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Ein digitaler Zwilling für Exoskelett-Piloten

17. März 2025 aktualisiert von: National Taiwan University Hospital
Obwohl Exoskelette seit vielen Jahren untersucht werden, wurden tatsächliche Produkte auf dem Markt verkauft. Allerdings gibt es noch viele Einschränkungen in der praktischen Anwendung von Exoskeletten, und die Steuerlogik ist auch auf die Ebene der Motordrehmomentkompensation beschränkt und es fehlt die Berücksichtigung der gesamten Bewegungsstabilität (z. B. ob der Träger (Fahrer, Pilot) stürzen wird). ). Der Zweck dieses Projekts besteht darin, einen digitalen Zwilling dieses Antriebs zu erstellen, der die Fahraktion parallel ausführt, und parallel in der virtuellen Umgebung das Drehmoment zu berechnen, das erforderlich ist, um jedem Gelenk ein Drehmoment bereitzustellen, um ein stabiles Gehen ohne Sturz aufrechtzuerhalten, und dieses Drehmoment kann als Überwachungsgrundlage für das Hilfsmoment jeder Achse für das Exoskelett verwendet werden. Wenn die Bewegungen des Exoskeletts außerhalb des Bereichs eines stabilen Gangs liegen, kann der Controller warnen und die Abgabe von Hilfskräften dämpfen, und hat andererseits die Möglichkeit zu analysieren, ob die Absicht des Fahrens darin besteht, den Bewegungsmodus zu wechseln - wie z B. anhalten oder sitzen, hocken usw.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Dieses Projekt wird erwartet, dass sie unterschiedliche Modelle für maschinelles Lernen verwenden, um genaue Vorhersagen menschlicher Absichten zu treffen, wenn gesunde Menschen unterschiedliche Handlungen oder Aktionsübergänge von gemeinsamen menschlichen Handlungen vorantreiben. Die Fahrer tragen Sensoren wie Inertial Mess Unit (IMU) und Elektromyographie (EMG) in den unteren Gliedmaßen, um die Körpersignale von Teilnehmern während der Aktionen auf nicht invasive Weise zu messen, und lassen Sie das System den Gelenkwinkel, die Winkelgeschwindigkeit und die Winkelbeschleunigung jeder gemeinsamen Gliedmaßen des unteren Gliedes berechnen.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

30

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

  • Name: Wei-Li Hsu, Ph.D
  • Telefonnummer: +886-2-3366-8127
  • E-Mail: wlhsu@ntu.edu.tw

Studienorte

  • Taiwan
      • Taipei,Taiwan, Taiwan
        • Rekrutierung
        • National Taiwan University Hospital
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

16 Jahre bis 76 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Kann selbstständig stehen und länger als 5 Minuten gehen.
  2. Je nach Alter kann es unterteilt werden in: ältere Gruppen (im Alter zwischen 50 und 80 Jahren); Junge Leute (im Alter von 20 bis 50 Jahren).

Ausschlusskriterien:

  1. Aktuelle oder frühere neurologische Erkrankungen der unteren Extremitäten haben, wie z. B.: akute Neuritis, Schlaganfall, Parkinson-Krankheit.
  2. Aktuelle oder frühere orthopädische Erkrankungen der unteren Extremitäten haben, wie z. B.: Kniegelenkersatz, rheumatoide Arthritis oder Sportverletzungen und andere Symptome.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Ein digitaler Zwilling für Exoskelett-Piloten
Es wird erwartet, dass dieses Projekt verschiedene Modelle des maschinellen Lernens verwendet, um genaue Vorhersagen über die menschliche Absicht zu treffen, wenn gesunde Menschen unterschiedliche Handlungen oder Handlungsübergänge von gewöhnlichen menschlichen Handlungen vorantreiben. Die Fahrer tragen Sensoren wie Trägheitsmesseinheit (IMU) und Elektromyographie (EMG) in den unteren Gliedmaßen, um Körpersignale der Teilnehmer während der Aktionen auf nicht-invasive Weise zu messen und das System den Gelenkwinkel, die Winkelgeschwindigkeit und die Winkelbeschleunigung berechnen zu lassen von jedem Gelenk der antreibenden unteren Extremität verwandte menschliche Signale.
Sonstiges: Ein digitaler Zwilling für Exoskelett-Piloten
Der Zweck dieses Projekts besteht darin, einen digitalen Zwilling dieses Antriebs zu erstellen, der die Fahraktion parallel ausführt, und parallel in der virtuellen Umgebung das Drehmoment zu berechnen, das erforderlich ist, um jedem Gelenk ein Drehmoment bereitzustellen, um ein stabiles Gehen ohne Sturz aufrechtzuerhalten, und dieses Drehmoment kann als Überwachungsgrundlage für das Hilfsmoment jeder Achse für das Exoskelett verwendet werden. Wenn die Bewegungen des Exoskeletts außerhalb des Bereichs eines stabilen Gangs liegen, kann der Controller warnen und die Abgabe von Hilfskräften dämpfen, und hat andererseits die Möglichkeit zu analysieren, ob die Absicht des Fahrens darin besteht, den Bewegungsmodus zu wechseln - wie z B. anhalten oder sitzen, hocken usw.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Winkel der Gelenke des Subjekts.
Zeitfenster: 3 Jahre
Die Winkel der Gelenke der Versuchsperson (Einheit: Grad) werden unter Verwendung von IMU-Sensoren gemessen, wenn die Versuchsperson eine Aktion wie Stehen, Gehen oder Sitzen ausführt.
3 Jahre
Die Aktivitäten der Muskeln Zustand der menschlichen Bewegung.
Zeitfenster: 3 Jahre
Die Aktivitäten des Muskelzustands der menschlichen Bewegung (Einheit: Millivolt oder %) werden mithilfe von EMG-Sensoren durchgeführt, wenn die Probanden eine Aktion ausführen, wie z. B. Stehen, Gehen, Sitzen, Hocken oder Steigen.
3 Jahre
Die umfassende Absicht der Themen.
Zeitfenster: 3 Jahre
Die umfassende Intentionszeit des menschlichen Körpers (Einheit: Sekunde) wird unter Verwendung von IMU-Sensoren und EMG-Sensoren durchgeführt, wenn Probanden eine Aktion ausführen, wie z. B. Stehen, Gehen, Sitzen, Hocken oder Steigen.
3 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

National Taiwan University Hospital

Ermittler

  • Studienleiter: Wei-Li Hsu, Ph.D, Study Principal Investigator National Taiwan Unversity

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

7. November 2022

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. Juli 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Oktober 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

27. November 2022

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

6. Dezember 2022

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

14. Dezember 2022

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. März 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

17. März 2025

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 202209051RINB

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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