НЕЙРО-М`ЯЗОСКЕЛЕТНИЙ СИМУЛЯТОР РИТМІЧНИХ РУХІВ КУЛЬШОВОГО СУГЛОБУ ЛЮДИНИ

Andrii D. Shachikov, Patrick Henaff, Aleksandr P. Shulyak

Анотація


Представлений симулятор ритмічних рухів людини ґрунтується на оригінальній моделі центральних генераторів впорядкованої активності (ЦГВА), які створюють періодичні сигнали для керування м’язами суглобу. Мета роботи – моделювання нижніх кінцівок для дослідження впливу хвороби Паркінсона на ходьбу.

Модель ЦГВА складається з чотирьох шарів для чотирьох типів нейронів. Сигнали з виходів пари мотонейронів подаються на вхід Хілловських моделей двох протилежних м’язів ноги. Зворотні зв’язки представлені трьома типами сенсорних нейронів.

Представлена робота ілюстрована керуванням стегном людини двома м’язами кульшового суглобу. Зміна частоти коливань ЦГВА показало короткий перехідний період до стабілізації коливань суглобу. Фазова діаграма кульшового суглобу показала стабілізацію періодичних рухів на єдиній траєкторії для кожного значення швидкості. Підтверждено  можливість керування моделлю та послідовність перетворень сигналів генераторів при керуванні, що вказує на доцільність побудови повної моделі ходи людини.

Змінювання параметра, пов'язаного з частотою коливань, показало можливість узгодження системи до різних швидкостей ходи людини під час переходного періода тривалістю у три періоди.

Представлений варіант керування представлений вперше. Подальша робота направлена на створення стабільної ходьби людини за допомогою ЦГВА для кожного м’язу обох ніг.

 


Ключові слова


центральний генератор впорядкованої активності; м’язо-скелетна модель; хвороба Паркінсона

Повний текст:

PDF

Посилання


L. Hirsch, N. Jette, A. Frolkis, T. Steeves, and T. Pringsheim, “The Incidence of Parkinson’s Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis,” Neuroepidemiology, vol. 46, no. 4, pp. 292–300, Apr. 2016.

W. Dauer and S. Przedborski, “Parkinson’s Disease: Mechanisms and Models,” Neuron, vol. 39, no. 6, pp. 889–909, Sep. 2003.

V. Muralidharan, P. P. Balasubramani, V. S. Chakravarthy, S. J. G. Lewis, and A. A. Moustafa, “A computational model of altered gait patterns in parkinson’s disease patients negotiating narrow doorways,” Front Comput Neurosci, vol. 7, p. 190, 2014.

A. Gupta, P. P. Balasubramani, and V. S. Chakravarthy, “Computational model of precision grip in Parkinson’s disease: a utility based approach,” Front Comput Neurosci, vol. 7, p. 172, 2013.

T. G. Brown, “On the nature of the fundamental activity of the nervous centres; together with an analysis of the conditioning of rhythmic activity in progression, and a theory of the evolution of function in the nervous system,” J Physiol, vol. 48, no. 1, pp. 18–46, Mar. 1914.

P. A. Guertin, “Central Pattern Generator for Locomotion: Anatomical, Physiological, and Pathophysiological Considerations,” Front. Neurol., vol. 3, 2013.

E. Amrollah and P. Henaff, “On the Role of Sensory Feedbacks in Rowat–Selverston CPG to Improve Robot Legged Locomotion,” Front Neurorobotics, vol. 4, Dec. 2010.

O. Kiehn and K. Dougherty, “Locomotion: Circuits and Physiology,” in Neuroscience in the 21st Century, D. W. Pfaff, Ed. New York, NY: Springer New York, 2013, pp. 1209–1236.

E. Marder and D. Bucher, “Central pattern generators and the control of rhythmic movements,” Current Biology, vol. 11, no. 23, pp. R986–R996, Nov. 2001.

P. A. Guertin, “The mammalian central pattern generator for locomotion,” Brain Research Reviews, vol. 62, no. 1, pp. 45–56, Dec. 2009.

P. F. Rowat and A. I. Selverston, “Learning algorithms for oscillatory networks with gap junctions and membrane currents,” Network: Computation in Neural Systems, vol. 2, no. 1, pp. 17–41, Jan. 1991.

I. A. Rybak, N. A. Shevtsova, M. Lafreniere-Roula, and D. A. McCrea, “Modelling spinal circuitry involved in locomotor pattern generation: insights from deletions during fictive locomotion,” J Physiol, vol. 577, no. Pt 2, pp. 617–639, Dec. 2006.

A. J. Ijspeert, “Central pattern generators for locomotion control in animals and robots: A review,” Neural Networks, vol. 21, no. 4, pp. 642–653, May 2008.

J. Nassour, P. Hénaff, F. Benouezdou, and G. Cheng, “Multi-layered multi-pattern CPG for adaptive locomotion of humanoid robots,” Biol Cybern, vol. 108, no. 3, pp. 291–303, Jun. 2014.

P. Manoonpong, T. Geng, T. Kulvicius, B. Porr, and F. Wörgötter, “Adaptive, Fast Walking in a Biped Robot under Neuronal Control and Learning,” PLOS Computational Biology, vol. 3, no. 7, p. e134, Jul. 2007.

L. Righetti and A. J. Ijspeert, “Programmable central pattern generators: an application to biped locomotion control,” in Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2006. ICRA 2006., 2006, pp. 1585–1590.

P. F. Rowat and A. I. Selverston, “Oscillatory Mechanisms in Pairs of Neurons Connected with Fast Inhibitory Synapses,” J Comput Neurosci, vol. 4, no. 2, pp. 103–127, Apr. 1997.

“Musculoskeletal Model for Simulation of Walking — Human Motion and Control Laboratory.” [Online]. Available: http://hmc.csuohio.edu/resources/musculoskeletal-modeling-and-simulation. [Accessed: 26-Jan-2017].

M. Ackermann and A. J. van den Bogert, “Optimality principles for model-based prediction of human gait,” Journal of Biomechanics, vol. 43, no. 6, pp. 1055–1060, Apr. 2010.

A. V. Hill, “The Heat of Shortening and the Dynamic Constants of Muscle,” Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences, vol. 126, no. 843, pp. 136–195, Oct. 1938.

S. Rossignol, R. Dubuc, and J.-P. Gossard, “Dynamic sensorimotor interactions in locomotion,” Physiol. Rev., vol. 86, no. 1, pp. 89–154, Jan. 2006.




DOI: https://doi.org/10.20535/1970.55(1).2018.135832

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Copyright (c) 2018 Рівні права