摘要：外骨骼是一種人機(jī)協(xié)調(diào)的輔助設(shè)備，只有外骨骼的動作跟隨人體一起運動，才能實現(xiàn)人機(jī)融合，達(dá)到助力的效果。步態(tài)相位識別的研究是滿足人機(jī)協(xié)調(diào)運動的關(guān)鍵技術(shù)核心，文章對國內(nèi)外外骨骼人體步態(tài)相位信息的采集方法以及識別算法進(jìn)行了調(diào)研與分析，這將為外骨骼人體步態(tài)相位識別技術(shù)的發(fā)展提供一定的理論基礎(chǔ)。

　　關(guān)鍵詞：步態(tài)相位 采集方法 外骨骼 識別算法

　　1.正文

　　外骨骼目前主要的研究國家有美國和歐洲國家，其研究的目的是增強(qiáng)單兵作戰(zhàn)能力以及醫(yī)療康復(fù)[1]。到21世紀(jì)，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，外骨骼逐漸受到越來越多的研究者的關(guān)注。

　　1.1外骨骼步態(tài)采集方法研究現(xiàn)狀

　　對于步態(tài)相位的研究，首先需要通過傳感器采集人體運動數(shù)據(jù)信息，然后根據(jù)運動信息采用相應(yīng)的識別算法對一個周期內(nèi)的步態(tài)進(jìn)行識別，最后根據(jù)識別的相位信息對外骨骼進(jìn)行有效的控制[2]。

　　日本的外骨骼機(jī)器人處于世界領(lǐng)先水平，研制的HAL外骨骼機(jī)器人采用表面肌電傳感器獲取人體肌肉表面的肌電信號，通過肌電信號解析出人體運動相位信息。

　　哈佛大學(xué)的Wyss實驗室對髖關(guān)節(jié)提供伸展助力的柔性外骨骼系統(tǒng)進(jìn)行了研究，為了檢測每條腿的最大髖屈曲角度以及步態(tài)相位，在每條大腿前部分別安裝兩個imu，實時測量大腿角度以及相位變化。

　　瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院感知-運動系統(tǒng)實驗室的Riener團(tuán)隊發(fā)布了新版下肢外骨骼機(jī)器人MyoSwiss。該外骨骼采用3個慣性傳感器獲取人體步態(tài)信息，進(jìn)行步態(tài)相位識別。

　　國內(nèi)對于外骨骼的研究起步較晚，近幾年國內(nèi)各大高校以及研究機(jī)構(gòu)也展示了實驗樣機(jī)，并且取得了一定的成果。

　　海軍航空工程學(xué)院研制的外骨骼，采用了足底壓力傳感器采集人體運動信息。通過識別算法對運動相位進(jìn)行判斷識別，從而實現(xiàn)外骨骼機(jī)器人的運動控制[3]。

　　中國科學(xué)院大學(xué)的陳春杰等人設(shè)計了基于柔性傳動的助力全身外骨骼機(jī)器人，其感知系統(tǒng)包括傾角傳感器、足底壓力傳感器等。傾角傳感器可以獲取穿戴者身體姿態(tài)信息[4]，通過一個周期內(nèi)的足底壓力信號對相位進(jìn)行判斷。

　　西南交通大學(xué)的周攀等人設(shè)計了一款基于姿態(tài)傳感器的下肢助力外骨骼機(jī)器人，其中，在人的大腿、小腿以及腳面上各佩戴一個姿態(tài)傳感器以測得角度信息[5]，對人體步態(tài)相位進(jìn)行識別。

　　1.2外骨骼步態(tài)識別算法研究現(xiàn)狀

　　為了使下肢外骨骼機(jī)器人的運動更加符合人體運動狀態(tài)，滿足人機(jī)協(xié)調(diào)的運動效果，并且保證穿戴者與人體的安全性，需要對步態(tài)相位進(jìn)行準(zhǔn)確的識別，其中，步態(tài)相位識別的算法也是至關(guān)重要的。

　　Liu D X等人利用三個分別分布在大腿，小腿和腳上的慣性測量單元獲得步態(tài)信息，提出了一種同時識別人體行為和步態(tài)相位的貝葉斯公式，能實現(xiàn)對在周期內(nèi)所劃分的八個步態(tài)相位識別，但是其平均識別率較低。

　　Dong J H等人將一個慣性傳感單元固定在大腿上，并在腳底布置了三個開關(guān)傳感器，由此獲得了角度和角速度以及腳底壓力信號，使用決策樹和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別步態(tài)相位識別。

　　杭成成等人提出了一種SVM-KNN步態(tài)識別算法，即將SVM算法和KNN算法結(jié)合起來識別，取長補(bǔ)短，利用各自的優(yōu)點，彌補(bǔ)不足，在SVM超平面附近使用KNN分類器[6]。

　　中國科學(xué)院的段有康基于肌電信號采用支持向量機(jī)的步態(tài)相位識別方法，同時開展基于相位劃分的下肢連續(xù)運動預(yù)測模型訓(xùn)練。

　　2 存在的問題

　　根據(jù)上述研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，可以總結(jié)出現(xiàn)有外骨骼步態(tài)采集系統(tǒng)以及步態(tài)識別算法存在以下問題：

　　(1)根據(jù)上述分析可知，人體運動信息一般可由兩類傳感器實現(xiàn)：機(jī)械式傳感器與生理電信號傳感器。機(jī)械式傳感器存在獲取人體運動信息遲滯于人體真實運動意圖的情況，容易造成外骨骼人機(jī)運行不協(xié)調(diào)。生理電信號往往可以提供比人體實際運動信號更超前的數(shù)據(jù)信息，可增強(qiáng)人機(jī)系統(tǒng)的同步性能。此外，想要準(zhǔn)確的識別運動步態(tài)及外骨骼穿戴者的運動意圖依靠單一類型的數(shù)據(jù)很難滿足要求，同時依靠單類型的生物信號進(jìn)行步態(tài)相位識別時，原始肌電信號易受到干擾[7]，影響識別準(zhǔn)確率。因此，可以采用多傳感融合的方式進(jìn)行步態(tài)相位識別。

　　(2)較為常用的步態(tài)相位識別算法有SVM以及KNN等，這兩種識別算法各有優(yōu)缺點。SVM對于距離超平面較遠(yuǎn)的樣本識別效果好，反之出錯率比較大。KNN算法需要計算待測的樣本與已知樣本的距離，所以存在計算量大耗時長的問題。因此，可以融合二者的優(yōu)點，互相補(bǔ)充，以取得更好的識別效果。

　　3 總結(jié)

　　外骨骼在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景，而人體步態(tài)相位的準(zhǔn)確識別對于精確控制外骨骼有著關(guān)鍵的作用，通過優(yōu)化外骨骼機(jī)器人的傳感器以及識別算法提高步態(tài)相位識別準(zhǔn)確率，才能更好的滿足人機(jī)協(xié)調(diào)的運動效果。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1]柯顯信，陳玉亮，唐文彬.人體下肢外骨骼機(jī)器人的發(fā)展及關(guān)鍵技術(shù)分析[J].機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用，2009(06)：28-32.

　　[2]龍億. 下肢外骨骼人體運動預(yù)測與人機(jī)協(xié)調(diào)控制技術(shù)研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2017.

　　[3]孫兆君. 可穿戴助力機(jī)器人傳感器信號預(yù)測算法和控制器的設(shè)計[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2009.

　　[4]朱其歡. 面向外骨骼機(jī)器人的柔順人機(jī)連接機(jī)構(gòu)研究[D].蘇州大學(xué)，2017.

　　[5]周攀. 基于姿態(tài)傳感器的人體步態(tài)預(yù)測算法設(shè)計與實現(xiàn)[D].西南交通大學(xué)，2016.

　　[6]杭成成. 基于sEMG信號的下肢運動意圖識別研究[D].武漢理工大學(xué)，2019.

　　[7]李芳，王人成.肌電信號及其運動模式辨識方法的發(fā)展趨勢[J].中國康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志，2005(07)：492-493.