緊急対応、災害復旧、感染症シナリオにおいて、呼吸数（RR）モニタリングは遠隔トリアージと被災者評価の重要な要素であり、物理的接触を最小化することで救助者のリスクを低減し、運用の安全性を向上させることができる。しかし、可変照明、姿勢変化、プラットフォームの不均一性、危険環境でのウェアラブルセンサの非実用性により、非接触RRモニタリングの現場展開は依然として困難である。
本論文では、機上エッジコンピューティングを備えた異種移動ロボット向けのモダリティ適応型非接触RRモニタリングフレームワークを提案する。提案システムは、RGBカメラ、熱カメラ、近赤外線（NIR）カメラ、低照度カメラにわたる輝度適応型センサ選択、姿勢変動にロバストなキーポイント誘導による胸部関心領域（ROI）抽出、および信号品質指標（SQI）に基づくフィルタリング機構を組み合わせ、信頼性の高い呼吸推定を実現する。研究チームは、四足および車輪型の移動機構と複数のエッジコンピューティングアーキテクチャをカバーする3つのロボットプラットフォーム上でフレームワークを実装・評価した。
多様な照明条件、被験者の姿勢、ロボット-被験者間距離にわたって実施された実験により、フレームワークはプラットフォームごとのアルゴリズム再調整を必要とせずにプラットフォーム間で汎化可能であり、同時にモダリティ固有の運用限界が明らかになった。RGBは最大8mまでの最も広いカバレッジを提供し、NIRは6mまで有効、熱画像は短距離のみ信頼性があり、低照度センシングは完全な暗闇でも最大8mのモニタリングをサポートする。全体として、結果は移動ロボット上でのマルチモーダル非接触RRモニタリングの実現可能性を示し、危険な捜索救助環境における自律トリアージと被災者評価の基盤としての使用を支持する。
本論文はMilind Rampureら5名の著者によるもので、全8ページ、6つの図を含む。2026年6月にアイスランド・レイキャビクで開催されるIEEE DCOSS-IoT 2026と併設の第8回IoTアプリケーションとインダストリー5.0国際ワークショップ（IoTI5 2026）の proceedings に掲載予定である。この研究は、ロボットが直接接触することなく被災者の状態を迅速に評価できるようにすることで、救助効率と安全性を大幅に向上させる可能性を秘めており、レスキューロボティクスの進歩に貢献するものと期待される。