Forskare utvecklar ny metod för robotexoskelett-assistans

Forskare vid Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences har utvecklat en ny metod för robotexoskelett-assistans. Den hjälper till att övervinna en stor utmaning i designen av bärbara robotik som kan användas för att assistera gång i verkliga förhållanden.

Dagens anpassningsbara bärbara robotiska assistansplattformar kräver mycket manuell eller automatisk justering för att assistera individer, vilket kan vara svårt för patienter.

Den nya metoden bygger på att robotexoskelett-assistansen kalibreras till en individ och anpassar sig till olika olika verkliga gånguppgifter på bara några sekunder. Det bio-inspirerade systemet använder ultraljudsmätningar av muskeldynamik, vilket möjliggör personlig och aktivitets-specifik anpassning för användare.

Robert D. Howe är en Abbott och James Lawrence Professor of Engineering och medförfattare till artikeln, som publicerades i Science Robotics.

“Vår muskelbaserade metod möjliggör relativt snabb generering av individualiserade assistansprofiler som ger verklig nytta för personen som går”, sa Howe.

https://www.youtube.com/watch?v=4XFvoW3Z9l8&t=1s

Tidigare bio-inspirerade system vs. ny metod

Tidigare bio-inspirerade system har fokuserat på de dynamiska rörelserna hos lemmarna och användarna, men forskarna tittade utanför detta.

Richard Nuckols är en postdoktor vid SEAS och medförfattare till artikeln.

“Vi använde ultraljud för att titta under huden och direkt mäta vad användarens muskler gjorde under flera gånguppgifter”, sa Nuckols. “Våra muskler och senor har eftergivlighet, vilket innebär att det inte nödvändigtvis finns en direkt kartläggning mellan lemmarnas rörelse och den underliggande muskelns rörelse.”

Forskarteamet fäste ett bärbart ultraljudsystem till deltagarnas vader innan de avbildade deras muskler medan de utförde olika gånguppgifter.

Krithika Swaminathan är en doktorand vid SEAS och Graduate School of Arts and Sciences (GSAS) och medförfattare till studien.

“Från dessa förinspelade bilder uppskattade vi den assistans som skulle tillämpas i parallell med vadmusklerna för att kompensera för den extra arbete de behöver utföra under push-off-fasen av gångcykeln”, sa Swaminathan.

Att fånga muskelns profil

Systemet kräver bara några sekunder av gång för att fånga muskelns profil, och för var och en av profilerna mätte forskarna hur mycket metabolisk energi personen använde under gång med och utan exoskelettet.

Teamet fann att den metaboliska energin för gång över ett spektrum av hastigheter och lutningar minskades avsevärt med muskelbaserad assistans. De fann också att lägre assistans var nödvändig för att uppnå samma eller förbättrad metabolisk energifördel jämfört med tidigare studier.

Sangjun Lee är en doktorand vid SEAS och GSAS och medförfattare till studien.

“Genom att mäta muskeln direkt kan vi arbeta mer intuitivt med personen som använder exoskelettet”, sa Lee. “Med denna metod är exoskelettet inte överväldigande för användaren, det samarbetar med dem.”

I verkliga situationer visade exoskelettet en förmåga att snabbt anpassa sig till förändringar i gånghastighet och lutning. Teamet kommer nu att testa systemet med realtidsjusteringar.

“Denna metod kan hjälpa till att stödja antagandet av bärbara robotik i verkliga, dynamiska situationer genom att möjliggöra bekväm, anpassad och adaptiv assistans”, sa Walsh.