Human Gait Mathematical Model Development and Control System Synthesis for Actuating Mechanisms of the Mechatronic Rehabilitation Complex

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article discusses the development of a mathematical model of human gait for the synthesis of a control system for a mechatronic rehabilitation complex. The relevance of the research is determined by the necessity to create effective rehabilitation technologies for patients with motor function impairments. Existing rehabilitation complexes can be divided into exoskeletons and devices with mechanical linkage (end effectors), with exoskeletons demonstrating higher rehabilitation effectiveness by mimicking natural gait. The scientific novelty of this study lies in the development of a model that takes into account the individual anthropometric parameters of the patient, including body mass and the lengths of limb segments, as well as the ability to simulate foot rotation. Within the framework of the study, a method for dividing the gait cycle into four phases is proposed, each described by a separate system of mathematical equations, which ensures high accuracy in reproducing various stages of movement. To validate the model, a marker-based motion capture system was used, which provided data on movement trajectories. The results showed that the model effectively generates trajectories of sagittal angles of hip, shank, and foot elevation, contributing to improved control of the rehabilitation device. In conclusion, the work emphasizes the importance of mathematical modeling for the development of adaptive control systems that can significantly enhance the rehabilitation process. Further research will focus on refining the model and integrating it with machine learning methods to improve the accuracy and reliability of rehabilitation programs.

About the authors

V. V Voronoy

Novosibirsk State Technical University (NSTU)

Email: voronoj@corp.nstu.su
Karl Marx Av. 20

D. P Verhovod

Novosibirsk State Technical University (NSTU)

Email: verxovod@corp.nstu.ru
Karl Marx Av. 20

References

  1. Vaughan-Graham J., Brooks D., Rose L., Nejat G., Pons J., Patterson K. The Use of Exoskeletons in Stroke Rehabilitation: a qualitative study of the perspectives of persons post-stroke and physiotherapists // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2020. vol. 17(1). doi: 10.1186/s12984-020-00750-x.
  2. Chien W-T, Chong Y-Y, Tse M-K, Chien C-W, Cheng H-Y. Robot-assisted therapy for upper-limb rehabilitation in subacute stroke patients: A systematic review and meta-analysis // Brain and Behavior. 2020. vol. 10(8). doi: 10.1002/brb3.1742.
  3. Латышева В.Я., Чечетин Д.А., Ядченко Н.М., Иванцов О.А., Федоров В.В., Барбарович А.С., Филюстин А.Е., Иванова Н.М. Реабилитация двигательной активности пациентов в постинсультном периоде: практическое руководство для врачей / Гомель: ГУ «РНПЦ РМиЭЧ», УО «ГГМУ», 2015. 78 с.
  4. Chen G., Xu Y. Combining Virtual Reality and Robotics for Effective Stroke Rehabilitation: A Systematic Review // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2021. vol. 18. pp. 1–14.
  5. Краснова-Гольева В.В., Гольев М.А. Виртуальная реальность в реабилитации после инсульта // Современная зарубежная психология. 2015. Т. 4. № 4. С. 39–44. doi: 10.17759/jmfp.2015040406.
  6. Котов С.В., Слюнькова Е.В., Борисова В.А., Исакова Е.В. Эффективность применения интерфейсов «мозг – компьютер» и когнитивных тренингов с использованием компьютерных технологий в восстановлении когнитивных функций у пациентов после инсульта // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2022. Т. 122(12). С. 67–75. doi: 10.17116/jnevro202212212267.
  7. REHA Technology G-EOL Brochure. URL: https://www.rehatechnology.com/wp-content/uploads/181130a_Brochure_G-EOL_En_Web_cm_in.pdf (дата обращения: 01.08.2021).
  8. Hocoma Lokomat Pro. Functional Robotic Gait Therapy. URL: https://www.hocoma.com/solutions/lokomat/ (дата обращения: 01.08.2021).
  9. Motorika High-Level Gait Training Platform – ReoAmbulator. URL: https://motorika.com/reoambulator (дата обращения: 01.08.2021).
  10. Bortole M., del Ama A., Rocon E., Moreno J.C., Brunetti F., Pons J.L. A robotic exoskeleton for overground gait rehabilitation // IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE. 2013. pp. 3356–3361. doi: 10.1109/ICRA.2013.6631045.
  11. Beyaert C., Vasa R., Frykberg G.E. Gait post-stroke: pathophysiology and rehabilitation strategies // Neurophysiologie Clinique/Clinical Neurophysiology. 2015. vol. 45. № 4-5. pp. 335–355. doi: 10.1016/j.neucli.2015.09.005.
  12. Torricelli D., Cortes C., Lete N., Bertelsen A., Gonzalez-Vargas J.E., del-Ama A.J., Dimbwadyo I., Moreno J.C., Florez J., Pons J.L. A Subject-Specific Kinematic Model to Predict Human Motion in Exoskeleton-Assisted Gait // Front Neurorobot. 2018. vol. 12. doi: 10.3389/fnbot.2018.00018.
  13. Sun J. Dynamic Modeling of Human Gait Using a Model Predictive Control Approach // Dissertations (1934-). 2015. pp. 161 p.
  14. Колесникова Г.П., Формальский А.М. Об одном способе моделирования походки человека // Инженерный журнал: наука и инновации. 2014. Т. 1(25). doi: 10.18698/2308-6033-2014-1-1181.
  15. Королева Т.М., Липский В.Е., Липская О.В., Паркетова А.В. Использование нейросетевых технологий в биомеханике // Медицинская визуализация и компьютерная графика. 2018. № 6(3). С. 80–86.
  16. Hoellinger T., Petieau M., Duvinage M., Castermans T., Seetharaman K., Cebolla A.-M., Bengoetxea A., Ivanenko Yu., Dan B., Cheron G. Biological oscillations for learning walking coordination: dynamic recurrent neural network functionally models physiological central pattern generator // Frontiers in Computational Neuroscience. 2013. vol. 7(70). doi: 10.3389/fncom.2013.00070.
  17. Верховод Д.П., Вороной В.В., Побединский С.Ю. Разработка системы управления и позиционирования узлов мехатронного реабилитационного комплекса // Системы анализа и обработки данных. 2023. Т. 92. № 4. С. 23–34.
  18. Slim M., Rokbani N., Neji B., Terres M.A., Beyrouthy T. Inverse Kinematic Solver Based on Bat Algorithm for Robotic Arm Path Planning. Robotics. 2023. vol. 12(2). pp. 1–26. doi: 10.3390/robotics12020038.
  19. Вороной В.В., Верховод Д.П. Выбор математической модели походки человека для применения в реабилитационных устройствах // Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2023. № 38(4). С. 231–235.
  20. Cavagna G., Kaneko M. Mechanical work and efficiency in level walking and running // The Journal of physiology. 1977. vol. 268. no. 2. pp. 467–481. doi: 10.1113/jphysiol.1977.sp011866.
  21. Цыгулин А.А. Разработка реабилитационного комплекса Гефест для пациентов после перенесенного инсульта // Экстремальная роботехника. 34-я международная научно-техническая конференция. Сборник тезисов. Санкт-Петербург: ООО «Типография Фурсова», 2023. С. 188–191.
  22. McGregor A.H., Warren M., Brooks J.M., Feldman D.S. The Role of Pelvic and Lower Limb Biomechanics in Post-Stroke Gait Rehabilitation: A Systematic Review // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2021. vol. 18. pp. 45.
  23. Chen Z., Franklin D.W. Musculotendon Parameters in Lower Limb Models: Simplifications, Uncertainties, and Muscle Force Estimation Sensitivity // Annals of Biomedical Engineering. 2023. vol. 51. pp. 1147–1164. doi: 10.1007/s10439-023-03166-5.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».