合成个性化训练机器人辅助上肢康复与多样性增强多样性增强

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 康复医学 康复医学 康复医学
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 机器人辅助治疗改善了上肢康复的结果.
• 个性化培训计划对于有效的康复至关重要,但需要大量的劳动力来创建.
• 与机器人系统集成的严游戏需要为个人用户量身定制的内容.

研究的目的:

• 开发一种自动化方法,用于生成机器人辅助上肢康复的个性化培训计划.
• 为了提高重建机器人的严游戏级别的定制性.
• 为了解决人工训练计划设计的劳动密集性.

主要方法:

• 建模康复运动作为最佳的手部路径和轨迹搜索.
• 使用多目标优化 (MO) 解决方案来设计培训计划.
• 改进MO解决器,以增加产生的解决方案的多样性.
• 将该方法应用于桌面端效应器康复机器人系统.

主要成果:

• 该系统自动生成各种适合用户需求的培训计划.
• 该方法考虑了上肢康复的训练强度和关节灵敏度.
• 增强的解决方案多样性可以防止重复训练,从而可能增加用户参与度.
• 该方法在不同的培训计划要求下进行了测试和验证.

结论:

• 自动生成个性化培训计划是可行的机器人辅助上肢康复.
• 多目标优化为创建多样化和个性化的康复练习提供了一个有效的策略.
• 拟议的方法可以通过提供定制的培训内容来提高康复机器人的效率和有效性.