Evaluering og forbedring af hjælperobotiske enheder kontinuerligt og i realtid

Underekstremitetshjælperobotanordninger, såsom aktive proteser, ortoser og eksoskeletoner, har potentialet til at genoprette funktionen for de millioner af amerikanere, der oplever mobilitetsudfordringer på grund af skader og handicap. Da personer med mobilitetsudfordringer har øgede metaboliske transportomkostninger, vurderes fordelen ved sådanne hjælpemidler almindeligvis via reduktionen i den metaboliske arbejdshastighed hos den person, der bruger udstyret. I øjeblikket kan metabolisk arbejdshastighed kun opnås i et laboratoriemiljø ved hjælp af ånde-for-ånde målinger af respiratorisk gasanalyse. For at opnå et enkelt steady state-datapunkt for metabolisk arbejdshastighed skal der indsamles flere minutters data, da signalerne er støjende og langsomme. Derudover skal brugeren bære maske og omfangsrigt udstyr. Efterforskerne foreslår en forbedret måde at opnå sådanne estimater af metabolisk arbejdshastighed i realtid. I dette projekt vil efterforskerne bruge forskellige små sensorer til at optimere push-off timing for en aktiv ankelprotese.