A novel gesture interaction control method for rehabilitation lower extremity exoskeleton

要約

リハビリテーション下肢のロボット外骨格（RLEEX）技術の急速な発展により、人間とロボットの相互作用（HRI）の方法が大幅に進歩しています。
これらには、簡単に認識できる従来の物理HRIメソッドと、アクションを視覚化および予測できるさまざまな生体電気信号ベースのHRIメソッドが含まれます。
ただし、これらのHRIメソッドのほとんどは接触ベースであり、運用上の複雑さ、干渉に対する感受性、埋め込み型デバイスに関連するリスク、そして最も重要なこととして、快適さの制限などの課題に直面しています。
これらの課題により、相互作用が直感的で自然になり、リハビリテーションの患者の動機に悪影響を与える可能性があります。
これらの問題に対処するために、このペーパーでは、RGBモノクラーカメラの深さの推定に基づいて、Rleexの新しい非接触ジェスチャー相互作用制御方法を提案します。
この方法は、3つの重要な手順を統合します。キーポイントの検出、ジェスチャーの認識、距離の評価、それによりジェスチャー情報を適用し、Rleexの歩行運動を制御するためにテクノロジーをトリガーする拡張現実をトリガーします。
結果は、このアプローチが、rleexプラットフォームのHRIの不十分な快適性、低い信頼性、高い遅延の問題に対する実行可能な解決策を提供することを示しています。
具体的には、94.11 \％のジェスチャー制御の外骨格運動精度と、非接触HRIによって0.615秒の平均システム応答時間を達成します。
提案されている非接触HRIメソッドは、Rleexの制御相互作用の先駆的な進歩を表し、この分野でのさらなる調査と開発への道を開いています。

要約(オリジナル)

With the rapid development of Rehabilitation Lower Extremity Robotic Exoskeletons (RLEEX) technology, significant advancements have been made in Human-Robot Interaction (HRI) methods. These include traditional physical HRI methods that are easily recognizable and various bio-electrical signal-based HRI methods that can visualize and predict actions. However, most of these HRI methods are contact-based, facing challenges such as operational complexity, sensitivity to interference, risks associated with implantable devices, and, most importantly, limitations in comfort. These challenges render the interaction less intuitive and natural, which can negatively impact patient motivation for rehabilitation. To address these issues, this paper proposes a novel non-contact gesture interaction control method for RLEEX, based on RGB monocular camera depth estimation. This method integrates three key steps: detecting keypoints, recognizing gestures, and assessing distance, thereby applying gesture information and augmented reality triggering technology to control gait movements of RLEEX. Results indicate that this approach provides a feasible solution to the problems of poor comfort, low reliability, and high latency in HRI for RLEEX platforms. Specifically, it achieves a gesture-controlled exoskeleton motion accuracy of 94.11\% and an average system response time of 0.615 seconds through non-contact HRI. The proposed non-contact HRI method represents a pioneering advancement in control interactions for RLEEX, paving the way for further exploration and development in this field.

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