Guiado de una silla de ruedas robótica mediante un dispositivo portable de seguimiento ocular

Manel Frigola; Luca Secchieri; Joan Aranda; Alícia Casals

doi:10.17979/ja-cea.2024.45.10850

Autores/as

Manel Frigola Universitat Politécnica de Catalunya
Luca Secchieri Università degli Studi di Padova
Joan Aranda Universitat Politécnica de Catalunya
Alícia Casals Universitat Politécnica de Catalunya

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10850

Palabras clave:

Robótica, Integración de sensores y percepción, Tecnología asistencial e ingeniería de rehabilitación

Resumen

Cuando se trata de controlar un dispositivo robótico, como una silla de ruedas robotizada para asistir a personas con movilidad reducida también en las extremidades superiores, deben considerarse ciertos condicionantes. En el proyecto Posmofya, consistente en una silla de ruedas robotizada que incorpora control postural, además de unos grados de libertad adicionales tipo exoesqueleto de extremidad superior para asistir también en la actuación, la interfaz prevé la integración de un sistema multimodal que se adapte a las necesidades de usuario. En este artículo se describe la problemática en el desarrollo de una interfaz basada en el seguimiento de la mirada, eye-tracking. Este sistema incorporará también otros elementos auxiliares de soporte al guiado, aumentando así la precisión y seguridad.

Citas

Casals, A. et al. A preliminary approach to a wheelchair with embedded exoskeleton capabilities. Fifth Iberian Robotics Conference. ROBOT 2022, LNNS, Vol 590, Springer DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21062-4_21

Gemicioglu, T. et al. Gaze & Tongue: A Subtle, Hands-Free Interaction for Head -Worn Devices, CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2023. DOI:10.1145/3544549.3583930 DOI: https://doi.org/10.1145/3544549.3583930

Higa, S. Intelligent Eye-Controlled Electric Wheelchair Based on Estimating Visual Intentions Using One-Dimensional Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory. Sensors. 2023, DOI: 10.3390/s23084028 DOI: https://doi.org/10.3390/s23084028

Iskander, Julie & Hossny, Mo & Nahavandi, Saeid. (2018). A Review on Ocular Biomechanic Models for Assessing Visual Fatigue in Virtual Reality. IEEE Access. PP. 1-1. 10.1109/ACCESS.2018.2815663). DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2815663

Minguella, J., Frigola, M., Casals, A., 2024. Multi-material 3D printed multiple state sensor units: design and materialisation of a command joystick set. Journal of Mechanical Science and Technology. In press. DOI: pending

Muhammad Sidik, M.H., et al. A review on electric wheelchair innovation to ease mobility and as a rehabilitation tool for spinal cord impairment patient. Int. J Eng. Technol. 2018; 10:803–815. DOI: https://doi.org/10.21817/ijet/2018/v10i3/181003074

Rasmussen, C.E. et Williams, C.K.I.Gaussian Processes for Machine Learning. The MIT press, 2005 DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/3206.001.0001

Sharmila, A., Hybrid control approaches for hands-free high level human-computer interface-a review. J Med Eng Technol. 45 (1), 2021. DOI: 10.1080/03091902.2020.1838642. DOI: https://doi.org/10.1080/03091902.2020.1838642

Wang, X., et al. Dual Regression-Enhanced Gaze Target Detection in the Wild. IEEE Trans. On Cybernetics, 54 (1), 2024. DOI: https://doi.org/10.1109/TCYB.2023.3244269

Yeamkuan, S., Chamnongthai, K. 3D Point-of-Intention Determination Using a Multimodal Fusion of Hand Pointing and Eye Gaze for a 3D Display, Sensors, 2021. DOI: org/10.3390/s21041155 DOI: https://doi.org/10.3390/s21041155