SCH: Spine-Hip Exoskeletons with Learning-Based Optimal Control for Low Back Pain Alleviation
SCH:具有基于学习的最佳控制的脊柱-髋部外骨骼,可缓解腰痛
基本信息
- 批准号:10816884
- 负责人:
- 金额:$ 30万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2023
- 资助国家:美国
- 起止时间:2023-09-01 至 2027-08-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:AlgorithmsAnatomyAnkleAreaArtificial IntelligenceBackBiologicalBiological feedbackBiomechanicsCaregiversDataDevelopmentDisabled PersonsEducationEducational CurriculumElderlyElectrical EngineeringEngineeringEnsureFutureHealthcareHip region structureHumanInjuryJointsJournalsKneeKnowledgeLearningLiftingLow Back PainLower Back InjuryMachine LearningMechanicsMethodsModelingMuscleMusculoskeletalNaturePersonsPosturePreventionProductivityPublishingRehabilitation deviceResearchResearch TrainingRobotRoboticsSafetyScienceSignal TransductionSoldierStudentsTorqueUncertaintyVertebral columnWorkWorkplacecareercostcost effectivedesigndoctoral studentexoskeletonexosuitexperimental studyfire fighterhuman-robot interactionimprovedinterestjoint loadingmobile sensormultidisciplinaryprogramsresponsesimulationspine bone structurestudent trainingsuccesssymposiumtime useundergraduate student
项目摘要
This collaborative project will leverage the spine-hip exoskeleton, an interdisciplinary and integrative
platform uniting rapidly advancing areas of science and engineering to advance knowledge and
understanding within its field and across different fields. The state-of-the-art exoskeletons lack human
adaptability and task versatility for injury mitigation of workers. Moreover, the anatomy of the human back
presents unique challenges for the design and control of wearable robots. Thus spine exoskeletons are
required to reduce at least one of three forces (also not increase other forces), including erector spinae
muscle force and lumbar vertebral compressive and shear forces. This necessitates new solutions for
robot design, modeling, and control to achieve all objectives. This project will 1) develop
mechanics-guided spine-hip soft exoskeletons, 2) understand the high-fidelity musculoskeletal model of
the human spine and its response to exoskeletons, and 3) investigate learning-based optimal control to
reduce musculoskeletal joint loadings thus ultimately mitigate low back injuries to workers. Our
multidisciplinary team consisting of experts in robotics (Dr. Hao Su), computational biomechanics (Dr.
Katherine Saul), and learning-based optimal control (Dr. Zhong-Ping Jiang) will take a convergent
approach to assist multiple joints using a bio-inspired powered soft exoskeleton composed of the spine
and hip modules for low back pain prevention of workers who conduct lifting tasks (including squat and
stoop postures).
该合作项目将利用脊柱-髋部外骨骼,这是一种跨学科和综合性的技术
平台联合快速发展的科学和工程领域,以推进知识和
其领域内和不同领域之间的理解。最先进的外骨骼缺乏人类
减轻工人伤害的适应性和任务多功能性。此外,人体背部的解剖结构
给可穿戴机器人的设计和控制带来了独特的挑战。因此脊柱外骨骼是
需要减少至少三种力之一(也不增加其他力),包括竖脊肌
肌肉力和腰椎压缩力和剪切力。这需要新的解决方案
机器人设计、建模和控制以实现所有目标。该项目将 1) 开发
力学引导的脊柱髋部软外骨骼,2)了解高保真肌肉骨骼模型
人类脊柱及其对外骨骼的反应,3)研究基于学习的最优控制
减少肌肉骨骼关节负荷,从而最终减轻工人的腰部伤害。我们的
由机器人学(苏浩博士)、计算生物力学(苏浩博士)专家组成的多学科团队
Katherine Saul)和基于学习的最优控制(Zhong-Ping Jiang 博士)将采取收敛
使用由脊柱组成的仿生动力软外骨骼来辅助多个关节的方法
和髋部模块,用于预防从事举重任务(包括蹲下和下蹲)的工人的腰痛
弯腰的姿势)。
项目成果
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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
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