Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
2011 Gesture-Assis-Disabled and Elderly - Coggle Diagram
2011
Gesture-Assis-Disabled and Elderly
FUSING EMG AND VISUAL DATA FOR HANDS-FREE CONTROL OF AN INTELLIGENT WHEELCHAIR
การหลอมรวมข้อมูล EMG กับ Visual สำหรับควบคุมวีลแชร์อัจฉริยะ
--บทความนี้นำเสนอ การสื่อสารระหว่างผู้ใช้งานกับวีลแชร์แบบแฮนด์ฟรี (HMI)
สำหรับผู้สูงอายุและผู้พิการ โดยการรวมข้อมูลทางชีวภาพแบบหลายรูปแบบที่แยกออกจากสัญญาณคลื่นไฟฟ้าบริเวณหน้าผาก (EMG) และภาพใบหน้าของผู้ใช้
--อินเทอร์เฟซช่วยให้ผู้ใช้สามารถขับรถวีลแชร์ไฟฟ้าโดยใช้การเคลื่อนไหวของใบหน้าเช่นการกรามกรามและการกะพริบตา
--มีการตั้งค่าและกำหนดสภาพแวดล้อมภายในอาคารเพื่อประเมินการใช้งานอินเทอร์เฟซนี้
--อาสาสมัครที่ยังไม่สมบูรณ์ 5 คนเข้าร่วมในการทดลองขับวีลแชร์อัจฉริยะตามเส้นทางที่กำหนดและหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง
-- ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการควบคุมใหม่ที่นำเสนอนั้นเทียบได้กับวิธีการควบคุมด้วยจอยสติ๊กและสามารถใช้เป็นตัวควบคุมแฮนด์ฟรีสำหรับวีลแชร์อัจฉริยะได้
Alternative control method of the smart house: natural gestures
วิธีการควบคุมทางเลือกของบ้านอัจฉริยะ : โดยใช้ท่าทางธรรมชาติ
Due to the rapid increase of house automation use it is clear that alternative methods of control are needed.
This paper presents a control method based on the person’s gestures
that allows a high degree of control especially on devices that have binary states (on/off). The gesture based interface is suitable for the control of the smart house because it offers a simple yet powerful control mechanism that is appropriate even for children, elderly persons and persons with disabilities due to the intuitive interface.
-- ระบบย่อยนี้ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมือและตำแหน่งของผู้ใช้ --ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมือโดยใช้เครื่องวัดความเร่งสามแกน --มาตรความเร่งที่เลือกใช้คือ ADXL345 จากอุปกรณ์อนาล็อกเนื่องจากมีความละเอียด 13 บิตและความสามารถในการวัดความเร่งได้ถึง 16 กรัม --ตำแหน่งของผู้ใช้ถูกกำหนดโดยการรับข้อมูลจากระบบการระบุตำแหน่งและยังส่งต่อไปยังระบบย่อยของกล่องควบคุม
AmIHomCare: AAL system for elderly and disabled people indoor assistance
AmIHomCare: ระบบ AAL (AAL=Ambient Assisted Living = การช่วยเหลือในการดำเนินชีวิต) สำหรับผู้สูงอายุและผู้พิการในร่ม
--บทความนี้นำเสนอระบบอัจฉริยะโดยรอบที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อตรวจสอบและช่วยเหลือมนุษย์ที่อยู่อาศัย
--ซึ่งแตกต่างจากระบบที่เสนออื่น ๆ AmIHomCare จะตรวจสอบสัญญาณชีพของผู้ป่วยหรือผู้สูงอายุเพื่อพยายามระบุสถานการณ์ที่อาจเป็นอันตรายและยังสามารถควบคุมพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อมเพื่อให้แน่ใจว่ามีสภาพแวดล้อมที่เป็นส่วนตัวสำหรับผู้ใช้
--ระบบมีฟังก์ชั่นอื่น ๆ อีกมากมาย: การควบคุมการเข้าถึงพื้นที่ที่ จำกัด บางส่วนโดยอาศัยการจดจำไบโอเมตริกซ์ท่าทางและการระบุวัตถุตามการดึงและประมวลผลภาพการช่วยเหลือหุ่นยนต์เคลื่อนที่การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์การบันทึกและการจัดเก็บข้อมูลการสื่อสารกับ a คอลเซ็นเตอร์ระยะไกลความสามารถในการส่งการแจ้งเตือนอัตโนมัติ
Intelligent Home Navigation System for the Elderly and Physically Challenged
ระบบนำทางภายในบ้านอัจฉริยะสำหรับผู้สูงอายุและผู้ที่มีความท้าทายทางร่างกาย
--มีผู้คนจำนวนมากในโลกที่มีความพิการทางร่างกายที่ทำให้ร่างกายอ่อนแอซึ่งประสบปัญหาสำคัญในการปฏิบัติงานขั้นพื้นฐานเช่น การเคลื่อนไหว การพูด การเขียน ฯลฯ
--ประเภทที่ได้รับผลกระทบที่เลวร้ายที่สุดของผู้พิการทางร่างกายคือผู้ที่กลายเป็นอัมพาตในสัดส่วนที่มีนัยสำคัญของร่างกายนั่นคือ quadriplegics
--คนเหล่านี้พบว่ายากมากที่จะทำงานใด ๆ ที่ต้องใช้แรงเพียงเล็กน้อย
--ดังนั้น ตัวเลือกที่ดีที่สุดคือการโต้ตอบตามท่าทางกับสภาพแวดล้อมโดยเฉพาะเก้าอี้รถเข็น
--ระบบที่นำเสนอของเรา
ใช้กล้องขนาดเล็กที่ติดตั้งไว้ใกล้มือ
ของ Quadriplegic ซึ่งติดตามการเคลื่อนไหวเล็ก ๆ ของนิ้วเพื่อทำความเข้าใจว่าพวกเขาต้องการเดินทางไปที่ใด
--จากนั้นระบบจดจำจะเชื่อมต่อกับระบบควบคุมวีลแชร์เพื่อเคลื่อนย้ายไปยังตำแหน่งที่ต้องการ
--ระบบควบคุมวีลแชร์ที่เรากำลังพัฒนามีคุณสมบัติเด่นดังต่อไปนี้ - ใช้งานง่าย ปรับแต่งได้ ประหยัดสูง สะดวกและไม่ล่วงล้ำ
--เป้าหมายหลักที่เราตั้งเป้าไว้ในการทำโครงการนี้คือการนำรูปแบบการทำงานจริงของระบบออกมา
--ผู้พิการทางร่างกายสามารถนั่งบนวีลแชร์และทดสอบผลิตภัณฑ์ได้
--สิ่งนี้จะสร้างผลกระทบอย่างมากต่อสังคมเนื่องจากคุณสมบัติเด่นดังที่กล่าวมาข้างต้น
Wearable Sensor-Based Hand Gesture and Daily Activity Recognition for Robot-Assisted Living
การรู้จำกิจกรรมประจำวันและ
ท่าทางของมือ
จากเซนเซอร์ถุงมือสำหรับใช้กับหุ่นยนต์ช่วยเหลือการดำรงค์ชีวิต
ในบทความนี้เรากล่าวถึงปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์ตามธรรมชาติ (HRI) ในระบบ Smart Assisted Living (SAIL) สำหรับผู้สูงอายุและผู้พิการ
--มีการศึกษาปัญหา HRI ที่พบบ่อยสองประการ ได้แก่ การจดจำท่าทางมือและการจดจำกิจกรรมประจำวัน
--สำหรับการจดจำท่าทางด้วยมือเราได้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการระบุท่าทางและแบบจำลอง Markov ที่ซ่อนอยู่ตามลำดับชั้นสำหรับการจดจำตามบริบท --สำหรับการรับรู้กิจกรรมประจำวันโครงร่างมัลติเซนเซอร์ฟิวชั่นได้รับการพัฒนาเพื่อประมวลผลข้อมูลการเคลื่อนไหวที่รวบรวมจากเท้าและเอวของบุคคลที่เป็นมนุษย์ --การทดลองใช้ระบบเซ็นเซอร์แบบสวมใส่ต้นแบบแสดงประสิทธิภาพและความแม่นยำของอัลกอริทึมของเรา
Automated Voice based Home Navigation System for the Elderly and the Physically Challenged
ระบบนำทางภายในบ้านอัจฉริยะด้วย
เสียงอัตโนมัติ
สำหรับผู้สูงอายุและผู้ที่มีความท้าทายทางร่างกาย
ในบทความนี้เราขอเสนอระบบนำทางภายในบ้านอัจฉริยะ (IHNS) ซึ่งประกอบ
ด้วยโมดูลเก้าอี้รถเข็นและโมดูลนำทางด้วยเสียง
--
ผู้สูงอายุหรือผู้พิการทางร่างกาย
สามารถใช้เพื่อย้ายภายในบ้านได้โดยไม่ยาก
--เป็นเรื่องปกติที่ผู้สูงอายุจะลืมทางไปยังห้องต่างๆในบ้านและผู้ที่มีความบกพร่องทางร่างกายจะพบว่าการเคลื่อนเก้าอี้รถเข็นโดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากภายนอกทำได้ยาก
--การใช้ประโยชน์จาก IHNS ผู้สูงอายุและผู้พิการทางร่างกายสามารถไปยังห้องต่างๆในบ้านได้ เช่น ห้องครัว ห้องนั่งเล่น ห้องรับประทานอาหาร ฯลฯ โดยเพียงแค่พูดคำเหล่านั้นที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
--
ระบบตรวจจับเสียงของบุคคลนั้นโดยโมดูลการจับเสียง
ซึ่งจะถูกเปรียบเทียบโดยโมดูลการรู้จำเสียงกับเสียงที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่โหลดไว้ในระบบ
--ตามเสียงที่ได้รับปลายทางจะเข้าใจโดยอัตโนมัติและรถเข็นจะเคลื่อนไปตามเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
--
นอกจากนี้ยังมีเทคนิคการหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง
ซึ่งบุคคลนั้นอาจไม่สามารถส่งเสียงได้อย่างเหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม
--
เก้าอี้ล้อเลื่อนสามารถนำทางจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งในบ้านโดยอัตโนมัติตามเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามเสียงที่ได้รับ
--ดังนั้น ระบบที่นำเสนอข้างต้นสามารถใช้ได้กับผู้สูงอายุและผู้พิการทางร่างกายในชีวิตประจำวันแม้ว่าพวกเขาจะอยู่บ้านคนเดียวก็ตาม
Guiding Wheelchair Motion based on EOG Signals using Tangent Bug Algorithm
แนวทางการเคลื่อนไหวของวีลแชร์ด้วยสัญญาณ EOG โดยใช้อัลกอริทึม Tangent Bug
ในงานนี้เราขอเสนอ
วิธีการใหม่นอกเหนือจากวิธีการแบบคลาสสิกในการควบคุมรถเข็นที่ใช้มอเตอร์โดยใช้สัญญาณ EOG
--วิธีการใหม่นี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถมองไปรอบ ๆ ได้อย่างอิสระในขณะที่วีลแชร์นำทางไปยังจุดเป้าหมายที่ต้องการโดยอัตโนมัติ
--เฉพาะ
สัญญาณ EOG เท่านั้นที่ใช้ในการควบคุมรถเข็นคนพิการ จ้องตาและกระพริบตา
--ผู้ใช้ยังคงสามารถเลือกที่จะควบคุมวีลแชร์โดยใช้วิธีการแมนนวลแบบคลาสสิกได้ในกรณีที่สภาพแวดล้อมและโครงสร้างสิ่งกีดขวางไม่ช่วยในการใช้วิธีการนำทางอัตโนมัติ
--ในวิธีการนำทางอัตโนมัติแบบใหม่ไมโครคอนโทรลเลอร์สามารถทราบทิศทางและระยะทางของจุดเป้าหมายได้โดยการคำนวณมุมการมองที่ผู้ใช้จ้อง
--
มุมการมองและการกะพริบ
ถูกวัดและใช้เป็นอินพุตสำหรับวิธีการควบคุม
--
Tangent Bug algorithm
ใช้เพื่อนำทางวีลแชร์ในวิธีการควบคุมอัตโนมัติ
A multi-modal human machine interface for controlling an intelligent wheelchair using face movements
อินเทอร์เฟชระหว่างเครื่องกับมนุษย์แบบหลายรูปแบบ สำหรับการควบคุมวีลแชร์อัจฉริยะ
โดยการใช้การเคลื่อนไหวของใบหน้า
บทความนี้แนะนำการเคลื่อนไหวใบหน้าแบบใหม่โดยใช้อินเทอร์เฟซของเครื่องจักรมนุษย์ (HMI) ซึ่ง
ใช้การยึดกรามและการปิดตา
เพื่อควบคุมวีลแชร์ขับเคลื่อนด้วยไฟฟ้า (EPW)
--HMI แบบหลายรูปแบบที่ได้จาก
ทั้งข้อมูล EMG ใบหน้าและภาพใบหน้า
ได้รับการพัฒนาและเป็นพยานโดยเปรียบเทียบกับการควบคุมจอยสติ๊กแบบดั้งเดิมในสภาพแวดล้อมทางเดินในร่ม
--ในการทดลองการทดลองซ้ำ ๆ 10 ครั้งจะดำเนินการในภารกิจการนำทางโดยการควบคุม EPW โดยใช้การควบคุมการเคลื่อนไหวใบหน้าหรือการควบคุมด้วยจอยสติ๊ก
--วิถีของวีลแชร์และเวลาดำเนินการระหว่างงานจะถูกบันทึกไว้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของ HMI หน้าใหม่
Dynamic Finger Movement Tracking and Voice Commands Based Smart Wheelchair
การสั่งการด้วย
เสียงและการติดตามการเคลื่อนไหวของนิ้วมือ
แบบไดนามิกสำหรับวีลแชร์อัจฉริยะ
ผู้ทุพพลภาพจำนวนมากสามารถใช้จอยสติ๊กเพื่อควบคุมรถเข็นไฟฟ้าได้ แต่ในทางกลับกันหลายคนไม่มีความจำเป็นในการใช้จอยสติ๊ก
--ยิ่งไปกว่านั้นหลายคนต้องเผชิญกับความยากลำบากในการหลีกเลี่ยงอุปสรรค
--
จุดมุ่งหมายของบทความนี้
คือ
การใช้ระบบควบคุมหลายตัวเพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวของวีลแชร์
โดยการรวมระบบติดตามการเคลื่อนไหวของนิ้ว ระบบจดจำคำศัพท์ขนาดเล็กขึ้นอยู่กับลำโพงและกลุ่มเซ็นเซอร์ตรวจสอบเพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง
--นอกจากนี้ยังมีการใช้ระบบควบคุมจอยสติ๊กเพื่ออำนวยความสะดวกให้กับผู้ป่วยที่สามารถใช้จอยสติ๊กได้
--ชุดรูปแบบนี้ทำได้โดยใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ที่มีตัวประมวลผลสัญญาณดิจิทัลสำหรับการรู้จำคำแยกและชุดเซ็นเซอร์
--ผลลัพธ์จะได้รับในตอนท้ายของกระดาษด้วย
Gesture Based Automating Household Appliances
การสั่งงานเครื่องใช้ในครัวเรือนแบบอัตโนมัติด้วยท่าทาง
บ้านอัจฉริยะอาจเป็นแอปพลิเคชันที่มีศักยภาพซึ่งให้การสนับสนุนผู้สูงอายุหรือผู้พิการที่ไม่เป็นการรบกวนซึ่งส่งเสริมการใช้ชีวิตที่เป็นอิสระ
--ในการให้บริการที่แพร่หลายจำเป็นต้องมีคอนโทรลเลอร์ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษ
--ในบทความนี้จะนำเสนอ
ตัวควบคุมอัตโนมัติตามท่าทางที่เรียบง่ายสำหรับเครื่องใช้ในครัวเรือนต่างๆ
เช่น โคมไฟธรรมดาไปจนถึงอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ซับซ้อน
--ระบบใช้ระบบจดจำตามท่าทางเพื่ออ่านข้อความจากผู้ลงนามและส่งคำสั่งไปยังเครื่องใช้ที่เกี่ยวข้องผ่านระบบตรวจจับเครื่องใช้ในครัวเรือน
--เซิร์ฟเวอร์อย่างง่ายถูกสร้างขึ้นเพื่อดำเนินการอัลกอริธึมการกำหนดอย่างง่ายบนข้อความที่ได้รับเพื่อดำเนินการแบบฝึกหัดการจับคู่ซึ่งจะทำให้เกิดเหตุการณ์ที่เฉพาะเจาะจง
--ระบบที่นำเสนอนี้นำเสนอแนวทางใหม่และแปลกใหม่ในระบบควบคุมบ้านอัจฉริยะโดยใช้ท่าทางสัมผัสเป็นรีโมทคอนโทรล
--วิธีการที่ปรับเปลี่ยนของแนวทางใหม่นี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมเครื่องใช้ในครัวเรือนหลายเครื่องได้อย่างยืดหยุ่นและสะดวกด้วยท่าทางง่ายๆ