基于sEMG的适应性合作多模式控制软肘外骨架使用神经网络补偿

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 康复工程 康复工程
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 软康复外骨架旨在恢复患者的运动功能.
• 在优化人机交互和为这些设备提供个性化培训方面存在挑战.

研究的目的:

• 提出软肘康复外骨架,用于残疾患者的多模式训练.
• 为加强合作培训和患者安全制定适应性控制策略.

主要方法:

• 制定了一种适应性合作的退步入境控制战略.
• 该策略集成了基于表面电肌图 (sEMG) 的联合扭矩估计和神经网络补偿.
• 控制方案支持四种不同的康复培训模式.

主要成果:

• 用健康和的受试者进行的实验研究表明,有效的轨迹跟踪具有较低的误差 (平均值). RMSE 3.18°,峰值误差为 5.68°). 这是一个很大的问题.
• 积极合作水平是可调的,从4.51°/Nm到10.99°/Nm不等.
• 与健康受试者相比,的受试者表现出更高的努力得分和更低的平滑性/稳定性得分,这表明个性化训练的有效性.

结论:

• 拟议的控制策略显著改善了软外骨架的位置控制性能.
• 该系统有效地满足不同程度半患者和康复目标的不同培训需求.