Introduction: This work presents the development of a novel robotic knee exoskeleton controlled by motion intention based on sEMG, which uses admittance control to assist people with reduced mobility and improve their locomotion. Clinical research remark that these devices working in constant interaction with the neuromuscular and skeletal human system improves functional compensation and rehabilitation. Hence, the users become an active part of the training/rehabilitation, facilitating their involvement and improving their neural plasticity. For recognition of the lower-limb motion intention and discrimination of knee movements, sEMG from both lower-limb and trunk are used, which implies a new approach to control robotic assistive devices. Methods A control system that includes a stage for human-motion intention recognition (HMIR), based on techniques to classify motion classes related to knee joint were developed. For translation of the user’s intention to a desired state for the robotic knee exoskeleton, the system also includes a finite state machine and admittance, velocity and trajectory controllers with a function that allows stopping the movement according to the users intention. Results The proposed HMIR showed an accuracy between 76% to 83% for lower-limb muscles, and 71% to 77% for trunk muscles to classify motor classes of lower-limb movements. Experimental results of the controller showed that the admittance controller proposed here offers knee support in 50% of the gait cycle and assists correctly the motion classes. Conclusion The robotic knee exoskeleton introduced here is an alternative method to empower knee movements using sEMG signals from lower-limb and trunk muscles.

Introducción: Un exoesqueleto se conceptualiza como un mecanismo estructural externo cuyos segmentos y articulaciones se corresponden con las del cuerpo humano y es capaz de coordinar y amplificar sus movimientos. El objetivo del trabajo se enfoca en desarrollar una tecnología de plataforma robótica de asistencia y métodos de cuantifica-ción para la rehabilitación motora de miembros superiores en ambientes clínicos y ambulatorios para pacientes con afecciones motoras como resultado de enfermedades cerebro-vasculares. Métodos: Se presenta a partir de una concepción integradora el diseño del prototipo de un exoesqueleto que permite al paciente realizar movimientos combinados a partir de los cuatro grados de libertad que provee el dispositivo de rehabilitación. El sistema es controlado por medio de una interfaz de usuario desarrollada en Labview, que soporta el control e interacción del usuario con el exoesqueleto, lo cual posibilita que el terapeuta puede modificar la rutina que debe realizar el paciente incluyendo nuevas trayectorias y el número de repeticiones a seguir por el exoesqueleto en las articulaciones de hombro, codo y muñeca. Adicionalmente, posibilita la retroalimentación visual de la actividad electromiográfica del paciente durante la rehabilitación. Resultados: Se presenta el diseño mecánico de la armadura, la implementación de los sistemas de potencia, el desarrollo del sistema de control y de la interfaz de usuario, así como su integración con el sistema mecánico. Conclusiones: Se desarrolla y pone en funcionamiento una avanzada plataforma robótica capaz de desarrollar diversas rutinas terapéuticas combinando 4 grados de libertad en hombro, codo y muñeca, capaz de controlar a través de la interfaz desarrollada desplazamientos regulados, exactos y repetitivos, así como seguir cronológicamente la evolución del paciente registrando la actividad mioeléctrica durante el proceso de rehabilitación.

Background: Robot-assisted therapy or exoskeleton is an active mechanical device that can be easily adjusted to fit a different patient limb length, and is able to coordinate and amplify movements. The aim of this study focuses on developing a robotic training system and quantification methods for upper limbs rehabilitation in clinic environments to be used in survivor stroke patients with motor disorders or loss of physical strength on one side of the body. Methods: From an integrated approach, a design of one exoskeleton is presented which allows patients perform complex movements in four degrees of freedom (DOF) rehabilitation system. The system is controlled by means of user interface developed with Lab view v8.6 software that supports control and user interaction with the exoskeleton; so it's possible for therapist to modify the patient routine including new movements and a number of repetitions in articulating joints of shoulder, elbow and wrist. On other hand system permits bio-feedback of electromyogram patient activity during rehabilitation sessions. Results: Biomechanical analyses and structure design, implementation of power systems, the development of the control system and user interface as well as its integration with the mechanical system is presented. Conclusions: A robot arm exoskeleton device with four DOF; able to develop complex, accurate and repetitive therapeutic routines for articulating joints of shoulder, elbow and wrist trough an interface is shown. The device permits to follow chronologically patient outcomes recording the electromyogram activity during rehabilitation progress.

En este artículo se presenta la implementación de un algoritmo de compresión de la señal de pulso arterial para sistemas de fotopletismografía digital, con el uso de procesadores digitales de señales. Para la realización del algoritmo se utilizaron los métodos por transformadas discreta de Fourier y discreta del Coseno que permiten realizar un análisis de la distribución de la energía de la señal en un dominio transformado, logrando obtener elevadas razones de compresión. Los resultados obtenidos con iguales parámetros de prueba para ambas transformadas demuestran que si bien la razón de compresión es mejor en la transformada discreta de Fourier, la calidad en la reconstrucción de la señal es menor con respecto al de la transformada discreta del Coseno, resultando esta última la mejor opción para ser implementada en la plataforma de procesamiento. Este algoritmo permite la optimización eficiente del espacio de memoria de los equipos de pletismografía, así como un mejor desempeño en la transmisión de datos, para las aplicaciones que se llevan a cabo con los mismos.

The implementation of a compression algorithm for the peripheral arterial pulse signal is presented for the digital photoplethysmography systems with the use of digital signal processors. For the realization of the algorithm the methods Discrete Fourier Transform and Discrete Cosine Transform were used, they allow to carry out an analysis of the energy signal distribution in the Transform Domain, being able to obtain high compression rates. The results obtained with same test parameters for both transform demonstrate that even when the compression rate is better in the Discrete Fourier Transform the quality in the reconstructed signal is smaller with respect to the Discrete Cosine Transform, being this the best option to be implemented in the processing platform. This algorithm allows an efficient optimization of the memory space as well as a better performance in the data transmission, for the applications implemented in the plethysmography equipment.