Human-robot cooperative movement training: Learning a novel sensory motor transformation during walking with robotic assistance-as-needed

Emken, J.L.; Benítez, Raúl; Reinkensmeyer, David J.

doi:10.1186/1743-0003-4-8

Cited by 167 publications

(110 citation statements)

References 30 publications

Supporting

Mentioning

105

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Es necesario tener en cuenta que el error de posición causado por el humano, es de hecho una característica deseable, que ayuda a potenciar el aprendizaje motriz humano (Emken et al, 2007), (Patton et al, 2006).…”

Section: Juego De Rehabilitación Virtual (Activo Asistido)unclassified

Robot Biocooperativo con Modulación Háptica para Tareas de Neurorehabilitación de los Miembros Superiores

Rodriguez–Guerrero¹,

Fraile²,

Pérez-Turiel³

et al. 2011

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

View full text Add to dashboard Cite

Resumen: Los robots biocooperativos pueden mejorar las terapias tradicionales de rehabilitación proporcionando al paciente la asistencia adecuada en el instante adecuado. Distintos pacientes necesitan diferentes niveles de asistencia por parte del robot. Por ello, es muy interesante poder analizar el estado del paciente para, a partir de este análisis, determinar el grado de asistencia que el robot de rehabilitación debe proporcionarle.En este artículo se presenta un novedoso método de rehabilitación para pacientes con discapacidad en los miembros superiores, que incluye las señales fisiológicas del paciente en el lazo de realimentación del control del robot de rehabilitación. Esto permite que el robot se "adapte" a las necesidades de cada paciente, regulando dinámicamente la cantidad de asistencia/resistencia de cada terapia, en función de los valores de las señales fisiológicas del paciente, que se miden y procesan "on-line", mientras el paciente ejecuta las actividades de rehabilitación asistido por el robot. De esta forma, se conjuga la intensidad de la terapia con el estado de salud del paciente, pudiendo detectar y corregir (variando la intensidad de la actividad realizada), situaciones de estrés y ansiedad en el paciente, que podrían comprometer el resultado del programa de rehabilitación planificado. Copyright © 2011CEA.Palabras Clave: Robot, control biocooperativo, psicofisiología, rehabilitación, háptico INTRODUCCIÓNLa terapia robotizada para la rehabilitación de pacientes que requieren tratamientos repetitivos y consistentes con los patrones fisiológicos naturales del ser humano, es un campo de investigación en el que se están desarrollando activamente dispositivos robóticos de asistencia para neurorehabilitación de miembros superiores e inferiores, en pacientes que han sido víctimas de un ACV (Accidente Cerebro Vascular). En la robótica moderna podemos detectar un considerable crecimiento en el desarrollo de sistemas que interactúan directamente con humanos. Debido a esto, las estrategias de control usadas en robótica clásica tienen que evolucionar para adaptarse al impredecible comportamiento humano. Para esto es necesario optimizar las estrategias de control, en términos de compatibilidad, ergonomía y adaptabilidad, en lugar de precisión o repetibilidad.El uso de dispositivos robóticos para rehabilitación constituye una buena herramienta que ayuda a administrar terapia física a pacientes que hayan sufrido daño neurológico, producto de alguna lesión o enfermedad cerebral. (Platz, et al., 2003) han comprobado que la terapia de brazo tiene efectos positivos en el proceso de rehabilitación de pacientes víctimas de un ACV. En efecto, los médicos observan una reorganización de la médula espinal y del cerebro, que indican que el paciente aprende nuevamente a realizar movimientos habituales.En años recientes se han desarrollado terapias innovadoras, todas ellas con diferentes resultados según patologías específicas. Pruebas médicas realizadas con el robot MITManus (Hogan, et al., 1992), muestran que el ent...

show abstract

Section: Juego De Rehabilitación Virtual (Activo Asistido)unclassified

Robot Biocooperativo con Modulación Háptica para Tareas de Neurorehabilitación de los Miembros Superiores

Rodriguez–Guerrero¹,

Fraile²,

Pérez-Turiel³

et al. 2011

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Further, it can be shown that such a learning law is used by the human motor system to overcome a predictable disturbance during reaching and walking [15], and further, that it minimizes a cost-function with error and effort terms [21]. The problem of robotic assistance-as-needed can similarly be posed as an optimization problem: minimize kinematic error, but also minimize robotic assistance force [22]. An error-based learning law with forgetting like (1) is one way to achieve this minimization [22,23].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…The problem of robotic assistance-as-needed can similarly be posed as an optimization problem: minimize kinematic error, but also minimize robotic assistance force [22]. An error-based learning law with forgetting like (1) is one way to achieve this minimization [22,23].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Some Key Problems for Robot-Assisted Movement Therapy Research: A Perspective from the University of California at Irvine

Reinkensmeyer

Gálvez

Marchal

et al. 2007

2007 IEEE 10th International Conference on Rehabilitation Robotics

View full text Add to dashboard Cite

-The field of robot-assisted movement therapy grew rapidly over the past ten years. In this paper we discuss three problems that the field will likely need to address in order to continue to flourish. These problems are to: 1) define the specific benefits of robotic actuation 2) increase the magnitude of functional benefits of robotic training; and 3) identify the mechanisms of motor learning in robot-manipulated environments. We review recent research in our laboratory that is addressing these problems. These projects are identifying motor learning tasks that robotic assistance can enhance, developing non-robotic technology when appropriate, and optimizing the forms of robotic assistance to the motor learning properties of humans.

show abstract

“…Recent work in robotic assistance has focused on developing sophisticated robotic mechanisms in order to support movement training of more complex movements such as walking [1][2][3][4]. Although robotic locomotor training has been proposed as a promising technique to improve rehabilitation in patients with severe gait impairments, the functional gains obtained after robotic training are still limited [5,6].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Learning a Locomotor Task: With or without Errors?

Schneider¹,

Jaeger²,

Hollnagel³

et al. 2013

Biosystems &Amp; Biorobotics

View full text Add to dashboard Cite

Background: Robotic haptic guidance is the most commonly used robotic training strategy to reduce performance errors while training. However, research on motor learning has emphasized that errors are a fundamental neural signal that drive motor adaptation. Thus, researchers have proposed robotic therapy algorithms that amplify movement errors rather than decrease them. However, to date, no study has analyzed with precision which training strategy is the most appropriate to learn an especially simple task.

show abstract

Human-robot cooperative movement training: Learning a novel sensory motor transformation during walking with robotic assistance-as-needed

Cited by 167 publications

References 30 publications

Robot Biocooperativo con Modulación Háptica para Tareas de Neurorehabilitación de los Miembros Superiores

Robot Biocooperativo con Modulación Háptica para Tareas de Neurorehabilitación de los Miembros Superiores

Some Key Problems for Robot-Assisted Movement Therapy Research: A Perspective from the University of California at Irvine

Learning a Locomotor Task: With or without Errors?

Contact Info

Product

Resources

About