基于相變量的人體運動類型識別方法流程
外肌肉機器人系統各組件示意圖
近日,中國科學院沈陽自動化研究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,與對人體步頻特性不敏感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。相關論文分別被IEEE Transactions on Human-Machine Systems和IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 錄用。
根據第七次全國人口普查數據,國內60歲及以上人口約有2.6億人,占總比18.7%,標志著我國已經進入了老齡化社會。老年人的身體機能衰退、肌肉功能退化等問題,導致他們逐漸脫離社會,隨之帶來的是生活質量與尊重程度的雙重下降。外肌肉機器人是與人共融機器人的一種,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。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,可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的影響,而如何提升機器人對穿戴者運動狀態的快速適應能力,是減少這種偏差的關鍵,也是當前機器人研究的難點。
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,受啟發于人體下肢運動的狀態驅動與節律/CPG驅動特點,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。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;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,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。該研究將人體運動更本質的特性融入到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。
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,研究成果先后發表在多個知名國際期刊上。研究工作得到國家自然科學基金、國家重點研發計劃等項目的支持。