一个康复机器人控制框架,适应培训任务和机器人辅助
Jiajun Xu1, Kaizhen Huang1, Tianyi Zhang1
1College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China.
Frontiers in bioengineering and biotechnology
|October 18, 2023
概括
本研究引入了机器人辅助康复的自适应控制框架. 它优化了基于患者表现的机器人辅助和任务难度,通过电肌图信号测量,以实现更有效的运动恢复.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复科学 康复科学 康复科学
背景情况:
- 机器人辅助康复显示了改善受损患者运动功能的前景.
- 当前的控制策略经常与严重的运动残疾作斗争,并适应性能改进.
- 现有的方法可能无法最佳地刺激患者的潜力或适应任务难度.
研究的目的:
- 为机器人辅助康复提出一种新的控制框架.
- 根据患者的表现,同时调整培训任务和机器人辅助.
- 通过适应性干预来增强患者参与度和运动恢复.
主要方法:
- 开发了一种轨迹变形算法,用于顺,符合机器人运动,响应物理人机交互 (pHRI).
- 实现了辅助按需 (ANN) 控制器,并进行反增益修改.
- 利用电肌图 (EMG) 信号来估计患者的表现,并调整控制参数.
- 验证了下肢康复机器人的框架.
主要成果:
- 拟议的控制框架有效地适应了任务难度和机器人协助水平.
- 通过EMG估计的患者表现指导了培训任务和协助的调整.
- 该系统在康复任务期间证明了有效的受试者适应.
- 实验验证证证实了该框架的有效性.
结论:
- 开发的控制框架为机器人辅助康复提供了最佳的方法.
- 基于实时绩效的任务和协助的适应性调整提高了康复的效率.
- 这种方法有可能为患有不同障碍的患者提供更个性化和更有效的运动恢复.
