网络化的多通道传感器控制驱动的二自由度的手腕和手

文摘

假肢控制系统操作驱动的二自由度手腕和1-DOF与环境信息、肌电的信号,和前臂的姿态信号是由和评估。我们的概念模型融合biosignal容易操作和环境信息与上肢假肢装配使用网络软件和假体组件连接平台。的目标是提高可控性驱动手腕的取向处理获得的信息联合运动生理上适当的方式。我们应用操作技能模型的理解受到前臂属性,把握对象属性和任务。肌和前臂姿态传感器信号结合工作飞机姿态和把握对象属性的操作模式。验证操作的减少负载方法,我们进行了2性能测试:系统性能测试来确定驱动的二自由度手腕的跟踪性能和用户操作测试。从融合控制系统性能实验,证实足以控制腕关节的工作平面的姿势。前臂姿态角范围减少假肢时操作结合环境信息在用户操作测试。

1。介绍

上肢假肢广泛接受截肢者来支持他们的日常生活中,但其机械功能是有限的。因此,上肢假肢用户需要管理日常活动的负担。例如,广泛使用transradial义肢没有腕关节功能。用户需要补偿与肩膀和躯干运动的方向把握和操作任务(1- - - - - -3]。一个解决方案是增加假体关节的手。通过合并multiarticulated假肢手的活动关节,各种数字运动将有助于减少补偿运动。但是,操作多个关节不是一项容易的任务为上肢假肢的用户。multijoint操作需要多个独立渠道操作输入信号或模式识别算法的区别和协调联合运动。肌电的信号的选择和数字肌控制系统提出并用于上肢假肢。然而,可用肌电的信号来源渠道的数量是有限的,由于插座设计和/或用户的手臂条件。为了克服这个问题,方法按顺序选择操作功能广泛应用于上肢假肢产品。这些方法是有用的在简单和短的任务。然而,随着功能的增加,需要更多的时间来选择目标函数(4,5]。Cocontraction切换通常用于切换函数或适于抓握的类型multiarticulated手系统或动力transhumeral假肢。还有其他方法来增加肌电的信号通过手术重建源渠道,如目标肌肉神经移植术(6];然而,该方法的可用性仍然是有限的。

我们研究的目标是导致这个问题的工程方法。我们提出了一种多通道传感器的控制方法,结合信息上肢姿势和肌电的操作传感器输出动力假肢的手腕函数(7]。我们的目标是扩展这种方法。一般来说,选择是受到操纵行为的性质任务和其他周围的条件,如大小和形状的对象或目标区域(8]。因此,我们的建议是使用灵巧操作的周围环境信息的关节和上肢假肢的运动。

当执行任务的信息可以在事先,我们可以选择操作模式或适于抓握的类型,像特拉亨伯格等人提出的。9]。然而,它是繁琐的日常生活的每个任务所需的所有信息,并选择候选人的优先任务。我们相信安装识别标签和传感器利用环境信息是一个更实际的解决方案,从肌电的信号提取的信息为人工操作在例行的日常生活活动。要实现这个想法,需要三个软件技术,首先是连接环境对象,第二个是假体组件的通信,第三是连接这些环境和假体元素。有几个连接环境研究对象。在这个研究中,我们应用一个软件平台机器人发展(10)用于机器人的生活空间环境的发展(11]。假体组件间的通信,假肢设备通信协议(PDCP) [12在这项工作中实现。软件组件是连接这两个软件平台(13]。在这个项目中,我们由和评估操作系统驱动的二自由度的手腕和1-DOF手在这些平台上。验证效果,减少用户的操作负荷与nonamputated受试者评估进行性能测试。

2。材料和方法

2.1。系统概述

网络软件的系统组成在这个项目由机器人控制软件组件和一个互连为假体组件的硬件平台。

腕关节的姿态理解主要取决于前臂的姿态,抓住对象的姿势,和任务。除了肌电的信号和前臂的姿势,我们用工作平面的姿势和环境信息的操作模式。组成这个结构,表面电极用于肌电的信号测量,为前臂姿态测量惯性传感器,加速度传感器工作飞机姿态测量,和RFID的选择对象信息。假肢手元素与致动器,电机驱动,传感器和主控制器是模块化假肢器官的元素(在图1),形成一个假肢网络。加速度传感器和嵌入式RFID阅读器都与软件组件作为环境信息网络(在图1)。假肢网络和环境信息网络与假体和环境之间的交流,包括RTM-PDCP链接平台(图的中心1)。

2.1.1。网络平台

我们使用RT-Middleware [10网络环境。RT-Middleware是由一群在国家先进工业科学技术(巨大),日本,作为高效的机器人系统开发的软件平台。我们使用假肢设备通信协议(PDCP) [12)对网络传感器、汽车和微处理器的假肢。假肢的PDCP是一种通信协议开发主要由一群新布伦瑞克大学,加拿大。PDCP旨在调节假肢元素(14),以满足每个假肢的用户的需求。在先前的研究中,RT-Middleware软件组件,PDCP_Wrapper [13),是解释RT-Middleware和PDCP之间的通信。PDCP_Wrapper连接环境网络由RT-Middleware和假肢PDCP和解释网络的信息交流。

2.1.2。网络的硬件

多功能和multi-DOF上肢假肢与多个开发活动关节和可用的(15,16]。Montagnani et al。17)认为,“一个复杂的(且昂贵)multigrasp手不能充分利用如果安装一个简单的旋转;更便宜1-DOF手放在一个稍微复杂的手腕可以实现一个类似的性能。“因此,在这个系统中,我们由一个三自由度transradial假肢(中心图2)。前三自由度transradial假肢包括两个指状,拇指手1齿轮直流电机驱动,手掌/背屈在议员与轴关节和手腕内翻/旋后每个由齿轮驱动直流电机。汽车是由一个h桥驱动的汽车司机,由单片微处理器控制。新模型是由二自由度手腕和1-DOF手。手腕的手掌/背屈和内翻/旋后由两个伺服电机(伺服标准,视差)。作为一个终端设备的情况下的手(ys - 2002,东京电机大学)是附加到手腕。一个齿轮直流电机驱动数字通过蜗轮和万向节相连。表面电极(13 e200 Ottobock)惯性传感器(MPU6050 InvenSense)和驱动的三自由度transradial假肢(TDU)是由微型计算机网络(dspic33F芯片)和开发板(Microstick II和MicrostickPlus版本。C的微芯片和Microstick IO板AIST /赢电子行业)。软件程序为PDCP-base那些释放超窄带通信。加速度传感器(ADXL330 AnalogDevices)工作平面测量(左在图2)和可穿戴的RFID标签阅读器(TECCO GOV),在图2是网络(18由RT-Middleware]。PDCP_Wrapper是安装在笔记本电脑(Latitude3340、戴尔、OS:微软Windows 7)并使用一个适配器连接到PDCP-Bus (CANUSB LAWICEL)。

2.1.3。集成的信息

Tag_Manager集等信息的优先级和手的姿势RFID标签(左在图1)。信息发送到PDCP_Wrapper每当标签读取配置。工作提出了飞机姿态和上肢的姿态欧拉角。计算欧拉角旋转的加速度矢量测量的加速度传感器。首先,瞬时加速度的方向向量计算加速度矢量。由于加速度矢量是由重力加速度和惯性,加速度矢量测量加速度传感器设置水平时用来校准作为参考向量。然后,欧拉角表示传感器的姿态计算参考矢量的旋转单元方向向量。飞机姿态计算的工作Object_Posture_Manager并送往PDCP_Wrapper(左在图1)。上肢姿态计算Sensor_Board和传播是一个can总线标准的PDCP-Bus网络(在图1)。肌电的信号是广告转换PDCP-Bus Sensor_Board和传播。Control_Board接收到信息,用它来操作。

2.1.4。操作驱动的二自由度的手腕和手

两个电极被使用,和手打开和关闭,分别与屈肌和伸肌肌肉的肌电的信号用户。在此系统中,当可穿戴的标签读取RFID阅读器,和屈肌的肌电的信号超过阈值时,手腕关节伺服控制飞机姿态角跟踪工作,当长肌肉的肌电的信号超过阈值时,腕关节的跟踪控制是取消了。在腕关节的跟踪模式,两种模式是准备:一个模式,使手水平相对于工作平面和模式,使手垂直于工作平面(图3)。手打开/关闭的流程图如图4和手腕动作流程图如图5。手腕关节角设置在每个模式所示以下函数:(我)横向模式(旋后和弯曲方向是积极的。):内翻/旋后角=−(工作平面横摇角-前臂横摇角)[度]。弯曲/扩展角= 0[度]。(2)垂直模式:内翻/旋后角=−(90 +工作平面横摇角-前臂横摇角)[度]。弯曲/扩展角=−−90 +工作平面距角−前臂螺距角)[度]。

2.2。系统性能测试

我们做了一个实验来调查系统的性能。在这个实验中,腕关节姿态的跟踪性能对飞机姿态识别的工作。我们组装一个角度表示设备,它改变了飞机姿态工作实验(图6)。通过输入角度的目标角度控制器组件表示设备,表示设备转移的姿态角伺服电动机和设备上的加速度传感器信号传输通过PDCP_Wrapper腕关节角控制器的腕关节。

在实验中,一个红外反射标记与测量角表示的运动设备和transradial假肢的驱动的二自由度的手腕关节角与光学运动捕获和运动分析系统(金星3 d, Nobbytech)。附件标记的位置如图所示6。光学运动捕捉的采样频率为100赫兹。两个条件下的实验如下:(我)横向模式:角表示设备倾斜的横摇角方向加速度传感器的动态特性的内翻/旋后联合的手腕。(2)垂直模式:角表示设备提出了角螺旋角方向的加速度传感器来识别的动态特征屈曲/扩展联合的手腕。

2.3。用户操作测试

验证操作的减少负担,我们进行实验操作驱动的三自由度transradial假肢与多个操纵性能测试任务。假肢控制:之间的性能比较该方法与环境信息融合手腕方向和传统方法和一个锁着的手腕在中立位置。在这两种条件下,与肌电的控制信号在前臂伸肌和屈肌。

用户操作测试是由操作驱动的二自由度的手腕与提出的多通道传感器控制方法(毫米)和常规中性位置锁定腕肌电的手控制(NP)。评估手腕定位功能,测试专业调整达到选定目标对象时腕关节。有三个用户操作测试实验:(I)任务,旅行的手来回挑选和发布单一对象形状类似位置和姿态(盒子和模块测试,《生活);(2)任务,调整定位,定位,和关闭力pick-carry-release目标对象的两个小手腕姿势条件(衣夹测试CPT);和(III)任务调整手方向对应于一个薄板目标对象随机构成的倾斜角度(随机角测试、鼠)。

所有实验通过nonamputee科目穿上三自由度transradial假肢在图7。手术时间为每个审判和前臂加速度测量。用秒表测量操作时间,和加速度测量惯性传感器(微控制器6050,InvenSense)由微机采样频率为200赫兹(NUCLEO-F767ZI,意法半导体)连接到传感器和安装在插座上。

三自由度transradial假肢是依附于主体的右前臂和抵消到用户的位置和角度,如图7。肌电的传感器连接到身体表面在前臂屈肌和伸肌的肌肉,分别。所有任务的实验设备设置在工作台的台面高度750毫米。的初始姿态的手和手腕关节将中立的立场和手孔设置为50毫米。

2.3.1。任务

(我)框和模块测试。实验设备生产的相同尺寸的原始,该剧的盒子和块。重量和摩擦是原来的相比略小。用手放置在初始位置和确认开始签署了从实验者,主体动作尽可能多的块从右边到左边在30秒内操作义肢。一个RFID标签,如图8改变手腕的位置垂直模式开始。

(2)衣夹测试。测试是选择和移动夹单杠的低前三个垂直的酒吧,在金属网和释放。用手放置在初始位置,确认从实验者开始标志,主体三个衣夹到目标垂直移动酒吧从左到右的顺序。垂直模式标签被放在正确的前端的情况下,横向模式标记以下竖线位置如图9。

《和CPT,加速度传感器测量的态度工作飞机被安装在工作表。

(3)随机角度测试。在日常生活中,人类的手取向是由匿名的手腕来调整姿态的目标对象。产生类似的条件测试手取向,伺服电动机驱动角表示设备随机安排5倾斜角度的10,20、30、40、50度从垂直直立的姿势。之后的每个角度,掌握和拿起衣夹装置附着在角表示。如图10,标签来调用垂直模式安装右边的衣夹角度表示设备。在实验中,测量运动从初始位置到假体柄,衣夹和电梯设备。

3所示。结果

3.1。系统性能测试

的角度和手腕角度展示计算标记位置的位置数据通过实验测量和记录。实验环境、表现角度和手腕角度关系给出了时间序列数据11和12。

使用5143年的计算数据集在弯曲/扩展方向和5024套在旋后/内转联合方向,双自由度腕单元的动态传递函数的一阶滞后系统,使用MATLAB系统辨识工具箱,2015被确定。确定了传递函数如下:

3.2。用户操作测试

用户操作进行了测试并记录56试验(4科目7任务2系列)。前臂的姿势和操作时间比较固定腕关节之间的中间位置条件,条件与腕关节是由该射频识别信息的控制方法用于定位的双自由度手腕和肌电的控制。统计显著性差异进行了测试t以及之间的条件。

3.2.1之上。操作时间

操作时间的均值和标准差如表所示1;雷达图表的方式和显著差异( , )如图13。

在CPT的结果,老鼠(10度),老鼠(20度),和老鼠(30度),操作时间增加时,建议方法被用来控制手腕。

在鼠(10度),意思是4.29±0.69 SD年代与固定腕关节在中立位置和6.36±1.49 SD年代提出的控制方法。提出的控制方法的操作时间长,有统计学差异。类似的趋势也证实了老鼠(30度),在平均4.48±标准差1.16年代固定腕关节和6.28±SD 1.72年代提出的控制方法。在鼠(50度),平均运行时间减少时,提出的控制方法是应用。

3.2.2。在行动中姿态角范围(横滚、俯仰)

ROR的均值和标准差(卷)范围如表所示2;雷达图表的方式和显著差异( , )如图14。

ROR的手段减少在所有任务提出控制方法。有统计学差异,该剧,老鼠(20度),鼠(30度),老鼠(50度)。

罗普的均值和标准差(沥青)如表所示3;雷达图表的方式和显著差异( , )如图15。罗普的手段减少在CPT,老鼠(10度),老鼠(20度),鼠(40度),鼠(50度)提出的控制方法应用的时候。在鼠(50度),罗普是61.10±SD 12.82度时,腕关节固定在中立位置和40.34±SD 8.59度时提出的控制方法是应用。罗普小在提出的控制方法和统计差异确认鼠(50度)。

4所示。讨论

4.1。系统性能测试

截止频率近似传递函数的计算,弯曲/扩展联合方向是0.86赫兹,和旋后/内转联合方向为0.82赫兹。

期间的角速度计算从手腕角度识别实验。角速度是如图16和最大值表所示4。商用手腕旋转的角速度(电动旋转手腕,Ottobock)是81.28度。/秒(19),因此,我们假设我们的系统的跟踪性能,在截止频率和最大角速度,在实验操作中可使用的水平。还需要进一步的测试,讨论日常使用水平。

4.2。操作时间

确认用户的运动在每个测试条件下使用该控制方法时,方法的必要性RFID标签和读取标签重复发现操作时间延长的主要原因,这种在衣夹测试。然而,当腕关节的控制使用宽松的环境信息是有效把握对象,推断,操作时间短而掌握时间和固定的手腕,尤其是深50度的倾斜等目标随机角度测试。

4.3。在行动中姿态角范围(横滚、俯仰)

横摇角的一个例子在操作如图17率和平均减少轧辊的范围如表所示5。平均减少横摇角的范围是41.1%的所有任务。站的姿势与肩关节在中立的立场和肘部弯曲90度,前臂的横摇角方向姿态计算加速度传感器输出大致匹配的绑架肩关节的方向。从这个结果,提出的控制方法可以减少假体的补偿运动负荷用户的肩膀和操作。

5。结论

在这个项目中,我们提出了一个概念模型,全面支持双自由度的操作手腕和1-DOF手肌电的信号和环境信息的融合网络RT-Middleware和PDCP平台假体元素。

验证操作减负荷与提议的平台和控制方法,我们进行了性能测试的识别实验驱动的二自由度手腕跟踪性能和用户操作测试。来自联合跟踪性能的识别实验,证实了足够的能力控制腕关节对多个条件提出的工作平面的姿势是令人鼓舞的。验证负载减少,我们进行了用户操作测试nonamputee主题经营动力假肢的手和手腕的提出环境信息融合多通道传感器控制方法和中立的立场相比锁住手腕的手控制。横摇角的手段范围的建议控制方法减少在所有任务:盒子和模块测试,衣夹测试和随机角度测试。从这些研究结果,提出了多通道传感器控制与环境信息融合和网络平台能够减少补偿运动和操作负担与重复达到常规任务和手取向下的环境,如在家里和办公室的工作空间。的保证方法的影响仅限于转移姿势信息从传感器在环境引发的RFID标签阅读。额外的传感器(即。,force, tactile, and distance) or RFID tags can be added to the environment and information can be transmitted through the network. The drawback will be decreasing responding speed and failing to link the prosthesis control strategy to appropriate natural human behavior (i.e., response speed tolerance and other human interface design factors) will cause complexity and low reliability which will link to rejection. Therefore, therapeutic training methodology and screening methodology of the target user should be discussed with experienced therapist and prosthetist during assessment trial phase.

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

补充材料

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