Розподілена архітектура системи Wi-Fi-керування активним ортезом верхніх кінцівок

Антон Васильович Коцюбайло; Олександр Миколайович Лисенко

doi:10.20535/2523-4455.mea.35559

Т. 31 · № 1 · 2026 тра 1, 2026 Електронні системи та сигнали

Розподілена архітектура системи Wi-Fi-керування активним ортезом верхніх кінцівок

АК

Антон Васильович Коцюбайло Відповідальний Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна

ОЛ

д-р техн. наук, проф. Олександр Миколайович Лисенко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна

Сторінки355559.1-355559.6 Опублікованотра 1, 2026 ЛіцензіяВідкритий доступ

PDF

ТОМ 31 · № 1 · 2026 Переглянути випуск

Анотація

Це дослідження представляє розробку, багатопотокову програмну реалізацію та емпіричну оцінку активного ортеза верхніх кінцівок з електроміографічним (ЕМГ) керуванням, що використовує розподілену вбудовану архітектуру керування типу «ведучий-ведений» (master-slave). Система спроектована спеціально для вирішення клінічних проблем, пов'язаних із тяжкими парезами верхніх кінцівок — наприклад, внаслідок травм плечового сплетення. Вона обходить традиційні методи локального керування м'язами, зчитуючи сигнали довільної поверхневої ЕМГ з груднинно-ключично-соскоподібного (ГКС) м’яза шиї, використовуючи його як стабільний проксі-сигнал інтенції руху. Для забезпечення детермінованого виконання у жорсткому реальному часі та високої точності обробки сигналів, система фізично та логічно розділена на три робочі рівні. Спеціалізований аналоговий інтерфейс (AD8232) та мікроконтролер STM32F407 відповідають за локальну підготовку та оцифрування біосигналів. Одноплатний комп'ютер Jetson Nano функціонує як керуючий вузол, виконуючи суворо регламентований скінченний автомат (FSM) для цифрової фільтрації, виділення ознак та класифікації рухів. Нарешті, мікроконтролер ESP32 у поєднанні з високострумовим H-мостом BTS7960 керує роботою щіткового двигуна постійного струму в реальному часі. Зв'язок між цими різними апаратними рівнями здійснюється бездротовим способом за протоколом TCP/IP через мережу Wi-Fi, що усуває громіздкі фізичні з'єднання та створює основу для інтеграції в розширену екосистему Інтернету речей (IoT). Програмне забезпечення базується на багатопотоковому середовищі із захистом м'ютексами, що дозволяє досягти середньої затримки «від вибірки до результату» (sample-to-result) на рівні 6,02 мілісекунди. Зворотний зв'язок щодо кута суглоба в реальному часі безперервно забезпечується абсолютним магнітним енкодером AS5048A через інтерфейс SPI, що гарантує кінематичну безпеку та суворе дотримання визначених анатомічних меж. Експериментальні результати підтверджують здатність системи до безпечної та високочутливої роботи, демонструючи, що складні алгоритми класифікації та бездротові розподілені топології можуть успішно відповідати суворим вимогам щодо затримки в носимій реабілітаційній робототехніці. Водночас майбутні ітерації можуть потребувати інтеграції безщіткових приводів для мінімізації статичного тертя та обмежень роботи на низьких швидкостях.

Ключові слова

#ортез верхніх кінцівок #сигнал електроміографії #активність м'язів шиї

Посилання

R. A. R. C. Gopura, D. S. V. Bandara, K. Kiguchi, and G. K. I. Mann, “Developments in hardware systems of active upper-limb exoskeleton robots: A review,” Rob. Auton. Syst., vol. 75, pp. 203–220, Jan. 2016, doi: 10.1016/j.robot.2015.10.001.
A. M. Dollar and H. Herr, “Lower Extremity Exoskeletons and Active Orthoses: Challenges and State-of-the-Art,” IEEE Trans. Robot., vol. 24, no. 1, pp. 144–158, Feb. 2008, doi: 10.1109/TRO.2008.915453.
M. Asghari Oskoei and H. Hu, “Myoelectric control systems—A survey,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 2, no. 4, pp. 275–294, Oct. 2007, doi: 10.1016/j.bspc.2007.07.009.
K. Englehart and B. Hudgins, “A robust, real-time control scheme for multifunction myoelectric control,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 50, no. 7, pp. 848–854, Jul. 2003, doi: 10.1109/TBME.2003.813539.
M. Barsotti et al., “A full upper limb robotic exoskeleton for reaching and grasping rehabilitation triggered by MI-BCI,” in 2015 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), IEEE, Aug. 2015, pp. 49–54. doi: 10.1109/ICORR.2015.7281174.
J. R. Cram, G. S. Kasman, and J. Holtz, Introduction to surface electromyography. Aspen Publishers, 1998.
A. V. Kotsiubailo et al., “Designing Minimalistic Powered Arm Orthosis for Brachial Plexus Injuries,” Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, no. 96, pp. 50–61, Jun. 2024, doi: 10.20535/RADAP.2024.96.50-61.
“AD8232 Single-Lead Heart Rate Monitor Front End (Datasheet),” 2012. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/ad8232.pdf
A. Phinyomark, P. Phukpattaranont, and C. Limsakul, “Feature reduction and selection for EMG signal classification,” Expert Syst. Appl., vol. 39, no. 8, pp. 7420–7431, Jun. 2012, doi: 10.1016/j.eswa.2012.01.102.
A. Wang, J. Dong, R. Teng, P. Liu, X. Yue, and X. Zhang, “A Hierarchical Distributed Control System Design for Lower Limb Rehabilitation Robot,” Technologies, vol. 13, no. 10, p. 462, Oct. 2025, doi: 10.3390/technologies13100462.
H. Alemdar and C. Ersoy, “Wireless sensor networks for healthcare: A survey,” Comput. Networks, vol. 54, no. 15, pp. 2688–2710, Oct. 2010, doi: 10.1016/j.comnet.2010.05.003.
“ESP32 Technical Reference Manual (Datasheet),” 2021. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://www.espressif.com/sites/default/files/documentation/esp32_technical_reference_manual_en.pdf
“BTS7960 High Current Half Bridge (Datasheet),” 2011. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://www.infineon.com/dgdl/BTS7960_Datasheet.pdf?folderId=db3a304412b407950112b408e8c9
“AS5048A/AS5048B 14-bit On-Axis Magnetic Rotary Position Sensor,” 2013. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://ams-osram.com/products/sensor-solutions/position-sensors/ams-as5048a-high-resolution-position-sensor
N. Vitiello et al., “NEUROExos: A Powered Elbow Exoskeleton for Physical Rehabilitation,” IEEE Trans. Robot., vol. 29, no. 1, pp. 220–235, Feb. 2013, doi: 10.1109/TRO.2012.2211492.
A. Williams, C++ concurrency in action : practical multithreading. Manning, 2012.
“Jetson Nano Developer Kit User Guide,” 2019. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit
K. W. Horch and D. Kipke, Neuroprosthetics : theory and practice. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2017.

Ліцензія

CCBY-SA 4.0

Creative Commons Із зазначенням авторства 4.0 Міжнародна

Ця робота має відкриту ліцензію: вільно поширюйте та адаптуйте її, посилаючись на авторів і журнал. Умови ліцензії ↗

Попередня у випуску Програмні засоби супроводження курсу вищої математики у технічному університеті Наступна у випуску Моделювання впливу температури на електричну активність серцевих клітин: ідентифікація ключових іонних струмів за допомогою аналізу чутливості

§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.

Усі випуски

Квазістатична ідентифікація структури затінення сонячних панелей за методом векторів кардинальних чисел

PhD, доц. Олена Олегівна Абакумова, д-р техн. наук, проф. Валерій Якович Жуйков, Микола О. Лук'янов

У статті розглянуто проблему ідентифікації структури затінення сонячних панелей. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю швидкої та адекватної реконфігурації…

#Сонячні панелі #Фотоелектрична поверхня #Моделювання структури тіней #Квазістатична ідентифікація

с. 362283.1-362283.7

10.20535/2523-4455.mea.362283

Імітаційне моделювання фільтро-компенсаційного перетворювача для трифазної трипровідної мережі

Іван Андрійович Вакуленко, канд. техн. наук, доц. Дмитро Анатолійович Миколаєць, канд. техн. наук, доц. Катерина Сергіївна Клен

У цій статті розглядається критична проблема погіршення якості електроенергії в сучасних енергосистемах, спричинена поширенням нелінійних навантажень. Такі навантаження…

#фільтр-компенсаційний перетворювач #трифазна трипровідна мережа #якість електроенергії #повне гармонійне спотворення

с. 361138.1-361138.6

10.20535/2523-4455.mea.361138

Комплексний метод виділення неінвазивного сигналу фетальної електрокардіограми та класифікації серцевих аритмій

Дмитро А. Шевчук, канд. техн. наук, доц. Наталія Георгіївна Іванушкіна

Стаття присвячена розробці комплексного методу виділення фетального електрокардіосигналу (ФЕКГ) з неінвазивних абдомінальних записів та подальшої автоматизованої…

#абдомінальні електрокардіограми #фетальна електрокардіограма #аритмія #сліпе розділення джерел

с. 356487.1-356487.11

10.20535/2523-4455.mea.356487

Схожі статті

Дмитро А. Шевчук, канд. техн. наук, доц. Наталія Георгіївна Іванушкіна, Комплексний метод виділення неінвазивного сигналу фетальної електрокардіограми та класифікації серцевих аритмій , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 31 № 2 (2026)
Valerij Kostyantynovych Bohushevych, Lidiya Mykolayivna Zamarenova, Hlib Mykhaylovych Kotov, Mykhailo Ivanovych Skipa, Прецизійні ультразвукові вимірювачі рівня рідини в закритих резервуарах , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 24 № 1 (2019)
Arkadii Mykolaiovych Prodeus, Andrii Vitaliiovych Vityk, Daniil Yuriiovych Didenko, Суб’єктивне оцінювання якості та розбірливості мовних сигналів, спотворених синтезованими шумами , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 22 № 6 (2017)
Arkadii Mykolaiovych Prodeus, Kseniia Victorivna Bukhta, Pavlo Vadymovych Morozko, Oleksii Volodymyroych Serhiienko, Ihor Valeriiovych Kotvytskyi, Oleksandr Oleksandrovych Dvornyk, Автоматизоване суб'єктивне оцінювання розбірливості мови при різних способах прослуховування , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 23 № 3 (2018)
Віталій О. Іващук, канд. техн. наук, доц. Наталія Георгіївна Іванушкіна, Моделювання впливу температури на електричну активність серцевих клітин: ідентифікація ключових іонних струмів за допомогою аналізу чутливості , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 31 № 1 (2026)
Anton Volodymyrovych Mnevets, Nataliia Heorhiivna Ivanushkina, Моделі сіамських нейронних мереж для класифікації серцевих аритмій за умов нестачі тренувальних ЕКГ сигналів , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 30 № 2 (2025)
Maksym Serhiiovych Fil, Dnys Yurevych Lebeddev, Leonid Mykolaiovych Pavlov, Підвищення стійкості цифрового телебачення до перешкод , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 24 № 5 (2019)
Anna Serhiivna Poreva, Valentyn Ihorovych Vaityshyn, Yevgeniy Serhiiovych Karplyuk, Методи машинного навчання для дослідження сигналівзвуківлегенів , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 22 № 6 (2017)
Igor Yevheniiovych Korotyeyev, Аналіз частотних характеристик інвертуючого перетворювача , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 24 № 1 (2019)
Максим Олексеевич Коржик, Sergii Viktorovich Kurdiuk, Olexiy Volodymyrovych Korzhyk, Імпедансні характеристики пласко-паралельного акустичного хвилеводу з акустично м`якими границями при збудженні його двохчастотним сигналом , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 23 № 4 (2018)

1-10 з 241 Наступне

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.

[1] R. A. R. C. Gopura, D. S. V. Bandara, K. Kiguchi, and G. K. I. Mann, “Developments in hardware systems of active upper-limb exoskeleton robots: A review,” Rob. Auton. Syst., vol. 75, pp. 203–220, Jan. 2016, doi: 10.1016/j.robot.2015.10.001.

[2] A. M. Dollar and H. Herr, “Lower Extremity Exoskeletons and Active Orthoses: Challenges and State-of-the-Art,” IEEE Trans. Robot., vol. 24, no. 1, pp. 144–158, Feb. 2008, doi: 10.1109/TRO.2008.915453.

[3] M. Asghari Oskoei and H. Hu, “Myoelectric control systems—A survey,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 2, no. 4, pp. 275–294, Oct. 2007, doi: 10.1016/j.bspc.2007.07.009.

[4] K. Englehart and B. Hudgins, “A robust, real-time control scheme for multifunction myoelectric control,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 50, no. 7, pp. 848–854, Jul. 2003, doi: 10.1109/TBME.2003.813539.

[5] M. Barsotti et al., “A full upper limb robotic exoskeleton for reaching and grasping rehabilitation triggered by MI-BCI,” in 2015 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), IEEE, Aug. 2015, pp. 49–54. doi: 10.1109/ICORR.2015.7281174.

[6] J. R. Cram, G. S. Kasman, and J. Holtz, Introduction to surface electromyography. Aspen Publishers, 1998.

[7] A. V. Kotsiubailo et al., “Designing Minimalistic Powered Arm Orthosis for Brachial Plexus Injuries,” Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, no. 96, pp. 50–61, Jun. 2024, doi: 10.20535/RADAP.2024.96.50-61.

[8] “AD8232 Single-Lead Heart Rate Monitor Front End (Datasheet),” 2012. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/ad8232.pdf

[9] A. Phinyomark, P. Phukpattaranont, and C. Limsakul, “Feature reduction and selection for EMG signal classification,” Expert Syst. Appl., vol. 39, no. 8, pp. 7420–7431, Jun. 2012, doi: 10.1016/j.eswa.2012.01.102.

[10] A. Wang, J. Dong, R. Teng, P. Liu, X. Yue, and X. Zhang, “A Hierarchical Distributed Control System Design for Lower Limb Rehabilitation Robot,” Technologies, vol. 13, no. 10, p. 462, Oct. 2025, doi: 10.3390/technologies13100462.

[11] H. Alemdar and C. Ersoy, “Wireless sensor networks for healthcare: A survey,” Comput. Networks, vol. 54, no. 15, pp. 2688–2710, Oct. 2010, doi: 10.1016/j.comnet.2010.05.003.

[12] “ESP32 Technical Reference Manual (Datasheet),” 2021. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://www.espressif.com/sites/default/files/documentation/esp32_technical_reference_manual_en.pdf

[13] “BTS7960 High Current Half Bridge (Datasheet),” 2011. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://www.infineon.com/dgdl/BTS7960_Datasheet.pdf?folderId=db3a304412b407950112b408e8c9

[14] “AS5048A/AS5048B 14-bit On-Axis Magnetic Rotary Position Sensor,” 2013. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://ams-osram.com/products/sensor-solutions/position-sensors/ams-as5048a-high-resolution-position-sensor

[15] N. Vitiello et al., “NEUROExos: A Powered Elbow Exoskeleton for Physical Rehabilitation,” IEEE Trans. Robot., vol. 29, no. 1, pp. 220–235, Feb. 2013, doi: 10.1109/TRO.2012.2211492.

[16] A. Williams, C++ concurrency in action : practical multithreading. Manning, 2012.

[17] “Jetson Nano Developer Kit User Guide,” 2019. Accessed: Mar. 25, 2026. [Online]. Available: https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit

[18] K. W. Horch and D. Kipke, Neuroprosthetics : theory and practice. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2017.