論文の概要: Learning Hand State Estimation for a Light Exoskeleton

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09294v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 09:12:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:57.977231
• Title: Learning Hand State Estimation for a Light Exoskeleton
• Title（参考訳）: 光外骨格における手の状態推定の学習
• Authors: Gabriele Abbate, Alessandro Giusti, Luca Randazzo, Antonio Paolillo,
• Abstract要約: そこで本研究では,光エクソスケトンを用いた手の状態推定手法を提案する。 本研究は,前腕の筋活動と外骨格の運動から得られる情報を用いて,手指の開度とコンプライアンスレベルを再構築する指導的アプローチを構築する。 我々のアプローチは本物の光のエクソスケルトンで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.05509088121445
• License:
• Abstract: We propose a machine learning-based estimator of the hand state for rehabilitation purposes, using light exoskeletons. These devices are easy to use and useful for delivering domestic and frequent therapies. We build a supervised approach using information from the muscular activity of the forearm and the motion of the exoskeleton to reconstruct the hand's opening degree and compliance level. Such information can be used to evaluate the therapy progress and develop adaptive control behaviors. Our approach is validated with a real light exoskeleton. The experiments demonstrate good predictive performance of our approach when trained on data coming from a single user and tested on the same user, even across different sessions. This generalization capability makes our system promising for practical use in real rehabilitation.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,光エクソスケトンを用いた手の状態推定手法を提案する。 これらのデバイスは簡単に使用でき、家庭内および頻繁な治療法を提供するのに役立ちます。 本研究は,前腕の筋活動と外骨格の運動から得られる情報を用いて,手指の開度とコンプライアンスレベルを再構築する指導的アプローチを構築する。 このような情報は治療の進捗を評価し、適応的な制御行動を開発するのに利用できる。 我々のアプローチは本物の光のエクソスケルトンで検証されている。 実験では、単一のユーザから来るデータに基づいてトレーニングし、同じユーザ上でテストした場合、異なるセッションであっても、私たちのアプローチの優れた予測性能を実証した。 この一般化能力は, 現実のリハビリテーションにおいて, 実用化を約束するものである。

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