論文の概要: Quantifying Ergonomics in the Elevate Soft Robotic Suit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17249v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 01:09:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.929406
• Title: Quantifying Ergonomics in the Elevate Soft Robotic Suit
• Title（参考訳）: Elevate Soft Robotic Suitにおけるエルゴノミクスの定量化
• Authors: Peter Bryan, Rejin John Varghese, Dario Farina,
• Abstract要約: Elevate スーツのエルゴノミクスと快適性を定量的に評価した。 スーツはケーブル駆動のソフトロボットスーツで、肩の高さを補助する。 補助運動時の肩に作用する圧力は、人間の握力で見られる範囲内であると推定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6264338336963164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Soft robotic suits have the potential to rehabilitate, assist, and augment the human body. The low weight, cost, and minimal form-factor of these devices make them ideal for daily use by both healthy and impaired individuals. However, challenges associated with data-driven, user-specific, and comfort-first design of human-robot interfaces using soft materials limit their widespread translation and adoption. In this work, we present the quantitative evaluation of ergonomics and comfort of the Elevate suit - a cable driven soft robotic suit that assists shoulder elevation. Using a motion-capture system and force sensors, we measured the suit's ergonomics during assisted shoulder elevation up to 70 degrees. Two 4-hour sessions were conducted with one subject, involving transmitting cable tensions of up to 200N with no discomfort reported. We estimated that the pressure applied to the shoulder during assisted movements was within the range seen in a human grasp (approximately 69.1-85.1kPa), and estimated volumetric compression of <3% and <8% across the torso and upper arm, respectively. These results provide early validation of Elevate's ergonomic design in preparation for future studies with patient groups.
• Abstract（参考訳）: ソフトなロボットスーツは、人間の体をリハビリし、補助し、増強する可能性がある。 これらのデバイスの重量、コスト、そして最小限のフォームファクターは、健康な人でも障害のある人でも日常的に使うのに理想的だ。 しかし、ソフトマテリアルを用いたヒューマンロボットインタフェースの、データ駆動型、ユーザ固有の、快適な設計に関わる課題は、その広範な翻訳と採用を制限している。 本研究では,肩の高さを補助するケーブル駆動型ソフトロボットスーツであるElevateスーツのエルゴノミクスと快適性の定量的評価を行った。 モーションキャプチャーシステムと力センサーを用いて、肩の高さを最大70度まで支援する際のスーツのエルゴノミクスを測定した。 2つの4時間のセッションが1つの被験者で行われ、ケーブル張力は最大200Nまで伝達され、不快感は報告されなかった。 ヒトの握力(約69.1-85.1kPa)の範囲内で肩に作用する圧力を推定し, 胴体と上腕の容積圧縮をそれぞれ3%, 8%と推定した。 これらの結果は,Elevateのエルゴノミクス設計を早期に検証し,今後の患者グループによる研究に備えるものである。

関連論文リスト

• Fabric Pneumatic Artificial Muscle-Based Head-Neck Exosuit: Design, Modeling, and Evaluation [1.1199585259018459]
  頭頸部支持のための空気圧人工筋肉を用いたエキソスーツの設計法を提案する。 首に沿って圧縮力を導入する。 テストダミーとヒトユーザによるデモでは,エクソスーツが機能的頭部支持と軌道追跡を実現できることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-13T19:10:46Z)
• SMAT: Staged Multi-Agent Training for Co-Adaptive Exoskeleton Control [1.7061322026474812]
  本研究では,ユーザがウェアラブルデバイスに自然に順応する方法を反映した4段階のカリキュラムを提案する。 筋無力症シミュレーション環境において,26筋下肢モデルと腰部外骨格を併用したSMATを実装した。 筋骨格シミュレーションにより、学習した外骨格の制御は、無力状態と比較して平均10.1%の股関節筋活性化を減少させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-08T13:06:36Z)
• A Robotic Testing Platform for Pipelined Discovery of Resilient Soft Actuators [63.07587517846448]
  本稿では,DEA寿命をスキャンできる新しいテストロボットによって実現された最適化パイプラインを提案する。 ロボットは、電気機械特性測定、プログラム可能な電圧入力、マルチチャネルテスト能力を統合する。 これを用いて,入力電圧等級,周波数,電極物質濃度,電気接続フィラーなど,Elastosil系リニアアクチュエータの寿命を走査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-24T14:41:28Z)
• High-Fidelity, Customizable Force Sensing for the Wearable Human-Robot Interface [1.4190701053683015]
  3Dプリントしたシリコンパッドに空気を埋め込んで力を測定する。 パッド圧力は印加力と非常に線形に関係している。 パッド圧力はスクワットフェーズと全体的なタスクダイナミクスを継続的に追跡した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-13T20:23:36Z)
• Postural Virtual Fixtures for Ergonomic Physical Interactions with Supernumerary Robotic Bodies [14.967499134752464]
  我々は,非エルゴノミック姿勢が検出された場合に,SRBユーザに審美的フィードバックを提供する新しい制御フレームワークを提案する。 このアプローチは、人間工学的習慣の長期学習を促進し、身体的相互作用における適切な姿勢を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-30T07:44:41Z)
• A data-physics hybrid generative model for patient-specific post-stroke motor rehabilitation using wearable sensor data [17.28369129744061]
  我々は,脳卒中生存者の神経筋制御を再構築するデータ物理ハイブリッド生成フレームワークを開発した。 11名の脳卒中生存者において, パーソナライズされたコントローラは, 関節角と終端の忠実さを改善しつつ, 慣性歩行パターンを保存した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-16T11:55:11Z)
• Toward Humanoid Brain-Body Co-design: Joint Optimization of Control and Morphology for Fall Recovery [55.951691393378354]
  フォールリカバリのためのスケーラブルなヒューマノイド共同設計フレームワークであるRoboCraftを提案する。 複数の設計にまたがって事前訓練された共有ポリシーは、ハイパフォーマンスな形態に対して徐々に微調整される。 実験の結果、RoboCraftは7つの公用ヒューマノイドロボットで平均44.55%のパフォーマンス向上を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-25T15:40:18Z)
• CEDex: Cross-Embodiment Dexterous Grasp Generation at Scale from Human-like Contact Representations [53.37721117405022]
  クロス・エボディメント・デキスタラス・グリップ合成(Cross-Embodiment dexterous grasp synthesis)とは、様々なロボットハンドのグリップを適応的に生成し、最適化することである。 そこで我々は,CEDexを提案する。 これまでで最大のクロス・エボディメント・グラウンド・データセットを構築し、合計20万のグリップを持つ4つのタイプにまたがる500万のオブジェクトからなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T12:08:04Z)
• HHI-Assist: A Dataset and Benchmark of Human-Human Interaction in Physical Assistance Scenario [63.77482302352545]
  HHI-Assist(ヒヒ・アシスト)は、人間の介助作業における人間のインタラクションのモーションキャプチャークリップからなるデータセットである。 私たちの研究は、ロボット支援ポリシーを大幅に強化する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-12T09:38:17Z)
• Design, Development, and Evaluation of an Interactive Personalized Social Robot to Monitor and Coach Post-Stroke Rehabilitation Exercises [68.37238218842089]
  パーソナライズされたリハビリテーションのための対話型ソーシャルロボット運動指導システムを開発した。 このシステムは、ニューラルネットワークモデルとルールベースのモデルを統合し、患者のリハビリテーション運動を自動的に監視し、評価する。 我々のシステムは,新たな参加者に適応し,専門家の合意レベルに匹敵する,エクササイズを評価するための平均パフォーマンス0.81を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T17:37:04Z)
• Designing Personalized Interaction of a Socially Assistive Robot for Stroke Rehabilitation Therapy [64.52563354823711]
  社会支援ロボットの研究は、神経学的および筋骨格疾患の患者に対する理学療法セッションを増強し、支援する可能性がある。 本稿では,運動の質を予測するために,患者個別の運動の運動特性を動的に選択できる社会支援ロボットのインタラクティブなアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T16:12:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。