Search

International audience; IntroductionThe presented simulator of human rhythmic movements is based on the original model of central pattern generators (CPG), which generate periodic signals for controlling the muscles of the joint. Current models of parkinsonian movements do not simulate lower structures that obtain signals from decision-making structures in brain and are involved in controlling rhythmic muscle activity. Namely, rhythmic activities are influenced by Parkinson disease the most.The aim of this work is to simulate human lower limbs to study the effects of Parkinson's disease on walking. Global simulator would consist of three consequent levels-computational models: basal ganglia, network of CPGs, and musculoskeletal lower limbs. The presented work covers second and third levels regarding single hip joint.Simulator architectureThe CPG model consists of four layers for four types of neurons. Output signals of a pair of motoneurons are fed to the inputs of the Hill models of two opposite leg muscles. Muscles pull thighbone and musculoskeletal model calculates feedbacks, which are represented by three types of sensory neurons.The presented work is illustrated by implementation of neuro-musculoskeletal system of right human thigh, controlled by two muscles of the hip joint, Iliopsoas and Glutei. Three types of sensory neurons react to speed of contraction, force, and length of muscles. They affect motoneurons of both own and opposite half-centers.Modelling resultsCPG is able to rhythmically control muscles without upper control from brain. The latter only influences modes of CPG. Phase diagram of the joint showed stable swings after 4 periods of transition from stillness to one swing per 2 seconds.The change in the oscillation frequency of the CPG showed a short transition period before stabilization of the hip swings. The phase diagram of the hip joint showed stabilization of periodic motion on a single trajectory for each speed value.ConclusionsSimulation shows symmetrical and smooth swings, with amplitude limited to values of natural gait. Used version of control is presented for the first time. The further work is directed on creation of a stable human gait with CPG models for each pair of muscles for both legs.Keywords: central pattern generator, musculoskeletal model, Parkinson’s disease; Представленный симулятор ритмических движений человека основывается на оригинальной модели центральных генераторов упорядоченной активности (ЦГУА), которые создают периодические сигналы для управления мускулами сустава. Цель работы – моделирование нижних конечностей человека для изучения влияния болезни Паркинсона на ходьбу.Модель ЦГУА состоит из четырёх слоёв для четырёх типов нейронов. Сигналы с выходов пары мотонейронов подаются на вход Хилловских моделей двух противоположных мышц ноги. Обратные связи представлены тремя типами сенсорных нейронов.Представленная работа иллюстрирована управлением бедром человека двумя мускулами тазобедренного сустава. Изменение частоты колебаний ЦГУА показало короткий переходной период до стабилизации колебаний бедра. Фазовая диаграмма тазобедренного сустава показала стабилизацию периодического движения на единственной траектории для каждого значения скорости.Представленный вариант управления представлен впервые. Дальнейшая работа направлена на создание стабильной ходьбы человека с помощью ЦГУА для каждой мышцы обеих ног.Ключевые слова: центральный генератор упорядоченной активности, мускульно-скелетная модель, болезнь Паркинсона; Представлений симулятор ритмічних рухів людини ґрунтується на оригінальній моделі центральних генераторів впорядкованої активності (ЦГВА), які створюють періодичні сигнали для керування м’язами суглобу. Ціль роботи – моделювання нижніх кінцівок для дослідження впливу хвороби Паркінсона на ходьбу.Модель ЦГВА складається з чотирьох шарів для чотирьох типів нейронів. Сигнали з виходів пари мотонейронів подаються на вхід Хілловських моделей двох протилежних м’язів ноги. Зворотні зв’язки представлені трьома типами сенсорних нейронів.Представлена робота ілюстрована керуванням стегном людини двома м’язами кульшового суглобу. Зміна частоти коливань ЦГВА показало короткий перехідний період до стабілізації коливань суглобу. Фазова діаграма кульшового суглобу показала стабілізацію періодичних рухів на єдиній траєкторії для кожного значення швидкості.Представлений варіант керування представлений вперше. Подальша робота направлена на створення стабільної ходьби людини за допомогою ЦГВА для кожного м’язу обох ніг.Ключові слова: центральний генератор впорядкованої активності, м’язо-скелетна модель, хвороба Паркінсона

International audience; IntroductionThe presented simulator of human rhythmic movements is based on the original model of central pattern generators (CPG), which generate periodic signals for controlling the muscles of the joint. Current models of parkinsonian movements do not simulate lower structures that obtain signals from decision-making structures in brain and are involved in controlling rhythmic muscle activity. Namely, rhythmic activities are influenced by Parkinson disease the most.The aim of this work is to simulate human lower limbs to study the effects of Parkinson's disease on walking. Global simulator would consist of three consequent levels-computational models: basal ganglia, network of CPGs, and musculoskeletal lower limbs. The presented work covers second and third levels regarding single hip joint.Simulator architectureThe CPG model consists of four layers for four types of neurons. Output signals of a pair of motoneurons are fed to the inputs of the Hill models of two opposite leg muscles. Muscles pull thighbone and musculoskeletal model calculates feedbacks, which are represented by three types of sensory neurons.The presented work is illustrated by implementation of neuro-musculoskeletal system of right human thigh, controlled by two muscles of the hip joint, Iliopsoas and Glutei. Three types of sensory neurons react to speed of contraction, force, and length of muscles. They affect motoneurons of both own and opposite half-centers.Modelling resultsCPG is able to rhythmically control muscles without upper control from brain. The latter only influences modes of CPG. Phase diagram of the joint showed stable swings after 4 periods of transition from stillness to one swing per 2 seconds.The change in the oscillation frequency of the CPG showed a short transition period before stabilization of the hip swings. The phase diagram of the hip joint showed stabilization of periodic motion on a single trajectory for each speed value.ConclusionsSimulation shows symmetrical and smooth swings, with amplitude limited to values of natural gait. Used version of control is presented for the first time. The further work is directed on creation of a stable human gait with CPG models for each pair of muscles for both legs.Keywords: central pattern generator, musculoskeletal model, Parkinson’s disease; Представленный симулятор ритмических движений человека основывается на оригинальной модели центральных генераторов упорядоченной активности (ЦГУА), которые создают периодические сигналы для управления мускулами сустава. Цель работы – моделирование нижних конечностей человека для изучения влияния болезни Паркинсона на ходьбу.Модель ЦГУА состоит из четырёх слоёв для четырёх типов нейронов. Сигналы с выходов пары мотонейронов подаются на вход Хилловских моделей двух противоположных мышц ноги. Обратные связи представлены тремя типами сенсорных нейронов.Представленная работа иллюстрирована управлением бедром человека двумя мускулами тазобедренного сустава. Изменение частоты колебаний ЦГУА показало короткий переходной период до стабилизации колебаний бедра. Фазовая диаграмма тазобедренного сустава показала стабилизацию периодического движения на единственной траектории для каждого значения скорости.Представленный вариант управления представлен впервые. Дальнейшая работа направлена на создание стабильной ходьбы человека с помощью ЦГУА для каждой мышцы обеих ног.Ключевые слова: центральный генератор упорядоченной активности, мускульно-скелетная модель, болезнь Паркинсона; Представлений симулятор ритмічних рухів людини ґрунтується на оригінальній моделі центральних генераторів впорядкованої активності (ЦГВА), які створюють періодичні сигнали для керування м’язами суглобу. Ціль роботи – моделювання нижніх кінцівок для дослідження впливу хвороби Паркінсона на ходьбу.Модель ЦГВА складається з чотирьох шарів для чотирьох типів нейронів. Сигнали з виходів пари мотонейронів подаються на вхід Хілловських моделей двох протилежних м’язів ноги. Зворотні зв’язки представлені трьома типами сенсорних нейронів.Представлена робота ілюстрована керуванням стегном людини двома м’язами кульшового суглобу. Зміна частоти коливань ЦГВА показало короткий перехідний період до стабілізації коливань суглобу. Фазова діаграма кульшового суглобу показала стабілізацію періодичних рухів на єдиній траєкторії для кожного значення швидкості.Представлений варіант керування представлений вперше. Подальша робота направлена на створення стабільної ходьби людини за допомогою ЦГВА для кожного м’язу обох ніг.Ключові слова: центральний генератор впорядкованої активності, м’язо-скелетна модель, хвороба Паркінсона

Представлений симулятор ритмічних рухів людини ґрунтується на оригінальній моделі центральних генераторів впорядкованої активності (ЦГВА), які створюють періодичні сигнали для керування м’язами суглобу. Ціль роботи – моделювання нижніх кінцівок для дослідження впливу хвороби Паркінсона на ходьбу. Модель ЦГВА складається з чотирьох шарів для чотирьох типів нейронів. Сигнали з виходів пари мотонейронів подаються на вхід Хілловських моделей двох протилежних м’язів ноги. Зворотні зв’язки представлені трьома типами сенсорних нейронів. Представлена робота ілюстрована керуванням стегном людини двома м’язами кульшового суглобу. Зміна частоти коливань ЦГВА показало короткий перехідний період до стабілізації коливань суглобу. Фазова діаграма кульшового суглобу показала стабілізацію періодичних рухів на єдиній траєкторії для кожного значення швидкості. Підтверждено можливість керування моделлю та послідовність перетворень сигналів генераторів при керуванні, що вказує на доцільність побудови повної моделі ходи людини. Представлений варіант керування представлений вперше. Подальша робота направлена на створення стабільної ходьби людини за допомогою ЦГВА для кожного м’язу обох ніг. Introduction The presented simulator of human rhythmic movements is based on the original model of central pattern generators (CPG), which generate periodic signals for controlling the muscles of the joint. Current models of parkinsonian movements do not simulate lower structures that obtain signals from decision-making structures in brain and are involved in controlling rhythmic muscle activity. Namely, rhythmic activities are influenced by Parkinson disease the most. The aim of this work is to simulate human lower limbs to study the effects of Parkinson's disease on walking. Global simulator would consist of three consequent levels-computational models: basal ganglia, network of CPGs, and musculoskeletal lower limbs. The presented work covers second and third levels regarding single hip joint. Simulator architecture The CPG model consists of four layers for four types of neurons. Output signals of a pair of motoneurons are fed to the inputs of the Hill models of two opposite leg muscles. Muscles pull thighbone and musculoskeletal model calculates feedbacks, which are represented by three types of sensory neurons. The presented work is illustrated by implementation of neuro-musculoskeletal system of right human thigh, controlled by two muscles of the hip joint, Iliopsoas and Glutei. Three types of sensory neurons react to speed of contraction, force, and length of muscles. They affect motoneurons of both own and opposite half-centers. Modelling results CPG is able to rhythmically control muscles without upper control from brain. The latter only influences modes of CPG. Phase diagram of the joint showed stable swings after 4 periods of transition from stillness to one swing per 2 seconds. The change in the oscillation frequency of the CPG showed a short transition period before stabilization of the hip swings. The phase diagram of the hip joint showed stabilization of periodic motion on a single trajectory for each speed value. Conclusions Simulation shows symmetrical and smooth swings, with amplitude limited to values of natural gait. Used version of control is presented for the first time. The further work is directed on creation of a stable human gait with CPG models for each pair of muscles for both legs. Представленный симулятор ритмических движений человека основывается на оригинальной модели центральных генераторов упорядоченной активности (ЦГУА), которые создают периодические сигналы для управления мускулами сустава. Цель работы – моделирование нижних конечностей человека для изучения влияния болезни Паркинсона на ходьбу. Модель ЦГУА состоит из четырёх слоёв для четырёх типов нейронов. Сигналы с выходов пары мотонейронов подаются на вход Хилловских моделей двух противоположных мышц ноги. Обратные связи представлены тремя типами сенсорных нейронов. Представленная работа иллюстрирована управлением бедром человека двумя мускулами тазобедренного сустава. Изменение частоты колебаний ЦГУА показало короткий переходной период до стабилизации колебаний бедра. Фазовая диаграмма тазобедренного сустава показала стабилизацию периодического движения на единственной траектории для каждого значения скорости. Представленный вариант управления представлен впервые. Дальнейшая работа направлена на создание стабильной ходьбы человека с помощью ЦГУА для каждой мышцы обеих ног.