基于EMG手势分类和MPC驱动的外骨架的逐步康复

科学领域:

• 神经科学和生物医学工程
• 康复机器人 康复机器人
• 辅助技术 辅助技术 辅助技术

背景情况:

• 脑卒中是长期运动残疾的主要原因,影响全球数百万人.
• 身体康复对于在中风后恢复行动能力至关重要.
• 现有的康复方法可能缺乏强度,重复性或适应性.

研究的目的:

• 设计和开发一个机器人手外骨架,用于中风后的运动康复.
• 创建一个适应性控制系统,以响应患者的努力和疲劳.
• 为了提高手部康复治疗的有效性和个性化.

主要方法:

• 从前臂肌肉获取电肌图 (EMG) 信号.
• 对于五种不同的手势,自动估计运动意图.
• 开发一种预测自适应控制算法,用于管理三级肌肉疲劳.
• 基于EMG的意图检测与外骨激活的整合.

主要成果:

• 机器人外骨成功地解释了EMG信号以推断运动意图.
• 适应性控制系统有效地弥补了运动期间不同程度的肌肉疲劳.
• 该系统在康复治疗期间提供重复,强烈和个性化的协助.

结论:

• 设计的机器人手外骨架为支持中风康复提供了一个有希望的方法.
• 基于EMG的意图检测和自适应控制增强了治疗援助.
• 这项技术有可能改善中风幸存者的功能恢复和生活质量.