Исследователи разработали новый подход к оптимизации роботизированной помощи при движениях, основанный на анализе мышечных синергий. В эксперименте приняли участие 10 здоровых добровольцев, которые выполняли двухмерные движения рукой при поддержке робота KUKA LBR Med 14.
Участники выполняли задания в различных режимах: без поддержки, с грузом 3 кг и с 3 уровнями роботизированной помощи. Исследователи анализировали активность 7 мышц верхней конечности, включая трапециевидную, грудную и дельтовидную мышцы.
(2) Задача на 2D-дотягивание: участникам нужно было сначала дотянуться по прямой линии (из точки A в точку B), а затем под углом 45 градусов (из точки A в точку C). Источник: nature.com
Ключевым результатом стало выявление 3 основных паттернов мышечной активации (синергий), которые позволяют восстановить более 90% исходной мышечной активности. Это открытие может помочь в создании более эффективных систем реабилитации.
Разработанная методика позволяет персонализировать уровень роботизированной поддержки для каждого пользователя. Исследование показало, что оптимальный уровень помощи существенно различается между участниками – некоторым требовалась максимальная поддержка в 200 Н, в то время как другим было достаточно минимальной помощи в 20 Н.
Источник новости и обложки: www.nature.com