面向轻型外骨骼的手部状态估计学习
机器人学
2024-11-15 v1 人工智能
摘要
我们提出了一种基于机器学习的手部状态估计器，用于使用轻型外骨骼的康复目的。这些设备易于使用，有助于提供家庭和频繁的治疗。我们构建了一种监督方法，利用来自前臂肌肉活动和外骨骼运动的信息，来重建手部的张开度和顺应性水平。这些信息可用于评估治疗进展并开发自适应控制行为。我们用一个真实的轻型外骨骼验证了该方法。实验表明，当我们的方法在来自单个用户的数据上进行训练并在同一用户上进行测试时，即使在不同会话之间，也表现出良好的预测性能。这种泛化能力使我们的系统在实际康复应用中具有广阔前景。
引用
@article{arxiv.2411.09294,
title = {Learning Hand State Estimation for a Light Exoskeleton},
author = {Gabriele Abbate and Alessandro Giusti and Luca Randazzo and Antonio Paolillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.09294},
year = {2024}
}