等速机器人测评训练系统

德国 Robogym 

德国科隆体院孵化成果:KUKA等速机器人测评训练系统

力量训练

高强度的肌肉力量训练首先要关注安全因素!

由于康复及运动训练的多种不同目的,力量训练中也要避免无效的肌肉力量流失。 在实际应用中,受训者或康复者的肌肉骨骼系统的个体差异很大,因此首先需要对测试者进行力量训练过程的连续监测和分析,最终实现个性化的设置,目的是避免训练损伤,以及优化训练效果使之符合人体功效性。

系统解决方案

KUKA等速机器人测评训练系统使用传感器实时捕获人体的运动数据。 

基于完善的生物力学肌肉骨骼模型,该系统可以准确识别运动训练是否符合人体功效学,同时可有效避免关节损伤。 所有测量数据都会存储到云端,可以随时随地查询调用。 机器人系统的超高灵活性和可调控性提供了无限的可能,能使训练在最安全的人机交互环境下,更加舒适、合理和高效。

自适应可调节的个性化需求

 

KUKA等速机器人测评训练系统搭配了海量的训练方式、运动适配器、运动模式、座位位置等,可根据不同的身体解剖结构进行适当调整。用户可以使用标准的德国科隆体育大学认证的培训体系来训练,也可以根据自己的需要进行个性化调整,同时软件系统允许同制造商合作开发新的实用训练方式及模型,这是其它同类训练设备无法实现的。

生物指标反馈

KUKA等速机器人测评训练系统能直接反馈受训者的运动的生物力学指标。屏幕上会显示运动负荷及身体的各种力学参数,并用来指导后续个性化训练。

 

舒适快速高效的训练系统

KUKA等速机器人测评训练系统系统操作简便,使用上省时省力并保持高度的灵活性,几秒钟内即可进入测量状态。

系统具有海量的数据库,用于保存标准大数据,训练历史记录,个性化设置以及预定义训练计划的庞大数据。

数据库保存在云端,能在任何地点查阅调用。

安全训练设备

KUKA等速机器人测评训练系统是一个安全的人机交互式系统,如检测到非安全姿势或非正常力量,该系统将立即停止。


基于个性化安全设置及机器人全程控制,可以完全避免关节和肌肉力量的过载。

参考文献

• Iterative Learning Control of an Industrial Robot for Neuromuscular Training; Ketelhut, M., Göll, F., Braunstein, B., Albracht, K. & Dirk, A., 01.08.2019, CCTA 2019 - 3rd IEEE Conference on Control Technology and Applications: IEEE CCTA 2019, August 19-21, 2019, City University of Hong Kong, Hong Kong, China. S. 926-932 7 S. (CCTA 2019 - 3rd IEEE Conference on Control Technology and Applications). • Admittance Control of an Industrial Robot during Resistance Training, Ketelhut; M., Kolditz, M.,Göll, F., Braunstein, B., Albracht, K. & Abel, D., 2019, in : IFAC-PapersOnLine. 52, 19, S. 223-2286 S. • Auf muskuloskelettalen Modellen basiertes Biofeedback für individualisiertes neuro-muskuläres Training und Rehabilitation; Göll, F., Braunstein, B., Ketelhut, M., Abel, D. & Albracht, K., 2019, (In Vorbereitung) 4. Forschungssymposium Physiotherapie: 22. und 23. November 2019; empirische Forschung und Theorieentwicklung verbinden ; Abstractband. Deutsche Gesellschaft für Physiotherapiewissenschaft (DGPTW), S. 32-33 2 S. • Admittance Control of an Industrial Robot during Resistance Training; Maike Ketelhut, Melanie Kolditz, Fabian Göll, Bjoern Braunstein, Kirsten Albracht, Dirk Abel, Admittance Control of an Industrial Robot during Resistance Training, IFAC-PapersOnLine, Volume 52, Issue 19, 2019, Pages 223-228, ISSN 2405-8963, https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.12.102. • Biofeedback for individualized neuromuscular training and rehabilitation based on musculoskeletal models; Göll, F., Braunstein, B., Maike, K., Abel, D. & Albracht, K., 24.09.2018, in : Biomedizinische Technik. Biomedical engineering. 63, S1, S. S15 1 S. • Comparison of Different Training Algorithms for the Leg Extension Training with an Industrial Robot: Current Directions in Biomedical Engineering; Ketelhut, M., Göll, F., Braunstein, B., Albracht, K. & Abel, D., 24.09.2018, in : Current Directions in Biomedical Engineering. 4, 1, S. 17-20 4 S. • Evaluation of foot position and orientation as manipulated variables to control external knee adduction moments in leg extension training; Kolditz, M., Albin, T., Abel, D., Fasse, A.,Brüggemann, G. P., & Albracht, K. (2019). Computer Methods and Programs in Biomedicine, 171, 81–86. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2016.09.005 • Isokinematic leg extension training with an industrial robot; Kolditz, M., Albin, T., Albracht, K., Bruggemann, G. P., & Abel, D. (2016). In Proceedings of the IEEE RAS and EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (Vol. 2016-July, pp. 950–955). IEEE Computer Society. https://doi.org/10.1109/BIOROB.2016.7523750 • Robotic system to improve neuromuscular strength training of the leg extensors; Kolditz, M., Albin, T., Brüggemann, G. P., Abel, D., & Albracht, K. (2016). At-Automatisierungstechnik, 64(11), 905–914. https://doi.org/10.1515/auto-2016-0044 • Simulative analysis of joint loading during leg press exercise for control applications; Kolditz, M., Albin, T., Abel, D., Fasse, A., Brüggemann, G. P., & Albracht, K. (2015). In IFAC-PapersOnLine (Vol. 28, pp. 435–440). https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.10.179