华南理工大学自动化学院研制多款可穿戴康复机器人，面向助老、助残、医疗辅助康复高端机器人领域攻克主动康复训练的关键技术难题，并取得一系列具有国际先进性的创新成果。
近年来，中国人口老龄化严重，导致肢体运动障碍以及感官障碍患者在逐年增加，每年新发脑卒中人群超过300万，并持续以8.7%的速度增长，脑卒中高于75%的致残率使多数患者终生留下偏瘫，给患者家庭以及社会带来巨大的经济负担和精神压力。
幸运的是，脑卒中导致的偏瘫并非无法治疗。患者通过康复训练可以逐渐恢复运动能力和日常生活能力。但目前大多数的康复训练需要由康复医师主导完成，偏瘫患者需要在康复医师的辅助下进行长期的肌力增强练习、耐力练习、步行训练等康复活动才能改善运动模式，逐渐恢复肢体运动机能。
然而目前我国康复医师与基本人群的比例仅约为0.4:100000，人才紧缺使得医疗机构面临日渐增大的压力，迫切需要开发适合的医疗康复服务设备。为此，华南理工大学李智军教授团队研发了结合物理交互和认知信息交互技术的智能人机交互仿生可穿戴康复机器人。
可穿戴康复机器人以人体康复应用需求为重点，研究智能可穿戴外骨骼康复机器人的本体设计、智能控制和应用系统集成等关键技术，着力解决安全可靠性能、感知与信息融合系统、基于脑电和肌电生物信号获取、处理与控制技术等方面的关键问题。研究团队研制的22自由度仿生可穿戴柔性外骨骼机器人，包含变刚度、轻量化、人机交互安全型上下肢。这种可穿戴外骨骼机器人结合了机器人运动/力的混合控制技术和主从遥操作外骨骼机器人控制技术。研究团队通过硬软件结合的脑电、肌电检测装置及电流刺激反馈系统，设计了多源生物信息感知以及信息融合处理方法；融合脑肌电与陀螺仪等多种康复训练模式于一体，开发了基于运动意图的机器人控制技术，系国内首次在多家医院应用。
针对上肢残疾、中风、偏瘫、截瘫等操作能力受限的老年人和残疾人运动障碍问题，李智军教授团队设计了利用多源信号反馈控制的柔性外骨骼可穿戴智能交互康复机器人，融合脑肌电等多种技术，在传感、执行、控制层面有机进行人机物理和信息交互，识别用户意图，辅助康复训练。
针对治疗的不同阶段，该系统设计了多种训练模式，包括被动训练模式、主动训练模式。被动训练模式下，患者在康复过程中处于被动状态，康复治疗师可以通过软件界面设置训练动作，由上肢机器人带动患肢进行康复训练，这种模式主要用于偏瘫早期患者的康复训练；主动模式下，患者在康复过程中占主导地位，训练过程中不再使用预设好的训练动作，而是可以通过患者的自主意识控制康复训练机器人的训练过程。主动模式下的训练主要有两种方式：脑电模式和肌电模式。这两种方式都能将患者的运动意图融入到康复机器人辅助康复治疗中，使得康复机器人在患者运动意图的作用下自适应交互，协同完成康复训练动作。脑电模式通过采集患者的脑电信号，通过模式识别算法估计出患者的想象运动意图，并将估计出的意图用于机器人的控制中，实现患者单凭思维想象就能自主控制患肢做动作。进入康复训练后期，患者的运动能力获得一定的恢复后，可以采用肌电模式下的康复训练。肌电模式通过采集患者的肌电信号，利用识别算法从肌电信号中估计运动意图，患者可以通过控制肌肉状态来控制机器人带动患肢康复训练。
针对偏瘫患者的下肢运动功能康复训练，李智军教授团队还设计了一款步态训练康复机器人系统，它是一款帮助下肢功能障碍患者进行步态矫正再学习训练的康复机器人装置。该下肢步态康复训练机器人系统由两关节的下肢外骨骼、减重装置以及跑步机构成。下肢外骨骼分为左右两条腿，髋关节和膝关节均用直流伺服电机驱动，可精确控制各关节活动角度及行走速度。大小腿采用扎带固定。腰部通过吊带与减重系统相连接，起到帮助患者垂直升落、方便由轮椅上转移至站立状态的作用。系统还配备了控制跑台，该跑台可以与步态训练同步速度，根据机器人行走速度实时调整，最低速度可达100米/小时。
这款步态康复训练机器人基于神经可塑性原理，根据亚洲人步态曲线设计；与上肢康复机器人类似，步态康复训练机器人拥有主、被动训练模式。被动模式下各个关节电机执行预设的离线步行关节角度曲线，带动患者进行步态行走动作，配合跑步机，可以对行走速度进行控制。主动模式下系统采集患者脑电信号和下肢肌电信号，通过模式识别算法估计患者意图，结合患者行走习惯进行步态偏移调整和离线采集健康人的步态曲线，计算出下肢机器人的运动角度，通过患者的自主意识控制步态轨迹来进行康复训练。
该系统可结合虚拟现实技术设置训练场景，让患者身临其境；还具有游戏训练环节，利用上肢运动及肌电信号进行人机交互，对虚拟游戏进行控制；此外还可以通过模式识别及生物肌电反馈来实现多关节参与训练的效果，并对训练过程中患者的肌肉疲劳状况进行跟踪评价和报警。
在智能轮椅方面，传统的轮椅人机交互由声音、摇杆和按键等实现。而对于高位瘫痪、不具备语言能力的人来说，脑机接口（BCI）技术可以很好地帮助他们实现意念控制外部设备的愿望。团队研制的智能轮椅采用多源信息融合技术，结合脑电、Kinect、激光、里程计等多源物理信息实现机器人控制对象在物理信息与认知模型中的融合与统一，大幅提高智能轮椅对环境智能感知的能力。
针对截肢患者，李智军教授团队研制了医疗康复人机交互安全仿生手。该仿生手臂充分考虑人体肢体的承压能力，通过安全型可变刚度设计，采用小质量、惯量运动零件，柔性关节，安全限位等减少意外碰撞，实现安全机械。同时，仿生手还包含抓握功能评估与训练系统，利用肌电信号、力学信号多参数进行人机交互。患者通过仿生手能够完成必要的日常活动，如抓、拿物体，吃东西，喝水等。
李智军教授团队与中山大学附属第一医院、上海瑞金医院、广东第二中医院等机构合作，对可穿戴康复机器人进行了临床试验改进，形成了较为完善的功能体系和服务体系，取得了十分显著的经济社会效益。
作者：李智军、邱诗元
(李智军，华南理工大学自动化学院教授、博导，IEEE高级会员，主要研究领域仿生机器人和生机电系统。目前担任IEEE人机智能控制协会生机电与仿生机器人系统专委会主席；2016年IEEE先进机器人与机电系统大会主席，2017年IEEE先进机器人与机电系统程序委员会主席。
