Estrategia de Control Asistido según Necesidad de Robot de Rehabilitación de Miembros Superiores Bilaterales Basada en GMM
Autores: Li, Maoqin; Zhang, Jiaji; Zuo, Guokun; Feng, Guang; Zhang, Xueliang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Estrategia de Control Asistido según Necesidad de Robot de Rehabilitación de Miembros Superiores Bilaterales Basada en GMM
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Terapia de rehabilitación asistida por robots
Función motora de las extremidades superiores
Robot de rehabilitación
Estrategia de control según necesidad
Modelo de Mezcla Gaussiana
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
La terapia de rehabilitación asistida por robots ha demostrado ser efectiva para mejorar la función motora de las extremidades superiores y el comportamiento diario de los pacientes con disfunción motora. En la actualidad, la mayoría de los robots de rehabilitación de extremidades superiores solo pueden moverse en un plano bidimensional y no pueden ajustar el modo de asistencia en tiempo real según las necesidades de rehabilitación del paciente. En este artículo, de acuerdo con las deficiencias del robot de rehabilitación actual que solo se mueve en el plano bidimensional, se propone un tipo de estructura de robot de rehabilitación de extremidades superiores de espejo bilateral, donde el lado sano asiste al lado afectado. Este puede moverse en un espacio tridimensional. Además, se propone una estrategia de control de asistencia según sea necesario (AAN) para el entrenamiento de rehabilitación de extremidades superiores basada en el robot de rehabilitación bilateral. La estrategia de control adopta un Modelo de Mezcla Gaussiana (GMM) y un controlador de impedancia para maximizar el efecto de rehabilitación del paciente. En el diseño de la tarea, no es necesario depender de la asistencia del terapeuta, solo los pacientes que completan la tarea de manera independiente. El GMM guía al robot de rehabilitación para proporcionar diferentes niveles de asistencia a los pacientes en diferentes etapas de la tarea e induce a los pacientes a completar el entrenamiento de rehabilitación de manera independiente al juzgar el grado en que pueden completar la tarea. Además, en este artículo, se verificó la efectividad de la estrategia de control propuesta mediante tres voluntarios que participaron en una tarea bidimensional. Los resultados experimentales muestran que la estrategia de control AAN propuesta puede proporcionar efectivamente la asistencia adecuada según la etapa de clasificación de la interacción entre los pacientes y el robot de rehabilitación, y así, los pacientes pueden lograr mejor el efecto de rehabilitación durante la tarea de rehabilitación tanto como sea posible.
Descripción
La terapia de rehabilitación asistida por robots ha demostrado ser efectiva para mejorar la función motora de las extremidades superiores y el comportamiento diario de los pacientes con disfunción motora. En la actualidad, la mayoría de los robots de rehabilitación de extremidades superiores solo pueden moverse en un plano bidimensional y no pueden ajustar el modo de asistencia en tiempo real según las necesidades de rehabilitación del paciente. En este artículo, de acuerdo con las deficiencias del robot de rehabilitación actual que solo se mueve en el plano bidimensional, se propone un tipo de estructura de robot de rehabilitación de extremidades superiores de espejo bilateral, donde el lado sano asiste al lado afectado. Este puede moverse en un espacio tridimensional. Además, se propone una estrategia de control de asistencia según sea necesario (AAN) para el entrenamiento de rehabilitación de extremidades superiores basada en el robot de rehabilitación bilateral. La estrategia de control adopta un Modelo de Mezcla Gaussiana (GMM) y un controlador de impedancia para maximizar el efecto de rehabilitación del paciente. En el diseño de la tarea, no es necesario depender de la asistencia del terapeuta, solo los pacientes que completan la tarea de manera independiente. El GMM guía al robot de rehabilitación para proporcionar diferentes niveles de asistencia a los pacientes en diferentes etapas de la tarea e induce a los pacientes a completar el entrenamiento de rehabilitación de manera independiente al juzgar el grado en que pueden completar la tarea. Además, en este artículo, se verificó la efectividad de la estrategia de control propuesta mediante tres voluntarios que participaron en una tarea bidimensional. Los resultados experimentales muestran que la estrategia de control AAN propuesta puede proporcionar efectivamente la asistencia adecuada según la etapa de clasificación de la interacción entre los pacientes y el robot de rehabilitación, y así, los pacientes pueden lograr mejor el efecto de rehabilitación durante la tarea de rehabilitación tanto como sea posible.