Using Potential Field Function With a Velocity Field Controller to Learn and Reproduce the Therapist's Assistance in Robot-Assisted Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitative and assistive practices usually elicit intense and repetitive exercises. Thus, there has been an increasing interest in robotic systems as they are robust and cost-effective in comparison to conventional physical motor-therapy with a therapist. These robots have applications in therapeutic and in-home environments, where there is a necessity for a user-friendly procedure to program the robots for a specific task easily. Our group has suggested robot learning from demonstration (LfD) as an intuitive procedure to program robots via short-term physical interaction in rehabilitation and assistive applications. In this article, a therapist assists a patient, and cooperatively performs a task on a robotic manipulator. Then, using a nonparametric potential field function, the therapist's motion, and interaction force (assistance/resistance) is modeled time-independently via a convex optimization algorithm. Next, in the therapist's absence, the robot provides the patient with the same level of interaction force provided by the therapist along the trajectory. A velocity field controller is also designed to compensate and regulate the patient's deviation from the velocity observed in the demonstration phase. Finally, the efficacy, advantages, and stability of the proposed framework are evaluated in three different experimental scenarios involving spring arrays and an individual with cerebral palsy (CP).
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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) | 0,000 | 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 ».