elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Unobtrusive, natural support control of an adaptive industrial exoskeleton using force myography

Sierotowicz, Marek und Brusamento, Donato und Schirrmeister, Benjamin und Connan, Mathilde und Bornmann, Jonas und Gonzalez-Vargas, Jose und Castellini, Claudio (2022) Unobtrusive, natural support control of an adaptive industrial exoskeleton using force myography. Frontiers in Robotics and AI, 9. Frontiers Media S.A. doi: 10.3389/frobt.2022.919370. ISSN 2296-9144.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://dx.doi.org/10.3389/frobt.2022.919370

Kurzfassung

Repetitive or tiring tasks and movements during manual work can lead to serious musculoskeletal disorders and, consequently, to monetary damage for both the worker and the employer. Among the most common of these tasks is overhead working while operating a heavy tool, such as drilling, painting, and decorating. In such scenarios, it is desirable to provide adaptive support in order to take some of the load off the shoulder joint as needed. However, even to this day, hardly any viable approaches have been tested, which could enable the user to control such assistive devices naturally and in real time. Here, we present and assess the adaptive Paexo Shoulder exoskeleton, an unobtrusive device explicitly designed for this kind of industrial scenario, which can provide a variable amount of support to the shoulders and arms of a user engaged in overhead work. The adaptive Paexo Shoulder exoskeleton is controlled through machine learning applied to force myography. The controller is able to determine the lifted mass and provide the required support in real time. Twelve subjects joined a user study comparing the Paexo driven through this adaptive control to the Paexo locked in a fixed level of support. The results showed that the machine learning algorithm can successfully adapt the level of assistance to the lifted mass. Specifically, adaptive assistance can sensibly reduce the muscle activity’s sensitivity to the lifted mass, with an observed relative reduction of up to 31% of the muscular activity observed when lifting 2 kg normalized by the baseline when lifting no mass.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/192927/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Unobtrusive, natural support control of an adaptive industrial exoskeleton using force myography
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Sierotowicz, MarekMarek.Sierotowicz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8040-6438NICHT SPEZIFIZIERT
Brusamento, DonatoDonato.Brusamento (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schirrmeister, BenjaminFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Connan, MathildeMathilde.Connan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6735-4194NICHT SPEZIFIZIERT
Bornmann, JonasFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gonzalez-Vargas, JoseFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Castellini, ClaudioClaudio.Castellini (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7346-2180NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:12 September 2022
Erschienen in:Frontiers in Robotics and AI
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:9
DOI:10.3389/frobt.2022.919370
Verlag:Frontiers Media S.A
ISSN:2296-9144
Status:veröffentlicht
Stichwörter:force myography, machine learning, adaptive support, exoskeletons, human–machine interaction
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Terrestrische Assistenz-Robotik
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Sierotowicz, Marek
Hinterlegt am:09 Jan 2023 17:00
Letzte Änderung:09 Jan 2023 17:00

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.