Multimodal Interaction Strategies for Walker-Assisted Gait

El accidente cerebrovascular se ha considerado la principal causa de daños neuromusculares en todo el mundo y una de las causas más comunes de discapacidad para caminar, y aproximadamente el 60% de las personas sufren problemas persistentes para caminar. Estos pacientes generalmente utilizan ayudas técnicas para caminar para lograr una marcha independiente; sin embargo, cuando también hay deterioro cognitivo, los dispositivos de asistencia convencionales, como los andadores, pueden ser difíciles de manejar. Al aprovechar las interfaces multimodales, los andadores inteligentes pueden ofrecer una interacción natural e intuitiva entre humanos y robots. En este trabajo, presentamos dos estrategias de interacción multimodal para andadores inteligentes que se centran en guiar a los pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular a través de su entorno. Estas estrategias aprovechan diferentes canales de comunicación y brindan distintos niveles de orientación: una estrategia utiliza retroalimentación háptica y una interfaz visual para indicar el camino deseado al usuario, mientras que la otra estrategia utiliza retroalimentación háptica y un torque virtual para mantener al usuario en el camino. También presentamos dos estudios de caso con pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular para validar preliminarmente estas estrategias de interacción con su población objetivo y recopilar información valiosa sobre cómo se pueden mejorar las estrategias multimodales para andadores inteligentes para abordar las asimetrías características de los pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular. Nuestros resultados muestran que ambas estrategias pueden guiar a los voluntarios, sin embargo, la primera exige más esfuerzo por parte del voluntario y es más adecuada para pacientes con mayores niveles de independencia. La segunda estrategia de interacción permite una velocidad lineal mayor (Voluntario 1, 0,18 ± 0,026 m/s; Voluntario 2, 0,22 ± 0,0283 m/s) que la primera (Voluntario 1, 0,10 ± 0,031 m/s; Voluntario 2, 0,20 ± 0,012 m/s), lo que sugiere una guía mejorada.

• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/42922
• Acceso en línea: https://doi.org/10.1007/s10846-023-02031-w; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42922
• Palabra clave: Post-ictus; Robótica de asistencia; Control de admisión; Retroalimentación háptica; Andador inteligente; Post-stroke; Assistance robotics; Admittance control; Haptic feedback; Smart walker
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International