رویکرد راه‌رفتن برای توانبخشی بیماران ناتوان حرکـتی با استفاده از الگوریتم یادگیری تکراری

نوع مقاله : علمی ترویجی

نویسندگان

1 دانشکدة فنی و مهندسی، گروه مکاترونیک، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد اهر

2 گروه مهندسی برق، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات

3 گروه مهندسی برق و کامپیوتر، دانشکدة فنی و مهندسی، دانشگاه محقق اردبیلی

4 دانشگاه گیلان

چکیده

عمولاً فیزیوتراپ‌ها با اعمال نیرو و گشتاور کمکی به مفاصل اندام‌ها سعی می‌کنند که در بازیابی الگوی راه‌رفتن صحیح به بیماران کمک کنند و آنها را برای انجام تمرین‌های فیزیوتراپی آموزش دهند. در این رهگذر، یکی از مشکلات موجود، احتمال اجرای نادرست حرکات به‌وسیلة بیمار و در نتیجه صدمه‌رساندن مضاعف به مفاصل است. در این مقاله رویکرد راه‌رفتن توانبخشی از یک الگوریتم یادگیری تکراری الهام گرفته شده که در آن از ویژگی‌های راه‌رفتن تکراری استفاده شده است. در این روش، گشتاور مورد نیاز در گام فعلی، براساس اطلاعات گرفته‌شده از گام‌های قبل محاسبه می‌شود.

کلیدواژه‌ها


[1] Lim MR, Huang RC, Wu A, Girardi FP, Cammisa FP. Evaluation of the elderly patient with an abnormal gait. J Am Acad Orthop Surg 2007; 15: 107–17.
[2] Parkinson’s Disease Foundation, Statistics for Parkinson’s Disease, http://www.pdf.org
[3] Dong S, Lu K-Q, Sun JQ, Rudolph K. Adaptive force regulation of muscle strengthening rehabilitation device with magnetorheological fluids. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2006; 14:55–63.
[4] Hayashi T, Kawamoto H, Sankai Y. Control method of robot suit hal working as operator’s muscle using biological and dynamical information. In: IEEE/RSJinternational conference on intelligent robots and systems (IROS); 2005. p. 3063–8.
[5] Zoss A, Kazerooni H, Chu A. Biomechanical design of the Berkeley lower extremity exoskeleton (BLEEX). IEEE/ASME Trans Mech 2006; 11, pp. 128–38.
[6] Bae J, Kong K, Byl N, Tomizuka M. A mobile gait monitoring system for abnormal gait diagnosis and rehabilitation: a pilot study for Parkinson’s disease patients. ASME J Biomech Eng 2011; 133, pp. 041005. 11.
[7] Lunenburger L, Colombo G, Riener R. Biofeedback for robotic gait rehabilitation. J NeuroEng Rehabil 2007; p. 4.
[8] Belforte G, Eula G, Appendino S, Sirolli S. Pneumatic interactive gait ehabilitation orthosis: design and preliminary testing. J Eng Med. Proceedings of the institution of mechanical engineers, part H 2011; 225: pp. 158–69.
[9] Bae J, Kong K, Tomizuka M. Cable friction compensation and rehabilitation algorithms for a cable driven human assistive system. In: ASME Dynamic Systems and Conctorl Conference (DSCC); 2010. p. 1–7.
[10] Schmidt RA, Lee TD. Motor control and learning: a behavioral emphasis, 3rd ed. Human Kinetics; 1999.
[11] Hogan N. Impedance control: an approach to manipulation. Parts I, II, and III, J Dyn Syst, Meas, Control 1985;107:1–24.
[12] Gomes A, Onodera A, Otuzi M, Pripas D, Mezzarane R, Sacco I. Electromyography and kinematic changes of gait cycle at different cadences in diabetic neuropathic individuals. Muscle Nerve 2011; 44: pp. 258–68.
[13] Kim C, Eng J. Magnitude and pattern of 3d kinematic and kinetic gait profiles in persons with stroke: relationship to walking speed. Gait Posture 2004; 20: pp. 140–6.
[14] Tso SK, Ma X. Discrete learning control for robots: strategy, convergence and robustness. Int J Control 1993; 57: pp. 273–91.
[15] Kim D, Kim S. An iterative learning control method with application for CNC machine tools, IEEE Trans Ind Appl 1996; 32: pp. 66–72.
[16] Havlicsek H, Alleyne A. Nonlinear control of an electro-hydraulic injection molding machine via iterative adaptive learning. IEEE/ASME Trans Mech 1999;4: pp. 312–23.
[17] Bristow DA, Tharayil M, Alleyne AG. A survey of iterative learning control: a learning-based method for high-performance tracking control. IEEE Control Syst Mag 2006; 26: pp. 96–114.
[18] Mishra S. Fundamental Issues in Iterative Learning Controller Design: Convergence, Robustness, and Steady State Performance, PhD thesis, University of California, Berkeley; 2008.
[19] Duschau-Wicke A, Brunsch T, Lunenburger L, Riener R. Adaptive support for patient-cooperative gait rehabilitation with the Lokomat. In: IEEE/RSJ international conference on intelligent robots and systems (IROS); 2008. p. 2357–61.
[20] Duschau-Wicke A, von Zitzewitz J, Banz R, Riener R. Iterative learning synchronization of robotic rehabilitation tasks. In: IEEE 10th international conference on rehabilitation robotics (ICORR); 2008. p. 335–40.
[21] Winter DA. Biomechanics and motor control of human movement. John Wiley and Sons, Inc.; 2005.
[22] Bae J, Kong K, Tomizuka M. Real-time estimation of lower extremity joint torques in normal gait. In: Proceedings of the international IFAC symposium on robot control (SYROCO); 2009. pp. 577–82.
[23] Kong K, Bae J, Tomizuka M. Control of rotary series elastic actuator for ideal force mode actuation in human–robot interaction applications. IEEE/ASME Trans Mech 2009; 14: pp. 105–18.
[24] Kong K, Bae J, Tomizuka M. A compact rotary series elastic actuator for knee joint assistive system. In: Proceedings of the IEEE international conference on robotics and automation (ICRA); 2010. p. 2940–5.