Adaptive hybrid robot-FES system for upper-limb stroke rehabilitation: development and preliminary evaluation

Neurological disorders frequently lead to upper-limb motor impairments that reduce functional independence and quality of life. Hybrid rehabilitation systems combining robotic assistance and Functional Electrical Stimulation (FES) have emerged as a promising approach to promote active patient participation while supporting motor recovery. Within this context, the ExoFES@Casa project aims to develop an integrated platform for home-based upper-limb rehabilitation based on the synergy between a robotic exoskeleton, FES, and game-based exercises. The aim of this thesis was to develop a control framework for task-specific multi-muscle FES operating in synergy with the AllyArm exoskeleton during rehabilitation exercises. The proposed framework adapts stimulation delivery to the user's characteristics and performance. To this end, the system includes a fast subject-specific calibration procedure to identify safe and effective stimulation parameters, the generation of task-dependent stimulation patterns, a control architecture for synchronized coordination between FES and robotic assistance, and a model-free adaptation strategy to adjust stimulation levels based on task performance across repetitions. The developed system was evaluated on three healthy participants performing upper-limb rehabilitation exercises under different robotic assistance modalities and levels of voluntary participation. Performance was assessed through tracking accuracy, controller convergence, stimulation energy, mechanical energy, and voluntary muscular activation estimated from EMG signals. The results showed that voluntary effort and higher levels of robotic assistance improved task performance, reducing target errors and the electrical stimulation required to complete the movements. EMG measurements confirmed increased muscle activation when participants were instructed to actively contribute to the task. The adaptive FES controller successfully adjusted stimulation intensity according to performance and achieved convergence in several conditions, predominantly those involving voluntary participation. Furthermore, increased user involvement reduced the need for external assistance while maintaining task performance. Overall, the proposed framework enabled the integration of adaptive FES control within a robotic rehabilitation platform and demonstrated stable operation across different exercises and control modalities. These findings support the feasibility of cooperative robot–FES systems for upper-limb rehabilitation and provide a basis for future studies involving neurological patients.

Le patologie neurologiche causano frequentemente deficit motori dell’arto superiore, riducendo l’autonomia funzionale e la qualità della vita. I sistemi di riabilitazione ibridi che combinano l’assistenza robotica e la Stimolazione Elettrica Funzionale (FES) rappresentano un approccio promettente per favorire la partecipazione attiva del paziente supportando al contempo il recupero motorio. In questo contesto, il progetto ExoFES@Casa mira allo sviluppo di una piattaforma integrata per la riabilitazione domiciliare dell’arto superiore basata sulla sinergia tra un esoscheletro robotico, la FES ed esercizi basati su giochi interattivi. L’obiettivo di questa tesi è stato lo sviluppo di un framework di controllo per la FES multi-muscolo e task-specific, in grado di operare in sinergia con l’esoscheletro AllyArm durante l’esecuzione di esercizi riabilitativi. Il framework adatta la somministrazione della stimolazione alle caratteristiche e alle prestazioni dell’utente. A tal fine, il sistema include una procedura di calibrazione rapida soggetto-specifica per l’identificazione di parametri di stimolazione sicuri ed efficaci, la generazione di pattern di stimolazione dipendenti dal compito, un’architettura di controllo per la coordinazione sincronizzata tra FES e assistenza robotica e una strategia di adattamento model-free per la regolazione dei livelli di stimolazione in base alla prestazione nei diversi cicli di ripetizione. Il sistema sviluppato è stato valutato su tre soggetti sani durante l’esecuzione di esercizi di riabilitazione dell’arto superiore sotto diverse modalità di assistenza robotica e livelli di partecipazione volontaria. Le prestazioni sono state valutate attraverso l’accuratezza del tracciamento, la convergenza del controllore, l’energia di stimolazione, l’energia meccanica e l’attivazione muscolare volontaria stimata dai segnali EMG. I risultati hanno mostrato che il contributo volontario e livelli più elevati di assistenza robotica migliorano la performance del compito, riducendo l’errore rispetto al target e la quantità di stimolazione elettrica necessaria per completare i movimenti. Le misure EMG hanno confermato un aumento dell’attivazione muscolare quando ai partecipanti è stato richiesto di contribuire attivamente al compito. Il controllore adattativo FES ha regolato con successo l’intensità della stimolazione in funzione della prestazione, raggiungendo la convergenza in diverse condizioni, prevalentemente quelle che includevano il contributo volontario. Inoltre, un maggiore coinvolgimento dell’utente ha ridotto la necessità di assistenza esterna mantenendo le prestazioni del compito. Nel complesso, il framework proposto ha permesso l’integrazione di un controllo FES adattativo in una piattaforma robotica riabilitativa e ha dimostrato un funzionamento stabile in diversi esercizi e modalità di controllo. Questi risultati supportano la fattibilità di sistemi cooperativi robot–FES per la riabilitazione dell’arto superiore e costituiscono una base per studi futuri su pazienti neurologici.