Kontinuierliche Gangerkennungsmethode auf Basis von MLP für eine angetriebene Knöchelprothese mit Seriell-Elastischem Aktor

แนวคิดหลัก

Eine innovative Auslegung einer angetriebenen Knöchelprothese mit Seriell-Elastischem Aktor und einer MLP-basierten Methode zur kontinuierlichen Gangvorhersage ermöglicht eine genaue und adaptive Steuerung über einen großen Geschwindigkeitsbereich.

บทคัดย่อ

Dieser Artikel präsentiert den Entwurf einer neuartigen angetriebenen Knöchelprothese mit Seriell-Elastischem Aktor (SEA) und eine MLP-basierte Methode zur kontinuierlichen Gangvorhersage und -steuerung.
Die Prothese ahmt das biologische Gelenk nach und kann Gehgeschwindigkeiten von bis zu 4 m/s unterstützen. Für den SEA wird ein neuartiges Design einer planaren Torsionsfeder vorgeschlagen, das bessere Steifigkeit, Ausdauer und Anpassungsfähigkeit bietet als bisherige Designs.
Das Gangerkennungssystem nutzt ein Mehrschichten-Perzeptron (MLP), um aus den Signalen eines einzelnen Inertialsensors kontinuierlich Gehgeschwindigkeit, Gangphase, Knöchelwinkel und -winkelgeschwindigkeit zu schätzen. Dieses Vorgehen bietet Vorteile in Bezug auf Kontinuität, Anpassungsfähigkeit an den Geschwindigkeitsbereich, Genauigkeit und Multifunktionalität.
Simulationen und Experimente mit der Prothese zeigen, dass das System in der Lage ist, die biologischen Bewegungen des Knöchels über einen großen Geschwindigkeitsbereich genau nachzuahmen und zu unterstützen.

สถิติ

Die Prothese kann Gehgeschwindigkeiten von bis zu 4 m/s unterstützen.
Das maximale Drehmoment der Prothese beträgt 220,8 Nm.
Die Prothese wiegt 2,9 kg.

คำพูด

"Eine innovative Auslegung einer angetriebenen Knöchelprothese mit Seriell-Elastischem Aktor und einer MLP-basierten Methode zur kontinuierlichen Gangvorhersage ermöglicht eine genaue und adaptive Steuerung über einen großen Geschwindigkeitsbereich."
"Das Gangerkennungssystem nutzt ein Mehrschichten-Perzeptron (MLP), um aus den Signalen eines einzelnen Inertialsensors kontinuierlich Gehgeschwindigkeit, Gangphase, Knöchelwinkel und -winkelgeschwindigkeit zu schätzen."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

MLP Based Continuous Gait Recognition of a Powered Ankle Prosthesis with Serial Elastic Actuator

by Yanze Li,Fei... ที่ arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.08323.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Wie könnte die Genauigkeit der Winkelgeschwindigkeitsvorhersage weiter verbessert werden?

Um die Genauigkeit der Winkelgeschwindigkeitsvorhersage weiter zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst könnte die Integration zusätzlicher Sensoren in das System in Betracht gezogen werden. Beispielsweise könnten Drucksensoren an strategischen Stellen platziert werden, um zusätzliche Informationen über die Belastung und Bewegung des Gelenks zu liefern. Diese zusätzlichen Daten könnten dann in den neuronalen Netzwerkalgorithmus einfließen, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.
Ein weiterer Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit könnte die Implementierung fortschrittlicherer Machine-Learning-Techniken sein. Durch die Verwendung von komplexeren neuronalen Netzwerkarchitekturen oder die Integration von Deep-Learning-Methoden könnte das System in der Lage sein, noch feinere Muster in den Daten zu erkennen und präzisere Vorhersagen zu treffen.
Des Weiteren könnte die Feinabstimmung der Hyperparameter des neuronalen Netzwerks eine Rolle spielen. Durch systematische Optimierung und Anpassung der Lernrate, der Aktivierungsfunktionen und anderer Parameter könnte die Leistung des Modells weiter optimiert werden.

Welche zusätzlichen Sensoren oder Informationen könnten verwendet werden, um die Leistung des Systems weiter zu steigern?

Um die Leistung des Systems weiter zu steigern, könnten zusätzliche Sensoren oder Informationen integriert werden. Ein vielversprechender Ansatz wäre die Einbeziehung von EMG-Sensoren (Elektromyographie), um die elektrische Aktivität der Muskeln zu messen. Diese Daten könnten wichtige Einblicke in die Muskelaktivität und -kraft liefern, was wiederum zu präziseren Steuerbefehlen und Vorhersagen führen könnte.
Ein weiterer möglicher Sensor zur Verbesserung der Leistung des Systems könnte ein Kraftsensor sein, der direkte Informationen über die auf das Gelenk ausgeübte Kraft liefert. Durch die Integration dieser Daten in den Regelkreis des Systems könnte eine genauere Anpassung der Unterstützung und Bewegung ermöglicht werden.
Zusätzlich könnten auch kinematische Sensoren wie Gyroskope oder Beschleunigungsmesser verwendet werden, um die Bewegung des Gelenks in Echtzeit zu verfolgen und zu quantifizieren. Diese Informationen könnten dazu beitragen, die Vorhersagen des Systems zu validieren und die Genauigkeit der Bewegungssteuerung zu verbessern.

Wie könnte das Konzept auf andere Gelenke wie das Knie erweitert werden, um eine vollständige unterstützende Prothese zu entwickeln?

Um das Konzept auf andere Gelenke wie das Knie zu erweitern und eine vollständige unterstützende Prothese zu entwickeln, müssten ähnliche Prinzipien und Technologien angewendet werden. Zunächst müssten geeignete Aktuatoren und Federsysteme entworfen werden, um die Bewegung und Unterstützung des Kniegelenks zu ermöglichen. Dies könnte durch die Integration von seriellen elastischen Aktuatoren (SEA) oder anderen variablen Steifigkeitsaktuatoren erreicht werden.
Darüber hinaus müssten spezifische Bewegungsmuster und -parameter für das Kniegelenk identifiziert und in den Steuerungs- und Vorhersagealgorithmus integriert werden. Dies könnte durch umfangreiche Bewegungsanalysen und Modellierungen erreicht werden, um die kinematischen und kinetischen Anforderungen des Kniegelenks während des Gehens, Laufens und anderen Aktivitäten zu verstehen.
Die Integration zusätzlicher Sensoren wie Drucksensoren, EMG-Sensoren und kinematischer Sensoren wäre auch entscheidend, um eine umfassende Kontrolle und Unterstützung des Kniegelenks zu gewährleisten. Durch die Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes, der die biomechanischen Anforderungen des Knies berücksichtigt, könnte eine vollständige unterstützende Prothese entwickelt werden, die eine natürliche und effiziente Bewegung ermöglicht.