Design of active orthoses for a robotic gait rehabilitation system

A. C. VILLA-PARRA, L. BROCHE, D. DELISLE-RODRÍGUEZ, R. SAGARÓ, T. BASTOS, A. FRIZERA-NETO

PDF(2285 KB)
PDF(2285 KB)
Front. Mech. Eng. ›› 2015, Vol. 10 ›› Issue (3) : 242-254. DOI: 10.1007/s11465-015-0350-1
REVIEW ARTICLE
REVIEW ARTICLE

Design of active orthoses for a robotic gait rehabilitation system

Author information +
History +

Abstract

An active orthosis (AO) is a robotic device that assists both human gait and rehabilitation therapy. This work proposes portable AOs, one for the knee joint and another for the ankle joint. Both AOs will be used to complete a robotic system that improves gait rehabilitation. The requirements for actuator selection, the biomechanical considerations during the AO design, the finite element method, and a control approach based on electroencephalographic and surface electromyographic signals are reviewed. This work contributes to the design of AOs for users with foot drop and knee flexion impairment. However, the potential of the proposed AOs to be part of a robotic gait rehabilitation system that improves the quality of life of stroke survivors requires further investigation.

Keywords

active orthosis / gait rehabilitation / electroencephalography / surface electromyography

Cite this article

Download citation ▾
A. C. VILLA-PARRA, L. BROCHE, D. DELISLE-RODRÍGUEZ, R. SAGARÓ, T. BASTOS, A. FRIZERA-NETO. Design of active orthoses for a robotic gait rehabilitation system. Front. Mech. Eng., 2015, 10(3): 242‒254 https://doi.org/10.1007/s11465-015-0350-1

References

[1]
Belda-Lois J M, Mena-del Horno S, Bermejo-Bosch I,  Rehabilitation of gait after stroke: A review towards a top-down approach. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 2011, 8(1): 66
CrossRef Pubmed Google scholar
[2]
Shorter K A, Xia J, Hsiao-Wecksler E T,  Technologies for powered ankle-foot orthotic systems: Possibilities and challenges. IEEE/ASME  Transactions  on  Mechatronics,  2013,  18(1):  337–347
CrossRef Google scholar
[3]
Viteckova S, Kutilek P, Jirina M. Wearable lower limb robotics: A review. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 2013, 33(2): 96–105
CrossRef Google scholar
[4]
Prange G B, Jannink M J A, Groothuis-Oudshoorn C G M,  Systematic review of the effect of robot-aided therapy on recovery of the hemiparetic arm after stroke. Journal of Rehabilitation Research and Development, 2006, 43(2): 171–184
CrossRef Pubmed Google scholar
[5]
Pons J L, Moreno J C, Brunetti F J,  Lower-limb wearable exoskeleton. In: Kommu S S, ed. Rehabilitation Robotics. Vienna: Itech Education and Publishing, 2007, 1: 648
[6]
Valadao C, Lotério F, Cardoso V,  Robotic walker to assist and monitor physiotherapy sessions. In: Proceedings of the 1st International Workshop on Assistive Technologies. Vitória, 2015
[7]
Tausel L, Cifuentes C A, Rodriguez C,  Human-walker interaction on slopes based on LRF and IMU sensors. In: Biomedical Robotics and Biomechatronics (2014 5th IEEE RAS EMBS International Conference). Sao Paulo: IEEE, 2014, 227–232
[8]
Hussain S, Xie S Q, Liu G. Robot assisted treadmill training: Mechanisms and training strategies. Medical Engineering & Physics, 2011, 33(5): 527–533
CrossRef Pubmed Google scholar
[9]
Low K H, Yin Y. An integrated lower exoskeleton system towards design of a portable active orthotic device. International Journal of Robotics and Automation, 2007, 22(1): 32–43
CrossRef Google scholar
[10]
Hussain S, Xie S Q, Jamwal P K. Adaptive impedance control of a robotic orthosis for gait rehabilitation. IEEE Transactions on Cybernetics, 2013, 43(3): 1025–1034
CrossRef Pubmed Google scholar
[11]
Bortole M, Venkatakrishnan A, Zhu F,  The H2 robotic exoskeleton for gait rehabilitation after stroke: Early findings from a clinical study. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 2015, 12(1): 54
CrossRef Pubmed Google scholar
[12]
Yoshizawa N. Active AFO with ankle joint brake friction control using force observer. In: Proceedings of Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2012 Annual International Conference of the IEEE. San Diego: IEEE, 2012, 1900–1903
CrossRef Pubmed Google scholar
[13]
Onen U, Botsali F M, Kalyoncu M,  Design and actuator selection of a lower extremity exoskeleton. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2013, 1: 1–10
[14]
Winter D A. Biomechanics and Motor Control of Human Movement. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2009
[15]
Pons J L. Wearable Robots: Biomechatronic Exoskeletons. Hoboken: John Wiley & Sons, 2008
[16]
Madeti B K, Chalamalasetti S R, siva rao Bolla Pragada S K S. Biomechanics of knee joint—A review. Frontiers of Mechanical Engineering, 2015, 10(2): 1–10 
CrossRef Google scholar
[17]
McGibbon C A, Krebs D E. Discriminating age and disability effects in locomotion: Neuromuscular adaptations in musculoskeletal pathology. Journal of Applied Physiology, 2004, 96(1): 149–160
CrossRef Pubmed Google scholar
[18]
Lobo-Prat J, Kooren P N, Stienen A H,  Non-invasive control interfaces for intention detection in active movement-assistive devices. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 2014, 11(1): 168
CrossRef Pubmed Google scholar
[19]
Chaffin B, Gunnar B, Andersson J,  Occupational biomechanics, 4th edition. Professional Safety, 2006, 51(8): 58
[20]
Kelly B M, Spires M C, Restrepo J A. Orthotic and prosthetic prescriptions for today and tomorrow. Physical Medicine and Rehabilitation Clinics of North America, 2007, 18(4): 785–858
CrossRef Pubmed Google scholar
[21]
Mills P M, Barrett R S. Swing phase mechanics of healthy young and elderly men. Human Movement Science, 2001, 20(4–5): 427–446
CrossRef Pubmed Google scholar
[22]
Pfurtscheller G, Lopes da Silva F H. Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: Basic principles. Clinical Neurophysiology: Official Journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology, 1999, 110(11): 1842–1857
CrossRef Pubmed Google scholar
[23]
Merletti R, Parker P. Electromyography: Physiology, Engineering, and Noninvasive Applications. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004
[24]
Wafai L, Zayegh A, Begg R,  Asymmetry detection during pathological gait using a plantar pressure sensing system. In: Proceedings of 2013 7th IEEE GCC Conference and Exhibition (GCC). Doha: IEEE, 2013, 182–187
[25]
Lin L I. A concordance correlation coefficient to evaluate reproducibility. Biometrics, 1989, 45(1): 255–268
CrossRef Pubmed Google scholar
[26]
Vijay M. The Digital Signal Processing Handbook. Boca Raton: CRC Press, 2009
[27]
Lalitharatne T D, Teramoto K, Hayashi Y,  Towards hybrid EEG-EMG-based control approaches to be used in bio-robotics applications: Current status, challenges and future directions. Paladyn Journal of Behavioral Robotics, 2013, 4: 147–154
[28]
Nymark J R, Balmer S J, Melis E H,  Electromyographic and kinematic nondisabled gait differences at extremely slow overground and treadmill walking speeds. Journal of Rehabilitation Research and Development, 2005, 42(4): 523–534
CrossRef Pubmed Google scholar
[29]
Ishikura T. Biomechanical analysis of weight bearing force and muscle activation levels in the lower extremities during gait with a walker. Acta Medica Okayama, 2001, 55(2): 73–82
Pubmed
[30]
Martins M, Elias A, Cifuentes C,  Assessment of walker-assisted gait based on principal component analysis and wireless inertial sensors. Revista Brasileira de Engenharia Biomédica, 2014, 30(3): 220–231
CrossRef Google scholar
[31]
Browning R C, Kram R. Effects of obesity on the biomechanics of walking at different speeds. Medicine and Science in Sports and Exercise, 2007, 39(9): 1632–1641
CrossRef Pubmed Google scholar
[32]
Chironis N P, Sclater N. Mechanisms and Mechanical Devices Sourcebook. 3rd ed. New York: McGraw-Hill, 2001
[33]
Veneman J F. A series elastic- and Bowden-cable-based actuation system for use as torque actuator in exoskeleton-type robots. International Journal of Robotics Research, 2006, 25(3): 261–281
CrossRef Google scholar
[34]
Karavas N C, Tsagarakis N G, Caldwell D G. Design, modeling and control of a series elastic actuator for an assistive knee exoskeleton. In: Proceedings of 2012 4th IEEE RAS & EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob). Sao Paulo: IEEE, 2012, 1813–1819
[35]
Veneva I. Intelligent device for control of active ankle-foot orthosis. Biomedical Engineering, 2010, 7: 100–105
CrossRef Google scholar
[36]
Cheung J T M, Zhang M. Parametric design of pressure-relieving foot orthosis using statistics-based finite element method. Medical Engineering & Physics, 2008, 30(3): 269–277
CrossRef Pubmed Google scholar
[37]
Chin R, Hsiao-Wecksler E T, Loth E,  A pneumatic power harvesting ankle-foot orthosis to prevent foot-drop. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 2009, 6(19): 1–11
CrossRef Google scholar

Acknowledgements

The authors would like to thank CAPES-MES 137/11 Project and SENESCYT/Ecuador for supporting this research.

RIGHTS & PERMISSIONS

2014 Higher Education Press and Springer-Verlag Berlin Heidelberg
AI Summary AI Mindmap
PDF(2285 KB)

Accesses

Citations

Detail

Sections
Recommended

/