एक्सोस्केलेटन शोल्डर रिहैबिलिटेशन: 10 कदम

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:20

कंधा पूरे मानव शरीर के सबसे जटिल अंगों में से एक है। इसके जोड़ और कंधे के जोड़ कंधे को हाथ की एक विस्तृत श्रृंखला गति की अनुमति देते हैं और इस प्रकार मॉडल के लिए काफी जटिल होते हैं। नतीजतन, कंधे का पुनर्वास एक क्लासिक चिकित्सा समस्या है। इस परियोजना का लक्ष्य एक रोबोट डिजाइन करना है जो इस पुनर्वास में मदद करता है।

यह रोबोट विभिन्न सेंसरों के साथ एक एक्सोस्केलेटन का रूप लेगा जो हाथ की गति को चिह्नित करने के लिए प्रासंगिक मापदंडों को मापेगा, और फिर प्राप्त परिणामों की तुलना एक डेटाबेस से करेगा ताकि रोगी की कंधे की गति की गुणवत्ता पर तत्काल प्रतिक्रिया दी जा सके।

डिवाइस को ऊपर की तस्वीरों में देखा जा सकता है। यह एक्सोस्केलेटन एक हार्नेस पर लगा होता है जिसे रोगी पहनता है। डिवाइस की बांह को रोगी की बांह से जोड़ने के लिए पट्टियाँ भी हैं।

हम ब्रसेल्स फैकल्टी ऑफ इंजीनियरिंग (ब्रूफेस) के छात्र हैं और हमारे पास मेक्ट्रोनिक्स 1 कोर्स के लिए एक असाइनमेंट है: एक सुझाव सूची से एक प्रोजेक्ट का एहसास करें जिसमें से हमने शोल्डर रिहैबिलिटेशन रोबोट को चुना।

मेक्ट्रोनिक्स 1 समूह 7 के सदस्य:

जियानलुका कार्बोन

इनेस हेनरीट

पियरे परेरा Acuna

राडू रोंटु

थॉमस विल्मेट

चरण 1: सामग्री

- 3डी प्रिंटर: पीएलए प्लास्टिक

- लेजर काटने की मशीन

- एमडीएफ 3 मिमी: सतह 2 एम²

- 2 एक्सेलेरोमीटर MMA8452Q

- 2 पोटेंशियोमीटर: PC20BU

- बियरिंग्स: भीतरी व्यास 10 मिमी; बाहरी व्यास 26 मिमी

- रैखिक गाइड रेल: चौड़ाई 27 मिमी; न्यूनतम लंबाई 300 मिमी

- बैक हार्नेस और स्ट्रैप्स

- Arduino Uno

- Arduino केबल: एलिमेंटेशन के लिए 2 बस (3, 3V एक्सेलेरोमीटर और 5V पोटेंशियोमीटर), एक्सेलेरोमीटर माप के लिए 2 बस, द्रव्यमान के लिए 1 बस। (ब्रेड बोर्ड):

- पेंच:

असर के लिए: M10 बोल्ट और नट, सामान्य रूप से संरचना के लिए: M3 और M4 बोल्ट और नट

चरण 2: मुख्य विचार

कंधे के पुनर्वास में मदद करने के लिए, इस उपकरण का उद्देश्य प्रोटोटाइप के साथ घर पर बुनियादी आंदोलनों के बाद कंधे के पुनर्वास में मदद करना है।

अभ्यास के रूप में हमने जिन गतियों पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय लिया है वे हैं: ललाट अपहरण (चित्र पर बाएं) और बाहरी घुमाव (दाएं)।

हमारा प्रोटोटाइप विभिन्न सेंसरों से लैस है: दो एक्सेलेरोमीटर और दो पोटेंशियोमीटर। ये सेंसर कंप्यूटर को ऊर्ध्वाधर स्थिति से बांह और अग्रभाग के कोणों के मान भेजते हैं। फिर अलग-अलग डेटा को एक डेटाबेस पर प्लॉट किया जाता है जो इष्टतम गति का प्रतिनिधित्व करता है। यह साजिश वास्तविक समय में की जाती है ताकि रोगी सीधे अपनी गति की तुलना प्राप्त करने की गति से कर सके, और इस प्रकार पूर्ण गति के जितना संभव हो सके रहने के लिए खुद को सही कर सके। इस भाग पर डेटाबेस चरण में चर्चा की जाएगी।

प्लॉट किए गए परिणाम एक पेशेवर फिजियोथेरेपिस्ट को भी भेजे जा सकते हैं जो डेटा की व्याख्या कर सकते हैं और रोगी को कुछ और सलाह दे सकते हैं।

व्यावहारिक दृष्टिकोण से अधिक, क्योंकि कंधे मानव शरीर के सबसे जटिल जोड़ में से एक है, विचार गति की एक निश्चित सीमा को रोकने के लिए था ताकि आंदोलन की खराब प्राप्ति से बचा जा सके, ताकि प्रोटोटाइप केवल इन की अनुमति दे सके दो गतियाँ।

इसके अलावा, डिवाइस पूरी तरह से रोगी की शारीरिक रचना से मेल नहीं खाएगा। इसका मतलब यह है कि एक्सोस्केलेटन के रोटेशन की धुरी पूरी तरह से रोगी के कंधे से मेल नहीं खाती है। यह टॉर्क उत्पन्न करेगा जो डिवाइस को तोड़ सकता है। इसकी भरपाई के लिए, रेल का एक सेट लागू किया गया है। यह रोगी की एक बड़ी रेंज को डिवाइस पहनने की अनुमति भी देता है।

चरण 3: डिवाइस के विभिन्न भाग

इस भाग में, आप हमारे द्वारा उपयोग किए गए टुकड़ों के सभी तकनीकी चित्र पा सकते हैं।

यदि आप अपना खुद का उपयोग करना चाहते हैं, तो इस तथ्य से चिंतित रहें कि कुछ टुकड़े उच्च बाधाओं के अधीन हैं: उदाहरण के लिए असर के शाफ्ट स्थानीय विरूपण के अधीन हैं। यदि 3D-मुद्रित हैं, तो उन्हें उच्च घनत्व में बनाया जाना चाहिए और इसे टूटने से रोकने के लिए पर्याप्त मोटा होना चाहिए।

चरण 4: असेंबली - बैकप्लेट

इस वीडियो में, आप डीओएफ (बैकप्लेट के लंबवत रेखीय गाइड) में से किसी एक को ठीक करने के लिए उपयोग किए गए स्लाइडर को देख सकते हैं। उस स्लाइडर को हाथ पर भी लगाया जा सकता था, लेकिन वीडियो पर प्रस्तुत समाधान ने प्रोटोटाइप की गति का परीक्षण करने के लिए 3D सॉफ़्टवेयर पर बेहतर सैद्धांतिक परिणाम दिए।

चरण 5: असेंबली - अपहरण अभिव्यक्ति

चरण 6: असेंबली - बाहरी रोटेशन आर्टिक्यूलेशन

चरण 7: अंतिम विधानसभा

चरण 8: सर्किट आरेख

अब जब इकट्ठे प्रोटोटाइप कंधे के गलत संरेखण को ठीक से ठीक करता है, और दो वांछित दिशाओं के साथ रोगी की गति का पालन करने का प्रबंधन करता है, तो यह ट्रैकिंग भाग और विशेष रूप से परियोजना के विद्युत भाग पर जाने का समय है।

तो एक्सेलेरोमीटर योजना के हर दिशा के साथ त्वरण सूचनाएं प्राप्त करेंगे, और एक कोड मापा डेटा से विभिन्न दिलचस्प कोणों की गणना करेगा। विभिन्न परिणाम Arduino के माध्यम से matlab फ़ाइल में भेजे जाएंगे। मैटलैब फ़ाइल तब वास्तविक समय में परिणाम खींचती है और प्राप्त वक्र की तुलना स्वीकार्य गतियों के डेटाबेस से करती है।

Arduino के लिए तारों के घटक:

यह विभिन्न तत्वों के बीच विभिन्न कनेक्शनों का योजनाबद्ध प्रतिनिधित्व है। उपयोगकर्ता को सावधान रहना चाहिए कि कनेक्शन इस्तेमाल किए गए कोड पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, पहले एक्सेलेरोमीटर का I1 आउटपुट जमीन से जुड़ा है जबकि दूसरे का आउटपुट 3.3V से जुड़ा है। यह Arduino के दृष्टिकोण से दो एक्सेलेरोमीटर को अलग करने के तरीकों में से एक है।

वायरिंग चार्ट:

हरा - एक्सेलेरोमीटर एलिमेंटेशन

लाल - एक्सेलेरोमीटर से डेटा एकत्र करने के लिए Arduino का इनपुट A5

गुलाबी - एक्सेलेरोमीटर से डेटा एकत्र करने के लिए Arduino का इनपुट A4

काला - जमीन

ग्रे - पहले पोटेंशियोमीटर से माप (ललाट अपहरण रोट्यूल पर)

पीला - दूसरे पोटेंशियोमीटर से माप (बाहरी रोटेशन रोट्यूल पर)

नीला - पोटेंशियोमीटर एलिमेंटेशन

चरण 9: डेटाबेस

अब जब कंप्यूटर कोणों को प्राप्त करता है, तो कंप्यूटर उनकी व्याख्या करने जा रहा है।

यह चुने हुए डेटाबेस के प्रतिनिधित्व की एक तस्वीर है। इस डेटाबेस पर नीले वक्र स्वीकार्य गति के क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करते हैं और लाल वक्र पूर्ण गति का प्रतिनिधित्व करते हैं। इस बात पर जोर दिया जाना चाहिए कि डेटाबेस निश्चित रूप से संशोधनों के लिए खुला है। आदर्श रूप से डेटाबेस के मापदंडों को वास्तविक इष्टतम पुनर्वास मापदंडों पर सलाह देने के लिए एक पेशेवर फिजियोथेरेपिस्ट द्वारा स्थापित किया जाना चाहिए।

यहां लाल रंग में चुनी गई इष्टतम गति अनुभव पर आधारित है और ऐसा है कि हाथ 2.5 सेकंड में 90 डिग्री तक पहुंच जाता है, जो 36 डिग्री/सेकेंड, (या 0, 6283 रेड/एस) की निरंतर कोणीय गति से मेल खाता है।

स्वीकार्य क्षेत्र (नीले रंग में) को इस मामले में ऊपरी सीमा और निचली सीमा दोनों के लिए 3 ऑर्डर पीसवाइज फ़ंक्शन के साथ डिज़ाइन किया गया है। वक्र के आकार या यहां तक कि अभ्यास की जटिलता में सुधार के लिए उच्च आदेश कार्यों पर भी विचार किया जा सकता है। इस उदाहरण में अभ्यास बहुत सरल है: 0 से 90° गति के 3 दोहराव।

कोड सेंसरों में से एक के परिणामों की साजिश रचने जा रहा है - इस डेटाबेस पर पुनर्वास अभ्यास देने में रुचि रखने वाला - इस डेटाबेस पर। रोगी के लिए अब खेल अपनी बांह की गति और स्थिति को अनुकूलित करना है ताकि उसका हाथ नीले क्षेत्र के अंदर रहे, स्वीकार्य सीमा, और जितना संभव हो सके लाल वक्र के करीब, सही गति।