Top.Mail.Ru
Главная - Об институте - Структура - Кафедры - Кафедра нейротехнологий - Лаборатория разработки интеллектуальных биомехатронных технологий

Лаборатория разработки интеллектуальных биомехатронных технологий

Исследование выполняется на базе трех университетов:

  1. Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского (ННГУ).
  2. Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта
  3. Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) (МФТИ)

Руководитель исследования: Казанцев Виктор Борисович – д.ф.-м.н., заведующий кафедрой нейротехнологий ННГУ.

Состав исследовательской группы:

  1. Лобов Сергей Анатольевич – д.ф.-м.н., профессор каф. Нейротехнологий ИББС
  2. Кастальский Иннокентий Алексеевич – к.ф.-м.н., доцент каф. Нейротехнологий
  3. Митин Илья Васильевич – к.ф.-м.н., инженер

Цель исследований и разработок, проводимых в лаборатории биомехатроники – формирование технологических основ для разработки устройств интеллектуального ассистирования и систем экзоскелетонного типа, использующих для управления сигналы мозга и мышц человека, устройств, позволяющих использовать принципы нейроморфного управления и имитирующих биологические организмы.

Описание исследований:

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.

Нейробиоморфное направление связано с исследованием биоморфных решений для роботов, которые оптимизированы по эффективности самой природой. Исходя из понимания фундаментальных принципов этой биомеханики, в лаборатории создаются технические устройства, которые приближаются по своей эффективности в части энергетики к природным аналогам. Ключевая задача в этом направлении – построить систему управления, которая сможет объединить работу искусственного мозга по управлению и искусственного тела, как целевого объекта управления.

Публикации:

  1. Efimova, N., Tyukin, I., & Kazantsev, V. (2024). Spiking phase control in synaptically coupled Hodgkin–Huxley neurons. Chaos, Solitons & Fractals, 185, 115060.
  2. Gordleeva, S. Y., Kastalskiy, I. A., Tsybina, Y. A., Ermolaeva, A. V., Hramov, A. E., & Kazantsev, V. B. (2023). Control of movement of underwater swimmers: Animals, simulated animates and swimming robots. Physics of Life Reviews, 47, 211-244.
  3. Mitin, I., Korotaev, R., Ermolaev, A., Mironov, V., Lobov, S. A., & Kazantsev, V. B. (2022). Bioinspired propulsion system for a thunniform robotic fish. Biomimetics, 7(4), 215.
  4. Tsybina, Y. A., Gordleeva, S. Y., Zharinov, A. I., Kastalskiy, I. A., Ermolaeva, A. V., Hramov, A. E., & Kazantsev, V. B. (2022). Toward biomorphic robotics: A review on swimming central pattern generators. Chaos, Solitons & Fractals, 165, 112864.
  5. 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 3rd International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN). – IEEE, 2021. – pp. 70-73.
  6. 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

Гранты:

  • 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.
Все новости