基于地面反作用力(GRF)的人-外骨骼协同适应合力控制(Concerted Control)框架

《Wearable Technologies》：Concerted control framework for human-exoskeleton co-adaptation using ground reaction forces

　　

摘要：生物神经系统与可穿戴辅助装置之间的有效协调仍是提升步态表现的关键挑战。研究人员提出一种合力控制(Concerted Control)策略，利用共享反馈信号同步生物与人工致动器。该方法介于集中式（如中枢模式发生器CPG）与分布式（如基于反射的）控制之间，不依赖中央控制器，而是通过协调信号实现。地面反作用力(Ground Reaction Force, GRF)被证明是此类协调信号的理想候选。为实现该概念，研究人员采用力调制柔顺控制(Force Modulated Compliance, FMC)——一种基于实时GRF输入调节关节刚度与阻尼的阻抗控制机制。FMC已在仿真与机器人平台上验证了其同步关节驱动的能力。研究人员将该策略应用于主动式软体双关节大腿外衣(BiArticular Thigh EXosuit, BATEX)，并开展人体行走实验。结果表明，基于GRF的控制器提高了受试者偏好步行速度(Preferred Walking Speed, PWS)，提前了走-跑过渡速度(Preferred Transition Speed, PTS)，并降低了代谢能耗。这些结果凸显了GRF反馈控制在增强人-外衣协调性及使辅助力矩匹配自然步态动力学方面的有效性。该仿生方法通过协调人与机器人的贡献，为真实场景下的运动辅助提供了一个可扩展的控制框架。

论文解读：《基于地面反作用力的合力控制框架用于人-外骨骼协同适应(Concerted control framework for human-exoskeleton co-adaptation using ground reaction forces)》发表于《Wearable Technologies》

一、研究背景与目的

现有下肢外骨骼/外衣(Exosuit)控制多采用相位依赖或轨迹跟踪方法，虽能在特定条件下降低代谢成本，但缺乏对人体整体运动协调机制的考量，难以泛化至变速行走、负重或走-跑过渡等复杂工况，且未能充分利用人机感觉运动协同适应机制。人体步态由支撑(stance)、摆动(swing)与平衡子功能通过共同感觉输入动态同步完成，受此生物启发，研究人员提出"合力控制(Concerted Control，以地面反作用力(Ground Reaction Force, GRF)作为'指挥信号(conductor signal)'，通过单一具生物学意义的共享反馈同步多关节驱动器，避免显式步态相位检测，简化控制架构并促进人-机自然耦合。本研究旨在验证基于GRF的力调制柔顺控制(Force Modulated Compliance, FMC)作为合力控制的实现形式，在双关节大腿软体外衣(BiArticular Thigh EXosuit, BATEX)中对人体步态辅助的有效性。

二、关键技术方法

研究人员首先在理论层面建立合力控制通用公式τ_i=f_i(θ_i, θ?_i, F)，并以线性化力调制柔顺控制(FMC) τ_i=k_i(θ_i⁰?θ_i)+d_iθ?_i+c_iF(θ_i^0F?θ_i)实现，其中F为垂直GRF（通过鞋垫传感器获取），c_i为GRF调制的刚度增益。为验证FMC的普适性，综述其在生物力学模板模型（含弹簧负载倒立摆SLIP、神经肌肉模型）、腿式机器人平台（EPA-Hopper采用力调制膝关节FMCK）及既有外骨骼/智能假脚（LOPES II外骨骼采用FMC、动力假脚采用力调制踝FMCA）中的应用。最终在BATEX（每侧单电机通过串联弹性驱动器SEA驱动髋-膝双关节以模拟股直肌与腘绳肌双关节肌功能）上实施FMC控制器，并招募12名健康受试者（4女8男，年龄25±4岁，体重77.2±12 kg，身高1.83±0.06 m）依次测定无外衣时的偏好步行速度(Preferred Walking Speed, PWS)与走-跑过渡速度(Preferred Transition Speed, PTS)；穿戴BATEX并以摇杆调节增益后再次测定PWS与PTS；最后在无辅助PWS速度下测量三种条件（无外衣No Exo、零扭矩Zero Torque, ZT、主动辅助Assisted）的代谢率、运动学与GRF，统计学采用配对t检验与重复测量ANOVA。

三、研究结果

3.1. Applications of the FMC controller（FMC控制器的应用领域）

通过梳理既往仿真与实验研究汇总表明，FMC已成功应用于行走、奔跑及单腿跳跃等多种步态模式，并可同步控制髋、膝、踝单/多自由度，证实基于GRF的合力控制具备跨关节与跨运动模式的协调能力。

3.2. Assistive device（辅助装置实验结果）

BATEX在合力控制下无需显式相位划分即可通过GRF实现髋-膝关节助力矩与自然步态同步。人体实验显示：相较于无外衣条件，所有受试者PWS平均提高14.3%（p<0.05），PTS平均提高9%（p<0.05，除2名受试者外均升高）；在原有无辅助PWS速度下，主动辅助相比零扭矩(ZT)条件平均降低代谢成本17.9%，相比无外衣(No Exo)净降低9.5%，差异均显著。表明GRF驱动的实时反馈控制可在无预设作动曲线情况下实现有效的人机系统级协调，同时提升步行敏捷性与能效。

四、讨论与结论

讨论部分指出：合力控制介于CPG中枢控制与反射分布式控制之间，利用GRF隐含步态周期信息，具有(1)改善人机交互为协作而非主从关系；(2)通过GRF随任务（变速、负重）自然变化实现强适应性；(3)降低肌肉激活与代谢耗能；(4)GRF调制柔顺降低外衣峰值功率需求、提升设备能效；(5)省去步态相位检测算法、仅需调节单一调制刚度参数c_i简化控制复杂度；(6)可结合人在环优化实现个性化辅助。未来研究方向包括拓展至跑步、上下楼梯及多关节机器人协调控制，以及融合CPG与GRF反馈的混合架构。

结论翻译：

利用GRF作为统一协调信号的合力控制(Concerted Control)框架为推进可穿戴辅助技术提供了可行途径。通过GRF同步髋、膝、踝多关节作动，外骨骼可更有效地融入使用者自然生物力学。该仿生思路为实现无缝的人-外衣协同适应(Co-adaptation)奠定了基础，对移动辅助与康复训练中的关键挑战具有应用价值。GRF反馈的合力控制是初步探索，后续需进一步研究其对个体用户及多样步态任务（走、跑、上下楼梯）的动态适配能力，并发展能主动协调多关节、模拟人体肌骨系统自然谐动的多关节外骨骼，该思路同样有望用于腿式机器人多关节协调控制。