ERK'2020, Portorož, 164-167 164 Ocenjevanje dvoroˇ cne vadbe z robotom Ana Mandeljc 1 , Eva ˇ Cebašek 1 , Marko Munih 1 , Janez Podobnik 1 , Matjaž Mihelj 1 1 Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana E-pošta: ana.mandeljc@fe.uni-lj.si Evaluation of two-handed exercise with a robot Abstract. The aim of our study was to evaluate bimanual movements and to calculate the parameters of movement coordination using a two-handed gripper and pressure sensors on a robotic system. The research involved de- signing a measurement protocol on a HapticMaster robot, executing the measurements and analyzing the forces of interaction between the upper limbs. While designing the measurement protocol, we had to consider different val- ues of damping. Lastly, we tested our measurement pro- tocol on a sample of post-stroke patients, evaluated the interaction parameters and compared the results with a control group of healthy subjects. 1 Uvod Možganska kap letno prizadene vsaj 0,2% populacije ter veˇ c kot 1% ljudi, starejših od 65 let. Med preživelimi po kapi jih je vsaj polovica trajno onesposobljenih, zato je možganska kap vodilni vzrok za zmanjšanje motoriˇ cnih, kognitivnih, govornih ter socialnih zmožnosti tako pri nas, kot po svetu [1]. V zgodnjem obdobju po možganski kapi je pomembna ˇ cimprejšnja rehabilitacija, s katero pacient nadaljuje tudi po odhodu iz bolnišnice. Zaradi razliˇ cnih stopenj tele- sne prizadetosti, pacienti že takoj po nastopu akutne faze priˇ cnejo z ustrezno rehabilitacijo [1]. Z napredkom v ro- botiki so terapevti v proces rehabilitacije zaˇ celi vkljuˇ ce- vati tudi robote, ki jih uporabljajo predvsem kot vadbene pripomoˇ cke, s katerimi lahko pacientom pomagajo pri hi- trejšem doseganju ciljev fizikalne rehabilitacije. Ker je velika veˇ cina vsakodnevnih dejavnosti dvoroˇ c- nih, je za njihovo izvedbo potrebno koordinirano giba- nje obeh zgornjih udov naˇ celoma gre za koordinirano potiskanje ali vleˇ cenje obeh rok ali pa ena roka potiska in druga vleˇ ce. Med izvajanjem takšnih nalog ljudje te- žimo k simetriji gibanja zgornjih udov, ki jih med ta- kšnim gibanjem nadzorujemo kot eno funkcijsko enoto. Pacienti med dvoroˇ cno vadbo z zdravim udom razgiba- vajo, oziroma vodijo okvarjen ud, ter kasneje zaˇ cnejo z aktivnim gibanjem okvarjenega uda. Pri tem je po- membno, da v tem veˇ cji meri poskušajo nalogo opraviti z okvarjenim udom, z zdravim pa si pomagajo le toliko, da nalogo uspešno opravijo. Takšna vadba izboljša ko- ordinacijo med udoma, moˇ c prijema in ostale funkcijske sposobnosti okvarjenega uda. Pozitivni uˇ cinki dvoroˇ cne vadbe se prenesejo tudi na enoroˇ cno izvajanje nalog s pri- zadetim udom [2]. Poleg vadbe za izboljšanje motoriˇ cnih sposobnosti, poveˇ canja delovnega prostora ter izboljšanja spretnosti okvarjenega uda, uporaba rehabilitacijskih robotov s sen- zorji pozicij in sil omogoˇ ca tudi sledenje razliˇ cnim para- metrom gibanja, kot so sile, navori, hitrosti, pospeški in podobno. To omogoˇ ca objektivno ocenjevanje paciento- vih gibalnih sposobnosti ter napredka tekom okrevanja. Cilj ˇ clanka je bila izvedba enostavnih dvoroˇ cnih gi- balnih nalog z robotskim sistemom ter obdelava in ana- liza surovih signalov. S pomoˇ cjo meritev smo želeli objek- tivno oceniti nekatere izmed parametrov ocenjevanja gi- banja in ugotoviti, kako se njihove vrednosti razlikujejo med zdravimi osebami ter pacienti po možganski kapi. 2 Metodologija 2.1 Preiskovanci Za potrebe meritev smo oblikovali skupino zdravih prei- skovancev, ki je služila za referenco, ter skupino pacien- tov po možganski kapi. V skupino zdravih preiskovancev je bilo vkljuˇ cenih 26 oseb, od tega 7 žensk in 19 moških, povpreˇ cne starosti 37,6 16,8 let. Skupino pacientov po kapi je na zaˇ cetku sestavljalo 16 oseb, a smo v analizo meritev, za potrebe tega ˇ clanka, vkljuˇ cili le osebe z višjo okvaro desnega uda. Analizirano skupino pacientov po kapi je tako sestavljalo 7 pacientov, od tega 3 ženske in 4 moški, povpreˇ cne starosti 61,7 6,6 let. 2.2 Merilni sistem Strojno opremo merilnega sistema predstavlja haptiˇ cni robot HapticMaster, proizvajalca »FSC Control System«. Ima tri prostostne stopnje rotacijo in translacijo v osi z ter translacijo v osi x. Je admitanˇ cno voden ko na vrh robota delujemo s silo, se robot odzove s premikom. Na vrh robota smo pritrdili dvoroˇ cno držalo, razvito v okviru magistrske naloge [3], ki sistemu doda še dve prostostni stopnji rotacijo vrha robota okoli vertikalne in hori- zontalne osi. Držalo ima na vsaki roˇ cki tudi senzor sil in navorov 50M31, proizvajalca JR3 Inc., ki omogoˇ ca merjenje sile v interakciji uporabnik-robot. Kljub temu, da z držalom razširjen sistem omogoˇ ca gibanje v 5ih prostostnih stopnjah, smo za potrebe naše študije aktivno uporabljali le 3 translacijo ter rotacijo v 165 osi z ter vrtenje držala okoli horizontalne osi. Gibanje v preostalih prostostnih stopnjah smo v primeru translacije v osi x onemogoˇ cili s pomoˇ cjo navidezne stene, gibanje držala okoli vertikalne osi pa smo omejili z mehansko blokado. S pomoˇ cjo programskih paketov Matlab in Simulink ter okolja xPC Target, proizvajalca The MathWorks Inc., je bila razvita programska oprema, potrebna za izvedbo vodenja robota. Za vizualizacijo navideznega okolja smo uporabili programski paket Unity 3D, proizvajalca Unity Technologies. Uporabljeni sistem omogoˇ ca avtomatski zajem in obdelavo podatkov meritev, uporablja pa tudi navidezno okolje z vizualno povratno zanko, ki uporab- niku posreduje informacijo o poteku izvedbe naloge. Pro- gramska oprema in navidezno okolje sta bila razvita v sklopu magistrske naloge [4], tako, da je bilo potrebno za našo študijo definirati le novo gibalno nalogo, doloˇ citi število ponovitev ter vrednosti navideznega dušenja b in v sistemu vodenja dodati navidezno steno za zamejitev gibanja vzdolž osi x. 2.3 Opis naloge in navideznega okolja Nalogo, ki so jo preiskovanci izvajali na robotskem sis- temu, smo zasnovali za koordinirano gibanje rok v fron- talni ravnini. Cilj naloge je bil voditi vrh robota tako, da se s sledilnim objektom prekrije referenˇ cni objekt, kate- rega položaji so predhodno doloˇ ceni. Orientacija refe- renˇ cnega objekta se ni spreminjala. Za postopno oteže- vanje izvajanja naloge smo na podlagi empiriˇ cnih opazo- vanj doloˇ cili 3 stopnje navideznega dušenja b, pri katerih se je naloga opravljala 0, 20 in 40 Ns/m. 8 15 7 11 10 16 3 12 13 2 9 4 1 6 5 14 Slika 1: Prikaz postavitve tarˇ c in zaporedja gibov med njimi. Spreminjanje lege referenˇ cnega objekta prikazuje Slika 1, pri ˇ cemer zaporedje sprememb prikazujejo številke ob pušˇ cicah. Lega referenˇ cnega objekta se spremeni, ko ga s sledilnim objektom primerno pokrijemo ter pokritost ohranjamo 3 s kot primerna pokritost se smatra interval ujemanja položajev sledilnega in referenˇ cnega objekta, z orientacijsko napako manjšo od 5° ter napako lege manj kot 2 cm. Naloga je bila sestavljena iz gibanj gor-dol, levo-desno ter diagonalno. Ker so bili gibi sestavljeni iz referenˇ cnih zaˇ cetnih in konˇ cnih položajev, smo lahko ocenili ponovljivost in primerjali razliˇ cne parametre sil interakcije, tako pri posameznih vrednostih navideznega dušenja b, kot pri posameznem gibu. Navidezno okolje omogoˇ ca vizualno povratno infor- macijo in s tem olajša izvajanje ter samo razumevanje naloge, hkrati pa jo naredi tudi bolj zabavno, kar po- membno vpliva na poveˇ canje ter vzdrževanje motivacije med izvajanjem naloge. V navideznem okolju je bil re- ferenˇ cni objekt prikazan kot belo, sledilni pa kot rumeno obarvan pravokotnik. Diagram prehajanja stanj virtual- nega simulatorja pokrivanja tarˇ c je prikazan na Sliki 3. Imamo seznam objektov, z doloˇ cenim številom objektov O in ponovitev N. Ko objekt dosežemo, se sledilni objekt obarva zeleno, po vzdrževanju pokritosti 3 s pa se refe- renˇ cni objekt preslika v novo lego, doloˇ ceno na seznamu. ˇ Ce smo že dosegli vse lege, program poveˇ ca število pono- vitev za 1 ter znova zaˇ cne s prikazovanjem lege referenˇ c- nega objekta od zaˇ cetka seznama. Ko opravimo predvi- deno število ponovitev N, program zakljuˇ ci z izvajanjem. Pomembna spremenljivka diagrama prehajanja stanj je indikator pokritosti objekta ko se referenˇ cni objekt pokrije s sledilnim, se vrednost indikatorja v programu iz 0 spremeni v 1 (stanje 2 v diagramu), kar pri analizi meritev uporabimo kot pomoˇ c pri segmentaciji signalov. 2.4 Potek meritev Preiskovanci so meritve opravljali v Laboratoriju za robo- tiko na Fakulteti za elektrotehniko, Univerze v Ljubljani. Pred zaˇ cetkom meritev so vsi preiskovanci podpisali pri- stopno izjavo. Vsi preiskovanci, tako zdravi kot pacienti po kapi, so nalogo izvajali v stojeˇ cem položaju. Posta- vljeni so bili pred platno, velikosti 1,4 m x 1,4 m, na ka- terega smo projecirali navidezno okolje, ter pred robota, tako, da je bil center držala v liniji vertikalne telesne osi. Razdalja med držalom in telesom je bila tolikšna, da so bile nadlakti merjencev ob telesu, ko je bil robot posta- vljen v zaˇ cetni položaj (Slika 2). Pacientom, ki so imeli težave s prijemanjem roˇ cke z okvarjenim udom, smo na dlan namestili opornico, ki je prepreˇ cevala zdrs roke z držala. Slika 2: Prikaz merilnega sistema, navideznega okolja ter zaˇ cetnega položaja merjenca. Protokol meritev je vseboval 3 ponovitve naloge pri 3 razliˇ cnih vrednostih navideznega dušenja b v zapo- redju 0, 20 in 40 Ns/m, kar pomeni 48 gibov pri posa- meznem dušenju b in 144 gibov tekom celotne meritve. Po izvedbi naloge pri posameznem dušenju b, so preisko- vanci, po potrebi, naredili nekaj minutni premor. Izvedba 166 ZAČETEK Seznam objektov: · Število objektov (O) Število ponovitev (P) Dovoljeno odstopanje · · Stanje = -1: · Ponovitev = 0 Objekt = 0 Barva = · · rumena Stanje = 1: · Ponovitev = 0 Objekt = 0 Barva = · · zelena Stanje = 2: Objekt = ++ Barva = · · rumena KONEC Objekt je dosežen NE DA Objekt je dosežen 3s NE DA Objekt > O Ponovitev > P Ponovitev = ++ DA DA NE Slika 3: Diagram prehajanja stanj. celotnega protokola za posameznega preiskovanca je tra- jala najmanj 15-20 minut. 2.5 Analiza meritev Pri analizi meritev smo se zaradi omejitev študije omejili le na skupini zdravih preiskovancev ter pacientov s hujše okvarjenim desnim zgornjim udom. Da bi lahko ovrednotili parametre gibanja, smo za- jete signale najprej primerno obdelali da bi jih lahko med seboj primerjali, smo trajektorije gibanja parametri- zirali z normalizirano dolžino loka ter, s pomoˇ cjo infor- macije o stanju indikatorja pokritosti tarˇ ce, posamezno trajektorijo razdelili na intervale med tarˇ cami. S tem smo pridobili enako dolge vektorje, ki omogoˇ cajo enostavno primerjavo med razliˇ cnimi ponovitvami in preiskovanci. Nazadnje smo izvedli še dekompozicijo sil interak- cije z robotom, saj smo za nadaljni izraˇ cun parametrov gibanja potrebovali vrednosti sil levega in desnega uda ter vrednosti pravokotnih komponent in aktivnega dela sil (Slika 4). f L f L * f D * f∑ f D f! f! Slika 4: Dekompozicija vsote sil f na aktivne, v smeri gibanja, f L;D ter pravokotne f ? . Za statistiˇ cno analizo razlik v parametrih ocenjeva- nja gibanja, smo uporabili Mann-Whitneyev test, s kate- rim smo analizirali razlike med razliˇ cnimi skupinami ter znotraj posameznih skupin preiskovancev. Podatke smo razdelili v vzorec zdravih preiskovancev ter vzorec po- datkov pacientov z okvarjenim desnim zgornjim udom. Primerjave med skupinami preiskovancev ter primerjave med razliˇ cnimi stopnjami dušenja b smo obravnavali kot neodvisne vzorce. Mejo statistiˇ cno znaˇ cilnih vrednosti pri Mann-Whitneyevem testu smo doloˇ cili pri p 0,05. 2.6 Parametri ocenjevanja gibanja Za potrebe našega ˇ clanka smo izbrali sledeˇ ce tri parame- tre za ocenjevanje gibanja: kooperativnost, delo ter glad- kost gibanja. Kooperativnost M ko (1) predstavlja mero, ki pove, koliko si uda pri izvedbi naloge pomagata med seboj in jo izraˇ cunamo kot: M ko = P N k=1 k kf k k P N k=1 kf k k ; (1) kjer je k parameter kooperativnosti. Ko je = 0, je f D = f L = 1 2 f . ˇ Ce jejj 1 2 , oba uda prispevata k izvedbi naloge. ˇ Ce jejj > 1 2 , en ud deluje v smeri, ki je nasprotna f P , zato mora drugi ud to silo kompenzirati in izvajati delo, ki je veˇ cje od dela, potrebnega samo za izvedbo naloge [5]. Pri dvoroˇ cnih gibih zgornja uda izva- jata razliˇ cni sili na objekt. Pri izraˇ cunu dela A D (2) smo upoštevali le aktivne sile in je doloˇ ceno kot: A D = Z tt t0 f D _ p D dt= Z f D dp D ; (2) pri ˇ cemer sta t 0 in t t zaˇ cetni ter konˇ cni ˇ cas giba [6]. Glad- kost giba moremo ocenjevati na osnovi trzaja, ki je dolo- ˇ cen kot tretji odvod položaja po ˇ casu, oziroma prvi odvod pospeška po ˇ casu. Sila in pospešek sta linearno povezana, zato lahko kot približek ocene trzaja uporabimo prvi od- vod sile po ˇ casu. Za izraˇ cun mere trzaja M tr (3) smo izraˇ cunali razmerje trzajev [6]: M tr = 1 2 log 0 B B B @ N P k=1 k _ f L k k 2 N P k=1 k _ f D k k 2 1 C C C A : (3) 3 Rezultati in diskusija Slika 5 na naslednji strani prikazuje rezultate analize me- ritev za izbrane parametre ocenjevanja gibanja pri dolo- ˇ cenih gibih smer gibanja je oznaˇ cena s pušˇ cico na vrhu vsakega škatlastega diagrama. Vrednosti vsakega ocenje- vanega parametra (i) so prikazane za vsako od skupin pre- iskovancev za posamezno gibanje (a-ˇ c) in stopnjo duše- nja b. Opravljena je bila tudi statistiˇ cna analiza, pri kateri smo ugotavljali statitiˇ cno pomembne razlike v vrednostih parametrov med skupinami preiskovancev ter znotraj po- samezne skupine preiskovancev za posamezna dušenja b, ki pa je, zaradi omejitve dožine, nismo vkljuˇ cili v ˇ clanek. V prvi vrstici so prikazane vrednosti parametra opra- vljenega dela A D . Te se pri zdravih preiskovancih pri 167 -5 0 5 10 -5 0 5 10 -5 0 5 10 -5 0 5 10 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 (a) (b) (c) (č) A D (i) 0 0,5 1,0 1,5 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 M ko (ii) 0 0,5 1,0 1,5 0 0,5 1,0 1,5 0 0,5 1,0 1,5 -1 0 1 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 b-0 b-20 b-40 M tr (iii) -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 Pacienti z okvarjenim desnim zgornjim udom Zdravi preiskovanci Slika 5: Rezultati analize izbranih parametrov - dela A D , mere kooperativnosti M ko ter gladkosti giba M tr . vseh gibanjih s poveˇ canjem stopnje dušenja b poveˇ cujejo, pri pacientih pa je opazen upad vrednosti. To nakazuje, da so pacienti pri težji nalogi v manjši meri uporabljali okvarjeni, desni ud ter v veˇ cji meri nalogo izvajali z zdra- vim, levim udom. Pri vrednostih parametra mere kooperativnosti M ko v drugi vrstici, vrednosti tem bližje 0 pomenijo tem boljši rezultat in enakomerno sodelovanje udov. Vrednosti pa- rametra so pri skupini pacientov višje kot pri zdravih prei- skovancih, pri vseh gibanjih, kar kaže na to, da so pacienti premik držala v veˇ cji meri opravili s pomoˇ cjo neokvarje- nega, levega uda. Zadnja vrstica prikazuje vrednosti parametra gladko- sti gibanja M tr . Vrednosti bližje 0 pomenijo bolj gladek, nadzorovan gib. Vrednosti zdravih preiskovancev se te- kom vseh nalog gibljejo blizu 0, neodvisno od dušenja b in vrste giba, so pa zaradi hitrejšega izvajanja gibanja in poslediˇ cno trzaja pri preklopu smeri gibanja iz leve v desno, vrednosti povišane pri gibanju (b). Pri pacientih opazimo s poveˇ canjem dušenja b veˇ cji odmik od vredno- sti 0, kar pomeni, da je bilo pri težji nalogi gibanje manj gladko. 4 Zakljuˇ cek S pomoˇ cjo robotskega sistema smo uspešno objektivno ovrednotili parametre ocenjevanja gibanja kooperativ- nost, delo ter gladkost giba, pri zdravih osebah ter paci- entih po kapi in jih primerjali med seboj. To za sistem pomeni veliko uporabnost ter, da ga v praksi lahko upo- rabljamo za rehabilitacijsko vadbo, hkrati pa tudi za oce- njevanje ter sledenje napredka rehabilitacije pacientov po možganski kapi. Zahvala Študija je bila opravljena v sklopu raziskovalnega programa št. P2-0228, ki ga je sofinancirala Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije iz državnega proraˇ cuna. Literatura [1] M. Strgar-Hladnik, “Možganska kap”, Združenje zdravni- kov družinske medicine Slovenije, vol. 4, 2014. [2] S. Waller in J. Whitall, “Bilateral arm training: Why and who benefits?”, NeuroRehabilitation, vol. 23(1), str. 29-41, 2008. [3] S. Lokar, “Rehabilitacijski robot za dvoroˇ cno vadbo”, di- plomsko delo visokošolskega študija, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, 2018. [4] A. Stražar, “Analiza gibanja pri dvoroˇ cni vadbi z robot- skim sistemom HapticMaster”, magistrsko delo, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, 2019. [5] E. Noohi in M. Žefran, “A model for human-human colla- borative object manipulation and its application to human- robot interaction”, IEEE Transactions on robotics, vol. 32(4), str. 880-896, 2016. [6] E. ˇ Cebašek, “Personalizirana senzorno in robotsko podprta vadba za zgornje ude”, doktorska disertacija, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, 2019.