張宏林 巨永峰 楊銘源 趙彤

（1.西安思源學院工學院 陜西省西安市 710038 2.長安大學電子與控制工程學院 陜西省西安市 710064）

外骨骼（Exoskeleton）在生物學中是指昆蟲和甲殼類動物的堅硬外殼，在機器人領(lǐng)域外骨骼則特指模仿生物外骨骼而制成的穿戴于人身上的一種助力機械。外骨骼技術(shù)可以增強人體行動能力，擴充或增強一個人的生理機能，使人跑得更快、跳的更遠，更強有力。這種輔助人運動的外骨骼動力系統(tǒng)，與人的身體相捆綁，按照人的意圖行事，同時增強人的運動能力。在這種人機耦合的系統(tǒng)中，外骨骼作為一種特殊的機器人，需要通過傳感器收集人體的意圖，然后進行機械反饋，放大人的運動能力。但是人體意圖的獲取則是外骨骼開發(fā)中最大的技術(shù)難點，也是困擾了科技界半個多世紀的技術(shù)難題。

1 人體意圖獲取方式的種類

與傳統(tǒng)意義上的機器人不同，外骨骼機器人需要與人體接觸，通過傳感器獲取人體意圖，進行機械運動作為反饋。如何準確收集人體的意圖，是外骨骼機器人研發(fā)的難點，盡管意圖識別技術(shù)種類繁多，但整體仍處于研發(fā)嘗試階段。

對于人體動作意圖的獲取方式可分為： 腦電信號（Electroencephalography,EEG）、神經(jīng)信號、肌電信號（Electromyography,EMG）和壓力傳感信號。與人體運動有關(guān)的生物電信號產(chǎn)生于運動發(fā)生之前，通過采集生物電信號并解碼，可以獲得信號與運動的對應(yīng)關(guān)系。腦電信號和肌電信號的采集是通過特制的傳感器，檢測腦在思索和肌肉緊張時發(fā)出的電流，利用電流數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型進行意圖估計，具有響應(yīng)速度快的優(yōu)點。但因生物電流具有低頻、幅值微弱、信噪比低、易受外界環(huán)境的影響的特性，使得其在實際應(yīng)用中會表現(xiàn)出較差的魯棒性。

2 通過腦電波獲取人體意圖

穿戴外骨骼人員可以直接從大腦發(fā)出控制指令，像控制自己身體一樣控制外骨骼，而自己的身體本身并不需要做出相應(yīng)動作。這是通過腦電波獲取人體意圖的設(shè)想。

人體的運動是首先在大腦產(chǎn)生意識，然后在脊髓層產(chǎn)生運動的基本模式，反射神經(jīng)對運動進行細化控制的過程[1]。人的運動意圖來自大腦皮層，運動產(chǎn)生的最頂層也是大腦皮層。類似于中央模式生成器，大腦皮層既能調(diào)整脊髓，又能調(diào)整反射機制[2]。脊髓中樞神經(jīng)元接受大腦指令，產(chǎn)生基本的運動模式，神經(jīng)傳輸動作指令到單個肌肉命其收縮，因而產(chǎn)生一個或多個關(guān)節(jié)的運動，這些肌肉與關(guān)節(jié)協(xié)同作用產(chǎn)生了我們看得見的運動。

同時運動神經(jīng)與傳感神經(jīng)都能通過反射弧調(diào)整動作姿態(tài)，這種調(diào)整既能提升運動效率，又能在突然遇到干擾時保持穩(wěn)定的姿態(tài)[3]。最后，所有這些肌肉和骨骼系統(tǒng)的運動信息又通過傳入神經(jīng)纖維傳輸至神經(jīng)中樞，形成一個完整的運動閉環(huán)控制，反饋并檢測運動的準確性。

原理上通過腦機接口就可以獲取大腦最初始的全局的運動意圖。腦電信號是通過貼合在頭皮上的電極采集腦部的電波活動，它反映的是由于大腦內(nèi)部神經(jīng)元之間的離子流動造成的電壓波動。大腦能整合視覺、觸覺系統(tǒng)的信息，在人行走過程中進行全局性規(guī)劃、跨越障礙、危險預(yù)判等復(fù)雜控制，并相應(yīng)地改變行走方向或更換運動模式。因此大腦在運動控制方面具有極大優(yōu)勢[4]。

雖然運動指令產(chǎn)生于中樞神經(jīng)系統(tǒng)，但很難通過人的大腦皮層直接獲得人的運動意圖。在運動方面大腦主要發(fā)出的是模式切換指令，具體運動的動作與平衡則是通過中樞神經(jīng)系統(tǒng)與小腦配合來完成，因此很難通過大腦皮層的電信號獲取具體的肢體運動指令。

EEG 需要相關(guān)的腦部訓(xùn)練，同時需要很強的意識，集中注意力想著操控指令才能獲得較為明確的腦電信號，用來操控外骨骼。腦電信號的獲取是通過放置在顱骨上的傳感器，用戶需要戴一個充滿貼片的帽子。由于采用的是非植入式電極，從而導(dǎo)致電波的強度變化并且信號中可能含有大量噪聲。

大多數(shù)基于腦電信號的意圖識別只是以頻率表示腦電信號的特征。一個腦電信號的信息被劃分為不同的頻率范圍，特定的頻率范圍與特定的神經(jīng)元活動相關(guān)聯(lián)。每一個頻率范圍對于特定的腦活動具有不同的相關(guān)性等級。通過信號分解，瞬態(tài)特征可以被準確地捕獲并且在相關(guān)頻率中定位。

但現(xiàn)有技術(shù)忽略了不同波段間的時序性信息，即不同頻率范圍之間隨時間變化的相關(guān)性，在意識識別中沒有被考慮進來，這直接導(dǎo)致了意識行為識別的偏差。也就是說，腦電信號和多種不同意圖之間的相關(guān)性很難建模，致使多意圖識別的可靠性低。

同時，相同的意圖可以產(chǎn)生不同的腦電信號形狀，導(dǎo)致同類變異偏大，進一步削弱了基于腦電信號的多意圖識別的性能，使腦電識別的實用性和安全性降低。受限于腦電信號的特性、機理和獲取方式，通過腦機接口很難實時、準確地解讀腦電信號，獲得人的肢體運動意圖，因此在外骨骼制作方面，采用腦電獲取人體意圖方式的也比較少。

3 通過肌電獲取人體意圖

肌電信號是神經(jīng)元將信息傳輸?shù)较嚓P(guān)組織或器官時所激發(fā)的電位和，肌電信號載有人的行為信息，直接反應(yīng)人的意圖，通過解碼肌電信號可以識別人的行為。表面肌電蘊含信息豐富，它比肢體運動一般超前30～150ms 產(chǎn)生，可以提供運動預(yù)判。表面肌電是由多個活躍運動單元發(fā)出的動作電位序列沿肌纖維傳播，經(jīng)由脂肪和皮膚構(gòu)成的容積導(dǎo)體濾波后，皮膚表面呈現(xiàn)的電位在時間和空間上綜合疊加的結(jié)果[5]。由于受到肌肉阻抗、表皮毛發(fā)、皮膚汗液和外部電磁干擾等因素影響，穩(wěn)定采集肌電信號具有一定的難度。同時，不同的人肌電信號有所差異，同一個人在不同的身體狀況下肌電信號也會有所不同，這些情況更增加了肌電信號解讀的難度。

表面肌電的電極分為多極電極和高密度電極兩種，采集肌電信號前，清潔表面皮膚，選擇表面電極在肌肉上的放置點，表面電極捕獲的微弱電信號經(jīng)放大電路放大，再通過A/D 轉(zhuǎn)換后輸入計算機，對采集的信號進行去除噪聲或者偏置預(yù)處理后，作為識別運動意圖的輸入信號，其中特征提取和分類模型構(gòu)建是實現(xiàn)肌電控制的最重要環(huán)節(jié)。

肌電信號是一種非平穩(wěn)的微電信號，其幅值在0.01～10mV之間，主要能量集中在頻率0～500Hz。肌電信號具有個體特異性，且會隨著人的體征變化，不同測試者會有不同的肌電變化，因此使用者本人應(yīng)參與系統(tǒng)應(yīng)用的前期訓(xùn)練。在分析肌電信號時，對肌電信號與動作對應(yīng)關(guān)系的描述過于簡單，無法準確反應(yīng)動作的力量、速度、姿態(tài)和何時停止等信息，因此肌電信號對動作的識別并不是很精確的。目前，單一自由度動作識別已獲得充分研究，對應(yīng)的動作分類也能預(yù)測少數(shù)離散肢體動作，卻無法完成類人的連續(xù)平滑運動。

精確估計人體連續(xù)運動狀況是發(fā)揮機器人安全輔助功能的前提，由肌電信號中需要提取或估計出關(guān)節(jié)運動的角度、角速度、角加速度、關(guān)節(jié)力矩等連續(xù)量。由于肌肉內(nèi)部的電信號難以準確測量，人體的運動又復(fù)雜多變，這些都造成連續(xù)運動建模的困難。常用兩類方法估計基于EMG 的關(guān)節(jié)連續(xù)運動，一種是參照肌肉生理力學建立的關(guān)節(jié)動力學模型，該模型能夠解釋運動的產(chǎn)生過程；另一種方法是直接建立關(guān)聯(lián)EMG 和關(guān)節(jié)連續(xù)運動量的回歸模型，但模型對EMG 與關(guān)節(jié)運動量的非線性關(guān)系很難描述，無法完整描述其內(nèi)在生理-物理關(guān)系。

人體關(guān)節(jié)連續(xù)運動將成為肌電研究的新熱點，其中多自由度同步動作或組合動作模式識別的研究有望完整復(fù)現(xiàn)人體自然運動。

4 基于壓力傳感的交互控制方法

壓力傳感具體是操作者肢體與機械結(jié)構(gòu)之間的相互作用力，可以使用力傳感器直接測量得出，包括力反饋、位置跟蹤等。這種控制方法控制系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠，且具有較高的準確性和全局性，同時物理傳感信號具有易獲取、可控、魯棒性好的優(yōu)點。這種基于壓力傳感的控制方法目前主要有力位混合控制和阻抗控制。

力位混合控制指壓力和位置的控制，就是將外骨骼助力機器人執(zhí)行的任務(wù)分為兩項：位置任務(wù)和力任務(wù)。外骨骼助力機器人運行時，需要完成力和位置兩項參數(shù)的跟蹤控制。

阻抗控制方法應(yīng)用目的是為了保證人穿戴并使用外骨骼時的舒適性。外骨骼機器人應(yīng)柔順于人的輸入運動且可為該運動助力，不能過度地阻礙操作者的運動，因此需要約束人機對抗力量的大小，為操作者提供一個輕松、安全的環(huán)境實現(xiàn)對外骨骼助力機器人的使用。

壓力傳感的方式存在必定遲滯的缺陷。物理傳感器測量的參數(shù)主要有角度/位置信號和觸力信號。檢測角度和位置的傳感器有：增量編碼器、角度傳感器、位移傳感器、姿態(tài)傳感器和加速度計等。檢測觸力的傳感器有：壓力傳感器、扭矩傳感器、觸覺傳感器、電子皮膚和電阻應(yīng)變式傳感器等?；趬毫鞲械碾娦盘柈a(chǎn)生于人體運動過程中或人體運動完成之后，滯后于人體運動，很難應(yīng)用于人體運動的提前預(yù)測。這時如采用外在動力則比較危險，因此只適合比較低端的廉價解決方案，或者用于采集人體運動數(shù)據(jù)，分析人體運動特征。

5 總結(jié)

以上是外骨骼信息獲取的三種主要方式。從穩(wěn)定性上來講，以測量肢體動作作為控制信號的穩(wěn)定性大于用肌電作為控制信號穩(wěn)定性，而用肌電作為控制信號穩(wěn)定性大于用腦電作為控制信號穩(wěn)定性。而如果論響應(yīng)速度，則三者剛好相反。實際應(yīng)用中，考慮到安全性因素，信號獲取優(yōu)先選用肢體動作檢測，肌電和腦電則作為長遠研究的方向。