文献解读：针对沙地行走的膝关节外骨骼技术的研发
2025-12-03 来源:本站 点击次数:63
沙滩行走太累腿？这款外骨骼让你的肌肉“偷个懒”！
你是否也曾在沙滩上步履蹒跚，感到每一步都格外沉重？这是因为沙地的流动性和沉陷性，让我们每一步都需要消耗比平地多 1.6到2.5倍的能量！为了保持平衡，我们的肌肉必须时刻处于“高度戒备”状态。来自罗格斯大学（Rutgers University）的研究团队为了解决这个问题，提出了一种专门针对沙地行走的膝关节外骨骼（文章标题：Assistive Control of Knee Exoskeletons for Human Walking on Sandy Terrain，文章具体信息见文末）。但它最厉害的地方，不仅是帮你走路，更是通过肌电（EMG）传感器，实实在在地证明了它能让你的肌肉“放松”下来。
如图1（A）所示，可以看到外骨骼的主要传感系统组成部分，包括传感器（IMU）和编码器，以及膝关节外骨骼的总体结构示意图，其中显示了膝关节角度、关节扭矩和外部支持框架。图1（B）展示了在不同地面（沙地和坚实地面）上，行走过程中膝关节角度和关节扭矩的变化曲线。下方的实验配置图中，图1（C）展示了实验人员佩戴外骨骼的实际设置，包括无线EMG和传感器数据的实时采集，以及图1（D）中的实验平台包括沙地（沙盒）和坚实的地面平台，配备有力学传感器用于收集地面反作用力数据。简单说，这套系统像一个“智能弹簧”。它不是死板地推着你走，而是通过机器学习（双向LSTM+MLP双路径架构）实时预测地面的反作用力（GRF），实时调整膝关节的辅助力度（刚度），让你在蹬地那一刻获得最精准的助力。
图2展示了膝关节外骨骼的控制系统框架。从图2（A）中可以看到，外骨骼控制系统通过双向LSTM（Bi-LSTM）网络来实时预测地面反作用力（GRFs），该网络使用来自IMU传感器的数据。通过多层感知器（MLP）提取运动信息，结合步态相位估计器，系统能够在不同步态阶段预测相应的GRFs。接着，这些预测的GRFs与外骨骼的人体-外骨骼动力学模型结合（图2B），用于设计模型预测控制（MPC），优化膝关节的助力扭矩。总之，MPC控制器通过实时调整膝关节的助力扭矩，以应对沙地等不规则地面的挑战，提供平稳的行走支持。
为了证明这套外骨骼真的有用，研究团队通过肌电图（EMG）传感器，进行了肌肉活动的对比；图3(A)与图3(B)分别展示了在坚实地面和沙地上，四种条件下(Condition A、Condition B、Condition C 和 Condition D 分别为无外骨骼, 有外骨骼无动力，使用基线控制器的有动力外骨骼 和用MPC控制的有动力外骨骼)各个肌肉（如股直肌RF、股外侧肌VL等）在步态周期内的平均肌电图（EMG）变化。通过观察这些数据，我们可以看到不同条件下各肌肉的激活模式，以及外骨骼如何在不同的地面条件下影响肌肉的负担。
图3(C)与图3(D)分别展示了EMG的RMS（均方根）和最大EMG值在Condition D与其他三种条件的比较结果，进一步验证了在穿戴MPC控制的有动力外骨骼下的肌肉激活情况。可以看到，使用MPC控制（condition D）显著减少了大部分肌肉的激活，尤其是在沙地上，这显示出MPC控制对减少肌肉负担的有效性。这意味着你的肌肉不需要像以前那样拼命收缩了，外骨骼帮你承担了那部分力气，尤其是小腿肌肉（TA, LG, MG）和大腿外侧肌肉（VL）的负担明显减轻。相比不穿外骨骼（Condition A）或穿普通外骨骼（Condition B/C），本文的MPC控制（Condition D）让代表肌肉用力的柱子（条形图）明显变矮了，这就是省力15%的直接证据
补充：本实验除了记录肌电和生物力学用来计算省力指标，还同时让被试佩戴VO2 Master代谢仪测最大摄氧量来计算被试的代谢消耗数值来直接评估该外骨骼是否省力。结果佩戴该外骨骼确实显示代谢成本相比无佩戴降低3.7%，但是没有统计显著。
结论
这项研究证实了在从硬地切换到沙地这种复杂场景下，智能调节刚度的外骨骼能有效减少肌肉疲劳，节省能量消耗。这不仅仅是走得更轻松，更是未来外骨骼走向户外复杂环境的重要一步。
原文信息链接
Zhu C, Chen X, Yi J. Assistive Control of Knee Exoskeletons for Human Walking on Sandy Terrain[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2025.
https://ieeexplore.ieee.org/document/11174955
研究团队介绍
研究团队是来自美国新泽西州罗格斯大学机械与航空航天工程系的Jin-Gang Yi教授团队。
关于维拓启创
维拓启创（北京）信息技术有限公司成立于2006年，是一家专注于脑科学、康复工程、人因工程、心理学、体育科学等领域的科研解决方案供应商。公司与国内外多所大学、研究机构、企业长期保持合作关系，致力于将优质的产品、先进的技术和服务带给各个领域的科研工作者，为用户提供有竞争力的方案和服务，协助用户的科研工作，持续提升使用体验。
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你是否也曾在沙滩上步履蹒跚，感到每一步都格外沉重？这是因为沙地的流动性和沉陷性，让我们每一步都需要消耗比平地多 1.6到2.5倍的能量！为了保持平衡，我们的肌肉必须时刻处于“高度戒备”状态。来自罗格斯大学（Rutgers University）的研究团队为了解决这个问题，提出了一种专门针对沙地行走的膝关节外骨骼（文章标题：Assistive Control of Knee Exoskeletons for Human Walking on Sandy Terrain，文章具体信息见文末）。但它最厉害的地方，不仅是帮你走路，更是通过肌电（EMG）传感器，实实在在地证明了它能让你的肌肉“放松”下来。
文章信息
系统构成 如图1（A）所示，可以看到外骨骼的主要传感系统组成部分，包括传感器（IMU）和编码器，以及膝关节外骨骼的总体结构示意图，其中显示了膝关节角度、关节扭矩和外部支持框架。图1（B）展示了在不同地面（沙地和坚实地面）上，行走过程中膝关节角度和关节扭矩的变化曲线。下方的实验配置图中，图1（C）展示了实验人员佩戴外骨骼的实际设置，包括无线EMG和传感器数据的实时采集，以及图1（D）中的实验平台包括沙地（沙盒）和坚实的地面平台，配备有力学传感器用于收集地面反作用力数据。简单说，这套系统像一个“智能弹簧”。它不是死板地推着你走，而是通过机器学习（双向LSTM+MLP双路径架构）实时预测地面的反作用力（GRF），实时调整膝关节的辅助力度（刚度），让你在蹬地那一刻获得最精准的助力。
图1. 膝关节外骨骼在沙地步行中的实验与设计原理
图2展示了膝关节外骨骼的控制系统框架。从图2（A）中可以看到，外骨骼控制系统通过双向LSTM（Bi-LSTM）网络来实时预测地面反作用力（GRFs），该网络使用来自IMU传感器的数据。通过多层感知器（MLP）提取运动信息，结合步态相位估计器，系统能够在不同步态阶段预测相应的GRFs。接着，这些预测的GRFs与外骨骼的人体-外骨骼动力学模型结合（图2B），用于设计模型预测控制（MPC），优化膝关节的助力扭矩。总之，MPC控制器通过实时调整膝关节的助力扭矩，以应对沙地等不规则地面的挑战，提供平稳的行走支持。
图2. 膝关节外骨骼的控制系统框架
实验结果 为了证明这套外骨骼真的有用，研究团队通过肌电图（EMG）传感器，进行了肌肉活动的对比；图3(A)与图3(B)分别展示了在坚实地面和沙地上，四种条件下(Condition A、Condition B、Condition C 和 Condition D 分别为无外骨骼, 有外骨骼无动力，使用基线控制器的有动力外骨骼 和用MPC控制的有动力外骨骼)各个肌肉（如股直肌RF、股外侧肌VL等）在步态周期内的平均肌电图（EMG）变化。通过观察这些数据，我们可以看到不同条件下各肌肉的激活模式，以及外骨骼如何在不同的地面条件下影响肌肉的负担。
图3.不同实验条件下肌电图（EMG）数据的变化
图3(C)与图3(D)分别展示了EMG的RMS（均方根）和最大EMG值在Condition D与其他三种条件的比较结果，进一步验证了在穿戴MPC控制的有动力外骨骼下的肌肉激活情况。可以看到，使用MPC控制（condition D）显著减少了大部分肌肉的激活，尤其是在沙地上，这显示出MPC控制对减少肌肉负担的有效性。这意味着你的肌肉不需要像以前那样拼命收缩了，外骨骼帮你承担了那部分力气，尤其是小腿肌肉（TA, LG, MG）和大腿外侧肌肉（VL）的负担明显减轻。相比不穿外骨骼（Condition A）或穿普通外骨骼（Condition B/C），本文的MPC控制（Condition D）让代表肌肉用力的柱子（条形图）明显变矮了，这就是省力15%的直接证据
补充：本实验除了记录肌电和生物力学用来计算省力指标，还同时让被试佩戴VO2 Master代谢仪测最大摄氧量来计算被试的代谢消耗数值来直接评估该外骨骼是否省力。结果佩戴该外骨骼确实显示代谢成本相比无佩戴降低3.7%，但是没有统计显著。
结论
这项研究证实了在从硬地切换到沙地这种复杂场景下，智能调节刚度的外骨骼能有效减少肌肉疲劳，节省能量消耗。这不仅仅是走得更轻松，更是未来外骨骼走向户外复杂环境的重要一步。
原文信息链接
Zhu C, Chen X, Yi J. Assistive Control of Knee Exoskeletons for Human Walking on Sandy Terrain[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2025.
https://ieeexplore.ieee.org/document/11174955
研究团队介绍
研究团队是来自美国新泽西州罗格斯大学机械与航空航天工程系的Jin-Gang Yi教授团队。
关于维拓启创
维拓启创（北京）信息技术有限公司成立于2006年，是一家专注于脑科学、康复工程、人因工程、心理学、体育科学等领域的科研解决方案供应商。公司与国内外多所大学、研究机构、企业长期保持合作关系，致力于将优质的产品、先进的技术和服务带给各个领域的科研工作者，为用户提供有竞争力的方案和服务，协助用户的科研工作，持续提升使用体验。
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