論文の概要: AR3n: A Reinforcement Learning-based Assist-As-Needed Controller for Robotic Rehabilitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00085v4
• Date: Mon, 17 Apr 2023 03:11:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 20:53:45.053426
• Title: AR3n: A Reinforcement Learning-based Assist-As-Needed Controller for Robotic Rehabilitation
• Title（参考訳）: AR3n:ロボットリハビリテーションのための強化学習型補助制御
• Authors: Shrey Pareek, Harris Nisar and Thenkurussi Kesavadas
• Abstract要約: 本稿では,ロボットによる手書き再生作業において,強化学習を利用して適応支援を行う支援支援(AAN)コントローラAR3nを提案する。 複数の被験者にまたがってAR3nを一般化するための仮想患者モデルを提案する。 このシステムは、被験者の追跡誤差に基づいてロボット支援をリアルタイムで調整し、ロボット支援の量を最小化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present AR3n (pronounced as Aaron), an assist-as-needed (AAN) controller that utilizes reinforcement learning to supply adaptive assistance during a robot assisted handwriting rehabilitation task. Unlike previous AAN controllers, our method does not rely on patient specific controller parameters or physical models. We propose the use of a virtual patient model to generalize AR3n across multiple subjects. The system modulates robotic assistance in realtime based on a subject's tracking error, while minimizing the amount of robotic assistance. The controller is experimentally validated through a set of simulations and human subject experiments. Finally, a comparative study with a traditional rule-based controller is conducted to analyze differences in assistance mechanisms of the two controllers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットハンドライティングリハビリテーションタスクにおいて,強化学習を利用して適応的支援を提供するアシスト・アズ・ア・ニーズド(aan)コントローラar3n(aaronと発音する)を提案する。 従来のAANコントローラとは異なり,本手法は患者固有のコントローラパラメータや物理モデルに依存しない。 複数の被験者にまたがってAR3nを一般化するための仮想患者モデルを提案する。 このシステムは、被験者の追跡誤差に基づいてロボット支援をリアルタイムで調整し、ロボット支援の量を最小化する。 コントローラはシミュレーションと人体実験によって実験的に検証される。 最後に,従来のルールベース制御器との比較検討を行い,2つの制御器の補助機構の違いを分析した。

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