Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
2016 Gesture-Assis-Disabled and Elderly - Coggle Diagram
2016
Gesture-Assis-Disabled and Elderly
Smart Home Appliance Control System for Physically Disabled People Using Kinect and X10
ระบบควบคุมเครื่องใช้ภายในบ้านแบบอัจฉริยะสำหรับผู้พิการทางร่างกายโดยการใช้ Kinect และ X10
วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสมัยใหม่ล้วนทำให้ชีวิตของเราสะดวกสบายมากขึ้น
--ในขณะที่การศึกษาเทคโนโลยีต่างๆกำลังก้าวหน้าคำจำกัดความของความสะดวกสบายในไลฟ์สไตล์ของเราก็พัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ
--งานที่เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนและงานหนักเมื่อหลายปีก่อนสามารถทำได้โดยเพียงแค่กดปุ่ม
--แต่การที่เราหมกมุ่นอยู่กับความรู้สึกสบายตัวของเราเองเรามักจะลืมคนที่ต้องการมันมากที่สุด คนพิการทางร่างกาย
--พวกเขาเผชิญกับข้อ จำกัด มากมายในชีวิตประจำวันซึ่งสิ่งที่อาจดูหรูหราสำหรับเรานั้นเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับพวกเขา
--เพื่อให้ได้ความละเอียดที่น่าพอใจเราได้สร้าง“ ระบบควบคุมเครื่องใช้ในบ้านอัจฉริยะสำหรับผู้พิการทางร่างกายโดยใช้ Kinect & X10”
--เป้าหมายของระบบของเราคือการทำให้ชีวิตของพวกเขาง่ายและสะดวกสบายโดยการจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่พึ่งพาตนเองได้
--เพื่อตรวจสอบความสามารถในการยอมรับของระบบเราได้พัฒนาต้นแบบในสภาพแวดล้อมในห้องปฏิบัติการของเราและทำการศึกษาผู้ใช้จริง
IR Sensor-Based Gesture Control Wheelchair for Stroke and SCI Patients
วีลแชร์ที่ควบคุมด้วยท่าทางโดยอาศัยเซนเซอร์ IR สำหรับผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองและ SCI
บทความนี้นำเสนอ
วิธีการจดจำท่าทางด้วยมือแบบใหม่
ที่ใช้ในการฟื้นฟูผู้ที่มีปัญหาด้านการเคลื่อนไหวโดยเฉพาะ
ผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองและผู้ป่วยที่มีอาการบาดเจ็บที่ไขสันหลัง (SCI)
--เมื่อคำนึงถึงการเข้าถึงของระบบดังกล่าวสำหรับชุมชนที่กว้างขึ้นของผู้ที่มีปัญหาด้านการเคลื่อนไหวอุปกรณ์ควบคุมราคาประหยัดที่เสนอเรียกว่า gpaD - ท่าทางแพดเป็นทางเลือกอื่นสำหรับการควบคุมวีลแชร์ที่ใช้จอยสติ๊กผ่านท่าทางมือ
--ในวิธีนี้
เซ็นเซอร์ IR ใช้สำหรับระบุท่าทางง่ายๆในการควบคุมวีลแชร์
ขับเคลื่อนให้เคลื่อนที่ไปในทิศทางใดก็ได้
--ในระบบต้นแบบที่นำเสนอ HanGes แผ่นท่าทางที่ประกอบด้วยเซ็นเซอร์ IR, MCU และวงจรการจัดการพลังงานได้รับการออกแบบมาสำหรับการจดจำท่าทางและการระบุตัวตนและมีการใช้ตัวควบคุมสำหรับมอเตอร์ขับเคลื่อน
--
การออกแบบการใช้งานการคำนวณเวลาตอบสนองของระบบการทดสอบการประเมินประสิทธิภาพของผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองและ SCI ของ HanGes
จะกล่าวถึงในรายละเอียด
Hand Gesture Recognition Based Bed Position Control for Disabled Patients
การควบคุมตำแหน่งของเตียงโดยการรู้จำท่าทางของมือสำหรับผู้ป่วยพิการ
ระบบเตียงอิเล็กทรอนิกส์ที่ใช้ในโรงพยาบาลศูนย์ดูแลสุขภาพใช้สำหรับผู้ป่วยคนพิการผู้ที่เป็นอัมพาตในกรณีอุบัติเหตุและสำหรับผู้สูงอายุ
--
ระบบเตียงอิเล็กทรอนิกส์ที่มีอยู่มีเพียงสองการเคลื่อนไหวของเตียง เช่น ด้านหน้าและด้านหลัง
--หากผู้ป่วยต้องการย้ายไป ทางด้านขวาหรือด้านซ้าย ผู้ดูแลจำเป็นต้องช่วยผู้ป่วยในการเปลี่ยนตำแหน่งของตนเองเสมอ
--ดังนั้น เพื่อลดความต้องการของผู้ดูแลและเพื่อเพิ่มระดับความสะดวกสบายของผู้ป่วยเราจึงเสนอระบบเตียงที่เพิ่มการเคลื่อนไหวไปทางขวาและซ้ายในระบบเตียงอิเล็กทรอนิกส์ที่มีอยู่
--ในกรณีนี้ตำแหน่งของเตียงจะถูกควบคุมโดยอัตโนมัติโดยใช้การจดจำท่าทางด้วยมือ
--
ระบบประกอบด้วยอัลกอริทึมการประมวลผลภาพ
ซึ่งรวมถึงการลบพื้นหลังเพื่อระบุความแตกต่างระหว่างภาพพื้นหลังและภาพปัจจุบัน
--การแยกคุณลักษณะรูปร่างโดยใช้การสลายตัวของเวฟเล็ตใช้เพื่อดึงคุณลักษณะของภาพที่แบ่งส่วนและระยะทางแบบยุคลิด (ED) ใช้เป็นตัวจำแนกเพื่อจำแนกท่าทางต่างๆ
--เอาต์พุตของลักษณนามสามารถกำหนดให้กับไมโครคอนโทรลเลอร์ได้ขับเคลื่อนมอเตอร์สองตัวให้มีตำแหน่งที่แตกต่างกันสี่ตำแหน่งของเตียง
Quaternion-Based Gesture Recognition Using Wireless Wearable Motion Capture Sensors
การรู้จำท่าทางด้วยอาศัย Quaternion โดยการใช้เซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวที่สวมใส่แบบไร้สาย
งานนี้นำเสนอ
การพัฒนาและการใช้งานระบบตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์หลายเซ็นเซอร์
และ
ระบบจดจำท่าทาง
ที่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างและจำแนกท่าทางต่างๆได้ 6 แบบ
--
ข้อมูลถูกรวบรวมจากผู้เข้าร่วม 11 คนโดยใช้เซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวแบบไร้สาย
ชุดย่อย 5 ชุด (หน่วยวัดความเฉื่อย) ที่ติดอยู่กับแขนและลำตัวส่วนบนจากการจับการเคลื่อนไหวทั้งหมดระบบ.
--เราเปรียบเทียบ Support Vector Machines และ Artificial Neural Networks บนชุดข้อมูลเดียวกันภายใต้สถานการณ์ที่แตกต่างกันสองสถานการณ์และประเมินผลลัพธ์
--
การศึกษาของเราชี้ให้เห็นว่าความแม่นยำในการจำแนกประเภทที่ใกล้เคียงที่สุด
สามารถทำได้สำหรับท่าทางขนาดเล็กและความเร็วในการจำแนกเป็นเพียงพอที่จะอนุญาตให้โต้ตอบได้
--อย่างไรก็ตามความแม่นยำดังกล่าวเป็นเรื่องยากที่จะได้รับเมื่อผู้เข้าร่วมไม่ได้เข้าร่วมการฝึกอบรมซึ่งบ่งชี้ว่าจำเป็นต้องมีงานเพิ่มเติมในพื้นที่นี้เพื่อสร้างระบบที่ประชาชนทั่วไปสามารถใช้งานได้
Smart home environment aimed for people with physical disabilities
สภาพแวดล้อมของบ้านอัจฉริยะที่มีเป้าหมายสำหรับผู้ที่มีความบกพร่องทางร่างกาย
ในบทความนี้
เราจะวิเคราะห์ความเป็นไปได้และวิธีการในการใช้เทคโนโลยีอำนวยความสะดวก
โดย
มุ่งเน้นไปที่ผู้คนที่ไม่สามารถควบคุมสภาพแวดล้อมในบ้านได้
อย่างสม่ำเสมอ
--บทความนี้
นำเสนอแพลตฟอร์มสภาพแวดล้อมในบ้านอัจฉริยะสำหรับช่วยเหลือผู้พิการทางร่างกาย
--สี่โมดูลรวมอยู่ในแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ผู้ใช้ระบบสามารถทำกิจกรรมประจำวันได้โดยไม่ต้องให้ความช่วยเหลือเพิ่มเติม
--กล้อง 3 มิติใช้ในการจับจุดสังเกตและการแสดงออกบนใบหน้าเพื่อจับคู่ความตั้งใจของผู้ใช้กับการกระทำที่เฉพาะเจาะจงในสภาพแวดล้อมของบ้านอัจฉริยะ
--ตัวกระตุ้นจะถูกกระตุ้นให้ดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์ตามการแสดงออกทางสีหน้าที่ตรวจพบและแมป
--
ระบบนี้กำหนดเป้าหมายไปที่ผู้ใช้ที่มีปัญหาด้านการเคลื่อนไหวและไม่สามารถใช้มือและเท้าควบคุมสภาพแวดล้อมโดยรอบได้
A robotic coach architecture for multi-user human-robot interaction (RAMU) with the elderly and cognitively impaired
สถาปัตยกรรมหุ่นยนต์ผู้ช่วยสำหรับการตอบโต้ระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์แบบหลายคนในผู้สูงอายุและผู้มีความบกพร่องทางปัญญา
ประชากรในสหรัฐอเมริกามีอายุสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว
--ภายในปี 2573 ร้อยละยี่สิบของประชากรสหรัฐจะมีอายุ 65 ปีขึ้นไป
--ทั้งภาวะสุขภาพกายและใจส่งผลต่อคุณภาพชีวิตโดยรวมของผู้สูงอายุ
--เมื่อเร็ว ๆ นี้ระบบ Socially Assistive Robotic (SAR) ได้รับการพัฒนาเพื่อเพิ่มสถานพยาบาลที่มีอยู่ซึ่งมีปัญหา
--ระบบ SAR หลายระบบได้รับการพัฒนาเพื่อรักษาและ / หรือปรับปรุงการทำงานของร่างกายการรับรู้และความเป็นอยู่ทางสังคมของผู้สูงอายุ
--อย่างไรก็ตามมีงาน จำกัด ในระบบ SAR วงปิดที่สามารถมีส่วนร่วมกับผู้สูงอายุมากกว่าหนึ่งคนพร้อมกัน
--ในบทความนี้
เราได้พัฒนาสถาปัตยกรรมโค้ชหุ่นยนต์ RAMU
สำหรับการโต้ตอบกับผู้ใหญ่สองคน
--นอกจากนี้การศึกษาเบื้องต้นได้ดำเนินการกับผู้สูงอายุสี่คู่ที่มีและไม่มีความบกพร่องทางสติปัญญา
--ผลการสำรวจระบุว่าผู้เข้าร่วมมีความสุขกับการมีปฏิสัมพันธ์กับหุ่นยนต์และซึ่งกันและกัน
Real time algorithm for efficient HCI employing features obtained from MYO sensor
อัลกอริทึมแบบเรียลไทม์สำหรับระบบ HCI ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้คุณสมบัติที่ได้รับจากเซนเซอร์ MYO
บทความนี้
นำเสนออัลกอริธึมการจดจำท่าทางแบบใหม่ที่ใช้คุณสมบัติต่างๆที่ได้รับจากเซ็นเซอร์ MYO
--เพื่อรักษาการจัดตำแหน่งเชิงพื้นที่และเชิงเวลาสำหรับคุณสมบัติที่แตกต่างกันของแต่ละการเคลื่อนไหวจึงใช้ 2DPCA การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักสองมิติเพื่อให้ได้คุณสมบัติที่โดดเด่นโดยการประมวลผลข้อมูลที่ได้รับในรูปแบบ 2 มิติ
--
Canonical Correlation Analysis CCA ใช้เพื่อค้นหาพื้นที่ที่การฉายภาพของคู่การฝึกอบรม / การทดสอบที่คล้ายกันมีความสัมพันธ์กัน
อย่างมาก
--ลำดับการทดสอบจะจับคู่กับชุดการฝึกที่ให้ความสัมพันธ์สูงสุดในพื้นที่ใหม่ที่ CCA ได้รับ
--ชุดข้อมูลใหม่สองชุดสำหรับแอปพลิเคชัน HCI ทั่วไป (การเล่นเกมและการเขียนทางอากาศ) ถูกรวบรวมที่ห้องปฏิบัติการ LIMU มหาวิทยาลัยคิวชูและใช้เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมที่เสนอ
--ความซับซ้อนในการประมวลผลต่ำความต้องการการจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพความแม่นยำสูงและการตัดสินใจที่รวดเร็วเป็นปัจจัยที่ส่งเสริมอัลกอริทึมของเราสำหรับการนำไปใช้งานแบบเรียลไทม์
Service Innovation Using Social Robot to Reduce Social Vulnerability among Older People in Residential Care Facilities
นวัตกรรมการให้บริการโดยการใช้หุ่นยนต์ Social
เพื่อลดช่องว่างทางสังคม
ในกลุ่มผู้สูงอายุในสถานดูแลผู้อยู่อาศัย
บทความนี้มีวัตถุประสงค์
เพื่อสำรวจปัจจัยหลักของความเปราะบางทางสังคมของผู้สูงอายุและการปรับปรุงชีวิตทางสังคม
หลังจากมีส่วนร่วมกับหุ่นยนต์ทางสังคม
--เอกสารนี้ยัง
ศึกษาถึงอิทธิพลของปัจจัยเหล่านี้ที่มีต่อกันและกัน
--การศึกษาที่ 1 ช่วยในการพัฒนาแบบจำลองความคิดและสมมติฐานการวิจัยโดยการสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญ 17 คนทั้งในด้านการดูแลผู้สูงอายุและหุ่นยนต์ทางสังคมโดยใช้ระเบียบวิธีทฤษฎีพื้นฐาน (GTM)
--เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองแนวความคิดโดยทั่วไปและโครงสร้างและสมมติฐานโดยเฉพาะการศึกษาที่ 2 ได้ใช้การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (CFA) จากการสำรวจที่แจกจ่ายให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลผู้สูงอายุ 335 คนในออสเตรเลีย
A real-time Human-Robot Interaction system based on gestures for assistive scenarios
ระบบปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์แบบเรียลไทม์โดยอาศัยท่าทางสำหรับสถานการ์อำนวยความสะดวก
ในบทความนี้มีการนำระบบ Human Robot Interaction (HRI) ที่สามารถจดจำท่าทางที่มักใช้ในการสื่อสารที่ไม่ใช่คำพูดของมนุษย์ได้และจะมีการศึกษาเชิงลึกเกี่ยวกับความสามารถในการใช้งาน
--ระบบเกี่ยวข้องกับท่าทางแบบไดนามิก เช่น
การโบกมือหรือการพยักหน้าซึ่งได้รับการยอมรับ
โดยใช้วิธี Dynamic Time Warping ตามคุณสมบัติเฉพาะของท่าทางที่คำนวณจากแผนที่ความลึก
--นอกจากนี้ยังรู้จักท่าทางคงที่ซึ่งประกอบด้วยการชี้ไปที่วัตถุ
--จากนั้นตำแหน่งที่ชี้จะถูกประมาณเพื่อตรวจจับวัตถุที่ผู้ใช้อาจอ้างถึง
--เมื่อวัตถุปลายแหลมไม่ชัดเจนสำหรับหุ่นยนต์จะมีการดำเนินการตามขั้นตอนการทำให้เกิดความสับสนโดยการโต้ตอบด้วยวาจาหรือท่าทาง
--ทักษะนี้จะนำไปสู่การที่หุ่นยนต์เลือกวัตถุในนามของผู้ใช้ซึ่งอาจทำให้เกิดความยากลำบากในการทำด้วยตัวเอง
Utilizing sensors networks to develop a smart and context-aware solution for people with disabilities at the workplace (design and implementation)
การใช้เครือข่ายเซนเซอร์เพื่อพัฒนาทางออกอันชาญฉลาดและคำนึงถึงบริบท สำหรับคนพิการในที่ทำงาน (ออกแบบและนำไปใช้งาน)
การพัฒนาและการปรับปรุงในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์
และเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารส่งผลให้เกิดโซลูชั่นเทคโนโลยีอำนวยความสะดวกที่เป็นนวัตกรรมสำหรับคนพิการ (PWDs)
--แม้ว่าจะมีแนวคิดและเทคโนโลยีใหม่ ๆ มากมายในการช่วยเหลือผู้พิการ
แต่ยังมีเพียงไม่กี่คน
ที่พิจารณาสภาพแวดล้อมในที่ทำงาน
--ดังนั้น จึงมีความจำเป็นในการพัฒนาโซลูชัน AT แบบสากลที่ครอบคลุมซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคนพิการในที่ทำงานได้สูงสุด
--ในงานนี้ได้มีการพัฒนา AT และโซลูชันที่ชาญฉลาดตามบริบทเพื่อช่วยเหลือผู้พิการในที่ทำงาน
--
สิ่งนี้เกิดขึ้นได้จากการออกแบบและการใช้งานอินเทอร์เฟซที่เป็นหนึ่งเดียวอันชาญฉลาด
เพื่อเป็นแนวทางและช่วยเหลือผู้พิการ
--
เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายถูกนำมาใช้ในโซลูชันอัจฉริยะที่คำนึงถึงบริบทเพื่อติดตามและระบุตำแหน่งของผู้ใช้
--อินเทอร์เฟซแบบรวมสามารถปรับเปลี่ยนได้และมีโมดูลสี่โมดูลที่ช่วยอย่างชาญฉลาดการสื่อสารอัจฉริยะโปรแกรมแก้ไขอัจฉริยะและการตอบสนองเหตุฉุกเฉินอัตโนมัติ --กระบวนการ AT ที่เหมาะสมและการออกแบบทางเทคโนโลยีได้ถูกนำมาใช้เพื่อให้ได้โซลูชันที่ครอบคลุมเป็นสากลปรับตัวได้และคำนึงถึงบริบท