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Updated: May 4, 2026
11:16
Engineering Platform and Experimental Protocol for Design and Evaluation of a Neurally-controlled Powered Transfemoral Prosthesis
Published on: July 22, 2014
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Personalización de la asistencia del exoesqueleto mientras camina en el mundo real
Patrick Slade1,2, Mykel J Kochenderfer3, Scott L Delp1,2
1Department of Mechanical Engineering, Stanford University, Stanford, CA, USA.
Nature
|October 12, 2022
Resumen
Optimizar la asistencia personalizada al exoesqueleto al aire libre usando sensores portátiles es más rápido y tan efectivo como los métodos de laboratorio. Este enfoque mejora la velocidad al caminar y reduce el consumo de energía durante el movimiento naturalista.
Área de la Ciencia:
- Biomecánica
- La robótica
- Interacción hombre-ordenador
Sus antecedentes:
- La asistencia personalizada del exoesqueleto mejora significativamente la velocidad al caminar y el ahorro de energía.
- Los métodos actuales de optimización requieren largas pruebas de laboratorio en condiciones no naturales.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar y validar un método rápido y real para optimizar la asistencia personalizada del exoesqueleto del tobillo.
- Demostrar que la optimización al aire libre utilizando sensores portátiles es efectiva y más rápida que los enfoques tradicionales de laboratorio.
Principales métodos:
- Diseñó un exoesqueleto de tobillo portátil basado en conocimientos de laboratorio.
- Desarrolló un método de optimización al aire libre basado en datos utilizando sensores portátiles y datos de caminata naturalistas.
- Datos recogidos durante caminatas cortas a velocidades variables en un entorno público.
Principales resultados:
- La optimización al aire libre fue igual de efectiva que los métodos de laboratorio, pero identificó los parámetros óptimos cuatro veces más rápido.
- La asistencia optimizada al aire libre aumentó la velocidad de caminata auto seleccionada en un 9% y redujo la energía del viaje en un 17%.
- La asistencia optimizada redujo el consumo de energía metabólica en un 23% durante la caminata en cinta a 1,5 m/s.
Conclusiones:
- La optimización del exoesqueleto se puede realizar de manera rápida y efectiva en condiciones reales.
- Los sensores portátiles y los métodos basados en datos permiten una personalización eficiente de los dispositivos de asistencia.
- Los datos de movimiento humano son clave para mejorar el rendimiento con dispositivos de asistencia personalizados.
