基于双通道行为情感数据融合和生物机械模拟的背靠升降护理床的设计方法:以人为中心和数据驱动的优化方法
Xiaochan Wang1, Cheolhee Cho1, Peng Zhang2
1Department of Design, Kyungpook National University, Daegu 41566, Republic of Korea.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|November 26, 2025
概括
这项研究介绍了一种可持续的,人工智能驱动的护理床设计,优化了移动辅助. 它通过整合用户需求和生物力学数据来提高用户的舒适性和安全性,以改善康复结果.
科学领域:
- 康复工程 康复工程 康复工程
- 人与计算机的交互
- 可持续设计 可持续设计
背景情况:
- 越来越多的老年人群和康复需求需要先进的辅助设备.
- 目前的护理床缺乏适应性,安全性和情感考虑.
- 在辅助技术中需要以人为中心,可持续的解决方案.
研究的目的:
- 为智能护理床开发以人为中心,数据驱动的优化管道.
- 整合用户行为,情感需求和生物机械数据以进行增强的设计.
- 应用 GreenAI 的能源效率和环境责任原则.
主要方法:
- 双通道数据融合,结合了运动和情绪数据 (TF-IDF,LDA).
- 模糊的卡诺模型来优先考虑设计目标 (例如,关节保护,舒适).
- 基于AnyBody的生物机械模拟来量化关节和肌肉负荷.
主要成果:
- 优化的护理床设计显示出更好的适应性和功能可靠性.
- 模拟证实了减少关节应力和提高用户舒适度.
- 成功整合用户需求,生物力学和可持续实践.
结论:
- 拟议的框架为智能康复设备提供了一个可扩展的范式.
- 这种可持续的方法使康复目标与环境责任保持一致.
- 在未来的研究中,AI驱动的适应性控制和临床验证的潜力.
