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Stereotype Content Model02:16

Stereotype Content Model

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The Stereotype Content Model (SCM) was first proposed by Susan Fiske and her colleagues (Fiske, Cuddy, Glick & Xu, 2002; see also Fiske, 2012 and Fiske, 2017). The SCM specifies that when someone encounters a new group, they will stereotype them based on two metrics: warmth—or that group’s perceived intent, and how likely they are to provide help or inflict harm—and competence—or their ability to carry out that objective. Depending on the warmth-competence...
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I-Chieh Lee1, Ming Liu1, He Huang1

  • 1Department of Biomedical Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA.

IEEE transactions on medical robotics and bionics
|August 29, 2025
PubMed
まとめ

義足の膝の動きに関する事前の通知は 義足切断患者 (TFA) が変化を予期し,ウェアラブルロボットに対する制御と信頼を向上させるのに役立ちます これにより,安全性と安定性を高めるため,人間と機械の連携が強化されます.

科学分野:

  • ロボット
  • バイオメカニクス
  • 人とコンピュータの相互作用

背景:

  • 人間とロボットの効果的な協力には 明確なコミュニケーションが必要です 特に高度なウェアラブルロボットは
  • 義肢を使っている人は ロボットの動きの変化に対する 認識が限られているため 予期的な制御が困難です
  • プロテスの制御装置の透明性を高めることで,ユーザーの適応性と安全性が向上します.

研究 の 目的:

  • ロコモーションモードの変更の先行通知を提供することで,義肢制御器の透明性を高める.
  • 骨切断患者 (TFA) の機械のエラーを軽減するための通知の理想的なタイミングを調査する.
  • 義足の誤差を補うTFAと ロボット脚の反応を理解する

主な方法:

  • トランスフェモラル截肢 (TFA) を受けた5人は,トレードミルの歩行中に設計された膝の義肢を使用した.
  • 模擬地形認識誤差は,移動モード (トレッドミルから階段の昇降) を切り替えることで導入されました.
  • ユーザーの好みや通知に対する回答は,アンケートと歩行分析によって評価されました.

主要な成果:

  • 移動モードの変更前約650ミリ秒の通知は,ロボットエラーの影響を大幅に軽減しました.
キーワード:
ロボットの透明性機械の故障防止動力膝義肢トランスフェモラル・アンプテーション

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  • TFAは誤差を補償し,義足の誤差の大きさを高め,バランスの安定性を改善しました.
  • 透明性の向上により 予期的な調整が容易になり 歩行や安全性が向上しました

    • 結論:

    • 人工義肢の意図に関する事前の通知は 予測可能性とウェアラブルロボットに対するユーザーの信頼を高めます
    • 透明性の向上により,安全で効果的な人間とロボットのやり取りに不可欠な 予期的な制御が可能になります.
    • このアプローチは,インテリジェント・プロテシスのユーザー信頼とパフォーマンスを高めるための実用的な方法を示しています.