[EN] This work presents a methodology for learning and adaptation of a 3-PRS parallel robot skills for ankle rehabilitation. Passive exercises have been designed to train dorsi/plantar flexion, inversion/eversion ankle ...[+]
[EN] This work presents a methodology for learning and adaptation of a 3-PRS parallel robot skills for ankle rehabilitation. Passive exercises have been designed to train dorsi/plantar flexion, inversion/eversion ankle movements. During exercises, forces may be high because patient cannot follow the desired trajectory. While small errors in the desired trajectory can cause important deviations in the desired forces, pure position control is inappropriate for tasks that require physical contact with the environment. The proposed algorithm takes as input the reference trajectory and force profile, then adapts the robot movement by introducing small offsets to the reference trajectory so that the resulting forces exerted by the patient match the reference profile. The learning procedure is based on Dynamic Movement Primitives (DMPs).
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[ES] Este trabajo presenta una metodología para aprendizaje y adaptación de trayectorias ejecutadas por un robots paralelo 3-PRS para tareas de rehabilitación en tobillos. Se han diseñado ejercicios pasivos de entrenamiento ...[+]
[ES] Este trabajo presenta una metodología para aprendizaje y adaptación de trayectorias ejecutadas por un robots paralelo 3-PRS para tareas de rehabilitación en tobillos. Se han diseñado ejercicios pasivos de entrenamiento para movimientos de flexión dorsal/plantar y inversión/eversión. Durante los ejercicios se pueden producir fuerzas elevadas debido a que el paciente no puede seguir la trayectoria planeada. Pequeños desplazamientos de la trayectoria pueden causar importantes desviaciones en las fuerzas deseadas. Por tanto, el control puro de posición es inapropiado para tareas que requieren contacto físico con el entorno. El algoritmo propuesto toma como entrada una trayectoria y un perfil de fuerzas, que el robot ejecuta adaptándola a las necesidades del paciente. El algoritmo introduce una pequeña desviación de la trayectoria patrón cuando la fuerza que ejerce el paciente difiere con el perfil de fuerzas esperado. El método de aprendizaje y adaptación se basa en Primitivas de Movimiento Dinámico (DMPs).
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