巧妙な義手の制御のための認知ビジョンシステム：実験評価

背景：最近開発された巧妙な義手、SmartHandやi-LIMBなどは、非常に高度なものであり、個別に制御可能な指と外転/内転が可能な親指を持っています。この柔軟性により、多くの異なる把握戦略の実装が可能になりますが、同時に利用可能な多くの自由度を活用できる新しい制御アルゴリズムも必要です。本研究では、巧妙な義手のための新しい制御方法の操作を提示し、テストします。方法：提案された方法の中心的なコンポーネントは、巧妙な手（CyberHand）に搭載されたルールベースの推論を持つ視覚システムを含む自律型コントローラーです。このコントローラーは「認知ビジョンシステム（CVS）」と呼ばれ、生物学的制御を模倣し、把握のためのコマンドを生成します。CVSは階層制御構造に統合されました：1）ユーザーがシステムをトリガーし、手の向きを制御する；2）高レベルのコントローラーが把握の種類とサイズを自動的に選択する；3）組み込みの手コントローラーが選択された把握を閉ループ位置/力制御を使用して実行します。制御システムの操作は、Cyberhandを前腕に装着し、2つの異なる距離に置かれた18の物体を把握し運ぶために使用した13人の健康な被験者でテストされました。結果：システムは約84％の試行で把握の種類とサイズ（合計9のコマンド）を正しく推定しました。追加の6％の試行では、把握の種類および/またはサイズが最適なものと異なっていましたが、それでも成功するのに十分良好でした。制御タスクの複雑さを減らして可能なコマンドの数を減らすと、分類精度は増加しました（例：把握の種類のみを推測する場合は93％）。結論：この研究の元の成果は、視覚と推論によって強化された新しいコントローラーであり、高レベルの分析（すなわち、物体の特性を決定する）および自律的な意思決定（すなわち、把握の種類とサイズを選択する）を行うことができます。自動制御によりユーザーの負担が軽減され、その結果、ユーザーはどのように行うべきかではなく、何をするべきかに集中できます。テストでは、コントローラーのパフォーマンスが満足のいくものであったことと、ユーザーが最小限の事前トレーニングでシステムを操作できたことが示されました。