Sistema de control para la rehabilitación inteligente y progresiva en terapias de rehabilitación articular de la mano por medio de un exoesqueleto robótico

Abstract

Los accidentes cerebrovasculares (ACV) son uno de los problemas de salud pública más importantes que causan discapacidad motora. Las terapias de rehabilitación con repetición de movimientos fiables permite la recuperación gradual de la movilidad. Este trabajo propone un sistema de control adaptativo predictivo para compensar los efectos del esfuerzo muscular en la rehabilitación articular de la mano, mediante un exoesqueleto robótico. Para este propósito, se utilizó una base de datos de señales electromiográficas (EMG) de pacientes que sufrieron accidentes cerebrovasculares, para determinar la trayectoria articular de la terapia y la velocidad controlada por el exoesqueleto según tres niveles de esfuerzo muscular. Las múltiples entradas utilizadas permitieron una precisión sobresaliente en el seguimiento además de dar asistencia activa cuando se requiera, mientras que fuerza al paciente para cumplir con el ejercicio de la terapia, superando esquemas de control en términos de seguimiento.El trabajo está dividido en cuatro etapas: i) El desarrollo del modelo dinámico del exoesqueleto robótico mediante la formulación de Newton-Euler. ii) La selección de la configuración de control en lazo cerrado para la implementación de una técnica de control adaptativa predictiva. iii) La sintonización de los parámetros de control bajo simulación, a partir del modelo dinámico del exoesqueleto y una base de datos con la información de fatiga muscular provenientes de las señales EMG. iv) La validación del funcionamiento del sistema de control por medio de un protocolo de pruebas experimentales a partir de la base de datos referente a la fatiga muscular y el prototipo de exoesqueleto sobre un dedo de la mano.