老年人的数量越来越多,对医疗保健以及特别是康复医疗保健令人担忧。辅助技术和辅助机器人特别可能有助于改善这一过程。我们开发一个能够向患者展示康复锻炼的机器人教练,观看患者进行练习并给予他的反馈,以提高他的表现并鼓励他。该系统的HRI基于我们的研究与康复治疗师和目标人群的团队。系统依赖于人类运动分析。我们开发了一种学习概率表达的方法,从专家演示中学习理想运动。使用使用Microsoft Kinect V2捕获的位置和取向特征采用高斯混合模型。为了评估患者的动作,我们提出了一个时间的多级分析,暂时和空间上识别并解释了身体部位误差。该分析与分类算法相结合允许机器人提供教练建议,以使患者提高他的运动。三次康复演习的评价表明了提出的学习和评估Kinaesthetic运动的方法。
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