論文の概要: Simultaneous Estimation of Manipulation Skill and Hand Grasp Force from Forearm Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00275v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 02:23:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:53.557912
• Title: Simultaneous Estimation of Manipulation Skill and Hand Grasp Force from Forearm Ultrasound Images
• Title（参考訳）: 前腕超音波画像からのマニピュレーションスキルと手指力の同時推定
• Authors: Keshav Bimbraw, Srikar Nekkanti, Daniel B. Tiller II, Mihir Deshmukh, Berk Calli, Robert D. Howe, Haichong K. Zhang,
• Abstract要約: 前腕超音波データを用いた操作スキルと手力の同時推定法を提案する。 我々のモデルでは、操作スキルの平均分類精度は94.87パーセント、操作スキルは10.16パーセント、根平均二乗誤差は0.51%、力推定では0.19ニュートンであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.82697733014759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate estimation of human hand configuration and the forces they exert is critical for effective teleoperation and skill transfer in robotic manipulation. A deeper understanding of human interactions with objects can further enhance teleoperation performance. To address this need, researchers have explored methods to capture and translate human manipulation skills and applied forces to robotic systems. Among these, biosignal-based approaches, particularly those using forearm ultrasound data, have shown significant potential for estimating hand movements and finger forces. In this study, we present a method for simultaneously estimating manipulation skills and applied hand force using forearm ultrasound data. Data collected from seven participants were used to train deep learning models for classifying manipulation skills and estimating grasp force. Our models achieved an average classification accuracy of 94.87 percent plus or minus 10.16 percent for manipulation skills and an average root mean square error (RMSE) of 0.51 plus or minus 0.19 Newtons for force estimation, as evaluated using five-fold cross-validation. These results highlight the effectiveness of forearm ultrasound in advancing human-machine interfacing and robotic teleoperation for complex manipulation tasks. This work enables new and effective possibilities for human-robot skill transfer and tele-manipulation, bridging the gap between human dexterity and robotic control.
• Abstract（参考訳）: 人間の手の動きと力の正確な推定は、ロボット操作における効果的な遠隔操作と技術移転に不可欠である。 オブジェクトとのヒューマンインタラクションをより深く理解することで、遠隔操作のパフォーマンスをさらに向上させることができる。 このニーズに対処するために、研究者は人間の操作スキルとロボットシステムへの力の適用を捉え、翻訳する方法を模索してきた。 これらのうち、生体信号に基づくアプローチ、特に前腕超音波データを用いたアプローチは、手の動きや指の力の推定に有意な可能性を示唆している。 本研究では,前腕超音波データを用いた操作スキルと手力の同時推定手法を提案する。 7人の参加者から収集したデータは、操作スキルの分類と把握力の推定のための深層学習モデルの訓練に使用された。 我々のモデルでは、操作スキルの平均分類精度は94.87パーセント、操作スキルでは10.16パーセント、力推定では平均根平均二乗誤差(RMSE)が0.51%、または0.19ニュートンが0.19であった。 これらの結果から, 複雑な操作作業において, 前腕超音波が人間と機械の対面とロボットの遠隔操作に有効であることが示唆された。 この研究は、人間ロボットのスキル伝達と遠隔操作の新たな、効果的な可能性を可能にし、人間の器用さとロボット制御のギャップを埋める。

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