踝足助力外骨骼研究与展望
2024-01-04颜兵兵郭广鹏马常友
颜兵兵,郭广鹏,潘 武,马常友
(佳木斯大学 机械工程学院, 黑龙江 佳木斯 154007)
0 引言
“外骨骼”一词源于生物学,意指可为使用者提供保护、支撑、构型等功能的坚硬的外部结构[1]。依据仿生学理论,将生物外骨骼功能与机械工程技术相结合,设计出一种可穿戴的拟人化机械装置,使其具有人的智能和机械的速度与耐力,用以帮助人类进行各类活动,现统称为外骨骼机器人。“外骨骼机器人”概念的产生最早可追溯到19世纪。1830年,Robert Seymour首次提出外骨骼机器人的创意,即将蒸汽机穿戴在人体上进行助力[2]。1890年,Nicholas Yagn[3]提出了采用弹性储能元件增强人类跳跃和跑步的能力。20世纪60年代,美国军方和通用电气研究中心联合研发出第一款真正意义上的外骨骼机器人“Hardiman”[4]。2000年,美国国防高级研究技术局正式启动了“增强人体体能外骨骼”计划,将外骨骼机器人技术发展推向高潮。
随着科技的不断进步,外骨骼机器人在辅助康复、负重增强和助力行走方面的研究成果日新月异。康复型外骨骼机器人主要用于辅助下肢残障人士正常行走、上下楼梯等活动,极大地方便了日常生活[5],具有代表性的有:日本筑波大学的HAL外骨骼[6-8]、以色列的Rewalk[9]。负重型外骨骼机器人通过外骨骼直接将绝大部分负重传递到地面上,从而减轻人的负重,以增强健康穿戴者的负重能力,使其在超负荷状态下可以较为轻松地活动[10]。该类机器人多用于军事领域,例如:美国加州大学伯克利分校的BLEEX[11]、美国洛马公司的HULC[12]、美国雷神公司的XOS[13]等。近年来,助力型外骨骼机器人作为一种辅助设备在军民领域内得到了空前的发展[14],意指任何能够根据实际需求对人体运动进行辅助或者主动助力的人机一体化机器设备[15],具有代表性的有:麻省理工大学的动力型外骨骼、哈佛大学的下肢助力柔性外骨骼、卡内基梅隆大学的无动力外骨骼等。
相对前2类外骨骼机器人而言,助力型外骨骼机器人旨在提高健康人群行走、爬楼等日常行为能力及舒适感。人体行走过程是由下肢各关节协调配合完成的,而在下肢的踝、膝、髋3个关节中踝关节承担着整个人体的重量,因此对于踝关节助力的研究得到了国内外学者的广泛关注。研究成果表明[16-18],踝关节跖屈肌力量降低是老年人行走较慢的重要因素之一,通过肌骨参数对下肢肌肉代谢影响的研究中也发现踝关节的扭矩输出远大于髋、膝关节。当前,我国人口老龄化进程明显加快,甚至很快会迎来老龄化高峰期,因此研发用于满足老年人日常生活行动所需的下肢助力型外骨骼机器人显得十分迫切,而下肢助力型外骨骼机器人研究的重点又聚焦在踝关节上。因此,本文中针对目前国内外具有代表性的踝足助力外骨骼机器人的研究进展进行综述。
1 踝足助力外骨骼国外研究现状
随着外骨骼技术的不断发展,国外各大高校及研究机构针对踝关节助力外骨骼机器人的研究成果日益丰硕。
1.1 麻省理工学院研究成果
Mooney等[19-21]研制了一款自主式腿部外骨骼(图1),通过腰部佩戴的电池及控制器,胫骨处绑缚驱动器,由电机驱动包裹在线轴阀芯内的绳索,经过皮带轮转动,借助绳索牵引附着在靴子处的支撑杆为踝关节提供助力。在蹬离阶段(步态周期的43%左右),控制器启动推离辅助;摆动阶段(踝关节足底屈曲角度为0.2 rad左右),控制器提供松弛的绳索,允许穿戴者自由地背屈脚踝。针对未穿戴外骨骼、穿戴未助力、穿戴且助力等3种情况评估穿戴者的代谢能力。实验表明在不影响人体运动参数前提下穿戴此设备可以为髋、膝、踝关节分别助力0.034±0.009 W/kg、0.042±0.015 W/kg 和0.033±0.006 W/kg,降低了穿戴者11%±4%的代谢值。
1.2 哈佛大学研究成果
Lee等[22]设计了一类纺织结构的柔性外骨骼(图2),提出将负载路径作用到穿戴者身上并通过鲍登电缆对其施加辅助力的方法。通过传感器与控制器实时测量和监测两腿的运动数据及传递力的大小,根据外骨骼所需要的力,反复调整电机的输入扭矩来控制电缆位置,可以实现独立控制踝关节正、负功时期的助力。实验结果表明,控制器能够调节传递到踝关节的功率变化,人体代谢率显著降低(11%~15%),满足穿戴者在行走过程中的要求。
Nuckols R W等[23]最新研制一款基于肌肉辅助策略的柔性踝足外骨骼(图3),采用超声成像技术记录人体在不同行走速度和坡度下的比目鱼肌肉动态。通过捕捉并分析肌肉运动二维图像序列及收缩速度,判定肌腱拉伸长度进一步推导施加辅助力的大小。同时,通过控制器监测鲍登电缆收缩长度,借助执行器拉动鲍登电缆,并在电机达到最大收缩阈值时立即释放电缆至跖屈助力结束。针对一系列步行速度和坡路行走的代谢耗损实验表明,以步行速度1.25、1.5、1.75 m/s行进时,代谢消耗分别降低15.9%、9.7%、8.9%,而以1.25 m/s倾斜角为5.71°运动时,代谢减少为7.8%。
图3 柔性踝足外骨骼Fig.3 Soft ankle exosuit
1.3 卡内基梅隆大学研究成果
Collins等[24]基于人类行走时肱三头肌表面-跟腱的被动弹性机制,采用棘轮棘爪式离合器结构,借助人体步态周期内踝关节的屈伸运动,收集与释放控制储能元件的能量,由此实现人体站立时储能模式与摆动时自由运动模式之间的切换,最终设计了一款无动力外骨骼(图4)。该外骨骼不需消耗化学能或电能,而是采用不同刚度弹簧进行人体穿戴行走能耗试验,当弹簧刚度系数为180 Nm/rad时,人体能耗减少最多为7.2%。
图4 无动力外骨骼
Collins等[25-27]又进一步研发了Alpha型(图5)和Beta型(图6)单侧踝关节外骨骼,与前一个版本不同在于,这2个型式的串联弹性机构均位于踝关节一侧,且Alpha型选用的弹性元件是片弹簧,Beta型为拉伸弹簧。两者都通过位于小腿肌肉处垫带传递到胫骨位置,利用放置在鞋底凹槽中的一根绳索驱动,将力传递到使用者脚后跟辅助行走。Alpha和Beta型可分别提供120 N·m和150 N·m峰值力矩。实验结果表明Alpha型外骨骼优于Beta型外骨骼,Alpha型外骨骼人体耗能降低17%的代谢值,扭矩支持增加了13%的代谢值。实验所得数据用于改进人体神经肌肉适应的预测模型,指导辅助装置的设计。
图5 Alpha型外骨骼Fig.5 Alpha exoskeleton图6 Beta型外骨骼Fig.6 Beta exoskeleton
1.4 代尔夫特理工大学研究成果
Dijk等[28]研制了一款高功率密度、低质量的跟腱踝足外骨骼(图7),即在踝关节周围增加重量为1.5 kg的串联弹性制动器,为80 kg的人提供52%的跖屈力,旨在减少人体行走过程中的代谢消耗。针对跟腱外骨骼性能评估测试的研究结果表明[29],制动器输出的最大功率可达80.2 W,可以为健康受试者在行走过程中提供最大的推离功率。
图7 跟腱踝足外骨骼
1.5 范德堡大学研究成果
Yandell等[30-31]研制的新型无动力踝关节外骨骼(图8),兼顾了外骨骼的辅助功能和服装外形特点,具有外型小巧、重量轻、制造成本低等优点。在文献[24]研究的基础上,改变原有离合器结构,将离合器设计在鞋底处,利用身体重量产生的摩擦力来实现离合器的分离与接合,从而带动脚底的滑块拉伸/收缩弹簧来储存/释放能量,以适应不同步态下的助力行走。实验结果表明,此外骨骼以不同弹簧刚度开展测试研究,弹簧刚度为6.1 kN/m时,比目鱼平均肌电激活量降低17%。
图8 无动力踝关节外骨骼
1.6 罗马大学和科罗拉多大学研究成果
Etenzi等[32]采用棘轮、棘爪作为机械系统的传动方式,通过与膝、踝关节平行的金属弹簧相连并进行能量的储存与释放,设计了一款被动式弹性膝踝外骨骼(图9),用以收集摆动阶段后期抵抗膝关节屈膝产生的能量,并在站立后期时释放以协助踝关节跖屈。实验结果表明,弹簧使能状态下,人体行走时肌肉代谢降低了11%,反之则上升了23%。
图9 被动式弹性膝踝外骨骼
综上所述,国外学者分别从功能性和舒适性2个方面对踝足助力外骨骼展开研究,其相关性能指标如表1所示。
表1 国外踝足助力外骨骼性能指标
采用电机驱动和弹性元件驱动,通过刚性或柔性结构完成不同能量形式的转变,从而实现踝足外骨骼助力的功能性需求。在满足一定程度助力功能的同时,舒适性是助力外骨骼这一人机交互系统的必备特性,因此踝足助力外骨骼的轻量化与融合化研究受到学者的关注。轻量化方面:一是受限于现有电池技术的发展瓶颈,驱动系统的电源通常置于腰部,虽能在一定程度上减轻关节负载及代谢消耗,但无法提供持久的能量,影响系统的持续使用;二是刚性构件组成的外骨骼也会带给人体动作一定的负载。因此,无源助力柔性外骨骼作为一个新兴的助力系统是轻量化研究的热点之一。融合化方面,刚性外骨骼关节与人体生物关节的匹配程度是影响舒适性的重要因素,即便柔性结构能够一定程度上弱化其影响,但离合器外型结构设计仍需以人机工程学的角度高度融入人体关节。
2 踝足助力外骨骼国内研究现状
相较于国外高校而言,国内踝足助力外骨骼研究还处于发展阶段。
2.1 哈尔滨工业大学研究成果
郑进忠[33]针对机械结构、控制策略以及控制算法开展设计与研究,并通过仿真和实验验证其有效性,设计一款踝关节柔性外骨骼(图10)。依据踝关节柔性外骨骼特点,对弹簧刚度进行优化,降低了电机的输出功率,减少系统对电机功率的需求。基于IMU时域控制策略进行步态划分,可预知0.034 s后人体运动状态,采用卡尔曼滤波和RBF神经网络获得最优的控制算法。实验表明,踝关节柔性外骨骼最大输出力矩可达120 Nm,满足穿戴行走实验的设计要求。
图10 踝关节柔性外骨骼Fig.10 Ankle flexible exoskeleton
黄冠[34]基于平地行走、上楼及上坡等3种日常行走模式下踝关节功率的相似性,分析人体下肢生物力学参数,设计了一款辅助日常行走的助老柔性外骨骼(图11)。该外骨骼采用便携式驱动装置,以鲍登线作为传动绳索,利用电机正反转在左、右腿踝关节处产生跖屈方向的辅助力。针对上述3种行走模式开展助力效果实验,获取柔性外骨骼助力前后小腿肌肉激活度的变化情况,初步证明了所设计的外骨骼能降低踝关节的肌肉发力。
图11 柔性外骨骼Fig.11 Soft exosuit
李泱[35]基于人体行走步态生物力学分析,并结合峰值功率放大机制的相关研究,研发出一种新的可自适应触发的峰值功率放大踝关节外骨骼(图12)。基于IMU的步态相位识别算法生成用于控制离合器分离与接合的控制指令。采用变刚度储能元件卷簧提高其储能能力,即人在非蹬地时期,电机向储能元件存储能量,在踝关节跖屈时期,由储能元件释放能量,输出类似于踝关节蹬地时的峰值功率助力踝关节,从而可以降低外骨骼对驱动部分功率需求。外骨骼评估实验表明,产生的峰值功率值为35.22 W,人体在行走时踝关节峰值功率可降低11.25%。
图12 踝关节外骨骼Fig.12 Ankle exoskeleton
2.2 南方科技大学和华中科技大学研究成果
Liu等[36]基于肌肉-肌腱运动机制,采用缓慢注入和快速释放的能量策略以获得更大的峰值功率。利用低峰值功率电机提供高峰值功率辅助,以降低对制动器功率的要求,最终研制出一款主动踝关节外骨骼(图13)。采用四连杆离合器开发的能量储存与释放系统,以实现人体下肢处于摆动阶段和站立阶段时积累电机注入的能量,在蹬地阶段迅速释放能量助力踝关节。实验结果表明,踝关节峰值功率比正常情况下降低了25.8%。
图13 主动踝关节外骨骼Fig.13 Active ankle exoskeleton
2.3 武汉理工大学研究成果
向馗等[37]采用直流伺服电机、传动装置、传感器、滚珠丝杆、支撑骨架等设计了一种可穿戴的踝关节外骨骼,同时配置了串联弹性驱动器,使得外骨骼具有反向驱动力来达到助力效果。踝关节跖屈阶段,助力抬升脚跟,以此增强足部蹬地力量,实现正常行走时助力。
徐声[38]从踝关节生物力学和神经生理学角度出发,根据踝关节动力学特征进行机构选型,设计了一个结构紧凑、质量轻、易携带的踝关节外骨骼(图14)。该外骨骼采取电机正反转拉动鲍登线助力踝关节的措施,提出一种基于双层控制器的力矩控制方法,并采用“人在回路中”的协作控制优化策略,提高外骨骼的助力效果,以降低行走过程中的能量损耗。实验结果验证了该外骨骼机构设计、控制方法以及控制策略的有效性,能够实现与人体处于紧密耦合的交互工作模式。
图14 踝关节外骨骼Fig.14 Ankle exoskeleton
2.4 北京交通大学研究成果
Wang等[39-40]基于肌肉-肌腱系统特性,以协助人类行走并延长行走时间,研制了一款被动式弹簧驱动踝足外骨骼(图15)。同时,开发了一套可用于步态检测的智能离合器,通过检测鞋底与地面接触状态,可自动切换到工作状态,且小腿部位的悬浮弹簧与步态同步。当步态处于支撑时期,离合器接合,悬挂在小腿部位的弹簧开始拉伸,人体开始下垂并储存能量;在支撑结束时期,储存的能量达到最大值;在蹬地时期,弹簧处于使能状态,触发按钮,释放弹性能量以提供助力;在摆动时期,离合器分离,悬挂弹簧收缩,避免妨碍踝关节自由运动。实验结果表明,受试者穿戴踝足外骨骼时,比目鱼肌电活动减少72.2%。
图15 被动步态踝足外骨骼Fig.15 Passive gait ankle-foot exoskeleton
综上所述,国内踝足助力外骨骼相关性能指标如表2所示。相较于国外,国内学者在踝足助力外骨骼构型设计及其实现形式上差异不大,鉴于步态个体差异性及个性化需求,国内学者的关注点更多地集中在步态识别及控制策略方面,根据步态变化适时适度调整助力,以提高外骨骼穿戴的舒适性。与此同时,为进一步提高助力效果,在肌肉力学特性研究方面也取得了一定的成果。
表2 国内踝足助力外骨骼性能指标
续表(表2)
3 展望
通过梳理国内外踝足助力外骨骼相关文献,了解到踝足助力外骨骼在构型设计、驱动方式、能量转换、评价方法等关键技术沿革及发展现状,为后续研究深入开展提供了经验,但在协调性、舒适性、普适性等方面不足也为学者指明了研究方向。
踝足助力外骨骼应以轻量化、便携式和承担较大负载为发展趋势,结合人体解剖学和生理学特征,综合考虑结构参数、材料特性、肌骨参数、环境因素等诸多要素,如何高效、持续供能是未来踝足助力外骨骼长时间运行亟需解决的难题。踝足助力外骨骼应用前景如下:
1) 仿生构型。深入研究与下肢动作力线传递路径相匹配的创新型仿生构型,合理选用储能元件,拓展储能方式,提高助力性能。
2) 多模式切换。面对复杂环境中各行走模式之间的无缝切换问题,探究肌群协同机制,为助推踝足助力外骨骼产品化、个性化发展亟需成熟的解决方案。
3) 数字孪生技术。采用数字孪生技术构建与弹性“外肌腱”并行作业的跖屈肌的数字样机,为控制策略及装置开发提供测试与优化平台。
4) 大数据分析。通过人工智能与人机交互技术,配合大数据分析及云计算等方式提供辅助的踝足助力外骨骼产品和智能化的解决方案。
5) 智能传感器技术。将计算机与人工智能、仿生材料学、无线通信技术结合起来,研发用于人工感觉系统的生物激发电子器件,深度挖掘单一人体生理信号的采集技术与辨识方法。