Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Kiểm soát thông minh tối ưu của robot 2 độ tự do cho phục hồi chức năng chi dưới bằng cách sử dụng mạng nơ-ron và thuật toán di truyền
Tóm tắt
Xu hướng sử dụng robot cho các mục đích y tế ngày càng gia tăng. Một lĩnh vực cụ thể là phục hồi chức năng. Phục hồi chức năng là một trong những phương pháp điều trị không dùng thuốc trong chăm sóc sức khỏe cộng đồng, nghĩa là phục hồi các khả năng nhằm tối đa hóa sự độc lập. Đây là một công việc kéo dài và tốn kém. Mặt khác, bằng cách sử dụng các robot linh hoạt và hiệu quả trong lĩnh vực phục hồi chức năng, quá trình này sẽ hữu ích hơn cho những bệnh nhân khuyết tật. Trong nghiên cứu này, một phương pháp kiểm soát thông minh dựa trên quy tắc được đề xuất nhằm bắt chước hành vi của một chi khỏe mạnh một cách thỏa đáng bằng robot 2-DOF phẳng. Giải ngược động học của robot phẳng sẽ được giải quyết bằng mạng nơ-ron và các tham số điều khiển sẽ được tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền, như khi quá trình phục hồi diễn ra. Kết quả của các mô phỏng được trình bày bằng cách xác định chế độ vật lý trị liệu đơn giản trên quỹ đạo mong muốn. MATLAB/Simulink được sử dụng cho các mô phỏng. Hệ thống có khả năng học hành động của nhà vật lý trị liệu cho mỗi bệnh nhân và bắt chước hành vi này khi không có nhà vật lý trị liệu, có thể gọi là robotherapy. Trong nghiên cứu này, một robot phẳng 2-DOF cho bài tập trị liệu được thiết kế và điều khiển cho việc phục hồi chức năng chi dưới. Cánh tay robot được điều khiển bằng sự kết hợp của điều khiển hỗn hợp và điều khiển thích ứng. Một số yếu tố an toàn và ràng buộc ổn định được xác định và đạt được. Robot sẽ dừng lại khi các yếu tố an toàn không được thỏa mãn. Động học của robot được ước lượng bằng mạng nơ-ron MLP và các tham số điều khiển phù hợp được đạt được thông qua tối ưu hóa GA.
Từ khóa
#robot phục hồi chức năng #robot 2 độ tự do #mạng nơ-ron #thuật toán di truyền #điều khiển thông minhTài liệu tham khảo
Tsoi YH, Xie SQ In proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics. In Impedance Control of Ankle Rehabilitation Robot. Bnagkok ROBIO; 2008:840-845.
Erhan AG, Ertu˘ GT, AA M: Knee rehabilitation using an intelligent robotic system. Intell Manuf 2009, 20: 195-202. 10.1007/s10845-008-0225-y
Neptune RR, Kautz SA, Zajac FE: Contributions of the individual ankle plantar flexors to support forward progression and swing initiation during walking. J Biomech 2001,34(11):1387-1398. 10.1016/S0021-9290(01)00105-1
Palmer LR: Sagittal plane characterization of normal human ankle function across a range of walking gait speeds. Department of Mechanical Engineering, MIT: Master’s thesis; 2002.
Lünenburger L, Colombo G, Riener R, Volker D Proc. Of the IEEE 9th International Conference on Rehabilitation Robotics: 28 June - 1 July 2005. In Clinical Assessments Performed during Robotic Rehabilitation by the Gait Training Robot Lokomat. Chicago, IL, USA; 2005:345-348.
Banala S, Agrawal S, Scholz J Proc. of the IEEE 10th International Conference on Rehabilitation Robotics: 12-15 June 2007. In Active Link Exoskeleton (ALEX) for Gait Rehabilitation of Motor-Impaired Patients. Noordwijk, The Netherlands; 2007:401-407.
Veneman J, Kruidhof R, Hekman E, Ekkelenkamp R, Van Asseldonk E, Van Der Kooij H: Design and evaluation of the LOPES exoskeleton robot for interactive gait rehabilitation. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2007, 15: 379-386.
Erhan AG, Mehmet AA: The design and control of a therapeutic exercise robot for lower limb rehabilitation. Physiotherabot. Mechatronics 2011, 21: 509-522. 10.1016/j.mechatronics.2011.01.005
Fuchun S, Zengqi S, Nan L, Lingbo Z: Stable adaptive control for robot trajectory tracking using dynamic neural networks. Machine Intelligence & Robotic Control 1999, 1: 71-78.
Robert R, Member IEEE, Lars L, Member IEEE, Saˇso J, Associate Member IEEE, Martin A, Gery C, Volker D: Patient-cooperative strategies for robot-aided treadmill training: first experimental results. IEEE Truncations on neural systems and rehabilitation engineering 2005, 13: 3.
Emken J, Bobrow J, Reinkensmeyer D Proc. of the IEEE 9th International Conference on Rehabilitation Robotics: 28 June - 1 July 2005. In Robotic Movement Training s an Optimization Problem: Designing a Controller that Assists Only as Needed. Chicago, IL, USA; 2005:307-312.
Jiménez F, Verlinden O: Review of control algorithms for robotic ankle systems in lower-limb orthoses, prostheses, and exoskeletons. Service de Mécanique Rationnelle, Dynamique et Vibrations. Belgium: Faculté Polytechnique, Université de Mons; 10.1016/j.medengphy.2011.11.018
Schmidt H, Werner C, Bernhardt R, Hesse S, Krüger J: Gait rehabilitation machines based on programmable footplates. J Neuroeng Rehabil 2007, 4: 2. 10.1186/1743-0003-4-2
Huang V, Krakauer J: Robotic neuro rehabilitation: a computational motor learning perspective. Journal of Neuro Engineering and Rehabilitation 2009, 6: 5. 10.1186/1743-0003-6-5
Ogata K: “Modern control engineering. N.J: Prentice-Hall of Englewood Cliffs; 1970.
Yoshikawa T: Foundations of robotics: analysis and control. Cambridge: MIT Press; 1990.
Hogan N: Impedance control: an approach to manipulators. Part 1, 2, 3. J Dyn Syst Meas Control 1985,107(1):24. 10.1115/1.3140702
Natasa K, Saso K, Pierluigi Beomonte Z, Francesco D: Control Architecture for a Lower Limbs Rehabilitation Robot System. Bangkok, Thailand: Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics; 2009:21-26.
Hogan N: Impedance control of industrial robots. Robot “Comput-Integr Manuf 1984,1(97):113. 10.1016/0736-5845(84)90084-X
Robert JS: fundamentals of robotics, analyze and control. India: prentice hall of India New Delhi press; 2003.