Exoesqueletos Inteligentes: Una Nueva Forma de Caminar
El deep learning mejora el control de los exoesqueletos de las extremidades inferiores para una mejor rehabilitación.
Lorenzo Vianello, Clément Lhoste, Emek Barış Küçüktabak, Matthew Short, Levi Hargrove, Jose L. Pons
― 9 minilectura
Tabla de contenidos
- La Necesidad de un Control Mejorado
- Una Solución de Tres Pasos
- Probando el Enfoque
- Entendiendo los Tipos de Exoesqueletos
- Exoesqueletos de Asistencia Total
- Exoesqueletos de Asistencia Parcial
- Importancia del Par de Interacción
- El Controlador Basado en Datos
- Extracción de Características
- Interfaz de Usuario para Ajustes
- Predicción de la Configuración de las Articulaciones
- Cómo Funciona
- Aplicación en Tiempo Real
- Los Resultados Emocionantes
- Un Vistazo al Futuro
- Conclusión
- Fuente original
Los Exoesqueletos de extremidades inferiores son dispositivos portátiles inteligentes diseñados para ayudar a personas con problemas para caminar. Estos dispositivos pueden asistir en la terapia de Rehabilitación ayudando a los usuarios a reaprender patrones de caminata normales. Hay dos tipos principales de exoesqueletos: de asistencia total y de asistencia parcial. Los exoesqueletos de asistencia total hacen todo el trabajo por los usuarios que no pueden caminar por sí mismos, mientras que los de asistencia parcial apoyan a los usuarios para que se muevan por su cuenta. Estos últimos han estado recibiendo más atención porque fomentan la participación activa en la rehabilitación.
Controlar estos exoesqueletos puede ser un desafío porque a menudo involucra sistemas complejos que necesitan un ajuste cuidadoso. Los doctores y terapeutas normalmente ajustan muchos parámetros para asegurarse de que el exoesqueleto ayude al usuario de manera efectiva, especialmente al tratar diferentes superficies como escaleras o rampas. Esto puede llevar mucho tiempo y esfuerzo.
Este texto discute un nuevo enfoque para simplificar el control de los exoesqueletos de asistencia parcial usando aprendizaje profundo. Este método tiene como objetivo hacer que el exoesqueleto responda mejor a las necesidades de los usuarios mientras se reduce el tiempo dedicado a la calibración.
La Necesidad de un Control Mejorado
Los sistemas de control actuales para exoesqueletos a menudo usan una estructura jerárquica con controles de alto, medio y bajo nivel. Piensa en esto como un pastel de varios pisos, donde cada capa tiene un trabajo específico. La capa superior decide qué interacciones debe tener el exoesqueleto según la actividad, como caminar o subir escaleras. La capa del medio determina las diferentes fases de caminar (como cuando el pie está oscilando o en el suelo) y ajusta cuánto ayuda el exoesqueleto. La capa inferior ayuda al dispositivo a moverse correctamente según las señales de las capas superiores.
Aunque este sistema puede funcionar, también puede ser un poco como intentar resolver un cubo Rubik con los ojos vendados. Requiere mucho tiempo calibrando y ajustando parámetros para cada usuario individual. Esto puede ser especialmente tedioso para personas que necesitan ayuda rápida y efectiva.
Una Solución de Tres Pasos
Para abordar estos desafíos, los investigadores han propuesto un enfoque de tres pasos.
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Usando Datos en Tiempo Real: El primer paso implica usar datos recientes de sensores para averiguar el estado de caminata del usuario. Detalles importantes como la longitud y altura de los pasos, la velocidad de caminata y la fase de la Marcha (el ciclo de caminar) se infieren a partir de estos datos.
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Ajustes Amigables para el Usuario: El segundo paso permite a los terapeutas ajustar fácilmente estos parámetros a través de una interfaz de usuario. Esto significa que si un paciente necesita dar pasos más largos o altos, el terapeuta puede hacer esos cambios rápidamente.
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Finalizando el Movimiento: El último paso utiliza la información modificada para predecir cómo deben moverse las articulaciones del exoesqueleto. Esta predicción se basa en lo que el exoesqueleto interpretó de las acciones del usuario, haciendo que el sistema sea más receptivo y adaptado al individuo.
Al hacer estos ajustes en tiempo real, el exoesqueleto ayuda a asegurar que los usuarios puedan realizar tareas de caminata de manera más efectiva. Podrías decir que es como tener un entrenador personal que sabe exactamente lo que necesitas, justo cuando lo necesitas.
Probando el Enfoque
Este nuevo método se probó con dos participantes sanos caminando en cintas de correr y subiendo escaleras. Ambos participantes pasaron por diferentes velocidades y condiciones para evaluar qué tan bien el exoesqueleto se adaptaba a sus necesidades cambiantes. Los resultados fueron prometedores.
Los datos de movimiento mostraron que los ajustes realizados por el exoesqueleto basados en las entradas del usuario fueron efectivos. Los pacientes pudieron realizar tareas con un enfoque en sus propias características de marcha, lo que indica que este sistema tiene potencial para asistencia en tiempo real.
Entendiendo los Tipos de Exoesqueletos
Los exoesqueletos vienen en dos tipos principales, y entender la diferencia ayuda a aclarar cuán útiles pueden ser.
Exoesqueletos de Asistencia Total
Como se mencionó, los exoesqueletos de asistencia total hacen todo por los usuarios que no pueden caminar por sí mismos. Estos dispositivos controlan completamente los movimientos de las piernas, sin ofrecer entrada del usuario. Son especialmente útiles para personas con discapacidades motoras severas que requieren ayuda constante.
Exoesqueletos de Asistencia Parcial
Los exoesqueletos de asistencia parcial, en cambio, están diseñados para personas que pueden ejercer algo de esfuerzo pero necesitan apoyo para moverse de manera efectiva. Estos dispositivos fomentan que los usuarios realicen acciones voluntarias mientras brindan ayuda adicional. Pueden promover la participación activa, lo cual es esencial para la rehabilitación.
En entornos de rehabilitación, se prefieren los exoesqueletos de asistencia parcial, ya que ayudan a los pacientes a reaprender patrones de movimiento. Ofrecen justo la cantidad adecuada de apoyo, permitiendo a los usuarios ganar confianza y fuerza gradualmente.
Importancia del Par de Interacción
Un factor clave en cómo los exoesqueletos ayudan a los usuarios es el par de interacción. Esto se refiere a las fuerzas que ocurren entre el usuario y el exoesqueleto. Controlar adecuadamente estas fuerzas es fundamental para asegurar asistencia efectiva y seguridad.
Para lograr esto, los exoesqueletos a menudo dependen de una combinación de diferentes estrategias de control. Comprender cuánta ayuda proporcionar en cada momento puede marcar la diferencia en el viaje de rehabilitación de un paciente. El nuevo enfoque de tres pasos pretende simplificar este proceso, facilitando que los usuarios obtengan la ayuda adecuada sin excesivas demoras.
El Controlador Basado en Datos
El nuevo método se basa en datos obtenidos de varios sensores en el exoesqueleto. El controlador utiliza estos datos para estimar características clave del patrón de caminata del usuario.
Extracción de Características
La primera parte del proceso implica pasar datos a través de modelos de aprendizaje profundo para extraer características importantes que representan la marcha del usuario. Este modelo tiene en cuenta las incertidumbres en los datos, lo cual es crucial dado que caminar es dinámico y cambia frecuentemente.
Interfaz de Usuario para Ajustes
A continuación, los terapeutas pueden modificar las características de la marcha a través de una interfaz amigable. Esta interfaz permite a los terapeutas cambiar fácilmente aspectos como la longitud o altura del paso sin necesidad de profundizar en sistemas complejos.
Predicción de la Configuración de las Articulaciones
Finalmente, las características de marcha ajustadas informan a los modelos para predecir cómo deben moverse las articulaciones del exoesqueleto. Esto significa que el exoesqueleto puede ayudar a los usuarios en tiempo real, adaptándose a sus necesidades únicas sin procesos de calibración extensos.
Cómo Funciona
Imagina llevar un par de zapatos inteligentes que saben cómo te gusta caminar. Miden tu posición del pie, qué tan alto levantas los pies y qué tan rápido te mueves. Basado en estos datos, los zapatos se ajustan para ayudarte a caminar mejor, ya sea en terreno plano o subiendo una colina.
La misma idea se aplica a los exoesqueletos de extremidades inferiores. Usan sensores para recopilar datos sobre el movimiento del usuario y luego procesan estos datos rápidamente. Esto permite que el exoesqueleto asista con cada paso, adaptándose a los cambios al instante. Si un terapeuta quiere aumentar la altura de los pasos de un usuario, puede hacer ese ajuste en segundos, lo que permite una experiencia de rehabilitación más personalizada.
Aplicación en Tiempo Real
El método propuesto se ha probado en escenarios en tiempo real. Durante las pruebas, ambos participantes sanos participaron en caminatas en cinta y navegación por escaleras. El exoesqueleto se adaptó a los cambios en las condiciones de caminata, lo cual fue emocionante de ver.
Los terapeutas pudieron ajustar configuraciones mientras los participantes se movían, permitiendo una sesión de rehabilitación dinámica. La capacidad de cambiar parámetros en tiempo real crea un entorno más seguro y estructurado para que los usuarios se entrenen.
Los Resultados Emocionantes
Las pruebas mostraron un poder de interacción positivo, lo que significa que el exoesqueleto ayudó activamente a los usuarios mientras caminaban. La mayoría de las veces, la asistencia proporcionada fue efectiva, resultando en un poder de interacción negativo. Esto significa que el exoesqueleto agregó apoyo en lugar de resistencia.
Aunque hubo algunos momentos en que la interacción pudo haber confundido a los usuarios (como cuando no sabían cuánto doblar las rodillas), el enfoque en general demostró un robusto potencial para ayudar a individuos a navegar diferentes escenarios de caminata.
Un Vistazo al Futuro
Mirando hacia adelante, este nuevo enfoque de tres pasos podría marcar el inicio de una forma más eficiente de controlar exoesqueletos. Al enfocarse en ajustes en tiempo real basados en la entrada directa del usuario, las futuras implementaciones pueden resultar especialmente beneficiosas para personas con diversas discapacidades en la marcha.
Investigaciones adicionales probablemente involucren pruebas con pacientes reales que tengan desafíos de movilidad, como sobrevivientes de accidentes cerebrovasculares o personas con lesiones de médula espinal. Esto proporcionaría información valiosa sobre qué tan bien funciona el sistema en la práctica y cómo se puede ajustar para satisfacer sus necesidades.
Conclusión
La integración del aprendizaje profundo en el control de exoesqueletos de extremidades inferiores tiene una gran promesa para la terapia de rehabilitación. Al simplificar el proceso de ajuste y mejorar la capacidad de respuesta en tiempo real, este enfoque podría mejorar significativamente la experiencia de rehabilitación para los usuarios.
Ya sea que estos dispositivos se utilicen para ayudar a alguien a volver a ponerse de pie después de una lesión o para apoyar actividades diarias, no hay duda de que representan un paso en la dirección correcta. Con el potencial de adaptarse a diversas condiciones, los exoesqueletos de extremidades inferiores podrían convertirse pronto en herramientas indispensables en el mundo de la rehabilitación física, haciendo que el camino a la recuperación no solo sea efectivo, sino también un poco más divertido.
Al final, parece que hemos dado un gran salto hacia ayudas para caminar más inteligentes. ¿Quién no querría un exoesqueleto que responda a cada uno de tus movimientos? ¡Es como tener un amigo robótico en la pierna, sin necesidad de conversaciones incómodas!
Fuente original
Título: Deep-Learning Control of Lower-Limb Exoskeletons via simplified Therapist Input
Resumen: Partial-assistance exoskeletons hold significant potential for gait rehabilitation by promoting active participation during (re)learning of normative walking patterns. Typically, the control of interaction torques in partial-assistance exoskeletons relies on a hierarchical control structure. These approaches require extensive calibration due to the complexity of the controller and user-specific parameter tuning, especially for activities like stair or ramp navigation. To address the limitations of hierarchical control in exoskeletons, this work proposes a three-step, data-driven approach: (1) using recent sensor data to probabilistically infer locomotion states (landing step length, landing step height, walking velocity, step clearance, gait phase), (2) allowing therapists to modify these features via a user interface, and (3) using the adjusted locomotion features to predict the desired joint posture and model stiffness in a spring-damper system based on prediction uncertainty. We evaluated the proposed approach with two healthy participants engaging in treadmill walking and stair ascent and descent at varying speeds, with and without external modification of the gait features through a user interface. Results showed a variation in kinematics according to the gait characteristics and a negative interaction power suggesting exoskeleton assistance across the different conditions.
Autores: Lorenzo Vianello, Clément Lhoste, Emek Barış Küçüktabak, Matthew Short, Levi Hargrove, Jose L. Pons
Última actualización: 2024-12-10 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.07959
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.07959
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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