Generación de trayectorias para interacción con escaleras en exoesqueletos
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12158Palabras clave:
Avances en medición y procesamiento de señales, Tecnología de asistencia e ingeniería de rehabilitación, Tecnología Robótica, Robots móviles, Análisis e interpretación de bioseñalesResumen
En el campo de los exoesqueletos de miembro inferior, se ha investigado ampliamente el control de los dispositivos para seguir trayectorias de referencias similares a la marcha humana. Sin embargo, para aumentar la funcionalidad y adaptabilidad a distintos entornos, es necesario diseñar algoritmos de control para navegar superficies no planas. En este artículo se desarrolla el problema de la interacción con un escalón, en concreto se ha desarrollado un método para generar trayectorias que puedan ser implementadas en el exoesqueleto Exo-H3 de la empresa Technaid para poder subir, bajar hacia atrás y bajar hacia delante de un escalón de altura variable. El sistema genera unas trayectorias objetivo que permitan realizar estos movimientos a partir de trayectorias de referencia grabadas. Se ha comprobado su validez para 18 alturas de escalón, desde los 15 a los 32 centímetros, recogiendo los datos de un sujeto de 180 centímetros de altura.
Referencias
Anam,K., Al-Jumaily, A. A., 2012. Active exoskeleton control systems: State of the art. Procedia Engineering 41, 988–994. DOI: 10.1016/j.proeng.2012.07.273
F. Molteni, G. Gasperini, G. C., Guanziroli, E., 2018. Exoskeleton and end effector robots for upper and lower limbs rehabilitation: Narrative review. PMR10(9), S174–88. DOI: 10.1016/j.pmrj.2018.06.005
Hill, D., 2017. What are user perspectives of exoskeleton technology? a literature review. International Journal of Technology Assessment in Health Care 33:2, 160–167. DOI: 10.1017/S0266462317000460
Hobbs, B., Artemiadis, P., 2020. A review of robot-assisted lower-limb stroke therapy: Unexplored paths and future directions in gait rehabilitation. Frontiers in Neurorobotics 14. DOI: 10.3389/fnbot.2020.00019
Inkol, K. A., McPhee, J., 2020. Assessing control of fixed-support balance recovery in wearable lower-limb exoskeletons using multibody dynamic modelling. In: 2020 8th IEEE RAS/EMBS International Conference for Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob). pp. 54–60. DOI: 10.1109/BioRob49111.2020.9224430
Leuenberger, K., Gonzenbach, R., Wiedmer, E., Luft, A., Gassert, R., 2014. Classification of stair ascent and descent in stroke patients. In: 2014 11th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks Workshops. pp. 11–16. DOI: 10.1109/BSN.Workshops.2014.10
O’Kane, J. M., 2014. A gentle introduction to ros ISBN: 978-14-92143-23-9.
Quigley, M., Gerkey, B., Smart, W. D., 2015. Programming Robots with ROS: a practical introduction to the Robot Operating System. .O’Reilly Media, Inc.”.
Ruescas Nicolau, A. V., De Rosario, H., Basso Della-Vedova, F., Parrilla Bernab´e, E., Juan, M.-C., L´opez-Pascual, J., 2022. Accuracy of a 3d temporal scanning system for gait analysis: Comparative with a marker-based photogrammetry system. Gait Posture 97, 28–34. DOI: https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2022.07.001
Sadeghi, H., Allard, P., Shafie, K., Mathieu, P. A., Sadeghi, S., Prince, F., Ramsay, J., 2000. Reduction of gait data variability using curve registration. Gait Posture 12 (3), 257–264. DOI: https://doi.org/10.1016/S0966-6362(00)00085-0
Soriano, P. P., Belloch, S. L., 2007. La instrumentaci´ on en la biomec´ánica deportiva. Journal of Human Sport and Exercise 2, 26–41
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