Loading...

Simulation of Human Walking Using a Combination of Synergy and Central Pattern Generators Approaches

Haghpanah, Arash | 2017

603 Viewed
  1. Type of Document: Ph.D. Dissertation
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 49937 (08)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Mechanical Engineering
  6. Advisor(s): Zohoor, Hassan; Farahmand, Farzam
  7. Abstract:
  8. Human walking as a rhythmic movement, despite of being simple in implementation, is so complex in biomechanical modeling and has attracted the attention of most of the researchers. Numerous theories and assumptions have been proposed for modeling this motor pattern. Central pattern generators are neural circuits in the spinal cord responsible for generating rhythmic motor patterns in rhythmic activities such as walking. On the other hand, muscle synergy has been introduced as a solution for alleviating the redundancy of the muscular system. In this hypothesis, the central nervous system activates muscle groups that are called muscle modules. Using this hypothesis facilitates the musculoskeletal system control. In this thesis, these two approaches have been combined and a basis for neuro-musculoskeletal modeling of walking has been prepared. In this way, by designing CPGs that receives appropriate sensory inputs, activation patterns of muscular synergies are generated. Gait cycle analysis was implemented and kinematics, ground reaction force and muscle EMG data were collected. Muscle synergies have been extracted from the EMG data. First, the activation patterns of the SOL and TA was generated with RMSE of 0.008 and 0.005 respectively, using CPG in a control structure. GRF, hip angle and feedback from the muscle activations are used as the input. Then the CPG model has been extended for creating the activation of muscle modules. The parameters of the CPG model have been identified so that the output of the model track the muscle modules extracted from the experimental data. These parameters have been identified using one trial and have been utilized for simulating the other trials. The RMSE is less than 0.1 in the first trial for all modules except module 3 which has more fluctuation. The RMSE is 0.453 for the worst case in other trials. This synergy-based CPG model has been also used for the neuro-musculoskeletal modeling of human walking. The skeletal dynamics and muscular equations have been derived and incorporated with the CPG model for simulation of human walking. A control algorithm is used for simulation of movement that employs the feedback from the hip, knee and ankle angles. Also the GRF and hip angle are used as the CPG input. Simulation results show that the RMSEs are 0.156, 0.172 and 0.109 for ankle, knee and hip joints respectively. The results demonstrate that the hip angle has been tracked with more precision. The synergy patterns have also been compared with the experimental results. Since there is no feedback from the muscles in the model, the deviation from the experiment is more synergy patterns
  9. Keywords:
  10. Central Pattern Generator ; Muscle Synergy ; Walking ; Neuromusculoskeletal Model ; Matsuka Model

 Digital Object List

 Bookmark

  • 1-1 مقدمه
  • 1-2 اهداف و نوآوری های تحقیق
  • 1-3 ساختار رساله
  • 2-1 مقدمه
  • 2-2 سیستم عصبی
  • 2-3 مولدهای الگوی مرکزی
  • 2-4 مدلسازی اسکلتی-عضلانی
    • 2-4-1 دینامیک اسکلتی- عضلانی
    • 2-4-2 مدلسازی عضله
      • 2-4-2-1 دینامیک عضله
      • 2-4-2-2 دینامیک انقباض عضله
      • 2-4-2-3 مدل Hill
    • 2-4-3 دینامیک معکوس
      • 2-4-3-1 بهینه سازی استاتیکی بر مبنای دینامیک معکوس
    • 2-4-4 روش کنترل عضله محاسبه شده
  • 2-5 نقش عضلات در حرکت
  • 2-6 کنترل مدولار راه رفتن (استفاده از مدول های سینرجی)
  • 2-7 استفاد از مولدهای الگوی مرکزی در کنترل حرکت
  • 3-1 مقدمه
  • 3-2 جامعه مورد پژوهش و نحوه نمونه گيري
  • 3-3 خصوصيات نمونه هاي مورد پژوهش
  • 3-4 روش گردآوري داده ها و روش کار
  • 3-5 اندازه گیری EMG عضلات
  • 3-6 ابزار های گردآوري اطلاعات
  • 3-7 ملاحظات اخلاقي
  • 3-8 پردازش داده های سینماتیک و EMG عضلات
  • 3-9 نرمال کردن داده های EMG
    • 3-9-1 اندازه گیری MVC عضلات
  • 4-1 مقدمه
  • 4-2 شواهد وجود سینرجی‌ عضلانی
  • 4-3 روش استخراج سینرجی‌های عضلانی
    • 4-3-1 فاکتورگیری غیر منفی ماتریس
      • 4-3-1-1 خواص NMF
      • 4-3-1-2 الگوریتم‌های NMF
      • 4-3-1-3 الگوریتم‌های پایه NMF
  • 4-4 اعمال روش استخراج سینرجی های عضلانی بر داده ها
    • 4-4-1 معین کردن تعداد سینرجی های عضلانی سیکل گیت
  • 4-5 نتایج
  • 4-6 نتیجه گیری
  • 5-1 مولدهای الگوی مرکزی
  • 5-2 مدل CPG
  • 5-3 طراحی ساختار کنترلی
  • 5-4 ورودی های CPG
  • 5-5 شبیه سازی
  • 5-6 نتایج
  • 5-7 نتیجه گیری
  • 6-1 مقدمه
  • 6-2 مدلسازی مدول های 2 و 3
    • 6-2-1 مدل CPG
  • 6-3 معرفی الگوریتم ناحیه اعتماد
    • 6-3-1 یک مدل الگوریتم ناحیه اعتماد
  • 6-4 طراحی CPG برای تولید کل سینرجی های عضلانی
  • 6-5 -4- نتایج
    • 6-5-1 نتایج شناسایی مدول های 2 و 3
    • 6-5-2 نتایج شناسایی کل مدول های عضلانی
  • 6-6 نتیجه گیری
  • 7-1 مقدمه
  • 7-2 مدلسازی دینامیک عضلانی
  • 7-3 شبیه سازی حرکت مفصل قوزک (مدلسازی عصبی- اسکلتی-عضلانی حرکت مفصل مچ پا در راه رفتن)
    • 7-3-1 معادلات دینامیک حرکت مفصل
    • 7-3-2 مدلسازی عضلانی مفصل قوزک
    • 7-3-3 الگوریتم کنترل حرکت
    • 7-3-4 داده های ورودی شبیه سازی
  • 7-4 مدلسازی دینامیکی راه رفتن
    • 7-4-1 استفاده از روش لاگرانژ جهت استخراج معادلات دینامیکی
    • 7-4-2 مدلسازی تماس پا با زمین در شبیه سازی سیکل گیت
      • 7-4-2-1 مدل پا
      • 7-4-2-2 هندسه پا
      • 7-4-2-3 مدل تماسی فنر غیر خطی- دمپر خطی
      • 7-4-2-4 مدل تماسی حجمی خطی
      • 7-4-2-5 مدل تماسی حجمی غیر خطی
      • مدل اصطکاکی
      • 7-4-2-6 مدل انتخابی
  • 7-5 مدلسازی اتباط بین فعالیت مدول های عضلانی و گشتاور های مفاصل
  • 7-6 ساختار مدلسازی اسکلتی عضلانی
  • 7-7 نتیجه گیری
  • 9-1 نتایج
  • 9-2 پیشنهادها
...see more