穿戴式身体传感器集成到虚拟现实环境中 - - 一种自动化运动控制系统康复的模式

科学领域:

• 康复工程 康复工程
• 生物医学仪器仪器仪表
• 虚拟现实应用 虚拟现实应用

背景情况:

• 脑卒中和脊髓损伤的发病率不断上升,需要先进的康复解决方案.
• 现有的上肢评估工具可能缺乏全面的运动捕捉功能.
• 需要便携式和适应性强的系统来满足各种患者需求.

研究的目的:

• 引入一种新的虚拟现实 (VR) 系统,集成可穿戴式基于传感器的运动捕捉,用于上肢损伤康复和评估.
• 开发一个使用惯性测量单位 (IMU) 的模块化和便携式运动捕捉系统.
• 为人工智能驱动的自主康复系统奠定基础.

主要方法:

• 使用了15个模块化IMU传感器来捕捉全身运动,以及手套中的11个微型传感器来捕捉手动.
• 将运动捕捉系统与VR环境集成,用于康复和评估.
• 与商业机器人臂相比,验证了传感器的准确性,实现根平均平方误差低于1.78度.

主要成果:

• 在通过可穿戴传感器系统捕捉人体和手部运动方面表现出高精度.
• 虚拟现实系统提供了增强的评估工具:运动范围,可达的工作空间和运动学习.
• 在VR环境中开发了康复干预游戏.

结论:

• 开发的带有可穿戴运动捕捉的VR系统为上肢运动控制评估提供了准确的定量数据.
• 该系统通过人工智能驱动的功能和适应性难度支持个性化康复.
• 为临床和家庭康复环境提供了多功能解决方案.