Resumen

En este artículo se analiza la estabilidad al vuelco de un robot andador con apoyo pélvico. Para mejorar las actividades de la vida diaria (AVD) en pacientes hemipléjicos, se propone un robot de apoyo pélvico para ayudar a los pacientes a facilitar su rehabilitación. Durante el entrenamiento de la marcha con el robot, las fuerzas anormales de interacción hombre-máquina pueden provocar el vuelco del robot, lo que no es beneficioso para el proceso de rehabilitación. Se propone un nuevo método para predecir la posibilidad de vuelco y evaluar la estabilidad del robot basándose en el modelo estático, el modelo dinámico y la teoría del punto de momento cero (ZMP). Mediante el análisis de fuerzas y momentos de interacción con el caso estático, se estudia el punto seguro (ZMP), y los factores de influencia de la fuerza/momento se analizan mediante el caso dinámico. Se propone un algoritmo de optimización basado en el algoritmo genético (AG) para reducir el riesgo de vuelco. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo de optimización puede evitar que el robot vuelque cuando las fuerzas de interacción superan el umbral de seguridad.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:robot, fuerzas de interacción, algoritmo de optimización, apoyo pélvico, fuerzas de interacción máquina, ZMP, punta, hombre anormal, vida cotidiana, caso dinámico
• Keywords:robot, interaction forces, optimization algorithm, pelvic support, machine interaction forces, ZMP, tip, abnormal man, daily living, dynamics case