用于上肢外骨骼康复机器人的柔性腕部和肘关节执行器的设计与性能分析

《Sensors and Actuators A: Physical》：Design and Performance Analysis of Flexible Wrist and Elbow Joint Actuators for Upper Limb Exoskeleton Rehabilitation Robot

本文提出基于关节解耦策略的手腕-肘部协作柔性康复机器人设计，创新性采用双向对称凯夫拉纤维编织与双层尼龙应变限制层复合结构实现手腕关节高精度控制，并配置Festo气动绳索驱动肘部关节。通过静态特性实验建立F-P-δ模型，设计前馈PID解耦控制策略，构建了涵盖肘部旋前/旋后和手腕屈伸的综合康复系统，经多维度实验验证有效解决关节耦合问题。

　　

Kunming Zheng|Wenju Gu|Qiuju Zhang

江南大学智能制造学院，中国无锡青阳镇福前路299号，214401

摘要

本文介绍了一种基于关节解耦策略的手腕-肘部协作式柔性康复机器人的开发与验证。该机器人配备了一个定制设计的手腕执行器，采用双向对称凯夫拉纤维缠绕和双层尼龙限应变层的复合结构，实现了扭转抑制与高灵活性之间的最佳平衡。对于肘关节，使用了Festo肌腱配置了气动执行器。通过专用实验平台系统地研究了这两种执行器的静态特性。具体而言，对手腕执行器进行了变形等效和压力等效测试，而对肘关节执行器进行了载荷等效和压力等效测试。实验数据的非线性二项式拟合建立了每种执行器的静态特性模型F-P-δ，其中δ表示变形（θ表示手腕弯曲角度，L表示肘部收缩长度），为控制器设计提供了可靠的数学基础。为了解决运动耦合问题，提出并实施了基于F-P-δ模型的前馈PID解耦控制策略。构建了一个完整的原型系统，能够实现肘部旋前/旋后和手腕伸展/屈曲的集成康复动作。通过静态特性分析、运动学和动力学建模以及对实物原型的实验测试，全面验证了该设计的有效性。

引言

随着全球老龄化问题的加剧和中风发病率的上升，超过70%的中风幸存者存在上肢运动功能障碍，给家庭和医疗系统带来了沉重负担[1]、[2]。康复训练对于功能恢复至关重要，但传统的手动疗法面临专业治疗师短缺的问题[3]；而依赖电机或液压驱动的刚性外骨骼机器人存在重量大、顺应性差以及二次受伤风险高等固有局限性[4]、[5]。这些缺点使得它们无法满足急性期、亚急性期和慢性期的个性化康复需求。相比之下，柔性上肢外骨骼机器人以其高顺应性、轻量化设计和人性化交互特性成为解决这些挑战的先进方案[6]、[7]、[8]、[9]。它们不仅模仿了人类肌肉的自然运动，还能适应个体身体差异，具有革命性康复护理的巨大潜力[10]、[11]、[12]。

现有的柔性康复技术种类繁多，但其局限性凸显了关键的研究空白，如下所述：(1) 磁流变和可变刚度执行器：Li等人[13]开发了一种具有强抗干扰能力的磁流变柔性关节，但其输出力不足以满足中等强度的主动训练需求。Yang等人[14]提出了一种可适应负载变化的非线性可变刚度膝关节执行器，但仍无法满足手腕和肘关节的精确角度控制要求。(2) 形状记忆合金（SMA）和扭绞弦执行器：Lee等人[15]设计了一种使用编织SMA的康复手套，具有良好的贴合性，但响应速度慢且疲劳寿命有限。Dragusanu等人[16]基于扭绞弦执行器开发了一种三自由度手腕外骨骼，可实现多方向运动，但由于肌腱松弛导致控制精度较低。(3) 气动执行器（主流柔性驱动方式）：分为纤维增强型、风箱型和折纸启发型[17]、[18]——这种分类得到了经典研究的验证[17]、[19]：风箱型和折纸启发型执行器：Ang等人[20]使用波纹管执行器进行手腕康复，可实现复杂运动，但输出力小且结构稳定性差。折纸启发型执行器[21]虽然变形大，但驱动能力弱，不适合承重康复。Andrikopoulos等人[22]设计了一种带有四个Festo气动肌腱的手腕外骨骼，但由于缺乏解耦机制，导致手腕屈伸与前臂旋转之间的运动耦合。Tomoki等人[23]提出了一种用于肘部训练的编织McKibben肌肉执行器，输出力大但抗扭转能力差。嵌入式纤维增强执行器：东芝公司[24]开发了一种单组纤维缠绕执行器，但轴向伸长和扭转相互耦合，影响了精确控制。Kota等人[25]优化了缠绕角度以实现弯曲运动，但单层纤维结构导致侧向刚度不足[17]、[18]。

值得注意的是，当前研究存在三个主要局限：首先，大多数研究仅关注单关节康复（手腕或肘部），忽视了手腕-肘关节的协作训练——尤其是肘部旋前/旋后和手腕伸展/屈曲，这些动作对日常活动至关重要，但很少被研究[26]、[27]。其次，纤维增强执行器存在固有的权衡：编织套管结构输出力大但方向控制能力差，而嵌入式纤维结构虽然柔性好，但结构稳定性不足[17]、[18]。第三，多关节训练过程中手腕和肘部运动之间的耦合问题尚未得到有效解决，限制了控制精度。这些未解决的问题迫切需要一种协作的、解耦的柔性康复解决方案。

结合编织套管约束执行器和嵌入式纤维增强执行器的动机在于它们的互补优势：编织套管结构在输出力和抗疲劳性方面表现优异，符合肘关节对大范围、高负载运动的需求；嵌入式纤维结构则提供精确的方向控制和高灵活性，满足手腕关节对小范围、高精度运动的要求[22]、[25]。通过整合这两种设计，本研究旨在解决力量输出与运动精度之间的权衡问题，并解决手腕-肘部协作康复中的耦合问题。

本研究开发了一种基于关节解耦策略的手腕-肘部协作式柔性康复机器人。主要贡献如下：(1) 结构创新：设计了一种采用双向对称凯夫拉纤维缠绕和双层尼龙限应变层的复合结构的手腕关节执行器，实现了扭转抑制与高灵活性之间的平衡，并提出了基于关节解耦策略的新型手腕-肘部协作式柔性康复配置；(2) 控制创新：提出了基于F-P-δ静态模型的前馈PID解耦控制策略，以解决手腕-肘部运动耦合问题；(3) 系统创新：构建了一个涵盖肘部旋前/旋后和手腕伸展/屈曲动作的手腕-肘部协作式柔性康复系统；(4) 通过静态特性实验、运动学/动力学建模和原型测试验证了机器人的性能。

这项研究不仅填补了手腕-肘部协作康复领域的空白，还为个性化康复提供了可靠的技术解决方案，促进了柔性外骨骼机器人的临床应用。

部分摘录

整体结构设计

手腕-肘部协作式柔性康复机器人的整体结构设计如图1所示。柔性执行器安装在前臂上，使机器人结构简单、易于佩戴，体积小且重量轻。

对于手腕关节，两个柔性执行器对称地安装在前臂两侧，并通过类似手套的机制固定到位。对执行器1施加气压可诱导其弯曲运动。

静态特性实验与建模

从第2节和第3节可以看出，手腕关节柔性执行器和肘关节柔性执行器是康复机器人的关键组件。本节主要关注这些组件的实验研究，这些组件的性能直接影响整个康复机器人的最终康复效果。柔性执行器的静态特性是描述其性能的关键指标之一。

关节解耦策略

在之前的肘关节控制策略中，肘关节柔性执行器的收缩力F₂被转换为驱动扭矩M₁，从而驱动肘关节的固定轴旋转。然而，在实际应用中，由于F₂是空间力，它不仅产生M₁，还会产生额外的弯曲力矩M₂，导致手掌围绕手腕关节的伸展/屈曲运动，以及M₃力矩，导致内收/外展运动，如图26所示。

结论

本研究成功开发并实验验证了一种基于新型关节解耦策略的手腕-肘部协作式柔性康复机器人。通过机械创新、基于模型的分析、先进的控制设计和系统化的原型制作，该系统展示了对手腕和肘关节的有效且协调的康复训练效果。这项工作为临床应用提供了切实可行的途径。

CRediT作者贡献声明

Qiuju Zhang：撰写——审稿与编辑、监督、概念构思。Gu Wenjun：可视化、验证、软件开发、方法论、数据管理。Kunming Zheng：撰写——初稿撰写、验证、监督、资源协调、项目管理、方法论研究、资金获取、正式分析。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

本研究得到了中国国家自然科学基金青年科学基金（项目编号：52205015）、江南大学2025年本科教育教学改革研究项目（项目编号：JG20250111）、2025年江南大学一流本科课程（智能机器人基础）（项目编号：1332050205251030）、2021年江苏双创（大众创新与创业）人才计划（项目编号：JSSCBS20210859）的支持。

Kunming Zheng：2020年在中华人民共和国武汉华中科技大学机械科学与工程学院获得博士学位。目前任职于中华人民共和国无锡江南大学智能制造学院副教授。他的研究兴趣包括：1. 智能人形机器人和外骨骼康复机器人；2. 机器人动力学与智能控制；3. 智能机器人感知、交互、学习与控制；4.