Continuous Wrist Control on the Hannes Prosthesis: a Vision-based Shared Autonomy Framework

要約

補綴握手のためのほとんどの制御技術は、器用な指の制御に焦点を当てていますが、手首の動きを見落としています。
これにより、ユーザーは肘、肩、腰で補償的な動きを実行し、手首をつかむために適応させます。
共有された自律フレームワークでユーザーと自動システムとのコラボレーションを活用するコンピュータービジョンベースのシステムを提案し、補綴腕の手首の自由度を継続的に制御し、より自然なグラストゥグラスの動きのアプローチを促進します
。
私たちのパイプラインでは、補綴手首をシームレスに制御してターゲットオブジェクトに従い、最終的にユーザーの意図に従って把握するためにそれを向けます。
定量分析を通じて各システムコンポーネントの有効性を評価し、最終的にHannesの補綴腕にメソッドを展開します。
コードとビデオ：https：//hsp-iit.github.io/hannes-wrist-control。

要約(オリジナル)

Most control techniques for prosthetic grasping focus on dexterous fingers control, but overlook the wrist motion. This forces the user to perform compensatory movements with the elbow, shoulder and hip to adapt the wrist for grasping. We propose a computer vision-based system that leverages the collaboration between the user and an automatic system in a shared autonomy framework, to perform continuous control of the wrist degrees of freedom in a prosthetic arm, promoting a more natural approach-to-grasp motion. Our pipeline allows to seamlessly control the prosthetic wrist to follow the target object and finally orient it for grasping according to the user intent. We assess the effectiveness of each system component through quantitative analysis and finally deploy our method on the Hannes prosthetic arm. Code and videos: https://hsp-iit.github.io/hannes-wrist-control.

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