Method Article
مؤخرا ، قد تأتي على قدر هائل من التوقعات المتاحة للنظم البشرية الروبوت التفاعلي. نحن في هذه الورقة الخطوط العريضة للتكامل جهاز روبوت جديد مع برمجيات المصدر المفتوح التي يمكن أن تجعل من الممكن إجراء سريعا من وظائف المكتبة التفاعلية. نحن مخطط ثم التطبيق السريري للتطبيق neurorehabilitation.
وقد كشفت الأبحاث الحديثة أن أجهزة الاختبارات التفاعلية للممارسة العلاج لفترات طويلة آفاق جديدة للالروبوتات جنبا إلى جنب مع الأشكال الرسومية وغيرها من الارتجاع البيولوجي. وقد تطلبت السابقة البشرية الروبوت النظم التفاعلية أوامر البرامج المختلفة التي سيتم تنفيذها من أجل كل إنسان مما يؤدي إلى الحمل غير الضرورية مرة التنموية في كل مرة النظام الجديد تصبح متوفرة. على سبيل المثال ، عندما تم ترميز لمسي / الرسم بيئة الواقع الافتراضي لأحد الروبوت محددة لتوفير التغذية الراجعة لمسي ، فإن هذا الروبوت محددة لا تكون قادرة على أن تكون الأسهم المتداولة لآخر دون إعادة ترميز الروبوت البرنامج. ومع ذلك ، فقد اقترح الجهود التي بذلت مؤخرا في مجتمع المصدر المفتوح نهج فئة المجمع التي يمكن الحصول على ردود مماثلة تقريبا بغض النظر عن استخدام الروبوت. يمكن أن تؤدي نتيجة الباحثين في جميع أنحاء العالم لإجراء تجارب مماثلة باستخدام الرمز المشترك. ولذلك وحدات "التحول الى" واحد الروبوت لآخر لن يؤثر على تطوير الوقت. في هذه الورقة ، ونحن الخطوط العريضة لإنشاء وتنفيذ ناجح لفئة المجمع لمدة الروبوت في H3DAPI مفتوح المصدر ، الذي يدمج البرنامج الأوامر الأكثر استخداما من قبل جميع الروبوتات.
مقدمة
هناك حاجة متزايدة في كل من تفاعل الإنسان والآلة (HMI) لبيئات تفاعلية سهلة الاستخدام وفعالة. العديد من الصناعات لا تزال تعتمد بشكل كبير على HMI ، مثل : إعادة التأهيل الروبوتات ، وصناعة السيارات وتصنيع المعادن وآلات التعبئة والتغليف والمواد الصيدلانية والمواد الغذائية والمشروبات ، والمرافق العامة. التقنيات المستخدمة في هذه الصناعات ما يلي : عرض المحطات ، والحواسيب الشخصية ، والبرامج HMI. ويمكن الجمع بين هذه التقنيات معا لأداء وظائف محدودة.
ويمكن استخدام الروبوت لتسهيل التفاعل المباشر مع المستخدمين ، مثل بمثابة معلم الموسيقى. على سبيل المثال ، قد خلقت الباحثين في جامعة واسيدا الروبوت أن يلعب ساكسفون لتعليم الناس كيفية قراءة وفهم التفاعل بين الطالب والمعلم 1. جعلت الروبوتات الأخرى الباحثون الروبوت الرؤية المستندة تحلق من أجل تحديد كيفية الذكاء الاصطناعي قد تتطور إلى التفاعلات مع البيئة ذكي 2. تركيز خاص من هذه الورقة موجودة داخل الروبوتات التأهيل.
ضمن نطاق البحوث والصناعة ، والوتيرة السريعة لتغيير بالنسبة للمنتجات الجديدة ومتطلبات المستخدمين في ازدياد مستمر. هذه المطالب فرض مزيد من التحديات في تطويره. ولذلك أصبح أساسيا في تصميم رمز تلبية احتياجات هذه الجهات في الوقت المناسب. وبالتالي ، فإن نوعية المرشحين معمارية قوية تشمل تبادل بسهولة على الرسومات نظم الروبوت التي تشمل دعم برنامج التشغيل. بنية H3DAPI تجتمع هذه الاحتياجات ، وبالتالي فقد تم إنشاء فئة المجمع. وعلاوة على ذلك ، تم تصميم H3D لبيئات الواقع الافتراضي ، مثل تلك المطلوبة في مجال الروبوتات التأهيل.
التأهيل العصبي الروبوتات تسعى للاستفادة من الروبوتات لغرض مساعدة المهنيين التأهيل. المساعدة التي تقدم هذه الروبوتات تأتي في شكل حقل القوة. أقر الباحثون الأوامر الحركية مثل موسى وشادمهر Ivaldi ، استخدام القوة ، لتعزيز مجالات التكيف الحركي ، ولقد وجدت 1) التكيف مع حقل القوة المطبقة خارجيا يحدث مع فئات مختلفة من الحركات ، ومنها على سبيل المثال لا الحصر حركات المدى ، و 2) التكيف يعمم عبر حركات مختلفة أن زيارة المناطق نفسها من 3 الحقل الخارجي. البحوث من المهندسين في النشاط الحيوي القائم على الأداء العلاج بمساعدة الروبوت التقدمي يدل على ان التكرار ، مهمة محددة ، والهدف الموجه ، بمساعدة الروبوت العلاج فعال في الحد من العاهات الحركية في الذراع المصابة بعد السكتة الدماغية 4 ، ولكن الآثار العلاجية الدقيقة والمعلمات الاستمرار في حقل البحث.
ردود الفعل الحسي يؤثر على التعلم والتكيف. لذا فإن السؤال المنطقي التالي هو أن تطلب من عدمه زيادة مصطنعة حجم ردود الفعل من هذا القبيل من شأنه أن يعزز أسرع أو أكثر اكتمالا التعلم / التكيف. وقد وجد بعض الباحثين أن تطبيق مزيد من القوات أو ردود فعل حسية لتعزيز الإشارات البصرية أخطاء يمكن أن توفر حافزا لتعزيز عصبية كافية مستويات أعلى من التكيف / 5،6 التعلم. هذا هو المعروف باسم "تكبير الخطأ". هذه الظاهرة قد يكون راجعا إلى حقيقة أن نتائج العمل مرة واحدة لمراقبة السيارات تنحرف عن المثالية ، نموذجنا الذاتي الداخلي يعدل وفقا لحجم الخطأ. وبالتالي ، ونموذجنا الداخلية تقترب من البيئة الخارجية ، والخطأ في التنفيذ من الانخفاضات المهمة.
يستمر البحث لدعم الممارسة لفترة طويلة من الأنشطة ذات الصلة وظيفيا لاستعادة وظيفة ، على الرغم من أن العديد من سياسات الرعاية الصحية الحالية تحديد مقدار الوقت من المرضى يمكن قضاء بعض الوقت مع المعالجين. والسؤال هو ما إذا كانت مقنعة هذه التطبيقات الجديدة للتكنولوجيا يمكن أن تذهب أبعد من مجرد إعطاء أعلى جرعة من الحالة الراهنة للرعاية. وقد كشفت دراسات التفاعل بين الإنسان والآلة آفاق جديدة في مجالات التعلم الحركي ، ويمكن في بعض الحالات تقدم قيمة مضافة للعملية العلاجية. يمكن للأجهزة الآلية المتخصصة جنبا إلى جنب مع زيادة العرض على شاشات الكمبيوتر للخطأ في ردود الفعل من أجل تسريع وتحسين وإعادة التعلم الحركية أو المشغل. وسوف تقدم هذه الورقة منهجية باستخدام نظام متطور لتدخل السريرية كأحد الأمثلة على ذلك لتطبيق هذه التكنولوجيا.
1. إنشاء فئة المجمع حابى للروبوت
<م> EXTERN "C" {
# تشمل
}
# تشمل
ملاحظة : EXTERN "C" مطلوب لحل تغيير اسم المترجم ، لأنه مكتوب المكتبة المدرجة في 'ج' ويتم كتابة H3DAPI في C + +.
BOOL initHapticsDevice (الباحث) ؛
BOOL releaseHapticsDevice () ؛
updateDeviceValues باطلة (DeviceValues والعنف المنزلي ، HAPITime DT) ؛
الفراغ sendOutput (HAPIHapticsDevice : DeviceOutput والتطوير ، وHAPITime ر) ؛
2. حابى إنشاء مكتبة
cmake.
جعل سودو
سودو جعل تثبيت
3. المجمع فئة H3D
cmake.
جعل سودو
سودو جعل تثبيت
4. آلة الدولة المحدودة
5. التطبيق : إعادة تأهيل المريض السكتة الدماغية
6. ممثل النتائج :
عندما يتم البروتوكول بشكل صحيح ، ثم مرة واحدة يتم تحميل عقدة في H3DViewer أو H3DLoad ، ينبغي الاعتراف الجهاز وام وشرع. إذا استعيض عن وام الروبوت مع آخر ، فإن القانون نفسه لا تحتاج إلى تغيير.
الشكل 1. رهنا جالسا في لمسي / جهاز الرسم.
الشكل 2. مراعاة الجلوس في لمسي / جهاز الرسم مع أخصائي العلاج الطبيعي.
الشكل 3. تكوين لإعادة التأهيل سو للمريض السكتة الدماغية. أ) المعالج الموضوع والعمل معا ، والجذور ، واستخدام واسع لمسي مساحة العمل / عرض الرسوم البيانية لممارسة الحركة. ويوفر معالج الاشارة لهذا الموضوع ، ويمكن تكييف لتناسب احتياجات المريض الروبوت يوفر القوى التي تدفع الأطراف بعيدا عن الهدف ونظام التغذية المرتدة البصرية يعزز خطأ من المؤشر. ب) نموذجي المزمن تحسن المريض السكتة الدماغية من يوم الى يوم. كل نقطة تمثل الخطأ وسيطة لقياس كتلة 2 دقيقة من الحركة الفنية النمطية. في حين أن المريض يظهر تقدما عبر الفترة الممتدة من 2 اسابيع والمنفعة العامة ، فإن هذا الشخص لا يحسن دائما كل يوم.
هذا الأسلوب من تنفيذ فئة المجمع يسمح للروبوتات مختلفة لاستخدامها ، دون تغيير شفرة المصدر ، عند استخدام H3DAPI. على وجه التحديد ، فإن الباحثين الذين كتبوا على لمسي / بيئة الرسم في H3D واختبرت تجربتهم مع الروبوت الوهمية تكون قادرة على تنفيذ تجربة واحدة أو متشابهة باستخدام وام باريت ، والعكس بالعكس. هذا النوع من جهاز اتصال مستقلة ، عبر دلالات للأبحاث الروبوتات الدولي لإعادة التأهيل. هذه الآثار لمسي تسهيل السريع / التنمية الرسم ، البحوث والتعاون الدولي ، والاتصالات بين البحوث المخبرية.
التأهيل الروبوتات لم تكشف العديد من المعلمات المشاركين في التعلم الحركي. واحدة من الخطوات تستغرق وقتا طويلا خلال لمسي / الرسومات التنمية يشمل تجميع الوقت. مع معلمات التأهيل عديدة ، تتفاقم مع الوقت تجميع لكل برنامج ، ودورة حياة تطوير لاختبار كل مجموعة التباديل الممكنة ترتفع بسرعة. H3D ، مع عدم وجوده لتجميع المتطلبات ، ويسمح للتنمية السريعة للعديد من مشاهد الواقع الافتراضي. وتأتي هذه ميزة بالنسبة لأولئك الباحثين يطمحون إلى تحقيق آثار سيناريوهات تدريبية مختلفة.
قيود من هذا "الثابت ترميز" نهج التكامل المجمع فئة تشمل حقيقة التي يجب أن يتكرر هذا الإجراء في كل مرة كان هناك توزيع جديد للH3DAPI. والتعديلات الممكنة لإدماج فئة المجمع الخاص في توزيع آخر للH3DAPI يكون لإنشاء المجمع فئة منفصلة عن H3DAPI. كنت ثم وضع صفك المجمع ضمن مكتبة ملف *. بذلك. وهذا من شأنه عزل فصلك من توزيع H3DAPI الأصلي.
فئات المجمع في هذا البرنامج التعليمي وبموجب حق المؤلف إيان شارب.
وأود أن أنوه إلى مساعدة فنية من Zenowich بريان Evestedt دانيال Winsean ولين.
Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request PermissionThis article has been published
Video Coming Soon
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved