面向偏瘫患者的下肢康复外骨骼机器人步态预测及控制

面向偏瘫患者的下肢康复外骨骼机器人步态预测及控制步态预测·运动控制·康复外骨骼2026年汇报导览01研究背景与需求偏瘫康复的临床痛点02步态预测方法算法设计与实现03外骨骼运动控制控制策略与系统实现04系统集成与验证平台搭建与实验验证05成果与研发计划阶段成果与后续规划01研究背景与需求偏瘫康复需要精准的步态干预偏瘫步态缺陷决定康复方向问题→对策：重建接近正常的步态模式现状患侧支撑相缩短、摆动相拖曳、步速下降、步态不对称长期代偿行走诱发关节僵硬与二次损伤对策康复核心不是单纯肌力恢复，而是重建接近正常的步态模式需求指向：外骨骼系统须准确理解患者步态意图，在正确时相施加恰当辅助力。传统人工训练依赖治疗师经验，难以提供稳定、可重复的步态引导，训练强度有限。传统人工训练难以提供稳定、可重复的步态引导，训练强度有限。外骨骼步态控制的两个难题预测为控制提供依据，控制落实康复策略，构成课题技术主线难题一：步态预测不准偏瘫步态不确定性强、个体差异大步态相位与运动意图须实时捕获须实时识别步态相位与运动意图否则辅助力矩施加时机失准辅助力矩施加时机失准直接影响训练有效性与安全性难题二：控制刚柔难调人机交互力动态变化下刚性与柔顺需动态平衡刚性过强会压制患者主动参与形成对训练积极性的抑制过于柔顺又难提供足够引导引导力不足影响康复效果02步态预测方法预测是控制的前提多源信号融合支撑步态预测多源传感融合，构建步态状态观测基础。—问题引子·融合策略问题与对策现状：偏瘫患者患侧肌电信号微弱且不稳定，单一依赖表面肌电难以支撑全周期步态识别。做法：采用关节角度、足底压力与人机交互力多源传感融合，三类信号在时间尺度与物理含义上互补。关节运动学：反映姿态变化足底压力：标记支撑相与摆动相切换交互力：体现患者主动意图经信号预处理与特征提取，为下游预测模型提供稳定输入表征，降低单源失效对整体预测精度的影响。时序建模捕捉步态动态规律问题→对策步态相邻时刻状态相互依赖相邻时刻的步态状态并非独立，固定规则难以刻画其动态耦合关系。固定阈值规则难以适应不同步速与个体差异不同步速与个体差异使固定阈值缺乏自适应能力，需引入数据驱动的时序建模。时序神经网络建模输入融合后的多源特征序列作为模型输入。输出步态相位估计或下一时刻关节运动趋势预测。优势与泛化优势步态切换阶段给出更平滑的预测结果。泛化训练数据覆盖不同康复阶段偏瘫患者，增强对患侧异常步态模式的适应能力。03外骨骼运动控制控制决定康复效果阻抗控制协调人机交互调节虚拟刚度与阻尼，建立末端力位动态关系，实现按需辅助。按需辅助策略2类患者主动趋向正确步态降低辅助强度，鼓励主动参与偏离目标或患侧无力提供必要支撑力矩双重价值2项避免完全被动驱动造成的运动依赖为神经功能重塑保留主动运动输入条件预测驱动控制系统闭环步态预测直接接入控制回路，输出步态相位与运动意图，作为控制器的时相参照。预测是决策前端步态预测直接接入控制回路，输出步态相位与运动意图，作为控制器的时相参照。按相位精准投放力矩支撑相初期提供膝关节支撑力矩，防止患侧塌陷摆动相辅助髋膝屈曲，完成迈步闭环协同预测驱动控制预测给出任务基准，阻抗控制完成力位协调，二者协同实现按需辅助。相比事后响应式控制，预测驱动缩短人机协同延迟，使系统具备前瞻性。04系统集成与验证验证支撑技术可信度平台搭建整合软硬件链路硬件组成可穿戴下肢外骨骼本体穿戴于下肢的机械结构载体，承载驱动与传感单元，是力矩输出的执行主体。关节驱动单元为髋、膝关节提供可控辅助力矩，是外骨骼动力输出的核心环节。多源传感模块采集运动学与肌电等多源信号，为步态感知与预测提供数据基础。软件组成信号采集多源传感数据的实时采样与预处理，保证输入信号质量与同步性。步态预测基于时序信号预测运动意图与步态相位，为控制决策提供前瞻输入。控制解算将预测结果解算为关节力矩指令，实现平滑、稳定的辅助输出。人机界面面向操作者与临床人员的交互界面，提供运行监控与参数配置能力。主从式架构传感层多源信号实时采集与预处理。实时计算单元部署预测与控制算法。执行层驱动关节输出辅助力矩。软硬件联调打通从患者运动信号采集到外骨骼力矩输出的完整链路，为实验验证提供稳定载体。康复训练验证预测控制协同效果“验证分两条线并行推进，分别回答“预测准不准”与“控制有没有用”。”实验场景按安全层级递进：健全人基础测试→偏瘫患者康复训练，从平地步行逐步扩展到康复训练任务。最终通过阶段性数据对比，检验预测与控制系统在实际应用中的协同表现。预测精度线核心指标步态相位识别准确率、预测时延考察条件不同步速、异常步态下的稳定性控制效果线运动学指标步态对称性、步速、关节角度范围重点评估柔顺辅助是否提升患者主动参与程度05成果与研发计划成果落地，规划前行阶段成果奠定后续研发基础已形成三项阶段成果，为后续技术深化与临床转化奠定基础。推动系统从实验室样机走向可临床应用的康复设备，是下一阶段核心目标。阶段成果概览步态预测模型多源信号融合，可在典型步行场景给出可用的步态相位估计。阻抗控制框架有效降低人机对抗，改善步态对称性。样机平台完成软硬件集成，初步验证预测驱动控制在偏瘫步态康复中的可行性。尚待深化系统实时性、患者个体适配、长期训练效果仍需加强。后续方向提升模型泛化能力与控制鲁棒性，推动系统从实验室样机走向可临床应用的康复设备。分阶段推进临床转化整体以技术成熟度为牵引，从技术验证走向临床应用，实现步态预测与控制技术的工程落地。01第一阶段·算法与控制优化扩充多中心步态数据，增强模型泛化能力完善个性化参数整定方法，提升系统实时响应性能02第二阶段·小样本康复试验联合临床康复团队，采集偏瘫患者长期训练数