Virtual reality-based assessment and rehabilitation of functional mobility

The advent of virtual reality (VR) as a tool for real-world training dates back to the mid-twentieth century and the early years of driving and flight simulators. These simulation environments, while far below the quality of today’s visual displays, proved to be advantageous to the learner due to the safe training environments the simulations provided. More recently, these training environments have proven beneficial in the transfer of user-learned skills from the simulated environment to the real world [5, 31, 48, 51, 57]. Of course the VR technology of today has come a long way. Contemporary displays boast high-resolution, wide-angle fields of view and increased portability. This has led to the evolution of new VR research and training applications in many different arenas, several of which are covered in other chapters of this book. This is true of clinical assessment and rehabilitation as well, as the field has recognized the potential advantages of incorporating VR technologies into patient training for almost 20 years [7, 10, 18, 45, 78]

Aerospace medicine and biology: A continuing bibliography with indexes (supplement 355)

This bibliography lists 147 reports, articles and other documents introduced into the NASA Scientific and Technical Information System during October, 1991. Subject coverage includes: aerospace medicine and psychology, life support systems and controlled environments, safety equipment, exobiology and extraterrestrial life, and flight crew behavior and performance

Computer- and robot-assisted Medical Intervention

Medical robotics includes assistive devices used by the physician in order to make his/her diagnostic or therapeutic practices easier and more efficient. This chapter focuses on such systems. It introduces the general field of Computer-Assisted Medical Interventions, its aims, its different components and describes the place of robots in that context. The evolutions in terms of general design and control paradigms in the development of medical robots are presented and issues specific to that application domain are discussed. A view of existing systems, on-going developments and future trends is given. A case-study is detailed. Other types of robotic help in the medical environment (such as for assisting a handicapped person, for rehabilitation of a patient or for replacement of some damaged/suppressed limbs or organs) are out of the scope of this chapter.Comment: Handbook of Automation, Shimon Nof (Ed.) (2009) 000-00

Motion representation with spiking neural networks for grasping and manipulation

Die Natur bedient sich Millionen von Jahren der Evolution, um adaptive physikalische Systeme mit effizienten Steuerungsstrategien zu erzeugen. Im Gegensatz zur konventionellen Robotik plant der Mensch nicht einfach eine Bewegung und führt sie aus, sondern es gibt eine Kombination aus mehreren Regelkreisen, die zusammenarbeiten, um den Arm zu bewegen und ein Objekt mit der Hand zu greifen. Mit der Forschung an humanoiden und biologisch inspirierten Robotern werden komplexe kinematische Strukturen und komplizierte Aktor- und Sensorsysteme entwickelt. Diese Systeme sind schwierig zu steuern und zu programmieren, und die klassischen Methoden der Robotik können deren Stärken nicht immer optimal ausnutzen. Die neurowissenschaftliche Forschung hat große Fortschritte beim Verständnis der verschiedenen Gehirnregionen und ihrer entsprechenden Funktionen gemacht. Dennoch basieren die meisten Modelle auf groß angelegten Simulationen, die sich auf die Reproduktion der Konnektivität und der statistischen neuronalen Aktivität konzentrieren. Dies öffnet eine Lücke bei der Anwendung verschiedener Paradigmen, um Gehirnmechanismen und Lernprinzipien zu validieren und Funktionsmodelle zur Steuerung von Robotern zu entwickeln. Ein vielversprechendes Paradigma ist die ereignis-basierte Berechnung mit SNNs. SNNs fokussieren sich auf die biologischen Aspekte von Neuronen und replizieren deren Arbeitsweise. Sie sind für spike- basierte Kommunikation ausgelegt und ermöglichen die Erforschung von Mechanismen des Gehirns für das Lernen mittels neuronaler Plastizität. Spike-basierte Kommunikation nutzt hoch parallelisierten Hardware-Optimierungen mittels neuromorpher Chips, die einen geringen Energieverbrauch und schnelle lokale Operationen ermöglichen. In dieser Arbeit werden verschiedene SNNs zur Durchführung von Bewegungss- teuerung für Manipulations- und Greifaufgaben mit einem Roboterarm und einer anthropomorphen Hand vorgestellt. Diese basieren auf biologisch inspirierten funktionalen Modellen des menschlichen Gehirns. Ein Motor-Primitiv wird auf parametrische Weise mit einem Aktivierungsparameter und einer Abbildungsfunktion auf die Roboterkinematik übertragen. Die Topologie des SNNs spiegelt die kinematische Struktur des Roboters wider. Die Steuerung des Roboters erfolgt über das Joint Position Interface. Um komplexe Bewegungen und Verhaltensweisen modellieren zu können, werden die Primitive in verschiedenen Schichten einer Hierarchie angeordnet. Dies ermöglicht die Kombination und Parametrisierung der Primitiven und die Wiederverwendung von einfachen Primitiven für verschiedene Bewegungen. Es gibt verschiedene Aktivierungsmechanismen für den Parameter, der ein Motorprimitiv steuert — willkürliche, rhythmische und reflexartige. Außerdem bestehen verschiedene Möglichkeiten neue Motorprimitive entweder online oder offline zu lernen. Die Bewegung kann entweder als Funktion modelliert oder durch Imitation der menschlichen Ausführung gelernt werden. Die SNNs können in andere Steuerungssysteme integriert oder mit anderen SNNs kombiniert werden. Die Berechnung der inversen Kinematik oder die Validierung von Konfigurationen für die Planung ist nicht erforderlich, da der Motorprimitivraum nur durchführbare Bewegungen hat und keine ungültigen Konfigurationen enthält. Für die Evaluierung wurden folgende Szenarien betrachtet, das Zeigen auf verschiedene Ziele, das Verfolgen einer Trajektorie, das Ausführen von rhythmischen oder sich wiederholenden Bewegungen, das Ausführen von Reflexen und das Greifen von einfachen Objekten. Zusätzlich werden die Modelle des Arms und der Hand kombiniert und erweitert, um die mehrbeinige Fortbewegung als Anwendungsfall der Steuerungsarchitektur mit Motorprimitiven zu modellieren. Als Anwendungen für einen Arm (3 DoFs) wurden die Erzeugung von Zeigebewegungen und das perzeptionsgetriebene Erreichen von Zielen modelliert. Zur Erzeugung von Zeigebewegun- gen wurde ein Basisprimitiv, das auf den Mittelpunkt einer Ebene zeigt, offline mit vier Korrekturprimitiven kombiniert, die eine neue Trajektorie erzeugen. Für das wahrnehmungsgesteuerte Erreichen eines Ziels werden drei Primitive online kombiniert unter Verwendung eines Zielsignals. Als Anwendungen für eine Fünf-Finger-Hand (9 DoFs) wurden individuelle Finger-aktivierungen und Soft-Grasping mit nachgiebiger Steuerung modelliert. Die Greif- bewegungen werden mit Motor-Primitiven in einer Hierarchie modelliert, wobei die Finger-Primitive die Synergien zwischen den Gelenken und die Hand-Primitive die unterschiedlichen Affordanzen zur Koordination der Finger darstellen. Für jeden Finger werden zwei Reflexe hinzugefügt, zum Aktivieren oder Stoppen der Bewegung bei Kontakt und zum Aktivieren der nachgiebigen Steuerung. Dieser Ansatz bietet enorme Flexibilität, da Motorprimitive wiederverwendet, parametrisiert und auf unterschiedliche Weise kombiniert werden können. Neue Primitive können definiert oder gelernt werden. Ein wichtiger Aspekt dieser Arbeit ist, dass im Gegensatz zu Deep Learning und End-to-End-Lernmethoden, keine umfangreichen Datensätze benötigt werden, um neue Bewegungen zu lernen. Durch die Verwendung von Motorprimitiven kann der gleiche Modellierungsansatz für verschiedene Roboter verwendet werden, indem die Abbildung der Primitive auf die Roboterkinematik neu definiert wird. Die Experimente zeigen, dass durch Motor- primitive die Motorsteuerung für die Manipulation, das Greifen und die Lokomotion vereinfacht werden kann. SNNs für Robotikanwendungen ist immer noch ein Diskussionspunkt. Es gibt keinen State-of-the-Art-Lernalgorithmus, es gibt kein Framework ähnlich dem für Deep Learning, und die Parametrisierung von SNNs ist eine Kunst. Nichtsdestotrotz können Robotikanwendungen - wie Manipulation und Greifen - Benchmarks und realistische Szenarien liefern, um neurowissenschaftliche Modelle zu validieren. Außerdem kann die Robotik die Möglichkeiten der ereignis- basierten Berechnung mit SNNs und neuromorpher Hardware nutzen. Die physikalis- che Nachbildung eines biologischen Systems, das vollständig mit SNNs implementiert und auf echten Robotern evaluiert wurde, kann neue Erkenntnisse darüber liefern, wie der Mensch die Motorsteuerung und Sensorverarbeitung durchführt und wie diese in der Robotik angewendet werden können. Modellfreie Bewegungssteuerungen, inspiriert von den Mechanismen des menschlichen Gehirns, können die Programmierung von Robotern verbessern, indem sie die Steuerung adaptiver und flexibler machen

Example Based Caricature Synthesis

The likeness of a caricature to the original face image is an essential and often overlooked part of caricature production. In this paper we present an example based caricature synthesis technique, consisting of shape exaggeration, relationship exaggeration, and optimization for likeness. Rather than relying on a large training set of caricature face pairs, our shape exaggeration step is based on only one or a small number of examples of facial features. The relationship exaggeration step introduces two definitions which facilitate global facial feature synthesis. The first is the T-Shape rule, which describes the relative relationship between the facial elements in an intuitive manner. The second is the so called proportions, which characterizes the facial features in a proportion form. Finally we introduce a similarity metric as the likeness metric based on the Modified Hausdorff Distance (MHD) which allows us to optimize the configuration of facial elements, maximizing likeness while satisfying a number of constraints. The effectiveness of our algorithm is demonstrated with experimental results

3D Multimodal Interaction with Physically-based Virtual Environments

The virtual has become a huge field of exploration for researchers: it could assist the surgeon, help the prototyping of industrial objects, simulate natural phenomena, be a fantastic time machine or entertain users through games or movies. Far beyond the only visual rendering of the virtual environment, the Virtual Reality aims at -literally- immersing the user in the virtual world. VR technologies simulate digital environments with which users can interact and, as a result, perceive through different modalities the effects of their actions in real time. The challenges are huge: the user's motions need to be perceived and to have an immediate impact on the virtual world by modifying the objects in real-time. In addition, the targeted immersion of the user is not only visual: auditory or haptic feedback needs to be taken into account, merging all the sensory modalities of the user into a multimodal answer. The global objective of my research activities is to improve 3D interaction with complex virtual environments by proposing novel approaches for physically-based and multimodal interaction. I have laid the foundations of my work on designing the interactions with complex virtual worlds, referring to a higher demand in the characteristics of the virtual environments. My research could be described within three main research axes inherent to the 3D interaction loop: (1) the physically-based modeling of the virtual world to take into account the complexity of the virtual object behavior, their topology modifications as well as their interactions, (2) the multimodal feedback for combining the sensory modalities into a global answer from the virtual world to the user and (3) the design of body-based 3D interaction techniques and devices for establishing the interfaces between the user and the virtual world. All these contributions could be gathered in a general framework within the 3D interaction loop. By improving all the components of this framework, I aim at proposing approaches that could be used in future virtual reality applications but also more generally in other areas such as medical simulation, gesture training, robotics, virtual prototyping for the industry or web contents.Le virtuel est devenu un vaste champ d'exploration pour la recherche et offre de nos jours de nombreuses possibilités : assister le chirurgien, réaliser des prototypes de pièces industrielles, simuler des phénomènes naturels, remonter dans le temps ou proposer des applications ludiques aux utilisateurs au travers de jeux ou de films. Bien plus que le rendu purement visuel d'environnement virtuel, la réalité virtuelle aspire à -littéralement- immerger l'utilisateur dans le monde virtuel. L'utilisateur peut ainsi interagir avec le contenu numérique et percevoir les effets de ses actions au travers de différents retours sensoriels. Permettre une véritable immersion de l'utilisateur dans des environnements virtuels de plus en plus complexes confronte la recherche en réalité virtuelle à des défis importants: les gestes de l'utilisateur doivent être capturés puis directement transmis au monde virtuel afin de le modifier en temps-réel. Les retours sensoriels ne sont pas uniquement visuels mais doivent être combinés avec les retours auditifs ou haptiques dans une réponse globale multimodale. L'objectif principal de mes activités de recherche consiste à améliorer l'interaction 3D avec des environnements virtuels complexes en proposant de nouvelles approches utilisant la simulation physique et exploitant au mieux les différentes modalités sensorielles. Dans mes travaux, je m'intéresse tout particulièrement à concevoir des interactions avec des mondes virtuels complexes. Mon approche peut être décrite au travers de trois axes principaux de recherche: (1) la modélisation dans les mondes virtuels d'environnements physiques plausibles où les objets réagissent de manière naturelle, même lorsque leur topologie est modifiée ou lorsqu'ils sont en interaction avec d'autres objets, (2) la mise en place de retours sensoriels multimodaux vers l'utilisateur intégrant des composantes visuelles, haptiques et/ou sonores, (3) la prise en compte de l'interaction physique de l'utilisateur avec le monde virtuel dans toute sa richesse : mouvements de la tête, des deux mains, des doigts, des jambes, voire de tout le corps, en concevant de nouveaux dispositifs ou de nouvelles techniques d'interactions 3D. Les différentes contributions que j'ai proposées dans chacun de ces trois axes peuvent être regroupées au sein d'un cadre plus général englobant toute la boucle d'interaction 3D avec les environnements virtuels. Elles ouvrent des perspectives pour de futures applications en réalité virtuelle mais également plus généralement dans d'autres domaines tels que la simulation médicale, l'apprentissage de gestes, la robotique, le prototypage virtuel pour l'industrie ou bien les contenus web

3D Multimodal Interaction with Physically-based Virtual Environments

The virtual has become a huge field of exploration for researchers: it could assist the surgeon, help the prototyping of industrial objects, simulate natural phenomena, be a fantastic time machine or entertain users through games or movies. Far beyond the only visual rendering of the virtual environment, the Virtual Reality aims at -literally- immersing the user in the virtual world. VR technologies simulate digital environments with which users can interact and, as a result, perceive through different modalities the effects of their actions in real time. The challenges are huge: the user's motions need to be perceived and to have an immediate impact on the virtual world by modifying the objects in real-time. In addition, the targeted immersion of the user is not only visual: auditory or haptic feedback needs to be taken into account, merging all the sensory modalities of the user into a multimodal answer. The global objective of my research activities is to improve 3D interaction with complex virtual environments by proposing novel approaches for physically-based and multimodal interaction. I have laid the foundations of my work on designing the interactions with complex virtual worlds, referring to a higher demand in the characteristics of the virtual environments. My research could be described within three main research axes inherent to the 3D interaction loop: (1) the physically-based modeling of the virtual world to take into account the complexity of the virtual object behavior, their topology modifications as well as their interactions, (2) the multimodal feedback for combining the sensory modalities into a global answer from the virtual world to the user and (3) the design of body-based 3D interaction techniques and devices for establishing the interfaces between the user and the virtual world. All these contributions could be gathered in a general framework within the 3D interaction loop. By improving all the components of this framework, I aim at proposing approaches that could be used in future virtual reality applications but also more generally in other areas such as medical simulation, gesture training, robotics, virtual prototyping for the industry or web contents.Le virtuel est devenu un vaste champ d'exploration pour la recherche et offre de nos jours de nombreuses possibilités : assister le chirurgien, réaliser des prototypes de pièces industrielles, simuler des phénomènes naturels, remonter dans le temps ou proposer des applications ludiques aux utilisateurs au travers de jeux ou de films. Bien plus que le rendu purement visuel d'environnement virtuel, la réalité virtuelle aspire à -littéralement- immerger l'utilisateur dans le monde virtuel. L'utilisateur peut ainsi interagir avec le contenu numérique et percevoir les effets de ses actions au travers de différents retours sensoriels. Permettre une véritable immersion de l'utilisateur dans des environnements virtuels de plus en plus complexes confronte la recherche en réalité virtuelle à des défis importants: les gestes de l'utilisateur doivent être capturés puis directement transmis au monde virtuel afin de le modifier en temps-réel. Les retours sensoriels ne sont pas uniquement visuels mais doivent être combinés avec les retours auditifs ou haptiques dans une réponse globale multimodale. L'objectif principal de mes activités de recherche consiste à améliorer l'interaction 3D avec des environnements virtuels complexes en proposant de nouvelles approches utilisant la simulation physique et exploitant au mieux les différentes modalités sensorielles. Dans mes travaux, je m'intéresse tout particulièrement à concevoir des interactions avec des mondes virtuels complexes. Mon approche peut être décrite au travers de trois axes principaux de recherche: (1) la modélisation dans les mondes virtuels d'environnements physiques plausibles où les objets réagissent de manière naturelle, même lorsque leur topologie est modifiée ou lorsqu'ils sont en interaction avec d'autres objets, (2) la mise en place de retours sensoriels multimodaux vers l'utilisateur intégrant des composantes visuelles, haptiques et/ou sonores, (3) la prise en compte de l'interaction physique de l'utilisateur avec le monde virtuel dans toute sa richesse : mouvements de la tête, des deux mains, des doigts, des jambes, voire de tout le corps, en concevant de nouveaux dispositifs ou de nouvelles techniques d'interactions 3D. Les différentes contributions que j'ai proposées dans chacun de ces trois axes peuvent être regroupées au sein d'un cadre plus général englobant toute la boucle d'interaction 3D avec les environnements virtuels. Elles ouvrent des perspectives pour de futures applications en réalité virtuelle mais également plus généralement dans d'autres domaines tels que la simulation médicale, l'apprentissage de gestes, la robotique, le prototypage virtuel pour l'industrie ou bien les contenus web