Supporting Play by Applying Haptic Guidance Along a Surface Learnt from Single Motion Trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Haptic-enabled teleoperated robots can help children with physical disabilities to reach toys by applying haptic guidance towards their toys, thus compensating for their limitations in reaching and manipulating objects. In this article we preliminarily tested a learning from demonstration (LfD) approach, where a robotic system learnt the surface that best approximated to all motion trajectories demonstrated by the participants while playing a whack-a-mole game. The end-goal of the system is for therapists or parents to demonstrate to it how to play a game, and then be used by children with physical disabilities. In this study, four adults without disabilities participated, to identify aspects that will be necessary to improve before conducting trials with children. During the demonstration phase, participants played the game in normal teleoperation, assuming the role of the therapist/parent. Then, the surface was modeled using a neural network. Participants played the game without and with the haptic guidance. The movements of the robotic system were mirrored to induce errors in movements, and thus require the guidance. Participants spent more time, moved the robot longer distances, and had jerkier movements when they played the game with the guidance than without it. Possible reasons were discussed, and several solutions were proposed to improve the system. The main contribution of this paper was the learning of a surface instead of learning a single motion trajectory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».