隨著人口老齡化的日趨嚴重，越來越多的運動功能障礙患者需要得到幫助。傳統治療是在康復治療師幫助下對患者進行康復訓練，但是我國康復醫師與基本人數占比為 0.4/十萬，無法覆蓋所有患者。

得益于機器人系統與生物醫學工程原理的發展，下肢外骨骼機器人的出現為廣大患者帶來了福音，通過模擬正常人的步態運動做康復訓練，鍛煉人體下肢肌肉及運動神經，，能幫助患者在無人照顧情況下進行一定程度的有效康復訓練。

 在外骨骼機器人開發過程中，人體的步態運動特性經過優化處理后可以用于仿人控制器設計和實時訓練中。因此如何對捕獲的運動特性進行有效處理，設計仿人控制器，并將其應用于下肢康復機器人實時輔助訓練中，已經成為現階段下肢康復機器人設計和控制的一個研究熱點。

中原工學院的研究人員基于人體運動機理，進行了下肢外骨骼機器人動力學建模和控制系統設計相關研究。在人體運動康復技術領域，對于身體運動過程的測量是一個重要環節，因為與運動相關的一些詳細信息不僅可以用于生物力學模型的驗證，還可以用于分析人身體的動力學信息。研究人員采用NOKOV度量動作捕捉系統和三維測力平臺采集人體步態運動數據和足底力數據。

運動數據采集在一個長5米，寬4米，高3米的空間中進行。在實驗過程中，實驗員雙手放在胸前，雙腳自然平行行走。 研究中主要捕捉實驗者運動的基本骨架，因此將反光標識點（Marker）貼到下肢關節點上，共粘貼15個反光標識點，利用6個Mars 2H動作捕捉相機采集各標識點數據信息，并進行濾波處理。

由于處理后的數據無法直接應用于下肢外骨骼機器人作為理想參考運動，采用傅利葉函數進行曲線擬合，擬合后的曲線作為下肢外骨骼機器人控制系統的參考期望運動軌跡，并對采集到的數據進行人體運動學及動力學特性分析。

基于人體運動機理的分析，研究人員進行下肢外骨骼機器人控制系統設計，提出基于人體舒適度的線性反饋控制、基于人體舒適度的自適應控制、基于人體步態數據的魯棒自適應 PD 控制三種方法。為了驗證提出理論的有效性，研究人員將采集到的下肢運動特性作為下肢外骨骼機器人控制系統的參考期望運動軌跡，進行了基于實驗數據的下肢外骨骼機器人控制系統仿真驗證。

參考文獻：[1]胡寧寧. 基于人體運動機理的下肢外骨骼機器人控制系統設計[D].中原工學院,2020.DOI:10.27774/d.cnki.gzygx.2020.000121.