• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

用于下肢康复的机器人轨迹规划

Trajectory planning of a robot for lower limb rehabilitation.

作者信息

Pei Y, Kim Y, Obinata G, Hase K, Stefanov D

机构信息

Graduate School of Engineering, Nagoya University Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8603.

出版信息

Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:1259-63. doi: 10.1109/IEMBS.2011.6090296.

DOI:10.1109/IEMBS.2011.6090296
PMID:22254545
Abstract

We introduce a method for lower-limb physical rehabilitation by means of a robot that applies preliminary defined forces to a patient's foot while moving it on a preliminary defined trajectory. We developed a special musculoskeletal model that takes into consideration the generated muscle forces of 27 musculotendon actuators and joint stiffness of the leg and allows the calculation of the motion trajectory of the robot and the forces that the robot needs to apply to the foot in each moment of the therapeutic exercise. Robotic treatment programs are customized for the individual patient by using a genetic algorithm (GA) that refers to the musculoskeletal model and calculates the parameters of the spline curves of the motion trajectory of the robot and forces acting on the foot.

摘要

我们介绍了一种通过机器人进行下肢物理康复的方法,该机器人在按照预先定义的轨迹移动患者足部时,会施加预先定义的力。我们开发了一种特殊的肌肉骨骼模型,该模型考虑了27个肌肉肌腱致动器产生的肌肉力以及腿部的关节刚度,并能够计算机器人的运动轨迹以及在治疗运动的每个时刻机器人需要施加在足部的力。通过使用遗传算法(GA)为个体患者定制机器人治疗方案,该算法参考肌肉骨骼模型并计算机器人运动轨迹的样条曲线参数以及作用在足部的力。

相似文献

1
Trajectory planning of a robot for lower limb rehabilitation.用于下肢康复的机器人轨迹规划
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:1259-63. doi: 10.1109/IEMBS.2011.6090296.
2
Assistive Control System for Upper Limb Rehabilitation Robot.辅助控制系统在上肢康复机器人中的应用。
IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2016 Nov;24(11):1199-1209. doi: 10.1109/TNSRE.2016.2532478. Epub 2016 Feb 24.
3
Robot-aided neurorehabilitation: a robot for wrist rehabilitation.机器人辅助神经康复:一种用于手腕康复的机器人。
IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2007 Sep;15(3):327-35. doi: 10.1109/TNSRE.2007.903899.
4
Customized interactive robotic treatment for stroke: EMG-triggered therapy.针对中风的定制交互式机器人治疗:肌电图触发疗法。
IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2005 Sep;13(3):325-34. doi: 10.1109/TNSRE.2005.850423.
5
Patient-cooperative strategies for robot-aided treadmill training: first experimental results.机器人辅助跑步机训练的患者合作策略:首次实验结果
IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2005 Sep;13(3):380-94. doi: 10.1109/TNSRE.2005.848628.
6
Robotic techniques for upper limb evaluation and rehabilitation of stroke patients.用于中风患者上肢评估与康复的机器人技术。
IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2005 Sep;13(3):311-24. doi: 10.1109/TNSRE.2005.848352.
7
Robot-aided rehabilitation task design for inner shoulder muscles.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2012;2012:3922-5. doi: 10.1109/EMBC.2012.6346824.
8
Fuzzy control of a hand rehabilitation robot to optimize the exercise speed in passive working mode.手部康复机器人的模糊控制,以优化被动工作模式下的运动速度。
Stud Health Technol Inform. 2011;163:39-43.
9
Enhancement of motor rehabilitation through the use of information technologies.通过信息技术的应用促进运动康复。
Clin Biomech (Bristol). 2006 Jan;21(1):8-20. doi: 10.1016/j.clinbiomech.2005.08.006. Epub 2005 Sep 29.
10
Experimental results using force-feedback cueing in robot-assisted stroke therapy.在机器人辅助中风治疗中使用力反馈提示的实验结果。
IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2005 Sep;13(3):335-48. doi: 10.1109/TNSRE.2005.850428.

引用本文的文献

1
Artificial intelligence with multi-functional machine learning platform development for better healthcare and precision medicine.开发具有多功能机器学习平台的人工智能,以实现更优质的医疗保健和精准医疗。
Database (Oxford). 2020 Jan 1;2020. doi: 10.1093/database/baaa010.
2
The Applications of Genetic Algorithms in Medicine.遗传算法在医学中的应用。
Oman Med J. 2015 Nov;30(6):406-16. doi: 10.5001/omj.2015.82.