Robot patient system that dramatically improves learning transferability by the effect of a patient view

机器人患者系统通过患者视图的效果显着提高学习可转移性

• 批准号: 20H04261
• 负责人: 太田 順
• 金额: $ 11.4万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04261/
• 关键词: ロボット工学; 看護学; 学習; 転移学習; 動作計測; ロボット; 学習転移性; 車椅子移乗

人の立ち上がり動作のモデル化を行った．まず，ロボットの立ち上がり動作の改良に用いる基礎データを収集するために人の立ち上がり動作の計測実験を行った．具体的には，看護師役が患者役を立ち上がらせる動作をモーションキャプチャと床反力計で測定し，患者役に加えられる力やトルクと，それに対する応答としての患者の動きを計測した． 患者の腰に対して水平方向，鉛直方向にかかる力やトルクと腰の位置や角度の関係等を実験から得た．ここから，人が他者に支えられながら立ち上がる際には，他者から加えられた力やトルクに応じて実際に動作を生成していることが分かった．次に，実験結果に基づいた人の立ち上がり動作のモデル化を行った．「人に支えられながら立ち上がる動作をロボットでどう再現するか 」という課題に対して，加えられた力に対して速度を生成するアドミッタンス制御モデルが適用できるのではないかという仮説を基に，実際の計測データにこのモデルを適用することで検証した．その結果，鉛直方向の力，水平方向の力，腰回りのモーメントについて，速度比例項と定数項をそれぞれおフィッティングしたところ，実際のデータとモデルの予測値の相関係数が全て 0.69以上と高くなり， 二乗平均誤差も小さいことから ロボットに適用可能とみなし，実装を試行することとした．ハードウェア面とソフトウェア面で既存の患者ロボットの改良を行った．ハードウェア面では，ロボットにかかる力を計測できるように腰のパーツを改良した．また，ソフトウェア面では，作成したモデルに基づいた立ち上がり動作を行うようなプログラムを作成した．

The person stands on the top of the tree and moves to the top of the tree. The basic structure of the system is set up to measure the operation of the system. Specifically, the nurse's work and the patient's movements were measured by a bed reaction meter. The relationship between the waist and the horizontal direction, the vertical direction, the force, the waist position and the angle, etc. The other person is the one who has the power to act. Second, the results of the implementation of the basic information in the middle of the person's standing on the action and the implementation of the action. "The human body is supported by the human body, and the human body is supported by the human body. The human body is supported by the human body. The results show that the vertical force, horizontal force, waist force, velocity proportional term, constant term, correlation coefficient of the actual predicted value are all above 0.69, and the average error of the two is small. The improvement of the existing patient's face and face. The power of the power meter is measured. The power meter is adjusted. It's a good idea to make it happen.

项目成果

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Development of Robot Patient Lower Limbs to Reproduce the Sit-to-Stand Movement with Correct and Incorrect Applications of Transfer Skills by Nurses

• DOI: 10.3390/app11062872
• 发表时间: 2021-03-01
• 期刊: APPLIED SCIENCES-BASEL
• 影响因子: 2.7
• 作者: Lin, Chingszu;Ogata, Taiki;Ota, Jun
• 通讯作者: Ota, Jun

Multistream Temporal Convolutional Network for Correct/Incorrect Patient Transfer Action Detection Using Body Sensor Network

使用身体传感器网络进行正确/不正确的患者转移动作检测的多流时间卷积网络

• DOI: 10.1109/jiot.2021.3075477
• 发表时间: 2021
• 期刊: IEEE Internet of Things Journal
• 影响因子: 10.6
• 作者: Zhong Zhihang;Lin Chingszu;Kanai-Pak Masako;Maeda Jukai;Kitajima Yasuko;Nakamura Mitsuhiro;Kuwahara Noriaki;Ogata Taiki;Ota Jun
• 通讯作者: Ota Jun

車椅子移乗動作における患者の安全性を評価するための患者ロボットシステムの開発

开发患者机器人系统以评估轮椅转移操作中的患者安全

• 发表时间: 2022
• 作者: 鈴木 暖;高御堂 良太;金井Pak 雅子;前田 樹海;北島 泰子;中村 充浩;桑原 教彰;緒方 大樹;太田 順
• 通讯作者: 太田 順

Multi-attention deep recurrent neural network for nursing action evaluation using wearable sensor

• DOI: 10.1145/3377325.3377530
• 发表时间: 2020-03
• 期刊: Proceedings of the 25th International Conference on Intelligent User Interfaces
• 作者: Zhihang Zhong;Chingszu Lin;T. Ogata;J. Ota