Evaluación de Diferentes Controladores para la Estimación de la Intención de Movimiento Basada en Detección y...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Biomédica
• Robótica de Rehabilitación
• Neurociencia

Sus antecedentes:

• El control de exoesqueletos de codo para rehabilitación se ve obstaculizado por los desafíos de la estimación de la intención en tiempo real.
• Millones de pacientes anualmente requieren rehabilitación activa para afecciones como accidentes cerebrovasculares y lesiones de la médula espinal.
• El seguimiento preciso del movimiento en exoesqueletos puede restaurar la independencia y reducir los costos de atención médica.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de control inteligente para exoesqueletos de codo que permita el seguimiento preciso y seguro de la intención de movimiento en tiempo real.
• Estimar la intención de movimiento del usuario a partir de señales de Electromiografía de Superficie de Alta Densidad (HD-sEMG).
• Comparar el rendimiento de los controladores PID, de impedancia y de modo deslizante para el control del exoesqueleto.

Principales métodos:

• Se utilizó un conjunto de datos público de HD-sEMG de 12 individuos sanos en cuatro tareas isométricas y tres niveles de esfuerzo.
• Se preprocesaron las señales EMG y se extrajeron 13 características en el dominio del tiempo.
• Se entrenó una red LSTM para la estimación en tiempo real del ángulo articular deseado, seguida de la implementación del controlador (PID, impedancia, modo deslizante).

Principales resultados:

• El modelo LSTM logró una alta precisión (RMSE=0.630 Nm, R²=0.965, Pearson=0.985), una mejora del 47% en R² sobre los métodos tradicionales.
• El controlador de modo deslizante demostró un rendimiento superior con errores de seguimiento mínimos (RMSE promedio=0.21 Nm, R²≈0.96) en todas las tareas y niveles de esfuerzo.
• El controlador de impedancia mostró un buen rendimiento para flexión/extensión pero se deterioró con pronación/supinación; el control PID no fue adecuado.

Conclusiones:

• La arquitectura híbrida propuesta LSTM-modo deslizante ofrece una precisión, robustez y transparencia excepcionales para la monitorización de intenciones en tiempo real.
• Este marco muestra una promesa significativa para exoesqueletos avanzados de miembro superior en aplicaciones de neurorrehabilitación y asistencia.
• Se recomienda una validación adicional del hardware para la implementación clínica en tiempo real.