XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System轮椅
设计和实施高级传感器系统用于智能机器人轮椅：评论
智能机器人轮椅已成为有前途的辅助设备，可增强行动不便的人的流动性和独立性。高级传感器系统的成功集成在改善这些轮椅的功能和安全性方面起着至关重要的作用。本文对智能机器人轮椅的高级传感器系统的设计和实施进行了全面审查。通过广泛的文献综述，可以确定现有传感器技术的局限性，并探索了高级传感器的潜力。基于VI的传感器，范围和接近传感器，力和压力传感器，惯性传感器以及环境传感器。此外，本评论重点介绍了实施高级传感器系统涉及的设计构成，硬件组件，软件开发和校准程序。评估和绩效分析指标是讨论的，以评估传感器系统的有效性。研究结果表明，先进的SEN-SENS系统有可能显着增强智能机器人轮椅的功能和安全性。但是，必须解决诸如传感器集成，数据融合和用户反馈之类的挑战。本评论论文通过讨论高级传感器系统在改善轮椅功能和用户体验方面的含义，并提出了该领域研究的未来方向。
基于EEG的大脑控制轮椅，并为身体挑战的人施加紧急援助
在发达的智能脑控制轮椅系统中，使用频率范围作为特征对获得的大脑信号进行了分类。出于分类目的，众所周知的）脑可视化器用于获得频率。这些信号分为四个特征：小于40 Hz，41-50 Hz，51 - 60 Hz，61 -70 Hz，71 - 80 Hz，大于81 Hz，分别表示停止，左，右，向前和反向。因此，以四个方向的形式的分类信号用于控制轮椅方向运动。轮椅还配备了两个超声波传感器（一个在轮椅的前面，一个在轮椅上，另一个在后面）。如果在30厘米的范围内检测到任何障碍物，轮椅停止。节点MCU用于在紧急情况下通过电报向看守发送消息。延迟几秒钟后，如果获得了信号，则该过程将继续。
轮椅运动和控制中的基于脑电图的摩托车eeg BCI：系统文献评论
摘要：2019年冠状病毒病的大流行紧急情况（COVID-19）阐明了需要创新的艾滋病，设备和辅助技术，使患有严重残疾的人能够过着日常生活。基于EEG的大脑计算机界面（BCI）可以带领具有重大健康挑战的人来改善其独立性，促进参与活动，从而增强整体幸福感和预防障碍。 此系统审查提供了基于脑电图的BCI的最新应用，尤其是使用电动机（MI）数据的BCIS，用于轮椅控制和移动。 它对自2010年以来进行的不同研究进行了彻底的检查，重点是算法分析，具有提取，特征选择和分类技术以及轮椅组件和性能评估。 本文提供的结果可以强调适用于严重残疾人的当前生物医学仪器的局限性，并将重点放在创新的研究主题上。基于EEG的大脑计算机界面（BCI）可以带领具有重大健康挑战的人来改善其独立性，促进参与活动，从而增强整体幸福感和预防障碍。此系统审查提供了基于脑电图的BCI的最新应用，尤其是使用电动机（MI）数据的BCIS，用于轮椅控制和移动。它对自2010年以来进行的不同研究进行了彻底的检查，重点是算法分析，具有提取，特征选择和分类技术以及轮椅组件和性能评估。本文提供的结果可以强调适用于严重残疾人的当前生物医学仪器的局限性，并将重点放在创新的研究主题上。
具身探索：利用虚拟现实为轮椅使用者提供远程无障碍评估
提前获取陌生地方的无障碍信息对于轮椅使用者更好地决定是否进行实地访问至关重要。如今的评估方法，例如电话、照片/视频或 360 度虚拟游览，往往无法提供针对个体差异所需的具体无障碍细节。例如，它们可能无法透露关键信息，例如桌子下面的腿部空间是否足够宽敞，或者设备的空间配置是否方便轮椅使用者使用。针对这一问题，我们提出了 Embodied Exploration，这是一种虚拟现实 (VR) 技术，可提供实地访问的体验，同时保持远程评估的便利性。Embodied Exploration 允许轮椅使用者利用越来越便宜的 VR 耳机，以化身的形式探索物理环境的高保真数字复制品。通过初步的探索性研究，我们调查了需求并不断改进我们的技术。通过对六名轮椅使用者进行真实世界用户研究，我们发现 Embodied Exploration 能够促进远程和准确的无障碍评估。我们还讨论了设计对具体化、安全性和实用性的影响。
社区移动性和手动轮椅用户的参与评估：当前技术和挑战的审查
根据世界卫生组织的说法，数百个人每天都会开始使用轮椅，通常是由于脊髓损伤等受伤或通过中风等疾病。但是，手动轮椅使用者通常会减少个别社区的流动性和参与。在这篇综述中，对2017年至2023年的文章进行了审查，以确定衡量社区移动性和手动轮椅使用者参与的方法，可能影响这些方面的因素以及当前的康复技术以改善它们。选定的文章通过自我检查，临界评估以及通过GPS和加速度计数据进行远程跟踪的当前最佳实践，康复专家可以申请准确跟踪患者的社区活动能力和参与。此外，康复方法，例如轮椅培训计划，脑部计算机界面触发功能性电刺激疗法以及基于社区的康复计划，显示了提高社区移动性和手动轮椅使用者的参与的潜力。提出建议，以突出未来研究的潜在途径。
为四肢瘫痪患者提供带有感应口内舌界面的轮椅控制
摘要 — 高位脊髓损伤大大降低了伤者的生活质量。各种系统试图以各种单模或多模设计来连接受伤后仍然完整或残留的能力，以补偿受到严重影响的活动能力。口内感应舌计算机接口 (ITCI) 旨在为计算机和辅助设备提供实时离散和比例控制，并满足四肢瘫痪患者的特殊要求。在一项短期培训研究中，向两名四肢瘫痪患者演示了 ITCI 对轮椅控制的操作。此外，两名健全人也参与了这项研究。对于每位参与者，通过报告沿车道的速度和撞到的障碍物数量，比较了使用 ITCI 驾驶 Permobil C500 的能力与使用操纵杆（一种情况下是口操纵杆）沿两条 39 米的不同车道驾驶轮椅的能力。车道由 90 0、360 0 和由线性段连接的复杂机动段组成。 ITCI 的特点是口含两个电感传感器垫、驱动电子设备和电池。口含器通过牙齿固定器固定在参与者口腔的上颚。舌头上附有一个类似穿刺器的激活装置。数据通过有线接口无线传输到控制轮椅的中央单元。在所有参与者中，使用 ITCI 驾驶时，A 或 B 车道的平均速度达到最大值 0.42 至 0.74 米/秒，相当于使用操纵杆驾驶时速度的 41% 至 71%。
使用基于表面肌电信号的用户独立分类方法控制电动轮椅
摘要 轮椅因其舒适性和机动性而成为运动障碍人士中最受欢迎的辅助技术 (AT) 之一。手指有问题的人可能会发现使用传统的操纵杆控制方法操作轮椅很困难。因此，在本研究中，开发了一种基于手势的控制方法来操作电动轮椅 (EPW)。本研究选择了基于舒适度的手部位置来确定停止动作。还进行了额外的探索以研究四种手势识别方法：线性回归 (LR)、正则化线性回归 (RLR)、决策树 (DT) 和多类支持向量机 (MC-SVM)。前两种方法 LR 和 RLR 的准确率分别为 94.85% 和 95.88%，但每个新用户都必须接受培训。为了克服这个限制，本研究探索了两种独立于用户的分类方法：MC-SVM 和 DT。这些方法有效地解决了手指依赖性问题，并在识别不同用户的手势方面取得了显著的成功。MC-SVM 的准确率和准确度约为 99.05%，DT 的准确率和准确度约为 97.77%。所有六名参与者都成功控制了 EPW，没有发生任何碰撞。根据实验结果，所提出的方法具有很高的准确性，并且可以解决手指依赖性问题。
大脑 - 计算机界面基于稳态视觉诱发电势，使用轮椅控制的快速响应代码模式
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）广泛用于严重身体残疾患者的控制应用中。一些研究人员的目的是开发实用的脑控制轮椅。基于稳态的视觉诱发电势（SSVEP）的现有脑电图（EEG）基于BCI是为了控制设备控制的。这项研究利用了可靠的现有系统的快速响应（QR）代码视觉刺激模式。使用提出的带有四个可振动频率的视觉刺激模式生成四个命令。此外，我们采用了SSVEP特征提取的相对功率谱密度（PSD）方法，并将其与绝对PSD方法进行了比较。我们设计了实验来验证所提出系统的效率。结果表明，所提出的SSVEP方法和算法在实时处理中产生的平均分类精度约为92％。对于通过基于独立的控制模拟的轮椅，提议的BCI控制需要比键盘控制的时间大约五倍以进行实时控制。使用QR码模式的建议的SSVEP方法可用于基于BCI的轮椅控制。然而，由于长期连续控制，它因视觉疲劳而受到影响。我们将在严重的身体残障人士中验证和增强拟议的轮椅控制系统。
2022-01 残障人士辅助技术比较研究——电动轮椅行动辅助器的可用性
身体残疾一直是我们社区面临的一个大问题。衰老、疾病和其他变量都是造成这些问题的原因。这就是为什么电动轮椅被设计用来帮助身体残疾人的原因。轮椅使用者已经接触过各种旨在提高其行动能力的辅助技术。因此，不同的辅助技术最近在帮助轮椅使用者移动方面发挥了重要作用，这是因为技术变化太快了。最近流行的辅助技术包括操纵杆、脑机接口、语音识别、舌头驱动系统、眼动追踪器和吸气和吹气。然而，由于某些国家/地区个人之间的技术差距，一些最有益的辅助技术变得难以利用。本研究的目的是研究和回顾这些身体残疾辅助技术的比较研究。在研究中，将舌头驱动系统、眼动追踪器、语音识别和吸气和吹气技术与操纵杆辅助技术进行了比较。比较基于选定的参数，包括可用性命令、疲劳、响应时间、信息传输速率、效果和成本。根据研究结果，研究人员提出了适合发展中国家的配备辅助技术的轮椅设计方案。关键词：身体残疾、电动轮椅、辅助技术、发展中国家。_______________________________________________________________________________________________ 1. 引言
帮助人们度过生活成本危机并发展我们的经济：步行、轮椅和骑自行车的作用
英国目前正面临多年来最大的生活成本危机。家庭能源、食品和汽油成本大幅上涨是罪魁祸首，未来几个月情况可能会变得更糟，目前通胀率为 8.8% 4，冬季来临，人们使用更多的能源。能源价格上限由能源行业监管机构 Ofgem 每季度设定一次，去年 10 月为 1,400 英镑，今年 10 月将上涨至 3,549 英镑。5 政府最近宣布的家庭支持计划将限制家庭每单位天然气和电力的价格，一个普通家庭支付的价格约为 2,500 英镑。6 这项支持措施受到欢迎，但人们普遍预计，今年冬天许多人将无法支付能源费用。7