Математическое моделирование ходьбы человека в реабилитационном экзоскелете с помощью метода видеоанализа походки

Цель исследования. Одним из путей повышения эффективности систем реабилитации пациентов с нарушениями опорно-двигательного аппарата является применение экзоскелетов, позволяющих обеспечить заданное врачом -реабилитологом движение нижних конечностей по законам, близким к естественной походке. Для получения соответствующих закономерностей в статье рассматривается метод, основанный на построении траекторий движения голеностопного сустава (ГСС) с последующим синхронным определением углов поворота звеньев нижних конечностей на основе численного решения задачи обратной кинематики. Известно, что использование упрощенных законов движения ГСС и стоп без учета антропометрических параметров пациента приводит к формированию неправильной походки и, как следствие, значительному увеличению времени реабилитации пациента. Поэтому, при построении математической модели паттернов движения голеностопного сустава предлагается применять метод видеозахвата выбранных на ГСС и стопе точек-маркеров, с последующей обработкой и аппроксимацией получаемых сигналов с помощью полиномов, что обеспечивает высокую точность воспроизведения паттернов движения. Целью исследования является построение законов движения звеньев экзоскелета по траектории движения ГСС на основе численного решения задачи обратной кинематики.
Методы. Для достижения поставленной цели применяются экспериментальные исследования ходьбы с построением траектории движения ГСС по видеофрагменту, сглаживание и аппроксимация этой траектории и решение задачи обратной кинематики.
Результаты. Предложен метод построения и обработки траектории движения стопы и нахождения кинематических характеристик движения звеньев для создания паттернов движения экзоскелета при походке.
Заключение. Результаты моделирования показали, что предложенные методы построения траектории движения и моделирования походки экзоскелета позволяют с высокой точностью повторить походку человека при проведении реабилитационных процедур.

1. Динамика распространения заболеваний ОДА в России и в мире // Здоровье позвоночника и суставов. URL: https://spinet.ru/public/dinamika_rasprostraneniy_oda.php.

2. Воробьев А. А. и др. Экзоскелет как новое средство в абилитации и реабилитации инвалидов (обзор) // Современные технологии в медицине. 2015. Т. 7. №. 2.

3. Zhang C. et al. Development of a lower limb rehabilitation exoskeleton based on realtime gait detection and gait tracking // Advances in Mechanical Engineering. 2016. Т. 8. № 1. С. 1687814015627982.

4. Яцун С. Ф., Яцун А. С., Кореневский Н. А. Опыт проектирования реабилитационных экзоскелетов // Медицинская техника. 2017. №. 3. С. 48-51.

5. Яцун С. В. и др. Моделирование паттернов походки пациента с повреждением опорно-двигательного аппарата с помощью экзоскелета // Известия Юго-Западного государственного университета. 2019. Т. 23. №. 6. С. 176-188. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2019-23-6-176-188.

6. Хусаинов Р. Р., Климчик А. А., Магид Е. А. Метод управления движением двуногого шагающего робота по произвольной траектории // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19. № 10. С. 633-641.

7. Котов Е. А., Друк А. Д., Клыпин Д. Н. Разработка экзоскелета нижних конечностей человека для медицинской реабилитации // Омский научный вестник. 2021. №. 4 (178). С. 91-97.

8. Белов М. П., Козлова Л. П., Чыонг Д. Д. Система управления электроприводами движения нижних конечностей экзоскелета на основе ПД-регулятора с нейронной сетью // Электротехника. 2021. №. 3. С. 36-41.

9. Капустин А. В. и др. Способы поддержания устойчивого положения реабилитационного экзоскелета медицинского назначения при ходьбе // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Материалы. Конструкции. Технологии. 2018. №. 3. С. 44-54.

10. Tracker // Tracker Video Analysis and Modeling Tool. URL: https://physlets.org/tracker/.

11. Михеев С. Е. О сглаживании функций // Труды Карельского научного центра Российской академии наук. 2014. №. 4.

12. smooth // MathWorks. URL: https://www.mathworks.com/help/curvefit/smooth.html.

13. Вершик А. М., Малоземов В. Н., Певный А. Б. Наилучшая кусочнополиномиальная аппроксимация // Сибирский математический журнал. 1975. Т. 16. №. 5. С. 925-938.

14. polyfit // MathWorks. URL:https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/polyfit.html.

15. Richter C., Bry A., Roy N. Polynomial trajectory planning for aggressive quadrotor flight in dense indoor environments // Robotics research. Springer, Cham, 2016. Р. 649-666.

16. Колтыгин Д. С., Седельников И. А., Петухов Н. В. Аналитический и численный методы решения обратной задачи кинематики для робота Delta // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. №. 5 (124).

17. Борисов О.И., Громов В.С., Пыркин А.А. Методы управления робототехническими приложениями. СПб., 2016. 105 с.

18. Zhao R. et al. Inverse kinematic solution of 6R robot manipulators based on screw theory and the Paden–Kahan subproblem // International Journal of Advanced Robotic Systems. 2018. Vol. 15. №. 6. P. 1729881418818297.

19. Singh T. P., Suresh P., Chandan S. Forward and inverse kinematic analysis of robotic manipulators // International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET). 2017. Vol. 4. №. 2. P. 1459-1468.

20. Arian A., Danaei B., Tale Masouleh M. Kinematic and Dynamic Analyses of Tripteron, an Over-Constrained 3-DOF Translational Parallel Manipulator, through NewtonEuler Approach //AUT Journal of Modeling and Simulation. 2018. Vol. 50. №. 1. P. 61-70.