้างระบบการตรวจสอบสำหรับผู้สูงอายุ. Togawa et al, [46, 50] เป็นหนึ่งในโครงการแรกที่จะใช้การตรวจจับแบบพาสซีฟของกิจกรรมประจำวันในการตรวจสอบวิชา. เน้นหลักของพวกเขาคือการตรวจสอบพารามิเตอร์ทางสรีรวิทยาแต่พวกเขายังตรวจสอบตัวอย่างเช่นชั่วโมงการนอนหลับ toileting นิสัยน้ำหนักตัวและการใช้คอมพิวเตอร์ ระบบการเก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์โดยการดูแลผู้ป่วยและไม่ได้เพิ่มการเตือนภัยหรือโดยอัตโนมัติตอบสนองต่อข้อมูลในทางใดทางหนึ่ง. Celler et al, [3] เก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับการวัดพฤติกรรมและภาวะสุขภาพการทำงานของผู้สูงอายุและการประเมินการเปลี่ยนแปลงในการที่สถานะ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแบบออฟไลน์และรายงานที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับผู้เข้าร่วมที่ได้แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในสถานะสุขภาพการทำงาน. Inada et al, [22] อาจจะเป็นระบบแรกที่จะรวมความสามารถในการที่จะติดต่อพนักงานฉุกเฉินเมื่อใดก็ตามที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในอาการของผู้ป่วยและผู้ป่วยที่เริ่มต้นสาย ระบบเก็บรวบรวมข้อมูลทางชีวภาพ, การออกกำลังกาย, และข้อมูลส่วนตัวดังกล่าวเป็นข้อร้องเรียน. ริชาร์ดและ Poulson [41, 42] อธิบายงวดเทคโนโลยีการควบคุมที่บ้านอำนวยความสะดวกสำหรับการสนับสนุนที่เป็นอิสระที่อยู่อาศัย เน้นหลักของงานนี้คือการทำให้อุปกรณ์ที่สนับสนุนมากขึ้นและง่ายต่อการใช้โดยการสร้างร่วมกันกรอบการทำงานสำหรับการควบคุมและตรวจสอบอุปกรณ์ทั้งจากภายในบ้านและภายนอก หนึ่งในการติดตั้งฐานรวมถึงการตรวจสอบอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่เหมาะสมและเพิ่มการเตือนภัยและพวกเขาเรียกร้องให้มีระบบที่จะยกระดับการเตือนภัยทั้งหมดที่เหมาะสม'สนับสนุน' วัตถุประสงค์. กลาสค็อกและ Kutzik [16] ในทำนองเดียวกันจุดมุ่งหมายที่จะใช้ nonintrusive การตรวจสอบในการตรวจสอบการทำงานของกิจกรรมในชีวิตประจำวันที่อยู่อาศัย ระบบนี้จะไม่ตอบสนองต่อข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้ในทางใดทางหนึ่ง; ข้อมูลจะถูกบันทึกไว้และต่อมาวิเคราะห์นอกสถานที่ ของพวกเขาสิทธิบัตร [27] แต่ครอบคลุมถึงความสามารถในการสร้างสัญญาณควบคุมในการตอบสนองต่อข้อมูลที่เก็บรวบรวม. จัน et al, รวมผลของเครื่องการเรียนรู้ที่จะควบคุมสภาพแวดล้อมโดยอัตโนมัติและยกระดับการเตือนภัย เครือข่ายประสาทจะใช้ในการเรียนรู้นิสัยของคนกลุ่มนี้คน (อุณหภูมิและสถานที่) [4] เครือข่ายที่จะได้รับการฝึกฝนในช่วงระยะเวลาที่กำหนดและนำมาใช้ในการควบคุมอุณหภูมิของห้องพักขึ้นอยู่กับอัตราการเข้าพักคาดว่า เขียนขยายการทำงานที่จะยอมรับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมนี้และเพิ่มการเตือนภัย [45]. Sixsmith [43] อธิบายและประเมินผลอัจฉริยะระบบที่ติดตั้งในบ้าน22 บ้าน เพิ่มระบบการแจ้งเตือนสำหรับ "สาเหตุที่มีศักยภาพสำหรับความกังวล" - คือเมื่อกิจกรรมปัจจุบันอยู่นอกรายละเอียดกิจกรรมบนพื้นฐานของAV- 583 รูปแบบของกิจกรรม erage ระบบจะเป็นที่รับรู้โดยผู้สูงอายุและผู้ดูแลของพวกเขา. Leikas et al, [29] อธิบายระบบการรักษาความปลอดภัยสำหรับการตรวจสอบกิจกรรมของคนบ้าที่บ้าน เฝ้า [47] มีแนวคิดที่คล้ายกันและมีการสอดแทรกกว่า2000 เว็บไซต์ในการช่วยเหลือสิ่งอำนวยความสะดวกที่อยู่อาศัย. ยากจนของระบบที่ติดตั้งเป็นไปได้มากที่สุดเนื่องจากความซับซ้อนของโดเมนนี้ สินค้าที่เฝ้าฯ เน้นในส่วนย่อยเล็กๆ ของปัญหา (หลัก bedwetting ประตูและการเตือนภัย) มันเป็นความเชื่อของเราว่าเหตุผลหลักที่ซับซ้อนมากขึ้นระบบไม่ได้รับการสอดแทรกเป็นผลโดยตรงจากการอ่อนแอกรอบเหตุผล วิธีการก่อนได้มุ่งเน้นไปที่ฮาร์ดแวร์และความสามารถเครือข่ายของระบบและไม่ค่อยมุ่งเน้นไปที่องค์ประกอบเหตุผลหรือการสรุปอิงได้. ระบบไม่สามารถที่จะบูรณาการข้อมูลการประเมินสถานการณ์และการสื่อสารในแบบที่เหมาะสม ในความพยายามที่จะหาเหตุผลที่ดียิ่งขึ้นระบบที่เราหันไปชุมชนของสภาพแวดล้อมที่มีความคิดสร้างสรรค์. Huberman เทอร์ [21] สร้าง marketbased ตัวแทนตามควบคุมอุณหภูมิ Chatterjee [5] สร้าง agentbased ระบบสามตัวแทนอุปกรณ์ (TV โทรศัพท์สเตอริโอ) และพยายามที่จะหาความสัมพันธ์ระหว่างการมีปฏิสัมพันธ์ของตัวแทนเหล่านั้น โครงการบ้านอัจฉริยะ [30] วิจัยระบบหลายตัวแทนในบริบทของการจัดการจำลองสภาพแวดล้อมที่มีความคิดสร้างสรรค์ มุ่งเน้นการวิจัยเป็นหลักในการประสานงานทรัพยากรเช่นการจัดการน้ำประปาร้อน. เครือข่ายประสาทเทียมบ้าน [35] นอกจากนี้ยังใช้เครือข่ายประสาทที่'ตัวเองโปรแกรมควบคุมที่บ้าน ระบบการเรียนรู้ของผู้ใช้ที่ต้องการการตั้งค่าด้านสิ่งแวดล้อมและจากนั้นควบคุมบ้านเพื่อตอบสนองการตั้งค่าเหล่านั้นและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานการอนุรักษ์. จอร์เจียเทค Aware หน้าแรก [9, 26], เอ็มไอทีบ้าน n [34], มหาวิทยาลัยวอชิงตันช่วยความรู้ความเข้าใจ [25] และมหาวิทยาลัยพิตส์เบิร์กเพิร์ล[39] มีการวิจัยในปัจจุบันโครงการในพื้นที่นี้ ทั้งหมดของโครงการเหล่านี้มีเป้าหมายที่คล้ายกันในการ ILSA แต่ได้นำวิธีการที่แตกต่างกันมาก AwareHome บ้านและ n เป็นหลักแพลตฟอร์มสำหรับนักวิจัยและโครงการมีแนวโน้มที่จะไม่เกี่ยวข้องกับอีกคนหนึ่ง. ความรู้ความเข้าใจช่วยน้อยกว่าหนึ่งปีและเพิร์ลเป็นหลักโครงการหุ่นยนต์. รูปแบบการตรวจจับการรับรู้สถานการณ์มา probabilistically, งานลำดับชั้นการตอบสนองของระบบเครือข่าย การวางแผนเวลาจริงการดำเนินการควบคุมการเลือกการประสานงานที่ซับซ้อนและเครื่องจักรการเรียนรู้ กระดาษนี้จะอธิบายปัญหา reasoninga ของเราสำหรับการเลือกวิธีการที่ตัวแทนตามและสถาปัตยกรรมของระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
เราจะสร้างตัวแทนเชิงระบบเพื่อช่วยเหลือผู้สูงอายุ
ผู้คนอาศัยอยู่อีกต่อไป ในบ้านของพวกเขา การเพิ่มระยะเวลา
ของความเป็นอิสระของพวกเขารอบนาฬิกาการดูแลในขณะที่การรักษาและลดการเชื่อมโยงทางสังคมที่สำคัญ

ภาระของผู้ดูแล ชีวิตอิสระ assistanttm
( i.l.s.a. ) คือ ระบบที่ประกอบด้วย multiagent unifiedover 10 ปีมีความพยายามมากมายที่จะสร้างระบบการติดตามสำหรับผู้สูงอายุ
.
โทกาว่า et al [ 46 , 50 ] เป็นหนึ่งในโครงการแรกที่จะใช้
เรื่อยๆสัมผัสกิจกรรมทุกวันเพื่อตรวจสอบวิชา
โฟกัสหลักของพวกเขาคือการตรวจสอบพารามิเตอร์ทางสรีรวิทยา ,
แต่พวกเขายังตรวจสอบ ตัวอย่างเช่น เวลาหลับ toileting
นิสัย น้ำหนักตัว และการใช้คอมพิวเตอร์ ระบบเก็บ
ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์โดยผู้ดูแลและไม่ยกระดับสัญญาณเตือนภัยหรือ
โดยอัตโนมัติตอบสนองต่อข้อมูลใด ๆ .
เซลเลอร์ et al [ 3 ] รวบรวมข้อมูลสำหรับวัดพฤติกรรม
และภาวะสุขภาพของผู้สูงอายุ และประเมินการทำงาน ,
เปลี่ยนแปลงสถานะที่ . การวิเคราะห์ข้อมูลแบบออฟไลน์ และรายงาน
ถูกสร้างขึ้นสำหรับผู้ได้แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในภาวะสุขภาพ

ในการทํางานอินาดะ และคณะ [ 22 ] อาจจะเป็นระบบแรกที่จะรวม
สามารถติดต่อบุคลากรฉุกเฉินเมื่อใดก็ตาม
มีการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในอาการของผู้ป่วย และผู้ป่วย
เริ่มเรียก ระบบรวบรวมข้อมูลทางชีวภาพ
กิจกรรมทางกายภาพ และข้อมูลดังกล่าวเป็นข้ออัตนัย
.
ริชาร์ดสัน และเพาล์สัน [ 41 ] อธิบายของ
42 งวดเทคโนโลยีการควบคุมบ้านสิ่งอำนวยความสะดวกเพื่อสนับสนุน
ชีวิตอิสระ โฟกัสหลักของงานนี้คือการทำให้อุปกรณ์
สนับสนุนมากขึ้น และใช้งานง่ายขึ้น โดยการสร้างกรอบทั่วไป
เพื่อการควบคุมและตรวจสอบอุปกรณ์ ทั้งจากภายในและภายนอก
. หนึ่งของการติดตั้ง
ฐานรวมถึงทางการแพทย์ตรวจสอบอุปกรณ์ระบบสัญญาณเตือนที่เหมาะสม
,และพวกเขาเรียกระบบที่ยกระดับสัญญาณเตือนภัย
ทั้งหมดเหมาะสม ' เกื้อกูล ' วัตถุประสงค์ .
glascock kutzik [ 16 ] ในทํานองเดียวกัน และมีจุดมุ่งหมายที่การตรวจสอบการตรวจสอบกิจกรรมการทำงานของชีวิตทุกวัน

nonintrusive . ระบบไม่ตอบสนองต่อข้อมูลใน
ทางใด ๆ ข้อมูลจะถูกบันทึกและวิเคราะห์ไฟล์ . ของพวกเขา
สิทธิบัตร [ 27 ] , อย่างไรก็ตาม , ครอบคลุมความสามารถในการสร้าง
การควบคุมสัญญาณในการรวบรวมข้อมูล .
ชาน et al รวมผลลัพธ์ของการเรียนรู้เครื่องควบคุมสภาพแวดล้อมโดยอัตโนมัติยก
และเตือนภัย a
เครือข่ายประสาทเคยเรียนรู้นิสัยของกลุ่มนี้
คน ( อุณหภูมิและสถานที่ ) [ 4 ] เครือข่าย
ฝึกมากกว่าที่กำหนด และใช้ในการควบคุม
อุณหภูมิของห้องตามคาดอัตราการเข้าพัก
ผู้เขียนขยายงานให้รับรู้พฤติกรรมการเปลี่ยนแปลงและยกระดับสัญญาณเตือนภัย [ 45 ]
.
sixsmith [ 43 ] อธิบายและประเมินผลจากฉลาด
บ้านระบบติดตั้งใน 22 บ้าน ระบบการแจ้งเตือน (
" อาจเป็นสาเหตุสำหรับกังวล " ( คือเมื่อ
ปัจจุบันกิจกรรมนอกกิจกรรมโปรไฟล์ตาม AV -

erage อีกรูปแบบของกิจกรรม ระบบที่รู้จักกันดี
โดยผู้สูงอายุและผู้ดูแลของพวกเขา .
leikas et al [ 29 ] อธิบายระบบรักษาความปลอดภัยสำหรับการตรวจสอบกิจกรรมของโรคจิต
ทุกคนในบ้าน . . . ไว้อาลัย [ 47 ] มีแนวคิดที่คล้ายกัน และมีวิ่งกว่า 2 , 000 เว็บไซต์ในช่วย

เครื่องอยู่ ความขัดสนของระบบที่ติดตั้งน่าจะเกิดจาก
ความซับซ้อนของโดเมนนี้ การเฝ้าระวังผลิตภัณฑ์ focusses บน
ย่อยๆ ของปัญหา ( หลักปัสสาวะรดที่นอน และประตู
สัญญาณเตือน ) มันเป็นความเชื่อของเราว่า เหตุผลหลักของระบบที่ซับซ้อนมากขึ้นได้
fielded เป็นผลโดยตรงของกรอบเหตุผลอ่อน

แนวทางก่อนได้มุ่งเน้น
ฮาร์ดแวร์และเครือข่ายความสามารถของระบบและ
ไม่ค่อยเน้นการใช้เหตุผลหรือการสรุปความ ส่วนประกอบ
ระบบไม่สามารถที่จะบูรณาการข้อมูลการประเมินสถานการณ์และสื่อสาร
ในแฟชั่นที่เหมาะสม ในความพยายามที่จะค้นหาระบบการใช้เหตุผล
รวย เราหันไป

ฮูเบอร์เมิ่น และสภาพแวดล้อมชุมชน ฉลาด วอเตอร์ [ 21 ] สร้างแผนการ marketbased
อุณหภูมิควบคุม chatterjee [ 5 ] สร้างระบบ agentbased
3 ตัวแทนอุปกรณ์ ( ทีวี , เครื่องเสียง , โทรศัพท์ ) ,
และพยายามที่จะค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างปฏิสัมพันธ์ของ