Torso-Based Control Interface for Standing Mobility-Assistive Devices

要約

車椅子やモビリティデバイスは、私たちの身体をサイバニックシステムへと変貌させ、運動能力の低下した人々が自由を取り戻すことを可能にすることで、私たちの幸福を拡大してきた。にもかかわらず、現在の制御インターフェースは手を使う必要があるため、ユーザーは日常生活の機能的な活動を行うことができない。本研究では、立位移動支援装置のためのコンプライアントカップリングサポートを備えた胴体ベースの制御インタフェースのユニークな設計を紹介する。このインタフェース設計では、人間とロボットの間の結合を考慮に入れている。この設計には、コンプライアントな支持機構と、身体運動空間と速度空間との間のマッピングが含まれる。提案する胴体制御インタフェースとの比較のため、ジョイスティックを用いた複数の条件を含む実験を行う。経路追従実験の結果、ユーザはハンズフリーインタフェースを用いて自然にデバイスを操作することができ、ジョイスティックと同等の性能を示し、消費時間は10%増加し、平均交差誤差は0.116m、平均加速度は4.9%減少した。物体移動実験の結果、ロコモーション中に物体を操作する必要がある場合、提案インタフェースを使用する利点が示された。胴体制御は、ジョイスティックよりもシステムユーザビリティスケールにおいて、経路追従タスクでは15%スコアが低かったが、物体移動タスクでは3.3%スコアが高かった。

要約(オリジナル)

Wheelchairs and mobility devices have transformed our bodies into cybernic systems, extending our well-being by enabling individuals with reduced mobility to regain freedom. Notwithstanding, current interfaces of control require to use the hands, therefore constraining the user from performing functional activities of daily living. In this work, we present a unique design of torso-based control interface with compliant coupling support for standing mobility assistive devices. We take the coupling between the human and robot into consideration in the interface design. The design includes a compliant support mechanism and a mapping between the body movement space and the velocity space. We present experiments including multiple conditions, with a joystick for comparison with the proposed torso control interface. The results of a path-following experiment showed that users were able to control the device naturally using the hands-free interface, and the performance was comparable with the joystick, with 10% more consumed time, an average cross error of 0.116 m and 4.9% less average acceleration. The result of an object-transferring experiment showed the advantage of using the proposed interface in case users needed to manipulate objects while locomotion. The torso control scored 15% less in the System Usability Scale than the joystick in the path following task but 3.3% more in the object transferring task.

arxiv情報

著者 Yang Chen,Diego Paez-Granados,Modar Hassan,Kenji Suzuki
発行日 2023-12-04 00:11:14+00:00
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