論文の概要: ReGlove: A Soft Pneumatic Glove for Activities of Daily Living Assistance via Wrist-Mounted Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11824v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 01:06:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-21 14:22:08.698282
• Title: ReGlove: A Soft Pneumatic Glove for Activities of Daily Living Assistance via Wrist-Mounted Vision
• Title（参考訳）: ReGlove: Wrist-Mounted Visionによる生活支援活動のためのソフト空気圧グローブ
• Authors: Rosh Ho, Jian Zhang,
• Abstract要約: ReGloveは、低コストの商用空気圧リハビリ用手袋を視覚誘導型補助装具に変換するシステムである。 我々のプラットフォームは、エッジコンピューティング推論エンジン(Raspberry Pi 5)と手首搭載カメラを統合し、コンテキスト認識の把握を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.284407845277412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents ReGlove, a system that converts low-cost commercial pneumatic rehabilitation gloves into vision-guided assistive orthoses. Chronic upper-limb impairment affects millions worldwide, yet existing assistive technologies remain prohibitively expensive or rely on unreliable biological signals. Our platform integrates a wrist-mounted camera with an edge-computing inference engine (Raspberry Pi 5) to enable context-aware grasping without requiring reliable muscle signals. By adapting real-time YOLO-based computer vision models, the system achieves \SI{96.73}{\percent} grasp classification accuracy with sub-\SI{40.00}{\milli\second} end-to-end latency. Physical validation using standardized benchmarks shows \SI{82.71}{\percent} success on YCB object manipulation and reliable performance across \SI{27.00}{} Activities of Daily Living (ADL) tasks. With a total cost under \$\SI{250.00}{} and exclusively commercial components, ReGlove provides a technical foundation for accessible, vision-based upper-limb assistance that could benefit populations excluded from traditional EMG-controlled devices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低コストの商用空気圧リハビリテーショングローブを視覚誘導型補聴器に変換するシステムであるReGloveについて述べる。 慢性上肢障害は世界中で数百万人に影響を与えるが、既存の補助技術は違法に高価であり、信頼性の低い生物学的信号に依存している。 我々のプラットフォームは、手首に搭載されたカメラとエッジコンピューティング推論エンジン(Raspberry Pi 5)を統合し、信頼性の高い筋肉信号を必要としないコンテキスト認識の把握を可能にする。 リアルタイムの YOLO ベースのコンピュータビジョンモデルを適用することで、サブSI{40.00}{\milli\second} のエンドツーエンドのレイテンシで分類精度を把握できる。 標準化されたベンチマークを用いた物理的検証は、YCBオブジェクト操作における \SI{82.71}{\percent} の成功と、デイリーリビング (ADL) のタスクにおける \SI{27.00}{} の信頼性の高い性能を示している。 ReGloveは、$$\SI{250.00}{} と独占的な商用コンポーネントの合計コストで、従来のEMG制御デバイスから除外された人口に利益をもたらす、アクセス可能な視覚ベースの上層階級支援のための技術基盤を提供する。

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