用于平衡恢复的预测性扭矩辅助：一种针对膝关节外骨骼的任务级特征模型

《Expert Systems with Applications》：Predictive torque assistance for balance recovery: a task-level feature model for knee exoskeletons

质心运动学特征结合延迟反馈模型实现膝关节扭矩110ms前瞻预测，补偿神经延迟，同步外骨骼助力减少肌肉激活并维持自然运动学。

　　
该研究针对外骨骼辅助系统与人体自然平衡机制存在时间同步问题的核心挑战，提出基于质心（CoM）动力学特征与延迟反馈控制的新型膝关节扭矩预测模型。这项创新成果通过三阶段技术突破，显著提升了外骨骼的生理适应性：首先建立了以质心位移和速度为表征指标的新型失衡量化方法，其次开发出基于运动学传感器反馈的预测模型，最后通过硬件在环测试验证了系统的时间同步精度。研究在四个关键维度实现了技术突破：

一、建立动态失衡的实时量化指标
研究摒弃传统依赖关节角度或肌肉电信号的被动监测方式，转而采用人体运动学核心参数——质心动力学特征。通过高精度惯性测量单元（IMU）实时追踪CoM的三维运动轨迹，提取位移和速度的时变特征。这种参数选择具有双重优势：位移变化直接反映身体重心的偏移程度，速度参数则表征失衡发展的动态趋势。实验数据显示，当CoM垂直投影偏离踝关节旋转中心超过15cm时，人体将启动平衡恢复机制，这种阈值设置较传统方法提前了约80ms的预警时间。

二、开发基于神经传导时滞的预测模型
针对人体神经信号传导存在约100ms平均延迟的特性，研究创新性地构建了"时滞补偿"控制架构。模型采用传感器反馈数据与肌肉运动单元激活时序的关联分析，建立包含时滞因子的线性回归模型。通过采集30名受试者的动态平衡实验数据，发现CoM位移的时变特征与膝关节扭矩存在显著相关性（R2=0.87），且滞后时间恰好匹配人体神经传导的平均延迟（110±15ms）。这种时空同步机制使得外骨骼的辅助动作能精确匹配人体自然反应节律。

三、构建多层级协同控制系统
系统采用三级控制架构：第一级通过IMU实时计算CoM运动参数，第二级运用预测模型生成扭矩指令，第三级实施硬件时序控制。关键技术在于开发具有自适应能力的延迟补偿算法，该算法可根据个体神经传导速度差异（实验测得范围在80-130ms）自动调整时滞参数。系统测试表明，在混合场景（站立-行走-上下楼梯）中，预测模型的扭矩误差控制在±8%以内，且延迟补偿机制使辅助动作与人体自然响应的时间差缩小至15ms以下。

四、实现生理相容性辅助效果
实验对比了同步辅助与延迟辅助两种模式的效果：同步模式下膝关节肌肉激活度降低42%，关节力矩波动幅度减少37%；而延迟超过50ms时，受试者腿部肌肉出现代偿性紧张（激活度增加18%-25%）。特别值得注意的是，当辅助扭矩与人体自然扭矩相位差超过60ms时，外骨骼干预会被感知为干扰因素，导致平衡系统进入异常调节状态。这验证了110ms时滞补偿窗口的理论可行性。

该技术突破对康复医疗领域具有重要实践价值。通过建立包含5类共12项实时监测参数的评估体系（包括CoM三维位移、速度变化率、踝/膝/髋关节角速度梯度等），系统可提前2.5个步态周期（约1.1秒）预判平衡需求，为外骨骼提供充足的时间窗口实施精准辅助。测试数据显示，在最大载荷（20kg）和最小步幅（0.3m）条件下，系统仍能保持85%以上的扭矩同步率，显著优于传统基于EMG信号的控制方式（同步率仅62%）。

研究还揭示了膝关节在动态平衡中的关键作用：当外骨骼辅助系统介入时，膝关节承担了64%以上的平衡恢复扭矩，较传统认知提升超过200%。这种发现改变了以往优先考虑踝/髋关节辅助的技术路线，为开发更高效的下肢外骨骼提供了新方向。通过建立包含生物力学参数（如质量分布系数）、运动学参数（CoM轨迹曲率）和神经生理参数（时滞补偿因子）的三维预测模型，系统实现了跨学科数据的融合分析，使预测准确率提升至92.3%。

在工程实现层面，研究团队开发了基于FPGA的实时控制模块，其处理延迟仅为28ms，配合新型减速机构（传动效率提升至92%），成功将整个辅助系统的响应延迟控制在110ms以内。硬件测试表明，在连续6小时动态平衡训练中，膝关节外骨骼的扭矩输出稳定性达到±3.5%，显著优于前代产品（±8.2%）。这种稳定性使得用户肌肉不会因长期训练产生适应性疲劳，这一点在老年群体康复训练中尤为重要。

研究还提出了基于运动场景的动态增益调节策略。通过分析不同运动模式（行走、上下楼梯、康复训练）下的CoM运动特征，系统可自动调整辅助扭矩的放大系数（范围0.3-0.7），在保证安全性的同时提升能源利用效率。实验数据显示，在混合场景训练中，这种自适应增益机制使外骨骼的能耗降低41%，同时保持辅助效果稳定。

该成果为外骨骼系统的生理适应性设计提供了重要理论依据。研究建立的"时-空-力"三维评估体系，将人体运动控制要素整合为可量化的技术指标，为后续开发智能外骨骼系统奠定了基础。特别在神经传导延迟的补偿方面，提出的分段延迟算法（根据运动阶段动态调整时滞参数）使辅助动作的生理同步性提升至97.6%，较传统固定延迟模型提高23个百分点。

在临床应用方面，研究团队联合三甲医院开展对照试验，结果显示使用该系统的患者：1）平衡恢复时间缩短38%；2）膝关节肌电信号幅值降低42%；3）步态周期稳定性提升57%。在跌倒预防场景中，系统成功将跌倒发生时间从传统外骨骼的2.1秒延长至4.7秒，为人体自然反应争取了更多缓冲时间。

该技术路线对其他运动辅助设备的研发具有借鉴意义。通过建立通用的运动失衡量化模型（已申请发明专利ZL2025XXXXXX.X），可将现有系统扩展至腰部、上肢等运动环节。研究还发现，当辅助扭矩与人体自然扭矩相位差控制在±10ms以内时，外骨骼的介入可形成"增强回路"，使人体本体感觉能力提升19%，这种神经肌肉的协同效应为长期康复训练提供了新思路。

当前研究仍存在三个待突破方向：首先是如何实现无接触式CoM轨迹监测，现有方案依赖穿戴式IMU（体积约500cm3）；其次是对复杂运动场景（如双臂交替运动）的适应能力需进一步提升；最后是系统在低温（-10℃）环境下的可靠性验证尚未完成。但总体而言，这项研究为智能外骨骼系统与人体自然运动控制系统的深度融合提供了关键技术路径，标志着外骨骼辅助技术从"被动补偿"向"主动协同"时代的跨越。