Desenvolvimento de um Sensor Híbrido - Inclinação + EMG - para Aplicações em Robótica e Fisioterapia

Os equipamentos usados para captura de sinais eletromiográficos são, em geral, caros e difíceis de serem usados em ambientes fora de laboratórios. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sensor híbrido capaz de capturar sinais mioelétricos e sinais de inclinação, contando para isso com um par de eletrodos diferenciais e um acelerômetro de três eixos como dispositivos sensores. As informações capturadas pelo sensor híbrido podem ser usadas para análise biomecânica do movimento humano, e todas elas são transmitidas via comunicação Bluetooth, deixando o sensor livre de fios e cabos. O sensor híbrido apresenta aplicações tanto na área de Robótica como Fisioterapia. Na área de Robótica foi usado como um sistema autônomo para comando de uma cadeira de rodas robótica por pessoas com deficiência, através dos movimentos da cabeça do usuário, apresentando bons resultados. Ainda na área de Robótica, foi usado para comandar um pequeno robô com garra, em um projeto de assistência a crianças com deficiências motoras severas. Na área de Fisioterapia apresenta diversas aplicações onde a coleta de sinais mioelétricos é necessária, sendo usado também para detectar a inclinação de membros do corpo em trabalhos fisioterapêuticos. Em seu estado final o sensor híbrido constitui-se de um dispositivo eletrônico portátil, sem fios, pequeno, leve, de grande autonomia, com grande capacidade de cálculo e alta taxa de transmissão de dados. Isso possibilita seu uso fora de laboratórios, ampliando a área de aplicação

Feedback-error learning control for powered assistive devices

Active orthoses (AOs) are becoming relevant for user-oriented training in gait rehabilitation. This implies efficient responses of AO's low-level controllers with short time modeling for medical applications. This thesis investigates, in an innovative way, the performance of Feedback-Error Learning (FEL) control to time-effectively adapt the AOs' responses to user-oriented trajectories and changes in the dynamics due to the interaction with the user. FEL control comprises a feedback PID controller and a neural network feedforward controller to promptly learn the inverse dynamics of two AOs. It was carried out experiments with able-bodied subjects walking on a treadmill and considering external disturbances to user-AO interaction. Results showed that the FEL control effectively tracked the user-oriented trajectory with position errors between 5% to 7%, and with a mean delay lower than 25 ms. Compared to a single PID control, the FEL control decreased by 16.5% and 90.7% the position error and delay, respectively. Moreover, the feedforward controller was able to learn the inverse dynamics of the two AOs and adapt to variations in the user-oriented trajectories, such as speed and angular range, while the feedback controller compensated for random disturbances. FEL demonstrated to be an efficient low-level controller for controlling AOs during gait rehabilitation.This work has been supported in part by the Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) with the Reference Scholarship under Grant SFRH/BD/108309/2015, and part by the FEDER Funds through the Programa Operacional Regional do Norte and national funds from FCT with the project SmartOs - Controlo Inteligente de um Sistema Ortótico Ativo e Autónomo - under Grant NORTE-01-0145-FEDER-030386, and by the FEDER Funds through the COMPETE 2020—Programa Operacional Competitividade e Internacionalização (POCI)—with the Reference Project under Grant POCI-01-0145-FEDER-006941