Continual Prediction Learning Techniques to Support Users' Grasp Selection on a Multi-Articulating Prosthetic Hand
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence methods have shown promise for enhancing human-machine interaction, and also for accelerating progress in the field of robotics. Here, we discuss an application case that brings together these two areas of impact: human interaction with a robotic prosthesis. We present preliminary findings that suggest how continual prediction learning methods from the field of reinforcement learning can be used to streamline user selection of different grasping movements of a dexterous robotic hand. Using powered prosthetic hands is particularly challenging for people with amputations due to the disparity between the many possible grasp patterns a device can support, and the limited number of control channels provided by their body. Previous work introduced a machine learning technique called adaptive switching that demonstrates how a robotic prosthesis could learn to predict the modes or functions a user would deploy during their control interactions, and continually optimize the user’s control interface using this learned predictive information. Adaptive switching has only been tested on a desk-mounted arm prosthesis and has not been extended to the contextual case of grasp selection on a prosthetic hand. Our work contributes a first look at how the prediction-learning foundation of adaptive switching can be extended to support grasp selection on a sensorized multi-articulated prosthetic hand with multiple grip patterns. Specifically, we show how generalized value functions, learned in real time via temporal-difference learning, can predict the future activity of individual fingers in a robotic hand. These predictions were shown to accurately anticipate a cascading pattern of finger movements, which shows the capacity for grasp-related adaptive switching. Our findings suggest the scalability of this approach to predict more complex grasp types, and we recommend moving forward to user-in-the-loop studies of adaptive switching for grasping tasks.
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.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».