Method Article
В последнее время огромное количество перспективы стали доступны для человека и робота интерактивных систем. В этой статье мы опишем интеграцию нового роботизированного устройства с открытым исходным кодом, которая может быстро сделать возможным библиотеки интерактивных функций. Затем контур клинического применения для нейрореабилитации приложения.
Недавнее исследование, которое проверяет интерактивных устройств в течение длительного практике терапией выявило новые перспективы для робототехники в сочетании с графическим и другие формы биологической обратной связи. Предыдущая между человеком и роботом интерактивных систем потребовали различных команд программного обеспечения должны быть реализованы для каждого робота, ведущих к ненужным времени развития накладных каждый раз новая система станет доступной. Например, когда тактильные / графический виртуальной среде действительности был закодирован для одного конкретного робота обеспечивают тактильную обратную связь, что конкретные робот не смог бы быть обменены на другую роботу без перекодирования программы. Однако, недавние усилия в сообщества сторонников открытого кода предложили подход класса-оболочки, что может вызвать практически идентичные ответы независимо от того, робот используется. Результат может привести исследователей по всему миру для выполнения аналогичных экспериментов с использованием общего кода. Поэтому модульная "переключение" из одного робота на другой не повлияет на время разработки. В этой статье мы опишем успешного создания и реализации класса-оболочки для одного робота в с открытым исходным кодом H3DAPI, который интегрирует программное обеспечение команды чаще всего используются всеми роботами.
Введение
Существует растущая потребность во всех взаимодействие человека и машины (HMI) для интуитивной и эффективной интерактивной среде. Многочисленные промышленность продолжает зависеть в большей степени на HMI, таких как: реабилитация робототехнике, автомобильной промышленности, производстве металлов, упаковочного оборудования, фармацевтических препаратов, продуктов питания, напитков, и коммунальные услуги. Технологии, занятых в этих отраслях являются: дисплей терминалы, персональные компьютеры и программное обеспечение HMI. Эти технологии могут быть объединены вместе для выполнения неограниченные функции.
Роботы могут использоваться для облегчения прямого взаимодействия с пользователями, например, выступая в качестве музыки инструктора. Например, исследователи из университета Васеда создали робота, который играет на саксофоне, чтобы научить людей, как играть и понимать взаимодействие между студентами и преподавателями 1. Другие исследователи робототехники сделали видение основе летающего робота для того, чтобы определить, как искусственный интеллект может развиваться в интеллектуальные взаимодействия с окружающей средой 2. Определенной концентрации данной работы заключается в реабилитации робототехники.
В сфере научных исследований и промышленности, быстрый темп изменений для новых продуктов и потребностей пользователей продолжает расти. Эти требования налагают большие вызовы в масштабируемости. Поэтому код дизайн стал составной в удовлетворении потребностей этих лиц в установленные сроки. Таким образом, качество сильные архитектурные кандидат будет включать в себя легко заменяются графическими-робот системы, которые включают поддержку драйверов. Архитектура H3DAPI отвечает этим требованиям и, следовательно, класс-оболочка была создана. Кроме того, H3D предназначена для сред виртуальной реальности, такие, как те, которые необходимы в реабилитационной робототехники.
Нейронные реабилитации робототехники стремится использовать роботов для целей оказания помощи специалистов в области реабилитации. Помощи, которую эти роботы обеспечивают приходит в виде силового поля. Принят мотор команды исследователей, таких как Shadmehr и Мусса-Ивальди, использовали силовые поля, чтобы способствовать адаптации двигателя, и нашли 1) адаптация к внешней приложенной силы поля происходит с различными классами движений, включая, но не ограничиваясь достижения движений, и 2) адаптации обобщает различных движений, что визит же регионах внешнее 3 поля. Исследования, проведенные в биомеханических инженеров в ориентированное на результат прогрессивного роботизированной терапии показывает, что повторяющиеся, конкретных задач, целенаправленного, роботизированной терапия эффективна в снижении моторных нарушений в поврежденной руке после инсульта 4, но точный терапевтический эффект и параметры прежнему области исследований.
Сенсорная обратная связь влияет на обучение и адаптацию. Поэтому следующий логичный вопрос было бы спросить, есть ли или нет искусственного увеличения величины такая обратная связь будет способствовать более быстрым или более полного изучения / адаптацию. Некоторые исследователи обнаружили, что применение силы большей сенсорной обратной связи или визуальных сигналов для повышения ошибки могут обеспечить адекватную неврологических стимул в целях содействия повышению уровня адаптации / обучение 5,6. Это известно как "ошибка увеличения". Это явление может быть связано с тем, что, как только результаты действия управления двигателем отклоняться от идеала, наша внутренняя модель самостоятельно регулирует в соответствии с величиной погрешности. Следовательно, как наши внутренние модели приближается к внешней среде, ошибки в выполнении задачи уменьшается.
Исследования по-прежнему поддерживает длительные практики функционально соответствующих мероприятий по восстановлению функции, хотя многие современные политики здравоохранения ограничить количество времени пациенты могут провести время с терапевтами. Убедительных вопрос, являются ли эти новые приложения технология может пойти дальше, чем просто предоставление более высокой дозировке текущего состояния медицинского обслуживания. Человек-машина исследования взаимодействия показали новые перспективы в области моторного обучения, а в некоторых случаях может предлагать дополнительную ценность терапевтического процесса. Специализированные робототехнических устройств в сочетании с компьютером-дисплеев может увеличить обратную связь ошибки для того, чтобы ускорить, повысить или триггера двигатель переобучения. Эта статья представит методологию использования разработанной системы для клинического вмешательства как один из таких примеров применения этой технологии.
1. Создание Хапи класс-оболочку для роботов
внешних "C" {
# Включить
}
# Включить
Примечание: внешний "С", необходимые для решения компилятор искажения, так как включена библиотека написана на "C" и H3DAPI написана на C + +.
Ьоо initHapticsDevice (INT);
Ьоо releaseHapticsDevice ();
недействительным updateDeviceValues (DeviceValues & DV, HAPITime Л);
недействительным sendOutput (HAPIHapticsDevice:: DeviceOutput & D, HAPITime т);
2. Хапи создании библиотеки
CMake.
Sudo сделать
Sudo сделать установку
3. H3D класса-оболочки
CMake.
Sudo сделать
Sudo сделать установку
4. Машина с конечными состояниями
5. Применение: реабилитация инсульта пациенту
6. Представитель Результаты:
Когда протокол все сделано правильно, то, как только узел загружается в H3DViewer или H3DLoad, WAM устройство должно быть признано и инициировал. Если WAM были заменены на другой робот, сам код не нужно будет менять.
Рисунок 1. Тема сидящих за тактильную / графический аппарат.
Рисунок 2. Тема сидящих за тактильную / графический аппарат с физиотерапевтом.
Рисунок 3. Конфигурация для реабилитации ое инсульта пациенту. ) Предмета и терапевта работают вместе, сидя и с помощью большого рабочего пространства тактильные / графический дисплей на практике движение. Терапевт дает сигнал для субъекта, и могут адаптировать кондиционирования на потребности пациента. Робот дает силы, которые толкают конечностей от цели и визуальная система обратной связи увеличивает ошибку курсора. B) Типичный хронический инсульта улучшение пациента со дня на день. Каждая точка представляет среднее ошибку, измеренные для 2-х минутах блок функциональных стереотипных движений. В то время как пациент показывает прогресс через 2-недельный период и общую пользу, этот человек не всегда улучшает каждый день.
Этот метод обертку класса реализации позволяет для различных роботов, которые будут использоваться без изменения исходного кода, при использовании H3DAPI. В частности, исследователи, которые писали свои тактильные / графической среды, в H3D и проверили свои эксперименты с фантомным робот сможет выполнять те же или аналогичный эксперимент с использованием Барретт WAM, и наоборот. Этот тип устройства независимой перекрестной связи несет последствия для международного исследования реабилитации робототехники. Такие последствия содействия быстрому тактильной / графический развитие, международное сотрудничество исследований, и меж-исследовательской лаборатории связи.
Реабилитация робототехники до сих пор не раскрыть многочисленных параметров, участвующих в обучении двигателя. Один из времени действия в ходе тактильной / графики развития включает в себя время компиляции. С многочисленными параметрами реабилитации в сочетании с компиляции для каждой программы, Жизненный цикл разработки для проверки всех возможных перестановок группы резко возрастает. H3D, с его отсутствием составления требований, позволяет быстро развитию многочисленных виртуальных сцен реальности. Это происходит как преимущество для тех исследователей, стремящихся к зонд влияние различных сценариев обучения.
Ограничения этого "жестко" обертку подхода к интеграции классу относится тот факт, что эта процедура должна повторяться каждый раз, когда новое распределение H3DAPI. Возможные изменения к интеграции класс-оболочка в вашем последнем распределении H3DAPI было бы создать класс-оболочку отдельно от H3DAPI. Затем вы должны положить ваш класс-оболочку в файле *. так библиотеке. Это было бы изолировать класс от оригинального дистрибутива H3DAPI.
Классы-оболочки в данном руководстве находятся под авторским правом Ян Шарп.
Я хотел бы выразить признательность технической помощи Брайан Zenowich, Даниэль Evestedt и Winsean Лин.
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеThis article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены