Design of a robot-assisted exoskeleton for passive wrist and forearm rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper presents a new exoskeleton design for wrist and forearm rehabilitation. The contribution of this study is to offer a methodology which shows how to adapt a serial manipulator that reduces the number of actuators used on exoskeleton design for the rehabilitation. The system offered is a combination of end-effector- and exoskeleton-based devices. The passive exoskeleton is attached to the end effector of the manipulator, which provides motion for the purpose of rehabilitation process. The Denso VP 6-Axis Articulated Robot is used to control motion of the exoskeleton during the rehabilitation process. The exoskeleton is designed to be used for both wrist and forearm motions. The desired moving capabilities of the exoskeleton are flexion–extension (FE) and adduction–abduction (AA) motions for the wrist and pronation–supination (PS) motion for the forearm. The anatomical structure of a human limb is taken as a constraint during the design. The joints on the exoskeleton can be locked or unlocked manually in order to restrict or enable the movements. The parts of the exoskeleton include mechanical stoppers to prevent the excessive motion. One passive degree of freedom (DOF) is added in order to prevent misalignment problems between the axes of FE and AA motions. Kinematic feedback of the experiments is performed by using a wireless motion tracker assembled on the exoskeleton. The results proved that motion transmission from robot to exoskeleton is satisfactorily achieved. Instead of different exoskeletons in which each axis is driven and controlled separately, one serial robot with adaptable passive exoskeletons is adequate to facilitate rehabilitation exercises.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».