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神経疾患の人々の数が増加するにつれて、運動リハビリテーションはますます重要になり、特に神経可塑性を改善する有望な解決策として示されている積極的リハビリテーショントレーニングが重要です。本論文では、5自由度のリハビリロボットを開発し、運動学と動力学の同定に基づく積極的リハビリテーショントレーニングのためのゼロフォース制御フレームワークを提案します。ロボットの動作特性に応じて、ファジーPIDアルゴリズムを設計し、ロボットの柔軟性をさらに向上させました。実験により、提案された制御方法が平均してルート平均二乗誤差(RMSE)および平均絶対誤差(MAE)評価指標を15%以上減少させ、従来のPIDアルゴリズムと比較して決定係数(R^2)を4%改善することが示されました。脳卒中後リハビリテーショントレーニングへの積極的参加を改善するために、本論文では視覚フィードバックを通じてリハビリテーショントレーニングの効率をさらに向上させるゲーム化されたシナリオに基づく積極的リハビリテーショントレーニング計画を設計しました。
Tong et al. (Thu,) はこの問題を研究しました。
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