Лаборатория разработки интеллектуальных биомехатронных технологий

Целью исследований и разработок, проводимых в лаборатории биомехатроники, является формирование технологических основ для разработки устройств интеллектуального ассистирования и систем экзоскелетонного типа, использующих для управления сигналы мозга и мышц человека. Сотрудники лаборатории выполняют научно-технические проекты по нескольким направлениям, из которых можно выделить два ключевых:

Первое направление предполагает разработку роботизированного комплекса для реабилитации пациентов с нарушениями функций нижних конечностей вследствие травм и заболеваний головного и спинного мозга. Среди основных задач проекта – моделирование биомеханики походки человека, разработка механических компонентов комплекса и требований к ним, расчёт сило-моментного воздействия в сочленениях устройства, разработка уникальной системы управления комплекса в целом.
Второе направление посвящено разработке системы регистрации и декодированию сигналов мозга и мышц человека (СРД-1). Программно-аппаратный комплекс, интегрируя информацию с сенсоров, обрабатывает её по заданному правилу, тем самым реализует функцию универсального интерпретатора сигналов. Наличие обратной связи позволяет эффективно решить сразу две задачи: компенсировать недостающие вычислительные ресурсы за счёт способности мозга к реализации сложной координации движений и адаптации, а также вовлечение пользователя в процесс управления при существенном сокращении времени обучения.

Результаты исследований и разработок будут востребованы при создании множества высокотехнологичных продуктов, среди которых:

экзоскелетонные комплексы для реабилитации пациентов с нарушениями походки при неврологических патологиях или в результате травм;
устройства вертикализации, телеприсутствия (социальный робот);
промышленные антропоморфные роботы на вредных или сверхчистых производствах;
робототехнические платформы специального назначения и для ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций;
интерфейсы управления для широкого круга пользователей (бытовая техника, игровая индустрия, система «умный дом» / «умный офис»).

Заведующим лабораторией является заведующий кафедрой нейротехнологий ННГУ, д.ф.-м.н. Казанцев Виктор Борисович (h-индекс 22).

Формирование структур и интеллектуальных функций в нелинейных моделях нейросетевых систем, грант Президента РФ для ведущих научных школ 2022-2023 гг., НШ-2256.2022.1.2.
Нелинейная динамика сетевых нейросистем: фундаментальные аспекты и приложения, грант Президента РФ для ведущих научных школ 2020-2021 гг., НШ-2653.2020.2.
Технологии пилотирования нейроуправляемых робототехнических систем, Госзадание 2017-2019 гг., № 8.2487.2017/ПЧ.
Разработка адаптивного роботизированного комплекса реабилитации, учитывающего индивидуальные особенности двигательной активности пациента, РФФИ 2016-2019 гг., № 16-29-08437 офи_м.
Разработка комплекса научно-технических решений, направленных на создание роботизированных реабилитационных систем с функциями интеллектуального ассистирования движениям пациентов с неврологическими патологиями, ФЦП «Исследования и разработки» 2015-2018 гг., № 14.578.21.0107.
Система регистрации и декодирования биоэлектрической активности мозга и мышц человека (СРД-1), ФЦП «Исследования и разработки» 2014-2016 гг., № 14.581.21.0011.
Разработка комплекса научно-технических решений для нейроинтеграции экзоскелетонных роботизированных устройств, ФЦП «Исследования и разработки» 2014-2016 гг., № 14.578.21.0094.

Наиболее значимые публикации сотрудников лаборатории

Mironov V., Bolshakov D., Gulyaev V., Komarov A., Uslugin N., Kazarin P., Zhukov S., Li A., Salikhov R., Kazantsev V. SSVEP-based brain-computer interface for bidirectional human-vehicle interaction // 2021 3^rd International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN). – IEEE, 2021. – pp. 70-73.
Gordleeva S.Y., Lobov S.A., Grigorev N.A., Savosenkov A.O., Shamshin M.O., Lukoyanov M.V., Khoruzhko M.A., Kazantsev V.B. Real-Time EEG–EMG Human–Machine Interface-Based Control System for a Lower-Limb Exoskeleton // IEEE Access. – 2020. – V. 8. – P. 84070-84081.
Lobov S.A., Krylova N.P., Anisimova A.P., Mironov V.I., Kazantsev V.B. Optimizing the speed and accuracy of an EMG interface in practical applications // Human Physiology. – 2019. – V. 45. – №. 2. – P. 145-151.
Семенов В.Ю., Казанцев В.Б., Миронов В.И., Лобов С.А., Кастальский И.А., Ли А.Н., Салихов Р.А. Система для регистрации и декодирования биоэлектрической активности мозга и мышц человека / Патент РФ на изобретение № 2652058. Опубликовано 24.04.2018, бюл. № 12. Дата приоритета: 13.12.2016.
Shamsin M., Krilova N., Bazhanova M., Kazantsev V., Makarov V.A., Lobov S. Supervised and unsupervised learning in processing myographic patterns // Journal of Physics: Conference Series. – 2018. – V. 1117. – P. 12008.
Миронов В.И., Лобов С.А., Крылова Н.П., Гордлеева C.Ю., Каплан А.Я., Буйлова Т.В., Бахшиев А.В., Щуровский Д.В., Вагнер В.О., Кастальский И.А., Ли А.Н., Казанцев В.Б. Разработка нейроуправляемого автомобиля для мобилизации людей с двигательным дефицитом — нейромобиля // Современные технологии в медицине. – 2018. – Т. 10. – №. 4. – С. 49-59.
Lobov S., Krilova N., Kastalskiy I., Kazantsev V., Makarov V.A. Latent Factors Limiting the Performance of sEMG-Interfaces // Sensors. – 2018. – V. 18. – №. 4. – P. 1122.
Kastalskiy I., Mironov V., Lobov S., Krilova N., Pimashkin A., Kazantsev V. A neuromuscular interface for robotic devices control // Computational and Mathematical Methods in Medicine. – 2018. – V. 2018. – Article ID: 8948145. – P. 1-8.
Кастальский И.А., Хоружко М.А., Скворцов Д.В. Система функциональной электрической стимуляции мышц для интеграции в экзоскелете // Современные технологии в медицине. – 2018. – Т. 10. – №. 3. – С. 104-109.
Mironov V.I., Lobov S.A., Kastalskiy I.A., Gordleeva S.Y., Pimashkin A.S., Krilova N.P., Volkova K.V., Ossadtchi A.E., Kazantsev V.B. Brain-Controlled Biometric Signals Employed to Operate External Technical Devices // Proceedings of the Scientific-Practical Conference “Research and Development – 2016”. – 2018. – P. 59-71.
Хоружко М.А., Сесекин Г.Н., Болдырева Н.В., Шамшин М.О., Кастальский И.А., Миронов В.И., Пимашкин А.С., Казанцев В.Б. Мобильная система управления экзоскелетом с помощью электромиографических сигналов мышц человека // Современные технологии в медицине. – 2017. – Т. 9. – №. 4. – С. 162-169.
Mironov V., Kastalskiy I., Lobov S., Kazantsev V. A Biofeedback Control System of the Exoskeleton Trainer for Lower Limbs Motor Function Recovery // 2017 5^th International Congress on Neurotechnology, Electronics and Informatics: NEUROTECHNIX, Funchal, Madeira, Portugal, 2017. – V. 1. – P. 54-59.
Гордлеева С.Ю., Лукоянов М.В., Минеев С.А., Хоружко М.А., Миронов В.И., Каплан А.Я., Казанцев В.Б. Управление роботизированным экзоскелетоном на основе технологии «интерфейс мозг-компьютер» моторно-воображаемого типа // Современные технологии в медицине. – 2017. – Т. 9. – №. 3. – С. 31-38.
Гордлеева С.Ю., Лобов С.А., Миронов В.И., Кастальский И.А., Лукоянов М.В., Крылова Н.П., Мухина И.В., Каплан А.Я., Казанцев В.Б. Разработка аппаратно-программного комплекса по управлению роботизированными устройствами посредством биоэлектрических сигналов мозга и мышц // Наука и инновации в медицине. – 2016. – №. 3. – С. 77-82.
Lobov S., Krilova N., Kastalskiy I., Kazantsev V., Makarov V. A Human-Computer Interface based on Electromyography Command-Proportional Control // 2016 4^th International Congress on Neurotechnology, Electronics and Informatics: NEUROTECHNIX, Porto, Portugal, 2016. – V. 1. – P. 57-64.
Лобов С.А., Миронов В.И., Кастальский И.А., Казанцев В.Б. Совместное использование командного и пропорционального управления внешними робототехническими устройствами на основе электромиографических сигналов // Современные технологии в медицине. – 2015. – Т. 7. – №. 4. – С. 30-38.
Mironov V., Lobov S., Kastalskiy I., Kazantsev V. Myoelectric Control System of Lower Limb Exoskeleton for Re-training Motion Deficiencies // Lecture Notes in Computer Science. – 2015. – V. 9492. – P. 428-435.
Lobov S., Mironov V., Kastalskiy I., Kazantsev V. A Spiking Neural Network in sEMG Feature Extraction // Sensors. – 2015. – V. 15. – №. 11. – P. 27894-27904.