張小棟， 陳江城， 尹 貴

(1.西安交通大學(xué)陜西省智能機(jī)器人重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 西安，710049) (2.西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 西安，710049)

1 問題的引出

隨著人民生活水平的提高和社會老齡化進(jìn)程的加劇，由腦卒中、腦外傷及脊髓損傷等中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病造成的肢體殘障人口迅速增長[1]。醫(yī)學(xué)研究證實(shí)，及早與充分的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練對下肢偏癱患者神經(jīng)通路的重建和運(yùn)動(dòng)功能的恢復(fù)具有重要作用。下肢康復(fù)機(jī)器人把先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)與康復(fù)醫(yī)學(xué)結(jié)合，由機(jī)電設(shè)備輔助患者進(jìn)行運(yùn)動(dòng)任務(wù)訓(xùn)練，為下肢運(yùn)動(dòng)障礙的患者提供精準(zhǔn)的神經(jīng)刺激，鍛煉肌肉，恢復(fù)神經(jīng)系統(tǒng)對下肢的控制，最終達(dá)到運(yùn)動(dòng)康復(fù)的目的[2-4]。下肢康復(fù)機(jī)器人不僅使醫(yī)療師從繁重的訓(xùn)練任務(wù)中解放出來，減小人員消耗，而且能夠記錄訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于評估患者的狀態(tài)，便于康復(fù)規(guī)律的設(shè)計(jì)與研究，縮短康復(fù)周期。它的研制有助于緩解我國醫(yī)療資源短缺與市場需求之間的矛盾，具有巨大的社會與經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

下肢康復(fù)機(jī)器人的訓(xùn)練模式一般分為主動(dòng)訓(xùn)練模式和被動(dòng)訓(xùn)練模式[5-7]，分別適用于患者的不同康復(fù)階段。隨著研究的深入，康復(fù)機(jī)器人的主動(dòng)訓(xùn)練策略及選擇性助力越來越受到重視，因此對于患者運(yùn)動(dòng)意圖和運(yùn)動(dòng)能力的獲取非常重要。在醫(yī)療師輔助訓(xùn)練中，醫(yī)療師通過語言、視覺及肢體觸覺等手段獲得患者的運(yùn)動(dòng)意圖和運(yùn)動(dòng)能力信息，并依靠自身的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)和輔助患者完成運(yùn)動(dòng)任務(wù)，訓(xùn)練過程中體現(xiàn)了患者的自身運(yùn)動(dòng)能力和主動(dòng)參與，如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)人工輔助的交互方式Fig.1 Traditional manual-assisted interaction

對于下肢康復(fù)機(jī)器人來說，人類語言的多樣性難以成為機(jī)器人與人之間的交互通道，機(jī)器視覺和觸覺傳感也無法獲得患者全面的信息?？祻?fù)機(jī)器人交互能力的不足，特別是由于缺少有效的運(yùn)動(dòng)感知和運(yùn)動(dòng)能力測評手段，直接影響運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練當(dāng)中患者的主動(dòng)參與程度及機(jī)器人對患者輔助方式的決策和調(diào)控，是制約康復(fù)機(jī)器人康復(fù)能力提升的瓶頸問題。基于生物電的人機(jī)接口在人體與機(jī)器人之間建立了交流和控制通道，為下肢康復(fù)機(jī)器人的人機(jī)交互接口和交互控制技術(shù)研究提供了新的思路，如圖2所示。

圖2 基于生物電的人機(jī)交互方式Fig.2 Man-machine interaction based on sEMG

筆者回顧了下肢康復(fù)機(jī)器人及其人機(jī)交互控制方法的研究現(xiàn)狀，提出了一種基于表面肌電信號的受試者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的精密感知方法，深入討論分析了下肢康復(fù)機(jī)器人的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與人機(jī)交互控制方法，最后對下肢康復(fù)機(jī)器人的研究進(jìn)行了總結(jié)與展望。

2 下肢康復(fù)機(jī)器人研究現(xiàn)狀

2.1 下肢康復(fù)機(jī)器人分類及其簡況

下肢康復(fù)機(jī)器人開始于20世紀(jì)90年代。直至本世紀(jì)初，已有多種下肢康復(fù)機(jī)器人的研究成果相繼面世。根據(jù)結(jié)構(gòu)上的不同，主要可以分為外骨骼式下肢康復(fù)機(jī)器人和腳踏板式下肢康復(fù)機(jī)器人[8]。

1999年，HOCOMA醫(yī)療器械公司和瑞士蘇黎士聯(lián)邦工業(yè)大學(xué)合作研制出名為LOKOMAT的外骨骼式下肢康復(fù)機(jī)器人[9]。經(jīng)過不斷改進(jìn)，2005年又推出了最新的LOKOMAT機(jī)器人[10]，外骨骼每一側(cè)包括膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)2個(gè)自由度，由帶有力傳感器的線性驅(qū)動(dòng)器驅(qū)動(dòng)，同時(shí)外骨骼機(jī)械腿的尺寸可調(diào)，以適應(yīng)不同身材的個(gè)體，此外還包括骨盆上下運(yùn)動(dòng)自由度，由平行四邊形機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)。另一款典型的外骨骼式下肢康復(fù)機(jī)器人是由荷蘭Twente大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的名為LOPES的外骨骼式步態(tài)康復(fù)機(jī)器人[11-12]。LOPES單腿在髖關(guān)節(jié)有2個(gè)自由度，在膝關(guān)節(jié)有1個(gè)自由度。

2000年，德國佛朗霍費(fèi)爾自動(dòng)化機(jī)器人研究中心和柏林慈善醫(yī)科大學(xué)Hesse等共同開發(fā)的腳踏板式下肢康復(fù)機(jī)器人GTI Gait Trainer[13]主要由減重系統(tǒng)和腳踏板系統(tǒng)兩部分組成。在此基礎(chǔ)上，該團(tuán)隊(duì)于2003年又推出了新一代腳踏板式下肢康復(fù)機(jī)器人haptic walker[14]。

瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院與Swortec SA公司開發(fā)了一種名為MotionMaker的坐臥式下肢康復(fù)機(jī)器人[15]。MotionMaker由傾斜度可調(diào)的躺椅和外骨骼機(jī)械腿組成，每條外骨骼包括髖、膝和踝在矢狀面上的3個(gè)自由度。此外，Swortec SA公司還開發(fā)了第2代名為WalkTrainer移動(dòng)式下肢康復(fù)機(jī)器人[16]。WalkTrainer由移動(dòng)架、骨盆矯形器、懸吊減重系統(tǒng)、兩只機(jī)械腿和功能性電刺激儀組成。韓國先進(jìn)科學(xué)與技術(shù)研究院也研制了名為WHERE I 和 WHERE II[17]的移動(dòng)式步行康復(fù)機(jī)器人。

國內(nèi)在下肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)研制方面也取得了一定的成果。哈爾濱工程大學(xué)研制的踏板式下肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)[18]，包括步態(tài)發(fā)生機(jī)構(gòu)、腳踏板姿態(tài)控制機(jī)構(gòu)、框架和光桿導(dǎo)軌等部分。上海大學(xué)的錢晉武等開發(fā)的步態(tài)康復(fù)機(jī)器人，包括懸吊減重系統(tǒng)、外骨骼助行機(jī)械腿和跑步機(jī)，組成上與LOKOMAT類似。浙江大學(xué)機(jī)械電子控制工程研究所研制出了一種下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人[19]，該機(jī)器人由跑步機(jī)、懸吊減重系統(tǒng)以及兩條外骨骼機(jī)械腿組成，每條腿在髖關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)處各有1個(gè)屈伸自由度，采用直線驅(qū)動(dòng)。西安交通大學(xué)智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室研制了一種下肢外骨骼式康復(fù)機(jī)器人，并以此為平臺，開展了基于生物電信號的康復(fù)機(jī)器人技術(shù)的研究。

目前，下肢康復(fù)訓(xùn)練復(fù)機(jī)器人仍然處于不斷發(fā)展中，少數(shù)發(fā)達(dá)國家已投入臨床應(yīng)用，而我國的智能康復(fù)機(jī)器人基本還在實(shí)驗(yàn)室階段。下肢康復(fù)機(jī)器人作為世界公認(rèn)的具有較好訓(xùn)練效果的康復(fù)設(shè)備，大多醫(yī)療機(jī)構(gòu)都有購買需求，但我國目前還是依賴進(jìn)口，價(jià)格昂貴。因此，加快我國自主研發(fā)這種設(shè)備，掌握關(guān)鍵技術(shù)十分迫切。

2.2 下肢康復(fù)機(jī)器人交互控制技術(shù)研究現(xiàn)狀

下肢康復(fù)機(jī)器人是典型的人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)，其交互過程復(fù)雜，存在感知層、決策層和執(zhí)行層多個(gè)層次的交互。因此，交互控制技術(shù)一直是下肢康復(fù)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)，也是直接影響康復(fù)機(jī)器人走向應(yīng)用的難點(diǎn)。在早期的康復(fù)機(jī)器人中，一般采用的都是軌跡跟蹤控制，無法體現(xiàn)患者主動(dòng)運(yùn)動(dòng)的意圖，這種控制策略適合早期被動(dòng)的康復(fù)訓(xùn)練。為了實(shí)現(xiàn)患者主動(dòng)協(xié)同，不斷有新的控制策略被提出。目前，用于下肢康復(fù)機(jī)器人主動(dòng)訓(xùn)練的控制方法主要有力/位混合控制。阻抗控制和基于生物電信號的控制等，其中前兩者通過力/位檢測感知患者的意圖，可統(tǒng)稱為基于力的交互控制方法。此外，為提高人機(jī)互動(dòng)和康復(fù)效果，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)[20]和功能型電刺激技術(shù)[16]等逐漸被集成到康復(fù)機(jī)器人當(dāng)中。

Bernhardt等[21]利用力/位混合控制在LOKOMAT平臺上實(shí)現(xiàn)了人機(jī)協(xié)同的步態(tài)行走訓(xùn)練，提出該方法的目的是讓患者實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航訓(xùn)練，使患者在訓(xùn)練過程中產(chǎn)生主動(dòng)力。

阻抗控制是目前康復(fù)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)各種康復(fù)訓(xùn)練模式的普遍控制方法。阻抗控制方法強(qiáng)調(diào)康復(fù)機(jī)器人的主動(dòng)柔順，能夠動(dòng)態(tài)的調(diào)整機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡和人機(jī)作用力之間的關(guān)系，為患者創(chuàng)造一個(gè)安全、舒適的交互環(huán)境，避免患肢二次損傷。因此，阻抗控制被認(rèn)為是目前最適合康復(fù)機(jī)器人控制的方法。將阻抗控制應(yīng)用于康復(fù)訓(xùn)練外骨骼時(shí)，其主要思想是允許機(jī)器人在預(yù)定軌跡上下有一定量的偏離，而不是一個(gè)剛性的步態(tài)模式，偏離量的大小由患者的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度或人機(jī)交互力的大小決定。阻抗控制的實(shí)質(zhì)就是將人機(jī)作用力轉(zhuǎn)化為位置和速度的修正，阻抗方程描述了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡偏差與人機(jī)作用力的關(guān)系，而人機(jī)作用力的大小直接反應(yīng)了人的主動(dòng)運(yùn)動(dòng)意圖，因此阻抗控制一定程度上考慮了患者的主動(dòng)參與。瑞士的LOKOMAT康復(fù)機(jī)器人和荷蘭的LOPES都采取了阻抗控制策略。研究表明，根據(jù)患者的康復(fù)程度進(jìn)行變阻抗控制能夠獲得更好的康復(fù)效果，因此如何獲取患者的運(yùn)動(dòng)能力以及變阻抗策略是目前阻抗控制的重要研究方向。

基于生物電的下肢康復(fù)機(jī)器人交互控制是目前的研究熱點(diǎn)，通過生物電信號獲取患者的運(yùn)動(dòng)意圖，將意圖信息用于運(yùn)動(dòng)決策，以提高患者的主動(dòng)參與程度?，F(xiàn)有的下肢康復(fù)機(jī)器人大多采用人機(jī)作用力信息來獲取患者的運(yùn)動(dòng)意圖，然后設(shè)計(jì)相應(yīng)的交互控制策略，但由于力信號的滯后性以及康復(fù)過程期間人機(jī)力交互機(jī)理的研究缺乏，基于力交互的方法目前只能一定程度上解決人機(jī)之間的安全柔順性問題。相比之下，基于生物電的交互凸顯了其特有的優(yōu)勢，而且前期大量關(guān)于生物電人機(jī)接口技術(shù)的研究也為其在下肢康復(fù)機(jī)器人領(lǐng)域奠定了基礎(chǔ)，是目前的發(fā)展趨勢。目前，能夠用于下肢康復(fù)機(jī)器人中的生物電信號主要有兩種：表面肌電信號(surface electromyography，簡稱sEMG)和腦電信號(electroencephalogram, 簡稱EEG)[22]，兩種均為非侵入式測量，可操作性強(qiáng)。表面肌電信號對人體運(yùn)動(dòng)信息的分辨率更高，也相對更加穩(wěn)定。美國麻省理工大學(xué)的MIT-MANUS康復(fù)機(jī)器人通過收集特定肌肉上的EMG信號并進(jìn)行處理，當(dāng)被處理的信號超過一定閾值時(shí)觸發(fā)輔助，作為給患者的獎(jiǎng)勵(lì)[23]，相同的肌電生物反饋方法也被用于上肢的康復(fù)訓(xùn)練[24-25]。日本HAL外骨骼機(jī)器人中，將表面肌電信號強(qiáng)度與關(guān)節(jié)力矩大小用一階線性模型進(jìn)行回歸，通過表面肌電信號提取穿戴者運(yùn)動(dòng)意圖和估計(jì)關(guān)節(jié)力矩，實(shí)現(xiàn)了助行外骨骼機(jī)器人的控制[26-27]。德國工業(yè)大學(xué)Fleischer等[28-29]通過研究EMG 信號與運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)之間聯(lián)系，用于控制外骨骼。2014年6月，我國天津大學(xué)和天津市人民醫(yī)院發(fā)布了雙方共同研制的人工神經(jīng)康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)“神工一號”，其中關(guān)鍵技術(shù)之一是利用神經(jīng)肌肉電刺激，模擬神經(jīng)沖動(dòng)的電刺激引起肌肉產(chǎn)生主動(dòng)收縮，帶動(dòng)骨骼和關(guān)節(jié)產(chǎn)生自主動(dòng)作，與人體自主運(yùn)動(dòng)原理一致。另外，表面肌電信號反映肌肉活動(dòng)的疲勞程度、肌力水平、肌肉激活模式、運(yùn)動(dòng)單位興奮傳導(dǎo)速度及多肌群協(xié)調(diào)性等肌肉活動(dòng)變化規(guī)律。通過正常表面肌電信號與腦卒中癱瘓病人的表面肌電信號分析比較，完成對下肢訓(xùn)練的康復(fù)評定，從而制定科學(xué)的康復(fù)治療方案，達(dá)到合理治療和訓(xùn)練的目的。

3 基于表面肌電信號的受試者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)精細(xì)感知方法

從研究現(xiàn)狀分析可知，高性能的人機(jī)交互技術(shù)是目前下肢康復(fù)機(jī)器人的研究重點(diǎn)。為提高康復(fù)效率，應(yīng)強(qiáng)調(diào)訓(xùn)練過程中患者的自主引導(dǎo)和機(jī)器人的選擇性運(yùn)動(dòng)輔助，因此，人機(jī)交互接口需要解決人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的精細(xì)感知，主要包括兩個(gè)關(guān)鍵問題：a. 人體運(yùn)動(dòng)意圖的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確可靠提取，這是實(shí)現(xiàn)患者自主引導(dǎo)訓(xùn)練的前提；b. 患者實(shí)際運(yùn)動(dòng)能力的定量評定，這是進(jìn)行按需輔助決策的保證。表面肌電信號蘊(yùn)含著以上兩方面的信息，下面給出通過表面肌電信號解碼所需信息的方法。

3.1 sEMG的采集與特征提取

表面肌電信號是肌肉在神經(jīng)控制下活動(dòng)時(shí)先于運(yùn)動(dòng)形成的生物電信號，幅值在0.01～10 mV之間，能量集中于0～500 Hz之間，其變化與肌肉活動(dòng)水平和功能狀態(tài)有關(guān)，蘊(yùn)含人體運(yùn)動(dòng)意圖信息。在神經(jīng)系統(tǒng)損傷導(dǎo)致的下肢肢體殘障人員中，有許多屬于偏癱患者，即有一側(cè)肢體運(yùn)動(dòng)功能完好，通過電極能夠記錄健全的表面肌電信號，而且隨著運(yùn)動(dòng)能力的復(fù)蘇，殘障側(cè)肢體的肌電活動(dòng)也會重新形成。人體表面肌電信號微弱且易受干擾，測量難度較大，但隨著傳感技術(shù)的發(fā)展，已有許多表面肌電采集系統(tǒng)應(yīng)用于臨床與康復(fù)領(lǐng)域。表面肌電信號采集系統(tǒng)主要由電極、放大器、屏蔽線、采集卡和信號處理與顯示裝置等組成，如圖3所示。關(guān)于表面肌電信號采集具體流程可以參考文獻(xiàn)[30]的標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。

圖3 表面肌電信號采集系統(tǒng)Fig.3 Surface EMG signal acquisition system

對于表面肌電信號的特征提取主要包括時(shí)域法、頻域法、時(shí)頻域分析法以及非線性動(dòng)力學(xué)方法。其中，時(shí)域方法將表面肌電信號看成時(shí)間的函數(shù)，不需要任何轉(zhuǎn)換而直接從時(shí)間序列中獲得信號特征，具有較好的實(shí)時(shí)性，因此被廣泛使用。這里給出表面肌電信號強(qiáng)度特征提取方法，如圖4所示。首先，對于原始表面肌電信號會存在很多噪聲和干擾，其主要包括采集設(shè)備固有噪聲、周圍噪聲干擾、50 Hz工頻干擾以及移動(dòng)偽跡噪聲等，信噪比低，需要對其進(jìn)行濾波和偽跡消除。根據(jù)表面肌電信號有用頻率范圍為20～500 Hz，采用零滯后的四階巴特沃斯濾波器對其進(jìn)行濾波，通過工頻陷波方法消除50 Hz工頻干擾。在噪聲消除基礎(chǔ)上，通過全波整流與低通濾波，可獲得表面肌電信號的強(qiáng)度特征序列。

圖4 表面肌電信號強(qiáng)度特征提取方法Fig.4 Feature extraction method for surface EMG signal

3.2 基于sEMG的受試者步態(tài)事件識別

下肢康復(fù)機(jī)器人控制算法的設(shè)計(jì)一般都是基于人機(jī)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行的，步態(tài)訓(xùn)練中，受訓(xùn)者與機(jī)器人共同完成步態(tài)運(yùn)動(dòng)，一個(gè)步態(tài)周期包括了擺動(dòng)和支撐兩個(gè)階段，約分別占步態(tài)周期的60%和40%，如圖5所示，而在兩個(gè)不同的階段具有不同的約束和自由度，即描述其運(yùn)動(dòng)的動(dòng)力學(xué)模型形式也不同，需要設(shè)計(jì)不同的控制規(guī)律。因此，支撐與擺動(dòng)事件的準(zhǔn)確識別是實(shí)現(xiàn)控制策略切換和步態(tài)安全穩(wěn)定過渡的重要保障。

圖5 人體步態(tài)周期劃分Fig.5 Human gait cycle and its division

研究發(fā)現(xiàn)，骨骼肌的活動(dòng)階段與步態(tài)周期之間存在確定的關(guān)系，而骨骼肌活動(dòng)及其變化信息最終反映在肌電信號的強(qiáng)度變化中，可以通過表面肌電信號的幅值和幅值變化描述。因此，通過提取表面肌電信號的活動(dòng)強(qiáng)度(幅值)及變化的特征信息，建立其與步態(tài)階段之間的關(guān)系，采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖6所示，可實(shí)現(xiàn)基于表面肌電信號的擺動(dòng)、支撐階段實(shí)時(shí)識別，詳細(xì)方法見文獻(xiàn)[31]。

圖6 基于表面肌電信號的步態(tài)事件識別Fig.6 Surface EMG based gait recognition

3.3 基于sEMG的受試者下肢關(guān)節(jié)角度連續(xù)解碼

患者運(yùn)動(dòng)意圖的識別是實(shí)現(xiàn)康復(fù)機(jī)器人主動(dòng)訓(xùn)練的重要前提。近年來，國內(nèi)外已有不少關(guān)于利用表面肌電信號進(jìn)行肢體運(yùn)動(dòng)信息解碼的研究，包括運(yùn)動(dòng)狀態(tài)辨識和運(yùn)動(dòng)量連續(xù)解碼[32]。在下肢康復(fù)機(jī)器人中，患者的運(yùn)動(dòng)意圖和目標(biāo)可以通過關(guān)節(jié)角度的連續(xù)變化進(jìn)行描述，因此只要利用表面肌電信號對關(guān)節(jié)連續(xù)運(yùn)動(dòng)角度進(jìn)行解碼，便能獲得患者期望的運(yùn)動(dòng)軌跡。

單一通道的表面肌電信號反映特定肌肉的工作過程，而人體下肢運(yùn)動(dòng)是多個(gè)肌群協(xié)同工作的結(jié)果。然而，多路表面肌電信號之間存在信息冗余，且數(shù)據(jù)維數(shù)過高增加了后期識別過程中數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度，同時(shí)影響關(guān)節(jié)角度的識別精度。因此，如何從復(fù)雜的、多通道的表面肌電信號中提取連續(xù)的、魯棒的和無冗余信息的信號特征是問題關(guān)鍵。常用的維數(shù)約簡方法，如主成分分析、線性判別分析、基于核運(yùn)算的方法以及一些流形學(xué)習(xí)方法，都是在滿足一定的幾何約束下實(shí)現(xiàn)的，無法自適應(yīng)高維數(shù)據(jù)內(nèi)部特征。為此，筆者提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的多路表面肌電信號維數(shù)約簡方法，自適應(yīng)的學(xué)習(xí)出多路表面肌電信號的最優(yōu)特征，同時(shí)通過BP網(wǎng)絡(luò)建立表面肌電信號特征與下肢關(guān)節(jié)角度之間的回歸模型，有效提高了關(guān)節(jié)角度的解碼精度，如圖7所示[33-34]。

圖7 基于sEMG的受試者下肢關(guān)節(jié)角度連續(xù)解碼Fig.7 Surface EMG based continuous estimation of human lower limb joint angles

3.4 基于sEMG的受試者下肢關(guān)節(jié)力矩估計(jì)

下肢康復(fù)機(jī)器人的按需輔助對患者的運(yùn)動(dòng)康復(fù)具有重要意義，而按需輔助的前提是要對患者的運(yùn)動(dòng)能力進(jìn)行實(shí)時(shí)評估。骨骼肌是人體運(yùn)動(dòng)的主要?jiǎng)恿υ?，在神?jīng)系統(tǒng)調(diào)控下收縮，牽引骨骼和關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)，因此通過運(yùn)動(dòng)中骨骼肌收縮力檢測可以感知人體的運(yùn)動(dòng)能力。目前，直接測量體內(nèi)肌肉力大小是不現(xiàn)實(shí)的，通過表面肌電感知肌力和關(guān)節(jié)力矩是一種可行的方法[35]。

研究表明，產(chǎn)生相同的肌肉力在不同的運(yùn)動(dòng)任務(wù)下肌電活動(dòng)模式是不一樣的，而且不是簡單的線性關(guān)系，若要保證預(yù)測模型的精度及在任意運(yùn)動(dòng)下都有效，所建立的模型必須能反映運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的解剖結(jié)構(gòu)和生理特點(diǎn)。目前，對骨骼肌的生物力學(xué)特性進(jìn)行深入研究，主要是基于Hill提出的三元素模型，模型中一些肌纖維的力學(xué)特性是通過離體實(shí)驗(yàn)測量得到的，沒有考慮肌肉收縮的微觀特性，不能描述活體肌肉完整生物力學(xué)過程。

筆者從骨骼肌的微觀力學(xué)機(jī)制入手，構(gòu)建人體下肢肌骨系統(tǒng)正向生物力學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)了人體下肢關(guān)節(jié)力矩的表面肌電信號動(dòng)態(tài)解碼，為下肢康復(fù)機(jī)器人的患者主動(dòng)運(yùn)動(dòng)能力定量評定、實(shí)現(xiàn)患者按需輔助控制奠定基礎(chǔ)。如圖8所示，基本過程為：首先，根據(jù)骨骼肌激活過程，基于分子馬達(dá)理論，建立骨骼肌收縮微觀生物力學(xué)模型；其次，基于骨骼肌激活過程和骨骼肌微觀力學(xué)特性，分別建立骨骼肌收縮的生物電調(diào)控(激勵(lì))模型和骨骼肌宏觀力學(xué)模型，在此基礎(chǔ)上，建立肌肉力到關(guān)節(jié)力矩的轉(zhuǎn)換模型，進(jìn)而建立神經(jīng)(sEMG)-肌肉-骨骼運(yùn)動(dòng)的正向生物力學(xué)模型；最后，進(jìn)行模型標(biāo)定，詳見文獻(xiàn)[36-38]。

圖8 基于sEMG的受試者下肢關(guān)節(jié)力矩估計(jì)Fig.8 Surface EMG based joint torque estimation of human lower limb

4 下肢康復(fù)機(jī)器人的人機(jī)交互控制方法

下肢康復(fù)機(jī)器人的人機(jī)交互控制策略應(yīng)與運(yùn)動(dòng)再學(xué)習(xí)理論結(jié)合，患者在恢復(fù)早期，無法產(chǎn)生主動(dòng)運(yùn)動(dòng)，需要在下肢康復(fù)機(jī)器人的帶動(dòng)下進(jìn)行預(yù)定步態(tài)軌跡的被動(dòng)訓(xùn)練，在中后期訓(xùn)練中，應(yīng)充分發(fā)揮患者的主動(dòng)積極性以及機(jī)器人對患者的按需輔助?；诹换サ幕颊咧鲃?dòng)訓(xùn)練能使機(jī)器人對患者的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生順從，在一定程度上體現(xiàn)患者的主動(dòng)意圖，但是實(shí)際上既定的運(yùn)動(dòng)軌跡很難與患者的主動(dòng)意圖保持同步，更重要的是一旦過度順從，還會造成運(yùn)動(dòng)失敗甚至傷害。此外，基于阻抗的控制雖然具有柔順作用，但由于人機(jī)交互過程的復(fù)雜性，患者的阻抗特性時(shí)刻發(fā)生變化，無法對力進(jìn)行準(zhǔn)確控制，因此不能根據(jù)患者的實(shí)際需求給予輔助。本節(jié)在表面肌電感知方法研究的基礎(chǔ)上，針對下肢一側(cè)癱瘓的患者，給出下肢康復(fù)機(jī)器人人機(jī)交互控制方法。

4.1 下肢康復(fù)機(jī)器人的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

下肢康復(fù)機(jī)器人是一個(gè)典型的生、機(jī)、電集成系統(tǒng)，根據(jù)研究需要，設(shè)計(jì)開發(fā)了一種下肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)，如圖9所示。系統(tǒng)包括外骨骼機(jī)械本體、懸吊減重系統(tǒng)、跑步機(jī)、控制卡、交流伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、表面肌電采集系統(tǒng)、力矩傳感器、角度傳感器和計(jì)算機(jī)等。外骨骼機(jī)械本體以可穿戴和人機(jī)運(yùn)動(dòng)相容性為原則，進(jìn)行結(jié)構(gòu)和功能的仿生設(shè)計(jì)。外骨骼機(jī)械本體由骨盆支撐板和兩條外骨骼機(jī)械腿組成[39]，每側(cè)髖關(guān)節(jié)包含2個(gè)自由度，其中屈/伸為主動(dòng)自由度，內(nèi)收/外展為被動(dòng)自由度，膝關(guān)節(jié)1個(gè)主動(dòng)自由度，實(shí)現(xiàn)膝關(guān)節(jié)屈/伸運(yùn)動(dòng)。對于主動(dòng)自由度，由伺服電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)滾珠絲桿旋轉(zhuǎn)，從而迫使?jié)L珠絲桿螺母沿絲桿往復(fù)直線運(yùn)動(dòng)，經(jīng)由曲柄滑塊機(jī)構(gòu)以實(shí)現(xiàn)螺母的直線運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換成關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。髖關(guān)節(jié)的外展/內(nèi)收為被動(dòng)自由度，為了平衡外骨骼機(jī)械腿自身向內(nèi)(內(nèi)收方向)的旋轉(zhuǎn)力矩，使用彈簧壓縮缸支撐，彈簧壓縮缸中彈簧長度可調(diào)，以調(diào)整彈簧支撐力的大小。髖關(guān)節(jié)的內(nèi)收/外展自由度使得身體重心的左右移動(dòng)，即骨盆的左右移動(dòng)得以實(shí)現(xiàn)。在身材兼容性設(shè)計(jì)方面，為了滿足不同身高患者使用，外骨骼機(jī)械腿的大腿桿、小腿桿長度可無級調(diào)節(jié)。

圖9 下肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)Fig.9 Robotic system of lower limb rehabilitation

下肢康復(fù)機(jī)器人控制系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖10所示?？刂葡到y(tǒng)采用上下兩級控制架構(gòu)，上位機(jī)接收各種傳感器數(shù)據(jù)，包括人體表面肌電信號、下肢康復(fù)機(jī)器人的關(guān)節(jié)角度信號和扭矩信號，并完成患者運(yùn)動(dòng)意圖和運(yùn)動(dòng)能力的感知計(jì)算以及各關(guān)節(jié)電機(jī)的位置、速度或力矩指令值的計(jì)算。多軸運(yùn)動(dòng)控制卡接收上位機(jī)發(fā)出的控制指令，并對其進(jìn)行解釋，以要求的位置、速度和力控制伺服電機(jī)運(yùn)動(dòng)，上位機(jī)與多軸運(yùn)動(dòng)控制卡之間通過PCI總線進(jìn)行通訊。

圖10 下肢康復(fù)機(jī)器人控制系統(tǒng)架構(gòu)Fig.10 Control system architecture of lower limb rehabilitation robot

4.2 基于sEMG的人機(jī)交互控制

基于表面肌電的人機(jī)交互控制方法如圖11所示。其基本思想是：利用表面肌電信號蘊(yùn)含肌肉的活動(dòng)狀態(tài)和患者康復(fù)程度的信息，以及先于力和運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的特點(diǎn)，一方面通過健康肢體表面肌電信號對患者運(yùn)動(dòng)意圖進(jìn)行預(yù)測，實(shí)時(shí)生成符合患者意愿的關(guān)節(jié)角度運(yùn)動(dòng)軌跡θd，保證機(jī)器人運(yùn)動(dòng)與患者運(yùn)動(dòng)意圖同步，即同步主動(dòng)；另一方面，通過患肢表面肌電信號估計(jì)由患者自身肌肉收縮產(chǎn)生的主動(dòng)關(guān)節(jié)力矩TH，對患者運(yùn)動(dòng)能力進(jìn)行評估，然后通過人機(jī)系統(tǒng)逆動(dòng)力學(xué)實(shí)時(shí)推導(dǎo)對機(jī)器人輸出力矩進(jìn)行跟蹤控制目標(biāo)，達(dá)到輔助力的自適應(yīng)。此外，由于支撐階段時(shí)系統(tǒng)受到跑步機(jī)的作用力難以準(zhǔn)確獲得，利用逆動(dòng)力學(xué)推導(dǎo)機(jī)器人應(yīng)提供的關(guān)節(jié)力矩TR不準(zhǔn)確，因此在支撐階段采用位置控制方法。

基于表面肌電的人機(jī)交互控制策略主要特點(diǎn)是：a.實(shí)時(shí)的人機(jī)交互在減重步態(tài)訓(xùn)練過程中，整個(gè)控制系統(tǒng)的輸入為患者實(shí)時(shí)的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，而非既定軌跡，因此理想情況下只要按照輸入的期望軌跡運(yùn)動(dòng)，患者就會感覺自然舒適，不需要在機(jī)器人的控制中進(jìn)行主動(dòng)柔順或軌跡自適應(yīng)調(diào)整；b.在輔助力控制中對患者的自身運(yùn)動(dòng)能力進(jìn)行評估，然后以人機(jī)系統(tǒng)達(dá)到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對機(jī)器人驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行控制，即人機(jī)之間進(jìn)行任務(wù)分配，以充分考慮患者的運(yùn)動(dòng)能力；c.通過步態(tài)快速檢測實(shí)現(xiàn)力控制和位置控制模式的切換，在控制算法性能良好的情況下，能夠保證關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度的連續(xù)平滑；d.該方法主要是針對下肢單側(cè)癱瘓患者提出的，即根據(jù)運(yùn)動(dòng)對稱的原則，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測采用健康側(cè)肢體的表面肌電信號，保證在力矩控制下也不會出現(xiàn)不正常的步態(tài)模式，關(guān)節(jié)力矩的預(yù)測采用患肢的表面肌電信號。

圖11 基于表面肌電的人機(jī)交互控制Fig.11 Surface EMG based interactive control

5 結(jié)論與展望

目前，對于下肢運(yùn)動(dòng)障礙患者的康復(fù)訓(xùn)練多以簡易的、被動(dòng)式的康復(fù)設(shè)備為主。基于表面肌電信號感知的人機(jī)交互技術(shù)用于下肢康復(fù)機(jī)器人是一種潮流，通過表面肌電信號的解析，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)患者意圖驅(qū)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)模式，而且能夠根據(jù)患者的運(yùn)動(dòng)能力動(dòng)態(tài)調(diào)整輔助力度，實(shí)現(xiàn)按需輔助訓(xùn)練。筆者深入研究了基于表面肌電信號的人體步態(tài)事件、關(guān)節(jié)角度以及關(guān)節(jié)力矩信息的解碼方法，取得的主要研究成果和結(jié)論如下。

1) 提出了表面肌電快速識別人體步態(tài)事件的方法，通過自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)支撐和擺動(dòng)兩個(gè)步態(tài)階段的快速識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的的識別正確率達(dá)95.3%，而且對于步態(tài)之間的表面肌電信號差異具有較強(qiáng)的魯棒性。

2) 在關(guān)節(jié)角度解碼方面，提出了表面肌電連續(xù)解碼人體下肢關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度的方法，通過受限玻爾茲曼機(jī)的深度網(wǎng)絡(luò)對多路表面肌電信號進(jìn)行非線性降維，利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了最優(yōu)表面肌電信號特征與下肢矢狀面關(guān)節(jié)角度的非線性回歸模型，實(shí)現(xiàn)了髖關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)矢狀面角度的連續(xù)估計(jì)。多名健康對象的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提方法提取的信號特征信息優(yōu)于傳統(tǒng)的主成分分析方法，能夠大大提高表面肌電信號解碼關(guān)節(jié)角度精度。

3) 在關(guān)節(jié)力矩定量解碼預(yù)測方面，提出了表面肌電定量預(yù)測人體下肢主動(dòng)關(guān)節(jié)力矩的方法。建立了從表面肌電信號到肌肉收縮力，再到關(guān)節(jié)力矩的肌骨系統(tǒng)全過程生物力學(xué)模型，最終實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)關(guān)節(jié)力矩的定量預(yù)測。

以此為基礎(chǔ)，兼顧康復(fù)訓(xùn)練的患者主動(dòng)及機(jī)器人按需輔助要求，深入討論了下肢康復(fù)機(jī)器人的系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其基于表面肌電感知的人機(jī)交互控制方法。然而，該方向仍有許多問題還需要進(jìn)一步探索與研究，主要包括以下方面。

1) 在下肢康復(fù)機(jī)器人表面肌電感知方面，表面肌電信號存在較大的隨機(jī)性和個(gè)體差異性，運(yùn)動(dòng)意圖和運(yùn)動(dòng)能力提取的準(zhǔn)確性仍然是挑戰(zhàn)。目前多以正常人為對象，對于肌肉疲勞和不同肌電異常等因素對解碼模型的影響需要進(jìn)一步探索，并尋找模型補(bǔ)償與修正的方法。例如，解碼模型均需要進(jìn)行訓(xùn)練或標(biāo)定，后期可以考慮利用患者數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和標(biāo)定，同時(shí)也可以研究異常肌肉定位方法，以確定有效的表面肌電信號采集通道用于運(yùn)動(dòng)感知等。

2) 進(jìn)一步提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。必須意識到，在實(shí)際存在直接物理接觸的人機(jī)交互過程中，運(yùn)動(dòng)滯后會使人機(jī)交互環(huán)境發(fā)生變化，患者的運(yùn)動(dòng)意圖和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)也會隨著交互狀態(tài)發(fā)生改變，若測控系統(tǒng)延遲，難以給予患者理想的運(yùn)動(dòng)刺激。

3) 為進(jìn)一步提高下肢康復(fù)機(jī)器人的人機(jī)交互性能，基于表面肌電信號的人機(jī)交互方式可與其他交互方式結(jié)合，比如通過虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)為患者提供視覺反饋等。