一个下肢康复机器人的自适应步行训练,基于人机交互力测量
Fuyang Yu1,2,3, Yu Liu3, Zhengxing Wu1,2
1School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.)
|June 24, 2024
概括
这项研究引入了一种自适应的下肢康复机器人,该机器人根据患者的力量调整训练,使用人机交互力测量,提高安全性和参与物理治疗.
科学领域:
- 康复工程 康复工程
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 生物力学 生物力学
背景情况:
- 目前的下肢康复机器人使用固定步行轨迹,忽视了患者的剩余肌肉力量.
- 这种限制可以减少患者的参与,并损害培训安全.
研究的目的:
- 开发一个具有自适应步态训练能力的下肢康复机器人.
- 通过人机交互力测量来增强患者参与和安全.
主要方法:
- 设计了一种具有主动和被动关节的新型下肢康复机器人系统.
- 整合了两台悬臂束力传感器,以测量人机交互力.
- 一个动态模型估计了被动腿部力量,从而实现了自适应步态调整算法.
主要成果:
- 开发的机器人系统成功测量了人机交互力.
- 适应式步态调节方法有效地响应了佩戴者的运动意图.
- 实验验证证了该系统在康复培训中的有效性.
结论:
- 拟议的自适应步行康复机器人增强了患者的参与和安全.
- 这项技术具有显著的潜力,可以提高下肢康复的质量.
- 未来的应用可能包括个性化和更有效的物理治疗方案.
