仿生智能与机器人2（2022）100032模块化全身外骨骼（AXO-SUIT）Shaoping Baia，M.R.伊斯兰教a、瓦莱丽·鲍尔b、伦纳德·奥努库尔b丹麦奥尔堡9220奥尔堡大学材料与生产系b爱尔兰利默里克大学设计学院、健康研究所和CONFIRM智能制造中心A R T I C L E I N F O保留字：外骨骼以用户为中心的设计性能评估A B S T R A C T本文介绍了老年人全身辅助外骨骼（AXO-SUIT）的设计和初步性能评估。AXO-SUIT是一个由独立的下半身和上半身模块化外骨骼组成的系统，可组合成一个全身系统，根据需要提供灵活的身体辅助。全身外骨骼包括27个自由度（dof），其中17个是被动的，10个是主动的。它可以帮助人们行走，站立，搬运和处理任务。在整个外骨骼的开发过程中采用了以用户为中心的设计方法。本文介绍了AXO- SUIT的设计过程，包括对用户需求的审查、运动学和动力学研究以及创新的系统设计。 对选定的最终用户进行了使用开发的系统的测试，包括不同级别的性能评价和可用性测试。最终用户测试结果显示了外骨骼在提供灵活的物理辅助方面的有效性。1. 介绍外骨骼技术已经发展到许多应用领域，包括医疗护理/康复、工业应用和军事应用[1近年来，人们对可穿戴外骨骼越来越感兴趣，以应对人口老龄化带来的挑战和机遇[4全球人口结构的变化预计将带来对机器人技术的强烈需求，如外骨骼，以帮助老年人保持活跃，独立并拥有高质量的生活。已经开发了许多辅助外骨骼。由商业组织和研究实验室开发的外骨骼的概述可以在[8]中找到。虽然大多数外骨骼都是为上肢或下肢开发的，但很少有外骨骼是为全身设计的[9一个著名的全身外骨骼是为护理和/或老年人援助而设计的混合辅助肢体（HAL）[11]。HAL不使用夹持器操作，而是由用户的手操纵负载。该系统也很轻，重23公斤，每只手臂能够操纵15公斤。HAL是一个单一的系统，而不是像AXO-SUIT那样有两个模块。两个全身外骨骼报告是身体延长器（BE）[13]和XOS 2[14]。这两个系统都用于向人提供外力，其中负载通过外骨骼从机械连接直接传递到地面。 因此，只有一小部分负荷施加在人身上。 值得注意的是，BE设计用于重型材料搬运，重量为160 kg，而XOS 2用于∗ 通讯作者。电子邮件地址：shb@mp.aau.dk（S. Bai）。https://doi.org/10.1016/j.birob.2021.100032用于军事用途，重95公斤。不来梅大学研发的另一款全身外骨骼有30个活动关节，重量 41公斤[15]。从现有技术中注意到，全身外骨骼的大多数系统是强大的但沉重的，因此是不适合的。 为老年人此外，文献中一般缺乏关于其业绩评估的数据。因此，这项研究的重点是开发一种外骨骼，即AXO-SUIT，为老年人进行日常生活活动提供一般的身体帮助。此外，将进行全面的性能评估，包括客观测量和主观反馈，以强调以用户为中心的设计和用户参与的关键作用在本文介绍了AXO-SUIT外骨骼的设计和测试，采用了以用户为中心的设计方法。本文通过扩展作者在[16]中报告的工作（其中介绍了全身外骨骼AXO-SUIT），概述了AXO-SUIT的系统开发。在本文中，用户参与的概念设计和最终用户测试提供了更多的细节。第2节描述了以最终用户为中心的设计方法，其中通过最终用户的参与获得了设计要求第3节介绍AXO-SUIT的设计和构造，包括机械和电子部分。初步性能评估结果见第4节。最后，第5节详细介绍了这项工作的结论。接收日期：2021年10月29日;接收日期：2021年11月27日;接受日期：2021年12月9日2021年12月17日在线提供2667-3797/©2021作者。由Elsevier B.V.代表山东大学出版。这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表仿生智能与机器人学期刊主页：www.elsevier.com/locate/birobS. Bai，M.R.Islam，V.Power等人仿生智能与机器人2（2022）1000322表1最终用户问卷调查研究参与者的特征（n = 34）。可变原发性（n = 31）继发性（n = 3）年龄（岁）71（59性别（女性%）身高（cm）165（152体重（kg）72（45-110）60（58-75）2. 以用户为中心的设计方法AXO-SUIT的设计和开发采用了用户输入的设计方法，从系统开发之初就考虑到了最终用户的需求。为此采用了一系列方法，以确保获得适当的最终用户投入为此，问卷调查，焦点小组，访谈，组织在三个阶段的研究，进行了。在第一阶段，对每个伙伴国家的最终用户进行在第二和第三阶段，开展了最终用户演示活动/焦点小组活动，以收集对AXO-SUIT设计和实物原型的反馈意见，以及最终用户对与其商业化有关的事项的意见。最终用户参与了AXO-SUIT项目，就以下方面提供了重要的投入和反馈：• 功能要求;• 产品设计;• 商业化战略。主要最终用户，即50岁及以上的成年人，进行日常生活活动的能力有轻度至中度限制，优先纳入最终用户参与活动。还包括数量有限的次要最终用户（与主要最终用户直接接触的个人，例如家人、朋友、正式/非正式护理人员）。最终用户的要求在项目开始时，即AXO-SUIT设计开始之前就已确定，并在项目期间重新审查，以确保以用户为中心 得到维持。2.1. 问卷：功能要求在最终用户中进行了一项问卷调查，以收集用户在实际援助方面的需求。34名参与者完成了问卷调查研究：爱尔兰20名，瑞典6名，丹麦8名，如表1所示。调查问卷的内容和方法的详细信息已在以前公布[17]。在该项目中，通过对初级和次级终端用户的横截面问卷调查研究，寻求终端用户的功能和设计要求。问卷包括基本参与者人口统计信息、健康相关生活质量和一系列子部分，参与者在这些子部分中对他们希望获得身体帮助的下半身、上半身和全身运动的优先级进行排序。总的来说，大多数主要使用者与配偶住在一起（59%），而其他人则独自居住（23%），与亲戚住在一起（9%），合住（6%）或住在养老院（3%）。至于主要使用者的居住类型，单层住宅（53%）和两层楼梯住宅（41%）最常见，相对较少的主要使用者居住在两层电梯/楼梯升降机住宅（3%）或公寓（3%）。下半身，上半身和全身运动的参与者排名最高的优先援助提出表2中AXO-SUIT集团在最后确定援助目标之前，讨论了协助所确定任务的设计影响和技术可行性。为了进一步告知该决策制定过程，针对12名参与者的这些任务中的10项收集了人体运动数据，以帮助规范所提出的原型的关节处的运动范围和扭矩要求因此，问卷调查结果与生物力学数据和专家评审相结合，为AXO-SUIT原型的功能目标、设计和技术规格提供了2.2. 运动分析以告知运动学和动力学要求为了进一步探索所确定的主要活动的特定功能要求，在上述活动的模拟版本期间进行了三维（3D）人体运动学和动力学的实验室研究。为了为三维运动和力数据的实验室研究设计一个可行和有效的测试协议，AXO-SUIT联营体商定了收集数据的具体活动。这些活动是根据调查问卷1的现有结果选择的，同时考虑到可用于数据收集的实验室资源。表3描述了选定用于实验室模拟的10种活动。使 用 双 相 机 Codamotion mpx 64 运 动 分 析 系 统 （ CharnwoodDynamics Ltd.，Leicestershire，UK）以100 Hz的采样率进行。使用30个标记设置来获得全身运动学数据，标记放置在参与者的特定解剖标志上 。 使 用 Accugait （ Advanced Mechanical Technology Inc. ，Watertown，MA，USA）便携式方形测力板，嵌入便携式走道中。通过Codamotion ODIN软件包记录所有数据，并以c3d文件格式导出。然后将这些c3 d文件与人体测量数据一起导入AnyBody建模系统（版本：6.0.4.4327; AnyBody Technology A/S，Denmark），以创建执行任务的参与者的模拟。来自AnyBody管理模型库的Mo-Cap_FullBody模型被用作本研究中人体模型的基础。 AnyBody建模系统从每个任务模拟中生成一系列全面的生物力学输出数据，例如单个肌肉力量、关节接触力、新陈代谢等。在这项研究中，我们主要感兴趣的是获得人体主要上肢和下肢关节的关节位置数据（活动范围或“ROM”）和关节力矩或扭矩数据。这些这些数据被用于告知AXO-SUIT上半身和下半身子系统的主要关节的活动范围和扭矩要求。图1显示了全身运动的AnyBody模型。一个运动研究结果显示在图中。二、 行走时髋关节和膝关节的活动范围最大，与坐立时的活动范围相似（或更小）。 另一方面，最大范围的关节扭矩出现在右侧（优势）髋关节和踝关节，特别是在矢状面即髋关节屈曲/伸展、踝关节跖屈/背屈。运动分析的结果用于定义不同模块的设计规范，如表4所列。3. AXO-SUIT系统开发根据规定的设计要求，AXO-SUIT的设计目的是在关节一级提供辅助性的身体补充力量。为了使系统有效、灵活和可靠，采用了模块化方法。AXO-SUIT外骨骼如图3所示。该系统由两个主要的子系统组成，即下机体（LB-AXO）和上机体（UB-AXO）系统。每个子系统都能够独立工作，根据需要提供帮助。此外，每个子系统具有多个模块，这使得能够进行联合水平辅助。FB-AXO的总重量为25公斤，其中包括一个3公斤的锂离子电池，可以为宇航服持续供电约1小时。系统的详细描述见[18]。为了完整起见，我们在这里简要地概述了每个子系统。S. Bai，M.R.Islam，V.Power等人仿生智能与机器人2（2022）1000323表2最高优先级的 下半身、上半身和全身运动，由参与者在问卷中进 行 排 名 。排名下半身上半身全身1坐-站-不抓地提/放-从跪着站2行走和转身从蹲姿起身3站立双手向前拿着一个物体单手拿着小物体4弯腰到地板水平地推/拉弯腰/弯腰到地板/地面图1.一、 以通常的 速度行 走 ，同时携带有效载荷任务运动学 模拟。（A）负载响应，（B）站立中期，（C）站立末期。图二. 步行负重运动研究。（a b）在行走和搬运任务期间，右上肢和右下肢的主要关节的运动范围。（c）d）在行走和搬运任务期间，右上肢和右下肢的主要关节处的关节扭矩。方框表示平均范围（即平均最大联合在所有参与者（n = 8）中观察到的平均最小关节位置）表3活动的实验室运动研究。号ADL描述1从坐到站/从站到坐从椅子上起身/坐下，无需使用手来帮助2走路走路不带任何东西3站立安静地站立，例如在桌子/厨房水槽4提升/下降将物品从地面提升/下降到桌面5伸手到头顶一侧/对肩打开/关闭窗帘6站立推拉推拉物品（约2kg在桌面上7手持物体（双手）站立，同时手持4 kg的物体8跪起双膝着地，单脚向前踏，起立（不依靠外物支撑）9从蹲起蹲下，大腿平行于地板（或尽可能接近地板），在没有支撑的情况下站起来10携带小物件（单手）将0.5 kg的物件向前或向两侧携带，例如：杯子/马克杯S. Bai，M.R.Islam，V.Power等人仿生智能与机器人2（2022）1000324图三. AXO-SUIT外骨骼，（a）CAD模型，（b）穿在人体上的原型。表4AXO-SUIT的运动范围（RoM）和驱动模块关节RoM驱动/运动脊柱腰椎屈曲。/分机30<$/−30<$橡胶盘轴向旋转。30<$/−30<$橡胶盘侧屈30<$/−30<$橡胶圆盘肩部前伸/后缩122<$/−122<$Passiveabd./增补件120/ −80 EC-i40和LCS-17-100int./分机腐90<$/−50<$被动接头flex./分机170/ −10 EC-i40和LCS-17-100肘关节屈曲。/分机145/0EC-i40和LCS-17-50髋关节屈曲。/分机122/ −122 EC-60，100 W内侧/外侧旋转。45<$/−45<$被动关节abd./增补件80<$/−80<$被动接头膝关节屈曲。/分机122mm/0mmEC-60，100 W踝背/跖屈。25<$/−30<$被动接头内翻/外翻35度/−35度被动关节3.1. 上半身子系统UB-AXOUB-AXO子系统，如图所示。如图4（a）所示，具有15个自由度，在脊柱模块处3个，在每个肩部模块处5个，并且在每个肘部模块处1个。肩关节模块设计为与人体盂肱关节运动的3个自由度相匹配。肩关节外展/内收和屈曲/伸展关节为动力驱动，而肩关节内旋/外旋关节由双肘杆被动支撑[19]。肘关节机制是支持屈曲/伸展的单动力关节每个主动关节的UB-AXO是由一个无刷直流电机谐波齿轮。谐波齿轮是选择其反向驱动能力，这使得用户可以移动，即使电机断电。在UB-AXO的手腕处使用了在AAU实验室设计的力传感器，以检测手臂的运动。3.2. 下半身子系统LB-AXOLB-AXO子系统设计用于支撑佩戴者的重量，并提供辅助辅助，以执行日常生活活动的一系列基本运动这些动作包括行走在平坦的地面上，在自由空间中稳定站立，从坐到站的转移（反之亦然），以及上下楼梯。开发了一种重量轻的设计，可提供高达50%的物理辅助， EN ISO 13482中定义的低风险物理辅助机器人图4（b）所示的LB-AXO的结构可适应不同体重和身高的佩戴者。调整的目的是让腰部，大腿，小腿和脚良好的适应，并可以很容易地调整为穿着者的身高（1.55-1.8米高）和体重（70- 110公斤）。每个关节最多可提供50%的援助(of在矢状面中行走、坐立和平衡运动的最大扭矩）。有12个自由度（8个被动和4个主动）;主动关节是矢状面中的髋关节和膝关节。髋关节具有被动旋转和外展/内收自由度。踝关节是完全被动的，有1个屈曲和1个内翻/扭转被动自由度。髋关节、膝关节和踝关节在驱动方面的规格，运动范围详见表4，其中电机 Maxon Motor的EC系列直流电机3.3. 脊柱模块脊柱模块将UB-AXO连接到LB-AXO模块，并将负载从UB-AXO转移到LB-AXO，最后转移到地上该模块设计有三个自由度以匹配人体腰椎的运动，即腰椎屈曲/伸展（LFE）、轴向旋转（LAR）和侧向屈曲（LLR）。 如图5、脊柱模块采用仿生设计，仿人体腰椎，椎体为铝，椎间盘为橡胶。这使得我们的设计比其他刚性连接上下身体的设计更新颖。橡胶盘的顺应性允许所有自由度都具有回弹支撑。此外，通过选择不同刚度的不同橡胶盘，脊柱模块可以提供不同水平的机构刚度，这对于支撑用户是必不可少4. 业绩评估和分析4.1. 辅助控制策略全身外骨骼系统包括单独的UB-AXO和LB-AXO模块。传感器和控制器被开发用于运动检测和控制。辅助控制策略分两个级别实施：高级别控制和低级别控制。高级控制基于人类意图检测[20]，其识别用户的运动意图并提供所需的辅助功能。低级控制是用于在外骨骼的致动关节处实现扭矩的关节级控制。低级控制是基于导纳的辅助转矩控制������������，参见图1A。第六章控制使用来自力/扭矩传感器的反馈来测量用户与外骨骼之间的收缩力/扭矩（收缩力/扭矩），且使用来自马达霍尔传感器的反馈来测量外骨骼关节的速度（表示为收缩力/扭矩）。������������对于UB-AXO，通过嵌入前臂袖带的力传感器测量相互作用力（图1）。4a）。 对于LB-AXO系统，基于相互作用力的控制策略通过安装在与穿戴者的接口（大腿、小腿和脚附件）处的多个力/扭矩传感器来实现，如图4b所示，其检测人的意图并将其传达给LB-AXO的控制系统应注意，控制实施方式对于UB-AXO和LB-AXO。两个模块控制的更多细节可参见[18]。S. Bai，M.R.Islam，V.Power等人仿生智能与机器人2（2022）1000325见图4。AXO-SUIT子系统，（a）UB-AXO，其中SPR、SAA、SFE和SR分别代表肩关节前伸/后缩、外展/内收、屈曲/伸展和肩关节内旋/外旋，（b）LB-AXO。图五、 脊柱模块，（a）组件和分解图，显示（1）椎间盘和（2）椎体，（b）安装在UB-AXO中的模块。图第六章AXO-SUIT控制图。4.2. 辅助性能测试最后的AXO-SUIT子系统和组合的全身AXO-SUIT由选定的最终用户进行了测试。试验的批准由Region Nordjylland，Den- mark的伦理委员会批准，所有参与者在参与前提供了书面知情同意书。我们测试的目的是从有效性、效率和用户满意度方面评估AXO-SUIT的可用性[21]。测试为了以可行、安全和合乎道德的方式使用该系统，AXO-SUIT的物理测试分为两个不同的级别：• 1级：参与者为18岁及以上的健康成年人。测试方案包括在穿戴和不穿戴AXO-SUIT的情况下执行任务。通过任务执行的客观和主观指标记录有效性，例如任务完成情况，完成任务的时间。通过选择肌肉的表面肌电图（EMG）客观地测量效率，并通过参与者对每项任务的感知注意力（RPE）评级主观地测量效率。记录了用户在特定身体区域[22，23]和通过开放性问题测试持续时间约为1小时。• 2级：参与者为50岁及以上的健康成年人。使用了简化的物理测试方案，其中包括穿着和不穿着AXO- SUIT执行任务。根据1级测试，记录有效性和满意度指标。为了提高效率，没有记录EMG数据，只记录参与者在每个任务中的RPE。试验持续时间约为0.5 h。如图7所示，UB-AXO、LB-AXO和FB-AXO子系统接受1级测试。2级测试是在有限数量的参与者和安全性和可行性条件下进行的，因为参与者是老年人。 根据上文第2这些任务包括将一个负载（6 kg）从地板上提升和降低到桌子上我们的测试重点是提升和携带援助。进行EMG程序以收集相关任务的数据，S. Bai，M.R.Islam，V.Power等人仿生智能与机器人2（2022）1000326图第七章 AXO-SUIT模块测试，（a）UB-AXO，（b）LB-AXO，（c）FB-AXO。而且不戴UB-AXO原型 根据SENIAM建议选择肱二头肌-短头和长头、三角肌-中、竖脊肌-最长肌的EMG电极位置[22]。当参与者站在安装的UB-AXO原型中时进行标记，并且如果预见到外骨骼袖带/绑带与电极的显著干扰，则调整电极位置以使干扰最小化，同时保持在相关肌肉的腹部上，与肌纤维方向一致。将一次性、预凝胶、粘性表面电极（CovidienH124 SG，Ag/AgCl，圆形，直径24 mm）放置在每块肌肉的腹部，与肌肉纤维方向一致，电极间距离为20 mm。在放置电极之前，将该区域剃毛并用一次性70%异丙醇擦拭巾清洁，以降低皮肤阻抗。将参比电极放置在C7椎骨的棘突上。使用四通道NeXus-10 MKII硬件和BioTrace+V2017 A软件（Mind Media B. V.，荷兰）。样本测试结果见表5和表6，显示了在1级测试期间获得的肱二头肌和中三角肌的均方根（RMS）肌肉活动，有和没有UB-AXO（n = 8; 4名男性，4名女性;身高175 ± 10.53 cm，体重71.75 ± 10.08 kg）。表5给出了1分钟（Carry_M1）、2分钟（Carry_M2）和3分钟（Carry_M3）的辅助结果。可以观察到辅助效果，如任务Carry_M3中肱二头肌的EMG测量所示。对于任务Carry_M1和Carry_M2，帮助不是很明显。其中一个原因可能是人类和外骨骼的相互适应-人类需要时间来学习如何利用外骨骼的帮助。表6列出了其他任务的结果。对于这组任务，结果表明，使用UB-AXO对肌肉活动产生了高度可变的影响。值得注意的是，如图所示，测试仅穿着UB-AXO进行。早上7 因此，与会者 来承载UB-AXO炸弹如文献[24]所示，预计这种额外的质量将增加整体支持肌肉活动。还值得注意的是，肌肉活动在参与者之间具有高SD变化。这可能是由于受试者肌肉强度的差异、与外骨骼的兼容性，所有这些都会影响他们的肌肉活动。此外，认知活动也可能影响读数，因为一些受试者在佩戴外骨骼时表现出一定程度的紧张。 我们的初步测试涉及八个主题。需要增加受试者数量的试验进行统计分析。 表7详述了测试的RPE分数，其表明某些身体区域的RPE分数略高，反映了外骨骼的重量。4.3. 用户满意度问卷（USQ）结合测试，使用基于第2节所述问卷的修改版用户满意度问卷（USQ）测量满意度。在UB-AXO 1级测试期间报告的总体用户满意度为中等，USQ总分的中位数为80（最小值= 58;最大值= 30）。87），满分120分。为了确定可用性方面的主要积极和消极点，USQ上的每个项目都采用5分制Likert量表进行评分，从“强烈不同意”的1分到"强烈不同意“的包括12名参与者，最高项目得分为60分。然后对评分最高和最低的项目进行汇编，以确定UB-AXO 1级用户满意度的最积极和最消极的特征。与会者最赞同的项目是：• 总的来说，我发现AXO-SUIT外骨骼是无声的。（51/60）• 我很容易记住如何使用AXO-SUIT外骨骼执行任务。（50/60）• 当使用AXO-SUIT外骨骼执行任务时，它会在需要时停止。（50/60）• 学习使用AXO-SUIT外骨骼对我来说很容易（48/60）• 当使用AXO-SUIT外骨骼执行任务时，它会以所需的速度移动。（48/60）• 当使用AXO-SUIT外骨骼执行任务时，它会向所需方向移动。（47/60）• 当使用AXO-SUIT外骨骼执行任务时，它可以根据需要移动。（46/60）与会者最不同意的项目是：• 总的来说，我觉得AXO-SUIT外骨骼很容易穿上。（22/60）• 在执行评估任务时，AXO-SUIT外骨骼并没有限制我的活动范围（29/60）• 总的来说，我觉得AXO-SUIT外骨骼很容易调整。（31/60）• 与AXO-SUIT外骨骼互动需要大量的精神努力。(31/60）• 我发现要熟练使用AXO-SUIT外骨骼需要付出很多努力。（31/60）显然，虽然参与者对UB-AXO原型在执行选定任务期间对其运动的响应性基本持肯定态度，但也发现了一些与可用性有关的问题。 主要问题涉及耐磨性 特别是在安装该装置时遇到的困难，调整UB-AXO以适应的问题，以及由于S. Bai，M.R.Islam，V.Power等人仿生智能与机器人2（2022）1000327表5搬运作业时肱二头肌及三角肌中部之常态化肌肉活动。% MVC =参与者最大自主收缩的百分比;SD =标准差。肌肉任务不含UB-AXO（%MVC，平均值± SD）使用UB-AXO（%MVC，平均值± SD）平均差异（%MVC，平均值± SD）二头肌背带-M111.78 ± 5.7515.04 ± 6.152.01 ± 1.47移动-M2 13.48 ± 6.83 16.00 ± 8.72 2.52 ± 1.09携带型-M3 14.17 ± 8.02 10.79 ± 6.81 −3.38 ± 1.21三角肌-M1 2.15 ± 1.05 4.65 ± 2.861.67 ± 0.64携带型-M2 2.03 ± 1.11 3.37 ± 2.081.34 ± 0.93携带型-M3 2.11 ± 1.32 2.35 ± 2.470.24 ± 1.08表6在其他任务中肱二头肌和中三角肌的标准化肌肉活动% MVC =参与者最大随意收缩的百分比;SD =标准差。表7下限11.71 ± 9.72 13.91 ± 18.17 2.20 ± 6.50倾倒2.79 ± 2.11 2.21 ± 1.27−0.58 ± 0.54三角肌提升6.21 ± 2.69 6.58 ± 4.370.37 ± 3.10下限5.88 ± 3.59 7.97 ± 5.03 2.10 ± 1.58浇注3.09 ± 1.94 5.15 ± 2.11 2.06 ± 1.48这项工作的一个主要部分是致力于最终用户测试，使用和不使用UB-AXO的所有任务的感知注意力评级（RPE）无Exo UB-AXO任务中位数（最小值-最大值）中位数（最小值-最大值）平均值差异。提升3.0（1.0下限2.0（1.0升降x5 4.0（2.0注入0.5（0.5拉伸保持2.0（0.5灌注保持2.0（0.5进位4.0（1.0-5.0）3.0（3.0-7.0）+0.6注：平均差异是使用UB-AXO和不使用外骨骼执行的每项任务的参与者内差异的平均值。不合身，活动范围受限。从积极的角度来看，与会者报告说，使用或学习使用被遗弃弹药并不费力。用户反馈有助于确定在UB-AXO和LB-AXO中实施的短期设计改进，并计划未来的长期改进。例如，UB-AXO的1级测试的用户反馈导致增加了额外的肩带衬垫和一层柔软的织物来衬手腕袖口以提高用户舒适度。与会者建议，为提高UB-AXO和LB-AXO的用户舒适度，对设计进行长期修改，以减轻系统的重量5. 讨论和结论本文介绍了一种模块化全身辅助外骨骼AXO-SUIT的设计。AXO-SUIT外骨骼可作为一个全身系统，或作为上半身或下半身子系统，为有不同需求的人提供灵活的身体辅助。这是通过以用户为中心的设计方法实现的。为此目的，在系统开发过程中，包括从设计要求规格到系统评价，都有最终用户的密切和密集参与。最终用户参与的结果是两个AXO-SUIT子系统原型;下半身子系统（LB-AXO）和上半身子系统（UB-AXO）。LB-AXO由2条腿组成，每条腿有6个自由度，其中2个是主动的，4个是被动的。此外，LB-AXO能够为身高1.55- 1.55米的用户进行调整1.8 m，体重70-110 kg。UB-AXO由一个具有3个被动自由度的脊柱模块和两个臂组成，每个臂具有3个主动和3个被动自由度。与LB-AXO类似，UB-AXO可以调整其链接以适应不同的用户规模。这对人类机器人系统的发展至关重要。测试是在选定的受试者中进行的。根据道德考虑和不同年龄组的身体能力进行了两级测试。在测试中，不仅收集客观测量（相关肌肉群的肌电图），而且收集主观测量（用户用力、舒适度和整体用户体验的评级），后者提供反映系统的可用性和用户接受度的非常有价值的信息，这在其他外骨骼测试中经常被忽略。对用于人体运动辅助的外骨骼的全面评估是这项工作的主要贡献。总体而言，结果显示对某些用户的有效帮助。 需要指出的是，援助效果受多种因素影响，控制策略、系统兼容性以及用户学习能力[25]。值得注意的是，测试集中在上半身外骨骼上，有兴趣了解可以实现的负载承载和其他操纵任务的辅助水平。对于下半身外骨骼，没有收集EMG方面的客观测量值，因为由于电极相对于所研究的肌肉的移动，我们无法可靠地测量下肢中的EMG，而上半身的情况并非如此。在未来的研究中，将考虑在全身水平测试还揭示了该系统的一些局限性，从中吸取了一些教训。一个是系统重量对于辅助应用程序很重要，特别是对于老年用户组。由于致动器占总重量的一半以上，高功率强度致动器或电缆驱动机构是理想的。另一个问题是人体关节和外骨骼的对应物可能未对准。在一些最坏的情况下，当与刚性结构耦合时，未对准可导致外骨骼的运动阻力，而不是辅助。此外，必须从用户接受度的角度考虑并实现紧凑的外骨骼设计。顺应性结构和驱动，人类意图感应和交互控制的进一步改进已经被考虑，随着持续的性能测试。竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作肌肉任务不含UB-AXO（%MVC，平均值± SD）使用UB-AXO（%MVC，平均值± SD）平均差异（%MVC，平均值± SD）二头肌提升8.99 ± 6.8414.28 ± 23.835.29 ± 6.57S. Bai，M.R.Islam，V.Power等人仿生智能与机器人2（2022）1000328致谢本文报告的工作得到了欧盟AAL计划、丹麦创新基金、Vinova（瑞典）、Agentschap Innoveren Ondernemen和爱尔兰企业的支持。与MTD精密工程公司在设计和制造方面的合作以及耶夫勒大学的下半身外骨骼开发都是适当的。附录A. 补充数据与 本 文 相 关 的 补 充 材 料 可 以 在 网 上 找 到上https://doi.org/10.1016/j.birob.2021.100032。引用[1]R. Bogue ， Exoskeletons and robotprosthetics ： A reviewofrecentdevelopments，Ind. RobotInt.J.36（08）（2009）421-427。[2]B. Chen，H. Ma，L.Y. Qin，F. Gao，K.M.陈世文罗丽 Qin，W.H. 廖，下 肢 外骨 骼 的 最新发展和挑战，J。Orthop. Transl. 5（2016）26[3]L. Teng，文学硕士Gull，S. Bai，基于PD的轮椅外骨骼机器人模糊滑模控制，IEEE/ASME Trans. Mechatronics（2020）。[4]N. Vitiello，S. Mohammed，J.C. Moreno，可穿戴机器人运动辅助和康复，机器人。奥顿系统73（2015）1[5]联合海德尔岛Nyoman，J.L.科罗纳多角Kim，G.S. Virk，单关节辅助外骨骼的以用户为中心的协调控制，Int.J.Adv.Robot。第13卷第3期（2016年）115.[6]L. Zhou，Y. Li，S. Bai，通过生物力学仿真实现机器人外骨骼的以人为中心的设计优化方法，机器人。奥顿91（2017）337-347.[7]A. 皮 尔 斯 湾 Adair ， Robotics to enable older adults to stay living at home ， J.Aging Res. 2012（12）（2012）538169.[8]S. Bai，G.S. Virk，T.糖，可穿戴外骨骼系统：设计，控制和应用，工程技术研究所，伦敦，英国，2018年。[9]T. Proietti，V. Crocher，A. Roby-Brami，N. Jarrassé，上肢机器人外骨骼用于神经康复：控制策略综述，IEEE Rev. Biomed。Eng.9（2016）4-14.[10] M.丰塔纳河Vertechy，S. Marcheschi，F.萨尔塞多湾Bergamasco，身体扩展器：用于运输和处理重物的全身外骨骼，IEEE机器人。自动21（4）（2014）34-44。[11] T. Sakurai，Y.三井，交互式机器人服HAL的运动指令系统的开发，在：IEEE InterConf. on Robotics and Biomimetics，Vol. 2009，（ROBIO），2009，pp. 1141-1147。[12] R.V. Vibhute ， S.S. Yeole 等 人 ， Design ， Development and analysis of humanexoskeletonfor enhancing human capabilities ， in ： IOP Conference Series ：MaterialsScience and Engineering，Vol. 1012，2021，012015.[13] S. Marcheschi，F.萨尔塞多湾丰塔纳湾Bergamasco，Body extender：Whole bodyexoskeleton for human power augmentation ， in ： 2011 IEEE InternationalConference on Robotics and Automation，2011，pp. 611-616[14] 雷 神 XOS2 外 骨 骼 ， 第 二 代 机 器 人 套 装 ， https://www.army-technology.com/projects/raytheon-xos-2-exoskeleton-us/。[15] DF.K.I. 全 身 外 骨 骼 ， https://robotik.dfki-bremen.de/en/research/robot-systems/ganzkoerpereoxoskelett/。（2021年10月29日查阅）。[16] S. Bai，S.Christensen，M.Islam，S.Rafique，N.Masud，P.马特松湖V.用于老年人身体辅助的全身外骨骼AXO-SUIT的动力，开发和测试，载于：可穿戴机器人：挑战和趋势，施普林格国际出版社，Cham，2019年，第100页。180-184[17] L. O'Sullivan，V. Power等人，最终用户需要启发全身外骨骼， 以协助老 年 人，程序制 造 。3（2015）1403[18] S.克里斯滕森，S. Rafique，S. 白，一种用于老年人身体辅助的动力全身外骨骼设计，国际机器人高级杂志。（2021）1http://dx.doi.org/10.1177/17298814211053534[19] S.克里斯滕森，S. Bai，使用双连杆机构的新型肩部外骨骼的运动学分析和设计，J.Mech.Robotics 10（4）（2018）041008。[20] M. Islam，S.白，有效载荷估计使用力肌传感器控制的上身外骨骼在负载携带援助，模型。 识别 对照40（4）（2019）189-198。[21] 国际标准化组织，ISO 9241-11.2人机交互的人体工程学第29页，ISO。[22] H.J. 赫门斯湾弗雷克斯河Merletti，D.F.Stegeman，J.H.Blok，G.劳角克鲁格，G. Hägg，W.J. Blok，欧洲表面肌电图建议：SENIAM项目结果，1999年。[23] J.K. Ng，V. Kippers，C.A.张文，张文，等，腹部肌肉的肌纤维定向及表面肌电电极位置，肌电图。Clin. 神经生理学38（1）（1998）51-58。[24] Y.柳湖，加-地张河，巴西-地Wang，C.史密斯，E. Gutierrez-Farewik，膝关节外骨骼在运动过程中影响肌肉活动，IEEE访问9（2021）91614[25] P. Kieliba ， D. Clode ， R.O. Maimon-Mor ， T.R. Makin ， Robotic handaugmentationdrives changes in neural body representation， Science Robotics 6（54）（2021）eabd7935。
我的内容管理
展开
