Control de admitancia con sensores FSR en nodo ROS 2 para exoesqueleto
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13873Palabras clave:
Exoesqueleto, Control de admitancia, Ingeniería de rehabilitación, Mecatrónica biomédica, Sistemas robóticos en red, Interacción humano-robotResumen
Los controles de admitancia para exoesqueletos de rehabilitación están bien establecidos en la literatura, pero su implementación habitual requiere sensores de par embebidos en el propio dispositivo o galgas de carga externas de elevado coste. Este trabajo presenta una arquitectura alternativa: un nodo externo en ROS 2 que cierra el lazo de control del exoesqueleto Exo-H3 leyendo sensores de fuerza resistivos (FSR) de bajo coste integrados en las cinchas. El control implementa un modelo masa-muelle-amortiguador (MSD) discretizado que modula la trayectoria articular en función del esfuerzo del usuario. Se describe la cadena completa: sensado de los FSR, electrónica de adquisición modular y nodo ROS 2 con interfaz de ajuste en tiempo real.
Se presentan los resultados de una validación experimental preliminar con un voluntario sano. El sistema permite desviaciones voluntarias de hasta 73˚ en rodilla y 53˚ en cadera, validando la viabilidad del enfoque. La independencia de la sonorización interna del exoesqueleto dota al sistema de portabilidad a otras plataformas.
Referencias
Alashram, A. R., Annino, G., Padua, E., 9 2021. Robot-assisted gait training in individuals with spinal cord injury: A systematic review for the clinical effectiveness of lokomat. Journal of Clinical Neuroscience 91, 260–269. DOI: 10.1016/j.jocn.2021.07.019
Baker, J. M., 6 2018. Gait disorders. The American Journal of Medicine 131, 602–607. DOI: 10.1016/j.amjmed.2017.11.051
Espuela, E., Castano, J., Fernádez, P., Borromeo, S., Ama, A., 2026. Diseño y validación de un sistema basado en sensores de fuerza para el análisis de la interacción humano-exoesqueleto. In: Simposio CEA de Robótica, Bioingeniería, Visión por Computador y Automática Marina. Bilbao, España.
Espuela, E. M., 2023. Diseño de estrategias de control para terapias de rehabilitación activa basadas en el uso de exoesqueletos. Tech. rep., Universidad Rey Juan Carlos. URL: https://hdl.handle.net/10115/25271
Espuela, E. M., Vázquez, A., Ramos, J., Castano, J. A., Fernández, P. R., Borromeo, S., Jul. 2025. Design and validation of a force sensor based system for human–exoskeleton interaction analysis. In: Proceedings of the 32nd Seminario Anual de Autom´atica, Electr´onica Industrial e Instrumentación (SAAEI’25). Aranjuez, Spain.
Ghonasgi, K., Yousaf, S. N., Esmatloo, P., Deshpande, A. D., 2 2021. A modular design for distributed measurement of human–robot interaction forces in wearable devices. Sensors 21, 1–17. DOI: 10.3390/s21041445
Hamilton, M., Behdinan, K., Andrysek, J., 5 2020. Evaluating the effects of load area and sensor configuration on the performance of pressure sensors at simulated body-device interfaces. IEEE Sensors Journal 20, 5187–5194. DOI: 10.1109/JSEN.2020.2970964
Jo, H. J., Perez, M. A., 5 2020. Corticospinal-motor neuronal plasticity promotes exercise-mediated recovery in humans with spinal cord injury. Brain 143, 1368–1382. DOI: 10.1093/brain/awaa052
Levin, M. F., Demers, M., 11 2021. Motor learning in neurological rehabilitation. Disability and Rehabilitation 43, 3445–3453. DOI: 10.1080/09638288.2020.1752317
Massardi, S., Rodriguez-Cianca, D., Pinto-Fernandez, D., Moreno, J. C., Lancini, M., Torricelli, D., 6 2022. Characterization and evaluation of human–exoskeleton interaction dynamics: A review. DOI: 10.3390/s22113993
Mekki, M., Delgado, A. D., Fry, A., Putrino, D., Huang, V., 7 2018. Robotic rehabilitation and spinal cord injury: a narrative review. Neurotherapeutics 5, 604–617. DOI: 10.1007/s13311-018-0642-3
Tamez-Duque, J., Cobian-Ugalde, R., Kilicarslan, A., Venkatakrishnan, A., Soto, R., Contreras-Vidal, J. L., 2 2015. Real-time strap pressure sensor ystem for powered exoskeletons. Sensors (Switzerland) 15, 4550–4563. DOI: 10.3390/s150204550
Ángel Gil-Agudo, Álvaro Megía-García, Pons, J. L., Sinovas-Alonso, I., Comino-Suárez, N., Lozano-Berrio, V., del Ama, A. J., 12 2023. Exoskeleton-based training improves walking independence in incomplete pinal cord injury patients: results from a randomized controlled trial. ournal of NeuroEngineering and Rehabilitation 20. DOI: 10.1186/s12984-023-01158-z
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