Запечатлевая движение,
Создавая истории

Экзоскелет нижних конечностей помогает человеческому телу переносить нагрузку и управлять движением, что открывает широкие перспективы применения в военных операциях, спасательных работах, реабилитационном лечении и других областях.

Для того чтобы адаптировать экзоскелет нижних конечностей к типичному сценарию подъема по лестнице, команда Вэйхай Чена из Школы автоматизации и электротехники Университета Бейханг предложила алгоритм адаптивной генерации шага для экзоскелета нижних конечностей при подъеме по лестнице, основанный на информации с глубинной камеры, с учетом восприятия лестницы на основе визуальных данных и метода генерации шага для подъема по лестнице.

В отличие от двуногих роботов, экзоскелеты нижних конечностей предназначены для помощи пациентам в ходьбе с естественным шагом. Для получения набора gait'ов для ходьбы по лестнице в качестве эталона команда использовала систему захвата движения NOKOV для сбора данных о ряде движений нижних конечностей здоровых людей, которые ходят по ровной поверхности и по лестнице.

Камера захвата движений фиксирует отражающие маркеры, прикрепленные к нижним конечностям, а система вычисляет 3D-пространственное положение каждого маркера. Программное обеспечение для анализа движений связывает каждый маркер с конкретным положением модели человеческого тела, чтобы сформировать полный сустав нижней конечности. В исследовании углы тазобедренного сустава и колена, полученные с помощью системы захвата движений, были выражены как походка нижних конечностей, и походка была отфильтрована и подогнана под ограничения, такие как максимальная скорость мотора и диапазон ключевых углов, а затем была выбрана оптимальная походка экзоскелета в различных сценах.

Для оценки эффективности методов генерации походки экзоскелета исследователи провели симуляцию генерации походки. Как показано на приведенной выше фигуре, жирная красная линия представляет собой подошву экзоскелета, черные и красные пунктирные линии — это шаги и подошва в процессе сбора эталонной походки, а тонкие синие и красные линии представляют собой соответственно эталонную траекторию и сгенерированную траекторию.

Можно отметить, что согласно траекториям, сгенерированным на основе эталонных значений и примененным к различным шагам, подошва находится в идеальном положении, а траектория конечной точки выглядит разумной, и сгенерированная последовательность углов тазобедренного сустава близка к эталонной последовательности здоровых людей. В то же время волонтеров попросили провести тест на ходьбу по лестнице высотой 80-155 мм, что подтвердило жизнеспособность метода адаптивной генерации лестничной походки.

Библиография:

Сяомин Джао, Вэй-Хай Чен, Бинг Ли, Синмин У и Цзяньхуа Ван, «Адаптивный метод генерации походки восхождения по лестнице на основе глубинной камеры для экзоскелета нижних конечностей», Обозрение научных инструментов 90, 125112 (2019)