Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/83137
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNopdanai Ajavakom-
dc.contributor.authorKhemwutta Pornpipatsakul-
dc.contributor.otherChulalongkorn University. Faculty of Engineering-
dc.date.accessioned2023-08-04T07:37:14Z-
dc.date.available2023-08-04T07:37:14Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/83137-
dc.descriptionThesis (M.Eng.)--Chulalongkorn University, 2022-
dc.description.abstractThis study aimed to develop a knee-assistive device while walking. The research was separated into two sections: the gait support simulation in MATLAB and the prototype of the device. Data on body part positions and ground reaction force were collected from three adult Thai participants walking at a speed of 1.5 m/s to calculate knee moment. The simulation section provides support moments during walking using machine learning and artificial stiffness control strategy (MLASCS), composed of the kNN model and the instantaneous artificial stiffness per body mass (IASPB) equations. The MLASCS was used to determine the proper amount of support moment required to assist walking, and its validation via the recorded data showed that it could reduce the total effort by up to 63.4%. In the prototype section, the posterior-support device was designed using a 3D printing filament and tested for durability. The control system used an actuator replicated from an MIT mini-cheetah servo motor that commanded various parameters such as angular, angular velocity, angular stiffness, angular damping coefficient, and angular moment and provided feedback in the form of angular angular velocity and angular moment. Due to a significant increase in delay time when connecting the microcontroller to the device, the sets of the if-else function called a state classifier combined with the IASPB equations were selected as the control system instead of the MLASCS. Efficiency testing was conducted using electromyography (EMG) sensors, which revealed mixed results that the device was sometimes helpful and sometimes not helpful. These may be due to an imperfect gait cycle, motor command delays, and misalignment of the device, indicating that further data collection and validation with more samples is necessary to verify the device's usefulness.-
dc.description.abstractalternativeการวิจัยนี้มุ่งเน้นการพัฒนาอุปกรณ์เสริมกำลังหัวเข่าในระหว่างการเดิน โดยสามารถแบ่งงานวิจัยเป็นสองส่วน คือการคำนวณจำลองในคอมพิวเตอร์ และการสร้างตัวอย่างอุปกรณ์เสริมกำลัง ข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งของส่วนต่าง ๆ ของร่างกายและแรงตอบสนองที่พื้นถูกเก็บรวบรวมจากผู้เข้าร่วม 3 คน โดยพวกเขาเดินด้วยความเร็ว 1.5 เมตรต่อวินาที เพื่อคำนวณแรงบิดของเข่า ในส่วนของการคำนวณจำลองในคอมพิวเตอร์จะใช้วิธี เทคนิคการควบคุมด้วยปัญญาประดิษฐ์และความยืดหยุ่นเสมือน (MLASCS) ซึ่งประกอบด้วยปัญญาประดิษฐ์ชนิด kNN และสมการความยืดหยุ่นเสมือนต่อน้ำหนัก (IASPB) เพื่อให้การสนับสนุนแรงบิดรอบหัวเข่าเกิดขึ้นในระหว่างการเดิน โดย MLASCS จะถูกนำมาใช้ในการกำหนดปริมาณของการสนับสนุนที่เหมาะสมสำหรับการช่วยเดิน ซึ่งจากการตรวจสอบผลการทดสอบด้วยข้อมูลที่บันทึกไว้แสดงให้เห็นว่า การใช้ MLASCS สามารถลดการออกแรงได้ถึง 63.4% อนึ่งในส่วนของการสร้างตัวอย่างอุปกรณ์เสริมกำลัง อุปกรณ์จะถูกออกแบบและสร้างโดยการใช้เทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติ ซึ่งได้ถูกทดสอบความคงทนของอุปกรณ์หลังการผลิตแล้ว ระบบควบคุมของตัวอย่างอุปกรณ์นี้จะใช้เครื่องส่งกำลังที่ถอดแบบมาจากเซอร์โวมอเตอร์รุ่น MIT mini-cheetah ที่สามารถสั่งการมอเตอร์ให้หมุนตามมุม ความเร็วเชิงมุม  ความยืดหยุ่นรอบจุด ค่าสัมประสิทธ์ความหน่วง และแรงบิดที่กำหนดได้ โดยมอเตอร์จะประเมินค่ามุม ความเร็วเชิงมุม และแรงบิดปัจจุบันเพื่อใช้ในการควบคุมได้  อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเวลาของการเชื่อมต่อไมโครคอนโทรลเลอร์กับอุปกรณ์มีค่าสูง จึงต้องเลือกใช้วิธีการเงื่อนไขทางเลือก (if-else) ร่วมกับสมการความยืดหยุ่นเสมือนต่อน้ำหนัก (IASPB) เป็นตัวจัดการแทนระบบ MLASCS ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ หลังจากนั้น ตัวอย่างอุปกรณ์ชิ้นนี้ได้ถูกทำการวัดผล โดยมีการติดเซนเซอร์ไฟฟ้ากล้ามเนื้อ (EMG sensor) เพื่อใช้เป็นตัวชี้วัดคุณภาพของอุปกรณ์ โดยผลการทดลองสรุปได้ว่าอุปกรณ์ได้มีการช่วยเหลือการเดินเพียงบางครั้ง ในขณะที่บางครั้งมีการเพิ่มภาระให้กล้ามเนื้อแทน อย่างไรก็ดีลักษณะเช่นนี้อาจจะมีสาเหตุมาจากผู้ทดลองยังไม่เคยชินกับการใช้อุปกรณ์ การเดินไม่สมบูรณ์ในบางครั้ง หรือการส่งสัญญาณมีความล่าช้า ดังนั้นในอนาคต หากมีการทดลองเพิ่มเติมในแง่ของจำนวนผู้ทดลองและความเคยชินในการเดิน อาจจะทำให้เห็นชัดได้ว่าอุปกรณ์สามารถช่วยเหลือในการเดินได้หรือไม่-
dc.language.isoen-
dc.publisherChulalongkorn University-
dc.relation.urihttp://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.224-
dc.rightsChulalongkorn University-
dc.titleSimulation and prototyping of a knee assistive device for improved gait function-
dc.title.alternativeการจําลองและการสร้างต้นแบบของอุปกรณ์ช่วยเข่าเพื่อปรับปรุงการทํางานของการเดิน-
dc.typeThesis-
dc.degree.nameMaster of Engineering-
dc.degree.levelMaster's Degree-
dc.degree.disciplineMechanical Engineering-
dc.degree.grantorChulalongkorn University-
dc.identifier.DOI10.58837/CHULA.THE.2022.224-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6470007521.pdf3.23 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.