Design and validation of a 3-DOF wrist rehabilitation trainer with BP-PID impedance control

Wenn ein Mensch einen Schlaganfall oder eine schwere Verletzung am Arm erleidet, wird das Handgelenk oft steif und unresponsiv. Ohne regelmäßige Bewegung können das Gewebe um das Gelenk herum verkleben und die Fähigkeit des Gehirns, die Hand zu steuern, kann nachlassen. Ärzte wissen, dass es entscheidend ist, das Handgelenk durch seinen vollen Bewegungsspielraum zu bewegen, um diese Steifheit zu verhindern und den Nerven bei der Heilung zu helfen. Es ist jedoch schwierig, einen Patienten dazu zu bringen, sich korrekt zu bewegen. Das menschliche Handgelenk ist ein komplexes, dreidimensionales Scharnier, das sich nicht um einen einzigen, festen Punkt dreht, wie es das Scharnier einer Tür tut. Stattdessen verschiebt sich sein Rotationszentrum leicht, wenn die Hand gebeugt, geneigt oder gedreht wird. Wenn ein mechanisches Gerät versucht, das Handgelenk um einen festen Punkt zu bewegen, der nicht mit der natürlichen Bewegung des Körpers übereinstimmt, kann dies Schmerzen verursachen, die Muskeln belasten oder sogar das Gelenk beschädigen. Jahrelang haben Ingenieure darum gekämpft, einen Roboter zu bauen, der das Handgelenk natürlich bewegen kann, ohne diese Fehlstellung zu verursachen, und der gleichzeitig die richtige Menge an Hilfe für einen Patienten bietet, der sich nicht aus eigener Kraft bewegen kann.

Ein Forschungsteam aus China hat ein neues Gerät entwickelt und getestet, um genau dieses spezifische Problem zu lösen. Sie haben einen dreidimensionalen Handgelenkstrainer entwickelt, der sich physisch selbst anpasst, um dem verschiebenden Zentrum des menschlichen Handgelenks zu entsprechen. Im Gegensatz zu älteren Maschinen, die die Hand möglicherweise in eine starre Bahn zwingen, nutzt dieses Gerät eine spezielle Kompensationsstruktur. Stellen Sie sich das Handgelenk als eine flexible Stange vor, die sich leicht dehnen und zusammenziehen kann; die Maschine ahmt dieses Verhalten nach, indem sie es ermöglicht, dass sich der Griff näher zum oder weiter vom Rotationszentrum entfernt, während sich die Hand bewegt. Diese Anpassung stellt sicher, dass der Drehpunkt der Maschine mit dem tatsächlichen Gelenk des Patienten übereinstimmt, wodurch die schmerzhafte Reibung verhindert wird, die entsteht, wenn die beiden Zentren nicht übereinstimmen. Das Gerät ist in der Lage, die Hand durch drei verschiedene Arten von Bewegungen zu führen: das Beugen des Handgelenks nach oben und unten, das Neigen zur Seite und das Drehen des Unterarms, sodass die Handfläche nach oben oder unten zeigt.

Um sicherzustellen, dass das Gerät sicher und effektiv funktioniert, bauten die Forscher zuerst eine virtuelle Version der Maschine auf einem Computer. Sie simulierten, wie sich das Gerät unter verschiedenen Bedingungen bewegen würde, einschließlich des Gewichts des menschlichen Arms und der Reibung innerhalb der Getriebe der Maschine. Diese Computertests zeigten, dass das Gerät die komplexen, kombinierten Bewegungen des Handgelenks bewältigen kann, ohne steckenzubleiben oder die Kontrolle zu verlieren. Sie entdeckten auch, dass die Kräfte, die erforderlich sind, um das Handgelenk zu bewegen, je nach Bewegungsrichtung und Vorhandensein von Reibung variierten. Diese Information war entscheidend für die Gestaltung des „Gehirns“ der Maschine: das Steuerungssystem.

Die Forscher entwickelten eine hochentwickelte Steuerungsmethode, um die Bewegungen des Geräts zu steuern. Sie kombinierten einen Standard-Steuerungsalgorithmus mit einer Art künstlicher Intelligenz, bekannt als neuronales Netzwerk. Dieses System fungiert wie ein selbstlernender Fahrer. Anstatt ein festes Satz von Regeln zu verwenden, überwacht der Controller ständig die Differenz zwischen dem, wohin die Maschine zu gehen versucht, und wo sich das Handgelenk des Patienten tatsächlich befindet. Er passt dann seine eigenen Einstellungen in Echtzeit an, um Fehler zu korrigieren. Dies ermöglicht es der Maschine, reibungslos auf die unvorhersehbaren Kräfte eines menschlichen Gliedmaßes zu reagieren und bietet gerade genug Unterstützung, um dem Patienten beim Bewegen zu helfen, ohne die Kontrolle vollständig zu übernehmen. Die Forscher programmierten die Maschine auch so, dass sie eine Strategie namens Impedanzregelung verwendet, die das Gerät weich und nachgiebig macht, ähnlich wie eine Feder, anstatt steif und starr zu sein. Dies stellt sicher, dass die Maschine nachgibt, falls der Patient Widerstand leistet oder sich unerwartet bewegt, anstatt das Gelenk zu erzwingen.

Das Team baute dann einen physischen Prototypen des Trainers und testete ihn mit drei gesunden Freiwilligen, um zu sehen, wie er sich in der realen Welt schlägt. Die Ergebnisse zeigten, dass das Gerät die Freiwilligen erfolgreich durch einen größeren Bewegungsspielraum führen konnte, als dies mit Standardmaschinen möglich war. Konkret erlaubte das Gerät den Freiwilligen, ihre Handgelenke um zusätzlich 31,5 Grad zu beugen, sie um zusätzlich 28,5 Grad zu neigen und den Unterarm um zusätzlich 12,4 Grad zu drehen, verglichen mit den Grenzen konventioneller Trainingsgeräte. Die Maschine verfolgte den gewünschten Bewegungspfad zudem mit hoher Präzision und reduzierte den Fehler bei der ausgeübten Kraft im Vergleich zu älteren Steuerungsmethoden um fast ein Viertel bis ein Drittel.

Was vielleicht am wichtigsten ist: Die Forscher maßen die elektrische Aktivität in den Handgelenksmuskeln der Freiwilligen, um zu sehen, ob das Gerät tatsächlich dem Körper hilft. Sie fanden heraus, dass die Muskeln im Handgelenk bei der Unterstützung der Bewegung viel stärker feuerten, als wenn die Freiwilligen versuchten, ihre Hände aus eigener Kraft zu bewegen, oder wenn die Bewegung eingeschränkt war. Die elektrischen Signale der Muskeln nahmen in einigen Fällen um bis zu 425 Prozent zu. Dies deutet darauf hin, dass das Gerät den Arm nicht nur für den Patienten bewegt, sondern die Muskeln und Nerven aktiv stimuliert und so die Teilnahme des Körpers am Genesungsprozess fördert. Durch die Abstimmung der Bewegung der Maschine auf die natürliche Geometrie des Körpers und die Verwendung eines intelligenten Steuerungssystems zur Anpassung an den Patienten haben die Forscher ein Werkzeug geschaffen, das sowohl mechanisch fundiert als auch biologisch effektiv für die Wiederherstellung der Handgelenksfunktion zu sein scheint.