下肢外骨骼康复机器人的研究进展及发展趋势

韩稷钰，王衍鸿，万大千

同济大学附属同济医院骨关节科，上海 200065

近年来，世界人口老龄化问题日益严重，运动系统损伤、脑血管疾病以及脊髓损伤等疾病造成的患者下肢运动功能障碍的情况大幅增加。下肢运动功能障碍会严重影响该类患者的生活质量，因此安全且高效地恢复运动功能是目前面临的至关重要的问题［1］。失去行动能力的患者绝大部分局限于久坐甚至卧床的生活方式。而缺乏运动会增加心血管并发症、呼吸系统并发症、胃肠和膀胱功能障碍、肌肉萎缩、肥胖、骨质疏松和压疮等次级健康风险，进而会降低患者的预期寿命［2-6］。因此，下肢运动功能障碍患者的康复训练是非常值得重视的问题。

下肢外骨骼机器人一般指可穿戴的机器人，是一种涵盖了生物力学、机械学、材料学、机器人学、仿生学、计算机学等诸多技术的综合体［7］。其最早在军事领域为了满足提高作战能力，增强士兵防护水平，减少能量消耗等需求而研发出来［8］。随着科技的发展和社会老龄化问题的凸显，可穿戴下肢外骨骼机器人逐渐应用于康复医学领域。目前，下肢外骨骼机器人主要针对患者的康复训练，可以协助患者的日常活动、功能和步态的训练等。其结构设计从人体仿生角度出发，不仅为穿戴者提供保护、支撑、助力等作用，还兼具重量轻、体积小、穿戴便携等优点［9-11］。

本文结合国内外文献，对下肢外骨骼康复机器人的关键技术和临床应用的国内外现状进行综述，以期为该领域的研发与应用提供参考。

1 下肢外骨骼康复机器人关键技术

可穿戴下肢外骨骼机器人所涵盖的学科包括材料学、机器人学、生物力学、人体工程学、计算机学、仿生学等。其还涉及了传感器技术、控制理论技术、驱动技术、人机交互技术、信息处理分析技术、人工智能技术等高新技术，是一个多学科交叉的高精尖的技术产品。目前，通过国内外大量研究成果可以看出，其研发生产过程中主要包括以下几个关键技术。

1.1 感知系统

感知系统与人机交互系统相辅相成，要想达成人机交互的前提是迅速、精确地识别、分析、处理人体的运动意图，然后传达到控制系统，进一步通过驱动系统使外骨骼机器人完成对应动作。感知系统包括压力传感器、角度传感器、肌电传感器等等。下肢外骨骼康复机器人主要是通过各类传感器收集使用者关节处的运动、步态信息，分析出一段时间内关节的运动变化规律，再重新运用到外骨骼对应的关节上，完成使用者个性化的关节运动和步态训练计划。下肢外骨骼康复机器人为了能够更精确地识别人体运动意图，仅靠一个或一类传感器是不能满足需求的。多模态信号感知系统是目前的研究热点，能够将感受器接受的多种信号综合编辑传达运动信息，使控制系统能够精确判断使用者的运动模式，进一步给予最安全、及时、合适的决策。王海莲［12］提出了3 种感知方法的混合控制策略：①脑电信号超前识别动作方向。②表面肌电信号识别下肢动作模式。③光纤动作捕捉技术实施反馈位置和姿态，最终综合后应用于外骨骼系统。感知系统对使用者的运动完成实时准确的识别，是确保高精度、高流畅度的切换运动模式的前提，在此基础上辅助下肢运动障碍的患者更好地实现康复训练。

1.2 控制系统

可穿戴机器人的控制系统主要是负责制定决策，决定外骨骼机器人的性能和功能。外骨骼的控制类型可以分为基于位置的控制、基于力信息的人机交互控制、基于生物电信号的人机交互控制和智能控制［13］。当外部信息和使用者步态信息给予机器的反馈复杂难辨时，控制系统需要做出决策。外骨骼机器人在康复训练应用时，对于控制系统的要求有：准确性、及时性、实时性、个性化。设计控制系统的原则首先要对使用者生理和运动信息响应迅速、降低成本和复杂程度、降低行走干涉、简化控制策略、降低人体行走代谢［14］。通过对外骨骼康复机器人的精确控制，不仅可以提高训练效果，而且可以避免出现对使用者的二次伤害。

1.3 驱动系统

驱动系统是外骨骼机器人的核心动力，根据驱动方式不同可以分为电机驱动、液压驱动和气压驱动［15］。目前研究最广泛的仍是电机驱动，其优点在于结构简单、扭矩大、不需要能量转化、控制相对灵活等。最严重的缺点是体积大、质量大、整体较笨重。液压驱动是将油压泵产生的压力转变为机械能以提供动力。液压驱动的优点包括惯性小、反应速度快、可靠性高、功率密度大、传动稳定等。但是由于其成本高、噪声大、污染环境、传动效率相对较差等缺点，国内外对其研究相对较少。与前两者相比，气压驱动的原理是压缩气源所产生的空气来提供动力。气动驱动的优势在于体积小、质量小、成本低、柔顺特性好、结构简单、易于操作。气压驱动的下肢外骨骼康复机器人能够给穿戴者提供高效率、低能耗、低成本的康复训练。其缺点主要是动力小，控制不稳定。尽管气压驱动应用到实际中产品相对较少，但在下肢外骨骼机器人未来发展中具有巨大潜力。

1.4 人机交互系统

人机交互系统是一个双向通信系统，用来将使用者预定的运动信息传输到外骨骼转化为动力进行运动，与此同时也将外骨骼的动力运动信息反馈给使用者，主要分为2 大类。第1 类是运动学信息感知与交互，主要感知使用者与外骨骼机器人之间的交互信息。外骨骼康复机器人一般通过多种传感器来反映出使用者即时的关节角度、角速度、人机交互力、运动加速度和步态模式等信息，可以保证其稳定性、安全性和连续性。第2 类是人体的生理信息感知与交互，主要是通过脑电信号和肌电信号［16］。脑电信号是通过脑-机接口将头皮脑电位（electroencephalogram，EEG）进行传递［17］，其优点在于实用性好、信号传输快、应用广泛、便携性好等。肌电信号是人体中枢神经系统支配的神经肌肉的动作电位，其先于骨骼肌收缩发生，可以比运动信息更快感知到使用者运动意图［18］。表 面 肌 电 信 号（surface electromyogram，sEMG）通常是利用粘贴于皮肤表面的贴片电极进行检测，判断肌肉的活动，识别下肢运动模式并进一步控制外骨骼适应并纠正肢体的运动［19］。随着人工智能技术的发展，交互的方式变得更加高级且简单。可以通过简单的手势、直接通过语言甚至脑电信号与机器进行交互。这些智能化、人性化的交互方式本质上都是为了确保使用者与外骨骼机器人的高度契合，保持协调一致，最终达到理想的康复效果。

1.5 能源系统

无论下肢外骨骼机器人的研发融入了何种新技术，能源问题都是不可避免要面对的重要问题。作为康复领域研究热点的可穿戴下肢外骨骼康复机器人，其能源的容量大、续航时间长是核心，其次还应该具有便携、环保、可持续利用等特性。目前下肢外骨骼机器人最广泛应用的能源动力系统是电池-电动机驱动系统。常用的电池类型一般为蓄电池、可充电锂电池或燃料电池等。但是电池的体积、质量、容量和效率等限制是其目前不可避免的缺点［20］。所以在能源问题上，可以从3 个角度考量：①在电池特性方面，设计出轻便、续航时间长且安全性高的电池。②可以考虑引入新的能源技术，如太阳能。③降低外骨骼使用的功耗并设计出可循环持续利用的能源系统等［21］。

2 临床应用

2.1 国外现状

国外对外骨骼机器人的研发相对较早，最早可追溯到1890 年Yagn 设计的Assisted-walking Device。随着科技的进步，外骨骼机器人技术逐渐成熟，从实验阶段到商业产品化，逐渐代替了传统康复器材。下面概述不同国家的外骨骼机器的进展。

美国Parker Hannifin 公司研发的可穿戴机器人［22］在2016 年获得FDA 批准，自质量为12 kg，续航时间为1 h，可以帮助下肢功能障碍的患者进行中后期康复。其可以通过传感器检测患者的平衡状态来控制体位变化，使外骨骼跟随人体运动。多种模式不仅可以实现坐、立、走的切换，还可以改变行走时的步长、步速和步态［23-25］。美国Ekso Bionics 公司研发的Ekso GTTM外骨骼机器人，自质量为23 kg，续航时间为24 h，可以根据穿戴者的需求不同，为患者设置个体化且自然的步态。该类机器人主要侧重脑卒中和脊髓损伤等重症患者康复治疗［26］。美国加州SuitX公司也研发出可穿戴下肢外骨骼机器人Phoenix［27］，自质量为12.5 kg，续航时间为4～8 h；其采用了模块化的设计方案，从髋、膝、脚3 个部位设计了对应的模块，穿脱和组装均更方便，同时也可以单独或自由组装使用［28］。美国哈佛大学先后研发并更新了3 代柔性下肢可穿戴外骨骼机器人Soft Exosuit［29］：第1 代选择气驱动，是通过气动肌肉辅助关节扭矩产生助力；第2 代则采用柔性纺织材料，无需主动驱动也可提供辅助力矩；第3 代采用柔性纺织带连接和绳-滑轮驱动方式进行助力，主要能够改善“足下垂”［30］。

日本Cyberdyne公司研发的HAL机器人，自质量为23 kg，续航时间为160 min，于2013 年获全球安全认证后进行批量产出［31］。HAL 具有生物意识控制和自主意识控制2 个系统。其中，生物意识控制系统通过采集使用者的肌电信号来判断穿戴者的意图，进一步控制外骨骼的运动；自主控制系统是通过系统所存储的模型来完成同时记忆助力运动［32］。KADONE等［33］评估了HAL机器人在压迫性脊髓病而导致的步态障碍患者的应用效果；患者完成HAL 训练阶段后，步态得到改善，恢复接近正常的关节轮廓，关节活动范围更大，行走速度更快，步长更大。日本藤田保卫大学设计研发了Wearable Power Assist Locomotor（WPAL），其特点在于外骨骼内侧有滑轮轨道，外侧有人机接口，可以连接轮椅并在轮椅上使用［34］。

以色列ReWalk Robotics 公司研发的ReWalk 外骨骼机器人，是第1 批用于医疗的外骨骼机器人［35］。其可以通过计算机控制系统和传感技术判断使用者的行动意图，进一步控制外骨骼机器人做出调整，使其与人体协调，完成康复训练［36］。AWAD 教授等［37］将该外骨骼机器人应用于44 名患有中风后偏瘫的患者。结果表明，在有执照的物理治疗师的指导下使用时，ReStoreTM软式外装护具可安全可靠地用于中风后步态康复期。当患者在跑步机和地上行走时，该类外骨骼机器人能够为麻痹性踝关节的患者完成跖屈和背屈提供有针对性的帮助。

荷兰特温特大学研发了MindWalker 可穿戴外骨骼机器人，质量达28 kg，但可以辅助支撑截瘫患者完成行走，提高适应性和舒适性［38］。西班牙Technaid 公司研发出Exo-H3 外骨骼机器人，自质量仅14 kg，框架灵活，驱动电动机小巧［39］。其主要通过储存步态数据来驱动关节活动。该产品具有无线网络连接（wifi）和蓝牙连接功能，用户可通过手机进行操控。其在帮助下肢功能障碍的患者康复和行走的同时，还可以个性化地制定策略［40］。

2.2 国内现状

我国在该领域的研究与西方国家相比较晚。最初我国的外骨骼研究都主要局限于实验阶段。随着我国科技和经济的发展，外骨骼机器人技术逐渐接近了国外水平，逐步将研发的产品投入生产，应用于康复医疗领域。

北京大艾机器人科技有限公司研发出可穿戴的外骨骼Ailegs 艾动。Ailegs 外骨骼机器人设计的目的主要为了骨关节术后运动恢复、脊髓损伤、脑损伤、瘫痪、脑卒中、肌无力等患者的个性化需求［41］。Ailegs艾动可以辅助患者恢复自然步态，以真实、正确的行走姿态进行训练。

上海傅利叶智能科技有限公司推出了Fourier X2可穿戴下肢外骨骼机器人，是Fourier X1 的升级版［42］，主要用于辅助行走、康复训练、强化运动功能等方面。其具有多传感融合技术、运动控制系统及动力单元，可以智能分析使用者意图，根据运动轨迹和速度等外部力学环境动态调整动力输出。其核心的反馈控制算法，也可以依据动态环境以及着力点用力大小进行实时调整。

浙江大学研发的一款可穿戴机器人使用的驱动方式是液压驱动，自质量仅为5.355 kg，无需辅助支撑，以髋、膝为主动关节帮助患者康复训练［43］。其采用特有的人机交互系统和算法，自适应模糊控制来提高外骨骼的控制精度和控制性能。东南大学研发出QEPLEX，其应用主要是针对下肢两侧肌力不等患者的康复训练［44］。哈尔滨工业大学研发的HIT-LEX 采用模块化设计和准拟人化结构［45］，续航时间可达2 h，可以支撑患者在复杂的环境负重行走。香港中文大学研发的CUHK-EXO，特色在于将外骨骼机器人的控制系统设计成采用离线和在线修改的综合体，可以实时根据实地情况进行数据收集、修改后再应用［46］。

中科院深圳先进技术研究所研制出外骨骼机器人Auto-LEE，多达10 个自由度。该外骨骼不仅将助力关节分别独立驱动，而且在融入多模态人机交互基础上直接采用模块化结构概念。该机器人既可以保持使用者在无辅助支撑情况下的行走平衡，还增加了3 种步态算法［47］。

3 总结与展望

随着社会老龄化问题的日益严重，下肢运动功能障碍患者不断增加，下肢外骨骼康复机器人毫无疑问将在治疗、辅助行走和肌肉骨骼康复中发挥重要作用。外骨骼机器人在康复领域近10 年已经取得了突飞猛进的成果。随着科技的发展和经济社会的需求，未来发展的外骨骼康复机器人需解决很多技术难题，如穿戴的便携性、智能化操控、模块化结构设计等［48-49］。穿戴便携性是为了方便穿戴者使用，既往已经研发的外骨骼机器人多数比较笨重，不便于使用者穿戴和使用。从材料方面，设计外骨骼框架应考虑具备低密度、高强度和韧性等特点，如碳纤维。外骨骼的某些部位可以通过3D 打印技术制作。同时，随着能源技术的发展，应考虑应用体积小、效率高、功率质量比高的能源，以减轻使用者的负担。

随着人工智能技术的不断发展，外骨骼机器人的设计应该将人工智能充分纳入，以尽可能减少康复治疗师的工作量。而且人工智能操作简单，能够智能化驱动和控制外骨骼，同时给予使用者更加舒适的体验感和人性化的康复训练。模块化设计即将整体的外骨骼机器人按区域或功能进行模块划分，不仅大大降低成本，而且在功能独立性方面更有针对性。将整体复杂的产品和系统分割成模块可以使操控精度提高，更有利于后续的研发、使用和维修［50］。

研发下肢外骨骼康复机器人应重点关注外骨骼的使用材料、模块化设计、人机交互界面、云端数据、安全性、智能化、能源效率和成本效益等方面。这些方面是下肢外骨骼康复机器人能够更广泛应用于临床的未来研究方向。