Adaptive Feeding Robot With Multisensor Feedback and Predictive Control Using Autoregressive Integrated Moving Average–Feed-Forward Neural Network: Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Eating is a primary daily activity crucial for maintaining independence and quality of life. Individuals with neuromuscular impairments often struggle with eating due to limitations in current assistive devices, which are predominantly passive and lack adaptive capabilities. Objective: This study aims to introduce an adaptive feeding robot that integrates time series decomposition, autoregressive integrated moving average (ARIMA), and feed-forward neural networks (FFNN). The goal is to enhance feeding precision, efficiency, and personalization, thereby promoting autonomy for individuals with motor impairments. Methods: The proposed feeding robot combines information from sensors and actuators to collect real-time data, that is, facial landmarks, mouth status (open or closed), fork-to-mouth and plate distances, as well as the force and angle required for food handling based on the food type. ARIMA and FFNN algorithms analyze data to predict user behavior and adjust feeding actions dynamically. A strain gauge sensor ensures precise force regulation, an ultrasonic sensor optimizes positioning, and facial recognition algorithms verify safety by monitoring mouth conditions and plate contents. Results: The combined ARIMA+FFNN model achieved a mean squared error (MSE) of 0.008 and an R2 of 94%, significantly outperforming the standalone ARIMA (MSE=0.015; R2=85%) and FFNN (MSE=0.012; R2=88%). Feeding success rate improved from 75% to 90% over 150 iterations (P<.001), and response time decreased by 28% (from 3.6 s to 2.2 s). ANOVA revealed significant differences in success rates across scenarios (F3,146=12.34; P= .002), with scenario 1 outperforming scenario 3 (P=.030) and scenario 4 (P=.010). Object detection showed high accuracy (face detection precision=97%, recall=96%, 95% CI 94%-99%). Force application matched expected ranges with minimal deviation (24 [1] N for apples; 7 [0.5] N for strawberries). Conclusions: Combining predictive algorithms and adaptive learning mechanisms enables the feeding robot to demonstrate substantial improvements in precision, responsiveness, and personalization. These advancements underline its potential to revolutionize assistive technology in rehabilitation, delivering safe and highly personalized feeding assistance to individuals with motor impairments, thereby enhancing their independence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».