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解码上肢辅助技术的脑机相互作用：进步和挑战
了解大脑编码上肢运动如何对于辅助技术中的控制机制至关重要。辅助技术，尤其是脑机界面（BMI）的进步突出了解码运动意图和运动学对有效控制的重要性。基于EEG的BMI系统由于其非侵入性和诱导神经可塑性的潜力而增强运动康复结果的潜力而显示出希望。基于EEG的BMI显示了解码运动意图和运动学的潜力，但研究表明与实际或计划的运动的相关性不一致，对实现精确和可靠的假体控制提出了挑战。此外，个体的预测性脑电图模式的变异性需要个性化调整以提高BMI效率。整合多个生理信号可以提高BMI的精度和可靠性，为更有效的运动康复策略铺平道路。研究表明，大脑活动在运动过程中适应引力和惯性约束，突出了神经适应生物力学变化在创建辅助设备控制系统中的关键作用。本综述旨在全面概述与生理和辅助上肢运动相关的解密神经活动模式的最新进展，从而强调了在神经疗程和脑镜界面发展中未来探索的途径。
增强人类计算机互动：辅助虚拟键盘技术的全面分析
在辅助技术领域，已经取得了重大进步，以促进具有物理障碍与信息技术的人的相互作用。本研究对用于远程计算机交互和文本输入开发的最新方法进行了全面分析，主要关注残疾人。重点是编译和比较各种算法，这些算法有助于紧凑，适应性和优化的虚拟键盘的设计。通过细致的研究，已经观察到，适应性的键盘设计在满足用户的各种需求方面表现出了较高的有效性。探索扩展到计算机视觉和人类计算机互动的领域，突出了它们在辅助虚拟键盘技术发展中的关键作用。虚拟键盘被认为是一种主要的计算机输入方法，已经发生了重大演变，尤其是在促进免提文本输入方面。这种进化主要归因于各种眼神追踪方法的开发和应用。本文结束了关于该领域未来研究的潜在方向的有见地的论述。该研究的发现强调了这些技术在增强身体残障人士的沟通和访问数字平台方面的变革性影响。
探索计算机视觉在残障人士辅助技术中的应用：综述
残疾人面临的各种障碍，如视力障碍、运动障碍和沟通困难，都显示出计算机视觉可以解决的巨大潜力。本报告研究了基于计算机视觉的辅助技术的最新进展以及未来的主要研究主题和障碍。特别是，本研究探讨了如何将计算机视觉用于物体识别、导航、面部识别、手语解释和基于手势的控制界面。它还讨论了各种方法和技术的优缺点，并提供了如何将计算机视觉融入当前辅助技术以提高其功效的示例。本研究涵盖了辅助技术中使用计算机视觉的道德和隐私问题。本研究还强调了协议标准化、更好的以用户为中心的设计和对现实世界有效性的评估的必要性，这是未来改善计算机视觉在辅助技术中的使用的研究目标。总的来说，本文阐明了计算机视觉如何彻底改变残疾人辅助技术的世界。
基于脑电信号的BCI虚拟康复及远程辅助设备技术综述
摘要：虚拟现实已广泛应用于娱乐、通信和医疗保健等各个行业。在医疗行业，结合脑机接口 (BCI)，虚拟现实可以产生康复措施，可能有助于实现远程康复或远程康复等新策略。BCI 的设计和开发集成了不同的过程，包括生物信号采集和处理、特征提取和选择、信号分类以及将该技术应用于接受康复治疗的患者。本文对侧重于 BCI 实施和基于虚拟现实实施的远程康复辅助技术的论文进行了文献综述。这篇综合评论的目的是找出那些利用虚拟现实与生物医学技术相结合来改善各种康复过程表现的研究。各种重新审视的研究为远程康复提供了一个完整的系统。这些发现可以导致将这些模型应用于各种康复任务。
保存的运动神经元可以控制机器人六指的控制
†同等贡献 *相应的作者隶属关系：1个生物医学工程的人工智能部门，弗里德里希 - 亚历山大 - 大学 - 埃尔兰根 - 纽伦伯格；德国埃尔兰根。2信息工程和数学系，UniversitàDegliStudi di Siena;意大利锡耶纳。 3 Querschnittzentrum Rummelsberg，Krankenhaus Rummelsberg GmbH；德国Schwarzenbruck。 *通讯作者。 电子邮件：Alessandro.del.vecchio@fau.de，dprattichizzo@unisi.it摘要：恢复手功能是四项运动员的最高优先事项之一。 然而，对于运动完全脊髓损伤的个体，当前恢复基本手动运动仍然有限。 在这项研究中，我们提出了一种非侵入性神经学界面，该界面直接转化了较低的运动神经元活动，该活动曾经编码手的开口和闭合到超级机器人机器人的第六指中。 我们重新启用了三个患有慢性（> 8年）的人完全宫颈脊髓损伤，以抓住对日常生活重要的物体，具有控制手指屈曲和扩展的相同神经输入。 经过几分钟的培训，参与者直观地调节了电动机单元的排放活动，从而控制了手势和关闭。 然后使用这些电动机单元按比例地控制机器人第六指。 所有参与者成功执行了各种掌握任务，这些任务需要数字上的相当大的力量，例如，通过拧开帽子打开瓶子。 这可以显着改善瘫痪者的生活质量。2信息工程和数学系，UniversitàDegliStudi di Siena;意大利锡耶纳。3 Querschnittzentrum Rummelsberg，Krankenhaus Rummelsberg GmbH；德国Schwarzenbruck。*通讯作者。电子邮件：Alessandro.del.vecchio@fau.de，dprattichizzo@unisi.it摘要：恢复手功能是四项运动员的最高优先事项之一。然而，对于运动完全脊髓损伤的个体，当前恢复基本手动运动仍然有限。在这项研究中，我们提出了一种非侵入性神经学界面，该界面直接转化了较低的运动神经元活动，该活动曾经编码手的开口和闭合到超级机器人机器人的第六指中。我们重新启用了三个患有慢性（> 8年）的人完全宫颈脊髓损伤，以抓住对日常生活重要的物体，具有控制手指屈曲和扩展的相同神经输入。经过几分钟的培训，参与者直观地调节了电动机单元的排放活动，从而控制了手势和关闭。然后使用这些电动机单元按比例地控制机器人第六指。所有参与者成功执行了各种掌握任务，这些任务需要数字上的相当大的力量，例如，通过拧开帽子打开瓶子。这可以显着改善瘫痪者的生活质量。我们的发现提出了协助手部功能的变革性步骤，提供了直观且非侵入性的神经合法界面，而无需学习新的运动技能，因为参与者使用与受伤前相同的运动命令。主文本：简介恢复手功能的关键重点是脊柱α运动神经元的活性，这是神经肌肉系统的最后电动途径。众所周知，即使被归类为完整的脊髓损伤（SCI）的个体，也可能保留1-4损伤高于损伤水平上方和之下的一些较不幸的神经连接。在先前涉及具有运动SCI的个体（八个具有C5-C6损伤水平的参与者）的研究中，我们证明了使用高密度表面肌电图（HDSEMG）通过非侵入性神经界面进行任务调节的运动单位，从而实现了手指运动的解码2。所有参与者在特定的电动机单位和
对痴呆症患者的社会辅助机器人的积极情绪反应：试点研究
1社区实践技术实验室，辅助机器人中心，国家老年医学和老年医学研究所，OBU，AICHI，日本AICHI 2日本AICHI 4与机器人技术，辅助机器人中心，国家老年医学和老年医学研究所的临床评估实验室，日本AICHI 5日本东京Kodaira国家神经和精神病学国家中心医院，日本8康复医学系，Tokai大学医学院，Isehara，Kanagawa，Kanagawa，日本9辅助机器人中心，国家老年医学和老年学研究所，OBU，AICHI，AICHI，AICHI，AICHI，日本，日本
迈向为社会辅助机器人产生行为的本体论，帮助幼儿
社会辅助机器人（SARS）有可能通过为儿童的社会发展提供安全，非判断力和情感支持的环境来实现教育经验。SARS的成功依赖于不同方式的协同作用，例如语音，观点和凝视，以最大程度地提高互动体验。这件事提出了一种产生延伸上部本体论的SAR行为的方法。本体论可以通过定义关键辅助意图，转弯和输入属性来实现自适应行为的挠性和可扩展性。我们将生成的行为与手工编码的行为进行了比较，这些行为通过与幼儿的实验进行了验证。结果表明，自动化方法涵盖了大多数手动发展的行为，同时允许对特定情况进行大量适应。技术框架具有在其他辅助领域中更广泛的互相性的潜力，并促进了上下文依赖和社会适当的机器人行为的结构。
在黑暗中烹饪：探索空间音频作为视觉障碍的辅助技术
游戏描绘了一个智能的家庭厨房环境。玩家有一个与客人计划的晚餐约会，灯光熄灭。为了完成游戏，需要在客人到来之前准备一顿饭菜，完全在黑暗中。数字语音助手会在整个体验中引导用户，提醒他们食谱，烹饪程序，时间限制以及如何找到每种所需的成分和餐具。智能家居使声音能够以数字腹膜式的方式从不同的对象投影[6]，可帮助用户在没有任何视觉提示的情况下找到必要的资源。语音助手能够对与任务相关的玩家问题进行语音识别，理解和答复。所有用户任务都需要用户的微观运动感，即感知障碍和危害的直接环境[13]，这是由智能家居通过辅助技术方式提供的。大多数任务只是基于发现和重新定位的对象，例如将意大利面放入锅中。难度依赖于缺乏愿景：需要仅根据声音和触觉指导找到资源。游戏中代表的大多数物体都是真实的，例如食物，水和厨房用具，通过被动性触觉改善玩家的存在感[5]。
残疾儿童的尖端交流和学习辅助技术：人工智能视角
根据世界卫生组织 (2021) 的数据，全世界有超过 10 亿人患有某种形式的残疾，其中包括近 2.4 亿儿童，他们的福祉受到威胁。正如联合国儿童基金会 (2021) 的一份报告所强调的那样，世界人口老龄化、新疾病和慢性病不断升级的趋势进一步增加了残疾人的数量。他们只需要一点帮助就可以独立、有尊严地生活和工作。为了帮助亲人，通常也是为了帮助自己，人们在许多世纪前就开始设计低技术设备 (Robitaille，2010)。自 16 世纪初以来，行动不便的人一直在使用手杖作为帮助他们行走和稳定站立的工具 (Amato，2004)。尽管自公元前六世纪以来，带轮座椅和家具就已用于运送残疾人，但轮椅的大规模生产始于 1933 年，当时截瘫患者埃弗里斯特 (Everest) 和他的朋友詹宁斯 (Jennings) 设计了一款金属折叠式轮椅，该轮椅使用了 X 型支架设计，他们已获得专利，作为“可折叠残疾人轮椅的结构”（Woods 和 Watson，2004 年）。
使用卷积神经网络进行在轨装配的辅助相对姿态估计
准确实时地估计航天器或空间物体的姿态是航天器在轨维修和装配任务所必需的关键能力。由于空间图像包含变化很大的照明条件、高对比度和较差的分辨率，以及功率和质量限制，因此空间物体的姿态估计比地球上的物体更具挑战性。本文利用卷积神经网络来唯一地确定感兴趣物体相对于相机的平移和旋转。使用 CNN 模型的主要思想是协助空间装配任务中使用的物体跟踪器，而仅基于特征的方法总是不够的。为装配任务设计的模拟框架用于生成用于训练修改后的 CNN 模型的数据集，然后将不同模型的结果与模型预测姿态的准确度进行比较。与许多当前用于航天器或空间物体姿态估计的方法不同，该模型不依赖于手工制作的对象特定特征，这使得该模型更加稳健，更容易应用于其他类型的航天器。结果表明，该模型的性能与当前的特征选择方法相当，因此可以与它们结合使用以提供更可靠的估计。