<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Оцінка рівня небажаних навантажень у пневмотренажері RRG-100 засобами імітаційного моделювання в MATLAB

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Альтернативна назва

Assessment of the level of unwanted loads in the RRG-100 pneumatic trainer using simulation modeling in MATLAB

Анотація

The paper presents an approach to assessing the level of undesirable loads in the RRG-100 pneumatic simulator using simulation modeling in MATLAB by solving a direct kinematics problem. An interactive interface has been developed that allows entering user anthropometric data; simulating bending angles in the joints. The finger geometries and the trajectory of the tip of the phalanx have been constructed using low-level graphics functions. It has been determined that the misalignment of the anatomical and mechanical axes of the device leads to the occurrence of undesirable loads. The proposed approach provides a basis for further development of individual adjustment systems for pneumatic simulators of the RRG-100 type. It is planned to create an experimental circuit using resistive bending sensors mounted on the phalanges of the finger, which will allow experimental measurement of bending angles and assessment of the adequacy of the developed model.
У роботі представлено підхід до оцінки рівня небажаних навантажень у пневмотренажері RRG–100 засобами імітаційного моделювання в MATLAB шляхом розв&039;язання прямої задачі кінематики. Розроблено інтерактивний інтерфейс, що дозволяє вводити антропометричні дані користувача; імітувати кути згинання в суглобах. Побудовано геометрії пальця та траєкторії руху кінчика фаланги за допомогою функцій низькорівневої графіки. Визначено, що неспіввісність анатомічних та механічних осей пристрою призводить до виникнення небажаних навантажень. Запропонований підхід забезпечує базу для подальшої розробки систем індивідуального налаштування пневматичних тренажерів типу RRG-100. ля практичної валідації математичної моделі заплановано розробка програмно-апаратного комплексу на базі мікроконтролера Arduino Nano. Передбачається створення експериментальної схеми із застосуванням резистивних датчиків згину, закріплених на фалангах пальця, що дозволить здійснити експериментальне вимірювання кутів згинання та оцінити адекватність розробленої моделі.

Опис

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Дацок О. М., Трофимова О. П. Оцінка рівня небажаних навантажень у пневмотренажері RRG-100 засобами імітаційного моделювання в MATLAB // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2026. № 1. С. 227-234. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/846.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (24)

  1. Q. Tang et al., "Research trends and hotspots of post-stroke upper limb dysfunction: a bibliometric and visualization analysis," Front. Neurol., vol. 15, p. 1449729, Oct. 2024, doi: 10.3389/fneur.2024.1449729.
  2. H. K. Yap, J. H. Lim, F. Nasrallah, F. Low, J. Goh, and R. Yeow, "MRC-glove: fMRI compatible soft robotic glove for hand rehabilitation," in Proc. IEEE, 2015, doi: 10.1109/ICORR.2015.7281289.
  3. P. Polygerinos, Z. Wang, and K. C. Galloway, "Soft robotic glove for combined assistance and at-home rehabilitation," Rob. Auton. Syst., vol. 73, pp. 135–143, 2015.
  4. C. Y. Chu and R. M. Patterson, "Soft robotic devices for hand rehabilitation and assistance: a narrative review," J. NeuroEng. Rehabil., vol. 15, no. 1, pp. 1–14, 2018.
  5. P. Corke, Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms In MATLAB, 2nd ed. Springer, 2017.
  6. "RRG-100 Hand Function Rehabilitation Robot Gloves." [Online]. Available: https://manuals.plus/commsin/rrg-100-hand-function-rehabilitation-robot-gloves-manual. Accessed: May 20, 2026.
  7. O. M. Datsok and O. P. Trofymova, “Features of the use of a pneumatic trainer for hand mobility recovery,” in Proc. 81st Student Sci. Tech. Conf. “Student Science Week – 2026”, Dnipro, Ukraine: NTU “Dnipro Polytechnic,” Apr. 20–24, 2026.
  8. X. Wang, C. Cho, P. Zhang, S. Ge, and J. Chen, "Medical Imaging-Based Kinematic Modeling for Biomimetic Finger Joints and Hand Exoskeleton Validation," Biomimetics, vol. 10, no. 10, p. 652, Oct. 2025, doi: 10.3390/biomimetics10100652.
  9. A. Schiele and F. C. Van Der Helm, "Kinematic design to improve ergonomics in human machine interaction," IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng., vol. 14, no. 4, pp. 456–469, 2006.
  10. V. Avilés-Carrillo, R. G. Molinari, G. A. G. De Villa, and L. A. Elias, “A Biomechanical Hand Model to Quantify Finger Joint Kinematics Using a 3D Motion Capture System,” bioRxiv, 2026. [Online]. Available: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.02.09.704796v1.