Real time monitoring system for upper arms rehabilitation exercise

Arm rehabilitation activities necessary to be continuously monitored in order to provide information of rehabilitation results to be examined by physical therapist. The determination of monitoring is to enhancing rehabilitation process. Moreover, a portable and simple home-based rehabilitation device can help patients to improve daily rehabilitation process activity. Some earlier studies regarding home-based rehabilitation process have shown improvement in promoting human movement recovery. This paper focuses on the development of a measurement by using arms guard and Smart Glove or Rehabilitation Glove, to assist stroke patient because of some complications such as accident and disease. This paper concourses on the method and application of mechanical equipment, sensors equipped Rehabilitation Glove measurement gripping activities. The devices will move based on a human operator's finger and arms movement using the Rehabilitation Glove. The system development involves a Microcontroller and HyperTerminal as a core processing for the instrumentation, communication and controlling applications. A series of bend or known as flex force sensors are fitted in a Rehabilitation Glove to get reading from the movement of human fingers. The quality of the force feedback is strongly affected by the maximum torque measurable by the Rehabilitation Glove and the performance of the force controller. Finally, the intelligence, learning and experience aspects of the human can be combined with the strength, endurance and speed of the human arms and Rehabilitation sensor in order to generate proper output of this paper. © 2015 IEEE

Teaching grasping points using natural movements

Trabajo presentado a la 18th Catalan Conference on Artificial Intelligence (CCIA) celebrada en Valencia (España) del 21 al 23 de octubre de 2015.The research on robots performing every-day tasks at home has pursued the problem of the manipulation of everyday objects. Among them, grasping a cloth is a challenging task, as the textile is highly-deformable and it is not straightforward to define a generic grasping point. In this paper, we address this problem by introducing a new robot interaction method that enables unexperienced users to control the robot in a natural way. When the robot proposes a grasping point, the user is able to teach the robot a new one. The data collected using this method is then used for training a system using linear regression method, which produces better grasping points and allowing better manipulation actions. The experiments demonstrates the validity of the new interaction method and its potential to improve the point-grasping selection algorithm.Peer Reviewe

Teaching grasping points using natural movements

The research on robots performing every-day tasks at home, has pursued the problem of the manipulation of everyday objects. Among them, grasping a cloth is a challenging task, as the textile is highly-deformable and it is not straightforward to define a generic grasping point. In this paper, we address this problem by introducing a new robot interaction method that enables unexperienced users to control the robot in a natural way. When the robot proposes a grasping point, the user is able to teach the robot a new one. The data collected using this method is then used for training a system using linear regression method, which produces better grasping points and allowing better manipulation actions. The experiments demonstrates the validity of the new interaction method and its potential to improve the point-grasping selection algorithm.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Intuitive Human-Robot Cooperation

Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Mensch-Roboter Kooperation. Dabei wurde eine haptische Schnittstelle entworfen, die dem Benutzer mit Hilfe einer Taktilen Sprache eine weitere non-verbale Interaktionsmodalität zur Verfügung stellt. Außerdem wurde eine Methode zur proaktiven Planung und Ausführung von Roboterhandlungen auf Basis der geschätzten Intention des Menschen erforscht. Zusätzlich wurde eine adäquate Roboterarchitektur konzipiert und implementiert

Evaluation und Weiterentwicklung eines kapazitiven taktilen Näherungssensors

Die vorliegende Arbeit hat die Technologie eines kapazitiven taktilen Näherungssensors zum Thema. Zunächst wird anhand eines existierenden Sensors gezeigt, wie dieser in der Robotik in zwei Aufgabenbereichen gewinnbringend eingesetzt werden kann: in der robusten Manipulation und in der Überwachung des Umfelds des Roboters. Im Bereich der Manipulation werden zwei neue Untergebiete für diese Art von Sensoren erschlossen: die Haptische Exploration und die Telemanipulation. Dann wird diese Technologie in einem neuen Entwurf entscheidend weiterentwickelt, indem ihre Funktionalität erweitert, ihre Integrierbarkeit verbessert und ihre Ortsauflösung erhöht wird. Für den Bereich der Manipulation wird ein Zwei-Backen-Greifer mit vorhandenen Sensormodulen ausgestattet. Eine gradientenbasierte Regelung ermöglicht das berührungslose Ausrichten an Objekten in den sechs Raumfreiheitsgraden. Diese Methode ist Grundlage für die weiteren Methoden der Haptischen Exploration und der Telemanipulation. Die traditionelle Haptische Exploration wird erweitert, indem berührungslose Explorationsschritte eingeführt werden, welche effizient ausgeführt werden können. Die Telemanipulation beinhaltet, dass der Nutzer des Systems eine Kraftrückkopplung spürt, welche mit dem Gradienten, der durch die Näherungssensoren detektiert wird, korrespondiert. Mit dieser Unterstützung kann der Nutzer Objekte effizienter explorieren und greifen. Die Überwachung des Umfelds des Roboters wird realisiert, indem ein End-Effektor mit den vorhandenen Sensormodulen ausgestattet wird. In einem Szenario zur Konturverfolgung bzw. Kollisionsvermeidung wird gezeigt, dass der End-Effektor unvorhergesehene Hindernisse erfolgreich umfahren kann. Im vorgestellten Ansatz wird gezeigt, dass die geschätzte Krümmung der Hindernisfläche für eine prädiktive Regelung verwendet werden kann. Aus der anwendungsbezogenen Evaluation des Sensors werden die Anforderungen des neuen Entwurfs abgeleitet. Der Sensor wird in seiner Funktionalität erweitert, insbesondere mit der Fähigkeit, im beidseitig-kapazitiven Modus zu messen. Dieser Modus verbessert die Robustheit bei der Detektion von nicht leitenden Materialien. Hinsichtlich der Integrierbarkeit wird der Sensor modularisiert, d. h. einzelne Sensoreinheiten sind in der Lage autark zu messen und die Signale zu verarbeiten. Schließlich wird eine flexible Ortsauflösung für den Sensor realisiert, damit dieser situativ eine höhere Ortsauflösung oder eine höhere Empfindlichkeit aufweisen kann. Es wird gezeigt, dass sich die Methoden, welche für den ersten Sensor entwickelt wurden, auch mit dem neuen Sensor umsetzen lassen. Durch die bessere Integrierbarkeit und Vielseitigkeit werden die Voraussetzungen für eine weitere Verbreitung der Technologie geschaffen

Aportaciones al hardware para sensores táctiles inteligentes basados en FPGAs

En esta tesis doctoral se presentan distintas soluciones para la adquisición de datos provenientes de matrices de sensores resistivos, y en concreto de sensores táctiles piezorresistivos. Los circuitos propuestos reducen el hardware de acondicionamiento y adquisición clásico, implementado una conexión directa entre el sensor y el dispositivo digital (FPGA) que recibe los datos. El objetivo es la adquisición en paralelo y con bajo coste y consumo de área de grandes cantidades de datos provenientes de los sensores matriciales, aprovechando las capacidades de las FPGAs para llevar a cabo medidas simultáneas de varios sensores. Dependiendo del tipo de direccionamiento que pueda ser empleado, dos soluciones son propuestas. En el caso donde el número de unidades sensoriales de la matriz no sea excesivamente alto y el direccionamiento pueda ser realizado sin compartir conexionado, el valor de resistencia de los distintos elementos de la matriz se obtiene a partir del tiempo de descarga de una red RC o integrador pasivo que incluye al sensor. Por otro lado, para matrices con un gran número de elementos o donde el direccionamiento de los mismos haga uso de conexiones compartidas, el uso de un circuito integrador activo reduce la diafonía entre los elementos medidos simultáneamente. El análisis y caracterización de los circuitos propuestos para un rango de resistencias de un sensor táctil piezorresistivo da lugar a una resolución efectiva en la conversión analógico-digital de 10 bits y 8 bits para los circuitos de conexión directa basados en el integrador pasivo y activo, respectivamente. En cuanto a la exactitud en la medida del valor de resistencia, se alcanzan errores relativos del 0,066% (integrador pasivo) y del 0,77% (integrador activo), empleando una novedosa técnica de calibración que hace uso de un único elemento de referencia. Por último, se propone una arquitectura para un sistema táctil basada en los circuitos anteriormente citados. Dos implementaciones se han desarrollado: un prototipo para caracterización y pruebas de laboratorio, y otro para un demostrador en una mano robótica comercial (mano de Barrett). Con estas realizaciones se comprueba que el sistema táctil es capaz de realizar el refresco del conjunto de sensores con una tasa lo suficientemente alta para aplicaciones que requieran una rápida respuesta dinámica (por ejemplo, detección de deslizamiento de objetos en tareas de manipulación con manos robóticas). Además, el paralelismo de las FPGAs no sólo se explota en la adquisición de datos, sino que el pre-procesado que puede realizarse en el sensor inteligente resultante tiene un gran potencial. Como ejemplo, en este trabajo se extraen los momentos geométricos y la elipse asociados a las imágenes táctiles adquiridas por cada uno de los sensores que conforman el sistema

Propuesta y Evaluación de Algoritmos para la Corrección de Errores en Sensores Táctiles

Los sensores táctiles suelen ser matrices de unidades detectoras denominadas tácteles, utilizados habitualmente en robótica para proporcionar capacidades de percepción en aplicaciones que requieren de contacto físico con objetos. Así, es posible determinar su forma, tamaño, textura o dureza permitiendo a los robots interactuar de forma autónoma y con seguridad en un entorno que puede mostrar condiciones cambiantes. Sin embargo, la necesidad de cubrir grandes áreas de contacto de manera flexible y con bajo coste, lleva a utilizar sensores que presentan errores de histéresis, no linealidad, deriva o dispersión. Esto provoca una escasa presencia efectiva de estos sensores en las plataformas robóticas existentes en la actualidad. En esta tesis, en primer lugar, se estudia el efecto de estos errores sobre la información de control derivada de las imágenes táctiles obtenidas como respuesta de un sensor al contacto con un objeto, y que se utiliza en tareas de manipulación robótica. Se realiza el estudio sobre dos sensores táctiles piezo-resistivos, uno flexible de bajo coste y propenso a errores, y otro comercial con menores limitaciones. En segundo lugar, a nivel de táctel, se exploran y proponen algoritmos de corrección de las no linealidades de histéresis complejas mostradas por el sensor de bajo coste, que permitan obtener medidas precisas y fiables de la presión ejercida sobre su superficie. Se analizan tres métodos utilizados por otro tipo de sensores y actuadores: el modelo generalizado de Prandtl-Ishlinskii, un modelo modificado del método clásico de Prandtl-Ishlinskii y un modelo basado en polinomios que aproximan las curvas externas de los bucles de histéresis. Además, como aportación principal de esta tesis, se propone un nuevo algoritmo de modelado denominado ELAM. Este método se basa en la determinación por algoritmos de aproximación de unos puntos intermedios en las curvas y la aplicación de distintas estrategias de mapeo lineal de las curvas externas a las internas del bucle de histéresis medido experimentalmente. El análisis de las medidas y pruebas realizadas, muestra que los errores a nivel de matriz tienen una influencia sobre los parámetros de control similar a otras fuentes admitidas como la dispersión y la resolución limitada. La información extraída del contacto del objeto con un sensor de bajo coste es suficientemente buena en términos de distribución espacial y orientación como para ser utilizada en aplicaciones robóticas, pero no lo es sobre la fuerza de contacto, por lo que en aplicaciones que necesiten una alta precisión en la medida de la presión ejercida, será necesario compensar los errores del sensor. En este sentido, se demuestra que el método ELAM propuesto en esta tesis, consigue un modelo con un ajuste mucho más preciso a los datos experimentales que los otros métodos evaluados. Además, se trata de un método flexible, simple de implementar en dispositivos como FPGAs para aplicaciones en tiempo real, con pocos parámetros de control, apropiado para ciclos de histéresis complejos de otros tipos de sensores o actuadores y que permite corregir los errores de histéresis, no linealidad y dispersión en la respuesta de los sensores táctiles