动力踝关节假肢的研究现状与发展分析

张燕，姜恺宁，郭俊超，宋亮,3

1.河北工业大学人工智能与数据科学学院，天津市 300132；2.民政部人体运动分析与康复技术重点实验室，北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室，国家康复辅具研究中心，北京市 100176；3.国家康复辅具研究中心秦皇岛研究院，河北秦皇岛市 066000

我国2006 年第二次全国残疾人抽样调查结果显示，肢体残疾人数相比1987 年大幅增加，占残疾人总数的29.07%。由于人口老龄化、疾病(脑血管病、骨关节损伤等)、工伤和交通事故等原因，肢体残疾人的数量仍在持续增长[1]。对于下肢截肢者，安装假肢是恢复其站立支撑和行走功能的有效手段。不论是大腿还是小腿截肢，安装踝关节假肢都是必要的。

被动踝关节假肢结构简单、成本较低，是恢复截肢者行走能力的实用手段。目前市场上大多数踝关节假肢都是被动型，例如Ossur©LPVariflex®、Ottobock©Meridium®等。这种假肢存在一个共同缺点，即无法直接产生机械动力，而正常人行走过程中踝关节肌肉会在蹬离期提供直接的推动力，所以截肢者在穿戴此类踝关节假肢时需要消耗较多能量，并且不能适应坡道、楼梯等复杂路面情况[2]。

因此，可以提供主动驱动力的动力踝关节假肢应运而生，不但满足使用者日常生活需要(中高速行走、爬楼梯、跑、跳)，保证支撑期腿部的稳定性和摆动期脚踝的灵活性，而且可以通过调节输出力矩来适应不同运动情况及关节角度变化。在主动式下肢假肢中，识别层通过传感器数据判断人体运动模式，控制层把人体意图映射到控制算法中，执行层产生力矩驱动假肢运动(图1)。

近年来，微型传感器与嵌入式系统的发展推动了动力假肢研究[3-5]，但仍然存在一些尚未解决的问题，这些问题阻碍动力踝关节假肢的应用普及。在机构设计方面，主要是电源便携性、执行机构规格和仿生结构等问题。在控制方面，主要是策略和算法的优化和改进。本文对动力踝关节假肢研究进程及存在的问题进行阐述，为未来的发展方向提供一些建议。

1 机构设计

为了使穿戴者拥有更良好的使用体验，动力踝关节假肢的机构设计应注意以下几点：①假肢要轻，且体积小，以减轻穿戴者的身体负担；②人体踝关节运动范围是跖屈角50°，背屈角20°，因此假肢要有足够的灵活性；③假肢的储能元件和驱动器需要提供足够力矩以推动人体向前迈步。

根据驱动方式的不同，可以将动力踝关节假肢分为气动驱动、液压驱动和电机驱动三种。见表1。

1.1 气动驱动

美国、日本、欧洲等国家都进行过气动人工肌肉的研究，其中McKibben 型气动肌肉的研究最多，并且被广泛应用于假肢和类人机器人等领域。它将外部提供的空气作为驱动动力，通过空气的压缩和膨胀模拟人体肌肉的收缩和拉伸[6]。Sup 等[7]研制一款动力膝踝假肢，在膝关节与踝关节处装有气动执行机构，由四通伺服阀控制，输出力可达2270 N。Versluys 等[8-9]设计一款使用折叠气动人工肌肉驱动的动力踝关节假肢，当气动肌肉内的空气膨胀或收缩时，气动肌肉将纵向收缩或伸展对其负荷施加拉力，两块肌肉反向耦合完成关节的双向旋转。虽然气动肌肉成本低、装置简单，具有较大的驱动力和结构柔性，但其充气驱动形式为强非线性，且具有时变性，难以实现精确控制。同时它需使用较大质量和体积的气压泵作为动力源，这限制了穿戴者在日常生活中的使用。

图1 动力下肢假肢通用控制框图

1.2 液压驱动

英国巴斯大学实验室设计一款液压驱动的踝关节假肢，通过使用电液压驱动使假肢在被动和主动模式之间快速平稳地切换；在被动模式下，它使用两个节流器调节踝关节阻尼力矩。在主动模式下，液压泵通过液压缸将能量输送到踝关节，为人体的前进提供驱动力[10]。北京航空航天大学王兴坚等[3]设计了另一种采用电液压驱动的踝关节假肢，主要由周边机构和嵌入式液压系统组成；在一个步态周期的不同时期下(包括足跟着地、支撑期、蹬离期与摆动期)，电磁阀有不同的开度以提供不同的液压阻尼；前两个时期电机给蓄电池充电，第三个时期泵和蓄电池同时输出所需蹬地能量，成功地解决输出功率与电池寿命之间的矛盾。

1.3 电机驱动

电机驱动相对于气动肌肉驱动，体积较小，更容易实现精确控制。美国密西根大学Vallery等[11]设计的下肢假肢中，踝关节处的弹簧与脚板之间有离合器，电机驱动控制离合器开关；支撑前期弹簧不断压缩，当压缩到极限时离合器锁定；脚尖压力信号产生时离合器开启，释放的弹簧能量推动人体向前运动。美国马凯特大学Bergelin等[12]设计了一种动力踝关节假肢，踝关节扭矩为弹簧初始扭矩、弹簧扭矩与电机扭矩之和。美国麻省理工学院Herr团队[4,13-14]研发的动力踝关节假肢，采用电机与弹簧机构串联组合而成的串联弹簧执行器，具有一定柔顺性。王兴松团队[15]在串联弹簧执行器之外加入并联弹簧，形成主被动结合的驱动方式。比利时布鲁塞尔大学Cherelle 等[16-17]研制了AMP-Foot 2.0，使用低功率电动机将能量储存在弹簧中，并在合适的时间释放，较好地对能量进行有效利用，但不能对踝关节角度进行精确控制。北京大学王启宁团队[18]研发了具有刚性适应性踝关节和足趾关节的PANTOE，由串联弹性驱动器驱动，分节足假肢部分与人体足部相近，实验表明假肢的踝关节角和脚趾角都接近于健康肢体。地形自适应假肢PKURoboTPro[19]是具有阻尼性能的轻型假肢，但不能在支撑相提供推动，因此结合推动与阻尼特性重新设计结构并命名PKU-RoboTPro II，在推动力和轻量级之间做了权衡。与一代相比可以降低能量消耗(14±8)%，最大降低31%[5]。

目前各实验室对动力踝关节假肢的研究大多处于实验样机阶段，对于质量、体积和能耗等方面重视较少。在以上驱动方式中，气动驱动虽然能产生较大力矩，但其非线性的驱动形式难以实现精确控制。液压驱动的踝关节假肢具有输出功率与耐力的矛盾。电机在输出扭矩、电机尺寸与成本之间存在冲突。因此在动力踝关节假肢的临床应用中，各研究工作者应注重对机构的优化，使机构在满足性能的条件下有较大程度集成化与轻便化，体现柔性和适应性。

2 控制方法

假肢的控制方法多种多样，本文选取其中典型的三种控制类型对国内外动力踝关节假肢进行梳理。见表2。

2.1 有限状态机控制

有限状态机控制是把典型步态详细分成几个状态，状态之间设置转换条件，每个状态分别设置控制方程或参数。

美国麻省理工学院Herr 团队[4]首先提出有限状态机控制，将支撑期分为可控跖屈、可控背屈和动力跖屈三个状态，角度和压力传感器检测截肢者行为判断行走状态，在不同状态期间电机产生相应阻抗控制踝关节假肢跖/背屈。此方法与其他控制方法相比能够降低14%的能耗。Herr团队依托麻省理工学院媒体实验室研制的足踝假肢[20]与美国范德比尔特大学Goldfarb团队[21]研制的电动膝-踝假肢也采用此种控制方法，后者在此方法基础上提出有限状态自适应控制器，在支撑期主动调整残肢与假脚之间的关系，减少转移到残肢的矢状力矩[22]。华东理工大学的曹恒团队[23]研制出踝关节假肢样机，根据有限状态机判断假肢步态周期，选择相应控制律输出所需力矩或角度。在后期研究工作中，曹恒团队[24]在阻抗控制算法中增加前馈补偿力内环，改善了主被动混合驱动踝关节假肢控制的可控性，提高了关节阻抗的控制性能。Ficanha 等[25]设计一种踝关节假肢，有限状态机能够根据步态在阻抗/导纳控制器之间切换，相比使用位置控制器的假肢，该方法能够减少踝关节处所需力矩，同时实现对参考轨迹的跟踪。以上研究的有限状态机主要考虑踝关节处步态变化，北京大学王启宁团队[26]在此基础上进一步对趾关节处步态进行详细划分，通过这种划分使踝关节假肢在步态周期中的过渡条件更严格，步态识别更准确，可以消除滑移、踩踏等干扰。

由于步态存在个体差异，有限状态机每个状态的静态参数通常需要通过繁杂的训练进行优化调节[27]。为了缩短参数调整时间，Simon等[28]提出“改进的内在控制策略”，根据之前的状态值以及一组启动配置参数设置阻抗控制律来减少膝、踝关节假肢可调参数的数量，使调参时间缩短。黄河等[29]设计了以正常人步态为参考基于模糊逻辑推理算法的网络专家系统，该系统可以自动调整踝关节假肢的阻抗参数以匹配正常步态。

表1 动力踝关节假肢驱动方式分类

有限状态机控制把预先设计的步态轨迹分段，每个阶段分别设计控制律，实现起来较为简单，处理器的计算量小、实用性高，但会导致假肢步态不连贯。如果采用的控制参数过多会使调节参数的过程变得困难，而且无法做到实时调节，一旦系统中出现扰动，将导致控制效果变差[30]。

2.2 轨迹跟踪控制

轨迹跟踪控制是通过设计控制器来实现对轨迹的跟踪。轨迹信息来源有两种：一种是健肢侧的关节角度，另一种是事先设计好的步态轨迹。

选取健肢侧关节角度信号作为轨迹信息，在假肢侧以一定的时滞和平衡步态进行重放，这种方法也称为回声控制[31]。这种方法的前提是假肢侧与健肢侧的运动是对称的，因此不适用于双腿截肢或需要两侧肢体步态不对称的情况。因为记录的任何不期望的动作也将被重放，这可能导致不稳定或失去平衡，并且步态模式切换只能在步态开始时实现，必须由健肢侧开始启动。

选取事先设计好的步态轨迹作为轨迹信息，通过使用输出误差来修正输入控制量，从而达到控制目标的改善。在此类控制方法中，踝关节假肢通常被看作是一个典型的单输入单输出二阶系统。武汉理工大学的陈静等[32]选取迭代控制中的闭环D型迭代学习控制律控制踝关节假肢，可以实现提前调节，减小超调量，节约调节时间。刘国荣等[33]提出PID-P 型非线性离散迭代学习控制方法，通过模糊控制的方法整定PID 三个增益矩阵的参数，从而提高跟踪精度和收敛速度。尹凯阳等[34]提出一种模糊迭代学习控制策略，采用模糊控制跟踪踝关节角度变化，将模糊控制的输出作为迭代学习控制的初值进行存储，这样跟踪误差明显小于单独使用迭代控制。Mazumder 等[35]采集10个步态模式存在个体差异的健康受试者踝关节步态轨迹，建立轨迹数据库，采用径向基函数神经网络生成自适应踝关节轨迹，PD 控制器用于弥补径向基函数神经网络的辨识误差和系统干扰。

轨迹跟踪控制中，对健肢侧进行跟踪可以更好地实现人体行走的步态对称性。但需在穿戴者健肢侧安置传感器，这可能会造成穿戴者生理与心理的不适。此外，需穿戴者健肢侧先迈步，否则假肢没有跟踪信号，也就无法实现跟踪。对预定步态轨迹进行跟踪，虽然在单一路况下可以实现步态的连续流畅控制，但当行走路况变换时，如从平地行走转变为上、下楼梯，此类假肢会给穿戴者造成不便。

2.3 直接意志控制

直接意志控制方法是将表面肌电信号作为控制信号。与前两种主要以角、力和加速度等物理信息作为信号源的控制方法相比，可以更直观地反映人体意图。

最简单的方法是基于肌电活动直接调节执行器的力矩，首先通过肌电控制器把肌电活动转换为估计的轨迹信息(如角度、力矩等)，然后通过本征控制器把轨迹信息转换为电机控制参数信息。Herr团队[36]提出一种比例肌电控制与内在肌电控制相结合的混合控制器，穿戴者可以通过弯曲相应的残肢肌肉来调整假肢力矩增益。这种方法使假肢的控制与生物感觉运动控制结合起来，使神经肌肉反射信号和脊髓上运动区能够影响假肢的控制。Herr团队[37]随后提出的混合意志控制允许穿戴者在推离阶段调节假肢，不仅能实现平地行走与楼梯行走，还能从平地无缝过渡到上/下楼梯。他们采集小腿残肢肌电信号，计算移动平均值，建立从肌电信号到踝关节力矩的方程，可以直接、可靠地控制动力踝关节假肢，不需再对肌电图信号进行抽象的解释。Huang 等[38]采用连续比例肌电控制，残肢中采集的肌电信号幅值与假肢关节力矩或功率成比例关系，允许穿戴者在整个步态周期中调整踝关节假肢力矩。王启宁团队[39]测量小腿截肢者胫骨前肌、腓肠肌肌电信号，建立从肌电信号到踝关节跖屈、背屈角度的映射方程，穿戴者经过训练后，可在上下斜坡时通过肌肉收缩控制踝关节假肢角度。

使用神经肌肉骨骼模型从关节屈/伸肌的肌电信号中计算关节净力矩是一种较为复杂的直接意志控制方法。Thatte 等[40]提出基于神经肌肉模型的假肢控制方法，使用肌肉动力学的近似模型和假设的反射路径来生成一个七连杆平面双足动物的关节力矩，产生与人类运动模式相似的运动步态，相比有限状态机阻抗控制有更强的鲁棒性。艾青松等[41]研究利用肌电图和角度信号对踝关节跖-背曲进行肌肉骨骼模型建模的方法；基于正、逆动力学原理，采用差分进化算法对模型的各参数进行调整，实现参数优化。

肌电信号与深度学习的结合是直接意志控制中新的热点方向。美国佐治亚理工学院Weinberg 于2017 年制作仿生机械臂，肌电传感器把不同电活动与对应手指手势相关联，并且引入深度神经网络，其在训练后可以预测和记忆，“好像”肌肉本身带有的记忆效应和条件反射。这是世界上首次将深度学习引入仿生假肢，随后其他研究者也在上肢假肢中应用深度学习[42]。除与肌电信号外，深度学习也可与脑电信号相结合[43]进行假肢控制，但是踝关节假肢还没有相关应用实例。

表面肌电信号是肌肉收缩的直接反应，延时小，保真度高，它在采集时只需表面电极片贴合皮肤表面即可，简单方便，但它也具有一定的局限性和不足。肌电信号的波形、采集效果等与表贴位置有很大关系；皮肤状态也会影响肌电信号的采集效果，比如长时间运动后皮肤表面的汗液；长期截肢者可能会出现肌肉萎缩现象，不能保证肌电信号准确和有效；电极片若位于假肢与接受腔之间，长期使用会压迫皮肤表面，造成穿戴者不适，假肢使用体验变差。

3 面临的问题与展望

综上所述，目前国内外关于动力踝关节假肢的研究取得一定成果，但总体处于初级阶段，依然面临一定的问题与挑战。首先，假肢驱动器普遍存在重量体积大、输出力矩小、柔顺性不够、能量利用效率不够高等不足，很难表现出类似正常肢体的运动特性，因此近年很多科研工作者逐渐转向研究主被动混合假肢，协调主、被动控制的优点以满足人体需求。其次，假肢控制方法中，有限状态机控制应用最为广泛、成熟，但不能进行良好反馈，仿生性不足；轨迹跟踪控制不能很好适应路况变化；直接意志控制基于仿生信号——肌电信号，穿戴者在行走中具有较高自主性，肌电信号与深度学习结合在上肢假肢有了一定应用，在踝关节假肢中虽没有相关研究但将成为未来热点与趋势；在控制方法中还应注重多种路况下的行走步态模式、步速宽范围内的自动调整。最后，纯生物力学信号控制与仿生信号控制各有特点，都有不能避免的不足。可以考虑将两类信号联系起来，取长补短，实现共融提高控制效果与精度。

表2 动力踝关节假肢控制方法分类