С увеличением численности пожилого населения растет количество случаев нарушений двигательных функций. Традиционное лечение включает применение реабилитационной терапии, однако в Китае на 100000 человек приходится всего 0,4 реабилитационных врача, что недостаточно для охвата всех пациентов.
С развитием робототехнических систем и инновациями в области биомедицинской инженерии экзоскелеты нижних конечностей становятся потенциальным решением для многих пациентов. Эти роботы-экзоскелеты имитируют движения человеческой походки для реабилитационных тренировок, стимулируют мышцы и моторные нервы нижних конечностей, а также могут помогать пациентам в отсутствие ухода за счет эффективной реабилитационной тренировки.
В разработке роботов-экзоскелетов оптимизация и проектирование цикла походки осуществляются для гуманоидного контроллера и тренировок в режиме реального времени. Таким образом, поиск способов эффективной обработки захваченных характеристик движения, проектирование гуманоидного контроллера и его применение в реальном времени для тренировок роботов реабилитации нижних конечностей стали исследовательским трендом в данной области.
Исследователи из Университета технологий Чжунъюань провели исследования по динамическому моделированию роботов и разработке систем управления для экзоскелетов нижних конечностей после изучения механизмов движения человека. В области технологий реабилитации движений точное измерение процессов движения имеет решающее значение для оценки биомеханических моделей и анализа динамической информации о теле. Исследователи использовали систему захвата движений NOKOV и платформу для измерения трехмерных сил для сбора данных о цикле походки и плантарных силах.
Данные движения были собраны на площадке размером 5 метров в длину, 4 метра в ширину и 3 метра в высоту. Во время эксперимента испытуемый держал руки на груди и шел, естественно расставляя ноги параллельно друг другу. Целью исследования было зафиксировать базовый скелет движений субъекта, поэтому на различные суставы ног было прикреплено всего 15 отражающих маркеров. Шесть камер захвата движения Mars 2H собирали и обрабатывали данные о местоположении и движении каждого маркера.
Поскольку данные не могли быть напрямую экспортированы в робот-экзоскелет нижних конечностей в качестве идеального эталона, для генерации подходящей кривой использовалась функция Фурье, которая затем использовалась в качестве эталона для желаемой траектории системы управления роботом-экзоскелетом. Собранные данные также анализировались на предмет характеристик человеческой кинематики.
После анализа механизмов движения тела исследователи разработали систему управления роботом-экзоскелетом нижних конечностей и предложили три метода управления: линейное обратное управление для комфорта, адаптивное управление для комфорта и робастное адаптивное PD-управление на основе данных о цикле походки. Для оценки каждого из этих методов исследователи использовали характеристики движения нижних конечностей в качестве эталона для желаемой траектории движения робота-экзоскелета и провели симуляцию, чтобы проверить систему управления роботом на основе экспериментальных данных.
Ссылки:
Применение систем захвата движения в изучении технологии интегрированной внутренней позиционирования
Гибкий робот для реабилитации верхних конечностей с использованием технологии виртуальной реальности
Пожалуйста, свяжитесь с нами
-
Мы прилагаем все усилия для того, чтобы помочь вам в ваших запросах и предоставить полную информацию.
Поделитесь с нами своими проблемами, и мы быстро направим вас к наиболее эффективному решению.
-
-
- Объем захвата * m m m
-
Объекты для отслеживания *
- Количество целей (необязательно)
-
Тип камеры (по желанию)
-
Количество камер (необязательно)
- Отправить