用于辅助站立和坐下的主动机器人技术：把手运动轨迹的实验评估

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：Active robotic assistance for standing and sitting: experimental evaluation of handle trajectories

研究设计了四种基于非辅助肩部运动的可扩展手柄轨迹，通过机器人辅助模拟装置对比静态手柄，发现最优轨迹可降低站立/坐姿时髋/膝峰值力矩70%和50%，但伴随30%以上垂直力增加，总垂直力达体重的60%，水平力降低超50%，主观感知与下肢负荷相关，手柄速度影响次之。结论指出该轨迹可适配人体工学，显著缓解下肢负荷，但需权衡上肢负担，为后续针对目标人群实验奠定基础。

　　

摘要

背景

站立和坐下是日常生活中重要的活动，但这些动作需要较大的腿部力矩，而这通常超出了老年人的肌肉力量。一些机器人助行器通过可驱动的手柄或扶手来提供站立和坐下的辅助，以减轻腿部的负担，但它们应该如何移动仍不清楚。关于适当的辅助轨迹及其在站立和坐下过程中对身体的影响，目前的信息非常有限。

方法

我们根据无辅助情况下的肩部运动设计了四种生理学上合理、可扩展且参数化的手柄轨迹，并将其应用于机器人辅助设备中。我们在15名健康的年轻人中评估了这些轨迹对腿部负荷、能量消耗、手柄力以及使用者感知到的辅助效果的影响。我们制作了一个配备可移动手柄的机器人辅助模拟装置，将这些轨迹与静态手柄（代表传统助行器）进行比较，并收集了全身体运动数据、地面反作用力、手柄力以及使用者的辅助感受评分。

结果

与静态手柄辅助（即不动的手柄）相比，所提出的手柄轨迹显著降低了腿部负荷。其中表现最好的两种轨迹在站立和坐下过程中，将髋关节伸展力矩峰值降低了70%以上，膝关节伸展力矩峰值降低了50%以上。这伴随着手柄垂直力的峰值增加了30%以上，双侧总垂直力达到了体重的60%，同时水平力峰值减少了50%以上。使用者的主观感受也反映了下肢的机械负荷。在研究范围内，手柄的速度起到了次要作用。

结论

所提出的辅助轨迹可以根据个人的人体测量数据进行调整，并可轻松应用于机器人辅助设备中。实验表明，这些轨迹显著减轻了腿部负荷，有望改善那些在站立方面有困难的个体的生活质量。然而，在使用可移动手柄进行辅助时，较大的垂直手柄力以及因此产生的上身负担与减轻下肢负荷之间存在权衡。这项工作为针对目标人群进行进一步的实验评估奠定了坚实的基础。