Ein koreanisches Unternehmen hat einen tragbaren Roboter an ein Krankenhaus gespendet, um bei der Rehabilitation von Patienten zu helfen. Der Roboter unterstützt Patienten mit eingeschränkter Mobilität bei Muskel- und Gelenkübungen, indem er Unterstützung beim Gehen oder Sitzen bietet. Der Roboter verwendet Dehnungssensoren, um körperliche Veränderungen zu analysieren und besteht aus leichtem Material, um das Anbringen an die Haut zu erleichtern. Herkömmliche Dehnungssensoren haben jedoch Probleme mit der Haltbarkeit und aufwendigen Fertigungsprozessen.
Ein Forschungsteam der Pohang University of Science and Technology (POSTECH) hat diese Einschränkungen durch die Integration von computergestützter Bildverarbeitungstechnologie in optische Sensoren behoben. Sie haben eine Sensortechnologie namens computer vision-based optical strain (CVOS) entwickelt, die optische Muster verwendet, um Daten zu Veränderungen zu extrahieren. CVOS-Sensoren verbessern die Haltbarkeit, vereinfachen die Herstellung und ermöglichen die Erkennung von dreidimensionalen Rotationsbewegungen.
Das Team führte Experimente mit CVOS-Sensoren an assistiven Geräten in rehabilitativen Behandlungen durch. Sie integrierten einen KI-basierten Korrekturalgorithmus, um Fehler zu korrigieren, und erzielten nach mehr als 10.000 Iterationen konstant eine außerordentliche Leistung. Professor Sung-Min Park, der die Forschung leitete, glaubt, dass die CVOS-Sensoren ein großes Potenzial für Anwendungen in verschiedenen Branchen haben.
Einführung
Ein koreanisches Unternehmen hat einen tragbaren Roboter an ein Krankenhaus gespendet, der zur Rehabilitation von Patienten eingesetzt wird. Der Roboter unterstützt Patienten mit eingeschränkter Mobilität bei Muskel- und Gelenkübungen, indem er beim Gehen oder Sitzen Unterstützung bietet. Diese Technologie zielt darauf ab, die Wirksamkeit und Effizienz von Rehabilitationsbehandlungen zu verbessern.
Die Grenzen konventioneller Dehnungssensoren
Konventionelle Dehnungssensoren, die in tragbaren Robotern verwendet werden, haben Haltbarkeitsprobleme und komplexe Herstellungsprozesse. Dies begrenzt ihre Effektivität und Praktikabilität bei der Unterstützung von Patienten bei der Rehabilitation. Forscher arbeiten kontinuierlich daran, diese Grenzen zu überwinden und die Technologie zu verbessern.
Überblick über Dehnungssensoren
Dehnungssensoren sind wesentliche Komponenten von tragbaren Robotern, da sie körperliche Veränderungen analysieren und Feedback an das System liefern. Konventionelle Sensoren haben bestimmte Schwächen, die ihren breiten Einsatz behindert haben.
Haltbarkeitsprobleme
Konventionelle Dehnungssensoren leiden oft unter Haltbarkeitsproblemen, die ihre Lebensdauer und Effektivität begrenzen. Die ständige Dehnung und Bewegung während der Rehabilitationsübungen kann zum Versagen der Sensoren führen und die Gesamtbetriebssicherheit verringern.
Komplexe Herstellungsprozesse
Der Herstellungsprozess konventioneller Dehnungssensoren ist komplex und zeitaufwändig. Dies erschwert die Massenproduktion von tragbaren Robotern mit Dehnungssensoren und begrenzt ihren breiten Einsatz in Rehabilitationsumgebungen.
Fortschritte in der Sensortechnologie: CVOS
Ein Forscherteam der Pohang University of Science and Technology (POSTECH) hat sich mit den Grenzen konventioneller Dehnungssensoren befasst, indem es eine Sensortechnologie namens computer vision-based optical strain (CVOS) entwickelt hat. Diese Technologie kombiniert Computer Vision-Technologie mit optischen Sensoren, um die Haltbarkeit zu verbessern, die Herstellung zu vereinfachen und die Erfassung von Drehbewegungen in drei Achsen zu ermöglichen.
Überblick über die CVOS-Technologie
Die CVOS-Technologie kombiniert Computer Vision und optische Muster, um Daten über Veränderungen in den Körperbewegungen zu extrahieren. Dieser innovative Ansatz überwindet die Grenzen konventioneller Dehnungssensoren und eröffnet neue Möglichkeiten in der Patientenrehabilitation und anderen Branchen.
Verbesserte Haltbarkeit
CVOS-Sensoren bieten eine verbesserte Haltbarkeit im Vergleich zu konventionellen Dehnungssensoren. Die Integration von Computer Vision-Technologie verbessert die Robustheit der Sensoren und macht sie widerstandsfähiger gegen die Belastungen und Bewegungen, die während der Rehabilitationsübungen auftreten.
Vereinfachte Herstellung
Der Herstellungsprozess für CVOS-Sensoren ist im Vergleich zu konventionellen Dehnungssensoren vereinfacht. Die Verwendung von optischen Mustern reduziert die Komplexität und die benötigte Zeit für die Sensorproduktion, was die Massenproduktion von tragbaren Robotern mit CVOS-Sensoren erleichtert.
Erfassung von Drehbewegungen in drei Achsen
Einer der wichtigsten Vorteile von CVOS-Sensoren ist ihre Fähigkeit, Drehbewegungen in drei Achsen zu erfassen. Dadurch kann die Bewegung der Patienten genauer verfolgt werden, was besseres Feedback für Rehabilitationsübungen ermöglicht.
Experimente und Leistung der CVOS-Sensoren
Das Forscherteam an der POSTECH führte Experimente mit CVOS-Sensoren an Hilfsmitteln für die rehabilitative Behandlung durch. Sie integrierten einen KI-basierten Response-Korrekturalgorithmus, um Fehler zu korrigieren, und erzielten nach mehr als 10.000 Iterationen eine konstante außergewöhnliche Leistung.
Anwendung in Rehabilitationsbehandlungen
Die Integration von CVOS-Sensoren in Hilfsmittel eröffnet neue Möglichkeiten für die Patientenrehabilitation. Indem sie genaues und Echtzeit-Feedback liefern, können diese Sensoren die Wirksamkeit von Rehabilitationsbehandlungen verbessern und Patienten mit eingeschränkter Mobilität bei Muskel- und Gelenkübungen unterstützen.
KI-basierter Response-Korrekturalgorithmus
Die Forscher haben einen KI-basierten Response-Korrekturalgorithmus entwickelt, um die Leistung der CVOS-Sensoren zu verbessern. Dieser Algorithmus hilft, Fehler zu korrigieren und eine genaue Messung und Rückmeldung während der Rehabilitationsübungen sicherzustellen.
Außergewöhnliche Leistung und mögliche Anwendungen
Die CVOS-Sensoren in Kombination mit dem KI-basierten Response-Korrekturalgorithmus zeigten eine außergewöhnliche Leistung in den Experimenten. Professor Sung-Min Park, der die Forschung leitete, ist der Meinung, dass CVOS-Sensoren ein großes Potenzial für Anwendungen in verschiedenen Branchen jenseits der Patientenrehabilitation haben.
Schlussfolgerung
Die Integration von CVOS-Sensoren in tragbare Roboter für die Patientenrehabilitation bietet vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Wirksamkeit und Effizienz von Rehabilitationsbehandlungen. Mit verbesserter Haltbarkeit, vereinfachten Herstellungsprozessen und der Fähigkeit, Drehbewegungen in drei Achsen zu erfassen, haben CVOS-Sensoren das Potenzial, das Feld der Rehabilitation zu revolutionieren und Anwendungen in verschiedenen Branchen zu finden.
