[论文解读] Controlling wheelchairs by body motions: A learning framework for the adaptive remapping of space

Tauseef Gulrez, Alessandro Tognetti+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2011

Virtual Reality Applications and Impacts被引用 8

一句话总结

本文提出了一种学习框架，使脊髓损伤患者能够通过配备传感器的衬衫，利用上半身运动通过自适应映射将动作转化为导航指令，从而控制电动轮椅。该系统使用3D虚拟现实环境进行安全、迭代的训练，结果显示轨迹误差随试验次数显著减少，证实了通过用户适应实现基于身体运动控制的可行性。

ABSTRACT

Learning to operate a vehicle is generally accomplished by forming a new cognitive map between the body motions and extrapersonal space. Here, we consider the challenge of remapping movement-to-space representations in survivors of spinal cord injury, for the control of powered wheelchairs. Our goal is to facilitate this remapping by developing interfaces between residual body motions and navigational commands that exploit the degrees of freedom that disabled individuals are most capable to coordinate. We present a new framework for allowing spinal cord injured persons to control powered wheelchairs through signals derived from their residual mobility. The main novelty of this approach lies in substituting the more common joystick controllers of powered wheelchairs with a sensor shirt. This allows the whole upper body of the user to operate as an adaptive joystick. Considerations about learning and risks have lead us to develop a safe testing environment in 3D Virtual Reality. A Personal Augmented Reality Immersive System (PARIS) allows us to analyse learning skills and provide users with an adequate training to control a simulated wheelchair through the signals generated by body motions in a safe environment. We provide a description of the basic theory, of the development phases and of the operation of the complete system. We also present preliminary results illustrating the processing of the data and supporting of the feasibility of this approach.

研究动机与目标

• 解决脊髓损伤患者在使用传统摇杆控制电动轮椅时面临的困难。
• 开发一种利用残余上肢活动能力实现直观轮椅控制的身体-机器接口。
• 通过3D虚拟现实创建一个安全、沉浸式的训练环境，以促进运动学习和认知地图的形成。
• 实现身体运动到轮椅指令的自适应映射，该映射随用户能力与表现动态演化。
• 降低训练风险并提升运动功能受限用户的操作易用性。

提出的方法

• 配备可穿戴传感器的传感器衬衫实时捕捉上半身运动（如肩部和手臂运动）。
• 身体运动信号通过一种动态、自适应的变换方法处理并映射为轮椅控制指令（前进、后退、左转、右转）。
• 个人增强现实沉浸系统（PARIS）提供3D虚拟现实环境，实现安全、可重复的训练。
• 系统根据用户表现和学习进展持续自适应调整控制映射。
• 通过两个指标评估轨迹精度：行驶距离（Dist）和预定路径与实际路径之间的误差区域（Ediff）。
• 用户训练采用分阶段方法：首先熟悉控制策略，随后在虚拟空间中执行路径跟踪任务。

实验结果

研究问题

• RQ1 脊髓损伤患者能否仅通过残余上半身运动学会控制电动轮椅？
• RQ2 虚拟现实训练中的表现与模拟环境中路径跟踪的准确性之间是否存在相关性？
• RQ3 基于学习的自适应界面是否能在重复试验中提升控制精度？
• RQ4 该系统在多大程度上通过逐步适应运动到控制的映射关系减少用户错误？
• RQ5 与现实世界训练相比，使用虚拟现实是否显著提升了学习的安全性和有效性？

主要发现

• 受试者在重复试验中表现出轨迹误差的单调递减，表明其对控制界面的逐步学习与适应。
• 第一、二、三次试验之间，距离误差和误差区域（Ediff）均出现急剧下降，凸显了快速的初始学习过程。
• 系统成功实现了仅通过肩部和手臂运动实现精确的路径跟踪，表现为各次试验中Ediff和Dist值持续下降。
• 虚拟现实环境有效支持了用户在身体运动与空间导航之间建立新的认知地图。
• 自适应映射框架使系统能够根据用户特定的运动能力进行调整，随时间推移提升控制效率。
• 初步结果证实了使用传感器衬衫进行轮椅控制的可行性，以及基于VR训练在运动学习中的有效性。