Abstract-wearable robotiska handrehabiliteringsanordningar kan ge större frihet och flexibilitet än deras arbetsstationsliknande motsvarigheter. Fältet saknar dock i allmänhet effektiva metoder som användaren kan använda enheten med: sådana kontroller måste vara effektiva, intuitiva och robusta för det breda spektrumet av möjliga funktionsnedsättningsmönster. Även när man fokuserar på ett specifikt tillstånd, t.ex. stroke, innebär variationen av påträffade övre extremitetsförsämringsmönster att en enda sensorisk modalitet, t.ex. elektromyografi (EMG), kanske inte är tillräcklig för att möjliggöra kontroller för ett brett spektrum av användare. För att ta itu med denna betydande klyfta inför vi ett multimodalt analys- och interaktionsparadigm för en aktiv handortosis. I vår proof-of-concept implementering kompletteras EMG med andra avkänningsmetoder, såsom fingerböjning och kontakttryckgivare. Vi föreslår multimodala interaktionsmetoder som använder dessa sensoriska data som indata, och visar att de kan möjliggöra uppgifter för stroke överlevande som uppvisar olika funktionsnedsättningsmönster. Vi tror att robotiska hand eller de som utvecklats som multimodala sensoriska plattformar med hjälp av några av de viktigaste utmaningarna i fysisk interaktion med användaren.
Detektion av multimodal avsikt kan ge bättre noggrannhet för strokepatienter jämfört med prestanda hos algoritmen som använder en enda modalitet, såsom EMG REF.
Multimodal Sensing and Interaction for a Robotic Hand Orthosis
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 4, No. 2, pp. 315 - 322, April 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}