可穿戴下肢康复运动辅助外骨骼机器人关键技术研究

Since the aging population and individuals with lower extremity injury are large, the rehabilitation robot assisting the lower extremity has become a major social demand. In view of the limited use environment and poor human-machine interaction of exoskeleton robot for lower limb rehabilitation, this project puts foreword to research the key technologies of wearable movement-assisted lower limb rehabilitation exoskeleton robot. On basis of the previous research, the project will focus on the key scientific issues in the relationship between multi-source EEG-EMG information and human lower limb motion, human-machine cooperative movement mechanism, and rehabilitation mechanism of clinical application. The project will research on generation mechanism of human motion gaits and EEG-EMG; explore multi-source EEG-EMG information fusion theory and the accurate perception of human lower limb motion intention; study bionic design theory of the exoskeleton robot; master the human-machine matching rule; investigate on human-machine cooperative control method and establish the human-machine coordinated motion control mechanism; reveal the rehabilitation mechanism of clinical application; carry out the system integration, experimental verification and performance evaluation. As a result, the system design theory and new technology of wearable movement-assisted lower extremity rehabilitation exoskeleton robot will be created, and new knowledge about the rehabilitation mechanism of clinical application will also be obtained. The project will provide strong support for the development and break-through of high-performance medical rehabilitation robot, and lead the direction of future research and the clinical application of the robot.

老龄化人口和下肢受损人群规模庞大，辅助下肢运动的康复机器人成为重大社会需求。针对下肢康复训练外骨骼机器人的使用环境受限、人机交互性差等问题，本项目提出研究可穿戴下肢康复运动辅助外骨骼机器人关键技术，拟解决脑肌多源特征信息与人体下肢运动的关联规律、人机协同运动机制及临床应用的康复机理等关键科学问题。研究人体运动的步态规律及其脑肌电信号产生机理；研究脑肌多源信息融合理论及人体下肢运动意图的精确感知；研究外骨骼机器人仿生设计理论并掌握人机匹配关系规律；研究人机协同控制方法并建立人机协同运动控制机制；完成临床康复机理研究并进行系统集成、实验验证与性能评价。创立可穿戴下肢康复运动辅助外骨骼机器人系统设计理论与新技术，获得其临床应用的康复机理新认知，为我国自主创新可穿戴高性能康复医疗机器人的突破提供有力支撑，引领其研究与临床应用发展。

老龄化人口和下肢受损人群规模庞大，辅助下肢运动的康复机器人成为重大社会需求，研究可穿戴下肢康复运动辅助外骨骼机器人关键技术具有重要的学术意义和应用价值。项目探究了人体运动步态运动规律及其脑肌电信号产生机理，建立了脑肌多源信息与人体下肢运动的关联关系和规律，提出了基于脑肌多源信息融合的人体下肢运动意图精确感知方法；研究了外骨骼机器人仿生设计理论及人机匹配关系规律，设计并搭建了下肢康复运动辅助外骨骼机器人拟人化关节拓扑结构，建立了不同拓扑状态摆动相、单腿支撑相、双腿支撑相、髋膝关节伸屈的运动学和动力学模型；研究了人机协同运动的人机相互影响规律，提出了基于人运动意图的人机协同控制理论和方法，建立了人机协同运动控制机制，实现了基于脑肌多源信息融合的外骨骼机器人人机协同运动的驱动力配置与驱动控制；研究了下肢运动临床康复机理，搭建了下肢运动功能评价系统、数据管理系统、远程数据交互和可视化云平台以及下肢外骨骼机器人数字孪生系统，提出了新下肢运动功能康复评价方法，实现了外骨骼机器人实时控制、远程监测、交互控制、运动功能康复评价、数据存储的一体化。研究成果在IEEE/ASME Trans. on Mechatronics、IEEE Trans. on Neural Systems and Rehabilitation Engineering、IEEE Sensors Journal等期刊上发表论文35篇，发表学术会议论文39篇，申请了发明专利11项，获得授权专利9项，获得软件著作权1项；获得陆军装备部、国家自然科学基金委工程与材料科学部等机构举办的国家科技竞赛8项奖励；培养了40余名机器人等方向高科技人才；项目主持人负责申请并获批了广东省电磁控制与智能机器人重点实验室，构建了良好的省部级科研基地。项目为我国可穿戴高性能外骨骼康复机器人的自主创新与发展提供了新理论和新方法。