Часто бывает так, что делаешь ставку на одно, а получаешь неожиданные результаты в другом направлении. Мы постоянно делаем тесты гипотез и робот Вертер – это лишь один из наших больших гипотез-экспериментов. Окажется ли данный эксперимент удачным и как будут развиваться события, узнаем вместе с вами немногим позже.
По просьбе читателя нашей предыдущей статьи, в этот раз добавим вводные данные о методиках реабилитации, а если говорить правильнее, то «абилитации». Реабилитация направлена на восстановление утраченных физических, психических или социальных функций человека, тогда как абилитация ориентирована на развитие новых способностей, обучение навыкам и социальную адаптацию, особенно у лиц с ограниченными возможностями.
Простой робот-абилитолог может помочь освоить протез, предлагая пошаговые инструкции, демонстрируя правильные движения, корректируя действия через обратную связь (например, голосовые подсказки или визуальные сигналы), а также мотивируя пользователя через поощрения и адаптивные тренировки, чтобы сделать процесс обучения интуитивным, безопасным и психологически комфортным.
Робот-абилитолог может предложить постоянную доступность (работает 24/7 без усталости), точную повторяемость движений для тренировки, мгновенную обратную связь в реальном времени, персонализированные программы на основе данных о прогрессе, а также снижение нагрузки на медиков, позволяя им сосредоточиться на сложных случаях. Однако он не заменяет специалиста, а дополняет его, обеспечивая системность, безопасность и психологический комфорт за счет отсутствия субъективных оценок.
И еще немного математики. Внедрение роботов-абилитологов в России важно из-за демографических вызовов и дефицита специалистов:
- По данным Росстата (2023), в стране проживает 12,1 млн человек с инвалидностью (8,5% населения), из которых более 60% нуждаются в реабилитации, включая обучение использованию протезов.
- В России на 100 тыс. населения приходится менее 10 реабилитологов (данные Минздрава), что в 3–5 раз ниже, чем в других развитых странах.
- Роботы могут закрыть 70–80% рутинных задач (тренировки, мониторинг, обратная связь), освобождая врачей для сложных случаев, что особенно актуально для удалённых регионов, где доступ к медикам ограничен.
- По оценкам ВШЭ, автоматизация реабилитации сокращает сроки адаптации пациентов на 30–40%, а затраты на поддержку роботизированных систем на 20–25% ниже, чем зарплаты дополнительных специалистов.
Но это лишь вектор на что направлен проект, а пока задача минимум — это демонстрация протезов на выставках.
Давайте перейдём ближе к деталям.
Вот список возможностей робота, на которые мы хотим ориентироваться:
Диагностика и оценка состояния пациента:
1. Проведение первичной диагностики двигательных функций пациента;
2. Анализ биомеханических параметров движения с использованием датчиков;
3. Оценка уровня физической активности пациента с помощью встроенных акселерометров;
4. Измерение силы мышц и амплитуды движений в суставах;
5. Мониторинг состояния сердечно-сосудистой системы во время упражнений;
6. Сбор данных о болевых ощущениях пациента через интерактивные опросы.
Проведение реабилитационных процедур:
7. Организация индивидуальных программ восстановления двигательных функций;
8. Проведение занятий лечебной физкультурой (ЛФК) с пациентами;
9. Использование механических манипуляторов для помощи в выполнении упражнений;
10. Обучение пациентов правильным техникам ходьбы или других движений;
11. Помощь в восстановлении координации и равновесия;
12. Поддержка пациентов с ограниченными возможностями при передвижении.
Специализированные методики:
13. Применение роботизированных экзоскелетов для восстановления ходьбы;
14. Проведение массажа с использованием встроенных механических устройств;
15. Реализация электростимуляции мышц для их укрепления;
16. Использование тепловых или холодовых терапевтических методик;
17. Интеграция с системами виртуальной реальности для мотивации пациентов;
18. Создание игровых тренировок для детей и взрослых.
Поддержка пациентов:
19. Психологическая поддержка через голосовые интерфейсы и интерактивные программы;
20. Напоминания о времени приема лекарств или выполнения упражнений;
21. Мониторинг прогресса пациента и предоставление обратной связи;
22. Формирование мотивационных сообщений для поддержания интереса к реабилитации;
23. Помощь в адаптации к новым условиям жизни после травм или операций.
Взаимодействие с медицинским персоналом:
24. Автоматизация документации по реабилитации пациентов;
25. Передача данных о состоянии пациента врачу в режиме реального времени;
26. Генерация отчетов о прогрессе пациента;
27. Предоставление рекомендаций по корректировке плана лечения;
28. Участие в обучающих программах для медперсонала;
Оптимизация процессов:
29. Организация расписания реабилитационных процедур для пациентов;
30. Контроль за использованием оборудования и расходных материалов.
День 16-25 из 100.
Заканчиваем плечи и идём печатать корпус. Смоделированный корпус мы разделили на 9 частей, чтобы можно было напечатать его на 3D принтере. Отмечу, что это так себе история, печать проходит быстро и просто, но качество очень сильно страдает. Также эта история не масштабируемая, печать одного корпуса занимает около 80 часов. Для прототипа годится, но в будущем будем искать другие методы изготовления (если есть идеи и предложения, напишите, пожалуйста, в комментариях).
Заднюю крышку сделали съёмной, чтобы был доступ к электронике. Супер простой механизм на 4-х мощных неодимовых магнитах и направляющих. Перестарались и крышка снимается с трудом :-) В целом так и нужно, чтобы от вибраций и ударов крышка не слетала.
Проверяем насколько робот мобильный, подключили датчики, развели Электронику внутри колесной базы и написали скетч. Пока вся программная часть пишется в среде обычной Arduino IDE, опять же для скорости тестирования, позже перейдем на VS code. Особенно когда нужно будет общаться между ардуинками, ну и конечно не будем забывать про Raspberry Pi. Но об этом позже.
6 датчиков расстояния и два мотора, задача чтобы робот мог объезжать препятствия. Тут загвоздка в том, что нижняя часть робота видит препятствия, а вот верхняя пока что нет. Чтобы Вертер запоминал курс и мог возвращаться в точку от куда стартанул мы добавили датчик акселерометр-гироскоп MPU6050. Пока держим в голове про слепые зоны верхней части робота и займёмся этим позже. За ориентацию в пространстве будет отвечать не только датчики расстояния, но ещё камера глубины. Была мысль поставить лидар, но загвоздка в том что нет места где его установить в конструкции робота.
Пример работы ToF камеры.
Обработку данных с камеры возьмёт на себя достаточно распространенная плата Raspberry Pi 4B, это идеальный вариант. Стоит такая в районе 8-9 тыс. руб.
Вот тут можно про неё прочитать подробнее:
Может показаться, что мы на ориентацию в пространстве не делаем особого уклона, так и есть. Единственное на чём мы собираемся сделать акцент — руки. Оцифровка рук в полном масштабе, вибрации, гироскопы-акселерометры на бицепсе и на предплечье, всё для того чтобы руки были полностью под контролем.
