对手臂阻抗与上肢外骨架的不确定性意识自动评估
Samuel Tesfazgi1, Ronan Sangouard1, Satoshi Endo1
1Chair of Information-oriented Control (ITR), TUM School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Munich, Germany.
Frontiers in neurorobotics
|September 11, 2023
概括
个性化机器人驱动的神经康复需要准确的患者状态估计. 这项研究分析了上肢外骨的不确定性,以提高人类手臂阻抗估计的精度,以便更好地评估患者.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 神经康复疗法 神经康复疗法
- 生物力学 生物力学
背景情况:
- 个性化神经康复改善了患者的治疗结果.
- 准确的患者状态估计对于定制机器人驱动疗法至关重要.
- 可穿戴机器人通过关节级别的执行和传感提供了定量评估.
研究的目的:
- 分析上肢外骨中不确定性的来源.
- 量化这些不确定性对人类手臂阻抗估计的影响.
- 在基于机器人的神经康复中促进更精确的计算方法.
主要方法:
- 分析患者与外骨架之间的相互作用动态.
- 对影响阻抗估计的不确定性来源的量化.
- 专注于可穿戴机器人设备的关节级数据.
主要成果:
- 确定了上肢外骨与患者相互作用的关键不确定性来源.
- 量化了这些不确定性对人类手臂阻抗估计的影响.
- 证明了需要考虑临床评估中的不确定性.
结论:
- 解决外骨的不确定性对于可靠的患者状态估计至关重要.
- 这项工作减轻了与过度自信的阻抗估计相关的风险.
- 改进的估计准确性支持神经康复中更精确的计算方法.
