下肢機器人關節_外骨骼機器人系統中人體下肢關節力矩動態解算...

1.相關綜述

柔性助力機器人可在一定程度上解決和避免助力外骨骼存在的人機關節難以對齊、附加質量大、步態不一致等問題 [16] . 國內外一些院校的實驗室和
醫療機構相繼開展了穿戴式柔性助力機器人的相關研究 , 研製了多種相關樣機和產品 , 以增強腰部及下肢的肌肉力量、降低代謝消耗、延緩疲勞 , 如加拿大
皇后大學的 PLAD 、北海道大學的 Smart suit 及河南科技大學的腰部助力機器人 、哈佛大學的Soft exosuit [20−21] 及日本岡山大學的 Power assist wear 等 . 與外骨骼式助力機器人相比 , 柔性助力機器人從人因工程學角度出發 , 採用柔性材料 ( 布帶、氣動肌肉等 ), 穿戴及包覆在下肢周圍 , 人體骨骼作為支撐構件 , 可實現與下肢生物力學更好的人機相容性和穿戴舒適性 [23] , 在助力裝置本體中 , 沒有剛性連杆和機械關節的設計 , 不需要人機關節軸線精確對齊 , 對人體關節自由度影響較小 , 穿戴者可在緊急情況下執行避險動作 , 避免了因人機運動學不相容導致的與助力無關的附加力 / 矩 [24] , 且能夠最大限度的減小助力裝置自身的質量、體積等引起的附加機械阻抗和自由度限制 . 柔性助力機器人在助力應用中與助力外骨骼相比 , 具有質量輕、人機相容性好、人機約束強度弱、個體體徵差異適應性強、結構柔順、人機穿戴舒適性好等關鍵優勢。
為後續柔性下肢助力機器人的研究 ,總結國內外在該領域的研究進展 , 對柔性下肢助力機器人所涉及的安全與可靠性、驅動方式及控制策略、步態檢測技術、助力效果評估等關鍵技術進行了詳盡的分析 . 在總結研究成果及分析關鍵技術的基礎上 , 指出柔性下肢助力機器人今後的發展方向、研究思路和面臨的挑戰 。

2.相關研究成果

國內外相關的柔性下肢助力機器人如下，列出來方便以後閱讀。

1. 單關節助力型 ，日本中央大學的行走助力機器人、日本信州大學的行走助力服、中國延邊大學的JIN研製的穿戴式助力服、韓國首爾國立大學的 Knee tendon-suit、日本岡山大學的 Sasaki開發的下肢助力褲、日本中央大學Mohri 等開發了膝關節柔性助力服、大連理工大學的張憲開發了一種新型軟式氣動助力服、新加坡國立大學的 Low 等設計的柔性氣動襪 Soft robotic exosock 。
2. 多關節協同助力型 ，依據待助力關節的組合方式 , 可將多關節協同助
   力型機器人分為 : 髖 + 膝 + 踝、髖 + 踝以及髖 +膝 , 其中具有代表性的多關節協同助力機器人為哈佛大學的 Soft exosuit 、蘇黎世聯邦理工學院的 Myosuit以及日本關西學院大學的步態輔助機器人等。

3.關鍵技術分析

1.安全與可靠性設計：
（1） 系統剛度 : 柔性助力機器人採用柔性材料 ,以人體骨骼作為力傳遞過程中的支撐構件 , 將輔助力 / 矩沿著助力裝置本體傳遞至下肢待助力關節 .由於人工肌肉的可壓縮性、柔性布帶以及鋼絲繩的彈性變形等 , 導致驅動單元的輸出位移曲線和對下肢待助力關節的輸入位移曲線難以重合 , 產生遲滯效應 ; 同時 , 助力裝置本體沿下肢的軌跡布置也會影響助力系統的精確性 , 故系統剛度直接影響輔助力 / 矩的傳遞效率和時效性 . 採用高剛度的柔性材料 , 進行合理的力傳遞軌跡規劃和建立輔助力 / 矩傳遞模型是提高系統剛度的必要條件 .
（2） 生物力學要求 : 在穿戴設計上 , 柔性助力系統需結構緊湊、質量輕 , 且具有較高的運動靈活性和力傳遞效益 . 人機穿戴可實現柔性本體與待助力關節旋轉中心對齊的功能 , 在進行助力系統本體設計時 , 需考慮個體體徵差異而導致的人機穿戴連接誤差 . 助力系統本體包覆在下肢軟組織表面 , 皮膚表面壓力直接影響助力系統的穿戴舒適度 , 同時皮下相關肌肉活性亦受到一定的影響 . 因此 , 基於輔助力傳遞模型和布帶的寬度 , 研究在行走過程中與布帶接觸的皮膚表面壓力變化 , 將皮膚表面壓力控制在舒適範圍之內, 以及在助力過程中助力系統本體沿下肢分布的軌跡規劃問題 , 對於實現柔性助力系統人機運動相容性具有實際意義 。
2.步態信息檢測技術：
檢測在行走過程中穿戴者的步態信息 , 獲取下肢關節運動意圖 , 是在合適的時刻對待助力關節提供適當輔助力 / 矩的重要判斷依據 . 在柔性助力機器人中 , 步態信息檢測技術主要有基於壓力傳感器的力感知技術及慣性傳感器的姿態感知技術和基於EMG 的表面肌電技術 。基於壓力傳感器的力感知技術 , 通過將壓力傳感器嵌入於鞋墊內部 , 檢測足部人機作用力和地面支撐反力 , 獲取下肢運動學信息 ；基於慣性傳感器的姿態感知技術通常將多個慣性傳感器布置於下肢各關節 , 實時獲取布置點的位姿信息 , 通過建立人體下肢運動學模型 , 獲取下肢運動學信息 ；基於 EMG 的表面肌電技術通過附著在人體下肢肌肉的肌電傳感器 , 檢測與待助力關節相關肌肉群的活動程度 , 對下肢相關肌肉進行更加細緻的檢測和控制 , 對不同步態模式進行識別和分類。
3.驅動方式及控制策略：
驅動方式及控制策略直接影響助力裝置的結構設計、固定方式等 , 對柔性助力機器人的助力性能產生直接影響 . 柔性下肢助力機器人的驅動方式主要為電機驅動和氣壓驅動兩種 , 且各有優缺點 , 少數採用基於 PVC 材料的柔性驅動 , 如表所示，相應控制策略主要分為基於力信號與肌電信號兩類 。

4.助力性能評估：
助力機器人與穿戴者之間緊密接觸 , 共同存在於同一空間內 . 人 - 機 - 環境之間存在信息和能量的相互傳遞 , 人機之間需要相互協作 , 最終達到人機一體化的協調控制要求 . 在負重行走、連續搬運及上樓梯等活動中 , 通過測量穿戴者的代謝消耗、肌肉活性、運動學及動力學數據等 , 對比分析相關指標的情況 , 是評估柔性助力效果的常用方法 . 實現下肢柔性助力系統的量化分析、評價與優化設計 , 建立一套完整的性能評價體系 , 對改善柔性助力機器人的助力性能具有重要意義 。

4.總結與展望

穿戴式柔性下肢助力機器人仍存在諸多問題需要進一步研究 : ①柔性助力系統從人因工程學角度出發 , 採用柔性材料代替剛性連杆 , 增加了助力系統的柔順性 , 但助力系統建模比較困難 , 構型分析等工作難以進行 ; ②由於生物肌電信號的隨機性較高 ,力傳感信號具有滯後性 , 從而導致獲取穿戴者準確的運動意圖具有較大的挑戰性 ; ③柔性助力機器人無外部骨骼的支撐作用 , 穿戴者的人體骨骼承受支撐力 , 支撐力對人體骨骼的影響同樣需要相應的分析 ; ④需要制定更加有效的主被動訓練策略 , 有效的提高運動訓練的效果 ; ⑤虛擬實境技術與柔性助力機器人訓練策略相結合將能夠增加穿戴者運動訓練的趣味性和針對性 , 提高穿戴者主動參與運動訓練的積極性 , 取得更好的訓練效果 。