Context-Aware Learning from Demonstration: Using Camera Data to Support the Synergistic Control of a Multi-Joint Prosthetic Arm
Notice bibliographique
Résumé
Ahstract- Muscle synergies in humans are context-dependent-they are based on the integration of vision, sensorimotor information and proprioception. In particular, visual information plays a significant role in the execution of goal-directed grasping movements. Based on a desired motor task, a limb is directed to the correct spatial location and the posture of the hand reflects the size, shape and orientation of the grasped object. Such contextual synergies are largely absent from modern prosthetic robots. In this work, we therefore introduce a new algorithmic contribution to support the context-aware, synergistic control of multiple degrees-of-freedom of an upper-limb prosthesis. In our previous work, we showcased an actor-critic reinforcement learning method that allowed someone with an amputation to use their non-amputated arm to teach their prosthetic arm how to move through a range of coordinated motions and grasp patterns. We here extend this approach to include visual information that could potentially help achieve context-dependent movement. To study the integration of visual context into coordinated grasping, we recorded computer vision information, myoelectic signals, inertial measurements, and positional information during a subject's training a robotic arm. Our approach was evaluated via prediction learning, wherein our algorithm was tasked with accurately distinguishing between three different muscle synergies involving similar myoelectric signals based on visual context from a robot-mounted camera. These preliminary results suggest that even simple visual data can help a learning system disentangle synergies that would be indistinguishable based solely on motor and myoelectric signals recorded from the human user and their robotic arm. We therefore suggest that integrating learned, vision-contingent predictions about movement synergies into a prosthetic control system could potentially allow systems to better adapt to diverse situations of daily-life prosthesis use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».