A synergy-based cooperative control system for an upper-limb hybrid FES-robotic exoskeleton

Neurological disorders frequently result in upper limb motor impairments, significantly hindering individuals in performing Activities of Daily Living. Rehabilitation aims to improve their functional capabilities and overall quality of life. Modern rehabilitation approaches, such as robotic assistive systems, offer superior repeatability and precision in therapeutic exercises, providing essential support to therapists. These technologies can be significantly enhanced through integration with Functional Electrical Stimulation (FES), which directly activates muscles to mitigate atrophy and promote neuroplasticity, despite inherent challenges in executing precise movements and managing muscle fatigue onset. The present thesis investigates how a synergy-based hybrid FES-robotic exoskeleton system can improve upper limb rehabilitation. The designed approach integrates FES with a robotic exoskeleton to perform anterior reaching tasks across several heights and directions. The FES controller uses feedforward stimulation patterns derived from muscle synergy analysis of EMG data from healthy subjects’ anterior reaching movements. These patterns target specific muscles (anterior, medial, posterior deltoid, and triceps), involved in go-to-target movement. The final stimulation charge is refined through a feedback loop employing Iterative Learning Control (ILC) based on the average trajectory error observed across each repetition. Additionally, the system incorporates impedance-based motor control derived from the AGREE exoskeleton. The system was evaluated with healthy subjects and demonstrated significant improvements in trajectory accuracy, occasionally matching the performance of the most assistive motor modality. Moreover, substantial reductions in torque requirements and energy consumption compared to using the exoskeleton alone were observed, indicating promising results for the cooperative system. However, challenges persist in optimizing stimulation patterns and refining ILC control to match better the different movement phases. Future research will focus on enhancing the system's adaptability in three-dimensional spatial tasks and optimizing stimulation protocols to accommodate varying movement phases.

I disturbi neurologici spesso provocano deficit motori agli arti superiori, compromettendo notevolmente lo svolgimento di normali attività della vita quotidiana nelle persone colpite. La riabilitazione mira a migliorare le loro capacità funzionali e la qualità della vita complessiva. Approcci moderni come i sistemi robotici assistivi offrono una ripetibilità e precisione superiori negli esercizi terapeutici, fornendo un supporto essenziale ai terapisti. Queste tecnologie possono essere notevolmente potenziate integrando la Stimolazione Elettrica Funzionale (SEF), che attiva direttamente i muscoli per contrastare l'atrofia e promuovere la neuroplasticità, nonostante le sfide nell'esecuzione di movimenti precisi e nel gestire la fatica muscolare. Questo lavoro di ricerca si propone di indagare come un sistema ibrido SEF-robotico, basato sull'analisi delle sinergie muscolari, possa migliorare la riabilitazione degli arti superiori. Il sistema sviluppato integra SEF con un esoscheletro robotico per eseguire movimenti di reaching anteriore su varie altezze e direzioni. Il controllo della stimolazione utilizza modelli feedforward derivati dall'analisi delle sinergie muscolari dei dati elettromiografici raccolti durante i movimenti di reaching eseguiti da soggetti sani. Questi pattern di stimolazione sono mirati ai muscoli specifici della spalla e del gomito (deltoidi anteriore, mediale e posteriore e tricipite), stimolati durante la fase di movimento dalla posizione di riposo fino al raggiungimento del punto target. Tali pattern sono ulteriormente adattati tramite un ciclo di feedback che impiega il Controllo Iterativo di Apprendimento per regolare con precisione la stimolazione in base all'errore medio nella traiettoria osservato in ogni ripetizione. Inoltre, il sistema incorpora un controllo del motore basato sull'impedenza proprio dell'esoscheletro AGREE. Le prestazioni del sistema ibrido sono state valutate su soggetti sani, dimostrando miglioramenti significativi nella precisione delle traiettorie eseguite, occasionalmente paragonabili a quelle ottenute con modalità solo motore più assistive. Inoltre, sono state osservate riduzioni sostanziali nei requisiti di coppia e nel consumo energetico rispetto all'uso dell'esoscheletro da solo, indicando risultati promettenti per il sistema ibrido. Tuttavia, persistono sfide nell'ottimizzazione dei pattern di stimolazione e nel perfezionamento del controllo iterativo per adattarsi efficacemente a diverse fasi del movimento. Gli sforzi futuri di ricerca si concentreranno sull'incrementare l'adattabilità del sistema nei compiti spaziali tridimensionali e sull'ottimizzare i protocolli di stimolazione per accomodare varie fasi del movimento.