在工业应用中对活跃上肢外骨的意图预测:一个系统的文献审查

科学领域:

• 机器人和人机交互的人机交互
• 生物力学和可穿戴技术

背景情况:

• 在工业环境中,对上肢外骨架的直观控制至关重要.
• 目前对外骨的意图预测方法在现实世界的适用性方面缺乏明确性.

研究的目的:

• 系统地审查活跃外骨的意图预测.
• 确定适合工业应用的线索,传感器和模型.
• 为强大且可适应的意图预测策略提供建议.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行系统的文献审查.
• 分析了2007年至2024年间发表的29项研究.
• 评估传感器模式 (运动捕捉,电肌图) 和预测方法 (回归,分类).

主要成果:

• 大多数研究都使用运动捕捉和电肌图学进行预测.
• 预测范围从运动开始前的450毫秒到运动开始后的660毫秒.
• 在现实条件下对可用性和有效性的有限评估.

结论:

• 建议提供传感器选择和控制策略的建议.
• 未来的研究应该专注于可穿戴传感器,认知线索和先进的机器学习.
• 优先考虑现实世界的验证和多样化的参与者群体对于外骨部署至关重要.