Exoskeleton ուսի վերականգնում. 10 քայլ

2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:47

Ուսը մարդու ամբողջ մարմնի ամենաբարդ մասերից մեկն է: Նրա հոդակապերը և ուսի միացումը ուսին թույլ են տալիս ձեռքի լայն շարժումներ և, հետևաբար, մոդելավորման համար բավականին բարդ են: Հետևաբար, ուսի վերականգնումը դասական բժշկական խնդիր է: Այս նախագծի նպատակն է նախագծել ռոբոտ, որն օգնում է այս վերականգնմանը:

Այս ռոբոտը կունենա տարբեր սենսորներով էկզոկմախքի տեսք, որը չափելու է համապատասխան պարամետրերը ՝ ձեռքի շարժումը բնութագրելու համար, այնուհետև ստացված արդյունքները կհամեմատի տվյալների բազայի հետ ՝ անհապաղ արձագանք տալու հիվանդի ուսի շարժման որակին:

Սարքը կարելի է տեսնել վերևի նկարներում: Այս էկզոկմախքը ամրացված է զրահի վրա, որը հագնում է հիվանդը: Կան նաև ամրագոտիներ ՝ սարքի թևը հիվանդի թևին ամրացնելու համար:

Մենք Բրյուսելի ճարտարագիտական ֆակուլտետի (Bruface) ուսանողներ ենք և ունենք հանձնարարություն Mechatronics 1 դասընթացին. Իրականացնել առաջարկների ցուցակից նախագիծ, որից ընտրել ենք «Ուսի» վերականգնման ռոբոտը:

Mechatronics 1 խմբի 7 անդամներ.

Ianանլուկա Կարբոն

Ինես Հենրիետ

Պիեռ Պերեյրա Ակունա

Ռադու Ռոնտու

Թոմաս Վիլմեթ

Քայլ 1: Նյութեր

- 3D տպիչ ՝ PLA պլաստիկ

- Լազերային կտրող մեքենա

MDF 3 մմ: մակերես 2 մ²

- 2 արագացուցիչ ՝ MMA8452Q

- 2 պոտենցիոմետր ՝ PC20BU

- առանցքակալներ `ներքին տրամագիծ 10 մմ; Արտաքին տրամագիծը ՝ 26 մմ

- գծային ուղեցույցների ռելսեր `լայնություն 27 մմ; նվազագույն երկարությունը 300 մմ

- մեջքի ամրագոտի և ամրագոտիներ

- Արդուինո Ունո

- Arduino մալուխներ. 2 ավտոբուս սննդի համար (3, 3V արագացուցիչ և 5 վ պոտենցիոմետր), 2 ավտոբուս արագացուցիչի չափման համար, 1 ավտոբուս զանգվածի համար: (տախտակ):

- Պտուտակներ:

Առանցքակալների համար `M10 պտուտակներ և ընկույզներ, Կառուցվածքի համար ընդհանրապես ՝ M3 և M4 պտուտակներ և ընկույզներ

Քայլ 2: Հիմնական գաղափար

Ուսերի վերականգնմանն օգնելու համար այս սարքը նպատակ ունի օգնելու ուսի վերականգնմանը ՝ նախատիպի միջոցով տանը հիմնական շարժումներից հետո:

Այն շարժումները, որոնց վրա մենք որոշել ենք կենտրոնանալ որպես վարժություններ, հետևյալն են ՝ առջևի առևանգումը (նկարի վրա ձախ) և արտաքին պտույտը (աջ):

Մեր նախատիպը հագեցած է տարբեր սենսորներով ՝ երկու արագացուցիչ և երկու պոտենցիոմետր: Այս տվիչները համակարգչին են ուղարկում թևի և նախաբազկի անկյունների արժեքները ուղղահայաց դիրքից: Տարբեր տվյալները այնուհետ գծագրվում են տվյալների բազայի վրա, որը ներկայացնում է օպտիմալ շարժումը: Այս սյուժեն կատարվում է իրական ժամանակում, որպեսզի հիվանդը կարողանա ուղղակիորեն համեմատել իր իսկ շարժումը ձեռք բերելու շարժման հետ, և այդպիսով կարող է ինքն իրեն ուղղել `հնարավորինս մոտ մնալով կատարյալ շարժմանը: Այս մասը կքննարկվի տվյալների բազայի քայլում:

Ստորագրված արդյունքները կարող են ուղարկվել նաև պրոֆեսիոնալ ֆիզիոթերապևտին, որը կարող է մեկնաբանել տվյալները և ավելի շատ խորհուրդներ տալ հիվանդին:

Ավելի շատ գործնական տեսանկյունից, քանի որ ուսը մարդու մարմնի ամենաբարդ հոդերից մեկն է, գաղափարը կայանում էր նրանում, որ թույլ չտա շարժման որոշակի տիրույթ, որպեսզի խուսափի շարժման վատ իրացումից, այնպես որ նախատիպը կարող է թույլ տալ միայն դրանք երկու շարժում:

Ավելին, սարքը կատարյալ չի համընկնի հիվանդի անատոմիայի հետ: Սա նշանակում է, որ էկզոկմախքի պտույտի առանցքը կատարյալ չի համընկնում հիվանդի ուսին: Սա կառաջացնի պտույտներ, որոնք կարող են կոտրել սարքը: Դա փոխհատուցելու համար իրականացվել են մի շարք ռելսեր: Սա նաև հնարավորություն է տալիս հիվանդների մեծ տեսականի կրել սարքը:

Քայլ 3: Սարքի տարբեր մասեր

Այս մասում կարող եք գտնել մեր օգտագործած կտորների բոլոր տեխնիկական գծագրերը:

Եթե ցանկանում եք օգտագործել ձեր սեփականը, մտահոգվեք այն փաստով, որ որոշ կտորներ ենթարկվում են բարձր սահմանափակումների. Օրինակ ՝ առանցքակալի առանցքները ենթակա են տեղային դեֆորմացիայի: Եթե 3D տպագրված են, դրանք պետք է պատրաստված լինեն բարձր խտությամբ և բավականաչափ հաստ, որպեսզի այն չջարդվի:

Քայլ 4. Հավաքում

Այս տեսանյութի վրա կարող եք տեսնել սահիչը, որն օգտագործվում է DOF- ից մեկը ուղղելու համար (գծային ուղեցույցը ուղղահայաց հետևի սալիկին): Այդ սահիկը կարող էր դրվել նաև թևի վրա, սակայն տեսանյութի վրա ներկայացված լուծումը ավելի լավ տեսական արդյունքներ տվեց 3D ծրագրակազմի վրա ՝ նախատիպի շարժումը ստուգելու համար:

Քայլ 5. Հավաքում - Առևանգման հոդակապ

Քայլ 6. Հավաքում. Արտաքին ռոտացիայի հոդակայում

Քայլ 7: Վերջնական հավաքում

Քայլ 8: Շրջանային դիագրամ

Այժմ, երբ հավաքված նախատիպը պատշաճ կերպով շտկում է ուսերի անհամապատասխանությունը և կարողանում է հետևել հիվանդի շարժմանը երկու հետախուզվող ուղղությունների կողքին, ժամանակն է անցնել հետևող և հատկապես նախագծի էլեկտրական մասին:

Այսպիսով, արագացուցիչները կստանան արագացման մասին տեղեկություններ ՝ ծրագրի բոլոր ուղղությունների կողքին, և ծածկագիրը կհաշվարկի չափված տվյալներից տարբեր հետաքրքիր անկյունները: Տարբեր արդյունքները Arduino- ի միջոցով կուղարկվեն matlab ֆայլ: Matlab ֆայլը իրական ժամանակում նկարում է արդյունքները և ստացված կորը համեմատում ընդունելի շարժումների տվյալների բազայի հետ:

Arduino- ի միացման բաղադրիչները.

Սա տարբեր տարրերի միջև տարբեր կապերի սխեմատիկ ներկայացում է: Օգտվողը պետք է զգույշ լինի, որ կապերը կախված լինեն օգտագործվող ծածկագրից: Օրինակ, առաջին արագացուցիչի I1 ելքը միացված է գետնին, իսկ երկրորդի ելքը `3.3 Վ -ին: Սա Արդուինոյի տեսանկյունից երկու արագացուցիչ սարքերը տարբերելու եղանակներից մեկն է:

Լարերի գծապատկեր.

Կանաչ - Արագացուցիչ սարքերի սնուցում

Կարմիր - մուտքագրեք Arduino- ի A5- ը `արագացուցիչներից տվյալներ հավաքելու համար

Վարդագույն - մուտքագրեք Arduino- ի A4- ը ՝ արագացուցիչներից տվյալներ հավաքելու համար

Սև - գետնին

Մոխրագույն - Չափումներ առաջին պոտենցիոմետրից (առջևի առևանգման ռոտուլի վրա)

Դեղին - չափումներ երկրորդ պոտենցիոմետրից (արտաքին ռոտացիայի ռոտուլի վրա)

Կապույտ - Potentiometers Alimentation

Քայլ 9: Տվյալների բազա

Այժմ, երբ համակարգիչը ստանում է անկյունները, համակարգիչը պատրաստվում է դրանք մեկնաբանել:

Սա ընտրված տվյալների բազայի ներկայացուցչության լուսանկարն է: Այս տվյալների բազայում կապույտ կորերը ներկայացնում են ընդունելի շարժման գոտին, իսկ կարմիրը `կատարյալ շարժումը: Պետք է ընդգծել, որ տվյալների բազան, իհարկե, բաց է փոփոխությունների համար: Իդեալում, տվյալների բազայի պարամետրերը պետք է սահմանվեն պրոֆեսիոնալ ֆիզիոթերապևտի կողմից `իրական վերականգնման իրական օպտիմալ պարամետրերի վերաբերյալ խորհուրդներ տալու համար:

Այստեղ կարմիր գույնով ընտրված օպտիմալ շարժումը հիմնված է փորձի վրա և այնպիսին է, որ թևը 2,5 վայրկյանում հասնում է 90 ° -ի, ինչը համապատասխանում է 36 °/վ, (կամ 0, 6283 ռ/վ) կայուն անկյունային արագությանը:

Ընդունելի գոտին (կապույտ) նախագծվել է 3 կարգի կտորային գործառույթով այս դեպքում և՛ վերին, և՛ ստորին սահմանների համար: Ավելի բարձր կարգի գործառույթները կարող են նաև համարվել ՝ բարելավելու կորերի ձևը կամ նույնիսկ վարժության բարդությունը: Այս օրինակում վարժությունը շատ պարզ է. 0 -ից 90 ° շարժման 3 կրկնում:

Այս ծածկագրում ծածկագիրը մտցնելու է սենսորներից մեկի արդյունքները, որը հետաքրքրություն է ներկայացնում հաշվի առնելով վերականգնողական վարժությունը: Հիվանդի համար այժմ խաղն այն է, որ իր ձեռքի արագությունն ու դիրքը հարմարեցնեն այնպես, որ նրա թևը մնա կապույտ գոտու ներսում `ընդունելի տիրույթում, իսկ կարմիր կորին հնարավորինս մոտ` կատարյալ շարժում: