Нижние экзоскелетные роботы для нижних конечностей - это носимые устройства, которые интегрируют биомеханику человека с механическими характеристиками. Они включают в себя дисциплины, такие как робототехника, эргономика, теория управления, технология сенсоров и технология обработки информации, представляя собой интеграцию различных передовых технологий. Нижние экзоскелеты могут восстановить способность ходьбы у людей с нарушениями подвижности и обеспечить улучшенную физическую силу для поддержки более крупных нагрузок, предлагая значительную прикладную ценность.

Нижние экзоскелетные роботы для нижних конечностей могут быть классифицированы по функции на реабилитационные экзоскелеты и усиливающие силу экзоскелеты. Основные нижние экзоскелетные роботы за рубежом включают в себя Rewalk из Израиля, HAL из Японии и EKSO GT из Соединенных Штатов, среди прочих, но они относительно дорогие. В последние годы отечественные исследования по экзоскелетам постепенно развиваются и получают больше внимания со стороны научных исследовательских учреждений и рынка.

Исследование механизма движения человека является основой для развития экзоскелетов для нижних конечностей.

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

При использовании экзоскелетов нижних конечностей необходимо поддерживать синхронизированное и согласованное движение с человеческими ногами. Поэтому требуется исследование механизма ходьбы нижних конечностей для настройки степени свободы суставов ног, конфигурации привода для каждой степени свободы, выбора приводов, размещения различных датчиков, обнаруживающих состояние движения человека и машины, и распознавания намерения человеческого движения на основе сигналов датчиков.

Более того, чтобы позволить экзоскелетам нижних конечностей иметь более широкий диапазон настроек для нагрузки, скорости ходьбы и длины шага и быть применимыми в различных сценариях ходьбы, таких как ровный пол, наклоны и лестницы, необходимо провести исследование ходьбы для нижних конечностей. Это требует проведения экспериментов по ходьбе человека при различных условиях хода для получения кинематических данных для суставов нижних конечностей в различных рабочих условиях и выполнения динамического анализа и моделирования разработанных механизмов экзоскелета нижних конечностей.

Система захвата движения NOKOV точно записывает данные о движении человека.

В обычных движениях нижних конечностей, таких как ходьба, приседания, стояние и подъем по лестнице, задействована вся структура нижних конечностей. Эти обычные действия также являются движениями, которые должны выполнять экзоскелетные роботы для нижних конечностей.

Ключевым моментом для сбора кинематических данных является захват высокоточных данных о движении человеческого тела в трехмерном пространстве. Система захвата движения NOKOV работает на пассивном оптическом принципе, используя камеры захвата движения, расположенные вокруг поля для захвата и локализации позиции целей в реальном времени в трехмерном пространстве. Она обладает высокой точностью позиционирования (на уровне субмиллиметра), высокой частотой дискретизации (до 380 Гц) и маркерами, которые не вмешиваются в движение человека. Собранные данные включают в себя углы реального движения, угловые скорости и угловые ускорения суставов нижних конечностей человека, а также траектории движения, скорости и ускорения центров масс различных частей тела.

Оборудование часто включает проход, платформу для измерения силы и лестницу по центру. Вместе с платформой для измерения силы можно собирать не только кинематические данные, такие как углы суставов и угловые скорости, но и кинетические данные, такие как моменты суставов и мощность на основе биомеханической модели человека и собранных кинематических данных.

Собранные данные о движении человека в различных рабочих условиях могут не только направлять проектирование бионических структур экзоскелетов нижних конечностей, но и служить основой для изучения динамики экзоскелетных роботов.

Помимо необходимости человеческих данных о движении в структурном проектировании, при использовании экзоскелетов для ассистентного тренировочного процесса с нижними конечностями собираются данные о нормальной походке от здоровых людей с использованием системы захвата движения NOKOV и передаются роботу-экзоскелету. Робот-экзоскелет затем отслеживает эту траекторию нормальной походки для достижения цели реабилитации пациентов.

Примеры применения системы захвата движения NOKOV

В разработке и исследованиях экзоскелетных роботов многие научные группы выбирают систему захвата движения NOKOV для сбора данных о походке и проверки производительности. Ниже приведены некоторые клиентские кейс-стади.

Южный университет науки и технологий

Лаборатория человеческого усиления и робототехники профессора Фу Чэнлуня в Южном университете науки и технологий в основном фокусируется на исследованиях биомехатронных носимых роботов. Исследователи синхронизируют оптическую 3D систему захвата движения NOKOV с 3D платформой измерения силы, поверхностной электромиографией и устройствами измерения давления на подошве для получения траектории движения и кинематических параметров человека по шести степеням свободы (6DoF) для точного анализа походки. Это служит основополагающим данным для планирования движения и позы, а также решения проблем совместимости.

Бейханская университет (Университет Аэронавтики и Астронавтики Пекина)

Команда профессора Чэнь Вэйхай из университета Бейхан разработала алгоритм адаптивной генерации походки для нижних конечностей экзоскелетов при подъеме по лестнице на основе глубинной камеры, используя методы визуального восприятия лестницы и генерации походки при подъеме по лестнице, разработанные для типичного сценария подъема по лестнице.

Для сбора естественного набора шаблонов походки при подъеме по лестнице в качестве эталона команда профессора Чэня использовала систему захвата движения NOKOV, включающую 16 камер захвата движения, костюм с отражающими маркерами и программное обеспечение анализа движения, для сбора серии данных о движениях нижних конечностей у здоровых людей, ходящих по ровной поверхности и по лестнице. Камеры захвата движения отслеживали отражающие маркеры на нижних конечностях, и система рассчитывала трехмерные координаты каждого маркера. Затем программное обеспечение анализа движения сопоставляло каждый маркер с конкретными местами на модели человеческого тела, формируя полную структуру суставов нижних конечностей. В рамках исследования углы суставов бедра и колена, зафиксированные системой захвата движения, использовались для представления походки нижних конечностей.

Оригинальная текстовая ссылкаhttps://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/1.5109741

Технологический университет Центральной равнины

Команда под руководством профессора Ван Ай-Хуя из Университета Технологий Цзуньюань предложила метод управления для пациентов, страдающих нарушениями двигательных функций нижних конечностей из-за заболеваний центральной нервной системы, таких как инсульт. Данный метод использует данные походки здоровых людей в качестве управляющего входа и разрабатывает надежный адаптивный контроллер PD, позволяющий роботам для реабилитации нижних конечностей следовать траектории походки здоровых людей для тренировки реабилитации.

Исследователи использовали систему захвата движения NOKOV для сбора данных о ходьбе человека, получая в реальном времени пространственные координаты суставов, захватывая отражающие маркеры, размещенные на суставах человека. После подгонки и фильтрации данных углы суставов бедра и коленных суставов нижней конечности могут быть рассчитаны с помощью обратной кинематики, служащей в качестве входных данных для контроллера экзоскелета-робота.

Эксперименты показали, что тазобедренные и коленные суставы роботов по восстановлению нижних конечностей могут быстро следовать желаемым углам после начальных незначительных колебаний, а ошибки в углах и скоростях суставов могут быстро сойтись к нулю. Начальные небольшие колебания в положении суставов также находятся в пределах безопасного диапазона суставного движения, обеспечивая безопасность и стабильность системы. Это также подтверждает безопасность и целесообразность предложенного алгоритма. Функция сходства подтверждает, что траектория движения робота тесно напоминает движение человека, объективно указывая на высокий комфорт во время взаимодействия человека с роботом.

Оригинальная текстовая ссылкаhttps://peerj.com/articles/cs-394/