Моделирование движения запястья при скандинавской ходьбе

Целью исследования является разработка метода получения обобщенной траектории движения запястья при скандинавской ходьбе для интеграции в систему автоматического управления реабилитационного стенда верхних конечностей.

Методы. В статье рассматривается и детально анализируется метод получения, последующей обработки и математического моделирования обобщенной траектории движения запястья во время цикла шага при скандинавской ходьбе. Для этого, исходя из экспериментальных данных, полученных от испытуемых с различными антропометрическими данными на основе полуавтоматического видеоанализа и последующей аппроксимации полученных траекторий, для последующей интеграции в систему автоматического управления реабилитационного стенда верхних конечностей, основанного на принципе непрерывного пассивного движения (НПД) с целью мобилизации суставов по траекториям естественного движения. Для оцифровки законов движения аналитического описания обобщенной траектории движения запястья была применена аппроксимация полиномами 5-го порядка. 

Результаты. В работе были получены и визуализированы индивидуальные траектории движения запястья групп испытуемых с различными антропометрическими параметрами. На их основе была построена обобщенная траектория движения запястья в процессе скандинавской ходьбы, что стало возможным благодаря использованию методики полуавтоматического видеоанализа. Путем проведения тщательного статистического анализа собранных данных были выявлены и количественно оценены существенные биомеханические отклонения, возникающие при неправильном и нерациональном подборе длины палок для скандинавской ходьбы. В ходе процесса математического моделирования были рассчитаны и получены конкретные числовые коэффициенты для полиномов пятого порядка, которые были использованы при аппроксимации для описания обобщенной траектории движения.

Заключение. Полученные результаты подтверждают эффективность метода полуавтоматического видеоанализа для моделирования траектории движения запястья и позволяют оптимизировать параметры реабилитационных стендов, обеспечивая естественную биомеханику движений. Подтверждается важность корректного подбора длины палок для скандинавской ходьбы.

1. Екушева Е. В., Дамулин И. В. Реабилитация после инсульта: значение процессов нейропластичности и сенсомоторной интеграции // Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. 2013. Т. 113, № 12-2. С. 35-41. EDN RTELWB.

2. Перспективы экзоскелетного ортезирования верхних конечностей у пациентов старшей возрастной группы / А.А. Воробьев, Ф.А. Андрющенко, А.С. Мазунов, Е.Е. Писарева, Е.В. Венскель, О.Д. Чулков, В.О. Чернов // Волгоградский научно-медицинский журнал. 2025. Т. 22. №2. C. 78-85. https://doi:10.19163/2658-4514-2025-22-2-78-85

3. Даминов В. Д. Роботизированная механотерапия в нейрореабилитации // Вестник Алматинского государственного института усовершенствования врачей. 2013. № S3. С. 83-88. EDN WWBMGL.

4. Varlamova L. P., Farukh N. Xo'jaqulov. Simulation of a two-link manipulator // Scientific Progress. 2022. N 3. P. 1107-1111.

5. Кибардин Г.М. Скандинавская ходьба лечит. М.: Эксмо, 2016. 88 с.

6. Станский Н. Т., Алексеенко А. А. Исследование эффективности занятий скандинавской ходьбой // Вестник Полоцкого университета. 2015. № 1. С. 8-11.

7. Jatsun S., Saveleva E., Al Manji K. H. M. Research Into Impact of Attachment System of Exoskeleton Link to Human Body on Efficiency of its Applicationb // 2019 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). Sochi: IEEE, 2019. P. 1-5.

8. Analysis of the effect of the exoskeleton geometrical dimensions on the nature of a linear compensator operation / S. F. Jatsun, V. E. Pavlovsky, A. E. Karlov, Al Maji Kh Kh M., A. S. Yatsun, E. V. Saveleva // 12th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSE). Kazan: IEEE, 2019. P. 466-471.

9. Беркаев А. Р., Ненашев А. А., Ключиков А. В. Разработка системы локализации и позиционирования мобильного робота // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. 2020. Т. 12-3. С. 152-157. EDN QDGESL.

10. Скворцов Д. В. Методика исследования кинематики движений и современные стандарты. Видеоанализ // Лечебная физкультура и спортивная медицина. 2012. № 12(108). С. 4-10. EDN PIJHKF.

11. Михайлюк М. В., Хураськин И. А. Оптический трекинг для систем виртуальной реальности // Программные продукты и системы. 2006. № 3. С. 4. EDN IYDAAT.

12. What is Tracker // Tracker Video Analysis and Modeling Tool for Physics Education. URL: https://opensourcephysics.github.io/tracker-website/ (дата обращения: 02.05.2025).

13. Мальчиков А. В., Кисляк Л. Б., Сергеев В. В. Получение законов изменения задающих воздействий для системы управления двухзвенной стопы экзоскелета // Наука молодых - будущее России : сборник научных статей 6-й Международной научной конференции перспективных разработок молодых ученых, Курск, 09–10 декабря 2021 г. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2021. Т. 5. С. 106-110. EDN QRENEK.

14. Как выбрать палки для скандинавской ходьбы по росту. URL: https:// nordicpro.ru/vse-o-palkah-i-hodbe/kak-vybrat-palki-dlya-skandinavskoy-hodby-po-rosty (дата обращения: 12.05.2025).

15. Половко А. М., Бутусов А. М. Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 314 с.

16. Доронина Н. П., Абдуллова Н. В., Алдарова С. А. Техника и правила скандинавской ходьбы. Цели скандинавской ходьбы // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2022. № 3-2(66). С. 246-248. https://doi.org/10.24412/25001000-2022-3-2-246-248. EDN SDRZIM.

17. Barbara Pellegrini, Gennaro Boccia, Chiara Zoppirolli Muscular and metabolic responses to different Nordic walking techniques, when style matters // Plos one. 2018. Vol. 1, №. 1.

18. Лапко А. В., Лапко В. А. Анализ методов оптимизации непараметрической оценки плотности вероятности по коэффициенту размытости ядерных функций // Измерительная техника. 2017. № 6. С. 3-8. EDN YZJOON.

19. Lapko A. V., Lapko V. A. Fast algorithm bandwidth selection for multivariate kernel density estimation Fast algorithm bandwidth selection for multivariate kernel density estimation // Izmeritel'naya Tekhnika. 2018. No. 10. P. 19-23. https://doi.org/10.32446/03681025it.2018-10-19-23. EDN LPBUGX.

20. Zaichenko K. V., Gurevich B. S. Spectral processing of bioelectric signals // Medical equipment. 2021. N 1(325). P. 12-14.