MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2883347035 · doi:10.1115/1.4040961

Patient-Robot-Therapist Collaboration Using Resistive Impedance Controlled Tele-Robotic Systems Subjected to Time Delays

2018· article· en· W2883347035 sur OpenAlexaff
Mojtaba Sharifi, Hassan Salarieh, Saeed Behzadipour, Mahdi Tavakoli

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanisms and Robotics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleoperationImpedance controlTrajectoryRobotSimulationController (irrigation)Rehabilitation roboticsControl theory (sociology)Computer scienceDamperStability (learning theory)Haptic technologyResistive touchscreenEngineeringControl engineeringArtificial intelligenceComputer visionControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an approach to physical collaboration between a patient and a therapist is proposed using a bilateral impedance control strategy developed for delayed tele-robotic systems. The patient performs a tele-rehabilitation task in a resistive virtual environment with the help of online assistive forces from the therapist being provided through teleoperation. Using this strategy, the patient's involuntary hand tremors can be filtered out and the effort of severely impaired patients can be amplified in order to facilitate their early engagement in physical tasks. The response of the first desired impedance model is tracked by the master robot (interacting with the patient), and the master trajectory plus a deviation as the response of the second impedance model is tracked by the slave robot (interacting with the therapist). Note that the first impedance model is a virtual mass-damper-spring system that has a response trajectory to the combination of patient and therapist forces. Similarly, the second impedance model is a virtual mass-damper-spring system that generates the desired slave–master deviation trajectory as its response to the therapist force. Transmitted signals through the communication channels are subjected to time delays, which exist in home-based rehabilitation (i.e., tele-rehabilitation). Tracking of the impedance models responses in the presence of modeling uncertainties is achieved by employing a nonlinear bilateral adaptive controller and proven using a Lyapunov analysis. The stability of delayed teleoperation system is also proven using the absolute stability criterion. The proposed control method is experimentally evaluated for patient–therapist collaboration in resistive/assistive tasks. In these experiments, a healthy human operator simulates a poststroke patient behavior during the interaction with the master robot.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mechanisms and RoboticsMême sujetTeleoperation and Haptic SystemsTravaux en français237 207