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3-D Dynamic Modeling and Validation of Human Arm for Torque Determination During Eating Activity Using Kane’s Method
Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Mechanical Engineering ( IF 1.3 ) Pub Date : 2019-06-03 , DOI: 10.1007/s40997-019-00299-8
Zakia Hussain , Norsinnira Zainul Azlan

Upper limb disability is one of the major adversities faced by post-stroke patients. Eating is one of the fundamental activities of survival for all living beings. The robotic rehabilitation systems for people with upper limb disabilities must have the capability of assisting the patients, providing appropriate forces/torques, during various eating activities. In this study, a 3-D, four-DOF dynamic, mathematical model of human arm, including wrist and elbow joints, focusing on elbow flexion/extension motion, forearm pronation/supination, wrist flexion/extension and wrist adduction/abduction is formulated, for predicting the torques during different eating activities. A simulation study and experimental validation has been conducted involving five different food types and using two types of cutlery, which are, a fork and a spoon, to study their effect on the corresponding torques produced. It was observed that the maximum torque is obtained in both wrist and elbow joint when the subject digs into the food and eats (event B) in the majority of the eating tasks. The accuracy of the model, in terms of torque prediction, was compared to that of the load cell, for all eating activities, using RMSE as a statistical measure, to the test the performance of the model. The results indicate that 3-D dynamic model formulated fits all the torques for all eating activities very well, with the average RMSE of 0.05 Nm and the performance of the model is good. These results verify that the proposed Kane’s model, successfully models the HUL, during different eating tasks and using different types of cutlery.

中文翻译:

人类手臂的 3-D 动态建模和验证,用于使用凯恩方法确定进食活动期间的扭矩

上肢残疾是卒中后患者面临的主要逆境之一。饮食是所有生物生存的基本活动之一。用于上肢残疾者的机器人康复系统必须能够在各种饮食活动中协助患者,提供适当的力/扭矩。在这项研究中,制定了人体手臂的 3 维、四自由度动态数学模型,包括腕关节和肘关节,重点关注肘关节屈曲/伸展运动、前臂旋前/旋后、腕关节屈曲/伸展和腕内收/外展,用于预测不同饮食活动期间的扭矩。已经进行了一项模拟研究和实验验证,涉及五种不同的食物类型,并使用两种类型的餐具,即叉子和勺子,研究它们对产生的相应扭矩的影响。据观察,在大多数进食任务中,当受试者深入食物并进食(事件 B)时,腕关节和肘关节均获得最大扭矩。在扭矩预测方面,将模型的准确性与称重传感器的准确性进行比较,对于所有进食活动,使用 RMSE 作为统计量度,以测试模型的性能。结果表明,所建立的 3-D 动态模型非常适合所有饮食活动的所有扭矩,平均 RMSE 为 0.05 Nm,模型性能良好。这些结果验证了所提出的 Kane 模型在不同的饮食任务和使用不同类型的餐具期间成功地模拟了 HUL。据观察,在大多数进食任务中,当受试者深入食物并进食(事件 B)时,腕关节和肘关节均获得最大扭矩。在扭矩预测方面,将模型的准确性与称重传感器的准确性进行比较,对于所有进食活动,使用 RMSE 作为统计量度,以测试模型的性能。结果表明,所建立的 3-D 动态模型非常适合所有饮食活动的所有扭矩,平均 RMSE 为 0.05 Nm,模型性能良好。这些结果验证了所提出的 Kane 模型在不同的饮食任务和使用不同类型的餐具期间成功地模拟了 HUL。据观察,在大多数进食任务中,当受试者深入食物并进食(事件 B)时,腕关节和肘关节均获得最大扭矩。在扭矩预测方面,将模型的准确性与称重传感器的准确性进行比较,对于所有进食活动,使用 RMSE 作为统计量度,以测试模型的性能。结果表明,所建立的 3-D 动态模型非常适合所有饮食活动的所有扭矩,平均 RMSE 为 0.05 Nm,模型性能良好。这些结果验证了所提出的 Kane 模型在不同的饮食任务和使用不同类型的餐具期间成功地模拟了 HUL。在扭矩预测方面,将模型的准确性与称重传感器的准确性进行比较,对于所有进食活动,使用 RMSE 作为统计量度,以测试模型的性能。结果表明,所建立的 3-D 动态模型非常适合所有饮食活动的所有扭矩,平均 RMSE 为 0.05 Nm,模型性能良好。这些结果验证了所提出的 Kane 模型在不同的饮食任务和使用不同类型的餐具期间成功地模拟了 HUL。在扭矩预测方面,将模型的准确性与称重传感器的准确性进行比较,对于所有进食活动,使用 RMSE 作为统计量度,以测试模型的性能。结果表明,所建立的 3-D 动态模型非常适合所有饮食活动的所有扭矩,平均 RMSE 为 0.05 Nm,模型性能良好。这些结果验证了所提出的 Kane 模型在不同的饮食任务和使用不同类型的餐具期间成功地模拟了 HUL。平均 RMSE 为 0.05 Nm,模型性能良好。这些结果验证了所提出的 Kane 模型在不同的饮食任务和使用不同类型的餐具期间成功地模拟了 HUL。平均 RMSE 为 0.05 Nm,模型性能良好。这些结果验证了所提出的 Kane 模型在不同的饮食任务和使用不同类型的餐具期间成功地模拟了 HUL。
更新日期:2019-06-03
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