基于库普曼模型的功能电刺激的预测控制,用于脚扭转和脚扭转辅助

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经康复疗法 神经康复疗法
• 控制系统 控制系统

背景情况:

• 肌功能和脚部异常运动往往是神经疾病的结果.
• 功能电刺激 (FES) 是一种恢复肌肉功能和步态的潜在方法.
• 控制复杂的非线性生物系统 (如脚运动) 的FES存在重大挑战.

研究的目的:

• 开发和验证基于FES的脚辅助的新型控制策略.
• 利用库普曼运算理论 (KOT) 实现非线性肌肉动态的线性化,以改善控制.
• 实施实时,数据驱动的模型预测控制 (MPC) 方案,用于精确的FES控制.

主要方法:

• 采用KOT框架来建模脚运动的非线性动态.
• 一个线性状态空间模型是由KOT框架用于控制设计的.
• 使用实时FES控制的线性化动态制定了一个MPC方案.
• 对健康参与者和患有多发性硬化症的个人进行了模拟和实验试验.

主要成果:

• 基于KOT的MPC方法准确预测了FES诱导的脚运动,包括非线性肌肉动态.
• 控制策略在模拟和实验中证明了实时可行性,精度和适应性.
• 实现了有效的FES驱动的双足 flexors和背部 flexors (前腹) 的控制.

结论:

• 基于KOT的MPC方法为基于FES的步行辅助提供了一种可行和有效的方法.
• 这种控制策略显示了个性化FES应用程序的潜力,以帮助步行障碍的人.
• 该研究强调了KOT和MPC结合用于先进神经康复技术的有效性.