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基于能量消耗的“人在環(huán)中”外骨骼助力優(yōu)化方法

瀏覽次數(shù):401 發(fā)布日期:2026-1-8  來(lái)源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)
經(jīng)典回顧:基于能量消耗的“人在環(huán)中”外骨骼助力優(yōu)化方法
引言/背景介紹

隨著科技的進(jìn)步,外骨骼技術(shù)作為增強(qiáng)人類(lèi)運(yùn)動(dòng)能力和支持康復(fù)治療的重要工具,逐漸在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。無(wú)論是在老年人行走輔助、殘疾人士康復(fù),還是在提升運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)上,外骨骼系統(tǒng)都展現(xiàn)了巨大的潛力。然而,如何利用外骨骼提高人類(lèi)活動(dòng)的能效,一直是外骨骼領(lǐng)域內(nèi)的核心挑戰(zhàn)。

在這一背景下,張娟娟研究員早在2017年便在《Science》正刊中發(fā)表了一篇題為“Human-in-the-loop optimization of exoskeleton assistance during walking”的開(kāi)創(chuàng)性研究。該方法通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶(hù)代謝變化,并在此基礎(chǔ)上動(dòng)態(tài)調(diào)整外骨骼的助力模式,從而有效地最小化用戶(hù)在行走過(guò)程中的能量消耗。

圖1. 文章信息
 
基于能量代謝的“人在環(huán)”外骨骼助力優(yōu)化方法
本研究采用了一種創(chuàng)新的優(yōu)化方法——“人在環(huán)”的優(yōu)化方法,其核心是通過(guò)將人類(lèi)實(shí)時(shí)的生理反饋數(shù)據(jù)與外骨骼控制策略相結(jié)合,建立實(shí)時(shí)的助力參數(shù)(峰值扭矩、峰值時(shí)間、上升時(shí)間、下降時(shí)間)—代謝水平的動(dòng)態(tài)關(guān)系,從而自適應(yīng)的優(yōu)化外骨骼助力曲線,實(shí)現(xiàn)最佳的能量經(jīng)濟(jì)性。

如圖2所示,該優(yōu)化方法首先通過(guò)步幅周期校準(zhǔn)與代謝率數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)測(cè)量來(lái)評(píng)估外骨骼的控制效果。具體來(lái)說(shuō),在每個(gè)優(yōu)化代次中,用戶(hù)在行走時(shí)穿戴外骨骼,外骨骼根據(jù)設(shè)定的控制法則(見(jiàn)圖3A,由峰值扭矩、峰值時(shí)間、上升時(shí)間、下降時(shí)間定義)施加不同的助力。每個(gè)控制法則的評(píng)估會(huì)通過(guò)采集2分鐘瞬時(shí)代謝數(shù)據(jù),擬合一階動(dòng)力學(xué)模型估算穩(wěn)態(tài)代謝能耗。隨后,這些數(shù)據(jù)會(huì)反饋到優(yōu)化系統(tǒng)中,通過(guò)進(jìn)化策略(例如協(xié)方差矩陣適應(yīng)進(jìn)化策略,CMA-ES)生成下一代控制法則。
 

圖2. 基于“人在環(huán)”的外骨骼助力優(yōu)化方法
 圖2B展示了整個(gè)優(yōu)化過(guò)程。每次控制法則的評(píng)估時(shí),系統(tǒng)都會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)擬合快速估算代謝能量消耗,并根據(jù)歷史代次的評(píng)估結(jié)果更新控制法則。為了在多個(gè)代謝周期中找到最優(yōu)的控制法則,系統(tǒng)會(huì)利用每代 8 個(gè)控制法則(見(jiàn)圖3B,可能的扭矩模式)的獨(dú)立評(píng)估結(jié)果,分析參數(shù)分布特征,生成下一代控制法則。這一優(yōu)化策略相對(duì)耐受測(cè)量噪聲和人類(lèi)適應(yīng)性,因?yàn)樗恢苯邮褂媚繕?biāo)函數(shù)值或其導(dǎo)數(shù),而是通過(guò)獨(dú)立評(píng)估每一代控制法則來(lái)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。優(yōu)化過(guò)程依賴(lài)于協(xié)方差矩陣適應(yīng)進(jìn)化策略(CMA-ES),該方法通過(guò)分析當(dāng)前代次控制法則的表現(xiàn),調(diào)整參數(shù)分布,以便在下一代優(yōu)化中進(jìn)一步提升性能。這一策略不僅能有效地應(yīng)對(duì)代謝數(shù)據(jù)的噪聲和人類(lèi)適應(yīng)性變化,還能避免傳統(tǒng)方法的不足,避免了直接依賴(lài)梯度或目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化方法的局限性。
 
圖3. 外骨骼助力曲線參數(shù)示意圖與繩驅(qū)踝關(guān)節(jié)外骨骼。A,B控制法則定義了施加的扭矩模式,這些模式由四個(gè)參數(shù)控制:峰值扭矩、峰值扭矩的時(shí)間、上升時(shí)間和下降時(shí)間。C, D實(shí)驗(yàn)配置,根據(jù)這些控制法則,繩驅(qū)踝關(guān)節(jié)外骨骼可以在不同行走條件下(通過(guò)調(diào)整跑步機(jī)傾斜程度,塑造慢速、自然速度、快速、上坡、負(fù)重行走等行走條件),持續(xù)提供優(yōu)化的助力,從而大幅降低能量消耗
 
整體實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景如圖3D所示,本研究使用的外骨骼系統(tǒng)包括一個(gè)穿戴式踝部外骨骼設(shè)備,設(shè)計(jì)上采取了柔性葉片彈簧結(jié)構(gòu),以提高舒適性并減少機(jī)械阻力。這一外骨骼通過(guò)連接電動(dòng)馬達(dá)和高精度傳感器來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)整步態(tài)。研究者通過(guò)這種裝置對(duì)用戶(hù)步態(tài)施加適當(dāng)?shù)呐ぞ,幫助減少行走時(shí)的代謝消耗。
 
實(shí)驗(yàn)流程 
代謝消耗是評(píng)估外骨骼效果的核心指標(biāo)之一。在每種條件下,參與者的代謝率通過(guò)呼吸氣體分析系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)量。
1. 佩戴呼吸面罩:使用便攜式代謝監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)量參與者的氧氣攝取量(VO2)和二氧化碳排放量(VCO2)。通過(guò)這些數(shù)據(jù),能夠估算出參與者在行走過(guò)程中的能量消耗。
2. 步行實(shí)驗(yàn):每個(gè)實(shí)驗(yàn)條件下,參與者需要行走6分鐘,實(shí)驗(yàn)期間的代謝數(shù)據(jù)每秒鐘進(jìn)行一次采樣,最終通過(guò)計(jì)算穩(wěn)定狀態(tài)代謝率(即最后3分鐘的平均值)來(lái)評(píng)估能量消耗。
3. 交叉對(duì)比:為了減少實(shí)驗(yàn)順序?qū)Y(jié)果的影響,所有測(cè)試采用雙重反轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)(Double-Reversal Design)。具體來(lái)說(shuō),每個(gè)測(cè)試條件(零扭矩、靜態(tài)助力、優(yōu)化助力)都會(huì)被隨機(jī)排列,并且每種條件都要被測(cè)試兩次。
 
圖4. 外骨骼性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)配置圖: ①外骨骼驅(qū)動(dòng)系統(tǒng);② 外骨骼繩索;③ 外骨骼裝置;④控制外骨骼的電腦;⑤分體式跑步機(jī);⑥緊急停機(jī)按鈕;⑦安全防護(hù)繩;⑧無(wú)線呼吸測(cè)量系統(tǒng);⑨控制跑步機(jī)的電腦。
 
主要結(jié)果
代謝能耗比較
如圖5A所示,優(yōu)化后的助力模式顯著降低步行代謝能耗。優(yōu)化模式相較于零扭矩模式,代謝能耗平均降低24.2±7.4%(范圍 14.2%-37.9%)。相較于手工調(diào)優(yōu)的 “靜態(tài)輔助模式”,優(yōu)化助力降低代謝能耗5.8±6.2%。

圖5B進(jìn)一步展示了優(yōu)化模式與靜態(tài)模式的對(duì)比。靜態(tài)模式基于之前的手調(diào)參數(shù),提供了6%的能量消耗降低,而優(yōu)化模式則在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步降低了能量消耗,減少幅度為5.8 ± 6.2%。這一差異證明了通過(guò)“人在環(huán)”優(yōu)化進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整的重要性,不同個(gè)體的生理差異和適應(yīng)性使得定制化的優(yōu)化模式相比靜態(tài)模式能更好地滿(mǎn)足個(gè)體需求,提供更好的能效。
 
 
圖5. 代謝數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
 
優(yōu)化參數(shù)與模式特征(圖 5C、5D、5E)
8 個(gè)控制法則參數(shù)的優(yōu)化值在受試者間分布范圍較廣(圖 5C),扭矩模式的啟動(dòng)時(shí)間、峰值特征等差異明顯(如啟動(dòng)時(shí)間覆蓋 17%-37% 步幅周期),說(shuō)明有必要做個(gè)性化定制;
 
11名被試的優(yōu)化扭矩模式的峰值多集中在步幅周期的 50% 左右(圖 5D),為后續(xù)通用初始參數(shù)設(shè)計(jì)提供參考
 
靜態(tài)助力模式與零扭矩模式下的施加扭矩(圖 5E);谇叭嗽O(shè)計(jì)的靜態(tài)助力模式,雖與優(yōu)化模式存在部分相似性,但導(dǎo)致更高的代謝率;零扭矩模式下的扭矩可忽略不計(jì)。線條為實(shí)測(cè)扭矩,經(jīng)步幅時(shí)間和體重歸一化處理,并取跨步幅及受試者平均值。
 
雙腳踝驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果
圖6的單受試者研究驗(yàn)證了“人在環(huán)”優(yōu)化方法的強(qiáng)通用性與拓展性,在雙腳踝外骨骼適配場(chǎng)景下,該方法針對(duì)慢速步行(0.75 m/s)、正常速度步行(1.25 m/s)、快速步行(1.75 m/s)、上坡步行(10%坡度)、負(fù)重步行(負(fù)重為體重20%)及跑步(2.68 m/s)等多種運(yùn)動(dòng)條件,均實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)性能的顯著改善,其中能耗較零扭矩模式最高降低39%,且多數(shù)場(chǎng)景優(yōu)于普通鞋子/跑鞋;同時(shí),該方法還可切換優(yōu)化目標(biāo),在正常速度步行中以降低比目魚(yú)肌活動(dòng)為目標(biāo)時(shí)(圖6 G),較零扭矩模式和普通鞋子步行分別降低41%和36%,充分證明其能適配不同運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景、步態(tài)及多元生理需求。
 
圖6. 在不同條件下進(jìn)行的單被試研究
 
結(jié)論與展望 
本研究通過(guò)“人在環(huán)”優(yōu)化方法,展示了外骨骼助力系統(tǒng)如何通過(guò)實(shí)時(shí)反饋和進(jìn)化學(xué)習(xí)有效降低用戶(hù)的能量消耗。在多種步態(tài)條件下,優(yōu)化后的外骨骼助力模式顯著提高了能效,無(wú)論是正常步態(tài)、快速步態(tài),還是上坡、負(fù)重行走等特殊條件下,優(yōu)化模式均表現(xiàn)出了顯著的節(jié)能效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,個(gè)性化的優(yōu)化不僅能夠減少能量消耗,還能根據(jù)每個(gè)用戶(hù)的具體需求進(jìn)行定制,極大地提升了外骨骼的適應(yīng)性和效率。此外,本研究證明了“人在環(huán)”優(yōu)化方法的可行性和廣泛應(yīng)用潛力。通過(guò)精確調(diào)整控制法則,外骨骼不僅能提高步態(tài)經(jīng)濟(jì)性,還能優(yōu)化肌肉活動(dòng),特別在康復(fù)和運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

原文信息鏈接
Zhang J, Fiers P, Witte K A, et al. Human-in-the-loop optimization of exoskeleton assistance during walking. Science, 2017, 356(6344): 1280-1284.
 
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aal5054

主要作者及研究單位
論文第一作者張娟娟,目前任職于南開(kāi)大學(xué)人工智能學(xué)院。
 
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)(北京)信息技術(shù)有限公司成立于2006年,是一家專(zhuān)注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國(guó)內(nèi)外多所大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)長(zhǎng)期保持合作關(guān)系,致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進(jìn)的技術(shù)和服務(wù)帶給各個(gè)領(lǐng)域的科研工作者,為用戶(hù)提供有競(jìng)爭(zhēng)力的方案和服務(wù),協(xié)助用戶(hù)的科研工作,持續(xù)提升使用體驗(yàn)。

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發(fā)布者:維拓啟創(chuàng)(北京)信息技術(shù)有限公司
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標(biāo)簽: 外骨骼 步態(tài) 肌肉
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