Evaluation of Shoulder Exoskeleton Misalignment on Muscle Recruitment Patterns using Computational Simulations

The use of wearable assistive devices has rapidly expanded across both clinical and occupational settings, with applications ranging from rehabilitation following injury or neurological disorders to the support of repetitive or physically demanding tasks. Among these technologies, rigid upper-limb exoskeletons aim to reduce physical effort by providing external assistance while preserving the natural movement of the user. A key requirement for their effectiveness is the ability to interact biomechanically with the human body without altering physiological motion patterns. A critical aspect of this interaction is the kinematic compatibility between the human joint and the exoskeleton. In an ideal condition, the axes of rotation of the robotic joints coincide with the anatomical joint axes. However, due to the complexity of human joint kinematics, especially with glenohumeral joint, perfect alignment is not achievable in practice. As a consequence, kinematic misalignment arises, introducing parasitic forces and undesired torque components that may alter joint loading conditions and affect neuromuscular control strategies. The biomechanical evaluation of upper-limb exoskeleton assistance remains challenging due to the interaction between external actuation and the complex anatomy of the shoulder. While previous studies have assessed exoskeleton performance through experimental testing or musculoskeletal simulations, the biomechanical effects of kinematic misalignment between the exoskeleton and the human joint are still not fully understood. This thesis, carried on within a collaboration with the Promobilia MoveAbility Lab at the KTH Royal Institute of Technology, proposes a computational framework to investigate the impact of exoskeleton-human misalignment at the glenohumeral joint using musculoskeletal simulations performed in OpenSim. Prescribed experimental motion-capture data from upper-limb lifting tasks are first processed to establish a baseline condition of unassisted movement, enabling the evaluation of joint kinematics, joint moments, and shoulder muscle recruitment patterns. Exoskeleton assistance is then simulated as an ideal external force applied to the humerus to support shoulder elevation. Starting from an ideal alignment configuration, multiple misalignment scenarios are systematically introduced by imposing controlled spatial offsets and rotational deviations between the exoskeleton axis of action and the anatomical glenohumeral joint axis. The resulting effects on joint moments and muscle recruitment patterns are analyzed to quantify how deviations from ideal alignment influence the mechanical effectiveness of the assistance and the underlying neuromuscular response. It is expected that ideal assistance reduces joint loading and muscular effort, whereas increasing misalignment progressively alters these benefits and may induce compensatory muscle activation strategies. The proposed approach provides a controlled and repeatable method to isolate the biomechanical consequences of misalignment through computational simulations, offering insights relevant for the design, control, and alignment optimization of upper-limb exoskeletons, with particular attention to minimizing non-physiological muscle recruitment and long-term adverse effects.

L’utilizzo di dispositivi di assistenza indossabili ha conosciuto una rapida espansione sia in ambito clinico che occupazionale, con applicazioni che spaziano dalla riabilitazione a seguito di infortuni o patologie neurologiche fino al supporto in attività ripetitive o fisicamente impegnative. Tra queste tecnologie, gli esoscheletri rigidi per l’arto superiore mirano a ridurre lo sforzo fisico fornendo un’assistenza esterna, preservando al contempo il movimento naturale dell’utilizzatore. Un requisito fondamentale per la loro efficacia è la capacità di interagire biomeccanicamente con il corpo umano senza alterare i pattern di movimento fisiologici. Un aspetto critico di questa interazione è la compatibilità cinematica tra l’articolazione umana e l’esoscheletro. In condizioni ideali, gli assi di rotazione delle articolazioni robotiche coincidono con quelli anatomici. Tuttavia, a causa della complessità della cinematica articolare umana, in particolare dell’articolazione gleno-omerale, un allineamento perfetto non è realisticamente ottenibile. Di conseguenza, si verifica una condizione di disallineamento cinematica, che introduce forze parassite e componenti di momento indesiderate, in grado di alterare le condizioni di carico articolare e influenzare le strategie di controllo neuromuscolare. La valutazione biomeccanica dell’assistenza fornita da esoscheletri per l’arto superiore rimane complessa a causa dell’interazione tra l’attuazione esterna e l’anatomia articolare della spalla. Sebbene studi precedenti abbiano analizzato le prestazioni degli esoscheletri attraverso test sperimentali o simulazioni muscolo-scheletriche, gli effetti biomeccanici del disallineamento cinematica tra esoscheletro e articolazione umana non sono ancora completamente compresi. Questa tesi, svolta presso il Promobilia MoveAbility Lab, KTH Royal Institute of Technology, propone un framework computazionale per investigare l’impatto del disallineamento tra esoscheletro e sistema umano a livello dell’articolazione gleno-omerale, utilizzando simulazioni muscolo scheletriche eseguite in OpenSim. Dati sperimentali di motion capture relativi a task di sollevamento dell’arto superiore vengono inizialmente elaborati per definire una condizione di riferimento non assistita, permettendo la valutazione di cinematica articolare, momenti articolari e pattern di reclutamento muscolare della spalla. Successivamente, l’assistenza dell’esoscheletro viene simulata come una forza esterna ideale applicata all’omero, con lo scopo di supportare l’elevazione della spalla. A partire da una configurazione di allineamento ideale, vengono introdotti sistematicamente diversi scenari di disallineamento, imponendo offset spaziali controllati e deviazioni rotazionali tra l’asse di azione dell’esoscheletro e l’asse anatomico dell’articolazione gleno-omerale. Gli effetti risultanti sui momenti articolari e sui pattern di attivazione muscolare vengono analizzati per quantificare come le deviazioni dall’allineamento ideale influenzino l’efficacia meccanica dell’assistenza e la risposta neuromuscolare sottostante. Ci si aspetta che un’assistenza ideale riduca il carico articolare e lo sforzo muscolare, mentre l’aumento del disallineamento alteri progressivamente tali benefici e induca strategie compensatorie di attivazione muscolare. L’approccio proposto fornisce un metodo controllato e ripetibile per isolare le conseguenze biomeccaniche del disallineamento attraverso simulazioni computazionali, offrendo indicazioni utili per la progettazione, il controllo e l’ottimizzazione dell’allineamento degli esoscheletri per l’arto superiore, con particolare attenzione alla riduzione di pattern di attivazione muscolare non fisiologici e di possibili effetti negativi nel lungo periodo.