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

जब किसी व्यक्ति को स्ट्रोक आता है या हाथ में गंभीर चोट लगती है, तो अक्सर कलाई सख्त और अनुत्तरदायी हो जाती है। नियमित गति के बिना, जोड़ के आसपास के ऊतक आपस में चिपक सकते हैं, और मस्तिष्क की हाथ को नियंत्रित करने की क्षमता कम हो सकती है। डॉक्टर जानते हैं कि इस जकड़न को रोकने और नसों को ठीक होने में मदद करने के लिए कलाई को उसकी पूरी गति सीमा (रेंज ऑफ मोशन) के माध्यम से हिलाना आवश्यक है। हालांकि, रोगी को सही ढंग से हिलने के लिए प्रेरित करना कठिन होता है। मानव कलाई एक जटिल, त्रि-आयामी हिंज (hinge) है जो दरवाजे के हिंज की तरह एक एकल, निश्चित बिंदु के चारों ओर नहीं घूमती है। इसके बजाय, जैसे-जैसे हाथ झुकता है, झुकता है या मुड़ता है, इसका घूर्णन केंद्र (center of rotation) थोड़ा बदल जाता है। यदि कोई यांत्रिक उपकरण कलाई को एक ऐसे निश्चित बिंदु के चारों ओर घूमने के लिए मजबूर करता है जो शरीर की प्राकृतिक गति से मेल नहीं खाता, तो यह दर्द पैदा कर सकता है, मांसपेशियों में खिंचाव डाल सकता है, या जोड़ को नुकसान भी पहुँचा सकता है। वर्षों से, इंजीनियर एक ऐसा रोबोट बनाने के संघर्ष में रहे हैं जो मरीज को बिना किसी गलत संरेखण (misalignment) के स्वाभाविक रूप से कलाई हिला सके, और साथ ही उस व्यक्ति को सही मात्रा में सहायता प्रदान कर सके जो अपने आप हिलने में असमर्थ है।

चीन के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए एक नया उपकरण डिजाइन और परीक्षण किया है। उन्होंने एक त्रि-आयामी रिस्ट ट्रेनर बनाया है जो मानव कलाई के बदलते केंद्र के साथ तालमेल बिठाने के लिए खुद को भौतिक रूप से समायोजित करता है। पुराने मशीनों के विपरीत, जो हाथ को एक कठोर पथ में धकेल सकती हैं, यह उपकरण एक विशेष क्षतिपूर्ति संरचना (compensation structure) का उपयोग करता है। कल्पना कीजिए कि कलाई एक लचीली छड़ की तरह है जो थोड़ा खिंच और सिकुड़ सकती है; यह मशीन इस व्यवहार की नकल करती है क्योंकि यह पकड़ (grip) को हाथ के हिलने के साथ घूर्णन केंद्र से करीब या दूर जाने की अनुमति देती है। यह समायोजन सुनिश्चित करता है कि मशीन का पिवट पॉइंट (pivot point) रोगी के वास्तविक जोड़ के साथ संरेखित रहे, जिससे उस दर्दनाक घर्षण को रोका जा सके जो तब होता है जब दोनों केंद्र मेल नहीं खाते। यह उपकरण हाथ को तीन अलग-अलग प्रकार की गतियों के माध्यम से मार्गदर्शन करने में सक्षम है: कलाई को ऊपर और नीचे मोड़ना, इसे अगल-बगल झुकाना, और अग्रबाहु (forearm) को घुमाना ताकि हथेली ऊपर या नीचे की ओर हो सके।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि उपकरण सुरक्षित और प्रभावी रूप से कार्य करे, शोधकर्ताओं ने पहले कंप्यूटर पर मशीन का एक आभासी संस्करण बनाया। उन्होंने सिम्युलेट किया कि मशीन विभिन्न स्थितियों के तहत कैसे काम करेगी, जिसमें मानव हाथ का वजन और मशीन के गियर के भीतर का घर्षण शामिल था। इन कंप्यूटर परीक्षणों से पता चला कि उपकरण कलाई की जटिल, संयुक्त गतियों को बिना अटके या नियंत्रण खोए संभाल सकता है। उन्होंने यह भी खोजा कि कलाई को हिलाने के लिए आवश्यक बल, गति की दिशा और घर्षण की उपस्थिति के आधार पर बदल जाता है। यह जानकारी मशीन के मस्तिष्क यानी नियंत्रण प्रणाली (control system) को डिजाइन करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण थी।

शोधकर्ताओं ने मशीन की गतिविधियों को प्रबंधित करने के लिए एक परिष्कृत नियंत्रण पद्धति विकसित की। उन्होंने एक मानक नियंत्रण एल्गोरिदम को एक प्रकार के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के साथ जोड़ा जिसे न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है। यह प्रणाली एक आत्म-शिक्षण चालक (self-learning driver) की तरह कार्य करती है। एक निश्चित नियमों के सेट का उपयोग करने के बजाय, नियंत्रक लगातार इस अंतर की निगरानी करता है कि मशीन कहाँ जाने की कोशिश कर रही है और रोगी की कलाई वास्तव में कहाँ है। फिर यह त्रुटियों को सुधारने के लिए वास्तविक समय में अपनी सेटिंग्स को समायोजित करता है। यह मशीन को मानव अंग के अप्रत्याशित बलों के प्रति सहजता से प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है, जिससे रोगी को पूरी तरह से नियंत्रण लेने के बजाय केवल पर्याप्त सहायता मिलती है। शोधकर्ताओं ने मशीन को 'इम्पीडेंस कंट्रोल' (impedance control) नामक एक रणनीति का उपयोग करने के लिए भी प्रोग्राम किया, जो डिवाइस को सख्त और कठोर होने के बजाय एक स्प्रिंग की तरह नरम और लचीला महसूस कराता है। यह सुनिश्चित करता है कि यदि रोगी विरोध करता है या अप्रत्याशित रूप से हिलता है, तो मशीन जोड़ को जबरदस्ती धकेलने के बजाय धीरे से झुक जाए।

टीम ने फिर ट्रेनर का एक भौतिक प्रोटोटाइप बनाया और यह देखने के लिए कि यह वास्तविक दुनिया में कैसा प्रदर्शन करता है, तीन स्वस्थ स्वयंसेवकों के साथ इसका परीक्षण किया। परिणामों ने दिखाया कि उपकरण सफलतापूर्वक कलाई को पहले की तुलना में अधिक विस्तृत रेंज ऑफ मोशन के माध्यम से निर्देशित कर सकता है। विशेष रूप से, इस उपकरण ने स्वयंसेवकों को पारंपरिक प्रशिक्षण की सीमाओं की तुलना में कलाई को अतिरिक्त 31.5 डिग्री ऊपर-नीचे मोड़ने, 28.5 डिग्री अगल-बगल झुकाने और अग्रबाहु को 12.4 डिग्री अधिक घुमाने की अनुमति दी। मशीन ने वांछित गति पथ का उच्च सटीकता के साथ अनुसरण भी किया, जिससे पुराने नियंत्रण तरीकों की तुलना में द्वारा लगाए गए बल की त्रुटि में लगभग एक चौथाई से एक-तिहाई की कमी आई।

शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि शोधकर्ताओं ने स्वयंसेवकों की कलाई की मांसपेशियों की विद्युत गतिविधि को मापा ताकि यह देखा जा सके कि क्या उपकरण वास्तव में शरीर की मदद कर रहा है। उन्होंने पाया कि जब मशीन ने गति में सहायता की, तो कलाई की मांसपेशियां तब बहुत अधिक सक्रिय हुईं जब स्वयंसेवकों ने अपने हाथों को अपने आप हिलाने की कोशिश की थी या जब गति को प्रतिबंधित किया गया था। कुछ मामलों में मांसपेशियों के विद्युत संकेत 425 प्रतिशत तक बढ़ गए। यह सुझाव देता है कि उपकरण केवल रोगी के हाथ को नहीं हिला रहा है; यह सक्रिय रूप से मांसपेशियों और नसों को उत्तेजित करता है, जिससे शरीर को रिकवरी प्रक्रिया में भाग लेने के लिए प्रोत्साहन मिलता है। मशीन की गति को शरीर की प्राकृतिक ज्यामिति के साथ संरेखित करके और रोगी के अनुकूल होने के लिए एक स्मार्ट नियंत्रण प्रणाली का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने एक ऐसा उपकरण बनाया है जो चिकित्सकीय रूप से सुदृढ़ और जैविक रूप से प्रभावी प्रतीत होता है, जो लोगों को उनकी कलाई की कार्यक्षमता वापस पाने में मदद कर सकता है।