Sensor de Fuerza para el Monitoreo en la Rehabilitación de Niños con Problemas Motrices en los Miembros Superiores

Introducción: Los dispositivos robóticos de rehabilitación de pacientes con impedimentos motrices se encuentran en amplio uso por cuanto impactan significativamente el proceso de rehabilitación al ofrecer un plan uniforme de ejercicios sin tener las variaciones típicas presentes entre diferentes ter...

Full description

Autores:
Torres-Olaya, Kevin
Gutierrez-Ortiz, Mario
Yime Rodriguez, Eugenio
Roldán-Mckinley, Javier
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12336
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/12336
https://doi.org/10.17981/ingecuc.19.1.2023.08
Palabra clave:
force sensor
strain gauges
sensor for MIT-MANUS robot
force sensing with Arduino
Maltese cross based force sensing
sensor de fuerza
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sensor para robot MIT-MANUS
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description Introducción: Los dispositivos robóticos de rehabilitación de pacientes con impedimentos motrices se encuentran en amplio uso por cuanto impactan significativamente el proceso de rehabilitación al ofrecer un plan uniforme de ejercicios sin tener las variaciones típicas presentes entre diferentes terapeutas humanos. Estos dispositivos requieren de sensores de fuerza para monitorear la evolución en la recuperación del paciente. Dentro de los dispositivos robóticos para rehabilitación se encuentra el MIT-MANUS, el cual posee dos grados de libertad y se emplea en pacientes con problemas motrices en miembros superiores. Para poder complementar el uso de un sistema MIT-MANUS se requiere contar con un dispositivo que sea capaz de sensar fuerzas en el plano. Lastimosamente, los dispositivos comerciales son muy costosos y poco accesibles en países como Colombia. Se plantea por lo tanto el objetivo de investigación de desarrollar un sensor de fuerza para un sistema robótico MIT-MANUS que sea simple, robusto, económico y fiable. Objetivo: Desarrollar un dispositivo de sensado en el plano que se capaz de detectar, con buena precisión y un error de medición aceptable, las fuerzas ejercidas por niñas y niños de hasta 10 años de edad. Metodología: Se utilizó un enfoque de diseño metodológico de Ingeniería Mecánica, basado en las fases de concepción, diseño, validación CAE, construcción, ensamble y pruebas experimentales. Resultados: El principal resultado de la investigación fue la construcción de un dispositivo de sensado validado experimentalmente capaz de medir  fuerza en el plano de hasta 60 N. Conclusiones: Después de realizar las pruebas y ensayos experimentales, se pudo comprobar que el sensor es fiable al momento de medir una fuerza en el plano. El error máximo de medición de una fuerza en su componente horizontal o vertical es del 10%, el cual se reduce al 6% cuando el valor calculado corresponde a la resultante de la fuerza. La fuente de los errores es diversa, ya sea debido a la no homogeneidad del elemento metálico, el tipo de galga usada, los químicos empleados para soldar la galga al elemento mecánico, problemas de conversión ADC, entre otros, pero sus valores aceptables permiten emplear la galga en la aplicación a la que fue diseñada.
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 D. Reinkensmeyer, L. Kahn, M. Averbuch, A. McKenna-Cole, B. Schmit & W. Rymer, “Understanding and treating arm movement impairment after chronic brain injury: Progress with the ARM Guide,” J Rehabil Res Dev, vol. 37, no. 6, pp. 653–662, Nov. 2000. Available from https://www.rehab.research.va.gov/jour/00/37/6/pdf/reinkensmeyer.pdf
 S. Masiero, A. Celia, G. Rosati & M. Armani, “Robotic-Assisted Rehabilitation of the Upper Limb After Acute Stroke,” Arch Phys Med Rehabil, vol. 88, no. 2, pp. 142–149, Feb. 2007. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2006.10.032
 I. Krebs, N. Hogan, M. Aisen & B. Volpe, “Robot-Aided Neurorehabilitation,” IEEE Trans Rehabil Eng, vol. 6, no. 1, pp. 75–87, Mar. 1998. https://doi.org/10.1109/86.662623
 T. Nef & R. Reiner, “Three-Dimensional Multi-Degree-of-Freedom Arm Therapy Robot (ARMin),” in Neurorehabilitation Technology, V. Dietz, T. Nef & W. Rymer, Eds., LDN, UK: Springer, pp. 141–157, 2011. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-2277-7_9
 V. Klamroth-Marganska, J. Blanco, K. Campen, A. Curt, V. Dietz, T. Ettlin, M. Felder, B. Fellinghauer, M. Guidali, A.Kollmar, A. Luft, T. Nef, C. Schuster-Amft, W. Stahel & R. Riener, “Three-dimensional, task-specific robot therapy of the arm after stroke: a multicentre, parallel-group randomised trial,” L­ancet Neurol, vol. 13, no. 2, pp. 159–166, Dec. 2013. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(13)70305-3
 S. Macovei & I. Doroftei, “A short overview of upper limb rehabilitation devices,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol 145, no. 5, pp. 1–8, Aug. 2016. https://doi.org/10.1088/1757-899X/145/5/052014
 H. Krebs, M. Ferraro, S. Buerger, M. Newbery, A. Makiyama, M. Sandmann, D. Lynch, B. Volpe & N. Hogan, “Rehabilitation robotics: pilot trial of a spatial extension for MIT Manus,” J Neuroeng Rehabilitation, vol. 1, no. 5, pp. 1–15, Oct. 2004. https://doi.org/10.1186/1743-0003-1-5
 A. Georgopoulou, S. Michel, B. Vanderborght & F. Clemens, “Piezoresistive sensor fiber composites based on silicone elastomersfor the monitoring of the position of a robot arm,” Sens. Actuator A Phys., vol. 318, pp. 1–11, Nov. 2020. https://doi.org/10.1016/j.sna.2020.112433
 M. Melnykowycz, M. Tschudin & F. Clemens, “Piezoresistive Carbon-based Hybrid Sensor for Body-Mounted Biomedical Applications,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 175, no. 1, pp. 1–6, Feb. 2017. https://doi.org/10.1088/1757-899X/175/1/012006
 T. Okatani & I. Shimoyama, “A tactile sensor for simultaneous measurements of 6-axis force/torque and the coefficient of static friction,” Sens. Actuator A Phys., vol. 315, pp. 1–6, Nov. 2020. https://doi.org/10.1016/j.sna.2020.112362
 G. Palli, L. Moriello, U. Scarcia & C. Melchiorri, “An Underwater Robotic Gripper with Embedded Force/TorqueWrist Sensor”, IFAC-PapersOnLine, vol. 50, no. 1, pp. 11209–11214, Jul. 2017. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.2095
 G. Palli, L. Moriello, U. Scarcia & C. Melchiorri, “Development of an optoelectronic 6-axis force/torque sensor for robotic applications,” Sens. Actuator A Phys., vol. 220, pp. 333–346, Dec. 2014. https://doi.org/10.1016/j.sna.2014.09.023
 D. Schepper, B. Moyaers, G. Schouterden, K. Kellens & E. Demeester, “Towards robust human-robot mobile co-manipulation for tasks involving the handling of non-rigid materials using sensor-fused force-­torque, and skeleton tracking data,” Procedia CIRP, vol. 97, pp. 325–330, May. 2020. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.05.245
 C. Yuan, L. Luo, Q. Yuan, J. Wu, R. Yan, H. Kim, K. Kim & C. Han, “Development and evaluation of a compact 6-axis force/moment sensor with a serial structure for the humanoid robot foot,” Meas., vol. 70, pp. 110–122, Jun. 2015. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2015.03.027
 J. Salazar, “Diseño e implementación de un sensor de fuerza de 6 grados de libertad”, Projecte Final de Màster Oficial, Dep. Engi. Sistem. Automatic. Informatic. Ind., UPC, BAR, ES, 2011. Disponible en http://hdl.handle.net/2099.1/15195
 Q. Liang, D. Zhang, Q. Song, Y. Ge, H. Cao & Y. Ge, “Design and fabrication of a six-dimensional wrist force/torque sensor based on E-type membranes compared to cross beams,” Meas, vol. 43, no. 10, pp. 1702–1719, Dec. 2020. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2010.09.010
 P. Mantenuto, A. de Marcellis & G. Ferri, “On The Sensitivity Characteristics in Novel Automatic Wheatstone Bridge-Based Interfaces,” Proc Eng, vol. 47, pp. 261–264, Sep. 2012. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.09.133
 L. Quynh, B. Tu, D. Dang, D. Viet, L. Hien, D. Giang & N. Duc, “Detection of magnetic nanoparticles using simple AMR sensors in Wheatstone bridge,” J Sci Adv Mater Devices, vol. 1, no. 1, pp. 98–102, Mar. 2016. https://doi.org/10.1016/j.jsamd.2016.04.006
 A. Tözeren, Human Body Dynamics: Classical Mechanics and Human Movement. WDC, USA: Springer, 1999. Available in: https://www.sportsbiomech.com/Books/Human%20Body%20Dynamics%20-%20classical%20mechanics%20and%20human%20movement.pdf
 Avia Semiconductor, “HX711 - 24-Bit Analog-to-Digital Converter (ADC) for Weigh Scales,” sparkfun, Jun. 26, 2009, [Online . Available from https://cdn.sparkfun.com/datasheets/Sensors/ForceFlex/hx711_english.pdf
Grahamh, “Table of critical values for Pearson's r,” US, Jun. 15, 2009, [Online . Available from http://users.sussex.ac.uk/~grahamh/RM1web/Pearsonstable.pdf
 A. Creus, Instrumentación Industrial, 8 ed., BA, ES: Marcombo, 2011.
 SolidWorks. (2020). Dassault Systèmes. Disponible en https://www.solidworks.com/es
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Para poder complementar el uso de un sistema MIT-MANUS se requiere contar con un dispositivo que sea capaz de sensar fuerzas en el plano. Lastimosamente, los dispositivos comerciales son muy costosos y poco accesibles en países como Colombia. Se plantea por lo tanto el objetivo de investigación de desarrollar un sensor de fuerza para un sistema robótico MIT-MANUS que sea simple, robusto, económico y fiable. Objetivo: Desarrollar un dispositivo de sensado en el plano que se capaz de detectar, con buena precisión y un error de medición aceptable, las fuerzas ejercidas por niñas y niños de hasta 10 años de edad. Metodología: Se utilizó un enfoque de diseño metodológico de Ingeniería Mecánica, basado en las fases de concepción, diseño, validación CAE, construcción, ensamble y pruebas experimentales. Resultados: El principal resultado de la investigación fue la construcción de un dispositivo de sensado validado experimentalmente capaz de medir  fuerza en el plano de hasta 60 N. Conclusiones: Después de realizar las pruebas y ensayos experimentales, se pudo comprobar que el sensor es fiable al momento de medir una fuerza en el plano. El error máximo de medición de una fuerza en su componente horizontal o vertical es del 10%, el cual se reduce al 6% cuando el valor calculado corresponde a la resultante de la fuerza. La fuente de los errores es diversa, ya sea debido a la no homogeneidad del elemento metálico, el tipo de galga usada, los químicos empleados para soldar la galga al elemento mecánico, problemas de conversión ADC, entre otros, pero sus valores aceptables permiten emplear la galga en la aplicación a la que fue diseñada.Introduction: Robotic rehabilitation devices for motor impairment patients are widely used since they significantly impact the rehabilitation process by offering a uniform exercise plan without typical variations due to different human therapists. These devices require force sensors to monitor the patient recovery evolution. Among the rehabilitation robotic devices is the two degree-of-freedom MIT-MANUS model used in patients with upper limbs motor problems. In order to complement the use of a MIT-MANUS system, it is necessary to equip it with planar sensing forces capability. Unfortunately, commercial devices are very expensive and not very accessible in countries like Colombia. Therefore, the research objective is to develop a force sensor for a robotic MIT-MANUS system that is simple, robust, economical and reliable. Objective: Develop an in-plane sensing device capable of detecting, with good precision and an acceptable measurement error, the forces exerted by girls and boys up to 10 years of age. Method: A Mechanical Engineering methodological design approach was used, based on the phases of conception, design, CAE validation, construction, assembly and experimental tests. Results:  The research main result was the construction of an experimentally validated sensing device capable of measuring force up to 60 N in the plane. Conclusions: After carrying out the tests and experimental trials, it was possible to verify that the sensor is reliable when measuring a force in the plane. The maximum measurement error of a vertical or horizontal force component is 10%, which is reduced to 6% when the resultant force value is calculated. The source of the errors is diverse, due to the non-homogeneity of the metallic element, the type of gauge that was used, the chemicals used to weld the gauge to the mechanical element, ADC conversion problems, among others, but their acceptable values allow using of the gauge in the application initially planned.application/pdftext/htmltext/xmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2022http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/3783force sensorstrain gaugessensor for MIT-MANUS robotforce sensing with ArduinoMaltese cross based force sensingsensor de fuerzagalgas extensiométricassensor para robot MIT-MANUSsensado de fuerzas con Arduinosensado de fuerzas basados en cruz de maltaSensor de Fuerza para el Monitoreo en la Rehabilitación de Niños con Problemas Motrices en los Miembros SuperioresForce Sensor For Monitoring in the Rehabilitation of Children with Motor Problems in the Upper LimbsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc P. Maciejasz, J. Eschweiler, K. Gerlach-Hahn, A. Jansen-Troy & S. Leonhardt, “A survey on robotic devices for upper limb rehabilitation,” J. NeuroEngineering Rehabil., vol. 11, no. 3, pp. 1–29, Jan. 2014. https://doi.org/10.1186/1743-0003-11-3 D. Reinkensmeyer, L. Kahn, M. Averbuch, A. McKenna-Cole, B. Schmit & W. Rymer, “Understanding and treating arm movement impairment after chronic brain injury: Progress with the ARM Guide,” J Rehabil Res Dev, vol. 37, no. 6, pp. 653–662, Nov. 2000. Available from https://www.rehab.research.va.gov/jour/00/37/6/pdf/reinkensmeyer.pdf S. Masiero, A. Celia, G. Rosati & M. Armani, “Robotic-Assisted Rehabilitation of the Upper Limb After Acute Stroke,” Arch Phys Med Rehabil, vol. 88, no. 2, pp. 142–149, Feb. 2007. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2006.10.032 I. Krebs, N. Hogan, M. Aisen & B. Volpe, “Robot-Aided Neurorehabilitation,” IEEE Trans Rehabil Eng, vol. 6, no. 1, pp. 75–87, Mar. 1998. https://doi.org/10.1109/86.662623 T. Nef & R. Reiner, “Three-Dimensional Multi-Degree-of-Freedom Arm Therapy Robot (ARMin),” in Neurorehabilitation Technology, V. Dietz, T. Nef & W. Rymer, Eds., LDN, UK: Springer, pp. 141–157, 2011. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-2277-7_9 V. Klamroth-Marganska, J. Blanco, K. Campen, A. Curt, V. Dietz, T. Ettlin, M. Felder, B. Fellinghauer, M. Guidali, A.Kollmar, A. Luft, T. Nef, C. Schuster-Amft, W. Stahel & R. Riener, “Three-dimensional, task-specific robot therapy of the arm after stroke: a multicentre, parallel-group randomised trial,” L­ancet Neurol, vol. 13, no. 2, pp. 159–166, Dec. 2013. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(13)70305-3 S. Macovei & I. Doroftei, “A short overview of upper limb rehabilitation devices,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol 145, no. 5, pp. 1–8, Aug. 2016. https://doi.org/10.1088/1757-899X/145/5/052014 H. Krebs, M. Ferraro, S. Buerger, M. Newbery, A. Makiyama, M. Sandmann, D. Lynch, B. Volpe & N. Hogan, “Rehabilitation robotics: pilot trial of a spatial extension for MIT Manus,” J Neuroeng Rehabilitation, vol. 1, no. 5, pp. 1–15, Oct. 2004. https://doi.org/10.1186/1743-0003-1-5 A. Georgopoulou, S. Michel, B. Vanderborght & F. Clemens, “Piezoresistive sensor fiber composites based on silicone elastomersfor the monitoring of the position of a robot arm,” Sens. Actuator A Phys., vol. 318, pp. 1–11, Nov. 2020. https://doi.org/10.1016/j.sna.2020.112433 M. Melnykowycz, M. Tschudin & F. Clemens, “Piezoresistive Carbon-based Hybrid Sensor for Body-Mounted Biomedical Applications,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 175, no. 1, pp. 1–6, Feb. 2017. https://doi.org/10.1088/1757-899X/175/1/012006 T. Okatani & I. Shimoyama, “A tactile sensor for simultaneous measurements of 6-axis force/torque and the coefficient of static friction,” Sens. Actuator A Phys., vol. 315, pp. 1–6, Nov. 2020. https://doi.org/10.1016/j.sna.2020.112362 G. Palli, L. Moriello, U. Scarcia & C. Melchiorri, “An Underwater Robotic Gripper with Embedded Force/TorqueWrist Sensor”, IFAC-PapersOnLine, vol. 50, no. 1, pp. 11209–11214, Jul. 2017. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.2095 G. Palli, L. Moriello, U. Scarcia & C. Melchiorri, “Development of an optoelectronic 6-axis force/torque sensor for robotic applications,” Sens. Actuator A Phys., vol. 220, pp. 333–346, Dec. 2014. https://doi.org/10.1016/j.sna.2014.09.023 D. Schepper, B. Moyaers, G. Schouterden, K. Kellens & E. Demeester, “Towards robust human-robot mobile co-manipulation for tasks involving the handling of non-rigid materials using sensor-fused force-­torque, and skeleton tracking data,” Procedia CIRP, vol. 97, pp. 325–330, May. 2020. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.05.245 C. Yuan, L. Luo, Q. Yuan, J. Wu, R. Yan, H. Kim, K. Kim & C. Han, “Development and evaluation of a compact 6-axis force/moment sensor with a serial structure for the humanoid robot foot,” Meas., vol. 70, pp. 110–122, Jun. 2015. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2015.03.027 J. Salazar, “Diseño e implementación de un sensor de fuerza de 6 grados de libertad”, Projecte Final de Màster Oficial, Dep. Engi. Sistem. Automatic. Informatic. Ind., UPC, BAR, ES, 2011. Disponible en http://hdl.handle.net/2099.1/15195 Q. Liang, D. Zhang, Q. Song, Y. Ge, H. Cao & Y. Ge, “Design and fabrication of a six-dimensional wrist force/torque sensor based on E-type membranes compared to cross beams,” Meas, vol. 43, no. 10, pp. 1702–1719, Dec. 2020. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2010.09.010 P. Mantenuto, A. de Marcellis & G. Ferri, “On The Sensitivity Characteristics in Novel Automatic Wheatstone Bridge-Based Interfaces,” Proc Eng, vol. 47, pp. 261–264, Sep. 2012. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.09.133 L. Quynh, B. Tu, D. Dang, D. Viet, L. Hien, D. Giang & N. Duc, “Detection of magnetic nanoparticles using simple AMR sensors in Wheatstone bridge,” J Sci Adv Mater Devices, vol. 1, no. 1, pp. 98–102, Mar. 2016. https://doi.org/10.1016/j.jsamd.2016.04.006 A. Tözeren, Human Body Dynamics: Classical Mechanics and Human Movement. WDC, USA: Springer, 1999. Available in: https://www.sportsbiomech.com/Books/Human%20Body%20Dynamics%20-%20classical%20mechanics%20and%20human%20movement.pdf Avia Semiconductor, “HX711 - 24-Bit Analog-to-Digital Converter (ADC) for Weigh Scales,” sparkfun, Jun. 26, 2009, [Online . Available from https://cdn.sparkfun.com/datasheets/Sensors/ForceFlex/hx711_english.pdfGrahamh, “Table of critical values for Pearson's r,” US, Jun. 15, 2009, [Online . Available from http://users.sussex.ac.uk/~grahamh/RM1web/Pearsonstable.pdf A. Creus, Instrumentación Industrial, 8 ed., BA, ES: Marcombo, 2011. SolidWorks. (2020). Dassault Systèmes. Disponible en https://www.solidworks.com/es89–10289–102119https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/3783/4757https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/3783/4852https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/3783/4853Núm. 1 , Año 2023 : (Enero - Junio)PublicationOREORE.xmltext/xml2765https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/1dd95425-6a61-416a-aef4-7b4e6c087e33/downloadd4c857ac8b0d6ac8f32d666ec19adf19MD5111323/12336oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/123362024-09-17 10:53:05.385http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0INGE CUC - 2022metadata.onlyhttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.co

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