Haptic / ग्राफिक पुनर्वास: एक आभासी पर्यावरण लाइब्रेरी में एक रोबोट का घालमेल और यह स्ट्रोक थेरेपी के लिए आवेदन

Bioengineering
 

Summary

हाल ही में, मानव रोबोट इंटरैक्टिव सिस्टम के लिए संभावनाओं का एक विशाल राशि उपलब्ध आए हैं. इस पत्र में हम खुला स्रोत सॉफ्टवेयर है कि तेजी से संभव सहभागी कार्यक्षमता के एक पुस्तकालय बना सकते हैं के साथ एक नए रोबोट डिवाइस के एकीकरण रूपरेखा. हम तो एक Neurorehabilitation आवेदन के लिए एक नैदानिक ​​आवेदन रूपरेखा.

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Sharp, I., Patton, J., Listenberger, M., Case, E. Haptic/Graphic Rehabilitation: Integrating a Robot into a Virtual Environment Library and Applying it to Stroke Therapy. J. Vis. Exp. (54), e3007, doi:10.3791/3007 (2011).

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Abstract

हाल के शोध है कि लंबे समय तक चिकित्सा अभ्यास के लिए इंटरेक्टिव उपकरणों का परीक्षण biofeedback की चित्रमय और अन्य रूपों के साथ संयुक्त रोबोटिक्स के लिए नई संभावनाओं का पता चला है. पिछला मानव रोबोट इंटरैक्टिव प्रणाली विभिन्न सॉफ्टवेयर आदेशों की आवश्यकता है प्रत्येक अनावश्यक विकास उपरि समय हर बार एक नई प्रणाली उपलब्ध हो जाता है के लिए अग्रणी रोबोट के लिए लागू किया जा. उदाहरण के लिए, जब एक haptic / ग्राफिक आभासी वास्तविकता वातावरण एक विशिष्ट रोबोट haptic राय प्रदान करने के लिए कोडित किया गया है, कि विशिष्ट रोबोट एक और रोबोट के लिए कार्यक्रम recoding के बिना कारोबार किया जा करने में सक्षम नहीं होगा. हालांकि, खुले स्रोत समुदाय में हाल के प्रयासों को एक आवरण वर्ग दृष्टिकोण है कि लगभग समान प्रतिक्रिया की परवाह किए बिना इस्तेमाल किया रोबोट प्रकाश में लाना कर सकते हैं का प्रस्ताव है. परिणाम के लिए इसी तरह की साझा कोड का उपयोग प्रयोगों प्रदर्शन करने के लिए दुनिया भर में शोधकर्ताओं का नेतृत्व कर सकते हैं. इसलिए मॉड्यूलर दूसरे के लिए एक रोबोट के "बाहर स्विचन" विकास के समय को प्रभावित नहीं करेगा. इस पत्र में, हम खुले स्रोत H3DAPI, जो एकीकृत सॉफ्टवेयर आज्ञाओं सबसे सामान्यतः सभी रोबोटों द्वारा प्रयोग किया जाता में एक रोबोट के लिए सफल और एक आवरण वर्ग के निर्माण और कार्यान्वयन की रूपरेखा.

Protocol

परिचय

सहज और कुशल इंटरैक्टिव वातावरण के लिए बातचीत मानव मशीन (एचएमआई) के सभी में एक बढ़ती आवश्यकता है. पुनर्वास रोबोटिक्स, मोटर वाहन उद्योग, धातु विनिर्माण, पैकेजिंग मशीनरी, फार्मास्यूटिकल्स, खाद्य, पेय, और उपयोगिताओं: कई उद्योगों जैसे एचएमआई पर अधिक भारी निर्भर जारी है. प्रदर्शन टर्मिनल, व्यक्तिगत कंप्यूटर, और HMI सॉफ्टवेयर: इन उद्योगों में कार्यरत टेक्नोलॉजीज शामिल हैं. इन प्रौद्योगिकियों को एक साथ जोड़ा जा सकता है के लिए असीमित कार्य हैं.

रोबोट जैसे एक संगीत शिक्षक के रूप में सेवारत के रूप में उपयोगकर्ताओं के साथ सीधी बातचीत की सुविधा के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, Waseda विश्वविद्यालय में शोधकर्ताओं ने एक रोबोट है कि कैसे खेलने के लिए लोगों को सिखाने के लिए और करने के लिए छात्र और शिक्षक एक के बीच बातचीत को समझने के लिए सैक्सोफोन निभाता बनाया है. अन्य रोबोटिक्स शोधकर्ताओं ने एक दृष्टि आधारित उड़ान रोबोट बनाया है, क्रम में निर्धारित करने के लिए कैसे कृत्रिम बुद्धि 2 पर्यावरण के साथ बुद्धिमान बातचीत में विकसित हो सकता है. इस कागज के विशेष एकाग्रता पुनर्वास रोबोटिक्स के भीतर रहता है.

अनुसंधान और उद्योग के दायरे के भीतर, नए उत्पादों और उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के लिए परिवर्तन की त्वरित गति बढ़ने के लिए जारी है. इन मांगों में scalability अधिक से अधिक चुनौतियों थोपना. इसलिए कोड डिजाइन एक समय पर तरीके से इन संस्थाओं की जरूरतों को पूरा करने में अभिन्न अंग बन गया है. इसलिए, एक मजबूत वास्तु उम्मीदवार की गुणवत्ता आसानी से विनिमेय ग्राफिक रोबोट प्रणाली है कि चालक समर्थन शामिल में शामिल होगा. H3DAPI वास्तुकला इन जरूरतों को पूरा करता है और इस तरह एक आवरण वर्ग बनाया गया है. इसके अलावा, H3D पुनर्वास रोबोटिक्स में की जरूरत उन के रूप में आभासी वास्तविकता के वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया है.

तंत्रिका पुनर्वास रोबोटिक्स पुनर्वास पेशेवरों की सहायता के उद्देश्य के लिए रोबोट का उपयोग करना चाहता है. सहायता की है कि इन रोबोटों प्रदान करते हैं एक बल क्षेत्र के रूप में आता है. Shadmehr और Mussa - Ivaldi इस्तेमाल मोटर अनुकूलन को बढ़ावा बल क्षेत्रों, और एक पाया के रूप में उत्तीर्ण मोटर आदेश शोधकर्ताओं) एक बाह्य लागू बल क्षेत्र के लिए अनुकूलन सहित आंदोलनों के विभिन्न वर्गों के साथ होता है, लेकिन तक पहुँचने के आंदोलनों के लिए सीमित नहीं है, और 2) अनुकूलन विभिन्न आंदोलनों कि बाहरी क्षेत्र 3 के एक ही क्षेत्रों की यात्रा भर generalizes. प्रदर्शन आधारित प्रगतिशील रोबोट की मदद से चिकित्सा में biomechanical इंजीनियरों से अनुसंधान से पता चलता है कि दोहरावदार, कार्य विशेष लक्ष्य निर्देशित है, रोबोट की मदद से उपचार 4 स्ट्रोक के बाद प्रभावित हाथ में मोटर impairments को कम करने में प्रभावी है , लेकिन सटीक उपचारात्मक प्रभाव और पैरामीटर्स अनुसंधान के एक क्षेत्र को होना जारी है.

संवेदी प्रतिक्रिया सीखने और अनुकूलन को प्रभावित करता है. इसलिए अगले तार्किक सवाल पूछना चाहे या ऐसी प्रतिक्रिया की भयावहता को कृत्रिम रूप से वृद्धि नहीं हो रही तेजी से या अधिक सीखने / रूपांतर पूरा बढ़ावा मिलेगा होगा. कुछ शोधकर्ताओं ने पाया है कि अधिक से अधिक संवेदी प्रतिक्रिया बलों या दृश्य cues लागू करने के लिए गलतियों को बढ़ाने के लिए एक पर्याप्त स्नायविक उत्तेजना प्रदान करने के लिए अनुकूलन / 5,6 सीखने के उच्च स्तर को बढ़ावा कर सकते हैं. इस "त्रुटि वृद्धि" के रूप में जाना जाता है. इस घटना तथ्य यह है कि एक मोटर नियंत्रण कार्रवाई के एक बार परिणामों आदर्श से विचलित करने के लिए कारण हो सकता है, हमारी आंतरिक मॉडल स्वयं समायोजित कर देता है त्रुटि के परिमाण के अनुसार है. नतीजतन, हमारी आंतरिक मॉडल के रूप में बाहरी वातावरण, एक कार्य घटने के निष्पादन में त्रुटि दृष्टिकोण.

अनुसंधान करने के लिए समारोह की बहाली के लिए कार्यात्मक प्रासंगिक गतिविधियों के लंबे समय तक अभ्यास का समर्थन जारी है, हालांकि कई वर्तमान स्वास्थ्य देखभाल नीतियों के समय मरीजों की राशि की सीमा चिकित्सक के साथ समय खर्च कर सकते हैं. सम्मोहक सवाल है कि प्रौद्योगिकी के इन नए अनुप्रयोगों बस देखभाल की वर्तमान स्थिति के एक उच्च खुराक देने से आगे जा सकते हैं. मानव मशीन संपर्क अध्ययन मोटर सीखने के क्षेत्रों में नई संभावनाओं से पता चला है, और कुछ मामलों में मूल्य चिकित्सकीय प्रक्रिया से जोड़ा की पेशकश कर सकते हैं. विशेषज्ञता रोबोट कंप्यूटर प्रदर्शित करता है के साथ संयुक्त Drivers में त्रुटि की प्रतिक्रिया को बढ़ाने के क्रम में गति बढ़ाने के लिए, या ट्रिगर मोटर relearning कर सकते हैं. यह कागज एक इस प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग के ऐसे उदाहरण के रूप में एक नैदानिक ​​हस्तक्षेप के लिए एक प्रणाली विकसित का उपयोग कर के एक पद्धति पेश करेंगे.

1. एक रोबोट के लिए HAPI आवरण वर्ग की स्थापना

  1. बनाएँ अपनी खुद की. सीपीपी और हैडर फ़ाइल बनाने के द्वारा HAPI haptics पुस्तकालय के लिए एक आवरण. उदाहरण के लिए हम नाम HAPIWAM.cpp और HAPIWAM.h का प्रयोग करेंगे.
  2. स्रोत निर्देशिका में प्लेस HAPIWAM.cpp: HAPI / src
  3. हेडर फाइल निर्देशिका में प्लेस HAPIWAM.h: HAPI / शामिल हैं / HAPI
  4. HAPIWAM.h के शीर्ष पर, WAM बैरेट, कि होगा के मामले में अपने रोबोट के मुख्य हैडर फ़ाइल (ओं), शामिल हैं:

<उन्हें "सी" extern> {
# <include/btwam.h> शामिल
}
# <HAPI/HAPIHapticsDevice.h> शामिल

नोट: "सी" extern संकलक mangling को हल करने के लिए आवश्यक है, क्योंकि शामिल पुस्तकालय 'सी' में लिखा है और H3DAPI में लिखा है सी + +.

  1. HAPIWAM.h में, अपने वर्ग बनाने के लिए और निम्नलिखित 4 कार्यों में शामिल हैं

bool initHapticsDevice (int);
releaseHapticsDevice bool ();
शून्य updateDeviceValues ​​(DeviceValues ​​और डीवी, HAPITime dt);
शून्य sendOutput (HAPIHapticsDevice: DeviceOutput और घ, HAPITime टी);

  1. सुनिश्चित करें कि अपने वर्ग HAPIhapticsdevice वर्ग से सार्वजनिक रूप से संभालते हैं.
  2. अपने वर्ग के लिए एक हैडर गार्ड बनाएँ.
  3. स्थिर और HAPIWAM वर्ग के तहत DeviceOutput स्थिर HapticsDeviceRegistration विशेषताएँ बनाएँ.
  4. Callbacks के लिए अपने स्थिर सदस्य कार्यों बनाएँ.
  5. HAPIWAM.cpp में अपने निर्माता और नाशक परिभाषित करें.
  6. HAPIWAM.cpp में अपना डिवाइस पंजीकृत है.
  7. अपने 4 विरासत में मिला है कार्यों और callbacks HAPIWAM.cpp में परिभाषित करें.

2. HAPI पुस्तकालय सृजन

  1. अब है कि हम HAPI आवरण वर्ग बनाया है, हम HAPI पुस्तकालय में अपने आवरण बनाने की जरूरत है. WAM कुछ पुस्तकालयों कि H3DAPI अपने कच्चे रूप में पर निर्भर नहीं करता है है पर निर्भर करता है, इसलिए इन पुस्तकालयों HAPI के लिए जोड़ा जा आवश्यकता होगी. HAPI / / HAPI निर्माण करने के लिए जाओ, और CMakeLists.txt संपादित. लाइन है कि '(OptionalLibs) सेट' कहते हैं निर्भर पुस्तकालयों के बाद जोड़ें.
  2. एक कमांड सांत्वना खोलें और नेविगेट करने HAPI / HAPI / निर्माण और इस क्रम में निम्नलिखित 3 आदेश टाइप करें:

cmake.
sudo बनाने
sudo बनाने स्थापित

3. H3D आवरण वर्ग

  1. अपने HAPIWAM के साथ H3D लायब्रेरी के लिए आवरण वर्ग बनाने के लिए, पहले स्रोत निर्देशिका में WAMDevice.cpp बनाने के लिए: H3DAPI/src
  2. हेडर फाइल निर्देशिका में प्लेस WAMDevice.h: H3DAPI/include/H3D
  3. WAMDevice.h जो आप चाहते हैं जगह नाम के साथ सभी H3DAPI उपकरणों के लिए मानक हैडर फ़ाइल शामिल करना चाहिए.
  4. WAMDevice.cpp सभी H3DAPI उपकरणों के लिए मानक स्रोत, जो आप चाहते हैं जगह नाम के साथ शामिल करना चाहिए.
  5. अब जब कि आवरण वर्ग बनाया गया है, H3DAPI पुस्तकालय के पुनर्निर्माण. H3DAPI/build: एक ही तरीका है कि 2.1 कदम में प्रदर्शन किया गया था निर्देशिका के अंतर्गत ही में CMakeLists.txt संपादन करके यह मत करो.
  6. निर्देशिका H3DAPI/build तहत H3DAPI पुस्तकालय के पुनर्निर्माण

cmake.
sudo बनाने
sudo बनाने स्थापित

4. परिमित राज्य मशीन

  1. हर लक्षित पहुँचने कार्यक्रम एक परिमित राज्य प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल या अभ्यास शासन नियंत्रण मशीन के सृजन की आवश्यकता है. परीक्षण, लॉन्च, लक्ष्य सम्पर्क, और परीक्षण के अंत के प्रारंभ: विशिष्ट राज्य मशीनों में शामिल हैं. प्रत्येक राज्य और राज्यों के बीच स्थानांतरित करने के लिए मापदंड के समारोह का एक उदाहरण नीचे सूचीबद्ध है.
  2. परीक्षण के प्रारंभ में एक लक्ष्य के आवंटन की आवश्यकता है. लक्ष्य स्थानों प्रत्येक परीक्षण के लिए बेतरतीब ढंग से सेट कर सकते हैं या किसी फ़ाइल से सेट किया जा सकता है. परीक्षण के शुरू समाप्त होता है एक बार उपयोगकर्ता वेग सीमा आमतौर पर प्रति सेकंड 0.06 मीटर से ऊपर लक्ष्य की ओर शुरू किया है.
  3. लॉन्च राज्य परीक्षण की शुरुआत के बाद होता है. इस राज्य या तो समाप्त होता है एक बार उपयोगकर्ता का लक्ष्य छू या समय की अवधि के लिए लक्ष्य के अंदर रहता है. एक बार लक्ष्य को छुआ है, यह लक्ष्य संपर्क राज्य के लिए सक्षम बनाता है.
  4. टारगेट संपर्क लॉन्च राज्य के दौरान होता है. यह अंत के रूप में जल्द ही के रूप में लक्ष्य को छुआ है या बाद विषय समय की एक विशिष्ट अवधि के लिए लक्ष्य के भीतर रहता है हो सकता है. एक बार यह समय बीत गया है, परीक्षण राज्य के अंत सक्षम है.
  5. परीक्षण राज्य के अंत डेटा संग्रह करने के लिए डेटा फ़ाइल चिह्न सॉफ्टवेयर का संकेत है, में जो कुछ भी सॉफ्टवेयर डेवलपर को पार्स इस्तेमाल किया है, परीक्षण प्रत्येक के अंत परिसीमित. जब तक अंतिम परीक्षण पूरा हो गया है, परीक्षण राज्य के अंत के अंत परीक्षण राज्य के प्रारंभ में सक्षम बनाता है.

5. अनुप्रयोग: स्ट्रोक रोगी के पुनर्वास

  1. रोबोट अंतरफलक के चिकित्सक विशेषज्ञता शामिल है, जबकि रोबोट का उपयोग करने के लिए कुछ है कि अन्यथा नहीं किया जा सकता है सक्षम करने के लिए डिजाइन किया गया था. त्रुटि वृद्धि की तकनीक सक्षम अनुप्रयोग (नीचे और अधिक विस्तार में वर्णित), जो रोगी है, जो कई प्रसिद्ध कारणों के लिए relearning प्रक्रिया को बढ़ाती है (अंजीर 1) द्वारा कथित त्रुटियों बढ़ाया.
  2. एक तीन आयामी haptics / ग्राफिक्स प्रणाली आभासी वास्तविकता रोबोट और ऑप्टिकल संचालन मशीन (VRROOM) कहा जाता है. इस प्रणाली के पहले 6 प्रस्तुत किया है, एक अनुमान स्टीरियो, एक रोबोट प्रणाली है कि दर्ज की कलाई की स्थिति के साथ एक अर्द्ध silvered दर्पण उपरिशायी प्रदर्शन पर सिर ट्रैक किए गए प्रतिपादन संयुक्त और बल सदिश (2 अंजीर) उत्पन्न .
  3. एक सिनेमा गुणवत्ता digital प्रोजेक्टर (क्रिस्टी मिराज 3000 DLP) प्रदर्शित छवियाँ है कि एक पांच फुट चौड़ा 1280x1024 पिक्सेल प्रदर्शन फैला, एक 110 ° चौड़े कोण देखने में जिसके परिणामस्वरूप. इन्फ्रारेड emitters के लिक्विड क्रिस्टल डिस्प्ले (एलसीडी) शटर चश्मा (Stereographics, इंक) के माध्यम से अलग छोड़ दिया और सही आँख छवियों को सिंक्रनाइज़. उदगम पक्षियों के झुंड चुंबकीय तत्व सिर की गति पर नज़र रखी इतना है कि दृश्य प्रदर्शन उचित परिप्रेक्ष्य सिर केंद्रित के साथ गाया था.
  4. पर अध्ययन के लिए पात्रता, एक अंधे करदाता द्वारा प्रत्येक प्रतिभागी के कार्य करने की क्षमता और प्रत्येक उपचार प्रतिमान के शुरू और खत्म प्रत्येक के बाद एक सप्ताह के अनुवर्ती और एक समग्र 45 दिन मूल्यांकन अनुवर्ती के साथ मूल्यांकन किया गया था. प्रत्येक मूल्यांकन गति (ROM) के रूप में के रूप में अच्छी तरह से VRROOM सहित नैदानिक ​​उपायों में प्रदर्शन मूल्यांकन की एक सीमा के शामिल: बॉक्स और ब्लाकों आकलन, वुल्फ मोटर फंक्शन टेस्ट (WMFT), Fugl-मेयेर (AMFM) के शाखा मोटर खंड, और सरल कार्यात्मक पहुंच का आकलन (ASFR).
  5. कलाई कमठी के साथ एक exotendon दस्ताने तटस्थ कलाई और हाथ संरेखण में सहायता करने के लिए उपयोग किया गया था. रोबोट संभाल के केंद्र प्रकोष्ठ से जुड़ा था radiocarpal संयुक्त पीछे रखा ताकि सेना को अपनी कलाई पर काम किया लेकिन हाथ में गति की अनुमति है.
  6. रोगी के हाथ के वजन एक वसंत संचालित Wilmington रोबोट (WREX) गुरुत्वाकर्षण संतुलित orthosis exoskeleton का उपयोग कम किया गया था. रोगी निर्देश लक्ष्य का पीछा उनके सामने प्रस्तुत कर्सर चिकित्सक (चिकित्सक teleoperation) के हाथ में एक ट्रैकिंग डिवाइस के माध्यम से चले गए.
  7. मरीजों को प्रति सप्ताह तीन दिन लगभग 40-60 मिनट के लिए रोगी, चिकित्सक, और तिकड़ी में एक साथ काम रोबोट के साथ अभ्यास,. विषय और चिकित्सक पक्ष द्वारा साइड बैठे थे, और विषय कलाई पर रोबोट के लिए जुड़ा था.
  8. प्रत्येक सत्र गति व्यायाम के निष्क्रिय श्रेणी (सालाना जलसे) चिकित्सक के साथ, मशीन में रोगी situating के लिए लगभग दस मिनट के द्वारा पीछा के पांच मिनट के साथ शुरू हुआ. विषय तो आंदोलन पांच मिनट प्रत्येक ब्लॉक के बीच दो मिनट बाकी समय के साथ चलने वाले प्रशिक्षण के छह ब्लॉकों पूरा किया.
  9. प्रशिक्षण के दौरान प्रतिभागियों स्टीरियो प्रदर्शन पर दो कर्सर देखी गयी. इलाज चिकित्सक एक कर्सर चालाकी जबकि भागीदार अन्य नियंत्रित. मरीजों के चिकित्सक कर्सर के सही मार्ग का अनुसरण के रूप में यह कार्यक्षेत्र भर में चले गए के निर्देश दिए थे.
  10. त्रुटि वृद्धि दोनों नेत्रहीन और रोबोट द्वारा उत्पन्न बलों द्वारा प्रदान की गई थी. जब प्रतिभागियों चिकित्सक कर्सर से भटक, एक तात्कालिक त्रुटि सदिश ई चिकित्सक कर्सर और भागीदार हाथ के बीच की स्थिति में अंतर के रूप में स्थापित किया गया था. त्रुटि नेत्रहीन त्रुटि वृद्धि के भाग के रूप में 1.5 ई (एम) का एक पहलू द्वारा बढ़ाया गया था. इसके अतिरिक्त, 100 (एन / मीटर) की एक त्रुटि बल बढ़ाने में भी लागू किया गया है जो सुरक्षा कारणों के लिए 4 एन के एक अधिकतम पर तर के लिए क्रमादेशित था.
  11. हर दूसरे उपचार ब्लॉक विशिष्ट, मानकीकृत गतियों कि प्रत्येक सत्र के लिए एक ही थे शामिल थे. अन्य ब्लाकों चिकित्सक चिकित्सक विशेषज्ञता और उनकी टिप्पणियों के आधार पर कमजोरी के विशिष्ट क्षेत्रों पर प्रशिक्षण अनुकूलित करने के लिए अनुमति दी. उपचार प्रोटोकॉल विशिष्ट आंदोलनों के सभी प्रतिभागियों के लिए अभ्यास में शामिल है, आगे और पक्ष तक पहुँचने, कंधे कोहनी युग्मन, और विकर्ण शरीर में पहुंचने सहित है.
  12. जबकि अभ्यास, एक दिन का औसत त्रुटि अभ्यास का एक परिणाम के रूप में मापा गया था. मानकीकृत गतियों कि प्रत्येक सत्र के लिए एक ही थे के ब्लॉकों के लिए विशेष ध्यान दिया गया था. पिछले दिनों की तुलना में थे निर्धारित करने के लिए है अगर किसी भी वृद्धिशील सुधार एक दिन के लिए दिन के आधार है, जो रोगी, चिकित्सक, और caregivers (3 अंजीर) को सूचित किया जा सकता है है पर देखा जा सकता है है.
  13. परिणाम के प्राथमिक उपाय साप्ताहिक मापा गया, उपचार के अंत के बाद 1 सप्ताह, और लाभ की अवधारण को निर्धारित करने के लिए 45 पद दिनों. प्रमुख परिणामों Fugl मेयेर मोटर की क्षमता स्कोर और हमारे अनुकूलित हाथ की पहुंच के परीक्षण है कि गति की सीमा मापा गया.

6. प्रतिनिधि परिणाम:

जब प्रोटोकॉल सही ढंग से किया है, तो एक बार <AnyDevice> नोड H3DViewer या H3DLoad में भरी हुई है, WAM डिवाइस और मान्यता प्राप्त होना चाहिए शुरू. यदि WAM अन्य रोबोट के साथ बदल दिया गया था, कोड खुद को बदल नहीं किया जा आवश्यकता होगी.

चित्रा 1
चित्रा 1 विषय haptic / ग्राफिक तंत्र पर बैठा.

चित्रा 2
चित्रा 2 विषय haptic / भौतिक चिकित्सक के साथ ग्राफिक तंत्र पर बैठा.

चित्रा 3
चित्रा 3 पुनर्वास ओ के लिए विन्यास.च स्ट्रोक रोगी. ए) का विषय है और चिकित्सक के साथ काम कर रहे हैं, बैठे और बड़े कार्यस्थान haptic / ग्राफिक प्रदर्शन के लिए आंदोलन अभ्यास का उपयोग कर. चिकित्सक इस विषय के लिए एक क्यू प्रदान करता है, और रोगी की जरूरतों के लिए दर्जी कंडीशनिंग कर सकते हैं. रोबोट बलों है कि अंग लक्ष्य से दूर धक्का और दृश्य प्रतिक्रिया प्रणाली कर्सर की त्रुटि को बढ़ाता है प्रदान करता है. बी) विशिष्ट पुरानी स्ट्रोक रोगी दिन से दिन में सुधार. प्रत्येक डॉट औसत टकसाली कार्यात्मक आंदोलन के एक ब्लॉक के लिए 2 मिनट मापा त्रुटि का प्रतिनिधित्व करता है. जबकि रोगी 2 सप्ताह की अवधि और समग्र लाभ के पार प्रगति से पता चलता है, प्रत्येक दिन इस व्यक्ति को हमेशा सुधार नहीं किया.

Discussion

आवरण वर्ग कार्यान्वयन का यह तरीका अलग करने के लिए इस्तेमाल किया जा रोबोट के लिए स्रोत कोड बदल रहा है, जब H3DAPI का उपयोग कर के बिना अनुमति देता है. विशेष रूप से, शोधकर्ताओं ने H3D में उनके haptic / ग्राफिक पर्यावरण लिखा है और एक प्रेत रोबोट के साथ उनके प्रयोग का परीक्षण एक या समान WAM बैरेट का उपयोग करके प्रयोग, और इसके विपरीत के लिए बाहर ले जाने में सक्षम होगा. डिवाइस स्वतंत्र पार संचार के इस प्रकार के अंतरराष्ट्रीय पुनर्वास रोबोटिक्स अनुसंधान के लिए निहितार्थ किया जाता है. ऐसे निहितार्थ तेजी से haptic / ग्राफिक विकास, अंतरराष्ट्रीय अनुसंधान सहयोग, और अंतर - अनुसंधान प्रयोगशाला संचार की सुविधा.

पुनर्वास रोबोटिक्स अभी मोटर सीखने में शामिल कई मापदंडों को उजागर. Haptic / ग्राफिक्स विकास के दौरान समय लेने कदम के एक संकलन समय भी शामिल है. कई पुनर्वास पैरामीटर, प्रत्येक प्रोग्राम के लिए संकलन समय के साथ बढ़ के साथ, विकास जीवन चक्र के लिए सभी संभव समूह क्रमपरिवर्तन परीक्षण तेजी से उगता है. H3D संकलन आवश्यकताओं के अभाव के साथ, कई आभासी वास्तविकता दृश्यों के त्वरित विकास के के लिए अनुमति देता है. यह उन विभिन्न प्रशिक्षण परिदृश्यों के प्रभाव की जांच के लिए इच्छुक शोधकर्ताओं के लिए एक लाभ के रूप में आता है.

इस 'हार्ड कोडित' आवरण वर्ग एकीकरण दृष्टिकोण की सीमाओं तथ्य यह है कि इस प्रक्रिया में हर बार वहाँ H3DAPI की एक नई वितरण दोहराया जाना चाहिए शामिल हैं. आवरण वर्ग H3DAPI के अपने नवीनतम वितरण में एकीकृत करने के लिए संभावित संशोधनों H3DAPI से आवरण वर्ग अलग से बना होगा. फिर आप एक *. इतना पुस्तकालय फ़ाइल में अपने आवरण वर्ग रखा जाएगा. यह मूल H3DAPI वितरण से अपने वर्ग को अलग होगा.

Disclosures

इस ट्यूटोरियल में आवरण वर्गों इयान तीव्र द्वारा कॉपीराइट के अधीन हैं.

Acknowledgements

मैं ब्रायन Zenowich, डैनियल Evestedt और Winsean लिन के तकनीकी मदद को स्वीकार करना चाहते हैं.

Materials

  1. The Display called paris (personal augmented reality immersion system), can be found at www.evl.uic.edu
  2. The large gray robot is the Barrett WAM: www.barrett.com
  3. The smaller, skinnier black robot is the Phantom: www.sensable.com
  4. The arm mount is the T-WREX, developed at the RIC: http://www.ric.org/research/centers/mars2/Projects/development/d3.aspx
  5. The shutter glasses for 3d vision: www.vrlogic.com
  6. Head tracking software. www.mechdyne.com
  7. The H3DAPI itself: www.h3dapi.org

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Solis, J., Takeshi, N., Petersen, K., Takeuchi, M., Takanishi, A. Development of the anthropomorphic saxophonist robot WAS-1: Mechanical design of the simulated organs and implementation of air pressure. Advanced Robotics Journal. 24, 629-650 (2010).
  2. Evolving Won-Based Flying Robots. Zufferey, J. C., Floreano, D. Proceedings of the 2nd International Workshop on Biologically Motivated Computer Vision, 2002 November, Berlin, Springer-Verlag. 592-600 (2002).
  3. Conditt, M. A., Gandolfo, F., Mussa-Ivaldi, F. A. The motor system does not learn the dynamics of the arm by rote memorization of past experience. Journal of Neurophysiology. 78, 554-554 (1997).
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