摘要：膝关节作为日常运动的重要部位，承担体重并提供稳定性和灵活性。随着年龄增长，肌肉和耐力退化，老年人膝关节力量减弱，严重影响生活质量。为解决这一问题，研究人员探索了一种单源双驱动（SSDD）柔性膝关节辅助外骨骼（FKAE），用于辅助老年人日常运动。首先，设计

　　摘要：膝关节作为日常运动的重要部位，承担体重并提供稳定性和灵活性。随着年龄增长，肌肉和耐力退化，老年人膝关节力量减弱，严重影响生活质量。为解决这一问题，研究人员探索了一种单源双驱动（SSDD）柔性膝关节辅助外骨骼（FKAE），用于辅助老年人日常运动。首先，设计了单源双驱动架构，通过单个电机配合离合器控制左右膝关节，减轻外骨骼重量，并借助缆绳驱动和弹性元件增强交互安全性与舒适性。其次，提出了一种针对日常行走场景的循环运动模式威廉希尔中国识别（LPR）方法，采用融合有限状态机（FSM）和模糊控制的双检测策略，能够准确识别平地行走（LW）、上坡（RA）、下坡（RD）、上楼梯（SA）和下楼梯（SD）等日常行走情景。最后，实施了一种基于有限状态的时变辅助扭矩控制策略，根据运动模式在不同行走环境中有效提供合适的辅助扭矩。3名年轻参与者和3名老年参与者参与了真实环境下的户外LPR实验和室内能量消耗实验。初步实验结果表明，LPR的平均准确率达到98.89%，在外骨骼辅助下，平均代谢成本和表面肌电信号分别降低了28.20%和67.33%。

　　全球人口老龄化趋势日益显著，预计到2070年代末，65岁以上人口将达22亿，超过18岁以下儿童数量。膝关节作为日常运动的关键部位，承担体重并维持稳定性和灵活性，但老年人因肌肉力量和耐力退化，膝关节力量减弱，严重影响生活质量并增加跌倒风险。现有膝关节辅助外骨骼虽取得一定进展，但仍面临三大挑战：驱动方式未充分考虑老年人负担；无法实时识别户外场景中的循环运动模式变化；辅助策略缺乏对不同运动模式的自适应性和灵活性。现有驱动方式中，电机直接驱动会增加外骨骼重量和惯性，气动系统存在功率限制和稳定性问题，而缆绳驱动系统具有轻量化、高灵活性和良好人机相容性的优势。此外，基于生物电传感器（如表面肌电sEMG）的方法易受电极位置、噪声和皮肤状况影响，而机械传感器（如惯性测量单元IMU）更稳健。因此，本研究旨在开发一种单源双驱动（SSDD）柔性膝关节辅助外骨骼（FKAE），通过缆绳驱动和弹性元件提高交互舒适性与安全性，并基于融合模糊控制与有限状态机（FSM）的双检测策略实现精准运动模式识别，进而提供时变辅助扭矩，以改善老年人日常运动能力。该论文发表在《Cyborg and Bionic Systems》。

　　本研究采用以下关键技术方法：1）单源双驱动（SSDD）架构：通过单个电机配合离合器机构，实现左右膝关节的时变驱动，驱动源（电机、控制单元等）置于用户背部，利用Bowden缆绳将动力传递至双侧下肢外骨骼，降低系统重量和惯性；2）感知系统：集成4个惯性测量单元（IMU）（型号JY901S，采样率200 Hz），安装于大腿和小腿组件中部，采集膝关节角度数据；3）运动模式识别（LPR）方法：采用双检测策略，稳态模式识别基于Mamdani型模糊控制器，利用输入特征Δθ1（大腿角度范围）和Δθ2（大腿与小腿最大角度差），通过模糊逻辑推理输出运动模式（平地行走LW、上楼梯SA、下楼梯SD、上坡RA、下坡RD、保持HD）；切换状态模式识别基于有限状态机（FSM），通过8种状态转移条件实现模式间快速检测；4）辅助扭矩控制策略：基于识别出的运动模式，采用有限状态时变辅助扭矩控制，通过预设的扭矩–角度曲线（基于正弦函数）提供与膝关节实时角度匹配的辅助扭矩，控制器采用比例-积分-微分（PID）控制算法跟踪期望扭矩；5）实验验证：参与者包括3名年轻人和3名老年人（共4男2女，身高1.50–1.85 m，体重

　　<80 kg），在线°）进行lpr实验，并在室内测量代谢成本（通过k5便携式代谢系统间接测热法）和表面肌电信号（semg，采样率1000 hz，记录半腱肌、股二头肌、腓肠肌、胫骨前肌、股直肌），数据经滤波、归一化及均方根处理。

　　1. SSDD驱动切换性能：在平地行走、上坡、下坡、上楼梯、下楼梯等不同运动模式下，电机切换时间Tp（0.10–0.12 s）占平均步态周期Tm（1.14–1.28 s）的12%–20%以内，满足运动需求，且老年人步态周期更长，对驱动性能要求更低，验证了SSDD架构的可行性。

　　2. 运动模式识别（LPR）实验结果：在稳态模式下，基于模糊控制的双检测策略平均识别准确率达98.89%，其中年轻参与者最高达99.77%，老年参与者最高达98.72%。在切换状态模式下，从平地行走切换到其他模式时，LPR算法可提前约半个步态周期检测到模式变化（负延迟时间，如LW→SA平均?0.85 s）；从其他模式切换回平地行走时，延迟时间趋近于零或非常小（如SA→LW为0 s）。与基于阈值的FSM、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）相比，所提模糊+FSM策略在各类模式中均取得更高准确率（如LW 99.08%、SA 100%、SD 97.84%、RA 98.59%、RD 98.94%）。

　　3. 能量消耗实验结果：在外骨骼辅助条件下，与未穿戴外骨骼（NE）和零扭矩状态（NA）相比，代谢成本显著降低：平地行走中平均降低0.22 W/kg（vs NE）和0.42 W/kg（vs NA）；上坡中平均降低0.84 W/kg（vs NE）和1.45 W/kg（vs NA）；上楼梯中平均降低0.45 W/kg（vs NE）和1.26 W/kg（vs NA）。表面肌电信号（sEMG）方面，在平地行走、上坡、上楼梯场景下，与零扭矩状态相比，不同肌肉群（半腱肌、股二头肌、腓肠肌、胫骨前肌）的ROC（变化率）分别降低最多达67.33%、48.29%和49.66%。股直肌作为伸肌群未受明显辅助效果。结果还显示，膝关节辅助间接降低了踝关节相关肌肉（胫骨前肌）的肌电强度，表明改变一个下肢关节动力学可影响非辅助关节。

　　讨论部分指出，SSDD驱动架构通过单电机和离合器实现时变驱动，弹性元件和Bowden缆绳提高了交互柔顺性和安全性，驱动切换时间满足日常运动需求。与现有文献相比，所提模糊+FSM LPR方法在稳态准确率（98.89%）和切换延迟（提前检测或近零延迟）方面均优于阈值FSM、LDA和SVM等传统方法，且无需大量训练数据，适合实时嵌入式部署。有限状态时变辅助控制策略在三种运动模式下均显著降低了代谢成本和sEMG信号，且对老年参与者效果明显（最大代谢成本降低28.2%），优于文献中报道的生物学扭矩控制器、阻抗控制器和比例肌电控制器。然而，该方法存在局限性：FKAE无法同时驱动双侧膝关节，限制了对称扭矩任务（如跳跃）和完整支撑相连续辅助能力；LPR框架在复杂非周期性运动中的鲁棒性需进一步验证；辅助扭矩采用固定正弦轨迹，缺乏个体适应性；实验样本量小（6人），统计显著性不足。未来将融合足压鞋垫或sEMG等多模态传感器，开发自适应算法，并引入人机闭环（HIL）优化，以提升个性化辅助效果。

　　结论部分翻译：本文设计了一种新型“单源双驱动”便携式FKAE，用于日常活动。首先，外骨骼提出了SSDD方案，利用离合器以单个电机对左右膝关节提供辅助；同时，外骨骼集成了缆绳驱动和弹簧串联，提高了交互舒适性，防止日常活动中突然刚性扭矩造成的伤害，并提供了结构安全性。其次，提出了一种融合FSM和模糊控制的双检测策略，用于循环运动模式识别，该方法准确识别了常见的日常运动场景，如LW、SA、SD、RA和RD。由IMU捕获的运动学特征作为识别特征参数；模糊控制的集成有助于在动态行走中识别稳态运动模式，而FSM的引入提高了运动模式切换的准确性并减少了检测延迟。最后，基于识别出的运动模式，提出了一种有限状态时变辅助扭矩控制策略，通过动力膝关节外骨骼为用户腿部提供外部扭矩支持。与未穿戴外骨骼和零扭矩状态相比，该方法在LW、RA和SA实验中使用户的平均代谢成本和sEMG信号降低。本文提出的结构设计和辅助功能不仅限于下肢膝关节外骨骼，还可能适用于髋关节和踝关节外骨骼、上肢康复外骨骼和假肢的运动控制。