上肢リハビリテーションロボットは、主に患者の関節可動域の維持と拡大、筋力と協調の強化、筋萎縮、関節痙攣などの症状の予防、そして最終的には通常の生活を返します。
既存の上肢リハビリロボットは、単一のトレーニングモード、複雑な構造、および困難な制御を備えています。この状況に基づいて、重慶理工大学のヤンヤン教授のチームは、ロープで引っ張られる柔軟な上肢リハビリロボットを設計しました。
この柔軟な上肢リハビリテーションロボットは、バーチャルリアリティ技術を組み合わせて、安全で信頼性の高い治療環境で特定のタスクを繰り返しトレーニングすることで、患者がさまざまなシナリオやタスクを試すことができるようにし、リハビリテーション治療の楽しさを高めます。
バーチャルリアリティ技術の応用では、空間における患者の上肢（手首と肘の関節）の運動座標情報を取得するために、研究者はNOKOV光学3次元モーションキャプチャシステムを使用しました。
患者の上肢のリハビリ中の大量のトレーニングデータを使用して、患者の上肢に適した速度はV0であることが提案されています。柔軟な上肢リハビリロボットは、アクティブなリハビリトレーニングを実行し、NOKOVモーションキャプチャシステムを介して、モーション空間における上肢の位置変化パラメータをリアルタイムで測定します。
CPACコントローラーでは、モーションキャプチャシステムの各フレームの空間座標変化（V）が計算され、計画速度（V0）と比較されます。患者の上肢運動速度V <V0を測定した場合、患者の自律運動能力が不十分であり、リハビリロボットの牽引下で運動する必要があることを示しています。CPA制御は、エンドエフェクタを駆動するためにパルス信号を送信します。ロープで上肢を引っ張って動かします。上肢の移動速度がV≥V0の場合、患者が自律的に移動できることを意味するため、エンドエフェクタは上肢を追跡してアクティブな動きをします。
NOKOVモーションキャプチャシステムを介して上肢の動きの空間座標位置を取得した後、SDKプラグインを使用してUnityの空間座標位置を読み取り、それを仮想動的モデルノード座標系に変換して仮想現実の動きの相互作用を実現します。
参考文献：[1] Du Hao、Yang Yan、ZhangChengjie。柔軟な上肢リハビリテーションロボットにおける仮想現実技術の応用[J]。ComputerEngineeringandApplications、2020,56（24）：260-265。
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