Estratégias adaptativas híbridas para exoesqueletos de membros inferiores

• Processo: 19/05937-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de maio de 2020 - 31 de outubro de 2022
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica
• Pesquisador responsável: Adriano Almeida Gonçalves Siqueira
• Beneficiário: Adriano Almeida Gonçalves Siqueira
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Anselmo Frizera Neto ; Antonio Padilha Lanari Bo ; Glauco Augusto de Paula Caurin ; Marcela de Abreu Silva Couto ; Thiago Luiz de Russo ; Wilian Miranda dos Santos
• Auxílios(s) vinculado(s): 22/11179-0 - Congresso Brasileiro de Automática - CBA 2022, AR.BR
• Assunto(s): Robótica Robótica de reabilitação Exoesqueleto Membros inferiores Próteses e implantes Neuropróteses Estimulação elétrica funcional Atividade motora Caminhada Controle adaptativo Algoritmos adaptativos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Controle adaptativo | Exosqueletos | Neuropróteses Híbridas | Reabilitação robótica | Robótica

Resumo

Este projeto de pesquisa propõe desenvolver e avaliar estratégias adaptativas híbridas para a reabilitação robótica do caminhar, utilizando algoritmos de controle adaptativos e novas interfaces de comunicação e interação entre o usuário e os dispositivos robóticos como, por exemplo, a Estimulação Elétrica Funcional (FES, do inglês Functional Electrical Stimulation) e a Realidade Virtual (RV). Especificamente, pretende-se desenvolver um sistema integrado de RV e exoesqueletos de membros inferiores, considerando a caminhada em esteira e no solo. Este sistema será utilizado em conjunto com os sistemas de identificação das fases do caminhar e de estimativa da fadiga muscular para fornecer informações necessárias ao sistema de controle adaptativo de FES. Este último sistema atuará em conjunto com o controle de impedância variável do exoesqueleto para dar suporte ao caminhar e promover a reabilitação motora. Os algoritmos de estimativa e estratégias adaptativas híbridas serão avaliados com voluntários saudáveis e com pacientes com sequelas decorrentes de AVC ou lesão medular incompleta. (AU)

Publicações científicas

(4)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PEREZ-IBARRA, JUAN C.; SIQUEIRA, ADRIANO A. G.; KREBS, HERMANO I.. Identification of Gait Events in Healthy and Parkinson's Disease Subjects Using Inertial Sensors: A Supervised Learning Approach. IEEE SENSORS JOURNAL, v. 20, n. 24, p. 14984-14993, DEC 15 2020. (19/05937-7, 15/50376-2)

ESCALANTE, FELIX M.; JUTINICO, ANDRES L.; JAIMES, JONATHAN C.; TERRA, MARCO H.; SIQUEIRA, ADRIANO A. G.. Markovian Robust Filtering and Control Applied to Rehabilitation Robotics. IEEE-ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS, v. 26, n. 1, p. 491-502, FEB 2021. (11/04074-3, 14/50851-0, 13/14756-0, 19/05937-7)

DE GAITANI, F. H. M.; DOS SANTOS, W. M.; SIQUEIRA, A. A. G.. Design and Performance Analysis of a Compact Series Elastic Actuator for Exoskeletons. JOURNAL OF CONTROL AUTOMATION AND ELECTRICAL SYSTEMS, JAN 2022. (19/23413-5, 19/05937-7)

NUNES, POLYANA F.; OSTEN, ICARO; SIQUEIRA, ADRIANO A. G.. Evaluation of Motor Primitive-Based Adaptive Control for Lower Limb Exoskeletons. FRONTIERS IN ROBOTICS AND AI, v. 7, DEC 16 2020. (19/05937-7)