陳夢倩，李順達，楊志強，陳 力，郭士杰，

（1.河北工業(yè)大學(xué) 機械工程學(xué)院，天津 300132；2.日照職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機電工程系，山東 日照 276826；3.復(fù)旦大學(xué)工程與應(yīng)用技術(shù)研究院，上海 200433）

0 引言

隨著人口老齡化加劇，失能／半失能老人數(shù)量增加，護理人手不足及護理人員身體負(fù)擔(dān)過重等問題日益凸顯。為了緩解護理人員的體力負(fù)擔(dān)，移乘護理機器人的研發(fā)成為護理器械領(lǐng)域的一個研究熱點［1］。日本理化研究所針對下肢失能老人研發(fā)了以RIBA機器人［2］為代表的一系列移乘搬運機器人；美國Vecna 公司設(shè)計的移乘搬運機器人BEAR能夠把肢體不自由的傷殘人抱起來移動［3］。由于雙臂具備向多功能發(fā)展的潛力，筆者團隊也在從事雙臂護理機器人研究［4］。本文機器人可以用雙臂將被護理人從床上抱起并移乘到輪椅上。然而，由于舒適性、安全性不足等問題，雙臂護理機器人尚無法得到實際應(yīng)用。

被護理人在移乘中的受力大小是影響移乘舒適性最重要的因素［5］，肢體局部受力過大會使被護理人產(chǎn)生疼痛感，嚴(yán)重時還可能導(dǎo)致被護理人受傷。移乘中被護理人所受力分為外力和內(nèi)力，其中外力為機器人雙臂克服人體重力而產(chǎn)生的接觸力（法向支持力與徑向摩擦力），內(nèi)力則為被護理人為了維持姿態(tài)而產(chǎn)生的關(guān)節(jié)內(nèi)力、力矩。

為了分析移乘過程中被護理人受力情況，許多學(xué)者提出了基于剛體模型的被護理人受力分析方法。Zyada Z 等人［6］將人體簡化為一個2 連桿剛體連桿模型，通過此模型只能計算2個人機接觸位置的接觸力對人體舒適性的影響，因此，舒適性評價函數(shù)精度不高，且計算得到的接觸力精度過低。Ding M 等人［7～9］將被護理人簡化為一個剛性4連桿剛體模型。此方法共考慮了5 個影響因素：膝關(guān)節(jié)內(nèi)力矩、髖關(guān)節(jié)內(nèi)力矩、頸關(guān)節(jié)內(nèi)力矩、人體背部人機接觸力及大腿下側(cè)人機接觸力。但由于其人體模型采用PCL（Point Cloud Library）［10，11］獲取連桿長度，由于PCL的原理是從點云里提取出人體關(guān)節(jié)位置，該原理極易受衣服褶皺及床上其他物品（例如：枕頭、被子）的影響，使得所生成模型的連桿長度存在較大誤差，進而影響人體受力預(yù)估精度。其次，在基于受力分析對移乘中人體舒適性進行評估時，Ding M等人［7，8］并沒有考慮各關(guān)節(jié)內(nèi)力對舒適性的影響，使得舒適性評估的準(zhǔn)確性較低。

鑒于上述問題，提出一種新的基于人體受力分析的舒適性評價方法。首先，通過視覺識別人體關(guān)節(jié)位置并結(jié)合人體質(zhì)量分布信息建立人機力學(xué)模型；其次，對模型進行受力分析，根據(jù)各個力對人體舒適性的影響的程度建立舒適性評價函數(shù)；最后，將此評價函數(shù)應(yīng)用于移乘護理機器人起抱位置與移乘姿態(tài)規(guī)劃，并結(jié)合本團隊自行研制的雙臂移乘搬運護理機器人進行實驗，以驗證本文方法在提升移乘舒適性方面的實用性與有效性。

1 人機力學(xué)模型

1.1 4 連桿人體模型

基于連桿人體模型的人體受力計算方法將移乘中復(fù)雜的人機接觸力、人體關(guān)節(jié)內(nèi)力和力矩等效為單一的作用力，可以減少人體受力分析的計算量與計算時間。本文將人體關(guān)節(jié)位置信息與人體質(zhì)量分布信息結(jié)合，生成簡化的4 連桿人體模型。

如圖1所示，首先，選用文獻［12］的視覺識別方法檢測被護理人15個關(guān)節(jié)的位置信息。此方法使用2 級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)估人體3D 關(guān)節(jié)位置，其運算時間和關(guān)節(jié)預(yù)估準(zhǔn)確率均滿足護理機器人實時性和高準(zhǔn)確性的要求，可以從根本上提高人體模型的精度。其次，基于人體解剖學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計法［13］，將人體劃分為頭、軀干、大腿（左右）、小腿（左右）、上臂（左右）、前臂（左右）共10 個部分，求出各部分慣性參數(shù)，并將慣性參數(shù)與三維人體關(guān)節(jié)位置結(jié)合，生成帶有質(zhì)量信息和位置信息的初級人體模型。由于初級人體模型自由度過多，不利于受力分析，本文將初級的人體模型進行了簡化，得到4連桿人體模型。具體簡化過程如下：將初級人體模型10個人體部分分為4 個模塊，4 個模塊均以剛性連桿表示，各連桿之間的鉸接點依次為頸關(guān)節(jié)，左右髖關(guān)節(jié)中點，左右膝關(guān)節(jié)中點。記10個人體部分的質(zhì)心位置Pm＝（Pm0，Pm1，…，Pmi，…，Pm9），10 個身體部分的質(zhì)量為M ＝（m0，m1，…，mj，… m9），通過式（1）計算出4連桿模型中每個連桿的質(zhì)量

圖1 4 連桿人體模型建立流程

式中 k ＝（1，2，3，4）為連桿索引，Mk為連桿k的質(zhì)量，i ＝（0，1，…，9）為人體部分索引，mi為初級人體模型中部分i的質(zhì)量，為屬于連桿k 的身體部分質(zhì)量之和。通過式（2）計算出每個連桿質(zhì)心的位置

式中 Pk為連桿k的質(zhì)心位置，Pmi為人體初級模型中身體部分i的質(zhì)心位置，∑mi為屬于連桿k的各身體部分的質(zhì)量之和。

1.2 人機力學(xué)模型

為了獲取移乘中被護理人的受力信息，本文在4 連桿人體模型的基礎(chǔ)上，加入機器人姿態(tài)（雙臂位置）信息，建立人機力學(xué)模型并對此模型進行力學(xué)分析，如圖2所示。

圖2 人機系統(tǒng)力學(xué)模型

圖2右側(cè)所示為雙臂移乘護理機器人移乘中的人機系統(tǒng)力學(xué)模型，其中g(shù)i，Gi（i∈1，2，…，4）分別為連桿i 的質(zhì)量及對應(yīng)的質(zhì)心位置；G 和g 分別為整個4 連桿人體模型的質(zhì)心位置和質(zhì)量；D和E為機器人雙臂位置；A，B，C分別為4連桿人體模型的鉸接點。機器人雙臂和連桿之間的接觸定義為剛性接觸。（F1，f1）、（F2，f2）為人體與機器人雙臂接觸位置產(chǎn)生的法向支持力和摩擦力；Mi（i∈1，2，3）分別為鉸接點A，B，C 處的力矩（關(guān)節(jié)內(nèi)力）；θ1，θ2，θ3，θ4分別為大腿、上身、小腿、頭部與水平線之間的夾角。為了確保護理過程中被護理人的受力平衡，來自機器人雙臂的所有提升力（F1，f1）、（F2，f2）都必須在垂直和水平方向上與人體g（g ＝g1＋g2＋g3＋g4）的重力平衡；為了使被護理人保持移乘姿態(tài)不發(fā)生翻轉(zhuǎn)，所有外力產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩必須與關(guān)節(jié)內(nèi)力平衡，可得

式中 Si＝sin θi，Ci＝cos θi。

2 舒適性評價函數(shù)

本文對傳統(tǒng)的舒適性評價函數(shù)［13］進行了改進，將關(guān)節(jié)內(nèi)力作為參數(shù)加入舒適性評價函數(shù)，以提高人體舒適性的計算精度，如圖3所示。

圖3 舒適性評價函數(shù)

改進后的舒適性評價函數(shù)考慮了移乘中被護理人受到由機器人提供的支持力與摩擦力、關(guān)節(jié)內(nèi)力及關(guān)節(jié)扭矩對人體舒適性的影響，保證了對被護理人舒適性計算的精度

式中 ｜ ｜為絕對值函數(shù)。w ＝（w1，w2，…，w10）分別為各力／力矩對舒適性權(quán)重參數(shù)，通過問卷調(diào)查［14］得w ＝（2，10，2，6，7，5，6，2，6，2）。

改進后的舒適性評價函數(shù)如式（5）所示，其中，v 為被護理人舒適性，v 值越小代表舒適性越高。M1，M2，M3分別為頸部關(guān)節(jié)、髖關(guān)節(jié)及膝關(guān)節(jié)處的關(guān)節(jié)力矩；（F1，F(xiàn)2）、（f1，f2）分別為被護理人在與機器人接觸的2 個位置受到的法向支持力與徑向摩擦力；Mimax（i∈1，2，3）為在沒有任何外力支持時，平衡重力的最大扭矩；FAmax，F(xiàn)Bmax，F(xiàn)Cmax為在沒有任何外力支持時，僅由各部位重力產(chǎn)生的關(guān)節(jié)內(nèi)力，結(jié)果如式（6）所示

3 起抱位置與移乘姿態(tài)規(guī)劃

如圖4所示，初始狀態(tài)下，A，B，C 分別為頸關(guān)節(jié)、髖關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)；D，E 分別為起抱位置在人體模型上的投影；為初始移乘姿態(tài)。由于頭部與小腿自然下垂的情況下為最舒適狀態(tài)，這里對頭部和小腿姿態(tài)不做約束。為點B，D與點B，E之間的直線距離；D，E可分別在線段BC，BA上前后移動以調(diào)整起抱位置，其中

圖4 起抱位置與移乘姿態(tài)規(guī)劃

為了使被護理人移乘中的舒適性達到最佳，本文定義式（8）為舒適性優(yōu)化函數(shù)：最小化v值，計算θ1，θ2，lBD，lBE，確定人體被抱起時的姿態(tài)（θ1，θ2），由于B點坐標(biāo)已知，由（lBD，lBE）可得起抱位置D，E的坐標(biāo)

式中 v為人體舒適性，v值越小舒適性越高。

4 舒適性評價實驗

分別采用3種方法［15，16］對10名健康受試者（5名男性和5名女性）進行了如圖5所示的移乘實驗，并對其移乘中所受的接觸力及豎脊肌的肌電（EMG）信號進行采集，力信號與EMG信號采集設(shè)備如圖6所示。其中，圖6左側(cè)為貼在機器人雙臂上的壓力傳感器，用于測量移乘中人機接觸位置的接觸力，其模擬輸出值為0～255 raw，輸出單元為32×32；圖6右側(cè)為貼在受試者豎脊肌處的EMG 傳感器，用于測量移乘中受試者豎脊肌的EMG信號，其模擬輸出范圍為－5～5 V。實驗結(jié)果如圖7～圖9所示。

圖5 實驗過程

圖6 實驗設(shè)備

圖7 不同方法下受試者背部與腿部受力大小及分布

圖7所示為其中1組受試者在3種不同方法下的背部與腿部受接觸力分布情況。為了方便描述與對比，記壓力傳感器每個單元的壓力值為fij（i∈1，2，…，32；j∈1，2，…，32），通過式（9）將壓力傳感器每個接觸區(qū)域的單元壓力值相加除以接觸面積計算每個接觸區(qū)域的平均壓力（average pressure，AP）。由于AP反映了接觸區(qū)域處的整體受力，直接影響移乘的舒適性［17～19］，本文將AP作為衡量舒適性指標(biāo)進行對比，結(jié)果如圖8所示。AP計算公式如下

圖8 機器人與受試者接觸位置AP比較

圖8所示分別為3 種方法下被護理人背部、腿部與機器人接觸區(qū)域的AP，由圖9 可知，隨機方法得到的受試者移乘中背部和腿部接觸位置的AP 是3 個方法中最高的，其AP均值分別達到了58 mmHg 與69 mmHg。這是因為，隨機指定的起抱位置與移乘姿態(tài)沒有經(jīng)過科學(xué)的分析被護理人移乘中的受力情況，無法控制被護理人移乘中所受接觸力大小；Ding M等人［7，8］的方法運用人體模型對移乘中的被護理人受力情況進行了預(yù)估，并使用舒適性優(yōu)化函數(shù)對起抱位置及移乘姿態(tài)的受力進行了優(yōu)化，得到的AP 較隨機方法有一定下降，但由于人體模型精度偏低，通過人體模型解出的人體受力信息與真實的人體受力之間誤差過大，這導(dǎo)致最后求出的起抱位置與姿態(tài)與真正的舒適性最優(yōu)的起抱位置與移乘姿態(tài)之間存在偏差，無法保證移乘的舒適性。本文方法得到的背部和腿部AP 最低，分別為35 mmHg和47 mmHg。這主要是因為本文運用深度學(xué)習(xí)方法提取人體關(guān)節(jié)位置，采用受試者實際姿態(tài)的質(zhì)量分布計算連桿質(zhì)心位置，克服了人體模型精度低的問題。

圖9 AREMG值對比

肌肉的基本行為是縮短，縮短會產(chǎn)生關(guān)節(jié)內(nèi)力用于平衡外力及外力產(chǎn)生的力矩使移乘中的被護理人保持自身平衡。為了方便對比，首先對采集到的EMG 信號進行整流，得到整流EMG（rectified EMG，REMG）信號，再選取一段時間長度T的信號，N個點，點和點之間的時間差為Δt，該段信號為Data［i］，由式（10）計算得平均REMG（average REMG，AREMG）值。因為AREMG 值與時間長短無關(guān)，能夠很大程度體現(xiàn)出sEMG 的支配輸出［20］，本文選擇AREMG作為豎脊肌收縮大小的衡量標(biāo)準(zhǔn)將3 個方法進行對比，結(jié)果如圖9所示，公式如下

由圖9可知，基于經(jīng)驗的隨機方法因為沒有進行受力分析，無法避免移乘中關(guān)節(jié)內(nèi)力過大的問題，導(dǎo)致移乘中受試者豎脊肌收縮在3個方法中最大，AREMG值達到了19.7 μA，無法保證移乘的舒適性［8］；文獻［8］的方法通過舒適性評價函數(shù)規(guī)劃起抱位置與移乘姿態(tài)對被護理人的關(guān)節(jié)扭矩進行了優(yōu)化，使得其豎脊肌收縮明顯減小，AREMG值較隨機方法減小了4.8 μA。但由于其舒適性評價函數(shù)沒有考慮關(guān)節(jié)內(nèi)力對人體舒適性的影響，導(dǎo)致此方法仍然無法將被護理人的肌肉收縮進一步減小，移乘舒適性仍然不足；本文方法得到的AREMG值最小，僅11 μA，較隨機方法減小了44.2%，這是因為本文采用的舒適性評價函數(shù)在文獻［8］的基礎(chǔ)上加入了關(guān)節(jié)內(nèi)力對人體舒適性的影響因素，在規(guī)劃起抱位置與移乘姿態(tài)時對各關(guān)節(jié)扭矩及內(nèi)力同時按權(quán)重同時優(yōu)化，最大可能地減小了關(guān)節(jié)周圍肌肉收縮，提高移乘的舒適性。

5 結(jié)論

本文針對雙臂移乘護理機器人移乘過程中被護理人舒適性低的問題，提出一種基于受力分析的舒適性評價方法，并將其應(yīng)用到機器人起抱位置與移乘姿態(tài)規(guī)劃中。實驗結(jié)果表明：本文方法規(guī)劃的起抱位置與移乘姿態(tài)能有效減小被護理人移乘中所受接觸力和關(guān)節(jié)內(nèi)力，提高移乘的舒適性。相較于現(xiàn)有方法，被護理人背部接觸位置的AP 值減小了14 mmHg，腿部減小了16 mmHg，腰部豎脊肌的AREMG下降了約4 μA。這表明本文方法有效地提高了被護理人移乘中的舒適性，對今后移乘護理機器人的舒適性提升發(fā)展有一定的推動作用。下一步研究中，將結(jié)合移乘護理機器人的工作過程，將這種舒適性評價函數(shù)用于抱起和放下2個階段的機器人雙臂的軌跡規(guī)劃。