A walking training robot is proposed to provide stable and comfortable walking supports by reducing body weight load partially and a force control of an arm of walking training robot using sliding mode controller is also proposed. The current gait training apparatus in hospital are ineffective for the difficulty in keeping constant unloading level and for the constraint of patients' free walking. The proposed walking training robot effectively unloads body weight during walking. The walking training robot consists of an unloading manipulator and a mobile platform. The manipulator driven by an electro-mechanical linear mechanism unloads body weight in various levels. The mobile platform is wheel type, which allows patients to walt freely. The developed unloading system has advantages such as low noise level, lightweight, low manufacturing cost and low power consumption. A system model fur the manipulator is established using Lagrange's equation. To unload the weight of the patients, sliding mode control with p-control is adopted. Both control responses with a weight and human walking control responses are analyzed through experimental implementation to demonstrate performance characteristics of the proposed force controller.
This paper presents a force control of a arm of walking training robot. The current gait training apparatus in hospital are ineffective for the difficulty in keeping constant unloading level and constraining patients to walk freely. The proposed walking training robot is designed to unload body weight effectively during walking. The walking training robot consists of unloading manipulator and mobile platform. The manipulator driven with a electro-mechanical linear mechanism unloads body weight in various level. The mobile platform is wheel type, which allows to patients unconstrained walking. Unloading system with electro-mechanical linear mechanism has been developed, which has advantages such as low noise level, light weight, low manufacturing cost and low power consumption. A system model for the manipulator ...
This paper proposes a new rehabilitation robot with upper and lower limb connections for gait training. As humans change a walking speed, their nervous systems adapt muscle activation patterns to modify arm swing for the appropriate frequency. By analyzing this property, we can find a relation between arm swinging and lower limb motions. Thus, the lower limb motion can be controlled by the arm swing for walking speed adaptation according to a patent's intension. This paper deals with the design aspects of the suggested gait rehabilitation robot, including a trajectory planning and a control strategy. The suggested robot is mainly composed of upper limb and lower limb devices, a body support system. The lower limb device consists of a slider device and two 2-dof footpads to allow walking training at uneven and various terrains. The upper limb device consists of an arm swing handle and switches to use as a user input device for walking. The body support system will partially support a patient's weight to allow the upper limb motions. Finally, we showed simulation results for the designed trajectory and controller using a dynamic simulation tool.
Purpose: The emphasis on gait rehabilitation after stroke depends on training support through the lower limbs, balance of body mass over the changing base of support. However, muscle weakness, lack of control of lower limb, and poor balance can interfere with training after stroke. For this case study report, a wearable robot orthosis was applied to stroke patients in order to verify its actual applicability on balance and gait ability in the clinical field. Methods: Two stroke patients participated in the training using the wearable robot orthosis. Wearable robot orthosis provides patient-initiated active assistance contraction during training. Training includes weight shift training, standing up and sitting down, ground walking, and stair up and down Training was applied a total of 20 times, five times a week for 4 weeks, for 30 minutes a day. Gait ability was determined by Stance phase symmetry profile, Swing phase symmetry profile, and velocity using the GAITRite system. Balance ability was measured using the Biodex balance system. Results: Subjects 1, 2 showed improved gait and balance ability with mean individual improvement of 72.4% for velocity, 19.4% for stance phase symmetry profile, 9.6% for swing phase symmetry profile, and 13.6% for balance ability. Conclusion: Training utilizing a wearable robot orthosis can be useful for improvement of the gait and balance ability of stroke patients.
Conventional gait rehabilitation requires at least three therapists in a traditional rehabilitation training program. Several robots have been developed to reduce human burden and increase rehabilitation efficacy. In this study, we present a lower-limb wearable robot (WA-H) for gait rehabilitation of hemiplegia patients, and propose a protocol of 12 weeks gait rehabilitation training program using WA-H. To identify the efficacy of the robot and protocols, we conducted a clinical study with two actual hemiplegia patients and observed a chronological change of ambulation ability through four assessments. We discovered the progression of results by 6 minute walking test, TUGT (Timed Up and Go Test), SPPB (Short Physical Performance Battery), BBS (Berg Balance Test), and Fugl-Meyer score. The torques generated in the normal side and paralyzed side of the patient became similar, indicating rehabilitation. The result also showed the walking of the paralysis patient improved and imbalance motion had considerable improved performance.
Purpose : This study was performed to evaluate the effects of virtual reality combined robot assist gait training (VRG) on improvement of balance and respiratory function in chronic stroke patients. Methods : A single-blind, randomized controlled trial (RCT) was conducted with 35 chronic stroke patients. They were randomly allocated 2 groups; VRG group (n=18) and conservative treatment group (CG; n=17). The VRG group received 30 minutes robot assisted gait training combined virtual reality training, robot assisted gait training was conducted in parallel using a virtual reality device (2 sessions of 15 minutes in a 3D-recorded walking environment and 15 minutes in a downtown walking environment). In the conservative treatment group, neurodevelopmental therapy and exercise therapy were performed according to the function of stroke patients. Each group performed 30 minutes a day 3 times a week for 8 weeks. The primary outcome balance and respiratory function were measured by a balance measurement system (BioRescue, Marseille, France), Berg balance scale, functional reach test for balance, Spirometry (Cosmed Micro Quark, Cosmed, Italy) for respiratory function Forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume in 1 second (FEV1), and maximum expiratory volume (PEF) were measured according to the protocol. The measurement were performed before and after the 8 weeks intervention period. Results : Both groups demonstrated significant improvement of outcome in balance and respiratory function during intervention period. VRG revealed significant differences in balance and respiratory function as compared to the CG groups (p<.05). Our results showed that VRG was more effective on balance and respiratory function in patients with chronic stroke. Conclusion : Our findings indicate that VRG can improve balance and respiratory function, highlight the benefits of VRG. This study will be able to be used as an intervention data for recovering balance and respiratory function in chronic stroke patients.
Purpose : The goal of this study is to examine the effect of robot assisted gait training (RAGT) on the kinematic factors (temporospatial gait parameters, gait cycle ratio, and gait line length) of gait in stroke patients. Methods : The subjects of this study were 24 stroke patients selected by inclusion criteria. Participants were randomly allocated to two groups: robot assisted gait training (n=11) and general neurological physical therapy group (n=11). In the robot-assisted gait training group, robot-assisted gait training was mediated for 30 minutes a day in addition to general neurological physical therapy. The general neurological physical therapy group was mediated by general neurological physical therapy for 30 minutes a day in addition to general neurological physical therapy. The number of interventions was 5 times a week for 5 weeks. In order to compare the kinematic factors of walking between the two groups, gait analysis was performed before and after 5 weeks of training using the Zebris gait analysis system. Results : As a result of the gait analysis of the two groups, there were significant differences in temporospatial gait variables (step length, stride length, step width, step time, stride time), gait cycle ratio (swing phase, stance phase) and gait line length. However, there was no significant difference in the cadence (temporospatial gait parameters) in the robot assisted gait training group compared to general neurological physical therapy group. Conclusion : It is considered to be a useful treatment for stroke patients to promote the recovery of gait function in stroke patients. Based on the results of this study, continuous robot assisted gait training treatment is considered to have a positive effect on gait ability, the goal of stroke rehabilitation. In the future, additional studies should be conducted on many subjects of stroke patients, the kinematic factors of the legs according to the severity of stroke and treatment period, and the effect of gait training.
Purpose: This study was conducted to assess the effects of robot-assisted gait training with visual feedback on gait, balance, and balance confidence in patients with chronic stroke. Methods: Thirty subjects with chronic stroke were randomly assigned to two groups: the experimental group (n=15) and the control group (n=15). The experimental group performed robot-assisted gait training for 30 minutes and the control group performed gait training with assisted devices training for 30 minutes after both groups performed conventional physical therapy for 30 minutes. Both groups performed the therapeutic interventions for 5 days per week, for a period of 4 weeks. For assessment of the 10 m walking test (10 MWT), Figure of 8 on the walk test (F8WT), Timed-Up and Go test (TUG), and Berg Balance Scale (BBS) were used to test the gait and balance, and the Korean version of the Activities-specific Balance Confidence Scale was used to test the balance confidence. Results: The experimental group showed significant improvement in the 10 MWT and the K-ABC (p<0.05), and the control group showed significant improvement in the BBS and the TUG (p<0.05). In four measurements, there were significant differences between the two groups (p<0.05), and the control group showed significant improvement in the F8WT at pre and post intervention (p<0.05). Conclusion: This study demonstrated that Robot-assisted gait training with visual feedback is an effective intervention for improving straight gait abilities and balance confidence, while the control group showed some improvement in curve gait and balance. Thus, we suggest both Robot-assisted gait training with visual feedback and gait training with assisted devices training exercise as a therapeutic intervention in chronic stroke rehabilitation.
Purpose: Scar contracture influence the outcome of burn patients significantly. This study aims to investigate the feasibility of robot-assisted training for the lower extremity rehabilitation of burn patients. Methods: This pilot study was conducted on 7 burn patients for 8 weeks between January 2019 and November 2019. Two of 7 patients withdrew from this study because one had skin abrasion on the legs which thigh fastening devices were applied on and the other was not participate in the assessment at 4 weeks after training. Final 5 patients received gait training with SUBAR® and numeric rating scale (NRS), 6-minutes walking test, and range of motion in flexion and extension of knee and ankle joint were evaluated before training, 4 weeks and 12 weeks after training. Results: The subjects had a mean age of 51.8±98 years, mean total burn surface area of 30.8±13.7%, mean duration from injury to 1st assessment of 102.8±39.3 days. Anyone of 5 patients did not have musculoskeletal or cardiovascular side effects such as increased or decreased blood pressure or dizziness. The significant improvement in NRS, gait speed, and range of motion in knee extension and ankle plantarflexion after robotic training (all P<0.05). Conclusion: Robot-assisted training could be feasible for the rehabilitation of burn patients and it could improve muscle strength and range of motion in lower extremities, and gait function.
This paper explains a control and navigation algorithm of a 6-DOF gait rehabilitation robot, which can allow a patient to navigate in virtual reality (VR) by upper and lower limbs interactions. In gait rehabilitation robots, one of the important concerns is not only to follow the robot motions passively, but also to allow the patient to walk by his/her intention. Thus, this robot allows automatic walking velocity update by estimating interaction torques between the human and the upper limb device, and synchronizing the upper limb device to the lower limb device. In addition, the upper limb device acts as a user-friendly input device for navigating in virtual reality. By pushing the switches located at the right and left handles of the upper limb device, a patient is able to do turning motions during navigation in virtual reality. Through experimental results of a healthy subject, we showed that rehabilitation training can be more effectively combined to virtual environments with upper and lower limb connections. The suggested navigation scheme for gait rehabilitation robot will allow various and effective rehabilitation training modes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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