Adaptive Patient Support for Rehabilitation Robots

Zusammenfassung Rehabilitationsroboter unterstützen die Rehabilitation von Patientenmit Bewegungsstörungen aufgrund von Schädigungen des Nervensystems. Neu entwickelte, patientenkooperative Regelungsansätze sollen es diesen Robotern ermöglichen, individuell an die Patienten angepasste, effektivere Trainingseinheiten durchzuführen, als dies bislang möglich war. Dieser Beitrag beschreibt zwei Ansätze zur automatischen Anpassung der Roboterunterstützung: Die iterativ lernende Vorsteuerung ermöglicht die Unterstützung von Bewegungen mit definiertem zeitlichem Ablauf. Das iterativ lernende, konservative Kraftfeld ermöglicht die Unterstützung von Bewegungen mit freiem zeitlichem Ablauf. Das Verhalten beider Verfahren wird an einer Beispielanwendung mit dem Gang-Rehabilitationsroboter Lokomat demonstriert. Summary Rehabilitation robots support rehabilitation of patients with neurological movement disorders. Newly developed patient-cooperative control approaches aim at enabling the robots to perform more effective trainings, which are tailored to individual patients. This paper presents two approaches to automatically adapt robotic support: The iterative learning feedforward control is able to support movements with defined timing. The iterative learning conservative force field can also support movements with free timing. Both approaches are demonstrated in an example application with the gait rehabilitation robot Lokomat.