使用虚拟生物机械模型和在线度适应,对肩部康复机器人进行必要的辅助控制

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
• 生物力学 生物力学

背景情况:

• 机器人系统越来越多地用于身体康复.
• 适应性控制对于个性化和有效的康复至关重要.
• 目前的系统可能缺乏对用户努力的动态调整.

研究的目的:

• 为肩部康复机器人开发适应性辅助 (AAN) 控制框架.
• 集成一个虚拟生物机械肩部机器人模型 (VBSRM) 进行准确的扭矩估计.
• 实施一个在线刚度适应模块,用于动态支调整.

主要方法:

• 使用VBSRM校准到用户人体测量来估计关节扭矩.
• 实现了基于用户交互力动态更新的辅助系数β (t).
• 采用基于梯度的在线硬度学习机制,根据错误和力调整关节硬度.
• 对十名健康受试者进行了实验,他们执行了一项日常生活活动 (ADL) 任务.

主要成果:

• 在ADL任务中证明了改进的扭矩配置和有效的刚性调制.
• 在主动和被动康复模式中展示了减少的轨迹跟踪错误.
• 验证了系统根据用户的努力动态调整支持水平的能力.
• 通过双重适应,确认了康复培训的加强个性化.

结论:

• 拟议的AAN控制框架与VBSRM和在线度适应提供了针对患者的具体康复.
• 该系统提供响应性和安全的协助,促进用户积极参与.
• 这种方法在神经康复和中风后治疗方面具有重大潜力.