Wheelchair-mounted robotic arms: a systematic review of technical design and activities of daily living outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This review examines wheelchair-mounted robotic arms (WMRAs) as an emerging assistive technology that enhances independence and quality of life for individuals with upper- and lower-limb disabilities. By enabling independent performance of activities of daily living (ADLs), WMRAs hold significant promise for disability and rehabilitation. The article aims to critically evaluate the state of the art in WMRA research and development, identifying persistent challenges and highlighting promising innovations. MATERIALS AND METHODS: The review systematically analyzes literature on WMRAs published between 2001 and 2025. The analysis emphasizes design specifications, degrees of freedom, actuation methods, control strategies, and performance evaluations. A comparative synthesis is conducted to assess how existing systems support ADL execution, while also integrating technical considerations with user-centered outcomes. RESULTS AND CONCLUSIONS: The findings indicate that current WMRA designs face significant limitations, including restricted workspace coverage, inadequate gripper dexterity, suboptimal kinematic configurations, limited payload capacity, high cost, and lack of modularity. Safety mechanisms remain underdeveloped, creating barriers to broader adoption. Nevertheless, advancements in AI-driven control systems, modular design strategies, and integration with complementary assistive technologies demonstrate promising progress. The review concludes that WMRAs have substantial potential to improve autonomy and daily functioning for individuals with disabilities. Addressing technical and practical shortcomings is essential to ensure successful real-world deployment. These insights contribute to disability and rehabilitation research, as they highlight pathways to enhance accessibility, safety, and cost-effectiveness in assistive technologies that support independent living.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».