Soft Vision-Based Tactile-Enabled SixthFinger: Advancing Daily Objects Manipulation for Stroke Survivors

要約

脳卒中後の把握障害の存在は、高度な代償戦略の開発と実施の重要な必要性を浮き彫りにしています。
この論文では、視覚ベースで触覚を利用できる柔らかい追加のロボット指の開発を通じて、慢性脳卒中生存者を支援する新しいシステムを紹介します。
視覚ベースの触覚センシングを組み込むことで、システムは滑りの検出に応じて自律的にグリップ力を調整します。
この相乗効果により、機械的な安定性が確保されるだけでなく、触覚フィードバックも強化され、人間と物体の相互作用のダイナミクスが模倣されます。
私たちのアプローチの中核となるのは、形状、サイズ、重量、質感、硬さの変化など、幅広い形態学的特性を持つ物体を含む包括的な触覚データセットでトレーニングされたトランスフォーマー ベースのフレームワークです。
さらに、実際のアプリケーションでシステムの堅牢性を検証し、日常のさまざまな物体を正常に操作しました。
有望な結果は、脳卒中生存者の生活の質を改善するこのアプローチの可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

The presence of post-stroke grasping deficiencies highlights the critical need for the development and implementation of advanced compensatory strategies. This paper introduces a novel system to aid chronic stroke survivors through the development of a soft, vision-based, tactile-enabled extra robotic finger. By incorporating vision-based tactile sensing, the system autonomously adjusts grip force in response to slippage detection. This synergy not only ensures mechanical stability but also enriches tactile feedback, mimicking the dynamics of human-object interactions. At the core of our approach is a transformer-based framework trained on a comprehensive tactile dataset encompassing objects with a wide range of morphological properties, including variations in shape, size, weight, texture, and hardness. Furthermore, we validated the system’s robustness in real-world applications, where it successfully manipulated various everyday objects. The promising results highlight the potential of this approach to improve the quality of life for stroke survivors.

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