基于运动误差分类的康复机器人教练协同设计方法
人机交互
2021-11-19 v1 机器人学
摘要
老年人口数量上升引发了对医疗保健尤其是康复医疗的日益关注。辅助技术特别是辅助机器人或可助益该过程。我们开发了一款机器人教练，能够向患者演示康复锻炼、观察患者完成锻炼并给出反馈，以改进其表现并予鼓励。该系统的 HRI（人机交互）基于我们与康复理疗师团队及目标人群的研究。系统依赖于人体运动分析。我们开发了一种从专家示范中学习理想运动概率表征的方法。采用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）处理由 Microsoft Kinect v2 捕获的位置与朝向特征。为评估患者运动，我们提出一种实时多级分析，以在时间与空间上识别并解释身体部位误差。该分析与分类算法相结合，使机器人能够提供教练建议以促使患者改善运动。在三项康复锻炼上的评估显示了所提方法在学习与评估运动觉运动方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2111.09729,
title = {A co-design approach for a rehabilitation robot coach for physical rehabilitation based on the error classification of motion errors},
author = {Maxime Devanne and Sao Mai Nguyen and Olivier Rémy-Néris and Beatrice Le Gales-Garnett and Gilles Kermarrec and André Thépaut},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.09729},
year = {2021}
}
备注
IRC 2018 : Second IEEE International Conference on Robotic Computing, Jan 2018, Laguna Hills, CA,, United States