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Method for controlling a device, in particular, a prosthetic hand or a robotic arm (US20200327705A1)
(2020)
A method for controlling a device, in particular a prosthetic hand or a robotic arm, includes using an operator-mounted camera to detect at least one marker positioned on or in relation to the device. Starting from the detection of the at least one marker, a predefined movement of the operator together with the camera is detected and is used to trigger a corresponding action of the device. The predefined movement of the operator is detected in the form of a line of sight by means of camera tracking. A system for controlling a device, in particular a prosthetic hand or a robotic arm, includes a pair of AR glasses adapted to detect the at least one marker and to detect the predefined movement of the operator.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Steuerung eines Geräts, insbesondere einer Handprothese oder eines Roboterarms, wobei wenigstens ein an oder im Bezug zu dem Gerät positionierter Marker von einer an einer Bedienperson angeordneten Kamera erkannt wird, wobei ab dem Erkennen des wenigstens einen Markers eine vordefinierte Bewegung der Bedienperson zusammen mit der Kamera erkannt wird und zum Auslösen einer entsprechenden Aktion des Geräts verwendet wird, wobei die vordefinierte Bewegung einer Bedienperson in Form eines Sehstrahls mittels Kamera-Tracking erkannt wird. Weiterhin betrifft die Erfindung eine Anordnung aus einem Gerät, insbesondere einer Handprothese oder eines Roboterarms, und einer AR-Brille zur Durchführung eines derartigen Verfahrens.
Restoring hand motion to people experiencing amputation, paralysis, and stroke is a critical area of research and development. While electrode-based systems that use input from the brain or muscle have proven successful, these systems tend to be expensive and di¨cult to learn. One group of researchers is exploring the use of augmented reality (AR) as a new way of controlling hand prostheses. A camera mounted on eyeglasses tracks LEDs on a prosthetic to execute opening and closing commands using one of two different AR systems. One system uses a rectangular command window to control motion: crossing horizontally signals “open” along one direction and “close” in the opposite direction. The second system uses a circular command window: once control is enabled, gripping strength can be controlled by the direction of head motion. While the visual system remains to be tested with patients, its low cost, ease of use, and lack of electrodes make the device a promising solution for restoring hand motion.
Hybrid SPECT/US
(2014)
This work describes a camera-based method for the calibration of optical See-Through Glasses (STGs). A new calibration technique is introduced for calibrating every single display pixel of the STGs in order to overcome the disadvantages of a parametric model. A non-parametric model compared to the parametric one has the advantage that it can also map arbitrary distortions. The new generation of STGs using waveguide-based displays [5] will have higher arbitrary distortions due to the characteristics of their optics. First tests show better accuracies than in previous works. By using cameras which are placed behind the displays of the STGs, no error prone user interaction is necessary. It is shown that a high accuracy tracking device is not necessary for a good calibration. A camera mounted rigidly on the STGs is used to find the relations between the system components. Furthermore, this work elaborates on the necessity of a second subsequent calibration step which adapts the STGs to a specific user. First tests prove the theory that this subsequent step is necessary.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kalibration einer Kamera (110) unter Nutzung eines Bildschirmes (120), wobei der Bildschirm (120) eine Menge von Bildpunkten (122) aufweist und die Kamera (110) eine Vielzahl von Pixeln (112) zur Darstellung des Bildes nutzt. Das Verfahren umfasst die folgenden Schritten (a) Darstellen zumindest eines Bildwertes (BW) in zumindest einem Bildpunkt (122) des Bildschirms (120) basierend auf einer Bildwertzuweisung; (b) Erfassen des zumindest einen Bildwertes (BW) durch einen Pixel (112a) der Kamera (110); und (c) Bestimmen der Position des zumindest einen Bildpunktes (122) auf dem Bildschirm (120) basierend auf dem zumindest einen erfassten Bildwert (BW) und der Bildwertzuweisung.
eLetter zum Artikel "Hybrid EEG/EOG-based brain/neural hand exoskeleton restores fully independent daily living activities after quadriplegia" von Surjo R. Soekadar et al., veröffentlicht in Science Robotics, Vol. 1, No. 1 (DOI: 10.1126/scirobotics.aag3296)
Nicht-invasives, nicht-ionisierendes funktionelles Neuroimaging mit räumlich und zeitlich hochauflösender Elektroenzephalographie oder Echtzeit-Naheinfrarotspektroskopie in Kombination mit modernen Robotorsystemen ist ein entscheidender Entwicklungsschritt auf dem Gebiet der Neuroprothetik und Brain-Machine-Interfaces. In der Medizintechnik an der Hochschule Offenburg wird hierzu geforscht.