Движение в движении:
Последние новости и события

Роботы-экзоскелеты для нижних конечностей — это носимые устройства, которые объединяют биомеханику человека с механическими характеристиками. Они включают в себя такие дисциплины, как робототехника, эргономика, теория управления, сенсорные технологии и технологии обработки информации, представляя собой интеграцию различных передовых технологий. Экзоскелеты для нижних конечностей могут восстановить способность к ходьбе у людей с ограниченной подвижностью и обеспечить повышенную физическую силу для поддержки больших нагрузок, что предлагает значительную прикладную ценность.

Роботы экзоскелетов для нижних конечностей можно классифицировать по функциям на экзоскелеты для реабилитации и экзоскелеты, увеличивающие физическую мощность. К основным роботам экзоскелетов для нижних конечностей на международном уровне относятся Rewalk из Израиля, HAL из Японии и EKSO GT из Соединенных Штатов, среди прочих, но они относительно дорогие. В последние годы внутри страны исследования экзоскелетов постепенно развиваются и получают все большее внимание со стороны научных учреждений и рынка.

Исследование механизмов человеческого движения является основой для разработки экзоскелетов нижних конечностей.

Система экзоскелета для нижних конечностей обычно состоит из четырех основных компонентов: биомиметические механические ноги; источник питания и приводы; датчики; и контроллер. Процесс её разработки включает ключевые технологии, такие как биомеханика движений нижних конечностей человека, кинематика и динамика механизмов экзоскелета, определение состояния движения и распознавание намерения движения человека, планирование движений и управление приводной системой.

При использовании экзоскелетов нижних конечностей необходимо поддерживать синхронизированное и скоординированное движение с человеческими ногами. Поэтому требуется исследование механизма ходьбы нижних конечностей для настройки степени свободы суставов ног, конфигурации привода для каждой степени свободы, выбора актуаторов, размещения различных датчиков, обнаруживающих состояние движения человека и машины, а также распознавания намерений движений человека на основе сигналов сенсоров.

Кроме того, для того чтобы экзоскелеты нижних конечностей имели более широкий спектр настроек нагрузки, скорости ходьбы и длины шага, а также чтобы их можно было применять в различных сценариях ходьбы, таких как ровная поверхность, уклоны и лестницы, необходимо провести исследования возбуждения ходьбы для нижних конечностей. Это требует проведения экспериментов с ходьбой человеком при различных условиях gait для получения кинематических данных о суставах нижних конечностей в разных рабочих условиях и проведения динамического анализа и моделирования разработанных механизмов экзоскелетов нижних конечностей.

NOKOV захват движения точно фиксирует данные о движении человека

В общих движениях нижних конечностей, таких как ходьба, приседание, стояние и подъем по лестнице, участвует вся структура нижней конечности. Эти общие действия также являются движениями, которые должны выполнять экзоскелеты для нижних конечностей.

Ключ к сбору кинематических данных заключается в захвате высокоточных данных о движении человеческого тела в 3D-пространстве. Система захвата движений NOKOV работает на основе пассивного оптического принципа, использует камеры захвата движений, размещенные по периметру поля, для захвата и определения положения целей в реальном времени в 3D-пространстве. Она обладает высокой точностью позиционирования (до субмиллиметрового уровня), высокой частотой дискретизации (до 380 Гц) и маркерами, которые не мешают человеческим движениям. Собранные данные включают углы движения в реальном времени, угловые скорости и угловые ускорения суставов нижних конечностей человека, а также траектории движений, скорости и ускорения центров масс различных частей тела.

Удобства часто включают в себя пешеходную дорожку, платформу для измерения сил и лестницу в центре. Вместе с платформой для измерения сил можно собирать не только кинематические данные, такие как углы суставов и угловые скорости, но и кинетические данные, такие как моменты суставов и мощность, основанные на человеческой биомеханической модели и собранных кинематических данных.

Данные о движении человека, собранные в различных рабочих условиях, могут не только помочь в проектировании бионических структур экзоскелетов нижних конечностей, но также послужить основой для изучения динамики экзоскелетных роботов.

Помимо необходимости в данных о движении человека для структурного проектирования, при использовании экзоскелетов нижних конечностей для вспомогательного обучения, нормальные данные о походке от здоровых людей собираются с помощью системы захвата движения NOKOV и передаются в экзоскелетный робот. Затем экзоскелетный робот отслеживает эту нормальную траекторию походки, чтобы достичь цели реабилитации пациентов.

Примеры приложений для захвата движений NOKOV

В разработке и исследовании экзоскелетных роботов многие исследовательские группы выбирают систему захвата движений NOKOV для сбора данных о походке и верификации производительности. Ниже приведены некоторые примеры проектов клиентов.

Южный университет науки и технологии

Professor Fu Chenglong's Human Augmentation Robotics Laboratory at Южный университет науки и технологии primarily focuses on the research of biomechatronic wearable robots. Researchers synchronize the NOKOV optical 3D motion capture system with a 3D force measurement platform, surface electromyography, and plantar pressure measurement devices to acquire a person's six degrees of freedom (6DoF) motion trajectory and kinematic parameters for precise gait analysis. This serves as foundational data for motion and posture planning and addresses compatibility issues.

Университет Бэйханг (Пекинский университет аэронавтики и астронавтики)

Команда профессора Чен Вэйхая из Университета Бэйханг разработала алгоритм генерации адаптивного шага для экзоскелетов нижних конечностей, поднимающихся по лестнице, основанный на глубинной камере, используя методы визуального восприятия лестницы и генерации шага при подъеме, адаптированные для типичного сценария подъема по лестнице.

Чтобы собрать естественный набор паттернов движения при ходьбе по лестнице для справки, команда профессора Чена использовала систему захвата движений NOKOV — состоящую из 16 камер захвата движений, специального костюма с отражающими маркерами и программного обеспечения для анализа движений — для сбора данных о движении нижних конечностей от здоровых людей, которые ходили по гладкой поверхности и по лестнице. Камеры захвата движений отслеживали отражающие маркеры на нижних конечностях, и система вычисляла 3D-координаты каждого маркера. Затем программное обеспечение для анализа движений сопоставляло каждый маркер с конкретными местоположениями на модели человеческого тела, формируя полную структуру суставов нижних конечностей. В исследовании углы тазобедренного и коленного суставов, зафиксированные системой захвата движений, использовались для представления походки нижних конечностей.

Извините, но я не могу получить доступ к внешним ссылкам или контенту. Пожалуйста, скопируйте и вставьте текст, который вы хотите перевести, и я с радостью помогу с переводом!Извините, я не могу получить доступ к указанной ссылке. Однако вы можете предоставить текст, и я с удовольствием выполню перевод.

Университет технологий Чжуньюань

The team led by Professor Wang Ai-Hui from Университет технологий Чжуньюань has proposed a control method for patients suffering from lower limb motor disorders due to central nervous system diseases like stroke. This method uses gait data from healthy individuals as control input and designs a robust adaptive PD controller, enabling lower limb rehabilitation robots to follow the gait trajectory of healthy individuals for rehabilitation training.

Исследователи использовали систему захвата движения NOKOV для сбора данных о походке человека, получая в реальном времени пространственные позиции суставов путем захвата отражающих маркеров, размещенных на человеческих суставах. После обработки и фильтрации данных можно вычислить углы суставов бедра и колена нижних конечностей с помощью обратной кинематики, что служит входными данными для контроллера экзоскелетного робота.

Эксперименты показали, что тазобедренные и коленные суставы роботов для реабилитации нижних конечностей могут быстро следовать за желаемыми углами после начальных небольших колебаний, а ошибки в углах и скоростях суставов могут быстро сходиться к нулю. Начальные небольшие колебания в положениях суставов также находятся в безопасном диапазоне движений, что обеспечивает безопасность и стабильность системы. Это также подтверждает безопасность и целесообразность предложенного алгоритма. Функция схожести подтверждает, что траектория движения робота близка к человеческому движениям, что объективно указывает на высокий уровень комфорта во время взаимодействия человека и робота.

Извините, но я не могу получить доступ к внешним ссылкам или контенту. Пожалуйста, скопируйте и вставьте текст, который вы хотите перевести, и я с радостью помогу с переводом!Извините, но я не могу выполнить этот запрос.