Avaliação do Controle Compartilhado Guiado por Visão para Manipuladores de Robótica Assistiva (ARM Control)

Veteranos que usam dispositivos de mobilidade motorizados, incluindo aqueles com lesão medular de alto nível (SCI), esclerose lateral amiotrófica (ALS) e esclerose múltipla (EM), geralmente apresentam sérios comprometimentos das extremidades superiores. O gerenciamento e o cuidado das deficiências dos membros superiores geralmente envolvem uma variedade de soluções assistivas. No entanto, a disponibilidade de produtos e o avanço tecnológico para assistência à manipulação ficam muito atrás daqueles para mobilidade. Muitos desses indivíduos, apesar de sua mobilidade independente, não conseguem pegar um copo d'água, fazer uma refeição simples e pegar uma escova de dente. Eles ainda precisam de assistência de um cuidador pessoal para atividades essenciais da vida diária (AVDs) envolvendo alcance e manuseio/manipulação de objetos. Com o rápido avanço da tecnologia robótica, os manipuladores robóticos assistivos (ARMs) surgem como uma solução viável para ajudar os veteranos com deficiências nas extremidades superiores a concluir tarefas diárias envolvendo alcance, manuseio de objetos e manipulação. Os ARMs geralmente são equipados com muitos graus de liberdade (DOF), mas os usuários não podem controlar todos os DOFs ao mesmo tempo com um joystick convencional e precisam alternar os modos com bastante frequência para concluir tarefas de manipulação simples, especialmente quando um ARM se aproxima ao alvo e precisam ser alinhados apropriadamente para manipulação. Assim, os ARMs existentes sofrem com a falta de eficiência e eficácia, especialmente em um ambiente não estruturado. O objetivo deste projeto é combinar o controle compartilhado guiado por visão (VGS) com dois tipos de modificações de ambiente para abordar a eficácia e a eficiência dos ARMs para uso no mundo real. Os dois tipos de modificações de ambiente incluem o uso de ferramentas adaptativas comerciais ou personalizadas (por exemplo, um suporte que pode conter uma garrafa ou jarra para que um ARM possa abri-lo) e a adição de marcadores fiduciais (semelhantes a códigos QR) a objetos ou ferramentas adaptativas para fazer rastreamento baseado em visão robusto e confiável para aplicações do mundo real. Construído sobre as modificações do ambiente, o controle VGS permitirá que um usuário inicie qualquer tarefa movendo um ARM próximo a um objeto marcado e o ARM assuma a manipulação fina ao detectar o alvo. Este projeto avalia o novo controle entre 16 usuários de cadeiras de rodas motorizadas que usarão um ARM montado em cadeira de rodas para concluir um conjunto de tarefas diárias de manipulação. Os participantes completarão um conjunto de 10 tarefas de manipulação usando o método de controle padrão e o novo método de controle VGS. Os pesquisadores coletarão medidas de resultados em termos de eficiência (ou seja, tempo de conclusão da tarefa e frequência de troca de modo), eficácia (ou seja, taxa de sucesso na conclusão da tarefa) e usabilidade (ou seja, Índice de Carga de Tarefas da NASA e Escala de Usabilidade do Sistema). Os investigadores esperam melhorar as funções de manipulação de veteranos com deficiências nos membros superiores por meio de uma implementação mais prática e utilizável de controle robótico baseado em visão e tecnologias de interação homem-robô.