ABSTRACT Human-in-the-loop optimization allows for individualized device control based on measured human performance. This technique has been used to produce large reductions in energy expenditure during walking with exoskeletons but has not yet been applied to prosthetic devices. In this series of case studies, we applied human-in-the-loop optimization to the control of an active ankle-foot prosthesis used by participants with unilateral transtibial amputation. We optimized the parameters of five control architectures that captured aspects of successful exoskeletons and commercial prostheses, but none resulted in significantly lower metabolic rate than generic control. In one control architecture, we increased the exposure time per condition by a factor of five, but the optimized controller still resulted in higher metabolic rate. Finally, we optimized for self-reported comfort instead of metabolic rate, but the resulting controller was not preferred. There are several reasons why human-in-the-loop optimization may have failed for people with amputation. Control architecture is an unlikely cause given the variety of controllers tested. The lack of effect likely relates to adaptation protocol or differences in the learning mechanisms or objectives of people with amputation. Future work should investigate these causes to determine whether human-in-the-loop optimization for prostheses could be successful.

Spring-like tissues attached to the swinging legs of animals are thought to improve running economy by simply reducing the effort of leg swing. Here we show that a spring, or 'exotendon,' connecting the legs of a human runner improves economy instead through a more complex mechanism that produces savings during both swing and stance. The spring increases the energy optimal stride frequency; when runners adopt this new gait pattern, savings occur in both phases of gait. Remarkably, the simple device improves running economy by 6.4 ± 2.8%, comparable to savings achieved by motorized assistive robotics that directly target the costlier stance phase of gait. Our results highlight the importance of considering both the dynamics of the body and the adaptive strategies of the user when designing systems that couple human and machine.

Abstract Objective We aimed to develop a system for people with amputation that non-invasively restores missing control and sensory information for an ankle-foot prosthesis. Methods In our approach, a wrist exoskeleton allows people with amputation to control and receive feedback from their prosthetic ankle via teleoperation. We implemented two control schemes: position control with haptic feedback of ankle torque at the wrist; and torque control that allows the user to modify a baseline torque profile by moving their wrist against a virtual spring. We measured tracking error and frequency response for the ankle-foot prosthesis and the wrist exoskeleton. To demonstrate feasibility and evaluate system performance, we conducted an experiment in which one participant with a transtibial amputation tracked desired wrist trajectories during walking, while we measured wrist and ankle response. Results Benchtop testing demonstrated that for relevant walking frequencies, system error was below human perceptual error. During the walking experiment, the participant was able to voluntarily follow different wrist trajectories with an average RMS error of 1.55° after training. The ankle was also able to track desired trajectories below human perceptual error for both position control (RMSE = 0.8°) and torque control (RMSE = 8.4%). Conclusion We present a system that allows a user with amputation to control an ankle-foot prosthesis and receive feedback about its state using a wrist exoskeleton, with accuracy comparable to biological neuromotor control. Significance This bilateral teleoperation system enables novel prosthesis control and feedback strategies that could improve prosthesis control and aid motor learning.