Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)Stroke is the main cause of paralysis. This pathology has provoked a considerable increase of persons with motor impairments. With a therapy focused on each clinical case, the total or partial recovery can be achieved. Powered orthoses have been developed to promote an effective recover, based on repetitive gait training and user’s active participation. Many control approaches have been developed to control these devices, but none of them promotes an user-oriented strategy focused to the user’s needs. In an attempt of solving this issue, a new approach named Human-in-the-loop is emerging. This strategy allows the adaptation of some assistive parameters based on the user’s energetic cost, promoting a therapy tailored to each end-user needs. However, to estimate the energy expenditure, the use of non-ergonomic sensors, not suitable for clinical context, is required. Thus, it is necessary to find new ways of estimating energy expenditure using wearable and comfortable sensors.
In this dissertation, the first steps to introduce the Human-in-the-loop strategy into a powered orthosis are presented. For this purpose, two strategies were developed: a strategy that allows the angular trajectory adaptation in real-time and other that promotes a stiffness adaptation all over the gait cycle. Both strategies were validated with healthy subjects. In the first strategy, the orthosis was able to modify its assistance in a fraction of microseconds, and the end-users were able to follow her with a median error below 10%. Regarding the second strategy, the results show that the orthosis allowed an effective change in the systems’ interaction stiffness, promoting an active participation of each user during its assistance.
The energetic impact of using the robotic assistive device is also presented. As it promotes an energy expenditure augmentation in more than 30% in comparison to walk without the device, the necessity of implementing the Human-in-the-loop strategy was highlighted. In an attempt of finding an ergonomic technique to estimate the energetic cost, the use of machine learning algorithms was tested. The results, obtained with a MLP and a LSTM, prove that it is possible to estimate the energy expenditure with a mean error close to 11%.
Future work consists in the implementation of the model in real-time and the collection of more data with the aforementioned control approaches, in a way of constructing a more robust model.O AVC é uma das maiores causas de paralisia. Esta patologia, cada vez mais com maior incidência nos jovens, tem provocado um aumento considerável de pessoas com problemas de mobilidade. Com uma terapia focada a cada caso clínico, a recuperação total ou parcial pode ser conseguida. As ortóteses ativas têm vindo a ser desenvolvidas com o propósito de promover uma recuperação eficaz, baseada em treinos repetitivos e numa participação ativa dos utilizadores. Várias abordagens de controlo têm vindo a ser desenvolvidas para controlar estes dispositivos, mas nenhuma delas promove uma estratégia orientada às necessidades do utilizador. Na tentativa de solucionar este problema, uma nova abordagem, designada por Human-in-the-loop está a emergir. Baseada no custo energético, esta estratégia permite adaptar parâmetros da assistência, promovendo uma terapia focada e direcionada a cada utilizador. No entanto, para estimar o custo energético, recorre-se ao uso de sensores que não são adequados para contexto clínico. Assim, torna-se necessário estudar novas formas de estimar o custo energético.
Nesta dissertação são apresentados os primeiros passos para introduzir o controlo Human-in-the-loop numa ortótese ativa. Para isso, duas estratégias foram apresentadas: uma estratégia que permite adaptar a trajetória angular da ortótese, em tempo real, e outra que promove a adaptação da complacência do sistema ao longo do ciclo da marcha. Ambas foram validadas com sujeitos saudáveis. Relativamente à primeira abordagem, a ortótese foi capaz de modificar a sua assistência em microssegundos, e os utilizadores foram capazes de a seguir com um erro mediano inferior a 10%. No que diz respeito à segunda abordagem, os resultados mostram que a ortótese promoveu uma alteração eficaz da complacência de interação, promovendo uma participação ativa do utilizador durante a sua assistência.
O impacto energético do uso do sistema robótico é, também, apresentado. Promovendo um aumento do custo energético em mais de 30%, a necessidade da estratégia Human-in-the-loop foi realçada. Na tentativa de encontrar uma técnica para estimar o custo energético, recorreu-se ao uso de machine learning. Os resultados, obtidos com uma MLP e uma LSTM, provam que é possível estimar o custo energético com um erro médio próximo dos 11%.
Trabalho futuro passa pela implementação do modelo em tempo real e a recolha de mais dados com as abordagens de controlo apresentadas, de forma a construir um modelo mais robusto
