Robotic Systems for the Upper Limb Rehabilitation

The advent of the Industry 4.0 paved the way for new ways to automate industrial processes by using robotic systems to realize a flexible automated manufacturing system. Activities involving Human-Robot Interaction (HRI) are promising solutions to achieve higher and more flexible productivity. The combination of the decision-making ability of humans with the intrinsic characteristics of robots (i.e., repeatability and accuracy), turns out to be the winning strategy to increase productivity. The use of robots can be also exploited in fields of applications different from the industrial ones, such as the healthcare sector. This emerging field is expected to grow in the face of demographic change (ageing), calls for improving quality of life for the elderly and disabled, and the need for even higher quality care, for example high precision surgery. All these factors stimulate innovation in the domain of robotics for the healthcare increasing the value of care in terms of health, social and economical benefits. Robotic devices have the intrinsic ability to perform repetitive tasks with high repeatability and rehabilitation robotics have become increasingly relevant in the past years as new technologies have become available. Currently, there is a wide range of robotic devices used in rehabilitation which can be classified according to their mechanical structures (end-effector and exoskeleton devices). The end-effector types can be correlated with industrial collaborative robotic arms, (also called cobots), which enable direct interaction with human operators, sharing their workspace. Nowadays only one cobot specifically designed for rehabilitation is in the market, i.e. the ROBERT system from Life Science which uses a KUKA cobot for the early mobilization of patients. A cobot assisted-therapy can provide intensive and task-specific solutions for rehabilitation processes. The cobots end-effector attachment point is connected to the patients limb and the manipulator can drive the patient arm over a path or to give a force feedback to the patient while executing a task. According to the patients limb mobility, the cobot can assist the motion in different modalities (passive, active and active-assistive) and, in order to increase the potentialities of the training, a specific working modality has conceived in this thesis project, named vision-assisted mode. The human-robot system considered is a closed kinematic chain formed by the human arm that grasps a handle fixed to the end effector of a commercial cobot (i.e., UR5e from Universal Robots). Kinematic and dynamic models have been developed on the basis of anthropometric proportions, starting form height and total mass of the patient. The multibody simulations allowed to estimate the human-robot interaction forces and the robot joint torques required to execute simple tasks, as circular or back-and-forth motion. A set of points of the shared human-robot workspace is defined to evaluate the average kineto-static affinity of the two arms in a uniform spatial distribution. To create a new framework for cobot-therapy, a two-step optimization algorithm is defined to find the optimal location for the robot's base relative to the human shoulder. The thesis presents the design of the novel framework for robot-assisted rehabilitation practices. The framework is targeted at neurological patients to train their capacity of following simple trajectories (e.g., lines) towards a target without deviating from the shortest path. Two experimental tests were performed with two different human-robot handle systems. The aim of the first test is to move the robot's handle, which is provided with a pointer, towards an object (which serves as a target) whose position is dynamically recorded by a smart camera. In the second test, instead, the subject handles the robot trying to grasp a cylindrical target randomly placed on a workbench. The exercises aim to restore the proprioceptive abilities, helping the subject to perform repetitive movements and restoring the muscular activity in the arm and in the fingers. The results of the experimental tests confirm that the exercises provided were sufficiently simple and non-stressful and no adverse events related to the device occur. The final part of the thesis is the result of an experience at the Swiss Federal Institute of Technology (ETH) in Zurich. The work is done in collaboration with the Rehabilitation Engineering Laboratory, Department of Health Sciences and Technology. The study focuses on the robotics rehabilitation of the hand and the aim is to monitor muscle tone during therapy. An online perturbation-based method is proposed which is able to monitor the finger muscle tone during robot-assisted hand rehabilitation exercises. It is reported the quantitative evaluation of the method performance, firstly through a stiffness identification experiment using springs, and secondly in a pilot study with unimpaired and spastic subjects after stroke. In conclusion, the contribution of the thesis is reported and future research possibilities are discussed.

L'avvento dell'Industria 4.0 ha introdotto processi industriali automatizzati con l’utilizzo di sistemi robotici volti alla realizzazione un sistema di produzione flessibile. Le attività che coinvolgono l'interazione uomo-robot (HRI) permettono di raggiungere una produttività più elevata. L'uso dei robot può essere sfruttato anche in campi di applicazione diversi da quelli industriali, ad esempio nel settore sanitario. I dispositivi robotici hanno la capacità intrinseca di eseguire compiti con un'elevata ripetibilità. Attualmente esiste un'ampia gamma di dispositivi utilizzati in riabilitazione che vengono classificati a seconda delle loro strutture meccaniche (end-effector e dispositivi esoscheletrici). I dispositivi end-effector sono simili a bracci robotici collaborativi industriali, chiamati anche cobot, che consentono l'interazione diretta con operatori umani, condividendo il loro spazio di lavoro. Al giorno d'oggi è presente sul mercato un solo cobot specificamente progettato per la riabilitazione, vale a dire il sistema ROBERT di Life Science che utilizza un cobot KUKA per la mobilizzazione precoce dei pazienti. Una terapia assistita da cobot può fornire soluzioni specifiche per i processi di riabilitazione. L’end-effector del cobot è collegato all'arto del paziente e il manipolatore può guidare il braccio del paziente su un percorso o fornire un feedback di forza al paziente durante l'esecuzione di un compito. In base alla mobilità dell'arto del paziente, il cobot può assistere il movimento in diverse modalità (passiva, attiva e attivo-assistiva) e, per aumentare le potenzialità dell'allenamento è stata concepita una nuova modalità di lavoro, denominata visione modalità assistita. Il sistema uomo-robot considerato in questa tesi forma una catena cinematica chiusa composta dal braccio umano che afferra una maniglia fissata all'end effector di un cobot commerciale (UR5e di Universal Robots). I modelli cinematici e dinamici sono stati sviluppati sulla base delle proporzioni antropometriche, dell'altezza di partenza e della massa totale del paziente. Le simulazioni hanno permesso di stimare le forze di interazione uomo-robot e le coppie articolari del robot necessarie per eseguire compiti semplici, come movimenti circolari. Viene definito un insieme di punti dello spazio di lavoro condiviso uomo-robot per valutare l'affinità cineto-statica media dei due bracci in una distribuzione spaziale uniforme. Per creare un nuovo framework per la cobot-terapia, viene definito un algoritmo di ottimizzazione in due fasi finalizzato a trovare la posizione ottimale per la base del robot rispetto alla spalla umana. La tesi presenta la progettazione del nuovo framework per le pratiche di riabilitazione assistita da robot. Il framework è rivolto ai pazienti neurologici per allenare la loro capacità di seguire traiettorie semplici (ad es. traiettorie lineari) verso un obiettivo senza alcuna deviazione dal percorso più breve. Sono stati eseguiti due test sperimentali con due diversi sistemi di afferraggio uomo-robot. La parte finale della tesi è il risultato di un'esperienza presso il Politecnico Federale Svizzero (ETH) di Zurigo e si concentra sulla riabilitazione robotica della mano con l'obiettivo di monitorare in real-time il tono muscolare della mano durante l'intera sessione di terapia.