VIBES: Vibro-Inertial Bionic Enhancement System in a Prosthetic Socket

要約

振動触覚フィードバックの使用は、義肢の分野で関心が高まっていますが、義肢と義肢の相互作用から生じる高周波接触情報 (表面粗さや最初の接触など) を伝達するために、この技術を義肢に完全に統合している装置はほとんどありません。
社外アイテム。
この研究では、義肢ソケットに埋め込まれた高周波触覚情報のためのウェアラブル振動触覚システムについて説明します。
このデバイスは、ユーザーの皮膚に直接接触して触覚信号を伝達する 2 つのコンパクトな平面振動触覚アクチュエーターで構成されています。
これらの刺激は、ソフトな低作動ロボット義足 (SoftHand Pro) の末節骨に配置された 2 つの IMUS で記録された加速度プロファイルに直接関係しています。
私たちは、15人の健常者の参加者を対象に、さまざまなサンドペーパーの探索に関連する人差し指に伝わる振動触覚の手がかりの識別に関連する参加者のJust Noticeable Difference(JND)を計算することにより、心理物理学的観点からシステムを特徴付けました。
さらに、私たちは、フィードバックがユーザーの粗さの識別を強化できるかどうかを調査するために、タスク、つまりアクティブテクスチャ識別を設計することにより、1 人の SoftHand Pro プロテーゼユーザーを対象にパイロット実験を実行しました。
結果は、デバイスが接触と質感の合図を効果的に伝達でき、ユーザーが容易に検出して区別できることを示しています。

要約(オリジナル)

The use of vibrotactile feedback is of growing interest in the field of prosthetics, but few devices fully integrate this technology in the prosthesis to transmit high-frequency contact information (such as surface roughness and first contact) arising from the interaction of the prosthetic device with external items. This study describes a wearable vibrotactile system for high-frequency tactile information embedded in the prosthetic socket. The device consists of two compact planar vibrotactile actuators in direct contact with the user’s skin to transmit tactile cues. These stimuli are directly related to the acceleration profiles recorded with two IMUS placed on the distal phalanx of a soft under-actuated robotic prosthesis (SoftHand Pro). We characterized the system from a psychophysical point of view with fifteen able-bodied participants by computing participants’ Just Noticeable Difference (JND) related to the discrimination of vibrotactile cues delivered on the index finger, which are associated with the exploration of different sandpapers. Moreover, we performed a pilot experiment with one SoftHand Pro prosthesis user by designing a task, i.e. Active Texture Identification, to investigate if our feedback could enhance users’ roughness discrimination. Results indicate that the device can effectively convey contact and texture cues, which users can readily detect and distinguish.

arxiv情報

著者 Alessia Silvia Ivani,Federica Barontini,Manuel G. Catalano,Giorgio Grioli,Matteo Bianchi,Antonio Bicchi
発行日 2023-12-20 13:28:15+00:00
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