Оценка кинематических характеристик тросового экзоскелета для локтевого и лучезапястного суставов
DOI:
https://doi.org/10.52889/1684-9280-2026-77-1-jto037Ключевые слова:
биомеханика, верхняя конечность, кинематика, реабилитация, робототехника, экзоскелетыАннотация
Целью данного исследования являлась оценка кинематических характеристик тросового экзоскелета для локтевого и лучезапястного суставов, предназначенного для реабилитации верхней конечности при ортопедических и посттравматических состояниях.
Методы. Был разработан тросовый экзоскелет с четырьмя степенями свободы для поддержки сгибания и разгибания локтевого сустава и многоплоскостных движений лучезапястного сустава. Для снижения дистальной массы и уменьшения несоосности суставов, характерной для жестких механических систем, использована тросовая архитектура привода. Локтевой модуль выполнен как одностепенной вращательный механизм с двумя антагонистическими двигателями, что обеспечивает двунаправленное формирование крутящего момента и регулирование жесткости сустава за счет коактивации.
Модуль лучезапястного сустава обеспечивает три вращательных движения и приводится в действие четырьмя сухожилиями. Три троса управляют вращением и наклоном, а диагонально расположенный трос обеспечивает движение по оси поворота. Кинематическое моделирование выполнено с использованием однородных матриц преобразования для установления зависимости между углами суставов и перемещениями тросов. Численное моделирование проведено в среде MATLAB с последующей экспериментальной проверкой на уменьшенном прототипе. Измеренные перемещения тросов сравнивались с расчетами обратной кинематики в пределах рабочего пространства.
Результаты. Экспериментальные данные продемонстрировали высокое соответствие между теоретическими расчетами и фактическими перемещениями тросов. Локтевой механизм обеспечил стабильное сгибание и разгибание в диапазоне от минус шестидесяти до шестидесяти градусов. Модуль лучезапястного сустава обеспечил плавные вращательные движения по всем трем осям и сохранил механическую прозрачность в пределах исследованного рабочего пространства. Существенных расхождений между модельными и экспериментальными данными выявлено не было, что подтверждает корректность предложенной кинематической модели.
Выводы. Разработанный тросовый экзоскелет для локтевого и лучезапястного суставов продемонстрировал надежные кинематические характеристики и снижение механической инерции по сравнению с жесткими приводными системами. Предложенный конструктивный и моделирующий подход формирует прочную механическую основу для дальнейшей разработки усовершенствованных стратегий управления в ортопедической реабилитации верхней конечности.
Библиографические ссылки
1. Charles, S. K., Krebs, H. I., Volpe, B. T., Lynch, D., & Hogan, N. (2005, June). Wrist rehabilitation following stroke: initial clinical results. In 9th International Conference on Rehabilitation Robotics, 2005. ICORR 2005. (pp. 13-16). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICORR.2005.1501040
2. Bertani, R., Melegari, C., De Cola, M.C. et al. Effects of robot-assisted upper limb rehabilitation in stroke patients: a systematic review with meta-analysis. Neurol Sci 38, 1561–1569 (2017). https://doi.org/10.1007/s10072-017-2995-5
3. Li, S., Zhang, L., Meng, Q., & Yu, H. (2023). A real-time control method for upper limb exoskeleton based on active torque prediction model. Bioengineering, 10(12), 1441. https://doi.org/10.3390/bioengineering10121441
4. Zhu, Y., Wu, Q., Chen, B., Zhao, Z., & Liang, C. (2023). Physical human–robot interaction control of variable stiffness exoskeleton with surface electromyography-based torque estimation. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 19(10), 10601–10612. https://doi.org/10.1109/TII.2023.3240749
5. Li, Z., Huang, Z., He, W., & Su, C.-Y. (2017). Adaptive impedance control for an upper limb robotic exoskeleton using biological signals. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 64(2), 1664–1674. https://doi.org/10.1109/TIE.2016.2538741
6. Hessinger, M., Pingsmann, M., Perry, J. C., Werthschützky, R., & Kupnik, M. (2017). Hybrid position/force control of an upper-limb exoskeleton for assisted drilling. In Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (pp. 1824–1829). https://doi.org/10.1109/IROS.2017.8205997
7. Sargeant, R., Als, A., & Inniss, E. (2022). The development of a low-cost exoskeleton arm for rehabilitation use. In Proceedings of the 13th International Symposium on Communication Systems, Networks and Digital Signal Processing (CSNDSP) (pp. 422–427). https://doi.org/10.1109/CSNDSP54353.2022.9908062
8. Chowdhury, H. R., Amiruzzaman, Shakur, M. A., & Ahad, A. F. B. (2024). Development of an arm exoskeleton by intention detection technique. In Proceedings of the IEEE International Conference on Biomedical Engineering, Computer and Information Technology for Health (BECITHCON) (pp. 302–305). https://doi.org/10.1109/BECITHCON64160.2024.10962642
9. Wicaksono, G. A., Rosa, M. R., & Barri, M. H. (2022). Implementation of exoskeleton robots for upper limb rehabilitation based on Indonesian anthropometry. In Proceedings of the 2nd International Conference on Intelligent Cybernetics Technology & Applications (ICICyTA) (pp. 139–143). https://doi.org/10.1109/ICICyTA57421.2022.10037898
10. Khan, J. S., Mohammadi, M., Rasmussen, J., Bai, S., & Struijk, N. S. L. A. (2022). A review on the design of assistive cable-driven upper-limb exoskeletons and their experimental evaluation. In Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) (pp. 59–64). https://doi.org/10.1109/SMC53654.2022.9945523
11. Bessler-Etten, J., Schaake, L., Prange-Lasonder, G. B., & Buurke, J. H. (2022). Assessing effects of exoskeleton misalignment on knee joint load during swing using an instrumented leg simulator. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 19(1), 13. https://doi.org/10.1186/s12984-022-00990-z
12. Chen, T., Casas, R., & Lum, P. S. (2019). An elbow exoskeleton for upper limb rehabilitation with series elastic actuator and cable-driven differential. IEEE Transactions on Robotics, 35(6), 1464–1474. https://doi.org/10.1109/TRO.2019.2930915
13. Shi, K., Song, A., & Li, H. (2021). Optimized design for cable-driven shoulder–elbow exoskeleton robot. IEEE Access, 9, 68197–68207. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3077365
14. Ménard, T., Grioli, G., & Bicchi, A. (2014). A stiffness estimator for agonistic–antagonistic variable-stiffness-actuator devices. IEEE Transactions on Robotics, 30(5), 1269–1278. https://doi.org/10.1109/TRO.2014.2329998
15. Gull, M. A., Bai, S., & Bak, T. (2020). A review on design of upper limb exoskeletons for rehabilitation. Robotics, 9(1), 16. https://doi.org/10.3390/robotics9010016
16. Vitiello, N., Lenzi, T., Roccella, S., De Rossi, S. M. M., Cattin, E., Giovacchini, F., Vecchi, F., & Carrozza, M. C. (2013). NEUROExos: A powered elbow exoskeleton for physical rehabilitation. IEEE Transactions on Robotics, 29(1), 220–235. https://doi.org/10.1109/TRO.2012.2211492
17. Babaiasl, M., Mahdioun, S. H., Jaryani, P., & Yazdani, M. (2016). A review of technological and clinical aspects of robot-aided rehabilitation of upper extremity after stroke. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology, 11(4), 263–280. https://doi.org/10.3109/17483107.2014.1002539
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
