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DOI: 10.3791/65917-v
Hongge Ru1, WeiJian Gao2, Weixuan Ou2, Xingyue Yang1, Andong Li1, Zhongzheng Fu1, Jun Huo1, Bo Yang1, Yanzhao Zhang3, Xiling Xiao3, Zhaohui Yang3, Jian Huang1
1Key Laboratory for Image Processing and Intelligent Control of Education Ministry of China, School of Artificial Intelligence and Automation,Huazhong University of Science and Technology, 2School of Mechanical Science and Engineering,Huazhong University of Science and Technology, 3Wuhan Union Hospital,Huazhong University of Science and Technology Tongji Medical College First Clinical College Union Hospital
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Dieses Protokoll führt eine flexible, tragbare, überzählige Robotergliedmaße ein, die auf die Unterstützung der Fingerrehabilitation von Schlaganfallpatienten zugeschnitten ist. Das Design enthält einen Biegesensor, um eine nahtlose Mensch-Roboter-Interaktion zu ermöglichen. Die Validierung durch Experimente sowohl mit gesunden Probanden als auch mit Schlaganfallpatienten unterstreicht die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit der vorgeschlagenen Studie.
Unsere Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung überzähliger Robotergliedmaßen, die halbseitig gelähmten Patienten beim Greifen helfen. Durch den Einsatz flexibler Sensoren wollen wir die Absichten des Patienten interpretieren und Roboter in die Lage versetzen, verschiedene Greifaufgaben auszuführen, was letztendlich die Lebensqualität des Patienten verbessert. In dieser Studie wird eine neuartige, flexible, tragbare Robotergliedmaße für chronische Schlaganfallpatienten vorgestellt.
Es unterstützt die Rehabilitation und das Greifen der Finger und zeichnet sich durch Leichtigkeit, Sicherheit, Nachgiebigkeit, Wasserdichtigkeit und ein beeindruckendes Verhältnis von Leistung zu Gewicht oder Druck aus. Es bietet Umschlag- und Fingerspitzen-Greifmodi, sorgt für Portabilität und sorgt für eine benutzerfreundliche Interaktion. In unserer kommenden Forschung werden wir uns vor allem auf den Bereich der Steuerung der Mensch-Maschine-Interaktion konzentrieren, insbesondere im Zusammenhang mit dem Erfassen von Absichten bei Menschen, die von einer Halbseitenlähmung betroffen sind.
Ein konkretes Forschungsziel ist die Verfeinerung des mechanischen Designs, um die Greifleistung zu verbessern.
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