論文の概要: Determination of the Human-Robot Interaction Workspace for Robot Assisted Head Stabilization Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27336v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 21:57:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.523834
• Title: Determination of the Human-Robot Interaction Workspace for Robot Assisted Head Stabilization Control
• Title（参考訳）: ロボットによる頭部安定化制御のための人間-ロボットインタラクションワークスペースの決定
• Abstract要約: 正確な頭部固定化は、神経画像や頭蓋内放射線治療などの医療処置に重要である。 新たなアプローチでは、リアルタイム光モーショントラッキングと統合された6自由度(6DoF)ロボットヘッドホルダーが採用されている。 我々は6DoFスチュワートプラットフォームロボットを用いてヒトボランティア調査を行い、頭頸部システムの生体動態ワークスペースを特徴付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.87264079463046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate head immobilization is critical for medical procedures such as neuroimaging and intracranial radiation therapy, where even minor motion can compromise precision. Traditional methods, such as rigid stereotactic frames and thermoplastic face masks, are invasive, uncomfortable for patients, and require a time-consuming setup. To overcome these limitations, a novel approach employs a 6-degree-of-freedom (6DoF) robotic head holder that is integrated with real-time optical motion tracking, enabling dynamic compensation for head movements without physical restraint. However, implementing this system requires a detailed biomechanical understanding of skull-cervical spine interactions to define safe and effective motion limits. In this study, we conduct a human volunteer investigation using a 6DoF Stewart platform robot to characterize biokinematic workspace of the head-neck system and establish foundational data for human-robot interaction in precision head stabilization.
• Abstract（参考訳）: 正確な頭部固定は、神経画像や頭蓋内放射線治療などの医療処置において重要であり、軽微な動きでさえ精度を損なう可能性がある。 固形立体フレームや熱可塑性マスクのような伝統的な方法は、侵襲的であり、患者にとって不快であり、時間を要する。 これらの制限を克服するために、新しいアプローチでは6自由度(6DoF)ロボットヘッドホルダーを採用しており、リアルタイム光学式モーショントラッキングと統合されており、物理的拘束なしに頭部の動きを動的に補償することができる。 しかし、このシステムを実装するには、安全かつ効果的な運動制限を定義するために頭蓋骨と頸椎の相互作用の詳細な生体力学的理解が必要である。 本研究では,6DoFスチュワートプラットフォームロボットを用いた人体ボランティア調査を行い,頭頸部システムの生体動態的作業空間を特徴付けるとともに,精度の高い頭部安定化のための人間とロボットの相互作用の基礎データを確立する。

関連論文リスト

• Learn Weightlessness: Imitate Non-Self-Stabilizing Motions on Humanoid Robot [56.377161933570335]
  人間は自然に非自己安定化(NSS)運動中に「無重力」状態を利用する。 この生物学的メカニズムに着想を得て,データセットのアノテーションに対する無重力自動ラベル方式を提案する。 我々の研究は、正確な軌道追跡と適応的な環境相互作用のギャップを埋め、接触リッチなヒューマノイド制御のための生物学的にインスパイアされたソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-23T07:10:05Z)
• A Rapid Instrument Exchange System for Humanoid Robots in Minimally Invasive Surgery [9.137620295313711]
  本稿では,没入型遠隔操作型ラピッドインスツルメンツ交換システムを提案する。 本システムは,単一軸対応ドッキングと環境制約リリースに基づく低遅延機構を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-03T04:05:00Z)
• 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)
• Towards Immersive Human-X Interaction: A Real-Time Framework for Physically Plausible Motion Synthesis [51.95817740348585]
  Human-Xは、様々な実体をまたいだ没入的で物理的に妥当なヒューマンインタラクションを可能にするために設計された、新しいフレームワークである。 本手法は, 自己回帰型反応拡散プランナを用いて, リアルタイムに反応と反応を同時予測する。 我々のフレームワークは、人間とロボットのインタラクションのための仮想現実インターフェースを含む、現実世界のアプリケーションで検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T06:35:48Z)
• Learning Realistic Joint Space Boundaries for Range of Motion Analysis of Healthy and Impaired Human Arms [0.5530212768657544]
  本研究では,現実的な解剖学的制約のある上層域の運動境界を,モーションキャプチャーデータから学習するためのデータ駆動手法を提案する。 また,健常腕と障害腕の比較において,能力・障害の定量的評価を行う指標(II)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T17:14:42Z)
• Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
  網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。 提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。 ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z)
• Online Body Schema Adaptation through Cost-Sensitive Active Learning [63.84207660737483]
  この作業は、icubロボットシミュレータの7dofアームを使用して、シミュレーション環境で実行された。 コストに敏感な能動学習手法は最適な関節構成を選択するために用いられる。 その結果,コスト依存型能動学習は標準的な能動学習手法と同等の精度を示し,実行運動の約半分を減らした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T16:01:02Z)
• 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。