Ground Perturbation Detection via Lower-Limb Kinematic States During Locomotion

要約

日常の歩行活動中の転倒は、平衡感覚の障害に対する生理学的反応の遅れにより、高齢者の怪我の主な原因となっています。
下肢の外骨格は、ユーザーの目の前で摂動を検出して反応することで、転倒事故を軽減する可能性があります。
摂動検出の標準指標である全身角運動量は一般的に使用されていますが、計算遅延や追加の調整のため、外骨格アプリケーションにはあまり適していません。
これに対処するために、私たちは移動中の下肢の運動状態を使用した新しい地面摂動検出器を開発しました。
摂動を特定するために、公称定常状態軌道からの運動学的状態の偏差を追跡しました。
データ駆動型のアプローチを使用して、オープンソースの地盤摂動生体力学データセットを使用して検出器をさらに最適化しました。
5人の健常者を対象としたパイロット実験検証では、モデルが97.8%の精度で地面の摂動を検出し、歩行サイクル内のわずか23.1%の遅延で検出精度がベンチマークを46.8%上回っていることが実証されました。
私たちの研究結果は、私たちの検出器とロボット補助外骨格の制御性を向上させる潜在的な有用性の刺激的な可能性を提供します。

要約(オリジナル)

Falls during daily ambulation activities are a leading cause of injury in older adults due to delayed physiological responses to disturbances of balance. Lower-limb exoskeletons have the potential to mitigate fall incidents by detecting and reacting to perturbations before the user. Although commonly used, the standard metric for perturbation detection, whole-body angular momentum, is poorly suited for exoskeleton applications due to computational delays and additional tunings. To address this, we developed a novel ground perturbation detector using lower-limb kinematic states during locomotion. To identify perturbations, we tracked deviations in the kinematic states from their nominal steady-state trajectories. Using a data-driven approach, we further optimized our detector with an open-source ground perturbation biomechanics dataset. A pilot experimental validation with five able-bodied subjects demonstrated that our model detected ground perturbations with 97.8% accuracy and only a delay of 23.1% within the gait cycle, outperforming the benchmark by 46.8% in detection accuracy. The results of our study offer exciting promise for our detector and its potential utility to enhance the controllability of robotic assistive exoskeletons.

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