■ 黄劲松 蔡亚澜

湖北工业大学工业设计学院 武汉 430068

0 引言

从2020年的社会人口结构中可以看到，老龄化将是未来我国面临的主要问题。由于社会的老龄化，我国社会中疾病的范围正在发生不可逆转的变化。随着康复机器人不断发展，逐渐有取代传统康复方法的趋势。康复机器人将多种学科溶于一体，并使用智能仿生技术完成肢体训练，以帮助患者达到康复治疗的目的，已成为康复训练机器人的研究热点之一[1,2]。

到2020年，国内外研究人员对康复步行训练机器人进行了大量的研究，但是大部分研究都集中于系统的控制策略，对用户的动作和意图识别技术研究较少。如马乐等[3]对康复机器人的步态相位转换进行研究，提出一种基于学习矢量量化的神经网络模型，用于确定人体行走过程中支撑腿与摆动腿之间的切换。王瑷珲等[4]提出了一种基于步态数据的鲁棒自适应PD 控制方法，在有限的误差干扰条件下设计了鲁棒自适应PD 控制策略。不仅允许下肢外骨骼机器人快速跟踪由运动捕捉系统获得的人类步态轨迹，而且还避免了过大的初始输出扭矩。何豪等[5]提出了一种优化攀爬路径的步态控制方法，当6足机器人的步态满足连续爬楼梯的基本条件，则将攀爬路径分为两部分并进行优化，并对路径优化中的步态进行研究。

现阶段的意图识别方法以及机器人的造价高昂，实现较为复杂，很难在家庭中进行推广。如丁其川等[6]对运动意图识别方法进行研究与应用。……