Senior-oriented robotic devices and algorithms for personalised fall prediction and prevention

Abstract

The phenomenon of falls has become a global public health concern due to their prevalence in a projected constantly ageing population (≥ 65 years), as well as its effects on mortality, lower Quality of Life (QoL) (annually: 684.000 deaths; 37,3 millions of accidents with injury) and higher costs. On the other hand, the lack of real-world fall data makes it difficult to develop and implement different technological solutions on a daily basis. This research solution aims, in a first phase, to collect data on falls and dynamic gait, both in institutions and in safe laboratory environments. Several protocols were developed and conducted to serve the development of algorithms and devices to further contribute to minimise or reduce the incidence of falls among the elderly. A conventional wood cane was instrumented to detect falls (>99%; lead time of 373ms) and 4 cane events (>85% per event). A cane-type robot prototype was designed, following a design and product development approach, to detect falls and act to prevent them. So far, the cane has a hardware and software architecture capable of recognising the user’s motion intention and gait phases. A Multifactorial Fall Risk Assessment (FRA) Strategy with 3 modules was initiated during this thesis, starting with the recognition of 16 daily activities and 4 types of fall (96.53%) using a waistband equipped with an inertial sensor. Bio-inspired Central Pattern Generator (CPG) controllers are the basis of a fall prevention strategy for a knee orthosis, where the objective is to detect slips using the knee angle information (80%, mean detection time of 250 ms). Finally, a realistic virtual environment (VE) that closely resembles the typical home setting was created to apply fall-related visual disturbances while using a Head-Mounted Display (HMD), following the concepts of place illusion, plausibility and ecological validity, in order to collect data on compensatory postural reactions.

O fenómeno das quedas tornou-se uma preocupação de saúde pública global devido à sua prevalência numa população projetada em constante envelhecimento (≥ 65 anos), bem como os seus efeitos na mortalidade, menor Qualidade de Vida (QoL) (anualmente: 684.000 mortes; 37,3 milhões de acidentes com lesão) e maiores custos. Por outro lado, o desenvolvimento e a aplicação diária de várias soluções tecnológicas são travados pela escassez de dados de quedas do mundo-real. Esta solução de investigação visa, numa primeira fase, recolher dados sobre quedas e marcha dinâmica, tanto em instituições como em ambientes laboratoriais seguros. Diversos protocolos foram desenvolvidos e conduzidos para servir o desenvolvimento de algoritmos e dispositivos para posteriormente contribuírem para minimizar ou reduzir a incidência de quedas entre os idosos. Uma bengala de madeira convencional foi instrumentada para detetar quedas (>99%; lead time de 373ms) e 4 eventos da bengala (>85% por evento). Um protótipo de uma bengala robot foi projetado, seguindo uma abordagem de design e desenvolvimento de produto, para detetar quedas e atuar para as evitar. Até ao momento, a bengala possui uma arquitetura de hardware e software capaz de reconhecer a intenção de movimento do utilizador e as fases da marcha. Uma Estratégia Multifactorial de Avaliação de Risco de Queda (FRA) com 3 módulos foi iniciada nesta tese, tendo começado pelo reconhecimento de 16 atividades diárias e 4 tipos de queda (96,53%) a partir de uma waistband equipada com um sensor inercial. Controladores Central Pattern Generator (CPG) bioinspirados estão na base de uma estratégia de prevenção de queda para uma ortótese do joelho, onde o objetivo é detetar escorregões usando a informação do ângulo do joelho (80%, tempo médio de deteção de 250 ms). Finalmente, um ambiente virtual (VE) realista que se assemelha ao ambiente doméstico típico foi criado para aplicar perturbações visuais relacionadas a quedas ao usar um Head-Mounted Display (HMD), seguindo conceitos de ilusão de lugar, plausibilidade e validade ecológica, por forma a recolher dados de reações posturais compensatórias.