Estimación de carga sobre un actuador SMA para rehabilitación

Abstract

Las terapias de rehabilitación que utilizan exoesqueletos vestibles basados en materiales inteligentes y robótica blanda plantean un desafío respecto a la medición directa de las bioseñales. Mediante la incorporación de sensores, es posible obtener información precisa sobre la posición y la fuerza ejercida por el paciente, mejorando la participación del paciente y los resultados de la terapia. No obstante, la integración de dichos sensores en los trajes de rehabilitación blandos puede aumentar la complejidad del sistema y reducir su flexibilidad. En este estudio se aplican técnicas de aprendizaje automático para estimar la carga que el paciente ejerce sobre un exoesqueleto actuado mediante materiales con memoria de forma. Se utiliza el análisis de la curva de enfriamiento característica de estas aleaciones para clasificar entre diferentes cargas. El resultado es un sistema capaz de estimar información clave sobre la recuperación del paciente sin añadir complejidad adicional.