This paper investigates the control algorithm of an exoskeleton for hand rehabilitation, which accomplishes both active and passive control mode. A double closed loop control structure is developed, which consists of position control loop and compensation control loop. The position controller is based on impedance control. The compensation controller is used for compensating the position error caused by deflection of the cable and sheath in the mechanical transmission. To realize the compensation, the spring model is used to represent the elasticity of the cable and sheath. With the proposed method, the maximum joint position error is about 1.5 degree, which satisfies the requirement in hand rehabilitation application. The experimental result demonstrates the validity of the propose method.

(далее…)

Категория: Научные статьи | Нет комментариев »

This thesis details the design and development of an intelligent prosthetic hand based on hybrid DC and Shape Memory Alloy (SMA) actuation and controlled by only two myoelectric sensors. A prosthesis as a tool makes no pretence of trying to replace the lost limb physiologically but it works as an aid to help provide some of the lost functions and is an interchan-geable device worn and used as needed. Much research has been carried out to develop artificial prosthetic hands with capabilities similar to the human hand. The human hand is a very complex grasping tool, that can handle objects of different size, weight and shape; however, they are far from providing its manipu-lation capabilities. This is for many different reasons, such as active bending is limited to two or three joints and user-unfriendliness. These limitations are present in commercial prosthetic hands, together with others always complained about by patients and amputees, such as inability to provide enough grasping functionality and heavy weight. Several robotic and anthropomorphic hands may have sufficient active de-grees of freedom to allow dexterity comparable to that of the human hand. Unfortunately, they cannot be used as prostheses due to their physical characteristic that poses several serious limitations on human- and interaction. Hence, the motivation for this research is to investigate the use of a hybrid actuation mechanism in the design and development of an intelligent prosthetic hand. This work highlights user- riendliness and involves a proper mechanical design with more active degrees of freedom and incorporating an intelligent control system. A system with a finger prototype is considered. Testing through simulation and physical models reveals a number of limitations. A hybrid actuation system, to increase the finger active degrees of freedom is therefore developed, with a mechanism consisting of DC and SMA actuators. Besides, only two myoelectrodes channels (enhancing the user-friendliness of the device) are used for the system control input signal. Two novel features are developed in the new prosthetic hand. Firstly, its hybrid actuation mechanism has the advantage of increasing the active degrees of freedom; secondly, using only two myoelectric sensors has potential for controlling more than three patterns of fingers movements. By using artificial neural network patterns classification technique, three and five patterns of wrist joint movement corresponding to finger movement can be recognised as more than 85% correct and further-more, seven as 70% correct.

(далее…)

Категория: Научные статьи | Нет комментариев »

Разнообразие интерфейсов взаимодействия с компьютерами сегодня предоставляет немалый выбор. Пользователь более не зависит от одних лишь мыши да клавиатуры – сенсорные экраны, контроллеры с распознаванием движений приобрели широкое распространение, а находящихся в стадии разработки технологий ещё больше.

Среди них – управление вообще без каких-либо приспособлений и нейроинтерфейс. А исследователи из Microsoft, Вашингтонского университета (University of Washington) в Сиэтле и канадского Университета Торонто (University of Toronto) предложили свой метод контроля — посредством мышц.

Ряд электродов подключается к предплечью и производится считывание электрической активности от разных мышц руки. Сигналы затем соотносятся с определёнными движениями, такими как соединение большого и одного из остальных пальцев или сжимание некоторого объекта сильнее или слабее нормального обозначенного. Исследователи видят применение технологии, например, в смене проигрываемого плеером трека во время бега или в развлечении наподобие Guitar Hero без пластиковой копии инструмента. В целом, интерфейс на базе мышц не нов. В частности, он используется в протезах конечностей, но практические возможности существующих версий ограничены. Определение знаков по движениям мускулов является сложной задачей, поэтому применяются соответствующие системы в узконаправленных целях. Новая же разработка «предназначена для здоровых людей, которые желают разнообразить методы ввода», как говорит Десни Тэн (Desney Tan) из Microsoft. Совместно с коллегами он работает над недорогой и не причиняющей дискомфорт технологией, распознающей широкий диапазон движений.

Последняя версия, продемонстрированная на конференции ПО и технологий для пользовательских интерфейсов (User Interface Software and Technology) в Виктории, Британская Колумбия, использует шесть электромиографических сенсоров (electromyography sensors, EMG) и два заземляющих электрода, расположенных кольцом вокруг верхней части правого предплечья, для регистрации движений пальцев. На левой руке – два сенсора, определяющих сжатие. Хотя каждый датчик имеет своё место и отдельный провод, их локализация не точна, то есть нет прямой зависимости от расположения мышц.

Это должно означать одинаковые результаты использования тонкой «повязки» EMG любым человеком без предварительной тренировки. Проект основан на предыдущих исследованиях в этой области, применявших дорогостоящие системы для распознавания перемещения пальцев, когда рука находилась на плоской поверхности. Сенсоры не умеют точно интерпретировать мышечную активность немедленно. Программное обеспечение должно быть обучено соотносить те или иные электрические сигналы со знаками. При этом используются стандартные обучающиеся машинные алгоритмы, постоянно повышающие точность.

«Мы потратили немало времени на то, чтобы понять, как пользователь может откалибровать устройство», — говорит Тэн. ПО фокусируется на трёх параметрах передаваемых EMG данных: величине мышечной активности, её частоте и волнообразном характере активности, регистрируемом несколькими сенсорами сразу. Этой информации вполне достаточно для идентификации определённых знаков, формируемых движениями пальцев и руки. После обучения программа распознаёт их с 85-90% точностью.

По словам профессора медиаискусств и наук в Массачусетском университете (MIT) Пэтти Мейс (Pattie Maes), большинство интерфейсов требуют внимания пользователя, поэтому пришло время таких разработок, которыми занимается Microsoft и Вашингтонский университет, чтобы взаимодействие с цифровыми системами в насыщенной информацией жизни стало более природным. В настоящее время команда Тэна работает над прототипом беспроводного решения, которое легко надевается на руку, и быстрой системой тренировки. Также тестируется реакция на ходьбу или бег. В конечном счёте, считает учёный, контроль посредством тела приведёт к абсолютно новым способам использования компьютеров и других электронных устройств.

Категория: Управление | Нет комментариев »