PARTENERIATE IN DOMENII PRIORITARE - ihrg.pub.ro · PDF filesolutii constructive care sa...

PARTENERIATE IN DOMENII PRIORITARE Domeniul: 7- Materiale, procese si produse inovative

RAPORT ȘTIINȚIFIC ȘI TEHNIC

(RST)

ETAPA III

AN INTELLIGENT HAPTIC ROBOT GLOVE for the

PATIENTS SUFFERING A CEREBROVASCULAR ACCIDENT

IHRG

Contract nr: 150/2012

COORDONATOR PROIECT:

UNIVERSITATEA POLITEHNICA DIN BUCURESTI

Universitatea Politehnica Bucureşti IHRG - Etapa III

2

ANUL 2014 – ETAPA III

REALIZAREA SISTEMULUI DE CONTROL

HIBRID IHRG-FES PENTRU REABILITAREA

MEMBRELOR SUPERIOARE

CUPRINS

1. Obiectivele generale ale etapei....................................................pag. 3

2. Rezumatul etapei..........................................................................pag. 3

3. Descierea ştiinţifică şi tehnică......................................................pag. 5

4. Concluzii........................................................................................pag. 19


3

1. OBIECTIVELE GENERALE ALE ETAPEI

A. Obiective generale:

Proiectarea unei mănuşi robotice inteligente ca un sistem hibrid mănuşă robotică-FES

(Functional Electrical Stimulation) pentru a ajuta la reabilitarea mişcărilor mâinii în cazul

pacienţilor care au suferit un accident cerebro-vascular. IHRG este un dispozitiv medical care

acţionează în paralel cu mâna pentru a compensa unele funcţii pierdute:

Dezvoltarea unui model software pentru sistemul de asistenţă al mâinii: modelarea

comportamentului cinematic al manușii robotice, modelarea mediului virtual pentru

măsurarea și evaluarea performanțelor pacienților, modelarea sistemului hibrid IHRG-FES

și a strategiilor de control.

Realizarea sistemului IHRG inclusiv a sistemului acționare a sensorilor. Vor fi realizate

multiple teste în laborator.

Elaborarea unor metode de evaluare a procesului de reabilitare a pacienților care au suferit

un atac cerebro-vascular.

Elaborarea specificațiilor pentru sistemul IHRG pentru dezvoltarea unui produs.

B. Obiectivele etapei III- Realizarea sistemului de control hibrid IHRG-

FES pentru reabilitarea membrelor superioare

Implementarea modelului exoschelet al mănuşii robotice pentru teste clinice şi a

învelişului artificial realizat cu senzori

Modelarea sistemului de stimulare a mâinii bazat pe FES

Dezvoltarea sistemului de control pentru sistemul hibrid FES-mușchi artificiali

Diseminarea rezultatelor (workshop, participare la conferinţe, simpozioane, saloane ale

cercetării, website) .

2. REZUMATUL ETAPEI III

Conform planului de realizare, etapa a III-a s-a desfașurat de-a lungul a 12 luni, întregul

colectiv al consorțiului fiind implicat în realizarea activităților acestei etape:

Implementarea modelului exoschelet al mănuşii robotice pentru teste clinice şi a


Modelarea sistemului de stimulare a mâinii bazat pe FES

Dezvoltarea sistemului de control pentru sistemul hibrid FES-mușchi artificiali

Diseminarea rezultatelor (workshop, participare la conferinţe, simpozioane, saloane ale

cercetării, website)


4

Obiectivul 1 - Implementarea modelului exoschelet al manușii robotice pentru teste

clinice şi a învelişului artificial realizat cu senzori

O primă activitate este legata de implementarea modelului exoschelet al mănuşii

robotice şi a învelişului artificial realizat cu senzori. În contextul implementării unei structuri

exoschelet care să permită dezvoltarea unor tehnici de reabilitare a principalelor funcţii

anatomice ale mâinii și ținând cont de existența unei game extrem de variate de pacienţi cu

probleme diverse de disfuncţionalitate, arhitectura dezvoltată în cadrul proiectului trebuie să

acopere această diversitate de probleme şi structuri anatomice. Astfel a fost necesară o abordare

mecatronistă, structura mecanică neputând fi proiectată independent de sistemul senzorial,

sistemul de acţionare, respectiv sistemul de control. Plecând de la cercetările realizate în etapa

anterioară (etapa a II-a proiectului) s-au implementat şi testat două prototipuri/structuri de

exoschelet: structura cu falange și structura tip mănușă. Partea senzorială este strâns legată de

sistemul de acţionare si permite măsurători ale unghiurilor segmentelor degetelor si la nivelul

articulaţiei pumnului. Analizând avantajele şi dezavantajele fiecărui sistem de acţionare s-a

optat pentru implementarea şi testarea unui sistemul de acţionare prin actuatoare electrice.

Pielea artificală a fost emulată cu senzori rezistivi.

Întrucât scopul este reorganizarea corticală, o abordare a implementării a urmărit ideea

că feedbackul vizual îmbunătăţeşte procesul de recuperare. Bazat pe acest deziderat s-a creat o

mănuşa auxiliară pe care pacientul s-o folosească cu mâna sănătoasă, funcţională. Mişcările pe

care pacientul le face cu mâna sănătoasă sunt replicate cu ajutorul mănușii IHRG pe mâna

afectată de accident. Aceste mişcări combinate cu feedback-ul vizual perceput de pacient duc

la crearea de noi legături neuronale, adiacente celor afectate, prin mişcările efectuate de mâna

sănătoasă.

În urma studiilor şi analizelor făcute împreună cu medicii din echipa noastră parteneră

(Spitalul Clinic de Recuperare din Iaşi), o bună recuperare a mobilităţii degetelor pentru

persoanele ce au suferit accidente vasculare cerebrale se poate realiza prin exerciţii de

teleoperare. Acest lucru presupune ca pacientul sau un asistent să poarte o mănușă de

teleoperare dotată cu senzori de îndoire pe o mână normală, funcţională, şi mişcările mâinii,

degetelor respective, să fie transmise către un sistem de control ce va transmite către mănușa

robotică comenzile necesare care să determine mişcări similare ale acesteia. În acest fel mâna

bolnavă va repeta mişcările mâinii normale, funcţionale, iar pacientul prin feedback-ul vizual

va reînvăţa să-şi mişte mâna şi degetele. Ca urmare, în aceasta etapă, a fost implementată și

această soluție de teleoperare, prin realizarea unei mâini artificiale cu un design cât mai apropiat

de o mână biologică, incorporând sistemul de control.

În această etapă a fost implementată și un alt sistem inovativ de control, și anume un

prototip hardware și software al unei mănuși de reabilitare, ce poate primi comenzile wireless

sau chiar direct, astfel încât omul să poată să își folosească degetele pentru a apuca obiecte și

cel mai important, pentru a părea cât mai natural în ciuda problemelor sale. Mănușa poate fi

conectată la un calculator sau un dispozitiv mobil precum un smartphone sau o platforma Linux

portabila (precum Raspberry Pi), care să primească comenzi vocale și să le transmită mănușii

pentru a efectua comenzile.

Obiectivul 2 - Modelarea sistemului de stimulare a mâinii bazat pe FES

Stimularea electrica (FES - Functional Electrical Stimulation) transcutanata presupune

transferul catre nervul care deserveste un muschi, a unei cantitati de sarcina electrica care va

conduce la producerea depolarizarii si comanda muschiului respectiv prin placa motorie.

Variantele testate in cercetare pot avea in vedere utilizarea unor electrozi miniaturali implantati

sau realizarea unor matrici de electrozi de dimensiuni mai reduse plasate pe pielea antebratului.


5

Muşchii scheletali pot fi consideraţi motoare biologice care constau din fibre musculare

contractabile şi care se inseră pe oase prin intermediul unor prelungiri numite ligamente. În

cadrul cercetarii din această etapă, a fost modelat sistemul de stimulare a degetelor pe baza FES,

pornind de la ideea diferentierii a trei submodele:

modelul dinamicii activării, care prescrie numărul unităţilor motoare ale muşchiului

care vor fi activate prin stimulare electrică;

modelul dinamicii contracţiei, care descrie dinamica cu care se va produce contracţia

musculară;

modelul dinamicii segmentelor, care ţine cont de numărul de segmente prin care este

modelată o parte a corpului uman (aici antebratul si degetele) şi descrie evoluţia

variabilelor articulaţie.

Obiectivul 3- Dezvoltarea sistemului de control pentru sistemul hibrid FES-mușchi

artificiali Pentru realizarea acestui obiectiv, o primă preocupare a fost elaborarea și aplicarea unor

tehnici de estimare a parametrilor pentru un exoskelet de reabilitare.

Realizând diverse teste cu prototipul de laborator al mănușii robotice dezvoltat în etapa

anterioară, sistemul de acționare cu 4 bare a fost înlocuit în etapa curentă cu un sistem bazat pe

tendoane acționat cu motoare liniare. Acest nou sistem elimină dificultățile întâlnite la

mecanismul de acționare cu 4 bare prin faptul că motoarele liniare, datorită formei lor alungite

și a gabaritului redus, pot fi mult mai ușor montate pe antebrațul subiectului sau chiar pe o

platformă ce nu necesită montarea pe antebraț. Astfel a fost implementat un sistemul de

acționare cu motoare liniare de tip FIRGELI L12 și microcontroller-ul FEZ-Panda care

realizează controlul fiecărui motor în parte. Pentru realizarea controlului simultan atât a

degetelor cât și a neurostimulatorului MOTIONSTIM8 a fost realizata o aplicație de tipul

”standalone” în mediul MATLAB&Simulink®. Kit-ul de instalare al aplicației are în

componența sa compilatorul ”Matlab Compiler Runtime” (MCR), pachet care se instalează

odată cu aplicația EXOSLIM.

Obiectivul 4 - Diseminarea rezultatelor

În această etapă, diseminarea rezultatelor proiectului s-a realizat prin publicarea unor

lucrări ştiinţifice şi actualizarea site-ului web (http://www.ihrg.pub.ro/) care sintetizeză

activitatea de cercetare a proiectului.

3. DESCRIEREA ŞTIINŢIFICĂ ŞI TEHNICĂ

Ideea de bază a acestui proiect a fost dezvoltarea unui sistem hibrid manuşă robotică –

stimulare electrică funcţională pentru recuperarea funcţiilor neuromotorii in cazul pacienţilor

care au suferit un accident vascular cerebral. Scopul sistemului robotic consta in gasirea unei

solutii constructive care sa permita recuperarea functionalitatilor mainii, in cel mai mare grad

posibil, prin exercitii repetate, dupa un program terapeutic impus. Acest dispozitiv va trebui sa

realizeze o acoperire functionala cat mai exacta a starilor mainii naturale astfel incat traiectoriile

articulatiilor sa se suprapuna cat mai fidel. Elemente suplimentare care tin de estetica

sistemului, greutate, precizia miscarilor etc pot fi luate, de asemenea, in consideratie.


6

3.1. Implementarea modelului exoschelet al mănuşii robotice pentru teste clinice şi a


În contextul implementării unei structuri exoschelet care să permită dezvoltarea unor

tehnici de reabilitare a principalelor funcţii anatomice ale mâinii și ținând cont de existența unei

game extrem de variate de pacienţi cu probleme diverse de disfuncţionalitate, arhitectura

dezvoltată în cadrul proiectului trebuie să acopere această diversitate de probleme şi structuri

anatomice Astfel a fost necesară o abordare mecatronistă, structura mecanică neputând fi

proiectată independent de sistemul senzorial, sistemul de acţionare, respectiv sistemul de

control. Plecând de la cercetările realizate în etapa anterioară (etapa a II-a proiectului) s-au

implementat şi testat două prototipuri/structuri de exoschelet: structura cu falange (Fig. 1a) și

structura tip mănușă (Fig. 1b). Partea senzorială este strâns legată de sistemul de acţionare si

permite măsurători ale unghiurilor segmentelor degetelor si la nivelul articulaţiei pumnului.

Analizând avantajele şi dezavantajele fiecărui sistem de acţionare s-a optat pentru

implementarea şi testarea unui sistemul de acţionare prin actuatoare electrice. Pielea artificală

a fost emulată cu senzori rezistivi.

a) b) Fig. 1. a) Structură cu falange; b) structura tip mănuşă.

Ca si posibilităţi de transmitere a mişcării de la sistemul de acţionare către mănuşa

robotică s-au implementat două soluţii:

- prin tendoane (pentru structura tip mănușă)

- prin mecanism cu bare (pentru structura cu falange)

În urma implementărilor şi testelor făcute pentru mai multe tipuri de sisteme de

acţionare diferite (cilindri pneumatici, muschi pneumatici, SMA, lichide electrorheologice,

actuatoare electrice) avantajele şi performanţele cele mai bune au fost realizate de actuatoarele

elecrice. Pielea artificală a fost emulată cu senzori rezistivi.

Dispozitivul de reabilitare funcţională a fost conceput pentru asistarea recuperării

mobilităţii mâinii la pacienţii care au suferit un atac cerebral. Sistemul de comandă al acestui

dispozitiv este alcătuit din 5 elemente principale: modulul de dezvoltare Arduino Mega2560,

modulul de comandă pentru actuatorii liniari sau rotativi (SSC32 - Servo Controller), 5 senzori

de curent ACS712, un afişor LCD şi o tastatură pentru facilitarea alegerii programelor de

recuperare.

Mănușa auxiliară

În urma studiul bibliografic în domeniu s-a identificat că feedbackul vizual

îmbunătăţeşte procesul de recuperare. Bazat pe acest deziderat s-a creat o mănuşa auxiliară pe

care pacientul s-o folosească cu mâna sănătoasă, funcţională. Mişcările pe care pacientul le face

cu mâna sănătoasă sunt replicate cu ajutorul mănușii IHRG pe mâna afectată de accident.

Aceste mişcări combinate cu feedback-ul vizual perceput de pacient duc la crearea de noi

legături neuronale, adiacente celor afectate, prin mişcările efectuate de mâna sănătoasă. Pe


7

mănușa auxiliară au fost montaţi 5 senzori de îndoire prin care se determină dacă degetul este

drept sau îndoit.

Teleoperare

În urma studiilor şi analizelor făcute împreună cu medicii din echipa noastră parteneră

(Spitalul Clinic de Recuperare din Iaşi), o bună recuperare a mobilităţii degetelor pentru

persoanele ce au suferit accidente vasculare cerebrale se poate realiza prin exerciţii de

teleoperare. Acest lucru presupune ca pacientul sau un asistent să poarte o mănușă de

teleoperare dotată cu senzori de îndoire pe o mână normală, funcţională, şi mişcările mâinii,

degetelor respective, să fie transmise către un sistem de control ce va transmite către mănușa

robotică comenzile necesare care să determine mişcări similare ale acesteia. În acest fel mâna

bolnavă va repeta mişcările mâinii normale, funcţionale, iar pacientul prin feedback-ul vizual

va reînvăţa să-şi mişte mâna şi degetele. Ca urmare, în aceasta etapă, a fost implementată și

această soluție de teleoperare, prin realizarea unei mâini artificiale cu un design cât mai apropiat

de o mână biologică, incorporând sistemul de control.

Spre deosebire de alte proiecte similare în care se pune accentul pe “printare” 3D, în

cadrul acestui proiect am abordat o parte mult mai practică în ceea ce priveşte materia primă,

materialele şi componentele electronice folosite la realizarea acestuia. Un alt aspect foarte

important ce face diferenţa între acest proiect şi celelalte proiecte similare este modalitatea de

realizare a mâinii, având un design cât mai apropiat de o mână biologică. Siliconul este un

material foarte apropiat texturii şi rezistenţei unei mâini reale, ceea ce conferă abilitatea de a

manipula obiectele fragile cu uşurinţă. Un alt atu este studiul realizat în vederea articulării

degetelor în cele mai potrivite locuri pentru a asigura funcţionalitatea optimă a sistemului.

Strângerea obiectelor se efectueaza prin modificarea valorii transmise de senzorii de îndoire

către microcontroller care la rândul său comandă servomotoarele să se rotească.

Componentele de bază ale sistemului dezvoltat pentru a teleopera o mână robotică sunt

reprezentate de mâna din silicon, cele 5 servomotoare, sistemul de dezvoltare Arduino UNO

R3, mănușa de teleoperare cu 5 senzori de îndoire (flex sensors). Senzorii de îndoire sunt

montaţi pe mănușă, având rolul ca atunci când sunt îndoiţi, prin mişcarea degetelor, aceşti

rezistori variabili să îşi schimbe valoarea rezistenţei. Aceasta este citită de către Arduino care

la rândul său comandă servomotoarelor să facă o anumită rotaţie. Prin această mişcare de

rotaţie, servomotoarele exercită o forţă asupra sforilor ataşate mişcând astfel degetele mâinii.

Flexia (îndoirea) fiecărui deget se realizează prin tragerea de către servomotor a capătului

tendonului iar revenirea acestuia la poziţia sa iniţială se face cu ajutorul unei proprietăţi a

materialului din care este confecţionată mâna, respectiv cu ajutorul elasticităţii siliconului.

Fig. 2. Servomotoarele fixate pe antebraţ.

Conducerea este facilitată prin intermediul mănușii cu senzori de îndoire şi ansamblul

de conexiuni aferente. Caracteristicile de bază ale mâinii robotice implementate sunt:

dimensiuni similare cu cele umane, greutate similară cu cea umană, formă similară cu cea

umană, viteză de răspuns mare.


8

Fig. 3. Exemple ale utilizării mâinii robotice teleoperate

Proiectarea și implementarea hardware și software a sistemului IHRG cu comandă vocală

În această etapă a fost implementată și un alt sistem inovativ de control, și anume un

prototip hardware și software al unei mănuși de reabilitare, ce poate primi comenzile wireless

sau chiar direct, astfel încât omul să poată să își folosească degetele pentru a apuca obiecte și

cel mai important, pentru a părea cât mai natural în ciuda problemelor sale. Mănușa poate fi

conectată la un calculator sau un dispozitiv mobil precum un smartphone sau o platforma Linux

portabila (precum Raspberry Pi), care să primească comenzi vocale și să le transmită mănușii

pentru a efectua comenzile.

Fig. 4. Implementare hardware cu comandă vocală.

Partea de software include o serie de librării si unelte open source: utilizarea unui motor

de recunoaștere vocala ce dispune de o foarte mare baza de date alcătuita din cuvinte, un set de

instrumente utilizate în cercetare pentru recunoașterea automată a vorbirii Pexpect, un modul

Python ce permite controlul aplicațiilor. În urma testelor realizate s-a observat o foarte buna

detecție a comenzilor simple de genul 'open ', 'close', 'grab', 'point' sau 'wave' si o ușor mai

greoaie detecție a celor complexe de forma 'soft grab' sau 'strong grab'. In cazul unui mediu in

care zgomotul de fond este aproape inexistent detecția comenzilor se face corect cu o șansă de

reușita aproape perfectă.

3.2 Modelarea sistemului de stimulare a mâinii bazat pe FES

Stimularea electrica (FES in literatura de limba engleza) transcutanată presupune

transferul către nervul care deservește un mușchi, a unei cantitati de sarcina electrica care va

conduce la producerea depolarizarii si comanda muschiului respectiv prin placa motorie. In

cazul comenzii artificiale a miscarii degetelor problema principala este legata de selectivitatea

muschilor (exp. muschi lung abductor al policelui; muschi scurt extensor al policelui) care


9

produce miscari diferentiate ale degetelor. Varianta testata in Fig. 5 produce miscarea a cel

putin trei degete (aratator, mijlociu, inelar).

Fig.5. Stânga - Plasare electrozi la nivelul antebratului pentru extensia degetelor; Dreapta - stimul

electric oscilografiat (durată puls 480 µs, tensiune maximă 39.19 V);

Variantele testate in cercetare pot avea in vedere utilizarea unor electrozi miniaturali

implantati (de exp. BION [1]) sau realizarea unor matrici de electrozi de dimensiuni mai reduse

plasate pe pielea antebratului.

Muşchii scheletali pot fi consideraţi motoare biologice care constau din fibre musculare

contractabile şi care se inseră pe oase prin intermediul unor prelungiri numite ligamente.

Caracteristicile lor dinamice, legate de proprietatea lor de a produce forţe, includ: întârzieri în

a răspunde la un stimul electric, elasticitate neliniară, dependenţă neliniară în cadrul stării

curente (lungime şi viteză de scurtare a fibrelor musculare) etc [2]. Modelul Hill [3] consideră

că muşchiul ar putea fi modelat prin intermediul unui element vâscoelastic în paralel cu un

element contractil înseriat cu un element elastic. În ceea ce priveşte expresia matematică a

modelului mușchiului, majoritatea cercetătorilor asociază comportarea muşchiului cu cea a unui

filtru trece jos de ordin doi [4], [5]. Astfel, un model simplificat [5], care modelează muşchiul

în condiţii izometrice, poate fi pus sub forma unei funcţii de transfer de forma:

)20s)(5s(

e450)s(H

s005.0

(1)

Mărimea de intrare a modelului este considerată a fi un semnal dreptunghiular cu

frecvenţa cuprinsă între 5 Hz şi 50 Hz (domeniu care ar garanta o caracteristică statică liniară),

iar ieşirea este forţa dezvoltată de către muşchiul stimulat. Parametrii modelului depind de

condiţia fizică a muşchiului, vârstă etc., şi pot varia în limite destul de largi de la persoană la

persoană. Modelul include o întârziere de 5 ms care se consideră a fi necesară pentru a modela

intervalul de timp între activarea nervoasă şi eliberarea ionilor de Ca+ în muşchi, conducând la

producerea contracţiei musculare [6]. Modelul are un grad de generalitate limitat şi nu poate

evidenţia toate comportările muşchiului în prezenţa diverselor forme de undă a stimulului

electric, a parametrilor variabili ai acestora, a diversităţii de electrozi şi mai ales a diversităţii

de persoane [2].

În cadrul cercetării din această etapă, pentru modelarea acționării artificiale a degetelor

pe baza FES, s-a plecat de la ideea diferențierii a trei submodele (în [7] acest mod de lucru era

aplicat pentru membrele inferioare):

1. modelul dinamicii activării, care prescrie numărul unităţilor motoare ale muşchiului

care vor fi activate prin stimulare electrică;


10

2. modelul dinamicii contracţiei, care descrie dinamica cu care se va produce

contracţia musculară;

3. modelul dinamicii segmentelor, care ţine cont de numărul de segmente prin care este

modelată o parte a corpului uman (aici antebratul si degetele) şi descrie evoluţia

variabilelor articulaţie.

Modelul activării musculare va fi conține: blocurile caracteristicilor recrutării datorate

duratei pulsurilor şi frecvenței pulsurilor stimulului electric, blocul dinamicii Ca2+, blocul

modelării oboselii musculare şi blocul de întirziere a activării (aproximativ 5ms). Activarea se

va exprima în final printr-un parametru cu valori între 0-1.

De exemplu în primul bloc din model, numărul de unităţi motoare activate în funcţie de

parametrul de intrare “durata puls” d este exprimat ca o fracțiune din valoarea totală a activării.

Pe baza valorilor de prag a duratei pulsurilor dprag şi valorilor de saturaţie a duratei pulsurilor

dsat, se propune o expresie a acestei funcţii [2], [7]:

21 )( )( kddkarctgddddkarctgddka satsatsatpragpragpragr (2)

Concavitatea curbei de recrutare este modelată prin parametrii kprag şi ksat, iar valorile k1

şi k2 sunt astfel alese încît ar(d=0)=0 iar ar(d→∞)=100%.

Fracţiunea af din valoarea totală a activării, care depinde de frecvenţa stimulului

electric f, este o cantitate normalizată 0≤af≤1 şi se poate calcula prin impunerea unui factor de

formă kemp ales empiric:

2

emp

2

emp

ffk1

fk)f(a

(3)

Procesele chimice legate de dinamica activării musculare, modelând dinamica mişcării

ionilor de calciu Ca2+ (propagare semnale de-a lungul axonilor) pot fi descrise prin intermediul

a două funcţii de transfer de ordinul întâi înseriate (constantă de timp TCa), având ca intrare

produsul araf, iar ca ieşire activarea a a muşchiului considerat neobosit.

Pentru a descrie efectul oboselii musculare, se introduce o funcţie care descrie condiţia

fizică a acestuia ffiz, exprimată printr-o ecuaţie diferenţială de ordinul întâi:

rec

fiz

ob

fizminfizfiz

T

)f(a1f1

T

)f(aff

dt

df

(4)

2

1001)(

ff

, cu f<100 Hz (5)

Condiţia fizică minimă a muşchiului, legată de producerea contracţiei musculare este

impusă empiric prin parametrul ffiz-min, iar constantele de timp pentru oboseală Tob şi recuperare

Trec, pot fi estimate experimental. Termenul λ din relaţia (4), explicitat în (5), emulează

dependenţa frecvenţă stimul electric – oboseală, iar β este un factor de formă. În final, activarea

muşchiului, considerat a fi afectat în timp de oboseală datorată stimulării electrice, este dată

de:

aob = a ffiz(t) (6)


11

Fig. 6 Paralelism între musculatura antebraţului supusă stimulării electrice şi

modelul creat pentru simulare

Viteza de propagare finită a impulsului nervos precum şi dinamica ionilor de calciu,

impun în final introducerea unei întârzieri (aproximativ 5 ms), modelată în funcţia de transfer

totală a activării musculare, printr-un termen exponenţial ca în relaţia (1).

Pe baza datelor legate de forțele izometrice maxime pentru fiecare mușchi, vitezele de

scurtare ale mușchilor, relațiilor forța-lungime mușchi si a activării deduse anterior se va obține

forța musculară modelată pentru fiecare dintre mușchii vizați. În final modelul matematic al

mâinii (degete conectate la nivelul palmei) dedus pe baza aplicarii formalismului Lagrange, va

oferi traiectoriile de miscare ale degetelor.

Pentru Modelul activarii musculare, s-au avut în vedere parametrii următori pentru

grupele musculare vizate:

dprag [μs] dsat [μs] kemp [s] β Trec [s] Tînt [s] TCa [s] Tob [s] ffiz-min

122.0 487.0 0.1 0.6 30 0.025 0.04 14 0.2

Tabel 1: Parametrii independenţi specifici tuturor muşchilor din Fig. 6.

S-au făcut notaţiile:


12

dprag – valoare de prag a duratei pulsurilor stimulului electric;

dsat – valoare de saturaţie a duratei pulsurilor stimulului electric;

kemp – parametru empiric din relaţia (3);

β – factor de formă din relaţia (5);

Trec – constantă de timp de recuperare a capacităţilor contractile ale muşchiului;

Tînt – constantă de timp de întâziere datorată vitezei de propagare finită a impulsului nervos;

TCa - constantă de timp;

Tob - constantă de timp pentru modelarea instalării oboselii;

ffiz-min – parametru empiric modelând condiţia fizică a muşchiului;

Pentru implementarea blocurilor care dau forta maximala la nivelul degetelor ne-am

raportat la determinări practice ale forţelor dezvoltate la nivelul degetelor [8], care provin de la

două persoane sănătoase (Tabel 2). Studiul a fost făcut pentru fiecare persoană repetând testul

de cinci ori pentru fiecare deget (II-aratator, III-mijlociu, IV- inelar, V - mic).

Persoana testată/

Deget II-V Forța deget [N] Forța mână [N]

Persoana 1

Degetul II 21.8

173.3

Degetul III 21.2

Degetul IV 18.6

Degetul V 10.8

Persoana 2

Degetul II 38.6

216.7

Degetul III 46.6

Degetul IV 38.0

Degetul V 28.2

Tabel 2. Forțe dezvoltate la nivelul degetelor şi mâinii umane

Pentru modelul dinamicii segmentelor am facut apel la un model pentru fiecare din

degete, realizat cu trei segmente, ca în Fig. 7.

Daca facem referire la Fig. 7 unde se folosește structura cu segmente a palmei, pentru

variabilele articulatie comune tuturor degetelor, θ1, θ2,, θ3, se pot evidenţia constrângerile

următoare:

-π/2≤ θ1 ≤ π/2

-π/12≤ θ2 ≤ π/12

-π/12≤ θ3 ≤ π/12 (7)


13

Fig.7. Structura tip segemente înlanțuite pentru modelul unui deget (segmentele III și IV sunt

comasate în lungimea l3).

În ceea ce priveşte constrângerile degetului opozabil, acestea sunt exprimate astfel:

-π/12≤ 𝜃4o ≤ π/12

0 ≤ θ5o ≤ π/2

0 ≤ θ6o ≤ π/2 (8)

A fost elaborat modelul dinamicii segmentelor considerându-se dinamica directă

implementată pentru fiecare dintre degete.

3.3 Dezvoltarea sistemului de control pentru sistemul hibrid FES-mușchi artificiali

Proiectarea tehnologiei unui exoskelet cere o cunoaştere profundă a anatomiei şi

fiziologiei mâinii şi este restricţionată de complexitatea articulaţiilor, de constrângerile impuse

mişcării, de componentele de fricţiune inerente mişcării şi de restricţiile impuse îin poziţionarea

sistemelor de acţionare pe mâna pacientului sau în vecinătatea acesteia. O reproducere fidelă a

articulaţiilor degetelor este dificilă. De aceea, pentru dezvoltarea sistemului de control pentru

sistemul hibrid FES-mușchi artificiali, au fost elaborate diverse tehnici de estimare a

parametrilor pentru un exoskelet de reabilitare.

Modelul dinamic

Se va considera configuraţia unui deget a cărui structură simplificată este prezentată în

Fig. 8. Poziţionarea degetului este definită prin unghiurile 𝑞1, 𝑞2, 𝑞3 iar parametrii mecanici

sunt:

J = diag (J1, J2,J3), matricea momentelor de inerţie,

B = diag (b1,b2,b3) - matricea coeficienţilor de frecare vâscoasă,

C = diag (c1,c2,c3) - matricea coeficienţilor de elasticitate.

Forţele de reacţie, de respingere, în falange, în cadrul exerciţiilor de reabilitare, se vor

nota prin (H1,H2,H3).

Se defineşte prin 𝑞, 𝐻 coordonata generalizată echivalentă a degetului şi forţa rezistenta

echivalentă, respectiv,

𝑞 = J𝐾1𝑇 (𝑞1)𝑞1 + J𝐾2

𝑇 (𝑞2)𝑞2 + J𝐾3𝑇 (𝑞3)𝑞3 (9)


14

H = J𝐾1𝑇 (𝑞1)𝐻1(𝑞1) + J𝐾2

𝑇 (𝑞2)𝐻2(𝑞2) + J𝐾3𝑇 (𝑞3)𝐻3(𝑞3) (10)

unde JKi , i = 1, 2, 3 reprezintă matricile Jacobian determinate de configuraţiile falangelor.

Fig. 8. Configuraţia unui deget.

Energia cinetică şi potenţială vor avea forma:

𝑇𝑘 = 𝐽1𝑞1

2̇

2+ 𝐽2

�̇�22

2+ 𝐽3

�̇�32

2 (11)

𝑉𝑔 = ∑ 𝑚𝑖𝑔 ℎ𝑖 (12)

Modelul dinamic se obţine din (9) - (12) folosind metoda lui Lagrange

𝐽 �̈� + 𝑏 �̇� + 𝑐 𝑞 + 𝑔(𝑞) = 𝜏 + H (13)

unde 𝑔(𝑞) reprezintă termenul gravitaţional, 𝐽 este momentul de inerţie echivalent iar

coeficienţii echivalenţi de vâscozitate şi elasticitate sunt

𝑏�̇� = J𝐾1𝑇 (𝑞1)𝑏1𝑞1̇ + J𝐾2

𝑇 (𝑞2)𝑏2𝑞2̇ + J𝐾3𝑇 (𝑞3)𝑏3𝑞3̇ (14)

𝑐𝑞 = J𝐾1𝑇 (𝑞1)𝑐1𝑞1 + J𝐾2

𝑇 (𝑞2)𝑐2𝑞2 + J𝐾3𝑇 (𝑞3)𝑐3𝑞3 (15)

Momentul de inerţie 𝐽 are un rol important in obtinerea unor performante ale sistemului, in

special in operaţia de revenire a degetului anchilozat, când sistemul forţează articualaţia

degetului paralizat să revină în poziţia de relaxare. În ec. (13) este utilizat momentul echivalent

ce include şi efectul sistemului de transmisie şi al motorului,

𝐽𝑖 = 𝐽𝑖,𝑒𝑥 + 𝐽𝑖,𝑡𝑟 + (𝐽𝑖,𝑚 + 𝐽𝑖,𝑤)𝑟2 (16)

𝐽 = ∑ 𝐽𝑖𝑖= ∑ (𝐽𝑖,𝑒𝑥 + 𝐽𝑖,𝑡𝑟 + (𝐽𝑖,𝑚 + 𝐽𝑖,𝑤)𝑟2)5

1 (17)

unde 𝐽𝑖,𝑒𝑥, 𝐽𝑖,𝑡𝑟 , 𝐽𝑖,𝑚, 𝐽𝑖,𝑤 reprezintă componenta inerţială a exoskeletului, a transmisiei mecanice,

a motorului şi a resoartelor elastice asociate, respectiv. Gama acestor momente inerţiale este

destul de largă şi vom nota prin J, domeniul asociat, 𝐽 ∈J,

J∈ [ 5 ∗ 10−5; 30 ∗ 10−5]kg.𝑚2. (18)

Estimarea parametrilor

Estimarea parametrilor unui astfel de sistem pleacă de la premiza ca existenţa unor

constrângeri geometrice fac destul de dificilă, dacă nu chiar imposibilă, introducerea unor

senzori adecvati pentru măsurarea parametrilor de mişcare. Dificultatea majoră este întâmpinată


15

la măsurarea forţelor de reacţie exercitate de falangele degetelor, parametrii extrem de

importanţi în evaluarea performanţei sistemului şi care, prin tehnicile conventionale, fixarea

unor senzori de forţă direct pe suprafeţele aflate în contact, nu satisface întotdeauna atât

calitatea măsurătorii cât şi restricţiile impuse funcţiilor fiziologice ale degetelor. În acest

context, se propune o tehnică bazată pe utilizarea unor observeri de forţă care, pe baza

măsurătorilor de pozitie 𝑞 şi de moment 𝜏 permit evaluarea forţelor rezistive 𝐻. În prima etapă este estimata viteza de operare printr-un observer definit prin

�̂̇� = 𝑣 + 𝑘0𝑒𝑞 (19)

�̇� =𝑘1𝑠𝑔𝑛 (𝑒𝑞) + 𝑘2𝑒𝑞 (20)

unde 𝑒𝑞 este definit prin

𝑒𝑞 = 𝑞 − �̂� (21)

iar �̂� este valoarea estimată a poziţiei şi 𝑘0, 𝑘1, 𝑘2 sunt constante pozitive.

Forţa perturbatoare �̂� este definită prin

�̂� = 𝑤+∝ �̂̇� (22)

�̇� = − 𝑤 +∝

𝐽(−∝ +𝑏)�̂̇� + 𝑐

∝

𝐽 𝑞 +

∝

𝐽 𝑔(𝑞) −

∝

𝐽 𝜏 (23)

unde ∝ este parametrul observerului, ∝ > 0.

Eroarea observerului va fi

𝑒 = 𝐻 − �̂� (24)

𝑒 ̇ =�̇� − �̂̇� (25)

Dacă se consideră că �̇� = 0 (o apreciere corectă în raport cu viteza de variaţie a

observerului) atunci dinamica erorii devine,

𝑒 ̇ = − ∝

𝐽 𝑒 (26)

ceea ce demonstreaza convergenta observerului.

Tehnica de estimare dezvoltată mai sus permite evaluarea forţelor perturbatoare �̂� şi

oferă posibilitatea implementării a două soluţii de control. În Fig. 9 este prezentată o schemă

de conducere în care bucla de control a cuplului motor 𝜏 are o configuraţie clasică, observerul

fiind utilizat pentru estimarea forţelor pe falange �̂�. În Fig. 10 este utilizat acelaşi observer dar

valoarea estimată a perturbaţiei este utilizată în circuitul direct al buclei de control pentru

compensarea perturbaţiei.

Simulare numerică

Rezultatele teoretice prezentate mai sus sunt verificate pe un model matematic ai cărui

parametri sunt selectaţi într-o gamă cât mai apropiată de un model experimental. Parametrii

motorului şi ai sistemului de transmisie sunt:

𝐿 = 0.0138 𝐻, 𝑅 = 26.44 Ω, 𝑘𝑖 = 0.1656 𝑁𝑚𝐴⁄ , 𝑘𝑒 = 0.982 𝑉𝑠

𝑟𝑎𝑑⁄ 𝐽 =

0.000254 𝑘𝑔𝑚2, 𝑘𝜔 = 0.002031 𝑁𝑚𝑠𝑟𝑎𝑑⁄ 𝑘𝑠 = 2.45 𝑁𝑚

𝑟𝑎𝑑⁄ .


16

Fig. 9. Sistem de conducere cu estimarea perturbaţiei.

Fig. 10. Sistem de conducere cu compensarea perturbaţiei.

Rezultatele acestei simulări în MATLAB/SIMULINK sunt prezentate în Fig. 11.

Pachetul software care asigură comunicaţia dintre Matlab şi platforma Arduino a fost

dezvoltat de către MathWorks. Protocolul de comunicaţie Matlab – Arduino este de tip client –

server. Pentru un control cât mai precis al acţionărilor liniare s-a implementat un observer de

forţă folosind Simulink. Modelul a fost implementat doar pentru o acţionare liniară. Acest

model este încărcat în memoria modulului Arduino. Datele de intrare pentru model sunt

obţinute prin portul analogic de intrare care furnizează poziţia actuală a acţionarii liniare. Prin

portul serial de intrare se oferă informaţii dacă mişcarea a fost terminată. Prin portul serial de

ieşire se dă comanda pentru acţionarea liniară.


17

Fig. 11. a) Forţa estimata �̂� pentru 𝐻 = 0.6𝑁𝑚 , 𝐻 = 0.8𝑁𝑚 , ∝ = 0.4.

b) Forţa estimată �̂� pentru 𝐻 = 0.5𝑁𝑚 , ∝ = 0.2, , ∝ = 0.5.

c) Forţa estimată �̂� în raport cu variabila q, pentru 𝐻 = 0.4𝑁𝑚.

d) Forţa estimata �̂� în raport cu variabila inerţială 𝐽 ∈J pentru 𝐻 = 0.4𝑁𝑚.

Controlul sistemului hibrid FES-mușchi artificiali

Realizând diverse teste cu prototipul de laborator al mănușii robotice dezvoltat în etapa

anterioară, care utiliza sistemul de 4 bare pentru acționarea degetelor, au fost întâlnite dificultăți

în ceea ce privește montarea servomotoarelor pe mănușă și montarea întregului sistem pe mâna

unui pacient. Din aceste motive, sistemul de acționare cu 4 bare a fost înlocuit în etapa curentă

cu un sistem bazat pe tendoane acționat cu motoare liniare. Acest nou sistem elimină

dificultățile întâlnite la mecanismul de acționare cu 4 bare prin faptul că motoarele liniare,

datorită formei lor alungite și a gabaritului redus, pot fi mult mai ușor montate pe antebrațul

subiectului sau chiar pe o platformă ce nu necesită montarea pe antebraț. Astfel sistemul de

acționare cu motoare liniare folosit este de tip FIRGELI L12, iar microcontroller-ul FEZ-Panda

realizează controlul fiecărui motor în parte (Fig. 12 ).

Fig. 12. Sistemul de acționare cu motoare liniare al mănușii robotizate


18

Pe lângă controlul motoarelor pentru acționare, microcontroller-ul este responsabil și de

partea de citire a informațiilor de la senzorii de poziție de pe fiecare deget și de trimiterea

acestora către calculatorul coordonator. Pentru realizarea controlului simultan atât a degetelor

cât și a neurostimulatorului MOTIONSTIM8 a fost realizata o aplicație de tipul ”standalone”

în mediul MATLAB&Simulink®. Kit-ul de instalare al aplicației are în componența sa

compilatorul ”Matlab Compiler Runtime” (MCR), pachet care se instalează odată cu aplicația

EXOSLIM.

Fereastra principală a programului, prezentată în Fig. 13, este împărțită în trei zone

principale. Zona din partea superioară a ecranului este destinată configurării parametrilor

porturilor seriale la care sunt conectate mănușa robotizată și neurostimulatorul Motionstim8.

Zona de mijloc este destinată controlului și testării motoarelor care antrenează degetele mănușii.

Zona inferioară a ferestrei principale, intitulată ”FES control” este destinată controlului și

testării parametrilor de stimulare a neurostimulatorului MOTIONSTIM8.

Fig. 13. Fereastra principală a programului destinat controlului sistemului IHRG.

Zona de testare a motoarelor pentru degete conține câte un set de două butoane, un

display și o căsuță de tipul ”Check-box” pentru fiecare motor. În fiecare caz, după apăsarea

butonului ”Connect”, bifarea căsuței ”Finger X” duce la activarea display-ului și a butoanelor

de control corespunzătoare motorului X. Displayul afișează în centimetri, poziția citită a

motorului liniar. Butoanele ”+” și ”-” permit modificarea manuală a poziției arborelui fiecărui

motor.

Zona ”FES control” este împărțită în două zone secundare pentru activarea canalelor de

stimulare a neurostimulatorului și în același timp activarea display-urilor care afișează lățimea

pulsului semnalului de stimulare, intensitatea curentului de stimulare și frecvența de stimulare.

În vederea testării prametrilor de stimulare a unuia sau mai multor canale de stimulare activate,

se bifează căsuța ”FES Test Mode”. Valorile maxime rămân stocate și în cazul în care canalul


19

de stimulare a fost dezactivat prin debifarea căsuței lui, ele fiind folosite doar în cazul reactivării

canalului. Acest lucru a fost avut în vedere pentru cazul în care se intenționează a se lucra cu

doi mușchi antagoniști, testarea lor simultană nefiind posibilă. Butonul ”Start” din partea

inferioară a ferestrei programului principal poate fi apăsat doar în urma încărcării fișierului

conținând mișcările definite. Dacă utilizarea neurostimulatorului este activată prin bifarea

căsuței ”Enable FES”, butonul ”Start” va putea fi apăsat doar în urma testării și implicit definirii

limitelor maxime a parametrilor de stimulare pentru fiecare canal activat. Butonul roșu

”STOP!” are rolul de a opri atât mișcarea motorarelor cât și a stimulării electrice funcționale în

orice moment pe durata efectuării testelor sau a mișcărilor încărcate.

3.4 Diseminarea rezultatelor

În această etapă, diseminarea rezultatelor proiectului s-a realizat prin publicarea unor

lucrări ştiinţifice la conferințe internaționale și naționale. În acest context s-au făcut remarcate

lucrări precum “Parameter Estimation Techniques for a Rehabilitation Hand Exoskeleton”

(ICSTCC 2014, Sinaia), “A Variable Structure Controller for a Class of Hyper-redundant

Arms” (ICINCO 2014, Viena), “Point of Contact Location and Normal Force Estimation Using

Biomimetical Tactile Sensors” (CISIS 2014, Birmingham), “Hardware Design and

Implementation of an Intelligent Haptic Robotic Glove” (EPE 2014, Iași), “Impact of FES

training on gait parameters of stroke survivors” (Romanian Journal of Neurology) care au

prezentat implementarea unor algoritmi de control, observeri și metode de reabilitare utilizate

în cadrul acestui proiect. Mai mult, au fost obținute premiile GOLD MEDAL

award și CYBERLIFE AWARD la Euroinvent 2014 pentru “A new rehabilitation method based

on a hybrid FES-mechatronic intelligent robotic glove”.

Totodată a fost actualizat site-ul web (http://www.ihrg.pub.ro/) care sintetizeză

activitatea de cercetare a proiectului.

De asemenea a fost depusă și înregistrată o cerere de brevet internațional pentru

“ONZOFF method for controlling the motion of raising to upright position and sitting based

on electrical functional stimulation applicable to patients with neuromotor

impairment”, licence patent RO-129704-A2 / 29.08.2014; International Patent

Classification: A61N-005/08 (Web of Science& THOMSON REUTERS).

4. CONCLUZII

Pe baza descrierii ştiinţifice prezentate putem concluziona că obiectivele acestei etape

au fost atinse. Astfel a fost implementat modelului exoschelet al mănuşii robotice pentru teste

clinice şi a învelişului artificial realizat cu senzori. Plecând de la cercetările realizate în etapa

anterioară (etapa a II-a proiectului) s-au implementat şi testat două prototipuri/structuri de

exoschelet: structura cu falange și structura tip mănușă. Analizând avantajele şi dezavantajele

fiecărui sistem de acţionare s-a optat pentru implementarea şi testarea unui sistemul de acţionare

prin actuatoare electrice. Pielea artificală a fost emulată cu senzori rezistivi. În plus, a fost

elaborată o soluție de teleoperare, prin realizarea unei mâini artificiale de silicon cu un design

cât mai apropiat de o mână biologică, incorporând sistemul de control. Mai mult, a fost

implementat un sistem inovativ de control, un prototip hardware și software al unei mănuși de

reabilitare, ce poate primi comenzi vocale.

În cadrul cercetării din această etapă, a fost modelat sistemul de stimulare a degetelor

pe baza FES, pornind de la ideea diferențierii a trei submodele: modelul dinamicii activării,

modelul dinamicii contracţiei și modelul dinamicii segmentelor. Astfel a fost analizat și modelat

un set important de parametri precum viteza de propagare finită a impulsului, forțele izometrice


20

maxime pentru fiecare mușchi, vitezele de scurtare ale mușchilor sau relațiilor forța-lungime

mușchi.

Dezvoltarea sistemului de control pentru sistemul hibrid FES-mușchi artificiali a

implicat o etapa în care au fost elaborate diverse tehnici de estimare a parametrilor pentru un

exoskelet de reabilitare. Apoi, pentru realizarea controlului simultan atât a degetelor cât și a

neurostimulatorului fost realizata o aplicație de tipul ”standalone” în mediul

MATLAB&Simulink®.

Diseminarea s-a realizat prin publicarea de lucrări științifice, precum și sintetizarea

activității de cercetare a proiectului pe site-ul http://www.ihrg.pub.ro.

Bibliografie (selecţie)

[1] Loeb GE, Peck RA, Moore WH, Hood K. BION system for distributed neural prosthetic interfaces, Medical

Engineering&Physics 23: 9-18, 2001.

[2] M. Poboroniuc, Elemente de programare si control a neuroprotezelor, Editura VENUS, Iasi , pp.180, 2006,

ISBN 978-973-756-036-0.

[3] Hill T. L., The heat of shortening and the dynamic constants of muscle. Proceedings of the Royal Society B:

Biological Sciences, London, 126: pp.135-195, 1938.

[4] Gollee H., Hunt K.J., Nonlinear modelling and control of electrically stimulated muscle: a local model network

approach, Int. J. Control, vol.68, pp.1259-1288, 1997.

[5] Ionescu C., De Keyser R., Adaptive closed-loop control strategy for paralysed skeletal muscles, Proc. of the

IASTED Int. Conf. on Biomedical Engineering, Anaheim, pp.667-672, 2005.

[6] Durfee W. K., Control of standing and gait using electrical stimulation: influence of muscle model complexity

on control strategy, Progress in Brain Research, Elsevier Science Publishers, vol.97, pp.369-381, 1993.

[7] Riener R., Fuhr T., Patient-Driven Control of FES-Supported Standing Up: a Simulation Study, IEEE Trans.

Rehab. Eng., Vol. 6, 113-124, 1998.

[8] Olandersson, Sofia, Lundqvist, Helene, Bengtsson, Martin, et al. (2005). Finger-force measurement-device for

hand rehabilitation. IEEE 9th International Conference on Rehabilitation Robotics, June 28-July 01, 2005,

Chicago, IL, DOI: 10.1109/ICORR.2005.1501069.

[9] E.B.Brokaw, I. Black, R.Holley, P.Lum, Hand Spring Operated Movement Enhancer (HandSome): A Portable

Passive Hand Exoskeleton for Stroke Rehabilitation, IEEE Trans. on Neural Systems and Rehabilitation

Eng., vol. 19, no. 4, August, 2011, pp. 391-398.

[10] LI Jiting, WANG Shuang, WANG Ju, ZHENG Ruoyin, ZHANG Yuru, CHEN Zhongyuan, Development of

a Hand Exoskeleton System for Index Finger Rehabilitation, Chinese Journal of Mechanical Engineering,

vol. 24, no. 5,a2011.

[11] J. Zhao, Z. Xie, L. Jiang, H. Cai, H. Liu, and G. Hirzinger, “A fivefingered underactuated prosthetic hand

control scheme”, 1st IEEE/RAS-EMBS Int. Conf. Biomed. Robot. Biomechatron., Pisa, Italy, 2006.

[12] L. Lucas, M. DiCicco, Y. Matsuoka, ”An EMG-Controlled Hand Exoskeleton for Natural”, Journal of

Robotics and Mechatronics, vol.16, no. 5, 2004, pp 1-9.

[13] U. Mali and M. Munih, "HIFE-haptic interface for finger exercise", IEEE/ASME Transactions on

Mechatronics, vol. 11, pp. 93-102, 2006.

[14] J. Iqbal, N. Tsagarakis, D. Caldwell, “Design of a Wearable Direct-driven Optimized Hand Exoskeleton

Device”, ACHI 2011: The Fourth International Conference on Advances in Computer-Human Interactions,

2011, pp. 142-148.

[15] N. Popescu, D. Popescu, M. Ivanescu , D. Popescu, “Force-observer based Control for a Rehabilitation Hand

Exoskeleton System”, Proc. of ASCC-2013, Istanbul, July, 2013, pp. 356-362.

[16] E. Brokaw, I. Black, R. Holley, P. Lum, „Hand Spring Operated Movement Enhancer (HandSOME): A

Portable, Passive Hand Exoskeleton for Stroke Rehabilitation”, IEEE Trans. on Neural Systems and

Rehabilitation Engineering, vol. 19, no. 4, August 2011, pp. 391-398.

Coordonator proiect

prof.dr.ing. Nirvana Popescu

PARTENERIATE IN DOMENII PRIORITARE - ihrg.pub.ro · PDF filesolutii constructive care sa...

Documents

Transcript of PARTENERIATE IN DOMENII PRIORITARE - ihrg.pub.ro · PDF filesolutii constructive care sa...