基于蒙特卡洛树搜索算法的康复系统（ReHabgame）开发
人机交互
2018-04-30 v1
摘要
计算机游戏中的计算智能（CI）扮演着重要角色，能够模拟现实问题的各个方面。实时决策游戏中的 CI 可为树搜索算法的检验提供平台。在本文中，我们提出了一款康复严肃游戏（ReHabgame），其中使用了蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法。该游戏旨在改善中风后/脑损伤患者的身体障碍，以提升上肢运动能力。在 ReHabgame 过程中，玩家依据自身运动能力通过上肢选择路径以到达虚拟目标物体。系统基于玩家通过 MCTS 产生的活动质量调整游戏难度等级。它从玩家做出的动作中学习并生成后续待收集物体。系统采集朝向、肌肉与关节活动数据，并利用它们进行决策。玩家数据通过 Kinect Xbox One 与 Myo Armband 收集。结果显示了 MCTS 在 ReHabgame 中的有效性：其从高度可达路径推进至较不易达路径，从而配置并个性化康复过程。
引用
@article{arxiv.1804.10381,
title = {Development of Rehabilitation System (ReHabgame) through Monte-Carlo Tree Search Algorithm},
author = {Shabnam Sadeghi Esfahlani and George Wilson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.10381},
year = {2018}
}
备注
8 pages ,6 figures