Exoself fuses technology and soul, amplifying abilities, and redefining limits, where the self evolves beyond boundaries
Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.
Autori:
(1) Mohammad Shushtari, Departamentul de Inginerie Mecanică și Mecatronică, Universitatea din Waterloo (smshushtari@uwaterloo.ca);
(2) Julia Foellmer, Departamentul de mecanică și inginerie oceanică, Universitatea de Tehnologie din Hamburg (julia.foellmer@tuhh.de);
(3) Sanjay Krishna Gouda, Departamentul de Inginerie Mecanică și Mecatronică, Universitatea din Waterloo și Institutul de Reabilitare din Toronto (KITE), Rețeaua Universității de Sănătate (arash.arami@uwaterloo.ca).
2 Rezultate
2.1 Datele inițiale prelucrate pentru un Participant Reprezentant
2.2 Analiza generală a performanței
2.3 Analiza portretului interacțiunii
2.4 Strategia de adaptare individuală
3 Discuție
5 Metode
5.1 Strategii de control anticipat
Anexa A Exemplu de date complementare
Anexa B Comparație cu mersul natural
În Fig. 3A, efortul muscular total mai mic în timpul mersului cu HTC și AMTC în comparație cu TBC este în concordanță cu rata lor metabolică mai scăzută în raport cu TBC, indicând faptul că ambii controlori reduc efortul de mers mai mult decât exoscheletul controlat TBC. Cu toate acestea, o tendință similară nu a fost observată în cuplul total de interacțiune, unde HTC a dus la un cuplu de interacțiune mai mare în comparație cu
Fig. 7 Evoluția fazei IP la fiecare pas la viteze diferite de mers pentru doi participanți. Rândurile de sus și de jos prezintă evoluția fazei IP la mers cu viteză ultra-lentă, lentă și moderată pentru fiecare dintre cazurile TBC→HTC și TBC→AMTC pentru participanții #3 și, respectiv, #6.
TBC. Acest lucru indică faptul că, deși HTC și AMTC au redus rata metabolică și efortul muscular al utilizatorilor, au încurajat utilizatorii să adopte două strategii de interacțiune diferite. Analiza IP investighează în continuare efectul fiecărui controler asupra performanței fiecărui participant, analizând diferența dintre efortul muscular total față de diferența cuplului total de interacțiune om-exoschelet. Fig. 4 arată că scăderea ratei metabolice a avut loc pe baza a două strategii diferite de adaptare umană. În controlerul HTC, utilizatorii au renunțat la controlul exoscheletului, urmărind pasiv mișcarea exoscheletului. În schimb, AMTC a încurajat utilizatorii să conducă mișcarea mai activ. Analiza noastră IP sugerează că controlerul HTC este deosebit de potrivit pentru aplicațiile care necesită creșterea puterii, cum ar fi în setările industriale pentru lucrători sau mediile de asistență medicală pentru asistente. În aceste contexte, scopul principal este de a minimiza efortul uman, sporind astfel capacitățile operaționale și siguranța. În schimb, controlerul AMTC arată mai promițătoare în contexte de reabilitare pentru persoanele cu funcții motorii reziduale, cum ar fi cei cu leziuni incomplete ale măduvei spinării sau afecțiuni post-accident vascular cerebral. Aici, imperativul este implicarea activă a utilizatorului în executarea sarcinilor, amplificându-și astfel funcțiile motorii și accelerând procesele de recuperare.
Fig. 4 demonstrează, de asemenea, că diferiți participanți au adoptat o strategie mai consistentă cu AMTC în comparație cu HTC, deoarece vectorii IP medii între participanți prezintă o variație mai mică cu AMTC în comparație cu controlerul HTC.
Distribuția IP în sine poate arunca, de asemenea, lumină asupra puterii strategiei adoptate în fiecare participant, în funcție de raza vectorilor care formează IP. Acest lucru este mai evident în Fig. 5, unde fiecare punct de IP reprezintă diferența de efort muscular și cuplul de interacțiune obținut pentru fiecare pas. Ca exemplu, analiza IP din Fig. 5 dezvăluie că Participantul #3 (al doilea rând, a doua coloană) și Participantul #6 (al doilea rând, prima coloană) au adoptat aceeași strategie de interacțiune cu controlorul AMTC în comparație cu TBC. Acest lucru este, totuși, mai semnificativ pentru Participantul #6 datorită razei mai mari a punctelor distribuite în comparație cu cele ale Participantului #3.
Folosind analiza IP, este, de asemenea, posibil să urmăriți evoluția strategiei adoptate de-a lungul pasului la fiecare viteză de mers. Fig. 7, ca exemplu, arată evoluția fazei IP pentru fiecare dintre comparațiile TBC→HTC și TBC→AMTC pentru participanții #3 și, respectiv, #6. Implicat de variația mare în faza IP, Participantul #3 nu a convergit către o strategie de interacțiune consecventă nici cu controlerele HTC, nici cu AMTC în timpul mersului ultra-lent. Această lipsă de convergență către o interacțiune consistentă cu exoscheletul este de acord cu dificultatea noastră de a menține netezimea și continuitatea mișcărilor ultra-lente, posibil explicată de limitările primitivelor dinamice care duc adesea la mișcări segmentate (Park, et al., 2017). În mers lentă, totuși, utilizatorul a adoptat o strategie mai consecventă folosind AMTC, evidențiată de variații scăzute în faza IP. În cazul controlerului HTC, strategia participantului rămâne inconsecventă. Numai în cazul mersului cu viteză moderată, Participantul #3 a putut converge către strategii de interacțiune consistente atât cu controlerele AMTC, cât și cu cele HTC. Analiza noastră IP în acest caz arată că AMTC a scăzut interacțiunea om-exoschelet, dar utilizatorul nu a obținut complet controlul mișcării sau a cedat mișcarea exoscheletului, deoarece faza IP este încă în al treilea cadran. În cazul controlerului HTC, utilizatorul s-a bazat mai mult pe asistența exoscheletului, deoarece faza IP este concentrată în primul rând în cadranul 4. Participantul #6, spre deosebire de Participantul #3, a convergit către o interacțiune consistentă cu exoscheletul la toate cele trei viteze de mers. Controlerul HTC, indiferent de viteza de mers, l-a îndrumat pe participant să se bazeze mai mult pe exoschelet, deoarece faza IP este concentrată în cea mai mare parte la granița cadranului 3 și 4. În cazul controlerului AMTC, totuși, observăm că, pe măsură ce viteza de mers crește, strategia utilizatorului se dezvoltă mai mult spre conducerea mersului și contribuția la controlul mișcării, evidențiată printr-o schimbare de 83 de grade în faza medie IP în viteză moderată. mersul pe jos comparativ cu mersul ultra-lent.
Aceste rezultate au evidențiat capacitatea analizei IP de a oferi o comparație obiectivă a diferitelor controlere de exoschelet, strategia de interacțiune adoptată de utilizator, precum și evaluarea co-adaptarii utilizator-exoschelet. Pe lângă analiza offline, IP oferă designerilor o metrică cantitativă care poate fi reglată într-o setare de optimizare umană în buclă pentru a adapta controlerul exoschelet la cerințele unice ale fiecărei aplicații sau participant.
Această lucrare este disponibilă pe arxiv sub licență CC BY-NC-ND 4.0 DEED.