要約
ロボット支援歩行訓練と機能的電気刺激 (FES) のハイブリッド化により、神経疾患患者に数多くの生理学的利点をもたらすことができます。
ただし、効果的なハイブリッド コントローラーの設計には大きな課題が伴います。
この過剰作動したシステムでは、ロボット支援と、個人に合わせた支援を提供し、筋肉疲労を防ぎ、回復を促進するために患者の積極的な参加を促す FES との間の適切なバランスを見つけることは非常に困難です。
本稿では、これを実現し、患者、ロボット、FES 間の三者連携を可能にする適応型ハイブリッドロボット-FES コントローラーを紹介します。
患者主導型コントローラーは、患者の自発的な動きが優先され、患者のパフォーマンスと筋肉のフィットネスに応じて階層的な順序で FES とロボットを使用して支援が提供されるように設計されています。
このハイブリッド適応コントローラーのパフォーマンスは、シミュレーションと 1 人の健康な被験者でテストされます。
私たちの結果は、ハイブリッド適応型コントローラーを使用すると、適応型でない同等のコントローラーと比較して、全体的なアシストが低くなり、追跡パフォーマンスが向上し、筋肉疲労が軽減されることを示しています。
これは、当社のハイブリッド適応コントローラーがユーザーの行動に適応して、必要に応じて支援を提供し、筋肉疲労による理学療法の早期終了を防ぐことができる可能性があることを示唆しています。
要約(オリジナル)
The hybridisation of robot-assisted gait training and functional electrical stimulation (FES) can provide numerous physiological benefits to neurological patients. However, the design of an effective hybrid controller poses significant challenges. In this over-actuated system, it is extremely difficult to find the right balance between robotic assistance and FES that will provide personalised assistance, prevent muscle fatigue and encourage the patient’s active participation in order to accelerate recovery. In this paper, we present an adaptive hybrid robot-FES controller to do this and enable the triadic collaboration between the patient, the robot and FES. A patient-driven controller is designed where the voluntary movement of the patient is prioritised and assistance is provided using FES and the robot in a hierarchical order depending on the patient’s performance and their muscles’ fitness. The performance of this hybrid adaptive controller is tested in simulation and on one healthy subject. Our results indicate an increase in tracking performance with lower overall assistance, and less muscle fatigue when the hybrid adaptive controller is used, compared to its non adaptive equivalent. This suggests that our hybrid adaptive controller may be able to adapt to the behaviour of the user to provide assistance as needed and prevent the early termination of physical therapy due to muscle fatigue.
arxiv情報
著者 | Andreas Christou,Antonio J. del-Ama,Juan C. Moreno,Sethu Vijayakumar |
発行日 | 2024-03-08 11:05:39+00:00 |
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