OpenZiloは、マイクロホン、慣性測定ユニット（IMU）、パルス・オキシメータ、皮膚温度センサーを一体化したスマートリングで、ユーザー入力をロボット操作へ結び付けるプラットフォームです。

そのソフトウェアアーキテクチャは、センサー取得、イベント解釈、インタラクションポリシー、ロボット実行の四層に分かれ、モジュール化されたインタラクションパイプラインを実現しています。

10名の被験者を対象に、5種類のコマンドを各モダリティで250回ずつ試行しました。音声でのタスク成功率は90.4％、ジェスチャーでは88.8％でした。両モダリティとも認識精度はタスク成功率を上回り、ガウス隠れマルコフモデル（HMM）は3つの語彙サイズでSVMを上回る性能を示しましたが、スコアリング時間は長くなります。音声で開始指示を出した後、ジェスチャーで操作を移行すると、返答時間の中央値が音声継続時より短くなりました。全体のタスク成功率はジェスチャーで70.0％、音声で64.0％でした。

しかし、研究は10名の被験者に限定し、繰り返し限定的なタスクを実施したため、日常的または継続的な使用への一般化は限定的です。また、同時に複数センサーを取得した状態や長期間のバッテリー持続時間については十分に評価されていません。

OpenZiloはオープンライセンスで配布されており、研究コミュニティが人間中心のロボットインタラクション研究のために拡張・適応できるようになっています。