Adaptive Kinematic Modeling for Improved Hand Posture Estimates Using a Haptic Glove

要約

市販されている触覚グローブのほとんどは、センサーの数が少ないシンプルなデザインを優先するため、手の姿勢測定の精度を犠牲にしています。
VR 療法支援リハビリテーションなどの生物医学的設定では、多くの場合、不正確な姿勢データで当面のタスクには十分ですが、デジタルで手の姿勢をできるだけ正確に再現するには、測定が可能な限り正確である必要があります。
これらのアプリケーションを念頭に置いて、Dexta Robotics の市販の Dexmo ハプティック グローブに追加のセンサーを追加し、ハプティック グローブとユーザーの手の運動学モデルを適用して、手の姿勢測定の精度を向上させました。
この研究では、拡張と運動学的モデリングのアプローチについて説明します。
さらに、概念実証として手の姿勢測定の評価を提示し、議論します。

要約(オリジナル)

Most commercially available haptic gloves compromise the accuracy of hand-posture measurements in favor of a simpler design with fewer sensors. While inaccurate posture data is often sufficient for the task at hand in biomedical settings such as VR-therapy-aided rehabilitation, measurements should be as precise as possible to digitally recreate hand postures as accurately as possible. With these applications in mind, we have added extra sensors to the commercially available Dexmo haptic glove by Dexta Robotics and applied kinematic models of the haptic glove and the user’s hand to improve the accuracy of hand-posture measurements. In this work, we describe the augmentations and the kinematic modeling approach. Additionally, we present and discuss an evaluation of hand posture measurements as a proof of concept.

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