1.相关综述
柔性助力机器人可在一定程度上解决和避免助力外骨骼存在的人机关节难以对齐、附加质量大、步态不一致等问题 [16] . 国内外一些院校的实验室和
医疗机构相继开展了穿戴式柔性助力机器人的相关研究 , 研制了多种相关样机和产品 , 以增强腰部及下肢的肌肉力量、降低代谢消耗、延缓疲劳 , 如加拿大
皇后大学的 PLAD 、北海道大学的 Smart suit 及河南科技大学的腰部助力机器人 、哈佛大学的Soft exosuit [20−21] 及日本冈山大学的 Power assist wear 等 . 与外骨骼式助力机器人相比 , 柔性助力机器人从人因工程学角度出发 , 采用柔性材料 ( 布带、气动肌肉等 ), 穿戴及包覆在下肢周围 , 人体骨骼作为支撑构件 , 可实现与下肢生物力学更好的人机相容性和穿戴舒适性 [23] , 在助力装置本体中 , 没有刚性连杆和机械关节的设计 , 不需要人机关节轴线精确对齐 , 对人体关节自由度影响较小 , 穿戴者可在紧急情况下执行避险动作 , 避免了因人机运动学不相容导致的与助力无关的附加力 / 矩 [24] , 且能够最大限度的减小助力装置自身的质量、体积等引起的附加机械阻抗和自由度限制 . 柔性助力机器人在助力应用中与助力外骨骼相比 , 具有质量轻、人机相容性好、人机约束强度弱、个体体征差异适应性强、结构柔顺、人机穿戴舒适性好等关键优势。
为后续柔性下肢助力机器人的研究 ,总结国内外在该领域的研究进展 , 对柔性下肢助力机器人所涉及的安全与可靠性、驱动方式及控制策略、步态检测技术、助力效果评估等关键技术进行了详尽的分析 . 在总结研究成果及分析关键技术的基础上 , 指出柔性下肢助力机器人今后的发展方向、研究思路和面临的挑战 。
2.相关研究成果
国内外相关的柔性下肢助力机器人如下，列出来方便以后阅读。
- 单关节助力型 ，日本中央大学的行走助力机器人、日本信州大学的行走助力服、中国延边大学的JIN研制的穿戴式助力服、韩国首尔国立大学的 Knee tendon-suit、日本冈山大学的 Sasaki开发的下肢助力裤、日本中央大学Mohri 等开发了膝关节柔性助力服、大连理工大学的张宪开发了一种新型软式气动助力服、新加坡国立大学的 Low 等设计的柔性气动袜 Soft robotic exosock 。
- 多关节协同助力型 ，依据待助力关节的组合方式 , 可将多关节协同助
力型机器人分为 : 髋 + 膝 + 踝、髋 + 踝以及髋 +膝 , 其中具有代表性的多关节协同助力机器人为哈佛大学的 Soft exosuit 、苏黎世联邦理工学院的 Myosuit以及日本关西学院大学的步态辅助机器人等。
3.关键技术分析
1.安全与可靠性设计：
（1） 系统刚度 : 柔性助力机器人采用柔性材料 ,以人体骨骼作为力传递过程中的支撑构件 , 将辅助力 / 矩沿着助力装置本体传递至下肢待助力关节 .由于人工肌肉的可压缩性、柔性布带以及钢丝绳的弹性变形等 , 导致驱动单元的输出位移曲线和对下肢待助力关节的输入位移曲线难以重合 , 产生迟滞效应 ; 同时 , 助力装置本体沿下肢的轨迹布置也会影响助力系统的精确性 , 故系统刚度直接影响辅助力 / 矩的传递效率和时效性 . 采用高刚度的柔性材料 , 进行合理的力传递轨迹规划和建立辅助力 / 矩传递模型是提高系统刚度的必要条件 .
（2） 生物力学要求 : 在穿戴设计上 , 柔性助力系统需结构紧凑、质量轻 , 且具有较高的运动灵活性和力传递效益 . 人机穿戴可实现柔性本体与待助力关节旋转中心对齐的功能 , 在进行助力系统本体设计时 , 需考虑个体体征差异而导致的人机穿戴连接误差 . 助力系统本体包覆在下肢软组织表面 , 皮肤表面压力直接影响助力系统的穿戴舒适度 , 同时皮下相关肌肉活性亦受到一定的影响 . 因此 , 基于辅助力传递模型和布带的宽度 , 研究在行走过程中与布带接触的皮肤表面压力变化 , 将皮肤表面压力控制在舒适范围之内, 以及在助力过程中助力系统本体沿下肢分布的轨迹规划问题 , 对于实现柔性助力系统人机运动相容性具有实际意义 。
2.步态信息检测技术：
检测在行走过程中穿戴者的步态信息 , 获取下肢关节运动意图 , 是在合适的时刻对待助力关节提供适当辅助力 / 矩的重要判断依据 . 在柔性助力机器人中 , 步态信息检测技术主要有基于压力传感器的力感知技术及惯性传感器的姿态感知技术和基于EMG 的表面肌电技术 。基于压力传感器的力感知技术 , 通过将压力传感器嵌入于鞋垫内部 , 检测足部人机作用力和地面支撑反力 , 获取下肢运动学信息 ；基于惯性传感器的姿态感知技术通常将多个惯性传感器布置于下肢各关节 , 实时获取布置点的位姿信息 , 通过建立人体下肢运动学模型 , 获取下肢运动学信息 ；基于 EMG 的表面肌电技术通过附着在人体下肢肌肉的肌电传感器 , 检测与待助力关节相关肌肉群的活动程度 , 对下肢相关肌肉进行更加细致的检测和控制 , 对不同步态模式进行识别和分类。
3.驱动方式及控制策略：
驱动方式及控制策略直接影响助力装置的结构设计、固定方式等 , 对柔性助力机器人的助力性能产生直接影响 . 柔性下肢助力机器人的驱动方式主要为电机驱动和气压驱动两种 , 且各有优缺点 , 少数采用基于 PVC 材料的柔性驱动 , 如表所示，相应控制策略主要分为基于力信号与肌电信号两类 。
4.助力性能评估：
助力机器人与穿戴者之间紧密接触 , 共同存在于同一空间内 . 人 - 机 - 环境之间存在信息和能量的相互传递 , 人机之间需要相互协作 , 最终达到人机一体化的协调控制要求 . 在负重行走、连续搬运及上楼梯等活动中 , 通过测量穿戴者的代谢消耗、肌肉活性、运动学及动力学数据等 , 对比分析相关指标的情况 , 是评估柔性助力效果的常用方法 . 实现下肢柔性助力系统的量化分析、评价与优化设计 , 建立一套完整的性能评价体系 , 对改善柔性助力机器人的助力性能具有重要意义 。
4.总结与展望
穿戴式柔性下肢助力机器人仍存在诸多问题需要进一步研究 : ①柔性助力系统从人因工程学角度出发 , 采用柔性材料代替刚性连杆 , 增加了助力系统的柔顺性 , 但助力系统建模比较困难 , 构型分析等工作难以进行 ; ②由于生物肌电信号的随机性较高 ,力传感信号具有滞后性 , 从而导致获取穿戴者准确的运动意图具有较大的挑战性 ; ③柔性助力机器人无外部骨骼的支撑作用 , 穿戴者的人体骨骼承受支撑力 , 支撑力对人体骨骼的影响同样需要相应的分析 ; ④需要制定更加有效的主被动训练策略 , 有效的提高运动训练的效果 ; ⑤虚拟现实技术与柔性助力机器人训练策略相结合将能够增加穿戴者运动训练的趣味性和针对性 , 提高穿戴者主动参与运动训练的积极性 , 取得更好的训练效果 。