abstract: Wearable robots including exoskeletons, powered prosthetics, and powered orthotics must add energy to the person at an appropriate time to enhance, augment, or supplement human performance. Adding energy while not being in sync with the user can dramatically hurt performance making it necessary to have correct timing with the user. Many human tasks such as walking, running, and hopping are repeating or cyclic tasks and a robot can add energy in sync with the repeating pattern for assistance. A method has been developed to add energy at the appropriate time to the repeating limit cycle based on a phase oscillator. The phase oscillator eliminates time from the forcing function which is based purely on the motion of the user. This approach has been simulated, implemented and tested in a robotic backpack which facilitates carrying heavy loads. The device oscillates the load of the backpack, based on the motion of the user, in order to add energy at the correct time and thus reduce the amount of energy required for walking with a heavy load. Models were developed in Working Model 2-D, a dynamics simulation software, in conjunction with MATLAB to verify theory and test control methods. The control system developed is robust and has successfully operated on a range of different users, each with their own different and distinct gait. The results of experimental testing validated the corresponding models. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Mechanical Engineering 2014

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第20512号 / 情博第640号 / 新制||情||111(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科複雑系科学専攻 / (主査)教授 青柳 富誌生, 教授 船越 満明, 教授 西村 直志 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第21213号 / 情博第666号 / 新制||情||115(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科先端数理科学専攻 / (主査)講師 青柳 富誌生, 教授 西村 直志, 准教授 田口 智清, 講師 水原 啓暁 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

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Das Neuron ist das zentrale Element in der Informationsverarbeitung im Nervensystem. In dieser Arbeit werden verschiedene Aspekte der Spikegenerierung sowohl theoretisch als auch experimentell untersucht. Phasen-Rotatoren verschiedener Komplexität werden zur Vorhersage von Spikezeitpunkten vorgestellt. Die Kennlinie eines Neurons wird dabei als wichtiger Parameter für diese Modelle verwendet, damit diese leicht auf echte Neurone anwendbar sind. Die Phasenantwortkurve als ein zweiter wichtiger Aspekt der Spikedynamik wird zur Erweiterung der Modelle verwendet. Solange ein Neuron in seinem überschwelligen Bereich gereizt wird, erweisen sich die Phasenrotatoren als gute Beschreibung des Spikeverhaltens. Es wird jedoch gezeigt, daß bei einer Stimulierung mit Strömen, die um die Schwelle des Neurons herum fluktuieren, diese Modelle, genauso wie alle anderen eindimensionalen Modelle einschließlich des Intergrate-and-fire Neurons, versagen. Feuerraten Adaptation kann in vielen Neuronen beobachtet werden. Es wird ein allgemeines phänomenologisches Modell für die Feuerrate adaptierender Neurone aus den Eigenschaften verschiedene Ionenströme, die Adaptation verursachen, hergeleitet. Dieses Modell ist durch die Kennlinien und einer Adaptations-Zeitkonstanten vollständig definiert. Mit Hilfe des Modells können die Eigenschaften der Adaptation als Hochpassfilter quantifiziert werden. Weiterhin wird die Rolle der Adaptation bei der Unterdrückung von Hintergrundrauschen diskutiert. Sowohl die Phasenrotatoren als auch das Adaptationsmodell werden an auditorischen Rezeptorzellen der Wanderheuschrecke und dem AN1, ein primäres auditorisches Interneuron der Grille {Teleogryllus oceanicus}, getestet. In beiden Fällen stimmen die Modelle gut mit den experimentelle Daten überein. Es wird mit Hilfe der Modelle gezeigt, daß Adaptation in den Rezeptorzellen durch Ionenströme des Spikegenerators verursacht wird, während in dem Interneuron der Eingang schon adaptatiert. Zusätzlich wird der Einfluß der Feuerraten-Adaptation auf die Gesangserkennung analysiert. / The single neuron is the basic element of information processing in nervous systems. In this thesis several properties of the dynamics of the generation of spikes are investigated theoretically as well as experimentally. Phase oscillators of different complexity are introduced as models to predict the timing of spikes. The neuron's intensity-response curve is used as a basic parameter in these models to make them easily applicable to real neurons. As a second important aspect of the spiking dynamics, the neuron's phase-resetting curve is used to extend the models. The phase oscillators turn out to be a good approximation of the spiking behavior of a neuron as long as it is stimulated in its super-threshold regime. However, it is shown by comparison with conductance-based models that these models, as well as all other one-dimensional models including the common integrate-and-fire model, fail, if the neuron is stimulated with currents fluctuating around its threshold. Spike-frequency adaptation is a common feature of many neurons. For various ionic currents, as a possible reason for adaptation, a general phenomenological model for the firing rate of adapting neurons is derived from their biophysical properties. This model is defined by the neuron's intensity-response curves and an adaptation time-constant. By means of this model the high-pass properties of spike-frequency adaptation can be quantified. Also the role of adaptation in supression of background noise is discussed. Both the phase oscillators and the adaptation-model are tested on auditory receptor neurons of locusts and the AN1, a primary auditory interneuron of the cricket {Teleogryllus oceanicus}. In both cases the models are in good agreement with the experimental data. By means of the models it is shown that adaptation in the receptor neurons is caused by ionic currents of the spike generator while in the interneuron it is the input which is already adapting. In addition, the influence of spike-frequency adaptation on the recognition of courtship songs is analysed.

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