RoboGait:用于人体步态分析的非侵入性机器人系统

IF 1.1 4区 计算机科学 Q4 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS Revista Iberoamericana De Automatica E Informatica Industrial Pub Date : 2023-10-31 DOI:10.4995/riai.2023.20066
David Álvarez, Diego Guffanti, Alberto Brunete, Miguel Hernando, Ernesto Gambao
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Este sistema no requiere marcadores adheridos al cuerpo del paciente ya que utiliza la información proporcionada por la cámara RGBD para analizar la marcha. El objetivo de este estudio es demostrar la validez de RoboGait y su aplicabilidad en entornos clínicos. Para conseguirlo, se ha optado por mejorar la estimación de señales cinemáticas y espacio-temporales de la marcha procesando las medidas de la cámara con redes neuronales artificiales (RNA) entrenadas usando datos obtenidos de un sistema Vicon® certificado. Posteriormente, se ha medido el rendimiento del sistema en la clasificación de patrones normales y patológicos, utilizando como referencia un sistema basado en sensores inerciales Xsens®. De este modo, se ha probado el sistema robótico móvil en un rango amplio de la marcha, al tiempo que se ha comparado con un sistema comercial en las mismas condiciones experimentales. 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摘要

目前,用于研究系统技术进展是以传感器放置的标记或对病人的身体,导致这一过程需要很长时间的准备和校准,以及不安,导致患者有设备的放置开去。此外,可以进行测试的空间非常有限。为了应对这些问题,机器人系统RoboGait被开发出来。它由一个能够在病人面前自主导航的移动机器人组成。机器人顶部有一个RGBD摄像头,用来捕捉人体。该系统不需要将标记物附着在患者身上,因为它使用RGBD相机提供的信息来分析步态。本研究的目的是证明机器人步态的有效性及其在临床环境中的适用性。为了实现这一目标,我们选择了改进步态运动学和时空信号的估计,方法是使用经过训练的人工神经网络(ann)处理摄像机测量值,使用从认证的Vicon®系统获得的数据。随后,使用基于Xsens®惯性传感器的系统作为参考,测量了系统在正常和病理模式分类中的性能。通过这种方式,移动机器人系统在宽步态范围内进行了测试,并与在相同实验条件下的商业系统进行了比较。结果表明,RoboGait可以进行足够精确的步态分析,在临床分析和病理识别方面具有巨大的潜力。
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RoboGait: sistema robótico no invasivo para el análisis de la marcha humana
Actualmente, los sistemas utilizados en laboratorios para analizar la marcha se basan en técnicas marcadores o sensores colocados sobre el cuerpo del paciente, lo que resulta en un proceso que requiere un tiempo largo de preparación y calibración, así como la incomodidad que causa a los pacientes tener dispositivos colocados por el cuerpo. Adem´as, el espacio en el que se pueden realizar pruebas resulta muy limitado. En respuesta a estas problemáticas, se ha desarrollado el sistema robótico RoboGait. Consiste en un robot móvil capaz de navegar autónomamente delante del paciente. El robot incluye una cámara RGBD en su parte superior para captar el cuerpo humano. Este sistema no requiere marcadores adheridos al cuerpo del paciente ya que utiliza la información proporcionada por la cámara RGBD para analizar la marcha. El objetivo de este estudio es demostrar la validez de RoboGait y su aplicabilidad en entornos clínicos. Para conseguirlo, se ha optado por mejorar la estimación de señales cinemáticas y espacio-temporales de la marcha procesando las medidas de la cámara con redes neuronales artificiales (RNA) entrenadas usando datos obtenidos de un sistema Vicon® certificado. Posteriormente, se ha medido el rendimiento del sistema en la clasificación de patrones normales y patológicos, utilizando como referencia un sistema basado en sensores inerciales Xsens®. De este modo, se ha probado el sistema robótico móvil en un rango amplio de la marcha, al tiempo que se ha comparado con un sistema comercial en las mismas condiciones experimentales. Los resultados obtenidos demuestran que RoboGait puede realizar el análisis de la marcha con suficiente precisión,mostrando un gran potencial para su análisis clínico y la identificación de patologías.
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期刊介绍: La Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (RIAI) es el órgano de expresión del Comité Español de Automática (CEA), miembro de la Federación Internacional de Control Automático (IFAC). La revista se desarrolla en el marco de la comunidad iberoamericana, y en general, en los entornos en los que el español constituye el idioma básico y no excluyente de comunicación. RIAI engloba las siguientes temáticas: • Teoría de control y sistemas. • Ingeniería de control de procesos e instrumentación. • Técnicas de control avanzado. • Automatización y control de sistemas de producción. • Robótica y sistemas robotizados. • Arquitecturas de control y tecnología de computadores aplicada al control automático de sistemas. • Sistemas de tiempo real e informática industrial aplicados al control automático de sistemas. • Filtrado, estimación y análisis y tratamiento de señales e imágenes aplicados al control automático de sistemas. • Visión por computador aplicada al control automático de sistemas. • Modelado, identificación, simulación y optimización de sistemas. • Inteligencia computacional y técnicas de supervisión y detección de fallos aplicados al control automático de sistemas. • Historia de la automática. La automática en sistemas sociales, económicos y empresariales. • Cuestiones docentes y de formación en automática. • Control de sistemas en red y complejos a gran escala. • Control automático de procesos industriales, sistemas energéticos, mineros, ingeniería civil y edificios. • Control automático de sistemas de transporte y vehículos. • Control automático en bioingeniería, biología, agricultura, ecología y medicina. • Control automático de máquinas y motores y mecatrónica.
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