Biomechanics-Aware Trajectory Optimization for Navigation during Robotic Physiotherapy

要約

ロボット装置は、整形外科リハビリテーションにおいて患者を支援する可能性を秘めています。
しかし、現在のロボット支援理学療法では、安全で効果的な治療に不可欠な生体力学的指標を制御アルゴリズムに組み込むことが困難となっています。
この論文では、人間の筋骨格負荷のロボットナビゲーションに対するバイオメカニクスを意識した軌道最適化アプローチである BATON を紹介します。
この方法は、人間の肩の忠実度の高い筋骨格モデルを、腱板腱リハビリテーション中のロボットと患者の相互作用のリアルタイム制御に統合します。
OpenSim 肩モデルから骨格ダイナミクスと腱負荷情報を抽出して最適な制御問題を解決し、ひずみを最小限に抑える軌道を生成します。
健常者の肩の状態を推定しなが​​ら、インピーダンス制御されたロボットによって軌道を実現した。
ターゲットポーズは、高負担領域を避け、肩の幅広い動きにわたって個別化されたリハビリテーションを設計するために処方されました。
BATON はリアルタイム機能を備えて設計されており、被験者の筋肉活動の変化による腱の緊張の予期せぬ変化に対処するための継続的な軌道の再計画を可能にします。

要約(オリジナル)

Robotic devices hold promise for aiding patients in orthopedic rehabilitation. However, current robotic-assisted physiotherapy methods struggle including biomechanical metrics in their control algorithms, crucial for safe and effective therapy. This paper introduces BATON, a Biomechanics-Aware Trajectory Optimization approach to robotic Navigation of human musculoskeletal loads. The method integrates a high-fidelity musculoskeletal model of the human shoulder into real-time control of robot-patient interaction during rotator cuff tendon rehabilitation. We extract skeletal dynamics and tendon loading information from an OpenSim shoulder model to solve an optimal control problem, generating strain-minimizing trajectories. Trajectories were realized on a healthy subject by an impedance-controlled robot while estimating the state of the subject’s shoulder. Target poses were prescribed to design personalized rehabilitation across a wide range of shoulder motion avoiding high-strain areas. BATON was designed with real-time capabilities, enabling continuous trajectory replanning to address unforeseen variations in tendon strain, such as those from changing muscle activation of the subject.

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