上肢的运动障碍是中风后患者的常见。一些医疗措施正在转向康复机器人来帮助这些患者。
虽然康复机器人在临床上使用，但可以采取大量来改进这些机器人的设计和控制算法。例如，康复设备的设计和开发的忽视方面之一是与机器人的人类相互作用的建模。
新兴的研究领域是使用肌肉骨骼模型来研究人类运动，使其成为模拟中与康复设备交互的适当工具。在这个项目中，滑铁卢大学的研究人员Borna Ghannadi和John McPhee博士，从Maplesoft使用Maplesim，开发了人类手臂的肌肉骨骼模型，为上肢康复机器人提供了人类的行动，以开发基于新的模型控制器。受控机器人与多伦多康复研究所（TRI）和Quanser合作测试。
TRI / QUANSER机器人是基于末端执行器的平面机器人，其在水平面中执行达到的运动以进行肩部和肘部的治疗。该团队决定，拟合起点是开发一种简化的平面2D肌肉骨架臂模型，包括两个铰接的链接和六个肌肉，并假设没有肌腱合规性。
在从多个供应商评估工具后，团队选择了MapleSim，以便他们的模型开发工作。McPhee博士说，“考虑到仿真时间和结果的质量，因为其象征性的计算技术与优化的代码生成一起，比其他软件平台更好。”
然后，该团队开发了一种阻抗控制器，它可以在可变导纳环境中自动调整，代表影响康复患者的变量障碍。控制器在2D模型上模拟运行，以四种不同的模式运行。模拟健康臂的前两种模式用于校准和调整控制器，而模拟后冲程患者臂的第二种模式用于评估其性能。
测量手部位置误差和肌肉激活水平，并在模拟过程中比较不同的操作模式。结果是阳性的，并符合预期，表明可以使用肌肉骨骼臂模型来评估平面机器人。
在该项目的下一阶段，该团队将开发一种具有集成肌肉包装的先进3D肌肉骨骼臂模型。由于肌肉骨骼模型变得更加详细和生活，因此能够提高上肢康复机器人控制算法的设计，最终提高了卒中后患者的康复过程。
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