外骨骼机器人是一种集成了机械动力装置、机械能量和人工智能的人机结合的可穿戴设备，需要外骨骼与人体运动状态协调,进而辅助人体运动,提高人体的运动机能。

早在上世纪60年代，美国通用电气公司和美国国防先进研究项目局研发出外骨骼设备——Hardiman，该设备能使穿戴者的力量增加25倍，但设备体积过于庞大，重达kg，且供能不足、续航无法持久。

从上世纪80年代开始，美国、英国、加拿大等国加大了对外骨骼设备的研究。上世纪90年代，随着机器人、传感器和计算机技术的发展，日本、德国、中国等更多的国家也相继开展了外骨骼康复机器人及其相关技术的研究。

越来越多的研发团队从外骨骼设备支撑人体、带动人体运动的功能出发，开始探索将外骨骼技术应用于医疗康复领域，医用外骨骼康复机器人逐渐成为康复机器人研究的一个重要方向。

现今，外骨骼康复机器人已成为中风、脊髓损伤引起的运动障碍康复训练的重要技术手段和方法。据美国市场调研机构WINTERGREENRESEARCH的分析，康复机器人行业规模未来几年将实现高速增长，年有望达到60亿美元。

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外骨骼康复机器人的主要核心技术

外骨骼康复机器人是康复机器人领域技术壁垒和智能化水平较高的机器人，产品涉及传感、控制、机械动力、人机交互、工业设计等多个交叉领域，涵盖人体生物力学、人体工程学、神经电生理、临床医学等学科。

（一）驱动系统技术

外骨骼康复机器人的动力驱动系统至关重要，从驱动系统技术来看，外骨骼康复机器人可以分为电机驱动、气缸驱动、液压驱动以及气动人工肌肉驱动等几种主要类型。各类型驱动系统的特点、优势与劣势如表1所示。日本筑波大学的HAL、美国Yobotics公司的Roboknee、中科院常州先进制造研究所年研制的外骨骼机器人ExOP，采用的是电机驱动方式。气缸驱动方式在外骨骼机器人上应用较少，意大利研制的PAGO机器人、日本神奈川大学的weamblePowerAssistSuit，采用的是气缸驱动方式。美国的BLEEx外骨骼机器人、美国洛克希德·马丁公司的全身外骨骼机器人HULC、美国雷神公司的XOS系列外骨骼机器人，采用的是液压驱动。美国哈佛大学BiodesignLab实验室开发了一种新结构的气动人工肌肉，美国FESTO公司推出了仿生气动肌腱系列产品，并提供了相应的应用解决方案。

运动意图识别是实现仿生肢体控制的前提和基础。如何正确识别穿戴者的行为和意图是外骨骼机器人研发的一个重要课题。目前主要方式包括通过脑电或肌电信号，以及通过惯性测量单元及压敏传感器为代表的机械传感器。为了识别几种常见的运动模式，需要将从传感器收集到的数据集输入到分类算法中，构建分类器；当信号输入到分类器时，分类器将输出识别结果。针对外骨骼机器人意图识别技术，负重外骨骼助力机器人多采用足底压力传感器检测步态，而康复外骨骼助力机器人多采用多种传感器混合检测步态。上述识别方法都存在容易受到人体干扰、判断准确性不足以及无法精确跟随人体意图的问题，因此外骨骼机构与穿戴者协调运动仍是急需解决的关键技术难题。

（三）人机协同控制技术

外骨骼要能成功复现人体运动，必须具备和人相当的可控自由度。基于意图识别结果，实现人机协同行走控制是外骨骼机器人关键技术之一。目前主要有以下几种控制方法：基于灵敏度放大的控制方法，基于预定步态的控制方法，基于预定步态的驱动控制方法、混合控制方法。在各类协调控制方法中，对于外骨骼负重机器人，应用灵敏度放大控制策略效果最好，而对于外骨骼康复机器人，应用预定步态控制策略相对更加成熟。外骨骼康复机器人需要提高协调控制、递进反馈等功能，优化人机兼容特性，帮助患者更好地完成自主训练。

（四）康复策略设计技术

外骨骼康复机器人能有效改善患者的肢体运动能力，主要基于中枢模式发生器、神经系统可塑性与功能重组、“动力系统”及强制性主动使用等理论。针对不同患者应制定科学精确的康复策略，在不同的康复阶段采取针对性的训练方法，促使患者的身体机能逐步恢复。除了渐进式与被动式康复训练外，准确识别患者的主观意图，实现患者的主动康复训练，是康复策略研究的关键问题。针对此类患者不同康复时期,通过控制算法,设计并实现不同的康复策略,用以辅助患者训练并促进康复。在不同康复阶段通过肌电信号建立患者健侧关节的主观运动意图与关节活动的正向映射,通过康复机器人的协助,完成患侧的主动训练康复策略。

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外骨骼康复机器人全球代表企业及主要产品

国际上外骨骼康复机器人的代表企业主要包括日本的Cyberdyne公司、以色列的ReWalk公司、美国的Ekso公司和瑞士的Ho

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