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センティエントコンピューティングは、センサーを用いて周囲の環境を認識し、それに応じて反応するユビキタスコンピューティングの一形態である。センサーの一般的な用途の一つは、位置情報や状況に応じたアプリケーションを構築するための世界モデルを構築することである。
知覚コンピューティングシステムの有名な研究プロトタイプの1つは、ケンブリッジのAT&T研究所（現在は閉鎖）で行われた研究でした。これは、「アクティブバット」と呼ばれる超音波屋内位置特定システムで構成されており、約3cmの位置精度を提供しました。世界モデルはSPIRITデータベース[ 1 ]を介して管理され、 CORBAを使用して情報にアクセスし、空間インデックスを使用して「アリスがキッチンに入った」などの高レベルのイベントをリスニングコンテキスト認識アプリケーションに配信しました。この研究は、ケンブリッジ大学のデジタルテクノロジーグループで継続されています。
本システムの応用例としては、以下のようなものがあります。
コンテキスト適応型システムでは、通常、ユーザーがさまざまな無線アクセス技術、場所、デバイス間を移動しながら、特定のアプリケーション（さまざまな形式）を維持したり、会議や車の運転などの日常的なタスクを同時に実行したりすることができます。たとえば、コンテキスト適応型でユビキタスなナビゲーションシステムは、自宅、屋内、屋外、車内など、さまざまな状況でナビゲーションサポートを提供します。これには、出力デバイス、入力デバイス、位置センサーのさまざまな可用性に応じてナビゲーション機能を利用できるようにすること、およびユーザーの好み、知識、現在のタスクなどに応じて全体的な適用性を考慮しながら、現在の速度、ノイズ、またはオペレーターの障害に合わせてユーザーインタラクションの操作性を適応させることが含まれます。