基于生理肌肉模型的功能电刺激骑行最优控制框架：从仿真到实验的个性化刺激模式生成与验证

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：Personalized FES-cycling patterns via optimal control: from musculoskeletal simulation to experimental validation

　　

摘要

本研究提出了一种功能电刺激（FES）骑行的最优控制框架，该框架能够生成个性化的刺激模式，并可直接从仿真迁移至实验骑行，而无需进行经验调参。我们采用了一种生理肌肉模型，该模型考虑了电刺激对肌肉收缩动力学的影响，其参数是通过对一名脊髓损伤（SCI）参与者进行专门协议实验所获得的数据来识别的。我们通过轨迹优化来优化肌肉刺激脉冲持续时间，以跟踪 3.6 rad/s（35 rpm）的踏频和 25 W 的曲柄输出功率，从而展示了获得刺激模式的可行性。仿真分别使用两种不同的模型进行——一种包含六块肌肉，另一种包含四块肌肉——以探索不同的实验条件。最后，我们评估了所生成的刺激模式是否能使该参与者在无需进一步修改的情况下骑完一辆卧式三轮车。生成的模式成功产生了持续、协调的踩踏动作。在六块肌肉配置下，平均输出功率为 18 W，平均角速度为 3.93 ± 0.80 rad/s；在四块肌肉配置下，平均输出功率为 19 W，平均角速度为 3.90 ± 1.13 rad/s。本研究提出了一种基于生理模型的 FES 骑行控制方法，架起了骨骼肌肉仿真与实验验证之间的桥梁，并凸显了预测性仿真和最优控制在个性化 FES 辅助协议中的潜力。