基于GPE的机器人部外骨架肌肉支持算法的临床试验:试点研究

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 生物力学 生物力学
• 康复工程 康复工程 康复工程

背景情况:

• 人口老龄化面临着体力活动减少和与年龄相关的疾病增加.
• 可穿戴机器人,特别是外骨机器人,对于改善步态至关重要.
• 准确的步态周期理解对于有效的外骨控制至关重要,但非线性轨迹带来了挑战.

研究的目的:

• 使用机器人部外骨架 (RHE) 与肌肉支持系统集成的增强步行阶段估计 (GPE) 算法.
• 用基于GPE的肌肉支持算法来评估步行康复训练的有效性.
• 评估算法的适用性在不同的初始步态性能水平.

主要方法:

• 使用机器人部外骨架 (RHE) 来实现增强的步态阶段估计 (GPE) 算法.
• 集成了GPE算法与肌肉支持系统.
• 将参与者分为两组 (A组和B组) 基于初步步行表现进行比较分析.

主要成果:

• 在10米步行测试 (10MWT) 中,步行时间减少了5% (A组) 和27% (B组).
• 在6分钟步行测试 (6MinWT) 中,步行距离增加了~1% (A组) 和~14% (B组).
• 具有较低初步步行表现的B组表现出更高的改善率,证实了算法的有效性.

结论:

• 与肌肉支持系统集成的增强GPE算法在步行康复中显示出显著的适用性.
• 该算法为初始步行性能较低的个体提供了更大的好处.
• 这种方法有望通过先进的可穿戴机器人来改善移动性和预防与年龄相关的疾病.