Сравнение измеренных и смоделированных движений нижних конечностей человека

International audienceВопрос сравнения измеренных и смоделированных движений нижних конечностей человека является актуальным в задаче моделирования моторной системы человека. В данной работе вопрос рассматривается в связи с качественной оценкой соответствия результатов моделирования реальным движениям человека. Под результатами моделирования подразумеваются зависимости от времени активности мышц нижних конечностей, пространственных координат и углов поворота суставов, а также сигналы взаимодействия с внешней средой, такие как давление стоп на землю. Измеренные движения реальных испытуемых состоят из сигналов электромиограммы и зависимости от времени пространственных координат и углов поворота суставов. Результаты рассматриваемой здесь модели зависят от набора параметров, для которых следует определить диапазон, при котором модель даёт схожие с реальными движениями результаты. Для этого необходимо определить вид общей формы результирующих сигналов и привести к ней результаты работы модели и измеренные сигналы. Смысл предлагаемой к рассмотрению работы состоит в определении этой формы, а также в исследовании возможности использования количественного критерия близости рассмотренных сигналов для облегчения и повышения качества выбора параметров модели из рабочего диапазона. Рассматриваемая модель моторной системы [1] содержит модель мышц нижних конечностей человека, управляемых нейронами генераторов ритмической активности [2]. Модель реализована в виде семи систем дифференциальных уравнений, вычисляемых в среде MATLAB. По одной системе на генератор ритмической активности для каждого сустава (тазобедренный, коленный и голеностопный суставы для двух ног) и одна система для мускульной системы

Сравнение измеренных и смоделированных движений нижних конечностей человека

International audienceВопрос сравнения измеренных и смоделированных движений нижних конечностей человека является актуальным в задаче моделирования моторной системы человека. В данной работе вопрос рассматривается в связи с качественной оценкой соответствия результатов моделирования реальным движениям человека. Под результатами моделирования подразумеваются зависимости от времени активности мышц нижних конечностей, пространственных координат и углов поворота суставов, а также сигналы взаимодействия с внешней средой, такие как давление стоп на землю. Измеренные движения реальных испытуемых состоят из сигналов электромиограммы и зависимости от времени пространственных координат и углов поворота суставов. Результаты рассматриваемой здесь модели зависят от набора параметров, для которых следует определить диапазон, при котором модель даёт схожие с реальными движениями результаты. Для этого необходимо определить вид общей формы результирующих сигналов и привести к ней результаты работы модели и измеренные сигналы. Смысл предлагаемой к рассмотрению работы состоит в определении этой формы, а также в исследовании возможности использования количественного критерия близости рассмотренных сигналов для облегчения и повышения качества выбора параметров модели из рабочего диапазона. Рассматриваемая модель моторной системы [1] содержит модель мышц нижних конечностей человека, управляемых нейронами генераторов ритмической активности [2]. Модель реализована в виде семи систем дифференциальных уравнений, вычисляемых в среде MATLAB. По одной системе на генератор ритмической активности для каждого сустава (тазобедренный, коленный и голеностопный суставы для двух ног) и одна система для мускульной системы

Modeling of human gait control using CPGs

International audienceIn this paper, a way of controlling musculoskeletal gait of human using central pattern generators (CPG) is presented. Our controller is able to produce healthy or altered gait in sagittal plane using musculoskeletal model with six joints and sixteen muscles. Controller consists of eight CPGs and it uses five types of sensory feedback. Simulation results in Matlab shows that changing intrinsic parameters of CPGs, model produces different types of gait

Closed-loop Central Pattern Generator Control of Human Gaits in OpenSim Simulator

International audienceIn this paper, a new neuro-musculoskeletal gait simulation platform is presented. This platform is developed to reproduce healthy or altered walking gaits. It is based on an original model of central pattern generator able to generate variable rhythmic signals for controlling biological human leg joints. Output signals of motoneurons are applied to excitation inputs of modelled muscles of the human lower limbs model. Eight central pattern generators control a musculoskeletal model made up of three joints per leg actuated by 44 Hill-type muscle models. Forward dynamics simulation in OpenSim show that it is possible to generate different stable walking gaits by changing parameters of controller. Further work is aimed on development of stable human standing by implementing reflexes

Closed-loop Central Pattern Generator Control of Human Gaits in OpenSim Simulator

International audienceIn this paper, a new neuro-musculoskeletal gait simulation platform is presented. This platform is developed to reproduce healthy or altered walking gaits. It is based on an original model of central pattern generator able to generate variable rhythmic signals for controlling biological human leg joints. Output signals of motoneurons are applied to excitation inputs of modelled muscles of the human lower limbs model. Eight central pattern generators control a musculoskeletal model made up of three joints per leg actuated by 44 Hill-type muscle models. Forward dynamics simulation in OpenSim show that it is possible to generate different stable walking gaits by changing parameters of controller. Further work is aimed on development of stable human standing by implementing reflexes