華南理工大學自動化學院研制多款可穿戴康復機器人，面向助老、助殘、醫療輔助康復高端機器人領域攻克主動康復訓練的關鍵技術難題，并取得一系列具有國際先進性的創新成果。
近年來，中國人口老齡化嚴重，導致肢體運動障礙以及感官障礙患者在逐年增加，每年新發腦卒中人群超過300萬，并持續以8.7%的速度增長，腦卒中高于75%的致殘率使多數患者終生留下偏癱，給患者家庭以及社會帶來巨大的經濟負擔和精神壓力。
幸運的是，腦卒中導致的偏癱并非無法治療。患者通過康復訓練可以逐漸恢復運動能力和日常生活能力。但目前大多數的康復訓練需要由康復醫師主導完成，偏癱患者需要在康復醫師的輔助下進行長期的肌力增強練習、耐力練習、步行訓練等康復活動才能改善運動模式，逐漸恢復肢體運動機能。
然而目前我國康復醫師與基本人群的比例僅約為0.4:100000，人才緊缺使得醫療機構面臨日漸增大的壓力，迫切需要開發適合的醫療康復服務設備。為此，華南理工大學李智軍教授團隊研發了結合物理交互和認知信息交互技術的智能人機交互仿生可穿戴康復機器人。
可穿戴康復機器人以人體康復應用需求為重點，研究智能可穿戴外骨骼康復機器人的本體設計、智能控制和應用系統集成等關鍵技術，著力解決安全可靠性能、感知與信息融合系統、基于腦電和肌電生物信號獲取、處理與控制技術等方面的關鍵問題。研究團隊研制的22自由度仿生可穿戴柔性外骨骼機器人，包含變剛度、輕量化、人機交互安全型上下肢。這種可穿戴外骨骼機器人結合了機器人運動/力的混合控制技術和主從遙操作外骨骼機器人控制技術。研究團隊通過硬軟件結合的腦電、肌電檢測裝置及電流刺激反饋系統，設計了多源生物信息感知以及信息融合處理方法；融合腦肌電與陀螺儀等多種康復訓練模式于一體，開發了基于運動意圖的機器人控制技術，系國內首次在多家醫院應用。
針對上肢殘疾、中風、偏癱、截癱等操作能力受限的老年人和殘疾人運動障礙問題，李智軍教授團隊設計了利用多源信號反饋控制的柔性外骨骼可穿戴智能交互康復機器人，融合腦肌電等多種技術，在傳感、執行、控制層面有機進行人機物理和信息交互，識別用戶意圖，輔助康復訓練。
針對治療的不同階段，該系統設計了多種訓練模式，包括被動訓練模式、主動訓練模式。被動訓練模式下，患者在康復過程中處于被動狀態，康復治療師可以通過軟件界面設置訓練動作，由上肢機器人帶動患肢進行康復訓練，這種模式主要用于偏癱早期患者的康復訓練；主動模式下，患者在康復過程中占主導地位，訓練過程中不再使用預設好的訓練動作，而是可以通過患者的自主意識控制康復訓練機器人的訓練過程。主動模式下的訓練主要有兩種方式：腦電模式和肌電模式。這兩種方式都能將患者的運動意圖融入到康復機器人輔助康復治療中，使得康復機器人在患者運動意圖的作用下自適應交互，協同完成康復訓練動作。腦電模式通過采集患者的腦電信號，通過模式識別算法估計出患者的想象運動意圖，并將估計出的意圖用于機器人的控制中，實現患者單憑思維想象就能自主控制患肢做動作。進入康復訓練后期，患者的運動能力獲得一定的恢復后，可以采用肌電模式下的康復訓練。肌電模式通過采集患者的肌電信號，利用識別算法從肌電信號中估計運動意圖，患者可以通過控制肌肉狀態來控制機器人帶動患肢康復訓練。
針對偏癱患者的下肢運動功能康復訓練，李智軍教授團隊還設計了一款步態訓練康復機器人系統，它是一款幫助下肢功能障礙患者進行步態矯正再學習訓練的康復機器人裝置。該下肢步態康復訓練機器人系統由兩關節的下肢外骨骼、減重裝置以及跑步機構成。下肢外骨骼分為左右兩條腿，髖關節和膝關節均用直流伺服電機驅動，可精確控制各關節活動角度及行走速度。大小腿采用扎帶固定。腰部通過吊帶與減重系統相連接，起到幫助患者垂直升落、方便由輪椅上轉移至站立狀態的作用。系統還配備了控制跑臺，該跑臺可以與步態訓練同步速度，根據機器人行走速度實時調整，最低速度可達100米/小時。
這款步態康復訓練機器人基于神經可塑性原理，根據亞洲人步態曲線設計；與上肢康復機器人類似，步態康復訓練機器人擁有主、被動訓練模式。被動模式下各個關節電機執行預設的離線步行關節角度曲線，帶動患者進行步態行走動作，配合跑步機，可以對行走速度進行控制。主動模式下系統采集患者腦電信號和下肢肌電信號，通過模式識別算法估計患者意圖，結合患者行走習慣進行步態偏移調整和離線采集健康人的步態曲線，計算出下肢機器人的運動角度，通過患者的自主意識控制步態軌跡來進行康復訓練。
該系統可結合虛擬現實技術設置訓練場景，讓患者身臨其境；還具有游戲訓練環節，利用上肢運動及肌電信號進行人機交互，對虛擬游戲進行控制；此外還可以通過模式識別及生物肌電反饋來實現多關節參與訓練的效果，并對訓練過程中患者的肌肉疲勞狀況進行跟蹤評價和報警。
在智能輪椅方面，傳統的輪椅人機交互由聲音、搖桿和按鍵等實現。而對于高位癱瘓、不具備語言能力的人來說，腦機接口（BCI）技術可以很好地幫助他們實現意念控制外部設備的愿望。團隊研制的智能輪椅采用多源信息融合技術，結合腦電、Kinect、激光、里程計等多源物理信息實現機器人控制對象在物理信息與認知模型中的融合與統一，大幅提高智能輪椅對環境智能感知的能力。
針對截肢患者，李智軍教授團隊研制了醫療康復人機交互安全仿生手。該仿生手臂充分考慮人體肢體的承壓能力，通過安全型可變剛度設計，采用小質量、慣量運動零件，柔性關節，安全限位等減少意外碰撞，實現安全機械。同時，仿生手還包含抓握功能評估與訓練系統，利用肌電信號、力學信號多參數進行人機交互。患者通過仿生手能夠完成必要的日常活動，如抓、拿物體，吃東西，喝水等。
李智軍教授團隊與中山大學附屬第一醫院、上海瑞金醫院、廣東第二中醫院等機構合作，對可穿戴康復機器人進行了臨床試驗改進，形成了較為完善的功能體系和服務體系，取得了十分顯著的經濟社會效益。
作者：李智軍、邱詩元
(李智軍，華南理工大學自動化學院教授、博導，IEEE高級會員，主要研究領域仿生機器人和生機電系統。目前擔任IEEE人機智能控制協會生機電與仿生機器人系統專委會主席；2016年IEEE先進機器人與機電系統大會主席，2017年IEEE先進機器人與機電系統程序委員會主席。
