人體運動類型識別新方法 可提升外肌肉機器人適應能力

　　記者近日從中國科學院沈陽自動化研究所（以下簡稱中科院沈陽自動化所）獲悉，該所在外肌肉機器人領域取得新進展，研究的具備高泛化能力的人體運動識別方法，與對人體步頻特性具有極高適應性的外肌肉機器人系統，對提升機器人適應能力、輔助效率以及對促進機器人在智能醫療、智能養老等領域的實用化具有重要意義。外肌肉機器人是與人共融機器人的一種，主要是通過驅動“附著”在人體肌肉/肌腱表面的人工肌肉線束，實現對目標肌群的精準輔助。如何提升機器人對穿戴者在運動狀態的快速適應能力，是當前機器人研究的難點。

　　據中科院沈陽自動化所科研人員介紹，相較于外骨骼機器人，外肌肉機器人具有更柔性的本體與更精準的輔助方式，能有效促進穿戴者肌肉功能重建，但這種人機同體的緊密作業方式，致使穿戴者的運動很容易受到機器人在決策與行為方面的偏差影響。

　　受人體下肢運動的狀態驅動與節律/CPG驅動特點的啟發，中科院沈陽自動化所控制組的科研人員以機器人識別與控制的高適應性為目標，開展了具備高適應性的人體運動識別與機器人控制方法的研究。

　　研究人員基于人體相平面與相曲線的概念，利用相曲線的特征相似度不變特性，提出了一種可適應不同受試者、不同步態模式的人體運動類型識別方法，并進一步驗證了在下肢運動障礙人群運動功能量化評估方面的應用可行性。同時，結合人體下肢運動的節律特性，構建了一種可快速適應人體步頻變化的外肌肉機器人控制系統，以提升機器人對人體步頻、運動環境與人機耦合動力學特性等變化的快速適應能力。

　　近年來，中科院沈陽自動化所控制組在康復機器人、腦肌電信號處理等領域開展了系統性的理論及應用研究工作并取得多項研究成果。該研究將人體運動更本質的特性融入機器人交互系統設計當中，為機器人策略設計與行為規劃的研究提供了新的思路。（記者郝曉明）