Siirry päänavigointiin Siirry hakuun Siirry pääsisältöön

Trajectory Adaptation and Learning for Ankle Rehabilitation Using a 3-PRS Parallel Robot

  • Fares J. Abu-Dakka*
  • , A. Valera
  • , J. A. Escalera
  • , M. Valles
  • , V. Mata
  • , Mohamed Abderrahim
  • *Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

11 Viittaukset (Web of Science)

Abstrakti

This paper presents a methodology for learning and adaptation of a 3-PRS parallel robot skills for ankle rehabilitation. Passive exercises have been designed to train dorsi/plantar flexion, inversion/eversion ankle movements. During exercises, forces may be high because patient cannot follow the desired trajectory. While small errors in the desired trajectory can cause important deviations in the desired forces, pure position control is inappropriate for tasks that require physical contact with the environment. The proposed algorithm takes as input the reference trajectory and force profile, then adapts the robot movement by introducing small offsets to the reference trajectory so that the resulting forces exerted by the patient match the reference profile. The learning procedure is based on Dynamic Movement Primitives (DMPs).

AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoINTELLIGENT ROBOTICS AND APPLICATIONS (ICIRA 2015), PT II
ToimittajatH Liu, N Kubota, Zhu, R Dillmann, D Zhou
KustantajaSpringer
Sivut483-494
Sivumäärä12
ISBN (painettu)978-3-319-22875-4
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 2015
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaInternational Conference on Intelligent Robotics and Applications - Portsmouth, Iso-Britannia
Kesto: 24 elok. 201527 elok. 2015
Konferenssinumero: 8

Julkaisusarja

NimiLecture Notes in Artificial Intelligence
KustantajaSPRINGER-VERLAG BERLIN
Vuosikerta9245
ISSN (painettu)0302-9743

Conference

ConferenceInternational Conference on Intelligent Robotics and Applications
LyhennettäICIRA
Maa/AlueIso-Britannia
KaupunkiPortsmouth
Ajanjakso24/08/201527/08/2015

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Trajectory Adaptation and Learning for Ankle Rehabilitation Using a 3-PRS Parallel Robot'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä