A common denominator for most therapy treatments for children who suffer from an anxiety disorder is daily practice routines to learn techniques needed to overcome anxiety. However, applying those techniques while experiencing anxiety can be highly challenging. This paper presents the design, implementation, and pilot study of a tactile hand-held pocket robot AffectaPocket, designed to work alongside therapy as a focus object to facilitate coping during an anxiety attack. The robot does not require daily practice to be used, has a small form factor, and has been designed for children 7 to 12 years old. The pocket robot works by sensing when it is being held and attempts to shift the child's focus by presenting them with a simple three-note rhythm-matching game. We conducted a pilot study of the pocket robot involving four children aged 7 to 10 years, and then a main study with 18 children aged 6 to 8 years; neither study involved children with anxiety. Both studies aimed to assess the reliability of the robot's sensor configuration, its design, and the effectiveness of the user tutorial. The results indicate that the morphology and sensor setup performed adequately and the tutorial process enabled the children to use the robot with little practice. This work demonstrates that the presented pocket robot could represent a step toward developing low-cost accessible technologies to help children suffering from anxiety disorders.


翻译:针对患有焦虑症儿童的大多数治疗方案都有一个共同点:需要通过日常练习来掌握克服焦虑所需的技巧。然而,在经历焦虑时应用这些技巧可能极具挑战性。本文介绍了触觉手持式口袋机器人AffectaPocket的设计、实施与初步研究。该机器人旨在作为辅助治疗工具,在焦虑发作时作为焦点物体帮助儿童应对情绪。该机器人无需日常练习即可使用,具有小巧的外形,专为7至12岁儿童设计。其工作原理是通过感应被握持状态,引导儿童进行简单的三音符节奏匹配游戏,从而转移其注意力。我们首先对4名7至10岁儿童开展了初步研究,随后对18名6至8岁儿童进行了主体研究(两项研究均未纳入焦虑症患儿)。研究旨在评估机器人传感器配置的可靠性、设计合理性及用户引导教程的有效性。结果表明,机器人的形态结构与传感器设置表现良好,引导教程能使儿童在少量练习后即可操作设备。本研究表明,所提出的口袋机器人为开发低成本、易获取的辅助技术以帮助焦虑症儿童迈出了探索性的一步。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器人(英语:Robot)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗,机器猫等)。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议,有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中,机器人指能自动运行任务的人造机器设备,用以取代或协助人类工作,一般会是机电设备,由计算机程序或是电子电路控制。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年10月20日
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
Arxiv
13+阅读 · 2022年3月10日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员