Adaptive Filtering of Involuntary Components in Walker Assisted Gait for the Detection of Intentions

[EN] The advances in technology have allowed the use of sensors, processors and actuators in the context of the mobility assistive devices for disabled people, improving their usability and safety. Considering walkers, the introduction of such technologies has created a group of devices called Smart Walkers. Among other devices, in the Bioengineering Group at CSIC, a smart walker was developed in the framework of the Simbiosis Project. This work presents a method of adaptive filtering designed for the suppression of involuntary force components from the interaction forces between user’s upper limbs and walker. This process is based on the selective attenuation of components related to the user’s trunk oscillations in assisted gait. For that purpose, gait cadence is estimated in real-time from a ultrasonic measurement system using the Weighted-Frequency Fourier Linear Combiner (WFLC). The cadence is, then, used to adjust a adaptive notch filter buld upon the Fourier Linear Combiner (FLC) algorithm, that filters in real-time the force data acquired by the sensors installed on the device’s handles. The proposed methodology offered a real-time cancelation of about 80% of the forces components’ energy at the desired frequencies. The output of the presented algorithm will be used as inputs for the controller that will be designed to command the motorized walker.[ES] En este trabajo, se presenta un método de filtrado adaptativo para la eliminación de las componentes involuntarias de las fuerzas de interacción entre el usuario y el andador por el apoyo de sus miembros superiores. Este proceso se basa en la atenuación selectiva de componentes relacionadas con las oscilaciones del tronco del sujeto durante la marcha. Para ello, se hace la estimación de la cadencia de marcha en tiempo real procesando las señales de distancia obtenidas por un subsistema ultrasónico mediante el algoritmo Weighted-Frequency Fourier Linear Combiner (WFLC). Este subsistema suministra la distancia entre los pies del usuario y el andador en tiempo real. La cadencia a su vez es usada para el ajuste de un filtro notch adaptativo construido a partir del algoritmo Fourier Linear Combiner (FLC) que realiza el filtrado en tiempo real de las señales obtenidas del subsistema de medición de fuerzas de apoyo de antebrazos. El método propuesto ofrece una cancelación robusta y en tiempo real de cerca del 80% de la amplitud de las componentes indeseadas de frecuencia. La salida del algoritmo de filtrado propuesto permite así evidenciar componentes de fuerzas de bajo nivel pero muy importantes ya que están generadas por acciones intencionales y naturales asociadas a las intenciones de guiado del andador. Estas componentes serán utilizadas en el control de los motores del andador basándose en una arquitectura de control clásico que será desarrollada posteriormente.Este trabajo se ha desarrollado en el marco del proyecto Simbiosis (DPI2005-07417) que esta financiado por el Plan Nacional, Ministerio de Ciencia e Innovación.Frizera, A.; Ceres, R.; Pons, JL. (2011). Filtrado Adaptativo de Componentes Involuntarias en Marcha Asistida por Andador para Detección de Intenciones. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 8(2):71-80. https://doi.org/10.1016/S1697-7912(11)70028-0718082Abellanas, A., Frizera, A., Ceres, R., & Gallego, J. A. (2010). Estimation of gait parameters by measuring upper limb–walker interaction forces. Sensors and Actuators A: Physical, 162(2), 276-283. doi:10.1016/j.sna.2010.05.020Alwan, M., Ledoux, A., Wasson, G., Sheth, P., & Huang, C. (2007). Basic walker-assisted gait characteristics derived from forces and moments exerted on the walker’s handles: Results on normal subjects. Medical Engineering & Physics, 29(3), 380-389. doi:10.1016/j.medengphy.2006.06.001Benedict, T., & Bordner, G. (1962). Synthesis of an optimal set of radar track-while-scan smoothing equations. IRE Transactions on Automatic Control, 7(4), 27-32. doi:10.1109/tac.1962.1105477Chugo, D., Matsuoka, W., Jia, S., & Takase, K. (2007). Rehabilitation Walker with Standing-Assistance Device. Journal of Robotics and Mechatronics, 19(6), 604-611. doi:10.20965/jrm.2007.p0604Frizera, A., Ceres, R., Pons, J. L., Abellanas, A., & Raya, R. (2008). The smart walkers as geriatric assistive device. The simbiosis purpose. Gerontechnology, 7(2). doi:10.4017/gt.2008.07.02.045.00Frizera, A., Ceres, R., Calderón, L., & Pons, J. L. (2009). LAZARIM: Standing-up frame to support mobility for older persons. Gerontechnology, 8(1). doi:10.4017/gt.2009.08.01.009.00Kalman, R. E. (1960). A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35-45. doi:10.1115/1.3662552MacNamara, S., & Lacey, G. (s. f.). A smart walker for the frail visually impaired. Proceedings 2000 ICRA. Millennium Conference. IEEE International Conference on Robotics and Automation. Symposia Proceedings (Cat. No.00CH37065). doi:10.1109/robot.2000.844786Mann, K. A., Wernere, F. W., & Palmer, A. K. (1989). Frequency spectrum analysis of wrist motion for activities of daily living. Journal of Orthopaedic Research, 7(2), 304-306. doi:10.1002/jor.1100070219Riviere, C. N., & Thakor, N. V. (1996). Modeling and canceling tremor in human-machine interfaces. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, 15(3), 29-36. doi:10.1109/51.499755Vaz, C., Kong, X., & Thakor, N. (1994). An adaptive estimation of periodic signals using a Fourier linear combiner. IEEE Transactions on Signal Processing, 42(1), 1-10. doi:10.1109/78.25811