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Control Directo Adaptativo con Carga Variable del Robot de Rehabilitación de Extremidades Inferiores (LLR-II)

Autores: Wang, Xincheng; Wang, Hongbo; Hu, Xinyu; Tian, Yu; Lin, Musong; Yan, Hao; Niu, Jianye; Sun, Li

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Control Directo Adaptativo con Carga Variable del Robot de Rehabilitación de Extremidades Inferiores (LLR-II)


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Robots de rehabilitación
Fisioterapeutas
Función de enseñanza directa
Carga variable
Extremidad inferior
LLR-II

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 34

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La mayoría de los robots de rehabilitación de extremidades inferiores utilizan trayectorias de entrenamiento fijas y carecen de la participación de fisioterapeutas. Además, hay una falta de atención en combinar la función de enseñanza directa con los robots de rehabilitación, lo que permite a los fisioterapeutas planificar trayectorias directamente. En este documento, se propone una función de enseñanza directa adaptativa con carga variable que se puede aplicar al robot de rehabilitación de extremidades inferiores sentado/acostado-II (LLR-II). Primero, se introduce el diseño estructural y el sistema eléctrico de LLR-II. Se deriva y analiza la ecuación dinámica de LLR-II considerando la flexibilidad de las articulaciones. Luego, se reduce el impacto de la flexibilidad de las articulaciones en LLR-II introduciendo las variables de entrada intermedias. Con base en esto, se diseña la ley de control de la etapa de enseñanza por arrastre y la etapa de reproducción en la función de enseñanza directa con carga variable, y la estrategia de control adaptativo elimina la influencia de diferentes pacientes. Además, se simula y verifica la ley de control. Finalmente, se llevan a cabo algunos experimentos preliminares de la función de enseñanza directa adaptativa con carga variable en LLR-II, y los resultados mostraron que la ley de control tiene un buen rendimiento, lo que sienta las bases para trabajos futuros.

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