Configuration-Dependent Optimal Impedance Control of an Upper Extremity Stroke Rehabilitation Manipulandum
Notice bibliographique
Résumé
repeatable tasks. Many researchers have postulated that human motor control can be mathematically represented using optimal control theories, whereby some cost function is effectively maximized or minimized. However, such abilities are compromised in stroke patients. In this study, to promote rehabilitation of the stroke patient, a rehabilitation robot has been developed using optimal control theory. Despite numerous studies of control strategies for rehabilitation, there is a limited number of rehabilitation robots using optimal control theory. The main idea of this work is to show that impedance control gains cannot be kept constant for optimal performance of the robot using a feedback linearization approach. Hence, a general method for the real-time and optimal impedance control of an end-effector-based rehabilitation robot is proposed. The controller is developed for a 2 degree-of-freedom upper extremity stroke rehabilitation robot, and compared to a feedback linearization approach that uses the standard optimal impedance derived from covariance propagation equations. The new method will assign optimal impedance gains at each configuration of the robot while performing a rehabilitation task. The proposed controller is a linear quadratic regulator mapped from the operational space to the joint space. Parameters of the two controllers have been tuned using a unified biomechatronic model of the human and robot. The performances of the controllers were compared while operating the robot under four conditions of human movements (impaired, healthy, delayed, and time-advanced) along a reference trajectory, both in simulations and experiments. Despite the idealized and approximate nature of the human-robot model, the proposed controller worked well in experiments. Simulation and experimental results with the two controllers showed that, compared to the standard optimal controller, the rehabilitation system with the proposed optimal controller is assisting more in the active-assist therapy while resisting in active-constrained case. Furthermore, in passive therapy, the proposed optimal controller maintains the position error and interaction forces in safer regions. This is the result of updating the impedance in the operational space using a linear time-variant impedance model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».