L’algorithme d’exosquelette de cheville réactif gère les changements de rythme et de démarche

Les exosquelettes de cheville qui peuvent aider les gens à prolonger leur endurance se rapprochent un peu plus de la réalité avec un nouvel algorithme de contrôle, développé à l’Université du Michigan, qui pourrait permettre aux futurs exosquelettes de s’adapter automatiquement aux utilisateurs et aux tâches individuels. Cela réduirait ou éliminerait le besoin de recalibrage manuel.

Les exosquelettes actuels sont limités car ils doivent être adaptés à un seul utilisateur effectuant une seule tâche, comme marcher en ligne droite. Toute modification nécessite une longue série de réajustements manuels. Le nouvel algorithme de contrôle démontre la capacité à gérer différentes vitesses, ainsi que les changements de démarche entre la course et la marche. Cela pourrait ouvrir la voie à des exosquelettes mieux à même de gérer les incertitudes du monde réel.

“Ce type particulier d’exosquelette de cheville peut être utilisé pour augmenter les personnes à mobilité réduite”, a déclaré Leia Stirling, professeur agrégé d’ingénierie industrielle et opérationnelle et de robotique et auteur principal de l’étude publiée dans PLOS ONE.

“Cela pourrait être une personne âgée qui ne serait normalement pas en mesure de marcher jusqu’au parc avec ses petits-enfants. Mais en portant le système, ils disposent désormais d’une assistance supplémentaire qui leur permet de faire plus qu’ils ne le pouvaient auparavant.”

L’algorithme de contrôle mesure directement la vitesse à laquelle les fibres musculaires se dilatent et se contractent pour déterminer la quantité d’énergie chimique que le muscle utilise pendant son travail. Ensuite, il compare cette mesure avec un modèle biologique pour déterminer la meilleure façon d’aider.

La mesure directe de la physiologie musculaire est un écart clé par rapport aux méthodes actuelles, qui utilisent des mesures plus larges du mouvement. Aller directement à la source du mouvement pourrait entraîner des mesures plus précises sur une plus grande plage de mouvements avec beaucoup moins de puissance de calcul requise.

Stirling et premier auteur Paul Pridham, spécialiste principal du domaine de recherche en ingénierie industrielle et opérationnelle, s’est concentré sur la cheville car elle joue un rôle clé dans la mobilité. Aider les muscles de la cheville pourrait avoir un impact considérable sur notre capacité à marcher plus loin et plus vite.

Étant donné que la recherche a été effectuée pendant les restrictions de COVID-19, les tests avec des participants humains n’étaient pas possibles. Au lieu de cela, l’équipe a utilisé des données sur les dispositifs d’exosquelette de cheville existants et la dynamique musculaire d’études précédentes pour simuler, tester et ajuster l’algorithme afin qu’il soit plus réactif aux changements de vitesse et de démarche.

Les tests sur l’homme sont une prochaine étape importante et nécessiteront la mesure des fibres musculaires en temps réel à l’aide d’ultrasons. Bien qu’il reste encore beaucoup de travail et de raffinement, les chercheurs sont convaincus que la nouvelle voie de recherche aidera un jour les gens sur le terrain.

“Cela a le potentiel d’aider à peu près n’importe qui”, a déclaré Pridham, “de quelqu’un qui marche beaucoup pour son travail, à des militaires qui effectuent des tâches pendant de longues périodes, à des personnes souffrant de troubles musculaires qui ont besoin d’une aide supplémentaire. , et les personnes âgées qui ont besoin d’aide au quotidien”