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저자정보
Hosu Lee (Gwangju Institute of Science and Technology) Amre Eizad (Gwangju Institute of Science and Technology) Junyeong Lee (Gwangju Institute of Science and Technology) Yunho Choi (Gwangju Institute of Science and Technology) Won-Kyung Song (National Rehabilitation Center) Kyung-Joong Kim (Gwangju Institute of Science and Technology) Jungwon Yoon (Gwangju Institute of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
771 - 775 (5page)

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Trunk training is an important part of the rehabilitation of people suffering from the physical effects of brain lesions caused by diseases such as stroke, as it can help improve their static and dynamic balance, while also helping to improve gait performance. In order to facilitate trunk rehabilitation and reduce therapist workload, we have developed a trunk rehabilitation robot (TRR) that can provide tunable quantitative training with the option to include sensory augmentation through various bio-feedback, in order to implement a large variety of trunk training protocols. In this paper, we have developed an error-based controller to generate the unstable seat condition using the TRR. In order to verify the feasibility of this controller, we have carried out tests with 20 young healthy subjects and compared its performance with the existing admittance controller in terms of seat movement parameters and center of pressure and trunk movement based balance parameters. The results show that although there is no statistically significant difference between the controllers in terms of the balance measures, use of the error-based controller results in lesser amount of seat movement, which may make it more comfortable for the user. However, the participants had a difference of opinion about which controller they felt to be more comfortable and easier to use.
#Trunk rehabilitation robot #Admittance control #Error-based control

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHOD
3. EXPERIMENT
4. RESULTS & DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES

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