要約
背負い式外骨格のための最先端のコントローラは、その大部分が身体運動学に依存している。このため、未知の外的負荷に対して適応的なサポートを提供できない制御戦略となっている。我々は、リアルタイム筋電図駆動モデルから導出された腰仙関節モーメントの能動成分に比例した補助力を持つ、ソフトな背部外骨格スーツ用の神経機械モデルベースコントローラ（NMBC）を開発した。エクソスーツは、外的負荷条件に関する先験的な情報なしに、適応的な補助力を提供した。10名の参加者が5kgと15kgの箱を前かがみで持ち上げ、我々のNMBCと非適応的なバーチャル・スプリング・ベース・コントロール(VSBC)が比較された。ピークケーブル補助力は、NMBC（5kg：2.13N/kg、15kg：2.82N/kg）では重量条件によって変化したが、VSBC（5kg：1.92N/kg、15kg：2.00N/kg）では変化しなかった。提案されたNMBC戦略は、5kgの条件（NMBC：18.2％、VSBC：10.7％）と15kgの条件（NMBC：21.3％、VSBC：10.2％）において、より大きな累積圧縮力の減少をもたらした。我々の提案する方法論は、実生活のシナリオにおける支障のないウェアラブルロボットの採用を促進する可能性がある。
要約(オリジナル)
State of the art controllers for back exoskeletons largely rely on body kinematics. This results in control strategies which cannot provide adaptive support under unknown external loads. We developed a neuromechanical model-based controller (NMBC) for a soft back exosuit, wherein assistive forces were proportional to the active component of lumbosacral joint moments, derived from real-time electromyography-driven models. The exosuit provided adaptive assistance forces with no a priori information on the external loading conditions. Across 10 participants, who stoop-lifted 5 and 15 kg boxes, our NMBC was compared to a non-adaptive virtual spring-based control(VSBC), in which exosuit forces were proportional to trunk inclination. Peak cable assistive forces were modulated across weight conditions for NMBC (5kg: 2.13 N/kg; 15kg: 2.82 N/kg) but not for VSBC (5kg: 1.92 N/kg; 15kg: 2.00 N/kg). The proposed NMBC strategy resulted in larger reduction of cumulative compression forces for 5 kg (NMBC: 18.2%; VSBC: 10.7%) and 15 kg conditions (NMBC: 21.3%; VSBC: 10.2%). Our proposed methodology may facilitate the adoption of non-hindering wearable robotics in real-life scenarios.
arxiv情報
| 著者 | Alejandro Moya-Esteban,Saivimal Sridar,Mohamed Irfan Mohamed Refai,Herman van der Kooij,Massimo Sartori |
| 発行日 | 2023-11-03 11:07:54+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |