Filtrado Adaptativo de Componentes Involuntarias en Marcha Asistida por Andador para Detección de Intenciones

A. Frizera; R. Ceres; J. L. Pons

doi:10.1016/S1697-7912(11)70028-0

Autores/as

A. Frizera Universidade Federal do Espírito Santo
R. Ceres CSIC
J. L. Pons CSIC

DOI:

https://doi.org/10.1016/S1697-7912(11)70028-0

Palabras clave:

Robótica de rehabilitación, interfaz hombre-máquina, filtrado adaptativo, detección de intenciones, marcha humana

Resumen

En este trabajo, se presenta un método de filtrado adaptativo para la eliminación de las componentes involuntarias de las fuerzas de interacción entre el usuario y el andador por el apoyo de sus miembros superiores. Este proceso se basa en la atenuación selectiva de componentes relacionadas con las oscilaciones del tronco del sujeto durante la marcha. Para ello, se hace la estimación de la cadencia de marcha en tiempo real procesando las señales de distancia obtenidas por un subsistema ultrasónico mediante el algoritmo Weighted-Frequency Fourier Linear Combiner (WFLC). Este subsistema suministra la distancia entre los pies del usuario y el andador en tiempo real. La cadencia a su vez es usada para el ajuste de un filtro notch adaptativo construido a partir del algoritmo Fourier Linear Combiner (FLC) que realiza el filtrado en tiempo real de las señales obtenidas del subsistema de medición de fuerzas de apoyo de antebrazos. El método propuesto ofrece una cancelación robusta y en tiempo real de cerca del 80% de la amplitud de las componentes indeseadas de frecuencia. La salida del algoritmo de filtrado propuesto permite así evidenciar componentes de fuerzas de bajo nivel pero muy importantes ya que están generadas por acciones intencionales y naturales asociadas a las intenciones de guiado del andador. Estas componentes serán utilizadas en el control de los motores del andador basándose en una arquitectura de control clásico que será desarrollada posteriormente.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

A. Frizera, Universidade Federal do Espírito Santo

Departamento de Engenharia Elétrica

R. Ceres, CSIC

Grupo de Bioingeniería

J. L. Pons, CSIC

Grupo de Bioingeniería

Citas

Abellanas, A., A. Frizera, J. A. Gallego and R. Ceres (2010). Estimation of gait parameters by measuring upper limbwalker interaction forces. Sensors & Actuators: A. Physical 162, 276–283.

Alwan, M., A. Ledoux, G. Wasson, P. Stheth and C. Huang (2007). Basic walker-assisted gait characteristics derived from forces and moments exerted on the walkers handles: Results on normal subjects. Medical Engineering and Physics 29, 308–387.

Benedict, T. R. and G.W. Bordner (1962). Synthesis of an optimnal set of radar track-while-scan smoothing equations. IRE Transactions on Automatic Control 7(4), 27–32.

Chugo, Daisuke, Wataru Matsuoka, Songmin Jia and Kunikatsu Takase (2007). Rehabilitation walker with standingassistance device. Journal of Robotics andMechatronics 19(6), 604–611.

Frizera, A., A. Abellanas, R. Ceres, J. L. Pons and R. Raya (2009a). Estudio y caracterización de la cinemática de los pies en marcha asistida con andadores. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (RIAI) 6(4), 74– 84.

Frizera, A, J A Gallego, E Rocon, J L Pons and R Ceres (2010a). Extraction of user’s navigation commands from upper body force interaction in walker assisted gait. BioMedical Engineering OnLine 9, 1 – 16.

Frizera, A., R. Ceres, J. L. Pons, A. Abellanas and R. Raya (2008). The smart walkers as geriatric assistive device. the simbiosis purpose. In: Proceedings of the 6th International Conference of the International Society for Gerontechnology.

Frizera, A., R. Ceres, J. L. Pons, E. Rocon and R. Raya (2007). A platform to study human-machine biomechanical interaction during gait. In: Assistive Technology Research Series - Challenges for Assistive Technology AAATE 07. Vol.

Frizera, A., R. Ceres, L. Calderón and J.L. Pons (2009b). Lazarim: Standing-up frame to support mobility for older persons. Gerontechnology 8(1), 38–41.

Frizera, Anselmo, Juan Gallego, Eduardo Rocon de Lima, Andrés Abellanas, José Pons and Ramón Ceres (2010b). Online cadence estimation through force interaction in walker assisted gait. In: ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference 2010. Vitoria, Brazil.

Hans, M., B. Graf and R. Schraft (2002). Robotics home assistant care-o-bot: Past – present – future. In: Proceedings of ROMAN’02.

Joyce, B. M. and R. Lee Kirby (1991). Canes, crutches and walkers. Am Fam Physician 43(2), 535–542.

Kalman, R.E. (1960). A new approach to linear Àltering and prediction problems. Journal of Basic Engineering - Transactions of the ASME 82, 35–45.

MacNamara, S. and G. Lacey (2000). A smart walker for the frail visually impaired. In: Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automaton.

Mann, K.A., F.W.Werner and A.K.Palmer (1989). Frequency spectrum analysis of wrist motion for activities of daily living. Journal of Orthopedic Research 7(2), 304–306.

Oppenheim, A. V. and R.W. Schafer (1989). Discrete-Time Signal Processing. Prentice-Hall.

Riviere, C. (1995). Adaptive suppression of tremor for improved human-machine control. PhD thesis. Johns Hopkins University.

Riviere, C. and P. Khosla (1997). Augmenting the humanmachine interface: improving manual accuracy. IEEE International Conference on Robotics and Automation 4, 3546– 3550.

Riviere, C. N. and N. V. Thakor (1996). Modeling and canceling tremor in human-machine interfaces. IEEE Engineering in Medicine and Biology 15(3), 29–36.

Rocon, E., A.F. Ruiz, J.C. Moreno, J.L. Pons, J.A. Miranda and A. Barrientos (2008). Tremor characterization. algorithms for the study of tremor time series. In: International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing - BIOSTEC Conference - Biosignals. pp. 355–360.

Rodriguez-Losada, Diego, Fernando Matia, Agustin Jimenez and Gerard Lacey (2005). Guido, the robotic smartwalker for the frail visually impaired. In: First International Conference on Domotics, Robotics and Remote Assitence for All - DRT4all.

van Hook, F. W., D. Demonbreun and B. D. Weiss (2003). Ambulatory devices for chronic gait disorders in the elderly. AMERICAN FAMILY PHYSICIAN 67(8), 1717–1724.

Vaz, C. and N. Thakor (1989). Adaptive fourier estimation of time-vaying evoked potentials. IEEE Tans Biomed Eng 36, 448–455.

Vaz, C., X. Kong and N. Thakor (1994). An adaptive estimation of periodic signals using a fourier linear combiner. IEEE Trans Signal Proc 42(1), 1–10.

Wasson, G., J. Gunderson and S. Graves (2001). Effective shared control in cooperative mobility aids. In: Proceedings of the Fourteenth International Florida ArtiÀcial Intelligence Research Society Conference. Vol. 1. pp. 1 – 5.

Widrow, B. and S. D. Stearns (1985). Adaptive signal processing. Prentice Hall.

Winter, David A. (1987). The Biomechanics and Motor Control of Human Gait: Normal, Elderly and Pathological. second edition ed. University of Waterloo Press.