論文の概要: AI-Powered Camera and Sensors for the Rehabilitation Hand Exoskeleton
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15248v1
- Date: Fri, 9 Aug 2024 04:47:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-01 16:52:18.336805
- Title: AI-Powered Camera and Sensors for the Rehabilitation Hand Exoskeleton
- Title（参考訳）: リハビリテーションハンドエクソスケルトンのためのAI駆動カメラとセンサ
- Authors: Md Abdul Baset Sarker, Juan Pablo Sola-thomas, Masudul H. Imtiaz,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.393259574660092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Due to Motor Neurone Diseases, a large population remains disabled worldwide, negatively impacting their independence and quality of life. This typically involves a weakness in the hand and forearm muscles, making it difficult to perform fine motor tasks such as writing, buttoning a shirt, or gripping objects. This project presents a vision-enabled rehabilitation hand exoskeleton to assist disabled persons in their hand movements. The design goal was to create an accessible tool to help with a simple interface requiring no training. This prototype is built on a commercially available glove where a camera and embedded processor were integrated to help open and close the hand, using air pressure, thus grabbing an object. An accelerometer is also implemented to detect the characteristic hand gesture to release the object when desired. This passive vision-based control differs from active EMG-based designs as it does not require individualized training. Continuing the research will reduce the cost, weight, and power consumption to facilitate mass implementation.
- Abstract（参考訳）: 運動ニューロン疾患のため、多くの人口は世界中で機能しておらず、その独立性と生活の質に悪影響を及ぼす。
通常は手と前腕の筋肉の弱さが伴うため、筆記やシャツのボタン、物体のグリップといった運動の細かい作業が困難になる。
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。
このプロトタイプは市販のグローブの上に作られており、カメラと組み込みプロセッサが統合され、空気圧を使って手を開閉し、物体をつかむのに役立つ。
加速度計も実装され、特徴的な手の動きを検出して、必要に応じてオブジェクトを解放する。
この受動的視覚に基づく制御は、個別の訓練を必要としないため、アクティブなEMGベースの設計とは異なる。
研究の継続は、大量実施を促進するため、コスト、重量、消費電力を削減します。
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