Design and evaluation of a multi-finger skin-stretch tactile interface for hand rehabilitation robots

要約

重さ、摩擦、滑りなどの触覚を通じて知覚される物体の特性は、操作作業中のモーター制御に大きな影響を与えます。
しかし、神経リハビリテーションにおけるロボットトレーニング中の触覚情報の提供については十分に研究されていません。
そこで、人差し指から小指までの 4 つの指先の皮膚をストレッチする手のリハビリテーション ロボットに搭載された 2 自由度移動プラットフォームに基づいた触覚インターフェイスを設計し、評価しました。
レンダリングされた力を正確に制御するために、閉ループで触覚インターフェイスを制御するカスタム磁気ベースの力センサーを組み込みました。
技術評価の結果、当社のカスタム力センサーは、ヒステリシス、粘弾性クリープ、ねじり変形の影響により、95.2 ～ 98.4% の精度で +-8N の測定可能なせん断力を達成したことがわかりました。
触覚インターフェイスは、97.5 ～ 99.4% のステップ応答定常精度と、日常生活のほとんどの活動の範囲の周波数応答で力を正確にレンダリングしました。
当社のセンサーは、同種のセンサーと比較して最高の測定範囲対サイズ比と同等の精度を示しました。
これらの特性により、触覚インターフェイスの閉ループ力制御が可能になり、複数の指による 2 次元の皮膚のストレッチを正確にレンダリングできます。
提案されたシステムは、ロボットによる感覚運動リハビリテーション中のより現実的で豊富な触覚フィードバックに向けた第一歩であり、治療結果を改善する可能性があります。

要約(オリジナル)

Object properties perceived through the tactile sense, such as weight, friction, and slip, greatly influence motor control during manipulation tasks. However, the provision of tactile information during robotic training in neurorehabilitation has not been well explored. Therefore, we designed and evaluated a tactile interface based on a two-degrees-of-freedom moving platform mounted on a hand rehabilitation robot that provides skin stretch at four fingertips, from the index through the little finger. To accurately control the rendered forces, we included a custom magnetic-based force sensor to control the tactile interface in a closed loop. The technical evaluation showed that our custom force sensor achieved measurable shear forces of +-8N with accuracies of 95.2-98.4% influenced by hysteresis, viscoelastic creep, and torsional deformation. The tactile interface accurately rendered forces with a step response steady-state accuracy of 97.5-99.4% and a frequency response in the range of most activities of daily living. Our sensor showed the highest measurement-range-to-size ratio and comparable accuracy to sensors of its kind. These characteristics enabled the closed-loop force control of the tactile interface for precise rendering of multi-finger two-dimensional skin stretch. The proposed system is a first step towards more realistic and rich haptic feedback during robotic sensorimotor rehabilitation, potentially improving therapy outcomes.

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