Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Ouderen en gehandicapten kunnen aanzienlijke moeilijkheden ervaren wanneer ze een elektrische rolstoel besturen, vooral indien ze niet beschikken over de fijne stuurcapaciteiten die vereist zijn om alledaagse manoeuvres uit te voeren, zoals het vermijden van obstakels, het aanmeren aan tafels of het rijden door een deuropening. Om deze mensen te helpen, hebben verscheidene onderzoeksgroepen aanpakken ontwikkeld waarin een standaard elektrische rolstoel wordt uitgerust met afstandssensoren en een intelligent besturingssysteem (een computer). Het besturingssysteem combineert de sensorinformatie met de inputsignalen van de rolstoelgebruiker om assistentie te verlenen aan de gebruiker bij het navigeren. In een dergelijk scenario wordt de controle over de rolstoel dus gedeeld tussen de gebruiker en het intelligent besturingssysteem. De huidige aanpakken hebben echter een aantal gebreken. De twee belangrijkste zijn: (1) de gebruiker moet de modus van assistentie (bv. obstakelvermijding of aanmeren aan een tafel) vaak manueel selecteren, en (2) deze aanpakken incorporeren nauwelijks enige aanpasbaarheid aan de gebruiker, hoewel elke gebruiker een andere handicap heeft en dus andere noden. Het doel van dit onderzoek is een aanpak voor het gestelde probleem te ontwikkelen waarbij de gebruiker centraler staat dan bij de huidige aanpakken. Om gepaste assistentie te kunnen leveren, zou het besturingssysteem eigenlijk een goed idee moeten hebben van wat de gebruiker wil in een bepaalde situatie, of m.a.w. van wat zijn of haar intentie op dat moment is. Vermits de gebruikers in de doelgroep van dit onderzoek slechts beperkte mogelijkheden hebben om hun intentie expliciet aan te geven, valt het te verkiezen dat het besturingssysteem de intentie impliciet afleidt of schat, op basis van gebruikerssignalen en sensorinformatie. Bovendien is aanpasbaarheid van het systeem aan de gebruiker vereist, aangezien elke gebruiker een andere handicap heeft. Daarom presenteert deze dissertatie een nieuw raamwerk voor een aanpasbare schatting van de gebruikersintentie. De aanpasbaarheid wordt hierbij bekomen door het in rekening brengen van de kenmerkende eigenschappen van de gebruiker m.b.t. het besturen van een rolstoel. Een impliciet gepersonaliseerd gebruikersmodel werd hiervoor geïntroduceerd. Het impliciete model kan afgesteld en gepersonaliseerd worden met behulp van data die informatie bevatten over de vaardigheden van de specifieke gebruiker, betreffende het rolstoelrijden . Dit is een van de sterke punten van deze aanpak. Eens de intentie geschat is, moet er gepaste bijstand voor het navigeren verschaft worden aan de gebruiker. Om dat te bereiken werd er een gedragsgebaseerd raamwerk gebruikt. Experimenten, zowel in simulatie als op een reëel testplatform, demonstreren de voorgestelde aanpak. Elderly and disabled people can experience considerable difficulties when driving an electrical wheelchair, especially if they do not possess the fine steering capacities that are required to perform 'common' manoeuvres, like avoiding obstacles, docking at tables or driving through doorways. In order to help these people, several research groups have developed approaches in which a standard electrical wheelchair is equipped with an intelligent controller and distance sensors. The controller combines the sensor information with the wheelchair user's input signal, in order to provide navigational assistance to the user. In this scenario, control over the wheelchair is shared between the user and the intelligent controller. The current approaches suffer, however, from a number of deficiencies. The two main ones are: (1) the user often has to select the kind of assistance mode (e.g. obstacle avoidance or table docking) manually, which can be difficult for certain users, and (2) hardly any adaptability to the personal needs of the user is incorporated, although every user has a different handicap and different problems. The goal of this research work is to devise a more user-centered approach towards the problem. In order to deliver proper assistance, the controller should have a good idea of what the user wants in a particular situation, or in other words what his/her intention is at that moment. Since the target group of users in this research have limited abilities to indicate this intention explicitly, an estimation of the intention by the controller, based on the user signals and on sensor information, is preferable. Moreover, since every user has a different handicap, adaptability of the system to the user is required. Therefore, this dissertation presents a novel framework for adaptable user intention estimation. The adaptability is achieved by incorporating (steering) characteristics of the user. An implicit personalized user model was introduced for that purpose. The implicit model can be tuned and personalized with data that contain information about the driving skills of a specific wheelchair user, which constitutes one of the strengths of this approach. Once the intention has been estimated, appropriate navigational assistance has to be provided to the user. In order to do so, a behaviour based framework was used. Experiments, both in simulation and on a real test platform demonstrate the proposed approach. Ouderen en gehandicapten hebben vaak te lijden van een beperkte mobiliteit, waardoor ze aangewezen zijn op een elektrische rolstoel. Het probleem van een aantal van deze mensen is echter dat hun handicap van die aard is dat ze niet meer de stuurcapaciteiten hebben die vereist zijn om met die rolstoel alledaagse manoeuvres uit te voeren, waaronder het vermijden van obstakels of het aanmeren aan een tafel. Bovendien kunnen er onveilige situaties ontstaan, zoals botsingen met obstakels of andere personen. Met het oog op een oplossing voor dit probleem, volgt dit doctoraat een aanpak waarbij de rolstoel zelf ook van een zekere "intelligentie" wordt voorzien. Concreet betekent dit dat de elektrische rolstoel wordt uitgerust met afstandssensoren en een intelligent besturingssysteem (een computer). Het besturingssysteem gebruikt de informatie van de sensoren om, indien nodig, het inputsignaal van de rolstoelgebruiker te corrigeren naar een veilig signaal. Er bestaan reeds een aantal projecten aangaande intelligente rolstoelen, maar deze hebben een aantal gebreken. De twee belangrijkste zijn: (1) de gebruiker moet de modus van assistentie vaak manueel selecteren, wat zeer moeilijk kan zijn voor de gebruikers in onze doelgroep, en (2) deze aanpakken incorporeren nauwelijks enige aanpasbaarheid aan de gebruiker, hoewel elke gebruiker een andere handicap heeft en dus andere noden. Het doel van dit doctoraat is om voor deze gebreken een oplossing te zoeken. Twee belangrijke aspecten in dat kader zijn: *Schatting van de gebruikersintentie: om de correcte assistentie te kunnen leveren, zou het besturingssysteem eigenlijk een goed idee moeten hebben van wat de gebruiker wil in een bepaalde situatie. Vermits de gebruikers in onze doelgroep slechts beperkte mogelijkheden hebben om hun intentie manueel aan te geven, valt het te verkiezen dat het besturingssysteem de intentie zelf schat op basis van gebruikerssignalen en sensorinformatie. *Aanpasbaarheid aan de gebruiker: elke gebruiker heeft een andere handicap en andere noden. Wanneer het systeem niet gepersonaliseerd is, kan foute assistentie zelfs leiden tot verslechtering van het rijgedrag en frustratie. Daarom presenteert dit doctoraat een nieuw raamwerk voor een aanpasbare schatting van de gebruikersintentie. De aanpasbaarheid wordt bekomen door de kenmerkende eigenschappen van de gebruiker m.b.t. het besturen van een rolstoel, in rekening te brengen. Een impliciet gepersonaliseerd gebruikersmodel werd daarvoor geïntroduceerd. "Impliciet" staat voor het feit dat de parameters in het model geen vaste fysische betekenis hebben, maar geleerd worden op basis van voorbeelden, zoals bv. bij neurale netwerken. Het cruciale punt is hier om gepaste voorbeelden te verzamelen aangaande de rijvaardigheden van een specifieke gebruiker. Een procedure hiervoor werd in dit doctoraat uitgewerkt. Eens de intentie geschat is, moet er gepaste bijstand voor het navigeren verschaft worden aan de gebruiker. Om dat te bereiken werd een gedragsgebaseerde structuur aangewend, die gecombineerd werd met het impliciete model. Experimenten, zowel in simulatie als op een reëel testplatform, valideren de voorgestelde aanpak.

681.3*I29 <043> --- Academic collection --- 621 --- Robotics: manipulators; propelling mechanisms; sensors (Artificial intelli- gence)--Dissertaties --- Mechanical engineering in general. Nuclear technology. Electrical engineering. Machinery --- Theses --- 621 Mechanical engineering in general. Nuclear technology. Electrical engineering. Machinery --- 681.3*I29 <043> Robotics: manipulators; propelling mechanisms; sensors (Artificial intelli- gence)--Dissertaties