Musculoskeletal modeling of the lower limb. exoskeleton development

A musculoskeletal model is a useful tool to evaluate complex biomechanical problems, simulate and evaluate injuries, estimate muscle-tendon forces, and joint torques during motion and predict the effects of orthopedic surgeries. Moreover, the musculoskeletal model is a rich source of information to develop robotics exoskeleton aiming to restore the normal gait after some injuries. This thesis presents a full musculoskeletal model in an open source framework to perform biomechanical analysis of the human lower limb in order to simulate both, healthy and pathological gait. Fourteen bones, 88 Hill-type muscle-tendon segments, 10 ligament segments for each knee, and 6 joints for each lower limb were modeled. The model allows us to simulate different injuries of the lower limb such as ictus, stroke, etc, by sending different signal profiles to muscle-tendon segments, emulating the functional electrical stimulation (FES). At the same time, forces and torques could be computed for muscles and joints. Hence, the proposed model can be suitable not only to perform a complete biomechanical analysis for medical purposes but also for exoskeleton controller design and actuators dimensioning. In order to validate the model, it was exported to Simulink environment to simulate the joints range of motion, muscle moment arm, and joint torque, then these data were compared with the medical literature. All simulations results show that the data from the model are according to previously published works. Furthermore, the model was validated using real data obtained by our own gait capture system and by CODA motion software for normal and pathological gait. Finally, the goodness-of-fit of our model was assessed using the Root Mean Square Error (RMSE) and the Normalized Mean Square Error (NMSE), the values of these indices suggest that the model estimated the kinematics and kinetics parameters of healthy and pathological gait successfully. On the other hand, the conceptual development of a robotics platform, called ALICE (Assistive Lower Limb Controlled Exoskeleton), for kinetic and kinematic gait characterization is presented. The ALICE platform has a TRL 5 and includes a robotics wearable exoskeleton and an on-board muscle driven simulator to estimate the user’s kinetic parameters. Even when the kinematics patterns of the human gait are well studied and reported in the literature, there exists a considerable intra-subject variability in the kinetics of the movements. ALICE aims to be an advanced mechanical sensor that allows us to compute real-time information of both kinetic and kinematic data, opening up a new personalized rehabilitation concept. Furthermore, a complete kinematics analysis of ALICE is performed. The forward and inverse kinematics using screw theory, Denavit Hartenberg method and geometrical approach is presented. Then, the Jacobian analysis is described and the workspace is determined. Next, the Yoshikawa and Condition Index are studied to analyze the performance of the manipulator in order to validate the dimensions chosen. Moreover, using Hamilton quaternions, a dynamic analysis was performed through the Euler–Lagrange formulation and expressed in state variables. On the other hand, the dynamics is also analyzed using the Newton-Euler formulation and the generalized D’Alembert equations. Finally, an adaptive PD controller architecture was evaluated in order to personalize the therapy to each patient and to improve his/her gait as much as possible. The test data were taken from our own wireless gait capture system for healthy volunteers and patients diagnosed with multiple sclerosis disease. All information, sensor data, and information provided by the models are available for medical staff. ALICE could serve as a basis to develop exoskeleton robots for rehabilitation, Indeed, the next step in our development is to reach TRL 6, where an exoskeleton will be prototyped using the power and control electronics, as well as electrical actuators selected in the analysis presented is this thesis. This advance in TRL will allow validating the hardware component, ergonomic aspects, control strategies, and measurement capabilities of the proposed platform. ----------RESUMEN---------- Un modelo musculoesquelético es una herramienta útil para evaluar problemas biomecánicos complejos, simular y evaluar lesiones, estimar las fuerzas en los músculos y determinar el par en las articulaciones durante el movimiento y predecir los efectos de las cirugías ortopédicas. Además, el modelo musculoesquelético es una rica fuente de información para desarrollar un exoesqueleto robótico con el objetivo de restaurar la marcha normal después de algunas lesiones. Esta tesis presenta un modelo musculoesquelético completo utilizando una plataforma de software abierto para realizar análisis biomecánicos de la extremidad inferior humana con el fin de simular la marcha tanto sana como patológica. Se modelaron catorce huesos, 88 segmentos músculo-tendón de tipo Hill, 10 segmentos de ligamentos para cada rodilla y 6 articulaciones para cada miembro inferior. El modelo nos permite simular diferentes lesiones del miembro inferior, enviando diferentes perfiles de señal a segmentos músculo-tendón, emulando la estimulación eléctrica funcional (FES). Al mismo tiempo, se pueden calcular fuerzas y pares para músculos y articulaciones. Por lo tanto, el modelo propuesto puede ser adecuado no solo para realizar un análisis biomecánico completo con fines médicos, sino también para el diseño de controladores de exoesqueleto y dimensionamiento de actuadores. Para validar el modelo, se exportó al entorno de Simulink para simular el rango de movimiento de las articulaciones, el brazo de momento muscular y el torque articular, luego estos datos se compararon con la literatura médica. Todos los resultados de las simulaciones muestran que los datos del modelo están de acuerdo con trabajos publicados anteriormente. Además, el modelo fue validado utilizando datos reales obtenidos por nuestro propio sistema de captura de la marcha y por el software de movimiento CODA para la marcha normal y patológica. Finalmente, la bondad de ajuste de nuestro modelo se evaluó utilizando el Error cuadrático medio (RMSE) y el Error cuadrático medio normalizado (NMSE), los valores de estos índices sugieren que el modelo estimó la cinemática y los parámetros cinéticos de la marcha normal y patológica satisfactoriamente. Por otro lado, se presenta el desarrollo conceptual de una plataforma robótica, denominada ALICE (Assistive Lower Limb Controlled Exoskeleton), para la caracterización cinética y cinemática de la marcha. La plataforma ALICE tiene en promedio un nivel TRL 5, e incluye un exoesqueleto portátil robótico y un simulador a bordo para estimar los parámetros cinéticos del usuario. Incluso cuando los patrones cinemáticos de la marcha humana están bien estudiados y reportados en la literatura, existe una considerable variabilidad intraindividual en la cinética de los movimientos. ALICE pretende ser un sensor mecánico avanzado que nos permita determinar información en tiempo real de datos tanto cinéticos como cinemáticos, abriendo un nuevo concepto de rehabilitación personalizado. Además, se realiza un análisis cinemático completo de ALICE. Se presenta la cinemática directa e inversa utilizando la teoría de tornillos, el método de Denavit Hartenberg y el enfoque geométrico. Luego, se describe el análisis jacobiano y se determina el espacio de trabajo. A continuación, se estudian los índices de condición y Yoshikawa para analizar el desempeño del manipulador con el fin de validar las dimensiones elegidas. Además, utilizando cuaternios de Hamilton, se realiza un análisis dinámico a través de la formulación de Euler-Lagrange y se expresa en variables de estado. Por otra parte, la dinámica también se analiza utilizando la formulación de Newton-Euler y las ecuaciones generalizadas de D‘Alembert. Finalmente, se evaluó la arquitectura de un controlador PD adaptativo con el fin de personalizar la terapia a cada paciente y mejorar su marcha al máximo. Los datos de la prueba se tomaron de nuestro propio sistema inalámbrico de captura de la marcha para voluntarios sanos y pacientes diagnosticados con enfermedad de esclerosis múltiple. Toda la información, los datos del sensor y la información proporcionada por los modelos están disponibles para el personal médico. ALICE podría servir como base para desarrollar exoesqueletos robóticos de rehabilitación. De hecho, el siguiente paso en nuestro desarrollo es llegar a TRL 6, donde se prototipará un exoesqueleto utilizando la electrónica y control, así como los actuadores eléctricos seleccionados en el análisis presentado en esta tesis. Este avance en TRL permitirá validar los componentes de hardware, aspectos ergonómicos, estrategias de control y capacidades de medición de la plataforma propuesta