一个增强现实的接口来控制一个协作在康复机器人:初步可用性评估
- 1LAETA-INEGI、工学院大学的波尔图,葡萄牙的波尔图街头
- 2电子与计算机工程系,系统和机器人研究所Coimbra的。,葡国科英布拉大学
- 3波尔图大学LAETA-INEGI, a3,葡萄牙的波尔图街头
人类情感可以被视为一个有价值的变量来研究人机交互的有效,高效和满意的界面开发。包含适当的情感触发交互系统设计中可以发挥决定性的作用在用户的接受或拒绝。众所周知,运动康复的主要问题是产生的高辍学率的预期落空了典型的缓慢复苏的过程和顺向缺乏动力。这项工作提出了分组合作机器人与一个特定的增强现实设备创建一个康复系统,一些游戏化水平可能被添加到提供一个更好、更激励病人的经验。作为一个整体,这样一个系统是可定制的适应每个病人在康复训练的需要。通过将乏味的运动转换为一个游戏,我们希望创建一个额外的一层乐趣,可以帮助在引发积极情绪,刺激用户继续康复过程。他开发了一个原型来验证该系统的可用性,和一个横断面研究使用non-probabilistic样品31个人提出和讨论。本研究包括三个标准的应用程序可用性和用户体验上的问卷调查。这些调查问卷的分析表明,大多数用户发现系统变得简单、快乐。系统也分析了康复专家给予积极输出关于它的实用性,并积极影响其使用的上肢康复过程。 These results clearly encourage further development of the proposed system.
1。介绍
在人机交互(HCI),情绪可以被视为变量探索有效,高效和满意的界面开发。原因是情感和情绪状态在个人参与的活动,包括任务执行在电脑前或与计算机交互技术。例如,理解用户的情绪状态诱导时收到的信息可以宝贵。用户开心,越来越迷茫,沮丧,还是开心?这样的情绪状态变化(或刺激)在接收到信息?
为此,沉浸式系统可以为用户提供多种刺激,特别是听觉和视觉,但可以与其他的补充,例如,热辐射,寒冷的风,或触觉刺激,再加上外部硬件。
浸入式环境的交互设计可以励志成功的关键,如果正确的情感触发。身临其境的技术有很大的进步在过去的几年里,随着计算能力的增加和更高的图形质量水平。因此,新级别的沉浸和自然交互变得与以前的设备相比。
在情感活动的过程中,个人倾向于首先评估刺激为“好”或“坏”(1,2),包括评估事件的干扰或促进个人的成就的目标(3)。这个最初的评价是直接的,无意识的,和自动(1)和激励的行为反应迅速回避或近似的刺激源根据评估结果(4)。因此,情绪是直接与动机(5)。
在运动康复,动机是与依从性因素对于一个成功的治疗过程。大量的重复相同的任务会导致无聊的情绪状态,减少病人的动机和坚持执行指定的练习,可以潜在障碍恢复(6,7)。因为系统的重复相同的程序对于提高患者的运动功能至关重要,必须提供一个治疗环境,可以帮助改善病人的动机(8- - - - - -10)。这对于病人来说是非常重要的保留在必要时期治疗过程中达到最好的结果。为此,游戏设计原则可以帮助创建一个额外的一层乐趣通过创建一个具有挑战性的和有益的环境,可以帮助用户和引发积极情绪刺激,因此,促进积极的情感,从而增加他们的动机来执行疗法练习。
根据Viglialoro et al。(11),临床试验使用浸入式环境显示好处当考虑病人的可用性、娱乐和动机相比传统的康复治疗方法。浸入式环境不能取代标准治疗,但他们丰富的用户体验,因此,他们的动力和坚持治疗。如上所述,浸入式环境基于头盔显示器(HMD)只能提供听觉或视觉刺激,并添加其他类型的刺激意味着使用互补设备或硬件。机器人系统可用于这个目的,因为他们使触觉/力反馈给用户同时支持病人的肢体的运动控制练习。
此外,在康复中,这些可以发挥重要作用在维护和监控用户的运动质量,因为这些也是至关重要的治疗结果。结果,符合治疗是一个新兴实践治疗运动功能,主要用于上肢,可以帮助用户实现重复高强度训练,同时保持运动质量(12)。机器人的使用可以减少常数和治疗师的直接监督,因为他们可以自动化过程的一部分和监控用户的运动的速度和准确度(13)。协作机器人是新兴的小类与人类和机器人的工作能力减少高速碰撞的影响或伤害的风险(14),而不是传统的工业机器人,不建议在一个共享的工作空间与人类(15)。此外,机器人治疗可以使绩效策略监控病人的进步随着时间(16- - - - - -18)。
此外,增强现实(AR)和混合现实(先生)系统,特别是修改物理世界的感知通过额外的虚拟层,添加额外的信息形式的图片,视频,文字,或其他虚拟对象到现有的物理环境。Azuma et al。(19)基于“增大化现实”技术的定义为一个系统,“补充现实世界与虚拟(电脑)对象,似乎在现实世界的空间共存。”系统,另一方面,使物理和虚拟之间的交互内容。Parveau et al。(20.)定义为“能力与物理和虚拟对象注册的时间和根据用户的环境。“物理和虚拟世界之间的连接允许创建一个附加层的视觉和听觉反馈。这些结合触觉反馈提供的机械臂可以用来创建新的体验为用户通过游戏化原则,如新的具有挑战性的场景,奖励制度,甚至克服他/她的角度更高的分数。因此,这些外在动机方面可以帮助保持或促进参与的用户在康复过程中。
这项工作是集中在初步分析相结合的系统可用性的增强现实目标和一个协作机器人作为治疗支持工具。此可用性评估是为了验证核心理念,使用这些系统并不创建一个障碍。相反,它可以帮助用户在执行任务,帮助他们更容易保持动力。
1.1。国家的艺术
几项研究已经使用机器人来帮助肢体康复的过程。然而,大多数的这些例子与机器人明确设计任务,通常,他们充当被动或主动治疗。被动治疗包括移动肢体受损预先计划的轨道在一个会话期间,多次的帮助下可以进行外骨骼机器人(21)。这种治疗关注肢体受损的绑架和内收(22),它还可以用来评估运动的范围(23)。任等。24)进行了临床研究显示效果在减少受损的痉挛和刚度与被动治疗四肢。在另一个方面,积极治疗的患者可以规定一些限制的肢体受损。活动,是指利用移动肢体受损病人的能力收复失去的一些功能(25)。积极治疗可分为active-assistive疗法或active-resistive疗法。Active-assistive治疗包括应用外部武力治疗师或机器人来帮助病人完成指定任务(26)。它也提高了病人的运动范围(27)。Active-resistive治疗包括应用受损的四肢上的反对力量。治疗师或机器人可以应用相反的力(24)。胡锦涛et al。(28)和Fasoli et al。(29日)表明,病人的性能逐步提高在使用增量运动相反的力量。
为目的的active-assistive疗法,MIT-MANUS (30.),一个机器人工作站由麻省理工学院开发的,用于修复上肢中风后。这是一个交互式站在病人与电脑游戏遵循特定的运动视觉。工作站提供了五自由度,两肘和前臂和三的手腕。实验结果证明为上肢损伤(提供积极的治疗效果31日)。
亮度等。32)描述一个镜像运动推动者(MIME),连续被动运动机器人系统组成的轮椅和一个表调节高度。病人坐在轮椅,受影响的肢体可调表的地方。然后绑在前臂肢体分割,限制手腕和手的动作。然后机器人系统可以在被动模式或active-resistive模式运作。机器人移动肢体在一个特定的轨迹走向目标的被动模式。
相比之下,active-resistive方法为用户提供抵抗运动识别,和病人提供最大努力达到目标。该系统加强了肌肉和提高肢体的运动。持续被动运动机器人系统的另一个例子是莱茵肯斯迈耶等描述。33)作为自动化系统与一个自由度和评估上肢功能训练。系统使用达到原则治疗技术,病人的胳膊连着一个夹板,和病人建议找对象。系统的方向可以改变手动在水平和垂直平面之间。
阿明(34)是一种七自由度上肢康复机器人提供,允许完全控制病人的手臂运动从肩膀的手。病人高度手机械臂,调整其长度与机械臂坐在椅子上。结果显示改善肢体的运动,用户可以进一步扩展的四肢距离。此外,强劲的支持逐渐减少病人恢复他们的运动能力。
在康复机器人一直是一个领域的研究,大多数机器人系统设计与一个特定的目标。近年来,利用新兴的可能性合作机器人正成为一个新的研究领域。协作机器人是一个新兴的工业机器人设计用于与人类没有安全风险。
Kyrkjebøet al。(14)工作讨论的可能性,使用一个商业合作机器人(UR5e)上肢运动康复工具。安全与控制方面进行了分析和讨论来确定使用标准的工业合作机器人康复的可行性。Kyrkjebø等人得出结论,使用工业机器人协作作为康复工具是可行的,当结合准确的力和力矩测量由于机器人允许定制各种运动使用的治疗过程。
代理费尔南德斯et al。(35)研究地址使用协作机器人康复领域的应用帮助上肢理疗,特别是肩膀康复。这项工作提出了一个系统能够从病人学习使用创造锻炼的运动路径。强化学习算法被用于制造系统健壮的和独立的运动路径。这项工作的主要贡献是测试系统的可能性与人类接触前的模型应用程序。此外,插入一个自控模块删除需要机器人的路径规划和配置为每个病人。在这种情况下,动态模拟可以提供一个很好的获得治疗,因为它帮助他们学习该系统。它还允许治疗师在仿真环境中测试新方法。
Chiriatti et al。(36)工作提出了一个方法作为研究的起点的整合协作机器人康复实践和评估其可行性。这项工作提出了一个通用框架,研究人机系统的运动学和动力学旨在恢复上臂。运动学和动力学模型被开发来评估UR5机器人的可行性。得出人机界面的力量和时间都可以忍受,适合康复过程旨在改善人类的力量。
Liberatore et al。(37)系统评价提供了重要的见解沉浸式系统研究两个研究领域脱颖而出的学习训练和康复。培训装配或执行维护任务和康复训练过程可能很缓慢,使人变得消极,严重依赖repetition-based培训。所示(37),沉浸式系统可以帮助用户的动机和坚持repetition-based培训。然而,它还可以帮助用户实现更好的性能比对照组不使用沉浸式系统。近年来,已经有越来越多的研究在治疗中使用浸入式环境的好处。病人的动机和性能可以积极影响与对照组相比,执行相同的练习不使用这些系统(38)。林等。39)描述的好处利用虚拟现实(VR)改善中风患者恢复的动机而从事家庭治疗。鉴于日常使用和重复的大量关键方面更好的治疗效果,这个虚拟现实应用程序被认定为可能提高治疗的有效性进行服务时在家里。而且,莱文(10)认识到需要创建一些激烈的运动repetition-based活动复苏,和虚拟现实设计这些环境的识别为一个有效的工具。虚拟现实和增强实境应用程序也可以有能力自动记录和客观地评价用户的性能,这是特别重要的在康复领域(25,40)由于传统的修复方法是基于主观评价进展,他们缺乏客观的性能目标。然而,基于“增大化现实”技术可以更好的工具运动康复以来AR补充现实但不替换它。它可以为用户提供一个更好的强烈的现场感和现实环境的判断。它还可以保持互动的可能性直接与真正的仪表和其他学科,如治疗师(41)。根据最近的文献综述(11),第一个AR-based康复的临床研究显示明显的好处比传统方法在可用性方面,enjoyability,用户动机和提高病人的性能结果。即使有更多的临床研究,需要推广这些发现,鼓励进一步的调查和技术发展的结果。同时,这项研究表明,在增强现实应用程序中使用一个HMD尚未完全康复的探索。大多数研究包括空间显示器(屏幕或projection-based显示)和手持式显示器(智能手机和平板电脑)。
在疗程中另一个关键方面是维护病人的动机和参与做推荐的反复枯燥的康复锻炼。低动力和坚持是潜在的复苏的障碍患者(6,7)。因为重复性和高剂量康复锻炼可以提高患者的运动能力(7- - - - - -9),它是至关重要的提供一个引人入胜的环境有助于提高用户的动机。从这个角度看,使用游戏规则可以帮助实现更高的病人的动机。
当游戏规则应用于任何部门与游戏无关,它是指定的游戏化(42)。游戏化医疗是病人接触技术,旨在为患者带来娱乐。使用游戏设计元素在医疗保健康复过程上下文可以增加重大价值。他们可以创建多样化和互动环境,可以提高病人接触,社会化,反馈,和坚持治疗过程,并提供更好的健康结果(43- - - - - -45)。在其他领域如电子商务或市场营销、游戏化方法已被证明能够促进共同创造价值。顾客更愿意从事这些方法使用产品(46)。Gamified方法应该受到长期模型(47)。这个模型代表着快乐和幸福的五个核心要素:积极情绪,接触,关系,意义,和成就。提供小目标、奖励和视觉或听觉反馈是指出,在病人的接触中起着重要作用。反过来,这使得病人知道的改善他们的健康每次他们玩(48)。
测量质量执行运动的练习的时候可以治疗还提供了一个客观的评价,因此可以被视为一个可能的动机因素在康复过程中以及病人可以恢复他们的障碍。可以看到这个运动质量分为三个组件上肢康复过程中至关重要的因素:(i)速度、准确性(ii)运动路径,(iii)的姿势(49)。
2。材料和方法
2.1。目标和方法
本文探讨和评估系统的可用性,集成了一个协作康复机器人添加的增强现实技术。微软正在开发的系统使用一个UR5e和全息透镜2 (MH_2)。UR5e的利用率的选择依赖于几个因素:(1)它支持负载5公斤,机器人可以作为主动或被动康复系统;(2)机械臂的85厘米达到使一个很好的运动振幅上肢康复;(3)市场上,研究表明这是一个充足和安全的工具用于上肢康复(14,35,36),(4)UR5e原型是现成的在实验室里。此外,机器人将试验中收集的所有数据并创建一个适应触觉刺激康复过程的演变。另一方面,MH_2提供了一个增强现实界面允许用户访问一组游戏,可以提高他/她的动机。
通过结合这两种类型的硬件,我们的目标是创建一个系统能够用于康复作为一种工具来促进积极情感和自主操作的能力,准确、客观。因此,动机等因素,坚持治疗,运动实现的质量,他们的高重复是成功治疗结果的关键方面。
集成的虚拟接口和一个机械手臂将允许治疗师选择锻炼的类型病人的需要;自定义运动参数根据病人的功能;介绍方便人体测量数据;设置定义为重复的数量、速度范围,等等,根据每个病人的阶段;记录和显示数据的患者的表现和发展。从病人的角度来看,系统提供定制的培训;运动路径的可视化指导他/她;一组迷人的严肃游戏促进动机和减轻人机情感互动的缺乏;和一个智能算法,可以帮助(在早期阶段)或提供电阻(先进的康复阶段)运动。
严肃游戏的使用被认为是使普通病人使用的上下文,这有助于激励他们。这是在神经系统的情况下特别有利,因为高的重复的正确运动皮质的集成支持神经通路。更现实的提供的虚拟环境系统,神经激活将越高。
评估系统的界面可用性(全息透镜和UR5e),开发了一个原型,和一个案例研究31参与者进行了广泛的年龄的。对于这个可用性评估的原型,使用样本大小很好。根据j·尼尔森(50)一个中小型项目,检测早期系统的可用性问题的一个小样本的用户需要检测的大部分问题在任何系统的初始版本。也符合相同的作者,通过使用下列公式,其中N是总数可用性问题的设计,和的比例测试单个用户时所发现的可用性问题(一个典型的中值为31%),n是测试用户的数量。找到一个可用性问题的概率在使用5用户大约是75%,与7的用户大约是93%,和15个用户为99.6%左右。一个基本的严肃游戏在这个原型实现。游戏的主要目标是用户通过应用力控制机械手臂的自由处理和移动操纵杆。通过增强现实技术接口,用户可视化运动路径来执行和评分系统作为刺激克服显示得分最高。
然而,在测试的初始开发原型,作者是conscient需要更好地理解什么类型的演习是临床上正确,不仅避免不正确的动作,也为正确识别基本的上肢运动康复过程(一个不正确的运动类型可以是有害的)。事实上,用户驱动设计(UDD)是一种方法论,是强制性的嵌入任何跨学科工程(51,52)。
为此,本原型验证中使用的方法在多个会议期间与治疗专家。在目前的情况下,专家在职业治疗有二元同步通信,MSc在老年体育活动和体育科学博士学位,在生物力学领域,是协调卫生学校的教授波尔图的综合理工学院研究所,其诊所主任开了波尔图的城市社区,和长期的经验在同一个城市医院的康复诊所。在会议期间,几个主题进行分析预测原型的核心功能在神经或骨科情况下的有效性。
根据治疗专家,需要现实场景增加关键在骨科情况下更弱,因为他们没有改变中枢神经系统。然而,游戏化的过程,即使是这种类型的病人,可能发挥重要作用,因为它通常会导致浸的治疗疗程。在治疗情况下,顽皮的环境中被认为可能有积极的影响,它将一个无聊的活动变成一个有趣的,富有挑战性的一个。
也有感觉,该系统将提供有趣的好处在演习旨在增加运动幅度,调整手臂力量和调优的可能性病人的人体测量学,由于系统的灵活性对病人的定制和进展,治疗后进化。然而,整个程序的可能性练习容易编程的治疗师,只需使用一个友好的用户界面,为病人提供活动自主权,是另一个优势指出,允许治疗师监督超过一次一个病人。
2.2。的原型
原型提出旨在探索的可能性使用基于“增大化现实”技术的应用和协作机器人刺激视觉,音频和触觉感官,促进用户参与康复过程。系统的两个主要组件的协作机器人,用于创建触觉刺激,游戏控制器。MH_2用于创建一个增强现实界面,通过它用户可以与系统交互,选择机器人的动作,也可以显示额外的信息关于机器人的行为,例如,机器人将遵循的路径或路径的用户需要在比赛中执行。
因为协作机器人可以在相同的空间作为人类没有安全问题,它们的使用可以帮助在不同阶段的康复指导用户”运动在初始阶段或之后创建一个阻力用户的活动。在原型的当前版本中,机器人可以指导用户或作为一个操纵杆,不拒绝用户的力量。这些操作方法可以访问的基于“增大化现实”技术的游戏界面,该补充的机器人与虚拟可视化操作机器人的运动或用户需要遵循的路径在游戏中设置。
界面呈现给用户分为两种不同的菜单。在第一菜单(见图1),它可以与机器人按下三个按钮顶部中间列。这些对应于三个自主机器人将执行预定义的路径,与绿色的小球体出现助手(见图2),所以用户会知道运动的机器人。在右列上,用户可以改变数量的重复以前的机器人将执行选定的运动。按下“开始游戏”按钮,菜单将会消失,游戏菜单(见图3)将是可见的。在左侧列这个菜单,可以选择使用哪个路径在比赛中,按下“开始游戏”按钮,游戏开始。当比赛开始时,时间将开始倒计时,和当前的分数将会显示在“分数”文本。游戏菜单,按“退出游戏”按钮将关闭,第一个菜单将显示。
2.3。软件工具与开发
该系统包括个人电脑与中档硬件运行Linux, UR5e协作机器人,MH_2。应用程序运行在头盔显示器是基于统一游戏引擎开发的。系统的架构所示图4。
Linux机器ROS服务器,运行的基于“增大化现实”技术的应用程序和机械臂连接,使机械臂的控制,以应对从头盔显示器上运行的应用程序发送命令。机器人控制是用两种不同的方法。在的控制方法之一,应用程序运行在HMD发送点描述所选默认运动路径到服务器。然后,服务器发送这些点的机械手臂位置的引用。其他控制方法模式是基于速度控制,它只用于严重的游戏选项。在这个控制、用户控制机器人的自由的极端的处理和根据力的方向应用于处理,然后机器人移动方向相同。对于后一种方法,可以让机器人作为触觉装置,可以帮助用户执行运动或刺激用户通过创建一个用户的运动阻力。使用此功能,该系统可用于康复的所有阶段,从帮助病人重新学习上肢运动通过指导他后面的阶段,需要加强肌肉力量。
2.4。原型案例研究
2.4.1。案例研究的描述
这项研究包括两个步骤:使用系统和回答一份调查问卷。参与者被要求执行一个任务定义与系统,回答一份调查问卷关于他们的经验。这个问卷是由以下三个不同的问卷调查:系统可用性量表(SUS) (53),最初于1986年由约翰·布鲁克支持主观感知系统的可用性的措施;用户体验Questionnaire-Short版本(UEQ-S) (54),这是一个终端用户问卷调查来衡量用户体验;和流短尺度(FSS) (55,56)测量流量,挑战,和焦虑引发的经验。
在活动开始之前,参与者被给定的指令使用系统和他们的目标。一个初始的解释后,参与者被要求穿MH_2。然后他们有一个探索培训期间被要求前5分钟执行指定的任务。在勘探阶段参与者的问题或困难回答和解释来帮助他们达到预期的与系统的交互。在最初的5分钟的探索之后,参与者被要求执行实验,由玩两个简单的、严肃的游戏。当每个参与者的经验,然后他们被要求回答anonumously网上调查问卷。
附加信息的收集是第一作者在participantś实际应用和系统的探索。它是基于他们的问题、意见和行为。这种方法后在所有阶段的每个参与者的审判。
2.4.2。方法和样本特征
横断面研究来评估系统的可用性进行了使用non-probabilistic 31个人样本(42%女性和58%男性;13个参与者的年龄在21岁到30岁之间,10个参与者31到40岁,8个参与者41岁和60岁之间)。参与者的教育水平分布的样本,根据ISCED2012分类,是:L3[1], 16种[5],地级[9],和18 [16]。没有参与者与MH_2经验或协作机器人,没有过去的经验在物理康复治疗。所有的参与者在使用系统的站了起来。参与者自愿接受信息后通过电子邮件发送。第一作者在2022年5月进行数据收集。调查问卷是在谷歌中实现形式,不需要身份验证,保证匿名。知情同意是由问卷参与者之前,他们自由拒绝这一步。所有参与者同意填写问卷。
在训练阶段,参与者被鼓励试验,按虚拟按钮,移动虚拟对象,观察机器人将如何应对他们的命令。这个训练阶段的主要目标是让参与者适应如何与虚拟交互对象使用MH_2交互技术。
训练阶段结束后,参与者被要求按“开始游戏”按钮更改菜单显示给游戏菜单。然后,他们被要求两次严重的游戏在评估阶段,使用线性和环形路径。每条路径的序列使用用户的选择。比赛持续了90年代每个路径,目的是取得尽可能多的点。用户命令机器人用一只手放在工具点和需要遵循的路径来玩这个游戏。用户越快到达下一个点,他会得到更高的分数。图5显示了一个参与者使用系统,图2显示了他们的观点。
参与者在使用系统提供的问卷都集中在系统接口的可用性评估的概念使用增强现实技术作为一个交互式界面,允许一个协作机器人的命令。
2.4.3。用户体验questionnaire-short版本
UEQ-S旨在评估整体体验,参与者在使用评估的系统,允许细分成两个特质除了总体评价:实用主义和享乐主义的特质。从这个调查问卷来处理数据,有网上(57)与数据处理和脚本帮助还允许比较研究中获得的结果与其他存储的研究不同领域的结果。这个文件还提供允许标识不一致的答案,它可以帮助确定参与者的随机或不认真回答。这些矛盾是发现通过应用一个简单的启发式。所有项目在质量(实际或享乐)应该衡量一个类似的质量方面通过检查多少最好和最差的评价一个项目的质量是不同的。如果高于三个的区别,这可以被认为是有问题的数据模式的一项指标。
2.4.4。系统可用性程度
系统可用性的规模是1986年由约翰·布鲁克(53),是最问卷用于测量可用性的观念。SUS由十语句响应从1(强烈不同意)到5(非常同意)。一个评分系统已经开发使用以下过程(58):减去一个从用户反应奇数项和减去用户响应从五个偶数项。得到的分数范围从0到100。这个分数不是百分比。根据裁判(59基于近500),研究在各种应用程序中,68年是50%百分位的平均分数。虽然嫌疑犯是一种广泛使用的度量可用性评价,它不允许对可用性问题的检测。它只提供用户对应用程序的可用性的信息。其他指标,如完成时间和任务完成率,也应该被使用。使用这个问卷的好处之一是,因为它是技术独立,它可以提供一个可靠的、有效的,快速的易用性。
2.4.5。流短尺度
短流流动规模措施,焦虑,和挑战用户感知在使用一个系统。心理学的流动状态是一个人的精神状态执行一个活动是完全沉浸在一个充满活力的焦点的感觉,充分参与,和享受的活动过程。相比之下,焦虑是一种情绪的特点是感觉紧张和担心的想法,可以来自可能害怕失败或犯错误而执行一个任务。fs使用14语句响应从1(不)到7(非常)。只有最后一个语句使用响应从1(低)到7(过高)。第十个语句直接绑定到测量流被用户,十一,十三语句来焦虑,最后声明挑战。用户的感知体验的值可以计算为每个组件(一个从1级至7级刻度表上60)。在这个规模,4号被认为是一个中立的价值,或高或低的值可以是一个积极或消极的评价。
作为验证没有葡萄牙语版本的FSS规模(FSS规模VPT),使用的版本是由第一作者和双重检查工作由其他两位作者。参与者没有报告任何误解或歧义问题。
3所示。结果与讨论
本节介绍了问卷调查的结果和讨论。自三个问卷调查旨在评估可用性和交互的不同方面,他们的研究结果和讨论将分为部分。
3.1。用户体验questionnaire-short版本
收集的数据,第一步是检查是否存在任何不一致与参与者的答案。为此,应用描述的启发式之前,只有两个答案可能被标记为可疑数据,这被认为是从数据中删除。观察到的检测结果不一致的答案两个参与者,它被发现的只有一个品质(实际或享乐)。如果答案只呈现不一致的品质,不认为是有问题的。因此,发现不一致并不认为是有问题的。表1显示了整个UEQ-S的结果,每个列显示参与者回答的数量相应的数量。
通过应用数据转换到编号选项,中立的答案变成零,而不是四个。这个数据转换允许更容易阅读的值的范围尺度,作为三个代表坏值和一个+三个好一个。图6箱线图显示每一项的结果变化图表。
在所有项目,可以观察到一个明确的趋势在大多数的答案对积极评估每一项的平均值高,考虑一个区间(−3,3)。在大多数项目中,100%的答案是在[0,3]之间,至少50%是高于1。结果表明,大多数参与者同意UEQ-S评估项目。根据(61年),前4项因素更高务实的质量评价和最后四享乐性质量评价。在目前的研究中,图7代表了一种比较的数据库内的468个不同的研究结果(不同的产品,使用了UEQ作为评价方法)。为此,质量值(实用主义和享乐主义)平均值的计算方法得到的相应的项目(表1行)中可以看到图7。
显示的值显示在参与报告的用户体验。考虑的时间间隔(−3,3),每个规模和综合评价的平均值显示参与者积极评估经验和其用法。
根据提供的数据,通过与数据库UEQ,享乐质量达到一个优秀的评级。然而,系统的可用性直接关系到务实的质量只获得一个好的评价。这些建议应该特别注意考虑可用性在未来发展的一步。这个问题是可以克服的通过使锻炼用户定制反映机器人参数化和AR的视野也是很重要的,和游戏动态(例如,运动幅度(用户高度,肢体长度,肩角),速度、主动或被动模式,游戏挑战水平,…)。
3.2。系统可用性程度
系统可用性量表(SUS)问卷旨在评估感知系统的可用性。参与者被要求填写问卷后使用该系统。表2显示的总结收集到的数据。
SUS问卷答案可以假定为积极如果用户强烈同意或强烈反对,这取决于每个特定的语句。结果,在表2(见专栏1和5),表明参与者表现出高达成他们的答案,除了项目3和4。这两个项目高度取决于多少每一个可以学习和适应新的技术。作为参与者的没有经验的系统组件,特别是使用MH_2,一些参与者认为他们需要一个技术人员来指导他们使用这个系统。SUS分数计算使用参与者的答案。表3显示了SUS获得分数。
每个参与者的分数计算使用公式2.3.4节中描述的回答。,显示的平均得分为78分,据(59),结果在80 - 84年的地方使用SUS百分比范围与其他研究相比。这个结果可以被视为满意作为第一原型的可用性评价,鼓励研究人员继续发展概念。中值是80 Q1值70,第三季度值为87.5,17.5的四分位范围(差)。给定的时间间隔相对较小,考虑到可能的值的范围从0到100。SUS的箱线图图表所示的结果图8。
SUS的问卷答案,值的范围从1到5,一个被认为是“强烈不同意”声明和5“强烈同意。“然而,这取决于项目,更高或更低的值可以被认为是一个积极或消极的反应。项目编号与奇数有一个积极的评价,如果参与者同意声明,甚至物品编号数字有一个积极的评价,如果参与者不同意声明。这是项(1,3,5,7,9)有一个积极的评价,如果答案是接近5,和物品(2,4,6,8,10)有一个积极的评价,如果答案是接近1。
大多数的项目参与者的积极评价。第四项,答案是传播规模2日和4日之间的浓度水平较高。这导致一个中立的评价项4所示图8。这种不一致在第四项的答案表明改进必须创建一个更直观的界面。其他物品,可以看到一个明确的趋势在参与者的答案,因为大多数的价值观鼓励集中规模的一端。第四项将被部分解决问题的自定义在3.1节的最后一段。此外,建立预警信号有虚拟对象时的视野,很容易告诉用户他/她应该把正面的方向警告信号。作者相信这些改进技术人不需要帮助,因为它是反映在第四项。
3.3。流短尺度
流短尺度(FSS)问卷旨在评估认为流,焦虑,并使用我们的系统的挑战。参与者被要求填写问卷使用该系统后,使用一个范围从1(不)到7(非常)。表4显示的总结收集到的数据。
可以被观察到,这个问卷的答案大部分项目没有明显倾向于其中一个四肢问卷评估每个人心理因素在使用我们的系统。箱线图图表流短规模的结果图9显示每个问卷调查项目的结果变化。
四分位数2和3所代表的框,包含50%的数据。在大多数项目,他们的范围是2或3的价值观,在某些情况下,如项目4和13,他们的范围是4。这表明参与者的答案是传播的可能的答案。这个结果的感知用户体验可以严重影响人格特质或过去的经验在生活中,有些人害怕犯错误或失败的任务,和其他人没有。自提交版本的参与者被翻译研究者和没有验证,一些问题可能没有得到最精确的形式;通过比较项目回答10 5和6中,可以看到相反的结果。另外,一个人认为无趣的,其他的可以考虑娱乐。为了更好地理解结果,FSS需要应用提供的评分系统。计算评分系统,一个在线工具是目前通过问卷调查作者(60)。每个参与者的回答是,总结取得的成绩图10。
得到的分数从问卷分为获得流,焦虑,和挑战。获得的值在这个原型的第一评价非常满意。
流变量是一个人的精神状态执行一些活动是完全沉浸在一个充满活力的焦点的感觉,充分参与,和享受过程的活动。其积极的反馈和5的中值,4.7 Q1, 5.6第三季度为0.9,差鼓励继续发展的概念,考虑到范围从1级至7级刻度表上。达到分数也一直不错,但作者认为前面部分所描述的未来改进将有助于改善流类别(事实上,他们将改善接触,可用性,和使系统使用更直观/清晰)。在康复训练的患者通常是坐着的,因此在以后的系统测试评估参与者应该还坐着。
焦虑被用户在使用系统时也满足自中值3.7,3.2 Q1,第三季度1.3,差4.5,地方的大部分结果大约中间的规模。焦虑值描述的感觉紧张和担心在使用的过程中出现的思想体系。考虑到价值显然是中间的规模,避免压力下降造成的游戏目标将帮助实现一个更好的分数(更低的分数)。这个结果的原因显然是相关的识别问题以及分析已经在前面的小节。
14项问卷是唯一一项直接相关的挑战评价系统。看纸质版本的问卷调查(的规模62年),中间点表示为“规模刚刚好。“因此,4中值结果,可以被认为是“刚刚好”的结果,3.5 Q1, 5为第三季度和1.5差。这是一个非常好的结果,可以预计初步感知的挑战游戏原型,这鼓励进一步发展。
3.4。学习课程和局限性
测试集的实现和分析,以及信息收集的第一作者后仔细参与者”系统的使用,一些问题可能负面影响获得的指标系统的可用性已确定:机器人之间的相对位置基地和参与者的眼睛水平(参与者站在系统使用和机器人基地在固定位置),和可能的参与者在任何他/她的眼睛视力障碍。
事实上,在某些情况下,相对位置的差异导致识别用户的系统更多的问题:检测是使用手MH_2相机,所以每个用户的头的相对位置(眼睛)最高的和最低的点的游戏路径不同,引发不同的取向而手抓住机器人的自由处理。因此,这个影响系统能够识别和追踪参与者的手。在目前的情况下,较短的参与者使用系统有更多的困难,特别是当其最高的点的路径。
第二个问题,是由于这一事实的参与者都有一只眼睛视力障碍。这个因素是我们的知识在以后的评论和先前研究中没有考虑。由于参与者的匿名性,是不可能删除相应的答案。这是1元素在31日的样本对应的答案被认为不意味着重大偏差的结果,更像是局外人。然而,这种类型的视力损害应考虑在未来条件选择参与者。
即使健康的参与者,提供的评估和治疗专家的讨论是必要的,以确定如果系统可用性做是正确的,或者应采取的新方法。
因此,尽管如此,该系统是由各种商业设备,最初的可用性评估系统接口的需要所以有可能回答(1)用户发现系统友好的使用或太复杂?(2)他们可以使用系统没有指导,或者如果需要修改所以不需要指导吗?考虑到不同的问卷调查的结果,我们可以得出这样的结论:用户发现系统易于使用,但是一些需要帮助形成一个技术人员成功完成测试。这些结果表明,限制系统的实现需要纠正如上所述,可以使用一个系统,没有指导。
从研究者观察用户的参与审判期间,我们可以推断MH_2适用于在这个应用程序中,而且提供的触觉反馈的机器人和提供的视觉教具MH_2成功可以用作一个工具来帮助参与者执行正确的动作。
然而,感知的局限性已经表明,注意需要致力于手跟踪过程,包含不同的输入功能在练习设计应用程序为了优化硬件的视野限制。最后,下一个样品应排除任何参与者与视力损害的情况。
同时,应该说,虽然只有一个高素质的专家参与评估的用户界面,高阶复杂的未来的工作将需要评估更多的治疗专家和物理治疗医师。它将确保未来的充分性和有效性的基础应用发展遵循正确的治疗协议。
这项初步研究的结果表明,一些需要修正,但核心理念被用户广泛接受鼓励进一步发展。
4所示。结论
介绍并讨论了交互式系统目标的概念作为上肢康复支持工具。鉴于低动机和缺乏坚持在康复过程中重要的因素可以导致放弃或治疗无效。为此,该系统使用增强现实技术和协作机器人,使各种感官的刺激,主要是听觉,视觉,触觉,促进病人保留。这些刺激使一个引人入胜的环境和促进积极的情绪触发导致一种愉快的体验。他开发了一个原型来验证核心理念的可用性使用微软的全息透镜2和UR5e协作机器人。初步报告可用性研究。对于这个评价,一个横断面研究使用non-probabilistic 31个人基于样本开发增强现实界面交互和控制提出了一种协作机器人和讨论。参与者被要求使用这个系统,然后回答一份调查问卷来获得关于系统接口的可用性和数据的集成不同技术可以成功的一个因素。调查问卷是由三个标准问卷:系统可用性,用户体验调查问卷,和流动规模。获得的结果是积极的,系统的可用性,结果把它在80年到84年百分位数相比,文学。 For the User Experience Questionnaire, the results obtained for the pragmatic, hedonic and overall qualities compared to the benchmark give a good or excellent evaluation of the system by the participants. For the Flow Short Scale, the results obtained for the flow and challenge components perceived by the system users were also positive. These outputs encourage further development of the system. Observation done by the researcher performing the study during participants' experimentation revealed that some changes need to be implemented to improve system usability. For example, customizing the Robot tool position relative to the user's height to help improve usability. The proposed system evaluated on the perspective offered by the user interface was presented and explored to a therapy expert in order to have her appraisal of its adequacy and usefulness towards rehabilitation. During this discussion, different additional features such as system passive and active working modes, and the recording capacity of different parameters, among others, were also debated. Otherwise, the main idea of this study should have been abandoned. The comments were very positive and encouraging for using the system in upper limb rehabilitation, as it was considered to offer the potential to support therapeutic exercises typically executed using non-robotic devices. Moreover, the expert also considered the latent possibility of its easy customization based on the interface's ability to represent different rehabilitation apparatus and to tune parameters such as guidance, stiffness, and velocity, some relevant patient anthropometric characteristics, among others. Therefore, the expert assessment of the system was very positive and encourage future studies.
非专业的参与者在不同年龄分类,他们报道没有困难使用原型在最初的解释和各自的探索时期。参与者还透露,他们希望在未来再次使用这样一个系统可以被视为励志成功。但是,一些确定的问题需要纠正在未来的评估,例如,每个用户可以定制演习,一方面跟踪(使用最有效的解决方案之间,MH_2手跟踪,或从机器人自由处理实时数据位置)。锻炼定制还将使机器人参数化可以帮助在不同方面的可用性(例如,运动幅度、速度、主动或被动模式,游戏挑战水平,…)。此外,警告信号也可以帮助用户知道有虚拟对象创建他们当前的视野之外。此外,在未来评估任何类型的用户损害水平,视觉和听觉,可能被认为是为了验证如果这可能是一个潜在的障碍。
数据可用性声明
原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。
道德声明
伦理审查和批准没有所需的研究对人类参与者按照地方立法和制度的要求。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。
作者的贡献
这些作者的贡献同样这项工作和分享资深作者。所有作者的文章和批准提交的版本。
资金
作者实验室成员的相关能源、运输和航空(LAETA),由葡萄牙基金会资助科学技术(FCT)研究项目裁判:兴趣库/ 50022/2020。第一作者还持有博士学位授予FCT,格兰特数量UI / BD / 151030/2021。作者欣然承认资金支持。最后作者也感谢一些灵感来自项目状态——教育与培训自动化4.0在泰国,裁判:610154 - epp - 1 - 2019 - 1 - de - eppka2 cbhe - jp。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
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收到:2022年10月24日;接受:2023年1月11日;
发表:2023年2月13日。
编辑:
Alkinoos Athanasiou希腊塞萨洛尼基,亚里士多德大学审核:
Konstantinos Mitsopoulos希腊塞萨洛尼基,亚里士多德大学马科斯·g·Tsipouras西方大学马其顿,希腊
Vasilis g . Gkoutzamanis希腊塞萨洛尼基,亚里士多德大学
©2023罗德里格斯,德梅内塞斯和Restivo。这是一个开放分布式根据文章知识共享归属许可(CC)。使用、分发或复制在其他论坛是允许的,提供了原始作者(年代)和著作权人(s)认为,最初发表在这个期刊引用,按照公认的学术实践。没有使用、分发或复制是不符合这些条件的允许。
*函授:Jose Carlos罗德里格斯jose.c.rodrigues@gmail.com
__这些作者对这项工作同样做出了贡献,分享资深作者
专业:本文提交连接健康,部分的数字医疗科学前沿》杂志上雷竞技rebat