Dış İskelet Omuz Rehabilitasyonu: 10 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:18

Omuz, tüm insan vücudunun en karmaşık kısımlarından biridir. Eklemleri ve omuz eklemi, omuza geniş bir kol hareket aralığı sağlar ve bu nedenle modellemesi oldukça karmaşıktır. Sonuç olarak, omuz rehabilitasyonu klasik bir tıbbi problemdir. Bu projenin amacı, bu rehabilitasyona yardımcı olacak bir robot tasarlamaktır.

Bu robot, kolun hareketini karakterize etmek için ilgili parametreleri ölçecek çeşitli sensörlere sahip bir dış iskelet şeklini alacak ve daha sonra hastanın omuz hareketinin kalitesi hakkında anında geri bildirim vermek için elde edilen sonuçları bir veri tabanıyla karşılaştıracaktır.

Cihaz hemen yukarıdaki resimlerde görülebilir. Bu dış iskelet, hasta tarafından giyilen bir koşum takımına sabitlenmiştir. Cihazın kolunu hastanın koluna takmak için kayışlar da bulunmaktadır.

Brüksel Mühendislik Fakültesi (Bruface) öğrencileriyiz ve Mekatronik 1 dersi için bir görevimiz var: Omuz rehabilitasyon robotunu seçtiğimiz bir öneri listesinden bir proje gerçekleştirin.

Mekatronik 1 Grup 7 Üyeleri:

Gianluca Karbon

Ines Henriette

Pierre Pereira Acuna'nın fotoğrafı.

Radu Rontu

Thomas Wilmet

Adım 1: Malzemeler

- 3D yazıcı: PLA plastik

- Lazer kesme makinesi

- MDF 3mm: yüzey 2m²

- 2 ivmeölçer MMA8452Q

- 2 potansiyometre: PC20BU

- Rulmanlar: İç çap 10 mm; Dış çap 26mm

- Doğrusal kılavuz raylar: genişlik 27 mm; minimum uzunluk 300 mm

- Sırt Kemeri ve kayışlar

-Arduino Uno

- Arduino kabloları: Beslenme için 2 bus (3, 3V İvmeölçer ve 5V Potansiyometre), İvmeölçer ölçümü için 2 bus, kütle için 1 bus. (ekmek tahtası):

- Vidalar:

Rulman için: M10 cıvata ve somun, Genel olarak yapı için: M3 ve M4 cıvata ve somunlar

Adım 2: Ana Fikir

Omuz rehabilitasyonuna yardımcı olmak için bu cihaz, prototip ile evde temel hareketleri takiben omuz rehabilitasyonuna yardımcı olmayı amaçlıyor.

Alıştırma olarak odaklanmaya karar verdiğimiz hareketler: frontal abdüksiyon (resmin solunda) ve dış rotasyon (sağda).

Prototipimiz çeşitli sensörlerle donatılmıştır: iki ivmeölçer ve iki potansiyometre. Bu sensörler, dikey konumdan kol ve önkol açılarının değerlerini bir bilgisayara gönderir. Farklı veriler daha sonra optimal hareketi temsil eden bir veri tabanına çizilir. Bu çizim gerçek zamanlı olarak yapılır, böylece hasta kendi hareketini elde edilecek hareketle doğrudan karşılaştırabilir ve böylece mükemmel harekete mümkün olduğunca yakın kalmak için kendini düzeltebilir. Bu kısım veritabanı adımında ele alınacaktır.

Çizilen sonuçlar, verileri yorumlayabilecek ve hastaya daha fazla tavsiyede bulunabilecek profesyonel bir fizyoterapiste de gönderilebilir.

Daha pratik açıdan, omuz insan vücudunun en karmaşık eklemlerinden biri olduğu için, fikir, hareketin kötü bir şekilde gerçekleştirilmesini önlemek için belirli hareket açıklığını önlemekti, böylece prototip sadece bunlara izin verebilir. iki hareket.

Ayrıca cihaz hastanın anatomisine tam olarak uymaz. Bu, dış iskeletin dönüş ekseninin hastanın omzununkiyle tam olarak eşleşmediği anlamına gelir. Bu, cihazı kırabilecek torklar üretecektir. Bunu telafi etmek için bir dizi ray uygulanmıştır. Bu aynı zamanda geniş bir hasta yelpazesinin cihazı takmasını sağlar.

3. Adım: Cihazın Farklı Parçaları

Bu bölümde kullandığımız parçaların tüm teknik resimlerini bulabilirsiniz.

Kendinizinkini kullanmak istiyorsanız, bazı parçaların yüksek kısıtlamalara tabi olduğu gerçeğinden endişe edin: örneğin yatağın milleri yerel deformasyona tabidir. 3D basılmışsa, yüksek yoğunlukta ve kırılmasını önleyecek kadar kalın olmalıdır.

Adım 4: Montaj - Arka Plaka

Bu videoda, DOF'den (arka plakaya dik doğrusal kılavuz) birini düzeltmek için kullanılan kaydırıcıyı görebilirsiniz. Bu kaydırıcı kola da yerleştirilebilir, ancak videoda sunulan çözüm, prototipin hareketini test etmek için 3D yazılım üzerinde daha iyi teorik sonuçlar verdi.

Adım 5: Birleştirme - Kaçırma Artikülasyonu

Adım 6: Montaj - Dış Dönüş Artikülasyonu

Adım 7: Son Montaj

Adım 8: Devre Şeması

Birleştirilen prototip, omuz yanlış hizalamasını düzgün bir şekilde düzelttiğine ve hastanın hareketini istenen iki yönün yanında takip etmeyi başardığına göre, izleme kısmına ve özellikle projenin elektrik kısmına geçmenin zamanı geldi.

Böylece ivmeölçerler, planın her yönü ile birlikte ivme bilgilerini alacak ve bir kod, ölçülen verilerden farklı ilginç açıları hesaplayacaktır. Farklı sonuçlar, Arduino aracılığıyla bir matlab dosyasına gönderilecektir. Matlab dosyası daha sonra sonuçları gerçek zamanlı olarak çizer ve elde edilen eğriyi kabul edilebilir hareketlerin bir veritabanıyla karşılaştırır.

Arduino'ya kablolama bileşenleri:

Bu, farklı elemanlar arasındaki farklı bağlantıların şematik gösterimidir. Kullanıcı, bağlantıların kullanılan koda bağlı olmasına dikkat etmelidir. Örneğin birinci ivmeölçerin I1 çıkışı toprağa bağlanırken ikincisinin çıkışı 3.3V'a bağlanır. Bu, iki ivmeölçeri Arduino bakış açısından ayırt etmenin yollarından biridir.

Kablolama şeması:

Yeşil - İvmeölçerler beslenmesi

Kırmızı - ivmeölçerlerden veri toplamak için Arduino'nun A5 girişi

Pembe - ivmeölçerlerden veri toplamak için Arduino'nun A4 girişi

Siyah - Zemin

Gri - İlk potansiyometreden alınan ölçümler (frontal abdüksiyon rotasında)

Sarı - İkinci potansiyometreden alınan ölçümler (dış rotasyon rotasında)

Mavi - Potansiyometre Beslenmesi

9. Adım: Veritabanı

Şimdi bilgisayar açıları aldığına göre, bilgisayar onları yorumlayacak.

Bu, seçilen veritabanının temsilinin bir fotoğrafıdır. Bu veri tabanında mavi eğriler kabul edilebilir hareket bölgesini ve kırmızı eğri mükemmel hareketi temsil eder. Veritabanının elbette değişikliklere açık olduğu vurgulanmalıdır. İdeal olarak, veritabanının parametreleri, gerçek optimal rehabilitasyon parametreleri hakkında tavsiyede bulunmak için profesyonel bir fizyoterapist tarafından oluşturulmalıdır.

Burada kırmızı ile seçilen optimal hareket, deneyime dayanmaktadır ve kolun 2,5 saniyede 90°'ye ulaşacağı şekildedir, bu da 36°/s'lik (veya 0, 6283 rad/s) sabit bir açısal hıza karşılık gelir.

Kabul edilebilir bölge (mavi), bu durumda hem üst sınır hem de alt sınır için 3 mertebeden parçalı bir fonksiyonla tasarlanmıştır. Eğrilerin şeklini ve hatta alıştırmanın karmaşıklığını iyileştirmek için daha yüksek dereceli işlevler de düşünülebilir. Bu örnekte egzersiz çok basittir: 0 ila 90° hareketin 3 tekrarı.

Kod, bu veri tabanına sensörlerden birinin - ele alınan rehabilitasyon alıştırmasını veren ilgilenilenlerden birinin - sonuçlarını çizecektir. Şimdi hasta için oyun, kolunun hızını ve konumunu, kolu mavi bölge içinde, kabul edilebilir aralıkta ve kırmızı eğriye, mükemmel harekete mümkün olduğunca yakın kalacak şekilde uyarlamaktır.