論文の概要: A cost effective eye movement tracker based wheel chair control
algorithm for people with paraplegia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10511v1
- Date: Thu, 21 Jul 2022 14:44:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 13:35:46.759755
- Title: A cost effective eye movement tracker based wheel chair control
algorithm for people with paraplegia
- Title(参考訳): 費用対効果のある眼球運動トラッカーを用いた麻痺者のためのホイールチェア制御アルゴリズム
- Authors: Skanda Upadhyaya, Shravan Bhat, Siddhanth P. Rao, V Ashwin, Krishnan
Chemmangat
- Abstract要約: 本稿では,車椅子を模倣するロボットを制御しようとすることで,眼から得た信号を有意義な信号に変換する手法を提案する。
システム全体のコスト効率は高く、単純な画像処理とパターン認識を使ってボットを制御する。
アンドロイドの応用が開発され、実際のシナリオにおいて車椅子をより洗練された制御のために患者の援助によって使用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spinal cord injuries can often lead to quadriplegia in patients limiting
their mobility. Wheelchairs could be a good proposition for patients, but most
of them operate either manually or with the help of electric motors operated
with a joystick. This, however, requires the use of hands, making it unsuitable
for quadriplegic patients. Controlling eye movement, on the other hand, is
retained even by people who undergo brain injury. Monitoring the movements in
the eye can be a helpful tool in generating control signals for the wheelchair.
This paper is an approach to converting obtained signals from the eye into
meaningful signals by trying to control a bot that imitates a wheelchair. The
overall system is cost-effective and uses simple image processing and pattern
recognition to control the bot. An android application is developed, which
could be used by the patients' aid for more refined control of the wheelchair
in the actual scenario.
- Abstract(参考訳): 脊髄損傷は、運動を制限した患者の四肢麻痺を引き起こすことがある。
車椅子は患者にとって良い提案かもしれませんが、ほとんどの人は手動かジョイスティックで動く電動モーターで操作します。
しかし、これは手を使う必要があり、四肢麻痺の患者には適さない。
一方、眼球運動の制御は、脳の損傷を受けた人でも維持される。
目の動きを監視することは、車椅子の制御信号を生成するのに役立つ。
本稿では,車いすを模倣するロボットを制御し,目から得られた信号を有意義な信号に変換する手法を提案する。
システム全体のコスト効率は高く、単純な画像処理とパターン認識を使ってボットを制御する。
実際のシナリオにおいて、より洗練された車椅子制御のために患者の援助によって使用できるandroidアプリケーションを開発した。
関連論文リスト
- WheelPoser: Sparse-IMU Based Body Pose Estimation for Wheelchair Users [7.5279679789210645]
本稿では,車いす利用者を対象としたリアルタイムポーズ推定システムであるWheelPoserを紹介する。
我々のシステムは、ユーザの体と車椅子に4つの戦略的に配置されたIMUしか使用せず、カメラや高密度IMUアレイを使用した従来のシステムよりもはるかに実用的です。
WheelPoserは車椅子利用者のポーズを平均関節角度誤差14.30度、平均関節位置誤差6.74cmで追跡することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-13T02:41:49Z) - AI-Powered Camera and Sensors for the Rehabilitation Hand Exoskeleton [0.393259574660092]
本研究は,障害者の手の動きを支援する視覚機能付きリハビリテーション・ハンド・エキソスケルトンを提案する。
設計目標は、トレーニングを必要とせずにシンプルなインターフェイスを利用できるツールを作ることだった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-09T04:47:37Z) - Human-Agent Joint Learning for Efficient Robot Manipulation Skill Acquisition [48.65867987106428]
本稿では,人間とロボットの協調学習システムについて紹介する。
これにより、ロボットエンドエフェクターの制御を学習支援エージェントと共有することができる。
これにより、ダウンストリームタスクにおいて、収集されたデータが十分な品質であることを保証しながら、人間の適応の必要性を減らすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-29T03:37:29Z) - SSVEP-Based BCI Wheelchair Control System [0.0]
このプロジェクトは脳信号を介して電子車椅子の動きを制御するために提案されている。
このプロジェクトの目的は、障害者、特に運動障害に苦しむ麻痺者を支援することであり、生活の質を向上させることである。
実験の結果,システムは操作が容易で,約1秒の遅延時間が得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T18:37:28Z) - In-Hand Object Rotation via Rapid Motor Adaptation [59.59946962428837]
指先のみを用いて手動物体の回転を実現するための簡単な適応制御器の設計と学習方法を示す。
コントローラは、円筒形物体のみのシミュレーションで完全に訓練されている。
実際のロボットの手に直接展開して、さまざまな大きさ、形状、重量をz軸上で回転させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-10T17:58:45Z) - Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of
Bipedal Robots [121.42930679076574]
シミュレーションにおけるロコモーションポリシをトレーニングするためのモデルフリー強化学習フレームワークを提案する。
ドメインランダム化は、システムダイナミクスのバリエーションにまたがる堅牢な振る舞いを学ぶためのポリシーを奨励するために使用されます。
本研究では、目標歩行速度、歩行高さ、旋回ヨーなどの多目的歩行行動について示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T07:14:01Z) - Careful with That! Observation of Human Movements to Estimate Objects
Properties [106.925705883949]
我々は、物体の重さについての洞察を伝える人間の運動行動の特徴に焦点を当てる。
最後の目標は、ロボットがオブジェクトハンドリングに必要なケアの度合いを自律的に推測できるようにすることです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-02T08:14:56Z) - Wheelchair Behavior Recognition for Visualizing Sidewalk Accessibility
by Deep Neural Networks [19.671946716832203]
本論文では,車いす座席下に設置したスマートフォンの3軸加速度計を用いて,車いすの動作から歩道のアクセシビリティを推定する手法を提案する。
本手法は,環境要因から歩道のアクセシビリティを認識する。
勾配、縁石、隙間。
本論文では,車椅子加速度から知識を抽出し,歩道のアクセシビリティ情報を可視化するプロトタイプシステムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-11T06:41:42Z) - OpenBot: Turning Smartphones into Robots [95.94432031144716]
現在のロボットは高価か、感覚豊かさ、計算能力、通信能力に重大な妥協をもたらす。
我々はスマートフォンを活用して、センサースイート、強力な計算能力、最先端通信チャネル、繁栄するソフトウェアエコシステムへのアクセスなどを備えたロボットを装備することを提案する。
われわれは50ドルの小型電気自動車を設計し、標準のAndroidスマートフォンのロボットボディとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-24T18:04:50Z) - An Intelligent and Low-cost Eye-tracking System for Motorized Wheelchair
Control [3.3003775275716376]
本論文は、運動障害者が効果的かつ努力的に動く能力を回復させることで、運動障害者を支援するシステムを提案する。
システム入力は、視線方向を推定するために処理されたユーザの目の画像であり、車椅子はそれに応じて移動された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-02T23:08:33Z) - Learning Agile Robotic Locomotion Skills by Imitating Animals [72.36395376558984]
動物の多様でアジャイルな運動スキルを再現することは、ロボット工学における長年の課題である。
そこで本研究では,現実世界の動物を模倣することで,足のロボットがアジャイルな運動能力を学ぶことができる模倣学習システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-02T02:56:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。