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Enregistrement W4286587072 · doi:10.3389/frobt.2022.885610

Control of a Wheelchair-Mounted 6DOF Assistive Robot With Chin and Finger Joysticks

2022· article· en· W4286587072 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Robotics and AI · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensCollege Ahuntsic
Organismes subventionnairesAdministration for Community LivingAustralian GovernmentNational Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation ResearchU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésJoystickWheelchairComputer scienceChinRobotPhysical medicine and rehabilitationActivities of daily livingHuman–computer interactionSimulationMedicineArtificial intelligencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the last decade, many assistive robots for people with disabilities have been developed; however, researchers have not fully utilized these robotic technologies to entirely create independent living conditions for people with disabilities, particularly in relation to activities of daily living (ADLs). An assistive system can help satisfy the demands of regular ADLs for people with disabilities. With an increasing shortage of caregivers and a growing number of individuals with impairments and the elderly, assistive robots can help meet future healthcare demands. One of the critical aspects of designing these assistive devices is to improve functional independence while providing an excellent human-machine interface. People with limited upper limb function due to stroke, spinal cord injury, cerebral palsy, amyotrophic lateral sclerosis, and other conditions find the controls of assistive devices such as power wheelchairs difficult to use. Thus, the objective of this research was to design a multimodal control method for robotic self-assistance that could assist individuals with disabilities in performing self-care tasks on a daily basis. In this research, a control framework for two interchangeable operating modes with a finger joystick and a chin joystick is developed where joysticks seamlessly control a wheelchair and a wheelchair-mounted robotic arm. Custom circuitry was developed to complete the control architecture. A user study was conducted to test the robotic system. Ten healthy individuals agreed to perform three tasks using both (chin and finger) joysticks for a total of six tasks with 10 repetitions each. The control method has been tested rigorously, maneuvering the robot at different velocities and under varying payload (1-3.5 lb) conditions. The absolute position accuracy was experimentally found to be approximately 5 mm. The round-trip delay we observed between the commands while controlling the xArm was 4 ms. Tests performed showed that the proposed control system allowed individuals to perform some ADLs such as picking up and placing items with a completion time of less than 1 min for each task and 100% success.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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