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1. Plataforma de Implementação de Controle Neural de powered Transfemurais Próteses
Uma plataforma de engenharia foi desenvolvido neste trabalho para implementar e avaliar o controle neural de pernas artificiais alimentados. O hardware inclui um PC desktop com CPU de 2,8 GHz e 4 GB de RAM, uma placa de aquisição de dados multi-funcional, com os dois analógicos para digital conversores (ADCs) e conversores digital-analógico (DACs), um controlador de motor, digitais / Os, e uma prótese transfemoral alimentado protótipo projetado em nosso grupo 12. As entradas de sensores analógicos foram digitalizados pela primeira vez pelos ADCs e transmitidos para o PC desktop para o processamento do sinal. O DAC foi utilizado para a saída de controlo para accionar o motor de corrente contínua na prótese por meio de um controlador do motor. Digital I / Os foram utilizados para ativar / desativar o controlador do motor. A prótese foi alimentado tethered para o desktop PC e alimentado por uma fonte de alimentação de 24 V.
O software foi programado em anúncioesenvolvimento ambiente adequado para instrumentação virtual em execução na área de trabalho do PC. O ambiente de desenvolvimento foi baseado em instrumentação virtual, o que efetivamente combina software e hardware definido pelo usuário para implementar a plataforma personalizada. Ao utilizar a estrutura de um diagrama de blocos gráfica, diferentes nós de função modular pode ser facilmente e eficazmente aplicadas e actualizada. A fim de demonstrar a função de plataforma de controle on-line de pernas artificiais alimentados, preliminarmente projetada controle prótese foi implementado nesta plataforma. O sistema de controle inclui um controlador e um controlador neural intrínseco. O controlador neural consistiu em nosso anterior NMI projetado com base na fusão neuromuscular-mecânico, que reconheceu o modo de atividade do usuário. O controlador neural como um controlador de alto nível foi hierarquicamente relacionados com o controlo intrínseco de potência menor controle de próteses de membros.
A arquitetura de contsoftware rol sobre a plataforma encontra-se ilustrada na Figura 1 A NMI contém duas partes:. módulo de formação off-line e on-line do módulo de teste. O módulo de treinamento off-line foi projetado para coletar dados de treinamento e construir os classificadores em NMI. Os sinais EMG coletados multicanal de superfície e medições mecânicas foram pré-processados e segmentado em janelas de correr contínuas primeiro. Em cada janela, características que caracterizam os padrões de sinal foram extraídos e, em seguida, fundidos em um vetor de características. O vetor de características em cada janela foi marcado com os modos de atividade (classes) e índice de fase com base nas atividades que executam usuário de prótese e os estados da prótese durante a coleta de dados de treinamento. Os vectores característicos marcadas foram então utilizados para construir um classificador padrão dependentes de fase, que contém vários sub-classificadores correlacionadas com as fases individualmente. O classificador criado foi salvo e transferido para módulo de teste on-line para avaliação on-line mais tarde.
O módulo de testes on-line on-line foi usado para reconhecer intenção movimento do usuário e mudar os modos de atividade no controlador intrínseco. O neuromuscular multicanal e medições mecânicas foram simultaneamente transmitido em módulo de teste on-line e transformados em vetores de características. Em seguida, os vectores característicos, foram alimentados para o classificador dependente da fase que já foi construída no módulo de formação desligada. Com base na atual fase em controlador intrínseco, o sub-classificador correspondente foi ligado e utilizado para reconhecer a intenção do usuário. A saída de classificação foi ainda pós-processados e enviados para controlador intrínseca para alternar os modos de atividade.
Controlador de impedância Uma máquina de estados finitos (FSM) com base foi implementada para o controle intrínseco de pernas artificiais alimentados. O controlador de impedância gerada desejada saída de torque nas articulações do joelho. A máquina de estado finito ajustado a impedância conjunta de acordo como estado atual da atividade realizando. Para as atividades de locomoção (caminhar nível do solo e rampa de subida / descida), o FSM consistiu em cinco estados correspondentes a cinco fases da marcha: flexão posição (STF), de extensão postura (STE), pré-balanço (PSW), balanço flexão ( SWF) e extensão do balanço (SWE); para a posição estática, o FSM incluiu duas fases: levantamento de peso (BM) e não suportar o peso (NWB). As transições entre os estados foram provocados pela força de reação do solo e posição articular do joelho. A transição entre os modos de actividade foi controlado pela saída do módulo de teste em linha. Para todos os três módulos discutidos acima, a interface gráfica do usuário (GUI) foram construídas, o que permitiu experimentadores em laboratório para ajustar facilmente os parâmetros de controle, o desempenho do sistema monitor, e conduzir experimentos de avaliação.
2. Instalação Experimental
- A eletromiografia de superfície (EMG)
Sinais de EMG de superfície dos músculos da coxa da amputado subjectR17; s membro residual são registradas por um sistema de aquisição EMG wireless. Os músculos da coxa alvo incluído o reto femoral (RF), vasto laeralis (VL), vasto medial (VM), bíceps femoral longo (BFL), sartório (SAR), semitendinoso (SEM), e adutor magno (ADM). Vale ressaltar que, precisamente como alvo o músculo específico não é necessário 8 porque o algoritmo de reconhecimento de padrões usados em NMI procura padrões de ativação de vários músculos para reconhecer o modo de atividade. Enquanto as informações de controle neuromuscular medido para quadril e joelho controle é suficiente, cruzadas negociações entre gravações EMG têm pouco impacto sobre o desempenho da MNI. - Peça ao sujeito para executar hip flexão / extensão, adução / abdução e tentativa de flexionar / estender a articulação do joelho amputada quando ele está na posição de pé.
- Aproximado e determinar os locais de colocação de eletrodos por palpação muscular umaexame d de gravações EMG.
- Incorporar os eletrodos em um novo projetado EMG interface eletrodo-socket, como mostrado na Figura 2, para o conforto do sujeito e contato confiável eletrodo-pele.
- Medições Mecânicas da Prótese motorizado
As forças mecânicas de reação do solo e momentos medidos por uma célula de carga de 6 DOF do pilão protética são fundidos com sinais EMG de reconhecer intenção movimento do objeto. Além disso, um potenciómetro é instrumentada na articulação do joelho para medir o ângulo de articulação do joelho e um codificador foi ligado ao motor de corrente contínua para o cálculo da velocidade angular do joelho. Estas medições são usadas como os sinais de realimentação para controlo intrínseco. - Montar uma célula de carga de seis graus-liberdade no pilão protético.
- Alinhar eixo X, do eixo Y, e Z-eixo da célula de carga com a direcção médio-lateral, direcção antero-posterior e direcção súpero da prótese, respectivaly.
- Setup Laboratório Ambiente
A fim de avaliar o controlo neuronal das pernas artificiais ligado amputados transfe, um curso de obstáculo foi construído em laboratório, como se mostra na Figura 3. O ambiente de teste incluía uma passagem recta 5-m, um de 4 m de comprimento de rampa com uma inclinação ângulo de 8 °, e uma plataforma de nível com a rampa com firmeza. Ao longo da rampa, corrimãos foram instalados para melhorar a segurança do assunto. Além disso, um sistema ferroviário teto com um arnês anti-queda foi fornecida para proteger o sujeito de cair durante o experimento.
3. Protocolo Experimental
Este estudo foi realizado com a aprovação do Conselho de Revisão Institucional (IRB), da Universidade de Rhode Island e com o consentimento informado do assunto recrutados. Um macho transfemoral unilateral amputado (causa de amputação: trauma, idade: 57 anos; duração de amputação: 32 anoss) foi recrutado neste estudo. A relação entre o comprimento do membro residual (medida a partir da tuberosidade isquiática para a extremidade distal do membro residual) para o comprimento do lado não-auditivos (medido a partir da tuberosidade isquiática para o epicôndilo femoral) foi de 51%. O sujeito usa uma prótese de joelho controlado por microprocessador através de uma tomada de suspensão de sucção em sua vida diária. Antes do experimento neste estudo, este assunto recebeu várias sessões de formação liderada por um fisioterapeuta, a fim de deixar o assunto para se adaptar ao dispositivo de potência e calibrar a impedância desejada em cada modo de atividade.
- Preparação Assunto
- Meça do sujeito peso, altura, e gravar seu sexo e idade.
- Pergunte ao assunto para colocar em seus próprios curtas em uma sala de preparação privado.
- Coloque um arnês anti-queda montado de tamanho sobre o assunto e anexá-lo ao sistema ferroviário teto.
- Preparação para a gravação de EMG
- Selecione sete sensores de EMG sem fio totalmente carregada e ligue-os.
- Coloque os sensores de EMG na tomada de sucção personalizado em locais preparados. Anote o número da ordem dos sensores e associá-los a locais de EMG.
- Limpe a pele do membro residual do sujeito com compressas embebidas em álcool isopropílico.
- Auxiliar o assunto em vestir a tomada de sucção e verificar que o socket está firmemente ligado ao membro residual do sujeito.
- Ligue o software em tempo real o fluxo de dados analógico EMG.
- Peça ao sujeito para executar hip flexão / extensão, adução / abdução e joelho flexão / extensão e examinar os sinais de EMG para verificar EMG contato do eletrodo e transmissão de dados.
- Alinhamento e calibração inicial de powered prótese de perna
- Instrua o sujeito a permanecer na posição em pé, segurando um andador de apoio.
- Fixe a prótese alimentado à tomada de sucção com uma adap pirâmidetor. Ajustar um conjunto de parafusos de rotação no adaptador até que a posição da prótese é geometricamente alinhado com o encaixe. Este procedimento foi realizado por um protético.
- Peça ao sujeito para levantar a prótese do chão e calibrar a célula de carga no pilão protético.
- Instrua o assunto para a prática de andar em terrenos diferentes (por exemplo, o nível do solo, a subida de rampas, e rampa de descida) quando estiver usando a perna protética alimentado. Este procedimento continua até que o sujeito se sente confiante em andar com o dispositivo de potência e rendimento padrão de marcha consistente em cada desempenho da atividade.
- Treinamento de Coleta de Dados de Formação de Classificadores em NMI
- Instruir o sujeito a ficar sobre o local de um caminho predefinido curta de partida, como mostrado na Figura 3.
- Ligue a prótese motorizada e carregar os parâmetros para o controlador intrínseco.
- Executar um com a coleta de dados de treinamentoprograma de computador eo ajuste o controle intrínseco ao modo de pé, clicando no botão "Standing" na interface gráfica de usuário (GUI).
- Comece a coleta de dados, clicando no botão "Start Recording" na GUI. Instrua o assunto para ficar em pé durante 5 segundos.
- Instrua o assunto para andar sobre terreno plano em sua / seu confortável velocidade de caminhada auto-selecionada; ao mesmo tempo, clique no botão "Caminhando" no GUI antes toe-off da perna dianteira do assunto e definir o controle intrínseco ao modo de caminhada terra-nível.
- Quando o assunto estava se aproximando da borda de subida de rampa, clique no botão "Rampa Ascent" no GUI antes do dedo do pé-off da perna protética pisar na rampa e alternar o controle intrínseco à rampa modo subida. Por segurança, deixe o assunto de usar uma grade mão ao caminhar sobre uma rampa.
- Quando o assunto chega ao final da rampa, clique no botão "Walking"novamente antes de o calcanhar de prótese de perna pisar na plataforma nível e mudar o controle intrínseco prótese para o modo de andar rés-do-nível.
- No final do percurso pedestre, instruir o sujeito a parar e permanecem em posição de pé. Ao mesmo tempo, clique no botão "Standing" antes da fase de dupla posição e mudar o controlo intrínseco de volta ao modo de pé.
- Após cerca de 5 segundos e terminar a coleta de dados, clicando no botão "Stop". Etiqueta coletaram dados como "dados de treinamento conjunto 1".
- Repita o procedimento 3.4.4-3.4.9 quando o assunto anda em uma rota inversa de volta ao local de partida; a única diferença é a mudança do controle intrínseco à rampa modo descida quando o assunto entra na rampa para baixo.
- Repita 3.4.4-3.4.10 até dez conjuntos completos de dados de treinamento são coletados. Examine a qualidade do sinal coletado conjunto de dados de treinamento.
- Permitir que o indivíduo tenha um período de descanso após o diasessão e coleta de dados.
- Treinar os classificadores de reconhecimento de padrões em NMI via módulo de treinamento off-line (Figura 1). Use o EMG coletados e sinais mecânicos, os modos de atividade (classes) rotulados durante o processo de formação, e detectado fases para construir os classificadores padrão dependente de fase. Salve parâmetros dos classificadores automaticamente para a sessão de testes on-line mais tarde.
- Testes on-line de controle neural de powered Transfemoral Prótese
- Instrua o assunto para ficar no ponto do caminho a pé de partida.
- Ligue a prótese powered. Carregue o classificador treinado para módulo de testes on-line e os parâmetros para o controlador intrínseco.
- Instrua o assunto para começar os ensaios de teste na posição de pé, então a transição de forma contínua a andar nível do solo, rampa andando, andando nível do solo, e, finalmente, parar e terminar esta prova no final do caminho a pé. Instrua o assunto pararealizar cada atividade em um ritmo confortável. Permitir períodos de descanso entre os ensaios para evitar a fadiga.
- Durante cada ensaio teste, apresentar os modos de atividade da prótese de joelho e leituras de ângulo articular em um monitor de TV. Salve todas as medições e saídas de controle para fins de avaliação posterior.
- Repita os passos 3.5.1-3.5.4 até dez ensaios de teste completo está acabado.