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[摘 要]下肢外骨骼是指穿戴在人体下肢部位，利用外骨骼下肢上的各个关节电机在所能转动的运动空间，达到带动下肢运动的目的。康复用下肢外骨骼在训练方面远远优于传统的训练装置。外骨骼在工作时需要有一个动作，通过关节的动作带动下肢的抬起或者放下，这个动作如果不是人主动的动作，就被称作非常态步态。自然人的步态由大脑神经控制。目前的能力如果使用脑神经信号传送给下肢康复装置控制步态有诸多不稳定性，而且脑电波的动作识别也有限，所以本文所使用外骨骼步态利用下肢肌肉做一个运动趋势。传感器采集系统根据肌肉的变化进行患者运动判断，确定患者行走意图后再控制电机带动患者下肢运动。
[关键词]外骨骼；常态步态；控制
中图分类号：TH624 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）32-0000-01
0 引言
随着经济的发展，因为交通事故、自然灾害等原因以及随着社会老龄化的日趋严重，青年人生活压力大，缺乏锻炼，人们的身体素质差，容易引发各类神经系统疾病。当引发这类疾病后患者多数伴有偏瘫症状，不少下肢障碍患者在接受康复训练是可以恢复部分肌力的，甚至能够恢复到正常人的状态。目前我国常见的外骨骼均采用欠驱动方式，通过计算机预设的步态，并不完全按照患者的实际动作去做设计，所以步态研究是外骨骼研究的重点，合理的计算机预设步态直接决定了患者的体验效果和康复效果。事实上计算机预设步态很难与不同的患者进行匹配。不同患者根据他的身形，运动习惯都有不同的运动特点他们的常态步态都是不同的。当患者有一定的肌力，但是还没有足够行走的能力的时候，可以考虑不进行被动的方式治疗，而是选择主动的方式进行常态步态行走，这样主动地康复训练，效果比被动的根据非常态步态的预设轨迹进行行走好，不仅能恢复肌力，而且在运动过程中肌肉也在感受外界的刺激。
1 外骨骼所使用传感器介绍
1.1 电阻式压敏传感器
如图1所示的電阻式压敏传感器，电阻式压敏传感器是一种的单一方向的压力感应器，当它工作时，它的电阻值随表面受的压力增大而减小。下肢与外骨骼驱动框架使用安装带固定，电阻式压敏传感器分别在安全带与大腿股四头肌的接触处和大腿后方的股二头肌的接触处，小腿的腓肠肌与安全带的接触处还有小腿的胫骨前肌与安全带接触处。电阻压敏传感器根据腿部肌肉的变化来判断主动行走时候患者下肢前进后退的趨势。
1.2 六轴陀螺仪
陀螺仪是用于患者姿态角度计算的，用来判断下肢外骨骼当前的角度位置，判断是否处于一个正常行走的姿势，在实际操作中，当陀螺仪角度反馈至经过计算后显示患者角度处于较危险状态时，同时患者处于常态步态时，进行强制转换为非常态步态并进行位置矫正，使患者处于一个不会摔倒的安全角度。
2 传感器采集输出系统
控制芯片主要用于监控整个系统状态以及对下肢安全带上的压敏式传感器采集接收过滤数据和患者姿态角度，整个检测的过程都是在采集过程中实时完成的。外骨骼机器人的常态步态驱动由患者腿部肌肉做一个向前或者向后的动作趋势，根据这个动作趋势，来控制患者下肢驱动电机的运转，按照患者适合的速度进行患者主动锻炼的效果。通过对患者各项数据的记录，形成一个患者自身的数据库，获得患者习惯的动作记录，对患者行走时，各关节电机做一些预处理，同事根据患者行走习惯，通过一点一点逐步增加速度的方式，使患者慢慢将行走速度慢慢提升。或者适当的利用软件降低传感器反馈值灵敏度，使患者需要用更大的肌力来驱动电机的前进，通过这样的方式来逐步锻炼患者的行走能力和肌力。
3 运动检测系统
当患者进行康复训练时，控制系统需要对患者信息进行采集，例如确定患者各类关节的极限角度，当患者下肢发送的信号将使外骨骼进入到患者极限位置时候反馈报警以及停止运行的输出。同时实时计算出患者自身姿态角度，判定患者是否处在一个适合行走的姿态。当患者姿态角度出现超出预设阈值时，控制患者下肢驱动电机的运转，强制对患者的姿态角度进行矫正，防止患者摔倒等加重患者病情的情况发生。
4 常态步态的规划方法
当患者坚持进行适当的非常态步态康
复训练后，一般会恢复一定的肌力，当患者有一定肌力以后，将下肢康复训练机上用于与患者连接的安全带与患者下肢绑定，将压敏传感器的位置固定在大腿确定位置。当患者进行非常步态行走时，利用自身下肢肌肉用力的变化，根据前后置于患者大腿前后的压敏传感器的电阻之比，确定大小腿是呈向前或者向后的动作。关节伺服驱动系统根据肌肉的变化进行患者运动判断，确定患者行走意图，并对电机进行输出来控制关节电机的运动，达到用患者比较小的力，来驱动患者下肢的运动的锻炼方式来恢复患者肌力。当如果患者处于疲劳状态，想进行被动的训练，可以使用非常态步态的训练。非常态步态训练时，可以先录入各个适合自身行走习惯的位置点，通过位置点组合来实现外骨骼被动康复行走的过程，消除了非常态步态行走时，并不根据患者自身情况行走的缺陷，满足了不同患者的需求。
5 结束语
通过利用患者腿部肌肉变化获得患者想要前行后退的方式主动运动意识的方法实现简单，而且相对来说获得患者运动意图的准确度较高，对人体无损害，符合现在大众科技水平的要求，同时也可以利用这个方式使患者根据自己的舒适的位置设置非常态步态。
参考文献
[1] 张邵敏. 康复用下肢外骨骼系统仿生步态规划方法研究[D].中国科学院深圳先进技术研究院，2016.
[关键词]外骨骼；常态步态；控制
中图分类号：TH624 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）32-0000-01
0 引言
随着经济的发展，因为交通事故、自然灾害等原因以及随着社会老龄化的日趋严重，青年人生活压力大，缺乏锻炼，人们的身体素质差，容易引发各类神经系统疾病。当引发这类疾病后患者多数伴有偏瘫症状，不少下肢障碍患者在接受康复训练是可以恢复部分肌力的，甚至能够恢复到正常人的状态。目前我国常见的外骨骼均采用欠驱动方式，通过计算机预设的步态，并不完全按照患者的实际动作去做设计，所以步态研究是外骨骼研究的重点，合理的计算机预设步态直接决定了患者的体验效果和康复效果。事实上计算机预设步态很难与不同的患者进行匹配。不同患者根据他的身形，运动习惯都有不同的运动特点他们的常态步态都是不同的。当患者有一定的肌力，但是还没有足够行走的能力的时候，可以考虑不进行被动的方式治疗，而是选择主动的方式进行常态步态行走，这样主动地康复训练，效果比被动的根据非常态步态的预设轨迹进行行走好，不仅能恢复肌力，而且在运动过程中肌肉也在感受外界的刺激。
1 外骨骼所使用传感器介绍
1.1 电阻式压敏传感器
如图1所示的電阻式压敏传感器，电阻式压敏传感器是一种的单一方向的压力感应器，当它工作时，它的电阻值随表面受的压力增大而减小。下肢与外骨骼驱动框架使用安装带固定，电阻式压敏传感器分别在安全带与大腿股四头肌的接触处和大腿后方的股二头肌的接触处，小腿的腓肠肌与安全带的接触处还有小腿的胫骨前肌与安全带接触处。电阻压敏传感器根据腿部肌肉的变化来判断主动行走时候患者下肢前进后退的趨势。
1.2 六轴陀螺仪
陀螺仪是用于患者姿态角度计算的，用来判断下肢外骨骼当前的角度位置，判断是否处于一个正常行走的姿势，在实际操作中，当陀螺仪角度反馈至经过计算后显示患者角度处于较危险状态时，同时患者处于常态步态时，进行强制转换为非常态步态并进行位置矫正，使患者处于一个不会摔倒的安全角度。
2 传感器采集输出系统
控制芯片主要用于监控整个系统状态以及对下肢安全带上的压敏式传感器采集接收过滤数据和患者姿态角度，整个检测的过程都是在采集过程中实时完成的。外骨骼机器人的常态步态驱动由患者腿部肌肉做一个向前或者向后的动作趋势，根据这个动作趋势，来控制患者下肢驱动电机的运转，按照患者适合的速度进行患者主动锻炼的效果。通过对患者各项数据的记录，形成一个患者自身的数据库，获得患者习惯的动作记录，对患者行走时，各关节电机做一些预处理，同事根据患者行走习惯，通过一点一点逐步增加速度的方式，使患者慢慢将行走速度慢慢提升。或者适当的利用软件降低传感器反馈值灵敏度，使患者需要用更大的肌力来驱动电机的前进，通过这样的方式来逐步锻炼患者的行走能力和肌力。
3 运动检测系统
当患者进行康复训练时，控制系统需要对患者信息进行采集，例如确定患者各类关节的极限角度，当患者下肢发送的信号将使外骨骼进入到患者极限位置时候反馈报警以及停止运行的输出。同时实时计算出患者自身姿态角度，判定患者是否处在一个适合行走的姿态。当患者姿态角度出现超出预设阈值时，控制患者下肢驱动电机的运转，强制对患者的姿态角度进行矫正，防止患者摔倒等加重患者病情的情况发生。
4 常态步态的规划方法
当患者坚持进行适当的非常态步态康
复训练后，一般会恢复一定的肌力，当患者有一定肌力以后，将下肢康复训练机上用于与患者连接的安全带与患者下肢绑定，将压敏传感器的位置固定在大腿确定位置。当患者进行非常步态行走时，利用自身下肢肌肉用力的变化，根据前后置于患者大腿前后的压敏传感器的电阻之比，确定大小腿是呈向前或者向后的动作。关节伺服驱动系统根据肌肉的变化进行患者运动判断，确定患者行走意图，并对电机进行输出来控制关节电机的运动，达到用患者比较小的力，来驱动患者下肢的运动的锻炼方式来恢复患者肌力。当如果患者处于疲劳状态，想进行被动的训练，可以使用非常态步态的训练。非常态步态训练时，可以先录入各个适合自身行走习惯的位置点，通过位置点组合来实现外骨骼被动康复行走的过程，消除了非常态步态行走时，并不根据患者自身情况行走的缺陷，满足了不同患者的需求。
5 结束语
通过利用患者腿部肌肉变化获得患者想要前行后退的方式主动运动意识的方法实现简单，而且相对来说获得患者运动意图的准确度较高，对人体无损害，符合现在大众科技水平的要求，同时也可以利用这个方式使患者根据自己的舒适的位置设置非常态步态。
参考文献
[1] 张邵敏. 康复用下肢外骨骼系统仿生步态规划方法研究[D].中国科学院深圳先进技术研究院，2016.