支援ロボット マニピュレータの視覚誘導共有制御の評価 (ARM Control)

高レベルの脊髄損傷 (SCI)、筋萎縮性側索硬化症 (ALS)、および多発性硬化症 (MS) を患う退役軍人など、電動移動装置を使用する退役軍人は、しばしば深刻な上肢障害を経験します。 上肢障害の管理とケアには、多くの場合、さまざまな支援ソリューションが含まれます。 しかし、マニピュレーションアシスタンスの製品の入手可能性と技術の進歩は、モビリティのそれよりもはるかに遅れています。 これらの個人の多くは、独立して移動できるにもかかわらず、コップ一杯の水を手に入れることも、簡単な食事を作ることも、歯ブラシを手に取ることもできません。 彼らは、手を伸ばしたり、物を扱ったり操作したりするなど、日常生活に不可欠な活動 (ADL) のために個人介護者の支援を必要としています。 ロボット工学技術の急速な進歩に伴い、補助ロボット マニピュレーター (ARM) は、上肢障害を持つ退役軍人が到達、物体の取り扱い、および操作を含む日常のタスクを完了するのを支援するための実行可能なソリューションとして浮上しています。 多くの場合、ARM には多くの自由度 (DOF) が装備されていますが、ユーザーは従来のジョイスティックですべての DOF を同時に制御することはできず、特に ARM が近づくと、単純な操作タスクを完了するためにモードを頻繁に切り替える必要があります。ターゲットに合わせて、操作のために適切に配置する必要があります。 したがって、既存の ARM は、特に構造化されていない環境では、効率と有効性の欠如に悩まされています。 このプロジェクトの目標は、視覚誘導共有 (VGS) 制御を 2 種類の環境変更と組み合わせて、ARM の有効性と効率性を現実世界で使用できるようにすることです。 2 種類の環境変更には、商用またはカスタムのアダプティブ ツール (たとえば、ARM が開けられるようにボトルや瓶を保持できるホルダー) を使用することと、基準マーカー (QR コードに類似) をオブジェクトまたはアダプティブ ツールに追加して作成することが含まれます。ビジョンベースの追跡は、実世界のアプリケーションに対して堅牢で信頼性があります。 環境の変更に基づいて構築された VGS コントロールにより、ユーザーは ARM をタグ付きオブジェクトの近くに移動することで任意のタスクを開始でき、ARM はターゲットを検出すると細かい操作を引き継ぐことができます。 このプロジェクトは、車椅子に取り付けられた ARM を使用して一連の日常的な操作タスクを完了する 16 人の電動車椅子ユーザーの間で新しいコントロールを評価することです。 参加者は、デフォルトの制御方法と新しい VGS 制御方法を使用して、10 個の操作タスクのセットを完了します。 研究者は、効率 (すなわち、タスク完了時間とモード切り替え頻度)、有効性 (すなわち、タスク完了成功率)、およびユーザビリティ (すなわち、NASA タスク負荷指数、およびシステム ユーザビリティ スケール) の観点から結果の尺度を収集します。 研究者は、ビジョンベースのロボット制御と人間とロボットの相互作用技術のより実用的で使いやすい実装を通じて、上肢障害を持つ退役軍人の操作機能を改善することを期待しています。