A corrective force field based controller for exoskeleton-aided rehabilitation: design and test on a 1DOF elbow showcase

In an era where lifespan is on the rise, the prospect of living longer is tempered by the reality that these additional years may not be spent in optimal healthy conditions. Neurological disorders stand as the primary global cause of disability, encompassing a large spectrum of diseases among which stroke. Stroke survivors often endure long-term disabilities, leading to an emotional and socioeconomic impact on individuals, families, and healthcare systems. This underscores the necessity to address stroke survivors' needs. Rehabilitation plays a crucial role in achieving substantial improvements and motor re-learning, also minimizing the risk of future co-morbidities resulting from reduced functional independence. The effectiveness of rehabilitation depends on critical factors such as intensive, goal-oriented training and patient engagement. Robotic-assisted rehabilitation systems provide high-intensity therapy and incorporate technology, as virtual reality and gaming elements, to enhance patient engagement and adherence. This study presents a tunneling control approach, for exoskeleton-aided rehabilitation, implemented through a force field around the desired path. Functioning as a corrective controller, the solution is specifically tailored for individuals affected by stroke with partial control of their limbs, relying on a contour tracking concept and on the principle of minimal intervention. The controller's feasibility was assessed through an experimental study involving 12 healthy participants, examining the torque applied by the controller and its kinematics, and analyzing the qualitative feedback provided by the participants. The results indicate the controller's ability to act transparently when correct movements are executed and to drive users to rectify their movements through a variety of haptic feedback in the event of an error.

In un periodo storico in cui la speranza di vita è in aumento, la prospettiva di vivere più a lungo è mitigata dalla prospettiva che gli anni aggiuntivi potrebbero non essere trascorsi in condizioni di salute ottimali. I disturbi neurologici si configurano come la principale causa globale di disabilità, comprendendo un ampia varietà di malattie, tra cui l'ictus. Coloro che sopravvivono ad un ictus spesso soffrono di disabilità a lungo termine, con un conseguente impatto emotivo e socioeconomico sugli individui stessi, le famiglie e i sistemi sanitari. È dunque necessario migliorare le condizioni di chi sopravve ad un ictus. La riabilitazione gioca un ruolo cruciale nel portare a miglioramenti sostanziali e al ri-apprendimento motorio, minimizzando anche il rischio di future comorbilità dovute alla ridotta indipendenza funzionale. L'efficacia della riabilitazione dipende però da diversi fattori critici come l'allenamento intensivo e orientato agli obiettivi e al coinvolgimento del paziente. I sistemi di riabilitazione assistiti da robot forniscono terapie ad alta intensità e incorporano tecnologie, come la realtà virtuale, per potenziare il coinvolgimento e l'adesione alla terapia da parte del paziente. Questo studio presenta un approccio di controllo a tunnel, per una riabilitazione assistita da un esoscheletro, implementato attraverso la costruzione di un campo di forza attorno al percorso desiderato. Essendo un controllore di tipo correttivo, la soluzione è specificamente progettata per individui colpiti da ictus con controllo parziale degli arti, e si basa su un concetto di tracciamento del contour e sul principio di intervento minimo. L'applicabilità del controllore è stata valutata attraverso uno studio sperimentale coinvolgendo 12 partecipanti sani, studiando la coppia applicata dal controllore e la sua cinematica e analizzando il feedback qualitativo espresso dai partecipanti. I risultati indicano la capacità del controllore di agire in modo trasparente quando sono eseguiti movimenti corretti e di indurre gli utenti a correggere i loro movimenti attraverso una varietà di feedback aptici in caso di errore.