Robotic Rehabilitation and Assistance for Individuals With Movement Disorders Based on a Kinematic Model of the Upper Limb
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Design and development of robotic-assistance must consider the abilities of individuals with disabilities. In this article, a 8-DOF kinematic model of the upper limb complex is derived to evaluate the reachable workspace of the arm during interaction with a planar robot and to serve as the basis for rehabilitation strategies and assistive robotics. Through inverse differential kinematics and by taking account the physical limits of each arm joint, the model determines workspaces where the individual is able to perform tasks and those regions where robotic assistance is required. Next, a learning-from-demonstration strategy via a nonparametric potential field function is derived to teach the robot the required assistance based on demonstrations of functional tasks. This article investigates two applications. First, in the context of rehabilitation, robotic assistance is only provided if the individual is required to move her arm in regions that are not reachable via voluntary motion. Second, in the context of assistive robotics, the demonstrated trajectory is scaled down to match the individual's voluntary range of motion through a nonlinear workspace mapping. Assistance is provided within that workspace only. Experimental results in 5 different experimental scenarios with a person with cerebral palsy confirm the suitability of the proposed framework.
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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 découle