近年、病気や事故による運動障害の患者数が増え、リハビリテーション医療のニーズが高まっていることから、リハビリテーションロボットは急速に進化しています。ロボット技術とリハビリテーションを組み合わせることで、身体を機械的に動かして繰り返し運動させることで、運動神経系を刺激して再構築し、運動機能を回復させることができます。
ロープ牽引駆動ロボットは、剛性支柱の代わりにロープを駆動要素として使用するリハビリロボットである。構造が単純で慣性が小さく、機構が比較的軽く、運動速度も速く、荷重比率が高く、モジュール化が可能で再構成性があり、製造・保守費用が安いことから、近年国内外で注目されている。
西安電子科学技術大学機電工程学院の段清娟准教授チームが開発したロープけん引ロボットは、2本のレバーシステムでアームの上下をシミュレーションし、3本のレバーシステムでアームの上下と手の操作をシミュレーションした。研究チームはNOKOV光学3次元モーションキャプチャシステムを用いて、歩行時の上肢の前方揺れの角度や長さなどのパラメータを測定した。被験者は、肩関節、肘関節、腕関節、手の端に反射マーカーをつけ、ランニングマシンで自然に移動しました。自然状態での上肢のデータを得て軌道を計画することができる。マルチバーシステムは地面に垂直な初期位置として、まず加速、等速、最終減速の法則でマルチバーを体の最も高い位置、すなわち最大角度で停止させ、再び同じ法則で開始位置に戻る。30sは、運動中の上腕の状態をシミュレーションする周期である。
実験チームは多棒軌道の計画に加えて、多棒機構の配置を最適化し、モンテカルロ法を用いてモーターの位置と回転距離を最適化し、計画の軌跡が力スピンの可能な作業空間内に収まることを前提に、デュロスピンの可能な作業空間を最大化した。最適化された構成を使って、2つのレバー機構と3つのレバー機構を作って実験します。実際の軌跡をNOKOV光学3次元モーションキャプチャシステムで測定し、ロープの張力をセンサで測定し、計算した軌跡と張力の理論値と比較して、最適化方法の正しさを検証した。
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