Информационно-управляющие системы ассистивной робототехники для восстановления двигательных функций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Спиркин Андрей Николаевич

• Спиркин Андрей Николаевич
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Спиркин Андрей Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РОБОТИЗИРОВАННЫХ МЕХАНИЗМОВ В

РЕАБИЛИТАЦИОННОЙ МЕДИЦИНЕ

1.1 Определение места и роли роботизированных механизмов

в современной робототехнике

1.2 Анализ существующих роботизированных устройств

для реабилитационной медицины

1.2.1 Особенности разработки роботизированных механизмов

для реабилитационной медицины

1.2.2 Роботизированные протезы конечностей

1.2.3 Экзоскелеты

1.2.4 Роботизированные инвалидные коляски

1.3 Разработка обобщенной структурной схемы роботизированного механизма

1.4 Уточнение требований к информационно-управляющим системам роботизированных механизмов

1.5 Постановка задачи исследования

Основные результаты и выводы

ГЛАВА 2 ИССЛЕДОВАНИЕ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ

ИНТЕРФЕЙСОВ ДЛЯ АССИСТИВНОЙ РОБОТОТЕХНИКИ

2.1 Особенности функционирования человеко-машинных

интерфейсов в ассистивных робототехнических механизмах

2.2 Использование речевых интерфейсов в ассистивных

роботизированных механизмах

2.3 Использование биосигналов для распознавания субвокальной речи

2.3.1 Исследование нейромышечных интерфейсов

для распознавания субвокальной речи

2.3.2 Исследование интерфейса мозг-компьютер

для распознавания субвокальной речи

2.3.3 Исследование возможностей использования методов артикулографии для распознавания субвокальной речи

2.5 Использование жестов в ассистивной робототехнике

2.6 Использование окулографии в ассистивной робототехнике

2.7 Особенности использования нейромышечного интерфейса

для бионических протезов конечностей

2.8 Разработка мультимодальных человеко-машинных интерфейсов

Основные выводы и результаты

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА НЕЙРОСЕТЕВОГО

УПРАВЛЕНИЯ АССИСТИВНЫМ РОБОТИЗИРОВАННЫМ МЕХАНИЗМОМ

3.1 Обоснование использования нейросетевого управления

3.2 Выбор и обоснование топологии искусственной нейронной сети

3.3 Формирование управляющей команды

с помощью искусственной нейронной сети

3.4 Разработка нейромышечного интерфейса с командным управлением

3.5 Разработка имитационной модели мышечного сокращения

3.6 Разработка нейромышечного интерфейса

с командно-пропорциональным управлением для верхней конечности

3.7 Разработка нейромышечного интерфейсас командно-пропорциональным

управлением для нижней конечности

Основные выводы и результаты

ГЛАВА 4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ

СИСТЕМ РОБОТИЗИРОВАННЫМИ МЕХАНИЗМАМИ

4.1 Разработка системы управления роботизированной инвалидной коляской

4.1.1 Структура системы управления роботизированной

инвалидной коляской с многомодальным интерфейсом

4.1.2 Блок регистрации речевой команды с активным шумоподавлением

4.1.3 Блок регистрации ЭМГ-сигнала

4.1.3 Блок регистрации ЭЭГ-сигнала

4.3 Разработка системы управления бионическим протезом

верхней конечности с кинестетическими ощущениями

4.4 Разработка системы управления бионическим протезом

нижней конечности

4.5 Разработка системы управления комплексом для

реабилитации инвалидов с ампутацией нижних конечностей

4.6 Разработка системы управления экзоскелетом

Основные выводы и результаты

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

ПЕРЕЧЕНЬ ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты внедрения результатов исследования

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Защита интеллектуальной собственности

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В настоящее время в России зарегистрировано около 12 млн. людей с ограниченными возможностями. При этом около 1,5 млн. граждан (более 1% населения страны) нуждаются в восстановлении двигательных функций. К числу решений, позволяющих восстановить способность людей с ограниченной двигательной активностью, относится создание ассистивных (помогающих) роботизированных механизмов (РМ). На основе анализа специальной военной операции в Донбассе необходимость разработки ассистивных РМ возрастает. Распространение инвалидности также обусловлено рядом причин, в том числе, старением населения и ростом хронических заболеваний. В большинстве случаев забота об инвалиде ложится на плечи родных и близких людей, при этом зависимость от других людей зачастую приводит инвалида к депрессии, появлению у него состояния неполноценности. Именно поэтому в рамках Конвенции ООН о правах инвалидов во многих странах целью государственной политики является формирование условий для обеспечения равного доступа инвалидов, наравне с другими людьми, к физическому окружению, транспорту, информации и связи, а также объектам и услугам, открытым или предоставляемым для населения.

Эффективность РМ в значительной степени зависит от характеристик используемой в его составе информационно-управляющей системы (ИУС), которая обеспечивает измерение данных о состоянии внешней среды и узлов самого РМ, обработку и передачу получаемой информации, а также непосредственное управление приводами и исполнительными механизмами с целью организации активного взаимодействия РМ с окружающей средой и выполнения задач, сформулированных человеком. ИУС играет роль «мозга» и «нервной системы» РМ и является центральной его частью, так как именно она обеспечивает координацию и синхронизацию работы основных узлов РМ. Функциональные возможности РМ -его универсальность и гибкость, обучаемость (быстрота перепрограммирования), точность позиционирования, быстродействие и ряд других качеств в значительной мере определяются уровнем развития его ИУС.

Степень разработанности темы исследования. Советский Союз вплоть до 1991 года являлся мировым лидером в сфере производства и внедрения робо-тотехнических систем, занимая первое место в мире по номенклатуре операций, выполняемых промышленными роботами, и второе (после США) - по их количеству. Проблемами разработки теоретических основ робототехники, развития научно-технических идей, создания и исследования роботов и робототехнических систем в СССР занимался ряд научных и производственных коллективов: МВТУ им. Н.Э. Баумана, Институт машиноведения им. А.А. Благонравова, Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики Санкт-Петербургского политехнического института и др. Большой вклад в организацию науки и производства, создание научно-технической базы по проблеме роботов и разработку теоретических основ робототехники внесли: В.М. Глушков, Е. И. Юревич. Е.П. Попов и многие другие. Существенный вклад в разработку ИУС внесли научные коллективы под руководством Шляндина В.М., Мартяшина А.И., Шахова Э.К., Ломтева Е.А. и ряд других.

С распадом СССР плановая работа по развитию робототехники на государственном уровне остановилась, а серийное производство роботов практически прекратилось. Исчезли даже те роботы, что уже применялись в производстве. К сожалению, в настоящее время в России разработка роботов чаще ведётся благодаря энтузиазму изобретателей. Зачастую отечественные роботы по параметрам превосходят зарубежные, но для постановки их на серийное производство нет средств.

В настоящее время на российском рынке представлены в основном зарубежные образцы подобного оборудования, однако производители в своих разработках используют закрытые проприетарные решения. Такой подход гарантирует работоспособность оборудования, но при их использовании возникает зависимость от иностранных фирм относительно поставки и технической поддержки, к тому же стоимость которых слишком высока для отечественного потребителя. В связи с этим имеется острая необходимость импортозамещения.

Таким образом, тема диссертационного исследования, посвященного разработке отечественных ИУС для ассистивных роботизированных устройств, несомненно, является актуальной и социально значимой.

Целью диссертационной работы является совершенствование способов и средств управления ассистивными роботизированными механизмами, позволяющими повысить двигательную и вербальную активность людей с ограниченными возможностями здоровья.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1) анализ общих подходов и уточнение требований к системам управления ассистивными роботизированными механизмами;

2) исследование бионических методов управления РМ, более эффективных и естественных для людей с ограниченными возможностями здоровья;

4) разработка способов формирования управляющих команд на основе биоэлектрических сигналов человека;

5) разработка и исследование современных информационно-управляющих систем для ассистивных роботизированных механизмов;

3) разработка алгоритмов взаимодействия человека с роботизированным механизмом, основанных на бионических принципах управления.

Объектом исследования является информационно-управляющие системы ассистивной робототехники для восстановления двигательных функций.

Предметом исследования являются методы теории систем, методы распознавания биоэлектрических сигналов с использованием искусственных нейронных сетей, методы формирования управляющих команд для исполнительных механизмов ассистивных роботизированных систем и средств вербального общения.

Научная новизна.

1. Предложены способы построения ИУС ассистивной робототехники, отличающиеся многомодальностью построения, организацией биологической обратной связи, обеспечивающие расширение функциональных возможностей и повышение эффективности функционирования ассистивной робототехники.

2. Предложена имитационная модель роботизированного механизма, отличающаяся наличием нейромышечного интерфейса с командно-пропорциональным управлением, обеспечивающая подбор параметров звеньев исполнительных механизмов с учетом индивидуальных особенностей пациента.

3. Разработаны алгоритмы роботизированных механизмов, отличающиеся:

- работой в режимах обучения и управления, учитывающих индивидуальные особенности человека,

- наличием трех каналов взаимодействия оператора с бортовым компьютером с использованием ЭЭГ- сигналов, ЭМГ-сигналов и голосового управления,

что обеспечивает повышение эффективности социальной адаптации лиц с ограниченными двигательными функциями.

4. Предложены структуры, информационное и аппаратное обеспечение ИУС ассистивной робототехники для восстановления двигательных функций, отличающиеся использованием многомодального человеко-машинного интерфейса и искусственной нейронной сети ЫЬБТМ и обеспечивающие повышение точности распознавания управляющих команд, адекватных текущей ситуации.

Практическая значимость работы.

1. Предложена структура и алгоритм работы роботизированной инвалидной коляски, оперативное управление которой осуществляется бортовым компьютером, а роль оператора сводится к постановке цели передвижения.

2. Предложена структура ИУС косвенного очувствления схвата в роботизированном протезе предплечья с бионическим управлением.

3. Предложена структура ИУС бионического протеза нижней конечности, в которой целевые команды формируются на основе анализа ЭМГ-сигналов, а управление исполнительными механизмами осуществляется процессором, встроенным в протез.

4. Предложена конструкция роботизированного комплекса, позволяющая повысить эффективность реабилитации за счет снижения механических нагрузок в процессе доводочных операций при создании протеза нижних конечностей.

На защиту выносятся:

1. Способы построения ИУС для ассистивной робототехники, обеспечивающие расширение функциональных возможностей и повышение эффективности функционирования за счет многомодального построения и организации обратной связи с учетом индивидуальных особенностей человека (сп.2.2.11. п.1, п.4).

2. Имитационная модель роботизированного механизма, отличающаяся наличием нейромышечного интерфейса с командно-пропорциональным управлением, обеспечивающая подбор параметров звеньев исполнительных механизмов с учетом индивидуальных особенностей человека (сп.2.2.12. п.12, п.13).

3. Алгоритмы функционирования роботизированных механизмов, обеспечивающие повышение эффективности реабилитации лиц с ограниченными двигательными функциями (сп.2.2.12. п.14).

4. Структуры, информационное и аппаратное обеспечение ИУС ассистив-ной робототехники для восстановления двигательных функций, обеспечивающие повышение точности распознавания управляющих команд (сп.2.2.11. п.3).

Реализация и внедрение результатов исследования. Результаты теоретических и экспериментальных исследований использовались при выполнении работы по гранту от Фонда содействия малых форм предприятия «Разработка бионического робота для проведения поисково-спасательных работ «УМНИК-2020»; используются в учебном процессе ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет».

Результаты исследования используются в структуре роботизированного инвалидного кресла в части реализации алгоритма распознавания речевой команды с применением искусственной нейронной сети (проходит испытания в ООО «Центр Автоматизации», г. Москва). Документ о внедрении представлен в приложении к диссертации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертационной работе использовались теоретические и экспериментальные исследования с

применением методов математического моделирования, математической статистики, структурного анализа, основных положений теории автоматического управления, теории цифровой обработки сигналов и других.

При выполнении исследований использовались программные пакеты Mathcad, Simulink Matlab, AudioLabeler и др. Достоверность экспериментальных данных обеспечивается использованием современных средств и методик проведения исследований, а также тщательным выполнением условий проведения экспериментов. Достоверность основных результатов основывается на согласованности данных эксперимента, теории и имитационного моделирования.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационно-управляющие системы ассистивной робототехники для восстановления двигательных функций»

Апробация работы.

Основные теоретические и практические результаты диссертации были доложены и получили одобрение на международных и всероссийских научно-технических конференциях, а именно: Международной научно-практической конференции «Современные проблемы развития техники и технологий» (г. Пенза, 2016 г.); Международной научно-технической конференции «Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации», (г. Пенза, 2018 г.); Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские, экологические системы и робото-технические комплексы» (г. Рязань, 2018, 2019 гг.); Всероссийской научно-технической конференции c международным участием «Актуальные проблемы метрологического обеспечения научно-практической деятельности» (г. Архангельск, 2019 г.); Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы медицинской науки и образования» по программе У.М.Н.И.К.2020 (г. Пенза, 2020 г.); Международном московском IEEE-семинаре по электронным и сетевым технологиям (Moscow Workshopon Electronic and Networking Technologies) MWENT-2020 (г. Москва, г. Пенза 2020 г.); Международной конференции молодых специалистов по микро/нанотехнологиям и электронным приборам (International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices (EDM 2020, 2021, 2022) (г. Новосибирск, 2020 г. 2021 г., 2022 г.); Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный

форум» (2017, 2018, 2020 гг.); IEEE Ural Symposium on Biomédical Engineering, Radio electronics and Information Technology (USBEREIT) (г. Екатеринбург, 2021г.); IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus) (г. Санкт-Петербург, 2021г.); Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2021», (г. Москва, 2021 г.); Международной научно-технической конференции «Перспективные информационные технологии» (ПИТ-2021), (г. Самара, 2021 г.); Международная научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва, 2022 г.); International scientific practical conference «Information Innovative Technologies», I2T (г. Прага, 2022г.); VIII Международной конференции и молодёжной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2022) (г. Самара, 2022г.); VIII Международной научной конференции «Актуальные проблемы медицинской науки и образования» (АПМН0-2022) (г. Пенза, 2022г.).

Личный вклад автора.

Основные научные результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно. В работах, выполненных в соавторстве, соискателю принадлежит основной вклад в формулировке задач, обосновании методов их решения, анализе полученных результатов.

Публикации.

Основные результаты диссертации исследования отражены в 1 монографии, 44 научных работах, из которых: 5 статей в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК РФ, 10 статей в журналах, индексируемых Scopus, 2 патента на изобретение и 1 свидетельство государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 108 источников, 2 приложения. Основная часть работы изложена на 191 страницах машинного текста, содержит 124 рисунков и 5 таблиц.

ГЛАВА 1 СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РОБОТИЗИРОВАННЫХ МЕХАНИЗМОВ В РЕАБИЛИТАЦИОННОЙ МЕДИЦИНЕ

1.1 Определение места и роли роботизированных механизмов в современной робототехнике

Робототехника считается прикладной наукой, цель которой - производство, проектирование, использование роботов и робототехнического оборудования. В тесной взаимосвязи с электроникой, программированием и механикой.

Основание робототехники - 60-е годы. Она возникла как наука о технических устройствах, работающих и принимающих решения самостоятельно, способных заместить человека для выполнения сложных операций. Первый этап развития, прежде всего, связан с созданием промышленных роботов, широко используемых в машиностроении для обслуживания прессов и металлорежущих станков, а также металлургических агрегатов и пр. Роботы первого поколения были обычные манипуляторы - механические руки. Которые имели до шести степеней подвижности и управлялись по конкретно составленной программе. Несмотря на то, что подобные устройства в промышленности применялись во многих областях, быстро выявились и недостатки. Например, задача - при сборке узла робот должен взять необходимые детали с конвейера или монтажного стола. Робот действует по четкой программе, поэтому ориентация и местоположение каждой детали должны быть точное определены. И, чтобы правильно ориентировать и размещать детали с точностью, необходимой для работы робота, потребовалось дорогостоящее вспомогательное оборудование. Приспособления приходилось специально разрабатывать. Эта существенное отличие работы роботов первого поколения и человека, функцию которого робот должен замещать. Человек благодаря зрению, слуху, осязанию просто выполняет аналогичные действия. Даже в случае, если заготовка или деталь подается с произвольной ориентацией, в процессе смещается, переворачивается. Но это оказалось абсолютно невозможно для робота с конкретной программой действий.

Как результат, по причине отсутствия функций органов чувств у промышленных роботов первого поколения, к концу 80-х годов XX века возник кризис в мировой робототехнике. Существующие к тому времени промышленные роботы легко закрыли потребности в нише, где их применение экономически оправдывались. Однако еще не было надежных и доступных по стоимости роботов, способных быстро приспособиться к изменениям в обстановке. Изготовление промышленных роботов резко снизилось. Положение начало медленно, но меняться, только к середине 90-х годов. После того, как передовые промышленно развитые страны - Германии, Японии и США стали производить современных промышленных роботов. Уже способных к адаптации благодаря встроенным сенсорным устройствам.

Масштабное внедрение в непромышленные сферы человеческой деятельности робототехнику началось на рубеже 20 и 21 веков. Роботы использовались для спасательных работ в местах катастроф и техногенных аварий, в борьбе против терроризма для обезвреживания взрывоопасных объектов. Также применялись в реабилитационной медицине, для разработки полезных ископаемых на морском дне, в исследовании космического пространства. Очевидно, такие роботы совсем не могли выполнять поставленные задачи без технического зрения, тактильных ощущений и когнитивных функций. Например, которые требуются для оценки развиваемых сил и моментов. Поэтому совершенствование моделей для более активного использования проходило через разработку сенсорных систем.

Согласно ГОСТ Р 60.0.0.2-2016 [2] под роботом понимается как исполнительный механизм, с двумя и более степеням подвижности, в определённой степени способный действовать самостоятельно, способный ориентироваться во внешней среде для выполнения целей по назначению. Робототехническое устройство также относится к исполнительным механизмам. Однако не имеет нужных программируемых степеней подвижности или достаточной степени автономности.

Стоит отметить некую размытость таких определений (робот и робототехни-ческое устройство). Критерий количества степеней подвижности можно исключить из определения робота, т.к. для него нет логических обоснований. Непонятно, по

какой причине роботы с одной активной (т.е. программируемой) степенью подвижности (возможность наличия пассивных степеней при этом никто не отрицает) не заслужили права называться роботами, кроме той, что они могут показаться слишком простыми. Что касается автономности, то всё равно никто не может чётко сказать, какая степень автономности достаточна для робота, чтобы он имел основание называться роботом. При этом определённой степенью автономности обладает любой современный робот, хотя бы потому что вопросы выдачи задающих воздействий на его отдельные приводы и рабочие органы решает не человек-оператор, а вычислительное устройство самого робота.

Как компромиссный вариант подходит определение Международной федерации робототехники (International Federation of Robotics - IFR) [3], где роботом считается рабочий механизм с достаточной степенью автономности, с возможностью программирования по нескольким осям, передвижения в пределах определённой среды, способный функционально выполнить поставленные цели. Таким образом, в определении детально учитываются необходимые особенности роботов, раскрываются важные их различия по сравнению с другими механическими устройствами, отмечено главное - автономность в выполнении поставленной задачи. В технические возможности робота обязательно входит самостоятельное передвижение в среде и адаптивность под поставленные задачи. Рассмотрим пример. Манипулятор, который собирает коробки с конвейерной ленты, - робот. А установка, обеспечивающая распределение коробок между двумя конвейерными лентами, -не робот. Посудомоечная машина - не робот. Но если в ней есть техническая функция «автоматически загрузить и/или выгрузить посуду», то машину уже можно считать роботом. Понятие «робот» постоянно обрастало новыми смыслами, изменяясь в связи с развитием и появлению новейших технологий. Робот пятидесятилетней давности считался высокоразвитым, но на сегодня является примитивным, стандартным решением.

Быстрое изменение технологий приводит к устареванию стандартов и определений. Терминологическая неопределённость в отношении роботов приводит к необходимости использовать собственное понятие «робот», по которому следует

принимать любой механизм (устройство), которое выполняющее запрограммированные функции и совпадает по трем параметрам (рисунок 1.1):

1) устройство имеет сенсоры, благодаря которым имеет чувствительность (SENSE) к окружающей среде или ее элементам;

2) устройство способно воспринимать (THINK), обрабатывать информацию о внешней среде, создавать модель окружающего мира и адаптировать свое поведение;

3) устройство функционирует (ACT), способно изменять окружающий мир, среду согласно модели своего поведения.

Если один из вышеуказанных условий не соблюдается - устройство не может считаться роботом. Это определение полностью коррелирует с тематикой данной работы, а именно с созданием интерфейсов между виртуальным и физическим миром, которые многократно усиливают новые возможности, обеспечиваемые развитием искусственного интеллекта.

Также принято разделять робототехники на виды, согласно общей прикладной области. В этом случае, применяется классификация по вышеупомянутому стандарту ГОСТ Р 60.0.0.2-2016 [2], согласно которой роботы делятся на промышленные и сервисные.

Рисунок 1.1 - К определению понятия «робот»

Промышленный робот - многоцелевой манипулятор, автоматически управляется, программируется по трем и более осям и перепрограммируется. Может зафиксироваться в заданном месте или иметь возможность передвигаться, чтобы выполнять промышленные задачи по автоматизации. Если объяснять термин другими словами, можно сказать, что промышленная робототехника - это все оборудование в производственном цеху; в основной своей массе это разные манипуляторы. На сегодняшний день это самый распространенный вид роботов - на сегодняшний день в мире установлено почти два миллиона промышленных роботов [2].

Сервисный робот - это робот, который выполняет для людей и оборудования полезную работу, но не промышленные задачи по автоматизации. Простыми словами, сервисная робототехника - это все, что вне производственного цеха. В группу сервисных роботов попадает существенное количество роботов, предназначенных для различных областей применений: бытовые роботы, научные роботы, автономные мобильные роботы, включая беспилотные транспортные средства, и многие другие.

В соответствии с классификацией Международной федерацией робототехники IFR сервисная робототехника делится на два вида: для профессионального и персонального использования. Профессиональная робототехника направлена на создание роботов, используемых в коммерческих целях для профессионального использования. К профессиональным роботам можно отнести роботов-консультантов, роботов-администраторов, роботов-курьеров и т.п. Персональная робототехника занимается разработкой роботов, которые предназначены для использования в повседневной жизни. В качестве примеров персональных роботов можно назвать роботов, предназначенных для выполнения домашних задач, развлекательных роботов, ассистивных роботов (робот-сиделка, робот-помощник). Классификация робототехники приведена на рисунке 1.2.

Важно отметить, масштабы применения промышленной и сервисной робототехники одинаково растут, однако по глубоко разным причинам. Присутствие промышленной робототехники увеличивается в среднем ежегодно на 15% благодаря буйному росту роботизации китайской экономики. Рост сервисной робототехники

объясняется более глубокими факторами. Например, сфера услуг 69% от мирового валового внутреннего продукта [4].

- имеет около

Робототехника

Промышленная

'Для выполнения промышленных задач по автоматизации

Сервисная

'Для выполнения работ, полезной для людей и оборудования

Профессиональная

6 Для выполнения выгоды при оказании услуг

Персональная

¡Для использования в повседневной жизни

Рисунок 1.2 - Классификация робототехники

Поэтому напрашивается логическое следствие - потенциал роста сервисной робототехники более значительный, чем промышленная робототехника. Подтверждает тренд и то, что по темпам роста доля рынка сервисной робототехники стабильно превышает долю промышленной робототехники. И потому же сервисная робототехника показывает более значительный рост уже сегодня - по данным на январь 2021 год это на уровне 25% в год, что по сравнению с промышленной, где относительно меньшие в абсолютном значении цифры.

Что касается терминологии, то для персональных роботов устойчивая терминология пока отсутствует. Однотипные или близкие по функционалу и назначению персональные роботы могут относить к таким классам как социальный робот, робот-собеседник, персональный помощник, семейный робот, робот - компаньон. Персональные роботы имеют прямую аналогию с понятием персональный компьютер, и, в отличие от промышленных роботов, должны быть компактными, недорогими и простыми в использовании. К числу перспективных направлений персональной робототехники следует отнести ассистивную робототехнику. Ассистив-ная робототехника создает устройства, помогающие людям с индивидуальными особенностями или ограниченными возможностями здоровья.

Ассистивная робототехника и ассистивные технологии часто появляется в «Конвенции о правах инвалидов» ООН, «Европейской социальной хартии», содержится в паспорте программы «Доступная среда», участвует в проектах ЮНЕСКО и документации российского и международного законодательства. Ассистивные средства и технологии могут разного рода: программные, механические, электрические, оптические и пр. А также назначения: протезы для конечностей, инвалидные кресла-коляски и трости, лифты-подъемники для колясок, телевизионные субтитры телеприсутствия и оптические очки, слуховые аппараты и звуковые сигналы светофоров, роботы-помощники и собаки-поводыри с соответствующим снаряжением. В том числе пандусы, направляющие на дорогах, и масса другого.

На рисунке 1.3 представлена авторская классификация персональных роботов. Сервисные персональные роботы не столь «на слуху», как беспилотники или промышленные роботы-манипуляторы, но их роль и рыночный потенциал трудно переоценить.

Персональная робототехника

Роботы для домашних задач

Развлекательные роботы

Ассистивные роботы

Биопротезы

Экзоскелеты

Роботизированная инвалидная коляска

другие

Рисунок 1.3 -Классификация персональных роботов В данной работе разрабатываются и исследуются ассистивные роботизированные механизмы (АР), позволяющие повысить активность людей с ограниченными физическими возможностями. К таким средствам будем относить экзоске-леты, полнофункциональные протезы конечностей, инвалидные коляски. Рассматриваемая группа устройств, хотя и отличается от привычного, бытового понимания робота, но отвечает всем его признакам, а именно, обладает способностью само-

обучаться и самоорганизовываться, а также адаптироваться к изменяющейся окружающей обстановке. С целью создания конкурентоспособных устройств, удовлетворяющих требованиям современного уровня развития робототехники, в диссертации был проведен анализ состояния в области создания АР и определены тенденции их развития.

1.2 Анализ существующих роботизированных устройств для реабилитационной медицины

1.2.1 Особенности разработки роботизированных механизмов для реабилитационной медицины

Реабилитация - это восстановление целевых функций и структуры тела для последующей деятельности человека, его взаимодействия с окружающей средой с помощью набора вспомогательных мер.

По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) в 2021 году около 10 % мирового населения, что составляет 650 млн. человек, являются инвалидами. В настоящее время только в РФ в 2021 году 13,2 млн людей с ограниченными возможностями, самая большая группа среди которых - люди с нарушением функции опорно-двигательного аппарата - 7,2 млн человек [5]. Эти люди должны пользоваться теми же возможностями и правами, как и все остальные. На фактически, не могут позволить себе полноценный образ жизни из-за существующих социальных и физических барьеров-препятствий их полноправному участию в общественной жизни. В основном опеку над инвалидом обеспечивают родные и близкие людей. Хотя зависимость от других часто приводит человека с инвалидностью к депрессии, острому ощущению своей неполноценности. Именно поэтому в России в рамках реализации Конвенции ООН о правах инвалидов была разработана государственная программа «Доступная среда» [6], целью которой является формирование условий для обеспечения равного доступа инвалидов наравне с другими людьми к физическому окружению, транспорту, информации и связи, а также объ-

ектам и услугам, открытым или предоставляемым для населения. Необходимо применение новых методов для решения этой проблемы, в частности, создание инновационных технических средств медицинской реабилитации, позволяющих обеспечить доступные, комфортные и безопасные условия жизни инвалидов в современном быстроразвивающемся мире. К числу решений, позволяющих восстановить способность людей с ограниченной двигательной активностью, могли бы стать интеллектуальные реабилитационные устройства - сервисные роботизированные механизмы.

1.2.2 Роботизированные протезы конечностей

Потеря конечностей в настоящее время относится к числу основных проблем реабилитационной медицины. Актуальность решения этой проблемы определяется тенденций увеличения числа инвалидов, снижением двигательных возможностей, ограничением или утратой способности к самообслуживанию. К сожалению, в последнее время растет число ампутаций по причине полученных травм на производстве или в быту, в техногенных катастрофах, ДТП, при терактах. Статистически [1] 10% от общего числа больных с поражением опорно-двигательного аппарата пережили ампутацию конечностей.

Протезы - эффективное техническое устройство реабилитации людей при дефектах конечностей, врожденных или полученных после ампутации. Они позволяют в значительной степени восстановить качество жизни человека, его физические (передвижение, взятие, перенос предметов и т.д.) и социологические потребности, снизить социальную нагрузку на его родственников, патронажные службы и пр. Для огромной массы людей качественный протез является обратным билетом в нормальную, активную жизнь, ведь профессионально проведенное протезирование позволяет человеку чувствовать себя полноценным членом общества и не ловить на себе сочувствующие взгляды окружающих. В социальном аспекте протезирование и связанные с ним реабилитационные мероприятия направлены на полное возвращение пациента в семейную жизнь, социальную среду и профессиональную

деятельность. Последнее является крайне затруднительным для практической реализации, прежде всего, вследствие функционального несовершенства большинства имеющихся протезов, несмотря на их техническую сложность. В России ежегодно на протезно-ортопедические предприятия обращаются более 8 тыс. пациентов, из них число инвалидов с ампутационными дефектами верхних конечностей составляет примерно 2 тысячи человек. При этом отмечается значительное преобладание мужчин (85%), а 80% ампутантов - это люди трудоспособного возраста [1].

«Ампутации конечностей не только наносят значительный косметический дефект, но и негативно отражаются практически на всех сферах жизнедеятельности человека. До недавнего времени протезы прикреплялись к человеческому телу механически и не имели никакой связи с нервной системой. Они могли сгибаться в своих железных шарнирах-суставах, но для выполнения каждого движения владельцу нужно было тем или иным образом регулировать поведение своего протеза вручную, обеспечивая обратную связь. Протезы, которые в былые времена заменяли руку, не могли работать так, как их полноценный прототип - соответствующие части тела, и были не способны приблизиться по своим возможностям к естественному аналогу, это всего лишь суррогат, заменяющий активные части тела, но неспособный приблизиться по возможностям к естественному аналогу. Все, что остается делать их обладателю, это использовать их как элемент гардероба, который со временем изнашивается и становится непригодным к дальнейшей эксплуатации.

Протезами конечностей называют особые, технические средства реабилитации, которые призваны заменить утраченные частично или полностью, либо имеющие некоторые врожденные дефекты конечности, как верхние или нижние» [7]. По градации Минтруда протезы делятся на четыре типа: косметические, функционально-косметические, рабочие и активные. Основными свойствами, определяющими качество таких устройств, являются функциональность и косметичность. В настоящее время нужными свойствами наиболее полно обладают роботизированные протезы, которые своей конструкцией в точности повторяют ампутированную конечность. Далее по тексту бионические протезы. Чтобы управлять ими учитываются биопотенциалы мышц, также сигналы мозга.

Первые управляемые от биопотенциалов протезы рук созданы в России под руководством профессора Кобринского А.Е. Идеи и конструкция совершенствовались благодаря многочисленным разработкам отечественных и зарубежных ученых. Разработку бионических протезов осуществляют компании-лидеры малого и среднего бизнеса. Ossur (Исландия) [8], Freedom Innovation (США) [9], Endolite (Великобритания), Ottobock (Германия) [10], Steeper (Великобритания), Otto-Bock (Германия) [11], Cyberdyne (Япония) [12].

Бионические протезы фирмы «Touch Bionics» - одни из самых функциональных протезов кисти руки (рисунок 1.4), управляемые биопотенциалами оставшихся мышц предплечья.

Рисунок 1.4 - Протез кисти руки фирмы «Touch Bionics»

Также британская фирма «Ве Ыотс» произвела улучшенную систему протеза руки (рисунок 1.5).

Рисунок 1.5 - Протез руки фирмы «Be bionic»

Основа изобретения - применение так называемой миоэлектрической системы управления, с дополнительной более точной настройки протеза. Это скорость реагирования устройства, сила сжатия пальцев. Протез управляется с помощью интерпретации сигналов при сокращении оставшихся мышц предплечья.

Другой современный протез кисти руки - протез под названием кисть «Mickhelangelo» фирмы «Otto Воскс», с системой «Axon-Bus» с двумя приводами. (рисунок 1.6) [11]. Главный привод отвечает за хватательные движения и силу, управляет указательным и средним пальцем, второй - большим пальцем. Приводы помогают реализовать семь положений кисти. Но самостоятельное движение пальцев в этих системах не реализуется, как и у других протезах.

Причина недостаточной функциональности современных протезов рук - дефицит управляющей информации, недостаточной для управления самостоятельными движениями пальцев и ориентацией протеза. Проблема исчезает с решением сложных задач по вживлению электродов прямо в периферические нервы, созданием интерфейса связи протеза напрямую с мозгом, с усовершенствованием системы управления и алгоритмов супервизорного управления. При соединении нервов с электродами появляются принципиальные сложности. Нервы и электрические провода передают разные типы сигналов - упразднение этого факта представляет принципиальную сложность. Также организм распознает подобные им им-плантаты как чужеродные тела и запускает иммунную реакцию по рубцеванию ткани вокруг импланта. И это позже нарушает его работу.

Однако самой трудной задачей в протезировании рук - создание для инвалидов полного протеза руки при вычленении плеча. Ввиду отсутствия мышцы на

Рисунок 1.6 - Протез руки фирмы «Otto Bock»

руке, откуда обычно считывается информация и биопотенциалы для управления протезом. При полной потери руки крайне необходимо найти другие возможности и разработать алгоритмы управления протезом. Один из крупнейших проектов -бионическая рука Luke Arm. Разработана и произведена по заказу агентства передовых оборонных исследовательских проектов DARPA при Министерстве обороны США [9]. Главная особенность протеза - возможность тактильно ощущать прикосновение к объекту (рисунок 1.7).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Спиркин Андрей Николаевич, 2023 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Официальный сайт Министерства здравоохранения РФ [Электронный ресурс] URL: https://www.rosminzdrav.ru/ministry/61/22/stranitsa-979/statisticheskie-i-informatsionnye-materialy/statisticheskie-materialy. (дата обращения 28.09.2022).

2. ГОСТ Р 60.0.0.2-2016 Роботы и робототехнические устройства. Классификация. [Электронный ресурс] URL: https://docs.cntd.ru/document/1200142401

3. Официальный сайт Международной федерации робототехники (International Federation of Robotics - IFR) [Электронный ресурс] URL: https://ifr.org/ (дата обращения: 15.10.2022).

4. The World Bank - World Development Indicators: Structure of output, 2020 [Электронный ресурс] URL: http://wdi.worldbank.org/table/4.2 (дата обращения: 15.06.2022).

5. Официальный сайт Всемирной организации здравоохранения [Электронный ресурс] URL: https://www.un.org/ru/rights/disabilities/background_7.shtml

6. Постановление Правительства РФ от 29 марта 2019 г. № 363 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации "Доступная среда"» // Собрание законодательства Российской Федерации [Электронный ресурс] URL: https://docs.cntd.ru/document/554102819

7. Спиркин А.Н. Использование экзоскелетов для реабилитации людей с травмами позвоночника / А.Н. Спиркин, Г.А. Солодимова // Современные информационные технологии Contemporary information technologies. Труды международной научно-технической конференции Computer - based conference). - Пенза: Пензенский государственный технологический университет, 2015, вып. 22. -133-135С

8. Website of Ossur, Prosthetic Solutions - Reykjavik [Электронный ресурс] URL: http://www.ossur.com/ (дата обращения: 07.06.2022).

9. Freedom Innovation product catalog's [Электронный ресурс] URL: https://www.freedom-innovations.com/ (дата обращения: 15.06.2022).

10. Website of Endolite [Электронный ресурс] URL: http://www.endolite.ru/ (дата обращения: 15.12.2022).

11. Catalogue of products of the company OttoBock ServiceRussia, Moscow, 2017. URL: http://www.ottobock.ru/ (дата обращения: 07.09.2022).

12. Cyberdyne product catalog's product catalog [Электронный ресурс] URL: https://www.cyberdyne.jp/ (дата обращения: 16.11.2022).

13. Официальный сайт компании «MaxBionic», [Электронный ресурс] URL: https://maxbionic.com (дата обращения: 15.06.2022).

14. Официальный сайт компании «Моторика», [Электронный ресурс] URL: https://motorica.org (дата обращения: 05.02.2023).

15. Спиркин А.Н. Использование бионических принципов при создании информационно-измерительных систем / А.Н. Спиркин, А.А. Рыжова // Материалы XII Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум 2020» URL: http://scienceforum.ru/2020/article/2018022824

16. Miomir Vukobratovic. When Were Active Exoskeletons actually Born? // International Journal of Humanoid Robotics. - 2007. - Т. 4, вып. 3. - С. 459-486.

17. Официальный сайт компании ООО «ЭкзоАтлет», [Электронный ресурс] URL:https://exoatlet.ru (дата обращения: 23.09.2022).

18. Спиркин А.Н. Особенности реализации информационно-измерительных систем в робототехнических комплексах / А.Н. Спиркин, О.Н. Бодин, Г.А. Соло-димова, О.Е. Безбородова, В.В. Шерстнев // Актуальные проблемы метрологического обеспечения научно-практической деятельности: материалы III Всероссийской научно-технической конференции c международным участием (25-27 ноября 2019 г.) / отв. ред. Т.М. Владимирова; Сев. (Арктич.) федер. ун-т. - Архангельск: САФУ, 2019. - С. 292-296

19. Спиркин А.Н. Информационно-измерительная система для мобильного робота / А.Н. Спиркин, М.В. Разумов // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы: сб. ст. по материалам VII Всерос. межвуз. науч.-практ. конф. (г. Пенза, 18 марта 2020 г.) / под ред. Л. Р. Фионовой. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. - С. 342-344

20. Подураев, Ю. В. Мехатроника: основы, методы, применение: учебное пособие / Ю. В. Подураев. - М.: Машиностроение, 2007. - 256 с.

21. Ключев А. О., Кустарев П. В., Платунов А. Е. Аппаратные средства информационно-управляющих систем. Учебное пособие. - СПб: Университет ИТМО, 2015. - 65 с.

22. Сырямкин В.И. Информационные устройства и системы в робототехнике и мехатронике: учеб. пособие. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2016. - 524 с.

23. Спиркин А. Н., Белоглазов А. А., Истомина Т.В. Человеко-машинные интерфейсы в ассистивной робототехнике / А. Н. Спиркин, А. А. Белоглазов, Т.В. Истомина // Современные нейрокибернетические технологии в реабилитации и развитии когнитивных способностей человека. - М.: МГГЭУ, 2022. - 156 с. ISBN 978-5-9799-0144-2

24. Спиркин А.Н. Речевые интерфейсы для сервисных роботов / А.Н. Спир-кин, А.Е. Усов // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы: сб. ст. по материалам VII Всерос. межвуз. науч.-практ. конф. (г. Пенза, 18 марта 2020 г.) / под ред. Л. Р. Фионовой. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. -С. 369-372

25. Спиркин А.Н. Анализ методов распознавания речи для построения системы голосового управления / А.Н. Спиркин, А.Е. Усов // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы: сб. ст. по материалам VII Всерос. межвуз. науч.-практ. конф. (г. Пенза, 18 марта 2020 г.) / под ред. Л. Р. Фионовой. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. - С. 366-368

26. Алимурадов А. К. Алгоритмы и узлы обработки речевых команд подсистем голосового управления информационно-измерительных и управляющих систем: диссертация ... канд. тех. наук: 05.11.16 / Алимурадов Алан Казанферович; [Место защиты: Пензенский государственный университет]. - Пенза, 2015.- 222 с.

27. Spirkin A. N. A Method for Suppressing Industrial Noise During Voice Control of an Industrial Robot / A. N. Spirkin, O. N. Bodin // 2021 IEEE 22nd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (EDM), The Altai Republic, Russia, 2020, pp. 440-445

28. Спиркин, А. Н. Субвокальное управление роботизированным механизмом / А. Н. Спиркин, // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2021):

труды Международной научно-технической конференции / под ред. С.А. Прохорова. - Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2021. - С. 298301.

29. Spirkin A. N. "Subvocal Interface in Assistive Information Technology," / A. Beloglazov, L. Beloglazova, O. Bodin, T. Istomina and A. Spirkin // 2022 VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2022, pp. 1-5

30. Колесникова Л. Л. Анатомия, физиология и биомеханика зубочелюстной системы / Под редакцией Л.Л. Колесникова и др. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009. -304 c.

31. Дубровский В.И. Федорова В.Н. Биомеханика: учебник для высших и средних заведений. - М.: ВЛАДОС-ПРЕСС, 2003. - 672 с.

32. Гурфинкель В.С., Биоэлектрическое управление/ В.С. Гурфинкель, Мал-кин В.Б., Цетлин М.Л., Шнейдер А.Ю. - М.: Наука, 1972. - 245 с.

33. Спиркин А.Н. Нейроинтерфейс для управления роботизированными устройствами / А.Н. Спиркин, О.Н. Бодин, Г.А. Солодимова // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2019. - № 4 (30). - С. 70-76.

34. Кремнева Елена Игоревна, Коновалов Р. Н., Кротенкова М. В. Функциональная магнитно-резонансная томография // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2011. - №5(1). - C.30-34.

35. Боброва, Е.В., Фролов А.А., Решетникова В.В. Методы и подходы для оптимизации управления системой «интерфейс мозг-компьютер» здоровыми испытуемыми и пациентами с нарушениями движений / Е.В. Боброва, А.А. Фролов // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. - 2017. - №4. -С.377-393.

36. Спиркин А.Н. Управление механотерапевтическими устройствами с помощью интерфейса «мозг-компьютер» / А.Н. Спиркин, Г.А. Солодимова // Современные проблемы техники и технологий: сборник научных трудов международной научно-практической конференции. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. технол. ун-тет., 2016.- 61-66С.

37. Мокиенко, О.А. Воображение движения и его практическое применение / О.А. Моки-енко, Л.А. Черникова, А.А. Фролов, П.Д. Бобров // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. - 2013. - 63(2). - С.195-204.

38. Каплан, А.Я. Нейрофизиологические основания и практические реализации технологии мозг-машинных интерфейсов в нейрологической реабилитации / А.Я. Каплан //Физиология человека. - 2016. - № 42 (1). - С.118-127.

39. Спиркин А.Н. Нейрокомпьютерный интерфейс для управления экзоске-летом / А.Н. Спиркин, П.Д. Щеглов // Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации»: материалы Междунар. науч.-техн. конф. «Шляндинские чтения - 2018», посвящ. 100-летию со дня рожд. В. М. Шляндина (г. Пенза, 19-21 ноября 2018 г.). - Пенза: Изд-во ПГУ, 2018. - C.187-189

40. Кирой В.Н. Интерфейс мозг-компьютер (история, современное состояние, перспективы). - Ростов-на-Дону: Южн. Фед. ун.,2011. - 240 с.

41. J. Hummel, M. Figl, W. Birkfellner, M. Bax, R. Shahidi, C. Maurer Jr., and H. Bergmann, "Evaluation of a new electromagnetic tracking system using a standardized assessment protocol," Phys. Med. Biol., vol. 51, no. 10, pp. 205-210, 2006.

42. Assael, Y.M.; Shillingford, B.; Whiteson, S.; De Freitas, N. Lipnet: End-to-end sentence-level lipreading. arXiv 2016, arXiv:1611.01599.

43. Lu, Y.; Li, H. Automatic Lip-Reading System Based on Deep Convolutional Neural Network and Attention-Based Long Short-Term Memory. Appl. Sci. 2019, 9, 1599 p.

44. Агашин О.С., Корелин О.Н. Методы цифровой обработки речевого сигнала в задаче распознавания изолированных слов с применением сигнальных процессов // Труды Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева. - №4. - 97, 2012.

45. Спиркин А.Н., Белоглазов А.А. Система управления инвалидной коляской с помощью речевого интерфейса / А.Н. Спиркин, А.А. Белоглазов // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Двадцать восьмая Междунар. науч.-

техн. конф. студентов и аспирантов (17-19 марта 2022 г., Москва): Тез. докл. - М.: ООО Центр полиграфических услуг «Радуга», 2022. - 1000 с.

46. Датчиком положения MPU9255: [Электронный ресурс] URL: https://www.electronshik.ru/news/show/11026 (дата обращения: 23.09.2022).

47. Браслет для управления жестами Myo от Thalmic Labs: [Электронный ресурс] URL: https://mobile-review.com/articles/2015/thalmiclabs-myo.shtml

48. Cornsweet, T. N., & Crane, H. D. (1973). Accurate two-dimensional eye tracker using first and fourth Purkinje images. Journal of the Optical Society of America, 63(8), pp. 921-928.

49. Федоров А.А. Применение айтрекинга при адаптации и реабилитации людей с ограниченными возможностями // Инновационная наука. 2019. .№4. с. 8285.

50. Мартяшин А. И., Шахов Э. К., Шляндин В. М. Преобразователи электрических параметров для систем контроля и измерения. - М.: Энергия, 1976.

- 392 с.

51. Бернштейн Н.А. Биомеханика и физиология движения / Под редакцией В.П. Захарченко - М.: Издательство «Институт практичечской психологии», 2012.

- 608 с.

52. ГОСТ Р 53871-2010 Методы оценки реабилитационной эффективности протезирования нижних конечностей

53. Сафин Д.Р., Пильщиков И.С. Способы получения информации для биоуправления протезами // Сборник трудов зимней школы-конференции аспирантов и молодых ученых. - Уфа: УГАТУ, 2007. - с.71-80.

54. Сафин Д.Р., Пильщиков И.С., Ураксеев М.А., Гусев В.Г. Оценка эффективности конструкций электродов и усилителей биосигналов в системах управления протезами // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2009. - № 2 - С. 52-66.

55. Шлыков Г. П. Функциональный и метрологический анализ при проектировании средств измерений и контроля: Учебное пособие. Часть 1. - Пенза: Пенз.гос.техн. ун-та, 1997. - 86 с.

56. Мартяшин А. И., Светлов А. В. Перспективные направления развития измерителей параметров многоэлементных электрических цепей // Актуальные проблемы науки и образования: Труды международ. юбилейного симпоз.: В 2-х томах, т. 2. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2003. - С. 288-290.

57. Данилов А. А. Метрологическое обеспечение измерительных систем: учеб. пособие / А. А. Данилов. - Пенза: Профессионал, 2008. - 63 с.

58. Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года: [Электронный ресурс] URL: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_157978/ (дата обращения: 08.10.2022).

59. Спиркин А.Н. Проблемы разработки мультимодальных человекомашин-ных интерфейсов / А.Н. Спиркин, Т.В. Истомина, А.А. Белоглазов, О.Н. Бодин // VIII Международной научной конференции «Актуальные проблемы медицинской науки и образования» под ред. А. Н. Митрошина, С. М. Геращенко. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2022.

60. Патент на изобретение 2762052 Российской Федерации. Способ проведения спасательных работ и беспилотное воздушное судно для осуществления способа / Шерстнев В. В., Спиркин А. Н., Безбородова О. Е., Белик Д. С., Бодин О. Н., Бердибаева Г. К. - № 2020143872; заявл. 30.12.2020; опубл. 15.12.2021, Бюл. № 35

61. Спиркин, А.Н. Бионические методы управления роботизированным механизмом / А. Н. Спиркин // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. -2020. - № 4 (34). - С. 84-91.

62. Патент на изобретение 2759310 Российской Федерации. Способ и система бионического управления роботизированными устройствами / Спиркин А. Н. Безбородова О. Е., Бодин О. Н. - № 2020127511/14; заявл. 14.12.2020; опубл. 11.11.2021, Бюл. № 32

63. Спиркин А.Н. Аппаратно-программный комплекс управления роботом-спасателем / А.Н. Спиркин, М.В. Разумов, И.Н. Урваев // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы: сб. ст. по материалам

VII Всерос. межвуз. науч.-практ. конф. (г. Пенза, 18 марта 2020 г.) / под ред. Л. Р. Фионовой. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. - С. 342-344

64. Спиркин, А. Н. Бионические системы управления мобильными робото-техническими комплексами / О.Н. Бодин, О.Е. Безбородова, А.Н. Спиркин, В.В. Шерстнев. // Монография. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2022. - 236 с. ISBN 978-5-90752194-0

65. Stephen J. Chapman MATLAB Programming for Engineers. - Москва: Солон - Пресс, 2004. - 560 c.

66. Сайт Разнообразие нейронных сетей. Продвинутые конфигурации [Электронный ресурс] URL: https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-2 (дата обращения 28.05.2022).

67. S. Hochreiter, J. Schmidhuber, "Long short-term memory." Neural Comput. 1997, vol. 9, pp. 1735-1780.

68. Пустынный Я.Н. Решение проблемы исчезающего градиента с помощью нейронных сетей долгой краткосрочной памяти // Инновации и инвестиции, №. 2,

- 2020, - С. 130-132.

69. Вакуленко С.А., Жихарева А.А. Практический курс по нейронным сетям

- СПб: Университет ИТМО, 2018. - 71 с.

70. Гафаров Ф.М. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие / Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов. - Казань: Казан. ун-та, 2018. - 121 с.

71. Интегрированный продукт интерактивной системы распознавания речи, голосового управления «Siri» URL: www.apple.com (дата обращения: 23.09.2022).

72. Модуль распознавания речи мобильной операционной системы Android «S-Voice» фирм Google и Samsung. Модуль распознавания речи в телевизорах поколения SMART фирмы Samsung URL: www.samsung.com (дата обращения: 15.09.2022).

73. Система голосового управления «Умным» домом фирмы «Insyte». URL: http://www.insyte.ru (дата обращения: 26.09.2022).

74. Программно-аппаратное средство голосового управления «Умным» домом URL: www.home-sapiens.ru (дата обращения 19.05.2020).

75. Кушнир Д.А. Исследование и разработка нейросетевых методов анализа и обработки речевого сигнала в задаче распознавания речи: дис. канд. техн. наук: 05.13.01. - Москва, 2006. - 182 с.

76. Маковскин К.А. Гибридные модели: скрытые марковские модели и нейронные сети, их применение в системах распознавания речи. Вычислительный центр им. А.А. Дородницына, г. Москва. 2006.

77. Junbing Li (2016). Application of BP Neural Network Algorithm in Biomedical Diagnostic Analysis, International Journal Bioautomation, 20(3), 417-426.

78. Спиркин А.Н. Simulink-модель для управления бионическим протезом нижней конечности / А.Н. Спиркин, В.В. Чатаров // IX Международная студенческая научная конференция «Студенческий научный форум 2018» URL: https://www.scienceforum.ru/2018/2921/720 (дата обращения: 13.07.2022).

79. База данных биосигналов [Электронный ресурс] URL: https://www.physionet.org/ (дата обращения: 23.09.2022).

80. Рангайян, Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. учебное пособие. - М.: Физматлит, 2010. - 436 с.

81. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2022616555 Программа частотно-временного анализа биоэлектрических сигналов с помощью преобразования Гильберта-Хуанга/ А.Н.Спиркин, О.Н. Бодин. Заявка № 2022615566

82. Бернштейн В.М. Моделирование электрического сигнала мышцы применительно к задачам биоэлектрического управления: Автореф. дисс. канд.ф.-м. наук., М., 1973.-147 с.

83. Spirkin A. N. Features of Speech Commands Recognition Using an Artificial Neural Network / A. N. Spirkin, O. N. Bodin, G. K. Berdibayeva, O. E. Bezborodova // 2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radi-oelectronics and Information Technology (USBEREIT), 2021, pp. 0157-0160

84. Спиркин А.Н. Бионическое управление протезом верхней конечности / А.Н. Спиркин, Н.С. Королев, А.С. Ишков, В.С. Маркелов // Труды XXV Международного симпозиума «Надежность и качество». - Пенза: Изд. ПГУ, 2020. - С. 176-179

85. Winters, J. M. (2000). Terminology and Foundations of Movement Science. Biomechanics and Neural Control of Posture and Movement, 3-35.

86. Спиркин А.Н. Информационно-измерительная система бионического протеза нижней конечности / А.Н. Спиркин, Г.А. Солодимова // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2018. - № 1 (23). - С. 57-65.

87. Спиркин А.Н. Роботизированный комплекс для реабилитации инвалидов с ампутацией нижних конечностей / А.Н. Спиркин, Г.А. Солодимова, С.В. Са-ракуца // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. -2019. - № 4 (32). - C. 96-103.

88. Спиркин А.Н. Анализ движения биопротеза на основе модели «движение прямого и обратного маятника / А.Н. Спиркин, С.А. Саракуца, В.В. Чатаров // Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации»: материалы Междунар. науч.-техн. конф. «Шляндинские чтения - 2018», по-свящ. 100-летию со дня рожд. В. М. Шляндина (г. Пенза, 19-21 ноября 2018 г.). -Пенза: Изд-во ПГУ, 2018. - C.184-187

89. Kato I. Modeling and Control of the Biped Gait / I. Kato - Waseda Univ. Tokyo - 1970 - 120 pp.

90. Кулик А.А. Математическая модель движения нижних конечностей человека / А.А. Кулик, В.П. Глазков // Сборник научных трудов СГТУ «Анализ, синтез и управление в сложных системах» - Саратов - 2010 - С.57-60

91. Большаков А.А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: учеб. пособие / А.А. Большаков, Р.Н. Каримов - М.: Горячая линия - Телеком - 2007 - 522 с.

92. Борисов А.В. Декомпозиция стержневой механической системы с деформируемыми звеньями / А.В. Борисов// Естественные и технические науки. -2004. - № 6 - С. 23-25

93. Spirkin A. N. Magnetodiode-Based Speed-of-Rotation Transducers / A. N. Spirkin, A. A. Trofimov, O. E. Bezborodova, N. V. Gromkov, V. G. Polosin // Международный семинар по проектированию и технологии производства электронных средств (SED-2019), 23-24 апреля. - Прага, 2019.

94. Spirkin A. N. The Manipulation of Bionic Prosthesis Using Neural Network Processing Information Principles / A. N.Spirkin, O.N. Bodin, G.A. Solodimova // 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). Proceedings. - M.: National Research University Higher School of Economics. Russia, Moscow, March 11-13, 2020.

95. Программный продукт голосового управления и распознавания речи «Dragon Naturally Speaking» URL: www.nuance.com (дата обращения 18.06.2022).

96. Программное обеспечение для распознавания речи и перевода человеческого голос в текст «Горыныч» URL: http://speech-soft.ru (дата обращения 23.05.2022).

97. Спиркин А.Н., Авдонин А.В. Система голосового управления инвалидной коляской / А.Н. Спиркин, А.В. Авдонин // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы: сб. ст. по материалам VII Всерос. межвуз. науч.-практ. конф. (г. Пенза, 18 марта 2020 г.) / под ред. Л. Р. Фионовой. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. - С. 216-218

98. Spirkin A. N. A Bionic Approach to the Construction of a Voice Control System in Emergency Conditions / G. K. Berdibaeva, O. N. Bodin, O. E. Bezborodova, A. N. Spirkin, B. Nurlan and K. A. Ozhikenov // 2020 21st International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices (EDM), Chemal, Russia, 2020, pp. 440-444.

99. Спиркин А.Н. Использование ЭМГ-сигналов для управления протезом нижней конечности / А.Н. Спиркин, С.В. Саракуца // Биотехнические, медицинские, экологические системы и робототехнические комплексы - Биомедсистемы-2018 [текст]: сб. тр. XXXI Всерос. науч.-техн. конф. студ., мол. ученых и спец., 46 декабря 2018 г. / под общ. ред. В.И. Жулева. - Рязань: ИП Коняхин А.В. (Book Jet), 2018. - С. 320-323

100. Спиркин А.Н. Выявление патологических состояний по анализу биоэлектрической активности / А.Н. Спиркин, Н.В. Авдеева // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2018. - № 1 (23). - С. 75-84.

101. Спиркин А.Н. Система нейросетевого анализа биоэлектрических сигналов для медицинской диагностики / А.Н. Спиркин, Г.Г. Козлова // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы: сб. ст. по материалам VII Всерос. межвуз. науч.-практ. конф. (г. Пенза, 18 марта 2020 г.) / под ред. Л. Р. Фионовой. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. - С. 344-347.

102. Спиркин А.Н. Система управления бионическим протезом / А.Н. Спиркин, Н.С. Королев // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы: сб. ст. по материалам VII Всерос. межвуз. науч.-практ. конф. (г. Пенза, 18 марта 2020 г.) / под ред. Л. Р. Фионовой. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. - С. 294-297.

103. Воротников С. А., Струнин В. С. Выборнов Н.А. Биометрическая система управления протезом руки / С. А. Воротников, В. С. Струнин, Н.А. Выбор-нов // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2013. - №3. - С. 147-162.

104. Spirkin A. N. Bionic Prosthesis Control System with Kinesthetic Sensations / A. N. Spirkin // 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus), 2021, pp. 1849-1851.

105. Спиркин А.Н. Управление протезом нижней конечности с помощью сигналов мозговой активности / А.Н. Спиркин, С.В. Саракуца // Биотехнические, медицинские, экологические системы и робототехнические комплексы - Био-медсистемы-2019 [текст]: сб. тр. XXXI Всерос. науч.-техн. конф. студ., мол. ученых и спец., 4-6 декабря 2019 г. / под общ. ред. В.И. Жулева. - Рязань: ИП Коняхин А.В. (Book Jet), 2019. - С. 635-638

106. Спиркин А.Н. Беспроводные протезы для реабилитации людей с ограниченной подвижностью / А.Н. Спиркин, П.Д. Щеглов // IX Международная студенческая научная конференция «Студенческий научный форум 2018» https://www.scienceforum.ru/2018/2921/696 (дата обращения: 23.01.2023).

107. Спиркин А.Н. Использование технологии виртуальной реальности в реабилитационной медицине / А.Н. Спиркин, Г.Э. Федоров // Материалы XII Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум 2020» URL: http://scienceforum.ru/2020/article/2018023229 (дата обращения: 23.01.2023).

108. Спиркин А.Н. Особенности реализации систем управления экзоскеле-том для людей с травмами позвоночника / А.Н. Спиркин, П.Д. Щеглов, Г.А. Со-лодимова // X Международная студенческая научная конференция «Студенческий научный форум 2019»: [Электронный ресурс] URL: https://scienceforum.ru/2018/ar-ticle/2018000743 (дата обращения: 23.01.2023).

ПРИЛОЖЕНИЕ А

(обязательное) Акты внедрения результатов исследования

УТШ.РЖДАК)

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы А.Н. Спиркина «11нформационно-управляющие системы ассистнвной робототехники для восстановления двигательных функций», представленной на соискание ученой счененн кандидата технических наук по специальностям: 2.2.11 - Информационно-измерительные и управляющие системы, м 2.2.12 Приборы, системы и изделия медицинског о назначения

Настоящим удостоверяется, что результаты диссертационной работы А.И. Спиркина внедрены и учебный процесс па кафедре «Информационно-измерительная техника и метрология» ФГЬОУ ВО «Пензенский I осу даре I венный у ннверси тез».

Материалы диссертационной рабозы используются при проведении лекционных, практических и лабораторных занятий по курсам «Цифровые измерительные устройства». «Обнаружение и фильтрация сигналов». «Микропроцессорные среда на и системы» в виде разделов лекционных курсов, методик проектирования и моделирования информационно-управляющих систем, а также при курсовом и дипломном проектировании по образовательной программе бакалавриата 12.03.01 «Приборостроение» и образовательной программе магисчратуры 12.04.0! «Приборостроение».

Заведующий кафедрой

ИИТиМ

Директор

Политехническою hhcthis iu

ПРИЛОЖЕНИЕ Б (обязательное) Защита интеллектуальной собственности