ARISE控制了一个不确定的下肢混合外骨架

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
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术

背景情况:

• 神经系统疾病 (NCs) 导致久坐不动的生活方式,增加糖尿病,肥胖和心血管疾病的风险.
• 像功能电刺激 (FES) 这样的当前解决方案有局限性,包括患者快速疲劳.
• 需要先进的治疗系统来改善NC患者的身体活动和生活质量.

研究的目的:

• 开发一种新的,强大的,适应性的控制结构,用于混合式外骨系统.
• 通过整合机器人辅助来增强功能电刺激 (FES) 基础的疗法.
• 解决目前FES系统的局限性,改善神经疾病的康复结果.

主要方法:

• 开发了一种混合式外骨系统,将功能电刺激 (FES) 和机器人技术结合起来.
• 最近开发的ARISE控制方法被修改并用于混合外骨架.
• 神经网络被整合到控制规律中,以学习和适应动态模型的不确定性.
• 基于Lyapunov的稳定性分析进行,以严格评估控制系统的性能.

主要成果:

• 该研究成功开发并实施了一种新的,强大的,适应性的控制结构,用于混合外骨架.
• 神经网络的集成使系统能够学习并弥补动态模型的不确定性.
• 经过修改的ARISE控制方法在混合外骨系统中表现出有效的性能.
• 基于Lyapunov的稳定性分析证实了开发的控制系统的稳定性和可靠性.

结论:

• 开发的带有自适应控制系统的混合外骨架为改善神经疾病患者身体活动提供了有前途的解决方案.
• 这种新的方法通过减轻患者的疲劳和适应个体需求来增强基于FES的疗法.
• 神经网络和先进的控制策略的整合代表了神经康复机器人的重大进步.