Нейронный контроль ригидности конечностей
Когда люди перемещаются по окружающей среде, им приходится менять жесткость своих суставов, чтобы эффективно взаимодействовать с окружающей средой. Жесткость — это степень, в которой объект сопротивляется деформации при воздействии известной силы. Эту идею также называют импедансом, однако иногда идея деформации под заданной нагрузкой обсуждается под термином «податливость», который является противоположностью жесткости (определяемой как величина деформации объекта под определенной известной нагрузкой). Чтобы эффективно взаимодействовать с окружающей средой, люди должны регулировать жесткость своих конечностей. Это достигается за счет совместного сокращения групп мышц-антагонистов. [1] [2]
Люди используют нервный контроль наряду с механическими ограничениями тела, чтобы регулировать эту жесткость, когда тело выполняет различные задачи. Было показано, что люди меняют жесткость своих конечностей при выполнении таких задач, как прыжки, [3] выполнение точных задач достижения, [4] или бег по разным поверхностям. [5]
Хотя точный метод, с помощью которого происходит нейронная модуляция ригидности конечностей, неизвестен, было предложено множество различных гипотез. Тщательное понимание того, как и почему мозг контролирует скованность конечностей, может привести к усовершенствованию многих роботизированных технологий, которые пытаются имитировать движения человека. [2]
Жесткость
[ редактировать ]Жесткость обычно рассматривается как свойство материала, описывающее степень деформации материала под действием заданной силы, как это описано законом Гука . Это означает, что объекты с более высокой жесткостью труднее согнуть или деформировать, чем объекты с более низкой жесткостью. Эту концепцию можно распространить на конечности и суставы биологических организмов, где жесткость описывает степень, в которой конечность или сустав отклоняется (или сгибается) под заданной нагрузкой. Жесткость конечностей также можно описать как статическую составляющую импеданса . [1] [6] Люди меняют жесткость своих конечностей и суставов, чтобы адаптироваться к окружающей среде. [5] Жесткость конечностей и суставов уже изучалась ранее и может быть оценена различными способами. Основным принципом расчета жесткости является деление деформации конечности на силу, приложенную к конечности, однако существует множество методов количественной оценки жесткости конечностей и суставов с различными плюсами и минусами. При количественной оценке жесткости конечностей невозможно просто суммировать жесткость отдельных суставов из-за нелинейности многосуставной системы.
Некоторые из конкретных методов расчета жесткости конечностей можно увидеть ниже: [7]
Вертикальная жесткость ( k vert ) — это количественная мера жесткости ноги, которую можно определить с помощью приведенных ниже уравнений: [7]
Где F max — максимальная вертикальная сила, а delta y — максимальное вертикальное смещение центра масс.
Где m — масса тела, а P — период вертикальной вибрации.
Где m – масса тела, а ω 0 – собственная частота колебаний.
Жесткость конечности (K_limb) — это жесткость всей конечности, которую можно определить с помощью приведенных ниже уравнений:
Где F max — максимальная приложенная сила, а ΔL — изменение длины конечности.
Торсионная жесткость (K_joint) — это вращательная жесткость сустава, которую можно определить с помощью приведенных ниже уравнений:
Где ΔM — изменение шарнирного момента, а Δθ — изменение угла шарнира.
Где W — отрицательная механическая работа в суставе, а Δθ — изменение угла сустава.
Эти различные математические определения жесткости конечностей помогают описать жесткость конечностей и показывают методы, с помощью которых такую характеристику конечности можно определить количественно.
Модуляция жесткости
[ редактировать ]Человеческое тело способно модулировать жесткость конечностей с помощью различных механизмов с целью более эффективного взаимодействия с окружающей средой. Тело изменяет жесткость своих конечностей с помощью трех основных механизмов: совместного сокращения мышц, [1] [8] [9] выбор позы, [6] и посредством рефлексов растяжения. [1] [10] [11] [12]
Совместное сокращение мышц (аналогично мышечному тонусу ) способно изменять жесткость сустава под действием мышц-антагонистов, действующих на сустав. Чем сильнее действуют мышцы-антагонисты на сустав, тем жестче становится сустав. [2] [8] Выбор позы тела также влияет на жесткость конечности. Регулируя ориентацию конечности, можно манипулировать внутренней жесткостью конечности. [6] Кроме того, рефлексы растяжения внутри конечности могут влиять на жесткость конечности, однако эти команды не отправляются из мозга. [10] [11]
Передвижение и прыжки
[ редактировать ]Когда люди ходят или бегают по разным поверхностям, они регулируют жесткость своих конечностей, чтобы поддерживать аналогичную двигательную механику независимо от поверхности. По мере изменения жесткости поверхности люди адаптируются, изменяя жесткость конечностей. Такая модуляция жесткости позволяет бегать и ходить с одинаковой механикой независимо от поверхности, что позволяет людям лучше взаимодействовать и адаптироваться к окружающей среде. [3] [5] Таким образом, модуляция жесткости находит применение в области моторного контроля и других областях, связанных с нейронным контролем движения.
Исследования также показывают, что изменение жесткости конечностей важно при прыжках и что разные люди могут контролировать это изменение жесткости по-разному. Одно исследование показало, что у взрослых наблюдался больший упреждающий нервный контроль, мышечные рефлексы и более высокая относительная жесткость ног, чем у их юных сверстников при выполнении прыжковых задач. Это указывает на то, что контроль жесткости может варьироваться от человека к человеку. [3]
Точность движения
[ редактировать ]Нервная система также контролирует жесткость конечностей, регулируя степень точности, необходимую для выполнения определенной задачи. Например, точность, необходимая для того, чтобы схватить чашку со стола, сильно отличается от точности, с которой хирург выполняет точную задачу скальпелем . Чтобы выполнить эти задачи с различной степенью необходимой точности, нервная система регулирует жесткость конечностей. [4] [6] Для выполнения очень точных задач требуется более высокая жесткость, однако при выполнении задач, где точность не так важна, необходима жесткость нижних конечностей. [4] [6] В случае точных движений центральная нервная система способна точно контролировать жесткость конечностей, чтобы ограничить вариабельность движений. Мозжечок также играет большую роль в контроле за точностью движений. [13]
Это важная концепция для повседневных задач, таких как использование инструментов. [6] [14] Например, если при использовании отвертки жесткость конечностей слишком низкая, у пользователя не будет достаточного контроля над отверткой, чтобы закрутить винт. Из-за этого центральная нервная система увеличивает жесткость конечностей, позволяя пользователю точно маневрировать инструментом и выполнять задачу.
Нейронный контроль
[ редактировать ]Точный механизм нейронного контроля жесткости неизвестен, но в этой области был достигнут прогресс, предложено множество моделей того, как модуляция жесткости может осуществляться нервной системой. Жесткость конечностей состоит из нескольких компонентов, которые необходимо контролировать, чтобы обеспечить соответствующую жесткость конечностей.
Сочетание механики и нейронного управления
[ редактировать ]И нервный контроль, и механика конечности способствуют ее общей жесткости. Совместное сокращение мышц-антагонистов, положение конечности и рефлексы растяжения внутри конечности способствуют ригидности и зависят от нервной системы. [1] [6]
Жесткость конечности зависит от ее конфигурации или расположения суставов. [1] [6] Например, слегка согнутая рука будет легче деформироваться под действием силы, направленной от кисти к плечу, чем прямая рука. Таким образом, жесткость конечности частично определяется ее положением. Этот компонент жесткости конечности обусловлен механикой конечности и контролируется произвольно.
Произвольная и непроизвольная модуляция жесткости
[ редактировать ]Некоторые компоненты жесткости конечностей находятся под произвольным контролем, тогда как другие являются непроизвольными. [6] Определяющим фактором относительно того, контролируется ли компонент жесткости добровольно или непроизвольно, является временная шкала метода действия этого конкретного компонента. Например, коррекция жесткости, которая происходит очень быстро (80–100 миллисекунд), является непроизвольной, тогда как более медленные коррекции и регулировки жесткости находятся под произвольным контролем. Многие из произвольных изменений жесткости контролируются моторной корой головного мозга , в то время как непроизвольные изменения могут контролироваться рефлекторными петлями в спинном мозге или других частях головного мозга. [8] [10] [13]
Регулировка жесткости вследствие рефлексов является непроизвольной и контролируется спинным мозгом, тогда как выбор позы контролируется произвольно. [6] Однако не каждый компонент жесткости является строго произвольным или непроизвольным. [8] Например, совместное сокращение мышц-антагонистов может быть как произвольным, так и непроизвольным. Кроме того, поскольку большая часть движений ног контролируется спинным мозгом и из-за большей задержки нейронов, связанной с отправкой сигналов мышцам ног, скованность ног контролируется более непроизвольно, чем скованность рук.
Возможные модели нейронного управления
[ редактировать ]Исследователи начали внедрять контроллеры в роботов для контроля жесткости. Одна из таких моделей регулирует жесткость во время движения робота путем виртуального совместного сокращения мышц-антагонистов вокруг суставов робота, чтобы модулировать жесткость, в то время как центральный генератор шаблонов (CPG) управляет движением робота. [15]
Другие модели нейронной модуляции жесткости включают модель прямой регулировки жесткости. Эти модели нейронного контроля подтверждают идею о том, что люди используют механизм прямого выбора жесткости в ожидании необходимой жесткости, необходимой для выполнения данной задачи. [16]
Большинство моделей нейронного контроля жесткости пропагандируют идею о том, что люди выбирают оптимальную жесткость конечностей в зависимости от окружающей среды или поставленной задачи. Исследования предполагают, что люди делают это, чтобы стабилизировать нестабильную динамику окружающей среды, а также максимизировать энергетическую эффективность данного движения. [6] [14] Точный метод, с помощью которого люди достигают этого, неизвестен, но контроль импеданса использовался, чтобы дать представление о том, как люди могут выбирать подходящую жесткость в разных средах и при выполнении разных задач. [1] Контроль импеданса послужил основой для большей части работ, проделанных в области определения того, как люди взаимодействуют с окружающей средой. Работа Невилла Хогана оказалась особенно полезной в этой области, поскольку большая часть работы, выполняемой сегодня в этой области, основана на его предыдущих работах. [1]
Приложения в робототехнике
[ редактировать ]Нейропротезы и экзоскелеты
[ редактировать ]Знания об изменении жесткости человека и выборе жесткости повлияли на конструкцию роботов , поскольку исследователи пытаются создать роботов, которые действуют больше как биологические системы. Чтобы роботы действовали как биологические системы, предпринимаются попытки реализовать в роботах модуляцию жесткости, чтобы они могли более эффективно взаимодействовать с окружающей средой.
Современные нейропротезы попытались реализовать контроль жесткости в своих роботизированных устройствах. Цель этих устройств — заменить конечности людей с ампутированными конечностями и позволить новым конечностям регулировать свою жесткость для эффективного взаимодействия с окружающей средой. [17]
Кроме того, роботизированные экзоскелеты попытались реализовать аналогичную регулируемую жесткость в своих устройствах. [18] Эти роботы реализуют контроль жесткости по нескольким причинам. Роботы должны быть способны эффективно взаимодействовать с внешней средой, но они также должны иметь возможность безопасно взаимодействовать со своим пользователем-человеком. [19] Модуляция жесткости и контроль импеданса могут быть использованы для достижения обеих этих целей.
Эти устройства достигают переменной жесткости различными способами. Некоторые устройства используют контроллеры и жесткие серводвигатели для имитации переменной жесткости. В других устройствах используются специальные гибкие приводы для достижения различного уровня жесткости конечностей.
Методы срабатывания
[ редактировать ]Эти роботизированные устройства способны достигать переменной жесткости с помощью различных механизмов, таких как моделирование изменения жесткости посредством управления жесткими приводами или путем использования приводов с переменной жесткостью. Приводы с переменной жесткостью имитируют биологические организмы, изменяя присущую им жесткость. [2] Эти приводы с переменной жесткостью способны контролировать присущую им жесткость несколькими способами. Некоторые меняют свою жесткость так же, как это делают люди, изменяя вклад силы антагонистических механических мышц. Другие приводы могут регулировать свою жесткость, используя свойства деформируемых элементов, расположенных внутри приводов.
Используя эти технологии привода с переменной жесткостью, новые роботы смогли более точно воспроизводить движения биологических организмов и имитировать их энергетическую эффективность.
См. также
[ редактировать ]- Активный экзоскелет
- Нейропротезирование
- Робототехника
- Жесткость
- Управление двигателем
- Нейронаука
- Координация движений
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б с д и ж г час Хоган, Невилл (1985). «Механика многосуставной позы и контроля движений». Биологическая кибернетика . 52 (5): 315–331. дои : 10.1007/bf00355754 . ПМИД 4052499 . S2CID 25966675 .
- ^ Jump up to: а б с д Ван Хэм, Р.; Сахар, ТГ; Вандерборг, Б.; Холландер, КВ; Лефебер, Д. (2009). «Соответствующие конструкции приводов». Журнал IEEE «Робототехника и автоматизация» . 16 (3): 81–94. дои : 10.1109/mra.2009.933629 . S2CID 50682770 .
- ^ Jump up to: а б с Оливер, Дж.Л.; Смит, премьер-министр (2010). «Нейральный контроль скованности ног во время прыжков у мальчиков и мужчин». Журнал электромиографии и кинезиологии . 20 (5): 973–979. doi : 10.1016/j.jelekin.2010.03.011 . ПМИД 20409733 .
- ^ Jump up to: а б с Ламетти, Дэниел Р.; Уль, Гийом; Остри, Дэвид Дж. (2007). «Контроль вариативности движений и регулирование импеданса конечностей». Журнал нейрофизиологии . 98 (6): 3516–3524. дои : 10.1152/jn.00970.2007 . ПМИД 17913978 .
- ^ Jump up to: а б с Феррис, Дэниел П.; Луи, Микки; Фарли, Клэр Т. (1998). «Бег в реальном мире: регулировка жесткости ног для разных поверхностей» . Труды Королевского общества B: Биологические науки . 265 (1400): 989–994. дои : 10.1098/rspb.1998.0388 . ПМК 1689165 . ПМИД 9675909 .
- ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж к Трамбауэр, Рэнди Д.; Крутки, М.А.; Ян, Б.; Перро, Э.Дж. (2009). «Использование самостоятельно выбранных поз для регулирования скованности суставов во время выполнения неограниченных задач» . ПЛОС ОДИН . 4 (5): е5411. Бибкод : 2009PLoSO...4.5411T . дои : 10.1371/journal.pone.0005411 . ПМЦ 2671603 . ПМИД 19412540 .
- ^ Jump up to: а б Батлер, Р.Дж.; Кроуэлл, HP; Дэвис, IM (2003). «Жесткость нижних конечностей: влияние на работоспособность и травмы». Клиническая биомеханика . 18 (6): 511–517. дои : 10.1016/s0268-0033(03)00071-8 . ПМИД 12828900 .
- ^ Jump up to: а б с д Людвиг, Дэниел П; Кирни, RE (2007). «Оценка внутренней и рефлекторной жесткости в реальном времени». Транзакции IEEE по биомедицинской инженерии . 54 (10): 1875–1884. дои : 10.1109/tbme.2007.894737 . ПМИД 17926686 . S2CID 17908248 .
- ^ Хайтманн С., Фернс Н., Брейкспир М. (2012). «Совместное сокращение мышц модулирует демпфирование и стабильность суставов в трехзвенной биомеханической конечности» . Границы нейроробототехники . 5 (5): 1. doi : 10.3389/fnbot.2011.00005 . ПМЦ 3257849 . ПМИД 22275897 .
- ^ Jump up to: а б с Николс, TR; Хоук, Дж. К. (1976). «Улучшение линейности и регулирования жесткости в результате действия рефлекса растяжения». Дж. Нейрофизиология . 39 (1): 119–142. дои : 10.1152/jn.1976.39.1.119 . ПМИД 1249597 .
- ^ Jump up to: а б Шммелл, Джонатан; Крутки, М.А.; Перро, Э.Дж. (2010). «Рефлексы чувствительности к растяжению как адаптивный механизм поддержания устойчивости конечностей» . Клиническая нейрофизиология . 121 (10): 1680–1689. дои : 10.1016/j.clinph.2010.02.166 . ПМЦ 2932821 . ПМИД 20434396 .
- ^ Трамбауэр, РД; Финли, Дж. М.; Шммелл, Дж.Б.; Ханикатт, CF; Перро, Э.Дж. (2013). «Двусторонние нарушения в зависимости от задачи модуляции долголатентного рефлекса растяжения после инсульта» . Клиническая нейрофизиология . 124 (7): 1373–1380. дои : 10.1016/j.clinph.2013.01.013 . ПМЦ 3674210 . ПМИД 23453250 .
- ^ Jump up to: а б Дейл Первс; и др., ред. (2007). Нейронаука (4-е изд.). Нью-Йорк: WH Freeman. ISBN 978-0878936977 .
- ^ Jump up to: а б Бурдет, Э.; Осу, Р.; Франклин, Д.В.; Милнер, Т.Э.; Кавато, М. (2001). «Центральная нервная система стабилизирует нестабильную динамику, обучаясь оптимальному сопротивлению». Природа . 414 (6862): 446–449. Бибкод : 2001Natur.414..446B . дои : 10.1038/35106566 . ПМИД 11719805 . S2CID 559162 .
- ^ Сюн, Сяофэн; Ворготтер, Ф.; Манунпонг, П. «Адаптивная нейромеханическая модель модуляции мышечного импеданса ножных роботов».
{{cite journal}}
: Для цитирования журнала требуется|journal=
( помощь ) - ^ Ху, Сяо; Мюррей, В.М.; Перро, Э.Дж. (2012). «Биомеханические ограничения на упреждающее регулирование жесткости конечной точки» . Журнал нейрофизиологии . 108 (8): 2083–2091. дои : 10.1152/jn.00330.2012 . ПМК 3545028 . ПМИД 22832565 .
- ^ Файт, Кевин; Митчелл, Дж.; Суп, Ф.; Гольдфарб, М. (2007). «Проектирование и управление коленным протезом с электрическим приводом». Конференция по реабилитационной робототехнике .
- ^ Ван Дер Коой, Х.; Венеман, Дж.; Эккеленкамп, Р. (2006). «Разработка экзоскелета с управляемым сопротивлением для робота-тренажера походки с управляемым импедансом». 2006 Международная конференция Общества инженеров IEEE в области медицины и биологии . Том. 1. стр. 189–93. дои : 10.1109/IEMBS.2006.259397 . ISBN 978-1-4244-0032-4 . ПМИД 17946801 . S2CID 6555957 .
- ^ Казеруни, Хомайун (1996). «Технология усилителя мощности человека в Калифорнийском университете в Беркли». Журнал робототехники и автономных систем . 19 (2): 179–187. дои : 10.1016/S0921-8890(96)00045-0 . ПМИД 11540395 .