| Resumo: | O campo da neuroengenharia cresce a cada dia com estudos promissores sobre suas diferentes áreas, sendo uma delas a estimulação elétrica funcional (FES). Para o avanço desses estudos, diferentes plataformas experimentais biológicas são utilizadas a fim de melhor entender o funcionamento do sistema nervoso e, eventualmente, poder intervir ativamente a fim de recuperar funções perdidas devido a patologias ou acidentes. Além disso, para o melhor estudo da área, diversos pesquisadores se utilizam de artrópodes como insetos. Estas cobaias são muito úteis, devido às suas similaridades nervosas com seres mais complexos e facilidade de manuseio e aquisição. Desta forma, além de serem utilizados em pesquisas que se utilizam de seus tamanhos reduzidos e complexidade biomecânica para realizar tarefas difíceis para a micro-robótica atual, os insetos também são utilizados para estudos introdutórios em neuroengenharia. Neste trabalho, duas plataformas experimentais relativas aos dois cenários descritos para estimulação em nervos são desenvolvidas e testadas – ambas serão aprofundadas brevemente a seguir, a começar pela última. No Laboratório de Automação e Robótica (LARA da Universidade de Brasília (UnB), foi desenvolvida uma plataforma experimental para implementação de algoritmos de controle de direção para baratas da espécie Blaberus giganteus. Esse setup contou com o kit de desenvolvimento da Backyard
Brains, o RoboRoach, afixado às costas da barata a ser experimentada para estimulação elétrica de nervos de suas antenas. A placa RoboRoach foi interfaceada com um computador pessoal (PC) por meio de protocolo Bluetooth (BT) 4.0, onde o algoritmo de orientação foi implementado e executado. O PC foi também ligado a um sensor de captura de movimento da NDI Digital, o Polaris Spectra. Este sensor, por meio de emissão e recebimento de ondas infravermelhas, provia ao PC informações de posição do marcador passivo afixado à placa nos três eixos de deslocamento. Desta forma, traçada uma referência retilínea, umalgoritmo de orientação simples foi implementado de forma a estimular a antena da barata referente ao lado para a qual esta não deveria ir, fazendo uso de um comportamento evasivo gatilhado pelas antenas das baratas. Assim, a barata poderia ser orientada a seguir uma trajetória retilínea. Um controlador proporcional, ainda, foi implementado de forma que a amplitude de estimulação variasse de acordo com o distanceamento da barata em relação à referência desejada. Para os experimentos, foi utilizada inicialmente uma "barata virtual", referente à utilização de diodos emissores de luz (LEDs) de debug presentes na placa, que indicavam qual antena estaria sendo estimulada em determinado instante. Com isso, foi possível validar a eficiência do controlador em si, isolando as variáveis referentes à estimulação da barata. Em seguida, os procedimentos cirúrgicos para experimentação com as baratas foram feitos e os experimentos foram executados. Os resultados adquiridos dos experimentos mostraram que, apesar do algoritmo de controle se comportar bem em um cenário simulado (da "barata virtual"), houve impedimentos em relação à estimulação dos espécimes. Erros na forma como o setup experimental foi desenvolvido e a estimulação foi feita foram encontrados e discutidos. Mesmo assim, resultados satisfatórios no controle de direção das baratas foram obtidos. O trabalho foi, então, prosseguido no Centro de Neuroengenharia (CNE) da Universidade de Utah. No novo setup experimental, foi desenvolvido um sistema em tempo real utilizado Matlab em um sistema operacional Windows 7. O sistema interfaceava com um hardware de nome Grapevine, da Ripple LLC, que provia dados de eletromiografia adquiridos por uma de suas entradas e, além disso, possibilitava modulação de parâmetros de estimulação elétrica em uma de suas saídas. Desta forma, o sistema foi montado em diversas sessões experimentais: inicialmente, para validação do sistema em tempo real, se utilizando de sapos (de gênero Ptychadena) e, posteriormente, para desenvolvimento da plataforma experimental e implementação do algoritmo de controle, ratos (Sprague-Dawley). Ambos os grupos de espécimes foram estimulados no nervo ciático utilizando um eletrodo do tipo hook, de forma a desencadear uma estimulação de nervo completo (whole-nerve stimulation). Os sinais elétricos, assim, ativavam grupos musculares específicos e os sinais elétricos que resultavam em contrações foram gravados e utilizados no sistema de controle. O setup contou, ainda, com a denervação de ramificações do nervo ciático, de forma a isolar o tipo de movimento causado pela estimulação, e com a consequente utilização de um sensor de força analógico para posterior comparação offline com os sinais elétricos lidos do músculo (evoked electromyography – eEMG). O algoritmo de controle proposto se utilizava de uma curva de recrutamento gerada por meio de variações de amplitude dos sinais de estimulação e o valor máximo absoluto (MAV) das respectivas respostas musculares. Esse procedimento era feito anteriormente à execução do controle, uma vez que este gerava a curva utilizada durante a execução do algoritmo de controle. Este consistia de leituras a cada 20ms (verificados em suas consistências posteriormente) dos sinais de eEMG, cálculo do respectivo MAV e utilização deste na função de controle. Anteriormente a esta, o valor atual de referência era computado, de forma a respeitar a forma trapezoidal desejada, de valores mínimo e máximo entre zero e 50% do valor de saturação da curva de recrutamento. O controle proporcional integral era, então, computado com base no erro entre valor esperado e referência e a variável de saída somada à referência desejada. Uma vez com o valor normalizado final, este era utilizado na função inversa da curva de recrutamento e o valor de amplitude a ser utilizado para estimulação era computado. Foram adquiridos resultados referentes à consistência do sistema em tempo real e, ainda, à eficiência do controle implementado. Apesar da discussão sobre consistência do período de amostragem se mostrar curta, uma vez que os 20ms esperados foram respeitados com uma pequena faixa de erro, muitos pontos em relação aos resultados obtidos do controle são discutidos. Qualidade da curva de recrutamento, efeitos da exposição do nervo ao ambiente, qualidade do controle utilizando diferentes ganhos proporcionais e integrais, relação entre eEMG lido e força resultante, estratégias de filtragem implementadas, fadiga muscular observada e erros de implementação do controle são discutidos. Por fim, conclui-se que, apesar do sistema experimental (hardware e software) e do algoritmo de controle poderem ser melhorados no futuro, houve sucesso no desenvolvimento do setup e na implementação do algoritmo de controle. |
