Studio dell'interazione tra Sistema Muscoloscheletrico Umano e Dispositivi di Assistenza Robotici

In the latest years, robotic technologies have been increasingly introduced in rehabilitation with the main purpose of reducing the costs and speeding up the recovery process of patients. However, most of the commercial devices impose a pre-programmed trajectory to the limbs of the patients, who therefore behave in a passive way. Another current major limitation is the inability to accurately evaluate the dynamics of the interaction between the patient and the robotic device. This interaction plays a central role in the mutual modulation of human and robot system behavior with respect of their standalone behavior. In particular, the prediction of the interaction can provide useful information to better design the exoskeleton as well as the rehabilitation treatment. This thesis presents my proposed solution for the development of a simulator able to dynamically simulate at the same time the actuated robot device, the human body, and their emerging physical interaction during the movement cooperation. The main idea behind this solution is to decompose the main system in different levels. I called the proposed solution Multi-Level modeling approach, which is the main topic of this thesis. I proposed the following decomposition: Human, Robot, and Boundary Level. The levels are integrated into a whole system in which each of them addresses specific challenges. The Human Level represents the subject who is wearing, for example, an exoskeleton for the lower limbs. To reach a symbiotic collaboration between the subject and the exoskeleton, the proposed approach has to include the subject's intentions and efforts. Moreover, user's internal transformations provide important information about the internal dynamic parameters modulation due to the external device. The Robot Level consists of the wearable robot system which supports the movements. Our proposed approach includes models of both device mechanics and control strategies. This allows to test different control strategies and find the one that better fits each specific patient's needs and characteristics. The last level is the Boundary Level, which has the main objective to model the human-robot mechanical power transfer, including also the non-idealities (such as dissipative forces), in order to accurately estimate interactions. Challenges emerged during the development of the simulator system were faced, investigating different solutions, and selecting and validating the most promising one. First, I selected a common software platform, able to simultaneously reproduce the dynamic behavior of the three levels. The common software platform allows to build a quite flexible system where different solution could be evaluated simply modifying model parameters. Among different available software, OpenSim was selected because it is well known and used for the dynamic study of human movement. Although OpenSim was well tested in biomechanics, it required a further evaluation as simulator for Robot and Boudary Levels. Performed tests and their motivations are reported in this work. Human internal dynamics parameters are modulated by the influence of the external device. I proposed to monitor this variation, taking into consideration the neural drive sent to the muscles. This can be done by measuring the muscles' electromyographic (EMG) signals, which are the electrical potential generated by muscle cells when they are activated, prior to muscle contraction. These signals can be used as input for a physiologically accurate human musculoskeletal model, to calculate the subject contribution to the movement. As the relation between EMGs and the generated muscle forces and joint moments is not linear, the neuromusculoskeletal model is indeed needed to replicate step-by-step all the internal transformations which occur from the excitation of the muscle to the joint movement. Estimation of the emerging interaction, during the human-robot cooperation, can be performed through an interaction model which is basically a set of contact models. Due to the specific rehabilitation purpose of our work, this contact model needs special attention. I introduced and validated a procedure to calibrate the contact models to improve the accuracy of the estimated interaction forces. One of the problems of using EMG signals is that, in order to acquire them in a non-invasive way, surface electrodes must be used; however, this means that the collected data quality is quite susceptible to the electrodes placements and decay, and to electric and magnetic interferences. In many contexts, such as home rehabilitation, this could be a limitation. An alternative solution to avoid the direct EMG measurement is presented in this work. The idea is that for some repetitive tasks, which are most interesting for rehabilitation, it is possible to substitute the direct data collection with a subject specific model of EMGs. The objective of this work is to provide an effective approach to estimate the emerging interaction during the human-robot movement cooperation. The Multi-Level Modeling approach, presented in this thesis, decomposes this complex problem allowing to find all the required components to realize a whole system able to reach this objective.

Negli ultimi anni, la riabilitazione sfrutta sempre di più dispositivi robotici al fine di ridurre i costi e velocizzare il processo di recupero dei pazienti. Finora però, la maggior parte dei dispositivi disponibili sul mercato porta il soggetto a comportarsi in modo passivo, imponendo traiettorie preprogrammate ai pazienti. Un'ulteriore limitazione delle attuali tecnologie è l'incapacità di valutare accuratamente la dinamica dell'interazione tra il paziente e il dispositivo robotico. Tale interazione gioca un ruolo centrale nella mutua modulazione del comportamento dell'essere umano e del sistema robotico, che risulerà diverso rispetto a quello indipendente. In particolare, la predizione di questa interazione può fornire informazioni utili per migliorare sia il design dell'esoscheletro che il processo di riabilitazione. Questa tesi presenta la soluzione che propongo per lo sviluppo di un simulatore in grado di simulare dinamicamente il movimento che risulta dalla cooperazione dell'essere umano e del dispositivo robotico. L'idea principale su cui si basa questa soluzione è di decomporre il sistema in diversi livelli. La soluzione proposta è stata chiamata Multi-Level modeling approach ed è l'argomento principale di questa tesi. La decomposizione proposta si articola in tre livelli: Human, Robot, e Boundary. I livelli sono poi integrati in un unico sistema in cui ogni livello si occupa di rispondere a specifici problemi. Il livello Human rappresenta il soggetto che sta indossando il sistema robotico, ad esempio un esoscheletro per gli arti inferiori. Per raggiungere una collaborazione simbiotica tra il soggetto e l'esoscheletro, l'approccio deve includere le intenzioni del soggetto e monitorare i suoi sforzi per raggiungere il movimento desiderato. Conoscere le trasformazioni interne all'utente possono fornire importanti informazioni sulla modulazione dei parametri dinamici interni dovuti al dispositivo esterno. Il livello Robot si concentra sul sistema robotico indossabile che supporta i movimenti. L'approccio si propone di modellare sia i meccanismi del dispositivo che le strategie di controllo. Questo permette di testare diverse strategie di controllo per trovare quella che meglio si adatta agli specifici bisogni del paziente e alle sue caratteristiche. L'ultimo livello è il Boundary, che ha come obiettivo principale quello di modellare il meccanismo di trasferimento di energia meccanica, includendo anche le non idealità (come le forze dissipative), per riuscire a stimare accuratamente l'interazioni risultante. Diverse sfide sono emerse durante lo sviluppo del sistema complessivo, che sono state affrontate investigando diverse soluzioni, selezionando e validando la più promettente. Il primo problema è stato individuare una piattaforma software comune ai tre livelli in grado di riprodurre simultaneamente il loro comportamento dinamico. Tra i diversi software disponibili ho selezionato OpenSim perchè molto conosciuto e già usato per lo studio della dinamica del movimento umano. Anche se OpenSim è già testato nell'ambito biomeccanico, era necessaria un'ulteriore valutazione come simulatore per i livelli Robot e Boundary. In questo lavoro sono stati presentati quali analisi sono state compiute e i risultati ottenuti. I parametri dinamici interni dell'essere umano sono modulati ed influenzati dei dispositivi esterni. Ho quindi proposto di monitorare queste variazioni, prendendo in considerazione il comando neurale che viene inviato ai muscoli. Questo può essere eseguito misurando l'attività elettromiografica dei muscoli, cioè il potenziale elettrico generato dal muscolo quando viene attivato, prima della contrazione muscolare. Questi segnali possono essere usati come ingresso per un modello dell'apparato muscoloscheletrico umano al fine di calcolare il contributo del soggetto al movimento. L'uso di questo modello si rende necessario a causa delle relazioni non lineari tra gli EMG e le forze muscolari generate e quindi i momenti ai giunti. La stima delle forze di interazione che emergono durante la cooperazione uomo-robot può essere effettuata attraverso un modello di interazione che è fondamentalmente un insieme di modelli di contatto. A causa delle specifiche caratteristiche del nostro lavoro dedicato alla riabilitazione, questo modello di contatto richiede maggiori attenzioni. Per questo ho introdotto e validato una procedura per calibrare i modelli di contatto e migliorare l'accuratezza delle forze di interazione stimate. Uno dei problemi nell'usare i segnali EMG è che è necessario utilizzare degli elettrodi di superficie per acquisirli in modo non invasivo; questo però significa che la qualità dei dati raccolti è molto sensibile alla disposizione degli elettrodi e al loro decadimento, oltre che alle interferenze magnetiche e elettriche. In molti contesti, come la riabilitazione a casa, questo può costituire una forte limitazione. Una soluzione alternativa per evitare la misura diretta degli EMG è presentata in questo lavoro. L'idea è che per azioni ripetitive, che sono spesso di grande interesse nella riabilitazione, sia possibile sostituire la raccolta dati diretta con un modello degli EMG calibrato sul soggetto. L'obiettivo di questo lavoro è stato di proporre un approccio efficace per la stima delle iterazioni che emergono durante il movimento cooperativo uomo-robot. L'approccio Multi-Level Modeling, che è stato presentato in questa tesi, decompone questo problema complesso permettendo di sviluppare tutti i componenti necessari alla realizzazione di un sistema completo che sia in grado di raggiungere l'obiettivo finale.