Control de prótesis robóticas

Esta forma de control es un enfoque utilizado para controlar las interacciones dinámicas entre el entorno y un manipulador. ^{[ 10 ]} Esto funciona tratando el entorno como una admitancia y el manipulador como una impedancia. ^{[ 11 ]} La relación que esto impone para las prótesis robóticas es la relación entre la producción de fuerza en respuesta al movimiento impuesto por el entorno. Esto se traduce en el par requerido en cada articulación durante una sola zancada, representado como una serie de funciones de impedancia pasiva conectadas por partes a lo largo de un ciclo de marcha. ^{[ 10 ]} El control de impedancia no regula la fuerza o la posición de forma independiente, sino que regula la relación entre fuerza, posición y velocidad. Para diseñar un controlador de impedancia, se utiliza un análisis de regresión de datos de marcha para parametrizar una función de impedancia. Para prótesis de miembros inferiores, la función de impedancia se parece a la siguiente ecuación. ^{[ 12 ]}

${\displaystyle \tau =k(\theta -\theta {\scriptstyle {\text{0}}})+b{\dot {\theta }}}$

Los términos k (rigidez del resorte), θ₀ ₍ ángulo de equilibrio) y b (coeficiente de amortiguación) son parámetros obtenidos mediante regresión y ajustados para diferentes fases del ciclo de la marcha y para una velocidad específica. Esta relación se programa en un microcontrolador para determinar el par motor necesario en cada fase de la marcha.

La electromiografía (EMG) es una técnica utilizada para evaluar y registrar la actividad eléctrica producida por los músculos esqueléticos . ^{[ 13 ]} Los algoritmos avanzados de reconocimiento de patrones pueden tomar estos registros y decodificar los patrones únicos de la señal EMG generados por los músculos durante movimientos específicos. Estos patrones se pueden utilizar para determinar la intención del usuario y proporcionar control para una extremidad protésica. ^{[ 14 ]} Para las prótesis robóticas de extremidades inferiores, es importante poder determinar si el usuario desea caminar en terreno llano, subir una pendiente o subir escaleras. Actualmente, aquí es donde entra en juego el control mioeléctrico . Durante las transiciones entre estos diferentes modos de operación, la señal EMG se vuelve altamente variable y se puede utilizar para complementar la información de los sensores mecánicos y determinar el modo de operación previsto. ^{[ 14 ]} Cada paciente que utiliza una prótesis robótica ajustada para este tipo de control debe tener su sistema entrenado específicamente para él. Esto se hace haciéndole pasar por los diferentes modos de operación y utilizando esos datos para entrenar su algoritmo de reconocimiento de patrones. ^{[ 14 ]}

El mecanismo de adaptación a la velocidad es un mecanismo utilizado para determinar el par requerido de las articulaciones a diferentes velocidades de movimiento. ^{[ 1 ]} Durante la fase de apoyo, se ha observado que la cuasistibilidad, que es la derivada de la relación par-ángulo con respecto al ángulo, cambia constantemente en función de la velocidad de marcha. ^{[ 1 ]} Esto significa que, durante la fase de apoyo, dependiendo de la velocidad a la que se mueve el sujeto, existe una relación par-ángulo derivable que puede utilizarse para controlar una prótesis de miembro inferior. Durante la fase de balanceo, el par articular aumenta proporcionalmente a la velocidad de marcha y la duración de la fase de balanceo disminuye proporcionalmente al tiempo de zancada. ^{[ 1 ]} Estas propiedades permiten derivar trayectorias que pueden controlarse y que describen con precisión la trayectoria angular durante la fase de balanceo. Dado que estos dos mecanismos permanecen constantes de una persona a otra, este método elimina la necesidad de ajuste específico de velocidad y paciente que requieren la mayoría de los controladores de prótesis de miembro inferior. ^{[ 1 ]}

La marcha se clasifica como un sistema híbrido , lo que significa que tiene dinámica dividida. Ante este problema particular, se desarrolló un conjunto de soluciones para sistemas híbridos que experimentan impactos, denominados Funciones de Lyapunov de Control de Estabilización Exponencial Rápida (RES-CLF). ^{[ 15 ]} Las funciones de Lyapunov de control se utilizan para estabilizar un sistema no lineal a un conjunto de estados deseado. Las RES-CLF se pueden implementar utilizando programas cuadráticos que toman varias restricciones de desigualdad y devuelven una salida óptima. ^{[ 15 ]} Un problema con estos es que requieren un modelo del sistema para desarrollar las RES-CLF. Para eliminar la necesidad de ajuste a individuos específicos, se utilizaron Programas Cuadráticos Independientes del Modelo (MIQP) para derivar las CLF. Estas CLF se centran únicamente en reducir el error en la salida deseada sin ningún conocimiento de cuál debería ser el par deseado. Para proporcionar esta información, se agrega un control de impedancia para proporcionar un término de prealimentación que permite al MIQP recopilar información sobre el sistema que está controlando sin tener un modelo completo del sistema. ^{[ 15 ]}

El control miocinético representa una alternativa al control mioeléctrico estándar. Su objetivo es medir la deformación muscular durante la contracción en lugar de la actividad eléctrica muscular. Un nuevo enfoque surgió en 2017, basado en la detección del campo magnético de imanes permanentes implantados directamente en los músculos residuales. ^{[ 16 ] [ 17 ]} Localizar la posición del imán equivale a medir la contracción/elongación del músculo en el que está implantado a medida que el imán se mueve con él. Esta información puede utilizarse para interpretar el movimiento voluntario del sujeto y, en consecuencia, controlar la prótesis. Las señales magnéticas generadas por los imanes son detectadas por sensores externos colocados alrededor del miembro residual. La localización se implementa mediante un método de optimización que realiza el seguimiento resolviendo el problema inverso magnético (por ejemplo, el algoritmo de Levenberg-Marquardt ). ^{[ 16 ]}