延缓背有大负载行走时下肢肌肉疲劳的智能弹性背包研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51805237
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0507.机械仿生学与生物制造
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

When there is a heavy backpack on the back of the body, the muscles of the lower limb need extra power to do work, then the muscles are more prone to fatigue and cannot continue to help human to walk. In order to help human to walk longer with heavy load, a new idea about the elastic backpack system is provided which is different from the exoskeleton assistance. Because the resilience damping system of elastic backpack can improve the strength of backpack to the human body, the demand force from the weakness of the lower limb is reduced. In this project, analytical methods about searching weak force point of lower limb by detecting muscle fatigue characteristics based on biomechanics and physiology signal of human body will be proposed. According to lower limb fatigue model, one intelligent autonomous variable stiffness/damping elastic backpack will be developed, which can be adaptive to backpack load and human gait, so the system can work in the optimal state. Deep-seated mechanism and effect related to human body about elastic backpack will be elaborated by analyzing experimental data of human physiology and biomechanics. The research results can be applied to military troops and hiking mountaineering with large load on the back, and will have important social significance and broad application prospects.
人体背有大负载行走时,下肢肌肉需要额外发力做功,肌肉更易于疲劳而不能继续行走。为延长背有大负载步行的时间或距离,弹性背包系统提供了一条不同于外骨骼助力的新思路,即通过弹性背包的弹簧质量阻尼系统改善背包对人体的作用力,减小对下肢薄弱点发力需求。本项目将基于人体负重行走时的运动生物力学及生理学信号数据,提出肌肉疲劳特征检测与分析的人体下肢发力的薄弱点分析方法;研究以下肢疲劳模型为控制依据的智能自主控制调节的变刚度/变阻尼的弹性背包,其对背包内负载质量及人体步态具有自适应性,使系统始终工作在最优减缓疲劳的状态;实验分析弹性背包对人体生物力学及生理学影响,揭示与人本体相关的深层次作用机理及影响。本项目的研究成果有望应用于具有背有大负载需求的军事行军及徒步登山等,具有重要的社会意义和应用前景。

结项摘要

人体背有大负载行走时,下肢肌肉需要额外发力做功,肌肉更易于疲劳而不能继续行走。为延长背有负载步行的时间或距离,弹性背包系统提供了一条不同于外骨骼助力的新思路,即通过弹性背包的弹簧质量阻尼系统改善背包对人体的作用力,减小对下肢薄弱点发力需求。项目围绕以下5方面进行实施:1)人体行走建模与薄弱点分析、2)智能弹性背包系统建模与设计;3)基于地面反力优化的控制规律研究;4)基于人腿部机械功优化的控制规律研究;5)弹性背包与固定背包的生物力学对比分析。通过上述内容的实施,检验了项目提出的方法的可行性与有效性,实现了本项目研究计划书中提出的预期研究目标。在本本项目的研究成果有望应用于具有背有负载需求的军事行军及徒步登山等,具有重要的社会意义和应用前景。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(8)
Foot Placement Prediction for Assistive Walking by Fusing Sequential 3D Gaze and Environmental Context
通过融合连续 3D 凝视和环境背景来预测辅助步行的足部放置位置
  • DOI:
    10.1109/lra.2021.3062003
  • 发表时间:
    2021-04-01
  • 期刊:
    IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Zhang, Kuangen;Liu, Haiyuan;Fu, Chenglong
  • 通讯作者:
    Fu, Chenglong
Gaussian-guided feature alignment for unsupervised cross-subject adaptation
高斯引导的特征对齐,用于无监督的跨主题适应
  • DOI:
    10.1016/j.patcog.2021.108332
  • 发表时间:
    2022-02
  • 期刊:
    Pattern Recognition
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Kuangen Zhang;Jiahong Chen;Jing Wang;Yuquan Leng;Clarence W.de Silva;Chenglong Fu
  • 通讯作者:
    Chenglong Fu
A Probability Distribution Model-Based Approach for Foot Placement Prediction in the Early Swing Phase With a Wearable IMU Sensor
基于概率分布模型的方法,利用可穿戴 IMU 传感器预测摆动早期阶段的足部位置
  • DOI:
    10.1109/tnsre.2021.3133656
  • 发表时间:
    2021-01-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Chen, Xinxing;Zhang, Kuangen;Fu, Chenglong
  • 通讯作者:
    Fu, Chenglong
Wheel-Legged Robotic Limb to Assist Human With Load Carriage: An Application For Environmental Disinfection During COVID-19
协助人类搬运货物的轮腿机器人肢体 - COVID-19 期间环境消毒的应用
  • DOI:
    10.1109/lra.2021.3065197
  • 发表时间:
    2021-04-01
  • 期刊:
    IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Leng, Yuquan;Lin, Xin;Fu, Chenglong
  • 通讯作者:
    Fu, Chenglong

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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