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IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings]2017Jul01Vol.2017issue()

外骨格を使用した支援手的リハビリテーションのための反復インピーダンス制御の実装の研究

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

2人の個人が同じ運動課題を学習しようとしながら、機械的に互いに結合している間、肯定的なトレーニングの相乗効果を得ることができます。この論文では、インピーダンス制御を介したこの相互作用を模倣することを悪用して、リハビリテーション中に手骨格装置によって提供される支援を改善することができる方法を研究しました。これに関連して、マシンとユーザーは、2人の結合された個人に似た補完的な役割を担います。新しいハンドエクソスケレトンプラットフォームのコントローラー開発を目的として、人間の手の動的モデルの導出を提示します。このモデルを使用して、リハビリテーショントレーニングのためにプログラムされた反復インピーダンスコントローラーの動作をシミュレートしました。コントローラーは、円筒形のオブジェクトと相互作用して、指の関節に特徴的な機械的インピーダンスの逆運動マッピングとチューニングによって把握されます。運動制御理論、筋肉インピーダンス、タスク指向のコントロールからの概念の融合を通じて、コントローラーは、ユーザーと協力しながら、把握と持ち上げを含む簡単なタスクを達成することを繰り返し学ぶことができます。コントローラーは、ハンドバーを引っ張ったり、瓶のキャップを緩めたりするなど、より器用なタスクのために、より複雑なダイナミクスに適応することもできます。この調査で確立された人間の相乗効果は、治療に利点があると考えています。それは幅広いトレーニング演習と組み合わせることができ、自然な人間の運動反応を模倣するための漸進的なステップを表します。

2人の個人が同じ運動課題を学習しようとしながら、機械的に互いに結合している間、肯定的なトレーニングの相乗効果を得ることができます。この論文では、インピーダンス制御を介したこの相互作用を模倣することを悪用して、リハビリテーション中に手骨格装置によって提供される支援を改善することができる方法を研究しました。これに関連して、マシンとユーザーは、2人の結合された個人に似た補完的な役割を担います。新しいハンドエクソスケレトンプラットフォームのコントローラー開発を目的として、人間の手の動的モデルの導出を提示します。このモデルを使用して、リハビリテーショントレーニングのためにプログラムされた反復インピーダンスコントローラーの動作をシミュレートしました。コントローラーは、円筒形のオブジェクトと相互作用して、指の関節に特徴的な機械的インピーダンスの逆運動マッピングとチューニングによって把握されます。運動制御理論、筋肉インピーダンス、タスク指向のコントロールからの概念の融合を通じて、コントローラーは、ユーザーと協力しながら、把握と持ち上げを含む簡単なタスクを達成することを繰り返し学ぶことができます。コントローラーは、ハンドバーを引っ張ったり、瓶のキャップを緩めたりするなど、より器用なタスクのために、より複雑なダイナミクスに適応することもできます。この調査で確立された人間の相乗効果は、治療に利点があると考えています。それは幅広いトレーニング演習と組み合わせることができ、自然な人間の運動反応を模倣するための漸進的なステップを表します。

A positive training synergy can be obtained when two individuals attempt to learn the same motor task while mechanically coupled to one another. In this paper, we have studied how mimicking this interaction through impedance control can be exploited to improve assistance delivered by hand exoskeleton devices during rehabilitation. In this context, the machine and user take complementary roles akin to two coupled individuals. We present the derivation of a dynamic model of the human hand for the purpose of controller development for new hand exoskeleton platforms. Using this model, we have simulated the behavior of an iterative impedance controller programmed for rehabilitative training. The controller interacts with cylindrical objects to be grasped by means of an inverse kinematic mapping and tuning of mechanical impedance characteristic of the finger joints. Through fusion of concepts from motor control theory, muscle impedance and task oriented control, the controller is capable of iteratively learn to accomplish simple tasks involving grasping and lifting while cooperating with a user. The controller is also capable of adapting to more complex dynamics for more dexterous tasks, such as pulling on a hand-bar or loosening the cap of a jar. We believe the human-robot synergy established in this investigation has benefits to therapy. It can be combined with a broad range of training exercises and represents an incremental step towards mimicking natural human motor responses.

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