中科院自動化所侯增廣研究員:康復輔助機器人及物理人機交互

面對中國社會快速老齡化現狀和龐大的殘疾人群,康復輔助機器人研究具有重要學術價值和廣闊的應用前景.康復輔助機器人研究涉及神經科學、生物力學、機器人自動控制等領域知識,是機器人最具挑戰性和最受關註的研究領域之一.與工業機器人等不同,康復輔助機器人的作用對象是人,存在人與機器人的信息交流和能量交換,物理人機交互控制方法是其研究核心和關鍵技術.

康復輔助機器人的廣泛研究開始於20世紀90年代,最早是以工業機器人作為研究平臺,隨著研究的深入,逐漸成為獨立的機器人大類,包括神經康復機器人、穿戴式外骨骼、智能假肢、智能輪椅等.以神經康復機器人為例,按照不同的訓練部位劃分,有上肢、下肢、手指、手腕、踝關節等不同種類,目前處於研究階段的各類上肢康復機器人已經超過100種.

按照機器人的結構特點,神經康復機器人可以分為末端牽引式和外骨骼式兩大類,早期上肢康復機器人以美國麻省理工學院的MIT-Manus機器人為代表(圖1(a)),屬於末端牽引式。由蘇黎世聯邦理工大學研發的ARMin上肢康復機器人,是外骨骼式上肢康復機器人的典型代表,瑞士Hocoma公司已經將ARMin機器人成功商業化,並在其基礎上開發出ArmeoPower系列康復機器人(圖1(b)).下肢康復機器人所需扭矩較大,同時需要考慮支撐人體部分甚至全部重量,以懸吊減重式為主要形式,國際上最具影響力的是由瑞士蘇黎世大學醫學院、蘇黎世聯邦理工學院、蘇黎世大學、Hocoma公司和德國Woodway公司聯合研發,由Hocoma公司商業化的Lokomat下肢康復機器人(圖2).

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MIT-Manus與ArmeoPower上肢康復機器人

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瑞士Hocoma公司的Lokomat下肢康復機器

穿戴式外骨骼機器人是近些年發展起來的一種新型機器人,具有極大的靈活性和空間拓展性,其穿戴於患者身上,對人體運動能力具有一定的的延伸、補償甚至超越的功能.圖3(a)是日本築波大學研發的HAL系列外骨骼機器人,定位於康復醫療、殘疾人助力以及救災等場合,圖3(b)是由哈佛大學Walsh團隊研制的軟性外骨骼SoftExosuit,通過繩傳動方式,將位於腰部的電機驅動沿著特殊編織而成的軟性外衣傳遞到足跟,實現對用戶的輔助.

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HAL

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SoftExosuits

對於截肢患者,主要通過安裝假肢完成其喪失的功能,實現生活自理.傳統的機械式假肢舒適性差,影響患者的使用體驗,且實現的功能有限.與之相比,動力型假肢具有較高的集成度,以及與人體類似的自由度和靈活性.圖4(a)是德國OttoBock公司2006年研發瞭世界上首款仿生智能假肢C-Leg,圖4(b)是美國范德堡大學2014年研制瞭一款電動膝上假肢.

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C-Leg仿生膝上假肢

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范德堡大學動力假肢

在康復輔助機器人的人體運動意圖識別方法中,包含意圖測量和意圖理解兩個過程.

l 運動意圖測量:在中樞神經系統層面,可以采集腦電信號,包括頭皮腦電和植入式腦電兩種;而在肌肉層面,可以采集肌電信號,分為表面肌電和肌內肌電兩種;在骨骼關節層面,可以通過多自由度力/力矩傳感器進行測量,包括3軸的交互力和3軸的交互扭矩.目前比較流行的一種間接測量交互力/力矩的方式是串聯彈性驅動,同時提高瞭關節柔順性和交互安全性,因此在康復輔助機器人研究中受到越來越多的關註.

l 運動意圖理解:在對人的生理信號進行采集之後,需要運用建模方法對信號進行處理,提取其中所包含的人體運動意圖信息.例如,目前BMI應用以機器人的離散動作控制為主,根據腦電處理結果從若幹種運動類型中進行選擇,進而觸發假肢、輪椅、外骨骼相應的動作,常用的動作分類方法包括LDA,SVM等.

在獲取人的運動意圖之後,需要根據人的運動意圖進行機器人控制.在康復輔助機器人應用領域,根據人與機器人在人機交互中角色的不同,主要有主從控制模式和協作學習模式兩類不同交互模式.

l 主從控制模式適用於智能假肢、穿戴式外骨骼、智能輪椅等應用.例如在增強型外骨骼等應用場合,用戶與機器人共同完成任務,用戶也有能量輸出,希望通過控制外骨骼最大程度地節省人的體力.

l 對於神經康復應用,機器人協助患者完成目標任務,同時引導患者重新學習正常的運動模式,實現神經康復的目標,人與機器人之間是一種協作學習關系.機器人的輔助策略應當符合按需輔助(Assist-as-needed)的原則,即盡可能讓患者利用其參與能力完成任務,而機器人僅在必要時間提供必要的輔助力.

綜上所述,康復輔助機器人在輔助神經損傷患者、老年人、殘疾人進行神經康復和日常輔助中具有廣闊的應用前景,也是最有挑戰性的機器人研究領域之一.由於人與機器人存在直接物理接觸,機器人與人之間的物理人機交互控制是影響交互性能的關鍵,而人體運動意圖識別和人機交互控制策略是兩項研究重點和核心技術.未來康復輔助機器人的研究將朝著以下四個方面進行:

l 優化機器人的柔順性設計,提高交互安全性和人的舒適體驗;

l 增強人體運動意圖識別效果,提高用戶自然操作感受和輔助效果;

l 發展數據驅動的機器人控制,對人體行為進行準確建模和預測;

l 創新多模態的人體感覺反饋,提高人機雙向感知能力和相容性。

文章信息:彭亮, 侯增廣, 王晨, 羅林聰, 王衛群. 康復輔助機器人及其物理人機交互方法. 自動化學報, 2018, 44(11): 2000-2010.

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