Ítem
Acceso Abierto

Multimodal Interaction Strategies for Walker-Assisted Gait

Mostrar el registro sencillo de la publicación
dc.creatorJimenez, M. F.spa
dc.creatorMello, R. C.spa
dc.creatorLoterio, F.spa
dc.creatorFrizera-Neto, A.spa
dc.date.accessioned2024-07-08T16:56:06Z
dc.date.available2024-07-08T16:56:06Z
dc.date.created2024-03-01spa
dc.date.issued2024-03-01spa
dc.descriptionEl accidente cerebrovascular se ha considerado la principal causa de daños neuromusculares en todo el mundo y una de las causas más comunes de discapacidad para caminar, y aproximadamente el 60% de las personas sufren problemas persistentes para caminar. Estos pacientes generalmente utilizan ayudas técnicas para caminar para lograr una marcha independiente; sin embargo, cuando también hay deterioro cognitivo, los dispositivos de asistencia convencionales, como los andadores, pueden ser difíciles de manejar. Al aprovechar las interfaces multimodales, los andadores inteligentes pueden ofrecer una interacción natural e intuitiva entre humanos y robots. En este trabajo, presentamos dos estrategias de interacción multimodal para andadores inteligentes que se centran en guiar a los pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular a través de su entorno. Estas estrategias aprovechan diferentes canales de comunicación y brindan distintos niveles de orientación: una estrategia utiliza retroalimentación háptica y una interfaz visual para indicar el camino deseado al usuario, mientras que la otra estrategia utiliza retroalimentación háptica y un torque virtual para mantener al usuario en el camino. También presentamos dos estudios de caso con pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular para validar preliminarmente estas estrategias de interacción con su población objetivo y recopilar información valiosa sobre cómo se pueden mejorar las estrategias multimodales para andadores inteligentes para abordar las asimetrías características de los pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular. Nuestros resultados muestran que ambas estrategias pueden guiar a los voluntarios, sin embargo, la primera exige más esfuerzo por parte del voluntario y es más adecuada para pacientes con mayores niveles de independencia. La segunda estrategia de interacción permite una velocidad lineal mayor (Voluntario 1, 0,18 ± 0,026 m/s; Voluntario 2, 0,22 ± 0,0283 m/s) que la primera (Voluntario 1, 0,10 ± 0,031 m/s; Voluntario 2, 0,20 ± 0,012 m/s), lo que sugiere una guía mejorada.spa
dc.description.abstractStroke has been considered the main cause of neuromuscular damages worldwide and one of the most common causes of walking disabilities, with approximately 60% of the individuals suffering from persistent problems in walking. These patients generally use technical aids for walking to achieve independent gait, however, when cognitive impairments are also present, conventional assistive devices such as walkers could be difficult to handle. By leveraging multimodal interfaces, smart walkers can offer natural and intuitive human-robot interaction. In this work, we present two multimodal interaction strategies for smart walkers focusing on guiding post-stroke patients through their environment. These strategies leverage different communication channels and provide distinct levels of guidance: one strategy uses haptic feedback and a visual interface to indicate the desired path to the user, while the other strategy uses haptic feedback and a virtual torque to maintain the user on path. We also present two case studies with post-stroke patients to preliminarily validate these interaction strategies with their target population and to collect valuable insight as to how multimodal strategies for smart walkers can be enhanced to deal with the characteristic asymmetries of post-stroke patients. Our results show that both strategies can guide the volunteers, however, the first one demands more effort from the volunteer and is more suited for patients with increased levels of independence. The second interaction strategy allows for higher linear velocity (Volunteer 1, 0.18±0.026m/s ; Volunteer 2, 0.22±0.0283m/s) than the first one (Volunteer 1, 0.10±0.031m/s ; Volunteer 2, 0.20±0.012m/s), suggesting improved guidance.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1007/s10846-023-02031-wspa
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42922
dc.language.isoengspa
dc.relation.ispartofJournal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applicationsspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalspa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.sourceJournal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applicationsspa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectPost-ictusspa
dc.subjectRobótica de asistenciaspa
dc.subjectControl de admisiónspa
dc.subjectRetroalimentación hápticaspa
dc.subjectAndador inteligentespa
dc.subject.keywordPost-strokeeng
dc.subject.keywordAssistance roboticseng
dc.subject.keywordAdmittance controleng
dc.subject.keywordHaptic feedbackeng
dc.subject.keywordSmart walkereng
dc.titleMultimodal Interaction Strategies for Walker-Assisted Gaitspa
dc.typearticlespa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.type.spaArtículo de Investigaciónspa
Archivos
Bloque original
Mostrando1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Multimodal Interaction Strategies for Walker-Assisted Gait A Case Study for Rehabilitation in Post-Stroke Patients.pdf
Tamaño:
3.67 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Colecciones
Artículos