Duchenne Muscular Dystrophy is the most common form of Muscular Dystrophy, a group of neuro-muscular pathologies. The course of the disease initially involves the lower-limbs and later the upper-limbs muscles as well as the respiratory and cardiac muscles. Nowadays, no cure is available. Many technological devices can ease aspects of the daily life and promote the quality of life of dystrophic patients. This study focuses on active exoskeletons for the upper-limbs. They are motorized robotic systems that allow the movement of the upper limb by means of a control interface. In this scenario, the BRIDGE project started (Behavioural Reaching Interfaces during Daily antiGravity activities through upper limb Exoskeleton). Its final goal is the development of a 4 degrees of freedom exoskeleton for the upper-limbs that could be mounted on wheelchairs. The prototype presents three different human-machine interfaces: a joystick-based interface, a vocal control and a visual control. This study aims at the development of a new human-machine interface that could overcome the possible drawbacks of the already integrated interfaces. The proposed human-machine interface aims to translate the residual force signal provided by the subject at the level of the wrist to control the movements of the same arm in the workspace. To do so, this project carries out two goals. The first one is the integration of a force sensor in the robotic system of the upper-limb exoskeletons, both from the hardware and software points of view. The second one is the development of two algorithms that aim at the translation of the user’s intention of movement: an algorithm for the detection of the onset of an intention of movement is depicted and three different algorithms for the detection of the intention of movement direction are described. Promising results have been obtained from the proposed onset detection method as well as by applying a features-based algorithm to detect the user’s intention. Further studies will focus on the real-time application and on the validation of the proposed methods on a dataset coming from dystrophic patients.
La distrofia muscolare è una patologia neuromuscolare la cui forma più comune è la distrofia muscolare di Duchenne. Il decorso della malattia coinvolge inizialmente gli arti inferiori e successivamente i muscoli degli arti superiori nonché i muscoli respiratori e cardiaci. Al giorno d'oggi, nessuna cura è disponibile. Sono molti i dispositivi tecnologici che possono promuovere la qualità della vita dei pazienti distrofici. Questo studio si concentra su esoscheletri attivi per gli arti superiori. Essi sono sistemi robotizzati motorizzati che consentono il movimento dell'arto superiore tramite un'interfaccia di controllo. In questo scenario, è iniziato il progetto BRIDGE (Behavioural Reaching Interfaces during Daily antiGravity activities through upper limb Exoskeleton). Il suo obiettivo finale è lo sviluppo di un esoscheletro a 4 gradi di libertà per arto superiore che può essere montato su sedie a rotelle. Il prototipo presenta tre diverse interfacce uomo-macchina: un'interfaccia basata su joystick, un controllo vocale e un controllo visivo. Questo studio mira allo sviluppo di una nuova interfaccia uomo-macchina in grado di sopperire ai possibili inconvenienti delle interfacce già integrate. L'interfaccia uomo-macchina proposta mira a tradurre il segnale di forza residua fornito dal soggetto a livello del polso per controllare i movimenti dello stesso braccio nello spazio di lavoro. Per fare ciò, questo progetto realizza due obiettivi. Il primo è l'integrazione di un sensore di forza nel sistema robotico degli esoscheletri degli arti superiori, sia dal punto di vista hardware che software. Il secondo è lo sviluppo di due algoritmi che mirano alla traduzione dell'intenzione del movimento dell'utente: vengono descritti un algoritmo per la rilevazione dell'inizio di un'intenzione di movimento e tre diversi algoritmi per la rilevazione dell'intenzione della direzione del movimento. Risultati promettenti sono stati ottenuti dal metodo di rilevazione dell'insorgenza proposto, nonché applicando un algoritmo basato sulle caratteristiche per rilevare l'intenzione dell'utente. Ulteriori studi si concentreranno sull'applicazione in tempo reale e sulla convalida dei metodi proposti su un set di dati proveniente da pazienti distrofici.
Towards the design of a human-machine interface based on a force sensor for upper-limb motorized exoskeletons
PLAINO, LISA
2017/2018
Abstract
Duchenne Muscular Dystrophy is the most common form of Muscular Dystrophy, a group of neuro-muscular pathologies. The course of the disease initially involves the lower-limbs and later the upper-limbs muscles as well as the respiratory and cardiac muscles. Nowadays, no cure is available. Many technological devices can ease aspects of the daily life and promote the quality of life of dystrophic patients. This study focuses on active exoskeletons for the upper-limbs. They are motorized robotic systems that allow the movement of the upper limb by means of a control interface. In this scenario, the BRIDGE project started (Behavioural Reaching Interfaces during Daily antiGravity activities through upper limb Exoskeleton). Its final goal is the development of a 4 degrees of freedom exoskeleton for the upper-limbs that could be mounted on wheelchairs. The prototype presents three different human-machine interfaces: a joystick-based interface, a vocal control and a visual control. This study aims at the development of a new human-machine interface that could overcome the possible drawbacks of the already integrated interfaces. The proposed human-machine interface aims to translate the residual force signal provided by the subject at the level of the wrist to control the movements of the same arm in the workspace. To do so, this project carries out two goals. The first one is the integration of a force sensor in the robotic system of the upper-limb exoskeletons, both from the hardware and software points of view. The second one is the development of two algorithms that aim at the translation of the user’s intention of movement: an algorithm for the detection of the onset of an intention of movement is depicted and three different algorithms for the detection of the intention of movement direction are described. Promising results have been obtained from the proposed onset detection method as well as by applying a features-based algorithm to detect the user’s intention. Further studies will focus on the real-time application and on the validation of the proposed methods on a dataset coming from dystrophic patients.| File | Dimensione | Formato | |
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