Роботизированный экзоскелет WREX разработан для того чтобы люди с нервно-мышечными нарушениями могли полноценно двигать рукой, благодаря экзоскелету пациенты с мышечной дистрофией, тетраплегией С4 смогут снова сами себя накормить, кушать не прибегая к помощи окружающих, поднять бумагу, перелистать страницу в книге или журнале. WREX как правило покрывается страховкой.

(далее…)

Категория: WREX | 2 комментария »

Динамические доспехи одетые на Хуана Рико в фильме Роберта Хайнлайна «Звездный десант» могут быть доступны уже сегодня, но HULC, это только первое из того, что будет возможно в будущем. Этот экзоскелет был в показан на AUSA Зимний симпозиум — 25-27 февраля 2009г.

(далее…)

Категория: HULC | 1 Комментарий »

15 апреля 2011г. проводилась демонстрация экзоскелета HALC в научном кафе библиотеки Кеннеди. Здесь вы увидите видеозапись этого события и множество фотографий.

(далее…)

Категория: HULC | Нет комментариев »

Many robotic devices have been developed for stroke patients to recover their upper limb motor function. Among them, master-slave type rehabilitation systems provide surveillance of the therapist to the patient who is performing home-rehabilitation. In this study, we proposed a wearable and light exoskeleton device for upper limb rehabilitation and designed a master-slave rehabili-tation system using the exoskeleton device as slave device and a haptic device (Phantom Premium) as master device. To convey therapist’s experience to patients using this system, the slave device is driven to track the motion of the master device manipulated by the therapist. In order to improve the tracking efficacy of traditional PI control, a self-tuning fuzzy PI control was proposed. Results of simulation indicated the proposed control method is more effective than the traditional PI control, particularly in tracking accuracy and response speed.

(далее…)

Категория: Научные статьи | Нет комментариев »

This paper was aimed at the continuous recognition of the upper limb multi-motion during the upper limb movement for rehabilitation training. The amplitude of the surface electro-myographic ( sEMG ) signals change during movement of the upper limb and the features of sEMG signals are different with the changes. These variances in the features represent the different statuses of the upper limb. Recognizing the variances will lead to recognition of the upper limb motion. In this study, sEMG signals were recorded through five non-invasive electrodes attached on the anatomy points of the upper limb and an autoregressive model was used to extract the features of the detected sEMG signals. After that the Back-propagation Neural Networks was applied to recognize the patterns of the upper arm motion using the variant features as the training and input data. Three volunteers participated in the real-time experiment and the results stated that this method is effective for a real-time continuous recognition of the upper limb multi-motions.

(далее…)

Категория: Научные статьи | Нет комментариев »